别傻了，现在做 AI 应用开发，就是在给大厂送“香火钱”

别傻了，现在做 AI 应用开发，就是在给大厂送“香火钱”

摘要：当所有人都在淘金的时候，我不建议你卖铲子，也不建议你挖金矿。我建议你先站在岸边，看着他们是怎么被水冲走的。当下的 AI 开发，是一场昂贵的“行为艺术”。

01. 一个残酷的“鬼故事”

上周，西安高新一家做垂直领域 SaaS 的老板老张请我喝咖啡，满面红光。

“老T，我准备梭哈了！我要组建一个 10 人的 AI 研发团队，做一个‘AI 法律顾问’ App。现在的模型这么强，我只要把民法典、刑法喂进去，再微调一下，绝对能颠覆律师行业！预算我都批了，500 万！”

看着他兴奋的样子，我只问了一个问题： “老张，如果下个月，OpenAI 发布了 GPT-6，或者国产大模型发布了免费的超长上下文版本，原生支持法律文档深度分析，准确率比你训练了三个月的模型还高，你这 500 万是不是就当打水漂听响了？”

老张端着咖啡的手，停在半空中，愣住了。

这不是危言耸听，这是每天正在发生的“鬼故事”。

前几个月，无数创业者通宵达旦开发出的“PDF 总结工具”、“AI 视频生成壳子”，在 GPT-5 和 Sora2 发布的那一瞬间，直接原地暴毙。

我们不得不承认一个反直觉的现实：当下的 AI 发展速度太快了，快到不适合做应用开发。

这听起来很荒谬？不，这才是最理性的商业判断。

02. 你的护城河，只是大厂的一个 Feature

在传统的软件开发时代，你开发一个 ERP，开发一个 CRM，你的代码、你的业务逻辑、你沉淀的数据，就是你的护城河。大厂想抄你，也得脱层皮。

但在 AI 时代，规则变了。

现在 99% 的所谓“AI 应用”，本质上都是**“套壳”**。 底层能力完全依赖大模型（GPT、Claude、文心一言等）。你做的工作，无非是写了一堆 Prompt（提示词），做了一点 RAG（知识库检索），画了一个好看的 UI。

这就导致了一个致命的问题：你的天花板，取决于大模型的地板。

你费尽心机优化了三个月的 Prompt，试图让 AI 输出更准确的法律文书。结果，下周大模型更新了一个版本，自带更强的逻辑推理能力，普通用户随便问一句，效果比你调教了半年的应用还好。

你辛辛苦苦构建的“产品壁垒”，在大厂的一次版本迭代面前，脆弱得像张纸。

你以为你在创业，其实你是在帮大厂“试错”。一旦大厂发现这个场景有利可图，他们不需要重写代码，只需要在基础模型里加一个 Feature（功能），你就完了。

刚开发出一款产品，没几天大模型迭代了，你手里的应用立马变成了“电子垃圾”。这哪里是开发？这简直是在刻舟求剑。

03. 真正的拦路虎：Token 还是太贵了

除了“技术迭代过快”带来的风险，阻碍 AI 应用落地的真正死穴，其实是成本。

很多人说 AI 不落地是因为技术不成熟，是因为幻觉问题。 错！大错特错！ 现在的 AI 模型能力，已经足以解决 80% 的商业问题。真正的瓶颈在于：Token 太贵了。

咱们来算一笔账。

以前我们做软件，边际成本几乎为零。一个用户用也是用，一万个用户用也是用，服务器成本的增加是线性的，甚至是可忽略的。

但 AI 应用不一样。AI 的每一次交互，都是在烧钱。

假设你做了一个“AI 伴侣”，用户每天跟它聊 100 句。每句话都要消耗 Token。 如果用 GPT-5 这种级别的模型：

• 用户问一句，几分钱没了。
• AI 答一句，几毛钱没了。
• 为了保持“记忆”，你还得把之前的几十句聊天记录每次都打包发给模型，这又是几毛钱。

一个活跃用户，一天可能就要消耗你 5-10 块钱的 Token 成本。 **请问，你向用户收多少钱月费才能回本？**收 29.9 元？你连电费都不够！收 299 元？用户凭什么买单？

在 Token 成本没有降到像“自来水”和“电费”那样便宜之前，大规模的 ToC AI 应用就是一个伪命题。

现在的 AI 开发，就像是在 1990 年用“大哥大”打电话。 确实能打通，确实很高科技。但如果你想基于“大哥大”开发一个“视频直播应用”，那你就是在找死。因为通信费会贵到让你破产。

真正的 AI Agent 时代，必须建立在 Token 费用“白菜价”的基础之上。

04. 最大的陷阱：伪需求泛滥

技术迭代快、成本高，这还没完。最让老板们容易上头的，是**“伪需求”**。

现在市面上充斥着大量“为了 AI 而 AI”的产品。

• AI 也就是个“高级搜索”： 很多应用，明明用户搜个关键词就能解决，非要搞个 AI 对话框，在那假模假式地打字、思考，浪费用户时间。
• AI 点餐： 我就想点个鱼香肉丝，你非要搞个数字人出来跟我语音聊天，问我“今天心情怎么样，想吃什么口味的”。我有那功夫，早就下单吃上了。

这不叫智能化，这叫“脱裤子放屁”。

很多开发者沉浸在技术的自我感动中，觉得我接了 API，我能对话，我能生成图片，我就牛逼。 但用户不在乎你是不是 AI，用户只在乎**“能不能更爽、更便宜地解决问题”**。

如果 AI 增加了操作步骤，增加了等待时间，增加了使用成本，那它就是伪需求。

05. 那我们现在该干什么？躺平吗？

老T 说了这么多劝退的话，是不是让大家现在什么都别干，回家躺平睡觉？

当然不是。

虽然现在不适合做“重资产”的 AI 应用开发，但现在是做“战略储备”的最佳时机。

当大风大浪还在搅动的时候，聪明的渔夫不会急着出海，而是在岸上修补渔网，观察鱼群的走向。

我们当下应该做三件事：

第一：去调研，去做那个“拿着望远镜的人”

不要急着写代码。去深入各行各业，分析哪些环节是**“真的痛”，哪些环节是“真的贵”**。

• 去看看律师是怎么查案卷的？
• 去看看医生是怎么写病历的？
• 去看看跨境电商是怎么写 Listing 的？

找到那些**“高重复、低创造、高客单价”**的场景。记录下来，分析清楚。这些场景，就是未来 Token 降价那一刻，你爆发的金矿。

第二：做“小而美”的 MVP，验证，验证，再验证

如果你手痒非要开发，千万别搞大系统。 用低代码平台（Coze、Dify），用最快的时间搓一个 Demo 出来。 不要花钱去训练模型，就用通用的 API。 把这个 Demo 扔给客户，看他们愿不愿意付费。

• 如果客户说：“哇，挺好玩的”，那是伪需求。
• 如果客户说：“我靠，这东西能帮我省一个文员，我愿意一个月付 500”，那是真需求。

用最小的成本，去测试人性的弱点和商业的痛点。

第三：等待“奇点”的到来

什么是奇点？ 就是当大模型的能力趋于稳定（不再三天两头大变样），且Token 的价格降到现在的 1/10 甚至 1/100 的时候。

那一刻，才是真正的 AI Agent 时代彻底到来。 那一刻，你手里握着的那些经过验证的“真需求”，配合上廉价的算力，将瞬间转化为巨大的商业价值。

06. 写在最后

我是老T，一个在西安写了 10 年代码的独立开发者。

我热爱 AI，我每天都在用 Claude Code 帮我写代码，它让我的效率提升了 10 倍。 但我更敬畏商业规律。

不要为了技术的虚荣心买单，要为了商业的利润买单。

在黎明前的黑暗里，别把子弹打光了。留着钱，留着精力，多喝几杯咖啡，多聊几个客户。 等风真的来了，我们再起飞。

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如果你对 AI 落地有困惑，或者想分析一下你的项目是不是“伪需求”，欢迎找老T来聊。我们不聊代码，只聊商业。