文章核心观点 中国AI创业的游戏规则正在被改写，从“算力焦虑”转向“场景红利”，从“跟跑硅谷”走向“换道领跑” [1] AI原生创业者所在的行业正在发生三个关键变化：决胜因子从算力转向“身体”（硬件与制造）、AI价值从“降本增效”转向“创造供给”、核心竞争力从“抢先卡位”转向“持续进化” [1][4][5][6] 行业趋势与规则变化 - 行业决胜因子发生转变，算力不再是唯一关键，“身体”（硬件与物理载体）成为新战场 [4] AI正完成从“云端炫技”到“物理渗透”的关键一跃 [4] - 中国创业者采用“AI大脑+中国制造+全球视野”的新模型，利用世界级的供应链和工程能力绕过算力壁垒，在应用层建立差异化竞争优势 [4] - AI创业逻辑发生根本转变，中小企业创业者的核心竞争力不再是静态护城河，而是持续进化的能力本身 [6] - 机会主义窗口正在关闭，AI创业公司从诞生到规模化盈利的周期被极度压缩，投资人一年看再多商业计划书都可能错过最佳时机 [6][13] - 2025年真正跑出来的AI公司有一个共性：永远在为下一个变化做准备 [6] AI价值与应用范式转变 - “AI原生”的价值正从“降本增效”转向“创造供给”，其真正价值在于为那些“原本不可能”的需求打开一扇窗，而不仅仅是效率提升的百分比 [5] - AI让原来不存在的东西得以存在，让每个人的个性化品味都能被满足，例如在短剧创作领域，AI能快速、高效、高质量且低成本地呈现以往受限于传统手段的好故事 [5][7] - 对于特定群体（如视障人士），AI技术能带来革命性改变，例如AI眼镜可以做到“开处方”，而不仅仅是“看图说话”，这类似于助听器行业过去二十年的发展路径 [5][8] - 对于10后等AI原住民，AI的影响是革命性的，能让他们从“被动输入”转变为“主动探索”，并更早理解自己与世界、与他人的关系 [9] 市场机会与竞争格局 - 当前没有冷门赛道，只有百花齐放的赛道，任何行业的任何场景理论上都可以用AI重做一遍 [11] - AI创业机会可能出现在两个极端：一端是向头部集中的基础大模型（但新创公司已无机会），另一端可能是极小型团队（如一人、两人、五人的公司） [12] - 传统行业转型中，态度坚决、全力投入者往往能抓住风口并发展顺利，而半推半就者普遍会经历磕绊 [13] - “AI原生企业”因没有历史包袱，诞生第一天就很纯粹和专注，不用老思路构建公司和组织，其成功率会大很多 [13] - 孤立地做一件事成功概率非常小或不稳定，需要形成生态联盟，生意才能做得越来越健康 [19] 商业化与成功要素 - 商业化成功的公司有几个共性：态度上很坚定；在赛道选择上，于市场容量和垂直度之间找到很好的平衡点；永远为下一个变化做准备 [18] - 在儿童AI硬件赛道，硬件本身可作为入口，通过规模实现盈利，而真正可持续的盈利来自基于智能体提供的定制化内容付费，其机会甚至大于成人市场 [17] - 回归商业根本，在任何时间节点下，把公司做好、挣钱，靠的是组织能力和效率，例如将AI工具业务当作餐饮业来经营，追求极致的运营效率 [16] - 企业需要打造好的商业圈子，在产业链上下游寻找合作，以增强生意的稳固性，而非单打独斗 [19] 投资风向与资金环境 - 投资风向发生变化，以前投后轮次的投资人开始希望早期投资初创公司，因为AI公司从出现到赚钱膨胀的周期太短 [13] - 从资金角度，北京、上海、深圳各有3个500亿的国家创新引导母基金，杭州还有国家社保加AIC的500亿，苏州、武汉也都有500亿 [12] 这些基金落地后经过配置和放大（可能再乘以3倍），未来可能会有大量资金进入市场，对创业公司是利好 [12] - 投资人最大的担忧之一是自己看好的产品，突然被一个跨界而来、思维完全不同的产品彻底颠覆，例如黄仁勋推出的Rubin芯片一颗就颠覆了之前的六颗Blackwell芯片 [12] 创业者心态与组织能力 - AI时代可能不存在通过一两个核心优势持续赢的情况，核心竞争力可能需要每三个月就迭代一次 [14] - 创业者需要做好“0到1连续赢10次”的心理准备，才能算是一个平稳的公司，需要接受在已有成绩上不断重新开始 [14] - 多变和灵活可能是AI创业时代的优势 [14] - 组织需要特别敏捷，在做A取得成功的时候，就得想好下一个山头在哪里，死磕的模式在AI时代不太存在 [18]

核心观点 - 维马纳财商通过构建融合学术深度、全球视野与技术赋能的多元协同研发机制，打造了一套专业、实用、前沿的课程体系，旨在为学员提供超越传统教育边界的沉浸式学习体验和持续进化的思维能力 [1][7][9][10] 学术深度与研发合作 - 公司与长江商学院、中欧国际工商学院、五道口金融学院等国内顶尖商学院建立深度合作，邀请其校友及教授团队共同参与课程研发 [3] - 合作形成了“理论+案例+实践”三位一体的课程结构，融合了系统理论框架、国际化案例视角及金融风险评估模型等多维视角 [3] - 公司建立了“导师智囊团”机制，定期邀请商学院校友（一线企业高管、成功创业者）分享最新行业洞察与实践经验，确保课程内容持续更新并贴近市场 [3] 全球视野与本土融合 - 公司构建了覆盖经济学、金融学、管理学等多个领域的全球学者网络，聘请世界顶尖学术机构的学者担任课程顾问 [5] - 课程设计进行了深度本土化改造，既保留国际学者对全球金融体系的宏观视角，又融入对中国金融市场特点的深度解读 [5] - 公司建立了“跨国商业实验室”，邀请国际学者与中国企业家进行定期对话，将前沿学术理论与本土商业实践结合，形成独创性教学案例 [5] 技术赋能与教学模式 - 公司开创了“教师引导+AI互动”的双轨教学模式，将智能技术深度融入教学全过程 [6] - AI教学系统具备三大核心功能：基于大语言模型的7×24小时智能答疑、通过算法分析的个性化学习路径规划、以及数据建模实训平台 [6] - 数据建模实训平台允许学员调用真实商业数据进行建模分析和商业决策模拟，提供从理论到实践的沉浸式学习体验 [6] 课程体系特色 - 公司课程体系的独特之处在于学术深度、全球视野与技术赋能三者的有机融合，形成了一个相互支撑、相互增强的良性循环 [7] - 学术深度提供理论基础和方法论，全球视野确保内容的前沿性和全面性，技术赋能改变知识传递方式和学习体验 [7] 持续进化机制 - 公司建立了动态更新的课程研发机制，确保内容与商业世界发展同步，包括课程反馈实时收集系统、定期跨领域专家研讨会以及与企业的合作研究关系 [9] - 研发机制旨在快速将最新商业实践转化为教学案例，使课程体系始终保持在商业教育最前沿 [9] - 课程研发以学员未来需求和商业世界发展趋势为导向，旨在培养学员适应变化、创造变化的能力 [9][10]

核心观点 - 系统开发的本质是技术解决问题和创造价值的过程，而非单纯的技术堆砌，需要业务目标、用户需求与技术能力的深度融合[1] 价值锚定 - 系统开发的首要步骤是明确系统需创造的价值，而非讨论技术框架，项目失败常源于偏离价值方向将做功能当作目标[6] - 需求调研需穿透表面触达痛点，例如业务方提出数据报表系统的需求背后可能是销售人员需快速查看客户成交数据的真实需求[6] - 需求转化需聚焦价值并过滤伪需求，通过价值成本矩阵筛选需求，确保开发资源集中在高频刚需功能上[6] - 需求共识需全员对齐避免偏差，组织业务、技术、设计等所有参与方共同评审功能价值与验收标准[7] 协同开发 - 系统开发是业务、技术、设计、测试等多角色的协同过程，部门间信息壁垒易导致项目延期和功能偏差[8] - 角色协同需明确分工主动衔接，业务团队需全程参与功能确认，设计团队提前介入，测试团队同步了解需求[8] - 流程协同需小步迭代高频沟通，采用迭代式开发将项目拆分为多个短期迭代如2-3周一个迭代，及时评审调整[8] - 工具协同需统一平台同步信息，选择统一协作工具集中管理需求文档、任务分配和进度跟踪等信息[9] 质量管控 - 质量管控是贯穿系统开发全程的底线思维，需覆盖功能、体验和安全三个维度[12] - 功能质量需精准匹配需求避免漏洞，每个功能模块需对照需求文档自测确保逻辑正确[12] - 体验质量需站在用户视角简化操作，引入用户体验测试让实际使用者试用功能并收集操作反馈[12] - 安全质量需提前预判主动防御，将安全融入细节如加密存储用户密码、脱敏展示敏感数据，上线前进行安全扫描[13] 持续进化 - 系统上线是价值持续释放的起点，需建立反馈优化闭环以随业务共同成长[16] - 建立数据驱动的迭代机制，通过监控核心数据如用户使用频率和报错率判断功能优化需求[16] - 保持业务同步的弹性调整，当业务模式变化时系统需快速适配开发新功能支撑业务拓展[16] - 重视用户反馈的直接价值，通过客服、问卷等渠道收集建议并将合理建议纳入迭代计划[16]

公司战略与AI应用 - 中国一汽提出企业运营智能概念EOA(Enterprise Operation Al Agent)，旨在通过大模型实时推演与优化业务单元，打破"流程治理"困局 [3] - EOA实现战略指标直连车间传感数据，打通跨部门数据链，融合历史与未来数据预演业务趋势，使企业具备"自进化"能力 [3] - 公司从传统"流程治理"转向"数据驱动、智能自治、持续进化"的新管理模式 [4] 行业大模型开发 - 中国一汽开发汽车行业专属大模型，深度理解行业知识、业务流程和专有数据，驱动研发、生产、营销、服务的智能化跃迁 [4] - 大模型应用案例：研发部门在设计过程中完成制造端技术内容实时验证，取消中间环节，数据直达生产，形成闭环优化 [3] 未来工作形态 - 在AI+背景下，企业员工角色将转变为智能体运营者、数据挖掘者和模型构建者，而非流程执行者 [1] - 数字员工和机器人将替代传统作业层面工作，员工聚焦业务优化与智能体操控 [1]