从2023年到现在，我陆续做了8个AI相关的项目。有赚到钱的，有亏本关门的，也有半死不活挂在那里的。踩过的坑比做成的项目还多，今天把这些经验写出来，希望能让正在考虑做AI项目的你少走点弯路。
一、先搞清楚你做的是AI工具还是AI应用
很多人一上来就说要做AI项目，但从来没想清楚一个最基本的问题：你做的是工具还是应用？
AI工具卖的是功能本身，比如AI绘画、AI写作、AI配音这类产品。用户买的是你的技术能力。AI应用是把AI当作底层能力，解决一个具体行业的具体问题。用户买的是解决方案，甚至根本不知道背后用了AI。
这两者最大的区别是：做AI工具，你直接和巨头竞争。做AI应用，你的竞争对手是传统解决方案。
我第一个项目就是一个AI写作工具。功能上对标当时市面上的主流产品，价格定得便宜一半。结果呢？大厂技术比我强，免费功能覆盖了我收费的功能，我的用户迅速流失。这个项目前后投入了4个月，最后以亏损收场。
第二个项目是做AI律师助手，帮中小律所自动生成法律文书。这个项目活下来了，虽然规模不大但每个月有稳定收入。为什么？因为律所不在乎你用不用AI，他们在乎的是能不能省时间、不出错。这个项目本质上是一个行业软件，只是里面嵌了AI能力。
二、选方向要看市场刚需，不要追技术热点
2024年初，我认识的一个团队做了一个AI数字人直播的产品，功能很炫酷。但上线后销量惨淡，为什么？因为绝大多数中小商家根本没有做直播的需求，或者做了也带不来多少销量。他们以为是刚需，其实只是技术上的"看起来很酷"。
真正做起来的方向往往是那些又土又稳的事情。比如我后来做的一个AI自动生成商品描述的项目，专门给淘宝拼多多的小商家用。这个功能不炫酷，甚至有点土，但商家每天都要写几十上百条商品描述，这个需求是实实在在的。一个月下来，这个项目赚的比我之前所有AI项目加起来都多。
判断一个方向是不是刚需，有个很简单的方法：关掉AI功能，用户还用不用？如果不用了，说明你卖的是AI功能本身。如果还用，只是用得慢或者效果差，那你解决的是真实需求。
三、数据壁垒比技术壁垒更有价值
写AI代码的门槛越来越低了。现在一个会用Cursor的初级开发者，可能一周就能复刻你花了三个月做的功能。如果你的项目只有技术壁垒，那你的护城河几乎是零。
真正能建立优势的是数据壁垒。我做法律服务那个项目，能有持续收入的根本原因不是AI模型有多强，而是过去一年我积累了上万份经过律师审核的法律文书样本。新用户进来，不需要从零开始训练，直接基于历史数据和模板就能快速出活。
另一个做AI课程推荐的项目也是类似的逻辑。核心资产不是算法，而是三万多个课程的评分、评价和效果追踪数据。数据越多，推荐越准，推荐越准，用户越多，用户越多，数据更多。这个正向飞轮才是真正的竞争力。
所以在你开始做AI项目之前，想清楚一个问题：随着时间推移，你的项目是在积累什么？如果是积累数据，那方向对了。如果只是积累代码，那要小心了。
四、定价策略决定生死
很多AI创业者犯的最大的错误是定价太低。我一开始也是，总想着靠低价快速获客。后来发现这条路走不通。
低价吸引来的用户黏性极低，稍有风吹草动就流失了。而且低价意味着低利润，低利润意味着你请不起好的运营、做不了好的售后、没钱迭代产品。
我踩过的一个具体的坑是月付制。一开始我设了19.9元的月付方案，看起来好像很合理。但实际问题是：用户每个月都要做一次"要不要续费"的决策，只要他有一次觉得"好像用不上"，就流失了。后来我改成了199元季付、699元年付的方案，流失率直接从40%降到了12%。
还有一个发现的规律：能接受高价方案的客户，往往是真正需要你的产品、而且用得好的客户。反而是那些低价进来的用户，用几天就跑了，还容易给差评。
五、交付质量比功能数量重要一万倍
做AI项目最容易犯的错就是功能越做越多，但每个功能都半生不熟。这是我第三个项目的教训。当时我做了一个AI营销助手，集成了文案生成、图片制作、数据分析、客户管理十几个功能，但每个功能都只能做到60分。
用户试用后的反馈出奇一致：功能太多不知道用哪个，而且每个功能效果都一般。当时如果我聚焦在最核心的文案生成这一个功能上，把准确率从60%做到90%，效果会好得多。
后来我学乖了。做AI商品描述那个项目，我前三个月只做一个功能：生成淘宝标题和描述。反复优化，直到准确率和可用性达到95%以上，才开始做第二个功能。结果这个项目从第二个月就开始盈利。
对于AI项目来说，一个做到90分的功能，比十个做到60分的功能有价值得多。用户不会因为你功能多就买单，但会因为效果好而留下来。
六、冷启动的实操方法
最后聊聊冷启动。很多AI项目不是死在产品上，而是死在没人知道上。
我的经验是三步走。第一步，找到你的种子用户。不要广撒网，而是去垂直社区找。做律师助手，我就去律师论坛和贴吧。做商品描述，我就去淘宝卖家的QQ群。第一批用户不在小红书和抖音，而在你最核心的垂直社区里。
第二步，手工完成服务。在产品还没成熟的时候，先手工给用户服务。我做商品描述项目的最初两周，所有商品描述都是我人工写的。听起来很累，但好处是：第一，你真正理解用户需要什么；第二，你积累了第一批高质量的案例数据；第三，你能快速验证市场要不要你的产品。
第三步，把手工流程半自动化。有了案例数据，有了对用户需求的理解，再开始用AI辅助。这时候你写的prompt会准很多，因为你见过真正的好案例是什么样。
总结一下，做AI项目最关键的5条铁律：第一，做应用不做工具，直接解决行业问题。第二，选刚需不追热点，关掉AI用户还要用。第三，积累数据壁垒，不要只依赖技术。第四，定高客单价，低价反而赚不到钱。第五，少做功能，做好一个功能再扩展。
这些经验花了我将近两年时间和不少真金白银。希望看完的你能少走弯路，如果你正在做或准备做AI项目，不妨对照这5条重新审视一下你的方向。 |
