在AI刀战中活下来：产品真正的胜负手是什么

Brian Balfour 用25年创业与产品经验，拆解当下最残酷的AI产品竞争现实：模型不是护城河，速度也不再安全。真正的胜负，来自对未被满足需求的洞察，以及数据、功能与AI能力的系统化组合。

45天的疯狂：为什么整个科技行业像一场AI刀战

Brian 一上来就让全场“深呼吸”，因为他要做的不是安慰，而是直面现实。过去45天里，Notion、Figma、Atlassian、Anthropic、Google、OpenAI 几乎同时跨界出手：笔记、设计、代码、知识管理，每个成熟品类都突然涌入一批 AI 原生竞争者。这还不包括 YC 每期孵化的成群创业公司。

这种密度带来的直接后果，是公司“按月而不是按年”崩塌。Brian 提到 Chegg 在几个月内市值下跌超过90%，Stack Overflow 在 ChatGPT 发布后迅速失去流量优势。这不是单点失败，而是系统性风险：当通用 AI 能力横扫基础需求，任何“功能级创新”都会被迅速复制。

他用葛底斯堡战役的地图做比喻：一边是 Microsoft、Google、Meta 这样的高速移动巨头，一边是 ChatGPT、Anthropic 这样的横向平台，中间夹着无数融资充足的创业团队。你就站在战场中央。问题只有一个：在这样的环境里，你还能在哪找到一条活路？

产品的终极问题：我该做什么，它为什么能赢？

Brian 认为，今天所有关于“工程更像产品、设计更像产品”的讨论，其实都绕开了最关键的问题。他反复强调：“What do I build and why will it win？”——做什么，以及它凭什么赢。

这个问题本来就是产品经理的核心职责，只是在多年流程化、敏捷化中被稀释了。他引用 Confluent 首席产品官 Sean Claus 的一句话作为定义：“你要不断寻找那个还没人问过、也还没人行动的问题。只有当别人没有行动时，这个洞察才是你的竞争优势。”

难点在于，这个问题在 AI 时代变得 10 倍更难。技术变革不再是年度级，而是月度级；平台能力外溢速度极快；任何看起来聪明的功能，几周内就会被复制。这意味着，单点优势几乎不存在，产品决策必须从一开始就考虑长期可演化的优势来源。

两大陷阱与一个中间地带：把AI当乐高，而不是魔法

在与前 Tinder CPO Ravi Mehta 共同思考后，Brian 总结了当前 AI 产品最常见的两个陷阱。第一个是“重新发明 AI 轮子”：试图自研模型和基础设施，把精力耗在并不构成差异化的地方。第二个恰好相反，只是把现成的聊天机器人复制粘贴进产品，期待奇迹发生。

真正的答案在中间。他提出一个极具画面感的比喻：把 AI 当作一盒乐高积木。模型、语音识别、图像处理、任务执行能力，都是人人可得的积木，本身不构成壁垒。壁垒来自你如何把这些能力，与“只属于你”的东西拼在一起。

这三块核心积木是：你的数据、你的功能、以及你对未被满足客户需求的理解。Brian 直言：“你的竞争优势来自这些，而不是 AI 本身。”尤其是数据，关键不在数量，而在边际价值——你的数据相对于大模型已有训练数据，究竟多贡献了多少新的信息。

一个具体例子：Granola 如何在拥挤赛道中撕开缺口

为了避免理论空转，Brian 选了 Granola 这个 AI 会议笔记产品作为案例。一年前，市场上已有 Fathom、Otter、Fireflies，甚至 Zoom 和 Meet 自带 AI 记录功能。按理说，这里已经没有空间。

Granola 的突破点在于需求理解的反转。所有竞争者都在尝试“替用户把笔记全做完”，而 Granola 发现了一类被忽视的需求：用户并不想被完全替代，而是“想在会议中被辅助，写出更好的笔记”。于是产品设计围绕“增强人，而不是替代人”。

在技术上，他们没有任何自研模型：用 Deepgram 做语音转写，用 Anthropic 和 OpenAI 处理理解与生成。但他们把数据与功能巧妙拼接：用户实时笔记 + 转写文本形成独特上下文；Mac 应用级能力让系统能在会议开始时自动介入；日历集成补充参会人等元数据。这些积木组合起来，形成了持续积累的笔记数据飞轮，并支持后续的跨会议聊天、项目空间和下游动作。

真正的护城河：一连串小优势，和极短的时间窗口

Brian 并没有把 Granola 当作成功神话。他坦言：“它能不能活下来，我也不知道。”原因在于，AI 产品无法停在第一组积木上。你必须不断把已有的数据和功能，重组为下一层独特能力。

Granola 已经开始这样做：项目与团队工作区、CRM（包括 HubSpot）集成、自动更新的公司 Wiki。这不是一次性创新，而是一连串快速叠加的小优势。Brian 引用投资人 Jamon Ball 的话点破残酷现实：“真正的护城河，是一系列更小的护城河叠加在一起。以前能撑6到12个月，现在可能只有2到3周。”

这意味着，胜负不再取决于你有没有壁垒，而是你能否持续构建下一个壁垒，并在极短窗口期内完成迭代。

总结

Brian Balfour 的核心信息其实很克制：在 AI 时代，别迷信模型，也别指望一次性胜利。回到产品最原始的问题——未被满足的需求——再用数据、功能和 AI 能力搭建一个可以不断演化的系统。护城河不再是静态资产，而是一种持续构建的能力。对每一个身处“AI刀战”的团队来说，这既是压力，也是唯一的出路。

关键词： AI产品， 产品竞争， 数据护城河， AI应用， Granola

事实核查备注： 演讲者：Brian Balfour，Reforge 创始人兼 CEO；引用人物：Sean Claus（Confluent CPO）、Ravi Mehta（前 Tinder CPO）、Jamon Ball（Altimeter Capital 合伙人）；案例产品：Granola；技术与公司：ChatGPT、Anthropic、OpenAI、Deepgram、Microsoft、Google、Meta；关键事实：Chegg 市值数月下跌超90%，护城河周期从6-12个月缩短至2-3周。