创办公司的成本大幅降低，但获得投资的门槛反而提高了。得益于生成式AI工具，创业者可以在周末之内做出可运行的产品，一天之内建成网站，但投资者如今已不再仅凭这个‘速度’就采取行动。
最近在创业市场上，从种子投资过渡到A轮融资的比例比几年前有所下降，进入2026年以后，整个早期投资市场也呈现出萎缩的趋势。随着资金减少，投资资金更加集中在少数有潜力的企业上。市场的关注点正从‘能做出什么’转向‘为什么这个创业者比谁都更了解这个市场’。
比技术能力更重要的‘创业者-市场契合度’
过去，互联网使用能力或计算机理解程度是创业者的核心竞争力，而现在，自然运用AI的能力实际上已成为基本要求。利用AI Copilot、API、低代码工具快速创建、测试和修改，已不再是部分技术人员的专属领域。
因此，仅凭单纯的开发能力已经难以实现差异化。由于产品本身难以再成为强大的‘护城河’，投资者开始更加看重创业者的行业专业性、对客户的理解程度以及市场进入策略。所谓的‘创业者-市场契合度’正成为早期投资判断的核心标准。
AI或许能成为制作任何东西的工具，但无法代替判断客户实际需求的能力。对于什么能卖得出去、哪个问题是真正的痛点、客户为何愿意掏钱的感觉，仍然来自于现场经验、人际关系和行业知识。而这正是当前市场上最为稀缺的资源。
早期团队构成也发生了变化
AI的扩散也正在改变早期创业公司的团队结构。根据美国非上市公司管理平台Carta的数据，去年种子阶段公司的平均员工人数略超6人，比2021年的10人以上大幅减少。
团队变小了，因此每招聘一个人的影响力就更大了。如今，早期企业优先想要的人才，不再是庞大的工程师团队，而是能够利用AI工具快速推出产品、具备‘产品感觉’的实干家，直接负责客户关系、创造早期营收的人物，以及能够进行产品定位并创造需求的营销能力持有者。
这表明创业公司的运营方式正从技术为中心转向‘执行与市场验证’为中心。这意味着，在需要以更少人员完成更多工作的环境下，能够理解客户并直接将其转化为营收的角色变得更加重要。
对投资者而言，审查过程变得更加困难
问题在于，AI甚至模糊了投资者以往看重的传统信号。像样的演示资料、精炼的营销文案、看起来完成度很高的原型产品，如今都能在短时间内制作出来。这就是有人指出，表面上看起来值得信赖，但实际上缺乏真正竞争力或真实性的‘创业垃圾’正在增多的背景。
特别是在软件创业领域，短时间内搭建起外表再包装信任变得容易了。因此，有评价认为，单纯地审查大量交易已不再是有意义的绩效指标。因为提交的案子数量虽然增多了，但实际值得审查的企业反而更难筛选出来。
相反，深科技领域则相对难以制造‘虚假信号’。像药物开发、硬件、先进制造业这类需要实际科学技术、核心专家以及合作网络的领域，准入门槛依然很高。有分析认为，近期投资者对深科技的偏好持续走高的原因也在于此。
AI无法替代的东西
投资者现在试图通过更具体的问题来验证创业者。比如问，为什么要在这个地区发展公司？以什么方式做了客户调研？最初为什么要创办这家公司？在回答中，能否体现出创业者的确信、问题意识以及实际经验，成了重要的判断标准。
归根结底，在早期阶段投资中依然有效的信号是‘接受指导的能力’、‘执行力’和‘真实性’。虽然AI可以代写公司介绍书，快速制作演示产品，但创业者是否确实长期经历过那个问题，有多执着地去接触客户，这些是很难伪造的。
创业者需要投入精力的地方也变了。既然AI减轻了部分技术实现工作，那么判断力、创造力、讲故事能力和建立关系等更高层次的能力就变得更加重要。回复邮件过于迟缓、漏发投资者更新信息、会面后不进行后续跟进等行为，也比以往被视为更负面的信号。因为在AI减少了重复性工作摩擦的时代，这种‘慢’本身就成为了经营方式的一个线索。
降低的创业成本，提高的投资标准
总结来看，AI降低了创业的准入门槛，却提高了获得投资的标准。对投资者而言，信号虽然增多了，但区分真假却更难了；对创业者而言，理解市场的深度比制作产品的速度更为重要。
最终，能够吸引资金的创业者，很可能还是以与过去相同的方式脱颖而出。那就是那些准确了解别人不知道的问题，比任何人都更有说服力地阐述解决方案，并且能更快证明客户真正想要什么的人。AI时代创业投资市场的核心，终究也还是回到了‘人与洞察’，而非技术本身。
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