AI 产品的自我狂欢：一位产品人的反思与追问

技术采纳生命周期曲线 (Technology Adoption Lifecycle)：上图描绘了 Geoffrey Moore 提出的技术采纳生命周期模型，将用户群体划分为创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众和迟缓者五类。

红色区域显示在早期采用者与早期大众之间存在一个显著的“裂谷”——即通常所谓的 “鸿沟 (The Chasm)”。许多新技术往往在引发极客和技术发烧友的追捧之后，难以跨越这道鸿沟进入大众市场，这一点在当今的 AI 产品浪潮中表现得尤为明显。

一、AI 突破为何未能抵达大众

过去几年，从 LLM 生成流畅文本，到生图模型以假乱真，AI 领域有一系列令人惊叹的技术突破。但是，就我自己从身边观察，很多突破并没有“抵达”普通大众的日常生活，反而更多停留在早期尝鲜者的圈子里。

“chagpt 月活破亿”、“deepseek 是中国国运级发明”……真正将 AI 作为日常工具的人寥寥无几，很多人只是在最开始新闻铺天盖地的时候在好奇心的驱动下使用过一两次，但却不是互联网日常的一部分。

有新闻报道英国甚至有 30% 民众没听过 ChatGPT，可见公众兴趣和认知度与行业热度之间存在落差。

这可能是技术与日常意义之间断层最明显的一个展现了。

许多 AI 创新偏重展示前沿能力，却缺乏贴近普通用户痛点的场景打磨。早期采用者（多为开发者、科技从业者）乐于尝试新奇技术，但大众用户更关心的是产品能否简化他们的生活、解决实际问题。

当 AI 产品停留在炫目的演示和概念阶段，而没有转化为触手可及的实用工具时，作为大多数普通用户自然不会买单。当前许多 AI 应用尚未找到与大众需求的连接点，创新仿佛成为创造者的自我狂欢，难怪出现叫好不叫座的尴尬。

二、炫技为何凌驾于用户价值

我们经常会看到，一个 AI 模型一上来，就会有一堆产品发布推文，讲自己接入了这个产品。一有很酷的算法，产品就会立即接入，并说自己已经嵌入了最酷的算法，为了吸引用户、蹭热度。

有时候就是这样，为了赶这种浪潮，却忽略了用户真正需要的是什么。“一定要用上最新最大的模型”成为目标，以至于错过了利用更简单方案解决问题的机会。

一项针对业界AI项目的研究指出：项目负责人的过度技术导向是AI产品失败的首要原因。高管常常不清楚要用AI解决的到底是什么问题，或者生搬硬套最新算法去处理并不适合用AI解决的场景。

结果就是，团队耗费巨大精力追逐尖端技术实现一个炫目的功能，却发现用户其实并不买账，因为也许用几个简单的规则就能更便捷地满足需求。

当然，这个现象的背后驱动因素可能不唯一：

其一是创造者的骄傲与兴奋。工程师和创业者往往沉迷于技术本身的魅力，希望通过炫技来证明实力，在发布会上奉上惊艳的 Demo 来赢得掌声。然而过度沉浸于技术细节，容易忘记产品存在的核心——为用户创造价值。

企业实践中已有前车之鉴：很多团队搭建了好几套大模型平台，内部恨不得把各种最新AI能力都用上，Demo 做了一堆，却没深入业务场景去识别真正的价值。表面上看技术氛围热火朝天，实际上业务方参与很浅，产品定义和用户痛点被忽视。

一位阿里云高管直言不讳：当前企业里类似“拿着平台到处做 Demo”的现象比比皆是，全公司仿佛充斥着对新技术的自我陶醉。这就好比造了一台华丽的跑车，却不知道要开往何处。

另一个因素来自市场和资本的压力。在AI风口下，初创团队为了博取融资和关注，往往倾向于夸大技术亮点，用“颠覆式创新”的叙事包装产品。

这种叙事导向下，产品设计容易走偏——功能列表堆砌越来越长，却缺乏对用户体验的打磨；宣传材料把AI能力吹得无所不能，但用户上手后却发现实际可用性远低于预期。

当技术炫技变成产品卖点时，短期的眼球效应也许上去了，长期的用户忠诚度和口碑却在流失。

三、叙事幻觉：Demo倾向与功能堆叠的陷阱

AI产品领域还有一个有趣的现象，即叙事上的幻觉——对 Demo 的偏爱和对功能的堆叠。

在发布会上、媒体报道中，我们常常看到令人惊叹的AI Demo：模型妙语连珠、机器人能歌善舞，仿佛AI已经无所不能。但是一般这些精心设计的 Demo 往往是在理想环境下运行，缺少真实世界的复杂约束。

一旦脱离演示脚本，用户自行尝试时就可能发现效果大打折扣——酷炫Demo带来的是预期幻觉，反而让真实可用性显得黯淡。

很多业内人士都调侃：“看起来很棒的 AI 演示，未必能做成好产品”。

Demo 倾向会让团队沉迷于打造“惊喜时刻”，却没有投入足够精力打磨持续稳定的用户体验。这种叙事上的幻觉削弱了产品的实用性：用户被高高吊起胃口，却在日常使用中屡屡碰壁，久而久之难免心生退意。

同时，功能堆叠也是一大陷阱，面对AI的种种可能性，产品团队恨不得一股脑把所有功能都塞进来：既要聊天对话，又要图片生成，还想做语音助手……

功能列表不断拉长，好像“更全”就代表“更好”，但是盲目堆叠功能恰恰可能让产品失去焦点和灵魂。

当 AI 能力被快速接入各类产品时，许多团队陷入这种堆叠狂热，却忽略了真正的价值跃迁来自认知的转变，而非简单相加更多的特性。堆砌出的复杂系统，用户未必愿意买单——过多的选项和模式只会提高使用门槛，让普通人无所适从。

结果 AI 产品沦为炫技的“拼盘”，用户却感受不到单点突破带来的真正便利。

Demo 情结和功能堆叠背后的心理，可以说是创造者对AI潜力的迷恋，以及对“证明我们做了很多事”的一种执念。

但从产品哲学角度来看，伟大的产品往往不在于它能做多少事，而在于它把一件事做到极致。叙事上的自我感动如果脱离了用户现实，就是一种幻觉。

有点像我上一次实习的时候的一段经历，就是我对于每一次任务都会想得特别满，并且各方面都会去考虑清楚。但实际上，很多东西并不需要面面俱到，只需要根据我的目的舍弃一些细致的末节，把重心放在对目的更加有用的方向上。

最开始的时候，实习生嘛，心气比较大，认为自己做的东西一定要全部展现，让大家看到自己的价值。但实际上，很多东西完成后反而破坏了成果的“美感”，因为它会把用户或读者的注意力从论证目的上分散，导致最终的呈现并不理想。可能也是一种所谓的“大道至简”，只要让所有东西为你的目的服务，而不是为了过程炫酷而服务。

再绚丽的叙事，如果没有落地为用户看得见摸得着的价值，终究只是海市蜃楼。

四、更具人文关怀的产品路径

技术终将服务于人，产品发展的终极评判标准也是对人类福祉的影响。所谓人文关怀的路径，就是在创新过程中始终将人置于中心，让技术的发展以增进人的能力和体验为目的，而非以技术炫耀为目的。

以人为本，技术向善。

埃森哲的研究指出，唯有将人的需求、尊严和主体性置于核心，才能推动可持续的发展。就是从工具理性回归到人文关怀：在设计AI产品时，不仅问“我们能做什么”，更要问“用户真正需要什么”“社会整体会因此更好吗”。

这意味着强调技术对人的增强作用而非替代作用，与其开发一个让人失业的AI系统，不如开发一个帮助人更高效、更安全完成工作的AI助手。

用户共创，洞见机制。

具有同理心的产品路径，往往强调与用户的深度共创。从最早期的需求定义，到中期的原型测试，再到后期的迭代优化，都应邀请真实的目标用户参与进来，聆听他们的反馈与困惑。

这种做法不仅能校准产品方向，更是对用户主体性的尊重——产品不再是精英技术人员单方面的产物，而是结合了用户生活洞察的协作成果。

通过与用户共创，团队才能真正“看见机制”：看见影响体验的深层原因，看见技术嵌入日常的真实障碍。在这个过程中，产品人需要保持一种“理性且热忱”的态度：既以科学理性分析问题机制，又怀着人文热情去体察人的所思所想。

长期价值胜过短期噱头。

人文视角下的产品构建，还意味着一种长期主义的坚持：宁可慢一些、笨一些，也要走稳、走对。

当别人忙着堆功能拼版图时，也许我们选择打磨好一个核心功能；当同行沉迷于博眼球的发布会时，我们宁愿静下心来优化那些肉眼看不见但用户实实在在能感受到的细节。

短期来看，这条道路可能不如炒概念来得吸睛，但从长远看，它建立的是用户的信任和口碑，以及产品与用户之间深厚的情感连接。

这种连接一旦形成，将比任何酷炫的技术壁垒都更具防御力。毕竟，科技终会日新月异，而真正触动人心的产品体验却具有恒久的生命力。

五、“最低可用胜利”的价值与意义

用最小的可交付单元，实现对用户来说明确可感知的一次胜利。——最低可用胜利 (Minimum Useful Win)

不同于传统 MVP 只关注可行性，这里的“胜利”强调对用户的有用性和价值兑现。它要求产品团队在铺开雄心壮志之前，先问自己：有没有一个小而确定的场景，是我们可以很快做成并真正解决用户某个痛点的？

如果有，那就聚焦于此，拿下这个最小但宝贵的胜利。

“最低可用胜利”的意义首先在于验证价值。

当团队快速交付一个独立的、有业务价值的小功能到用户手中时，就如同点亮了第一盏灯：它向用户和市场证明了产品的方向是对的，AI 能力不是花架子，而是真的能解决问题。

比如，在一款 AI 办公产品中，与其一下子上线十个勉强可用的新特性，不如优先做好“智能摘要”这一个功能点，让用户切实感受到：“哦，原来AI可以帮我5秒钟总结会议要点，太有用了！”

这种切实的有用体验就是一次胜利，它建立了用户对产品的信心，也为后续功能拓展奠定了基础。

“最低可用胜利”还有助于避免过度设计，聚焦核心价值。

在 AI 产品开发中，过度工程化是常见陷阱：为追求技术完美，我们可能不知不觉添加了很多花哨但边缘的功能。

Minimum Useful Win 理念提醒我们始终紧扣“最小却必要”的原则——任何不直接带来用户价值的东西都可以缓行。

一份关于 B 端 AI 实践的总结提到，应当识别 AI能解决的核心痛点（如提升效率、降低风险），而非“为 AI 而 AI”地堆功能。这实际上就是倡导找到产品的最小可售特性：一个能够独立产生价值、可快速交付的小单元。

通过积累这些小的“胜利”，产品可以步步为营地跨越鸿沟，而不是企图一步登天却跌入谷底。

从更宏大的产品哲学视角看，“最低可用胜利”代表了一种务实且积极进取的心态。

它并非保守地止步于微小改良，而是强调以用户价值为圆心，哪怕半径很小也要画出一个完整的圆。每一次让用户体验到价值的迭代，都在强化用户与产品的连接，就像攀登高峰时扎下的一个个营地。

这种渐进的胜利具有复利效应：既让团队不断受到正向反馈鼓舞，也让用户在持续受益中培养出黏性和依赖。当许多 AI 产品陷入功能臃肿却无所适从的困境时，反倒是这些“小而确幸”的体验构筑起产品长青的基石。

我们正处于一个激动人心却稍显浮躁的时代。

一方面，科技进步的洪流令人眼花缭乱；另一方面，真正有温度、有黏性的产品却凤毛麟角。

狂欢之后，真正能留下来造福大众的，唯有扎扎实实为用户创造的长期价值。