最近聊起AI创业，不少人觉得这是谁都能插一脚的风口，内行却摇头说，想活下来得先搞懂这场仗有多难，以及哪些坑需要格外谨慎。这场AI创业战，称得上近年来最激烈的科技竞赛之一。
从人才维度看，全球顶尖科技人才都在向这个赛道集中，一个关键技术岗位，往往会被众多大厂、研究机构和创业公司争抢；基础设施投入也达到极高水平，部分科技巨头每年用于数据中心、芯片、云计算和AI相关设施的资本开支达到数百亿美元甚至更高。
创业公司如果选择从头训练前沿基础模型，单次训练、数据采购、算力租赁、人才和后续推理服务的投入可能达到数亿元甚至更高，而且需要持续融资。
不过，“烧30亿元人民币、至少坚持3到5年”并不是所有基础模型公司的统一门槛，采用开源模型、模型蒸馏或聚焦垂直领域的团队，投入可以低得多。更难的是商业化路径，AI有可能改变许多行业，但哪个场景率先形成稳定需求、用户愿意支付多少钱，没有人能百分之百确定，连巨头都在不断试错，创业公司更是步步惊心。
从底层技术到产品落地，再到形成商业闭环，链条往往很长，而且底层模型还在快速迭代，今天刚搭好的产品框架，过一段时间可能就需要重新适配，很多公司正是因为没有跟上技术和市场变化逐渐掉队。
想入局必须抓牢两个核心。最关键的基础之一是技术竞争力，这是这一轮AI变革的重要变量。不管是全面领先，还是在局部场景形成差异化优势，没有技术、数据或产品层面的独特能力，布局就很容易成为空中楼阁。
业内通常把这种优势称为差异化优势或护城河，不管是算法效率、专有数据、工程能力还是算力成本，只要有一处能够持续比别人做得更好，就多一分活下去的机会。不过，技术并不是唯一决定因素，产品体验、获客渠道、交付能力、成本控制和合规水平同样重要。
今天搭建的产品体系，可能随着底层模型更新而不断调整，但通常不至于每半年就全部推倒重来。只有形成能够随技术变化持续升级的核心长板，才能稳住阵脚。再就是商业模式，不能盲目烧钱，得做排除法，把明显不适合自身资源条件的路子先砍掉。
有两条路风险很高，不能不加判断地往里冲。第一种是基础模型公司一开始就大规模承接高度定制化的ToB项目。基础模型研发投入本身极高，企业定制需求复杂，销售和回款周期也比较长，如果每个客户都需要重新开发，收入确实可能覆盖不了研发和交付成本。
但基础模型公司并非不能做ToB，通过标准化API、企业订阅、模型平台和可复制的行业方案，ToB仍然是重要的商业化方向。第二种是基础模型公司只做缺乏差异化的通用ToC软件应用。互联网大厂拥有大量用户、流量入口和数据，能够依靠丰富场景形成反馈循环，创业公司在通用聊天、搜索等领域正面竞争确实很难。
但这也不意味着ToC软件没有机会，只要能在专业工作流、内容社区、个人助理或特定人群需求上形成明显差异，仍可能积累用户和数据优势。那创业公司到底该怎么走？其实没有唯一的标准答案。围绕AI与软硬件结合的C端场景做商业化，同时搭配适合的ToB服务，是值得关注的一条方向。
软硬结合的终端产品能够进入真实生活场景，形成一定的产品壁垒，但它同样面临研发周期长、供应链复杂、库存和售后成本高等问题，并不天然比软件创业容易。除此之外，垂直行业应用、企业服务、开发工具、数据服务和AI基础设施也都可能跑出自己的闭环。
AI赛道的竞争才刚刚拉开序幕，这不是短距离冲刺，而是长距离持久战。只有形成技术或产品上的核心优势，结合团队资源选对商业模式，才能在这场激烈的科技竞争中站稳脚跟。