AI产品与创业 on AI 观察

AI 产品定价策略：按席位、按用量还是按结果收费

Wed, 16 Sep 2026 14:54:31 +0800

传统 SaaS 软件的边际成本接近于零：多一个用户使用，几乎不增加成本，因此按席位、按月收费的模式非常成功。AI 产品打破了这一规律：每一次调用模型都有真实的成本，重度用户的使用成本可能是轻度用户的几十倍。 如果沿用传统定价方式，可能出现用户越活跃、公司越亏钱的局面。AI 产品需要重新思考定价策略。

“套壳”之后：AI 应用创业如何建立真正的竞争壁垒

Thu, 10 Sep 2026 19:22:25 +0800

“你们不就是在大模型 API 外面套了个壳吗？”这是很多 AI 应用创业者都被问过的问题。随着基础模型能力快速提升，一些早期的 AI 应用确实因为模型厂商推出同类功能而迅速失去价值。但“套壳”本身并不是问题，几乎所有软件都建立在别人的基础设施之上。真正的问题是：除了调用模型，你还为用户提供了什么难以复制的价值？

让用户信任 AI：引用来源、可解释性与纠错机制的设计方法

Fri, 04 Sep 2026 12:22:56 +0800

很多 AI 产品团队都会遇到一个矛盾：一方面，用户抱怨 AI 不可靠，不敢依赖它的结果；另一方面，也有用户对 AI 过度信任，不加核实就直接使用，结果出了问题。产品设计的目标不是让用户无条件信任 AI，而是建立“恰当的信任”：在 AI 可靠时放心使用，在 AI 可能出错时保持警惕。 这需要通过一系列设计手段，让 AI 的可靠程度对用户可见。

企业 AI 项目 ROI 怎么算？避免“为 AI 而 AI”的评估方法

Tue, 04 Aug 2026 14:35:12 +0800

“我们也要用 AI”，这是很多企业在近两年的共同口号。但在热情之后，管理层往往会追问：这些 AI 项目到底带来了什么？投入了多少？值不值得继续做？大量 AI 项目停留在演示或试点阶段，无法规模化推广，很重要的原因是没有在一开始就设计好价值衡量方式。 算清楚 ROI，不是为了给项目设障碍，而是为了把资源投到真正有价值的地方。

Copilot 还是 Agent？AI 产品形态的选择与演进路径

Fri, 17 Jul 2026 21:13:33 +0800

设计一款 AI 产品时，一个根本性的问题是：AI 应该陪着用户一起工作，还是替用户把工作做完？ 前者通常被称为 Copilot（副驾驶）模式，AI 在用户工作的过程中提供建议和辅助；后者被称为 Agent（智能体）模式，用户提出目标，AI 自主规划并执行。两种形态对技术可靠性、交互设计和商业模式的要求截然不同。

AI 产品设计原则：如何为不确定的模型输出设计好体验

Wed, 08 Jul 2026 19:41:26 +0800

传统软件的设计建立在确定性之上：点击同一个按钮，总是得到同样的结果。AI 产品打破了这一前提：同样的输入可能产生不同的输出，大多数时候结果很好，偶尔却会出现明显错误。 这要求产品经理和设计师用新的思路设计体验，不是假装 AI 永远正确，而是为它的不确定性做好准备。

AI 创业 MVP：如何低成本验证真实需求，避免做出没人用的产品

Tue, 07 Jul 2026 21:43:19 +0800

借助大模型 API 和 AI 编程工具，一个人花几天时间就能做出一个看起来像模像样的 AI 产品原型。这降低了创业的门槛，也带来了一个新问题：做出产品太容易，导致很多人跳过了需求验证，直接投入开发，结果做出了一个技术上可行、但没有人愿意持续使用和付费的产品。 在 AI 时代，验证需求比以往任何时候都更重要。