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      砸1個億,投入400人,2款產(chǎn)品落地,AI創(chuàng)業(yè)者的辛酸誰懂?

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      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(lǐng)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(gòu)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(shù)在圖片、文字處理等領(lǐng)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(shù)轉(zhuǎn)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(lǐng)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(chǎn)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。”

      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(chǎn)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(lǐng)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(chǎn)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(chǎn)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。”

      2

      “如此殘忍”

      小尤也是在ChatGPT發(fā)布之后投入AI創(chuàng)業(yè)領(lǐng)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。”

      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。”

      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(gòu)建知識庫,把客服系統(tǒng)升級為特定領(lǐng)域的專家系統(tǒng),只需要替換知識庫的內(nèi)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(guān)。”小尤說。

      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(guān)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(nèi)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(chǎn)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(chǎn)品不完善,甚至沒有demo,籌備資金時,非常看重團隊成員的背景。

      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(guān)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(shù)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(guān)注價格和功能是否滿足需求,而非技術(shù)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(chǎn)品缺乏核心技術(shù)。

      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(chǎn)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(shù)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(zhuǎn)。

      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(chǎn)品生產(chǎn)機制、驟然暴熱的技術(shù)浪潮……當這些因素在一個極端的時間爆發(fā),結(jié)局只有一個:高度內(nèi)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(guān)重要。

      2024年6月,結(jié)束創(chuàng)業(yè)前,小尤已提交兩項專利申請。恢復自由身后,他依舊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(jié)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(gòu)的投資人展開交流。

      其中一位投資人透露,其所在機構(gòu)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。”

      ChatGPT爆火后,國內(nèi)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(gòu)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(lǐng)域投融資事件僅有301件,而美國高達2189件;中國AI領(lǐng)域總?cè)谫Y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(gòu)對AI項目的投資邏輯發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)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(gòu)側(cè)重于財務型投資,國有投資機構(gòu)偏向于配合產(chǎn)業(yè)政策布局,整體呈現(xiàn)出技術(shù)與場景深度融合、政策與資本協(xié)同驅(qū)動的特征。

      起初,投資機構(gòu)傾向于投資專注AI通用技術(shù)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(shù)是在AI領(lǐng)域取得競爭優(yōu)勢的關(guān)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(shù)的迅猛發(fā)展,投資機構(gòu)的關(guān)注點逐漸轉(zhuǎn)向AI技術(shù)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(lǐng)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(lǐng)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(jié)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(lǐng)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(shù)人員至關(guān)重要,特別是具備調(diào)優(yōu)大模型和設(shè)計小模型能力的年輕人。

      以他投資的一個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)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(shè)計出有競爭力的小模型,提升產(chǎn)品的實際應用效果。在他看來,擁有這種技術(shù)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(gòu)除了關(guān)注技術(shù),還十分看重創(chuàng)業(yè)團隊的綜合素質(zhì)。

      一個優(yōu)秀的AI創(chuàng)業(yè)團隊,不僅要有深厚的技術(shù)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(shù)轉(zhuǎn)化為具有市場競爭力的產(chǎn)品或服務。創(chuàng)新能力同樣不可或缺,在快速變化的AI領(lǐng)域,只有不斷創(chuàng)新,才能保持領(lǐng)先地位。運營管理能力也至關(guān)重要,它關(guān)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(shù)與綜合素質(zhì)兼?zhèn)涞膭?chuàng)業(yè)團隊,才能在AI領(lǐng)域,站穩(wěn)腳跟。

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