1. 寻找切入点：知识密度大且供给不足的行业

• 跳出传统思维框架: 不要将大模型仅仅视为效率工具或计算器，而是将其视为“造人”的技术，打造具备专业知识能力的“顾问”。

• 寻找知识密度最大且供给不足的行业: 医疗、教育、法律等领域知识密集，且存在人才短缺问题，是大模型落地的理想场景。

• 关注行业痛点: 分析行业痛点，找到能够通过大模型解决的具体问题，例如医疗领域的基层医生不足、教育资源分配不均等。

• 技术适配性：评估大模型技术在解决特定行业问题上的潜力和局限。

• 市场需求：确认市场上对该解决方案存在真实需求，并且有明确的付费意愿。

• 政策环境：了解相关政策对于新技术应用的态度和支持程度，确保项目能够在合规的前提下顺利推进。

2. 构建差异化能力：走出大厂的射程

• 避开直接竞争: 互联网大厂在C端应用市场拥有强大优势，创业公司应避免直接竞争，选择大厂尚未涉足或难以进入的领域。

• 打造产业厚度: 建立与行业深度结合的能力，例如与医疗机构合作，获取医疗数据，并培养懂AI又懂医疗的人才团队。

• 非共识思维: 不盲目追随主流观点，坚持自己的判断和方向，寻找独特的切入点和发展路径。

• 技术创新：持续投入研发，保持技术领先优势，尤其是在算法优化、数据处理等方面。

• 用户体验：注重产品的用户体验设计，确保技术能够以用户友好的方式融入实际应用场景。

• 生态建设：积极构建开放的合作生态，与产业链上下游企业形成良好的合作关系。

3. 发展策略：从短期到长期，从辅助到独立

• 短期：

  ‍辅助工具: 将大模型作为辅助工具，赋能现有行业，例如辅助医生诊断、辅助律师办案等。

• 中期：

  ‍独立应用: 开发基于大模型的独立应用，例如虚拟医生、智能教育平台等，解决行业痛点，提高服务效率。

• 长期：

  ‍构建生态系统: 建立基于大模型的生态系统，整合行业资源，推动行业发展，例如构建医疗大数据平台、打造在线教育平台等。

  
  

案例分析：百川智能

百川智能是一家专注于大模型技术的创业公司，由王小川创立。该公司在医疗领域取得了显著成就，特别是在儿科医疗资源的优化分配上。百川智能与北京儿童医院合作，共同推出了一系列AI医疗产品，旨在通过AI技术提高儿科医疗服务的质量和可及性。

• 切入点选择：百川智能选择了儿科医疗作为切入点，这是因为儿科医疗资源相对稀缺，特别是在基层医疗机构，存在较大的供需矛盾。

• 差异化能力：百川智能不仅具备强大的技术研发实力，还深入了解医疗行业的特殊需求。通过与专业医疗机构的合作，百川智能能够获取高质量的医疗数据，从而训练出更加准确的AI模型。

• 发展模式：百川智能采取了“从院内走向院外”的发展战略，不仅仅局限于医院内部的应用，而是致力于将优质的儿科医疗资源扩展到更广泛的地区，尤其是偏远和欠发达地区。

• 发展策略: 短期目标是打造具有三甲医院主治医师水平的AI儿科医生，中期目标是改变患者就诊路径，长期目标是构建医疗大数据平台，推动医疗行业发展。

  
  

总之，选择大模型创业方向需要跳出传统思维框架，寻找知识密度大且供给不足的行业，并构建差异化能力，最终实现从短期到长期，从辅助到独立的发展。