AI产品化核心观点 - AI产品化应聚焦供需重合点 通过连接智能供给与用户需求创造新机会[2] - 关键不是在产品中嵌入AI 而是用AI重构用户任务全流程 解决痛点环节[4][5] - 智能供给的十倍速变化(更快/更便宜/更易获取)扩大了市场机会边界[2][20] 供需连接方法论 - 采用"混沌理论"框架 从供给/需求/连接三要素寻找PMF(产品市场契合点)[2] - 典型案例：求职平台应通过AI覆盖简历生成/岗位匹配/内推等全流程 而非仅优化传统投递功能[8] - 搜索引擎优化方向应是直接生成答案 而非提升信息检索效率[7] 机会挖掘路径 - 第一层次：用AI优化现有流程(如自动生成播客精华片段/个性化电商文案)[10][11] - 第二层次：重构新流程(如JobBright跳过招聘网站直接建立内推网络)[12] - 第三层次：降低门槛开拓新市场(法律服务/特殊群体服务/工业AI代理)[13][14] - 第四层次：布局AI基础设施(开发AI专用工具如3D打印控制接口)[14] 实施策略 - 技术平权趋势下 非技术公司可通过业务场景驱动AI应用(如医疗笔记自动化)[15][19] - 典型案例：Abridge替代医生文书工作 YC项目用AI优化汽车餐厅语音点餐[19][20] - 商业模式本质是"为AI分配工作任务" 核心在于识别可被AI替代的服务环节[17][21] 行业影响 - 市场增量来自传统服务业AI化(法律/医疗/招聘)而非技术本身[15][20] - 工业领域出现新机会：培训AI代理操作专业软件(如Blender/工程软件)[14][15] - 能力门槛降低将激活潜在需求(如美颜相机简化Photoshop功能)[13]