#AI创业

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Colin Wu
1周前
币圈有全球影响力的只有美国和泛中文区。 感觉未来四年币圈的希望还是在美国，尤其各类 defi 和无许可产品，监管彻底放松，AI 创业大爆发带动币圈，稳定币和银行松绑想象空间打开。 中文区 CEX 势力太强阻碍创新，合规保守只适合大公司，之前香港 SFC 说不欢迎 DeFi，新加坡也开始驱逐非持牌机构，香港养大了大概率也会这么做。 但是，美国如果民主党回来，绝对要展开大清算，川普家族以及他们的币圈合作方会很惨。亚洲、香港相对政策延续性可能稳定一些。
#币圈 #美国 #泛中文区 #DeFi #无许可产品 #监管 #AI创业 #稳定币 #银行 #CEX #合规 #香港 #SFC #新加坡 #民主党 #川普家族
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Tom Huang
1周前
所以现在 AI/Agent 创业公司招人是个什么现状啊？🤔 - 怎么找到合适的人 - 人怎么找到合适的公司 这个行业内有想法搞 AI 产品加入创业公司的人一般最大的「诉求」是什么？ 真诚发问了，兄弟姐妹们🥹
#AI创业 #招聘现状 #合适的公司 #加入创业公司 #AI产品诉求
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卫斯理
2周前
群里聊到创业 我说做AI创业吧，有同学说难 我说做自媒体吧，有同学说累 但他么的做什么不累呢？ 个人觉得现在这个环境下，最适合的还是做自媒体，轻资产，只用投入时间就好了，反正闲着也是闲着 当然也有同学说正反馈太难，发几条都没人回 我个人觉得正反馈定错了，我们前期做的时候不应该把关注/回复人数当作正反馈，而应该把自己的输出 当作正反馈，比如每天写了多少条，每天写了多少个字 这样才能支撑我们一直做下去...
#创业 #AI创业 #自媒体 #轻资产创业 #正反馈 #输出意识
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卫斯理
4周前
现在有一个改命的方式 “加入AI创业公司 或 创办AI创业公司” 不要再去想按部就班的生活了，这事情已被无数X友证明很不靠谱
#AI创业 #改命 #职业发展 #按部就班
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ai 日新月异，上个因为好奇订阅的 devin 程序员这个月不用续了，继续用 jules 了。 首先是 google 的 jules 非常好用，如下图。 再一个 deepwiki 惊艳一时，很快就有了 open-deepwiki 开源版本，ai 创业的确不容易啊。
#AI #Devin #Jules #Google #DeepWiki #Open-deepwiki #开源 #AI创业
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我本身是一个特别谨慎看待“融大钱”的创业者，当然也不是说我想融大钱就能随便像大佬一样搞千万刀出来。 但是也的确会看到早期融大钱会导致 项目固执过高后续down round难融到死，用钱效率不够后续即使收购退出创始人到手可能还不如如硅谷大厂打工，钱太多掩盖了方向和执行的错误早期缺少handson的信号搜集和低成本试错。 但是对AI创业者而言，融到大钱甚至要和做好产品一样重要（如果不是更重要的话）。 AI创业者向上面临着大厂的场景挤压，作为本来就有更好的流量分发网络用户使用场景的企业，给已有的场景和用户配上AI，要比给AI找到场景和用户容易太多了。 更何况大厂的工程研发能力严重溢出，有时候大领导不想让大家吵，下面产品经理和员工都不得不抄。大机器上每一个螺丝钉都在追求自身利益最大化，大厂项目组往往希望不断扩大团队规模、增加预算和权力，以提升自身地位和待遇。 向下面临着模型层能力的覆盖，辛苦筹备的agentic workflow / comfy UI / vertical agent 就被一个模型的迭代覆盖了大多数能力，所以必须要做很深很有粘性才行。LLM之间的竞争也很激烈，同时也有很强的研发团队以及对模型能力的近水楼台先得月，所以有时候为了拉新和日活不得不自己去做生态里有流量有用户的业务。 两侧又有众多竞品冲入，能够避开大厂和大模型射程的每一个小场景仅仅在湾区就一定有至少几十家公司在竞争，大家不断左右借鉴学（chao）习（xi），很难说有什么绝对的硬技术壁垒，只要路被人走出来，大家都会去朝那个方向探一探的。 但是好在，最起码硅谷依旧是，资本市场对AI项目的融资宽容度很高。只要是好背景团队讲一讲agent故事，不说商业化怎么样就算场景没清晰，拿到钱还是比较容易的。但是能持续多久，后续会不会随着市场成熟项目供给稳定，股指模式再靠近saas的arr multiple，也是不能确定的。因此能在这个阶段拿够钱，不管想冲一下还是狗住都会容易很多。
#AI创业 #融资 #初创公司 #硅谷 #产品研发 #商业模式
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BillyHe
1个月前
需求面前，Agent 并不比 workflow 高级 （这边的讨论氛围太好了，拜几位大 V 转发，这个号算是冷启了。也发发我在其他平台的一些旧文） 一位刚融资的 AI 创业朋友夜里两点给我发微信："我们团队争论一整天了，投资人希望看到更'高级'的 agent，但我们现在的 workflow 方案其实更实用...你说我们该怎么选？" 你看，搞 AI 的人人都在 FOMO（Fear Of Missing Out，害怕错过）——仿佛不做 agent 就落伍了，做了 workflow 就没有故事可讲。 概念与需求的错位 如今，"agent"已经成为智力上限突破的代名词。越是自发自动、高自由度的 AI，就越被认为是技术前沿。创业路演中，"自主决策"、"自动执行"、"智能规划"这些词汇成了标配。 但现实很残酷 —— 高级的锤子也需要适配合适的钉子。 在用户的实际问题（钉子）没变得足够复杂之前，过于高级的解决方案（锤子）很可能是一种资源浪费。上周我参观的一家 AI 创业公司，花了 4 个月开发了一个"全自主思考"的 agent，结果用户最常用的功能竟然是"帮我整理这份会议记录"。 预期管理是最大挑战 当下 AI 应用落地的最大难题之一，就是如何控制用户预期。 agent 的全自动预期真的能在短期内实现吗？更关键的是，全自动真的能处理所有那些棘手的 Corner case（边缘情况）吗？ 仔细想想，当这些 Corner case 需要反复微调，且调整起来未必能精准命中时，是不是预先设计好的 workflow 反而更可靠？ 认识到一个团队上个月做了个难受的测试：同一组任务，分别用"智能 agent"和"固定 workflow"解决： agent 方案：完成率 76%，平均耗时 13.5 分钟，用户满意度 6.8/10 workflow 方案：完成率 94%，平均耗时 7.2 分钟，用户满意度 8.5/10 这结果说明了什么？那些看似"低级"的脏活累活，恰恰可能是最有价值的壁垒。难道只有高概念、高智能才算是竞争优势？这或许只是面向投资人的故事，而非面向用户的价值。 榜单背后的市场选择 第三个现象更耐人寻味：去看看 Product Hunt 等产品榜单，稳定的头部产品几乎都是 workflow 类，真正的 agent 产品寥寥无几。为什么会这样？ 因为需求本质没有变。 大模型公司确实有话语权，它们需要讲述足够宏大的故事，构建更具想象力的生态。媒体也需要新概念和新噱头来吸引眼球。这些我都理解。 但当浮躁的概念退去，留下的仍是用户最基础的需求。"帮我解决问题，省时省力"—— 这才是产品存在的根本理由。 从概念回归价值 当开发者们争论"agent vs workflow"时，我建议从三个维度重新审视： 需求主导技术不该问"我是做 agent 还是 workflow"，而应该问"用户的痛点是什么，哪种方案能更可靠地解决"。在面对"我要赚钱"的投资人和"我要解决问题"的用户时，明智的创业者知道该听谁的。 可靠性胜过智能性一个可靠解决 80% 场景的半自动化产品，往往比一个时灵时不灵的"全能 agent"更有商业价值。用户容忍的不是功能上限，而是下限。 解决问题比讲故事重要投资人喜欢故事，但用户只在乎结果。在炒作"全能 agent"概念的同时，有多少团队真正关注过用户反馈？ 上个月我与一位做 AI 文档处理的创始人交流，他的产品表面上像 workflow，背后却有 agent 的思想。他说："与其自称 agent 但做不到，不如默默做好 workflow 但超出预期。前者失望，后者惊喜。" 这话说到了点子上。 说到底，真正的技术壁垒不是概念有多前沿，而是解决问题有多彻底。 需求面前，没有高级不高级，只有有用和没用。那些能扎扎实实降低用户成本、提高工作效率的产品，无论叫什么名字，最终都会赢得市场认可。
#AI创业 #agent #Workflow #投资 #FOMO
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DinoDeer
3个月前
如何做 AI 创业项目？ 答：写 100 个工具，每个工具再写 100 个营销内容。
#AI创业 #工具开发 #营销
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宝玉
3个月前
刘小排总结的AI创业十个步骤： 1. 洞察需求 寻找别人未注意到的真实需求或问题，识别“共需失衡”点，比如热点事件、评价低但用户量大的应用、用户社交平台留言等。 2. AI市场调研 与AI工具（如ChatGPT）交流，像与专业产品经理一样讨论、验证需求，避免无效创业方向。 3. 生成需求文档 让AI协助输出详尽的需求文档，清晰定义项目目标、目标用户和核心功能，确保描述毫无歧义。 4. 手绘原型设计 自己先用纸张手绘出产品原型，明确产品界面的基本逻辑和布局。 5. AI生成高保真原型图 基于手绘原型，用AI快速生成接近实际产品体验的高保真原型图，以便向潜在用户展示。 6. 原型用户验证 将高保真原型图发给目标用户，确认产品逻辑是否清晰，界面是否符合用户需求，进行初步验证和优化。 7. AI编程实现MVP 用AI工具快速编程实现产品的核心功能（最小可行产品，MVP），甚至普通人无需编程知识也能实现。 8. 上线部署 使用阿里云或腾讯云等平台，以极低的成本将产品部署上线，快速启动市场验证。 9. 市场验证与迭代 通过社交平台或广告精准投放，快速获取1000名目标用户，验证点击率、留存率、付费率等核心数据，评估产品和商业逻辑的可行性，根据反馈快速迭代，甚至每日更新版本。 10. 商业化放大 若MVP验证成功，集中精力优化获客和变现效率，持续放大用户规模和收入，利用AI高效复制成功模式，拓展新产品和新机会。
#AI创业 #需求洞察 #市场调研 #生成需求文档 #热点事件 #产品经理
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Colin Wu
4个月前
突然发现，Deepseek 好像成为了中国 AI 产品进入广大普通用户的奇点时刻。老家的退休老人们都开始用 Deepseek 看病、写诗。小孩用它写作业。在中美对抗引起的爆炸舆论下，Deepseek 变得无人不知无人不晓。普通民众的教育完成后，AI 创业变得更容易了。
#DeepSeek #AI产品 #中国AI #人工智能应用 #中美对抗 #AI创业
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初码
4个月前
GPT支持色情了，这不生意就来了吗，想到一个接近闭环的AI创业点子：色情小说扩写。 一、业务可行性分析 小说的感官刺激，在很多人的性癖里，其实是要大于视频的，所以色情小说市场一直是一个独立的刚需领域。 但是AI直接生成色情小说，投稿到社区论坛里发布，要么没收入，要么阅读收益率是偏低的，于是想到一个方法，帮助真实故事扩写色情小说，而这恰恰也是AI擅长的。 所以产品逻辑为：用户写自己的真实故事（100-500字），包括自己的爱情故事、私密趣事、难以启齿的回忆等等，然后由管理员进行人工初筛微调后，喂入AI，生成5000-5万字的小说故事，交付给客户，让客户阅读和收藏。 收费标准每篇50-500元。从常识分析，如果效果好的话，这个价格是合理的，用户应该会挺多的，并且这个费用远远覆盖Token费，是超高利润的。 二、落地设计 这个事情，如果在GPT GUI界面进行手工操作，短期可以，长期的话肯定手忙脚乱应接不暇，如果单篇小说的生成能够一键完成，那会获得极大的效率优势，所以第一件要做的事，就是要实现自动化生成。 考虑到目前LLM存在Token字数限制、上下文衔接等问题，所以，这个事情落地最要考虑的事情就是：如何写一套能够实现生成自动化的小软件（本地或Web都可以）。 当然了，只要用GPT写过小说的就知道，他喜欢搞大纲，所以自动化的工作流其实不复杂，核心思路是：传入原始故事要求生成提纲->拿到提纲后分段存储提纲和摘要->分批次根据提纲生成每一段内容->组合分段内容形成最终成品->再全文放入让润色一下输出。 软件搞定后，就要寻找客户，那么客户其实是现成的，下面摘几个： 1）色情论坛的原创心情、猎奇、私密发布等板块，找版主合作，发布广告位。 2）推特等有很多原创投稿号，寻求合作。 3）建一个官方号，找推特色情号做转发推广，吸纳客户。 三、收入预估 假设1篇收入100元，1天能接10单，那么月收入就是3万元，所以这个项目适合数字游民和独立开发者。
#GPT支持色情 #AI创业 #色情小说
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川沐｜Trumoo🐮
5个月前
ai创业从deepseek开始变得每个人都可以干. 在此之前普通人眼里搞个大模型高昂的成本都是大公司才能干的事情，普通人只能被迫打工，ai机会被大公司垄断. 现在10万块钱就能在家跑个大模型自己手搓ai创业.人人都可以了，不是大公司的专属. 用朋友的话说这是相当于计算机变pc的时候进入千家万户. ai的未来更加具有想象力，会有无数有梦想的普通人也能参与到ai创新里面，制造出各种稀奇古怪有趣的东西…..
#AI创业 #大模型 #个人创新 #计算机历史 #大众化