在AI创业时代，讨论围绕产品导向与技术驱动、创业趋势及如何避免成为炮灰等核心议题展开，不同投资人和创业者提出了多元观点。以下是关键洞察与综合建议： --- ### **一、创业趋势：门槛降低与技术深化并存** 1. **开源模型与套壳模式** - 开源模型（如LLM）和套壳模式显著降低了创业门槛，使非技术背景的创始人（懂市场、用户）能够快速入场。 - 然而，AI创业门槛因对底层技术的理解需求提升，技术背景较弱的创始人需更依赖对市场需求的深刻洞察。 2. **技术驱动与产品导向的博弈** - **技术驱动**：适合技术边界未收敛的早期阶段，需长期投入技术积累（如预训练模型、持续训练）。 - **产品导向**：强调对用户需求的精准把握，通过快速迭代验证商业价值（如SFT、强化学习优化模型效果）。 - **综合观点**：多数投资人倾向“六边形战士”——兼具技术与商业能力，尤其在具身智能、AI Agent等复杂场景中，两者缺一不可。 --- ### **二、产品与技术的平衡：认知高度决定成败** 1. **技术为工具，需求为本** - 刘元等强调：技术是手段，核心是理解需求。先明确“用户需要什么”，再选择技术路径（如“拿锤子找钉子”）。 - 产品导向创始人需通过用户反馈快速验证假设，避免陷入技术竞赛。 2. **技术深度与商业敏锐度的结合** - 曹巍认为：技术链条复杂（如模型预训练）需专业团队，但持续训练、SFT等能力可由创业团队实现。 - 技术边界未收敛时，押注技术更稳妥；技术收敛后，商业洞察力（如增长方法、融资策略）成为关键。 3. **系统思维与多维度能力** - 成功团队需站在系统层面思考问题（如模型-产品-用户生态），而非局限于单一技术点。投资人需在早期补充团队短板，扮演“副驾驶”角色。 --- ### **三、避免成为炮灰的策略** 1. **构建商业模式护城河** - 陈石建议：提前规划商业模式，如通过数据飞轮、网络效应（双边市场、社区氛围）建立壁垒，避免依赖单一模型能力。 2. **技术脚手架与快速迭代** - 技术架构需灵活，适应模型迭代（如基模+应用层设计），确保模型升级时能快速适配。 - 保持“沿途下蛋”策略：平衡短期生存与长期远景，通过小步快跑验证假设。 3. **速度与认知领先** - 曹巍指出：技术变革速度远超预期，速度是避免成为炮灰的核心。 - 投资人需关注创始人的认知迭代能力，能否在模型、技术、商业之间快速切换。 4. **实践验证与用户反馈** - 刘元强调：动手实践是基础，创业者应通过快速试错（如MVP）获取用户反馈，而非依赖预判。 - 从PC到移动时代，用户需求驱动的敏捷开发始终是核心。 --- ### **四、综合建议：AI创业的“黄金公式”** 1. **技术+商业双轮驱动** - 技术团队负责底层能力（如模型优化），商业团队聚焦用户场景（如SaaS、工具化）。 - 通过“技术+产品”组合，构建差异化竞争力。 2. **聚焦垂直场景，快速验证** - 避免泛AI化，选择特定行业（如医疗、教育）或场景（如企业效率工具）切入，通过场景化落地验证价值。 3. **动态调整策略** - 在技术边界未收敛时，优先技术投入；技术成熟后，转向商业模型创新。 - 定期复盘技术趋势，灵活调整技术选型与产品方向。 4. **构建生态协同** - 联合开发者、数据提供方、行业伙伴，形成“技术-数据-场景”闭环，降低单点风险。 --- ### **结语** AI创业本质是“技术+商业”的双重博弈。成功的关键在于：**精准理解需求、快速迭代验证、构建技术与商业壁垒**。创业者需在技术深度与市场敏锐度之间找到平衡，以速度和认知领先应对技术迭代的不确定性。