资本聚光灯再次打向 AI Infra，开源还是一张好牌么？

原创 中国开源年度报告 开源社KAIYUANSHE

本文节选自《2024 中国开源年度报告·商业化篇》

往期开源年报，商业化篇以综合研究报告形式呈现，由时任云启资本投资人徐至行先生主笔撰写，内容翔实、客观全面、洞察深入，为中国开源产业的研究提供了重要的内容资料。

今年则以访谈的形式组织商业化篇的内容，开源社成员袁滚滚相继访谈了四位专注于开源技术、基础软件、云服务的投融资专家，他们分别是徐至行（国方创新）、刘景媛（德联资本）、丁宁（INP）、刘超等四位投资人。在于他们的访谈中，总结和分析过去几年开源软件领域内的发展和对未来资本市场的展望。同时他们也坦诚地分享了个人对于该领域的认识与理解，以及对于开源企业商业化与增长的经验与看法。

编者备注：访谈成稿于今年初，实际情况或有更新进展

徐至行 国方创新投资副总监

原外企大厂程序员，云计算开源项目贡献者，全栈工程师。现软件投资人，关注基础软件、开源软件、AI、数据类、开发者工具类创业项目。参与多个开源创业项目投资及项目后续发展，多年参与开源年度报告商业化篇撰写。

在与徐至行先生的本次采访中，内容涵盖包括基础设施投资趋势、软件开发的未来以及人工智能技术的应用与发展。还涉及了他理解的资本热度与经济周期的关系，以及当前商业环境对初创公司和风险投资带来的挑战。

另外在采访中，徐至行也强调了中美在软件商业化和用户付费习惯上的主要差异，但 AI 和开源软件为行业带来了寒冬中的希望。他强调，软件的未来可能超越传统商业模式，转向更智能化的服务和应用。尽管面临诸多挑战，徐至行依然对基础设施领域未来持乐观态度，认为持续的创新和技术进步将是推动行业发展的关键动力。

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Q:近期资本市场对基础设施与开源领域持何种态度？未来是否向好？

当前资本情绪与经济周期紧密相关。许多因素不仅影响商业创业本身，还与整体经济环境息息相关。例如，自 2008 年金融危机以来，中国资本市场环境的波动随贸易全球化、移动互联网等等周期密切影响。目前，整体商业环境状况不佳，企业普遍持谨慎态度，科技、数字化投入有明显收紧。

尽管 AI 技术前景广阔，北美由于其金融市场和经济状态较好，情况会相对较好，且目前处于降息周期，拥有较为充足的创新资源。

相比之下，国内底层创新资源的注入较少，加之普遍的谨慎情绪，能够持续增长的领域有限，因此，从长远来看，推动创新确实面临相当大的挑战。

而在相对困难的环境下，DeepSeek 的成绩如同一针强心剂，让不少怀有技术理想的小伙伴又重新看到了希望。当下可能是创业者最“坏”的时代，但也是最“好”的时代。

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Q：基础设施与开源技术创业团队，应当如何寻求新的资源支持？

首先，在风险投资这一领域，我有一个深刻的体会，那就是中国的风险投资市场，正经历着一场巨大的变革。

这种变化甚至可能不是周期性的。风险投资，尤其是科技类风险投资，起源于硅谷。过去，我们沿袭这种商业模式，使用美元资金，甚至这些资金也来自美国，遵循海外投资人的投资逻辑，持续了很长一段时间。

然而，如今的情况与以往存在一些差异。首先，国内科技创新企业的发展周期已发生变化，尤其是底层技术创新企业，从创立初期到完成商业化闭环的周期远比移动互联网企业长。此外，地缘政治的紧张态势甚至波及到了科技领域。今年年初美国对华投资限制对国内风险投资的影响还较为严重，导致国内某些领域出现了资金短缺。然而，这并不意味着科技创新领域的投资需求有所减少，实际上，它仍在寻求新的支持方式，这一点大家都在探索中。

由于国内经济实力的增长，一些本土人民币属性的科技投资机构开始出现。这导致了投资方式的变化，从以前的美元投资转变为人民币投资。尽管人民币投资目前面临困难和挑战，但随着地方政府的支持逐渐增加，这一转变正在发生。这是一个探索性的过程，而国内的一级市场股权投资的未来形态正变得难以预测。如同一级市场上所讨论的「以退定投」的原则，即投资者在退出时所获得的回报决定了他们所投资的企业的投资逻辑。而国内的二级市场和整个金融环境的变化又进一步影响了风险投资的退出。因此，我认为这种变化下国内的早期科技创业者不能过度依赖单一的风险投资持续性的资金注入。

所以，那不靠风险投资靠什么，就变成了一个很好的问题，我觉得要更关注如何尽快实现商业闭环的过程，如何为下游客户、用户创造实现价值。

我认为中国的资本市场和早期科技投资领域将会有所变革。这需要我们共同探索。投资不仅仅是投资机构单方面的行为，而是需要与被投企业共同成长，我们需要一起探索适合国情的发展路径。

因此，在这个时间节点上，大家的观点呈现出明显的分歧。例如，如果一个创业者今天的想法是专注于海外市场，即纯粹的出海策略，也是一种探索方式。但如果还想保留进入中国市场的可能性，而中国市场是一个庞大的市场，并且具有其独特的特点，那么在中国市场的发展路径和投资端资源的配套问题，是我们需要共同探索的。

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Q:过去留给打磨产品的时间，要尽早开始商业化么？

我觉得是要早点做商业化的，不一定是要激进的做收入体量，但要尽快的实现 PMF 或者财务模型跑通。

现在看融资比较顺利的项目主要分为两类。第一类是非常明星的创始人或者团队，其他大量项目是第二类，投资机构需要看到实际的增长潜力的，观察实际运营一段时间的产品的真实数据反馈是怎么样的。

北美商业环境比较好，是因为很多小公司是比较容易找到一些种子用户，YC 的很多项目往往运营了一小段时间，就有能力开始收费，这是一个基础。然后看未来的收入是否有放大的机会，并不是创始人仅凭一个想法和 PPT。

所以在国内也是一样，如果你在阶段性有少量的验证，那再去验证下一个放量的可能性。至少需要团队还比较小时，有机会看到增长的趋势，发展过程中不再仅靠投资人的钱来维持，而是多方面助力。虽然融资可能使公司在初期在资金上会有一定的优势，但也要注意不能养成用户无需付费的习惯。之前的有种不好的氛围就是，早期有投资人养着你，所以用户认为自己理所当然可以免费，这也是对客户预期的错误影响。

在当前的大环境下，资源和资金都有挺高的成本的。创业者需要考虑如何在有限的条件下做出成绩，为自己换取下一阶段的资源。

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Q：过去一年基础大模型之间，又以「免费」「价格战」的方式进行竞争，会否又给软件付费氛围带来了白嫖的暗示？

的确，这很典型。C 端有其独特的商业模式。许多企业服务软件面向的是B端市场，但在中国，大 B 市场是一类典型的商业模式，而相对分散的中小 B 端客户成为了另一类市场，加载 B端与C端之间，即所谓的「小B大C」的模式，或者专业开发者，面向专业用户。这一中间层的存在是市场变革的一个因素。例如，当服务靠近 C 端，它们可能面临「白嫖」现象，这不仅对服务提供者的生存构成挑战，也降低了他们的付费意愿。然而，当市场环境改善，这些服务提供者自身的盈利和经营状况好转时，他们便可能表现出付费意愿。

美国四大科技巨头 9 个月总支出超过 1500 亿美元

这一现象在中国与美国之间的市场差异中尤为明显。中美之间差异的核心在于软件付费结构的差异。在软件维度上，头部收入来自央企、国企，呈现出倒金字塔的结构，它们能够贡献的付费比例非常高。虽然中小机构数量较多，但它们对商业的贡献相对有限。

开源之所以存在，是因为它本质上还是软件。但我们今天讨论的不只是开源软件，而是国内软件生态所面临的挑战。为什么大家会觉得软件的毛利率高？这是因为，与制造业相比，软件理论上具有较高的复制性。一份代码或一份拷贝提供给所有人，不需要额外的成本。这就是毛利率高的原因，不需要重新成本。但这种可复制性主要存在于横向复制的场景中，而在那些头部企业之间，复制性会比较低。

本质上，真正属于软件生产成本的优势并没有那么显著。在北美那种正向金字塔模式下，中间层的状态会比较好。但国内的这个部分比较小，导致的情况就是稳定度不是很高，还是要改变用户习惯。国内还面临着市场化程度不高，理论上就是优胜劣汰，你不好了你就没了，你没了之后，但需求又还在。

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Q:未来，开源依旧会对基础设施领域起到重要的推动作用？

确实如此，我认为开源的核心在于分发的过程，我认为开源生态一定会存在，并将持续存在，如同各种形式展会依然存在，而开源是软件公司最好的向全球开发者曝光自己的「展台」，所以这种模式依旧会持续存在。

但程序员和销售是不同的。所以对于开发者生态来说，如何有效地触达这类用户，其实它帮助产品或软件公司与终端用户建立连接，这是最本质的。我一直强调开源并不仅仅是将代码公开，而是通过这种方式建立与终端用户——无论是开发者还是其他人员——的连接。对于非开发向的开源项目，它直接为业务侧的终端用户建立了桥梁。因此，我认为开源是一种有效的获客方式。这时候，需要项目方做的就不只是简单的把源代码公开，更需要文档、社区帮助降低用户的使用门槛。

因此，我认为对于项目而言，不论处于早期阶段还是成熟期，对开源的投入都是很有价值的。在早期阶段，可能品牌知名度较小，曝光机会较少，但即便如此，少量的曝光机会也能帮助你找到种子用户。即使是在公司已经非常成熟的阶段，这些高效接触用户的机会仍然非常宝贵。

观察大公司，无论是 Confluent 还是 DataBricks，这些企业每年都会举办各类社区见面会。在会议过程中，他们获得了与用户接触的机会。每个阶段都需要这种互动。但关键不在于仅仅召开会议，而在于会议中是否真正听到了用户的反馈，是否找到了他们的需求，以帮助产品持续迭代。

无论是服务还是产品，我认为这正是开源的本质，即开源是一个加分项。在投资软件公司时，我并不单纯因为是否开源而投资。相反，如果团队选择使用开源作为其策略，这是一种手段和武器，关键在于如何有效利用并做好它。

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Q:提到「开源对公司而言是投入」，那对于处于早期阶段的公司来说，如何平衡这种投入呢？

许多早期的初创公司，绝大多数初创员工是技术背景。对他们来说，触及客户和商务拓展是很有挑战的。而开源的技术布道是对于技术背景的同学更容易上手的。于是这里的投入的平衡，就转变成了公司早期计划多少时间用于与用户交流，多少时间用于编码。

企业客户的另一大特点，他们需要一个更加稳定的版本，甚至希望项目方能够定向解决一些问题。这些有付费意愿的企业用户其实很难完全适应开源版本，但这样的大客户又是主要的收入来源。无论是国内还是海外，大客户都有其特定的需求， 例如 Snowflake在大客户方面投入颇多，无论是在销售方面还是服务方面。所以这时候投入的平衡，就变成了主分支和付费用户需求上的平衡。

需求反馈回来后，讨论了哪些是必须执行的，因为保持商业化公司发展的核心目标。同时，需要识别出哪些是普遍性的需求、而哪些需求特定的，这就需要对功能定义有清晰的视角。在资源有限的情况下，这是一个平衡问题，即如何平衡满足大客户需求与满足更广泛需求之间的差异。在理论上，所有这些需求都是必要的，关键在于我们是否有足够的资源来实现它们。

这样的平衡，不同阶段的公司都要面对，只是早期阶段的公司相对更困难，公司的资源更有限，这时候，如何平衡是很考验创始人的。我认为公司的创始人，作为最高领导，很大程度上需要具备所谓的大产品经理的能力。因为作为掌舵人，他决定了公司的发展方向。

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Q：AI 领域哪些具体方向存在机会？

首先是基础大模型，现在看来开源模型和闭源模型都值得一直关注。

往上一层，存在一个偏中间层，也被称为AI Infrastructure，或者位于模型之上、应用之下的层次。这一层是开发者参与度较高。开源原本对开发者生态就非常有利，因此这一层的开源活动相对较多。

再往上就是开源的应用，即基于AI的应用。目前，在 AI 应用领域，虽然已经有一些开源项目，但不算多，还有待进一步发展。

基础软件领域中，类似于传统中间层的部分，尤其在区分国内和海外业务时，海外市场实际上相当活跃。这种热度源于一个简单的事实：在AI基础设施尚未盛行之前，北美地区就已经出现了一些商业化运作相对成功的案例。这些案例至少为业界提供了一条明确的发展路径和潜在的机会。这一层与以往的数据基础设施有些相似，但也有时会涉及到一些较为细分和垂直的领域。

即便如此，至少要等到生态健全，才有可能形成成熟的产品体系。正因如此，国内的市场状况会有更大挑战。 这仅是我的个人看法，但不可否认，即便在这样的环境下，创业公司仍保持着一定的热度，并且也在积极寻求融资，并获得了不少资本认可，未来持续关注这个方向上头部公司的发展情况。

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Q：AI Infra 多个细分里，创业团队如何识别到一个长久有效的方向，而不是一个短期、中间态的解决方案？AI Infra 未来是否存在被大云厂商垄断的可能？

我个人认为，短期内不一定涉及与大型云厂商的直接竞争，但最终会形成错位竞争。 这类似于 HashiCorp 这样的美国公司，它们通过构建产品矩阵，在品牌和认可度的基础上发展了自己的商业化。那么，国内是否有机会实现这样的整合，以及拥有更完整的产品矩阵，从而在中间层占据优势。

如果公司不能整合构建一个完整的产品体系，而只是单一产品，那么当其他公司实现更好的体系和生态时，你的价值和意义就会变得困难。而国内的收并购体系又并不像海外那么健全，单点一产品的资本市场退出路径就成为了比较大的挑战。

国内 Data Infra 的不少细分领域至今在国内尚未出现明确的领导者，而不少创业公司的发展路径依然比较迷茫。

HashiCorp 发展时间线

如果这个问题没有解决，即 AI 基础设施方面，我认为这不仅仅只是大型云厂商的竞争挑战，可能是基础模型公司或者其他的典型 IT 公司将来也会进入到竞争之中。这还是一个用户生态的问题，关键是谁能更早建立完整的体系化的能力。开发者从用户视角来看待问题，需求最开始是效果和易用性。在效果相近的情况下，易用性和生态支持度会直接影响用户的选择。

因此，核心问题在于回归软件的本质。我认为，包括开源软件的本质，都在于快速迭代。过去，用户购买软件是一次性买断，仅需获取一份 Copy 即可。然而，随着用户不再满足于仅拥有 Copy，他们期待软件能够持续迭代。鉴于软件开发和敏捷开发的加速，订阅制随之兴起，因为用户购买的不仅是软件的使用权，更是持续的服务和更新。

对于开源软件公司而言，提供的不仅仅是最初的代码或相关产品，还包括持续迭代的能力。 开源软件的付费用户实际是在购买团队的迭代能力和敏捷开发的迭代能力，这才是软件背后真正本质的东西。

回到之前的话题，如果你的中间层需要具备类似于 HashiCorp 的特征，那么它必须持续具备迭代和扩展性。更有趣的是，上层应用实际上正在经历变革和颠覆。从我的角度看，过去常说的「SaaS」，即 software as a service，的核心问题在于如何区分「服务」与「软件」。许多公司虽然提供的是 SaaS，但客户购买的仍然是软件，关键在于如何使用户通过使用这款软件满足用户的需求。

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Q：对于未来 Infra 创业环境是否持乐观态度？哪些方向会更加有快速增长的希望？

特别是在国内，存在一种典型现象，为什么国内的软件公司不如海外？是因为国内的劳动力成本较低，存在典型的外包模式。然而，我认为AI有可能将部分外包服务的职能整合到软件中，使得软件能够更高效地利用这些服务。当然，这还需要考虑成本效益的考量。

未来，开源方式结合现有的智能化能力将改变软件生态。我认为AI领域中的开源问题，需要从不同的层级来分析，所以机会仍然存在，但挑战也是有的。商业化方面，AI 基础设施面临着较大的挑战，尽管现阶段已有不少成功的实践。应用层目前还处于早期阶段，但未来的发展潜力巨大。

编者注：访谈成稿于今年初，实际情况或有更新进展

记者 袁滚滚 

编辑 徐至行 袁滚滚

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