朱啸虎： AI 应用企业的爆发式增长与创业者的明智选择

最近，金沙江创投主管合伙人朱啸虎在2025中关村论坛年会上发表了关于AI应用企业的观点，引发了创投圈的热议。朱啸虎以其一贯直率的风格，提出了一个大胆的论断：“创业公司不要浪费一分钱训练底层模型”，而是应该"全力拥抱开源模型"。这一观点引发了广泛的讨论。

AI应用企业的春天：数据说话

朱啸虎在演讲中分享了一个令人振奋的现象：最近6个月，他观察到中美不少AI应用公司的收入开始快速增长，“每周环比增长10%以上，月环比增长20%以上”。这些公司通常只有十几个人的团队，却能在6到12个月内做到千万美元的收入规模。

这种增长速度让朱啸虎想起了移动互联网早期的"百团大战"，他认为AI应用已经进入了"iPhone3时刻"，一个关键的转折点，意味着爆发式增长即将来临。

他强调，AI应用正在经历从技术验证到商业化落地的转变，“很多垂直场景，包括客服端、销售端、会议纪要端、营销文案端、语音教学端，都已经达到PMF（产品市场匹配），实现商业化”。

朱啸虎的"套壳应用"论：技术壁垒的迷思

朱啸虎在中关村论坛上抛出了一枚重磅炸弹：“所有的AI应用都是套壳应用”，他说，“说有壁垒是忽悠人的，所有的能力都来自于AI之外的苦活累活”。这一观点引发了广泛讨论，但同时也揭示了一个深刻的行业真相。

技术壁垒的幻象

朱啸虎认为，AI应用的核心能力主要依赖于底层大模型（如DeepSeek等开源模型），技术本身并无绝对壁垒。因此，所有AI应用均可视为"套壳应用"。他指出，声称拥有技术壁垒的企业"是忽悠人的"，因为模型能力的提升更多来自开源生态而非单一企业。

这一观点与移动互联网早期的情况颇为相似。朱啸虎回忆道，“当年大家看不起滴滴，看不起饿了么，看不起小红书，在A轮的时候我们分给别人，都没人要”。他认为，今天对AI应用的质疑与当年对移动应用的质疑如出一辙，都源于对新兴技术的不理解和对商业模式的低估。

长期壁垒的构建路径

朱啸虎特别强调了编辑与整合能力的重要性，而非生成能力，这进一步说明了AI应用壁垒的真正来源。

训练底层模型：创业者的烧钱陷阱

开源生态的崛起

朱啸虎指出，随着DeepSeek的出现，开源生态将主导基座模型。他特别提到，“DeepSeek完全不考虑商业化，甚至把用户都让给生态，才能让合作伙伴迅速坚决的全力拥抱DeepSeek”。这使得大厂如腾讯能够迅速成为DeepSeek开源的最大受益者。

底层模型训练的成本考量

朱啸虎提醒创业者，训练底层模型需要巨大的资金投入和计算资源。他解释道：“大模型的训练和推理成本非常高，数据量越大，对数据传输的带宽需求就越大”。

机会成本的考量

更深层次的是机会成本的考量。朱啸虎认为，创业公司宝贵的资源应该用于构建差异化产品和满足客户需求，而非追赶大厂已经占据主导地位的底层模型训练。他强调：“我们一直在建议创业公司不要浪费一分钱去训练底层模型，全力拥抱开源模型，全力拥抱这个API”。

商业化优先

朱啸虎强调，"商业化优先"是当前AI创业的关键策略。他认为，“过去五六年，他感觉也是在走相似的路，SaaS软件、元宇宙、大模型，开始热点非常高，然后很快被证伪，‘又在死亡谷了’”。他提醒创业者，要避免过度追求技术而忽视商业化能力。

"AI不够人工补"的商业模式

朱啸虎提出了"AI不够人工补"的商业模式，强调在AI能力不足的情况下，通过人工介入来保证交付质量。他认为，这种模式更适合中国创业者，因为中国团队在AI落地能力上具备全球优势。