AI 创业圈正经历一场剧烈的 “冰火两重天”：一边是新产品密集上线、融资消息不断，另一边是一线投资人的冷静预警 ——Menlo Ventures 合伙人、Anthropic 联合基金负责人 Deedy Das 直言：“未来三年，70%-80% 的 AI 应用会消失”。这场淘汰浪潮背后，是 AI 行业从 “模型狂热” 向 “价值务实” 的深刻转型，而存活者的核心逻辑已清晰浮现。
一、Anthology Fund：大模型公司的生态布局利器
Menlo Ventures 与 Anthropic 联合设立的 1 亿美元 Anthology Fund，并非传统意义上的财务投资基金，而是一场围绕 Claude 构建生态的战略布局，其运作模式颠覆了常规 VC 逻辑：
1. 基金定位：生态绑定优先于财务回报
该基金介于传统风投与平台生态基金之间，核心目标并非赚取投资收益，而是筛选最优秀的 AI 原生创业公司，让它们深度基于 Claude 构建产品。通过这种绑定，Anthropic 既能加速真实世界的应用落地，又能通过被投公司获得反向产品反馈，持续优化模型能力。
2. 联合决策机制：专业分工 + 生态导向
基金采用 “Anthropic+Menlo Ventures” 双核心结构：
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Menlo Ventures 负责投资决策与执行，遵循常规 VC 的评估维度（团队、产品、市场、执行能力）；
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Anthropic 提供战略资源支持，额外增加 “是否适配 Claude、能否成为 AI-native 公司” 的评估维度；
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被投公司可获得 Claude 使用额度、与 Anthropic 产品团队直接沟通的机会，及优先体验新模型能力的特权。
3. 投资方向：聚焦三类高潜力公司
基金重点布局具备长期竞争力的 AI 创业项目，明确锁定三类标的：
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AI-first 公司：无大模型则无法存在，而非 “给传统产品加 AI 功能” 的伪 AI 项目；
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深度调用模型能力的公司：如 Agent 系统、企业知识自动化、复杂流程自动化等，最大化发挥大模型价值；
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高速增长团队：AI 时代 “速度即护城河”，能快速迭代、跟上模型进化节奏的团队具备天然优势。
二、淘汰加速：80% 公司消失的三大核心原因
Deedy Das 指出，AI 创业的淘汰率之所以如此之高，本质是三类矛盾的集中爆发：
1. 模型能力跃升，包装型公司无容身之地
当前大模型的进化速度远超预期，许多创业公司的核心竞争力仅是 “Prompt 工程”“简单工作流包装”。随着这些功能被模型原生支持，“纯粹的包装层产品终将被模型本身替代”，这类公司毫无抵御风险的能力。
2. 产品差异化缺失，用户切换成本趋近于零
大量 AI 应用陷入 “功能同质化” 困境：核心功能相似、技术门槛低，用户无需付出任何成本即可更换产品。缺乏数据、流程或系统层面的深度绑定，导致这类公司难以形成真正的护城河，在竞争中极易被淘汰。
3. 误判进化节奏，规划脱节于技术现实
许多团队仍按 “传统软件节奏” 制定 12 个月的产品路线图，但实际大模型能力每 3 个月就可能出现一次跃升。若产品设计过度依赖当前模型能力，半年后就可能被底层技术替代，导致前期投入全部作废。
三、存活法则：AI 公司的三大核心护城河
在激烈的淘汰浪潮中，真正能活下来的公司，必然手握三类无法被轻易复制的竞争力：
1. 流程嵌入：把产品变成企业运营的 “基础设施”
AI 工具极易被替代，但嵌入企业核心工作流、改变组织运营流程的产品，替换成本极高。当 AI 成为日常运营的不可或缺的一部分，而非独立工具时，企业客户便难以轻易切换，“流程绑定” 已成为 AI 时代的核心护城河。
2. 独特数据：构建自我强化的反馈闭环
数据的专属性的价值在 AI 时代被无限放大。能持续积累独特用户数据、形成 “数据输入 - 模型优化 - 体验提升 - 更多数据” 的正向循环的公司，竞争优势会随时间不断加固，最终形成难以逾越的壁垒。
3. 快速迭代：以 “学习速度” 对抗不确定性
AI 行业的变量太多 —— 模型能力、用户需求、竞争格局都在快速变化。创业的本质已从 “一次性产品设计” 变成 “持续实验过程”，而团队的快速迭代能力、创始人的学习进化能力，成为应对不确定性的关键。Deedy Das 强调：“现在 VC 投资的核心是‘学习速度’，商业模式、产品、技术都可能变，唯有创始人的进化能力是稳定变量”。
四、行业终局：大模型公司的平台化宿命
Anthropic、OpenAI 等头部大模型公司的动作，已清晰指向行业终局 —— 它们正在成为类似 AWS、iOS、Android 的平台型公司。未来的竞争不再局限于模型能力，而是围绕 “开发者数量、企业客户规模、生态繁荣程度、用户默认习惯” 展开。
当大模型逐渐 “商品化”，能力差距缩小、成本持续下降，真正的价值将向应用层转移。此时，“谁更理解用户、更贴近场景、更能切入实际工作流” 成为竞争关键，分发能力和流程嵌入能力甚至会比模型质量更重要。
而 Anthology Fund 的战略意义也正在于此：通过扶持创业公司绑定 Claude，提前锁定生态资源，建立开发者信任，最终推动 Claude 成为 AI 时代的 “默认基础设施”—— 一旦形成这种认知惯性，用户切换成本将高到难以想象。
五、创业避坑：远离 “benchmark 执念”，聚焦真实价值
Deedy Das 提醒，当前 AI 创业最易犯的误区，是过度关注模型技术细节、benchmark 排名等 “纸面数据”，而忽略了核心问题：“用户是否每天都会用你的产品？产品能否进入工作流程？能否带来真实的效率提升？”
如果产品无法成为用户的日常工具，不能解决实际问题，再先进的技术也无法支撑起一门生意。AI 时代的创业逻辑已回归本质：技术是手段，价值创造才是目的。
结语：AI 创业的核心逻辑已重构
这场 AI 行业的大洗牌，本质是 “虚火退去、价值回归” 的过程。80% 的淘汰率背后，是行业对 “伪 AI 项目” 的清理，也是对真正创造价值的公司的筛选。
未来，AI 创业的核心法则已明确：速度胜过一切，流程就是护城河，生态决定胜负。无论是创业者还是投资者，唯有看透这一逻辑，才能在剧烈的行业变革中站稳脚跟，把握住真正的机会。