2026：AI 圈「節氣」已改，創業者「算法」如何微調？

作者：張鵬

新年伊始，寫點面向 2026 的事情。

就在歲末年初之際，無論是 Meta 收購 Manus，還是智譜和 Minimax 在港交所上市，都無疑是給全球 AI 創業者的一劑強心針，用真金白銀印證了這個時代的巨大機遇。

而我的感覺是，過去 3 年 AI 創業那個漫長且令人焦慮的「熬春」階段已經結束。

為什麼春天還要「熬」？其實就像中國傳統的二十四節氣講的，不同的節氣，適合播種不同的作物。如果說 ChatGPT 的出現是立春，那走過 2024 的「雨水」，看到了 2025 的「驚蟄」，2026 可能會是一個「春分」之年了。

回望創業者和資本市場的節奏，也正在支持這個判斷。在 2023 年，國內 AI 創業者能拿到錢的基本是做大模型的；2024 年，大家開始試著搓一些所謂的「套殼」應用做探索，資本總體保守，獲得資本共識的創業者是少數；而到了 2025 年，能夠解決實際問題的應用開始冒芽，國內資本開始活躍起來。

比如國內的頂級 VC 們，2024 年大多還比較謹慎，但 2025 年有的機構一年就出手了大幾十家，感覺油門已經踩到了八成。而且這種「深踩油門」正在成為普遍現象，市場上項目投資的共識速度明顯提升——比如主流投資機構都開始集中看 AI 硬件，並且快速出手。

那麼到了 2026 年，一方面大模型的能力發展還在持續提速，而從資本視角看，最近無論是 Manus 的併購案，還是智譜和 Minimax 的上市，都是引發決策連鎖反應的標誌性事件，「油門踩到底」的積極性會明顯上升。技術和資本環境的變化，加上市場和用戶的變化，「節氣」的變化正在發生。

所以，不妨聊聊一個很直接的問題：2026 年，什麼樣的創業者更容易拿到錢，更容易大踏步前進？

從「有趣的探索」，到「有意義的交付」

兩年前，做一個很酷的 Demo 或許就能點燃用戶甚至拿到投資，但在今天，一個「酷」的產品可能已經不夠了，它必須「真的好用」，甚至是對上一代際產品的「碾壓式超越」，或者是打開了對某種產品形態的「新定義」。

這一點不僅僅體現在 AI 軟件應用上，在今年的 CES 上，硬件產品身上體現得也很明顯。

前兩年 CES 上，一個打著 AI 概念的產品，只要體現出一些吸引人的小 feature，就能引發巨大的關注和興奮。但在今年，你能明顯感覺到風向變了——大家不再為單純的「AI 概念」和表層的「AI 功能」買單。如果還按之前那種方式，把 AI 當作「妝容」掛在臉上，比如僅僅是能跟 AI 對個話、簡單用上一些 AIGC 功能，大概率不會收穫什麼好結果。

因為行業和用戶都開始迴歸理性：AI 不應該是浮在表面的「妝容」，它必須是支撐產品的「骨骼」。

今天真正讓人興奮的，已經不再是「這是不是一個 AI 硬件」的定義，而是這個硬件在它選定的具體場景裡「是不是天下第一好」。這取決於是否在一個足夠明確的場景下，把 AI（哪怕都沒用到大模型）作為引擎或底層能力構建進去，從而交付了比以往更明確、更優質的用戶體驗和價值。

這些對於價值的深層追問，正在成為投資人甚至越來越見過世面的用戶所關注的焦點。

正因為要實現這種從「妝容點綴」到「骨骼支撐」的轉變，我們必須重新審視產品和 AI 能力的切入點。在今天這個「節氣」下，為了達成「有意義的交付」，選擇「專用」會明顯優於「通用」。

通用向的產品，給了用戶無限的空間和能力，期待用戶自己去探索「能玩出什麼」。但由於缺乏明確的場景預設，絕大多數用戶會找不著北，產品很容易在與用戶的「初見」中錯失。

而「專用」能讓你更聚焦地解決特定人群的具體問題，在產品開發和營銷階段與特定用戶群體的需求做預先對齊，把精力和資源做更聚焦的投入，形成「有意義的交付」。結合 AI 技術的水漲船高，你對場景足夠深刻的理解，加上對 AI 能力的有效組織，就更可能給用戶一個驚豔的「初見」。

這種「專用」的打法，能讓你在第一步就建立極強的用戶黏性和數據閉環，在第一步上往往比「通用」平臺更容易站穩腳跟，未來也可以再做橫向擴展。

所以這時候，對於創業者來說，你要解決的問題是否真實存在？以及你的解決方案是否構成了碾壓性優勢？這兩個問題就變得尤為重要。

那條令人興奮的「延長線」

當然，很多時候場景越小越清晰，但是價值天花板看起來就不會很高。如果咱們只想做個獨立開發者，那邁好「堅實的第一步」就足夠了。但如果你想拿 VC 的錢做燃料，要創造一家有規模、有高天花板的公司，就必須思考第二個問題：未來的延長線在哪裡？或者說，終極目標到底是什麼？

我和很多投資人交流，包括自己在看項目的時候，創業者當下的小切口拿捏能力都代表著「底線」，而從這個切口延伸出去的未來可能性和延展性，代表著「上限」的可能性。一條可信的延長線，這時候就非常重要。

這條延長線並不靠編故事，它往往藏在你第一步的設計裡，我們姑且可以拆解到兩個思考維度：

1. 別隻看 ARR 和銷量，要看產品這個「容器」裡能長出哪些數據資產？

在 AI 時代，如果咱們做的產品，核心能力無法隨著用戶的使用而變強，那它和傳統軟件有什麼區別？ARR 這個傳統軟件時代的概念，是一個 SaaS 行業 PMF 的很好驗證，但並不能很好地反映 AI 時代產品的長期價值。

我接觸的很多創業者，都在看清 AI 時代的產品本質上都是一個自帶飛輪的「成長容器」。甚至對於是否「產模一體」沒啥可爭論的，一個足夠強的產品公司最終一定也都能有自己的模型，他們也都會是「模型公司」。但在那之前，核心任務之一，就是首先成為「數據公司」，通過源於用戶需求的「新鮮的」、「活的」數據來構建自己的產品壁壘。這個「自增強」的能力閉環，也是從薄場景走向厚場景，從低 LTV （用戶生命週期價值）走向高 LTV，進而商業價值持續增長的一大重要生命力。

2. 你的「供應鏈」不應該是「平」的

無論是軟件還是硬件，今天都值得看看供應鏈問題。比如只是簡單調用大模型能力，或者只是調用中國供應鏈優勢做 Demo 是可以的。但作為真正的產品，「供應鏈」應該是「簡約但不簡單」。從最開始，我們就必須思考如何「有意義地建設供應鏈」，比如構建起獨有的工程資產（自己標註的領域數據和模型、以及工作流和數據積累），或者是一旦有力量了，就立即對於通用供應鏈進行定製加強（比如大疆 DJI、宇樹當年在電機方面的持續投入）。這條「供應鏈」上你的縱深越長，你被後來者「無腦抄」的壓力就越小，領先的時間和空間就越大。

在一條非常「平坦」的供應鏈裡，你能控制的環節非常少，到最後搞不好你的差異化價值，就剩下了 UI 和 ID（工業設計），以及一點點先發優勢。但在你親手拉長的供應鏈裡，你可以創造出「高地」。比如，通過對用戶數據的積累和洞察提升個性化價值，對特定工作流的抽象複用來降低推理成本，當然也可能是對一個算力、傳感、光學等和本地模型更貼合的適配……產品是浮在水面的冰山，而你親手構建的這條供應鏈，就是決定它體量的、水下那更龐大的部分。最終冰山水下的部分越大，水上的部分才越大。

從今天到未來，從第一步到最終目標，越清楚的思考和選擇，就意味著越大的局部壓強。這也意味著更自由的戰略路徑。

2023 年的創業者可能「先開幹就對了！」，但 2026 年的創業者「怎麼幹才對？」是重要的前置問題。

極客公園有一篇深度覆盤大疆（DJI）底層技術基因的文章（深度覆盤：大疆是如何成為影像領域新巨頭的？）。當年汪滔把無人機的核心價值定義為「會飛的相機」，這一定義不僅成為發展的起點，也指出了未來的方向，由此建立了飛控之外電機、雲臺、影像等多條不平坦且有縱深的能力棧。正是這條以「影像」為核心的「延長線」，最終塑造了今天的大疆：它不僅是無人機領域的絕對王者，更憑藉如 Pocket 3 這樣單款出貨量便遠超消費無人機的明星產品，成功成長為新時代影像行業的重要玩家。

了不起的創業，大多是一場「三步上籃」

如果把創業比作打籃球，那個「籃筐」就是你最終要創造的最大用戶價值。

你可以選擇刺激的「中場投三分」，也可以選擇靈動的「三步上籃」，這都是向同一個籃筐進發的不同路徑策略。

「中場投三分」就是看準一個宏大的方向，起手就瞄著最終的目標，賭它必進。這類創業者通常有個特點，他們靠履歷一出場就自帶一兩億美金的融資能力，身邊往往放著「一筐球」。這個投不進，資本和資源允許他們再投幾個。當然，也別太羨慕他們，預期越大壓力越大，各有各的痛苦和艱難。

但對於絕大多數「平民創業者」，你手裡可能只有「一個球」。你沒有幾億美金的容錯率，所以你最理性的策略，可能就是「三步上籃」。

「三步上籃」需要在對應的技術條件下和資源條件下，找到那個極其 Solid 的需求和場景切入點，建設起「簡約但不簡單」的「供應鏈」，讓每一個產品都看似沒有壁壘，實則有高壁壘，天花板看似都有限，但你知道背後其實是一場「連點成線」的持續突破。

最近 Manus 被併購，很多人以為這是一次「中場投三分」，這是完全的誤解。如果你拉長時間看，會發現 Manus 的成功，其實是一次教科書級別的「三步上籃」。

Manus 的創始人肖弘並不是一開始就手握巨資直接去做通用 Agent 的。他的第一步，是 Monica 這一足夠輕的瀏覽器插件形態，用較低成本快速驗證了 PMF，並積累起用戶在 AI 時代的真實需求。當發現在瀏覽器插件這條直線上突進的空間有限時，果斷地邁出了第二步——基於前期的積累，轉向了通用智能體 Agent 這一更廣闊的場地做了 Manus，並且投入巨大的工程能力去拉長、加厚「供應鏈」，去連接模型與複雜應用場景間的無數斷點，率先打通了 agent 的用戶價值交付。

隨後，因為有了「先發紅利」，用戶的行為本身（比如用戶最集中的任務需求），就又幫助他們把通用的架構收斂到更多可以「有效交付」的垂直任務上。聚焦加強後，「有效交付」就帶來了更多用戶和收入，最終在勢能最高點被收購完成「得分」。這就是一個典型的「三步上籃」的過程。

那會不會有本身就頂著「天生」1 億美金融資額的創業者，不搞中場投三分，而是走三步上籃路線，一方面降低自己的融資成本和探索壓力，另一方面用小步快調，通過縮短與籃筐的距離來提升創新的成功率呢？

當然！而這一類恐怕就是最能打的選手。

其實創業者沒有啥客觀上完美的戰略，只有主觀上最適配的戰略。選擇哪種打法，既取決於你自身的資源稟賦，也和你所處的技術階段和市場環境息息相關。可以從歷史中學習，但歷史不會簡單重複。2026 年或許不會再上演 Manus 式的故事，但必將誕生更多精彩的新故事。

我相信剛剛過去的 2025，將會是未來五年 AI 創業最差的一年。在不同的節氣，播不同的種子，寫不同的故事。

祝各位在新的一年裡，都能找到自己的「籃筐」，開始行動。