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寻找AI产品的PMF

发布日期：2024-08-04 18:07:50 浏览次数： 1772 来源：硅基大司马

如何寻找AI产品的PMF，如何打造AI时代的Super APP，如何看待当下AI大模型落地的困境，本文由硅基智能创始人司马华鹏内部讲话整理而来，希望对于在AI大模型产品赛道上每个团队有所帮助。

Character.AI的启示：人工智能初创公司的生存与发展

Character.AI及其他人工智能初创公司被巨头“吞并”的故事，为我们揭示了两个重要的道理，对于任何希望在人工智能领域取得成功的初创公司来说，都值得深思。

首先，仅仅做到MPF（模型产品匹配）是不够的。如果一个产品能让用户投入时间，但却无法将这些用户转化为付费用户，或者无法从其他渠道获得商业收入，那么这就意味着该产品还未找到PMF（产品市场匹配）。换句话说，技术虽然能推导出引发关注的产品，但好的产品能否进一步推导出好的商业价值，同样至关重要。这要求初创公司在追求技术创新的同时，也要深入思考如何将技术与市场需求相结合，实现商业价值的最大化。

其次，好的产品经理与产品创新在人工智能领域将格外重要。正如乔布斯所言：“只有技术是不够的。”这意味着，即使拥有顶尖的技术人才，也需要配备同样出色的产品人才。因为除了技术的逻辑之外，还有“人间的逻辑”需要去理解和把握。这种“人间的逻辑”包括用户的需求、习惯、心理以及市场趋势等，只有深入理解这些因素，才能完成真正的产品创新，打造出既符合技术趋势又满足市场需求的产品。

对于Character.AI来说，也许它们已经想通了这些道理，但最终选择了放弃在上面的坚持和努力。这可能与创始人的追求和特点有关。然而，对于其他的人工智能初创公司来说，这个探索的故事还远未结束。它们可以从Character.AI的经历中汲取教训，更加坚定地追求技术与市场的双重匹配，同时注重产品经理的培养和产品创新的重要性。只有这样，才能在激烈的人工智能市场中立足并取得成功。

不看好AI陪伴产品的市场前景

这一观点主要基于两个原因：一是受众人群规模小，难以实现大规模的用户增长；二是商业变现能力差，商业模式无法形成闭环。

那么，AI陪伴产品究竟试图满足哪类用户的需求呢？归纳为三类需求强度，由高到低依次是：和AI角色谈虚拟恋爱、体验内容剧情、以及心理压力大时倾诉缓解焦虑情绪。然而，这三类需求在AI陪伴产品中均面临难以做大的困境。

和虚拟人谈恋爱这一需求，被他视为伪命题。他认为，人终究还是要和真人恋爱才正常，和纸片人恋爱无法改变现实生活。对于男性用户而言，无法走进现实生活进行实际约会；对于女性用户，虽然能提供一定的情绪价值，但受限于模型的长记忆能力，体验并不佳。

体验剧情需求同样面临挑战。完全依靠模型输出的剧情并不能持续吸引人，而市面上被广泛消费的内容都是由人精心编排过的。此外，交互方式也稍显累赘，需要用户输入消耗能量，不如直接看小说来得方便。

至于缓解焦虑情绪的需求，虽然AI陪伴产品能提供一定的情绪价值，但面对焦虑情绪，人们有诸多解决方案，如和朋友聊天、看电影、打篮球等。因此，这一需求并不足够强烈。

在商业变现能力方面他指出，用户群体偏低龄，自身收入就低。同时，用户手上往往装了十几个竞品，一旦某款产品开始收费，用户迁移到其他竞品的成本很低。此外，靠强擦边来收费的道路也是很难的，因为监管环境对此类行为极为严格。

PMF：创业者思维框架的奥秘

PMF，即Product-Market Fit，中文译为“产品与市场的契合”。尽管这个词听起来有些高大上，但实际上，它就是一种创业者思维框架，用以指导如何使产品满足目标市场的需求，从而在激烈的竞争中立足并取得成功。

有些人可能会觉得，PMF的概念听起来就像是“废话”。然而，深入探究后我们会发现，关于PMF的思维框架，其实包含着三种非常实用且有力的主流观点。

第一种是“Hair on Fire”。这是对痛点的形象比喻，意指为客户解决一个明确且紧迫的需求。就像客户的头发突然着火了，他必须尽快找到灭火的方法。这种紧迫感，就类似于客户遇到的痛点。作为创业者，只要能迅速找到解决方案，为客户“灭火”，就有可能为自己的产品赢得市场。

第二种是“Hard Fact”。这个词意为“硬事实”，它指的是打破客户对现状的接受，让他们意识到这个“事实”是可以改变的。就像每天上班路上的早晚高峰，客户可能已经对堵车习以为常，认为堵车是不可避免的，潜意识中也没有要解决堵车的这个“事实”需求。但如果创业者能够为客户解决这个问题，比如发明一种能够避开早晚高峰的堵车的新型交通工具，那么就能创造出新的市场需求。

第三种是“Future Vision”。这个词意为“未来愿景”，它指的是创业者通过技术创新，展示给客户的一种未来可能实现的愿景。虽然这个框架看起来有些像是“忽悠”，但如果创业者一旦实现这个愿景，就有可能改变世界。就像iPhone之于手机，OpenAI之于AI一样，它们都是通过展示未来愿景，最终实现了巨大的市场成功。

综上所述，PMF并不是简单的“废话”，而是包含着深刻创业者思维框架的宝贵概念。无论是解决客户的紧迫需求，还是打破客户对现状的接受，或是展示未来愿景，都是创业者实现产品与市场契合的重要途径。

OpenAI的PMF之旅：技术创新与市场需求的平衡之道

在探讨产品与市场的契合（PMF）过程中，如何平衡技术创新与市场需求是一个核心议题。OpenAI的发展历程为我们提供了一个生动的案例，展示了实事求是地试错在这一过程中的关键作用。

当技术理想与市场发生冲突时，OpenAI展现出了灵活的应变能力。它并没有固守非盈利的AGI（通用人工智能）理想，而是依据自身的技术优势，推出了ChatGPT这一产品。这一决策体现了OpenAI对市场需求的敏锐洞察，以及将技术优势转化为市场竞争力的能力。

然而，当ChatGPT陷入同质化竞争后，OpenAI并没有选择放弃或妥协。相反，它继续加大技术投入，推出了GPT-4.0，使ChatGPT在同质化应用中脱颖而出，再次占据了市场领先地位。这一举措彰显了OpenAI在技术创新上的坚定决心和持续投入。

然而，市场总是充满变数。当GPT-4.0在B端市场碰壁后，OpenAI果断地调整策略，退回C端市场。它利用与Github的合作关系，解决了广大程序员改Bug的痛点，推出了Copilot x。这一决策体现了OpenAI对市场变化的敏锐感知和快速响应能力。

市场机会总是稍纵即逝。在看到短视频大热的市场机会后，OpenAI又果断地调整了研发方向，延缓了GPT-5.0的进程，而将更多精力投入到Text-Video生成领域，推出了Sora模型。这一举措再次证明了OpenAI在捕捉市场机会和灵活调整策略方面的能力。

如今，当Text生成式AI泛滥，各AI企业遭遇投入产出比倒挂之际，OpenAI又根据自己在多模态AI技术上的进步，将GPT-4.0升级成了更具价值的GPT-4 Turbo。这一决策体现了OpenAI在技术创新上的持续领先和对市场需求的精准把握。

综上所述，OpenAI的发展历程充分展示了一个AI产品在PMF过程中，如何实现技术创新与市场需求的最佳平衡。它告诉我们，实事求是地试错、灵活应对市场变化、持续投入技术创新、精准把握市场需求，是实现PMF的关键之道。

定乾坤和兴社稷

在中国传统文化的深厚底蕴中，我们可以汲取智慧来重新定义和理解现代商业的各个层面。特别是《周易》中的乾坤二卦，为我们提供了一个独特的视角来审视产品与商业模式的关系。基于此，我将产品比作“天”，即《周易》中的乾，它象征着创新、引领与活力；而将商业模式视为“地”，即坤，代表着稳定、承载与滋养。

企业的所有行动都应围绕这一“天地”架构展开，因为这两者一旦确定，企业的基石便得以奠定。

紧接着，我们需要关注的是“流量”，它是产品的核心所在，涉及用户群体的识别、用户所在的平台以及如何有效触达这些用户。流量的获取策略与商业模式紧密相关，不同的商业模式要求不同的流量获取方式，这进一步强调了商业模式与流量之间相辅相成的关系。

最后，才是我们常常在商学院中深入探讨的“管理”。然而，管理并非孤立存在，而是建立在产品、商业模式、流量这些核心要素之上的，它是实现前述要素协同作用的手段，而非起点或主导。

为了更形象地说明这一点，我将“流量”与“管理”合称为“社稷”。在中国古代，“社稷”是土神与谷神的合称，象征着土地与粮食，是农耕社会最重要的崇拜对象，也是国家与政权的基础。同样，流量与管理对于企业而言，就如同土地与粮食之于国家，是维系企业生存与发展的根本。

综上所述，寻找并确定产品的PMF（Product-Market Fit，产品市场匹配）的过程，实质上就是“定乾坤，兴社稷”的过程。这一顺序不可颠倒，即不能基于管理来定义产品，也不能脱离商业模式来谈论流量获取，否则便是本末倒置，极易导致失败。正确的做法应当是，先明确产品与商业模式这对“乾坤”，再据此兴旺“社稷”，即构建有效的流量获取机制与管理体系，如此方能奠定企业稳固发展的基石。

互联网与AI：不同的本质与动态

当我们探讨互联网与AI时，常常会遇到各种类比问题。确实，在某些方面，这样的类比或许有其合理性，但总体而言，它们并不完全适用。原因在于，互联网与AI在本质上存在着显著的差异。

互联网，本质上是一个连接众多计算机的网络。它使得各种计算机能够相互连接，并在此基础上运行各种应用程序。互联网时代的很多行业动态、竞争态势以及创业活动，都围绕着如何构建更强大的网络或开发更具吸引力的网络应用而展开。在这个时代，初创公司特别关注网络效应，即当越来越多的人连接在一起时，所产生的正反馈循环。Metcalfe定律就是一个很好的例证，它表明网络的价值会随着连接人数的增加而不断提升。

相比之下，AI则更像是一个微处理器，甚至可以被视为一种新的计算机。它是一个信息处理系统，数据输入后经过处理再输出，从而驱动各种事情的发生。我们认为，AI和大语言模型代表了一种全新的计算机形态，它们是一种概率计算机，基于神经网络进行运算。与传统的冯·诺依曼机器不同，这种新型计算机在处理结果上可能不那么准确，甚至有时会与用户产生争论或拒绝回答问题。

综上所述，互联网与AI在本质和动态上存在着显著的差异。互联网主要是一个连接计算机的网络，而AI则更像是一个新型的信息处理系统或计算机。这种差异导致了两者在行业动态、竞争态势以及创业活动上的不同表现。因此，在探讨互联网与AI时，我们需要更加注意它们的本质差异，以更准确地理解它们各自的发展趋势和影响。

Auto-Pilot优于Co-Pilot：AI产品设计的新思路

在AI产品的设计上，我们面临着一个重要的选择：是优先考虑全自动工作模式，还是加入人类配合的模式？对此，我认为Auto-Pilot（自动驾驶仪）应优于Co-Pilot（副驾驶）成为我们设计的首要选择。

首先，全自动工作模式具有更高的效率和准确性。当我们设计一个AI产品时，如果能够让它全自动地运行，不仅可以减少人力成本的投入，还可以避免人为错误带来的干扰。相比之下，加入人类配合的模式往往需要更多的沟通和协调，这不仅增加了时间成本，还可能因为人为因素导致误差或失误。

其次，从市场应用的角度来看，To C（面向消费者）的产品往往比To B（面向企业）的产品具有更广阔的市场前景。因此，在AI产品的设计上，我们应该优先考虑满足消费者的需求，打造能够吸引大众的产品。当然，这并不是说我们要忽视To B市场，而是在资源有限的情况下，我们需要有所侧重。

再考虑到产品的使用场景，我们应该优先考虑那些能够帮助用户“Killing time”（消磨时间）的产品。在当今社会，人们的生活节奏越来越快，压力也越来越大。一个能够让人们在闲暇时光中得到放松和娱乐的AI产品，无疑会更具吸引力。当然，这并不意味着我们要忽视那些能够帮助用户“Saving Time”（节省时间）的产品，但在满足基本需求后，提供额外的娱乐价值往往能够赢得更多用户的青睐。

最后，从系统进化的角度来看，我们应该致力于打造一个能够不断自我改进、不断输出更优质Tokens的集群全自动化运行系统。这样的系统不仅能够在运行中不断学习和优化，还能够朝着越来越聪明的进化路径发展。这不仅提升了产品的长期价值，也为用户带来了更好的体验和服务。

综上所述，在AI产品的设计上，我们应该优先考虑全自动工作模式的Auto-Pilot，其次才是加入人类配合模式的Co-Pilot。同时，我们也应该优先考虑To C市场、优先考虑满足用户“Killing time”的需求，并致力于打造一个能够不断自我改进、朝着更聪明方向进化的集群全自动化运行系统。这样的设计理念不仅符合市场的发展趋势，也能够为用户带来更好的产品体验和服务价值。

寻找一杆进洞的计划

打桌球，这项看似简单的运动，实则蕴含着深刻的哲理。当我们手握球杆，目标是将球击入洞中时，会发现一个简单的规律：击打一个球进洞是最容易的，随着球的数量增加，进洞的难度也随之骤增。这一观察，不仅仅局限于桌球运动本身，更可以引申到我们商业模式的设计与创业策略中。

在产品的商业模式设计初期，特别是在创新期和红利期，我们应当追求的是那种“一杆进洞”的市场机会。这意味着，我们要寻找那些需求明确、市场空白大、竞争相对较小的领域，以最小的成本和创新力度快速占领市场。这样的策略，避免了不必要的复杂性和风险，使我们能够集中资源，迅速实现商业成功。

然而，在现实中，很多创业者却倾向于挑战“多球进洞”的模式，即在市场尚未成熟或竞争已经激烈的情况下，试图通过复杂的商业模式和多元化的产品策略来取得成功。这种做法，往往如同刻舟求剑，忽视了市场环境和消费者需求的变化，结果往往是事倍功半，甚至失败告终。

创业，本质上不是一场冒险，而是一场精心策划的创新之旅。我们的目标，是以创新的模式寻找那些大概率获胜的路径。这就好比在航海中，选择一条已知的风向和水流都有利的航线，而不是盲目地驶向未知的海域。

以AI为例，这是一个全新的技术领域，它为我们提供了前所未有的创新机会和市场空间。在这样的新大陆上，我们应当摒弃那些在欧洲大陆上形成的“卷”的习惯，即过度竞争和复杂化的思维模式。相反，我们应当充分利用AI技术的优势，去开发那些能够真正满足消费者需求、创造全新市场价值的新产品。

总之，无论是打桌球还是创业设计商业模式，我们都应当追求简单而有效的策略。在创新期和红利期，寻找那些“一杆进洞”的市场机会；在新技术和新领域面前，保持敏锐的洞察力，勇于开拓前所未有的大市场。这样，我们才能在创业的道路上走得更远、更稳。

找到增加算力的场景

在探讨AI产品的商业模式时，我们不难发现其与比特币挖矿模式之间的某种内在联系。比特币的POW（Proof of Work）模式，引发了一种算力投入的内卷现象。本质上，比特币是通过调用算力来计算一个HASH值，而第一个算出来的机器会获得这个币的奖励。因此，随着参与竞争的机器数量增多，挖到同样币值所消耗的算力和电力也随之增大，这就形成了一种竞拍模式。

然而，AI产品则是对这一模式的升级与超越。它让每个机器都生产出真正有价值的知识（Tokens），这些知识（Tokens）或多或少都能在市场上卖出价格。这样的转变，使得AI产品的商业模式更加具有可持续性和市场潜力。

首先，好的AI产品必须要确保生产的Tokens的价值超过算力投入。这是商业模式能够持续运转的基础。如果算力投入的成本高于Tokens的市场价值，那么这样的商业模式就难以维系。因此，AI产品需要在算法优化、算力利用等方面不断创新，以降低生产成本，提高Tokens的价值。

其次，这些Tokens需要通过现有的渠道快速卖出去。这就需要AI产品能够与市场紧密对接，了解市场需求，找到合适的销售渠道，确保Tokens能够顺畅地流通于市场之中。

最后，这样的模式的天花板不能太低，市场规模要有一定的承载力。这意味着AI产品需要瞄准一个具有足够大市场规模的领域进行深耕细作。只有这样，才能确保Tokens的产量和销量都能够达到一个可观的水平，从而支撑起整个商业模式的运转。

综上所述，AI产品在算力与财力的双循环发力下，正逐渐展现出其独特的魅力和市场潜力。通过不断优化算法、降低算力成本、拓展销售渠道、瞄准大规模市场等领域进行创新和突破，AI产品有望在未来创造出更加辉煌的商业成就。

找到信任度能不断升级的场景

我们首先要明确知识和信息之间的本质区别。简单来说，知识是可以推动行动发生的信息。当我们接触到某个信息，并因此受到启发或驱动去采取某种行动时，这个信息就转化为了知识。以广告为例，两个内容相似的广告，哪一个能够更有效地推动客户产生购买行为，哪一个就可以被认为是更好的广告。

这里的关键在于广告所传递的信息是否能够转化为观众的知识，进而激发他们的购买行动。很多广告选择明星作为代言人，正是因为明星对于他们的粉丝来说，具有更高的信任度。这种信任度使得明星代言的产品在销售时更容易被接受，从而推动销量的提升。这就是知识（在这里特指由明星代言产生的信任感）推动行动的一个典型例子。

进一步地，当我们考虑AI产品时，一个好的AI产品应该是能够生成大量高价值Tokens的。这些Tokens不仅仅是信息，更是能够推动使用者采取更多行动的知识。这样的AI产品才更具实践价值和应用潜力。

而最好的AI产品，则应该在情感上与客户高度契合，并被客户高度信任。这样的AI产品在推动客户行为上将拥有巨大的优势，因为它已经超越了单纯的信息传递，而是成为了客户知识和行动之间的桥梁。

综上所述，知行合一的实现路径最短的就是那些能够直接推动行动发生的知识。无论是广告还是AI产品，其成功与否的关键都在于它们是否能够有效地将信息转化为观众或用户的知识，并进而激发他们的行动。

专注在特定领域去服务

在互联网革命的浪潮中，网络效应是推动其发展的核心动力。然而，当我们迈入人工智能的新时代，其革命的根基已悄然转变为服务。这意味着，与互联网广泛连接信息的模式不同，AI更注重提供专一、专注、专业的知识服务。

服务，这一核心要素，要求我们在人工智能领域进行深度思考和精确定位。我们需要明确，AI不仅仅是技术的堆砌，更是为了满足特定区域、领域和私域的需求，提供有深度的服务。这要求我们摒弃互联网时代那种大规模铺量、追求广泛覆盖的策略，转而注重提高服务质量、服务能力和服务结果，以此赢得良好的服务口碑。

为了实现这一目标，我们需要有勇气去选择一些特殊性的市场，押注一些具有潜力的区域，甚至去搏一个特定的群体。这种策略可能充满风险，但唯有如此，我们才能在激烈的市场竞争中以质取胜、以结果取胜、以口碑取胜。

当然，这种深度服务的提供并不是盲目的。我们需要紧密结合区域、领域和私域的特色，进行深度的绑定和定制化的服务。这样，我们不仅能够满足用户的需求，还能在市场中形成独特的竞争优势。

综上所述，人工智能的新时代是一个以知识服务为核心的时代。我们需要转变思维，从追求广泛连接转向提供深度服务，从追求数量转向追求质量。只有这样，我们才能在人工智能的浪潮中乘风破浪，最终取得成功。

AI产品中的Tokens：寻找使其越来越强的场景

AI产品与普通的互联网产品存在显著的差异，其核心输出是Tokens，即知识。而这种Tokens，或者说知识，是带有智力差异的。就如同对于同一个问题，不同学历背景的人，如高中生、本科生、研究生、博士生的回答都会有所不同，他们的回答反映了他们各自的知识水平和理解深度。

在开发AI产品时，我们面临一个独特的机遇：通过不断地优化和利用数据，我们可以使AI输出的Tokens变得越来越强。这背后的关键在于数据的飞轮效应。当我们把数据重新打标，并放入大模型引擎中进行再次学习，AI就能从这些新的、经过优化的数据中提取出更深层、更准确的知识，从而使其输出的Tokens质量得到显著提升。

因此，在寻找AI产品的PMF（产品市场匹配）时，我们需要特别关注那些能让AI输出的Tokens变得越来越强的场景。这样的场景不仅有助于AI产品的持续优化和进步，还能确保产品在实际应用中能够不断满足甚至超越用户的期望和需求。换句话说，找到这样的场景，就意味着我们找到了AI产品持续成长和成功的关键路径。

总结来说，AI产品的核心优势在于其能够不断学习和进步的能力。而寻找那些能让AI输出的Tokens变得越来越强的场景，就是我们在开发和推广AI产品时应该重点关注的方向。这不仅能够推动AI技术的持续发展，还能为用户带来更加智能、更加有价值的产品体验。

打造一台自动驾驶的机器：硅基生命的崛起与产业升级

在我大学学习自动控制的日子里，我深刻记得老师的一句话：“每台机器被发明出来，其初衷就应该是为了实现自动运行。”然而，现实中许多机器却并未能完全达到这一理想状态，原因在于它们缺乏一个能够自主决策的优质传感器模块。为了弥补这一不足，自动控制的设计师们巧妙地将人类作为一个临时的决策模块嵌入到机器中，从而辅助机器实现了一定程度的自动化。

人类这个碳基的决策模块，无疑拥有其独特的优势，但同时也伴随着不可忽视的缺陷。这些缺陷，正在被硅基生命的高级形式——人工智能（AI）所逐步弥补。AI以其集体进步的能力（群体智能）、无情绪化的决策方式、开源开放的代码特性，以及7X24小时不间断的工作能力，正在逐步替代人类传感器在机器中的作用。这一整体替代的趋势，无疑标志着硅基文明的爆发。

以汽车行业为例，它正在经历一场由自动驾驶技术所引领的深刻变革。而计算机（手机），作为一种特殊的机器，其交互方式也在不断演进。从传统的键盘和鼠标模式，到乔布斯的触摸屏创新，再到如今的Siri语音助手，每一次变革都带来了巨大的产业升级。

在这样的背景下，我们目前所致力于的AI产品，其核心目标就是让计算机（手机）实现更高程度的自动驾驶。而这场自动驾驶的竞赛，不仅仅关乎技术的先进性，更是一场赚钱速度、资金周转率以及业务天花板高度的比拼。谁能够在这些方面脱颖而出，谁就有可能在未来的硅基文明中占据一席之地。

综上所述，打造一台自动驾驶的机器，不仅是技术进步的象征，更是硅基生命崛起和产业升级的重要标志。在这个充满机遇与挑战的新时代，我们有理由相信，随着AI技术的不断发展和完善，一个更加智能、高效、自动化的未来正向我们走来。

Alignment：PMF产品的内核与知行合一的哲学

王阳明，这位伟大的思想家，将他的心学精髓凝结为“知行合一”这四个字。而我所理解的“Alignment”（对齐），恰恰就是这一思想的体现。知行合一的过程，本质上就是一个对齐的过程，它要求我们的知识与行动必须紧密相连，不可分割。

在AI产品的领域中，无论是生成型还是交互型产品，也都必须遵循这一对齐原则。一个好的AI产品，必须能够确保用户的输入与产品的输出之间保持高度的一致性，让用户在使用产品时能够产生对齐多巴胺的愉悦感。

以ChatGPT为例，这款AI产品之所以受到用户的广泛好评，就是因为它能够在用户输入文字后，给出符合甚至超过用户预期的文字输出。这种高度的一致性，让用户在使用ChatGPT时能够感受到一种前所未有的对齐体验。

然而，在ChatGPT之前，很多类似的AI对话产品都被人们戏称为“人工智障”。这是因为这些产品在处理用户的输入时，往往无法给出符合用户预期的输出，导致人们的预期与AI的实现之间产生了很大的偏差。这种偏差，本质上就是由于产品没有遵循对齐原则所导致的。

因此，要做出一款好的AI产品，就必须牢牢遵循Alignment原则。这就要求我们在设计产品时，不仅要对用户的输入进行严格的约束和管理，确保输入的质量；同时，我们还要对产品的输出结果进行客户信息预期的管理，不能过分放大客户的预期，以免给客户带来不必要的惊吓。

综上所述，Alignment作为PMF产品的内核，与王阳明的“知行合一”思想有着深刻的内在联系。在AI产品的设计和开发过程中，我们必须时刻牢记这一原则，确保产品的每一个环节都能够实现知识与行动的高度对齐，从而为用户带来更加愉悦和满意的使用体验。

模型能力和市场预期的对齐

在创业领域，“产品/市场契合度”（Product-Market Fit, PMF）这一概念自2007年由Marc Andreessen，即a16z的创始合伙人，在其博客中提出后，便成为了创业过程中的一个重要指南。它强调的是产品与市场需求的匹配程度，是创业成功与否的关键。

然而，随着AI时代的来临，我们观察到了一个显著的现象：许多在Demo视频中表现“完美”的产品，在实际上线后的表现却与预期存在巨大的差距。这种差距的根源在于，AI模型的技术特性与产品功能之间的契合度不足，即“模型/产品契合度”（Model-Product Fit, MPF）的缺失。

MPF是一个全新的概念，它特指AI模型的技术特性与产品功能之间的契合程度。在AI创业的浪潮中，MPF成为了新的起点。创业者们需要更加关注MPF，以确保AI技术的潜力能够被更有效地利用，同时避免因技术能力边界与产品想要实现的功能脱节而导致的失败。

寻找MPF的过程，实际上是创业者在技术、产品和市场之间寻找平衡点的过程。这需要创业者对AI技术有深入的理解，对产品功能有清晰的定位，同时对市场需求有敏锐的洞察。只有这样，才能确保AI模型的技术特性与产品功能紧密相连，从而满足市场的真实需求。

总的来说，从PMF到MPF的转变，是AI时代对创业者的新要求。在这个新的起点上，创业者们需要更加关注AI模型与产品功能的契合度，以确保在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现创业的成功。

要达到预期，超出预期

在创业领域，产品市场契合度（PMF）一直是创业者们思考的起点。然而，随着AI时代的来临，我们提出了一个新的概念：模型/产品契合度（MPF，Model-Product Fit）。在AI创业的第一阶段，找到MPF成为了关键，而PMF则成为了随后的追求。

MPF关注的是AI模型的技术特性与产品功能之间的契合度。这是构建成功AI产品的基石，也是确保AI技术能够在产品中得到有效应用的关键。在过去，我们常常看到市场上展示出强大能力的AI产品演示（Demo），但这些产品真正面市时，却常常难以满足市场预期。其中一大原因就是这些产品在使用阶段显示出的实际能力与演示时相比大打折扣，出现了买家秀和卖家秀之间的差距。

这种差距的产生，主要有两大原因。首先，虽然AI模型的泛化性很强，但并不意味着它们是万能的。今天的AI大模型表现出极强的泛化性，让人们对其应用场景抱有极大的期待。然而，现实是还不存在真正的“万能”模型，每个模型都有其技术局限性。

其次，没有完美的产品。好的产品是根据需求和技术实现之间的取舍而得来的。基于过高的期待，产品设计者往往试图打造能够全面满足用户需求的完美产品。然而，这种理想化的产品设计往往导致了市场上充斥着各种看似完美的Demo，实际使用时却大相径庭。历史上这样的情况也比比皆是，比如2016年Magic Leap的演示视频让人大开眼界，但2018年产品真正上线时却令人大失所望。事实上，Demo中展示的很多功能直到今年Apple Vision Pro上也还没有完全实现。而Vision Pro也远远不是一款完美的产品，它之所以好，是因为在设计和实现过程中进行了合理的取舍。

因此，在AI时代，创业者们需要更加关注MPF，确保AI模型的技术特性与产品功能紧密相连。同时，他们也需要认识到，没有完美的产品，好的产品是在需求和技术实现之间进行合理取舍的结果。只有这样，才能在AI创业的浪潮中脱颖而出，实现真正的成功。

模型/产品契合度（MPF）的重要性与创业实践

随着AI技术的飞速发展，模型/产品契合度（MPF）成为了AI创业领域的新焦点。MPF关注的是AI模型的技术特性与产品功能之间的契合度，它是构建成功AI产品的基石，也是确保AI技术能够在产品中得到有效应用的关键。

要深入理解MPF的重要性，我们需要从几个方面进行拆解和探讨：

首先，对模型能力的拆解是至关重要的。一个AI模型通常具备多种基础能力，如知识获取、感性能力和逻辑推理等。这些能力在不同模型和不同应用场景下表现各异。因此，创业者需要对这些基础能力进行细致的拆解，明确模型在哪些方面表现出色，哪些方面存在局限。

其次，理解每种能力的边界也是至关重要的。创业者需要清楚地探索和理解模型的能力边界和局限，以此为基础去构建产品。这意味着，创业者应充分利用模型的强项，并规避其弱点，以确保产品在实际应用中能够达到预期的效果。

此外，对模型的技术演进方向有前瞻性的预判也是非常重要的。随着AI技术的不断进步，模型的能力也在持续提升。创业者需要密切关注这些技术演进趋势，以便在工程层面优化产品的能力，并等待基础模型的提高。这样做可以避免因模型能力的突然提升而导致之前的工作白费，确保产品能够随着模型能力的提高而变得更加好用。

在结语部分，我们要强调的是，虽然我们对这波AI带来的创业机会充满信心，但模型本身并不能解决所有问题。因此，我们建议创业者应首先寻找MPF，再追求PMF。成功的产品并不是满足市场的全部需求，而是应该基于对模型能力和市场需求的深刻理解，做出明智的取舍。这意味着，创业者需要在理想和现实之间找到平衡点，确保产品既具备技术可行性，又能满足市场的实际需求。

2014年我的修图三部曲预判

2014年在深度学习刚开始兴起的时候，我当时在做一款智能修图的APP（Toolwiz Photos）。基于对于AI发展的第一性思考，我提出了修图APP的三部曲预判。

第一代：基础修图时代

在修图技术的初级阶段，受限于手机等客户端设备的运算能力，修图产品往往只能提供非常基础的滤镜效果。这些滤镜大多设计得相对简单，效果叠加的次数也不超过5次。用户在修图时需要自行选择适合的滤镜，并依靠个人的审美和技巧来调整图片。因此，多数人只能使用这些初级功能，难以实现更复杂、更高级的修图效果。同时，由于产品功能的相似性，市场竞争异常激烈，修图技术的发展也面临着一定的天花板。

第二代：云端修图时代

随着云计算技术的快速发展，修图技术也迎来了云端修图的新时代。云端修图打破了客户端运算设备的限制，通过强大的GPU集群，可以提供100层以上的殿堂级渲染效果。这不仅极大地丰富了修图的可能性，也让用户能够轻松实现更加复杂、细腻的修图效果。此外，云端修图还提供了基于人工的在线修图服务，用户可以将修图需求发送给专业修图师，由他们来完成更高质量的修图工作。

第三代：智能修图时代

在积累了大量前期数据的基础上，修图技术进一步迈向了智能化。智能修图技术能够分析图片的内容，并根据图片的特点以及用户的喜好偏向，智能匹配相关的算法和滤镜效果。这意味着用户无需再费心选择滤镜和调整参数，只需一键操作，就能获得符合自己审美偏好的修图效果。智能修图技术的出现，不仅极大地简化了修图流程，也让每个人都能轻松享受到高品质的修图体验。今天的MidJourney就是我预判的第三步曲的实现。

Super APP的轮廓：技术革新与产品愿景

每一代技术的飞跃，都会催生出一系列全新的产品机会。然而，新产品与旧产品之间并非简单的升级或替代关系。历史的教训告诉我们，将旧有经验直接套用到新技术上，往往会导致失败。例如，当年在PC端专注安全的公司，尝试将同样的策略应用到移动互联网上，却遭遇了如猎豹等公司的挫败。这正如在马车上安装电灯并非真正的革命，真正的变革是创造出全新的交通工具，如汽车的诞生。同样，将燃油车替换为电动车也非根本性的革新，真正的革命在于自动驾驶技术的突破。

随着当前大模型技术的迅猛发展，许多人曾期待Super APP的迅速崛起，但这一愿景并未如预期般迅速实现。于是，开始有人质疑大模型的价值和潜力。然而，《道德经》有云：“大道甚夷，而民好径。”那些对AI持有坚定信仰的人，总是在共识之外寻找新的机遇。包括硅基在内的众多团队，都在坚定不移地探索打造Super APP的道路。

那么，一个真正的Super APP应该具备哪些核心属性呢？

首先，它应具备WEB 3的能力，即能够链接并利用去中心化的算力资源。这一特性将使得Super APP能够充分利用分布式网络的优势，提供更高效、更安全的服务。

其次，Super APP应拥有Auto-Pilot的能力，即能够自动化地提供服务和收费。这将极大地提升用户体验，使用户能够更便捷地享受各种服务，而无需繁琐的手动操作。

再者，Super APP还应具备自进化迭代的能力，能够持续改进并输出更好的Tokens。这意味着Super APP将能够不断适应市场变化和用户需求，持续提供更有价值的服务和产品。

最后，Super APP应支持群体智能，将硅基生命的优势发扬光大，成为真正的群体智能平台。这将使得Super APP能够汇聚众多用户的智慧和力量，共同创造更美好的未来。

综上所述，Super APP的打造是一个充满挑战和机遇的过程。它需要我们不断探索和创新，将新技术与用户需求紧密结合，创造出真正符合时代需求的全新产品。虽然道路漫长且充满未知，但只要我们坚定信念、勇往直前，相信Super APP的诞生将为我们的生活带来前所未有的变革和惊喜。

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