在当前大模型技术迅速发展的背景下，创业企业既遭遇了机遇，也面临挑战。它们可能被大型模型或大型企业所替代，也可能借此机会开拓全新的商业领域，这一现象引起了各界的广泛关注。
大模型冲击与创业困境
目前，大型模型及大型企业正以千亿规模进行研发投入。若创业企业仅以成果为导向，专注于数字世界的表面应用，将迅速面临替代风险。例如，那些专注于数字化基础应用的创业企业，正遭受大型模型和大型企业的激烈竞争，业务拓展受阻，在市场竞争中步履维艰。
成功失败同源困局
创业公司在面对大模型时代时，其成功与失败往往源于同一根源。它们能够通过利用大模型节省大量的研发成本，并在其基础上进行发展。然而，若仅限于数字世界的应用，它们最大的对手很可能是大模型或大型企业。大模型的发展需要更多应用的涌现，这对创业公司来说既是机遇，也是挑战。
AI钻探深挖之路
钻井作业的深度挖掘、AI RaaS对于应用企业而言至关重要。若企业仅限于数字化表面应用，则极易被淘汰。以美国为例，软件和IT服务在GDP中的占比仅为3%，而白领劳动力市场则占据了39%。众多中小企业虽然进行软件的数字化，却往往无法从中获利，因此，深入发展的钻井模式成为了唯一的可行之路。
回归物理世界商机
人工智能的发展需追求极致化的效果，为此需避开大型企业的激烈竞争，寻求更高的利润空间，并深入实体领域。在此过程中，将涌现新的商业机遇，例如提供大规模的个性化服务。在教育、医疗等行业，实现因材施教和个性化发展，有望成为未来市场的重要增长点。
AI降低成本契机
人工智能的兴起显著降低了软件开发与交付的成本。与以往相比，研发及服务成本曾居高不下，而今已接近于零。在小规模应用场景中，AI工作室的数量正迅速增加。过去，软件功能有限，企业进行技术变革的投入与回报不成比例，而如今这一状况已得到显著改善。
新投资导向转变
在AI时代，应追求结果的最大化。在投资领域，不应仅限于扮演传统软件的乙方或服务商，而应直接进行资产、知识产权的购买或创立新的品牌。例如，AI探矿企业能够自筹资金、自行承担风险，实现探矿的全流程。尽管实现“极致化结果导向”存在一定挑战，但其投资价值不容忽视。
在当前的大模型时代，人们普遍关注创业公司能够把握哪些具体机会以实现突破。我们诚挚邀请您在评论区留下您的见解。同时，请不要忘记为本文点赞及转发。
