梁文锋说得都对，但普通AI创业者照着做就错了

昨天我的朋友圈被一篇《梁文锋四小时投资人会议实录》刷屏了。

不追求用户量，不追求利润最大化，不做超级 App，不把太多精力放在产品上，不急着商业化。

这些话很容易让创业者产生一种冲动：

真正厉害的公司，就应该少谈产品、少谈收入，把所有资源押在长期技术上。

但作为一名技术出身的 AI 应用创业者，我读完后的感受恰恰相反：

DeepSeek 的很多判断值得学习，但大多数 AI 创业者千万不能照抄。

因为 DeepSeek 做的是基础模型，终点是 AGI。

而绝大多数创业者做的是 AI 应用。

对 DeepSeek 来说，产品可以是通往 AGI 的副产物。

但对 AI 应用公司来说，产品不是副产物。

产品就是全部。

真正应该学的，是只有一条主线

梁文锋反复强调，DeepSeek 只有一条主线：AGI。

视频生成、3D、世界模型、多模态产品、C 端流量和 To B 收入，只要不在主线上，就不会投入太多资源。

这一点，我非常认同。

创业越久，我越发现，小团队最危险的不是没有机会，而是机会太多。

看到 AI 视频生成火了，想做视频制作平台。

看到 AI 智能体增长快，想做智能体开发平台。

看到 Agent、硬件、出海、企业服务，又觉得都不能错过。

最后团队每天都很忙，却没有一件事形成真正积累。

所以，普通创业者不要照抄 DeepSeek 的“不做产品”。

真正应该学习的是：

先确定自己的主线，再拒绝所有偏离主线的机会。

DeepSeek 的主线是 AGI。

AI 应用公司的主线，可能是解决一个具体场景、服务一类明确用户，或者建立一种可以持续收费的交付方式。

主线不同，选择自然也不同。

模型公司可以忽视产品，应用公司不行

梁文锋说，站在技术高位做产品，是降维打击，产品只是 AGI 路上的副产物。

站在模型公司的角度，这句话成立。

模型能力足够强，很多产品自然可以被做出来。

但站在应用创业者的角度，事情正好相反。

用户不会因为你接入了某个先进模型，就长期使用你的产品。

他只关心：

这个产品能不能解决问题？

是否比原来的方式更方便？

是否值得持续使用和付费？

这几年，AI 编程让做产品变得越来越容易。

以前需要产品经理、设计师和程序员一起完成的事情，现在一个人借助 AI，也能快速做出第一版。

但开发成本下降，并不意味着创业更简单了。

因为 AI 降低的是执行门槛，没有降低判断门槛。

模型公司追求能力上限。

应用公司追求用户结果。

所以，对 AI 应用创业者来说：

生成只是起点，验证才是产品。

DeepSeek可以不急着赚钱，创业公司不行

梁文锋说，DeepSeek 一直在商业化，但不以商业化为目标，距离彻底转向商业化还很遥远。

这也是最容易被普通创业者误读的一句话。

DeepSeek 有领先的模型能力、资本支持、品牌影响力和稀缺人才，可以把更多时间投入长期研究。

但大多数创业公司没有这样的条件。

收入不仅是为了赚钱，也是验证需求是否真实。

过去几年做产品，我越来越重视尽快回答三个问题：

用户需不需要？

用户会不会持续使用？

用户愿不愿意付费？

尤其是 AI 产品，每一次对话、语音、图片和视频生成，都可能产生真实成本。

用户越多，不一定越成功。

如果收入无法覆盖服务成本，增长越快，可能亏得越多。

所以，创业公司可以不追求利润最大化，但必须尽早验证商业闭环。

不急着赚钱，和不知道怎么赚钱，是两件完全不同的事。

开源和低价，不是应用公司的护城河

梁文锋认为，开源和低价能够增加 DeepSeek 做成 AGI 的概率。

对于模型公司来说，这是非常合理的战略。

开源可以扩大影响力，低价可以增加使用量，成本优势还能支持更大规模的训练。

但对应用创业者来说，这也意味着一件残酷的事：

模型本身很难成为长期壁垒。

今天你能接入的模型，明天竞争对手也能接入。

今天模型降价，整个行业都能享受。

未来，模型会越来越像水、电和云服务一样，成为基础设施。

应用公司真正能积累的，是对具体场景的理解、用户关系、数据、交付流程、品牌信任和渠道能力。

不是谁最早接入了一个模型，谁就能赢。

而是谁能让模型在一个真实场景里，稳定地产生结果。

通用Agent属于模型公司，垂直场景属于创业者

梁文锋认为，现阶段最重要的是 Coding Agent 和通用 Agent，金融、医疗等垂直 Agent 优先级较低。

从 AGI 的技术路线看，这个判断并不难理解。

但这不代表垂直 Agent 没有商业价值。

老师需要的不是一个什么都能聊的通用 Agent，而是能够按照教学标准批改作文、生成练习和回答家长问题的助手。

销售需要的也不是另一个聊天机器人，而是能分析客户、整理跟进信息并推动成交的工具。

内容创作者需要的是选题、写作、素材管理和复盘工作流。

通用模型解决“能不能做”。

垂直应用解决“应该怎么做，以及如何真正融入工作”。

模型公司应该向上探索智能的边界。

应用创业者更应该向下深入真实场景。

距离 AGI 很远的需求，也可能距离用户和收入很近。

克制不是不做，而是不偏离

读完整篇实录，我最认同的不是 DeepSeek 不做什么，而是它非常清楚自己为什么不做。

它不追求超级 App，不争所有市场，不把每一个热点都纳入路线图。

这些放弃，共同保护了唯一的主线：AGI。

但普通创业者不能把克制理解成不做产品、不看收入、不做增长。

那可能不是克制，而是逃避现实。

真正的克制，是第一版不追求完美，但必须能够验证需求。

功能不需要很多，但必须解决一个真实问题。

用户不需要很多，但必须找到真正需要的人。

收入不需要马上很高，但必须证明有人愿意付费。

AI 时代，产品越来越容易做出来。

真正稀缺的，是判断什么值得做，以及什么时候应该停止。

最后

梁文锋说，他更喜欢“一群平凡的人做出了不平凡的事”，而不是“一群天才做出了不平凡的事”。

我也很喜欢这句话。

一家创业公司能走远，未必是因为它一开始就拥有正确答案。

更可能是因为它在无数机会和诱惑面前，始终没有丢掉自己的主线。

DeepSeek 的主线是 AGI。

而 AI 应用创业者的主线，是理解用户、解决问题、控制成本、验证付费，再把已经被验证的价值不断放大。

我们复制不了 DeepSeek，也不应该照搬 DeepSeek。

但每个创业者都应该回答同一个问题：

如果只能做好一件事，你究竟选择做什么？

所谓克制，不是什么都不做。

而是面对无数机会时，依然敢于只做最重要的那一件事。

感谢你读到文末。

AI 时代，工具会不断变化，但持续学习和思考的能力永远重要。

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很高兴与你相遇，我们下期见。