同样做AI产品：为什么技术好的0收入，“过时”的技术却年入百万刀？

在程序员的圈子里，最不缺的就是点子。最缺的，是能活下来的点子。

为什么有些程序员用最前沿的技术，精心打造的产品却无人问津？而另一些人，靠着看似“过时”的简单技术，反而能轻松年入百万刀？

带你用真实经历揭晓这个谜底。

我有个朋友是大厂的在职程序员，和很多程序员一样，业余时间也在试着独立做AI产品。今年8月份左右，他花了一个月业余时间做了个AI礼物推荐产品。用户提交收礼人信息（兴趣、爱好、年龄、职业、性格等），AI就会定制化推荐礼物。

听上去是不是还不错？

结果：上线一个多月了，付费用户数量是0。

其实这类产品我在技术群里见不少开发者做过，基本都是同样的结局。压根就不符合基本的商业逻辑，一年能送几次礼？如果你了解收礼人，还需要AI推荐吗？如果不了解，AI推荐又有什么用？

故事的另一面，则完全不同。

荷兰有个知名的独立开发者，Pieter Levels，2014年开始做数字游民，频繁换城市工作。每次换城市他都要花大量时间研究：网络速度怎么样？消费水平如何？对外国人友好吗？治安情况？他在各种论坛和群里问，得到的信息零散且不可靠，这个过程让他极度痛苦。他早期把这些信息整理成了Excel，发现被很多人传阅，于是后面直接做成了网站，就这样Nomad List诞生了。

一个数字游民分享城市体验的网站，技术栈非常简单，PHP+jQuery。

这种技术，在国内的技术社区通常会遭受很多人的鄙视，求职简历上更是很难看到。

其实论技术，我那个朋友估计不比他差多少，但结果为什么差这么多？

硅谷95%独角兽的共同秘密

要回答这个问题，我们需要将视角从个体案例，拉升到硅谷创业的顶层方法论中去寻找答案。

它来自硅谷创业教父，Y Combinator创始人Paul Graham，他曾研究数千个创业案例后发现：

Y Combinator孵化的独角兽公司中，

95%都不是创始人"想出来"的商业计划，而是在解决自己遇到的真实问题过程中发现的机会，

那些坐在会议室里"构思"出来的项目？成功率不到3%。

那些改变世界的公司，在解决自己问题时意外发现的机会，

Paul Graham后来把这种机会称之为“Organic Idea”，你可以称之为原生IDEA。

关于“Organic Idea”，在他的著作《How to Get Startup Ideas》中是这么说的：

"At YC we call ideas that grow naturally out of the founders' own experiences 'organic'startupideas.

The most successful startups almost all begin this way."

在Pieter Levels的著作《Make》中也同样说到：

"The most important thing is to find ideas from solving your own problems."

失败的创业者总是在"Think up"（想出）创业点子，而成功的创业者在做的是"Notice"（注意到）现实中的问题。我朋友是自己臆想的idea，而Nomad List是源于Pieter Levels本人的真实需求痛点，产品结果从开始就注定了。

这种“注意到”的模式，是个例，还是具有普遍性的规律？让我们把目光投向那些真正改变世界的公司。

从简单到伟大

Paul Graham提到的“Organic Idea”，这并非什么深奥的理论，而是一种常识的回归。

可我们太容易被那些恢弘的叙事所迷惑了。

在商业报道和事后追溯中，创始故事总是被修饰得熠熠生辉—为了“连接世界”，为了“赋能创造者”，为了“构建全球社区”。

但如果我们拂去这层时间的浮尘，会发现那些改变世界的想法，其诞生瞬间往往平凡到令人错愕。

Facebook的火种，并非源于连接全人类的宏愿，而是一个19岁哈佛男生在荷尔蒙与技术炫耀欲驱使下的产物—Facemash，一个给女生颜值打分的校园网站。真正驱动它的，不是愿景，而是人性中最原始的窺探、比较与社交焦虑。扎克伯格只是无意间，一脚踩中了这片蕴藏着巨大能量的土地。

Dropbox的诞生，也不是因为Drew Houston对未来云端协同办公有何等先知灼见。恰恰相反，它源于一个极其笨拙且重复发生的错误—他又一次忘了带U盘。这个让他本人都无法忍受的微小烦恼，最终催生了一个估值百亿的云存储帝国。它的起点，不是高瞻远瞩，而是一个“技术宅”对自己糟糕记性的终极解决方案。

Airbnb的故事更是如此。它与“共享经济”的宏大理念毫无关系，其动机卑微而具体：两位创始人的银行账户即将告罄，付不起下个月的房租。出租客厅的充气床垫，只是一个纯粹为了生存下去的应急之举。一个源于财务危机的窘迫想法，意外地撬动了全球的住宿业。

这些故事的共同模式：创始人都不是先有了“做社交网络”或“做云存储”的想法，而是在解决自己的具体困扰时偶然发现了更大的机会。这些产品并没有用多牛的技术，开始也并没有多大的需求市场，但最后都是顶级的产品。

我发现，刚开始做产品的创业者中，哪怕是很有经验的程序员，都有几个共同的问题，暂且定义为认知陷阱吧。

90%产品人都有的认知陷阱

市场规模悖论（过分追求大规模市场）

大市场的双面性：美团外卖8000亿交易额，饿了么、京东血拼参战。万亿级市场确实诱人，VC也青睐大赛道。

但隐藏成本惊人：外卖大战烧钱补贴数年，获客成本极高；巨头随时下场参战；价格战压缩毛利到极限。

Facebook启示：从哈佛宿舍→常春藤→全美大学→全球，渐进式扩张。如果一开始就喊"做全球社交"，可能永远做不成。

关键不在市场大小，而在于策略和能力匹配：

有资源优势时：如果你有充足资金、强势团队，遇到技术红利期（如移动互联网、AI时代），直接攻占大市场完全可行

小团队策略：从熟悉的细分领域开始，证明产品价值和商业模式后再横向扩展，风险更可控

美团其实也是这个路径：最初只做团购，后来才扩展到外卖、酒旅、打车等多个大市场。

竞争恐惧（总想着找蓝海）

Paul Graham的反直觉观点："拥挤的市场实际上是好征象，因为它意味着既有需求，又说明现有解决方案都不够好。"

逻辑推理：如果一个市场明显很大但完全没有竞争者，几乎是不可能的。有需求就一定有人在做。

成功模式：

Google进入拥挤的搜索市场，凭借独特算法胜出

Microsoft进入看似很小但后来变大的个人电脑市场

新手误区：往往高估竞争威胁，宁可做有竞争的好想法，也不要做没竞争的坏想法。难而正确的事的长期回报率往往高得多。

技术复杂度陷阱（过分追求技术）

程序员的思维惯性：总是寻找需要前沿技术的高难度问题，看不起用简单技术就能解决的"平凡"需求。

现实很骨感：最有价值的机会往往在技术门槛不高、但需求度很高的领域。

经典案例：

Pieter Levels：PHP + jQuery简单技术，年入百万美金

无数程序员：追求新兴的复杂技术架构，产品无人使用

本质问题：我们是否过于沉迷新技术，而忽略了解决问题的有效性？

“理论的辨析，是为了指导行动的修正。既然理解了这些陷阱，我们又该如何系统性地训练自己，从一个‘思考者’（Think up）转变为一个‘观察者’（Notice）？”

发现商机的3个实用方法

方法一：系统化记录个人痛点

建立一个"低效时刻"记录系统。每当你在工作或生活中遇到让你感到沮丧的流程、工具或体验时，记录下来：

具体问题场景

现有解决方案的不足

你的理想预期

问题的频次和严重程度

关键是坚持记录而不急于分析。

每周回顾这些记录，你会发现其中的模式和机会。

Pieter Levels就是用这个方法每周积累21个潜在的产品idea。

工具推荐：

flomo：轻量级记录，支持标签分类，随时随地记录痛点

飞书文档：可以建立痛点收集表格，按行业、频次分类整理

苹果备忘录：最简单粗暴，语音转文字功能很实用

单人微信群+AI：这是我个人最常用的方式，日常idea丢到对应的单人产品idea群，群记录导出后用AI记录总结

方法二：深度用户访谈

主动与不同行业的朋友进行深度对话，了解他们工作中的具体困扰。但这不是传统的市场调研，而是观察和倾听。

有效的问题包括：

"描述一下你昨天工作中最frustrating的一个小时"

"如果可以魔法般地改变工作中的一个环节，你会选择哪个？"

"你最常向同事抱怨的工具或流程是什么？"

工具推荐：

腾讯文档：创建访谈记录表，实时协作整理反馈

讯飞听见：访谈时录音，后期整理更高效

真正的需求调研不是问卷，而是倾听抱怨

方法三：跨界深度体验

不要仅仅局限于自己的行业，花时间深入一个完全不同的工作环境：医院、律所、工厂、餐厅。

不是作为观察者，而是作为参与者。

用产品人的视角审视传统行业的工作流程，你会惊讶地发现，传统行业里存在大量可以用软件优化的低效环节。这些从业者往往没有用技术解决问题的思维习惯，但在外行看来却是明显的改进机会，所以机会密度极高。

但有个前提：你必须真的去体验，而不是坐在咖啡厅里想象。

工具推荐：

滴滴青桔/美团兼职：快速找到短期体验工作机会

BOSS直聘：搜索"实习生"或"兼职"，体验不同行业

小红书/抖音：搜索"一天体验XXX工作"，先看别人的记录

语音备忘录：体验过程中随时记录观察到的低效环节

最好的产品经理不是坐在办公室里，而是在用户工作现场

扎克伯格的成功公式：Live in the future

除此之外，Paul Graham提出了一个更深层的方法论

"Live in the future, then build what's missing."

成为某个快速变化领域的深度用户，你自然会比其他人更早感知到缺失的环节。

扎克伯格不是编程天才，但他深度"生活在互联网上"，所以能够敏锐察觉网络社交的需求缺口。

这提出了一个关键问题：你现在"生活在"哪个领域的未来？

如果是AI，你是否真的在用各种AI工具解决实际问题？

如果是Web3，你是否真的在链上进行各种交易和交互？

如果是IoT，你是否真的在用智能设备改造生活场景？

成为新技术的深度用户，"活在未来"，而不仅仅是观察者，这是发现真实机会的前提。

你不需要成为技术革新的推动者，只要成为新趋势的早期拥抱者就足够了。

问题是：你现在"活在"哪里？还是活在舒适区里？

AI时代，程序员的护城河还剩什么

2025年的创业环境已经发生根本变化。

CodeBuddy、Cursor、V0、Claude code等工具大幅降低了技术门槛。

这意味着：

技术优势在快速消失，需求理解优势在快速放大。

过去，一个好的技术团队可以用技术壁垒建立竞争优势。

现在，任何人都可以用AI工具快速构建产品原型。

这种变化的受益者不是技术最强的团队，而是最理解用户真实需求的团队。

这就是为什么很多技术背景很强的团队做出的产品反而不如一些"技术平庸"但深度理解用户的团队。

一个残酷的现实：当人人都能写代码时，程序员的护城河在哪里？

现在主流的两派观点：

向更深层的技术栈发展，专注于AI暂时无法替代的复杂系统设计和架构

向业务理解层面转型，专注于需求洞察和用户体验

从创业角度看，你们更倾向于哪种路径？或者认为存在第三种可能性？

这个选择可能会很大程度上决定技术背景创业者的未来竞争格局。

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感谢阅读

创业机会的发现，本质上是一场心智的修行。

从"我要做什么产品"到"我能解决什么问题"；

从"市场缺什么"到"我缺什么"；

从坐在办公室里的头脑风暴，到走进真实世界的观察体验。

Paul Graham的"原生IDEA"告诉我们一个朴素的道理：最好的商业机会，往往藏在最平凡的烦恼里。

Facebook源于宿舍里的荷尔蒙冲动，Dropbox源于忘带U盘的尴尬，Airbnb源于付不起房租的窘迫。这些改变世界的产品，起点都如此"不高大上"。

谁能最敏锐地察觉到现实中的摩擦点，谁就能在这个时代找到属于自己的机会。

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请分享给身边正在创业路上摸索的朋友。

更重要的是：从今天开始，试着记录下你遇到的每一个小烦恼，说不定，下一个独角兽就藏在其中。

出处：见配图右下角