产品越来越容易做出来，但做成一门生意，依然是另一回事。
最近尝试做了一些面向个人消费者的 ToC 产品，越来越强烈地感受到：AI Coding 让做产品变得前所未有地容易，也因此，很容易让人产生一种错觉——做个能够赚钱的 ToC 产品，似乎也不难。
这个错觉的形成过程非常自然。生活或者工作中遇到一个问题，觉得“如果有个小工具能解决就好了”。过去，一个想法可能因为开发成本太高而被搁置；现在借助 AI Coding，几天甚至一个周末，就能做出一个功能完整、界面也不错的产品。
更有诱惑力的是另一层推理：我又不需要几百万用户。只要找到几十个、几百个愿意付费的人，一个小而美的产品，不就能带来一份还不错的收入吗？
“这才是陷阱的起点：把“做出产品的成本很低”，误以为“做成生意的难度也很低”。”
一、自己觉得有用，不代表别人愿意用
很多 ToC 产品的想法，都来自开发者自己的真实需求。这当然是好事，至少说明问题不是凭空想象出来的。
但自己有这个需求，不代表有足够多的人有同样的需求；即使别人也遇到这个问题，也不代表他们觉得问题严重到必须解决，更不代表他们愿意为此付钱。
自己愿意折腾半天的事情，其他人可能觉得忍一忍就过去了。自己觉得非常惊艳的新工具，其他人可能觉得原来的免费方案已经够用了。
以前开发成本高，多少会迫使人先认真想想市场需求是否成立。现在因为“反正很容易做出来”，需求验证反而经常被推迟到产品上线之后。
“一个真实存在的需求，不等于一个足以支撑商业产品的市场。”
二、哪怕只做小众产品，推广获客也不会自动变容易
我认为这是最容易被低估的一点。很多人会说：我本来就没打算做大众市场，只需要一两百个付费用户，应该不难吧？
可“需要的用户少”和“找到这些用户容易”，完全是两回事。你得知道这些人在哪里，用什么渠道接触他们，怎么让他们愿意尝试，又怎样让一个第一次看到你产品的人建立信任。
小众产品有时反而更难推广：用户分散、社区规模有限、可以触达的渠道很窄。即使产品只需一百个人付费，你可能也得先让成千上万的人知道它。
AI 确实可以帮你写文章、做海报、剪视频、研究关键词和优化落地页。这些都很有用，但它解决的主要是营销内容的生产效率，而不是自动带来真实的流量、可信赖的渠道和稳定的客户关系。
“AI Coding 帮你把产品做出来，却不会自动帮你把用户带进来。”
三、有人使用，和有人愿意持续付费，又是两回事
即使解决了获客问题，下一步仍然是商业模式。有人说你的产品不错，和有人真的掏钱，完全不是同一种验证。
特别是 ToC 工具类产品。用户已经习惯了各种免费的 App、网站和服务。现在还多了一个强大的替代选项：通用 AI。许多过去必须开发一个专门工具才能完成的任务，现在直接问 ChatGPT 等 AI 产品，或许就能得到“足够好”的结果。
因此，用户会自然而然地问：我为什么还要单独装一个 App？这个功能会经常用吗？值得每个月持续付费吗？
举个简单的算术例子：假设一个产品月费 29 元，有 100 位持续付费用户，月收入是 2900 元。这里还没有扣除获客、基础设施、支付、客户支持、维护迭代等成本，更没有算开发者自己的时间。
所以“小而美”并不等于“用户少就能赚钱”。真正可持续的小生意，必须有相匹配的付费意愿、留存情况和足够低的获客及服务成本。
“AI 降低了开发成本，却没有替你创造用户愿意持续付费的理由。”
四、AI Coding 越普及，这个问题可能越突出
AI Coding 降低门槛，不只是对你一个人有利，而是对所有人都一样。以前，一个小需求可能因为开发成本过高而没人愿意做；今天，同样的想法很快就可能冒出一批产品。
产品供给增加，用户的注意力、时间和预算却不会同比增长。开发越来越便宜，竞争和分发的压力反而可能越来越大。
同时，通用 AI 的能力还在持续提升。今天一个独立 App 的核心卖点，明天可能就变成大模型或者操作系统内置的普通能力。
因此，做 ToC 工具之前，除了问“能不能做出来”，还需要问：这个产品有什么难以被轻易替代的价值？是独特的数据、专业知识、深度工作流、用户关系，还是显著更好的使用体验？
五、从 AI Coding 到 OPC：另一个值得警惕的认知跳跃
这也让我想到最近很热的 OPC，也就是 One Person Company，一人公司。
“一个人加上一群 AI Agent，就能像一家公司一样运转”，确实是非常有吸引力的想象。而且我认为，这个方向本身是成立的：AI 能让个人完成过去必须靠一个团队才能完成的许多事情。
但部分关于 OPC 的讨论，容易把“一个人能够做出产品”，进一步理解为“一个人已经具备经营一家公司的能力”。
一家真正持续经营的公司，绝不只有产品和代码。它还包括需求判断、渠道建设、营销推广、销售转化、客户服务、现金流管理、风险控制和不断交付。
AI 可以辅助这些工作，也可以让一个人管理更多工作，但懂得使用 AI Coding，不等于已经拥有这些商业能力。
“OPC 不是不行；真正需要警惕的，是把“会用 AI 生产”当成了“会经营一门生意”。”
六、OPC 当然可行，只是对人的要求并不低
如果一个人原本就很懂一个行业，知道客户的需求，手里有客户资源或者触达渠道，又懂得怎样设计产品、定价和交付，那么 AI 对他的帮助可能非常大。
他不必再为了一个想法先组建开发团队、设计团队，甚至许多运营工作也可以借助 AI 完成。对于这样的人，OPC 可能是一种非常有竞争力的新组织形态。
反过来，如果一个人只具备开发能力，却缺少客户资源、商业判断、推广获客与销售转化能力，AI Coding 并不会自动补齐这些短板。
当然，也不意味着一个人必须样样精通。外包、平台、合作伙伴以及各种 AI 工具，都能帮助补足不同环节。但他至少需要识别业务真正的瓶颈，并有能力调动资源，让整条商业链路跑通。
“OPC 并没有让创业者必须具备的核心商业能力消失，而是让拥有这些能力的人，能够更少依赖组织规模。”
七、真正该改变的，也许是做产品的顺序
如果目标只是解决自己的问题，或者享受创造的乐趣，那现在无疑是做软件最好的时代。哪怕只有自己用，这个产品也可以有价值。
但如果目标是一门能赚钱的生意，就应该尽量把思考顺序反过来：先看用户在哪里、问题到底有多痛、他们现在怎么解决、是否愿意付钱、自己能通过什么渠道找到他们，再决定要做什么产品，做到什么程度。
开发前不一定要拿到全部答案，但至少应该先有一个可以检验的商业假设。甚至可以先争取几个真实的付费意向，再投入精力做完整产品。
AI Coding 最大的价值，是让我们能以极低的成本验证更多想法。但如果因此跳过了市场验证，把产品上线当成商业成功，那就把它最好的优势用反了。
“AI 让一个人有机会完成过去一家公司的许多工作，但不代表每个人都已经具备经营一家公司的能力。”
做出产品越来越容易。真正稀缺的，依然是理解用户、找到渠道、建立信任、创造付费价值，并在足够长的时间里持续经营。