欲缚苍龙：AI 时代的三大战役，在哪里？

在过去的 2 年中， AI 产品持续爆发。ChatGPT、Midjourney、C.AI、Copilot、Perplexity、Claude... 一代版本，一代神。

在这其中，我们也应有更多理性思考：为什么许多 AI 产品在快速增长后遇到营收灾难？为什么用户规模的扩张反而带来了口碑崩塌？为什么一些小而美的 AI 产品反而获得了运营得很不错？

答案或许在于 AI 产品的双重属性：它既是需要持续进化的“生命体”，又是需要稳定变现的“商品”。这种双重属性决定了 AI 产品发展过程中必须直面三个维度的深层矛盾，也由此催生了三场关键战役：PMF战役，品牌战役和组织战役。

以及，我在等待第一个三战全胜的案例。

PMF 战役

规模与价值的悖论

规模法则

在过去 20 多年的互联网浪潮中，我们无数次验证了「越大越好」的规模效应：社交产品越多用户越有价值，电商平台越多商家越有吸引力，内容平台越多创作者越有看头。但 AI 产品呈现出截然不同的发展规律：

• 弱网络效应

• 不同于传统互联网产品，AI 产品难以形成多边网络效应

• 用户规模的增长与产品价值并非呈指数级关联

• 2 倍的用户基数可能仅带来 1.5 倍甚至更少的价值增长

• U 形成本曲线

• 用户获取成本呈现 U 形曲线：起初较高，中期降低，后期再次攀升

• 用户价值呈现倒 U 形曲线：早期增长，中期达峰值，后期下降

• 产品如果无法在价值曲线高点前实现 PMF，则很可能陷入恶性循环

• 传统挑战加剧

• 服务质量与规模的矛盾：用户基数扩大导致服务质量下降

• 计算资源成本压力：使用量与成本呈正相关，甚至指数正相关

• 个性化需求与标准化服务的平衡难题

最佳区间

AI 产品，较之互联网产品，可能更类似 SaaS 产品，我们需要重新定义一些新的增长路径：

• 用户规模的最优区间

• 在用户价值曲线达到顶点前实现 PMF

• 优先服务高价值用户群体

• 通过服务深度而非用户广度建立竞争优势

• 资源分配的精准投放

• 将资源集中在最具潜力的用户增长期

• 建立基于用户生命周期的资源调度机制

• 平衡获客成本与用户价值

• 增长节奏的科学把控

• 产品迭代速度要快于用户规模扩张

• 通过小规模验证优化产品核心体验

• 建立用户分层的精细化运营体系

重构商业

但也和 SaaS 不同，AI 在商业落地的同时，也应结合自身特点：

• 价值变现路径

• 通过已有渠道降低获客成本

• 利用心智占位建立品牌溢价

• 将稀缺资源（如：细分领域的渠道垄断）转化为收入

• 从通用到专业

• 在细分场景中建立专业壁垒

• 打造差异化的解决方案

• 培养用户付费习惯

• 效率优先

• 专注核心用户的价值提升

• 建立清晰的单客户盈利模型

• 通过服务效率提升来对抗成本上升

总结一下：在 AI 产品的首要战役中，是突破传统互联网思维，然后：

• 在价值曲线高点前实现产品市场匹配

• 找到用户规模与服务质量的最佳平衡点

• 建立可持续的商业模式和变现路径

当然，这不是非黑即白的选择题。

品牌战役

认知与现实的悖论

有一个非常有趣的现象：虽然所有产品都在强调自己的技术优势，但真正赢得用户的，往往是那些在用户认知中占据了特定位置的产品。这种表面上的矛盾，实际上反映了 AI 产品竞争的本质转变：

底层能力趋同

用户感知的转变

这里，我会认为：在 AI 品牌层面，不是比谁的模型更强，而是比谁能让用户更相信自己强。

品牌战略

Kimi 并非是技术实力最强的产品，但它却成功占据了“长文本理解+搜索”这个关键心智位置：

• 场景聚焦

• 不是声称“全能”，而是专注于特定场景

• 塑造长文本理解这个具体痛点

• 通过搜索能力强化核心价值主张

• 认知塑造

• 用户提到长文本处理，首先想到 Kimi

• 在该场景下的使用体验持续强化这一认知

• 竞品即使有类似功能，也难以撼动这一心智位置

品牌建设

在 AI 产品领域，新的用户痛点往往意味着新的心智占位机会：

• 痛点

• 联网搜索能力的缺失创造了新的机会窗口

• 多模态交互带来了新的使用场景

• 垂直领域的专业需求开启了新的细分市场

• 占位

• 谁先解决痛点，谁就能获得先发优势

• 通过持续优化来巩固心智位置

• 建立起用户的使用习惯和依赖

另一方面，在技术同质化的背景下，产品设计成为了关键差异化要素：

• 交互

• 设计独特的视觉语言体系

• 打造富有个性的交互动效

• 建立一致的品牌识别系统

• 场景

• 不是堆砌功能，而是精心设计场景

• 让每个功能都有其适用的具体情境

• 通过场景串联来强化产品价值

同时的，用户虽然对模型本身的强弱感知不明显，但对模型的“故事”却极其敏感：

• 产品叙事

• 构建模型进化的生动故事线

• 展示与用户的共同成长历程

• 分享真实而打动人心的使用案例

• 能力包装

• 将抽象的模型能力转化为具象的产品特性

• 通过精心设计的交互展现模型的智能

• 让技术创新变得可感知、可体验

品牌制胜

在 AI 产品的品牌之战中，真正的胜负手在于：

• 建立认知垄断

• 在特定场景中成为用户的首选

• 将技术优势转化为认知优势

• 构建难以撼动的心智位置

• 持续体验塑造

• 通过每一次互动强化品牌印象

• 让用户从“使用工具”变成“信赖伙伴”

• 建立起情感化的连接

• 故事驱动增长

• 用富有感染力的故事传递产品理念

• 通过用户口碑放大品牌效应

• 形成良性的品牌传播循环

小小总结：在技术门槛不断降低的今天，真正的品牌价值不在于证明“我们比别人强”，而在于让用户深刻理解“为什么是我们”。

组织战役

效率与规模的悖论

在过去 20 多年，互联网公司有一个几乎不变的信条：人才是第一生产力。无论是阿里的“大中台，小前台”，还是腾讯的“赛马机制”，都是在围绕一个核心命题：如何吸引、管理和激励大量优秀人才。

显然的，我们发现这个基本命题，发生了一点点的变化......

范式崩塌

先是在管理层面，中层管理者承担着任务分解、资源协调、质量把控等重要职能。但这些工作会逐渐被自动化工具接管。

而在专业领域，曾经我们需要各类专业人才，来保证产品质量。但随着 AI 逐渐变得可信，其专业壁垒也在被逐渐踏平：他能写出比大多数人更好的代码，做出比大多数人更好的方案。

当然，这也不是说专业人才变得不重要，而是其工作方式和价值创造方式正在发生根本改变。

效率鸿沟

做一个对比：传统团队调动 100 人，历经 3 个月才完成产品迭代；而一个拥抱 AI 的团队，调用合适的工具，仅用一周就能实现同样的功能。

由于 AI 的存在，开发任务不单单在时间、成本结构上开始有了些许变化，更导致了“人海战术”的失效：当自动化流程能够替代大量人工操作，人才储备的价值就被彻底动摇了。

直面崩溃

对于那些未能及时适应 AI 变革的组织，获奖直接面对崩溃：

• 比竞争对手更高的组织成本

• 比竞争对手更慢的反应速度

• 比竞争对手更长的决策流程

很显然，对于未形成垄断优势的领域，大型组织的崩溃或即将开始，由内而外。

于此，在我看来，在未来的一段时间里：组织效率可能是最被低估的竞争优势。那些依然沉醉在'大公司病'里的企业，很可能会被小而美的团队击败，而且败得毫无悬念。

结语

其实这三重战役，有一个共同主题：那些坚不可摧的传统优势，或正被瓦解：

• 在产品层面，规模不再等于价值

• 在品牌层面，技术不再等于竞争力

• 在组织层面，人多不再等于胜算

本篇大抵如此，下次再聊更细