「AI 应用 100 问」栏目是线性资本推出的围绕 AI 应用发展状况、趋势的访谈栏目。我们邀请 AI 应用创业者——他们可能是线性资本的被投企业创始人，也可能是线性资本的朋友们，通过项目的创业故事或者个人对行业的思考，讨论当下 AI 应用的话题和进展。希望这些访谈内容给更多关心 AI 应用的朋友们提供一些参考。

本期内容，我们邀请「42章经」创始人曲凯分享最近一年对 AI 应用创业领域的观察和总结，「42章经」发布过多个对 AI 应用创业者的深入访谈，曲凯曾在 BAT 做产品经理，也做过投资人，毕业于美国杜克大学。

访谈内容

1. 线性资本：最近看到的觉得最有意思的 AI 应用是什么？在哪些方面觉得它很有意思？

曲凯：最近 B 站上爆火的 AI 陪伴类产品 EVE 我觉得很有意义。EVE 是一个 3D AI 伴侣，创始人张筱帆曾经是幻境游戏的 CEO，这是他再次创业的项目。10 月中旬在 B 站发布首支预告片，两天内获得超过 110 万播放量。

这是一个专业的游戏团队正经投入了很多人力、物力，用了各种新老技术和 AI 扬长补短之后，做出来的一个封装的很好的产品。比如他们在传统陪伴类产品的基础上投入了大量人力物力创作了写实 3D 的模型效果，以及在遇到模型长期记忆问题的时候，自己创造了 128 个记忆槽位的功能来解决这个问题。最终他们用一套复杂的工程方法解决了很多单独大模型解决不了的问题。

这个产品的出现和爆火告诉我们，AI 的技术和应用落地没有大家想的那么遥远、也不一定有那么多问题，当下市场需要的就是相信这件事的专业团队，以及更多的时间和投入。

2. 线性资本：对比 2023 年和 2024 年 AI 应用的发展情况，在创业者选择的领域、团队产品能力和融资情况这几个方面，行业有什么显著的变化？

曲凯：我们的体感是 2024 年拿到新融资的 AI 应用企业不会超过 100 家（从这个融资数据来看，当下的市场确实更像 2008、09 年的市场阶段，AI 整体技术还不够成熟，也并没有得到资本市场的真正认可），其中又大多是 2023 年已有的公司，很少量是 2024 年新成立的公司，而这两年的新一波 AI 创业公司中，大概有 20 家左右达到 5000 万美金以上估值（以上数据仅计算 AI 应用，不计入大模型、具身智能等相关领域）。

我之前也在「42章经」的一期播客中提过一件事，就是在这么少的数据量之下，一切的分析其实都是无效的，比如 AI 方向具体什么赛道机会大？哪些机构 AI 投的多？AI 公司创始人的画像是什么？这些问题的前提其实都是建立在 AI 本身是个被认可的大赛道之上的，但现在从实际机构出手情况来看并非如此。

当然只讲到这里可能会觉得市场有点悲观，但我还想提的一点是，在我说的这 20 家左右的估值在 5000 万美金以上的公司中，绝大多数都是 2023 年就成立的，这也说明一个问题，越早勇敢的相信 AI 的人越有机会获得更大的回报。

3. 线性资本：你最频繁听到的 AI 应用创业者操心的事情是什么？最经常听到 VC 决定投或者不投的原因是什么？

曲凯：我看到的 AI 应用创业者实际最操心的事情更多时候是模型能力的不稳定、幻觉、成本等等问题，而不是融资，因为大家已经默认了融资不是当下市场创业的先决要素，只有把模型和产品调通，才能找到 PMF，才能有很好的商业化养活自己。

VC 不投可以有各种口头或客观的原因，但实际背后的原因大多只有一个，就是在模糊的快速变化的高度不确定的市场中，自己没有想清楚策略。也就是说市场有各种各样的外因，机构也有千万个合理的不投的理由，但最终决定投不投和怎么投的还是内因决定。

4. 线性资本：聊了那么多 AI 创业者，今天有看到什么创业者群体内部的普遍共识是外界目前还不太了解的？

曲凯：

1）商业化的排序从未如此靠前

2）模型和产品评估体系搭建的重要性

3）高质量数据有时比模型能力更重要

4）工程的难度和壁垒高于绝大多数人的想象

5）最后一点，不一定是共识，但一定是很多人的纠结，就是在产品、公司甚至团队层面：是否出海、如何出海

5. 线性资本：你看到的 AI 创业目前的普遍情况，是更多拿着锤子找钉子还是看到钉子找锤子，如果确实存在某种偏向，背后有什么原因？

曲凯：更多肯定还是拿锤子找钉子，这件事我觉得无可厚非，因为大的机会一定都来自于变化，钉子是不变的，锤子是变的。

6. 线性资本：创业者们怎么看 AI 应用是否有壁垒，以及如何思考构建壁垒这件事情的？

曲凯：我真的相信壁垒最终来自于团队，来自于认知，来自于创始人一次又一次的决策。就像我不太能想象到初创期的字节、拼多多、小红书等等公司能如何讲出来一定成立的壁垒。

比如在 OpenAI 的 GPTs 刚推出的时候，很多人觉得是对 Dify.ai 这类产品的重大打击，但 Dify 创始人快速重新定位了自己的产品，成为其他企业内部部署自己 GPTs 的首选，从而反而获得了更快速的增长，真正做到了把危机转化成为了机遇。

7. 线性资本：你遇到的创始人都是出于什么原因在今天资本市场很冷的情况下出来创业，普遍的想法肯定是不能错过这波 AI 的机会。但好像在应用侧今天还没有刮起大风，那大家今天的普遍心态是怎样的，是偏乐观、悲观还是其他某种普遍的情绪？

曲凯：我觉得当下更多的人是偏观望的心态，最乐观的有冒险精神的人大多在去年已经出来了，剩下的人可能需要更高的确定性，需要看见更多的证据。

但同时我们最近看到一个很有价值的趋势，就是我们创造了一个人群的概念，叫“AI 二代”，即今年已经开始有一些过去一两年在新一波 AI 公司和产品中得到了锻炼的人出来创业，我们非常看好这群人的潜力。

8. 线性资本：你看到的 AI 带来的最大变化是什么，比如很早就有人在谈做 AI-Native 的应用，所有应用都值得再做一遍，今天看这个说法是否依然还应如此宏大，还是已经分化出了一些可能性更大的细分场景？

曲凯：对于这个问题，我仍然是偏乐观的，我们实际看到了模型能力越来越强、成本越来越低，也看到了大家对于如何利用模型做产品有了更多深刻的认知和方法论，并且也有很多产品跑通了 PMF。

所以，我仍然相信 AI bot 会大量取代 SaaS、我相信 ToC 应用会有不同的形态、我相信随着语言、图片、视频、音频、3D 模型等的不断演进，会有完全超出我们想象的新时代的产品出现。在很多问题上我们现在需要的已经不是质变而是量变。

9. 线性资本：根据你的观察，这一轮创业中什么特质的创业者能成功？

曲凯：

1）勇敢的人

他们敢于在市场和技术还不确定的时候投入进来，他们在这个过程中积累的认知是巨大的财富。

2）学习能力强的人

各种模型和技术的演进、变化速度是超过大多数人的想象的，比如图像生成技术和论文可能每个月甚至每周都有新的变化，从 ControlNet 到 InstantID 到 Animatediff，从 MJ 到 SD 到 Flux，你现在真的可能已经无法分辨一个小红书上的美女账号到底是真人还是 AI，所以只有学习能力强的人才能随着技术发展而抓住最新的机会。

3）执行力强的人

我们希望看到更多能快速把新的认知和技术转化为落地方案的创业者，市场变化越快，执行力就越重要。

4）善于应用技术解决问题的人

各种模型、算法、技术最终都是一个创业者的武器弹药库，如何把大家都看到的技术最精妙的匹配应用到适合的领域，去解决最有价值的用户需求，是一个非常重要的能力，这也是我们认为在 AI 时代，产品经理仍然存在巨大价值的原因。

5）有商业化能力的人

好的创业者需要客观面对当下的市场环境，现在不是抖音、甚至不是今日头条的 timing，如何先做出属于这个时代的内涵段子，并能先让团队赚钱活下来是长期发展的第一要务。

最后我想说，虽然以上罗列了这么多点，但最终每个人对于优秀创始人的定义可能都不同，而且本来也不只有一种，但我只能说我不认为这件事是随着时间转移、或会有不同的一轮一轮的区别，最终优秀的人是能真的穿越周期和经受住时间的考验的。

10. 线性资本：有没有看到 AI 应用商业化的一些最佳实践？

曲凯：当下商业化最好的 AI 应用暂时大多是偏工具类的产品，尤其是出海的。

11. 线性资本：对 AI 应用创业者有什么建议？

曲凯：

在巨大的不确定性面前保持乐观，

在脚踏实地赚钱的同时保有梦想。