刷爆硅谷的文章：99%的AI初創(chuàng)公司將在2026年倒閉

2025年5月，Medium 上冒出來一篇文章，《99% of AI Startups Will Be Dead by 2026》。作者 Srinivas Rao，一個經(jīng)歷過互聯(lián)網(wǎng)泡沫的老兵。他說現(xiàn)在市面上絕大多數(shù) AI 初創(chuàng)公司，本質(zhì)上都是「LLM 包裝器」，在 OpenAI API 外面套層殼就敢收錢，這種商業(yè)模式根本撐不下去。

文章當(dāng)時收獲了幾百個鼓掌，評論區(qū)吵得挺熱鬧。但也就那樣了，畢竟 2025年正是AI投資最狂熱的時候，誰有空聽一個老頭講泡沫呢。

但時間來到2026年4月，又有人寫了一篇標題幾乎一模一樣的文章，《Why 99% of AI Startups Will Die by 2026: The Extinction Framework》。這篇不是 Rao 寫的，但明顯是順著那個話題往下深挖，而且挖得更深、更系統(tǒng)。

文章在 Legit Lads 上發(fā)表之后，又火了。我刷 X 的時候，看到好幾個博主說這是他們今年讀過最重要的文章。

這篇新文章提出了一個叫「滅絕框架」的理論，四個支柱，解釋了為什么絕大多數(shù) AI 初創(chuàng)公司注定會死。

第一個叫技術(shù)陷阱。

文章舉了個真實案例。有家公司花了 1500 萬美元，用了兩年時間，開發(fā)了一個定制化的計算機視覺模型，追求 99.5% 的準確率。創(chuàng)始人覺得自己技術(shù)牛逼壞了，護城河深不可測。

結(jié)果呢？競爭對手直接用 Google Vision AI 的現(xiàn)成 API，6 個月上線，成本只有 10 萬美元，準確率 95%，效果「足夠好」，還搶先拿到了付費客戶。

這個故事聽著耳熟嗎？

太耳熟了。現(xiàn)在滿大街的 AI 應(yīng)用，底層不就是調(diào) OpenAI、Claude、DeepSeek 的 API 嗎？你包一層殼，我也包一層殼，大家的差異化在哪？用戶為什么要用你的而不是他的？

文章說，大部分 AI 初創(chuàng)公司死就死在這里。他們以為自己在做技術(shù)，其實只是在做一個「API 包裝器」。而大廠一旦決定下場做同樣的功能，你就沒戲了。人家有數(shù)據(jù)、有算力、有用戶，你憑什么打？

更可怕的是，你甚至不知道大廠什么時候會動手。可能是明天，可能是下個月，可能是你剛?cè)谕?B 輪的那一刻。

第二個叫市場幻象。

這個更扎心。你做了一個很酷的東西，但沒人需要。

文章里舉了個例子，一個團隊花了大價錢做了一款 AI 智能冰箱，能自動優(yōu)化購物清單和膳食計劃，售價 4000 美元。聽起來很未來對吧？但問題是，消費者用 1500 美元的標準冰箱，再配個免費的購物清單 App，過得也挺好。

我當(dāng)時看到這個例子，腦子里蹦出來一句話，技術(shù)自嗨。

太多 AI 產(chǎn)品是這樣了。創(chuàng)始人是技術(shù)出身，覺得 AI 能做什么就做什么，而不是先去看用戶真正痛在哪里。你做了一個 AI 寫郵件的工具，但用戶真的需要 AI 寫郵件嗎？還是他們只是需要更好的郵件模板？

文章引用了一個數(shù)據(jù)，35% 的初創(chuàng)公司失敗是因為「沒有市場需求」。這個數(shù)字在 AI 領(lǐng)域只會更高，因為 AI 太容易讓人產(chǎn)生「我能做」的幻覺，而忘了問「用戶需不需要」。

第三個叫資本危機。

AI 創(chuàng)業(yè)太燒錢了。GPU、云成本、工程師工資，每一項都是吞金獸。

文章里有個真實案例，一家做 AI 頭像生成的公司，拿了 300 萬美元種子輪。8 個月內(nèi)，150 萬美元燒在 GPU 和云計算上，80 萬美元付工程師工資，賬上只剩 70 萬。產(chǎn)品市場匹配還沒證明，錢就要沒了。創(chuàng)始人到處找錢，但投資人一看數(shù)據(jù)，搖頭。

這個我太有體感了。我自己也做 AI 相關(guān)的事，深知這里的成本結(jié)構(gòu)有多恐怖。怎么說呢，你訓(xùn)練一個模型，動輒幾萬刀；你推理一次，幾毛錢；用戶一多，成本指數(shù)級上升。但你的收入呢？可能還在免費試用階段。

很多 AI 初創(chuàng)公司的單位經(jīng)濟學(xué)根本算不過來。收入覆蓋不了成本，只能靠融資續(xù)命。但資本寒冬一來，最先死的就是這批。

第四個叫人才鴻溝。

這個可能很多人沒想到。文章說，AI 初創(chuàng)公司不僅需要頂尖的 AI 研究員，還需要能把模型做成產(chǎn)品的工程師、懂合規(guī)的產(chǎn)品經(jīng)理、會賣東西的業(yè)務(wù)開發(fā)。

但現(xiàn)實是，很多團隊只有前半截，沒有后半截。

文章里舉了個醫(yī)療 AI 公司的例子，他們雇了三位世界級的機器學(xué)習(xí)科學(xué)家，模型準確率 95%，論文都發(fā)了好幾篇。但就是沒有能把這套系統(tǒng)集成進醫(yī)院工作流程的工程師，也沒有懂醫(yī)療合規(guī)的產(chǎn)品經(jīng)理。結(jié)果就是，技術(shù)牛逼，產(chǎn)品出不來，最后人才流失，公司倒閉。

這讓我想起一個說法，AI 時代，最稀缺的不是算法工程師，而是「AI 翻譯官」。就是能把技術(shù)語言翻譯成業(yè)務(wù)語言，再把業(yè)務(wù)需求翻譯回技術(shù)方案的人。坦率的講，這種人，太少了。

聊完這四個陷阱，文章給了一個「生存手冊」。

那 1% 能活下來的公司，做對了什么？

第一，解決一個具體的、可量化 ROI 的問題。不要試圖用 AI 解決一切，找一個細分場景，把價值算清楚。比如幫電商公司把退貨率從 15% 降到 10%，這就是真金白銀。

第二，構(gòu)建數(shù)據(jù)護城河或獨特分銷渠道。如果你只是調(diào) API，你沒有護城河。但如果你有獨家的行業(yè)數(shù)據(jù)，或者你本來就有客戶渠道，這就是你的壁壘。

第三，資本效率優(yōu)先。不要一上來就搞大模型，用現(xiàn)成的基座模型做微調(diào)，快速驗證，小步快跑。

第四，組建混合團隊。技術(shù)大牛要有，但也要有懂行業(yè)、懂產(chǎn)品、懂銷售的人。

第五，主動應(yīng)對監(jiān)管。數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、合規(guī)要求，這些不是事后補的，要設(shè)計進產(chǎn)品里。

文章還專門給投資者寫了一段。

說投資者應(yīng)該忽略炒作，專注于基本面。仔細審查技術(shù)差異化，不要只看「AI」標簽。評估團隊的執(zhí)行力和適應(yīng)能力，要求清晰的可盈利路徑和可防御的護城河。在過熱的市場里，要用現(xiàn)實的估值模型，基于客戶獲取成本、流失率、用戶平均收入這些切實指標，而不是虛高的「AI 潛力」倍數(shù)。

文章最后有個 FAQ 部分，回答了幾個尖銳的問題。

有人問，99% 的失敗率是夸張嗎？文章說不是，這是從互聯(lián)網(wǎng)泡沫到加密貨幣，每個科技泡沫都能看到的模式。當(dāng)炒作降溫，市場要求真實價值時，只有極少數(shù)能活下來。

有人問，大廠在這個高死亡率里扮演什么角色？文章說，Google、OpenAI 這些公司設(shè)定了極高的資源、數(shù)據(jù)和人才門檻，能快速復(fù)制初創(chuàng)公司的功能或直接收購。初創(chuàng)公司要么專注于大廠不會碰的利基市場，要么開發(fā)真正專有、無法復(fù)制的技術(shù)。

說實話，看完這篇文章，我心情挺復(fù)雜的。

一方面，我覺得說得對。現(xiàn)在的 AI 創(chuàng)業(yè)確實太熱了，熱到有點盲目。好像只要公司名字里帶 AI，PPT 里放幾個 GPT 的截圖，就能拿到錢。但潮水退去，誰在裸泳，一目了然。

但另一方面，我又覺得，這種「99% 會死」的預(yù)言，本身也是一種敘事。它會讓你更謹慎，但也可能讓你更保守。創(chuàng)業(yè)這件事，本來就是九死一生，AI 只是讓這個數(shù)字更極端了一點。

不過有一點我挺認同的，AI 是工具，不是商業(yè)計劃。

太多人把 AI 當(dāng)成答案，但其實它只是手段。真正的答案，永遠是那個老掉牙的問題，你為用戶創(chuàng)造了什么價值？

這個問題，跟有沒有 AI，其實關(guān)系不大。

文章最后說了一段話，我挺喜歡的。

AI 革命是真實的，但不要將創(chuàng)新浪潮與每個參與其中的初創(chuàng)公司的必然成功混為一談。大多數(shù) AI 企業(yè)失敗不是因為技術(shù)不行，而是其商業(yè)模式無法經(jīng)受市場現(xiàn)實的考驗。

要在這場殘酷的競爭中生存，需要無情地專注于解決真實的、有付費意愿的問題，建立深度的、可防御的商業(yè)模式，而不是在 LLM API 上套個殼。

問題是，你是那個死在沙灘上的人，還是活到最后的 1%。

這個問題，值得每一個在 AI 浪潮里撲騰的人，好好想想。

PS，2025 年那篇 Medium 文章是 Srinivas Rao 寫的，2026 年 4 月這篇《Why 99% of AI Startups Will Die by 2026: The Extinction Framework》在 Legit Lads 上，作者是 kirtithakur。兩篇都值得一讀，但如果你想了解更系統(tǒng)的分析，直接看第二篇就行。