你的 AI 产品并非真正的业务
Source: Dev.to
对STEP 2026的观察
我刚从迪拜的STEP 2026回来。虽然有一些真正令人惊叹的企业，但我也看到许多公司根本撑不过第一年。
AI 不是你的产品
大多数初创公司现在在所有营销材料上都贴上 “AI”。AI 本身并不直接带来商业价值。除非你是前沿实验室，否则 AI 只是你技术栈中的一个工具。没有人会大喊 “MongoDB 支持的交易平台”。
- 用户并不在乎它是否是 AI。
- 投资者也不在乎它是否是 AI。
他们关心的是产品能做什么、解决了什么问题，以及是否有市场空间。
实际企业的期望
在向真实企业销售时，我曾与价值 50 亿美元 的咨询公司面对面评估 AI 工具。他们会询问：
- 架构
- 数据驻留
- 本地部署
- 解决方案所有权
如果答案是 “我们调用 OpenAI API”，会议就结束了。
常见 AI 初创公司操作手册
许多 AI 初创公司遵循以下模式：
- 模糊的产品想法
- 包装一个 AI 模型
- 向用户展示
- 收取 $29/月
这并不是一个可持续的商业模式。用户完全可以直接使用 ChatGPT——为什么还要为另一个订阅付费？该模型缺乏防御性，没有知识产权，并且容易受到底层 AI 服务变化的影响。
还记得大家都在 Twitter 上构建应用，结果 API 规则一夜之间改变的情形吗？当你仅仅是包装一个模型时，同样的风险也会出现。前沿模型提供商如果你提出了一个好且简单的想法，往往会有动机直接与你竞争。
成本与依赖风险
依赖外部 API 意味着你会受到一大笔你无法控制的成本——输入和输出的 token 可能在后台累积出高额的 AI 费用。
典型的操作流程：
- 包装器上线并获得关注
- 模型提供商注意到这种关注
- 提供商在内部添加功能以处理该用例
- 商业案例随之消失
最终，你为模型提供商做了市场调研，而他们的执行能力往往优于你。
“Vibe Coding”陷阱
我在 STEP 2026 对 Brunelly 最成功的概括是：“你知道什么是 vibe coding，对吧？我们正好相反。我们真正打造面向真实世界的企业级软件。”
Vibe coding 声名不佳：安全漏洞、错误、可扩展性问题、部署麻烦以及合规性难题。Vibe 编码的 AI 产品融合了两者的最糟糕之处——简单的 AI 包装器，缺乏任何可扩展性。
构建真正的企业级 AI 基础设施
过去一年，我一直在构建 Maitento，一个 AI 原生操作系统——可以把它想象成 Unix 与 AWS 的结合体，但完全面向 AI。核心概念：
- 模型即驱动
- 不同的进程类型（Linux 容器、相互交互的 AI 代理、我们自研语言的应用、代码生成编排）
- 代理可以连接任意 OpenAPI 或 MCP 服务器
- 声明式应用定义
- Shell、RAG、记忆系统、上下文管理、多模态支持
这就是打造真正企业级 AI 应用所需的冰山一角。我们需要可扩展性、质量、可伸缩性、性能以及开发速度——单纯把 Python 脚本拼凑在一起根本不够。
你不一定需要我们拥有的那种精细编排水平，但企业级 AI 编排的各个环节远比大多数创始人想象的要复杂得多。
为什么 ChatGPT 不仅仅是一个简单的包装器
ChatGPT 不只是围绕其自身 API 加上一些系统提示的包装器。它包括：
- 文件管理
- 提示注入检测
- 上下文分析和记忆管理
- 滚动上下文窗口
- 部署与可扩展性
- 后端排队和面向数百万用户的实时流式传输
- 多模态输入
- 分布式 Python 执行环境
调用 API 很容易；构建周边基础设施很困难。
演示 vs. 产品
创始人常常急于发布演示，但演示并不是产品。演示是一个受控环境，无法复制真实情况。由于 AI 系统可能出现幻觉、丢失上下文，并且自信地给出错误输出，令人印象深刻的演示与生产级 AI 产品之间的差距比任何其他软件类别都要大。管理这些失效模式需要真实的基础设施——而不仅仅是对 API 调用进行一次 try/catch。
AI淘金热中的真实铲子
大多数正在生产的“铲子”都是纸板做的。那些在五年后仍然存在的公司，是今天正在构建真实基础设施的公司——而不是仅仅调用 API、串联提示，或把别人的智能包装在一个漂亮的界面里称之为创新。
构建难以构建的东西。 这是唯一有效的策略。如果你能在几天内完成，其他人也能。如果对你来说很困难，那么对竞争对手也会很困难，你可能真的拥有一个全新的业务。