摘要：AI创业，这几年是一场轰轰烈烈的热潮。2023年“百模大战”，2024年资本狂飙，2025年却开始逐渐冷静下来。很多人以为，搞个“GPT+”产品就能拿融资、撬市场、改命运。可现实很快打脸：大模型不是万能钥匙，创业也不是堆个demo就完事。

AI创业，这几年是一场轰轰烈烈的热潮。2023年“百模大战”，2024年资本狂飙，2025年却开始逐渐冷静下来。很多人以为，搞个“GPT+”产品就能拿融资、撬市场、改命运。可现实很快打脸：大模型不是万能钥匙，创业也不是堆个demo就完事。

2025年已过去大半，复盘几十个AI项目的起起落落，有些坑，太多人前仆后继地踩了进去。本篇文章不讲概念、不打鸡血，只拆解三个最典型的失败原因，以及三个值得借鉴的逆袭路径，供各位AI创业者参考。

AI的第一堵墙，永远是数据，尤其是行业数据。

2023年到2025年，医疗、教育、工业、保险等高壁垒行业的AI创业项目几乎无一例外地遭遇了“数据难题”。医疗AI就是典型案例——想做“医生助理”，自动生成出院小结、病历摘要非常吸引人。但三甲医院的数据脱敏要求极高，格式又不统一。北京一家初创公司融资后半年，勉强搞定一家医院试点，结果仅能处理内科文书，横向扩展根本行不通。

没有足够的数据，模型调不精，闭环建不起来，最后只能转型做咨询服务。换句话说：AI不是建在数据上的，就像造楼没地基，越高越危险。

“功能完整 ≠ 有需求”。

2023年曾火过一阵“AI文档助手”类产品：上传资料、自动总结、自动问答，看起来很酷。但几乎所有这类产品都陷入了“只有第一次”的尴尬境地。

数据显示，2023年下半年，国内13家这类初创公司中，有超过60%月活不足1000人，日活/注册比例不到1%。用户普遍表示：“试过一次，没什么用处，就忘了。”

为什么？因为这些工具没能嵌入用户的工作流程，无法形成“用→反馈→再用”的闭环。AI做得再好，如果只是个炫技小工具，用户不会留恋。

AI项目的失败，还有一个常见原因：用错了模型。

很多创业者为了“看起来高大上”，一开始就上大模型、搞RAG、多轮对话，结果发现客户根本不需要那么复杂的功能。

比如某AI销售助理项目，想用大模型帮销售写话术、打电话、跟进客户，听起来很美。但客户真正关心的是：“你能不能准、能不能快、能不能接入我现有的CRM？”

结果这家公司模型太重、部署太慢、响应不稳定，客户试用后直接说：“人工都比你快。” 项目2025年初就终止了。

创业不是炫技比赛，而是要解决问题。模型能力和业务需求不匹配，就是烧钱造炮打蚊子，结局可想而知。

硅谷的Spellbook一开始做的是“AI法律助手”，功能很多，用户很少。后来他们砍掉大部分功能，只专注一个流程：并购和投资合同生成。

他们根据不同客户（如初创公司、风投机构）定制模板，逐步打穿了股权协议、投资条款书等细分场景。2024年底，他们获得Y Combinator等千万美元融资，客户续费率高达89%。

他们的成功秘诀很简单：不做万能工具，而是做“流程闭环”。

越是B端客户，越不想多学一个新工具，他们希望AI能无缝融入自己原本的工作节奏。

2024年，一家AI客服公司也完成了漂亮的转型。

起初他们用GPT API做多语言客服，但客户反馈“太慢”“太贵”“数据不安全”。于是他们换成微调后的LLaMA模型，支持私有部署、快速集成，连中小企业也能一周上线。

2025年，这家公司被一家电商SaaS平台收购，成为其智能客服模块，原因就是“轻、快、稳”。

AI落地不是谁模型大、谁厉害，而是——谁能用得起、用得快、用得久。

2023年，一家财税AI公司最初推“AI老板日报”、“语音播报财务数据”，客户觉得新鲜但没续费。

后来他们改做“税务风险预警”——识别重复报销、发票异常、税率超标等问题。

这些功能不炫，但真有用。客户不仅续费，还主动接入更多数据源。2025年，公司已经在10家港股企业中落地，单客户年费超30万元。

AI不是用来“让老板觉得你很酷”，而是“让企业少出错、少交罚款”。

2023~2024年是“拼demo、讲故事”的阶段，2025年之后，已经进入“拼流程、拼价值闭环”的时代。

创业者需要问自己三个问题：

AI创业不是技术竞赛，而是价值兑现。技术再先进，价值交付不到位，也只是“看上去很美”。

AI是一场马拉松，不是短跑。2025年后，风口已过，故事讲完，真正活下来的项目，靠的不是模型的大小，而是产品的“厚度”与“深入度”。

愿你做的不是“最智能的AI”，而是“最有用的AI”。

祝你，创业不踩坑。

来源：亓钦