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创小融「AI非共识实验室」|2026下半年,哪些AI方向正在被低估

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2026年8月2日,北京,大雨。

一群AI创业者、投资人、行业老兵,冒雨聚在创小融「AI非共识实验室」的线下活动现场。没有宏大的PPT宣讲,没有冗长的行业报告——大家围坐在一起,聊的是那些“说出来可能会被反驳”的判断。



创小融作为一个AI财务顾问产品,一直在帮助早期创业者对接投资人、梳理BP和商业模式。但这一次,我们想聊点不一样的——那些大多数人没看到、或者看到了也不敢做的AI创业方向。

从AI原生会计师事务所到日耗243亿Token的“无人APP工厂”,从短剧行业的0.16%爆款率到供应链里的“脏活累活”,我们试图在共识的喧嚣之外,找到那些被低估的真相。

以下,是这场3小时闭门讨论中,被反复提及的几个“非共识”判断。

AI创业的本质

不是“卖工具”,而是“卖交付”

这是整场讨论中被提及频率最高的观点。

传统SaaS模式按席位收费,行业空间有限。而AI原生服务公司的逻辑完全不同——通过AI降低专业服务(如财税、审计、法律)的人工成本,直接获取专业服务的利润空间。

“AI时代争夺的不再只是软件的预算,更包括人工、外包和专业服务的预算。”量塔科技创始人杨习浩直言,“你用软件级别的成本,去做专业服务的市场——这门账算得过来。”

更关键的是,AI交付的结果需要由具备资质的组织负责。这意味着一旦你构建了“AI+专业资质”的闭环,就形成了极高的竞争壁垒。投资人想抄,抄不走;大模型公司想替代,替代不了。



“现在VC对Agent编排、AI应用已经达成共识,但用AI解决最终交付问题,比如AI审计、AI报税、AI供应链咨询——这个方向远远被低估。”

“以前会计师事务所想做大,必须靠合伙人。没有合伙人,就是空壳。”习浩总说,“但AI时代,可以把审计专家脑子里的经验,转化成企业可存储、可复制的数据资产。”

他把这称为 “生产资料所有权的迁移”——从“个人经验”到“组织可积累的资产” 。

这意味着什么?未来可能出现一种状态:事务所里没有人的时候,一些小项目自己也能做。因为判断力已经从个人变成了组织可积累、可复制的资产。

用确定性的基建

包围不确定的Agent

“当真正干活的不再是人,而是Agent时,我们为什么还要用为人设计的组织架构?”

AgentsMesh的创始人Stone,用3个月时间写了14个IOS App,日消耗Token峰值达到243亿。但他说:“这些App只是这个系统的SKU,不是系统本身。”

他的做法是:先建系统,再让系统持续生产产品。从选品、UI设计、编码、上架到ASO优化,全链路自动化。

“用确定性的基建,把不确定性的Agent围起来,就能产出确定性的结果。”

这套逻辑的终局是什么?不是赌一个爆款,而是赌规模化。



当生产成本被压缩到极限,任何一个App只要投流ROI大于1就可以投——这不再是创业,这是“买彩票的逻辑”,但每张彩票的成本已经被压到了极致。

真正的护城河

在“脏活累活”里

当大家扎堆做AI陪伴、AI短剧、AI写作时,有一批人在闷声赚钱——用AI做供应链数据治理、物流仓单识别、财税审计。

“互联网公开数据已近枯竭,企业私有数据因安全、权限及非标性难以直接投喂。”一位做企业数据治理的创业者说,“真正的护城河在于对行业私有数据、业务流的深度治理。”

这类生意的特点是:不需要融资、毛利率高、客户粘性强。一个供应链AI项目,单客户年付费20-30万,一年做到2000-3000万收入;一个物流仓单AI团队,年收入1.5亿。这些"脏活累活"因为离钱近、壁垒高,反而成了AI服务最好的落地场景。

AI创业的未来

这场暴雨中的讨论,最终指向一个共同判断:AI创业的未来,不在于研发更强的基模,而在于"深耕垂直场景+构建闭环数据+重构组织交付"。

当技术门槛被快速拉平,真正的壁垒回到对行业的理解、对数据的治理,以及对组织形态的重新定义。创业者需要做的,是通过确定性的基建将AI转化为可规模化的生产力,同时保持人对AI的判断力与自适应进化。

下一期创小融非共识实验室,我们将聚焦——「当AI进入到脏活累活」,有哪些值得做的创业机会?

如果你也对这些"非主流"话题感兴趣,欢迎持续关注创小融。我们不做共识的复读机,只做深水区的探照灯。

当然,如果你有关心的话题,想跟同行或者非同行的伙伴进行一下思想碰撞,欢迎留言跟我聊聊,或者加到我们的社群里,咱们下期见。

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