AI落地真相：2C不赚钱，2B风险高，机会藏在哪里？

推荐语

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

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”。
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）。
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）。
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：

别轻易转行 —— 你熟悉的行业是你的护城河。
做“三懂”人才：懂业务 + 懂 AI + 懂编程（至少两项，最好三项）。
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：

真正需要大量资金去做难以低成本验证的“改变世界”项目；
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）：

真实需求是什么？
商业模式是什么？（订阅、一次性、按量计费等）
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。

文章目录