近日，BAI资本高级合伙人汪天凡在创业邦出品的《Signals》访谈中抛出一个反常判断：模型能力指数每季度翻番，但真正被用户主动打开、高频使用的AI产品数量，过去18个月几乎没增长。技术供给与产品稀缺之间的裂口，正成为2026年AI创投圈最尖锐的矛盾——一面是数百个大模型同台竞技，一面是创业者拿着锤子找钉子，估值与真实需求之间横亘着一条沉默的沟壑。
希鸥网观察到，汪天凡所在的BAI资本（贝塔斯曼亚洲投资基金）成立于2008年，专注中国早期至成长期科技投资，在AI应用层已布局超过20个项目。他提出的核心拷问直指行业病灶：当技术团队用跑分和榜单证明“我能做什么”时，用户只关心“你替我解决了哪件具体麻烦事”。这个错位，在2026年硬科技与AIGC交叉的创投语境下，正批量制造“融完A轮就失速”的死亡曲线。
归因的底层藏在组织激励的扭曲里。多数AI创业公司的产品经理汇报对象是算法负责人而非用户增长负责人，导致KPI天然偏向模型精度而非留存率；一个典型切片是，某头部AI写作工具月活破500万，但7日留存仅11%，团队却把80%研发预算砸向参数微调而非交互优化。技术叙事越宏大，组织注意力越难穿透到“用户为什么第二天不再打开”这个致命问题上。
供应链成本结构同样在放大稀缺性。调用第三方大模型API的推理成本，过去12个月虽下降约70%，但占据AI应用公司运营成本的55%以上，迫使创业者把有限资金投在“能快速验证付费意愿”的浅层场景，而非需要深度打磨的复杂工作流。这就形成一个负向循环：资金压力倒逼产品走捷径，捷径产品同质化，同质化进一步压缩付费转化空间。
用户心理的迁移信号更直接。2025年下半年至今，AI产品尝鲜者的“新奇溢价”消退速度加快，工具类App的30日卸载率中位数从42%攀升至61%，用户不再为“能对话”买单，只为“能替我完成报销单自动填报”或“三秒生成合规合同条款”这类可量化的效率承诺付费。挑剔背后是预算收紧：中小企业和个人用户把AI工具订阅费用，从“探索性支出”划入“经营性支出”，考核标准瞬间从有趣变成有用。
希鸥网认为，这场关于“好产品稀缺”的讨论撕开了AI创投的一个结构性误判：过去两年资本过度奖励技术里程碑，却系统性低估了产品经理在AI时代的定价权。当模型能力逐渐变成水电煤，差异化必然来自对垂直场景工作流的颗粒度理解——谁能把医生的问诊记录自动结构化为医保编码，谁就能在医疗AI支付端拿到钱。技术领先半年的窗口期，已不足以覆盖产品打磨的周期成本。
从桥水基金用计算机系统解放研究员去思考更高维问题的实践看，AI创业者最该做的动作，是把团队从跑分内卷中拽出来。汪天凡在访谈中隐含的判断是：技术榜单解决的是“能力证明”，用户验证解决的是“价值证明”，两者之间的转换率才是2026年融资故事的核心支撑。把至少30%的研发人力配置到真实用户场景的埋点、回访和迭代闭环中，而不是继续堆参数——这是动作层面的第一步。
那些从客户真实需求反向定义技术路线的公司，正在建立不对称优势。就像桥水当年从洛克菲勒基金会“跑赢通胀5个点”的具体目标倒推出通胀挂钩债券，再演化成风险平价策略一样，AI创业者需要找到自己的“通胀挂钩债券式锚点”：一个可量化、可交付、用户愿意持续付费的刚需切口。不要试图用通用能力覆盖所有场景，那是大厂的规模游戏，早期公司的胜率在窄而深的专业工作流里。
一个可复用的原则是：把“精品店逻辑”置于“大机构冲动”之前。桥水在管理资金从320亿向更高规模跃进时，仍反复校准风险平价的底层假设；AI创业者同样需要在产品-市场匹配未验证前，克制横向扩品类的诱惑。每一次功能扩张都应回答：新场景的用户获取成本，是否低于老场景的留存收益？如果答案模糊，说明你正在稀释而非复用已有的产品心智。
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