在AI创业与投资领域，传统视角正悄然发生转变。以往，风险投资机构（VC）多以“裁判”身份审视项目，判断其可行性与投资价值。如今，更具前瞻性的观点认为，VC应放下评判姿态，以创业者的同理心深入交流，共同探索可持续的商业模式，这种视角的切换，不仅能更精准地捕捉机遇，也能帮助创业者避开潜在的投资陷阱。本文将从AI行业的多个细分领域出发，剖析创业机会与挑战，为从业者提供参考。

提及AI创业，很多人首先会想到大模型赛道。不可否认，基础大模型曾是AI领域的“香饽饽”，吸引了大量资本与人才涌入。但从当前行业发展来看，基础大模型的窗口期已基本关闭。有观点认为，某知名大模型推出后，此前备受关注的“AI六小龙”发展受限，这种说法虽略显绝对，但也从侧面反映出基础大模型领域竞争格局的固化。尽管仍有部分企业在基础大模型领域持续探索并取得进展，但对于新入局的创业者而言，此时再涉足基础大模型，面临的技术壁垒、资金压力和市场竞争都将极为严峻。

相比之下，垂直领域的大模型或许存在更多可能性。不过，垂直大模型的发展依赖于特定行业的场景积累、数据资源和需求洞察，不同行业的差异较大，其商业价值和发展潜力还需结合具体领域深入分析，目前难以一概而论。

AI Agent是当下AI创业的另一热门方向，众多创业公司纷纷布局。在toB领域，国内SAAS软件行业长期面临盈利难、客户粘性低等问题，而AI Agent要在toB市场打开局面，就必须思考如何打破这一“魔咒”。部分AI Agent创业公司选择将业务拓展至海外市场，如美国、新加坡等地，这一选择背后，既有对海外市场环境、客户需求的考量，也折射出国内toB市场对AI Agent接受度、付费意愿等方面的挑战，这也是VC在评估该领域项目时重点关注的问题。

知名投资机构A16Z曾发布TOP 50 AI web app和TOP 50 AI mobile app榜单，这份榜单为AI软件创业提供了一定的方向指引。但仔细观察会发现，榜单中中国企业的身影相对较少，除了少数头部大模型产品、互联网大厂旗下产品以及部分“AI六小龙”的产品外，初创企业的产品寥寥无几。这一现象并非偶然，它反映出当前VC对AI软件初创企业的投资策略更趋谨慎，不再盲目支持“烧钱换增长”的模式，而是更看重项目的盈利能力、可持续发展能力以及实际市场需求的匹配度。

在AI软件的众多细分方向中，图文、视频类应用展现出了独特的优势。这类应用大多不需要巨额的前期投入，却能在销售额上实现较好的增长，因此也获得了部分VC的青睐，不少项目在市场上取得了不错的成绩。此外，对于已有一定客户基础和数据积累的企业来说，引入AI技术往往能快速提升产品或服务的效果。客户基础为AI应用提供了落地场景，而高质量的数据则是AI模型优化迭代的关键；反之，若仅有客户基础，缺乏数据支撑，AI技术的价值则难以充分发挥，难以形成核心竞争力。

除了软件领域，AI硬件的增长势头也不容忽视。除了备受瞩目的人形机器人，AI智能玩具等细分品类也表现出一定的市场潜力，凭借其智能化的交互体验吸引了不少消费者。但AI硬件面临的一大难题是如何提升客户粘性，激发持续购买欲望。有人以潮流玩具品牌为例，认为AI智能玩具具备记忆、交互等功能，有望像潮流玩具一样获得消费者的长期青睐。但要实现这一目标，还需要在产品创新、内容生态、用户运营等方面不断突破，打造出具有独特魅力和品牌影响力的产品。

AI基础设施领域则呈现出高投入、高门槛的特点。以GPU为例，目前该领域市场格局已较为稳定，新企业很难与之竞争。不过，AI基础设施涵盖的范围广泛，除了GPU，在数据中心建设、算法优化、算力调度等方面仍存在一定的创业机会。但要在该领域立足，需要对AI基础设施的技术架构、核心组件以及行业发展趋势有深刻的理解，同时还需具备强大的技术研发能力和资金实力，行业准入门槛相对较高。

2024年被普遍认为是AI应用的爆发之年，随着主流大模型的普及，各行业对AI技术的需求大幅增长，AI应用场景不断拓展。在这样的行业背景下，创业者不必一味追求IPO这一单一目标，而是应更注重企业的盈利能力和可持续发展。能够在细分领域找到清晰的商业模式，实现稳定盈利，同样是一种成功的创业路径。

需要说明的是，为避免对特定企业造成不必要的影响，本文尽量不提及具体公司名称。若文中偶尔出现相关名称，且涉及企业对此有异议，可随时联系作者进行删除处理。对于AI创业领域的更多机会与挑战，欢迎行业从业者共同交流探讨，携手推动AI行业的健康发展。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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