DeepSeek时代下，AItoB和AItoC谁更具投资价值？
AI技术平权下的应用现状
技术平权的实现程度
DeepSeek的出现实现了一定程度的技术平权，在部分领域如文字编辑、美工，AI已能替代70%的人类工作。对于AI应用而言，技术平权并非关键。虽然有了技术基础，但目前很多项目并非AI原生，而是在原有技术框架下创新，距离AI应用爆发还有很长的路要走。
不同领域的技术红利
在不同领域中，AI的发展和受益情况有所不同。例如在ToB领域，具有一定的确定性；而ToC领域则有更大的想象力。像Agent这种新事物可能是最早爆发的应用之一，端侧应用由于容错率相对较高也可能较早发展，最终目标是实现具身智能。
AI应用的投资逻辑
早期投资考量
对于早期投资，不同的机构有不同的考量。光速光合的蔡伟认为，产品力是团队最大竞争力，要有不断的研发能力，同时初创公司要有自己的长板，如好的产品经理等。而且，在投资时会关注应用是否与模型有正交性以及能否推动模型优化。
不同阶段的投资标准
渶策资本的胡斌表示，他们倾向于投资B轮和A轮左右的公司，更希望看到PMF（产品-市场匹配）加上一些用户数据。沄柏资本的姜月沁相对更晚期投资，会在PMF出来且用户数或ToB端有一定规模收入时出手。不同投资阶段的标准差异反映了各机构对风险和回报的不同权衡。
关注团队的特质
鼎兴量子的陈大志提出，看团队时创始人的大局观是第一位的，还要对商业和行业有深刻理解，对人性有很强的把握，并且要有复合型团队。中鑫资本的孔勇军则看好AI三结义模式的创业团队，包括AI原住民、垂直行业痛点洞悉者和产品偏执狂，从这个角度来说，文科生在AI创业方面也有优势。
中国在AI应用浪潮中的优势
团队和市场优势
中国拥有全世界最努力、最用功的创业团队，竞争环境虽然恶劣但锻炼出了有竞争力的团队。而且中国在开源模型方面从跟随者变成了引领者。中国有14亿人口基数，这是巨大的市场优势，产业链齐全，应用场景更为广泛。
数据和工程师红利
中国的用户数据量非常大，在应用爆发后能持续迭代底层应用或基座模型。中国的工程师红利还在，团队实力很强。国家部门和国央企参与到这一轮AI中，在AI应用层面创业者与他们合作可保障付费意愿和能力。
在AI应用发展的浪潮中，各方对于AItoB和AItoC的价值认知、投资逻辑以及中国在其中的优势等方面都有诸多的思考和见解，这将影响未来AI应用的发展走向。
相关问答
DeepSeek对AI应用发展有哪些具体影响？
DeepSeek除技术外，还完成了市场渗透与用户教育，使模型免费授权给开发者，这对应用层是利好的，降低了成本，帮助打开市场，推动了AI应用发展。
在AI应用投资中，产品经理为何重要？
产品经理在AI应用投资中非常重要，因为产品是第一位的。好的产品经理稀缺，产品力是团队最大竞争力，同时还要考虑产品的商业化与运营等能力。
AItoC应用发展面临哪些挑战？
AItoC面临突破消费者心智阈值的挑战，如付费效果、用户接受度等。并且目前真正能达到千万日活的ToC应用还很少，在软件付费意愿上也低于美国等挑战。
中国创业者在AI应用出海方面有何机遇？
中国创业者有很强的团队实力，可利用工程师红利和大量用户数据迭代产品。虽然国内软件付费环境不如美国，但可出海拓展海外市场，获取更多机会。
ToB端AI应用投资看重什么？
ToB端投资看重数据壁垒，在底层基模相对打平状态下，有数据壁垒的团队若能形成商业闭环和数据飞轮会更受青睐。
中国在AI应用方面与美国相比有哪些独特优势？
中国的独特优势包括拥有庞大人口基数带来的巨大市场，齐全的产业链提供广泛应用场景，以及努力且竞争力强的创业团队等。
