今年5月，金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎的新動向引發(fā)關(guān)注——當(dāng)時“宣稱不看好人形機器人”的他，在批量退出人形機器人項目后，轉(zhuǎn)身又投了一家水下機器人項目——世航智能（下稱世航）。

當(dāng)時，外界已經(jīng)解讀過朱嘯虎的操作。朱嘯虎退出人形機器人是因為商業(yè)前景不明，并公開宣稱人形機器人“客戶僅用于研究或展示，未創(chuàng)造持續(xù)價值”。而他轉(zhuǎn)身投資的公司則屬于“務(wù)實投資”，具備深度場景力、能快速商業(yè)化。

世航成立于2023年，是國內(nèi)最早研究，且最先完成水下清洗機器人商業(yè)化的企業(yè)。其以水下通用機器人為主線，產(chǎn)品“虎鯨”系列構(gòu)建了水下0-1萬米海洋生產(chǎn)力，目前主要應(yīng)用在洗船領(lǐng)域。

“你們的產(chǎn)品是不是水下面有個人在推著跑？”起初，世航團隊也收到了不少質(zhì)疑，創(chuàng)始班子只能不厭其煩地解釋“完全不是”。最近，世航聯(lián)創(chuàng)兼COO曹穎告訴我：“今年公司開啟商業(yè)化，收入呈十倍級增長，預(yù)計明年盈利。”

曹穎透露，水下場景的研發(fā)費用其實會高于其他場景的人形機器人。這放在整個機器人賽道來看，在大量研發(fā)燒錢后，能夠在一年多時間完成盈利的并不多見。

大家可能不知道，世航快速商業(yè)化的背后，和它頗具前沿的商業(yè)模式——“AI為結(jié)果付費”頗為相關(guān)。

具體解釋一下就是，它每清洗一艘船，船東就付一次的清潔費。船東愿意為其付費的動力在于，清洗完的大船，不僅能取代無法檢驗的人工清洗，還能節(jié)省油費。“經(jīng)過我們清洗完的輪船，每天能節(jié)省10萬元油費?！?/p>

這對世航來說有兩大好處：一是，產(chǎn)品能夠更精準(zhǔn)的解決客戶需求。二，能夠打開收入規(guī)模天花板。這顛覆了行業(yè)以往賣硬件、SaaS、或者集成方案的收入模式。

其實不止是世航，國內(nèi)外很多明星企業(yè)已經(jīng)開啟了“AI為結(jié)果付費”的商業(yè)模式時代，且這已經(jīng)成為了當(dāng)前全球AI巨頭及資本巨擘的共識。

在今年5月閉幕的第三屆紅杉資本AI峰會的閉門會議上，包括紅杉資本合伙人Pat Grady、OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman、谷歌首席科學(xué)家Jeff Dean等在內(nèi)的全球150位頂尖AI創(chuàng)始人，經(jīng)過6小時的深入探討，眾多前沿觀點和共識浮出水面。其中，Outcome-based Pricing（基于結(jié)果定價）,Outcome-as-a-Service（結(jié)果即服務(wù)）成為最為核心的觀點之一，這意味著：“下一輪AI，賣的不是工具，而是收益?！盤at Grady把這稱為“萬億美元機會”。

在國內(nèi)，同頻共振的機構(gòu)也已出現(xiàn)?！拔覀冋谡覍み@類商業(yè)模式的公司，也會推動一些有潛力的企業(yè)朝這個方向轉(zhuǎn)型?！笔⒕凹纬蓜?chuàng)投管理合伙人王湘云表示，這一收費模式讓一些被投企業(yè)實現(xiàn)了收入和利潤十倍級的增長。

在“AI泡沫”論斷不斷警醒著創(chuàng)投界的當(dāng)下，一條更加明晰的商業(yè)化路徑出現(xiàn)了。這就像混沌中出現(xiàn)的一道曙光。

因何提出？

在中國，盛景是較早提議該商業(yè)模式的機構(gòu)。

2025年3月，盛景提出AI RaaS（Result-as-a-Service，結(jié)果即服務(wù)），即極致化結(jié)果導(dǎo)向模式，敢于以結(jié)果作為定價、收費或盈利的依據(jù)，并將其形象地比喻為“AI業(yè)主或AI甲方”，主張只有端到端服務(wù)并深度嵌入物理世界，才能真正創(chuàng)造價值。

實際上，世航的商業(yè)模式便是盛景促成的。在一次商業(yè)組織上，世航創(chuàng)始人陳曉博認(rèn)識了盛景網(wǎng)聯(lián)董事長、盛景嘉成創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人彭志強，彼此觀念和價值觀一致，剛起步世航就聽從了彭志強的建議，以結(jié)果付費為商業(yè)模式，并由盛景投資其天使輪。

到底是提供設(shè)備，還是提供結(jié)果，團隊進行過財務(wù)測算?！白罱K，我們發(fā)現(xiàn)提供結(jié)果是最優(yōu)方案，因為次數(shù)可以無限次拉大，最終結(jié)果也將無限大。而對于客戶來說，10萬洗一次船和花上百萬買機器，哪一個決策成本高？顯然是后者?！辈芊f回憶。

這件事發(fā)生在2023年，一個無限機遇和資本環(huán)境寒冷相疊加的一個年份。當(dāng)時30歲左右的年輕科學(xué)家陳曉博已經(jīng)在水下機器人世界探索了18年。商業(yè)模式得到驗證后，才有了今年年初朱嘯虎投資的手筆。據(jù)悉，朱嘯虎的資源和能力幫助世航打開了局面，朱嘯虎則上車了中國最具潛力的水下世界機器人項目。

為什么盛景的響應(yīng)如此快速？

王湘云告訴我，是SaaS模式的瓶頸推動了這一變革。“我們在上一輪SaaS投資周期的過程中發(fā)現(xiàn)，美國SaaS行業(yè)發(fā)展如火如荼，企業(yè)擁有很高的估值，而國內(nèi)的SaaS產(chǎn)業(yè)，無論從收入、估值還是退出，整個鏈條都面臨著巨大的壓力和挑戰(zhàn)。”總之，一句話：“算不過來賬了?！?/p>

所以團隊得出結(jié)論：單純仿照美國模式在中國不一定行得通，應(yīng)該將軟件邏輯放在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和更長業(yè)務(wù)鏈條中考慮。順著這個邏輯，盛景也成功投資出了一些企業(yè)。

時間來到2022年，ChatGPT推出后，進入AI驅(qū)動的新一輪產(chǎn)業(yè)周期。盛景觀察到，隨著AI基礎(chǔ)模型的迭代，一些“簡單套殼”應(yīng)用的路會越走越窄，所以，簡單的套殼項目長期、可持續(xù)的資本價值面臨挑戰(zhàn)，那需要增強何種能力才能不被吃掉？

于是，盛景的思考結(jié)果是：要有強大的場景能力，并以結(jié)果來收費。通過投資案例發(fā)現(xiàn)，以結(jié)果為導(dǎo)向的收費模式能讓收入和利潤有十倍級增長。盛景在此的投資案例除了世航外，還包括凌云智礦——一家AI礦產(chǎn)勘探公司。

為此，盛景研究院還不斷發(fā)文，推出“AI RaaS全球案例30”系列，系統(tǒng)拆解標(biāo)桿企業(yè)，為本土創(chuàng)業(yè)者提供可借鑒的范式。

這一思路已經(jīng)得到了不少投資人的認(rèn)同。資深投資人云客也告訴我：SaaS模式，極有可能在AI時代終結(jié)，這背后邏輯包括兩點：

一是付費邏輯變化了。SaaS的本質(zhì)是讓用戶為工具付費，但工具只是手段，解決不了最終結(jié)果。但AI可以直接替代勞動力，所以這是一個遠比SaaS大得多的市場。

二是AI最優(yōu)質(zhì)的模型都是閉源的，掌握在巨頭手中，套了殼的新一代SaaS幾乎無法構(gòu)建護城河。

目前，云客也在找尋這類有商業(yè)潛力的企業(yè)。

有何標(biāo)準(zhǔn)？

或許不少人會困惑，AI agent按照結(jié)果付費，這個衡量標(biāo)準(zhǔn)是什么？

以世航為例。曹穎坦言，公司需要通過實際作業(yè)效果，如為客戶省油來逐步證明價值，教育市場。這個過程具有挑戰(zhàn)性。

曹穎總結(jié)，最終能夠?qū)崿F(xiàn)“為結(jié)果付費”這一商業(yè)模式，核心依賴于以下三大能力：

一是，斷崖式領(lǐng)先的硬件與系統(tǒng)集成能力；二，持續(xù)迭代與構(gòu)建壁壘的“燃料”，通過清洗“上千條船”，積累了在不同船型（散貨船、集裝箱船等）、不同海域（北海、東海、南海）、不同水質(zhì)、不同季節(jié)下的作業(yè)數(shù)據(jù)。這是任何只賣設(shè)備或不直接面對終端客戶的公司無法獲得的；三，服務(wù)結(jié)果可量化、可驗證。

目前，世航已經(jīng)成為國內(nèi)擁有最多水下場景數(shù)據(jù)的公司?！昂髞碚吆茈y追上?！辈贿^，曹穎也介紹，公司在跑通商業(yè)模式的過程中基本是“在國內(nèi)卷，在海外賺錢?！?/p>

一方面，國內(nèi)船東對價格非常敏感，更傾向于選擇成本最低的方案，即使服務(wù)質(zhì)量參差不齊。如日本、新加坡等海外市場，人工成本更高，且更認(rèn)可技術(shù)的價值，并愿意為此支付更高的價格，海外客單價能達到國內(nèi)的“三倍以上”，所以公司目前正積極開拓海外市場。

在國際上，RaaS模式正在多個領(lǐng)域得到實踐。Clay、Sierra、11X等公司已從傳統(tǒng)軟件訂閱模式，發(fā)展到按任務(wù)收費或基于任務(wù)與結(jié)果的混合定價模式。

由OpenAI董事會主席Bret Taylor創(chuàng)辦的AI客服獨角獸Sierra尤為激進。它不是一個簡單的客服系統(tǒng)，而是一個閉環(huán)成交的銷售Agent平臺，幫助品牌從首問到下單全流程完成銷售。

它不光接觸客戶，更負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)化結(jié)果，真正走上“你給我一筆預(yù)算，我給你帶來多少GMV”的路線。

其中有一個細節(jié)更直觀：當(dāng)AI智能體獨立解決了來電或在線咨詢的需求時，Sierra會收取一次費用;如果最后必須轉(zhuǎn)人工，那這次就是免費的。

“我們很喜歡這種模式，我也認(rèn)為這會成為智能體的標(biāo)準(zhǔn)商業(yè)模式?！盉ret Taylor如此表示。Sierra成立于2023年，現(xiàn)已化身為百億美元估值的獨角獸。

Ramp則將這一思路推向極致。這是一家在2019年成立于美國紐約的金融科技公司，它從一張企業(yè)信用卡起步，旨在用技術(shù)手段顛覆傳統(tǒng)企業(yè)支出管理方式，幫助企業(yè)省時省錢。它不賣企業(yè)一個財務(wù)系統(tǒng)，而是直接承諾節(jié)省多少費用。它的AI能自動識別冗余訂閱、談判降價、預(yù)測風(fēng)險，把“用這個工具的收益”變成KPI。

要總結(jié)一個更普適的“結(jié)果型產(chǎn)品”的衡量指標(biāo)的話，在紅杉的閉門峰會上，紅杉給了三大判斷標(biāo)準(zhǔn)：是否能跑完一個完整任務(wù)流程；是否具備任務(wù)執(zhí)行中的持久性；是否能交付可衡量的業(yè)務(wù)價值。

在盛景團隊看來，這一模式的普及是一個漸進的過程，按智能度可以分為L1-L4四個等級：

L1代表以線上數(shù)字應(yīng)用為主、偏高度重復(fù)、流程清晰、標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的短流程業(yè)務(wù)，比如目前在法律、客服等行業(yè)會率先實現(xiàn)應(yīng)用。L2往往是需要復(fù)雜推理和工具調(diào)用和整合的長運營流程、并且很多時候會需要調(diào)用硬件工具參與落地。L3更偏重幫助客戶實現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)的銷售閉環(huán)，并最終實現(xiàn)銷售收入的結(jié)果分成，這意味著AI服務(wù)的外向型鏈接能力得到質(zhì)的提升；L4則躍升為“AI業(yè)主”，不僅具備AI服務(wù)能力，更借助AI優(yōu)勢成為核心資產(chǎn)或公司價值的主要或部分的“所有者”。

王湘云認(rèn)為，智能等級更高的業(yè)務(wù)相當(dāng)時間內(nèi)需要AI和高專業(yè)能力人進行高質(zhì)量的協(xié)作配合，這是一個更為健康的AI產(chǎn)業(yè)化模式。未來隨著技術(shù)成熟，AI占的比例會逐步提高；在整體推進速度上，市場化程度越高的供應(yīng)鏈和價值鏈，AI RaaS的推進速度會越快。

AI藍海和泡沫可以同時為真

AI agent產(chǎn)生在AI大模型落地應(yīng)用之際，也置身于“AI泡沫”的大討論之中。

2025年下半年，AI資本市場創(chuàng)今年4月份以來最差表現(xiàn)，納斯達克指數(shù)單周跌幅超3%，更加引發(fā)了關(guān)于AI泡沫的更廣泛討論。

主要在于，OpenAI等頭部企業(yè)面臨巨額研發(fā)投入與商業(yè)化收入之間的鮮明反差：2024年其研發(fā)投入超過150億美元，但商業(yè)化收入?yún)s不足30億美元。

即使能夠如Altman預(yù)期在2025年底的年收入年化率將超過200億美元，到2030年增長到數(shù)千億美元，也難以形成正向現(xiàn)金流。

與此同時，AI成本問題也日益凸顯。大模型成本每年降10倍的預(yù)期，并未能挽救眾多AI企業(yè)的付費訂閱模式。

麻省理工學(xué)院的一項研究也引發(fā)了大面積的討論，該研究指出：盡管企業(yè)在生成式AI上已經(jīng)投入了300–400億美元，但95%的組織尚未取得任何業(yè)務(wù)回報。

不過，云客強調(diào)，這里面有一個邏輯不能搞混了：“通用大模型本身和利用大模型能力賺錢是兩件事。前者投入巨大，短期內(nèi)必定是看不到回報的，它們的目的也并非快速盈利，而是搶占下一代技術(shù)革命的戰(zhàn)略制高點。前者是屬于少數(shù)國家隊和科技巨頭才能玩得起的游戲。而后者才是普通創(chuàng)業(yè)者去發(fā)力的地方?！?/p>

他認(rèn)為，今年被高估的方向是人形機器人。“這個領(lǐng)域還在快速發(fā)展，在未來幾年可能會看到突破，但如果期待快速大規(guī)模落地，我覺得是大大高估了。技術(shù)的發(fā)展必須經(jīng)歷幾個階段，沒法快速跳過?？梢钥吹?，特斯拉也在今年下調(diào)了對Optimus的生產(chǎn)預(yù)期?！?/p>

那么，該如何看待當(dāng)前的泡沫？

我想或許可以引用Sierra聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Bret Taylor在一次訪談里給出的一個明確但復(fù)雜的答案：

AI將重塑經(jīng)濟、創(chuàng)造巨大價值；同時，泡沫的確存在，也會有人虧很多錢。兩者可以同時為真。

他認(rèn)為當(dāng)前的AI泡沫像極了互聯(lián)網(wǎng)泡沫：確實互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期有很多失敗案例，但把時間拉長到30年，我們看到Amazon、Google等巨頭誕生，也看到Microsoft的云業(yè)務(wù)成為市值的重要支柱，更能直觀看到互聯(lián)網(wǎng)對全球GDP的深遠影響——1999年的“樂觀”，很多其實是方向正確。甚至像當(dāng)年的Webvan（網(wǎng)上生鮮配送），也在智能手機普及、互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模成熟后，以Instacart、DoorDash等健康業(yè)務(wù)的形態(tài)“再現(xiàn)”。很多想法并不糟，只是來得太早。

此外，AI agent為結(jié)果付費的探索，會慢慢成為AI創(chuàng)收的新趨勢。

總的來說，2025年AI Agent已在多個行業(yè)告別概念驗證，進入價值兌現(xiàn)的階段。在AI泡沫的討論聲中，RaaS模式的出現(xiàn)，為行業(yè)指明了一條務(wù)實的發(fā)展路徑——AI技術(shù)必須回歸商業(yè)本質(zhì)，為客戶創(chuàng)造可衡量的價值。這條路或許不像無限量融資、堆算力追求SOTA那樣引人注目，但卻可能更持久，更堅實。