AI 创业避坑指南：10 个血泪教训

前言

AI 创业是当下最热门的赛道，但也是最容易踩坑的领域。以下是我们团队在 AI 创业过程中用真金白银换来的 10 个教训。

教训一：不要为了 AI 而 AI

很多创业者一上来就想"用大模型重构一切"，但用户要的不是 AI，而是解决问题。如果你的规则引擎能解决 90% 的问题，先用规则引擎。

教训二：先有用户，再谈模型

不要花 3 个月调模型，再花 3 个月找用户。先用 API 验证需求，确认有人愿意付费后，再考虑自建模型降低成本。

教训三：API 成本是隐形杀手

我们第一个月 API 账单 8 万，第二个月 15 万。必须从第一天就建立成本监控和预警机制。

教训四：Prompt 不是产品

一个精妙的 Prompt 不构成护城河。真正的壁垒在于：数据飞轮、用户网络效应、领域知识深度。

教训五：MVP 要足够 M

第一版只做核心功能。我们最初花了 2 个月做了 20 个功能，用户只用了 3 个。后来砍到 5 个功能，用户满意度反而提升了。

教训六：B2B 和 B2C 是完全不同的游戏

• B2B：决策链长，客单价高，看重稳定性和安全
• B2C：决策链短，客单价低，看重体验和价格

不要试图同时做两个市场。

教训七：数据合规要提前规划

AI 产品涉及用户数据处理，合规问题不能事后补课。特别是：

• 数据存储和传输加密
• 用户数据删除权
• 跨境数据传输合规

教训八：团队需要 AI 工程师，不只是 AI 研究员

研究员关注 SOTA，工程师关注可靠性和成本。你需要的是能把模型变成产品的人。

教训九：免费用户不会自动转化为付费用户

Freemium 模式在 AI 产品中尤其危险，因为每个免费用户都有边际成本。设定合理的免费额度至关重要。

教训十：融资不是终点

拿到融资后最危险的事就是扩张过快。保持精益，用数据驱动决策，而不是用融资额驱动招聘。

总结

AI 创业的核心和所有创业一样：找到真实需求，用最低成本验证，快速迭代。AI 是工具，不是目的。