当下，大模型技术掀起了一股淘金热，各种AI工具如同雨后春笋般涌现。然而，正如文章开篇所言，大部分AI工具都面临着盈利难、不可持续，最终走向关闭的命运。这并非危言耸听，而是对当前AI创业浪潮的冷静反思。我们必须正视一个残酷的现实：许多AI创业公司构建的仅仅是“试用一次”的产品，缺乏长期价值和护城河。本文将深入剖析这种现象背后的原因，并探讨如何在汹涌的AI浪潮中打造真正有生命力的产品。
淘金热心态：同质化竞争的根源
“AI+X”模式充斥着整个市场，各种“AI驱动的简历生成器”、“AI赋能的PPT制作工具”层出不穷。然而，这些产品本质上都是对现有工具的简单包装，缺乏真正的创新。正如原文所说，这就像一场淘金热，大家都涌向同一片土地，用着同一把租来的铲子（即GPT-4 API）。真正的赢家往往不是淘金者，而是卖铲子的人，比如NVIDIA、AWS和OpenAI。而创业者们却在无休止地构建UI主题不同的PPT机器人，试图通过添加“个性化”或“Z世代专属”等标签来构建护城河，殊不知这根本无法形成真正的壁垒。周末打开Product Hunt，搜索“AI + [X]”，你就会发现无数雷同的应用，例如：PDF转PPT、AI会议纪要、AI邮件回复助手，以及无法预定机票的“自主智能体”。它们都声称要用AI“颠覆X”，但后端通常只是对OpenAI的API调用，再加一些LangChain和Tailwind。这种现象并非创新，而是界面洗牌。其结果是一大批创业公司追逐新奇，而非解决实际问题。而事实是，新奇感是无法规模化的。
隐藏的成本：GPU炼狱与烧钱困境
AI在前端看起来像魔法，但其背后却是复杂的数学模型和昂贵的基础设施。然而，很少有人公开讨论这些隐藏的成本。构建AI应用不仅仅是开发一个App，更像是运营一个“GPU熔炉”，而这个熔炉会不断吞噬资金。每一个用户都会增加你的成本。虽然创始人喜欢吹嘘用户增长：“我们这周新增了1万用户！”但如果你使用的是GPT-4 Turbo或Claude 3.5，并且需要提供实时响应，那么你的AWS账单将会非常惊人。大规模推理的成本非常高昂。图像/音频处理的成本更是难以想象。如果想要托管自定义模型，那更是需要大量的资金支持。表面上看起来用户增长代表着业务增长，但你的资金消耗速度可能并不认同。NVIDIA才是真正的赢家， GPU价格居高不下，供应有限，云服务提供商还会额外收费。你甚至可能在实现产品市场匹配之前就受到速率限制。不仅OpenAI面临挑战，每个人都在争夺算力。这意味着，除非你接入了超大规模云服务商（即使接入了也一样），否则你将受制于NVIDIA的芯片供应链。而NVIDIA根本不在乎你的智能体是否能用海盗的声音写诗。即使转向Mixtral、LLaMA或Grok-1等开源模型，也需要租赁GPU、24/7运行推理、维护自己不熟悉的底层架构。如果你的团队不擅长基础设施，最终要么过度支出，要么性能不足，或者两者兼而有之。这就是为什么大多数AI创业公司无法规模化的原因：它们的基础设施无法实现盈利性扩展，而用户留存时间又不足以支撑这些支出。这不仅仅是技术问题，更是一个残酷的经济问题。
同质化后端：缺乏护城河的危险
目前大多数AI创业公司都构建在相同的技术栈之上，这已经是一个公开的秘密。不仅创意相似，而且使用的API、框架，甚至是bug都可能相同。扒开华丽的宣传页面，你会发现：OpenAI的GPT-4 Turbo、Anthropic的Claude、少量LangChain、一些Firebase/Auth0、以及第87个Tailwind UI克隆版本。唯一的“创新”可能就是使用了哪个Webflow模板。这种产品被称为“包装器”（Wrapper），即在其他语言模型之上添加一层薄薄的UI/UX的应用。你可以调整提示词、细分用户、添加一些美观的反馈UI，但最终，如果OpenAI改变其API，你的整个价值主张可能会在一夜之间消失。还记得OpenAI为ChatGPT添加内置记忆功能吗？一半的“AI笔记”应用程序在24小时内死亡。你不拥有模型，不拥有核心逻辑，甚至不拥有路线图。你只是租用API，并希望他们不会将你的创业公司作为一个功能发布。一个优秀的开发者可以在周末重建大部分功能。目前大部分AI工具都只是一个提示、一个输入框、一个结果屏幕，再加一个Stripe支付墙。一个优秀的开发者可以在2-3天内交付90%的MVP。这并不是创业公司，而只是一个带有登陆页面的Demo。除非你进行大量的微调、多模态工作流程或与实际工作流程的深度集成（如Zapier、Figma、VS Code、Notion插件），否则你几乎没有任何防御能力。这就是“AI创业”淘金热如此脆弱的原因。每个人都在使用相同的武器，只是将其涂成不同的颜色。除非你在底层进行根本性的创新，否则你的时间是有限的。要么OpenAI会发布你的功能，要么另一个开发者会以更低的成本发布它。
新鲜感陷阱：用户忠诚度的缺失
早期获得流量的确令人兴奋，人们在Twitter上分享你的Demo，在Product Hunt上点赞，在Discord中发送火焰表情。但真相是，他们并非忠诚用户，只是出于好奇。大多数用户并不真正需要你的AI工具，他们只是在无聊的周二想看看最新的ChatGPT驱动的小玩意是什么样的。1000个用户并不意味着产品市场匹配，这只是多巴胺带来的快感。AI浪潮创造了一种奇怪的现象，即每个工具都会获得暂时的关注。但这并不意味着它们具有粘性。
你需要扪心自问：
- 用户是否会回来？
- 他们是否每天/每周都在使用它？
- 他们是否会在没有提示的情况下告诉其他人？
如果答案是否定的，那么你拥有的不是产品，而是一次旅行。在这个“旅行经济”中，用户像在Costco品尝小吃一样，从一个工具跳到另一个工具。他们不记得刚刚点击了什么，并且除非你的应用解决了实际的工作流程痛点，否则他们不会打开钱包。OpenAI的一次更新可能会扼杀你的功能。假设你构建了一个出色的AI，它可以总结YouTube视频、生成会议记录或翻译PDF。但在OpenAI将这些功能原生集成到ChatGPT中，或者通过系统消息更新推出后，你的整个创业公司可能就会变成一个侧边栏中的一个标签。还记得那些构建AI求职信生成器的人吗？他们已经消失了。那些销售AI邮件助手的人呢？也已经失败了。AI行程规划师呢？GPT-4通过浏览功能可以做得更好。你不仅要与其他创业公司竞争，还要与模型提供商的路线图竞争，而他们并不关心你的存在。你需要对抗的不仅仅是用户的注意力，还有新鲜感带来的疲劳。最终，AI创业公司的成功并非取决于是否具有病毒式传播能力，而是取决于是否能悄无声息地融入用户的工作流程，让他们忘记自己正在使用“AI”。
生存之道：实用至上的长期主义
当然，并非所有的AI创业公司都会在明年死去。一些会生存下来，少数会蓬勃发展。但它们都有一个共同点：它们不仅仅是“使用AI”，而是要解决实际的、枯燥的、不性感的问题。
- 构建真正的工作流程，而非仅仅是界面： 成功的创业公司不会简单地将GPT-4提示词放在文本框中就称之为业务。它们围绕以下方面构建：深度集成（Slack、Notion、Chrome、VS Code），企业级基础设施（身份验证、用户管理、微调的UX），为用户带来明确的ROI（节省时间、减少错误、增加收入）。它们是AI驱动的，而不是AI依赖的。
- 将AI视为组件，而非产品： 将AI视为数据库或搜索引擎，它是一种工具，而非整个价值主张。以Perplexity为例：它不仅仅是一个聊天机器人，而是集搜索、引文、内联来源和浏览于一体，解决了“我想要事实，而不是感觉”的实际问题。再比如LangChain：虽然不那么花哨，但它为数百种开发者工具提供支持，并使工程师能够超越简单的提示，进入全面的LLM工作流程。还有RunPod：为那些不想每月将所有积蓄交给AWS的人提供GPU基础设施即服务。这些公司不仅仅是在追逐AI浪潮，它们还是基础设施。这意味着，随着其他公司推出、失败并再次尝试，它们会变得更强大。
- 以开发者为中心进行构建： 开发者喜爱是秘密武器。如果开发者信任你的工具、采用它并在其基础上进行构建，那么你就可以在你的业务中建立复合增长。例如，清晰的文档、出色的API、快速的入门、开源组件、透明的计费。相比之下，大多数包装器创业公司没有SDK、入门流程复杂、定价层级神秘，并声称“请联系销售”。一个是一个工具，另一个则只是一个玩具。
因此，生存下来的不是最吵闹的、不是最快的，而是最有用的。他们默默构建，解决实际问题，不把OpenAI视为护城河，而是专注于基础设施、用户留存和开发者幸福感。这才是长期的成功之道，而不是另一个带有表情符号的“AI睡前故事助手”。
结论：AI只是引擎，而非终点
一个残酷的现实是：大多数AI创业公司的失败并非因为糟糕的想法，而是因为他们从未停下来问自己：“这真的是必需品吗？”他们快速构建，基于租用的API构建，为新奇而构建，而非为实用而构建。然后，他们对用户流失和高昂的GPU账单感到震惊。AI是强大的，但它不是护城河，不是商业模式，也不是实现产品市场匹配的捷径。如果你想构建一个能够生存的产品，从问题开始，而不是从炒作开始。从痛点开始，而不是从宣传手册开始。从人们真正需要的枯燥的事情开始，并在幕后使用AI使其提升10倍。
如果你正在构建：
- 不要追逐病毒式传播，而是要构建深度。
- 将你的技术栈视为工具箱，而不是宗教。
- 确保你的基础设施不会在你获得用户之前就让你破产。
大部分AI浪潮都是噪音。但在其之下，真正的进展正在悄然发生。开源、以开发者为先。这才是真正的黄金所在。现在就开始构建有用的东西，跳过包装器。记住，最终，最好的AI创业公司是那些人们使用、付费，甚至没有意识到自己正在使用AI的创业公司。