自己都不KNOW HOW，怎么做出KNOW HOW的系统？-聊聊AI创业

白鳝的洞穴 2025-06-25

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前几年CHATGPT刚刚火起来的时候，我曾经想利用生成式AI来改善我们的智能运维产品，当时和AI圈子里的人交流比较多。有一次一个做AIOPS系统的朋友交流了一番，最后双方都感到十分诧异。那位朋友差异的是我们团队里没有任何生成式AI方面的专家，但是我们居然敢去做AI系统；我诧异的是他们团队中没有一个数据库专家，居然也能做数据库的AI运维系统。经过几个月的探索，我们主动放弃了这个项目，那个朋友的项目后来如何了我不太清楚，不过从业内一直没有听到他们在这方面的声音，可能也无疾而终了。

AI创业的风险很大，据统计只有不到四分之一的AI创业项目能活过1年，能真正成功的那更是寥寥无几了。不过这些年来AI创业的门槛在技术上是逐年降低的，DeepSeek出现以后更是如此。一些在生成是AI技术方面能力不太强，但是业务积累十分厚重的团队利用AI技术去构建自己的创业项目，成功的机会大大提高了。不懂业务，仅仅在AI技术方面很强的团队的处境并未比几年前改善太多。

这是因为决定一个AI项目成败的关键要素有三个：对业务的精准理解、对业务数据的深厚积累和对AI技术的熟练应用。随着这些年生成式AI技术的发展，对第三点的要求是逐年降低的，但是对前两点的要求却没有丝毫降低。

要想做好AI赋能的项目，必须在业务上know how，这个know how不仅仅指了解业务运作的方式，知道业务的痛点；还要有丰富的数据积累。仅仅深度理解业务，无法把业务数字化，把经验数字化，就无法让AI帮你深度分析业务，实现端到端的自动化，而仅仅能够帮助业务人员去做一些浅层次的数据分析。当然AI赋能也不可能一步到位，需要逐步推进，其中最关键的因素就是数据的积累。一个优秀的AI创业项目，很可能很快可以搭起技术框架，拿出原型系统，不过要实现项目的目标，很可能需要你找到几个种子客户，慢慢打磨上一两年才行，这种耐心还是必须有的。

很多搞AI创业的同学喜欢谈技术和框架，总问我为什么你们用的框架不是目前比较先进、扩展性比较好的？这种技术偏好高于业务挖掘的思想也是AI创业失败的根苗之一。总想用最好的技术去弥补业务能力的不足，对层出不穷的新技术新框架不断地尝试，不能深入下去，会浪费大量的时间和资金，最终错失业务窗口期。

AI创业的护城河是什么样的？我觉得应该是一米宽1公里深的一条深沟。一米宽说明他不需要覆盖太多的场景，拥有太复杂的功能，只需要抓住少量的业务痛点，因此业务选择上一定要聚焦，如果选择了一个十分宽泛的场景，前期投入会相当巨大；1公里的深度主要来自于业务的理解和业务数据的长期积累，不完全是技术的壁垒，在现今社会里，信息传播速度之快，你能掌握的技术，别的团队不见得不能在很快时间内掌握。真正有技术壁垒的项目少之又少，你觉得你的技术天下无敌，可能只是你的眼界太窄而已。

在AI创业中，资金优势是比技术优势还重要的事情，如果你手头拥有足够的资金，那么你可以快速投入，比别人更快地把创意变成可交付的产品，尽早去市场上优化产品，获得用户。在AI创业中，越早获得创投资本的帮助，成功的机会就越大。

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