为什么AI产品大多爆火后消失？
OpenClaw 的中文翻译为什么是”养“龙虾？
英文圈子里从来没有对应“养”这个字。推特上的说法就是部署一个自己的 Clawdbot（OpenClaw最初爆火的名字）。是谁给他加上了一个形象的“养”字？
“养”这个字暗示的内涵是：这个东西是完全属于我的。 正是因为“完全属于我”，所以完全不懂技术、想要跟上 AI 时代快速建立个人生产力优势的普罗大众，才看到了一个希望：只要我“养”了一只“龙虾”，我就能走在AI时代最前线，让AI帮我做我想做但是因为自己没技术而从未开始干的事儿。
这就是 AI 的稀缺性叙事。 这种稀缺性叙事其实和 AI 本身关系不大，本质是新技术发展过程中必然会产生的泡沫情绪。
AI 产品爆火之后快速退火背后的逻辑是什么？
第 0 阶段：AI 是全球生产力发展的新叙事，是国家主流叙事，用户心理对美好的AI未来已经有一层滤镜。
第 1 阶段：AI 产品发布。用户心理：这个很牛，我用了之后说不定能帮我低成本办到一些我原本办不到的事情，这样有可能让我在职场上更有竞争力（或者让我的企业效益更高，举例就是：让我写教案更快、让我出图更快、让我写文案更快……）
第 2 阶段：发现两个大痛点：一，AI 工具没那么好用（也有可能是用户压根不知道怎么用好）；二，东西是很好，但是对我来说花时间、花钱的话，不划算（因为绝大部分人的需求及其简单，甚至没需求）。
第 3 阶段：个别用户体验上做得很好的产品，匹配上了少量有真正需求的用户，然后产生了一个稳定持续的小市场（有可能长大）。
AI 市场的中美差别
中国焦虑情绪更极端，国内日益增强的内卷事实导致了这种情绪。美国也有技术焦虑，但是愿意持续付费的早期用户的绝对数量远大过中国。原因是国内大部分人的需求其实用不上太复杂高端的 AI agent 产品。
其实美国用户也是，日常的需求如果真扒开了看其实也没有什么新鲜事儿，无非是日程安排、信息搜集、写代码/写邮件、问答聊天。但是美国用户有预算。而在国内，豆包就能把这些需求覆盖得七七八八，而且还全免费。
所以一方面是没需求，另一方面是用户心理账户很小。所以即使是技术上不错的好产品，也很难持续火爆。
未来趋势展望
性感的产品不赚钱，赚钱的产品不性感。 新的技术和产品往往是性感而不赚钱的，赚钱的产品都是老需求，闷声发财。 性感意味着人们对其暗示的“稀缺性”
渴望很强，所以都想试试。 不赚钱是因为试过之后也就那样，并没有一个强有力的理由阻止用户回到老方法。
Claude Code 这款产品让编程再也回不到过去了。但其中有一个核心因素就是每月 20美元（或者100美元、200美元）的订阅费用，相比于实际雇人成本（比如国内实习生一个月4000人民币，全职一个月12000人民币的刚毕业大学生）要低非常多。
但是 OpenClaw 这类功能强大的工具的实际使用成本相当高，用得爽的话至少每月 4000 人民币。这就阻止了用户停留在新方法上。这部分培养用户习惯的成本就必须有风险资本来承担。
所以在资本的加持下，人们的习惯会被慢慢培养起来。但是解决的需求不会突然变异，仍将是“读写邮件、信息搜集、写代码、流程自动化、问答聊天……“这些看起来无聊的老需求。但是新技术带来的新玩法会变得更有趣、更省力、更强大。
对于一个AI创业公司来说，当前阶段的真正壁垒是资本加持的先发优势。而长远的壁垒还是用户心智、对品牌的忠诚。毕竟，如果只是工具，谁好用我就换谁的。
现在大模型日趋闭源，算力成本依旧非常高。越是 sexy 的产品，越需要融更多的钱去培养用户习惯，但是消耗的算力越高、也越难在用户心理账户上改变用户原有习惯。很容易就会面临被烧钱速度和用户习惯培养不起来而双杀的局面。
所以我觉得，找一个实现起来算力成本划算、且在体验上能超预期满足用户期待的需求，或许才是有希望的方向。
从这个角度来讲，我觉得比拼谁的 agent 能力更强大其实意义不大。只要 token 管饱，agent 就能足够强大。毕竟现在 agent 的设计模式日渐清晰、有共识了。一年前只有 Manus 能做的事情，现在ClaudeCode 也能做，我开发的 Coco 也都能做。
反而是体验上，用户的想象力是非常有限的。
我开发的 Coco 给40+用户试用后，我看一部分是想让 agent 帮他做一些活儿：信息搜集调研、制作文档PPT、每日资讯、邮件汇总……但是用户的想象力被局限在了老方法的框架里面——这意味着用户其实并不知道怎么给 agent 下达指令才能达到自己满意的效果。
另一方面，较大一部分用户即使用上了 Coco、OpenClaw，他们和 AI 聊的内容无非也就是一些问答、闲聊。但是这部分却会更加活跃，比如人生话题、好奇话题、情感话题。反而消耗的 token 还少。
所以一个反直觉的结论是，或许 agent 能力不是”高级功能“，通用强大的 agent 能力应该是”基础功能“，但是一定是足够好用的。反而，更少的操作和指令步骤、更像人的回复和个性、更有长期的记忆系统才是“高级功能”，才是能让用户“回不到过去”的足够好的理由。