为什么我们对 25 年 AI 极度乐观｜AI 年终复盘

2024 年 1 到 9 月，一级市场新创业公司的融资几乎归零。曲凯在节目里说，这大概是过去十年、甚至未来十年最差的时候。但同一期节目里，他给出的结论是：对 2025 年的 AI 市场极度乐观。这两个判断放在一起，构成了这期 42 章经年终复盘的全部张力。

曲凯是 42 章经的主理人，长期跟踪 AI 早期投资。这期单集只有 32 分钟，他讲了三件事：23、24 年市场到底发生了什么，为什么大家都在悲观而他自己乐观，以及 2025 年他押注的三个方向，Prosumer、Agent 和多模态。其中多模态 2C 被他称为「AI Native 的答案」。

以下按他的讲述顺序整理，保留了关键数据和判断。他的观点写成他的观点，读者可以自己掂量。

两年过山车：从盲目乐观到过度悲观 0:00:50

2023 年 AI 一来，互联网人和美元基金直接冲了进去。曲凯的解释很直白：这波机会和大家熟悉的互联网太像了，而互联网人已经苦了很久。2015 年以后大机会就不多，2018 年以后几乎没有，过去两年做到千万日活的互联网产品，也就番茄小说那么极少数几个。「好不容易练成一身武功绝学，江湖没了」，这是当时很多人的心态。

市场随即做了两个判断：AI 肯定是电、是互联网量级的大机会；AI 肯定还在早期。结论就是投有技术背景的人。清华的教授被 VC 找了一遍，2023 年最多的钱流向大模型公司，很少流向中间层和应用层。曲凯当时一直呼吁把钱多放一些到应用里，结果没有发生。从 OpenAI 出来的人像从神坛上下来，去美国学习的人千方百计想约他们聊一聊。

2024 年要拆成两半看。9 月之前是一潭死水。曲凯几乎可以断言，2024 年上半年整个一级市场，尤其是美元基金，是过去十年甚至二十年以及未来几年的最底部。新创业公司的融资几乎归零，只有老公司还能拿到后续融资。

同期还发生几件事。六小虎、七小虎这些大模型公司从热点顶端退温；一个 OpenAI 背景的创始人，2023 年出来估值能到几千万美金，到 2024 年可能没人投了。市场得出「pre-training 好像没用了」的结论，国内都转去做 post-training，做预训练的人在国内跳槽的性价比都不高。

机构仍然要出手，钱去了两个方向。最主要的是具身智能，2023 年的关键词是大模型，2024 年的关键词就是具身智能。没那么坚信具身智能的机构兼顾了第二个方向，AI 硬件和消费电子。

再看 2023 年出来的应用公司。曲凯前两个月算过一笔账：市场里大约 20 到 30 家应用公司估值超过 5000 万美金，大多数刚过线，少数摸到 1 亿美金的边。收入方面，大多数为零，还在打磨产品、没上线或刚上线找 PMF；少数找到 PMF 的做到 100 万美金 ARR；极少数头部做到 1000 万美金左右；最 top 的能到三五千万美金。

结论是：所有人 2023 年对 AI 过于乐观，2024 年市场给的反馈偏负面，又让大家过于悲观。曲凯说，最近很多人的年终总结都是悲观基调，有人直接说悲观，有人讨论半天心里是悲观的。他把自己归到另一类。

乐观的三个理由 0:06:40

转折点在 2024 年 9 月。曲凯观察到三个核心变化。

第一，融资市场明显复苏。 高估值初创企业重新出现。原因可能是一些机构年底冲 KPI，或者明年有募资规划，今年到明年要多投。

第二，各种模态的模型能力在默默加强。 图片生成在某些维度早就超过人类；语音和歌曲生成，看了 Suno 新出的东西，曲凯的判断是基本也超过人类了；视频和 3D 的进展远超预期。2023 年大家还在说视频模型要两三年、3D 更久，过去一年视频模型发展非常快，而且国内玩家占据主流位置，可灵、MiniMax 的海螺、字节的视频模型，还有一批创业公司的产品在国际上都领先。他的估计是，视频生成和 3D 生成现在接近 GPT-3 当年的水平，2025 年可能到 3 到 3.5，基本可用。

反过来，大语言模型本身的进展最低于市场预期，大家等 GPT-4.5 或 GPT-5 没等到。但它在持续做性能提升和降本，很多应用已经到了可用的临界点。之前嫌 token 费用高、模型能力差一点，现在很多领域够了。另外 OpenAI 的 o1 这类推理模型，很多人觉得用起来就那样，但它真正让 Agent 变得可实现了。

第三，也是最容易被忽略的一点：创始人的画像变了。 2024 年中期以前，AI 创始人基本是从互联网等传统行业转型出来的。最近几个月，大量「AI 创二代」出现：大模型公司出来的、大厂 AI 业务负责人出来的，甚至中小 AI 创业公司的联创和高管出来创业。这些人对 AI 的理解、讲的方向和故事，给人耳目一新的感觉。

曲凯说，从底层技术到从业者质量再到资本环境，全都在进步，而且会延续到 2025 年。至于美元基金、宏观经济、地缘政治的担心，他的态度是：最终决定市场的是资产本身的价值，资金会流向能赚钱的地方，资产做得足够好，问题都能解决。

2025 年的市场：变好，但更两极分化 0:10:41

曲凯预期 2025 年大环境进一步变好，但表现形式不会回到万众创业那种火热状态，分化会加剧。

资本端已经分成美元基金和人民币基金两条路：一条出海，偏美元；一条国产替代、硬科技、卡脖子，偏人民币。融资端，机构更愿意把钱投给背景非常好的人，并且愿意给更高估值，而不是低估值撒胡椒面。2023 年以来很长一段时间，创业公司第一轮估值平均在 5000 万人民币上下；最近两个月，很多项目一上来就是两三千万美金估值，市场里甚至传出 5000 万美金左右的首轮估值。单项目估值在涨，项目数量没有大涨。背景一般、事情没准备好、想用低估值换投资，这条路仍然不成立。

所以曲凯给了一个具体建议：如果还没进入 AI 圈子，又对自己的能力和积累有信心，当下仍然不是创业的最好时候。更好的选择是加入一家 AI 创业公司，或者去大厂内部负责 AI 业务，积累和学习，做出成绩之后再考虑创业。

关键词的演变他概括得很清楚：2023 年是大模型，2024 年是具身智能，2025 年是应用，包括软件应用和 AI 硬件。大模型投完了，具身智能也投得差不多了，只能投应用。这已经成了中美市场、一二级市场的共识，大家都在找真正能跑出收入的资产。

Prosumer：被卡出来的共识赛道 0:13:06

过去两年探索出来最共识、也最能跑出收入的方向，是生产力工具类产品。这类产品服务的人群叫 Prosumer，或者 Pro C，也可以叫小 B 大 C：专业视频创作者、歌曲创作者、保险经纪人、券商从业者，也包括 AI coding 的工程师。

为什么最后卡出这么一个人群？曲凯拆成两步。先看大 B：过去五到十年国内市场验证了一条结论，国内 to B 市场好像做不起来。原因有几条，人均 GDP 低、人力成本低，用软件替换人的意义没那么大；产业结构不同，美国头部企业多是私企，国内很多头部是国企；很多利润被渠道赚走；再加上账期、定制化、私有化这些老问题。

再看纯 C：也不行。国内 C 端付费意愿和能力都比较低，而 AI 一上来就是 token 成本。互联网时代先免费拉用户、亏钱、未来靠广告赚钱的路径，在 AI 产品上行不通。

于是卡出了小 B 大 C 这个概念。这个人群兼具 C 端的用户属性和传播属性，又有接近 B 端的付费能力。曲凯相信 2025 年这仍是偏主流的方向，可能会看到一批做到千万美金 ARR 的这类创业公司出现。

Agent：为什么更可能是新公司的机会 0:15:30

Agent 从 2024 年就开始火，直到推理模型能力提升才真正解锁可行性。未来各种专业人群、垂直领域都可能有 Agent 的机会。市场有一种说法：Agent 是对传统 SaaS 的迭代，市场价值可能是 SaaS 的十倍。逻辑是 SaaS 提供软件服务，Agent 提供软件服务加人力的一整套打包方案，可以替代整个部门。

核心问题随之而来：Agent 是大厂和现存玩家的机会，还是新创业公司的机会？如果 Agent 是对 SaaS 的迭代，现有 SaaS 公司加一些 Agent 能力做个新产品不就行了？

曲凯去研究了 SaaS 当年怎么取代传统软件，为什么传统软件公司没转型成功。他找到三个答案。第一，把本地化软件迁移到云端有技术门槛，成本也高。第二，SaaS 更用户导向、产品导向，因为要持续交付；传统软件是强销售、一次性销售。第三，也是最重要的，商业模式本质不同：传统软件一年几百万一次性付费，SaaS 是少量多次的订阅制。

传统软件公司不知道要开多少次会、吃多少次饭，最后敲定一个几百万上千万的大单。

与此同时，SaaS 公司一个刚毕业的学生坐在办公室跟客户约个视频，线上直接开通，每人每月五百块，功能可能跟几百万买的一样。开发模式、销售模式、组织结构、人员管理全都不一样，这个区别决定了传统公司转型很难，可能还不如重来或收购。

AI 公司和 SaaS 公司相比，技术门槛的变化没有那么剧烈，但开发模式一定需要按 AI 时代重新设计。更关键的是商业化：如果 AI 真能做到按结果付费，而不是按订阅付费，那对现有 SaaS 模式就是颠覆性的变化。 现在卖 SaaS 给客户说能帮一百个销售提效，客户买了试了，结果怎么样、使用深度怎么样，SaaS 公司不一定能保证。如果一家 Agent 公司说，你拿去用，最后看帮你省了多少钱，再分我其中百分之多少，效果真能实现，曲凯倾向于认为 Agent 仍然是新公司的机会。

因为传统公司和 SaaS 公司要彻底变革商业模式太难，销售人员的管理和组织模式都会剧烈变化。SaaS 时代销售的作用已经在弱化，出现了 PLG 这种靠产品功能和口碑吸引用户再转化的打法。如果 Agent 按结果付费，大多数公司可能不再需要销售，做做 SEO 和营销就够了。客户的心态也简单：反正按结果付费，有多少都试一下，谁做得好保留谁。

还有两个当下所有 SaaS 公司都遇到的问题：客户嫌 SaaS 定制化差，都是通用功能；SaaS 软件太多，数据无法打通。这两个问题都适合用 Agent 的思路解决。未来可能出现一个打通的平台，上面有 N 个 Agent 互相协同，就够了。

但曲凯最后把落脚点放在人和组织上。传统软件开发者是背公文包的中年人形象，不觉得他们懂互联网；SaaS 创始人有大量懂行业的，也懂互联网，但有多少人能快速转型到 AI，不确定。他们可能犹豫一年，内部试验一段时间，从外面招个人做一段时间，发现不行再换，这些时间成本足够一家创业公司跑起来了。

市场上创业者的平均基准线能力，决定了新玩家的机会有多大。 二十年前这个基准线不及格，所以大量互联网人出来颠覆；十年前刚及格，大家还问「腾讯做怎么办、百度做怎么办」，但最后还是出来大量创业公司；今天 to C 领域基准线已经很高，你不会觉得今年的张一鸣跟十年前有本质区别，他其实更强了。但 to B 领域基准线还没那么高，国内 to B 和 SaaS 跟海外比也有待进步，所以 to B 仍然有大量新公司的机会。

他对 2025 年 Agent 的判断有三条：主要在 to B 跑出收入；有渠道的存量 SaaS 公司会借 AI 概念快速见到收入，比如原本一年几亿收入、一堆渠道的公司，推个 AI 产品一年卖几千万是可行的；更多主打新商业模式的 Agent 创业公司会冒头，并持续反攻现存 SaaS 企业。

Perplexity 其实是一家 Agent 公司 0:22:57

曲凯提了一个容易被忽视的角度。大家提到 AI 大场景，会想到陪聊的 Character.ai 和代表搜索的 Perplexity，后者估值接近百亿美金。但他说，Perplexity 实际上是一家 Agent 公司。

Perplexity 创始人前阵子在斯坦福做对谈，主持人问这家公司最终如何成为一家伟大的公司。回答是：如果能帮助人们找到所有问题的答案，并帮助他们完成所有任务，我们肯定能跻身此列。这个回答听起来普通，但让曲凯完成了一次认知升级：Perplexity 的目标是完成任务，搜索只是入口。

我们每个人搜索，最终是为了得到一个问题的答案和解决方案。

Google 已经把信息检索和推荐做到极致，但用户大多数时候仍要跳转出去找答案。如果 Agent 可行，能不能在搜索的同时自动完成解决方案？Perplexity 上线的电商搜索就是一个尝试：与其在各个平台搜商品、看评价、比价、下单，不如直接说「现在这个季节、这个温度，我想买双适合的鞋」，它推荐几款，比较品牌、款型和各平台定价，最后在搜索网站上一键下单。

如果这个逻辑成立，Perplexity 的高估值就说得通了：它可能是下一代 AI 最大的入口和平台，也是 OpenAI 最大的竞争者。曲凯把这个逻辑推而广之，引了前微软 CEO 纳德拉讲的一件事：比尔·盖茨整个职业生涯一直强调，数字领域只有一个类别，叫信息管理。如果信息管理最终大多指向一个 action，那 Agent 时代最终的类别可能就是信息管理加行动，Agent 是完成体。

所以当下所有做信息类、辅助类的 AI 产品，尤其是 to B 和 to Prosumer 的，都要往提供结果的角度去思考。一款帮你搜集信息的产品要想：用户搜集信息是为了做一个视频，那 Agent 时代是不是要直接做到搜集信息加自动出一个视频。

多模态 2C：AI Native 的答案藏在这里 0:26:25

曲凯说这是他覺得最重要却很少人提的方向：多模态，尤其是多模态在 to C 的应用。两年了，大家一直在讨论 AI Native，讨论是不是所有 App 都值得重做一遍，至今没有答案。他的判断是，答案藏在多模态里。

如果 AI 只是产品的附属功能，加个 AI 总结、AI 提示、AI 聊天，交互界面和产品形态没变，那自然不是 Native 产品。但在多模态视角下，产品的组织形态和使用逻辑都可能彻底变化。

他举了 Google 的 NotebookLM：用户上传一篇文章，自动变成两个 AI 的对话，像播客一样，用户还能随时插入对话互动、改变走向。比如跟两个 AI 主播说某个点没听懂，能不能多解释一下，对话就往那个方向走。这个产品用到了 AI 的理解能力、语言能力，引入了多个 AI 人格，完成了跨模态的内容组织，还加入了用户互动。这类产品的最终形态和使用行为，现有产品承接不了。

再泛化一步，就是多模态的 any to any 思路：用户的输入可以是任何内容，一段话、一张图、一段视频、一个链接；AI 把内容变成任何最适合的形式输出。想学一个概念，输入几句话，AI 直接生成一段辩论类视频综艺帮你理解，你还能作为一方辩手加入，提问或反驳。曲凯问：这是不是颠覆了现有的内容获取和人类接受教育的方式？

他说 Agent 的路径相对有标准答案，AI Native 的答案可能藏在多模态里。他给不出完美答案，那是无数创业者和产品人要探索的，但他给了三个可以持续思考的建议。

• 视频可能是多模态输出的最终归宿。 虽然讲 any to any，但从历史经验看，视频类内容的输出或许是最大的一块，中间会夹杂文字和图文。
• 内容消费会从被动接收转向被动接收加主动参与。 辩论类视频、NotebookLM 的播客，用户都能随时加入。很多人说未来视频和游戏会融合成一件东西，曲凯理解都是同一件事：增加互动性。
• any to any 多模态仍然是生产力的变革。 如果能通过新的 AI bot、Agent、人和人之间组织形式的变革去改变背后的生产关系，是不是可行？这个答案出现的那天，可能就是下一个抖音出现的时候。

早入场和乐观的人，拿到了回报 0:30:28

节目最后，曲凯讲了一个他身边的观察。这两年很多人不好过，做不做 AI 可能都差不多，但他明确看到早入场的人和坚定乐观的人获得了回报。今天这批高估值的公司，绝大多数是 2023 年初就勇敢进场的创业者。去年和他交流 AI 比较多的人，哪怕当时没创业，今天也都遇到了各种机会，成了大厂或 AI 公司核心业务的负责人。

他用两句话收尾，也是对 2025 年的建议：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。

把整期节目拆完，能带走的判断大概有三条。第一，如果你还没进场，2025 年更现实的动作是加入一家 AI 公司或大厂 AI 业务积累经验，而不是仓促创业，因为融资正在向背景好的人集中，低估值换投资不成立。第二，找机会就看三个方向：Prosumer 生产力工具、to B Agent、多模态 2C，其中 Agent 的机会更属于新公司，因为它要改的是按结果付费这种商业模式，存量公司转不动。第三，判断一个 AI 产品有没有天花板，问一句它提供的是信息还是结果，只提供信息的产品，迟早要被推到提供结果的位置上。