全球无直接竞对 · 定义新品类

AI-Native
Venture Foundry

AI 原生创业锻造厂 —— 把点子投进来,把跑得通的项目炼出来。
不是给你工具,是帮你把点子炼成产品,让市场来判断生死。

7 子链路
3 赛道交叉
0 直接竞对
500-1000万 潜在用户群

被裁员的不是"失败者",
是被旧模式抛弃的"觉醒者"

2024-2026,中国就业市场正在发生一场静默的革命。互联网大厂持续裁员、35岁门槛依然存在,但大量有经验、有积蓄的中产正在觉醒——与其透支身体为公司加班,不如低成本在家创业。

传统创业者画像
目标是融大钱、做大公司
烧钱换增长、做估值
融资烧钱、IPO退出
时间多、钱少(学生/刚毕业)
不会为工具付费
新创业者画像(核心用户)
目标是代替工资、为自己而活
低成本试水、跑通了再投入
有储蓄(N+1)、有行业经验
愿意为"能帮自己赚钱"的工具付费
心态:与其透支身体,不如自己试试

这不是"创业",这是"创业的规模化试错"。传统创业只有一次机会(因为成本太高),你给他十次机会。投硬币正反面的概率是50%,投十次至少有一次正面的概率是99.9%。

—— 报告中关于"一个人并行跑多个项目"的洞察

🔄
从"一次赌注"到"十次机会"
传统创业:1个项目/季度。Foundry:10个项目/月。5个里面死4个,只要1个有客户付费——就成了。
💡
从"买工具"到"买新生活"
用户不是在买SaaS,是在投资"成为创业者的可能性"。¥1,499/月 vs 跳槽涨薪¥5,000/月——ROI清晰。
🎯
从"保证成功"到"保证失败成本低"
不卖"保证成功",卖"保证失败的成本足够低"。¥999、3天验证一个方向,不对就放弃,没有沉没成本。

不帮你成功,帮你降低
失败的成本

传统的孵化器、加速器、商学院课程都在打一个旗号——"我帮你创业成功"。但在今天,这个承诺已经越来越像一句空话。

传统玩家怎么做
🏫 商学院/创业课程:¥20万-60万学一套"创业方法论",但这套范式在6个月后可能就过时了
🏢 孵化器/加速器:打着"帮你成功"的旗号,但入驻企业的3年存活率不到40%——他们自己也无法保证任何东西
💰 创业导师/顾问:用过去的经验指导未来的创业,但时代变化的速度已经让"经验"的保质期急剧缩短
根本问题:没有人可以大言不惭地说"我帮你成功"。因为创业成功受太多不可控因素影响——市场时机、竞争格局、运气——这些都不是任何平台或导师能控制的。
Foundry 怎么做
🔬 降低失败成本:¥1,499/月 + 3天 = 验证一个方向。不对就放弃,没有沉没成本。5个方向死4个,只要1个有客户付费——就成了。
📈 提高成功概率:不是靠"名师指点",是靠AI Agent基于真实数据的判断——参考平台上同赛道项目的失败原因和成功模式。
🔄 规模化试错:传统创业1个项目/季度,Foundry 10个项目/月。投十次硬币至少有一次正面的概率是99.9%。
核心公式:创业的期望价值 = 成功概率 × 成功收益 - 失败概率 × 失败成本。
传统孵化器试图提高"成功概率"(但做不到),我们同时降低"失败成本"并提高"成功概率"(用数据和AI)。

时代的变化不能用范式来定义创业应该是什么样的。没有人现在可以大言不惭地说"我帮你成功"。我们提供的价值是:让客户降低失败的成本,提高成功的概率。这两件事,是我们能控制的。

—— Foundry 的核心价值主张

不承诺结果
不吹"帮你成功",不画大饼。创业的最终结果取决于市场、执行力和运气——这些不在我们的控制范围内。
承诺过程
保证每一条链路的输出质量。保证研究是数据驱动的,设计是多方案可选的,交付是可上线运行的。我们控制过程,市场控制结果。
🎯
量化改进
每跑一个项目,失败成本降低一点,成功概率提高一点。这就是数据飞轮。3个项目之后,模型比大多数创业顾问都准。

三个赛道的交叉地带,
一个还没有人定义的新品类

品类定义
AI-Native Venture Foundry
AI 原生创业锻造厂

AI 时代的创业操作系统 —— 用 AI Agent 替代传统 Venture Studio 中人的角色,
让外部创业者而非内部团队来驱动的创业锻造平台。

AI Agent 平台
Coze / Dify / GPT Store
他们是"给你积木自己搭"
我们提供"已搭好的创业工作流"
AI Venture Foundry
我们
三个赛道的融合
AI Agent + 创业服务 + 创作者经济
创业服务 SaaS
36氪 / 鲸准 / AngelList
他们是媒体/数据库/撮合
我们从点子阶段就介入
全球无直接竞对 Replit 最接近但只做了7链中的1链 这个品类目前空着

7条子链路:从点子到毕业的全流程锻造

每条链路封装了创业者在该阶段需要的全部AI Agent能力、方法论和外部资源。创业者可以选择单链使用,也可以购买全栈套餐走完整个流程。

01
🔬
研究链路 · Research Chain
核心价值:把"我觉得有搞头"变成"数据说真的有搞头"
赛道扫描报告 → 竞品深度拆解 → 用户画像建模 → PMF验证框架 → 市场机会评分。
AI Agent 自动完成市场调研,输出结构化报告。创业者不会做市场研究、拍脑袋决策、方向错误沉没成本巨大——这条链解决的就是那个"第一步"。
💰 独立定价:¥299/月 · 打包内:含在 Builder 以上套餐 · 知识库壁垒:采买行业报告+平台上积累的创业数据反哺
02
🎨
设计链路 · Design Chain
核心价值:把模糊的想法变成可以拿给任何人看的产品蓝图
AI辅助产品原型生成 → 品牌VI系统 → UX流程设计 → 设计系统Token → 多方案选择。
创业者能判断"好不好看",但不会定义Design Token、不会写Prompt。Agent通过方向引导产出不同方案,让创业者选择。Design Token工具可独立收费。
💰 独立定价:¥399/月 · Design Token工具:¥99/月附加 · 对标:外包UI设计一个页面¥500-2000,我们AI生成+人工精调
03
⚙️
交付链路 · Delivery Chain
核心价值:不用组建技术团队,也能把产品做出来上线
前端/后端代码生成 → 部署流水线 → 运维监控 → API文档自动生成 → 共享工程师网络。
创业者请不起全职技术架构师和后端工程师——平台提供"共享工程师",以兼职价格享受全职效果。懂技术的创业者可选择高阶工程师池。
💰 独立定价:¥499/月 · 共享工程师撮合:项目金额的5-10% · 云服务返佣:与云厂商合作 · 对标:雇全栈工程师月薪¥2-4万
04
📈
市场增长链 · Growth Chain
核心价值:产品上线后不是终点,有人用的产品才叫产品
GTM策略引擎 → 投放渠道智能推荐 → 内容生成流水线 → A/B实验管理 → 转化漏斗优化。
对接营销和广告投放平台,智能推荐最适合的Go-to-Market渠道,通过平台直接连接到广告平台投放。
💰 独立定价:¥399/月 · 广告平台导流返佣 · 对标:请一个增长负责人月薪¥2.5-4万
05
🏭
运营链路 · Operations Chain
核心价值:让业务在睡着的时候也能自己跑
基础运营SaaS → AI客服Agent → 自动化运营SOP → 数据分析仪表盘 → 定制化运营需求。
标准化需求做成SaaS功能,定制化需求经评估后收费——可为标准化补充/收定制化费用。
💰 独立定价:¥299/月 · 定制化运营:按项目收费 · 代运营效果分成:增量收入的10-20%
06
🔄
迭代链路 · Iteration Chain
核心价值:不是猜用户要什么,而是让用户告诉你该做什么
用户反馈采集 → 数据分析 → 需求优先级排序 → A/B测试框架 → 迭代路线图生成。
创业者的业务原生通过平台开展,数据就在平台——通过数据飞轮帮创业者做增长,形成代运营的持续收入。
💰 独立定价:¥199/月 · 数据飞轮代运营:增量收入分成 · 低价引流品,锁住长期用户
07
🤝
人脉链路 · Network Chain
核心价值:不用靠喝酒换人脉,让对的人在对的时间找到你
投资人匹配引擎 → 合伙人撮合 → 行业专家对接 → 社区准入 → 私密俱乐部。
基础人脉对接脉脉,高阶资本人脉以私密俱乐部形式变现。一种新的孵化组织形态——AI时代的孵化形态。
💰 独立定价:¥199/月 · 融资撮合成功费:融资金额的2-5% · 私密俱乐部:年费制 · 对标:LinkedIn Premium $39.99/月

三层收入,四种套餐,
每个阶段都能赚钱

Starter
免费版
¥0
永久免费
  • 1份赛道报告/月
  • 3个页面原型
  • 基础仪表盘
  • 浏览人脉
  • 基础迭代工具
  • ❌ 无交付能力
  • ❌ 市场增长受限
免费版让你"看到可能性"
Builder
成长版
¥499
/月 · ¥4,999/年(省¥989)
  • 3份深度报告+PMF工具
  • 10个页面+基础VI
  • 1个项目部署
  • 3个渠道+内容生成
  • 完整仪表盘+留存工具
  • 1次撮合/月
  • 完整迭代引擎
预计25%用户选择
Enterprise
机构版
定制
¥50,000起/年
  • 定制+白标
  • 无限+品牌定制
  • 无限项目部署
  • 全渠道+人工顾问
  • 专属运营顾问
  • 无限撮合+线下活动
  • 管理后台+效能报告
孵化器/VC/产业园
稳态年收入预估:¥6,400万 - 1.15亿
收入结构
📦 B2B机构年费:¥2,400-4,000万(40%)
孵化器150家 + VC 30家 + 企业创新15家
👤 C端订阅:¥3,000-4,000万(35%)
Builder 5,000人 + Founder 1,200人
🏪 Agent Store抽佣:¥500-2,000万(15%)
平台GMV ¥2,000-8,000万 × 25%抽成
🎯 成功费:¥500-1,500万(10%)
融资撮合 + 交付撮合 + 代运营分成
定价锚点策略
🎯 vs 雇一个人:¥25,000/月 → Foundry ¥1,499/月(17倍差距)
🎯 vs 传统创业试错:¥300,000 → Foundry ¥14,999/年(20倍差距)
🎯 vs MBA学费:¥200,000-600,000 → "创业MBA"更划算
🎯 日化定价:¥41/天 = 一杯咖啡价格,换一个AI团队
"你不是在花¥1,499,你是在避免¥16.2万的期望损失。"

三个飞轮同时转动,
每个环节驱动下一个环节

飞轮一:核心数据飞轮
更多创业者加入 → 更多真实创业场景数据积累 → AI Agent能力持续进化增强 → 创业者成功率和满意度提升 → 成功案例产生 → 口碑传播加速 → 更多创业者加入 🔄
飞轮二:B2B机构飞轮
孵化器购买Foundry → 纳入投后标准服务 → 被投企业使用Foundry → 成功案例反哺孵化器品牌 → 更多VC/孵化器购买 → Foundry成为创业基础设施 🔄
飞轮三:Agent Store生态飞轮
平台成功案例增多 → 吸引Agent开发者入驻 → Agent品类和垂直场景覆盖更全 → 创业者可用Agent更多更强 → 创业成功率进一步提升 → 更多成功案例 → 更多开发者入驻 🔄
飞轮启动的关键:初始推力
1. 自己先成为第一个客户:用Foundry做出1-2个真实产品,"吃自己的狗粮"
2. 种子用户深度陪伴:前100个用户1v1服务,确保30%以上跑通MVP上线
3. 案例是飞轮的润滑油:在飞轮启动阶段,案例包装和传播的优先级高于产品功能迭代

底层模型变,上面不会全不成立

真正的壁垒不是Prompt、不是代码、不是Agent编排——是"平台跑过的创业项目数量"和"这些项目的成败因果数据"。类比:Salesforce的底层技术全换过了,但客户关系数据、销售流程方法论、生态合作伙伴网络——从来没被技术进步冲掉过。

📊

数据飞轮壁垒

10,000+创业项目的"问题→建议→结果"因果链路,是训练数据买不到的。模型再强,没见过真实创业数据,就不知道行业的真实失败率和获客成本。

🔗

双边网络效应

创业者+Agent创作者+投资人三方网络一旦形成,迁移成本不是"换个更好的AI",是"放弃我的创业数据、Agent配置、人脉链接"。

🎯

场景深度壁垒

模型进步意味着幻觉减少,但不意味着零。创业者需要"这个建议被审计过"的信任背书。审计体系本身比Agent输出更有价值。

🤝

商务关系壁垒

共享工程师网络、广告平台返佣渠道、孵化器合作协议、云服务商联合定价——这些是人脉和商务关系,AI模型冲不掉。

🛡️

信任资产壁垒

创业者把身家性命押在一个建议上,需要品牌信任。品类定义者享有"先发信任红利"——后来者可以复制功能,但无法复制"第一个做这件事"的信任。

🇨🇳

自主可控壁垒

采用国产模型+开源模型,天然是"自主可控的AI创业基础设施"。OpenAI禁止中国IP调用——这条护城河大厂替你挖好了。

大厂到底会不会做垂直细分?—— 2026年最新证据
事实:大厂正在积极进入垂直细分Agent赛道。

字节 扣子3.0金融、法律、医疗、科研、自媒体五大行业技能包2026.6上线
阿里 悟空电商、法律、财税、猎头等十大行业解决方案2026.5规模化
腾讯 ADP+元器深度集成微信生态,零代码Agent发布至公众号持续迭代
百度 AgentBuilder金融、政务私有化部署,40万+用户,100万+企业应用持续迭代

但有一个重要 nuance:大厂做的是"平台+行业技能包"——让用户自己搭建垂直Agent。他们不会为一个"超细分+小市场"的领域(如"创业全链路Agent")专门组建团队做深度产品。这个缝隙就是Foundry的生存空间。

真正的威胁:三明治挤压。上方,大厂平台(扣子/悟空)向下覆盖,提供80%通用能力+行业模板;右方,垂直AI SaaS(如法律领域的Harvey $11B)向左扩展,提供深度行业全链路Agent。Foundry在中间,面临双重挤压。

核心结论:大厂不会做你的品类,但大厂的平台可能会让用户觉得"没必要用你"。你的差异化必须足够锋利——不是"比扣子多一个行业技能包",而是"扣子做不到的创业全链路决策判断"。
OPC架构的准确定位:不是"自研模型",是"自研Agent编排系统"
OPC双层架构(通用层19个Agent + 行业专属层5个Mentor)的本质:

L1 基础模型从零训练大模型不适用
L2 模型微调在开源模型上做SFT未做(短期可启动)
L3 Prompt优化系统化Prompt Engineering✅ OPC核心
L4 Agent编排多Agent协调+工具调用✅ OPC核心
L5 数据飞轮用户反馈→模型改进尚未建立
L6 工作流嵌入深度集成客户业务流程尚未建立

建议定位:"自研Agent编排系统"或"自研多智能体协同框架",而非"自研模型"。对外宣称"自研模型"但实际是Prompt Engineering+第三方API,在技术圈和投资圈会被视为过度包装,损害信任。

真正的差异化路径:从L3+L4(当前)→ L2(微调,基于自有项目数据)→ L5(数据飞轮,用户反馈闭环)→ L6(工作流嵌入,深度集成客户创业流程)。每一步都增加壁垒厚度。

三明治里的生存之道

2026年,大厂平台(扣子/悟空/ADP)正在向下覆盖,垂直AI SaaS(Harvey/Veeva/Toast)正在向左扩展,Foundry在中间。必须找到大厂不做、垂直SaaS还没覆盖的"缝隙市场"。

OPC架构的独特价值
与扣子3.0"行业技能包"的本质差异:

扣子:给用户积木,让用户自己搭。预设了行业模板,但需要用户自己编排多Agent协作、自己定义工作流。

Foundry:积木已经搭好,用户只需要告诉它"我要在宠物行业创业"。预设了创业全链路的决策逻辑——研究→验证→设计→交付→增长,每一步都有Agent判断点和行业知识注入。

关键差异:不是"我有什么工具",而是"我知道创业应该怎么走"。这就是为什么<strong>"自研Agent编排系统"≠ Prompt Engineering的包装——编排的是创业全链路的决策逻辑,不是简单的步骤串联。
壁垒升级路线图
Phase 1(当前):L3+L4 — Prompt Engineering + Agent编排
壁垒强度:低-中 | 可被有经验的团队在数周内复制

Phase 2(3个自有项目跑通后):L2 — 微调模型
基于简报工具+灵活用工+AI营销三个项目的全链路数据,在开源模型上做SFT。壁垒强度:高

Phase 3(100+付费用户后):L5 — 数据飞轮
用户反馈→Agent判断修正→更好的体验→更多用户。壁垒强度:极高

Phase 4(规模化后):L6 — 工作流嵌入
深度集成客户的创业全流程,替换成本极高。壁垒强度:极高
🎯
足够窄
窄到大厂不愿意专门投入。定位为"创业全链路"而非"所有行业的Agent平台",聚焦在"创业者从0到1"这个特定场景。
📊
足够深
深到垂直AI SaaS还没覆盖。不是"法律行业的Agent"(Harvey做了),不是"餐饮行业的Agent"(Toast做了),而是"创业过程本身的Agent"。
🔒
足够粘
数据飞轮形成后,用户的创业数据、Agent配置、分析结果都在平台上,迁移成本极高。这就是从"工具"到"基础设施"的转变。

"自研Agent编排系统"不是"自研模型"的降级说法——它是更准确的定位。OPC架构的价值不在于底层模型,而在于它对创业全链路决策逻辑的封装。这套决策逻辑来自创始人自己用3个项目的实战打磨,来自53个智能体的协同编排,来自"通用层+行业专属层"的双层知识注入。大厂可以抄架构,但抄不了"这个判断当时错了,应该这么做"的因果数据。

—— 竞争策略核心:不跟大厂比广度,跟大厂比深度

创业者退出 + 平台退出,
两条退出路径都要设计好

创业者退出机制
问题:成功的项目一定会想退出平台自己干。怎么办?

方案A:起始占股模式
入驻时明确:Foundry占项目1-3%(或更少),作为"平台赋能费"。项目成功退出时,Foundry拿到对应回报。

方案B:一口价买断模式
创业项目达到一定估值后,可以一次性买断后端代码、数据、部署环境,完全私有化。价格 = 估值 × 系数(如3-5%)。

方案C:数据授权模式
创业者退出但授权平台保留脱敏后的创业数据,用于持续优化Agent。这是"软退出"——不拿股权,但保留数据飞轮的燃料。
平台退出机制
路径1:被巨头收购
字节、阿里、腾讯——谁想做"AI创业基础设施"赛道,谁就是潜在买家。收购价取决于:用户规模×数据资产×品牌认知。

路径2:独立做大做强
年营收破亿、覆盖10万+创业者、成为"创业者的操作系统"——这条路需要时间,但天花板最高。

路径3:成为国家战略基础设施
如果平台每年产出100+个经过市场验证的AI创业项目,战略价值远超商业估值。国家可能以产业基金、政策支持等方式介入。

AI做分析,人类做人脉,
平台做工作流

纯AI平台(Coze、GPT Store)无法处理线下世界——开公司要跑工商、见客户要线下沟通。纯人类平台(传统孵化器、Upwork)无法规模化——一个导师对10个项目就是上限。Foundry的位置在两者之间:把AI和人类设计为同一工作流中的可编排节点。

AI做什么(可规模化)
📊 信息层:行业数据、竞品分析、市场测算
🔍 分析层:模式匹配、风险评估、财务预测
🎯 决策辅助层:推荐选项、模拟结果
📝 执行层:文档生成、流程自动化
🔗 网络层:匹配算法推荐人脉
这些是AI擅长的:数据密集、模式重复、可参数化。占创业全流程的80%
人类做什么(不可规模化但价值密度高)
🤝 人脉对接:投资人、行业专家、共享工程师的实际引荐
🧠 判断决策:最终决策的责任承担——AI给选项,人选方向
🏃 线下执行:跑工商、见客户、谈合作
💬 信任建立:融资Pitch前的策略Review、关键客户的沟通
🔧 共享工程师:以兼职价格享受全职效果的技术开发
这些是AI做不了的:线下世界、信任关系、责任承担。占创业全流程的20%,但价值密度最高。
个性化 vs 规模化:如何解决核心矛盾
每位创业者资源不同:有积蓄/没积蓄、有人脉/没人脉、打算招人/不招人、有钱招人/没钱招人。

解决方案——"规模化的个性化"三原则:

1. 参数化而非定制化:不是为每个创业者从零设计,而是把个性化条件(资金、人脉、招人意愿)抽象为有限参数集,AI根据参数组合生成方案。足够区分不同画像,但参数空间可控。

2. AI做80%标准化,人做20%高价值判断:标准化的产业分析、竞品研究、财务模型由AI完成;需要创始人独特情境判断的部分由人类介入。这20%是价值密度最高的。

3. 人做的事情必须产品化:不是"有需要就找人",而是把人的介入设计为标准化的服务节点——什么触发条件、什么输入格式、什么输出标准、多长时间内完成——人的服务才能被度量、定价、优化。
对标 Harvey:把人的服务变成产品中的可调用模块
Harvey(法律AI,估值$11B)的成功不是因为"AI+律师"这个口号,而是把律师的工作变成了产品中的一个可调用模块:AI分析到某个节点 → 自动唤起律师审核 → 律师在标准化的界面中完成审核 → 结果返回AI继续处理。

Foundry的Harvey模式等价物:AI分析到"融资阶段" → 自动匹配合适投资人 → 生成融资材料 → 人类导师在Pitch前做一次策略Review → 对接完成。整个过程不是"AI工具+人工服务"的拼凑,而是一个统一工作流。
🔗
行业人脉
对接同行业创业者、上下游资源。AI做匹配算法推荐,人做实际引荐。收入模式:会员订阅。
💰
投资人对接
融资成功后抽佣(类似FA)。AI做项目-投资人匹配,人类导师做Pitch准备。单笔金额大,但依赖优质项目。
🔧
共享工程师
以兼职价格享受全职效果。AI做需求拆解和进度管理,工程师做实际开发。供给端相对标准化,规模化潜力最大。

"AI+人类结合"作为叙事,毫无壁垒——每家AI创业公司都在说这句话。但作为系统级工作流设计能力,是稀缺的。Foundry的差异化不在于说这句话,而在于能否像Harvey定义"律师+AI的工作流协议"那样,定义"创业者+AI的工作流协议"。不是"AI不够强所以用人补",也不是"人不够多所以用AI替"——而是AI和人类各自做最擅长的事,在同一个工作流中无缝交接。

—— AI+Human的真正壁垒:不是"有AI也有人",是"AI和人怎么协同"

三阶段推进,
从MVP到品类定义者

Phase 1 · 0-6个月
MVP期:先打透3条链
只做研究链 + 设计链 + 交付链。用Foundry自己跑出1-2个标杆案例。6-8人团队,月支出15-25万。种子用户100人,1v1深度服务。目标:验证"从点子到上线"的核心价值闭环。
Phase 2 · 6-18个月
增长期:全链路+B2B启动
7条链路全部上线,Agent Store开放,B2B渠道签约孵化器/VC。15-20人团队,月支出40-60万。目标:1000+付费用户,3-5家机构客户,Agent Store冷启动。Pre-A轮融资1000-2000万。
Phase 3 · 18个月+
规模化期:品类定义者
行业垂直渗透,成功费模型启动,品牌成为"AI Venture Foundry"的代名词。30-50人团队,月支出100-150万。目标:年营收破亿,定义一个新品类。A轮融资3000-5000万。
最终判断
这个想法,能做

全球没有直接竞对。品类空着。技术准备好了。目标用户群正在觉醒。
不是"AI工具",是"AI时代的创业操作系统"——
底层模型可以换,但创业者的信任、数据、网络——换不掉。

空着的椅子不会一直等人去坐。