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從“模型性能焦點(diǎn)”到“交付能力優(yōu)先”，AI 正在重寫投資世界的游戲規(guī)則。a16z 合伙人最新觀點(diǎn)提示我們：判斷標(biāo)準(zhǔn)、平臺格局、估值邏輯，全部正在重構(gòu)。下一波價(jià)值重分配，你準(zhǔn)備好了嗎？

回顧 2021 年那波資本集體入場時(shí)的非理性節(jié)奏——估值被情緒推動、流動性壓倒了基本面判斷。而眼下的局面完全不同：一批 AI 公司在增長速度和客戶滲透率上刷新紀(jì)錄，但真正重要的早已不是哪家模型性能更強(qiáng)，而是平臺是否具備持續(xù)交付結(jié)果的能力，以及創(chuàng)業(yè)者是否理解自己正身處一個(gè)高度結(jié)構(gòu)化的生態(tài)中。

a16z 合伙人 Martin Casado 認(rèn)為，自己在生成式 AI 投資周期中遭遇了職業(yè)生涯罕見的判斷失靈。他并不否認(rèn)技術(shù)的確定性，而是警惕過度依賴舊有框架去理解一個(gè)結(jié)構(gòu)正在快速演化的系統(tǒng)?！皬能浖_發(fā)到商業(yè)邏輯，幾乎一切都變了?！?/p>

Casado 提醒投資人，不要再試圖從模型性能中尋找決定性信號，也不要再等待下一個(gè)爆發(fā)窗口，而是回到問題本身：你是否真的理解這一次，價(jià)值是如何被重新分配的。

不怕錯(cuò)過機(jī)會，而是錯(cuò)過整個(gè)周期

生成式 AI 的投資周期，讓不少長期從業(yè)者感到判斷機(jī)制正在失靈。一方面，軟件開發(fā)與創(chuàng)造本身正經(jīng)歷重構(gòu)，這是前所未有的情況；另一方面，從歷史經(jīng)驗(yàn)看，真正的錯(cuò)誤從來不是“判斷錯(cuò)了”，而是壓根沒有參與。

那些被反復(fù)質(zhì)疑能否盈利、價(jià)值是否沉淀得住的環(huán)節(jié)，最終大多跑通了商業(yè)模式。價(jià)值鏈上的每一層，幾乎都能誕生贏家。

回看 2021 年，大量機(jī)構(gòu)在高點(diǎn)入場，不是因?yàn)榭辞辶嘶久?，而是因?yàn)槭袌銮榫w推著走。公開市場估值快速抬升，像 Tiger Global 這樣的基金大規(guī)模押注熱門項(xiàng)目，形成了“資本帶動資本”的典型周期。這種階段，投資節(jié)奏更多受到流動性影響，項(xiàng)目選擇反映的不是風(fēng)險(xiǎn)判斷能力，而是對趨勢的反應(yīng)速度。

現(xiàn)在的情況不同。一批 AI 公司無論在用戶增長還是營收速度上都創(chuàng)下歷史紀(jì)錄。技術(shù)不再是用于演示的樣品，而是在實(shí)際業(yè)務(wù)中形成了閉環(huán)交付。資金也開始回流到以真實(shí)能力驅(qū)動的項(xiàng)目上。這種變化對投資人提出新的要求，不再是搶時(shí)間窗口，而是是否能判斷出結(jié)構(gòu)遷移正在發(fā)生。

圍繞代碼生成的討論，集中在應(yīng)用層公司是否有足夠能力在模型依賴結(jié)構(gòu)下生存。很多新興產(chǎn)品依賴 Claude 等上游模型提供核心能力，這種單點(diǎn)依賴，使得模型方可能成為未來的直接競爭對手。

在 Claude 4 發(fā)布之后，這種擔(dān)憂被重新放大。歷史經(jīng)驗(yàn)是，每次大模型發(fā)布，都容易讓市場產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性誤判：新發(fā)布的模型被賦予“未來就是它”的過高預(yù)期，但這種判斷多數(shù)會在下一次節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)后快速反轉(zhuǎn)。

代碼模型未來可能走向兩種不同的路徑。一種是由單一模型主導(dǎo)的集中式結(jié)構(gòu)，模型方控制接口、價(jià)格、節(jié)奏，進(jìn)而排擠下游應(yīng)用團(tuán)隊(duì)。另一種是模型市場繼續(xù)多元化發(fā)展，形成寡頭并存的局面。這種情況下，不同模型服務(wù)不同用戶群體，應(yīng)用層通過差異化定位繼續(xù)生存。

技術(shù)趨勢支持第二種可能。代碼模型相對容易被蒸餾，新模型迭代頻繁。Qwen、Kimi 等模型發(fā)布之后，已有不少用戶轉(zhuǎn)向新模型。Google 的代碼能力長期被低估，而 GPT-5 的傳聞也顯示代碼能力將成為主要提升方向。這些未完全釋放的變量，使得行業(yè)格局保持高度開放，形成持續(xù)演化的市場。

Claude 的節(jié)點(diǎn)熱度仍在高點(diǎn)，但這并不意味著格局已經(jīng)收定。回顧 GPT-4o 發(fā)布時(shí)，圖像生成能力短期引爆“吉卜力畫風(fēng)”熱潮，也曾被認(rèn)為會改變圖像生成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。但熱度很快過去，最終形成的只是一次節(jié)點(diǎn)性跳躍，而非路徑性轉(zhuǎn)向。Claude 也可能重復(fù)這一節(jié)奏。

AI 正在改寫投資判斷標(biāo)準(zhǔn)

生成式 AI 正在改寫產(chǎn)品的價(jià)值評估方式。過去評估一個(gè)系統(tǒng)是否有用，常常取決于其功能強(qiáng)度和界面設(shè)計(jì)；而現(xiàn)在，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注：這個(gè)系統(tǒng)是否能持續(xù)輸出業(yè)務(wù)結(jié)果。技術(shù)性能退居其次，流程穩(wěn)定性、交付能力成為第一性。客戶支付的，也不再是模型的參數(shù)規(guī)?；騿吸c(diǎn)功能，而是整個(gè)系統(tǒng)能否承擔(dān)起實(shí)際任務(wù)，完成交付閉環(huán)。

這使得 AI 應(yīng)用的定價(jià)結(jié)構(gòu)發(fā)生根本變化。以往按 Token 收費(fèi)的邏輯，在越來越多場景中被按業(yè)務(wù)效果結(jié)算所替代；從用戶自學(xué)使用，到平臺方提供全流程托管；從“功能型工具”轉(zhuǎn)向“結(jié)果型服務(wù)”，已成為主流趨勢。

尤其在 To B 市場，客戶關(guān)注點(diǎn)從“能不能輔助”變成“能不能對業(yè)務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)”。有不少客戶會在合同中明確寫入 KPI 綁定條款，預(yù)算支出也與應(yīng)用實(shí)際效果直接掛鉤。

產(chǎn)品價(jià)值的判斷標(biāo)準(zhǔn)也隨之變化。能否嵌入已有流程、取代人力環(huán)節(jié)，是評價(jià)一個(gè) AI 系統(tǒng)能否帶來商業(yè)價(jià)值的起點(diǎn)。單點(diǎn)能力不再構(gòu)成壁壘，關(guān)鍵在于流程級別的可控性與復(fù)用能力。一些看似“輕量”的組件，能否穩(wěn)定運(yùn)行、快速交付，反而成為客戶選型時(shí)最關(guān)鍵的考量因素。

面對這類需求變化，多數(shù)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目主動回避了模型層面的直接競爭。即便有自研能力，也更傾向于基于開源模型或成熟 API 做定制化封裝，而不是從零訓(xùn)練大模型。

核心判斷是明確的：當(dāng)前階段真正稀缺的不是模型，而是“可復(fù)用、可控、低遷移成本”的交付路徑。這種路徑是否能穩(wěn)定替代原本依賴人工流程，是商業(yè)判斷的基礎(chǔ)。

在這一過程中，組織結(jié)構(gòu)也被迫調(diào)整。很多團(tuán)隊(duì)從“做工具產(chǎn)品”轉(zhuǎn)向“構(gòu)建業(yè)務(wù)系統(tǒng)”，項(xiàng)目角色配置從工程師為主變成更接近交付型組織。

平臺方開始搭建上下游資源池，提前預(yù)埋模板、能力塊、插件系統(tǒng)，以適應(yīng)客戶多樣化落地需求。SaaS 平臺與定制化服務(wù)的邊界被打破，產(chǎn)品和服務(wù)開始高度融合。

這種融合帶來了平臺化建設(shè)的復(fù)雜性。既要保證模塊可拆解、可組合，又要讓客戶能以“業(yè)務(wù)視角”完成配置與迭代。這意味著交付方必須理解客戶內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)、流程拆解方式與目標(biāo)指標(biāo)設(shè)置，才能真正完成從“工具調(diào)用”到“系統(tǒng)遷移”的路徑過渡。AI 是新的勞動力形態(tài) —— Kleiner Perkins 合伙人的結(jié)構(gòu)性下注，關(guān)鍵不在于機(jī)器人像不像人……

平臺競爭分化三要素

AI 模型應(yīng)用生態(tài)不斷擴(kuò)展的同時(shí)，不同平臺在能力路徑、分發(fā)效率與市場位置上的差距也逐漸顯現(xiàn)。雖然各家都能提供基礎(chǔ)模型與算力服務(wù)，但真正構(gòu)成分化的，是組織模式、資源配置與產(chǎn)品策略。尤其在頭部項(xiàng)目間，這種差距已非“性能差距”可解釋，而是平臺能否持續(xù)維護(hù)應(yīng)用生態(tài)、延伸服務(wù)邊界的治理能力問題。

對比來看，有些平臺在圖像模型上起步更早，例如 Midjourney，盡管沒有接受機(jī)構(gòu)投資，依然憑借明確的產(chǎn)品調(diào)性與社群運(yùn)營占據(jù)主導(dǎo)地位；而在視頻模型賽道，谷歌的 Veo 正逐步拉開與競品差距，形成高頻率發(fā)布與多場景覆蓋的策略節(jié)奏。OpenAI 則穩(wěn)守語言模型賽道，憑借先發(fā)優(yōu)勢與品牌認(rèn)知構(gòu)筑起穩(wěn)定防線。

這種差異并不只是模型層面的問題，而是組織如何配置能力的結(jié)果。某些公司在早期選擇了“平臺即分銷”的策略，使得模型本身不僅承擔(dān)算力功能，還充當(dāng)商業(yè)擴(kuò)張與用戶轉(zhuǎn)化的主引擎。這類公司通常在治理結(jié)構(gòu)上具備高度集中性，能快速壓縮試錯(cuò)周期、統(tǒng)一產(chǎn)品路線。但它們也面臨治理負(fù)荷高、模塊擴(kuò)展緩慢的問題。

而另一類公司則選擇“模型能力 × 生態(tài)延展”的組合策略。通過開源模型、工具平臺與社區(qū)協(xié)作等方式，讓生態(tài)中的更多角色參與到產(chǎn)品價(jià)值交付中。這類結(jié)構(gòu)下，組織更多依賴治理協(xié)作效率，而非強(qiáng)管控。核心能力不在于每項(xiàng)服務(wù)是否自研，而在于能否協(xié)調(diào)上下游模塊，持續(xù)將“分布式價(jià)值”聚攏回平臺。

在這種治理結(jié)構(gòu)下，平臺的股東結(jié)構(gòu)、激勵制度與組織穩(wěn)定性變得至關(guān)重要。一些平臺通過高強(qiáng)度的股權(quán)激勵確保團(tuán)隊(duì)留存，內(nèi)部權(quán)責(zé)邊界清晰，能有效支持產(chǎn)品分線、插件化開發(fā)與本地化交付需求；另一些平臺雖然研發(fā)強(qiáng)勢，但因治理結(jié)構(gòu)復(fù)雜，決策鏈條拉長，導(dǎo)致響應(yīng)速度慢、產(chǎn)品演化節(jié)奏被壓縮。

從投資視角看，治理效率與產(chǎn)品能力一樣重要。是否具備“模塊化開發(fā)能力 × 快速響應(yīng)機(jī)制 × 清晰的商業(yè)化路徑”三要素，決定了平臺是否具備持續(xù)演化的基礎(chǔ)。這類結(jié)構(gòu)優(yōu)勢往往不是通過發(fā)布會和更新節(jié)奏顯現(xiàn)的，而是在面對非標(biāo)準(zhǔn)需求時(shí)，能否快速適配、避免崩解。平臺的管理機(jī)制如果能讓產(chǎn)品與市場節(jié)奏協(xié)同進(jìn)化，即使不是性能最強(qiáng)，也可能成為最終市場份額的主導(dǎo)者。

估值邏輯回歸場景

Casado 還表示，風(fēng)險(xiǎn)評估成為當(dāng)前 AI 投資不可回避的一環(huán)。在應(yīng)用擴(kuò)張、模型進(jìn)化尚未穩(wěn)定的階段，單一路徑的成功往往缺乏可復(fù)制性。市場對模型公司和平臺工具的估值判斷，開始圍繞“是否具備多場景閉環(huán)能力”進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。過去那種基于單次發(fā)布節(jié)點(diǎn)的“默認(rèn)估值提升”邏輯，已被更復(fù)雜的估值分層結(jié)構(gòu)所取代。

多數(shù)機(jī)構(gòu)開始設(shè)定三種估值場景：悲觀、中性、樂觀，并基于不同場景所對應(yīng)的模型能力、商業(yè)變現(xiàn)節(jié)奏與客戶滲透率進(jìn)行拆解模擬。

在樂觀場景中，公司往往能實(shí)現(xiàn)多個(gè)場景落地，擁有穩(wěn)定的日活或商業(yè)客戶轉(zhuǎn)化；中性場景則對應(yīng)單場景強(qiáng)能力，能夠完成局部流程替代但未實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?；而在悲觀場景中，模型能力雖有競爭力，但因缺乏行業(yè)整合能力或部署渠道，難以形成持續(xù)收入。

影響這些估值路徑的關(guān)鍵，不在模型性能本身，而在于是否存在明確的催化因子。如特定客戶群的簽約節(jié)奏、基礎(chǔ)設(shè)施能力下沉的速度、政策支持信號的釋放、平臺生態(tài)政策的轉(zhuǎn)向等。這些因素直接影響“結(jié)構(gòu)釋放”能否發(fā)生，即能否真正將模型價(jià)值變成用戶使用行為和商業(yè)收入。

不少投資人開始關(guān)注目標(biāo)價(jià)區(qū)間與實(shí)際成交區(qū)間之間的誤差分布。有的平臺在初期放出高估值預(yù)期，但隨著項(xiàng)目推進(jìn)發(fā)現(xiàn)其中部分能力路徑難以規(guī)模復(fù)制，實(shí)際收入偏離樂觀場景嚴(yán)重。這類偏差若未及時(shí)通過組織調(diào)整或市場溝通機(jī)制加以回應(yīng)，很容易在二級市場形成情緒性下修。

因此，對應(yīng)用和平臺的估值判斷，必須重新回到具體部署場景與客戶結(jié)構(gòu)中。公司當(dāng)前處于哪個(gè)價(jià)格段、未來三年落地結(jié)構(gòu)如何展開、是否存在明確的價(jià)值轉(zhuǎn)化機(jī)制，成為評估其投資價(jià)值的核心依據(jù)。

在這一基礎(chǔ)上，平臺的現(xiàn)金凈額、潛在產(chǎn)能釋放周期與核心用戶留存情況，也需同步寫入估值模型中。真正具備“路徑復(fù)利”的項(xiàng)目，不是那些一次性爆發(fā)的產(chǎn)品，而是能夠在市場信號變動中保持節(jié)奏、持續(xù)獲得場景份額的系統(tǒng)型公司。大廠下場、模型未穩(wěn)，AI 創(chuàng)業(yè)者如何找到可驗(yàn)證的市場機(jī)會？