当一项新技术刚走进大众视野的5年里，这个阶段的新产品总是让人视为“鸡肋”一样的存在，即便是阅产品无数的投资人，也难免莞尔一笑，吐出一句大实话：

乏善可陈。

其实，这不止是用户和投资界的反馈，AI产品创造者同样也有惨痛的经历。“我们的AI产品发布那天，我确信我们会改变游戏规则。

所有那些不眠之夜，所有无休止的迭代，所有我倾注的心血，只为打造一款革命性的产品。一切都为了这一刻！”

“但随后，一切都沉寂了，没人使用它。”不仅数据异常冰冷：参与度低、采用率为零，就连反馈也像刀子一样狠——“令人困惑”、“垃圾”、“不靠谱”。

90%的AI产品在用户记忆中阵亡

各位不妨回想一下自己在手机或电脑端在用的AI应用，究竟还有哪些产品的AI功能让你眼前一亮，并坚持使用超过了6个月？

从去年年初开始，我们就时不时在采访中向对方抛出这个问题，我们得到的答案不超过这4款，看看是不是精准命中了你的答案：

ChatGPT、豆包、Cursor、Notion。

ps：DeepSeek作为后起之秀，吃了发布时间晚的亏，所以不在此之列。

当然这并不意味着其他的AI产品有多大问题，比如前两年年红极一时的AI生图工具Midjourney、

主打音乐创作的Suno以及视频创作的可灵AI都是备选项之一，但在适配体量和口碑声量上远不及前面提到的产品。

而就在在这仅有的4款之中，前两款惊人地一致，全是“产模一体”（产品即模型），只剩下Cursor和Not，还算是有相对垂直的应用场景。

正如一位开发者所说：“Copilot/Aider/Claude Code都很棒，但我很难想到我使用的其他工具中，哪个是用LLM改进过的。”

为什么会这样？在一切皆可AI的今天，除了Cursor和Notion备受推崇之外，其他的很多知名产品都在大众的记忆中阵亡了。

此外，有媒体甚至爆料，许多受访的高级知识型工作者其实根本对ChatGPT“不感冒”。

不得不感叹：历史总是惊人的相似，当技术泡沫达到顶峰时，市场往往会出现集体性失忆。

技术适配才是关键

AI产品失败的根源，往往在于技术与实际需求之间的错位。就像一个厨师研发新菜品，却忽略了顾客的口味偏好，最终只能沦为厨房里的实验品。

以亚马逊招聘系统为例，他们用历史数据训练AI模型，结果却强化了性别歧视倾向。这种数据偏见直接导致了系统推荐的不公平性，最终不得不放弃项目。

同样，IBM的肿瘤治疗方案也曾因脱离医生工作流程而被市场淘汰。这些案例都说明，技术本身只是工具，真正的核心在于如何将工具转化为价值。

用户需求的深层洞察

很多AI产品陷入困境，是因为开发者没有真正理解用户的需求。就像有人开发智能体，却只关注功能的复杂程度，反而忽略了用户真正需要解决的问题。

一位失败的创业者总结道：打造人工智能只是成功的一半，深入了解用户害怕什么、需要什么、什么让他们兴奋，才是赢得信任的关键。

这就像开餐馆，如果只盯着菜品的高级感，却忽略顾客的用餐体验，最终也只能是空有其表。

数据质量的隐形门槛

AI系统的运行离不开高质量的数据，而很多项目失败恰恰源于数据质量的不足。就像盖房子的地基，如果基础不稳，整个建筑都会摇摇欲坠。

某智能客服系统曾因训练数据中存在大量重复和错误信息，导致系统在处理复杂问题时频繁出错，最终影响用户体验。

数据治理需要贯穿整个产品生命周期，从数据采集到模型训练，再到上线后的持续优化，每个环节都不能掉以轻心。

产品设计的务实之道

很多AI产品陷入复杂化陷阱，追求炫酷功能却忽视了用户实际需求。就像有人开发智能体，却只关注功能的复杂程度，反而忽略了用户真正需要解决的问题。

一位产品负责人分享道：从一个小场景切入，解决一个具体问题，往往比追求全面功能更有效。就像种树，先种好根，才能长出枝叶。

在AI产品开发中，快速验证和迭代比追求完美更重要。通过最小可行产品（MVP）收集用户反馈，不断优化功能，才是赢得市场的不二法门。

技术与商业的平衡之道

AI产品的成功，需要技术与商业目标的平衡。就像一个厨师既要掌握烹饪技巧，又要懂得顾客口味，才能做出受欢迎的菜品。

某企业开发AI客服系统时，最初只关注技术参数，结果导致产品与业务流程脱节。后来调整策略，从用户痛点出发，最终实现商业价值。

这说明，AI产品开发不能只盯着技术指标，更要关注实际应用场景。只有将技术转化为用户价值，才能真正赢得市场。

未来AI产品的出路

当技术泡沫退去，AI产品将回归本质——解决实际问题。就像智能手机从炫技走向实用，AI产品也将从功能堆砌转向价值创造。

未来的成功产品，必将是那些真正理解用户需求、注重数据质量、擅长技术落地的企业。它们不会沉迷于复杂功能，而是专注于解决用户最关心的问题。

对于开发者来说，保持对技术的热情的同时，更要学会倾听用户的声音。因为最终决定产品成败的，不是技术本身，而是它能否让生活变得更轻松。