在AI创业的浪潮中，有人追逐风口，有人深耕技术，而马克和他的团队则选择了一条独特的路径——让AI真正帮助普通人。从他们的故事中，既能看到创业者的敏锐洞察，也能看到产品型创业者的执着探索。
从大厂到创业：AI的另一种可能
马克并非初次创业。此前，马克和他的团队在腾讯等大厂工作多年，作为最早一批涌入互联网大厂，见证过互联网大厂最美风景的一批人，他们更加渴望创造真正的价值。
2023年，ChatGPT的爆发让他意识到，AI不仅是“赋能工具”，更可以重构整个产品逻辑。
马克发现，在以ChatGPT为代表的AI大模型出现之前，如果要做一个产品，需要先确定产品的前端如何？
后端如何？怎么处理用户数据？怎么构建业务逻辑？所有环节都需要人来思考并做出决策。ChatGPT出现以后，很多决策就可以交给AI去处理，到了AI Agent时代， AI甚至可以做出很多颇为复杂的决策。
“在大厂做AI，做得更多的是‘+AI’——在已有流程里塞个AI模块，以提升效率，但我认为，真正用AI创业，应该是‘AI Native’——让AI成为核心驱动力。”
2023年8月，马克和在腾讯工作时的同事决定一起创业。他们最初的设想是做企业级的AI数据分析工具，但接触投资人时，投资人的反应却很冷淡：“这个方向，大厂也能做，凭什么你们能赢？”
第一次试图创业，在寻找融资的阶段就被泼了一盆冷水。他们发现，企业级市场已被巨头垄断，而在大众领域，AI还只停留在新闻里，大部分普通人（如中老年人、小博主）并没有真正享受到AI带来的便利。例如，许多退休人员想分享生活片段，但不会剪辑视频、写文案；做内容创作的创业者缺乏专业技能，只能依赖MCN机构的高成本包装。
马克和他的搭档们决定，重回大厂，一边继续“刷经验”，一边寻找机会。2025年1月8日，他们的AI工具“图文工厂”正式上线。
DeepSeek助攻：用户从4000到3万
第二次创业，马克的想法更加成熟了。团队决定聚焦“AI+普通人”，开发一款“让知识不再被形态束缚”的工具——用户只需输入想法，AI就能自动生成图文、视频等内容。
这次，他们依然没有得到资本的青睐，投资人担心的主要问题是，普通用户是否有付费意愿？马克决定拿出自己的存款，“先做规模，再探索变现”。
此时，大厂早已盯上了AI市场，并依靠雄厚的资金形成了一定的优势。比如，字节跳动推出了coze平台，开发者能够基于此平台调出自己的新模型，这使得马克不用花很多钱去雇佣昂贵的技术团队。同时，coze每天还会给登录者赠送免费的tokens（代币）——以前，团队需要每天花费一两百元购买tokens.coze覆盖掉了这部分成本。
DeepSeek火起来之前，马克就注意到了，但只是利用DeepSeek对自己的基座模型进行了工程包装和产品设计。彼时，他还未充分感受到DeepSeek的优势。DeepSeek火起来以后，他才把产品里的一部分模型替换成DeepSeek，并重新审视模型选择。“一开始，我们只是把DeepSeek当备选，因为测试时发现，在某些场景下，它比别的模型慢，优势不是特别明显。但后来我们发现，它的COT（思维链）才是关键——它不只输出答案，还展示思考过程。”
DeepSeek的COT特性让AI的推理过程透明化，用户可中途干预调整。比如，一位退休教师想写一篇关于养花的文章，可以让AI先列出大纲，她手动调整文章重点，然后再让AI生成文章。网络博主在利用AI生成文案时，也能根据COT的提示在文案生成过程中进行针对性调整。
马克据此优化产品，在图文工厂的关键节点也加入了“思考过程”
展示，这也让用户有了新的体验。同时，他们进一步优化模型调用策略，即轻量任务（如意图识别）用低成本模型，深度思考任务（如“学而思”
模块）保留DeepSeek功能。今年2月，图文工厂工具被4000人使用，一条“DeepSeek起号小工具”的帖子在小红书收获了超过1万个点赞和收藏。3月，图文工厂用户飙升至3万人，增长近7倍。
马克的团队并未放任自己陷入DeepSeek的狂欢，他们认为，这场狂欢的本质是资本压力与技术焦虑的合谋。DeepSeek等开源模型的低成本优势（推理成本仅0.14美元/百万token）倒逼大厂放弃投入不菲的自研路线，转向“接开源、蹭热点、保股价”的生存策略。“AI渗透率”“日均调用量”等数据成了资本市场的故事素材，与真实用户体验严重脱节。但马克认为，调用DeepSeek应该基于让工具更好用的出发点，而非单纯的蹭热度，这是图文工厂的原则。
创业的真相：钱、用户与未来
用户量增长近7倍，但图文工厂的融资前景也并不乐观。马克常常要接受投资人的拷问，“你的模式是不是纯烧钱？”“你的用户愿不愿意付费？”这主要是因为，图文工厂选择以普通用户为对象，这让团队面临“如何实现商业化”的质疑。目前，图文工厂正在尝试两条商业化路径：对于普通用户，按使用量收费；对于企业，提供整套产品的服务，比如，为MCN公司提供整套AI服务。
经过去年的迷茫，如今马克已经不太着急融资了，在他看来，如今，找到一条真正用AI改变普通人生活的道路更加重要。
环顾四周，AI市场巨头环伺：谷歌的Gemini 2.0、阿里的Qwen2.5—Max均在强化Agent能力，华为的Mate 70、苹果新品均集成了AI Agent功能。“我们目前处于AI模型供给过剩的阶段，各家的LLM模型性能已经能满足普通用户的需求。”马克说，对于大多数人来说，选择OpenAI还是DeepSeek将变得没有区别。LLM本身既没有护城河，也没有网络效应，增加LLM规模在技术和经济上的边际效益都很小。如今，各家大厂都在减少算力投入。
不过，2025年，全球AI行业将迎来关键转折点，AI Agent（人工智能代理）技术将从实验室走向大规模商业应用。根据信息技术研究分析公司Gartner报告，预计到2028年，15%的日常工作决策将由AI Agent辅助完成。这一趋势背后是大模型技术的突破、算力成本的降低，以及企业对智能化转型的迫切需求。在这一背景下，马克的创业方向——“让AI服务普通人”显得很有前瞻。
作为AI创业的“非典型”样本，马克的故事中没有“一夜暴富”的传奇，却展现了AI创业的另一种可能——不盲目追风口，解决真实需求。在AI Agent浪潮中，这样的创业故事或许更值得关注。
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