AI创业者炫技转缝补：2000亿融资下的扎心真相

AI圈儿挺魔幻的，一边是全球融资规模破2000亿美元，创了历史新高，另一边是应用层创业者愁得睡不着觉，不少人吐槽“钱是多了，活儿更难干了”。

这冰火两重天的背后，藏着个大问题，当AI模型成了像水电一样的基础设施，技术门槛越来越低，创业者到底靠啥立足？今天咱就掰扯掰扯这事儿。

先说说钱的事儿，全球AI融资里，OpenAI和Anthropic两家就拿走了14%，剩下几万家初创公司抢那点“残羹冷炙”。

你猜怎么着？不是资本偏心，实在是这行当太烧钱。

单模型训练成本就超10亿美元，小公司哪玩得起？再加上微软、谷歌这些大厂把AI跟自家云服务捆在一起卖，中小创业者想分杯羹，难如登天。

想起2010年那阵移动互联网创业，随便整个APP都可能火。

现在AI行业完全反过来，成了巨头的游戏。

融资一集中，中小公司的日子就更难了。

不少应用层企业估值比2023年巅峰时跌了一半，有的所谓“AI工具”说白了就是给大模型套个壳，用户用了几次就腻了。

二季度，30%的AI原生公司被迫转型，你说扎心不扎心？

技术这东西也挺“打脸”的，前两年大家还在比谁的模型参数多、谁的算法牛，今年风向变了。

Llama4这类开源模型一出来，再加上工程代理工具，原本要3周开发的功能，现在3天就能搞定。

“调优模型”这事儿，从技术壁垒变成了标准化服务，谁都能做。

客户也越来越“务实”了，以前见了AI就两眼放光，现在更关心“这东西到底能不能帮我省事”。

有报告说，76%的企业宁愿选“能嵌进现有流程”的AI，也不要“全新的酷炫软件”。

我认识一家做客服AI的公司，去年还拿了融资，今年就因为功能被GPT-4API替代，用户留存率掉了45%。

纯靠技术炫技的时代，真过去了。

那些标榜“AI原生”的公司，现在特尴尬。

客户觉得你跟ChatGPT换皮没区别，凭啥多花钱？这让我想起2015年移动互联网的工具类APP，火得快凉得更快。

技术这东西，离了具体场景就是空中楼阁。

现在AI创业者得明白，“聪明”不稀缺，能解决具体问题才稀缺。

那创业者该往哪走？我发现几个有意思的方向，都挺“不体面”，但可能是真机会。

第一个是“胶水生意”，给旧系统打补丁。

企业用了十年的CRM、ERP系统，不可能说换就换。

AI要想落地，就得当“胶水”，把新能力嵌进去，还不能给用户添麻烦。

ServiceNow搞的NowAssist就是这么干的，直接把生成式AI嵌进工单处理流程，客服处理一个案例能省12到17分钟。

就这“缝缝补补”的活儿，今年相关业务收入涨了210%。

这里面有个“三不原则”，不改变用户习惯，不替换旧系统，不增加操作复杂度。

听着简单，做起来特考验功力。

你得懂企业的旧系统逻辑，知道哪里能插进去，还不能出岔子。

这活儿看着“脏累苦”，但巨头嫌麻烦不愿做，反而成了中小创业者的护城河。

第二个方向是当“成本砍刀”，在垂直领域死磕降本。

通用工具竞争太激烈，利润薄得像纸。

但具体行业里，比如金融、医疗、制造，企业愿意为“真金白银的降本”买单。

瑞典支付公司Klarna就是个例子，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%。

这路数的关键是“行业知识+数据闭环”，你得懂金融的风控逻辑，知道医疗的合规要求，还得把AI和行业数据揉在一起，做出别人抄不走的东西。

比如医疗领域的病历自动化，制造领域的设备预测性维护，这些地方巨头一时半会儿渗透不进来，创业者反而有机会。

除了这俩，还有个“刹车生意”也挺火。

AI用起来爽，但模型幻觉、数据隐私、合规审查这些雷区，企业怕得要命。

现在“不出事”比“提效率”优先级还高，专门做AI风险控制的公司，今年增速比纯工具类企业快3倍。

这就像开车，光有油门不行，还得有刹车，越是技术狂奔的时候，刹车越值钱。

说到底，AI创业，早不是“造火箭”的时代了，而是“修水管”的时代。

那些愿意蹲下来翻新旧系统、处理脏数据、解决具体问题的创业者，反而能活得更稳。

技术狂欢总有退潮的时候，潮水退了才知道谁在裸泳。

与其追着风口跑，不如深耕行业痛点，在巨头看不上的“毛细血管”里，扎下根去。

这世上哪有什么捷径，所谓突围，不过是在别人嫌麻烦的地方，多下了点笨功夫而已。