这篇文章深入探讨了AI技术商业化落地的路径、投资策略及中美竞争格局，核心观点可总结为以下几点： --- ### **1. 极致化结果导向：AI应用的核心逻辑** - **从工具到结果**：传统AI应用以“工具导向”为主（如SaaS），企业通过提供工具收费，但客户仍需承担组织隐性成本（如培训、维护）。而**极致化结果导向**（Result-as-a-Service, RaaS）强调以结果为核心，企业直接为客户提供价值，如Sierra通过按工单收费替代软件销售。 - **降本增效**：RaaS模式要求创业者深入理解行业痛点，将复杂任务转化为简单交付，解决客户隐性成本，例如世航智能用机器人清洗船舶，替代传统人工，降低安全风险和成本。 --- ### **2. AI RaaS模式的挑战与优势** - **难度与回报**：RaaS模式需创业者兼具AI技术能力与行业洞察，需“上得了厅堂，下得了厨房”，既能搞定大客户，又能高效执行任务。相比工具导向（如卖机器人），RaaS对创业者要求更高，但利润空间更大。 - **案例对比**：KoBold通过AI技术抢夺全球优质矿产，从工具公司转型为矿业资产公司，凸显RaaS模式的潜力；而中国多数企业仍停留在SaaS收费阶段，未能抓住结果导向的商业价值。 --- ### **3. 中美AI应用落地的差异** - **硅谷领先**：硅谷创业者注重“最少且最好的人干最重要的事”，以关键任务和人才为核心，商业化成熟度高，如Notion通过C端免费策略实现100亿美元估值。 - **中国优势与短板**：中国在部分领域（如DeepSeek）表现突出，但整体上仍需提升对“结果导向”的认知。中国创业公司常铺开摊子，忽视聚焦关键任务，导致产能过剩、客户不买单。 --- ### **4. 投资策略的转向** - **出手频率加快**：AI应用门槛较低，投资金额减少（几百万到几千万元），出手频率高于硬科技（如半导体）。但投资标准更严苛，优先支持极致化结果导向项目。 - **项目筛选标准**：拒绝工具导向的“炮灰”项目，要求创业者快速验证商业模式，如世航智能需在一个月内完成投资决策，推动其成为“AI包工头”。 --- ### **5. 对创业者与投资者的启示** - **创业者需转型**：从“技术公司”转向“结果交付者”，将AI能力转化为优质资产或IP，而非仅提供技术服务费。需下决心做“包工头”，为结果负责。 - **投资者需聚焦**：在细分赛道中寻找极致化结果导向项目，快速投、快退出，抢占有限的“低垂果实”（如优质矿产、高价值客户）。 - **中美竞争格局**：中国需借鉴硅谷的创业文化，提升对关键任务和人才的掌控力，加速AI应用落地。 --- ### **总结** 文章强调，AI商业化的核心是**从“工具”转向“结果”**，通过RaaS模式解决客户隐性成本，实现降本增效。中美在技术与商业化路径上各有优势，但中国需加快对极致化结果导向的认知，推动创业者和投资者聚焦关键任务，才能在AI浪潮中占据先机。