从复旦学霸到武警女兵，看这位800万粉丝掌舵者，如何戳破AI幻想泡沫！

本期主题：AI创业启示录

当所有人都在热议AI时，有一群人早已躬身入局。他们不仅是内容的创作者，更是AI时代的“造浪者”。从技术解读到工具测评，从行业分析到商业实践，他们如何在这片汹涌的浪潮中找到自己的方向？是热爱驱动，还是看到了不一样的商业机会？我们邀请了X位身处一线的AI内容创业者，聊聊他们从0到1的破局之路，以及光环背后的真实困境。在这里，看见AI内容创业的另一种可能。

@安吉拉洞见既是复旦数学系毕业的学霸，又当过武警女兵，曾在500强企业中操盘过市场运营，又创办过FA机构，如今是全平台800万粉丝的科技财经IP矩阵“看果视界”的创始人。她用数学家的理性拆解产业逻辑，用部队锤炼的韧性应对创业艰难，在AI浪潮中，她用有温度的内容让硬科技不再高冷，让我们一起来听听安吉拉的真实创业思考。

搜狐号：您当初是为什么选择聚焦在“科技财经”这个赛道，并创立了这个自媒体以及矩阵？

安吉拉洞见：说实话，我当初选择这个赛道完全是基于一个很简单实在的观察：2018年AI技术大爆发时，我看到一种“撕裂”——当时我经常跑张江、临港这些科创产业园，那些顶级AI企业、技术大牛们在“金字塔尖”谈着神经网络、深度学习；而普通大众却连最基本的AI概念都搞不懂。这种认知不对称，反而让我看到了机会。

我的经历也比挺跨界：复旦数学系训练了我的理性思维，部队生涯磨练出极强的执行力，再加上之前在欧莱雅集团、京东集团等这些实业公司的市场实战经验，让我有能力把复杂的科技概念“翻译”成大众能听懂的语言。所以我从做内容创业的DAY ONE起就定位——不做纯技术解读，也不做浅层娱乐，而是专注做产业逻辑的拆解师，做科技与公众之间的“认知桥梁”。

现在回头看，这个定位挺准确。因为随着AI、芯片这些硬科技越来越深入到普通人的生活，大家迫切需要能帮他们理解技术变革的“翻译官”。我们的视频之所以能快速突破800万粉丝，正是踩中了这个时代的需求痛点。

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搜狐号：热度也带来了竞争，感觉“人人都在做AI”。在您看来，一个新入局的创业者，最重要的差异化手段是什么？ 是拼技术、拼数据，还是其他？

搜狐号：现在确实有“人人都在做AI”的趋势，但你要问我最重要的差异化手段是什么？我的答案可能让很多人意外：不是技术，不是数据，而是——落地能力。

为什么这么说？我们现在处在一个技术平权的时代。很多开源模型、云服务已经大大降低了技术门槛，创业团队不需要从零开始训练模型，也能做出不错的产品。这个时候，真正的差异化反而体现在：你能不能找到技术与人性的结合点，在真实场景中解决用户的痛点？

我们团队曾经分析过上百个AI创业案例，发现一个规律：那些能杀出重围的项目，往往都具备超强的“场景化能力”。比如说，同样是做AI客服，有的团队只会强调用了多牛的算法；而有的团队则会通过具体场景，展示如何帮企业节省了多少成本、提升了多少满意度。后者的获客成本往往比前者低50%以上。

所以我的建议是：新入局的创业者不要盲目追求技术指标，而是要思考如何构建自己的“解释力优势”。在这个信息过载的时代，能把复杂技术转化为用户可感知的价值，本身就是最强大的竞争壁垒。

搜狐号：AI项目叫好但不一定叫座。您觉得，To B和To C的AI产品，最有可能成功的赚钱模式分别是什么？

安吉拉洞见：To B和To C的赚钱逻辑完全不同，简单来说：B端卖方案，C端卖会员。我们分开来说。

To B端（对企业）：核心是“卖解决方案”。企业愿意为“降本增效”掏钱，比如用AI客服代替人工，或者定制行业模型分析金融风险。但企业看重ROI（投资回报率）和数据安全，所以得深耕垂直领域，比如医疗、法律、金融、营销等等。主要模式有：

l MaaS（模型即服务）：像百度、阿里卖API接口，按调用次数收费；

l 行业定制化：比如华为为医院、高校的场景训练专用模型，客单价轻松超百万；

l 绑定原有产品：比如Adobe给创意云套件涨价的8%-9%，加AI功能多收钱。

To C端（对个人）：关键是“流量+场景”。C端用户其实白嫖惯了，但依然愿意为“爽点”付费，比如AI帮你写PPT、生成定制化照片/视频。跑通的模式有两种：

l 订阅制：像ChatGPT月收20美元，Grammarly、tapnow靠会员增值；

l 流量变现：未来可能是“AI搜索+广告”，或者像抖音用AI推荐商品抽成。

但我不得不提醒一个真相：目前90%的AI公司不赚钱！叫好又叫座的还是基础设施层（芯片、云厂商），他们才是稳赚的“卖铲人”，应用层要么靠资本输血，要么卷价格战。

小结一下：To B模式下，要深扎行业，卖“痛点解决方案”。To C要么做订阅制杀手级应用，要么赌流量入口。短期看B端更稳，长期看C端爆发力更强——但前提是找到用户愿意付费的“超级场景”。

搜狐号：创业路上肯定坑不少。除了大家常说的技术难、融资难，AI创业者最容易在哪个“非技术”环节上栽跟头？

安吉拉洞见：不是技术，也不是融资，而是——场景错配。

很多技术出身的创业者容易陷入一个误区：先有了一把锤子（技术），看什么都像钉子。他们花费大量精力优化模型准确率，从95%提升到97%，却忽略了这2%的提升对用户到底有没有意义。

我们曾经研究过一个典型案例：有个团队做了个非常精美的AI烹饪助手，可以识别食材、推荐菜谱，准确率做到行业顶尖。但上线后发现根本没人用——因为大多数人做饭时根本不想举着手机拍食材，他们更需要的是如何快速搞定一顿饭。

这个团队犯的典型错误就是：解决了技术问题，但没解决场景问题。后来他们转型做to B的厨房库存管理系统，反而获得了成功。所以我的建议是：创业前一定要做充分的场景验证，不要活在技术理想国里。

搜狐号：如果现在一个年轻的创业者或者一个想转型的企业老板来找您咨询，说“我想做AI”，您会给的第一条忠告或建议是什么？

安吉拉洞见：先忘掉“AI”这个词，从你想解决的具体问题出发。我见过太多创业者一上来就说“我要做AI教育”、“我要做AI医疗”，这种宏大命题往往死得很快。你更应该问自己的是：具体要解决教育中的什么问题？是备课效率？是个性化教学？还是作业批改？这个问题是否真的需要AI来解决？用传统方法解决的成本是多少？用上了AI后是否真的能降本增效？

举个例子，有个让我们印象深刻的成功案例：一个团队发现幼儿园老师每天都要花大量时间给家长发孩子的照片和动态，于是就做了一个极简的AI工具，自动选取孩子最可爱的照片，一键生成成长报告。这个需求极其具体，付费意愿强。所以重要的不是“做AI”，而是找到那个值得被AI解决的问题切入点。

搜狐号：如果您是一位投资人，您会最看重AI创业项目的哪个特质？

安吉拉洞见：技术独特性可能被超越，市场规模可能变化，但深度理解场景的能力能持续创造价值。

我们发现头部机构现在更看重创业者对场景的洞察深度。比如某个做工业AI检测的团队，创始人可能在工厂干了十几年，对生产线的痛点如数家珍。这种know-how比技术论文重要得多。另外，我会特别关注团队的“混合背景”。纯技术背景的团队容易陷入技术迷恋，纯商业背景的团队又容易低估实现难度。最好的组合是既有技术深度，又有商业敏感度的跨界团队。

搜狐号：展望未来一两年，您最看好AI和哪个我们意想不到的传统行业结合，并爆发出巨大的潜力？

安吉拉洞见：这个问题我觉得问得非常好，这和我的洞察很有契合点，我认为AI的下一个爆点，最有可能藏在那些最“土”的行业里。比如你根本想不到的纺织服装制造业。

先来看数据：我国纺织业年产值超万亿，但数字化程度不到20%。如今AI正在用三种方式颠覆这个传统行业：

l AI设计：输入“复古印花+丝绸材质”，大模型秒出设计稿，传统2天的流程压缩到10分钟——浙江服装厂已用上联通元景大模型，设计效率飙升80%；

l 智能生产：AI视觉质检替代人工查线头、验色差，良品率从82%拉到94%，相当于每100吨布料少浪费13吨；

l 柔性供应链：小订单靠AI排产+机器人缝纫，ZARA式快反模式甚至能支持“一件起订”。

那为什么是纺织业爆发呢？三个原因：

l 痛点够痛：行业招工难、成本涨，企业有转型急迫性；

l 数据红利：花型、工艺参数等数据沉淀多年，正好喂给AI；

l 政策加持：工信部推动制造业全流程智能升级，纺织是重点。

更惊喜的是溢出效应：纺织AI技术能复用到家具、汽车内饰等行业。比如武汉有一家做光电质检系统的企业，原本用于屏幕检测，现在跨界改一改就能查布料瑕疵。

再比如AI+农业。我们最近在调研时发现，一些农业大省已经开始用AI算法优化大棚种植，通过传感器数据+AI分析，可以精准控制灌溉、施肥，提升产量的同时降低农残。更有意思的是农产品供应链领域。比如用AI预测水果的成熟期和最佳采摘时间，协调物流资源，减少损耗。中国生鲜损耗率高达20-30%，每降低1%都是百亿级市场。这个领域的数字化程度还很低，正是AI可以大显身手的地方。而且这个赛道有个独特优势：参与者相对传统，竞争没那么白热化，给创业者留下了宝贵的时间窗口。

AI从不嫌弃行业“传统”，只关心场景是否“痛得足够深”。那些数据密集、劳力依赖强的行业——农业、纺织、建材等——都可能被AI重做一遍。

搜狐号：作为一个深度观察了这么多AI创业公司起起落落的分析者，这个过程中最让您感到兴奋和担忧的分别是什么？

安吉拉洞见：最让我兴奋的是看到AI正在从“替代人力”走向“增强人效”。早期的AI应用很多都在强调替代人工，但现在越来越多的案例显示：人机协作的效率提升远大于完全替代。比如我们看到有家工厂引入AI质检后，不是裁员，而是把工人培训成AI训练师，既提高了检测精度，又提升了工人价值。

最担忧的则是“概念透支”。现在有些创业项目为了融资，什么都包装成AI，实际上可能就是个简单的规则引擎。这种泡沫化趋势最终会伤害整个行业。我们最近做过一个统计，号称做AI的企业中，真正有算法团队的不到三成。这种鱼龙混杂的局面会让市场失去判断力，劣币驱逐良币。

搜狐号：作为一位身处科技前沿的内容创作者，您个人会如何利用AI工具来提升创作效率、激发灵感？未来，您还会尝试哪些新的业务？

安吉拉洞见：我们团队本身就是AI工具的合理利用者。比如用AI辅助生成视频封面的元素、当主播生病或出差时，用AI音频工具做音频修改等等。但这些工具在我们这里都只是“助理”角色——核心的设计框架、观点输出、出镜配音还是靠人工。

有意思的是，我们发现AI最适合的反而是最“机械”的环节：比如资料搜集、数据整理、多语种翻译等。这些环节交给AI后，我们的创作效率提升了30%以上，可以把更多精力放在内容深度和创意上。

未来我们计划尝试AI虚拟主播，但不是完全替代真人，而是形成“真人+虚拟人”的双主播模式。真人负责深度分析和情感连接，虚拟人负责数据呈现和标准解读。这种组合可能代表下一代内容创作的新形态。

AI创业就像一场马拉松，重要的不是起跑时的速度，而是找准自己的节奏和方向。在这个技术变革的时代，最珍贵的不是追逐每一个热点，而是保持独立思考的能力——既要看见技术的可能性，也要看清需求的真实性。