上周在灣區跟 vibe-coder、AI Crypto 項目的朋友喝咖啡，越來越確定一件事，未來會有小團隊拿到上千億的回報

先看硬數據📊

PhotoAI，就 Pieter Levels 一個人，把 OpenAI 接口包了層“線上攝影棚”，18 個月做到月收入 10 萬美金，毛利 80 %+
Rewind/Limitless 兩位聯創，本地“人生錄像帶”+AI 吊墜，小衆到不能再小衆，卻已跑出 220 萬美金 ARR
Midjourney，核心團隊不到 20 人，靠 Discord 社區驅動，今年預計營收 3 億美元，用戶兩千萬
Kagi，8 個工程師做訂閱搜索，付費用戶破 5 萬，百萬級 ARR 穩穩滴

這些產品有一個共同點：只要把模型租用成本鎖死，把產品做成“高級訂閱”或“付費 API”，小於10人的team也能撐起千萬級現金流。

可爲什麼很多 AI 項目不做“純 AI”而要親近 Crypto？因爲融資難點太現實——訓練模型燒錢，毛利率被硬件鎖死，VC 現在只看“先有 ARR 再談參數量”。

訓練一條大模型要麼千萬美金，要麼先把 GPU 押滿，VC 如今先問 “ARR 多少？” 再問參數。

傳統 SaaS 的估值倍數從 2022 年高點一路滑到 2024 年 6-7 × ARR 這個“正常區間” ——燒錢拿未來故事的模式不好賣了。

與此同時，硬件成本在出清。H100 量產後，2024 年 GPU 租賃價格整年下跌，SemiAnalysis 預測 Blackwell 上量後 H100 需再降 65 % 才有競爭力 。算力越便宜，門檻越低，小而專更喫香。

小而美的垂直 SaaS 雖然能賺錢，但天花板不高，想走獨角獸路線就得講更大的故事。純營收不融資可能是符合實際。

Crypto 給了另一條通路：賣節點、賣代幣，把未來算力預售給社區，現金流馬上正向：
1) 用戶既是投資人又是算力提供者，自帶傳播與增長，所以我們看到那麼多AI DePIN 模式

也因此我越來越確信：
（1）開源基座模型越來越強，
（2）GPU 當量價格在走低，

個人/雙人團隊要想突破資源壁壘，關鍵抓兩點
1. 極窄垂直：找到一個推理成本 <10% 收入、卻高頻剛需的場景（照片、音頻、代碼片段、記憶管理）
2. 強付費心智：發布第一天就收費，直接過濾掉“白嫖”流量，確保收入節奏跟算力支出同步

但前提是：先把盈利模型寫在白板上，再去寫代碼