如果你问一个AI从业者，怎么才能做好AI产品，他大概率会告诉你要追最新的AI新闻，要用最新的Agent框架。

如果你再问他，用户最近反馈了什么问题，他却会愣一下。

这就是2025年AI行业最荒诞的现实，所有人都在盯着技术，没人盯着用户。

Chip Huyen在LinkedIn上发了一张对比表，左边列着大家以为能改进AI应用的做法，追新闻、换框架、纠结数据库、比较模型、微调参数，右边列着真正有用的做法，跟用户聊天、做稳定的平台、准备好数据、优化工作流、写好提示词。

这张简单到不能再简单的表格，转发量爆了。

因为它戳中了每个AI从业者心里那根刺。

2024年到2025年，AI工具层出不穷，你可以让AI帮你设计界面，可以让它写代码，可以让它搭网站。

理论上，我们应该看到无数酷炫的AI产品横空出世。

但现实是，大部分公司拿着AI工具，不知道该做什么。

数据显示，试用AI的公司里，大多数用了一阵子发现收效甚微，然后就停了。

Chip给出了一个出人意料的答案，问题不在技术，在人。

她做过一个实验，问基层经理，你是要给团队每人订一个昂贵的AI编程助手，还是要多招一个人？

几乎所有基层经理都选多招人。

但如果你问VP或者更高层，他们会毫不犹豫选AI。

因为站的位置不同，基层经理盯着团队产出，多一个人就是多一份产能。

高管盯着业务指标，一个AI工具能提升整体效率，这笔账划算。

这种认知差异，恰恰反映了AI落地最核心的困境，每个人都在用自己的标尺衡量AI价值，没人真正搞清楚AI到底该怎么用。

Chip说每次有人问她怎么keep up AI最新动态，她都想反问，你为什么要keep up？

真正做产品的人都知道，用户根本不care你用的什么技术栈，他们只care你的产品好不好用，能不能解决他们的问题，会不会突然就挂了。

Chip在Netflix做AI研究员的时候，发现Netflix从不追新技术，他们只关心推荐系统准不准，视频加载快不快，用户体验顺不顺。

技术只是手段，用户体验才是目的。

但现在大部分AI公司反过来了，他们花大量时间研究要不要上最新的模型，要不要用最酷的框架，却很少花时间去问用户，你到底要什么？

如果你问Chip，AI落地最关键的是什么，她的答案是，数据。

她举了个例子，很多公司一上来就想做RAG，检索增强生成，听起来很高级。

但他们往往忽略了一个问题，你的知识库够不够干净？结构合不合理？能不能被有效检索？

如果这些基础工作没做好，上再先进的RAG系统也白搭。

更关键的是，数据工作不是一次性的，用户在用你的产品，就会产生新的反馈，新的场景，新的边界情况。

你得不断去收集这些数据，持续优化你的系统。

这是个苦活，但也是最有价值的活。

Chip在Netflix做AI研究员，在Stanford教机器学习，在NVIDIA开发Nemo平台，这些经历给了她一个独特视角，她既懂技术深度，也懂业务逻辑。

她发现最好的AI产品往往不是技术最先进的，而是最懂用户的。

这背后的逻辑是同理心。技术可以学，框架可以换，但对用户的理解是积累出来的。你得真的去跟用户聊，去看他们怎么用你的产品，去理解他们的痛点和困惑。

这个过程慢，但没有捷径。

Chip说她现在做咨询，跟很多大企业聊AI策略，她发现最大的问题不是技术能力不够，而是组织架构不对。

很多公司把AI团队放在技术部门，导致他们只关注技术指标，不关注业务结果。但AI应该是业务驱动的，不是技术驱动的。

所以她建议，AI团队应该跟业务部门坐在一起，应该参与业务讨论，应该理解业务逻辑。

只有这样，你才能做出真正有用的AI产品。

如果说AI的上半场是技术竞赛，那下半场一定是应用落地。

技术会越来越成熟，模型会越来越便宜，工具会越来越多。但能不能做出好的AI产品，取决于你对用户的理解有多深，对业务的把握有多准，对细节的打磨有多细。

所以别再纠结用什么模型了，去跟你的用户聊聊吧。问问他们要什么，看看他们怎么用，听听他们的抱怨。答案都在那里。

归根结底，做AI产品跟做其他产品没什么区别，你得理解用户，你得解决问题，你得持续迭代。技术只是手段，不是目的。