本文来源：时代周报 作者：闫晓寒

人工智能已从技术爆发期进入深度应用阶段。通用大模型能力边界不断扩展，国内外头部大模型厂商也在持续迭代，从撰写文案、翻译文本到会议纪要整理、基础问答等，很多功能都能被大模型以低成本甚至免费方式覆盖。

AI 行业的一个共识是，大模型已经开始变成基础设施。投资机构对大模型公司的投资思路和未来发展模式的判断也在发生转变，相比工具类 AI 应用，他们更看重能够真正解决问题、交付解决方案的 AI 创业项目。

2025 年 5 月，红杉资本 AI 峰会上，150 位全球顶尖 AI 创始人得出共识，即下一轮 AI 不卖工具，而是卖收益。这与当年 3 月盛景网联（下称 " 盛景 "）所提出的 AI RaaS（Result as a Service，结果即服务）模式异曲同工，盛景的 AI RaaS 核心观点强调 AI 应用核心在于交付结果而非工具，敢于以结果作为定价、收费或盈利的依据。盛景认为，这将是 AI 应用的主流模型。

盛景成立于 2007 年，最初从事培训与咨询业务，积累了众多创业者资源。2011 年，盛景嘉成成立，聚焦科技创新投资，深耕人工智能、半导体芯片、商业航天、新能源新材料等赛道，管理 140 亿基金 ，投资覆盖超过 270 上市公司 ，链接上万家新经济企业。

基于多年在数字化和 AI 领域的投资孵化实践，盛景率先提出 AI RaaS 概念。近日，盛景网联联合创始人、CEO 刘燕在接受时代周报记者专访时表示，真正的 AI RaaS 必须软硬一体、极致化结果导向，这一模式是 AI 应用公司唯一的生存路径。

刘燕认为，一方面，中国 99% 的 SaaS 企业长期亏损，单纯靠软件或工具无法在制造业为主的中国经济体中产生显著效果。另一方面，全球 GDP 中软件和数字化利润池只占 2%，若企业家或创业者只做数字世界的 Agent，只能获取少数利润。同时，诸多互联网大厂虎视眈眈，随时准备以免费策略打垮创业企业。

因此，AI 应用公司必须以极致化结果导向，才能避开大厂的射程范围，赚到丰厚收益。为实现极致化结果导向，就不能局限于数字世界，要敢于跨越传统的产业边界，敢于进入物理世界，并由此进入人力资源、供应链、资产等更大更丰厚的利润池。

盛景网联联合创始人、CEO 刘燕

AI 创业不能站在大模型必经之路

时代周报：盛景在 2025 年 3 月首次提出 AI RaaS 模式，认为 AI 应用核心在于交付结果，而非工具。AI RaaS 模式与传统卖软件、卖工具模式的核心区别是什么？

刘燕：可以从三个维度来理解它们的区别。第一是价值主张不同，传统工具是把复杂问题留给客户，把简单操作留给自己，就像 " 铁路警察只管一段 "，只负责局部，不为结果负责。

极致化结果导向则是把复杂问题留给自己，把简单操作留给客户，AI 应用公司要提供端到端全流程的服务，向客户直接交付结果，比如销售额的提升、成本的降低。

第二是商业模式不同，工具导向大概率是用公域数据完成 AI 训练或迭代，这很容易被大模型替代，因为大模型公域数据的能力远强于这些创业公司。但如果做端到端为结果负责，就要进入客户或产业的私域。

以 AI 客服独角兽 Sierra 为例，这家公司采用按结果付费模式，从处理投诉、退货、链接库存、财务，形成端到端的闭环，这种情况下它击穿了企业所有的私域数据，竞争壁垒非常高。大模型无法获取企业的私域数据，即便大模型升级，也不会冲击到这种商业模式的企业。

第三是增长空间不同。如果创业者只做工具类服务，只做数字世界里的 Agent，他们就只是在数字化这个狭窄的利润池里折腾。据统计，全球 GDP 中软件和数字化利润池只占 2%。企业所在的商业空间决定了它的天花板。但如果为结果负责，就能拿到其它的利润池，赚到更丰厚的收益。

时代周报：Sierra 最终要解决一个完整工单，并且这家公司从成立之初就定位提供端到端服务。但对于一个本身是工具导向的企业来说，要进入一个产业，参与产业全流程并非易事。工具导向企业转变为 AI RaaS 模式要进行哪些调整？如何才能深入了解产业？

刘燕：AI 本质是帮助千行万业提高效率、降低成本。所以首先要回到业务本身，为结果负责需要自身能力进行调整，自身能力不仅来自 AI，还来自非 AI。比如需要高阶专家的加入更好地训练或监督 AI；另外真正回归到产业，有大量的脏活和累活，要将这些与 AI 进行协同。

第二类是收费模式会发生调整，为结果负责不是项目制收费，也不是工具 license 收费，要按照结果收费。比如 AI 客服按完成一个工单计费、智能矿卡按运土方收费，本质上要敢于为结果负责，敢于包工包料包结果。

更重要的是自身认知、自我定位的调整。过去大量 AI 企业都是作为乙方、服务方，但现在要开始建立一种从乙方到甲方、从服务商变为老板的心态，即企业就是产业本身，成为一个产业的 AI 新物种，具备持有 IP 或驾驭 IP 的能力。我认为这可能是 AI RaaS 的最终模式。

时代周报：过去多年，盛景观察到哪些行业趋势，最终总结出 AI RaaS 模式？

刘燕：我们发现中国 99% 的 SaaS 企业处于亏损状态，这与美国的 SaaS 行业有很大不同。中国以制造业为核心，仅依靠软件不足以解决众多问题，因此，SaaS 在中国产生真正效果的周期更长、难度也更高。

其次，在互联网或移动互联网时代，SaaS 解决的是信息的流动性问题，但 AI 时代要为结果负责。当以结果为导向时，我们对 AI 的理解也发生了很多变化，它不仅是软件是数字世界，还要回到物理世界，这需要大量硬件与物理世界产生交互，比如以芯片、电动车、具身智能等为载体，我们对 AI RaaS 的理解是软硬一体、极致化结果导向。

同时，我们也看到，AI 时代如果只做数字世界的应用，其最大的竞争对手可能不是另一个创业者，而是某个通用大模型或互联网大厂。今天的 AI 创业千万不要站在大模型的必经之路上。

时代周报：是否有向软硬一体化转型成功的案例？

刘燕：比如大疆无人机，最早它做无人机分析软件，后来公司进行软硬一体化做了大疆无人机。

中国制造业垂直产业链给大疆后续的发展带来了无可比拟的两大优势，第一是极致的价格，因为中国制造业能力很强，能够让大疆供应链成本急剧下降；第二是迅速迭代的能力，无人机技术在越来越多细分场景应用，需快速迭代满足客户在细分场景的不同需求。这也是大疆在全球无人机市场领先的重要原因。

AI RaaS 落地需对产业有深度认知

时代周报：从盛景接触的大量项目来看，哪些产业场景最有可能率先跑通 AI RaaS 模式？

刘燕：第一，从案例研究的角度，比较多的案例场景更多是在 ToB 的服务业赛道，比如在法律、客服、人力资源等领域的应用。我们分析背后原因，ToB 赛道流程相对更成熟，know how 更为清晰，更容易完成 AI RaaS 的训练。

另外是非常垂类的细分场景，因为只有细分场景才能做到端到端，形成业务闭环。比如我们投资的世航智能，他的业务之一是利用水下机器人清洗船只。在半封闭的场景中，AI 训练难度更低、容错率更高、安全系数更高，所以这些场景更可能被率先应用。

时代周报：如果 AI RaaS 要实现规模化落地，你认为最核心的难点有哪些？

刘燕：一个非常重要的难点，是必须对产业有深度认知，尤其很多 AI 原生的创业者，可能对 AI 技术非常熟悉，但对产业的认知远远不够。

第二个难点是实现端到端、软硬一体，要求企业既要有 AI 能力，又要有产业能力；既要有软件能力，又要有硬件能力，所以 AI 企业要做 RaaS 可能要做 " 六边形战士 "，企业要有复合型人才或复合型团队，这对企业来说也是一个挑战。

第三，很多时候企业要做 RaaS 需要拿到产业的 know how 或数据，这可能需要企业与产业端有一些新的合作机制，才有机会真正进入产业。

时代周报：你一方面建议 AI 应用公司进入物理世界、提供完整解决方案、敢于以结果作为定价；另一方面也建议传统产业公司利用 AI 重塑企业经营。未来 AI 应用公司与产业公司是否会形成竞争关系？

刘燕：某种意义上会，AI RaaS 模式发展到一定阶段，企业将会从乙方成为甲方，成为产业新物种。换句话说，到这一阶段，AI 公司要和传统产业形成直接竞争。比如使用无人驾驶技术解决方案来提供挖土方服务的 AI 公司会与传统挖土方公司形成直接竞争。

时代周报：传统产业和 AI 企业能否各自发挥优势，而不是形成竞争关系？

刘燕：这确实是我们认为非常重要的一个话题。因为无论是 AI 进入产业还是产业进入 AI，对各自来说都是新的能力的增长，都需要跨越很大的鸿沟。在这种情况，最好的做法是 " 大手拉小手 " 共享式创新，就是盛景提出的 CIC 产业孵化。

产业端要积极寻找 AI 创业企业合作，AI 创业者也要找到产业的细分赛道，找到优秀的产业资源形成顶层机制的合作，来获得产业的 know how，甚至是获得产业的收益。所以，AI 创业者和产业如果能够双向奔赴，对双方来说，都是一个更低成本、更高效率的进程。

AI 仅靠软件难以形成高竞争壁垒

时代周报：在 RaaS 逐渐成为 AI 应用的主流商业模式的背景下，盛景投资一个项目的标准有变化吗？现在更看重项目的 AI 技术能力还是对行业场景的理解？

刘燕：AI RaaS 很重要的一点是实现软硬一体。我们有个非常重要的认知是，在 AI 赛道，软件、数字化非常重要，但仅依靠软件很难有可持续的竞争力或高竞争壁垒。

硬科技是我们在 AI 赛道高度关注的领域，无论是芯片或是具身智能。硬科技需要软件的保障，比如具身智能赛道的发展，不仅取决于硬件本身，中国有制造业产业垂直化的巨大优势，单纯拼硬件又是另一种同质化竞争，所以要回到软件，有了 " 大脑 " 具身智能才能与物理世界互动。所以在具身智能赛道，我们恰恰非常看重它的软实力。

如果是一个做软件、算法的公司，也要思考是否有机会硬件化，越来越多 AI 赛道的投资项目，趋向软硬一体、极致化结果导向，这是我们今天判断 AI 赛道项目非常重要的一个决策依据。

时代周报：对于 AI 时代的创业者，你会给出什么建议？

刘燕：创业者理解 AI RaaS 概念容易，但核心挑战是知易行难。创业者在落地时要避免 AI 工具泛化的陷阱，要聚焦细分市场，在单一场景建立绝对优势。

同时，企业在商业扩张过程中会遇到很多瓶颈，包括资金、人才、法律法规等，需要提前预测、通过顶层设计解决这些瓶颈，构建更宽的护城河。

另外，当前不缺资本、场景和需求，缺的是有效的商业模式设计来整合这些资源。企业可以通过盛景提出的极简增长、商业模式六式、第二曲线创新和 CIC 产业孵化作为指导实践落地的方法论，提高成功概率。

时代周报：对于在 AI 快速变化、快速迭代过程中，担心落后被淘汰的传统产业企业家，他们应该如何进入 AI 时代？

刘燕：首先，传统企业家要建立信心，因为 AI RaaS 本质是为结果负责，而传统产业已经在为结果负责。第二，AI RaaS 的终极模式是成为产业新物种，传统产业已经是产业物种，只是缺乏 AI 工具。

传统企业可以与 AI 技术团队合作，发挥自身传统优势，变成 AI 新物种；第二条路，是传统产业用投资或孵化方式，构建第二曲线，布局 AI 新业务；第三企业也可以投资 AI 基金成为 LP，通过定期了解项目，更新认知，进入真正 AI 时代的新世界。