当AI技术从“概念热炒”走向“落地攻坚”，商业化成为检验赛道价值与项目成色的关键标尺。百模大战、AI Agent崛起、AI应用元年……近几年，市场对AI的期待逐渐从“技术奇观”转向“价值创造”。能否赚钱、多久能赚钱、能赚多大规模的钱，成为创投圈聚焦的核心问题。
名川资本合伙人傅磊，策源资本数字经济投资负责人傅成宇，高榕创投合伙人胡朔，创世伙伴创投合伙人聂冬辰，BAI资本合伙人汪天凡，金沙江创投合伙人周雨桐，与嘉宾主持复星锐正董事总经理高俊巍，围绕的AI商业化，展开了深度对话。
以下是各位嘉宾在创业邦2025（第十九届）DEMO CHINA大会上的对话实录，由创业邦整理。
高俊巍：2022年我们见证了AI技术的爆发，2023年经历 “百模大战” 后的收敛，2025年被不少人视为AI应用元年。想问各位，AI商业化的元年是否同步到来？现在是否是商业化落地的最佳时机？观察项目时，“明确的商业化效果” 是否已成为必备条件？
周雨桐：从数据看，今年AI领域的token消耗量、B端与C端应用收入均呈陡峭增长，增速超移动互联网早期，商业化价值非常清晰。对我们而言，商业化潜力是观察项目的核心维度。无论是工具类应用还是行业解决方案，必须说清“用户为何付费、如何持续付费”，否则再炫的技术也难以落地。
汪天凡：对AI创业公司来说，“创业即商业化” 是基本逻辑。国内主流流量平台多由大厂把控，且多为免费模式，而排名靠前的AI创业公司产品几乎全收费。C端按订阅费、B端按项目单，没有 “先做用户再谈商业化” 的空间。投资人更保守，to B项目若没有明确的订单意向，to C项目若没有付费测试数据，很难获得投资，商业化从一开始就是必答题。
聂冬辰：中国AI的商业化一直都在，关键是价值能否触达付费阈值。过去很多to B SaaS公司难盈利，核心是没真正创造可量化的价值，但AI能帮客户降本增效，甚至直接带来新收入。比如帮销售团队提升成单率、帮工厂减少能耗，这种价值更易让客户愿意付费。我们投项目时，不看实验室阶段的技术，只看投后能否快速触达商业化拐点，清晰的商业化路径是必备条件。
胡朔：商业化是AI应用的 “北极星指标”。头部AI公司如Open AI、Anthropic，市值背后是实实在在的收入支撑。从高榕过去两年投资的AI项目，我们看到许多公司都表现出亮眼的业绩，这也促使我们的投资目前更加活跃。
傅成宇：从技术演进来看，AI离解决实际问题越来越近。从大模型的问答交互，到Copilot 的辅助协作，再到Agent的任务闭环，每一步都在降低技术到价值的转化门槛。投资人关注商业化，本质是关注技术能否真解决痛点。若能帮用户省时间、降成本，付费模式自然成立；若只是炫技，再热的概念也难持续。
傅磊：现在是AI应用商业化的黄金窗口。一方面，基础模型迭代快、成本下降快，大模型公司为抢占下游市场，愿意降低授权费用，给应用层留出利润空间；另一方面，用户付费意愿在提升。我们投的B端AI公司反馈，客户2023-2024年已采购大量硬件，现在正迫切寻找优质应用，需求端已准备就绪。而且AI创业试错成本低，创始人可快速调整方向验证PMF，商业化验证效率比过去的软件、硬件项目高得多。
C端3个月见分晓，B端最多容忍18个月
高俊巍：不同类型的AI项目，商业化节奏差异很大。to C工具和to B解决方案，从产品上线到看到商业化结果，你们认为合理的周期是多久？又该关注哪些核心指标？
傅磊：我们重点看to B项目，天使轮投后要求一年之内启动商业化。核心关注两个指标：一是 “真实使用率”。 客户付了10万、50万年费，不能只看合同金额，还要看token消耗量、功能调用频率，避免 “为完成 KPI而采购”；二是 “续费意愿”。到期后客户是否愿意续约，这是验证价值的最直接标准。
傅成宇：to C和to B要区别对待。to C项目周期要短，6-12个月内必须验证需求真实性和货币化能力。用户对AI工具很敏感，若6个月还没人愿意付费，大概率是伪需求。to B项目可放宽到12-18个月，因为涉及定制化开发、生态适配，需要时间跑通标杆项目，但也要看 “标杆项目的复制性” 和 “金额增长趋势”。指标上，前期看MRR月经常收入，反映短期健康度；后期看ARR年经常收入，体现业务规模和稳定性，同时还要结合毛利率、留存率综合判断。
胡朔：我们把商业化分成三阶段。第一阶段是 “规模化获客”，看获客成本是否可控；第二阶段是 “规模化付费转化”，看付费率和客单价；第三阶段是 “收入留存”，看复购率和LTV客户终身价值。无论ToC还是ToB，如果AI产品能自主交付复杂场景的结果，就会具备商业化能力。团队背景是我们考虑商业化节奏的主要因素。若创始人有过大规模商业化经验，可适当放宽预期；若偏技术团队，会更关注其 “补全商业化能力” 的学习曲线。
聂冬辰：在AI创业的浪潮中，我们既要拥抱技术的可能性，也要保持对商业化落地的清醒认知。对于to C项目，我们建议产品正式上线后3个月内通过数据验证用户付费意愿。成熟的团队通常会在上线前通过内测打磨产品，上线后快速聚焦付费验证。如果3个月内没有明确的付费信号，可能需要重新思考方向。对于to B项目，我们分为两类：大企业采购需要快速拿下标杆客户，而中小客户场景可以给予2-3个月的免费试用期，但总周期建议控制在6个月内完成付费转化。在指标上，我们更关注MRR、ARR的健康度，尤其是续费率和毛利，而非单纯的收入数字。比如，100万ARR但续费率只有50%，可能不如50万ARR但续费率100%的项目更有长期价值。
汪天凡：to C项目的商业化甚至可以前置。比如通过Kickstarter众筹、预约付费等方式，产品没上线就验证付费意愿。我们有一个3D模型的portfolio，没上线时先做waitlist，上线后直接收费，每月收入增长30%，核心就是 “先收钱再打磨产品”。现在AI to C产品很少有网络效应，没资格 “先做用户再变现”，商业化滞后只会导致现金流压力。指标上，除了付费率，更看 “留存付费用户占比”。
周雨桐：要结合产品形态和收费模式看。AI写作、设计to C工具类看MRR，且要区分 “月费” 和 “年费” 的现金差异。年费会让单月现金收入虚高，需跟踪真实的月度付费用户增长。AI陪伴、虚拟互动等to C社交、游戏类看 “氪金收入占比”，这类项目往往靠少数重度用户贡献大部分收入，要关注头部用户留存和付费天花板。to B项目，定制化部署看项目利润率，按用量付费看单位成本回收率。比如某AI coding工具，虽然收入增长快，但token成本太高，毛利为负，这种增长不可持续。
不纠结短期规模，看稀缺性与扩展潜力
高俊巍：商业化的天花板取决于市场规模，你们认为多大体量的市场值得布局？早期项目该如何判断市场的长期潜力？
聂冬辰：现在很难精准计算AI项目的市场规模，因为技术会重构需求。比如消费品领域，做吹风机的公司可延伸到剃须刀、电动牙刷；AI领域，一款大模型产品可叠加AIGC、coding、培训等多个功能，跨场景扩展能力远超传统产品。我们更关注两点，to C项目看 “核心人群的需求演进”。比如中老年AI平台，先满足线上学习需求，再延伸到旅游、健康，核心人群的信任度能支撑业务扩展；to B项目看 “单一场景的产品矩阵扩展”。 比如仓储机器人，从搬货架到搬单品，再到跨场景搬运，单一场景的深度挖掘比初期市场规模更重要。
汪天凡：市场规模不重要，创始人的野心和稀缺性才重要。没有野心的创始人，再大的市场也做不大；但有野心的同时，要解决AI供给过剩的问题。现在每个赛道都有大量 Agent 产品，军工、卫星、医疗都能贴AI标签，供给极度分散，投资要找有壁垒的稀缺性，比如独家数据、核心算法、强品牌认知。另外，用户数据的归属是关键挑战。若用户只愿意把数据交给大厂，创业公司再大的市场规模也拿不到核心资产，最终还是会被头部挤压。
周雨桐：C端机会要看 “流量入口潜力”，就像微信、抖音从细分场景成长为超级平台，AI领域也可能出现从 “工具” 到 “生态” 的跨越，初期市场规模不用太大，关键看用户粘性和场景延伸能力。而且AI会重构社会价值分配，未来AI创造90%价值、人创造10%价值时，会催生新需求，如AI陪伴、个性化教育，这些增量市场现在无法量化，但潜力巨大。
胡朔：小赛道也能出大公司，不少在低TAM的细分龙头做到百亿甚至千亿市值，原因是 “垄断”。通过观察高榕被投的AI Agent项目，我们已切实看到Agent有机会取代许多垂直行业中的人。对比人类，Agent具备可规模化和自我进化的能力，因此在很多细分将跑出one-person unicorns，他们通过驱动大量Agents，形成该行业的垄断，最终出现一批大市值的新公司。
傅成宇：不用执着于百亿还是千亿市场，要动态评估。传统行业，如制造、金融，基础盘大，易出平台型公司，但竞争激烈；垂直领域，如专精特新检测、小众医疗，虽初期规模小，但价值密度高、技术替代门槛低，若团队能跨领域扩展，长期潜力不逊于大赛道。关键看团队的综合能力。能否快速验证需求、能否控制成本、能否抓住政策红利，这些比静态的市场规模更重要。
傅磊：分存量和增量市场看。存量市场，如AI替代传统客服、AIcoding，要算清楚规模，至少百亿级才有重构价值，比如客服市场千亿规模，AI能替代30%份额，就是300亿机会；增量市场，如个人AI助理、AI生成式社交，不用纠结初期规模，因为需求是全新的。比如过去没人会每天和AI聊天，但现在Deep Seek这类产品已培养出用户习惯，增量市场会随用户需求增长而快速扩大，关键看用户增长速度和使用频次。
全球化可行，但别为出海而出海
高俊巍：最后一个问题，AI创业公司是否需要从Day One就规划出海？最佳出海时机是什么时候？
傅磊：我们投的 to B AI开发平台，国内需求已很旺盛，但也在布局出海。海外企业对 SaaS 付费意愿更强，客单价更高。建议 “国内验证 + 海外拓展”：先在国内跑通商业化模式，再基于海外市场调整产品，降低出海风险。
傅成宇：鼓励有条件的项目出海。to C应用出海优势明显，海外付费环境更成熟，创意类产品也更易获得用户；to B项目若绑定国内制造、供应链等产业资源，可优先深耕国内，再通过技术授权模式出海。出海前要做好合规准备，比如数据隐私、行业监管，避免踩政策红线。
胡朔：我们现在比较少谈出海，更多看好华人团队的国际化。这一批AI应用的公司，Day one就会是国际化公司。
聂冬辰：别为了出海而出海，要基于两个动机：一是 “被动出海”。国内政策限制某类AI应用，如AI陪伴，只能出海；二是 “主动出海”。团队懂海外市场，产品能解决当地痛点。若只是跟风出海，没有本地化能力，大概率会失败。我们投的出海项目，创始人多有海外工作或创业经验，能快速适配当地市场。
汪天凡：出海能提升存活概率。创业公司多一个市场选择，就多一份现金流保障，尤其在国内竞争激烈的情况下，出海是不错的补充。建议创始人先走出去看看，了解当地用户习惯、付费能力，再决定是否出海，避免闭门造车。
周雨桐：看团队资源禀赋。有海外资源、语言能力的团队，可Day One出海；若团队深耕国内，可先做好国内市场，再通过美元基金资源对接海外渠道。国内AI应用的优势是成本控制，但付费环境不如海外，长期来看，全球化是必选项，但要循序渐进，先从东南亚、欧美等单一海外市场突破，再逐步扩张。
高俊巍：今天的对话让我们清晰看到，AI商业化已告别 “滤镜时代”，进入 “价值为王” 的新阶段。无论是3个月验证的C端项目，还是18个月攻坚的B端方案，核心都是 “创造可量化的价值、找到可持续的付费模式”。期待未来有更多AI创业公司跨越商业化鸿沟，在全球市场中占据一席之地。感谢各位嘉宾的精彩分享！
关于2025（第十九届）DEMO CHINA
9月24-25日，2025（第十九届）DEMO CHINA 在杭州拱墅举行。本届大会由创业邦主办，由杭州市拱墅区人民政府指导，拱墅区委人才办、杭州大运河数智未来城管委会联合主办。近3年，大会全力以 “AI + 科技资本” 为主线展开，汇聚众多优秀的早期人工智能及硬科技科技公司、知名投资机构、产业大公司。本届DEMO CHINA以“觉醒·共生·超越”为主题，现场揭晓了《2025值得关注的AI创变者》《2025值得关注的硬科技创变者》两大企业榜单，汇聚机器人*智能硬件、AI创新应用、智能制造、医疗科技等前沿科技赛道126家早期企业同台竞技。同期还发布了《2025最受赞赏的风险投资机构榜》，吸引213家投资机构齐聚杭州。致力于打造中国具有影响力的早期科技企业展示及链接平台，十余年来，DEMO CHINA吸引47000 +创业企业报名，1506家企业登台展示。其中，623家企业成长到 A 轮以后，327家企业参与后进入下一轮融资，35家企业成功上市。
