「AI Native 」不是魔法，「创业者」这三个字依旧厚重

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「AI Native 」不是魔法，「创业者」这三个字依旧厚重

张鹏2026/09/07

摘要

「AI Native」只是个形容词，「创业者」才是那个至关重要的名词。

上个月，我集中跑了一趟上海和深圳，也跟几位在 AI 前沿一线折腾的创业者深聊了几次。

齐俊元的新产品干了半年，我问他这阶段最大的收获是什么，他说了句挺朴素的话：「真的伸手去干的时候，你会发现认真还是挺重要的。」

这话听着很普通，事后却让我不断想起，放到当下的行业环境下看，也挺让人警醒的。

3 年来深入聊过至少 200 位 AI 创业者了，现在有一些已经有点丧气了。「AI 应用已经不能投了」的观点也在业内流传。觉得这不能干，那不能干，机会没了，窗口关了。但你反过来看，那些真正跑出来的产品，都有一个共同点——特别笃定地扎在一个方向上，然后往死里抠细节。

比如俊元做的产品，真正让我惊异的不是产品形态的创新，而是远超我想象的数据表现。你问他怎么做到的，他说就是要一点一点抠，数据、框架、工程，全都要优化，接下来要做后训练，说的全是细活。一步一步，日拱一卒。

Vivix 刘宇那边也是。他给我展示了他们模型的生成效率，大概 10 秒能出 9 个音画同步的视频。三年前 Demi 他们做 Pika 的时候，3 分钟出 4 个，那会儿都觉得快得不行了。平时我自己在即梦上，一条视频都要等半天，看到 10 秒 9 个的表现，是让我很惊讶的。我问怎么做的，他说首先是模型的目标不一样，所以框架不一样。但真正重要的是，因此需要在大概 40 多个地方做工程优化，每个地方优化一点，叠加在一起是上百倍的提升，而且还可以把成本做到更低。

没什么新鲜的。就是细，就是较劲，就是认真。一点点抠，抠到最后积小胜为大胜。

所以我就在想：AI Native 创业者的核心，可能不在「AI Native」，而在「创业者」。

今天行业里很多创业者遇到的瓶颈，可能不是「不够 AI」，也不是时代没有机会，而是活儿不够细、基本功出了问题。

AI Native 带来的东西是什么？人不多，执行快，不需要拿很多钱就能做出东西，建设能力强。这是「灵」的部分。AI 给了我们更多机会，也更容易失焦。

但成为一名合格创业者需要的硬核特质，在这个时代并没有改变。世界观要 solid，路径设计要清晰，设完目标之后要有耐心，要较劲，要能扎硬寨打呆仗。这是「拙」的部分。

问题就出在这，「灵」和「拙」之间是会有冲突的。当你很适应前面那种快速完成的方式，做到 60 分很快，但要做到 80 分、90 分可能要花 10 倍的时间。然后你就觉得这 10 倍的时间难以忍受，就放弃了。

这就有问题了。

做 go to market 服务商的朋友也和我提到，很多创始人自己不擅长营销，但想当甩手掌柜，觉得找供应商花了钱就能得到效果。在创业早期阶段，你的产品还要进化，要 pivot，你要的是在这个过程中理解市场、反馈回产品。这个阶段，营销要的不是极致的效果，而是极致的效率。如果你只是把钱花出去或招个人代劳，你就浪费了把 GTM 这事亲自摸一遍的学习机会。营销在今天是竞争力的重要组成部分，如果不会，却不真正投入，那结果不会好。

说白了还是那个问题：没有认真，没有在自己不擅长的地方花时间。

例如 WorkBuddy，既不是开创产品形态的第一个，也不是最顶尖的。很多技术极客可能会吐槽它：「技术没啥突破」、「把自由度封装死了」、「太傻瓜了」。但你去看它切入的人群和交付的价值——对人群的理解、价值交付、UI、交互、游戏化设计、运营策略，全是细节。过去腾讯那些 To C 的小连招，用得非常丝滑。

这些东西不是开会开出来的创新，也不是 AI 带来的不一样，是过去这么多年积累带过来的基本功，长在组织里的。

所以我说，今天创业者的基本功反而是短缺的。AI Native 那套既可以学也可以用，它相对简单。反而是属于创业者的核心属性，是需要沉淀和修炼的。

你的产品或许可以调用世界上最好的模型，但创业者自己的「模型」，无处调用。只能看「历史数据集」的积累，和行进中「强化学习」的效率。

环境当然不断在变化，但变化中才体现「创业者」三个字的含金量。创业者永远值得信赖的「种族天赋」其实就是一点：只要你要解决的问题是真的，能专注、活够细，你就永远有机会。

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