送给创始人的三个建议
首先，恭喜你读到这里 。到这里，我们希望这篇文章已经让你了解了AIGC的现状、市场参与者、底层技术/AI模型、未来的趋势还有当前AIGC的局限性和投资人对技术的误解 。
但这一切对于创始人来说又意味着什么？
1. MVP、PMF、GTM……创业的基本逻辑没有变 。
尽管 AI 的表现十分惊艳，但是创始人应该抵制两种极端的行为：在产品做出来之前过度承诺，或者在真正了解市场之前过度构建产品 。
人工智能是一种新的编程方式 。它是一个创业者用来开发新产品、解决社会问题的强大工具 。创始人要有勇气去无视媒体上乃至资本市场里的喧嚣 ， 而去关注特定的用户的特殊应用场景 。
【AIGC，可能是下个10年最重要的投资机遇之一】AI主导型公司的MVP（最简化可实行产品）可能与上一代软件公司不同，但随着基础设施层和AI 模型的不断成熟、收益逐渐增加 ， AI会逐渐渗透到我们日常生活中的很多产品之中 。到时候，AI技术会变得更加“隐形”，就像今天的互联网、云计算和移动通讯技术一样 。
也正如其他的底层技术 ， AI作为一种工具，可以为我们构建下一代的软件产品 。
2. 产品的扩张 。
鉴于AI模型基础设施层面的“开放性”，初创公司在进入市场时要深思熟虑 。有可能的话还要想办法和大厂达成合作伙伴关系 。的确 ， 在拥挤的垂直领域 ， 例如文本生成类产品，要判断AI产出的质量是个主观的问题，所以一种观点认为，产品市场的扩张、进入市场的策略还有产品品牌的效应更加重要 。这个说法是有一定的道理的 。但是产品扩张、销售是AI企业起步的手段，而并非维持生意的方式 。这也正好带我们来到了最后一点 。
3. 数据还是王道 。
在一个典型的软件业务中，创始人应该对技术或者业务的痛点要有独到的见解，或者两者兼具 。在AI驱动型产品/业务中，除了这种洞察力之外 ， AI初创公司的创始人还需要又独特的方法持续获得数据 。
从长远来看，拥有更好的（也许是更小众的垂直领域的）数据有利于公司微调其AI模型，给客户带来更好的产品体验 。这样公司可以创造出一条可持续的护城河 。
随着AI基础设施模型使用成本的下降，更多创业者的资源和投资者的资金将用于获取更多、更好的微调数据，以及获得可以持续贡献此类数据的用户 。（AI技术中的数据所有权/身份与web3去中心化协议之间存在一个有趣的交集 。我们的下一篇博客将对此进行讨论 。）
这也许会产生飞轮效应 。
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