现状：潮汐涌动，但暗礁林立

过去两年，生成式AI的浪潮以排山倒海之势席卷全球，其技术迭代之迅猛，应用场景之广阔，令人目眩神迷。从撰写诗歌到绘制逼真图像，AI仿佛无所不能，使得“AI”一词成为创业者获取融资的“魔法钥匙”，资本市场一度疯狂追逐下一个“独角兽”。

然而，这股狂热之下，一个残酷的现实正悄然浮现。史丹佛大学《2024 AI 指数报告》揭示，尽管2023年全球AI私人投资高达919亿美元，AI新创公司的失败率却不降反升，创下新高。许多耗费巨额云计算费用、声称要颠覆行业的AI公司，却迟迟未能获得稳定的付费客户。这正是典型的“拿着锤子找钉子”困境：手握强大的AI工具，却未能精准识别并解决市场的真实痛点，最终沦为徒有其表的昂贵摆设。这与当下众多国内企图依靠AI应用（例如开发垂类智能体）而创业面临同样的困境。

2025年的AI创业，游戏规则已彻底改变。当OpenAI的GPT、Google的Gemini、Anthropic的Claude等基础模型如同“水电”般随手可得时，单纯的技术领先已不再是可靠的“护城河”。竞争的重心已从“谁的模型更强”全面转向产业洞察、商业模式和市场策略。Bessemer Venture Partners前不久推出一份重量级报告《The State of AI 2025》，深入研判了AI行业的最新现状，对其增长范式与未来进行了洞察和预测，提炼出穿越AI创业“死亡之谷”的关键生存法则。本文以下观点主要这篇报告，添加了部分个人理解。

AI初创增长新范式：是“超新星”还是“流星”？

BVP的报告指出，AI初创公司正呈现出两种截然不同的增长轨迹，重新定义了达到1亿美元年度经常性收入（ARR）的新基准。

• AI Supernovas（AI超新星）：这类公司以前所未有的速度增长，商业化第一年ARR平均达到4000万美元，第二年高达1.25亿美元，平均仅需1.5年即可达到1亿美元ARR。它们每全职员工（FTE）产生的ARR高达113万美元。然而，这种爆发式增长往往伴随着脆弱的客户留存和微薄的利润，平均毛利率仅约25%。它们可能以牺牲利润为代价在竞争激烈的市场中抢占份额。
• AI Shooting Stars（AI流星）：这类公司更类似于杰出的SaaS公司，它们迅速找到产品市场契合点，与客户建立并扩展关系，并保持健康的毛利率。虽然其达到1亿美元ARR平均需要4年，但其增长速度仍快于传统SaaS公司。它们的平均毛利率为60%，每全职员工（FTE）产生的ARR约为16.4万美元。报告强调，尽管“超新星”引人注目，但AI时代将主要由数以百计的“流星”来定义，它们是AI创始人应着力实现的目标。

这表明，AI虽然解锁了更快的研发、市场推广和分销速度，但也要求创始人更清晰地定位自己的增长模式和盈利路径。

2025-2026年AI行业图景与五大预测

AI的宇宙正在形成多个“星系”，并呈现出清晰的未来发展脉络。

1. AI基础设施的演进：从“解决问题”到“定义问题”模型层越来越由少数巨头如OpenAI、Anthropic、Google主导，呈现集中化趋势，同时开源模型如Kimi、DeepSeek、Qwen等也在效率和特定任务上保持竞争力。AI基础设施正从单纯的“解决问题”转向“定义问题”，这意味着新的基础设施工具将更关注AI融入操作环境、真实世界经验和持续学习，例如强化学习环境、新型评估与反馈框架以及复合AI系统。

2. 开发者平台与工具：记忆与上下文铸就新“护城河”自然语言正成为新的编程接口，模型直接执行指令，根本性地改变了软件开发原则。记忆和上下文将是新的“护城河”。能够记忆、适应和个性化用户需求的产品，将从“有用”变为“不可或缺”，因为它们能创造情感和功能上的锁定 [C19, C21]。Anthropic引入的“模型上下文协议”（MCP）正成为代理访问外部API、工具和实时数据的通用规范，为构建真正“代理化产品”打开了大门 [C18]。

3. 企业级AI：从“记录系统”到“行动系统”AI的能力正在削弱传统企业级“记录系统”（如Salesforce、SAP）的“护城河”。新一代AI原生平台不再仅仅存储信息，更会对其采取行动，通过AI驱动的自动化，实现十倍于传统系统的效率提升。创始人可以从提供有价值的“AI特洛伊木马”功能开始，捕获数据流，并逐步扩展为完整的“行动系统” 。

4. 垂直AI：新的SaaS黄金赛道报告坚定认为，垂直AI有潜力超越最成功的传统垂直SaaS市场。过去被视为“技术恐惧”的行业正加速采用AI，因为它能解决传统软件未能触及的多模态或语言密集型高价值任务。成功的垂直AI公司通常具备“引人注目的切入点”、深厚的“上下文”（领域专业知识和数据护城河），以及提供“十倍生产力提升或成本降低”的价值导向。

5. 消费级AI：从生产力到情感陪伴与创作普及消费级AI的使用正从生产力任务转向更深层次的应用，如心理治疗、陪伴和自我成长。语音作为强大的交互方式，使得LLM驱动的语音AI能进行流畅对话。AI也极大降低了创作门槛，使得普通消费者也能通过工具进行音乐、视频和图像生成。

未来五年五大关键预测

1. 浏览器将成为AI智能体的主导界面：浏览器不仅是导航工具，更是一个可编程的数字世界界面，能让代理在用户日常应用中观察、推理和行动。预计Perplexity、OpenAI、谷歌等公司纷纷推出新的AI原生浏览器，点燃新一轮的“浏览器战争”。
2. 2026年将是生成式视频之年：继2024年生成图像、2025年语音爆发后，2026年有望成为视频的突破之年。模型质量提升和成本下降正消除视频创作的复杂性壁垒，推动其大规模商业应用。
3. 评估与数据血缘将成为AI产品开发的关键催化剂：企业普遍难以在真实世界中可靠评估模型性能。2025-2026年，AI评估将转向私有化、落地化和可信赖化，成为AI堆栈的战略层和采购治理的核心要求。
4. 一个新的AI原生社交媒体巨头可能出现：消费技术领域的重大变革历来催生新的社交媒体巨头。生成式AI在语音交互、长期记忆、图像和视频生成方面的突破，将为下一代社交媒体的爆发提供清晰的动力。AI应用开发的门槛越来越高，依赖云计算和基础设施配套的综合能力，未来初创企业、一人公司将很难立足。
5. 随着AI并购升温，现有巨头将展开反击：在经历了AI原生初创公司两年的快速颠覆后，大型企业正在通过收购来弥补自身能力差距。预计2025-2026年，AI领域的并购活动将激增，尤其在垂直软件领域。

穿越“死亡之谷”的七个关键原则

在一个所有人都拥有相同“引擎”的时代，最终的胜负关键，将在于你对路线图的掌握，以及驾驭方向盘的智慧 [A5]。基于上述洞察，以下是AI创业者穿越“死亡之谷”的七个核心原则，值得正在AI相关赛道拼搏，或蠢蠢欲动的公司警醒：

1. 原则一：利基为王，垂直AI才是避开巨头的生路对于资源有限的初创公司，与科技巨头正面竞争无异于以卵击石。2025年的生存法则要求新创企业专注于垂直AI（Vertical AI），锁定单一产业或特定场景，解决明确且深刻的痛点。通用模型如同“多功能瑞士刀”，功能多但不精；而垂直AI则像“精密手术刀”，专为特定问题而生，其精准度、可靠性和效率是通用模型无法比拟的。创业的起点应是锁定一个高价值、尚未被有效解决的产业问题，再反向推导所需数据、模型与产品形态。这对于目前众多为图书馆和文化机构提供技术升级和解决方案公司来说是个利好，但时间窗口转瞬即逝，必须尽快学到真本领，并深耕领域市场。
2. 原则二：数据护城河——你的AI资产负债表健康吗？如果说基础模型是“引擎”，那么数据就是“燃料” 。当开源模型和商业API使算法获取成本大幅下降时，真正区分AI公司实力的，是数据的质与量，以及驾驭数据的能力。一个平庸的模型配上高质量的独家数据，往往胜过顶尖模型配上公开数据。数据是唯一能持续加深、且难以被复制的“护城河”。成功的AI新创都深谙“数据飞轮”的运作：初始数据 → 打造产品 → 吸引用户 → 用户产生更有价值的数据 → 优化模型 → 产品更好 → 吸引更多用户 → 护城河加深。公司应拥有自己的“数据资产负债表”：资产是专有数据集、高质量标注数据、能持续产生数据的用户基础；负债则是低质量数据、未清理的杂讯、合规风险。现在有很多公司有数据却不知道怎么用，无法转换成模型和应用语料，将会坐失良机。
3. 原则三：梦幻团队的黄金比例成功的AI团队通常需要以下三种核心角色，且缺一不可：

• 技术长/首席科学家：精通算法，能够构建从数据处理、模型训练到部署监控的自动化系统。
• 领域专家/产品负责人：对产业规则和需求有深刻理解，能够避免开发出技术完美但市场无感的产品。
• 执行长/商务开发：将产品价值转化为价格与营收，设计商业模式，建立销售渠道，并能向投资人清晰阐述愿景与财务规划。

4. 原则四：投资人看的是损益表，不是模型投资人更关心的是商业可行性，而非模型参数。他们会关注单位经济效益是否为正、毛利率有多高、经常性收入成长轨迹如何、客户流失率多少。在创业计划书中，关于市场、客户、营收和利润的篇幅，应与技术篇幅至少相当，甚至更多。投资人投资的不是算法本身，而是一门能够持续创造现金流的生意。当然投资人总是比创业者精明，这点用不着提醒，反而需要提醒创业者相信自己，不要忘了本心。
5. 原则五：技术配方的权衡与AI原生工作流在技术策略上，建议采取“三层技术配方策略”：基础模型层优先调用API或微调开源模型，不建议自建基础模型；工具与MLOps层整合成熟工具，快速建立稳定高效的机器学习运维流程；应用与使用者体验层核心目标是让AI能力无缝融入用户既有工作流，并带来“好十倍”的使用体验 。不要将AI简单地附加到传统软件上，而是要重新构想整个工作流，因为AI原生应用不仅仅存储数据，更会对其采取行动。同时，浏览器是新的“画布”，代理AI正转向浏览器层，成为可编程的环境，创始人应为此表面构建产品。
6. 原则六：从第一行代码就内建“信任”AI伦理已成为进入市场的门槛，这包括透明度与可解释性、公平性与偏见检测、安全性与防御攻击、以及隐私保护设计。企业普遍难以在真实世界中评估模型性能，因此私有、持续评估至关重要。从第一天起就构建评估基础设施，一个以“可信赖”著称的品牌，将是强大的差异化优势。
7. 原则七：进入市场策略，找到你的“超级用户”不要急于攻占大众市场，应先从“滩头堡”切入。找出100位离不开产品的“超级用户”，通过伙伴计划与他们共同打磨产品。可以提供免费或大幅折扣的使用权，以换取深度反馈和真实数据，并让他们在成功后成为公开推荐案例。此外，实施速度是战略优势，以及在一个代理和自动化充斥的世界里，人类的“品味和判断”是您的差异化因素，能够凭直觉感知应该存在什么，而不仅仅是能够存在什么的创始人，将定义下一个时代。同时，现有巨头已觉醒并具有收购意愿，创业者应建立技术和数据“护城河”，为并购做好准备，但要像您将独占该类别一样运营。

结论：从“技术颠覆”到“商业奇迹”

当基础模型成为公共基础设施时，AI创业的胜负不再取决于技术有多么华丽，而在于能否找到并解决关键问题，并构建可持续的商业模式。上述七个原则的核心精神是一致的：从挖掘利基市场、构建数据护城河、组建黄金团队，到有效应对资本市场、权衡技术配方、从一开始就内建信任，再到实施精准的市场策略。

AI解决方案的优劣，不应由技术架构的复杂程度来定义，而是看它能否为客户的损益表带来实质性改善。在这个AI大航海时代，只有那些既能仰望星空洞察未来趋势，又能脚踏实地，以市场和客户为导向，以利润和增长为北极星的创业者，才能成功穿越“死亡之谷”，驶向广阔的蓝海。