不做通用AI助手，先做好一个垂直Agent

垂直Agent正在取代“万能助手”的统治地位

试图做一个能解决所有问题的通用AI助手，正在被越来越多的创业者视为“不切实际的幻觉”。创世伙伴创投主管合伙人周炜在分析Manus引发的热潮时指出，在AGI到来之前，通用AI Agent不可能解决所有问题，用户真正需要的是针对不同领域的专业Agent，“就像买机票找旅行代理，买保险找保险代理”。这一观点与硅谷风险投资的最新观察高度吻合：硅谷科技巨头正在基础设施上疯狂军备竞赛，而真正的商业化战场正在向垂直Agentic应用转移。这些应用不是泛用型AI，而是针对法律、医疗、金融等特定行业深度训练，能够自主规划、执行整个业务流程的“数字同事”。对于没有海量资源的创业者来说，放弃做“万能助手”的执念，专注一个你熟悉的垂直领域，才是最好的创业机会。

医疗与法律行业的数字同事：Abridge和Harvey AI的启示

垂直Agent的价值已经在高客单价领域被充分验证。在医疗场景，美国公司Abridge不是简单做“语音转文字”，而是深入理解医疗语境和临床推理逻辑，将医生看诊时的对话自动转化为结构化病历，并直接更新电子健康记录系统。传统流程中医生每天要花2-3小时处理文书工作，而Abridge像一个不需要逐步指导的“初级医生”，自主完成了整个病案工作流。在法律领域，Harvey AI则替代了初级律师数天的工作——从搜索数百万份判例、分析案件相似性，到自动起草合约和诉状。这些案例的共同点在于：它们不是卖一个“AI工具”，而是卖一个“完整的工作流程自动化结果”。医院不是在买“AI语音转文字”，而是在买“减少医生文书时间，让医生有更多时间看病人”；律所不是在买“法律助手”，而是在买“初级律师的工作产出，成本却只有人力的一小部分”。

真正的护城河：不是模型能力，是领域知识与合规深度

很多人担心垂直Agent容易复制，但真正的护城河恰恰不在于模型有多强。Abridge和Harvey AI的快速扩张证明，它们真正的壁垒在于：领域专业知识的深度整合——理解医疗临床推理、法律判例逻辑，这需要与领域专家长期合作；以及对合规性与安全性的深度嵌入——如HIPAA（美国健康保险流通与责任法案）、GDPR等监管要求，通用AI公司很难快速复制。此外，垂直Agent的商业模式正在从“卖功能”转向“卖结果”。这种“Service-as-a-Software”的模式，让估值和定价更接近传统服务业，而服务业的利润率往往更高。正如业界指出的，垂直型AI代理人在需要严格遵循流程规则的商业环境中表现优异，比如预约、潜在客户筛选或内部作业，它能直接连接CRM、ERP等系统，可靠地执行任务，而一般型模型无法与内部系统直接互动。

创业者的黄金法则：聚焦一个垂直领域，成为不可替代的数字同事

对于当前的应用层创业者，时机已经成熟。周炜判断2025年是AI To C应用的元年，而Manus的成功为全球应用开发者敲响了警钟——应用层的创新不在于技术的复杂性，而在于体验的深度和完整性。具体行动指南如下：

• 选择一个深刻理解的垂直领域：可以是制造（生产排程、设备维护预测）、医疗器材（临床数据分析、监管文件准备）、物流（动态路径优化、库存管理）等台湾具有优势的产业。
• 用高性价比的“引擎”加速：利用中国开源模型（如DeepSeek）完成80%的基础工作，快速搭建原型，大幅降低研发和算力成本。
• 攻占高价值的“高地”：将节省的资源和精力全部聚焦于解决特定行业的复杂工作流，打造拥有专有数据护城河的高价值应用，并瞄准美国等愿意为高价值解决方案付费的市场。
• 商业模式转型：从提供“工具”转变为交付“成果”，真正实现“Service-as-a-Software”。未来的用户可能拥有几十个针对不同场景的专业Agent，而不是一个大一统的系统。不要试图成为Google或Microsoft那样的万能的平台，而要在某个领域里成为不可或缺的“数字同事”。