前阵子约了一位做 AI 投资的朋友聊天。
我的现状
离职半年了，现在做两件事：写东西沉淀想法，写 AI Agent 项目。
技术上说，做应用层开发门槛不高。难的是找到对的方向，还有搞定流量。
半成品比较多，这是实话。所以我现在对组队这事很谨慎。在自己没有趟过一些浑水之前，把别人叫过来是不负责任的。而且一个人生活开销可以压缩，有了团队就得给人发工资，压力完全不一样。
生产变便宜了，什么变贵了
投资人说了一句话，我印象很深：“现在做出东西很容易，难的是知道该做什么，还有怎么让人知道你做了。”
他说很多开发者都是这样，东西做出来了，石沉大海。
以前开发成本高，那是门槛。现在 AI 把开发成本打下来了，价值就转移了。转到两端：一端是找对方向，另一端是搞到流量。
他们团队在做一个系统，用 AI 找趋势。具体怎么做呢？抓最新的论文、新成立的公司、顶尖团队在干什么，然后让 AI 深度推理，体系化地挖生意点子。目标是提高命中率，用概率打。
我之前用过 Gemini deep research、Perplexity 这些工具。但说实话，用下来感觉像刷短视频，信息在脑子里一闪而过，没法真正消化。所以我现在倾向于少输入，多消化和输出。这样形成的见解才是自己的。
AI 在提供"深刻洞察"这件事上，还差得远。
创业工厂模式
投资人跟我讲了他们在做的事，我觉得挺有意思。
他们不赌单个项目，而是批量孵化。具体流程是：
从产业方挖需求，或者用 AI 系统预判趋势。然后把这些需求分发给开发者，提供算力、办公空间、早期资金。作为回报，拿项目的早期股权。
同时推几十上百个项目，大部分会死，但只要撞出来一个就够了。
他们还和香港大学合作。把商业命题当成计算机系期末作业发给学生，学生做原型，他们提供指导。这样一年能验证几百个创意，成本几乎为零。更重要的是，这是个人才筛选渠道，能从中找到最有潜力的开发者。
这个模式的核心是两点：极致的组织效率，还有敏锐的趋势捕捉能力。谁能以最低成本管理海量开发者，谁能抓住市场的短期波动窗口，谁就有优势。
硬件和软件
聊到投资方向，他说现在更关注硬件。
原因很简单：硬件的壁垒是物理世界的复杂系统工程，比纯软件代码更难被 AI 快速复制。供应链管理、工业设计、软硬结合的经验，这些需要长期积累，没法通过学线上课程速成。而且硬件有天然的商业模式，用户付费意愿更直接。
纯软件呢？容易被抄袭，没有护城河，用户付费意愿也弱。
他说了一句话：“中国团队执行力强，但在 AI 硬件创新上还是很同质化。” 海外出一个 AI Pin，国内马上一堆模仿者。
然后我们聊到了更现实的话题：在中国市场，纯软件应用要想赚钱，必须切中人性的刚需。
他提到早期 AIGC 浪潮中真正赚到钱的案例：AI 算命，短短几个月收入几千万，面向高净值人群；AI 论文代写，从学生毕业到专业人士评职称，这是不可替代的刚需。
他说未来更有商业潜力的方向，可能在不合规的地方。比如 AI 在情色产业、博彩（球赛分析）这些领域的应用。这些直击人性底层欲望，付费潜力巨大。
当然，风险也巨大。实际操作中，服务器、推广渠道全部得在海外，规避国内监管。
聊完的一些想法
这场对话，让我看到了两个视角。
我作为独立开发者，在意的是内容、技术、方向选择。我对 AI 工具有清醒认识，强调个人消化和深度思考。我对组队很谨慎，因为我得负责。
他作为投资人，在意的是趋势发现和组织能力。他提出创业工厂模式，通过批量化、低成本试错来对冲风险。他的投资逻辑倾向于有壁垒的硬件和直面人性的软件应用。他追求极致组织效率，用"AI 挖趋势 -> 精准找人"的模式，不搞那些低效的线下社交活动。
最后我们聊了聊未来可能的合作方向：
我可以作为有经验的 Leader 角色，参与到他们的创业工厂计划中，一起孵化项目。或者，我通过内容创作吸引开发者社群，他们提供验证后的项目和资源，形成"流量-项目-转化"的路径。还有一个可能是，在他们正在研发的"AI for VC" Agent 项目上，做一些技术层面的交流与合作。
这些都是可能性。具体怎么走，还得看。
若你也在做独立创业的探索，欢迎找我来聊。
声明：以上内容由录音与回忆串联，可能存在偏颇错位，仅供参考，不代表当事人立场、不构成投资建议。
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