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AI 创业的机会窗口正在分层——哪些赛道还能进

AI 创业的机会窗口正在分层——哪些赛道还能进

套壳时代已结束,基础设施层正在收窄,应用层仍有机会——但前提是你真正懂那个场景。


上周和一个做了十年投资的朋友吃饭。他说了句话让我愣住:

“今年看了 47 个 AI 项目,一个没投。不是不想投,是一个都看不清。”

我问为什么。他说:

“去年还能看懂谁在做什么。今年?全是套壳,或者假装在做基础设施但其实就是在等别人开源。”

这句话我想了一整周。

大家都在说 AI 创业是机会

如果你关注 AI,这些说法你大概听过:

  • “AI 是未来十年的最大机会”
  • “现在不做 AI,就像 2010 年不做移动互联网”
  • “每个行业都值得用 AI 重做一遍”

这些话对。但只对了一半。

另一半是什么?

机会不等于你的机会。

很多人把"行业有机会"和"我能抓住机会"混为一谈。就像说"房地产是过去二十年的最大机会"——但你如果 2021 年入场,那是机会吗?

AI 创业现在正在经历一件事:**机会窗口正在分层。**

每一层的门槛、时机、竞争格局完全不同。用错层的方式做错层的事,就是死。

真正重要的三层

我花了一些时间,把目前 AI 创业的赛道分成三层:

层级
机会窗口
代表赛道
门槛
套壳层
已关闭
AI 客服、AI 写作、AI PPT
低,但竞争饱和
基础设施层
正在收窄
Agent 框架、向量数据库、工具链
高,需要深度技术
应用层
仍有空间
垂直行业 + AI 深度结合
中高,需要行业认知

套壳时代:窗口已关闭

什么是套壳?调用一个 API,套一个 UI,对外说"AI 产品"。

2023 年上半年,这确实能赚钱。那时候市场好奇,资本愿意投,用户愿意试。

但现在是 2026 年。

市场上已经有多少个 AI 写作工具?多少个 AI PPT 工具?多少个 AI 客服?

答案是多到用户根本分不清谁是谁。

上周有个热点:两个人用 AI 洗稿编造车企谣言被抓。这不是个案。这是套壳层的终局——当工具人人可用,最后只剩下两类人:要么卷到极致做出差异化,要么走歪门邪道。

基础设施层:窗口正在收窄

这一层的技术门槛高得多:Agent 框架、向量数据库、模型部署工具、开发者平台。

2024 年还有机会。2026 年呢?

看看最近发生了什么:

  • Anthropic 推出 Claude Managed Agents——帮你把 Agent 的运行环境、状态管理、安全隔离全包了
  • OpenAI 推出 Codex——从编码到部署的完整工具链
  • Meta 发布 Muse Spark——多模态推理模型,但不开源

信号很明确:大厂正在把基础设施层吃掉。

他们有模型、有算力、有用户、有生态。你有什么?

不是说基础设施层完全没机会。但这个机会正在变成:

要么你有足够深的技术护城河,要么你能做到大厂不愿意做的细分场景。

两者都很难。

应用层:仍有机会,但门槛变了

这是目前唯一还有空间的赛道。

但"应用层"不等于"随便找个行业加 AI"。

真正有价值的,是你真正懂的那个行业,用 AI 解决那个行业最痛的问题。

举个例子:

上周有个读者问我:他想做一个"AI 法律顾问",问我怎么看。

我问他:你懂法律吗?

他说不懂。

我说:那你凭什么认为你做的 AI 能比那些懂法律的人做的更好?

他愣住了。

这就是应用层的核心问题:- 不是 AI 能力,是行业认知。

AI 只是一个工具。如果你不知道这个行业真正的问题在哪,你拿着锤子也找不到钉子。

为什么会这样?

把时间线拉长,这个分层其实有迹可循。

2022-2023:技术突破期

GPT-4 发布,能力震惊所有人。市场反应是什么?好奇、恐惧、机会感。

这时候做套壳产品是对的——因为用户需要有人帮他们接触到这个新能力。

2024:生态建设期

大厂开始意识到:模型本身不是护城河,生态才是。

于是我们看到:

  • OpenAI 推出 GPTs 和插件生态
  • Anthropic 推出 Claude 项目和技能系统
  • 各种 Agent 框架涌现

这时候做基础设施是对的——因为市场需要这些工具。

2025-2026:生态整合期

现在我们在这个阶段。

大厂发现:与其让第三方做基础设施,不如自己做。这样既能控制生态,又能直接变现。

于是:

  • Anthropic 推出 Managed Agents
  • OpenAI 把 Codex 做成完整工具链
  • Meta 选择闭源 Muse Spark

基础设施层正在被大厂收编。套壳层已经红海。

剩下的是什么?

是那些大厂不愿意做的细分场景——因为市场规模不够大、需要太深的行业知识、或者和它们的战略不匹配。

这就是应用层的机会。

你属于哪一类?

根据你的背景,选择不同的策略:

如果你是技术出身:

不要做套壳。那是红海。

可以考虑:

1、深度基础设施——找到大厂覆盖不到的技术细分点
2、开源项目——用社区建立影响力,再考虑商业化

如果你是行业出身:

不要急着学技术细节。那是工具。

应该做的是:

1、列出你所在行业最痛的 3 个问题
2、问自己:AI 能解决哪个?怎么解决?
3、找技术合伙人,或者用现成工具快速验证

如果你是纯创业者(没有技术或行业背景):

实话实说,这是最难的。

你需要找到的不是一个"AI 创业点子",而是一个"你比别人更懂的问题"。

然后问:AI 能不能帮上忙?

现在能做什么

本周:

做一个判断:你现在想做的项目,属于哪一层?

如果是套壳层,问自己一个问题:你凭什么比别人做得更好?

如果答不上来,换一个方向。

本月:

找一个你真正懂的问题。

"懂"的标准是:你能说出这个问题的三个失败案例,每个都有具体细节。

如果说不出来,你不够懂。

三个月内:

用最小成本验证你的假设。

不是写代码——是找到一个愿意付费的用户,哪怕功能还是人工在做。

一年内:

不要做一年规划。

AI 行业变化太快。三个月是极限。

你的规划应该是:每三个月重新判断一次,你在哪个层、做什么事、有什么进展。


AI 创业是机会。但机会只属于那些知道自己站在哪一层的人。

站在错误的层,用错误的方式,注定要被淘汰。

你现在在哪一层?


Q&A

问:套壳层真的完全没机会了吗?

不是完全没机会,是门槛变了。以前"有功能"就行,现在需要"有差异化"。如果你能做到别人做不到的事——不管是成本、体验、还是深度——那还有机会。但大多数套壳产品做不到这一点。

问:基础设施层还有哪些细分机会?

大厂不愿意做的那些——小众语言/框架的适配、特定行业的工具链、合规要求高的场景(医疗、金融)。但前提是你真的懂这些场景。

问:我没有行业背景,也没有技术背景,还能做 AI 创业吗?

能,但你需要找到你的"信息优势"——你比别人更懂的东西。可能是一个细分人群的需求,可能是一个被忽视的场景。如果你什么都不知道,那就先去了解。不是去了解 AI,是去了解问题。