AI大爆发！a16z揭秘“水晶鞋效应”：第一批用户竟是AI最死忠粉！

哈喽，大家好，小今这篇科技观察，主要来聊聊AI产品的“水晶鞋效应”，第一批用户反而最忠诚，传统玩法失灵，创业者得换新思路了。

最近AI圈出了份重磅报告，是做AI推理服务的OpenRouter搞的，叫《State of AI》。

他们汇总了60多家服务商的300多个AI模型，分析了100万亿个交互数据，里面有个“灰姑娘水晶鞋效应”，把AI产品的用户留存规律说透了，跟咱们印象里“产品慢慢迭代才能留住人” 的逻辑完全不一样。

传统软件 vs. AI：用户留存的“两种模式”

咱们先回顾一下，过去传统的软件行业是怎么玩的。就拿开发一个办公软件来说吧，按照传统的SaaS（软件即服务）模式，大家通常都是先搞一个“最小可用产品”（MVP），就是功能最少、但能跑起来的版本。

这个版本就是个“毛坯房”，能用就行，然后呢，开发团队就得没日没夜地修修补补、添砖加瓦，希望通过持续的功能迭代和优化，来留住用户。

这种模式下，早期用户流失简直是家常便饭。很多时候，创始人只能眼巴巴地看着用户流失，然后心里默默祈祷，希望未来的版本更新能把这些跑掉的用户再拉回来。就像圈里人常说的那样：“留存率是软件的命，但也是最难搞定的指标。”初期丢用户，几乎是每个软件产品都得经历的“苦肉计”。

但AI产品呢，它可不吃这一套。它更像是一个“直接出王炸”的选手。那些刚上线的AI模型，如果恰好解决了某个用户的“痛点”，那用户就会像灰姑娘找到了那双独一无二的水晶鞋一样，一下子就合脚，再也不想脱下来了。

这批用户，他们不再是抱着试探的心态，而是直接把自己的核心业务流程，跟这个AI模型死死地绑在一起，形成了一种高度依赖和信任。

“水晶鞋效应”揭秘：为啥第一批用户最死忠？

那么问题来了，为啥AI产品能有这种魔力，让第一批用户就这么死心塌地呢？这背后其实是AI圈一个独特的生态。

OpenRouter的数据显示，他们平台上的模型使用量在一年内翻了十倍，处理的数据量更是从10万亿飙升到了100万亿。每天都有新的AI模型涌现出来，开发者们也都在疯狂地尝试各种新模型。但大多数时候，这些新模型要么不好用，要么压根解决不了用户真正的核心问题，大家试用一下就走了，成了“AI游客”。

然而，一旦出现一个“厉害角色”，一个能够精准打击某个“高价值难题”的AI模型，那情况就完全不一样了。比如，有的AI在编写复杂代码方面表现出色，能大幅提升程序员的效率，有的AI在处理超长文本时表现稳定，不会出现逻辑混乱或信息丢失的情况。

当用户遇到这样能“一针见血”解决自己痛点的AI时，他们就会毫不犹豫地“上车”，而且是深度绑定。他们会花大力气把这个AI模型嵌入到自己的工作流中，建立起一套围绕这个AI的习惯和流程。一旦这种绑定形成，用户再想换别的AI，那就意味着巨大的时间成本和学习成本，所以他们宁愿“死忠”下去。

真实案例：用数据说话的“水晶鞋”故事

咱们用两个具体的例子，把这事儿说得更透彻。

去年年中，Google推出了Gemini 2.5 Pro。在6月份，第一批用上它的开发者们，到了5个月后，竟然还有20%的人在活跃使用。这对于单个AI模型来说，这个留存率简直是高得惊人！

这批用户之所以能保持如此高的忠诚度，很可能就是因为Gemini 2.5 Pro在某个特定领域（比如编程能力）上，给他们带来了无可替代的价值，解决了他们工作中的关键难题。

但有意思的是，到了9、10月份，当新的用户涌入时，Gemini 2.5 Pro的留存率就直线下降了。为啥呢？因为那时候市面上又冒出了不少新的、更强的模型，后来的用户并没有在Gemini 2.5 Pro身上找到“非它不可”的理由，试用之后觉得可替代性太强，自然就流失了。这说明，“水晶鞋效应”是有时间窗口的。

再看Anthropic的Claude 4 Sonnet。在它5月份刚推出时，第一批用户在4个月后，留存率竟然高达40%！这同样远高于后面加入的用户。这批早期用户，可能看中了Claude 4在复杂推理能力上，或者在处理超长文本方面的独特优势，这些在当时是很多其他模型无法比拟的。

但和Gemini 2.5 Pro类似，到了秋天，Claude 4 Sonnet的新用户流失速度也加快了。道理很简单，当它的独特优势不再那么“独一无二”时，那些没有被其核心能力深深打动的用户，就会寻找新的替代品，从而流失。

没有“水晶鞋”的AI，只能沦为“凑合着用”

当然，不是所有AI都能拥有这种“水晶鞋时刻”。就像我们看到的Google早期的Gemini 2.0 Flash和Llama 4 Maverick，它们的功能不能说差，但也没有比市面上的现有模型强出多少。

结果呢？无论何时注册的用户，留存率都普遍不佳。这就像灰姑娘试了无数双鞋，却始终没有一双是真正合脚的。这些模型没有找到自己真正的“核心用户”，只能在“够用就行”的市场里混日子，没有用户会对它们产生真正的忠诚。它们缺乏那种“非你不可”的特质。

给AI创业者和投资者的忠告：抓住“核心用户”

对于AI领域的创业者和投资者来说，从“水晶鞋效应”里，有几点非常关键的启示：

1.产品市场匹配，本质是“问题-模型匹配”：不要想着搞一大堆花里胡哨的功能去讨好所有用户。更重要的是，找到一个高价值的、未被充分解决的问题，然后用你的AI模型去做到极致。能把一个具体问题解决得比别人都好，用户自然会为你停留。

2.“先发优势”的重新定义：真正的先发优势，不是比谁第一个上线，而是比谁第一个“极致地”解决了某个用户的“痛点”。一旦你先锁定了这批因痛点被解决而深度绑定的用户，他们就会围绕你的模型构建工作流，更换成本高昂，这才是牢不可破的“先发优势”。

3.留存曲线才是“金标准”：别光盯着用户增长数，那只是“面子工程”。更重要的是看用户的留存曲线。如果你的产品出现了一批留存率远高于平均水平的用户，恭喜你，他们就是你的“水晶鞋用户”！赶紧去深入研究他们为什么留下来，然后沿着这个方向去优化和深挖，这才是AI产品真正的增长引擎。

4.抓住AI的“黄金窗口期”：AI模型的“黄金窗口期”往往很短，可能就那么几个月。一旦下一个更强大的、能更好解决特定问题的模型出现，你的机会可能就稍纵即逝了。所以，快速找到并锁定第一批核心用户，至关重要。

AI竞争的未来：极致与专属

所以，现在AI圈子里，那些妄图通过“什么都能干”来取胜的通用大模型，日子会越来越不好过。

与其做一个“样样通但样样不精”的“万金油”，不如把一个点做到极致。比如，专门为医生提供辅助诊断，或者专门为设计师生成创意方案。就像灰姑娘的水晶鞋一样，它不需要多么华丽，多么通用，它唯一需要做到的，就是刚好、完美地合脚。

说到底，AI下一轮的竞争，拼的不是模型有多么庞大、算力有多么迅猛，而是能不能找到那批因为你的产品而“非你不可”的用户，并且持续地留住他们。这才是AI产品真正能创造的“水晶鞋魔法”。