一个做AI的朋友去年拿了3000万融资。
上周我们聊天，他说一半的钱已经花完了。
但是，他的用户留存率还是个位数。
他现在很怕见投资人。
投资人不再问他模型技术怎么样。
他们直接拿出一张Excel表。
表上标红了三个数据：用户终身价值（LTV）、获客成本（CAC），还有一个叫AI原生率。
这就是2026年的现状。
投资市场变得很直接。
他们只关心一个问题：你的AI能替代一个完整的工作岗位吗？
如果不能，他们就不会投。
那些只给大模型套个外壳，加个聊天界面的产品，现在都活不下去了。
我看了大概一百个B轮融资以上的项目。
我发现，那些能拿到钱的AI产品，都不再依赖对话框。
它们不是你的“助理”。
它们是能直接干活的“数字员工”。
这篇文章会讲清楚投资人现在看重什么，以及哪几个领域还有机会。
一、 投资人关心的问题变了
我们得先明白一件事。
2026年的AI行业，已经不怎么聊技术了。
大家都在聊商业。
你想想2024年，那时候天天有新技术出来。
产品经理都在研究怎么写提示词（Prompt），怎么让AI说话更像人。
但是现在，底层AI模型的技术已经很成熟了。
OpenAI和国内几家大公司的模型，就像自来水一样，谁都能用。
技术既然不是秘密了，那产品的好坏就回到了最基本的问题上。
你的产品帮谁省了钱？
或者，你的产品帮谁多赚了钱？
现在的投资人很精明。
他们不会再被酷炫的功能演示迷惑。
他们会直接去查你的服务器账单。
如果你的AI完成一个任务的成本比请个人还贵。
或者AI生成的东西，人还得花更长时间去修改。
那你的商业计划书就没用了。
所以，我们得认清一个事实。
现在是AI应用的“价值时期”。
谁能用最低的成本，做出最可靠的结果，谁就能赢。
二、 别再做对话框了，要做能自动干活的AI
很多人还没反应过来。
“聊天”这种形式，正在拖垮很多AI产品。
如果你还让用户自己想办法写提示词，那你的产品体验就不行。
投资人现在很讨厌“需要用户动脑子”的AI。
我们先要分清“助理”和“代理”的区别。
助理是，你让它做什么，它给你一些建议，但最后还是得你自己动手。
代理是，你给它一个目标，它自己会规划步骤、找工具、处理问题，最后直接给你结果。
真正赚钱的AI产品，平时都是不说话的。
举个例子。
现在有一种很火的产品，叫“财务全自动AI”。
它没有对话框。
它是怎么工作的呢？
第一步，通过接口连接公司的银行账单、ERP系统、电子发票和合同。
第二步，它平时不出声，但在每个月报税前，会自动生成一份税务建议和所有合规文件。
第三步，如果它发现有笔国外的账没收回来，它会自动给对方财务发一封催款邮件。邮件的语气很得体，但也有法律依据。
你根本不需要教它怎么做。
它比你还懂业务流程。
这种能直接给出确定结果的AI，资本才愿意投钱。
为什么投资人不再投那些套着对话框外壳的产品？
因为对话框代表“不确定性”。
用户输入什么，不确定。
模型输出什么，也不确定。
对公司来说，不确定性就是风险，风险就是成本。
现在投资人更喜欢一种结合的方式。
就是用**“固定的程序逻辑”加上“灵活的模型推理”**。
意思是，你的产品核心要有一套写死的、严密的行业流程。
AI模型只是这个流程里负责执行的一个环节。
如果你去见投资人，他问你：“如果用户什么都不输入，你的产品还能用吗？”
你如果回答：“不能，必须靠用户写提示词。”
那你的融资基本就没希望了。
所以，你要想一个问题：你的AI是让用户更忙了，还是让用户更闲了？
三、 别做“万能”的AI，去做又脏又累的活
现在没人指望中国能出第二个OpenAI了。
那是大公司的战场。
2026年的机会，藏在那些以前大家看不上的“脏活累活”里。
我认识一个团队。
他们之前做通用的AI办公软件，差点就倒闭了。
2025年他们换了个方向。
专门给化工厂做“安全生产合规审批AI”。
这个领域很枯燥，也很窄。
你需要处理几万页的安全法规、复杂的化学反应公式，还有每个省份不一样的环评报告。
通用的大模型根本做不了这个，因为它不懂具体的工艺细节。
这个团队是怎么做的呢？
他们派了3个产品经理去化工厂待了半年。
他们和工作了30年的老安全员一起吃饭、聊天。
他们把老专家脑子里的经验，都变成了训练模型的数据。
比如，某个反应设备在35度高温下，哪个阀门最容易漏。
结果怎么样？
这个产品的年费是50万，续费率很高。
投资人抢着投他们。
因为这种又脏又累建立起来的壁垒，大公司就算有钱，短时间内也学不会这些行业知识。
2026年，真正有价值的数据，不是你从网上抓了多少公开信息。
而是你掌握了多少非公开的行业知识。
投资人抢着投这类产品，主要有三个原因：
- 门槛高：这种产品不是写代码就能做出来的，需要很深的行业积累。
- 付费意愿强：对化工厂来说，AI帮他避免一次停产，省下的钱够付十年的产品费用了。
- 大公司不做：大公司觉得这些市场太小，太难做。
所以，别再想着做什么“全能AI助手”了。
去那些工厂里、律所里、供应链公司里看看。
那里才有机会。
四、 算清楚每一笔账，没有利润的增长是假的
这一点是2026年的AI产品经理和以前最大的不同。
你必须得懂财务。
几年前，大家都在谈用户日活、谈增长。
现在，大家都在谈“单次任务的成本”。
我见过一个修图AI，用户上百万，看起来很火。
但老板每天都在亏钱。
因为用户每生成一张图，算力成本是0.3元。
但他从会员费里分摊到每张图的收入，只有0.1元。
这就是“烧钱换规模”的假象。
现在资本市场不吃这一套了。
投资人会仔细看你的“单次任务推理成本”。
好的产品经理，在设计产品的第一天就会想怎么省钱。
现在比较公认的一个省钱方法是“三级模型架构”。
它是这样工作的：
- 端侧模型：70%的简单任务，比如格式化文本、提取关键词，直接在用户的手机上运行。这部分成本是0。
- 中型模型：25%的中等难度任务，调用一个比较便宜的、经过优化的垂直模型。这部分成本很低。
- 超大模型：只有最核心、最复杂的5%的任务，才去调用最贵的顶级大模型。
能把成本控制好，本身就是一种很强的竞争力。
说实话，投资人现在更喜欢那种“月营收100万，利润50万”的小公司。
而不是那种“月营收1亿，亏损2亿”的大公司。
你可以想一下：如果明天AI服务的价格翻一倍，你的产品还能活下去吗？
如果不能，说明你的产品模式很脆弱。
五、 别做“外挂”，要做能嵌入工作流程的AI
2026年，最没用的AI产品就是那种独立的App。
你想想，你手机里有多少个AI应用，是不是只打开过一次？
我们管这种产品叫“旅游景点型产品”。
风景不错，但没人会一直待在那儿。
最好的AI产品，是“长在流程里”的。
什么意思呢？
举个例子，一个外贸业务员的一天。
他要收发邮件、查物流、更新客户管理系统（CRM）、做报价单。
一个不好的AI产品是这样的：业务员得把邮件内容复制出来，粘贴给AI，让AI写回复，再把回复复制回去。
一个好的AI产品是这样的：它直接嵌入在邮箱和CRM系统里。业务员收到一封询盘邮件，AI已经自动根据库存、历史价格和实时海运费，在邮件里写好了三个方案，并且标出了最可能成交的那个。业务员看一眼，点一下“发送”就行了。
这样就能创造出很高的“迁移成本”。
如果用户用你的AI只是为了写周报，那他明天就可以换一个。
但如果你的AI已经管理了他的财务审批、他的供应链，甚至记住了他所有大客户的习惯，那他要换掉你的成本就很高了。
这相当于把公司的整个运作系统换掉。
好的AI产品经理，都是好的“流程架构师”。
你要比用户更懂他的工作流程，在他发现问题之前，就把AI安插在那个关键节点上。
想一想：你的AI是让用户多做了一件事，还是帮他少做了一个动作？
六、 建立你自己的“数据反馈飞轮”
我必须说句实话。
如果你还在用大公司的通用模型，而且没有建立自己的数据反馈闭环。
那你就是在免费帮大公司打工。
现在投资人进场，第一件事就是看你的“数据飞轮”转得快不快。
以前说的数据，是静态的存量数据。
现在说的数据，是用户和AI互动产生的“反馈数据”。
举个例子。
一个专门审核法律合同的AI。
它提出的每一条修改意见，如果被律师采纳了，这就是一个正向反馈。
如果律师撤销了它的修改，自己写了一段，这就是一个宝贵的负向反馈。
好的产品经理，会把这种反馈设计成一种让用户愿意参与的互动。
当AI因为吸收了这个律师的风格，变得越来越懂他时，这种“默契感”就是通用模型给不了的。
所以，别再跟投资人吹你买了多少数据。
静态数据已经不那么重要了。
投资人想看的是：“你的产品上线三个月后，对用户纠正的响应速度提高了多少？”
如果你能证明，因为有了这个反馈飞轮，你的模型在处理某个法律条款时的准确率，从85%自动提升到了98%。
那你的估值就能高很多。
