從梁寧的《真需求》一書中，我提煉出對AI大模型創(chuàng)業(yè)者特別有價值的洞見。本文將結(jié)合AI領(lǐng)域特點，探討價值創(chuàng)造、共識構(gòu)建和產(chǎn)品打磨的核心原則。

一、從價值本質(zhì)看AI大模型創(chuàng)業(yè)

"商業(yè)價值無法自己一廂情愿地說有就有，它是由交易的對手盤一買方，來決定的。因此，進入商業(yè)世界的第一個訓(xùn)練，就是要擺脫自己的主觀感受和主觀愿望，站到買方那一側(cè)來審視自己手上的東西。"

在AI大模型創(chuàng)業(yè)中，這一點尤為關(guān)鍵。技術(shù)人員容易陷入"技術(shù)決定論"，認(rèn)為先進的算法和架構(gòu)自然會帶來商業(yè)成功。然而，市場告訴我們，用戶不會為技術(shù)本身付費，而是為解決其問題的價值付費。

1. AI產(chǎn)品的價值構(gòu)成

梁寧提出的價值三元論在AI領(lǐng)域同樣適用：

"產(chǎn)品價值=功能價值+情緒價值+資產(chǎn)價值"

對于AI大模型產(chǎn)品：

?功能價值：效率提升、自動化能力、決策輔助等

?情緒價值：使用體驗、交互的自然度、人格化特性

?資產(chǎn)價值：數(shù)據(jù)積累、用戶行為沉淀、模型迭代能力

2. AI的功能價值模型選擇

"基礎(chǔ)設(shè)施的功能價值是賦能，它為使用它的所有個人和組織提供能力，并且是一種開始之后就無法回退的集體能力。新的基礎(chǔ)設(shè)施劃定新的時代。"

大模型究竟應(yīng)該走哪條路？是做基礎(chǔ)設(shè)施，還是做垂直應(yīng)用？梁寧的觀點提供了思考框架：

?基礎(chǔ)設(shè)施路線：如OpenAI、Anthropic等，定位是作為新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施

?供應(yīng)鏈/平臺路線：如各類行業(yè)大模型，通過專業(yè)化解決特定領(lǐng)域問題

?原材料/勞動力模型：如提供簡單AI服務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司，本質(zhì)上賣的是"搬磚的錢"

"今天正在興起的AI(人工智能)革命，是人類企圖對能力邊界進行的又一次挑戰(zhàn)。目前，AI所有的創(chuàng)新都還只是涌起的浪花，與成為新的人類基礎(chǔ)設(shè)施還有距離。"

二、共識構(gòu)建：AI大模型的成功關(guān)鍵

"在商業(yè)世界，領(lǐng)導(dǎo)共識的能力，是核心領(lǐng)導(dǎo)力。因為如果沒有共識，團隊不會跟隨你，客戶不會選擇你"

AI大模型創(chuàng)業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)之一是共識構(gòu)建。這包括：

1.團隊共識：關(guān)于技術(shù)路線、商業(yè)模式的內(nèi)部對齊

2.市場共識：用戶對AI價值和使用場景的認(rèn)同

3.行業(yè)共識：關(guān)于AI應(yīng)用邊界和道德規(guī)范的社會契約

"所有的創(chuàng)新，起始都是'非共識'"

特別是對于AI這樣顛覆性的技術(shù)，創(chuàng)業(yè)者需要在非共識中找到破局點：

"共識不在當(dāng)下，而在指向大家未來利益的延長線的交會之處。"

AI產(chǎn)品的KANO模型應(yīng)用

"KANO模型把產(chǎn)品的屬性分為五種:魅力屬性、期望屬性、必備屬性、無差異屬性、反向?qū)傩浴Ｋ鼈儧Q定了用戶對產(chǎn)品的滿意度。"

對AI產(chǎn)品來說：

?必備屬性：準(zhǔn)確性、可靠性、響應(yīng)速度

?期望屬性：理解復(fù)雜指令、多模態(tài)處理能力

?魅力屬性：創(chuàng)造性輸出、個性化交互、情感智能

?反向?qū)傩?/strong>：過度個人化、不必要的復(fù)雜性

"期望屬性就是用戶最核心的訴求。能夠確定性交付，用戶就滿意;不能交付，用戶就不滿意。"

三、從第一性原理重思AI產(chǎn)品

"我們運用第一性原理，而不是類比思維去思考問題，是非常重要的。...第一性原理的思考方式，是用物理學(xué)的角度看待世界，也就是說一層層撥開事物表象，看到里面的本質(zhì)，再從本質(zhì)一層層往上走"

當(dāng)我們思考AI大模型的創(chuàng)業(yè)機會時，很容易陷入"做一個像ChatGPT的東西"的類比思維。但真正的創(chuàng)新來自于對問題本質(zhì)的思考：

1.用戶真正的認(rèn)知需求是什么？

2.大模型能解決的本質(zhì)問題是什么？

3.當(dāng)前技術(shù)的根本限制在哪里？

從情緒價值角度重思AI產(chǎn)品設(shè)計

"與功能價值的客觀性不同，情緒價值是主觀的。用戶購買情緒價值，不是為有形之物付費，而是為無形之物付費，是為生理喚起、認(rèn)知標(biāo)記、彼此心領(lǐng)神會的共識，以及這些摻雜在一起后營造的氛圍付費。"

AI產(chǎn)品的情緒價值體現(xiàn)在：

1.保障感：用戶對AI系統(tǒng)效率、可靠性、安全性、可控性的感知

2.愉悅感：使用AI系統(tǒng)時的流暢體驗與驚喜

3.彰顯性：AI采用為用戶帶來的社會認(rèn)同與身份表達

"為保障感付費是為了對抗擔(dān)心，為愉悅感付費是為了對抗枯燥，為彰顯性付費則是為了對抗自卑"

四、AI品牌打造的思考

"網(wǎng)紅賣的是新鮮感與話題度，而大牌賣的是辨識度和情感喚起"

在AI創(chuàng)業(yè)浪潮中，太多公司只求短期熱度，而非長期價值。梁寧的觀點給我們提醒：

"如果說網(wǎng)紅在doing(做)，不斷做新東西、新動作、新說辭，制造新鮮感和話題度來引發(fā)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注，一直在變，那么品牌更像是being，是不變。它是一種生命的姿態(tài)，是某種基因烙印般不變的一以貫之。"

對AI品牌來說，關(guān)鍵是找到自己的"being"：

? 是以安全可靠著稱？

? 是以創(chuàng)造力著稱？

? 是以專業(yè)垂直著稱？

"今天，風(fēng)停了，上一次時代變革中城鎮(zhèn)化與互聯(lián)網(wǎng)化的搬山填海結(jié)束了。而下一個時代，AI成為人類基礎(chǔ)設(shè)施的時代，則尚在遠方。我愿意稱當(dāng)下的時代為扎根的時代。"

五、AI大模型創(chuàng)業(yè)的行動建議

1. 基于用戶人設(shè)而非畫像設(shè)計產(chǎn)品

"用戶畫像用于以功能價值為主的剛需產(chǎn)品，用戶人設(shè)則用于以情緒價值、資產(chǎn)價值為主的彈性需求產(chǎn)品"

"一個人的長項，就是他的需求。越是強的點，他越會繼續(xù)要、繼續(xù)投入;而一個人沒有的東西，則可能是他不想要的。"

很多AI產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)者在設(shè)計產(chǎn)品時，傾向于尋找用戶的"痛點"，但忽略了更高階的需求可能來自用戶的長項而非短板。

2. 產(chǎn)品打磨即是"磨心"

"所謂的打磨產(chǎn)品，其實是磨心:去偽存真，去掉那些妄念和矯情，讓這顆心越來越誠實，越來越坦然，能夠越來越如實地關(guān)照自己，關(guān)照世界"

在AI產(chǎn)品迭代中，需要不斷反問：

? 我們是在真正解決用戶需求，還是自我陶醉？

? 產(chǎn)品設(shè)計的出發(fā)點是"關(guān)懷"還是"操縱"？

? 用戶行為數(shù)據(jù)反映的是真實需求還是暫時興趣？

3. 構(gòu)建行動力機制應(yīng)對不確定性

"人們在做一件事時，之所以會內(nèi)耗、畏懼、拖延，很多時候是由于對無效努力的恐懼"

AI創(chuàng)業(yè)面臨高度不確定性，

創(chuàng)始人需要：

? 建立清晰的反饋機制，量化每次迭代的進展

? 接受失敗但從中獲取有價值的數(shù)據(jù)

? 提升對產(chǎn)品、市場和技術(shù)的掌控精確度

"雖然不知道自己下一次是否能成功，但他明白每次行動的具體針對性，所以不會陷在無效的努力里。"

結(jié)語：AI大模型創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)思考

"產(chǎn)品的本質(zhì)是服務(wù)，而服務(wù)是行動中的愛"

AI大模型創(chuàng)業(yè)不僅是技術(shù)革命，更是服務(wù)方式的革命。在追求先進模型參數(shù)和算法的同時，創(chuàng)業(yè)者需要回到商業(yè)的本質(zhì)：滿足用戶真需求，創(chuàng)造真價值。

"一朵浪花意識到自己的本質(zhì)是水時，其實就無所謂自己的邊界了。"

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，邊界會不斷被打破，但商業(yè)的核心邏輯不會改變。價值創(chuàng)造、共識構(gòu)建、服務(wù)用戶，這些永恒的商業(yè)原則將繼續(xù)指引AI創(chuàng)業(yè)者前行。       

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