两年前的商业计划书，现在还有效吗？

开篇

订阅者朋友，想象一下您遇到了6年前投资过的一位创业者。这位创业者为了解决自动驾驶这一复杂的技术难题，花了5年时间埋头写代码。他有独特的商业模式，技术护城河¹​也很坚固。可是在准备融资轮次、翻开投资人演示文稿的那一刻，才发现整个世界已经彻底变了。

最近我也和几位管理GP的朋友以及天使投资人聊过，听到很多说法是他们正在彻底重新做投资评估，或者创业投资的趋势已经发生了变化。我还听说，有的基金甚至已经从LP那里获得了同意：在下一轮里，对没有希望的项目干脆撤资，哪怕亏损也要转投AI相关企业。这不只是我听来的说法，也是最近精益创业²​创始人史蒂夫·布兰克在博客上分享的真实案例。他得出的结论很冷峻。“大多数成立两年以上的创业公司，其商业计划已经失效了。”今天我想聊聊为什么会发生这种事，以及我们该从中读出些什么。

🌊 VC的资金正在涌向AI

先来看数字。根据OECD今年2月发布的报告，2025年全球风险投资总额的61%，即2,587亿美元（约合370万亿韩元），集中流向了AI企业。这一比例从2022年的30%在短短3年间翻了一番。更令人吃惊的是这其中的集中程度。巨额交易（单笔投资1亿美元以上）占AI投资总额的73%，而单单10亿美元以上的交易金额加起来就接近整体的一半。OpenAI的400亿美元、Anthropic的130亿美元融资轮次这样的巨型投资，正在拉高整体数字。

韩国也不例外。根据The VC的数据，国内AI投资金额占比从2022年的9.4%扩大到2025年的23.6%，到2026年第一季度更是突破了45%。创新之林的数据也指向同一个方向。据创新之林统计，国内创业投资中AI领域的占比从2024年的27.9%上升到2025年8月的31.7%，从投资件数来看，AI/深科技/区块链几乎每个月都稳居第一、二位。2024年全年投资总额为1,416件、约6.7564万亿韩元，尽管整体件数在减少，但资金向AI集中的趋势却在增强。投资件数减少而金额增加，意味着资金正涌向少数AI企业，而其余企业则愈发艰难。

这些数字说明的事实很清楚。与AI无关的创业公司要在不断萎缩的蛋糕上竞争。布兰克遇到的“Chris”所创立的自动驾驶无人机公司，正是这种处境的真实写照。在他埋头做技术的5年间，乌克兰战争让自主无人机市场爆发式增长。据PitchBook数据显示，2025年针对防务科技创业公司的VC投资达到491亿美元，较前一年的272亿美元几乎翻了一番。仅2025年这一年，该领域就诞生了10家新独角兽公司，Anduril更是以305亿美元的估值追加融资25亿美元。

Chris的产品原本完美契合冲突地区医疗后送或补给运输的需求，可他自己却完全不知道这个机会的存在。正如布兰克所说，Chris所打造的航空平台集成技术依然具备竞争力。但围绕这项技术的商业模式，却需要彻底重写。

创业公司“埋头专注”曾是美德的时代正在终结。如今，抬头环顾四周才是生存的必要条件。

⚡ 软件的成本公式被彻底改写了

布兰克指出的第二个变化，是软件开发的经济学本身已经崩塌。

2025年初，Andrej Karpathy提出了“氛围编程”（Vibe Coding）³​这一概念。它是指用自然语言描述意图，由AI生成代码的方式，其影响力之大，甚至被柯林斯词典评为2025年度词汇。如今这已不再是实验，而是实际的工作方法论。Y Combinator 2025年冬季批次中，有25%的公司95%以上的代码库都由AI生成，而名为Cursor的AI代码编辑器，截至2026年初，年化收入已突破20亿美元。也有调查显示，全球92%的开发者每月至少使用一次AI编程工具。

以前打造一个MVP**⁴​需要几个月，现在只需几天，有时甚至几个小时就够了。原型开发速度提升3到5倍的报告已属常态，简单的CRUD应用⁵​甚至有提速10倍以上的案例。布兰克一针见血地指出：“MVP不再是证明团队实力的手段了。”因为谁都能做出来。**

这也对敏捷（Agile）⁶​开发方法论提出了根本性质疑。布兰克指出，敏捷本质上是一种串行（serial）流程：一次测试一个假设、查看结果、再进入下一步。而借助AI智能体，可以同时测试五种定价模型、十种文案、二十种UX流程。串行开发正在转变为并行开发。用布兰克的话来说，瓶颈不再是“有没有余力去做、去发布”，而是“知不知道该测试什么”。这意味着工程能力不再是核心竞争力，判断力、客户洞察和渠道分销才是。

以前需要10人开发团队才能完成的工作，现在2到3人，甚至一个人就能做到。开发成本一旦下降，进入门槛也随之降低。这样一来，两年前制定的技术栈、团队规模、路线图，全都变成了过度投资。

🤖 AI智能体正在改写“软件的定义”

第三个变化更为根本。布兰克是这样总结的：迄今为止，软件是向用户展示信息的工具。仪表盘、通知、工作流——全都是在告诉用户“接下来该做什么”。可客户购买软件，并不是为了看仪表盘，而是为了把事情完成。

AI智能体⁷​则直接执行那个“下一步”。它能解决客户咨询、安排会议、验证销售线索、下单补货。布兰克的说法很打动人：下一代应用不会只在屏幕上罗列信息，而会像员工一样行动——解决支持工单、预约会议、审核线索、重新订购库存。

如此一来，定价结构也随之改变。从“按坐席（seat）收费”变为“按结果收费”。解决一张工单收多少钱，促成一次会议收多少钱。当软件从“界面”转变为“成果”时，客户付费的依据也就从“访问权限”变成了“达成的结果”。

布兰克用一句话总结了这一切：Product/Market Fit（产品/市场契合）的时代正在结束，AI Agent/Customer Outcome Fit（智能体/客户成果契合）的时代正在到来。MVP（最小可行产品）正在演变为MPO（最小生产性成果）⁸**​。**当你的产品还在屏幕上提示“接下来请做这个”的时候，如果竞争对手的产品已经自动帮你做完了，那你的产品就不再是竞品了。

硬件创业公司也不例外。布兰克指出，在制作物理原型之前，可以用AI模拟更多设计变体、构建数字孪生⁹​，从而更早、更廉价地对假设进行压力测试。而当AI被搭载进硬件的后端，摄像头就变成了监控系统，振动传感器变成了故障预测系统，机器人变成了工厂工人。护城河不再是硬件本身，而是硬件所感知的内容，与AI据此判断并采取行动的能力二者的结合。

🧱 沉没成本这个陷阱

这是最艰难的部分。就像布兰克所说的“Chris”一样，很多人手里握着数年积累下来的代码、团队和路线图。要放弃这些很难，理由有很多——“VC投的就是这个想法”“客户还想要这个UI”“团队还相信这份路线图”。而布兰克指出的关键在于——所有这些理由，都成了“不去转型”的借口。

布兰克把沉没成本分成了两类。

依然是资产的部分：深厚的领域知识、客户关系、独家数据、艰难获得的监管审批、物理集成。就Chris的情况而言，与航空平台的系统集成就属于此类。这些是AI无法一夜之间替代的东西。

已经变成负债的部分：为迎合缓慢开发周期而组建的庞大工程团队、按坐席收费的定价模式、以功能为中心的产品路线图。布兰克把这些称为“桌上的死驼鹿（Dead Moose on the table）”——明明错得如此明显，却没人愿意点破。

布兰克提出的核心问题是：**“如果用今天的工具，在今天的市场里，从零开始重新创办这家公司，你会做出什么？”**当手头已经有了获得投资的论点时，这个问题会让人很不自在。但布兰克警告说，这总好过下一轮融资时投资人说“我们不会再投了”那样令人不安。

Oswarld视角

坦白说，读布兰克这篇文章时，我想到了韩国的创业生态。

我一直在做GTM策略，在韩国市场上有一个格外常见的模式：先做出技术，再去找市场。正确的顺序应该是从“如何创造这位客户的成果（outcome）”出发，而不是“我们的技术这么好，能卖到哪去”。布兰克谈到从Product/Market Fit转向Agent/Customer Outcome Fit，其实就是要求把这个顺序彻底颠倒过来。

还有一点。把The VC和创新之林的数据放在一起看，国内的AI投资集中趋势也很明显。按The VC的数据，2026年第一季度投资件数减少了17%，但金额却增长了55%，创新之林的月度统计中，AI/深科技/区块链也一直稳居投资件数第一。这说明资金正集中于少数巨额交易。这与布兰克所说的全球性模式完全一致。如果你的创业公司不是AI相关企业，现在就必须能够回答：“为什么AI原生的竞争对手无法取代我们？”

我尤其关注布兰克列入“依然是资产的沉没成本”清单里的那些东西：领域知识、客户关系、监管审批——这些恰恰是韩国企业传统上的强项。将半导体、造船、汽车产业积累的领域专业知识与AI结合，这正是布兰克所说的“可防御的护城河”。关键不在于堆砌了多少代码，而在于是否拥有代码无法替代的东西。

结语

把布兰克的信息浓缩成三点，大致如下。

**第一，2024年之前的行动手册在2026年已经不再适用。融资方式、技术栈、商业模式——全都变了。**第二，可防御的护城河依然存在，但种类变了。独家数据、对客户成果的深刻理解、监管壁垒之类的东西才算数。几万行代码已经不再是护城河了。第三，“如果今天重新开始？”这个问题，应该每个季度都问问自己。

布兰克这篇文章之所以格外沉重，是因为他正是提出“精益创业”这一概念的人。就连他自己都在说，这套方法论如今也需要更新了。

参考资料与延伸阅读

核心来源

• Steve Blank，“Your Startup Is Probably Dead On Arrival”，steveblank.com，2026年。布兰克一贯以案例为基础的分析在这篇文章中格外犀利。
• OECD，“Venture Capital Investments in Artificial Intelligence through 2025”，2026年。：这是对VC资金向AI集中现象整理得最系统的一份报告。
• PitchBook / Defense News，“Defense tech startups had their best funding year ever in 2025”，2026年。：用数据展示了防务科技投资增长的迅猛程度。

背景知识

• The VC，“2025年韩国创业投资统计”，2026年。：可以一目了然地看到国内AI投资占比的变化。
• The VC，“2026年第一季度韩国创业投资统计”，2026年。：最新季度数据显示，巨额交易集中的现象格外突出。
• 创新之林，“上线四周年报告——应用AI的创新之林2.0”，Tech42，2025年。：这里有国内AI投资占比从2024年的27.9%上升到2025年31.7%的依据。
• Wikipedia，“Vibe coding”，2026年。：以中立的视角梳理了氛围编程这一概念及其现状。

作者安光涉是世宗大学经营学教授，也是 OBF（Oswarld Boutique Consulting Firm）首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程，同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询，设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构（HEMA）的学术论文，并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA，著有《把思考交出去的人：Homo Brainless》。

注释

1. 护城河（Moat）：指竞争对手难以轻易追赶的商业防御壁垒。原本指围绕城堡的水沟，在投资界是沃伦·巴菲特爱用的表达。专利、独家数据、网络效应等都可以成为护城河。 ↩

2. 精益创业（Lean Startup）：由史蒂夫·布兰克和埃里克·莱斯系统化的创业方法论。与其打造完美产品后再发布，不如快速做出最小可行产品（MVP），测试客户反应，验证假设，反复迭代改进。 ↩

3. 氛围编程（Vibe Coding）：OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在2025年初提出的概念。指不必亲自编写代码，只需用自然语言描述意图，由AI生成代码的方式。柯林斯词典还将其评为2025年度词汇。 ↩

4. MVP（Minimum Viable Product，最小可行产品）：只具备核心功能的最简版本产品。目的是在打造完美产品之前，先确认市场反应。 ↩

5. CRUD应用，指执行数据库核心功能——Create（创建）、Read（读取）、Update（更新）、Delete（删除）——的基础应用程序。 ↩

6. 敏捷（Agile）：不是一次性完成软件开发，而是按短周期（通常两周）分批逐步开发、并根据反馈不断调整的开发方式。自2000年代初起，作为瀑布（Waterfall）模型的替代方案而广泛普及。 ↩

7. AI智能体（AI Agent）：接受人类指令后能自主判断并执行任务的AI系统。如果说以往的AI只是“得出了这样的结果”，那么智能体则达到了“看到结果后自动执行下一步”的水平。 ↩

8. MPO（Minimum Productive Outcome，最小生产性成果）：布兰克在这篇文章中新提出的概念。如果说MVP是打造“最小限度的产品”，那么MPO则是创造“最小限度的客户成果”，是适应AI智能体时代的新验证标准。 ↩

9. 数字孪生（Digital Twin）：在虚拟空间中原样复制物理产品或系统的技术。用于在制造实际产品之前进行虚拟测试，或实时监控运行中系统的状态。 ↩