我干了件小事——把几乎所有关于 AI 的信息都屏蔽了一段时间。
不是因为我不在意，而是因为太在意了。这段时间每天都刷到“新模型吊打旧模型”、“AI 工具又更新了”、“某个行业又被颠覆了”……越刷越焦虑。
一边想着：不赶紧学点什么，就要被淘汰了。
一边又想着：现在学的，说不定几个月后就过时了，那我到底在忙啥？
所以我强制让自己“下线”了一会儿，让自己松口气，清静清静，同时我也在想一个问题：
在这个 AI 飞速发展的时代，究竟什么样的产品更可能穿越周期、不被轻易淘汰？
不是 AI + 产品，而是产品 + AI
我一直相信一个底层逻辑：AI 应该是为产品服务的，而不是反过来。
换句话说，不是看到一个模型就急着去做个壳，而是应该从真实的问题出发，打造一款有用户基础的产品，再用 AI 去增强它。
因为只做 AI 套壳的产品，它的生命周期几乎跟模型同步。
今天 GPT-4 是顶流，你能做个 GPT-4 壳子；明天 GPT-5 发布了，大家转头就走了。
而真正有护城河的产品，往往有自己的节奏和价值，AI 是为它提速，而不是定义它。
那什么样的产品更容易穿越周期？
我总结出四种类型：
1. 基于私域数据和垂直业务
比如医生的诊疗记录、学校的教学内容、企业的销售流程、公司内部的用户数据……这些知识是独特的、私有的，也是模型无法轻易复制的。
一款工具如果能基于这些真实业务场景做深做透，再结合 AI 增强功能，不仅用户黏性强，也可以随着模型升级不断提效，而不会被轻易替代。
2. 和平台/硬件做深度结合
特别是在 iOS 生态里。
比如系统提醒事项、快捷指令、屏幕时间、健康 API，这些都是普通 LLM 工具无法触达的深层能力。
如果你的产品能整合这些 API，把 AI 的能力嵌入到系统级别的体验中，那你就不再是一个 prompt 套壳工具，而是一个和系统协同的智能体。
一旦做好了这种集成，未来就算模型换代，你只需要「更换引擎」，而不是推倒重来。
3. 有独特 IP 和品牌感知
一个被记住的名字、一个独特的交互方式、一种审美、一种人设，这些东西很虚，但也最难被复制。
如果用户因为你的产品「很像你」，而不是「很像 AI」，那你已经赢了一半。
很多时候，品牌带来的信任是可以穿越工具更替的。
4. 给用户情绪价值，让他沉淀自己的数据
你有没有那种感觉，某个 App 不一定功能有多强，但你舍不得删？
因为它记录了你的情绪、你的故事、你的习惯。
它让你觉得：这个产品真的懂我。
现在的 ChatGPT 就给我这种感觉。
所以我在构思新产品时，也会去想：如何建立起这样的关系？
能不能设计一种机制，让用户不断沉淀自己的偏好和数据？
能不能用一些细节和情绪设计，让产品从「工具」变成「伙伴」？
写在最后
我们都在被时代推动着往前走。
但我相信，越是技术狂飙的时候，越要关注那些慢的、深的、人性的东西。
它们可能不炫技、不显眼，却往往是能够穿越周期、积累价值的。
时间和注意力是有限的，找准方向，比努力更重要。
如果你也正在做产品，或者刚好也陷入了 AI 焦虑，希望这篇文章能给你带来一些方向感。
我们一起努力，做点不会轻易被淘汰的东西。