AI智能体与大模型创业行动建议

引言

综合行业从业者的见解、行业趋势分析以及真实案例剖析，为AI智能体与大模型领域的创业者提炼一套具有可操作性的行动建议。创业之路充满不确定性，尤其在技术迭代迅速、竞争激烈的AI行业，清晰的战略、灵活的应变以及坚韧的心态至关重要。以下建议将围绕创业者在不同阶段可能遇到的核心问题展开，力求提供有针对性的指导。

一、早期破局：找准切入点，快速验证

AI智能体与大模型领域技术门槛高、投入大，早期破局的关键在于精准定位和高效验证。

1. 深化技术壁垒，而非浅尝辄止：

• 建议：在选定的细分方向上，追求技术的极致和领先，形成短期内难以被复制的核心竞争力。避免在多个技术点上分散精力，尤其对于初创团队。
• 案例启示：从零一万物选择轻量化模型并专注优化，到阶跃星辰在特定推理模型上的突破，套壳应用的极致体验（从monia到manus通用智能体，4月25日Manus 以 5 亿美元的估值获得了由 Benchmark 领投的 7500 万美元投资。按照 The Information 的报道，5 亿美元估值，去年底是 1 亿美元，Manus 让蝴蝶效应的估值涨了 5 倍），都体现了聚焦的重要性。
• 专家观点：许多专家强调，通用大模型的竞争已是巨头游戏，初创企业更多机会在于专用模型、高效能模型或与特定行业深度结合的解决方案。

• 建议：初期不宜追求“大而全”的平台型产品，应寻找能够快速产生价值、解决特定痛点的小场景进行切入。通过小场景的成功验证商业模式和技术可行性，积累用户和数据。
• 案例启示：部分AI Agent产品从特定任务（如简历筛选、客服问答）入手，逐步扩展功能。
• 思考：哪些行业或场景对AI智能体/大模型的需求最为迫切，且现有解决方案存在明显不足？

• 建议：AI的核心是数据。从第一天起就要思考如何合规、高效地获取和利用数据，形成“数据-模型优化-更好产品-更多用户-更多数据”的正向循环。
• 专家观点：私有数据、行业数据的价值在AI时代愈发凸显。能够帮助企业用好自身数据的AI应用更具吸引力。

• 建议：早期团队贵在精而不在多，需要技术、产品、市场等关键角色的优秀人才。创始人需要具备强大的愿景驱动能力和资源整合能力。
• 案例启示：许多成功的AI初创公司早期都拥有明星技术团队或对行业有深刻理解的创始人。

二、中期成长：应对内卷，适应变化

当产品初步得到市场验证后，企业将面临市场竞争加剧（内卷）、宏观环境变化等挑战。

1. 持续产品迭代与创新：

• 建议：市场不等人，必须保持快速的产品迭代节奏，根据用户反馈和市场变化不断优化产品功能和体验。同时，要警惕陷入“功能堆砌”，应聚焦核心价值的提升。
• 思考：如何建立高效的用户反馈机制？如何平衡短期市场需求与长期技术愿景？

• 建议：AI行业的商业模式仍在探索中，创业者需要保持开放心态，勇于尝试不同的收费模式（如按调用量、按效果、订阅制等），并根据实际运营情况快速调整。
• 案例启示：澜码科技提到的从CAPEX到OPEX的转变，将Agent视为数字员工按次付费的模式值得借鉴。

• 建议：AI产业链条长，没有任何一家公司能包打天下。积极与上下游企业、研究机构、开源社区等建立合作关系，共同做大蛋糕。
• 专家观点：大模型厂商、AI Agent开发者、行业应用方需要紧密合作，才能推动AI技术真正赋能千行百业。

• 建议：AI技术的发展受到政策法规、伦理道德、社会接受度等多方面因素影响。创业者需密切关注行业政策动态、技术伦理规范，确保企业发展合规稳健。
• 思考：如何将AI伦理和社会责任融入产品设计和企业运营？

三、关键决策：战略定力与灵活调整

企业发展到一定阶段，会面临是否“加倍下注”、如何融资、是否并购、何时止损等重大战略决策。

1. “Double Down”或“All In”的决策艺术：

• 建议：这类决策风险极高，需要基于充分的市场调研、清晰的战略逻辑和对自身核心能力的准确评估。避免盲目跟风或基于创始人个人偏好做决策。
• 考量因素：市场窗口期、竞争格局、技术成熟度、资金储备、团队能力、潜在回报与风险。
• 心态：既要有破釜沉舟的勇气，也要有理性分析的冷静。

• 建议：AI项目普遍烧钱，融资是持续发展的保障。要清晰定位自身价值，选择与公司发展阶段和战略方向匹配的投资方。同时，不过度依赖融资，努力提升自身造血能力。
• 案例警示：“融资困难、造血乏力”是部分AI创业公司离场的重要原因。

• 建议：在核心领域做深做透，建立壁垒是根本。扩张需谨慎，应围绕核心能力进行相关多元化，避免盲目进入不熟悉的领域，分散资源和精力。
• 思考：新的业务方向是否能与现有业务产生协同效应？是否有足够的资源和能力支撑扩张？

• 建议：创业失败是常态，尤其在高风险的AI领域。当判断项目已无力回天或继续投入弊大于利时，果断止损、清盘认输，可能是更明智的选择。这需要巨大的勇气，也是对投资人、团队和社会资源的负责。
• 信号：核心技术迟迟无法突破、产品长期得不到市场认可、现金流持续恶化且融资无望、创始团队出现重大分歧等。
• 心态：坦然接受失败，从失败中学习，为下一次出发积累经验。

四、心态管理：穿越周期的韧性

创业是一场修行，尤其在AI这个充满未知与挑战的领域，保持积极、坚韧的心态至关重要。

1. 拥抱不确定性：AI技术发展日新月异，市场需求快速变化，创业者要学会在不确定性中寻找机会，保持学习和适应能力。
2. 保持战略定力：诱惑很多，风口也很多。认准大方向，不轻易被短期利益或外界声音干扰，坚持做难而正确的事情。
3. 从容面对压力与挫折：创业必然伴随巨大压力和无数挫折。学会有效管理压力，从失败中快速恢复，保持乐观和进取心。
4. 关注团队士气与心理健康：创始人是团队的灵魂，但团队的整体状态同样重要。关注团队成员的成长与心理健康，营造积极向上的工作氛围。
5. 长期主义视角：AI赋能产业是一个长期过程，不可能一蹴而就。创业者需要有长期投入的耐心和决心，不急于求成。

结语

AI智能体与大模型领域的创业浪潮方兴未艾，机遇与挑战并存。希望以上建议能为身处其中的创业者提供一些有益的参考。最重要的是，结合自身实际情况，不断思考、勇于实践、及时复盘，在波澜壮阔的AI时代写下属于自己的精彩篇章。