作为北大AI产品连续创业者,我眼中AI时代的商业模式
作者基于一年来的AI产品创业经历,提出AI创业的核心是token的观点。他认为AI经济的核心就是token,任何AI产品归根结底都是把token包装起来进行分销,大厂也不例外。他以coding这一已跑通盈利的业态为例,说明其成功关键在于token消耗量大,为上游token生产提供了倾销渠道。作者指出,虽无法成为token的创造者,但可以成为AI的经销商,通过打造AI产品、高效供应token来参与AI经济,这是他下一阶段创业的方向。
作者基于一年来的AI产品创业经历,提出AI创业的核心是token的观点。他认为AI经济的核心就是token,任何AI产品归根结底都是把token包装起来进行分销,大厂也不例外。他以coding这一已跑通盈利的业态为例,说明其成功关键在于token消耗量大,为上游token生产提供了倾销渠道。作者指出,虽无法成为token的创造者,但可以成为AI的经销商,通过打造AI产品、高效供应token来参与AI经济,这是他下一阶段创业的方向。
文章仅提出'AI创业核心是token'的单一观点,缺乏数据、论证细节和可操作方法,但观点简洁有启发且发布于当日,时效性强。
作者认为AI正在模糊软件与服务业的边界:软件变得越来越像服务(产品主动适配用户),而服务业借助AI代理实现产品化,形成'产品化服务'的混合模式。这类业务对外像服务(客户获得定制化结果),内部却像产品一样高效运转,既保留服务关系又获得软件级利润率。作者以自己21岁创办的Hourglass AI为例(自筹资金、持续盈利、单月收入破10万美元),认为这是年轻人低风险创业的最佳路径:从第一天就盈利、无需融资、拥有全部股权,并建议先亲自交付服务,再用AI代理规模化。
文章以2026年科技行业大规模裁员为背景,指出依赖单一雇主收入的脆弱性,主张建立个人一人公司。作者结合自身16个月脱离朝九晚五的经历,阐述一人商业模式的逻辑:通过互联网将个人技能分发给目标受众,无需大量资本和团队。文章重点介绍了打造盈利一人公司所需的五大技能,首先详解了受众构建(围绕需求而非流量建立受众)与写作能力(清晰传达价值主张)两大核心技能,并给出Problem-Process-Proof内容框架,帮助读者将注意力转化为可持续的商业收入。
文章回顾了从大模型、Copilot 到 Agent 的三轮 AI 创业浪潮,指出当前消费端 AI 产品超八成依赖卖 token 的模式,导致创业者陷入内卷、缺乏壁垒与利润。作者引用 a16z 报告指出真实用户渗透率仍低,类比互联网从连接付费演化为注意力经济的历史,提出 AI 时代将从卖订阅走向'意图经济'——当 AI 打破能力不对称,稀缺的意图将成为价值流动的载体。作者认为消费 AI 行业刚走到真正的起点,鼓励迷茫的创业者坚持下去。
作者解读A16Z第七版《Top 100消费级AI应用》和《市场状况 II》报告。指出AI离大众仍很远:美国约半数人用过AI,但日活仅25%,个人付费订阅率仅4.5%,标普500企业中仅2%追踪AI价值。头部1%付费用户月均花费903美元,贡献19.5%消费,重度用户与普通用户差距拉大,形成第二道数字鸿沟。AI正重演杰文斯悖论:单位智能价格暴跌但总算力需求暴涨,Agent已成最大Token消耗源。商业模式上,84%靠订阅、广告仅占14%,AI收费更像SaaS而非传统互联网。
文章梳理了曾鸣对颠覆性技术演化的三段论:AI 先成为通用基础设施,再催生海量新应用,最终诞生原生级现象级应用。2025 年 Token 成为 AI 时代共识度量衡,标志基础设施成熟;Open Claw 爆火开启 Agent 第二阶段;Agentic OS 属第三阶段,还需三五年。作者认为大模型公司本质是 AI 云公司,未来两年核心机会是打造 Agent 入口级产品,OpenAI 和 Anthropic 未必成为 AI 原生应用大赢家。另附曾鸣的公司四层分类:机会、战略、远见、使命驱动,强调使命须发自内心,外部认可驱动易受估值波动冲击。
文章解析 Greg Isenberg 的商业推演:企业每年在软件上花费约 7000 亿美元,而人工专业服务开销高达 4.6 万亿美元,AI 原生服务的机会在于直接交付结果而非卖工具。核心策略包括按件计费、入口标准化、规则库护城河、人工复核防线、看板式交付、以人类替代成本为锚点定价(可获 70% 以上毛利率)以及冷邮件免费试做的获客方式。作者还总结了医疗账单核对、海关清关、保险比价等 10 个具备明确外包预算的黄金切入赛道。
文章探讨了AI时代系统记录类传统软件公司(如Salesforce、Docusign、Atlassian)的反击态势。随着Salesforce与Anthropic合作推出Claudeforce,传统巨头正在从存储信息转向自主执行工作,向更高层级的agent演进。作者提出agent四层级框架(检索、流程、政策、决策),指出巨头受限于自身数据记录,而客户的完整工作跨越多个系统和边界。垂直AI创业公司需通过聚焦特定跨系统工作,构建专属数据资产、上下文和学习闭环来建立优势。文章还区分了记忆与学习的差异,强调理解专业与机构知识的重要性。
本文由a16z合伙人Martin Casado撰写,宣布Stripe收购OpenRouter,并阐述其战略意义。文章提出“Token是新美元”的观点,认为Token已成为AI时代新的价值交换媒介,而OpenRouter作为模型路由和清算层,与Stripe在支付领域的角色类似,共同构成AI经济的基础设施。作者回顾了OpenRouter的创业历程,强调其从小规模聚合到大规模基础设施的演进,并看好合并后的发展前景。
本文是 168X 对 AI Builder Sukie 的访谈摘要。Sukie 从 Crypto 转战 AI,经营 RelayRouter 和 RelayDance 两个中转站平台。她分享了中转站行业的三个阶段、获客渠道、产业链分层,指出真正赚钱的是服务 B 端与大客户的那 10%。她认为 C 端利润薄、流失高,投放需结合 SEO、GEO 和垂直社区。她还讨论了中转站的护城河与风险,以及 AI 时代个人品牌和分发能力的重要性。
文章讲述了辍学生 Naz 和 Qazi 如何在 11 个月内将自力更生的 Poppy AI 打造成价值 1 亿美元的公司。文章剖析了他们的六个关键策略:优先建立产品与创始人的契合度、寻找深度认同产品的单一影响者而非广撒网、放弃月费制采用 1000 美元/年高价策略以获取现金流、根据客户真实语言反向设计销售页、利用高佣金构建联盟分销优势,以及仅凭直觉而非技能招聘员工。这是一个关于坚持、现金流和分销实战的创业指南。