中科院碩士AI創業:折騰一年沒賺到錢路被堵死

2024-11-08 | 來源: 搜狐科技 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

新的技術革命，往往會催生出一批新的偉大公司和風雲人物。AI狂奔兩年多來，數不清的技術大佬加入進來，希望打造出下一個OpenAI，國內也湧現出了“AI六小龍”這樣的明星初創企業。

不過，創業九死一生的定律在AI領域依舊生效，甚至頭部效應比其他行業更加顯著。有業內人士感歎道，頭部初創拿錢到手軟，大多中小AI公司顆粒未入。數據顯示，今年AI行業融資最多的5家公司拿走了超212億，相當於今年國內AI融資總額的63%。

在這場技術狂歡中，AI創業失敗者仍是絕大多數。他們當中的不少人，憑借著對前沿技術的極高敏銳度，在生成式AI剛火的時候就看到了機會。

盡管想成為第一批吃螃蟹的人，但AI創業卻並沒有他們想象中的容易。就像是一粒小石子投進了湖面，大部分AI團隊的出現與消失都未掀起水花。

去年6月，年近三十的李越（化名）從中科院碩士畢業。因為讀研之前已經有過四年工作經驗，不願再“打工”，所以義無反顧地投身於這波AI創業的浪潮中。

不過，他AI創業的過程並不順利。“這一波創業浪潮，相比十年之前難太多了，特點是高度中心化，不像以前移動互聯網創業，找個地方把軟件寫出來就行了。”

在折騰了一年、嘗試了多個創業項目後，李越的創業公司沒有融到資，也沒賺到錢。而如果選擇上班，他認為自己至少一年會有三十萬元的收入。

他總結稱，大多數中小創業者，很大程度是在為巨頭試錯。“只要草根創業者發現了某種模式，就會被快速拷貝，並且這些創業者由於沒有自己的核心技術，用的是商用大模型的接口，所以會很快被幹掉。”

最近，李越最近決定申博，因為沒有收入實在太焦慮了。“未來我可能會嘗試讀博期間創業，畢竟場地是學校提供的，導師手裡也有團隊、技術。”

以下為李越AI創業經歷及感悟：

AI創業一年：嘗試三個項目，沒有賺到錢

2023年6月，我從中國科學院碩士畢業，那時候AI特別火，我碩士課題跟人機對話有關，就決定開啟AI創業。

第一個創業項目是客服系統，類似於電信10010的AI回復，用戶可以通過對話的方式來辦理業務。我和同學兩個人一起做，工作時間大概是早9晚9，當時想的是以小程序的形式，讓用戶通過微信進行對話。

這個系統我們做了大概三個月就夭折了，因為不太好盈利。當時很多團隊和我們體量差不多的，都把精力放在了客服系統上面，做調研的時候有好多類似的項目，線下沙龍遇到很多人也是做這個。

廣州這邊有孵化器，會推融資路演項目，當時我們也去看了下融資，但哪怕是天使輪，也必須要盈利、賬單，或者是有關系認識投資人，可惜的是我們都不符合。

因為我和同學都是技術背景出身，都缺少營銷思維，商務對接能力很弱。在今年1月，我們和另外一個AI團隊進行了合並並成立了新公司，團隊擴張到了十幾個人，新的合伙人也開過公司、創業很多次，比較能吹牛。

然後，我們又開啟了新的創業項目，是做數字人直播以及數字人制作短視頻，這個項目其實和我們之前的客服系統有很高的關聯性，就是在客服系統的基礎上加一個圖形界面。

但這次依舊沒有做起來，我覺得最大的原因是需求分析不到位，在沒有找到客戶前就冒然進行產品的開發，這是大忌。這個項目開發時間用了半年，但僅賣了兩單，只掙了一萬多，還不如上班一個月工資。

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第三個項目是和數據爬蟲相關，這個項目的開發時間最短，但是經營狀況比前兩個好，多的時候一個月也能有十萬元的收入，但這個項目就跟AI關系並不是很大了。

在創業同時，我們也在尋求融資，融資的PPT也寫了，路演也參加了，當時也有感興趣的投資人。我們跟中科創星聊得比較多，大概四五月的時候，他們來我們辦公室了解了業務詳情、之前的盈利狀況，還推薦了評測機構。

不過，最後還是沒有投資人跟進，因為我們的收入不太穩定，多的時候十幾萬，少的時候一分錢也沒有，平均下來一個月就幾千元。當時我們也看了其他路演項目的盈利狀況，很多養活團隊是沒有問題。

從1月開始這半年，平均每個人只能拿到3萬左右，掙的錢並不穩定。唯一能有收入的項目也跟我感興趣的AI方向關系不大，上限也比較低。所以最後我選擇了退出團隊、暫時放棄創業。

盡管我是中科院畢業的，但其實也算是草根創業。做模型的話，不是說有核心技術就能做出來，還要燒錢。做應用的話很難有競爭力，很難做出一個不同質化並且還能賺錢的東西。

創業一年來，我沒有虧也沒有賺，投入了三四萬、收入三四萬，但損失比較大的是時間成本，如果選擇上班一年大概也會有起碼三十萬的收入。對於我們專業來說，時間是很貴的。沒有收入，前期精神狀態還行，後面就開始焦慮了。

但是我並不後悔創業，這次創業培養了我的市場意識和產品觀念。在創業初期如何養活團隊、如何降低開發周期、如何談客戶，這些都是我寶貴的財富。

AI行業創業的興奮勁過去了

一些人認為，AI是顛覆式的，可以把以前的軟件全部重做，所以這一波有很多新的小公司出現。但目前行業情況其實是相反的，這一波創業浪潮太難了。

從我自己的體驗來看，國內AI創業大多在偏下游，並且特點是高度中心化。時代已經不同了，說好的先富帶動後富，但現在先富已經把路給堵死了。

而不論是十年前的移動互聯網，還是20年前的互聯網創業，都是高度的非中心化，只要你找一個地方把軟件寫出來就可以了。

這一波創業浪潮，AI應用創業者高度依賴於大模型，好的商用大模型都是巨頭的。所以有投資者認為這一批創業者沒有真正的核心價值，只是在巨頭大模型基礎之上做了工程上的東西，這種創新可以被快速復制。

一定程度上來說，很多創業者是在為巨頭試錯。只要草根創業者發現了某種模式，就會被快速拷貝，並且他們大多沒有自己的核心技術，用的商用大模型接口，所以會很快被幹掉。

從融資的角度來說，就是大量的中小創業者拿不到錢。能拿到錢的，要麼是做大模型的模型廠商，要麼原本就有能跑通商業模式的業務。比如作業幫、有道，原本有教培業務，但是通過AI可以給用戶帶來更好的體驗，有新的付費點。

但是類似於我們的草根公司，自己原來沒有業務，也沒有客戶，這種情況下還想憑API做工程化的東西拿到錢，這是不現實的。

找不到盈利點，是AI中小創業公司面臨的普遍困難。特別是豆包、ChatGPT（部分版本，編者注）這些都是免費使用的，使用體驗也比剛開始推出的時候好。很多原本可以盈利的公司，現在也不能盈利了，大廠打價格戰會逼死不少小公司。

從AI創業的時機來看，最好的就是23年1-3月，大家覺得這東西無所不能，靠PPT還能獲得一部分人的錢。比如我身邊有做AI自動營銷的拿到了上百萬，其實也沒有技術含量。

但現在興奮勁兒都過去了，大家也發現它的上限了，投資人會更加關注團隊的財務狀況，你的模式已經驗證可行了，投資人的錢進來幫忙擴大產能才可行。

從AI本身來說，因為幻覺問題，所以准確率還是難以保證，用在商業場景會對消費者造成誤導。這個問題不解決的話，大模型的場景就會受限，這也是目前為止還沒有出現殺手級的應用最重要的原因。

最近我在申請博士，並且將來不會放棄AI創業。畢竟如果在高校裡面創業還是要容易一些，場地是學校提供的，導師手裡也有團隊、技術。