砸1個(gè)億，投入400人，2款產(chǎn)品落地，AI創(chuàng)業(yè)者的辛酸誰懂？

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(gè)互聯(lián)網(wǎng)都被DeepSeek塑造的AI成功學(xué)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(dāng)天傍晚，我刷微信朋友圈時(shí)，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(xiàng)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(xué)甚囂塵上，種種宣揚(yáng)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(shí)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(qiáng)烈的反差促使我下定決心，開啟了為期近一個(gè)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。

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“泡沫的受害者”

寫文章的人叫李鐵，是消費(fèi)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(fèi)服務(wù)都列成排行榜，大家買東西或者選服務(wù)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(tuán)的千萬級別天使投資，后續(xù)陸續(xù)獲得其他投資機(jī)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(shí)，蓋得排行資金充足、人才也多，李鐵就琢磨著開拓新業(yè)務(wù)。

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(jī)會(huì)來了，AI新技術(shù)在圖片、文字處理等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。而且，像蓋得這樣的中型公司在應(yīng)用創(chuàng)新方面很靈活，能夠快速將新技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用。

經(jīng)過深思熟慮，李鐵毅然決定投身AI派生應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域，期望在這片充滿機(jī)遇的新賽道上開辟出屬于自己的天地。

蓋得排行第一個(gè)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(xué)四年級學(xué)生簡單培訓(xùn)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(yīng)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A(yù)I應(yīng)用并實(shí)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(bào)。

但李鐵坦言：“這些產(chǎn)品雖然有一定用處，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到用戶持續(xù)使用和付費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)，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(jì)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(fēng)險(xiǎn)。創(chuàng)業(yè)者在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)時(shí)應(yīng)保持謹(jǐn)慎，避免盲目樂觀。

幸運(yùn)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(yīng)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(yùn)營過程中，李鐵發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)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(gè)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(xùn)課程，一套收5萬。

2024年11月，公司來了第一個(gè)參加培訓(xùn)的學(xué)員，以后打算當(dāng)“老人回憶錄AI代寫師”。

李鐵（右）和學(xué)員合影 圖源@猩猩吸猩猩

李鐵說：“因?yàn)?萬塊錢價(jià)格不低，很多人不放心，所以我推出了免費(fèi)聽課，免費(fèi)培訓(xùn)，培訓(xùn)完了，你滿意，再交錢。”

雖然用AI寫回憶錄的這個(gè)產(chǎn)品取得了成功。但是回顧整段AI應(yīng)用創(chuàng)業(yè)的歷程，李鐵既氣憤又無奈，公司在AI應(yīng)用上的投入產(chǎn)出比嚴(yán)重失衡，實(shí)際成果與預(yù)期相差甚遠(yuǎn)。

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(rèn)為，“每次科技浪潮的初期都是機(jī)會(huì)，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(jī)會(huì)，“一個(gè)人一生能遇到的契機(jī)的數(shù)量是有限的，錯(cuò)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(xué)的計(jì)算機(jī)專業(yè)讀完碩士學(xué)位，便迅速和同學(xué)組建起創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。剛起步時(shí)，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(wù)不同的群體。

“在我看來這樣一個(gè)系統(tǒng)應(yīng)該是通用的，和具體的業(yè)務(wù)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(tuán)隊(duì)組建是創(chuàng)業(yè)初期的關(guān)鍵任務(wù)。起初，小尤與同學(xué)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(tuán)隊(duì)成員發(fā)揮差異化能力，承擔(dān)不同任務(wù)。這導(dǎo)致產(chǎn)品宣傳和商務(wù)談判等工作無人勝任，讓團(tuán)隊(duì)在早期吃了不少苦頭。創(chuàng)業(yè)半年后，為解決團(tuán)隊(duì)成員能力多元化問題，他們選擇與另一個(gè)兩人團(tuán)隊(duì)合并。

籌集資金是團(tuán)隊(duì)初期第二順位的問題。但是，由于初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品不完善，甚至沒有demo，籌備資金時(shí)，非常看重團(tuán)隊(duì)成員的背景。

小尤是計(jì)算機(jī)專業(yè)碩士畢業(yè)，“我自己學(xué)歷背景比較好，每次拿融資的時(shí)候都會(huì)帶上我。”

他們主要向老熟人、有實(shí)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(shí)間緊，任務(wù)重，小尤和團(tuán)隊(duì)成員只能一邊尋找資金，一邊進(jìn)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(xiàng)目上進(jìn)行二次開發(fā)。憑借4年的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，開發(fā)過程還算順利，但因初期人手不足，整個(gè)過程耗時(shí)約5個(gè)月。

在實(shí)際市場中，客戶更關(guān)注價(jià)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(gè)風(fēng)險(xiǎn)也來自Github，公開的開源項(xiàng)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(yīng)用快速爆發(fā)的時(shí)期，自研風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)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(fèi)8000元左右改外觀，還能節(jié)省幾個(gè)月時(shí)間。

同時(shí)，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(shí)間里，小尤和團(tuán)隊(duì)先后開展了私有化知識庫、數(shù)字人開發(fā)、獲客軟件三個(gè)項(xiàng)目。前兩個(gè)項(xiàng)目均以失敗告終，只有獲客軟件項(xiàng)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(tuán)隊(duì)運(yùn)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(shí)，擺在小尤面前的是一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的市場：足夠多的程序員群體、足夠高的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、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(jī)會(huì)、足夠低的用工成本、精細(xì)化的產(chǎn)品生產(chǎn)機(jī)制、驟然暴熱的技術(shù)浪潮……當(dāng)這些因素在一個(gè)極端的時(shí)間爆發(fā)，結(jié)局只有一個(gè)：高度內(nèi)卷。

當(dāng)OpenAI把機(jī)會(huì)送到太平洋彼岸時(shí)，這群智商足夠高的知識精英，無不把它當(dāng)做逆天改命的機(jī)會(huì)。

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(hù)和達(dá)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(xiàng)專利申請。恢復(fù)自由身后，他依舊馬不停蹄地閱讀文獻(xiàn)、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(jī)構(gòu)的投資人展開交流。

其中一位投資人透露，其所在機(jī)構(gòu)投資了全國20多個(gè)AI應(yīng)用項(xiàng)目，令人遺憾的是，這些項(xiàng)目無一做大做強(qiáng)，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(gè)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(gè)大模型。據(jù)新華社報(bào)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(gè)，數(shù)量超過美國。

然而，市場研究機(jī)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(dá)2189件；中國AI領(lǐng)域總?cè)谫Y規(guī)模為52億美元，美國則達(dá)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(jī)構(gòu)對AI項(xiàng)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(jī)構(gòu)側(cè)重于財(cái)務(wù)型投資，國有投資機(jī)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(dòng)的特征。

起初，投資機(jī)構(gòu)傾向于投資專注AI通用技術(shù)研發(fā)的項(xiàng)目，如大模型研發(fā)、算法創(chuàng)新等。他們普遍認(rèn)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(jìn)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(jī)構(gòu)的關(guān)注點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向AI技術(shù)在具體場景中的應(yīng)用落地。常壘資本投資合伙人馮博就更青睞投資應(yīng)用層面的AI項(xiàng)目，而非大模型本身。

他認(rèn)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(yīng)用層面的項(xiàng)目有著更多的發(fā)展機(jī)會(huì)。

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(fù)雜任務(wù)，很好地滿足垂直市場的需求，這類應(yīng)用項(xiàng)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(tuán)隊(duì)無需在“從0到1”的艱難起步階段耗費(fèi)過多精力，可以直接進(jìn)入“從1到10”，甚至“從10到50”的商業(yè)模式驗(yàn)證階段。

“應(yīng)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(rèn)為，在AI投資里，追風(fēng)口容易，找真正有落地價(jià)值的項(xiàng)目難。好項(xiàng)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(shí)際問題的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，他并不看好，因?yàn)檫@類項(xiàng)目壁壘低、生命力不強(qiáng)。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(xiàng)目，他會(huì)更感興趣。

此外，馮博還指出，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)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(jì)小模型能力的年輕人。

以他投資的一個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測項(xiàng)目為例，團(tuán)隊(duì)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(jì)出有競爭力的小模型，提升產(chǎn)品的實(shí)際應(yīng)用效果。在他看來，擁有這種技術(shù)能力的團(tuán)隊(duì)，在AI創(chuàng)業(yè)中更具優(yōu)勢，也是他投資時(shí)重點(diǎn)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(yàn)來看，投資機(jī)構(gòu)除了關(guān)注技術(shù)，還十分看重創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的綜合素質(zhì)。

一個(gè)優(yōu)秀的AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，不僅要有深厚的技術(shù)底蘊(yùn)，還需具備敏銳的市場洞察力，能夠精準(zhǔn)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(wù)。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(yùn)營管理能力也至關(guān)重要，它關(guān)乎企業(yè)的日常運(yùn)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(tuán)隊(duì)，才能在AI領(lǐng)域，站穩(wěn)腳跟。