AI 创业开始惩罚共识:这一轮投资人不再为「AI 套壳」买单

2026 届 DEMO CHINA 现场的一场深度对话中，多位投资人与创业者探讨了 AI 创业的逻辑演变——认为 AI 更像能源革命而非数字革命，并讨论了 AI 边际成本的回归、大模型对普适性数字化应用的冲击。这件事揭示了"AI 创业共识"正在被"惩罚"。

嘉宾顾晶、郑庆生、朱嘉分析了 AI 创业与互联网时代的区别，认为 AI 更像能源革命而非数字革命。

具体来说第一，"数字革命时代"——互联网创业的逻辑是"抢占新平台"——"先到先得"——"网络效应"——"共识"很重要——大家"都做"某个方向，"共识"就等于"机会"。第二，"能源革命时代"——AI 更像"电力"——它是"基础设施"——不是"应用层"——是基于它"重新发明"所有东西——而不是"占位"。第三,"共识失效"——在"能源革命"时代，"大家都认为对的事"——不一定是"机会"——可能"是陷阱"。

这个类比——解释了为什么"共识"在 AI 时代"失效"——因为"底层变了"。

二、AI 边际成本的回归

AI 有一个互联网时代没有的特性——边际成本。

具体来说第一，"互联网时代"——数字产品的"边际成本"接近零——多做一份"几乎不花钱"——这是"互联网垄断"的基础。第二，"AI 时代"——每一次"推理"都要"花算力"——边际成本"不为零"——而且"随规模增长"——这是"根本性不同"。第三,"成本回归"——当"边际成本"回归——"规模效应"不再"无限"——商业模式"需要重新设计"。

这种"边际成本回归"——是"AI 商业"最"根本"的变化——很多"互联网思维"在这里"失效"。

三、大模型对普适性数字化应用的冲击

大模型对普适性数字化应用的冲击——是"套壳"没机会的根本原因。

具体来说第一，"普适性数字化应用"——CRM、ERP、进销存——这些"标准软件"——过去"需要"专业团队"定制"——现在"大模型"能"直接做"。第二，"套壳"模式——在别人的模型上"套个壳"做"通用应用"——护城河"几乎为零"——大模型厂商"自己做"——你就"死"了。第三,"差异化必须有"——要么"数据"差异化、要么"渠道"差异化、要么"理解"差异化——否则"没戏"。

这就是"惩罚共识"的机制——大家都"看到的机会"——恰恰是最"容易被"大模型"碾平"的。

四、具身智能与硬件基础设施的机会

讨论涵盖了具身智能（机器人）、硬件基础设施的机会。

具体来说第一，"具身智能"——有"物理载体"——大模型"碾不平"——因为"硬件"和"场景"是"实体壁垒"。第二,"硬件基础设施"——算力、传感器、执行器——这些"不会被"软件"替代"——是"长周期"赛道。第三,"软硬结合"——纯软件"易被"替代——软硬结合"更难被"冲击"。

这个判断——解释了为什么"这轮"投资人更愿意投"硬件"和"具身"——因为"护城河"更"实在"。

五、出海市场的差异化机会

出海市场中的差异化机会——被单独讨论。

具体来说第一，"国内竞争"——红海——价格战——同质化。第二,"海外市场"——某些"地区"竞争"没那么激烈"——且"付费意愿"更高。第三,"本地化"——出海不是"翻译"——是"本地化"——文化、渠道、合规——"深度本地化"是"护城河"。

这个判断——对"中国 AI 创业"有"战略意义"——"出海"是"突围"路径。

六、给年轻人的建议：何时全投入 AI

嘉宾对年轻人何时全投入 AI 领域提供了具体建议。

具体来说第一，"不要"因为"共识"就"全投入"——共识"人人都会"——没"差异化"。第二,"判断标准"——你是否有"别人没有的"东西——"能力"、"资源"、"洞察"。第三,"先小步验证"——不要"all in"——先"做一个"看"反馈"——再"决定"。

这个建议——非常"务实"——不是"打鸡血"——是"决策框架"。

七、对"AI 创业"的启示

这件事对 AI 创业有启示。第一，"共识不是护城河"——共识"人人都有"——护城河是"别人没有的"。第二,"技术底座型"创业更难——基于"大模型"做"套壳"——注定"被碾压"。第三,"差异化"必须"扎实"——数据、渠道、理解——至少"一个"。

八、对"AI 投资"的启示

这件事对 AI 投资有启示。第一,"避开共识赛道"——共识赛道"竞争激烈"——回报"不高"。第二,"关注"真实"落地"——"落地"的"商业"比"故事"重要。第三,"软硬结合"和"出海"——是"当前"的"相对安全"方向。

九、潜在挑战

不过这个判断也面临一些挑战。第一，"共识"可能"确实"是"方向"——比如"Agent"就是"共识"——但"共识"细分领域"仍有机会"。第二,"硬件"门槛高——资金、供应链——不是"所有团队"能"做"。第三,"能源革命"类比本身——是"类比"——不一定"准确"——可能"高估"了"变革程度"。

十、我的评价

"AI 创业开始惩罚共识"这个判断最让我认同。共识意味着"所有人都看到了"——而在 AI 时代，模型能力的"普惠性"让"看到"变得"不值钱"。

这件事的更深意义在于——AI 时代的"护城河"不是"想法"，是"数据、渠道、场景理解、以及实体载体"。这四样东西，都是"共识"无法给你的。

十一、反面观点

不过这个判断也面临一些讨论。第一，"反共识"本身也可能是"共识"——"人人都反共识"——那是"另一种共识"。第二,"软硬结合"的"慢"——硬件"周期长"——在"快速变化"的 AI 领域——可能"错过窗口"。第三,"出海"的"理想化"——海外市场的"进入壁垒"和"文化差异"——可能"低估"。## 十二、共识陷阱的具体形态

"共识"在 AI 创业中有几种典型形态，值得具体识别。

具体来说第一，"技术共识"——"大家都认为某个技术方向是对的"——比如去年 everyone 都在讲 RAG。但"技术可行"不等于"商业成立"。第二，"场景共识"——"大家都认为某个场景有大市场"——比如"AI 客服"——但"市场大"不等于"你能拿到"。第三,"时间共识"——"大家都认为现在进场正好"——这种"时机共识"往往"最危险"——因为它没有"证据支撑"，只有"情绪"。

这三种共识——都可能被"惩罚"——因为它们的共同点是"没有验证"，只有"相信"。

十三、什么才是真护城河

在 AI 时代，真正能抗住模型冲击的护城河有四种。

具体来说第一，"独占数据"——大厂拿不到的"数据"——行业数据、行为数据、标注数据。第二，"深度渠道"——能"直接触达"用户的"渠道"——且"关系"是"排他"的。第三,"行业理解"——对某个"行业"的"know-how"——不是"知识库"那种可被检索的——是"直觉"和"判断力"。第四,"物理载体"——硬件、场地、供应链——这些"不能被"软件直接替代。

这四种——都不是"想法"——是"资产"——需要"时间"积累——这正是"共识"给不了你的。