程浩谈AI创业，哪6个关键点？

程浩是红杉中国的执行董事，也是去哪儿网的联合创始人，他以连续创业者和资深投资人的双重身份，对AI浪潮下的创业机会有着深刻且独到的见解，他提出的“AI创业6个”并非一个固定的列表，而是他在不同场合反复强调的、对AI创业者至关重要的核心要点。

以下我将综合他公开演讲、访谈和文章中的观点，为你梳理出这6个关键方向和原则：

程浩的AI创业6个核心洞察

数据是AI的“石油”，但要关注“数据飞轮”和“冷启动”

程浩认为,数据和算法是AI的两大支柱，但数据比算法更重要，数据是AI模型的“燃料”，没有高质量、大规模、特定领域的数据，再好的算法也无法发挥威力。

• 核心观点：AI创业的核心壁垒之一在于获取和积累高质量数据的能力。
• 关键洞察：仅仅拥有数据是不够的，更重要的是构建一个“数据飞轮”（Data Flywheel）效应。
  • 数据飞轮：产品 -> 用户使用 -> 产生更多高质量数据 -> 用新数据训练出更好的模型 -> 产品体验提升 -> 吸引更多用户。
  • 这个飞轮一旦转动起来,会形成强大的护城河，让后来者难以追赶。
• 创业建议：
  • 冷启动：如何在没有数据的时候开始？可以从公开数据集、爬虫数据、或与行业伙伴合作开始。
  • 垂直领域：选择一个有明确数据来源的垂直行业，而不是试图做通用大模型，在医疗领域，与医院合作获取脱敏的病历数据；在法律领域，构建案例数据库。

垂直领域是AI创业的“主战场”

通用大模型（如GPT-4）的能力非常强大，但它们并非在每个具体场景下都是最优解，程浩强调，AI创业的机会在于“通用大模型 + 垂直领域”的结合。

• 核心观点：不要试图挑战通用大模型的“广度”，而要在特定行业的“深度”上做文章。
• 关键洞察：每个行业都有其独特的业务逻辑、专业知识和数据格式，通用大模型在这些“最后一公里”的场景中，往往需要专业化的微调和适配。
• 创业建议：
  • 选择赛道：找一个有痛点、有付费意愿、且数据相对封闭的垂直行业，如金融、法律、医疗、教育、工业制造、营销等。
  • 构建壁垒：在垂直领域里，你的专业模型、对行业知识的理解、以及积累的行业数据，就是你的核心壁垒，为律师开发的AI合同审查工具，其价值远超一个通用的文本生成模型。

AI创业的核心是“产品化”，而非“技术化”

很多技术出身的创业者容易陷入一个误区：认为只要技术足够牛，产品就一定会成功，程浩对此提出了警告：AI创业的本质是商业，AI是提升产品体验和效率的工具，而不是目的本身。

• 核心观点：最终决定公司生死的是产品能否解决用户痛点，并形成商业闭环，而不是你的AI模型在某个评测榜单上得分多高。
• 关键洞察：用户关心的是“这个产品能不能帮我省钱、帮我赚钱、帮我省时间”，而不是“你用了什么Transformer架构”。
• 创业建议：
  • 从问题出发：先找到一个真实存在的、高频的、用户愿意付费解决的问题，然后用AI去优化解决方案。
  • 用户体验至上：AI再强大，如果交互不友好、响应慢、结果不稳定，用户也会立刻抛弃，要将AI能力无缝、流畅地集成到产品体验中。
  • 衡量指标：关注DAU（日活用户）、留存率、付费转化率等商业指标，而不是模型的BLEU分数或准确率。

算法是“杠杆”，但要关注“工程化”和“成本”

程浩将算法比作一个“杠杆”，它能用更少的人力撬动更大的价值，但他同时强调，这个杠杆的支点是“工程化能力”和“成本控制”。

• 核心观点：算法的先进性需要通过强大的工程化能力落地，并且必须考虑算力成本，才能实现规模化商业。
• 关键洞察：
  • 工程化：将一个研究原型变成一个稳定、高效、可扩展的服务，需要大量的工程工作，包括模型压缩、推理优化、服务部署等。
  • 成本控制：调用大API（如OpenAI）或自建模型集群的成本非常高，创业公司必须精打细算，思考如何用更低的成本实现相同的效果，否则很容易在规模化之前就烧完钱。
• 创业建议：
  • 混合架构：在非核心环节使用开源或低成本模型，在核心环节使用更强大的模型，平衡效果和成本。
  • 模型优化：研究量化、剪枝、蒸馏等技术，在保证效果的前提下降低模型大小和推理成本。
  • 成本核算：将AI API调用或算力成本作为产品运营的核心指标之一，进行精细化管理和优化。

团队需要“复合型人才”，尤其是“产品+技术”的融合

AI创业对团队的要求极高,它不再是单一技术或单一产品的战争，而是多维度能力的综合较量。

• 核心观点：理想的AI创业团队，需要既懂技术，又懂产品，还懂商业的“复合型人才”。
• 关键洞察：
  • T型人才：团队成员需要有“一专多能”的特质，技术负责人需要理解产品逻辑和用户需求；产品经理需要理解AI技术的边界和可能性。
  • 创始人背景：创始人最好是“产品+技术”双背景，或者至少能与另一位核心能力互补的合伙人紧密合作。
• 创业建议：
  • 寻找伙伴：如果你是技术专家，一定要找一个懂产品和市场的合伙人；反之亦然。
  • 团队文化：建立技术团队和产品团队之间高效沟通的机制，确保大家对“做什么”和“为什么做”有统一的认知。

创业时机是“，但要有“长期主义”心态

程浩认为,AI革命已经到来，现在是创业的最好时机，但同时，AI技术和商业模式的探索是一个长期过程，创业者需要有足够的耐心和定力。

• 核心观点：AI是未来十年最大的技术浪潮，创业者应该立即行动，但不要指望一蹴而就，要准备好打一场持久战。
• 关键洞察：
  • 窗口期：AI领域的技术迭代和商业模式探索非常快，现在进入还有机会，等到技术完全成熟、巨头垄断时，创业门槛将极高。
  • 长期主义：AI模型的训练、数据的积累、用户习惯的培养都需要时间，不要被短期的流量或融资所迷惑，要专注于构建长期的价值。
• 创业建议：
  • 保持学习：AI技术日新月异，团队必须保持持续学习的能力，跟上最新的进展。
  • 专注核心：不要盲目追逐热点，要坚定地围绕自己的核心业务和壁垒进行深耕。
  • 管理预期：与投资人和团队保持沟通，对AI项目的长期性和不确定性有清醒的认识。

程浩的这6个AI创业洞察,可以看作是一个完整的行动指南：

1. 基石：以数据为燃料，启动数据飞轮。
2. 方向：深耕垂直领域，构建专业壁垒。
3. 核心：做好产品化，解决真实用户问题。
4. 杠杆：用好算法，并通过工程化和成本控制放大其价值。
5. 组织：打造复合型团队，实现技术与产品的完美融合。
6. 心态：抓住当下时机，秉持长期主义，持续深耕。

对于任何想要在AI浪潮中创业的人来说,深刻理解并践行这六点，将极大地提高成功的概率。

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