現在創業是在和人競爭，還是在和機器競爭？

最近看到了兩個利用AI創業的項目，讓我窺見了AI時代創業競爭的兩種不同形態。

第一個是做市場營銷自動化的創業公司。團隊不大，但全副武裝了最新的AI工具：用各種大模型和自研的細分模型批量生成客户需要的圖像和視頻；用Claude或Cursor編寫代碼；用Veo、可靈等工具進行視頻剪輯和動態效果製作；用Midjourney做廣告創意；用Figma AI自動生成落地頁設計稿。整個流程幾乎沒有傳統意義上的"手工活"，創意、生產、分發、數據迴流，全都在工具鏈中閉環完成。他們的競爭力，在於能比別人更快地找到合適的工具、更精準地下達指令、更高效地讓AI產出貼合需求的結果。聽他們聊業務，像是在觀察一場"反向圖靈測試"，機器的表現取決於人能提出多好的問題，以及對任務的描述是否完備。

第二個是做AI SEO的團隊。他們每天的工作，就是與大模型博弈。用生成式AI寫出大量文章、產品描述和內容片段，並在不斷與大模型對話及調整中，找出哪些詞彙、哪些表達能在模型裏獲得推薦。他們不僅用AI生產內容，還在與"機器的規則"直接過招：模型一更新，他們就得迅速調整策略、重寫內容、甚至改變整套發佈節奏。這種競爭，更像是在與大模型對話、博弈、較量，為機器填充它們想要的結果。

一個是在比誰更會用AI工具，另一個則是在與AI直接博弈。這就是AI時代創業的兩條主賽道：一條是放大人類的能力，另一條是不斷探索機器的邊界。

競爭的轉移：從人與人到人與機器、乃至機器與機器

過去的商業競爭，本質上是人與人之間的博弈。比拼的是資源、資本、渠道和人才，大家在相似的水平線上較量，力量對比相對均衡。即便互聯網帶來了平台和工具，也只是讓賽道更寬、速度更快，但競爭的主體依舊是人類。

AI時代則完全不同。它讓競爭引入了新的硅基角色：會學習、會生成、能自我迭代的機器。這不僅僅是工具升級，而是引入了一個隨時可能跨越人類能力的"準主體"。這意味着，創業者面對的，不只是同類公司，而是某個API、一個通用大模型，甚至是一個可以每天更新迭代的系統。

這也讓競爭格局發生了質變：有的項目是"反向圖靈測試"，比拼的不是你能做得多好，而是誰能更精準地驅動機器為自己工作，這本質上與F1賽車的情形一樣，我開法拉利，你開蘭博基尼，看看誰更快。另一些項目則是在機器制定的規則下與機器博弈，共同為第三方提供價值，這變成了人與機器的較量。當然，大模型公司之間的競爭，已是機器與機器的較量，比拼算力與模型優劣，這種模式已脱離普通創業的範疇。

無論是用AI工具放大能力，還是與AI大模型正面交鋒，創業者都要接受一個現實：競爭格局已經從"人 vs 人"變成了"人 + 工具 vs 人 + 工具"，逐漸會演化為"人 vs 機器"，最終走到"機器 vs 機器"時，人類的作用將變得微乎其微。

人+AI之間的競爭戰略

關於商業競爭的聖經、邁克爾·波特的《競爭戰略》中指出，企業的競爭優勢通常來自三條路徑：成本領先、差異化和聚焦。在今天這個時代，AI正在快速壓縮這些路徑的邊界。

• 成本領先：在AI賦能下，很多原本昂貴的生產環節成本驟降。圖像、視頻、代碼、文案，都可以自動生成。過去靠低成本建立壁壘的團隊，很可能在AI普及後失去優勢。
• 差異化：AI生成能力的普及，讓差異化更難維持。今天你用AI做的個性化視頻，明天競爭對手就能用同樣的模型複製出類似效果，差異化週期被極度壓縮。
• 聚焦：即使你在一個超細分市場深耕，AI的通用能力也可能輕易跨界打破你的壁壘。一個通用大模型更新，就可能直接切入你的細分領域。

這也是為什麼越來越多團隊不得不嘗試動態混合戰略：既用AI降低成本，又不斷用人的創意去拉開差異化，並且隨時調整聚焦領域。就像在冰面上奔跑，既要保持速度，又要不斷尋找能站穩腳跟的支點。

我知道一個創業者做的是跨境電商裏的定製化禮品。以前他的模式很簡單：找代工廠低成本生產，然後靠精準廣告投放去搶單，典型的"成本領先"打法。

AI火起來之後，他先用Midjourney和Stable Diffusion生成產品原型圖，再用ChatGPT寫listing、優化標題，用Perplexity去找最新的市場趨勢。這樣一來，他的成本比過去低了將近40%，但問題也隨之而來：同類賣家很快學會了同樣的工具，價格戰瞬間打成了白熱化。

於是他轉向"差異化"。用AI幫用户生成專屬設計，比如在杯子上印用户寵物的卡通形象、在項鍊上刻用户的手寫簽名。這招讓他一度甩開了競爭對手，但不到一個月，大量賣家複製了同樣的服務，差異化優勢開始被稀釋。

同時，他把主要精力聚焦在幾個文化氛圍強烈的小圈層，比如寵物主人社羣、獨立樂隊粉絲、二次元愛好者，並在這些羣體裏深耕內容和關係。

	AI 時代的挑戰	動態混合戰略
成本領先	AI 大幅降低生產成本，圖像、視頻、代碼、文案等可自動生成，原本依靠低成本形成的壁壘迅速被抹平	利用 AI 壓低生產和運營成本，同時快速將節省下的資源投入到創意和市場反應速度上
差異化	AI 生成能力普及，差異化優勢週期極短，個性化產品或內容容易被競爭對手用相同工具複製	持續推出短週期、高頻更新的定製化產品或服務，讓差異化始終處於動態刷新狀態
聚焦	AI 的通用能力可輕易跨界打破細分市場壁壘，大模型更新即可切入原有領域	在聚焦領域中不斷細分用户羣體（如小圈層、文化社羣），通過深耕關係與內容形成更高的情感黏性和信任壁壘

這種做法，是把"成本領先"、"差異化"和"聚焦"三者混合在一起動態運用：生產環節依舊用AI壓低成本；產品上保持定製化，但每隔幾周就會推出一個新的限定系列；通過私域流量的細分，抓住自己的核心客户，形成更高的客户黏性和信任壁壘。

這種組合打法的好處是，沒有單一策略會長久奏效，但三者交替、疊加，就能讓競爭優勢像接力賽一樣不斷續命。由於無法追求某個策略的"長期壁壘"，所以只能追求一種"隨時能切換到下一個有效策略"的能力。在AI時代，這種靈活切換的動態混合戰略，可能才是中小團隊活下來的唯一機會。

人和機器競爭的戰略

人與機器要如何競爭？它並不是字面意義上和AI正面廝殺，而是意味着你的創業價值鏈，必須不斷與AI升級保持動態博弈。同時這是一場更不公平的競爭，因為碳基生命和硅基生命不在一個水平線上。

• 速度之爭：機器的迭代遠快於人類。創業者要決定，是跟隨AI的節奏快速推出產品，還是另闢蹊徑尋找差異化。
• 算力之爭：誰掌握了更強大的模型、算力和數據，誰就能在市場中佔據上風。小團隊如何在資本與大廠面前找到生存空間，是極大的哲學難題。
• 邊界之爭：哪些是機器擅長的領域，哪些依舊屬於人類？創業者必須清醒地劃分邊界，不能盲目在機器的優勢領域硬碰硬。

這使得人機競爭更像是"與風暴共舞"。創業者既不能假裝風暴不存在，也不能幻想自己能壓倒風暴，而是要學會借力、借勢，找到獨屬於人的定位。

在與機器的競爭中，人類究竟能依靠什麼？哲學層面上有三種思路：

• 存在主義的答案：創業並非為了"贏機器"，而是為了在被機器包圍的世界裏確認自我存在。即使AI做得更快更好，人依然要問：這是不是我願意承擔的選擇？
• 斯多葛學派的答案：接受機器不可控的優勢，把精力放在可控之處：人類的價值觀、社會關係、倫理抉擇。
• 尼采式的答案：不把AI視為敵人，而是視為"超人化"的契機。機器逼迫人類突破自身侷限，重新定義力量和價值。

換句話説，創業者如果只是把AI看成對手，就會陷入消耗；如果把它當作逼迫自己升級的"他者"，才有可能走出新的哲學高度。

行動反思：在賽道中找到自己的位置

無論是選擇"人+機器"相互競爭的賽道，還是和機器之間相互競爭的賽道，都需要反思自己創業在賽道中的位置。

• 重新定義競爭對手：如果你仍然只把同類創業公司看作競爭對手，那你可能已經落後了。今天的競爭對手，可能是一個API，一家大模型平台，甚至是一台雲服務器。創業者要學會把"非人"的力量納入戰略思考。
• 找到人類不可替代的錨點：人類的情感、信任、社會關係、文化共鳴，依然是機器難以取代的價值源泉。創業者要不斷問自己：我的產品或服務，是否觸及了機器無法完全理解的層面？
• 構建人機合奏的團隊：未來的創業團隊，不再只是人類分工，而是人機協作的編排。如何把AI作為隊友，而不是對手，是新的管理哲學。那些懂得"人類在場價值(Value of Human Presence)*注1"的創始人，才能避免淪為機器的附庸。
• 擁抱不確定性：機器的更新速度遠超人類認知節奏，這注定讓創業充滿不確定性。反思的重點在於：我是否具備足夠的韌性和適應力，去應對這種未知？

AI時代的創業，要麼是利用AI工具與其他人競爭，要麼是與機器競爭。在這兩條賽道里，找到屬於自己的通道，在短暫的窗口期內全力衝刺，才能找到生存和發展的機會。

注1:人類在場價值（Value of Human Presence)

在人類與機器共處的時代，"人類在場價值"指的是人在特定情境中，通過自身的具身經驗、倫理判斷與情感共鳴，賦予事件、決策和創造過程以不可替代的意義與方向的能力。它不僅僅是完成任務的"功能價值"，而是確保系統運作與人類目的之間保持一致的"意義價值"。

亞里士多德在《尼各馬可倫理學》中提出的實踐智慧（φρόνησις），強調人類在複雜情境中綜合經驗、道德與情境感作出平衡決策的能力。這種智慧無法簡化為算法規則，也不能完全被大模型的模式識別取代。

海德格爾（Martin Heidegger）強調，人類的"在場"（Dasein）並非單純物理存在，而是與世界相互嵌入、被情境塑造的存在方式；梅洛龐蒂（Maurice Merleau-Ponty）指出，人類的知覺與行動總是具身化的，承載着經驗與關係的沉澱；尼采（Friedrich Nietzsche）則提醒我們，人的創造力與價值判斷源自生命意志，而非純理性計算。

在AI高度參與的未來生產模式中，"人類在場價值"體現為：

• 倫理錨點：在規則未定義或衝突時提供判斷的最後底線。
• 情境敏感性：在不確定與模糊中識別微妙信號並調整策略。
• 意義生產：將技術行為與文化、身份、故事相連接，生成持久的價值認同。
• 創造性突變：引入機器無法預測的非線性創新，打破路徑依賴。

換句話説，AI可以完成"事情"，但只有人類的在場，才能讓這些事情"有意義"。

Harris LT. The Neuroscience of Human and Artificial Intelligence Presence. Annu Rev Psychol. 2024 Jan 18;75:433-466. doi: 10.1146/annurev-psych-013123-123421. Epub 2023 Oct 31. PMID: 37906951. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37906951/

Valtteri Kaartemo, Anu Helkkula; Human–AI resource relations in value cocreation in service ecosystems. Journal of Service Management 8 April 2025; 36 (2): 291–306. https://doi.org/10.1108/JOSM-03-2023-0104