“网红”投资人：AI创业不必烧钱，有小公司年赚5亿

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自ChatGPT问世，李明顺成了“网红”。他没有下场做大模型，而是密集地通过短视频平台输出对AI的看法。

李明顺是第一代互联网创业者，曾参与创办中国最大的互联网社区软件平台Discuz!，之后创办聚淘网、财猫浏览器、好贷网。2023年6月，李明顺创办行行AI。

今年DeepSeek火爆，给他冲击不亚于ChatGPT问世。“之前大家把 ChatGPT和AI当神供着，美国甚至把它当国家武器，DeepSeek一出来，直接把神坛戳破了。”

他还发现，DeepSeek开创了新的范式、机会和浪潮。最明显的，做AI应用的创业成本大幅度降低，这行不再是拼技术、融资的“高富帅”游戏。

李明顺开始押注能将AI转化为行业解决方案的“实用主义创业者”，并在今年推出投资平台Global AI，希望集结一批中国最活跃投资人，以10万起步，以非传统的方式，快速投资一批服务“真实世界、真实需求”的AI应用。

他认为，AI时代的创业者不再只是“技术专家”，而是要成为“产业翻译官”和“全球操盘手”—— 既能把 AI 技术转化成具体行业的解决方案，又能在全球范围内调配资源、布局市场。

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开源让AI创业不再属于“高富帅”

铅笔道：你什么时候注意到AI带来的变革，ChatGPT出现后，你的经历是怎样的？

李明顺：我认识到AI的价值很早，大概十年前就投资了好几家用AI解决金融风控问题的团队。

但最大的冲击，是2022年 ChatGPT 横空出世。当时我就深入关注，但初期找不到切入点。不仅是我，很多国家都面临同样的问题，OpenAI 是封闭公司，大家最多只能用它的产品或接口，却很难模仿其技术能力。

真正推动我们投资AI并成立顺福资本，是2023年初Llama开源。因为我太了解开源的意义了。20年前我做 Discuz 时，曾推动软件开源并写下《万年免费宣言》，文章发布当晚就收到近万封创业者邮件，很多不懂技术的个人站长借助免费开源软件搭建了自己的网站，大量垂直社区和网站就是在那个时代诞生的。

今天 Llama 的开源很像当年的情景：一旦开源，就会有大量人才涌入这个行业。第一批受益于Llama开源的，就是国内的“大模型六小龙”，它们都基于开源模型，训练并推出了自己的大模型。

但我当时就认为，做模型并非最终出路。DeepSeek推动的开源免费模式大幅降低了技术成本，必然会推动应用爆发。

从2023年起，我们就开始大量投资AI应用并组建团队，当时我提出“一定要做AI强应用”；2024年进一步提出“做AI产业应用的闭环”；而今年，我开始推广一个全新概念 ——“Global AI”，大致就是这样的历程。

铅笔道：生成式AI和两年前相比有什么变化？

李明顺：变化太大了。最大的变化是模型从“高成本行业”变成了像水电煤一样的基础设施。

两年多前Llama开源时，虽然大家能基于它做模型，但训练一次少则百万、多则千万成本，那时候能入局的都是“有人脉”的：要么融到VC的钱，要么拿到政府资金，普通人根本进不来。当时AI创业成了“高富帅”的游戏。

而DeepSeek出来之后，就不一样了。外行人、不懂编程的人都能成为AI工程师、做出好应用。未来很多超级应用可能一个人、几个人就能做出来。

AI创业的范式跟三年前比出现了极大变化，就像是从高富帅到了普通工程师，从 somebody 到 nobody 的创业。我们都要感谢DeepSeek。

铅笔道：为什么会有这么大的变化？背后的原因是什么？

李明顺：关键在于之前大家把 ChatGPT 和AI当“神”供着，美国甚至把它当“国家武器”，这种情况持续了两三年。DeepSeek一出来，直接把“神坛”戳破了。

它带来了两个巨大效应：第一是门槛降低了，不需要那么高的投入了。第二是广告效应。它是人类史上增长最快的应用，让全球对中国AI刮目相看，以前日本客户不太信任中国软件，现在主动学习中国 AI，觉得“中国技术居然这么领先”。

就连马斯克、黄仁勋、施密特（谷歌前董事长）都承认，中国AI工程师的能力和美国旗鼓相当。这打破了 “中国软件技术不行” 的偏见，为中国AI创业者开辟了全球竞争的新赛道。

甚至香港科技股都被重估了。前两年，港股上市首日破发是常态，现在连自动驾驶在内的科技公司上市表现都很好，大盘交易量从每天几百亿港币涨到2000-3000亿，翻了近三倍。

很多人说它是“国运级的产品”，它确实像GPT一样，开创了新的范式、机会和浪潮。

AI创业者不要迷信技术

铅笔道：从今年年初DeepSeek爆发，到决定做Global AI投资平台，中间经历了哪些思考和转变？

李明顺：做投资人的想法其实早就有了。过去两年，虽然我已经看了八九百个项目，投了近 40家公司，但光靠我自己的力量远远不够。怎么让更多投资人和创业者入局？我想到了 “开放投资机制”。

一开始想自己牵头带投，但后来觉得不能太“自我中心”，应该把中国最活跃的投资人都拉进来，因为他们对科技浪潮的敏感度很强。

在交流中，我发现很多投资人都有类似想法：哪怕不投早期，也想先了解项目，以便在后续轮次跟进。所以当我提出Global AI计划后，反响很热烈，最近业余时间联系的70多个投资人里，90%都愿意参与。

铅笔道：为什么Global AI平台能成为发现早期AI项目的平台？

李明顺：核心逻辑在于我们构建了三层网络优势：

第一，过去两年我接触了至少八九百个AI创业者，哪怕没投资也加了微信，这些人本身就是第一批项目源。

第二，我们在全球十个核心地区建立了合伙人机制，每个地区的合伙人要么是创业服务社群主理人，要么是AI应用领域的创业者，本身就是行业意见领袖，他们的裂变传播能快速辐射周边项目。

第三，我和很多投资人开玩笑说自己快成“行业网红”了,经常在朋友圈发行业观点，这种曝光度也让更多人知道我们在做什么。

但更关键的是行业浪潮带来的双向需求。

技术创业者需要的不仅是融资，更是“融智慧”和资源。很多创始人不缺钱，但缺有经验的大佬做导师顾问，而我们的机制能让投资人“带钱入场当顾问”，这种合作模式对创业者吸引力很强。

我们的投资决策足够快。哪怕项目只有一个人、一个想法，最快 72 小时内就能达成合作意向。“更早、更小、更快”的节奏，让我们能在项目萌芽期就介入。

这种多重因素叠加，让平台既能高效触达早期项目，又能为创业者提供超融资之外的价值，自然成了情报汇聚的枢纽。

铅笔道：为什么要设计很低的投资模式门槛，十万元起投？

李明顺：因为现在AI应用的开发成本已经降到了“几千块钱就能做”的程度。比如，有家公司做“拍花拍草”的AI应用，今年收入预计十几个亿，净利润五个亿，现在才刚完成A轮融资。他们花的钱比大模型公司少得多。

在AI时代，应用创业不需要烧大钱，关键是认知和切入点。

现在AI创业团队小、盈利快、爆发强,所以我把投资门槛设为10万，也是想让更多人能：

-用小钱试错：哪怕投十个项目，亏了九个，只要一个像上面说的那样爆发，回报就足够覆盖成本。

-低门槛入场：不用像传统VC那样动辄千万起投，普通人也能参与AI应用的早期红利。

-分散风险：10万可以投多个“小而美”的项目，避免把鸡蛋放在一个篮子里。

铅笔道：筛选的标准是什么？会用AI来评估项目是否靠谱吗？

李明顺：我们确实会用AI辅助筛选，但主要是用来“排除”而非“选择”。比如：

-排除人品风险：通过AI核查创业者过往信誉，若发现问题直接 pass；

-排除赛道红海：分析赛道竞争烈度，若方向“不够性感”就淘汰。

但早期投资核心还是“投人”。AI 只是辅助工具，我们更依赖人对人的判断 ——比如创始人背景是否匹配赛道、是否有行业深耕记录等，这些才是决策关键。

铅笔道：早期项目中，创始人的权重高于项目本身。

李明顺：远远高于。可能80%看人，20% 看事。我们做了 20 多年互联网创业和投资，发现一个规律：很少有商业计划书能从最初执行到最终成功，大部分项目都会在过程中调整方向。灵活应变、顺势而为的创业者才是关键。判断力、执行力和整合资源的领导力，比项目初始方案重要得多。

AI时代最值得投的不是“技术大神”，而是能把AI当工具、结合行业经验解决具体问题的 “实用主义创业者”。

铅笔道：AI 时代创业者的素质，和过去互联网、移动互联网时代相比，有没有新的要求？

李明顺：变化很明显。2023年AI刚兴起时，我们很看重创始人的技术背景。如今，我们非常看重创始人的全球化能力，包括海外留学、工作背景，甚至已在海外创业并在本地成功运营后希望进一步拓展市场的经验。

AI时代的创业者不再只是“技术专家”，而是要成为“产业翻译官”和“全球操盘手”—— 既能把 AI 技术翻译成具体行业的解决方案，又能在全球范围内调配资源、布局市场。

免费对AI应用来说，是毒瘤

铅笔道：AI 时代创业，产品好像天然就要面向全球化？

李明顺：是的，中国现在有两个核心红利推动这个趋势——制造业红利和工程师红利。

制造业红利：这让中国企业必须做全球生意。只在国内卖货太卷了，而海外市场空间更大。

工程师红利：中国每年有几百万理工科毕业生，如果只在国内卖软件，供需都挤在一个市场，价格战只会让利润变薄。

同样的技术在国内可能只是“基础功能”，但在海外就是 “创新产品”。

这就是 AI 时代全球化的机会——用中国的技术和工程师红利，去填补海外市场的需求空白。

铅笔道：AI应用创新在美国和中国都很热门，这两国的创新表现有哪些不同？

李明顺：美国的AI创业项目更多偏向于线上领域，部分原因是由于其AI技术在线下场景应用上的局限性。

而中国创业者在将AI与产业结合、场景应用方面具有更强的适应能力和创新能力，尤其在硬件制造和线下场景结合方面有显著优势。

铅笔道： AI创业者容易犯哪些错误？

李明顺：创业者常踩三个坑：

第一，过度迷信技术差异，很多人总想做出 “技术突破”，这是大误区。

早期大模型研发确实需要技术，但到了应用层，技术重要性下降了。在应用场景里，能用 1% 的AI解决问题，就别纠结 99%的技术差异，“能落地的AI才是好 AI”。

第二，不懂借势场景资源，不少创业者想“闭门造车”，觉得资源可以自己攒。但商业逻辑早就验证过，和有场景、有资源的客户或伙伴合作，等于站在巨人肩膀上

第三，沉迷互联网“免费毒瘤”。互联网时代习惯用免费换流量，但AI创业必须戒掉。

这三点看似简单，但很多创业者一激动就误入迷途，AI应用不是技术竞赛，而是 “用最小成本解决具体问题” 。

铅笔道：AI应用实现商业化闭环，难点是什么？

李明顺：最大的难点是找到“对的方向”，选择比努力重要。

找错方向会越做越累，找对了可能很快盈利。比如我们投的一个项目，投资款还没到账，人家就已经盈利了，就是因为方向踩得准。

“找方向”本质上是创业者对行业的深度认知能力，属于“必备素质”。如果连找方向的能力都没有，也别创业。

AI创业最大的难点：把握真实需求

铅笔道：你认为为即将爆发的几个AI垂直场景机会是什么？

李明顺：有四个方面：

-AI + 游戏娱乐：互动性强，用户付费意愿高，AI 能优化内容生成效率；

-AI + 电商：从选品、客服到营销，全链路提效空间大，尤其跨境电商场景；

-AI + 教育：个性化教学、智能辅导需求明确，付费模式成熟；

-AI + 智能硬件：结合中国供应链优势，硬件 + AI 能创造差异化体验。

这些方向的共性是 “切入生活刚需”，用户需求真实存在，AI 技术能明显提升效率或体验，自然更容易落地变现。

铅笔道 ：AI应用或模型突然爆火，过段时间就被新东西取代，为什么会这样？明年还会有新东西冒出来？

李明顺：这就是为什么要做要做“强应用”，而不是浅层次的“轻应用”。

很多火爆的模型或应用，本质上只是大模型能力的延伸（比如简单的图文生成），如果没有专业场景壁垒，很容易被迭代掉。

如果场景足够深、足够垂直，就不容易被替代；如果场景很浅、很容易标准化，那就非常危险。

所以从一开始选择市场和产品方向，就决定了生死。

铅笔道：AI创业者要跟场景深度结合，难点是什么？

李明顺：最大的难点在于创业者对“真实需求”的认知深度。

很多工程师出身的创业者，生活圈太简单，对商业场景的理解停留在“我用过什么软件”，这种认知太浅了。

真正的创业者，应该去感知这个社会方方面面的需求——不同行业、不同场景、不同人群的痛点。

他不是生活在虚拟世界里，而是生活在“真实的世界”。需要去触摸、理解多元化的真实需求，然后从中找到自己能深耕的方向。我认为这才是好的创业者。

这种能力是别人培养不了的，源于他自己的习惯、好奇心、以及对真实世界的持续观察和理解。

铅笔道：你最近最关心的三个问题是什么？

李明顺：一是怎么用 AI 去落地千行百业。

第二方面是如何真正打通创业和投资之间的鸿沟。比如说，现在怎么能把更多投资人有效地引入到 AI 赛道里来。

最后，我也非常希望（在时间允许的情况下），能在全球范围里更多地去感受当地的商业需求与 AI 的结合点。

本文仅为口述者独立观点，不代表铅笔道立场，亦不构成投资建议。封面图由AI生成。


来源：36kr