「新西兰版大众点评」，值不值得做？
松哥问了一句很朴素的问题：大模型推荐附近餐厅，用的是什么算法？群里接下来一个多小时，把这句话一路聊穿到了整个 AI 创业该怎么选赛道。聊完之后 Arthur 自己都感慨了一句：「今天的聊天太有价值了，可以整理成好几篇文章。」这篇是信息量最大的一篇。
「咨询各位大佬，在大模型里搜附近餐厅推荐，出来的这些餐厅是什么算法推出来的？」
「对于餐厅来讲，就是做好 google 里面的评分？高分就容易推荐到吗？」 —— 松哥西游记
Arthur 手上正好有个现成的答案——四月做过一个 demo，基于 Google Place 数据结合小红书内容，可以精确到具体菜品，接上模型 API key 后能按用户口味回答。他半开玩笑地补了一句：「如果有人愿意融资，咱们可以搞成新西兰的大众点评。」
一盆冷水：「不能走回头路」
金第一个泼了冷水：
「作为用户，我更想直接问 GPT，或者 Grok（因为车上有）给我推荐餐厅，而不是再去下载一个软件。不能走回头路啊。」 —— 金
这句话的分量，来自他自己的履历：深耕餐饮十年，疫情期间靠自媒体做到 15 万粉丝；更早之前在「订餐小秘书」待过一段时间，跟大众点评正面厮杀过，后来错过移动互联网转型，「死在了沙滩上」；第一家实体店就开在饿了么总部楼下，是第一批外卖商家，亲历了整条赛道的兴衰。他判断这条路走不通，不是拍脑袋。
数据没有渗透
Arthur 没有反驳"不能走回头路"，而是换了个角度：问题不在于要不要再装一个 App，在于通用大模型手上的数据本来就是不全的。
「其实就是因为 ChatGPT 给的数据是不全的。你比如说我们附近的餐厅，它每天都会有推荐产品。最典型的，比如我经常去"熊味鲜"，它每天都有推荐的特价菜，或者当天的主推产品，但这些 ChatGPT 是不会知道的。而商家又非常想要告诉客户，客户也非常有动力去了解这些产品的 promotion。」 —— Arthur
他把这个痛点讲得更直白：既然问一下 GPT 就够了，为什么还要再开发模型、开发软件？就是因为它的数据没有渗透。商家想推广、用户想知道，中间没人搭桥。
三种可能的打法
讨论没有停在"做不做"，而是往下拆成了三条路，一条比一条现实：
金判断为死路——大众点评本身就是十几年前的模式，"国内这已经是非常普遍的意识了"；用户懒得再装一个 App，宁可直接问身边的聊天机器人。
Jeff 的设想：chatbot 不会因为 agent 而消失，毕竟大多数人用 AI 的天然入口还是 chatbot，只是它接不到私域数据。如果把"新西兰版大众点评"做成一个审核过的插件接入 plugin 市场，chatbot 就能按需调用这类私域信息。
Tim 与 Arthur 收敛的共识：真正的付费方是商家，不是食客。"如果需求大到有付费意愿且有付费能力，那就是好需求"——Arthur 早年谈过的一家连锁餐饮客户没有继续合作，正好印证了这条：单个商家不想、也没理由扛一个通用化平台的成本，这活得由第三方基础设施来接。
护城河在哪
三条打法聊完，讨论绕回一个更根本的问题：就算做成了，凭什么是你？一树空山先泼了第二盆冷水：
「这类问题从技术层面是很好解决的。但衍生出来的业务不是我们能做的。也就是说，你的 idea 可以被很容易地复制，然后就和你没有关系了。」 —— 一树空山
Arthur 不同意这么悲观：
「😅，但是也不能说完全没关系。首发优势还是很重要的。」 —— Arthur
二十分钟后，胜梅May 补了一个更系统的框架进来，把这场即兴辩论钉在了投资人的语言体系里——她刚好上周听了 Icehouse Ventures 一位投资人的分享，讲的是投资人评判一个 startup 的三个核心维度：
这个市场够不够大，而且是不是还在增长。一个东西能不能做出来是一回事，有没有足够大的商业空间是另一回事。
为什么是这个团队能把它做成。除了能力，还要看 founder-market fit、对这个行业的理解，以及团队能不能持续学习和往前跑。
尤其在 AI 时代，技术和 idea 本身越来越容易被复制，关键是有没有别人不容易复制的东西——独特的数据、行业积累、客户和渠道，或者随业务发展逐渐形成的壁垒。
胜梅May 的原话收得很准：「有时候真正难的不是把 idea 做出来，而是怎么让它变成一个别人不能轻易复制、复制了也很难把你的业务拿走的东西。」这句话和 Arthur 那句「首发优势很重要」，其实是同一件事的两种说法——先跑起来只是入场券，能不能守住才是生意。
题外话：两个观察
Jeff 的观察：中国的 AI 大多数属于消费型，token 消耗第一名是做视频、写短剧、做广告；美国的 AI 大多数属于生产型，第一名是编程。
Arthur 的观察：开源、自研大模型都在百花齐放地发展，与此同时能接入自有模型的硬件——Mac mini、英伟达 Spark 盒子、显卡——价格全线上涨，说明大家对数据私有化有强烈需求。
「蒸馏」与无法被蒸馏的东西
讨论快收尾时，金讲了一件更扎心的事：
「我朋友一年半前开始做 AI 私教工具，最近彻底放弃了，好像是一两个月前 Claude Code 免费开放给美国的老师用，那时候我们就认定了 CC 正在蒸馏老师。」 —— 金
前沿模型免费开放的速度，比大多数垂直创业的迭代速度快——这是这场讨论里最令人不安的一句。Arthur 的回应，是整场聊天收得最紧的一句：
「所以你更需要扎根用户，建立人与人的连接，这是无法被蒸馏的。」 —— Arthur
从"大模型怎么推荐餐厅"到"AI 创业该做什么"，这场讨论没有给出一个可以直接抄的答案，但收敛的方向很清楚：单纯复刻一个 To C 平台没有护城河，比拼的是谁能先把私域数据和真实场景接进 AI；而私域数据、行业积累、客户渠道，加上人与人之间攒下的信任和连接，正是胜梅May 那三条里 Defensibility 的答案——也是模型蒸馏不走的那一部分。