给年轻创业者一个建议，在AI和自媒体之间，先搞自媒体，再搞AI。 关于AI创业，99%的人只是借助AI降低了“开业成本”，但实际上并没有解决最困难的获客问题。 你没有获客，怎样用“AI“赚钱”？😅 而自媒体几乎垄断了现代社会获客的主要渠道。

说个所有AI创业者都不愿意承认的事实： 现在做一个AI工具的门槛已经降到了地板， 普通人做一个AI工具都只需要一天， 但学会用它干成一件事，却至少得一个月， 感觉像是AI时代的一个悖论😅 5.7M 阅读 23 万点赞的这条推，表面看是游戏圈在自嘲， 视频展示的是一颗树莓 237 万个高斯点，做一筐扔进游戏直接 2 FPS， 但如果把游戏开发四个字去掉，你会发现这是 2026 年所有 AI 工具用户的共同故事。 我先先把这个梗讲透： 原推作者 @DanyBittel 用 90 组焦点堆栈、每组 68 张照片，重建出来这颗树莓，总共 237 万个高斯点， 这是一种叫 3D Gaussian Splatting 的新型 AI 重建技术，简称 3DGS， 视觉效果有多吓人呢？ 每一颗小果粒的绒毛、表面光泽、半透明的果肉质感全都纤毫毕现，在 RTX 3060 Ti 这种中端显卡上还能跑 100+ FPS，前提是只有这一颗🙃 @nazbowling102 的笑点在这里，老哥迫不及待想看哪个独立游戏开发者一激动，把一整筐这种树莓当道具扔进游戏里，然后纳闷为啥游戏跑 2 FPS🤣 我觉得这个吐槽之所以 5.7M 阅读，是因为它戳中了游戏圈的集体回忆—— Monster Hunter Wilds 一颗八角茴香用了 2048 乘 4096 的纹理直接卡帧，Cities Skylines 2 给行人建了高精度牙齿模型，全都是一个小道具毁全局的真实事故。 但这条推真正让我深入研究的还不是游戏开发的事，虽然我是个游戏爱好者，但对于游戏开发是个小白。 ayi干货输出开始！ 咱们把游戏开发四个字去掉，这个故事正在所有 AI 工具领域都能同步上演， AI 生成的图，单张精美绝伦，但批量做长素材时质量瞬间崩溃， AI 生成的视频，10 秒钟惊艳，1 小时长片的管线一团乱， AI 生成的代码，单个函数完美，扔进项目跑起来一堆隐藏依赖， 共性是同一条规律： 新工具让做出来这件事的门槛降了 100 倍， 但用得动、跑得稳、能交付这件事的门槛反而升高了 10 倍。 过去做不出来是因为没人能做，现在做出来是因为工具太好用， 但优化、压缩、整合、降本的脏活累活没人帮你干，AI 工具时代真正稀缺的不再是创造力，而是生产工程能力。 所以我觉得这条树莓推真正的价值，不是教育游戏开发者怎么做 LOD， 是给所有正在被新工具喂得满嘴流油的人一个提醒： demo 级和生产级永远隔着一条河， AI 让前者变得免费， 后者还是要你自己游过去的！

最近聊的几个 ai 创业者都在北京，深圳几乎没有，招不到人，北京还是好大学和年轻人太多，有 ai 经验的人也多，港股最近几个 ai 上市公司的泡沫让创业者们无比眼红，中关村创业大街据说又开始热络起来了。。。

AI 创业真的地狱级的难度。这两年，用了很多 AI 工具，陆陆续续都被 codex、cc 都做了，都放弃使用了。我还知道很多 AI 应用的创业者是自己烧钱在做，即使有融资也基本上个人无限兜底协议，还是做点生意思维，而不是融资思维。

AI创业如何赚钱？目前看起来的路径 1️⃣IPO，目前AI公司市值极高，虽然收入亏的一塌糊涂； 2️⃣被收购，比如meta买买买，包括争议很大的manus收购，还有moltbook等 3️⃣中转站生意，从大机构到普通创业者，全员参与，八仙过海，各显神通，里面利润高的都是灰色业务 4️⃣ AI短剧，正在抢传统短剧的生意，演员下岗很多 还有哪些赚钱路径？大家指点一下

昨天在 OpenAGI Salon 认识了不少优秀的 AI 创业者 其中让我印象最深的，是一位做企业数字员工和 AI 转型的行业大佬 他们团队有六七十人，一年营收能做到上千万 和他聊完之后，我对企业 AI 这个赛道，也有了更深的理解。 第一，企业 AI 改造和落地，依然有很大的市场空间 目前行业里已经跑出了一批具备一定规模的 AI 服务商，但真正意义上的巨头还没有出现。背后的原因也很现实： B 端业务很难快速规模化，不同行业、不同场景的需求差异又非常大，单个团队很难覆盖所有细分方向。 但这也意味着，初创团队依然有机会！ 找到一个适合自己的细分赛道，做出标杆案例，积累品牌和行业影响力，再通过服务、渠道和交付体系形成正向飞轮，这条路径依然能够跑通 这也是我们团队选择 all in 企业 AI 的重要原因之一 第二，B 端 AI 公司想要摆脱重交付、提高人效，核心在于做好产品抽象 这也是我最近一直在思考的问题 所谓产品抽象，就是把企业里离散、定制化的需求，提炼成一套可以重复使用的产品框架 这套框架既要能够解决真实业务问题，又要尽可能降低部署、使用和交付门槛 抽象程度太低，项目就会变成纯定制开发，每新增一个客户，都要重新做一遍 抽象程度太高，产品又容易脱离具体场景，最后看起来什么都能做，实际什么都做不好 真正有价值的产品能力，是在通用性和业务效果之间找到平衡 当一家公司能够持续把项目经验沉淀成产品和标准化方案，交付成本才能下降，人效才会提高，规模化才有可能发生 这也是我们团队接下来最需要补齐的一课😇

硅谷虽然青睐20多岁的应用层创业者，如社交、消费级App，但在底层AI系统、科学自动化、芯片设计等深硬科技领域，投资人和科学家群体，极度看重技术积淀与行业声望。谷歌首席科学家杰夫·迪恩，正在新创一家AI科学研究自动化公司。58岁的他，带来的不仅是成熟的管理经验，还有数十年来建立的顶级学术与商业政商关系。Jeff Dean谈到决定在工作27年后离开Google，也几乎落泪。Dean的这次创业，属于硅谷最顶尖的学术/工程宗师二次创业，年龄和履历代表着技术权威性、算力获取能力以及人才吸引力，是目前AI创业浪潮中，最具优势的一类创业。