它曾是内容创作者的“AI写作神器”，也曾是 SaaS 创业者的“增长范本”。但当模型不再稀缺，Jasper.ai 的故事开始变得复杂。这篇文章，是一次对 AI 工具兴衰的温柔拆解线上配资炒股，也是对“产品护城河”重新定义的深度探索。
序幕：AI应用的镀金时代2022年秋天，如果你在硅谷做产品、搞增长，或刚从Google离职出来创业，你一定听说过一个名字：Jasper。
一个写文案的AI应用，不到一年估值飙升到15亿美元，融资超1.25亿美金；连官网都还在用 Notion 做的时候，就已经成为最火的AI写作工具，日活增长曲线直冲天花板，被无数创业者奉为Prompt套壳变独角兽的教科书案例。
彼时彼刻，全世界的增长黑客、B2B从业者、文案运营负责人，都陷入了一种集体内容焦虑——写不过来、赶不上热点、广告点击率下滑、内容产出堆不出个性，KPI压得人喘不过气。
而 Jasper，恰好给了他们一个看起来专业、实用、能管用的答案。只要输入几个关键词，它就能自动生成长文、广告语、邮件标题，甚至还能帮你套用不同的品牌语气风格。比起 ChatGPT，它更像是一个文案团队；比起手动写，它又快得不像人类。
于是，一夜之间，AI 写作工具成了资本与增长圈最热的风口。
Prompt 模版、语气库、自动改写、A/B 测试文案，所有营销动作都仿佛可以自动完成。
在Jasper火到巅峰的时候，人们相信：只要接上模型，内容生产的未来就会被彻底改写。
那是一个所有人都想用 AI 点石成金的时代。
那是一个AI能力刚刚平民化的兴奋期，也是一个技术和商业判断尚未成熟的混沌期。
只不过，没有人想到点石成金的魔法，竟然会如此轻易地失效。
第一幕：黄金时代 —— 正确的PMF与聪明的产品设计1. 押注被内容焦虑淹没的营销团队任何一个独角兽的诞生，都始于一次对市场痛点的精准狙击。Jasper的成功，也不例外。它之所以能在初期爆红，不是因为它技术最强，而是因为它在最合适的时机，为一群最焦虑的人，提供了一颗最想要的速效救心丸。
这群最焦虑的人，就是当时的全球营销团队。
在ChatGPT尚未普及、AIGC概念还停留在论文里的2022年，所有依赖内容获客的企业，都集体陷入了一场内容生产的竞赛：
算法在变：搜索引擎的算法越来越苛刻，需要更高质量、更高频率的SEO文章。渠道在变：社交媒体、博客、EDM、短视频……每一个渠道都需要源源不断的新内容去填充。用户在变：用户的注意力越来越稀缺，需要更个性化、更有创意的文案才能打动。这一切，都指向了营销团队一个几乎无解的痛点——规模化的、高质量的、个性化的内容产能，严重不足。
当时的市场负责人，每天都在为这些问题而头疼：外包写手质量参差不齐，内部团队扩招成本高昂，而CEO还在不停地追问为什么我们的内容声量上不去？
Jasper，就是在这样一片内容焦虑的汪洋大海中，出现的机会捕手。
它的创始人Dave Rogenmoser 本身出身于增长黑客圈，他看见的不是技术创新，而是【团队被写作任务压垮】的真实场景——他们不缺灵感，他们缺的是规模化复制灵感的能力。
于是，Jasper 押注了一个当时看似小而脏的市场：为营销人服务的AI写作助手。
不同于通用型文生文模型，它的切入点不是写得多好，而是写得足够快 + 符合品牌风格 + 拿来就能用。
Jasper 不追求生成一篇优美散文，而是专注于：
广告语是否戳中痛点？电商文案是否能带动点击？邮件开头是否够吸睛？SEO博客结构是否符合收录逻辑？它将AI 写作变成了一种精准支持增长团队的轻量型内容生成能力。
在 ChatGPT 还只是技术极客们的 API 玩具时，Jasper 已经开始大规模吸引愿意为节省时间买单的团队付费。
它不是在用 AI 写诗，而是在给营销人开一条多产、快速、安全的逃生通道。
而这，恰恰是它 PMF的精准落点。在一地鸡毛的增长环境中，Jasper 成了那把能帮你假装还有资源的写作外骨骼。
我们马上进入第一幕第二节：Jasper当时做对了什么？——三个聪明的产品决策。
这部分是你整篇文章的结构性亮点区——不能只讲它做了什么，而是要讲它为什么做得对，每个决策都要带出背后的产品判断力，这样才能体现你写这篇文章的专业视角。
2.Jasper当时做对了什么？三个聪明的产品决策决策一：让输出更专业——品牌语气设定+模版化生成
Jasper第一个打破的通用AI幻觉，就是品牌不能忍受千篇一律的机器话术。
与其生成一大段无聊的流水账，不如生成一小段有调性的品牌语句。所以 Jasper 做了两个产品动作：
允许用户上传品牌语料，设定语气偏好（温暖？严肃？活泼？专业？）内置几十种文案模版，每个模版都对应一个特定应用场景（比如：Facebook广告、SEO文章开头、邮件开头等）这看似简单，其实在用模版重构Prompt工程。对于非技术用户来说，这是第一次可以用【下拉框 + 关键词】调教AI的体验。
而且它抓住了一个关键：品牌内容不是要多，是要像自己。
在所有写作型AI产品还停留在让它能写时，Jasper已经在做让它写得像我们。
决策二：绑定团队核心流程——协作型写作系统
大多数AI写作工具把自己当成文案生成器，而Jasper更像是一个营销写作协同平台。
它没有满足于一人一输出，它迅速推出了团队协作功能，允许多个团队成员共享文档、建立项目、设置审批流程，把写作 → 审稿 → 改写 → 提交 → 落地这个营销内容的真实流程做成了产品。
支持团队多人共享文案草稿可以设置评论、权限、版本对比将AI输出嵌入到团队协作流中，而不是单人操作这个看似简单的功能，却是它绑定用户的杀手锏。一旦一个营销团队都开始在Jasper上进行内容创作、修改、审批，那么：
数据资产沉淀下来了：所有的文案都留存在Jasper里。工作习惯养成了：团队已经习惯了内容创作→内部审批→一键发布的流程。替换成本变高了：这时，你想让整个团队都迁移到一个新工具上，所需要付出的学习成本、数据迁移成本和习惯改变成本，将是巨大的。这一决策，极大地提升了用户粘性和生命周期价值(LTV)。
Jasper做的是把内容AI，变成团队可以共同使用的组织能力。
决策三：产品化包装——SaaS不是接口，而是角色协同
在当时，直接调用OpenAI的API，对于绝大多数营销人员来说，是一个技术门槛很高的事情。你需要了解Token计费、需要和代码打交道、需要自己摸索Prompt。
Jasper的第三个聪明之处，在于它完成了一次极致的产品化封装。
它把背后所有复杂的技术细节，都隐藏在了一个极其简洁、友好的SaaS界面之下。它用一个营销人员能听懂的语言，来重新定义产品：
不说Token计费，说每月2万字基础版，99美金。不说Prompt工程，给你上百个填空式的模板。这一决策，本质上是一次伟大的技术平民化。
它让成千上万不了解技术的营销人员，也能在一分钟内，轻松地驾驭当时最顶尖的AI能力。这为它带来了病毒式的传播和最广泛的用户基础。
它内建了：
多角色权限管理（编辑、审校、品牌方、投放人员）数据留存/成果导出/内容统计；订阅+用户管理+分布式组织授权这些设计不仅让 Jasper 看起来更像一个正经工具，更重要的是它天然就适合进入 B2B 的企业预算体系，可以按团队卖，而不是按人卖；按效率卖，而不是按玩具卖。
这就是它早期能拿下千万 ARR的原因之一：它不只会生成内容，它也懂企业怎么组织人来处理内容。小结
在那个技术还在狂飙、工具还在堆功能的时代，Jasper 是少数几个先定义用户场景，再设计功能封装的AI产品。
不是因为它用了什么强模型，而是因为它懂得内容焦虑的真实业务场景，愿意用产品机制让AI落地而非飘在空中。
第二幕：模型的诅咒 —— 一夜之间，护城河的蒸发成功是一种祝福，也是一种诅咒。
就在Jasper如日中天，被无数创业者奉为圭臬，准备在AI写作的康庄大道上一路狂奔时，一声惊雷，从它的心脏地带炸响。
2022年底，OpenAI发布了ChatGPT，这个技术界的诺亚方舟，也像一场突如其来的核爆，把所有靠近 AI 技术表层做产品的玩家，一夜间炸出了裸泳的真相。
曾经靠 Prompt 模版、品牌语气、协作封装抢占市场的 Jasper，在 ChatGPT 免费公测之后，用户突然发现：
能力更强：ChatGPT基于更强大的模型，不仅写得更快，而且质量更高、上下文理解能力更强。价格更低：过去需要每月花费数十甚至上百美金才能体验到的核心能力，现在只需要一个免费账户，就能触手可及。交互更自由：Jasper的模板曾经是优点，但在ChatGPT更自由、更强大的对话式交互面前，反而显得有些呆板和受限。Jasper一下子成了被时代降维打击的典型案例。
1. 屠龙少年，终成恶龙：ChatGPT 的开源化打击Jasper 起初，是为那些不会调模型的人提供调模型的服务。
但 ChatGPT 出现后，所有人都变成了 prompt 工程师，甚至比它还会调。用户发现：我为什么还要每月花99美元用 Jasper？我打开 ChatGPT，只需要打两行字，它就能输出一样甚至更好的结果，而且还不限模版、无限制场景。
Jasper的产品价值瞬间被稀释。它做了那么多封装，恰好也限制了灵活性。
而这正是第一代 AI 应用普遍掉进的陷阱：
他们构建在API接口之上，以为包装层就是护城河却没意识到：基础模型如果能力大幅升级+开放，所有中间层产品都将变得可替代。ChatGPT 是 Jasper 曾经想利用的底层技术，却也成了打穿它的平替武器。
用户开始回流 OpenAI，VC 开始质疑 Jasper 的成长空间。
原本属于它的AI写作时代，仿佛一夜之间风向倒转。
曾经为Jasper构建起高墙的护城河，几乎被完全填平了。它的核心困境，赤裸裸地暴露了出来：
当你的核心竞争力（模型能力），来自于你的供应商，而你的供应商，突然决定亲自下场成为你最强大的竞争对手时，你该如何生存？
Jasper所依赖的模型，不再是它的壁垒，反而成了它的诅咒。它最核心的价值主张——使用最顶尖的AI能力来写作变成了人人可用的基础设施。
这场突如其来的生存危机，正是Jasper故事中最具戏剧性，也最值得我们深思的转折点。
它也引出了所有AI应用层建设者，都必须面对的终极拷问：当模型本身不再稀缺时，我们真正的价值，到底是什么？
2. 看似强大，实则脆弱：两个致命的架构缺陷Jasper 的危机，并不只是 ChatGPT 的横空出世。
在模型这层最大的护城河被填平之后，人们才发现，Jasper这座看似坚固的独角兽城堡，其地基之下，一直存在着两个致命的结构性裂痕。
缺陷一：生态缺失。它只是一个工具，而不是一个平台
在产品的世界里，工具和平台之间，隔着一道无法逾越的鸿沟。
工具：解决一个单点问题，用户用完即走，极易被替代。
平台：连接多个角色，定义一套标准，吸引第三方开发者在上面构建生态。
Jasper从始至终，都只是一个极其优秀的写作工具。它从未想过，或者说从未成功地，将自己进化为一个内容生态平台。
Jasper 早期吸引了大量用户，但它从未真正构建起属于自己的开发者生态。
它不像Notion 那样开放 API / 插件系统，鼓励用户共建；
它也没有像 Zapier 那样鼓励串联场景，变成工作流引擎。
它只是一个封闭的产品形态：我提供模版、你来用。这注定了它只能服务终端用户，却没办法成为别人能力体系的一部分。
没有开放平台，就没有生态。没有生态，就没有网络效应。没有网络效应，就没有护城河。我们可以想象一下： 如果Jasper在早期，就开放自己的API，鼓励其他开发者，在它的AI能力之上，去开发法律合同版Jasper、医疗报告版Jasper……那么，它就有可能成为AI内容创作领域的操作系统。
但它没有。它没能像Salesforce或Figma那样，在自己周围，建立起一个由无数开发者和第三方应用构成的、繁荣的卫星城邦，来共同抵御外部的入侵。
它选择把自己封闭起来，做一个功能强大、体验完美的工具。
而工具的宿命，就是被更强大、或更便宜的工具所取代。缺陷二：连接中断。它是一座孤岛，而不是交通枢纽
一个更致命的问题是：Jasper 并没有真正嵌入用户的核心协作系统。
它虽然构建了自己的团队写作机制，但它没法连接企业已经在用的内容工作流工具：
没法直接与Notion联动内容模版不能同步到Hubspot的邮件营销系统无法触发Zapier中的自动化任务流Slack/GoogleDocs/Webflow/Airtable…它统统没有打通。于是，Jasper 变成了一个需要被额外打开的工具。
现代企业的工作流，早已不是在一个软件里完成所有事，而是一个由无数个顶尖工具连接而成的星系。
一个产品要想在企业里真正活下去，就必须成为这个星系的一部分，而不是一颗游离在外的孤星。
Jasper的第二个致命缺陷，就在于它没能把自己深度地嵌入到这些主流的工作流平台之中。
Jasper的工作流是封闭的。它总是在说：请到我的世界里来，完成你的写作。而不是在你需要我的任何地方，我都会出现。
这种连接上的缺失，导致它始终是一个目的地，而不是一个无处不在的基础设施。
当ChatGPT以更开放的姿态（通过API和插件）与所有主流平台进行深度集成时，Jasper这座曾经车水马龙的孤岛，便不可避免地，迅速地被边缘化了。
这两大架构缺陷，注定了Jasper在面对模型大众化的滔天巨浪时，几乎没有还手之力。
Jasper 就是第一代模型即功能型产品的缩影 ——
它做了太多功能逻辑，却没构建出生态位逻辑。
它的故事，也为我们接下来要探讨的第三幕，埋下了最沉重的伏笔。
第三幕：工作流之战 —— 在废墟之上，重建护城河面对ChatGPT的降维打击和自身架构的先天不足，Jasper的故事并没有就此结束。恰恰相反，它和所有幸存下来的第一代AI应用，被迫进入了一场更残酷、也更考验产品功力的加时赛——工作流之战。
当模型不再是壁垒时，唯一的出路，就是回归B2B产品的本质：深度嵌入客户的工作流，成为其业务流程中不可或缺的一环。
以下，是 Jasper 在这条路上已经做出或正尝试的几次重要动作 —— 有些成功、有些未必能彻底翻盘，但它们确实暴露了：要把 AI 功能堆成系统产品，绝不是堆几个模块那么简单。
1. Jasper的自救：从写作工具到营销大脑的艰难转型其核心战略，可以总结为一句话：放弃对通用生成能力的执念，全力将自己改造为一个深度垂直于营销团队的整合式工作系统。
Jasper不再问我能生成什么？，而是开始问我的客户在营销工作中，到底需要什么？。基于这个新问题，它做出了一系列关键的产品转型：
转型一：从无记忆到有记忆——推出品牌大脑BrandVoice
2023 年 5 月，Jasper 推出了 Brand Voice功能，该功能通过Memory + 语调规则设定，试图把品牌背景、产品信息、语气风格等企业特性植入 AI 输出中。
Memory 部分：用户可以上传公司资料、产品介绍、受众特性等内容，AI 在生成时可参考这些记忆以增强一致性与事实准确性。
Tone & Style 规则：用户可以设定语气偏好、风格模板，使各频道输出风格不跑偏。
这个模块的意义在于：它不是简单给你一个模版，而是尝试构建一种上下文记忆 + 品牌约束的生成机制，让 AI 输出更有脉络，而不是冷冰冰的一刀切。
不过，这一转型也带来了挑战：
用户上传的资料若不够精准或结构化，AI 参考记忆可能会出错甚至胡写
记忆容量、更新机制、记忆优先级冲突等成为长期治理的问题；
在品牌记忆之外，如何让品牌记忆真正贯穿整个内容生命周期 —— 从创意到发布、再到反馈迭代，这部分需要更深层的系统设计。
Brand Voice 是它从公共模型向私有知识迈出的关键一步，，但它还只是一个在功能内部加入记忆模块的进化，而非彻底重构协作 + 流程体系。
转型二：引入多Agent平台+工作流能力——Canvas+Agents架构
Jasper 在 2025 年推出了 多 Agent 平台与 Canvas 工作空间，试图从单一写作入口，升级为营销 AI 中枢 + 可组合 Agent 工作流平台。
Canvas工作空间：一个更自由、可视化的创作与协作界面，用户可以在这个画布里组织内容、调度任务、管理AgenAgents模块：Jasper允许定义营销Agent（如SEOAgent、个人化Agent、研究Agent等），把某些写作或流程自动化拆出来作为单元，在Canvas中被组合与触发。AI工作流能力：Jasper还推出AIWorkflow模块，主张将一些重复性、跨步骤的营销流程自动化。这一步，是 Jasper 在功能层到系统层的关键跨越尝试：让 AI 不再只是 写文案的工具，而是可被编排的流程组件 + Agent 单元。
但新结构也充满风险：
Agent模块越多，逻辑越复杂，责任边界越模糊；工作流能力要跟业务真正对齐，而不是为了做而做用户可能还没准备好把一切迁移到Canvas框架里，习惯、迁移成本、学习门槛都是挑战。转型三：拓展App/扩展模块+集成能力
为了支撑更广泛的营销场景，Jasper还在扩展其App+扩展模块生态。现在，Jasper提供90+种AI驱动的App，用以承载不同营销场景的自动化能力。它在其平台上强调AgenticLayer+Integrations&Extensions模块，试图让Jasper成为在你日常系统里插入AI能力的那一层。此外，Jasper的产品首页就明确写：它已是面向营销的全栈AI平台，而不是单纯写作工具。这些扩展尝试体现出：Jasper不甘心被束缚在写文案的边界，而是在寻找作为营销AI平台的未来定位这些扩展尝试，清晰地暴露了Jasper的战略意图：它渴望打破写作工具的标签，将自己重新定位为营销AI平台，并努力在SEO这个垂直场景中，找到一个最稳固的嵌入点。
2. 真正的护城河：回到协作与流程Jasper的一系列自救动作，无论是品牌大脑的私有化，还是营销战役的整合，都在指向同一个、也是AI应用时代最核心的生存法则：
当模型本身的能力趋于商品化时，真正的护城河，已不在于模型本身，而在于你将模型的能力，多深地嵌入到了客户的工作流之中。
我们可以得出一个更具攻击性的结论： 模型/功能不是核心，谁能定义协作流，谁就拥有高价值场景的入口。 模型是公海，产品是港口，真正能留下船的是流程港口里的协作机制。
为什么这么说？
1）模型的优势是暂时的，而工作流的习惯是长期的。
今天你接入了GPT-4，获得了暂时的领先。但明天，当你的竞争对手接入了GPT-5，你的模型优势就会瞬间消失。在模型竞赛的牌桌上，应用层公司永远是被动跟注的玩家。
但工作流不同。当一个10人的营销团队，习惯了每天在你的平台上进行内容规划、生成、审批、发布的全流程协作，这种肌肉记忆和组织惯性，就构成了极高的替换成本。这是一种比技术壁垒更持久、更稳固的护城河。
2）功能可以被复制，但信任和数据无法被复制。
AI生成博客开头的功能，任何一个开发者用一天时间都能复制出来。
但是，Jasper通过品牌大脑和团队协作，沉淀了客户最核心的两种资产：数据资产（企业的私有知识和品牌调性）和信任资产（团队成员之间的协作关系）。这两种资产，是竞争对手无法用任何模型复制或带走的。
3）AI的真正价值，在于增强，而非替代。
一个孤立的AI工具，总是在试图替代人的某个单点工作，这使得它永远是辅助者。
而一个深度嵌入工作流的AI系统，则是在增强整个团队的协作效率。它把自己变成了团队中的一员，一个不知疲倦的超级助理。它不是在取代任何人，而是在赋能每一个人。这种人机协同的定位，比单纯的工具定位，价值感要高得多。
因此，所有AI应用层的创始人，都必须思考一个终极问题：
我的产品，仅仅是为用户提供了一个更快的锤子？还是为他们重新设计了一整套更高效的建造流水线？
前者，你将永远陷入与更廉价、更锋利的锤子的竞争中。而后者，你将成为客户无法离开的基础设施。
模型能力终将普及，但流程能力不一定人人能做。因为流程的能力，不是调用模型生成内容的能力，而是定义协作节点、嵌入真实节奏、协调上下游行为的能力。AI应用的未来，不是生成战，而是流程战；不是模型战，而是协作战。
第四幕（终）：对中国内容工具的启示：如何避免Jasper式陷阱？Jasper 的兴衰不是孤例，它是一个时代的缩影，更是一次提前上演的预警片。
今天的中国市场，正迎来一波 AI 内容工具的创业浪潮：
AI写作助手、PPT生成器、图文排版助手、视频剪辑模版、爆款内容生成系统……几乎每周都有新产品上线。
但我们必须冷静地承认：Jasper走过的弯路，国内产品也极有可能再次走一遍。
在中国这个独特的、由超级平台主导，其他小微企业只想赚一把快钱就走的互联网生态中，单纯模仿Jasper的功能逻辑，而忽略其生态位逻辑，只会更快地陷入Jasper式陷阱。
1.国内AI内容工具，面临的五大结构性隐患1）轻工具泛滥，缺乏系统定位
太多产品定位为帮你写一句文案、做一页PPT、起一个标题，但没有协作流程、数据沉淀、组织粘性，注定难以走远。
2）对模型幻想过重，对场景锚定过弱
大家都在比谁接入了哪个模型，却很少在意这个场景到底是谁每天在用？它在客户组织中的角色是什么？
3）流量先行，价值闭环缺失
有些产品靠AIGC做爆款短视频、AI图文生成，跑得很快，却没能形成从内容→投放→转化的闭环能力。
4）只做点工具，不做线系统
工具做得再好，用户用完即走；而流程一旦建立，客户就不会轻易替换。
国内太多产品缺少线的能力：无法贯穿一段真实业务链路。
5.低估了企业IT生态的复杂性
很多产品想服务To B客户，却无法接入客户已有的系统（钉钉、企业微信、飞书、OA、CRM等），最终变成用一次就弃的孤岛。
2.避免 Jasper 式陷阱的三条路线建议路线一：成为闭环系统，而非孤立工具
Jasper的困境之一，是它本身不掌握流量，它的增长，高度依赖于在Google、Facebook等平台的广告投放和口碑营销。
在中国，一个AI内容工具，如果想建立真正的护城河，就必须思考：我能否自己创造一个流量闭环的系统？
把AI能力嵌入从内容规划→生成→审核→分发→复盘的完整路径中像营销自动化系统，而不是AI文案机思考你能帮客户从头到尾做成一件事吗？而不是你能帮客户写几句话吗？路线二：成为生态嵌入层，而非入口抢夺者
既然无法成为平台，那就成为超级平台上，不可或缺的那一块拼图。Jasper的失败，在于它没能成为Notion或Hubspot的一部分。
这意味着你的产品，从设计的第一天起，就应该思考：
我能成为微信生态里的最佳内容助手吗？（比如，一个能深度结合公众号/视频号后台，辅助创作和发布的小程序）我能成为抖音/快手生态里的最佳脚本工具吗？（比如，一个能分析爆款视频、辅助创作者写出网感脚本的插件）我能成为钉钉/飞书生态里的最佳企业内容中台吗？（比如，一个能与企业文档和即时通讯深度整合，辅助员工撰写周报、报告的应用）在中国，小微企业与其做一个独立的APP，不如做一个受欢迎的小程序或插件。放弃自建孤岛的幻想，寄生于大陆，才是最务实的生存之道
主动融入客户已有生态（飞书、钉钉、Notion、企业中台系统）；用能力即服务（CapabilityasService）思维，变成工具链的一环，而不是想做入口的一端；和巨头共舞，而不是妄图替代巨头。路线三：深耕垂直行业，成为行业中台型系统，而非通用型小功能
这是三条路中，最难但价值也最高的一条。Jasper试图服务所有营销人员，这导致它的功能广而不深。
在中国，真正的机会，可能在于放弃做通用工具的执念，转而成为某个垂直行业的内容基础设施。
例如：
法律行业。打造一个深度学习了中国所有法律文书、案例判决的AI写作工具，专门服务于律师写诉状、写合同。电商行业。打造一个能与淘宝、京东、拼多多商家后台深度打通的AI工具，专门用于生成商品详情页(SKU)、直播脚本和客服话术。教育行业。打造一个能理解中国K12教材体系的AI工具，专门帮助老师写教案、出练习题。当你的AI，比通用大模型，更懂某个行业的黑话和工作流时，你就拥有了无法被轻易跨越的认知护城河。
深耕一个垂直领域绑定场景、数据和语义结构，构建领域知识图谱+模型微调能力成为该行业内容流程的AI控制塔尾声：结语Jasper的故事，是一个关于技术与价值的深刻寓言。它告诉我们，在AI时代，率先拿到一张模型的入场券，或许能让你赢得短暂的欢呼；但唯有深刻地理解用户、嵌入流程、并最终成为某个价值链条上不可或缺的一环，才能让你在漫长的工作流之战中，活到最后。
而这，恰恰是产品思维在AI时代最闪耀的价值所在。
本文由 @Mio的AI商业观察 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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