AI应用创业的“红海突围”：中小创业者的新周期已至

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在AI技术民主化的浪潮中，未来的竞争将不再局限于算法参数的军备竞赛，而是演化为一场“场景定义技术”的全球实验。

2025年，中国AI浪潮以摧枯拉朽之势席卷全球。

从杭州到硅谷，从投资人到创业者，似乎所有人都在重复一句话：“AI将改变一切。”然而，当大厂争相烧钱训练千亿参数大模型、科技巨头为“通用人工智能”的圣杯厮杀时，金沙江创投合伙人朱啸虎却在近日的演讲中泼下一盆冷水：“AI应用全是套壳，真正的护城河在技术之外。”

01 “无壁垒”才真正催生新机会

朱啸虎直言：“所有AI应用都是套壳，技术壁垒是骗人的。”这句话看似悲观，实则揭示了AI应用创业的本质——当底层模型趋于开源，技术红利将迅速摊薄，真正稀缺的是“将AI嵌入真实场景”的能力。

回顾过去十年移动互联网发展史，类似的剧情早已上演。移动互联网初兴时，无数投资人质疑：“一个打车软件能有什么壁垒？”滴滴早期的融资甚至无人问津，因为当时的共识是“APP开发门槛极低”。但最终，滴滴靠精细化运营、补贴策略和司机网络，构建了巨头难以复制的生态。同样，美团从千团大战中杀出重围，再从外卖红海中崛起，靠的也不是技术优势，而是对本地商户资源的深度整合与地推铁军。

今天的AI应用赛道，正在复刻这一逻辑。以朱啸虎提到的案例Liblib（哩布哩布AI）为例：其核心竞争力并非图像生成模型，因为这类技术已被Stable Diffusion、Midjourney开源，绝对算不上什么新鲜东西。真正的竞争力在于针对中国2000万专业设计师的深度需求，打造了“AI版Photoshop”。

哩布哩布AI是2023年5月成立的国内领先AI图像生成平台，通过开源模型生态和模块化工具降低专业AI创作门槛，已积累超2000万用户和5亿张生成图片，并构建了涵盖内容创作、分享及商业化的完整生态链。Liblib通过复杂编辑功能的开发（用户需培训数周才能掌握），在看似同质化的赛道中建立了非技术壁垒，最终统一国内市场并计划出海。

根据公开信息，哩布哩布AI目前用户规模上，模型与图像创作者突破2000万，日均创作交互达数百万次；生成内容方面，用户自主训练原创AI模型超50万个，累计生成图片超5亿张。

这印证了朱啸虎的断言：“星辰大海最后都是红海，脏活累活才是护城河。”

02 拒绝“大厂思维”，中小创业者的逆袭法则

在AI领域，大厂与创业公司的竞争本质是“资源错位战”。大厂热衷于训练更大、更贵的模型，追求技术参数的军备竞赛；而中小创业者的机会，则在于找到大厂不愿做、不能做的“边缘战场”，这恰恰是今日中小创业者绝佳的机会。

在移动互联网时代，大多数的创业者最担心的问题在于，一旦巨头盯上自己的赛道进入以后，可能会落得“尸骨无存”的下场，最好的结果也是“卖身”大厂，但在AI时代，这一切迎来了转机。

朱啸虎以循环智能为例，这家公司聚焦汽车4S店销售场景，通过AI硬件与工作流整合，占领了80%的市场份额。

这家公司是专注于行业大模型和会话智能产品及解决方案的企业服务公司，借助领先的大模型、语音识别、自然语言处理等核心技术开发了千循大模型、销售会话洞察Sales Insight、客户洞察Customer Insight、智能辅助Expert、客户发现Discovery、智能工牌Smart Badge和智能质检Compliance等核心产品，在银行、保险、证券、汽车、零售、房产、教育、消费金融、互联网科技等行业得到广泛应用。

据了解，其核心产品是一个佩戴在销售员胸前的AI设备，可实时分析销售话术、自动生成日报，甚至替代传统晨会。这一场景看似细分，却需要深入理解4S店的SOP流程、销售痛点，并投入大量人力进行数据标注与模型调优——这些“苦活”恰恰是大厂不愿涉足的领域。

这与互联网时代的“千团大战”异曲同工。2011年，5000多家团购网站混战时，美团最初并不显眼。但其创始人王兴发现，巨头们热衷于烧钱打广告，却忽视了中小商家的IT系统改造。于是美团选择深耕后台系统，帮助商家实现库存管理、订单核销等数字化升级。这一“笨功夫”最终让美团从千团大战中幸存，并成长为巨头。

AI时代的创业逻辑同样如此：与其在通用模型上与大厂硬拼，不如在垂直场景中建立“人工+AI”的混合优势。例如，文生视频领域的技术尚未成熟，但已有创业公司将AI生成的视频外包至二三线城市工作室进行人工编辑，通过“95%AI+5%人工”的模式满足客户需求。这种“非技术壁垒”，正是中小玩家的生存之道。

03 出海即蓝海，中国AI应用的“降维打击”时刻

“中国团队在出海时，于日本、东南亚、中东没有竞争对手。”朱啸虎的这句话，点破了中国AI应用创业的另一张王牌——借助国内激烈的竞争环境打磨产品，再以“高性价比+场景适配”攻占海外市场。

这一路径在互联网时代已被验证。TikTok凭借国内短视频行业的成熟经验，迅速横扫全球；SHEIN依托中国供应链与数据洞察能力，成为快时尚出海标杆。如今，AI应用创业者正在复制这一模式。例如，某AI视频公司针对中东市场定制化开发模型，确保生成内容符合当地宗教文化规范（如面部遮盖要求），再通过国内低成本的人工编辑团队实现高效交付。这种“技术开源+本土化运营+中国供应链”的组合，形成了独特的出海竞争力。

更重要的是，当前全球AI应用仍处于早期阶段。美国虽在基础模型上领先，但其应用生态尚未形成垄断；欧洲、日韩等地则受限于人力成本与市场规模。中国创业者凭借“卷出来”的精细化运营能力，有望在海外市场实现“降维打击”。

04 人才战争已升级，技能重构决定未来格局

未来的赢家，必是那些善用“人机混合”模式的企业。

全球劳动力市场正经历由科技驱动的结构性变革。世界经济论坛预测，至2030年全球将净增7800万岗位，但这一增长伴随剧烈波动：1.7亿新兴科技岗位涌现的同时，9200万传统岗位面临转型或消失。人工智能、自动化和绿色转型成为核心驱动力，催生“技术技能”与“人本能力”双轨并行的需求。AI驱动的数据分析、网络安全与技术素养成为硬技能标配，而领导力、协作能力、适应力等软技能同样不可或缺。生成式AI虽降低技术门槛，但其价值在于“增强人类”而非替代人力——例如通过辅助决策扩展员工能力边界，使人类更专注于创新与战略领域，而创造力、情商等人性特质仍是不可替代的竞争优势。

人机协作模式正从“替代”转向“共生”。当前47%的工作由人类主导，但到2030年，人类、机器与混合任务分配将趋于均衡。大量的企业需重构岗位设计：自动化处理重复性流程，人类聚焦复杂问题解决与价值创造。以制造业为例，仅30%员工能操作智能系统，导致设备利用率不足40%，凸显技术工具需与人力经验深度结合。这一转型要求企业投资“增强化”技术，例如AI辅助工具与员工培训并重，而非单纯追求效率提升。同时，63%企业将技能缺口列为数字化转型最大障碍，46%面临组织文化阻力，表明技术落地需匹配人才战略与文化变革。

对于广大诞生于AI浪潮中的创业公司来说，几乎一出生就拥有以上全部基因，而那些传统的巨头们，必定会在转身的过程中经历阵痛期，这一时期，有可能就是所有的创业公司的“黄金时代”。

结语

在AI技术民主化的浪潮中，未来的竞争将不再局限于算法参数的军备竞赛，而是演化为一场“场景定义技术”的全球实验。中小创业者将成为这场实验的核心变量——通过将AI技术“溶解”于细分场景的毛细血管，他们或将重塑全球产业链的价值分配逻辑。


来源：36kr