深水区见真章: 存量竞争下AI产品的「质地」争夺战
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AI产品的热度从“出圈”走向“入场”，如今已进入“质地争夺”的深水区。面对存量市场的博弈，谁能在底层能力、用户体验与场景落地上胜出，才是真正的赢家。本文剖析主流玩家的产品质地，用战略视角还原技术背后的产品逻辑。
一、宏大叙事失灵，产品回到“质地”这件小事
过去十八个月里，模型参数、推理速度、长上下文窗口像高铁一样一路提速；但同一段时间，大部分智能应用的平均日留存率却没有同步上涨。华丽的技术曲线与平淡的商业曲线之间出现了一道越来越宽的缝隙——这说明决定用户是否留下的，从来不是模型的“量级”，而是体验的“质地”。质地包含三件事：
识别颗粒——需求被切得足够细，交互就能短到“本能操作”；
触感一致——输出风格与用户原有的工作语境衔接，没有额外学习开销；
反馈可记忆——产品对相似输入保持稳定、可预期的回报率，用户才愿意把它当工具而非一次性玩具。
在狂飙期，这三件事常被“能力展示”掩盖；进入存量竞争后，它们成了决定生死的暗线。
二、需求的“颗粒”不是你在PRD里兜售的功能，而是用户为完成目标愿意付出的最小“行为代价”
想象一下：电商主图改版这件事，如果你的产品让设计师需要
(1)上传原图→(2)选择风格→(3)微调参数→(4)下载；
那动作半径就被切成了四段，中间插了三次决策与等待。
而真正高频的刚需，其实只容得下一次“本能点击”——把“我想要更高点击率主图”这句心智，压缩成一刀切的瞬时动作：上传即生成三张可直接A/B测试的主图草稿。当你把“功能点”拆到这种最小可行动单元，用户的认知负荷与时间摩擦几乎归零，复杂度被体验吞没——这才是颗粒度真正的深刻含义。
三、暗数据不是“资产”，它是地基——一旦奠下，楼再高也只能建在你这块地上
模型降价让算法瞬间同质，但散落在客服录音、内部表单、十年CRM日志里的原始材料，却天然带着“搬不走”的属性。它们脏、缺标签、充满业务隐语——外部团队想复制，得先拿到授权、再懂行业语境、还要花大价钱做清洗与标注。
真正的护城河正诞生在这三重高摩擦里：法务与合规把数据“锁”进院子，数据工程把噪声“煮”成可用语料，推理链路再把语料“熔”进实时流程。这套“锁‑煮‑熔”链路跑顺后，你的产品输出会带着行业口音、公司黑话、甚至个人偏好——用户用久了发现，换掉它不仅要找新工具，还得重炼整条数据管道。那种“离不开”的慵懒黏性，远比任何技术规格书更难被攻破。
四、让体验“质地”挂钩现金流
高质地体验如果不能直接映射到利润，就只是技术人的浪漫。存量时代的拐点在于——把计量单位从tokens换成“任务价值”，把每一次交互变成财务语言能听懂的数字。
价值定价
不再按调用量计费，而是按结果成交：客服质检卖“违规拦截率”，电商推荐卖“转化率”，财务机器人卖“报销通过率”。当价格锚点与业务结果同步波动，客户才有持续加码的动力，产品也拥有与业务共同成长的上限。
成本拆分
把推理、数据清洗、模型维护三段成本拆开核算。推理费降得快，但标注与运维仍是硬支出；如果统统塞进“云费用”，利润表会被虚假放大。只有独立列项，才能看见“调用量扩大却毛利率下降”的红灯，并及时调价或减负。
循环式迭代预算
强调每投1元算力，就必须在月度或季度内跑出可量化的体验增益（NPS、复购、DAU时长）。若增益曲线停滞，立即停放量、缩模型，避免“规模越大亏越多”的劣势扩散。
当价值、成本、预算这三条曲线被同一套账本锁定，体验“质地”就不再停在UX演示里，而能在季度财报上留下可追踪的现金流坐标。产品团队也终于可以在经济视角，而不是技术视角里，验证自己做的每一次“丝滑”是否真的有溢价。
五、结语
技术领先只是起跑线，折旧速度却快得惊人；真正能在时间里生利的是产品的“质地”——那一瞬间用户被精准接住的体验。参数还会膨胀、算力还会降价，但人们留存在记忆里的，是动作半径被压到极短、反馈像呼吸一样自然的场景。能持续缩短这一步、把暗数据炼成专属语料，并用严谨的经济模型为每一次“丝滑”买单，才是存量时代少有的、且经得起复利考验的增长曲线。
专栏作家
言成，人人都是产品经理专栏作家。悉尼大学的ITitm双学位硕士；始终关注AI与各产业的数字化转型，以及AI如何赋能产品经理的工作流程。
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