作者作为一名有十多年经验的程序员分享了自己在AI快速发展背景下利用GPT Pro和Deep Research进行产品调研的经历。文章指出仅依靠AI工具并不足以成功更重要的是要找到真实的市场痛点和需求。作者通过实际案例分析了纯工具类、垂类工具和审批/合规类产品的调研过程强调了资源和场景的重要性并提醒读者不要被AI的强大功能所迷惑要学会排除那些看似有戏但实际不成立的机会。作为一个写了十来年代码的程序员最近这半年我感到了前所未有的窒息感。AI 的发展速度太快了。看着那些 20 多岁的小孩用 AI 哐哐写代码、做产品我这种 35 岁的“老古董”开始慌了。焦虑逼着我必须做点什么。为了这事儿我一咬牙开了GPT Pro主要就是为了用那个Deep Research深度研究。我当时想的是我有经验又有最强的 AI 武器我得跑赢那些年轻人至少不能输给时代。但我错了。这三个月我最大的收获不是找到了机会而是学会了排除那些“看起来很有戏”的机会。前阵子我搞了一个自认为完美的“全自动产品调研漏斗”。这逻辑简直是降维打击啊作为一个典型的老码农我当时的心态是工具做好了用户自然就会来。我有 Deep Research 这种核武器能把一个虚无缥缈的想法瞬间落地成技术方案。我当时觉得自己稳了。结果当我冷静下来以一个程序员的“Debug”思维去跑这个流程时报错了。Deep Research 确实强搜得又深又准。但问题来了它挖出来的东西并没有给我的产品带来“非你不可”的理由。我突然意识到我写的这个东西本质上是个“API 缝合怪”。Deep Research 负责查资料用户为啥不直接问它关键词分析那是 SEO 工具的饭碗。PRD 生成现在的 AI 工具一大把。我把这些接口串了起来以为造了一辆新车其实我只是给用户提供了一个新的“登录入口”。用户凭啥多此一举来我这这事儿我想破头也没想通。更让我后背发凉的是我发现自己犯了一个致命的错误我以为只要工具做好了就行但 AI 彻底改变了这个结果。以前我写个脚本、做个小工具因为技术上有门槛我还能靠信息差赚点钱。但现在不一样了。AI 把技术的门槛铲平了。以前我要花一周写的爬虫和数据分析现在 AI 几分钟就给你吐出来。这意味着你引以为傲的“技术实现”在 AI 面前一文不值。我这才明白我不是在做产品我只是在做重复建设。更扎心的是随着调研深入我把市面上常见的几种产品形态拉了个清单挨个分析了一遍。这些都不是我瞎想的都是我实打实调研出来的场景结果发现根本没有“容易摘的果子”产品类型我的“意淫” (看起来)现实暴击 (实际做起来)纯工具类门槛低维护成本低写个脚本跑起来就行。(真实遇到问题) 流量全是红海竞品扎堆。你刚上线价格战就打起来了赚个辛苦钱。垂类工具 (如儿童生日场地)针对细分场景做个工具自动化解决信息不对称。(真实遇到问题) 80%是技术剩下20%是要命的人工。你要核实场地真假、做人工对比这根本不是纯技术能搞定的。审批/合规类把复杂的法律条款逻辑化做个智能审批系统。(真实遇到问题)地狱难度。 每个州、每个国家的法规都不一样维护成本极高稍有不慎就是法律风险。 细节深挖为什么我说这些是“火坑”为了避免你们觉得我是空谈我把上面这三个坑的真实调研细节摊开来说说。关于“儿童生日场地”80%技术20%要命的人工我本来想做个工具专门帮老外找那种带泳池、带大草坪的别墅办生日派对。AI 能帮我爬取 Zillow 上的房源数据也能抓取 Instagram 上的照片技术上一点不难。难在哪里在于那 20% 的信任成本。用户问我“这房子真的有烧烤架吗泳池干净吗”AI 不知道它只知道图上写着有。我得派人去实地看或者跟房东电话确认。一旦涉及到人工核实、线下地推这就变成了一个劳动密集型产业不是我想要的副业了。关于“审批类”地狱难度的法规壁垒比如我想做宠物用品出口或者儿童玩具的合规检测工具。AI 能搜到美国的 CPSC 法规也能搜到欧盟的 CE 标准。难在哪里在于动态变化。上个月这个州允许的材料下个月可能就禁了。你用 AI 生成的“合规报告”万一出了安全事故法律责任算谁的AI 不负责只能我来负责。这种背锅侠的生意我不做。关于“虾皮Shopee资源”唯一看到的光反而是我后来反思时想到的。我有个朋友做 Shopee 跨境他们最头疼的不是开店而是发货。比如马来西亚的海关新规或者台湾站的发货标签打印现有的 ERP 工具要么太贵要么很难用。为什么这个好做因为我有场景我有人脉。我能直接问他“你最烦哪个环节”他说“打印面单卡顿”我就做“面单加速器”。这种痛点极其具体不需要 AI 去猜也不需要我去扫街。看完这些细节我彻底清醒了。靠纯技术赚钱的时代已经彻底过去了。现在的我觉得最好的项目不是你有多少 AI 的 Token而是你手里有没有资源和场景。这也是 35 岁男人唯一的优势——人脉和阅历。如果只是坐在电脑前对着 AI 脑暴那些“看着能行”的项目99% 都是幻觉。这次经历给我最大的教训是工具越强越容易产生幻觉。你会误以为有了 GPT Pro 和 Deep Research你就拥有了点石成金的手指。但其实你只是拥有了一个更贵的放大镜放大了那些本来就不成立的想法。现在我看一个项目第一反应不再是“能不能用 AI 实现”而是“这东西是不是伪需求”哪怕 Deep Research 告诉我这事儿有戏只要找不到那个非用不可的痛点我就不动。这次把那个“完美漏斗”删库是我这三个月花的最值的钱。因为它教会了我产品调研不是为了证明你的代码写得好而是为了尽早证明这个想法根本行不通。毕竟大多数项目不是死在代码里而是死在“没人需要”里。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取