职贝云数AI新零售门户

标题: Manus和DeepSeek,新一波赚钱红利 [打印本页]

作者: YtC5jxkc3 时间: 14 小时前
标题: Manus和DeepSeek,新一波赚钱红利

Manus曾经放开注册，DeepSeek的热度也照旧不减，在这波AI浪潮之下，很多企业的1号位都在思索：我们的业务，如何跟AI相关？我们需不需求AI产品化？

在AI创新院开学仪式上，曾打造“今夜酒店特价”的延续创业者、云九资本合伙人、AI创新院导师、混沌创新领教任鑫分享了关于“AI产品化的深度拆解”，对于企业的1号位来说，机会和红利应该从哪里动手。

以下是任鑫教师的分享。

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AI产品化如何找机会

用户要的不是电钻，而是墙上那个洞

AI产品化终究是什么?

我们不讲产品详细怎样做，而是聚焦于如何动手、从哪里末尾，如何找到机会，怎样去发掘，以及如何兑现。

按照混沌的实际（供需连），一切产品的机会、业务的机会，就是供给和需求重合的地方。用互联网术语来说，这叫产品市场契合（PMF，Product Market Fit）。就是用衔接把供需连起来。我们假如是这个衔接者，这就是我们的机会。

混沌常常提到的一个词是“十倍速变化”，那么AI带来了什么十倍速变化？是不是智能供给的十倍速变化？比如，本来要找人帮你写报告，能够需求两周工夫，还未必能找到合适的人，如今，你打开电脑，输入一行字，报告就生成了。

以前人工智能是很昂贵的、稀缺的、很难获取的，但如今供给曾经变得十倍好、十倍快、十倍便宜了，这就是供给的十倍速变化。

当供给发生十倍速变化后，你会发现这个圈变大了。圈变大后，与需求重合的部分就会出现一些新的重合点。

这些就是我们的新机会。

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从这个角度出发，我激烈建议大家思索AI产品时，不要只思索如何在我的产品里加上AI，也不要只思索产品加 AI或AI加产品，而是应该思索：假如我能搞定更多的AI和智力供给，我应该如何用AI协助用户更好地完成义务，处理成绩。

这是两种不同的思索方法。

我置信大家都听过，“用户要的不是一个电钻，而是墙上的那个洞”这句话。所以，假如你是一家消费电钻的公司，当你思索如何在电钻里加上AI时，你会觉得很难。最终你能够会在电钻上加一个对话框，或者在官网上加一个对话框，但这没有用。

你需求真正思索用户要完成的事情是什么？比如他真的要挂一幅画，需求打两个钉子，钉子要打多高？这两个洞能否程度？这时就可以加上AI了。所以，我们要加在事情上，加在义务上，而不是加在产品上。这是加AI的一个详细思绪。

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AI产品化的发掘之道

在“事”外面加AI，不是在产品里加AI

那我们怎样去发掘呢？

一个比较简单的办法就是拆解用户义务的全流程，看他要完成的事情是什么？为了达成目的他做了哪些步骤？每一步他详细做了什么？他做这些事情能否感到累？假如他累了，我怎样帮忙。这就是我们的切入点。

即在“事”外面加AI，而不是在产品里加AI。

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以搜索引擎为例，用户从发问到获得答案的步骤包括：定义成绩、选择关键词、输入搜索、挑选链接、阅读了解、得出答案。

这一过程很复杂，但用户只想疾速得到答案。因此，优化搜索引擎不应只是提升信息搜集效率，而应协助用户生成关键词、挑选链接、了解内容并直接生成答案。产品的核心逻辑应该是“更好地给你答案，帮你完成复杂步骤”。

我再举一个更明白的例子——

假如我是求职网站的老板，比如BOSS直聘的老板，我不会只想着在产品上加AI，而是会思索求职者找工作的全流程，如何用AI协助他们简化这个过程。求职者从写简历、搜索岗位、投简历、与HR沟通、电话面试、线下面试到入职，每一步都很累，AI可以帮忙。

例如，AI可以为求职者生成定制简历，根据不同公司的需求突出不同优势；AI还可以判别公司能否靠谱，自动挑选并引荐合适的岗位，甚至自动投递简历。像JobBright这样的公司，就是经过AI协助求职者写简历、婚配工作，甚至协助处理签证成绩。它的目的是“帮你搞定工作”，而不是单纯优化招聘网站。

还有更极端的例子，比如面试时，AI可以作为面试助手，提示求职者如何回答成绩。这些公司的思绪是找到求职过程中的痛点，提供针对性的协助，而不是局限于传统招聘网站的形式。

JobBright甚至还会应用LinkedIn等社交平台，协助求职者找到与目的公司外部人员的联络，经过引荐关系来求职，完全跳出了传统招聘网站的思绪。

所以，不要只想着在产品中加AI，而是要思索用户完成义务的全流程，找到其中让他们感到疲惫的步骤，用AI优化。

例如，网上投简历能够不是最优途径，但经过大数据分析用户的教育和工作阅历，协助他们找到潜在的内推机会，这就是一种新的思绪。创新的出发点应该是让用户更轻松地完成义务，而不是单纯改进现有产品。

一切传统企业的同窗，千万不要下去就说：“我要搞个大模型”。这样想是亏钱的。但从用户需求出发，就是赚钱的。即便亏，也亏不了多少。一定要反过来想。

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AI产品化的兑现

四个层次找到目的

接上去是如何兑现。兑现的方法有几个层次：

第一层次的方法是：我们可以用AI协助用户更高效地完成老的流程。

我们可以逐一环节去抠，看哪个环节用户需求动脑子，我们就应该帮忙，让用户不需求动脑子，让这个过程更顺畅。用户不只指我们的目的用户，也包括市场上的用户，甚至是你公司外部的员工。一切的产品都不是大家头脑风暴出来的。

你身边的真适用户场景和真实的业务场景就是最好的资源。从这里出发，让AI 产品自然生长出来。这是一个逻辑。

再比如，用户在听播客时，往往需求听完一整个节目才能获取感兴味的内容，这很累。假如用AI来挑选并剪辑出用户感兴味的部分，生成专属播客，就能省事很多。

异样，在社交电商中，不同团长需求根据本身特点修正产品文案，这也很累。假如AI能根据团长的风格和场景生成个性化文案，完成“千人千面”，就能减轻他们的负担。

第二层次的处理成绩方法是：不管原来的流程，直接搞一个新流程。

直接创造新流程，而不是优化旧流程。例如，JobBright经过内推这一新流程，直接提升求职效率，而不是优化传统应聘流程。

再比如在儿童教育中，与其让AI讲课，不如经过AI引导孩子们参与辩论，培育批判性思想和表达才能。再比如修改作文，传统方法是教师修改，但AI可以提供更创新的处理方案。比如用AI以不同作家的风格重写作文，或者将作文中的场景用动画展现出来，协助孩子更直观地了解写作内容，从而提升写作才能。创新的关键是跳出现有流程，直接用AI提供更好的结果，满足用户真正的需求。

全体下去讲，我们第一步想到的很简单，就是人类怎样做，我就用AI怎样做。

但在第二步，我们可以跳出来再想一下：用户要的目的是什么？人类的做法是受限于我们的脑子、我们的“带宽”。假如没有这个限制，你如何更“糜费”地运用这个智力资源，从而达到更好的效果，不要被本人约束住了。

当我们做完第二阶段之后呢？

第三阶段的目的：是做得更好。很多人忽略了AI可以开拓全新的市场，而不只仅是服务现有客户。

以往，高服务成本和运用门槛限制了市场，但AI降低了这些门槛，让本来受限的用户也能进入市场。例如，盲人和聋哑人等特殊群体曾因才能限制无法运用某些产品，但AI可以协助他们，从而创造新的市场。

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再如，美国的法律服务因高昂费用而限制了市场需求，但AI可以低成本处理小纠纷，打开一个全新的市场。相似地，拼多多经过降低电商门槛，成功开拓了新市场。

除了价格门槛，才能门槛也常常被忽视。许多用户在运用产品时会感到困惑，但产品开发者往往看法不到这些门槛。我们不要仅仅盯着竞争对手去争夺那些曾经成熟的市场，而应该看到门槛降低后，能否有一批新用户，他们或许是第一次运用我们的产品。

举个例子。我第一次看法到即便是买冰淇淋也有门槛，是由于在机场经过小程序买了DQ冰淇淋。DQ复杂的菜单让我天分地选择小程序下单。这阐明，很多产品看似简单，但对用户来说仍有门槛。

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另一方面，很多人会误以为本人没有需求，比如做导演或用Photoshop，但其实他们能够只是被门槛吓退。当门槛降低，比如美颜相机让修图变得简单，市场就会扩展。

更进一步，当新市场被打开时，用户能够不再是人类，而是AI或机器人——现有工具是为人类设计的，AI运用起来能够不随手。因此，为AI专门设计基础设备是一个宏大的机会，比如为AI开发搜索引擎或阅读器。

以3D打印机为例，调整3D模型需求专业软件（如Blender），但经过MCP Server技术，AI可以经过阐明书（如API文档）学会运用这些软件。

用户只需口述需求，AI就能操作软件完成义务。例如，在工业范畴，为软件添加MCP Server，让AI学会操作工业软件，甚至结合工程师阅历开发代理，完成标准化工作的自动化。

第四层机会是：假设五年后一切的工作都由AI完成，那么在你的产业里，有哪些基础设备的事情可以提早规划？我们可以为这一天的到来做哪些铺垫？

整件事情的本质其实是明天我们讲的做AI产品，不是做软件，也不是做一个互联网服务，而是在抢工作，是在做知识工作。其实，整个软件市场是很小的，而整个服务业才是一个大市场。

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比如，我刚才提到的工程师。我们做的工业软件，其实是蓝翔技校的晋级版，我们在教这些AI agent 如何运用这些工业软件，教它们如何开发掘机。然后，我们会把这些agent派到工厂去工作，让它们在工厂里“领工资”，我们从中抽成。这就是新的商业形式。

讲到这里，大家能够会有一个疑惑：这听起来很技术。我们不是搞高科技的公司，我们是一家传统公司。我们缺程序员，怎样搞得定？

其实不是这样的。技术如今正在平权，AI正在平权。到往年年底，中级程序员所做的一切事情，AI都能做。我们在去年4月就曾经完成了后端代码的 100%AI 编写。往年，我们的中台代码也是100%AI编写的，没有一行代码是人类写的。

当然，这些产品能够的确有点丑。不过，说不定下半年就会变好，或者你可以找一个好的设计师来改一改，很快就会变好的。

如今最恐慌的反而是那些本来就有技术的人，由于他们会发现，半年前还有50%的事情是他们无能的，如今80%的事情AI都无能了。所以我们应该疯狂地拥抱AI技术。当你越不懂技术的时分，AI对你来说增量越大。

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我们次要是给大家换一种思绪，假如你们想详细了解，我们混沌的线上课会有详细内容。所以，大家不要总想着怎样做AI产品，由于一旦这样想，你就会堕入技术细节，觉得有技术卡点，然后去看那些公众号，看一堆技术模型又怎样样了。这样做不对。

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AI产品化的本质

从业务出发，给AI找活干

大家应该从本人的业务出发，从本人的市场出发，思索我其实不是在做AI产品，我是在帮AI找活干。帮AI找活干，最重要的是有活，而不是做出一个AI产品有多难。

我再举两个例子。

第一个例子是Abridge。它是专门帮医生做笔记的。

医生在和病人聊地利需求记录文档，他们每天要糜费大量工夫在这下面。以前在美国，有一个专门的书记员角色来帮他们做这件事，他们甚至把它外包到印度。有人就想：这个活儿AI无能。于是，就专门成立了一家公司，让AI帮医生抄笔记。

第二个是YC（Y Combinator）的最新项目。

他们不断在寻觅AI的运用场景，他们发现美国“Drive Through”（汽车外卖窗口）的点餐语音交互服务常外包到南美，这件事分明可以用AI去做。于是，他们成立了一家公司，为连锁餐饮企业的“Drive Through”提供AI语音交互服务。

所以，将来的活儿都会被AI干掉。独一的区别就是谁的AI干掉的。假如你能先辨认出这里有个活，然后你先培育AI来干，接着你先派AI去干，那你就赚到了。独一的区别是谁的AI去干。我们是被AI挤压的人，还是我们是培育AI以及差遣AI的人，这就是差别。

最后，总结一下——

第一，机会在于我们用AI这种十倍速变好、变快、变便宜的智能去覆盖更多的用户义务，帮用户干活。不是在那些高科技范畴去帮用户干活，我们的机会是在更多伟大的义务上。

第二，在为用户干活的整个过程中，去了解他想要的是什么，他每一步有没有感到疲惫，我们在哪里可以帮到他。要么减少他的疲惫，要么获得更好的成果，要么服务更多的用户，要么帮AI 做好基础设备。

最后一点，我们是在帮AI找活儿，找那些可以帮上用户忙的活儿，并且用户情愿为这些服务支付工资。一旦我们回到这个本质，大家就会发现这件事情和每个人都有关系。

我们在定义什么是值得被做的，然后我们再培育更多的AI去把这些事给干掉，一同来做出一个更好、更有价值的事情。这才是做AI产品，而不是简单地往产品里加一个对话。

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