一、技术验证：你的AI是真革命还是伪需求？

​​核心问题：技术是否真的解决了行业核心痛点？​​

当创业者宣称“用AI优化业务流程”时，需用三个标尺衡量技术含金量：

  1. ​​技术成熟度​​：选择已完成技术验证的领域（如工业质检准确率＞98%），避开尚处实验室阶段的技术（如脑机接口）。优先使用​​开源模型（如Stable Diffusion）​​降低试错成本，某团队通过微调开源模型3天上线AI工具，成本降低90%。
  2. ​​合规资质​​：医疗项目需提前申请Ⅲ类医疗器械证，金融项目要满足央行算法备案要求。近期某AI客服项目因未取得《增值电信业务许可证》被罚款200万元。
  3. ​​团队能力​​：技术负责人需有顶会论文（如CVPR）或专利布局，避免“科学家创业”却无相关领域专利积累的团队。参考小库科技成功案例：核心团队拥有32项建筑AI专利，半年落地20个中东项目。

二、需求验证：用户真的愿意为AI买单吗？

​​核心问题：目标用户是否有真实付费意愿？​​

通过三个维度穿透市场泡沫：

  1. ​​场景筛选​​：选择​​高频、刚需、可量化​​的领域（如糖尿病足筛查），避开伪需求场景（如AI生成诗歌）。某AI广场舞教学硬件借助政府补贴，付费率达45%。
  2. ​​MVP验证​​：开发包含完整AI闭环的最小可行产品，例如法律文书生成工具直接输出​​可用的起诉状模板​​，而非堆砌复杂功能。用Hotjar分析用户行为，通过A/B测试快速迭代。
  3. ​​竞争壁垒​​：建立​​数据护城河​​（如独家获取三甲医院诊疗数据）或​​政策壁垒​​（如智慧医院建设指南认证项目），某医疗AI企业因积累80%行业核心数据，估值三年增长20倍。

三、模式验证：你的AI生意能持续造血吗？

​​核心问题：支撑长期运营？​​

用三种策略构建可持续盈利模型：

  1. ​​成本控制​​：采用QLoRA微调技术降低70%显存消耗，用AWS竞价实例节省83%算力成本。某公司用Devv.ai替代初级程序员，月成本从3万降至3000元。
  2. ​​收费设计​​：优先​​订阅制收费（如9.99美元/月）​​，To B领域可采用规避损失金额的1%作为分成标准。警惕依赖资本输血的模式，某AI写作工具因过度依赖融资，现金流断裂后估值缩水80%。
  3. ​​政策借力​​：入驻迪拜人工智能中心可获得主权基金支持，北京朝阳区AI孵化器提供50%房租补贴。但需注意欧盟已立法禁止随意用户画像，出海项目数据应存储于冰岛等承认GDPR的非欧盟地区。

​​个人观点：​​
真正值得投入的AI项目必须同时满足​​技术可落地、需求真实存在、模式能闭环​​三重要求。与其追逐GPT-5等前沿技术，不如深耕​​银发经济、工业质检、宠物医疗​​等细分领域。记住最朴素的商业真理：能持续收到用户转账的AI项目，才是好项目。