AI 的机会,可能还藏在普通 App 里

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如果有一天，Token 像 Wi-Fi 一样便宜、随处可用，个人开发者能做什么生意？主流的声音一般都是 AI 原生方向，让 AI 持续替人工作，比如一个永远不关机的个人研究员或者面向个人的业务助理。

但 AGI 并不是一夜之间切换的，在 AGI 之前还有相当长的时间，AI 原生产品与常规软件共存的。就好比 iPhone 出现之后，并不是一夜之间大家的手机从五花八门的功能机换成了千篇一律的直板智能手机一样，在相当长一段时间，功能机软件和服务依然没有退役。

而现在被忽视的可能正是这种边缘化的传统软件开发需求，比如一个记录工具、一款规则简单的游戏，或者一个服务小众兴趣的手机 App。用户打开它，点几个按钮，完成一件事。原来的软件工程逻辑和开发成本完全不可能覆盖小众边缘需求，但现在借助 AI 确实可以让开发成本和用户效率进行一个再平衡，仅满足边缘需求的小用户量 App 就可以有商业模式。

如果产品的核心服务依赖实时推理，用户用得越多，通常就会产生越多模型调用。开发者需要持续算清楚，这些使用带来的收入能否覆盖服务成本。如果 AI 主要参与前期开发，或者帮助制作经过筛选的题目和关卡，同一份程序、同一批内容就可以反复交付。当然，维护、存储、客服和内容更新仍然要花钱，只是核心体验不必每使用一次，就重新生成一次。

这两种产品都可能成立，但它们对个人开发者提出的要求不一样。我认为当前在大模型能力还没有收敛的前提下，后一种成本结构明显更有优势，因为它可能改变一些小产品原本算不过来的账。

一个需求可能真实存在，也有人愿意付钱，却不足以养活一个团队。开发、设计和维护需要投入，收入规模太小，项目就很难启动。假如其中一部分工作可以借助 AI，以更低的成本完成，同样的市场规模，对 #OPC 可能就有了不同的意义。需求没有突然变大，变化发生在提供这项服务需要付出的代价上。过去养不活团队的产品，也未必就养得活一个人。但至少，有些机会值得按新的成本重新算一遍，而不必因为它看起来太普通，就直接略过。

我并不觉得，软件形态会在某一天像开关一样整体切换。即使未来有越来越多的事情可以交给 #Agent，人们仍可能愿意打开一个熟悉的界面，看看自己的记录，玩一局游戏，亲手选一张照片。有些操作非常明确，点一下就完成了；有些过程本来就是体验的一部分，用户愿意自己参与。

生产方式可以先改变，用户需要的东西未必同步改变。  对个人开发者来说，这就留下了一种值得尝试的可能：用新的制作能力，交付一个很具体、很普通，但有人愿意使用的产品。

所以，当我想象 Token 变得像 Wi-Fi 一样容易获得时，我最想继续问的是：有哪些小需求，过去做起来太贵，现在终于有机会认真做了？找到其中一个，比先决定产品里要放多少 AI，更接近我想经营的生意。

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