国内AI创业，越来越难走。
《中国人工智能应用发展报告（2025）》显示：国内主流通用大模型在广告文案、电商详情页等任务准确率达92%，生成效率较人工提升3倍以上。
假设你是用户，如果大模型能完成大多数任务，你会煞费苦心去找别的工具吗？
想必大多数人不会去找别的工具，因为免费的大模型能完成，就没必要去找的工具了。
不过，大模型要顾及所有人和行业，总有“做不到位”的时候。这时，就需要专业的AI助理去处理这些事情。
那创业者的这条AI创业路，怎么走呢？
行业理解 从“能写”到“懂写”的必经之路
现在AI创业，特别是文字类生成类赛道，不仅靠创意，更要靠理解。
理解什么？
对行业的理解，理解深度决定了创业之路能走多远。
其实每个行业有自己的话语体系，我们叫“行话”。
比如媒体行业，"事实核查"、"舆论监督"、"深度报道"等都是媒体“行话”，这不是简单的术语，而是藏着行业特殊性、价值定调、衡量体系、内容合规性等深层信息。
当我们问通用大模型：“如何理解媒体合规性？”
它回答：合规性 = 避免使用敏感词。
但现实并不是这样。
当我们继续问：“既然你知道实际行业理解的合规性，是不是说明你有能力实现合规性？”
它回答：不能。
这就是通用大模型这位“全能助理”遇到的问题，就需要用到专业AI助理了。
正如澎湃新闻总裁、总编辑曾言：澎湃在采编改革方面，将原有的13个采编中心整合为6大内容板块，一次性关停20个栏目和15个第三方平台账号，并鼓励记者团队，数月追踪一条线索。
来源：《澎湃新闻总裁、总编辑刘永钢：AI时代的媒体责任——重构内容价值秩序》
之所以这么做，因为AI正在重构内容生产与传播的每一个环节，传播方式、传播平台、传播权力。
换个角度理解，AI提升了写作效率，但缺乏深度。
或者可以这样理解：通用大模型使内容生产变得容易，但价值不高。
既如此，该如何提升行业理解能力？是靠经验积累，还是有什么方法论？
场景理解：AI创业的破局点在哪里？
许多AI创业者形成一个共识：不再追求功能强大，而是聚焦特定场景，解决特定问题。
提升行业理解能力，就要找准并深入到特定场景中。
这其实是一种“精准匹配”，目的是想办法让AI需要理解特定场景下的用户需求、决策逻辑和内容价值，这是创业者该思考的点。
我们以文案生成为例，不同产品的文案生成逻辑是不同的：服装类需要强调“风格”和“搭配”，美妆类的强调“效果”和“成分”，数码类关注“参数”和“体验”。
所以，AI要生成的也是场景化的文案，而不是通用文案，前提是：你不光要了解产品、目标群体、市场区域等，甚至有必要需要深入公司场景，进一步了解公司和行业情况，然后告诉AI。
当你足够了解行业，并告诉AI后，慢慢地，AI就会融入到工作流中。
例如，将AI文案生成嵌入到电商运营系统中，当运营人员编辑商品详情时，AI自动提供文案建议；在广告投放平台中，AI根据投放数据实时优化文案。
随着用户业务变化，AI可以不断优化，持续迭代，提升稳定性、准确性、安全型，满足用户的需求。
那么，当场景深耕成为AI创业的必经之路，如何在众多竞争者中建立真正的差异化优势？
价值重构：2026"爆发"与“淘汰”？
差异化的答案是：AI只是效率工具？还是价值创造工具？
36氪《2025，被AI带飞的三大赛道》提到：2026年将迎来AI爆发年。
在我看来，“爆发”一词，2层意思：
第一层意思，意味着创作类AI工具及创业者将增多；
第二层意思，意味着创作类AI赛道格局将重塑。
上文提到的媒体“合规性”问题，现在已有财经类垂直应用可以实现，同时还可以提供内容建议，提升内容阅读量。
可以看到，这个过程中，AI已不再是简单的“收费工具”，更多是价值生态的合作关系。
但也另有预测，到2026年底，AI内容创业领域将有60%的公司被淘汰，而能真正理解行业、深耕场景、创造价值的企业，将占据市场70%以上的份额。
由此可见，AI不再是简单的量变，而是从"工具"到"价值"的质变。
但能从"效率提升"转向"价值创造"；从"功能实现"转向"产业重塑"的又有多少呢？
本质是借助“AI一人公司”噱头，卖课、卖工具
现实中，因缺乏行业认识，92%的“一人公司AI创业项目"在6个月内失败
结语
通用大模型对垂直应用的冲击已经"常态化"，这不是终点，反而是新起点，全看创业者对"行业"、"场景"、"价值"的理解有多么深刻。
技术、功能、效率不重要吗？也重要！真正的AI创业，是"理解 + 技术"、"场景 + 功能"、"价值 + 效率"的系统工程。
那你认为，AI创业的关键能力是什么？
