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你有没有这种绝望的时刻：你辛辛苦苦写了三个月的代码，刚要把产品推向市场，第二天OpenAI发布更新，直接把你的核心功能变成了它的一个免费插件。
这不是段子，这是2023年无数AI创业者的噩梦。
这也是王冠（Wang Guan）亲身经历的"至暗时刻"。作为前Kimi（月之暗面）的模型产品负责人，他在创业初期，精准地踩中了OpenAI每一次迭代的"死穴"。
他在Notion里做写作助手，ChatGPT发布了；他做代码生成图表，GPT-4 Code Interpreter来了；他做AI工作流（Workflow），OpenAI推出了Plugins。
"我就像个倒霉的预言家，精准地用自己的失败预测了OpenAI的下一步。"
但正是这三次"被杀"的经历，让他看清了AI创业的终极真相：如果不掌握"第三份数据"，所有的AI应用都只是巨头的餐前甜点。
今天，我们就来拆解王冠用上亿美金估值换来的血泪教训：在模型能力日益通用的今天，普通人到底该怎么做AI产品，才能活下来？
十年AI老兵的"降维打击"
王冠不是什么AI小白。
从大数据时代在百度做用户画像，到CV（计算机视觉）时代在旷视做算法平台，再到作为月之暗面（Moonshot AI）的早期核心成员，他是国内少有的完整经历了AI 1.0到3.0时代的产品经理。
在月之暗面那一年，他和团队在一个叫做"龙人居"的饭馆里，听创始人杨植麟讲了3个小时的"压缩即智能"。那段时间，他们像当年搞原子弹一样，为了"搞出Kimi，挺直腰杆子"而没日没夜地工作。
他本可以舒舒服服地待在这家独角兽公司，享受估值飙升的红利。但他看到了一个更本质的问题：模型层的竞争是神仙打架，应用层的机会到底在哪里？
带着这个问题，他成了月之暗面第一个离职创业的人，创办了ONE2X工作室。
被GPT-4"追杀"的窒息感
2023年初，ChatGPT横空出世。王冠的第一反应是：机会来了。
他敏锐地发现，当时的GPT-3虽然强，但写作体验还不够丝滑。于是，他和团队基于GPT-3接口，开发了一款嵌入Notion的写作助手。逻辑很通顺：用户输入关键词，AI自动补全段落。
Demo刚跑通没几天，ChatGPT发布，直接免费提供了对话式写作。王冠的项目，卒。
他不死心。写作不行，那就做数据分析。他想做一个工具：上传Excel表格，AI自动画出漂亮的图表。这个需求够垂直、够刚需了吧？
结果，GPT-4发布，自带代码解释器（Code Interpreter），上传Excel直接出图，比他做得更好、更快���王冠的项目，再次卒。
"事不过三"，王冠决定做更底层的Workflow（工作流），把不同的AI节点串联起来。结果，OpenAI反手就是一个Plugins插件平台，逻辑一模一样。
连续三次，精准踩雷。
这让王冠陷入了深深的自我怀疑：难道在基础模型面前，所有的应用层创业都是伪命题？我们是不是只能做个"套壳"的中间商，等着被OpenAI收割？
直到他重新审视"数据"这个核心要素，那个关乎生死的转折点终于出现了。
AI创业的唯一解：构建"第三份数据"
王冠发现，AI行业有一句老话永远不过时："有多少人工，就有多少智能。"
这里的"人工"，本质上就是数据。
无论模型多么强大，它依然是一个被数据定义边界的圆。算力决定了你逼近这个圆的速度，算法决定了你能否稍微突破一点边界，但数据决定了这个圆到底有多大。
基于这个认知，王冠把AI创业分成了三个阶段。如果你想活下来，必须死磕第三个阶段。
第一阶段：公域数据的"军备竞赛"（已结束）
这是ChatGPT刚出来时的阶段。大家拼的是谁能把互联网上已有的公开数据（Wiki、Github代码、网页文本）清洗得更干净，喂给模型。
这就像是在挖金矿，地表的一层金子，谁铲子大（算力强）、谁动作快（团队执行力强），谁就能赢。
结论：这个阶段是OpenAI、Google、Kimi这些基座模型厂商的战场。普通创业者？别想了，你连入场券（几千张H100显卡）都买不起。
第二阶段：私域数据的"大厂游戏"（进行中）
公域数据挖完了，大家开始拼"我有你没有"的数据。
比如银行的交易流水、医院的病历档案、电商平台的独家评论。这些数据被称为Domain Data（领域数据）。
谁最占优势？是那些已经拥有海量业务数据的大厂和传统行业巨头。
结论：如果你是某个垂直行业的SaaS老兵，手里握着十年的行业数据，你有机会。但如果你是从零开始的创业者，这一块你也碰不到。
第三阶段：产品内生数据（普通人的唯一机会）
这才是王冠用三次失败换来的终极答案：去做"第三份数据"。
什么是第三份数据？就是因为你的产品存在，才在这个世界上诞生的新数据。
最经典的例子就是ChatGPT本身。
在ChatGPT出现之前，人类历史上并不存在"通过多轮对话来解决复杂逻辑问题"的数据。我们有对话数据（聊天记录），有逻辑数据（代码、论文），但没有"用对话解决逻辑"的数据。
OpenAI做了一个对话框产品，诱导全人类通过对话来提问。于是，人类贡献了海量的Prompt（提示词）和多轮修正过程。这份数据，是OpenAI真正的护城河。
即使Google拿到了全网的文本，它也没有这份"人与AI交互"的数据。
具体怎么做？王冠给出了3个实操步骤：
第一步：设计"诱导式"交互
不要只是简单地调用API返回结果。你的产品形态，必须能诱导用户产生新的行为。
比如Midjourney。它不只是一个画图工具，它建立了一个Discord社区。用户在这里不仅输入Prompt，还会不断地U（放大）、V（变体）、R（重绘）。
每一次点击，都是用户在告诉模型："这张图好，那张图不好。"这就是在生产之前不存在的"审美偏好数据"。
第二步：建立数据回流闭环
很多"套壳"产品死就死在：数据是单向流动的。用户提问 -> 调用GPT -> 返回答案 -> 结束。
这样做，你只是OpenAI的搬运工。
正确的做法是：用户提问 -> 调用模型 -> 用户反馈/修正/追问 -> 数据沉淀 -> 微调小模型 -> 提供更好服务。
你要把用户在使用过程中的每一次修改、每一次确认，都变成你的私有数据。比如你做一个AI写周报工具，重点不是"写"，而是记录用户"改"了什么。用户修改的地方，就是通用模型不懂你公司业务的地方，也就是你的价值所在。
第三步：用数据定义新边界
当你的产品积累了足够多的"内生数据"，你就可以训练一个垂直的小模型。
这个小模型在通用能力上不如GPT-4，但在你定义的这个窄场景里（比如"写符合阿里味儿的周报"），它能吊打GPT-4。
这时候，就算OpenAI推出了周报功能，它也没有你手里那10万条"阿里味儿"的修改记录。你的数据，构成了新的智能边界。
理论升华：智能的时空观
王冠在访谈中提出了一个极具哲学意味的观点：智能是一个时空观。
想象一个二维平面上的圆。
- 数据是这个圆的边界（Boundary）。
- 算力是你从圆心出发，逼近这个边界的速度（Speed）。
- 算法是你触达边界后，向外突破的张力（Tension）。
现在的AI行业，大家都在卷算力（速度），试图更快地到达边界。但对于创业者来说，你没有光速飞船，你唯一的胜算，是去画一个属于你自己的、别人从未见过的小圆。
这个小圆，就是由你的"产品内生数据"定义的。
给创业者的局限性提醒
当然，这套打法不是万能的。王冠特别强调了两点"劝退"指南：
- 冷启动极难：在没有数据的时候，你的产品可能体验很差。你必须依靠极强的产品设计（Product Design）或者人工辅助（Human in the loop），熬过数据匮乏的早期阶段。
- 技术门槛仍在：虽然不要求你从头训练大模型，但你必须具备Fine-tuning（微调）和RAG（检索增强生成）的能力。纯粹的"点子型"创业者，如果连基本的工程化能力都没有，依然接不住这份数据。
写在最后
在访谈的最后，王冠说了一句让我起鸡皮疙瘩的话：
"不要去预测模型明天会拥有什么能力，因为它终将拥有一切能力。你要去赌的是，有什么东西是模型永远无法通过'读书'（预训练）学到的。"
那个东西，就是此时此刻，具体的、鲜活的、发生在你产品里的每一次用户交互。
OpenAI可以读完互联网上所有的书，但它读不到你用户脑子里的那个还没说出口的想法。
去设计一款产品，把那个想法捕捉下来。
别做中间商，去做那个定义边界的人。