AI Native创业的核心不在技术光环，而在扎实的基本功

事件概述

近期，科技观察者在走访上海和深圳期间，与多位处于AI前沿一线的创业者进行了深入交流。尽管业内存在“AI应用已无投资空间”的悲观论调，但实际跑出来的产品均展现出对特定方向的极度笃定和对细节的严苛把控。这一现象揭示了当前AI创业的核心矛盾：技术带来的效率提升（“灵”）与创业者所需的深度耕耘（“拙”）之间的冲突。

核心案例分析

1. 齐俊元团队：数据与工程的精细化优化

• 现状：其新产品上线半年，并未追求形态上的颠覆性创新，而是专注于后端优化。
• 关键动作：对数据、框架及工程环节进行逐一抠细节，并计划推进后训练（Post-training）等细活。
• 成果：实现了远超预期的数据表现，证明了“日拱一卒”式积累的价值。

2. Vivix团队：模型目标重构与工程叠加效应

• 对比背景：三年前Pika实现3分钟生成4个视频即被视为高效；而Vivix目前可实现10秒生成9个音画同步视频。
• 关键动作：改变模型目标从而重构框架，并在约40多个节点进行工程优化。
• 成果：单个节点的微小优化叠加后，带来上百倍的性能提升，同时降低了成本。

3. WorkBuddy：非技术驱动的用户体验胜利

• 市场定位：既非首个开创者，也非技术最顶尖，但在To C领域表现优异。
• 关键动作：聚焦人群理解、价值交付、UI/交互设计、游戏化运营策略等细节。
• 启示：其成功依赖于长期积累的组织基本功，而非单纯的AI技术突破，体现了类似腾讯早期To C产品的细腻运营手法。

深度洞察：AI时代的创业者特质

1. “灵”与“拙”的冲突

• AI的优势（灵）：人少、执行快、资金需求低、建设能力强，能快速达到60分水平。
• 创业的难点（拙）：从60分到80-90分需要投入10倍的时间。许多创业者因无法忍受这种非线性增长而放弃，导致产品停滞。
• 结论：合格创业者需具备Solid的世界观、清晰的路径设计，以及“扎硬寨打呆仗”的耐心和较劲精神。

2. Go-to-Market (GTM) 的本质是学习过程

• 常见误区：创始人不擅长营销，试图通过外包或雇佣他人成为“甩手掌柜”。
• 正确认知：在产品早期进化阶段，GTM不仅是销售手段，更是验证市场反馈、指导产品迭代的关键环节。亲自参与营销能获得极致的学习效率，这是外部供应商无法替代的。

3. 创业者的“不可调用模型”

• 虽然产品可以调用最先进的AI模型，但创业者自身的决策逻辑、市场洞察和组织能力无法直接调用。
• 这依赖于“历史数据集”的积累和在行进中的“强化学习”效率。

关键结论

环境虽变，但创业者的核心竞争力未变。只要解决的问题真实存在，且创业者能保持专注、深耕细节，机会依然存在。 AI Native只是一个形容词，真正的关键在于“创业者”这三个字所代表的扎实基本功和长期主义精神。