从互联网热潮到人工智能：避免过去科技陷阱的经验教训
在互联网热潮期间，为公司名称加上“.com”就能使其股价飙升，即便没有客户、收入或可行的商业模式。如今，同样的狂热围绕着“人工智能”，公司急于采用这一标签以利用热潮。
企业争相将“人工智能”融入其品牌、产品描述和域名。根据Domain Name Stat的数据，2024年“.ai”域名注册量同比增长77.1%，初创公司和老牌企业都争相与人工智能挂钩，无论是否具备真正的AI能力。
20世纪90年代末的经验告诉我们，仅仅利用尖端技术是不够的。互联网热潮的幸存者并非追逐潮流，而是满足真实需求并谨慎扩展。
人工智能同样有潜力改变行业，但成功不会来自表面的品牌包装。成功将来自那些突破喧嚣、优先考虑影响力的公司。
关键是什么？从小处着手，找准细分市场，战略性扩展。
从小做起：在扩展前锁定细分市场
互联网热潮的一大失误是扩展过快——今天的AI创新者必须吸取这一教训。
以eBay为例。它最初是一个简单的收藏品拍卖平台，比如Pez糖果分配器，解决了线下无法连接的爱好者的具体问题。只有在掌握这一细分市场后，eBay才扩展到电子产品、时尚等领域。
与之形成对比的是Webvan，它试图通过在线订单和多城市快速配送彻底改革杂货购物。它在证明需求之前耗费数百万美元于仓库和物流，最终因自身野心崩塌。
启示是：专注于精准的用户需求，在扩展前主宰一个狭窄的细分市场。
对于AI开发者来说，这意味着避免构建“全能AI”的陷阱。例如，一个用于数据分析的生成式AI工具必须针对特定群体——比如产品经理、设计师或数据科学家。你是为SQL新手还是经验丰富的分析师服务？每个群体都有独特的需求和工作流程。
通过专注于特定受众——比如SQL技能有限、需要快速洞察的技术产品经理——你可以深入了解他们的需求，优化体验，打造出不可或缺的产品。只有在此之后，才应扩展到相关用户或功能。在构建持久AI产品的竞赛中，胜者将是那些为特定受众提供卓越服务的公司，而不是试图服务所有人。
确保数据优势：建立持久的防御能力
从小规模起步有助于实现产品与市场的契合，但持续成功需要防御能力——尤其是通过专有数据。
互联网热潮的幸存者不仅吸引了用户，还积累了独特的数据。例如，Amazon并未止步于卖书。它利用购买和浏览数据优化推荐，然后利用区域订单模式优化物流，为Prime无与伦比的两日达奠定了基础。
Google采取了类似策略。每一次搜索、点击和更正都推动了更好的搜索结果，进而优化了广告，形成了强化其优势的反馈循环。
对于AI开发者，教训显而易见：长期成功依赖于随时间改进产品的专有数据循环。
任何人都可以微调开源大型语言模型或访问API，但高价值的现实世界用户数据更难复制。
AI产品开发者应尽早问自己：
- 我们的产品将从用户交互中捕获哪些独特数据？
- 我们如何创建反馈循环以持续改进？
- 我们能否以道德且安全的方式收集竞争对手无法访问的领域特定数据？
以Duolingo为例。借助GPT-4，其“解释我的答案”和AI角色扮演功能生成丰富的用户数据，不仅捕获答案，还记录学习者的思考和互动方式。这些数据优化了体验，创造了竞争优势。
在AI时代，专有数据是你的持久优势。设计出能从独特数据中学习的产品将引领行业。
结论：这是一场马拉松，而非短跑
互联网热潮证明了炒作转瞬即逝，但基本面持久。AI热潮遵循相同的模式。成功不会来自追逐潮流，而是来自解决真实问题、谨慎扩展和构建可防御的优势。
未来属于那些将AI视为马拉松、拥有坚持到底纪律的开发者。
傅凯亮是Uber的AI产品经理。
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关键是什么？从小处着手，找准细分市场，战略性扩展。
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启示是：专注于精准的用户需求，在扩展前主宰一个狭窄的细分市场。
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通过专注于特定受众——比如SQL技能有限、需要快速洞察的技术产品经理——你可以深入了解他们的需求，优化体验，打造出不可或缺的产品。只有在此之后，才应扩展到相关用户或功能。在构建持久AI产品的竞赛中，胜者将是那些为特定受众提供卓越服务的公司，而不是试图服务所有人。
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