朱啸虎谈 AI 泡沫、应用入口与创业投资

张小珺在 2025 年底再次采访投资人朱啸虎，讨论 AI 应用、估值、创业与投资周期。节目包含个人投资观点和预测，不能作为当前市场事实或投资建议。

朱啸虎认为，当时 AI 产品竞争正从单纯展示模型能力转向争夺日活跃用户和使用时长。他把这些指标看作建立重要应用入口的线索。

他讨论 ChatGPT 的群聊功能，推测群组可能带来新的社交关系和使用场景。同时他承认，产品是否会发展成社交网络仍不清楚。

谈到中国市场，他看好几家大型公司在消费端的竞争潜力，同时认为格局尚早。他的排名和判断反映 2025 年底的个人观察。

他认为 Google 与 OpenAI 在应用入口上存在竞争，并把群聊视为可能改变用户使用方式的一个实验，而不是已被证明的胜负结果。

对于平台之间的补贴竞争，朱啸虎质疑巨额投入的效率，并认为争夺 AI 应用入口可能带来不同的长期机会。

被问到 AI 泡沫，他在当时认为短期内难以看到泡沫破裂，理由是计算需求增长和基础设施建设滞后。这是有争议的预测，并非对市场走势的保证。

他认为模型进一步提升可能需要很高成本，而应用侧的需求仍在增长。张小珺追问这些成本最终由谁承担，涉及补贴、定价和商业化能否持续。

朱啸虎描述当时较低的模型调用价格，并认为大公司可能为战略性应用继续补贴。他引用的成本和收入数字是个人估计，不能当作普遍经济模型。

两人讨论围绕算力和融资交易的担忧。朱啸虎认为，除了财务结构，还要看基础设施是否有真实使用需求；这并不能单独证明任何交易没有风险。

节目提到英伟达和 OpenAI 等具体投资选择。朱啸虎解释自己的配置偏好，同时强调价格、竞争和回报预期；这些是特定时间的个人观点。

他高度评价 DeepSeek 对开放模型生态的作用，认为更多可获得的模型有助于竞争。他对未来技术格局的判断是预测，开放程度也应按各项目的实际许可和发布内容核实。

他认为模型 API 可能逐渐成为更接近基础设施的服务，价格竞争会使独立供应商的商业化更困难。这是他对未来市场的看法。

谈到国内模型公司，他认为训练基础模型仍需要稀缺能力，但在大公司低价提供模型的情况下，创业公司需要寻找可持续的收入来源。

朱啸虎把本轮周期与以往技术浪潮比较：基础设施先受到关注，随后应用扩张。他预测 2026 年应用增长会继续考验算力和能源供给。

在机器人投资上，他偏向有明确任务和客户的项目，举出清洗船体和按摩等例子。具体项目表现是他的描述，并非独立验证的业绩。

他讨论软硬件结合的产品，以及深圳、杭州、北京和上海等创业生态。靠近供应链、人才和客户可能加快产品迭代，但市场竞争仍然激烈。

在垂直应用上，他重视围绕特定工作流程形成的客户关系、数据和产品体验。单纯包装通用模型的工具可能更容易受到竞争。

他把智能体创业与移动互联网早期应用比较：许多产品初期增长很快，后来却难以维持。创业者需要考虑留存、分发和是否能形成差异。

朱啸虎建议寻找大公司不愿深入处理的细分问题，做艰苦而具体的工作。他承认，找到同时具备市场规模和可防守性的机会并不容易。

他预计大型科技公司可能继续扩大，也承认创业公司的机会难以预测。关于未来市值和时间的数字都是投机性预测，不是已实现的事实。

谈到看项目的方法，他说需要多见创业者、多了解行业。他特别关注团队是否真正理解应用场景，而不是仅仅追逐热点。

对于是否融资，他认为小而稳定的企业未必适合风险投资。创始人应理解资金的回报要求、期限以及可能附带的条款。

他谈到投资后的跟进：投资人需要与团队保持交流，关注方向和重要细节，并决定是否继续支持后续融资。

以 AI 玩具为例，他说即使市场竞争拥挤，优秀用户体验仍然重要。把看似简单的产品做好并不容易。

两人讨论风险投资的集中共识与联合投资。朱啸虎担心众多机构追逐同一批项目、各持很小份额时，估值与最终回报之间可能出现落差。

他将部分基础模型公司的竞争与过去的 AI 公司比较，关注技术趋同、价格压力和商业化困难。类比可以启发问题，但不能证明两个周期会以同样方式结束。

关于 OpenAI 的长期竞争力，他区分开创产品与长期守住市场：后者可能需要不同的运营能力。他提出的是疑问，而不是确定结论。

他建议关注活跃用户、留存和实际使用，而不是只看模型排名。短期排名变化快，持续解决用户问题才可能形成稳定业务。

给年轻投资人的建议是形成自己的观点，并通过研究和接触创业者检验它，而不是机械追随热门赛道。

最后他展望中国开放模型生态、算力和能源，并作出长期国际竞争预测。这些属于他在 2025 年的判断，未来结果取决于许多无法确定的因素。

节目以个人日常与休息方式结束。整场对话展现的是一位投资人在特定时点的思考，而不是可直接套用的投资结论。