2023年，国内超过60家企业涌入大模型赛道，半年内融资事件超20起，被誉为「百模大战」。到2025年，战火从技术比拼转向商业兑现，融资事件同比减少23%，盈利从「以后再说」变成「现在就问」。三年间数百亿资金烧掉，热潮退去后，留下的不是千亿参数的纪录，而是「活下去」的拷问——这正是WAIC上创业团队放弃讲故事、转向做生意的根本原因。

文章的核心叙事是「大厂看不上鸡肋需求，小团队有生存空间」。但就在WAIC同期，阿里、百度、字节、腾讯几乎同时砍掉分散的AI产品线，集中力量做统一入口。字节据传砍掉30%的AI应用项目，AI推理成本80亿vs营收增量35亿，每赚1块倒贴1块3。大厂收窄战线的逻辑是：与其撒胡椒面铺半成品，不如集中资源打透一个产品。这对创业公司意味着：大厂「缝隙」可能正在变窄，而不是变宽。

从WAIC现场看，AI创业已进入「生意型」阶段：小团队不再比拼融资与参数，而是靠解决具体痛点、实现自我造血来生存。当下能看到的关键变量是：大模型推理成本每年降超80%，让垂直应用的算力门槛持续降低。但竞争信号同样清晰——2026年Q1全球AI融资超1100亿元，资本集中流向具身智能、算力基础设施、垂直行业应用三大赛道。创业公司真正的拐点不在技术突破，而在能否在下次大厂「转身」前，跑通让用户无法替代的行业数据闭环。

文章里多个案例的共同点是：靠用户反馈迭代、B端定制化、自我造血。但一个关键追问是——这些壁垒是否可持续？麦当秀的PPT功能，一旦大厂决定把办公套件里的AI PPT做深做透，小团队靠什么守住用户？星云衡律的法律数据，当大厂也拿到通用法律语料库时，差异化还剩下多少？Google for Startups的报告给出的答案是：物理世界落地、垂直行业流程、专属数据飞轮、人与AI的深度情感连接——这四样东西，才是模型迭代吞噬不了的壁垒。