沈勁：AI的殺手級應用，在于替代知識工作者

作者丨薛皓皓

編輯丨巴里

圖源丨midjourney

在拜訪完頭部AI應用創(chuàng)業(yè)公司Genspark之后，引航陪跑創(chuàng)業(yè)營教練、原高通全球副總裁、原高通創(chuàng)投董事總經(jīng)理沈勁突然意識到，他過去向無數(shù)AI應用創(chuàng)業(yè)者拋出的那個問題，從根上就錯了。

此前，他總會習慣性地追問創(chuàng)始人：“你們產(chǎn)品的核心場景是什么？” 在他過往的認知里，一款優(yōu)秀的企業(yè)服務產(chǎn)品，必然會錨定一兩個極致聚焦的核心場景。但Genspark的創(chuàng)始人，沒有列出最常用的應用場景 —— 做PPT、寫報告、建網(wǎng)站。而是例舉許多個使用他們產(chǎn)品的用戶職業(yè): 咨詢師, 設計師, 廣告商……

那次拜訪徹底推翻了沈勁的固有判斷。他終于想明白，在AI時代，面對AI應用的創(chuàng)業(yè)者，正確的問題從來不是 “你的應用場景是什么”，而是 “你的產(chǎn)品能替代哪種知識工作者”。

從2021年ChatGPT橫空出世掀起大模型浪潮，到Sora刷新視頻生成的行業(yè)天花板，Claude重新定義編程效率，再到DeepSeek走出中國大模型的差異化路線，短短數(shù)年，大模型技術的迭代速度肉眼可見地放緩，而AI應用的商業(yè)化浪潮，卻正以前所未有的熱度席卷全球。

到底什么才是好的AI應用？

沈勁給出了一個清晰到極致的答案：能夠很好地替代某種知識工作者的應用，就是好的AI應用（本文討論的AI應用，特指不依賴硬件的軟件產(chǎn)品形態(tài)，如AI Agent，智能硬件不在討論范圍內(nèi)）。

也正是基于這套對AI應用的底層判斷，沈勁與前小米科技總裁王翔、易到用車創(chuàng)始人周航、財經(jīng)作家吳曉波、普華資本創(chuàng)始合伙人曹國熊共同發(fā)起了引航陪跑創(chuàng)業(yè)營，專注押注科技出海與AI應用賽道。

AI應用的主戰(zhàn)場是ToB

而中國ToC的AI應用可以稱霸全球

AI應用賽道的創(chuàng)業(yè)機會，向來有ToB與 ToC之分。而在沈勁看來，ToB領域的AI應用機會，遠大于ToC。

“從美國AI應用的投融資數(shù)據(jù)來看，無論是投資規(guī)模還是投資案例數(shù)，ToB和ToC的比例都達到了驚人的10:1。” 沈勁以 AI 產(chǎn)業(yè)發(fā)展更成熟的美國市場為參照，道出了行業(yè)最真實的趨勢。

這個數(shù)字的反差感有多強烈？在標普500指數(shù)的主要大型上市公司中，ToB公司的總市值接近35萬億美元，ToC公司約為27萬億美元，二者比例僅為1.3:1。 而10:1的投融資比例，遠超成熟市場的市值結(jié)構(gòu)，恰恰印證了資本對AI ToB賽道未來價值的極致看好。

“VC投的是未來。我認為未來AI ToB公司將在體量、數(shù)量、收入和利潤等方面，全面超越AI ToC公司。” 沈勁直言。

這個趨勢的底層邏輯，藏在AI技術的本質(zhì)里。“目前AI技術的核心是提升效率。提升企業(yè)或個人工作效率的價值，遠大于給個人生活（如社交、娛樂、教育）帶來的便利。”

這也是AI與互聯(lián)網(wǎng)技術最核心的分野：互聯(lián)網(wǎng)的核心是連接人與人，天然更擅長釋放ToC價值，阿里、騰訊、字節(jié)跳動等中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭，本質(zhì)上都是ToC屬性更強的公司；而AI的核心是效率革命，其商業(yè)價值的最大釋放場景，必然在企業(yè)端。

當然，沈勁也坦言，10:1的比例略顯極端，“很多美國投資人習慣了投資ToB的SaaS，但美國ToC的AI應用，仍有巨大未被挖掘的機會”。

而在ToC賽道，中國創(chuàng)業(yè)者的核心機會，從來不在國內(nèi)，而在出海。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代，中國誕生了小米、美團、字節(jié)跳動、小紅書等一批世界級的ToC巨頭，即便是誕生于PC互聯(lián)網(wǎng)時代的騰訊和阿里，其核心增長期也在移動互聯(lián)網(wǎng)階段。而同期的美國市場，僅跑出了DoorDash、Uber、Airbnb等少數(shù) ToC 平臺，中國團隊在ToC產(chǎn)品打磨、用戶增長、流量運營上的能力，早已得到全球市場的驗證。

“我最近介紹了一位做ToC增長的中國‘一人公司’（OPC，One Person Company），給一家純美國團隊創(chuàng)辦的AI應用創(chuàng)業(yè)公司，對方對他的能力贊不絕口。中國在ToC應用方面的實力毋庸置疑。” 沈勁表示，中國創(chuàng)業(yè)公司完全有能力在AI ToC的海外市場大放異彩。

SaaS在中國的困局

恰恰是AI創(chuàng)業(yè)的最大紅利

SaaS，即軟件即服務，本質(zhì)是讓企業(yè)軟件上云，用戶無需買斷整套軟件，只需通過訂閱付費，在云端租用工具，以此提升客戶管理、團隊協(xié)作、財務報銷等環(huán)節(jié)的工作效率。

這套商業(yè)模式在美國市場早已被驗證完全跑通：美國企業(yè)勞動力成本高昂，任何能提升效率的工具，都有極強的付費意愿。Salesforce（客戶管理）、Shopify（電商運營）、Intuit（財務管理）、Slack（團隊協(xié)作）、Zoom（視頻會議）等 SaaS 公司上市后，均實現(xiàn)了千億美元級別的市值。

但這套在美國所向披靡的商業(yè)邏輯，在中國市場卻徹底水土不服。

有過創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷的沈勁，對此感觸極深。曾有一家國內(nèi)頭部協(xié)作SaaS公司找他融資，他思考后給出的結(jié)論是：如果我是企業(yè)老板，不會為這款協(xié)作SaaS買單。“如果能帶來30%的收入增長，我肯定買。但協(xié)作能帶來什么業(yè)績增長，沒人說得清楚。”

一句話道破了中國SaaS行業(yè)的核心痛點：中國企業(yè)主，從來不為工具付錢，只為結(jié)果付錢。

而AI技術的爆發(fā)，正在徹底改寫企業(yè)軟件的游戲規(guī)則 ——AI正在重做一遍SaaS。如今，就連全球最大的SaaS公司Salesforce，也被迫全面轉(zhuǎn)型為AI+SaaS公司。

“但SaaS公司要成功轉(zhuǎn)型為AI應用公司，必須甩掉歷史包袱，因為商業(yè)模式可能發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變 —— 從訂閱付費轉(zhuǎn)向結(jié)果付費。” 沈勁直言，“相比之下，原生AI應用的歷史包袱要小得多，幾乎可以從零搭建最適配 AI 時代的商業(yè)模式。”

沈勁舉了一個極具代表性的例子：一位做企業(yè)安全軟件銷售的朋友，曾想轉(zhuǎn)行做保險銷售，沈勁卻給他指了一條AI創(chuàng)業(yè)的路。“保險經(jīng)紀人正是AI應用的絕佳賽道：一位保險經(jīng)紀人年收入30萬，用了你的AI工具后，收入提升到40萬，他絕對愿意拿出多掙的10萬里的10%，來為你的工具付費。”

這就是與傳統(tǒng)SaaS完全相反的結(jié)果付費模式。“這有點像廣告行業(yè)，廣告已經(jīng)從按時長、 按露出付費，轉(zhuǎn)向按下載量、留存量、獲客數(shù)付費，整個行業(yè)越來越結(jié)果導向。”

保險經(jīng)紀、房產(chǎn)經(jīng)紀、商業(yè)咨詢顧問、教學顧問、直播主播、獵頭顧問、留學顧問…… 這些崗位的收入天然與結(jié)果、提成強掛鉤，也因此，他們最愿意為 AI 應用帶來的效率提升、收入增量付費，也是AI應用商業(yè)化最順暢的落地場景。

更重要的是，與美國誕生了多家千億美金SaaS巨頭不同，中國此前從未跑出同等級別的企業(yè)軟件公司。這對中國的AI創(chuàng)業(yè)者來說，非但不是劣勢，反而是減少競爭壓力的巨大紅利。

“在AI時代，中國的企業(yè)軟件創(chuàng)業(yè)者，可以直接構(gòu)建‘按結(jié)果付費’的商業(yè)模式。而美國的SaaS創(chuàng)業(yè)者要轉(zhuǎn)型為AI應用，必須甩開積累了十幾年的歷史包袱和思維慣性，轉(zhuǎn)型成功率極低；同時，美國的原生AI應用創(chuàng)業(yè)者，還要面對成熟SaaS巨頭的競爭。” 沈勁判斷。

這個發(fā)展邏輯，與中國電商的崛起路徑如出一轍。“中國線下商業(yè)相對不夠成熟，沒有誕生沃爾瑪、Costco這樣的零售巨頭，中國電商創(chuàng)業(yè)者少了來自線下巨頭的競爭，最終實現(xiàn)了全球最高的電商滲透率。在企業(yè)軟件領域，正是因為國內(nèi)沒有大型SaaS巨頭，原生AI應用創(chuàng)業(yè)者，反而更容易在B端市場跑通、做大。”

從包月包年的訂閱付費，到與增量收益綁定的結(jié)果付費，沈勁將這套全新的商業(yè)模式，稱為 “反向SaaS”。“SaaS（Software as a Service）賣的是工具，反向 SaaS（Service as a Software）賣的是結(jié)果。”

12萬億人民幣(中國)VS8萬億美元(美國)市場：

AI正在系統(tǒng)性替代知識工作者

PC時代、互聯(lián)網(wǎng)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代，每一個技術浪潮，都誕生了屬于自己的殺手級應用：PC時代是Excel，互聯(lián)網(wǎng)時代是電子郵件和搜索引擎，移動互聯(lián)網(wǎng)時代是即時通訊和電商。

每當新技術出現(xiàn)，投資人總會反復追問：這個技術的殺手級應用到底是什么？

但在 AI 時代，這個問題的答案已經(jīng)徹底改變：AI 的殺手級應用，就是替代知識工作者。

沈勁測算，僅AI應用替代知識工作者這一個賽道，面向的是美國的8萬億美元，和中國的12萬億人民幣的市場空間。

“不同類型的知識工作者，被AI替代的速度截然不同。律師、軟件工程師和會計師，已經(jīng)在被大規(guī)模替代。接下來是設計師、金融分析師、建筑師、咨詢師。再往后，醫(yī)師、教師也會被大規(guī)模替代。” 沈勁說，等到人形機器人全面普及后，藍領工人也將逐步被AI替代。

而這種 “替代”，從來都與 “賦能” 相伴相生。一家創(chuàng)業(yè)公司原本需要擴招到10人才能完成的業(yè)務，現(xiàn)有工程師借助AI編程工具，個人技術實力直接躍升至VP級別，3個人就能干完10個人的活。

“AI讓工程師效率提升3倍”，和 “AI替代了3個工作崗位”，本質(zhì)上是同一個現(xiàn)象的兩個方面。

沈勁還發(fā)現(xiàn)了一個極具參考性的規(guī)律：AI應用替代知識工作者的速度，與該崗位每天使用電腦的時長，呈顯著的正相關。

“律師、軟件工程師、會計師被替代得更快，核心原因之一，就是他們每天使用電腦的時間極長：律師超過6小時，軟件工程師超過8小時，會計師超過9小時。” 反之，越不依賴電腦、越依賴線下場景和線下交互的工作，越難被AI應用替代。

四維標尺：

判斷AI應用落地速度的核心標準

AI編程，是目前所有AI應用賽道中，落地最快、商業(yè)化最成熟的領域。有行業(yè)報告顯示，2025年全球AI編程市場規(guī)模已經(jīng)達到296億美金。

在沈勁看來，AI編程之所以能率先跑通，核心是它完美滿足了四個維度的標準，這也是判斷所有AI應用落地速度的核心標尺：

結(jié)構(gòu)化語言：編程語言是高度結(jié)構(gòu)化的語言，天然適配AI大模型的處理邏輯；

海量訓練數(shù)據(jù)：互聯(lián)網(wǎng)上有數(shù)十億行開源代碼，可直接用于模型訓練與迭代；

客觀評價標準：代碼能否正常運行、有沒有bug，是完全明確、可量化的評判標準，不存在模糊地帶；

自用屬性：AI編程工具，是工程師開發(fā)給工程師自己用的，完全不存在跨行業(yè)的需求鴻溝與產(chǎn)品適配難題。

基于這套四維標尺，沈勁也對不同領域AI應用的落地速度，做出了清晰的判斷：

而在沈勁看來，最不被看好的方向，是將AI應用落地于非知識工作者的領域。比如在體脂秤、割草機、家用攝像頭等IoT設備上接入AI大模型，看似蹭上AI熱點，實則完全不符合市場的真實需求，很難跑出真正的商業(yè)價值。

最后，沈勁還是鼓勵那位想轉(zhuǎn)行保險銷售的朋友出來創(chuàng)業(yè)。“他有深耕行業(yè)多年的經(jīng)驗，再找一個靠譜的技術合伙人，給保險經(jīng)紀人做一款真正能提升收入的AI應用，機會非常大。”

這大概就是他對 “AI應用在中國的爆款機會到底在哪” 這個問題，給出的最具體、也最實在的答案。

拓展閱讀：《AI時代怎么做硬件出海，沈勁談中國公司：該輪到我們定義品類了》

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