嗅態(tài)
觀察商業(yè)榜樣，輸出榜樣觀察
作者 | 石燦
頭圖 | Pexels
1月31日，大年初三，正值新春佳節(jié)，整個互聯(lián)網(wǎng)都被DeepSeek塑造的AI成功學氛圍所籠罩，處處洋溢著對AI領域斐然成就的熱烈討論與展望。
就在當天傍晚，我刷微信朋友圈時，一條長文闖入眼簾，與這喜氣洋洋的氛圍形成鮮明反差。文章聚焦一位AI創(chuàng)業(yè)者的項目失敗經(jīng)歷，字里行間透露著創(chuàng)業(yè)路上的艱辛與無奈 ，讓沉浸在成功喜悅中的我瞬間冷靜下來，開始思考AI創(chuàng)業(yè)背后不為人知的一面。
AI成功學甚囂塵上，種種宣揚仿佛讓我們置身于AI全面成功的盛景之中，麻痹了我們對現(xiàn)實的理性判斷，但在“成功”的喧囂背后，是AI創(chuàng)業(yè)失敗者長久的沉默。他們才是真正的大多數(shù)，卻因種種原因隱匿于公眾視野之外，無人問津。
這強烈的反差促使我下定決心，開啟了為期近一個月的尋訪之旅。我四處奔走，只為找到那些愿意站出來，坦誠講述自身失敗經(jīng)歷的AI創(chuàng)業(yè)者。
1
“泡沫的受害者”
寫文章的人叫李鐵，是消費排行平臺“蓋得排行”的創(chuàng)始人兼CEO。他在商業(yè)這塊一直很有眼光。
2016年，他創(chuàng)立蓋得排行，把各種生活用品、消費服務都列成排行榜，大家買東西或者選服務前，看看排行榜，就能知道怎么選更劃算。
成立之初，蓋得排行便獲得了阿里巴巴集團的千萬級別天使投資，后續(xù)陸續(xù)獲得其他投資機構的資金支持，最近一輪融資則來自百度。
2020年6月，百度給蓋得排行投了1.5億，占26.06%的股份，兩家公司開啟戰(zhàn)略合作。此時，蓋得排行資金充足、人才也多，李鐵就琢磨著開拓新業(yè)務。
2022年11月30號，美國OpenAI公司發(fā)布ChatGPT大模型，一下子在全世界火了。
李鐵敏銳地覺察到，機會來了，AI新技術在圖片、文字處理等領域有著廣闊的應用前景。而且，像蓋得這樣的中型公司在應用創(chuàng)新方面很靈活，能夠快速將新技術轉化為實際應用。
經(jīng)過深思熟慮，李鐵毅然決定投身AI派生應用開發(fā)領域，期望在這片充滿機遇的新賽道上開辟出屬于自己的天地。
蓋得排行第一個AI產品，是用ChatGPT做的智能助手和虛擬客服。不過，李鐵不太滿意。他說：“小學四年級學生簡單培訓一下，都能做淘寶店客服，智能客服卻做不到完全替代人工?！?/p>
2023年和2024年是AI應用開發(fā)的高峰期，蓋得排行投入約400人，總資金超過一億元，陸續(xù)推出五六款AI應用并實現(xiàn)落地，包括AI作文特級教師App、祝福定制MV、高考志愿填報。
但李鐵坦言：“這些產品雖然有一定用處，但遠遠達不到用戶持續(xù)使用和付費的標準，就像雞肋一樣，食之無味，棄之可惜。我的公司就是泡沫的受害者。”
近年來，經(jīng)濟形勢不佳，創(chuàng)業(yè)環(huán)境艱難。ChatGPT的出現(xiàn)雖給創(chuàng)業(yè)者帶來希望，但也隱藏風險。創(chuàng)業(yè)者在AI領域創(chuàng)業(yè)時應保持謹慎，避免盲目樂觀。
幸運的是，蓋得排行有兩款軟件取得了成功。一款是為老年人寫回憶錄的軟件，另一款是將AI技術應用于婚紗照片背景制作。這兩款軟件均由蓋得公司的技術人員基于開源大模型研發(fā)。目前，AI寫回憶錄軟件的發(fā)展態(tài)勢較好。公司搭建了一套流水線體系，通過軟件與AI技術輔助人工，最終生成完整的文章。
在開發(fā)和運營過程中，李鐵發(fā)現(xiàn)這是一個高度依賴本地化的商業(yè)模式。他判斷：“它不適合我們這樣的大公司直接做，更適合我們把這套軟件賣給個體戶，讓他們在本地利用這門技術開展生意。”
所以，公司開始賣軟件，辦培訓課程，一套收5萬。
2024年11月，公司來了第一個參加培訓的學員，以后打算當“老人回憶錄AI代寫師”。
李鐵（右）和學員合影 圖源@猩猩吸猩猩
李鐵說：“因為5萬塊錢價格不低，很多人不放心，所以我推出了免費聽課，免費培訓，培訓完了，你滿意，再交錢。”
雖然用AI寫回憶錄的這個產品取得了成功。但是回顧整段AI應用創(chuàng)業(yè)的歷程，李鐵既氣憤又無奈，公司在AI應用上的投入產出比嚴重失衡，實際成果與預期相差甚遠。
他比喻道：“也就是說，過去兩年，我們花巨資造了一艘捕鯨船，招了400多船員，出海兩年，只打回來兩條秋刀魚?！?/p>
2
“如此殘忍”
小尤也是在ChatGPT發(fā)布之后投入AI創(chuàng)業(yè)領域的創(chuàng)業(yè)者。他認為，“每次科技浪潮的初期都是機會，科技浪潮對于我們這種底層小白是友好的，大廠同樣沒積累?！?/p>
他把ChatGPT引發(fā)的創(chuàng)業(yè)潮視作改命的機會，“一個人一生能遇到的契機的數(shù)量是有限的，錯過了這輩子就更難以跨越階層了?！?/p>
2023年6月，小尤從一所大學的計算機專業(yè)讀完碩士學位，便迅速和同學組建起創(chuàng)業(yè)團隊。剛起步時，他打算做客服系統(tǒng)，然后構建知識庫，把客服系統(tǒng)升級為特定領域的專家系統(tǒng)，只需要替換知識庫的內容就能服務不同的群體。
“在我看來這樣一個系統(tǒng)應該是通用的，和具體的業(yè)務無關?！毙∮日f。
因此，他在不確定用戶是誰的情況下，先完成系統(tǒng)的開發(fā)，找到客戶后，再根據(jù)客戶的需求，做知識庫方面的定制化工作。
團隊組建是創(chuàng)業(yè)初期的關鍵任務。起初，小尤與同學合作，但這種模式存在弊端，成員間能力和背景相似，工作內容也相近，不利于團隊成員發(fā)揮差異化能力，承擔不同任務。這導致產品宣傳和商務談判等工作無人勝任，讓團隊在早期吃了不少苦頭。創(chuàng)業(yè)半年后，為解決團隊成員能力多元化問題，他們選擇與另一個兩人團隊合并。
籌集資金是團隊初期第二順位的問題。但是，由于初創(chuàng)團隊的產品不完善，甚至沒有demo，籌備資金時，非?？粗貓F隊成員的背景。
小尤是計算機專業(yè)碩士畢業(yè)，“我自己學歷背景比較好，每次拿融資的時候都會帶上我。”
他們主要向老熟人、有實力和合作關系的企業(yè)以及合作過的大客戶籌集資金。其中，從老熟人那里籌集到約二十多萬，是最多的一筆資金，但未能從后兩類對象處獲得資金。
時間緊，任務重，小尤和團隊成員只能一邊尋找資金，一邊進行技術研發(fā)。
最初，小尤不采用大模型開源系統(tǒng)，而是在Github開源項目上進行二次開發(fā)。憑借4年的開發(fā)經(jīng)驗，開發(fā)過程還算順利，但因初期人手不足，整個過程耗時約5個月。
在實際市場中，客戶更關注價格和功能是否滿足需求，而非技術來源，這使得創(chuàng)業(yè)公司急于開單。暗藏的一個風險也來自Github，公開的開源項目意味著小尤的產品缺乏核心技術。
后來小尤反思，在2023年AI應用快速爆發(fā)的時期，自研風險遠高于以往，若重來一次，第一版產品直接找開發(fā)公司購買，僅花費8000元左右改外觀，還能節(jié)省幾個月時間。
同時，他注意到，很多公司都在卷大模型開源和系統(tǒng)開源。直接采用名氣大、技術硬的大模型，不僅能節(jié)約很多宣傳成本，還能迅速獲取早期客戶。
在一年時間里，小尤和團隊先后開展了私有化知識庫、數(shù)字人開發(fā)、獲客軟件三個項目。前兩個項目均以失敗告終，只有獲客軟件項目存活下來，每月收入約10萬元，但收入不穩(wěn)定，僅夠維持團隊運轉。
身心俱疲的小尤最終選擇退出，目前已經(jīng)到某985高校攻讀博士研究生。
其實，擺在小尤面前的是一個錯綜復雜的市場：足夠多的程序員群體、足夠高的失業(yè)風險、足夠淺的信息差、足夠高的競爭環(huán)境、足夠少的創(chuàng)業(yè)機會、足夠低的用工成本、精細化的產品生產機制、驟然暴熱的技術浪潮……當這些因素在一個極端的時間爆發(fā)，結局只有一個：高度內卷。
當OpenAI把機會送到太平洋彼岸時，這群智商足夠高的知識精英，無不把它當做逆天改命的機會。
在這場激烈的競爭中，常規(guī)操作手段已然失效。小尤判斷，要想脫穎而出，專利保護和達到SCI水平的原創(chuàng)論文至關重要。
2024年6月，結束創(chuàng)業(yè)前，小尤已提交兩項專利申請?；謴妥杂缮砗螅琅f馬不停蹄地閱讀文獻、撰寫論文。在他看來，創(chuàng)業(yè)的賽道“就是如此殘忍”，即便創(chuàng)業(yè)結束，提升核心競爭力的腳步也不能停下。
3
“靠不斷融資難長久”
2024年12月，李鐵從廣州前往北京出差，期間與幾位AI投資機構的投資人展開交流。
其中一位投資人透露，其所在機構投資了全國20多個AI應用項目，令人遺憾的是，這些項目無一做大做強，能真正落地投入使用的更是寥寥無幾。
這位投資人對李鐵感慨道：“李總，你們算是很厲害了，居然還搞出兩個成立的?！?/p>
ChatGPT爆火后，國內大模型發(fā)展迅猛。短短不到一年，就涌現(xiàn)出130多個大模型。據(jù)新華社報道，截至2025年2月，參數(shù)規(guī)模10億以上的大模型已有100多個，數(shù)量超過美國。
然而，市場研究機構CB Insights在2025年初發(fā)布的數(shù)據(jù)卻顯示出另一番景象：2024年，中國AI領域投融資事件僅有301件，而美國高達2189件；中國AI領域總融資規(guī)模為52億美元，美國則達到763億美元，中國AI初創(chuàng)企業(yè)籌集的資金僅為美國的7%。在投融資數(shù)量和規(guī)模上，中國與美國均存在較大差距。
ChatGPT發(fā)布后的短短兩年間，中國投資機構對AI項目的投資邏輯發(fā)生了巨大轉變。
2024年，中國AI商業(yè)落地以“決策式AI提效、生成式AI創(chuàng)收”為核心邏輯，民營投資機構側重于財務型投資，國有投資機構偏向于配合產業(yè)政策布局，整體呈現(xiàn)出技術與場景深度融合、政策與資本協(xié)同驅動的特征。
起初，投資機構傾向于投資專注AI通用技術研發(fā)的項目，如大模型研發(fā)、算法創(chuàng)新等。他們普遍認為，掌握核心技術是在AI領域取得競爭優(yōu)勢的關鍵，因此大量資金流向擁有先進算法、算力資源和數(shù)據(jù)處理能力的企業(yè)。
但隨著技術的迅猛發(fā)展，投資機構的關注點逐漸轉向AI技術在具體場景中的應用落地。常壘資本投資合伙人馮博就更青睞投資應用層面的AI項目，而非大模型本身。
他認為，大模型領域競爭異常激烈，尤其是DeepSeek開源后，市場格局發(fā)生了重大變化，新的純大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)面臨著巨大挑戰(zhàn)。相比之下，應用層面的項目有著更多的發(fā)展機會。
他舉例說，有一家專注于辦公領域Excel數(shù)據(jù)分析和操作的公司，通過開發(fā)小模型完成大模型無法完成的復雜任務，很好地滿足垂直市場的需求，這類應用項目就更符合他的投資偏好。
基于此，他總結出“開源大模型—垂直小模型—垂直市場需求”的商業(yè)鏈路分析模式，并且將更多目光聚焦在“垂直小模型—垂直市場需求”上。這意味著創(chuàng)業(yè)團隊無需在“從0到1”的艱難起步階段耗費過多精力，可以直接進入“從1到10”，甚至“從10到50”的商業(yè)模式驗證階段。
“應用創(chuàng)業(yè)是科技領域的生意，得思考如何盈利，靠不斷融資難長久。”馮博認為，在AI投資里，追風口容易，找真正有落地價值的項目難。好項目就像深埋沙礫里的金子，得用專業(yè)眼光和行業(yè)洞察力去挖掘。
對于那些圍繞大模型開展工作，卻沒有真正利用大模型解決實際問題的創(chuàng)業(yè)項目，他并不看好，因為這類項目壁壘低、生命力不強。而對于能夠清晰規(guī)劃盈利路徑、有明確客戶群體和變現(xiàn)方式的項目，他會更感興趣。
此外，馮博還指出，創(chuàng)業(yè)團隊中的技術人員至關重要，特別是具備調優(yōu)大模型和設計小模型能力的年輕人。
以他投資的一個蛋白質結構預測項目為例，團隊成員不僅要精通大模型，還得深入了解所在行業(yè)，這樣才能設計出有競爭力的小模型，提升產品的實際應用效果。在他看來，擁有這種技術能力的團隊，在AI創(chuàng)業(yè)中更具優(yōu)勢，也是他投資時重點考察的因素之一。
不過，從Kimi、DeepSeek等科創(chuàng)新秀公司的發(fā)展經(jīng)驗來看，投資機構除了關注技術，還十分看重創(chuàng)業(yè)團隊的綜合素質。
一個優(yōu)秀的AI創(chuàng)業(yè)團隊，不僅要有深厚的技術底蘊，還需具備敏銳的市場洞察力，能夠精準把握市場需求與行業(yè)趨勢，將技術轉化為具有市場競爭力的產品或服務。創(chuàng)新能力同樣不可或缺，在快速變化的AI領域，只有不斷創(chuàng)新，才能保持領先地位。運營管理能力也至關重要，它關乎企業(yè)的日常運營效率、成本控制以及戰(zhàn)略執(zhí)行，直接影響著企業(yè)的生存與發(fā)展。
恐怕，只有技術與綜合素質兼?zhèn)涞膭?chuàng)業(yè)團隊，才能在AI領域，站穩(wěn)腳跟。
熱門跟貼