如何創辦一家人工智慧公司。.

創辦一家人工智慧新創公司聽起來既令人興奮又有點嚇人。好消息是：道路比看起來清晰得多。更棒的是：如果你專注於客戶、數據利用和腳踏實地的執行，你就能超越那些資金更雄厚的團隊。這是一份循序漸進、略帶主觀色彩的人工智慧公司創業指南，其中包含足夠的策略，幫助你從構思到盈利，而不會被晦澀難懂的術語所淹沒。.

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快速將創意轉化為收入的循環🌀

如果你只能讀一段，那就讀這一段。創辦一家人工智慧公司可以歸結為一個緊密的循環：

選擇一個棘手且代價高昂的問題，
推出一個精簡的工作流程，利用人工智慧來更好地解決問題。
取得使用情況和真實數據
每週改進模型和使用者體驗，
重複此動作至顧客付款。雖然過程繁瑣，但出奇地可靠。.

一個快速有效的案例：一個四人團隊開發了一個合約品質保證輔助工具，能夠標記高風險條款並即時提供修改建議。他們將每一次人工修改都作為訓練資料記錄下來，並計算每個條款的「修改距離」。短短四周內，審核時間就從“一個下午”縮短到了“午餐前”，設計合作夥伴也開始詢問年度報價。這並非什麼花俏的技術，而是嚴密的流程和一絲不苟的日誌記錄。

讓我們具體一點。.

人們都在尋求框架。好的。一個真正好的AI公司創業指南應該包含以下幾點：

問題在於資金投入——你的人工智慧必須取代成本高昂的步驟或解鎖新的收入來源，而不僅僅是看起來具有未來感。
數據優勢－私有且不斷累積的數據能夠提升你的產出。即使是簡單的回饋註釋也至關重要。
快速發布節奏——小版本迭代，縮短學習週期。速度是偽裝成咖啡的護城河。
工作流程所有權－掌控端到端的整個工作流程，而不僅僅是某個API呼叫。你要成為行動系統的執行者。
從設計上就體現信任與安全——在風險很高的情況下，專注於隱私、驗證和人機協作。
實際可觸達的管道——你的前 100 位用戶現在就所在的管道，而不是假設的將來。

如果你能滿足其中 3 到 4 個條件，你就已經領先一步了。.

對比表 - AI 創辦人的關鍵技術堆疊選項🧰

一張簡易的桌子，方便你快速挑選工具。有些措辭故意不夠完美，因為現實生活就是如此。.

工具/平台	最適合	價格範圍	為什麼有效
OpenAI API	快速原型製作，廣泛的LLM任務	基於使用情況	強大的模型、簡易的文檔、快速的迭代。.
人格克勞德	長遠推理，安全性	基於使用情況	有益的指導原則，對複雜問題的合理解釋。.
Google Vertex AI	在 GCP 上實現全端機器學習	雲端使用量 + 每項服務	集訓練、調優和管道管理於一體。.
AWS Bedrock	AWS上的多模型訪問	基於使用情況	供應商種類繁多，加上緊密的AWS生態系統。.
Azure OpenAI	企業合規需求	基於使用量的 Azure 基礎架構	Azure 原生安全性、治理與區域控制。.
擁抱臉	開放模型、微調、社區	免費+付費混合	海量模型中心、資料集和開源工具。.
複製	將模型部署為 API	基於使用情況	推送一個模型，就能得到一個端點——簡直太神奇了。.
朗鏈	協調LLM應用程式	開源 + 付費部分	用於複雜工作流程的鏈、代理和整合。.
LlamaIndex	檢索 + 資料連接器	開源 + 付費部分	使用靈活的資料載入器快速建置 RAG。.
松果	大規模向量搜尋	基於使用情況	管理有序、低摩擦的相似性搜尋。.
韋維特	具有混合搜尋功能的向量資料庫	開源 + 雲	適用於語意和關鍵字融合。.
米爾沃斯	開源向量引擎	開源 + 雲	延展性好，CNCF 背襯也不錯。.
權重與偏差	實驗追蹤 + 評估	每座 + 使用	使模型實驗保持相對理性。.
模態	無伺服器 GPU 作業	基於使用情況	無需佔用大量基礎設施資源即可啟動 GPU 任務。.
維塞爾	前端 + AI SDK	免費套餐 + 使用量	快速打造令人愉悅的介面。.

注意：價格會變動，有免費套餐，而且有些行銷語言故意用得比較樂觀。這都沒關係。從簡單的開始。.

找到尖銳邊緣帶來的痛點🔎

你的第一個成功來自於選擇一份有限制條件的工作：重複性強、時間緊迫、成本高或工作量大。尋找這樣的工作：

耗時工作，例如對電子郵件進行分類、總結通話內容、對文件進行品質檢查。
合規性要求高的工作流程，結構化輸出至關重要。
傳統工具的缺點在於，目前的流程需要點擊 30 次滑鼠並祈禱。

與 10 位從業者交談。問問他們：今天做了什麼讓你感到惱火的事？讓他們提供截圖。如果他們給你看電子表格，那就差不多了。.

檢驗標準：如果不能用兩句話描述前後的變化，那麼問題就太模糊了。

數據策略帶來複合效益📈

人工智慧的價值源自於你獨有的數據處理能力。這不需要海量數據或高超的技巧，只需要思考。.

資料來源－從客戶提供的文件、工單、電子郵件或日誌開始。避免抓取你無法儲存的隨機內容。
結構－儘早設計輸入模式（owner_id、doc_type、created_at、version、checksum）。一致的字段有助於後續的評估和調優。
回饋－新增讚/踩、星標標記，並記錄模型文字與最終人工編輯文字之間的差異。即使是簡單的標籤也彌足珍貴。
隱私權保護－實踐資料最小化和基於角色的存取控制；對明顯的個人識別資訊進行編輯；記錄讀取/寫入存取及其原因。符合英國資訊專員辦公室（ICO）的資料保護原則[1]。
保留與刪除－記錄您保留的內容及其原因；提供清晰的刪除路徑。如果您對人工智慧功能做出聲明，請根據聯邦貿易委員會 (FTC) 的指導原則 [3] 確保聲明真實可靠。

對於風險管理和治理，請使用 NIST AI 風險管理框架作為您的鷹架；它是為建造者編寫的，而不僅僅是為審計人員編寫的 [2]。.

自建、收購還是融合－你的模式策略🧠

不要把事情想得太複雜。.

如果您在第一天就非常重視延遲、品質和正常運行時間，那麼就應該購買
當你的研究領域較窄且擁有代表性樣本時，進行微調是明智之舉
當您需要大規模控制、隱私或成本效益時，請使用開放式模型
混合式－使用強大的通用推理模型和小型局部模型來處理專門任務或防護措施。

微型決策矩陣：

輸入資料差異大，需要最高品質的資料→ 從頂級託管式 LLM 開始。
穩定的領域，重複的模式→ 微調或提煉成更小的模型。
嚴重延遲或離線→ 輕量級本地模型。
敏感資料限制→ 自行託管或使用尊重隱私且具有明確資料保護條款的選項 [2]。

參考架構，創辦人版🏗️

保持枯燥乏味且易於觀察：

資料攝取－將文件、電子郵件、Webhook 等內容匯入佇列。
預處理－分塊、編輯、PII 清洗。
儲存- 物件儲存用於原始數據，關係資料庫用於元數據，向量資料庫用於檢索。
編排- 工作流程引擎，用於處理重試、速率限制、退避。
LLM 層- 提示範本、工具、檢索、函數呼叫。積極快取（對規範化輸入進行關鍵處理；設定較短的 TTL；在安全的情況下進行批次處理）。
驗證－JSON Schema 檢查、啟發式方法、輕量級測試提示。對於高風險情況，需加入人工幹預。
可觀測性－日誌、追蹤、指標、評估儀錶板。追蹤每次請求的成本。
前端－清晰的操作介面、可編輯的輸出、簡單的匯出功能。使用者體驗至關重要。

安全保障並非遙不可及。至少，應針對 LLM 應用的 OWASP Top 10 威脅模型，對 LLM 特有的風險（快速注入、資料外洩、不安全工具使用）進行建模，並將緩解措施與您的 NIST AI RMF 控制措施聯繫起來 [4][2]。.

發行：您的前 100 位用戶🎯

沒有用戶，就沒有新創公司。如何創辦一家人工智慧公司，其實就是如何建立一個分銷引擎。.

問題社群——例如垂直領域的論壇、Slack 群組或產業簡報。首先要確保其實用性。
創始人主導的演示——15分鐘的即時演示，使用真實數據。可以錄製下來，然後隨時隨地使用片段。
PLG鉤子－免費只讀輸出；匯出或自動化需付費。溫和的摩擦有效。
合作夥伴關係－與用戶已聚集的平台進行整合。一次整合就能鋪路。
內容－誠實的分析文章，輔以數據指標。人們渴望具體訊息，而非空泛的理論觀點。

值得炫耀的小勝利也很重要：例如，節省時間的案例研究，以及具有可信分母的準確率提升。.

價格與價值相符💸

首先制定一個簡單易懂的計畫：

基於使用量：請求數、令牌數、處理時長。有利於公平性和早期採用。
基於席位的模式：當協作和審計至關重要時。
混合模式：基礎訂閱加上按需付費的額外服務。既能確保服務正常運行，又能滿足擴展需求。

專業提示：定價應與工作內容掛鉤，而非模型本身。例如，如果省去了 5 個小時的繁瑣工作，定價就應該接近其創造的價值。不要出售代幣，要出售成果。.

評估：衡量那些枯燥乏味的東西📏

是的，要進行評估。不，它們不需要完美。跟蹤：

任務成功率－輸出結果是否符合驗收標準？
編輯距離－人類對輸出結果的改變程度如何？
延遲——p50 和 p95。人類會注意到抖動。
每次操作的成本——而不僅僅是每個代幣的成本。
留存與啟動- 每週活躍帳號；工作流程依使用者運作。

簡單循環：維護一個包含約 20 個實際任務的「黃金集」。每次發佈時，自動執行這些任務，比較差異，並每週審查 10 個隨機產生的實際輸出。記錄不一致之處，並使用簡短的原因代碼（例如， HALLUCINATION 、 TONE 、 FORMAT ），以便您的路線圖與實際情況相符。

信任、安全和合規，無需煩惱🛡️

將安全保障措施融入產品本身，而不僅僅是政策文件中：

輸入過濾機制，以遏制明顯的濫用行為。
根據模式和業務規則進行輸出驗證
對重大決策進行人工審核
明確披露人工智慧的參與情況，不搞任何神秘噱頭。

以經合組織人工智慧原則為北極星，追求公平、透明和問責；保持行銷聲明符合聯邦貿易委員會的標準；如果處理個人數據，則按照資訊專員辦公室的指導和數據最小化的理念進行操作[5][3][1]。.

30-60-90 天啟動計畫（簡略版）⏱️

第1-30天

訪問 10 位目標使用者；收集 20 件真實物品。.
建構一個流程精簡、最終產出實質成果的工作流程。.
向 5 個帳戶推送封閉測試版。新增反饋組件。自動捕獲修改。.
新增基本評估功能。追蹤成本、延遲和任務成功率。.

第31-60天

收緊提示，增加檢索功能，降低延遲。.
透過一個簡單的方案即可實現支付。.
啟動公開候補名單，並發布2分鐘的示範影片。開始每週發布版本說明。.
Land 5 設計合作夥伴與簽約飛行員合作。.

第61-90天

引入自動化鉤子和匯出功能。.
鎖定您的前 10 個付費徽標。.
發布兩篇簡短的案例研究。內容要具體，不要贅述。.
確定模型策略 v2：對明顯有利可圖的部分進行微調或提煉。.

它完美嗎？不。它足以獲得關注嗎？絕對足夠。.

無論是否籌款，以及如何談論它💬

您無需獲得許可即可建造。但如果您提出以下要求：

敘述：棘手的問題、尖銳的楔子、數據優勢、分發計畫、健康的早期指標。
簡報：問題、解決方案、目標受眾、簡報截圖、上市策略、財務模型、路線圖、團隊。
盡職調查：安全態勢、隱私權政策、正常運作時間、日誌記錄、模型選擇、評估計畫[2][4]。

如果你不提價：

依靠按收入計酬的融資方式、預付款或提供小幅折扣的年度合約。.
選擇精簡的基礎設施，降低資源消耗。模態或無伺服器作業可以滿足長時間的需求。.

兩條路都行。選擇每個月能讓你獲得更多學習機會的道路。.

真正能蓄水的護城河🏰

在人工智慧領域，護城河很滑。不過，你仍然可以建造它們：

工作流程鎖定－成為日常習慣，而不是後台 API。
私密性能－利用競爭對手無法合法取得的專有資料進行調校。
分銷管道－擁有細分受眾群體、整合行銷或通路飛輪效應。
轉換成本－模板、微調和歷史背景，使用者不會輕易放棄。
品牌信任－安全保障、透明的文件、快速回應的支援。這些因素相互疊加。

說實話，有些護城河一開始更像水坑。沒關係。把水坑弄得黏糊糊的就行了。.

阻礙人工智慧新創公司發展的常見錯誤🧯

只考慮演示的想法——舞台上很酷，生產中卻不堪一擊。儘早添加重試機制、冪等性和監視器。
模糊問題－如果你的客戶說不出採用你的服務後發生了哪些變化，那你就麻煩了。
過度擬合基準－過度專注於使用者並不關心的排行榜。
忽略使用者體驗－即使人工智慧演算法正確但操作笨拙，仍然會失敗。縮短路徑，展現自信，允許編輯。
忽略成本動態－缺乏快取、沒有批量處理、沒有蒸餾計畫。利潤率至關重要。
法律方面至關重要——隱私和聲明並非可有可無。使用 NIST AI RMF 建構風險結構，並使用 OWASP LLM Top 10 緩解應用層級威脅 [2][4]。

創辦人每週待辦事項清單🧩

交付一些客戶能看到的東西。.
查看 10 個隨機輸出；找出 3 項改進。.
與 3 位用戶交談。請他們舉一個痛苦的例子。.
剔除一項虛榮指標。.
寫發布說明。慶祝一下小小的勝利。喝杯咖啡，可能喝得有點多。.

這就是創辦人工智慧公司並不光鮮的秘訣：堅持勝過才華，這聽起來卻出奇地令人欣慰。.

TL;DR 🧠✨

創辦一家人工智慧公司並非在於進行晦澀難懂的研究，而是選擇一個有資金支持的問題，將合適的模型融入可靠的工作流程，並像對停滯不前過敏一樣不斷迭代。掌控工作流程，收集回饋，建立輕量級的監管機制，並將定價與客戶價值掛鉤。如有疑問，就先發布一個能讓你學到新東西的最簡單的產品。然後下週再重複一次……再下下周也一樣。.

你一定能行。如果這裡面的比喻哪裡不太恰當，那也沒關係——創業公司就像是雜亂無章的詩歌，裡面夾雜著各種發票。.

參考

ICO - 英國 GDPR：資料保護指南：了解更多
NIST - 人工智慧風險管理框架：了解更多
美國聯邦貿易委員會 (FTC) 關於人工智慧和廣告聲明的商業指導：了解更多
OWASP - 大型語言模型應用十大安全漏洞：了解更多
經合組織—人工智慧原則：了解更多

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