文 | 钱钱

编辑 | 阿景

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最近AI圈有个怪现象。

俩团队用同款开源大模型搭产品，一个半年估值破十亿，一个上线仨月用户跑光，代码直接躺进回收站。

PerplexityCEO最近吐槽“万物皆套壳”，但为啥有的壳能卖钱，有的只能当垃圾？今天咱就掰开揉碎了说，AI套壳产品的生死线到底在哪。

套壳本身不算原罪。

大模型就像水电，创业公司不可能都自己建水电站。

问题是，有人拿水电接了个灯泡就敢叫“智能照明系统”，有人却用同样的水电造出了全自动智能家居。

差的可不是一点半点。

功能型产品，一次性打火机的宿命

去年底有批PDF对话工具火过一阵。

用户传个文件，就能问“第三章讲了啥”“帮我总结核心观点”。

当时不少团队觉得挖到宝，融资、做广告，忙得热火朝天。

结果今年初ChatGPT开放文档上传功能，这些工具用户量一下掉了七成。

为啥会这样？这类产品就是“功能型”的。

用户用它就像用一次性打火机，点完烟谁还会揣兜里？场景太窄，用户需求单一，大模型一升级，自带同款功能，立马被替代。

更要命的是没数据沉淀。

用户传的PDF看完就删，工具既记不住用户习惯，也攒不下行业数据。

下次用户再来，还是陌生人。

这种产品复制起来也容易，GitHub上找段代码改改，三天就能上线一个，竞争到最后只能拼价格，利润比纸薄。

早期AI写作工具也是这个下场。

2022年那波，随意套个GPT-3.5API就能做“AI写周报”“AI写邮件”。

结果呢？用户写两次就发现，还不如自己改改快，毕竟工具不知道公司具体业务，写出来的东西全是套话。

目前回头看，这些产品大多成了代码垃圾。

产品型应用，瑞士军刀的生存逻辑

但同样是套壳，有些产品就能活下来，甚至估值翻着跟头涨。

就说Cursor，最早就是VSCode的插件，调用GPT-4帮写代码。

本来想做个“AI代码助手”功能，后来发现开发者不只需要“写代码”，还需要“改代码”“查bug”“优化性能”。

于是团队把插件升级成独立IDE，能记住用户写代码的风格列如有人爱用Python列表推导式，有人习惯for循环推荐的代码越来越准。

用户用得越久，工具越“懂”他，粘性自然就上来了。

这就是“产品型”应用，不是孤立功能，而是嵌入用户工作流的解决方案。

GitHubCopilot更典型。

它没做独立工具，直接集成在开发者每天用的VSCode、JetBrains里。

你写代码时它在旁边实时推荐，不用切换界面，不用复制粘贴。

这种“无感嵌入”比单独下载个APP靠谱多了。

数据显示，这类产品用户留存率是功能型的5倍以上，这就是差距。

产品型还有个关键，是能形成数据闭环。

用户用Cursor写代码，工具会匿名收集“哪些推荐被采纳了”“哪些被修改了”，这些数据反哺模型，让推荐越来越准。

就像滚雪球，越滚越大，最后形成自己的壁垒。

功能型产品可没这本事，数据都是过眼云烟。

模型和渠道，少一个都不行。

就算做出产品型应用，也得过“模型依赖”这关。

Cursor早期全靠GPT-4，但它没把命根子全赌在OpenAI身上。

团队偷偷训练了自己的小模型，专门优化代码场景，目前就算GPT涨价，它也能稳住成本。

微软Copilot更狠。

直接把大模型塞进Office全家桶，你用Word写报告，它在旁边提示“这里可以加个案例”，用Excel做表，它自动帮你分析数据。

这种“系统级集成”渠道，小公司根本抢不走。

用户打开电脑就用，谁还会特意下载个第三方工具？

垂直领域更看“专业壁垒”。

医疗AI套壳不是随意套的，得有医院真实病例数据，还得通过NMPA认证。

法律AI得懂不同地区的法条，甚至法官的裁判习惯。

这些东西不是靠调用大模型API就能搞定的，得扎进行业里磨。

长尾市场，小而美的生存智慧

普通人创业，非要跟巨头硬碰硬吗？实则长尾市场藏着不少机会。

有个AI解梦器，用户输入梦境描述，它结合心理学知识分析“梦见掉牙可能是焦虑”“梦见飞行可能是渴望自由”。

场景够小吧？但用户粘性特别高，付费率比大众产品高30%。

为啥能活？由于巨头看不上。

大公司都盯着“办公”“教育”这些大赛道，没人会花精力做“解梦”这种小众需求。

但小众不代表没需求，这类产品用户基数小，但客单价高，还没竞争，活得挺滋润。

AI占星应用也是例子。

不搞那些玄乎的，就做“星座性格匹配”“职业发展提议”，用户输生日就能生成报告。

团队没融过资，就靠订阅费活着，每月稳定盈利。

这种“小而美”，比追风口靠谱多了。

不过做长尾也有讲究。

得选“高频+高痛点”的需求。

解梦、占星虽然小众，但用户会反复用，遇到烦心事就想来看看，这就是高频。

要是做个“AI算圆周率”，一辈子用一次，肯定活不了。

给创业者提个醒，资源少就别贪大求全，先在长尾市场练手。

把一个小需求做透，做出用户离不开的“小钩子”，比啥都强。

等攒够数据和用户，再慢慢扩展，这才是稳妥路子。

最后说句实在的，AI套壳不是不能做，但得想清楚，你是在做一次性打火机，还是瑞士军刀？

是想蹭波热度就跑，还是真想在行业里扎根？巨头生态里不是没机会，关键是找到自己的位置要么做巨头不屑的小而美，要么做巨头需要的螺丝钉。

别再抱怨“大模型垄断”，也别幻想“套个壳就能暴富”。

AI创业的本质，从来都是“用技术解决真问题”。

能想清楚这点，从代码垃圾到十亿估值，可能就差一个转身的距离。