本文信息来源：99d

消费级人工智能、战斗式试炼与 vSaaS 循环

人工智能的能力已经远远超出了我们善用它、围绕它进行设计、将其融入生活和商业的能力。 即使所有基础模型今天就停止发展，我们仍需要花费数年的时间，才能触及新商业模式和用户体验的极限 。

我们仍然困在试图与计算机讲道理、说服它们去做我们想要的事情的阶段。这并不是产品的终点，而是受限于推理、记忆等方面的不足，从而影响其实用性。

我这周听到一个非常酷的想法：一个 LLM 可以根据需要在聊天中生成新的用户界面和小型应用。OpenAI 已经在地图方面有点这样做了，但这个想法的规模要大得多。

聊天在超广泛的使用场景中非常出色，但在深度、工作流程和纵向数据方面却很糟糕。AI 代码生成器之所以要么被设置为 IDE，要么被设置为代理，而不是仅仅作为文本框，是有原因的——即使在 LLMs 最擅长的领域，这种方式对更复杂的任务也毫无用处。

在互联网早期，许多不同的广告、媒体和零售业务被整合到 eBay、Craigslist 等平台中。随后在接下来的几十年里，它们又被拆分成更专注的垂直业务。可以说，下一次平台转变是将操作系统拆分成应用程序。如今，许多不同的工具又被重新整合到横向/通用的聊天应用中。

这一过程发生得非常快，但循环是相同的。 一个横向平台不会是稳定状态或最佳结果。 同样的事情会再次发生，AI 应用将会重新分化为更深入的应用/工具/业务，这些可以超越聊天，因为它们是为特定目的而构建的，至少在某些类别和行为中是如此。

有大量的空白空间可以用 AI 作为核心来重建消费者应用和服务，但不是纯粹的聊天应用。即使自然语言是很好的输入方式，你仍然需要预制的图片/视频、时间序列数据和跟踪、确定性工作流、外部连接器等，才能获得最大价值；仅靠聊天无法提供这些。

任何曾经是指南书或专业指南的内容（旅行、游戏攻略、健身、食谱、大学备考、自助类）都可能成为独立的消费者 AI 应用的候选。

人们已经在为这些内容付费，而横向的聊天应用并不是合适的用户体验。因此，你需要跳出将聊天作为唯一交互方式的思维。有远见的人可以打造出令人惊叹的新产品。消费者领域的有趣事情才刚刚开始，甚至还没有真正开始，我很期待看到人们接下来会做什么。

这是其中的一个例子：

AI 买房显然是一个很好的消费者应用

过去，你需要一名中介来获取房源信息、评估房屋、谈判交易并完成购买。这是一项重要且高度依赖人工的服务，买家为此付出了高昂的费用：约占购房价格的 3-5%。显然，中介费的每一美元都意味着你能负担的房子价值减少 5 美元。

在全美房地产经纪人协会（NAR）解决其反垄断案件后，这笔高额的前期费用实际上已变为可选。买卖双方现在可以与各自的中介单独协商费用，或者自行代表自己。

但即使在理论上可行，大多数人仍然需要或希望获得帮助：自我代表的比例并没有显著增加，费用基本也没有变化。这并不令人意外。买房很可能是你一生中最大的一笔财务决策，而且它基本上是单向的：你会被锁定多年，所有的新财富都集中在一项高杠杆的单一资产上。

我们很快就会看到 AI 房地产经纪人成为一种更低成本的选择。 通过 Zillow 和 Redfin，搜索和发现已经实现了自助化，但现在 AI 可以运行整个购房流程，为消费者节省大量资金/让首付款变得更加可负担。

自助式 AI 购房体验中最重要的部分将是：1）项目管理（协调供应商/验房、产权、安排看房时间）以及 2）交易咨询（生成并谈判报价、阅读合同、申请贷款等）。这些已经完全在 AI 的能力范围之内，但需要合适的产品。仅靠聊天是行不通的。

这比许多其他家居服务公司的客户获取路径要好得多：它发生在一个特定的时间点，有明确的意图/行动号召/价值主张，节省成本可直接量化，并且实现价值的时间很短。如果做得好，你仍然可以将用户留存到他们想用 AI 做的各种房屋管理事务中（这些目前似乎还没真正奏效）。

该领域的最佳定价模式和产品都还有待确定。找出答案将会是最有趣的部分！

更多我的内容

  • 实际的垂直 AI 动态与上一代 vSaaS 并不完全相同，但狂热程度是一样的。 有一些理由认为这可能会有实质性的不同，即：更短的价值实现时间、更大的交易规模、更清晰的价值主张。基于此，小市场会变得更大。但最终，赢家将会进入某种多人模式（协作或 nfx，以创造留存和利润率）。
  • 我们可以/应该/可能/将会用 AI 重现“决斗审判” 以更快地解决更多争端。你不需要把事情“做对”；你需要的是快速、明确且受合理性约束的答案，尤其是在那些阻碍商业和日常生活运转的低层次合同纠纷中。也就是说，你需要社会可识别的场所和仪式来赋予其合法性。询问 LLM = 抓起一块烧红的铁 = 摇动一杯兽骨。

我读