把“10倍”当作习惯：用生成式AI把平台从好变伟大
如果你有一个平台，你会先问用户要什么，还是先用AI告诉他们还没意识到的需求？
这不是考试题，是把“10倍平台”这个想法变成操作手册的第一步。把生成式AI（large language models, LLMs）作为核心能力，可以在产品体验、获客效率、内容供给和自动化服务上实现指数级改进。工作原理很直白：大模型通过海量语料训练，学会预测下一个词，从而能够生成文本、摘要、对话、代码甚至决策建议。OpenAI 的 ChatGPT 在短时间内突破 1 亿月活（2023 年报道），说明用户对自然交互式智能的接受度极高；麦肯锡等机构也估算，AI 到 2030 年可创造上万亿美元的经济价值（McKinsey, 2021）。
应用场景？非常具体：
- 个性化推荐：用生成式AI把冷启动变热启动，给每个用户讲一个“专属故事”，提高留存和转化。
- 内容与客服自动化：把人工劳动从重复任务中解放出来，降低边际成本，提升响应速度。
- 产品创新：从辅助决策到自动生成产品草案，缩短实验周期。
实战分享（口语化）：我们看到不少创业团队先做小规模的闭环试验——把AI嵌到一个关键漏斗里。比如把客服 FAQ 接入大模型，转化为 24/7 的自动回复，还能把疑难问题转交给人工。结果通常是三步走：1) 快速验证：减少人工 20%–50%；2) 优化训练数据：用真实对话微调模型；3) 扩展场景：把同一模型推广到推荐与内容生成。
融资策略和方法：平台型团队应当把“技术可扩展性”和“网络效应”当成融资故事的核心。早期要强调 KPI：DAU/MAU、LTV/CAC、留存与付费转化率。投资者喜欢看两个东西：能否复制的用户增长模型（例如通过社交分享、API 生态）和明确的商业化路径（订阅、抽成、SaaS）。融资方式上，除了传统天使/VC，可考虑战略投资、企业合作或基于收入的融资（RBF）来避免过早稀释。
资金管理策略：要把注意力放在单位经济学上。计算好获客成本、用户生命周期价值，确保每次营销花费带来净新增价值。给AI研发留出试错预算，但要用 A/B 测试和指标追踪快速止损。常见做法：设立 12–18 个月的跑道（runway），把固定成本与可变成本分开，尽量把大模型推向按需云服务以降低前期 CapEx。
市场研判解析：观察三类信号——用户行为（使用频次、会话长度）、渠道效率（内容/社媒/合作变现）和监管环境（数据隐私、模型合规）。未来 3–5 年，生成式AI 对平台的改造会从“加速器”变为“核心能力”，但同时面临合规、偏见、可解释性和算力成本的挑战。
结尾不做结论式收尾，留给你几个能立刻投票的问题：
1) 你认为把生成式AI作为平台核心最可行的第一步是哪个？（客服/推荐/内容/其他）
2) 在融资上，你会更倾向于哪种方式支持AI驱动的增长？（VC/企业战略/收入型融资）
3) 对于资金管理，你最关注哪个指标？（LTV/CAC/跑道/毛利率）
4) 开放讨论：你愿意把多少产品功能交给AI来做决策？（全部/部分/不愿意）