AI 不应该从"能做什么"开始
真正有价值的 AI 产品，往往不是从模型能力出发，而是从一个具体、重复、昂贵的问题出发。
我见过太多 AI 产品的讨论，都是从"这个模型能做什么"开始的。
能生成图片、能写代码、能总结文档、能翻译……然后反推：那我们能用它做什么产品？
这条路几乎都走不通。
从能力倒推产品，有一个根本性的问题
当你从"模型能做什么"出发时，你其实是在问：有没有人需要这个能力？
这是一个错误的问题。正确的问题是：谁在什么场景下真的在为某个问题痛苦，而且这个问题刚好可以用 AI 解决？
这两个问题看起来相似，但思考方向完全相反。
前者是供给思维。后者是需求思维。
供给思维做出来的产品，会有一个典型的问题：功能存在，但没人用。因为用户从来没说"我需要一个 AI 来帮我做这件事"，他们说的是"这件事让我很烦"。
一个真实的例子
我做餐饮的时候，发现一个反复出现的问题：每逢节假日，要做活动海报。
这个事情，每次都要重新想主题、找设计师、沟通改三四版、最后赶着上线。一次活动海报，快则三天，慢则一周。
如果你从"AI 能生成图片"出发，你会做一个"一键生成节日海报"的工具。
但这不是问题所在。
真正的问题是：餐饮老板根本不知道该发什么活动、配什么文案、在什么时间发、发到哪个平台。海报只是最后一步。前面的决策才是最消耗时间的地方。
所以一个真正有价值的产品，应该是从"帮老板决定这个月做什么活动"开始，而不是"帮老板生成海报"。
找到真实问题的方法
不是调研问卷，不是焦点小组，而是：在那个场景里待一段时间，自己感受那个问题。
我在餐厅做了将近四年。在那段时间里，我知道了什么是真正的痛点——不是功能不够用，而是"今天要做什么"这个最基础的问题，每天早上都要花半小时决策。
这个问题，才是值得用 AI 来解决的。
结论
真正有价值的 AI 产品，往往不是技术驱动的，而是问题驱动的。
先找到一个真实的、具体的、重复发生的、有人愿意付费解决的问题。然后问：AI 是不是解决这个问题的最好方法？
如果是，做。如果不是，别强行用 AI。
技术是手段，不是起点。