划重点
01AI科学家李洋在创业9个月后，烧光了2000万元，面临现金流断裂，不得不亲自下场跑客户。
02找到一个靠谱的商业化“搭子”对AI创业者来说比从投资人口袋里拿钱还难，李洋发现许多声称大厂市场负责人的搭子并不了解AI产品的客户。
03然而，刘自鸿、杨植麟、稚晖君等AI科学家创业的代表们，在创业初期都选择了与刘自鸿不同的入场姿势，重视实用主义和工程思维。
04目前，国内明星AI创企仍然停留在拉新阶段，面临更大的商业化压力，需要在更高幅度的商业化数据的要求下，证明自己的商业化能力。
05与此同时，大厂的介入加剧了AI科学家们的团队协作性考验，谁能更早实现商业化，就能更早回收成本。
以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考
创业9个月不到，李洋光是技术研发投入就烧光了2000万元，8月现金流断裂后，离开大厂，曾经想“用AGI改变世界”的李洋，创业未半，中道还背上了债务。
“AI创业必须找靠谱的商业化负责人，创始人也得亲自跑市场。”李洋告诉字母榜（ID:wujicaijing），在离开大厂拿到2000万元天使轮融资后，他在团队组建起来的第3个月才开始寻找市场合伙人，但找到靠谱的商业化“搭子”，似乎比从投资人口袋里拿钱还难。
动辄大厂某战略高P、某业务市场负责人，光鲜履历让李洋看的一愣一愣，但创业9个月，李洋的商业化搭子口条一流，但就是打动不了客户，李洋才发现，声称大厂市场负责人的搭子，不过负责过某条业务线，对AI产品的客户并不了解，甚至阐释不清技术逻辑。最终，李洋为了还债，不得不亲自下场跑客户。
而从卷大模型到卷应用，国内科学家投身AI创业的技术大牛越来越多，李洋的搭子困惑实际上正揭示了，如今的AI科学家创业再度面临着刘自鸿难题。
作为最早一批“科学家创业”的代表，刘自鸿的开局与杨植麟、稚晖君高度相似。作为柔宇科技创始人，斯坦福背景的刘自鸿归国创业，曾经创造了打破世界纪录的新型超薄彩色柔性显示屏，更吸引了包括IDG资本、深创投、中信资本等知名投资机构的追捧。
但过于自信自身曲面屏技术的刘自鸿，身兼数职，在担任首席科学家的同时抓着商业化，撞上曲面屏难以量产、曲面屏手机销路受限的现实，在5月迎来破产清算，一手好牌打的稀烂，天才科学家创业的刘自鸿，做了太多超出自身能力的事。
踩着刘自鸿的肩膀，稚晖君作为智元机器人的联合创始人，每次露面都只与新产品上线挂钩，找到商业化搭子，专注负责技术研发，成为了当前AI科学家们创业的一致选择。
图源：AI制作
不过，找搭子只是第一步。
10月尚未结束，根据第三方APPGrowing数据，为了拉新，Kimi10月前20天内投放金额已经高达1.1亿元，Q3总投放金额为1.5亿元；MiniMax旗下的星野Q3总投放也超过了6500万元。
相比起背靠大厂的字节豆包Q3投放2个亿、腾讯元宝Q3投放8000万元，在这场AI 烧钱大战中，AI 创企们究竟还能打出多少子弹，不免令外界担忧。
“现在AI产品拉新最难的就是保证用户长期留存，本质上是因为现在的AI产品都并不属于刚需，但拉新后，最重要也是最难的，是实现营收。”某明星AI创企产品拉新相关人员告诉字母榜，对于融资分分钟过亿，舍得花近亿元投流拉新的AI企业们而言，AI技术或许真的能改变世界，但创业的AI科学家们，首先得活下来。
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同是科学家创业，AI创企们，无论出身大厂还是师承名校，都选择了与刘自鸿不同的入场姿势。
在组建创始团队初期，创始人们就坚定地“不为爱发电”，把找商业化搭子刻进了基因。
同是天才少年，创建折叠屏手机“鼻祖”柔宇科技的刘自鸿，身兼董事长、CEO、首席科学家数职，联合创始人刘姝威多次表示希其退出管理层，专注于柔性技术研究，也遭到了刘自鸿的拒绝，“既要、又要”之下，却连柔宇曲面屏的量产问题都难以解决。
自称“i人”的稚晖君则仅在智元担任CTO的角色，出现在智元机器人发布会上的他，更多承担着技术代言人的角色。
而近期被OPPO收购的波形智能，其创始人姜昱辰也是典型的技术型创业代表，博士毕业于苏黎世联邦理工大学人工智能专业，她专攻自然语言生成，开发的“蛙蛙写作”也是首批国内用AI写小说的垂类AI产品。
姜昱辰告诉字母榜，在她参与蓝驰创投训练营时，彼时已经在准备创业的她，认识了出身腾讯产品经理的万磊。而对用户和商业化更为熟悉的万磊，也随后成为了波形智能的联合创始人。在CEO姜昱辰负责Weaver大模型技术迭代的同时，万磊则把时间都花在了沟通用户和对接需求上。
“组一个AI创业团队很简单，找一间办公室，拉上初期几千万的融资就能马上把项目干起来，但找一个商业化负责人，得划上百份简历。”
李洋亦表示，尽管奥特曼备受争议，但OpenAI的成功，离不开奥特曼的运作，无论是找到了微软这一大金主，还是持续营销造势，AI从技术到落地，离不开专业商务负责人的推动，国内90%以上的AI项目，在创业初期也必然会吸引有大厂产品或市场经验的合伙人入场。
图源：AI制作
而在创业伊始就找搭子的AI科学家们，也有着区别于刘自鸿理想主义式的实用主义思考。
作为科学家，刘自鸿无疑是成功的，柔宇科技的柔性技术路径区别于三星等国外企业，自主知识产权下，造价也远低于业内同行。
但完美主义的刘自鸿带领公司融资9轮，却迟迟未推出能带来现金流的产品，更没有拿到任何一家手机或平板大厂的订单，2019年，柔宇科技全柔性显示屏产量31.4万片，销量却仅有5.27万片。
杨植麟作为国内科技领域技术信仰派的代表人物，2023成立月之暗面，今年3月就推出了长文本大模型kimi，即便融资额动辄过亿，公认不缺钱的杨植麟，5月就在Kimi小范围灰度测试打赏功能，金额从5.2399元不等。
同样拿到腾讯、阿里等大厂投资的MiniMax，创始人闫俊杰则分别在2023年6月和9月,推出主打海外的AI虚拟人物聊天的Talkie和主打AI陪伴的星野，据公开数据，Talkie累计下载近1400万次，总营收近83万美元，星野也有包括“抽卡”在内的虚拟礼物售卖。
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从技术控的完美主义走入实用主义，AI科学家创业也一改科学思维，开始重视起工程思维。
区别于刘自鸿时代，在资金更密集、人才更密集的AI创业赛道，从ChatGPT到GPT-4o，甚至OpenAI计划在12月前推出其下一个前沿模型Orion，国内中小AI创企们平均上线demo的时间从7-8个月压缩至3-4个月，牺牲一部分的产品体验换市场，成为了AI创业科学家们的共识。
布尔向量的创始人王庆告诉字母榜，创业初期他总想着“把产品做到100分再推广”，团队花了很长的时间调整视频编辑器，产品大概延期了半年才发布，“其实错过了很多市场机会。”
在今年大热的文生视频领域，王庆的布尔向量主要为海外的电商用户提供服务，经过两年的商业化尝试，王庆意识到，对于用户而言，60分的产品已经能够满足需求，而创始人花一年时间把80分的产品提高到100分，可能市场早就被80分的产品占据了。
对于需要AI生成视频的电商用户来说，尽管Sora的视频效果及其炫酷，但能不能帮电商老板降低视频生产成本、提高效率，才是拿到to B订单的关键。
不可忽视的是，当下AI科学家创业面临更大的商业化压力。
刘自鸿之所以能坚持完美主义，迟迟不推出能打的量产产品，在2014年前后，融资额尚且以千万计，而AI领域单次融资额的计算单位变成了亿级，OpenAI甚至打出了需要千亿融资额的旗号。
同时，大模型训练所需的AI芯片，如英伟达H20AI芯片,性能不足原版15%，价格高达每颗11万元，李开复则提到，大模型厂商一次预训练成本达到300万美元，AI科学家们更需要来自投资人的输血，来自投资人的商业化审视也势必更加严苛。
“不少开源算法下的视频模型，呈现效果好，但稳定性差，对于用户来说，如果尝试100次才能生成可用的视频，还不如直接在谷歌搜索，下载视频付版权费成本更低，”王庆道，目前已经积攒了几十万用户的布尔向量，如今会更关注用户的付费率，“知道用户是谁，知道用户会为什么功能付费，更重要。”
作为2024年的“当红炸子鸡”，月之暗面分别在2月、5月、8月分别拿到超10亿、8亿、3亿美元的融资，作为闭源大模型的拥护者，杨植麟曾经坚定表示专注toC，却在几个月后表示，“我们To B倒也不是说完全不做，但是我们最主要的还是会去聚焦和发力C端。”
8月，Kimi不仅发布了企业级API，5天后，月之暗面再次宣布Kimi开放平台的上下文缓存Cache存储费用降低50%，由10元/1M tokens/min降低至5元/1M tokens/min。
不管是坚定做ToC业务的零一万物，还是布局B端市场的智谱AI，同时入局ToC、ToB的MiniMax，明星AI科学家们，都在ToC和ToB的商业化上反复摇摆。
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下海创业的AI科学家们，无疑面临着比刘自鸿时期多得多的考验。
“年收入破千万的AI创企，可能明年也会死掉。”李洋告诉字母榜，在商业化面前，AI科学家不仅需要变得实用主义，还需要“卷”实用性。
即便是对于已经凭借订阅、拓展B端客户实现年营收破千万的AI企业而言，几十倍的融资差距也让李洋们轻松背上负债，“今年的客户不一定明年仍然有需求，而想要做大规模，就必须通过投流等做好数据，向投资人证明商业化能力。”而在今年，这个能让AI科学家们拿到下一轮融资的营收数额，已经达到了6000-8000万。
这或许也解释了Kimi在20天花1.5亿元投流的一部分原因。
有投资人告诉字母榜，去年Kimi平均获客成本要12-13元/人，单日投流成本为20万元，甚至一度将B站变成了自己的广告部，今年在Kimi、豆包的争夺下，AI产品平均获客成本卷到了20-30元/人。据36氪报道，月之暗面在B站的单个用户转化报价高达30元左右。Kimi每通过B站获得一名注册用户，月之暗面起码要支付30元的费用。
但高投流并不意味着高营收。
“目前国内的明星AI创企仍然停留在拉新阶段。”上述国内头部AI创企产品拉新相关人员告诉字母榜，现在的AI产品上新太急，对于用户来说并非刚需，长期留存弱，投入产出比并不高。
“明年不赚钱的AI企业会死，正在赚钱的AI企业可能也会死。”李洋直言，对于投资人来说，千万级别的营收，几十万用户的样本量太小，在更高幅度的商业化数据的要求下，AI科学家们要面对更重的商业化压力。
同时，大厂的探入，不仅加剧了卷度，也让AI科学家们的团队协作性受到了更大的考验。
3月，曾经筹集了13亿美元的明星AI创企Inflection官方发文宣布，公司三位联合创始人中的两位Mustafa Suleyman和Karén Simonyan将加入微软，无独有偶，8月，零一万物技术联创黄文灏被爆加入字节，随后阿里通义千问大模型负责人周畅也被曝出在7月离职后，低调加入了字节。
而当钱包丰厚的大厂卷起价格战，大厂带头降价，随着字节豆包pro-32k模型推理输入降幅比行业价格低99.3%，阿里云宣布旗下9款大模型全面降价，腾讯云也宣布混元-lite免费，其他模型的降幅最高达到87.5%。据《财经》杂志报道，阿里云、百度智能云等多位负责人曾透露，今年5月以前，国内大模型推理算力毛利率高于60%，和国际同行基本一致，但在5月接连降价后，毛利率则跌至负数。
对于赶场下海的AI科学家们来说，当AI竞争进入泡沫化的竞争阶段，谁更早实现商业化，就能更早回收成本。“欲戴皇冠必承其重”，投资人铺设的鲜花大道并非一路通途，落地，成了2024年必须要过的关。
（文中李洋为化名）
