AI技术正在重塑全球竞争规则。未来的较量，不再是谁的算法参数更庞大，而是谁能把技术真正“溶解”到具体场景里——这是一场由场景定义技术的全球实验。
2025年，中国AI的热度已经烧到了全球。从杭州到硅谷，投资人和创业者几乎都在重复同一句话：“AI将改变一切。”当巨头们疯狂烧钱训练千亿参数的大模型、为“通用人工智能”这个圣杯争得头破血流时，金沙江创投的朱啸虎却在一场演讲中泼了盆冷水。他的原话是：“所有AI应用都是套壳，真正的护城河在技术之外。”
这句话把很多人都惊着了。
01 “无壁垒”背后的真机会
朱啸虎说：“所有AI应用都是套壳，技术壁垒是骗人的。”表面看，这话有点悲观，但仔细一想，它其实点出了AI应用创业的本质——底层模型越来越开源，技术红利正在迅速摊薄。真正稀缺的，不是算法，而是“把AI嵌入真实场景”的能力。
过去十年，移动互联网上演过一模一样的剧情。刚兴起时，无数投资人质疑：“一个打车软件能有什么壁垒？”滴滴早期融资都没人搭理，因为当时的共识是“APP开发门槛极低”。但最后，滴滴靠的是什么？精细化运营、补贴策略、司机网络——这些构成了巨头也难以复制的生态。美团也一样，从千团大战杀出来，再从外卖红海崛起，靠的不是技术，而是对本地商户资源的深度整合和地推铁军。
今天AI应用赛道，正在复制这个逻辑。
拿朱啸虎提到的Liblib（哩布哩布AI）来说吧。它的核心竞争力并不是图像生成模型——这类技术早就被Stable Diffusion、Midjourney开源了，绝对算不上什么新鲜玩意儿。真正的竞争力在于，它针对中国2000万专业设计师的深度需求，打造了一个“AI版Photoshop”。
哩布哩布AI是2023年5月成立的国内AI图像生成平台。它通过开源模型生态和模块化工具，大幅降低了专业AI创作的门槛。目前已经积累了超过2000万用户，累计生成图片超过5亿张，还构建了涵盖内容创作、分享和商业化的完整生态链。它开发了复杂的编辑功能——用户需要培训好几周才能掌握——在看似同质化的赛道里，建立了一堵非技术壁垒。最终统一了国内市场，并开始计划出海。
根据公开信息，目前哩布哩布AI的用户规模方面，模型与图像创作者已经突破2000万，日均创作交互达到数百万次；内容生成方面，用户自主训练的原创AI模型超过50万个，累计生成图片超过5亿张。
这正好印证了朱啸虎的判断：“星辰大海最后都是红海，脏活累活才是护城河。”
02 拒绝“大厂思维”，中小创业者的逆袭法则
在AI领域，大厂和创业公司的竞争本质上是“资源错位战”。大厂热衷于训练更大、更贵的模型，追求技术参数的军备竞赛；而中小创业者的机会，恰恰在于找到大厂不愿做、也做不了的“边缘战场”。这，就是今天中小创业者绝佳的机会。
移动互联网时代，大多数创业者最怕的就是巨头盯上自己的赛道。一旦巨头入局，轻则“卖身”，重则“尸骨无存”。但在AI时代，情况正在发生变化。
朱啸虎举了一个例子：循环智能。这家公司聚焦汽车4S店的销售场景，通过AI硬件和工作流整合，拿下了80%的市场份额。
这家公司专注于行业大模型和会话智能产品及解决方案。借助大模型、语音识别、自然语言处理等技术，开发了千循大模型、销售会话洞察、客户洞察、智能辅助、客户发现、智能工牌、智能质检等核心产品。业务覆盖银&行、保险、证券、汽车、零售、房产、教育、消费金融、互联网科技等行业。
据了解，它的核心产品是一个佩戴在销售员胸前的AI设备，能够实时分析销售话术、自动生成日报，甚至替代传统晨会。这个场景看似很细分，但它需要深入理解4S店的SOP流程、销售痛点，还要投入大量人力进行数据标注和模型调优。这些“苦活”，大厂恰恰不愿意碰。
这和互联网时代的“千团大战”异曲同工。2011年，5000多家团购网站混战，美团起初并不起眼。但创始人王兴发现，巨头们热衷于烧钱打广告，却忽视了中小商家的IT系统改造。于是美团选择深耕后台系统，帮助商家实现库存管理、订单核销等数字化升级。这种“笨功夫”，最终让美团从千团大战中幸存，并成长为巨头。
AI时代的创业逻辑同样如此。与其在通用模型上和大厂硬拼，不如在垂直场景里建立“人工+AI”的混合优势。比如，文生视频领域的技术尚未成熟，但已经有创业公司把AI生成的视频外包到二三线城市的工作室进行人工编辑，通过“95%AI+5%人工”的模式满足客户需求。这种“非技术壁垒”，正是中小玩家的生存之道。
03 出海即蓝海，中国AI应用的“降维打击”时刻
“中国团队出海时，在日本、东南亚、中东几乎没有竞争对手。”朱啸虎这句话，点破了中国AI应用创业的另一张王牌——借助国内激烈的竞争环境把产品打磨到极致，然后以“高性价比+场景适配”攻占海外市场。
这条路径在互联网时代已经被验证过。TikTok靠国内短视频行业的成熟经验横扫全球；SHEIN依托中国供应链和数据洞察能力，成为快时尚出海标杆。现在，AI应用创业者正在复制这个模式。比如，某AI视频公司针对中东市场定制开发模型，确保生成内容符合当地的宗教文化规范（比如面部遮盖要求），再通过国内低成本的人工编辑团队实现高效交付。这种“技术开源+本土化运营+中国供应链”的组合，形成了独特的出海竞争力。
更重要的是，全球AI应用目前仍处于早期阶段。美国在基础模型上领先，但应用生态尚未形成垄断；欧洲、日韩等地受限于人力成本和市场规模。相比之下，中国创业者凭借“卷出来”的精细化运营能力，完全有机会在海外市场实现“降维打击”。
04 人才战争升级，技能重构决定未来格局
未来的赢家，一定是那些善用“人机混合”模式的企业。
全球劳动力市场正在经历一场由科技驱动的结构性变革。世界经济论坛预测，到2030年，全球将净增7800万个岗位，但这一增长的背后是剧烈波动：1.7亿个新兴科技岗位涌现，同时9200万个传统岗位面临转型或消失。人工智能、自动化和绿色转型成为核心驱动力，催生了“技术技能”与“人本能力”双轨并行的需求。AI驱动的数据分析、网络安全与技术素养已经成为硬技能标配，而领导力、协作能力、适应力等软技能同样不可或缺。生成式AI虽然降低了技术门槛，但其价值在于“增强人类”，而不是替代人力——比如通过辅助决策来扩展员工能力边界，让人类更专注于创新与战略领域。而创造力、情商等人性特质，依然是不可替代的竞争优势。
人机协作模式正在从“替代”转向“共生”。目前47%的工作由人类主导，但到2030年，人类、机器与混合任务的分配将趋于均衡。大量企业需要重构岗位设计：自动化处理重复性流程，人类聚焦复杂问题解决和价值创造。以制造业为例，只有30%的员工能操作智能系统，导致设备利用率不足40%。这充分说明，技术工具必须与人力经验深度结合。这一转型要求企业投资“增强化”技术，比如AI辅助工具与员工培训并重，而不是单纯追求效率提升。同时，63%的企业将技能缺口列为数字化转型的最大障碍，46%面临组织文化阻力——这表明技术落地必须匹配人才战略与文化变革。
对于诞生于AI浪潮中的创业公司来说，它们几乎一出生就具备这些基因。而那些传统巨头，必定会在转身的过程中经历阵痛期。这个阵痛期，很可能就是所有创业公司的“黄金时代”。
结语
在AI技术民主化的浪潮中，未来的竞争将不再局限于算法参数的军备竞赛，而是演化为一场“场景定义技术”的全球实验。中小创业者将成为这场实验的核心变量——通过将AI技术“溶解”于细分场景的毛细血管，他们或许将重塑全球产业链的价值分配逻辑。
