AI应用公司争议不断：价值几何？能否抵御风浪？
AI应用公司市场判断分歧大，演语科技成争议焦点
市场对AI应用公司的判断始终存在明显分歧。一种看法认为，AI应用公司是AI时代最接近真实商业化的一批公司。与基础模型公司漫长、昂贵、不确定的研发投入相比，应用公司离用户更近，产品迭代更快，也更容易验证付费。它们能在模型能力释放的第一时间，把新能力转化为具体产品推向用户，并尽快形成收入。
然而，另一种看法则相对谨慎。很多AI应用公司既不掌握底座模型，也不掌握算力，更不一定掌握稳定入口。它们看似发展迅速，但这种快可能只是基于模型红利和注意力引爆，短期内能吸引用户，长期却会面临基础模型对产品能力的吞噬，Token价格波动对商业模式的冲击，所谓壁垒也会不断被重新审视。
演语科技是近期陷入这种分歧和质疑中心的AI应用公司。这家此前以Liblib被市场熟知的公司，近日宣布完成近3亿美元B+轮融资，投后估值超过20亿美元。融资后，公司启用新名字演语科技（Evoken），试图将Liblib、Lovart、星流、LibTV等产品纳入同一公司叙事：一个服务下一代创意生产方式的AI应用公司。
支持者认可演语科技连续抓住技术窗口的能力，认为其价值不仅在于打造爆款，更在于在不同技术节点上，持续将模型变化转化为产品、用户和收入。质疑者则认为，演语科技的商业模式本质上是「Token中转站」，其能力很大程度上依赖于对主流模型的聚合、调度，并通过算力折扣、采购二手API份额等实现价格优势。
这一争议并非演语科技独有。一批AI应用公司目前都难以回答这个问题：当模型、算力都非己有，用户也可能快速迁移时，自身的真正价值究竟在哪里？从长远看，答案或许不仅在于当下的产品，更在于能否押中未来的产品。准确地说，在于这类公司是否具备持续捕捉重要技术变化节点，并将其迅速转化为产品、用户和收入的能力。
在模型技术、交互方式、产品形态都未定型的阶段，大家能看到模糊的前景，却找不到明确的方向指引确定性机会，最终仍需依靠人的经验和判断来识别机会、组织资源、快速落地并持续校准方向。在投资者眼中，能在变化中不断把握确定性机会的人，比押中尚在变化中的确定性机会更为珍贵。
AI应用公司：有新消费气质，能否跨越挑战？
现阶段，AI应用公司给人的感觉类似几年前的新消费公司，并非业务和产品相似，而是气质相近。新消费公司当年不仅销售咖啡、护肤品、香氛、低度酒等产品，还贩卖新人群、新审美、新生活方式。除产品外，它们更擅长构建一种叙事：某个尚未充分验证的需求背后，是一个确定的时代趋势。
几年后，这套创业话术在AI应用公司身上重现。只是「生活方式」换成了「工作方式」，「新人群」换成了「超级个体」，「品牌机会」换成了「Agent时代」。AI应用公司不再仅仅宣称自己是设计工具，而是将自身定位为AI设计师、创意团队和交付服务；不再只提及AI Search，而是拓展到Super Agent、AI Workspace和AI Employee；强调AI不仅要思考，还应行动；业务范围从Chatbox和画布，延伸到Agent workspace和多模态创意生产链路。
这种话术并非纯粹的包装，AI确实在改变任务形态。设计师与AI沟通，可能不再局限于输入提示词，而是在画布上圈画、修改，让AI理解自身风格和偏好；知识工作者使用AI，也不只是搜索信息，而是希望将浏览器、文档、表格、PPT和Agent整合到同一个任务入口；使用Agent的人，期望任务能被拆解、执行和交付。
如同新消费公司曾用品牌抵御同质化，AI应用公司则用愿景对抗大厂竞争和模型吞噬。然而，这些公司的叙事中往往存在夸张表述，且面临不确定的技术底座。整个产品如同搭建在漂浮的小舢板上，但公司似乎已凭借愿景将投资人、用户、员工和媒体聚集起来，仿佛登上了大游轮。
由于技术不成熟，产品也不完善，用户尝鲜感强、忠诚度弱、迁移成本低。一个用户可能因LibTV便宜、不排队而来，也可能因原厂降价、其他工具更好用而离开。因此，公司既要讲好故事，也要关注营收；既要证明自己处于风口，也要证明用户愿意付费。
质疑也随之而来。尽管AI应用公司的获客、留存、复购、投放、社群、KOL传播等环节，如同新消费时代被反复打磨的增长机器，但AI应用面临的模型更新、巨头下沉和产品范式迁移，比新消费公司面对的供应链、渠道和人群变化更快、更彻底。新消费给市场的教训是，叙事可以拓展品类的想象空间，但无法替代复购、毛利和稳定心智。AI应用公司如今也面临类似审视：用户为何而来、为何留下、为何持续付费，比用户首次被惊艳更为重要。
缺乏杀死比赛的能力，AI应用公司路在何方？
经历过新消费洗礼的资本和市场，不再轻易为相同套路买单。因为这种相似性背后，往往隐藏着不稳定的根基和诸多不确定性。漂亮的叙事和短期爆款无法提供能让所有人信服的可兑现预期。人们不禁要问：如果AI应用没有自研模型，其不可替代性从何而来？其能力提升有多少来自自身？这些AI应用是否只是短暂繁荣的「Token中转站」？
这种质疑的本质是追问AI应用公司的根基和壁垒，以及它们是否具备掌控局面的能力和主动权。所谓「杀死比赛」，并非短期获取用户和收入，而是拥有让后来者难以绕过的根基，如模型、入口、数据、生态，或某种长期不可迁移的用户心智。
从传统技术公司的标准看，这些公司并非处于底层。它们不参与预训练参数的创造，也不搭建昂贵的算力集群，而是专注于产品判断、任务拆解能力、交互设计体验和上下文工程。它们比拼的核心并非技术突破，而是将模型能力转化为产品体验和商业模式的速度。
演语科技选择不做底座模型，也不涉足通用Agent，而是专注于垂直应用Agent。公司创始人陈冕的判断依据源于互联网时代的经验，创业公司应避开大模型和大公司的主航道，在缝隙中建立差异化。在《晚点LatePost》的访谈中，陈冕将垂直应用公司的价值概括为两点：理解行业特殊工作方式，并积累行业所需的经验和数据。
许多AI应用公司与演语科技类似，都在随着底层模型的进步提升产品能力。一方面，它们打造了独特的工作界面或体验，如Manus和Genspark将对话框转变为用户工作间，Flowith围绕画布形态构建产品能力；另一方面，它们也在开发更高效的上下文环境和任务执行链路。
但这样做可能仅获得一个时间差：比模型公司更早了解用户对模型的使用方式，比大厂更快将新能力包装成产品，比同行更早占据工作流和用户心智。时间差能创造机会，却难以形成护城河。下一次模型更新、原厂降价、巨头下沉，都可能要求它们重新证明自身价值。
Manus的季逸超在技术博客中写道，如果模型进步是上升的潮水，Manus想做船，而非固定在海床上的柱子。这段话几乎隐喻了所有AI应用公司的选择：它们无法掌控潮水，无法掌控局面，只能让自己更适应变化和发展。
善于选择航线，AI应用公司能否驶向未来？
由于缺乏掌控局面的能力，AI应用公司只能不断调整策略，确保自身沿着正确方向高效发展。AI应用公司梦想成为AI时代的新物种，但目前必须在不断变化的环境中证明自己并非昙花一现。
演语科技经历了从工具到社区，再从社区到Agent，最终回归AI工具的转变。每次转向并非从一个确定目标到另一个确定目标，而是迅速切换到更有价值的方向。这种转向背后，隐藏着陈冕等创业者的判断逻辑。陈冕是产品和商业化出身的创业者，在加入字节负责剪映与CapCut商业化之前，曾在腾讯、360、百度、滴滴、每日优鲜等公司工作。
这些经历使他不执着于自研底层技术，更看重产品、用户、商业化和机会判断。这也是他反复强调的创业方法：应用创业者要「认知领先加极致执行」。即不一定是时代浪潮的引领者，但要比他人更早判断出时代趋势。演语科技的每次转向，都是在模型能力、用户需求和市场共识之间重新调整方向。
陈冕并非没有方向，恰恰相反，正是因为他过于关注方向，才会在每次模型能力、同行产品和资本共识的变化来临时，觉得原有的方向不够长远。由于技术发展尚未成熟，演语科技的方向仍可能发生变化。
AI应用创业者怀揣梦想，但模型更新、同行崛起、巨头入局等变化，都要求它们先证明自己仍在市场中立足。它们必须不断调整策略，更新营收、融资和增长数据，讲述新故事，以免被市场淘汰。然而，梦想往往不是被一次失败摧毁，而是在一次次「必须跟进」的选择中逐渐磨灭。
正因为市场变化剧烈，能够留存下来的公司更为稀缺。它们不仅要紧跟趋势，还必须善于选择方向，将一次次模型更新、用户迁移和产品转变转化为自身的稳定能力：明确哪些用户值得服务，哪些工作流能留住预算，哪些上下文和交付关系不会被下一次模型更新轻易改变。善于选择方向的价值在于：当技术和产品还无法决定胜负时，人的经验、判断和选择能力，成为现阶段最具价值的资产。这或许也是资本愿意继续投资演语科技等公司的核心原因。那么，这些AI应用公司能否在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现自己的梦想呢？