这两年，几乎所有人都会问：AI这么热，我该不该做？做哪一层？怎么做？有人冲去做模型，有人冲去做 Agent，有人熬夜调参数，觉得自己在参与历史。但如果明天模型价格砍掉 90%，你还能活吗？

一、不做前沿，去吃滞后现在最热闹的AI科技巨头，OpenAI、Anthropic、xAI等。每天新闻、融资、估值、模型排名新闻层出不穷。但是说实话，消费者并不关心。前沿能力会很快商品化。今天高不可攀的能力，明天就有开源版本，后天就会被价格战打下来。多数商业场景并不需要95分的智能，70分的稳定可用、价格合理就已经足够了。AI圈一天一个热点，真正火的像Openclaw等产品机会，晚一个月再看也不迟。

二、华尔街的恐慌目前市场既担心AI不赚钱。又担心AI太赚钱，把人类替代掉。这说明AI行业还没有稳定的利润分配结构。比如NVIDIA长期维持的高毛利状态，阿里巴巴在巨量AI投入下整体利润率大幅下降。这往往意味着价值链暂时失衡。意味着，替代芯片会出现、自研算力会增加、中间层会大量死亡、应用层会快速洗牌。所以，一定要假设模型会变得更便宜！现实中已经出现了成本大幅下降的例子。Reddit上有开发者发现，开源模型令原本月花费400美金的AI服务降低到16美金。

三、真正的机会，在“模型商品化”微软CEO纳德拉曾表示，高级模型正走向商品化，单靠模型本身不再构成长久竞争力。模型本身是高投入领域，但模型商品化之后的应用层，是下场AI更现实的空间。包括API替代、本地部署、垂直场景微调、企业私有化版本等等。这不依赖参数规模，而是依赖于对行业流程的理解。

前两天X上刷到一条推文，一个AI Agent创业团队失败的原因就是CTO看到一整套用户做量化策略的session，然后自己复刻了一个，辞职印钞去了。某种程度上来讲，这些创业者从真实用户的prompt发现了真正的需求。而这些都是可以单独抽离成小工具做成产品的。客户会为“少开两小时会”买单，会为“报表自动生成”买单。把AI塞进CRM、财务系统、设计软件，焊进工作流。