作者 | 楊俊

編輯 | 費騰

頭圖 | AI生成

微信內測AI智能體“小微”的消息，讓AI創業圈又一次面對那個熟悉的問題：當超級入口開始做AI，獨立應用還有多少空間？

但在6月24日晚的虎嗅AI原生閉門直播里，四位正在AI應用層創業和投資的人，對這件事反而沒有表現出太強的恐慌。

參加這場對話的是：做3D重建的Remy創始人王正男，做通用AI產品Cola OS和ListenHub的馮雷，做AI用戶研究的Mizzen覓深創始人孫克強，以及光源L2F創業者基金執行董事金異開。主持人是虎嗅科技主筆陳伊凡。

兩個小時聊下來，一個結論很清楚：

他們真正擔心的，不是微信做不做Agent，而是另一件事：如果一個AI產品沒有獨有場景、專業Know-how和明確交付價值，它遲早會被淹掉。

淹掉它的，未必是微信、字節或者騰訊，而可能是OpenAI、Anthropic、Google這些模型公司不斷上漲的能力水位。

微信入場值得關注，但“入口”不是AI產品的全部

微信做Agent，最容易被高估的是入口。

過去十多年，中國互聯網形成了一個非常強的路徑依賴：誰有流量，誰就有分發；誰有分發，誰就能吃掉應用層。

所以當微信開始做AI智能體，很多人的第一反應是：這是不是又一次超級入口對創業公司的降維打擊？

直播里，幾位嘉賓的判斷并不一樣，但指向接近：微信的入口優勢是真實的，但入口本身不等于AI產品價值。

王正男的看法比較直接：微信做Agent，高頻是優勢，但它更可能吃的是小程序的蛋糕，而不是所有獨立App的蛋糕。小程序承載的大多是基礎功能和輕量服務，用戶對它的敏感度、沉浸度和遷移成本，和真正有產品心智的獨立App不是一回事。

這其實點出了微信Agent的第一重邊界：它可以成為一個調用層、分發層、輕任務入口，但未必能替代所有垂直應用。

馮雷則從騰訊已有AI產品的表現切入。他提到，元寶已經證明了一件事：給入口不等于用戶會買賬。如果產品本身不能形成明確使用理由，入口只能帶來一次點擊，不能帶來留存。

微信真正的特殊性，不在于“它有多少用戶”，而在于它擁有中國互聯網最密集的社交上下文。

如果Agent能充分理解這些上下文，它當然會變得很強。但問題也恰恰在這里：微信敢不敢、能不能、用戶愿不愿意，把這些內容真正交給AI處理？

孫克強表示作為一個重度微信用戶，如果微信讀取聊天的上下文，他的第一反應就是不安全感。微信不能傷害自己的基本盤。對一個國民級IM來說，隱私翻車的代價，遠大于一個Agent產品做不好的代價。

金異開則把問題拉回商業層面：國內用戶對隱私的敏感度也許沒有海外那么高，但真正決定微信Agent成敗的，仍然是兩個問題：第一，它到底有沒有用；第二，它怎么商業化。

微信是生活場景、社交場景、服務場景，但不是天然的生產力場景。讓用戶為生活場景里的Agent持續付費，在中國市場并不容易。

所以，微信Agent這件事最值得關注的，不是“騰訊終于下場了”，而是它會重新驗證一個問題：AI時代，入口到底還值多少錢？

傳統互聯網時代，入口決定信息流和交易流。但AI產品的核心不是讓用戶多停留，而是幫用戶完成任務。用戶打開一個AI工具，是為了盡快得到一個結果。

微信會成為AI時代最重要的入口之一，但它不是所有AI產品的全部。

真正危險的不是大廠復制，而是模型順手覆蓋你

主持人接著問了一個很直接的問題：創業以來，大廠做過什么事讓你緊張？

馮雷的回答很真實。他說，自己的產品ListenHub上線后一周，扣子就出了類似功能，當時確實覺得“挺討厭”。但一年后再看，扣子升級到3.0，用戶已經不記得它最初的定位，而ListenHub還活著，增長也不錯。

他的真正擔心，不是大廠，而是模型公司。

這是因為：AI應用層的最大威脅，會變成“模型順手覆蓋我”。

OpenAI、Anthropic、Google這些公司每一次模型能力升級，都不是單點功能更新，而是底層能力的整體提升。只要模型具備了更強的多模態理解、更長上下文、更強工具調用等，一批依附在舊能力缺口上的應用就會突然失去存在理由。

這就是所謂的“水位上漲”。

被大廠復制，傷害的是某個功能的差異化；被模型水位淹沒，傷害的是整個產品的必要性。

很多AI應用之所以在過去一年成立，是因為模型還不夠好：不會聯網，不會穩定讀文件，不能長上下文，無法跨工具執行任務，不能生成結構化結果。創業公司在這些缺口上做包裝、調Prompt、接API、做界面，于是形成了一個產品。

馮雷認為，模型公司能力上漲是系統性的、不可逆的，淹掉的是那些寄生在模型能力上的表層應用。

這也是AI創業者今天必須重新面對的問題：

你到底是在做產品，還是在做模型能力的臨時界面？

獨立AI產品還有機會，但機會不在“更好的聊天框”

這場直播并沒有導向悲觀。

幾位嘉賓的共同判斷是：獨立AI產品當然還有機會，只是過去那種“做一個通用助手、套一個模型、包裝一個工作流”的機會正在變少。

真正能活下來的AI應用，要在三個地方建立不可替代性：選對場景、吃透專業Know-how、交付明確結果。

非共識場景：去大廠看不見、看不上、來不及的地方

王正男做3D重建已經做了七年，從2018年做到現在。這個方向不屬于AI創業里最熱的共識賽道。大廠并非完全看不到3D，但它們很難把資源長期壓在一個商業共識尚未形成的方向上。

這恰恰成了Remy的機會。

王正男在直播里說，大廠不做，是因為沒有形成共識；但創業者的機會，往往就在非共識里。難點是前面沒有路，必須自己趟。

Remy上線9天用戶破百萬。王正男一開始也擔心這只是曇花一現，但后來日活沒有明顯跌落，6月月活還突破歷史新高。用戶會在一些高情感價值場景里使用3D記錄，比如過年回家、與父母團聚、畢業典禮等。這些場景不是簡單的“拍得更清楚”，而是希望把空間、關系和記憶保留下來。

他提到兩條自己的第一性原理：第一，人會持續追逐更高信息密度的記錄形式。第二，記錄的需求不會被生成式AI替代。

這類機會的特點是：它不夠共識，所以大廠不會重點投入；但它又有長期需求，所以創業公司可以靠持續積累形成認知差和產品差。

垂直Know-how：在垂直場景里下“笨功夫”

孫克強做的Mizzen覓深，是另一個方向。

他過去做過AI情感陪伴，后來看到字節也做了類似產品，一度緊張。但很快他意識到，情感陪伴這種長鏈接消費，和平臺型產品的短消費邏輯之間有天然矛盾。

轉向Mizzen后，他反而不焦慮了。因為這個產品不是讓AI做更好的回答者，而是讓AI做更好的提問者。

孫克強說，他們把用戶研究里的專業規則設計進自己的Agent系統里。一個Agent負責生成訪談大綱，另一個審核Agent再對大綱進行優化和檢查，判斷它是否科學、嚴謹，是否符合傳統用戶研究方法論。

他用了一個很形象的說法：這背后像是站著“一群老師傅”。

這句話其實講清楚了垂直AI應用的真實壁壘：真正有價值的是把行業里的“老師傅”的經驗、方法論、質檢標準和流程細節，做成可規模化運行的系統。

同時，孫克強給到一個比例：Mizzen目前大約有75%以上的能力，是在大模型之外自建出來的垂直能力。

這說明，垂直AI應用的機會，是在一個具體場景里做大量的“笨功夫”：理解業務問題、設計專業流程、建立質量標準、不斷打磨Agent協作方式。

所以，Mizzen是把用戶研究里最關鍵的能力產品化了：知道該問什么，知道怎么問，知道什么不能問，也知道問完之后如何判斷答案有沒有價值。

這類能力，大模型可以模擬，但很難天然具備。因為它不是單純的語言能力，而是垂直場景里的專業判斷。

交付結果：用戶更關心問題有沒有解決

馮雷的判斷更偏產品側。

他認為，AI應用公司不要把自己綁定在任何一個模型上。因為AI時代風水輪流轉。今天某家模型強，明天另一家可能追上。應用公司必須保持模型選擇權。

他舉了自己的經歷：過去在Minimax時只能用自家模型，后來和谷歌合作時又遇到模型表現不穩定，導致產品受影響。這個行業變化太快，如果把自己鎖死在單一模型上，產品就會被底層模型的節奏拖著走。

馮雷提到，普通用戶其實并不關心產品背后接的是Claude、GPT還是Gemini，用戶只關心一件事：它能不能解決我的問題。

他觀察到，Genspark在美國增長不錯，一個原因是它把每個場景，如PPT、錄音、打電話，都進行明確結果展示。用戶一看就知道“這是我要的東西”。

相比之下，很多強大的模型產品比如Codex，很多普通用戶打開之后，反而不知道該怎么用。

這是應用公司的機會：不是比模型更強，而是比模型更懂任務、更懂用戶、更懂結果交付。

“人是環境的反應器，人需要一個“觸發器”才能觸發需求。你的產品如果能把我想要的結果演示出來了，用戶就愿意試。”所以誰能把一個模糊需求變成可見結果更關鍵。

可以進大廠生態，別交出用戶、數據和模型選擇權

AI創業公司和大廠不是只有競爭關系，也可能是合作關系。

王正男在直播里分享了Remy和華為合作的一些背景。按照他的說法，華為愿意把3D重建這件事交給第三方，一方面是因為華為過去自己做過相關App，發現軟件產品并不好做；另一方面，鴻蒙生態要真正長起來，就需要第三方公司能在生態里賺到錢。

這是一個典型的大廠生態邏輯：大廠不一定要親自做完所有應用，它更需要生態里長出足夠多有生命力的開發者和公司。

但問題是，創業公司不能把自己活成大廠生態的附庸。

馮雷的建議很直接：可以合作，在合作時，可以說優先使用你的模型或進入某個生態，但一定不要鎖死。尤其在AI行業，模型能力變化太快，任何一家模型都不可能永遠領先。

這其實也是AI應用公司的基本生存原則：

上游要多模型，下游要多場景，中間要有自己的產品和數據沉淀。

如果上游只綁定一家模型，下游只依賴一個渠道，中間又沒有自己的上下文資產，那么這家公司本質上沒有護城河，只是在替別人做分發和客服。

大廠生態可以提供流量、品牌、設備、渠道和基礎設施，但創業公司必須保留三個東西：

第一，模型選擇權；第二，用戶關系；第三，數據和上下文沉淀。

失去這三樣，所謂生態合作，很容易變成慢性外包。

AI產品別再迷信DAU，真正要看Token溢價

入口時代看DAU，AI應用時代更該看單次任務價值。

關于AI應用怎么賺錢，金異開給出了一個更適合AI時代的判斷。

他認為，不能再用傳統互聯網的DAU、時長去簡單衡量AI產品。因為AI不是注意力生意，而更接近效率生意。

一個短視頻產品當然希望用戶停留越久越好，但一個AI效率工具，最好的體驗可能是用戶1秒鐘拿到結果然后離開。用戶停留時間短，不一定說明產品差，反而可能說明它足夠高效。

所以，AI應用的商業質量不能只看“有多少人來”，還要看“每一次調用創造了多少業務價值”。

金異開關注兩個指標：

第一，Context收集能力。

也就是產品能不能持續拿到用戶獨有上下文。比如企業的內部知識、用戶研究資料、個人工作流、行業語料、歷史任務記錄、團隊協作關系。這些東西不是模型原生具備的，一旦沉淀下來，就會形成應用公司的防線。

第二，每百萬Token的溢價。

同樣是調用模型、消耗Token，有的公司只能收一點中轉費，有的公司卻能因為解決了高價值任務而收取高得多的價格。差別不在Token本身，而在最后一公里的業務價值。

這句話更直白的表述是：AI應用不是流量生意，而是毛利生意；不是誰調用模型更多誰厲害，而是誰能把同樣一單位Token賣出更高業務價值才厲害。

這也是為什么很多看起來DAU很高的AI產品，商業化未必好。

高DAU如果對應的是高推理成本、低付費意愿，它帶來的是成本持續上升。

反過來，一個DAU不大的垂直AI產品，如果能嵌入企業流程、提升明確效率、拿到高客單價，商業發展反而可能更好。

馮雷自己的產品在側面驗證這一觀點，ListenHub今年在增長上幾乎沒有花錢，主要靠用戶口碑傳播，日活在數千到一萬之間，月活幾十萬。是因為用戶覺得它真的解決了問題。

這類增長雖然不性感，但健康。

AI應用公司最終要回答的不是“我有多少用戶”，而是：用戶為什么非用我不可？我幫用戶省了多少錢、多少時間、多少人力？用戶愿不愿意為你持續付費？

如果這些問題沒有答案，DAU越高，可能虧得越快。

結語：AI創業者真正要怕的，是自己沒有不可替代性

微信做Agent，當然值得關注。

它可能改變用戶調用AI的習慣，也可能重塑一部分輕量服務和小程序生態。但它不是AI應用創業者唯一，甚至未必是最大的威脅。

真正的威脅來自兩個方向：一邊是模型公司不斷把底層能力做厚，讓一批套殼應用失去存在理由；另一邊是大廠利用入口和生態繼續壓縮通用工具的分發空間。夾在中間的AI應用公司，要活下來，不能只靠“我比大廠快”，也不能只靠“我接了最強模型”。

它們必須證明自己有三樣東西：

大廠看不見或不愿深做的場景；在垂直場景下的專業性；用戶愿意付費的結果交付。

這也是為什么微信做Agent之后，一些AI創業者沒有那么慌。

因為真正清楚自己在做什么的人，怕的從來不是入口變化，而是自己的產品沒有不可替代性。

最終，AI應用還是要回答那個最樸素的問題：

你到底能幫誰，把哪件事，做到什么程度？

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本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4871158.html?f=wyxwapp