假设一个开发者拿着 demo 去见投资人，演示很顺。投资人问了一个不太客气的问题：
“把模型拿掉，这个产品还成不成立？”
这个问题来自宠物 AI 公司 Traini 创始人孙邻家在斯坦福的一次交流，后来成了不少投资人筛 AI 项目的快捷问题。 这句话听着像技术质疑，其实在问生意：你有没有一个不依赖某个模型版本的产品，以及一套算得过来的账。微博
据动察 Beating 援引的统计，2026 年上半年本土 AI 赛道融资 3076.82 亿元，已超过 2025 年全年，约八成流向大模型和具身智能。 36 氪一篇报道统计了 23 位华为系 AI 创业者、18 家公司，能确认有大规模经营收入的只有智元一家。 钱没有变少，是分配更集中，也更看收入了。应用层的开发者面对的投资人，比两年前更挑。知乎36氪
把最近几份投资人访谈放在一起看，筛法大致能归成四条。不是哪家机构的官方清单，但每一条都在被反复追问。
一、市场：这块地能不能长出十亿美金级的公司
金沙江创投朱啸虎在 9 月的北大演讲里，把项目筛选框架概括成 3S：Size、Scalable、Sustainable。第一条是 Size——市场要足够大，能撑起一家十亿美金级别的独立平台，而不是一个小而美的细分场景。 开发者最容易被“技术很酷”遮住：工具很好用，但用户天花板只有几万人、付费意愿又低，就很难长成一家值得 VC 下注的公司。投资人不是嫌项目小，是怕它长不大。微博
二、留存：次月 50%，六个月 20%
AI 产品最容易制造“第一次很惊艳”的错觉。注册、试用、demo 都能很好看，难的是用户下周还回不回来。朱啸虎在北大演讲里给过一组具体的数：次月留存不低于 50%，六个月留存不低于 20%，老用户的花费可以达到新用户的两倍；频次低于每周一次的产品，别单独做 App。 这比“有多少人注册”残酷，也更有用。它逼你回答：用户是来尝鲜的，还是把这件事交给了你？知乎
三、可复制：每新增一个客户，要不要同比例加人
AI 让开发变便宜了，但交付不一定。朱啸虎的判断很直接：高度定制化的业务很难 Scale。每个客户都要重新部署、重新开发、重新服务，它本质上更接近人力密集的服务公司，而不是可规模化的产品公司。 这对开发者尤其重要。你很擅长给第一个客户做深度定制，但投资人会问第二个、第十个、第一百个怎么交付。每新增一个客户，是否要同比例加人？如果要，收入涨得越快，组织越重，估值逻辑就撑不住。微博
四、防守：别人复制你要多久
Demo 能证明“我做出来了”，不能证明“别人追不上”。沃咨资本在一篇初筛方法里写得很直接：很多项目讲的是“我做出来了”，而机构要判断的，是“别人多久能追上”。 更狠的问法是：如果竞争对手砸钱、挖人、换路线，这个项目还能剩下什么？知乎
朱啸虎把这一条叫 Sustainable。他最警惕的，是做成大厂可以免费集成的单点 AI 功能——没有入口、数据、网络效应，飞书、企微、WPS 可以直接把功能内置，创业公司前期的市场教育全给别人做了嫁衣。 剩下的是数据反馈闭环、工作流嵌入、渠道、客户信任，或者某种别人绕不开的工程能力。只剩 prompt 和界面，不算壁垒。微博
一个例外
这套筛法主要适用于应用层。基础模型、具身智能的前沿项目，投资人有时仍愿意为团队和技术路线付高价。Physical Intelligence 至今没有公开营收，据外媒报道，新一轮目标估值约 200 亿美元。 但那是另一套游戏。对大多数从写代码起步的开发者，先按应用层的四道关准备，更实际。36氪
四道关没有一条容易。但它们的好处是，能在你写完 BP、见完投资人之前，先告诉你该补哪里。最便宜的一次尽调，是自己先做一遍。
