2024 AI创新者大会年度提问：创业还是创收，如何帮AI产品适配市场？ 原创

据高盛统计，在过去一年里，Hyperscalers企业（包括亚马逊、Meta、微软、Alphabet）的资本支出和研发费用高达3570亿美元，其中很大一部分流向了AI。尽管短期回报尚不明朗，巨头们仍持续投入巨资，昭示出它们押注AI的决心。

相比之下，普通AI创业公司的处境更难：无论是资金还是人才资源都远不及大厂，导致其在竞争中承受更高的淘汰风险。毕竟从大模型的基础能力到应用落地，中间横亘着一条漫长的产品市场契合（PMF）链路。

在今日召开的2024 AI创新者大会暨PEC·提示工程峰会上，多位投资人、创业者和产研专家齐聚一堂，围绕“创业还是创收？如何帮AI产品适配市场”这一年度话题，共同探讨了AI创企如何找到商业化路径，将前沿技术转化为契合市场需求的解决方案，从而实现持续的增长和收入转化。

在主题演讲部分，北京海外高层次人才协会副理事长、秘书长武沂在《全球创业大赛AI赛道五年洞察报告》演讲中指出，“HICOOL品牌成立于2020年，是针对全球创业者的一站式创业服务平台，过去五年时间里，我们从全球吸引了超过2.4万个创业项目和超过3.2万名人才。其中，AI赛道是增长率最高的赛道。”

北京海外高层次人才协会副理事长、秘书长武沂

在2024年报名HICOOL全球创业大赛AI赛道的创业项目中，更多的是集中在“AI场景应用”这个细分赛道，而AI场景应用项目获得融资总额占比较高，这表明AI创业已经从早期的技术研发阶段逐渐转向具体行业和场景中的应用，尤其是在需要AI解决实际业务问题的行业，这类项目收到了资本的广泛青睐。

在圆桌论坛部分，至顶科技战略生态总监孙封蕾与中关村通用人工智能研究院首席产业研究员、清研载物人工智能基金主管合伙人钱雨、北京凯利时科技有限公司董事长、CEO刘建宏、小水智能CEO孙雪峰、北电数智智算云负责人郭文、清控科创科招中心总监李雅进行了深度对谈。

为什么要投入AI似乎早已不是问题，问题在于如何去做。大模型是一个不折不扣的烧钱行业，国内创业者从什么赛道切入更容易获得资本的青睐？

李雅认为，每一个市场都有自己的优势和壁垒，比如To B市场要有专业的渠道和售后团队，To C市场变化更快，要更迅速地洞察需求以及提供情绪价值。对于创业者而言，重点是选择了某个赛道后，如何去应对这个赛道的困难。

钱雨则强调，无论做哪个市场，核心是有没有最终的用户买单。真正做得好的企业，不是说基础模型做得多好，甚至不是AI实力多强，而是在某个行业深耕了很多年。

孙雪峰表示，我们现在正在围绕客户的新需求，应用最新的AI技术在通信产业创收。To B领域可以旱涝保收，但在这个过程中，有一个非常重要的思维转变，就是甲方支付一定的成本后，我们要去帮B端企业创造收入，而不是赚他们的钱。

如同农耕时代的土地、电气时代的机器，在人工智能时代，算力和数据已成为新的生产力。郭文表示，北电数智建设了星火·智算数据中心，在数据中心里大量使用国产算力解决供应链的问题，并利用隐私计算等技术，打造了红湖·可信数据空间，保障数据在安全可信的环境中被使用，让拥有数据的企业敢于上传数据，加速数据流通。

在内容生产领域，AI技术带来了内容生产的全面进化。刘建宏以体育市场为例，他指出未来无论是PGC（专业生成内容）还是UGC（用户生产内容），都会被AIGC大幅取代。并介绍道：“六年前我们以为用户创造价值为出发点，开始为马拉松赛跑者用AI为运动员生产视频，到这周末，我们刚好生产出第100万条视频。”

谈到中国创业者出海时，李雅表示，国内在大模型领域拥有最多的数据量和客户，这是先天的资源优势，创业者应该利用这些资源在国内先跑起来，然后再把成功的案例拓展到海外，从而形成闭环，为创业者和企业创造更多的效益。

在本环节的年度提问中，嘉宾从多个角度分享了如何在风起云涌的AI大模型浪潮中抓住机遇，在创业与创收的过程中找到平衡，并利用技术、数据和市场实现产品的快速适配和盈利，呈现出一个全面而深刻的AI产业全貌。