过去一年，最先商业化的3种AI应用。
出品 | 创投之家 作者 | 高飞
最近AI圈子都在关注李开复创办的大模型公司“零一万物”。
坊间传闻，零一万物正在进行业务切割，其预训练团队、infra团队以及算力卡部分将卖给阿里。虽然已经发文辟谣了，但这家公司自己也明确正在进行团队调整。
为了辟谣，李开复本人也发了一条朋友圈，其中一句话吸引了我的注意：2025年将是大模型考验年，是应用爆发年，更是商业化淘汰年。
行业大佬一句话，宣告了2025 AI大模型淘汰赛开启。
李开复是中文AI行业的元老级人物，资源、人脉、行业积累如此资深，在投入大模型创业后，也面临捉襟见肘的商业化困境。其他玩家只能感受到深深的寒意。
不过，一面是海水，一面是火焰。深扒了一圈国内外AI工具的营收数据后，我发现，一片哀嚎之下，其实有一批需求定义明确、用户基础深厚的AI产品，已经悄悄跑通PMF：
AI搜索产品Perplexity，去年预计收入1.27亿美元；
AI编程工具Cursor，截止去年11月收入6500万美金；
去年底频频上头条的AI恋爱输入法，很多同类产品月流水已经跑到千万元；
连古董级互联网产品百度文库，最近也被好几位科技大V爆出，靠AI拉动增值业务，已经做到20多亿年收入，和WPS差不多，但净利润是WPS的2倍。
在接下来的资本寒冬，这些提前跑通PMF的新老玩家，可能会改写整个AI行业的潮水流向。
AI投资，寒冬来了
过去一年，在大模型的发源地美国硅谷，“并购”已经取代“融资”，成了头条关键词：
2024年3月，估值300亿的Inflection AI的创始团队卖给微软。
6月，亚马逊挖走Adept的核心人才。
8月，谷歌买下AI明星社交产品Character.AI的创始人及其核心团队。
走开源路线的明星公司Stability AI，2024Q1亏损超3000万美元，多位高层流失，如果不是前Facebook总裁带头注资，这家公司今天也不复存在。
国内投资格局基本追随硅谷脚步。尽管并购事件还不多见，但投资正在肉眼可见的缩水。
一方面，整个创投圈大环境不温暖。据清科创投数据，2024年前三季度，国内VC/PE出手接近3800亿元，投资了近5500家公司。但剔除极值案例后，金额和案例数据都同比下降了近30%。
具体到AI领域，IT桔子数据显示，2024年国内AI行业投资事件和金额同比都变少了，但平均每个投资事件投资金额上升了。
一句话总结：对AI创业者来说，有钱的会越有钱，没钱的会越没钱。
2025年，马太效应必然更明显。钱多的投资人倾向于继续加注头部明星产品，钱少的投资人更愿意找ROI高的、看得见盈利空间的产品。
他们共同的诉求，是尽快看到盈利的可能性。毕竟连财大气粗如字节也开始找PMF了。据说字节内部最近认为，像豆包这种Chatbot类产品可能只是AI应用的“中间态”，不是“终极形态”，因此豆包的优先级已经让位于即梦。
另一个更明确的迹象是，前几天Chatbot明星产品Kimi的概念股在股票市场整体下跌5.8%。更早时还有圈内爆料，一些投资人担忧KIMI的商业模式和盈利能力，认为烧钱换用户的模式难持续。
除了ChatGPT，其他Chatbot类产品似乎或多或少都在遭遇商业化瓶颈。
而如果总结那些营收势头还不错的AI产品，你会发现，他们似乎都走出了一条不同于ChatGPT的“类Agent”产品形态。
2024年，最先商业化的3种AI应用
总结2024年商业化可圈可点的AI工具，可以大致分为三类。
第一类是AI搜索的“当红炸子鸡”Perplexity。外媒The Information报道，Perplexity预计2024年底付费订阅用户24万，年化收入1.27亿美元，剑指“十亿营收俱乐部”。
第二类是AI生产力工具，包括编程领域的Cursor和创作领域的百度文库。
国外数据机构Sacra估计，截至2024年11月，Cursor年化经常性收入（ARR）达到6500万美元，同比涨了6400%，估值也从4亿美元飙升到25亿美元。
相较于几位AI创业新秀，文库的营收表现可能也验证了成熟产品+AI有用武之地。根据自媒体人“王智远”爆料，文库的AI月活跃用户已经达到9000万，其中付费用户4000万，付费率提升了60%，日活同比增长了150%。
第三类，是以恋爱输入法为代表的AI情感陪伴类产品。
“Love键盘”“蜜小语”“Lovekey键盘”，这些输入法通过提供暧昧对话，或者恋人的线上回复话术，吸引了大量男性用户，再通过设置付费墙或高级功能，也做到了千万级月流水和累计营收。
2025 AI商业化公式：从“我问你答”，到“我说你做”
前不久，Perplexity创始人在公开访谈里说了一个观点：如果我们能够帮助人们找到所有问题的答案，并帮助他们完成所有任务，我们肯定能成为伟大的公司。
这个回答看来很普通，实际上打破了ChatGPT开创的Chatbot类产品形态——不是“我问你答”，而是“我说你做”的Agent（智能体）产品形态。
Agent跟Chatbot最大的不同，就是跳脱单一的环节交付，比如回答一个问题，做一张海报，做一期排版……而是能像人一样，收到一个任务指令后，自主思考并拆分工作流，逐步完成每个环节，最后完成整个任务，实现端到端的交付。
拿自动驾驶做比方，自动驾驶系统就是驾驶这个场景的Agent，如果你拥有一辆自动驾驶汽车，你就完全不需要自己开车了，这也是前几年自动驾驶像今天的AI一样融资火爆的原因。
从Agent的角度来看，上面几款产品能吸引用户付费的原因就很明显了。Perplexity近期上线的电商搜索，主打的就是用户从搜索商品评价到下单，都在一个搜索框里完成，不需要跳转，不需要切屏。
也许Perplexity的终极形态，就是以搜索为入口，成为用户上网完成各种操作的Agent。
把这个逻辑推而广之，Cursor可能就是编程场景的Agent。
跟其他AI编程工具相比，Cursor主打“懒人工作流”，不止是一个代码编辑器，还能把代码生成、优化的整个工作流闭环，而且允许用户在同一个对话窗口中同时编辑多个文件，最后生成完整的应用程序框架。
引用一位即刻用户评价：用cursor生成代码的composer功能体验“太过丝滑”，一个ctrl+k，一个cursor tab tab tab，一气呵成。
主打一站式AI内容创作的百度文库，可能就是创作领域的Agent。
内容创作工作者的痛点大致有两个，一是素材多且格式繁杂，跨文字、图片、视频、音频，转换费时。二是工作流繁复，从搜资料，搜模板，到文字、图表、时间轴、框架、格式等等细节修改，才能最终成篇。
从文库负责人在几个公开场合的解读来看，他们的AI+转型背后逻辑就是，用一个聊天窗口，读取所有常见内容格式，同时从搜信息，生成图表，整理时间轴，找模板，排版，改文、改图表、报告，贯穿一个人的整个内容创作工作流，最后交付成篇。
比如职场人刚需的PPT场景，不少WPS AI用户一直希望增加更多实用功能，比如更多模板、布局更专业、自动生成演讲稿、侧边栏功能等等——这些都涵盖在一个人做PPT背后的完整需求里。试用之下，这些能力在文库都可以实现了。
未来，可能所有做信息类、辅助类AI工具产品，都要往一站式、端到端、帮助用户完成任务的Agent产品形态，思考和发展了。
写在最后
AI大模型的竞赛，已经从海选阶段，进入淘汰赛。焦虑是必然的，但比焦虑更重要的，是想清楚一个关键问题。
前两年，用户还对文本长度、推理能力感到新鲜，如今，无论哪家厂商模型上下文扩充多少、响应时间多少毫秒、版本号更新几轮，都很难再让人兴奋起来。
对用户，只有一件事是重要的：说那么多，到底有什么真正有用的地方？能帮我完成什么任务？交付什么服务？
这将是2025年，每个AI创业者必须回答的核心问题。
（转自：创投之家）
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