分类：AI动态 标签：人工智能、大模型、创业故事、产品经理

过去几年，我们见证了生成式 AI 浪潮的狂飙突进。从大模型参数的指数级膨胀，到各种让人眼花缭乱的 AI Native 产品形态，整个行业仿佛只要挂上 AI 的标签，就能拿到通往未来的门票。

然而，当热潮逐渐冷却，真正扎进一线深入交流后，会发现现实并没有想象中那么魔幻。那些真正跑出来的产品，靠的往往不是什么惊天动地的灵光一现，而是回到了最朴素的商业本质：较劲、抠细节、下笨功夫。

一、 别迷信 AI Native，细节决定成败

在走访了上海和深圳的多位 AI 前沿创业者后，一个强烈的感受是：AI Native 创业者的核心，不在「AI Native」，而在「创业者」。

业内流传着「AI 应用已经不能投了」的悲观论调，觉得窗口期已过，巨头压境，创业公司没有活路。但反观那些表现亮眼的产品，无一不是笃定一个方向，然后往死里抠细节。

  • 数据与工程的极限优化：以齐俊元的新产品为例，其远超预期的各项数据表现，并不是靠概念炒作出来的，而是通过在数据、框架、工程上一点点优化，不断推进后训练等细活换来的。
  • 百倍性能的背后是死磕：另一家专注于视频生成的团队，能够做到 10 秒钟产出 9 个音画同步的视频，不仅仅是因为模型目标不同，更关键的是他们在 40 多个地方做了深度的工程优化。每个地方优化一点点，叠加起来就是上百倍的性能提升和成本压降。

这其中没有任何捷径可走。所谓的成功，不过是把别人嫌麻烦的细活，重复做到了极致。

二、 「灵」与「拙」的冲突：拒绝浮躁

AI 时代赋予了创业者一种特权：团队规模小、执行速度快、启动资金少。这种高效的赋能带来了极强的「灵」性，让人能够迅速做出一个 60 分的产品。

但这也带来了副作用。当习惯了快速迭代的快感后，面对需要花 10 倍时间去打磨到 90 分的深水区时，很多人开始感到不耐烦并选择放弃。

这暴露出当前许多创业者的通病：活儿不够细，基本功出了问题。

以早期产品不可或缺的 GTM（Go-to-Market，走向市场）环节为例。许多创始人自己不擅长营销，却总想当甩手掌柜，指望花钱找外部供应商搞定一切。但在创业早期，产品需要不断迭代和 Pivot（转向），营销的核心在于极致的效率和对市场的真实反馈。如果把这部分能力完全外包，就等于放弃了一次深刻理解用户的绝佳学习机会。

再看像 WorkBuddy 这样的产品，技术上或许没有颠覆性的突破，甚至会被极客吐槽「封装太死」。但它精准切中了特定人群的需求，在 UI、交互、游戏化设计和运营策略上打磨得极其丝滑——这些全靠多年积累下来的组织基本功，而不是靠开会开出来的创新。

三、 创业者的「模型」无法外包

今天，我们可以调用全世界最顶尖、参数量最庞大的大模型，但创业者自身的「模型」，是没有任何外部 API 可以直接调用的。

创业者的认知、世界观的 Solid 程度、路径设计的清晰度，以及面对困难时的耐力和韧性，只能依赖于过往「历史数据集」的积累，以及在残酷市场中「强化学习」的执行效率。

AI 降低了创造的门槛，却拔高了竞争的残酷性。环境在变，但「创业者」这三个字的含金量从未贬值。

总结

技术浪潮终究会回归理性。AI 给了我们更多可能性，但也更容易让人失焦。那些真正值得信赖的创业者天赋，从来都不是追逐每一个风口，而是：只要你要解决的问题是真的，能够专注、活够细，你就永远有机会在时代的长河中留下痕迹。