本文总结了作者近两年探索大模型与普通人创作结合的经验，涵盖亿级规模大众产品和百万级规模垂直解决方案。作者强调，不应过度依赖过去的成功路径，而应从基础理论开始学习，并通过实践保持迭代。找到Model-Product-Market-Fit是关键，即模型能力与用户需求相匹配。同时，要区分实用价值的伪需求和情绪价值的真需求，交付结果而非单纯的体验，并通过封装AI原子能力实现乘数效应。旨在帮助读者少走弯路，迎接更大机遇。

💡对过去成功路径的过度依赖可能是未来成功的阻碍，因此需要从基础理论开始学习，上手体验和实践，并保持迭代更新。

🎯找到Model-Product-Market-Fit是核心能力，这意味着模型的能力（包括现状和未来）需要与用户的需求（包括存量和增量）相匹配。用户需求是一个渐变的光谱，AI不仅要替代存量解决方案，还要创造增量市场。

🎁给用户交付的是一个结果，而非单纯的用户体验。通过管理用户预期，收敛应用场景，最终要满足甚至超出用户的预期。

⚙️将AI封装为原子能力，通过工具->模板->内容的方式，带来乘数效应，而非单纯的漏斗转化逻辑。

深度复盘｜做AI产品近2年总结出来的25条核心认知

过去2年，一直在探索如何把大模型跟普通人的创作结合起来，做过亿级规模的大众产品，也做过百万级规模的垂直解决方案，拿到比较多的用户反馈

在此分享AI应用的产品经验，希望可以帮助大家少走弯路，交流经验。拉长周期看，我们现在做的项目本身可能没那么重要，但我们积累的认知和经验会帮助我们迎接更大的机会

核心内容

1. 对过去成功路径的过度依赖，可能是未来成功的阻碍，从基础理论开始学习，上手体验和实践，保持迭代

2. 找到Model-Product-Market-Fit是核心能力，模型能力（现状&未来）匹配用户需求（存量&增量）
用户需求是渐变的光谱，按过去的旧分类，AI只能替代存量解决方案，无法创造增量市场

3. 有些实用价值的伪需求，但其实是有情绪价值的真需求

4. 给用户交付的一个结果，而非单纯做体验，通过管理用户预期，收敛场景，最终满足甚至超出用户预期

5. 把AI封装为原子能力，通过工具->模板->内容，带来乘数效应，而非单纯的漏斗转化逻辑