到 2024 年，随着人工智能继续快速发展并融入几乎每个行业，建立人工智能初创公司将带来巨大的机遇。然而，人工智能初创企业在吸引资金、招聘人才、开发专有技术以及将产品推向市场方面也面临着相当大的挑战。
让我分享一下 2024 年人工智能创业生态系统的概述、需要考虑的顶级商业模式和技术堆栈、从早期原型到融资规模的逐步成长，以及管理常见创业挑战的技巧：
2024 年人工智能初创企业生态系统
预计到2024年底，全球人工智能市场价值将超过1万亿美元。我们已经看到人工智能转型在医疗保健、金融、运输、制造、零售等所有主要行业中占据主导地位。人工智能的日益普及正在推动对人工智能初创公司的巨大需求，这些初创公司可以将人工智能从研究转化为实践。
随着人工智能能力在 2024/2025 年继续快速发展，带来创业机会的一些主要驱动因素包括：
更强大、更高效的人工智能模型和架构，例如大型语言模型和计算机视觉系统
提高人工智能的可解释性和可信度，以提高现实世界的接受度
大数据的持续增长为人工智能系统的开发提供动力
扩大对人工智能基础设施、工具和平台的访问，降低进入壁垒
由于教育和培训计划，人工智能研究人员、数据科学家、机器学习工程师的人才库不断扩大
企业和风险投资对人工智能初创企业的投资激增，年复一年达到创纪录水平
这些因素结合在一起，为新的人工智能初创公司在每个可以想象的利基市场的出现创造了完美的环境。
尺寸和规模分类
就规模而言，2024 年的人工智能初创企业主要可分为四大类：
1. 个人创始人和微型初创企业
单独创始人或 2-5 人的小团队
自筹资金或早期原型阶段
测试想法并努力实现产品与市场的契合
收入很少甚至没有，仍在验证商业模式
常见结构：独资企业、单一成员有限责任公司、合伙企业
易于小规模设置和快速迭代
2. 自力更生的初创公司
2-10人的创始团队
通过客户工作、咨询工作等自筹资金
早期天使投资可能低于 50 万美元
在寻找产品与市场契合度方面取得进展
年收入高达 100 万美元
估值低至 6 位数或低于 500 万美元
结构：LLC、S-corps、C-corps
3. 风险投资支持的规模扩张
较大的创始团队 10-30 名以上员工
获得 100 万美元以上风险投资资金支持
先进原型或已推出的平台
强大的产品市场验证
年经常性收入增长30%以上
8到9位数的估值
为 A/B 轮融资后的高速增长做好准备
结构：具有上限表的 C 型企业、投资者权利
4.人工智能独角兽
通过 IPO 或收购“退出”风险投资支持的大规模扩张
精英团队通常有 100-1000 多名员工*领先的工程和商业人才
跨国经营
估值超过 7.5 亿美元
8 位数的 ARR 收入稳定的企业客户群
定位主导行业类别
结构：上市公司或大型子公司
从这种分类中我们可以看出，人工智能初创企业可以采取多种形式，从种子期前的个体企业家到退出后估值超过 10 亿美元的独角兽。大多数创始人都会在前一两个类别中从小规模开始，验证他们的模型，然后从那里扩大规模。
顶级商业模式
鉴于人工智能在各行各业的巨大能力，有许多新兴的创业模式已被证明具有吸引力：
1. 微SaaS
Micro-SaaS 是指围绕专门的、专注于解决客户单一特定痛点的产品构建的软件即服务业务。常见的例子包括人工智能写作助手、其他平台的预测分析插件、自动报告工具、数据丰富功能等等。
微型 SaaS 对人工智能初创公司的好处包括：
降低将初始产品推向市场的障碍
定期订阅收入模式
能够通过升级垂直扩大收入
有机会被收购并整合到更大的平台中
Micro-SaaS 允许独立创始人或小型团队快速验证想法并开始产生收入，而无需立即需要大型工程团队或资金。
2. 人工智能咨询
对于希望利用现有人工智能知识的初创公司来说，建立人工智能咨询公司已被证明是一种盈利模式。这涉及向缺乏内部人工智能专业知识的企业出售人工智能咨询、战略、实施和托管服务。
常见的服务产品包括：
人工智能准备情况评估
技术评估和建议
数据策略和路线图
人工智能道德与治理
产品原型制作
模型研发
云迁移和管理
持续改进模型
与纯产品业务相比，专业服务的主要好处是更快的创收速度、通过计费时间扩大收入的能力以及与客户更紧密的合作关系。大型系统集成商、云供应商、数字机构和开发商店都在遵循高利润的人工智能咨询模式。
3. 行业特定平台
与服务于许多行业的水平人工智能平台不同，初创公司还有潜力针对各个行业打造更多垂直产品。例如，专门针对金融、零售、制造、医疗保健、交通、法律、房地产等市场的人工智能平台。
这些平台解决了单个行业的常见痛点，允许优化并比通用解决方案更高的支付意愿。行业平台通常将 SaaS、数据资产、ML 模型和专业服务结合成一个集成产品。
4. 数据货币化商业模式
数据是几乎所有人工智能系统的动力。能够聚合独特的、高价值的数据集然后将访问商业化的初创公司具有强大的优势。该模型的变体包括：
建立市场、交易所、经纪公司以连接数据买家和卖家
为开发人员和合作伙伴提供优质数据 API 进行构建
将数据打包到报告、分析工具和嵌入式应用程序中
丰富第一方数据，然后授予分发许可
由于基础设施、数据收集和团队的固定成本较高，数据货币化业务通常需要风险投资的支持才能扩展。但凭借可靠的数据资产和分布，由于竞争定位，从长远来看，利润和倍数可以超越纯 SaaS。
5. ML 模型开发和许可
虽然对于早期初创公司来说不太常见，但有些公司确实纯粹专注于开发新颖的机器学习架构、训练算法和模型功能，然后通过许可和知识产权使用费获利。
想想以研究为中心的实体开发核心人工智能模块来为语音、翻译、推荐系统等消费者应用程序提供支持，但不一定自己构建成品。他们的模型通过第三方间接集成和分发。
对于拥有世界级机器学习人才的初创公司来说，授权原创模型而不是直接与大型科技公司竞争可能会更具资本效率。模型开发还可以促进大型企业的收购聘用人才保留策略。
6. AI芯片组和量子硬件
在最前沿，随着神经网络的计算需求突破了当今最先进的 GPU/TPU/FPGA 系统的限制，专注于下一代人工智能硬件的初创公司也提供了巨大的机会。
专注于人工智能芯片组、神经拟态计算、光子系统和量子机器学习等领域的初创公司虽然雄心勃勃，但却正处于即将到来的最大转型之一的中间。考虑到所需客户的规模，炒作度极高。
7. MLOps 和企业基础设施
最后，虽然不是“纯人工智能”业务本身，但使企业能够集成、治理、保护、监控、扩展和管理复杂机器学习系统的工具和基础设施已经成为一个巨大的类别。
MLOps 堆栈、模型注册表、特征存储、数据标记服务、模型训练平台。测试套件、实验跟踪器现在本身就构成了一个价值 40 亿美元的初创生态系统。然而，碎片化程度仍然很高，这表明机遇仍在持续。
上述大多数商业模式都适用于任何规模的公司，从种子期前到首次公开募股后阶段。在权衡选择时，创始人应考虑他们的资产、团队能力、目标客户以及新企业与现有企业的进入壁垒。
顶级人工智能技术堆栈
虽然构想商业模式至关重要，但实现它们完全取决于选择正确的支持技术作为人工智能初创公司的基础堆栈。这些“构建与购买”的问题各有利弊，初创公司必须在扩大规模时不断评估。常见的技术方法包括：
1.利用开源库
PyTorch、TensorFlow、Stability AI 和 Hugging Face Transformers 等开源 AI 软件开发套件的进步使初创公司能够制作原型并验证想法，而无需从头开始构建核心 ML 功能。AWS、GCP 和 Azure 等云平台现在也提供许多开箱即用的人工智能服务可供整合。
利用开源的主要好处是更快的上市时间、更低的成本以及在原型设计过程中快速迭代的能力。团队可以更多地关注定制、新颖的数据管道和应用程序级逻辑。
然而，随着时间的推移，对开源的依赖也带来了控制力减少、供应商依赖、竞争加剧以及技术商品化等缺点。初创公司可能仍然需要专有知识产权来维持差异化。
2. 构建自定义机器学习模型
对于拥有内部机器学习和数据科学工程师的初创公司来说，投资定制模型开发可以带来定制性能、垂直优化、可防御的知识产权以及适应独特或特权数据资产的优势。
到 2024 年，这里的选择将大大扩展，包括 CNN、RNN、Transformer、图神经网络、强化学习、联邦学习，以及结合偏差缓解、鲁棒性、反事实和集成技术。
缺点集中在更高的构建成本、招聘挑战、模型漂移/退化风险以及生产前需要进行大量测试。由于资源限制，并非所有初创公司都能走这条路。
3.利用基础模型
一种吸引人的平衡方法利用学术界和大型科技公司的现有基础模型作为基础，然后通过定制头和模型扩展进一步专业化它们。
通过使用强大、经过验证的架构（如 GPT-4、Llama2、Mistral-8x7b、DALL-E、PaLM、BERT、AlphaGo 等），然后针对特定行业数据进行调整，可以提高初创公司的生产力。
4. 以 LLM 为基础
与此相关的是，LLM 的兴起及其惊人的广度促使许多初创公司围绕 Llama2、Anthropic Claude、Cohere、Character.ai 等微调平台调整技术堆栈，或直接在 OpenAI 等 API 服务上运行工作负载。
这将所有初创公司构建与购买的权衡考虑因素提升到了新的水平。虽然集成简单且功能强大，但对外部 LLM 供应商的依赖也会产生需要权衡的风险因素。
5. MLOps 工具和基础设施
最后，将领域专业知识打包到用于管理和优化 ML 模型生命周期的 MLOps 工具中可以提供更容易防御的平台，特别是对于后期初创公司而言。
以强大的工作流程编排、实验跟踪、模型监控功能为先导，建立竞争护城河。
总体而言，在确定人工智能技术堆栈时，不存在普遍的“正确选择”。优先级不断变化，从原型到私人测试版，再到多租户 SaaS。初创公司必须根据限制迭代地进行构建与购买的权衡。
促进初创企业成长
建立任何类型的人工智能初创公司的创始人最终都会面临类似的迭代节奏，需要系统地验证并扩展成功的业务：
第一阶段--原型设计和客户发现
早期，重点仍然是快速原型开发，探索想法和核心价值主张。低代码工具和小样本的 MVP 实验揭示了通过猜测无法获得的见解。
原型阐明了技术可行性和产品规格，而访谈、调查、竞争性审计和用户研究则验证了值得解决的市场问题。
鉴于理论创新与实际客户需求之间存在差距，对于人工智能初创公司来说尤其如此。许多创始人陷入了构建巧妙技术寻找问题而不是相反的陷阱。
这里的活动反映了传统的精益创业方法，例如定义目标客户资料、记录用例、详细说明 UI 流程以及制作简洁的消息传递以打开销售对话。
在建立初始信号后，战术飞行员与一部分客户通过记录有形的指标、结果和可参考性来提供进一步的验证。
结合起来，这些需求驱动的见解要么推动产品正式化，要么为基于证据的转变铺平道路。
第二阶段--私人测试版发布
一旦通过初始客户验证消除了风险，初创公司就可以通过正式化完整的产品体验进入执行模式。对于人工智能初创公司来说，这需要广泛的数据管道、模型开发、云基础设施和应用程序代码库构建。
早期招募的人员会被整合到机器学习工程、数据科学、全栈网络开发、设计和产品管理职能部门。单位经济效益、定价模型和上市计划也经过分析。
许多创始人在这个时候筹集了一轮种子前或种子资金，以加速短期产品的构建和团队的成长。典型的融资规模为 30 万美元到 100 万美元以上，来自天使投资人、微型风投、加速器以及越来越多的独立 GP“Scout”基金。
与原型相比，私人测试版拥有更多的资源，为少数独家客户进行长期测试提供了更先进的功能、集成和可靠性。
这里的实验包括定价、定位、合作伙伴关系以及制定可重复的销售动作，以巩固产品与市场契合的信心，进入公开发布阶段。
第三阶段--公开发布和扩展
鉴于成功的私人测试结果和充足的资金跑道，初创公司开放访问以建立最初的公众吸引力。定价最终确定，自助服务和文档充实，而创始人则更加关注增长。
营销通过 SEM、内容、推荐和社区建设来激活，以吸引更广泛的目标群体。投资大量投入转化率优化。企业销售活动还可以扩大交易规模并扩大基于账户的收入。
与此同时，初创公司大力推动产品增强和团队规模扩展。优先事项转向稳健性、合规性、安全性、可用性和支持。
对于人工智能重型堆栈来说，延迟通常表现为模型退化、概念漂移和技术债务。MLOps 流程随着数据管道的持续扩建而得到增强。
一旦获得最初的吸引力，A 轮融资就标志着人工智能初创公司的关键时刻，通常以 8 位数的估值从全栈风险投资公司筹集 5 至 1500 万美元以上的资金。
成长阶段投资带来了更深入的运营专业知识、顶尖人才招聘带宽以及首席级高管任命，以补充创始团队。扩大董事会有助于进一步治理。
业务开发、营销、销售、客户成功以及向新区域、垂直行业和用例的工程扩展将实现快速扩展。
自下而上的有机实验得到了更具战略性的商业努力的补充。有了足够的动力，随后的 B 轮和 C 轮融资将朝着类别领导地位迈进。
应对共同挑战
在从创意到规模化的整个阶段周期中，人工智能初创公司面临着不断变化的挑战：
技术挑战
在技术方面，遇到的常见问题包括：
模型退化、概念漂移——需要监控和漂移校正工作流程
标记监督学习技术的瓶颈
缺乏模型的可解释性和可审计性阻碍了采用
人才短缺，难以找到经验丰富的机器学习/数据工程师
快速迭代导致技术债务和架构复杂性不断增加
基础设施成本随需求而增加
平衡定制与模型可重复性
滞后的数据质量和管道稳健性
保持严格的评估和统计有效性
这些问题的解决方案源于尽早实施 MLOps 工具、投资于人才开发、利用外部提供商提供商品化功能以及保持简单的实验设计流程以严格量化模型质量。
以运营为中心的高管在这些方面通过 CTO/CIO/CPO、工程副总裁、数据科学总监和 MLE 角色提供了巨大的价值。
业务挑战
常见的创业业务挑战通常凸显应用人工智能与非技术创始团队之间的差异：
价值主张不明确或 TAM 评估不切实际
技术能力与商业可行性之间的不一致
与非技术利益相关者沟通困难
缺乏直观的面向客户的交互或界面
过度定制，无法满足更广泛的市场需求
销售和分销渠道薄弱
商业模式尚未准备好应对成功部署人工智能技术对经济下游的影响。
这里的缓解措施需要尽早注入客户同理心、商业运营经验、产品设计思维和市场规模能力以及工程人才。这使初创公司能够建立全面的全栈团队。
筹款挑战
在筹款方面，障碍通常源于：
支持积极预测的牵引力、收入或 ARR 有限
商品化解决方案难以阐明差异化
缺乏经验的创始团队无法激发投资者对技术以外的信心
缺乏对模型或产品的关注，分布太薄弱
过度依赖炒作驱动的未来愿景与近期执行
处于风险投资热点之外的地理劣势
无法快速迭代或缺乏模式识别
没有通过防御性或网络效应实现大规模退出的明确路径
为了提高胜算，在指标牵引的支持下精心制作引人注目的叙述，关注多个产品周期的愿景相关性，并利用经验丰富的初创公司顾问来积极地塑造讨论。
人工智能初创公司成功的最终秘诀
最后总结一下，降低构建有影响力的人工智能初创公司风险的战术方法包括：
沉迷于解决实际问题与追逐技术炒作周期
通过快速低代码原型构建初始产品直觉
在编写任何代码之前与目标细分市场的 100 多个客户进行交谈
实施 MLOps 和模型治理，以负责任的方式生产人工智能
寻找商业或运营联合创始人来补充技术人才
探索许可、知识产权开发作为维持优势的关键选择
专注于垂直行业并实现领域掌握与广泛的解决方案
尽早建立可防御的数据和强化循环
在定制之前利用预先构建的基础
使用 OKR 和指标量化过去的里程碑
仅在必要时筹集资金以加速增长
从第一天起就痴迷于分销渠道
从模型原型设计到产品化再到商业化的领导权限
接受道德、透明度和问责制方面的新兴标准
虽然这并不是成功的灵丹妙药，但遵循这些原则可以让人工智能初创公司通过技术建设和筹集资金实现市场领导地位而蓬勃发展。
经过精心设计，人工智能技术能够从客户需求的角度进行适当过滤，从而对各行业产生巨大的积极影响。除了商业成功之外，将人工智能应用于社会公益对于许多初创公司来说仍然是一个鼓舞人心的追求。
值得关注的人工智能初创公司示例
到 2024 年及以后，人工智能初创公司将突破从行业转型到新兴技术的各个领域。一些跨类别的著名初创公司包括：
微SaaS
Otter.ai — 语音会议助手和转录
描述 — 具有 AI 集成的音频/视频编辑平台
ShortlyRead — 摘要 API 和 Web 插件
咨询服务
Elsevier — 医疗保健和生命科学人工智能战略
Aible——定制企业人工智能解决方案
Comake — AI 实施和 MLOps 咨询
行业平台
Scale AI——自动驾驶的数据丰富/标记
落地AI——制造/质检解决方案
DrugOlympics — 生物制药分子设计
Lexion — 法律部门的合同生命周期管理
数据商业模式
Appen — 提供语言、语音、图像训练数据集
Cnvrg.io — 用于管理、监控 MLops 的元云
图八——数据丰富和标签服务
模型开发
Anthropic — 开发宪法人工智能助理模型
You.com — 具有原始 NLP 主干的搜索引擎
MLOps 和企业人工智能
Domino 数据实验室 — 模型管理和操作
StreamLit — 面向 ML 工程师的开源应用程序框架
Comet ML — 元数据和实验跟踪
硬件
SambaNova — AI 硬件和软件解决方案
Rigetti — 用于机器学习工作负载的量子计算
该样本凸显了初创公司利用人工智能进行转型的广泛性。随着各个类别的创新壁垒降低，到 2024 年及以后，新成立的公司仍然存在充足的机会。
总结与结论
我们已经介绍了进入 2024 年的人工智能初创公司前景——记录有吸引力的商业模式、评估构建与购买的权衡、详细说明如何分阶段从原型到扩展的验证周期，以及准备应对常见挑战的策略。
随着企业和风险投资资金的激增，以及更强大的机器学习功能降低了进入壁垒，生态系统的顺风顺水，对于有才华的企业家来说，建立影响力的可能性仍然巨大。
人工智能初创公司确实面临着从技术债务到货币化之前长期发展前景的风险。然而，通过保持资本效率，利用精益创业等框架，并严格关注最终用户价值，创始人可以将想法降低风险，转化为可持续的企业，从长远来看会产生巨大的影响。
下一代人工智能独角兽等待着通过稳定执行来显现，这些执行植根于满足客户需求——而不仅仅是推进技术。我们希望本指南能够激发那些有勇气通过将人工智能从研究转向实际应用来改变整个行业的想法。
