对话朱啸虎:不明白Personal Agent能干嘛;5亿ARR 的中国应用将批量涌现

硅星人Pro 2026-10-22 12:24
对话朱啸虎:不明白Personal Agent能干嘛;5亿ARR 的中国应用将批量涌现图1
整理:李楠

10 月 21,为期五天的 ACC 2026 AI 创造者嘉年华开幕。在开幕式的主舞台上,硅星人创始人、CEO 骆轶航与金沙江创投主管合伙人朱啸虎展开对话。

从模型的发展趋势、AI 应用爆发的指标,到 Personal Agent 的机会、AI 时代对创业者的要求,两人对话涵盖了一系列 AI 行业的热点话题。

在朱啸虎看来,开源模型的 Token 消耗量终将超过闭源模型,中国 AI 应用即将迎来年化收入 10 亿美元的公司。同时他指出,Personal Agent 缺少真实需求,AI 产品一年增长 5 倍才算及格;帮助用户节省时间的生意,可能远不如帮助他们消磨时间有前途。

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以下为对话实录,经过不违背原意的编辑处理:

看好“彻底开源模型”,WorkBuddy 加 DeepSeek体验超预期

骆轶航: 我现在有点怕聊判断性的事和未来的事。移动互联网时代,判断错误的几率可能是 60%~70%,现在可能会无限趋近于 90%,甚至以上。您怕不怕这个事?

朱啸虎: 我倒并不觉得这样,现在看其实越来越清晰了。

骆轶航: 共识反而越来越多了么?

朱啸虎: 也没有。现在共识还是有很大的分歧,这里面有很多其他因素。但整个 AI,包括应用、模型,发展的脉络确实越来越被我们自己看清晰了。

骆轶航: 您一直有两个观点:一个是开源模型会赶上,至少在用户使用量上会赶上闭源模型;另一个是 AI 应用会实现爆发。我觉得这两件事都很重要。开放权重模型的绝对用户数量比闭源模型多,这件事现在可能已经发生了。

朱啸虎: 对,我指的不仅仅是开放权重,而是像 DeepSeek 这种彻底开源的模型。

骆轶航: 是像 DeepSeek 这样的彻底开源模型,不只是开放权重模型。我们用什么标准判断,它在用户量或者影响力上能够超过闭源模型?AI 应用又要达到什么指标,才能说这个市场已经成了、能够爆发了?显然不能以有多少家企业拿到融资来衡量。您认为这两个趋势成立的依据是什么?

朱啸虎: 第一个很简单,看 Token 消耗量。我觉得彻底开源模型的 Token 消耗量肯定会超越闭源模型,这是毫无疑问的。今天,对于 99.9% 的日常工作,我觉得根本不需要用到那个——

骆轶航: Frontier 模型,顶级的。

朱啸虎: 对。今天我基本就用 WorkBuddy 加 DeepSeek,工作做得非常好,基本超出我的期望值。

我觉得彻底开源模型的 Token 消耗量肯定会远远超过闭源模型。像 DeepSeek,就是算力不够,为什么在内蒙古建算力中心?就是算力不够。只要这种开源模型的算力跟上去,我觉得毫无疑问会超过这些闭源模型。

第二个问题,标准也很简单:AI 应用能不能突破年化 10 亿美金收入?

这是个很重要的指标。美国有两家,国内现在还都不到 10 亿美金。但我感觉,今年年底、明年年初,我们至少在海淀投的两家企业能够超过这条线。

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模型毛利 80%,AI 应用越偏 C 端毛利越好

骆轶航: 美国的两家是?

朱啸虎: Cursor 和 Higgsfield。说实话,我觉得这两家的经济模型都不是那么健康,都是健身房的模式,毛利可能基本都是负的。

骆轶航: 海淀有望达到年化 10 亿美金收入的两家是哪两家?

朱啸虎: 我们本来想比较低调,但现在在收入榜上涨得太快,已经藏不住了。一个是 LiblibAI,大家可能知道得比较多;另一个是Tipsy Chat。它增速太快了,最近两个月才在收入榜上显示出来。

骆轶航: 模型和应用现在各有一个挑战。先说模型,Token 消耗量上去了,中国的开源模型,甚至包括一些您可能不是完全认同它属于开放权重的模型,已经给全世界的 knowledge worker 贡献了大量产能。但它们的利润还是处于比较低的水平,因为 Token 太便宜。长期来看,这个数学题能不能算好,能不能走正?

朱啸虎: 没有啊,你看 DeepSeek,它的推理毛利很高。它彻底开源,一块 GPU 差不多一个小时创造 38 美金收入,成本可能在 5 块钱。所以,即使在今天这么便宜的价格上,它还有巨大的降价空间。

不是推理本身不赚钱,是很赚钱。但继续研发前沿模型、下一版模型,可能需要投入很多 R&D 成本,那是另外一回事。

骆轶航: 我今天看到一个数据,Anthropic 一年预计的亏损应该是 780 亿美元,这个数把我吓到了。

朱啸虎: 那包含它的研发成本、所有推理成本。所以基模公司并不是没有毛利,它们的毛利非常高。

骆轶航: 基模的毛利比起当年云计算怎么样?

朱啸虎: 要高太多了。在今天的价格下,至少是 80% 以上的毛利。云计算在美国,可能 IDC 有百分之四五十的毛利。

骆轶航: 国内就不提了。

朱啸虎: 国内毛利真的很惨。

骆轶航: 再说应用。包括 Cursor、Higgsfield,我管它们叫“没有毛利率,只有毛亏率”。您刚才提到的海淀两家公司,在这方面做得怎么样?有没有可能在中国率先把它扭正?比如用一些更开源的模型,或者有更好的 routing 结构,把成本降得更低?

朱啸虎: 越偏向 C 端,毛利肯定越好一点。面向 B 端,我觉得毛亏率可能会越严重。Prosumer 在当中,可能也比完全面向 B 端好一些。

就看你的用户组成。如果全是 C 端,毛利肯定非常好,C 端对这种价格没有那么敏感,Prosumer 也好一点。完全面向程序员的,是最差的。

骆轶航: 程序员永远是挑剔的。

朱啸虎: 因为对价格极其敏感。

骆轶航: 但他们现在被认为是最有价值、最容易让人们证明自己用户量的一类用户,这个事也挺奇怪的。知识工作者跟程序员是两类不同的用户,知识工作者可能更愿意花钱,比如 WorkBuddy、ChatGPT Work 的用户。

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Personal Agent 不是新概念,想不清它能干嘛

骆轶航:您也讲过,企业市场是大厂的游戏,创业公司没有机会。那最近很热的 Personal Agent,对创业公司有没有机会?Muse 是大厂做的,Instinct 是创业公司。国内过去一个月,我们看到了至少 10 家或者 10 家左右做 Personal Agent 的公司,很多是明星创业者。它到底是大厂的游戏,还是创业公司可以有的机会?

朱啸虎: 先回到知识工作者,我觉得现在我们更把它定义为广义的 coding。狭义的 coding 面向程序员,全世界可能一年就两三千亿美金的成长空间,广义的 coding 可能更大。

但在国内市场,大厂现在基本不把它当回事。WorkBuddy 确实非常好用,几乎全免费,连送的 Token 我都消耗不完。以后如果收费,我愿意付费。但最多用个 50 块钱、100 块钱,像手机费一样,也足够了。那是天花板。这个价格带可能用户基数很大,但收入规模可能也不会那么高,确实是白菜价。

Personal Agent 也不是新概念,可能十年前海淀就很熟悉。那时候有家公司叫来也,AI 还没有那么成熟,后面全是真人在做你的 Personal Agent。打到最后干嘛呢?又去补贴打车、补贴外卖了。大部分消费者没有这个概念。你有秘书吗?可能绝大部分人没有,也不需要。

骆轶航: 我也没有专职的。

朱啸虎: 根本不需要,没这个需求。我自己有秘书,但也几乎不用。所以场景到底在哪里?美国的 Muse,50% 是旅游。旅游一年几次?两三次。没有高频场景,我觉得很难成为可持续的、大的创业机会。

我一直很怀疑,用户用来干嘛?美国还好一点,有很多独立网站开放给 AI Agent 去爬,国内都封在 App 里面。

骆轶航: 包在微信里面。

朱啸虎: 对,所以我觉得国内比美国更难做。我一直没看明白,这东西到底能用来干嘛?国内 90% 的用户可能不用 Calendar,不用日历。90% 的用户在工作以外不用邮件。那你的 Agent 用来干嘛?现在大部分时间都消耗在短剧、娱乐小产品上了,我需要 AI Agent 干嘛呢?

骆轶航: 当你的时间节点没有被充分量化,生活、工作节奏没有被充分节点化和效率化的时候,你没有必要有这么一个 Agent。

但我倒觉得 Muse 很有意思。在美国,很多人用 Muse,就跟中国人用豆包一样。它不是我们想象的那种:“你今天的行程应该这么安排,应该读这几个简报,我帮你形成一个判断,明天跟那个人吃午饭时可以聊什么话题。”大家就是把它当豆包用。过去我们开玩笑,说 Gemini 是“北美小豆包”,结果今天发现 Muse 才是。

朱啸虎: 但最终就变成竞争谁的输入更方便了,那是完全另外一个游戏。

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今天再来一次补贴大战,没有投资人愿意支持

骆轶航: 创业公司没有数据壁垒,这可能还是很难。说到壁垒,去年我们聊过 AI 创业公司的 moat,一个是速度,一个是留存,当时举的例子是 Manus。

过去一年,大部分公司的产品迭代速度都不错,但留存做得好的很少,大家好像一直卡在这个位置上。如果每个人都能通过 Vibe Coding,用更便捷、简洁的 AI 产品开发逻辑,甚至 Go-to-Market 工具,把速度和效率提上去,那它就没有壁垒了。站在 2026 年看,AI 创业的壁垒到底是什么?

朱啸虎: 速度是入场券啊。没有这个速度,根本没有投资人愿意看。今天在美国,2000 万美金收入以下的公司,一年增长小于 5 倍,5 倍是没有投资人愿意看的。5 倍是及格线,10 倍才是优秀线。

我们那两家公司为什么涨得这么快?我们投资没多少年,过去一年差不多每两个月翻一倍,是这样翻上来的。这种机会才会让投资人感到“哇”,感到激动。

速度是入场券,但留存是真的必要。没有留存,说明用户都是一次性用户,场景不成立,产品定义不成立。

骆轶航: 如果给大家一些工具和方法论,提高留存靠什么?是产品定义更完善,还是其他办法?

朱啸虎: 关键是产品定义能不能站得住脚,到底给用户创造什么价值。我觉得 Muse 这种东西留存肯定会很差,因为场景不成立,不是高频场景。

十年前,海淀的来也为什么最终又回到补贴打车、补贴外卖?高频场景就那么几个。要让用户留下来,必须聚焦那些高频场景,但这些场景很难做。

骆轶航: 这个高频场景肯定不能是帮你订外卖、订机票。

朱啸虎: 那肯定。今天再来一次补贴大战,我觉得没有投资人愿意支持。

骆轶航: 今天的补贴大战,像是补 Token、打折大战。现在的 Agent 产品,好像没有不在 Token 上打折的。

朱啸虎: 补 Token 大战,我觉得有点难……有机会,但也要看用户能不能留下来。

尤其在国内,Token 价格本身降得很快。如果给客户端的降价速度比 Token 本身稍微慢一点,毛利肯定能持续改善,有机会转正。但也有一种可能:你比模型厂的 API 降价速度慢一点,用户就走了,因为他们对价格很敏感,那你就没有空间。

除非用户没那么敏感,或者不愿意自己做那些麻烦的事情。即使你比模型厂的 API 贵一点,他也愿意留下来。

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杀时间的场景比省时间有机会,最佳创业者是懂人性的工程师

骆轶航: 所以您一直认为,陪伴可能是个好生意。

朱啸虎: 至少我认为,对创业企业来说,情绪价值、陪伴肯定是更好的,因为这些用户对价格不敏感。

而且我觉得现在越来越发现,Save Time,帮助用户节约时间、提高效率的,尤其在国内,都是大场景,大厂做得很好,而且价格会卷得很厉害,会很惨。但以后可能 99% 的人有大把时间,根本不需要节约时间,而是需要消磨时间。消磨时间反而有很多百花齐放的机会,用户对价格也不敏感,这是创业公司更好的机会。

骆轶航: 我是重度游戏玩家,最近在玩一款 AI 游戏,叫 Pax Historia,是 YC 上一届孵化的一个公司,现在 ARR 到了 1 亿美金,估值到 3 亿美金。它就是在地图上推演架空的历史,看历史怎么发展。

一开始说“一个月 ARR 1 亿美金”,我也不信,直到发现自己一个月在这儿花了 2000 美金,我就信了。

朱啸虎: 国内也有一个,叫《崇祯重生记》。你重生到明朝末年,看作为崇祯皇帝,能不能拯救明朝。其实都是一样的。女性用户喜欢浪漫幻想,男性用户喜欢职业幻想,这里面都有机会。

骆轶航: 一个喜欢陪伴、温存,一个喜欢梦想和征服,都有机会。回到创业的壁垒,技术很强是创业的一种素质,但您刚才提到的两家海淀公司,核心文化不是研究型文化,甚至不是工程师文化,可能是极致的产品运营,以及对文化、人性的理解。

海淀的高校学生和创业者,更多擅长研究和工程化。我觉得产品化做得最好的人可能也不在海淀。如果未来 80%、90% 的 AI 创业需要的是极致运营,以及对文化、人性的准确把握,那么多 engineer 去创业,应该改变什么?您有什么想对大家讲的?

朱啸虎: 按我们过去二十年的经验,最好的创业者就是优秀的工程师,同时懂人性、懂商业。很难,百里挑一。

中国最不缺的就是优秀工程师,聪明人太多了。但既是优秀工程师,又懂商业和人性的,真的是百里挑一。这才是最优秀的创业者,尤其是做 CEO 的人。

骆轶航: 这对创业者的要求,比上一个时代更高了。

朱啸虎: 没有,一样的。互联网时代也是最优秀的工程师,同时懂商业和人性。你看过去 20 年,成功的几乎都是这个背景。

骆轶航: 所以 AI 时代对创业者核心画像的要求,不会有变化。

朱啸虎: 既要懂技术,也要懂人性。

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ARR 5 亿美金,至少有二三十家中国 AI 应用公司明年可以做到

骆轶航: 您的主线一直挺清晰,但中间也错过了一些东西。中国基座模型这一波,一个都没投,到今天看,您后悔不后悔?

朱啸虎: 我们也一直在反思。如果一眼看到终局,可能确实会错过当中的泡沫。但一级市场和二级市场不一样。

二级市场看错了,我今天晚上就可以全部斩仓。一级市场,大家都说我退得好,但所有退出都是别人来买走的,不是说我要卖——等你要卖的时候,卖不出去了。

港股真正的价值发现,我觉得是在解禁以后,过去这 12 个月太明显。现在普遍趋势是,解禁以后价格是高峰的 80%,甚至 90%。我对投资的假设是,从高点跌到 80%、跌到 90% 以后,你还能不能赚钱?

对大部分投资人,哪怕项目上市了,基本也等于 write-off。核心还是,真正见到现金的时候,到底还有多少投资回报?如果这个趋势也越来越清晰,那我觉得,说实话——

骆轶航: 也没什么可后悔的。

朱啸虎: 这也不是我喜欢的投资风格,进入时估值就很贵,还需要很大的 CapEx。

我们最喜欢的是在比较有安全边际的价格上,放一点比较小的金额试错。像 Tipsy Chat,一开始放了 100 万美金,后面就一直追着它放钱。这种事我们最喜欢。

骆轶航: 先试,再不断往里加。

朱啸虎: 对,试错成本很低,一旦成功,可以不断加。要放很大的钱进去,到底行不行?投资会很焦虑,压力很大,会满头白发。

骆轶航: 现在很多投资人越来越爱做 all in 型的投资。但您觉得,越是 AI 时代,all in 的风险和试错的情况,可能概率会越高。

朱啸虎: 你肯定要有一个 portfolio。

骆轶航: 大家可能会 all in 一个赛道,或者某一种趋势。

朱啸虎: 每个人都有自己习惯、熟悉的赛道。我们特别喜欢应用,对应用的判断比技术熟悉太多了。我觉得聚焦自己擅长、习惯的事情,是最安全、最舒适的。

骆轶航: 您觉得明年中国会出现多少家 AI 应用公司,ARR 不说 10 亿美金,就在 5 亿美金以上?

朱啸虎: 至少二三十家吧。

骆轶航: 二三十家 ARR 能到 5 亿美金以上?

朱啸虎: ARR 5 亿美金的门槛不高,Manus 已经过了 5 亿美金。现在商业化几个月就到大几千万美金的公司,都有很多。

所以我觉得,一定要面向全球市场。在国内市场,要超过这个门槛,难度还是不小。

骆轶航: 做的还是全球市场。

朱啸虎: 对,一定要做全球市场。

骆轶航: 您去年有个建议,今年被落实了:在中国做全球市场,堂堂正正做一家中国公司,没有什么不好。

我知道我们当时讲的例子是谁。今天很高兴看到,Manus 正在试图重新做一家真正的中国的、服务全球市场的 AI 创业公司,而且它在海淀。我觉得这个事情如果能发生,会很有意思。

感谢。

朱啸虎: 感谢。

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