# AI创业别挤垂直智能体了：奥特曼说，那条路走不出最厉害的公司

- URL: https://davidyin.dev/writing/245-20260809-sam-altman-startup-playbook/
- 作者: David Yin
- 发布: 2026-08-09
- 标签: AI 创业、Sam Altman、垂直智能体、scaling laws、创业方法论
- 摘要: Sam Altman 给的反向建议：垂直智能体能赚钱，但走不出定义时代的公司，机会在「现在还不划算」处——市场还没给模型指数进步定价，按两年后的模型做产品才有先发。还批评少招人多买 token 不算创业，用 ChatGPT 从提问变干活佐证需求先动、价格未动。

你身边做 AI 的人，十有八九在干同一件事：给某个行业做垂直智能体，也就是造一个专门替这个行业干活的 AI。外包在接单，大厂在立项。随便翻开一份 AI 创业方案，讲到最后，你甚至不用问，就知道他下一段要写什么。

奥特曼 7 月底在一场访谈里聊创业，开场第一问就是：这十年，最大的变化是什么。他的答案里有一条最扎眼：大多数创业公司正挤的那条路，能赚钱，但大概率走不出这个时代最厉害的公司。该去的地方，是那些现在还不划算、要等模型再聪明一点才成立的事。这句话跟市面上所有 AI 创业指南都拧着。

## 地面晃得最厉害的时候，创业公司才最有优势

他说他就爱这种时候。地面晃得最厉害、成本往下掉得最快、从做完一版到做完下一版的间隔越缩越短，创业公司的优势反而最大。这句话反过来读更清楚：一切风平浪静的时候，创业公司才最没机会。风平浪静的时候，比的是资源、是渠道，创业公司样样不如巨头；只有地面晃起来，存量作废，大家才回到同一条起跑线。

访谈开头他举了个例子：现在十周大的创业公司，已经能做出过去想都不敢想的东西。他见过一个才成立两周的团队，正把整个办公套件按"AI 优先"重做一遍。他说，这在不久以前，是一家创业公司要干一年的活。

这个压缩，让试错的代价直接塌了。以前验证一个想法，要养一支团队跑大半年；现在几个人几周就能跑一轮，错了推倒重来也不心疼。这在过去是做梦，今天是日常。以前的创业，大头成本是人；现在的创业，大头成本是判断。

做网络基础设施的 Cloudflare 在财报电话会上披露，今年 5 月起，AI 机器人等非人类流量已经超过了人类流量。现在互联网上到处跑的，已经不全是人了。流量结构变了，你服务的对象，正从"人"悄悄变成"人和机器"。

我倒觉得，这几件事是同一个信号：变化本身在加速，而加速期恰恰是少数人的机会期。巨头在这个阶段并不占便宜，他们的优势是规模，而规模在变化面前最笨重。问题在于，既然地面在晃，为什么大多数人还在按老规矩站稳？

## 可大多数创业公司，挤在同一条平庸的路上

奥特曼的原话很直白：大多数创业公司都在说，我要去给企业的某个垂直领域做 AI 智能体。这玩意儿在很多情况下真能成，会卷得要命，但它大概率不会成为那个时代最成功的定义性公司。他分得很开：能赚钱的公司，和定义时代的公司，是两码事。他还补了一句"我不评判"：今天就把现成的 AI 用到最省力的赢法上，这个诱惑他完全懂。

选这条路的人不是懒。客户听得懂，钱也确实好挣。"给金融做合规审核的 AI"，一句话就能说清产品是什么。可我的判断是，这个方向的问题不在赚不赚钱，钱真能赚。**问题在太稳了。** 客户明确、付费明确，连怎么交付都清楚。而稳的方向，巨头看得最清楚：他们有现成的客户、现成的渠道，销售团队早就铺好了。垂直智能体这种"客户现成"的生意，恰好是他们最顺手接走的一类。这话只是我的推测，他没这么说。但话得说全，真拿住了行业数据、合规许可、工作流入口或强交付网络的，不在这套批评的范围里。这条路会越挤越满：你摸熟的流程，别人也在摸，最后比的就是谁更便宜、谁更贴身。

那到底哪里才挤得下创业公司？奥特曼给的答案，会让大多数创业者皱眉头。

## 市场还没给指数定价，机会在"现在还不划算"里

他说，如果现在还在给创业公司当顾问，他最想让创业者想明白的一件事是：**市场还没完全适应"模型进步会继续按指数走"这件事**。所谓指数，就是按固定节奏翻倍式地涨，不是匀速涨。这条规律有个名字叫 scaling laws：模型越大、数据越多、算力越足，就越聪明。他赌它不会停，而输赢全押在这上面。信不信这条规律，决定你是按今天的模型做产品，还是按两年后的模型做产品，两者差着整整一代产品。按今天的模型做，做的是今天就能卖的东西，人人都看得见；按两年后的模型做，做的是明天才成立的东西，现在没人跟你抢。

这话从他嘴里出来，得先打个折扣听。OpenAI 靠卖模型和算力赚钱，创业者越早相信两年后的模型、越早围着它做规划，他的生意就越好做。这没什么可耻的，换了谁坐那个位子都一样。但别把它当中立真理，这是一条需要你自己验证的战略假设。

所以，现在就开始做那些需要更聪明、更便宜的模型才能成立的事，完全没问题。为两三年后的能力做规划：这个月还不划算的事，等模型变聪明、价格掉下来，就划算得不得了。先把地基打了，等模型一到，你手里的东西直接能用；等大家都看懂了再进场，你只能跟在后面买更贵的门票。现在做这种事的团队不多，因为它摆在明面上就是不划算。但不划算本身不是窗口：需求得是真的，能力曲线得看得见，团队跑道得撑到那一天，你还得趁没人抢，先把数据、流程或分发攥在手里。缺一条，不划算就只是坑，不是机会。

我举个例子。帮人打理养老金的 AI 顾问，方向听着就靠谱：客户只增不减，需求永远在。可现在没人敢用。管钱的事，错一次就没人敢再信你，今天的模型还没可靠到让人放心。等模型再聪明一档，出错率压到过得了审计，同样的活立刻变成一门大生意。现在进场，客户会问你凭什么；等那天到了再进场，你已经排在队伍最后面。

需求侧已经先动了。OpenAI 在 8 月 6 日发布的官方博客里披露，全球超 10 亿用户的 ChatGPT，角色正从"问问题的工具"变成"干活的工具"。这个量级说明，这事不是小圈子里的自嗨。以前它替你回答，现在它替你做完。同样一次打开，做的事从查资料变成了干活。用户已经在拿明天的模型干活了，市场却还按昨天的能力定价。需求先动了，价格还没动。

说到定价，他自己先拆了台：承认算力投资严重押少了，因为被金融市场吓住。一个把"相信指数"挂在嘴边的人，照样被市场情绪吓退过。这不能直接证明市场错了，但至少说明：连最相信曲线的人，也会低估曲线兑现所需的资本和基础设施。当然，这套判断有前提。scaling laws 放缓、推理成本降不下来、平台把能力直接打包给终端客户，哪一条坐实，都得推倒重来。

## 少招人多买 token 不是创业，公司应该长得不一样

"不划算的事"长什么样，他泼了盆冷水：今天的创业公司看起来还是老样子，因为"公认的智慧"说你就该这么做。有人会说：我少招点人，多花钱买 token 呗。token 是大模型读写文字的最小单位，一句话会被切成一小块一小块来处理，计费也按 token 数来。省下的只是人头钱，公司该长什么样，一点没变。人少了，做的事还是那几件；工具换了，流程还是那条。顺着他的逻辑：工具可以换，公司的组织方式、决策方式也都能换。但大多数人一次只换一样，还挑最省事的那样换。

他把话挑明了：大多数人只是把新工具当"多用一个 Codex"。Codex 是 OpenAI 的 AI 编程助手，能自己改代码、跑测试，改完自动把修改提交上去。它是目前最主流的 AI 编程工具之一，可大多数人只让它干点边角活。他说的"远远不够"，指的就是这个。

他自己说了，公司大概率应该长得非常不一样。我的判断是，那个"不一样"不在少招人多买 token 上。**省的是成本，没动的是结构**。该变的，是把省下来的钱和人，投到别人还没验证的地方去。这才是他说的"现在还不划算"的事：今天做还不经济，等模型能力一到，成本结构整个改写。谁先动手重做流程，那一天就是谁的。

窗口期给的，就是这几年。地面在晃，站稳的人本来就少，你也不需要跟大多数人站在一起。等地面不晃了，再找位置就晚了。到那时，"不划算"的地方，会变成"抢不到"的地方。

你手里那个正在做的 AI 项目，是想清楚之后押在"现在还不划算"的地方，还是别人都在走的那条？

## 本文事实来源

- Relentless 频道：《How to Start a Startup》——Sam Altman 访谈，2026-07-25 发布，约 69 分钟
- OpenAI 官方博客：《From asking to doing: How the world is putting ChatGPT to work》（2026-08-06）
- IT之家：《Cloudflare：AI 机器人流量已超越人类，预计五年后人机流量比达 1:1000 近乎"误差"》（2026-08-08，报道 Cloudflare Q2 财报电话会披露）