AI落地真相：2C不赚钱，2B风险高，机会藏在哪里？

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AI正在改变商业格局，但盈利机会藏在垂直细分领域。本文揭示2C与2B市场的真实状况，并指出个人创业者的黄金赛道。

核心内容：
1. 国内外大模型落地现状与盈利困境分析
2. 个人/小团队最值得关注的AI创业机会
3. 未来1-5年AI发展的关键趋势与行动建议

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

你发现了吗？AI 正在从一个“热词”变成一种“日常”。

从去年到今年，大模型不再只是发布会上的炫技演示，也不再是朋友圈里的猎奇谈资——它正悄无声息地钻进你的工作流、你的手机、甚至你公司的采购清单里。

但奇怪的是：

一边是巨头疯狂布局、企业纷纷采购；

一边却是很多 AI 创业项目迟迟无法盈利。

钱，到底被谁赚走了？

机会，到底藏在哪里？。

一、大模型落地的现在是什么样子

国外：

• 大厂普及很快 —— 很多世界 500 强企业已经把 ChatGPT 或类似能力纳入采购；微软、苹果、谷歌都在把大模型能力嵌进操作系统和核心服务。

• 芯片端（以英伟达为代表）热度持续，资本与市场规模都很大。

国内：

• 政府、国企、央企把“搞 AI”当作正式任务推进，基础模型、标杆项目采购热度高（很多单位在找示范项目）。

• 有研发能力的民企在内部升级、招人扩张；没有研发能力的企业普遍用 AI 工具提效，意识领先的开始把 AI 当成盈利手段或外包合作方向。

整体观察：

• 2C（面向普通消费者）的很多项目还很难持续盈利；2B（面向企业）的机会和风险并存。

• 趋势：大模型把能力普及了，但真正赚钱的，是把大模型嵌到具体、狭窄、行业化的场景中。

二、创业机会在哪里？

投资与市场的共识总结：

不要再想着造基础模型（除非你已经站在独角兽顶端）。

硬科技（具身智能、智能眼镜等）投头部。

AI 应用看人、看背景、看渠道、看商业模式：能出海、有顶级背景或已初步跑通商业模式的可以谈钱；踩在大厂覆盖范围内的就很难。

最值得个人/小团队关注的机会：

把大模型能力落到很小、很深、很明确的需求上 —— 谁也不会为 5,000 人写一个软件，但只为 5,000 人把体验做到极致，每月收 10 元，那就是稳定可观的收入（一个人+AI 完成很现实）。

优点：大厂不愿做、产品复杂度低、用户愿付费、维护成本可控。

三、1–5 年的靠谱预测

1. 私人助理（类似 Siri / Copilot）会成为核心入口。用户习惯从专门的 App 切换到“对话式私人助理”。

2. 操作系统式生态弱化，私人助理生态抬头（助理把用户和服务连接起来）。

3. 私人助理不会自己完成所有事：它会把很多任务外包给千万个 Agent（提供专业能力的小服务）。

4. Agent 的价值来自：独特数据、专属工作流、调好的 prompt、私有知识库、以及能让助理放心外包交付的能力。

如果你有行业里的独特数据或工作流，做 Agent、做插件、做私人助理可调用的能力，是长期可行的方向。

四、怎么找机会？

划重点：从你最熟悉的行业找机会。别把大模型当作要造出全新行业的“killer app”，它更像是蒸汽机：让现有行业效率大幅提升。

三条铁律：

1. 别轻易转行 —— 你熟悉的行业是你的护城河。

2. 做“三懂”人才：懂业务 + 懂 AI + 懂编程（至少两项，最好三项）。

3. 从你身边的渠道开始：先想好“到哪儿去找 100 个种子用户”。

寻找真实需求的两个方法：

• 5 why 法：不停问「为什么」，把表面需求拆到根因。

• 躬身入局法：亲自做一遍业务（或做学徒式观察），比问用户更能发现痛点。

行动建议：找三位你熟悉且付费能力强的目标用户，约饭聊业务。聊完立刻做一个最小可行的 Demo。

五、独立开发者（Indie Hacker）：为什么这波比以往更香？

成功的例子说明：一个人或小团队，借助云服务和大模型能力，可以把产品做得足够好并稳定变现。独立开发的核心优势是速度、灵活、成本低。

环境利好：

• 云计算 + API 化大模型 + 开源生态 = 以前需要大团队才能做的事，现在一人也能做。

• 用户对垂直场景的需求多，很多场景大厂不想深耕。

但别冲动：独立开发并非只有浪漫。下面是现实的对比表：

• 收入：不稳定 vs 稳定

• 时间：自由 vs 受限

• 抗风险：弱 vs 强

• 为谁负责：客户+自己 vs 团队+老板+客户+自己

真正“香”的状态，是把个人利益和客户利益一致化（用户持续付费，把你的收入和客户价值绑定）。

六、独立开发的痛点与对策

痛点一：自律难

• 建议：做能快速看到反馈的事情，用成就感驱动（把思考控制在 10% 以下，绝大多数靠做）。

• 实操：写小目标，公开承诺；设惩罚机制；给自己固定的办公场所（家里划出工作区或租个小工位）。

痛点二：起步阶段没收入

• 如果你现在有稳定收入：建议先做副业，验证后再转全职。

• 如果没有稳定收入：分配精力，一半找工作一半做独立开发，互为保险。

痛点三：事务性（公司注册、税务、合同）很烦

• 建议找靠谱代理，先以小规模纳税人起步；把复杂事务外包掉，专注产品和用户。

痛点四：管理兼职人的沟通成本高

• 薪资尽量与结果挂钩；多面聊/视频沟通；用协作文档与流程图减少返工。

七、到底要不要融资？

别把融资当目标。融资适合两类情况：

1. 真正需要大量资金去做难以低成本验证的“改变世界”项目；

2. 模式已经验证，需要钱快速扩张，且投资人能带来渠道或资源。

没有这些，就先不要。很多独立项目靠订阅和小额付费就能活下来。

八、项目启动：立项到首个付费用户

研发流程上的几个变化：

• 需求阶段先调 prompt、先搭 demo，不动代码就验证可行性。

• prompt 和代码分离，prompt 独立迭代。

• 用现成的工具快速搭 Demo（不用从零开始打底层）。

• 趋势：全栈开发＋prompt 工程成为常态。

立项三问（首次回答即可）：

1. 真实需求是什么？

2. 商业模式是什么？（订阅、一次性、按量计费等）

3. 推广渠道在哪里？（先锁渠道，再定用户与商业模式）

推广渠道决定产品：先明确“在哪里找 100 个种子用户”，再倒推功能与付费策略。别寄希望于广撒网——先把熟人的钱赚到手。

常见商业模式建议：

• 订阅制最适合 AI 产品（成本按 token 波动，订阅收入更稳定）。

• 小团队/独立开发优先考虑低烧钱、用户愿付费的模式。

• 收付方式要早期优先能落地：微信/支付宝周期扣款有门槛，提前评估。

九、如何找到“真实需求”？

• 5 why：把用户痛点问到根。

• 躬身入局：亲自体验业务或跟岗观察。

• 快速 Demo：把最小可行的功能给用户试用，观察行为（比承诺更真）。

• 付费验证：哪怕收一笔很小的订阅费，也比无偿测试更能验证真实需求。

十、总结

大模型不是简单的“造富神话”，但它会改变每个岗位的工具和边界。对于创业者、独立开发者和公司内的“独立开发者”来说，现在是把行业经验 + AI 能力 + 编程能力结合起来的最好时机。用你熟悉的行业做深、做窄、做有钱愿意付的钱的产品，比空想“颠覆世界”要实际得多。

大模型不是魔法，它更像是一台马力前所未有的引擎。但真正决定你去哪里的，不是引擎本身，而是你的方向盘、你的地图，和你是否真的熟悉那条路。不必追逐“颠覆世界”的英雄叙事。深挖一口井，比铺开万条路更重要。用你熟悉的行业经验 + AI 能力 + 一点点构建能力，去做一个具体而微、却让人愿意付费的产品。祝你，很快收到第一个用户的付款通知。世界从未平等，但工具正在变得平等。