你有沒有發現，最近AI創業圈里總有一種"大而全"的焦慮？仿佛不做個十八般武藝樣樣精通的平臺，就輸在了起跑線上。

前兩天看到一個開發者分享的失敗經歷，挺有意思。他花了大半年時間，硬是把視頻生成、圖片創建、視頻編輯、字幕添加、音頻處理、特效制作、格式轉換這7項功能塞進了一個AI平臺。按理說功能夠全了吧？結果呢，用戶寥寥無幾，連自己都覺得這產品"不倫不類"。

但故事的轉折挺戲劇性。就在他準備放棄的時候，突然有了個想法：與其做7個平庸的功能，不如專心做好一個。

他砍掉了其他6個功能，專門開發利用AI演員制作工作室級高質量真實視頻的工具。結果？早期測試者的反饋讓他自己都意外——有人竟然拿它和那些拿了VC投資的AI視頻工具比較，說效果不相上下。

為什么"大而全"在AI領域成了"大而廢"？

我想了想，這個現象背后其實有幾個很現實的原因。

首先是資源的稀釋。一個小團隊的精力和資金是有限的，要同時做好7個功能，每個功能分到的資源就只有原來的1/7。這就像一個人要同時學7門語言，最后可能7門都說不利索。

更關鍵的是用戶心理。當用戶打開一個號稱"什么都能做"的工具時，心理預期反而會降低。他們會想：這個工具既然什么都能做，那什么可能都做不精。

我特意去看了看現在市面上成功的AI工具，發現一個有趣的規律：越是成功的工具，功能越是聚焦。

Runway專注于AI視頻生成，把Gen-1、Gen-2、Gen-3做到了影視級別，連《瞬息全宇宙》都在用他們的技術做特效。生數科技的Vidu專門做可控視頻生成，在影視文化、動漫、短劇領域站穩了腳跟。

再看看那些"什么都想做"的平臺，要么成了大廠的陪跑選手，要么就是不溫不火地活著。

專業化的勝利，不只是技術的勝利

華盟數智的例子更說明問題。這家原本做工業制造的公司，在視頻營銷上遇到了瓶頸：專業團隊缺乏，制作周期長，成本居高不下。

他們引入了專門做3D數字人AI視頻生成的"魔琺有言"平臺。效果怎么樣？制作周期從幾天縮短到幾小時，人員需求從4人減少到1人，每日短視頻產量從1-2條提升到8條。

電商平臺FashionHub的數據更夸張。用了PerfectClick的AI視頻解決方案后，視頻制作時間從3-5天壓縮到2-3分鐘，成本從每個150-200美元降到2-5美元，月產能從100多個視頻直接飆升到5000+個。

這些數字背后反映的是什么？專業化工具不僅僅是功能上的優勢，更是對特定場景的深度理解和優化。

說實話，我覺得這和做菜是一個道理。一家專門做川菜的小店，往往比那些什么菜系都有的大飯店做得更地道。因為專注，所以專業；因為專業，所以信賴。

AI創業的新邏輯：小而美勝過大而全

仔細觀察這輪AI創業潮，我發現一個很明顯的趨勢：市場正在獎勵那些"做好一件事"的產品。

PixVerse專注AI視頻生成，在美國iOS應用商店總榜排到第四，視頻類應用排名第一。VidAU專門做出海營銷視頻，幫快手、芒果TV這些大平臺降本增效。

這些成功案例告訴我們：在AI時代，專業化不是局限，而是突破。

我想，這背后的邏輯其實很簡單。AI技術本身已經足夠復雜，如果再試圖解決所有問題，就很容易什么問題都解決不好。相反，專注于某個垂直領域，深入理解用戶的痛點，用AI技術精準地解決這些痛點，反而更容易獲得成功。

而且，專業化還有一個隱藏的好處：更容易建立護城河。當你在某個細分領域做到足夠深入時，后來者想要追趕的難度會越來越大。

給AI創業者的一點思考

如果你正在做AI相關的產品，或者準備入場，不妨問自己幾個問題：

你的產品真的需要那么多功能嗎？用戶在使用時，80%的時間是在用哪個功能？如果砍掉其他功能，專心把這個功能做到極致，會不會反而更有競爭力？

當然，我不是說所有的AI產品都必須專業化。像OpenAI這樣的平臺級公司，確實需要提供通用的能力。但對于大多數創業團隊來說，專注可能是更明智的選擇。

畢竟，在這個AI工具滿天飛的時代，用戶要的不是更多選擇，而是更好的解決方案。與其讓用戶在你的平臺上東找西找，不如直接給他們一個完美的答案。

那個從7合1平臺轉向AI演員專業工具的開發者，現在應該慶幸自己做出了正確的選擇。有時候，做減法比做加法更難，但也更有價值。