殺不死比賽的Liblib們，為什麼還在被資本追捧

市場對AI應用公司的看法，至今仍存在明顯的分歧。一方面，許多人認為AI應用公司是最接近真實商業化的一批企業。相較於基礎模型公司必須投入漫長且昂貴的研發，應用公司更靠近終端用戶，產品迭代快，也更容易驗證付費模式。它們能在模型能力釋放的第一時間，迅速將其轉化為具體產品推向市場，並盡快產生營收。然而，另一種觀點則相對謹慎，認為許多AI應用公司既不掌握底層模型，也不擁有算力，更缺乏穩固的流量入口。它們看似發展迅速，但這種速度可能只是建立在模型紅利與話題熱度之上，短期內能吸引用戶，長期卻得面臨基礎模型能力提升後的吞噬、Token價格波動對商業模式的衝擊，一切所謂的壁壘都可能被重新定義。 近期被推上這種分歧風口浪尖的，便是以Liblib產品聞名的演語科技。該公司近日宣布完成近3億美元的B+輪融資，投後估值超過20億美元。在融資完成後，公司正式更名為演語科技（Evoken），並試圖將旗下的Liblib、Lovart、星流、LibTV等產品整合到一個完整的企業敘事中：一個服務下一代創意生產方式的AI應用公司。 看好演語科技的投資者認為，其價值不僅在於打造了爆款產品，更在於具備在每個技術節點上，持續將模型進步轉化為產品、用戶與營收的能力。然而，質疑者則指出，本質上演語科技的商業模式就像一個「Token中轉站」，其核心能力來自於對主流模型的聚合與調度，並透過算力折扣或採購二手API份額來取得價格優勢。這個爭議並非只針對演語，許多AI應用公司目前都難以回答一個核心問題：當模型不屬於你、算力不屬於你、用戶也可能快速流失時，你真正的價值究竟在哪裡？ 從長遠來看，答案或許不在於當下的產品本身，而在於團隊能否持續押中未來的產品方向。更精確地說，這類公司需要具備一種能力：持續捕捉重要的技術變革節點，並將這些變化迅速落地為產品、用戶與營收。在模型技術、互動方式與產品型態都尚未定型的階段，大家雖然能看到模糊的遠景，卻找不到明確的燈塔，最終還是得仰賴人的經驗與判斷來識別機會、組織資源、快速執行並持續校正方向。對投資者而言，能在變化中不斷抓牢確定性機會的人，遠比押中一個仍在變化的產品更珍貴。 現階段的AI應用公司，在某種氣質上與幾年前的新消費公司相當類似。新消費公司不只賣產品，也擅長建立一種敘事：將尚未被充分驗證的需求，描繪成一個確定的時代趨勢。如今，這套話術在AI應用公司身上重現，只是「生活方式」變成了「工作方式」，「新人群」變成了「超級個體」。它們不再只說自己是設計工具，而是定義為AI設計師、創意團隊與交付服務；不再只講AI搜尋，而是推廣到Super Agent、AI Workspace與AI Employee等宏大概念。 這種敘事並非全是包裝，AI確實正在改變任務的執行方式。然而，就像新消費公司當年用品牌故事來抵抗同質化競爭，AI應用公司則是靠願景來對抗大廠的威脅與模型能力的逐步侵蝕。問題在於，技術尚未成熟，產品也不是最終型態，導致用戶嚐鮮感強，忠誠度卻很低。一個用戶今天可能因為LibTV便宜、不須排隊而使用，明天也可能因原廠降價或另一個工具更好用而離開。AI應用公司面臨的挑戰，正是要同時兼顧故事與營收，證明自己不僅站在風口上，還得說服用戶願意持續付費。 AI應用公司在獲客、留存、復購、社群與KOL傳播等環節，確實都像新消費時代被反覆驗證過的增長機器。然而，它們面對的是模型迭代、巨頭下沉與產品範式轉移，這種變化遠比新消費公司遇到的情況更為迅速且徹底。新消費留給市場的教訓是，敘事可以放大一個品類的想像空間，但永遠無法替代復購、毛利與穩定的品牌心智。如今，AI應用公司也面臨同樣的審視：用戶為何而來、為何留下、為何持續付費，這些問題遠比用戶第一次的驚豔體驗更為重要。 經歷過新消費洗禮的資本與市場，已不會輕易為相同的套路買單。因為這種表面的相似性，往往掩蓋了不穩定的根基與諸多不確定性。漂亮的敘事與短期爆款都無法提供足以說服所有人的可兌現預期。外界不斷追問：如果AI應用公司沒有自研模型，它們的不可替代性究竟何在？它們的能力提升，有多少真正來自於自己？這些公司是否最終只是曇花一現的「Token中轉站」？ 這個質疑的核心，正是追問AI應用公司的根基與壁壘何在，它們是否擁有「殺死比賽」的能力與主動權。所謂「殺死比賽」，並非指短期內跑出用戶與營收，而是擁有讓後來者難以繞開的根基，例如模型、入口、數據、生態，或是長期難以遷移的用戶心智。用傳統科技公司的標準來衡量，這些公司確實不在最底層。它們的創造不在於預訓練參數或在算力集群上，而是在於貢獻產品判斷、任務拆解、互動設計與上下文管理能力。它們比拼的核心，是將模型能力轉化為產品體驗與商業模式的速度。 演語科技的創辦人陳冕便明確選擇不做底層模型。他的判斷來自過去在騰訊、360、百度、字節跳動等公司累積的經驗，認為創業公司應避開大模型與大公司的主航道，在縫隙中建立差異化。他將垂直應用公司的價值概括為兩件事：理解一個行業的特殊工作方式，並積累該行業所需的經驗與數據。然而，這樣做可能只是獲得一個時間差，比模型公司更早看見用戶的使用方式，比大廠更快將新能力包裝為產品。但時間差可以帶來窗口，卻很難自動變成護城河。下一次模型升級、原廠降價或巨頭下沉，都可能要求它們重新證明自己的價值。 缺乏殺死比賽的能力，就只能不斷變換航線，確保自己始終沿著正確方向前進。演語科技從工具走向社群，再從社群走向Agent，最後又回歸AI工具。每次轉向都不是從一個確定目標走向另一個確定目標，而是從一條航線迅速切換到新出現、更有價值的航線。這種轉換背後，反映了陳冕這類創業者的判斷邏輯。他更相信產品、用戶與商業化，以及對時機的判斷，而不執著於自研底層技術。 陳冕曾反覆強調，應用創業者要做到「認知領先加極致執行」。換句話說，即使自己不是時代浪潮的製造者，也一定要比別人更早判斷出浪潮的方向。演語科技的每次轉向，都是在模型能力、用戶需求與市場共識之間重新校準航線。由於技術發展尚未成熟，演語的航線勢必還會出現變化。AI應用創業者有夢想，但模型更新、同行競爭、巨頭壓境，每一次變化都要求它們先證明自己還留在檯面上。 正因為浪潮太過強勁，真正能留下來的公司才更顯稀缺。它們不僅會追浪，更必須善於選擇航線，並將每一次的模型更新、用戶遷移與產品轉向，沉澱為穩定的核心能力。知道哪類用戶值得服務，哪些工作流程能留住預算，哪些交付關係不會被下一次模型更新輕易取代。在技術與產品都還無法殺死比賽的此時此刻，人的經驗、判斷與選擇能力，就成了現階段最值得被定價的資產。這或許也是資本願意持續重金押注演語科技們最深層的理由。