今年端午节假期，AI公司出门问问（02438.HK）创始人李志飞哪里也没去，钻进书房里做了一个实验。他想看看，AI编程到底有多强，能不能靠AI完成 一个复杂系统。 李志飞是上一代人工智能时期的深度参与者，约翰霍普金斯大学计算机博士，主攻机器翻译与自然语言处理（NLP）。最早在谷歌主导手机离线翻译系 统，后来回国创业。相对于对计算机技术一无所知的小白，他显然是人工智能领域技术和商业运营的"大牛"。但即便如此，这个端午节假期李志飞也有多 次想砸电脑的时刻。 结果是好的，甚至让他震惊：仅仅两天时间，AI就帮他完成了一个有4万行代码、功能复杂的全新办公协作平台。 在谷歌时期，李志飞最高产阶段，一天可以写300行算法代码，创业这些年也没有丢掉技术，现在的AI却让他深深折服，他对《财经》说，自己在AI面前 什么都不是，现在的AI在编程方面的能力显著超过了市场上普通的程序员。 完成这一套动作以后，李志飞将代码传到Github上供人评估。Github是一个代码托管平台，是全球程序员沟通交流大本营。他的作品得到了热烈回复，有 人评价，如此复杂的产品，至少需要数十人几个月才能完成，得知这出自AI之手后，纷纷感叹"这太疯狂了"。 ...

AI行业趋势与创业机会 - AI技术仍处于快速发展阶段，尚未进入收敛期或定型期，技术及应用形态存在不确定性 [6] - 创业方向从2022年底的大模型转向2023年的中间层工具（如Dify）、2024年的智能体和AI+硬件（如Even眼镜、机器人）[6][8][10] - AI原生产品与新交互范式（如多模态助手、原生硬件）最可能诞生"一人独角兽"[2] 投资逻辑与赛道选择 - 更关注通用型、市场化程度高的行业（如消费、ToB工具），而非医疗/教育/金融等门槛高、合规复杂的领域[11] - 早期投资核心看团队对AI的洞见、产品化能力和赛道理解（如AI眼镜创始人兼具产品能力与赛道判断）[12][13] - 明确不投大模型方向：资金消耗大、商业模式模糊、大厂优势显著[15][16] AI创业环境变化 - 用户容忍度极低，产品需即时见效，试错空间小于移动互联网时代[18][19] - 大厂跟进速度快，竞争压力空前，创业者需快速差异化并规模化[3][19] - 商业化验证关键：需证明产品"work"且有用户，闭环跑通优先（如出海应对付费习惯差异）[22][23] 融资与商业化挑战 - 资金供给减少，政府背景基金占比提升，融资逻辑转向政策导向[25][26] - 创业者需更早创造收入，团队规模缩小降低启动成本，产业投资成选项[27][28] - 部分领域（如AI硬件）短期难盈利，需平衡融资与生存[29] 智能体（Agent）发展 - 智能体应用在ToB/ToC领域快速演化，标志性案例Manus出现[8][9] - 流量分发逻辑可能颠覆：从争夺用户时长转向调度资源/意图[32] - 行业机会取决于创业者理解力，非预设赛道（如多邻国证明教育领域潜力）[30][31]