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一批不起眼的AI产品已经开始赚钱了:真正的机会可能根本不在大模型

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过去两年,AI创业最吸引眼球的,总是大模型。

谁的参数更多,谁的融资更大,谁最有可能成为下一个OpenAI。

但最近a16z最新一期消费级AI榜单给出了一个很有意思的信号:

  • 付费最多的AI产品中,有29款甚至没有进入流量Top 50.

换句话说,一批并不出名、流量也不算大的AI产品,已经开始稳定收钱。



这件事比“又出了一个更强的大模型”更值得关注。

因为它说明AI行业正在发生一个重要变化:

  • AI创业正在从“证明技术很强”,进入“证明这门生意成立”。

01

真正赚钱的产品,往往并不性感

比如Evoto。

它没有做一个“万能AI图片工具”,而是专门解决商业摄影里的修图问题:去反光、调肤色、修衣褶、调整体态。

听起来并不性感。

但对婚纱摄影、职业照、商业摄影来说,它直接减少了大量人工修图时间。



所以用户买的并不是“AI能力”。

而是:

  • 更低的成本、更快的交付。

再比如Fireflies。

会议转录早已不是什么新技术。

但它没有停在“帮你记会议”,而是继续把任务、预算、关键指标抽取出来,再接入CRM和企业工作流。

它真正解决的不是“记录会议”,而是:

  • 让会议结果进入业务流程。

还有n8n。

它甚至不像典型的“炫酷AI应用”,本质上就是自动化工作流。

但正因为它能把不同软件、数据和AI模型真正串起来跑,所以越来越多企业愿意持续付费。

这些产品共同说明了一件事:

  • 真正值钱的AI,不一定最先进,但一定最接近真实业务。

02

AI创业正在从“技术红利”进入“场景红利”

AI创业第一阶段,比的是谁先拥有模型能力。

只要能生成文字、图片、视频,就有大量用户愿意尝鲜。

但现在,这个阶段正在过去。

基础模型越来越强,也越来越便宜。

很多过去需要创业公司自己研发的能力,现在调用API就能实现。

这意味着:

  • 模型本身越来越难成为长期壁垒。

真正拉开差距的,开始变成三个东西:

▌第一,场景够不够具体

不是“帮所有人提高效率”。

而是:

  • 帮摄影师修图
  • 帮销售处理会议
  • 帮设计师做3D模型
  • 帮开发者自动化工作流

场景越具体,用户越容易感受到价值。

▌第二,能不能进入工作流

一次生成一个结果,不一定是好生意。

真正有粘性的产品,是用户每天都要用,甚至工作已经围绕它重新组织。

这时真正的壁垒就不是:

“别人能不能做出同样的功能。”

而是:

  • “用户离开你之后,工作还能不能顺畅完成。”

▌第三,价值能不能算清楚

AI帮我节省多少时间?

少雇多少人?

多成交多少客户?

增加多少收入?

一旦结果可以量化,付费就会自然发生。

03

用户真正愿意为AI付钱,是因为它能帮他赚钱

a16z这次还有一个数据很有意思。

最顶端1%的AI付费用户,贡献了19.5%的总消费,人均每月AI工具支出超过900美元。

这些人主要是开发者、设计师、创作者和专业用户。



为什么他们愿意花这么多钱?

不是因为AI好玩。

而是因为AI可以直接提高产能和收入。

所以AI商业化最重要的一条规律其实很简单:

  • 用户不会长期为“先进”付钱,只会长期为“有结果”付钱。

一个工具如果每月收费100美元,却能帮用户多赚1000美元,付费逻辑就成立。

反过来,如果价值只能用“很酷”“很聪明”“体验很好”来解释,商业模式通常就不会太稳。

所以判断一个AI产品,最重要的问题不是:

“有没有人用?”

而是:

“有没有人愿意持续付费?”

04

大模型会越来越像基础设施,应用才决定谁赚钱

我认为AI未来会越来越像互联网早期。

云计算、支付、地图、通信都是基础设施。

但真正诞生大量商业公司的,是建立在这些基础设施之上的电商、出行、金融、本地生活。

AI也一样。

未来很多成功的AI公司,用户可能根本不关心它到底用了GPT、Claude还是Gemini。

用户只关心三件事:

  • 好不好用
  • 能不能解决问题
  • 值不值得付钱

所以真正大的机会,很可能不是重新训练一个大模型。

而是:

  • 把智能嵌入一个具体行业、一条具体流程、一个具体岗位。

05

以后看AI产品,我只看三个指标

如果今天有人问我:

什么样的AI产品更值得做?

我会先看三个指标。

  • 第一,高频。

是不是每天、每周都要发生的需求?

低频需求很难形成稳定收入。

  • 第二,工作流。

产品有没有真正嵌入用户已有的软件、数据和业务流程?

嵌得越深,替换成本越高。

  • 第三,可量化价值。

用户花100元,能不能明确获得500元、1000元甚至更高价值?

我把它总结成一个非常简单的公式:

  • 高频 × 工作流 × 可量化价值

这三个指标,往往比“模型先进不先进”更能决定一个AI产品有没有商业前景。

过去两年,AI最容易让人产生一种错觉:

  • 技术足够先进,就一定会产生商业价值。

现在市场正在重新证明一个最基本的商业常识:

客户不会因为你用了AI,就长期付钱。

客户只会因为:

  • 你真正解决了一个值得付钱的问题。

所以AI下一阶段最大的机会,未必属于最有名、模型最大的公司。

反而可能属于大量不起眼的产品:

没有最大的模型,

没有最高的估值,

但死死咬住一个具体需求,把AI做进客户每天必须完成的工作里。

AI创业正在从“证明技术”,进入“证明生意”。



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