# Vol.31 AI很稚嫩，我们还年轻---风险投资视角看AI与Mobile 屠龙之术 · 2024-08-26 庄明浩以风险投资视角对比AI与移动互联网浪潮，指出VC行业经历募资、投资、退出的全面下滑，移动互联网形成的增量用户、推荐算法、商业化共识难以直接套用AI。他通过数据说明AI应用在用户活跃、留存等指标上远不及移动时代，巨头巨额资本开支加剧军备竞赛，而应用爆发需等待模型性能、推理成本、多模态及产品边界的成熟，类比电力革命的技术扩散周期。最终引用2013年自己的文章，暗示AI仍需耐得住寂寞。 ## Key moments - **[0:00] 开场** - **[3:13] VC寒冬** - [5:17] 新基金成立速度创近7年新低，2024年上半年仅有13只新基金成立。 - [9:06] down round比例从2021年的5.4%飙升至2024年Q1的24.2%，每四个融资案就有一个降价融资。 - [11:58] 2015-2019年成立的基金中，仅有15%实现DPI大于1，即85%的基金未能回本。 - [13:18] 王冉：'一级市场最大的变化是它基本上已经不存在了。' - [14:56] 清科2024上半年数据：美元基金募资同比下降67%，人民币基金下降20%。 - **[16:31] 移动共识** - [16:40] 2016年乌镇互联网大会，骆轶航对谈张一鸣、王兴、陈维，长谈中国互联网下半场。 - [20:17] 庄明浩回顾2019年演讲《中国VC黄金十年》，指出三大红利叠加造就最牛基金，但当时已现行业问题。 - [22:32] 移动互联网最后形成的共识：增量用户市场（日活月活）、推荐算法（时长活跃留存）、商业化模式（ROI/GMV）。 - **[22:56] AI不同** - [24:52] 骆轶航疑问：'那点儿用户量怎么就小龙了呢？' 拷问当下AI应用的用户量定义。 - [26:07] 某社交产品CEO评论：'用户根本不care是不是AI，留存时长活跃等用户体验指标才是根本。' - [26:43] a16z生成式AI 100榜单更新：一半产品为多模态创意工具，新晋应用大部分来自中国，字节跳动有6款产品上榜。 - [29:20] 亚马逊、微软、谷歌、Meta四大巨头每季度AI相关Capex投入已超100亿美元。 - **[30:42] 应用爆发** - [31:03] 骆轶航建议AI应用发展应回看个人电脑时代，生产力工具先行，而非类比移动互联网。 - [32:13] 五源资本张斐观点：'过去150年科技是在连接和计算之间交替，2020年后进入计算时代。' - [34:34] 巨头纷纷吞并AI初创公司，Google收Character.AI、微软收Inflection，第一波基础模型战役基本结束。 - [35:25] AI时代收入结构倒挂：英伟达的硬件收入最大，应用层公司收入最小，与云时代正相反。 - **[38:07] 挑战与展望** - [38:33] Q: 曲凯问汪华有钱是否该直接买英伟达股票？汪华答：'是的，我的认知变现确实购买二级市场股票更快。' - [40:37] 斯坦福教授Eric用电力革命类比AI：只有当工厂组织、生产流程随技术变革，效率才会真正爆发。 - [43:08] 2013年腾讯科技辩论：庄明浩（反方）认为移动互联网应用即将爆发，兰西（正方）相反，如今回看历史相似。 ## Speakers - **庄明浩** (host) ## Topics 投资行业与职业, 模型与基础设施, 产品与应用 ## Mentioned Adept (company), Inflection (company), MiniMax (company), 小米 (company), 智谱 (company), 月之暗面 (company), 百川 (company), 米哈游 (company), 美团 (company), 零一 (company), B站 (product), Character.AI (product), ChatGPT (product), 小红书 (product), 得物 (product), 微信 (product), 快手 (product), 抖音 (product), 拼多多 (product), 豆包 (product) ## Transcript ### 开场 **庄明浩** [0:02] 哈喽 ， 大家好 ， 今天跟大家分享一个最近做的演讲 。 嗯 ， 演讲的标题叫 《AI 很智能 ， 我们还年轻 》。 这个标题不是我起的 ，其实是来自于一位极客网友的标题 ， 然后他是看到了我们上一期 ， 啊应该是上一 、 上上期 ， 我跟骆轶航跟潘乱的那期播客之后 。 啊 ，他其实是一家 AI 小龙之一的产品负责人， 然后他想了很多 ， 最后给了个标题叫 《AI 很智能 ， 我们还年轻 》， 来去说在当下这个时间点我们看 AI 行业的视角 。 然后我的这个 PPT 的右上角还有一个小的标题 ，是这位这个写这个标题的这位 ， 这个这个产品经理在他的极客发出之后， 另外一位朋友在他的这个评论区发的 ， 这个改了一下， 叫 《AI 很智能 ， 我们还有钱 ；AI 长大了 ， 我们的钱烧没了 》。 哈哈 ，有点搞笑对吧 。 然后今天主要是延续那一次我跟潘乱以及骆少的沟通 ， 然后还是以 VC 的视角来看一下 AI 跟移动互联网当年的这些事情 。 啊 ， 这个 PPT 其实是一位券商的朋友找我做的 ， 然后给他们内部 ， 包括一些做二级市场的投资人， 做了一次内部的分享 。 然后 PPT 做完 ， 做完分享 ， 我想着不能浪费了 ， 所以录了这样一期播客 。 所以这个我们正式开始啊 ， 就是因为是这个对外的演讲 ， 所以我还做了一些自我介绍 ， 给自己一个标签叫 " 快被埋到土里的古典 TMD 投资人 "。 那今天这个时间点 ， 首先投资人已经快没有了 ，TMD 投资人就更没有 ， 然后还看所谓的古典方向的投资人基本上就绝迹了 。 对 ， 然后我们为什么会讲这个话题 ，其实前面也提到 ，在我的播客的上上期 ， 已经更新过一个关于 AI 大模型创业热能否和十几年前移动互联网相对比的那个播客 ， 对吧 。 那期播客是我跟硅星人 ，也就是原来品玩的 CEO 骆轶航 、 骆少 ，以及乱翻书的作者 、 知名的科技媒体人潘乱一起的一次对谈 。 啊 ， 我们三个人的播客其实都有更新 ， 骆少的应该还上了首页 ， 啊不 ， 潘乱的上了首页 。 然后我们今天会聊什么呢 ， 就是既然是从 ， 还是从移动互联网投资的角度来回看 ， 来看今天这个时间点的 AI 创业浪潮 ， 那我们就把这句话里面的几个关键词拉出来 ， 对吧 。 首先我们看过去这些年 VC 行业从那个喧嚣的年代到今天 ， 到底经历了什么 。 然后第二部分我们去看那一波移动互联网的大浪 ， 到最后我们真正意义上行业形成的共识是什么 。 那第三个部分就变成了我们去对比这些最后形成的共识 ， 跟 AI 这一波到底是否是一样的 。 然后最后一个问题 ， 就是最近探讨非常多的 ， 尤其可能进入 24 年， 无论是行业 、 业界 、 投资人 、 媒体都在关注的所谓 AI 应用是否会爆发 ， 这样一个问题 。 所以是四块 ：VC 行业经历了什么 ； 移动互联网最后形成的共识 ；AI 这次是不是不一样 ； 以及 AI 应用的爆发 。 ### VC寒冬 **庄明浩** [3:13] 我们先进第一部分 ，VC 行业到底经历了什么 。 啊 ， 我用了一次这个硅谷银行 ， 每每个季度会更新一次硅谷银行所观察到的整个全世界范围的意义上状态 。 啊 ，他们最新的这个报告应该就是上周更新的 ， 就是 2024 年 Q2 的报告 。 我把它这个引言当中几个关键词拉出来 ： 恢复 、AI、 高利率跟 DPI。 恢复是什么意思呢 ？ 是从募资端的角度来看 ，在经历了沉闷的 2023 年之后， 风险投资行业的整个募资是回升的 ，10 亿美元以上的基金占了 140 亿美元 ， 就是大基金也变多了 。 那这个所谓的恢复是由什么带来的呢 ？ 当然是由蓬勃发展的人工智能投资周期的投资周期的支撑 ， 对吧 。在 2024 年募的新的基金当中， 有 35% 的基金 ，也就是 1/3 还多的基金 ， 将人工智能作为重点的投资领域 。 但是 ， 呃 ， 虽然这个数据看上去有些恢复的状态 ，但是如果我们把呃 VC 放到整个金融行业来看的话 ， 金融行业现在整体的状态 ， 尤其是美国那边 ， 依然是有非常高的高利率的潜力在 。 那在这这么高的利率条件下， 钱不会那么主动流到 VC 这样一个行业 。 同时又因为推出的各种各样的问题 ，LP 们 ，也就是出资人们对基金的 DPI 要求越来越高 ， 所以听起来哎 ， 面临这个问题好像跟中国差不多 ， 对吧 。 所以就是很多人， 很多最近媒体在写中国的意义上的问题 ， 包括中医市场的投资基金们在遇到的各种各样的问题 ， 感觉好像中国的 VC 很难 ， 对吧 ，但其实美国的 VC 也很难 。 这个我们就是 VC 这个行业讲究主要四件事情 ： 募资 、 投资 、 管理 、 退出 、 募投 、 管退 ， 对吧 。 那管理更多是基金运营的角度的事情 ， 我今天这里就不多提了 。 我们看另外三件事情 ： 募资 、 投资 、 退出 。 啊 ， 募资我们以新基金的成立速度来看 ，是近 7 年的最低水平 ，2024 年上半年 。 为什么是 7 年呢 ？ 常规的一个一级市场中小型基金的周期大概就是 7 年 。 然后投资角度来看 ， 从投资数量和案例的这个这个绝对数值来看 ，不及峰值的一半 。 峰值在什么时候 ？2021 年大放水的时候 。 退出 ， 嗯 ， 同样是 7 年的周期 ，2016 年以来的最低属于水平 ， 无论是上市还是并购 。 所以综合了结论 ， 美国 VC 也很难 ， 对吧 。 那我们看具体的数字啊 ， 首先看募资 。 嗯 ， 从曲线上来看 ， 就是整个 2021 年跟 2022 年那两年因为疫情的原因的大放水 ， 导致的整个呃 VC 行业的募资是非常疯狂的 。 可是急转直下的经济环境跟高利率的这个问题 ， 包括退出的受限 ， 让这个行业充斥着众多的所谓的僵尸基金 。 然后我们再去看这个每个季度的啊 ， 每年新成立的基金的数量 ， 嗯 ， 从 2017 年、2018 年可能每年有 10 只到 20 只左右 ， 暴涨到 2021 年有 47 只 ，2022 年有 31 只 ， 就是新基金啊 ， 完全新的基金 。 然后到今年 2024 年可能只有 13 只 ， 就这个数字是一个经历了一个从十几只涨到 20、30， 暴涨到 47， 然后又跌回来的一个状态 。 然后从我们去探讨这些募资的 LP 们对募资金额 、 募资时间的满意度来看 ， 基本上是越来越不满意的 ，因为整个环境在越来越差 。 这是募资这个事情 。 然后呢 ， 再看投资 ，其实整个曲线是跟募资的曲线是非常接近的 。 啊 ，2020 年的这个 ， 如果我们拉长周期 ， 从 95 年看今天 ， 看 30 年的这个周期的话 ，2000 年左右的互联网泡沫带来是一波高潮 ， 然后跌下去慢慢涨回来 ， 可能在 2017 年、18 年的时候开始比较快的增速的增长 ， 然后到 2021 年达到一个巅峰 ，2022 年开始下降 ，23 年暴降到 24 年这 个状态 。 然后呃 ， 从投资项目的每一轮的项目所融的钱的情况来看 ，也基本上平均这个数字在 2021 年都达到了顶峰 ， 然后 2022 年、2023 年开始跌 ，2024 年开始往回找补 。 就基本上看天使轮啊 ，A 轮 、B 轮 、C 轮的数字都是这样 。 然后有另外一个更麻烦一点的数据是这样的 ， 就是在这里解释一个新的名词 ， 叫 down run。down run 是什么意思 ？ 就是当一个公司 ， 一个初创公司去融融资的时候 ， 比如它已经融过一轮资 ， 然后再去融第二轮资的时候 ， 它的第二轮融资的估值比上一轮低 ， 叫 down run，也就是说我降价再融资 。 那 down run 会发生在什么情况下 ？ 就是真的这个公司很难融到很顺利的钱 ， 公司增长也不是特别理想 ， 公司业务没有达到它所谓的里程碑 ， 市场上也没有投资人愿意给更高的价格 ，但是公司如果不融钱就死了 。 那在这个时候才会出现 down run。 所以你听下来你会知道 ， 如果大家对中国 、 对美国的意义上跟创业投资有所了解的话 ，down run 的实际上是一个不太常见的事情 ， 对吧 ，因为它有太多的前提假设条件 。 所以我们看过去这些年，down run 在整个融资案例当中的这个比例的变化是什么呢 ？ 就是在可能 2019 年左右 ， 大概平均市场有 10% 的项目才会出现 down run，10% 的融资案例会出现 。 然后到 2021 年， 这个数字跌到了百分之平均 7% 左右 ，因为 2021 年市场刚刚我们讲过有太多的钱 ， 太多的基金成立 ， 那个时候市场喧嚣到一个极度 ， 对吧 。 这个数字最低在 2022 年 Q1， 只有 5.4% 的融资案例有 down run，也就是说每 20 个案子当中才会有一个出现 down run。 可是进入到 2022 年下半年， 这个数字开始急剧的上升 ， 从 5.4% 涨到 9.3%、13.7%、15.1%。 到 2023 年的时候 ， 这个数字已经平均达到 20%。 到 2024 年 Q1，也就是今年的第一个季度的时候 ， 这个数字达到了历史的新高 24.2%。 也就是说每四个项目出四个融资的案例出现 ， 就有一个是 down run。 刚才我们讲过历史新低 ， 最低是 5%。 今年上半年的 Q1 是 24%。 所以有大量的公司要么募不到钱 ， 要么就只能 down run 募钱 ， 整个行业非常的差 。 然后再看退出 ， 那为什么会出现募资跟投资的这个问题 ？ 除了大环境之外， 更重要的当然就是退出的受阻 。 啊 ， 无论是看绝对意义上的退出数量 ， 看并购 ， 看 IPO， 看 SPAC， 然后都是在 2021 年有个绝对意义上的巅峰 ，但是迅速急转直下 。 然后同样的 ， 我们去看另外一个 ， 可能今天有很多人提的关键词 ， 就是独角兽的数量 ，其实也是在 2021 年之前 ， 那个数量并不是很高 ，2021 年之后开始暴涨 ， 一直累积 ， 一直累积 ， 一直涨 ， 涨到 2022 年下半年其实就不怎么涨 。 那两年有太多的公司从估值角度来讲 ， 达到了所谓独角兽的这个状态 。 但是我们单纯纯从这个这个这个 ， 大家知道独角兽这个标准是一个纯账面的数字 ， 对吧 ， 一个大公司的估值达到 10 亿美金 ， 我们就叫它独角兽了 。 可是对于投资基金而言 ， 你哪怕有了独角兽 ， 独角兽没有退的情况下， 你的这个账面只是一个账面的回报 ， 你并没有拿到真金白银的钱收回来 ， 对吧 。 所以这个就影响了整个基金的回报率 ， 我们叫 IR， 叫内部内部收益率 。其实整个基金行业 ， 意义上投资基金行业 ，在过去这些年平均回报率是在下降的 。 从可能 2000 年初左右到 2015 年那个时候 ， 可能平均 9% 到 11%。2015 年到 2019 年， 因为各种各样的原因 ， 这个数字涨到 17% 到 20%， 然后这几年又跌到了 8% 到 7%。 这个数字其实是一个非常差的数字 ， 回报率 ， 对吧 ，7% 到 8% 其实也就比今天这个时间点的美债的数 ， 这个 5% 点几的利率高一点点而已 。 那我承担了那么大的风险去做风险投资 ， 为什么我的收益这么差呢 ？ 对吗 ？ 所以这就是这个现实存在的问题 。 然后再看一个更现实的数字 ， 就是 DPI。 啊 ， 我稍微解释一下什么叫 DPI， 就我一个基金成立了之后， 我比如说这个基金是 5 个亿的 ， 这个基金在运行过程中， 比如运营到第五年、 第七年， 你投出的钱开始回收 ， 然后给你的 LP 回去多少钱 ， 这个回去的钱占你投资的这个金额的比例叫 DPI。 比如说我投出 5 个亿 ， 比如在第六年或第七年已经回了 ， 比如 4 个亿 ， 那 DPI 就 80%。 你回了 5 个亿的百分之 ， 然后以这个美国的这个数据统计来讲 ，2015 年到 2019 年左右成立的基金 ，在今天其实已经到了它的退出期 。 但是真正意义上这些基金 DPI 大于 1，也就是说真正意义上把本还回来的基金只有 15%。85% 的基金没有回本 。 为什么没有回本 ？ 因为退不了 ， 对吧 。 所以这个行业非常的难 ， 对吧 ， 太难了 。 所以那再延续一下这个另外一个问题 ， 就是刚才我们讲的叫独角兽这个这个名词 ， 今年上半年大大也特意问了一下， 为什么中国的独角兽在变少 ， 对吧 。 啊 ，其实美国的新增独角兽也在变少 ，但是呃 ，因为独角兽的概念 ， 刚才我讲过 ， 是一个纯公司估值的角度 。 所以呃 ， 独角兽这个数量一直是堆积的 ， 截止这个呃硅谷银行统计 ， 大概今天这个时间点还活跃的 ， 还活着的呃独角兽的企业有 725 家 。 可是这 725 家当中， 有超过一半的独角兽公司已经超过 10 年的生命周期了 。 然后 5-10 年的公司可能也有将近 3/4 左右 ， 啊 ， 就是 25% 到 30% 左右 。 这两类公司就超过 5 年的独角兽的公司可能已经超过 80%。 年份为什么是重要 ？ 刚才我们讲过 ， 一个基金是有期限的 。 如果一个公司时间太长没有退出 ， 对一个基金而言就没有任何的意义 ， 对吧 。 所以从这个角度来看 ， 独角兽在今天我觉得已经不是一个好的名词 ， 甚至不是一个好的衡量标准 。 然后刚才我们讲过的可能更多是美国的情况 。 那我们看中国的情况 ， 啊 ， 这个其实我已经无数次的讲过 ， 对吧 ， 再次引用一下这个易开王仁总的这个原文的说法 ， 叫一级市场最大的变化是它基本上已经不存在了 。 然后我们再看一些数据 ， 啊 ， 这个比如说呃统计 ， 呃在中国跟香港的 IPO 的数量 ， 就是呃有这个 VC 基金参与的这个数量的曲线 ， 大概每年可能 2019 年到 2020，2019 年可能 100 多起 ，2021 年，2020 年、21 年， 包括 2022 年， 哪怕有下降也都是 100、150、170、200， 甚至 300。2023 年跌到 100，2024 年截止到今天大概可能只有 20， 快跌没了 ， 对吧 。 然后再去看并购 ，其实整个的趋势是基本上是一样的 。 啊 ，2021 年并购的数量各大概是 340 起 ， 整个的金额是 25、250 亿美金 ， 然后跌到今年现在是 45 起 ，0.65、6.5 亿美金 。 啊 ， 从如果大家能够看到图的话 ， 应该发现就这个那个柱状图已经快跌没了 ， 对吧 。 然后这两个统计基本上是来自两家海外的机构 ，他们的数据会比较冰冷跟比较残酷一些 ， 对吧 。 我们看两张这个中国的机构做的统计 ， 对吧 ， 就也是在就是我在做这个 PPT 的前可能两周吧 ， 中国专门做这个一级市场数据统计的机构 ， 清科发了半年报告 ，2024 年上半年的报告 ， 对吧 。 就是我拿了两张图 ， 一张是募资一只 ， 一张是投资 ， 那退出就不用讲了 ， 退出已经超级难 ， 我们只看募资跟投资 。 大家知道 2021 年是巅峰 ，2022 年下降 ，2023 年一直在下降 ， 所以说 2023 年的数字已经是一个下降后的数字 。 可是我们再去做同比对比的话 ，2024 年上半年人民币基金的募资同比下降 20%， 美元的募资下降了 67%，也就是 2/3。 而且你我刚再讲一遍 ，2023 年跟 2022 年已经是下降后的数字了 。 然后去看投资呢 ， 人民币市场的投资大概跌了 36.6%， 外币的投资大概跌了 50%， 就是这个数字 。 而且还是一样的 ，2023 年、2022 年已经是下降过的数字 。 而且还有更重要的一点 ， 清科毕竟是一家国内的机构 ， 这个数字一定是有水分 ， 或者说一定是加工过的 。 可是即便是加工过的数字依然惨不忍睹 。 所以 VC 行业到底经历了什么 ？ 经历了这些事情 ， 对吧 。 可这里出现了一个问题 ， 这个问题是这样 ， 就是我不是给这个一直想听经啊 ，但是我们回看这纵这二三十年的整个 TMT 行业的发展 ， 你把基金行业的募资规模投资 ， 把每一年成立的新公司 ， 包括它变成独角兽的年份列出来 ， 再把这些年新成立的基金放上去 ， 你会发现那个曲线是相关的 。 也就是说这件事情它天生就是绑在一起的 。 那我们经历了一个这个这个巨大的上涨周期 ， 涨到 2022 年、2021 年的绝对巅峰 ， 然后迅速下降到今天 ， 我们期待未来的几年会变成什么样 ， 对吗 ？ 这是一个很核心的问题 。 上面的部分就是关于今天探讨的第一个问题 ，VC 行业到底经历了什么 。 我们下面探讨第二个问题 ， 移动互联网到底最后形成什么样的共识 。 ### 移动共识 **庄明浩** [16:40] 啊 ， 我用了一张这个我们在上上期播客聊到的非常有名的照片 ， 就是 2016 年乌镇互联网大会上， 骆轶航 、 骆少去采访王兴 、 张一鸣跟陈维啊 ， 就是当年的 TMD， 对吧 。 这张照片应该很多人都看过 。 我回头又去找了一下当时呃骆少的这篇文章 ， 这篇文章的这个引言是这么写的 ，他说毫无疑问 ， 中国互联网的市场竞争与生存格局已经进入它的下半场 。2016 年底哦 ， 就像我们这个国家的改革和发展一样 ， 进入到了一个更深刻 、 更复杂和更长远的变化阶段 。 旗帜中盘赛道中场垂直领域焦灼 ， 疑虑与重整旗鼓准备出击的暗涌交织 ， 互联网从业者对未来趋势有何思考和预判 ？2016 年第三届互联网大会乌镇峰会期间 ， 张一鸣 、 王兴 、 陈维与骆轶航进行了一场长达三个半小时的闭门长谈 ， 聊了聊他们眼中未来互联网的趋势 ： 移动互联网区域经济 、 人工智能 、 国际化 ，以及他们的希望与焦虑 。 这是引言的部分 。 所以如果我们用一张照片去把呃中国移动互联网的阶段性的里程碑拿出来的话 ， 我觉得这张照片应该是备选之一 。 然后我们回看中国移动互联网十几年的发展 ，其实纯从意义上的角度来讲 ， 我们的中国的这个市场长出了非常多非常大的公司 ， 对吧 。 我们按这个估值来算 ， 可能超过百亿美金的公司都有几十家 ， 美国那边就没有那么多 ， 尤其在 To C 的移动端的这个公司 ， 我们这边长出了很多大家伙 。 有哪几类呢 ？ 比如说第一类 ， 我的命名的标题叫 Native 中的 Native， 对吧 。 大家今天都谈论说我们想看到 Native AI 的东西 ， 那我们看看当年 Native 移动出了什么东西 ， 对吧 。Native Mobile 出了什么东西 ？ 比如说微信 ， 比如说米哈游 ， 比如说小米 。 首先 ， 比如小米是终端 ， 本身就是巨大的生意 ， 对吧 ， 设备 。 然后用量的爆发 ， 用户习惯的改变 ， 造成了新的 APP、 新的游戏公司 。 然后第二大类是内容平台 ： 抖音 、 快手 、 小红书 ， 甚至 B 站 。 嗯 ， 我起的标题叫大一统的内容平台 。 你会发现今天这个时间点 ， 内容平台从内容角度来讲 ， 它是内容的生产基地 ，也是内容的传播基地 ，也是内容的消费基地 ， 对吧 。 同样的呃 ， 造就了中国的特色的创作者经济环境 ， 创作者经济 ， 对吧 。 中国有太多的主播 、 自媒体人 、 呃 up 主出现了 ， 然后它既然形成叫经济 ，是代代表它有商业的收入 。 然后呃 ， 很巧的是 ， 我这个我做这个演讲那次 ， 这次这个券商的闭门会 ，其实是有两个嘉宾的 。 另一方面 ， 嘉宾可能听我播客的同事 ， 呃朋友们应该也大概知道 ， 认识这位就是金叶辰金老师 。 然后很巧合的是 ， 我跟金老师一起判论在快手十周年庆的时候 ， 我们在快手上做过一场直播 ， 那场直播的标题就叫 《 短视频吞噬一切 》。 对 ， 然后这是内容平台 。 然后第三大类 ， 比如说交易平台 ： 拼多多 、 美团 ， 甚至得物 ， 对吧 。 我们有全世界范围内最高的电商渗透率 ， 我们有所谓强大的线下供应链的基础 ， 跟广义上的物流的支撑 ， 造就了这一批超级大的公司 。 纯从意识上的角度来讲 ， 投到这些公司的基金都成为了盆满钵满 、 赚的非常 happy 的基金 ， 对吧 。 然后所以中国的整个 VC 行业因为移动互联网的爆发 ， 迎来了所谓的黄金十年 。 我在 2019 年的时候 ， 给应该是陆家嘴的金融协会做过一次演讲 ， 当时的标题叫 《 中国 VC 行业迎来了黄金十年 》。 但然后呢 ， 所以 2019 年的时候 ，其实那个行业已经出现了一些问题 ， 出现那些问题跟今天是差不多的 。 比如说国资的比例在提升啊 ， 退出受阻 ， 然后募资环境艰难 ， 然后投资价格提升 ， 很多那样的问题其实今天都有 。 但是这些问题在 2019 年就出现了 。 那这个这个当时我写过 ， 比如说中国的这些一市场投资基金们 ，在最早期先享受了国企改制的红利 ， 又享受了中国的一市场 、 二市场倒挂的红利 ， 到最后一波移动互联网的红利 ， 三层红利叠加的 combo， 造就了一批最牛逼的 VC 基金 。 但是在那个最疯狂的年代的时候 ， 可能很多人没有想到是说这个行业还会像今天这个样 。 而且我我刚才讲 ， 这是 252019 年的时候就在写 ， 这个行业可能在出现一些问题 。 但是后面的事情 ， 我们刚才看前面的数据知道 ， 真正意义上出问题是在 2022 年才出问题 。2021 年的疯狂是怎么来的 ？ 就是按那句老话 ， 老天预期 ， 遇事起灭亡 ， 必现事起疯狂 。 所以有了那一波 ， 你说是意外， 你说是疫情 ， 你说是大放水 ， 你说各种各样的原因 ， 反正就是来了一波更破天的东西 。 所以呢 ， 我们再回到移动互联网这件事情上， 我们只看移动互联网最后形成的共识到底有什么 。 首先第一个共识就是那天判论讲的开国 ， 就是从最早在移动互联网之前 ， 我们中国只有 2 亿网民 ， 到移动互联网之后， 我们中国有 12 亿网民 ， 纯增量市场 ， 对吧 。 那在这个角度来讲 ， 就变成了一个很重要的 ， 我们去衡量所有的这些移动公司的指标 ， 日活月活 ， 对吧 ， 用户量的指标 。 第二个共识 ， 推荐算法 ， 对吧 ， 无论是信息流 ， 还是今天的短视频平台 ， 还是甚至是电商平台 ， 所有人最后都是用推荐算法来做事情 。 然后推荐算法连接了一切的人与信息 ， 甚至是商品 ， 形成了时间跟金钱的融入 。 然后去衡量时间的 ， 或者说衡量这个角度的指标 ， 就变成了用户的时长 、 活跃以及留存 。 那最后更更重要的是商业化 ，也就是说我们知道跟了解的广告 、 电商 、 游戏 、 直播 、 金融 ， 各种各样的商业模式 ， 加结在了移动互联网爆发的基础上 。 那衡量这些相关的指标 ， 就变成了 ROI、GMV 跟流水 ， 这些可能就是我们经历了十几年中国移动互联网完之后， 最后形成的共识 。 那问题来了 ， 这次 AI 跟移动互联网到底是一样还是不一样 ？ ### AI不同 **庄明浩** [23:07] 结论来说可能不一样 ， 对吧 ，因为如果大家听过我们那期播客的话 ，其实我们三个的结论应该是说差不多 ， 就是在至少在 To C 端不太一样 。 我们先看一些数 ， 对吧 ， 这个其实之前在我们讨论中也有展开 ， 我详细把一些数列在这啊 。 我看到一个大概可能上个月的报告啊 ， 这个报告的作者根据这个 Sensor Tower 的数据 ， 统计了一下 AI 的应用 ， 然后企业的应用 ，以及纯消费者的应用之间的呃活跃活跃数据啊 ， 周时长数据 ，以及一个月的留存数据啊 。 可想而知的 ， 哪怕是呃 ChatGPT、Carry 点 AI 这些 AI 领域最最最头部跟大家最最最认可的应用 ，在这几项数据上都跟传统意义上的应用没得比 ， 甚至跟那些 To B 的 ， 比如说 Calendar、Outlook、Slack 都没得比 ， 就更不要去跟 TikTok、WhatsApp、Facebook 去比了 。 然后在中国其实也是一样啊 ，在上个月 ，Quest Mobile 出了 2024 年上半年 AI 行业应用的数据报告啊 ，在工具类的应用跟在社交类应用 ， 都列了几个比较头部应用的活跃率 、 月使用人数跟月均卸载率 ， 这个数字就是非常的差 。 比如典型的 ， 可能在工具类里面活跃率只有 10% 到 15%， 然后月活用天数可能只有三天到四天 ，也就是一个月平均使用三到四次 ， 对吧 ， 月卸载率可能甚至超过 60% 甚至 90%， 平均算可能有四五十 。 然后社交类可能稍微好一点 ，但活跃率也参差不齐 ， 月使用天数也可能有一天两天 ， 甚至多好一点可能也就六七天 ， 卸载率也是在 50% 以上 。 就所有这些数字看上去都不够好 ， 对吗 ？ 但是这里面就是又延伸了一个当时我们在聊的话题 ， 就是骆少说的 ， 就是为什么这几家所谓的小龙 ， 对吧 ， 几百万的日活怎么就小龙了呢 ？ 对吧 ， 中国的 AI 四小龙有六家 ， 对吧 ， 那个月之安眠 、Mimax、 质朴 、 百川 、 零一 、 杰越 ， 对吧 。 那可能今天这个时间点 ， 我们纯看 MU 角度来讲 ， 最大应该是豆包 ， 对吧 ， 大概 3,000 万左右的 MU， 那就这么点量怎么就小龙了呢 ？ 对吧 ，但是这个问题其实我在那天也问过 ， 我说我们用这些指标去衡量今天新的 AI 应用的时候 ， 我们会不会觉得这些指标过于古典啊 ？ 那这个问题为什么会这么问呢 ？ 或者说这个问题答案其实是没有的 。 然后我把这几刚才我们就是说的这些数据的报表 ， 然后以及这个问题 ， 就是这些指标是不是古典 ， 我发了一条朋友圈 ， 然后我发了这个朋友圈之后， 有一些我身边的朋友的评论就很有意思 。 我截了三条评论 ， 第一条评论来自于国内的某家头部的天使基金的某位 GP 啊 ，他说每次发明新指标的时候 ， 往往都是泡沫最严重的时候 。 然后我有另外一位在某国内头部的社交产品做 CEO 的朋友 ，他说你所列的这些都是用户体验指标 ， 留存时长活跃 ， 对吧 ， 用户根本不 care 是不是 AI， 对吧 。 然后我还有一位在这个头部互联网公司做某个产品负责人的朋友 ，他说这个行业卖哪个就用哪个做指标 ， 比如 AI 这一波可能 Token 是一个合理的指标 ， 对吧 ， 很有意思 。 然后我们那那既然说了这么多 ， 我们就看看今天这个时间点 ， 到底这个行业出现了一些什么样的呃在这个这个这个 AI 应用的变化 ， 对吧 。 很巧合 ， 我在做这个 PPT 的当呃演讲的当天上午 ， 这个 H6Z 更新了每半年更新一次的 General AI 的 100 搒单 ， 就是它 100 搒单就是 50 个外部应用 ，50 个移动应用 。 然后呃你会发现和半年前它每半年更新一次 ， 这一次 100 搒单里有 30 家新进场的这个这个新的应用 。 这个数字 ， 这个这个数字的绝对数字本身其实意义不大 ， 意义大的是趋势 。在上一次更新的时候 ， 这个搒单有 40% 的应用是新应用 。 大家那那很简单 ， 如果半年之后再去做这个搒单 ， 大家会觉得新金搒的应用是比 30 个多还是 30 个少呢 ？ 大概率应该比 30 个少 ，也就是说这个搒单越来越稳定 ， 对吧 。 当然它只统计了 Web 的浏览量跟 APP 的活跃 ， 可能有一定偏颇 ，但至少你可以看到一个趋势 ，也就是说应用的格局在越来越稳固化 。 第二呢 ， 超过一半的产品专注于多模态的创意工具 ， 图片 、 文字 、 视频 、 音乐 、 语音 ， 对吧 。 然后无论是 Web 还是 Mobile， 新进搒的绝大部分团队来自于中国 。 那还是那个观点 ， 图 C 端应用可能确实要看中国团队 ， 尤其以字节为代表 ， 字节进了 6 个 。 然后新的品类里面 ，AI dating 是一个新的品类 ， 对 ， 你就这么几个趋势大家看得到 。 然后我们再去跟这个上一波 AI 去对比的时候 ， 我们那天也聊到了呃一个很重要的问题 ，在于巨头的态度 ， 对吧 。 大家常见的炒股人员知道所谓的 M7， 对吧 ， 苹果 、 微软 、 亚马逊 、Google、 特斯拉 、Meta、Nvidia，他们七家可能把过去这这这一段时间整个美股的全部扛在了肩上， 对吧 。 那同样这七家对于 AI 的态度也是异常明显的 ， 对吧 。 那中国也一样 ， 腾讯 、 百度 、 阿里 、 字节 ， 所有人对 AI 在第一时间都形成了瞬间的共识 ， 对吧 。 然后整个一这些头部的厂商在研发投入跟 Capex 的投入上， 把 AI 这件事情变成一场军备竞赛 。 根据统计 ， 这七家公司啊 ，不不是这七家啊 ， 亚马逊 、Google、Meta、Apple、 微软 、Nvidia，以及几家芯片厂商 ， 特斯拉去年 2023 年在研发投入上的投入是 2,290 亿美金 ， 基本上每家有超过 20% 的这个这个研发投入的增长 。 然后我们看每个季度的 Capex， 呃亚马逊 、 微软 、Google 跟 Meta 这四家对 AI 最上心的巨头 ， 每个季度在 Capex 上投入已经超过 100 亿美金 。 什么概念 ？100 亿美金哦 。 那我也讲过另外那个故事 ， 对吧 ， 这个比如说我们去类比上市公司 ， 讯飞每年的研发投入 ， 我上次可能说小了 ， 上次说几亿 ，其实不是 ， 大概是小几十亿的人民币的体量 。 一年小几十亿 ， 跟那边一个季度超过 100 亿美金的投入规模 。 我还是那个观点啊 ， 就是钱可能不不代表所有事情 ，但是不是不投钱就不行呢 ， 对吧 。 就是在成年人的世界 ， 钱是最直接的表达 ， 对吧 。 这句话是大猛说的 ， 我觉得说的特别对 。 所以这种格局就造成了 ， 比如说你看 Vedia 的头部客户 ， 对吧 ， 微软 、Google、 亚马逊 、 阿里 、Oracle、Meta、OpenAI、 腾讯 、 百度 ， 然后每个每家贡献巨大的投入 ， 就变成了他们的 Capex 报报复性的增长 ， 对吧 。 当然这件事情也就造就了无敌的 Vedia， 呃数据中心的收入疯狂的暴涨 ， 然后 Nvidia 的估值一度成为世界第一 ， 超过微软 ， 超过 Apple， 对吧 。 当然可能最近还在几家之间还在纠结跟摇摆 。 那所有这些事情 ， 大家可能如果关注这个行业都知道 。 那这些就是看上去可能跟上一次不太一样的 ， 对吧 。 那回到最后一个问题 ，AI 应用真的会爆发吗 ？ ### 应用爆发 **庄明浩** [30:52] 啊 ， 我觉得这件事情一体两面 。其实那天我们聊天的时候 ，也觉也也提到了这个角度 ， 就是我们只看生产力工具的角度来说 ， 这件事情应该是全行业最快的共识 。 那在 To C 端呢 ， 还能爆发吗 ？ 这是两两件事情 。 所以在生产力这个角度来讲 ， 当时骆少提出一个观点 ， 叫我们应该去看 Back to computer， 看当年计算机的那个年代 ， 个人电脑那个年代 ，而不是看移动互联网那个年代 。 那很巧合的是 ， 我们回看过去这几年， 整个 TMT 大浪经历的关键词 ， 从桌面啊 ， 桌面计算机到 Internet 1.0， 到移动互联网 ， 到美国那边比较热门的 Cloud 云 ， 到今天生成 AI 这几波大浪 ，其实 VC 参与的都非常深 。 然后每一波大浪都会带来硬件 、 芯片 、 应用层的巨大的爆发 ， 对吧 。 然后我在那天也讲到一个我引用的观点 ，是五元的一批张斐 、 张总讲的观点 。他说回看过去 150 年的科技行业发展 ，其实经历了从连接到计算 ， 然后从连接到今天再计算的这个过程 ， 对吧 。 早年 1870-1950 年， 因为有大爱时代 ， 大家整个世界连接在一起了 。 然后 1950 年到 1990 年， 是个人计算机电脑的蓬勃发展 ， 那个年代变成了计算 。 然后 1990 年开始互联网 ， 到 20 年，2010 年左右移动互联网 ， 到 2020 年移动互联网结束 ， 又是变成连接的时代 。 那可能从 2020 年开始 ， 又回到了计算的时代 。 这是它的一个类比方式 。 所以就形成了一个 ， 如果我们把 2020 年开始的 ， 甚至而再早一点点的第一波 AI 相关的公司的投资也算进来的话 ， 就形成了一个所谓 AI 宇宙 。 第一波可能是上一代的 AI 公司 ， 到自动驾驶 ， 到今天 AI 大模型 ， 到芯片 、Infra， 就构成了一个今天我们看上去一个泛 AI 的投资的宇宙 ， 对吧 。 那既然变成了一种共识 ， 就开始投吧 。其实纯从各种各样的数据统计来看 ， 到 2020 年 20 年开始 ， 关于 AI 的投资特别的多 。 然后从 2023 年到 2024 年的统计来说 ， 大部分投资还集中在模型层 ， 然后是应用层 ， 然后是底层跟哦 Infra 层 。 然后呃 ， 再看所有相关新成立的这些基金 ， 刚才我们讲过 ， 可能有超过 30% 的基金在成立的时候 ， 都会把人工智能作为很重要的核心方向 ， 对吧 。 那既然是共识 ， 那就投吧 。 然后这个再 ECHO 一下， 上半年我跟 Koji 做的那个 YC 的节目 ， 对吧 ， 我们做了一次 YC 节目的统计 ， 然后当时其实写了一些结论 。 现在回头来看 ， 这些结论没有什么变化 ， 对吧 。 比如 AIC 这个板块 ， 可能确实中国 ， 呃 ， 美国那边不是特别热 ， 对吧 ，有各种各样的问题 。 然后 To C 这个板块 ， 真的可能要看国内的开发者 。 然后那既然是共识 ， 大家就投 ， 迅速的投 ， 结果就变成了迅速的把所有 AI 相关的公司估值拉的特别的高 。 从 2023 年到 2024 年， 有 73 家公司新晋成为独角兽企业 ， 这 73 家当中有 28 家是 AI 相关的公司 ，有 30% 的公司处于非常早的阶段 。 然后 AI 相关的公司 ， 应该是整个独角兽行业里面平均年龄最小的一波公司 。 那这件事情在中国依然一样 ， 对吧 。 这几家所谓的龙 、 极小龙 ， 成立时间都很短 ，但他们的估值瞬间就到了 10 亿美金 。 然后这个 ， 除了这个我们刚才讲的这个财务投资之外 ，其实在战略投资角度来讲 ，因为刚才我们讲过 ， 所有的巨头都不会放弃这个战场 。 所有这些所谓的 M7 还是 M 几 ，在自身的研发投入跟 Capex 之外 ，也在疯狂的去投资相关的公司 ， 对吧 。 当然也造成了这个硬币的另外一面 ， 就是最近大家讨论比较多 ， 比如说 Google 把 Career AI 收掉 ， 之前微软收 Inflection， 包括亚马逊收那家 Adapt， 这个 AI 的公司其实都是一样 ， 就是在大模型的投资这一波的基础阶段 ，因为居民竞赛的原因 ， 很多初创公司其实已经跟不上 啊 ， 只能卖掉 。 那一阶段的战役其实某种程度已经打完了 。 那大家不是在聊应用 ， 我们还是要看应用这个事情 ， 对吧 。 同样是来自美国的一个报告的一张图啊 ， 它对比了这个 云时代的公司 ，以及生成是 AI 时代的公司 。 我们从收入贡献角度来看的配比啊 ， 云时代的公司绝大部分的收入是由应用公司贡献的 ， 然后 Infra 小一点 ， 然后最小的其实是底层硬件公司 。 那其实我们想移动互联网也一样 ， 对吧 ， 最大的大家伙一定是应用公司 ， 中间层的公司可能语音啊相关的小一点 ， 然后硬件公司最小 。 可是我们现在看今天的 AI 这个市场的话 ， 最大的大家伙是 Nvidia， 然后其次是那些做云的 ， 做 Infra， 最小的是应用公司 。 你这个三角是倒过来的 ， 对吧 。 那就变成一个问题 ， 说这个三角应该是否应该回到理论上说反过来那个样子 ， 应该是应用层最大 ， 对吧 。 那我们能能去期待什么样的应用的爆发 ， 或者它有什么前提条件呢 ？ 这个就不得不请出这个移动互联网时代 ， 中国可能是 VC 行业对这个行业 、 对移动互联网的梳理最为成体系且长久的先贤之一 ， 汪华老师 ， 对吧 。 汪华老师在上上个月极客公园的活动上做过一次演讲啊 ， 上个月应该是讲到了 AI 应用的爆发 。他说 AI 应用爆发前提条件有四个 ： 模型性能提升 、 推理成本的降低 、 多模态的完善以及产品边界的新的定义 。其中前三件事情 ， 模型性能 、 推理成本 、 多模态是大模型公司要做的 ， 产品边界的明晰跟定义是初创公司跟产品公司要做的 。 那我们再去看当年这些重要的事情 ， 从一个不太成熟走到成熟 ， 大概在移动互联网时代经历了多久啊 ？ 这个时间大概是 5 年左右 。 怎么去算的呢 ？ 比如说 2010 年左右到 2021 年， 是 iPhone 3GS 跟 iPhone 4 正式发布啊 ， 中国进入真正意义上移动互联网的初期爆发的萌动时代 。 然后最后大成的拼多多是 2015 年 4 月份上线的 ， 抖音是 2016 年 9 月份上线的 。 就大概中间呢 ， 经历了 5 年的时间 ， 然后经历从 To B 方向到生产力工具 ， 到大用户量的工具 ， 到吃喝玩乐 ， 到衣食住行 。 是不是 AI 也会经历这样的阶段 ，以及这个时间要多长 ，不好说 。 然后他汪华老师给了一些建议 ， 对吧 ， 比如说对于产品要明确技术 ， 对于科学家们要搞清用户的场景 ， 对吧 ， 要等待技术站的成熟 ， 要深挖用户的需求啊 。他还认为这个行业会雨大水大 。 我觉得是一些 呃双引号的正确的废话 ， 当然这些话的提出是有意义的 ， 我并不是在吐槽汪华老师 。 所以那从结论来说 ， 那是不是如果是必然要经历这样的阶段 ， 那我们是不是等着就好了 ？ 但是这一次可能就没有那么好运了 。 汪华老师在上完极客公园的这个活动之后， 去了去看了四大圣经 ， 聊过一次啊 ，在四大圣经我觉得聊的非常直接 。在这个整个这个访谈的最后啊 ， 曲凯老师问了一个非常灵魂的问题 。他说在今天这个环境下 ，有这样的认知 ， 如果纯从投资的角来讲 ，有钱应该不要去投一级 ， 应该直接去买每一点 。 ### 挑战与展望 **庄明浩** [38:33] 汪华老师笑了笑说是的 ，他说他的认知变现确实去购买二级市场股票更快 。 然后他补了一句是说 ， 现在的一级市场已经没法去追求小概率的变现了 ， 这是美元机构的风格 ，但现在美元已经基本走光了 ， 国内一市场已经是人民币化 ， 追求的是确定性的回报 。 这个在我看来 ，是 AI 比起移动互联网在中国发展遇到的最大障碍 ， 很直接的一句话 。 然后呢 ， 呃 ， 这个这个这个这个关注这个行业的人， 应该在今年的大概 6 月份左右看过两篇文章啊 ， 这篇文两篇文章 ， 第一篇来自于红杉美国啊 ， 它的标题叫 《AI 的 6,000 亿美金的问题 》。 啊 ， 文章的观点非常的简单 ， 就是把所有这些人投到 AI 里的钱算一下， 然后去算我们大概可能需要把 6,000 亿美金挣回来 ， 怎么挣 ， 对吧 ， 就是看收入怎么回 。 然后差不多在同一时间 ， 高盛出了一个报告 ， 叫 《 生成式 AI 呃花了太多的钱 ，但有太少的收入 》， 对吧 ， 问题是一模一样 。 那在这个时间点 ， 大家开始探讨 ， 哎 ， 你不是说你是工业革命吗 ？ 钱呢 ， 对吧 ， 那这个问题怎么去回答呢 ？ 就很有意思 ， 这个前几天有另外一个 AI 行业的这个新闻或者是事件 ， 大家应该也可能关注到 ， 就是 Google 的前 CEO 施密特去斯坦福的一个课上做了一些这个分享 ， 对吧 ，他本以为这个分享是私下的 ， 结果那个教授告诉他这样分享是直播的 。 而好久他因为他讲了太多的实话 ， 对吧 ， 所以他的很多观点应该有很多媒体报道过 ， 大家也看过 。 但是在那场分享之后， 我觉得有很多人没有关注到 ， 这个分享之后 ，其实那个这个请施密特来的这位教授跟他的学生有更另外的一些对话 。 这个对话当中有一段我觉得是非常精彩的啊 ， 这段对话讲的是什么呢 ？ 啊 ， 这位教授叫 Eric，他是斯坦福的商商学跟新经济学的教授 。 啊 ，他的这个这段话 ，其实就在解释前面红杉跟高盛问的问题 ， 然后他是用当年电力革命的出现的状况去解释这个问题 。 所以就这个教授的观点 ，其实我觉得是蛮简单的 。他说在这个电力刚刚出现的时候 ，其实相对于蒸汽机并没有改善太大的效率 。 为什么 ？ 因为你的工厂还是原来的样子 ， 呃 ， 你的蒸汽机在一个巨大的中心 ， 巨大的位置 ， 然后通过传送带把你的这个这个东西传出去 。 然后你哪怕建了一个新的工厂 ， 你也是在同样的位置上， 把那个蒸汽机换成了电力机 ， 那当然没有效率太大的提升 ， 甚至会更贵 ， 对吧 。 那什么时候电力真正意义上的产生了巨大的效应提升 ？ 是当人类的生产的组织 ， 包括厂房 ， 包括设备 ， 包括电机 ， 可以分散在大大小小的各个地方 ，不需要用一个中间的方式放在那边蒸汽机的时候 ， 这个事情才出现了变化 。 所以它需要的是组织 ， 呃 ， 生产力流程 ， 各种各样的创新一直相匹配 ， 才会带来巨大的提升 。他会认为 ， 这位教授认为 ， 今天的 AI 可能跟那件事情有些类似 。 所以嗯 ， 就是我觉得这段话 ， 甚至可能比施密特的发言更有意义 。 然后我们看最后一页 ， 对这个这个很巧合的是 ， 我在做这个演讲的时候 ，是这个黑神话悟空火的第二天 ， 这个我后面的 ， 当时我说金老师是我后面嘉宾 ， 金老师就讲游戏投资 ， 对吧 ， 然后我就用了一张梗图 ， 就是这个呃 ， 这个黑神话悟空的第三关的这个 boss 黄眉 ， 问那个在小西天的这个雕像里 ， 问天命人说祭奠未来为何不拜 ， 然后大家把这个梗做了个谐音 ， 把那个拜拜佛的拜变成了 buy， 对吧 ，AI 当然是未来 ， 那大家可以去买 。 然后很还很有意思的是 ，在做这个演讲的前一天晚上， 我跟呃兰西跟这个朱老板 ， 对吧 ，也做了一期这个微博的直播 ，是讲黑神话的这个 ， 我这个音频内容也上传播客了 ， 大家应该可能有很多人听过 。 然后就很巧合的是 ，因为我在做这个跟移动互联网对比的这个文章 ， 我就想回去翻当年我在写移动互联网相关的时候的文章 ， 就很巧合被我找到了这样一篇文章 。 这篇文章是在 2013 年 4 月我写的 ，2013 年 4 月份 ， 当时腾讯科技组织了一场辩论 ， 辩论的标题是 《 到底移动互联网有没有应用的爆发 》。 哎 ， 跟今天我们看 AI 一样 ， 对吧 ， 然后更更更巧合的是 ， 我是反方 ， 我认为移动互联网的这个爆发 ， 应用爆发马上就会来的 。 正方是谁呢 ？ 兰西老师 ， 哈哈 ， 所以兰西是说移动互联网不会爆发 。 然后我又把这文章找出来了 ， 这个文章当时我写的最后一段是这样写的 ， 我说如果用每年一个关键词的方式去形容中国移动互联网的发展 ，2011 年应该是懵懂 ，2011 年是疯狂 ，2012 年是冰冷 ，2013 年或许应该是寂寞 ， 这其中有属于高手们的一骑绝尘的般的寂寞 ，也有属于坚持者们 无人理解的寂寞 。 但无论是谁 ， 大家其实都相信 ， 耐得住寂寞之后才是美好的未来 。 移动互联网的大幕刚刚拉起 ， 精彩依然在延续 。 这是当天我写的 ， 今天我们把这段文字中的移动互联网换成 AI， 似乎好像也对对好 。 这是我跟大家今天分享的内容 ， 希望大家喜欢啊 ，PPT 在 shownotes 里有需要可以去下载 ， 谢谢 。 --- 本节目库由 PodHood（https://podhood.com）提供支持——播客网站平台。