AI 创业路径的分化
最近和几位在AI创业的朋友交流，发现一个有趣的现象：美国创业者基本只做 To B，不碰 To C。
原因也很现实：To C 的红利已经被中国公司卷光了。在美国想做出像抖音、美图、快手这样的用户级产品很难，一是用户获取成本高，二是国内团队在“用户需求理解”和“运营效率”上有天然优势。
美国创业者更倾向于模块化、小而专的 To B 工具。企业用户愿意为提升效率付费，SaaS 渠道成熟，生态繁荣、工具开放，能通过小团队撬动大市场，也更容易获得融资。
如果你想做 AI 工具出海，To B 是一个值得重仓的方向。
而我个人更倾向于“做出一个具有用户规模效应的创新型产品”，因为这是少数能产生爆发式影响力的路径。
热门 AI 赛道
在观察各大榜单后，我发现目前 AI 应用最火的三个方向还是这几个：
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聊天机器人类：如 ChatGPT、豆包、Meta AI。这类产品已经成为用户日常搜索、写作和知识获取的一部分。
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图片编辑类：如美图、即梦。这类产品的需求稳定，用户愿意为美化、换背景、滤镜等效果付费。
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短视频编辑工具：由于 TikTok 等内容平台的爆火，视频创作工具的市场也迅速扩大。
这类产品的共性在于：低门槛、高频次、强刚需，而 AI 能大幅提升效率或优化体验，是非常典型的 AI 应用场景。
在商业模式上，大家基本都采用统一的订阅制：9.9、19.9 美金/月起步，通过高级功能转化用户。这也意味着一个小团队（五六人）也能撬动上百万收入，甚至支撑一个过亿收入的公司。
“套壳”不是贬义词
很多人看不起“AI 套壳”，但我个人的观点是：这其实是一种产品化思维的表现。
大模型的能力每天都在进步，但普通用户根本不知道。比如：Grok 4 的新特性、某个开源模型的音视频能力，你知道，不代表别人知道。
这时候你做一个“定制场景包装”就是认知差套利：通过换皮、定制 prompt、增加 Agent 工具链，帮助用户更好地触达 AI 能力。
像 Manus，就是一个典型套壳升级案例：它并不开发底层模型，而是围绕 Agent 做了很多轻量封装，体验上确实比一些原生 API 强很多。
这也是很多赚钱的图像/视频 AI 工具的逻辑：核心算法来自开源社区或 API，他们只专注在交互、体验、场景和内容输出上，商业效果非常好。
AI + 硬件
AI 应用不仅局限在软件。硬件也是一个值得关注的方向，尤其是陪伴类设备和功能型硬件结合 AI 后，出现了很多新玩法。
我们讨论过一个好的 AI 硬件产品，需要这几个关键特征：
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高颜值设计：尤其是陪伴类产品，外观极其重要。
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有趣的交互逻辑：让用户有参与感，如电子宠物一样的互动体验。
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自主性与“情绪表达”：类似真实宠物的反馈机制，增加亲密度。
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同理心设计：能识别用户情绪并进行反馈，是差异化的关键。
从硬件入口来看，我个人不太看好眼镜、手表这类“穿戴刚需性弱”的设备。反而更看好手机延伸类和耳机类场景。
未来，如果出现一款具备高清摄像头、AI 感知系统、长续航的新型耳机设备，我认为它才可能成为 AI 时代的主力交互入口。
AI音乐
现在 AI 能写旋律、配器、生成歌词，门槛极低。但说实话，目前听起来还“像那么回事”，离“真正打动人”还有点距离。
最靠谱的商业模式，反而不是做创作工具，而是做“音乐播放器+内容平台”。Suno 的路径就很值得借鉴：
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AI 创作音乐；
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播放器整合内容；
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用户听歌订阅；
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创作者分账。
这套逻辑和 TikTok、Bilibili 很像：平台赚订阅，创作者通过内容变现，用户不用理解技术，只要能听到好音乐。
AI 带来的组织效率革命
我一直强调：产品经理是最应该掌握 AI 使用能力的人群之一。
现在的创业团队里早已普及：策划案、运营方案、预算排期、竞品分析，第一稿全靠 AI。不仅速度快，覆盖面更广，甚至比咨询公司报告更细致。
设计部门最先感受到提效，基本是 2-3 倍速度提升；法务、财务也能用 AI 做辅助审核；虽然编程层面还有不少限制，但趋势是明显的。
对于创业团队而言，这是最好的时代：你可以用 5 个人的团队做出过去需要 50 个人完成的事情。
总结
AI 创业，不是做技术，是做“连接”，在这个“AI 没那么稀缺”的时代，最稀缺的不是算法，而是“把 AI 接入到用户生活场景的能力”。
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美国 To B 模块化创业值得学习；
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Chat/图像/视频类 To C 应用依然活跃；
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套壳不是落后，而是产品化的体现；
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AI + 硬件、音乐等新场景还有很多机会；
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小团队、高效率、订阅制，是主流打法。
我一直相信一句话：未来的 AI 创业，拼的是“谁能最快理解用户，并让他们愿意掏钱”。
希望这篇分享能给你一些启发，也欢迎在评论区一起交流你看到的新机会。