AI正跨越鸿沟，创业者该关注什么？PPIO姚欣提出两大关键指标

从 23 岁在宿舍创办PPTV，到率先成立 AI 创业营，再到预见性地布局 AI 云算力基础设施 PPIO ，创业者姚欣的二十一年，是一部穿越了 PC 、移动和 AI 三次技术浪潮的“活历史”。

近日，PPIO 联合创始人兼 CEO 姚欣受邀做客36氪《AI局中人》栏目，直播中分享了他横跨 PC 互联网、移动互联网到 AI 时代的三段创业经历，并与36氪特邀主持人、蚂蚁集团 NEXTA 创新实验室项目负责人何思翀深入探讨了以下内容：

· 谈选择：放弃内卷的 AI 应用红海，他为何坚信“送水”是门更好的生意？

· 谈数据：日均 2000 亿次 Token 调用的硬核数据里，藏着你没看到的增长密码。

· 谈未来：杀手级应用不是下一个微信，而是能 24 小时为你打工的「数字生命体」。

· 谈生存：当 AI 开始抢饭碗，普通人的护城河到底该修在哪？

以下为直播访谈实录：

何思翀：

非常感谢姚总今天来到我们的直播间。我们接下来想深入聊一聊，在 AI 时代，创业者如何能够活过下一个十年。

听了您之前的分享，您的创业经历横跨了二十多年，经历了 PC 互联网、移动互联网，再到现在的 AI 浪潮，甚至包括了 AI 的 1.0 和 2.0 阶段。

我注意到您的经历中有几个非常重要的节点：

2004 年，您在华中科技大学读研期间选择休学创业，创办了 PPTV ，这在当时可以说是火遍大江南北。

然后在 2016 年，您又率先创办了全国首个聚焦科技企业的非营利性 AI 创业营，这比当时普遍的孵化器模式要前沿很多。

再到 2018 年，您再次敏锐地捕捉到趋势，创办了 PPIO ，专注于 AI 云算力。

我的问题是，在这几波创业历程中，您为什么总能率先发现机会？是基于对市场趋势的洞察，还是有一套独特的判断方法？

姚欣：

如果把这三次创业经历串联起来看，我认为在不同阶段，我的认知是在不断演进的。

第一次做 PPTV 时，更多是出于个人兴趣和机缘巧合。当时我才 23 岁，在宿舍想看球赛却没有电视，于是就萌生了在线看球的想法——既然可以在线看新闻、娱乐，为什么不能在线看球呢？所以 PPTV 的起点其实是兴趣和偶然。

但到了后续阶段，无论是 2016 年聚焦 AI ，还是创办 PPIO 布局算力分发，这些决策都更多源于对行业发展的系统观察和思考。

特别是在 2016 到 2018 年我做投资人的那三年，给了我大量时间去沉淀和反思。

我逐渐发现，每个时代的技术爆发和发展，都存在一些共通的底层要素。

我现在看待任何新兴领域，无论是 AI 还是其他科技赛道，都会重点关注两个核心指标：供给侧的技术使用成本，以及需求侧的渗透率。

在供给侧，需要关注技术使用成本是否能实现数量级的下降。以移动互联网为例，早期的 iPhone 非常昂贵，但后来小米推出千元机，红米进一步普及，使得手机成本大幅降低。同时，流量资费也从 3G 时代 1GB 几十元，降到 4G 时代的几毛钱。这种成本下降是推动普及的关键。

在需求侧，我借鉴了“跨越鸿沟”理论。当一个技术的用户渗透率达到 20% 左右，就意味着它正在从早期尝鲜者走向主流大众。例如，中国移动互联网用户突破 1.4 亿大概在 2013 - 2014 年，许多超级 APP 的崛起也都有类似的用户规模阈值。

今天看 AI ，全球 70 亿人口， 20 %就是 14 亿用户。目前 ChatGPT 用户已接近 10 亿，加上其他 AI 应用，我们正处在 AI 跨越鸿沟的过程中。

这些指标帮助我们预判行业的发展阶段，无论是自己做投资、创业，还是支持创新者，都能更有针对性地布局未来两三年。

何思翀：

基于这些预判，您提到今年可能是 AI 智能体（Agent）的元年。您如何看待 Agent 当前的发展阶段？

姚欣：

Agent 目前还处于更早期的阶段，大概只有 3 %- 5 %的尝鲜用户。相比之下，广义的 AI 应用已经处在跨越鸿沟、逐步商业化的过程中。

我常把 Agent 类比为汽车的自动驾驶分级： L2 是辅助驾驶， L3 是半自动， L4 开始接近完全自主。

今天的 Agent 大多还处于 L2 阶段，它们本质上是预设工作流，需要人工理解和配置，任务变更时调整不够灵活。

而今年初出现的像 Manus 、Genspark 这类应用，开始挑战 L3 到 L4 级别——你只需要描述任务，大模型就能理解并拆解成可执行代码，在沙箱环境中运行并返回结果。

虽然还不完美，但已经能感受到 AI 正在逐步成为能独立执行任务的数字员工。

何思翀：

从 L2 到 L4 的跃迁，最关键的因素是什么？目前还缺什么？

姚欣：

核心还是供给侧的能力，包括模型本身的能力，以及AI的应用成本。要实现数量级的提升，还需要时间。例如，我们演示的一个简单任务——让 AI 在无预设条件下操控电脑——就消耗了将近 50 万 Token ，成本几块钱。

虽然可行，但成本还不够低，识别速度也偏慢。预计还需要一到两年时间快速成熟。

何思翀：

从您的观察来看，中美在 Agent 发展上是否存在差距？

姚欣：

确实存在差距。通用的 Agent 在海外更流行，部分原因是两边的模型生态不同：中国以开源为主，海外以闭源为主。模型能力上，中美差距大约在 6 - 9 个月；但在应用生态上，差距可能达到一年到一年半。

这种差距也有其好处：我们可以先在海外打磨产品，再引入国内，利用“反向时光机”效应捕捉市场机会。

何思翀：

但当大家都看到类似机会，竞争是否会异常激烈？

姚欣：

确实如此。中国大厂在 AI 创新上非常积极，毫不懈怠。许多 AI 工具在海外兴起三个月内，国内大厂就能快速跟进。例如腾讯会议的智能纪要功能，迅速普及。

相比移动互联网时代，现在的创业者经验更丰富，但挑战也更大。

何思翀：

与移动互联网时代相比，AI 创业有哪些可以借鉴或迁移的经验？

姚欣：

商业化路径是相似的：先 To B，后 To C。移动互联网早期，也是先解决工作学习相关的需求，实现商业化；而像我们当年做视频娱乐，前期只能烧钱，到移动互联网下半场才逐渐收窄亏损。

今天能看到实现商业闭环的AI应用，大多面向企业。但这里的 To B 不太一样，它往往从企业中的个体开始，我们称之为“专业消费者”（Prosumer）——企业内具备技术能力和支付意愿的个人用户。

这些企业内的尝鲜者，与我们说的大众消费者不同。大众消费更多是为了娱乐消遣，属于“消磨时间”；而效率工具解决的是“节省时间”，商业账更容易算清楚。

无论是会议工具、聊天工具还是设计工具，这些提升效率的应用正在率先走向商业化。

何思翀：

您认为未来真正的“杀手级应用”会是什么形态？预计何时会出现？

姚欣：

如果讨论 To C 的杀手级应用，我认为它可能不再是传统意义上的 APP 。未来，我更倾向于它会是某种超级智能体或个人虚拟助手——一个全能的数字个人助理，存在于所有联网设备中。

它就像升级版的智能语音助手，随时可唤醒交互，但与现有工具有本质区别：首先，它最懂你，掌握大量个人数据；其次，它能利用模型能力主动执行任务；再者，它是你的数字分身，能与整个生态融合。

我笃定这样的产品不会由某家大厂推出，而会来自创新创业者。

何思翀：

您自己有考虑亲自打造这样的应用吗？

姚欣：

我必须承认，我可能回不到 24 岁的状态了。因此我们选择支持当年的“姚欣们”，陪伴他们成功。

PPIO 的定位是为下一代 AI 应用提供云服务，我们专注基础设施，做好支撑，伴随优秀创业者共同成长。

何思翀：

回到 PPIO 的业务，您提到平台日均有近 2,000 亿次 Token 调用。从这些数据中，您观察到哪些值得分享的信号？

姚欣：

这 2,000 亿次调用呈现明显的漏斗分布，头部 20 %的客户消耗大部分资源。有几个有趣趋势：

第一，头部客户名单每半年到一年就会洗牌，说明 AI 应用生态迭代极快，竞争激烈。去年初以聊天、陪伴类应用为主；今年则涌现大量生产工具，如编程、 Agent 类应用。

第二，商业化速度是关键。虽然大企业宣称全面拥抱 AI ，但实际应用多停留在研发部门，生产环境尚未规模化。而 To C 应用虽然用户量大，但难以商业闭环。反而是 To B 中的“ Prosumer ”成为典型客户画像，且多为全球化业务，不局限于单一市场。

何思翀：

大企业全面拥抱 AI 的挑战在哪里？为什么难以规模化？

姚欣：

AI 与传统技术不同，具有“反组织”特性。大语言模型存在幻觉问题，本质是生成式 AI 的不确定性。而大型机构在高价值场景中追求确定性，这与 AI 的特性矛盾。

目前，行业正努力解决这一问题。例如，GPT-5 的主要进步不是能力飞跃，而是准确性提升，通过多种手段减少幻觉。另一种思路是并行运行多个 Agent ，通过算力消耗换取可靠性，从 90 %提升到 99 %。

何思翀：

您预计成本和准确性这两个参数，多久能有突破？

姚欣：

作为基础设施公司，我们特别关注成本参数。 2023 年我们提出，同样模型的 Token 成本每年会下降 10 倍，持续三年，即三年降低 1000 倍。

斯坦福最近的报告显示，从 ChatGPT 发布到今年初，同等智能的 AI 模型成本已下降约 280 倍。我们可能修正为四年下降一万倍。同时， Token 用量呈现四五个数量级的增长。这意味着，同样的花费， AI 能力每年提升十倍。

何思翀：

AI 编程能力的爆发，是今年您印象最深刻的变化吗？

姚欣：

是的，尤其我作为计算机背景的创业者。现在我用 AI 编程搭建小系统，内部也在推动组织变革。

AI编程的重要性在于：

第一，它是智能的标志，以前被认为高智商的工作， AI 也能胜任；

第二，代码意味着自动化和智能， AI 能生成代码，就意味着它能控制计算机，未来所有计算机可完成的任务， AI 都可能代劳。

在硅谷，甚至有人认为 AGI （通用人工智能）两三年内就会到来，因为编码能力的质变意味着AI能自动生成、处理和管理，实现 L4 级自动驾驶就等于 AGI 。

何思翀：

在推动组织拥抱 AI 方面，您采取了哪些具体措施？

姚欣：

我们设定目标，推动公司全员具备编程能力，包括 HR 、财务等非技术同事。我身体力行，用 AI 生成会议 PPT 、战略研究报告，甚至让行政团队搭建简单系统。

关键不是技术能力，而是意愿。越资深、越成功的组织成员，面对变革的阻力越大。

我们通过营造氛围，甚至制造一定的危机感，推动大家意识到：在 AI 时代，每个职场人必须能力迁移。

何思翀：

这似乎对中后台员工提出了更高要求？

姚欣：

我们挑战的目标是全员可编程。这不是要求大家成为专家，而是具备问题描述、任务拆解和检查的能力。这种能力在 AI 时代前就已重要，现在更为关键。

我认为大学教育也需为 AI 时代调整。未来的职场要求不再是单一技能，而是成为综合决策者、调度者和分配者。

何思翀：

AI 会如何改变组织形态和生产关系？

姚欣：

超级个体化已是趋势，即使没有 AI 也在发生。但 AI 加剧了两极分化：平台会更垄断，个体能力提升但更碎片化。最受冲击的是中间规模的企业——不如个体灵活，又缺乏平台效应。

创业者也在走向两极。全球 AI 融资的 70 %- 80 %流向少数巨头，它们占据过半的市场收入、人才和资本。模型层走向赢者通吃，应用层刚刚开始，但壁垒和门槛是关键问题。

何思翀：

面对这种不确定性，创业者如何修炼心智，坚定自己的道路？

姚欣：

创业者的宿命就是面对不确定性。

我的底层信念有两条：

第一，相信科技进步。今天的性能效率问题，终会随着技术发展而解决。

第二，相信颠覆式创新。新一代创新与之前不同，这种开放性正是创业者的机会。

创业者必须回归第一性原理，挑战技术和产品的本质。作为基础设施公司，我们的核心指标是资源利用率——如何降低全球算力闲置率，提升资源利用效率。这与技术发展的本质一致：不断提升对地球资源的利用效率。

第一次创业是误打误撞，凭兴趣出发；这次创业，我们的目标是将开创的技术写入下一代计算机教材，成为奠基者。因此我们不在意短期起伏，关注长期本质。

何思翀：

做出不做大模型的决策艰难吗？

姚欣：

当然艰难。同事说我们错过了 2023 - 2024 年倒卖 GPU 的机会。

但战略就是取舍，结合外部环境和自身能力做选择。我们选择放弃大模型训练，聚焦应用推理，因为这与我们分布式技术的积累相符。

我们等到了模型开源时代的认同，特别是 DeepSeek 的崛起。去年开源生态还不丰富，今年中国开源模型已成共识，从智谱、DeepSeek 到通义千问，作为承载它们的云平台，我们的活力被激发。

何思翀：

近期硅谷给了我们哪些新的启示？

姚欣：

行业共识是模型能力迭代放缓，进入应用时代。去年硅谷讨论训练 GPU ，今年转向推理。预计明年是 Agent 之年，大量 Agent 将接管现有工作流。

不谈收入落地的 AI ，都是泡沫。我们从对准确性要求不高、有付费意愿的痛点场景切入，如营销、会议、中后台工具等。

何思翀：

AI 创业者或独立开发者，最大的竞争优势在哪里？

姚欣：

我看到的成功创业者分两类：

一类是机会敏锐型，快速捕捉信息差，整合资源实现盈利；

另一类是行业深耕型，凭借对特定领域的理解，利用AI解锁以往难题。

后者更有潜力打造伟大产品。例如，在线教育创业者用AI将教材成本降低十倍，课件制作效率提升十倍，覆盖用户扩大十倍。

何思翀：

在充满噪音的环境中，创业者或者您如何保持独立思考？

姚欣：

我们的试金石是公司价值观：价值创造、需求落地。

第一，是否用技术创造新增价值？单纯倒卖算力是生意，难成事业。

第二，是否真实落地需求？是作秀展示，还是实际替代人力，实现提效降费？

基于这两点，我们在 AI 热潮初期保持理性，直到看到 OpenAI 推理模型发布，证明不需要堆算力也能解决问题，才确信 AI 必然落地。

何思翀：

在创新人才方面，有人指出中国创业者技能扎实但创新不足，您怎么看？

姚欣：

我不同意。

移动互联网时代，Y Combinator（YC）的 Demo Day 上，三分之一创业者会在 PPT 中展示美团或微信，说自己在模仿中国公司，甚至流行“Copy from China”的说法。

今天，中国的红利不仅是供应链和工程师，还有组织红利——我们对全球化的态度更开放、包容、尊重，愿意适应本地化。

这一波 AI 时代，中美不仅在本土竞争，更在中美之外的市场决战。

何思翀：

当下的创新人才需要哪些特质？

姚欣：

最重要的是本质思考或第一性原理的能力。这是想长期成功的创始人必备的。

此外，还需要广泛的外部视野，理解全球政治经济、科技趋势和资本周期。如，我们去年准备香港上市，就是看好香港资本市场。

创始人既要接近底层本质，又要把握宏观趋势，中间过程通过精益创业和颠覆式创新实现。

何思翀：

这回到了我们今天的主题——穿越周期，本质是创业者心智的进化和修炼。

姚欣：

认知已不是问题，难的是对创始人要求大大提高。

昨天我和一批 95 后创始人交流，他们 30 岁时远比我 30 岁时优秀——知识更全面，看待商业问题更复杂。这证明全行业的创业者水平在提升，竞争壁垒越来越高。

何思翀：

面对更年轻的创业者涌现，您会有压力吗？

姚欣：

就像马化腾曾说，到了某个年龄要认清自己。我 2018 年二次创业时，就坚定选择做赋能型基础设施公司。我知道自己的精力和迭代速度可能无法与最前沿的年轻人同步，但我们可以用经验和能力构建穿越周期的平台。

我以开放、赞赏和尊重的态度看待平台上的AI创业者，哪怕他们比我年轻 10 岁、20 岁。

他们中间充满新的机会和希望。这种心态来自投资经历——我们希望投中下一个颠覆者，用算力和技术能力支持他们。

何思翀：

如果回到 20 多岁，创办 PPTV 的时候，您会给自己什么建议？

姚欣：

抛开时代因素，我想对 20 多岁的自己说：不要过度沉迷技术优化，创业和商业成功是综合命题。我们常说不该“拿着锤子找钉子”。

今天很多 AI 创业者仍热衷于展示跑分、博士数量或专利，但这没有意义。重要的是如何落地应用。减少对技术优化的专注，多思考技术与商业的平衡和组合，这才是关键。

何思翀：

今天非常感谢姚总分享您的故事。

从 PPTV 的初次创业，到投资人的心得，再到 AI 时代的探索，我们看到了创业者心智的成熟——从直觉驱动到理性回归，回归第一性原理。

每一次技术浪潮都带来机会与挑战，关键在于我们如何看待和应对。