今年AI应用的投资明显活跃了很多，而套壳这个词，正在从贬义词，成为中性词，甚至褒义词。
主要是市场出现了百亿美金的套壳案例。
什么样的壳有价值？如果把模型能力看成水位线，有的壳是柱子，模型能力涨上来后，柱子就没了。有的壳是船，模型能力提升后，水涨船高。
所以，做船不做柱子。
两个月前，我有个内部分享，这里写一部分出来，讨论下套壳的事。
我们回顾下过去两年多 AI 应用发生过什么，这是 A16Z 发布的AI 应用 Top100 榜单。
这个榜单看着有些复杂，简化一下其实就是下面这个表格。
在2023-2024两年里，AI 应用主要有六个方向，大家在围绕这六个方向训模型或者套壳。
一是各种ChatGPT的变形体，AI 搜索，套壳ChatGPT，金融ChatGPT，医疗ChatGPT 等。
二是各种AI coding的变形体，最初是Github Copilot，后来有了带IDE 的 cursor，一站式的 AI 程序员 Devin，侧重原型制作的bolt.new，2C的websim，这个方向是 LLM 的主方向，各路神仙玩法非常精彩了。
三是各种Character.ai的变形体，角色扮演的c.ai，游戏化的c.ai，擦边的 c.ai，乙女游戏的 c.ai，总之，c.ai 加各种游戏化的玩法。
四是各种Midjourney的变形体，都是基于 diffusion 做文生图，面向专业用户的MJ，社区化的MJ，二次元的MJ，擦边的MJ，GPT4o原生图片能力出来后，又把上限抬高了。
五是各种Sora的变形体，视频生成，做视频基模的可灵和海螺，更加Scalable的sand.ai，侧重动画风格的Pika，做有梗视频的viggle，这块中国团队很领先，已经是中国人卷中国人了。
六是Agent概念的产品，你的赛博牛马，能深入研究的 deep research+能使用工具的 operator，主打Agent概念的Manus和Gen spark。（2025年初出来的）
上面这些，涵盖了之前两年AI应用创业的大部分方向，显然方向是不够百花齐放的。
为什么方向不够多，都挤在这六个方向里？是因为模型能力有限，只解锁了这些，这也造成了同质化竞争。
更强的模型能力，尤其是 Agent 能力会解锁更多方向。
到了2025年，方向多一些了，各种Agent概念产品在出来，各种AI播客、AI视频剪辑、AI资讯、AI理财投资、AI Marketing在出来，从vibe coding到vibe something。
我们重点看下，套壳应用里，哪些到了100亿美金？在AI coding和AI 搜索里，各出了一家百亿美金的套壳公司，99亿美金的 cursor，和140亿美金的Perplexity，ARR 都到了几亿美金，这两家公司都是最初做套壳的应用，没有自己的模型，是怎么套壳套出价值的？
他们是第一批做 AI 应用的团队，很值得揣摩下他们创业之初是什么年龄什么背景，做过哪些转型，做对了什么选择，爆火的契机是什么，撞大运的地方在哪里。
下面是这些典型案例的信息。
这些团队有些共性，一是大多经历过转型。二是都比较年轻，很多毕业即创业。
先说 Cursor，四位创始人都是MIT的应届生，CEO Michael Truell创业的时候25岁，是计算机和数学的双学位。最初，他们是在做一个 AI 驱动的 CAD，给机械工程师用，他们很快意识到，获取高质量的CAD数据难度极大，他们也不是典型用户，于是转型 AI coding 了。
2023年初，Cursor的第一版上线。在最初的一年多时间里，他们的峰值DAU达到4万，这是个不错的起点，但远没达到现象级的程度。这段时间里，这四个人不仅是联合创始人，更是主力程序员，同时也是自己产品的深度用户。这种“研产用一体”的模式带来了一个优势：他们能够敏锐地感知产品的优缺点，一旦有了新的功能想法，便能迅速迭代上线。正是在这个阶段，他们获得了来自OpenAI Startup Fund的种子轮投资。
Cursor的转折点和LLM的进化密切相关。2024年6月，Claude 3.5 Sonnet发布，代码推理能力跃升，Cursor的多行预测准确率突破90% ，交互延迟降至毫秒级，体验从“可用”变为“丝滑”。
2024年8月，OpenAI联创Andrej Karpathy连发推文：“Cursor已碾压GitHub Copilot！”。推文引爆开发者社区，开始病毒式传播，当日Cursor官网访问量激增500%，坐上了火箭。
2024年中，A16Z领投了A轮估值4亿美元。2024年，Thrive领投了B轮，估值4个月翻了6倍，26亿美元。2025年初，C轮估值100亿美元。
再说下Perplexity，创建于2022年8月，CEO Aravind是一个印度小哥，是伯克利的计算机博士，之前在OpenAI和Google都实习过，一毕业就投身创业，开始创业时28岁。
CTO Denis曾任Meta AI研究科学家。首席架构师Johnny Ho 12岁学编程，2012年IOI竞赛满分金牌得主，哈佛毕业后任职Quora，做过量化交易。总裁Andy是Databricks的联合创始人，也是伯克利校友。
创业的开端，他们在做一个叫做Bird SQL的产品，将自然语言转化为SQL查询，但效果不理想。接着，他们转型做了基于slack的chatbot，市场反应也很平淡。
转折点出现在ChatGPT发布之后，也就是2022年11月30日。团队敏锐地意识到，ChatGPT功能强大缺乏实时联网能力，信息并非最新。这给了Perplexity一个宝贵的时间窗口，他们迅速行动，仅用了不到一周就上线了Perplexity的雏形。上线首月吸引了220万用户，先发优势带来了”实时联网“的心智。
Perplexity的发展离不开名人效应。英伟达的老黄公开宣称“每天用Perplexity搜索”，贝佐斯、YC的CEO等46名投资人跟投，谷歌的首席科学家Jeff Dean甚至以个人身份投资，这些重量级人物给Perplexity进一步带来关注度。
相对应的，2024年完成4轮融资，估值从1月5.2亿美元飙升至10月90亿美元，增长16倍。而到了2025年，Perplexity最新估值140亿美金。
还有很多快速成长的案例，都值得研究下它的大事记，比如做Devin，Mercor，Manus，虽然目前不能盖棺定论。
但可以有很多启示，下面谈谈。
启示一：壳要走在模型能力前面，等风来
AI 时代的创业将更深刻的演绎，什么叫敢为天下先，在模型能力 ready前，就要预判，敢于做 ready后的功能。
Cursor在模型的编程能力分数较低的时候，就推出了产品，直到sonnet 3.5的编程能力过了及格线，才爆火。
Manus基于sonnet3.5已经研发了几个月，早早在准备壳了，直到sonnet3.7来了，Manus基于sonnet3.7发布了产品。
所以，Magic moment是最好的流量来源，准备充分的壳 +涌现的模型能力= Magic moment。cursor的用户都来自自来水流量，而非靠买量。
以Cursor为例，我们来看下时间轴。
14个月之前，生成几十行代码（在28个月前，Cursor已经推出产品，也注定不好用）
11个月之前，Sonnet 3.5生成300行有效代码（PMF! Cursor爆火的时间点）
4个月前，Sonnet 3.7生成3000行有效代码
要和最陡峭增长的模型能力站在一起，才能享受红利。
启示二：做船，不做柱子
如果说第三方应用是套壳，有的壳是柱子，模型能力涨上来后，柱子就没了。有的壳是船，模型能力提升后，水涨船高，cursor是个船。
随着模型能力的提升，你的产品体验是否变得更好？这是核心。
不过，是否是船也是相对的，在模型能力大变化的下，船也可能不是船。
启示三：转型会是常态
LLM还在技术变动期，对 AI 应用创业者来说，太早固定pmf并不是好事，容易捡了芝麻，丢了西瓜。
Cursor团队最初做 AI CAD，后来做了 AI coding。Perplexity团队最初做自然语言到 SQL的转换工具，ChatGPT上线后，他们2天时间上线了AI 搜索。
AI应用创业既不是短跑，也不是长跑，是冲浪，判断下一个模型能力的浪头在哪里很关键，灵活转型很关键，也许大转大赢，小转小赢。
启示四：Young Founder ，Small Team
我们能看到美国这几个案例的创始人都非常年轻，毕业即创业。能取得这样的成绩，和他们进这个行业早、踩对了PMF是极度相关的，从而获得了流量和资金的加持，这是冲浪成功的年轻人。
除了币圈，生成式AI大概是对年轻人最友好的行业了。
我们未必要强调生理年龄，40岁+的创业者照样有机会，年龄在心理而非生理。中美环境不同，中国的竞争环境比美国严酷很多，中国的创业者还是要成熟很多，这里的成熟指的也是心理年龄。
这里给我们的启发更多是关于”经验“，”经验丰富“要被重新定义了。
生成式 AI是个新行业，从2022年11月开启的，年轻人和老兵在同一起跑线，谁先积累了一万小时，谁先Build一个不错的作品，从作品实践中获得认知、建立团队，谁就是“老司机”。
因此手感很重要，谁能理解模型的能力，谁的动手能力强一些，谁就能早一步发布，成为first mover，享受模型水涨船高的红利。
AI创业团队都很小，到达1亿美金ARR时只有20人左右。
为什么？当下的增长方式主要是 PLG，自来水流量，去掉了强销售和强运营。以及，很多产品能力是LLM提供的，每个工程师都配备了AI coding 的武器，人效提升了。
启示五：Magic moment是强获客方式
很多AI产品都是从Twitter、Reddit上火起来的，为什么？
因为有大V体验产品后，感受到了Magic moment——之前不能实现的事，现在实现了！
于是他们开始发twitter一通输出，这很容易激发用户的好奇心，纷纷加入waiting list。
目前AI产品处在需求很明显，供给不足的阶段，几乎不需要强推广，就可以触达用户。我们今天看到的 AI 应用形态，都是在科幻电影里出现过的，AI 助手，AI 女友，赛博牛马。所以需求是现成的，形态是出现过的，关键是实现效果如何，是否有Magic moment。
能出圈的产品几乎都有Magic moment，这是最打动人心的获客方式，所谓打动人心，就是我们作为一个平常人，用平常心都能感受到这个产品神在哪里。全世界人民对Magic moment的感受都是一样的。
启示六：
AI还没找到自己独特的商业模式，在沿用上一代的商业模式
目前的AI应用几乎都是订阅制，这是上一代互联网，尤其是SaaS的商业模式。等AI更成熟些，应该会有自己独特的商业模式。
Yahoo定义了”眼球经济“的商业模式——用户免费用，吸引了流量后，问广告主收费，这是互联网独有的商业模式。
电的商业模式是电费，用电表按量收费。那么，适合AI的商业模式会是什么？
以上这些启示也不一定对，很可能代表了过去，而不代表未来，当我们试图总结的时候，可能已经错了。
在大浪潮面前，我们的观点往往会至少反转三次，这才代表剧情足够精彩，超出我们之前的认知。
那么，做好至少观点反转三次的准备，keep open-minded，keep moving。
而当下的AI创业，动起来才有办法。逻辑分析全是问题，101种死法。机会是留给move起来的人的。
作者介绍：吴炳见，心资本Soul Capital合伙人，从事AI相关的风险投资。前某大厂mobile产品经理+战略分析，之前就职于险峰和联想之星。参与投资过多个大模型和AI应用项目。关键词LLM、AI Native、AI基础设施、Robotics。
如果我们关键词刚好一样，如果你是AI从业者，欢迎加微信认识，wx：wubingjian。（加的时候请说下自己的公司、职务，有什么能一起交流的）
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