过去两年，AI 研发像一场集体冲浪：参数越大越厉害、模型越新越体面，大家抢着卷论文、卷算力、卷发布会。 现在，很现实的一件事摆在所有人面前------光有 AI，不等于有产品，更不等于有生意。
大模型不再是稀缺能力，真正开始变得稀缺的，是：
谁能把「软件+AI」这件事，跑通、跑稳、跑久。
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一、AI 热度退去后，大家开始问：到底要做什么样的产品？
以前做 AI，做个 Demo 就能刷屏：
- 一键生成点什么
- 自动总结点什么
- 接个 API 就敢说"全栈 AI"
但现在的客观现实是：
- 客户见过太多 Demo，"哇，好神奇"不再值钱；
- 预算开始收紧，老板只看一件事：能不能带来效率或收入；
- 赛道越卷越窄，一个小功能没办法支撑一个长期业务。
所以，"软件+AI"不再是一个酷炫标签，而变成一道生死题： 你要做的是一个能稳定服务用户、可以规模化复制、能持续迭代的产品，而不是一个临时舞台效果。
二、真正跑通的"软件+AI"，有三个共性
观察现在跑得比较顺的产品，有几个非常明显的共同点------不是"用了哪种模型"，而是产品和策略层面做对了什么。
1. 清晰的定位：从一开始就拒绝"只做 Demo"
成功的"软件+AI"产品，几乎都有这两个特征：
-
场景明确，可复用，不拍脑袋
- 它不是"哪里都能用一点 AI"，
- 而是选定一个足够清晰、足够痛、足够大的场景，把体验打磨到"离不开"。
-
面向有规模效应的市场
- 不是只服务几个单点超级乙方的定制项目，
- 而是瞄准一个可以复制的行业 / 角色 / 工作流，
- 避免一开始就把自己困在一个天花板很低的窄赛道里。
一句话：
能否规模化，往往不是技术决定的，而是**你一开始怎么选"问题"**决定的。
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2. 可持续的策略：不是把模型塞进软件就叫产品
很多团队现在的节奏是： 接入一个模型 → 做几个功能 → 发一版 → 等客户来。 这种路径的核心问题是：它默认"技术即价值"。但在真实商业世界里，客户只认两件事：
-
客户价值优先，而不是技术炫技优先
- AI 功能要么帮客户提升效率，要么帮客户减少错误，要么帮客户多赚钱，
- 如果只是"挺酷的"，那就是------好看，不好卖。
-
早期要和深度用户一起"共创"，而不是自娱自乐
- 很多产品上线前，用户反馈严重不足；
- 等产品做完，才发现场景不对、流程太长、细节不对、嵌不进现有系统；
- 结果就是：方向偏差 + 资源浪费。
真正聪明的做法是：
在产品 0→0.5 阶段，就拉一小撮"深度用户"一起打磨， 把他们当成共创伙伴，而不是"晚点再请你们来试用"的观众。
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3. 提前构建护城河：AI 时代，先发优势只有几个月
AI 领域有个残酷现实： 你今天发的功能，下个季度很可能就被抄完。
所以，"我们先做出来"不叫优势，"我们能形成什么长期积累"才叫。真正能变成护城河的，往往是这些东西：
-
数据与知识的沉淀： 谁能更持续、系统地在真实场景中积累数据与反馈，谁的模型与能力就会越来越贴地气。
-
深入工作流的嵌入 ： 不是一个"外挂工具栏"，而是嵌进了业务流程的关键节点，让别人很难替换。
-
品牌与信任： 一旦进入客户的关键业务系统，信任就变成了一种长期粘性， 新玩家想插进来，不只是要"功能更强"，还要回答 "你真的可靠吗？"
总结一下：
AI 产品的同质化速度，是按"月"来算的； 护城河如果不提前设计，后面就只能靠价格战和拼命堆功能。
三、不是所有"软件+AI"都值得做------但方向没错，方法很重要
我们也看到很多失败或半失败项目：
- 把 AI 当"滤镜"，生硬往已有软件上套一层；
- 场景过窄，做成了一个"功能插件"，撑不起一个产品；
- 过度围绕模型能力设计，而不是围绕客户工作流设计。
这些案例证明的不是"软件+AI 不行"，而是：
"软件怎么 + AI"这件事，才是真正的难点。
技术本身方向没错，但如果产品、架构和体验不配套，就会变成：
- 演示很惊艳，落地很狼狈；
- POC 做不停，正式上线没几个；
- 一线团队觉得"没时间教 AI 怎么工作"，最后又回到原来的老系统。
这时候，"AI Native（原生 AI 架构）"的重要性就凸显出来了。
四、Oinone 的态度：不是"给软件加 AI"，而是从一开始就为 AI 生长做空间
很多现在的系统做 AI，是这种路径：
先有一套旧架构 → 再在上面硬加一层 AI → 再努力解决各种兼容性问题。
Oinone 选择的是另一条路：
从设计之初，就把自己当成一个 AI Native 的底座。
这意味着什么？
1. AI 不再是外挂，而是底层能力的一部分
在 Oinone 里，AI 不是一个"后加的按钮"，而是：
- 直接融入了底层框架和数据流转逻辑；
- 在权限、流程、数据结构的层面就已经为 AI 预留了位置；
- 让企业做"软件+AI"时，不用每个需求都重新造一遍轮子。
结果是：
从"演示 Demo"跨到"上线可用"，需要跨越的鸿沟被显著缩小------ 不再是"另起炉灶"，而是站在一个 AI Native 的底盘上去组装场景。
2. 可配置 AI 模块：不是一招鲜，而是一整套"能力积木"
市场现在的焦虑是： "我们要不要多做几个垂直场景，万一选错了怎么办？"
Oinone 的思路是：
用一套底层的 AI 能力积木，去支持多个业务场景的快速适配。
你可以：
- 用同一套 AI 模块，分别适配不同部门、不同流程；
- 通过配置，而不是大量重写代码，去扩展新的"软件+AI"应用；
- 在不牺牲质量的前提下，拓宽产品的可服务边界。
对于企业来说，这意味着：
- 不用押宝在一个"单点场景"上；
- 也不用每次都从"架构重来"开始；
- 可以更从容地试错、扩张、复制。
3. 把"共创"和"护城河"写进架构里
前面我们说过：深度用户共创，常被严重低估。 Oinone 在 AI Native 的设计里，刻意让这件事变得"顺手"：
- 通过原生架构，更自然地把用户反馈、业务数据、使用路径沉淀下来；
- 在共创过程中，系统不是被动"改需求"，而是在不断强化自身的数据与流程壁垒；
- 最后形成的不是一个"项目制交付品"，而是一套越来越聪明、越来越懂你的 AI 原生业务系统。
这就是"原生"的真正含义：
不是在表层功能上堆砌 AI， 而是在底层就为了"持续共创 + 持续积累"设计好通路。
五、结语：别再问"要不要做 AI"，而是问------你的软件配得上 AI 吗？
在今天这个时间点，再去讨论"AI 是不是长期方向"已经没有意义。 真正有意义的问题只有两个：
- 你的软件，是否清楚自己要在"软件+AI"里扮演什么角色？
- 你的架构，是否足够原生，足够适合 AI 长期生长？
如果"软件+AI"是下一阶段的必然路径， 那么 Oinone 想做的事情，就是：
让这条路更短一点，更稳一点，也更有复利。
别再满足于一个好看的 AI Demo。 是时候认真思考： 下一代真正跑得久的产品，很可能都来自 AI Native 的"原生派"。
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