AI讓創業更簡單？透過Demo繁榮，專家呼籲幫OPC化解落地難
AI（人工智能）給創業鍍上了一層暖金色：在越來越強的模型支撐下，“單槍匹馬做出偉大產品”看似觸手可及，“OPC（One Person Company，一人公司）”被頻繁提起，許多地區提出相應扶持計劃，但前方果真一馬平川？
作爲長期參與我國創業孵化體系建設的資深專家，科技部火炬中心原主任梁桂送上一份冷靜的專業判斷。在日前舉行的上海科技企業孵化器大會上他指出，AI只是拉低了創業者“做出來”的門檻，並未抹平“用起來”的挑戰。
針對AI時代創新創業新趨勢、新特徵，全社會、尤其是創業孵化體系需要相應調整。而上海作爲全國科技孵化龍頭，更應發揮關鍵作用。爲此梁桂建議，上海全力打造AI時代硬科技孵化的制度樣板和產業入口，不斷夯實孵化底座、對接關鍵資源，使孵化器真正成爲AI創業“生產線”和“轉化加速器”。
更快出現 更快出局？
當前，AI創業圈處於一種奇特的“體感錯位”。
一方面，AI讓創業者能在短短几天甚至幾小時內，拿出一個不錯的演示版（Demo）。硅谷知名孵化器YC透露，在其去年支持的創業企業中，約1/4的公司，95%的代碼由AI生成。GitHub的數據顯示，AI讓開發速度提升過半。AI還使部分創業項目“起步即起飛”，湧現出Emergent這類能在幾個月內實現500萬用戶、5000萬美元收入的“新物種”。這也構成了各部門紛紛擁抱OPC、下注“超級個體”的底氣所在。
但另一方面，AI加持的“Demo繁榮”，並未轉化爲更高的創業成功率。據梁桂觀察，自OpenAI掀起這輪AI熱以來，創業失敗率不降反升。知名股權管理平臺Carta的數據顯示，創業企業關閉數顯著增加，A輪增幅達61%，B輪飆升到133%。知名科技媒體TechCrunch也觀察到類似趨勢。
整體上，AI讓創業第一步變輕鬆，之後則是“更快出現、更快出局”。梁桂直言，現在路演項目越來越多，Demo越來越漂亮，落實到採購、上線、續單的比例卻很少。創業“死亡谷”沒有消失，而是後移——原先約70%項目死在最早期，現在推遲到規模化階段，失敗峯值甚至更高。
新趨勢也改變了VC（風險投資）的行爲方式——從“賭你能不能做出來”轉向“賭已做成的能不能放大”。
私募資本市場數據平臺PitchBook顯示，過去兩年，全球AI投資越來越趨向“確定性”，投資C輪及之後階段的資金超過六成。國內情形與之相似。據梁桂觀察，AI催生了大量早期項目，但獲取的資金量很少，大部分投資集中在後期；處於中間階段的創業企業面臨極大壓力。
“三個不等號”凸顯落地難
更容易的“從0到1”，爲什麼沒能讓AI創業變簡單？梁桂認爲，關鍵是“三個不等號”難以化解：技術可行≠產業可用，算法有效≠場景成立，演示成功≠訂單成立。
換言之，當AI催生的Demo無法實際交付和規模化，AI創業從“1到10再到100”之路就會無比艱難。
根據麥肯錫公司的報告，當前企業級AI應用本身就存在“試點繁榮、規模化稀缺”的斷層。在財務等應用領域，約45%的組織正嘗試生成式AI，但最終規模化落地的僅6%。麻省理工學院相關團隊的研究結論與之相近：應用到生產環境的AI比例僅約5%。
要跨越Demo，單靠AI創業者和技術不足以形成價值閉環。梁桂將其中的難點總結爲以下幾方面：
首先，AI開發原型的成本固然很低，但應用時，企業仍需在數據、算力、監控、評估等環節大量投入，使得單位成本顯著抬高；其次，前端的AI設計和介入，與後端應用之間難以銜接，AI嵌入流程和場景步履維艱；再次，AI至今無法根除幻覺，用戶因此也難以對其形成充分信任。
說到底，AI要發揮作用，必然會在組織內部“接管”部分認知流程，比如起草、審覈、研發……如果組織不對內部的人員崗位、授權鏈條、治理合規等作出深刻調整，AI很難從“玩具”落地爲工具。
受落地難困擾最大的正是創業中間層（A/A+/B輪）企業，尤其是勢單力孤的OPC和“超級個體”。邁過原型開發的蜜月期後，他們很快就會面臨中試、首單、規模化等挑戰。一旦VC不願投，政府經費又難覆蓋，他們手中的資源很難抵抗高企的運營成本和延宕的轉化週期。
從“想法誕生” 到“確定性發生”
AI時代重塑創業範式，創業孵化也要與之對齊。梁桂的看法很明確：孵化器要變，要從“想法誕生的地方”，轉向“確定性發生的地方”。
爲此，孵化器不能只提供資源，要幫助創業者穿越瓶頸；從物理空間、創業活動的提供者，變爲AI產業場景組織者。對越來越小的AI創業團隊來說，物理工位的價值越來越低。由此，AI時代孵化器的核心底座應該是“AI資源棧”，包括算力、模型、數據，以及評測體系、合規顧問、行業渠道等，某種意義上相當於一個即插即用的賦能中心。
梁桂強調，孵化器“AI化升級”的關鍵，絕非給企業配大模型，教創業者如何用AI生成商業計劃。他提示，可以把原本那些高度依賴於人的“孵化動作”，比如項目的判斷、篩選、驗證以及資源匹配，用AI進行系統性增強甚至替代。
比如，可以藉助AI大幅提升早期創業項目的篩選效率，就像YC孵化器那樣，靠區區幾十人，就能年復一年地從幾萬個項目中快速識別出價值最大的3%。再比如，在國內運行多年的“創業導師制”，也可用AI打造升級版，將驗證過的共性模式與個性化輔導融合固化，從而加速創業的“試錯密度”和“糾偏頻度”。
作爲我國最早的孵化器策源地，上海近年來將高質量孵化器作爲培育未來產業、發展新質生產力的重要平臺。面對AI對科技孵化提出的新課題，以及“OPC熱潮”背後的結構性挑戰，梁桂對上海下一步實踐寄予厚望。
