從“中國制造”到“中國智造”，中國力量在全球市場大放異彩還在進行時。但全球市場形勢變化卻宛如高速列車，機遇與挑戰應接不暇：不同區域的本土消費業態出現哪些新變化？社交電商賽道機會如何把握？抓人眼球的AIGC又將為全球生意注入何種新活力？......

擺在眼前的問號，亟待一個回答。變化不停的全球市場，時刻期待嶄新思路。

基于此，鈦動科技特別打造全球化訪談欄目《Global Talk》，通過邀請行業大咖走進鈦動科技展開高層對話，分享前沿行業洞察，輸出豐富的寶貴經驗，以先鋒視角打開全球視野、把握出海脈搏。

《Global Talk》欄目首期邀請非凡資本合伙人吳畏與鈦動科技創始合伙人Eric到場對談。非凡資本合伙人吳畏被外界稱為“AI應用研究領域國內領先的行業智庫締造者”，已累計投資和服務數百家創業公司，在跨境和AI領域積累了深厚的資源鏈接與行業干貨。鈦動科技創始合伙人Eric曾任寶潔產品供應部團隊經理，擁有體系化的項目管理、標準化流程管理以及精細化運營的經驗，并且從0到1搭建了鈦動科技的營銷服務體系。

隨著人工智能領域進入全新時代，來自中國的明星AI應用如雨后春筍般涌現，不乏在全球市場嶄露頭角。本期對談將聚焦我們周遭的這些AI應用，誰能突破重圍？為什么？

01 談談今非昔比的AI應用

Eric：越來越多AI相關企業在做出海，尤其是 AI+工具、AI+社交。其實這兩類都是早期出海的典型產品，隨著 AI 技術的突破，似乎又煥發出新的活力。您怎么看待這一現象？以及您覺得行業下一步發展趨勢如何？

吳畏：我相信每個人對 AI 會有不同的理解，我更多從我的這個理解來講，首先大家要搞清楚，現在我們說的AI跟 十年前我們說的AI，不是一回事。十年前是“判別”，最大的應用場景是我們坐火車、坐飛機的時候，不用出示身份證，攝像頭就能夠識別你，也包括工業檢測領域的技術，主要是基于計算機視覺的判別式AI，主要判斷“人是人”“貓是貓”“狗是狗”。

現在我們說的 AI 更多是生成式AI，這類應用相比以前更容易實現全球化，無論是情感陪伴，還是生產力工具、小說生成，你會發現在大模型支持下，本身它就能生成全球化語言，多語言問題直接解決了。

不過，這一代 AI 應用也存在成本上的難度。之前做移動APP應用，只是借助CDN，云服務把數據信息推送給用戶，支付云服務等費用即可。但如今的生成式 AI 應用涉及例如情感陪伴類的多輪交互場景，用戶和AI持續地聊天就是不斷在燒應用的錢，因此這類應用往往需要用戶付費，以滿足其帶寬成本、推理成本等每次調用成本。只有收支取得平衡才能保證模式可持續。

Eric：這類產品接下來怎么盈利？怎么形成造血能力，能夠真正長久生存、取得成功？

吳畏：早期應用的普遍變現方式是流量變現，只需要確保很多人使用這款應用，就可以通過各種形式去變現。現在大家會發現，做大一款應用的DAU需要花費更高的成本。

如今形勢不同于過去的移動互聯網紅利，現在并沒有一個新的“端”出現。移動互聯網蓬勃初期，出現了手機端，這個時候做應用，同時也有很多人也在找應用，正好匹配了移動互聯網“隨時隨地”的特點，也匹配了攝像頭、麥克風等等手機端功能，在這樣的流量紅利下會有爆發性增長。現在沒有當初的流量紅利，應用需要考慮如何向用戶收費。那么需要去拆解的是，什么樣的場景下用戶愿意付費？我們目前看到，相對來說收益比較好的ToC端AI應用大概有以下這些類型。

·第一類是情感陪伴，解決情感陪伴需求，擁有這些需求的大有人在，有點像以前的聲訊臺、午夜電臺。當初是有人花錢打電話進去聊天，話費不斷要充值，聊的越多越花錢，這是人普遍基礎的需求。這個領域也涌現了一些典型的公司，其中就有中國的出海企業。

·第二類是教育，這類應用之前也已經存在，比如字節的Gauth，之前叫Gauthmath，最開始是拍照解題，實際是它背后有一些老師在解題，人工+智能，之前收費是有真人老師的成分在。現在用了生成式 AI，拍照后答案馬上就出來了。成本結構發生了變化。還有 AI 小說，原來可能要支付 30% 的成本給到創作者，現在不需要創作者，支付的是電費、算力成本，這些是來自于成本結構的變化。

·第三類是生產力工具，普通寫字樓辦公者對這塊是有需求的，這一類競爭也比較激烈，去收費也有難度。總體來說，離人性越近的，越好賺錢。

02 哪些AI應用能激起用戶付費欲望？

Eric：古往今來，賺錢的點其實都是人性的點。不過好比情感陪伴類軟件，要做到像以前人工聊天所產生的情緒價值一樣，給我們一種“人”的感覺，是很難的事情。

吳畏：大家也許還記得 GPT-4o 發布的時候，有一場景是通過攝像頭進行實時語音交互，為什么現在我們還沒有大范圍看到？或者說看到了一些應用，但它們還沒有被完全地推向市場，完全實現實時交互。因為這里還是會產生算力成本。文本層面的算力成本可能未來會下降，但是如果是實時語音，甚至實時數字人、實時視頻交互，成本很高，目前來說還沒有辦法實現。我相信，如果到真正實現的時候，會有很多人愿意付費。

Eric：還有一個細分行業也蠻適合 AI 應用，《戀與制作人》這類劇情類游戲非常適合加入 AI 模型，實現不同人玩出不一樣的結局、不一樣的劇情延展，跟小說邏輯很像，讓用戶參與到其中。

吳畏：最近有一個創業者找來，他們是做“乙女類”（以女性為主角或玩家）小說生成應用，用戶不需要提供非常復雜的提示詞，只需要給一些角色，可能就是喜歡的偶像，它能夠在10分鐘里生成 8000 字到1萬字的同人小說。目前這款應用沒有做任何推廣，已經有了粉絲社群。產品也即將要推廣去海外市場。

Eric：突然覺得這個市場非常大。現在海外短劇也非常火，說明非常多人愿意為這些內容付費。如果有一個千人千面的內容平臺，甚至可以 DIY 內容，非常激發人性的付費欲望。

吳畏：我大概有一個理解，把所有AI應用分類在四個象限，橫軸是花費時間長短，縱軸是賺錢和省錢。

有些應用幫你花時間，有些應用幫你省時間。花時間的是娛樂類應用，用戶愿意為了更好的花時間，收獲更多情緒價值而去支付費用。而節約時間的應用例如生產力工具，AI幫你生成PPT、制作Excel、寫公文和工作匯報。

另外一條軸是錢。省錢邏輯指的是，你原來可能有一些工作需要外包，做相對重復性的工作，這些靠提效類AI工具得以解決。而借助 AI 去做創作的應用工具，能幫你賺錢。

通過這樣的四個象限維度，定位到你的機會在哪里。

03 放眼全球，機遇何在

Eric：在全球范圍來看，您對AI應用有什么樣的觀察？

吳畏：先說AI賽道里的 ToC 應用，全球化的 ToC 應用跟國內 ToC 應用，側重點不太一樣，生態也有所不同。

·情感陪伴類：國內的情感陪伴應用數量不如海外多，DAU也沒有很大。舉例而言，MiniMax在海外的情感陪伴應用“Talkie”已經盈利了，國內版產品“星野”流量卻不如Talkie大，背后是國內外在內容審核的角度上有所區別。整體來看，國內情感陪伴類應用發展不如海外蓬勃。

·教育類：目前這些相對來說 DAU 比較大的應用基本還是主做海外，國內它的做法是把軟件跟硬件結合起來。

很有意思一點，在國內市場發展的 ToC 應用主要是大廠在做。但從全球市場來看，ToC 應用其實有很多不同公司在做。這也導致，國內創業公司如果要做一個 AI應用，他會先問自己，我是做 ToC 還是做 ToB？如果是 ToC，大概率一開始就會設定為全球化的應用。如果做 ToB，就做國內市場為主。

Eric：總結一下，ToC 相關的AI應用，主要做全球市場為主；ToB 應用主要面向國內市場。

吳畏：在國內做這類 ToC 的應用很難冷啟動，沒有流量。當然如果他已經具備一定資本實力，可以通過數字營銷公司去買量，但很多創業公司支撐不了這樣的模式。另一方面，創業公司相較于大廠，在內容審核合規上也更欠缺經驗，結果就是它們會更偏向發展海外市場。其次，如果他們考慮收益的話，更有可能先去做海外，因為海外付費客單價基本就是乘以匯率。

Eric：國外用戶對效率型產品的付費意愿都還挺強的。

吳畏：這就是我們剛才說的“省時間”應用。在中國主要是幫用戶“花時間”，海外是“省時間”。中國人多，歐美國家人工相對比較貴，更需要提效，他們愿意付費。甚至一個很小的創業公司，都能同時買十幾個SaaS平臺，很正常。

Eric：中國做的效率工具，在國外其實是一個很好的機會。但這類產品現在還沒有那么旺盛，絕大部分都還是做第一象限的產品：花錢，花時間。而幫用戶省時間的第三、第四象限產品，還沒有百花齊放的感覺。希望未來更多企業出現，去迎合用戶消費習慣，取得成功。

對談現場還設置了精彩的問答環節，以下節選問答精華：

Q：很多中腰部廣告主都在做 AI 應用，我們怎么判斷誰更有潛力？

A：如果要判斷廣告主短期內有沒有投流打算，首先，它本身是否有比較多外部資金注入，如果他有投資人大量資金注入，那對他來講，增長非常重要，它有可能一開始就會進行廣告投流；另外就是白手起家，一開始不見得馬上會去投流，但可能會做SEO、網紅營銷和社群，可以看它的流量變化，如果基于低投入情況增長五倍到十倍，那有可能會馬上啟動投流方式去獲得流量穩定持續的增長。其次，還跟商業模式有關，如果依賴自身資金驅動的情況，ROI是否能回正。

具體到什么樣的應用更有潛力、更能從用戶那里拿到結果。目前我們看到的一類是娛樂應用，情感陪伴、小說類“花時間”應用。未來也許短劇可能也會有部分內容通過AI生成。另外就是生產力工具，幫人提效，看是否能夠切中用戶痛點、用戶自身付費能力，以及產品降本的程度。如果他原來需要花兩小時，你幫他降到2分鐘或者20分鐘，那他很可能愿意支付費用。

Q：2025 年，AI在營銷領域有哪些實際應用的可能性？

A：去年和今年，大家更多看到AI在素材生產這塊的應用。你在營銷中需要什么？素材，包括視頻、圖片、文案。目前來看，純生成的視頻是無法用于廣告素材的。2025年會不會有呢？我首先覺得這個有可能性。成本反而不是問題，它確實降低了生產素材的成本，主要是技術問題。畢竟現在更多還是短視頻營銷，如果這一塊能夠完全由 AI 生成，應該是2025年可見的一個方面。

另外是消費者洞察，AI 更多還是提供輔助，基于大數據去了解品牌的目標受眾，不同市場的情況。再到投放，其實智能化程度已經挺高的，但還有一個機會在于投放后的私域運營，如何讓這些用戶互動起來？AI 客服能不能起到一些作用？能夠把這些花錢買來但又沒有馬上變現的流量好好養起來。

最后一個 AI Agent 智能體，自動化代理，一旦技術到達一定程度，實現完全的自動化，AI Agent 有可能可以替代服務商。短期不會，但長期是很大的挑戰，值得關注。

Q：現在中國的 AI 企業有兩種模式，一種是接入其他自研大模型，另一種是有自研大模型。您覺得哪一種在未來有更大發展潛力和發展空間？換一種方式說，AIGC 技術壁壘是不是已經建立完好了？

A：做大模型的訓練有周期也有成本。做應用不需要去直接開發大模型，可以微調、可以接API，也可以外掛知識庫，我自己覺得這是兩條完全不一樣的方向跟路線。

前者像發射火箭，要花很多錢，有可能發射成功，也可能會失敗，無論如何都要花一大筆錢。這可能是AI排頭兵們需要去做的事情，甚至是國家做的事情。對于我們大部分人來講，真正能做的方向其實都是應用層，也會有很多技術，比如微調模型、外掛知識庫、讓大模型的能力更好地匹配你的場景。

我相對會覺得做應用是百花齊放的東西，對我來說更有吸引力。當然模型是基礎設施，我相信未來就像我們喝水一樣，任何時候想要喝水都可以隨時隨地取用。它是必需品，同時也是商品。