AI产业现状与趋势 - 当前Transformer架构下的AGI能力上限已基本可见 GPT-5在核心智力提升空间有限 更多是用户体验和成本优化[5] - 模型小型化是未来两三年重要趋势 通过数据精简和提炼降低使用成本 国内更适合走此路线提升性价比[6] - 大模型消耗量爆发式增长 中国每日Token消耗突破30万亿 部分企业单日消耗超百亿 较去年增长数十倍[8] 应用层发展路径 - 应用发展呈现从文字到语音再到视频的演进脉络 文字类应用去年已成熟 语音类今年爆发 视频类预计明年爆发[8][9] - 语音应用效果取决于拟真度 用户识别出AI的挂断率达80% 未识别的挂断率仅25%[8] - 视频生成延迟目前需10-30秒 未来两三年可能降至1秒以内 实现近乎实时交互[9] 创业环境变化 - 创业门槛显著降低 3人团队即可开发AI应用 创业公司数量较移动互联网时代增加一个数量级[11] - 投资门槛提高 硅谷VC要求产品达到200万美元ARR才投资 国内企业3个月可达此标准但12个月需达到500万美元ARR[11] - 用户留存成为关键挑战 第二个月续费率低 挽回用户成本可能达获取成本的10倍[12] 核心竞争力构建 - 技术壁垒难以建立 需在AI之外寻找护城河 如编辑能力、工作流整合能力等[14] - 商业化成功案例集中在实用场景：医疗病历自动生成、会议纪要硬件、AI电子名牌、电商客服等[14] - 硬件创业依赖供应链优势 大湾区100公里内聚集全部供应商 可快速解决量产细节问题[14] 产品与市场匹配 - 产品需超越"炫酷"演示 实际交付结果需达到用户付费标准 头部公司年增长率可达4-10倍[12] - 简单但有效的产品更易推广 如电商AI客服准确率99%且价格低廉 已获广泛采用[14] - 产品定义比技术先进性更重要 需聚焦真实需求而非追求"性感"技术[14]