很多人搞AI创业，思路一开始就错了。他们总想着，用AI在某个环节提速。比如，把原来需要1小时的工作，缩短到10分钟。这听起来很好，但往往没什么用。
我之前关注过一个项目，做AI贷款审批工具。它的核心功能，就是用AI替代人工去看申请材料。审核时间，确实从2小时缩短到了20分钟。但是，用户从提交申请到拿到贷款，整个周期还是需要3天左右。整体体验变化不大。结果就是，银行觉得没必要为这点效率提升付费，产品最终也关停了。这就是典型的“伪AI创业”。它只是在旧流程上打补丁，没有创造新价值。
一、重构流程：不止优化效率，更要重塑价值
真正聪明的做法，是重构整个业务流程。
一个叫Manus的产品，后来被Meta花了几十亿美元收购了。它的创始人肖弘，一个90后，就没去搞那些“AI帮你写代码”或者“AI帮你聊天”的单点工具。他直接做了一个“通用AI智能体”。
这是它的工作原理：你不用学任何复杂操作，就像跟人说话一样，告诉它你要干嘛。比如，你说“帮我做一份关于新能源汽车的市场调研报告”。然后，Manus自己会把这个大任务拆解成很多小任务。它会自己去调用搜索引擎、数据分析工具、图表生成工具等等。最后，它会把一份完整的报告交给你。
你看，它不是优化了市场调研的某一个环节。它是重构了从“提出需求”到“拿到结果”的整个流程。如果把AI拿掉，这个产品就完全无法运转了。这才是它的核心价值。它上线8个月，年化收入就达到了1.25亿美元。
还有一个例子，是伦敦的Fyxer AI。市面上有很多AI邮件工具，功能大多是帮你写邮件。但是，Fyxer AI不做这个。它的创始人有50万小时的执行助理服务经验，他太清楚高管们的痛点了。所以，Fyxer AI做的是重构整个邮件沟通体系。
它能深度集成到你的邮箱里。然后，它会根据你的历史数据和会议内容，自动判断邮件的优先级。它还能模仿你的语气，生成回复草稿。而且，它会把最终发送的决定权留给你，避免AI自作主张。用了它之后，你处理邮件的方式会完全改变。它不是一个写作辅助工具，它是一个邮件管理系统。所以，它能拿到TikTok、星巴克的订单，年收入超过千万美元。
而那些只做“AI邮件撰写”这一个功能的工具，在2025年都批量倒闭了。因为它们只是做了局部优化，没有重构流程，所以缺乏核心竞争力。
二、全栈能力：一人顶一队，决策与执行双在线
以前我们创业，特别强调分工协作。产品经理负责想，工程师负责做，运营负责推。每个人都是一颗螺丝钉，大家合在一起，才能开动一台机器。
但是，在AI时代，这套玩法可能太慢了。
因为AI把技术开发的门槛降得很低。以前一个团队要花几个月才能实现的功能，现在一个厉害的人，用好AI工具，可能几天就做出来了。这时候，团队协作的成本就显得很高。产品经理还在写需求文档，工程师还在排期，中间的沟通、等待、扯皮，都会浪费大量时间。等你把产品做出来，市场可能早就被别人抢走了。
所以，现在最稀缺的人才，是那种“全栈型”的超级个体。
这种人，一个人就像一个完整的团队。他既懂用户，能做产品决策；又懂技术，能动手实现；还懂市场，能把产品推出去。决策和执行都在他一个人身上，效率极高。
Manus的创始人肖弘就是个典型的例子。他自己是工科背景，所以能主导设计Manus复杂的多智能体协作架构。同时，他对海外用户有很深的洞察，所以选择从一个轻量的AI浏览器插件Monica切入，快速积累了千万用户。从产品定义，到技术研发，再到市场运营，他一个人就能完成闭环。这种速度，是传统分工团队比不了的。
美国还有个公司叫Genspark，团队只有20个人，年化营收却做到了3600万美元。他们的团队里，就没有严格的职能划分。大部分成员既能用AI写代码、搭架构，也能去理解用户需求、优化产品体验。他们一开始做AI搜索浏览器，积累了500万用户后，很快就转型做了AI Agent平台。新产品上线9天，年化营收就达到了1000万美元。这种高效，就是全栈能力的体现。
吴恩达的AI Fund在招聘时，有一个很有趣的现象。他们即使是招前台、人力、财务这些岗位，也会优先考虑那些会写代码的候选人。据说，他们的首席财务官（CFO）可以自己写自动化脚本，来处理内部的财务流程，根本不需要依赖外部供应商。
反面的例子也很多。我认识一个团队，拿了千万融资，创始人是知名大厂的产品经理，团队配置很豪华。但他们内部，产品和技术的割裂很严重。产品经理不懂技术边界，提的需求不切实际。工程师不懂用户，只管实现功能，不管体验好坏。结果就是，产品反复修改，开发进度一拖再拖，最终把融资耗尽，项目也关停了。
AI时代，比的不是团队规模，而是决策和执行的效率。一个全栈型的超级个体，他的行动速度，会远远超过一个分工僵化的传统团队。
三、产品落地：从Demo到闭环，把“好看”变成“好用”
现在做个AI Demo，真的很简单。你用一些现成的大模型接口，花几天时间，就能拼凑出一个看起来很酷的聊天机器人，或者一个能生成图片的设计工具。拿着这个Demo去展示、去讲故事，似乎很容易。
但是，Demo和能持续运营的商业化产品，完全是两回事。绝大多数AI创业项目，都死在了从Demo到产品的这条路上。
关键的能力，是产品落地能力。说白了，就是你要能搭建一个完整的商业闭环。这个闭环通常是这样的：第一步，开发出产品给用户用。第二步，收集用户的使用反馈和问题。第三步，根据反馈快速迭代和优化产品。然后不断重复这个过程。
有一个做数据标注的公司叫Surge AI，它就是一个很好的例子。数据标注这个行业，听起来很需要人力。但Surge AI把这个流程重构了。
它的工作方式是这样的：先用AI模型完成基础的标注工作。然后，再由专业的人力团队进行审核和校准。最关键的是，所有用户反馈的标注错误，或者新的标注需求，都会被立刻用来重新训练模型。这样一来，它的标注质量就能持续提升，变得越来越准确。它把“开发-使用-反馈-优化”这个闭环跑通了。所以，像OpenAI、Google这样的公司都成了它的客户，估值也冲到了百亿美元级别。
前面提到的Fyxer AI，也是产品落地能力很强的代表。它没有停留在“AI能帮你写邮件”这个Demo阶段。它花了很多精力去打磨产品细节。比如，它会精准地区分邮件的优先级，会匹配不同场景的沟通语气，还会保留用户对邮件发送的最终控制权。它还建立了一套完善的用户反馈机制。用户可以自定义邮件的处理规则，这些偏好都会被用来迭代模型，让产品越来越符合用户的使用习惯。正是因为这些细节，它才能从众多AI邮箱工具里脱颖而出，实现规模化盈利。
而那些失败的项目，往往就是卡在了这一步。
比如国内曾经很火的AI社交平台“筑梦岛”。它有近500万注册用户，付费率也达到了20%，数据很好看。但它最终还是关停了。核心问题是，它只有“AI情感陪伴”这个Demo概念，却没有建立起一个可持续的商业闭环。它的内容审核有漏洞，被监管约谈后，用户大量流失。它没有有效的用户反馈机制，AI的回复质量时好时坏，老用户留不住。最致命的是它的商业模型。它每个月的模型推理成本超过200万元，但每个付费用户的平均花费只有18元，毛利率是负的。这种亏本生意，是不可能长久的。
还有很多AI设计工具，包括阿里做的鹿班，后来也都关停了。它们的问题也是一样。Demo展示效果很亮眼，可以快速生成海报。但实际用起来，问题很多。比如，设计作品同质化严重，无法满足企业的定制化需求，还有版权保障的问题。当Claude 3.5这些更强大的模型原生就支持高质量图像生成后，这些停留在Demo阶段的单点工具，就失去了存在的价值。
所以，AI创业的下半场，比的不是谁的概念更吸引人，而是谁能把产品真正落地，打磨好每一个细节，并建立起一个可以持续盈利的商业闭环。
