文章核心观点 - AI企业的可持续发展关键在于商业模式和产品形态，而非单纯追求大模型技术指标 [3] - 创业者需通过“蛋糕模型”的六个核心问题，系统评估自身商业模式的可行性与风险 [3] - 真正的差异化在于构建自身智能能力与反馈闭环，而非仅依赖租用外部模型 [8] - 企业需以公共服务心态应对AI成为社会基础设施后的广泛影响 [10] - 可持续增长依赖于构建防御力、积累真实数据及建立用户信任 [21][23][34] 价值空间 - 价值空间需评估产品是否创造价值以及是抢夺存量市场还是创造增量市场 [6] - 许多大模型产品旨在通过提高生产效率来抢夺现有蛋糕，但其市场潜力仍需验证 [6] - 公司需明确是在“构建智能”还是“租用智能”，差异化在于形成数据、反馈和用户交互的闭环学习回路 [7][8] - 当AI被数百万人使用时，它已成为社会基础设施，创始人需以公共服务心态设计系统 [9][10] 切入模式 - “锐利”的产品形态能精准命中用户痛点，如ChatGPT通过直观的对话模式激发大众兴趣 [13] - 产品形态与商业模式必须匹配目标用户的刚需场景，才能有效切入价值空间并实现盈利 [13] - 产品的交互逻辑会塑造用户行为，AI应帮助人更好地思考而非仅追求效率 [14][15] - AI创业是跨学科问题，团队需融合机器学习、心理学、社会学与设计，理解人的能力是核心竞争力 [16] 资源与壁垒 - 企业需建立高壁垒以抵御竞争者，许多AI产品仅是主流大模型的套壳应用，易被通用能力升级所覆盖 [18][19] - 防御力体现在模型层面的反馈数据和组织层面的文化，缺乏防御力的速度会导致用户流失或伦理丑闻 [20][21] - 可持续增长假设需基于持续价值而非技术新鲜感，真正的护城河是不断积累的真实使用数据 [23] 盈利模式 - 盈利模式中的定价方式可分为成本加成定价和价值分享定价两极，企业需在两者间找到平衡点 [25][26] - 市场竞争性影响定价平衡点，长期缺乏清晰盈利模式且卷入价格战将使许多AI公司难以生存 [26] - AI产品存在易变性与不确定性，企业面临可见成本之外的未知成本，对成本可控性提出挑战 [26] 生态协助 - 新技术普及需生态价值链配合，通过商业模式创新创造新细分赛道、构建新生态系统 [28][29] - 硬科技企业需找到稳定运营的生态，使技术在应用场景下持续迭代，设计出能释放价值的交易结构 [29] - 成熟产品有机会催生全新生态，彻底颠覆原有价值链条，以更大规模实现商业价值 [29] 安全与开放 - 安全风险重点关注数据泄露，包括组件漏洞导致的敏感信息泄露和提示词操控引发的机密数据泄露 [32] - 在AI时代，最稀缺的资源是信任，而非算法或算力，可信赖是可解释性带来的核心壁垒 [34][35] - AI系统决策责任需明确责任链，通过建立内部日志、影响假设记录和伦理审查流程来完善决策 [36][37] - 可解释性是安全前提，需建立事后可追溯机制，使任何输出都能解释到责任人和训练数据 [38] - AI安全与开放需平衡，最健康状态是可控透明，早期建立数据审计接口为未来合规留空间 [39]