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此时此刻，AI向投资，已成我肌肉记忆，我也最爱聊AI商业模式。而同样此时此刻，一个问题如幽灵一样在我们头顶盘旋：Coding Agent编程之后，下一个AI万亿TAM大水管是什么？老黄说是网络安全，奥特曼说是AI科学家，小胖子说是RSI，所以下一个AI大应用，

趁钱在哪里呀趁钱在哪里？

一、 Muse交卷子

关于这个问题，小扎的Meta的Muse用两个礼拜交了自己的卷子——下一个大机会，可能会是AI个人智能助理。9月8日Meta推出Muse（号称全球首款个人AI助理，但我们早就有千问了呀，可能是全球市场范围的意思？），六天内下载量突破90万，登顶艾欧艾斯与安德洛伊德的商店免费榜，一屁股挤下了ChatGPT。

一般的模型更新以及后续市场反馈，不太会猛烈刺激股价，然而因为Muse昨天Meta股价单日收涨11%+（当然，直接催化剂是投行upgrade），也是2025年4月以来最佳单日表现，增长2000亿美元，逼近历史新高。另外供应链上的，ARM、英特尔、AMD这些算力供应商，也是随之猛涨。

Personal AI agent 个人AI助理这个市场TAM到底有多大，其实没人知道，但万亿大概率是一个低估的数字。一些更细分市场，比如麦肯锡估计，到2030年“AI介导的搜索与购买自动化零售收入”可达美国1万亿刀，全球3-5万亿刀。

Muse商业模式，我们可以从务虚和务实两个角度去看，务虚角度就是qualitative纯叙事讲故事，简单想一下，够用的模型、海量个人场景、真正可落地产品，这三个组合有多少种可能性。场景有多少种，产品有多少个形态，变化万千。你的生活——健康、理财、学习、工作、吃喝玩乐，听着就是大需求，可以搞出大结果。

但是这里有个关键问题。2C的个人助理，商业模式特点用一句话可以概括：纯订阅根本撑不起ROI模型，必须靠交易与服务，才能赚钱。这里就涉及务实角度，就是quantitative 的抛开纯叙事来算数字账，我们算算，比如订阅模型，以Meta约30亿日活为盘子，按Muse付费档20美元/月与100美元/月计算（100的必然很少人选择，几乎可以忽略不计）——维持当前仅3%的消费者AI付费率：30亿×3%×240美元/年≈216亿美元/年；付费率若猛拉到即使10%，约720亿美元/年。所以单靠订阅，一个十亿级平台的天花板，几百亿美元，根本撑不起万亿级的达标线（考虑到谷歌、亚马逊、微软、Meta四家2026年合计资本开支计划约7250亿美元，你可以算算这个ROIC是多少，很低的）。

所以不能只有订阅还必须有配套的交易场景。而这也是我持续看好阿里和千问在个人AI助理这个赛道的原因（模型+云+消费场景）。

二、映射本身就是千问啊

Muse的国内映射是千问，不过千问personal agent不能算是千问蹭Muse热点，道理也很简单，千问去年推出时的愿景就是让智能平等地服务每一个人，加速布局个人AI助理是对其原有方向的接力。

两者产品路径不完全相同。Muse突出云端电脑和浏览器的执行，千问优势则在于模型、用户规模，以及阿里多年积累的电商、本地生活、支付和云服务生态。他们共同方向，是让AI从回答问题（聊天机器人）走向理解个人需求、调用专业服务并持续完成任务（你的贤内外助）。如果只靠订阅，个人Agent当然也能形成一定收入；但就上面我的粗略计算，你也可以看到，要进一步打开商业空间保持一定的投资回报率，就必进入交易、专业服务和其他付费场景。

比如以购物为例，Agent可以重构消费决策和交易链路。相比于传统搜索、推荐和竞价排名，AI购物更接近按实际成交付费，此时CPS等效果型模式的重要性，就很重要。对于平台而言，潜在增量不只来自货币化率变化，更来自转化效率提升、增量交易产生以及服务范围扩大。这一模式能否成立，还取决于推荐是否中立透明、商家成本是否可以承受，平台能否在用户体验与商业化之间保持平衡。

当然购物只是一个举例，交易还有很多，围绕个人的生活、健康、理财、学习，各种服务早已铺开——Muse热点还没来的时候这条路就修了很多年头。从用户量上来讲，目前千问是字面意思上正在跨过一个tipping point，一个让智能平等地服务每一个人（目前大多可能是中国人）的关键门槛。3亿用户、大规模Agent服务能力，普惠智能也好，AI for everybody也罢，开始从价值主张，转向可规模化交付。

三、结语

如果市场能够理解Muse带动的个人AI助理是Agent coding叙事后的下一个蓝海叙事，如果Muse能够为全球市场劈开了想象空间，那么我认为可以寄希望于市场也劈一劈中概股的映射，而Muse的国内映射就是千问。另外本文核心的观点之一是，AI个人助理模式是个订阅撑不起，必须靠交易与服务闭环的模式，因此我认为最有可能成功的也是千问，3亿用户和模型能力固然很牛，这只是一个入场券，真正起作用让千问杀出百模大战的，还是整个生态沧海桑田的沉了个淀。

最后说 一句，AI有点像什么呢，有点像欧几里得时代的几何，当年有人当面问欧几里得，几何到底有个球用，他直接掏出钱来让这哥们滚蛋。几何在后世对人类经济发展产生了巨大影响，用处大到了没边。而AI呢也是一样，非要说怎么赚钱，其实很难精确预测，先做，先有愿景（比如“让智能平等地服务每一个人”），然后再谈怎么致富，可能是更好的路径。

AI的此时此刻，或许是a solution that is searching for its problems，一个正在寻找问题的答案。