9月16日，金沙江创投主管合伙人朱啸虎现身北京大学创新创业学院，进行了题为《AI周期的创投》的演讲，时长超过两小时。
这位曾投资滴滴、饿了么，并在人形机器人热潮最高点时选择大规模退出的投资人，将AI创业的参照系直接拉回二十年前：当技术普及与平权的速度超越技术进步本身时，决定成败的只剩下人文与商业。
先说明三点：
1、本文由潮涌AI根据朱啸虎在北大演讲的现场记录整理而成；
2、我们重点整理了AI商业相关的内容；
3、朱啸虎还涉及了不少消费互联网话题，包括腾讯阿里的流量逻辑、滴滴与易到的竞争、团购与摩拜的历史，这些内容本文未纳入，读者可自行在网上搜索完整记录。
这篇口述稿的核心内容：
朱啸虎提出了判断AI创业时机的首要框架（技术进步速度与技术扩散速度的博弈），解释了为何前沿模型的获客能力已失效、开源模型五年内将走完Linux三十年历程、技术扩散后客户如何转变为对手。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎
他指出了三个已实现大规模盈利的AI领域（角色扮演、推理、视频），以及金沙江在水下机器人、柔性机械臂、仓库分拣方面“跳一下够得着”的投资策略。演讲后半段，百川智能创始人王小川加入对话，两人从“方向盘与发动机”聊到“科学时代到智能时代的相变”。
以下是演讲实录正文——
（整理说明：以下内容为金沙江创投主管合伙人朱啸虎2026年9月16日在北京大学创新创业课堂演讲的口述体整理，节选AI商业部分，包含演讲后半段与百川智能创始人王小川的对谈。基于现场记录，以第一人称呈现，部分口语表达有所精简。）
很高兴来到北大。上周小川总在这里讲AI，我想说技术很重要，但更关键的是人文和商业。
我自己也是技术出身，本科在上海交通大学试点班学习通信工程，类似于清华的姚班。
说实话，每个技术周期都很相似：周期刚来时，技术、技术领先性和基础设施是关键。
但全世界聪明人太多，技术普及和平权的速度都非常快。一旦技术普及平权后，重要的永远是人文和商业。
所以，我对北大一直很热情？因为我觉得北大的机会非常多。
今天讲AI，过去二十年互联网和移动互联网的许多经验教训，值得AI时代借鉴。等AI技术普及后，创业和投资的关键业绩指标，与当年的互联网、移动互联网非常相似。
技术进步速度与技术扩散速度：判断AI时机的首要框架
判断AI创业的时机，我的框架很简单：技术进步速度和技术扩散速度，哪一个占主导地位。
过去两年，技术进步肯定占主导。
那时，每发布一个新前沿模型，都能吸引大量用户，且都是免费的、靠口碑传播。
但今天，为什么OpenAI说要“pause the frontier”、要减速？
OpenAI CEO Sam Altman公开支持“放慢提升AI模型能力的速度”
因为发布前沿模型已无法获取新用户了。
GPT-5至今，使用比例一直低于10%。我今天还看到一个更全面的数据：前沿模型的使用占比，从最高点48%、不到50%，今天已降至约45%。
为什么？前沿模型确实更好用，但太贵了。
而且，足够好的模型已能解决我的绝大多数问题，我就没必要用前沿模型。
今年上半年大家还在讲token max，什么都要用最贵的模型先跑一遍；今天大家都讲value max，没人提token max了。token max太花钱，创造的价值又很小。
我发布前沿模型，既然不能帮我获客、不能带来收入增长，反而暴露我的能力，让竞争对手容易追上，那我为何还要发布呢？
这就是OpenAI要减速的重要原因。这证明大模型已定型、后发者有优势。
去年在美国做一个前沿模型需要五到十亿美金，在中国可能只需花1%、2%的成本，两三个月就能跟上。
历史一再重复：太阳能、电动车，以及两百个机器人公司
一旦进入技术扩散主导的阶段，历史就会不断重演。先发者要花大量资金去踩坑，各种坑都要花钱填平；但你一旦成功，跟进者会非常快。
太阳能已经经历了三个周期的洗牌。大家还记得无锡尚德吗？当年施博士从澳大利亚回国创业，在美国上市，市值很高，今天已不复存在。今天的领先者是谁？通威股份，它主业是做什么的？做鱼饲料的。如今太阳能面板已无任何技术壁垒，壁垒在于是否有便宜的资金、是否有银行信贷额度、是否有足够的资金厚度与竞争对手拼，谁能活到最后。这就是技术扩散后的竞争逻辑。
电动车也一样，已经洗牌三次。今天小米、华为为何能领先？它们有供应链优势、渠道品牌优势、资金成本优势，这些恰恰是创业公司不具备的。单论企业多样性很好，但这种时候创业公司基本是在为大公司打样。
机器人也是如此。中国现在大约有二百多个机器人企业，哪一个不会跳舞？哪一个不会打拳？所以，最近人形机器人龙头股价下跌，我觉得有道理，这个市场太小了、太小了。两百个机器人企业，我觉得绝大多数可能活不到十年。
还有世界模型。今年差不多，昨天一天就有一百个世界模型发布。只要是教授，清华北大的教授出来，就敢要几个亿、十几亿、二十亿的估值。世界模型的技术路线，说实话还完全没看明白。OpenAI的GPT-6，可能就能直接产生VLA模型。今天技术进步速度还不清晰的时候，扩散速度就这么快，这时创业很辛苦。对投资人来说，我觉得都是风险很高的事情。
开源模型：五年走完Linux三十年的路
我对开源的判断很明确：只要MIT协议彻底开源，开源模型将成为通用智能的底座。
这条路，互联网刚起步时Linux走过一遍。
在Linux之前，有Sun、惠普、IBM三家专有Unix，都绑定各自硬件，卖得很贵。Linux为何成功？它跑在x86服务器上，特别便宜。互联网兴起后，互联网公司都注重性价比，x86成为主流，Linux花了三十年时间取代了所有Unix，今天只有在银行等很老的系统里才残留一些专有Unix。这个速度在AI时代会快得多，可能五年。
逻辑在哪里？在云厂商的账本里。
如果部署闭源模型，云厂商需将30%、40%以上的收入分给模型公司；部署开源模型，毛利明显更健康。
开源也在改写token的价格线。
美国token价格从六七月份以后持续走低，因为开源模型已足够好，且足够便宜，成本只有闭源模型的5%，你不降价，大部分用户就会转移。中国开源模型的价格反而上涨，不是因为想涨价，而是算力不足。
美国token价格持续下降
梁文锋自己说得很清楚：不涨价，十个月回本，毛利其实挺好，但他被迫涨价，因为算力不够。
所以，今天开源模型的收入，就看你有多少算力、能产生多少算力，就产多少收入。
我认为独立闭源模型公司以后存在的空间会越来越小。
梁文锋还有一句话讲得很好：AI的蛋糕太大了，你想全部自己赚这个钱是不可能的，必须把90%的利润让出去，自己赚不到1%，才能真正做成这件事。
所以，必须开源。
技术扩散之后，客户会变成对手
在中国更可怕的是，技术扩散后，你的客户会成为你的对手。
地平线就是个例子。它上市后股价下跌较厉害，为什么？比亚迪可能也要自己开发芯片。大家算过一笔账：只要你每年出货量超过一百万辆，自研芯片就是合算的，比买芯片更划算。今天中国超过一百万辆的车企很多，而且研发车载芯片没那么难，技术已完全扩散。余凯还是讲得很明白：既然你要自己研发，那我就和你合作，我授权你的IP。但授权IP和卖芯片的收入规模完全不同：本来卖一百块钱的，现在只能收二十块钱的版权费，收入规模天差地别。寒武纪也一样，刚上市时华为是它最大客户，后来华为自己研发芯片了。
美国最近也发生同样的事。美国有个很出名的垂直AI公司叫Abridge，只做一件事：医生和病人谈话，它自动记录下来，写进病历系统。美国的病历系统有两家，Epic占50%市场份额。Epic既是Abridge的股东投资人，也是它的渠道。今天Epic说我免费提供这个功能。为什么？因为Epic认为Abridge如果再往前走、做更大，会反过来免费提供病历系统，所以它必须先下手为强。作为它的股东、它的渠道方，今天就要免费提供来对抗它。
图源：Business Wire
Abridge确实起步早，以前积累了几百万份病历，训练出来的误差率低，能提供95%以上的准确率写病历。但今天AI进步也很快，Epic的病历数据也不少。所以，做这样一个应用，后续就很容易、很简单。
在国内我们看到很多做同样事情的公司，我都直接和创始人说：这件事以后一定会被免费提供。因为，现在做这件事说实话没啥门槛，最怕的就是你没有入口，只做一个很简单的AI功能，都是给别人做嫁衣。
中国软件出海：开源是最好的突破口
中国的软件企业过去很辛苦。
为什么中国软件企业投资回报比美国差很多？今天看答案很明显：软件相当于服务业，收费币种是当地货币。
美国软件收美金，中国软件收同样金额的人民币。这不是中国企业不愿意付钱。
另外，美国软件天生是国际化的，中国软件企业出海打大客户销售很难。
今天AI时代，我觉得开源是最好的突破口方式，一定要做开源，把中国的开源token卖到全世界去，以开源的形式卖到全世界去。
我们去年投了一个企业，在某海外Coding工具推出后，第一个做了开源的本地化版本。那个工具确实很好用，但太贵了，而且企业普遍不愿意把数据交出去，最近很多文章都证明它所有的数据都会看。我们这个是开源的，数据全部在本地，可以选择通API。四个月冲到十万星、一万多fork，fork比星更重要。基本上每个月还能涨几万星，速度非常快。商业化两个月就做到差不多三千万美金ARR，马上上协同、上团队合作。 这是中国增长最快的。
我还给我们的日本LP送过我们投的AI玩偶，他们特别喜欢。为什么？我说你们记得Tamagotchi吗？日本上世纪八十年代的电子宠物，风靡全球。那个年代的技术手段能做到什么？像素级的一个个小方块，物件非常差，但卖得风靡全球。
AI玩具“芙崽”
今天模型真的很强很强。
我们看到一个大阪用户说：我这个AI玩具居然可以说标准关西话。日本和中国很像，大阪话、东京话，关西话、关东话，不一样的。他觉得特别有意思，特别惊讶。其实都是模型生成的。
但我要强调，创业的关键是把模型用到刀口上，让用户感觉到不一样、感觉到情绪价值。 而且门槛往往在AI之外。很多AI玩具连WiFi都连不好，因为WiFi模组藏在毛绒玩具里面，信号穿不进去。这种系统层面的东西，今天没有一个完美的解决方案。
产品体验要做到比技术好一个数量级，这个很难的。
消费级AI：还在3G前夜
为什么消费端应用还没有起来？我的判断是，今天AI在工作场景还是太贵，token包很快就用完，还要等重置。
这时用AI，就像当年拨号上网一样，AI一个一个往外吐答案，速度很慢，价格还很贵。
所以，消费端确实还在3G以前的时代。
什么时候消费端会起来？四个条件。
第一，价格降到一百块钱包月随便用。
第二，延迟大幅降低，答案一次性出来，不是一个一个吐。
第三，不需要很复杂的prompt。 现在答案好坏和prompt关系很大，这是很反用户体验的，大部分用户都很懒，不愿意给出很复杂的prompt，应用端要帮用户自动生成。
第四，不需要用户担心用什么模型，系统自动帮你选， 就像现在大家用各类工作台，大部分都是自动挑选模型，自己手动选模型的越来越少。
这四个条件齐了，应用端就是爆发的时间点。
而且关键是从游戏开始先爆发。
iPhone刚出来时，第一款真正风靡全球的应用是什么？《愤怒的小鸟》和《切水果》。为什么？因为iPhone 3第一次出来多点触摸的屏幕。PC出来也一样，很多人买了PC回去就是玩电脑游戏。AI特有的那个东西是什么？今天还有点早，还需要创业者去创新。
三个已经在赚大钱的场景：角色扮演、推理、视频
今天最大的三个场景已经很清晰了：角色扮演、推理、视频。
这三个领域都有巨大的机会。
角色扮演从AI刚出来、推理还不成熟时，就占了百分之六七十的token消耗，今天还有30%左右，但量非常非常大。
不管是豆包、DeepSeek还是国外的模型，20%到30%的token消耗还是角色扮演、提供情绪价值。
我们去年五月投了一个海淀的企业，AI原生的角色扮演应用。投的时候当月收入不到十万美金，上个月单月做了一千七百万美金，这个月估计两千多万美金，在这个规模上还保持每两个月翻一番。
这个对比很有意思。
《恋与深空》对这种需求证明了市场，但在AI时代以前，它只能定义五个帅哥。它今年想推出第六个帅哥，被用户拒绝了：你就好好养老。
《恋与深空》
AI时代不一样，用户想要什么样的角色可以自己定义，AI提供的是十倍以上的用户体验。 这就是它涨得这么快的原因，用了短短两年时间，月收入已经超过《恋与深空》了。
还有一层：腾讯内部有三个产品在做同样的事情，到今天产品还没上线。你用传统3A大作思路去做，两三年不上线是正常的。但今天，我两年时间收入已经超过《恋与深空》了。
这就是AI时代，你要更快创业，更快得到市场一线的反馈。
Coding也是。
泛Coding、通用Coding和API，说实话是大厂的机会，创业公司不容易做， Claude Code和Codex的杀伤力太厉害了。
垂直领域肯定有机会，靠开源在全世界切出垂直的Coding机会。
国内市场天花板不高，而且大厂太猛，垂直应用都会被整合到大厂的工作台里去，但海外市场大。
美国为什么没有长出AI时代的工作台？因为微软Office太强大了，几乎所有人都用Office，Copilot只能寄生在Office里增加一点AI体验。
中国没有Office这样统治级的供应商，你可以彻底把Office丢掉：我有一个工作台，帮我把PPT和Excel全部做好，我只看就行。中国企业完全弯道超车了，但代价是创业公司机会几乎被全部吃掉了。
所以，Coding创业要打海外市场。
机器人：只做跳一下够得着的垂直场景
机器人我前面讲过了，那些只会跳舞打拳的，我不投，那个市场太小了。
着眼商业化，反而更安全、更容易一点。
我们去年投了一个水下机器人。
本来我说机器人不投，它是投了以后主动找上来，让我们按照天使价格去投的。它做水下洗船体，产品特别好。我们投的时候它只有洗船一个场景。我公开讲了以后，很多客户找上来。
海关找上来了：要查走私。中国近海特别浑浊，潜水员下去查走私很辛苦，看不见，机器人下去没问题。以前海关只能抽查，现在每艘船都查。
还有海上光伏。浙江、江苏、福建都在建海上光伏，这是中国优势：中国近海差不多就五十到一百米深，美国海岸线一出去就是几百米甚至三千米，它没法建海上光伏、海上风电。
中国光伏本来就供给过剩，政府买去建海上光伏给AI供电，算得过来账。
但海上光伏板是要清洗的，不清洗，上面长藤壶、长海藻海带，台风一刮就倒了。二三十米的水深，人下去是坚持不住的，有生命危险，必须机械下去洗。水产养殖也一样，养海产品的笼子也会长海藻，不冲掉，供氧量减少，里面的鱼会闷死。
所以，水下泛化比陆地泛化容易太多了。 做家务那个事情，看起来简单，价值很低，但泛化难度很高很高。水下洗船、查走私、洗柱子、洗养殖笼，工作任务泛化起来很容易，跨行业特别容易。这个公司现在收入涨得特别快，订单根本来不及做，海外订单也一样。
我们还投了柔性机械臂。
现场展示过，能给模特刮胡子。那个视频已经播了两年了，没有新的视频，就同样的视频，没有剪辑、没有加速。这个东西的商业价值和大家都有关系：iPhone出了折叠机，十月份才发货，产能为什么供不上？因为折叠机的铰链安装非常精细，就是我们的机械臂去装的。现在产能跟不上，苹果那边一下几千万的订单买这个机械臂去装铰链。车厂、特斯拉上海工厂、苹果的供应商，现在都大规模采用。就是非常聚焦在一个产品上，但很容易产生高商业价值。
某工厂机械臂工作
我们还投了做仓库分拣的机器人，叫大咖机器人，场景是服装电商仓库里分拣衣服。
为什么要做这个？今天机器人做家务，路途还很遥远很遥远，但仓库里分拣衣服是可以做的：包裹比较固定，比较轻，相对容易做。唯品会一个仓库里面就有两三千个分拣衣服的员工，这是很容易被机器人取代的。我们通过唯品会帮它进仓库试验过。千万别说我在一楼看三楼，那够不着的。要比我高十几公分，我跳一下能够着的东西。今天创业公司还能够去想一想。
还有机器马。今天在国内的氛围里面是有机会的，国外很多地方警察骑着马巡警。
用户留存是最终的指标
最后一点，和AI时代一模一样：最终还是看用户粘度、用户留存。
VC给你钱是让你去花钱获客的，但你获取用户以后能不能长期留下，这个特别特别重要。
我们一般看月留存。
第二个月能保留50%以上，六个月以后能保留20%以上，这是及格线。而且最好是，虽然用户只留下20%，但他花费的金额可能是40%，花的钱比以前多两倍以上。
以下为朱啸虎与王小川的对谈实录
技术派还是市场派
王小川： AI创业现在分两派，一派是技术信仰派，一派是市场信仰派。Allen是偏市场信仰派的，为什么选择这条路？
朱啸虎： 我的考虑特别简单，就是前面讲的那个框架：技术进步速度和技术扩散速度。技术进步快于扩散时，每发一个新模型就能带一大批免费用户、大批收入增长，这时技术占主导。但一旦技术进步速度慢于扩散速度，就回到传统的商业问题上去了：你怎么获客？用户留存怎么样？今天又回到这个事情上。
王小川： 千万不要给自己贴标签，说我是技术派还是市场派。技术是强的地方，但如果把自己贴上技术派的标签，潜意识里就会对市场不敏感、不去尊重它，那就把自己坑了。市场是认知理解的问题，不足就去补这一课，不要限制在技术对还是市场对里面。
方向盘与发动机
王小川： 我上次讲过一个比喻，技术是
