真正的AI创业机会

每一次淘金热都会造就亿万富翁。如今，我们都知道，真正的问题不在于黄金，而在于如何赚钱。

1849年，人们卖的是镐和帐篷。到了2026年，人们卖的将是合规仪表盘、幻觉检测系统、版权风险过滤器、GPU能耗优化器，以及那些让AI安全可靠、真正适用于商业用途的、默默盈利的服务。

这真是莫大的讽刺。创始人们正竞相开发新的AI代理，声称可以取代整个部门。与此同时，购买这些工具的公司却在暗自恐慌：如果它撒谎怎么办？如果它违反了GDPR怎么办？如果它抓取了受版权保护的材料怎么办？如果它消耗了数兆瓦的能源怎么办？如果我们的团队盲目信任它，导致发票出错怎么办？

这种恐慌（或者你也可以称之为摩擦）才是真正的市场缺口。

真正的财富不在于AI本身，而在于AI会造成哪些问题。

创始人们仍在玩功能宾果游戏：“X的副驾驶”、“Y的AI代理”、“Z的自主系统”。风险投资正在助推这种趋势，但企业采用AI却遇到了重重阻碍，而非规模化发展。

这些阻碍并非靠更多的AI就能解决，而是需要围绕AI构建的非AI基础设施。

目前尚未得到充分满足的层级机会示例：

• 合规性和审计跟踪器：当ChatGPT生成法律备忘录时，谁该承担责任？显示决策轨迹，提供法律责任模板，存储元数据，并为输出添加时间戳。
• 版权纯净的数据来源：使用授权或内部数据集训练内部法律逻辑模型 (LLM)，并实时监控侵权行为。
• 幻觉检测系统：并非“减少幻觉”，而是验证每一项声明——通过引文扫描、概率置信度和跨源三角验证。
• 质量控制层：不让 AI 直接发布代码，而是使用严格的约束条件或沙箱执行自动测试输出。
• 能源使用优化：AI 消耗大量电力。企业很快将被强制要求承担可持续发展责任。优化推理的使用可以为公司节省数百万美元。
• 保险框架：网络风险、责任险、AI 引发的错误保险——目前较为分散，但很快将成为强制性要求。

这些并非空想。它们是大型企业在集成 AI 后首先提出的问题：“我们如何监控它、记录它、保护它、监管它、回滚它，并证明它所做的一切都是正确的？”

时至今日，大多数人工智能初创公司都无法回答这些问题。

初创公司痴迷于速度，而企业则痴迷于安全。

初创公司的逻辑：

• 打造速度最快的人工智能工具，让它能做一些人们会在推特上津津乐道的事情。

企业的逻辑：

• “如果这个工具悄无声息地给每年处理 8 亿美元资产的流程引入 0.5% 的风险，那它就是净负债。”

这种差距就是一个市场。

企业想要的是可控的加速，而不是鲁莽的自动化。没有人会因为忽略“又一个人工智能代理”而被解雇。但如果忽视合规自动化，当监管机构要求提供过去 6 个月人工智能生成决策的追溯文件时，人们就会被解雇。

“人工智能卫生”领域将定义未来十年。

你可以称之为人工智能卫生、人工智能治理、人工智能基础设施或人工智能运维。无论你怎么称呼它，以下三大支柱都构成了整个可行业务类别的基础：

证明正确性，而非创造新奇。将人工智能输出通过验证引擎进行验证的工具。人工智能并没有取代校对，只是将校对提前到了流程的早期阶段。

在组织层面防范风险。预计会出现企业级设置，例如“禁止生成涉及客户 X 机密信息的响应”或“自动标记并屏蔽可能被视为歧视性的术语”。届时，将会出现专门负责管理这些设置的 SaaS 公司。

优化成本和可持续性。人工智能的成本并非性能，而是能源。效率提升技术将会涌现，类似于 Cloudflare 的带宽优化技术。预计会出现“AI 负载均衡器”，它可以重定向请求、重新路由大规模推理调用，并动态应用复杂度限制。

风险投资尚未意识到这一点（但法务团队已经意识到了）。

​​投资者仍在套用 2023 年左右硅谷的模式：更大的模型，更高的融资额。与此同时，内部的法务、合规和系统工程团队正在内部呼吁：没有保护层，我们根本无法触及人工智能。

精明的创始人意识到，当人工智能的应用稳步进入受监管行业——例如金融、医疗保健、保险和物流——时，关键问题会从“我们能做到吗？”转变为“我们应该这样做吗？”，最终变成“我们如何确保它不会造成灾难性后果？”。

这并非人工智能能够解答的问题，而是基础设施能够解答的问题。

谁将赢得这个市场？

拥有风险管理、合规、企业软件、网络安全、审计和DevOps经验的创始人。

那些理解这一点的人。

原文链接：The Real AI Startup Opportunity Isn't in AI

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