對于企業(yè)來說，成長是任何時代永恒的話題。成長需要剛?cè)岵?jì)，需要客觀的看待和理解環(huán)境和變化，更清晰客觀的知道自己是誰，基因是什么，優(yōu)缺點是在環(huán)境中能獲得什么樣的生態(tài)位置。

繼續(xù)探索事物底層的邏輯與成長的本質(zhì)，以過去的密集思考與實踐，以及對AI時代的學(xué)習(xí)與理解。

我的內(nèi)容可能不會告訴你什么是正確答案，但我希望盡最大努力創(chuàng)造時效性長度深入核心的內(nèi)容，幫助你回歸和看清問題的本質(zhì)，互相啟發(fā)，幫助你提出更多正確的問題。

"在一個好的市場中，有一種能夠滿足市場需求的產(chǎn)品"，PMF(aka product market fit)這個概念最早是Marc的創(chuàng)始人之一，硅谷頂級風(fēng)險投資a16z。 2007年，Andreessen 《The Only Thing That Matters》 所提出。

Reidin的創(chuàng)始人Reidin同時在linkedin。 在《Blitzscaling閃電擴(kuò)展》一書中，Hoffman的產(chǎn)品市場匹配度（PMF）在快速擴(kuò)張之前，它被認(rèn)為是創(chuàng)業(yè)公司的關(guān)鍵里程碑。Hoffman解釋說，PMF代表著一種產(chǎn)品已經(jīng)找到了它的市場，客戶需求強勁，這是企業(yè)決定是否進(jìn)入閃電擴(kuò)張階段的基礎(chǔ)。

這個概念在過去20年的PC和移動互聯(lián)網(wǎng)時代被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險投資圈。

然而，在經(jīng)歷了疫情之后，世界經(jīng)濟(jì)繼續(xù)低迷，GenAI時代的到來堪比第二次工業(yè)革命之后，PMF過去的方法和概念似乎開始在“準(zhǔn)確性”和“適用性”上大幅下降。

為什么呢？現(xiàn)在讓我們快速回顧一下PMF這個概念構(gòu)成后面的含義。

Market： 永遠(yuǎn)是最核心、最高優(yōu)先級的因素，也是最難的。我認(rèn)為占企業(yè)家至少80%的時間和精力是一個戰(zhàn)略問題，其核心目標(biāo)是一個「do the right thing」。在這里，我們應(yīng)該對市場/群體/需求/場景/現(xiàn)有產(chǎn)品和解決方案進(jìn)行深入的一線研究、分析和假設(shè)，以確保解決問題不是一種虛假的需求，不是我們的YY，而是有經(jīng)濟(jì)效益的。最好是市場需求快速增長的狀態(tài)。

Product Fit： 與Market相比，難度并不是最大的。每個創(chuàng)始團(tuán)隊都有自己的基因和1。 of 10的特長，各自切入的方法會有所不同，以盡可能低的成本獲得市場反饋，讓產(chǎn)品以最快的迭代速度滿足市場需求。這個過程中有很多方法論和工具。

上述對PMF的認(rèn)識非常重要，這里還有一點更重要，但是會被大多數(shù)人忽略。

PMF具有很強的時空邊界效應(yīng)。我們將PMF的有效期定義為市場開始大規(guī)模接受和選擇產(chǎn)品，時空邊界決定了其適應(yīng)范圍和水平。這就像食物的有效期或最佳品嘗期。

Market將受到各種大小變量的影響，這將直接導(dǎo)致Product在新時代的各種變量下變得格格不入。 在AI時代，我們試圖從五個基本面入手，了解是什么導(dǎo)致了PMF，以及為什么。 分別是基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性、效果點、競爭激烈、業(yè)務(wù)成立、環(huán)城河的變化。

在接下來的文章中，我們將討論作為一個企業(yè)家在這個新環(huán)境中探索PMF的方法，以及生存和發(fā)展原則。 (新讀者朋友記得先關(guān)注，星標(biāo))

基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性：技術(shù)遠(yuǎn)未成熟 vs 使用脆弱易碎

新技術(shù)(Enabling tech)新產(chǎn)品的出現(xiàn)往往會給新產(chǎn)品一個比原產(chǎn)品好100倍的機會，或者破壞性地降低原產(chǎn)品的使用門檻和成本。但是技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性直接影響到Product，也直接影響到其能力的產(chǎn)品和服務(wù)的穩(wěn)定性。

與目前的AI相比，我一直以電力發(fā)明為例，它是一種能源，智商能源，與水、電、煤的本質(zhì)屬性一致。

回顧電力在各個行業(yè)的滲透過程，AI的歷史總是驚人的相似，只是細(xì)節(jié)不同而已。

1831年，法拉第發(fā)現(xiàn)了電磁感應(yīng)現(xiàn)象，發(fā)明了電機和發(fā)電機的基本原理。近50年后，愛迪生在1878年創(chuàng)造了一個非常適合電力的app——白熾燈，并于1882年建立了世界上第一個商業(yè)電廠(Pearl Street Station)，這意味著電力已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。尼古拉特斯拉推廣交流電系統(tǒng)，使電力傳輸更加高效和長距離。

Electrification started(即第二次工業(yè)革命逐步開啟):

Electrification adoptioncurve

1889年：電力應(yīng)用開始緩慢上升(距首個電站成立7年)

一九○九年：電力應(yīng)用開始顯著增長(距首個電站成立27年)

一九二九年：電力在各行業(yè)中廣泛普及，接近飽和(距首個電站成立47年)

一九四九年：圖表的終點，電力在各行業(yè)的普及已接近完全(距首個電站成立67年)

第一個商業(yè)發(fā)電廠出現(xiàn)后的60年，才在各行各業(yè)完成滲透。與2020年OpenAIGPT3正式發(fā)布這一里程碑事件相比，距離現(xiàn)在只有4年了。與電力電氣化的進(jìn)步速度相比，已經(jīng)很快了。

GPT-Gen4o預(yù)測 各個領(lǐng)域AI的滲透進(jìn)展曲線

為了更好地了解當(dāng)前基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)狀，我們將大模型基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)狀與電力系統(tǒng)進(jìn)行了簡單的比較：

1. 發(fā)動機的核心原理： 根據(jù)電磁原理，發(fā)電機的工作原理與Transformer模型和scaling相似。 在AI中使用law。Transformer和Transformer的電磁感應(yīng)原理使機械能轉(zhuǎn)化為電能。scaling 通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)和算法模型，law將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的智能導(dǎo)出；

2.各種形式的發(fā)電機：發(fā)電機有風(fēng)能發(fā)電、水力發(fā)電、火力發(fā)電、核能發(fā)電等多種形式。與AI領(lǐng)域相對應(yīng)，我們可以看到各種數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練的開源和閉源模型、多模式模型、專家模型等。

3.各種發(fā)電設(shè)備：基于不同的功率和能耗，從大型發(fā)電機到小型家用發(fā)電機，以及電池等儲能設(shè)備。在AI領(lǐng)域，我們可以看到云大模型、邊緣模型、本地模型、端側(cè)模型等不同計算資源和功能的誕生模型。

雖然技術(shù)還在進(jìn)化，但是大模型的輸出結(jié)果還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不穩(wěn)定，普通人在一次或者幾次對話中都無法得到滿意的答案，甚至scaling。 最基本的原理和結(jié)構(gòu)，如law和transformer，隨時都有可能被顛覆。

很多創(chuàng)業(yè)公司，尤其是wrapper類產(chǎn)品，其本質(zhì)是對于大型模型等導(dǎo)出的不穩(wěn)定性，不專業(yè)地進(jìn)行修復(fù)、補償、深加工和各種未來將成為大型模型組件的大拼盤。Agentic flow本質(zhì)上也采用了更加精細(xì)化的分工思路來對應(yīng)大型一攬子工程，但是交付粗糙，溝通費時，專業(yè)深度不足。

對于原材料進(jìn)行深加工和價值體驗升級，本身就是一種重要的商業(yè)方式，無可非議。 但是我想強調(diào)的是，一定要盡量避免自己的項目落入大模型升級的死亡區(qū)域路徑。

企業(yè)家面對大模型升級的死亡區(qū)域有哪些？包括以下原則：

附加值越通用，附加值越低： 比如摘要提取、改寫、文章生成、翻譯、解釋、常規(guī)問題的問答

規(guī)則越重復(fù)，規(guī)則就越明確： 例如數(shù)據(jù)整理、清潔、標(biāo)記、可視化

越是基礎(chǔ)，有模板應(yīng)用： 比如簡單的圖像生成、照片除噪、各自率提高、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析、報表生成、代碼片段生成、自動補充、財務(wù)報告、市場分析。

預(yù)防這些死亡區(qū)域的戰(zhàn)略如下： 產(chǎn)品注重核心能力/競爭力，設(shè)計開發(fā)靈活性高的架構(gòu)，幫助用戶盡快在產(chǎn)品上積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)和相關(guān)資產(chǎn)，不斷提高轉(zhuǎn)移門檻，使產(chǎn)品形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)或品牌效應(yīng)。

商業(yè)要素的作用點：連接力 vs 生產(chǎn)力

PC&移動網(wǎng)絡(luò)和AI作為新技術(shù)的作用點有什么不同？首先得出結(jié)論。

從商業(yè)因素來看，互聯(lián)網(wǎng)的作用是在渠道模塊中建立更有效的連接和接觸能力；AI的主要作用是提高生產(chǎn)力和供給側(cè)的效率。

商業(yè)由五個關(guān)鍵要素組成:商品、市場、渠道、方式和供應(yīng)。從互聯(lián)網(wǎng)到AI，技術(shù)作為核心變量，在商業(yè)因素的直接作用點、價值和收入奉獻(xiàn)路徑上也有很大的不同。

商業(yè)模式五要素關(guān)系

第一，每一種新技術(shù)都有自己的核心技術(shù)基礎(chǔ)和驅(qū)動方向：

PC和移動因特網(wǎng)：它們的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)是計算機硬件，操作系統(tǒng)，TCP/IP協(xié)議，web瀏覽器，這里的連接是主要的驅(qū)動力?；胤胚^去市值最高的互聯(lián)網(wǎng)公司，無論是社交網(wǎng)絡(luò)、個性化內(nèi)容推薦應(yīng)用，還是各種交易平臺，都促使信息快速傳遞，人與人之間、人與信息之間的連接能力變得前所未有的強大和便捷。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為商品開辟了新的市場，更快地與合適的用戶匹配，向更多的新客戶銷售。再加上豐富的營銷手段和傳播機制，從交易數(shù)據(jù)來看，通常會有一種尖銳的感覺。為什么呢？因為通過提高連接效率，也提高了交易效率，商家在同一時間段內(nèi)的收入增加了。

PC移動互聯(lián)網(wǎng)->新連接 = 新收入，見效快，路徑短，立竿見影，

AI：它的關(guān)鍵技術(shù)是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言理解、計算機視覺等。這些都取決于大量的數(shù)據(jù)、高性能的計算和復(fù)雜的算法。生產(chǎn)力的自動化和智能化是提高決策過程的主要動力，從輔助合作到完全自主決策，從獨立行動到實現(xiàn)目標(biāo)。AI是一種新的生產(chǎn)力，大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)能力。

但供給側(cè)和生產(chǎn)端的效率提升相對較長，不會帶來直接的新增銷量，尤其是經(jīng)濟(jì)疲軟、市場需求疲軟、消費力減弱。即使生產(chǎn)效率大幅提高，也不能帶來更多的收入增長和變化。相反，我們應(yīng)該找到一種方法來提高我們的產(chǎn)能。相反，通過重構(gòu)生產(chǎn)關(guān)系，公司可以大大降低成本，提高利潤率，如AI數(shù)字員工、AI銷售、AI客服等。，可以顯著降低企業(yè)成本，但如果產(chǎn)品和服務(wù)價格隨著成本的降低而降低，也有機會進(jìn)一步擴(kuò)大市場需求和銷量(尤其是價格彈性高的產(chǎn)品或服務(wù))。

AI->新效率= 新利潤，效果慢，路徑長(價格下降，煽動隱性需求，增加銷售額)

3.激烈的競爭力：incumbents vs startups

它是一場不斷鞏固現(xiàn)有優(yōu)勢和顛覆破壞性創(chuàng)新的較量。

Incumbents(現(xiàn)有企業(yè))在數(shù)據(jù)和渠道上有明顯的優(yōu)勢，甚至是渠道的領(lǐng)導(dǎo)者。在這種情況下，新技術(shù)更多地起到鎖定當(dāng)前市場的作用，而市場或商業(yè)模式并未發(fā)生根本性的變化。通過使用AI來增強谷歌的搜索體驗，而ChatGPT則通過自然語言模型來重新定義搜索工具，谷歌通過廣告收費，而GPT則選擇付費訂閱，這可能會顛覆現(xiàn)有的搜索引擎廣告商業(yè)模式。從歷史的角度來看，這類事件不斷發(fā)生，從流媒體服務(wù)沖擊過去的傳統(tǒng)有線電視，移動支付沖擊傳統(tǒng)銀行業(yè)，Airbnb和Uber沖擊傳統(tǒng)酒店業(yè)和旅游業(yè)。

每個企業(yè)都可以利用人工智能來實現(xiàn)自己的目標(biāo)，但是需要明確的是，新項目能否通過enabling？ tech shift不斷為顛覆性創(chuàng)新提供更好或難以想象的服務(wù)。這種改進(jìn)應(yīng)該比原來的感覺提高10倍甚至100倍，或者降低以前的使用門檻或者成本足夠低或者免費。

為了尋求與生態(tài)巨頭合作的機會，你需要審視自己在市場生態(tài)中的地位，調(diào)整商品和模式。

創(chuàng)業(yè)公司具有以下隱性優(yōu)勢

切入轉(zhuǎn)換維度：是否創(chuàng)新創(chuàng)造了一個全新的市場和服務(wù)，是否解鎖了以前不可能或難以想象的場景，比如Uber，Airbnb

反應(yīng)時間差：顛覆性創(chuàng)新效果爆發(fā)的延遲性和顛覆性技術(shù)一般需要時間來改進(jìn)和普及，可能會以黑天鵝或灰犀牛的形式出現(xiàn)在市場上，尤其是當(dāng)巨頭猶豫不決的時候，因為利基市場機會太小，ROI不夠大。

更快更敏捷：創(chuàng)業(yè)公司更敏捷，行動更快，愿意更早承擔(dān)責(zé)任。在速度優(yōu)勢更大的市場中運營，行業(yè)本身的產(chǎn)業(yè)鏈會很長，變化很小，市場機會和風(fēng)險會傳遞得很慢(比如制造業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、石化等。)

創(chuàng)業(yè)者可以切入的機會

使用商業(yè)模式的沖突：現(xiàn)有企業(yè)和新興企業(yè)在商業(yè)模式上往往存在矛盾。比如谷歌通過競價推廣搜索結(jié)果賺錢，而ChatGPT通過提供最準(zhǔn)確的結(jié)果，通過付費訂閱獲利。這種模式的差異可以成為新興企業(yè)打破市場結(jié)構(gòu)的切入點。

在當(dāng)前產(chǎn)品中拆分模塊：新興企業(yè)通過拆分當(dāng)前企業(yè)的產(chǎn)品模塊，建立專注的細(xì)分工具，提供更專注、更便宜、更好的產(chǎn)品。這種方法不僅可以滿足特定的需求，還可以避免巨人的直接競爭。未來也有可能通過M&A撤出，獲得巨人的收購

使用創(chuàng)新體驗：通過提供創(chuàng)新的體驗，底層核心技術(shù)觸手可及，使用戶更容易接觸和使用新技術(shù)，從而增加市場接受度和忠誠度。OpenAI采用對話模式，Mac最初使用圖形界面是一個突破性的解鎖。

尋找非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的機會：在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)ふ覚C會，可以成為新興企業(yè)進(jìn)入市場的突破口。然而，雖然這些領(lǐng)域可以提供最初的優(yōu)勢，但很難成為一條長期的環(huán)城河。因此，新興企業(yè)需要不斷創(chuàng)新，保持競爭力。

商業(yè)成立程度：產(chǎn)品價值優(yōu)先 vs 商業(yè)閉環(huán)優(yōu)先

大多數(shù)經(jīng)歷過PC和移動互聯(lián)網(wǎng)啟動和爆發(fā)的從業(yè)者都有一個思維慣性，那就是“產(chǎn)品價值優(yōu)先”遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于“商業(yè)閉環(huán)優(yōu)先”。

這種想法認(rèn)為，只要越來越多的人使用產(chǎn)品和服務(wù)，就不必過于關(guān)注商業(yè)模式和成本。在擴(kuò)大規(guī)模的過程中，可以逐漸找到商業(yè)模式，逐漸實現(xiàn)收益，甚至可以持續(xù)不盈利。只要我們管理好市場預(yù)測和情緒，我們就會很高興提高股價。

看看最新的數(shù)據(jù)，2024年Q1全球Gen 與2023年Q3期間相比，AI早期投資總數(shù)大幅下降76%。很少有創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊有條件或者有勇氣像當(dāng)年的PC和移動互聯(lián)網(wǎng)階段那樣，敢于大踏步發(fā)展，迅速做出用戶數(shù)量，然后尋找商業(yè)模式，不像當(dāng)年的谷歌， Facebook, Linkedin等等等

Pitchbook:early stageVC deals in Gen AI

在Kyle 一篇關(guān)于Poyar的文章《how ai apps make money》據(jù)統(tǒng)計，目前40家最先進(jìn)的AI公司中指出，目前超過70%的ai應(yīng)用是以最保守的訂閱模式支付的，只有少數(shù)商品是以效果支付的。

在經(jīng)濟(jì)低迷、流動性差、新技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施不穩(wěn)定、外部投資較高的創(chuàng)業(yè)高失敗率環(huán)境下，創(chuàng)業(yè)者發(fā)射子彈的次數(shù)并沒有增加，反而受到了嚴(yán)重的限制。

為何？ 理由很簡單：經(jīng)濟(jì)持續(xù)低谷 Hype破滅對風(fēng)險投資環(huán)境的持續(xù)悲觀影響

第一，經(jīng)濟(jì)持續(xù)處于低谷，尚未恢復(fù)(美國GDP Q1仍在下降，加息周期仍處于高峰，降息延遲，消費者信心指數(shù)和中小企業(yè)信心指數(shù)雖然略有回升，但遠(yuǎn)未達(dá)到過去50年的平均歷史水平)；

2024 Q1SMB optimism index

2024 Q1 Real GDP

第二，從Gartner Hype 從Cycle的周期來看，Generative AI也面臨著過去期望的高峰(Peak of Inflated Expectations)向幻滅低谷(Trough of Disillusionment)快速下滑的時期(我們知道的事實是技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施還沒有穩(wěn)定下來，還可以看到第一代AI獨角獸公司集體尋找賣身)

目前這兩個周期的走勢疊加在一起，讓投資市場的心態(tài)和情感鐘從鐘擺的一端迅速擺到另一端：

• 由貪婪到恐懼
• 從樂觀到悲觀
• 從風(fēng)險承受到風(fēng)險規(guī)避
• 從信任到懷疑
• 從相信未來的價值，到堅持現(xiàn)在的價值。
• 由急于購買，到觀望和恐慌銷售。

環(huán)境的變化和風(fēng)險在生態(tài)鏈中層層傳遞，這使得大多數(shù)企業(yè)家被迫放棄先長期主義和理想主義，更加謹(jǐn)慎地計算成本和利潤，回歸商業(yè)和生存邏輯。

環(huán)城河變化：變量 vs 常量

在AI時代，公司有哪些環(huán)城河？結(jié)合巴菲特過去的采訪，我們可以梳理出以下類型的環(huán)城河，并從AI時代的角度進(jìn)行擴(kuò)展:

成本優(yōu)勢

流程優(yōu)化、位置獨特、資源獨占、規(guī)模大等都會帶來成本優(yōu)勢。然而，AI時代通過自動化和智能化進(jìn)一步降低了運營成本。AI技術(shù)可以顯著降低人工成本，提高生產(chǎn)效率，產(chǎn)生新的成本優(yōu)勢。但是這條環(huán)城河很容易被打破，因為競爭對手可以很快采用類似的AI技術(shù)。

連鎖經(jīng)營優(yōu)勢

連鎖經(jīng)營也可以形成一條環(huán)城河，主要針對與實體相關(guān)的行業(yè)和產(chǎn)品。但是可以讓AI深入到行業(yè)內(nèi)的workflow和重要節(jié)點。比如更智能高效的商品規(guī)劃、產(chǎn)品設(shè)計、供應(yīng)鏈管理優(yōu)化、庫存管理效率提升和預(yù)測、客戶服務(wù)體驗個性化、市場交付和產(chǎn)品優(yōu)化。

環(huán)城河無形資產(chǎn)

無形資產(chǎn)環(huán)城河包括品牌護(hù)城河、專利環(huán)城河和政府授權(quán)壟斷。品牌環(huán)城河將永遠(yuǎn)存在，專利和政府授權(quán)壟斷也是如此。這些AI本身關(guān)系不大。然而，在AI時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一條新的無形資產(chǎn)環(huán)城河。擁有大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)、專屬數(shù)據(jù)和行業(yè)深度數(shù)據(jù)的企業(yè)在AI應(yīng)用方面具有顯著優(yōu)勢。

環(huán)城河網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)

AI時代，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)環(huán)城河依然強大。創(chuàng)建過去一系列文章的增長核彈。①：承載和創(chuàng)造科技公司70%的價值「網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)」網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)已經(jīng)詳細(xì)討論過了。簡單來說，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)就是一種效應(yīng)，當(dāng)一個產(chǎn)品和服務(wù)被越來越多的人使用時，這種服務(wù)或商品變得越來越有價值。有興趣可以再回顧一下。比如社交軟件、電商交易平臺等經(jīng)典單側(cè)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，但這里會有一個新的概念叫做“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”，后續(xù)文章會繼續(xù)分享。

轉(zhuǎn)換成本環(huán)城河

在AI時代，轉(zhuǎn)換成本環(huán)城河進(jìn)一步提高。例如，客戶長期使用某一產(chǎn)品，以及個性化的AI助手，積累了大量的使用數(shù)據(jù)和偏好設(shè)置，如keep積累了大量的運動和健康數(shù)據(jù)，notion積累了大量的知識內(nèi)容和筆記數(shù)據(jù)，linkedin積累了大量的相關(guān)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)，duolinguo積累了大量的外語學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和習(xí)慣，這些都不會讓客戶輕易地轉(zhuǎn)移到其他平臺。

環(huán)城河科技優(yōu)勢

科技優(yōu)勢環(huán)城河和專利護(hù)城河是兩個概念。環(huán)城河在AI時代的科技優(yōu)勢更為明顯。但核心是大量優(yōu)質(zhì)的獨家數(shù)據(jù)、自主研發(fā)的芯片和獨特的算法、強大的計算能力等。這些堡壘在科技行業(yè)的同行面前可能不會太高，或者可以短時間拉開距離，但從長遠(yuǎn)來看應(yīng)該是相似的。

要知道，所有的環(huán)城河都是有時效性的，沒有永恒的環(huán)城河，只有日新月異的技術(shù)發(fā)展。在AI時代，所有的環(huán)城河都面臨著新的挑戰(zhàn)。AI技術(shù)發(fā)展迅速，創(chuàng)新周期縮短，市場競爭更加激烈。企業(yè)要不斷投資AI研發(fā)，保持技術(shù)領(lǐng)先水平。同時，只有靈活應(yīng)對市場形勢，積極探索新的商業(yè)模式和合作機會，才能保持競爭優(yōu)勢，但也要客觀接受最偉大的企業(yè)，這也是時代的商品，每個企業(yè)都有自己的生老病死！

IN THE END

在過去，PMF的驗證是反復(fù)重復(fù)以下假設(shè)和驗證閉環(huán)，直到各種指標(biāo)能夠明確釋放signficant。 signals。

Reid hoffman說，一旦PMF點出來，blitzscaling就可以開始了，Product必須同時完成。 Channel Fit(產(chǎn)品渠道匹配)， Channel model fit(渠道模式匹配)， Model Market Fit(模式與市場相匹配)，在完成所有成本和收入的計算評估之后，而且只有在ROI為正時才敢擴(kuò)張。

最后，為創(chuàng)業(yè)公司提供了三個原則，更可以說當(dāng)前能夠生存下來的紀(jì)律性：

首先，你必須在早期清楚地知道你的目標(biāo)用戶是誰，以及他們沒有得到滿足的需求和煩惱是什么。你可以結(jié)合AI提升他們的價值或體驗(一般至少需要10X才能讓用戶有足夠的動力去嘗試一款新產(chǎn)品)。

其次，清楚地知道他們在哪里，并且必須非常低成本，或者免費接觸和轉(zhuǎn)換他們(不要試圖通過巧妙的方式批量獲得他們，這可能是一種土壤方法。 真誠是最有效、最經(jīng)濟(jì)的方法)

第三，準(zhǔn)確率高，看到產(chǎn)品演示，甚至只知道產(chǎn)品的概念，一定要給他們留下極好的第一印象，有付費行為，有良好的溝通來管理客戶的預(yù)期。

最后，這一切都要讓你每個帳戶都能計算出來(token的成本、數(shù)據(jù)成本、渠道、試錯、迭代等)，并且要能夠高效地回款，因為在最初階段還不能確定和計算客戶life-time時，LTV/CAC的公式會顯得太長。

Ref & Inspired by:

https://www.nfx.com/post/product-market-fit

https://pmarchive.com/guide_to_startups_part4.html

https://caseyaccidental.com/caseys-guide-to-finding-product-market-fit/

https://brianbalfour.com/essays/product-market-fit-isnt-enough

https://a16z.com/12-things-about-product-market-fit/

https://builtin.com/articles/product-market-fit

Reid hoffman《Blitzscaling》

Howard Marks 《Master the cycle》

https://www.growthunhinged.com/p/how-ai-apps-make-money

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