奥特曼最新YC对谈：AI时代最大的创业机会，不是做一个更聪明的工具

本文来自微信公众号： AI时代我的人生下半场 ，作者：席春迎博士

深度观察

从小团队、沉睡需求到“结果即服务”

席

席春迎博士战略与产业研究·约16分钟阅读

最近，我看到Sam Altman在YC的一次对谈，其中有一个判断让我印象很深。

他认为，AI正在创造一个可能是历史上最好的创业窗口。为什么？因为这是第一次，一个很小的团队也可能拥有过去只有一家大型公司、甚至一个完整行业才能拥有的生产能力。

过去，要完成一项复杂的专业服务，可能需要几百名员工，需要销售、客服、研发、运营、财务以及大量后台人员共同支撑。今天，随着大模型和智能体快速发展，同样一项工作，未来可能只需要几个人，加上一套AI Agent系统，就可以完成。

如果仅仅把这理解为“AI提高了效率”，我认为还是低估了这场变化，AI真正改变的是创业的生产函数，而当生产函数发生变化以后，过去很多根本不值得成立一家公司的生意，今天可能突然成为一门好生意；过去只有大企业能够进入的市场，小团队第一次拥有了挑战它们的可能——这可能才是今天AI创业最值得关注的地方。

一、真正的问题不是“怎么给原来的业务加AI”

今天大量企业都在讨论AI，但很多企业问的第一个问题仍然是：“我的产品怎么增加一个AI功能？”

银行想给App增加AI客服，药店想增加AI问诊，零售企业想增加AI推荐，软件公司想增加一个AI助手……这些事情当然都可以做，但我越来越认为，这不是最重要的问题。

奥特曼这次对谈给我的一个重要启发，是我们应该换一个问题：因为AI出现了，过去哪些因为成本太高、效率太低、市场太小而无法规模化交付的价值，今天第一次可以低成本、大规模地交付？

这两个问题看起来非常接近，背后的商业逻辑却完全不同：第一个问题是在原有商业模式上增加AI，第二个问题是在AI出现之后重新设计商业模式。

这也是为什么我一直认为未来很多行业并不是简单地“被AI颠覆”，而更可能是被真正懂得利用AI重新设计行业的人颠覆：未来药店可能仍然存在，医院仍然存在，会计师事务所仍然存在，零售企业仍然存在，投资银行也仍然存在，但它们的组织方式、成本结构、服务半径和价值创造方式可能完全不同。

真正危险的不是行业消失，而是同一个行业里出现了一批按照AI时代生产函数重新组织起来的竞争者！

二、AI正在激活大量过去无法成立的“沉睡需求”

商业世界里一直存在大量需求，并不是消费者不需要，而是过去满足这些需求太贵。

比如，一个普通家庭是否需要长期、个性化的健康管理？当然需要，但如果每个家庭都配置医生、营养师、健康管理师，成本太高，这个商业模式很难普及；一家中小企业是否需要像大型企业一样拥有战略顾问、财务分析师、法律顾问、市场研究团队和数据分析团队？当然需要，但过去请不起；一家小型上市公司是否需要每天分析资本市场、投资者情绪、竞争对手、产业政策、并购标的和潜在投资人？当然需要，问题仍然是成本。

AI最大的商业价值之一，就是把这些过去只有少数人能够享受的专业能力，大幅降低边际成本。于是，一个非常重要的创业机会出现了：AI正在把过去的“非市场”变成今天的新市场，这甚至比简单提高现有行业10%、20%的效率更加重要，因为提高效率是在争夺已有市场，而创造过去无法成立的服务就是在创造新市场。这也是为什么未来最值得研究的AI公司不一定是模型参数最大的公司，也不一定是技术看起来最炫的公司。

我反而越来越关注一个问题：它到底让什么过去不可能成立的东西，第一次成立了？如果这个问题回答不了，那么很多所谓“AI创业”，本质上仍然只是给传统产品增加了一个AI按钮。

图｜AI把过去的“非市场”变成今天的新市场：普通家庭与中小企业第一次用得起专家级服务

三、AI让“小公司挑战大公司”第一次具有结构性可能

过去，大公司最大的优势之一就是规模：它拥有更多员工、更大的销售网络、更完整的后台系统、更强的研发能力和更雄厚的资本，所以创业公司挑战大型企业非常困难。

但AI正在削弱其中一部分规模优势：过去需要100个人完成的事情，现在可能10个人能够完成；过去需要一个部门完成的事情，未来几个Agent就能够持续运行。这意味着，未来公司的竞争力不再简单等于员工人数，甚至还有可能出现一个非常有意思的现象：企业规模越来越小，但企业能力越来越大。

过去我们判断一家公司，往往看它有多少员工、有多少办公室、有多少分公司，但未来这些指标的重要性可能在下降，一个几十人的公司完全可能拥有过去几百人甚至上千人的组织能力。

这实际上是一次“组织能力的平权”。大公司过去通过资本购买人才、建立组织、形成规模，AI则把其中一部分组织能力变成了软件能力。这就是为什么我认为未来十年可能出现大量“小组织、大产出”的公司，这对于创业者特别是中小科技企业而言，是一个非常重要的机会。

四、但是AI越强，单纯的技术壁垒反而可能越弱

这里有一个容易被忽略的悖论：AI让创业变容易了，但恰恰因为创业变容易，复制也变容易了。

比如，过去一个软件产品可能需要几十名工程师开发一年，竞争对手即使看到也未必能够迅速复制；今天借助AI编程，一个小团队几周甚至几天就可能做出类似产品。所以，未来真正的壁垒很可能越来越不是“我会不会调用某个模型”，甚至不只是“我的代码写得比别人好”。

模型会越来越普及，开发工具会越来越成熟，基础能力会越来越商品化，那真正的壁垒在哪里？我认为，真正的壁垒会逐渐集中到几个更难复制的地方：你是否真正理解客户、你是否拥有真实应用场景、你是否形成稳定的交付体系、你是否能够持续获得独特数据、以及你是否拥有把产品送到客户面前的渠道和能力。

所以，我一直强调一个观点：未来AI公司的核心竞争力，很可能不是“AI＋技术”，而是“AI＋场景＋数据＋渠道＋生态”。这也是为什么我最近越来越关注AI企业和传统产业龙头之间的结合：科技企业拥有技术，但缺场景；传统企业拥有客户、渠道和数据，却可能缺AI能力——真正有价值的商业模式，往往出现在两者结合的地方。

五、奥特曼另一个值得重视的观点：不要等所有人都相信你

这次对谈中还有一个观点，我认为对创业者非常重要——真正好的创业机会往往并不是大家已经形成共识的机会，恰恰相反，很多真正有价值的方向在早期往往处于一种很特殊的状态：你看到的证据越来越多，你越来越相信，但是大多数聪明人暂时还不相信。

这其实是创业最宝贵的窗口期，因为一旦所有人都相信，资本就会进来，大公司会进入，人才会涌入，竞争也会迅速激烈。所以，真正重要的并不是“别人认不认可你”，而是当别人不认可的时候你手里有没有越来越多真实的证据证明自己的判断？

这是两个完全不同的概念：固执不是创业精神，有证据支持的非共识判断才是创业能力。

这一点对投资同样适用，真正巨大的回报往往来自“后来成为共识的非共识”。如果一个机会今天所有人都知道、所有券商都推荐、所有投资机构都认可，那么这个共识很可能已经进入价格。

创业也是一样。最大的机会往往存在于“正确，但还没有成为共识”的阶段。

六、创业者真正稀缺的能力可能不是聪明，而是“行动主体性”

奥特曼谈到创业者时，还有一个概念值得特别关注，就是Agency。

中文很难找到一个完全对应的词，我更愿意把它理解为“行动主体性”，也就是一个人面对不确定性的时候，是等待别人给答案还是主动创造答案。

很多人创业之前，总希望所有条件都准备好：商业模式要想清楚，产品要做到完美，团队要全部到位，资金要落实，市场研究也要完成。

但现实世界恰恰相反。创业很多时候不是“想清楚-行动-成功”，而是“行动-获得反馈-修正判断-继续行动”，很多事情只有真正做了以后才能知道——用户到底愿不愿意付钱？产品到底解决不解决问题？客户真正关心的是哪一个功能？……这些问题靠会议讨论不出来。

所以，创业者需要非常清楚终局，但不一定需要一开始就知道完整路径。我认为这是一个非常重要的区别：终局模糊可能意味着没有战略，路径暂时模糊却可能恰恰意味着真正的创新。

如果终局和路径所有人都看得清清楚楚，通常说明这条路已经非常拥挤。

七、“评论让你显得聪明，建设才能改变现实”

这次对谈里还有一句话，我非常喜欢：评论让你看起来聪明，建设才能真正改变现实。

今天是一个非常容易评论的时代。任何一个新技术出来，都有人告诉你为什么它不行；任何一家创业公司出现，都有人分析它哪里有问题。

批评永远比建设容易，因为一个还没有成熟的东西一定存在无数缺陷，但真正推动社会前进的人，往往不是最早指出这些缺陷的人，而是那些明知道产品不成熟，仍然不断修改、不断迭代、不断解决问题的人。

尤其在AI时代，这一点更加重要，因为技术迭代速度太快了。今天看起来荒唐的东西，两年之后可能成为基础设施；今天看起来非常领先的公司，两年之后也可能已经落后。

所以，真正危险的并不是犯错，真正危险的是为了避免犯错而长期停留在研究、分析、论证和等待之中。

八、AI时代真正值得重新设计的是整个“价值系统”

如果把奥特曼这次YC对谈的几个观点放在一起，我认为最终指向的不是一个简单的“AI创业方法论”，它实际上提出了一个更大的问题：当生产一种价值的成本突然下降90%，整个商业模式是不是应该重新设计？

答案显然是肯定的：产品要重新设计，交付方式要重新设计，收费模式要重新设计，组织结构也要重新设计！

过去，软件公司卖的是工具，客户买了软件以后自己招聘员工、自己操作、自己完成工作；未来，越来越多AI公司可能不再卖工具而是直接卖结果。客户并不关心背后用了几个模型、多少Agent、多少Token，客户最终只关心“你帮我解决了什么问题？”

这可能意味着软件行业会逐渐从Software as a Service进一步走向某种意义上的“Outcome as a Service”——结果即服务。

过去卖系统，未来卖结果；过去卖席位，未来卖价值；过去按照员工数量扩张收入，未来通过AI不断压低边际交付成本——这才是AI真正可能创造出来的新商业模式。

九、我越来越相信：AI时代最大的机会，不属于“最懂AI的人”

最近我一直在思考一个问题：未来到底什么样的人最容易抓住AI红利？

现在我的判断越来越明确：未必是最懂算法的人，真正有机会的可能是那些既理解产业又理解AI，还拥有真实场景和行动能力的人——因为模型最终会越来越普及，真正稀缺的是知道应该解决什么问题。这也是为什么我一直强调，AI时代最重要的能力正在从“拥有知识”转向“提出问题、组织资源和创造价值”。

一个创业者真正需要问的不应该只是“AI还能帮我做什么”，而应该进一步问：

·因为AI出现了，什么过去不可能存在的公司，今天第一次可以存在？

什么过去无法服务的人群，今天第一次可以服务？

·什么过去不赚钱的需求，今天第一次可以赚钱？

·什么过去需要1000个人才能完成的业务，今天50个人甚至10个人可以完成？

当这些问题真正想清楚的时候，我们可能才刚刚走到AI创业时代的入口。

AI最大的意义从来不是让原来的世界快一点，真正伟大的技术革命最终都会创造一种过去根本不存在的世界——蒸汽机如此，电力如此，互联网如此，AI大概率也会如此！

所以，今天真正值得创业者思考的不是如何追赶下一代模型，而是：当智能的成本越来越低以后，我们究竟能够创造什么过去不可能存在的价值？

这可能才是奥特曼这次YC对谈最值得我们思考的问题！

图｜最大的红利，属于既懂产业、又懂AI、还能组织资源的人

※本文所有配图均由AI生成。

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