几乎路上所有的广告牌都被AI占据，几乎每栋楼都有人给你讲AI的创业故事——盛景网联董事长、盛景嘉成创投创始合伙人彭志强对不久前在硅谷见到的景象记忆犹新。
大模型引发的AI创业爆火，从YC每年孵化项目的数量也可见一斑。在山姆·阿尔特曼接手YC之前，它一年只孵化50多个项目，2019年他离开YC时，这一数量是每年200个，目前YC每年孵化项目数量已经达到600～700个。
这也让身处硅谷考察的彭志强有一种强烈的紧迫感。在他看来，摘取“低垂的果实”的时间窗口，可能只有一年，一旦落后，后续追赶要付出更大的代价。
来源：受访者
盛景嘉成投资规模化发展始于2014年，专注于科技创新和产业投资。其母基金和直投基金规模超130亿元，母基金出资了君联、高瓴、红杉、金沙江、经纬、五源、嘉御、英诺等中国、美国、以色列70家知名投资机构和VC；直投基金投资过国联股份、康龙化成、德方纳米、完美世界、分众传媒、奕斯伟、算能科技、艺妙神州、深之蓝、挪瓦咖啡等诸多明星企业、独角兽企业。
5月底，《中国企业家》与彭志强围绕AI及具身智能等领域的创业热话题，进行了一次深度对话。彭志强表示，近期自己出手的概率比之前高了一些，但找到合适的标的依然困难。
彭志强认为，Agent相关的AI应用创业应该以“极致的结果导向”为核心。今年年初，他提出了AI RaaS（Result as a Service，结果即服务）模式，即敢于以结果作为定价、收费或盈利的依据，企业依托端到端的完整服务，通过与物理世界深度融合，创造真正的商业价值。
他认为这是AI应用的核心逻辑。这也与红杉提出的“AI不再卖工具，而是卖成果”不谋而合。
令他遗憾的是，这种商业上的认知，在国内依然属于一种 “非共识”。他迫切希望这种“非共识”能成为“共识”。
本次对话内容核心要点如下：
1.尽管DeepSeek没有资本化，无法估值，但它对整个市场的教育作用是万亿美元级别的。
2.大模型是螃蟹横着走的模型，它要通用、泛化；AI应用公司或者创业公司是钻井深挖模式，做得足够深、足够透。
3.AI应用要极致化结果导向，想躲开大厂、大模型的轰炸，想赚钱、赚大钱，就必须进到更大利润池，回到物理世界。
4.一个企业进行数字化改造的时候，它的隐性成本是10倍甚至几十倍于（付给软件公司的）显性成本。原因是当时的软件能力不够强，它要求企业做了太多改变。但是Agent的能力足够强，企业的改变不用那么多，但成效会非常大。
5.AI时代的第一波大红利就是技术公司成为AI甲方或AI业主，技术公司可以跨过边界成为优质资产或者IP的持有者，到更大的利润池里去。
6.中国市场、全球市场足够大，每一个细分领域有足够大的市场，在做极致化结果导向时，有可能把产业链上各个利润池都吃掉，所以（收益）远远大于你做数字化时横向覆盖好多个市场的利润池。
以下是对话内容整理（有删减）：
Agent创业必须“1米宽100米深”
《中国企业家》：大家都说今年是Agent元年，你觉得是技术发展到哪个阶段，才会让大家有这样的共识？
彭志强：每个人的视角不一样，可能更多人是觉得大模型投了这么久、花了这么多钱，该出应用的东西了。从中国来讲，DeepSeek的功劳最大，它一下把用户给点燃了，不管是to G、to B、to C，用户都说要DeepSeek一下，它把市场彻底激活了。尽管DeepSeek没有资本化，无法估值，但它对整个市场的教育作用是万亿美元级别的。
很多B端或G端的用户追着问，你能给我搞个Agent吗？你能给我搞个智能体吗？用户也有预算，这也是一个根本性的破局。
从我的视角来看，Agent元年之所以成立，还是用户端对这个事情有使用的愿望和需求。
《中国企业家》：你可以解释一下AI Agent的定义吗？
彭志强：AI Agent，也有人叫智能体，很多人把这个Agent翻译成代理或助手，我认为肯定不对，凡是做助手型的智能体肯定没有前途，没有太大意义。我更想把Agent理解成能够完成一个最终任务的智能体，它一定不是一个助手型的角色。
《中国企业家》：ChatGPT出现的时候，就有Agent或Copilot的概念了，你觉得从2023年到现在，大家讨论的Agent有什么不同吗？
彭志强：我们最近也一直在提AI RaaS（Result as a Service）的说法，最近红杉的AI峰会相当于给我们的观点背书了，就是“不卖工具卖收益”。
早年盛景投数字化，尤其是偏to B的项目比较多。当时我们基本没有投单纯的SaaS，在那个时代，我们就提到要结果导向。
到AI出来的时候，我们就认为有可能走到了“极致化结果导向”，这是我们的核心关键词。仅仅结果导向，你很快就会被大模型、大厂给平替掉或者免费掉，它们是用千亿美元为单位来做研发的。今天，每个创业公司面对大模型都属于成功与失败同源：一方面应用公司可以节省掉巨大的研发费用，站在大模型的基础之上去发展事业；但另一方面，如果你只做数字世界的东西，只做了数字化薄薄一层的应用，你最大的竞争对手可能不是别的创业公司，而是哪个大模型或大厂。
所以你必须做到极致化的结果导向。我早年提出过“1米宽100米深”（的理念），参照这个架构，大模型是通用、泛化的，它什么都能干，它可能有1万米宽，但只能做到10米深。
这时候的创业公司不能去探讨有没有可能做成1米宽10米深，你必须1米宽100米深甚至1000米深。大模型是螃蟹横着走的模型，它要通用、泛化；AI应用公司或者创业公司是钻井深挖模式，做得足够深、足够透。
因此，我认为如果把Agent狭义理解为数字化的Agent，那太窄了。我们现在特别希望看到的是从数字世界能够跨到物理世界的智能体，它跟底座大模型互补且互相增强，而不是互相竞争和平替的关系。因为大模型也需要有更多应用去百花齐放甚至是万花齐放，这种钻井深挖模式、AI RaaS非常重要，夸张点说，它可能是应用公司的唯一路径。
第一，从客户需求满足的角度，那种泛泛的靠数字化就能满足的需求，早已经被满足几十年了，现在用户的痛点和需求都是高难度的。既有AI数字化实践能力，又有数字和物理世界融合的能力，才能真正解决客户的痛点和需求。
第二，从竞争视角，你不到100米深、1000米深，你就会被大厂、大模型轻易干掉，随时被平替。
第三，从自身盈利角度，如果只是数字世界的Agent，利润还是归属于软件、数字化的利润池。从全球GDP统计分析，软件和数字化只占1～3个点，2022年全球GDP大概是100万亿美元，全球软件支出额为6750亿美元，加上IT服务支出额大概就占全球GDP2%。很多人说美国软件信息服务（利润池）会更大，但美国软件与IT服务也只占GDP的3%，而仅白领为主的劳动力市场就占到39%。
所以软件、IT在全世界的GDP里占比就这么大，如果你只做数字世界的Agent，你就在那1%～3%里头，那就是红海，关键是那么多大厂可以随时平替你。为什么很多中小企业做软件数字化，看着很高大上，但其实挣不到钱？背后原因就在这里。你必须要进入更大的利润池里去，进入到人力资源、供应链、资产与设备等利润池去。
从这三个角度我们分析下来，我们认为AI应用要极致化结果导向，想躲开大厂、大模型的轰炸，想赚钱、赚大钱，就必须进到更大利润池，回到物理世界。
《中国企业家》：你们现在有投类似的项目，去实现你说的这个路径吗？
彭志强：现在很多领域最终都会往这个方向去走。从最小的智能硬件到AI探矿领域，以及机器人这种项目，脑眼手的协调是很关键的，脑就是数字世界，它最终还得有手能够去把事情完成，所以它也是一个数字世界和物理世界的融合，这也是具身智能火的原因。
包括我们最关注的Sales Agent。因为企业用户20%～50%的成本和费用是花在销售端，我们在看的销售Agent是能够独立成交、卖货的，这样的Agent就是所谓的极致化结果导向，它不仅仅是一个过程。
这种逻辑我们非常关注和看重。现在硅谷的Sierra也很火，它是做AI客服的，每完成一张工单收费0.99美元，过程没有人介入，如果有人介入就不收钱了。这个杀伤力很大，比如仅菲律宾的电话呼叫中心就有400亿美元的市场。Sierra现在才成立三年，估值已经45亿美元了，它就是按照Agent完成的工单计件收费。
所以我们一方面是在投一些极致化结果导向的AI新项目，另外我们也要求之前上投的一些项目，往AI极致化结果导向这个方向走。
未来公司会大的更大，小的更小
《中国企业家》：Agent落地的场景是有边界的吗？或者你们比较看好哪些场景？
彭志强：从理论上来讲，未来各个边边角角犄角旮旯都可能会是 Agent。我曾说过，各行各业的人都会出现结构性失业，也会出现结构性就业。结构性失业就是很多长期重复、人类干不好、不太喜欢干的行业，会被Agent逐步替代掉。但同时，会诞生很多新的、没有AI就干不了的事情，比如未来一个很大的特色是大规模个性化服务，教育、医疗等领域都是非常大的商业机会，只有AI来了才能做到因材施教、大规模个性化。
甚至包括软件，有太多小场景过去是没有软件服务的，因为它算不过来经济账。之前研发一个软件的成本很高，交付成本也很高，但是AI来了后，研发一个软件的成本趋近于0，交付一个Agent服务（成本）趋近于0，很多原来软件覆盖不了的小场景中，会出现大量AI工作室。
来源：AI生成
从这个角度来说，未来智能体Agent的数量一定极为庞大，会大大超过现在的80亿人口。
所以未来商业世界就是大的更大，小的更小。小型AI工作室可能就是几个人，而英伟达、微软则可能会变成10万亿美元市值的公司。
《中国企业家》：这是不是就意味着不存在中间态了？
彭志强：中间态会有，但不像以前那么容易混饭吃。为什么我说一定要结果导向，而且要赚大钱？你赚不了大钱，在中间态就留不住，那就不如做一个小型AI工作室。
《中国企业家》：工作室会不会最后也被大公司吞掉？
彭志强：大公司不会去干这个事儿，它有比这大得多得多的机会存在，大公司优先吃的是那些中型企业的市场领地，或者那些所谓的大型企业的市场领地，反而小型AI工作室会在长尾市场形成差异化优势。未来AI工作室会像今天主播一样广泛存在。
《中国企业家》：创业公司有可能去做通用的Agent吗？现在有机会吗？
彭志强：通用的Agent肯定是有机会的，但可能很容易暴露在大厂的火力之下。而且我觉得机会即使存在，意义也不是特别大，多一个不多，少一个不少。我认为最强大的Agent一定是垂直的。
《中国企业家》：你觉得Agent规模化商用的爆发节点会在哪儿？
彭志强：如果只是在数字世界，我觉得半年一年Agent就会比较普遍了，差别只在于你的力量够不够强，能不能穿透到或者说控制到物理世界。
不同行业的进度不一样，每个行业都需要有一些引领的创业公司去率先实践。其实很多做数字化的企业都只是说得热闹，功效不行。
因为我是干数字化出身的，数字化确实有降本增效的功能，但是它的武功和本领都不够硬。一个企业买了一个软件，可能付给软件厂商的费用是 1000万元，但可能要准备至少5000万元的预算，为什么？
一个企业进行数字化改造的时候，它的隐性成本是10倍于甚至几十倍于（付给软件公司的）显性成本。原因是之前的软件能力不够强，所以企业的收益并不大，但它要求企业做了太多改变，所以企业的变革成本巨大。但是Agent的能力是足够强的，企业的改变不用那么大，但最终收益会非常大。
要成为优质资产或者IP的持有者
《中国企业家》：从商业化角度来看，Agent在哪个领域的落地速度会最快？
彭志强：各行各业都有智能体Agent在发展，无非是说谁的本领更强，谁弱一些。
从我们投资的角度，我们更关心第一波红利，或者说低垂的果实、性价比最高的项目。
最近我的核心观点就是，在AI时代的第一波大红利就是技术公司成为AI甲方或AI业主。如果你有金刚钻，必须敢于揽瓷器活。
《中国企业家》：为什么？
彭志强：原来一家软件公司，只能待在那1%～3%的狭小利润池里，你没有本事穿透到其他更大的利润池里，传统观念软件的力量是不够的。但是AI来了，你武功更强了，可以跨过利润池边界，成为优质资产或者IP的持有者或共同持有者，进入到更大的利润池里去。
比方说你是AI技术公司，你过去提供探矿的服务；你是创新药公司，你提供研发服务；你是合成生物公司，你也是提供研发服务。这个服务客户给你几百万，还觉得太贵了，因为降本增效的实际效果不好衡量，然而技术公司一算账，还是不挣钱，中国软件SaaS公司这么多年都是这个状态。
但是到AI时代，如果你能够以更快的速度、更低的成本、更高的准确率把富矿找到，你就应该直接去购买资产或IP，或者是打造新的品牌，而不是做乙方、做服务商。只要你有真本领，各种资金就会蜂拥而至，助力你成为优质资产的拥有者或共同拥有者。
比如AI探矿，能够实现勘探周期缩短40%～60%、成本降低30%～50%、准确率提升5～10倍。传统勘探环节的长周期、高投入、依赖主观经验、成功率非常低等特点亟需AI探矿的突破。
AI探矿第一步是用卫星遥感、无人机航测，结合海量数据，用AI建模和分析，这个阶段可能几十万美元就够了。之后，在所选择的井位需要进入实际钻井勘探阶段，这就到物理世界了。探矿软件公司基本到这就结束了，后续钻井的事绝不会碰。
而AI探矿企业不仅有更强AI的新能力，更是自带资金、自担风险进行端到端全流程的探矿。当一步一步验证了这个矿区是高品质矿区，那么，AI技术公司可以通过联手矿业公司，或者募集一只矿业基金，最终购买这个矿区资产。
KoBoldMetals（硅谷AI探矿独角兽公司）就是一步步这么走过来的，估值已经达到30亿美元，融资了10亿美元。它最成功的一个超级大铜矿在赞比亚，用1.5亿美元买了控股权，各个矿业巨头抢着出钱。就像我们VC的钱是LP出，管理人与出资人二八分成，商业逻辑是类似的。
KoBold买的这个铜矿14个月后就增值至100亿美元，目前最新探明矿藏量已经超过600亿美元。从你探明矿产到你真正把铜矿采出来还得5～10年，但既然是资产，你就可以分阶段投入，分阶段估值和融资，分阶段出售退出，优质资产是有流动性的。
矿产是如此，创新药更是如此，临床一期二期三期，每期都是可以独立出售，独立估值融资。合成生物、新材料、IP等等都是如此。
《中国企业家》：但是去年之前大家可能还是出工具的逻辑？
彭志强：做工具的公司都是炮灰。
我现在反复说“极致化结果导向”，它其实是有难度的，我不否认这一点，但有难度才值得投资，否则就不值得投资。
我觉得AI最大的变化就是把混饭吃的人都干掉了，那些摸鱼的工作，Agent干的比人强多了。企业也是一样的，以前卖个工具，虽然不怎么挣钱，但也能养活自己，现在大厂大模型来了，还免费，企业连不好挣的钱都挣不着了。
要下决心去做“AI RaaS”模式
《中国企业家》：你们现在出手的频率有变化吗？
彭志强：首先AI应用这一波来了以后，我们的出手频率比以前高，因为原来一度只能投硬科技，半导体动辄就是1000万美元起步，一个项目一两个亿也很常见，所以数量一定不会多。
但AI应用相对投的钱少，一个项目几百万到几千万元不等，出手的频率肯定比投硬科技高了很多。
我们现在还是缺好项目。我们需要极致化结果导向的项目，工具的我们就不愿意聊了，因为一定是炮灰，没啥意义。能够极致化结果导向的项目，我说第一次见面要给意向，第二次见面要出具体的投资方案，争取一个月要给钱。
《中国企业家》：以前有这么快吗？
彭志强：以前没有，但我的前提必须是“极致化结果导向”的AI应用项目。我们并不是散财童子，我们的标准很苛刻。
《中国企业家》：有一个逻辑是，结果导向的项目肯定是会很快商用赚到钱的，其实融资压力没有那么大。
彭志强：对，所以我们希望在极早期投资它或者是联创。
为什么我们今天还是缺项目，比如一家公司原来是卖license的，按坐席收费的，我现在说你必须按结果收费，像Sierra，很多AI客服公司就跟不了，因为它要放弃原来卖软件的方式，每完成一个工单收0.99美元，意味着至少有三个月营收哐当就掉下来了，很多公司承受不了“挥刀自宫”这个事儿。
为什么我们要求投资决策快，就是我们别给创业者开天窗，他都改模式了，我说回去再看看、再想想，他不就歇菜了吗？
来源：受访者
比如我们投的世航智能，最近金沙江朱啸虎也投了。它是做海洋机器人的，可以用于清洗大型船舶。大型船舶要定期清洗，不清洗的话对航行、对环保等会带来很多问题。但传统依靠人工清洗，耗时、麻烦、危险，还贵，一条船洗几天，港口不就拥堵了吗？用机器人去洗，又安全成本又低，还快。我天天催他们，我说你那洗船包工头进展怎么样了？你吃下一个港口，所有的洗船业务用机器人去做，那规模不得了。
洗船的AI RaaS逻辑是什么？原来模式是想卖机器人给传统包工头，这也是工具逻辑。你发现这个包工头不会用，用不好，这就是刚才我讲的组织的隐性成本是巨大的。但现在传统包工头你就不用操心了，我来直接洗船，我们一起来做“AI包工头”。原来你收多少钱，照收不误，你就不用考虑什么组织隐性成本等复杂的事了，但在AI助力下，传统包工头确确实实可以大幅度降本增效。
工具导向的逻辑，就是我卖个工具给你，你用，本质是把简单留给了自己，把复杂和难度留给了客户。而做运营服务的逻辑，即AI RaaS结果导向的逻辑，就是简单留给客户，复杂和难度留给自己。这两者之间的逻辑是完全相反的。
《中国企业家》：这对创业者是一个挑战，既要懂AI，还要懂他所在的领域。
彭志强：其实AI技术的东西90%是底座大模型在做，这是我说DeepSeek有万亿美元的社会价值的原因。创业者只要做那个“+”的东西，但是他得下决心去做“包工头”，真正为结果负责，真正创造客户价值，解决客户的隐性成本，把简单留给客户。
AI RaaS是难度很大的模式，卖产品、卖工具是难度特别小的模式，原因在于要交付结果就得既能上得了厅堂，还得下得了厨房。他得能搞定大客户，得能去把这个大项目签回来；还能真正低成本高效率地完成任务，处理过程中的各种风险、琐碎。
我经常说，传统包工头的工作价值、工作难度，是咱们这帮坐办公室的、搞软件的白领兄弟的至少10倍，所以你没挣到钱，但人家包工头挣到钱了，因为包工头为结果负责，这很厉害。但很多搞软件的人是不服的，他是不认的。
《中国企业家》：你跟创业者聊过这个话题吗？
彭志强：经常聊，敢于、愿意做极致化结果导向的我们就投了。如果还是满足于只坐在空调房里吹着空调、喝着咖啡，在未来他就是被平替的对象。
千万别把自己仅定义为数字技术公司，或者是软件公司、AI应用公司，要让AI能力转化为持有或共同持有优质资产或IP。从优质资产或IP未来持续的增值或经营中获得巨大利润，而不是做乙方，仅仅通过提供服务获取微薄的技术服务费，或者数字化工具的费用。
《中国企业家》：在你看来，中美Agent落地速度上有哪些差异？
彭志强：某种意义上来讲，中国DeepSeek确实还是一枝独秀，或者叫一花独放，硅谷是全面领先。
在AI应用方面，为什么红杉峰会讲“不卖工具卖收益”？他们已经形成了共识，但相比之下国内还没有这个共识。我们讲AI RaaS还有点小寂寞，显得我们对商业化多么苛求。像KoBold这样的公司是在硅谷首先发生的，现在变成一家矿业资产公司，但国内很多公司还在苦苦地想收点SaaS费、技术服务费。KoBold在全世界已经抢了100个矿，因为优质矿产是有限的，你抢了别人就不好抢了。
我们为什么要找极致化结果导向的公司？我们希望快速投，投完它才能快速出去抢优质资产。低垂的果实是有限的，而不是无限的。
《中国企业家》：未来技术或商业化上的竞争会更激烈吗？
彭志强：我觉得中国公司肯定是更拼、更勤奋的。中国企业有短板，也有很多优势，包括在场景上比如智能制造等，美国就没法比。
硅谷给我感触很深的一点就是，每家公司人很少，但是人才密度很高，它们有个用人法则叫“用最少且最好的人，干最重要的事情”，三个“最”。但中国的创业公司不是，它用很多一般的人干了很多不重要的事。
在硅谷，你不用参加培训课程、商学院，它就是这么一个创业社区的氛围，经营的本能习惯。我们投的这些中国创业公司已经算是优中选优了，反复谈的还是这些看似基本的问题。
《中国企业家》：要跟他们反复强调是吗？
彭志强：恨不得要在董事会拍桌子才能引起重视或者坚决地行动。它都是摊子铺得很开，但要极致化结果导向，必须极致聚焦。
《中国企业家》：那是不是也意味着赛道会越来越细分？
彭志强：每家企业会越来越细分，但中国市场、全球市场足够大，每一个细分领域有足够大的市场，你在做极致化结果导向时，有可能跨越到更大利润池，所以（收益）远远大于你做数字化时覆盖的狭小利润池。
这种情况下，你会发现商业逻辑是完全不同的，你要收敛到关键任务、关键人才。
工具导向跟极致化结果导向完全不同，绝大多数是相反的做法。
现在老讲产能严重过剩，中国软件开发的产能也严重过剩，开发了大量用户不要的功能，公司过得也很累，客户也不买单，VC又觉得钱都亏光了，公司干了太多不重要的事。
原来中国软件SaaS公司的逻辑是不通的，就是因为曾经一度美股的SaaS公司估值高涨，这一下10年咱都拧不过劲儿、转不过弯儿来。比如我去硅谷走访的Notion公司，目前估值100亿美元，很多中国公司只看到它C端免费，但人家营收已经有相当规模了。
对比下来，你会发现硅谷创业公司商业化的成熟度，包括对关键任务、关键人才驾驭的能力，还是有值得中国创业公司学习的地方。
本文来自微信公众号“中国企业家杂志”（ID：iceo-com-cn），作者：孔月昕，编辑：马吉英，36氪经授权发布。
