文章来源：华表生态资源交易平台 发布时间：2025-11-12 17:55:11 浏览次数：21
2025年的AI创业赛道呈现冰火两重天：资本持续涌入垂直领域，但90 %的初创公司仍在技术同质化中挣扎。朱啸虎尖锐指出：“AI应用的竞争壁垒在AI之外的脏活累活中。”这一论断直击痛点——当大模型能力通过API快速普及，真正的防御力已非算法本身，而是那些看似“非AI”的笨功夫。本文将系统拆解这些“脏活累活”的内核，并给出可落地的实施框架。
金沙江创投朱啸虎：“星辰大海都是红海，脏活累活才是护城河”
（一）AI创业的伪命题：技术护城河的虚幻性
朱啸虎指出：“所有AI应用都是套壳，能力来自AI之外，都来自苦活累活” 。当前90%的AI应用依赖开源模型（如Llama、Stable Diffusion），同质化严重，纯技术领先窗口期不超过3个月 。大厂凭借算力与数据优势轻易碾压“技术玩家”，反而对高摩擦、非标化、需要深度行业know-how的环节避而远之，这恰是创业者的机会。
（二）“脏活累活”的三大核心维度
通过解剖成功案例，我们将“脏活累活”解构为可落地的体系化工作流：
1. 数据脏活：如医疗领域非结构化病历清洗、金融交易数据脱敏标注。
2. 流程累活：制造业设备巡检的线下数据采集、银行信贷审批的跨系统人工核验 。
3. 合规苦活：HIPAA/GDPR合规性文档生成、审计报告的人工复核 。
这些环节的共同特征是：劳动密集、难以标准化、大厂不愿投入，却能产生深度业务绑定 。
二、垂直行业的破局路径：从痛点挖掘到产品化闭环
（一）案例1：医疗AI——中小型医院的“病历数字化陷阱”
1. 用户痛点：中小医院80%病历为手写/扫描件，OCR错误率超40%，且缺乏IT团队维护系统 。
2. 脏活累活攻坚：
（1）建立医学专科知识库+人工校验中心，针对儿科、妇科等细分科室训练定制化NLP模型。
（2）开发轻量化手持终端，支持医生语音录入与即时标注，后台匹配24小时人工审核团队 。
3. 护城河形成：某创业公司通过在300家县级医院部署该系统，沉淀50万份标注病历数据，错误率降至8%，竞品需2年才能覆盖数据成本 。
4. 收入模式：按病种付费（如100元/份归档病历），配合医保结算分成。
（二）案例2：金融AI——地区性银行的“信贷黑箱”
1. 用户痛点：县域银行60% 小微贷款依赖信贷员实地走访，审批周期长达15天 。
2. 脏活累活攻坚：
（1）研发供应链核验工具，爬取企业水电、税务等非结构化数据，结合人工电话核查交叉验证。
（2）开发监管沙盒报告生成器，自动生成符合银保监会要求的合规文档，减少80%法务人力 。
（3）护城河形成：某公司通过对接省级征信平台，垄断区域税收数据接口，形成数据飞轮 。
3. 收入模式：贷款服务费1%+年度SaaS订阅。
（三）案例3：制造AI——离散制造业的“设备停机焦虑”
1. 用户痛点：小型工厂设备故障停机损失日均5万元，但无力部署IoT系统 。
2. 脏活累活攻坚：
（1）推出微信小程序+人工巡检团队服务，工人用手机拍摄设备仪表盘，AI读取数据+人工复核。
（2）建立零配件数据库，沉淀常见故障解决方案库，响应速度达行业2倍 .
（3）护城河形成：某企业在长三角部署2,000家工厂，积累10万组故障-维修记录，预测准确率超竞品30% 。
（4）收入模式：基础订阅费（500元/台/月）+减少停机时长分成。
三、产品设计方法论：脏活累活的“产品化四步法”
通过解剖SoundHound、Liblib等成功企业的架构总结可复用的设计框架：
（一）步骤1：分层穿透——从工具到场景解决方案
1. 基础层（API调用）：避免与大厂正面竞争；
2. 执行层（脏活引擎）：开发人工审核系统（如医疗病历标注平台）；
3. 场景层（行业模板）：封装为“儿科诊室智能助手”“小微贷审批工具箱”等垂直产品 。
（二）步骤2：数据飞轮构建——让脏活累活产生复利
某医疗AI公司首创“医生众包+AI训练”模式：医生修正AI错误可获得积分，反向优化模型，6个月实现标注成本降50% 。
关键指标：数据耦合度（行业专有数据占比）>60%时，边际成本显著下降 。
（三）步骤3：合规即服务——从成本项到收入源
Delve公司为医疗客户提供HIPAA合规AI Agent，自动生成审计报告，客单价达20万美元/年 ，关键壁垒：法规解读库需3年积累，且随政策动态更新。
（四）步骤4：硬件嵌入式绑定——物理世界护城河
工业AI公司Muutech为生产设备安装振动传感器，数据同步云端分析，设备更换时必须续费服务 ，硬件成本占比虽超30%，但客户流失率低于5%。
多数AI创业公司陷入“定制化陷阱”—— 年收入千万，净利润为负。破局关键在于将脏活累活转化为可复制的标准化服务：
（一）模式1：人工即服务（Human-as-a-Service）
1. 某金融审核公司采用“AI初筛+东南亚人工复核”混合模式，客单价仅为纯人工服务的40%，毛利率达65% 。
2. 核心指标：人效比（单人日处理量）提升3倍是盈利拐点。
（二）模式2：效果付费（Pay-for-Performance）
1. 制造业AI公司承诺“减少停机时长30%，否则免服务费”，客户接受度提升5倍 。
2. 关键前提：需积累超1万组历史数据建立基线模型。
（三）模式3：数据资产化
1. 医疗AI公司脱敏处理病历数据后，向药企出售研发数据集，单数据包售价50万元 。
2. 合规要点：必须通过医院伦理委员会审核且患者知情授权。
AI创业的本质已从技术竞赛转向产业深耕。正如朱啸虎所言：“星辰大海终成红海，脏活累活才是护城河” 。唯有俯下身段，将非技术壁垒做到极致，才能在AI大航海时代铸就真正的诺亚方舟。
作者简介：
亚太人工智能学会AIFG专委会 创始主席
华表生态资源交易平台 副主席
