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在Dot-Com Boom的高峰期，即使该公司没有真正的客户，收入或盈利能力的途径，也可以将.com添加到公司的名称中。今天，历史正在重演。swapâcom为ai，这个故事听起来很熟悉。
公司正在竞争将AI撒在他们的音高甲板，产品描述和域名中，希望炒作。如报道域名统计，在2024年，在2024年，由初创企业和现任者急忙与人工智能联系起来的登记率飙升了约77.1％，无论他们是否具有真正的AI优势。
1990年代后期明确了一件事：使用突破性技术还不够。在追逐炒作的互联网崩溃中幸存下来的公司正在解决真正的问题并有目的地扩展。
AI没什么不同。它将重塑行业，但获奖者不会在着陆页上拍打那些掌声 - 他们将是削减炒作并专注于重要的事情的人。
第一步？开始小，找到楔子并故意缩放。
开始小：在缩放之前找到楔子
互联网时代最昂贵的错误之一就是试图太早走得太大 - 一堂课AI产品建设者今天可以忽略。
以eBay为例。它最初是一个简单的在线拍卖网站，用于收藏品，从PEZ分配器等利基市场开始。早期用户之所以喜欢它，是因为它解决了一个非常具体的问题：它连接了无法离线找到对方的业余爱好者。只有在统治着最初的垂直方面之后，eBay才能扩展到更广泛的类别，例如电子，时尚以及最终几乎所有您可以购买的东西。
比较Webvan，另一个具有不同策略的互联网时代初创公司。Webvan的目的是通过在线订购和快速送货上门革新杂货店购物。它花费了数亿美元，建造了庞大的仓库和复杂的送货机队，然后才有强劲的客户需求。当增长不够快时，该公司以其自身的体重崩溃。
模式很清楚：从尖锐而特定的用户需求开始。专注于您可以主导的狭窄楔子。仅当您有强劲需求的证明时扩展。
对于AI产品构建者而言，这意味着要抵制建立所有可做一切的人工智能的冲动。例如，以一个生成的AI工具用于数据分析。您是否针对产品经理，设计师或数据科学家？您是为不认识SQL，经验有限或经验丰富分析师的人建造的吗？
这些用户中的每一个都有非常不同的需求，工作流和期望。从具有有限的SQL经验的狭窄，定义明确的队列开始，需要快速见解来指导产品决策 - 您可以深入了解用户，微调体验并建立真正必不可少的东西。从那里，您可以故意扩展到相邻的角色或能力。在制造持久的AI产品的竞赛中，获奖者将不会尝试立即为所有人服务的人 - 他们将是那些开始小的人，并且为某人提供了很好的服务。
拥有您的数据护城河：提早建立复杂的防御能力
启动小帮助您找到产品市场合身。但是，一旦获得牵引力，您的下一个优先级是建立防御能力AI世代的世界，这意味着拥有您的数据。
在互联网繁荣时期幸存下来的公司并没有捕获用户捕获专有数据。例如，亚马逊并不停止出售书籍。他们跟踪购买和产品视图以提高建议，然后使用区域订购数据来优化履行。通过分析城市和邮政编码的购买模式，他们预测需求，储备仓库智能和简化的运输路线为两天的两天交付奠定了基础，竞争对手的关键优势不可能。如果从第一天开始烘烤的数据策略，就不可能做到这一点。
Google遵循类似的道路。每个查询，点击和更正都会成为培训数据，以改善搜索结果，然后再进行广告。他们不只是构建搜索引擎。他们建立了一个实时的反馈循环，该循环不断地从用户那里学到，创造了一种护城河，使他们的结果和瞄准更难以击败。
课程Gen AI产品建设者很清楚：长期优势不会仅仅通过访问强大的模型而来。
如今，任何资源都有足够的资源的人都可以微调开源大型语言模型（LLM）或付费以访问API。更加困难和更有价值的是收集随着时间的流逝而复合的高信号，现实世界中的用户交互数据。
如果您建立了AI代产品，则需要尽早提出关键问题：
- 当用户与我们互动时，我们将捕获什么独特的数据？
- 我们如何设计不断完善产品的反馈循环？
- 我们是否可以（在道德和安全上）收集竞争对手没有的特定数据？
以Duolingo为例。使用GPT-4，他们超越了基本个性化。诸如解释我的答案和AI角色扮演之类的功能创造了更丰富的用户互动 - 不仅可以捕捉答案，还可以捕捉学习者的思考和交谈。Duolingo将这些数据与自己的AI结合在一起，以优化体验，创造优势可以轻松匹配。
在AI Gen时代，数据应该是您的复杂优势。设计其产品以获取和从专有数据中学习的公司将是生存和领导的公司。
结论：这是一场马拉松，不是冲刺
互联网时代向我们表明，炒作迅速消失，但基本面却持久。AI Gen Boom没有什么不同。蓬勃发展的公司不会成为追逐头条新闻的人。
AI的未来将属于建筑商，他们了解这是一场马拉松比赛，并且有毅力。
Kailiang Fu是Uber的AI产品经理。
