两个“特别坑”的AI产品创业方向，你知道吗
第一个方向是通用型的AI个人助理
我在23年-24年期间聊了大量这个方向的团队，因为在当时大家都觉得用大模型来打造外部知识体系，做一个类似钢铁侠中“Javis”或者Her中的AI助理是未来一个大的趋势。这类产品比较典型的形态是笔记或者知识库应用，让用户把日常看到的内容通过照片、视频或者文字的方式记录下来，又或者把日常浏览的信息通过链接放进来，爬取后再帮助用户进行整理，并在需要的时候给到用户帮助，有的还会叠加一些输出和执行的能力，比如写邮件，订票和日程管理等。
这类产品有两个问题，第一点肯定就是当前技术限制，无论是底层大模型的处理能力，还是在输入信息的载体上，当前都不具备像电影中个人AI助理展现的那样。我们期待的个人助理是全知全能，能够随时解答疑问，并且能够看到我们所看到的东西，不需要手动的方式输入或者提问，而是借助眼镜等新的设备工具，实时提供帮助，并且能够提前了解需要的Context。Always On我觉得是AI助理能够真正起作用的一个核心能力，但当前技术显然是不支持的。
第二点问题是在第一点的基础上出现的用户人群的问题，这类通用产品理论上的目标用户是所有人，但当前技术能力又达不到。因为我们期待的个人AI助理的反馈应该是实时的，但实际上这类产品真的能够给予正反馈的周期很长，能够给你一些建议的前提是你把足够多的数据放进这款产品，这就要求用户需要每天去记录信息，这个前期上手门槛就提高了，人群可能缩小到了笔记类产品的用户，但笔记类产品大家也都知道，非常成熟红海的一个赛道，而且迁移成本很高，为什么要把之前记录的信息迁移到一个新的App？这里就会有个悖论，我让用户感受到价值首先需要有数据，但用户没感受到价值为什么要把数据迁移过来呢？
这类产品想要突破，我有3点思考：
1. 大模型能力提升（实现AGI），更合适的信息输入载体（硬件）出现，但如果真到了这时候，这个机会应该是大模型和硬件厂商直接做了。
2. 已有用户数据和场景的产品，直接叠加AI能力，最典型的就是Notion加了AI功能，完全不需要担心上面提到的数据悖论。
3. 做垂直场景，当前典型PMF的产品比如AI会议助理、AI生成病历（Freed这款产品）等，本质上就是通用AI助理的专业化和垂直化。
第二个方向是面向小白人群的通用Agent搭建平台或者AI coding产品
通过workflow搭建agent应该是过去23-24年非常火的赛道，但有面向小白和专业开发者用户之分。我自己也做过类似的产品，在23年的文章中也提到过为什么这类产品我觉得是比较坑的，在去年AI Coding火了之后，又出现了一批自然语言直接生成应用的产品，但如果你是面向普通小白用户，同样的逻辑依旧成立。这类产品初看很“丰满”，毕竟当前开发者只是很小一部分人群，而且每个普通人当然会有各种idea想要开发应用，如果能够赋能这批小白用户，市场规模足够大。但其实现实很“骨感”，在此再总结一下：
1. 还是TMF的问题，当前模型能力并不具备单纯靠自然语言即可做出可用产品的能力
2. 绝大多数小白用户并不具备对自身需求的梳理和转化成产品的能力
3. 绝大多数小白用户的需求持续性低，可能只是尝鲜或者短期需求，导致长期留存差
以上几点直接导致产品的真正上手门槛会很高，这里的“真正上手门槛”指的是用户能够做出满足他需求产品的门槛，现在AI coding随便输入一段话，生成一个页面的门槛是很低的，但要做出满足用户需求，并且长期使用的门槛是很高的。而且因为是通用的小白用户，人群画像实在是太泛了，就算想迭代产品，也不知道该从哪入手去迭代。
所以以上两类产品在实际面向市场做Go-to-market的时候，普遍会遇到的情况就是，一开始用户增长很快，当然得要赶上第一波流量红利，但很快会发现达到Aha Moment的用户很少，而且留存的用户更少，接着开始使劲发力增长这块，但会发现找不到核心用户人群，做不出ICP（理想用户画像），而且也找不到killing feature来作为吸引用户的切入点。这时候又一个大坑出现了，很多团队会认为这是增长的问题，觉得产品足够好，但就是没人用，所以使劲去发力增长。但其实对于这类通用型产品来说，规模效应本身就是一个重要的壁垒，这就是先有鸡还是先有蛋的悖论了，所以本质上这其实是个产品定位的问题。还有这类产品很依赖viral病毒式营销的先发优势，一开始做的靠Demo可能很快吸引一批用户，而且成本极低，有很好的流量红利，但过了那个时间点之后，大家没有新鲜感，而且也知道这类产品实际并不是如Demo宣传的那样，再加上又是通用泛人群，很难抓到一个统一的痛点来吸引，会导致获客成本极高。
这里比较典型的例子，像去年靠Demo爆火的Dot AI，去年7月在社交媒体上发布正式上线的推文后，就再也没有发过推了，而且官网访问量也在1万左右，不温不火。还有23年底发布的AI生成APP的Trace在去年已经直接官宣倒闭了，创始人又做了一个AI视频剪辑的新产品（这个还比较现实落地一些）。再比如去年靠推特火出圈的Wordware，流量也是一直在下滑，在去除流量高峰的影响外，最近三个月也依旧是下滑的趋势，而且幅度挺大的。
那么这两类产品的破局点在哪呢？
我个人思考的结论是——专业化，做垂直人群和场景。比如做专业的开发者市场，Cursor就是一个很好的例子。再比如AI助理这块，做会议场景的助理，有非常多已经PMF的产品，比如Otter、Granola、Read AI等等。专业化和垂直化可以很好的解决上述的问题，你可以在大模型的基础上，叠加专门面向专业人群所需要的能力，并提供更好的onboarding的指引，并且在Go-to-market的时候也可以有的放矢，更有针对性。
看到这，可能有人会反驳说Lovable和Bolt这类产品不也发展很快吗？但实际上这两款产品一直是在往专业化迭代的，如图，Lovable在官网上列举的4类目标用户其实就是典型的专业用户，特别是Designers这块，还有2月中上线的Visual Edits功能，让用户可以直接在生成的页面上进行修改，进一步增强了专业用户所需要的可控性。另外我也一直在观察Lovable的营销策略，最近主要在打Webflow这块的人群市场。Webflow是上一个“拖拉拽”时代无代码的典范，ARR已经过了1亿美金，主打也是设计师这类的专业人群，Lovable想要进一步作为AI新时代的Webflow，把这部分人群给吸引过来。
另外还有一类特别有意思的人群，就是想要学习编程或者具备一定编程能力的非开发者群体，这类人群在海外的比例是很高的，因为海外学点编程大家觉得是很顺手的事情，但在国内这部分人群之前占比很少，但AI coding兴起之后在逐渐增多。这类人群其实支撑起了像Replit这样的产品，Cursor的用户中也有很大一部分是这类人。这类人跟上文提到的小白用户是不一样的，要做一个区分，之后有机会再写一下这类人群的分析，欢迎关注公众号。
前几天我也分享过把AI coding用于SEO专业人群的idea，感兴趣的朋友可以看之前的文章。分享一个Vibe Coding+Agent在垂直领域的潜在机会
最后要特别提一点
我上文说特别坑的两个方向，主要面向的主体是创业公司，因为创业公司资源是相对有限的，不能打无限战争，选择切入的timing和场景，把事情做闭环能够持续跑是第一要务。但这两个方向确确实实是未来的趋势，也是特别大的市场，对于资源足够充裕的大公司来说，反而可能是机会，所以需要辩证的看待。
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