臨近春節，說實話一點都沒有春節的氣息，原因很簡單在這個假期團隊在做腦機接口與一款公眾號AI排版工具的攻堅。

而關于這款AI新媒體工具，我希望可以團隊可以在春節上線，這款產品很簡單，是定位于幫助像我這樣的IP創作者以及新媒體運營的A工作人員，通過AI模型與自動化排版等等。

讓每個創作者的閱讀量、漲粉都快速提升，并且有章法可循。

這個產品其實本質上已經暫停了1年多了，從2022年年底開始發起，到現在已經有3年多了，主要原因是看到了未來的終端設備，所以迅速轉型到了vision Pro上去，過去的這2年時間，團隊一直在vision Pro與AI模型的投入。

而在我們做vision Pro的期間，恰好AI在快速發展，我們中斷的產品研發時間，反而沒有損失，反而回來了，因為空間計算無法通過AI編程，而網頁端卻可以。

AI行業的產品架構、編碼方式從剛開始的混亂蓬勃發展，到現在形成了一套固定的打發，從剛開始的prompt、再到MCP、再到現在的SKILLS，以及agent集群等，這些都成了我們現在的新工具。

而我一直在等著AI模型的發展，希望可以快速解決團隊的編碼問題，以及tokens成本問題，直到今天隨著Kimi2.5的出現，AI編程才達到曾經服務器那樣的互聯網邊際效應。

編碼能力才是可以達到可以替代程序員的方式，現在AI變成不僅是前端還是后端，都可以實現。

最直接的體驗就是團隊現在1個月頂之前的一年。

曾經我們做產品需要需求調研、線框圖、原型設計、交互UI設計再到前后端開發、測試上線。而現在有了AI編程前面直接需求調研就可以一步到位UI設計，并且前后端開發也能夠agent coding完成，直接到測試上線。

以前要花費1年左右的開發工作量，現在1個月就可以完成了，這個開發工作成本不是少了一點半點。

市面上的vibecoding工具，從微信小程序的騰訊codybuddy，以及字節跳動的Trae，再加上現在Opencode，讓開發者可以自由選擇。

每個工具搭配的模型與各類擅長點，產品經理和開發者可以選擇適合自己場景的工具，就更加增加了研發速度。

曾經燒錢做傳統軟件還沒有賺錢的產品經理，要哭死

從這個角度來說，以前傳統軟件的產品經理與開發團隊，他們耗費幾百萬甚至是上千萬的研發成本，現在全部變成了tokens與電源費用，而不是人力成本了，如果要是現在還沒有賺錢，比如現在很多SaaS的產品還在想辦法商機與渠道代理商，那現在可以是哭的連褲子都沒有了。

現在他們幾乎沒有任何壁壘，AIcoding都能實現。甚至是代碼的質量與維護性都比以前更強了。

功能性的產品+native AI的產品才是王

隨著Kimi2.5出現之后，我就開始讓團隊all in用tokens來接入大模型，而不是自己部署GPU。

clawbot的創始人說，miniMAX的tokens成本，讓他覺得性價比很高，即使成千上萬的用戶，AI模型tokens已經非常便宜了

比如并發量100個，一個月的費用可能就是2-3000元，至于AI的成本也在逐步走向邊際效應。而很多傳統的軟件公司現在都還沒有反應過來，或者故意沒有反應。

用戶使用它們的產品主要還是因為其傳統的功能，而不是AI功能，可是他們非常清楚自己自以為豪的代碼壁壘將會被擊破。

純native的AI產品來說，用戶使用AI功能解決問題是唯一的理由，所以你可以看到現在很多的native的AI產品都是一個對話框作為主要入口。

而不是一個登錄注冊還要用戶點擊若干個功能TAB以及頁面選擇，用戶可以直接獲得想要的結果，而最大的瓶頸是鍵盤。

AISaaS產品的成本、審核、商業化模式流程通透了

相較于vibecoding可以使用多個模型，還有一個大的變化是大模型的商業化流程現在通暢的。

曾經在AI1.0賺錢的公司只有幻方，還不是靠AI。

畢竟那個時候監管與商業化流程大家都不清晰，我還記得在2023年剛開始很多公司調用AI都會因為ChatGPT，結果監管要求不是國內模型導致互聯網產品不準使用，所以很多SaaS就下架了。

現在模型備案的流程與預判也有了，產品經理也不用擔心產品的商業化閉環問題了，3個月就可以完成模型備案，如果是自己有微調。

今天的分享就在這里。

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