你有没有发现，AI 这条钱线从往年的小实验风口，变成了现在的“巨型模型洪流”？2023 年全球 AI 风投共计 22.5 亿元人民币，单纯技术投入与研发的比重几乎翻倍；而 2024 年上半年，超过 80% 的融资都集中在大模型与基础设施上，传统的早期实验性项目相对被稀释。

根据 PitchBook 统计，2024 年第一季度 AI seed 轮融资总额下降了 18%，而 Series A 轮则上升 23%。原因很简单：现在的“可落地性”不再是纯技术，而是模型能否真正服务业务、能否在短时间内显著提升效率。大模型公司如 Anthropic、Stability AI 与 OpenAI 已从单纯的技术提供者，转型为“模型即服务”平台，甚至被微软、谷歌等巨头并购或深度合作。

对产品经理而言，市场的这种转变意味着两件事：一是用户痛点已经从“能否实现”变成了“能否快速集成、能否稳定运营”。二是每一次产品迭代，都必须通过模型的时间节省和质量提升来证明价值。比如 FinAI 这家金融科技初创公司，利用 GPT‑4 自动化合规审核，单月处理案件量提升 30%，客服工单响应时间缩短 45%，整个 ROI 在三个月内就突破 150%。

这正呼应了 Qgenius 的“产品开发黄金原则”：用户中心、价值创造、系统思维、要事优先、问题导向。具体到 AI 产品，你可以这样做——

1️⃣ 从痛点入手：先定位业务中最耗时、最易出错的流程，评估模型是否能在 1‑2 周内落地。
2️⃣ 价值放大：用模型产生的时间节省量化为成本降低，形成可衡量的商业模型。
3️⃣ 系统思维：把模型视作“可插拔组件”，与现有系统、数据管道、合规框架做无缝对接，避免后续拆解成本。
4️⃣ 要事优先：如果模型效果不达标，及时切换或回滚，避免沉没成本。
5️⃣ 问题导向：在模型部署过程中，持续收集用户反馈，迭代改进。

如果你想在这波 AI 资金浪潮中抢占先机，记住一句话：不是谁把模型推到你面前，而是谁把模型变成你业务的“时间机器”。

你准备好在新的 AI 生态中，先找到用户的痛点，再把模型变成真正的价值了吗？