最近，Open AI 在 Agent 领域来势汹汹、横冲直撞。

10 月 25 日，OpenAI 被曝正在开发 AI 工具，以从文本和音频提示生成音乐，包括为人声轨道添加吉他伴奏等功能。

10 月 6 日，OpenAI 宣布 Booking、Canva 等应用登陆 ChatGPT，开启了 "AI 应用商店 " 的战略。

更大的改变是，OpenAI 发布了内置 ChatGPT 的 AI 浏览器 Atlas，首发 macOS，Windows 与移动端在路上；对话侧栏与 "Agent 模式 " 能在网页原位完成搜索、总结、表单填写、行程预订等自动化任务。基础功能免费，部分自动化能力向 Plus/Pro 订阅开放。

每一次 Open AI 推出新的应用，初创公司都要 " 虎躯一震 "，创业者担心，该怎么做？会不会被 OpenAI" 吃掉 "？

这件事情可能要分两种情况看，首先是做垂类 AI 应用的公司如何面对 Open AI 这样强大基础模型的竞争；其次，通用 AI 公司对于 Open AI 推出浏览器这样的应用，该如何应对。

这也是我们与许多初创公司创始人时常聊到、他们极为关切的问题，毕竟创业像开题，题开错了，再怎么努力都是错的。虎嗅与多位行业从业者、投资人交流了这些问题，试图给出一些参考路径。

垂直 AI 应用如何突破大模型延长线

我们先来分析第一件事，垂类 AI 应用公司怎么办。

虎嗅与许多做 AI 应用的创始人聊过这个问题——如何判断 OpenAI 的延长线？

就拿 Open AI 进入音乐生成赛道来说，" 从技术上，OpenAI 完全有能力实现 AI 赛道的所有功能 "，第三方数据公司 Xsignal（奇异因子）创始人及 CEO 告诉虎嗅，他的判断是，OpenAI 的战略，不是把每个赛道功能都集成在 ChatGPT。这句话再往深了理解，是 OpenAI 正在执行生态战略，它的目的是成为下一代核心的流量入口，其他应用会链接到 OpenAI 的生态中，在生态中使用 GPT 大模型，并获得流量。

嘉和资本 CEO 袁子恒的观点是，只要市场规模大的 ToC 应用，大模型公司未来都会做。这件事事实上也在发生，他最近和一位在 Google Gemini 团队的朋友聊过这个话题，现在的大模型厂商，其实一直在持续关注新兴的初创公司，一旦发现创业公司成长迅速，to c 的市场够大，大模型厂商就会下场，实现后发制人。" 所以在大模型的主赛道和主赛道的业务延长线上，创业失败概率非常大。" 他说。

这里所说的 " 主赛道 " 和 " 业务延长线 " 到底是什么？

还是要从 OpenAI 的生态战略思考。从生态的角度来看，袁子恒说，对 Open AI 本身来说，大模型推出更多 To C 应用，可以获取更多用户，获取更多用户数据，因为对于大模型，互联网公开数据已经用尽，并且更多产品可以提升用户留存和粘性。

作为生态平台和流量入口，什么场景会作为他们的首选？刘震说，要成为生态，一定是高频，除了用户数—— ChatGPT 的月活已经超过 11 亿，还有深度，例如日均使用时长以及使用频次的高频。在这样的前提下，社交、娱乐、游戏、电商和炒股的场景，都最有可能成为 OpenAI 会切入的场景。一个典型例子是 Open AI 最近开放生成成人内容。

最近的 Apps in ChatGPT，打造了一个应用生态，再加上 OpenAI 全球 8 亿用户，吸引了很多应用合作，例如 zillow、Coursera 等。袁子恒表示，OpenAI 还有一个优势在于，无论 To C 产品还是 To B 产品，从交互方式的趋势来看，自然语言对话式交互已经逐渐成为主流，这也是 OpenAI 的产品强项。

从变现的角度来看，这些规模大的 C 端市场意味着掌握足够多的用户钱包。最近 OpenAI 和 Etsy、Shopify 、沃尔玛这些电商平台实现了合作，消费者通过 ChatGPT 实现了一键购买，袁子恒说，这些动作都说明了这一点。

当然，如果你的产品做得足够深入、品味足够好，可能能够突破这层封锁。

很多人说 Open AI 要入局音乐生成赛道，Suno 危险了，这里当然也包含国内外一系列音乐生成公司。

真是这样吗？Suno 前不久刚融了一笔钱，估值将突破 20 亿美元，是上一轮融资估值的四倍。

我曾经聊过一位国内做 AI 音乐生成的创业者，这里面包含大量专业作曲知识的了解和把握，可能还有复杂的提示词工程，绝对不是一个单纯的基础大模型技术或者简单的 AI 功能可以解决的。Suno 还推出了自己的音乐生成模型，用户输入歌词，就能生成完整的歌曲，还能指定 AI 歌手的音色，满足个性化需求。

这种情况，很可能最后这些公司会成为 OpenAI 生态里的一部分，我的理解这件事就好比，苹果自己也做 APP，但仍不妨碍其他公司做出更好的应用，在 Apple Store 上售卖。

另外，初创公司的优势就在于，对垂直行业有深度理解，对垂直赛道的数据深耕，这里包含了行业的 Knowhow。

举个例子，我们的 "AI 原生 100" 栏目中，写到过一家公司—— OpenEvidence，他们最近完成一笔新融资，估值达到 60 亿美元，他们瞄准的是一个极度垂直和专业的领域——医疗，传统基础模型大厂、互联网公司做医疗 AI 相关产品几乎都以失败告终，因为 AI 难以解决幻觉，并且医疗 GPT 高度依赖专业及高质量的数据。

袁子恒接触了数百个中美两地的 AI 创业者，这些创业者普遍做海外 to b 方向。并且从 YC 孵化的创业公司概率分布也可以看得出来，超过 80% 都是 to b 方向。深耕行业和垂直场景，嵌入到企业客户的工作流，持续获取客户数据（这些私有数据是大模型不具备的）进行优化，这些才是 to b 创业公司的壁垒——即，做得好可以独立上市，遇到天花板也可以被并购，因为美国的 to b 业态非常丰富，有大量的被巨头并购的机会，对投资人来讲也是多了一层保障。

当然，这么说并不是说 OpenAI 就做不了，但 Open AI 如果要做这件事，需要花很大精力、投入人力、物力和财力。这一定不是基础模型公司会做的事情——基础模型公司会做泛，但初创公司可以深耕。

OpenAI 出了浏览器，Manus 们怎么办？

接下来再讨论浏览器这件事。

OpenAI 这项功能一出，就有产品测评的朋友说，他把很多其他的 Agent 都卸载了，因为 Atlas 太方便了。

袁子恒说，浏览器这件事，很明显体现了 OpenAI 要做流量入口的战略。他认为，对于创业公司而言，AI 浏览器不是一个好的赛道，头部 AI 浏览器 Dia 在今年九月份已经卖给了 Atlassian。因此，这个赛道一定是属于巨头的，传统大厂 Google Chrome 和新兴巨头 OpenAI 这样的，这些属于一眼能看得见的巨大机会，巨头一旦全力押注，创业公司很难生存下来。

当然，同样也做浏览器的通用 Agent —— Genspark 最近刚完成了一笔新的融资，这是否能说明一些初创公司的机会？

如果从行业本身来看，通用 AI，缺少防御性，目前通用 Agent 的声量和用户更多是先发优势，但这个窗口期有多长，谁也说不准。

这里还有一个巨大的认知差，经常给创业者提供产品和商业模式的建议以及增量信息和第三方视角的袁子恒就发现，To C 的产品，国内的产品通常是叠加很多功能，恨不得每个 APP 上都能交水电费，国外的产品通常是单一功能，典型如 Snapchat、Instagram，Facebook，所以 Manus 和 Genspark 这样的通用 agent 反而对国外用户是震撼的，Manus 甚至在硅谷有很多粉丝。

不过，这也并不意味着 AI 初创者出海之后，就不卷了，海外照样很卷。非常关键的就是营销。因为海外的流量平权，人人都有这样的机会，竞争者就更多。

我们往往能在 X、领英上看到许多 KOL 式的创始人，他们会在社交媒体上分享自己的创业想法和创业经历，不断占领用户心智，这些公司除了主营业务，甚至成了个精简的 " 媒体公司 "。Swan 的创始人，靠自己在领英上做 KOL 的经历，帮公司获得了大量客户。还有一家叫做 Oleve 的 AI 应用工厂，每孵化一个应用，他们就在各种社交媒体上制造噱头、吸引流量，他们设计了一个在各大学做街头采访的营销方式，一时间，TikTok 上关于这些学校前几名的视频都来自 Oleve，他们迅速依靠社交网络实现冷启动和增长。

我们总说 AI 时代，一切都值得被重做一遍，因此遍地是机会。但相应的，在我看来，对 AI 创业者的要求就更高了，不仅要懂产品、还要懂用户、懂增长。山姆 · 奥特曼没有断谁的 " 财路 "，反而是创业者需要不断迭代和反思，寻找新的出路。