不久前，由非凡資本主辦的「2025 年度生成式 AI 全球化高峰論壇暨 Go Global AI 100 年度評選」在深圳益田威斯汀酒店舉行，主題為“應用無界，智創全球”。
據悉，論壇匯聚超過 2000 名全球參與者、800 家 AI 企業與 400 位創始人，全天議程覆蓋主旨演講、巔峰對話與趨勢圓桌，並頒佈“2025 Go Global AI 100”榜單，聚焦 AI 應用與 AI 硬體的全球化落地進展。
在開場演講中，非凡資本創始合夥人吳畏指出，生成式 AI 產業正在經歷一次從“賣工具”到“賣結果”的深層轉型。
商業化邏輯正被徹底改寫：客戶不再為功能買單，而是為可見的業務成效埋單；技術能力不再是估值關鍵，能否構建流程閉環才決定企業能否活下來，而這一變化將全面重塑 AI 應用的產品形態、交付機制與估值體系，誰先跑通閉環，誰才擁有未來。大廠下場、模型未穩，AI 創業者如何找到可驗證的市場機會？
▍從賣工具到賣結果
所謂“賣結果”，並非貶低工具本身的價值，而是客戶的核心需求已經發生改變。內容生成效率、銷售轉化率、運營成本這些具體指標，正逐漸成為使用者評估 AI 產品價值的關鍵維度。為了能夠穩定輸出這些“結果”，AI 企業需要構建起一套可控、可複製的結構化流程，而這也正在成為商業化可持續性的基本門檻。
與之相應，AI 產品的定價邏輯也隨之遷移：從按呼叫次數、Token 消耗等指標收費，逐步過渡到按業務成效、任務完成度結算。服務模式也從依賴客戶自助探索使用，轉向平臺方承擔交付責任的全鏈路方案。
吳畏指出，在這樣的框架下，流程本身已經從運營成本轉化為產品能力的一部分，誰能將 AI 技術封裝為可複用、可對接、可落地的模組，誰就能構建起真正的產品護城河。未來，不再是技術能力的邊界決定企業估值，而是流程是否閉環、交付是否穩定決定其成長性與市場地位。
▍中國市場迎來反超視窗
過去在網際網路時代，衡量產品價值的主導指標往往是使用者活躍度、使用者規模等流量維度，比如 MAU 和 DAU。吳畏指出，在生成式 AI 應用中，這套邏輯正在失效。全球前 100 款 AI 應用月活合計已達 38 億，但真正進入收入前列的應用不到三成，說明使用者規模與營收表現脫鉤，單靠使用者量已無法支撐商業模型。
他強調，結果導向型收入結構已成為 AI 商業化分水嶺。與傳統 To B 模式中“賣工具、客戶自己承擔增值責任”不同，“賣結果”模式要求平臺方承擔 KPI，必須為客戶的業務成果負責。客服響應效率、轉化率、運營成本等關鍵指標正被納入合同定價體系，併成為客戶是否採購與續費的核心考量。
在此背景下，AI 工具的使用正規化也同步發生變化：從依賴使用者學習與摸索，轉向由平臺負責培訓、引導、落地全流程。收費方式也從 API 呼叫、Token 消耗向按任務完成度計價演進，甚至開始出現“繫結客戶業務系統、基於實際績效結算”的新模式。吳畏指出，平臺的價值核心已從“提供能力”轉向“承諾結果”。
這一趨勢同樣對中國市場提出了挑戰與機遇。資料顯示，中國原生 AI 應用的月活覆蓋雖位居全球前列，但 ARPU（每使用者平均收入）僅佔全球的 2.3%，商業化嚴重滯後。吳畏認為，這並非技術落後，而是因為“交付閉環能力”尚未建立。誰能率先跑通這一閉環，誰就有機會在結果導向下反超全球同行。
▍VC 不再為“未來可能”買單
隨著 AI 商業化正規化轉向結果導向，背後的技術支撐也開始發生結構性變化。吳畏指出，當前市場上湧現出一批具備明確交付能力的垂直場景產品，不再依賴使用者精調 prompt ，而是透過結構化任務鏈條完成自動執行與全流程交付。
以杭州睿琪科技的 “PictureThis”為例，該產品聚焦自然物體識別，年化內購收入已突破 1.55 億美元。同時，還有一批短影片生成與託管工具藉助低價訂閱撬動高 ARPU，已形成相對穩定的收入模型。這些產品的共性在於，其核心指標不再是“使用時長”或“使用者數”，而是“每次任務所產出的結果質量”。
這類產品背後普遍採用 Agent 架構，其本質是將複雜流程拆解為結構化任務節點，從輸入到判斷再到執行，每個環節都被封裝成標準模組，具備穩定的交付路徑與一致的輸出能力。相比傳統 AI 應用，這種形態極大降低了使用者的學習門檻，也提升了商業落地效率。
吳畏強調，從投資角度看，這類具備“任務鏈條結構化 + Agent 自動執行能力”的企業，估值模型已明顯分化。海外頭部結果導向型 AI 獨角獸 PS 估值普遍達 60～70 倍，而國內同類公司當前僅為 5～10 倍，背後的核心差距不是技術能力，而是交付體系的成熟度。
在他看來，關鍵並非企業是否具備 Agent 架構，而是是否能將其封裝成標準化任務包，並與客戶系統對接，實現端到端交付閉環。這不僅決定產品是否具備溢價能力，也影響其估值上限與融資節奏。
▍結構化流程成為護城河的起點
吳畏指出，真正決定 AI 企業能否穿越週期的，不是模型能力的強弱，而是能否構建一條清晰、可交付、可標準化的業務流程。流程清晰意味著產品路徑穩定，交付可控；流程標準化則意味著可以批次複製、快速擴張，是企業規模化盈利的前提。
在 AI 工具邁向“結果承諾型產品”的過程中，企業必須構建結構化工作流與標準化場景模板。流程越精細、越能與客戶業務系統進行 API 級繫結，交付結果的穩定性就越高，產品的溢價能力也就越強。
AI 應用的重心正在從通用能力轉向垂直能力、從工具屬性轉向業務屬性。在吳畏看來，AI 不再只是一個提升效率的技術元件，而是正在成為一個“對結果負責”的產品角色，是客戶業務體系中可計價、可考核的關鍵節點。
他進一步強調，在這一轉型背景下，判斷 AI 企業長期價值的標準也要同步調整。過去強調技術原生性與技術先進性，如今更要評估其是否能跑通結果閉環、是否能交付可衡量的業務價值。在資本趨於理性、泡沫退潮之後，AI 企業的核心競爭力就是對業務結果的掌控能力。
這場變革正在重塑投資邏輯與估值體系，也為中國市場創造了突圍的視窗。流量紅利不再是決定性因素，真正的比較優勢在於：誰能構建結構化流程，誰就能在全球 AI 商業化競賽中贏得領先地位。
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