本文来自OpenAI产品负责人Miqdad Jaffer的深度分享开篇：一个令人深思的现象微软在宣布全面拥抱A
本文来自OpenAI产品负责人Miqdad Jaffer的深度分享
开篇：一个令人深思的现象
微软在宣布全面拥抱AI的同时，却裁掉了AI总监。
这不是人员调整，而是策略失败。
AI不仅仅是像互联网时代那样的技术转型，它是一场商业模式和产品范式的根本性变革。获胜的成本是在质量、用户体验、业务增长、可扩展性和竞争优势交汇点上的速度。
如果构建AI产品策略真的很容易，那么：
- Chegg就不会在九个月内失去90%的市值
- Duolingo也不会因为用AI替代客服人员而一天内失去20万关注者
一个公司因为不使用AI而倒闭，另一个因为错误使用AI而遭受重创。
这就是我们今天要解决的核心问题：如何构建正确的AI产品策略。
残酷真相：90%的AI产品注定失败
AI时代只有两种结局
在每个产品时代，都只有两种结果：
1. 少数公司成为品类定义者和赢家
2. 其他所有人都成为赢家生态系统中的一个功能
我们已经见过这种情况的发生：
- 移动时代：Instagram吞噬了整个行业，传统照片应用消失
- 云时代：Salesforce和AWS成为企业软件的骨干，竞争对手黯然失色
现在在AI时代，"做对了"和"搞砸了"之间的差距将更加悬殊，因为AI的复合效应比任何先前的产品浪潮都要快。
护城河 > 模型
大多数团队认为AI产品策略就是选择正确的模型：GPT-4、Claude、Gemini，或开源的LLaMA变体。
这是第一个错误。
模型是商品化的。它们每90天就会变得更好，你的竞争对手明天就可以接入同样的API。
真正的游戏规则是护城河：
数据护城河：拥有独特的、高信号的数据来训练或微调你的AI，提供别人无法提供的价值。
行为护城河：设计用户交互，创造强化循环，产品使用越多就越智能。
工作流护城河：将AI深度嵌入关键工作流程，使其成为用户的默认操作系统。
两个真实案例对比
失败者：一家财富500强SaaS公司通过在应用中添加聊天机器人来试验AI。3个月内达到10万用户，高管们欢呼庆祝。6个月后，使用量雪崩，因为机器人没有解决核心业务痛点，竞争对手在几周内就克隆了它。
成功者：一家小型法律科技初创公司构建了AI驱动的文档审查工具，专注于一个战略楔子：压缩并购审查时间。他们创建了专有的反馈循环，律师每周纠正输出，使AI变得更聪明。通过基于结果而非token定价，他们快速扩张，18个月内以9位数被收购。
同样的技术，完全不同的策略，截然不同的结果。
AI策略死亡螺旋：三个致命陷阱
陷阱1：红海竞争
AI并没有一夜之间创造出庞大的新市场，它主要是在现有市场中加剧竞争。
初创公司冲向这些红海，用巧妙的AI封装，但他们只会在微软或Adobe复制他们的功能并在一次更新中交付给数百万用户时被碾压出局。
陷阱2："酷炫演示"陷阱
生成式AI让发布神奇的演示变得异常容易。几个API调用就能拥有看起来像未来的功能。
但大多数都死在"最后20%"——酷炫的演示和可靠、有价值产品之间的差距。输出80%不错，但缺失的20%使其在规模化时无法使用。
陷阱3：平台陷阱
构建在基础模型API之上的封装产品面临严重风险：
- 差异化一夜消失：一次API更新可以复制你产品80%的价值
- 平台风险：当OpenAI调整定价和速率限制时，数十家早期AI初创公司在一个季度内看到单位经济模型崩溃
- 不拥有护城河：如果你只是在别人的模型上构建了一层薄薄的UX，你不是在构建产品，而是在租来的土地上做实验
AI战略透镜框架：三个关键视角
透镜1：市场透镜（在哪里竞争）
原则1：识别你的竞技场
每个AI产品都在三个竞技场之一竞争：
先驱者（AI原生）：创造完全新的、没有AI就不可能存在的市场
颠覆者（AI颠覆）：使用AI从根本上重新构想现有工作流程，使其提升10倍
增强者（AI增强）：现有企业利用AI加强现有产品
原则2：生存巨头 你无法击倒巨人，所以必须比他们更聪明。正面竞争是自杀任务。
透镜2：价值透镜（如何获胜）
停止所谓的全面接入AI 太多团队只是在旧工作流程上接入AI并期待成功。这是平庸的最快路径。
用你拥有的数据构建护城河 如果你的AI产品完全基于公共API和公共数据训练，你就没有护城河。
最有价值的数据是用户特定的，通过你独特的工作流程生成的。
示例：Spotify的护城河不是1亿首歌曲的库（这是公开的），而是你的个人听歌历史——每首你跳过、保存或添加到播放列表的歌曲。
透镜3：执行透镜（如何交付）
掌握AI决策三角形 每个AI功能都在成本、能力和速度之间做出权衡。你不能三者兼得。
持续监控与评估人工智能是基于现实世界的数据进行训练的，但世界瞬息万变。随着时间的推移，它的建议变得越来越不相关，预测也越来越不准确。
7步构建AI产品策略
第1步：从商业价值开始，而非模型
错误问题："GPT-4能为我们做什么？" 正确问题："AI在哪里可以为我们的用户和公司释放更多的商业价值？"
第2步：绘制数据流
模型是公开的，你的数据层不是。这是你护城河的起点。
练习：绘制"数据地图"
- 输入数据：什么原始信号提供给AI？
- 反馈数据：什么纠正或确认使其更智能？
- 上下文层：什么专有元数据使这个输出对你来说独一无二？
第3步：选择你的AI用户体验范式
AI可以以四种主要UX形式存在于你的产品中：
- 助手：嵌入式帮手（Notion AI、Copilot）
- 代理：执行任务的自主行动者
- 自主：完全自动化的结果
- 嵌入式智能：改善核心工作流程的无形AI
第4步：构建特定领域的评估
你的AI策略只有在你如何定义"好"的基础上才有效。
第5步：设计复合反馈循环
AI产品的成败取决于反馈循环。
第6步：将商业模式与你的AI经济模型对齐
AI经济学是无情的。你要算好AI的使用成本，没有对齐，你可能会把自己扩张到破产。
第7步：让信任成为一个功能
AI信任不是"锦上添花"，它是核心UX。
写在最后：未来12个月将定义未来12年
AI不仅仅是另一波功能浪潮。它是产品构建方式、护城河创建方式以及企业成败方式的结构性、文化性、经济性和技术性转变。
你不能"等等看"。你不能用几个酷炫的演示来敷衍。你不能依赖旧的产品策略手册来评估概率性、复合性技术。
这不再是可选的。你定义和执行AI产品策略的能力将是未来十年最重要的领导技能。
问题不是你是否会将AI整合到产品中。
问题是你是否会用构建护城河的策略来做，还是用会被下一次API更新就能被抹去的路线图来做。
窗口正在快速关闭。
每一天，竞争对手都在复合他们的数据、反馈循环和用户信任。 每一天你等待，差距都在扩大。
未来12个月将定义你的产品和职业生涯的未来12年。
现在就行动起来。
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