如果你现在只有两三个人,甚至就你一个人,你敢不敢想一件事:不在深圳华强北摆摊,而是在全球做生意?

在2025北京非凡大赏一场主题为电商与出海:AI 提升个体创业全球竞争力的圆桌上,五位嘉宾把这个问题聊透了:主持人是非凡资本合伙人 王朝超,五位嘉宾分别来自做全球语言社交的 HelloTalk 创始人 魏立华,做跨境电商广告素材 Agent 的 布尔向量 创始人&CEO 王庆,做AI Agent 淘宝的 MuleRun CTO 束骏亮,做跨境客服智能化的 QuickCEP COO 彭云野,以及用自然语言搭视频流水线的 旷野群星 创始人&CEO 刘如山

他们在现场拆解:AI 已经怎样改变了个体出海的门槛、路径和护城河。

这篇文章,想带你顺着这场对话,一路从工具热潮走回人和生意本身。

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一、小团队凭什么敢做全球生意?答案先从语言说起

过去,语言是挡在中国个体创业者面前的一堵墙。

你要做一个面向全球的产品,前期光是本地化就足以劝退大部分人:官网、应用内文案、邮件营销、客服回复,每一条都得翻成准确自然的日文、韩文、西班牙文,还要考虑语境和文化差异。

这对个人或者小公司来说,几乎是不可能完成的任务。

HelloTalk 创始人魏立华,用自己的经历给了一个非常直接的对比。

以前,他们要服务几十种语言的用户,需要的是一整支本地化团队;今天,同样的事情,大部分已经交给了 AI。

哪怕你只是能看懂一点英文,已经可以借助 AI,把网页、广告文案、邮件内容自然地生成多语言版本,而不需要一个国家一个译员地去找。

更关键的是,连 HelloTalk 这样已经服务全球六千多万用户的产品,也在大量使用 AI 翻译,而不是把 AI 只当玩具试试。

当头部公司都开始把 AI 当基础设施用时,这件事已经不再是趋势,而是新常态。

语言不再是门槛后,出海这件事的本质发生了变化:以前是你英文不行,所以别想出海,现在是你能不能说清楚你要干什么?剩下的交给 AI 就行。

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二、从货出海到Agent 出海:卖的东西也变了

当我们说出海,过去默认的画面是:义乌的小商品、深圳的 3C、东莞的工厂,货柜从港口起航,去往全世界。

现在,这张图正在被 AI 悄悄改写。

MuleRun 的 CTO 束骏亮,做的是一个很有画面感的东西——简单理解,就是一个AI Agent 的淘宝 / App Store。

在这个平台上,Agent 本身就是一种货,可以被摆上货架卖给全球用户。

他提了一个非常典型的案例:某天,海外大厂发布了一个新的图像生成模型。

就在模型刚发布的那几个小时内,MuleRun 上的一位个人开发者敏锐地意识到:这是个热点。

他用大概一个小时的时间,用极简的 Prompt 做了一个 Agent,核心功能很简单:上传手绘草图,一键生成渲染图。

这个 Agent 不复杂,没有高大上的界面,也谈不上什么技术壁垒。

但它踩在了正确的时间点:模型刚发布、市场还在兴奋、用户想找一种最简单的体验方式。

结果是很现实的。这个个体开发者在一周之内,靠这一个小小的 Agent 就赚了一千多美金。

你会发现,出海这件事的边界正在扩大

以前出海是把中国制造送出去;

现在出海可以是把你的 Prompt、你的工作流、你的领域 know-how 封装成 Agent,然后卖给全球用户。

货柜可以仍然在海上漂,但浏览器里也开始出现一条条看不见的商路。

对个体而言,这条路的好处在于:

你不需要工厂、不需要仓库,只需要一个能跑通闭环的解决方案,以及愿意为此付费的一小撮真用户。

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三、视频流水线与红人营销:半年变半天,是怎么做到的?

如果说语言门槛的消失,让更多人有机会走出国门,那么内容生产方式的改变,则让出海从运气游戏变成了工业化生产。

刘如山的产品 Mulan.pro 有一个很有意思的说法:把 AI 视频制作从手工业拉成了流水线。过去,跨境卖家要做红人营销,流程大概是这样的:

先去找红人,经常跨时区约会;

然后寄样品过去,等收货、试用;

再来回沟通脚本、拍摄、剪辑,期间还要适应对方的创作节奏。

整个周期少则几周,多则几个月。

在 TikTok 电商爆发之后,这种节奏已经明显不够用了。平台更新太快,流量窗口稍纵即逝,你的红人视频还在拍,竞品已经完成了三轮 A/B 测试。

AI 视频工作流改变的是这个节奏感。现在的做法是:

卖家用工作流生成完整的视频内容:场景、动作、字幕、节奏都可以高度控制。

然后和红人聊一句:我用这个模板给你换个脸,你发不发?

对方点头,发出去就完了。原本半年才能走完的流程,浓缩成了半天。

更厉害的是,这种工作流可以持续产出似曾相识但不重复的视频

结构可以保持统一,比如同样是开场展示、亮点展示、使用场景、结尾 Call-to-Action。

但每一条视频中的人物、角度、动作、台词都略有变化,既不触发平台的查重算法,又能给用户这家店一直在认真更新的感觉。

对两三人的小团队来说,最可怕的不是没创意,而是没时间。

而工作流的核心价值,就是让持续创作这件事,从拼命熬夜变成一键执行。

当你手上有一个几乎可以无限复制的个人 AI 制片厂时,问题不再是能不能做,而是你到底想用它表达什么?

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四、AI 应该投在哪里?别把 Demo 当结果,也别拿着锤子找钉子

回到个体创业者最现实的问题:

时间、精力、资金有限,AI 这件事到底该砸在哪儿?

1. 洞察和销售,是永远值得押重注的两端

魏立华的答案很清晰:把 AI 先用在两件事上——市场洞察 / 产品验证,以及 营销推广

比如,用 AI 快速摸清某个细分产品的竞品格局;用大模型帮你扫 Instagram、TikTok,看有哪些潜在同类产品、哪些内容受欢迎、用户在评论里抱怨什么。

又比如,用 AI 自动化电邮营销,批量生成多语言的邮件内容;或者让 AI 去抓取某类博主的粉丝名单,帮你做更精准的触达。

在跨境电商场景里,这种洞察+触达已经不再只是概念。

QuickCEP 的客户数据就印证了一点:越贵、越复杂的产品,用 AI 做导购,转化率反而更高。

因为买家在做大额决策时,需要的是细致、耐心、可以随时对话的解答,而不是表面上热情但实际上很忙的真人客服。

AI 客服在这里,不是替代人,而是弥补了人在时差和耐心上的天然缺陷。

2. 结果导向:真正赚到钱的环节,才值得 AI 重兵部署

布尔向量的王庆则从另一个角度泼了点冷水。

很多人觉得AI 能干所有事,但在他眼里,如果不能把结果量化成 ROAS(广告回报),那就是没落地。

比如,短视频广告最关键的是前 3 秒。

如果 AI 在筛素材时把废片选了进去,那就是在帮你花冤枉钱,而不是帮你赚钱。

这里有两层提醒:

一是别迷信大模型 Demo 的惊艳时刻。

很多展示看上去好像就差 1% 就完美,但在真正做产品时,你会发现这 1%,背后可能还差 70% 的工程化工作。

个体创业者如果把 Demo 当成结果,很容易在时间和心态上双重崩溃。

二是要清楚自己到底在买什么。

你不是在买一堆AI 功能,而是在买更高的转化率、更低的获客成本、更快的试错速度

如果这些指标没有变化,那这套 AI 就只是个好看的外壳。

3. 不要AI + X,要X + AI

束骏亮的建议,直接戳到了很多人的盲点。

这两年,很多人一上来就问:我能不能做一个 AI + 电商AI + 医疗AI + 教育?

看起来很前沿,但问题是——你对后半句 X,真的足够懂吗?

他更推崇反过来的路径:

先从自己已经深耕多年的领域出发,把你对这个领域的理解抽象成规则和流程,再交给 AI 去执行。

你如果是专门看妇科的中医,可以做妇科问诊的智能 Agent;

你如果在阿拉伯市场做出海十几年,可以做中东电商运营的垂直 Agent。

这种 Agent 不一定要服务几百万人,只要能服务几千个高客单价、刚需、粘性强的用户,就已经非常有价值。

他甚至给了一个很轻松的目标设定思路:如果你过去要工作 10 小时才能月入十万,

那就先试着用 AI 把自己解放出来——每天只工作 2 小时,还能维持十万的收入,

剩下的时间,去生活、去学习,而不是立刻把目标改成我要月入一百万。

AI 不是来逼你更卷的,它反而可以是让你卷得更聪明的工具。

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4. 别忘了一个听上去不商业但很重要的建议

在一众效率转化的讨论里,刘如山提了一个看似温柔、其实很锋利的观点:

AI 已经在快速接手各种脏活累活,

两三年后,当那些重复劳动都被机器做了,人类还能靠什么谋生?

她给创作者和个体创业者的建议是:从现在开始,可以让自己变得更温柔一点、更善良一点、更体贴一点。

听上去有点鸡汤,但落在生意上非常现实,

当生产力足够强时,供给一定会过剩,需求会越来越细分。

用户不再只买功能,而是买一种审美、一种价值观、一种这个人是真的在乎我的感觉。

你可以拥有一个个人 AI 制片厂,一套自动化选品系统,一整套 Agent 工作流。

可真正难以被复制的,是你对世界的感受力和判断力:

你看到了什么问题?

你选择为谁服务?

你想通过这些工具,讲一个什么样的故事?

五、在技术平权的时代,护城河到底在哪里?

当所有人都能用上差不多的模型、差不多的工具时,护城河这个词看上去好像越来越滑稽。

但几位嘉宾的共识反而很一致——护城河从来都不在酷炫功能上。

魏立华的视角很简单:再过几年,AI 能力会像 Excel 一样普及。

真正拉开差距的,依然是你对用户的理解、产品细节的打磨、创意的边界,以及你赋予产品的那点灵魂。

王庆则把护城河拆成了两块更具体的东西:

第一块是行业 Know-how

你要成为 AI 和客户之间的中间件,知道业务里哪些环节 AI 能接手,哪些环节必须由人决策,以及如何把两者拼在一起形成一条顺畅的作业链路。

第二块是数据沉淀

每一次 AI 与用户交互产生的数据、反馈、转化结果,能不能被你结构化地积累下来,成为只属于你的暗知识。如果你只是接了一个通用模型、加了一个好看的壳,那一天别人做出一个更便宜的版本,你可能就消失了。

束骏亮则提醒,要先搞清楚你要防谁。

防微软、谷歌这样的巨头几乎不现实,对个体创业者而言,更多时候你只需要在一个足够垂直的细分领域里,把效率和成本做到极致,就已经领先了。

把本来需要 5 个人做的事情,压缩成你一个人加一套流水线;这本身就是一种对同行难以复制的优势。

彭云野补充了一个很值得国内创业者关注的方向:AI + 硬件

他提到一个录音卡产品,通过解决iPhone 无法便捷录音这个痛点,再叠加 AI 自动整理会议纪要,一个小团队一年可以做到过亿美金的体量。

深圳的各种智能硬件厂商,也在把 AI 融入到手持云台等产品中,用的是类似的逻辑——在真实世界里,用硬件把 AI 的能力具象化。

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刘如山则提醒大家,要警惕被 Demo 骗了感情。

很多 AI 产品的宣传片是 10 分效果,现实体验只有 1 分,这是因为创业者也在为融资讲故事。

与其一次失望就直接否定 AI,不如几个月后再试一次。错过一条真正能改变效率的技术路径,成本其实比踩一个 Demo 的坑要大得多。

她顺带说了一句话:现在这场全球 AI 战争,很大程度上是在美国的中国人和在中国的中国人之间的竞争。

中国创业者已经站在全球第一梯队了,我们完全有理由更自信,也有责任对彼此更友好一点。

六、写给正在观望的你:五句话,五种路

圆桌最后,王朝超请每位嘉宾给想用 AI 出海的个体创业者一句话建议。

这几句话放在一起,很像一幅通往未来的路标:

少看文章,多动手。不要把 AI 当成一堆资讯看热闹,先动手搭一个工作流、做一个 Agent、跑一套广告,再来讨论到底值不值。

别把 Demo 当应用,用结果说话。炫酷的效果演示很容易让人上头,但你的现金流只认一个东西:转化率和利润。

找准定位,小步快跑,赶紧验证。大方向选对之后,不要憋一个完美产品,先拿一个最小可行版本去试错。

出海吧,海外不卷。很多行业在国内已经内卷到极限,但在海外还处在早期红利期。前提是,你要愿意迈出那一步。

比以前温柔一点,善良一点。当所有人都能用上差不多的 AI 时,真正留下来的,往往是那些愿意认真倾听、真诚服务、用心表达的人。

如果你看到这里,心里还在纠结要不要先观望一阵,不妨把这篇文章关掉,随便挑一件小事,用 AI 做一次彻底的改造:

让 AI 帮你重写一封英文开发信,

或者搭一个简单的视频生成工作流,

又或者,用一个 Agent 帮你把最近的店铺数据跑一遍分析。

当你第一次清晰地感受到:原来这件事我一个人就能做完,而且速度快了这么多。

那一刻,你就真正站到了这场浪潮里。

至于接下来,是成为一个靠 AI 装备自己的超级个体,还是和几个志同道合的伙伴一起做一门小而美的全球生意,答案大概只有一条:先动起来,再谈战略。


 

更多对话细节

嘉宾自我介绍

王朝超:非常感谢五位嘉宾莅临圆桌现场。话不多说,我们按照顺序,请大家介绍一下自己和公司。

魏立华:大家好,我是 HelloTalk 的创始人魏立华。HelloTalk 是做全球跨国语言社交的产品,目前全球有六千多万注册用户,公司坐标深圳。

王庆:Hello 大家好,我是布尔向量 CEO 王庆。我们主要做一款针对跨境电商和全球电商用户的 Agent,能够批量生成、制作和剪辑广告素材。

束骏亮:大家好,我是束骏亮,也是一名连续创业者,现在是 MuleRun 的 CTO。MuleRun 是一个非常新的平台,上线才两个多月。简单理解,它就是一个“AI Agent 的淘宝”或者“AI Agent 的 App Store”。我们的使命是服务于开发者和用户,希望能让世界上更多、更好用、能解决现实问题的 Agent 出现,并把这些 Agent 带到更多用户手里。

彭云野:大家好,我是 QuickCEP 的合伙人彭云野。我们做了一套给跨境电商提供海外 Agent 客服的系统。像泡泡玛特、荣耀等品牌在海外全球销售时,他们的独立站、平台电商的客服都是用我们的工具。谢谢大家。

刘如山:大家好,我是刘如山,旷野群星的创始人兼 CEO。我们的产品(Mulan.pro)是目前全球唯一能做到“画布工作流剪辑能力”的产品,也是唯一能通过自然语言驱动搭建视频工作流的产品。

多解释两句,前一个功能是把做 AI 视频从“手工业”凭一己之力拉成了“工业流水线生产”;后一个功能则是让十岁小孩都能用自然语言搭好一个商用级别的视频工作流。

 

AI 如何改变个体出海的门槛与规则?

王朝超:我们五位嘉宾分属不同的赛道:两个做内容的,一个营销客服,一个 Agent 交易平台,一个语音社交平台。这样的组合很美妙。今天的主题是“电商出海和超级个体”。

请各位嘉宾用一个你们所在领域的客户或用户案例,讲一讲这一波 AI 究竟从哪些根本环节上提升或降低了个体创业的出海门槛,甚至改变了竞争规则? 这里的“超级个体”可以是单兵、小团队,或者超级中大型团队。

魏立华:我看到很多报道,现在很多一两人的小公司就能做出非常全球化的产品。

AI 带来的最大变化首先是语言方面。以往中国个人或小公司很难做海外市场,因为涉及到生成网页、内容、文案和电邮营销——海外非常依赖电邮营销,要本地化到日文、韩文等语言非常难。

但今天,只要你能看懂大概的英文,基本就可以用 AI 把所有内容翻译成各国语言,而且非常自然。包括我们 HelloTalk 自己拥有巨大的用户量,现在很多语言我们也直接用 AI 翻译,不需要人工校对,这带来的改变非常大,已经成为了核心场景。

王庆:我们服务两类商家:一类是大客户,一类是小客户。小客户主要像海外的一些零售商,类似国内创意园里卖手工艺品的。

国内现在的环境比较“卷”,很多朋友会问能不能出海?我们观察到,AI 让出海做电商的成本大幅降低。以前你要出海,第一语言关过不了,第二剪辑能力过不了,第三拍摄技巧过不了。

现在,你只要把国内拍的一些素材上传到平台,或者用工具一键生成各种能出单、能投放广告、能发布到社媒的视频。先不说质量是否顶尖,但门槛变得极低。正如刚才提到的超级个体,现在很容易实现从无到有。

王朝超:产量上是一个大幅提升跃进的过程。

王庆:对,没错。

束骏亮:这个话题跟我们产品定位很契合。MuleRun 作为一个 Agent 平台,天然能给小团队或超级个体提供支持。

过去出海需要一个团队完成的事,比如上架新品要出图、请模特、拍视频、跨语言沟通等,现在我们平台上有专门的电商专区,汇集了十几个不同的 Agent,涵盖了从出图到数据分析的所有能力。

另一个例子是,AI 拓宽了“出海”的概念。以前出海是把中国的货物卖到国外,现在 Agent 本身也是一种“货物”。

举个真实例子:前阵子 Google 发布某个生图模型(注:可能是指 Imagen 3 或类似模型更新)的那天,我们平台上一位独立开发者嗅觉很敏锐,他觉得这个会火,立刻做了一个 Agent。这个 Agent 非常简单,Prompt 可能就 20 个字,就是输入一张草图生成渲染图。

他可能只花了一个小时制作,在模型发布当天就上架。作为一个个体,他利用这一波流量热点,通过我们的平台把这个 Agent 带给全球用户(我们解决支付等问题)。结果这个 Agent 一周就赚了一千多美金。虽然这种“踩热点”可能只有短期流量,但这在当下是一个非常有代表性的例子——用流量快速变现。

王朝超:软的(Agent)能卖,硬的(商品)也能通过 AI 快速卖出去。

彭云野:做跨境电商核心痛点是语言时差

我们服务的客户体量较大,现在跨境电商升级为“海外消费者运营”。我们也看到一些超级个体和小团队,用 AI 做售前导购。

数据显示:客单价越高、产品复杂度越高,AI 接待用户的转化率就越高。 这是人之常情,买贵的东西时,用户希望全面了解参数和售后。以前因为时差,老外逛店时我们在睡觉;现在有了 AI 客服/导购,解决了实时响应问题,增加了用户信任度,转化率自然提升。

刘如山:我们产品还在公测,用户很大一部分是 TikTok 上的电商。

出海有“三板斧”,其中一个是红人营销。以前你是家具商,想做红人营销,得先 BD 找红人,寄样品到美国,沟通拍摄剪辑,还要克服时差,通常要耗时半年。

现在完全不需要了。你自己用 AI 生成视频(我们的产品高度可控),生成后跟红人说一声:“我可以给你换脸吗?”对方 OK,你把换好脸的视频发给他,他在自己账号发布即可。沟通半年的事,现在半天解决。

还有一种超级个体的做法。广交会刚结束,大家感慨时代变了。以前有个摊位就能做外贸,现在外国买家(Buyer)非常专业,会看你有没有独立站,更看重你在海外媒体(如 TikTok)上是否持续更新视频。

对于两三人的小团队,持续产出视频成本很高。但用我们的工作流产品,比如卖健身器材到巴西或越南,只要搭好工作流,点一下生成,每次出来的视频——音乐、台词、字幕、广告语框架一样,但里面的人和动作每次都不同。这非常重要,因为平台有查重机制,不能发重复内容的混剪。

我们管这叫“似曾相识,但又不同”(“像而不同”)。第一次搭建可能半天,后面只要十分钟,甚至十岁小孩都能学会,然后不停生产。这是颠覆式的工业化生产。

王朝超:这简直是一个大型带货现场。

 

落地实战:AI 应投入哪些核心环节?有哪些坑?

王朝超:个体资源(时间、金钱、精力)有限。在各位看来,把 AI 投入到哪些核心环节能起到“四两拨千斤”的效果? 同时,拥抱 AI 的过程中可能会踩哪些坑

魏立华:核心环节有两个:

市场调研与产品验证:很容易通过 AI 问出有没有同类产品,了解竞品情况。

营销推广:从做文案素材,到用 AI 爬取 Instagram 等平台的潜在用户(比如做美甲的去爬美甲博主的粉丝)。以前这需要编程,现在可以用 AI 自动化。坑肯定有,主要是细节问题,但随着 Gemini 等新模型的发布,总体问题应该不大了。

王朝超:总结就是微笑曲线的两头:洞察/定义产品,以及销售/推广。

王庆:我的观点有点不一样。现在 AI 号称能解决所有问题,其实挺难的。

我们做细分领域,要看结果导向。以投放广告为例,客户最在意的是 ROAS(广告支出回报率)。

关键环节:比如视频的前 3 秒最关键。如果 AI 筛选素材时把废片选进去了,那就是浪费钱。这种广告商非常在意的点,目前 AI 处理得并不完美。

最大的坑把大模型的 Demo 当成了应用(Product)。很多时候 Demo 看起来只差 1% 就完美了,但这 1% 要么无法逾越,要么实际上还差 70% 的努力才能商用。创业者如果把 Demo 当结果,会很难受。

束骏亮:我觉得不要从“AI + X”去思考,而要反过来,从 “X + AI” 的角度思考。

不要拿着锤子找钉子。你应该基于自己擅长的领域(作为垂直专家),用 AI 解决该领域的问题。

我们平台不推荐做泛泛的 AI Coding 或 PPT 工具(那些已经被大厂验证过了),更希望看到垂直的 Agent。比如你是一个专门看妇科的中医,或者专门做阿拉伯地区出海的专家,你把这些 Know-how 做成 Agent,不需要服务几百万用户,找到几千个核心用户就非常有价值。

建议是:如果你原来月入十万要干 10 小时,用了 AI 后每天干 2 小时还能赚十万,剩下的时间去生活。而不是想着月入一百万,人还是应该多放松。

王朝超:总结就是:钉子依旧在,我用 AI 造了另一把锤子。从需求和结果倒推。

彭云野:我比较认可魏总的观点:利用 AI 洞察海外需求

举个例子,我们有个客户在美国生活,发现美国人配眼镜流程长且需要预约。他是丹阳人(中国眼镜基地),结合老外痛点做了配眼镜的跨境电商,现在一年干 20 个亿。

还有一个客户发现有些州种植特殊植物,老外想在家种,于是他做培育器。

这些需求洞察非常重要。现在行业里像“卖家精灵”这样的公司也在结合 AI 帮卖家做选品分析。如果你没有海外生活经历,就必须借助 AI 去做洞察,找到结合你资源优势的品类。

刘如山:作为女性创业者,我可能说得稍微远一点。

以前大家为了生存做短期行为。现在 AI 提升了生产力,既然脏活累活 AI 能干了,两三年后你怎么办?

建议:从现在开始,做一个内心温柔、善良、体贴的人。这就是你的独特性。

以前需求是大陆货,随着生产力提升,需求会变得非常细分。未来胜出的关键是个人特色、审美,以及内心的善良和体贴

你要先让自己静下来,去体贴别人,才能找到那些细分的需求。不要再在低质量上竞争了。既然你拥有了一个“个人 AI 制片厂”,重要的是你想用它表达什么?

王朝超:刚才四位“钢铁直男”还在聊钉子锤子,如山总一下子把圆桌变得很温柔。不过大家殊途同归,都是从需求出发。

 

护城河:如何构建不可复制的核心竞争力?

王朝超:AI 加速了技术平权,工具趋同,竞争是否会同质化?个体创业者如何利用 AI 构建护城河

魏立华:过段时间,AI 会像电脑技能一样普及。

真正的护城河还是在于:用户洞察、产品打磨的细节、创意以及产品的“灵魂”

AI 只是让有本领的人效率更高。真正能赢得市场的产品,依然取决于背后那个人的讲故事能力和对产品的理解。这跟以往没有太大变化。

王庆:赞同。越了解 AI 技术,越会发现通用的、酷炫的东西不是护城河。

真正的护城河是两点:

行业 Know-how:你对业务、客户、行业的理解。你是 AI 和客户之间的桥梁(中间件),你要知道哪些环节 AI 能做,哪些不能,如何把控。

数据沉淀:你能否把 AI 运行后的数据、用户反馈沉淀下来,形成独有的闭环。如果只是个工具,别人出个更便宜的你就挂了。

束骏亮:首先要定义护城河是防谁?防微软、谷歌是不现实的。

对于个体,与其想着用 AI 创造全新东西,不如用 AI 把你原有的流程做得更简单、更自动化、成本更低

把视频打标、文章翻译等环节做成自动化流水线,这种效率和成本优势在中期就是护城河。至于长期,AI 发展太快,说不定哪天 AGI 实现了大家都失业了,那是另一回事。

彭云野:我觉得 AI + 硬件 可能会是未来个体创业的一个门槛。

举例:三年前有个产品叫 Plaud(注:AI录音卡),解决了 iPhone 不能录音的问题,还能整理会议纪要。它通过 AI 结合硬件,哪怕团队很小,一年也能做一亿美金。

还有深圳做手持云台的 Hohem(浩瀚) 也在结合 AI。深圳有很多这样的机会,AI 结合硬件,利用先发优势打爆市场,这可能是一个门槛。

刘如山:补充一个坑:很多 AI 产品的 Demo 宣传是 10 分,实际只有 1 分,导致用户很失望。

大家要理解,创业者为了拿融资可能有些夸大。建议大家不要因为第一次用失望就放弃,过三个月、半年再试一次,可能就成了。错过的成本是很高的。

我在硅谷待了很久,发现现在的 AI 战争其实是“在美国的中国人”和“在中国的中国人”之间的战争。我们要有民族自信,中国的 AI 创业者已经是顶流了,请对我们 nice 一点。


一句话建议

王朝超:最后请各位给个体创业者一句话建议。

刘如山:比以前善良一点,温柔一点。

彭云野:出海吧,海外不卷。

束骏:找准定位,小步快跑,赶紧验证。

王庆:别把 Demo 当应用,用结果说话。

魏立华:少看文章,多动手,动起来。