投入了这么多钱，成功落地的AI产品，其实就只有三种：（转自工程师Sean Goedecke）一、聊天机器人最早、也是最广泛的一种形式。ChatGPT、Claude、Gemini……各种品牌，不管包装成什么样，说到底就是一个聊天框。问题在于：最好的聊天机器人已经是ChatGPT了。你要做客服、写提案、查资料，ChatGPT本身就够用了，没必要用别人“套壳”的版本。当然，还是有厂商靠“差异化”活着，比如做成人向陪伴、情感聊天之类的AI伴侣，这类内容ChatGPT不会碰，反而成了小厂的机会窗口。但这种模式本质上风险大、技术壁垒低，注定不长久。二、代码补全最典型代表是GitHub Copilot，通过边写边补，把AI无缝嵌入原有操作流程。你不用“和AI对话”，AI就能帮你干活。这才是真正实用的方向。但这种“AI帮你写一半”的思路，目前还基本局限在编程圈。办公场景（写报告、写合同）反而没跟上节奏，连Word的自动补全都没用起来。问题可能在于：文字类工作太碎，标准化程度没那么高，AI补全的体验很难稳定。三、Agent智能体这类AI不是和你对话，而是能理解你的意图，自己去“打工”：从写代码、调试到提PR一条龙搞定，甚至还能自动读文档、修Bug，节省大量中间沟通成本。目前，这种模式主要在开发者领域爆发。因为它有两个优势：- 代码是结构化的，有明确的执行结果，好验证；- AI实验室自己也写代码，所以最先把这块打通。但把Agent模式扩展到非技术领域，比如医学、法律、商业流程自动化，还得再观望一阵。毕竟这些行业对“正确性”要求太高，AI的hallucination风险太大。还有两类产品，正在路上，但还没跑通：- 一是AI生成的信息流，比如OpenAI用Sora做的视频推荐、xAI的图文流。这类产品思路没错，用户已经习惯刷短视频、看信息流了，把生成内容塞进去就是顺水推舟。但目前体验还比较粗糙，缺乏真正有粘性的内容。- 二是AI游戏，比如AI Dungeon那种全程生成剧情的玩法、或者DeepMind搞的“全世界都是AI写的”那种模拟器。这种产品还停留在demo阶段，离真正的可玩性还有很远。不只是技术问题，更多是玩家对AI内容天然抵触，而游戏又是体验导向的，稍有出戏就很容易被吐槽。总结起来，真正跑出来的AI产品，都有一个共性：它们让AI变成你原本流程的一部分、或者替你做那些重复枯燥的事。反过来看，现在市面上99%的AI产品，其实就是换皮ChatGPT：加个壳、接个知识库、包个前端。但用户不是傻的，这种产品根本留不住人。AI产品已经进入“拼效率、拼落地”的冷静阶段。未来最成功的AI产品，可能不是“让你用AI”，而是你根本意识不到背后有AI，但它确实悄悄帮你把事情做好了。原文链接：www.seangoedecke.com/ai-products/
