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AI大模型创业当前仍有机会，但门槛和竞争格局已截然不同，单纯做通用基础模型的窗口期基本关闭，算力、资金和数据的密集需求让巨头占据绝对优势，真正的机会在于垂直行业应用、模型微调、AI Agent 开发及企业级解决方案，创业者需避开巨头的路径，深入具体场景解决痛点，强调数据飞轮和落地交付能力，目前投资人更看重能否快速找到产品市场契合点并产生收入，而非仅凭团队背景和宏大叙事，创业时机本身合适，但必须选对细分切口，聚焦商业化而非单纯追逐技术参数。
最近半年来问这个问题的人特别多，很多朋友看到ChatGPT火了，Midjourney火了，各种AI工具一个接一个地冒出来，心里就开始琢磨：是不是该趁着这股风，自己也搞点什么，这种想法很正常，每次技术有大的突破，总会带出一波新的创业机会，但具体到AI大模型这个方向上,事情又没有那么简单。
最开始我们要先弄清楚一件事，现在大家说的AI大模型创业，其实指的是两种完全不同的路子，一种是自己从底层开始训练模型，搞技术突破，另一种是站在别人已经做好的大模型基础上，做应用、做服务、做具体的产品，这两种路径需要的资源、团队和思路天差地别。
如果你是想走第一条路，自己训练大模型，那我们必须坦诚地说，这对绝大多数个人创业者和小团队来说门槛太高了，训练出一个像样的大模型，光是算力成本就是一个惊人的数字，而且这不单单是钱的问题，还需要顶级的算法人才，需要大量高质量的训练数据，需要长时间的实验和调优，目前国内真正能做基座大模型的公司掰着手指头都数得过来，基本上要么是原先就有深厚技术积累的大厂，要么是拿了几亿甚至几十亿融资的明星创业公司，对于普通创业者来说,这条路基本走不通。
但第二条路就不一样了，基于现有的大模型来做应用和产品，这个方向对普通创业者是实实在在地打开的，大部分我们能看到的AI创业项目，走的都是这条路，这就好比当年移动互联网起来的时候，不是每个人都需要自己去开发一个操作系统,大部分成功的企业都是基于iOS和安卓做出了好用的App。
那具体可以往哪些方向去试呢，从目前市场的情况来看，有几个方向已经跑出了一些苗头。 生产和创作工具，这个方向最容易理解，用户需求也很直接，比如说用AI写文案、做图片、生成视频、创作音乐，Midjourney已经证明了AI生图可以有多大的商业价值，Suno也让很多人看到了AI音乐的可能性，如果你在这个方向上创业，关键不是再去训练一个自己的图像模型或者音乐模型，而是在现有模型之上做出更好用的工具，或者瞄准一个特别细分的场景，比如专门给电商卖家做商品图的工具，专门给短视频创作者做配乐的工具，细分再细分,这个思路是经过验证的。
另一个方向是切入具体的行业场景，很多传统行业其实对AI大模型的能力是有真实需求的，只是他们不知道怎么用，也没有人去帮他们做适配，法律行业需要看合同、查案例，医疗行业需要整理病历、辅助问诊，教育行业需要个性化出题、批改作业，这些场景用通用的大模型直接去问，效果往往不够理想，但如果你能针对某个行业做好提示词工程，或者接上行业专用的知识库，做一层中间件把大模型的能力包装成行业专用的工具,那价值就完全不一样了。
还有一个很多人容易忽视的方向，就是做AI工具相关的配套服务，现在使用ChatGPT、Claude、Cursor、Gemini这些工具的国内用户越来越多，但很多人在使用过程中会遇到各种障碍，账号怎么注册，支付怎么解决，用哪个模型更合适自己的需求，API怎么接入怎么中转，这些看似基础的问题，对很多初次接触AI工具的用户来说都是实实在在的困难，围绕这些需求去做服务，帮用户省时间、省精力，本身就是一门生意，而且这个方向的好处是，你不需要自己去研发什么底层技术，你只需要比别人更熟悉这些工具的使用细节,能帮用户解决实际问题就可以了。
说完了方向,我们再聊聊具体做规划的时候要考虑的几个实际问题。
第一是成本，调用大模型的API是要花钱的，这一点在做商业计划的时候一定要算清楚，很多AI产品刚推出来的时候反响很好，但用户量一上来，API调用费用也跟着涨，如果定价模型没设计好，很容易出现做得越多亏得越多的情况，所以一开始就要把成本结构想明白，哪些功能用哪个模型，怎么控制每次调用的费用,这些都是需要精细打算的。
第二是模型的选择，现在市面上能选的模型很多，ChatGPT、Claude、Gemini，还有国内的一些模型，各自有各自的长处和短处，有的擅长推理和分析，有的擅长多模态理解，有的在中文任务上表现更好，有的价格更便宜，做产品的时候不一定非要吊在一棵树上，根据不同的任务类型去调用不同的模型，甚至通过API中转服务来灵活切换，这是很多成熟产品的常见做法，这样做的好处是，既能在需要高性能的时候用上好模型,又能在对性能要求不高的时候用便宜的模型来控制成本。
第三是用户留存，AI产品有一个比较普遍的问题，就是用户来尝鲜的多，真正留下来持续用的少，一开始因为好奇和新鲜感用了你的产品，但用了几次之后发现也就那样，慢慢地就不打开了，这个问题要想解决，唯一的办法就是真的去解决用户的某个具体问题，而且是反复出现的问题，泛泛的AI聊天工具现在太多了,你得想清楚你的用户到底在什么场景下会反复需要你。
第四是变化的速度，AI这个领域变化太快了，可能你今天规划好的产品方向，过两个月某个大模型一更新，直接就把你的核心功能给覆盖了，所以做规划的时候要留出弹性，不要把所有赌注都押在一个很窄的功能点上，多想想你能积累什么别人不容易替代的东西，比如特定领域的数据，比如对某个行业的深入理解,比如一群信任你的用户。
说实话，现在这个时间点对于AI大模型创业来说，既是最好的时候，也是需要格外清醒的时候，好的一面是技术确实已经成熟到了可以做出有用产品的程度，用户的接受度也在快速提高，整个生态都在往好的方向发展，但另一面是竞争已经很激烈了，很多人都看到了这些机会，你想到的方向大概率别人也已经想到了，能不能跑出来，看的不是你的想法有多新颖，而是你的执行能不能到位,能不能真的解决用户的问题。
对于刚接触这个领域不久的朋友，如果你现在还在熟悉ChatGPT、Claude、Midjourney这些工具的使用方法，还在研究API怎么接入怎么用，还在琢磨Cursor怎么提高编程效率，那也不用着急，先用好这些工具本身，在用的过程中你会慢慢发现哪些地方还不够方便，哪些需求还没有被很好地满足，这些不够好的地方,往往就是属于你的机会。
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