行业划分和定位

在当下蓬勃发展的 AI 领域，正呈现出一种层次分明且多元共生的生态格局，大致可划分为头部公司、中小型公司、超小型公司及个人开发者这三大核心板块。

头部公司：行业先锋，领航前行

OpenAI、英伟达、谷歌等国际科技巨擘，携手国内的 BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）以及抖音等互联网领军企业，共同构筑了 AI 领域的头部阵营。它们凭借雄厚的资金储备、顶尖的技术人才和丰富的行业资源，在 AI 研发的征程中一马当先，成为当之无愧的开拓者与领军人。这些头部企业不仅持续投入大量资源进行前沿技术的探索，还积极推动 AI 技术在各个领域的广泛应用，为整个行业的发展树立了标杆，引领着全球 AI 技术的发展潮流。

DeepSeek：破局者，重塑行业生态

DeepSeek 的横空出世，宛如一颗投入平静湖面的巨石，在 AI 领域激起了千层浪。它以革命性的创新模式，大幅降低了 AI 研发和使用的成本，成功搭建起头部公司与中小型公司之间的沟通桥梁。这一创举使得众多中小型公司得以跨越资金和技术的双重壁垒，以相对低廉的成本投身 AI 研发，与头部公司同台竞技，共同推动行业的进步。

回顾过往，Meta（前身为 Facebook）也曾在这一领域进行过尝试，试图打破行业格局，但与 DeepSeek 所取得的卓越成效相比，Meta 的探索略显逊色。DeepSeek 的出现，无疑为中小型公司在 AI 领域的崛起创造了前所未有的机遇，重新定义了行业的竞争规则。

中小型公司：星罗棋布，潜力无限

AI 领域的中小型公司犹如夜空中的繁星，数量众多且各具特色。在当前的小型公司或研发团体中，不乏一些知名度较高的佼佼者。例如，已被成功收购的 Manus，凭借其独特的技术优势和市场定位，在 AI 领域崭露头角；一直紧追行业前沿的 GLM，严格意义上来说，它并非仅仅是追赶者，而是在某些关键领域引领着技术发展的方向；如今，又有一家新兴力量 MicroMind 加入到这个充满竞争与机遇的行列，为行业注入了新的活力。

这些中小型公司以其灵活的创新机制、敏锐的市场洞察力和快速的响应能力，在 AI 领域不断探索新的应用场景和技术突破点。它们虽然规模相对较小，但凭借着对技术的执着追求和对市场的精准把握，逐渐在行业中占据了一席之地，成为推动 AI 技术发展的重要力量。

超小型公司、个人开发者与用户群：潜力待掘，未来可期

超小型公司以及个人开发者，甚至包括广大的 AI 用户群，构成了 AI 领域最为广泛的基础层面。其中，不乏一些具有代表性的案例，比如知名 AI agent 软件 Auto - Coder 及其创作者。他们以独特的创意和精湛的技术，在 AI 领域开辟出属于自己的小天地，展现出无限的潜力。

在 DeepSeek 出现之前，仅有 GLM 等少数研发实体在 AI 大模型领域深耕细作。而 DeepSeek 的诞生，犹如一场及时雨，为整个 AI 生态带来了新的变局。一方面，GLM、MicroMind 等公司借助 DeepSeek 带来的机遇，成功冲破了头部大公司的技术壁垒，在技术性能上与头部企业一较高下，争夺最新技术制高点（sota）；另一方面，DeepSeek 降低了行业门槛，使得无数中小公司如雨后春笋般涌现，它们凭借各自的优势，时不时给头部企业带来挑战，激活了整个 AI 世界的创新氛围，加速了整个 AI 行业的技术迭代速度。

然而，就目前而言，超小型公司、个人开发者以及 AI 用户群体虽然数量庞大，但整体力量尚未得到充分释放，在整个 AI 市场中所产生的影响相对有限，犹如投入湖中的小石子，只能溅起小小的水花。究其根源，在于 AI 研发和使用的成本尚未达到普惠水平，人们无法像使用电力一样便捷、廉价地获取算力资源。

但值得欣喜的是，这一庞大的群体已经开始逐渐成长。随着算力资源的不断普及和成本的逐步降低，我们有理由相信，未来将会涌现出越来越多的 AI 小型公司以及优秀开发者。他们将以更加饱满的热情和更加创新的思维，投身到 AI 领域的发展中，共同推动 AI 技术走向更加广阔的未来。届时，AI 领域的生态格局将更加多元化、更加充满活力，为人类社会的发展带来更多的惊喜和可能。

结合上面信息，思考：当前创业的小型公司，应该做什么？怎么做？

MicroThiner的回答

一句话结论

在当前 AI 格局下，小型创业公司最应该做的是：聚焦一个垂直细分场景，用开源/低成本大模型做标准化的 AI 能力服务（或平台），帮「不会玩 AI 的中小企业/个人」低门槛用上 AI，并通过容器化交付和托管+验证机制建立信任，快速小步迭代。

下面分两部分说清楚：做什么、怎么做。

一、当前小型公司「应该做什么」

结合你前面的思路（AI 打工网）、工具生态以及当前 AI 格局，可以归纳为三类机会，小公司可以选其一或组合：

1. 做「AI 能力服务商」：把大模型变成好用的“螺丝刀”

核心角色：
头部公司负责造“核反应堆”（大模型、GPU），你负责把这些能力做成某个行业能直接用的工具。

具体可以做：

• 某垂直行业的智能助手 / Agent
  • 如：外贸客服助手、律所文书助手、医院随访助手、教培错题分析助手等。
• 针对具体任务的微服务
  • 如：财报解析与可视化、合同条款风险提示、长文档总结、会议纪要结构化等。
• 给中小企业的一站式「AI 功能包」
  • 帮他们把 GLM、DeepSeek 等模型接到自家系统里，做成 SaaS：
    • 智能问答 + 知识库
    • 简单 RPA + AI 自动化（例如自动整理表格、生成日报）
    • 电商商品标题/文案/图片优化。

本质：
不是去和 OpenAI、DeepSeek 拼模型，而是站在他们肩膀上，给不会玩 AI 的人提供“模型 + 数据 + 场景 + 交付”的组合方案。

2. 做「AI 打工网 / 能力市场」：撮合买方和开发者

这就是你之前提到的「AI 打工网」方向。它在当前格局中的意义是：

• 头部公司和中型公司提供底层模型；
• 你提供的是「市场 + 信任机制 + 交付标准」，让：
  • 有需求但不懂技术的老板/产品方
  • 和 会用模型但没有客源的独立开发者、超小团队
    能够安全对接、验收和付费。

你比传统外包平台多做了两件事：

1. 交付物标准化：
   • 要求项目最终以 Docker 镜像、ONNX 模型 + 推理脚本、标准 API 等形式交付，
   • 明确输入输出与环境依赖，避免“我这能跑你那跑不了”的扯皮。
2. 可信交易机制：
   • 资金托管（里程碑分阶段付款）
   • 沙箱验收（平台在隔离环境中拉起容器自动测试）
   • 合同模板与责任边界（数据合规、版权声明）。

这类平台一旦在某些垂直场景跑通，会对第三阵营（超小公司、个人开发者）有很强的放大效应。

3. 做「开发者与用户的桥梁产品」：工具、框架和插件

当 DeepSeek、GLM 等降低了模型门槛后，还缺一层：让普通人甚至半技术人员能方便地组合使用模型和工具。

你可以做：

• 面向开发者的 Agent 框架 / 调试工具 / 插件
  • 类似 Auto-Coder、prompt 调试面板、多模型路由工具。
• 面向“轻技术用户”的可视化编排工具
  • 拖拽式工作流：接入搜索、抓取、LLM、数据库，构建简单业务流程。
• 某类高频场景的一键解决方案
  • 如：简历自动优化、短视频脚本生成、SEO 内容生成+发布等。

关键点：
你不是去造“通用 OS”，而是解决某一类高频、复用性强的问题，成为那一小块里的“行业标准工具”。

二、当前小型公司「应该怎么做」

不论你选上面的哪条路，技术路线和商业动作本质上可以共用。可以按下面 6 步推进。

第 1 步：选窄而真的细分场景

标准是：

• 痛点明确：用户愿意为你解决的问题付钱，而不是为了“AI”三个字付钱。
• 决策链路短：最好 B 端里找“能在一两周内拍板的小老板”，避免拖半年立项。
• 可用现成模型解决：不要一上来就依赖极其前沿、必须重训的大模型。

做法：

1. 在你熟悉的行业中找场景：
   • 你/团队成员之前的工作背景是最好的突破口；
2. 直接跟 5–10 个真实潜在用户聊（老板、产品、运营一线），问三个问题：
   • 你现在最烦、最浪费时间却又不能不做的事情是什么？
   • 你觉得啥程度的自动化就足够“值回票价”？
   • 为了让这个活更轻松，你一年能接受的预算是多少？

输出物：一个具体到业务动作的场景描述，而不是“做个 AI 助手”这种大而空的概念。

第 2 步：用现成开源模型 + 容器，做可跑的 Demo

技术策略：少造轮子、多拼积木。

1. 模型选型：
   • 优先用 GLM、DeepSeek、LLaMA 等已经验证过的开源/低价模型；
   • 文本任务可以先用基础对话模型 + prompt 方式实现，足够好再考虑微调。
2. 封装成容器：
   • 写一个简单的 HTTP 服务（FastAPI / Express），把模型推理封装成 REST API：
     • POST /predict输入业务需要的字段，输出结构化 JSON。
   • 提供 Dockerfile，确保：
     • docker build一行打包
     • docker run -p 80:80一行跑起来。
3. 简单评测：
   • 做几组真实数据的前后对比（AI 前 vs AI 后），展示效果；
   • 把这些展示在 Demo 页面上给用户看。

目标：
在 2–4 周内，做出一个可演示、可部署、可复用的最小版本，而不是 PPT 或原型图。

第 3 步：设计「交付规范」和「信任机制」

这一步是你区别于普通外包/普通工具的关键。

1. 交付规范（适用于你自己，也适用于你未来的平台）

• 明确规定：
  • 交付形式：Docker 镜像 / ONNX 模型 + 推理脚本 / API 文档；
  • 输入输出格式：用 JSON Schema 写清楚字段定义；
  • 性能指标：例如延迟、QPS、召回率、准确率的大致范围；
  • 部署说明：一页 README，说明如何在客户环境中落地。
• 这样一来：
  • 客户能评估性价比；
  • 你自己也能“产品化”成果，减少项目间重复劳动。

2. 信任机制

即便你不马上上线「AI 打工网」，也应在自己的服务中用类似思路：

• 里程碑付款：
  • 例如：原型跑通 30%，场景覆盖+效果达标 40%，部署+文档+培训 30%。
• 简易沙箱测试：
  • 自己准备一套测试脚本，给客户看：
    • 我会在这样的数据上测试、记录这样的日志和指标；
  • 将来做平台时，可以把这块平台化（自动拉容器测试）。

第 4 步：用「最小平台」跑通前 3–5 个项目

即便你最终想做的是「AI 打工网」这类平台，也不要一上来就重金开发大系统。可以这样走：

1. 前端：
   • 一页 Landing Page + 两个表单：
     • 需求提交表单（针对企业/个人买方）；
     • 技能/服务提交表单（针对开发者/小团队）。
2. 后端运营：
   • 需求、服务信息都暂存在 Google Sheet / 飞书表 / Notion；
   • 人工匹配合适的开发者与需求方；
   • 合同、里程碑、交付方式也可以用模板 Word/在线文档搞定。
3. 交付过程：
   • 用 GitHub 私有仓库协作；
   • 用 Docker 镜像 + README 交付；
   • 在你自己的服务器上手动跑“沙箱测试”。

目的：
用最小的工程投入，验证：

• 是否有稳定的需求来源？
• 哪些场景最赚钱、最容易复用？
• 双方最容易吵架/有误解的环节在哪里（是需求描述、交付形式还是效果预期）？

这些经验会直接决定你正式平台要优先做哪些功能。

第 5 步：根据验证结果「收窄或扩展」

跑完前几个项目后，你要做一次“拐点选择”：

• 如果某个行业/场景的复用度非常高：
  → 更适合转成 SaaS 产品（按月/按用量收钱），平台化可以延后。
• 如果供需两端都很分散，但明显有撮合价值：
  → 重点做「AI 打工网」，用平台机制扩展开发者和需求方数量，你自己也只是平台上的一号服务商。

无论走哪条，底层心法不变：标准化交付 + 低门槛接入 + 明确的性价比。

第 6 步：渐进式提高技术“含金量”，而不是一口吃成胖子

在早期你更多是在“帮人用好现成模型”，等现金流和项目经验积累到一定程度，可以逐步加码：

1. 场景级微调：
   • 为特定行业做小规模微调（LoRA），进一步提升效果；
2. 多模型编排与策略路由：
   • 根据任务特点自动选择最适合、最省钱的模型组合；
3. 数据与反馈闭环：
   • 每个项目的匿名/脱敏数据形成数据资产，用于后续模型优化和新产品训练；
4. 对开发者生态开放（若你做平台）：
   • 提供 SDK、模板、沙箱环境，让外部开发者更容易在你平台上提供服务。

结语：小公司的机会在「连接」和「落地」

结合你之前的想法和当下的格局：

• 头部公司负责“造引擎”（DeepSeek、GLM 等）；
• 中型公司在行业里做“整车厂”；
• 你这种小型公司，最适合做的是：把引擎和真实路况连接起来，让不会造车、也不懂引擎的用户能坐上车、跑起来。

用一句操作性更强的话总结：

选一个你能深刻理解的细分场景 →
用开源/低价大模型 + 容器化做成标准化 AI 能力 →
配上一套可信交付流程（托管+沙箱+里程碑） →
先完成 3–5 个真实项目，再决定是做 SaaS，还是做平台。

如果你愿意，可以告诉我你现在最熟悉或最有资源的行业，我可以按同样思路，帮你具体拆出一个「可在 1–2 个月内上线的 MVP 方案」。