在硅谷的咖啡馆里，空气中弥漫的味道变了。
一年前，这里全是多巴胺的气味。那时候，你只需要把 ChatGPT 的 API 接入任何一个垂直行业——无论是写邮件、做法律咨询还是生成头像——都能轻松拿到几百万美元的融资。那是一个被称为 "Greenfield（未开垦的处女地）" 的黄金时代，遍地是钱，弯腰即捡。
但今天，如果你还在聊这些，你会闻到一种焦糊味。那是数以千计的初创公司在红海中燃烧殆尽的味道。
YC 的合伙人 Harj Taggar 最近说了一句让人背脊发凉的大实话："AI 的简单模式窗口期，已经关上了。"
Peter Thiel 曾有名言：" 竞争是留给失败者的（Competition is for losers）。" 而现在的残酷现实是——随着模型能力的停滞（没有出现预期的 GPT-5 级跃迁）和应用层的拥挤，AI 创业正在回归最原始、最血腥的商业肉搏。
当 99% 的创业者都在做同质化的套壳应用时，你要么成为那 1% 的异类，要么就等着成为注脚。
今天，我们不仅要泼冷水，更要谈谈在这个 " 地狱模式 " 下，究竟什么样的公司还能活下来。
警惕那些让你感到 " 安全 " 的好主意
现在的 AI 创业圈有一种群体性幻觉：如果一个点子在 TechCrunch 上被热议，在 Twitter 上被大 V 转发，在朋友聚会上被称赞 " 靠谱 "，创业者就会觉得心里很踏实。
这种踏实感，是裹着糖衣的砒霜。
YC CEO Garry Tan 指出，如果你只盯着当下的热点（Hot），你最终得到的只是一个 " 衍生的平庸想法 "（Derivative Idea）。当你觉得 " 用 AI 自动化保险理赔流程 " 是个好主意时，不仅仅是你聪明，全球还有 500 个斯坦福和清华的毕业生也觉得这很聪明。
结果就是，你冲进了一个拥有 100 个竞争对手的 " 焦油坑 "（Tarpit）。在这个坑里，第一名和第二名或许能活，但从第三名到第九十八名，不论你的 UI 做得有多精美，最终的结局只有死亡。
在这个阶段，" 显而易见（Obvious）" 等于自杀。
真正能穿越周期的机会，在初期往往不性感，甚至让人感到生理上的 **" 恶心 " 和 " 恐惧 "**。
寻找那个让你 " 害怕 " 的信号
回顾历史，真正改变世界的公司，在诞生之初往往被视为笑话，甚至是危险分子。
想想 Uber 和 Lyft 刚出现的时候。那时候它们不叫 " 共享经济 "，它们叫 " 非法黑车 "。Lyft 的创始人在发布产品前一周，最大的焦虑不是服务器会不会崩，而是会不会坐牢。因为在当时的法律框架下，私家车拉客就是违法的。
再看看 Coinbase。现在的我们理所当然地认为它是加密货币的入口。但在 2012 年，如果你是一个真正的加密极客（Cypherpunk），你会觉得 Coinbase 的创始人 Brian Armstrong 是个叛徒。当时的 " 政治正确 " 是去中心化、是丝绸之路、是干翻银行。而 Brian 却反其道而行之，跑去穿西装打领带，跟银行谈合作，搞合规。
他在一个 " 反叛 " 的圈子里，做了一件 " 顺从 " 的事，这在当时是双重的非共识。
这给我们什么启示？
真正的 Alpha（超额收益），藏在那些让你感到 " 危险 " 的缝隙里。
如果你现在的 AI 创业项目，只是在现有法律和商业规则的温床上做一个乖宝宝，那你可能已经输了。YC 的合伙人们观察到，顶级创始人往往能敏锐地嗅到一种特殊的信号：" 这事儿有点灰色，有点吓人，甚至有点像在挑战规则。"
这种 " 吓人 "，不是让你去犯罪，而是去挑战那些 **" 过时但尚未被修正的规则 "**。
现在的机会，属于那些敢于利用 AI 能力，去冲击旧有监管边界、或挑战行业潜规则的人。当大多数人还在做 " 更快的马 " 时，你需要去造那个可能会被视为异端的 " 汽车 "。
撕毁旧兵法：AI 时代的 " 重资产 " 反转
在 SaaS 黄金十年里，VC 给出的标准兵法是：做单点突破（Point Solution），切入点要小，做得要轻。
但在 AI 时代，这套兵法正在失效。
一个新的物种正在崛起：复合型初创公司（Compound Startup）。
以前，如果你说你要做一个全栈式的 ERP 去挑战 Oracle 或 NetSuite，投资人会觉得你疯了——你只有 10 个人，怎么可能比拼那些数千人的巨头？光是写代码就能把你累死。
但 AI 改变了 " 代码 " 的边际成本。
看看 Campfire，这是一家 YC 的公司，只有十几个人，却在正面硬刚 NetSuite。因为有了 AI 代码生成（Codegen）技术，他们能以极快的速度构建复杂的软件系统。更可怕的是，他们利用 AI 解决了企业软件迁移中最头疼的 " 数据迁移 " 问题。
以前企业换 ERP 系统，需要专业顾问搞半年，因为数据格式不兼容。现在，Campfire 的 AI 可以在几天内自动把旧数据清洗并迁移过来。
" 小团队挑战巨头 " 在逻辑上第一次成立了。
另一个例子是 GigML。他们不仅是在卖软件，而是在用 AI 取代 Palantir 引以为豪的 " 驻场工程师（Forward Deployed Engineer）" 模式。以前需要派昂贵的人类工程师去客户现场写代码、调参，现在 AI Agent 可以在几分钟内完成人类几周的工作。
这是 AI 带来的真正降维打击：它允许初创公司在极早期就变得 " 很重 "、" 很全 "，直接交付最终结果，而不是只卖一个工具。
第一性原理：当 VC 的话成了耳边风
最后，我想讲一个彻底打脸 VC 投资逻辑的故事——Flock Safety。
如果你拿着 Flock Safety 早期的商业计划书去找投资人，标准的 VC 可能会把它扔进垃圾桶。来看看它的配置：
做硬件（VC 讨厌硬件）；
卖给政府和社区委员会 HOA（公认最难搞、决策最慢的客户）；
创始人不在硅谷（在亚特兰大）；
市场天花板低（当时算下来 TAM 只有 5000 万美元）。
几乎集齐了所有 " 不可投资 " 的标签。
但创始人 Garrett Langley 没有理会这些。他只关注一个第一性原理的事实：人类需要安全，而现在的警察因为缺乏证据抓不到罪犯。
他发现，如果能在社区安装廉价的、带太阳能板的车牌识别摄像头，就能解决这个问题。
结果呢？Flock Safety 现在估值 75 亿美金。它不仅活下来了，还解决了全美 10% 的报案犯罪。
这个故事是给所有 AI 创业者的一记响亮耳光：不要用 VC 的模型来验证你的想法。
如果你因为 " 市场太小 "、" 模式太重 "、" 不够 AI Native" 而放弃一个解决真实痛点的想法，那你就是本末倒置。
1/10 的信仰
在这个 AI 喧嚣的时代，只有一种方法能让你免于焦虑：
关掉 Twitter，忘掉 TechCrunch，停止看这篇文章（看完再关）。
走出办公室，去寻找那些人类真正 " 绝望般需要 " 解决的问题。
当你找到那个问题时，可能 10 个人里有 9 个人会告诉你：" 你疯了，这不可能，这不合规，这没市场。"
但只要有那 1 个人——那个深受问题折磨的用户——紧紧握住你的手说：" 天哪，我正是需要这个，现在就要！"
那一刻，你就赢了。
其他的竞争对手？让他们在红海里继续争抢那些漂亮的、显而易见的贝壳吧。你要去深海，那里虽然危险，但那里有龙。
