布局 AI，朱啸虎说得不如周亚辉做得好

海外赚钱国内花的中国 AI 路径，技术突围与商业落地，缺一不可。

撰文|蓝洞商业 赵卫卫

朱啸虎和周亚辉是老朋友了。

10 年前市场活跃，他们行动迅速，都是直播公司映客的投资人，朱啸虎是天使轮进的，300 万占了映客 15% 的股份，周亚辉稍晚一点，6800 万占了映客 18% 的股份，在二人的加持下，映客不到半年崛起为 10 亿美金以上的独角兽，二人收获满满。

「我们都是神枪手」，这是当时周亚辉对自己和朱啸虎的评价。

他们俩的本质区别是，朱啸虎是专业投资人，周亚辉是互联网公司昆仑万维的创始人。所以后来，有一次的同台会上，朱啸虎问周亚辉「怎么同时管好上市公司，又能做好投资？」。周亚辉回答，投资只是他的一个学习方式，最多只花 10% 的时间。

10 年后，AI 浪潮方兴未艾，他们依然在同一条河流里。

朱啸虎抛出的 AI 方面观点，每每都成为舆论的风口浪尖，最初他对大模型中国市场保持怀疑说一个都不看；DeepSeek 火爆之后，他转变态度开始看到 AGI 实现的路径；批量退出人形机器人公司引发行业震动后，他还是提醒不要浪费钱去训练底层模型，强调应用为王，通过 AI 能力之外的「苦活累活」建立壁垒，而且海外市场有差异化机会。

另一边，昆仑万维的战略早就转向「All in AGI 与 AIGC」，2025 年一季度海外市场收入占比 94.4%，在短剧、音乐、社交的 AI 应用市场全面开花，2024 年 AI 业务年化收入 1.4 亿美金，成为海外收入增速最快的中国 AI 企业，可以说，AI 应用+出海这条路，是周亚辉和朱啸虎的共识。

不同在于，朱啸虎在说，周亚辉在做，昆仑万维底层模型技术上还在发力，Skywork R1V 多模态推理模型达到开源 SOTA（当前最佳水平）、AI 音乐模型也登顶了行业 SOTA，以及 SkyReels 短剧方向开源了多个 SOTA 模型。此外，还在 AI 算力芯片的底层技术上自主研发，构建起了「算力基础设施—大模型算法—AI 应用」的全链条布局。

中国现实主义的 AI故事，朱啸虎和周亚辉谁更对？若干年之后回头看，或许答案已经显现。

听朱啸虎说，看周亚辉做

在朱啸虎看来，中国 AI 企业出海，都是 Low-Hanging Fruits（低垂的果实）。

特别是日本、东南亚、中东等地区对中国 AI 应用的接受度高，且竞争相对较小，因为全球只有中美有 AI 能力，而中国团队在落地执行效率、成本控制方面具备优势，甚至可反向渗透美国市场。

反观国内市场，因为竞争激烈、价格战频发，所以企业要聚焦在应用层面的商业化落地，当 DeepSeek 开源降低技术门槛之后，AI 应用应该通过人工交付「苦活累活」等非技术能力构建商业壁垒，进而实现商业化逻辑的闭环。

尤其是朱啸虎提到，AI 应用收入开始爆发增长，「最近 6 个月，中美都有不少 AI 应用公司收入开始快速增长。6-12 个月实现 1000 万美金 ARR（年度经常性收入）是 PMF（产品市场匹配）的验证指标。」

在这一逻辑下看今天的昆仑万维，不难明白朱啸虎的判断，已经被周亚辉在短剧、音乐和社交等赛道上验证了：

第一，在短剧赛道上，昆仑万维以「制作+分发」杀入赛道，AI 视频生成平台 SkyReels上线半年多，广受用户喜爱；旗下的 DramaWave 短剧内容平台 ARR 实现了约 1.2 亿美金，月流水收入约 1000 万美金。

截至今年 3 月，DramaWave 下载量已经突破 3000 万大关，月活跃用户量已突破 1000 万大关，用户规模成功跻身行业前五，稳居出海短剧赛道第一梯队。

一系列爆款短剧的出现，让短剧产品 DramaWave 在市场中占据了一席之地，例如《订婚风暴》上线仅 5 天播放量便突破千万大关。这带动了 DramaWave 自 4 月 5 日起成功跻身韩国 Google Play 娱乐应用榜 TOP 10，甚至一度登顶榜单榜首，超越了 Netflix。

第二，在AI音乐赛道上，截至 2025 年 3 月底，昆仑万维 ARR 达到约 1200 万美金，月流水收入约 100 万美金，用户群体已覆盖全球 100 多个国家和地区。

其背后的原因也是因为 AI 音乐应用创作平台 Mureka，为用户提供从创作到发布的全链条服务，同步开发了全球首批 API 服务、模型微调功能，为 Mureka 商业化奠定基础。

第三，AI 社交赛道上是中美主流互联网大厂都在竞争的主赛道，也是当下 AI 应用中最难的一环，昆仑万维的 Linky 是这一赛道的成功探索，成绩是单月最高收入突破 100 万美元，累计下载量突破 1000 万次，月活跃用户达到 300 万。

区别于传统社交产品，Linky 提供了低门槛的个性化交互，构建了独特的社交生态，玩家可以创建自定义虚拟角色并进行互动，还可以和其他用户创建的虚拟角色开启聊天。

所以说放眼全球，抓住用户需求，将 AI 转化为可感知的应用场景，实现用户价值的商业化落地，这三个明显的信号和行动，已经是朱啸虎和周亚辉的共识了。

要不要投入底层技术？

拥抱 AI，应用为王，但不投入底层技术，千万别去研究底层模型，朱啸虎的后半句观点曾备受批评。

实际上，得分清楚前提，朱啸虎这个观点是说给创业公司听的，他作为一个早期投资人，自然知道创业公司投入大模型底层技术的代价是什么，创业公司的优势在于更懂产品和用户，底层模型可以通过开源模型来实现，这种开发者生态的共建，本质上利好做底层技术研发的公司。

昆仑万维通过自研技术持续迭代「天工」系列大模型，在复杂任务处理、多模态等方面实现多项突破，整体 AI 技术实力稳居行业第一梯队。周亚辉的目标是盯着字节跳动这个巨无霸，把昆仑万维打造成智能虚拟时代一家小而大美的企业，底层技术研发的硬实力不可能丢。

以昆仑万维在行业里首屈一指的 AI 音乐大模型为例，去年 4 月上线 AI 音乐生成大模型天工 SkyMusic，不到一年后，昆仑万维正式推出 Mureka O1 模型及 Mureka V6 模型。作为全球首个音乐推理大模型的 Mureka O1，其性能全面超越 Suno，成功登顶 SOTA，再次向全球展示了中国科技的实力，继续引领 AI 音乐行业的发展潮流。

没有 AI 音乐大模型 SOTA 的独家能力，就不可能有领先行业的 AI 音乐应用创作平台Mureka。

今年一季度，在底层的模型能力上，昆仑万维的 Skywork R1V 多模态推理模型达到开源SOTA，而视频生成领域，SkyReels-V1 模型与支持精准表情动作控制的 SkyReels-A1 算法位居全球领先地位，后者更实现技术突破性 SOTA。

放眼整个中美 AI 竞争的格局去看，AI 研发是一个高投入的事情，也是赢下竞争的必要条件。

算力即权力，大模型的训练和推理需要强大的算力支持，而高性能芯片是算力的核心载体，在对华芯片管制的大背景下，国产 AI 芯片自主可控已经成为时代的必然要求。

「公司攻克多项核心技术难关，整体研发进度已经过半，向实现量产迈出了坚实的一步。」昆仑万维一季度财报中提到，早在两年前，通过增资的方式控股了AI算力芯片企业北京艾捷科芯科技有限公司，如今持续加大对算力业务投入，终于推动 AI 芯片的研发项目取得突破性进展。

尤其是芯片研发，所以本季度昆仑万维在 AI 算力芯片、大模型和应用的研发投入同比增长了 23.4%，达到了 4.3 亿，而去年一年，其研发费用也达到了 15.4 亿。

相应的，如今艾捷科芯员工数量已经接近 200 名，涵盖了芯片设计、算法研发、系统集成等多个领域的专业人才，为研发工作的高效推进提供了有力保障。

事实上，AI 芯片有多种类型，昆仑万维和国内同行们也都在AI 芯片上不断寻求自主道路，尤其是艾捷科芯科技瞄准的 NPU 产品上，华为有昇腾 310、麒麟 970 等系列，寒武纪也有寒武纪 1A、寒武纪 1H、寒武纪 1M 等 NPU 产品，都是打破英伟达的芯片垄断，给高性能的 AI 计算提供新选择机会，也是未来竞争的核心方向。

投入底层技术，打通了「算力基础设施—大模型算法—AI应用」的全产业链流程，也就是兼顾布局基础层、技术层和应用层。创业公司要「避重就轻」实现差异化，而昆仑万维要的是全产业链布局实现突围。

下一站何为？

布局 AI，朱啸虎说得好还是周亚辉做得好？今年可能就是答案初显的一年。

因为投资人的逻辑永远是非共识时下注，共识时退出，而对「All in AGI 与 AIGC」的昆仑万维来说，成为目前海外收入最多的中国 AI 企业之后，AGI 之路还要继续稳步前进。

比如，通用 Agent 被认为是未来技术发展的重要方向，具有连接思维、行动的能力，能完成各种复杂任务，朱啸虎不看好的通用 Agent，因为质量还很难达到商业化的程度，这个赛道更多是诸如腾讯等大厂的机会。

但事实上，今年 3 月 Manus 推出后引发市场热议，而后智谱也发布了智能体产品，而昆仑万维即将在今年 5 月发布全球首款生产力场景通用 Agent 平台 Skywork.ai，就是要聚焦个人生产力场景，解决「通而不精」的痛点。

昆仑万维的财报「剧透」中，Skywork.ai 由五大专家级 AI Agent 组成的智能体系，分别针对专业文档、数据表格、演示文稿、播客及网页内容进行深度优化。

其中，每个 Agent 均通过专项模型训练与组件强化，在输出内容的专业深度、细节颗粒度及可视化呈现上形成差异化优势，并配备对标 OpenAI 同级研究质量的深度研究模块(deep research)作为底层支撑。

与此同时，Skywork.ai 所有生成内容均实现全链路溯源追踪，突破传统黑箱模式，构建可信度保障机制。在交互维度上，支持在线自然语言编辑与可视化圈选操作双模式，生成结果既可导出本地文件，又能无缝接入 Google Workspace 实现协同创作，形成从决策、修改到二次创作的完整工作闭环。系统同时支持多模态文件与链接的批量上传，通过构建个性化知识图谱驱动定制化内容生产，真正实现智能工具与工作流的深度融合。

此外，To B 市场里值得期待的还有游戏引擎，昆仑万维自主研发的 AI 原生游戏引擎「Spark AI」即将在今年 7 月正式上线，主打 AI 助手、代码生成、资产生成以及玩法逻辑解析与生成四大 AI 特色，其能力将大大降低游戏开发成本，推动游戏开发实现端到端自动生成的跨越式演进。

更重要的是对于未来演进的预判，昆仑万维的判断是，当下是 AI 大模型的应用落地和收入增长期，2027 年之后开始盈利期。

DeepSeek 一场春雨之后，中国人工智能百花齐放，行业标准在极速升级。

国内市场中，通用 AI 助手成为各大厂商追逐的超级入口，腾讯元宝、字节跳动的豆包等产品都在沿着这一路径继续发力，而垂直场景化的的 AI 应用也进入更高速发展的阶段，阿里旗下的新夸克、百度文库等产品都在沿着搜索、办公等场景进一步重构。

AI 出海赢下市场，让昆仑万维成为海外收入最多的中国 AI 企业，昆仑万维依靠的不仅仅是商业化闭环的落地，更是源自 AI 底层技术的持续突破。这种范式的成功背后是「算力基建—算法创新—应用落地」全栈布局，更是全要素竞争力的必然。