别追Vibe coding！AI创业需垂直专业化

近期一场围绕AI时代底层创业与产品逻辑的深度对谈引发了行业广泛讨论，对话双方分别是长期关注前沿动态的观察者高利明，以及Creekstone的创始合伙人李一豪。这场没有经过刻意彩排的真实交流，围绕模型本质、用户运营、创业者红利等多个核心议题展开，留下了诸多值得反复咀嚼的思考。

认清边界：“不解难题”的底层逻辑

高利明将自己的世界观核心总结为“不解难题”，这个理念的起源来自他大学时的一堂课。当时辅导员第一堂课就给年轻的学生们泼了冷水：如果想成为数学家，其实已经晚了，华罗庚17岁就完成了核心论文，欧拉和高斯在大学毕业前就奠定了毕生的研究基础，而当时的学生连数学分析都还没系统学习。这番话听起来残酷，但高利明后来反复回味，认为这才是真正有益的提醒。辅导员接着补充，数学领域的成就并非仅靠努力就能追赶，参加三天竞赛培训班就能清楚自己的天赋层级，但最后他留给学生们八个字：“由博到后，由后到博”，意思是先扎实打好基础，找到能发挥自身优势的落脚点，就能安稳立足。这个故事对创业者来说极具启发意义，当下社会总在宣扬“努力改变一切”“坚持就能成功”，但高利明从大学第一课就明白，认清自己做不到的事，比盲目强求更重要。“不解难题”本质上是一种清醒的认知，知道自己的能力边界在哪里，才能把力气用在真正适合的地方。

打破固有思维：给上一代认知消毒

过去三年里，行业的变化速度远超所有人的既有认知框架，不少从业者依然在用互联网时代的旧逻辑套用AI创业：将AI简单视为更智能的API，在原有产品框架中添加一个AI模块就自称AI原生产品。但实际上，AI是一套自迭代的系统，它带来的不只是单个功能的升级，而是体验、服务甚至智能本身的重构，这种逻辑和过往任何一代产品都完全不同。真正跑出来的创业者，往往和AI原生的思维高度贴合，而很多年轻团队则在不断用旧框架碰壁后，才不得不重新审视自己的思路，这个阵痛的过程正是这个时代的必修课。要打破上一代的固有思维，远比想象中困难，很多人已经被过往的成功经验束缚，很难真正接纳全新的产品逻辑。

模型是有缺陷的天才：AI产品的核心竞争力

对话中最核心的判断之一，便是对AI模型的本质认知。好的AI产品经理，在理解用户的同时，更要深刻理解自己所用的模型，这才是当下AI产品的核心竞争力。高利明将模型形容为“聚耻状的智能”——也就是有缺陷的天才：在某些垂直领域它能展现出极强的能力，但在另一些场景下，它的表现甚至不如普通人。一个优秀的AI产品设计者，必须清晰界定模型的优势边界和短板边界，充分发挥其擅长的部分，同时避开其不擅长的领域，而不是盲目堆砌功能。比如Cursor团队很早就意识到了这一点，他们没有在现有编辑器上简单添加AI插件，而是基于模型的能力边界重新设计了整套工具，真正做到了从模型本质出发的产品设计。在当下的AI产品竞争中，两个服务同一用户群体的产品，差距往往不在前端界面，而在于对模型的理解深度和边界把握能力。如果只是沿用过往的产品思路，做出来的产品只会平平无奇，算不上真正的AI原生产品。同时，这个领域的时间维度也在发生变化：在GPT-4.5、Sonnet 3.5之前的初代AI产品阶段，创业者的核心任务是避开模型的短板；而今天，模型的优势已经足够强大，创业者的核心任务变成了释放模型的天才能力，这种切换是过去三年行业最本质的变化之一。

高价值用户的真正价值：1000人胜过10万泛用户

对话中双方还深入探讨了AI时代的用户运营逻辑。李一豪提到，团队越来越确信，1000个高价值用户的价值，远胜过10万个普通用户。这在互联网时代看起来反常识，但在AI时代却顺理成章。互联网时代的商业模式核心是争夺用户注意力，通过广告变现，用户规模直接决定商业价值；但AI时代不同，从高价值用户身上获取的不是注意力数据，而是他们在认知劳动中形成的完整数据包——包括决策路径、专业判断、工作流程等，这些才是真正有价值的资产。更关键的是，当下的新一代推理模型，只需要一两千条高质量数据就能完成启动。如果能服务好1000位真正的行业专家，他们贡献的高密度数据，就能解锁模型中沉睡的专业能力，这些用户既是产品的使用者，也是打开模型潜力的钥匙。这种深度服务的逻辑，和过往的流量思维完全不同：不是追求覆盖面，而是追求“你中有我，我中有你”的共生关系。服务1000个深度用户，每个用户都能成为你的价值伙伴，这种共生性越强，产品的护城河就越稳固。高利明还用医生和患者的比喻来形容这种关系：新一代AI应用本质上就像一线医生，用户就像患者，很多人知道自己有问题，但不知道具体问题是什么，AI产品需要做的是帮助用户诊断、提供解决方案，甚至比用户更了解他们自己。医生接触的患者越多，能力越强，AI产品也是如此，在服务少数深度用户的过程中，就能积累出服务更多用户的洞察，这是互联网模式无法实现的。

打破预期：AI产品的核心目标

传统的产品思路往往是“找到用户痛点并满足它”，但在AI时代，这种思路已经不够用了。高利明提出，真正优秀的AI产品，应该能让用户说出“我怎么原来没想到”这句话。AI产品的核心目标不是满足用户的确定性预期，而是打破他们的固有认知，创造出用户自己都不知道自己需要的东西。如果只是回应用户已有的期待，找到最大公约数并做到最好，那只是在重复过往的产品逻辑，没有额外的价值。李一豪举了一个投资案例：一款海外生活AI助手产品，在用户吐槽上班被老板批评、不知道晚上做什么时，主动播放了能舒缓情绪的音乐，调出了用户过往的美好照片和视频，还找到了用户之前提到过的放松方式，这种完全超出用户预期的体验，直接击中了用户的内心。更进一步，如果AI能感知到用户次日的状态，提前点好用户喜欢的咖啡，在用户地铁出站的范围内等候，这才是AI时代真正的产品想象力——不是用户告诉你需要什么，而是你知道用户需要什么，甚至知道用户自己都没意识到的需求。像Coding这样的产品，之所以能持续超越开发者的预期，正是因为模型的能力在不断生长，能够不断突破用户的认知上限。

产品流程的重构：不再是造物主，而是陪伴者

关于传统产品流程是否依然有价值的话题，双方也给出了微妙的区分。现在很多创业者会带着“我做了一个新功能、新交互”的思路来沟通，这本质上还是在用互联网产品的逻辑做AI产品，过于关注功能本身，而忽略了用户的真实上下文。正确的思路应该是，真正关注用户的决策路径：包括生活中的购买决策、工作中的文件输出、每个判断背后的上下文，将这些全部纳入产品设计，帮助用户校准偏好，完成真正的目标。当真正遵循这个思路时，产品的形态往往会变得反常规：它可能更像一款游戏，或者一个聊天界面，而不是传统意义上功能完备的工具。这或许才是人类最自然的交互方式——不需要过往复杂精密的UI设计，而是让用户用最自然的方式表达需求，让AI理解其真正的目标。传统的产品逻辑是“我创造一个世界，用户按我的规则游玩”，但AI模型出现后，这种设定被彻底打破了。创业者不再能控制和支配产品，而是要像一线医生一样，服务用户、理解用户，和用户共同成长，这才是AI时代真正有价值的产品逻辑。

时代红利：可以“死去活来”的试错权

高利明对当下的年轻创业者给出了极高的评价，认为他们拥有两个上一代人没有的时代优势。第一个优势是可以“死去活来”多次试错。十年前，一位创始人拿到100万美金可能只能做一件事，一旦融资中断就彻底失败，一辈子可能只有一次机会。但今天，年轻人拿到同样的资金，可以多次尝试、失败、再重来。个人的成长正是靠多次试错来加速的，每一次失败后复活，都会带来全新的认知和积累，这种成长速度是上一代人无法想象的。第二个优势是可以贴近模型。高利明曾经认为AI创业是95后、00后的专属机会，但后来他意识到，这和年龄无关，和是否愿意贴近模型、探索其边界有关。只要愿意沉下心研究模型的能力边界，不管是哪个年龄段的创业者，都能抓住机会；反之，如果被身份和地位束缚，觉得某些事情“不符合自己的段位”，反而会被时代淘汰。李一豪补充道，小团队在这个领域拥有天然优势：三五个人的小团队，调整方向的心理成本极低，一周换一个方向都没问题；但当团队规模扩大到二三十人，有了共同相信愿景的员工后，转向的成本就会变得异常沉重，这也是为什么大公司往往在范式转移中落后——不是他们不够聪明，而是他们的组织结构本身就不适合非线性的探索。高利明最后总结道：这个时代给了你多次重来的机会，这其实就是另一种形式的“长生不老”。我们无法在物理层面延长寿命，但可以通过多次试错压缩时间，体验多段人生轮回。如果不能放大这个优势，和那些用非线性思维探索的创业者竞争，将会非常被动。

朴素的在场：真正的学习方式

对话的最后，李一豪提到了过去三年最大的反思：充分在场是第一要素。很多人对某个方向的信念不够坚定，本质上是因为他们没有真正在场，没有和这个方向全程共振。注意力很容易被市场共识、噪音和情绪分散，只有始终和最高频的行业动态保持共振、保持在场，判断力和信心才能真正扎实。高利明在这个基础上补充了“朴素的在场”：不要带着自己的固有执念去在场。如果坚信自己的框架是对的，强行套用到眼前的事物上，大概率会碰壁。真正的在场，是放空自己的预设，观察事物本身的发展，倾听对方真正想表达的内容。在变化如此之快的时代，人们都是通过他人来学习的，带着执念在场，很容易过滤掉最重要的信号。“在场”这两个字，不仅适用于投资人，也适用于每个想要在这个时代找到位置的人：你需要投入足够的时间和精力，真正沉进去，让自己和这件事产生真实的共振，然后忘掉之前自以为是的答案，让事物本身告诉你它的本质是什么，这才是这个时代最有效的学习方式。

这场没有预设的对话，没有标准答案，但留下了诸多值得从业者反复思考的底层逻辑。从认清自身边界，到打破固有思维，再到理解模型本质、运营高价值用户，每一个观点都指向AI时代的全新生存法则。