AI 產品靠分發，不只靠程式碼
mu Shanghai AI WEEK 顯示，AI 新創真正難題不是做出原型，而是分發、社群與信任。
AI 新創現在很容易做出原型，但真正難的是讓人看到、願意用，還能持續留下來。
說真的，這次 mu Shanghai AI WEEK 很像一場大型實驗。PANews 的現場報導裡，大家一直在講同一件事：原型速度早就不是瓶頸。現在卡住的是分發、信任，還有社群。
這場活動大約有 2,000 人報名，最後只選了 800 多人進場。參與者來自中國、亞洲、美洲、歐洲和非洲。這種密度很少見，也很適合拿來看 AI 創業到底卡在哪裡。
| 指標 | 數字 | 代表意義 |
|---|---|---|
| 報名人數 | 約 2,000 | 代表社群型活動有吸引力 |
| 入選人數 | 800 多 | 代表活動是精選制，不是大拜拜 |
| 開發者使用 AI | 90% | 來自 JetBrains AI Pulse |
| 使用開發者專用 AI 工具 | 74% | 代表工具鏈已經很成熟 |
這場活動像一座臨時開發者城市
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mu Shanghai 不是那種制式會展。現場比較像一座臨時開發者城市。你會看到開放工作區、階梯座位、懶骨頭，還有滿桌的筆電。
這種場景不是裝潢問題。它直接改變人怎麼交流。大家不會只問「你發表了什麼」，而是會問「誰真的會用，為什麼會一直用」。
主辦方 mu 的形式也不是臨時想出來的。創辦人 Sun 提到，這套模式先在泰國、阿根廷、非洲、日本等地跑過。它不是兩天講座，而是讓人一起生活和工作大約一個月。
這裡的重點很直接。活動不是在拼舞台曝光，而是在拼人與人的連結密度。這種東西很難假裝，也很適合早期產品。
- 約 40% 參與者來自 AI 背景。
- Web3 人員約占 20% 到 30%。
- 現場還有硬體、生技、投資圈的人。
- 活動包含 hackathon、語言學習、共創和產品討論。
AI 變好做了，變好賣了嗎
答案很殘酷。沒有。AI 讓做軟體變便宜，但沒有讓找使用者變便宜。多模態模型、程式生成工具、agent framework，現在都能讓人幾晚內做出像樣 demo。
但 demo 只是起點。JetBrains 在 AI Pulse 調查裡提到，90% 的專業開發者都在用至少一種 AI 工具，74% 還會用專門給開發者的 AI 工具。當這麼多人都在用，做出東西就不再稀奇。
真正值錢的是判斷。現場有位創業者 Nathan 說得很白。他在做一個產品，想把連續創業者的判斷做成規則系統，幫 AI 創業者找方向。這句話其實很刺耳，但也很準。
“It’s already quick to create something new with the help of AI coding tools. The real key is whether the direction is worth pursuing.”
— Nathan，PANews 引述的創業者
講白了，現在的問題不是能不能做。問題是做出來之後，能不能活下來。模型會更新，競品會抄，使用者也會變得很挑。
所以，AI 新創的核心問題已經變了。以前是「做得出來嗎」。現在是「做出來之後，有人要嗎」。
- AI 工具把原型時間從週縮到天，甚至小時。
- 差異化越來越看場景，不看炫技。
- 模型進步會吞掉很多弱功能。
- 分發、上手流程、社群，比純程式碼更重要。
為什麼 Web3 圈子開始往 AI 靠
你可能會想問，為什麼現場有那麼多 Web3 人？答案其實不複雜。Crypto 的熱度降了，但很多 Web3 人擅長的能力，剛好是 AI 新創現在最缺的。
這些能力包括全球社群經營、開發者關係、線上動員，還有把一群分散的人拉到同一個節奏裡。這些事不是寫一個 model API 就能解決的。
PANews 報導裡有位資深 Web3 參與者說，幣圈已經走過 10 年，資本紅利和認知紅利差不多到頭了。他的判斷很直接：接下來應該把注意力轉去 AI。
我覺得這種說法雖然很主觀，但很符合現場氛圍。Web3 圈子的人很會做跨國社群，也很會讓人持續參與。AI 產品現在正需要這種本事。
MiniMax 的產品經理 MiniMax 的 Feng Wen 也提到，現場不只是分享 AI，還有文化交流和共創。這點很重要，因為很多 AI 產品其實不是技術死掉，是社會關係沒做起來。
中國 AI 創業現在比的是什麼
mu Shanghai 最值得拿來看的地方，是它把 AI 創業的第二階段講得很清楚。第一階段比的是誰能接上模型，誰能最快做出東西。第二階段比的是誰能找到對的人，說清楚價值，然後把人留下來。
這一階段比較難，但也比較耐打。因為 demo 很容易被模型進步吃掉。真正綁在工作流、特定族群、特定社群上的產品，才比較不容易被一波更新沖掉。
對中國創業者來說，這代表競爭點正在改變。純技術新鮮感不夠了。更有機會的做法，通常是窄場景、清楚分發管道、再加上會回饋產品的社群。
如果你現在在做 AI，我會建議你先問三個問題。你的使用者在哪裡。你怎麼讓他第一次用。還有，他為什麼會第二次回來。這三題比多做一個 demo 重要多了。
這波 AI 產品競爭，下一步看哪裡
我覺得接下來 12 個月，AI 產品會更像媒體、社群和工具的混合體。只靠模型能力的團隊，會越來越難靠單點優勢撐住。
真正能活下來的產品，通常有三個特徵。第一，找到很窄但很痛的場景。第二，分發路徑很明確。第三，社群會自己回來。
如果你是開發者，現在最值得做的事不是再追一個漂亮 demo。是去找一個真實場景，測 10 個人，記錄他們卡在哪裡。那比多寫 1,000 行 code 更有用。
AI 產品現在拼的不是誰最會做模型包裝，而是誰最懂把產品送到對的人手上。這題很現實，也很無聊，但通常就是這種事決定輸贏。