從網路熱潮到AI：避免過去科技陷阱的教訓

在網路熱潮時期，為公司名稱加上“.com”就能使股價飆升，即使沒有客戶、收入或可行的商業模式。如今，類似的狂熱圍繞著“AI”，公司急於採用這一標籤以利用熱潮。

企業正急於將“AI”融入品牌、產品描述和域名。根據Domain Name Stat，2024年“.ai”域名註冊量年增77.1%，新創公司與既有企業爭相與人工智慧掛鉤，無論是否具備真正的AI能力。

1990年代末教會我們，僅靠尖端技術不足以成功。網路熱潮的倖存者並非追逐潮流，而是滿足真實需求並謹慎擴展。

AI具有改變產業的潛力，但成功不會來自表面品牌塑造，而是來自突破噪音、專注影響的公司。

關鍵？從小開始，找到利基市場，然後策略性擴展。

從小做起：在擴展前專注利基市場

網路熱潮的一大失誤是過快擴展，這是今日AI創新者必須警惕的教訓。

以eBay為例，它最初僅為收藏品（如Pez糖果盒）提供簡單拍賣平台，解決了線下無法連繫的愛好者問題。在精通這一利基市場後，eBay才擴展到電子產品、時尚等領域。

相較之下，Webvan試圖通過線上訂單和多城市快速配送革新雜貨購物。它在證明需求前耗費數百萬於倉庫和物流，最終因過於雄心勃勃而崩潰。

啟示：專注於精準的用戶需求，先主導狹窄市場再擴展。

對AI開發者而言，這意味著避免打造“通用的AI”。例如，一款用於數據分析的生成式AI工具必須針對特定群體，如產品經理、設計師或數據科學家。你服務的是SQL新手還是資深分析師？每個群體有獨特需求和工作流程。

專注於明確的受眾（如SQL技能有限、需要快速洞察的技術產品經理），深入了解其需求，優化體驗，打造不可或缺的產品。然後再擴展到相關用戶或功能。在打造持久AI產品的競賽中，勝者將是為特定受眾提供卓越服務的公司，而非面面俱到。

確保數據優勢：建立持久的防禦性

從小開始有助於實現產品市場契合，但持續成功需要防禦性—特別是通過專有數據。

網路熱潮的倖存者不僅吸引用戶，還積累了獨特數據。例如，Amazon不僅賣書，它利用購買和瀏覽數據優化推薦，然後根據區域訂單模式優化物流，為Prime的兩日送達奠定基礎。

Google採取類似策略。每個搜尋、點擊和修正都改善了搜尋結果，後來更應用於廣告，形成反饋迴路，增強其優勢。

對AI建造者來說，教訓很明確：長期成功取決於隨時間提升產品的專有數據迴路。

任何人都能微調開源大語言模型或使用API，但高價值的真實用戶數據難以複製。

AI產品建造者應及早問：

• 我們的產品將從用戶互動中捕捉哪些獨特數據？
• 如何創造反饋迴路以持續改進？
• 能否以道德且安全的方式收集競爭者無法獲得的領域特定數據？

以Duolingo為例，借助GPT-4，其“解釋我的答案”和AI角色扮演功能生成豐富的用戶數據，不僅捕捉回應，還記錄學習者的思考和互動方式。這些數據優化體驗，創造競爭優勢。

在AI時代，專有數據是你持久的優勢。設計能從獨特數據中學習的產品的公司將領先群倫。

結論：這是一場馬拉松，而非短跑

網路熱潮證明，炒作短暫，基本面永存。AI熱潮遵循相同模式。成功不會來自追逐潮流，而是解決真實問題、謹慎擴展並建立防禦性優勢。

未來屬於將AI視為馬拉松、保持紀律的建造者。

傅凱良是Uber的AI產品經理。