3位投资人吵了40分钟：
现在到底是不是做AI的好时机？
"有100块钱？我不投应用，我去买字节的老股。"
最近在虾聊硬核派上，吴老师问了投资人们一个问题。
现在，到底是不是做AI创业的好时机？
三个投资人给出了三种答案。
老鹰基金的樊优先说，肯定是。渶策资本的Stacy焦婉蓉说，现在很激动。起点资本的孔所长停顿了一秒，然后说：「可以做，但我对应用层很悲观。」
但吴老师却说：
「有100块钱？我不投应用，
我去买字节的老股。」
"大模型吞噬一切"
孔所长讲话不爱兜圈子。
他在上海张江玩技术社群超过18年，经历过Web 1.0、Web 2.0的两轮泡沫，投过工业机器人，也投过网络摄像头的芯片公司。最近他在帮一家公司张罗上市，顺手还在AI营销赛道入了局。
问他现在看应用层，他直接说：「我很悲观。」
他的逻辑很简单。他亏过两次SaaS。他认为软件收费这件事，在中国要么大厂能干，要么就是免费。普通创业团队夹在中间，死路一条。
「现在的agent用软件收费，我看不到什么不一样。」
但他的悲观不是躺平。他已经在布局三个硬件项目，其中一个是「龙虾的家用盒子」——6个摄像头、毫米波雷达、温度传感器，全面感知家庭环境的控制终端。
「智能AI硬件，必须去深圳。」他说，斩钉截铁。
被顶级MIT毕业生套壳的那一夜
樊优先所在的老鹰基金，13年来投了300个项目。她的历史业绩里有YC独角兽、GitLab，也有当年还没出道的无人机和自动驾驶仿真Applide Intuition——150亿美金估值还没退出，一直压着。
她不是那种会轻易判断中美优劣的人。
但她在21日那场圆桌上说了一件事，颇为微妙：
「我看到新闻，Kimi被Cursor套壳了。
那可是四个MIT的顶级学生干的。
一开始不吭声，后来好像承认了——
他们是基于我们的基座大模型做的。」
这句话的潜台词是：中国的大模型，已经到了让MIT尖子生创立，Sam的OpenAI Startup Fund及Andreessen的a16z基金联手打造的深受欢迎的顶级项目偷偷拿去套壳的程度。
我们在顶级技术上可能慢一步，但一旦出来，硬件到产业链到软件到市场，14亿人的应用一定更广。
她的结论是——现在看中国应用落地，垂直领域。
扫过一圈会场：这个时代就是这里的机会。
那个一直在给投资公司裁员的人
孔所长讲的事儿比较具体。
最近他们旗下投资公司开了不少人。「有五分之一。」
裁的都是什么人？
「营销的，就是原来要管很多账号的那种。客服，一家企业原来40-50个客服，现在一个AI基本可以cover了。还有一种——普通的功能性程序员，这一波真的很痛苦。」
他停了一下，说：「我见过他们，他们有点焦虑。但我做过一个实验——原来五个人做一个项目，这次换两个全面用AI的人。结果是真的快，我自己也没想到。」
他的投资标准因此被重新校准：
「原来要1000人干的，
现在只要10个人干，
这种公司才值得投。
能砍的，砍了我就投他。」
Stacy试了一圈AI工具，最后还是充了Gamma的年费
渶策资本的Stacy投过LiblibAI(海外产品叫Lovart AI,做设计agent,最近新出了一个LibTV视频生成Agent)，也投了一个欧洲的旅行规划agent从刷抖音式的旅行视频feed流，到自动规划路线订机票订活动，一键搞定。
她说OpenClaw打开了一个新范式，她很激动。「它让我可以不用带电脑，就能远程操电脑硬件替我干活。」
但她也坦诚:「现在要我爷爷奶奶去部署一个OpenClaw，几乎天方夜谭。」这代表一个真正C端爆款还没出现的空间。
她觉得机会在「极致垂直的原子技能」。
她举了自己的例子:「我充值了Manus、Genspark、Perplexity、MiniMax、豆包，一堆做PPT的工具都试过。最后，我还是付费给了Gamma。年费200多美金，但它做PPT真的是最好的。」
认准一个技能，做到全球最好——
用户愿意付费。
在哪里创业这件事，没有标准答案
主持人问：「我现在想做一个AI agent创业，应该在哪里开始？」
这个问题引发了最有意思的分歧。
Stacy的回答是：看你自己的画像。
你熟悉中国用户需求、懂这边的玩法，就在中国打。你本来就是海外生活背景、懂西方文化、能搞定美国B端企业客户，那美国投资更活跃、并购机会更多，去那边。「而且现在AI发展很快，起点没那么重要——Liblib起源于北京，不到一年就变成了国际化产品，他们在硅谷也有office了。」
「而且现在AI发展很快，起点没那么重要——liblib起源于北京，不到一年就变成了国际化产品，他们在硅谷也有office了。」
樊优先的回答更直接：
「你要是世界级的创业者，第一天就走，免得很多麻烦。中国的创业者估值比下来，太难了。」
「但大多数人，还是根植于此，解决这个市场的问题。扎在这里，先聚焦，有苗头了再找ABC合伙人开始出海，就像字节——张一鸣的格局是，到哪个国家就用当地人，这是顶级战略家。」
孔所长最实在：
「硬件创业，第一站深圳。出海营销，第一站杭州。上海嘛……我住这，哈哈，钱在这。」
100块钱怎么花？
快散场时，主持人吴畏问了最后一个问题：
假设有100块软件预算，模型、Infra、agent应用，怎么分？
Stacy说，这不是个钱怎么花的问题，而是个投什么先后顺序的问题——基础设施足够智能，才能长出好的应用。模型估值已经很贵了（Anthropic千亿美金往上），但它是先决条件。
孔所长比较悲观：「应用层？我觉得不存在，大模型吞噬所有。」然后他加了一句：「我今天多打几个字——薄如刀刃。」
樊优先的回答简单明了：「前两个不想了。100块，全打在重度垂直落地的应用上，找到天才创始人。」
主持人自己呢？
「我把钱去买字节的老股。」
全场笑了。这是一个投资人场内最坦诚的答案：如果你看不准谁能杀出来，就先买平台。
写在最后
孔所长说的：「一把手要有这种概念。一犹豫，最后工资哗哗哗就下了。」
这句话本来是在说企业拥抱AI的态度——要么全押，要么就别动。
但我觉得这也是这个时代创业的缩影。
你当然可以等。等大模型更稳、等范式更清晰、等市场更成熟。这些都合理。
但等的代价是：第一批跑出来的人，已经在回头数人头了。
你在哪一侧？
精选 Q&A
Q1：中国AI创业者和美国AI创业者，谁更有优势？
樊优先（老鹰基金）：我的历史业绩，美国创始人给我赚钱，然后我贴补中国创始人——这是玩笑。但现在这个阶段，我认为应该重新聚焦中国。我们中国的大模型越来越好，硬件产业链完整，14亿用户市场，应用落地的速度一定更快。
Stacy（渶策资本）：看创始人的画像。你懂中国用户在中国打，你懂西方文化能搞定美国B端客户就去美国。而且现在AI发展太快，起点没那么重要——liblib起源北京，不到一年就国际化了。
Q2：现在是一个适合投资/创业AI的好时机吗？
樊优先：肯定是。大模型基础建设完成了，烧了那么多钱，所有人都在等一个现象级的应用收回投资。我们就说龙虾火了——这不就来了吗？
Stacy：现在这个节点我挺激动的。OpenClaw打开了一个全新范式，用IM交互、远程操控硬件，打开了整个生产力想象力。好时机。
孔所长（起点资本）：可以做。但要清楚自己在哪个打法上。纯流量APP？不要做了。B端能力强的可以先赚钱。供应链强的赶紧干。
Q3：OpenClaw到底打开了什么？
Stacy：它打开了一个新的agent架构——只需要一台手机就能远程操控多台电脑干活。它还打开了对数据本地权限的掌握。但现在它离真正的C端普及还有距离。我爷爷奶奶去部署一个OpenClaw，几乎天方夜谭。等到一步就搞定的C端产品出来，才是真正的现象级时刻。
Q4：有哪些方向是不建议创业者去做的？
Stacy：在Open Cloud原本的agent框架上做迭代升级，这是大厂的射程。腾讯、字节、DeepSeek、MiniMax都会做自己的版本。普通创业者赶紧想清楚。
孔所长：纯流量APP。你得先有很好的流量资源，没有就别干了。还有，纯订阅制软件我很悲观，做过两次SaaS，没成功过。
Q5：垂直应用层真的还有机会吗？
Stacy：有。我自己充值了Manus、Genspark、Perplexity、MiniMax、豆包……一堆做PPT的工具都试过，最后还是付费给了Gamma，年费200多美金。他在做PPT这一个垂直领域做到了全球最好。极致垂直，用户愿意付费。
孔所长：我对应用层很悲观。大模型会慢慢吞噬应用层。应用层赚的钱，越来越薄。
Q6：创业应该在哪个城市？
孔所长：智能硬件第一站深圳。出海营销第一站杭州。上海……我住这，哈哈，钱在这，所以排上海。
樊优先：各地各有特色。张江适合做医疗、芯片、中长期科技；深圳适合做ToC新型科技。
Q7：普通程序员在AI时代应该怎么办？
孔所长：我最近在让投资的公司开除人。功能性程序员这一波很痛苦——普通的功能他们出来干嘛去？我做过实验，原来五个人一个项目，两个全面用AI的人就搞定了，速度真的快。我建议他们来听讲座，先学会怎么操作AI。焦虑归焦虑，但先让AI为你所用。
Q8：Token经济：最好的商业模式是什么？
孔所长：说白了，最好的生意是"倒Token"。去大厂拿Token，总包再分包卖给用户。就像运营商时代的dealer，你搞不清楚怎么花了这100多块钱——那就是利润。
樊优先：同意。你看MiniMax估值涨了6倍，为什么？不就是Token用量暴增吗？龙虾热了，大家都在用，Token卖的就多了。
Q9：AI最终要把人类带向哪里？
樊优先：AI最终是解放劳动力。劳动力解放之后我们干嘛？享受生活，情绪价值被满足，睡觉都能笑醒。所以AI最好的ToC应用就是：情感陪伴、宠物陪伴、教育转型。14亿人的情绪需求，那是多大的市场？工业时代，把人变成机器，AI时代，感谢AI解放人类，终于可以回归人性，享受人味。
Q10：如果有100块，软件预算怎么分（模型/Infra/应用）？
樊优先：前两个不考虑了。100块全投重度垂直落地的应用层创始人。找到天才，打。
孔所长：应用层我不看，大模型吞噬一切。
Stacy：这不是钱怎么花的问题，而是投什么顺序的问题。先有足够智能的模型，有好的基础设施，才能长出好的应用。
吴畏：有100块？我去买字节的老股。
文章来源：非凡产研 · 虾聊硬核派对圆桌讨论