《AI Founder's Bitter Lesson》的四篇文章（文末附有链接）主要观点浓缩成 3 句：
1. 通用（水平）AI 最终将 “吞噬” 专用（垂直）AI，长远看来，开发专用 AI 产品没有前途；
2. 在飞速发展的通用 AI 面前， 绝大多数垂直行业所谓的 “独占数据资产” 都是“唯独占” ，其实没有真正价值；
3. 现阶段如果要从事垂直领域 AI 产品开发，唯一的出路就是“快”
详细的观点总结如下：
1. 历史规律：通用方法最终胜出
通用方法的优势：历史上，依赖计算能力的通用方法（如深度学习、大规模模型）最终总是胜过依赖领域知识的特定方法。这种模式在语音识别、国际象棋、计算机视觉等领域反复出现。
当前AI初创公司的困境：许多AI初创公司正在重复过去AI研究者的错误，通过工程努力和领域知识来弥补当前模型的不足，而不是等待更强大的通用模型出现。
2. 垂直AI与水平AI的竞争
垂直AI的局限性：垂直AI产品（针对特定行业或领域）虽然可能率先进入市场，但其性能提升有限，且难以找到持久的竞争优势（如资源垄断）。
水平AI的崛起：水平AI产品（通用型AI解决方案）将随着模型的不断改进而逐渐占据主导地位。水平AI产品具有更高的灵活性和适应性，能够随着模型的升级而自然提升性能。
时间线预测：到2027年，大多数垂直AI产品将被水平AI产品取代。这一转变将随着每个模型版本的发布而逐步发生。
3. 工程努力的边际效益递减
当前的工程努力：许多初创公司通过工程努力（如约束AI模型、优化特定任务）来提升产品性能。然而，随着AI模型的不断进步，这种工程努力的价值将逐渐降低。
未来的发展方向：最终，AI产品将更多地依赖于模型本身的性能，而不是复杂的工程解决方案。水平AI代理（如Claude computer-use）将能够更自由地操作计算机，适应不同的任务。
4. 初创公司的战略选择
寻找独特资源：如果初创公司坚持开发垂直AI应用，需要寻找独特的资源（如独家数据或技术）来构建竞争优势。
成为供应商或生态系统贡献者：初创公司可以考虑为AI实验室提供服务（如计算资源、数据等），或者开发支持水平AI代理的工具，但这些工具需要与代理本身保持独立。
关注模型进步：创始人应该关注AI模型的进步，构建能够随着模型进步而不断改进的产品，而不是过度依赖当前的工程解决方案。
5. 市场接受度与用户行为的变化
用户切换成本低：水平AI产品的用户体验类似于“远程同事”，用户可以轻松地将其集成到现有工作流程中，这使得用户更容易切换到水平AI解决方案。
传统软件的未来：传统软件将通过为AI代理提供高效接口而保留价值，但水平软件将更有可能生存下来。
6. 潜在的阻碍因素
模型停滞：尽管2024年AI模型取得了显著进展，但未来模型的发展可能会停滞。然而，目前的证据表明AI模型仍在快速进步。
监管风险：监管措施可能会对AI的发展产生影响，但目前的提案似乎不太可能显著减缓AI的进展。
信任障碍：用户对AI幻觉的担忧可能会演变为对代理独立行动的更广泛担忧，但这种障碍将随着时间的推移逐渐消失。
昂贵的推理成本：高成本的推理可能会限制水平AI代理的实用性，但推理成本将继续下降。
7. 对YC和其他投资机构的思考
YC的投资策略：YC似乎在AI应用层进行了大量投资，这可能看起来像是一个错误，因为这个领域可能会逐渐萎缩。然而，YC的策略是投资于最聪明的人，希望这些人能够找到最好的想法。
多样化的投资组合：YC的投资策略依赖于多样化的投资组合，而不是对特定领域的过度集中。
8. 结论
避免重复过去的错误：AI初创公司应该从历史中学习，避免过度依赖工程努力来弥补当前模型的不足。
关注长期趋势：创始人应该关注AI模型的长期进步，构建能够适应未来发展的产品。
寻找新的机会：初创公司可以通过成为供应商、生态系统贡献者或寻找独特的资源来找到新的机会。
