从失败到观察成功：我的 AI 产品思维学习笔记

聊聊 AI 产品思维

前言

去年我做了个 AI 生成新闻的产品，花了两个月开发，自我感觉功能挺完善，技术也没问题。结果上线后，几乎无人问津。用户来了看一眼就走，留存率惨不忍睹。

那段时间我很困惑：明明技术实现得不错，为什么用户就是不买账？

后来我观察了一个朋友做的 Web3 小说项目，用户可以购买章节、持有代币，代币会随着作品热度升值。他那个项目完全不一样，用户活跃度很高，社区氛围也很好，甚至有用户主动帮忙推广。

这两个项目的对比让我开始反思：做产品到底要关注什么？技术重要，但更重要的是什么？

这篇文章就想跟你聊聊我这段时间的学习和思考。作为一个还在探索的开发者，我也没有什么标准答案，只是想分享一些心得，希望能给同样在摸索的你一点启发。

一、现在做独立创业是不是个好时机？

1.1 传统时代和 AI 时代的差别

AI 的出现真挺颠覆的，把产品开发的门槛和玩法都变了。我整理了一下传统时代和 AI 时代的对比，机会点一下子就看出来了：

维度	传统时代	AI 时代	机会点
开发效率	需要团队	个人可完成	降低人力成本 80%
产品形态	固定功能	智能动态	个性化体验
用户期待	工具效率	AI 理解	更高用户满意度
竞争壁垒	技术积累	速度+创意	快速试错优势

简单说，过去做个产品得拉一帮人，现在一个人就能搞定不少事，而且用户对智能体验的期待也高了，这对有想法的人来说是个大机会。

1.2 看看别人是怎么成功的

我研究了几个挺牛的 AI 产品案例，感觉学到了不少：

Perplexity（估值超 30 亿美金）

团队规模：小团队起步
突破点：AI 搜索新场景
增长策略：快速迭代，持续优化
启示：速度比完美重要

Character.AI（估值 10 亿美金以上）

突破点：情感陪伴需求
产品思维：不是工具，是伙伴
启示：面向消费者的产品要做情感连接

Midjourney（年收入 2 亿美金以上）

突破点：极致产品体验
社区策略：Discord 运营
启示：社区就是产品的一部分

这些案例让我觉得，成功不一定得靠多大的团队，关键是找对方向，快速行动。回头想想我的 AI 新闻项目，技术实现得不错，但方向一开始就错了——用户根本不缺新闻。

1.3 普通人也能复制这种成功吗？

看到这些成功案例，我一开始也会想：这些是不是都是天才才能做到的？但对比我的项目和朋友的项目，我发现成功的关键不在于你技术有多强，而在于这几点：

速度：我的 AI 新闻项目花了两个月，其实一个月就够了，早点上线早点拿到反馈
洞察：AI 新闻失败就是因为没找到真实需求，信息泛滥时代，用户根本不缺新闻
体验：朋友的 Web3 小说项目成功，是因为用户用完真的爽——持有代币升值的感觉太好了

与其盯着大牛眼红，不如从小处入手，快速试错。

1.4 大厂会不会把机会都抢走？

这是我最初很担心的问题。确实，大厂技术实力强，但研究下来发现，市场其实有明确的分层：

大厂做平台 = OpenAI、Claude（基础能力）
小团队做场景 = 健身、教育、设计（垂直深耕）

用户要的 = "解决我的问题"
不是 = "最强的 AI"

也就是说，大厂做的是通用能力，小团队的机会在于聚焦某个具体场景，解决用户的实际痛点。这让我觉得，普通人还是有不少发挥空间的。

二、创业者需要哪些思维模型？

通过学习，我总结了三个特别有用的思维模型：第一性原理、精益创业和增长思维。这三招就像产品设计的三个抓手，帮我理清了不少思路。

2.1 第一性原理：别被现有方案框住

定义：回到事物最基本的条件，拆分要素，找到最优路径。

应用示例：

传统思维：

做 AI 写作工具 → 模仿 Notion AI → 类似功能

第一性原理：

用户为什么需要写作工具？
  ↓
核心需求：表达想法但不知道怎么写
  ↓
真正痛点：不是"帮我写"，而是"帮我想清楚"
  ↓
解决方案：AI 思维导图 + 自动成文

实践步骤：

问 5 个”为什么”
拆解到最基本的需求
重新思考解决方案
忽略现有产品的限制

这个方法让我学会不被市面上的产品限制住思路，而是从用户最根本的需求出发，去想怎么创新。如果我当初用第一性原理分析 AI 新闻，可能就会发现：用户真正需要的不是”更多新闻”，而是”有价值的信息筛选”。

2.2 精益创业循环：别追求完美，快速试错

构建（Build）→ 测量（Measure）→ 学习（Learn）→ 循环

MVP 阶段（1-2 周）：

要做：

1 个核心功能
简单界面（能用就行）
快速发布

不做：

完美 UI
完整功能列表
复杂架构

数据验证标准：

留存率 >40%（次日）= 产品有价值
活跃度 >3 次/周 = 已成为习惯
推荐率 >30% = 可病毒传播

迭代节奏：

每周：小版本
每 2 周：大更新
每月：方向复盘

我以前总觉得产品得做得很漂亮才敢拿出来，现在才明白，MVP 阶段速度最重要，赶紧做个能用的东西让用户试试，看数据说话。我的 AI 新闻项目就是在这上面吃了亏，花太多时间打磨，错过了快速验证的机会。

2.3 增长思维：让用户帮你传播

病毒循环设计：

用户 A 使用 → 获得价值 → 分享给 B → B 获得价值 → B 分享给 C/D/E

病毒系数 K 值：

K = (每用户邀请人数) × (转化率)

K > 1 = 自然增长
K < 1 = 需付费推广

例：5 人 × 30% = 1.5

经典病毒机制：

工具型（Dropbox）：分享文件=传播
社交型（Instagram）：水印传播
内容型（TikTok）：有趣内容
必需型（Zoom）：发起=邀请

增长思维让我开始关注怎么让用户主动分享产品。比如，能不能设计个小奖励，或者让用户用完有种想炫耀的冲动？朋友的项目就做得很好，用户因为代币升值有动力推荐，这种利益驱动的传播效果特别明显。

2.4 这些思维模型怎么落地？

刚开始学这些理论时，我也觉得挺虚的。但慢慢发现，关键是把它们变成决策工具。我现在每个决策都用这 3 个问题检验：

本质目标是什么？（第一性原理）
怎么最小成本验证？（精益创业）
怎么让用户自发传播？（增长思维）

举个例子：要不要做深色模式？

用精益思维分析：

假设：用户需要深色模式
验证：
  1. 社区调查（1 天）
  2. 数据：多少人晚上用？（1 天）
  3. 简单原型测试（2 天）
成本：4 天
决策：数据支持再做，不支持省 2 周

这样一分析，决策就清晰多了，不用拍脑袋决定。

三、怎么设计一款让用户尖叫的产品？

3.1 爆款产品的标准

我总结了一下爆款产品的量化标准：

DAU/MAU > 0.3（月活中 30% 每天用）
K 值 > 1.5（自然增长）
NPS > 50（净推荐值）
使用时长 > 10 分钟/次

简单说，产品得让用户经常用，愿意推荐，还得有点粘性。

3.2 爆款产品的三个要素

要素 1：爽点（Pleasure Point）

类型	心理机制	产品案例	用户感受
即时满足	多巴胺	TikTok	”刷到了！“
成就感	自我实现	Duolingo	”我完成了！“
惊喜感	不确定性	盲盒	”哇！是这个！“
掌控感	自主性	Minecraft	”我能做到！“
社交认同	归属感	Instagram	”被点赞了！“
效率提升	时间节省	ChatGPT	”太快了！”

AI 产品独特爽点：

智能理解：“它懂我”
个性化：“为我定制”
创造力增强：“我也能做出酷作品”

案例：Midjourney 爽点设计

输入文字 → 等待 30 秒（期待）→ 惊艳图片（惊喜）
  → 分享社交媒体（炫耀）→ 获得点赞（认同）

朋友的 Web3 小说项目爽点设计

购买章节 → 获得代币（拥有感）→ 代币随热度升值（回报感）
  → 参与社区讨论（参与感）→ 推荐给朋友赚更多（利益驱动）

对比我的 AI 新闻项目

打开 APP → 看 AI 生成的新闻 → 看完就走
没有爽点，没有留下来的理由

这个对比让我深刻理解了爽点的重要性。我的 AI 新闻项目失败，就是因为用户用完没有任何”爽”的感觉，信息泛滥时代，看个新闻根本激不起兴趣。而朋友的 Web3 小说项目成功，是因为用户持有代币、看着币价涨、参与社区，每一步都有爽点。

要素 2：痛点（Pain Point）

真实痛点特征：

高频发生（每天/周）
当前方案很糟
愿意付费
可量化改善

例：写周报痛苦（每周 1 次，花 2 小时）
   → AI 帮写（3 分钟完成，质量更好）

伪需求特征：

低频发生（一年一次）
当前方案还行
不愿付费
无法量化

例："AI 规划人生"（太宽泛）
   "APP 记录灵感"（已有备忘录）

挖掘痛点方法：

方法 1：观察法

用户什么时候”骂人”
用什么”笨办法”凑合
为什么中途放弃

方法 2：五问法

问题：为什么需要 AI 健身教练？

第 1 问：因为想健身
第 2 问：为什么？ → 想减肥
第 3 问：为什么？ → 想变好看
第 4 问：为什么？ → 想提升自信
第 5 问：为什么？ → 想在社交中受欢迎

核心痛点：社交焦虑
解决方案：健身 + 社交激励

痛点这块让我明白，产品得解决用户日常生活中那些让人抓狂的小问题，而不是去追求什么宏大的目标。

要素 3：传播点（Viral Point）

分享动机模型：

利益驱动（30%）：邀请奖励、功能解锁
情感驱动（50%）：炫耀、认同、帮助
社交驱动（20%）：开启话题、群体活动

STEPPS 传播模型（Jonah Berger）：

Social Currency：让我看起来更酷
Triggers：容易联想到
Emotion：强烈情感反应
Public：容易被看到
Practical Value：对别人有用
Stories：有故事性

传播点让我开始思考，怎么让用户用完产品就想发个朋友圈，或者拉几个朋友一起用？朋友的项目在这方面做得很好，用户因为代币升值有动力推荐，这种利益驱动的传播效果特别明显。

3.3 爆款公式

爆款 = 核心爽点 × 使用频率 × 分享系数

优先级：
1. 先有爽点（基础）
2. 再提频率（习惯）
3. 最后加分享（增长）

案例：小红书

爽点：
- 发现美好生活（惊喜）
- 记录生活（表达）
- 被点赞收藏（认同）

频率：
- 碎片时间刷（每天多次）
- 种草购买（每周多次）

分享：
- 内容精美（易传播）
- 有实用价值（攻略）
- 社交货币（有品味）

结果：月活 3 亿+

小红书的例子让我看到，一个产品如果能让用户经常用，用完还想分享，增长几乎是自然而然的。朋友的项目也是这样，用户因为代币升值，每天都会来看看，还会主动推荐给朋友，形成了很好的增长循环。

3.4 概念太多，怎么快速判断？

面对这么多概念，我给自己做了个简单的产品检查清单：

爽点：用完会开心/兴奋/满足吗？
痛点：真的解决烦人问题吗？
传播点：用户会主动分享吗？

3 个都"是" = 可能爆
2 个"是" = 及格
1 个"是" = 危险
0 个"是" = 别做了

这个清单简单直接，帮我快速判断一个想法值不值得试。如果我当初用这个清单检验 AI 新闻项目，可能就会发现：三个问题的答案都是”否”，根本不该做。

四、如果你想开始实践

学了这么多理论，最重要的还是动手试试。回顾我自己的经历，我觉得有几个实践方向可以分享：

从小处着手

不要一上来就想做大而全的产品。我的 AI 新闻项目就是犯了这个错，想做得很完善，结果花了两个月，上线后才发现方向就错了。

我的建议是：

找一个你熟悉的垂直场景：比如你是设计师，就想想设计师的痛点；你是内容创作者，就想想创作过程中的困扰
用第一性原理拆解：问 5 个”为什么”，找到本质需求，别被现有产品限制住思路
设计最小 MVP：只做 1-2 个核心功能，1-2 周内上线，快速拿到用户反馈
看数据说话：留存率、活跃度、推荐率，数据会告诉你方向对不对

关键问题清单

在开始之前，用我的产品检查清单问自己：

爽点：用户用完会觉得爽吗？会有”哇，太棒了”的感觉吗？
痛点：这个痛点是真实的吗？用户愿意为此付费吗？
传播点：用户会主动分享给朋友吗？有什么分享动机？

如果这几个问题的答案都是”是”，那就值得试试。如果有疑问，可以先做些用户访谈或小范围测试。

我的教训

回头看我的项目和朋友的项目，最大的教训是：

我的 AI 新闻失败：没有爽点，用户看完就走，信息泛滥时代根本激不起兴趣
朋友的 Web3 小说成功：用户持有代币、看着升值、参与社区，每一步都有爽点和回报感

所以，技术不是最重要的，重要的是你的产品能不能让用户用完觉得爽，能不能解决真实的痛点。

五、我的几点实践心得

在学习和整理这些内容的过程中，我有几点特别深的体会：

5.1 速度比完美重要

以前总觉得产品得做得很精致才敢拿出来，但现在发现，AI 时代速度才是王道。与其花三个月打磨一个功能，不如用一周做个能用的原型，让用户告诉你对不对。

5.2 垂直场景是突破口

大厂做的是大平台，小团队的机会在小场景。找一个你熟悉的领域，深挖用户的小痛点，用 AI 提供更好的解决方案，这才是最现实的路子。

5.3 用户爽点决定一切

技术再牛，如果用户用完没感觉，产品就白做了。设计时要多问自己：用户用完会不会觉得很爽？会不会想马上告诉朋友？朋友的项目让我看到，给用户真实的回报感（代币升值）比任何花哨功能都管用。

5.4 数据比直觉靠谱

别靠感觉做决策，看数据更重要。留存率、活跃度、推荐率这些指标会告诉你，产品是不是真的被用户需要。

结语

写这篇文章的过程，也是我自己复盘和反思的过程。从我的 AI 新闻项目失败，到观察朋友的 Web3 小说项目成功，我深刻体会到：做产品不只是写代码，更重要的是理解用户、设计爽点、快速试错。

我也还在探索的路上，没有什么标准答案。但我相信，在这个 AI 快速发展的时代，机会是真实存在的。你不需要多牛的技术，不需要多大的团队，只要有想法，愿意试错，愿意从失败中学习，总能找到自己的方向。

如果你也在琢磨做点什么，不妨从一个小场景开始，用第一性原理想想本质需求，用精益创业快速验证，用爽点、痛点、传播点检验想法。失败了也没关系，我的 AI 新闻项目不也失败了吗？重要的是从中学到了什么。

希望我的这些心得能给你一点启发。一起加油吧！