很多创业者把AI当成批量制造内容的生产线，期待能借此快速获得巨大的流量和收益。但真实的商业反馈是，用户对这些同质化的内容早就产生了审美疲劳，甚至将其

　　AI带来的不仅是工具的效率提升，而是底层商业逻辑的重新洗牌。在这场洗牌中，真正的机会其实已经偏离了原本大众所设想的轨道。

　　过去几年，无论是小游戏、短剧，还是目前兴起的AI漫剧，都呈现出一种极端的行业生命周期。在大概六个月的时间里，一个尚未被大众广泛了解的小细分板块，就能迅速膨胀到100亿左右的市场体量。无数团队蜂拥而至，行业大会开得热火朝天。

　　但这其实是一种虚幻的繁荣。在这个庞大的产值里，真正把内容做出来的从业者，最后能够落袋为安的利润可能连8%都不到。

　　为什么钱赚不到手里？因为当下的在线商业模式，建立在极其成熟的平台和算法体系之上。在各大内容平台卷成“绞肉机”的环境下，所有的广告位置和ROI（投资回报率）基本已经被算法钉死了。平台本身要切走很大一块蛋糕，同时商家还需要付出高昂的投流成本去购买流量。只要你还在现有的流量分配机制下做着同质化的内容，利润空间就会被不断挤压。

　　以往的商业逻辑建立在工业化和规模效应之上，企业需要制造标准品，去服务最大公约数的人群，以此来分摊成本。但AI改变了服务与产品交付的成本结构。

　　以短视频为例，目前平台上每天有大约1亿条视频上传，这还主要是基于人类手工拍摄的产出量。随着AI技术的发展，制作60分甚至80分的内容变得轻而易举，未来内容的数量将呈指数级爆发。当每天的内容产量远超人类甚至算法的处理极限时，单纯依靠算法分发和内容堆砌将不再有效。

　　在这个阶段，差异化、个人品牌以及用户对创作者的情感信任将变得尤为重要。AI实现了服务的低成本交付，例如以往一分钟动画的制作成本大约在1万块钱左右，而现在使用AI漫改全自动化处理，成本只需几百块钱。这种成本的断崖式下降，使得服务一小群特定用户的长尾市场成为了绝佳的生意。

　　这就好比运动品牌市场，虽然耐克、阿迪达斯占据了绝对的优势，但依然会不断涌现出像始祖鸟、Lululemon这样满足特定人群、特定情绪价值的新品牌。未来内容的竞争也是如此，去服务好一小撮核心受众，做具有独特品味的“超级个体”，远比用AI批量生产垃圾内容更有价值。

　　在AI结合实体硬件的创业方向上，传统的“做好详细计划、打磨完美产品再上市”的路径已经失效了。

　　现实的困境是，AI模型几乎每个月都在迭代，而物理世界的开模、供应链运作动辄需要半年到一年半的时间。如果你在2024年立项，等到2025年产品做出来时，你所搭载的AI能力可能早已经落后于市场预期了。

　　因此，现阶段行业内更务实的做法是“Buildinginpublic”（公开构建）。哪怕做出来的产品还有很多瑕疵，也要比别人先一步推向市场。目前市面上很多AI硬件产品因为达不到用户看宣传视频时产生的“钢铁侠”预期，退货率极高，甚至与女装行业的退货率相当。

　　比如海外一个名为r1的方形AI机器（兔子），第一代产品虽然被媒体批评得体无完肤，但这种尝试为其积累了早期的关注度和用户反馈，也为后续的迭代明确了方向。在充满不确定性的新大陆面前，边用边学、通过真实用户的反馈来修正路线，才是存活率更高的打法。千万不要为了盲目压低供应链成本而去大量囤积可能随时被淘汰的库存。

　　在AI这条赛道上，不同量级的玩家应该有不同的生态位。不要试图在巨头的主战场去硬碰硬。例如在视频大模型领域，这是国内头部短视频平台的核心基本盘，他们拥有庞大的数据积累和坚定的战略投入，普通创业者几乎不可能在这方面超越他们。

　　与其去卷通用大模型，不如去企业服务（ToB）领域接手那些巨头无暇顾及的“脏活累活”。

　　国内的很多传统企业（如化工、制造等行业），他们有数字化转型的需求，但自身并不具备直接将大模型拿来使用的技术能力。他们的痛点非常具体，需要有人将AI功能与企业原有的旧工作流进行整合。

　　比如，帮助企业把内部庞杂的知识库和财务数据，整合成一个好用的数字员工对话框；或者是对企业原有的ERP系统进行AI化改造。很多SaaS服务商发现，自己以往靠堆人力去现场实施的业务模式，在AI时代反而迎来了转机。将复杂的业务逻辑变成一个简单好用的AI产品体系，补齐技术与传统企业之间的断层，是接下来ToB市场非常大的商业机会。

　　AI正在将曾经昂贵的智力成本迅速拉低。面对这场技术带来的红利与洗牌，从业者需要摒弃原有的流量思维和投机心态。只有深入到具体的垂直场景，提供扎实的服务，或是为特定的受众群体提供不可替代的情绪与审美价值，才能在这波浪潮中真正站稳脚跟。不知道您所在的行业，目前感受到AI带来的哪些冲击了呢？欢迎在评论区分享您的观察。

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