AI技术的迅猛发展为各行各业带来了前所未有的变革，但实际应用中却遭遇了场景适配和成本效益的双重困境。我们或许需要重新审视AI时代的产品市场适配（PMF）概念，以期达到AI应用的爆发点。
医疗SaaS企业的困境
一家医疗SaaS企业在引入大厂AI能力后，面临产业规模扩张带来的沉没成本问题。市场部经理孙胜透露，该公司在2022至2023年间通过首轮融资的5亿元实现了盈亏平衡。然而，随着“行业大模型”的兴起，竞争加剧，AI的引入变得不可避免。公司在AI产研上的投入高达数亿元，却换来了新老架构的冲突、产品混乱和定价问题。客户对尚未成熟的AI能力并不买账，而这部分成本又难以转嫁。
AI工具的普及难题
尽管AI工具不断“入侵”人类社会，但普及之路却步履蹒跚。AI工具并非封闭的技术体系，而是需要在相应场景中与人类智能交互重构。过去，我们认为“幻觉”是阻碍AI进入各行各业的根本原因，但实际上，无论是大厂还是创业公司，AI+产品落地更多受制于成本和场景，导致市场上的“80分模型”最终只能落地为“60分产品”。
PMF的“鬼故事”
孙胜坦言，公司在A轮融资后的资金已所剩无几，新的融资尚未有迹象。他指出，引入AI后，原本顺风顺水的业务变得更加困难。客户对AI的准确性、成本和缺乏案例表示担忧，尤其是医疗行业因缺乏有效数据而面临更多挑战。类似情况也出现在法律和金融等高知行业。
内容产业的迷思
C端AI应用的发展看似如火如荼，但实际落地同样受限。大厂围绕自研模型推出了多款独立产品线，但AI社交产品受限于模型能力，功能趋同，用户尝鲜后便失去兴趣。相比之下，效率类和多模态工具更受青睐，但同样面临场景受限的问题。
大模型能力的高估
当前，大模型能力在工具产品落地上存在问题。许多团队投入大量资源优化模型，但产品层面的改进有限。例如，音乐产业中，AI音乐工具在生产流程上存在问题，对于专业音乐人来说，使用这些工具反而是一种负担。
AI落地的新思路
面对AI落地的挑战，业界开始探索新的思路。百度等大厂依托基础设施，将开发者作为模型能力的延伸，触达更多场景。而创业公司则通过新工具或平台，更高效地匹配AI能力与需求。例如，HeyGen通过Fiverr找到第一个付费客户，实现了与需求的匹配。
未来展望
尽管2024年被看作是AI应用爆发的元年，但实际情况可能并不乐观。AI工具的落地要么受限于用户和场景，要么投资回报率（ROI）难以平衡。AI技术的真正普及和应用，可能还需要更多的时间和努力。
