作者 | 褚杏娟

這波快速發(fā)展的 AI 浪潮，吸引了很多人投身創(chuàng)業(yè)。根據(jù) Thunderbit 數(shù)據(jù)，2025 年全球有超過(guò) 1 萬(wàn)家獲得融資的 AI 創(chuàng)業(yè)公司，如果把所有“沾 AI 邊”的公司都算上，甚至高達(dá) 5 萬(wàn)多家。

在谷歌、YouTube 等大廠(chǎng)做過(guò)技術(shù)、管理，同時(shí)還有投資經(jīng)驗(yàn)的 Bryan Zhou 就是這次 AI 創(chuàng)業(yè)浪潮中的一員。

Bryan 前后畢業(yè)于上海交通大學(xué)、芝加哥大學(xué)，他曾是谷歌 AI 系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)始工程師之一，從 0 到 1 見(jiàn)證了 Google Assistant 用戶(hù)量增長(zhǎng)到五億的過(guò)程，也曾擔(dān)任 YouTube 的技術(shù)負(fù)責(zé)人。此外，他還在 AI 和加密領(lǐng)域的有過(guò)投資經(jīng)歷。作為一名連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，他已有一次成功退出經(jīng)歷，因此，創(chuàng)業(yè)對(duì)他來(lái)說(shuō)不算陌生。

這一次，以大模型代表的 AI 發(fā)展比以往任何技術(shù)都要快，這讓程序員出身的 Bryan 敏銳地發(fā)覺(jué)到了新的契機(jī)，而且不同的職業(yè)經(jīng)驗(yàn)也讓他視角更多元。因此，他決定再次創(chuàng)業(yè)。

創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)組建得非常快，從決定創(chuàng)業(yè)到公司正式運(yùn)作大概就用了三個(gè)月的時(shí)間。

這主要得益于創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員早就熟知彼此：有的是校友，有的之前就一起創(chuàng)過(guò)業(yè)，而且大家之前都在灣區(qū)，關(guān)系很好，平時(shí)交流也很多，加上幾位創(chuàng)始人當(dāng)時(shí)也都離開(kāi)了原來(lái)所在的大公司，所以創(chuàng)業(yè)對(duì)他們來(lái)說(shuō)是比較輕松的決定。

目前，公司 AnyInt 大概有 10 位成員，所有人都有海外背景。團(tuán)隊(duì)成員一半在國(guó)內(nèi)、一半在海外。那么，這樣一只規(guī)模不大的團(tuán)隊(duì)，是如何在競(jìng)爭(zhēng)激烈的 AI 創(chuàng)業(yè)浪潮中找到自己的定位并快速贏(yíng)得用戶(hù)的呢？

奔著付費(fèi)用戶(hù)去

團(tuán)隊(duì)創(chuàng)業(yè)針對(duì)的是用戶(hù)這樣的模型使用現(xiàn)狀：要面對(duì)眾多不同的提供商，這些提供商的 API 格式、模型能力也存在很大差異。因此，他們想要一個(gè)平臺(tái)來(lái)對(duì)接所有模型。

業(yè)內(nèi)把 AI 產(chǎn)業(yè)大致分為幾層：最底層是算力芯片，往上是模型、中間件、服務(wù)平臺(tái)，最后是應(yīng)用。這個(gè)鏈條中，AnyInt 對(duì)自己的定位是 AI Infra，是中間件。

在 AnyInt 平臺(tái)上，一個(gè) API 就能對(duì)接全世界所有的模型，不管是開(kāi)源還是閉源，同時(shí)用戶(hù)只需要一個(gè)支付賬號(hào)，就能對(duì)接全世界所有的支付方式：國(guó)內(nèi)用戶(hù)不需要國(guó)外信用卡，國(guó)外用戶(hù)也不需要微信、支付寶等。此外，平臺(tái)會(huì)提供一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)看板，用戶(hù)可以管理所有支出和系統(tǒng)指標(biāo)。

實(shí)際上，現(xiàn)在也有創(chuàng)業(yè)公司提供類(lèi)似服務(wù)，“切換模型”的功能基本都能實(shí)現(xiàn)，但團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，用戶(hù)不應(yīng)該在多個(gè)模型之間糾結(jié)，而應(yīng)由平臺(tái)來(lái)輔助做決定，找到最適合的模型。其中，“適合”包含多個(gè)維度：如果關(guān)注成本，就匹配成本最低且能滿(mǎn)足需求的模型；如果做 C 端服務(wù)，核心考慮就是不能讓其用戶(hù)感覺(jué)到模型能力下降等。

在團(tuán)隊(duì)成員們來(lái)看，用戶(hù)使用不同模型，本質(zhì)上是在和不同供應(yīng)商合作，找不同的算力和模型服務(wù)來(lái)滿(mǎn)足自己的需求。在與這么多“供應(yīng)商”打交道過(guò)程中，AnyInt 提倡“去中心化”，即價(jià)格公開(kāi)透明，沒(méi)有價(jià)格欺詐；不會(huì)出現(xiàn)模型偷偷“降智”情況；也不會(huì)有供應(yīng)商鎖定等問(wèn)題，營(yíng)造一個(gè)相對(duì)公平公開(kāi)的 AI 使用環(huán)境。

在商業(yè)考量上，團(tuán)隊(duì)越過(guò)了之前的最小可行性產(chǎn)品（MVP）策略，一開(kāi)始就確定了目標(biāo)：用戶(hù)必須有明確的付費(fèi)意愿。

“我們就是奔著用戶(hù)付費(fèi)去的，這是最重要的一點(diǎn)。我們不想做燒錢(qián)擴(kuò)張，也不想反復(fù)用 MVP 驗(yàn)證需求，從一開(kāi)始就要求用戶(hù)付費(fèi)。”Bryan 說(shuō)道。

他解釋道，這一波 AI 創(chuàng)業(yè)和上一波互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)不同。現(xiàn)在的 AI 產(chǎn)品和以前 SaaS 產(chǎn)品最大的區(qū)別在于，從“賣(mài)軟件服務(wù)”變成了“賣(mài)結(jié)果”。這從銷(xiāo)售話(huà)術(shù)可以看出來(lái)：以前是一款軟件每月 199 元，可以做哪些事；但現(xiàn)在是每月花 199 元，可以用 AI 直接幫你找到 10 個(gè)客戶(hù)。

他坦誠(chéng)道，創(chuàng)業(yè)公司很容易被大公司的產(chǎn)品沖擊，因而團(tuán)隊(duì)毫不猶豫地選擇做平臺(tái)型生意?！捌脚_(tái)型生意在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代很多，但這一波 AI 創(chuàng)業(yè)中其實(shí)不多。不管是 Agent 還是其他產(chǎn)品，都不是平臺(tái)型生意?！?/p>

“這一波大部分創(chuàng)業(yè)公司都基于基礎(chǔ)模型，可以說(shuō)技術(shù)和工程層面的壁壘基本不存在。之前灣區(qū)的 AI 投資圈流行過(guò)一句話(huà)：品位（Taste）就是你所需的一切，但我個(gè)人認(rèn)為，這是比較模糊的說(shuō)法，其實(shí)是大多數(shù)沒(méi)有護(hù)城河的公司找的借口?！盉ryan 說(shuō)道。

如何打造“去中心化”AI 產(chǎn)品

10 月 10 日，團(tuán)隊(duì)正式發(fā)布 AnyInt 平臺(tái)。核心技術(shù)源自首席科學(xué)家的論文《A Dynamic LLM-Powered Agent Network for Task-Oriented Agent Collaboration》，CTO Arthur Nie 負(fù)責(zé)核心架構(gòu)設(shè)計(jì)，打造智能推理基礎(chǔ)設(shè)施。其帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)做了工程化改造，整體上 AnyInt 平臺(tái)架構(gòu)可以分為三層：

• 最外層是網(wǎng)關(guān)，直接和用戶(hù)打交道。用戶(hù)的請(qǐng)求會(huì)發(fā)送到類(lèi)似 api.anyint.ai 這樣的 URL，由網(wǎng)關(guān)承接。網(wǎng)關(guān)只做最基本的校驗(yàn)，比如用戶(hù)是否有余額、IP 是否在黑名單，核心工作會(huì)交給中間的編排層。

• 編排層是最核心、技術(shù)壁壘最高的部分，也是 AnyInt 和其他平臺(tái)最大的區(qū)別，像智能路由功能就在這一層實(shí)現(xiàn)。它會(huì)解析上游（網(wǎng)關(guān)）傳遞的用戶(hù)需求，比如“用戶(hù)對(duì)成本不敏感，但對(duì)模型是否滿(mǎn)足需求很在意”，然后通過(guò)智能路由找到最合適的服務(wù)商和對(duì)應(yīng)的模型，再傳遞給下游。

• 下游是各類(lèi)模型服務(wù)商的抽象層：無(wú)論是閉源模型還是開(kāi)源模型的提供商，都會(huì)通過(guò)統(tǒng)一的抽象層完成最終的 API 調(diào)用。所有功能完成后，結(jié)果會(huì)回到編排層匯總。編排層會(huì)評(píng)估請(qǐng)求是否滿(mǎn)足需求，滿(mǎn)足就通過(guò)網(wǎng)關(guān)返回給用戶(hù)；如果是苛刻場(chǎng)景，編排層還會(huì)做進(jìn)一步增強(qiáng)，比如用戶(hù)定義了返回結(jié)果的格式，但服務(wù)商提供的結(jié)果未完全滿(mǎn)足，編排層會(huì)補(bǔ)充優(yōu)化，完成結(jié)果包裝后再通過(guò)網(wǎng)關(guān)返回給用戶(hù)。

網(wǎng)關(guān)和編排層背后會(huì)對(duì)接很多不同的執(zhí)行器：有些是通過(guò) P2P 網(wǎng)絡(luò)捕獲到的，有些是長(zhǎng)期穩(wěn)定存在的服務(wù)，比如 OpenAI。AnyInt 對(duì)這些執(zhí)行器和服務(wù)商的評(píng)估，都是在編排層內(nèi)完成的，而且這種評(píng)估是持續(xù)的，不僅評(píng)估延遲、帶寬、在線(xiàn)率等傳統(tǒng)基礎(chǔ)指標(biāo)，還會(huì)實(shí)時(shí)跟蹤語(yǔ)義層面的效果，比如服務(wù)商是否真的按聲明提供“滿(mǎn)血版”服務(wù)，有沒(méi)有如實(shí)履行承諾。

對(duì)于復(fù)雜的查詢(xún)，AnyInt 設(shè)置了多模型智能路由算法，本質(zhì)上是若干個(gè)小模型，不僅能做傳統(tǒng)意義上的路由，還能做語(yǔ)義層面的路由。AnyInt 基準(zhǔn)測(cè)試顯示，通過(guò)語(yǔ)義層面的路由，模型使用成本能降低 50% 以上。

“我們?cè)诠こ袒献隽藰O致的性能優(yōu)化。智能路由的設(shè)計(jì)目標(biāo)是在 10 毫秒內(nèi)完成模型匹配決策。市面上同類(lèi)方案的決策延遲大多在 100 到 150 毫秒之間，這是我們最自豪、也最能給用戶(hù)帶來(lái)價(jià)值的點(diǎn)。” Arthur 說(shuō)道。

“讓開(kāi)發(fā)者和算力提供者地位平等”

當(dāng)初，團(tuán)隊(duì)面臨著產(chǎn)品路線(xiàn)選擇：該給用戶(hù)提供什么樣的服務(wù)？

像 BT 或迅雷這類(lèi)軟件完全去中心化的解決方案，用戶(hù)只需要發(fā)送請(qǐng)求，但不知道自己的請(qǐng)求被誰(shuí)執(zhí)行。比如，某個(gè)供應(yīng)商宣稱(chēng)“低價(jià)提供 DeepSeek 滿(mǎn)血版”，但發(fā)送請(qǐng)求后，用戶(hù)根本無(wú)法驗(yàn)證它是否真的是滿(mǎn)血版，可能短時(shí)間內(nèi)會(huì)被欺騙。因此，面對(duì)眾多供應(yīng)商時(shí)，完全用去中心化的訪(fǎng)問(wèn)邏輯并不合適。

最終，團(tuán)隊(duì)決定 AnyInt 的產(chǎn)品形態(tài)是：用戶(hù)通過(guò)統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)訪(fǎng)問(wèn)所有資源，網(wǎng)關(guān)幫用戶(hù)做供應(yīng)商評(píng)估。

比如，某供應(yīng)商宣稱(chēng)提供 DeepSeek 滿(mǎn)血版，但根據(jù)對(duì)其執(zhí)行結(jié)果的持續(xù)評(píng)估，如果發(fā)現(xiàn)它有很大概率不是滿(mǎn)血版——哪怕剛上線(xiàn)時(shí)是滿(mǎn)血版，兩天后推理能力突然下降，AnyInt 的智能路由會(huì)敏銳捕捉到，然后給這個(gè)供應(yīng)商的模型單獨(dú)編號(hào)，并大幅降低其推薦權(quán)重。

“統(tǒng)一網(wǎng)關(guān)的意義在于，讓開(kāi)發(fā)者和算力提供者處于平等地位。用戶(hù)不再只能被動(dòng)接受結(jié)果，而是能提前知道自己會(huì)得到什么?！盇rthur 說(shuō)道。

Arthur 表示，去中心化 AI 有兩個(gè)核心優(yōu)勢(shì)。

首先，中心化平臺(tái)的路由能力有局限。比如 OpenAI 內(nèi)部其實(shí)也有簡(jiǎn)單的路由邏輯，有小模型決策用 GPT-4 還是 GPT-5 等，但這個(gè)能力不會(huì)開(kāi)放給外部用戶(hù)。而且中心化平臺(tái)有明顯的立場(chǎng)局限，比如問(wèn) OpenAI“寫(xiě)代碼該用什么模型”時(shí)，它不會(huì)推薦 Sonnet 4.5。

其次，“去中心化特性”讓用戶(hù)選擇范圍更廣。去中心化 AI 本身沒(méi)有立場(chǎng)，不會(huì)因?yàn)椤澳硞€(gè)模型更賺錢(qián)”就優(yōu)先推薦?！癆nyInt 收取的是固定比例的平臺(tái)費(fèi)，所以會(huì)在更大范圍內(nèi)為用戶(hù)匹配最適合的模型，這是與中心化平臺(tái)最核心的區(qū)別?！盇rthur 補(bǔ)充稱(chēng)。

“平臺(tái)要自證清白”

AnyInt 平臺(tái)在設(shè)計(jì)初期還明確了一個(gè)原則：用戶(hù)調(diào)用 OpenAI 等閉源模型時(shí)，需要用到 API 密鑰。保護(hù)用戶(hù)的 API 密鑰和保護(hù)用戶(hù)的實(shí)際調(diào)用行為是綁定的。AnyInt 不希望平臺(tái)出現(xiàn)漏洞，比如編排層出現(xiàn) Bug 導(dǎo)致密鑰泄露。

為此，密碼學(xué)出身的 Arthur 采用了可信計(jì)算、非對(duì)稱(chēng)加密等方案，確保用戶(hù)提交到平臺(tái)的 API 密鑰，永遠(yuǎn)不會(huì)離開(kāi)單獨(dú)的隔離環(huán)境。

而另外一個(gè)核心考量是，“平臺(tái)要自證清白”，不能仗著自己是中間件平臺(tái)就隨心所欲欺騙用戶(hù)。比如，平臺(tái)宣稱(chēng)調(diào)用了 GPT-5，但用戶(hù)可能會(huì)質(zhì)疑有沒(méi)有偷偷把請(qǐng)求轉(zhuǎn)到 GPT-3.5，這時(shí)平臺(tái)需要證明自己。

在這個(gè)問(wèn)題上，團(tuán)隊(duì)非常認(rèn)同區(qū)塊鏈的一個(gè)核心理念：Don't trust, Verify ! （不輕信，要驗(yàn)證。）因此，團(tuán)隊(duì)在審計(jì)環(huán)節(jié)用到了區(qū)塊鏈技術(shù)，包括默克爾樹(shù)（Merkle trees）這類(lèi)常用驗(yàn)證方案。

AnyInt 每天會(huì)把用戶(hù)當(dāng)天的所有調(diào)用記錄，通過(guò) Merkle Tree 生成一個(gè)根哈希，并把這個(gè)根哈希上鏈。如果用戶(hù)有疑問(wèn)，平臺(tái)可以隨時(shí)生成一份證明，用戶(hù)可以自己去區(qū)塊鏈上驗(yàn)證。

使用邏輯很簡(jiǎn)單：用戶(hù)在平臺(tái)上找到某一天的調(diào)用記錄，可以勾選其中自己覺(jué)得可疑、質(zhì)量未達(dá)標(biāo)的數(shù)次調(diào)用，然后平臺(tái)會(huì)生成一份和 Mercury Tree 相關(guān)的證明。這份證明不會(huì)泄露具體的調(diào)用內(nèi)容，但能證明這些調(diào)用確實(shí)存在于當(dāng)天上鏈的 Mercury Tree 中。用戶(hù)拿到證明后，可以自行去鏈上校驗(yàn)。根哈希當(dāng)天上鏈，AnyInt 無(wú)法偽造，事后無(wú)法篡改。

除上述外，AnyInt 還幾乎對(duì)所有收費(fèi)模型都做了優(yōu)化，比如幫助用戶(hù)突破 OpenAI 對(duì)新用戶(hù)的 TPS 和使用上限類(lèi)似限制，還有重試機(jī)制、模型結(jié)果增強(qiáng)等功能。此外，它還允許個(gè)人通過(guò)貢獻(xiàn) GPU、本地計(jì)算資源、邊緣計(jì)算資源或閑置 API 成為服務(wù)提供者。

“構(gòu)建者愿意為這樣的產(chǎn)品付費(fèi)”

AnyInt 的客戶(hù)分為兩類(lèi)：一類(lèi)是供應(yīng)端，如英偉達(dá)、谷歌云等算力提供商和云廠(chǎng)商，一類(lèi)是需求端，中小型企業(yè)、開(kāi)發(fā)者和創(chuàng)作者。不過(guò)， Bryan 喜歡把公司的目標(biāo)客戶(hù)稱(chēng)為“構(gòu)建者”（builder）。“只要是用 AI 來(lái)創(chuàng)造東西的人，不管是個(gè)人、團(tuán)隊(duì)還是企業(yè)，都是我們的客戶(hù)?！?/p>

在他看來(lái)，編程門(mén)檻飛速降低，程序員和創(chuàng)作者的界限越來(lái)越模糊?！癆nyInt 的目標(biāo)是讓構(gòu)建者的工作更輕松，而且我們也看到了市場(chǎng)反饋：構(gòu)建者愿意為這樣的產(chǎn)品付費(fèi)?！?/p>

目前，AnyInt 是輕資產(chǎn)模式，不做裸金屬 GPU 租賃這類(lèi)業(yè)務(wù)，商業(yè)模式是收平臺(tái)費(fèi)和訂閱費(fèi)，和成功的 SaaS 平臺(tái)商業(yè)模式一致。

創(chuàng)業(yè)前期，AnyInt 并沒(méi)有考慮研發(fā)投入和收益之間的問(wèn)題，更多是將用戶(hù)需求作為自己的“北極星標(biāo)準(zhǔn)”：如果開(kāi)發(fā)進(jìn)度跟不上用戶(hù)需求，那就多招人；如果能跟上，就用現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)把現(xiàn)金流和變現(xiàn)的事情做好。

公司當(dāng)前主要成本在研發(fā)上，80% 以上是科研、研發(fā)人員，營(yíng)銷(xiāo)方面基本沒(méi)花錢(qián)，主要靠自然流量和自然增長(zhǎng)。他們會(huì)給開(kāi)發(fā)者提供一些免費(fèi)試用額度，讓開(kāi)發(fā)者們覺(jué)得好用后自然付費(fèi)，不管是按量付費(fèi)還是訂閱付費(fèi)。

AnyInt 選擇部分開(kāi)源，在全球社區(qū)吸引了近一萬(wàn)人。開(kāi)發(fā)者通常會(huì)在社區(qū)反饋他們使用大模型時(shí)的體驗(yàn)痛點(diǎn)，團(tuán)隊(duì)會(huì)通過(guò)投票、收集反饋的方式，開(kāi)發(fā)和系統(tǒng)層面針對(duì)性快速落地。

開(kāi)發(fā)者反饋主要分三類(lèi)：一是想快速用上新模型；二是希望有免費(fèi)、優(yōu)惠活動(dòng)；三是優(yōu)化開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，比如數(shù)據(jù)看板補(bǔ)充特定數(shù)據(jù)、響應(yīng)時(shí)增加錯(cuò)誤處理、提供客戶(hù)端樣板代碼等。

AnyInt 幾乎一半的功能是后期從社區(qū)反饋迭代出來(lái)的。比如，有用戶(hù)希望提高透明度，想了解延遲、成本、服務(wù)商、回退路徑以及智能路由選擇該模型的具體理由。為此，團(tuán)隊(duì)在智能路由模塊披露了更多元數(shù)據(jù)和模型選擇理由，以便用戶(hù)做事后驗(yàn)證；還有用戶(hù)希望設(shè)置路由預(yù)算（成本上限），擔(dān)心請(qǐng)求失敗重放時(shí)額外收費(fèi)，團(tuán)隊(duì)也做了對(duì)應(yīng)優(yōu)化。

另外值得關(guān)注的是，AnyInt 不僅做多模型路由，也支持多智能體（Multi-Agent）路由，兩者核心邏輯是統(tǒng)一的。不過(guò)，現(xiàn)在 Agent 間的通信協(xié)議還不夠普及，主要通過(guò) MCP 方式調(diào)用工具，因此團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)暫時(shí)放在多模型智能路由上。

“我們的學(xué)術(shù)研究和工程化改造都是向前兼容多 Agent 的?，F(xiàn)在不在商業(yè)上發(fā)力，是因?yàn)楫?dāng)前 Agent 市場(chǎng)和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景還比較有限?，F(xiàn)在是基礎(chǔ)模型時(shí)代，未來(lái)會(huì)出現(xiàn)很多‘基礎(chǔ)智能體（Foundation Agent）’，它們的交流接口本質(zhì)上都是 API。所以，我們技術(shù)上兼容多 Agent，商業(yè)上可以‘等風(fēng)來(lái)’”。Bryan 補(bǔ)充道。

“不用 AI 的話(huà)不要加入我們”

一定程度上，AnyInt 是自己的第一個(gè)客戶(hù)。

“我們是全員 AI 化的，不用 AI 的話(huà)就不要加入我們。”Bryan 說(shuō)道。公司內(nèi)部有一個(gè)原則：會(huì)使用自己平臺(tái)提供的 API，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)做這款產(chǎn)品的初衷，就是用自己的 API 兼容所有編程工具。

現(xiàn)在大多數(shù)員工用的是 Claude Code，認(rèn)為它在執(zhí)行計(jì)劃方面非常智能，還有一些人傾向于 OpenAI 的 Codex。Arthur 表示，這具體取決于每個(gè)人的角色：比較初級(jí)的同事或?qū)嵙?xí)生做簡(jiǎn)單任務(wù)時(shí)，拿到的是資深同事拆解好的任務(wù)，直接用 Codex 配合模型就能完成；而資深同事更多要面對(duì)有挑戰(zhàn)性的工作，比如如何設(shè)計(jì)模塊，讓它既能無(wú)縫融入現(xiàn)有代碼庫(kù)，又能和現(xiàn)有代碼的設(shè)計(jì)哲學(xué)保持一致，這時(shí)會(huì)更多用 Claude Code。

Arthur 解釋?zhuān)?Claude Code 是因?yàn)樗奶崾驹~體驗(yàn)很好，另外團(tuán)隊(duì)用自己的平臺(tái)做了抽象能力，因此使用什么模型不重要，全看個(gè)人偏好。

實(shí)際上，AnyInt 平臺(tái)用得比較多的兩個(gè)領(lǐng)域，一個(gè)是 AI 編程，另一個(gè)就是多模態(tài)生成。Bryan 表示，用 AnyInt 平臺(tái)價(jià)格更便宜，其通過(guò)聚合大量需求成本更低，而且智能路由算法能更高效利用模型推理的 Token，減少浪費(fèi)，還可以使用那些受地域限制無(wú)法使用的模型。另外，聚合器模式能平衡資源，突發(fā)故障時(shí)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)移到更合適節(jié)點(diǎn)，也基本不會(huì)出現(xiàn)限流。

“AI 時(shí)代，初級(jí)開(kāi)發(fā)者的能力可能比不上 AI 模型，但人的優(yōu)勢(shì)在于能從嘗試和失敗中吸取教訓(xùn)，快速成長(zhǎng)。在這個(gè)時(shí)代，多嘗試比以前更重要?！盇rthur 說(shuō)道。

“AI 時(shí)代什么都能學(xué)，關(guān)鍵是有學(xué)習(xí)的意愿和能力?！盉ryan 說(shuō)道。就像他對(duì)于員工沒(méi)有硬性的學(xué)歷、工作經(jīng)歷要求，但很看重“意愿度”：相信公司做的事，愿意為此長(zhǎng)期付出。

對(duì)于 AnyInt 這樣需要跨區(qū)域協(xié)作的公司來(lái)說(shuō)，協(xié)作的關(guān)鍵是“溝通清晰”：明確一件事的目標(biāo)和時(shí)間節(jié)點(diǎn)，不能有模糊的指令或溝通，否則跨時(shí)區(qū)協(xié)作效率會(huì)很低。“大家的工作時(shí)間比較靈活，只看結(jié)果，不會(huì)強(qiáng)行要求 996 或 007?！盉ryan 補(bǔ)充道。

樂(lè)觀(guān)又焦慮的創(chuàng)業(yè)者

Bryan 對(duì)當(dāng)前賽道非常樂(lè)觀(guān)?！爸豢慈虼竽Ｐ?API 采買(mǎi)市場(chǎng)（排除硬件采買(mǎi)、訓(xùn)練微調(diào)、ChatGPT 這類(lèi)訂閱制收入），去年規(guī)模約 38 億美元，今年預(yù)計(jì)能達(dá)到 200 億美元以上，差不多是 5-6 倍的增長(zhǎng)，這個(gè)市場(chǎng)還處于非常早期的增量階段?！?/p>

在 Bryan 看來(lái)，去中心化算力網(wǎng)絡(luò)賽道的成敗關(guān)鍵有兩點(diǎn)，這也是 AnyInt 的“護(hù)城河”：

• 技術(shù)壁壘，主要是多模型智能路由算法。平臺(tái)使用越多，積累的真實(shí)數(shù)據(jù)就越多，這些數(shù)據(jù)會(huì)反過(guò)來(lái)優(yōu)化路由算法，形成“數(shù)據(jù)護(hù)城河”。

• 網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。用戶(hù)越多，平臺(tái)收入越高，能吸引更多供應(yīng)方入駐；供應(yīng)方越多，平臺(tái)服務(wù)越穩(wěn)定、價(jià)格越優(yōu)、延遲越低、服務(wù)越豐富，又會(huì)吸引更多用戶(hù)，形成正循環(huán)。

不過(guò)，作為創(chuàng)始人，Bryan 面對(duì)快速變化的節(jié)奏難免也會(huì)有一定的焦慮。

“這個(gè)行業(yè)發(fā)展得太快、太好了，有時(shí)候半夜準(zhǔn)備躺下了，打開(kāi)手機(jī)看到一條相關(guān)新聞或有意思的東西，又得爬起來(lái)打開(kāi)電腦看看?！盉ryan 說(shuō)道。

程序員出身的 Bryan，現(xiàn)在用一些 AI 編程工具時(shí)，總會(huì)對(duì)比自己以前寫(xiě)的功能?！氨热缫郧白?AI 模型相關(guān)工作時(shí)，很多時(shí)間都花在寫(xiě)數(shù)據(jù)管道、數(shù)據(jù)清洗這些事情上，現(xiàn)在我就會(huì)想，如果當(dāng)年有 AI，青春就不會(huì)浪費(fèi)在這些無(wú)聊的事情上了?！?/p>

創(chuàng)業(yè)本身是一件很難的事，必須專(zhuān)注，而且要長(zhǎng)時(shí)間專(zhuān)注，但世界上有很多誘惑和其他有意思的事情?！艾F(xiàn)在喝杯咖啡都能聽(tīng)到十個(gè)‘改變世界’的想法，很難不產(chǎn)生其他念頭?！盉ryan 說(shuō)道，他的辦法就是全情投入自己最擅長(zhǎng)、最喜歡的那件事，其他的想法就以風(fēng)險(xiǎn)投資方式參與，這樣讓自己靜下心來(lái)專(zhuān)注做事。

結(jié)束語(yǔ)

這波 AI 創(chuàng)業(yè)浪潮無(wú)疑給了很多人機(jī)會(huì)。“AnyInt 要做‘智能電網(wǎng)’，把智能送到需要的地方。”可以看到，無(wú)論是產(chǎn)品還是商業(yè)模式，AnyInt 團(tuán)隊(duì)目前都思考得非常清晰，他們也找到了自己的“護(hù)城河”。

然而，市場(chǎng)總是瞬息萬(wàn)變的，Bryan 對(duì)此已經(jīng)習(xí)慣。“要勇敢擁抱不確定性”，這是他給現(xiàn)在年輕工程師的建議，也是他從業(yè)多年的深刻體會(huì)。團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在第一時(shí)間支持最新模型、不斷優(yōu)化和吸引用戶(hù)，正在緊跟不斷變化的行業(yè)。

像 AnyInt 這樣由 AI 大模型催生的創(chuàng)業(yè)公司有很多，它們未來(lái)如何順應(yīng)時(shí)代并走出自己的道路，這還需要時(shí)間給出答案。

會(huì)議預(yù)告

12 月 19～20 日，AICon 2025 年度收官站在北京舉辦。現(xiàn)已開(kāi)啟 9 折優(yōu)惠。

兩天時(shí)間，聊最熱的 Agent、上下文工程、AI 產(chǎn)品創(chuàng)新等等話(huà)題，與頭部企業(yè)與創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的專(zhuān)家深度交流落地經(jīng)驗(yàn)與思考。2025 年最后一場(chǎng)，不容錯(cuò)過(guò)。

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