AI时代，普通创业者确实站在了一个前所未有的十字路口。大厂手握千亿参数模型、动辄上万张GPU卡的算力池、还有遍布全球的研发团队，看起来我们这些小团队连入场券都拿不到。可现实真是这样吗？其实未必。真正的机会，往往藏在那些大厂“看不上”“懒得做”“做不了”的角落里。
你看，当ChatGPT一炮而红，所有人都冲着通用大模型去烧钱时，有人却悄悄做起了“脏活累活”——比如给设计师做AI出图工具，帮中小商家批量生成商品文案，甚至为地方文旅做定制化AI讲解员。这些事听起来不够“高大上”，但恰恰是大厂看不上的细水长流的小生意。而正是这些不起眼的场景，成了中小创业者的生存缝隙。
像 Liblib 这样的公司，没去自研大模型，而是基于开源生态搭了个AI内容创作平台，结果两年不到就积累了两千多万用户，最后利用这个社区数据做出了全球第一设计智能体 lovart。它靠的不是技术碾压，而是对创作者需求的深刻理解：怎么让普通人一键生成想要的图？怎么让模型适配不同风格？怎么建立社区让用户互相激励？这才是它的护城河。
再看Perplexity，一个AI搜索引擎，在谷歌和OpenAI的夹击下居然活了下来，还做到年收近七千万美元。它的秘诀是什么？不是比谁模型更大，而是更懂“提问的人”——它把答案做得更简洁、来源更透明、体验更干净。用户要的从来不是炫技，而是真正解决问题。
所以，别总想着造火箭。AI时代最值钱的，反而是那些“接地气”的能力：你能不能深入某个行业，搞清楚理发店老板、五金店店主、乡村民宿主的真实痛点？你能不能把AI当成一把螺丝刀，而不是一座神庙？你能不能比大厂更快地试错、更灵活地调整、更贴近用户地服务？
朱啸虎说得好：“星辰大海最后都是红海，脏活累活才是护城河。” 大厂忙着训练万亿参数模型的时候，你在帮客户调提示词、对接系统、优化流程、处理异常——这些事繁琐、费劲、不性感，但正是它们构成了别人抄都抄不动的壁垒。
而且别忘了，AI技术本身也在 democratize（平民化）。今天一个创业团队，可以用开源模型+云服务+低代码平台，几天内就跑出一个MVP。Hugging Face上有成千上万的模型，LangChain能帮你快速搭建应用，veo3、即梦、可灵、Runway能把视频生成变得像剪辑一样简单。你不需要从零造轮子，只需要会“组装”、懂“场景”、能“落地”。
当然，风险也真实存在。底层模型一升级，你的应用可能一夜过时。所以聪明的创业者不会把所有赌注押在一个技术路径上，而是保持敏捷：一边做产品，一边盯技术风向，随时准备切换引擎。
说到底，AI不是来取代创业者的，而是来重新定义“价值创造”的方式。过去拼的是资源和规模，未来拼的是洞察和速度。大厂擅长通吃全局，但我们能深耕一寸。他们追求的是“通用智能”，而我们要的是“有用智能”。
就像当年移动互联网兴起时，巨头也没想到，真正改变生活的，不只是微信淘宝，还有那些做外卖配送、社区团购、短视频带货的普通人。AI时代也一样，真正的变革，往往来自田野之间。
所以，别怕。只要你愿意沉下去，去理解真实世界的需求，去干那些“又苦又累但有人需要”的事，AI反而成了你最强的杠杆。这个时代从不缺风口，缺的是敢在别人看不见的地方，默默种树的人。
记住：大厂吃肉，我们喝汤；但他们顾不过来的地方，就是我们的饭碗
