這是鉛筆道與Global AI推出的聯(lián)合專欄，探討AI應用的主流機會。

對話 | 鄒蔚

“AI應用創(chuàng)業(yè)生而全球。”

御勢資本創(chuàng)始人鄧明生為AI應用創(chuàng)業(yè)時代到來感到激動。 

“尤其是在智能體方向，天然就具備跨語言、跨場景的能力。如果從一開始就以全球用戶為目標，產品的上限會更高，機會也會更大。” 

鄧明生認為，自從ChatGPT發(fā)布以來，生成式AI出現(xiàn)三波創(chuàng)業(yè)機會：第一波圍繞基礎模型及數(shù)據服務，第二波則是大模型在傳統(tǒng)SaaS領域的效率賦能，第三波則以DeepSeek為標志，真正向C端用戶延伸，或許將出現(xiàn)更多超出想象的應用，尤其是為"AI原生一代"所開發(fā)的產品。 

鄧明生看好智能體（Agent）方向的創(chuàng)業(yè)。他認為，智能體產品不再只是輔助工具，而是能直接解決用戶具體需求并“交付結果”的應用，具備極高的商業(yè)化潛力。這種產品模式使得智能體更容易實現(xiàn)用戶之間的主動裂變傳播，從而顯著降低獲客成本。

不過，他也強調，當前國內智能體創(chuàng)業(yè)存在“出�？謶职Y”，很多團隊局限于國內市場，這反而制約了早期創(chuàng)業(yè)的試錯效率。鄧明生認為，AI創(chuàng)業(yè)本質上應當生而全球。

最近，鄧明生也加入了Global AI的投資人陣容，后者是一個面向全球AI應用創(chuàng)業(yè)者的超早期投資加速平臺，旨在推動“一人AI獨角獸”時代的到來。

鉛筆道鄧明生就AI應用創(chuàng)業(yè)做了交流，以下是對話精華。

聲明：訪談對象已確認文章信息真實無誤，鉛筆道愿為其內容做信任背書。

- 01 -

 為AI原住民打造產品

鉛筆道：最近主要看什么項目？

鄧明生：目前我們主要看兩個方向。一類是陪伴型產品，比如AI陪伴玩具；另一類則是面向C端效率提升的AI應用，比如做企業(yè)與行業(yè)研究等工具型的產品。

之前，我們的關注點還是比較偏傳統(tǒng)的，比如消費、跨境、游戲、企業(yè)服務等，也投過一些工具類的AI項目。后來這些團隊中有一些也逐步轉型做大模型應用。

目前我們還是更關注面向C端的AI應用，目前AI在C端的應用仍處于比較早期的階段。很多應用現(xiàn)在更多是聚焦在提升效率這一層面，真正面向C端、被年輕用戶深度理解和使用的產品還不多。

移動時代，iPhone是2007年出來的，但微信是2011年才誕生；美團真正發(fā)力外賣是2013年；抖音則要到2016、2017年才出現(xiàn)。所以回頭看，硬件或平臺的技術出現(xiàn)了，但對應的C端應用往往要過幾年才成熟。我覺得AI也是類似的節(jié)奏。

御勢資本創(chuàng)始人鄧明生

鉛筆道：從ChatGPT出現(xiàn)到現(xiàn)在，AI創(chuàng)業(yè)機會經歷了哪些變化？

鄧明生：大致經歷了三波明顯的機會變化。

第一波是圍繞模型本身的，包括為模型服務的一些基礎設施領域，比如數(shù)據相關的方向。這時候的機會更多是在底層。

第二波則是模型在傳統(tǒng)SaaS軟件領域的應用。很多企業(yè)原本在工作中大量依賴人工處理的環(huán)節(jié)，現(xiàn)在可以通過接入大模型來提升效率、降低成本。我們當時投了一些偏SaaS的項目，這部分的機會是原本在To B領域深耕的團隊更容易抓住的。因為To B產品最終還是要靠渠道來落地，而原來就有穩(wěn)定客戶渠道、同時對技術又敏感的公司，能比較快地擁抱大模型技術，提升原有產品。

第三波機會是DeepSeek之后帶動的一波，就是從模型或To B應用進一步轉向To C的探索。這一波可能會出現(xiàn)更多我們目前還沒完全認知到的創(chuàng)新應用。

我女兒10歲，雖然還在小學，但已經能夠很自然地使用大模型來解決學習中的問題，探索新知識。這一代人可能才是未來AI應用最主流的用戶群體。

鉛筆道：可能他們就是所謂的“AI原生一代”。是不是會誕生出針對他們的AI應用？

鄧明生：對，是這樣的。因為模型的基礎能力就是理解人類語言會話和數(shù)學邏輯，這是它的基礎能力。

這兩項核心能力就能支撐起很多應用了。但我相信，未來一定還有我們目前沒完全意識到的能力，會讓應用層面產生更大的突破。

這些能力可能要從更年輕一代——也就是你剛才說的AI Native身上去尋找。他們怎么用這些技術，他們怎么看待AI，可能會啟發(fā)出真正新形態(tài)的AI應用。

鉛筆道：最近有沒有見到哪些AI創(chuàng)業(yè)者？有沒有讓你印象比較深的項目？

鄧明生：在“AI陪伴”這個方向，我接觸過一個項目叫“逗逗游戲伙伴”。這個項目我天使輪沒有投，算是錯過了。

逗逗游戲伙伴是一個

C端應用，最近剛以一億美元的估值融資。它由原百度和B站VP的高管獨立創(chuàng)業(yè)做起來的。他們的累計用戶接近千萬了。

雖然逗逗創(chuàng)始人背景很強，但產品方向是二次元游戲虛擬陪伴，這是我無法理解的，同時項目還處于PPT階段，就已經過億估值了，這對于天使輪來說，很難下手。

我們在AI領域投資的云蝠智能，是屬于我剛才說的第二波機會，它是做語音Agent。

這個團隊是2019年開始創(chuàng)業(yè)，最初是做NLP智能客服的，在一個非常卷的賽道，后來居上，建立了非常強大的產品與渠道能力。項目天使是陸奇的奇績，我們也一直在跟進到2022年，他們開始轉向做數(shù)字人。當時我們認為，數(shù)字人在內容創(chuàng)作領域、提升效率方面，潛力巨大，所以那時我們決定參與進去，支持他們發(fā)展。

等到2022年年底大模型開始爆發(fā)，他們的機會反而變得更大了。傳統(tǒng)的智能客服賽道是紅海，利潤很薄，但大模型的到來打開了他們的天花板。他們現(xiàn)在正在進行新一輪融資，已經拿到了幾個TS（投資意向書），應該很快Close了。

- 02 -

 AI應用創(chuàng)業(yè)技術難度降低，但要更理解用戶

鉛筆道：你怎么看可能會出現(xiàn)的一人獨角獸公司？

鄧明生：以前啟動創(chuàng)業(yè)的第一個門檻就是拿到融資組建團隊，光是起步階段的人力成本就很高，產品研發(fā)型項目更高。今天創(chuàng)始人，已經可以“自己獨立手搓一個Agent”，完全不需要組一支完整的技術團隊，讓門檻大幅降低。

放在移動互聯(lián)網時代，創(chuàng)業(yè)幾乎是默認要融資很多輪，但現(xiàn)在你可以靠極低成本啟動項目，并迅速驗證出明確的應用方向。當你的產品和商業(yè)模式比較清晰之后，可能根本就不需要走傳統(tǒng)融資那條路徑了。

過去幾年資本市場確實很差，但現(xiàn)在AI是一個全新的藍海，關鍵還是看誰能更深刻理解用戶。 

鉛筆道：在AI時代做產品的能力，和移動互聯(lián)網時代相比，是不是也有很大的不同？

鄧明生：很大的不同。在移動互聯(lián)網時代，產品的迭代速度相對更慢，試錯成本也更高。要做出一個好產品，往往需要對用戶有非常深入的理解，整個過程也更復雜。

但在今天的AI時代，創(chuàng)業(yè)者可以用非常低的成本快速試驗，得到用戶反饋，在試錯中調整方向，可以更容易地摸準用戶的真實需求。

而在產品開發(fā)層面，無論是搭建架構還是實現(xiàn)具體功能，相比以前都簡單很多。今天對創(chuàng)業(yè)者來說，產品“技術能力”的門檻反而降低了，但對用戶理解的要求反而提高了。

鉛筆道：怎么才能更好地理解用戶？

鄧明生：很多創(chuàng)業(yè)者做到最后會發(fā)現(xiàn)，自己解決的是一個“偽需求”。這種情況背后的根本原因，往往是創(chuàng)始人自己根本不是產品的用戶。尤其在C端項目里，你自己都不是這個產品的最終用戶，卻覺得別人會愿意用，還愿意為此付費。 

相反，你自己在真實場景中用AI解決自己的需求。比如我關注二級市場，我用AI來做股票分析，報告比我的股票分析師提供的又快又好，那這個需求對我來說就是真實的。

從自己出發(fā)，先用AI解決自己的真實問題，通過滿足自己的需求來驗證方向是否成立，而不是不斷去臆想用戶可能會需要什么、反復試錯。

鉛筆道：AI應用在商業(yè)化上最大的難點是什么？

鄧明生：我觀察到一個比較典型的問題，尤其是在C端應用上——很多創(chuàng)業(yè)者還是用傳統(tǒng)互聯(lián)網那一套方法來做商業(yè)化，比如上線一個APP，再去做用戶轉化。但這套打法在AI時代不太行得通。

相比之下，有些項目選擇直接通過Web或者Web App的形式上線服務，讓用戶可以直接試用，并快速進行付費轉化。這種方式的轉化效率反而更高，商業(yè)化路徑也更清晰。

AI應用在商業(yè)化層面一個核心點是：必須從一開始就是收費型的產品，而不是先免費試用、再慢慢轉化。這和過去免費+轉化的互聯(lián)網思路，是很不一樣的。

鉛筆道：早期的AI創(chuàng)業(yè)者，相比移動互聯(lián)網時代的創(chuàng)業(yè)者，需要具備哪些更獨特的素質？

鄧明生：首先他自己要是一個“AI Native”的人，他要對AI有深度理解和使用習慣。

朋友們私下交流，開玩笑說只投“00后”創(chuàng)業(yè)者。雖然說法有點極端，但它反映一個核心觀點：今天的AI創(chuàng)業(yè)者，必須是真正的深度用戶，最好是在他要做的那個領域里，本身就是目標用戶。他自己每天用AI解決問題，那他做出來的產品才可能打動其他用戶。

另一個我們非�？粗氐狞c，是這個人的信用和與早期投資人的關系處理能力。 

因為AI早期項目方向變化非�？�，可能經歷很多次失敗。作為天使，我們是投人而非投項目，也許他的后續(xù)項目都會參與部分，但不可能每次都全額跟投。

在方向反復調整的過程中，這個創(chuàng)始人是不是能讓早期投資人持續(xù)信任他？這很關鍵。所以我們非常關注創(chuàng)業(yè)者的誠信等品質，他有沒有能力帶著投資人長期往前走，這種信任感在AI早期創(chuàng)業(yè)中比以往更重要。

- 03 -

 智能體產品的關鍵在于“交付結果”

鉛筆道：你怎么看智能體（Agent）這個方向？

鄧明生：Agent是很大的一波機會。雖然在ToC層面還稍顯早期，但這種形態(tài)已經有點接近當年APP時代剛興起時的狀態(tài)，百花齊放。

我理解的Agent，不再是一個工具，而是能直接解決用戶或企業(yè)具體需求、真正“交付結果”的產品。傳統(tǒng)工具是輔助型的，而Agent的目標是把事情完成，不是僅僅提供能力，讓用戶為交付結果買單。 

所以我認為，即便今天Agent不是最終態(tài)，但它已經具備了很多成為未來主流產品雛形的特征。就像當年團購不是美團今天的核心業(yè)務，但正是從團購開始，美團跑了出來。Agent也可能是類似的起點。

目前我在國內看的Agent項目還不多，更關注那些從Day one就面向海外用戶的Agent創(chuàng)業(yè)者。一方面他們對產品形態(tài)的打磨更徹底，另一方面他們可以在結果交付和用戶付費這兩端同時發(fā)力。

鉛筆道：你觀察到在智能體方向創(chuàng)業(yè)中，存在哪些問題？

鄧明生：我們觀察到的第一個問題是，很多創(chuàng)業(yè)者對“出海”是有恐懼感的。

不少創(chuàng)業(yè)者更熟悉國內市場，對于海外市場不夠了解，一開始就傾向于留在本地，用國內的大模型來做。但這有一個問題：模型效果是打折的，會影響產品的迭代速度。

最直接的影響是用戶體驗不夠好，產品在早期試錯和迭代時，節(jié)奏會變慢。因為AI應用創(chuàng)業(yè)的過程，本質上就是不斷遇到問題、填坑優(yōu)化的過程。如果模型本身能力有限，試錯效率會很低，產品迭代速度就會落后。

相反，那些一開始就面向海外用戶、用海外主流模型的團隊，他們從一開始就在更高的基準線上進行迭代，反而更有可能跑出來。

另一個問題是心態(tài)上。很多創(chuàng)業(yè)者會覺得自己更懂中國用戶、更了解國內企業(yè)的需求，因此更愿意聚焦在國內市場。但我認為，這是個偏差。

AI應用創(chuàng)業(yè)其實是非常適合“生而全球”的。尤其是在智能體方向，天然就具備跨語言、跨場景的能力。如果從一開始就以全球用戶為目標，產品的上限會更高，機會也會更大。

鉛筆道：你怎么看智能體在獲客上的底層邏輯？它和移動互聯(lián)網時代有什么不同？

鄧明生：我覺得兩者的邏輯是完全不一樣的。

在今天我看到的一些智能體項目里，有些是通過KOC、KOL帶起來的，一旦跑起來之后，用戶之間的自發(fā)裂變能力非常強，彼此推薦的意愿也很高。

這跟傳統(tǒng)移動互聯(lián)網時期那種“買量轉化”的邏輯差別很大。過去做APP，用戶獲取和留存都很貴，很多產品因此消失。

而智能體這類產品，從一開始更側重的是回到用戶需求本身，通過打磨產品讓用戶愿意主動分享，從而實現(xiàn)裂變式增長。這種增長邏輯讓它在營銷上的投入相對較小，效率也更高。這也是為什么“一人公司”的邏輯成立。

鉛筆道：之前在其他領域積累的投資經驗，放到今天這個AI時代還適用嗎？

鄧明生：不一定適用了。

在早期投資階段，過去的一些經驗可能還有一定參考價值。但越往后走，我覺得以前的經驗就越不適用。

一個原因是，整個行業(yè)的判斷標準已經發(fā)生了很大變化。很多投資人是“經驗依賴型”的，認為自己以前做過To B、做過技術、做過產品，因此對這個領域有認知優(yōu)勢。但問題是，在AI時代，無論是用戶需求、企業(yè)需求，還是產品推廣的方式，都已經和過去完全不同了。

比如剛剛也提到，現(xiàn)在推廣已經不是傳統(tǒng)的買量了。更多的是回歸到產品本身，看你的產品能不能實現(xiàn)用戶自傳播。這是根本性變化。

另外，現(xiàn)在的“一人公司”越來越多，過去那種對組織管理、團隊搭建的大量經驗，其實在今天不再是必需。這種結構性的轉變讓很多舊經驗變得無用，甚至是負擔。

所以，對我們早期投資人來說，反而要更回歸到人的判斷上。創(chuàng)始人的品質變得更加重要。比如我們非常看重兩點：第一是信任感；第二是他能不能快速試錯、迅速調整方向。

很多創(chuàng)業(yè)者失敗的原因是試錯速度太慢，導致成本太高。一個優(yōu)秀的創(chuàng)始人，可能在一個月甚至一周內就能判斷出產品是不是OK。而試錯周期太長的團隊，可能三個月、半年甚至一年還沒跑出東西，資金早就燒完了，機會也錯過了。

在

AI時代，這種快速調整和高效試錯能力，變得比任何時候都更關鍵。本文僅為口述者獨立觀點，不代表鉛筆道立場，亦不構成投資建議。

       原文標題 : 御勢資本鄧明生：AI創(chuàng)業(yè)一定要出海，很多創(chuàng)業(yè)者敗在試錯太慢