Jason Zhu
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Jason Zhu
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独立开发,AI SaaS出海,AI价值内容分享 ——让AI工具就像积木一样构建产品,拼出无限可能!https://lnk.bio/JasonZhu
是的
November 18, 2025 at 12:07 AM
🚀 额外提示 (Bonus Tip):
用你流量的10%进行定价实验。

像 Price Intelligently 这样的工具或手动 A/B 测试能比纯粹的分析更快地揭示你的最佳价格点。
November 17, 2025 at 11:36 PM
💡 AI 专家级定价提示 (Advanced AI Prompt):
“你是一名 SaaS/产品公司的定价策略师。我的产品/服务:[描述产品、成本结构、目标市场]。请制定:

1️⃣ 三个定价模型(基于价值、竞争性、成本加成),附详细理由。

2️⃣ 具有功能差异化和心理锚定效应的分层定价结构。

3️⃣ 针对不同客户群体的折扣策略,同时不贬低产品价值。

4️⃣ 价格弹性分析,附营收预测。

5️⃣ 实施路线图,包括如何向现有潜在客户沟通定价。
November 17, 2025 at 11:36 PM
💡 AI 专家级上市提示 (Advanced AI Prompt):

“充当 B2B/B2C [选择一个] 公司的增长策略师。我的产品:[描述],目标客户:[描述],预算:[金额]。设计一个90天的上市策略,包括:

1、渠道优先级矩阵(附 CAC 和转化率)。

2、每周战术计划(附具体活动和 KPI)。

3、包含20个关键项目的预发布清单。

4、逐时安排的发布日行动手册。

5、如果初期表现低于预期,则提供三个调整方案。

🛠️ 小贴士 (Tool Tip):
创建一个以该策略为基础的“发布作战室”文档。

根据实际绩效数据每周更新,你最好的洞察力来自市场反馈,而非预测。
November 17, 2025 at 1:15 AM
1、三个价值主张变体,使用以下公式:[对于目标客户] 谁 [需要什么],我们的 [产品名称] 是 [产品类别],它能带来 [关键好处]。与 [竞争对手] 不同,我们 [主要差异化点]。

2、一个优化了记忆性的单句电梯推销。

3、五个客户异议,附带能强化价值主张的回应。

4、一个用于这些变体的 A/B 测试策略。

🚀 额外提示 (Bonus Tip):

- 用“那又怎样?”测试来检验你的价值主张。

- 在每个好处之后,连续问三次“那又怎样?”

- 如果你无法令人信服地回答,那就需要更深入地挖掘客户成果。

PS. 为了和推特同步,今天两更,后面每天更新,会更到问题100!!!
November 16, 2025 at 12:06 PM
💡 AI 专家级验证提示 (Advanced AI Prompt):
- “充当创业公司验证专家。分析我的商业想法:[在此描述你的想法]。提供:
1、市场规模估算(附 TAM/SAM/SOM 细分)。
2、三个详细买家画像(包含人口统计和心理特征)。
3、竞争格局分析(附定位矩阵)。
4、可以进行的五个验证实验(附预期结果)。
5、可能导致该概念失效的“红旗”警告。

小贴士 (Tool Tip):
这个提示可以跑两次——一次针对你的主市场,另一次针对你可能没考虑过的邻近市场。

通常,最大的机会就隐藏在意想不到的细分市场中。
November 16, 2025 at 2:44 AM
原版Artificial Analysis State of AI of Q3 2025报告链接:https://artificialanalysis.ai/downloads/state-of-ai/2025/Q3-2025-Artificial-Analysis-State-of-AI-Highlights-Report.pdf
November 7, 2025 at 1:55 AM
三、 图像与视频模型:随着音频支持和质量的改进,视频模型的进展继续转向视频,而图像和视频的开放权重模型进展放缓

四、语音和音乐人工智能的进步正在加剧竞争,并实现更自然、更强大和更具成本效益的语音代理

五、NVIDIA 继续主导 AI 加速器市场,尤其是在前沿级训练方面,但越来越多的挑战者现在提供了材料差异化
November 7, 2025 at 1:55 AM
2.模型采用趋势 根据2025年H1的AI采用率调查(N=591):OpenAI (GPT/o) 保持领先 (84%) ;Google Gemini 的使用或考虑使用率激增了49个百分点,达到80%;DeepSeek (+53个百分点) 和 xAI Grok (+31个百分点) 增长迅猛;Meta Llama (-6个百分点) 和 Mistral (-15个百分点) 的需求有所下降。
3. AI 智能体 (Agents) AI智能体被定义为“由LLM驱动的自主系统”,能够规划、使用工具并采取行动以实现目标。
November 7, 2025 at 1:55 AM
4️⃣全模态竞争加剧:各大实验室在智能、效率和速度上的竞争持续升温,且覆盖所有模态(语言、图像、视频、语音)。
5️⃣图像编辑与视频生成主流化:随着Gemini 2.5 Flash等模型的发布,图像编辑和视频生成技术正迅速普及。

二、 语言模型:智能竞赛与智能体崛起
1.算力需求与效率:“杰文斯悖论”——尽管模型效率不断提升(例如,GPT-4级别的智能现在比最初便宜100倍 ),但新的应用(如AI智能体和推理模型)正推动总算力需求持续增加。
November 7, 2025 at 1:55 AM
6️⃣ 个人产品规划
- 暂时搁置

11月目标:
1️⃣ 推特陪跑衍生付费项目陆续推出
2️⃣ 和生财合作,出内部课程
3️⃣ 社群运营学习和内部资料持续输出
4️⃣ 线下结识更多独立开发或者可以合作项目的人
October 30, 2025 at 2:52 AM
(3)增长本身就是最大壁垒
当算力、算法和数据的壁垒都被削弱时,商业竞争回归其本质——占领用户心智。
衡量成功的指标也在演变:从早期的月活跃用户(MAU),到后来的用户时长,再到现在的Token消耗量。Token消耗多,意味着用户正在用你的产品高频地解决实际问题,这成为了新的核心指标。

(4)AI出海,借势而为
对于AI创业,直接进军全球市场,无需国内“练兵”。通过借势全球化的云服务和顶尖技术,能够更高效地触达和服务全球用户。

原文链接:https://www.geekpark.net/news/355111
October 18, 2025 at 2:31 AM
5️⃣ 新增长引擎:构筑动态壁垒
(1)猥琐发育,闷声发财
数据壁垒虽然存在,但并非牢不可破。当前最大的壁垒,是找到一个巨头看不见的细分市场,保持低调,缓慢而扎实地发育。

(2)巧用杠杆,不造轮子
Agentic时代强调的是加速创新。创业者应学会借力,利用全球最好的云服务、算力和算法,来提供顶尖服务,而不是重复制造底层工具。
October 18, 2025 at 2:30 AM
3️⃣ 组织变革:学会“借势”,先人后事
成功的组织转型需要自上而下进行:
(1)思想变革:首先要改变团队自身的思维模式,才能真正利用好AI工具。
(2)组织变革:将研发体系重构成AI Native的原生组织。
(3)产品变革:最后才是将传统工具进行AI化改造。

4️⃣ 增长引擎:出海是必选项
在全球化的AI浪潮中,出海是必经之路。
October 18, 2025 at 2:30 AM
2️⃣ 生存哲学:动态壁垒与极致执行
远离大厂,聚焦垂直行业:工具类产品在早期有机会,因为巨头无暇顾及。然而,一旦大厂反应过来,创业公司很容易被“团灭”。因此,明智的选择是深入垂直细分领域,直接交付价值与结果。

速度即壁垒:当底层技术(如大模型能力、MCP协议调用、Agentic AI开发工具链)趋于成熟和开放,真正的壁垒变成了极致的执行力和创新速度。
October 18, 2025 at 2:30 AM
3. 隐私背叛
那些曾承诺“绝不使用你的聊天数据来训练模型”的公司,有一天可能会因为巨大的利益而改变主意——仅仅因为它们觉得用户已经离不开了。

3️⃣ AI自己也承认:风险真实存在
有趣的是,当我把这个问题抛给GPT-5时,它坦然承认:“多克托罗的‘垃圾化’框架,如果激励机制失控,将非常精确地映射到AI系统上。”
是的,你没看错。AI自己都认为,“垃圾化”的风险真实存在,甚至还列出了几种可能的方式。

我们享受着AI带来的便利,但也必须保持警惕。毕竟,没有什么午餐是永远免费的。
October 17, 2025 at 3:55 PM
2️⃣ AI将如何一步步“垃圾化”?
1. 广告入侵
这是最显而易见的。未来,AI的推荐可能不再基于质量,而是基于谁付了钱。OpenAI最近刚宣布与沃尔玛合作,让用户可以在ChatGPT内部购物。你能想象这其中没有利益冲突吗?虽然Perplexity等平台承诺广告会有明确标记,但这种边界能守住多久?

2. 服务降级与涨价
看看亚马逊Prime Video,曾经的无广告服务,现在不付费就得看广告,会员费还不停上涨。AI也可能效仿:为了让你升级到更贵的付费版,免费版的智能水平可能会被“刻意”降低。
October 17, 2025 at 3:55 PM