绝大多数被退回的 AI 项目 BP，问题不在数据不好看，而在叙事框架用错了。
必改一：「我们的模型能力行业领先」
投资机构的第一反应是：那你和大厂比什么？技术能力本身很难构成壁垒，尤其是调用基础模型的团队。
改法：把技术描述改为「在某场景下，我们把某指标做到了什么水平，且客户因此愿意付多少钱」。壁垒要落在数据、场景理解、交付能力或成本结构上，而不是参数与榜单。
必改二：「市场规模千亿」
引用第三方报告的大数字，无法证明你能拿到其中多少。这是最容易被追问、也最容易露怯的一页。
改法：自下而上测算。目标行业有多少个可服务客户或工位 → 单客户年付费多少 → 可触达渗透率多少。算出来即使只有几亿，也比虚的千亿可信。
必改三：「团队来自名校名企」
学历背景是加分项，不是壁垒证明。早期投资更关心：这个团队有没有把产品真正交到客户手上过。
改法：用交付证据替代履历罗列——试点客户（可脱敏）、验收指标、复购与扩展、真实的收入与毛利结构。
推荐的 BP 七页结构
1. 一句话定位：为谁，解决什么，效果多少
2. 痛点与付费方：谁批预算，预算从哪来
3. 产品与壁垒：为什么你越做越强
4. 交付证据：试点、验收、复购
5. 单位经济模型与复制路径
6. 政策资质与现金流
7. 团队与融资需求（12 个月里程碑）
把这七页写扎实，比三十页精美排版有用得多。