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创业公司赚钱的路被Open AI堵死了?

作者:陈伊凡 文章来源:虎嗅APP

2025-10-27 15:26

作者:陈伊凡 文章来源:虎嗅APP

2025-10-27 15:26

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OpenAI的竞争下创业公司的应对策略和实操方法。

1. 垂类应用通过深度行业知识建立壁垒,如医疗AI公司OpenEvidence估值60亿美元,利用私有数据解决幻觉问题,避免大模型直接竞争。

2. 通用AI领域风险高,需把握窗口期;Manus等公司出海营销可学习,例如Oleve用街头采访在TikTok迅速增长。

3. 创业公司聚焦垂直赛道,如AI音乐生成Suno估值提升至20亿美元,通过专业模型满足个性化需求。

4. 营销实操策略包括KOL创始人社交媒体宣传,Swan案例显示领英引流能获客,增强用户心智。

AI时代品牌营销和产品研发新动向及消费者趋势洞察。

1. 品牌营销创新机会:对话式交互成为主流,OpenAI一键购买合作(如与Shopify)提升消费便利;案例包括社交媒体营销如Oleve在TikTok引爆话题。

2. 消费趋势变化:高频场景需求驱动OpenAI进入社交娱乐,如生成成人内容;用户行为从多功能APP转向单一功能,参考Snapchat模式启发品牌聚焦。

3. 产品研发启示:垂直行业深度切入,OpenEvidence案例显示专业化产品优于泛泛AI;结合AI工具如音乐生成满足个性化,提升品牌粘性。

4. 品牌渠道建设:OpenAI应用商店模式(如Booking合作)提供生态接入点,企业可仿效嵌入工作流。

AI市场增长机会、风险提示及可借鉴商业模式。

1. 机会提示:垂类ToB方向可行,OpenEvidence案例中80%创业公司专注企业服务,利用私有数据构建壁垒,并有并购机会(如美国市场)。

2. 风险警告:大模型公司(如OpenAI)进入大规模市场风险高,袁子恒观点强调创业失败概率大,通用AI如浏览器竞争窗口期短。

3. 事件应对措施:出海营销策略可应对海外竞争,Oleve街头采访实现冷启动;合作方式如嵌入OpenAI生态获得流量。

4. 最新商业模式:KOL创始人模式(如Swan领英营销)和ToB深耕模式可学习;扶持政策隐性体现为垂直数据积累护城河。

5. 负面影响监控:通用Agent如Manus面临巨头挤压,需快速迭代。

AI驱动产品设计需求和推进数字化启示。

1. 产品生产设计需求:定制化和专业化是关键,如Suno音乐生成模型允许用户指定音色,满足个性化;参考医疗AI OpenEvidence案例,强调生产设计中的专业Knowhow解决幻觉问题。

2. 商业机会拓展:电商整合机遇通过OpenAI合作(如与Etsy、沃尔玛)实现一键购买;数字转型启示包括数据利用优化产品。

3. 推进数字化路径:嵌入AI工具(如AI浏览器)提高生产效率;案例显示垂直行业数据深耕可转化为竞争力。

AI行业发展趋势、技术痛点及解决方案焦点。

1. 行业发展趋势:对话式交互兴起为服务场景,OpenAI浏览器Atlas显示技术整合;生态战略引发服务需求如平台引流。

2. 新技术动态:通用Agent如Genspark融资说明技术窗口期;垂直领域如医疗AI痛点(幻觉问题)需高质量数据解决,OpenEvidence案例展示方案。

3. 客户痛点与服务方案:数据管理痛点(公开数据耗尽)可通过私有数据服务优化;营销痛点解决方案如Oleve社交媒体策略实现增长。

4. 机会识别:提供技术服务支持初创公司出海(如海外流量平权)或垂直集成。

平台生态需求、运营管理策略及风险规避要点。

1. 平台需求挑战:OpenAI打造流量入口(如Atlas浏览器),月活超11亿吸引应用合作,如zillow接入ChatGPT;商业对需求集中高频深度场景如社交电商。

2. 最新平台做法:应用商店模式(Apps in ChatGPT)优化招商和运营;生态建设需用户留存策略,参考日使用时提升数据。

3. 运营管理优化:合作嵌入工作流,如ToB模式数据持续获取;风险规避策略包括避免与巨头直接竞争,参考袁子恒观点:浏览器赛道初创难生存。

4. 平台风向监控:风险如OpenAI后发制人模式,需快速响应新工具。

AI产业新动向、政策启示和商业模式研究焦点。

1. 产业新动向:垂类创业兴起(如OpenEvidence医疗AI),与大模型竞争;新问题如数据枯竭公开数据问题引发新思考。

2. 新问题探究:基础模型与垂类公司冲突,引发商业模式创新;政策建议启示包括数据隐私监管(如私有数据利用)和扶持创业生态。

3. 商业模式分析:ToB主导(80% YC初创),并购机会丰富;新动向如出海营销模式(如Oleve)展示创新增量和第三方视角。

4. 代表案例洞察:Suno估值激增显示垂直创新潜力,启发未来研究方向。

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

最近,Open AI在Agent领域来势汹汹、横冲直撞。

10月25日,OpenAI被曝正在开发AI工具,以从文本和音频提示生成音乐,包括为人声轨道添加吉他伴奏等功能。

10月6日,OpenAI宣布Booking、Canva等应用登陆ChatGPT,开启了“AI应用商店”的战略。

更大的改变是,OpenAI发布了内置ChatGPT的 AI浏览器Atlas,首发macOS,Windows与移动端在路上;对话侧栏与“Agent模式”能在网页原位完成搜索、总结、表单填写、行程预订等自动化任务。基础功能免费,部分自动化能力向Plus/Pro订阅开放。

每一次Open AI推出新的应用,初创公司都要“虎躯一震”,创业者担心,该怎么做?会不会被OpenAI“吃掉”?

这件事情可能要分两种情况看,首先是做垂类AI应用的公司如何面对Open AI这样强大基础模型的竞争;其次,通用AI公司对于Open AI推出浏览器这样的应用,该如何应对。

这也是我们与许多初创公司创始人时常聊到、他们极为关切的问题,毕竟创业像开题,题开错了,再怎么努力都是错的。虎嗅与多位行业从业者、投资人交流了这些问题,试图给出一些参考路径。

垂直AI应用如何突破大模型延长线

我们先来分析第一件事,垂类AI应用公司怎么办。

虎嗅与许多做AI应用的创始人聊过这个问题——如何判断OpenAI的延长线?

就拿Open AI进入音乐生成赛道来说,“从技术上,OpenAI完全有能力实现AI赛道的所有功能”,第三方数据公司Xsignal(奇异因子)创始人及CEO告诉虎嗅,他的判断是,OpenAI的战略,不是把每个赛道功能都集成在ChatGPT。这句话再往深了理解,是OpenAI正在执行生态战略,它的目的是成为下一代核心的流量入口,其他应用会链接到OpenAI的生态中,在生态中使用GPT大模型,并获得流量。

嘉和资本CEO袁子恒的观点是,只要市场规模大的ToC应用,大模型公司未来都会做。这件事事实上也在发生,他最近和一位在Google Gemini团队的朋友聊过这个话题,现在的大模型厂商,其实一直在持续关注新兴的初创公司,一旦发现创业公司成长迅速,to c的市场够大,大模型厂商就会下场,实现后发制人。“所以在大模型的主赛道和主赛道的业务延长线上,创业失败概率非常大。”他说。

这里所说的“主赛道”和“业务延长线”到底是什么?

还是要从OpenAI的生态战略思考。从生态的角度来看,袁子恒说,对Open AI本身来说,大模型推出更多To C应用,可以获取更多用户,获取更多用户数据,因为对于大模型,互联网公开数据已经用尽,并且更多产品可以提升用户留存和粘性。

作为生态平台和流量入口,什么场景会作为他们的首选?刘震说,要成为生态,一定是高频,除了用户数——ChatGPT的月活已经超过11亿,还有深度,例如日均使用时长以及使用频次的高频。在这样的前提下,社交、娱乐、游戏、电商和炒股的场景,都最有可能成为OpenAI会切入的场景。一个典型例子是Open AI最近开放生成成人内容。

最近的Apps in ChatGPT,打造了一个应用生态,再加上OpenAI全球8亿用户,吸引了很多应用合作,例如zillow、Coursera等。袁子恒表示,OpenAI还有一个优势在于,无论To C产品还是To B产品,从交互方式的趋势来看,自然语言对话式交互已经逐渐成为主流,这也是OpenAI的产品强项。

从变现的角度来看,这些规模大的C端市场意味着掌握足够多的用户钱包。最近OpenAI和Etsy、Shopify、沃尔玛这些电商平台实现了合作,消费者通过ChatGPT实现了一键购买,袁子恒说,这些动作都说明了这一点。

当然,如果你的产品做得足够深入、品味足够好,可能能够突破这层封锁。

很多人说Open AI要入局音乐生成赛道,Suno危险了,这里当然也包含国内外一系列音乐生成公司。

真是这样吗?Suno前不久刚融了一笔钱,估值将突破20亿美元,是上一轮融资估值的四倍。

我曾经聊过一位国内做AI音乐生成的创业者,这里面包含大量专业作曲知识的了解和把握,可能还有复杂的提示词工程,绝对不是一个单纯的基础大模型技术或者简单的AI功能可以解决的。Suno还推出了自己的音乐生成模型,用户输入歌词,就能生成完整的歌曲,还能指定AI歌手的音色,满足个性化需求。

这种情况,很可能最后这些公司会成为OpenAI生态里的一部分,我的理解这件事就好比,苹果自己也做APP,但仍不妨碍其他公司做出更好的应用,在Apple Store上售卖。

另外,初创公司的优势就在于,对垂直行业有深度理解,对垂直赛道的数据深耕,这里包含了行业的Knowhow。

举个例子,我们的“AI原生100”栏目中,写到过一家公司——OpenEvidence,他们最近完成一笔新融资,估值达到60亿美元,他们瞄准的是一个极度垂直和专业的领域——医疗,传统基础模型大厂、互联网公司做医疗AI相关产品几乎都以失败告终,因为AI难以解决幻觉,并且医疗GPT高度依赖专业及高质量的数据。

袁子恒接触了数百个中美两地的AI创业者,这些创业者普遍做海外to b方向。并且从YC孵化的创业公司概率分布也可以看得出来,超过80%都是to b方向。深耕行业和垂直场景,嵌入到企业客户的工作流,持续获取客户数据(这些私有数据是大模型不具备的)进行优化,这些才是to b创业公司的壁垒——即,做得好可以独立上市,遇到天花板也可以被并购,因为美国的to b业态非常丰富,有大量的被巨头并购的机会,对投资人来讲也是多了一层保障。

当然,这么说并不是说OpenAI就做不了,但Open AI如果要做这件事,需要花很大精力、投入人力、物力和财力。这一定不是基础模型公司会做的事情——基础模型公司会做泛,但初创公司可以深耕。

OpenAI出了浏览器,Manus们怎么办?

接下来再讨论浏览器这件事。

OpenAI这项功能一出,就有产品测评的朋友说,他把很多其他的Agent都卸载了,因为Atlas太方便了。

袁子恒说,浏览器这件事,很明显体现了OpenAI要做流量入口的战略。他认为,对于创业公司而言,AI浏览器不是一个好的赛道,头部AI浏览器Dia在今年九月份已经卖给了Atlassian。因此,这个赛道一定是属于巨头的,传统大厂Google Chrome和新兴巨头OpenAI这样的,这些属于一眼能看得见的巨大机会,巨头一旦全力押注,创业公司很难生存下来。

当然,同样也做浏览器的通用Agent——Genspark最近刚完成了一笔新的融资,这是否能说明一些初创公司的机会?

如果从行业本身来看,通用AI,缺少防御性,目前通用Agent的声量和用户更多是先发优势,但这个窗口期有多长,谁也说不准。

这里还有一个巨大的认知差,经常给创业者提供产品和商业模式的建议以及增量信息和第三方视角的袁子恒就发现,To C的产品,国内的产品通常是叠加很多功能,恨不得每个APP上都能交水电费,国外的产品通常是单一功能,典型如Snapchat、Instagram,Facebook,所以Manus和Genspark这样的通用agent反而对国外用户是震撼的,Manus甚至在硅谷有很多粉丝。

不过,这也并不意味着AI初创者出海之后,就不卷了,海外照样很卷。非常关键的就是营销。因为海外的流量平权,人人都有这样的机会,竞争者就更多。

我们往往能在X、领英上看到许多KOL式的创始人,他们会在社交媒体上分享自己的创业想法和创业经历,不断占领用户心智,这些公司除了主营业务,甚至成了个精简的“媒体公司”。Swan的创始人,靠自己在领英上做KOL的经历,帮公司获得了大量客户。还有一家叫做Oleve的AI应用工厂,每孵化一个应用,他们就在各种社交媒体上制造噱头、吸引流量,他们设计了一个在各大学做街头采访的营销方式,一时间,TikTok上关于这些学校前几名的视频都来自Oleve,他们迅速依靠社交网络实现冷启动和增长。

我们总说AI时代,一切都值得被重做一遍,因此遍地是机会。但相应的,在我看来,对AI创业者的要求就更高了,不仅要懂产品、还要懂用户、懂增长。山姆·奥特曼没有断谁的“财路”,反而是创业者需要不断迭代和反思,寻找新的出路。

注:文/陈伊凡,文章来源:虎嗅APP(公众号ID:huxiu_com),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

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FAQ回顾

OpenAI的生态战略对垂类AI应用公司有哪些影响?

OpenAI通过ChatGPT构建流量入口生态,月活超11亿,优先切入高频场景如社交、娱乐、电商。垂类公司需深耕行业数据与工作流,利用私有数据构建壁垒,可通过独立上市或被并购退出。

AI浏览器赛道创业公司面临哪些挑战?

OpenAI推出免费AI浏览器Atlas后,头部AI浏览器Dia已被收购。该赛道需巨头级资源,通用Agent窗口期短,创业公司需靠差异化营销与社交增长破局。

AI创业者如何应对海外市场竞争?

海外流量平权导致竞争激烈,需通过社交媒体KOL运营、街头采访等创意营销实现冷启动。如Oleve在TikTok制造话题,Swan创始人通过领英获取客户。

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