唱吧创始人陈华最近略感焦虑。他明显感觉AI应用有一大波机会要来，但此刻，自己却站在迷雾森林里，不能完全看清具体方向。
“就像2007年，苹果手机出现，2012年左右，移动互联网爆发。国内现在的AI创业，有点像当年的2011年，处在爆发前夜。”
他曾完整地经历过PC、移动互联的周期。在PC互联时代，他曾创立酷讯（Kooxoo），是字节跳动张一鸣的前老板——后者是其5号员工。在移动互联时代，他创立唱吧，开创了手机K歌时代。
面对AI应用浪潮，他认为：这次是剧本重写。
首先，二者（AI与移动互联网）有相同点：
1、产业发展周期类似。
移动互联网：iPhone 2007年发布，但真正爆发是在2011-2012年（4年后），期间生态逐步完善。
AI浪潮：GPT等大模型2022年后集中出现，但大规模应用落地可能需类似周期，比如2026年。
2、“工具属性”被认可。
移动互联网早期，以工具类应用（如天气、日历）为主，后转向社交、电商。AI同样优先在To B和工具（如图片、视频等）中应用。
然而，二者的区别更加明显。
1、商业化路径不同。To B先行 vs To C引爆
移动互联网：先有To C爆发（如社交、短视频），再渗透To B（企业服务、SaaS）。
AI浪潮：To B应用（如设计、客服、财务自动化）率先落地，To C仍处探索期，且机会多被巨头垄断。
2、驱动因素不同：技术突破 vs 硬件革命
移动互联网：由iPhone等智能终端带动，是“硬件生态”的爆发。
AI浪潮：由大模型等底层技术突破推动，与硬件关系较弱，甚至PC端比移动端更适配（因To B场景多在办公环境）。
3、商业化逻辑不同：效率优先 vs 流量优先
移动互联网：靠用户规模变现（广告、电商、游戏）。
AI浪潮：To B靠“省人省钱”直接变现（企业愿为明确ROI买单），To C则依赖会员制或垂直工具付费。
4、竞争格局不同：生态封闭 vs 开放创新
移动互联网：早期创业公司有机会打造平台（如微信、抖音）。
AI浪潮：To C入口被巨头把持，创业公司只能聚焦垂直工具或企业服务。
尽管如此，陈华依然有非常看好的AI应用机会：
1、To B效率工具（企业服务）：企业愿意为“省人省钱”买单，ROI明确。
2、To C高频工具（垂直领域）：比如办公套件、日历、浏览器等用户高频使用的工具。
这些机会有一个试金石：如果产品上线2周，用户不喊“哇塞”，这个方向就可以放弃了。
更详细地分享，敬请阅读铅笔道创始人王方对话陈华。在AI浪潮席卷而来的今天，陈华的思考或许能为AI从业者提供一份清醒的指南：避开泡沫，深耕价值，等待属于AI时代的"iPhone时刻"。
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AI应用To B先行
铅笔道：您完整经历了PC互联网和移动互联网两个周期。那您怎么看现在这一波AI浪潮？它和当年的移动互联网有哪些异同？
陈华：还是有很多不一样的地方，但也有点像。
不同之处是：现在这个阶段，主要还是大厂在做，但应用型初创公司，虽然有一些出来了，整体还是在比较早期的阶段，数量不多，因为AI现在还处于底层技术的发展阶段。
铅笔道编辑认为，唱吧创始人陈华长得有点像苏炳添。
相同的地方是：GPT出来了，我觉得有点像当年iPhone刚发布的时候。
iPhone是07年出来的，但真的让移动互联网火爆起来，是在11年、12年，大概四年之后。
现在也是类似的情况，大模型兴起几年后，现在到了AI应用爆发的前夕。
iPhone刚出来那几年，大家也没觉得特别好用，但后来进步很大。
AI模型陆续发布出来后，大家也开始在用，刚开始也不够好用。但是最近，AI工具的使用频率明显提高了，已经逐渐成为一个生产力工具了。
铅笔道：从应用场景看，AI应用和移动互联网有哪些不一样？
陈华：移动互联网是先toC，再toB。而AI应用不同：To B的AI应用已经出现了很多，但To C的还非常少。我现在看到的To C机会，主要还是偏工具型的。
To B方面比较显著，因为企业有非常强的生产效率提升需求。只要能帮我省人、省钱，我就愿意买。所以不管是在美国还是中国，To B的AI应用，是目前最清晰的商业模式，而且AI带来的效果转化也很快。
就像我们公司，最典型的应用就是图片图像生成。这对整个设计团队的效率提升非常明显，基本上能翻两到三倍的产出。用同样的人力，产出是原来的两三倍没问题，成本也就一年几百块钱会员费，或者自己搭个服务器，几乎不怎么花钱。大家还是很愿意接受这种东西的。
但是你看当年移动互联网，不是To B先做的，移动互联网是先做To C，后面才有To B，对吧？这个路径是不太一样的。
铅笔道：和二者的基础设施条件是不是有一些关系？
陈华：不完全是基础设施的完善程度。移动互联网是“硬件先行”，硬件带动了整个生态的变化。但AI不一样，它是底层技术的突破，跟硬件关系不大。
你看为什么现在反而觉得PC端更好用？因为它的目标用户很多都是To B的，商务人士、办公室白领，上班的时候主要用PC。你在APP里搞一个B端AI应用，本来就没那么方便。所以PC端反而发展得更快。
不管你做财务、做客服，还是其他B端应用，PC端肯定比手机端更好用。你说在飞书里面集成各种AI应用，最终还是落在PC端的体验更好。
铅笔道：所以对于 To B 应用，加上人工智能之后，对于客户来说，效率和成本就立刻可以提升？
陈华：我觉得就是这样。To B 应用，效果是能很快看到的。只要你能算清楚账，比如说用了你这个产品，可以减少多少人工、提升多少效率，那基本上企业就会马上说OK，没有任何犹豫。
但现在的问题也卡在这。国内 AI 的 To B 应用整体还是不够成熟。像客服，我们逼着客服团队去市场上找，看有没有哪家的 AI 客服能达到商用级别。我们找了一年多，都没找到真正满意的。简单的业务是可以用 AI 的，但稍微复杂一点，体验就不够好。
比如AI编程，现在确实用得挺广，大家都在说用 AI 编程写大程序。但实际上，真正在一个大项目里用 AI 编程，体验一般。
它可以做辅助，比如写一段算法或者检查一下Bug，这些它都能做。但你要说大型项目的改进迭代，还不太行。现在它还是辅助为主，还没法替代，但已经很接近了。
铅笔道：目前，国外的AI应用最大的机会在哪？
陈华：我去年去了一趟硅谷，那边给的反馈（AI应用）还是集中在企业办公相关的流程自动化上。比如财务流程、财务合同、供应链管理这些场景，AI 自动化能发挥很大作用。还有招聘系统，这一块机会也很多。
铅笔道：类似于飞书做的那种事情？
陈华：对，但飞书其实做的还不多。硅谷那边很多小公司，专门做这些商务流程相关的 AI 产品。其实企业中后台需要的系统本来就有很多，以前是人工处理，现在 AI 能够帮助优化。
铅笔道：可以理解为是 SaaS 的升级版吗？
陈华：对，国外 SaaS 付费很成熟，但中国 SaaS 发展相对落后。美国的优势就是他们分工特别细，而且 API 开放，大家都可以接入。中国这边做 To B，很多时候就想着要么挂在飞书、钉钉上做，要么干脆自己全做，生态还没完全打开。
铅笔道：国外这些AI企业都发展到什么阶段了？
陈华：国外很多都是小公司在做，团队就几个人，但产品做得特别垂直，做得很好，推广之后就能养活团队了。
铅笔道：他们也会融资吗？
陈华：会，但金额都不大，有时候甚至不融资，自己赚点钱也够了。美国创业者习惯拿一小笔钱做，做成之后就卖掉公司，或者直接盈利分红。
铅笔道：国内的创业环境还是有些不一样，比较烧钱，尤其是硬科技。以前可能300-500万的天使轮，就能验证创业想法了。
陈华：AI 创业其实也不需要那么多钱，我现在看下来，大部分做得不错的团队也就十几二十个人，成本很低，别上来就要扩团队。
铅笔道：主要是商业模式发生了变化？
陈华：对，以前很多产品需要强运营团队，但现在很多 AI 产品就是 SaaS 化，用户自己购买就能用。To C 的话基本是会员制，用户也愿意为 AI 服务付费，尤其是涉及后台大量计算资源的时候，用户现在认这个账了。
铅笔道：你前面提到的国外AI小团队（TOB方向），在国内有吗？
陈华：也有。但国内这边，还是 To C 多一些？
铅笔道：与toB相比，国内的To C 创业为什么会更难一些？
陈华：To C 难就难在基础设施上，或者说生态大部分都被大厂把持了。比如大模型入口级应用，创业公司基本别想进，进去必死。
铅笔道：你说的toC应用，具体指哪些？
陈华：图像、视频、教育，基本就是这三个，AI工具赛道。图像类比如美图、图片优化，视频类包括生成视频、视频剪辑。教育类主要是英语、数学辅导这些，AI 替代老师部分工作。用户对这类产品付费习惯也早就建立了。
铅笔道：音乐类呢？
陈华：音乐类有一些公司在做，但整体不如图像和视频成熟，商业化还不够好，用户也没那个 消费习惯——大家不会单独为了某一首歌付费。就算是爱好者，数量也不够多（可能是几十万量级），支撑不起一个国民级应用。
To C机会：多被巨头垄断
铅笔道：上面提到很多机会，你也在做AI投资。从你个人角度，你主要关注toC还是toB？
陈华：我们做事情肯定还是To C，不管做什么方向，都是从To C的角度去思考。一个是我们企业基因的问题，第二个是我觉得To C做出来的东西更好玩一些。
但前面也提到了，To C机会非常难找，我觉得现在对很多创业者来说，不管是大公司还是中小公司，大家其实都在AI赛道里面找机会和方向，显而易见的机会都已经被大厂抢走了，大家也没法碰。剩下那些看着有点虚的创新机会，也非常稀缺了。
比如我这两天参加了一个AI大会，我也去听了一下。10个项目里，可能也就一个项目我觉得有机会，其他的项目感觉就是“随便做做”，有点忽悠人。当然，这种事不好说，创业公司有时候就是这样，今天做着做着突然改了个产品形态，结果就火了，是有可能的。
铅笔道：是否会存在幸存者偏差，比如在某个不经意的角落，从大厂的夹缝中脱颖而出，就像当年的字节跳动。
陈华：有可能，肯定有。
我觉得可能有几个方向是有机会的，一个是AI+基础工具，尤其是各种我们日常用的技术工具，大厂未必能第一时间抢到。最典型的例子就是AI编程。
当年我一听说AI编程，第一反应也是，这能做啥？VS Code加个功能不就完了？微软做的VS Code全世界占有率80%以上，绝对垄断。结果为什么Winsurf出来了？为什么Cursor出来了？VS Code到现在自己做的AI功能也没啥特别好用的，反倒是这些小团队做的AI插件体验更好。
最后人家Winsurf卖掉了，几十亿美金，一两年时间就卖掉了。
铅笔道：这个案例让人难以想象
陈华：对吧？本来就是个编程工具，加上AI之后，突然就变成几十亿美金的生意。那我们也可以去看看，日常还有哪些工具可以用AI重做一遍。
铅笔道：比如办公套件？算不算个好生意。
陈华：算。还有浏览器、邮件客户端、计算器、输入法。当年搜狗那“三驾马车”，全是工具级应用，都是亿级用户天天在用的，只是我们用得太习惯了，反而感觉不到它的存在。
铅笔道：搜索引擎也算吧？
陈华：也算，但现在搜索引擎这个场景已经被AI取代了。你看我现在基本不百度了，天天用豆包或者Deepseek搜东西，啥都能找到。虽然界面不一样，但满足用户需求的逻辑是一样的。
我们可以打开手机看看，日常工具都有哪些，AI的机会可能就在里面（掏出手机开始数）：日历、天气、导航、相机、照片、文件、翻译、时钟、指南针、语音备忘录……这些都是大家高频使用的。创业者应该列一个清单，找到AI切进去的创新点。
铅笔道：听起来跟移动互联网早期做工具类产品的逻辑很像。
陈华：是的，但没那么简单。就像刚才说的编程工具，本来全世界几千万程序员都用VS Code，结果突然出来一个长得差不多的，加了AI，就干成几十亿美金的生意。
铅笔道：与巨头相比，它（Cursor）的竞争差异在哪里，是否值得其他创业者借鉴？
陈华：我觉得有两个点：第一是做得早，第二是对AI需求的理解和解决方案结合得紧密。你要把AI当成一个“人”，他是有智能的，能帮你做事情的“助理”。比如写代码，不是说“帮我搜一下”，而是直接告诉他写个什么，他就给写出来。这其实是交互方式的升级。
铅笔道：对，其实就像是“指挥一个人干活”，而不是使用一个工具。
陈华：对！你可以理解为机器人或者智能助理。这个方向还是蛮有机会的。
铅笔道：所以第一做得早。第二，要把AI作为人的优势发挥出来。
陈华：对。大厂虽然资源强，但也不一定做得好。很多时候这些“小工具”，大厂刚开始也未必看得上，这就给了创业者一个窗口期。
铅笔道：那工具之后，再往下可能就是社交了？
陈华：对，但社交更难。大厂卡在入口上太舒服了，比如现在你想做个新的IM（即时通讯），怎么跟微信打？或者做个短视频App，怎么跟抖音打？
铅笔道：就像当时很多人（包括小米雷军）都和腾讯竞争一样？
陈华：那个时候还是有机会的。因为当时的传播渠道是开放的，现在是封闭的。以前微博上可以随便传播APP链接，现在你想在微信上传播APP，费劲死了，打不开，各种限制。
以前你可以通过社交平台做裂变，现在几乎不可能。所以你必须靠自己砸钱铺量，才能打开局面。
铅笔道：除非是有那种一上线就全民疯传的产品，比如Deepseek。
陈华：那必须得有一个技术上的突破才行，比如大模型刚出来那种级别的东西。
铅笔道：确实，光有钱也不够，还得有绝对强的产品力。
陈华：对。比如像Deepseek，我觉得它不光是大模型本身做得好，关键在于它产品形态上也有创新。比如“联网搜索”和“深度思考”（Deep Think），这两个功能都是OpenAI最早没做的。
之前OpenAI的数据都是旧的，联网搜索是刚需。还有Deep Think，用户以前都追求快，但有些复杂问题，你慢慢思考一下给个好答案，用户反而更喜欢。
铅笔道：这么听下来，AI+社交机会比较难。
陈华：我现在反正没想好AI能怎么做出新形态，去切大厂的蛋糕。也许在手机上真的没机会了，可能要等下一代设备，比如眼镜。但眼镜也有眼镜的问题，比如电池续航。
铅笔道：现在看移动互联网，是有清晰的路线的，比如从门户、工具、社交，再到电商等等。AI也会遵循类似的路线吗？
陈华：我觉得不是那个逻辑。每一个新的机会出来，我觉得AI的创业时代可能更像2011年初，有一大堆人想做移动化创业，但具体方向还没找到，大家还在磨合。
磨到什么时候呢？你看到2012年才普遍出现了很多今天所谓的移动巨头。2011年只是刚刚开始，真正爆发是在一二年，那时候还有一年的沉淀期。
铅笔道：所以大家都走在迷失的森林当中，不知道明天的路是什么？
陈华：是啊，为了明天，或者突然之间某个地方出个AI应用，那个地方特别好，所有资金都来了，这都是可能的。
铅笔道：那你觉得AI工具和AI社交再往后走，AI会改造哪些行业？
陈华：比如电商。相比社交，电商竞争壁垒低，因为电商本来就比较碎片化。你今天去搞一个新的电商平台，难度比做新的社交平台低。
社交是强垄断性质的，很难切进去。但你做电商，有独特东西，可能有人就来你店买东西。买东西其实差别没那么大。
尽管大厂在电商领域也很强，但电商是碎片化的，以前有好几家规模相当的电商平台，所以你切进去还是有机会。
铅笔道：你觉得AI游戏有机会吗？
陈华：游戏没想好。我觉得游戏不会显著AI化，可能是现有游戏的某个方向。游戏更看重故事性和玩法。AI不AI，游戏里本来就有大量算法，用户感受不明显。现在很多游戏NPC已经接入大模型，但你不会觉得明显比以前好。
铅笔道：未来还有类似App Store这种东西吗？
陈华：有可能。当AI应用大爆发，导航和应用市场是需求。以前有豌豆荚、91助手，点评类的东西，专门评测应用。现在AI应用多且新，排行榜意义不大，需要深度体验和分析。官方评分没用，更看重深度评价。
铅笔道：你觉得爆发可能就在明年或后年？
陈华：不一定那么快，我们内部天天找AI能做什么创新应用。从前年开始讨论，但真正让我愿意冲进去做的还没看到。像PC到移动互联网时代，巨头抢了大位置，普通人很难做巨头，只能做巨头以外的事情。
铅笔道：您看好机器人吗？比如人形机器人？
陈华：人形机器人我觉得最大的问题是——它没有真正的应用场景。说白了，他们的大部分客户，其实是别的想做机器人的公司……有点奇怪，你做这个东西本来是要服务C端用户的，结果变成了做给B端公司研究用的，这逻辑就不对了。也许这个领域未来能撑起几亿、十几亿的收入，甚至可以上市，但它核心的那个“能解决什么实际需求”的问题，还没有答案。
AI应用检验标准：2周定生死
铅笔道：刚才我们讨论了行业的情况，如果站在唱吧的战略角度，你看到AI应用即将有一波机会到来，但又没完全看清方向，此刻的内心焦虑不？
陈华：当然焦虑，这里面有很多难点。比如说，现在市场上如果有十个人去做，有些技术难度太大，我们团队做不了，或者说你得投入至少10个亿跑GPU，像我们这种团队没法搞，大厂去做就好了。这些机会其实可以直接淘汰一大半（对手）。要是真火了，你就别碰了。
还有一些应用挺好玩的，但市场不够大。大团队做可能麻烦，小团队三五个人做就行，挣点小钱也开心。但对我们这样的公司来说，做一个挣钱但长不大的业务没什么意义。
但也许它能长大，也许会错过机会，但做了又觉得亏，市场就那么大，算算很难。
还有一些方向是大的，但你得看你有没有实力。现在国内竞争太激烈，做什么都不是一家独大，只要方向好，竞争肯定存在，你无法保证自己是赢家。
铅笔道：AI这波机会，有没有让你想跳出音乐这个赛道？
陈华：有。我关注的机会，不一定非得是音乐相关，音乐相关可能还没想清楚。我们也在考虑TOC方向，娱乐和AI硬件相关的东西也有可能。
铅笔道：AI会给唱吧的原有业务带来威胁吗？
陈华：威胁还好。老业务比较稳健，不太依赖AI，更多是社区和人际关系服务，不是纯技术。但如果AI能创造商业级别的音乐作品，音乐产业可能巨变。
比如播放器和媒体可能被替代，可能出现不用买版权的新播放器，像QQ音乐那样的大播放器花费几十亿版权费，而新播放器靠AI生成类似风格的歌，成本几乎为零。
这种情况存在可能性，但需要技术突破，目前还没实现。
铅笔道：这生意规模挺大？
陈华：对，播放器这种业务规模大。没有版权成本，作词作曲、演唱成本都省了，生产速度远超传统。
铅笔道：但前提是AI生成的音乐质量要过关？
陈华：不仅是过关，而且要达到录音棚以上标准，高质量且速度快。主要是能帮企业节省版权成本。
铅笔道：如果现在国内的AI应用创业者，都站在你面前，你最希望和他们分享什么？
陈华：可能会分享对AI尤其是大模型的理解。很多人没把大模型理解成“人”，它是个帮你干活的助手，而不是单纯API。理解清楚这一点，应用场景会很不一样。
铅笔道：如果创业者没理解这一点，会有什么后果？
陈华：用户体验会差，难成功。没有跳跃性的体验升级，问题没解决太多。
铅笔道：您创业这么多年，尤其结合唱吧的经验，您觉得AI应用创业者最可能犯的错误是什么？
陈华：我觉得最核心的一点就是：如果你的产品上线一两个星期，用户没有觉得“哇，好惊艳”，那基本上这个方向就废了。你可能自己觉得这个东西很好，但如果推出来，用户的反应是“就这？”——那基本上这条路就可以放弃了。学学经验，转头做别的，不用再纠结。
铅笔道：以前大家会觉得“功能还在升级”，是不是慢慢打磨可能还有机会？
陈华：对，以前是这样，但现在真的不行了。你后面可能想去补救，但其实框架已经很难再改。尤其AI应用，它有一个节奏问题，如果前面表现不行，后面再花个一两年去改，基本不现实。还不如推翻重来。
铅笔道：最后一个问题，现在国家投硬科技这块比较多，尤其像机器人、芯片、航天这些，感觉跟AI应用的节奏和逻辑不太一样。你觉得AI应用的投资是不是另一条路线？
陈华：可能是。国家投这些项目，不完全是为了商业目的，更多是战略需求。国家为什么鼓励机器人、航天这些？它们短期内挣不了多少钱，但5年、10年以后，和美国比拼科技实力，这些是必须要有的。
表面上看，可能觉得这钱有点浪费，但从国家层面，这么做是对的。砸10个、20个项目，总有几个成的。哪怕一家公司活下来，国家战略目标就实现了。
铅笔道：AI应用这边，投资的钱如果不主要来自政府，那么来自哪里？
陈华：我觉得美元基金更合适。人民币基金也有投的，但美元那条路线更纯粹一些。当然现在美元基金的钱也不好募了，确实比较紧张。
铅笔道：可能AI里面某一些赛道，还是能成为“国家队”，比如操作系统、手机。
陈华：也许AI操作系统会有兴趣，但AI应用这种，估计兴趣不大。政府更关心的还是基础技术或者制造业层面的创新。
本文仅为口述者独立观点，不代表铅笔道立场，亦不构成投资建议。
本文来自微信公众号 “铅笔道”（ID：pencilnews），访谈：王方；整理：吴欣晓，36氪经授权发布。
