模型竞争格局 - Anthropic模型份额突破52%，超越OpenAI，其增长在过去3到6个月呈现“曲棍球棒”式陡峭增长，核心驱动力在于其优秀的编写代码能力，使其成为开发人员的首选工具并渗透到其他场景 [3][20][21] - Gemini市场份额在一年内从个位数暴增至23%，其推理能力在2.5 Pro发布前已表现优异，在信息获取准确性上优于Perplexity，成为处理高可靠性实时资讯的常用模型 [4][23] - ChatGPT的记忆功能了解用户的个性、思考方式和历史背景，形成了深度定制的体验和极高的迁移成本，这使其成为面向消费端的竞争壁垒，用户难以切换到其他没有个性化积淀的模型 [5][24] - AI创业公司已不再押注单一模型，而是通过构建编排层实现技术抽象化，可根据具体任务灵活调用最擅长的模型，例如先用Gemini 3进行上下文工程处理，再将结果输入OpenAI执行 [6][26] - 市场上仍缺乏能全自动处理复杂高价值交易的深度消费类应用，导致用户和初创公司出现手动套利行为，例如同时打开多个模型标签页对比输出，或让不同模型互相审计 [7][24][26] AI基础设施与行业阶段 - 计算资源的过剩是创业者的红利，类似于九十年代末的电信泡沫，当时数百亿美元堆出的过剩带宽最终孕育了YouTube，当前英伟达、谷歌、AMD间的竞争意味着计算资源将变得更廉价充沛 [8][30] - 技术革命正从重资产的安装阶段（如2023年疯狂购买GPU和建造数据中心）向部署阶段过渡，初创公司无需参与耗钱的基建竞争，可在既有AI基础设施上构建下一代应用 [9][32] - 发电能力是AI发展的重要限制因素，由于陆地土地和电力建设速度跟不上需求，太空数据中心方案已成为谷歌和马斯克等巨头跟进的方向，YC内部公司Zephyr Fusion正在研究通过太空聚变反应堆实现吉瓦级能源供应 [10][32][33] - 2025年的AI经济已进入相对稳定的体系，模型层、应用层和基础设施层的分工明确，各方都有获利空间，基于大模型构建AI原生公司已有一套成熟的操作手册 [11][37] - 技术增长遵循对数线性的扩展定律，会逐渐遇到上限，加之人类天生具有抗拒改变的倾向，两者共同构成缓冲垫，让社会、文化和政府有足够时间消化AI技术 [12][37][38] 创业与人才趋势 - Vibe Coding在2025年已从一种创始人行为模式演变为成熟的行业类别，它让开发者关注高层逻辑和“感觉”，通过大模型快速生成代码并迭代原型，极大地提升了验证想法的速度 [13][36] - 构建模型的知识正在普及化，许多初创公司利用开源模型，结合垂直领域的专有数据集进行强化学习微调，数据证明这些针对特定垂直行业的小模型（如8B参数）在专业基准测试中可以击败OpenAI的通用大模型 [14][35] - AI时代催生了新型成功标准，即炫耀团队精简与收入高效，例如Gamma仅凭50名员工就实现了1亿美元的年经常性收入，小规模团队创造巨额收入成为AI原生公司的新常态 [15][39][40] - 十年前罕见的研究思维、工程能力及商业头脑组合人才，在2025年已大量涌现，相关构建知识分散化，稀缺技能变成通用技能，推动了更多应用型AI公司的崛起 [16][34][35] - AI在提高个人效率的同时，也拉高了客户对产品功能的期望，领先的AI初创公司依然在积极招聘，以满足不断增长的市场需求和更快的交付周期，人才竞争依然激烈 [17][38][39]