當AI進入拼應用的階段，中國企業(yè)比美國企業(yè)更有機會

文｜吳俊宇

編輯｜馬克

金句提煉：

• AI 應用市場會在2025年爆發(fā)，其中軟件領域大廠機會更大，硬件領域創(chuàng)業(yè)者機會更大。當AI進入拼應用的階段，中國企業(yè)比美國企業(yè)更有機會。

• AI時代的超級App就是通用Agent，但它需要巨大的資源支持。

• 雖然技術(shù)變了，但移動互聯(lián)網(wǎng)時代的商業(yè)邏輯在AI時代仍然有效，甚至還放大了。

• 大模型競爭會持續(xù)，它就像核武器，大公司無論如何都得有。因為如果模型能力出現(xiàn)重大突破而你沒有跟上，那你的用戶還會被搶走。但在Transformer架構(gòu)下，大模型能力不大可能繼續(xù)激增。

• 正如之前說未來沒有互聯(lián)網(wǎng)公司，所有公司都是互聯(lián)網(wǎng)公司一樣。未來所有公司都會使用大模型，也會擁有自己的大模型。

• 未來不會再有純粹的大模型廠商，大模型公司一定會做應用，因此創(chuàng)業(yè)公司如果只做一個套殼應用，就很容易被替代，必須把應用做深，并且聚焦在細分領域。

• 人形機器人離落地應用還很遠，機器人是一個軟硬結(jié)合的產(chǎn)品，軟件會有爆發(fā)式的進步，但硬件無法爆發(fā)式改進。

以下為對話實錄，有刪節(jié)。

AI應用的“iPhone4時刻”已經(jīng)到來

《財經(jīng)》：大家都說，2025年是AI應用爆發(fā)之年，這和2024年談應用落地有何區(qū)別？

傅盛：我覺得主要是三方面。第一，大模型基礎能力進化非常快。這一兩周，我用OpenAI的Deep Research（深度研究）功能給公司各業(yè)務線寫了十幾份報告。生成一個報告，大概8分-10分鐘。它的縝密度、邏輯性超越絕大部分人。因為人有時候有盲區(qū)、不嚴謹。

第二，推理成本急劇下降。兩年前，我們做了一個AI應用，這是個多Agent（智能體）。討論一份提案時，有Agent擔任法務，有Agent擔任律師，有Agent擔任拓展。一次會議跑20分-30分鐘需要消耗5美元的Token（推理算力的計量單位），還經(jīng)常因為模型幻覺跑飛。我們做了大量工程優(yōu)化讓它收斂。最近我換成DeepSeek跑，只需要兩三元人民幣，效果比以前還好。

第三，我覺得從業(yè)者也需要時間摸索規(guī)律。2007年iPhone發(fā)布，但滴滴、美團這些Native（原生）移動應用是2011年iPhone4發(fā)布之后才誕生的。

兩年前我和朱嘯虎在朋友圈辯論，AI落地的重點是不是應用。當時有人質(zhì)疑我，為什么現(xiàn)在看不到一個真正的Killer App（殺手級應用）。但開發(fā)者也需要學習，在新生態(tài)下什么應用才是用戶喜歡的。很多開發(fā)者花了一兩年踩坑，才知道大模型擅長什么，不擅長什么。所以我覺得大模型應用今年會爆發(fā)。

《財經(jīng)》：如果用iPhone做對比，現(xiàn)在是哪一年？

傅盛：肯定到2011年了。OpenAI o1誕生時，我就認為它是大模型重要的分水嶺。它從過去一味堆參數(shù)、堆數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變到形成思維鏈。思維鏈的推理能力強于大部分人類。今天AI生成的報告，好像還不那么專業(yè)，那是因為公開的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)還不夠好。它無法掌握水面下的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)。

《財經(jīng)》：OpenAI o1和DeepSeek-R1，誰才是iPhone 4時刻？

傅盛：OpenAI o1就是了。DeepSeek-R1又增強了，而且更有性價比。用得起很重要。因為企業(yè)關心三個要素，能力、價格，還有開發(fā)者對需求和技術(shù)的摸索。

《財經(jīng)》：你是不是不看好AI To C市場？國內(nèi)很多人之前不看好To C（面向消費者）市場，認為只有To B（面向企業(yè)）市場才有商業(yè)化前景。現(xiàn)在情況有變化么？

傅盛：我不是不看好To C市場。而是以去年國內(nèi)大模型的能力，很難在To C用戶群中做出一個體驗好到足以爆發(fā)的產(chǎn)品，也很難計算出好的ROI（投資回報率）。

即使現(xiàn)在到了To C應用爆發(fā)的節(jié)點，我認為，國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者To C應用不是特別容易。大廠機會還是更大。因為大廠能力太強了，有生態(tài)、有用戶、有技術(shù)。To C應用在它們的火力范圍內(nèi)。當一個To C應用小荷才露尖尖角時，大廠會輾壓過去。例如去年的妙鴨，現(xiàn)在的夸克，都是阿里這種大廠做的。AI時代的國民APP，要有好的產(chǎn)品體驗，更要有好的模型能力、算力，這決定了大廠才能支撐。

我們創(chuàng)業(yè)者總有一種心理，以為自己比對手強。其實并非如此，只是對手沒你這么重視。很多時候，創(chuàng)業(yè)者和大廠角逐時，只是看到大廠所謂更官僚的那一面。大廠的機會判斷雖然不如創(chuàng)業(yè)者，但它的技術(shù)儲備、人才密度遠超創(chuàng)業(yè)團隊。

此前講過一句話，人工智能創(chuàng)業(yè)我說是好處也是壞處——這是人類歷史上少數(shù)短時間內(nèi)讓絕大部分人達成共識的技術(shù)革命。移動互聯(lián)網(wǎng)剛誕生那幾年并非如此。大家都問，這是什么東西。一些大廠看不起、看不懂，最后又追不上。但這一輪人工智能浪潮，所有大廠都在往里沖。

《財經(jīng)》：那你怎么看待DeepSeek和Manus？DeepSeek在基礎模型層面打破了大廠的神話。Manus在To C應用層面也打破了大廠火力覆蓋的神話嗎？

傅盛：DeepSeek的確創(chuàng)造了奇跡。它在大廠環(huán)繞的情況下，做出了一款高性價比又有頂尖技術(shù)能力的模型。但幻方也不是純粹的創(chuàng)業(yè)公司，它現(xiàn)金流很充沛。創(chuàng)業(yè)公司和它有差距。

Manus更多是產(chǎn)品調(diào)優(yōu)的過程，當大家都意識到這一點時就不會太難，不會像訓練模型那么難。模型每次訓練周期要幾個月，還要足夠的卡。這類通用型產(chǎn)品，大廠一定會來爭奪。

《財經(jīng)》：那被大廠收購是不是Manus這類創(chuàng)業(yè)公司的好結(jié)果？

傅盛：我不完全這么認為，我不是說Manus沒機會。如果一個應用公司短期快速建立口碑，拿到足夠多的用戶，又保持和競爭對手一樣的迭代速度，它的確是有機會的。我對Manus團隊沒那么了解，但Manus現(xiàn)在想做的東西太多了，它只融了1000萬美元，想做世界上第一款通用Agent。我的判斷是，這個仗不好打。

Perplexity（一款AI搜索引擎）這家創(chuàng)業(yè)公司機會就蠻大。因為它起得早，勢能抓得好。它已經(jīng)拿到1500萬月活躍用戶了，我好幾個朋友就只用Perplexity不用GPT，Perplexity那一波拿到用戶就拿到用戶了。

用戶惰性是很強的。產(chǎn)品體驗只好20%、30%，沒人會動。產(chǎn)品力得強10倍以上才能擊穿市場。所以我覺得國內(nèi)的AI也不只是聊天這種形式，需要產(chǎn)品創(chuàng)新，像阿里夸克這樣的產(chǎn)品，集成很多AI工具，通過一個框鏈接用戶不同需求，也是很有想象力的。

為什么今天大廠不可撼動，并不是大廠哪一項技術(shù)不可撼動。比如，搜索引擎技術(shù)門檻并不高，但后來者做了沒人用。人家起個大早站在山上，你從山底下往上沖，人家拿槍掃射就行，他只花你20%的精力就能把你擋在山下。

我們公司稍微比創(chuàng)業(yè)公司規(guī)模大一點。但我和同事說，這些通用產(chǎn)品都別去碰，咱們沒這機會。梁文峰和DeepSeek是行業(yè)里的奇跡，不太具備普遍意義。

《財經(jīng)》：Manus創(chuàng)始人肖弘說，DeepSeek出現(xiàn)后，可以只關注應用和產(chǎn)品，不用擔心哪天模型廠商會要很高的毛利，也不用擔心模型廠商跟你競爭。看起來他還是樂觀了？

傅盛：他的第一個假設我是認同的。有了DeepSeek，創(chuàng)業(yè)者可以心安了，自己不做模型，也可以用DeepSeek搭一個性能不錯的產(chǎn)品。按照以前的競爭態(tài)勢，我當時做機器人，首先要做語音識別，因為這是產(chǎn)品命脈，是未來交互的核心，我擔心大廠不給我用。

如今的競爭態(tài)勢變了，現(xiàn)在有了開源模型，可以不在這里花精力了。所以這次很有意思，這次連騰訊、百度都接入了DeepSeek。

《財經(jīng)》：AI時代，創(chuàng)業(yè)公司的護城河是什么？

傅盛：現(xiàn)在談護城河有一點早。對創(chuàng)業(yè)者來說，現(xiàn)在至少有一點是好的。就像Manus創(chuàng)始人肖弘說的，不用太擔心模型廠商會釜底抽薪。

人工智能會回到移動互聯(lián)網(wǎng)的邏輯。護城河就是做出好的用戶體驗，快速獲得用戶，形成增長飛輪。你只要長得快，就有一個緩沖期，才會有一個護城河。我不覺得會有一個純粹的技術(shù)、產(chǎn)品的護城河。最后還是用戶規(guī)模的護城河。

AI時代的超級App可能是通用Agent

《財經(jīng)》：AI To C賽道，你看好哪些方向？

傅盛：搜索肯定是一個大方向。最近所有大模型為了擴充知識庫、減少幻覺，都加上了搜索功能。所有大廠都在做“模型+App”，這可能是未來一個重要的流量入口。

我的感受是，搜索市場可能會變天，而且會比想象中快得多。未來大一統(tǒng)的搜索市場，會被很多個體驗差距不大的小應用瓜分。搜索的界限也在變得模糊。

某些搜索廠商可能會面臨時代變遷。以前搜信息去百度，搜商品去淘寶，搜旅行信息去小紅書。但大模型有機會統(tǒng)一需求入口。

《財經(jīng)》：阿里今天（3月13日）宣布把夸克升級為阿里的AI旗艦產(chǎn)品。用戶所有需求，比如搜索、寫作、生成圖片、生成PPT、學術(shù)研究，都可以在“AI超級框”輸入指令實現(xiàn)。夸克背后就是阿里的模型。這讓我想起OpenAI創(chuàng)始人奧爾特曼上個月說的，GPT-5將實現(xiàn)“魔法般的統(tǒng)一智能”。阿里這個動作你怎么看？

傅盛：AI時代有沒有可能出現(xiàn)“超級入口”？有可能。但“超級入口”工作量非常龐大。如果夸克成為“旗艦產(chǎn)品”，阿里一定要投入足夠的資源和算力，還要在不同任務的Agent上做很大投入。把一個To C應用提到“旗艦產(chǎn)品”的高度，我相阿里是有戰(zhàn)略決心的。阿里現(xiàn)在對AI投入，就像當年電商面臨激烈競爭時還在堅定投入云計算。

我們最近在做一個機器人語音相關的Agent。我們測試了很多模型，最終選擇了阿里的千問Max。千問至少在國內(nèi)開源模型中是做的最強的。

之前一個大模型廠商創(chuàng)始人說現(xiàn)在和移動互聯(lián)網(wǎng)時代不一樣，現(xiàn)在是以基礎模型能力為核心，而非用戶規(guī)模為核心。我不這么看。AI時代，用戶量依然是非常重要的支撐。如果沒有用戶量，就沒有足夠的Feedback（反饋），那也很難形成飛輪效應。

GPT-3.5兩年前震動世界，是因為GPT-3.0就有專業(yè)人士在用。他們提了很多需求，OpenAI慢慢優(yōu)化對齊，找到了用戶真正的深度需求。夸克有兩億用戶，它有條件迅速得到Feedback，形成飛輪效應。這種平臺型產(chǎn)品，每個點的體驗都不能比競爭對手差，甚至要更好。

《財經(jīng)》：雖然進入了AI時代，但如果抓不住用戶，你的技術(shù)、產(chǎn)品就沒有用武之地。

傅盛：對。以前有句話叫“萬能的淘寶”。當時我聽曾鳴教授講過一堂課。他總結(jié)說，“萬能的淘寶”和“我們的淘寶”。淘寶上可以找到各種需要，它變成一個真正的Ecosystem（生態(tài)系統(tǒng)）。這個Ecosystem是靠大量的買家和賣家形成的。

大家打開手機，如果首先想到的是拿一個AI App去搜索，這對任何巨頭都是巨大的威脅。做好夸克，阿里還能借助AI搜索把過去的用戶群擴大。

《財經(jīng)》：市場調(diào)研機構(gòu)QuestMobile數(shù)據(jù)顯示，DeepSeek、豆包、元寶、通義、Kimi等幾款App，單日人均使用次數(shù)4次-5次，單日人均使用時長6分-10分鐘。AI對話App看起來既不高頻、也不剛需，為什么阿里、騰訊、字節(jié)跳動還是要砸錢去做？

傅盛：國外已經(jīng)有樣板了。AI對話工具大邏輯證明是可行的，所以大家往里沖。ChatGPT是一款非常成功的產(chǎn)品。它短時間獲得了4億周活躍用戶，2024年有27億美元收入。

包括國內(nèi)的Deepseek-R1用戶量增長那么快，大廠也必須要戰(zhàn)略防御。AI對話App單日人均使用次數(shù)、單日人均使用時長看似不多，但以后會逐漸演進。隨著模型能力提升、產(chǎn)品形態(tài)再豐富，會留住更多用戶。以后每天使用次數(shù)可能會變成8次-10次。如果現(xiàn)在不做，未來再追趕會更難。

AI時代技術(shù)變了，但商業(yè)邏輯沒變

《財經(jīng)》：AI應用爆發(fā)后，主打的會是生活娛樂應用，還是生產(chǎn)力應用？

傅盛：說實話，沒那么好判斷。但以我的直覺來說，生產(chǎn)力工具會有一波大機會。這是這一輪AI和互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)區(qū)別。

互聯(lián)網(wǎng)更多是生產(chǎn)關系的變革，比如通過集采、團購、比價，去掉中間商等方式提高生產(chǎn)效率，它并沒有直接促進生產(chǎn)力。但是AI是生產(chǎn)力革命，它能直接干活。

今天我看到，美國AI創(chuàng)業(yè)公司Anthropic CEO達里奧·阿莫迪 (Dario Amodei)說，未來三到六個月，90%的代碼將由AI編寫。我非常認同，因為我們公司一半的代碼已經(jīng)是AI寫的了。

以前我們公司的人偷偷拿AI寫研究報告，現(xiàn)在我讓他們直接拿AI寫報告，再告訴我哪些是自己的想法。如果沒有想法也沒關系，只要報告完整一些就行，至少AI不太會出錯。

《財經(jīng)》：報告雖然是AI寫，但真正交付時，還是需要人來調(diào)優(yōu)。

傅盛：對。一旦不需要人干預，AGI（通用人工智能）就真的來了。但AGI不會一下出現(xiàn)，需要一個個領域不斷打磨，逐漸擴散。把一個個工具做好，慢慢才會出現(xiàn)AGI。

《財經(jīng)》：所以AI時代的超級App可能就是一個通用Agent。奧爾特曼說，GPT-5將實現(xiàn)“魔法般的統(tǒng)一智能”，這真的能實現(xiàn)么？

傅盛：GPT-5一定不會是把算力、數(shù)據(jù)、參數(shù)再擴大10倍、100倍的產(chǎn)品。它一定會進行大量工程化，做Agent那一層產(chǎn)品。奧爾特曼有次接受采訪，說OpenAI最缺好的產(chǎn)品，而不是說缺算法、芯片、數(shù)據(jù)。我想，他們可能打算用產(chǎn)品思路，把體驗做到新的高度。

這個方向，中國機會可能更大。產(chǎn)品體驗，中國團隊是最能打的。中國市場巨大、競爭激烈，工程師聰明又勤奮。事實上，移動互聯(lián)網(wǎng)時代中國App體驗已經(jīng)比美國好。如果AI進化到以應用為核心的競爭格局，中國企業(yè)會有更大的機會。

《財經(jīng)》：AI應用爆發(fā)是不是意味著大模型的競爭已經(jīng)結(jié)束了？

傅盛：我不這么認為，大模型競爭會持續(xù)。它就像核武器，大公司無論如何都得有，如果沒有就不是大公司。今天沒有任何一家大公司會因為“Scaling Law”（規(guī)模定律，模型性能由算力、模型、數(shù)據(jù)規(guī)模決定）放緩，就放棄迭代大模型。因為如果模型能力出現(xiàn)重大突破而你沒有跟上，那你的用戶還會被搶走。

《財經(jīng)》：大家現(xiàn)在信心高漲，認為DeepSeek打破了OpenAI的大模型神話，在DeepSeek上部署應用就行。但如果大模型的競爭并沒有結(jié)束，OpenAI又突破了新一代大模型，我們在下游部署的AI應用會不會打水漂？

傅盛：凡事都有規(guī)律，不會從石頭縫里冒出來。至少現(xiàn)在，大模型仍然是以谷歌2017年提出的Transformer架構(gòu)為基礎，Transformer架構(gòu)下的競爭路徑是線性的，在這個架構(gòu)下，看不到應用全被顛覆的可能性。

當然，大模型性能還會慢慢提升，如果應用做的太淺，只做一個套殼應用，的確很容易被替代。但如果把體驗做深，不會出現(xiàn)這種局面，這會鼓勵更多創(chuàng)業(yè)者做深度應用。

《財經(jīng)》：未來大模型公司，專門開發(fā)應用的公司，各行各業(yè)用AI改善自己業(yè)務的公司，競合關系會是怎樣的？

傅盛：我覺得前兩類公司會融合，可能不會再有純粹的大模型廠商了，大模型公司一定會做應用。就像移動互聯(lián)網(wǎng)時代那句話，未來所有公司都是互聯(lián)網(wǎng)公司，我覺得可能以后所有公司都會使用大模型，都會擁有自己的大模型。

《財經(jīng)》：AI時代相比移動互聯(lián)網(wǎng)時代，技術(shù)變了，但是商業(yè)邏輯并沒有變？

傅盛：商業(yè)邏輯沒變，一點都沒有變，它只是放大了移動互聯(lián)網(wǎng)的邏輯。以前移動互聯(lián)網(wǎng)做不了的事情，現(xiàn)在可以做了，它變成了更強的生產(chǎn)力工具。

OpenAI今年還發(fā)了Operator（操作員）和Task（任務）。它們可以自動執(zhí)行任務。以前人必須在電腦面前“駕駛”。晚上你睡覺前，給AI安排任務。它去生成一個稿件，去網(wǎng)上找個設計圖，再查一查房價。第二天早上起來，它會給你匯報結(jié)果。

《財經(jīng)》：這聽起來跟自動駕駛很像，你剛才說的就是L5的自動駕駛效果，完全不用人干預了，當然自動駕駛汽車本身就是一個智能體。你覺得要多少年才會進化到這一步？

傅盛：這一波模型穩(wěn)定后，很快就會出現(xiàn)。Manus只是第一個，后面會不斷出現(xiàn)類似產(chǎn)品。因為Manus開啟了思路。大家會發(fā)現(xiàn)，原來做這個，會有這么多用戶關心。所以Manus發(fā)布一兩天后，開源版Manus很快也被人復刻出來了，接下來無非是要把應用細節(jié)要做好。比如，Manus現(xiàn)在登陸第三方網(wǎng)站還要輸入賬號密碼，這需要把登陸接口做好。

《財經(jīng)》：移動互聯(lián)網(wǎng)時代，應用進化的邏輯是從瀏覽到交易，從簡單到復雜。AI時代的應用進化會是怎樣的？

傅盛：應該也差不多。AI時代首先是從信息收集、搜索、生成開始的。然后再是各種工具的鏈接。工具鏈條打通之后，下一步再走向交易。過去手機上，外賣、打車一個個App是孤立的，但今天AI可以把這些App都串起來。人給出需求后，AI就安排了。

創(chuàng)業(yè)者做硬件不容易被巨頭復制

《財經(jīng)》：除了搜索，AI To C賽道你還看好哪些方向？

傅盛：今天有很多小的應用和Agent。我在硅谷，遇到一個創(chuàng)業(yè)團隊，他們在手機背面貼磁貼式麥克風，幫用戶做錄音和會議總結(jié)，他們單月收入超過1000萬美元了。

軟硬一體的智能硬件也是一波機會。2024年Meta智能眼鏡，銷售量有200多萬臺，計劃2026年增產(chǎn)道每年1000萬臺，這已經(jīng)是一個現(xiàn)象級產(chǎn)品了。以前的智能硬件只是聯(lián)網(wǎng)硬件，現(xiàn)在才是真正的智能硬件。

智能眼鏡特別有意思，兩年前蘋果的Vision Pro，它加各種東西來實現(xiàn)功能，搞得顯示器很重。我當時加價一萬多買了一幅，用了一個月再也不用，因為太重，壓得鼻梁不舒服。Meta智能眼鏡最牛的不是做了什么，而是不做什么。它沒有顯示器，完全用語音交互，我哪怕參加重大活動都可以隨時戴著。如果沒有大模型，這種體驗是不可能的。

《財經(jīng)》：對創(chuàng)業(yè)公司來說，硬件機會是不是更大？硬件相對軟件，更苦更累，大廠似乎不容易復制。

傅盛：硬件創(chuàng)業(yè)團隊更有機會一些。再大的廠做硬件，也得6個-12個月。硬件的邏輯是，你做出產(chǎn)品，即使被大廠盯上，12個月已經(jīng)過去了。軟件的邏輯是，你開發(fā)產(chǎn)品兩個月，大廠1個月就復制了。

《財經(jīng)》：聊到硬件咱們來說說機器人，你做了很多年機器人，你一直不看好人形機器人，認為這個技術(shù)落地太難、應用太遠，現(xiàn)在你的看法改變了嗎？

傅盛：沒改變。最近高盛出了份報告，說人形機器人五年內(nèi)無法落地，我覺得這是少有的、清醒的投資人，認認真真做了一些功課。人形機器人的確是一個值得鼓勵的研發(fā)方向。但至少五年，甚至更長時間都無法落地。

我在硅谷，和一個專門做機器人數(shù)據(jù)標注的專家聊，他覺得人形機器人可能未來十年都無法落地。機器人是一個軟硬結(jié)合的產(chǎn)品，軟件會有爆發(fā)式的進步，但硬件無法爆發(fā)式改進，只有線性變化。比如軸承，它只能一點點改進。

做機器人最難的不是99%，而是1%。機器人不能只有99%的成功率，如果一個機器人抓100個盤子就摔1個，那它就沒辦法商用，成功率至少做到99.99%才能商用。

為什么智能駕駛喊了這么多年，目前也沒有一家真正做到無人駕駛。我在硅谷嘗試了特斯拉的FSD（全自動輔助駕駛），每兩三百公里還是需要人為干預。但人開車，可能十萬公里都不會出車禍。無人駕駛不能落地，核心原因是不能出現(xiàn)那0.01%的意外。

《財經(jīng)》：聽起來人形機器人不適合創(chuàng)業(yè)公司干，但最近宇樹和云深處這些公司很火，它們都是干這個的。

傅盛：今天這個環(huán)境大家都挺有激情，這挺好的。至少人形機器人火了之后，很多人去問價格了，然后覺得太貴，反過來覺得我們的機器人挺好，這個就是成本問題，性價比問題。不管人形機器人多酷，客戶的核心關注仍然是投資回報率。今天最便宜的人形機器人9.8萬元，但輪式機器人可以便宜一半以上，因為節(jié)省了一半以上的運動關節(jié)，減少了一半以上的不穩(wěn)定性，輪子能適應99%以上的場景。

《財經(jīng)》：是的，所以你專注于特定用途的服務機器人，那么大模型給你帶來了哪些紅利？

傅盛：第一波紅利是交互的紅利。我們馬上要推出一個基于DeepSeek（國內(nèi)）和ChatGPT（國外）這兩款大模型的語音交互系統(tǒng)，體驗會有很大的提升，能做到像人一樣交流。這一輪交互紅利會讓很多以前做不好的場景都能做好，比如展廳講解、商店導購。

第二波紅利是任務規(guī)劃的紅利。比如以前讓機器人抓一杯水，得寫代碼、做模板，這很費勁，現(xiàn)在機器人的任務理解能力強多了。

沒有一款產(chǎn)品可以靠用戶圖新鮮來實現(xiàn)商業(yè)化，我不是反對機器人和物理世界交互，只是對純?nèi)诵螜C器人不看好。我看好的是，先從手開始，而不是從腳開始。在今天的業(yè)務場景中，腳沒有必要。

《財經(jīng)》：其實所謂人形機器人，關鍵點是智能程度，而不是形狀是不是更像人。過去的工業(yè)機器人，只能按照人的設計在特定場景里完成特定任務，那它不是機器人，只是機械臂。真正的機器人一定能實現(xiàn)跟真實物理世界的交互，能自主完成任務，到了那一步，無論它是人形還是其它什么形狀都無所謂。

傅盛：同意。

《財經(jīng)》：你最近一直 待在硅谷，有什么值得分享的見聞和思考？

傅盛：在這一波Manus起來之前，硅谷的智能體就已經(jīng)很熱了。硅谷創(chuàng)業(yè)公司早就不卷模型了，都在想智能體。2020年以后，舊金山有超過十萬人離開硅谷。這輪AI熱潮興起后，他們又回來了。硅谷的VC（風險投資）也特別活躍，這么小的地方居然有大幾千家的VC。

我看到了各種各樣的智能體創(chuàng)意。比如，在后院拍張照，大模型幫你分析去哪找工人，去哪買除草機，還有通過大模型協(xié)助優(yōu)化簡歷的智能體。硅谷這波智能體創(chuàng)新還是挺值的學習的。

不過，DeepSeek出來后他們也有些懵圈。Meta首席科學家楊立昆（Yann LeCun）說，“某些硅谷圈子中有一種錯誤的優(yōu)越感”。但DeepSeek打破了這種優(yōu)越感。