今天小编分享的科技经验：AI产品之困：站着把钱赚了，欢迎阅读。
本文来自微信公众号：阿茶的 AI 之路，作者：起名贼费劲的阿茶，题图来自：AI 生成
最近读到 Paul Graham 的一篇 2019 年的文章《The Lesson to Unlearn》，让我有所触动。作为 Y Combinator 的创始人，Paul Graham 不仅投资了 Airbnb、Dropbox 等独角兽企业，更重要的是，他的许多观点都深刻影响了整个创业圈。人送外号 " 硅谷教父 "。在这篇文章中，他提出了一个观点：我们在学校里学到的最重要的，恰恰是我们需要忘记的一课。
这个需要被忘记的是什么？其实就是" 考试能力 = 真实能力 "。
在学校里，我们习惯了这样的逻辑：好成绩 = 好学生 = 学习能力强。但实际上，考试分数与真正的学习之间可能毫无关系。
这点很多人可能都会有体会，尤其是在大学时期，我们是怎么准备考试的呢？
研究历年考题，找出出题规律
背诵考点，而不是理解原理
练习答题技巧，而不是深入思考
在有限时间内，追求最高的 " 投入产出比 "
考前的 ppt 和历年考题永远是最重要的，我们甚至会因为老师今年突然变题而十分恼火。如果把一门课程比作一个軟體系统，其实我们一直是在尝试破解它的考试部分。所以在学生时期，我们都是黑客。而对于学校呢，它也只能依赖这个指标。
Paul Graham 直白地说：So what college admissions is a test of is whether you suit the taste of some group of people.（因此，大学录取所考验的是你是否符合某些人的品味。）
这个问题显然是全世界都存在的。越是好的学校，往往意味着他们的学生是更厉害的 hack 高手。如果你没有足够聪明，还不会 hack，你就去不了好的学校。
或者再直白一点说，任何一个可以被量化的东西，都是可以 hack 的，只是难度不同。就像之前有一句调侃：只要定语足够多，谁都可以是第一。
黑客思维的陷阱
如果仅仅停留在批评应试教育，这篇文章的观点并不新颖。实际上，" 黑客思维 " 确实帮助很多人在学校里取得了不错的成绩，在之后的工作中也是这样。
关键的问题在于：当我们试图走出既定轨道，尝试创造新的价值时，这种思维方式会带来什么影响？
特别是在做产品时，我们往往会不自觉地寻找可以被 " 破解 " 的系统。这种思维方式看似聪明，实则危险。
Paul Graham 分享过一个典型案例：一位产品经理骄傲地展示他如何在一个月内让用户量翻倍。然而三个月后，90% 的用户都流失了。
这不正是我们熟悉的 " 考前突击 " 翻版吗？《精益创业》中提到过一个重要观点：要区分真实的用户增长和虚假的用户增长。说得更直白一点：你要清楚你到底有多大本事，骗哥们可以，别把自己也给骗了。
为什么这种黑客思维在产品领網域会失效？因为产品的生命周期不会随着一次 " 考试 " 结束，用户不是给你打分的老师。这种思维不仅会损害产品的长期价值，更会让我们错失真正的创新机会。
当然，此时可能有人会说：" 我就是想做个副业赚点钱，需要想得这么复杂吗？我看他们也都赚到钱了啊。"
这就是现实尴尬的地方，我们在下一节会讨论这个问题。
AI 产品的困局：赚钱与产品力
赚钱和产品力无关，在一定范围内甚至是所谓的 " 负相关 "，这一点在 AI 产品更为明显。
看看当下的 AI 创业圈：各种媒体曝光、融资新闻此起彼伏，各种天才少年横空出世。但是产品同质化严重。
首先，AI 产品的门槛被大幅降低。自从 ChatGPT 横空出世后，各种简单包装 GPT API 的产品纷纷上线，开始 AI+ 万物的产品层出不穷。
几乎人人都能快速开发一款 AI 产品。正如我们看到的：套壳 API 的聊天机器人、各种 AI 写作助手……这些产品开发周期短，成本低。
各种大模型如雨后春笋般出现，但性能差异并不明显，全都是一个对话框的聊天。如果不告诉你用的哪家模型，可能都不会有什么感知。这导致上层的应用同质化问题更为严重。
而在大家普遍对 AI 认知不足的早期，这导致市场和用户更容易被表面的噱头所蒙蔽。这些产品可能会在早期有一波不错的收益（通常是拿融资）。
这类 " 快速赚钱 " 产品有个共同特点：善于抓住即时需求和浅层需求。就像追热点一样。此外大量运用各种营销手段包装自己。在当下这个信息爆炸的时代，这种追热点式的产品也确实更容易获得关注和变现。
但问题也很明显：
可替代性强：谁都能做，不然也不会天天担心大模型更新把自己代替了。
生命周期短：热点一过就凉。
一锤子买卖：很多产品经不起推敲，看起来很美好，实际并不能起到什么作用。
即使它们的问题大家都心知肚明。但那些真正在思考 AI 应用价值的团队很难在短期内证明自己的价值。这些快速复制和包装的产品，却能在短期内获得更多关注和收入。很多时候会倒逼这些团队去做这样的应用。
我经常会问创业者或者其他的 AI 开发者一个问题：" 你做这个产品的目的是什么？"
如果只是想做个副业赚钱，其实不必太纠结产品力的问题，那些所谓的 " 黑客思维陷阱 " 可能也不那么重要了。但如果你的目标是打造一个真正有价值的产品，仅仅追逐短期收益的思路就显得太浅。
站着把钱赚了
站着，做一款 " 好产品 "，可能需要很多产品构思以及观察，但可能折戟在路上；想赚钱，做一款 " 追热点的产品 "，可能看起来很 low，但是能赚钱。
那么，有没有可能站着把钱赚了呢？
这样的产品，我们称之为伟大的产品。它通常要满足几个条件：
1. 野心
产品真的以解决问题和造福用户为目的，而且是一个上限高的产品。一个简单的套壳产品也能解决问题，但它的上限同时也非常低。
2. 长期主义思维
从短期来看，它们可能并不聪明，不玩套路，也不追求速成。
3. 极致的用户价值
重要的是，伟大的产品始终关注一个核心问题：用户是否真的因为这个产品而受益？
我们常调侃 B 端产品只需让付费方满意，用户的意见并不重要。但真正伟大的产品，必须让使用者真的感受到了受益，口碑才能带来自发的增长。
写在最后
Paul Graham 认为，获得投资的最好方式不是学习如何说服 VC。
因为 VC 投你的原因很简单：这是一次不错的投资。
他们通常是通过用户量判断，那么怎么获取用户呢？不是通过各种途径曝光，而是真正有一款优秀的产品。当你有了一个好产品，一切都会变得简单：用户会主动传播，投资人会主动寻找，市场会给出正向反馈。
当然，不是每个产品都能成为伟大的产品，有的产品从设计的第一天就注定不可能是伟大的产品。
也不是每个人都想设计出伟大的产品；
也不是每个人都能设计出伟大的产品；
也不是每个人都能撑得起伟大的产品。
而属于大模型时代的伟大产品，可能依然隐藏于黎明前的黑暗。
本文来自微信公众号：阿茶的 AI 之路，作者：起名贼费劲的阿茶
