AI创业，为何绕不开OpenAI这座大山？
OpenAI的创业公司负责人Marc Manara说，AI的现实已经远超单纯的想法和实验。AI原生公司的年收入正冲击2亿美元，产品周期也从几周缩短到几天。
这背后，是OpenAI提供的强大基础能力。它像一个巨大的引力场，吸引着所有AI领域的玩家。对创业者来说，这既是机遇，也是无法回避的挑战。
在一个巨头定义基础设施的时代，从零开始打造一个通用大模型已不现实。借助OpenAI的肩膀，快速验证想法，成为大多数人的首选路径。
当OpenAI既是裁判又是球员，创业者如何出牌？
依赖平台最大的风险，就是“平台风险”。就像苹果不断将热门应用的功能整合进iOS系统一样，OpenAI也在不断扩展自己的产品边界。
The Information的报道提到，OpenAI计划推出针对销售、软件开发等领域的“智能代理”。这意味着，许多刚刚起步、基于其API开发工具的公司，可能瞬间变成它的直接竞争对手。
当平台方亲自下场比赛，创业者必须思考一个核心问题：我的价值仅仅是API的搬运工吗？如果答案是肯定的，那么业务将非常脆弱。
是搭便车还是造新车？两种路径的选择与风险
第一条路是“搭便车”，即围绕ChatGPT做一层简单的封装。这种方式启动快，但天花板低，风险极高，很容易被取代。
第二条路是“造新车”。不是再造一个GPT-4，而是构建小型、私有、高度专业化的模型。正如ZenML的理念，将开源工具整合起来，为特定需求服务。比如，可以为法律Ai领域训练一个专用模型，或者为ai设计师打造一款效率工具。
这种方法，能有效降低对单一API供应商的依赖。更重要的是，它能通过解决特定场景的深度问题，形成自己的竞争壁垒，例如构建一套高效的AI获客系统。
黑喵观点：别做嫁衣，找到你的AI壁垒
真正的关键是，不能只把调用API当成商业模式。那只是一个功能，不是一项可持续的业务。
OpenAI的产品化扩张是必然趋势。那些只做简单封装的“中间商”应用，生存空间会越来越小，平台风险是真实且紧迫的。
未来的机会不在于拥有更强的大模型，而在于如何更好地利用模型，结合行业数据与工作流解决特定问题。无论是AI编程还是其他领域，核心壁垒都源于此。
创业者最应该投入的，是构建自己独有的、垂直领域的ai知识库。用你所在行业的数据和洞察去“喂养”和“微调”模型，这才是任何巨头都难以快速复制的护城河。
