AI應(yīng)用開發(fā)年：構(gòu)建成功產(chǎn)品的關(guān)鍵策略

盡管人們談?wù)揂I泡沫破裂，但AI初創(chuàng)公司仍在不斷涌現(xiàn)。隨著軟件開發(fā)的民主化（通常只需一個基于直覺編碼的原型就能啟動），市場充斥著各種類型的AI驅(qū)動應(yīng)用程序。

然而，投資者和用戶正變得更加挑剔：僅僅構(gòu)建另一個ChatGPT封裝器已經(jīng)不夠了。到2026年，企業(yè)將優(yōu)先考慮那些提供獨特價值和為敏感數(shù)據(jù)提供強(qiáng)大保障的工具。

自2005年以來，我見證了許多從零開始構(gòu)建的產(chǎn)品。雖然成功從來沒有保證，但你可以遵循經(jīng)過時間檢驗的策略來避免構(gòu)建失敗產(chǎn)品。基于三十年的軟件開發(fā)和質(zhì)量保證經(jīng)驗，以下是我發(fā)現(xiàn)的構(gòu)建成功AI應(yīng)用所需的要素。

編碼之前：問題優(yōu)先的思維模式

在編寫代碼之前，完成全面的發(fā)現(xiàn)階段來定義愿景、范圍、需求和可行性。許多企業(yè)家跳過這一步，但這正是你停止詢問"我們?nèi)绾问褂肁I？"并開始詢問"只有AI才能解決什么問題？"的地方。

避免先有炫酷技術(shù)，然后尋找問題來證明它的合理性。這會導(dǎo)致噱頭。到2026年，商業(yè)領(lǐng)袖不再關(guān)心到處推廣AI，而更關(guān)心解決有明確定義且影響可衡量的問題。

專注于獨特的商業(yè)價值

我們知道2025年什么有效：聊天應(yīng)用、編碼工具和客服中的AI。但要擊敗已建立的AI初創(chuàng)公司將很困難。獲得資金的AI應(yīng)用都有獨特功能——無論是企業(yè)級安全性還是行業(yè)專業(yè)化。

考慮這些2026年的差異化因素：專注于特定垂直行業(yè)的解決方案、集成多模態(tài)能力（文本、語音、圖像、視頻）、強(qiáng)調(diào)離線或邊緣計算能力。

讓你的應(yīng)用具有防御性

當(dāng)你的產(chǎn)品成為OpenAI下一次更新的內(nèi)容時會發(fā)生什么？你會被"Sherlock化"。許多風(fēng)險投資家現(xiàn)在傾向于擁有專有數(shù)據(jù)和科技巨頭無法輕易復(fù)制產(chǎn)品的公司。

要在2026年具有防御性，你必須專注于：構(gòu)建專有數(shù)據(jù)護(hù)城河、開發(fā)深度集成的工作流程、建立用戶鎖定和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

轉(zhuǎn)向效率

"我的大語言模型在數(shù)萬億參數(shù)上進(jìn)行訓(xùn)練！"好吧，大小不是一切，大多數(shù)初創(chuàng)公司無法承受在計算上燒掉數(shù)十億美元的成本。通過增加參數(shù)來擴(kuò)展AI模型產(chǎn)生遞減回報，因為我們正在耗盡高質(zhì)量的公共數(shù)據(jù)。我預(yù)期會更加專注于策劃更小的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和緊湊架構(gòu)。

針對特定領(lǐng)域任務(wù)進(jìn)行微調(diào)的小語言模型（SLM）通常在性能上超越前沿模型，同時成本顯著更低。如果你的推理成本過高，你的利潤率將消失。高質(zhì)量數(shù)據(jù)策劃確保你的業(yè)務(wù)在商業(yè)上可行，而不僅僅是技術(shù)上令人印象深刻。

使用多個AI并優(yōu)化

使用單一的整體模型通常表明缺乏優(yōu)化。大多數(shù)企業(yè)用例通過協(xié)同利用多個模型實現(xiàn)更好的延遲和成本效率。

為了保護(hù)你的利潤率，專注于這三個支柱：模型選擇（為特定任務(wù)選擇合適大小的模型）、推理優(yōu)化（緩存、批處理、量化）、數(shù)據(jù)效率（策劃而非積累）。

不要忽視用戶體驗

用戶期望AI以最小摩擦提供清晰價值。他們想要可靠的創(chuàng)新、數(shù)據(jù)隱私、透明度和控制權(quán)。目前，在德勤2025年聯(lián)網(wǎng)消費者調(diào)查的3,524名受訪消費者中，只有27%報告他們信任技術(shù)提供商處理他們的數(shù)據(jù)。為了彌合這一差距，你的應(yīng)用必須優(yōu)先考慮可解釋性、審查或糾正AI輸出的能力以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)安全等功能。

質(zhì)量保證在這里至關(guān)重要。一個例子是Sitch，這是一個AI配對應(yīng)用，在軟啟動后開始收到負(fù)面用戶反饋。該公司通過投資專業(yè)的持續(xù)AI測試快速解決了這種情況，這使得向美國新城市的擴(kuò)張變得順利。

內(nèi)置合規(guī)性

在美國，出現(xiàn)了分散的局面：雖然聯(lián)邦政府優(yōu)先考慮不受約束的創(chuàng)新，但加利福尼亞和德克薩斯等州已經(jīng)制定了自己的嚴(yán)格規(guī)定——分別是TFAIA和RAIGA。與此同時，歐盟AI法案現(xiàn)已全面生效，不合規(guī)將面臨高達(dá)3500萬歐元或全球營業(yè)額7%的驚人罰款。

如果你在金融、醫(yī)療保健或人力資源領(lǐng)域運(yùn)營，你的工具必須減輕偏見并為AI決策提供審計日志。在內(nèi)部，建立AI倫理審查流程來解決潛在的誤用。優(yōu)先考慮負(fù)責(zé)任的AI既在道德上正確，也在商業(yè)上明智。

成功的新標(biāo)準(zhǔn)

行業(yè)正在清醒起來。AI系統(tǒng)的價值現(xiàn)在通過其現(xiàn)實世界的可靠性、可解釋性以及人類干預(yù)的便利性來衡量。

2026年的贏家將是那些在選擇模型之前定義問題、優(yōu)先考慮單位經(jīng)濟(jì)學(xué)而非參數(shù)、將治理視為創(chuàng)新催化劑而非約束的人。可持續(xù)的基礎(chǔ)永遠(yuǎn)勝過冗長的功能列表。

Q&A

Q1：AI應(yīng)用開發(fā)中什么是"問題優(yōu)先"的思維模式？

A：問題優(yōu)先思維模式是指在編寫代碼前，要完成全面的發(fā)現(xiàn)階段來定義愿景、范圍、需求和可行性，停止詢問"我們?nèi)绾问褂肁I？"而開始詢問"只有AI才能解決什么問題？"避免先有技術(shù)再找問題的做法。

Q2：如何讓AI應(yīng)用具有防御性避免被大廠復(fù)制？

A：要構(gòu)建防御性AI應(yīng)用需要專注于：建立專有數(shù)據(jù)護(hù)城河、開發(fā)深度集成的工作流程、建立用戶鎖定和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。許多風(fēng)投現(xiàn)在更青睞擁有專有數(shù)據(jù)和科技巨頭無法輕易復(fù)制產(chǎn)品的公司。

Q3：為什么說小語言模型比大語言模型更適合初創(chuàng)公司？

A：針對特定領(lǐng)域任務(wù)進(jìn)行微調(diào)的小語言模型通常在性能上超越前沿模型，同時成本顯著更低。大多數(shù)初創(chuàng)公司無法承受在計算上燒錢，而且通過增加參數(shù)擴(kuò)展AI模型產(chǎn)生遞減回報，因為高質(zhì)量公共數(shù)據(jù)正在耗盡。