前两天，我和一个做婚庆行业的抖音粉丝聊了会。
他做了一款给婚庆司仪用的现场管理工具。功能看起来不重，产品已经根据真实用户的反馈迭代了好几轮。
我听他讲产品的时候，最有意思的部分全是细节。
司仪到了现场，哪个环节最容易乱？哪些信息需要临时确认？谁会在最着急的时候打开这个工具？一个功能做到什么程度，用户才愿意把原来的习惯换掉？
这些问题，AI 可以帮忙整理，但答案来自他在婚庆行业里一天一天做出来的经验。
他身边刚好有会 AI coding 的伙伴。一个人懂行业，一个人能快速把想法做成产品。他们从自己的问题出发，先做出能用的版本，再跟着真实反馈往前改。
这次聊天让我更具体地看见了一件事
AI 让做产品的技术门槛持续下降，行业经验开始变成更稀缺的产品能力。
模型公司做通用能力，行业的人接住具体机会
大模型公司的目标，和一个垂直产品的目标，本来就有很大差别。
我昨天看完了《梁文锋投资者交流会》的录音文字稿。
在这份材料里，梁文锋反复讲到一个取舍：DeepSeek 现阶段把精力放在 AGI 主线、通用 Agent 和 Coding Agent 上。
谈到商业化时，他表达的意思是，AI 怎样进入具体业务、商业机会怎样落地，可以由社会和合作伙伴共同完成。谈到应用层时，他也希望产业伙伴做自己更关注、更擅长的部分。
这两段话放在一起，形成了一个很清楚的分工：
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模型公司继续提高通用能力，降低使用成本； -
行业从业者识别具体问题，理解业务流程； -
产品团队把模型能力接进真实场景； -
用户用使用、付费和持续反馈检验结果。
这也是我在婚庆工具上看到的结构。
模型可以写代码、生成页面、整理需求。司仪现场什么时候最忙、哪一步最容易出错、哪些信息必须一眼看见，这些判断来自行业内部。
通用能力越强，这类判断越容易被快速做成产品。
行业经验，藏在那些很难写进教程的地方
很多人提到行业经验，想到的是做了多少年、认识多少人。
真正能进入产品的行业经验，往往藏在五类“暗知识”里。
第一类：问题发生的具体时刻
同样是“现场管理混乱”，婚礼开始前一小时、仪式进行中、临时换流程，解决方法完全不同。
产品需要知道谁在什么时间、什么环境下遇到问题。
第二类：旧流程存在的理由
一些流程看起来低效，背后可能连着责任、信任和协作习惯。
行业里的人知道哪些环节可以直接改，哪些环节需要保留人工确认。
PS：这一点很重要，不要上来就大刀阔斧的砍。
第三类：结果的验收标准
“生成了一份方案”只是一个动作。
现场是否少出错、沟通是否更顺、交付是否更稳定，才是用户关心的结果。
第四类：用户愿意付费的边界
用户会为省下的时间、减少的错误和更稳定的交付付费。
行业经验帮助产品找到最有价值的那一步。
第五类：异常情况和责任边界
真正的业务总有例外。
经验丰富的人能提前指出哪些情况需要提醒、暂停、人工接管和留下记录。
这些暗知识共同决定了产品应该做什么、做到多深、在哪一步把决定权交还给人。
垂直 AI 的优势，会在使用中慢慢长出来
行业经验只是起点。持续使用会把它变成更难复制的资产。
2026 年关于垂直 AI 的讨论，经常提到行业数据、工作流集成、合规和客户反馈。一篇关于垂直 AI 公司边界的研究则提出了另一个重要概念：责任边界。界面和工具可以变化，专业签字、证据记录、受监管流程和可信系统仍然需要清晰的承担者。
这让我想到，垂直产品真正会积累四类东西：
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场景知识：知道问题在哪个时刻发生。 -
工作流位置：产品进入用户每天都会经过的关键步骤。 -
例外数据：每次使用都会带回新的边缘情况。 -
信任关系：用户愿意把真实资料、真实问题和反馈交给你。
底层模型可以持续更换，但四类资产会跟着客户和交付一起生长。
把行业经验变成产品，可以从四步开始
普通人看到 AI 机会时，很容易从“我能做什么功能”开始。
但我觉得先从自己反复遇到的问题入手，才更有机会。
第一步：找一个你撞过很多次的问题
写清楚谁在什么时候遇到什么困难，当前要付出多少时间、成本或沟通代价。
第二步：把经验翻译成流程
把你脑子里的判断拆成输入、动作、结果和异常情况。
哪些步骤适合 AI？哪些步骤保留人工确认？什么结果才算完成？
第三步：先做一个能验证的小版本
功能只覆盖最关键的一段流程。
让几个真实用户使用，观察他们在哪里停下、哪些功能反复打开、最终结果有没有改善。
第四步：跟着反馈积累资产
记录例外情况、修改原因、使用频率和付费信号。
每一轮迭代都让产品更贴近行业，也让后来者更难只靠一个通用模型追上。
更直白一点，当你在找机会点时，你先先问自己四个问题：
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我熟悉的行业里，哪件事已经反复出现？ -
AI 接进去以后，能否减少重复劳动、错误或交付波动？ -
谁愿意为这个结果付费，并持续给出真实反馈？ -
我是否愿意在这个细分问题上继续做三年？
如果四个问题都有清晰答案，就可以先做一个mvp版本。
行业经验负责选择方向，
AI 负责提高行动速度，
真实用户负责给出答案。
模型能力还会继续增长。会写代码、会调用工具、会做原型的人也会越来越多。
真正值得长期积累的，是你对一群人、一个场景和一条业务流程的理解。
这份理解可以变成产品，也可以变成你在 AI 时代最有复利的资产。
我近期也在往这个方向转型，望共勉。
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