AI 创业者的反思：那些被忽略的“快”与“长”

我之前忽略了快的重要性 - 在中国体验不到，在硅谷生活的时候就发现ChatGPT随手用太顺手了，虽然单次用户价值没有那么那么高，但是用户习惯会被方便影响；反观Perplexity，一开始起量也是因为快，自从加了Cloudflare check之后我的使用率就大幅下降了。23年写的这篇ChatGPT是 AI 时代的 91手机助手，当时的判断还是莽撞了。丝滑、加载快，价值千钧

之前写的 L4 取代白领是错误想法，其实90%是扩大了白领工作TAM 

例子：bland.ai，能达到真人声音的打电话，调用预制好的决策树和每个“prompt单元格”。使用场景比如Flexport（美国的航运、卡车运输的满帮）一个个给司机打电话问是否接单，然后同步到demand侧。 

再举一例：行业习惯于用短信做召回，用产品做推送，现在可以直接有个“真人”客服做激活和留存；有点像是我们之前做游戏的时候，只有大R才能得到的GS体验，客服运营拉满，情绪价值和产品体验飙涨。这个之前在小R和不够大的订单场景下，由于商业价值小于雇人的成本所以只能用静态产品化体验，现在可以达到客制化体验（product -> product + sales/ops） 举例子之前 Superhuman 的首次激活，不是让你直接探索产品，而是约一个30分钟的视频电话，投屏step-by-step做到inbox zero，有个售前陪着你达到aha moment，这样付费率飙涨。这种打法未来可以普及到更多的、更低 LTV 的场景里了。 

这直接颠覆了10年前彼得·蒂尔《从0到1》里提到的distribution doldrum，之前只有大ARPU的商品可以做销售，低ARPU的商品只能靠mkt distribution，现在低ARPU的商品也可以提供强销售和客制化体验了！

再举一个例子是本地化，之前出海公司主要做纯空军（工具、信息流、游戏）和空降兵（电商），陆军业务很多都铩羽而归（滴滴只拿下巴西、OPay在非洲收缩）。有了 L4 的 AI 员工，其实不应该是去取代传统的空军员工，而是低成本扩张陆军啊...

Workflow Capture怎么做？

新市场出来了，切到业务增量里，然后把用的什么模型、什么云厂商，都抽象掉；引用王川，王川：宁要高维度抽象化的草，不要低维度具象化的苗商业的value creation和value capture是两码事，谁被管道化谁就被commoditize，变成完全竞争，不可能有超额利润了。举例子微信管道化了运营商，字节穿山甲管道化了应用商店。 

Marc Andresseen最近的采访里说browser war对现在最大的指导意义是，Unix 最后战胜了所有的 properitary server OS，SUN公司1000亿美金如日中天最后归零。开源模型会使得模型层被管道化。最后价值在应用层，workflow capture —— 回归迁移成本和网络效应

我忽略了真正可用的 long context 的实战效应 

Gemini 2.5 pro给了惊鸿一瞥，原来 long context 真的如此有用，之前行业讲了三年的RAG/企业知识库都是忽悠，因为模型在 runtime 只能利用一鳞半爪的上下文，根本达不到销售说的功效。（很多时候大SaaS公司的老板是最大的bs销售）

然而最新的1m token context真实可用的模型出来之后，丢30个文档再聊，是完全不一样的产品。

其实去年Eric Schmidt斯坦福演讲就说的很清楚了，就是更少的hallucination，更长的context，更可用的多模态多agency，路径很早就layout了。但是只有模型真的出来，才醍醐灌顶。我真是后知后觉啊！

反思：对于快和long context的忽略，包括更少hallucination会有什么c端体感。我为什么会犯这样的错误？

模型从业者的微观体感：产品需求写在PRD里的很多实际上没有意义，因为通过产品需求描述已经很难得到模型到底能不能做出来了。

比如 “让模型调用企业知识库里的相关文档来给建议”，这样的需求，到底是用什么模型、多长的context，是用RAG还是全塞进去，效果/速度/成本都有巨大的差别。天渊之别，云泥之判！

所以产品经理写一个这样的需求就没意义了。这个怎么解？我只能想到先多把玩，然后大量ab实验，且实验的时候一定要对基模和prompt参数有强限定。比如某个feature不行，不一定是PRD不行，没准换个更大的base model就能打正。 

其实这件事之前张月光也给我们讲过了，妙鸭相机和其他所有类似的影楼写真就是模型能力区别。关键词：真、像、美。DeepSeek也是一样道理。C端产品经理需要大踏步的提升自己的认知模型。很多时候最大的正向收益在调模型里，怎么调用怎么利用，而不是在UI/UX上。模型是超能力，是力量之源。

同理，投资人的工作也很难做，我观察到投资人经常专注在产品定位、流量和交互上，实际上还是要看快/长/智带来的C端体验变量。最让我佩服的投资人是 Yuri Milner，他是我见过这些大老板里唯一一个跟我坐在一起手把手把玩产品，问我画面延迟细节的。大家都会看30日留存、看用户访谈汇总、看TAM，但是有几个会自己把玩？移动互联网中美一共有10家达到千亿美金，他投中了7家。

推荐算法年代的以史为鉴 

最后剩者为王，最强的产品是能最大化把推荐算法能力爆发的UGC短内容生态。AI时代可能也是，什么产品最大化发扬模型的超能力，能赢。

Sundar Pichai 最新的思考里，只做一件事：做出最好的模型，场景、商业模式follows。管理20万人可以只专注到一件事上捅穿，是有大智慧的。