5000家AI企業，都在瘋狂試錯｜一線-文化-漫步新聞-陪你看看

“AI發展太快，專業用戶太少。”

文 /巴九靈

“一般200—300人到場，但報名能到600—700人，有時能超過800人。”

孫璐怡是一個AI創業社區EPIC的負責人，他們在全球多個城市組織AI創業者活動，每年60場左右，經常爆滿。

以小巴近期參加的一場在杭州舉辦的活動爲例：

從門口到會場中心，擠滿了年輕人，兩邊密集安排着各類AI初創產品展臺，有專人或多人負責介紹，不少展臺出現滔滔不絕的討論，氣氛熱烈。

短短一個下午，包括遠程連線硅谷投資人到現場嘉賓、創業者輪番上臺演講、討論，分享人不下二十位，多爲業內知名人士，信息量密集。

這是當下AI創業熱潮中的一個切片。

不少大廠幹勁十足：字節跳動、阿里巴巴、騰訊，動作頻頻，一場春節“紅包”大戰即將拉開大幕。

與此同時，大量普通創業者湧入AI賽道。2025年9月，中國工業和信息化部副部長辛國斌披露：中國人工智能企業超5000家，是五年前1454家的3倍多。

圖源：中國政府網

小巴與他們中的多位交流後，一些初步畫像浮出水面。

三類初創者畫像

草根、大廠、高校背景，都還在瘋狂試錯

Eason像一個AI創業時代的“游擊隊長”。

他剛上線兩款網頁版AI產品，一款是AI遊戲，一款是AI文檔，還有三款產品還在“腹中”，成本已投入近20萬元。

他的AI遊戲是一款重生題材的生成式劇情互動遊戲，AI會根據玩家指令構建重生故事，故事屬於玩家間接參與創作，最後以動漫和短劇形式付費下載；AI文檔的主要功能是可以在文本中實現標記、批註、改寫、總結功能。

1993年生的他大學畢業後做過直播電商代運營、社區產品，後成爲連續創業者，但不是技術出身。

2025年9月，Eason下定決心搏一把，放棄了持續兩年的給企業定製AI解決方案的ToB生意。“天花板有限，做這一塊的越來越多了。”他說。

他參與AI創業的方法論是：

自己出點子、統籌，兼職產品經理做功能規劃，兼職程序員負責技術落地，每款產品配置3—6人，每款產品上線後用6—10月來跑MVP（最小可行產品）模型，不能商業化便關閉或賣掉。

“一款產品月變現2萬元或者以上就賺錢了，如果全職，要至少15萬元，”他對小巴透露說，“我們不追求用戶規模，追求的是用戶付費。”

Eason是典型的“草根創業”，這在AI創業圈屬於小衆，更常見的是來自高校或者互聯網大廠的AI創業者，但他們的日子也不如想象中輕鬆。

“AIGC+設計創意領域”的公司計算美學就屬於典型的高校型企業，於2021年創建於清華園，核心團隊由清華、北大、哈佛、耶魯等人工智能、人機交互領域的碩博組成，已完成來自一線美元基金近億元融資。

他們最初開發了C端產品智能平面設計引擎“圖宇宙”、AIGC創意視覺創作平臺“畫宇宙”，在遭遇商業化瓶頸後，發力B端產品Nolibox.Pro，服務品牌營銷、工業產品、服裝時尚等領域企業，實現穩定營收後，如今正捲土重來，殺回C端市場。

C端新產品：Dynal.AI

畢業於清華大學工業設計系的創始人徐作彪將快速試錯、調整視爲首要競爭力。

“我會直接對接用戶，根據用戶反饋在一週之內調整功能（有時是當天調整好）。”他對小巴強調道。

這一做法，是基於徐作彪對近兩年AI創業趨勢的洞察：更落地與務實，過去，業內專注於技術，如今更強調應用落地，過去更追求團隊規模化，如今出現了越來越多小而美的創業團隊。

另一家服務過4000多個AI初創企業及開發者的Siray.Ai聯合創始人Yvette Wang，他將如今的AI創業者主要分爲兩類：

一是，技術非常強，但對產品形態和商業閉環的理解還不夠成熟；

二是，產品和商業能力強，但低估了AI在工程化、穩定性和成本上的複雜度。

他們的創業目標是幫AI企業“省錢、省心、省工程複雜度”，主要從成本優化、穩定性、接入成本等路徑着眼。

兩大焦慮問題

“痛不痛”與“貴不貴”？

整體調研下來，這些草根、高校、大廠背景的AI創業者，仍然處於快速迭代、瘋狂試錯的適應市場階段。

這種“摸着石頭過河”的創業狀態，主要受制於兩大難題。

◎ 第一個是“痛不痛”，即能否抓住真實、有長期需求的用戶痛點。

目前較主流的落地商業模式是：做定製化AI解決方案，促進企業降本增效。

Eason觀察到，給從事電商、廣告、營銷、出海等企業提供場景的AI解決方案；

這是一個具有長期需求的市場。原中國電信科技委主任韋樂平在“2025雲網智聯大會”的發言可以管中窺豹：“當前，國內的智算中心遍地開花，總數超280個，但GPU利用率很不均衡，個別飽的撐死，多數餓的餓死，平均利用率不到30%。”

長三角（蕪湖）智算中心

此外，人們對AI產品尤其是C端產品的落地業內普遍判斷不一。

“產品是否具備市場匹配度？”提及AI創業圈最焦慮的問題之一，徐作彪這樣說道。

Wang也對小巴感慨說：“競爭看起來很激烈，但真正解決問題的並不多。”

◎ 其次是“貴不貴”，即產品收入能否覆蓋調用大模型能力的投入成本。

不少人可能不瞭解的是，用戶每次與大模型對話時，無論輸入和輸出數據都會積累爲大模型的Token（大模型基本計量單位）成本。但這些大模型普遍處於依靠免費策略吸引用戶的階段，使得用戶缺乏體感。

但是，當創業公司的AI產品需要藉助大模型的能力時，則並不免費，由此產生的這筆花費已經成爲一根催促企業快速商業化的“鞭子”。

“模型成本佔總可變成本的40—70%非常常見，所以業界出現‘Token經濟’這個名詞。”Wang對小巴總結說道。

據他透露，月營收在1萬—10萬美元的AI初創企業，模型成本已經佔到了總成本的50—65%。

他對小巴計算了一款AI Agent（智能體）/Copilot（指AI助手）類產品的模型調用成本：

“早期日活500—1000時，每月模型成本可能只有1000—2000美元，當日活到1萬，Agent開始跑多輪對話、工具調用後，成本會直接跳到10000—50000美元，但這時候，收入並沒有同步放大10倍。”

所以，降低模型成本，對於AI初創企業來說，至關重要。但普遍處於投入、虧損階段的大模型企業，顯然還沒有打算降低價格。

雪上加霜的是，2025年9月，DeepSeek-V3.1模型輸出定價爲12元每百萬token，較V3版漲幅50%；去年12月，Open AI發佈的GPT-5.2模型每百萬token輸入價格爲1.75美元，較GPT-5.1模型的1.25美元漲幅40%。

圖源：網絡

一個共同追求：全球化

值得一提的是，AI創業者普遍主動選擇了全球化發展的策略。

Siray.Ai的團隊10人分佈在新加坡、上海；計算美學團隊人數在三十人左右，分佈在北京、杭州、美國。

“其實很多投資人現在只投AI出海方向了。”一位AI行業人士範凱對小巴透露道。

徐作彪打造的新產品Dynal.AI主打出海市場，能一句話生成專業圖文帖，有助於出海人經營LinkedIn（領英）個人IP；即便是產品形態仍不算成熟的Eason，也已經有了謀劃謀劃出海的謀劃。

◎ 首先，出海市場具有先發優勢，商業化程度更高，用戶付費意識更強。

這很大程度上是因爲2022年11月問世的ChatGPT更早地教育了市場，尤其是美國市場。兩年左右的時間差，使得中美兩國在AI商業化落地方面仍然一定差距。

“中國用戶更謹慎，付費鏈路長、價格敏感，很多合作仍偏向項目制思維。相比之下，美國這邊模型和工具生態更早成熟，只要價值足夠清晰，付費決策往往更直接，長期訂閱意願也更強。”Wang總結說道。

目前，ChatGPT的付費用戶規模佔比在5%。據《The Information》披露，OpenAI內部預測，到2030年付費訂閱用戶將至少達到2.2億人。

圖源：網絡

作爲對比，2025年初開源模型DeepSeek-R1的火爆纔打響中國千行百業開啓全面向AI轉型的進程。

“很多初創AI企業，得益於DeepSeek推動了整個社會對AI的認知，”深涌智能COO李卓坦誠對小巴說道，“企業要做AI轉型一定是戰略性、長期性的投入，單個初創企業，很難去完成市場認知教育。”

這家企業成立於2023年，主要爲金融、製造等行業提供AI系統基礎能力，比如提供管理與優化解決方案，目前客戶分佈在海外與國內。

◎ 其次，海外市場的投融資機會多，被大廠青睞的可能性高。

從資金體量來說，英偉達的預測是，到2030年，全球AI基礎設施的累計投資可能達到3萬億至4萬億美元。而中金預測到2030年，中國在AI產業的總投資規模將超過10萬億元。

而且，不少業內人士觀察認爲，硅谷更擅長造星。比如，Meta人工智能負責人Alexandr Wang（亞歷山大・王）年僅29歲；AI數學推理系統Axiom MathAI的創始人洪樂潼24歲，公司估值3億美元；招聘與數據標註平臺Mercor的三位創始人均22歲，公司估值達到100億美元；一個華人大三學生Kai Zhao打造的AI教育類視頻講解產品VideoTuto，成立5個月獲千萬美元融資……類似的例子，更爲常見。

“國內生態沒有比較好的退出途徑，競爭激烈，被收購的概率小。”一位拿到近千萬美元融資的AI招聘軟件創業者在前述活動中這樣說道。

近期吸引眼球的案例是，去年底，Meta欲以數十億美元收購國內原生AI智能體初創企業Manus。

與之呼應的是，不少國內AI創業企業頗爲擔心的問題是：大模型的迭代本身也會淘汰一些初創企業。

這方面在DeepSeek-R1問世後，就有明顯體現。“AI六小虎”百川智能裁撤了此前核心部門的金融ToB業務，將“通用大模型+醫療”戰略調整爲“醫療”，原因是通用大模型的客戶有許多向DeepSeek轉移。