AI Coding的崛起：Code is cheaper and cheaper
2024年或更早的时候，关于AI Coding大概率会听到：Cursor, Devin,Winsurf, Github Copilt。
到了今年，我们可以看到大家经常讨论：Claude Code,Augment, Gemini Cli,Trae...
虽然像Augment之前就有了，但不也是今年变的更火了嘛。
今年大家讨论的不再是这些AI Coding工具本身，更多的小伙伴讨论的是深度使用的经验交流。
AI Coding能力的进步让使用它的人根本停不下来，吸引来的人越来越多。
Cursor和类似的AI辅助编程工具，已经不再仅仅是代码补全的"智能提示器"，
它们正在演变为能够理解复杂需求、生成完整功能模块甚至优化现有代码的"超级程序员"。
用于代码生成的人工智能不再是一个停留在技术研究上的新东西了，
而是一种能够显著提升开发者生产力的实际应用。
这算是业内普遍的共识了。
VC们目前唯一笃定的投资就是AI Coding领域了。
AI能从自然语言描述直接生成可执行代码，这对于非技术背景的"梦想家"而言，从此化身AI Creator/builder。
他们不再需要依赖昂贵的开发团队，或是耗费数年时间学习编程，AI就是他们的"技术合伙人"。
我们看到了更多且充满个性的个人开发者们,发布受欢迎的AI产品，比如idoubi,花生，皮皮。
更多的是我们永远无法知道的不知名开发者用ai coding开发给自己用的一些小工具。
这种多模态与编码能力的协同进化，正在以前所未有的方式，赋能个体创造者。
他们可以利用AI生成产品原型、用户界面设计、宣传材料，甚至直接编写后端逻辑。
一个曾经需要跨学科团队才能完成的工作，如今一个人、一台电脑，加上强大的AI，即可实现。
这是一种野蛮生长的创造力，它不受传统资源和技能的限制，只取决于想象力与对AI工具的驾驭能力。
创建一个产品的代价越来越低：从亿元投入到点点手指
在传统的产品开发模式下，从概念到落地，往往意味着巨额的资金投入、漫长的开发周期和庞大的团队协作。
一个最小可行产品（MVP）的诞生，也可能需要数百万甚至上千万的资金。
这种高昂的"入场费"，将绝大多数有创意但缺乏资本的个体拒之门外。
然而，AI正在彻底颠覆这一成本结构。
如今，创建一个产品的代价正变得越来越低，甚至趋近于零。这并非夸大其词，而是由AI服务订阅费用的下降、开源工具的丰富以及AI生成资产的普及共同推动的。
过去，一个产品需要雇佣UI/UX设计师、前端工程师、后端工程师、数据库管理员、测试人员......如今，许多这些职能都可以通过AI工具辅助完成，甚至直接替代。
利用AI驱动的Figma插件或Midjourney，可以快速生成多样化的UI设计稿；
使用AI代码生成器，可以快速搭建后端API接口；
利用AI测试工具，可以自动化完成大量测试用例。
这不仅仅是节省了人力成本，更是将产品迭代的速度提升了数倍，甚至数十倍。
对于个人创造者而言，这意味着他们不再需要担心启动资金的限制。
他们可以从一个简单的AI模型API调用开始，逐步迭代，快速验证想法。
从一个微不足道的点子，到具备初步功能的产品，所需的时间和金钱，已经从"年"和"百万"级别，锐减到"周"和"天"级别。
这种"边际成本趋近于零"的趋势，正在以前所未有的速度，催生出大量小而美、精准定位特定需求的"微产品"。
开源生态的繁荣与AI的助推：AI工具的爆发
AI的崛起，不仅没有抑制开源生态的发展，反而以一种强劲的方式，使其变得前所未有的丰富和易用。
AI模型的开源化，例如Hugging Face上的Transformer模型库，以及各种大型语言模型的开源版本（如Llama系列），极大地降低了AI技术的门槛。
开发者可以基于这些模型进行微调，快速构建特定领域的应用，而无需从头训练一个庞大的模型。
与此同时，大量围绕AI开发的开源工具和框架层出不穷。
从LangChain、LlamaIndex等AI应用开发框架，到各种数据处理工具、可视化库，再到CI/CD工具链，整个开源生态系统正在以前所未有的速度迭代。
这些工具不仅功能强大，而且社区活跃，拥有丰富的文档和案例。
基于这些Agent产品或平台，用户可以创建自己喜欢的内容，小工具，小产品等等。
AI自身的赋能效应也体现在开源协作上。
AI辅助编程工具让开源贡献变得更加高效，自动化测试和代码审查工具则进一步提升了开源项目的质量。
这形成了一个正向循环：
AI促进开源，开源又反哺AI，提供更丰富、更易用的工具和模型。
这些AI软件中坚力量可以真正的AI从业者可以开发各类受欢迎的Agent产品或平台：cursor,augment,manus,flowith,lovart,genspark
对于个体创造者而言，这意味着他们可以站在巨人的肩膀上。
他们不再需要"发明轮子"，而是可以利用现成的、经过社区验证的开源组件，像搭积木一样快速构建自己的产品。
从一个功能模块到另一个功能模块的集成，AI工具让这些复杂的工作变得前所未有的简单。
以前，只有程序员有这样的特殊技能。
从现在开始，有创造力的人都可以创建自己的
AI的低门槛使用激发更多人成为Creator：全民创造
AI的低门槛特性，正在激发更多人成为"创造者"。
过去，内容创作、产品开发、艺术设计等领域，往往需要专业的技能和长时间的训练。这使得"创造者"成为一个相对小众的群体。
然而，随着AI工具的普及，这种情况正在被彻底改变。
无需掌握编程语言，无需精通设计软件，甚至无需具备深厚的行业知识，普通人也能通过AI工具，将自己的想法变为现实。
一个普通用户，可能因为对市面上现有的番茄工作法应用不满意，便可以利用AI工具，快速生成一个符合自己习惯的、定制化的番茄钟应用，用户是他自己。
一位对特定领域有独特见解的个体，可以利用AI快速构建一个垂直领域的知识库或问答系统。
这种"低门槛"并非意味着"低质量"。
相反，AI在提升效率的同时，也提供了高质量的输出（逐渐变高吧）。
它将人们从繁琐的技术细节中解放出来，让他们能够更专注于核心创意和用户价值。
过去被技术壁垒阻碍的创意，如今有了实现的可能。每个人都可以成为自己产品的"设计师"、"开发者"和"运营者"。
这种趋势将深刻改变就业市场，催生出大量新的"一人公司"和"微型企业"。
新模式的诞生：服务于各种垂直AI Creator的载体
随着AI Creator的涌现，一个新的商业模式正在悄然诞生并迅速壮大：服务于各种垂直AI Creator。
正如当初互联网的兴起催生了大量的SaaS服务提供商，移动互联网的爆发带来了App Store生态和开发者服务商，AI Creator时代的到来，也正在催生一系列围绕AI创造者需求的新型服务。
这些服务不再是传统的通用型工具，而是高度定制化、专注于特定AI Creator痛点和需求的解决方案。
它们可以包括：
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垂直领域AI模型微调服务： 针对特定行业或应用场景，提供预训练模型的微调和优化，让AI Creator无需专业的机器学习知识也能获得高性能模型。
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AI生成资产市场： 专门销售AI生成的3D模型、纹理、音效、代码片段等，满足AI Creator快速获取高质量素材的需求。
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AI Creator协作平台： 类似于GitHub或Figma，但更专注于AI驱动的创作流程，提供版本控制、协同编辑、AI辅助审阅等功能。
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AI产品部署与运维平台： 简化AI驱动产品从开发到上线的整个流程，提供一键部署、弹性伸缩、性能监控等服务，让AI Creator无需关心复杂的后端基础设施。
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AI法律与合规咨询： 随着AI生成内容的版权、责任等问题日益凸显，专业的法律服务将变得不可或缺，帮助AI Creator规避风险。
这些服务提供商，不再是卖通用的"铲子"，而是卖针对AI Creator痛点的"定制化工具"。它们将与AI Creator共同成长，形成一个紧密协同的生态系统。
正如《Platform Revolution》所揭示的平台经济逻辑，AI Creator的繁荣将反过来吸引更多服务商加入，共同构建一个更加活跃和富有创造力的市场。
比较巧的是，我在这几天听到一个播客，说的是硅谷现在有一大批AI从业者，且正在迅速的膨胀。那个哥们儿也觉得为AI创业者提供他们想要的东西一定是稳赚不赔的。
还有例子就是抖音，抖音的创作者应该超过了3亿，有很多生意都是围绕抖音创作者的，现在一个产品的生成逐渐跟制作一个短视频一样简单和迅速。
所以，一个巨大的 ai builder 群体也随之诞生了。
创造的快乐大于使用：沉浸与自我实现
"使用"带来了便利和效率，但"创造"却带来了更深层次的快乐和满足。
这种快乐，根植于人类对掌控感和自我实现的原始渴望。当一个人亲手打造出自己的产品，无论它多么微小，那种成就感是无法替代的。
AI 可以无限放大这种创造的快乐。
它降低了创造的门槛，让更多人能够体验到从无到有的过程。从一个模糊的想法，到AI辅助下的原型，再到最终的产品，每一步都充满了探索和惊喜。
这种过程本身就具有极强的吸引力，让人沉浸其中，甚至不能自拔。
想象一下，一个非专业人士，利用AI生成了一个独特风格的数字画作，并将其发布到社交媒体，获得了大量赞誉；
或者一位普通用户，利用AI为自己的家庭制作了一个个性化的智能相册应用。
这些经历，超越了仅仅使用一个现有工具的体验。它们赋予了创造者一种新的身份认同，一种"我能创造"的强大信念。
这种创造的快乐，不仅仅是外部的认可，更是内在的自我实现。
它满足了人类追求意义和价值的心理需求。
当一个人能够将自己的独特视角和想法，通过AI工具转化为具体的产品，他的创造力得到了极大的释放，从而获得了一种深层次的满足感。
这种满足感是驱动人类进步的根本动力之一。
越来越多的人使用自己创建的工具和产品：个性化与去中心化
随着"全民创造"时代的到来，一个显著的趋势是：越来越多的人开始使用自己创建的工具和产品。这并非偶然，而是由一系列内在驱动力共同作用的结果。
个性化需求达到极致
市面上的通用产品，无论多么优秀，都难以完全满足每一个个体的独特需求。
例如，市面上可能有上千种待办事项（todo list）应用，每一种都有其特色。
但如果你对界面的颜色、通知的方式、任务分类的逻辑，甚至某个微不足道的动效都有自己独特的偏好，那么很少有现成的产品能够完美契合。
而AI赋能的创造，则能让你将自己的需求和偏好，以极低的成本转化为一个定制化的产品。
信任与掌控感
使用自己亲手创建的工具，会带来更高的信任度。用户清楚地知道这个工具是如何工作的，数据的流向，以及它能做什么、不能做什么。这种掌控感，在数据隐私和数字主权日益受到关注的今天，显得尤为重要。
持续迭代与自我进化
当你使用自己创建的工具时，你可以随时根据自己的反馈和需求进行修改和迭代。这使得产品能够与你的习惯和需求同步进化，成为一个真正为你量身定制的"数字延伸"。
这种趋势正在推动一种去中心化的产品供给模式。
不再是由少数大型公司垄断产品供给，而是由无数个体的AI Creator，为自己和他们的圈子提供高度定制化的微产品。
这就像是长尾理论在产品领域的极致体现，满足了那些被主流市场忽视的、碎片化的、高度个性化的需求。
如果有1000种Todo List、记事本和日历产品，你的产品有什么特色？
当我们能够以极低的成本创造产品时，同质化竞争将变得异常激烈。
当有1000种Todo List、记事本和日历产品时，你的产品特色将不再仅仅是功能上的差异，而是更深层次的价值主张。
这正是对AI Creator的真正考验。仅仅依靠AI生成通用功能的产品，是无法脱颖而出的。
必须深入思考下面几个内容：
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你的产品解决了谁的、什么"痛点"？ 并非所有的Todo List都一样。你的Todo List是否针对特定职业（例如，医生、律师、艺术家）的需求，是否融入了AI智能优先级排序，或者是否与特定的硬件设备深度集成？
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你的产品提供了怎样的"情感价值"？ 你的记事本是否不仅仅是记录，而是一个能激发创意的"灵感画布"，你的日历是否能通过AI分析你的习惯，提供更智能的日程规划建议，甚至在繁忙时为你生成放松的音乐？
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你的产品提供了怎样的"独特体验"？ AI赋能的交互方式是否与众不同？你可以通过语音命令与你的AI日历进行自然语言交互，而不是通过点击界面；你的记事本可以通过AI识别手写笔记，并将其转化为可编辑文本。
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你的产品承载了怎样的"个人品牌"或"理念"？ 你的产品是否融入了你的独特设计美学，你的生活哲学，或者你对某个特定领域的深刻洞察？这不仅仅是一个工具，更是你价值观的体现。
在产品制作变的越来越低门槛，AI产品竞争将从"功能堆砌"转向"价值创造"和"情感联结"。
AI将负责基础功能的实现，而创造者则需要注入灵魂和思想。
这要求AI Creator从"工具使用者"蜕变为"思想传递者"。
从卖工具到卖结果，我认为都不对，应该用AI卖渴望，卖动机，卖连接感
传统的商业模式，无论是卖"工具"还是卖"结果"，在AI的冲击下都显得不够深刻。
卖工具，如软件订阅、SaaS服务，是卖一种能力或功能集；
卖结果，如咨询服务、定制开发，是卖一种具体的产出。
然而，在AI驱动的模式下，这些都将趋于自动化和低成本化。这种体感我们每隔几个月都能体会一次。
另外一个扎心的事实是：
现在这个阶段的AI和Agent不是你想卖结果就能卖掉的，大都是半吊子结果，目前整体而言，AI和Agent还不能交付一个可靠高质量且便宜的结果，这是一个新的不可能三角。
我想，还有另外一种可能，未来的商业模式，特别是对于AI驱动的创造者而言，应该瞄准更深层次的需求：
卖渴望，卖动机，卖连接感。
人为什么会购买产品？特别是以积分计数且不是时时都那么丝滑的产品
如何换个思路的话，如果不是为了产品本身，也不是为了产品所能带来的结果，为了满足内心的某种渴望，为了实现某种动机：
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一个用户购买Todo List，他渴望的不是列表本身，而是掌控感、效率和成就感。
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一个用户使用记事本，他渴望的不是记录，而是清晰的思维、灵感的捕捉和自我表达。
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一个用户使用日历，他渴望的不是时间表，而是有条不紊的生活、充实的安排和对未来的规划。
AI在这里扮演的角色，不仅仅是提供工具或交付结果，而是能够深刻理解并激发这些渴望和动机，并提供实现它们的路径。
听上去有点扯淡和玩文字游戏。
我就想老老实实的做一个纯粹的产品难道不行嘛？
过去也许可以。
但是现在呢，当你有了足够多用户使用产品的习惯和记录，用AI+私有产品数据来建一个AI时代的用户画像难道很过分嘛？
更精准的用户画像，不再只有那些平面的那些指标，结合AI可以做更多事情。
为什么不呢？
打个比方，你的AI驱动的Todo List，不仅仅是让你列出任务，它应该能够：
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通过AI分析你的历史行为和外部环境（天气、新闻），主动为你推荐优先事项，激发你完成任务的动机。
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在完成一项重要任务后，用AI生成一段鼓励性的话语，甚至是一段定制化的胜利音乐，强化你获得成就感的渴望。
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当你在某个项目上遇到瓶颈时，AI可以主动提供相关知识、案例甚至联系人，帮助你解决问题，满足你突破困境的渴望。
这是一种更高级的销售模式，它不再仅仅是满足表层的需要，而是创造需求，激发欲望。
AI的强大之处在于，它能够大规模地个性化这种"渴望"和"动机"的满足。
它能够理解每一个用户的独特心理图谱，并提供高度定制化的解决方案，让他们感觉到这个产品是为他们而生的，是他们内心深处渴望的延伸。
哪怕是一个曾经简单的todo list，AI赋能的产品要考虑的，除了功能和结果的表象执行，很值得尝试用AI或Agent触碰到用户真实的意图，倾向和他的脆弱，建立连接感，找到用户真实的渴望和动机。