AI 创业不死法则：别信 AGI 神话，抓牢场景才是王道

作为敖行客Allthinker的创始人，过去三年带领团队从AT Work落地到“思链”认知引擎迭代，我在AI商业化的浪潮中最深的感悟是：这门技术或许真的被“炒作”到了接近危险的程度。当整个行业都在谈论AGI将重塑世界时，我们更想从研发场景的实战经验出发，聊聊AI的真实价值与隐藏的陷阱。

AI热潮的两种可能：

泡沫还是精心设计的叙事？

当下的AI市场，在我看来无非两种走向。最好的情况是“良性泡沫”——投资人和从业者都高估了技术的短期价值，就像20年前的互联网泡沫一样。但与当年不同的是，如今AI市场的头部集中度极高，一旦泡沫破裂，冲击会比以往更猛烈。

更值得警惕的是另一种可能：那些手握巨额资本的玩家，其实清楚AI的真实边界，却依然鼓吹其“万能性”。这种带着复杂动机的叙事，远比单纯的泡沫更危险。而我们在研发智能体落地的过程中，恰恰一次次印证了这种叙事与现实的割裂。

研发场景的真相：

AI不是“颠覆者”，而是“补位者”

很多人对AI的期待是“端到端全自动化”，但在研发领域，这种期待早已被现实击碎。我们早期曾尝试开发“全自动代码生成部署工具”，投入半年研发资源后发现，真实场景中产品经理的模糊需求、客户的个性化定制、团队的协作习惯，没有一项是纯AI能搞定的。

那些妄图用AI实现“全流程替代”的企业大多失败，而聚焦具体痛点的小应用反而能成。就像我们的AT Work平台，从不是为了取代程序员，而是帮他们把80%的重复劳动——比如接口代码生成、常见bug修复——自动化，让技术人专注于架构设计、创新研发这些核心价值工作。

AI创业的教训：

投入与回报的平衡才是生死线

搭建多模态AI中台、优化研发场景模型、维护数据质量，每一步的投入都远超传统软件项目。更关键的是，AI产品的“ROI（投资回报率）”极难量化——你没法精确计算“减少30%协作成本”背后的直接收益。

这也是很多AI项目失败的核心原因：只盯着技术先进性，却忽略了商业化本质。敖行客能活下来，关键在于从第一天就锚定“研发效率提升”这个可落地的指标。

反观那些鼓吹“颠覆行业”的AI项目，大多陷入“投入越大，亏损越多”的怪圈。不是技术不行，而是方向错了——AI从来不是魔法，而是需要和行业场景深度绑定的“高效工具”。脱离场景谈技术，就像没有地基的高楼，再华丽也终会倒塌。

AI的终极价值：

让技术回归“为人服务”的本质

总有人问“AI会取代多少程序员”。我的答案始终是：真正有价值的AI，从来不是“取代者”，而是“赋能者”。我们服务的企业中，没有一家因为用了AT Work裁员，反而有团队因为效率提升，扩招了创新研发岗。

至于行业热捧的AGI，我更愿意把它看作“科幻愿景”而非“商业目标”。现在宣称“AGI将重塑所有工作”的说法，未免太过夸张。AI的进化是循序渐进的，当下更该关注的，是如何让技术精准解决行业痛点。

回望敖行客的创业路，我们从不是AI热潮的“追随者”，而是研发场景的“深耕者”。我们坚信，AI的下一个风口不在概念炒作，而在垂直领域的“降本增效”；技术的终极价值，不是创造多少宏大叙事，而是让每个从业者都能从繁琐劳动中解放，创造更多创新可能。

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