AI商业化现状与共识 - AI商业化已从概念炒作进入价值创造阶段，成为检验项目价值的核心标尺[2] - 2025年被视为AI应用元年，商业化价值清晰，token消耗量和B/C端应用收入呈现陡峭增长，增速超过移动互联网早期[6][7] - 商业化潜力是投资核心维度，创业公司必须明确用户付费逻辑和持续付费模式，否则技术难以落地[7] - AI创业即商业化，国内主流流量平台由大厂把控且多为免费模式，排名靠前AI创业产品几乎全收费，没有先做用户再变现空间[7] - AI能帮助客户降本增效或创造新收入，价值更易量化并达到付费阈值，清晰的商业化路径是投资必备条件[7] 不同赛道的商业化节奏 - To C项目商业化周期短，产品上线后3-6个月内需验证付费意愿，若6个月无人付费则可能是伪需求[10][12] - To B项目商业化周期可放宽至12-18个月，需时间跑通标杆项目，但需关注项目可复制性和金额增长趋势[10] - 商业化分为三阶段：规模化获客（看获客成本）、规模化付费转化（看付费率和客单价）、收入留存（看复购率和LTV）[11] - To C项目商业化可前置，通过众筹、预约付费等方式在产品上线前验证付费意愿，避免现金流压力[12] - To B项目关注真实使用率（如token消耗量、功能调用频率）和续费意愿，避免为完成KPI而采购[10] 关键评估指标与模式 - To C工具类关注MRR（月经常收入），需区分月费和年费的现金差异，跟踪真实月度付费用户增长[13] - To C社交/游戏类关注氪金收入占比，重点看头部用户留存和付费天花板[13] - To B定制化部署关注项目利润率，按用量付费关注单位成本回收率，避免token成本过高导致毛利为负[13] - 前期看MRR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，结合毛利率和留存率综合判断[10] - 更关注MRR/ARR健康度，尤其是续费率和毛利，而非单纯收入数字，100万ARR但50%续费率不如50万ARR但100%续费率[12] 市场潜力与扩展性判断 - 不过分纠结静态市场规模，更关注核心人群需求演进（To C）和单一场景产品矩阵扩展能力（To B）[15] - 寻找有壁垒的稀缺性，如独家数据、核心算法、强品牌认知，解决AI供给过剩问题[16] - C端机会看流量入口潜力，从工具到生态的跨越能力，AI重构社会价值分配将催生AI陪伴、个性化教育等增量市场[16] - 小赛道也能出大公司，AI Agent有机会取代垂直行业人力，通过驱动大量Agents形成行业垄断，出现一批大市值新公司[17] - 分存量和增量市场评估：存量市场需百亿级规模才有重构价值，增量市场不看初期规模而看用户增长速度和使用频次[18] 全球化战略与出海时机 - 建议国内验证+海外拓展模式，先在国内跑通商业化，再基于海外市场调整产品降低风险[20] - To C应用出海优势明显，海外付费环境更成熟；To B项目若绑定国内产业资源可先深耕国内，再通过技术授权出海[20] - 出海基于两个动机：被动出海（国内政策限制）和主动出海（团队懂海外市场并能解决当地痛点）[21] - 出海能提升存活概率，为创业公司提供额外现金流保障，但需避免跟风出海，要有本地化能力[21] - 看团队资源禀赋，有海外资源团队可Day One出海，深耕国内团队可先做好本土市场再通过美元基金对接海外渠道[21]