ChatGPT 插件、GPTs、Agents 哪个最有创业潜力？
当人工智能技术革新浪潮席卷全球，OpenAI的ChatGPT及其生态系统引发了前所未有的创业热潮。根据CB Insights的数据，2023年AI领域吸引了超过420亿美元的风险投资，其中生成式AI创业公司占据了显著份额。在这个蓬勃发展的市场中，创业者们面临一个关键问题：应该将精力和资源投入到ChatGPT插件、定制GPTs，还是更为复杂的AI Agents？本文将深入分析这三种技术路径的商业潜力、市场现状和未来前景，帮助创业者做出明智决策。
三种技术路径的定义与区别
在探讨创业潜力之前，让我们首先明确三者的定义和核心差异：
ChatGPT插件
ChatGPT插件是为ChatGPT平台开发的扩展程序，使其能够访问第三方服务、实时数据和专业工具。插件通过API连接，赋予ChatGPT执行特定任务的能力，如查询实时数据、控制外部应用程序等。OpenAI于2023年3月首次推出插件功能，目前已有数百个官方认证插件在商店中提供。
定制GPTs
GPTs(即定制化的GPT模型)是OpenAI于2023年11月推出的功能，允许用户无需编程知识即可创建专门用于特定领域或任务的ChatGPT变体。这些定制模型可以拥有特定的"人格"、知识库和行为模式，并可以通过GPT商店分享或销售给其他用户。
AI Agents
AI Agents(智能代理)是更为复杂的自主AI系统，能够理解用户目标，规划执行路径，并主动完成一系列任务。与插件和GPTs不同，Agents通常具有更强的自主性、规划能力和记忆功能，可以自行决策并执行复杂流程。典型例子包括Anthropic的Claude Opus、AutoGPT和Adept的ACT-1等。
市场现状分析
ChatGPT插件市场
自2023年初推出以来，ChatGPT插件生态系统快速扩张。根据OpenAI官方数据，截至2024年初，其插件商店已有超过1,000个活跃插件，月活跃用户超过1,500万。但从创业角度看，插件市场呈现出几个明显特征：
高度集中的使用模式：数据显示，前20个插件占据了超过70%的使用量，其中WebPilot、Wolfram Alpha和Zapier等工具类插件占据主导地位。
盈利模式不明确：除少数付费插件外，大多数插件尚未形成清晰的盈利模式，主要作为现有产品的引流渠道。
平台依赖性强：插件开发者完全依赖于OpenAI的政策和技术路线，面临较高的平台风险。
以Wolfram插件为例，虽然月活用户超过200万，但其创始人Stephen Wolfram在采访中表示，插件主要作为Wolfram Alpha主产品的推广工具，直接收入有限。
定制GPTs市场
GPTs作为较新的技术路径，市场仍处于早期发展阶段。根据OpenAI在2024年初的披露，GPT商店上线三个月内已有超过300万个定制GPTs被创建，其中约2万个对外公开。值得注意的是：
低门槛高参与：无需编程知识即可创建，导致大量业余创作者涌入，但高质量GPTs相对稀缺。
盈利模式初现：OpenAI已启动收入分享计划，基于用户使用量向GPT创建者分配收入。根据非官方统计，排名前100的GPT创建者月收入从几百美元到几千美元不等。
垂直领域机会显现：在法律咨询、文案创作、教育辅导等专业领域，一些定制GPTs已显示出商业潜力。
例如，由律师团队打造的"Legal Advisor GPT"在上线两个月内吸引了超过5万用户，据创始人透露，通过引流至其法律服务平台，已间接带来约12万美元的业务收入。
AI Agents市场
相比前两者，AI Agents代表了更高技术门槛和更大想象空间的方向。目前市场处于技术验证和早期应用阶段：
创业投资热度高：据PitchBook数据，专注于Agent技术的创业公司在2023年吸引了约28亿美元风险投资，估值倍数普遍较高。
企业级应用先行：在客服自动化、数据分析、软件测试等企业场景已出现成功案例，如Adept的ACT-1已与多家财富500强企业达成合作。
技术门槛较高：开发全功能Agents需要深厚的AI研究背景和工程能力，形成了较高的进入壁垒。
值得关注的案例是Cognition AI，这家专注于代码生成Agent的创业公司在2023年融资4,500万美元，其产品Devin被称为"首个AI软件工程师"，可以独立完成从需求理解到代码编写、测试和部署的全流程工作。
创业潜力比较分析
基于市场现状，我们可以从多个维度比较三种技术路径的创业潜力：
进入门槛与竞争格局
| 技术路径 | 技术门槛 | 资金需求 | 竞争强度 | 差异化难度 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT插件 | 中等 | 低-中 | 高 | 高 |
| 定制GPTs | 低 | 低 | 极高 | 中 |
| AI Agents | 高 | 高 | 低-中 | 中 |
插件开发需要一定的编程能力但不需要AI专业知识，定制GPTs几乎无技术门槛，而开发功能完善的Agents则需要较强的AI研究和工程团队。从竞争格局看，GPTs由于门槛最低，同质化竞争最为激烈。
商业模式与变现能力
插件生态系统尚未形成明确的变现模式，大多作为现有产品的引流渠道。定制GPTs已启动收入分享机制，但单个GPT收入有限。AI Agents在企业级市场已展现出较强的付费意愿，典型如AutoGPT企业版定价达到每用户每月数百美元。
变现潜力从高到低排序：AI Agents > ChatGPT插件 > 定制GPTs
平台依赖与风险控制
三种路径都存在不同程度的平台依赖风险：
- 插件完全依赖OpenAI平台政策和流量分发
- 定制GPTs几乎无法脱离OpenAI生态系统独立存在
- AI Agents虽然可能依赖基础模型，但有潜力构建独立品牌和用户关系
独立性从高到低排序：AI Agents > ChatGPT插件 > 定制GPTs
技术壁垒与护城河
从建立技术壁垒的角度，AI Agents由于其复杂性和专业性，最容易形成技术护城河。插件可以通过专有数据或算法形成一定壁垒，而定制GPTs则几乎没有技术壁垒可言。
护城河潜力：AI Agents > ChatGPT插件 > 定制GPTs
行业案例分析
插件创业成功案例：Canva插件
Canva开发的设计插件允许ChatGPT用户直接创建和编辑设计作品。虽然插件本身不直接盈利，但据Canva内部报告，通过插件引流的新用户转化率比传统营销渠道高出约40%，客户获取成本降低约35%。这表明插件作为引流工具的价值显著。
GPTs创业案例：Financial Advisor GPT
由前华尔街分析师创建的Financial Advisor GPT，专注于个人理财建议和投资组合分析。创建者通过三步走战略实现变现：首先免费提供基础咨询建立用户基础，然后推出29.99美元月度高级版，最后引导高净值用户购买一对一咨询服务。据创始人分享，在六个月内已积累5万名用户，其中约3%转化为付费用户，月收入突破4万美元。
AI Agent创业案例：Adept
Adept开发的ACT-1是一个面向企业的智能代理，可以自动化执行复杂的工作流程。公司在2023年完成了4亿美元B轮融资，估值达25亿美元。其商业模式基于企业订阅，根据座席数和使用场景收费。目前已与多家金融、医疗和零售企业达成合作，年经常性收入据报道已超过2,000万美元。
创业机会与策略建议
基于上述分析，我们可以为不同背景的创业者提供针对性建议：
对技术门槛高的AI Agents
最适合团队：拥有AI研究背景的技术团队，有足够资金支持长期研发
机会领域：
- 企业流程自动化Agent
- 垂直行业专用Agent（金融、医疗、法律）
- Agent编排与管理平台
策略建议：
- 聚焦解决特定行业痛点，而非通用型Agent
- 优先企业级市场，建立基于结果的收费模式
- 构建数据护城河，通过专有数据集优化Agent性能
对ChatGPT插件
最适合团队：已有成熟产品的公司，或拥有独特数据/API的创业团队
机会领域：
- 专业工具集成（设计、编程、数据分析）
- 实时数据服务（金融、天气、交通）
- 专业知识库接入
策略建议：
- 将插件视为获客渠道而非核心产品
- 设计"免费体验+高级功能付费"的转化漏斗
- 寻求与OpenAI以外的其他AI平台合作，降低平台依赖风险
对定制GPTs
最适合团队：领域专家、内容创作者、个人创业者
机会领域：
- 专业顾问型GPTs（法律、税务、心理健康）
- 教育培训型GPTs（语言学习、考试准备）
- 创意助手型GPTs（写作、设计、音乐）
策略建议：
- 结合独特专业知识与定制化指令创建差异化GPTs
- 建立GPTs矩阵覆盖用户旅程不同环节
- 将GPT作为引流前端，连接更高价值的后端服务
未来发展趋势预测
从技术演进和市场成熟度看，三种路径的发展轨迹可能如下：
短期（1-2年）：插件生态继续繁荣，GPTs市场逐渐分层，少数头部GPTs形成品牌效应；AI Agents仍主要服务于企业市场
中期（3-5年）：插件与GPTs边界模糊，可能合并为统一生态；AI Agents开始进入消费市场，出现"个人数字助理"类产品
长期（5-10年）：Agent技术成熟，基于Agent的创业将成为主流，形成新的计算平台
值得注意的是，随着技术融合，三种路径的界限可能逐渐模糊。未来最有潜力的创业机会可能存在于多种技术的交叉地带，例如由GPTs控制的专业Agent系统，或能自动调用多种插件的智能工作流平台。
结论：创业潜力排序与最终建议
综合各维度分析，三种技术路径的创业潜力排序为：
AI Agents：尽管技术门槛高、发展周期长，但拥有最大的技术壁垒和商业价值空间，适合有技术背景和充足资金的创业团队。
ChatGPT插件：中等技术门槛，可与现有产品结合形成协同效应，适合已有核心产品的企业或创业团队。
定制GPTs：门槛最低但差异化难度大，适合个人创业者或专业领域专家作为切入点，但需要配合更完善的商业模式。
对于创业者而言，应根据自身技术能力、资源禀赋和风险偏好做出选择。无论选择哪条路径，关键是找到技术与真实市场需求的结合点，而不是简单追随技术潮流。如OpenAI首席科学家Ilya Sutskever所言："真正成功的AI产品不是那些技术最先进的，而是那些解决用户真正痛点的。"
在这个充满可能性的新兴领域，真正的创业机会不在于选择哪种技术路径，而在于如何将技术转化为解决用户问题的有效解决方案。