前幾天，一位北京的投資人朋友來上海出差，我們約了一起餐敘。他專注于初創(chuàng)階段的投資，今年很多精力分配在 AI 應用方向的項目上。
" 這個賽道我看了大半年，發(fā)現應用層項目太卷了，但靠譜的卻太少了。項目見了一大圈，一個方向稍微有點火，就一大堆同質化的公司涌入。" 他向我吐槽道：" 也有幾個項目忽悠我說，已經拿了幾個口頭 offer 了，但據我跟蹤，遲遲沒見 close。"
大洋彼岸，AI 延續(xù)了去年的熱度，繼續(xù)瘋狂撒金。據 TechCrunch 統計，今年上半年已有 20 多家美國 AI 公司完成了單輪融資超過 1 億美元的融資，顯示出資本市場對 AI 技術及應用的強烈信心與期待。
尤其是基模 +AI 應用（OpenAI、Anthropic、xAI …）領域，更是一騎絕塵，也推動了 AI Infra（Lambda、Together AI、Celestial AI、Turing、Nexthop AI、Snorkel AI、TensorWave、EnCharge AI …）的火熱。
在基礎建設領域完善的帶動下，AI 技術加速向搜索（Glean …）、編程（Cursor、Reflection.Ai …）、視頻（Runway …）、醫(yī)療（Abridge、Hippocratic AI …）、法律（Eudia、Harvey …）、語音（ElevenLabs …）、客服（Decagon …）、軍事（Shield AI …）、科學（Lila …）、量子（SandboxAQ …）等涵蓋企業(yè)服務、醫(yī)療健康、法律科技、內容創(chuàng)作的多元場景滲透。未來幾年，AI 產業(yè)有望迎來更多創(chuàng)新爆發(fā)和商業(yè)落地。
而國內市場，在經歷了 2024 年大模型的熱火后，" 智能 " 好像并沒有如預期那般 " 涌現 "，反倒是今年 AI 應用項目如雨后春筍般 " 涌現 "，但真正能落地、能賺錢的項目卻少之又少。為什么國內 AI 應用創(chuàng)業(yè)看起來熱鬧，但真正靠譜的卻寥寥無幾？是 AI 技術本身有問題，還是創(chuàng)業(yè)者們迷失了方向？我們就這個話題，探討了一兩個小時。
在我們和一些初創(chuàng) AI 項目交流的時候，經常聽創(chuàng)始人說：感興趣的客戶非常多，商機根本聊不完。但是往往在看了 Datapack 后，我們會發(fā)現，經過幾輪跟進，真正轉化的商機就不多了。
為什么呈現這樣的情況呢？我們總結主要有以下兩方面因素。
一方面，是技術 / 產品成熟度不達預期，無法解決客戶的需求，或者只能解決客戶的一部分需求。而技術 / 產品的問題，從我們的經驗來看，是可以通過盡調來判斷的。這是我們下文討論的 " 技術成熟度 "。
但另一方面更重要的，大概是國內 To B 市場的特性所致。如果是這一點，我想我們可以再好好琢磨一下：市場真的需要這個產品嗎？并愿意為此買單嗎？而這是我們下文討論的 " 市場需求度 "。
為了更直觀地理解，我們根據技術成熟度和市場需求度，來構建一個坐標系。以不同象限來評估不同方向的項目定位。
象限 | 特點 | 類型 |
第一象限 | 技術成熟度高，市場需求高 | 價值驅動型 |
第二象限 | 技術成熟度高，市場需求低 | 技術驅動型 |
第三象限 | 技術成熟度低，市場需求低 | 概念型 |
第四象限 | 技術成熟度低，市場需求高 | 市場驅動型 |
我們發(fā)現不同類型項目有不同特質。
價值驅動型項目：這類項目不僅技術先進，而且有明確的市場需求和商業(yè)模式。創(chuàng)業(yè)者能夠將技術與商業(yè)緊密結合，提供真正的解決方案，創(chuàng)造實際的商業(yè)價值。
技術驅動型項目：這類項目雖然技術先進，但缺乏明確的市場需求和商業(yè)模式。創(chuàng)業(yè)者更多地關注技術的前沿性，而忽視了技術的落地和商業(yè)價值。
概念型項目：這類項目通常只有概念，缺乏實際的技術和應用場景。創(chuàng)業(yè)者更多地是依賴于市場熱度來吸引投資，但缺乏真正的技術實力和市場驗證。
市場驅動型項目：這類項目雖然有明確的市場需求，但技術實現難度較大，缺乏核心競爭力。創(chuàng)業(yè)者更多地依賴于市場調研和用戶反饋，但缺乏真正的技術壁壘。
回望過去，我們不得不承認，一級市場也是有不同的代際的。我們需要將不同項目放在不同的時代背景下進行思考，不同類型的項目在不同時代背景下的結果也有所不同。
在價值驅動時代，大家更多地關注技術與商業(yè)的結合。只有將技術與商業(yè)緊密結合，提供真正的解決方案，創(chuàng)造實際的商業(yè)價值，項目才能成功。這種思考方式不僅關注技術的先進性和市場需求，還關注項目的可持續(xù)性和落地能力。
我們都希望投那些技術成熟、市場需求巨大的 " 價值驅動型 " 項目，但是在當下的情況下，我們不得不面對的情況是，四五年前興起的 SaaS 投資熱潮下，易于發(fā)現的市場需求場景，幾乎都有公司在做了，很多企業(yè)也拿到了不少投資，擁有充裕的資金儲備。
我們可以在市場上看到，很多前幾年創(chuàng)立的 SaaS 項目，都紛紛接入了大模型，在語音交互、文件解讀、文檔撰寫、內容生成、智能問答等方面，有了一些產品的改良，但事實上從 UE 模型來看，交付效率與交付成本等方面仍沒有質的改變。
我們認為，這些沒有本質改變的項目，都是 SaaS 的改良類項目。流到資本市場上來，也都是新瓶裝舊酒。用四象限評估表來看，這些屬于 " 價值驅動型 " 的項目，可能更適合用 PE 策略來進行投資，而非我們早期 VC 投資，大家對這些故事已經祛魅了。
所以，我們需要明確的是，早期市場現在想看的是 AI+ 的 2B 的應用項目，而非 SaaS 的改良項目。
但從我們的體感來說，價值驅動型項目真的是越來越少了。我們可能可以稍微減少在尋找該類型項目的時間和精力，這種項目對于早期投資來說，是可遇而不可求的。
只要我們構建了對這類項目的審美標準，遇到了，需要做的事情就是 " 快速開槍 "。
在技術驅動時代，大家更多地關注技術的前沿性和創(chuàng)新性。只要技術足夠先進，市場自然會接受。然而，這種思考方式往往忽視了市場需求和商業(yè)模式的重要性。
當下，AI 技術的發(fā)展速度令人矚目，但我們也看到，技術與商業(yè)的結合卻并不順利。許多創(chuàng)業(yè)者只關注技術的前沿性，卻忽視了市場需求。他們開發(fā)的 AI 應用雖然技術先進，但缺乏實際的商業(yè)價值。
" 技術驅動型 " 項目需要創(chuàng)始團隊具有豐富的行業(yè)經驗。許多創(chuàng)業(yè)者雖然技術過硬，但缺乏行業(yè)背景和市場經驗。他們在項目推廣和市場拓展上遇到重重困難，導致項目難以落地。這也是對于這類型項目，投資人對 PMF 的考量如此之重的原因。大家都怕的是那些 " 手里拿著錘子，眼里都是釘子 " 的創(chuàng)業(yè)者。
我們認為當下，在控制估值的前提下，是布局這些技術驅動型項目比較合適的時點。特別是如果創(chuàng)始團隊有產業(yè)經驗 + 技術能力豐富的復合型背景的話，也看到了那些比較新的或未被解決的需求，這些項目就值得重點跟進。
由于技術模仿相對容易，一旦一個方向稍微有些火，馬上就有許多項目調整方向跟入進來。所以這類技術型項目極容易陷入內卷，投資人需要綜合考量團隊打仗的能力、持續(xù)融資獲得子彈的能力。如果我們有幸遇到一個創(chuàng)始團隊具有比較強的融資能力，那么，我們完全值得嘗試一下投資，而我們需要做的事情就是調整心態(tài)，" 別太急 "，給予項目方一些時間來探索商業(yè)化。
當然我們也要識別技術泡沫，不要被 " 偽 AI" 項目所迷惑。AI 的熱度吸引了大量資本涌入，但市場對 AI 的理解卻存在誤區(qū)。有一些人對 AI 項目缺乏深入的了解，只是跟風投資。這導致市場上出現了大量的 " 偽 AI" 項目，這些項目打著 AI 的旗號，卻缺乏真正的技術含量。這種現象不僅浪費了資源，還讓真正有價值的 AI 項目難以脫穎而出。
在市場驅動時代，大家更多地關注市場需求和用戶反饋。只要滿足了市場需求，項目自然會成功。然而，這種思考方式往往忽視了技術實現的難度和核心競爭力。
AI 應用的項目，本質在于解決實際問題，創(chuàng)造真正的價值。這意味著，創(chuàng)業(yè)者需要從市場需求出發(fā)，開發(fā)能夠真正解決用戶痛點的產品和服務。只有這樣，項目才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。
對于早期投資，我們應該分配我們較多的時間在這些項目上。因為市場需求這一塊，投資人可以通過前期調研明確，剩下的時間，就是尋找不同技術解決路徑的創(chuàng)業(yè)團隊，然后來評判他們的技術能力和產品能力，是否能很好地滿足這個需求。
如前段討論 " 價值驅動型 " 項目所述，對于大多數投資人來說的難點是，各類 " 顯性 " 的市場需求其實已經被挖掘出來，并已經形成了各式各樣的解決方案，我們可以做的事情越來越難。要么面對這些 " 顯性 " 市場需求，找到一種全新的 AI+ 產品。做這件事很費力，但也是有的，我知道有朋友花了一年多時間，找到了一個不錯的 AI+ 的 ERP 項目。
要么自己找到一些 " 隱性 " 市場需求，這就需要團隊具有極強的產業(yè)背景。許多投資人對 AI 項目缺乏耐心，希望項目能夠快速盈利，卻忽視了 AI 技術的復雜性和落地難度。這種急功近利的心態(tài)，導致許多 AI 項目在初期就面臨巨大的壓力，難以持續(xù)發(fā)展。
我們前兩年投資零假設科技即循此邏輯。零假設科技是國內率先專注于醫(yī)學內容 AIGC 方向的科技創(chuàng)新公司，憑借著創(chuàng)始團隊對 AI 技術的深刻理解和對市場的敏銳洞察，通過優(yōu)化醫(yī)學 AI 產品，推進與知名藥企的商業(yè)化合作，在創(chuàng)立兩三年后成功實現了真正的價值創(chuàng)造，最近也受到了資本市場的青睞，完成了近億元的 A 輪融資（AI 醫(yī)學公司 " 零假設 " 獲近億元 A 輪融資，打造中國版 OpenEvidence）。
在概念驅動時代，創(chuàng)業(yè)者可能還是在天馬行空地想象，未來的需求在哪里是靠假想，解決這些需求需要什么樣的技術或產品，也是模糊的。
許多創(chuàng)業(yè)者看到了 AI 的潛力，他們拿著概念性的項目四處融資，卻無法提供實際的解決方案。這種現象導致市場上充斥著大量 " 看起來很美 " 的項目，但真正能落地的卻寥寥無幾。
對于概念型項目，我們可以重點關注那些具有組局能力的牛逼創(chuàng)始人。雖然這些項目最終能成功的風險很大，但是如果投資人控制好估值，往往賠率也很高。因為只要成功，能獲得比較高的回報。
在當下時代，我們可以把主要精力放在尋找那些市場驅動型項目，狩獵價值驅動型項目。對于技術驅動型項目，最好的布局窗口可能已經過去，或者這類項目在當下已經成長為價值驅動型項目了，我們要仔細識別出他們。此外，可以在盲池基金組合中，適當配置那些優(yōu)質團隊主導的概念型項目。
本文來自微信公眾號：魯夫的創(chuàng)投筆記，作者：一級市場觀察者
