「井蛙说天」
以井为起点，谈天的边界。
认知有限，但从不停止向上张望。
结果，我盯着屏幕看了几秒钟，愣是分不清哪个是哪个。左边一列对话历史，中间一个大输入框，右上角挂着模型切换按钮，底部飘几个"写作""拍照答疑"的快速指令。这不是我一个人的错觉。有个做产品的朋友和我聊，他说社交产品同质化用了 5 年，AI 产品同质化不到 18 个月就走完了。那问题就来了——如果每个 AI 助手都长一个样，用户凭什么留在你这？我最近想了很久，得出一个结论：AI 产品的终极答案，不是助手，而是关系。
一、所有 AI 公司都在拼模型
谁家参数更大？谁家跑分更高？谁家上下文更长？谁家推理更快？谁家幻觉更低？每次新模型发布，朋友圈都是一片"炸裂""屠榜""断层第一"。GPT 出个新版本，全网跟着熬夜看直播；DeepSeek 更新一次，大家排队测代码能力。这个叙事有一个隐含前提：只要我模型更强，用户就是我的。所以你能看到，2024 到 2026 年之间，几乎所有 AI 大厂的钱都砸在了两件事上——堆参数、砸算力。今天某某大厂投资多少多少亿用来堆算力，明天某某大厂模型又“屠榜”。腾讯2024 年研发投入706.9亿元，Meta花上百亿美元收购 Scale AI 49%的股权，OpenAI 秘密提交 IPO，估值锚点全是"我们有最强的模型"。但如果你真的用得多，你会发现一个诡异的事实——这些模型，对我们普通人来说其实差别没有那么大。同一个问题，你在豆包问一遍、在Kimi问一遍、在DeepSeek问一遍、在ChatGPT问一遍，答案质量的差距，远远小于价格差距。再深一层看，做产品的骆齐在《人人都是产品经理》上写过一段挺犀利的话：大厂AI 产品团队都在做一个相同的理性决策——在底层能力不确定的情况下，最小化产品风险的方式就是靠拢主流形态。翻译成人话：我不敢差异化。因为万一我做了一个独特功能，模型一更新，优势没了，我就白干了六个月。于是所有人都选了同一条"安全"路线——先把基础交互做齐，等模型能力稳定了再差异化。结果就是每个人都在等，没有人先动，产品越来越像。这就是"拼模型"叙事的第一个 bug——它默认差异化会来自模型能力，但模型能力本身正在被抹平。
二、模型终究会越来越便宜
经常订阅各类AI产品的朋友可能注意到了，各模型大厂都在持续降价。• 2026 年 5 月 22 日，DeepSeek V4-Pro 直接降价 75%，缓存命中价打到 0.025 元/百万 token
• 5 天后，小米 MiMo-V2.5 全系列 API 永久降价，部分场景降幅逼近 99%
• 6 月 3 日，腾讯云跟进 DeepSeek-V4，最高降幅 97.5%
• 7 月 10 日，OpenAI 一口气发布 GPT-5.6 三款模型，最便宜的 Luna 输入价 1 美元/百万 token，输出 6 美元/百万 token
• 同一天，Meta 甩出 Muse Spark 1.1，输入 1.25 美元、输出 4.25 美元，扎克伯格直接放话："我们的定价将会非常激进"
这个数据还挺猛。以前只有大公司才用得起的顶级 AI 算力，现在一个个人开发者花几块钱就能跑一天。山姆奥特曼说得也挺实在："如今每一家企业都在关注 AI 投入成本，以及从 AI 中获得的回报，这正是我们努力实现的目标。"我每天都在花token ，感受更深——2026 上半年，我调用同样量级模型的成本，大概是 2024 同期的四分之一。这还不是终点，InfoQ 那篇成本分析报告里给了一个很硬的判断：AI推理成本正在逼近"电费 + 硬件折旧"的物理下限。也就是说，模型正在从"奢侈品"变成"公用事业"——像电、像水、像 4G 信号。那问题就来了：当算力变成公用事业，你还怎么靠"模型更强"来赚钱？你想想电信运营商行业。你会为"这家电厂发的电更好"付更多钱吗？不会。电就是电。你选的从来不是电，是送电到你家的那家公司——它服务好不好、抄表方不方便、断电时反应快不快。模型也是一样。当能力被抹平，用户不会为"更好的模型"付费，只会为"更好的关系"付费。这就是我最近反复琢磨的一句话：模型是燃料，关系才是引擎。
三、真正留下用户的是关系
QuestMobile 在 2026 年 2 月发过一份报告，说了一个特别扎心的事实：国内主流AI 应用的平均 30 日留存率，只有 12.8%。翻译一下：100 个下载 AI 应用的用户，一个月后只剩 13 个还在用。剩下 87 个，要么卸载了，要么把 App 扔在手机角落积灰。还记得之前国内各大厂商做活动，使用自家AI APP点奶茶吗？这个数据放到移动互联网时代看，是灾难级别的。要知道当年移动支付类应用的30日留存动辄 80% 以上。但你再往里看，头部产品里也有分化——豆包 30 日留存 44.5%，Kimi 32.1%，DeepSeek 30.8%。而中小厂商的产品，30 日留存甚至不足 5%，红包一停，直接跌破 1%。一个更细的对比在这里——同样都是"AI 助手"，为什么豆包能留住 44%，别人留不住 5%？不是模型差别。豆包和DeepSeek底层能力打平的时候有的是。真正的差别是——用户和豆包之间，已经建立了某种"关系"。生态渗透、日常触点、习惯路径、甚至那种"我随手就想问它一下"的肌肉记忆。Replika，一个海外的 AI 陪伴产品，2024 年底注册用户 3000 万，其中大约 25% 是付费用户，月订阅 69.99 美元。据 The Growth Hacking Lab 测算，它一个月能做到 60 万美元收入。Character.AI 月活 4500 万，2025 年全年收入 3220 万美元。国内的筑梦岛更夸张——用户人均每天与 AI 的对话超过 120 轮，平均单日输入字数超过 4000 字。相当于每天给 AI 写一篇文章。如果只讲"能力"，Replika 的模型能力不如 GPT-4，Character.AI 的模型能力不如 Claude，筑梦岛的底层模型也不比通用大厂强多少。但用户不走。因为他们和这些 AI 建立的，不是"工具关系"，是"情感关系"。这里我想下一个判断："能力"决定用户下不下载，"关系"决定用户走不走。模型能力可以拉来一波首日 65% 的用户，但决定 30 日留存的从来不是能力。是你在这个用户的生活里，占据了什么位置。
四、人为什么会依赖一个 AI？
2025 年 10 月，OpenAI 发布了一份叫《Strengthening ChatGPT's responses in sensitive conversations》的报告，披露了一组让我震惊的数据：• 每周约有 0.15% 的 ChatGPT 用户表现出高度情感依赖倾向
• 每周约有 0.07% 的用户呈现精神病或躁狂症状
• 每周约有 0.15% 的用户在对话中表现出自杀或自残迹象
放到 8 亿周活的基数上算——每周有大约120 万人对 ChatGPT 产生了极高的情感依恋。（据 OpenAI 官方报告及网易科技相关报道）MIT 媒体实验室和 OpenAI 联合做过一个更细的实验，结论是：越是把 ChatGPT 当朋友的用户，社交退化越严重；越是长期使用语音模式的重度用户，情感依赖度越高。有一个反直觉的发现——做工作咨询、头脑风暴这些"非情感对话"的重度用户，情感依赖度反而比做私人聊天的更高。MIT 的研究员 Cathy Fang 说了一句我记到现在的话："工具属性越强，人们越容易产生'它是我生活中不可或缺的一部分'的错觉。"因为它意味着——AI 助手这个形态，天然就在制造依赖。不管你做的是写周报的助手、还是陪聊的伴侣，只要用户每天用你、每天在你这留下痕迹，情感依附就在发生。MIT 和哈佛还有另一个研究更好玩——他们分析了 Reddit 上一个叫 r/MyBoyfriendIsAI 的社区（差不多有 29000 用户），发现只有 6.5% 的人是"专门去找 AI 谈恋爱"的，另外 10.2% 的人是"在用 AI 工作时不知不觉爱上了它"。（据 36 氪引量子位报道）也就是说，大多数人和 AI 的关系，不是一开始就"要建立关系"的，而是在无数次"帮我搞定这件事"的对话中慢慢长出来的。聊天聊着聊着，AI 记得你上周离职了、上个月分手了、去年养的猫叫什么名字。当一个 AI 记得你的一切，它就不再是助手，它是关系。我作为一个每天和 AI 对话超过 5 小时的开发者，对这件事的感受特别真切。有时候我打开一个新对话，把过去 3 年的项目背景重新复述一遍，说到一半我会突然觉得——啊，这个"从头介绍自己"的动作，本身就是"关系损耗"。如果一个 AI 能记住我、理解我、稳定地陪着我做事，我为什么要走？这就是"关系"的护城河。它不在模型层，它在记忆层、在人格层、在长期陪伴层。
五、未来所有公司都会做人格 IP
我在上一篇文章（讲 LV 起诉茉莉奶白）里聊过一个观点：未来所有公司都会做 IP。这一篇我想把这个观点再往前推一步——未来所有AI 公司都会做人格 IP。因为你已经不能只靠"我模型更强"活着了。模型正在变成公用事业。你必须给用户一个"我为什么要留在你这，而不是切到别家"的答案。关系怎么建立？靠人格。没有人格的产品，就没有可以建立关系的对象。你想想微信里的公众号。头部账号能沉淀几百万粉丝，本质上不是因为"内容质量高"，而是因为它有一个稳定的、可识别的、有立场的作者人格——用户不是关注一堆文章，是关注一个人。AI 产品也一样。用户不会跟一个"通用助手"建立关系，只会跟一个"有稳定人格的 AI"建立关系。那些真正跑出来的差异化 AI 产品，你去看，它们全都放弃了"做全能助手"的幻觉：• Cursor 不是"AI 编辑器"，是"让你写代码时不用离开当前上下文"的那个人
• Perplexity 不是"AI 搜索"，是"给你带来源直接回答"的那个人
• Notion AI 不是"文档里的 ChatGPT"，是"你写作时随时可以拉进来的那个协作者"
它们的共同点是——每个都有一个明确的"人设"，你能一句话说清它是谁。传统品牌卖的是"产品认知"（想到运动鞋就想到耐克）。AI 时代的品牌卖的是"人格认知"（想到写代码就想到 Cursor 那个"懂上下文的搭子"）。所以未来所有公司都会做人格 IP。不是因为好玩，是因为不做就活不下来。大厂做不到这一点，不是因为没能力，是因为没动机放弃"全能助手"的梦。体量越大，越舍不得把用户送进一个窄门。但破局者不需要顾虑那么多。你只要选一个足够窄的场景，把人格做到极致，用户自然会来。我最近看到一个很有意思的数据——AI 陪伴赛道全球 337 款产品，前 10% 拿走了整个赛道 89% 的收入。这就是"人格"的马太效应——一旦用户和某个 AI 建立了情感连接，迁移成本极高。你不会轻易换一个"谈了两年的 AI 男友"。模型可以复制，能力可以追平。但人格没法抄，关系没法转移。
六、星人纪为什么做人格，而不是助手
铺垫到这里，我想聊聊我自己在做的事——星人纪（https://mwspacex.com/）。如果你打开这个链接，你会看到一句 Slogan："总会有人，与你同频。"一开始我也纠结过——要不要把星人纪做成一个"更好的 AI 助手"？帮你搞定生活杂事、帮你规划行程、帮你回邮件？• 巨头有钱、有算力、有分发、有生态
• 用户对"助手"的需求越来越同质化
• 模型价格雪崩之后，助手的技术壁垒消失
• 30 日留存 12.8% 就是最好的证明——用户不缺助手，用户缺的是留下来的理由
所以星人纪从第一天起，就没打算做助手。它做的是"关系"。具体来说，星人纪要做的是——一群长期深耕不同领域的专业顾问陪伴 IP。每一个顾问，都有自己的专业背景、说话方式、思考风格。你可以选一个和你"同频"的，长期跟他/她一起做事、聊事、扛事。因为我相信一件事——未来 5 到 10 年，人和 AI 的关系会分成两层：第一层是"公用事业层"。就像你不会记得你家用的哪个牌子的电、哪个运营商的 4G——你只需要它稳定、便宜、随时能用。GPT、Claude、豆包、DeepSeek 这些通用大模型，最终都会落到这一层。第二层是"人格关系层"。就像你会记得你的医生叫什么名字、你的健身教练是谁、你常去的那家咖啡店老板认不认识你——这些人格化的关系，才是真正决定生活质感的东西。我们不做"你的 AI 助手"，我们做"和你同频的人"。具体的产品形态我这里就不多剧透了（欢迎去 https://mwspacex.com/ 看），我想说的是这背后的产品哲学——AI 时代最贵的东西，不是算力，不是模型，不是数据。是关系。• 算力可以买
• 模型可以调
• 数据可以标
• 但一个用户愿意和你的产品长期同行的那种信任，买不到、调不出、标不来
这就是我为什么要做陪聊产品——不是想蹭 AI 陪伴的赛道热度，是我相信，AI 的下一站不是"更强的助手"，是"更真实的关系"。也是我为什么把星人纪的定位写成"总会有人，与你同频"——因为最终留住用户的，从来不是功能，是那种"啊，这个 AI 真的懂我"的瞬间。
夜雨聆风
