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沈劲:AI的杀手级应用,在于替代知识工作者

发布日期:2026-03-11 15:05:45 浏览次数: 1557
作者:创业邦

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AI时代,如何判断一款应用的价值?沈劲提出颠覆性观点:能替代知识工作者的AI应用才是好应用。

核心内容:
1. AI应用评价标准的根本转变:从场景思维到替代思维
2. ToB领域AI应用的巨大商业潜力与投资趋势分析
3. 中美AI应用发展路径对比与创业者机会判断

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


在拜访完头部AI应用创业公司Genspark之后,引航陪跑创业营教练、原高通全球副总裁、原高通创投董事总经理沈劲突然意识到,他过去向无数AI应用创业者抛出的那个问题,从根上就错了。

此前,他总会习惯性地追问创始人:“你们产品的核心场景是什么?” 在他过往的认知里,一款优秀的企业服务产品,必然会锚定一两个极致聚焦的核心场景。但Genspark的创始人,没有列出最常用的应用场景 —— PPT、写报告、建网站例举许多使用他们产品的用户职业咨询师设计师广告……

那次拜访彻底推翻了沈劲的固有判断。他终于想明白,在AI时代,面对AI应用的创业者,正确的问题从来不是 “你的应用场景是什么”,而是 “你的产品能替代哪种知识工作者”。

2021ChatGPT横空出世掀起大模型浪潮,到Sora刷新视频生成的行业天花板,Claude重新定义编程效率,再到DeepSeek走出中国大模型的差异化路线,短短数年,大模型技术的迭代速度肉眼可见地放缓,而AI应用的商业化浪潮,却正以前所未有的热度席卷全球。

到底什么才是好的AI应用?


沈劲给出了一个清晰到极致的答案:能够很好地替代某种知识工作者的应用,就是好的AI应用(本文讨论的AI应用,特指不依赖硬件的软件产品形态,如AI Agent,智能硬件不在讨论范围内)。

也正是基于这套对AI应用的底层判断,沈劲与前小米科技总裁王翔、易到用车创始人周航、财经作家吴晓波、普华资本创始合伙人曹国熊共同发起了引航陪跑创业营,专注押注科技出海与AI应用赛道。


图片
AI应用的主战场ToB
而中国ToCAI应用可以称霸全球

AI应用赛道的创业机会,向来有ToB ToC之分。而在沈劲看来,ToB领域的AI应用机会,远大于ToC

“从美国AI应用的投融资数据来看,无论是投资规模还是投资案例数,ToBToC的比例都达到了惊人的10:1。” 沈劲以 AI 产业发展更成熟的美国市场为参照,道出了行业最真实的趋势。

这个数字的反差感有多强烈?在标普500指数的主要大型上市公司中,ToB公司的总市值接近35万亿美元,ToC公司约为27万亿美元,二者比例仅为1.3:1 10:1的投融资比例,远超成熟市场的市值结构,恰恰印证了资本对AI ToB赛道未来价值的极致看好。

VC投的是未来。我认为未来AI ToB公司将在体量、数量、收入和利润等方面,全面超越AI ToC公司。” 沈劲直言。

这个趋势的底层逻辑,藏在AI技术的本质里。“目前AI技术的核心是提升效率。提升企业或个人工作效率的价值,远大于给个人生活(如社交、娱乐、教育)带来的便利。”

这也是AI与互联网技术最核心的分野:互联网的核心是连接人与人,天然更擅长释放ToC价值,阿里、腾讯、字节跳动等中国互联网巨头,本质上都是ToC属性更强的公司;而AI的核心是效率革命,其商业价值的最大释放场景,必然在企业端。

当然,沈劲也坦言,10:1的比例略显极端,“很多美国投资人习惯了投资ToB的SaaS,但美国ToCAI应用,仍有巨大未被挖掘的机会”。

而在ToC赛道,中国创业者的核心机会,从来不在国内,而在出海。

移动互联网时代,中国诞生了小米、美团、字节跳动、小红书等一批世界级的ToC巨头,即便是诞生于PC互联网时代的腾讯和阿里,其核心增长期也在移动互联网阶段。而同期的美国市场,仅跑出了DoorDashUberAirbnb等少数 ToC 平台,中国团队在ToC产品打磨、用户增长、流量运营上的能力,早已得到全球市场的验证。

“我最近介绍了一位做ToC增长的中国‘一人公司’(OPCOne Person Company),给一家纯美国团队创办的AI应用创业公司,对方对他的能力赞不绝口。中国在ToC应用方面的实力毋庸置疑。” 沈劲表示,中国创业公司完全有能力在AI ToC的海外市场大放异彩。



SaaS在中国的困局
恰恰是AI创业的最大红利

SaaS,即软件即服务,本质是让企业软件上云,用户无需买断整套软件,只需通过订阅付费,在云端租用工具,以此提升客户管理、团队协作、财务报销等环节的工作效率。

这套商业模式在美国市场早已被验证完全跑通:美国企业劳动力成本高昂,任何能提升效率的工具,都有极强的付费意愿。Salesforce(客户管理)、Shopify(电商运营)、Intuit(财务管理)、Slack(团队协作)、Zoom(视频会议)等 SaaS 公司上市后,均实现了千亿美元级别的市值。

但这套在美国所向披靡的商业逻辑,在中国市场却彻底水土不服。

有过创业经历的沈劲,对此感触极深。曾有一家国内头部协作SaaS公司找他融资,他思考后给出的结论是:如果我是企业老板,不会为这款协作SaaS买单。“如果能带来30%的收入增长,我肯定买。但协作能带来什么业绩增长,没人说得清楚。”

一句话道破了中国SaaS行业的核心痛点:中国企业主,从来不为工具付钱,只为结果付钱。

AI技术的爆发,正在彻底改写企业软件的游戏规则 ——AI正在重做一遍SaaS。如今,就连全球最大的SaaS公司Salesforce,也被迫全面转型为AI+SaaS公司。


“但SaaS公司要成功转型为AI应用公司,必须甩掉历史包袱,因为商业模式可能发生根本性转变 —— 从订阅付费转向结果付费。” 沈劲直言,“相比之下,原生AI应用的历史包袱要小得多,几乎可以从零搭建最适配 AI 时代的商业模式。”

沈劲举了一个极具代表性的例子:一位做企业安全软件销售的朋友,曾想转行做保险销售,沈劲却给他指了一条AI创业的路。“保险经纪人正是AI应用的绝佳赛道:一位保险经纪人年收入30万,用了你的AI工具后,收入提升到40万,他绝对愿意拿出多挣的10万里的10%,来为你的工具付费。”

这就是与传统SaaS完全相反的结果付费模式。“这有点像广告行业,广告已经从按时长、 按露出付费,转向按下载量留存量、获客数付费,整个行业越来越结果导向。”

保险经纪、房产经纪、商业咨询顾问、教学顾问、直播主播、猎头顾问、留学顾问…… 这些岗位的收入天然与结果、提成强挂钩,也因此,他们最愿意为 AI 应用带来的效率提升、收入增量付费,也是AI应用商业化最顺畅的落地场景。

更重要的是,与美国诞生了多家千亿美金SaaS巨头不同,中国此前从未跑出同等级别的企业软件公司。这对中国的AI创业者来说,非但不是劣势,反而是减少竞争压力的巨大红利。

“在AI时代,中国的企业软件创业者,可以直接构建‘按结果付费’的商业模式。而美国的SaaS创业者要转型为AI应用,必须甩开积累了十几年的历史包袱和思维惯性,转型成功率极低;同时,美国的原生AI应用创业者,还要面对成熟SaaS巨头的竞争。” 沈劲判断。

这个发展逻辑,与中国电商的崛起路径如出一辙。“中国线下商业相对不够成熟,没有诞生沃尔玛、Costco这样的零售巨头,中国电商创业者少了来自线下巨头的竞争,最终实现了全球最高的电商渗透率。在企业软件领域,正是因为国内没有大型SaaS巨头,原生AI应用创业者,反而更容易在B端市场跑通、做大。”

从包月包年的订阅付费,到与增量收益绑定的结果付费,沈劲将这套全新的商业模式,称为 “反向SaaS”。“SaaSSoftware as a Service)卖的是工具,反向 SaaSService as Software)卖的是结果。”


12万亿人民币(中国)VS
8万亿美元(美国)市场:
AI正在系统性替代知识工作者

PC时代、互联网时代、移动互联网时代,每一个技术浪潮,都诞生了属于自己的杀手级应用:PC时代是Excel,互联网时代是电子邮件和搜索引擎,移动互联网时代是即时通讯和电商。

每当新技术出现,投资人总会反复追问:这个技术的杀手级应用到底是什么?

但在 AI 时代,这个问题的答案已经彻底改变:AI 的杀手级应用,就是替代知识工作者。

沈劲测算,仅AI应用替代知识工作者这一个赛道,面向的是美国8亿美元中国12万亿人民币市场空间

“不同类型的知识工作者,被AI替代的速度截然不同。律师、软件工程师和会计师,已经在被大规模替代。接下来是设计师、金融分析师、建筑师、咨询师。再往后,医师、教师也会被大规模替代。” 沈劲说,等到人形机器人全面普及后,蓝领工人也将逐步被AI替代。

而这种 “替代”,从来都与 “赋能” 相伴相生。一家创业公司原本需要扩招到10人才能完成的业务,现有工程师借助AI编程工具,个人技术实力直接跃升至VP级别,3个人就能干完10个人的活。

AI让工程师效率提升3倍”,和 AI替代了3个工作岗位”,本质上是同一个现象的两个方面。

沈劲还发现了一个极具参考性的规律:AI应用替代知识工作者的速度,与该岗位每天使用电脑的时长,呈显著的正相关。

“律师、软件工程师、会计师被替代得更快,核心原因之一,就是他们每天使用电脑的时间极长:律师超过6小时,软件工程师超过8小时,会计师超过9小时。” 反之,越不依赖电脑、越依赖线下场景和线下交互的工作,越难被AI应用替代。


四维标尺:
判断AI应用落地速度的核心标准

AI编程,是目前所有AI应用赛道中,落地最快、商业化最成熟的领域。有行业报告显示,2025年全球AI编程市场规模已经达到296亿美金。

在沈劲看来,AI编程之所以能率先跑通,核心是它完美满足了四个维度的标准,这也是判断所有AI应用落地速度的核心标尺:


结构化语言:编程语言是高度结构化的语言,天然适配AI大模型的处理逻辑;

海量训练数据:互联网上有数十亿行开源代码,可直接用于模型训练与迭代;

客观评价标准:代码能否正常运行、有没有bug,是完全明确、可量化的评判标准,不存在模糊地带;

自用属性AI编程工具,是工程师开发给工程师自己用的,完全不存在跨行业的需求鸿沟与产品适配难题。

基于这套四维标尺,沈劲也对不同领域AI应用的落地速度,做出了清晰的判断:

而在沈劲看来,最不被看好的方向,是将AI应用落地于非知识工作者的领域。比如在体脂秤、割草机、家用摄像头等IoT设备上接入AI大模型,看似蹭上AI热点,实则完全不符合市场的真实需求,很难跑出真正的商业价值。

最后,沈劲还是鼓励那位想转行保险销售的朋友出来创业。“他有深耕行业多年的经验,再找一个靠谱的技术合伙人,给保险经纪人做一款真正能提升收入的AI应用,机会非常大。”

这大概就是他对 AI应用在中国的爆款机会到底在哪” 这个问题,给出的最具体、也最实在的答案。

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