2026 AI 创业全景图：8 大赛道解析与小白落地路线

【摘要】剖析 2026 年 AI 创业从技术驱动到价值驱动的范式转移。深度解析八大核心赛道，并为技术背景有限的个人与小团队，提供从场景验证到产品化的低门槛实战路线。

引言

2026 年的 AI 领域，正处在一个深刻的转型拐点。技术爆发的喧嚣逐渐沉淀，产业应用的价值开始真正浮现。对于身处其中的技术人与创业者，环境既清晰又复杂。清晰的是，AI 已不再是需要从零搭建的“火箭”，而是可以随时取用的高性能“发动机”。复杂的是，巨头在基础设施层的竞赛日趋白热化，技术、资本与产业壁垒正在快速形成。

这种背景下，创业的重心已发生根本性偏移。过去那种以算法创新、模型参数为核心的叙事，正让位于以解决具体问题、创造商业闭环为目标的务实主义。对于绝大多数创业者，尤其是资源有限的个人与小团队，机会窗口已不在于再造一个通用大模型，而在于如何将成熟的 AI 能力，像胶水一样粘合到特定行业的特定流程中，创造出可被感知的价值。

本指南旨在穿透技术炒作的迷雾，提供一份务实的行动蓝图。我们将首先校准认知，明确当前环境下的真实机会所在；随后，系统性拆解八大主流赛道，评估其机遇与挑战；最后，聚焦于低门槛方向，为技术背景有限的“小白”提供一套从 0 到 1 的可执行路径。

💠 一、2026 年 AI 创业环境与认知校准

在投身具体业务之前，首要任务是建立对当前环境的正确认知。错误的认知地图，会导致在战略起点上就出现方向性偏差。

1.1 技术端演进

技术层面，基础设施正趋于稳定和成熟，呈现出几个关键特征。

• 大模型基座寡头化。全球范围内，少数几家头部公司（如 OpenAI、Google、Anthropic）与国内的领先者（如智谱 AI、月之暗面等）提供了性能强大且稳定的通用大模型 API。这使得应用层开发者无需承担高昂的训练成本，即可获得顶尖的 AI 能力。基础设施正在成为一种公共服务。

• Agent 成为应用新范式。基于大模型的自主智能体（Agent）技术，从学术概念快速走向工程实践。它使得 AI 不再仅仅是问答工具，而是能够理解复杂目标、自主规划、调用工具并执行任务的“数字员工”。这为自动化复杂工作流提供了全新的可能性。

• AI 与行业应用深度融合。AI 不再是独立的功能模块，而是被深度嵌入到现有的软件与硬件中。从 ERP、CRM 到工业机器人、医疗影像设备，AI 正在“隐形化”，成为产品核心竞争力的底层支撑。

1.2 商业端战场转移

技术端的成熟，直接导致了商业端战场的转移。

• 主战场在应用层。资本与市场的注意力，正从“谁的模型更强”转向“谁的应用场景更有价值”。垂直行业的解决方案与创新应用，成为创业的核心地带。

• 机会在于“价值封装”。对于小团队和个人，最大的机会在于“价值封装”能力。即将通用的 AI 能力，针对一个极度细分的场景进行封装，形成开箱即用的产品或服务。这种封装本身就是壁垒，因为它包含了对特定行业的深刻理解。

1.3 核心认知误区校准

基于以上环境变化，创业者必须校准自己的认知模型。下表对比了常见的认知误区与正确的从业视角。

完成认知校准，是确保后续所有战术动作不偏离航向的前提。

💠 二、AI 创业全景赛道：8 大方向的机会与难度

明确了宏观环境后，我们需要一张清晰的赛道地图。这里，我们从市场体量、代表案例、潜力判断和落地难度四个维度，系统拆解当前最主流的八个创业方向。

2.1 内容生成与创意辅助 (AIGC)

2.1.1 赛道定义与机遇

该赛道利用生成式 AI 技术，自动化或辅助创作文本、图像、音频、视频等多种形式的内容。这是目前大众感知最强、应用最广泛的领域，全面赋能营销、媒体、电商、教育等多个行业。

2.1.2 核心趋势与案例

• 趋势。AI 的角色正从单纯的“工具”向“创意伙伴”演进。通用工具层（如通用写作、绘画）已趋于饱和，真正的蓝海在于垂直行业的深度定制化需求。例如，为短剧行业生成符合平台调性的剧本，为跨境电商生成符合目标市场文化习惯的营销素材。

• 案例。

  • 国际。OpenAI (ChatGPT, DALL-E), Midjourney, Runway, Jasper。

  • 国内。字节跳动“豆包”, 昆仑万维“天工”, 妙鸭相机, 剪映 AI 功能。

2.1.3 挑战与壁垒分析

• 差异化难度高。基于相似的底层模型，做出体验差异化的产品极具挑战。

• 数据飞轮构建。成功的关键在于构建一个正向循环的数据飞轮。即用户的使用行为能产生高质量的、带有行业偏好的数据，用于持续优化模型，形成独特的竞争优势。

• 平台依赖风险。高度依赖第三方大模型 API 的应用，自身护城河较浅，需警惕上游平台的策略变化。

2.1.4 综合评估

2.2 企业效率与流程自动化 (AI+SaaS/RPA)

2.2.1 赛道定义与机遇

将 AI 技术深度融入企业运营流程，如客户关系管理 (CRM)、企业资源规划 (ERP)、机器人流程自动化 (RPA) 等，核心目标是降本增效。

2.2.2 核心趋势与案例

• 趋势。SaaS 与 AI 的融合已是确定性趋势。2026 年前后，将迎来中小企业利用 AI 进行智能化改造的爆发点。几乎每一个传统的企业软件流程，都存在被 AI 重构的机会。例如，智能销售预测、自动化财务对账、智能客服路由等。

• 案例。UiPath, Gong, 飞书 AI 套件, 影刀 RPA, 来也科技。

2.2.3 挑战与壁垒分析

• 行业 Know-how 要求高。B 端业务的核心壁垒在于对特定行业复杂流程的深刻理解，这远比技术本身更重要。

• 销售与实施能力。To B 业务极其考验团队的销售、渠道和项目实施能力，这不是纯技术团队的强项。

• 巨头竞争压力。传统 SaaS 巨头（如 Salesforce, SAP）和平台型公司（如钉钉、飞书）都在将 AI 能力整合进自身生态，创业公司面临直接竞争。

2.2.4 综合评估

2.3 代码生成与开发者工具 (AI 程序员)

2.3.1 赛道定义与机遇

旨在通过 AI 提升软件开发全链路效率的工具。涵盖代码补全、代码生成、测试用例生成、Bug 修复、代码审查等环节。

2.3.2 核心趋势与案例

• 趋势。“自然语言编程”正逐步成为现实。开发者是高价值且付费意愿强的用户群体。未来的主流方向是 Agentic 工具的集成，即 AI 不仅能写代码，还能理解需求、设计架构、执行测试，深度参与整个软件生命周期。

• 案例。GitHub Copilot, Replit, 亚马逊 CodeWhisperer, 阿里云通义灵码, 百度 Comate。

2.3.3 挑战与壁垒分析

• 技术壁垒极高。需要对编程语言、编译器、静态分析等有深厚理解，并拥有高质量的海量代码数据进行训练。

• 用户群体挑剔。开发者用户对工具的准确性、稳定性和集成性要求极高，任何微小的体验瑕疵都可能导致用户流失。

2.2.4 综合评估

2.4 个性化教育与人机交互辅导

2.4.1 赛道定义与机遇

利用 AI 提供自适应学习路径、一对一互动教学、即时答疑、作业批改和专项技能训练，旨在实现真正的“因材施教”。

2.4.2 核心趋势与案例

• 趋势。终身学习和职业培训的需求日益旺盛。AI 有潜力打破优质教育资源的地域和成本限制。AI 扮演“超级助教”或“私人陪练”的角色，在语言学习、编程入门、面试辅导等领域有巨大应用空间。

• 案例。Khan Academy (Khanmigo), Duolingo, Quizlet, 科大讯飞学习机, 作业帮。

2.4.3 挑战与壁垒分析

• 内容专业性要求高。教育内容的科学性、准确性和体系性是产品的生命线，不能完全依赖 AI 的自由发挥。

• 教学法结合。需要将有效的教学方法论与 AI 技术深度结合，而非简单的信息问答。这需要教育专家和教研团队的深度参与。

• 政策与合规。教育领域在许多国家都受到严格的政策监管，合规是业务开展的前提。

2.4.4 综合评估

2.5 智能体与 AI-Native 应用 (AI Agent)

2.5.1 赛道定义与机遇

指完全以 AI 为核心驱动、没有 AI 就无法成立的新应用形态。特别是具备自主规划、记忆和工具使用能力的 AI Agent，被认为是下一代的人机交互入口。

2.5.2 核心趋势与案例

• 趋势。Agent 技术正从实验室走向商业化，各大模型厂商纷纷推出 Agent 构建平台。初创公司的机会在于，依托这些平台，为特定领域打造高度专业化的 Agent 解决方案，解决具体的、多步骤的复杂任务。

• 案例。Sierra (客服 Agent), Cognition AI (软件工程师 Agent), 字节跳动“扣子”, 百度千帆 AgentBuilder。

2.5.3 挑战与壁垒分析

• 技术难度极高。涉及规划、推理、长期记忆等前沿研究，目前技术的稳定性和可靠性仍在探索中。

• 商业模式不清晰。用户是否愿意为“自动化服务”付费，以及如何定价，仍在摸索阶段。

• 平台生态竞争。巨头正在构建自己的 Agent 生态，创业公司需要思考如何在平台生态中找到自己的差异化价值。

2.5.4 综合评估

2.6 垂直行业 AI 解决方案 (AI+行业)

2.6.1 赛道定义与机遇

将 AI 技术深度应用于某个特定传统行业（如医疗、金融、法律、工业、农业），解决该行业的核心痛点问题。

2.6.2 核心趋势与案例

• 趋势。这是 AI 创造产业价值最直接的体现。数据壁垒和行业 Know-how 是这个赛道最核心的护城河。一旦成功落地，客户粘性极高，能创造巨大的 B2B 价值。

• 案例。

  • 医疗。英矽智能 (AI 药物研发), 推想医疗 (AI 医学影像)。

  • 金融。蚂蚁集团 (智能风控), 同花顺 (AI 投顾)。

  • 法律。Harvey (法律 AI), 秘塔 AI。

  • 工业。利用机器视觉进行工业瑕疵检测。

2.6.3 挑战与壁垒分析

• 跨界能力要求。团队必须同时精通 AI 技术和垂直行业的专业知识、业务流程、监管政策。这是最大的挑战。

• 数据获取与合规。许多行业（尤其是医疗、金融）的数据敏感性极高，获取高质量、合规的数据非常困难。

• 决策周期长。传统行业的客户决策链条长、验证周期久，对初创公司的现金流是巨大考验。

2.6.4 综合评估

2.7 AI 基础设施与工具链 (卖水者)

2.7.1 赛道定义与机遇

为 AI 开发者和企业提供模型、数据、算力、部署、评测、安全等底层服务，即“卖水给淘金者”。

2.7.2 核心趋势与案例

• 趋势。资本和技术极度密集。基础设施的边界不断扩张，从算力芯片到大模型 API，再到 MLOps 平台和向量数据库。开源与专有两条路线并行发展。

• 案例。NVIDIA (算力硬件), OpenAI/Anthropic (大模型 API), Hugging Face (模型社区), Databricks (数据与 AI 平台), Zilliz (向量数据库)。

2.7.3 挑战与壁垒分析

• 资本门槛。大模型训练和高端芯片研发需要数以亿计美元的投入。

• 人才门槛。需要全球顶尖的科研和工程人才。

• 生态竞争。不仅面临其他创业公司的竞争，还要面对云厂商和开源社区的挤压。

2.7.4 综合评估

2.8 自定义 DIY 与实体商品创造 (AI+制造)

2.8.1 赛道定义与机遇

连接数字世界的 AI 创意与物理世界的实体商品。通过 AI 设计工具，结合 3D 打印、柔性制造等技术，实现个性化商品的快速定制。

2.8.2 核心趋势与案例

• 趋势。随着个性化消费需求的崛起，该领域正从利基市场向产业化升级。打通从“创意”到“商品”的最后一公里，是其核心价值。

• 案例。利用 Midjourney 生成图案，通过 Printful 等按需打印服务制作 T 恤、手机壳；阿里巴巴“鹿班”AI 设计商品海报；AI 辅助的云端 CAD 工具。

2.8.3 挑战与壁垒分析

• 供应链整合能力。难度在于后端。需要整合复杂的供应链和制造流程，对运营能力要求很高。

• 美学与品牌。最终交付的是实体商品，考验团队的设计审美和品牌运营能力。

2.8.4 综合评估

💠 三、适合小白与小团队的低门槛 AI 创业方向

分析完宏观赛道后，我们聚焦于更具可操作性的层面。对于技术背景有限、资源不充裕的个人或小团队（即“小白”），核心原则是规避重资产、重研发的领域，专注于利用现有工具解决具体问题。

3.1 共通原则

所有低门槛方向都遵循以下几个共通原则。

• 工具优先。优先利用成熟的大模型 API (如 GPT, GLM)、低代码/无代码平台 (如 Dify, Coze) 和自动化工具 (如 Zapier, Make)，将它们视为你的技术合伙人，而非一切从零自研。

• 问题导向。切入点必须是一个“足够具体、足够高频、且目前有人正在用低效的人工方式解决”的问题。这样的问题意味着需求已被验证，且存在明确的优化空间。

• 服务先行。在开发产品之前，先以“服务”的形式手动或半自动地为早期客户解决问题。这个过程能帮你验证需求、打磨流程、获得现金流，并积累第一手的行业数据。

3.2 七个重点可落地方向

以下七个方向，是基于上述原则筛选出的、具有较高可行性的创业路径。

3.2.1 轻量级 AI Agent 搭建服务

• 做什么。利用扣子 (Coze)、Dify、FastGPT 等低代码 Agent 构建平台，为中小企业或特定岗位提供定制化的 AI 助手。你卖的不是平台本身，而是“配置好、能直接用”的解决方案。

• 具体案例。

  • 电商客服 Agent。为淘宝/TikTok 店家搭建一个能处理 80% 常见问题的客服机器人，如查询物流、处理退换货、介绍产品规格等。

  • HR 助理 Agent。将公司的员工手册、报销制度、IT 政策等文档上传为知识库，为新员工提供一个 24/7 的内部问答入口。

  • 销售线索筛选 Agent。为销售团队搭建一个能自动分析官网访客留言、初步判断意向并进行分类标记的助手。

• 核心能力。行业理解能力远大于技术能力。你需要能将客户模糊的业务需求，翻译成清晰的 Agent 工作流和知识库结构。

• 盈利模式。一次性搭建费 (几千至数万不等) + 每月维护/优化费。

3.2.2 AI 应用二次开发与小型定制

• 做什么。当客户发现通用 AI 工具无法满足其特定需求时，你基于现有模型 API，通过 RAG (检索增强生成) 或微调 (Fine-tuning)，为其开发专属的小型应用。

• 具体案例。

  • 律所专用摘要工具。一家律所需要对大量判决文书进行摘要，但通用模型的“法律黑话”理解不到位。你为其构建一个 RAG 系统，接入其内部的法律法规库和过往案例库，生成更精准的摘要。

  • 自媒体爆文灵感库。为一个 MCN 机构开发一个工具，不仅能生成文案，还能将其过往的所有爆款内容向量化，在新创作时自动推荐相似的选题、结构和金句。

• 核心能力。需要一定的编程基础 (Python 最佳)，理解 API 调用，并对 RAG 和微调有基本的工程概念。

• 盈利模式。项目制，客单价较高 (通常在数万元级别)。

3.2.3 超垂直 AI 内容工作室

• 做什么。不做平台，而是成为某个极度细分领域最高效、最优质的内容供应商。利用 AI 放大你的内容产能，实现质量和数量上的碾压。

• 具体案例。

  • AI 儿童睡前故事。专注于生成 3-6 岁儿童的个性化睡前故事。用户输入孩子的名字、喜欢的动物，AI 即时生成一个包含积极价值观的专属故事，并用 TTS (文本转语音) 技术朗读出来。

  • 小众爱好资讯站。例如，专注于“多肉植物养护”或“中古家具收藏”领域。AI 自动聚合全球相关资讯、教程、新品信息，进行总结、翻译和二次创作，每日稳定更新。

• 核心能力。对细分领域的深度热爱和理解、内容品味和社群运营能力。AI 是你的超级编辑，但灵魂是你。

• 盈利模式。付费社群、广告、电商带货、知识付费课程。

3.2.4 互动式 AI 体验产品

• 做什么。创造用户能够深度参与、产生情感连接的互动内容，而非被动消费。核心是抓住“情感价值”和“娱乐体验”。

• 具体案例。

  • AI 角色对话馆。开发一系列历史人物 (如苏格拉底)、文学角色 (如福尔摩斯)、虚拟偶像的 AI 对话机器人。用户可以付费与他们进行深度对话。

  • AI 剧本杀共创。用户设定一个主题和几个角色，AI 负责生成故事背景和谜题，并扮演 NPC 与玩家互动，共同推进剧情。

  • 个人传记生成器。通过一系列引导式提问，AI 与用户进行多轮对话，收集其人生故事和关键回忆，最终整理成一本图文并茂的电子传记。

• 核心能力。产品设计能力、对话设计 (Conversation Design) 能力，以及创造“有趣”和“有收获”体验的能力。

3.2.5 AI 数据服务 (数据集 + 标注)

• 做什么。大模型需要高质量的“饲料”(数据)。你可以成为专业的“饲料”供应商。

• 具体案例。

  • 垂直数据集售卖。收集、清洗、标注某个小众但有商业价值领域的数据。例如，“中国各地方言语音数据集”卖给语音识别公司；“工业零件缺陷图像库”卖给做工业质检 AI 的公司。

  • 数据清洗与标注外包。许多企业拥有大量原始数据 (如客服录音、用户评论)，但格式混乱，无法直接用于 AI 训练。你组织团队，为其提供专业的数据清洗、分类和打标签服务。

• 核心能力。领域知识、数据处理能力和项目管理能力。这是一个相对劳动密集型但需求稳定的 To B 服务。

3.2.6 AI + 本地生活服务

• 做什么。将线上的 AI 能力与线下的本地服务场景结合，为不擅长数字化营销的本地小商家赋能。

• 具体案例。

  • AI 探店视频生成器。为本地餐厅、奶茶店提供服务。店主只需用手机拍摄几段原始素材，AI 就能自动完成剪辑、配乐、添加吸引人的字幕和标题，一键生成可发布到抖音、小红书的短视频。

  • AI 婚庆策划助手。新人或婚庆策划师输入预算、风格偏好、宾客人数，AI 自动生成多套完整的婚礼方案，包括场地布置建议、流程安排、音乐清单和预算估算。

  • AI 个性化旅游路线规划。针对来本地旅游的自由行游客。输入目的地、天数、兴趣标签 (美食、拍照、历史)，AI 生成一份详细的、可分享的 PDF 路书。

• 核心能力。对本地商业生态的理解和一定的地推能力。

3.2.7 AI 赋能技能培训

• 做什么。不做颠覆者，而是做现有培训体系的“超级助教”。在需要大量重复练习和即时反馈的技能培训领域，AI 优势明显。

• 具体案例。

  • AI 英语口语陪练。做一个微信小程序，用户可以选择特定场景 (如商务谈判、机场问询) 进行对话练习。AI 扮演不同角色，并对用户的发音、语法、流利度给出实时反馈和改进建议。

  • AI 面试教练。针对求职者，特别是应届生。AI 模拟不同行业、不同风格的面试官进行提问，并对用户的回答内容、逻辑结构、语速甚至微表情 (需调用摄像头) 进行分析和指导。

  • AI 公文写作批改工具。专注于“体制内公文”或“商业计划书”等特定文体的写作训练，提供结构、用词、格式方面的专业批改建议。

• 核心能力。需要与领域专家 (如资深 HR、英语老师) 合作，将他们的专业知识和评估标准，转化为 AI 的训练流程和反馈逻辑。

💠 四、小白入局的实战行动路线图

理论和方向明确后，需要一个可执行的行动计划。这里提供一个 90 天的启动路线图，帮助你从零开始，将想法付诸实践。

阶段 1：认知与工具学习 (0–30 天)

这个阶段的目标不是创造，而是深度体验和理解。

• 核心任务。

  1. 精通一个通用大模型。选择一个主流模型 (如 ChatGPT-4o, GLM-4)，系统学习其能力边界，特别是高级功能，如高级数据分析、自定义指令 (Custom Instructions) 等。

  2. 掌握一个智能体平台。选择一个低代码平台 (如 Coze)，亲手搭建 2-3 个不同类型的 Agent，理解其工作原理，包括知识库、工作流、插件等。

  3. 熟悉一个自动化工具。学习使用 Zapier 或 Make，尝试将大模型 API 与你日常使用的其他软件 (如飞书、Gmail、Notion) 连接起来，创建自动化流程。

• 产出物。一份个人 AI 工具箱清单，以及至少 3 个自己搭建的、能解决个人工作流问题的自动化 Demo。

阶段 2：选定细分场景并手动验证 (30–60 天)

这个阶段的核心是走出自己的世界，接触真实客户。

• 核心任务。

  1. 场景选择。在你最熟悉的行业或领域中，通过访谈、观察，找出一个符合前述原则的、颗粒度极小的痛点。例如，如果你是健身教练，痛点可能是“为不同体质的学员定制个性化饮食周报”。

  2. “人工 + AI”服务。不要急于开发产品。找到 1-3 个愿意付费的种子用户，用“你本人 + 上一阶段掌握的 AI 工具”的半自动方式，为他们提供服务。你亲自与客户沟通，然后用 AI 工具高效完成任务，再将结果交付给客户。

  3. 验证与收费。这个过程的核心是验证两件事。第一，客户是否真的愿意为这个解决方案付费？第二，AI 在这个流程中是否真的能提效？务必在这个阶段完成首次收费，哪怕金额很小。

• 产出物。1-3 个付费客户，以及一套经过初步验证的、半自动化的服务流程文档。

阶段 3：产品化与流程固化 (60–90 天)

这个阶段的目标是将验证过的服务流程，封装成可重复销售的最小可行产品 (MVP)。

• 核心任务。

  1. 流程抽象。分析你在服务多位客户过程中的共性步骤，将其抽象出来。哪些环节是重复的？哪些输入和输出是标准化的？

  2. MVP 开发。将这些标准化的流程，用最轻量的方式固化下来。可以是一个封装好的 Agent，一个带有固定输入框的网页，或一个 Airtable/Notion 模板。目标是让新客户能够自助或半自助地完成大部分操作，减少你的人工干预。

  3. 模式迭代。基于 MVP，你可以开始探索更可持续的商业模式，是从项目制转向订阅制，还是打包成不同层级的服务套餐。

• 产出物。一个可供新用户使用的 MVP，以及一个清晰的定价策略。

这个 90 天计划的本质，是一个从服务到产品、从手动到自动的精益创业过程。它能最大程度地降低风险，确保你的每一步都踩在真实的市场需求上。

💠 五、关键心法：如何在 AI 浪潮中“做真事”

工具和路线图是“术”，而决定成败的往往是底层的“道”。以下几条心法，是在 AI 创业中保持清醒、做成“真事”的关键。

• 避开正面战场。永远不要试图与大模型或基础设施巨头在同一维度竞争。你的机会永远在“垂直行业 + 工作流整合”的交叉地带。巨头提供的是“面粉”，而你要做的是“特定口味的面包”。

• 关注支付意愿。在投入资源前，反复问自己两个问题。第一，谁在为这个问题付钱？第二，我的方案能否无缝嵌入他们现有的工作流程，让他们几乎不需要改变习惯就能使用？

• 超级细分是生存之道。不要做“泛 AI 写作工具”，而要做“专为小红书美妆赛道博主设计的高转化率种草文案助手”。细分到极致，你就是这个领域的专家，竞争对手就少，你的价值就越突出。

• 提示词工程本身就是业务。许多企业和个人拥有 AI 账号，但不会写高质量的提示词 (Prompt)。这是一个被低估的蓝海。提供特定岗位的提示词库、模板、培训服务，本身就是一门低成本、高利润的生意。

• 现金流是唯一的检验标准。不要沉迷于技术 Demo 的自我感动。你的目标是在 3 个月内拿到第一批付费用户。现金流是市场投给你的信任票，也是你持续迭代的燃料。

结论

AI 创业的长期护城河，并非来自某个单一的技术突破，而是一个由多个要素构成的复合体。

首先是数据飞轮。你的产品设计，必须能持续地从用户使用中，合法合规地获取高质量的行业专用数据。这些数据，连同你积累的提示词工程经验和模型调优参数，会成为竞争对手难以复制的资产。

其次是工作流嵌入。一个孤立的工具很容易被替代，但一个深度嵌入用户日常工作流、成为其业务流程一部分的产品，则拥有极高的用户粘性。

最后，当技术趋于同质化，极简、稳定、可预期的用户体验将成为最终的决胜点。

AI 正在加速成为一种如同电力和互联网一样的基础设施。创业的本质，是利用这种新的基础设施，去重塑或优化某个具体的业务流程。关键在于，你能否找到那个值得被赋能的具体领域，敢于从“小而美”的切口进入，并始终以创造真实客户价值为最终导向。如果你能做到这些，那么在这场浪潮中，你不仅能生存下来，更能找到属于自己的位置。

📢💻 【省心锐评】

2026 年 AI 创业，核心已非技术竞赛，而是价值落地。小团队应聚焦“AI+垂直行业”，利用成熟工具解决具体痛点，通过服务先行、快速验证现金流，构建数据与流程壁垒。