当模型能力成为基础设施配资栈，创业者该如何在机会变少的时代生存？本文深度剖析资金流向、能力商品化现象，并揭示从'炫技'转向'缝合'的商业机会，带你预见AI创业的下一个淘金时代。
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我对 2025 年似乎有太多想说的，所以又写了一篇。不如看完这篇，我们再一起展望2026年。
2025 年，AI 行业似乎处于一场巨大的结构化错位中。一边是创纪录的融资额，一边是应用层创业者的普遍焦虑。
当模型能力变成像自来水一样的公共基础设施，聪明人该如何在这个好机会反而变少的尴尬阶段活下来？
繁荣的假象：40% 的钱，只流向了 1% 的人
如果你只看新闻，AI 创业似乎正处于黄金时代。
根据 Crunchbase 的 2025 年终数据，AI 领域在全球范围内吸引了超过2000亿美元的融资，几乎吃掉了全球风险投资总额的50%。
这听起来像是一场狂欢，但翻开底牌，现实极其残酷：
资金极端向塔尖集中：仅 OpenAI 和 Anthropic 两家公司，就拿走了全球 VC 资金的近 14%。
估值倒挂：剩下的数万家应用层初创公司，正在为剩余的一点残羹冷炙卷得头破血流。
这就是 2025 年的第一层尴尬：钱很多，但路很窄。
绝大多数创业者发现配资栈，自己不再是在和邻居竞争，而是在和那些坐拥百亿美金、能随意复刻你功能的“巨轮”赛跑。
能力的商品化：你引以为傲的壁垒，只是别人的插件
在过去，如果你能调优一个模型实现某种特定功能，那是“技术壁垒”。但在 2025 年，这件事已经彻底商品化了。
正如很多一线开发者所感受到的：过去需要3周开发的核心功能，现在利用开源生态（如 Llama 4 或最新的工程代理工具），竞争对手只需 3 天就能复刻一个差不多的版本。
当模型能力变得像接入短信接口一样容易时，客户眼中的你不再是高科技公司，而只是“又一个 ChatGPT 换皮工具”。
这种能力的快速贬值，让无数标榜 AI Native 的公司在瞬间失去了溢价权。
范式转移：从“体面”到“不体面”的突围
既然“聪明”不再是壁垒，机会在哪里？答案可能听起来没那么“体面”。
2025 年，AI 创业的重心正在从“炫技”转向“缝合”。
根据 Menlo Ventures 的报告，76% 的企业在引入 AI 时，首选的是将 AI 嵌入既有流程，而不是购买全新的 AI 软件。
这意味着，那些性感的、适合开新闻发布会的机会变少了；而那些“脏、累、苦”的机会，反而成了真正的金矿。
1. 把 AI 塞进旧系统：最脏，但最稳
绝大多数企业不会为了 AI 放弃用了十年的 CRM 或 ERP。真正的生意，是去做那个“胶水”。
案例：ServiceNow 的 Now Assist
它没有让员工去开一个新的对话框，而是把 GenAI 直接嵌进工单处理流里。
结果是：客服人员每个案例平均节省12-17 分钟。这种“不改变用户习惯，只提升局部效率”的改造型生意配资栈，在 2025 年赚得盆满钵满。
2. 做“质量与风险”的守门人
如果说 AI 是引擎，那么 2025 年的企业最缺的是刹车。
机会点：模型幻觉检测、数据隐私合规、AI 治理。
现实：像Vanta这样专注于自动化合规的公司，以及专门解决 AI 法律风险的初创企业，其增速远超纯工具类 AI。因为对于大企业来说，“不出事”比“提效率”更重要。
3. 极度垂直的 ROI 杀手
别再做通用工具了，去做那个能直接砍掉成本的垂直方案。
案例：Klarna 的激进转型
这家金融科技巨头在 2025 年宣布，通过 AI 代理代替了约 700 名人工客服的工作量。这背后不是靠一个通用的 GPT，而是深度定制的、能接入金融交易系统的垂直方案。
如果你看过我之前写的文章，2025 年医疗文档自动化的初创公司跑出了多只独角兽。原因很简单，它们让医生每天少写 2 小时病历，这个 ROI 是清晰可见的。从 ChatGPT 到 OpenEvidence：AI 医疗的正确打开方式
2026 预演：从安装阶段转向部署阶段
著名的经济学家卡萝塔·佩蕾丝曾提出过技术革命的两个阶段：安装阶段和部署阶段。
2023-2024 是安装阶段，大家都在买芯片、堆算力、练模型。
而 2025 年开始，我们正式进入了部署阶段。
在这个阶段，模型本身的光环将逐渐褪去。真正稀缺的不再是能写出优雅 Prompt 的程序员，而是：
懂业务深水区的专家：知道医疗、法律、制造流程里哪一个环节最费钱。
结构化能力的整合者：能把 AI、旧系统、组织架构和私有数据缝合在一起的人。
最后，AI 创业或许正在进入一个“不体面”的阶段。
如果你还在寻找那个一招致胜的聪明点子，你会发现好机会越来越少。
但如果你愿意下地干活，去翻新旧系统，去处理脏数据，去解决那些大厂看不上的微小而复杂的业务流程，你会发现，2025年其实是真正的淘金时代。
当潮水退去，留在沙滩上建设码头的人，比冲浪的人赚得更久。
不知道 2025年，你有什么想说的？
本文来自公众号：Fun AI Everyday 作者：张艾拉
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