一人半年做三十多款AI产品：当软件像牛奶一样便宜，独立开发者还剩什么机会

一个人，三四个月，三十多款产品——这不是团队作战的成绩单，而是一位前大厂资深工程师的日常产出。他的方法是用自然语言指挥AI写代码，很多产品甚至没有正式发布。其中有一款替用户跨语言拨打电话的AI工具，今年三四月上线后吸引了一批海外用户，到十月前后，类似的基础功能已被超级应用直接内置。一个小产品从诞生到被大平台吞掉的完整周期，恰好浓缩了当下AI应用创业的残酷现实。

功能被入口吞掉的速度

这款电话代打产品的场景非常具体：身处陌生国家，想订一家餐厅，语言不通，也不想自己拨号，就让Agent替你完成。需求真实存在，使用门槛极低，用户完全不需要懂技术。上线后确实聚起了一批葡萄牙语、西班牙语用户。但问题在于，这类基础沟通能力天然依附于用户已有的高频入口。超级应用只需在用户天天打开的聊天软件里多放一个按钮，就能承接同样的需求——而独立开发者却要让用户下载、注册、习惯一个全新产品。

软件正在变得像牛奶

更深层的变化在于生产方式。当模型实验室亲自打造的那层编程工具足够强大后，大量软件原本要做的事被内化了。过去特化软件的卖点是替用户把代码写好，现在用户对着Agent说一句话，几分钟就能得到一个CRM或管理系统。有创业者打了个比方：超市里的牛奶便宜，是因为有集中化的工厂在大规模生产；把软件看成牛奶，未来获得任何软件的成本都会像牛奶一样便宜——而那座工厂，正是模型实验室及其工具链。

小团队的三个生死拷问

从多年产业实践经验来看，这场变局对小团队至少牵动三件事。第一是功能切口：只把某个流程做成软件，很容易被用户现场用Agent生成，切口越靠近通用动作，被入口吞掉的风险越高，替人打电话就是典型。第二是分发渠道：单纯依赖应用市场的价值在快速下降，用户获取路径正在从应用商店转向对话入口和内容场。第三是定价逻辑：如果一个市场人人都能做，就会走向完全竞争，总有人用更便宜的Token、花更多时间做实验把价格压下去，最终定价只比成本高一点点。检验标准很朴素——如果你的产品只是用大模型把某个流程跑通，而别人也能跑通，价格就必然向成本收敛。

差异化在哪里生长

那么机会在哪？访谈中出现了两条值得玩味的线索。一条是把注意力产品化：让AI Agent把个人的思考整理成可读、可分享的内容，甚至开放接口让别人的Agent来读取——本质上是把软件变成了媒体。另一条是真人出镜做差异化：AI生成的内容越来越多、信噪比越来越低，真人出镜介绍产品本身就是稀缺信号。把这两条和电话产品放在一起，逻辑是通的：电话功能可以被内置，但某个具体的人不会被内置。另一个观察是，目前深度使用AI的仍是那2%到3%的高频用户，对他们而言AI是十倍放大器，一个人管理上百台Agent服务器相当于过去五六十人的公司。但倦怠也随之而来：AI把写代码的成本压到极低，却把做不做、给谁用、怎么收费、什么时候砍这些决策成本，全部压到创始人一个人身上。一人公司的上限，未必由Token预算决定，更可能由创始人的决策带宽决定。

这份复盘不是商业数据，却给出了具体的行动清单：上线前先问这个功能会不会被入口吞掉；问自己用户为什么回来——是因为这个功能，还是因为你这个人；给想法设一条最低验证线，拿到真实用户反馈再决定继续还是砍掉。环境成熟了再押注，这个节奏值得每个AI小团队参考。