從矽谷回來後，彭志強眼中的AI終局

圖源丨探訪實拍

近來紅杉資本AI峰會刷屏了，150位全球頂尖AI創始人得出共識：下一輪AI，不賣工具，而是賣收益，紅杉合夥人Pat Grady稱這將帶來“萬億美元機會”。這個觀點與盛景在今年3月初提出的Al RaaS(Result as a Service)模式高度一致。

Al RaaS(Result as a Service)模式，結果即服務，是盛景基於多年在數字化和近來在AI領域投資孵化方法論與大量被投專案案例，於今年3月初首次提出，核心在於交付結果而非工具，敢於以結果作為定價、收費或盈利的依據，將是AI應用的主流模型。

盛景網聯董事長、盛景嘉成創投創始合夥人彭志強在矽谷進行了兩週的AI創業公司和創投機構深度參訪，5月15日，彭志強作了《AI終局思考與矽谷行》的專場直播分享。

核心觀點如下：

1、矽谷創新創業四大感悟：矽谷創業企業把商業化融入了DNA；矽谷的極早期孵化和天使投資非常發達，AI領域投資極其活躍，處於AI創新創業的亢奮狀態；創業企業被併購退出路徑比較順暢；矽谷的用人法則，用最少但最好的人，做最重要的事。

2、在中國，AI應用必須要做到極致化結果導向，甚至決戰於物理世界，即回到能源礦產算力電力、回到供應鏈與材料、回到硬體或裝置等等，這樣才能賺到大錢。

3、只有能夠提供端到端的軟硬體一體化的數字世界和物理世界融合的解決方案，才能和競爭對手顯著地拉開差距，才能最終為客戶創造真正的價值。

4、AI時代，真正厲害的AI應用公司應當直接持有 IP 和資產，而非只收技術服務費。不做乙方，要敢於做甲方。

5、AI包工頭模式的出現，將突破數字化利潤池的天花板。不同的商業模式下，從同一客戶獲得的淨利潤空間相差可達10-30倍，如果再疊加上AI的賦能和降本提效，淨利潤空間相差可達20-60倍，可謂天差地別。

6、盛景遴選AI應用專案的核心標準：能否真正做到 AI RaaS——用 AI 或機器人技術驅動，敢於並強烈堅持按結果定價、收費或者盈利的創業者。

7、每一家AI RaaS公司都必須遵循極簡四核方法論，聚焦垂直細分市場，做到一米寬、一百米深。

小編將發言全文整理如下，希望對你有所啟發，enjoy~

盛景在今年3月初提出 AI RaaS（Result as a Service）模式，與紅杉最近提出的“下一輪 AI，賣的不是工具，而是收益””思想高度一致。工具導向是把複雜問題留給客戶，把簡單留給自己，就像“鐵路警察只管一段”；結果導向則把複雜留給自己，把簡單留給客戶，用工具降本增效後直接交付價值。兩種模式完全相反。

AI應用轉向結果導向，為客戶創造可量化的收益，是一個里程碑式的認知轉變，對中國企業和創業者尤為關鍵，也會指引創投的投資決策標準或審美標準。這將改變幾乎所有行業的執行規則，可謂商業經營中的百年未有之大變局，也將帶來極為巨大的創新創業機會。

矽谷行思考：

矽谷創新創業生態四大感悟

我這次在矽谷停留了兩週，感觸頗深。整體來看，矽谷AI創新創業的熱情非常高，企服、SaaS類公司紛紛推出AI應用，道路兩旁的廣告牌基本都被AI公司佔據，無論微軟、OpenAI等巨頭，還是NotionAI等獨角獸，抑或大量 startup 公司，全部蓬勃湧動，矽谷儼然處於AI創新亢奮期，其中華人創業者比例也相當可觀。同時，VC投資也非常活躍。

走訪過程中，有幾點印象尤為深刻：

第一，矽谷AI企業商業化意識強。

美國企業的商業化本能寫在DNA裡：如何創造收入、如何盈利，幾乎是一種本能習慣。即便是OpenAI這種底座大模型公司，去年收入已達數十億美元，今年預計翻三倍，超過一百億美元，官方展望2029年營收1200億美元。

而且，美國C端、B端客戶的付費意願確實讓人羨慕。

在通脹下，美國人工成本持續攀升，這讓美國企業服務的收費基準水漲船高，也讓美國SaaS類應用能獲得更可觀的收費金額。

相比之下，中國SaaS企業或者AI應用企業所面對的無論是C端使用者還是B端企業，客戶的付費意願都不強，這給中國創業者的商業化帶來了更大的挑戰。但這恰恰提醒中國的創業者：無法改變市場環境，就必須在商業化上更下功夫、下決心。僅僅“成果導向”還不夠，中國的AI應用企業必須是“極致化結果導向”，也就是AI RaaS模式（Results As A Service）才能真正生存下來。

第二，矽谷的極早期孵化和天使投資非常發達，AI的發展進一步推高了其熱度。創業公司的估值相對比較合理，或者比較理性。

矽谷最成功的孵化器YC，在AI浪潮推動下，如今每年孵化專案已增至600多家。YC之外，還活躍著五六百隻極早期小基金，共同造就了矽谷 AI 應用和極早期孵化的熱潮。這些極早期基金機構的投資規模可能並不大，一隻基金的規模只有千萬美金或者是數千萬美金，卻專注或聚焦在極早期的孵化投資上。

極為活躍的早期天使投資是矽谷之所以成為矽谷的關鍵所在。

第三，美國的創業公司透過被併購退出比較順暢。

我在矽谷短短兩週時間，就聽到不少創業公司在創立三個月、六個月或者一年以後，以幾千萬美金甚至數億美金的估值，被大公司或者上市公司所收購。

所謂通則不痛，痛則不通，流暢的退出渠道使得矽谷的創業和創投發展都更為輕鬆灑脫，這是矽谷創業和創投蓬勃發展的根本原因。

第四，用最少但最好的人，做最重要的事。

矽谷創業公司有一個用人的法則，非常值得大家參考。“用最少但最好的人，做最重要的事。”

我走訪的企業中有一家由華人創辦的AI Agent創業公司，融資近4000萬美金，但公司不到40人，都是谷歌等高階工程師，人才密度非常高。

與之相反，中國很多創業公司往往會用很多一般的人，做著很多不重要的事，這非常值得我們警惕。

在AI時代，將發生一個非常顯著的變化，那就是普通工作都會被AI所替代，最好的人才的價值是一般人、普通人的一百倍、一千倍。隨著AI的推進，技術成本革命性消減，創新成本也將趨近於零，未來將出現“One-Person Company”（一人公司）或者“0-Person Company” （無人公司），那些仍在“堆人頭”的公司其自身價值將會面臨巨大挑戰。

換句話說，在生成式人工智慧逐漸抹平大企業與中小企業之間的技術、成本差距後，各企業真正比拼的是關鍵人才。我在《極簡增長》一書中已經多次強調過關鍵人才的重要性。

戰略執行的首要問題在於“誰來做”。尤其在面臨業務破局時，“戰術千百條，肯打第一條”。面對內外部環境的劇烈變化，企業必須對戰略的關鍵任務進行突破性攻堅，必須找到敢於突破的關鍵人才，所謂“千軍易得、一將難求”。

那麼，怎麼衡量誰是關鍵人才呢？這就要首先確定企業近期的關鍵任務到底是什麼？

企業戰略規劃每年應該選定1～3件最重要的事，這1～3件最重要的事就是關鍵任務，在確定了關鍵任務之後，再有針對性地尋找關鍵人才，只有這樣，企業才能做到有的放矢和事半功倍。

今天，“最重要的事情”就是如何為目標客戶的核心需求交付極致化的結果，而不是開發一個AI工具。

AI RaaS，必須決戰物理世界

過去常說 SaaS 是軟體的升級，但在中國真正跑出來的 SaaS 公司屈指可數。原因在於：工具導向的模式難以打動看重結果的中國企業使用者。

盛景提出的 AI RaaS——Result as a Service，即“結果導向”的模式，強調極致化的結果導向。紅杉峰會把這一概念稱為 “outcome”；但在中國，如果只交付過程性成果，只給客戶半成品或中間環節，那只能收小錢，難以做大。

要做到極致化，往往就必須決戰於物理世界，回到能源礦產算力電力、回到供應鏈與材料、回到硬體或裝置等等。僅僅是薄薄的一層數字化應用往往解決不了大問題，必須考慮物理世界才能解決客戶的問題。

而且數字化應用在整個商業世界的利潤池或者收入的結構，往往只有1%到3%區間，佔比太低，高度內卷，難以做大。只有透過回到物理世界，才能與競爭對手實現顯著的差異化。在純數字世界，能力差距有限，新功能往往幾個月就被大模型或網際網路大廠平替，價格會血拼。但是，一旦到了物理世界，各行各業千差萬別。大廠的規模效應、大模型的規模效應鞭長莫及，才有可能建立真正難以複製的壁壘。只有能夠提供端到端的軟硬體一體化的數字世界和物理世界融合的解決方案，才能和競爭對手顯著的拉開差距，才能最終為客戶創造真正的價值，為客戶真正的解決問題，才能真正的賺到大錢。

所以，決戰在物理世界，這既是從客戶的需求視角來出發——你必須為客戶創造巨大價值，產生巨大的結果，同時也是從差異化競爭的角度來衡量，也是從企業自身盈利角度的必然選擇。

AI RaaS聯合創業和投資的方向

我先分享幾個直觀案例，希望為大家提供投資或聯合創業的思路。假設你是 AI 公司、技術驅動型團隊，想知道怎樣做到極致化結果導向；或者你本身是實體制造、傳統產業，手握場景、訂單和客戶，想借 AI 開創新業務新模式——下面的例子都值得參考。

當前我們最關注的模式，是AI RaaS企業做“新型資產持有者或資產管理者”。

矽谷公司Kobold Metals依靠AI探礦正是典型案例。其估值已達30億美元，融資近10億美元，投資人包括馬雲、貝索斯、Sam Altman、比爾·蓋茨及多家頂級VC和礦業巨頭，在全球大舉“跑馬圈地”。

其利用AI技術顛覆傳統探礦投資大、失敗率極高的現狀。2022年，該公司一筆最成功的交易：用1.5億美元買下尚比亞一處銅礦權，14個月後此銅礦的價值增至100–150億美元。迄今公司已控制近100個實體金礦、銅礦、鋰礦。上週，美國國務卿還在剛果為其收購鋰礦站臺。

AI找礦是典型的AI RaaS模式，即結果導向極致化，而且kobold做得非常極致，藉助ai新技術加持，不僅僅成為了包工頭，還直接成為了礦老闆、大業主。

在我看來，AI探礦、AI創新藥、AI新材料、AI合成生物邏輯一致——每一座礦、每條二期臨床管線都是一塊資產、一個IP，可分階段估值、分階段融資和分階段出售。

因此，AI驅動的資產持有／管理公司並沒有想象中難做——關鍵在於“敢按結果賺錢”。

本質上，這是商業認知的突破：別隻當自己是軟體公司，要讓軟體技術轉化為礦權的持有者、聯合持有者或管理者。既然自認AI能力強，就別滿足於賣工具費，而要拿結果分成。藉助AI新技術，在各行各業都將誕生結果導向的RaaS公司。

盛景正是沿用這一邏輯，投資了一家由華人創辦的AI探礦公司。

之所以先講這個極致案例，是想說明：軟體人也可以“買礦”、“發基金”，把盈利點放在礦業資產升值，而非軟體許可費。更重要的是，這種模式可遷移到各行各業。

AI for Science 在材料領域同理——在我眼裡，每一種新材料都是一座富礦。

矽谷另一家AI創新藥公司Formation Bio ，創始人也是華人。它用的也是類似邏輯，不賣軟體，而是直接收購處於臨床 II 期的創新藥管線，提供所有必要的資金和AI賦能能力，以推動他們的專案透過二期臨床試驗結果之後的概念驗證及更遠的階段。在臨床三期試驗期間或之後透過授權或出售給大型製藥公司的方式退出，實現資產增值並退出。

這開創了新型的AI 驅動下的創新藥IP資產經營模式。截至2025年4月，Formation Bio已完成四輪融資，總融資額達5.28億美元。

這正是AI帶來的全新機會——技術方不再只是服務商，而是成為IP或資產的真正“Boss”。

AI時代，真正厲害的AI公司應當直接持有IP和資產，而非只收技術服務費。

另一條賽道是AI數字員工。

如今幾乎所有企業都在談Agent，但我們強調的“數字員工”必須達到甚至超過人類僱員平均水平，並按人力資源派遣模式收費：試用期、月薪、按人頭計費。價值關鍵在規模——一次性派出十萬名數字員工才有意義，零星幾百個不成氣候。只有在某個細分工種做到極致水平，再大規模派遣，才能按月薪、年薪持續獲利。

我們還關注To B機器人的結果導向公司。

例如金沙江創投朱嘯虎近日投資的水下機器人企業世航智慧，也是盛景天使投資的創業企業。它瞄準“機器人洗船”這一場景，直接以清洗結果收費。萬噸船隻進入港口需高成本清洗，若機器人可在泊位完成，高頻剛需立刻顯現。全球十大港口有七個在中國，只要深耕一個港口，就能做成“洗船包工頭”，再與各個港口現有的洗船包工頭合作，業務量極其可觀。

類似地，前不久我們與日本合作夥伴討論高空清洗玻璃機器人這一細分場景。日本老齡化嚴重，高空作業難以依靠人工，而且使用者還有“水不能灑得到處都是”的細化要求。這正是典型的結果導向運營服務——俗稱“包工頭”：包人、包工、包料、包結果，按效果收費。盛景非常希望投資或孵化此類公司，並已與日本合作方建立出海渠道。若你具備相應能力，敢於且適合採用包工頭模式進入日本市場，完全可以與我們聯創，共同出海。

在To C領域，盛景最關注的是Sales Agent。銷售費用通常佔比最高，能夠在私域獨立成交的AI機器人極具價值。我們正在與一位夥伴聯創：利用AI機器人在微信私域做銷售，其轉化率已與人類銷售持平甚至更優。

盛景投資的另一家公司在醫美賽道在直播場景的銷售Agent同樣執行流暢。

化妝品、母嬰、旅遊、酒店……幾乎每個垂直賽道都存在機會。

模式非常簡單：零或極低底薪，純按銷售結果提成——按成交提五到八個點；沒有結果就不付錢。如果你做垂直SaaS，或手握行業大客戶，完全可以摸索把“賣license”改成“獨立成交下的提成”。

以上案例多是盛景已投或正尋找的方向，希望能激發和尋找更多的新的聯創、投資機會。

為何我們如今如此堅決地強調結果導向？不僅因為時代已走到這一步——不做很快被大模型平替，這是巨大的威脅，同時，這也是因為大模型正在賦能，你的“武功”會大幅提升。早年軟體、SaaS技術力不足，我們只能寄望少數專案以結果計費；如今AI能力愈發強大，實現結果導向比過去容易得多——關鍵是決心。我們給被投與孵化企業做培訓，最終都落到一句話：下決心。決心到了，其餘問題自會迎刃而解。

AI包工頭模式

相比傳統SaaS和傳統包工頭

開啟10倍級利潤池放大

企業本質上有五大利潤池，首先要弄清自己身處哪一池塘——選對池塘，才能釣到魚。

從上圖可以清晰地看到，數字化利潤池，包括企業自研、外採、委託開發的軟體和IT服務等資金投入，通常情況為1%–3%，甚至更低。

數字化池塘這幾年喊得最響，卻也是“賺不到錢的人最多”的區間。軟體和IT服務行業，僱傭著行業平均受教育程度最高的人才，但卻在一塊最小的數字化利潤池中高強度競爭，高度內卷。

不僅在中國如此，放眼全球同樣如此。2022年全球GDP為100.22萬億美元，但全球軟體支出額僅為6750億美元，即使再加上12651.27億美元的IT服務支出額，合計也還不到全球GDP的2%（僅為1.87%）。即便是對SaaS最友好的美國市場，情況也沒有本質性的改變：2022年美國GDP為25.4萬億美元，美國軟體及服務支出額約為7890億美元，也僅佔美國當年GDP的3.1%，若扣除IT服務，美國軟體市場的總規模佔美國當年GDP僅1.2%。然而，美國白領勞動力市場的規模卻是軟體+IT 服務的13倍，應該往哪裡去發力，一目瞭然。

還有更大的利潤池：人力資源利潤池通常情況下為20-40%左右；資產利潤池，包括採購和租賃的無形資產、裝置/產線、土地/廠房/辦公場所等資金投入，佔到10%–20%；供應鏈利潤池，包括為產品研發和製造而外採的原材料、半成品、零部件、耗材用品等資金投入，通常情況為20%-40%左右；資本/資金利潤池，包括企業為貸款而支付的資金利息，繳納的各項稅費，股東的稅後利潤等，通常情況為10%-20%左右。

若企業只賣薄薄的數字化工具，註定只能吃1%–3%的小份額；若能進入勞動力池，做AI Agent替代人工，按月薪年薪收費，市場立即放大；繼續深入到裝置、原材料、資金等環節，利潤空間會更大。

當然，進入到新的利潤池未必全靠自己，也可以聯合夥伴，未必是重資產，但核心是要具備進入並分食那份利潤的能力。

這張圖是盛景總結的三種不同的商業模式，每一種商業模式，從同一客戶獲得的淨利潤空間相差可達10-30倍，如果再疊加上AI的賦能和降本提效，淨利潤空間相差可達20-60倍，可謂天差地別。

包工頭既要“上得了廳堂”，談下大單，又要“下得了廚房”，處理各類雜務和風險，難度更高，價值更大，自然賺到大錢；只不過過去他們“好吃不好看”，資本市場不買賬；AI加持後，既好吃又好看，是“新物種”，將成為下一階段的“香餑餑”。

AI包工頭將在眾多細分市場湧現，並贏得資本青睞。選對利潤池，才能真正“釣到大魚”。

盛景遴選AI應用專案的核心標準

盛景遴選專案的核心標準就是：能否真正做到AI RaaS——用AI或機器人技術驅動，敢於並強烈堅持按結果定價、收費或者盈利的創業者。

首先，如果你是一家垂直SaaS企業，可考慮把工具收費改成Agent驅動的交易平臺。如果你已經是個垂直的交易平臺，能否把過去的f2b層層批發變成b2f的反向供應鏈？

嘉御基金創始合夥人衛哲曾說：“B2B的本質是Business-People-to-Business-People——企業裡的人對企業裡的人；純粹組織對組織、冷冰冰的交易很難做。”

但人與人的溝通其實也很麻煩：我在開會，你來詢價，我可能無法及時回應。

未來的形態很可能既不是所謂B2B，也不是所謂B2C，而是A2A——Agent to Agent，這將是未來交易平臺的主流方向。

今年4月谷歌也正式提出A2A概念：讓代理智慧體彼此對接、自動撮合、即時結算，重構大量交易場景，並帶來全新的機會。因此，我們特別看重Agent-to-Agent驅動的交易平臺。

其次，敢於“揮刀自宮”、按結果收費企業服務公司極具潛力。

美國AI客服公司Sierra（估值45億美元）按“每張工單0.99美元”收費，放棄了傳統按席位賣license的模式。原有客服SaaS企業因收入短期驟降，不敢轉型，反倒讓新創公司獲得機會。若你也能放下舊收費邏輯，改為純結果收費，我們願意深入合作。

再次，擁有真實場景和訂單的產業公司或包工頭——如礦區運輸、船體清洗、高空擦窗等——只要敢擁抱AI和機器人，把“包工、包料、包裝置、包人、包結果”落到實處，就能從傳統外包升級為“新物種”。

為此盛景推出AI RaaS 聯合創業計劃，我們將在100個垂直類別、細分場景尋找具有強烈結果導向願望的聯合創業夥伴，盛景幫AI創業企業找資金、找場景、找客戶、找資源，助力創業者掌握AI RaaS的真諦、分享操作細節，一起落地極致化結果導向模式。

目前已盛景AI RaaS訓練營已舉辦兩期，歡迎有極致化結果導向可能性的創業者報名。

前面簡單提到的AI客服獨角獸企業Sierra 值得重點關注，我再詳細介紹下這家公司的模型。

Sierra切入的是AI客服市場——僅菲律賓呼叫中心一年規模就接近400億美元。Sierra的殺手鐧是創造性的定價模式：每張由Agent獨立完成的客服工單隻收0.99美元；一旦人工介入便不收費。在紅杉資本AI峰會上，Sierra平臺聯合創始人表示：“我們從第一天起就選擇基於成果定價（outcome-based pricing）。客戶不再為功能買單，而是為結果買單。” Sierra改變了傳統按坐席按使用者數收費的工具邏輯。

Sierra不僅提供AI技術，更提供運營改進建議，甚至參與客戶的業務流程再造，這正是“AI包工頭”的“包工”之處。

盛景投資的「雲生科技」正在把同一思路遷移到人力資源社保公積金領域。雲生的社保通SAAS AI版，採用最先進的社保公積金智慧體技術，提供了功能強大的五險一金管理解決方案。目前雲生社保公積金智慧體已經覆蓋全國212個地區的社保局、醫保局、公積金管理中心，SAAS管理系統提供了即時賬單、精準預估賬單、政策自動重新整理、臺賬自動比對等強大功能，贈送整合覆蓋全國的五險一金政策庫工具和政策庫諮詢智慧體，面對超過3000人、且在多城市部署員工的大客戶，只需要0.99元/人月的超低服務費，且以上所有功能模組全部提供免費對接的全套API介面。線下服務也提供了5元/人月的雲生幫幫臨櫃服務。

“每人每月智慧體服務費九毛九”定價是我們與創始人反覆推敲後的結果。多城市佈局的大企業在各地繳社保的政策差異、啟用手續、錯繳補繳等繁瑣痛點，全部由 Agent 和線下“跑櫃檯”團隊承擔，把複雜留給自己，把簡單留給客戶。九毛九模式擊穿傳統社保服務成本：若雲生社保公積金智慧體未來服務一億人，月費雖然才一億元，但毛利也相當有吸引力，因為邊際成本趨近於零。某連鎖企業已將近20萬名員工在數十城市的社保交付給雲生託管。

AI RaaS與極簡增長

高度融合、渾然一體

AI RaaS本質上是「極簡增長」在AI時代的升級版，核心仍是那條鐵律——一米寬，一百米深。

在傳統世界，這套方法論已被證明有效；到了AI時代，更是企業找到細分市場聚焦垂直場景的有效助力。少數底座大模型公司背靠千億美元投入，打造的是“一萬米寬、十米深”的通用人工智慧——橫著走的螃蟹。

中小企業若在同一維度硬拼，只能淪為炮灰。要活下去，必須與之做出徹底地差異化：改走“鑽井模式”，把寬度收縮到一米，把深度打到一百米、甚至一千米，並且把交付拉到最終結果。

這就要求我們重新審視戰略：當AI這個巨大變量出現，原有定位、產品、團隊都可能需要調到“極致化結果導向”模式。同時也是在倒逼AI應用公司深度思考理解，我的核心客戶是誰？核心客戶的核心需求是什麼？滿足核心客戶核心需求的核心產品是什麼？核心銷售系統是什麼？只有聚焦核心客戶的核心需求，深挖客戶價值鏈，實現端到端的服務，這樣才能為結果負責，在小切口、大市場中找到突破，開創真正的商業未來。