我的创业之路：从电竞到写作，再到AI看护机器人
Audrey 分享了她的创业历程：从13岁筹集资金建立电竞社区，到经历失败与挚友离世后重回创业赛道。她通过一家写作指导公司实现了月收入5万美元，随后扩展业务获得风投支持，最终转型创立了一家专注于老年人 AI 看护机器人的硬件公司。
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别人卷FDE交付，我卷渠道分润：成交7位数的获客复盘
作者复盘了个人和小团队做企业AI服务（FDE）时的获客与成交经验，指出技术能力不等于商业能力，FDE不应包办全链路。他提出以企业AI培训作为最小商业模式：通过标准化企业培训解决获客和现金流，通过定制化企业内训承接高客单价需求，进而转化AI落地项目。核心打法包括设计渠道分润机制（25%-40%）借助商协会和商学院获客、建立讲座到付费培训的成交SOP、以及保证交付质量形成复购和转介绍，最终跑通可持续的小闭环。
说下我眼里的生财有术，可能很多你都不知道
作者以知识付费从业者视角，客观评价生财有术社群。他买会员本想挑项目翻拍卖培训，却发现按其回本标准难寻合适项目。文章分析生财口碑分化的原因：AI破局俱乐部的竞争、亦仁过度回应争议、对推广者利益分配不够大方、AI转型缺乏紧迫感等。作者批评Token排行榜机制有漏洞、MCP开放损害知识付费护城河，指出社群大佬多与个人能否赚钱无关，真正值得研究的反而是生财本身的生意模式。全文强调做生意要把利益和账算清楚。
Agentic 时代值得构建的 13 种生意
作者认为在 Agent 普及、生产力极大丰富的未来，拥有正确的资产才能占据优势，并归纳出 13 种值得构建的生意：AI 原生服务公司、线下体验生意、分发能力（ACP 漏斗：受众→社区→产品）、专有数据集、领域专属 Harness、机器人与物理 AI、有粉丝基础的实体产品、算力与能源、健康长寿与养老照护、市场与社交网络等。文章为每类生意解释了其在 Agent 时代的逻辑，并配有真实案例，如记账自动化公司、 sauna 俱乐部 Othership、Mercor、Osmo、Fellow、Crusoe 等，为创业者提供方向地图。
如何把你的兴趣变成盈利的生活方式生意
作者分享了如何将多元兴趣转化为个人生意的完整课程。他指出传统建议要求'细分定位'（niche down）是错误的，因为人是可以被激发广泛兴趣的。他提出的商业模式很简单：用社交媒体作为免费流量来源，再加上基于自身知识的微型产品或服务快速变现。核心方法是构建'内容地图'：先确定品牌使命，即读者想要逃离的现状（A点/反愿景）和你要帮助他们到达的目标生活（B点/愿景），然后选择2-3个足够宽泛的主题领域来吸引更广泛的受众。他强调内容应被视为拼图而非孤立的飞镖，每篇帖子都服务于更大的图景，这样即使没有爆款也能持续吸引受众并实现变现。
Higgsfield：让想法有重量，让生意有回报
本文整理了 Higgsfield 创始人 Alex Mashrabov 在 20VC 访谈中的关键数据和观点：公司 B 端收入占比超 50%，企业客户 12 个月 NRR 超 300%；通过自研商拍图像模型和动态模型路由器将毛利率稳定在 80% 以上。文章还总结了其从过度追逐市场叙事转向产品驱动增长的教训、把握分发主权的经验、150 人创意专家团队的构建，以及对未来 90% 短视频由 AI 自动化驱动的判断。终极目标是成为全球数字营销的内容生成与分发中枢。
我卖课赚了 400 万，为什么现在我觉得自己全错了？
作者分享了自己靠卖 Facebook 广告投放课程赚取 400 万利润的经历，却认为经营思路存在根本错误。他用"蛋炒饭"比喻"效果推理"——从手头资源出发做事，早期以此切入市场获得成功；但课卖起来后仍沿用起步思维，未做标准化产品、未扩展课程体系和流量入口，导致个人时间成为天花板，也无法满足学员的多元需求。通过麦当劳兄弟与雷·克罗克的对比，他说明标准化之外还需先定目标再倒推配置资源。结论是：起步时可先用手头资源快速入场，但做到一定规模就要从"冰箱里有什么"转变为"我要做哪道菜"。
红杉合伙人 Pat Grady 谈 AI 现状：AGI 已至、泡沫与机会
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点：ChatGPT（预训练）、o1（推理）、Claude Code + Opus 4.5（长程 agent），并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题；商业上实验室像大企业，抢 token、做并购；创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载，组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志，但建议与泡沫共舞。
朱啸虎北大109分钟演讲：技术会平权，商业不会
金沙江创投主管合伙人朱啸虎在北京大学创新创业学院发表演讲，探讨AI时代的投资框架。他提出核心判断：技术会平权，商业不会。AI正从技术进步主导期转向技术扩散主导期，决胜要素回归商业本质。他重申二十年不变的三个S投资标准（市场足够大、可快速规模化、可持续可防御），阐述商业模式金字塔，对比腾讯同心圆流量模式与阿里买流量模式，并判断开源模型五年将走完Linux三十年的路。他还直言200多家人形机器人企业绝大部分活不过十年，强调AI创业要看执行力和增长速度，先算清楚账。
什么是 AI 原生服务
文章阐述"AI 原生服务"的概念：不同于传统外包卖工时或 SaaS 卖工具，AI 原生服务由 AI Agent 直接交付成果，精简人工兜底，本质是一款软件。作者总结了切入该领域的八个关键要素：定义清晰的交付单元、表单化工单录入、AI 执行引擎、作为核心壁垒的规则手册、人工审核层、自动化交付方式、按人工替代成本定价（避免按小时计费），以及冷启动邮件加首单免费的获客策略。最后提醒这是生活方式型小生意，毛利 60%-80%，不适合 VC 融资扩张。
AI原生服务：一个千亿美元的机会
文章提出AI原生服务是当下最好的创业方向，市场规模高达千亿美元。作者以会计师与QuickBooks为例：企业为软件付1万美元，却为使用软件的会计师付12万美元，后者如今因AI可被规模化接管。AI原生服务由Agent完成大部分工作，以软件边际成本交付服务结果，可按服务定价、按软件估值。文章对比了SaaS、App和传统代理公司的劣势，解释了为何现在是最佳时机（模型能力提升、成本骤降、4.6万亿美元服务市场开放），并以Harvey、EvenUp、Kick等公司为案例，阐述了如何选择计价单位、设计获客流程等构建AI原生服务的关键要素。
朱啸虎北大演讲核心总结：AI 创业的商业本质
文章整理了朱啸虎在北大的演讲要点，共 19 条核心观点。他认为技术领先只是阶段性优势，长期竞争回归商业本质；判断创业项目要看重 3S 标准（市场规模、可规模化、可持续防御）；强调用户入口、高频业务、网络效应和留存比单纯增长更重要。关于 AI 创业，他指出最危险的是做成大厂可免费集成的功能，AI 正从 Token Maxing 转向 Value Maxing，成熟产品应隐藏模型细节，最好的机会是'旧需求×10 倍体验'。他还看好角色扮演、Coding 和视频等 AI 应用方向，以及开源获客和高价值具体任务的机器人创业。
AI 时代普通人的商业思维升级指南
作者通过法国公司 Famileo 的案例，讲解 AI 时代普通人应有的商业思维。Famileo 把家庭成员在手机上发布的照片和消息打印成家庭小报寄给不使用智能设备的老人，解决了数字表达与老人接收习惯之间的矛盾。文章提炼出几个关键商业思维：顺着用户原有习惯做产品而非改变用户；旧需求在新环境下可被重新满足；先在养老院这类需求密集的滩头阵地跑通产品再扩张；区分使用者、生产者与付款者；订阅制需对应持续产生的真实需求。该公司现服务 2700 多家养老机构、约 180 万用户，年营收约 1500 万欧元。
