曲凯

曲凯

曲凯称模型势能达数年最强，而应用冷至“最后一口气”，国内应用仍未交出足够强的收入结果。美国已有很多 AR 上亿美元应用公司，国内却难找出几家 AR 上千万美元者，且真正坚持出海的团队“十不足一”。模型格局可能每半年重排，若 Token 足够便宜，广告与智能平权或让价值回流应用，但时间点仍未知。

曲凯 × Albert

Albert判断软件价值链可能呈“哑铃型”：模型公司拿走多数价值，三五人OPC承接长尾，中型软件公司最危险。团队五六人几个月做出几十个产品但“收益是零”，说明开发效率不等于运营、增长和标准化能力。长尾产品或将靠体验、审美和情绪价值获得认同，社区能否为新创作者制造“回响”，以及资本是否转向现金流分成，仍待验证。

曲凯 × 张津剑

张津剑复盘2022年“All in AI”时认为，AI时代机构应把货币换成算力，再用算力吸引和支持创始人，算力可能像电力一样稀缺并受到监管。Figure AI从约8亿美元一轮升至400亿美元估值，暴露了地域判断的代价；他仍看好2026年融资市场、中国科技资产与香港退出通道，但人才、能源和供应链将决定竞争格局。

曲凯 × Jenny Xiao

美国AI应用正从万能agent转向可控的企业工作流，以拆分步骤和降低昂贵人力为核心，年付10万—20万美元仍可算较小订单。技术、数据与行业壁垒决定长期防守能力，而token成本使AI估值倍数理应低于传统SaaS；2026年Nvidia与OpenAI可能成为泡沫风险的催化剂。

曲凯 × 莫傑麟

AI泡沫主要体现在价格和预期，而非技术本质，市场正从等待AGI突破转向要求模型产业化、降本增效和应用交付。投入扩张与ROI收平令美国一级市场更显泡沫，英伟达、AMD与Broadcom的合作又在重排算力上游；周期切换的关键不是喊顶部，而是识别新的winner与loser并守住现金流。

曲凯 × 张津剑

张津剑认为，世界加速分化的根因是注意力失控，真正的左侧机会需同时具备审美与市场忽视。绿洲在2023年6月至9月投了接近10家具身智能公司，而Agent长期可能由全频谱传感器、模型与具身智能组成闭环；未来五年的AR/VR、区块链与信任网络仍待验证。

曲凯

资本在2024年9月后复苏，但应用收入仍稀疏，约20—30家公司估值超过5,000万美元，多数仍在寻找PMF。2025年Prosumer生产力工具和按结果付费的Agent更具落地路径，多模态则可能重做To C，融资改善将伴随更剧烈分化。