AI圈兒挺魔幻的，一邊是全球融資規(guī)模破2000億美元，創(chuàng)了歷史新高，另一邊是應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)者愁得睡不著覺，不少人吐槽“錢是多了，活兒更難干了”。

這冰火兩重天的背后，藏著個(gè)大問題，當(dāng)AI模型成了像水電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，技術(shù)門檻越來越低，創(chuàng)業(yè)者到底靠啥立足？今天咱就掰扯掰扯這事兒。

先說說錢的事兒，全球AI融資里，OpenAI和Anthropic兩家就拿走了14%，剩下幾萬(wàn)家初創(chuàng)公司搶那點(diǎn)“殘羹冷炙”。

你猜怎么著？不是資本偏心，實(shí)在是這行當(dāng)太燒錢。

單模型訓(xùn)練成本就超10億美元，小公司哪玩得起？再加上微軟、谷歌這些大廠把AI跟自家云服務(wù)捆在一起賣，中小創(chuàng)業(yè)者想分杯羹，難如登天。

想起2010年那陣移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，隨便整個(gè)APP都可能火。

現(xiàn)在AI行業(yè)完全反過來，成了巨頭的游戲。

融資一集中，中小公司的日子就更難了。

不少應(yīng)用層企業(yè)估值比2023年巔峰時(shí)跌了一半，有的所謂“AI工具”說白了就是給大模型套個(gè)殼，用戶用了幾次就膩了。

二季度，30%的AI原生公司被迫轉(zhuǎn)型，你說扎心不扎心？

技術(shù)這東西也挺“打臉”的，前兩年大家還在比誰(shuí)的模型參數(shù)多、誰(shuí)的算法牛，今年風(fēng)向變了。

Llama4這類開源模型一出來，再加上工程代理工具，原本要3周開發(fā)的功能，現(xiàn)在3天就能搞定。

“調(diào)優(yōu)模型”這事兒，從技術(shù)壁壘變成了標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，誰(shuí)都能做。

客戶也越來越“務(wù)實(shí)”了，以前見了AI就兩眼放光，現(xiàn)在更關(guān)心“這東西到底能不能幫我省事”。

有報(bào)告說，76%的企業(yè)寧愿選“能嵌進(jìn)現(xiàn)有流程”的AI，也不要“全新的酷炫軟件”。

我認(rèn)識(shí)一家做客服AI的公司，去年還拿了融資，今年就因?yàn)楣δ鼙籊PT-4API替代，用戶留存率掉了45%。

純靠技術(shù)炫技的時(shí)代，真過去了。

那些標(biāo)榜“AI原生”的公司，現(xiàn)在特尷尬。

客戶覺得你跟ChatGPT換皮沒區(qū)別，憑啥多花錢？這讓我想起2015年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的工具類APP，火得快涼得更快。

技術(shù)這東西，離了具體場(chǎng)景就是空中樓閣。

現(xiàn)在AI創(chuàng)業(yè)者得明白，“聰明”不稀缺，能解決具體問題才稀缺。

那創(chuàng)業(yè)者該往哪走？我發(fā)現(xiàn)幾個(gè)有意思的方向，都挺“不體面”，但可能是真機(jī)會(huì)。

第一個(gè)是“膠水生意”，給舊系統(tǒng)打補(bǔ)丁。

企業(yè)用了十年的CRM、ERP系統(tǒng)，不可能說換就換。

AI要想落地，就得當(dāng)“膠水”，把新能力嵌進(jìn)去，還不能給用戶添麻煩。

ServiceNow搞的NowAssist就是這么干的，直接把生成式AI嵌進(jìn)工單處理流程，客服處理一個(gè)案例能省12到17分鐘。

就這“縫縫補(bǔ)補(bǔ)”的活兒，今年相關(guān)業(yè)務(wù)收入漲了210%。

這里面有個(gè)“三不原則”，不改變用戶習(xí)慣，不替換舊系統(tǒng)，不增加操作復(fù)雜度。

聽著簡(jiǎn)單，做起來特考驗(yàn)功力。

你得懂企業(yè)的舊系統(tǒng)邏輯，知道哪里能插進(jìn)去，還不能出岔子。

這活兒看著“臟累苦”，但巨頭嫌麻煩不愿做，反而成了中小創(chuàng)業(yè)者的護(hù)城河。

第二個(gè)方向是當(dāng)“成本砍刀”，在垂直領(lǐng)域死磕降本。

通用工具競(jìng)爭(zhēng)太激烈，利潤(rùn)薄得像紙。

但具體行業(yè)里，比如金融、醫(yī)療、制造，企業(yè)愿意為“真金白銀的降本”買單。

瑞典支付公司Klarna就是個(gè)例子，今年用深度定制的AI代理替代了700名人工客服，客服成本直接降了38%。

這路數(shù)的關(guān)鍵是“行業(yè)知識(shí)+數(shù)據(jù)閉環(huán)”，你得懂金融的風(fēng)控邏輯，知道醫(yī)療的合規(guī)要求，還得把AI和行業(yè)數(shù)據(jù)揉在一起，做出別人抄不走的東西。

比如醫(yī)療領(lǐng)域的病歷自動(dòng)化，制造領(lǐng)域的設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，這些地方巨頭一時(shí)半會(huì)兒滲透不進(jìn)來，創(chuàng)業(yè)者反而有機(jī)會(huì)。

除了這倆，還有個(gè)“剎車生意”也挺火。

AI用起來爽，但模型幻覺、數(shù)據(jù)隱私、合規(guī)審查這些雷區(qū)，企業(yè)怕得要命。

現(xiàn)在“不出事”比“提效率”優(yōu)先級(jí)還高，專門做AI風(fēng)險(xiǎn)控制的公司，今年增速比純工具類企業(yè)快3倍。

這就像開車，光有油門不行，還得有剎車，越是技術(shù)狂奔的時(shí)候，剎車越值錢。

說到底，AI創(chuàng)業(yè)，早不是“造火箭”的時(shí)代了，而是“修水管”的時(shí)代。

那些愿意蹲下來翻新舊系統(tǒng)、處理臟數(shù)據(jù)、解決具體問題的創(chuàng)業(yè)者，反而能活得更穩(wěn)。

技術(shù)狂歡總有退潮的時(shí)候，潮水退了才知道誰(shuí)在裸泳。

與其追著風(fēng)口跑，不如深耕行業(yè)痛點(diǎn)，在巨頭看不上的“毛細(xì)血管”里，扎下根去。

這世上哪有什么捷徑，所謂突圍，不過是在別人嫌麻煩的地方，多下了點(diǎn)笨功夫而已。