《中國企業家》對話盛景彭志強：AI時代的第一波大紅利是什么

幾乎路上所有的廣告牌都被AI占據，幾乎每棟樓都有人給你講AI的創業故事——盛景網聯董事長、盛景嘉成創投創始合伙人彭志強對不久前在硅谷見到的景象記憶猶新。

大模型引發的AI創業爆火，從YC每年孵化項目的數量也可見一斑。在山姆·阿爾特曼接手YC之前，它一年只孵化50多個項目，2019年他離開YC時，這一數量是每年200個，目前YC每年孵化項目數量已經達到600～700個。

這也讓身處硅谷考察的彭志強有一種強烈的緊迫感。在他看來，摘取“低垂的果實”的時間窗口，可能只有一年，一旦落后，后續追趕要付出更大的代價。

盛景嘉成投資規模化發展始于2014年，專注于科技創新和產業投資。其母基金和直投基金規模超130億元，母基金出資了君聯、高瓴、紅杉、金沙江、經緯、五源、嘉御、英諾等中國、美國、以色列70家知名投資機構和VC；直投基金投資過國聯股份、康龍化成、德方納米、完美世界、分眾傳媒、奕斯偉、算能科技、藝妙神州、深之藍、挪瓦咖啡等諸多明星企業、獨角獸企業。

5月底，《中國企業家》與彭志強圍繞AI及具身智能等領域的創業熱話題，進行了一次深度對話。彭志強表示，近期自己出手的概率比之前高了一些，但找到合適的標的依然困難。

彭志強認為，Agent相關的AI應用創業應該以“極致的結果導向”為核心。今年年初，他提出了AI RaaS（Result as a Service，結果即服務）模式，即敢于以結果作為定價、收費或盈利的依據，企業依托端到端的完整服務，通過與物理世界深度融合，創造真正的商業價值。

他認為這是AI應用的核心邏輯。這也與紅杉提出的“AI不再賣工具，而是賣成果”不謀而合。

令他遺憾的是，這種商業上的認知，在國內依然屬于一種“非共識”。他迫切希望這種“非共識”能成為“共識”。

本次對話內容核心要點如下：

1.盡管DeepSeek沒有資本化，無法估值，但它對整個市場的教育作用是萬億美元級別的。

2.大模型是螃蟹橫著走的模型，它要通用、泛化；AI應用公司或者創業公司是鉆井深挖模式，做得足夠深、足夠透。

3.AI應用要極致化結果導向，想躲開大廠、大模型的轟炸，想賺錢、賺大錢，就必須進到更大利潤池，回到物理世界。

4.一個企業進行數字化改造的時候，它的隱性成本是10倍甚至幾十倍于（付給軟件公司的）顯性成本。原因是當時的軟件能力不夠強，它要求企業做了太多改變。但是Agent的能力足夠強，企業的改變不用那么多，但成效會非常大。

5.AI時代的第一波大紅利就是技術公司成為AI甲方或AI業主，技術公司可以跨過邊界成為優質資產或者IP的持有者，到更大的利潤池里去。

6.中國市場、全球市場足夠大，每一個細分領域有足夠大的市場，在做極致化結果導向時，有可能把產業鏈上各個利潤池都吃掉，所以（收益）遠遠大于你做數字化時橫向覆蓋好多個市場的利潤池。

以下是對話內容整理（有刪減）：

01

Agent創業必須“1米寬100米深”

《中國企業家》

：大家都說今年是

Agent

元年，你覺得是技術發展到哪個階段，才會讓大家有這樣的共識？

彭志強：每個人的視角不一樣，可能更多人是覺得大模型投了這么久、花了這么多錢，該出應用的東西了。從中國來講，DeepSeek的功勞最大，它一下把用戶給點燃了，不管是to G、to B、to C，用戶都說要DeepSeek一下，它把市場徹底激活了。盡管DeepSeek沒有資本化，無法估值，但它對整個市場的教育作用是萬億美元級別的。

很多B端或G端的用戶追著問，你能給我搞個Agent嗎？你能給我搞個智能體嗎？用戶也有預算，這也是一個根本性的破局。

從我的視角來看，Agent元年之所以成立，還是用戶端對這個事情有使用的愿望和需求。

《中國企業家》：你可以解釋一下

AI Agent

的定義嗎？

彭志強：AI Agent，也有人叫智能體，很多人把這個Agent翻譯成代理或助手，我認為肯定不對，凡是做助手型的智能體肯定沒有前途，沒有太大意義。我更想把Agent理解成能夠完成一個最終任務的智能體，它一定不是一個助手型的角色。

《中國企業家》：

ChatGPT

出現的時候，就有

Agent

Copilot

的概念了，你覺得從

2023

年到現在，大家討論的

Agent

有什么不同嗎？

彭志強：我們最近也一直在提AI RaaS（Result as a Service）的說法，最近紅杉的AI峰會相當于給我們的觀點背書了，就是“不賣工具賣收益”。

早年盛景投數字化，尤其是偏to B的項目比較多。當時我們基本沒有投單純的SaaS，在那個時代，我們就提到要結果導向。

到AI出來的時候，我們就認為有可能走到了“極致化結果導向”，這是我們的核心關鍵詞。僅僅結果導向，你很快就會被大模型、大廠給平替掉或者免費掉，它們是用千億美元為單位來做研發的。今天，每個創業公司面對大模型都屬于成功與失敗同源：一方面應用公司可以節省掉巨大的研發費用，站在大模型的基礎之上去發展事業；但另一方面，如果你只做數字世界的東西，只做了數字化薄薄一層的應用，你最大的競爭對手可能不是別的創業公司，而是哪個大模型或大廠。

所以你必須做到極致化的結果導向。我早年提出過“1米寬100米深”（的理念），參照這個架構，大模型是通用、泛化的，它什么都能干，它可能有1萬米寬，但只能做到10米深。

這時候的創業公司不能去探討有沒有可能做成1米寬10米深，你必須1米寬100米深甚至1000米深。大模型是螃蟹橫著走的模型，它要通用、泛化；AI應用公司或者創業公司是鉆井深挖模式，做得足夠深、足夠透。

因此，我認為如果把Agent狹義理解為數字化的Agent，那太窄了。我們現在特別希望看到的是從數字世界能夠跨到物理世界的智能體，它跟底座大模型互補且互相增強，而不是互相競爭和平替的關系。因為大模型也需要有更多應用去百花齊放甚至是萬花齊放，這種鉆井深挖模式、AI RaaS非常重要，夸張點說，它可能是應用公司的唯一路徑。

第一，從客戶需求滿足的角度，那種泛泛的靠數字化就能滿足的需求，早已經被滿足幾十年了，現在用戶的痛點和需求都是高難度的。既有AI數字化實踐能力，又有數字和物理世界融合的能力，才能真正解決客戶的痛點和需求。

第二，從競爭視角，你不到100米深、1000米深，你就會被大廠、大模型輕易干掉，隨時被平替。

第三，從自身盈利角度，如果只是數字世界的Agent，利潤還是歸屬于軟件、數字化的利潤池。從全球GDP統計分析，軟件和數字化只占1～3個點，2022年全球GDP大概是100萬億美元，全球軟件支出額為6750億美元，加上IT服務支出額大概就占全球GDP2%。很多人說美國軟件信息服務（利潤池）會更大，但美國軟件與IT服務也只占GDP的3%，而僅白領為主的勞動力市場就占到39%。

所以軟件、IT在全世界的GDP里占比就這么大，如果你只做數字世界的Agent，你就在那1%～3%里頭，那就是紅海，關鍵是那么多大廠可以隨時平替你。為什么很多中小企業做軟件數字化，看著很高大上，但其實掙不到錢？背后原因就在這里。你必須要進入更大的利潤池里去，進入到人力資源、供應鏈、資產與設備等利潤池去。

從這三個角度我們分析下來，我們認為AI應用要極致化結果導向，想躲開大廠、大模型的轟炸，想賺錢、賺大錢，就必須進到更大利潤池，回到物理世界。

《中國企業家》：你們現在有投類似的項目，去實現你說的這個路徑嗎？

彭志強：現在很多領域最終都會往這個方向去走。從最小的智能硬件到AI探礦領域，以及機器人這種項目，腦眼手的協調是很關鍵的，腦就是數字世界，它最終還得有手能夠去把事情完成，所以它也是一個數字世界和物理世界的融合，這也是具身智能火的原因。

包括我們最關注的Sales Agent。因為企業用戶20%～50%的成本和費用是花在銷售端，我們在看的銷售Agent是能夠獨立成交、賣貨的，這樣的Agent就是所謂的極致化結果導向，它不僅僅是一個過程。

這種邏輯我們非常關注和看重。現在硅谷的Sierra也很火，它是做AI客服的，每完成一張工單收費0.99美元，過程沒有人介入，如果有人介入就不收錢了。這個殺傷力很大，比如僅菲律賓的電話呼叫中心就有400億美元的市場。Sierra現在才成立三年，估值已經45億美元了，它就是按照Agent完成的工單計件收費。

所以我們一方面是在投一些極致化結果導向的AI新項目，另外我們也要求之前上投的一些項目，往AI極致化結果導向這個方向走。

02

未來公司會大的更大，小的更小

《中國企業家》：

Agent

落地的場景是有邊界的嗎？或者你們比較看好哪些場景？

彭志強：從理論上來講，未來各個邊邊角角犄角旮旯都可能會是 Agent。我曾說過，各行各業的人都會出現結構性失業，也會出現結構性就業。結構性失業就是很多長期重復、人類干不好、不太喜歡干的行業，會被Agent逐步替代掉。但同時，會誕生很多新的、沒有AI就干不了的事情，比如未來一個很大的特色是大規模個性化服務，教育、醫療等領域都是非常大的商業機會，只有AI來了才能做到因材施教、大規模個性化。

甚至包括軟件，有太多小場景過去是沒有軟件服務的，因為它算不過來經濟賬。之前研發一個軟件的成本很高，交付成本也很高，但是AI來了后，研發一個軟件的成本趨近于0，交付一個Agent服務（成本）趨近于0，很多原來軟件覆蓋不了的小場景中，會出現大量AI工作室。

從這個角度來說，未來智能體Agent的數量一定極為龐大，會大大超過現在的80億人口。

所以未來商業世界就是大的更大，小的更小。小型AI工作室可能就是幾個人，而英偉達、微軟則可能會變成10萬億美元市值的公司。

《中國企業家》：這是不是就意味著不存在中間態了？

彭志強：中間態會有，但不像以前那么容易混飯吃。為什么我說一定要結果導向，而且要賺大錢？你賺不了大錢，在中間態就留不住，那就不如做一個小型AI工作室。

《中國企業家》：工作室會不會最后也被大公司吞掉？

彭志強：大公司不會去干這個事兒，它有比這大得多得多的機會存在，大公司優先吃的是那些中型企業的市場領地，或者那些所謂的大型企業的市場領地，反而小型AI工作室會在長尾市場形成差異化優勢。未來AI工作室會像今天主播一樣廣泛存在。

《中國企業家》：創業公司有可能去做通用的

Agent

嗎？現在有機會嗎？

彭志強：通用的Agent肯定是有機會的，但可能很容易暴露在大廠的火力之下。而且我覺得機會即使存在，意義也不是特別大，多一個不多，少一個不少。我認為最強大的Agent一定是垂直的。

《中國企業家》：你覺得

Agent

規模化商用的爆發節點會在哪兒？

彭志強：如果只是在數字世界，我覺得半年一年Agent就會比較普遍了，差別只在于你的力量夠不夠強，能不能穿透到或者說控制到物理世界。

不同行業的進度不一樣，每個行業都需要有一些引領的創業公司去率先實踐。其實很多做數字化的企業都只是說得熱鬧，功效不行。

因為我是干數字化出身的，數字化確實有降本增效的功能，但是它的武功和本領都不夠硬。一個企業買了一個軟件，可能付給軟件廠商的費用是 1000萬元，但可能要準備至少5000萬元的預算，為什么？

一個企業進行數字化改造的時候，它的隱性成本是10倍于甚至幾十倍于（付給軟件公司的）顯性成本。原因是之前的軟件能力不夠強，所以企業的收益并不大，但它要求企業做了太多改變，所以企業的變革成本巨大。但是Agent的能力是足夠強的，企業的改變不用那么大，但最終收益會非常大。

03

要成為優質資產或者IP的持有者

《中國企業家》：從商業化角度來看，

Agent

在哪個領域的落地速度會最快？

彭志強：各行各業都有智能體Agent在發展，無非是說誰的本領更強，誰弱一些。

從我們投資的角度，我們更關心第一波紅利，或者說低垂的果實、性價比最高的項目。

最近我的核心觀點就是，在AI時代的第一波大紅利就是技術公司成為AI甲方或AI業主。如果你有金剛鉆，必須敢于攬瓷器活。

《中國企業家》：為什么？

彭志強：原來一家軟件公司，只能待在那1%～3%的狹小利潤池里，你沒有本事穿透到其他更大的利潤池里，傳統觀念軟件的力量是不夠的。但是AI來了，你武功更強了，可以跨過利潤池邊界，成為優質資產或者IP的持有者或共同持有者，進入到更大的利潤池里去。

比方說你是AI技術公司，你過去提供探礦的服務；你是創新藥公司，你提供研發服務；你是合成生物公司，你也是提供研發服務。這個服務客戶給你幾百萬，還覺得太貴了，因為降本增效的實際效果不好衡量，然而技術公司一算賬，還是不掙錢，中國軟件SaaS公司這么多年都是這個狀態。

但是到AI時代，如果你能夠以更快的速度、更低的成本、更高的準確率把富礦找到，你就應該直接去購買資產或IP，或者是打造新的品牌，而不是做乙方、做服務商。只要你有真本領，各種資金就會蜂擁而至，助力你成為優質資產的擁有者或共同擁有者。

比如AI探礦，能夠實現勘探周期縮短40%～60%、成本降低30%～50%、準確率提升5～10倍。傳統勘探環節的長周期、高投入、依賴主觀經驗、成功率非常低等特點亟需AI探礦的突破。

AI探礦第一步是用衛星遙感、無人機航測，結合海量數據，用AI建模和分析，這個階段可能幾十萬美元就夠了。之后，在所選擇的井位需要進入實際鉆井勘探階段，這就到物理世界了。探礦軟件公司基本到這就結束了，后續鉆井的事絕不會碰。

而AI探礦企業不僅有更強AI的新能力，更是自帶資金、自擔風險進行端到端全流程的探礦。當一步一步驗證了這個礦區是高品質礦區，那么，AI技術公司可以通過聯手礦業公司，或者募集一只礦業基金，最終購買這個礦區資產。

KoBold Metals（硅谷AI探礦獨角獸公司）就是一步步這么走過來的，估值已經達到30億美元，融資了10億美元。它最成功的一個超級大銅礦在贊比亞，用1.5億美元買了控股權，各個礦業巨頭搶著出錢。就像我們VC的錢是LP出，管理人與出資人二八分成，商業邏輯是類似的。

KoBold買的這個銅礦14個月后就增值至100億美元，目前最新探明礦藏量已經超過600億美元。從你探明礦產到你真正把銅礦采出來還得5～10年，但既然是資產，你就可以分階段投入，分階段估值和融資，分階段出售退出，優質資產是有流動性的。

礦產是如此，創新藥更是如此，臨床一期二期三期，每期都是可以獨立出售，獨立估值融資。合成生物、新材料、IP等等都是如此。

《中國企業家》：但是去年之前大家可能還是出工具的邏輯？

彭志強：做工具的公司都是炮灰。

我現在反復說“極致化結果導向”，它其實是有難度的，我不否認這一點，但有難度才值得投資，否則就不值得投資。

我覺得AI最大的變化就是把混飯吃的人都干掉了，那些摸魚的工作，Agent干的比人強多了。企業也是一樣的，以前賣個工具，雖然不怎么掙錢，但也能養活自己，現在大廠大模型來了，還免費，企業連不好掙的錢都掙不著了。

04

要下決心去做“AI RaaS”模式

《中國企業家》：你們現在出手的頻率有變化嗎？

彭志強：首先AI應用這一波來了以后，我們的出手頻率比以前高，因為原來一度只能投硬科技，半導體動輒就是1000萬美元起步，一個項目一兩個億也很常見，所以數量一定不會多。

但AI應用相對投的錢少，一個項目幾百萬到幾千萬元不等，出手的頻率肯定比投硬科技高了很多。

我們現在還是缺好項目。我們需要極致化結果導向的項目，工具的我們就不愿意聊了，因為一定是炮灰，沒啥意義。能夠極致化結果導向的項目，我說第一次見面要給意向，第二次見面要出具體的投資方案，爭取一個月要給錢。

《中國企業家》：以前有這么快嗎？

彭志強：以前沒有，但我的前提必須是“極致化結果導向”的AI應用項目。我們并不是散財童子，我們的標準很苛刻。

《中國企業家》：有一個邏輯是，結果導向的項目肯定是會很快商用賺到錢的，其實融資壓力沒有那么大。

彭志強：對，所以我們希望在極早期投資它或者是聯創。

為什么我們今天還是缺項目，比如一家公司原來是賣license的，按坐席收費的，我現在說你必須按結果收費，像Sierra，很多AI客服公司就跟不了，因為它要放棄原來賣軟件的方式，每完成一個工單收0.99美元，意味著至少有三個月營收哐當就掉下來了，很多公司承受不了“揮刀自宮”這個事兒。

為什么我們要求投資決策快，就是我們別給創業者開天窗，他都改模式了，我說回去再看看、再想想，他不就歇菜了嗎？

比如我們投的世航智能，最近金沙江朱嘯虎也投了。它是做海洋機器人的，可以用于清洗大型船舶。大型船舶要定期清洗，不清洗的話對航行、對環保等會帶來很多問題。但傳統依靠人工清洗，耗時、麻煩、危險，還貴，一條船洗幾天，港口不就擁堵了嗎？用機器人去洗，又安全成本又低，還快。我天天催他們，我說你那洗船包工頭進展怎么樣了？你吃下一個港口，所有的洗船業務用機器人去做，那規模不得了。

洗船的AI RaaS邏輯是什么？原來模式是想賣機器人給傳統包工頭，這也是工具邏輯。你發現這個包工頭不會用，用不好，這就是剛才我講的組織的隱性成本是巨大的。但現在傳統包工頭你就不用操心了，我來直接洗船，我們一起來做“AI包工頭”。原來你收多少錢，照收不誤，你就不用考慮什么組織隱性成本等復雜的事了，但在AI助力下，傳統包工頭確確實實可以大幅度降本增效。

工具導向的邏輯，就是我賣個工具給你，你用，本質是把簡單留給了自己，把復雜和難度留給了客戶。而做運營服務的邏輯，即AI RaaS結果導向的邏輯，就是簡單留給客戶，復雜和難度留給自己。這兩者之間的邏輯是完全相反的。

《中國企業家》：這對創業者是一個挑戰，既要懂

AI

，還要懂他所在的領域。

彭志強：其實AI技術的東西90%是底座大模型在做，這是我說DeepSeek有萬億美元的社會價值的原因。創業者只要做那個“+”的東西，但是他得下決心去做“包工頭”，真正為結果負責，真正創造客戶價值，解決客戶的隱性成本，把簡單留給客戶。

AI RaaS是難度很大的模式，賣產品、賣工具是難度特別小的模式，原因在于要交付結果就得既能上得了廳堂，還得下得了廚房。他得能搞定大客戶，得能去把這個大項目簽回來；還能真正低成本高效率地完成任務，處理過程中的各種風險、瑣碎。

我經常說，傳統包工頭的工作價值、工作難度，是咱們這幫坐辦公室的、搞軟件的白領兄弟的至少10倍，所以你沒掙到錢，但人家包工頭掙到錢了，因為包工頭為結果負責，這很厲害。但很多搞軟件的人是不服的，他是不認的。

《中國企業家》：你跟創業者聊過這個話題嗎？

彭志強：經常聊，敢于、愿意做極致化結果導向的我們就投了。如果還是滿足于只坐在空調房里吹著空調、喝著咖啡，在未來他就是被平替的對象。

千萬別把自己僅定義為數字技術公司，或者是軟件公司、AI應用公司，要讓AI能力轉化為持有或共同持有優質資產或IP。從優質資產或IP未來持續的增值或經營中獲得巨大利潤，而不是做乙方，僅僅通過提供服務獲取微薄的技術服務費，或者數字化工具的費用。

《中國企業家》：在你看來，中美

Agent

落地速度上有哪些差異？

彭志強：某種意義上來講，中國DeepSeek確實還是一枝獨秀，或者叫一花獨放，硅谷是全面領先。

在AI應用方面，為什么紅杉峰會講“不賣工具賣收益”？他們已經形成了共識，但相比之下國內還沒有這個共識。我們講AI RaaS還有點小寂寞，顯得我們對商業化多么苛求。像KoBold這樣的公司是在硅谷首先發生的，現在變成一家礦業資產公司，但國內很多公司還在苦苦地想收點SaaS費、技術服務費。KoBold在全世界已經搶了100個礦，因為優質礦產是有限的，你搶了別人就不好搶了。

我們為什么要找極致化結果導向的公司？我們希望快速投，投完它才能快速出去搶優質資產。低垂的果實是有限的，而不是無限的。

《中國企業家》：未來技術或商業化上的競爭會更激烈嗎？

彭志強：我覺得中國公司肯定是更拼、更勤奮的。中國企業有短板，也有很多優勢，包括在場景上比如智能制造等，美國就沒法比。

硅谷給我感觸很深的一點就是，每家公司人很少，但是人才密度很高，它們有個用人法則叫“用最少且最好的人，干最重要的事情”，三個“最”。但中國的創業公司不是，它用很多一般的人干了很多不重要的事。

在硅谷，你不用參加培訓課程、商學院，它就是這么一個創業社區的氛圍，經營的本能習慣。我們投的這些中國創業公司已經算是優中選優了，反復談的還是這些看似基本的問題。

《中國企業家》：要跟他們反復強調是嗎？

彭志強：恨不得要在董事會拍桌子才能引起重視或者堅決地行動。它都是攤子鋪得很開，但要極致化結果導向，必須極致聚焦。

《中國企業家》：那是不是也意味著賽道會越來越細分？

彭志強：每家企業會越來越細分，但中國市場、全球市場足夠大，每一個細分領域有足夠大的市場，你在做極致化結果導向時，有可能跨越到更大利潤池，所以（收益）遠遠大于你做數字化時覆蓋的狹小利潤池。

這種情況下，你會發現商業邏輯是完全不同的，你要收斂到關鍵任務、關鍵人才。

工具導向跟極致化結果導向完全不同，絕大多數是相反的做法。

現在老講產能嚴重過剩，中國軟件開發的產能也嚴重過剩，開發了大量用戶不要的功能，公司過得也很累，客戶也不買單，VC又覺得錢都虧光了，公司干了太多不重要的事。

原來中國軟件SaaS公司的邏輯是不通的，就是因為曾經一度美股的SaaS公司估值高漲，這一下10年咱都擰不過勁兒、轉不過彎兒來。比如我去硅谷走訪的Notion公司，目前估值100億美元，很多中國公司只看到它C端免費，但人家營收已經有相當規模了。

對比下來，你會發現硅谷創業公司商業化的成熟度，包括對關鍵任務、關鍵人才駕馭的能力，還是有值得中國創業公司學習的地方。