日前，我专程拜访了某头部创投机构的负责人，原本计划聚焦项目合作的细节沟通，没想到话题自然延伸到了当下热度居高不下的 AI 创业领域。这位负责人坦言，自今年年后起，他平均每周都要接待 2-3 支 AI 赛道的创业团队，听他们阐述产品逻辑、解决方案与商业计划书。经过两三个小时的深入交流，我明显感受到他对 AI 创业市场有着远超行业平均水平的洞察力，以及一套经过实践验证的深刻认知。​

之所以会有这样的判断，核心在于当下 AI 赛道的一个矛盾现状：尽管多数创投机构都在紧锣密鼓地寻找优质 AI 项目，但资本的每一分钱都来之不易，这使得他们在筛选团队时格外慎重。即便现在 AI 概念与 DeepSeek 等模型热度飙升，创业团队想要拿到创投机构的投资，依旧不是一件容易的事。​
基于这次对话，我整理出 AI 创业方向上三个关键思考点，希望能为行业从业者提供参考：

1、 卷底层模型还是卷上层场景？

第一个点就是，对于AI创业团队，你不要太去内卷底层的技术，底层的大模型，而是更多的应该把它重心放在上层的AI智能体应用上面。

有些创业团队可能会感觉我的技术底层很牛，但是你要去做底层的大模型，包括你做大模型算法的一些优化，其实会花费你大量的成本和较长的一个时间周期。

在年后DeepSeek大火以后，可能会给大家一个错觉就是做底层大模型或算法优化并不是太难。但是实际这个事情仍然具备相当大的难度，即使是站在巨人的肩膀上，你也需要大量的时间的积累，成本和人员的投入。包括大家看到DeepSeek火了，实际对于幻方团队本身在这个方向就已经有相当长时间的算法和技术的积累。

而且，你如果将重心放在做底层模型或算法优化，你面对的都是巨头们的竞争。比如你在做通用模型，别人已经在做深度推理模型。你做出了R1版本，可能类似DeepSeek已经发布最新的R2版本。你一直走在追赶，实际很难超越。而且你会发现你大量前期的技术研究成果，到了后面往往一钱不值。

所以你不要去内卷底层的模型，你更多的应该去做上层的面向行业的AI智能体应用，但是这个就需要你对某一个行业某一个细分的业务领域有深刻的洞察。

也就是要做好AI智能体或AI应用也没有这么简单，这个难点根本不在智能体开发等技术方面，真正难的是你要有懂某个行业，懂细分业务领域的业务专家跟你一起来做这个AI应用。只有这样你才能够把业务专家很多原来历史的经验高度的浓缩到你的智能体应用里面去，这是我想说的第一个关键点。

2、 数据训练-公开数据还是私有数据

第二个关键点就是AI创业在选择相关的产品或者是方向的时候，一定要选择你在互联网能够很容易获取到数据，去做你模型训练和调优的方向，而不是要太去找太多获取数据很困难的细分行业的私有数据方向。

类似于医疗行业，类似于政务行业，交通大数据这些行业。其实这些行业本身它对于人工智能的应用的需求也相当广，但是这个往往不是AI创业团队比较好的方向选择。

因为这些方向你要去获取到这些私有数据相当的困难，你获取不到私有数据，你就很难对模型进行很深刻的预训练或者是调优，反而是类似于我们经常说的，类似于上市公司它本身的财务报表分析，类似于我们说智能教育方面的智智能的一些课件的生成制作，这反而是一些好的方向。

因为你要获取这一些公有的数据相对来说容易很多，在我们方向选择完了以后，我们更要意识到，我们有时候又在谈大模型，有这有时候又在谈上层的智能体。大模型往往是底层的骨架，而智能体本身才是上层的血和肉，我需要的不是简单的底层骨架，而是我是需要有一个有血有肉的这么一个东西。你如果开发智能体只是简单套壳，那跟一个类似皮包骨头的人站在你面前有啥区别？

这也是我谈到的第二个关键点，即要做出好的AI智能体或面向垂直行业的AI应用，除了业务专家外，你还需要方便的能从互联网获取到数据，通过数据去训练你的应用，将训练出来的规则经验融入到智能体里面，作为智能体外挂的核心知识库。

3、 方向选择-究竟是蓝海好还是红海好？

第三个关键点就是我们很多时候AI创业，老是想去找一些新的方向新的蓝海，但是很多时候原来竞争比较激烈的红海，有可能反而是你可以去关注的方向。因为如果这个这个细分的方向是红海，至少说明这个细分的方向别人已经帮你探明道路了，它是有极大的市场空间和市场需求的。

那么在这些红海方向，你仍然可以把一件事情做到极致，类似于我原来经常讲过的一个例子。

比如说自然语言查询ChatBI这么一个方向，包括去年6月份我到华为松山湖去开相关的华为云的大会也在讲，华为也有类似的自然语言转SQL的这么一些产品，但是准确度可能只有90%。

还有类似于我们在生产制造领域，我们去做生产数据的质量分析和缺陷预测，现在也有大量采用了AI大模型的，但是准确度可能只有85%。

那么如果在这些细分的行业，细分的方向，你能够把准确度做到95%或者是99%，让他足够的可以去商用，那么这个产品仍然是具备相当大的意义和市场推广的价值。

所以究竟选择蓝海还是红海，一定要结合实际情况具体问题具体分析。如果自认为自己技术足够牛，反而选择已经经过市场验证的红海市场反而更加容易出成果，并快速推广。

好了，关于今天要谈的关于AI创业方面的三点建议就分享到这里。

4、如何从零学会大模型？小白&程序员都能跟上的入门到进阶指南

当AI开始重构各行各业，你或许听过“岗位会被取代”的焦虑，但更关键的真相是：技术迭代中，“效率差”才是竞争力的核心——新岗位的生产效率远高于被替代岗位，整个社会的机会其实在增加。

但对个人而言，只有一句话算数：
“先掌握大模型的人，永远比后掌握的人，多一次职业跃迁的机会。”

回顾计算机、互联网、移动互联网的浪潮，每一次技术革命的初期，率先拥抱新技术的人，都提前拿到了“职场快车道”的门票。我在一线科技企业深耕12年，见过太多这样的案例：3年前主动学大模型的同事，如今要么成为团队技术负责人，要么薪资翻了2-3倍。

深知大模型学习中，“没人带、没方向、缺资源”是最大的拦路虎，我们联合行业专家整理出这套 《AI大模型突围资料包》，不管你是零基础小白，还是想转型的程序员，都能靠它少走90%的弯路：

• ✅ 小白友好的「从零到一学习路径图」（避开晦涩理论，先学能用的技能）
• ✅ 程序员必备的「大模型调优实战手册」（附医疗/金融大厂真实项目案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课（拆解一线企业如何落地大模型）
• ✅ 2025最新大模型行业报告（看清各行业机会，避免盲目跟风）
• ✅ 大厂大模型面试真题（含答案解析，针对性准备offer）
• ✅ 2025大模型岗位需求图谱（明确不同岗位需要掌握的技能点）

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每个技术点都配“案例+代码演示”，跟着做就能上手！

课程精彩瞬间

② 大模型系统化学习路线：避免“学了就忘、越学越乱”

很多人学大模型走弯路，不是因为不努力，而是方向错了——比如小白一上来就啃深度学习理论，程序员跳过基础直接学微调，最后都卡在“用不起来”。

我们整理的这份「学习路线图」，按“基础→进阶→实战”分3个阶段，每个阶段都明确：

• 该学什么（比如基础阶段先学“AI基础概念+工具使用”）
• 不用学什么（比如小白初期不用深入研究Transformer底层数学原理）
• 学多久、用什么资料（精准匹配学习时间，避免拖延）

跟着路线走，零基础3个月能入门，有基础1个月能上手做项目！

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学技术的核心是“用对地方”——2025年哪些行业需要大模型人才？哪些应用场景最有前景？这份报告帮你理清：

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• 岗位需求：大模型开发工程师、AI产品经理、提示工程师的职责差异与技能要求
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学会技术后，如何把技能“变现”成offer？这份真题帮你避开面试坑：

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为什么现在必须学大模型？不是焦虑，是事实

最近英特尔、微软等企业宣布裁员，但大模型相关岗位却在疯狂扩招：

• 大厂招聘：百度、阿里的大模型开发岗，3-5年经验薪资能到50K×20薪，比传统开发岗高40%；
• 中小公司：甚至很多传统企业（比如制造业、医疗公司）都在招“会用大模型的人”，要求不高但薪资可观；
• 门槛变化：不出1年，“有大模型项目经验”会成为很多技术岗、产品岗的简历门槛，现在学就是抢占先机。

风口不会等任何人——与其担心“被淘汰”，不如主动学技术，把“焦虑”变成“竞争力”！

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