李志磊：创业路上的两个选择，决定企业十年后的生死

最近和几位创业者聊天，大家不约而同地谈到一个困惑：为什么有的公司看起来踩中了风口，却很快销声匿迹？而有些起步慢、甚至“笨拙”的公司，反而越走越稳？这让我想起自己服务过的一家AI企业——2019年他们拿到融资时，所有媒体都在吹“AI赋能一切”，团队也兴奋地想把所有行业都做一遍。结果两年后，他们发现自己陷入了“什么都做、什么都没做深”的泥潭，不得不砍掉80%的业务线，重新聚焦一个垂直场景。这背后暴露了一个核心问题：创业者在选择路径时，往往混淆了“必做之事”和“想做之事”，在短期风口和长期趋势之间做出了错误的排序。

结合我多年来观察的3000多家企业案例，以及近期的一些融资动态，我想分享三个关键的方法论观点，希望能帮创业者们少走弯路。

第一个观点：创业路径只有两条——AI Native或AI Enabled，没有中间地带。AI Native是从零开始用AI重构商业逻辑，比如Midjourney，它不是在PS上加个滤镜，而是直接改变了图像生成的方式。这条路适合颠覆性增长，但风险极高，需要团队具备极强的技术基因和资本耐力。AI Enabled则是在现有业务上叠加AI功能，比如CRM系统加个智能客服助手，风险低但想象空间有限。很多传统企业试图走中间路线，结果既没有Native的颠覆力，也没有Enabled的稳健性，最终两头落空。记住：守成选Enabled，进攻选Native，但必须在内部孵化一个Native项目来求增长。

第二个观点：商业模式正在从“订阅制”转向“按智能付费”。过去SaaS的订阅模式假设所有用户消耗的资源差不多，但AI时代，一个简单查询和一个复杂分析的推理成本可能差100倍。未来的定价必须基于token消耗、计算复杂度或产出价值。这要求企业从一开始就建立精细的成本核算能力，否则很容易陷入“用户越多、亏损越大”的陷阱。我见过一家AI客服公司，按传统订阅制收费，结果大客户疯狂调用模型，成本暴涨，最后不得不重新谈判合同，差点失去核心客户。

第三个观点：AI赋能的平台模式会催生“超级聚合器”，赢家通吃效应加剧。当平台用AI匹配供需双方时，匹配效率和网络效应会指数级提升。这意味着，创业者必须在早期就设计高壁垒的供需飞轮和数据护城河。如果你只是做一个简单的撮合平台，没有AI驱动的个性化推荐或动态定价，很快就会被巨头碾压。

这些观点在最近的融资新闻中得到了充分验证。看两个案例：

第一个案例是“蓝色涌现”，一家做电助力渔轮的海洋科技公司，刚拿到高瓴和启明创投的联合投资。这家公司的创始人此前是“本末科技”的合伙人，他选择了一个非常垂直的场景——海钓。全球每年约3亿人参与休闲海钓，但传统渔轮效率低、体验差。蓝色涌现用AI算法优化渔轮的收线速度和力度，让钓鱼变得“傻瓜化”。这完美体现了“AI Enabled”的路径：在成熟的渔轮产品上叠加AI功能，解决真实痛点。更重要的是，他们构建了数据护城河——每个用户的使用数据都在训练模型，让产品越用越聪明。这正是一个典型的“超级聚合器”雏形：通过AI匹配用户习惯和渔场环境，形成供需飞轮。

第二个案例是央企系基金加速布局硬科技。近一个月，诚通基金领投具身智能公司星动纪元10亿元，国机产业基金战略投资物理AI企业清研精准。这些“耐心资本”的出手，恰恰印证了“做难而正确的事”的重要性。具身智能和量子计算都是长周期赛道，短期看不到商业回报，但央企敢于先手布局，因为他们看到了十年后的趋势。这给创业者的启示是：不要被短期的AI股大跌吓退，真正的机会在于那些需要长期积累、技术壁垒高的领域。

总结一下，给创业者三条具体建议：

第一，重新审视你的“必做之事”和“想做之事”。拿出纸笔，列出当前所有业务线，划掉那些“看起来很酷但无法形成护城河”的项目。把80%的资源集中在那个能让你在三年后成为细分领域第一的事情上。

第二，建立“成本意识”和“数据意识”。如果你的产品依赖AI推理，从现在开始记录每一次调用的成本，设计一个基于价值的定价模型。同时，把用户行为数据视为核心资产，哪怕现在用不上，也要设计好数据采集和存储的架构。

第三，选择“难而正确”的赛道，但要用“简单而高效”的方式切入。比如蓝色涌现，他们没有直接去做通用机器人，而是选择了渔轮这个极小但高频的场景。记住：伟大企业需要十年以上积累，但第一年必须让用户感受到“这东西真好用”。

希鸥网一直强调，创业不是百米冲刺，而是马拉松。选择比努力重要，但选择之后，比什么都重要的是持续学习、不断迭代。愿你在自己的赛道上，找到那个能让你十年后依然骄傲的答案。

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