我叫阮知衡，做AI创业这件事，已经是第7个年头。
前4年在大厂做算法和产品，过去3年，先是和朋友一起做AI SaaS工具，又尝试了一个To B的大模型垂直应用项目。经历过估值被吹到天上，也经历过账上只剩两个月现金流的窒息时刻。
在后台里，像你这样搜索“ai行业如何创业的人越来越多。美国Crunchbase统计，2023年全球AI相关创业融资超过500亿美元，而2025–2026年，国内外大模型生态公司公布的合作伙伴中，超过一半都是10人以内的小团队。巨头很强，但边缘和缝隙，几乎都留给了小团队。
这篇文章我想干一件简单的事：把我自己和身边一批AI创始人的踩坑、选型和赚钱路径拆开讲，让你在考虑“要不要做、做什么、怎么做”这三个问题时，不再只靠热情拍脑袋。
文章不是鸡汤，也不是PPT式宏大叙事，而是站在一个还在一线打工（给股东打工）的AI创业者视角，说点行业里的真话和可落地的路径。
很多人聊“ai行业如何创业”，习惯从技术聊起，模型、参数、算力。站在创始人的角度，我更习惯从一个问题开始：上一轮真正赚钱的是哪几类人？
过去这三年，我在产业社群和投资人年会上统计过一个不那么严谨的“小样本”：从2021–2025年，我接触到的约60家AI创业项目里，能稳定活到现在且现金流不难看的，大致分成三类：
- 做垂直行业提效的：例如面向跨境卖家的智能广告投放助手、面向律所的文书自动生成系统、面向工厂的质检视觉方案。这类公司不一定热搜不断，但几个大客户就能活得很稳。
- 做强场景产品化工具的：如AI视频生成、AI客服、AI设计和短剧脚本生成等，有些做成了标准SaaS，有些直接按量计费。2024年，有头部AI视频平台披露，单月付费用户超过50万。
- 做服务加工具的：表面是卖“AI系统建设”“模型微调服务”，本质上靠项目收入活着，同时留下一两款可重复使用的组件和工具，慢慢形成产品。
你会发现一个规律：离钱近的东西，比离技术炫酷近的东西更抗周期。
那些拼命堆模型参数、讲大叙事而没有清晰付款方的人，很容易在2024、2025年资本趋冷的时候，死在现金流上。
当你在思考“ai行业如何创业”时，脑子里不该浮现的是“我要不要做一个自己的大模型”，而更应该是：“我能帮谁，把什么成本从100降到30，或者把收入从100拉到150？”
真正开始选方向的时候，绝大多数人会卡在两种焦虑上：
- 行业太多：医疗、金融、教育、制造、电商，每个都看起来空间巨大。
- 技术变化太快：大模型迭代频繁，担心产品刚做完就落后了。
我自己的经验有点反直觉：别先选技术，先选人。
人是谁？就是你未来要反复打交道、从他们身上赚到钱、帮他们解决问题的那一群人。这里有几个现实点的观察，仅供你对照自己：
- 如果你本身就有某个行业背景，例如你做过5年的跨境运营、在保险公司干过、在制造业迷过路，那你在这条赛道里，比任何从零切入的AI团队都多至少半年甚至一年的理解优势。
- 如果你对某个圈子有资源，例如你能随手叫来10个视频号博主、几十家教育机构、或者一个区县的政务资源，你在这个赛道里获取第一批用户和数据成本会低很多。
- 如果你既没有行业经验，也没有资源，但有比较扎实的技术能力，那你更适合从工具+社区切起，而不是上来就搞To B定制化项目。
2026年，你要再去复制通用大模型，几乎没有机会战胜巨头；但在“谁也懒得认真做的小细分场景”里，你还有空间，例如：
- 面向律师的“合同条款风险点评助手”，对接几个主流法律数据库和大模型，关键是搞懂律师真正习惯怎么用。
- 面向中小跨境卖家的“Listing多语种智能优化+图文素材生成”，核心是懂平台规则变化，而不是参数有多大。
- 面向中小制造厂的“设备巡检助手”，关注点在现场环境、工业协议适配，而不是炫各类模型名词。
你可以用一个很朴素的检查法来判断赛道是否值得做：
- 这个场景下，当前的手工或传统软件方式到底有多痛？时间、成本、错误率，用一个维度量出来。
- 这个场景的决策人，愿不愿意为效率付钱？有些行业抱怨很多，真正掏钱意愿却很弱。
- 一旦你做出一个还算好用的MVP，有没有机会把它复制到100家类似客户身上，而不是每家都要改一遍。
“ai行业如何创业”的第一关，不在代码，而在敢不敢放弃大而全，安稳地卡住一个细分点，先做深。
很多刚入局的朋友，聊到“ai行业如何创业”，会被技术选型绑架，纠结：
- 用哪家的大模型？
- 要不要自己训练？
- 我的参数是不是不够大？
以2026年的生态环境看，技术侧的现实是这样的：
- 大模型已经“基础设施化”：无论是国内外的主流厂商，API价格都在逐年下降，部分厂商2025–2026年的通用对话模型价格相比2023年已经降了超过60%。
- 垂直小模型和检索增强（RAG）越来越成熟，训练和调用门槛被工具化了，重点变成了数据治理和场景设计。
在这种背景下，创业者的技术侧选择，更多像是在搭积木，而不是从头搭楼。以一个小团队为例，更健康的技术策略通常是：
- 优先用成熟大模型，少造轮子：哪怕单位调用成本略高，只要你能收钱，早期完全可以接受。现金流和验证速度，比省那一点成本更重要。
- 把精力放在“模型怎么和业务数据结合”：包括数据清洗、权限划分、检索结构设计。这一层做换模型不过是改几行配置。
- 重视产品体验和落地细节：例如响应速度控制在2秒内、界面信息密度不会把用户压垮、结果可解释、可追踪。用户感知的是工具好不好用，而不是你调了哪一个SOTA模型。
我接触的一个典型项目，是为保险代理人做智能展业助手。团队早期用了市面上口碑一般的模型，效果一般，但因为把业务流程拆得很细——从客户意向分类、话术建议到保单检视，全链路都做了——客户依然愿意付钱。之后再一点点替换模型和细调prompt时，业务已经跑起来了。
技术是底座，但商业是方向盘。如果方向盘没装上，车跑得再快，也是绕圈圈。
很多谈“ai行业如何创业”的文章，喜欢一上来就讲快速融资、估值逻辑、资本故事。但对绝大多数人来说，更关键的问题其实是：你能不能不靠融资，先跑出一个稳定正现金流的业务。
我见过太多项目，把精力用在路演、写BP、打磨增长曲线，结果产品连第一批付费用户都没拿下。与其内卷PPT，不如把注意力回到更“俗”的几个指标上：
- 单个付费客户的获取成本是多少？
- 客户第一次付费的理由是什么？省钱、赚钱、还是减风险？
- 客户能不能持续续费？三个月之后，你在他们心里还有没有存在感？
以一个典型的To B AI工具项目为例，很现实的路径往往是这样：
- 从一个明确的场景切入，比如“帮跨境卖家生成多语种高转化率产品文案”，提供免费试用，快速迭代。
- 通过社群、代运营公司合作等低成本渠道，拿到第一批10–20个稳定付费用户。
- 发现共性需求，打磨标准化功能，压缩对单一客户的定制开发工作。
- 在某个时间点，项目收入足以覆盖核心团队固定成本，这时你手里才真正有了“谈融资”“谈扩张”的筹码。
2024–2025年很多VC都在公开场合说，反而更偏爱“算得明白”的AI项目：收入、成本结构、续费率。估值可以讲故事，但现金流只讲事实。
如果你正在思考“ai行业如何创业”，不妨把目标从“做出一个颠覆行业的AI产品”下调一点，变成：“一年之内，验证一个能稳定赚到第一百万的模型”。
这个目标不性感，却很真实。
从行业里看，2023–2025年那批冲进AI创业的人，能够坚持到2026年的，并不一定是技术最强或者资源最多的。反而是那拨：
- 能接受趋势起伏，不会因为一两次模型更新就焦虑到想推翻重做全部产品的人。
- 懂得拒绝诱惑，不会为了短期营收随意接偏离核心方向的项目，把团队拖成“外包公司”的人。
- 有边界感，知道什么要自己做，什么该外包给第三方，什么该直接用成熟工具。
回头看我自己的创业这几年，真正拉开差距的，并不是那几次漂亮的“产品发布会”或者“媒体报道”，而是在很多不起眼的决策里，例如：
- 明知道做一个大而全的平台听起来更酷，还是忍痛砍掉一半功能，只保留最能赚钱、最能验证价值的那一条链路。
- 在团队特别想追大客户的时候，敢于说“不”，转而选择更适合当前阶段承载的中等体量客户。
- 在融资环境变冷的时候，主动减缓招聘节奏，保证现金流安全，而不是为了“看起来还在扩张”硬撑。
ai行业如何创业，表面看是赛道、模式和技术的问题，本质上也绕不开人的问题——你要什么人生节奏，你可以承受多大的不确定性，你愿意为一个不那么浪漫的目标坚持多久。
技术会变、风口会退，行业数据每年都在更新，而你的耐力、判断和对边界的把握，反而是这个时代最稀缺的“不可替代性”。
如果你看到这里，还在问自己“要不要在ai行业创业”，也许可以先给自己设一个小的试验：用3个月时间，在一个你相对熟悉的场景下，做出一个能让5个陌生人愿意付费的小工具或小服务。当你能做到这一点，再来谈融资、估值、规模化，底气会完全不一样。
风口很吵，现实很具体。你真正要做的事，是在巨头铺好的基础设施上，认真找出一个属于自己的缝隙，然后一步一步，把它撑大。
