五源资本袁野：理解AI创业的五个视角

真正的创新，不是沿着旧路走得更快，而是敢于走上没人走过的新路。

来源 |五源资本 5Y Capital

作者 |袁野

今天的文章来自于五源合伙人袁野在五源2025创始人年会期间的演讲，演讲原标题为《人工智能时代创业的一些观察》。

他以五个视角审视了 AI 时代正在发生的结构性变化：

从移动互联网到 AI 的技术范式切换，供给边界的演进，主流交互形态在 Chat 之后如何重构，创业者应如何重新定义“好的产品进展”，以及在这一时代构建组织能力的逻辑。

这些视角或许能为我们理解 AI 时代的创业带来一些启发。

但所有经验终究只能作为参考，真正的创新，不是沿着旧路走得更快，而是敢于走上没人走过的新路。

以下，enjoy:

今天我想分享我们在 AI 方向上的一些投资观察。

这些思考既来自于团队内部长期的讨论，也来自于与一线创业者的交流。

过去两年，行业围绕 scaling law 是否到顶展开了诸多讨论，但整体模型能力仍在持续延展。

美国与中国都在大规模建设数据中心，当算力成本持续下降、模型智能跃升，一个新的微妙平衡（rebalance）将随之形成，整个底层基础设施也会因此进入更成熟的阶段。

对投资来说，伴随大模型的出现，市场重新燃起对技术革命的期待。

有人把这一波变化类比为 PC 互联网时代，也有人类比移动互联网，总体来说代表了大家的一种hope。

另一方面，市场情绪也会伴随模型技术进展和金融市场周期而复杂波动，凡是带着 AI 标签、加上一个动听故事的产品都能获得关注。

但最终，真正有价值的公司仍需回到基本面，构建扎实的商业模式。

接下来我想从五个视角展开，进一步分享我们对这个时代的观察。

第一个视角是从移动互联网到人工智能时代一些技术范式迁移的启示。

移动互联网时代的核心竞争是对“时间份额”的争夺，谁能占据更多用户时长，谁就拥有更大的商业化空间。

在这一时代，Camera 成为了内容生产的主要入口，拍照与短视频的高频使用极大丰富了内容供给；

同时，移动互联网带来的大规模连接，使内容能够在庞大的用户网络中高效分发，形成强大的网络效应。

可以看到，那些真正受益于移动互联网浪潮的公司，通常是在“内容入口”和“连接能力”两个环节做到了极致；

而与社交或视频内容距离较远的公司，则很难在这一周期中取得同等增量。

进入人工智能时代后，竞争的焦点正从时间份额转向“智能份额”。

移动互联网带来的是流量与时长，而 AI 时代新增的关键生产要素是智能本身。

未来真正具备增长潜力的产品，将是那些能够有效吸收、利用并持续放大新增智能的系统与平台。

换言之，谁能够最有效地“消化智能”，谁就更有可能在新的技术范式下获得结构性机会。

在 AI 时代，许多人仍习惯以“时间份额”评估产品表现，但这一指标在早期往往并不具备参考意义。

AI 产品的用户时长通常会先下降到一个较低水平，这是范式转换下的正常现象。

以 ChatGPT 类产品为例，初期的使用时长明显不及 Instagram、快手、微信等移动互联网应用，流程与体验看似也不够成熟。

然而随着模型能力的提升，用户时长会自然增长。

其背后的逻辑是：

在AI产品的早期阶段，最需要优先解决的不是留存或时长，而是智能能力本身。

只有当智能水平足够高，产品才能真正创造新的价值场景，并在随后的阶段重新夺回用户时间份额。

第二个视角可以从更长的时间尺度来理解技术演化。

PC互联网时代最具代表性的公司之一是亚马逊，其成长路径体现了一个清晰的范式：

从售卖商品，到售卖数字内容，再到售卖计算能力。

实体商品、数字产品与算力，构成了亚马逊不断扩展的“供给边界”。

这一演化模型为理解 AI 时代提供了有益的参照。

如果说PC时代售卖的是物理商品，云时代售卖的是算力，那么在AI时代，被售卖的核心产品正在转向“智能本身”。

以ChatGPT为例，其能力的扩张路径正在呈现类似的结构化演进：

最初只是个性化的信息检索；

随后扩展到图像生成、视频生成，再到深度研究（deep research）、代码生成、推理能力，以及更广泛的 Agent 生态。

随着能力边界不断外延，用户开始在同一个系统内购买不同形式的“智能服务”，并最终形成稳定的消费习惯。

支付能力的接入，则让这一“智能供给体系”趋向完整。

第三个视角与产品的交互形态有关。

从PC到移动互联网，再到今天的 AI，过去十五到二十年的技术演进，其实始终伴随着交互方式的重构。

Chat形态正是其中一个关键节点。

回顾移动互联网早期，聊天工具几乎是最早爆发的应用类别，许多人当时甚至担心：

如果聊天工具已经占据了入口，移动互联网是否还存在新的机会？

但事实证明，在Chat之后，Feed 流成为更具颠覆性的主流形态，创造了远超聊天工具的内容与商业空间。

这一规律正在 AI 时代重演。

Chat 再一次成为用户最容易接受的入口，也最先验证了新技术的可用性。

如果将时间尺度拉长，先行者出现之后，生态会迎来更广泛的集中爆发期，并最终催生新的主流交互方式。

当前，我们已经看到从被动式对话到主动式推送、从Chat到多模态 Agent 的过渡，但这远不是终点。

未来一定会出现超越 Chat 的新形态，为创业者提供全新的产品机会。

因此，今天的关键不在于盯住 Chat 本身，而是在于如何在 Chat 之后找到下一代交互方式——

这才是 AI 时代更长线、更具结构性的新入口。

第四个视角关于如何评估 AI 产品的进展和价值，如何评估资源配置的方向。

从过去两年的演化可以看到，行业的评价体系经历了一个相对清晰的迁移路径。

早期评价往往停留在声量驱动——

“AI 版xx”、“行业内第一个”，占据社交媒体的传播心智。

但随着同类产品迅速增多，“首个”很快失去稀缺性。

随后指标开始转向更易传播的量化数据，例如 PMF/TMF、ARR、增长率、毛利率等——

一种简化关键词指引的方式，用更容易被记住的数字来讲述产品进展。

然而真正决定产品能否穿越周期的，是第三阶段——具体价值创造。

也就是：

谁是真正的用户？

产品为他们创造了怎样的独特价值？

价值是否足以形成高迁移成本竞争力、高预算占比、以及不断增强的自加速属性。

第五个视角聚焦于组织创新。

从移动互联网时代到人工智能时代，决定优秀公司脱颖而出的底层组织能力正在发生根本变化。

在社交与移动互联网时期，领先公司的典型特征非常清晰：

以产品经理为中心的组织结构、快速增长的用户规模，以及围绕广告建立的成熟商业化模式。

那些成功的公司往往具备强烈的产品文化和“黑客精神”，强调快速试错、数据驱动以及大规模的 A/B Test。

组织的优势在于：

能在极短时间内验证假设、优化体验，并通过流量转化形成持续竞争力。

而在人工智能时代，这套范式正在被重塑。

模型能力成为产品上限的决定因素，组织的核心从“产品经理驱动”转变为“研究员驱动”。

企业面临的选择不再是快速迭代快速试错的海量A/B test，而是需要投入数千万美元的重大技术路线决策。

每一次判断失误，都可能改写一家公司的命运。

新的AI 组织需要深度尊重研究，理解模型与算法的边界，确保研发方向与技术演进趋势一致；

同时，在人才密度、资源配置、技术战略之间找到平衡。

以上的一些观察视角，仅供参考。

当面对未知，我们总是习惯借用类比或参考过去，但真正的创新，不是沿着旧路走得更快，而是敢于走上没人走过的新路。

这里想引用“Star Wars”中的一句话：

“You must unlearn what you have learned. There is no try.”

AI时代的创新，本质上是走向一条尚未被铺就的道路——

理解前一代技术的规律，但最终仍需在未知中探索自己的路线。

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