前言
在AI技术快速迭代的时代，创业公司的核心价值在于深入物理世界、扎根行业流程、构建数据飞轮与情感连接。通用能力底座交由平台夯实，而深入产业场景的“最后一公里”是创业者的护城河。
AI创业趋势展望
- 分发的不再是信息，是体验：下一代内容平台分发的是体验，互动是体验最重要的入口。围绕能力做产品，不要围绕场景做产品。
- 模型进步解决效率，审美定义应用空间：模型会吞噬浅层应用，但应用公司的机会在做模型做不到的闭环，即“升维”。
行业领军者观点全景图
涌跃智能（陈炜鹏）
- 核心观点：下一代内容平台分发的是体验，互动是体验最重要的入口。围绕能力做产品，不要围绕场景做产品。AI产品的真正壁垒，是把对模型的理解变成产品和组织优势。
- 给创业者的建议：先问自己是否真的相信所做之事，还是因为他人押注而跟风。用AI原生的方式重新定义团队，模型公司和应用公司的边界会越来越模糊。
Everfir（陈扬羽）
- 核心观点：模型会吞噬浅层应用，但闭环不会被吞噬。应用公司在独立开发者化，最危险的是资源诅咒。不是逃逸模型，是升维。
- 给创业者的建议：多思考“升维”和“资源诅咒”，不要被资源绑死，迭代速度比首日想法更重要。
Memories.AI（沈俊潇）
- 核心观点：视觉记忆是Physical AI时代默认被调用的那一层视觉记忆基建。文本记忆被模型吃掉，但视觉不会。创业公司要做的是下注并专注，只做视觉记忆。
- 给创业者的建议：Make Bets And Then Focus，下注并超级聚焦，只做好一件事。DayOne Global，离客户足够近。
Ambi（莫子皓）
- 核心观点：人机交互会从一个裂变成三个：可穿戴设备、屏幕、云端。软硬AI三者结合，难度是指数级的。记忆首先是视觉的，AI的记忆也该如此。
- 给创业者的建议：给智能体眼睛、耳朵、嘴巴，能同时满足这三件事的，位置并不多。时间、运气、关键人物不在个人控制范围内，接受这一点。
浪漫极客（王鹏霄）
- 核心观点：影像是个能跑出千亿美金公司的大赛道，关键是把修图从一件工具做成一项服务。这个时代是指数级加速的，把工具变成服务，潜在付费人群会破十倍。
- 给创业者的建议：DreamBig, Do Small，目标高远，从小处着手。把力气花在人才上，这个时代值得你Dream Big。
逸文科技（王骁）
- 核心观点：硬件创业要么终极，要么垂直细分，没有中间地带。模型能力是中间点，不是终点，用户体验才是终点。智能眼镜赛道里，主流思路是给AI加更多上下文，这是把中间点当成了终点。
- 给创业者的建议：AI硬件创业要分清楚消费者视角和AGI视角，把日常生活变成给AGI的实验本身就是错的产品哲学。要么做终极的事，要么做真正垂直细分的事。
Video Tutor（赵凯）
- 核心观点：当AI可以实现“因材施教”，所有人都会开始重新衡量学校的价值。抽象知识的学习，AI教得100%比人好，问题只是用什么形式。AI取代的是教书，育人这部分它取代不了。
- 给创业者的建议：出海别做泛流量的搜索引擎优化，别想着让什么大V转发就能起量。耐得住寂寞，教育这个赛道不会像某些AI产品那样突然爆发。
真格基金（戴雨森）
- 核心观点：清醒很重要，但踏空（Miss）可能是更大的问题。模型正在变成芯片，应用编排层（Harness）更像操作系统。模型可插拔之后，壁垒正在迁移到应用编排这一层。
- 给创业者的建议：沿着这个类比往下走，如果编排框架类比操作系统，下一个推断是基于这一层有巨大的应用开发空间。不要有执念，顺势而为，根据变化调整自己。
经纬创投（韩锐）
- 核心观点：AI公司的卡点是组织，不是方向。AI时代的理想组织是“天才敢死队”。具身智能不会复制数字世界的赢者通吃，市场格局高度离散，服务业是比较现实的第一战场。
- 给创业者的建议：战术上，找大厂的中等马去打。组织上，衡量自己的标准是：我能管理多少上等马？方向上，出海是默认选项，但别被“出海”这个词误导。
锦秋基金（杨洁、臧天宇）
- 核心观点：AI的智能化浪潮是一个20年周期，现在窗口刚刚打开。模型在商品化，但系统在变得更复杂、更有价值；算力在爆发，但重心从训练迁移到推理；机器人在量产，但竞争的核心从硬件转向AI大脑；应用在变现，但赢家是那些真正懂用户需求的产品。
- 给创业者的建议：真正的机会，在模型迭代的盲区里。物理世界的执行、可以被沉淀的内容与IP、不被算法理解的审美和情感，这些是模型做不了的，也正是下一代伟大公司生长的土壤。出海没有想象中简单，但中国应用层有全球少有的结构性机会。
靖亚资本（郑靖伟）
- 核心观点：生成式AI是中国创业者一生一次的机会，应用层我们有机会和全球平起平坐。模型还会变强，但应用层的护城河在数据和流程里。中国团队若认真做出海，仍握有程序员、模型与算力成本上的结构性优势。
- 给创业者的建议：把「迭代速度」放在「首日想法」前面，多问自己过去在关键挑战里怎么解题，多做背景调查，别迷信第一个产品形态。出海前想清楚：你的品类是否敏感、团队是否真懂海外生态、产品在Product Hunt的全球竞技里能否站住。
结论
在非连续性的技术跃迁中，昨日的笃定随时可能在今日被重塑。这种对技术敬畏的态度，恰恰是保持敏锐判断力的来源。AI的智能化浪潮是一个20年周期，现在窗口刚刚打开。技术浪潮的最终归宿，永远是融入千行百业，解决真实世界的问题。真正的商业护城河，正加速回归到应用的深度、数据的厚度以及对用户价值的极致洞察上。
