Yishan的AI投资观点：几乎所有AI应用创业公司都会被基础模型提供商的快速扩张所碾压。

大厂不会像传统行业“慢大企业”那样被新创赶超，他们体量巨大，且发展速度极快。相比以往任何新技术浪潮，这次基础模型的发展速度更是让新应用几乎无法形成规模，诞生即被迅速淘汰，创业窗口极短。

AI应用创业者只有两条出路：

1. 打造爆款应用，快速实现12-18个月现金流变现；

2. 做出足够好的产品，被大厂收购换取股权。

这种局面极不稳定，未来可能崩盘，也可能爆炸式增长，但无论如何，独立成长为“世代超级公司”的概率极低。

最有可能成功的，是找到高度专业、极难复制的数据壁垒，尤其是与“真实物理世界”相关的数据，比如机器人传感器、工业制造、能源监控、生命科学实验等。这些“物理数据”形成的护城河，是大模型难以取代的独特优势。

与传统观点不同，这并非“新创快，大厂慢”的简单竞赛，而是基础模型本身的快速迭代导致应用层根基不稳。过去PC、互联网、移动互联网浪潮给了应用公司几年甚至十几年成长时间，而现在，海啸般的技术变革周期缩短到9-12个月，创业公司根本没时间完成销售、品牌、团队的沉淀。

基础模型厂商推动的“海啸”不断重塑行业格局，应用创业公司不是被竞争击败，而是被环境本身淘汰。唯有大厂内部资源和稳定性足够，才能在波涛中生存。

投资角度看，关键是判断创业公司的核心假设五年后是否依然成立，能否有可预测的未来方向。如果无法预测，就无法提前布局，创业如同追逐高速变向的冰球，极难成功。

社区讨论中有不少补充：

- 数据和物理世界的结合是唯一牢靠的护城河。机器人、制造、能源、国防等领域积累的独特传感器数据和物理反馈，无法被通用模型轻易复制。

- AI应用不再是简单的UI包装层，真正的价值在于深度集成业务流程和客户关系，依靠专有数据和上下文构建壁垒。

- 独立IPO的AI应用公司几乎为零，收购案大幅增加，资本流向基础模型巨头。

- 创业者应专注于垂直领域的专业知识和独特数据，打造不可替代的专业级多智能体系统，形成数据和场景的复合护城河。

- 大厂虽强，但战略失误和市场细分中的空隙仍为创业者留有机会。拥有深刻市场洞察和执行力的团队，依然能够生存并突围。

- 硬件与现实世界的深度结合，是未来AI护城河的关键。软件速度虽快，但硬件和物理数据的积累不可复制。

总结：现在是AI创业的“快闪现金”或“物理护城河”时代。速度赛跑的游戏规则已被颠覆，唯有依托真实世界数据和专业领域深耕，才能构筑持久竞争优势。大厂将不断吞噬应用层机会，真正的创业者要学会在风暴中寻找“岩石”作掩护。

原文链接：x.com/yishan/status/1987787127204249824