这两年，AI 行业最诡异的一件事是：所有人都觉得变化已经发生了，但大多数人还在用旧的方法赚钱。一批在早期靠 AI 工具变现的人，并没有立刻消失。他们仍然在卖写作、卖分析、卖“自动化能力”，也仍然有人买单。
问题不在于他们现在还能不能赚钱，而在于——他们赚钱的前提，正在一点点被抽空。
当 AI 需要被“教会”，通用产品天然成立
通用 AI 产品真正成立的时代，有一个非常明确的前提：AI 本身并不好用。你需要学提示词，需要理解模型边界，需要反复试错，才能把一个结果勉强跑出来。
在那个阶段，“会用 AI”本身就是稀缺能力。产品只要把这层复杂性封装掉，让用户一步直达结果，就具备天然价值。那时候，工具比认知稀缺。做一个“什么都能干一点”的通用 AI，不仅合理，甚至是最优解。
如果在 2023 年，拥有这样的能力其实已经是非常强大了，但是 AI 技术力在发展，了解、学习 AI 的人数在变多，简单会使用 AI，又或者暂时的依靠信息差做点工具产品，已经出现了能“一眼望得到头”的情况。
变化真正发生在模型开始“兜底人类”的时候
2025 年底，真正的断点，出现在模型能力开始系统性兜住人的那一刻。以 Google Gemini 这一代模型为例，变化并不只是参数、速度或成本，而是使用体验上的根本改变。
很多事情第一次变成：你不需要知道该怎么用工具，更不需要把问题说得特别标准，模型会自己补上下文、修正表达、完成推理。
当 AI 开始替人承担“表达不清”和“问题模糊”的部分时，大量通用工具的存在前提，已经被直接掏空。
通用 AI 产品的市场早已被迅速填满，特别是一些中小企业的通用 AI 产品，往往都是快速爆红，然后迅速倒闭，眼看它起高楼、宴宾客，眼看它楼塌了。
曾经在 2023 年，当时一些对 AI 很有简洁的产品设计顾问、专家就说：“ AI 需要的不是再多革新多少次技术，当然这依然重要，但如果想要变现，更重要的是一个天才般的产品经理。”时至今日我认为依旧如此。
AI 正在逼产品和设计必须选一个“真实节点”
AI 的成熟，并没有让产品变简单，反而把一个长期被回避的问题推到了台前。过去你可以做一个通用 AI，然后把复杂性、选择权和风险全部交给用户。但是现在不行了。
当模型已经可以无限提供能力时，“我什么都能做，你自己想怎么用”这句话，本身就变成了不负责任。真正有价值的 AI 产品，必须明确回答一个问题：用户到底是在什么时候，不得不做出决定？在没有 AI 的时候，全是苦恼？为什么即使有了 AI，他们也没能用 AI 来解决他们的这个问题？
换句话来说，工具类产品的价值不再是我为你提供一个技术，而是我为你利用 AI 提供一种服务。
不是行业不够细，而是场景选得太宽
很多人把这件事理解成“要做得更垂直”，但这其实还是偏了一层。问题不在于你是不是做“法律 AI”“科研 AI”，而在于你是否敢于把场景压到一个无法回避的位置；不是“法律 AI”，而是这个案子值不值得继续打；不是“科研 AI”，而是这条研究路径是否还值得再投入半年。
当一个产品明确站在这样的节点上时，它卖的就不再是能力，而是替用户承担那一次关键判断的风险。
举个身边的例子，一个朋友公司利用 RAG 技术配合 AI 为自己公司做了一个类似 Coze 和 Dify 的搭建 Agent 的平台，在内部服务了 AI 客服等模块，并且用户体验反馈也不错。于是他们想把这个平台对外推广，但是他们完全找不到自己和 Coze、Dify 相比的优势。
但在后面，他们就结合自己公司的业务特点，只聚焦经济学研究指标构建这一件事情，利用 Agent 搭配 RAG 实现 AI 自动构建指标，反而获得了很大的市场。
技术原理是简单的、解决的问题也并不复杂，但却吸引了一大批学术研究用户采购，并不是因为这个产品有多么“通用”——它只能解决一件事情；也并不是因为这个产品多么“高技术力”——这就是一个 RAG + Agent，几乎大多数公司都可以很快做到，但是没有一个产品和设计师会愿意阅读论文、了解经济学研究的方法和流程，最终找到在实际的研究领域到底痛点在哪里，AI 能落实到哪里去，即使是大厂也是一样如此。
AI 不会淘汰通用产品，但对你我来说他们不重要
通用 AI 产品不会消失。它们还会继续存在，也还会继续赚钱，并且也很难消失，特别是在 C 端市场。
但问题在于，如果产品经理和设计师们还是只想着做一个通用 AI 工具，不想更不愿意去了解一个已有的行业或是学科，下钻到真实的场景中，那么未来的 AI 产品洪流，必然将这些“通用 AI”工具冲得粉碎。