AI 创业公司最危险的事：为其他 AI 创业公司做产品

摘要

本文是Codeium联合创始人Anshul撰写的AI产品系列文章第三篇，探讨如何让AI产品真正盈利。基于Codeium企业产品在不到一年内从0增长到超1000万美元ARR的实践经验，作者提出核心论点：生成式AI公司要实现持续盈利，必须从创立之初就具备"企业基础设施原生"能力，能够在最复杂的企业环境中部署产品，而非先服务消费者或初创公司再转型。

内容框架与概述

文章开篇回顾了作者此前两篇关于AI产品策略和差异化的文章，引出第三篇核心主题——如何通过企业市场实现商业化。作者以Codeium的快速增长为背景，指出传统的企业化路径（如enterpriseready.io所述）并不足够，需要一种更根本的思维转变。

作者详细阐释了"企业基础设施原生"的含义：从公司成立第一天起就构建能力，使产品可以部署在最复杂的企业环境中——财富500强、受监管行业、百年老企业。硅谷科技公司与真正的大型企业有着本质区别：仅美国前十大银行雇佣的软件开发者就超过所有FAANG公司的总和，而这些企业有着硅谷公司完全不会遇到的约束条件。

文章深入分析了为何后期补救企业化能力如此困难：可能做出错误的架构决策（如SaaS转本地部署）、无法针对真实企业场景迭代产品、以及团队构成不具备所需专业能力。作者强调，虽然企业原生意味着更多约束和更慢的迭代速度，但如果将这种思维植入公司DNA，就能从一开始建立正确的系统和文化。

核心概念及解读

Enterprise Infrastructure Native（企业基础设施原生）：指公司从创立之初就构建能力，使产品能够在最复杂的企业环境中部署和运行。这不是后期添加的功能，而是融入公司DNA的核心能力。

Non-tech Enterprise（非科技企业）：指传统大型企业如银行、医疗机构等，它们有着硅谷公司完全不同的约束条件——合规要求、本地部署需求、复杂的访问控制等，却拥有更大的市场规模。

Self-hosted Deployment（自托管部署）：大型受监管企业通常要求软件在其自有基础设施上运行，这对AI产品的架构设计、计算资源优化提出了根本性挑战。

Technical Debt of Late Enterprise Shift（后期企业转型的技术债务）：如果早期为了快速迭代而忽略企业约束，后期补救时会面临架构重构、团队能力不匹配、产品方向偏离等系统性问题。

原文信息

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