AI时代：重塑产业版图，中国创业者崛起

智东西9月11日讯，今日于2025 Inclusion·外滩大会开幕式上，蚂蚁集团CEO韩歆毅、小米集团手机部副总裁兼可穿戴部总经理张雷，以及金沙江创投主管合伙人朱啸虎，就《破局与重构：大模型落地产业进行时》展开了深入讨论，分享了他们对超级入口、AI商业模式及中国企业未来机遇的独到见解。

韩歆毅认为，AI正逐步吞噬软件领域，蚂蚁集团专注的医疗场景因满足用户刚需且为中高频需求，故对商业化并不担忧，而将重点放在了高质量数据、抑制幻觉及医学伦理三大技术挑战上。

张雷透露，Agent在明确单一领域内已取代App，但复杂强逻辑赛道短期内仍难以替代。不同于AI手机、AI PC，AI眼镜重塑了交互逻辑，实现从被动到主动决策的转变。目前，眼镜端用户唤醒小爱同学进行操作的频率是手机端的6-7倍。

朱啸虎表示，AI与软件将共生共存，而大厂不愿涉足的脏活累活正是Agent企业的机遇。从投资者视角，他们首要避开的是协同类软件市场，而更易商业化的则是成熟技术，如去年的会议纪要，今年的Voice Agent（语音Agent）。中国创业者擅长To C领域，明年将见证AI应用的爆发。

三位大佬还探讨了AI创业者的未来方向。韩歆毅看好专业领域的服务业，但认为这对新创业者而言充满挑战，需积累经验和资源；张雷则看好翻译、助手及学习服务场景；朱啸虎认为，每个周期都有其特点，去年是硬件，今年是AI Infra，明年将是应用大爆发之年。

以下是圆桌对话的精华总结：

01.

低代码软件面临被AI取代的挑战

复杂交互场景或催生超级App

a16z普通合伙人Jennifer Li曾指出：“AI正逐步侵蚀软件领域。”

韩歆毅对此表示赞同，他认为软件以确定性方式解决确定问题正是大模型的强项。同时，已有软件通过生成Agent执行任务，这一趋势正迅速扩展。

张雷与朱啸虎则持不同观点，他们认为AI与软件将共生共存。

张雷表示，大模型虽能在许多场景下提高效率，但短期内无法完全取代所有软件。未来，大模型与软件将融合共生。

简单低代码、无代码软件将被AI取代。许多在泡沫期估值高企的低代码公司现已黯然失色，但复杂流程、强逻辑的软件在Transformer架构下仍难以被AI取代。朱啸虎认为，只要Transformer架构存在哪怕1%的幻觉，AI就无法完全替代复杂流程管理软件。

朱啸虎指出，未来可能只有一个或若干个超级入口，但具体形式尚未确定。

张雷认为，Agent在明确单一领域内已取代App，但复杂交互场景短期内难以实现。长期来看，这可能催生超级App，但需要全面能力且路途遥远。

朱啸虎表示，超级入口的诞生是必然趋势。目前谷歌手机已支持直接语音输入及反馈结果，结合多模态输入形式。

Agent企业的机会可类比美国移动互联网时代的Uber、DoorDash、Airbnb。这些企业涉足的赛道正是大厂不愿涉足的领域，也是AI的机遇所在。

02.

用户留存成为Agent企业增长的关键指标

AI眼镜或成新入口

朱啸虎作为投资者认为，编辑类、协作类软件需求量将大幅下降。几百人共同完成的项目可能仅需十人协同，这对协同软件的要求将大幅降低。

从投资角度看，他们将避开协同类软件市场。这一市场未来将大幅缩减。

对于Figma等企业而言，其业务重心必须调整。从专注协同转向交付更好成果。即便生成能力再强大，最后商用阶段仍差5%-10%。这部分如何进行编辑、如何快速达到商业交付质量是创业公司创造价值的机会所在。

判断AI、Agent时代企业增长潜力的标准仍是用户留存。从PC互联网、移动互联网到AI时代都是这一指标。

许多AI公司当前缺乏用户留存。产品刚发布时用户乐于尝试但未必会付费。在移动互联网时代召回用户成本高昂几乎不可能实现。因此留存情况才能证明公司的发展潜力。

韩歆毅表示蚂蚁集团专注于医疗场景。由于医疗健康是用户刚需且为中高频需求当AI医疗健康达到极致时可能无需再关注用户留存。其中核心在于应用能否像专业医师一样了解用户、给出建议这也是AI医疗健康的终极目标。

张雷谈到对未来可能成为真正超级入口的终端的思考。

他认为所有硬件在AI加持下都应重新思考。对于未来入口机会需关注AI硬件的能力。只有让用户离不开设备终端才能有机会成为入口。

长期来看AI眼镜有机会成为新入口。

当前AI手机、AI PC等设备专注于提升用户体验未改变基础交互逻辑仍是被动式需要用户触控决策。但眼镜端实现从被动到主动完整呈现用户所想所看后基于此进行判断执行。在张雷看来这可能是未来交互范式变化的载体。

以小米AI眼镜为例目前用户高频使用场景包括接打电话、听音乐及瞬间抓拍、基于图片的问答等。他补充说在眼镜端小爱同学唤醒操作的频率是手机端的6-7倍。

03.

成熟技术助力商业化

医疗场景面临数据、幻觉、伦理挑战

'真正适合商业化的都是Boring Technology'朱啸虎表示。

去年商业化成功的是纪要能力如Plaud的AI纪要硬件、钉钉的软件及医生与病人间的谈话纪要等工具。这一技术无难点追求商业化需稳定技术。

今年Voice Agent（语音Agent）已大规模商业化如客服、销售、AI玩具等场景应用。

'高质量的数据、抑制幻觉、医学伦理'韩歆毅总结了医疗场景大模型落地的三大难点。

'高质量数据积累需极大投入一条数据可能上百美元甚至更高需主任医师水平的数据才能训练好'蚂蚁已找到抑制幻觉的方法今年6月发布了AI健康应用AQ在医疗健康咨询上表现良好。

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