做AI的三个死穴不在模型能力，而在高门槛、算力成本、渠道缺位——不少技术自嗨型产品因此没活下来。
一、产品门槛之死
复杂度过高：很多团队把“专业”等同于功能全、操作复杂，预设用户先花长时间研究说明书才会点开始，结果普通用户还没尝到甜头就失去耐心。
用户预期：普通用户评估工具时先问“我能不能立刻解决问题”，而不是“它有多强”；上手流程越长，能力尚未被感知，耐心就可能已经耗尽。
建设性做法：低门槛不是阉割功能，而是让第一次使用就能得到明确有用的结果，把深入学习的成本后移。
二、算力成本之死
变动支出：生成式AI的调用、推理会随使用次数、生成长度和计算复杂度持续产生开销，免费或轻收费使用越重，账单压力越大。
增长悖论：如果单次使用收入覆盖不了对应变动成本，用户越活跃，现金消耗越快；看起来在增长，实际在替云厂商交电费。
关键区分：使用量增长并不必然导致亏损，关键要看收入、推理成本与其他变动支出之间的关系。
三、商业分发之死
酒香也怕巷子深：技术价值如果不能抵达目标客户，就无法进入验证、留存和付费；只靠技术执念默认用户会找上门，潜在需求难转化为真实使用。
触达链路：产品竞争还涉及渠道、传播、信任和交付，缺少触达路径，再好的能力也无法变现。
闭环要求：曝光、首次体验、持续使用与收入回收要连成一条链路，被看见之后还要愿意用、留得住、能付费。