AI 领域的确是赢家通吃（Winner-Takes-All）格局很明显的行业，尤其是平台级、底层模型和流量入口型业务。但这并不意味着普通创业者没有机会，只是赛道和打法必须调整。

我分几个角度帮你分析：

1. 认清赢家通吃的原因

• 规模效应：AI 模型训练成本极高，头部企业越大，数据和算力优势越明显。
• 网络效应：用户越多，反馈数据越多，模型越准，形成正反馈。
• 切换成本高：一旦企业把工作流、数据、应用绑定到某个 AI 平台，很难迁移。

这意味着，如果你要和 OpenAI、字节跳动、阿里巴巴、谷歌在底层对抗——几乎没戏。

2. 普通创业者的机会

赢家通吃的往往是基础层（大模型、云计算平台、通用搜索入口），而机会往往在应用层和垂直细分领域：

（1）选细分市场，做“狭而深”

• 不做“所有人都能用的 AI”，而做“特定人群必须用的 AI”。
• 例如：AI+法律文书、AI+工厂质检、AI+证券数据分析（结合你熟悉的金融领域）。
• 原则：目标客户少但付费能力强，且需求频繁。

（2）站在巨人的肩膀上

• 不自己造大模型，而是调用已有平台（OpenAI、Claude、阿里通义千问、文心一言）API。
• 你做的价值是：业务数据处理 + 场景化交互 + 行业专业知识封装。
• 好处：省下千万级训练成本，专注产品迭代和获客。

（3）利用本地化和政策优势

• 国外巨头进入中国市场会受限，国内大厂无法完全覆盖的细分场景，就是机会。
• 例如：本地化语言、方言识别、本地政策合规、对接本地企业系统等。

3. 生存策略

在赢家通吃的市场，你的目标不是直接成为“赢家”，而是：

• 做“赢家”生态的寄生者（做插件、应用、服务，让赢家平台离不开你）
• 先做小生态内的赢家（占领细分领域的 80% 市场份额，再逐步扩展）
• 掌握独有数据（别人即使用同样的模型，也无法复现你的结果）

4. 具体落地思路（结合你擅长的金融 IT）

1. 股票量化分析 SaaS

   • 利用 AI 做行情预测+交易策略优化，结合你现在用的 Akshare 数据，做国内合规版本的 TradingView 细分产品。

2. AI 金融风控中台

   • 为中小银行、网贷公司提供 AI 信审、反欺诈模型（调用现有大模型+行业规则）。

3. AI+信息撮合平台

   • 结合你提到的中介/信息服务方向，用 AI 快速匹配供需、生成交易文案、优化谈判话术。

5. 心态建议

在赢家通吃的行业创业，你要放弃“做老大”的执念，转而思考：

• 我怎么卡住一个细分入口
• 我能否借用巨头的力量赚钱，而不是和它正面对抗
• 先赚小钱活下来，再寻找放大机会

这就像电商领域——阿里巴巴、京东是平台赢家，但无数年入千万的商家活得很好。

如果你愿意，我可以帮你画一个**“AI 赢家通吃时代的创业机会地图”**，直接标出哪些领域是红海，哪些是蓝海，哪些可以立刻切入。
这样你的创业方向就会更清晰。