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（片段｜Chip Huyen：為什么大多數(shù) AI 產(chǎn)品做不起來(lái)）

2025 年，AI 產(chǎn)品爆炸增長(zhǎng)，但硅谷正在流傳一句話：

“做出 AI 產(chǎn)品不難，難的是想清楚該做什么產(chǎn)品�！�

Chip Huyen，斯坦福講師、英偉達(dá)大模型 NeMo 核心工程師、《AI Engineering》作者和連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，在最近的一期播客中直言：

我們正處在一個(gè)巨大的創(chuàng)意危機(jī)中。 工具比以往任何時(shí)候都強(qiáng)大，但人們不知道該用來(lái)解決什么問(wèn)題。

她的第二次創(chuàng)業(yè)，用 3 名工程師、3 周時(shí)間，就讓第一個(gè)企業(yè)客戶愿意付費(fèi)。沒(méi)有燒錢，沒(méi)有炫麗 Demo，只靠一套系統(tǒng)化的構(gòu)建與評(píng)估流程。

她復(fù)盤時(shí)說(shuō)：別人在比誰(shuí)做得快，我們?cè)谙朐趺醋鰧?duì)。

這場(chǎng)訪談中，Chip 拆解了 AI 真正落地的核心： 不是更強(qiáng)的模型，而是更清晰的問(wèn)題定義、更穩(wěn)健的工程系統(tǒng)、更靈活的組織方式。

接下來(lái)，讓我們看看這個(gè)小團(tuán)隊(duì)如何做到快速驗(yàn)證、客戶買單，以及 Chip Huyen 如何把工程實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)制的 AI 方法論。

第一節(jié)｜AI 產(chǎn)品做不好？問(wèn)題常在這三件事

Chip?Huyen?在訪談一開(kāi)頭就被問(wèn)到：企業(yè)做?AI?最常犯的錯(cuò)誤是什么？

她的回答出乎意料：大家都在問(wèn)同一個(gè)問(wèn)題。我該用 OpenAI、Anthropic 還是自己訓(xùn)個(gè)模型？但沒(méi)人問(wèn)：我們到底在幫誰(shuí)解決什么問(wèn)題。

大多數(shù) AI 項(xiàng)目敗在方向，而不是技術(shù)。

“每當(dāng)有人問(wèn)我'要不要用 LangChain'、'該不該上 RAG'，我都會(huì)反問(wèn)：你知道用戶到底要它做什么嗎？”

Chip?說(shuō)，想要 AI 產(chǎn)品真正落地，最重要的不是模型性能，而是三件事：

第一，先搞清楚用戶要什么

很多公司在開(kāi)發(fā)時(shí)，只盯著?API?和數(shù)據(jù)，卻從來(lái)沒(méi)坐下來(lái)問(wèn)過(guò)潛在用戶：你希望?AI?接手哪一步？

比如一個(gè)初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，訓(xùn)練了兩個(gè)月的客服?AI，最后發(fā)現(xiàn)客戶根本不希望它替人，而是希望它先篩選信息，再交給人處理。

“如果不理解用戶真正的痛點(diǎn)，你就會(huì)讓? AI ?干一些沒(méi)人需要的活。”

她強(qiáng)調(diào)，“對(duì)話”不是開(kāi)會(huì)收需求，而是連續(xù)的反饋過(guò)程。 團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該像科學(xué)家做實(shí)驗(yàn)一樣，一邊測(cè)試一邊修正問(wèn)題定義。

產(chǎn)品方向感，來(lái)自你不斷問(wèn)“為什么”。

第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)據(jù)數(shù)量重要

“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備”是大多數(shù)?AI?團(tuán)隊(duì)的軟肋。大家都以為要先訓(xùn)練、后清洗，結(jié)果陷入無(wú)止境的返工。

在她的做法里，反而是先建評(píng)估樣本，再?zèng)Q定要什么數(shù)據(jù)。

“不要把時(shí)間花在堆更多數(shù)據(jù)上，而要花在挑出有代表性的問(wèn)題上�！�

很多團(tuán)隊(duì)花幾個(gè)月清洗數(shù)據(jù)，結(jié)果上線后用戶依然抱怨回答不準(zhǔn)。Chip 指出：他們沒(méi)在數(shù)據(jù)里放模糊問(wèn)題和反例問(wèn)題，模型當(dāng)然答不對(duì)。

她說(shuō)：“真正的好數(shù)據(jù)，能讓?AI?學(xué)會(huì)思考邊界�！�

第三，搭建工作流，別等模型完美

一個(gè) AI 產(chǎn)品不是一行代碼，而是一條流水線。模型只是中間的一環(huán)，上游要設(shè)好觸發(fā)規(guī)則，下游要設(shè)好檢查機(jī)制。

“如果沒(méi)有反饋閉環(huán)，模型再好也只是演示�！�

她建議團(tuán)隊(duì)在早期就把任務(wù)拆成幾個(gè)環(huán)節(jié)：檢索、生成、檢查、匯總。每一環(huán)都能單獨(dú)測(cè)試、單獨(dú)改進(jìn)。這樣三周就能上線，不必等到"模型完美"。

Chip?說(shuō)，她見(jiàn)過(guò)的那些能讓客戶買單的?AI?產(chǎn)品，幾乎都有同一個(gè)特點(diǎn)： 他們不去比模型，而是比誰(shuí)更快從反饋里學(xué)到真問(wèn)題。

“速度來(lái)自判斷，不來(lái)自計(jì)算�！�

這也是她后來(lái)創(chuàng)辦公司的核心信條： AI?不只是一場(chǎng)算力競(jìng)賽，更是一場(chǎng)理解用戶的比賽。

第二節(jié)｜3 步閉環(huán)的第一步：從“驗(yàn)證路徑”開(kāi)始

Chip?Huyen?講過(guò)一個(gè)真實(shí)案例：她在創(chuàng)業(yè)時(shí)，團(tuán)隊(duì)用了三周上線產(chǎn)品，客戶很快就愿意付費(fèi)。這不是因?yàn)橛昧俗詈玫哪Ｐ停且驗(yàn)椋麄儚囊婚_(kāi)始就知道自己要驗(yàn)證什么。

“我們不是趕快做完一個(gè)‘產(chǎn)品’，而是用它去跑出第一條閉環(huán)�！�

這個(gè)閉環(huán)，就是她說(shuō)的系統(tǒng)化打法：不是比誰(shuí)寫得快，而是比誰(shuí)更早開(kāi)始接收反饋。

第一步：找到最小驗(yàn)證路徑

很多團(tuán)隊(duì)上來(lái)就想搭建全流程系統(tǒng)，“問(wèn)答＋搜索＋文檔＋多輪會(huì)話”全都要有。 但 Chip 給的建議是反過(guò)來(lái)做：

“你應(yīng)該先找一個(gè)可以跑通的最小問(wèn)題，然后設(shè)計(jì)出一個(gè)只用最少組件就能解決的方式�！�

她講到曾經(jīng)一個(gè) B 端客戶有個(gè)非常具體的需求：我們想知道員工常問(wèn)的三類問(wèn)題是哪些。 很多團(tuán)隊(duì)會(huì)想著搭知識(shí)圖譜、訓(xùn)練語(yǔ)義模型、統(tǒng)一內(nèi)外部資料…… 但 Chip 給出的版本，是用一個(gè)簡(jiǎn)單提示詞讓 GPT 把客服歷史問(wèn)答做聚類，然后直接交給人審。 用戶反饋效果出奇地好。

客戶愿意付錢，不是因?yàn)槟阆到y(tǒng)完整，而是你用一個(gè)小動(dòng)作解決了他一個(gè)具體的問(wèn)題。

所以她建議：不要糾結(jié)功能全不全，而要問(wèn)：這個(gè)動(dòng)作能不能帶來(lái)明確的反饋？

第二步：把數(shù)據(jù)改寫成 AI 能懂的格式

決定質(zhì)量的，不是用了什么模型，而是你準(zhǔn)備給模型看的是什么材料。大多數(shù)企業(yè)文檔寫給人看，根本不適合 AI 閱讀。

她提到一個(gè)有效策略：把原始資料改寫成問(wèn)答格式，再送進(jìn)系統(tǒng)。

比如：比如一段介紹公司福利的 HR 文件，原本是三頁(yè)文檔。工程團(tuán)隊(duì)用 AI 把它轉(zhuǎn)換成幾十組問(wèn)答：

• “員工可以申請(qǐng)多少天病假？”

• “年假是否可累計(jì)？”

• “2025 年是否有新變動(dòng)？”

不是數(shù)據(jù)庫(kù)不夠強(qiáng)，是你讓 AI 根本沒(méi)看懂你給它的資料。

這就是 Chip 所說(shuō)的“數(shù)據(jù)再設(shè)計(jì)”能力，不只是清洗，而是為了 AI 更好理解而改寫輸入。

第三步：提前設(shè)計(jì)“失敗場(chǎng)景”

“一個(gè)產(chǎn)品是不是有前景，不取決于它能成功回答什么問(wèn)題，而是我們能不能控制它什么時(shí)候失敗�！�

這個(gè)觀點(diǎn)，很多做技術(shù)的人一開(kāi)始聽(tīng)不太懂。

但 Chip 給出一個(gè)很具體的解釋：她建議每個(gè)團(tuán)隊(duì)在上線前就回答這兩個(gè)問(wèn)題：

• 當(dāng)用戶提錯(cuò)問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)會(huì)怎么表現(xiàn)？

• 當(dāng)系統(tǒng)給出錯(cuò)答案時(shí)，誰(shuí)來(lái)負(fù)責(zé)？

她分享了一個(gè)保險(xiǎn)行業(yè)的部署案例，團(tuán)隊(duì)上線前設(shè)計(jì)了“模糊提醒機(jī)制”： 當(dāng)模型信心值低、或者問(wèn)題超出上下文，就會(huì)自動(dòng)彈一句：

這個(gè)問(wèn)題我不太確定，建議你聯(lián)系服務(wù)人員。

Chip 說(shuō)，這是讓客戶敢上線的關(guān)鍵一步。不是為了顯得聰明，而是讓客戶信任：即使答錯(cuò)了，也不會(huì)出事。

因?yàn)榭蛻舨粌H僅是在找一個(gè)最聰明的助手，而且是一個(gè)不會(huì)亂說(shuō)話的搭檔。

她把這些步驟的核心總結(jié)為：搭建反饋通道，讓產(chǎn)品從第一天起就能學(xué)習(xí)，而不是追求一開(kāi)始就完美。

上線三周能讓客戶買單，不是因?yàn)槟Ｐ蛷?qiáng)，而是因?yàn)椋?/p>

• 用簡(jiǎn)單方案做成了重要的事；

• 數(shù)據(jù)被改寫得更適合機(jī)器處理；

• 系統(tǒng)懂得何時(shí)不適合做出回應(yīng)。

AI 產(chǎn)品的早期驗(yàn)證，不是靠推理力，而是靠可控性。

第三節(jié)｜評(píng)估不是打分，是產(chǎn)品的護(hù)城河

很多團(tuán)隊(duì)把評(píng)估當(dāng)成最后一步，用來(lái)打分、驗(yàn)收、報(bào)告交差。

但 Chip Huyen 的理解完全不同：

評(píng)估不是事后的總結(jié)，而是從第一天就要設(shè)計(jì)進(jìn)去的組成部分。它不是考核，而是決策依據(jù)。

她見(jiàn)過(guò)太多公司，一上來(lái)就沖著效果去優(yōu)化，卻連“好”是什么意思都沒(méi)說(shuō)清楚。結(jié)果不是優(yōu)化方向失焦，就是用戶反饋雜亂無(wú)章，沒(méi)法改進(jìn)。

第一，把整體任務(wù)拆解成可評(píng)估的小環(huán)節(jié)

有個(gè)團(tuán)隊(duì)想做一款“幫用戶做調(diào)研總結(jié)”的產(chǎn)品，目標(biāo)是自動(dòng)生成一份對(duì)某個(gè)話題的研究報(bào)告。 他們?cè)谧铋_(kāi)始想做“端到端”的整體評(píng)估：比質(zhì)量、比準(zhǔn)確率、比可讀性。

但她建議把整個(gè)過(guò)程拆開(kāi)：

• 第1步：搜索是否覆蓋了話題的不同維度？

• 第2步：摘要有沒(méi)有保留關(guān)鍵信息？

• 第3步：寫出來(lái)的報(bào)告邏輯是否連貫？

• 第4步：引用內(nèi)容是否真實(shí)？

一刀切地打分，沒(méi)有意義；你得知道問(wèn)題出在哪一環(huán)，才知道要怎么改。而且這些拆解維度，也不是憑空想出來(lái)的。

她的建議是：從用戶真正在意的細(xì)節(jié)出發(fā)，把一整個(gè)流程拆成可被評(píng)估的小動(dòng)作。

第二，好的評(píng)估不是“完美分?jǐn)?shù)”，而是“能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題”

Chip 分享了一個(gè)她很喜歡的方式，叫“差異評(píng)估”。 簡(jiǎn)單說(shuō)，不是評(píng)模型之間的好壞，而是評(píng)改動(dòng)前后有沒(méi)有明顯變化。

比如你改了檢索策略、換了提示詞、加了一段說(shuō)明，你就看幾個(gè)典型問(wèn)題的表現(xiàn)有沒(méi)有穩(wěn)定提升。很多時(shí)候你都不用評(píng) 100 個(gè)樣本，10 個(gè)高頻任務(wù)的表現(xiàn)提升，就夠讓你知道方向?qū)Σ粚?duì)。

她還舉了一個(gè)方法：讓不同工程師在提示詞或數(shù)據(jù)上做出小改動(dòng)，然后交叉互評(píng)輸出。評(píng)的不是誰(shuí)做得最好，而是能不能做出更穩(wěn)定、更不犯錯(cuò)的輸出。

她說(shuō)這背后有個(gè)被低估的目標(biāo)：不是為了“選出贏家”，而是為了形成可復(fù)制的經(jīng)驗(yàn)。

第三，評(píng)估帶來(lái)的信任，是產(chǎn)品的核心資產(chǎn)

很多公司擔(dān)心：AI 說(shuō)錯(cuò)話、回答不準(zhǔn)、答非所問(wèn)。

Chip 的策略不是規(guī)避這些問(wèn)題，而是主動(dòng)量化它們：評(píng)估不是為了展示多強(qiáng)，而是為了知道系統(tǒng)在哪些地方容易出錯(cuò)。

她曾幫一個(gè)企業(yè)設(shè)計(jì)內(nèi)部 AI 助理，主要回答員工關(guān)于福利制度的問(wèn)題。團(tuán)隊(duì)從內(nèi)部收集了真實(shí)提問(wèn)，標(biāo)記出哪些問(wèn)題容易誤解、哪些最常被問(wèn)錯(cuò)。

團(tuán)隊(duì)建立了一套簡(jiǎn)單機(jī)制：當(dāng)模型不確定時(shí)，會(huì)主動(dòng)提醒用戶；遇到高風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，會(huì)自動(dòng)附上原始文檔。

“用戶并不要求 AI 完美，他們要的是它知道自己哪里可能不準(zhǔn)。”

這種“有邊界感”的表現(xiàn)，本身就能積累信任。 一個(gè)能評(píng)估自己的系統(tǒng)，才是可持續(xù)使用的產(chǎn)品。

Chip 最后總結(jié)：

“評(píng)估不是 KPI，也不是技術(shù)測(cè)試，而是一套為用戶設(shè)立信任機(jī)制、為團(tuán)隊(duì)提供改進(jìn)方向的設(shè)計(jì)手段�！�

真正能讓產(chǎn)品活下來(lái)的，不是回答得多準(zhǔn)，而是知道它在什么時(shí)候可能答錯(cuò)。

第四節(jié)｜不是技術(shù)不行，是組織沒(méi)準(zhǔn)備好

Chip Huyen 說(shuō)，她最常見(jiàn)到的問(wèn)題不是不會(huì)用，而是“組織根本還沒(méi)為 AI 工作做好準(zhǔn)備”。

不是模型太弱，而是公司還在用老辦法做事

第一，有了工具不等于用得好

很多公司已經(jīng)開(kāi)始內(nèi)部推廣 AI 助理、AI 寫代碼、AI 回郵件。但 Chip 提醒：你不能僅僅推行了AI工具，然后就指望效果自動(dòng)發(fā)生。

她見(jiàn)過(guò)不少公司，花了大價(jià)錢采購(gòu) AI 編程工具，部署到數(shù)百名工程師手上，卻發(fā)現(xiàn)使用率極低。

為什么？ 因?yàn)楹芏嘀袑咏?jīng)理并不知道這些工具真正該怎么嵌進(jìn)現(xiàn)有工作流程里。

不是工具不好，而是大家不知道在什么場(chǎng)景下它最好用、需要注意什么邊界。

Chip 的建議是：

組織在引入 AI 之前，應(yīng)該先回答一個(gè)問(wèn)題“我們要它替人做什么？

不是泛泛地提“提效”，而是具體說(shuō)清一個(gè)角色、一個(gè)場(chǎng)景、一種預(yù)期行為。否則，工具再好，也只是個(gè)擺設(shè)。

第二，角色分工不清，項(xiàng)目推不動(dòng)

她指出一個(gè)更深層的問(wèn)題：很多公司對(duì)“誰(shuí)來(lái)推動(dòng) AI 項(xiàng)目”這件事，角色劃分是混亂的。

AI 評(píng)估應(yīng)該誰(shuí)做？是產(chǎn)品？是工程？還是研究員？很多團(tuán)隊(duì)連這都沒(méi)定。

她提到，一些公司在項(xiàng)目推進(jìn)過(guò)程中，會(huì)頻繁遇到扯皮：模型出了問(wèn)題，是產(chǎn)品沒(méi)給清楚需求，還是工程沒(méi)對(duì)好數(shù)據(jù)，還是模型根本不適合場(chǎng)景？ 這時(shí)候，項(xiàng)目就容易陷入推不動(dòng)、吵不清、沒(méi)人兜底。

Chip 的建議很明確：

“AI 項(xiàng)目必須是跨職能共建的，不能只靠某一組。要讓產(chǎn)品和工程從一開(kāi)始就一起做評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)，不是事后補(bǔ)救�！�

她強(qiáng)調(diào)，一個(gè)團(tuán)隊(duì)能不能把 AI 做成，關(guān)鍵看這個(gè)組織能不能容納快速試錯(cuò)+多角色協(xié)作的流程。

第三，真正用起來(lái)的團(tuán)隊(duì)，反饋?zhàn)羁?/strong>

Chip 觀察了幾十家公司，發(fā)現(xiàn)那些真正把 AI 工具用起來(lái)的，不一定是技術(shù)最強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)，而是那些：

• 敢從小處驗(yàn)證，而不是一上來(lái)做大系統(tǒng)；

• 愿意短期反復(fù)迭代，而不是等一個(gè)完美方案；

• 有機(jī)制讓員工不斷反饋、復(fù)盤、修正。

她講到一個(gè)她特別欣賞的做法：有家公司的 VP 給團(tuán)隊(duì)下了一個(gè)要求，每個(gè)人用 AI 工具解決一個(gè)工作問(wèn)題，做一次復(fù)盤報(bào)告分享大家要寫清楚：用在哪了、哪里有提升、哪里不靠譜、怎么規(guī)避。

通過(guò)這種全員動(dòng)手的方式，組織設(shè)計(jì)了一條讓人能適應(yīng) AI 的路徑，整個(gè)團(tuán)隊(duì)的 AI 能力因此迅速提高。

最終，Chip 給的判斷是：

“AI 已經(jīng)不只是工具選擇問(wèn)題，而是組織結(jié)構(gòu)、管理方式、工作流再設(shè)計(jì)的問(wèn)題。如果組織還用過(guò)去的方式來(lái)'套 AI'，那它永遠(yuǎn)只是個(gè)試驗(yàn)品，而不是真正能在業(yè)務(wù)中落地的核心能力�！�

工具會(huì)過(guò)時(shí)，思路才是護(hù)城河。

結(jié)語(yǔ)｜速度不來(lái)自技術(shù)，來(lái)自判斷

Chip Huyen 用 3 周就讓客戶買單，靠的不是最強(qiáng)的模型，也不是最多的資源。

她的方法本質(zhì)上是一個(gè)三步閉環(huán)：

• 第一步，找到最小驗(yàn)證路徑；

• 第二步，把數(shù)據(jù)改寫成 AI 能懂的格式；

• 第三步，提前設(shè)計(jì)失敗場(chǎng)景；

這三步形成閉環(huán)：每一步都在接收反饋，每一步都在修正方向。AI 產(chǎn)品的早期驗(yàn)證，不是靠推理力，而是靠可控性。你能控制它從哪失敗，就能帶它往哪成功。

很多團(tuán)隊(duì)陷入“工具焦慮”。一直在糾結(jié)用哪個(gè)模型、哪個(gè)框架、要不要 RAG。但 Chip 說(shuō)，這些技術(shù)選擇都不是關(guān)鍵。

真正決定產(chǎn)品能不能跑起來(lái)的，

是你能不能在第一天就知道自己要驗(yàn)證什么。

這也是為什么她的團(tuán)隊(duì)能用 3 周上線。不是因?yàn)樗麄兏斆�，而是因�(yàn)樗麄儚囊婚_(kāi)始就把反饋通道設(shè)計(jì)進(jìn)了流程里。

AI 產(chǎn)品不是一場(chǎng)算力競(jìng)賽，而是一場(chǎng)理解用戶的比賽。

本文由 AI 深度研究院出品，內(nèi)容整理翻譯自 Chip Huyen 在 Lenny's Podcast 的訪談（2024年10月24日）。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=qbvY0dQgSJ4&t=6s

https://www.linkedin.com/posts/sean-myers-5726747_al-engineering-101-with-chip-huyen-nvidia-activity-7387082451430588416-D9l7?

https://www.oreilly.com/library/view/ai-engineering/9781098166298/

來(lái)源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈