北极光创投合伙人：林路
核心观点：
1、技术发展并非一直呈指数级增长，在初期快速突破后会趋缓。
2、基础模型差距缩小，行业竞争的焦点就会从“ 技术领先” 转向“ 产品体验”，而这正是创业公司大展身手的窗口期。
3、一个产品未能构建足够强的数据壁垒或用户体验护城河，它就极易被基础模型整合、甚至直接取代。
4、AI 并不会改变人类的根本需求，但它有能力重塑服务的实现方式，甚至重构服务逻辑的能力，带来更丰富的互动形式和更强的系统延展性。
本文内容源于北极光创投近期的一次闭门会议。林路先生 （北极光创投合伙人） 分享了他对当前 AI 的看法洞见。林路先生于 2012 年加入北极光，已在传统互联网与移动互联网领域深耕 14 年，积累了丰富的经验。他参与投资及投后管理的项目众多，包括元保（YB）、XSKY、VIPKID、火花思维、棕榈大道、观脉科技等。
在讨论人工智能之前，我们有必要先理解两条至关重要的曲线。
长期以来，许多人受到互联网时代“ 指数级增长” 神话的影响，误以为技术演进必然是持续加速的，就如左图中那条虚线所示。
然而，现实往往更加复杂：技术在初期确实可能迅速突破，但随后便逐渐进入发展趋缓的阶段。以 ChatGPT 为例，2022 年底其面世之初，市场情绪极度乐观，许多人预测通用人工智能 （AGI） 指日可待。然而仅仅一年多后，随着大模型遭遇预训练瓶颈，行业氛围迅速转向谨慎。类似的情形也曾出现在自动驾驶领域。彼时业内普遍认为 5–6 年内可实现 L4 级别的自动驾驶技术，然而事实显然没有如此乐观。
技术发展趋缓意味着领先者难以凭借技术实现持续性的“ 碾压式” 领先，最终各方水平将逐步趋同。如果单就技术本身而论，Google、Anthropic 与 OpenAI 三者之间的差距并不显著；中美之间的技术鸿沟，也远不像人们普遍想象的那样巨大。这种局面导致在基础模型层面，技术壁垒难以构建，盈利能力也难以覆盖巨额的训练成本。
正因如此，我们在 2023 年曾就是否投资基础大模型进行了长时间的内部讨论，最终决定暂不进入该赛道。从今天回头看，这一决策是谨慎且正确的。
右侧图表摘自克莱顿· 克里斯滕森所著的 《创新者的解答》。其中，实线代表产品能力的演进，虚线则体现用户需求的变化。通常在技术演进的早期，产品能力尚难满足用户期待—— 而当前正处于这一阶段。因此，模型能力即便仅有小幅提升，也足以显著影响用户选择。例如，今年一月 DeepSeek 推出的 R1 模型在用户中产生了较强的吸引力，显著影响了豆包与 Kimi 的用户增长表现；不少用户在对比后认为 R1 更具优势，便迅速完成了迁移。
同时，随着 DeepSeek 的开源策略，以及阿里“ 千问” 等国产模型的陆续上线，基础模型之间的差距进一步缩小，行业关注焦点也随之从“ 谁家模型更强”，转向“ 如何落地应用”。
于是，越来越多的企业开始尝试将大模型引入日常业务场景，并结合“ 思维链 （Chain of Thought）” 与“ 工作流 （Workflow）” 等能力模块，推动模型向更复杂的任务能力演进。
如果我们不再执着于大模型具备“ 无所不能” 的通用能力，而是专注于某些垂直领域的实际应用，那么当前的大模型技术水平，其实已经“ 足够好”。一旦模型能力能够切实满足用户的核心需求，竞争的焦点就会从“ 技术领先” 转向“ 产品体验”，而这正是创业公司大展身手的窗口期。
我们对移动互联网的发展路径相对熟悉，因此可以将当前的人工智能发展阶段与之做一个类比。
ChatGPT 于 2022 年底横空出世，某种程度上就像当年 iPhone 的发布，开启了一个全新的应用时代。而当前大量开源模型的涌现，也颇似当年 Android 平台的爆发式增长—— 不过这一次，中国企业并未缺席，尤其在开源大模型领域。以 Hugging Face 平台为例，来自中国的模型数量和质量，已与美国企业基本持平。
我在 2012 年加入北极光创投，恰逢移动互联网从火热走向理性的发展阶段。当时投资圈流行一个词叫 “SoLoMo”，即 Social、Local、Mobile 的融合模式，典型代表如海外的 Foursquare、国内的街旁网。还有一款名为 Color 的社交应用，甚至在天使轮就融资高达 4000 万美元，热度一时无两。然而，随着热潮退却，不少人开始质疑移动互联网的真正价值。
但事实证明，真正有价值的公司，往往是在泡沫退去之后才开始崭露头角。例如，今日头条成立于 2012 年，快手也在那时从 GIF 向短视频转型，滴滴与快的刚刚起步。
从这段经验中，我们可以看到一个清晰的分野：那些“ 为新技术强造需求” 的产品最终难以为继，而“ 用新技术提升既有需求效率” 的模式，才能真正走得远。以出行与外卖为例，移动端比电话更便捷；今日头条通过算法推荐内容，更适合碎片化时间的阅读；而信息流广告因精准触达，广告主愿意投入更多预算，整体变现效率也因此大幅提升。
此外，还有一个容易被忽视却至关重要的因素：基础设施的演进。2013 年 4G 开始商用，到了 2015 年三大运营商陆续获得 FDD-LTE 牌照，网络能力大幅提升。4G 的价值不仅仅在于网速变快，更在于频谱资源更充裕，从而支持了“ 不限流量” 套餐的普及。用户对流量成本的焦虑消除之后，音视频类应用才得以真正爆发。
放眼当前，AI 的发展大致处于类似 2011 年左右的阶段。ChatGPT 问世之后，风险投资行业迅速陷入 FOMO 情绪，基础模型类企业估值快速飙升。但随着 DeepSeek 等新兴力量的崛起，原本“ 高高在上” 的模型公司立刻显得有些尴尬。与此同时，那些“ 为了 AI 而生、脱离真实需求” 的应用并未获得用户认可，市场情绪也随之趋于理性。
在这一过程中，头部企业也在加速布局，试图在大模型链条上的关键环节占据一席之地。这种局面让我想起当年在百度推动“ 手机百度” 业务的经历—— 尽管如今创业者不再动辄谈论“ 巨头做了怎么办”，但现实是，大公司确实已经占据了不少原本属于初创企业的机会空间。
不过，人工智能与移动互联网之间存在一个根本性的不同：AI 对业务效率的提升更快、渗透更深。因此我们有理由相信，AI 带来的产业重构将远超移动互联网时代的深度和广度。一旦 AI 技术真正满足用户的核心需求，竞争的焦点将迅速转向产品设计与用户体验的比拼。而这一阶段，恰恰是初创企业最有可能脱颖而出的窗口期。
在当前这轮大模型热潮中，有一句话被频繁提及：“ 模型即应用”。这句话背后的含义在于：基础模型所具备的通用能力。与移动互联网时代的手机操作系统截然不同，我们都清楚，移动操作系统与其上的 App 构成了相对独立的生态体系。虽然系统层可以覆盖部分轻量级功能，例如天气预报或手电筒等工具类应用，但其影响极为有限。以苹果为例，iMessage 的存在并未动摇微信、WhatsApp 或 Line 在各自市场的统治地位。也正因如此，在那个时代，投资人常问的是：“ 腾讯做了怎么办？” 而几乎没有人会问：“ 苹果做了怎么办？”
然而，大模型时代的格局正在发生根本性变化。OpenAI 每一次模型升级，往往都可能在一夜之间让一批创业项目失去存在的意义。这并不是说“ 套壳” 模型的思路没有价值。诸如 Perplexity 专注于信息检索与精准回答，Cursor 深耕编程场景中的上下文管理问题，它们都围绕明确的用户需求建立了清晰的产品定位和差异化价值。但问题在于：如果一个产品未能构建足够强的数据壁垒或用户体验护城河，它就极易被基础模型整合、甚至直接取代。
在行业发展的早期，我们往往容易被“AI 是什么” 所吸引，从而催生出许多“ 看起来很有 AI 味道” 的应用。这种现象，类似于移动互联网兴起初期 SoLoMo（社交、位置、移动） 概念泛滥的时期。但一旦将大模型真正用于实际业务，就会发现 AI 本身的通用能力远远不够—— 它依然存在诸多局限，而每一个局限点，恰恰可能成为新的应用创新的切入口。值得强调的是，AI 并不会改变人类的根本需求—— 社交依然是社交，游戏依然是游戏—— 但它有能力重塑服务的实现方式，带来更丰富的互动形式和更强的系统延展性。
因此，相比“AI 原生应用” 这个概念，我们更应关注的是：AI 是否具备替代既有服务、甚至重构服务逻辑的能力。
例如，在旧金山湾区，一位来自大型科技公司的员工利用大模型自建了一个用于管理其 80 辆 Tesla 租赁业务的智能客服系统。该系统几乎实现了全流程自动化：用户在线提交驾照及个人信息，系统自动审核并分配取车位置；到达后车辆自动解锁；还车时，系统完成电量检测与车况评估。这一切得以实现，既得益于租车本质上就是标准化的客服流程，也因为 Tesla 开放了 SDK，使整个流程具备高度的可编程性和自动化能力。
当然，这套系统对普通人来说门槛不低。但换个思路，若将这套能力加以产品化，构建成一个平台，允许其他车主接入，平台再统一处理出险、维修、清洁等服务环节并抽取佣金—— 这便可能演化为新一代的共享服务平台。虽然早年“ 共享经济” 曾因过度扩张而饱受质疑，但从长期看，许多底层逻辑依然成立。今天，AI 的发展正大幅拓宽了这类服务的边界与可行性。
需要特别指出的是，AI“ 替代服务” 的方式，并非对传统流程的简单复刻。传统服务因人力成本高昂，普遍依赖标准化流程 （SOP），难以实现个性化。而 AI 恰恰擅长理解上下文与用户偏好，能基于历史行为实时调整服务策略。这类个性化能力，在 AI 驱动下的边际成本几乎为零，不再依赖人员扩张，只需部署更多模型实例，即可实现大规模服务能力复制。
因此，总结来说：AI 带来的并非服务流程的“ 数字化迁移”，而是服务逻辑的“ 根本性重构”。谁能在服务本质层面完成重构性创新，谁就有可能在这波浪潮中脱颖而出，甚至定义新一代平台。
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