稍微展开一下，Global创业，做海外搜索、做社区运营、办campAIgn、社媒传播......某种程度上也是开卷考试。同样，现在做产品大部分时候也类似，技术壁垒远小于判断力的差距。有了ai Coder的加持，基础的开发工作被取代，越来越成为时间问题。独立开发者，现在很可能是艺术家，也可能是高中生——做一款小而美的产品，服务1000个铁粉，似乎是现有模型能力释放下的常规操作。做款wrapper类的AI产品，几乎也都是明牌：需要满足什么条件、有哪些评判标准、具体的执行步骤……GitHub、X、Reddit上真的很多帖子和经验，当然也有不少教训，我就被钓鱼过，下次详聊。然而，根据我们目前的执行来看，从“有明确问题” 到 “找到答案”，再到“把答案变成现实”，中间每一层的损耗，都是巨大的。长链路的生意里，效率把控、规模团队管理、商业化能力和成本控制、正面战场的竞争、资本弹药的能力……还有些偏灰色的技法、骚操作、举报什么的，确实是老江湖会干的。好学生做生意，嘴上说着把手弄脏，可能还是太干净了。按着投资惯性、产品惯性、自己身边的需求惯性去干，可能赚不到太多钱，但也不会被坑的特别惨。从2023年初解封算起，过去一年半，长出来的大部分AI应用，似乎都还是在互联网、微信的大树下长草。很少有大型规模化的应用层的作战，大概是还没到时候吧。大量的创业者、开发者，依然是在共识的需求里，面向存量市场，叠加AI作为新手段，来提高效率或者优化体验。或者做些年轻化需求的微创新。
当然也有不少非常独特的，能称之为水下项目的，创始人悄悄在打暗牌，只不过是暗在技术侧，不在产品侧。如果不满足于巨树阴影的遮蔽，想要突破互联网巨头的隐形天花板，大概想到两种方式想跟大家探讨——一种是我们现在做的，面向香港、日本超高净值客户做服务。用高端医疗、家办保险的方式，做AI分身、AI传记族谱、祠堂定制。具体做法是打造个人记忆库+专属小模型。完全远离正规军、远离正面战场、远离产品化，同时远离易得的数据和易触达的人群。能算是在满足“暗需求”了。本质上，就是个AI套壳的纯服务生意，只面向顶端个人超级大C，用超高单价实现高利润。优点是直通LP，甚至是LP背后的LP，有潜在的新服务、新资本玩法的可能。“以服务作为投资”是我们的思路。一直觉得，独立开发者的兴起，必然要对应资本市场“独立投资人”的广泛参与。市场化机构畏手畏脚，如果连独立投资人也明哲保身，国内想长出大产品，可能很难。赚到过钱的，前几年或多或少都投过点东西，从宿华这个级别，到像戴威、刘光耀投的AI小玩意，再比如最近张雪峰做LP……最近体感比较强的是，AI时代的小产品、小生意，完全可以流水线复制。像斯坦福商学院有套讲连锁超市的课，给了我很多启发。开一家target需要1000个小步骤，这1000个步骤都是按照说明书可以机械执行的。理论上，开一家target超市或者麦当劳餐厅，没有任何技术门槛，完全是按说明书操作、完全是开卷考试。今天很多借力AI的小生意也是类似，产品、软件，所有基于互联网的操作都是成熟的，尤其在中国，互联网产研的人才是溢出的，供给十分充沛。硬件也一样，供应链和工业能力，结合AI做跨境电商，牌面都已经具备。创业者的工具箱里，理论上即将拥有成熟的：金融工具、资本工具、产品工具、技术工具、生产工具、推广工具......根据需求灵活调用。（国内金融工具、资本工具就先不论，推广工具给抖音交地主税也难免）硬件、软件、线下服务，更紧密结合，已经能看到很多例子了——深圳、北京一些硬件大厂出来的创业者，字节大力硬件负责人做眼镜、华米副总裁出来做宠物AI硬件......很期待看到多点开花，墙内开花墙外香也挺好。模块化的组织、标准化操作，批量打造AI产品流水线工厂，拼的将是另外一种新型的供应链能力、精细管理能力。当下建立流水线的时期，可能正在经历工业生产比手工还慢、开卷找还不如自己写的时期。花几个小时手搓bot解决的问题，可能纯人工半小时就搞定了。
本篇内容来源于微信公众号： AI异类弗兰克
