在AI技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，新的商業(yè)機會和創(chuàng)業(yè)賽道不斷涌現(xiàn)。本文從AI的發(fā)展歷程出發(fā)，深入分析了AI技術(shù)自身以及AI與農(nóng)業(yè)、傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)、軟件及SaaS領(lǐng)域、消費者及個人用戶、工業(yè)品制造業(yè)和終端消費品制造業(yè)融合所帶來的商業(yè)機會。

根據(jù)熊彼得的經(jīng)濟周期理論以及過去數(shù)百年科技革命帶來的生產(chǎn)力發(fā)展，我們可以清晰地判斷出，當(dāng)今的AI是非常明確的新一輪科技革命的核心驅(qū)動因素，也正是因為如此，未來20年內(nèi)最重要的創(chuàng)業(yè)賽道和新生的商業(yè)力量，也一定是在圍繞AI所構(gòu)建的商業(yè)版圖內(nèi)。

我們分為兩個部分來聊聊未來的創(chuàng)業(yè)賽道及商業(yè)地圖。

一、AI的發(fā)展歷程

回顧一下AI的發(fā)展歷程，我們會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段AI的發(fā)展還處于科技革命的前期，在技術(shù)驗證和商業(yè)化驗證階段，的確產(chǎn)生了一些風(fēng)口和創(chuàng)業(yè)機會，但并未到達增速起飛的階段。

人工智能（AI）的發(fā)展歷程可以劃分為多個關(guān)鍵階段，每個階段的技術(shù)突破和應(yīng)用重點均有所不同。

1、萌芽與理論奠基（1950年代前）

這一階段以理論探索和基礎(chǔ)模型構(gòu)建為主，為AI的學(xué)科化奠定了基礎(chǔ)。包括亞里士多德的形式邏輯（公元前4世紀(jì)）和萊布尼茨的“通用符號語言”設(shè)想（17世紀(jì)）為符號推理提供了基礎(chǔ)。1936年圖靈提出“圖靈機”模型，奠定了計算機科學(xué)的理論基礎(chǔ)。1943年，麥卡洛克和皮茨提出首個神經(jīng)元模型（M-P模型），模擬生物神經(jīng)元的工作原理，奠定了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形。

2、學(xué)科確立與早期探索（1950—1970年代）

這一階段，AI正式成為獨立學(xué)科，研究方向集中于符號推理和基礎(chǔ)算法。1956年達特茅斯會議首次提出“人工智能”術(shù)語，定義了AI的研究目標(biāo)。1955年“邏輯理論家”程序首次證明數(shù)學(xué)定理，展示符號推理能力。1957年羅森布拉特發(fā)明感知機（Perceptron），開啟了連接主義研究。但由于受限于計算能力、數(shù)據(jù)稀缺和算法復(fù)雜性，1970年代AI研究遭遇資金縮減和大眾質(zhì)疑。

3、知識工程與專家系統(tǒng)時代（1970—1990年代）

在該階段，AI轉(zhuǎn)向?qū)嵱没?，專家系統(tǒng)成為主流。1970年代，費根鮑姆提出“知識工程”，專家系統(tǒng)（如MYCIN醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)）通過規(guī)則庫解決特定領(lǐng)域問題。1980年代XCON系統(tǒng)成功應(yīng)用于計算機配置，驗證AI的商業(yè)價值。

4、機器學(xué)習(xí)與算法突破（1990—2010年代）

在該階段，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動和統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法逐漸興起，支持向量機（SVM）、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論推動分類和預(yù)測能力提升。1997年IBM“深藍”擊敗國際象棋冠軍，展示復(fù)雜策略能力。2006年辛頓提出深度學(xué)習(xí)理論，突破訓(xùn)練瓶頸，開啟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新紀(jì)元。

5、深度學(xué)習(xí)與大模型時代（2010年代至今）

在該階段，隨著算力、數(shù)據(jù)與架構(gòu)創(chuàng)新，以及計算機硬件技術(shù)的持續(xù)升級和企業(yè)信息化推動的數(shù)據(jù)革命，多種主推因素共同作用，全力推動AI的爆發(fā)式增長。2012年AlexNet在ImageNet競賽奪冠，深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域取得突破，2017年Transformer架構(gòu)提出，奠定大語言模型（LLM）基礎(chǔ)。

GPT系列（2018—2024年）參數(shù)規(guī)模從1.17億（GPT-1）增至萬億級（GPT-4.5），展現(xiàn)少樣本學(xué)習(xí)和泛化能力，到了2022年ChatGPT爆火，AI進入大眾應(yīng)用階段；2024年多模態(tài)模型（如GPT-4o）支持跨模態(tài)交互。2025年，DeepSeek通過算法優(yōu)化和開源策略實現(xiàn)低成本高效推理，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)Scaling Law依賴。同時，行業(yè)應(yīng)用從工具輔助轉(zhuǎn)向“認(rèn)知協(xié)同”，如醫(yī)療診斷、法律合同審查效率顯著提升。

二、未來的創(chuàng)業(yè)賽道

在AI持續(xù)自我迭代及革新的當(dāng)下，我們可以預(yù)見，因為國家之間越發(fā)明確的競爭，以及對未來國際政治話語權(quán)的爭奪，在科技高地的競爭會越發(fā)激烈，如同星球大戰(zhàn)計劃帶動的全球民用及商用科技進步一樣，AI也將成為未來20～50年內(nèi)最重要的商業(yè)機會。

以下核心描述結(jié)論，后續(xù)會分別進行更細分的梳理和分析。

1、AI技術(shù)自身帶來的商業(yè)機會【大眾創(chuàng)業(yè)機會較少】

(1)在算力層面的創(chuàng)業(yè)不屬于大眾創(chuàng)業(yè)的機會，它屬于偏向于硬件和基礎(chǔ)建設(shè)的資本密集型行業(yè)，往往需要大量的投資和前期投入，才能形成規(guī)模優(yōu)勢和技術(shù)領(lǐng)先。

(2)在算法層面的創(chuàng)業(yè)屬于特定圈層和創(chuàng)業(yè)者的機會，特別是技術(shù)型創(chuàng)業(yè)者，對AI的底層算法理解深度、廣度以及創(chuàng)意，會有可能在這個領(lǐng)域產(chǎn)生新的機會。

(3)在數(shù)據(jù)層面的創(chuàng)業(yè)屬于企業(yè)衍生創(chuàng)業(yè)的好機會，除了現(xiàn)在已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)類型公司，大量擁有行業(yè)化或差異化數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)企業(yè)、軟件企業(yè)、平臺企業(yè)、服務(wù)企業(yè)等，都有可能在該領(lǐng)域做到新的增長曲線。同時，數(shù)據(jù)清理、打標(biāo)服務(wù)等傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)周邊服務(wù)業(yè)，也是新的創(chuàng)業(yè)賽道。

2、AI與農(nóng)業(yè)融合帶來的商業(yè)機會【大眾創(chuàng)業(yè)機會較少】

(1)AI+農(nóng)業(yè)管理，農(nóng)產(chǎn)品交易市場、集約化農(nóng)產(chǎn)品銷售體系可以通過AI智能體的支持，更快速地獲取全國市場中不同區(qū)域的農(nóng)產(chǎn)品交易數(shù)據(jù)，依托快速物流和冷鏈供應(yīng)，實現(xiàn)在全國范圍內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品資源調(diào)配，這里有大量的創(chuàng)業(yè)機會，包括垂類AI軟件服務(wù)商、新的交易渠道、新的交易平臺、新的交易市場等。

(2)AI+農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約化是未來農(nóng)產(chǎn)品規(guī)?；谋厝贿x擇，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來說，無人設(shè)備的應(yīng)用是必然選擇，如果增加了AI智能體，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和效能將會得到質(zhì)的提升。在該領(lǐng)域，農(nóng)用無人機械生產(chǎn)商、垂類軟件服務(wù)商，以及與之相關(guān)的服務(wù)后市場，都會成為新的創(chuàng)業(yè)賽道。

(3)AI+農(nóng)業(yè)技術(shù)，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)技術(shù)的革新必須完成的一個環(huán)節(jié)，是實驗環(huán)節(jié)，而且為了驗證可行性，實驗最終都需要經(jīng)過種植驗證。但在AI的支持下，實驗室虛擬環(huán)境中，科研人員可以在較短的時間內(nèi)完成數(shù)以千計的實驗，特別是涉及蛋白質(zhì)培養(yǎng)、育種等環(huán)節(jié)的，AI可以大幅提高效率。這里所蘊含的商業(yè)機會并不適合大眾創(chuàng)業(yè)，但是大型農(nóng)業(yè)集團或者生物集團是必須介入的。

3、AI與傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)融合帶來的商業(yè)機會【大眾創(chuàng)業(yè)機會很多】

(1)AI協(xié)助傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)完成自身的經(jīng)營效能提升，這條賽道是非常適合大眾創(chuàng)業(yè)的，特別是因為服務(wù)業(yè)具有區(qū)域性、本地化以及個性化的需求人特征，如何通過AI智能體提升服務(wù)供應(yīng)商的運營管理效率，將會形成新的競爭優(yōu)勢，比如商場通過AI智能體實現(xiàn)真正意義的會員運營。這個領(lǐng)域中，會衍生諸多的創(chuàng)業(yè)需求。

(2)傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)所提供的產(chǎn)品和服務(wù)實現(xiàn)AI改造，創(chuàng)造出新的交易模型，比如旅游景點退出AI大導(dǎo)游服務(wù)，美容行業(yè)退出AI美容助理，餐飲行業(yè)退出AI點菜服務(wù)等。盡管這里有噱頭吸引的作用，但本質(zhì)上，是圍繞AI通過數(shù)據(jù)分析及行為預(yù)測的能力構(gòu)建新的服務(wù)場景，帶來全新的服務(wù)體驗。

4、AI與軟件及SaaS領(lǐng)域融合帶來的商業(yè)機會【大眾創(chuàng)業(yè)機會很多】

(1)AI協(xié)助企業(yè)完成內(nèi)部運營的效率提升，核心是通過AI智能體提升企業(yè)內(nèi)部的運營管理效率，特別是產(chǎn)品化技術(shù)研發(fā)的效率，商業(yè)化成功率和營銷效率。這個領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)機會很多，在Ai時代，所有的競爭對手同時站在了相同的起跑線背后。

(2)企業(yè)推出新的AI工具，完成第N曲線帶來的增長，核心是圍繞AI構(gòu)建的新產(chǎn)品，有兩種實現(xiàn)路徑，一種是完全依托AI構(gòu)建新的產(chǎn)品模型，包括企業(yè)智能助理等產(chǎn)品，另一種則是通過AI融合現(xiàn)有產(chǎn)品體系，形成新的產(chǎn)品，比如融合了AI智能的CRM系統(tǒng)、SFA系統(tǒng)，以及融合了AI的SaaS軟件等。

5、AI與消費者及個人用戶融合帶來的商業(yè)機會【大眾創(chuàng)業(yè)機會很多】

(1)以培訓(xùn)掃盲為核心的商業(yè)機會，這是AI的第一輪風(fēng)口，且已經(jīng)有很多人已經(jīng)在該領(lǐng)域獲得了可觀的收益。

(2)以青少年興趣教育為核心的商業(yè)機會，AI是未來最為重要的領(lǐng)域之一，從小開始構(gòu)建對AI以及AI世界的理解變得至關(guān)重要，就如同在改革開放后，全國學(xué)英語的熱潮一般，AI也是需要打開那個前期教育和課外輔導(dǎo)教育的。

(3)以圍繞AI時代硬件為核心的內(nèi)容產(chǎn)出和APP設(shè)計，硬件是生活狀態(tài)下AI的最重要也是唯一的載體，如同VR眼鏡，但是硬件缺少了內(nèi)容，就好似廢銅爛鐵，因此AI時代，會迎來新一輪的內(nèi)容創(chuàng)造熱潮，這對于諸多創(chuàng)業(yè)者來說，是諸多新的造富密碼。

6、AI與工業(yè)品制造業(yè)融合帶來的商業(yè)機會【大眾創(chuàng)業(yè)機會很少】

(1)工業(yè)品制造業(yè)往往需要大量的前期投入和資源沉淀，因此，如果能夠提升其在制造流程中的效率，提高企業(yè)資金周轉(zhuǎn)效率，評估創(chuàng)新風(fēng)險，就能夠提升企業(yè)的競爭效率，因此，針對不同企業(yè)的AI智能體解決方案提供商，就成了新的垂直創(chuàng)業(yè)賽道。

(2)以這些企業(yè)為客戶的AI培訓(xùn)及咨詢解決方案提供商，因為傳統(tǒng)企業(yè)的滯后性，他們在面對AI時代需要更多的迭代和組織能力成長，因此，AI技能培訓(xùn)及為他們提供AI解決方案咨詢服務(wù)，會成為新的創(chuàng)業(yè)賽道。

(3)創(chuàng)新性產(chǎn)出以AI智能體為核心的新產(chǎn)品?！具@個賽道不適合大眾創(chuàng)業(yè)】

7、AI與終端消費品制造業(yè)融合帶來的商業(yè)機會【大眾創(chuàng)業(yè)機會很多】

(1)終端消費品制造業(yè)與工業(yè)品制造業(yè)類似，在內(nèi)部運營管理、商業(yè)化驗證、市場調(diào)研及分析、會員運營、渠道管理、內(nèi)部系統(tǒng)優(yōu)化、戰(zhàn)略咨詢及培訓(xùn)服務(wù)等方面，都會因為AI的持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生諸多的需求，并由此衍生出更具個性化的創(chuàng)業(yè)賽道。

(2)創(chuàng)新性產(chǎn)出以AI智能體為核心的新產(chǎn)品。【這個賽道適合大眾創(chuàng)業(yè)】