臨近春節(jié)，說實(shí)話一點(diǎn)都沒有春節(jié)的氣息，原因很簡單在這個假期團(tuán)隊(duì)在做腦機(jī)接口與一款公眾號AI排版工具的攻堅(jiān)。

而關(guān)于這款A(yù)I新媒體工具，我希望可以團(tuán)隊(duì)可以在春節(jié)上線，這款產(chǎn)品很簡單，是定位于幫助像我這樣的IP創(chuàng)作者以及新媒體運(yùn)營的A工作人員，通過AI模型與自動化排版等等。

讓每個創(chuàng)作者的閱讀量、漲粉都快速提升，并且有章法可循。

這個產(chǎn)品其實(shí)本質(zhì)上已經(jīng)暫停了1年多了，從2022年年底開始發(fā)起，到現(xiàn)在已經(jīng)有3年多了，主要原因是看到了未來的終端設(shè)備，所以迅速轉(zhuǎn)型到了vision Pro上去，過去的這2年時間，團(tuán)隊(duì)一直在vision Pro與AI模型的投入。

而在我們做vision Pro的期間，恰好AI在快速發(fā)展，我們中斷的產(chǎn)品研發(fā)時間，反而沒有損失，反而回來了，因?yàn)榭臻g計(jì)算無法通過AI編程，而網(wǎng)頁端卻可以。

AI行業(yè)的產(chǎn)品架構(gòu)、編碼方式從剛開始的混亂蓬勃發(fā)展，到現(xiàn)在形成了一套固定的打發(fā)，從剛開始的prompt、再到MCP、再到現(xiàn)在的SKILLS，以及agent集群等，這些都成了我們現(xiàn)在的新工具。

而我一直在等著AI模型的發(fā)展，希望可以快速解決團(tuán)隊(duì)的編碼問題，以及tokens成本問題，直到今天隨著Kimi2.5的出現(xiàn)，AI編程才達(dá)到曾經(jīng)服務(wù)器那樣的互聯(lián)網(wǎng)邊際效應(yīng)。

編碼能力才是可以達(dá)到可以替代程序員的方式，現(xiàn)在AI變成不僅是前端還是后端，都可以實(shí)現(xiàn)。

最直接的體驗(yàn)就是團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在1個月頂之前的一年。

曾經(jīng)我們做產(chǎn)品需要需求調(diào)研、線框圖、原型設(shè)計(jì)、交互UI設(shè)計(jì)再到前后端開發(fā)、測試上線。而現(xiàn)在有了AI編程前面直接需求調(diào)研就可以一步到位UI設(shè)計(jì)，并且前后端開發(fā)也能夠agent coding完成，直接到測試上線。

以前要花費(fèi)1年左右的開發(fā)工作量，現(xiàn)在1個月就可以完成了，這個開發(fā)工作成本不是少了一點(diǎn)半點(diǎn)。

市面上的vibecoding工具，從微信小程序的騰訊codybuddy，以及字節(jié)跳動的Trae，再加上現(xiàn)在Opencode，讓開發(fā)者可以自由選擇。

每個工具搭配的模型與各類擅長點(diǎn)，產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)者可以選擇適合自己場景的工具，就更加增加了研發(fā)速度。

曾經(jīng)燒錢做傳統(tǒng)軟件還沒有賺錢的產(chǎn)品經(jīng)理，要哭死

從這個角度來說，以前傳統(tǒng)軟件的產(chǎn)品經(jīng)理與開發(fā)團(tuán)隊(duì)，他們耗費(fèi)幾百萬甚至是上千萬的研發(fā)成本，現(xiàn)在全部變成了tokens與電源費(fèi)用，而不是人力成本了，如果要是現(xiàn)在還沒有賺錢，比如現(xiàn)在很多SaaS的產(chǎn)品還在想辦法商機(jī)與渠道代理商，那現(xiàn)在可以是哭的連褲子都沒有了。

現(xiàn)在他們幾乎沒有任何壁壘，AIcoding都能實(shí)現(xiàn)。甚至是代碼的質(zhì)量與維護(hù)性都比以前更強(qiáng)了。

功能性的產(chǎn)品+native AI的產(chǎn)品才是王

隨著Kimi2.5出現(xiàn)之后，我就開始讓團(tuán)隊(duì)all in用tokens來接入大模型，而不是自己部署GPU。

clawbot的創(chuàng)始人說，miniMAX的tokens成本，讓他覺得性價比很高，即使成千上萬的用戶，AI模型tokens已經(jīng)非常便宜了

比如并發(fā)量100個，一個月的費(fèi)用可能就是2-3000元，至于AI的成本也在逐步走向邊際效應(yīng)。而很多傳統(tǒng)的軟件公司現(xiàn)在都還沒有反應(yīng)過來，或者故意沒有反應(yīng)。

用戶使用它們的產(chǎn)品主要還是因?yàn)槠鋫鹘y(tǒng)的功能，而不是AI功能，可是他們非常清楚自己自以為豪的代碼壁壘將會被擊破。

純native的AI產(chǎn)品來說，用戶使用AI功能解決問題是唯一的理由，所以你可以看到現(xiàn)在很多的native的AI產(chǎn)品都是一個對話框作為主要入口。

而不是一個登錄注冊還要用戶點(diǎn)擊若干個功能TAB以及頁面選擇，用戶可以直接獲得想要的結(jié)果，而最大的瓶頸是鍵盤。

AISaaS產(chǎn)品的成本、審核、商業(yè)化模式流程通透了

相較于vibecoding可以使用多個模型，還有一個大的變化是大模型的商業(yè)化流程現(xiàn)在通暢的。

曾經(jīng)在AI1.0賺錢的公司只有幻方，還不是靠AI。

畢竟那個時候監(jiān)管與商業(yè)化流程大家都不清晰，我還記得在2023年剛開始很多公司調(diào)用AI都會因?yàn)镃hatGPT，結(jié)果監(jiān)管要求不是國內(nèi)模型導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品不準(zhǔn)使用，所以很多SaaS就下架了。

現(xiàn)在模型備案的流程與預(yù)判也有了，產(chǎn)品經(jīng)理也不用擔(dān)心產(chǎn)品的商業(yè)化閉環(huán)問題了，3個月就可以完成模型備案，如果是自己有微調(diào)。

今天的分享就在這里。

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