很好的问题。我是这么看的：

找场子与找需求：其实是最简单的

很多技术人迟迟不动手，总觉得没找到“完美的切入点”。 其实，“场子”到处都是：跨境电商、本地生活、内容创作者、企业服务……

找需求也不难。我们不需要像乔布斯那样去洞察人性，只需要潜伏在他们的社群里，看他们在抱怨什么，看他们因为什么在骂娘，看他们在这个月花钱买了什么垃圾软件。

只要有抱怨，就有需求。这一步不难，难的是后面这几道坎。

第一道坎：付费意愿的“灵魂三问”

从“需求”到“商业”，中间隔着一道天堑。 很多人死在这里，因为分不清“想要（Want）”和“想买（Buy）”。

判断标准极简，问自己三个问题，如果有一个答案是“NO”，立刻止损，别做：

他现在已经在为这个问题花钱了吗？不管是花在工具、还是通过堆人力（注意：是“正在花钱”，不是“口头说愿意花钱”。如果他现在是用免费的 Excel 解决，那我们的 AI 很难让他掏腰包。）

我们的方案能让他少花钱，或者多赚钱吗？（必须是真金白银的 ROI，不是虚无缥缈的“体验提升”。）

省下的钱或赚的钱，能覆盖我们的定价吗？

只有当这三个齿轮咬合，商业闭环才能转动。

第二道坎：是“生意”还是“产品”？

做出了东西，怎么 Scale（规模化）？这一步决定了我们产品的天花板。

很多独立开发者做着做着就变成了“外包公司”。 如果我们的产品符合以下特征：

每接一单都要人工调整参数；

客户需求千差万别，没法标准化；

交付质量全靠我们自己的人肉眼把关。

那我们做的是“服务型生意”（Service），不是“产品型生意”（Product）。这能赚钱，但赚的是辛苦钱，天花板在于我们能管多少人，可能会累死在交付上。

能规模化的 AI 产品，具备两个特征：

边际成本递减： 做 100 单和做 10000 单，成本几乎一样。

交付去人工化： 或者至少，人工部分被高度标准化（SOP）。

结构性难题：如何应对抄袭？
这是技术人最深的恐惧：代码开源，模型通用，我做出来了，大厂抄我怎么办？竞品抄我怎么办？

说实话，纯 AI 工具（Wrapper）很难防抄袭。 在 2025 年，护城河有三样：

速度： 在别人抄完之前，你已经占领了市场心智，赚到了第一桶金。

网络效应： 用户越多产品越强（比如积累了独家数据，或者形成了社区）。

品牌认知： 客户记住了你，信任你的服务，抄袭者只能沦为“廉价平替”。

如果发现自己产品的模式里这三样都没有，那护城河就只剩下一样：跑得比对手快，在垂直领域里可能就是你更快拿下了企业的老板。

能活下来的，符合这三个“铁律”：

需求已被证明：不是你发明了需求，是需求本来就在那儿。有人已经在花钱解决，只是解决得不够好。

10 倍改进：不是便宜 10%，是便宜 10 倍；或者快 10 倍，或者好 10 倍。 在存量市场，边际改进（Better）留不住客户，只有颠覆性体验（Different）才能让客户迁移。

路径清晰：不要骗自己说“做大了再想办法”。 在接第一单的时候，就要看清第一万单该怎么交付。