作者:张鹏新年伊始,写点面向 2026 的事情。就在岁末年初之际,无论是 Meta 收购 Manus,还是智谱和 Minimax 在港交所上市,都无疑是给全球 AI 创业者的一剂强心针,用真金白银印证了这个时代的巨大机遇。而我的感觉是,过去 3 年 AI 创业那个漫长且令人焦虑的「熬春」阶段已经结束。为什么春天还要「熬作者:张鹏新年伊始,写点面向 2026 的事情。就在岁末年初之际,无论是 Meta 收购 Manus,还是智谱和 Minimax 在港交所上市,都无疑是给全球 AI 创业者的一剂强心针,用真金白银印证了这个时代的巨大机遇。而我的感觉是,过去 3 年 AI 创业那个漫长且令人焦虑的「熬春」阶段已经结束。为什么春天还要「熬

2026:AI 圈「节气」已改,创业者「算法」如何微调?

刚刚过去的 2025,将会是未来五年 AI 创业最差的一年。

作者:张鹏

新年伊始,写点面向 2026 的事情。

就在岁末年初之际,无论是 Meta 收购 Manus,还是智谱和 Minimax 在港交所上市,都无疑是给全球 AI 创业者的一剂强心针,用真金白银印证了这个时代的巨大机遇。

而我的感觉是,过去 3 年 AI 创业那个漫长且令人焦虑的「熬春」阶段已经结束。

为什么春天还要「熬」?其实就像中国传统的二十四节气讲的,不同的节气,适合播种不同的作物。如果说 ChatGPT 的出现是立春,那走过 2024 的「雨水」,看到了 2025 的「惊蛰」,2026 可能会是一个「春分」之年了。

回望创业者和资本市场的节奏,也正在支持这个判断。在 2023 年,国内 AI 创业者能拿到钱的基本是做大模型的;2024 年,大家开始试着搓一些所谓的「套壳」应用做探索,资本总体保守,获得资本共识的创业者是少数;而到了 2025 年,能够解决实际问题的应用开始冒芽,国内资本开始活跃起来。

比如国内的顶级 VC 们,2024 年大多还比较谨慎,但 2025 年有的机构一年就出手了大几十家,感觉油门已经踩到了八成。而且这种「深踩油门」正在成为普遍现象,市场上项目投资的共识速度明显提升——比如主流投资机构都开始集中看 AI 硬件,并且快速出手。

那么到了 2026 年,一方面大模型的能力发展还在持续提速,而从资本视角看,最近无论是 Manus 的并购案,还是智谱和 Minimax 的上市,都是引发决策连锁反应的标志性事件,「油门踩到底」的积极性会明显上升。技术和资本环境的变化,加上市场和用户的变化,「节气」的变化正在发生。

所以,不妨聊聊一个很直接的问题:2026 年,什么样的创业者更容易拿到钱,更容易大踏步前进?

从「有趣的探索」,到「有意义的交付」

两年前,做一个很酷的 Demo 或许就能点燃用户甚至拿到投资,但在今天,一个「酷」的产品可能已经不够了,它必须「真的好用」,甚至是对上一代际产品的「碾压式超越」,或者是打开了对某种产品形态的「新定义」。

这一点不仅仅体现在 AI 软件应用上,在今年的 CES 上,硬件产品身上体现得也很明显。

前两年 CES 上,一个打着 AI 概念的产品,只要体现出一些吸引人的小 feature,就能引发巨大的关注和兴奋。但在今年,你能明显感觉到风向变了——大家不再为单纯的「AI 概念」和表层的「AI 功能」买单。如果还按之前那种方式,把 AI 当作「妆容」挂在脸上,比如仅仅是能跟 AI 对个话、简单用上一些 AIGC 功能,大概率不会收获什么好结果。

因为行业和用户都开始回归理性:AI 不应该是浮在表面的「妆容」,它必须是支撑产品的「骨骼」。

今天真正让人兴奋的,已经不再是「这是不是一个 AI 硬件」的定义,而是这个硬件在它选定的具体场景里「是不是天下第一好」。这取决于是否在一个足够明确的场景下,把 AI(哪怕都没用到大模型)作为引擎或底层能力构建进去,从而交付了比以往更明确、更优质的用户体验和价值。

这些对于价值的深层追问,正在成为投资人甚至越来越见过世面的用户所关注的焦点。

正因为要实现这种从「妆容点缀」到「骨骼支撑」的转变,我们必须重新审视产品和 AI 能力的切入点。在今天这个「节气」下,为了达成「有意义的交付」,选择「专用」会明显优于「通用」。

通用向的产品,给了用户无限的空间和能力,期待用户自己去探索「能玩出什么」。但由于缺乏明确的场景预设,绝大多数用户会找不着北,产品很容易在与用户的「初见」中错失。

而「专用」能让你更聚焦地解决特定人群的具体问题,在产品开发和营销阶段与特定用户群体的需求做预先对齐,把精力和资源做更聚焦的投入,形成「有意义的交付」。结合 AI 技术的水涨船高,你对场景足够深刻的理解,加上对 AI 能力的有效组织,就更可能给用户一个惊艳的「初见」。

这种「专用」的打法,能让你在第一步就建立极强的用户黏性和数据闭环,在第一步上往往比「通用」平台更容易站稳脚跟,未来也可以再做横向扩展。

所以这时候,对于创业者来说,你要解决的问题是否真实存在?以及你的解决方案是否构成了碾压性优势?这两个问题就变得尤为重要。

那条令人兴奋的「延长线」

当然,很多时候场景越小越清晰,但是价值天花板看起来就不会很高。如果咱们只想做个独立开发者,那迈好「坚实的第一步」就足够了。但如果你想拿 VC 的钱做燃料,要创造一家有规模、有高天花板的公司,就必须思考第二个问题:未来的延长线在哪里?或者说,终极目标到底是什么?

我和很多投资人交流,包括自己在看项目的时候,创业者当下的小切口拿捏能力都代表着「底线」,而从这个切口延伸出去的未来可能性延展性,代表着「上限」的可能性。一条可信的延长线,这时候就非常重要。

这条延长线并不靠编故事,它往往藏在你第一步的设计里,我们姑且可以拆解到两个思考维度:

1. 别只看 ARR 和销量,要看产品这个「容器」里能长出哪些数据资产?

在 AI 时代,如果咱们做的产品,核心能力无法随着用户的使用而变强,那它和传统软件有什么区别?ARR 这个传统软件时代的概念,是一个 SaaS 行业 PMF 的很好验证,但并不能很好地反映 AI 时代产品的长期价值。

我接触的很多创业者,都在看清 AI 时代的产品本质上都是一个自带飞轮的「成长容器」。甚至对于是否「产模一体」没啥可争论的,一个足够强的产品公司最终一定也都能有自己的模型,他们也都会是「模型公司」。但在那之前,核心任务之一,就是首先成为「数据公司」,通过源于用户需求的「新鲜的」、「活的」数据来构建自己的产品壁垒。这个「自增强」的能力闭环,也是从薄场景走向厚场景,从低 LTV (用户生命周期价值)走向高 LTV,进而商业价值持续增长的一大重要生命力。

2. 你的「供应链」不应该是「平」的

无论是软件还是硬件,今天都值得看看供应链问题。比如只是简单调用大模型能力,或者只是调用中国供应链优势做 Demo 是可以的。但作为真正的产品,「供应链」应该是「简约但不简单」。从最开始,我们就必须思考如何「有意义地建设供应链」,比如构建起独有的工程资产(自己标注的领域数据和模型、以及工作流和数据积累),或者是一旦有力量了,就立即对于通用供应链进行定制加强(比如大疆 DJI、宇树当年在电机方面的持续投入)。这条「供应链」上你的纵深越长,你被后来者「无脑抄」的压力就越小,领先的时间和空间就越大。

在一条非常「平坦」的供应链里,你能控制的环节非常少,到最后搞不好你的差异化价值,就剩下了 UI 和 ID(工业设计),以及一点点先发优势。但在你亲手拉长的供应链里,你可以创造出「高地」。比如,通过对用户数据的积累和洞察提升个性化价值,对特定工作流的抽象复用来降低推理成本,当然也可能是对一个算力、传感、光学等和本地模型更贴合的适配……产品是浮在水面的冰山,而你亲手构建的这条供应链,就是决定它体量的、水下那更庞大的部分。最终冰山水下的部分越大,水上的部分才越大。

从今天到未来,从第一步到最终目标,越清楚的思考和选择,就意味着越大的局部压强。这也意味着更自由的战略路径。

2023 年的创业者可能「先开干就对了!」,但 2026 年的创业者「怎么干才对?」是重要的前置问题。

极客公园有一篇深度复盘大疆(DJI)底层技术基因的文章(深度复盘:大疆是如何成为影像领域新巨头的?)。当年汪滔把无人机的核心价值定义为「会飞的相机」,这一定义不仅成为发展的起点,也指出了未来的方向,由此建立了飞控之外电机、云台、影像等多条不平坦且有纵深的能力栈。正是这条以「影像」为核心的「延长线」,最终塑造了今天的大疆:它不仅是无人机领域的绝对王者,更凭借如 Pocket 3 这样单款出货量便远超消费无人机的明星产品,成功成长为新时代影像行业的重要玩家。

了不起的创业,大多是一场「三步上篮」

如果把创业比作打篮球,那个「篮筐」就是你最终要创造的最大用户价值。

你可以选择刺激的「中场投三分」,也可以选择灵动的「三步上篮」,这都是向同一个篮筐进发的不同路径策略。

「中场投三分」就是看准一个宏大的方向,起手就瞄着最终的目标,赌它必进。这类创业者通常有个特点,他们靠履历一出场就自带一两亿美金的融资能力,身边往往放着「一筐球」。这个投不进,资本和资源允许他们再投几个。当然,也别太羡慕他们,预期越大压力越大,各有各的痛苦和艰难。

但对于绝大多数「平民创业者」,你手里可能只有「一个球」。你没有几亿美金的容错率,所以你最理性的策略,可能就是「三步上篮」。

「三步上篮」需要在对应的技术条件下和资源条件下,找到那个极其 Solid 的需求和场景切入点,建设起「简约但不简单」的「供应链」,让每一个产品都看似没有壁垒,实则有高壁垒,天花板看似都有限,但你知道背后其实是一场「连点成线」的持续突破。

最近 Manus 被并购,很多人以为这是一次「中场投三分」,这是完全的误解。如果你拉长时间看,会发现 Manus 的成功,其实是一次教科书级别的「三步上篮」

Manus 的创始人肖弘并不是一开始就手握巨资直接去做通用 Agent 的。他的第一步,是 Monica 这一足够轻的浏览器插件形态,用较低成本快速验证了 PMF,并积累起用户在 AI 时代的真实需求。当发现在浏览器插件这条直线上突进的空间有限时,果断地迈出了第二步——基于前期的积累,转向了通用智能体 Agent 这一更广阔的场地做了 Manus,并且投入巨大的工程能力去拉长、加厚「供应链」,去连接模型与复杂应用场景间的无数断点,率先打通了 agent 的用户价值交付。

随后,因为有了「先发红利」,用户的行为本身(比如用户最集中的任务需求),就又帮助他们把通用的架构收敛到更多可以「有效交付」的垂直任务上。聚焦加强后,「有效交付」就带来了更多用户和收入,最终在势能最高点被收购完成「得分」。这就是一个典型的「三步上篮」的过程。

那会不会有本身就顶着「天生」1 亿美金融资额的创业者,不搞中场投三分,而是走三步上篮路线,一方面降低自己的融资成本和探索压力,另一方面用小步快调,通过缩短与篮筐的距离来提升创新的成功率呢?

当然!而这一类恐怕就是最能打的选手。

其实创业者没有啥客观上完美的战略,只有主观上最适配的战略。选择哪种打法,既取决于你自身的资源禀赋,也和你所处的技术阶段和市场环境息息相关。可以从历史中学习,但历史不会简单重复。2026 年或许不会再上演 Manus 式的故事,但必将诞生更多精彩的新故事。

我相信刚刚过去的 2025,将会是未来五年 AI 创业最差的一年。在不同的节气,播不同的种子,写不同的故事。

祝各位在新的一年里,都能找到自己的「篮筐」,开始行动。

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