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为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?

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语言:中文 更新:2025-11-07 13:46 等级:
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为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?下载方式:

①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

打开“为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?安装步骤:

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🏌️🚴🐌第二步:💐选择软件版本:根据您的操作系统(如 Windows、Mac、Linux)选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数(32位或64位)来选择为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?。

🐋🛺🦁第三步:🐼 下载为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。

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🌰🦘🏂第五步:🦘启动软件:安装完成后,通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式,点击即可启动使用为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?软件。

🎋🏋️🐮第六步:🏈更新和激活(如果需要): 第一次启动为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?软件时,可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新,以确保使用的是最新版本,这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明:为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。

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为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?2024更新

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> 厂商新闻《为什么我们看到的AI应用项目,靠谱的寥寥无几?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-07 21:57

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    本文来自微信公众号:鲁夫的创投笔记,作者:一级市场观察者,题图来自:AI生成

    前几天,一位北京的投资人朋友来上海出差,我们约了一起餐叙。他专注于初创阶段的投资,今年很多精力分配在AI应用方向的项目上。

    “这个赛道我看了大半年,发现应用层项目太卷了,但靠谱的却太少了。项目见了一大圈,一个方向稍微有点火,就一大堆同质化的公司涌入。”他向我吐槽道:“也有几个项目忽悠我说,已经拿了几个口头offer了,但据我跟踪,迟迟没见close。”

    大洋彼岸,AI延续了去年的热度,继续疯狂撒金。据TechCrunch统计,今年上半年已有20多家美国AI公司完成了单轮融资超过1亿美元的融资,显示出资本市场对AI技术及应用的强烈信心与期待。

    尤其是基模+AI应用(OpenAI、Anthropic、xAI…)领域,更是一骑绝尘,也推动了AI Infra(Lambda、Together AI、Celestial AI、Turing、Nexthop AI、Snorkel AI、TensorWave、EnCharge AI…)的火热。

    在基础建设领域完善的带动下,AI技术加速向搜索(Glean…)、编程(Cursor、Reflection.Ai…)、视频(Runway…)、医疗(Abridge、Hippocratic AI…)、法律(Eudia、Harvey…)、语音(ElevenLabs…)、客服(Decagon…)、军事(Shield AI…)、科学(Lila…)、量子(SandboxAQ…)等涵盖企业服务、医疗健康、法律科技、内容创作的多元场景渗透。未来几年,AI产业有望迎来更多创新爆发和商业落地。

    而国内市场,在经历了2024年大模型的热火后,“智能”好像并没有如预期那般 “涌现”,反倒是今年AI应用项目如雨后春笋般“涌现”,但真正能落地、能赚钱的项目却少之又少。为什么国内AI应用创业看起来热闹,但真正靠谱的却寥寥无几?是AI技术本身有问题,还是创业者们迷失了方向?我们就这个话题,探讨了一两个小时。

    01

    在我们和一些初创AI项目交流的时候,经常听创始人说:感兴趣的客户非常多,商机根本聊不完。但是往往在看了Datapack后,我们会发现,经过几轮跟进,真正转化的商机就不多了。

    为什么呈现这样的情况呢?我们总结主要有以下两方面因素。

    一方面,是技术/产品成熟度不达预期,无法解决客户的需求,或者只能解决客户的一部分需求。而技术/产品的问题,从我们的经验来看,是可以通过尽调来判断的。这是我们下文讨论的“技术成熟度”。

    但另一方面更重要的,大概是国内To B市场的特性所致。如果是这一点,我想我们可以再好好琢磨一下:市场真的需要这个产品吗?并愿意为此买单吗?而这是我们下文讨论的“市场需求度”。

    为了更直观地理解,我们根据技术成熟度和市场需求度,来构建一个坐标系。以不同象限来评估不同方向的项目定位。


    象限

    特点

    类型

    第一象限

    技术成熟度高,市场需求高

    价值驱动型

    第二象限

    技术成熟度高,市场需求低

    技术驱动型

    第三象限

    技术成熟度低,市场需求低

    概念型

    第四象限

    技术成熟度低,市场需求高

    市场驱动型

    我们发现不同类型项目有不同特质。

    价值驱动型项目:这类项目不仅技术先进,而且有明确的市场需求和商业模式。创业者能够将技术与商业紧密结合,提供真正的解决方案,创造实际的商业价值。

    技术驱动型项目:这类项目虽然技术先进,但缺乏明确的市场需求和商业模式。创业者更多地关注技术的前沿性,而忽视了技术的落地和商业价值。

    概念型项目:这类项目通常只有概念,缺乏实际的技术和应用场景。创业者更多地是依赖于市场热度来吸引投资,但缺乏真正的技术实力和市场验证。

    市场驱动型项目:这类项目虽然有明确的市场需求,但技术实现难度较大,缺乏核心竞争力。创业者更多地依赖于市场调研和用户反馈,但缺乏真正的技术壁垒。

    回望过去,我们不得不承认,一级市场也是有不同的代际的。我们需要将不同项目放在不同的时代背景下进行思考,不同类型的项目在不同时代背景下的结果也有所不同。

    02

    在价值驱动时代,大家更多地关注技术与商业的结合。只有将技术与商业紧密结合,提供真正的解决方案,创造实际的商业价值,项目才能成功。这种思考方式不仅关注技术的先进性和市场需求,还关注项目的可持续性和落地能力。

    我们都希望投那些技术成熟、市场需求巨大的“价值驱动型“项目,但是在当下的情况下,我们不得不面对的情况是,四五年前兴起的SaaS投资热潮下,易于发现的市场需求场景,几乎都有公司在做了,很多企业也拿到了不少投资,拥有充裕的资金储备。

    我们可以在市场上看到,很多前几年创立的SaaS项目,都纷纷接入了大模型,在语音交互、文件解读、文档撰写、内容生成、智能问答等方面,有了一些产品的改良,但事实上从UE模型来看,交付效率与交付成本等方面仍没有质的改变。

    我们认为,这些没有本质改变的项目,都是SaaS的改良类项目。流到资本市场上来,也都是新瓶装旧酒。用四象限评估表来看,这些属于 “价值驱动型“的项目,可能更适合用PE策略来进行投资,而非我们早期VC投资,大家对这些故事已经祛魅了。

    所以,我们需要明确的是,早期市场现在想看的是AI+的2B的应用项目,而非SaaS的改良项目。

    但从我们的体感来说,价值驱动型项目真的是越来越少了。我们可能可以稍微减少在寻找该类型项目的时间和精力,这种项目对于早期投资来说,是可遇而不可求的。

    只要我们构建了对这类项目的审美标准,遇到了,需要做的事情就是“快速开枪”。

    03

    在技术驱动时代,大家更多地关注技术的前沿性和创新性。只要技术足够先进,市场自然会接受。然而,这种思考方式往往忽视了市场需求和商业模式的重要性。

    当下,AI技术的发展速度令人瞩目,但我们也看到,技术与商业的结合却并不顺利。许多创业者只关注技术的前沿性,却忽视了市场需求。他们开发的AI应用虽然技术先进,但缺乏实际的商业价值。

    “技术驱动型”项目需要创始团队具有丰富的行业经验。许多创业者虽然技术过硬,但缺乏行业背景和市场经验。他们在项目推广和市场拓展上遇到重重困难,导致项目难以落地。这也是对于这类型项目,投资人对PMF的考量如此之重的原因。大家都怕的是那些“手里拿着锤子,眼里都是钉子“的创业者。

    我们认为当下,在控制估值的前提下,是布局这些技术驱动型项目比较合适的时点。特别是如果创始团队有产业经验+技术能力丰富的复合型背景的话,也看到了那些比较新的或未被解决的需求,这些项目就值得重点跟进。

    由于技术模仿相对容易,一旦一个方向稍微有些火,马上就有许多项目调整方向跟入进来。所以这类技术型项目极容易陷入内卷,投资人需要综合考量团队打仗的能力、持续融资获得子弹的能力。如果我们有幸遇到一个创始团队具有比较强的融资能力,那么,我们完全值得尝试一下投资,而我们需要做的事情就是调整心态,“别太急”,给予项目方一些时间来探索商业化。

    当然我们也要识别技术泡沫,不要被“伪AI”项目所迷惑。AI的热度吸引了大量资本涌入,但市场对AI的理解却存在误区。有一些人对AI项目缺乏深入的了解,只是跟风投资。这导致市场上出现了大量的“伪AI”项目,这些项目打着AI的旗号,却缺乏真正的技术含量。这种现象不仅浪费了资源,还让真正有价值的AI项目难以脱颖而出。

    04

    在市场驱动时代,大家更多地关注市场需求和用户反馈。只要满足了市场需求,项目自然会成功。然而,这种思考方式往往忽视了技术实现的难度和核心竞争力。

    AI应用的项目,本质在于解决实际问题,创造真正的价值。这意味着,创业者需要从市场需求出发,开发能够真正解决用户痛点的产品和服务。只有这样,项目才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

    对于早期投资,我们应该分配我们较多的时间在这些项目上。因为市场需求这一块,投资人可以通过前期调研明确,剩下的时间,就是寻找不同技术解决路径的创业团队,然后来评判他们的技术能力和产品能力,是否能很好地满足这个需求。

    如前段讨论“价值驱动型”项目所述,对于大多数投资人来说的难点是,各类“显性”的市场需求其实已经被挖掘出来,并已经形成了各式各样的解决方案,我们可以做的事情越来越难。要么面对这些“显性“市场需求,找到一种全新的AI+产品。做这件事很费力,但也是有的,我知道有朋友花了一年多时间,找到了一个不错的AI+的ERP项目。

    要么自己找到一些“隐性”市场需求,这就需要团队具有极强的产业背景。许多投资人对AI项目缺乏耐心,希望项目能够快速盈利,却忽视了AI技术的复杂性和落地难度。这种急功近利的心态,导致许多AI项目在初期就面临巨大的压力,难以持续发展。

    我们前两年投资零假设科技即循此逻辑。零假设科技是国内率先专注于医学内容AIGC方向的科技创新公司,凭借着创始团队对AI技术的深刻理解和对市场的敏锐洞察,通过优化医学AI产品,推进与知名药企的商业化合作,在创立两三年后成功实现了真正的价值创造,最近也受到了资本市场的青睐,完成了近亿元的A轮融资(AI医学公司“零假设”获近亿元A轮融资,打造中国版OpenEvidence)。

    05

    在概念驱动时代,创业者可能还是在天马行空地想象,未来的需求在哪里是靠假想,解决这些需求需要什么样的技术或产品,也是模糊的。

    许多创业者看到了AI的潜力,他们拿着概念性的项目四处融资,却无法提供实际的解决方案。这种现象导致市场上充斥着大量“看起来很美”的项目,但真正能落地的却寥寥无几。

    对于概念型项目,我们可以重点关注那些具有组局能力的牛逼创始人。虽然这些项目最终能成功的风险很大,但是如果投资人控制好估值,往往赔率也很高。因为只要成功,能获得比较高的回报。

    06

    在当下时代,我们可以把主要精力放在寻找那些市场驱动型项目,狩猎价值驱动型项目。对于技术驱动型项目,最好的布局窗口可能已经过去,或者这类项目在当下已经成长为价值驱动型项目了,我们要仔细识别出他们。此外,可以在盲池基金组合中,适当配置那些优质团队主导的概念型项目。

    本文来自微信公众号:鲁夫的创投笔记,作者:一级市场观察者

    本内容由作者授权发布,观点仅代表作者本人,不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉,请联系 tougao@huxiu.com。

    本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4801618.html?f=wyxwapp

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