<section>
智東西 9 月 11 日報道，今天，在 2025 Inclusion·外灘大會開幕式上，螞蟻集團 CEO 韓歆毅，小米集團手機部副總裁、可穿戴部總經理張雷，金沙江創投主管合夥人朱嘯虎以《破局與重構：大模型落地產業進行時》為主題展開了圓桌對話，談到各自對超級入口、AI 商業模式、中國企業未來機遇的看法。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/b80dbb8f-b694-4701-8a54-6a2d0ca0212f.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="567" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/b80dbb8f-b694-4701-8a54-6a2d0ca0212f.png"/>
韓歆毅認為 AI 正在吞噬軟件，螞蟻集團專注的醫療場景是用户剛需且是中高頻需求，因此他們並不擔心商業化，而是將重點放到了高質量的數據、抑制幻覺、醫學倫理三大技術難點上。
張雷提到，Agent 在單一、明確的領域已經取代 App，但複雜強邏輯賽道短期內無法取代。不同於 AI 手機、AI PC，AI 眼鏡重塑了交互邏輯，實現從被動到主動決策。他透露，目前在眼鏡端用户喚醒小愛同學進行操作的頻率是手機端的 6-7 倍。
朱嘯虎認為 AI 和軟件會共生共存，大廠不願意乾的髒活累活就是 Agent 企業的機會。從投資者角度，他們首先要避開的就是協同類軟件，這個市場會很小，而更容易商業化的就是成熟技術，如去年是會議紀要，今年是 Voice Agent（語音 Agent）。而中國創業者適合做 To C，明年肯定會爆發很多 AI 應用，中國創業者大有機會。
最後，三位大佬還對當下的 AI 創業者提出自己看好的方向，韓歆毅看好專業領域的服務業，但他也提到這對從頭創業的年輕人有點難，需要一定的經驗和資源投入；張雷看好翻譯類、助手類、學習服務的場景；朱嘯虎認為每一波週期都很類似，去年是硬件，今年是 AI Infra，明年肯定是應用大爆發，下一個字節、快手、小紅書今年應該已經成立了。
以下是圓桌對話的精華整理：
<h2>低代碼軟件已被 AI 取代 複雜交互場景可能造就超級 App</h2>
a16z 普通合夥人 Jennifer Li 曾提出：“AI 正在吞噬軟件。”
韓歆毅贊同這一觀點，他認為首先軟件是用相對確定性的方式解決確定性的問題，而這也是大模型所擅長的，其次現在已經有軟件自己生成 Agent 解決任務，這個趨勢非常快。
張雷和朱嘯虎的觀點略有不同，他們認為 AI 和軟件會共生共存。
張雷提到，當前沒有看到大模型吃掉所有軟件的可能性，大模型在很多場景下可以提升效率，而不是吃掉所有的軟件。後期大模型和軟件將是融合、共生共存的過程。
簡單低代碼、無代碼軟件會被 AI 取代，很多在泡沫期估值很高的低代碼公司現在基本沒了，但複雜流程、強邏輯的軟件，AI 想要取代它們在 Transformer 架構下是不現實的。朱嘯虎提出這一論斷的依據是，只要 Transformer 架構哪怕只有 1% 的幻覺，AI 都無法取代複雜流程類的管理軟件，更多會是共生共存。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/c4af05d4-a7ac-4c46-ad13-80309058583f.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="576" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/c4af05d4-a7ac-4c46-ad13-80309058583f.png"/>
▲金沙江創投主管合夥人朱嘯虎
在韓歆毅看來，以後可能沒有 App 了，將來會有一個或若干個超級入口，但什麼形式目前還不能確定。
對於 Agent 和 App 的關係，張雷提到，Agent 在單一、明確的領域已經替換了 App，但複雜交互的場景短期內非常困難，可能往長期看，有可能造就超級 App，但這需要的能力全面性很高，路還很長。
朱嘯虎覺得，超級入口的誕生是必然的，入口會越來越集中。現在這一趨勢已經很清晰，谷歌手機已經可以直接語音輸入、反饋結果，再結合多模態形式一起做輸入。
Agent 廠商的機會，可以類比美國移動互聯網時代的 Uber、DoorDash、Airbnb，這三家企業所在的賽道是大廠不願意乾的苦活累活，這同樣是 AI 的機會。
<h2>用户留存是 Agent 企業增長潛力的標準 AI 眼鏡可能成為新入口</h2>
作為投資者，朱嘯虎認為在軟件行業，編輯類、協作類軟件需求量會大量降低，幾百個人共同協作完成項目，AI 出現可能會變成十個人的協同，這對協同軟件本身的要求就會大幅降低，對市場產生很大影響。正如此前爆火的 Figma 現在熱度也回落了。
換個角度講，軟件不是被替代，而是用户數減少了，用户數減少以前用户量的 10% 的話影響是巨大的，因此從投資角度看，他們肯定會避開協同類軟件，這個市場以後會小很多。
對於 Figma 這類企業而言，朱嘯虎提到他們業務重心必須變化，從此前的專注協同到現在專注交付更好成果，但即便生成能力再強大，最後商用階段還是差 5%、10%，這部分如何進行編輯、如何快速達到商業交付的質量，是創業公司創造價值的機會所在。
對於判斷 AI、Agent 時代企業增長潛力的標準，朱嘯虎認為還是用户留存，從 PC 互聯網、移動互聯網到 AI 時代都是這一個指標。
現在很多 AI 公司並沒有用户留存，這是因為產品剛發佈用户很願意嚐鮮，但試過之後不一定會付錢。而在移動互聯網時代，想要召回用户需要十倍以上的成本，這幾乎沒有可能性。因此，留存好不好才能證明公司有沒有發展潛力。
他提到，事實上，現在很多 AI 公司在後續融資階段都不敢説留存，只説 ARR（年度經常性收入）。
螞蟻集團專注於醫療場景，對於用户留存的考量，韓歆毅認為這是用户剛需且是中高頻需求，所以，當 AI 醫療健康做到極致，可能就不需要再關注用户留存。而這其中最核心的一點是，應用能不能真的像專業醫師一樣瞭解用户、給出建議等，這也正是 AI 醫療健康的終極目標。
同時，通用大模型也無法替代這樣的垂類場景，這是因為醫療場景的專業能力強就會有護城河，用的越多越瞭解用户。
不過 AI 醫療在相當長的時間內都替代不了醫生，更像醫生的助手，其無法像人一樣對人體有清晰的認知，但 AI 可以幫助醫生更好、更全面、更系統的瞭解病人，使醫生從專科變成全科醫生。
AI 很難替代人類的一大場景是需要物理接觸的治療，所以韓歆毅提到唯一的出路是人機結合。如今，AI 的作用就是幫助醫生分身有術，使其將更多時間放到科研、疑難雜症上，讓更多基層醫生有一個很好的助手。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/49469228-12d8-4f81-b12c-cb0c91927bca.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="568" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/49469228-12d8-4f81-b12c-cb0c91927bca.png"/>
▲螞蟻集團 CEO 韓歆毅
在硬件賽道，張雷談到了對於未來會成為真正超級入口的終端的思考。
他認為，AI 的加持下，所有的硬件都應該重新思考。對於未來的入口機會，還是要回到 AI 硬件的能力。只有讓用户離不開設備，終端才能有機會切換成入口。
長期來看，AI 眼鏡有機會成為新的入口。
現在 AI 手機、AI PC 等設備都專注於用户體驗的提升，沒有改變基礎交互邏輯，還是被動式、需要用户觸控決策的。但是眼鏡端是從被動到主動，完整呈現了用户的所思所想所看後，然後基於此進行判斷、執行。在張雷看來，這可能就是未來交互範式變化的一個載體。
以小米 AI 眼鏡為例，目前用户的高頻使用場景除了接打電話、聽音樂，還有瞬間抓拍、基於圖片的問答等，他補充手，在眼鏡端小愛同學喚醒操作的頻率是手機端的 6-7 倍。
如今 AI 眼鏡仍處於產業發展初期，其目前只是手機的延伸品類，顯示、交互等能力的提升還有很長的路要走。
<h2>成熟技術適合商業化 醫療場景面臨數據、幻覺、倫理難點</h2>
什麼行業有商業化潛力？朱嘯虎認為：“真正適合商業化的都是 Boring Technology”。
去年商業化比較成功的就是紀要能力，比如 Plaud 的 AI 紀要硬件、釘釘的軟件、醫生和病人之間的談話紀要等工具。這個技術沒有難點，追求商業化就需要比較穩定的技術。
今年他感覺是 Voice Agent（語音 Agent）已經在大規模商業化，例如客服、銷售、AI 玩具等都是這個場景的延伸。
放到具體的醫療場景中，韓歆毅總結了大模型落地的三大難點：高質量的數據、抑制幻覺、醫學倫理。
對於數據和幻覺，螞蟻已經找到了比較好的方法，今年 6 月份螞蟻發了 AI 健康應用 AQ，在醫療健康諮詢上有比較好的效果。
首先，高質量數據積累需要極大投入，一條數據可能要上百美元甚至更高，需要主任醫師的水平的數據才能訓練好；其次是幻覺，其難點在於抑制幻覺的同時不降低模型能力；第三點是醫學倫理，螞蟻正建立醫療倫理的顧問委員會，請醫療界頂級專家來完善。
韓歆毅補充説，他們並不擔心商業化，首先醫療健康是極其大的產業；其次商業模式相對清楚，不靠廣告、交易，本身就是醫療、藥、保險，無論什麼時代的商業模式都類似；第三個是，未來 1-2 年他們不應該將注意力放到商業化上，因為有市場、有路徑就沒有必要再探索商業化，而是放到前面的三個技術難點上。
<h2>明年 AI 應用會爆發 中國創業者大有可為</h2>
AI 全球競爭格局下，張雷認為中國的優勢在於供應鏈端的成本、效率、AI 生態優勢。
中國企業想要利用好供應鏈的成本和效率優勢，還是要回到產品力上。企業能快速看到機會點、快速佈局、做多產品線、Sku 快速迭代、搶佔所有市場、實現銷量提升，這些都需要進行相應決策。
此外在 AI 生態優勢下，如何找到真正是用户非常需要的場景，去真正落地，提升用户體驗，形成粘性，然後提升產品力，這些都是企業需要基於這些優勢回到產品本身考慮的。
<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/5f67a9ab-9f1d-4886-950c-367083b8efee.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="576" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/5f67a9ab-9f1d-4886-950c-367083b8efee.png"/>
▲小米集團手機部副總裁、可穿戴部總經理張雷
談及中國企業的優勢，朱嘯虎回顧了金沙江創投投的中美比較快的 AI 企業，前 10 箇中有 6 個都是做 To B、為外國創始人，剩下 4 箇中國人是做 To C。
他認為，中國創業者適合做 To C，明年肯定會爆發很多 AI 應用，中國創業者大有機會。這是因為 To B 賽道規模大了後需要本地的銷售團隊。
而即便當前通用大模型能力相近，中國創業者擅長的就是在 AI 以外搭建用户體驗的差異，並且這些產品的差異點已經在過往的週期裏被廣泛證明，人的需求不會改變，只是現在 AI 讓用户體驗更好了，人的需求也不會改變。
<h2>結語：Agent 成 AI 落地核心趨勢！中國創業者錨定差異化玩法</h2>
大模型產業的發展瞬息萬變，今年以來，從單個 Agent 的能力提升，到讓多個 Agent 進行協同工作實現廣泛應用，已經成為 AI 落地的一大顯著趨勢。在這背後，能在性能相差不大的基礎模型之外，為用户在 Agent 之上找到更多差異化體驗、更多玩法的中國創業者正在發力。
與此同時，正如上述三位 AI 大佬所説，想要找到行之有效的商業落地模式，不僅要找到用户剛需場景，還要有成熟的技術以及產品力，才能保證用户留存，增強產品的粘性。而擁有供應鏈成本、效率優勢、AI 生態優勢的中國 AI 創企，正在將這種優勢轉化為產品升級、向全球化擴張的動力，打造出 AI 時代的超級應用。
本文作者：程茜，來源：智東西，原文標題：《朱嘯虎：“下一個字節” 今年已經成立》
</section><div>風險提示及免責條款</div>
 <div>
 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。
 </div>

螞蟻集團

小米集團(ADR)

小米集團-W

在 2025 Inclusion·外灘大會上，螞蟻集團 CEO 韓歆毅、小米副總裁張雷和金沙江創投朱嘯虎進行了圓桌對話，討論 AI 商業模式和未來機遇。韓歆毅強調 AI 在醫療場景的應用，張雷提到 AI 眼鏡的交互邏輯，朱嘯虎認為 AI 與軟件共生，指出中國創業者在 AI 應用方面的機會。三位大佬對 AI 創業方向提出看法，認為明年將迎來 AI 應用的爆發。

- 在 2025 Inclusion·外灘大會上，三位大佬探討 AI 商業模式與未來機遇。  
- 韓歆毅強調醫療場景的剛需與技術難點，張雷看好 AI 眼鏡的交互邏輯。  
- 朱嘯虎認為中國創業者在 To C 領域有巨大機會，明年 AI 應用將爆發。