在人工智能浪潮以前所未有的速度席卷全球的当下，每一个身处其中的个体，无论是在学界耕耘还是在产业前沿探索，都难以摆脱一股新旧交织的复杂情绪——那是对未知机遇的憧憬，也是对生存格局剧变的隐忧。
我们看到：“AI能做什么”的讨论悄然退潮，取而代之的是“AI时代如何生存”的冷静追问。这标志着技术前沿的目光，正从单纯的性能展示，坚定地聚焦于商业落地与可持续发展。过去一年，大模型迭代速度之快，令人目不暇接；资本追逐的热度，更是将无数初创企业推至聚光灯下，也让它们的生存考验变得尤为严峻。
那些曾经驱动移动互联网蓬勃发展的增长定律——网络效应、规模扩张、数据飞轮——在新生的Agentic AI时代，似乎不再那么奏效。创业家和寻求转型的企业，不得不直面一系列直击企业命脉的根本性困惑：我的客户究竟是谁？我如何才能有效地收费？我的核心竞争力（壁垒）又体现在哪里？以及最关键的，我该如何在这个日新月异的环境中活下去？
基于这些核心议题，我们深度对话了三位在各自领域拥有深厚洞察力的关键人物：金沙江创投主管合伙人朱啸虎，以其敏锐的投资嗅觉，洞悉技术浪潮下的资本流向；猎豹移动董事长兼CEO傅盛，作为资深互联网创业者，身体力行地探索AI赋能企业变革之道；以及亚马逊全球副总裁储瑞松，从全球领先的技术服务平台的视角，解读AI基础设施如何支撑创新。
这场汇聚了投资人、创业者和技术基础设施提供者视角的深度碰撞，不仅折射出Agentic AI时代下，身处其中的从业者所面临的真实处境，更重要的是，它有力地揭示了一种正在萌芽的新商业范式：从交付工具，走向交付结果。而“按结果付费”的模式，很可能成为中国软件企业在全球市场中实现突破的关键引擎。这种全新的商业逻辑，无论是在服务企业（B端）还是面对消费者（C端）的场景下，都展现出了巨大的增长潜力和广阔的应用前景。
在巨头林立、竞争激烈的AI新赛道上，初创公司若想找到差异化的生存之道，就必须拥有高度的战略定力。朱啸虎一语中的地指出，在任何技术周期的早期，工具型产品总能迎来一波红利，但随着头部科技巨头的深度介入，留给独立创业者的生存空间将迅速被压缩。他给出的建议是：创业者务必聚焦到那些鲜有人问津、但价值巨大的细分垂直领域，直接为客户交付解决问题的“结果”，从而巧妙地避开大厂的主战场。
与此同时，储瑞松则强调了亚马逊云科技在赋能创业者方面的角色。通过不断推出创新的服务和完善的工具链，亚马逊云科技致力于帮助初创企业加速研发进程，让他们能够将更多的精力聚焦于真正创造价值的核心业务。“Agentic AI的爆发所需要的关键要素，如今已经基本具备，”储瑞松表示，“那就是大模型自身具备了自主判断和执行的能力，MCP（多模态对话协议）等标准化协议的普及，以及开发工具链的日趋成熟。”
在软件开发这个传统领域，Agentic AI正在深刻地重塑价值的交付方式。储瑞松预见到，未来的软件企业需要从单纯的“提供工具”思维，进化为“交付切实结果”的模式。他举例说，传统的呼叫中心软件，未来应当能够自动化地解决绝大多数的客户支持需求；而法律Agent服务，则应能直接生成可供律师审阅、修改的法律文档。这种转变，不仅是交付模式的革新，更是对整个软件开发流程的颠覆性重塑。
傅盛则分享了猎豹移动在AI赋能下的组织变革经验。他归纳了AI变革的三部曲：首先是思想的“启蒙”，接着是组织的“重塑”，最后是产品的“革新”。通过在公司内部推广“全员编程”以及举办“AI特种兵训练营”等一系列卓有成效的举措，猎豹移动成功地提升了研发效率和AI应用能力。“我们不能简单地说工具没有生命力，”傅盛强调，“关键在于，如何通过全新的组织架构和前瞻性的思维模式，为这些工具赋予新的生命，构建出符合时代需求的新型产品形态。”
谈及“壁垒”这一核心话题，朱啸虎认为，在Agentic AI时代，过去那种依赖网络效应和规模扩张所形成的传统壁垒，以及数据壁垒的重要性都在相对减弱。他再次建议创业者，去发现那些“巨头看不上”的、但利润丰厚的细分市场，然后“闷声发财”。储瑞松则将目光投向了“执行力”这一关键要素，他鼓励创业者充分利用现有平台的能力和成熟的工具链，避免不必要的重复劳动，将有限的资源投入到最能产生价值的地方。
在全球化布局方面，朱啸虎直言不讳地指出，国内市场竞争已趋于白热化，创业者理应将目光投向海外。他建议，可以先在国内市场打磨好产品和团队，积累经验，然后再“出海”去赚取更高的“毛利”。储瑞松对此表示赞同，并强调AI时代为中国软件企业提供了“弯道超车”的绝佳机会：“亚马逊云科技非常愿意为中国企业出海提供全方位的支持。”
傅盛则展现出更为激进的全球化视野，他认为，创业者从第一天起就应该将全球市场作为自己的目标。“中国开发者在效率和应用研发能力上，已经超越了美国，”傅盛充满信心地说道，“创业者应该充分利用这一核心优势。”储瑞松对此补充道，中国软件企业在开发技术和用户体验方面，已经达到了世界一流水平，但在对复杂业务流程的深度理解和刻画方面，仍有相当大的提升空间，这也正是AI Agent能够大有可为之处。
