AI创业的热潮中，普通人如何找到真正的机会？本文揭示了三个关键战场：超级个体如何用AI重构商业模式，AI自动化代理公司如何从卖工具转向卖结果，以及垂直SaaS如何啃动那些被忽视的行业痛点。如果你正寻找AI时代的突围策略，这篇文章将为你提供一套实战框架。

你有想过用AI创业么？ 是不是听了很多几小时做了个app整了好几百万美金的故事，AI创业真的那么赚钱么？

这轮 AI 创业，真正的赢家，不是造“更大大脑”的人，而是能给这个“大脑”安排具体工作的那群人。

算力大战、模型大战，是巨头之间的军备竞赛。

中小企业、个体创业者、服务商的战场，完全不是这一层。

对我们这种普通玩家来说，最关键的三个问题是：

1. 你能不能用 AI，把自己升级成“一人公司”？
2. 你能不能用 AI，帮传统企业削掉那一大坨“行政税”？
3. 你能不能在别人嫌无聊的垂直行业里，做一款真正有用的 AI 工具？

这篇文章，只做一件事：

在我看过那么多的案例的基础之上，给中小企业主、服务商、个体创业者，总结一份可以值得思考的 AI 实战突围方法。

一、别再盯着“模型大战”，普通人的机会在应用层

过去两年，我们看到的新闻几乎都是一个套路：

NVIDIA GPU 供不应求、OpenAI 参数又翻倍、DeepMind 又刷了个新 SOTA。

这些信息对你我有什么用？

老实说，几乎没有。甚至有点误导——它会让你产生一种错觉：

“如果我不懂算力、不懂模型、不懂底层，就赶不上这波 AI 创业。”

现实刚好相反。

这轮浪潮里，基础设施的大头，注定被巨头吃掉。

普通人的机会，几乎都长在应用层——谁能把“大模型”安排进真实业务流，谁就是赢家。

在应用层，现在已经能看到三类非常清晰的胜出路径：

1. 超级个体，用 AI 组一支“隐形团队”，一个人干出过去一个小团队才能做到的营收；
2. 中小企业主，用垂直 SaaS 把“行政税”砍掉，利润率直接抬上去；
3. AI 自动化代理公司，从卖“聊天机器人”转向卖“确定的业务结果”。

基础设施，是巨头的游戏。

用 AI 真正赚到钱，才是普通人的游戏。

二、超级个体：一人独角兽的底层逻辑

传统创业的共识是：业务要做大，人一定要越来越多。

但 2025 年的现实是：有一批人，开始用 AI 做出“年营收百万美元的一人公司”。

不是靠鸡血，而是靠重构一整套认知和技术栈。

1. 把 AI 当“隐形联合创始人”，而不是高级玩具

这一轮真正的赢家，先赢在心态上。

他们不再本能地想着招聘，而是先问一句：

这件事，能不能交给一个智能体干？

以前，要做一个年营收一百万美元的咨询公司，你需要一整条人力链：销售找客户、顾问做交付、运营管项目、财务做对账。

现在，像 Torben Anderson 这一类人，直接把整条链路拆了重来。

Torben 的经历很典型。他以前管理 60 亿美元的银行项目，后来自己做区块链咨询，年营收也做到 100 万美元，听上去风光，但他意识到自己被困在“服务业陷阱”里：收入紧紧绑在人头数和工作时长上，想多赚，就得多管人、多加班。

AI 浪潮起来之后，他干了一件看似激进、实则非常理性的事：

解散团队，不再扩大服务公司，而是用 Cursor 这类 AI 编码工具，把自己变成一个“带着 AI 的独立开发者”。

他提出了一个概念叫 “Vibe Coding”：用自然语言和 AI 结对，一边做项目，一边让 AI 用真实代码教他逻辑和架构，而不是去上那些“课程里才有”的编程课。

结果是，新业务月营收突破 8.3 万美元，年化照样 100 万级别，但：

没有庞大的团队，没有复杂的管理，只剩一个人 + 一套 AI 技术栈。

背后真正的认知变化只有一句话：

用 AI 把“卖时间的服务”，变成“可复制的产品”。

你不再靠堆人，而是靠让 AI 做大部分执行，自己只做那 10% 最关键的决策和创意。

2. 单人百万美元技术栈：是一套“骨架”，不是一个聊天框

这些超级个体不是“天天刷 ChatGPT 玩提示词”，而是搭了一整套分工清晰的技术栈。

最上面一层，是“AI 大脑”。

他们用 PrometAI、Notion AI 这类工具，不是写几篇文案，而是让 AI 帮做商业计划、财务模型、市场分析，用多智能体（比如 AutoGPT 系列）跑市场情报，盯着竞争对手和行业动态。AI 在这一层扮演的是“战略内参”，而不是“写作文机器”。

中间一层，是“内容引擎”。

短视频是当前的流量战场，但剪辑极耗人力。Submagic、Zebracat 这种工具，让创作者只要把原始素材扔进去，字幕、高光、转场、B-roll 全部自动搞定。再配合 Tweet Hunter、Taplio 这类“虚拟社交经理”，自动给选题、排期、挖私信客户，一个人就能支撑多平台的内容矩阵。

最底层，是“运营与交付骨架”。

财务和合规交给 Collective、Otto AI 这类虚拟 CFO，自动处理发票、税务、账目；

客户支持交给 Intercom Fin、Tidio 这类 AI 客服，先挡掉 80% 的重复问题，再把真正棘手的交给人类处理。

你不是用这些工具“玩玩”，而是把它们当作一家公司最基础却最烦人的后台。

所以，一个成熟的超级个体不是“一个人做十个人的活”，而是：

一个人只做那 10% 最高价值的活，其余 90%，用 AI 和系统扛。

三、服务经济 2.0：AI 自动化代理公司怎么赚“结果的钱”？

第二类赢家，是 AI 自动化代理公司（AI Automation Agency，AAA）。

这群人的存在价值很简单：

给那些“知道 AI 有用，但完全不知道从哪下手”的传统企业，搭桥修路。

1. AAA 不造模型，他们做“自动化总包”

传统的软件外包公司，重在“写代码”；

新一代 AAA，更像是“集成商”和“流程设计师”。

他们拿的是现成的基础设施：

比如 GPT-4、Claude 这样的模型；

比如 Make.com、Zapier、Stack AI 这样的低代码平台。

然后做的事情是：

把 AI 嵌进客户已经存在的业务流里——预约、报表、工单、客服、线索分配。

最终交付的不是一个“花哨的聊天机器人”，而是一条能跑通的代理工作流：业务进来 → 数据流转 → AI 处理 → 人类兜底。

问题是：门槛太低。

一个会用 Zapier 的人，就敢说自己做“AI 自动化服务”。

结果：底层市场迅速红海化，大家都在帮客户连几个简单触发器，然后卷到只能拼价格。

真正的赢家，早就不在这一层，而是做两件事：

一是把成功案例打磨成可复制的自动化模块；

二是扎进某个行业，做到“比客户自己更懂流程”。

2. 选位的底层逻辑：认清你在“技术×渠道矩阵”的哪一格

聪明的 AAA 创业者，不是先想“我会用哪个工具”，而是先画一张自己的“技术×渠道矩阵”。

如果你技术强、人脉也强，那就直接走高单价定制路线：给大型律所、金融机构做私有化 AI 知识库、合同审查、内部问答系统。项目少，但客单高，靠信任和技术双保险吃饭。

如果你技术强，但没有渠道，那就去找那些有客户但没技术的传统咨询公司，做他们的“白标技术后端”。前台他们出面，你在后台帮它们把 AI 引擎、自动化流程搭好，不抬头抢客户，只专心赚钱。

如果你技术一般，但在某个圈子（比如商会、校友会、一个区域的中小企业群体）里有话语权，那就做“流程优化顾问”：站在业务角度拆流程，用低代码工具解决几个具体痛点，从一个圈子里把案例做深做透。

如果两边都弱，那就选一个极窄垂直：例如“牙医诊所预约自动化”“健身教练学员跟进”，再选一个你能搞定的工具，从免费试点开始，用一两个标杆客户慢慢堆起护城河。

底层逻辑其实很简单：

一开始，你不可能又懂技术又有渠道。

真正的策略，是承认自己的“不足”，然后用一个细分定位硬生生挖出机会区。

3. 真正的定价革命：从按小时，到按“确定的结果”

在 AI 提升效率之后，按小时收费是一种自杀式定价。

同样的价值，AI 帮你把 10 小时压缩到 1 小时，你收的钱反而变少，这不合理。

所以，赢家不再卖“工时”，而是卖“验证后的结果”。

他们会先做一个低价的 PoC（概念验证），帮客户证明：这个自动化真的能跑、真的能省时间或拿到更多线索；

验证过之后，再收真正的钱——是项目实施费，是订阅制维护费，甚至是“按效果分成”。

对客户而言，风险可控、回报可见；

对 AAA 而言，越熟悉这个场景、越多自动化模块复用，自己的实际时薪就越高。

这也算是服务经济 2.0：AI 让执行变便宜，所以“结果”和“持续优化”才是该涨价的地方。

四、垂直 SaaS：最好的 AI 生意，都长在“无聊行业”

第三类赢家，是做垂直 SaaS 的团队。

他们有一个共同的特点：

做的行业，看起来一点都不性感——法律、会计、建筑、物流、物业管理。

但他们拿走的是实打实的现金流。

在法律和会计行业，垂直 AI 工具干的事情其实很“朴素”：

• 把合同审查从几小时缩成几十分钟，律师可以接更多案子；
• 把电子取证、文档分类自动化，初级律师从“搬砖”变成更多做策略；
• 会计用 AI 实时追踪税法变化、检测异常，少做低利润录入，多卖高利润咨询。

在建筑和传统工种上，这些工具削的是“行政税”：

• Togal.AI 读图、算量，中小承包商不用再为每个项目死磕标书；
• Monograph、Mastt 用历史数据做预算风险预测，让项目管理有预判，而不仅是救火；
• Trunk Tools 帮工地自动生成日报、安全日志，工长不再被文书淹没。

在物流领域，语音优先的 AI 助手，对卡车司机来说就是救命稻草。

他们不能一边开车一边打字，但可以说话。语音 AI 可以理解指令、查货源、帮谈价、多语言沟通，让原本处于信息弱势的司机，拥有和大公司类似的话语权。

物业管理里，小房东用 Showdigs、TurboTenant 这样的平台，让自己一个人就拥有一个“虚拟租赁团队”：自动筛租客、预约看房、生成租约、缩短空置期——这都是一笔一笔真金白银的现金流改善。

这些垂直 SaaS 做了一件看似朴素但非常狠的事：

不跟巨头卷“通用能力”，

而是用 AI 直接咬住行业里的时间浪费点和利润泄漏点。

五、“套壳陷阱”：这一轮死得最快的人，输在认知

看赢家之前，先看输家。

2024–2025 年，倒下最多的一类 AI 创业公司，叫“套壳应用”：

拿一个通用模型接口，在上面加一层 UI，然后开价收 SaaS 订阅。

一开始看起来还行，用户愿意为“包装”付一点钱；

但随着基础模型能力提升，这些公司很快就被“上游降维打击”。

原因很简单：

它们只是给了用户一个空白对话框，却没有提供有主见的、面向具体任务的工作流；

它们的核心能力和 ChatGPT 官方案本身高度重叠——当官方提供类似能力，而且更便宜甚至免费，“套壳”瞬间失去价值；

它们没有数据积累，没有嵌入工作流，用户用和不用，成本都很低。

真正有护城河的产品，要么吃住了用户的历史数据和偏好，要么深度嵌入业务流程，让用户每天都必须打开它，而不是偶尔来玩一玩。

换句话说：

所有只是在模型之上“刷一层 UI”的创业，

本质上都在帮基础设施做免费 A/B 测试。

被吞，只是时间问题。

六、中小企业：用 S.T.A.R. 框架，把 AI 变成现实生产力

如果你是不想写代码、也不一定要做产品，只是想用 AI 降本增效的中小企业主，那你的问题只有一个：怎么落地？

一个好用、足够简单的框架，叫 S.T.A.R.

S 是 Strategy。

别上来就问“我能怎么用 ChatGPT？”，那是典型的“拿着锤子找钉子”。

你应该先盘清楚：我的利润在哪里被吃掉？客户最抱怨什么？是客服响应慢？是库存压货？是报销排班混乱？AI 是工具，切口要从钱和痛点出发。

T 是 Task Audit。

在业务里做一个“任务体检”：哪些工作重复性高、规则清晰、数据结构稳定、体量又大？发票录入、约会提醒、FAQ 回复、工单分类、状态同步，这一类都是智能体的天然目标。

你不是要用 AI 做一切，而是先挑几块“看得见、省得出”的领域切进去。

A 是 Agent Selection。

选工具时，优先考虑能接上你现有系统的。你用什么 CRM、什么财务软件，就先在它的生态里找插件。

如果你现在的系统根本没有开放生态，再考虑用独立 AI 工具。否则，你会在“复制粘贴数据”上损失掉 AI 帮你省下的大部分时间。

R 是 ROI Measurement。

在上线前，你要先写一句非常具体的预期：

“这套客服自动化，要帮我把响应时间从平均 2 小时拉到 20 分钟以内”；

“这套智能体，要帮我每月省掉 40 小时的人工录入”；

“这套自动线索分发流程，要把转化率提高 10%”。

没有这些指标，AI 就会变成一个精致、却无法证伪的玩具。

还有两个容易被忽视的前提：

第一，数据不干净，AI 也不会干净。很多中小企业的 CRM、库存表本身乱七八糟，真正要让 AI 帮你省事之前，必须先花时间做一轮“数据打扫卫生”。

第二，不要一开始就追求“全自动”。先从“AI 草拟，人类确认”的模式开始，慢慢让 AI 接管更多环节，既控制风险，又保证体验。

七、从生成式到代理式：接下来 1–2 年的机会长在哪里？

站在 2025 年这个节点往外看，很明确的一点是：

我们已经从“会聊天的 AI”，走到了“会办事的 AI”门口。

生成式 AI 写的是内容，代理式 AI 真正“跑的是流程”。

在代理式 AI 的世界里，一个智能体不是帮你写一封催款邮件，而是：

自动监控逾期账款，筛选需要催的对象，生成不同语气的邮件，发送，收到回复后自动更新财务系统，把结果写进报表。

类似的智能体还可以做库存补货、动态定价、客服分流、合约审查、排班优化。

你看到的界面，也许还是一个“ERP”或“CRM”，但后台其实已经在跑一整队“隐形员工”。

如果你是创业者或中小企业主，真正值得问的不是“AI 会不会抢我饭碗”，而是：

在你现在的业务里，有多少环节，本质上不需要人类参与，却还在用人力硬扛？

你找到一个这样的环节，配上合适的代理工作流，就是你这一两年的机会区。

其实，技术不是护城河，应用才是。

这轮 AI 创业，最后的胜负，很可能会这样划线：

对技术兴奋、天天追着新模型跑的人，很多会停留在“观众席”；

默默盯着牙医诊所、卡车司机、房东、承包商、律所、会计事务所这些“无聊行业”里的摩擦成本，一点点用 AI 把它们磨掉的人，会成为真正的赢家。

他们的共同特征很简单：

• 把服务产品化，从卖时间变成卖结果的一人公司；
• 用一套框架把“行政税”一块块切掉的中小企业主；
• 用低代码、现成模型帮传统企业搭工作流的 AAA；
• 在垂直行业里做深、把 AI 做“懂行规、懂痛点”的应用层实干家。

基础设施，是大厂的战争。

用 AI 赚钱，是每一个普通人都拿得起的机会。

最后留一句话，你可以用来筛选自己接下来要做的项目：

金矿不在概念里，金矿在每一张报销单、每一通电话、每一个手写工单的摩擦里。

AI 只是更锋利的铲子，决定挖不挖的，始终是你。

希望，对你有用。