AI能力普惠时代，产品核心竞争力还该看什么？
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AI模型能力日益通用化，获取和使用的成本也逐渐趋近于零，这确实是未来产品竞争格局的一个巨大变数。仅仅依赖算法优化或者算力投入，是否足以支撑长远的商业成功？我的看法是：远远不够。
算法和算力固然重要，但它们正迅速成为基础设施，就像云计算、开源软件一样，最终会走向普惠化。当所有人都能以低成本获取相似甚至同源的“智能”时，真正的差异化和核心竞争力就必须在更深层次去寻找。
那么，未来的产品核心竞争力应该看什么呢？我总结了以下几个关键点：
独占数据与数据飞轮效应：
- 深度洞察： 通用AI模型再强大，也无法天然拥有特定领域、特定用户群体的私有数据。这些独占的、高质量的用户行为数据、行业数据，是训练“小而精”专业模型，提供独特价值的关键。
- 数据飞轮： 产品在使用中不断产生数据，数据反哺模型优化，模型优化提升产品体验，吸引更多用户，又产生更多数据。这个正向循环一旦建立，就形成了强大的护城河。例如，医疗AI需要海量的临床病例数据，工业AI需要大量的设备运行数据，这些数据不是公开可得的。
对用户场景的极致理解与定制化体验：
- 痛点捕捉： 通用AI擅长解决普遍性问题，但往往无法触及特定用户群体的“隐秘痛点”和“深层需求”。这需要产品团队对目标用户有极强的同理心和深刻的行业知识。
- 无缝集成： 将AI能力与用户的工作流、生活场景无缝融合，提供“润物细无声”的智能化体验。这不仅仅是技术实现，更是产品设计和用户体验的艺术。例如，一个好的AI辅助写作工具，不仅要有强大的文本生成能力，更要懂不同写作风格和场景需求。
品牌、社区与生态系统：
- 情感连接： 在功能日益同质化的时代，用户对品牌的认同感、信任感和归属感变得尤为重要。一个有温度、有价值观的品牌，能与用户建立超越功能的深层连接。
- 社区力量： 强大的用户社区可以提供UGC内容、互相支持、反馈建议，形成强大的网络效应。这种用户自发的参与和共创，是任何AI都难以替代的。
- 生态整合： 围绕核心产品构建一个开放的平台或生态系统，吸引第三方开发者和合作伙伴加入，提供更丰富的功能和服务，形成难以被轻易复制的综合优势。
跨领域知识与人机协作的创新：
- 专业知识壁垒： 将AI技术与特定行业的专业知识（如法律、金融、生物科学等）深度结合，构建出高门槛的解决方案。这需要同时具备深厚行业经验和AI技术理解的人才。
- 激发创造力： AI的普及，将使得“人机协作”成为常态。核心竞争力将体现在如何设计出能最大限度激发人类创造力、提升人类效率的AI产品，而不仅仅是替代人类工作。
快速迭代与组织学习能力：
- 敏捷应变： 市场环境和技术发展瞬息万变，具备快速试验、快速反馈、快速迭代的组织能力，是应对不确定性的关键。
- 学习进化： 组织能否不断从用户反馈、市场变化和技术发展中学习，并迅速将其转化为产品改进和战略调整，这种持续的进化能力本身就是一种核心竞争力。
综上所述，当AI能力成为“水电煤”般的基础设施时，企业产品的核心竞争力将不再是拥有AI本身，而是如何更好地利用AI这个工具，结合独有的数据、深入的场景理解、强大的品牌与生态，以及持续的创新与学习能力，来创造真正独特的、不可替代的用户价值。这不仅是对技术团队的挑战，更是对整个企业战略、产品设计、运营管理的全方位考验。