b言b语

「找到一个不被先进模型迭代就瞬间颠覆业务的模式，而是做随着模型迭代越来越具有商业价值的赛道」应该是 AI 创业的共识了。想了一下，似乎也并没有想象那么难：因为只要模型不能直接从用户产生需求的地方获得输入，并输出用户期待的产物/结果，那就说明一定存在中间环节，而中间环节就一定存在机会，并且环节越复杂、越多，机会就越大。

举个例子，cursor 常被作为「模型越先进，我越有商业价值」的案例，因为用户的需求是实现某个功能的软件，而期待的产物是网站/App。这是一个巨长无比的链条：中间从 UI 到代码运行环境到测试修改到部署/上架，太多步骤环节、工作流和工具了。如果哪天模型先进到能够端到端（用户需求文字到 App）地解决了「开发程序要解决的问题」，也就是消灭了代码本身存在的意义，那 AI coding 自然也变成了被颠覆的业务模式。

归根到底，大家都是在看模型短期内不能端到端解决什么：不能干预物理世界、不能解决长周期长链条的较复杂问题、甚至不能帮你解决考公考研时，把海马体拍的精修一寸照转换为网站要求的「512px 宽、30k 以下的 jpg 文件」。那这些中间环节的另一面当然就是机会啦。