最近在思考一个问题：为什么很多AI产品看起来很炫酷，但企业客户的付费意愿却不高？为什么技术指标越来越好，但商业化却越来越难？

经过这段时间的观察和思考，我发现问题的根源在于我们对AI价值创造边界的理解存在偏差。大多数AI创业者，包括我自己在内，都在试图用传统软件开发的思维来构建AI产品，这从根本上就错了。

传统软件思维的局限性

传统软件的价值创造逻辑是明确的：解决特定问题，提升特定效率，满足特定需求。软件的边界是清晰的，功能是确定的，价值是可量化的。

但AI不同。AI的本质是智能，而智能的特征是适应性、学习性、创造性。当我们用传统软件的框架来约束AI时，实际上是在限制AI的真正潜力。

这就像用马车的设计理念来造汽车。

AI价值创造的三个维度

AI的价值创造至少应该在三个维度上被重新定义：

维度一：从确定性到适应性

传统软件提供确定性的解决方案，而AI应该提供适应性的智能系统。这意味着AI产品不应该只是完成预设的任务，而应该能够在环境变化时自主调整策略。

在我接触的企业中，那些真正从AI中获得价值的，往往不是因为AI完成了某个具体任务，而是因为AI帮助他们建立了面对不确定性的能力。这种能力才是AI独有的价值创造方式。

维度二：从功能性到生成性

传统软件的价值在于功能的执行，而AI的价值在于内容和洞察的生成。AI不应该只是更好地执行既定流程，而应该能够生成新的可能性。

这种生成性价值的商业化路径与传统软件完全不同。它不是按功能点收费，而是按生成价值收费。这要求我们重新设计商业模式和定价策略。

维度三：从工具性到协作性

最重要的是，AI不应该被定位为工具，而应该被定位为协作伙伴。这种协作不是人机交互的优化，而是认知层面的深度融合。

当AI从工具升级为协作伙伴时，它的价值边界就不再局限于效率提升，而是延伸到了能力扩展、认知增强、创新激发等更深层次的价值创造。

产品设计的新框架

基于这种重新定义的价值创造逻辑，我总结了一套产品设计的新框架：

第一步：价值源识别 不是从技术能力出发寻找应用场景，而是从企业的价值创造逻辑出发，识别那些最核心但最难优化的价值源。这些价值源往往具有高度的不确定性和复杂性，正是AI发挥优势的地方。

第二步：智能边界设定 明确AI在价值创造过程中的边界和角色。这个边界不是功能边界，而是智能协作的边界。AI应该在哪些环节提供适应性？在哪些环节提供生成性？在哪些环节扮演协作伙伴的角色？

第三步：进化机制设计 设计产品的自我进化机制，确保AI系统能够在服务过程中不断学习和优化，持续扩展价值创造的边界。

第四步：价值闭环构建 构建从智能服务到价值验证再到系统优化的完整闭环，确保每一次价值创造都能够反哺系统的进化。

商业化的新思考

当AI的价值创造边界重新定义后，商业化策略也需要相应调整。

传统的SaaS模式按功能模块收费，但AI产品的价值更多体现在适应性、生成性、协作性上，这些价值很难用传统的计量方式来定价。

我在实践中发现，更有效的方式是按价值增量收费。也就是说，AI系统为企业创造了多少额外价值，我们就从中分享相应比例。这种模式虽然增加了商业化的复杂度，但更符合AI产品的价值创造逻辑。

同时，这种商业化模式也倒逼我们必须真正关注客户的价值创造，而不是技术指标的优化。这对AI创业者的综合能力提出了更高要求。

对AI创业者的启示

重新定义AI的价值创造边界，对我们这些AI创业者意味着什么？

我们需要具备跨领域的认知能力。仅仅懂技术是不够的，我们还需要深入理解客户所在行业的价值创造逻辑，理解商业运营的底层规律。

我们需要培养系统性思维。AI产品的设计不能局限在某个功能点上，而要从整个价值创造体系的角度来思考。

我们需要建立长期主义的心态。AI的真正价值往往需要时间来验证和体现，这要求我们有足够的耐心和坚持。

写在最后

AI创业的本质不是技术创业，而是价值创造边界的重新定义。当我们能够跳出传统软件的思维框架，真正理解AI独有的价值创造逻辑时，我们才能找到属于这个时代的创业机会。

这条路并不容易，但正因为困难，才值得我们去探索。毕竟，真正的机会往往隐藏在那些还没有被广泛理解的认知边界里。

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关于作者： 我是家宁，AI应用赛道创业者，专注于探索AI技术的商业化落地。长期关注行业趋势，乐于分享实践中的思考和发现。如果你也在AI创业路上，或者对某个技术方向有想法有疑问，欢迎私信交流。