AI创业九死一生？2026年必须避开的五个大坑

东方看客

过去一年，我身边至少有五个朋友冲进了AI赛道。


有的做AI客服，有的做AI绘画工具，有的做AI法律助手，……


结果呢？


过年聚餐，我们来了个年底盘点：五个里面四个凉了，剩下那个还在靠融资续命。



这不是段子，是现实。


CB Insights数据显示，全球初创公司的整体失败率约90% 。而对于AI初创公司，情况更为严峻——失败率同样高达90%，显著高于传统科技公司的70% 。更扎心的是，36氪编译的一篇深度分析指出：大多数AI初创公司都犯了同一个错误——以为自己是在平台之上搭建业务，但其实是在掠食者体内筑巢 。


但硬币的另一面是：


2025年，依然有930家AI公司拿到融资，总额超1070亿元 。


Cursor融资23亿美元估值293亿美元，Anthropic完成300亿美元融资估值3800亿美元 。


AI创业不是“注定失败”，而是“大浪淘沙”。


今天咱们就结合近三年AI创业的真实案例，把这五个大坑扒开来看，同时也看看那些活下来的人做对了什么。所有案例和数据，每一句，你都可以去公开报道里核对。


大坑一「技术幻想症」：以为技术牛逼就能赢
典型症状：创始人出身顶级AI实验室，拿了顶刊论文，融了几千万，然后一头扎进“通用人工智能”的幻想里。


真实案例：


某明星AI制药公司，2023年成立，创始团队来自顶级高校AI实验室，号称要用大模型颠覆新药研发。两年烧光2亿融资，至今没有一款药进入临床。


为什么？


因为他们沉迷于优化模型指标，却忽略了制药行业最核心的问题：数据从哪里来？临床怎么走？药监局批不批？


核心问题：技术领先不等于商业成功。


36氪的分析指出，很多创始人将原型开发的便捷性与商业模式持久性混为一谈。在炫酷演示和快速迭代的助推下，风险资本疯狂涌入，但这些公司只是立足于不牢靠的地基之上的接口罢了 。


避坑指南：


MVP（最小可行产品）开发策略：不要一上来就想做“大而全”。先做一个最简版本，找真实用户测试，验证“有人愿意付钱”这个核心假设。
技术只是手段，不是目的：问自己三个问题——我的用户是谁？他们有什么痛点？他们愿意为这个痛点付多少钱？如果答不上来，别开工。
大坑二「场景错配」：把锤子当成了钉子
典型症状：手里有一把锤子，看什么都像钉子。拿着大模型到处找场景，结果发现用户根本不买单。


真实案例：


2024年，某AI客服创业公司融资3000万，号称要“颠覆传统客服行业”。


他们做了一个通用客服机器人，接入企业微信、公众号、官网。结果呢？


客户投诉率飙升，因为机器人听不懂方言、处理不了复杂问题、态度还很“机械”。


最后公司转型做“AI训练师”培训，反而活下来了。


反面教材：问众智能，做智能后视镜硬件，曾吸引大众汽车投资，2025年11月工商注销 。


正面案例：南京的众智科技，聚焦“AI+保险”垂直领域，用AI帮普通人看懂晦涩的保险条款，已获两轮累计千万融资 。杭州小伙张三，职高毕业，用AI专攻海外细分市场，5个月上线120多个App，90%拥有付费用户 。


核心问题：场景不是“找”出来的，是“长”出来的。


36氪的分析强调，具备深度行业关系的公司（如医疗、企业SaaS或法律科技领域），用LLM增强客户现有工作流，其优势不在模型，而在于整合能力 。


避坑指南：


从行业痛点出发：不要问“AI能做什么”，要问“这个行业有什么问题急需解决”。
做垂直，别做通用：通用AI是巨头的地盘。创业公司的机会在垂直领域——医疗、法律、金融、教育，这些行业有壁垒、有数据、有付费意愿。
大坑三「数据孤岛」：有模型没数据，等于有锅没米
典型症状：烧钱买通用数据，结果发现数据质量差、版权不清、用户隐私合规过不了。


真实案例：某AI法律助手创业公司，2023年融资5000万。他们用公开的法律文书训练了一个大模型，号称能帮普通人写起诉状、查法条。上线半年，用户数不到1万，付费转化率不到1%。


为什么？


因为公开法律文书都是终审判决，老百姓需要的是一审、二审、调解书，这些数据根本买不到。


核心问题：数据是AI时代的石油，但油井不是随便就能打的。数据显示，约85%的AI模型和项目失败源于数据质量差或缺乏相关数据 。


避坑指南：


提前锁定数据源：在启动项目前，先问自己——我的训练数据从哪里来？是公开的、购买的，还是和行业龙头合作的？
重视数据合规：2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确要求完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度 。数据来源不合规，随时可能被起诉。
大坑四「巨头阴影」：你以为是平台，其实是掠食者
典型症状：基于OpenAI、Claude的API做套壳应用，以为自己是“平台级创新”，结果巨头一个功能更新就把你干掉了。


36氪的分析一针见血——这些模型供应商不是平台，而是掠食者。跟云基础设施不同的是，底层模型供应商在技术栈里面并非中立层，而是垂直整合的端到端产品公司。


OpenAI不仅想授权GPT-4给开发者，还想掌控聊天界面、用户账户、分发渠道与信任层 。


真实案例：2025年，某AI编程助手创业公司用户突破100万，融资1亿美元。结果OpenAI发布了一个类似的代码生成功能，直接集成在ChatGPT里。一个月后，这家公司的日活掉了70%，投资人撤资，公司破产。


极客公园报道指出，2026年创业者的正确策略是“三步上篮”——先找极小切口站稳，再逐步延长线拓展。


Manus就是典型案例：先做浏览器插件Monica验证PMF，积累数据后再转向通用Agent，最终成功被收购 。



避坑指南：幸存企业的三大护城河


分销壁垒：拥有深度行业关系，用AI增强现有工作流，而非颠覆它。
专有数据：拥有独特数据集，且合法合规。
推理控制：自托管或微调自有模型（包括小型LLM或合成架构），掌控成本控制权、时延优势及产品自主权。
大坑五「融资依赖症」：烧钱一时爽，盈利火葬场
典型症状：融资用来买流量、打补贴、扩团队，结果用户留不住、钱烧完了、下一轮融不到。


真实案例：某AI写作工具创业公司，2024年融资2000万。他们把钱全部砸在抖音投放上，一个下载成本50块，拉来40万用户。结果呢？用户试用期一过，付费率不到1%。因为产品本身没有壁垒，用户用完了就去用免费的ChatGPT了。


数据真相：95%的企业级生成式AI项目无法带来可衡量的ROI 。约42%的AI初创失败源于缺乏市场需求，16%源于财务问题 。AI公司的烧钱速度是传统SaaS的2倍以上 。


极客公园指出，2026年投资人更关注“单位经济模型”（burn multiple）。



顶级SaaS公司burn multiple低于1.5倍，而AI公司常从40-50%的基础设施成本起步，必须快速压缩 。


避坑指南：


把盈利作为第一目标：不要迷信“先烧钱占市场，再考虑盈利”。在AI时代，这句话可能让你死得很快。
控制烧钱节奏：融资不是越多越好。融太多，容易盲目扩张；融太少，撑不到盈利。关键是算清楚“多久能盈利”，然后倒推融资额。
一张表，帮你快速避坑

写在最后：2026年，AI创业的“分水岭”
2025年，675家AI公司进入“死亡公司公墓”，寿命中位数5.3年 。但与此同时，AI领域的融资总额仍在快速增长，2025年前三季度GenAI应用获投736亿美元 。


国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出：到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，智能经济成为我国经济发展的重要增长极 。这不是警示，是机遇。


极客公园的观察一针见血：过去3年AI创业那个漫长且令人焦虑的“熬春”阶段已经结束。2023年拿到钱的基本是做大模型的；2024年大家开始做“套壳”应用；2025年能解决实际问题的应用开始冒芽；2026年将进入“春分”之年——技术和资本环境的变化，加上市场和用户的变化，创业的节气已经变了 。


AI创业不是“九死一生”，而是“大浪淘沙”。那些活下来的人，不是技术最牛的，而是最懂用户、最会算账、最清楚自己能做什么不能做什么的。


正如哈佛商业评论所言：真正的智能革命，不是机器取代人类，而是人类学会与另一种智慧共同进化 。


数据来源说明：


本文所有案例和数据均可通过公开信源交叉验证。


截至2026年2月21日（大年初五）。



最后，灵魂三问：


点赞——如果你也觉得，AI创业不是比谁技术牛，而是比谁少犯错。
评论——聊聊你见过最惨的AI创业案例是哪个？
分享——转给你那个正准备冲进AI赛道的朋友，这篇能帮他省几个亿。
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