Agent市場發(fā)展趨勢的獨特視角。

來源 |鈦媒體創(chuàng)投家

作者 |陶天宇

2024年4月18日，宋春雨在公開演講中，第一次把Agent定義為聯(lián)想創(chuàng)投的核心投資方向之一。

直至今日，僅Agent相關(guān)，聯(lián)想創(chuàng)投共出手了Youmind、Aha Lab、Liblib AI等10余個Agent項目。

“如果說AGI前一波是大模型和算力，這一波則是智能體。”

聯(lián)想創(chuàng)投合伙人宋春雨在11月26日一場內(nèi)部分享中，用2小時、近萬字，首次系統(tǒng)復(fù)盤了他們“從去年開始堅定投Agent”的全部底層邏輯。

以下為宋春雨的分享，略有刪減：

首先我們非?？粗刂悄荏w的商業(yè)價值和市場機會。

實際上大模型和算力很少直接接觸最終客戶，所以產(chǎn)生的商業(yè)價值也就比較有限，而Agent就是一個真正能夠承載商業(yè)價值的載體。

這也是聯(lián)想創(chuàng)投為什么從去年開始就要堅定地投資Agent的原因。

而我們最重要的判斷以及我們與其他看Agent的機構(gòu)最大的差異化就是：

聯(lián)想創(chuàng)投會更看重擁有平臺型機會的智能體。

回到移動互聯(lián)網(wǎng)時代來看，哪些才是時代下原生的平臺型機會呢？

O2O重塑了物流，于是誕生了美團/餓了嗎；

內(nèi)容推薦引擎重塑了信息分發(fā)，于是誕生了今日頭條/抖音；

GPS重塑了定位，于是有了滴滴打車。

我們內(nèi)部經(jīng)常討論，大模型帶來的AI原生的平臺型機會到底在哪里？

過去的一年時間里，我們圍繞著這個思路一直在探索，AI平臺型機會到底會在哪些領(lǐng)域出現(xiàn)？

01

8個平臺型機會

第一個機會就是：內(nèi)容領(lǐng)域。

這一代AI原生能力就是AIGC的生成能力。

重塑生成能力必然引起內(nèi)容領(lǐng)域的顛覆式創(chuàng)新，所以我們一直在尋找能夠重塑多模態(tài)內(nèi)容生成的平臺型機會。

比如我們投資的Liblib AI，它實現(xiàn)了用自然語言交互的方式讓每個人都可以成為創(chuàng)作者，極大地降低了生成工具的使用門檻。

同時，它的思路也是奔著AI時代的Photoshop和Canva去發(fā)展的。

這就是一個標準的平臺型機會。

第二個機會就是：一定會出現(xiàn)一個能夠覆蓋所有終端的AIOS。

我們堅定地相信AI時代的原生硬件的交互方式，它一定不會是windows/安卓/IOS，也一定不是touch，更不會是一個個App。

而是一個通用的可以直接傳達用戶意圖的交互形式。

在這條路徑上我們投了光帆科技和階躍星辰，他們分別把智能終端和AIOS作為自己的戰(zhàn)略方向在努力著。

第三個機會就是：Coding。

很多人都在討論coding會取代幾個程序員，但我們的邏輯不是這樣。

我們認可coding在第一階段確實以工具屬性為主，但它作為平臺型機會的更大想象力，在于我們對未來數(shù)字世界的理解。

我們認為整個數(shù)字世界就是建立在兩個平臺之上的，一個是算力平臺，另一個就是代碼平臺。

所有的數(shù)據(jù)，所有的功能，所有的生態(tài)，所有數(shù)字資產(chǎn)都是基于代碼之上的。

基于我們這個認知，我們認為coding平臺一定不會收斂于Cursor等一兩家公司。

即使他已經(jīng)估值近300億美金，但我們依然覺得遠遠不夠，這個賽道理論上是可以跑出數(shù)個這樣的超級獨角獸。

舉個例子，因為Cursor目前還是一個非常工具屬性的存在，主要靠copilot的方式實現(xiàn)，但并不是一個真正端到端的Agent化產(chǎn)品。

我們也投資了一家企業(yè)，專注于用Agent把抽象的自然語言訴求直接生成為完整的代碼。

第四個機會是：模型即應(yīng)用的公司。

我們投資的所有基礎(chǔ)模型公司都是看好他們這個特性。

比如我們投資的智譜、Mistral AI，他們都有一個共性，就是好的基礎(chǔ)模型本身就是一個應(yīng)用，Model as an Agent。

我們一直在尋找一家公司的對標，就是美國的Palantir。

他的商業(yè)模式就是把模型直接交付給企業(yè)級客戶，而這一商業(yè)模式在美國已經(jīng)得到了充分的證實，Palantir在過去一年的時間里股價已經(jīng)增長了5倍。

中國雖然仍面臨商業(yè)客戶的付費意愿還未培養(yǎng)起來的問題，但是整體邏輯上還是有效的。

第五個機會是：對雙邊關(guān)系的重塑。

AI提高生產(chǎn)力是顯而易見的，但是如果能夠用AI去重塑生產(chǎn)關(guān)系，那一定是更大的商業(yè)價值體現(xiàn)。

比如我們投資的Aha Lab，它在MarTech領(lǐng)域就是在踐行這樣的邏輯。

首先Aha Lab是一個MarTech領(lǐng)域的AI達人營銷產(chǎn)品——

用AI 執(zhí)行品牌與KOC之間的全流程協(xié)作，重構(gòu)傳統(tǒng)多方協(xié)作的繁雜、低效流程，打造可信、透明、可規(guī)?；碾p邊效率平臺。

我們連續(xù)觀察了它8周的數(shù)據(jù)和收入，都保持了一個很高的增長水平，再加上從真實用戶端調(diào)研得到的良好反饋，我們才認定它就是我們想要的公司。

第六個機會：AI加硬件。

這是整個行業(yè)的共識，AI時代原生的新硬件，作為新的終端，作為AIOS的載體，也一定會出現(xiàn)新的平臺型機會。

這也是聯(lián)想自己在不斷努力的方向。

第七個判斷：AI時代的原生應(yīng)用。

比如說社交，智能體會如何重塑社交方式，當一個社交平臺上既有真人，又有機器人，他們交流的狀態(tài)是怎樣的？

又有什么意義？

又能產(chǎn)生怎樣的互動？

我們會覺得很有趣，現(xiàn)在還沒有答案，但是我們會持續(xù)關(guān)注。

第八個判斷：就是infra。

不是大家常說的算力infra，而是圍繞Agent的infra。

現(xiàn)在的基礎(chǔ)設(shè)施都是為之前的軟件框架服務(wù)的，而面對新的智能體架構(gòu)，理論上一定會出現(xiàn)新的infra體系。

02

最關(guān)注的Agent創(chuàng)業(yè)者的

4大特征

第一是年輕人。

這是一個拼創(chuàng)新拼原創(chuàng)的賽道，年輕不僅是指生理年紀，更是開放與闖勁的心態(tài)。

年輕確實是我們現(xiàn)在看到優(yōu)秀founder的共性，非常大比例是90后。

第二是經(jīng)驗。

無論是ToC還是ToB，我們都看好在所在領(lǐng)域有深度knowhow的創(chuàng)業(yè)者。

像Liblib AI陳冕在視頻工具領(lǐng)域的經(jīng)驗，或是浙江中控的褚健老師在工業(yè)OS領(lǐng)域的積淀，行業(yè)深度的knowhow都是其項目能夠滿足用戶真實訴求并且快速獲客的關(guān)鍵因素。

第三是原創(chuàng)能力。

也就是從0-1的顛覆性創(chuàng)新能力，這個能力前面已經(jīng)反復(fù)強調(diào)過了，這里就不再贅述。

第四是折騰能力。

這個能力也許是和年輕捆綁在一塊的能力。

我們所看到的是：很多的Agent創(chuàng)業(yè)者并不是在自己的第一個創(chuàng)業(yè)方向上就取得了成績，而是在一次又一次快速轉(zhuǎn)變方向和產(chǎn)品中，逐漸讓自己的創(chuàng)業(yè)思路變得清晰。

03

給AI創(chuàng)業(yè)者的建議

“Agent如果想勝出，必須要領(lǐng)先代際模型至少半年時間，以超過模型現(xiàn)有能力的標準去打造你的智能體。”

大家都能理解模型能力的提升，會帶動Agent能力的提升。

但是大家不太好理解的是，其實Agent層面的各種新玩法的出現(xiàn)，也在引領(lǐng)大模型的發(fā)展路徑。

我跟Liblib AI的陳冕也有過很深刻的交流，我們倆有一個強烈的共識——

Agent如果想勝出，必須要領(lǐng)先代際模型至少半年時間，超過模型現(xiàn)有能力去打造你的智能體，才能起到引領(lǐng)的作用。

我再舉一個例子。

比如說Cursor就是做到了Agent引領(lǐng)基礎(chǔ)模型的典型案例。

它現(xiàn)在的coding能力基本上已經(jīng)完全可以替代一個初級程序員的水平，就是因為Cursor定義了整個AI Coding的范式。

結(jié)果就是Claude現(xiàn)在已經(jīng)不需要在基礎(chǔ)模型層面去和GPT競爭了，基于Coding領(lǐng)域的絕對優(yōu)勢，Claude的年度營收已經(jīng)接近60億美元，而OpenAI的年度營收預(yù)測才200億美元。

這就是基礎(chǔ)模型和智能體雙向促進下的作用。

所以我們在評判一家Agent公司時，看他能不能在整個產(chǎn)業(yè)界率先定義范式，看它是否能夠引領(lǐng)基礎(chǔ)模型的發(fā)展方向，這是我們非?？粗氐囊粋€能力。

可以直面大廠的競爭。

所有Agent都會面對大廠的競爭，但如果是AI原生的平臺型機會，還是非常值得創(chuàng)始人投身進去與大廠正面碰一碰的。

大家通常都會說現(xiàn)在的流量環(huán)境很差，流量很貴，而且已經(jīng)全部被大廠瓜分了，創(chuàng)業(yè)公司去哪里找流量呢？

我們的建議就是，做AI Native的智能體創(chuàng)新。

因為原生，所以有能夠在全球范圍內(nèi)全新定義一個品類的機會，因此也有機會獲取免費的流量和用戶的關(guān)注度，這點非常重要。

比如Liblib AI最有價值的是它的活躍用戶并非普通消費者，都是職業(yè)獨立設(shè)計師。

這種大量的免費的關(guān)注度，都來源于AI Native的范式創(chuàng)新。

其實在定義新品類這件事上，中國公司還是非常有優(yōu)勢的，畢竟移動互聯(lián)網(wǎng)時代的新范式大多是中國公司做的。

大廠的創(chuàng)新看起來勢能特別大，但其實能夠分到創(chuàng)新產(chǎn)品的資源也非常有限。

而且大廠的創(chuàng)新效率往往比不上創(chuàng)業(yè)公司，這都是創(chuàng)業(yè)公司的原生創(chuàng)新能夠跑贏大廠的機會所在。

另外，這一波Agent的機會非常符合聯(lián)想“混合式人工智能”的發(fā)展策略；

再加上目前這一波AI生產(chǎn)力的構(gòu)建都是基于PC場景，所以實際上，聯(lián)想的架構(gòu)對于Agent公司來說是一個很重要的生態(tài)補充，我們也會在自己的產(chǎn)品上測試各類Agent工具。

04

一定要從Day 1開始

就瞄準Global市場

我們看到的趨勢是，基本上所有優(yōu)秀的AI Agent 創(chuàng)業(yè)者，從 Day 1 開始就是瞄準全球市場的，基本上已經(jīng)沒有只做中國版本的應(yīng)用了。

這一現(xiàn)象有幾層面原因。

第一個就是這一波AI原生創(chuàng)新的機會足夠大，本身也是全球性機會，founder一定不會放棄global的巨大市場空間；

第二個原因就是上一波移動互聯(lián)網(wǎng)的浪潮已經(jīng)為中國培養(yǎng)了一批全球頂尖的軟件工程師人才，他們做的東西本身就擁有全球級別的競爭力；

第三個原因就是中國的AI創(chuàng)業(yè)者，尤其是有大廠背景的創(chuàng)業(yè)者，天生就適合做全球市場的C端產(chǎn)品。

美國的AI創(chuàng)業(yè)邏輯就是SaaS的AI化——

從開發(fā)者的能力、B端的付費意愿、到公司的規(guī)范的管理體系基礎(chǔ)，都可以幫助ToB的AI Agent實現(xiàn)快速的商業(yè)閉環(huán)。

同時也造成了一個結(jié)果，就是單個機會很小，但是數(shù)量眾多，創(chuàng)業(yè)者也以獨立開發(fā)者為主，絕大多數(shù)產(chǎn)品在估值10億美金以下就被賣掉了。

但是這波國內(nèi)的Agent創(chuàng)業(yè)者，特別是從大廠出來的創(chuàng)業(yè)者，第一天出來瞄準的就是ToC的Agent。

這類C端的機會，天花板高，每個領(lǐng)域在全球范圍內(nèi)都能夠容下多只獨角獸體量的企業(yè)，但對創(chuàng)業(yè)者的要求也非常高，需要他們有更大的格局和視野。

像我們的創(chuàng)業(yè)者里，Liblib AI的陳冕是剪映的商業(yè)化負責人，ONE2X的王冠是kimi的產(chǎn)品負責人，YouMind的玉伯是阿里語雀的創(chuàng)始人。

這些founder的大廠經(jīng)驗，對于他們要做的事來說也非常關(guān)鍵。

當然，一些原生在海外的團隊如果也具備這類平臺級的戰(zhàn)略方向與大格局，我們也會投，比如Aha Lab。

· END ·

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