虎嗅-AI 2024年11月07日
AI产品之困:站着把钱赚了
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本文探讨了Paul Graham提出的“考试能力≠真实能力”观点,指出在产品开发中,尤其是在AI领域,过度追求短期收益和“黑客思维”可能导致产品缺乏长期价值和创新性。文章以AI产品为例,分析了当前AI创业圈存在的同质化、快速套壳等现象,并强调了打造真正有价值产品的必要性,即关注用户核心需求和产品长期价值,而非仅仅追求短期收益。最后,文章指出,伟大的产品需要野心、长期主义思维和极致的用户价值,只有真正解决用户问题,才能获得持续发展。

🤔 **“考试能力≠真实能力”**: Paul Graham认为,学校教育中培养的“考试能力”并非等同于真实能力,过度追求考试技巧可能导致忽略对知识的真正理解和应用。

⚠️ **“黑客思维”的陷阱**: 在产品开发中,过度追求“破解系统”和快速获取收益,可能导致产品缺乏长远规划,最终导致用户流失和创新机会的丧失。

💰 **AI产品的困局**: 当前AI创业圈存在产品同质化、快速套壳等现象,很多产品仅仅追求短期收益,缺乏对用户核心需求的关注和产品力的打磨。

🚀 **伟大的产品**: 真正有价值的产品需要具备野心、长期主义思维和极致的用户价值,以解决用户问题为核心,才能获得持续发展和用户认可。

💡 **获得投资的关键**: Paul Graham认为,获得投资的关键在于打造真正有价值的产品,而非一味追求融资技巧,只有好产品才能吸引用户、吸引投资。

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软件系统,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.

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。

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升级把自己代替了。

    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。

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