AI 创业热潮下，单纯将 AI 作为插件嵌入 SaaS 难成气候。本文构建的分析框架直指核心：多数创业者应放弃底层研发，聚焦应用层转化，以 “结果交付” 替代流程优化，深耕行业隐性知识构建壁垒，为 AI 创业战略选择提供结构性判断依据。

随着生成式人工智能及智能体技术在近三年内快速演进，围绕“AI 应当如何被产品化、商业化与组织化”的讨论不断升温。然而，大量创业实践显示，单纯将 AI 作为能力插件嵌入既有 SaaS 框架，往往难以形成长期竞争优势。本文基于白鸦在“启师傅AI客厅”活动上的分享内容的系统性梳理，从企业角色定位、产品范式转移、商业模式演化与创业机会来源等维度，尝试构建一个用于理解当下 AI 创业战略选择的分析框架，以期为创业者提供更具结构性的判断依据。

01 企业战略定位问题：为什么多数创业公司并不适合从“AI 研发”切入

在当前 AI 创业语境中，一个被频繁忽视却极为关键的问题在于：创业公司究竟应当在 AI 产业链中扮演何种角色。基础模型的研发与训练，天然依赖大规模算力投入、长期资本支持以及高度不确定的技术突破路径，这一特征决定了其更适合由具备雄厚资源与耐心的大型组织承担，而非资源有限、需要快速验证商业可行性的创业团队。

因此，对于绝大多数创业公司而言，更具理性与现实意义的选择，并非参与底层模型能力的竞争，而是在技术逐步成熟或即将成熟的阶段，将其转化为可以被具体行业、具体用户群体实际使用的应用系统。换言之，这类企业的核心竞争力并不体现在“技术原创性”本身，而体现在对应用场景的理解深度、对需求的抽象能力以及对技术成熟节奏的判断能力之上。这种角色认知的澄清，构成了 AI 创业战略选择的第一前提。

02 范式层面的转移：AI 并非流程优化工具，而是结果交付机制

若仅从工具升级的角度理解 AI，其颠覆性将被严重低估。传统 SaaS 产品的理论基础，建立在“最佳管理实践可被标准化并通过系统复制”这一假设之上，其核心价值在于通过流程规范化与信息系统化，降低组织协作成本并提升执行效率。然而，这一逻辑在 AI 技术介入后正在发生根本性变化。

从更宏观的视角来看，AI 所引发的并非简单的效率提升，而是一场针对脑力劳动的“工业化改造”。正如工业革命通过流水线与机械臂逐步替代体力劳动，AI 正在以智能体的形式，将原本需要人类连续判断、决策与执行的脑力工作，封装为可以被系统直接完成的整体单元。在这一背景下，产品价值的衡量标准不再是“是否让流程更顺畅”，而是“是否能够在尽量减少用户参与的前提下，直接交付可用结果”。

因此，区分 AI 原生产品与传统 SaaS 的关键，不在于是否使用了大模型或智能算法，而在于其是否已经跨越了从“监管工作流”到“直接完成任务”的范式边界。

03 中国市场的结构性约束：为何“SaaS + AI”模式难以孕育新玩家

在中国市场环境中，这一范式转移面临着尤为严峻的现实约束。首先，To B 市场长期依赖线下销售与关系网络，即便是客单价并不高的产品，也往往需要投入大量时间与人力成本完成销售转化；其次，产品一旦进入标准化 SaaS 竞争区间，头部厂商凭借既有客户基础与销售体系，能够以极快速度完成能力复制与市场覆盖。

在此结构下，创业公司即便在产品层面具备一定创新性，也极易在尚未完成产品—市场匹配验证之前，便被成熟厂商通过渠道优势“降维打击”。因此，在中国语境中，单纯以“AI 能力增强工具”为定位的 SaaS 产品，其战略窗口正在迅速收窄，其失败往往并非源于产品质量不足，而是源于与市场结构节奏的不匹配。

04 对比视角：高增长 AI 产品的共性并不在技术，而在交付方式

通过对部分海外 AI 产品的观察可以发现，其短期内实现高速增长的关键因素，并不在于模型能力的显著领先，而在于其产品形态与商业路径高度契合 AI 的能力特征。这类产品通常具备两个显著共性：其一，用户在使用过程中几乎无需理解复杂功能结构，便可直接获得可感知的结果；其二，产品的价值感知与付费行为之间不存在冗长的销售或教育链路，而是通过自助使用自然完成转化。

这种“直接交付结果 + 去销售化”的模式，并非地域差异的偶然产物，而是 AI 技术在当前阶段最为自然的产品化形态。

05 商业模式的复杂性：为何“按结果付费”并非无条件成立

在结果导向成为主流认知的同时，关于“AI 是否应当按结果收费”的讨论亦频繁出现。然而，从机制设计的角度来看，结果定价在实践中面临显著挑战，其核心问题在于用户能力差异所带来的资源消耗不对称性。不同用户在使用同一系统时，对系统资源的依赖程度与使用效率存在巨大差异，若简单以结果作为唯一计费依据，反而可能导致激励机制的扭曲。

正因如此，在现阶段，结合托管式结果交付与使用量、行为或消耗相关指标的混合定价模式，可能在公平性与可持续性之间取得相对平衡。

06 创业机会的真实来源：从通用能力转向隐性知识

当模型能力逐渐平台化、通用化之后，创业壁垒自然从技术本身转移至技术之外。真正难以被复制的资源，往往并非算法参数，而是长期沉淀于特定行业中的隐性知识、操作经验与非结构化判断逻辑。这些“老师傅式”的 Know-how，一旦被有效转化为高质量数据并用于模型调优，即便在数据规模并不庞大的情况下，也可能显著超越通用模型的表现。

由此，AI 创业的机会不再集中于“谁拥有更强模型”，而在于“谁更理解一个具体领域为何如此运作”。

AI 创业的战略自觉

综合以上分析可以发现，AI 创业的关键，并不在于追逐最新技术浪潮，而在于对自身位置、产品范式与市场结构保持足够清醒的认知。在一个通用能力迅速扩散的时代，真正具备长期价值的，往往是那些明确知道自己不该做什么，并能持续深耕特定问题空间的组织。这或许才是当下 AI 创业最具现实意义的战略启示。