技术能力从来不是AI产品存活的护城河——真正让大量产品倒在半路的是三件事：用户根本不想用、成本结构算不过账、出了问题没人能兜底。
一、死于“用户不买账”：功能正确不等于有人用
三秒测试通不过就废了：用户在无说明书、无指导的情况下，若3秒内不能理解按钮用途和出错后的撤回方式，这个功能就不该存在。
追热点式立项：大量团队先把平台和模型定了，却没定义“做成什么样算成功”，没有错误率预算、没有吞吐量目标，试点一结束就散了。
工具没长在流程里：AI做成独立入口，员工需要“记得去打开它”，这种工具活不过一个月。
二、死于“成本黑洞”：收入跑不赢调用费
全场景用顶配模型：不管什么任务都上最贵的模型，成本直接失控。简单分类、关键词提取用轻量模型就够，全部任务用顶配会让利润被API账单吃光。
盲目预存被套牢：有团队一次性充了两万块，结果两个月后换了更好的模型，剩下的钱取不出也用不上。
缓存和批处理缺失：同一个Prompt被反复调用而不做缓存，仅加一层Redis缓存就能每天省下数百元。
三、死于“评估与监控真空”：不知道它什么时候变差
连“好不好”都定义不清：AI输出是概率性的、模糊的，80分和85分的答案区别在哪，行业至今没有完美解法。
出错时不报错：传统系统出错会抛异常、返回500，AI只会一本正经地给出错误答案。可能过了一周，你才从用户投诉中发现它一直在胡说。
监控体系严重缺位：大多数团队直到Demo要上线了，才想起还没有评估和监控。正确顺序应该是第一天就搭好监控框架，否则功能做得越多，越不敢上线。