做 AI 产品，到底该先服务谁？这是一位创业者分享的观点转变：半年前他还是坚定的"小白派"，认为做产品就该服务那些对技术工具不熟悉的用户——那才是人群最集中的地方。为此他把功能层层封装，尽可能隐藏复杂度，希望用户少点几次就能得到结果。

现在他不再这样想。不是小白市场不大——它确实大，而是在他看来，面向小白市场的 AI 产品在当前成本结构下面临系统性压力。下面把主要论点整理成相对中性的分析。

一、AI 产品面向大众市场的单位经济性压力

1. 边际成本结构不同。传统 SaaS 能靠规模摊薄成本，是因为多一个用户的边际成本接近零；AI 产品每次调用都产生真实算力成本。当客单价不高、调用成本不低时，用户规模越大，亏损也可能越大——但这一点取决于具体计费结构：按量计费、包月套餐、缓存与批处理优化、本地模型部署等，都会显著改变单位经济性。

2. 通用需求可能被基座模型覆盖。大众用户的需求往往偏通用，而通用能力正是基座模型每次迭代会逐步覆盖的方向。对依赖"封装通用能力"的产品来说，存在被上游能力迭代挤压的窗口期——但垂直场景、专有数据、工作流深度集成等壁垒，仍可能让产品在相当长时间内保持价值。

3. 两端都在被分流。一部分大众用户可能回流到界面熟悉、价格确定的传统 SaaS；另一部分可能直接使用通用 Agent 或助手完成需求，中间层产品的空间被压缩。但这同样是条件性的：取决于具体人群的付费习惯、使用场景与替代方案的可获得性。

二、另一种选择：先服务专业用户

如果大众市场难以切入，另一个方向是服务非常专业、熟悉工具、清楚自己时间价值的用户。

这类用户通常愿意自己研究文档、调整提示词、编写脚本，把产品接入自己的既有流程。他们的反馈往往具体、直接，质量较高，可以直接转化为产品改进方向。

他们的需求通常更明确、付费意愿更强，客单价也可能更高。对创业者而言，在满足这类用户需求的同时，也可以持续沉淀自己团队的能力。当然，这类用户对产品质量的要求也更高，容错空间更小。

三、补充观点与边界

围绕这个讨论，还有一些值得记录的补充观点：「目前能看到明显营收的 AI 产品，多数还没到服务大众用户的阶段」；以及「这类生意未必是风险资本偏好的高增长模型，但可能更接近现金流稳健、复购强的生意形态」。

需要说明的是：以上均为单一个案的思考整理，不构成普遍结论，更不构成创业或投资建议。不同计费结构、缓存与批处理优化、本地模型部署、高价值垂直场景，都可能改变上述单位经济性判断。也不是说大众市场永远不可做——当算力成本进一步下降、产品找到真正的差异化壁垒时，情况可能完全不同。决策前请结合自身资源与风险承受能力判断。