一个 AI 创始人的虚荣心、装，和愚昧之巅

一个 AI 创始人的虚荣心、装，和愚昧之巅

一句话看懂：前字节跳动背景的 AI 软件创业者梦琪，复盘过去一年从垂直 Agent 转战 toC 的踩坑经历，反思行业内普遍存在的“叙事高于交付”“创始人虚荣心作祟”等问题，并指出当前 AI 产品中真正可用的不到 10%。

事件核心：发生了什么

梦琪在访谈中详细回顾了一年内三次关键决策失误：一是选错场景，做达人营销的 Sourcing Agent，但该场景仅占行业工作量的 30%，核心依赖第三方 API 数据质量；二是做垂直 Agent，陷入了两大结构性困局——公司被迫转型为服务 agency，且国内 toB 业务难做、海外华人创业天花板明显；三是为了“蒸馏专家经验”过度服务专业用户，最终把产品做成了跟传统 SaaS 没有差别的工具。

她同时指出，过去一年能用的 AI 产品占比不到 10%，大量创业公司实际上是靠“Agent”“RL”等热门概念拿融资，团队里算法大牛的功能是撑估值而非做产品。行业里跑出来的产品（如 Manus、Genspark）能火，不是因为想法多特别，而是因为确实交付了承诺的价值。

为什么重要

这篇复盘清晰地揭示了 AI 软件行业当前的一个核心矛盾：模型能力增长太快（比如 Claude Code 这类 AI coding 工具已经能指数级影响开发效率），导致软件产品的长期规划几乎失效；但另一方面，行业渗透率极低——美国也只有不到 10% 的人在真正使用前沿 AI 产品。这意味着大量需求未被满足，软件创业者依然有机会，但前提是必须解决“体验”和“交付价值”这两个痛点，而不是继续编造融资叙事。

梦琪的反思也戳中了一个行业性错误：很多创始人拿锤子找钉子，自带俯视感给用户推不需要的“高级方案”，实际落地才发现全是细节问题。她提出，未来 AI 产品要把 70% 的精力放在交互上——交互不仅提升效率，还提供情绪价值，生产力与娱乐产品的边界会越来越模糊。

对用户/开发者/创作者的影响

对用户：谨慎对待市面上那些“讲得很大、交付却差”的 AI 产品。判断标准很简单：你能不能真的用它解决问题，而不只是看演示视频。好体验的产品比好概念的产品更值得付费。

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对开发者：不要盲目跟风 Agent、RL 等热门概念。如果核心问题不靠这些概念也能解决，那就用最短路径做出来。AI coding 虽强，但后续维护和解决边缘问题的成本远高于开发，软件依然有生存空间。

对创作者：Reddit等社区是很好的用研渠道，可以把每个产品决策拆成漏斗，用几十个帖子验证用户痛点和需求后再开工。克制创始人自己的发散想法，回归用户真实需求。

值得关注的后续

1. 梦琪转型 toC 后，如何在 C 端验证其“缩短意图到方案距离”的交互理念——能否做出真正区别于原生大模型聊天的产品？
2. 垂直 Agent 模式是否会在更多细分赛道被证伪？类似“拿产品给投资人看、靠人力服务赚钱”的案例会不会更多浮出水面。
3. 随着 AI coding 工具能力增强，低代码甚至无代码开发是否会进一步挤压传统 SaaS 和垂直 Agent 的空间，还是反而促进更多小而美的软件诞生？

来源：Readhub · AI