拆解第一代AI应用Jasper.ai 的兴衰:AI 营销工具的护城河,不在模型而在工作流
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拆解第一代AI应用Jasper.ai 的兴衰:AI 营销工具的护城河,不在模型而在工作流

人人都是产品经理 人人都是产品经理 17小时前 101 阅读
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它曾是内容创作者的“AI写作神器”,也曾是 SaaS 创业者的“增长范本”。但当模型不再稀缺,Jasper.ai 的故事开始变得复杂。这篇文章,是一次对 AI 工具兴衰的温柔拆解,也是对“产品护城河”重新定义的深度探索。

序幕:AI应用的镀金时代

2022年秋天,如果你在硅谷做产品、搞增长,或刚从Google离职出来创业,你一定听说过一个名字:Jasper。

一个写文案的AI应用,不到一年估值飙升到15亿美元,融资超1.25亿美金;连官网都还在用 Notion 做的时候,就已经成为最火的AI写作工具,日活增长曲线直冲天花板,被无数创业者奉为Prompt套壳变独角兽的教科书案例。

彼时彼刻,全世界的增长黑客、B2B从业者、文案运营负责人,都陷入了一种集体内容焦虑——写不过来、赶不上热点、广告点击率下滑、内容产出堆不出个性,KPI压得人喘不过气。

而 Jasper,恰好给了他们一个看起来专业、实用、能管用的答案。只要输入几个关键词,它就能自动生成长文、广告语、邮件标题,甚至还能帮你套用不同的品牌语气风格。比起 ChatGPT,它更像是一个文案团队;比起手动写,它又快得不像人类。

于是,一夜之间,AI 写作工具成了资本与增长圈最热的风口。

Prompt 模版、语气库、自动改写、A/B 测试文案,所有营销动作都仿佛可以自动完成。

在Jasper火到巅峰的时候,人们相信:只要接上模型,内容生产的未来就会被彻底改写。

那是一个所有人都想用 AI 点石成金的时代。

那是一个AI能力刚刚平民化的兴奋期,也是一个技术和商业判断尚未成熟的混沌期。

只不过,没有人想到点石成金的魔法,竟然会如此轻易地失效。

第一幕:黄金时代 —— 正确的PMF与聪明的产品设计

1. 押注被内容焦虑淹没的营销团队

任何一个独角兽的诞生,都始于一次对市场痛点的精准狙击。Jasper的成功,也不例外。它之所以能在初期爆红,不是因为它技术最强,而是因为它在最合适的时机,为一群最焦虑的人,提供了一颗最想要的速效救心丸。

这群最焦虑的人,就是当时的全球营销团队。

在ChatGPT尚未普及、AIGC概念还停留在论文里的2022年,所有依赖内容获客的企业,都集体陷入了一场内容生产的竞赛:

  • 算法在变:搜索引擎的算法越来越苛刻,需要更高质量、更高频率的SEO文章。
  • 渠道在变:社交媒体、博客、EDM、短视频……每一个渠道都需要源源不断的新内容去填充。
  • 用户在变:用户的注意力越来越稀缺,需要更个性化、更有创意的文案才能打动。

这一切,都指向了营销团队一个几乎无解的痛点——规模化的、高质量的、个性化的内容产能,严重不足。

当时的市场负责人,每天都在为这些问题而头疼:外包写手质量参差不齐,内部团队扩招成本高昂,而CEO还在不停地追问为什么我们的内容声量上不去?

Jasper,就是在这样一片内容焦虑的汪洋大海中,出现的机会捕手。

它的创始人Dave Rogenmoser 本身出身于增长黑客圈,他看见的不是技术创新,而是【团队被写作任务压垮】的真实场景——他们不缺灵感,他们缺的是规模化复制灵感的能力

于是,Jasper 押注了一个当时看似小而脏的市场:为营销人服务的AI写作助手

不同于通用型文生文模型,它的切入点不是写得多好,而是写得足够快 + 符合品牌风格 + 拿来就能用。

Jasper 不追求生成一篇优美散文,而是专注于:

  • 广告语是否戳中痛点?
  • 电商文案是否能带动点击?
  • 邮件开头是否够吸睛?
  • SEO博客结构是否符合收录逻辑?

它将AI 写作变成了一种精准支持增长团队的轻量型内容生成能力。

在 ChatGPT 还只是技术极客们的 API 玩具时,Jasper 已经开始大规模吸引愿意为节省时间买单的团队付费。

它不是在用 AI 写诗,而是在给营销人开一条多产、快速、安全的逃生通道。

而这,恰恰是它 PMF的精准落点。在一地鸡毛的增长环境中,Jasper 成了那把能帮你假装还有资源的写作外骨骼

我们马上进入第一幕第二节:Jasper当时做对了什么?——三个聪明的产品决策

这部分是你整篇文章的结构性亮点区——不能只讲它做了什么,而是要讲它为什么做得对,每个决策都要带出背后的产品判断力,这样才能体现你写这篇文章的专业视角。

2.Jasper当时做对了什么?三个聪明的产品决策

决策一:让输出更专业——品牌语气设定+模版化生成

Jasper第一个打破的通用AI幻觉,就是品牌不能忍受千篇一律的机器话术。

与其生成一大段无聊的流水账,不如生成一小段有调性的品牌语句。所以 Jasper 做了两个产品动作:

  • 允许用户上传品牌语料,设定语气偏好(温暖?严肃?活泼?专业?)
  • 内置几十种文案模版,每个模版都对应一个特定应用场景(比如:Facebook广告、SEO文章开头、邮件开头等)

这看似简单,其实在用模版重构Prompt工程。对于非技术用户来说,这是第一次可以用【下拉框 + 关键词】调教AI的体验。

而且它抓住了一个关键:品牌内容不是要多,是要像自己。

在所有写作型AI产品还停留在让它能写时,Jasper已经在做让它写得像我们。

决策二:绑定团队核心流程——协作型写作系统

大多数AI写作工具把自己当成文案生成器,而Jasper更像是一个营销写作协同平台。

它没有满足于一人一输出,它迅速推出了团队协作功能,允许多个团队成员共享文档、建立项目、设置审批流程,把写作 → 审稿 → 改写 → 提交 → 落地这个营销内容的真实流程做成了产品

  • 支持团队多人共享文案草稿
  • 可以设置评论、权限、版本对比
  • 将AI输出嵌入到团队协作流中,而不是单人操作

这个看似简单的功能,却是它绑定用户的杀手锏。一旦一个营销团队都开始在Jasper上进行内容创作、修改、审批,那么:

  • 数据资产沉淀下来了:所有的文案都留存在Jasper里。
  • 工作习惯养成了:团队已经习惯了内容创作→内部审批→一键发布的流程。
  • 替换成本变高了:这时,你想让整个团队都迁移到一个新工具上,所需要付出的学习成本、数据迁移成本和习惯改变成本,将是巨大的。

这一决策,极大地提升了用户粘性和生命周期价值(LTV)。

Jasper做的是把内容AI,变成团队可以共同使用的组织能力

决策三:产品化包装——SaaS不是接口,而是角色协同

在当时,直接调用OpenAI的API,对于绝大多数营销人员来说,是一个技术门槛很高的事情。你需要了解Token计费、需要和代码打交道、需要自己摸索Prompt。

Jasper的第三个聪明之处,在于它完成了一次极致的产品化封装

它把背后所有复杂的技术细节,都隐藏在了一个极其简洁、友好的SaaS界面之下。它用一个营销人员能听懂的语言,来重新定义产品:

  • 不说Token计费,说每月2万字基础版,99美金。
  • 不说Prompt工程,给你上百个填空式的模板。

这一决策,本质上是一次伟大的技术平民化

它让成千上万不了解技术的营销人员,也能在一分钟内,轻松地驾驭当时最顶尖的AI能力。这为它带来了病毒式的传播和最广泛的用户基础。

它内建了:

  • 多角色权限管理(编辑、审校、品牌方、投放人员)
  • 数据留存/成果导出/内容统计;
  • 订阅+用户管理+分布式组织授权

这些设计不仅让 Jasper 看起来更像一个正经工具,更重要的是它天然就适合进入 B2B 的企业预算体系,可以按团队卖,而不是按人卖;按效率卖,而不是按玩具卖。

这就是它早期能拿下千万 ARR的原因之一:它不只会生成内容,它也懂企业怎么组织人来处理内容。小结

在那个技术还在狂飙、工具还在堆功能的时代,Jasper 是少数几个先定义用户场景,再设计功能封装的AI产品。

不是因为它用了什么强模型,而是因为它懂得内容焦虑的真实业务场景,愿意用产品机制让AI落地而非飘在空中。

第二幕:模型的诅咒 —— 一夜之间,护城河的蒸发

成功是一种祝福,也是一种诅咒。

就在Jasper如日中天,被无数创业者奉为圭臬,准备在AI写作的康庄大道上一路狂奔时,一声惊雷,从它的心脏地带炸响。

2022年底,OpenAI发布了ChatGPT,这个技术界的诺亚方舟,也像一场突如其来的核爆,把所有靠近 AI 技术表层做产品的玩家,一夜间炸出了裸泳的真相。

曾经靠 Prompt 模版、品牌语气、协作封装抢占市场的 Jasper,在 ChatGPT 免费公测之后,用户突然发现:

  • 能力更强:ChatGPT基于更强大的模型,不仅写得更快,而且质量更高、上下文理解能力更强。
  • 价格更低:过去需要每月花费数十甚至上百美金才能体验到的核心能力,现在只需要一个免费账户,就能触手可及。
  • 交互更自由:Jasper的模板曾经是优点,但在ChatGPT更自由、更强大的对话式交互面前,反而显得有些呆板和受限。

Jasper一下子成了被时代降维打击的典型案例。

1. 屠龙少年,终成恶龙:ChatGPT 的开源化打击

Jasper 起初,是为那些不会调模型的人提供调模型的服务。

但 ChatGPT 出现后,所有人都变成了 prompt 工程师,甚至比它还会调。用户发现:我为什么还要每月花99美元用 Jasper?我打开 ChatGPT,只需要打两行字,它就能输出一样甚至更好的结果,而且还不限模版、无限制场景。

Jasper的产品价值瞬间被稀释。它做了那么多封装,恰好也限制了灵活性。

而这正是第一代 AI 应用普遍掉进的陷阱:

  • 他们构建在API接口之上,以为包装层就是护城河
  • 却没意识到:基础模型如果能力大幅升级+开放,所有中间层产品都将变得可替代

ChatGPT 是 Jasper 曾经想利用的底层技术,却也成了打穿它的平替武器。

用户开始回流 OpenAI,VC 开始质疑 Jasper 的成长空间。

原本属于它的AI写作时代,仿佛一夜之间风向倒转。

曾经为Jasper构建起高墙的护城河,几乎被完全填平了。它的核心困境,赤裸裸地暴露了出来:

当你的核心竞争力(模型能力),来自于你的供应商,而你的供应商,突然决定亲自下场成为你最强大的竞争对手时,你该如何生存?

Jasper所依赖的模型,不再是它的壁垒,反而成了它的诅咒。它最核心的价值主张——使用最顶尖的AI能力来写作变成了人人可用的基础设施。

这场突如其来的生存危机,正是Jasper故事中最具戏剧性,也最值得我们深思的转折点。

它也引出了所有AI应用层建设者,都必须面对的终极拷问:当模型本身不再稀缺时,我们真正的价值,到底是什么?

2. 看似强大,实则脆弱:两个致命的架构缺陷

Jasper 的危机,并不只是 ChatGPT 的横空出世。

在模型这层最大的护城河被填平之后,人们才发现,Jasper这座看似坚固的独角兽城堡,其地基之下,一直存在着两个致命的结构性裂痕。

缺陷一:生态缺失。它只是一个工具,而不是一个平台

在产品的世界里,工具和平台之间,隔着一道无法逾越的鸿沟。

工具:解决一个单点问题,用户用完即走,极易被替代。

平台:连接多个角色,定义一套标准,吸引第三方开发者在上面构建生态。

Jasper从始至终,都只是一个极其优秀的写作工具。它从未想过,或者说从未成功地,将自己进化为一个内容生态平台。

Jasper 早期吸引了大量用户,但它从未真正构建起属于自己的开发者生态。

它不像Notion 那样开放 API / 插件系统,鼓励用户共建;

它也没有像 Zapier 那样鼓励串联场景,变成工作流引擎。

它只是一个封闭的产品形态:我提供模版、你来用。这注定了它只能服务终端用户,却没办法成为别人能力体系的一部分

  • 没有开放平台,就没有生态。
  • 没有生态,就没有网络效应。
  • 没有网络效应,就没有护城河。

我们可以想象一下: 如果Jasper在早期,就开放自己的API,鼓励其他开发者,在它的AI能力之上,去开发法律合同版Jasper、医疗报告版Jasper……那么,它就有可能成为AI内容创作领域的操作系统。

但它没有。它没能像Salesforce或Figma那样,在自己周围,建立起一个由无数开发者和第三方应用构成的、繁荣的卫星城邦,来共同抵御外部的入侵。

它选择把自己封闭起来,做一个功能强大、体验完美的工具。

而工具的宿命,就是被更强大、或更便宜的工具所取代。缺陷二:连接中断。它是一座孤岛,而不是交通枢纽

一个更致命的问题是:Jasper 并没有真正嵌入用户的核心协作系统。

它虽然构建了自己的团队写作机制,但它没法连接企业已经在用的内容工作流工具:

  • 没法直接与Notion联动内容模版
  • 不能同步到Hubspot的邮件营销系统
  • 无法触发Zapier中的自动化任务流
  • Slack/GoogleDocs/Webflow/Airtable…它统统没有打通。

于是,Jasper 变成了一个需要被额外打开的工具。

现代企业的工作流,早已不是在一个软件里完成所有事,而是一个由无数个顶尖工具连接而成的星系。

一个产品要想在企业里真正活下去,就必须成为这个星系的一部分,而不是一颗游离在外的孤星。

Jasper的第二个致命缺陷,就在于它没能把自己深度地嵌入到这些主流的工作流平台之中。

Jasper的工作流是封闭的。它总是在说:请到我的世界里来,完成你的写作。而不是在你需要我的任何地方,我都会出现。

这种连接上的缺失,导致它始终是一个目的地,而不是一个无处不在的基础设施。

当ChatGPT以更开放的姿态(通过API和插件)与所有主流平台进行深度集成时,Jasper这座曾经车水马龙的孤岛,便不可避免地,迅速地被边缘化了。

这两大架构缺陷,注定了Jasper在面对模型大众化的滔天巨浪时,几乎没有还手之力。

Jasper 就是第一代模型即功能型产品的缩影 ——

它做了太多功能逻辑,却没构建出生态位逻辑。

它的故事,也为我们接下来要探讨的第三幕,埋下了最沉重的伏笔。

第三幕:工作流之战 —— 在废墟之上,重建护城河

面对ChatGPT的降维打击和自身架构的先天不足,Jasper的故事并没有就此结束。恰恰相反,它和所有幸存下来的第一代AI应用,被迫进入了一场更残酷、也更考验产品功力的加时赛——工作流之战

当模型不再是壁垒时,唯一的出路,就是回归B2B产品的本质:深度嵌入客户的工作流,成为其业务流程中不可或缺的一环。

以下,是 Jasper 在这条路上已经做出或正尝试的几次重要动作 —— 有些成功、有些未必能彻底翻盘,但它们确实暴露了:要把 AI 功能堆成系统产品,绝不是堆几个模块那么简单。

1. Jasper的自救:从写作工具到营销大脑的艰难转型

其核心战略,可以总结为一句话:放弃对通用生成能力的执念,全力将自己改造为一个深度垂直于营销团队的整合式工作系统

Jasper不再问我能生成什么?,而是开始问我的客户在营销工作中,到底需要什么?。基于这个新问题,它做出了一系列关键的产品转型:

转型一:从无记忆到有记忆——推出品牌大脑BrandVoice

2023 年 5 月,Jasper 推出了 Brand Voice功能,该功能通过Memory + 语调规则设定,试图把品牌背景、产品信息、语气风格等企业特性植入 AI 输出中。

Memory 部分:用户可以上传公司资料、产品介绍、受众特性等内容,AI 在生成时可参考这些记忆以增强一致性与事实准确性。

Tone & Style 规则:用户可以设定语气偏好、风格模板,使各频道输出风格不跑偏。

这个模块的意义在于:它不是简单给你一个模版,而是尝试构建一种上下文记忆 + 品牌约束的生成机制,让 AI 输出更有脉络,而不是冷冰冰的一刀切。

不过,这一转型也带来了挑战:

用户上传的资料若不够精准或结构化,AI 参考记忆可能会出错甚至胡写

记忆容量、更新机制、记忆优先级冲突等成为长期治理的问题;

在品牌记忆之外,如何让品牌记忆真正贯穿整个内容生命周期 —— 从创意到发布、再到反馈迭代,这部分需要更深层的系统设计。

Brand Voice 是它从公共模型向私有知识迈出的关键一步,,但它还只是一个在功能内部加入记忆模块的进化,而非彻底重构协作 + 流程体系。

转型二:引入多Agent平台+工作流能力——Canvas+Agents架构

Jasper 在 2025 年推出了 多 Agent 平台与 Canvas 工作空间,试图从单一写作入口,升级为营销 AI 中枢 + 可组合 Agent 工作流平台。

  • Canvas工作空间:一个更自由、可视化的创作与协作界面,用户可以在这个画布里组织内容、调度任务、管理Agen
  • Agents模块:Jasper允许定义营销Agent(如SEOAgent、个人化Agent、研究Agent等),把某些写作或流程自动化拆出来作为单元,在Canvas中被组合与触发。
  • AI工作流能力:Jasper还推出AIWorkflow模块,主张将一些重复性、跨步骤的营销流程自动化。

这一步,是 Jasper 在功能层到系统层的关键跨越尝试:让 AI 不再只是 写文案的工具,而是可被编排的流程组件 + Agent 单元。

但新结构也充满风险:

  • Agent模块越多,逻辑越复杂,责任边界越模糊;
  • 工作流能力要跟业务真正对齐,而不是为了做而做
  • 用户可能还没准备好把一切迁移到Canvas框架里,习惯、迁移成本、学习门槛都是挑战。

转型三:拓展App/扩展模块+集成能力

  • 为了支撑更广泛的营销场景,Jasper还在扩展其App+扩展模块生态。现在,Jasper提供90+种AI驱动的App,用以承载不同营销场景的自动化能力。
  • 它在其平台上强调AgenticLayer+Integrations&Extensions模块,试图让Jasper成为在你日常系统里插入AI能力的那一层。
  • 此外,Jasper的产品首页就明确写:它已是面向营销的全栈AI平台,而不是单纯写作工具。
  • 这些扩展尝试体现出:Jasper不甘心被束缚在写文案的边界,而是在寻找作为营销AI平台的未来定位

这些扩展尝试,清晰地暴露了Jasper的战略意图:它渴望打破写作工具的标签,将自己重新定位为营销AI平台,并努力在SEO这个垂直场景中,找到一个最稳固的嵌入点。

2. 真正的护城河:回到协作与流程

Jasper的一系列自救动作,无论是品牌大脑的私有化,还是营销战役的整合,都在指向同一个、也是AI应用时代最核心的生存法则:

当模型本身的能力趋于商品化时,真正的护城河,已不在于模型本身,而在于你将模型的能力,多深地嵌入到了客户的工作流之中。

我们可以得出一个更具攻击性的结论: 模型/功能不是核心,谁能定义协作流,谁就拥有高价值场景的入口。 模型是公海,产品是港口,真正能留下船的是流程港口里的协作机制。

为什么这么说?

1)模型的优势是暂时的,而工作流的习惯是长期的。

今天你接入了GPT-4,获得了暂时的领先。但明天,当你的竞争对手接入了GPT-5,你的模型优势就会瞬间消失。在模型竞赛的牌桌上,应用层公司永远是被动跟注的玩家。

但工作流不同。当一个10人的营销团队,习惯了每天在你的平台上进行内容规划、生成、审批、发布的全流程协作,这种肌肉记忆组织惯性,就构成了极高的替换成本。这是一种比技术壁垒更持久、更稳固的护城河。

2)功能可以被复制,但信任和数据无法被复制。

AI生成博客开头的功能,任何一个开发者用一天时间都能复制出来。

但是,Jasper通过品牌大脑和团队协作,沉淀了客户最核心的两种资产:数据资产(企业的私有知识和品牌调性)和信任资产(团队成员之间的协作关系)。这两种资产,是竞争对手无法用任何模型复制或带走的。

3)AI的真正价值,在于增强,而非替代。

一个孤立的AI工具,总是在试图替代人的某个单点工作,这使得它永远是辅助者。

而一个深度嵌入工作流的AI系统,则是在增强整个团队的协作效率。它把自己变成了团队中的一员,一个不知疲倦的超级助理。它不是在取代任何人,而是在赋能每一个人。这种人机协同的定位,比单纯的工具定位,价值感要高得多。

因此,所有AI应用层的创始人,都必须思考一个终极问题:

我的产品,仅仅是为用户提供了一个更快的锤子?还是为他们重新设计了一整套更高效的建造流水线?

前者,你将永远陷入与更廉价、更锋利的锤子的竞争中。而后者,你将成为客户无法离开的基础设施。

模型能力终将普及,但流程能力不一定人人能做。因为流程的能力,不是调用模型生成内容的能力,而是定义协作节点、嵌入真实节奏、协调上下游行为的能力。AI应用的未来,不是生成战,而是流程战;不是模型战,而是协作战。

第四幕(终):对中国内容工具的启示:如何避免Jasper式陷阱?

Jasper 的兴衰不是孤例,它是一个时代的缩影,更是一次提前上演的预警片。

今天的中国市场,正迎来一波 AI 内容工具的创业浪潮:

AI写作助手、PPT生成器、图文排版助手、视频剪辑模版、爆款内容生成系统……几乎每周都有新产品上线。

但我们必须冷静地承认:Jasper走过的弯路,国内产品也极有可能再次走一遍。

在中国这个独特的、由超级平台主导,其他小微企业只想赚一把快钱就走的互联网生态中,单纯模仿Jasper的功能逻辑,而忽略其生态位逻辑,只会更快地陷入Jasper式陷阱。

1.国内AI内容工具,面临的五大结构性隐患

1)轻工具泛滥,缺乏系统定位

太多产品定位为帮你写一句文案、做一页PPT、起一个标题,但没有协作流程、数据沉淀、组织粘性,注定难以走远。

2)对模型幻想过重,对场景锚定过弱

大家都在比谁接入了哪个模型,却很少在意这个场景到底是谁每天在用?它在客户组织中的角色是什么?

3)流量先行,价值闭环缺失

有些产品靠AIGC做爆款短视频、AI图文生成,跑得很快,却没能形成从内容→投放→转化的闭环能力

4)只做点工具,不做线系统

工具做得再好,用户用完即走;而流程一旦建立,客户就不会轻易替换。

国内太多产品缺少线的能力:无法贯穿一段真实业务链路。

5.低估了企业IT生态的复杂性

很多产品想服务To B客户,却无法接入客户已有的系统(钉钉、企业微信、飞书、OA、CRM等),最终变成用一次就弃的孤岛。

2.避免 Jasper 式陷阱的三条路线建议

路线一:成为闭环系统,而非孤立工具

Jasper的困境之一,是它本身不掌握流量,它的增长,高度依赖于在Google、Facebook等平台的广告投放和口碑营销。

在中国,一个AI内容工具,如果想建立真正的护城河,就必须思考:我能否自己创造一个流量闭环的系统?

  • 把AI能力嵌入从内容规划→生成→审核→分发→复盘的完整路径中
  • 像营销自动化系统,而不是AI文案机
  • 思考你能帮客户从头到尾做成一件事吗?而不是你能帮客户写几句话吗?

路线二:成为生态嵌入层,而非入口抢夺者

既然无法成为平台,那就成为超级平台上,不可或缺的那一块拼图。Jasper的失败,在于它没能成为Notion或Hubspot的一部分。

这意味着你的产品,从设计的第一天起,就应该思考:

  • 我能成为微信生态里的最佳内容助手吗?(比如,一个能深度结合公众号/视频号后台,辅助创作和发布的小程序)
  • 我能成为抖音/快手生态里的最佳脚本工具吗?(比如,一个能分析爆款视频、辅助创作者写出网感脚本的插件)
  • 我能成为钉钉/飞书生态里的最佳企业内容中台吗?(比如,一个能与企业文档和即时通讯深度整合,辅助员工撰写周报、报告的应用)

在中国,小微企业与其做一个独立的APP,不如做一个受欢迎的小程序或插件。放弃自建孤岛的幻想,寄生于大陆,才是最务实的生存之道

  • 主动融入客户已有生态(飞书、钉钉、Notion、企业中台系统);
  • 用能力即服务(CapabilityasService)思维,变成工具链的一环,而不是想做入口的一端;
  • 和巨头共舞,而不是妄图替代巨头。

路线三:深耕垂直行业,成为行业中台型系统,而非通用型小功能

这是三条路中,最难但价值也最高的一条。Jasper试图服务所有营销人员,这导致它的功能广而不深。

在中国,真正的机会,可能在于放弃做通用工具的执念,转而成为某个垂直行业的内容基础设施

例如:

  • 法律行业。打造一个深度学习了中国所有法律文书、案例判决的AI写作工具,专门服务于律师写诉状、写合同。
  • 电商行业。打造一个能与淘宝、京东、拼多多商家后台深度打通的AI工具,专门用于生成商品详情页(SKU)、直播脚本和客服话术。
  • 教育行业。打造一个能理解中国K12教材体系的AI工具,专门帮助老师写教案、出练习题。

当你的AI,比通用大模型,更懂某个行业的黑话和工作流时,你就拥有了无法被轻易跨越的认知护城河。

  • 深耕一个垂直领域
  • 绑定场景、数据和语义结构,构建领域知识图谱+模型微调能力
  • 成为该行业内容流程的AI控制塔

尾声:结语

Jasper的故事,是一个关于技术与价值的深刻寓言。它告诉我们,在AI时代,率先拿到一张模型的入场券,或许能让你赢得短暂的欢呼;但唯有深刻地理解用户、嵌入流程、并最终成为某个价值链条上不可或缺的一环,才能让你在漫长的工作流之战中,活到最后。

而这,恰恰是产品思维在AI时代最闪耀的价值所在。

本文由 @Mio的AI商业观察 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

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