有些AI产品功能繁复却无人问津，有些看似简单却能打动用户。关键在于，真正有价值的C端AI产品，不是替用户做事，而是让原本做不到的人能靠自己做成事，这正是其价值核心所在。
为什么有些AI产品功能强大、模型先进，却始终“无人深用”？又为何像 Midjourney、ChatGPT 这样的产品能打动用户，哪怕没有炫目的界面或复杂功能？
答案或许藏在一个被忽视的产品底层逻辑里——不是“技术炫技”，而是“技术解放”。也就是说，一个好的 AI Native 产品，并不是替用户把事做了，而是让原本做不到的用户，能靠自己做成整件事。这并不是抽象的理念，而是我在最近的一次模拟面试产品体验中，切身感受到的洞察。
01 一次模拟面试体验带来的顿悟
最近，我一直在思考一个方向：是否能打造一个真正AI Native的 C 端产品，用AI解决那些用户“真想做，却做不了”的难题？朋友向我推荐了他正在做的模拟面试产品。我认真体验了，功能并不差，覆盖了常见问题、评分机制、对话交互……但不知为何，总觉得哪里“用不下去”，缺乏深入使用的冲动。随后，我又尝试了在 Genspark 里模拟面试体验。功能更简单，却意外地“顺”。不仅愿意多聊几轮，还想主动复盘整个面试过程。
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这两种产品体验的对比，让我突然意识到：
真正吸引用户的，不是AI能做什么，而是它是否让用户感觉自己能完成这件重要的事。
02 真正的AI产品价值：释放个体能力，而不是代劳执行
复盘这几年涌现的爆款AI产品，你会发现一个共通点：它们不是“代替用户完成任务”，而是“激发用户的完成能力”。Midjourney：让没有设计基础的人，也能创作出令人惊艳的视觉作品ChatGPT：让不懂编程、不擅表达的人，也能产出结构化内容、生成代码、梳理逻辑Genspark：帮助没有人陪练、缺乏经验的人，自主完成一次完整的高质量模拟面试
这些产品的成功，不靠技术参数炫技，而靠一个核心能力——让不会的人，也能做得成。
03 用户真正需要的：不是复杂能力，而是掌控流程的体验感
在模拟面试这个场景里，我总结出“高体验感”的AI产品具备一个共性：流程高度集成、使用路径清晰、一气呵成。比如 Genspark 的完整路径就非常自然：
1. 扫盲：帮助用户理解不同岗位面试逻辑
2. 问答训练：根据目标岗位定制高频问题
3. 即时反馈：对答质量即时分析
4. 行动建议：根据表现推荐后续准备方向
这一切流程，都发生在一个连续的对话界面内，不跳转、不打断、不分心。这种“无缝式对话体验”背后，本质上是认知负荷的最小化，是用户心理安全感的最大化。
04 2C AI Native产品竞争的本质：不是功能，而是“完成感”
传统的ToC产品竞争常聚焦于界面、功能、性能等维度。而真正的AI Native产品竞争，本质是：
✅ 谁能让用户自己完成一件复杂任务
✅ 谁能在用户脑海里形成“我能搞定它”的心理闭环
✅ 谁能用最小的学习成本交付“最完整的解决方案”
举个例子：
Midjourney 之所以爆红，不是因为它比 Stable Diffusion 参数更多，而是它通过 Discord 简单对话就能让你完成从创意 → 命令 → 图像的完整路径。这不是“效率提升”，而是路径革命。
05 产品设计的三层模型：你解决的是哪一层问题？
我在做AI产品时，经常用这三个层次评估产品设计是否到位：
许多AI产品停在第一层，稍好的能进入第二层，但真正能带来高留存和口碑裂变的产品，一定触及第三层——帮助用户掌控一件复杂但重要的事，并完成它。
06 AI时代产品力的底层逻辑：路径设计 > 技术堆叠
在AI技术逐渐趋同的背景下，产品力的核心已经不是“技术力”本身，而是：谁能把技术压缩成简单、自然、可预测的路径谁能构建完整闭环，让用户从起点到结果无需跳出系统谁能让用户在用完产品后，发自内心觉得自己“变强了”
真正有力量的AI产品，不是“AI很强”，而是“用户用完后，自己也变强了”。
作者【是湘湘呀】，微信公众号：【湘湘的思考笔记】
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