这两天看了YC内部的年终复盘，他们提到了一个很关键的点：AI创业的黄金窗口，可能就在未来这两年。他们刚结束了Winter26的筛选，对所有申请的创始人做了个调研，问大家用的是哪家模型的API。结果Anthropic的使用占比超过了52%，第一次干翻了OpenAI。要知道在2024年初，OpenAI的占比还在90%以上。Diana Hu是YC的合伙人，她说这个数字让她也很意外。短短一年多，格局就变了。但这组数据关键不是谁赢谁输的问题，而是它背后透露出的一个信号：AI创业正在从混乱期进入稳定期。这背后到底意味着什么，我觉得很值得拿出来聊一下。YC的另一位合伙人Jared Friedman说，2025年最让他惊讶的事情，是AI经济稳定下来了。在2024年底的时候，整个行业还在剧烈变化，没人知道下一步会发生什么。但现在格局变得清晰了，有模型层公司，有应用层公司，有基础设施层公司，每一层都有自己的位置。更重要的是，关于如何在模型之上构建AI原生公司，已经有了一套相对成熟的方案。以前的感觉是那种你只要能熬几个月，可能就会有重大发布，完全催生出新想法，打乱所有人的计划。但现在这个节奏已经慢下来了。对创业者来说，这是个好消息，因为你不用再担心今天的技术选型明天就过时了。你可以踏实地构建产品，而不是整天追着模型更新跑。YC合伙人们经常被问到一个问题：AI是不是泡沫？Garry Tan给了一个特别好的视角，他说你得看你是谁。如果你是康卡斯特，如果你是英伟达，泡沫确实是个切身相关的问题。但如果你是个年轻创业者，你应该是YouTube。回看电信泡沫那个年代，90年代末期有数百亿美元砸进了电信基础设施。后来泡沫破了，很多公司死掉了。但这些过度投资留下了大量闲置的带宽，成本变得很低。正是因为这些闲置资源，YouTube才能存在。如果没有电信行业的过度建设，YouTube要么不会出现，要么会晚很多年。对很多年轻创业者而言，正是因为会有过剩，你们才有机会。如果没有过剩，竞争就不会那么激烈，价格会更高，产业链中的利润率也会更高。换句话说，大公司的泡沫，恰恰是小公司的养分。Diana提到了一个经济学家叫Carlota Perez，她研究了很多技术革命，发现都有两个阶段。第一个是安装阶段。大量重资本投入基础设施，所有人都在疯狂建数据中心、买GPU。然后大家开始问：需求在哪里？应用在哪里？看起来像泡沫。第二个是部署阶段。应用层爆发，真正产生社会影响。Diana说，我们现在正处于转折点。创业者不需要参与数据中心的建设，要做的应该是在部署阶段构建下一代应用。这就是为什么说黄金窗口可能就在未来两年。Harj提了一个行业里很多人焦虑的问题：价值最终会留在模型层还是应用层？这一年下来，答案在两个方向之间来回摆动。有时候模型公司发布了惊艳的产品，让人觉得它们也要在应用层大杀四方。但最近的趋势又让人觉得，模型本质上在相互商品化。Harj说，如果商品化趋势持续，应用层创业公司会迎来好年景，现在很多成熟的AI创业公司已经在做模型套利了。Diana说她跟一些B轮级别的公司聊过，他们在构建编排层，可以随时更换底层模型。比如有家公司用Gemini做上下文工程，然后把结果输入OpenAI执行。随着新模型发布，他们不断切换，哪个效果好用哪个。这靠的是自己的评估体系。因为他们是垂直领域的AI公司，拥有独特的数据集，所以能建立起别人没法复制的评估标准。换句话说，护城河不在于你用谁的模型，而在于你对自己业务的理解有多深。但我觉得最有意思的发现，是关于人的。去年这个时候，大家讨论的是一个人或两个人就能做到百万美元ARR，不用招人就能进行A轮融资。但一年过去了，这些公司怎么样了？Harj说他观察到的情况是，它们并没有在不增加人的情况下继续扩张到千万美元。A轮之后，它们开始像传统公司一样招人了。AI确实帮它们快速实现了收入，但瓶颈仍然在于招聘。不是它们不需要人了，而是找到能出色执行的人需要时间。Harj总结了两种观点。一种认为AI会让一切更有效率，需要的人会变少。另一种认为AI降低了生产成本，但客户期望也提高了，你需要更多人来满足更高的期望。今年的情况显然更偏向第二种。一个人运营万亿美元公司的时代还没到来，2026年也不会发生，但你会听到越来越多不到一百人运营数亿美元收入的故事。这大概就是目前AI对创业公司的真实影响：让小团队能做更大的事，但并没有让人变得不重要。竞争已经从谁的模型强，转向了谁能把模型用成产品。大公司在疯狂建设基础设施，模型公司在相互商品化，应用层还是一片蓝海。黄金窗口可能就在未来两年。不是因为之后机会会消失，而是因为现在的条件刚刚好：基础设施足够成熟，但应用层还没有被巨头占满；模型足够强大，但还没有强大到不需要产品思维。历史上，正是过度建设的基础设施，最终催生了YouTube、Google和Facebook。现在轮到AI了。