AI Native Apps 开发的实践与思考 2024-06-04 作者 C3P00 战略的理念是以己之长攻人之短 在开发 AI Native Apps（原生人工智能应用程序）时，制定正确的战略非常重要。我们可以借鉴一些战略理念，例如以己之长攻人之短。这意味着我们应该专注于发挥自身的优势，而不是试图与大公司直接竞争。每家公司都有不同的使命和定位，我们应该在这个广阔的市场中找到适合自己的空间。 案例分析： 一个创业公司不应该试图通过大规模广告投放来击败大公司，因为大公司的投放成本几乎为零。即使是像字节跳动这样的公司，他们更关注用户口碑。创业公司应该采取不同的策略，利用自身的优势和资源建立局部的竞争优势。 AI Native 的定义 AI Native 并不是指应用中 AI 技术的占比，而是利用人工智能技术创造全新的应用范式。以 PPT 类应用为例，AI Native PPT 并不仅仅是将 AI 用于生成大纲和图片的组合，而是通过 AI 技术创造了一种全新的 PPT 创作方式。 案例分析： AI Native PPT 应用不仅可以帮助用户生成大纲和图片，还可以根据用户的输入自动调整内容和布局，提供更加智能和个性化的创作体验。这种新的应用范式使用户可以更高效地创建演示文稿，节省时间和精力。 寻找 AI Native 应用的 PMF 在开发 AI Native 应用之前，寻找产品-市场匹配（PMF）是非常重要的。在新技术出现之前，已经有一些先行者在尝试和验证新的产品。我们可以通过以下途径来寻找已经验证过的 PMF： 关注每月的 AI 产品增速榜，了解市场上最新的产品和趋势。 关注知名风投公司如 Y Combinator 和 Andreessen Horowitz 关注的新项目，这些公司对市场趋势有很好的洞察力。 关注一线 AI 公司的产品需求，了解他们在寻找什么样的 AI Native 应用。 在二级市场的咨询话题中寻找需求信号，这些话题可以指引我们开发哪些有市场潜力的应用。 案例分析： 通过关注以上渠道，我们可以获得很多有关 AI Native 应用的信息。比如，我们可能发现在教育领域有一些成功的 AI Native 应用，如智能辅导系统，可以根据学生的学习情况提供个性化的辅导和反馈。这是一个已经验证过的 PMF，我们可以在此基础上思考如何差异化和创新。 AI 和 App 的配比 在开发 AI Native 应用时，需要注意 AI 技术在产品中的配比。有时候，降低 AI 的占比反而更容易实现商业闭环。用户更关注产品能否解决问题，而不是关注是否采用最先进的 AI 技术。 案例分析： 假设我们开发了一个 AI Native 的翻译应用。用户使用这个应用主要是为了解决语言障碍，他们更关心翻译的准确性和速度。在这种情况下，我们可能会采用一些基于开源模型和 API 的方法，而不是自己开发复杂的 AI 模型。这样可以降低开发成本和技术难度，更快地实现商业闭环。 PM 的角色 在 AI Native 应用的开发中，一个项目通常需要两个产品经理（PM）的参与。一个负责系统构建和商业闭环，另一个懂得模型，能够定义清晰的技术指标。这两个 PM 的协同工作非常重要，以确保产品的商业和技术目标能够相互支持。 案例分析： 在开发一个 AI Native 应用时，一个 PM 可以负责用户需求、商业模式、产品设计和市场推广等方面，确保系统构建和商业闭环的顺利实现。另一个 PM 则可以负责与算法团队的合作，定义技术指标并确保模型的准确性和性能。这种双重角色的分工可以保证商业和技术的平衡，并促进项目的成功。 算法的雕花技巧 在 AI Native 应用的开发过程中，算法的迭代速度通常较慢。因此，除了关注算法的性能和准确性外，还需要注重算法的雕花技巧。这些技巧可以帮助我们在算法迭代缓慢的期间实现差异化。 案例分析： 举例来说，假设我们开发了一个 AI Native 的图像识别应用。在模型的迭代过程中，我们可能会发现不同的雕花技巧，例如增加模型对特定场景的识别准确性、提高模型对细节的捕捉能力等。这些技巧可以让我们的应用在性能和用户体验上与竞争对手有所区别。 结尾 AI Native Apps 的开发涉及到战略、PMF 寻找、AI 和 App 的配比、PM 和算法的合作模式以及算法的雕花技巧等多个方面。通过正确的战略定位，寻找已验证的 PMF，合理配置 AI 和 App 的比例，以及优化 PM 和算法之间的合作关系，我们可以开发出具有差异化竞争力的 AI Native 应用。
战略的理念是以己之长攻人之短
在开发 AI Native Apps（原生人工智能应用程序）时，制定正确的战略非常重要。我们可以借鉴一些战略理念，例如以己之长攻人之短。这意味着我们应该专注于发挥自身的优势，而不是试图与大公司直接竞争。每家公司都有不同的使命和定位，我们应该在这个广阔的市场中找到适合自己的空间。
案例分析： 一个创业公司不应该试图通过大规模广告投放来击败大公司，因为大公司的投放成本几乎为零。即使是像字节跳动这样的公司，他们更关注用户口碑。创业公司应该采取不同的策略，利用自身的优势和资源建立局部的竞争优势。
AI Native 的定义
AI Native 并不是指应用中 AI 技术的占比，而是利用人工智能技术创造全新的应用范式。以 PPT 类应用为例，AI Native PPT 并不仅仅是将 AI 用于生成大纲和图片的组合，而是通过 AI 技术创造了一种全新的 PPT 创作方式。
案例分析： AI Native PPT 应用不仅可以帮助用户生成大纲和图片，还可以根据用户的输入自动调整内容和布局，提供更加智能和个性化的创作体验。这种新的应用范式使用户可以更高效地创建演示文稿，节省时间和精力。
寻找 AI Native 应用的 PMF
在开发 AI Native 应用之前，寻找产品-市场匹配（PMF）是非常重要的。在新技术出现之前，已经有一些先行者在尝试和验证新的产品。我们可以通过以下途径来寻找已经验证过的 PMF：
案例分析： 通过关注以上渠道，我们可以获得很多有关 AI Native 应用的信息。比如，我们可能发现在教育领域有一些成功的 AI Native 应用，如智能辅导系统，可以根据学生的学习情况提供个性化的辅导和反馈。这是一个已经验证过的 PMF，我们可以在此基础上思考如何差异化和创新。
AI 和 App 的配比
在开发 AI Native 应用时，需要注意 AI 技术在产品中的配比。有时候，降低 AI 的占比反而更容易实现商业闭环。用户更关注产品能否解决问题，而不是关注是否采用最先进的 AI 技术。
案例分析： 假设我们开发了一个 AI Native 的翻译应用。用户使用这个应用主要是为了解决语言障碍，他们更关心翻译的准确性和速度。在这种情况下，我们可能会采用一些基于开源模型和 API 的方法，而不是自己开发复杂的 AI 模型。这样可以降低开发成本和技术难度，更快地实现商业闭环。
PM 的角色
在 AI Native 应用的开发中，一个项目通常需要两个产品经理（PM）的参与。一个负责系统构建和商业闭环，另一个懂得模型，能够定义清晰的技术指标。这两个 PM 的协同工作非常重要，以确保产品的商业和技术目标能够相互支持。
案例分析： 在开发一个 AI Native 应用时，一个 PM 可以负责用户需求、商业模式、产品设计和市场推广等方面，确保系统构建和商业闭环的顺利实现。另一个 PM 则可以负责与算法团队的合作，定义技术指标并确保模型的准确性和性能。这种双重角色的分工可以保证商业和技术的平衡，并促进项目的成功。
算法的雕花技巧
在 AI Native 应用的开发过程中，算法的迭代速度通常较慢。因此，除了关注算法的性能和准确性外，还需要注重算法的雕花技巧。这些技巧可以帮助我们在算法迭代缓慢的期间实现差异化。
案例分析： 举例来说，假设我们开发了一个 AI Native 的图像识别应用。在模型的迭代过程中，我们可能会发现不同的雕花技巧，例如增加模型对特定场景的识别准确性、提高模型对细节的捕捉能力等。这些技巧可以让我们的应用在性能和用户体验上与竞争对手有所区别。
结尾
AI Native Apps 的开发涉及到战略、PMF 寻找、AI 和 App 的配比、PM 和算法的合作模式以及算法的雕花技巧等多个方面。通过正确的战略定位，寻找已验证的 PMF，合理配置 AI 和 App 的比例，以及优化 PM 和算法之间的合作关系，我们可以开发出具有差异化竞争力的 AI Native 应用。