文章探讨AI原生服务作为下一个重大投资机会。作者认为AI已将风投注意力拉回应用层，但更大的机会在于将非软件预算的工作本身转化为可交付的服务。LLM使技术边界上移，能够处理非结构化输入、异常处理和上下文理解。随着技术成熟和买家行为变化（企业已习惯外部化运营），AI原生服务公司可以按完成的工作流收费，通过提升人均收入、降低异常率、缩短周转时间来构建学习曲线壁垒。这类公司初期看似劳动密集型，但随着系统学习域名知识，人力占比会持续下降，最终实现远超传统BPO的风险投资级回报。
本文认为OpenAI的成功不在于拥有最好的模型或芯片，而在于其擅长创造新型客户和构建最持久的分发策略。作者引用德鲁克'企业的目的是创造客户'的观点，分析AI前沿企业的四大杠杆：创造新行为、广泛分发、定价捕获价值、高切换成本。模型层切换成本低、性价比竞争激烈，胜负取决于前两者。OpenAI凭借最广泛的用户基础（消费者、专业用户、企业）、最深的自改进技术栈（自研芯片），持续发现聊天界面、推理、工具调用、Computer Use等突破性模式。文章强调'通用知识'的积累依赖分发策略，平台模式虽变现慢但最持久，OpenAI正以长期视角构建制胜的AI平台。
a16z 的 Jennifer Li 宣布领投 TypeSafe AI。其发布的 Jev 模型是本年度最大的叙事突破：与主流大模型不同，Jev 属于新型 System One 模型，直接以类型化值向代码返回决策，而非文本输出，实现 AI 与软件的原生深度集成。Jev 成本仅为前沿模型的 1/100 到 1/500，分类任务速度快 100 倍且准确率相当，上线 3 天即生成 1 万亿 tokens，25% 的财富 500 强企业已集成。作者认为 AI 应让软件更智能，而非替代工程师，并赞许 TypeSafe 尊重开发者、务实可组合的理念。
微软CEO Satya Nadella 阐述 AI 如何重塑企业软件。他指出传统工作中人们被迫在软件之间切换、重建上下文，而 AI 正在让软件围绕工作组织。GitHub 上智能体开发的增长表明，agent 的普及反而让系统记录更加重要。微软的愿景是将 Copilot 打造为跨模型、跨设备的「工作操作系统」：Copilot 作为前端「头部」，结合应用中的业务逻辑与系统记录作为「无头」基础层，由 Microsoft IQ 连接，并通过 30+ 新 Copilot 技能和 Copilot Managed Runtime 支持。最终形成「无限 SaaS 工厂」，让企业以零摩擦描述需求即构建定制化 SaaS 模块，为智能体时代重新发明系统记录，重置企业 SaaS 行业。
文章拆解了独立开发者项目 Pet Plus Us：一个 AI 人宠肖像合成工具，上线一个月营收 2.1 万美元、净利润率 45%，但 MRR 为零，创始人却急于以 7.5 万美元（0.3 倍年化营收）出售。作者分析了情感向 AI 产品的变现困境：合影属低频情绪消费，订阅制跑不通，纯卖数字图片利润被买量成本吞掉；接入 POD 实物定制（相框、毛毯等）虽能拉高客单价到 179 美元，但毛利率腰斩，且带来物流破损、印刷色差等重度运营负担。结论是情感向出海产品只能在数字交付的天花板与实体交付的琐碎运营之间二选一。
文章回顾了从大模型、Copilot 到 Agent 的三轮 AI 创业浪潮，指出当前消费端 AI 产品超八成依赖卖 token 的模式，导致创业者陷入内卷、缺乏壁垒与利润。作者引用 a16z 报告指出真实用户渗透率仍低，类比互联网从连接付费演化为注意力经济的历史，提出 AI 时代将从卖订阅走向'意图经济'——当 AI 打破能力不对称，稀缺的意图将成为价值流动的载体。作者认为消费 AI 行业刚走到真正的起点，鼓励迷茫的创业者坚持下去。
文章以Khosla Ventures两位合伙人Khosla与Rabois因AI编程公司Factory顾问Degnan跳槽至竞争对手Cognition而公开争执为切入点，揭示了硅谷一级市场的现实逻辑：资本可以同时下注多家竞对公司，但关键资源（如顶级销售高管、企业客户、信息通道）永远是排他的。文章剖析了两家公司快速膨胀的融资与估值、VC圈层化的人脉网络、投资人与高管身份的切换，以及股东兼客户的利益冲突，指出创业者所期待的忠诚从未在合同中被承诺，资本最优化配置往往意味着牺牲个别被投公司的利益。
文章分析了一个创立仅5个月总营收突破31万美元的AI视频SaaS项目TrendStory（前身FruitDrama），近30天收入达12.4万美元，MRR约7.2万美元。该项目不做SEO、几乎无外链，通过品牌升维破圈、轻资产工程封装、积分加购与年付预收的财务杠杆、依赖Meta与TikTok广告买量套利等策略实现快速增长。文章最后提出套壳产品面临的选择：是趁红利期暴力洗量赚快钱，还是投入自建模型微调做长期资产。
金沙江创投主管合伙人朱啸虎在北京大学创新创业学院发表演讲，探讨AI时代的投资框架。他提出核心判断：技术会平权，商业不会。AI正从技术进步主导期转向技术扩散主导期，决胜要素回归商业本质。他重申二十年不变的三个S投资标准（市场足够大、可快速规模化、可持续可防御），阐述商业模式金字塔，对比腾讯同心圆流量模式与阿里买流量模式，并判断开源模型五年将走完Linux三十年的路。他还直言200多家人形机器人企业绝大部分活不过十年，强调AI创业要看执行力和增长速度，先算清楚账。
文章梳理了曾鸣对颠覆性技术演化的三段论：AI 先成为通用基础设施，再催生海量新应用，最终诞生原生级现象级应用。2025 年 Token 成为 AI 时代共识度量衡，标志基础设施成熟；Open Claw 爆火开启 Agent 第二阶段；Agentic OS 属第三阶段，还需三五年。作者认为大模型公司本质是 AI 云公司，未来两年核心机会是打造 Agent 入口级产品，OpenAI 和 Anthropic 未必成为 AI 原生应用大赢家。另附曾鸣的公司四层分类：机会、战略、远见、使命驱动，强调使命须发自内心，外部认可驱动易受估值波动冲击。
文章提出AI原生服务是当下最好的创业方向，市场规模高达千亿美元。作者以会计师与QuickBooks为例：企业为软件付1万美元，却为使用软件的会计师付12万美元，后者如今因AI可被规模化接管。AI原生服务由Agent完成大部分工作，以软件边际成本交付服务结果，可按服务定价、按软件估值。文章对比了SaaS、App和传统代理公司的劣势，解释了为何现在是最佳时机（模型能力提升、成本骤降、4.6万亿美元服务市场开放），并以Harvey、EvenUp、Kick等公司为案例，阐述了如何选择计价单位、设计获客流程等构建AI原生服务的关键要素。
文章提出最优秀的创始人是“世界构建者”：创业公司通过 fork 现实构建新世界，并吸引用户进入。作者回顾了 CRM 从 ACT!、Siebel 到 Salesforce 的发展史，指出传统 CRM 将丰富动态的客户关系压缩为静态表格，在代码和设计可被轻易复制的时代，真正的护城河在于对用户的深刻理解。随着 LLM 等前沿智能的出现，创始人应从头重建以客户上下文为核心的系统，让高能动性员工接触真实的世界模型，使全公司持续从用户身上学习，实现 founder-led sales 的规模化。
作者借用1990年代报业因互联网兴起而出现'杠铃化'的案例，类比AI时代软件业的演变。传统软件公司的护城河（复制成本、迁移成本、网络效应）将随软件开发成本趋近于零而被侵蚀。作者认为未来软件业将走向两端：少数通过海量构建与持续再投资形成规模壁垒的巨头（每个购买中心或行业一个AI原生系统），以及爆炸式增长的'小微软件'（个人或小团队自制/小众软件），中间地带的点状解决方案将被整合或消亡。风投支持的创业公司应'全都要做'，以产品的整体性作为护城河。
