为什么大多数AI产品失败：两位创业者的真实迭代方法论

这是一场关于“如何真正把AI产品做成”的坦诚对话。Raindrop CTO Ben Hylak 与连续创业者 Sid Bendre 用大量失败案例和一线经验，拆解了AI产品中最容易被忽视的真问题：不是模型不够强，而是迭代方式、信号设计和产品认知出了错。

别再迷信模型了，AI产品成败取决于“迭代”

为什么很多AI产品看起来很聪明，却用起来一塌糊涂？Ben Hylak一开场就点破了问题核心：不是模型能力，而是迭代能力。他半开玩笑地说，自己在上台前发了条推文问大家想听什么，结果最多的回复是“please no more evals”。这背后反映的是行业的一个误区——大家把注意力过度放在评测（evals）上，却忽视了真正决定产品成败的，是持续、有效的产品迭代。

Ben反复强调，“iteration is actually one of the most important parts of building AI products that actually work”。他并不是否定评测，而是指出：如果评测不能直接指导下一步产品改进，那它的价值非常有限。在Raindrop，他们每天看到大量真实的AI产品失败案例，这些问题并不是实验室里测不出来，而是上线后没人真正跟踪、没人快速修正。

这也是为什么他认为现在是一个“既兴奋又危险”的阶段：过去一年已经证明，专注单一用例、把一件事做到极致的AI产品是可能成功的；但与此同时，大量团队依然在用错误的方法构建产品。

连OpenAI都会翻车：失败案例比成功经验更重要

为了让观点更具体，Ben直接拿行业巨头开刀。“even OpenAI is not immune to shipping like not so great products。”这句话引发了现场共鸣。他提到，不只是OpenAI，很多看似资源雄厚的公司，在对话式AI产品上依然会犯低级错误。

他举了几个当时仍在发生的例子：比如银行聊天机器人给出荒谬回答，又比如几周前Grok出现的明显问题，“this is yesterday， right？ this is still a bug that they have”。这些并不是模型前沿能力的问题，而是产品层面缺乏清晰边界、缺乏失败兜底，以及最重要的——缺乏对真实使用信号的持续监控。

这些故事之所以重要，是因为它们戳破了一个幻觉：只要用上最强的模型，产品自然会变好。现实恰恰相反，模型越强，问题越隐蔽，也越容易在真实用户场景中被放大。

一个反直觉判断：AI产品并不会“越来越容易做”

Ben抛出了一个很多人不愿意听的结论：AI产品未来并不会变得更容易做。“One question I get a lot is will it get easier to make AI products… part of this answer is actually no。”原因并不复杂。

一方面，基础模型能力确实在提升，调用门槛在下降；但另一方面，用户对AI产品的期望也在同步抬高。一旦用户习惯了“看起来很聪明”的系统，他们对错误的容忍度会急剧降低。更糟的是，很多团队被工具链的成熟所迷惑，以为问题已经被“平台化”解决，结果在产品层面反复踩坑，“stuck in the same situation”。

在他看来，真正的难点正在从“能不能做出来”，转移到“能不能持续可靠地运作”。这要求团队具备产品直觉、工程纪律，以及对失败保持高度敏感的能力，而这些恰恰是最难规模化的。

从信号出发：比Eval更重要的是“你在监控什么”

如果说前半段是在拆误区，后半段Ben给出了一个更务实的框架：用“信号”而不是单一指标来驱动改进。“To build reliable AI apps， you really need signals。”

他把信号分成显性和隐性两类。显性信号是你主动定义和追踪的，比如用户是否接受回答、是否触发人工接管；隐性信号则来自真实使用行为，比如用户频繁重复同一句话、突然中断对话。这些往往比离线评测更早暴露问题。

紧接着，Sid Bendre登场，从创业者角度补充了方法论。他介绍了自己团队在构建和扩展病毒式AI应用时形成的框架，以及为什么他们强调流程必须是“engineered， repeatable， testable， and attributable， but not accidental”。这并不是追求完美，而是确保每一次成功或失败，都能被解释、被复用。

总结

这场对话的价值，不在于某个具体工具或框架，而在于一种更成熟的AI产品观：把AI当作长期运营的系统，而不是一次性Demo。真正能跑出来的团队，往往不是模型用得最激进的，而是最早建立迭代节奏、信号意识和失败复盘机制的。对于任何正在做AI应用的人来说，这可能比再调一个prompt重要得多。

关键词： AI产品， 产品迭代， 对话式AI， AI评测， 创业经验

事实核查备注： Ben Hylak：Raindrop CTO，曾在SpaceX从事航空电子，在Apple设计与工程团队工作近四年；Sid Bendre：创业者，其团队曾以4人规模打造多个病毒式应用，累计获得数百万级用户与数亿播放；引用原话包括“please no more evals”“iteration is actually one of the most important parts of building AI products that actually work”“even OpenAI is not immune to shipping like not so great products”；案例公司包括OpenAI、Virgin Money、Grok。