巨头围剿下，AI创业者的最后一道"缝隙"在哪里？

以前我和朋友讨论“如果以后创业我们能做什么”，每每谈到一个想法一个点子，他通常会来一句“万一大厂下场做了，我们怎么办”或者“我们能做，大厂不是更容易做”这样类似的疑问或反驳。

随着大语言模型的兴起，2023 年很多开发者或者公司都在利用 API 进行套壳，把“GPT 包一层 UI 就能上线”，直到 2025 年的热词已经从 chatbot 到 AI workflow 最后变成了 AI agent —— 能自己思考、会用工具、自动完成任务的新物种。

现在我打开 Product Hunt，每天都能发现有一堆‘AIxx’冲上榜单：从生成 PPT、写周报到帮你买机票、炒股票，背后 90% 的逻辑都是‘API 套壳’。

vibe coder 在 LLM 的帮助下借助 LLM API 做一个 LLM-based APP 的成本以及门槛越来越低，当然这也带来了很多创新爆发，同时也带来了同质化洪水。

每一次的热门冲在最前端的都是小体量的初创或者个人开发者，当一条赛道跑通了之后大概率大厂就要入场了。google、openai、meta、字节、腾讯、阿里等大厂百般招式一起释放，不要说他们已经掌握了巨量的流量，其内部也有不少团队在比拼，而且人家有基建优势，可能调整一下 API 费率就能影响一家初创的部分营收。

这两天的新闻，一个是 Google I/O 2025，另一个是 OpenAI 65 亿美元“硬吞”AI 终端。

谷歌发布的 AI Mode Search 直接自己来做 AI+search，Project Mariner / Agent Mode 一次可以并发 10 个网页任务，支持“teach & repeat”，在终端层面与三星合作的 Project Moohan 头显、与 Gentle Monster、Warby Parker 合作的 Gemini 眼镜，现场演示实时翻译、私密 HUD。

Google 不再只卖 API，而是把 模型 → Agent → 搜索/硬件 一条龙打通，直接“占领用户的下一块屏幕”。

而 openai 这边，直接以 100% 股票收购 io （前苹果设计师与前苹果硬件班底创办），交易对价 65 亿美元，是 openai 史上最大并购。Google 不再只卖 API，而是把 模型 → Agent → 搜索/硬件 一条龙打通，直接“占领用户的下一块屏幕”。55 名硬件、供应链、工业设计骨干加入；首款 AI 终端预计 2026 年亮相。据称，他们想摆脱 iOS / Android 沙箱，打造“原生 AI 交互”硬件（市场普遍猜测为随身设备或可穿戴）。

这说明模型公司不再满足“云端 API”；硬件将成为锁定用户场景、定价能力和数据回流的下一张底牌。

两天之内，Google 把 Gemini 铺到眼镜，OpenAI 直接买下一支苹果级硬件团队——通用入口几乎被堵了个严丝合缝。

所以如果我再跟我朋友讨论关于 AI 创业的点子，他该反问我：当 Google 用 Gemini 全栈封锁通用入口，OpenAI 砸 65 亿把 AI 终端握在手里，小团队的机会在哪里？

宏观识别巨头未深耕的空隙领域

大厂（如 Google、OpenAI 等）正通过全栈布局（自研顶级模型、专有算力硬件、生态并购等）封锁通用AI入口，使创业公司很难在“大模型”正面战场取胜。

大厂往往专注主要市场，一些区域和新兴市场仍是蓝海。中国团队凭借本土竞争锤炼的产品，以“高性价比+场景适配”迅速攻占日本、东南亚、中东等市场，无本地竞争对手。某国产AI视频公司针对中东定制模型（遵循当地宗教规范，如遮盖面部），再借助国内低成本人工团队高效交付，实现了“技术开源+本土化运营+供应链”组合的独特出海竞争力。

这类地域文化和合规要求的定制，是巨头难以快速满足的空白。

目前大多 agent 都是通用的，但是大型通用模型难以深入每个垂直行业的细节流程，垂直领域AI应用是中小创业者的天然据点。

创业公司可深耕具体行业场景，提供端到端解决方案。例如，创业公司循环智能聚焦汽车4S店销售场景，通过AI硬件+工作流整合拿下80%市场。他们打造的胸牌式AI设备可实时分析销售对话、自动生成日报、辅助晨会，极大提升4S店销售效率。

这看似细分的场景却需深度理解4S店SOP和销售痛点，并投入大量人工标注数据精调模型——这些繁琐“脏活累活”正是大厂不愿涉足的领域。垂直深耕+精细运营让创业者建立了巨头难以复制的护城河。

就像朱啸虎说的：“所有AI应用都是套壳，技术壁垒是骗人的……真正稀缺的是将AI嵌入真实场景的能力”。

再看一些高合规/高门槛行业，医疗、金融、政企等强监管领域对数据安全合规要求高，巨头因风险和投入往往进展缓慢。创业团队若具备行业资质和专业背书，可在这些领域率先提供AI解决方案。比如在医疗影像、合规审计等方向，深耕专业认证与小样本精调模型，满足法规要求，巨头反而可能选择合作或投资。巨头在这些领域“不愿做或不能做”的部分，即是创业公司施展拳脚的空间。

当然还有一些是利用自身壁垒和资源的，一般来说这就不是初创公司了，基本是一些在某些行业深耕了一段时间的，他们会拥有独特的行业数据资源，这也是巨头难迅速复制的优势。当然，创业者也可通过聚合行业散落的数据、客户专有数据，构建专属数据集来训练模型，从而形成数据护城河，这个难度其实是有点大的。

SignalFire基金指出，创业公司应专注获取难以复制的高价值数据，如整合多个源的行业数据或通过自有业务流程产生新数据。例如，美国初创公司 EvenUp 围绕个人伤害索赔构建了专有和解数据集，用于训练法律预测模型，帮助律师获得前所未有的洞见。这种数据积累带来的模型精度提升，是巨头通用模型难以企及的差异。

大模型能力虽强，但本身有边界，不同行业需要的数据各异。创业公司在特定垂直领域掌握独有数据，打造出的AI平台就有自身特色，实现强差异化。

还有一点就是交互模式，比如现在的 AI+canvas 类的有 Flowith，最近还推出了一个 infinity agent（每个公司都想要一个 the first 的名头，加了各种限定词确实第一🤣），这个 agent 目前市面上的评价还行，我最欣赏的是他们的多线程聊天的思路，我认为这个很符合我们人的思考模式。

巨头的产品形态往往遵循主流交互（如网页Chatbot、手机助手），但新兴的交互形态或细分终端可能成为创业突破口。终端的话，有面向老年群体的语音对话机器人、工业现场的AR眼镜+AI助理、游戏中的智能NPC角色等，都是尚未被巨头完全覆盖的交互场景。

创业公司可以设计差异化的人机交互或整合硬件终端，提供别具一格的AI体验，避开与巨头在同一用户入口直接竞争。与此同时，选择尚未饱和的分发渠道（如特定行业的软件生态、B端企业渠道）也能作为切入点，绕开巨头主导的入口流量。

基础模型的开源和普及正在快速消弭技术门槛，谷歌一份泄露备忘录就坦言：“我们没有护城河，OpenAI 也没有”——开源社区迭代速度之快，让大厂视为“重大难题”的问题在开源模型上已得到解决。

所以创业者完全可以利用开源模型之利，站在巨人肩膀上开发垂直应用，而不必从零训练模型。在大模型“军备竞赛”由巨头主导的同时，更灵活贴地的场景创新正成为创业公司突围的绝佳契机。

运用经典模型评估赛道可行性

识别出空隙领域也不一定就要去做，因为难度会很大，所以这之后的第一步是理性评估这条赛道的可行性和长期价值。可以借鉴知名创业投资人提出的经典分析框架，从多个维度审视。

“工具切入，网络留存”战略（Come for the Tool, Stay for the Network）

由投资人 Chris Dixon 提出的增长策略，思路是先提供单点工具作为切入点吸引用户，然后逐步构建用户网络或社区，实现网络效应的飞轮。初期的单人场景工具帮助产品获得种子用户；随后引入多人协作、内容分享或交易等网络元素，为用户创造长期价值，并形成竞争壁垒。

经典例子像 Instagram 最初以滤镜工具吸引用户，并通过内置社交网络留住用户，最终发展为庞大社区。

对于AI创业者，可以先聚焦某项AI实用工具（如代码生成助手、设计素材生成器等）获取用户，当具备一定用户量后，再引入用户互动、模型反馈改进、内容分享市场等功能，打造平台级网络效应。

Dixon 说过，单人工具是引火柴，网络才是篝火，带来长期留存和护城河。

时机与市场匹配（Timing vs Market Fit）

创业成功的关键在于切入的时间点与市场成熟度契合—— Elad Gil

市场风口转瞬即逝，过早进入市场会因用户和技术尚未成熟而失败，太晚进入又可能错失红利。Idealab 创始人 Bill Gross 分析了上百家初创的成败因素，发现“时机”是最重要因素，占成功差异的42%。

999年的在线视频初创Z.com团队和执行都很优秀，却因宽带普及率太低而在2003年倒闭；仅两年后，随着Flash技术和宽带条件成熟，YouTube 顺势崛起获得成功。

一项AI应用即使切中了真实需求，但如果市场环境（用户习惯、配套技术、基础设施、法规等）尚未成熟，项目很可能举步维艰。

创业者需评估当前的市场时机是否成熟：比如 AI 医生助手可能在政策和伦理规范明确后更易推广；企业 AI 软件需要客户对数据隐私顾虑降低才有大规模部署机会。

“即使点子再好，时机不对一样可能失败”。

因此在评估赛道时，要分析当前是否风起云涌或至少小潮已至，并预留足够时间等待市场起量。

市场-创始人契合度（Market-Founder Fit）

风险投资教父 Marc Andreessen 及天使投资人 Naval Ravikant 等人都强调，创始人背景与所选市场间的匹配度直接影响创业成败。

Naval 指出：“创业者不仅要找到产品-市场契合，也要有人称‘产品-市场-创始人契合’”。创业赛道应与团队的独特优势、资源和热情高度吻合。如果创始团队本身在某行业深耕多年或对某类用户有独特洞察，那么在该领域创业就更具胜算。

Andreessen也曾暗示，真正伟大的创业公司往往源自创始人对某问题有深刻共鸣和执念，这种内在契合能驱动团队穿越挑战。

在选择赛道时，创业者应自问一下：这个领域是否是我了解和热爱的？我是否拥有该行业的人脉资源、领域专长或差异化见解？这种“创始人-问题匹配”越强，越有利于在后续的产品打磨和市场开拓中形成难以复制的软优势。

当然，除了上面的三个模型，还应关注市场规模和增长（即赛道的天花板和增速）等传统维度，并结合自身资源禀赋，来综合评估赛道是否值得长期投入。

当经典模型与定性判断均指向积极信号时，方可更有信心地投入实战。

围绕空隙打造 MVP 并建立护城河

确定赛道后，应迅速行动，通过MVP（最简可行产品）验证想法，并逐步构筑护城河。

快速原型验证

利用现有的大模型平台或开源模型，迅速搭建原型产品，在目标用户小范围内测试需求匹配。

现今基础模型和开发框架高度丰富，创业团队可以调用 OpenAI、百度文心等平台API，或使用开源模型（如 LLaMA 系列）+开源工具（LangChain、Haystack 等）拼搭出产品雏形。

这种“拿来主义”大大降低AI原型开发门槛，让创业者将精力聚焦在差异化功能和用户体验上。

开源社区已经在解决我们认为的重大难题。

创业者应充分利用这些公共成果，快速推出能解决特定痛点的demo，与种子用户反复交流以验证方向。

聚焦单点痛点

优秀的MVP应当剑指核心刚需，针对所选空隙领域，找出用户现存的最大痛点或最高频任务，以AI手段加以优化。

就像上文的循环智能的团队发现4S店销售每天耗时填报销售日报、晨会低效等痛点，于是MVP重点实现了“自动记录对话内容并生成日报”这一杀手功能。

这个切入点足够小却价值高，便于在短时间内证明AI赋能能带来的效益。在MVP阶段拒绝贪多，专注做精一两个关键功能，才能以有限资源换取用户的高度认可，从而为后续拓展奠定基础。

数据积累与迭代

一旦MVP验证了需求，应尽快进入数据积累-模型打磨的正循环。通过早期用户的实际使用，不断收集垂直场景下的交互数据、反馈和边缘案例。

这些第一手数据是创业公司独有的财富，可用于监督微调和优化模型。

上面的4S店销售助手在落地过程中收集了海量真实销售对话语料，团队投入大量人力标注关键对话片段用于模型训练。

这种“数据苦力”工作却逐步积累起竞争壁垒——模型对4S销售语境的理解和优化远超通用模型，构成他人难以企及的领先优势。

创业者应制定明确的数据策略：哪些关键数据可以通过产品使用获取，是否需要人工标注或生成合成数据来增强模型，以及如何在保证隐私合规前提下让客户放心贡献数据。

当专属数据集规模和质量不断提升，模型性能也将水涨船高，使产品形成良性循环。

模型精调与性能优化

有了数据基础，就要持续进行模型的精细化调优。这包括使用迁移学习或增量训练技术，把行业数据融入预训练模型，以及结合业务规则对输出进行约束优化等。

精调后的模型将在准确率、专业性上显著胜出通用模型，为产品提供质的优势。

美国法律AI公司 EvenUp 正是借助独家法律案件数据精调模型，使其对个人伤害案的赔偿预测非常精准，从而提供律师无法单靠自身做到的洞见。

精调过程需反复实验，不断平衡模型尺寸、性能和成本。必要时可考虑训练小而专的模型以部署在本地或边缘，提升响应速度并降低依赖。这种模型层面的打磨，配合数据积累，将成为产品的技术护城河之一。

当然，这一步也不是必不可少的，有时候我们并不需要去训练模型，在独家数据的加持下已经足够拓宽护城河。

流程嵌入与粘性构造

为了长期留住客户，AI产品需深度嵌入用户的业务流程或日常工作流，成为不可或缺的一环。

一旦产品融入客户系统，实现了流程自动化或决策闭环，客户切换成本就会大幅提高，自然形成黏性。

美团早期通过帮商家改造IT后台，将自身服务嵌入商家日常运营中，最终打造出巨头难移的生态关系。相似地，AI创业项目若能提供端到端解决方案（如同时覆盖数据输入、AI处理、结果应用三个环节），就能在客户处建立全面价值，从而巩固自身地位。

创业者应思考产品如何与客户现有软件、数据库、工作流程集成，是否需要提供API或插件，以及如何培训用户将AI工具纳入日常。

一旦你的AI系统成为客户业务流程的起点或必经节点，不仅能源源不断获取业务数据用于改进，还将在合同续约和扩展销售上占据主动。

人机协同的混合模式

在技术不成熟的领域，不妨采用“AI+人工”混合服务模式来保障用户体验。大模型难以100%正确或完成复杂任务时，引入人为校正和辅助可以有效弥补短板。

在AI生成视频尚不完美的现阶段，有创业公司选择将AI初步生成的视频素材交由二三线城市的人工工作室做最后编辑，以“95% AI + 5%人工”的模式满足客户定制需求。

这种方法看似降低纯AI成色，却以务实的服务质量赢得了客户，也为创业团队争取了宝贵的技术打磨时间。

“非技术壁垒”反而成为中小玩家的生存之道，即通过人工介入、运营支持等方式提供巨头不愿做的个性化服务，建立良好口碑和客户关系。当模型技术日渐成熟后，再逐步提高自动化程度，最终实现“由人带AI”过渡到“AI带人”。

不要害怕用人工包装MVP——只要能确保用户价值，实现盈利也是护城河的一部分。

一言以蔽之，前期借助外部力量迅速验证需求，中期苦练内功积累资源并优化模型，后期深入客户流程形成粘性。

判断独立公司 vs 巨头生态附加组件

在选择创业方向和商业策略时，一个关键决策是：这个项目应该成长为独立公司，还是更适合作为大厂生态中的一项功能或组件？

你是在打造一个长期独立发展的业务，还是希望最终被大厂收编整合？

功能是否容易被复制

如果创业项目提供的只是巨头产品线中的一个“小功能”，那么独立生存将非常艰难。

著名投资人 Mark Suster 就用“FNAC（Feature, Not A Company）”来提醒创业者：有些创意顶多算一个产品特性，难以支撑一家独立公司。

当年风靡一时的团购、群组聊天等应用，本质上只是大平台可以快速推出的功能，结果证明这些独立创业公司大多要么演化拓展成综合产品，要么被巨头整合。

Suster 曾直言：“群组短信只是一个功能，不是一家公司…仅发送消息是个通用工具，苹果一整合这个功能（iMessage），相关创业公司就很难立足”。

如果你的AI产品做的事情，巨头通过小团队开发或并购很容易就能在其平台实现，那么你需要慎重考虑其独立性。

例如，AI绘图助手若只是调用公开模型并提供一个UI，很可能被大型软件套件直接内置同类功能而挤压市场。这类“功能型”创业项目更现实的路径是快速做大用户后寻求被收购，或者主动与巨头平台集成作为生态伙伴，而非死磕独立发展。

产品是否拥有难以克隆的护城河

如果项目涉及深厚的技术壁垒、数据壁垒或复杂的服务交付，使得巨头即便投入资源也难以在短期内复制体验，那就具备独立发展的潜力。

比如涉及长期数据沉淀和模型优化的产品，巨头无法瞬间获得你的专有数据和模型精度；又或是需要庞大线下运营支撑的业务，巨头未必具备相应组织能力。

循环智能在4S店的案例就体现出，通过多年积累的数据和对行业know-how的掌握，他们建立了巨头难以企及的行业地位。

AI法律服务EvenUp，凭借独有数据和AI辅助专业服务打开市场，这种模式下巨头若贸然进入，也面临获取数据难、缺乏领域专业性的劣势。

如果你的项目已经体现出特有的网络效应、数据垄断或服务深度，并且目标市场容量足够，那么完全可以将其视为独立公司来经营，并通过不断强化护城河来抵御巨头竞争。

赛道是否与巨头核心利益冲突

有的项目之所以适合作为组件，是因为它终究要依附在巨头生态下才能放大价值。

例如基于大厂大模型的一些插件、辅助工具，本身离不开平台支持。这种情况下，独立存在反而空间有限。与其单打独斗，不如与平台深度绑定，甚至早期就以战略投资或合作形式融入巨头生态，从而借力成长。

而另一些项目所在赛道，并非巨头当前关注的重点，或者巨头因为组织架构和创新者窘境等原因做不好。这类“巨头不愿做/做不好”的业务，则可以大胆作为独立公司发展。

朱啸虎说，AI时代创业迎来转机，以往巨头盯上你的赛道你就危险，而现在巨头并不会也不可能啃掉所有边缘市场的硬骨头，这些边缘反而是小公司生存良机。

所以要评估巨头的战略版图：如果你的产品只是锦上添花的小功能，迟早巨头会自己做；但如果是偏离巨头主航道的细分深水区，那创业公司完全可以安心耕耘，做到行业不可或缺。

资本与退出考量

从融资和退出角度，也可以反推项目属性。

如果你的商业计划在5年内营收规模有限，而目标用户又与巨头产品强相关，那么投资人可能更偏好并购式退出策略——即将公司做到被巨头收购整合的程度即可，毕竟作为巨头组件可以发挥更大价值。

而如果赛道前景广阔且公司有机会成为行业平台，那么应以IPO或长期独立运营为目标，融资时选择认同长期价值的资本。

近期的一些现象就能看到，大模型通用聊天类创业难与巨头抗衡，不少公司最终选择投入巨头怀抱：如融资1.5亿美元的Character.ai团队已整体加入谷歌，融资13亿美元的Inflection被微软收购、4.15亿美元的Adept被亚马逊收购，创始团队均选择了并入大厂。

直接对抗巨头核心业务的创业公司，大多以被并购收场。

因此创业者需要有清晰的自我定位：如果立志做独立巨头，就必须选对战场、打造壁垒；如果只是解决巨头生态中某个缺口，那及早与之结盟未尝不是上策。

总体来说，判断独立 vs 附加的关键在于价值量级和可替代性。

能创造独立巨头级价值的赛道，且不可替代性强，就应坚定走独立路线，谋求长期增长；反之，如果项目注定是大生态里的“一块拼图”，就应灵活制定合作并购策略，为股东和团队争取最佳利益。

案例参考与路径建议

案例1：LibLib AI（垂直领域切入）

针对特定人群深挖需求。

LibLib是一家面向中国约2000万专业设计师的AI绘图软件，被称为“AI版Photoshop”。

它的核心竞争力不在底层图像生成模型（那些技术已被Stable Diffusion、Midjourney等开源并普及），而在于深度契合本土设计师的工作流程和需求。

通过提供本地化界面、符合中国设计规范的素材库，以及贴合设计师习惯的交互，LibLib 在短时间内俘获大批用户。

即使基础技术大众化，聚焦特定行业用户的深层需求，仍能打造出有粘性的专业工具。

其路径是“工具切入”——先以优秀的AI制图工具功能获取设计师，再考虑加入设计师社区交流、素材交易等网络要素，逐步构建生态。这正印证了“先工具后网络”的战略在AI垂直应用上的可行性。

案例2：循环智能（人机结合、扎根行业）

用苦功建立壁垒。

循环智能团队以汽车4S店销售场景为切入口，通过几年埋头苦干，实现了全国80%市场占有率。

他们的做法是推出穿戴式AI设备辅助销售——这需要软硬件结合的全栈能力，以及对4S店销售流程、员工习惯的洞察。

在产品迭代过程中，团队投入了大量人力做数据标注、现场支持，解决了AI听写准确率、销售话术分析等一个个实际问题。这些繁琐工作一般巨头并不愿碰，却成为循环智能的护城河，使得后来者难以望其项背。

当巨头更关注烧钱训练通用大模型时，这家公司凭借深耕垂直+艰苦运营脱颖而出。

别怕从小处着手，肯做别人不愿做的苦活累活，反而能在红海中杀出一条血路。

“星辰大海最后都是红海，脏活累活才是护城河”这句话在AI时代依然适用，用踏实服务换取客户信任，胜过纸上谈兵的技术领先。

案例3：EvenUp（数据驱动的法律AI）

以数据优势撬动传统行业。

EvenUp 针对法律诉讼领域的难点，引入AI来预测案件和解金额，为律师提供决策参考。

其秘诀在于构建了他人没有的专有数据集：通过与多家律所合作，收集并匿名化了海量历史伤害赔偿案例数据。

利用这些数据训练的模型，能够给出比任何单一律师事务所都更全面的赔偿建议。EvenUp 初期以工具形式提供简报撰写、案例分析功能来吸引律师使用，随着数据和用户量增长，正逐渐形成行业网络：一方面模型因更多律师反馈不断精进，另一方面律师之间开始通过平台分享洞见，强化了EvenUp作为行业基础设施的地位。

“数据护城河+网络效应”双管齐下的路线：先用工具价值获取用户和数据，再用数据积累提升工具价值，最终在垂直行业建立难以取代的平台地位。

案例4：大型模型Plug-in创业的挑战

一些创业公司选择直接围绕大厂的大模型生态开发插件或应用，例如基于ChatGPT的特定功能插件、或为Office套件添加AI助手功能等。

这类项目短期可能利用巨头平台快速获取用户，但长期存在被平台“抄作业”的高风。

有的团队开发的AI写作助手一度流行，但很快Office官方上线了类似功能，导致其用户大量流失。这说明，在巨头生态做附属功能，要有被取代的心理准备。

聪明的做法是与巨头形成互补：比如一些优秀的ChatGPT插件被OpenAI官方推荐甚至投资，使其成为生态的一部分，反而获得了成长机会。

如果你的项目定位是平台插件，就应积极寻求生态共赢，提供平台短期内不会自研的专业价值，争取官方的认可支持。同时做好快速转型的预案，一旦巨头入局，能调整路线继续生存。

路径

• 从小切入，快速试错：选择一个足够小但痛点强烈的切入点，做出能落地的MVP服务真实用户。在真实场景中打磨产品，比空想商业模式更重要。小步快跑，在用户反馈中快速迭代，比闭门造车更能找到真正Product-Market Fit。
• 善用现有工具与平台：充分利用开源模型、大厂API和低代码开发框架来降低技术实现门槛。比如 Hugging Face 提供的大模型库、LangChain 等智能体开发框架，都能让小团队快速构建复杂AI应用。不要一开始就重造轮子，把省下的时间用于打磨差异化功能和用户体验。
• 构建数据与社区资产：有意识地积累数据资产，哪怕前期需要用免费服务或人工方式换取数据，也值得投入。与此同时，培养早期用户社区也是资产——忠实用户不仅贡献数据，还会自发传播口碑，甚至为产品改进出谋划策。可参考 Hugging Face 社区模式，通过论坛和分享平台聚拢开发者用户，形成强网络效应。
• 嵌入式创新：把AI能力嵌入现有行业流程，而非让用户学习新流程。走进客户业务一线，理解每个环节如何用AI优化，然后将产品无缝融入其中。比如做企业服务的，可以考虑与现有的软件（CRM、ERP等）集成，让AI功能出现在用户熟悉的界面里。这种嵌入式打法能加快被采用，并形成深度绑定。
• 确保现金流和造血：在当前投资环境下，商业化变现能力比概念更重要。尽早探索愿意付费的商业模式，哪怕先从小客户、小合同做起，有收入就有主动权。可以尝试 SaaS 订阅、基于用量计费、按成果收费（如按销售线索、节省成本等计价）等模式，从中寻找最佳路径过去卖软件做项目已很难形成壁垒，或许按业务结果收费的创新模式能提高黏性和共赢。不管哪种模式，确保有正向现金流才能支撑公司跑得更远。
• 持续学习和借鉴：AI领域日新月异，创业者必须保持学习。建议关注一线投资机构和行业专家的分析文章、播客。例如 a16z、Sequoia 等都有AI专题报告，Y Combinator 的创业课也提供大量经验。国内可以关注业内领先者的分享（如知乎专栏、极客公园等）。利用这些资源校准自己的战略，不断修正认知误区。Elad Gil提醒：“所有创业建议都要考虑情境”，要善于结合自身情况吸收外部经验。
• 选择合适工具与基础设施：根据产品需求选择云服务和开发工具。如果需要大规模模型推理的可以考虑阿里云、AWS等提供的GPU云服务并申请初创扶持资源；需要实时性的边缘设备则可选用 NVIDIA Jetson 等硬件平台。工程上采用ML Ops工具（如Weights & Biases监控训练、DVC管理数据版本等）提升开发效率。工具不是越新潮越好，而是要契合团队能力和业务需要。搭建初版系统时尽量简单，避免过度工程化。

在巨头环伺的AI时代，中小创业者完全有机会通过差异化战略开辟属于自己的天地。

宏观上找准巨头未深耕的缝隙，微观上运用精益方法快速验证，并以数据和服务筑墙垒壕，辅以经典创业方法论指导方向，就能大大提高成功几率。

在风云变幻的科技浪潮中，以敏捷专注对抗庞然巨头，以场景洞见战胜模型堆叠，或许正是创业者书写传奇的时代机遇。