要点速览: 仅依赖原始 LLM 封装层的平台,正与原生操作系统更新艰难抗衡。若要在原生基础设施上安全托管本地化数字资产,请探索 Braiv Player。
「OpenAI 刚刚扼杀了我的创业公司!」
你一再听到这种说法,最近苹果 WWDC 发布及其颇具营销意味的「Apple Intelligence」之后更是如此。
这是否意味着我们都面临同样的「某某公司刚刚扼杀了我的创业公司」风险,还是 AI 创业者仍有希望?我们的 Braiv 历程……至今
以我创立并打造 Braiv 的亲身经历,以及与风投、潜在客户和朋友(包括同行创始人)的无数次对话来看,这种情绪似乎相当普遍。
「你的创业会被 LLM 取代」
「等 GPT-5 出来……你就明白了」
「你的产品最终会变成 OpenAI 的免费方案」
Wow……这就是看待 AI 创业的方式……仿佛对现有模型的一次简单增强就会「扼杀」你的想法——那个驱使你打造平台、解决真实世界问题的想法。ChatGPT 真的会扼杀它吗?真的吗?!
嗯……
我不同意——但前提是秉持这种心态:「AI 是基础设施,而非产品」。
呃……「Ben 你在说什么?!」
AI 创业公司的现实现状
讽刺的是,我认为 OpenAI 的 Sam Altman 说得最好:
但也有少数人放眼当前格局之外,试图构想更面向未来的路径……他们打造的东西,会在「GPT-5 问世」时变得更好。
当你的方案把 AI 当作产品时
如果你作为不知名的创业创始人,试图在单一 AI 方案之上构建解决方案,在我看来,你属于那 99.9% 注定失败的创业公司。例如:
- 文本转语音
- 视频字幕生成
- 图像生成
- 动画生成
我刻意说 99.9% 聚焦 AI 作为产品的创业会失败,是因为上述各类中确有证明价值的异类。但它们确实是异类。
现实是,大多数这类产品化 AI 方案,无非是对现有开源 AI 模型的精美封装与打磨,基本上任何技术人员都能搭起来用。用上面的列表看看它们底层藏着什么:
- 文本转语音 = Tortoise TSS & RVC
- 字幕生成 = OpenAI Whisper
- 图像生成 = Stable Diffusion
- 动画生成 = 嗯……也是 Stable Diffusion

AI 创始人今后应如何应对?
听着……我没有全部答案……但这是我的思路:
永远不要把自己绑死在单一 AI 模型、单一用途上,也不要把平台局限在提供单一 AI 能力。
对「小玩家」而言,这个领域的未来,是把 AI 当作如今亚马逊、谷歌或微软等「大厂」提供的、高度可及的云基础设施层来对待。
我们早已过了创始人做「云存储与同步方案」(想想 Dropbox 或 Box)的时代。为什么?因为构建这类方案的基础设施层已广泛可得,再做毫无意义。但这并不妨碍创始人在自己的平台里把这些技术作为有价值的集成,服务更广泛的目的,解决「真实」问题。
AI 并无不同……我说清楚了吗?
Braiv 如何践行「AI 即基础设施」理念
Braiv 将 AI 的各项增强视为完美基础设施,用于打造一体化平台,服务长期以来市场上更复杂的方案之一:视频。
我们认识到,组织当然可以:
- 用 Veed.io 给视频加字幕
- 用多种翻译方案翻译字幕
- 甚至用 ElevenLabs 给视频配音
- 最后用 Vimeo 交付各语言版本。
不错……为了给观众打造更吸引人、更易访问的视频体验,却要动用 4 个平台完成一些本该简单的操作。
在 Braiv,我们希望把这些「功能」(更准确说是「AI 基础设施」)集成到单一自动化平台:用户通过一条工作流即可获得全部字幕、翻译和配音内容;更好的是,用市场上最具创新性的在线视频播放器之一——Braiv Player——交付给观众。
想象一下……愿景很简单:
- 上传/导入视频内容
- 为该上传设置预设工作流
- 生成最准确的视频字幕文件
- 用最佳翻译引擎翻译全部字幕
- 用最佳质量的声音为视频配音
- 在精美、带品牌的视频播放器中交付视频。
在步骤 3–5,Braiv 将集成至少 7 个业界最佳 AI 模型。
「你的平台会被 LLM 取代!!!!」
不……不会……LLM 进步,我们的平台也会进步。
事实上,借助市场上最好的 LLM,我们的平台将天然成为客户用例中的最佳之选。为什么?
因为 AI 是基础设施,而非产品!
结论
我不是作家……显然……但希望观点已清楚。
不要把方案绑死在单一 AI 功能,甚至单一 AI 模型增强上。
AI 的未来是无缝集成最佳模型以解决真实世界问题。
在 Braiv,我们正是秉持这一理念打造平台,因此我们相信,我们的创业永远不会被「OpenAI 扼杀」。
感谢阅读。若对我们正在构建的内容感兴趣,欢迎注册!
Much love……Ben from Braiv。
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