AI時代的創業賽道及商業化地圖

人人都是產品經理

更新于：2025-03-26 05:06:07

在AI技術飛速發展的當下，新的商業機會和創業賽道不斷湧現。本文從AI的發展歷程出發，深入分析了AI技術自身以及AI與農業、傳統服務業、軟體及SaaS領域、消費者及個人使用者、工業品製造業和終端消費品製造業融合所帶來的商業機會。

根據熊彼得的經濟周期理論以及過去數百年科技革命帶來的生產力發展，我們可以清晰地判斷出，當今的AI是非常明確的新一輪科技革命的核心驅動因素，也正是因為如此，未來20年內最重要的創業賽道和新生的商業力量，也一定是在圍繞AI所構建的商業版圖內。

我們分為兩個部分來聊聊未來的創業賽道及商業地圖。

一、AI的發展歷程

回顧一下AI的發展歷程，我們會發現現階段AI的發展還處於科技革命的前期，在技術驗證和商業化驗證階段，的確產生了一些風口和創業機會，但並未到達增速起飛的階段。

人工智慧（AI）的發展歷程可以劃分為多個關鍵階段，每個階段的技術突破和應用重點均有所不同。

1、萌芽與理論奠基（1950日期前）

這一階段以理論探索和基礎模型構建為主，為AI的學科化奠定了基礎。包括亞里士多德的形式邏輯（西元前4世紀）和萊布尼茨的“通用符號語言”設想（17世紀）為符號推理提供了基礎。1936年圖靈提出“圖靈機”模型，奠定了計算機科學的理論基礎。1943年，麥卡洛克和皮茨提出首個神經元模型（M-P模型），類比生物神經元的工作原理，奠定了人工神經網路的雛形。

2、學科確立與早期探索（1950—1970年代）

這一階段，AI正式成為獨立學科，研究方向集中於符號推理和基礎演算法。1956年達特茅斯會議首次提出“人工智慧”術語，定義了AI的研究目標。1955年“邏輯理論家”程式首次證明數學定理，展示符號推理能力。1957年羅森布拉特發明感知機（Perceptron），開啟了連接主義研究。但由於受限於計算能力、數據稀缺和演算法複雜性，1970年代AI研究遭遇資金縮減和大眾質疑。

3、知識工程與專家系統時代（1970—1990年代）

在該階段，AI轉向實用化，專家系統成為主流。1970年代，費根鮑姆提出“知識工程”，專家系統（如MYCIN醫學診斷系統）通過規則庫解決特定領域問題。1980年代XCON系統成功應用於計算機配置，驗證AI的商業價值。

4、機器學習與演算法突破（1990—2010年代）

在該階段，隨著計算機技術的發展，數據驅動和統計學習方法逐漸興起，支援向量機（SVM）、統計學習理論推動分類和預測能力提升。1997年IBM“深藍”擊敗國際象棋冠軍，展示複雜策略能力。2006年辛頓提出深度學習理論，突破訓練瓶頸，開啟神經網路新紀元。

5、深度學習與大模型時代（2010年代至今）

在該階段，隨著算力、數據與架構創新，以及計算機硬體技術的持續升級和企業資訊化推動的數據革命，多種主推因素共同作用，全力推動AI的爆髮式增長。2012年AlexNet在ImageNet競賽奪冠，深度學習在圖像識別領域取得突破，2017年Transformer架構提出，奠定大語言模型（LLM）基礎。

GPT系列（2018—2024年）參數規模從1.17億（GPT-1）增至萬億級（GPT-4.5），展現少樣本學習和泛化能力，到了2022年ChatGPT爆火，AI進入大眾應用階段；2024年多模態模型（如GPT-4o）支援跨模態交互。2025年，DeepSeek通過演算法優化和開源策略實現低成本高效推理，挑戰傳統Scaling Law依賴。同時，行業應用從工具輔助轉向“認知協同”，如醫療診斷、法律合同審查效率顯著提升。

二、未來的創業賽道

在AI持續自我反覆運算及革新的當下，我們可以預見，因為國家之間越發明確的競爭，以及對未來國際政治話語權的爭奪，在科技高地的競爭會越發激烈，如同星球大戰計劃帶動的全球民用及商用科技進步一樣，AI也將成為未來20～50年內最重要的商業機會。

以下核心描述結論，後續會分別進行更細分的梳理和分析。

1、AI技術自身帶來的商業機會【大眾創業機會較少】

(1)在算力層面的創業不屬於大眾創業的機會，它屬於偏向於硬體和基礎建設的資本密集型行業，往往需要大量的投資和前期投入，才能形成規模優勢和技術領先。

(2)在演算法層面的創業屬於特定圈層和創業者的機會，特別是技術型創業者，對AI的底層演算法理解深度、廣度以及創意，會有可能在這個領域產生新的機會。

(3)在數據層面的創業屬於企業衍生創業的好機會，除了現在已經存在的數據類型公司，大量擁有行業化或差異化數據的傳統企業、軟體企業、平台企業、服務企業等，都有可能在該領域做到新的增長曲線。同時，數據清理、打標服務等傳統的數據周邊服務業，也是新的創業賽道。

2、AI與農業融合帶來的商業機會【大眾創業機會較少】

(1)AI+農業管理，農產品交易市場、集約化農產品銷售體系可以通過AI智慧體的支援，更快速地獲取全國市場中不同區域的農產品交易數據，依託快速物流和冷鏈供應，實現在全國範圍內的農產品資源調配，這裡有大量的創業機會，包括垂類AI軟體服務商、新的交易管道、新的交易平臺、新的交易市場等。

(2)AI+農業生產，農業生產的集約化是未來農產品規模化的必然選擇，對於農業生產來說，無人設備的應用是必然選擇，如果增加了AI智慧體，農業生產的效率和效能將會得到質的提升。在該領域，農用無人機械生產商、垂類軟體服務商，以及與之相關的服務後市場，都會成為新的創業賽道。

(3)AI+農業技術，傳統農業技術的革新必須完成的一個環節，是實驗環節，而且為了驗證可行性，實驗最終都需要經過種植驗證。但在AI的支援下，實驗室虛擬環境中，科研人員可以在較短的時間內完成數以千計的實驗，特別是涉及蛋白質培養、育種等環節的，AI可以大幅提高效率。這裡所蘊含的商業機會並不適合大眾創業，但是大型農業集團或者生物集團是必須介入的。

3、AI與傳統服務業融合帶來的商業機會【大眾創業機會很多】

(1)AI協助傳統服務業完成自身的經營效能提升，這條賽道是非常適合大眾創業的，特別是因為服務業具有區域性、當地語系化以及個人化的需求人特徵，如何通過AI智慧體提升服務供應商的運營管理效率，將會形成新的競爭優勢，比如商場通過AI智慧體實現真正意義的會員運營。這個領域中，會衍生諸多的創業需求。

(2)傳統服務業所提供的產品和服務實現AI改造，創造出新的交易模型，比如旅遊景點退出AI大導遊服務，美容行業退出AI美容助理，餐飲行業退出AI點菜服務等。儘管這裡有噱頭吸引的作用，但本質上，是圍繞AI通過數據分析及行為預測的能力構建新的服務場景，帶來全新的服務體驗。

4、AI與軟體及SaaS領域融合帶來的商業機會【大眾創業機會很多】

(1)AI協助企業完成內部運營的效率提升，核心是通過AI智慧體提升企業內部的運營管理效率，特別是產品化技術研發的效率，商業化成功率和行銷效率。這個領域的創業機會很多，在Ai時代，所有的競爭對手同時站在了相同的起跑線背後。

(2)企業推出新的AI工具，完成第N曲線帶來的增長，核心是圍繞AI構建的新產品，有兩種實現路徑，一種是完全依託AI構建新的產品模型，包括企業智慧助理等產品，另一種則是通過AI融合現有產品體系，形成新的產品，比如融合了AI智慧的CRM系統、SFA系統，以及融合了AI的SaaS軟體等。

5、AI與消費者及個人使用者融合帶來的商業機會【大眾創業機會很多】

(1)以培訓掃盲為核心的商業機會，這是AI的第一輪風口，且已經有很多人已經在該領域獲得了可觀的收益。

(2)以青少年興趣教育為核心的商業機會，AI是未來最為重要的領域之一，從小開始構建對AI以及AI世界的理解變得至關重要，就如同在改革開放后，全國學英語的熱潮一般，AI也是需要打開那個前期教育和課外輔導教育的。

(3)以圍繞AI時代硬體為核心的內容產出和APP設計，硬體是生活狀態下AI的最重要也是唯一的載體，如同VR眼鏡，但是硬體缺少了內容，就好似廢銅爛鐵，因此AI時代，會迎來新一輪的內容創造熱潮，這對於諸多創業者來說，是諸多新的造富密碼。

6、AI與工業品製造業融合帶來的商業機會【大眾創業機會很少】

(1)工業品製造業往往需要大量的前期投入和資源沉澱，因此，如果能夠提升其在製造流程中的效率，提高企業資金周轉效率，評估創新風險，就能夠提升企業的競爭效率，因此，針對不同企業的AI智慧體解決方案供應商，就成了新的垂直創業賽道。