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为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？下载方式:

①通过浏览器下载

打开“为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.m.doigb.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.m.doigb.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？使用讲解

🎢第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸blog.m.doigb.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

🥀第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？教程

1.打开为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？，进入为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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　　一道身影不知何时出现圣殿门外，正是一身青袍的厉风，淡漠

> 厂商新闻《为什么我们看到的AI应用项目，靠谱的寥寥无几？》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-07 10:22

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本文来自微信公众号：鲁夫的创投笔记，作者：一级市场观察者，题图来自：AI生成

前几天，一位北京的投资人朋友来上海出差，我们约了一起餐叙。他专注于初创阶段的投资，今年很多精力分配在AI应用方向的项目上。

“这个赛道我看了大半年，发现应用层项目太卷了，但靠谱的却太少了。项目见了一大圈，一个方向稍微有点火，就一大堆同质化的公司涌入。”他向我吐槽道：“也有几个项目忽悠我说，已经拿了几个口头offer了，但据我跟踪，迟迟没见close。”

大洋彼岸，AI延续了去年的热度，继续疯狂撒金。据TechCrunch统计，今年上半年已有20多家美国AI公司完成了单轮融资超过1亿美元的融资，显示出资本市场对AI技术及应用的强烈信心与期待。

尤其是基模+AI应用（OpenAI、Anthropic、xAI…）领域，更是一骑绝尘，也推动了AI Infra（Lambda、Together AI、Celestial AI、Turing、Nexthop AI、Snorkel AI、TensorWave、EnCharge AI…）的火热。

在基础建设领域完善的带动下，AI技术加速向搜索（Glean…）、编程（Cursor、Reflection.Ai…）、视频（Runway…）、医疗（Abridge、Hippocratic AI…）、法律（Eudia、Harvey…）、语音（ElevenLabs…）、客服（Decagon…）、军事（Shield AI…）、科学（Lila…）、量子（SandboxAQ…）等涵盖企业服务、医疗健康、法律科技、内容创作的多元场景渗透。未来几年，AI产业有望迎来更多创新爆发和商业落地。

而国内市场，在经历了2024年大模型的热火后，“智能”好像并没有如预期那般 “涌现”，反倒是今年AI应用项目如雨后春笋般“涌现”，但真正能落地、能赚钱的项目却少之又少。为什么国内AI应用创业看起来热闹，但真正靠谱的却寥寥无几？是AI技术本身有问题，还是创业者们迷失了方向？我们就这个话题，探讨了一两个小时。

01

在我们和一些初创AI项目交流的时候，经常听创始人说：感兴趣的客户非常多，商机根本聊不完。但是往往在看了Datapack后，我们会发现，经过几轮跟进，真正转化的商机就不多了。

为什么呈现这样的情况呢？我们总结主要有以下两方面因素。

一方面，是技术/产品成熟度不达预期，无法解决客户的需求，或者只能解决客户的一部分需求。而技术/产品的问题，从我们的经验来看，是可以通过尽调来判断的。这是我们下文讨论的“技术成熟度”。


但另一方面更重要的，大概是国内To B市场的特性所致。如果是这一点，我想我们可以再好好琢磨一下：市场真的需要这个产品吗？并愿意为此买单吗？而这是我们下文讨论的“市场需求度”。

为了更直观地理解，我们根据技术成熟度和市场需求度，来构建一个坐标系。以不同象限来评估不同方向的项目定位。




象限

特点

类型

第一象限

技术成熟度高，市场需求高

价值驱动型

第二象限

技术成熟度高，市场需求低

技术驱动型

第三象限

技术成熟度低，市场需求低

概念型

第四象限

技术成熟度低，市场需求高

市场驱动型

我们发现不同类型项目有不同特质。

价值驱动型项目：这类项目不仅技术先进，而且有明确的市场需求和商业模式。创业者能够将技术与商业紧密结合，提供真正的解决方案，创造实际的商业价值。

技术驱动型项目：这类项目虽然技术先进，但缺乏明确的市场需求和商业模式。创业者更多地关注技术的前沿性，而忽视了技术的落地和商业价值。

概念型项目：这类项目通常只有概念，缺乏实际的技术和应用场景。创业者更多地是依赖于市场热度来吸引投资，但缺乏真正的技术实力和市场验证。

市场驱动型项目：这类项目虽然有明确的市场需求，但技术实现难度较大，缺乏核心竞争力。创业者更多地依赖于市场调研和用户反馈，但缺乏真正的技术壁垒。

回望过去，我们不得不承认，一级市场也是有不同的代际的。我们需要将不同项目放在不同的时代背景下进行思考，不同类型的项目在不同时代背景下的结果也有所不同。

02

在价值驱动时代，大家更多地关注技术与商业的结合。只有将技术与商业紧密结合，提供真正的解决方案，创造实际的商业价值，项目才能成功。这种思考方式不仅关注技术的先进性和市场需求，还关注项目的可持续性和落地能力。

我们都希望投那些技术成熟、市场需求巨大的“价值驱动型“项目，但是在当下的情况下，我们不得不面对的情况是，四五年前兴起的SaaS投资热潮下，易于发现的市场需求场景，几乎都有公司在做了，很多企业也拿到了不少投资，拥有充裕的资金储备。

我们可以在市场上看到，很多前几年创立的SaaS项目，都纷纷接入了大模型，在语音交互、文件解读、文档撰写、内容生成、智能问答等方面，有了一些产品的改良，但事实上从UE模型来看，交付效率与交付成本等方面仍没有质的改变。

我们认为，这些没有本质改变的项目，都是SaaS的改良类项目。流到资本市场上来，也都是新瓶装旧酒。用四象限评估表来看，这些属于 “价值驱动型“的项目，可能更适合用PE策略来进行投资，而非我们早期VC投资，大家对这些故事已经祛魅了。

所以，我们需要明确的是，早期市场现在想看的是AI+的2B的应用项目，而非SaaS的改良项目。

但从我们的体感来说，价值驱动型项目真的是越来越少了。我们可能可以稍微减少在寻找该类型项目的时间和精力，这种项目对于早期投资来说，是可遇而不可求的。

只要我们构建了对这类项目的审美标准，遇到了，需要做的事情就是“快速开枪”。

03

在技术驱动时代，大家更多地关注技术的前沿性和创新性。只要技术足够先进，市场自然会接受。然而，这种思考方式往往忽视了市场需求和商业模式的重要性。

当下，AI技术的发展速度令人瞩目，但我们也看到，技术与商业的结合却并不顺利。许多创业者只关注技术的前沿性，却忽视了市场需求。他们开发的AI应用虽然技术先进，但缺乏实际的商业价值。

“技术驱动型”项目需要创始团队具有丰富的行业经验。许多创业者虽然技术过硬，但缺乏行业背景和市场经验。他们在项目推广和市场拓展上遇到重重困难，导致项目难以落地。这也是对于这类型项目，投资人对PMF的考量如此之重的原因。大家都怕的是那些“手里拿着锤子，眼里都是钉子“的创业者。

我们认为当下，在控制估值的前提下，是布局这些技术驱动型项目比较合适的时点。特别是如果创始团队有产业经验+技术能力丰富的复合型背景的话，也看到了那些比较新的或未被解决的需求，这些项目就值得重点跟进。

由于技术模仿相对容易，一旦一个方向稍微有些火，马上就有许多项目调整方向跟入进来。所以这类技术型项目极容易陷入内卷，投资人需要综合考量团队打仗的能力、持续融资获得子弹的能力。如果我们有幸遇到一个创始团队具有比较强的融资能力，那么，我们完全值得尝试一下投资，而我们需要做的事情就是调整心态，“别太急”，给予项目方一些时间来探索商业化。

当然我们也要识别技术泡沫，不要被“伪AI”项目所迷惑。AI的热度吸引了大量资本涌入，但市场对AI的理解却存在误区。有一些人对AI项目缺乏深入的了解，只是跟风投资。这导致市场上出现了大量的“伪AI”项目，这些项目打着AI的旗号，却缺乏真正的技术含量。这种现象不仅浪费了资源，还让真正有价值的AI项目难以脱颖而出。

04

在市场驱动时代，大家更多地关注市场需求和用户反馈。只要满足了市场需求，项目自然会成功。然而，这种思考方式往往忽视了技术实现的难度和核心竞争力。

AI应用的项目，本质在于解决实际问题，创造真正的价值。这意味着，创业者需要从市场需求出发，开发能够真正解决用户痛点的产品和服务。只有这样，项目才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

对于早期投资，我们应该分配我们较多的时间在这些项目上。因为市场需求这一块，投资人可以通过前期调研明确，剩下的时间，就是寻找不同技术解决路径的创业团队，然后来评判他们的技术能力和产品能力，是否能很好地满足这个需求。

如前段讨论“价值驱动型”项目所述，对于大多数投资人来说的难点是，各类“显性”的市场需求其实已经被挖掘出来，并已经形成了各式各样的解决方案，我们可以做的事情越来越难。要么面对这些“显性“市场需求，找到一种全新的AI+产品。做这件事很费力，但也是有的，我知道有朋友花了一年多时间，找到了一个不错的AI+的ERP项目。

要么自己找到一些“隐性”市场需求，这就需要团队具有极强的产业背景。许多投资人对AI项目缺乏耐心，希望项目能够快速盈利，却忽视了AI技术的复杂性和落地难度。这种急功近利的心态，导致许多AI项目在初期就面临巨大的压力，难以持续发展。

我们前两年投资零假设科技即循此逻辑。零假设科技是国内率先专注于医学内容AIGC方向的科技创新公司，凭借着创始团队对AI技术的深刻理解和对市场的敏锐洞察，通过优化医学AI产品，推进与知名药企的商业化合作，在创立两三年后成功实现了真正的价值创造，最近也受到了资本市场的青睐，完成了近亿元的A轮融资（AI医学公司“零假设”获近亿元A轮融资，打造中国版OpenEvidence）。

05

在概念驱动时代，创业者可能还是在天马行空地想象，未来的需求在哪里是靠假想，解决这些需求需要什么样的技术或产品，也是模糊的。

许多创业者看到了AI的潜力，他们拿着概念性的项目四处融资，却无法提供实际的解决方案。这种现象导致市场上充斥着大量“看起来很美”的项目，但真正能落地的却寥寥无几。

对于概念型项目，我们可以重点关注那些具有组局能力的牛逼创始人。虽然这些项目最终能成功的风险很大，但是如果投资人控制好估值，往往赔率也很高。因为只要成功，能获得比较高的回报。

06

在当下时代，我们可以把主要精力放在寻找那些市场驱动型项目，狩猎价值驱动型项目。对于技术驱动型项目，最好的布局窗口可能已经过去，或者这类项目在当下已经成长为价值驱动型项目了，我们要仔细识别出他们。此外，可以在盲池基金组合中，适当配置那些优质团队主导的概念型项目。

本文来自微信公众号：鲁夫的创投笔记，作者：一级市场观察者


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本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4801618.html?f=wyxwapp

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