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2024 年，随着人工智能继续快速发展并融入几乎所有行业，创建一家人工智能初创公司将带来巨大的机遇。然而，在吸引资金、招聘人才、开发专有技术以及将产品推向市场方面，人工智能初创公司也面临着相当大的挑战。

让我来概述一下 2024 年的 AI 初创企业生态系统、需要考虑的顶级商业模式和技术堆栈、从早期原型到资助扩大规模的阶段性发展，以及应对常见初创企业挑战的技巧：

2024 年的人工智能初创企业生态系统

到 2024 年底，全球人工智能市场价值预计将达到 1 万亿以上。我们已经看到人工智能转型在医疗、金融、交通、制造、零售等所有主要行业中扎根。人工智能的日益普及推动了对能够将人工智能从研究转化为实践的人工智能初创公司的巨大需求。

随着人工智能能力在 2024/2025 年继续快速发展，开创创业机会的一些主要驱动因素包括：

• 更强大、更高效的人工智能模型和架构，如大型语言模型和计算机视觉系统
• 提高人工智能的可解释性和可信度，以提高现实世界的接受度
• 大数据的持续增长为人工智能系统发展提供动力
• 扩大人工智能基础设施、工具和平台的使用范围，降低进入门槛
• 教育和培训计划推动人工智能研究人员、数据科学家和机器学习工程师的人才库不断增长
• 企业和风险投资对人工智能初创企业的投资连年创下新高

这些因素结合在一起，为新兴人工智能初创企业在各个领域的涌现创造了完美的环境。

大小和规模分类

2024 年的人工智能初创企业按规模大致可分为四大类：

1. 个人创始人和微型创业公司

• 单人创始人或 2-5 人的小团队
• 自筹资金或早期原型阶段
• 测试想法并努力实现产品与市场的契合
• 几乎没有收入，仍在验证商业模式
• 常见结构：独资企业、单一成员有限责任公司、合伙企业
• 易于设置并可在小规模内快速迭代

2. 自力更生的初创企业

• 创始团队由 2 至 10 人组成
• 通过客户工作、咨询工作等自筹资金
• 可能获得低于 50 万美元的早期天使投资
• 在寻找产品与市场契合度方面取得进展
• 年收入高达 100 万美元
• 估值低于 6 位数或低于 500 万美元
• 结构：有限责任公司、S 公司、C 公司

3. 风险投资支持的扩张型企业

• 创始团队规模较大，有 10 至 30 名以上员工
• 获得风险投资公司充足的资金支持，已筹集超过 100 万美元
• 先进的原型或已发布的平台
• 强有力的产品市场验证
• 年经常性收入增长率超过 30%
• 8 至 9 位数的估值
• 为 A/B 轮融资后的高速增长做好准备
• 结构：具有股权结构表和投资者权利的 C 类公司

4. 人工智能独角兽

• 通过 IPO 或收购退出风险投资的大型企业
• 精英团队通常拥有 100–1000 多名员工 *领先的工程和商业人才
• 跨国经营
• 估值 7.5 亿美元以上
• 8位数的ARR收入稳定的企业客户群
• 占据行业主导地位
• 结构：上市公司或大型子公司

从这一分类中我们可以看出，人工智能初创公司的形式多种多样，从种子期前的个体创业者到估值超过 10 亿美元的退出后独角兽。大多数创始人会从前一两个类别开始，验证他们的模型，然后从那里扩大规模。

顶级商业模式

鉴于人工智能在各个行业的巨大能力，许多新兴创业模式已得到证实：

1.微型SaaS

微型 SaaS 是指围绕特定产品构建的软件即服务业务，旨在解决客户的单一特定痛点。常见示例包括 AI 写作助手、其他平台的预测分析插件、自动报告工具、数据丰富功能等。

微型 SaaS 对于 AI 初创企业的好处包括：

• 降低初始产品推向市场的门槛
• 经常性订阅收入模式
• 通过升级垂直扩大收入的能力
• 有机会被收购并融入更大的平台

Micro-SaaS 允许单个创始人或小团队快速验证想法并开始产生收入，而无需大型工程团队或立即获得资金。

2. 人工智能咨询公司

对于希望利用现有 AI 知识的初创公司来说，建立 AI 咨询公司已被证明是一种有利可图的模式。这涉及向缺乏内部 AI 专业知识的企业出售 AI 咨询、战略、实施和托管服务。

常见的服务包括：

• 人工智能准备情况评估
• 技术评估和建议
• 数据战略和路线图
• 人工智能伦理与治理
• 产品原型设计
• 模型研发
• 云迁移和管理
• 持续改进模型

与纯产品业务相比，专业服务的主要优势在于创收速度更快、能够通过计费小时数扩大收入、与客户建立更紧密的合作关系。大型系统集成商、云供应商、数字代理机构和开发公司都在遵循高利润的 AI 咨询模式。

3. 行业专用平台

与服务于多个行业的横向 AI 平台不同，初创公司还有潜力打造针对各个行业的垂直产品。例如，专门针对金融、零售、制造、医疗保健、交通、法律、房地产和其他市场的 AI 平台。

这些平台解决了单个行业的常见痛点，从而实现了优化，并且比通用解决方案更愿意付费。行业平台通常将 SaaS、数据资产、ML 模型和专业服务整合到一个集成产品中。

4. 数据货币化商业模式

数据是几乎所有 AI 系统的动力。能够汇总独特、高价值数据集并将访问权商业化的初创公司具有强大的优势。此模型的变体包括：

• 建立市场、交易所、经纪公司来连接数据买家和卖家
• 为开发者和合作伙伴提供优质数据 API
• 数据打包成报告、分析工具和嵌入式应用程序
• 丰富第一方数据，然后授权分发

由于基础设施、数据收集和团队的固定成本较高，数据货币化业务通常需要风险投资支持才能扩大规模。但凭借稳固的数据资产和分销，由于竞争定位，利润率和倍数可以长期超过纯 SaaS。

5. ML 模型开发和许可

虽然对于早期初创公司来说这种情况不太常见，但有些公司确实专注于开发新颖的机器学习架构、训练算法和模型功能，然后通过许可和知识产权使用费来实现盈利。

想想那些以研究为中心的实体，他们开发核心人工智能模块来支持语音、翻译、推荐系统等消费者应用，但不一定自己制造成品。他们的模型通过第三方间接集成和分发。

对于拥有世界级机器学习人才的初创公司来说，授权原创模型而不是直接与大型科技公司竞争可能会更节省资金。模型开发还可以促进大型企业实施人才收购和保留策略。

6. 人工智能芯片组和量子硬件

在前沿领域，专注于下一代人工智能硬件的初创企业也带来了巨大的机遇，因为神经网络的计算需求突破了当今最先进的 GPU/TPU/FPGA 系统的极限。

专注于人工智能芯片组、神经形态计算、光子系统和量子机器学习等领域，虽然雄心勃勃，但初创公司正处于下一个最大变革之一的中心。考虑到所需客户的规模，炒作非常高。

7. MLOps 与企业基础设施

最后，虽然本质上并不是“纯人工智能”业务，但使企业能够集成、治理、保护、监控、扩展和管理复杂机器学习系统的工具和基础设施已经成为一个巨大的类别。

MLOps 堆栈、模型注册表、特征存储、数据标签服务、模型训练平台、测试套件、实验跟踪器现在本身就构成了一个价值 40 亿美元的初创生态系统。然而，碎片化程度仍然很高，这表明机会仍然存在。

上述大多数商业模式都适用于处于种子前至 IPO 后阶段的任何规模的公司。在权衡选择时，创始人应考虑其资产、团队能力、目标客户以及新企业与现有企业的进入壁垒。

顶级人工智能技术栈

虽然构思商业模式至关重要，但实现这些模式完全取决于选择正确的支持技术作为 AI 初创公司的基础堆栈。这些“自建还是购买”的问题各有利弊，初创公司在扩展时必须不断评估。常见的技术方法包括：

1. 利用开源库

PyTorch、TensorFlow、Stability AI 和 Hugging Face Transformers 等开源 AI 软件开发工具包的进步使初创公司能够对创意进行原型设计并验证，而无需从头开始构建核心 ML 功能。AWS、GCP 和 Azure 等云平台现在也提供许多现成的 AI 服务供整合。

利用开源的主要好处是上市时间更快、成本更低，并且能够在原型设计过程中快速迭代。团队可以更加专注于定制、新颖的数据管道和应用程序级逻辑。

然而，依赖开源也存在一些缺点，比如控制力减弱、依赖供应商、竞争加剧以及随着时间的推移技术商品化。初创公司可能仍需要专有 IP 来保持差异化。

2. 构建自定义 ML 模型

对于拥有内部机器学习和数据科学工程师的初创公司来说，投资定制模型开发可以带来定制性能、垂直优化、可防御的 IP 以及适应独特或特权数据资产的优势。

2024 年，这里的选择将大大扩展，包括 CNN、RNN、Transformer、图神经网络、强化学习、联邦学习，以及结合偏差缓解、稳健性、反事实和集成技术。

缺点在于构建成本较高、招聘困难、模型漂移/退化风险以及生产前需要进行大量测试。由于资源限制，并非所有初创公司都能走这条路。

3. 利用基础模型

一种越来越有吸引力的平衡方法利用学术界和大型科技公司的现有基础模型作为基础，然后通过定制主管和模型扩展进一步使其专业化。

这将有助于提高初创企业的生产力，通过使用 GPT-4、Llama2、Mistral-8x7b、DALL-E、PaLM、BERT、AlphaGo 等强大且经过验证的架构，然后根据特定的行业数据进行调整。

4. 在大语言模型的基础上继续深造

与此相关的是，大语言模型 (LLM) 的兴起及其惊人的广度促使许多初创公司围绕微调平台（如 Llama2、Anthropic Claude、Cohere、Character.ai）或直接在 OpenAI 等 API 服务上运行工作负载来定位技术堆栈。

这使得所有初创公司自行开发与购买之间的权衡考量上升到新的高度。虽然集成简单且功能强大，但对外部 LLM 供应商的依赖也带来了需要权衡的风险因素。

5. MLOps 工具和基础设施

最后，将领域专业知识打包到用于管理和优化 ML 模型生命周期的 MLOps 工具中可以提供更易于防御的平台，尤其是对于后期初创企业而言。

凭借强大的工作流程编排、实验跟踪、模型监控功能，从一开始就建立了竞争优势。

总体而言，在确定 AI 技术栈时，没有通用的“正确选择”。优先级从原型、私人测试版到多租户 SaaS 不断发展。初创公司必须根据约束条件反复权衡构建与购买。

推动初创企业成长

创建任何类型的人工智能初创企业的创始人最终都会面临类似的迭代节奏，需要系统地验证然后扩展成功的业务：

第一阶段——原型设计和客户发现

早期的重点仍然是快速原型设计，探索创意和核心价值主张。低代码工具和小样本的 MVP 实验揭示了通过猜测无法获得的见解。

原型阐明了技术可行性和产品规格，而访谈、调查、竞争审计和用户研究验证了值得解决的市场问题。

对于人工智能初创公司来说，这一点尤其正确，因为理论创新与真正的客户需求之间存在差距。许多创始人陷入了陷阱，他们开发巧妙的技术来寻找问题，而不是相反。

这里的活动反映了传统的精益创业方法，例如定义目标客户资料、记录用例、详细说明 UI 流程以及制作简洁的消息以开启销售对话。

在建立初始信号后，战术飞行员与一组客户通过记录有形的指标、结果和可参考性提供进一步的验证。

综合起来，这些需求驱动的见解要么推动产品正规化的进程，要么为基于证据的转变铺平道路。

第 2 阶段 — 私人 Beta 版发布

一旦通过初始客户验证消除风险，初创公司就会进入执行模式，正式确定完整的产品体验。对于 AI 初创公司来说，这需要广泛的数据管道、模型开发、云基础设施和应用程序代码库构建。

早期招聘的人员被分派到机器学习工程、数据科学、全栈 Web 开发、设计和产品管理等部门。单位经济效益、定价模型和上市计划也需要进行分析。

许多创始人在这个阶段会筹集种子前或种子轮资金，以加速短期产品开发和团队发展。典型的融资金额从 30 万美元到 100 万美元不等，来自天使投资人、小型风险投资公司、加速器以及越来越多的独立 GP“侦察”基金。

与原型相比，私人测试版拥有更多的资源，可提供更高级的功能、集成和可靠性，以便针对一小部分独家客户进行长期测试。

这里的实验包括定价、定位、合作伙伴关系以及制定可重复的销售动作，以巩固产品与市场契合度在公开发布时的信心。

第三阶段 — 公开发布和扩展

鉴于成功的私人测试结果和充足的资金储备，初创公司开放访问权限以建立初始公开吸引力。定价最终确定，自助服务入职和文档充实，而创始人则更专注于增长。

营销通过 SEM、内容、推荐和社区建设来激活，以吸引更广泛的目标群体。投资大量投入到转化率优化中。企业销售活动也扩大了规模，以增加交易规模和基于账户的收入。

同时，初创公司大力推进产品升级和团队扩张。重点转向稳健性、合规性、安全性、可用性和支持。

对于 AI 重度堆栈，延迟通常表现为模型退化、概念漂移和技术债务。MLOps 流程随着数据管道的持续建设而得到增强。

一旦最初的吸引力得以巩固，A 轮融资标志着 AI 初创企业的关键时刻，通常以 8 位数的估值从全栈式风险投资公司筹集 500 万至 1500 万美元以上的资金。

成长阶段投资带来了更深层次的运营专业知识、顶尖人才招聘带宽以及 C 级高管任命，以补充创始团队。扩大董事会有助于进一步治理。

快速扩展涵盖业务开发、营销、销售、客户成功以及工程扩展到新地区、垂直行业和用例。

自下而上的有机实验得到了更具战略性的商业努力的补充。有了足够的动力，后续的 B 轮和 C 轮融资将朝着类别领导者的方向发展。

应对常见挑战

从构思到扩大规模的整个发展周期中，人工智能初创企业面临着不断变化的挑战：

技术挑战

在技​​术方面，遇到的常见问题包括：

• 模型退化、概念漂移——需要监控和漂移校正工作流程
• 标记监督学习技术的瓶颈
• 缺乏模型的可解释性和可审计性，阻碍了采用
• 人才短缺，难以找到经验丰富的机器学习/数据工程师
• 快速迭代导致技术债务和架构复杂性不断增加
• 基础设施成本随需求增长而扩大
• 平衡定制化与模型可重复性
• 数据质量和管道稳健性滞后
• 保持严格的评估和统计有效性

解决这些问题的方法是尽早实施 MLOps 工具、投资人才开发、利用外部供应商实现商品化能力，并保持简单的实验设计流程以严格量化模型质量。

专注于运营的高管在首席技术官/首席信息官/首席产品官、工程副总裁、数据科学总监和 MLE 角色等方面提供了巨大的价值。

商业挑战

常见的初创企业挑战往往会凸显应用人工智能与非技术创始团队之间的差异：

• 价值主张不明确或 TAM 评估不切实际
• 技术能力与商业可行性不一致
• 难以与非技术利益相关者沟通
• 缺乏直观的客户互动或界面
• 过度定制无法满足更广泛的市场需求
• 销售和分销渠道薄弱
• 商业模式尚未做好成功部署人工智能技术所带来的下游经济影响的准备。

缓解措施需要在早期注入客户同理心、商业运营经验、产品设计思维和市场规模能力以及工程人才。这使初创公司能够建立全面的全栈团队。

筹款挑战

在筹款方面，障碍通常来自：

• 有限的吸引力、收入或 ARR 不足以支持激进的预测
• 商品化解决方案难以体现差异化
• 缺乏经验的创始团队无法激发投资者对技术以外的信心
• 缺乏对模型的关注或产品过于分散
• 过度依赖炒作驱动的未来愿景而非短期执行
• 位于风险投资热点之外的地理劣势
• 无法快速迭代或缺乏模式识别
• 没有通过防御性或网络效应实现大规模退出的明确途径

为了提高成功的几率，需要精心制作以指标牵引力为支撑的引人入胜的叙述，关注多个产品周期内的愿景相关性，并利用经验丰富的初创顾问来积极引导讨论。

人工智能初创企业成功的最后秘诀

最后总结一下，降低创建有影响力的人工智能初创企业风险的策略方法包括：

• 专注于解决实际问题，而非追逐技术炒作周期
• 通过快速低代码原型构建初始产品直觉
• 在编写任何代码之前，与目标细分市场的 100 多名客户进行交流
• 实施 MLOps 和模型治理，以负责任的方式实现 AI 生产化
• 寻求商业或运营联合创始人来补充技术人才
• 探索授权和知识产权开发作为保持优势的关键选择
• 专注于垂直领域并实现领域精通，而非广泛的解决方案
• 尽早构建可防御的数据和强化循环
• 在定制之前利用预先构建的基础
• 使用 OKR 和指标量化过去的里程碑
• 仅在必要时筹集资金以加速增长
• 从第一天开始就关注分销渠道
• 领导范围涵盖模型原型设计、产品化、商业化
• 接受道德、透明度和问责制方面的新兴标准

虽然没有成功的灵丹妙药，但依靠这些原则可以让人工智能初创企业通过技术建设和筹集资金来蓬勃发展，从而占据市场领导地位。

如果经过深思熟虑，通过客户需求的视角进行适当筛选，AI 技术将对各行各业产生巨大的积极影响。除了商业成功之外，将 AI 用于社会公益也是许多初创公司的一项鼓舞人心的追求。

值得关注的 AI 初创公司示例

到 2024 年及以后，人工智能初创公司将不断突破界限，从行业转型到新兴技术，涉及各个领域。以下是各个类别的一些值得关注的初创公司：

微型SaaS

• Otter.ai——语音会议助理和转录
• Descript——集成人工智能的音频/视频编辑平台
• ShortlyRead——摘要 API 和 Web 插件

咨询

• Elsevier——医疗和生命科学 AI 战略
• Aible——定制企业 AI 解决方案
• Comake——AI 实施和 MLOps 咨询

行业平台

• Scale AI — 自动驾驶的数据丰富/标记
• Landing AI——制造/质量检测解决方案
• DrugOlympics——生物制药分子设计
• Lexion——法律部门的合同生命周期管理

数据商业模式

• Appen——提供语言、语音、图像训练的数据集
• Cnvrg.io——用于管理、监控 MLops 的 Metacloud
• 图八——数据丰富和标签服务

模型开发

• Anthropic——开发体质人工智能助手模型
• You.com——具有原始 NLP 主干的搜索引擎

MLOps 与企业 AI

• Domino Data Lab — 模型管理和操作
• StreamLit——面向机器学习工程师的开源应用框架
• Comet ML——元数据和实验跟踪

硬件

• SambaNova——AI 硬件和软件解决方案
• Rigetti——用于机器学习工作负载的量子计算

此次抽样突显了利用人工智能实现转型的初创企业的广泛性。随着各个类别的创新壁垒降低，到 2024 年及以后，新创企业仍将拥有充足的机会。

总结与结论

我们介绍了 2024 年人工智能初创企业的前景——记录有吸引力的商业模式、评估自主开发与购买的权衡、详细说明如何从原型到扩大规模分阶段进行验证周期，并制定应对常见挑战的策略。

随着生态系统的顺风，从企业和风险投资资金的激增，到更强大的机器学习能力降低进入门槛，有才华的企业家产生影响的可能性仍然很大。

人工智能初创公司在实现盈利之前确实存在技术债务和长期开发周期等风险。然而，通过保持资本效率、利用精益创业等框架并全心全意关注最终用户价值，创始人可以将创意转化为可持续的企业，为长期产生巨大影响做好准备。

下一代 AI 独角兽正等待着通过扎根于满足客户需求的稳健执行（而不仅仅是推进技术）来实现。我们希望本指南能够激发那些敢于将 AI 从研究转化为实际应用来改变整个行业的人们的灵感。