有一种观点认为：对 AI 应用，mvp 不再重要，因为 AI 迅速进化，昨天不行的，今天可能模型进化，突然就行了。你对这种观点怎么看？

你的问题涉及 AI 应用与 MVP（最小可行产品）之间的关系，尤其是在 AI 迅速发展的背景下。

为了更具体地回答你的问题，想确认以下几点：

  • 你是从产品开发的角度，还是从投资/商业策略的角度来考虑这个问题？
  • 你关注的是 AI 基础模型（如 GPT、Stable Diffusion）本身的进化，还是 AI 应用层（如智能客服、生成式 AI 产品）？
  • 你想要的是理论探讨，还是更倾向于获取行业案例或数据支持？

这样我可以更精准地回答你的问题。

  1. 我从产品设计开发角度看。
  2. 我关注 AI 应用产品而非大模型。
  3. 可以理论结合实际。

从产品设计开发的角度来看，AI 应用的快速进化确实可能改变 MVP（最小可行产品）的重要性。但是否意味着 MVP 完全不重要？这值得深入探讨。

我将研究以下几个方面：

  • AI 应用的 MVP 设计是否仍然关键？
  • AI 进化速度对产品开发模式的影响。
  • 业界是否有典型案例说明“昨天不行，今天可以”对 MVP 需求的改变。
  • 在 AI 快速迭代的背景下，是否有新的产品开发方法论替代 MVP？

我会整理这些信息，并提供理论与实际案例结合的分析。稍后给你详细的报告。

AI时代的MVP：最小可行产品是否仍然重要？

传统 MVP 方法论在 AI 应用中的适用性

MVP 概念回顾：MVP（最小可行产品，Minimum Viable Product）是精益创业方法论的核心概念，旨在以最小投入构建出可用产品原型，以获取用户反馈并快速迭代 (AI产品经理，如何规划AI产品的MVP？-CSDN博客)。传统软件产品中，MVP通常聚焦于核心功能验证和市场需求测试：通过提供尽可能简化但可用的功能集合来解决用户关键痛点，并投放市场收集反馈，从而验证产品方向是否正确 (AI产品经理，如何规划AI产品的MVP？-CSDN博客)。这一方法可帮助团队在低成本、低风险下试错，在用户真实反馈指引下逐步改进产品。

AI 产品的特殊考虑：在人工智能应用中，MVP方法论同样适用，但需要额外关注技术可行性。由于当前AI技术发展尚不完全成熟，用户（或管理层）往往对AI功能抱有很高期望，因此在设计AI产品MVP时，应增加“技术可实现性验证”环节 (AI产品经理，如何规划AI产品的MVP？-CSDN博客)。这意味着产品经理在定义AI MVP之前需要充分调研现有模型或算法是否能支持预期功能，并在开发过程中与技术团队密切沟通模型能力边界，避免承诺超出技术现状的功能 (AI产品经理，如何规划AI产品的MVP？-CSDN博客)。简而言之，在AI产品MVP阶段不仅要验证用户需求是否存在，还要验证AI技术能否以最低可用水准满足该需求。如果现有技术达不到预期效果，就需要调整方案或降低对初版产品的期望，以免MVP因为技术欠成熟而无法提供有价值的用户体验。

**MVP的重要作用：**总体而言，MVP在AI产品中依然是快速验证理念的有力工具。它可以帮助创业团队快速验证目标方向并快速试错 (AI产品经理，如何规划AI产品的MVP？-CSDN博客)。通过一个功能精简但可用的AI原型，团队能够收集早期用户对于AI功能的反馈数据，从中学习用户真正需要什么、AI效果是否达标等，然后据此调整产品路径。这种以用户为中心的迭代，有助于避免盲目投入过多资源在未经验证的AI创意上，降低了开发高成本AI系统的风险 (The Role of MVP Development in AI App Success)。需要注意的是，MVP的意义主要在于验证“是否做”而非“怎么做”——即验证市场需求和产品方向，而不仅是证明技术方案。本质上，即使是AI驱动的产品，也应首先通过MVP验证有没有解决真实问题、用户是否买单，然后再考虑扩展功能或优化算法 (The Role of MVP Development in AI App Success)。

适用性的边界：虽然MVP在创新型AI项目中至关重要，但它并非放之四海而皆准的唯一途径。一些产品在上线时就选择提供比较完整的体验，而非功能残缺的MVP。例如，Twitter最初上线时的用户体验已经相对完整，未经过明显的MVP阶段；又如拼多多在电商红海中通过针对下沉市场提供差异化体验，一开始就形成了有吸引力的产品 (产品版本号是如何确定的？一文教你看懂产品迭代机制 | 人人都是产品经理)。这些案例表明，对于用户需求明确、市场教育充分的产品，可以考虑跳过典型的MVP试水阶段，以较完善的产品迅速切入市场。然而，大多数全新的AI应用领域仍存在诸多未知，采用MVP模式“小步快跑”以验证方向依然是明智之举 (The Role of MVP Development in AI App Success)。总结来说，MVP方法论在AI产品中基本适用且重要，但要结合AI技术特点进行调整，并根据具体产品类型灵活应用。

AI 快速进化对 MVP 重要性的影响

AI演进速度加快：近年来人工智能技术呈指数级飞速发展，新模型新版本层出不穷。大型预训练模型（如生成式AI模型）的迭代更新频率明显提高，每隔数月就可能发布性能更强的版本。这种技术快速进化对产品开发模式产生了深刻影响。首先，AI能力的升级不断拓宽产品想象空间——许多以前不可行的功能现在可能通过新模型实现。这使得产品团队需要不断评估最新技术，以抓住新出现的机会。例如，自然语言处理领域从GPT-2发展到GPT-4，在短短几年内模型理解和生成能力出现飞跃式提升，直接催生了全新的应用场景。

MVP在快节奏环境下的作用：在AI演进如此迅猛的情形下，MVP理念变得更加重要且需要更敏捷的执行。一方面，快速推出MVP有助于团队抢先验证新技术在实际场景中的作用，占领先发优势 (The Role of MVP Development in AI App Success)。如果等待技术完全成熟再行动，可能会错失市场窗口期。因此，哪怕AI模型还在快速演进，团队也应尝试用当前最新可用的模型做出MVP原型进行市场测试，从中获取宝贵的用户需求和反馈数据 (The Role of MVP Development in AI App Success)。MVP提供了一个低成本试验田，团队可以在AI技术更新迭代的同时，通过持续的小步实验来跟进技术前沿。

另一方面，AI的快速升级也要求MVP策略更加灵活。传统产品的MVP可以在一段时间内保持功能不变收集反馈，而AI产品的MVP可能需要随着底层模型升级而不断演化。例如，当更高性能的新模型发布后，团队可能需要快速将其融入产品，以提升MVP原型的能力。这意味着MVP不再是一个一次性交付的原型，而更像是一个持续改进的过程 (Revolutionizing Minimum Viable Product Development with Prodmap.ai - Prodmap AI) (The Role of MVP Development in AI App Success)。正如有观点指出的，“在AI时代，我们重新定义了MVP概念，将快速迭代和智能决策贯穿于每个阶段” (Revolutionizing Minimum Viable Product Development with Prodmap.ai - Prodmap AI)。因此，AI产品开发需摆脱对“完美MVP”的执念，转而注重与用户协作的持续改进 (ref:AI Presents: The AI Product Development Process - Reforge)——即以MVP为起点，不断根据用户反馈和新技术进行调整。

开发模式的转变：AI进化的速度还推动了产品开发模式从传统的线性流程向高速迭代模式转变 (软件2.0时代强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）在软件开发中的应用-CSDN博客)。在“软件2.0”时代，开发过程更强调数据驱动和自动化，要求快速原型开发、持续集成(CI)和持续交付(CD)，以便及时响应用户需求和技术变化 (软件2.0时代强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）在软件开发中的应用-CSDN博客)。过去那种长周期、大版本迭代的做法已难以适应AI领域日新月异的环境。相反，小步快跑、频繁更新成为常态。这与MVP理念不谋而合：MVP提供了一个基础版本，后续通过高频率的小版本更新来跟进AI模型改进和用户期望变化，逐步演进产品。开发团队需要与用户密切合作，持续收集和分析真实使用数据来驱动需求分析和功能改进 (软件2.0时代强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）在软件开发中的应用-CSDN博客)。这种以数据和反馈为导向的迭代模式，使产品能够动态适应AI能力的提升。

平衡技术和体验：当然，AI快速进化也给MVP策略带来挑战：如果模型能力不足，MVP提供的用户体验可能欠佳，从而无法准确验证需求。但如果等模型完全成熟再推出产品，又可能丧失市场先机。因此需要在技术可行性和用户期待之间取得平衡。一种实践是先进行技术验收（PoC，概念验证）以确保模型性能达到基本可用水平 (PoC vs. MVP: Choosing the Best Approach for AI Testing)。PoC专注于验证AI方案在技术上的可行性，比如模型准确率是否达标、响应时间是否可接受；而MVP则在此基础上关注用户体验和市场验证 (PoC vs. MVP: Choosing the Best Approach for AI Testing)。通过PoC->MVP两步走，团队既能跟上AI技术演进，又能保证推出的MVP在当下技术条件下对用户有用。这种做法降低了因技术欠成熟导致MVP失败的风险 (PoC vs. MVP: Choosing the Best Approach for AI Testing)。总的来说，AI的快速进化并未削弱MVP的重要性，反而使得以MVP为起点的快速迭代、持续优化变得更加关键——唯有如此，产品才能紧跟AI前沿并满足不断提升的用户期望。

案例分析：模型进化带来“突然可行”的 AI 应用

AI技术的突破往往使一些此前不切实际的想法变为现实。下面通过几个典型案例，来看模型能力飞跃如何令AI应用“柳暗花明”：

  • **对话式聊天机器人：**早期的聊天机器人往往智能有限，只能遵循预设脚本，难以进行深入对话，因而用户接受度一般。然而2022年底OpenAI推出的ChatGPT引发轰动，它展示出的对话能力远超以往的聊天机器人，被誉为AI发展道路上的拐点 (ChatGPT History: One Year Look Back | Moveworks)。ChatGPT并非第一个聊天机器人，却是第一个具备科幻般流畅对话能力的实例 (ChatGPT History: One Year Look Back | Moveworks)。相较之前的机器人，ChatGPT可以就各种话题进行连贯且富有语境的交流，几乎不犯低级错误，表现出前所未有的“类人”对话水平 (ChatGPT History: One Year Look Back | Moveworks)。这一重大跃升令公众眼界大开，在短短两个月内ChatGPT月活跃用户数即突破1亿，成为历史上增长最快的消费者应用 (ChatGPT sets record for fastest-growing user base - analyst note | Reuters)。ChatGPT的成功表明，随着大模型语言能力的进化，聊天机器人这一曾经不成熟的产品形态突然变得可行且大受欢迎。

  • 视觉辅助与内容理解：计算机视觉技术的提升让AI可以充当视障人士的“眼睛”。例如创立于2012年的应用Be My Eyes，以往通过真人志愿者视频连线来帮助盲人识别物品、阅读标签等。2023年，当OpenAI发布具备图像识别与分析能力的GPT-4模型后，Be My Eyes迅速将其集成，开发出GPT-4驱动的虚拟志愿者，可以自动提供与真人相当的图像描述和情境理解 (Transforming visual accessibility | OpenAI)。突然之间，用户只需拍一张冰箱内部照片，GPT-4不仅能识别出里面有哪些食材，还能进一步推断出可制作的菜肴并提供食谱建议 (Transforming visual accessibility | OpenAI)。这种深入的视觉语义分析以前的图像识别工具完全无法实现。GPT-4的出现使得Be My Eyes的AI助手具备了真正实用的价值，实现了视障辅助从人工到AI的飞跃 (Transforming visual accessibility | OpenAI) (Transforming visual accessibility | OpenAI)。这是AI模型进化瞬间拓宽应用边界的生动案例：多模态大模型使原本需要人工才能完成的复杂感知任务终于可以由AI独立胜任。

  • 生成式图像创作：早期的AI绘图往往局限于模糊的风格化效果，难以产出高保真的写实图像。然而2022年OpenAI发布的DALL·E 2模型在短时间内将这一领域向前推进了一大步。相比仅作为研究原型的初代DALL·E（2021年），DALL·E 2的图像生成质量实现了巨大飞跃：能够生成更加真实准确的图像，分辨率提高4倍，仅用一年时间就显著提升了模型效果 (The Best AI Text-to-Image Generators of 2022 [October update])。DALL·E 2不仅可以根据文本生成接近照片品质的逼真画面，还支持对现有图像进行精细编辑，这远超早期模型的能力 (The Best AI Text-to-Image Generators of 2022 [October update])。这一突破使得文本生成图像的技术实用性大增，从实验室走向公众。DALL·E 2推出公测后需求量巨大，开放两个月内已有约250万用户获得访问资格，广大创意人员纷纷将其用于艺术设计、广告创作等实际工作 (The Best AI Text-to-Image Generators of 2022 [October update])。由此可见，AI模型性能的跃迁能让此前“小众有趣”的技术一下子成为切实可用的生产力工具，开启全新应用市场。

以上案例清晰地表明：当AI模型取得质的飞跃时，许多原本停留在概念或功能欠佳的产品会随之获得新的生命力。对于产品团队而言，这意味着持续关注AI前沿进展至关重要。某项功能如果在当前MVP中因模型能力不足而效果不佳，并不代表这个方向永久不可行——一旦技术突破出现，原有想法可能“突然可行”。因此，团队应及时识别这些拐点，并在技术成熟时迅速更新产品，以把握先机。

AI 时代的新产品开发方法论：MVP 的替代或补充？

随着AI技术融入产品开发，全新的方法论和实践正在兴起，用以补充或优化传统的MVP模式。以下是AI时代常见的产品开发新策略：

  • 快速原型迭代（Rapid Prototyping）：开发团队倾向于使用现有AI模型和工具迅速构建功能原型，进行内部测试和迭代。借助低代码/零代码平台或预训练模型API，原型开发的周期被显著压缩。这种做法使团队能够更快验证思路并发现问题，然后在MVP中加以改进。快速迭代的精髓在于“尽早试错”：通过一系列原型->反馈->改进的小循环，在正式MVP推出前就积累经验。 (软件2.0时代强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）在软件开发中的应用-CSDN博客)指出，在AI驱动的软件2.0开发过程中强调快速原型和持续集成，目的正是快速响应用户需求和市场变化。生成式AI等技术的出现，更是让产品设计与验证可以在初期以更快速度反复打磨。

  • 数据驱动开发与持续学习：AI产品的独特之处在于能够利用数据不断自我改进。因此，与其一次性开发完整功能，不如采用数据驱动的迭代。具体体现为：发布基础版本后，通过收集用户交互数据和反馈来更新训练集，不断优化模型表现 (The Role of MVP Development in AI App Success)。这种方式将用户反馈直接融入算法改进闭环，实现产品随时间自动进化。例如推荐系统、搜索引擎类产品往往在MVP上线后，通过用户行为数据调整模型参数，使结果相关性逐步提升。开发团队需要建立MLOps（机器学习运维）管道，支持模型的持续训练、部署，确保AI能力与日俱增。正如有资料指出，成功的AI应用需要频繁监控并重新训练模型，使其始终保持良好性能 (The Role of MVP Development in AI App Success)。因此，持续改进替代了传统开发中功能迭代的部分角色，数据成为驱动产品演进的燃料。

  • 以用户为中心的敏捷开发：AI时代进一步强化了以用户反馈为核心的敏捷开发方法。产品团队与用户的界限变得更模糊，往往采取开放测试、用户共创的方式改进产品。例如，通过Beta测试、A/B测试等手段，让一部分真实用户体验AI新功能，并根据反馈快速调整模型或交互设计。这种紧密的用户参与使开发决策更加基于真实需求而非假设。敏捷方法强调的小步快跑、快速迭代理念在AI产品中依然适用，甚至因为AI效果难以预测而更加需要频繁的用户验证 (软件2.0时代强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）在软件开发中的应用-CSDN博客)。谷歌等公司的经验显示，通过构建问题框架、用数据说话、定义MVP来指导实验，可以高效地将想法落地到产品 (谷歌创新精髓启示:构建问题框架，数据说话，定义MVP - InfoQ)。总之，用户反馈循环在AI产品开发中被进一步压缩和强化，成为驱动每次迭代的重要依据。

  • 概念验证（PoC）与渐进扩展：正如前文提及，很多AI项目会在MVP之前增加PoC环节。PoC专注于证明核心AI算法在理想条件下可行，例如验证模型在小规模数据集上的准确率、原型硬件上的性能等 (PoC vs. MVP: Choosing the Best Approach for AI Testing)。一旦PoC结果令人满意，团队再推进到MVP阶段，将AI能力嵌入一个最小化的产品中进行实际环境测试 (PoC vs. MVP: Choosing the Best Approach for AI Testing)。这种“双阶段”方法降低了风险：如果PoC证明某AI思路行不通，团队可以及时放弃或调整方向，尚未浪费太多产品开发资源；如果PoC成功，再通过MVP验证市场需求和用户体验，实现技术和产品的渐进式突破。在AI快速演进的背景下，PoC->MVP->迭代的路线，可以被视为对传统MVP方法论的有益补充，让产品开发更加稳健且高效。

需要强调的是，这些新方法论并非对MVP的否定，而是与MVP理念相辅相成。快速原型和数据驱动强化了“MVP之后持续迭代优化”的能力，敏捷共创保证了MVP开发始终贴近用户需求，PoC验证确保了进入MVP阶段的方案在技术上站得住脚。可以说，AI时代的产品开发是在MVP基础上叠加了更快的速度、更深的用户参与，以及模型训练这一新维度。对于产品团队而言，灵活运用这些方法，有助于在AI迅猛发展的浪潮中保持产品的竞争力和适配性。

结论

综上所述，MVP（最小可行产品）在AI应用产品开发中依然具有重要意义，但需要根据AI时代的特征进行调整和深化。传统MVP侧重以最小投入验证市场需求，这一原则在AI项目中未变：团队依旧需要快速推出简化版本来检验用户对于AI功能的接受度和真实需求是否存在 (The Role of MVP Development in AI App Success)。然而，由于AI技术演进迅猛，AI产品的MVP必须融入技术可行性评估，确保所承诺的智能功能在当前模型能力范围内能够实现 (AI产品经理，如何规划AI产品的MVP？-CSDN博客)；同时，团队应做好快速迭代的准备，以便及时利用不断涌现的模型升级来改进产品 (Revolutionizing Minimum Viable Product Development with Prodmap.ai - Prodmap AI)。正是通过这种“验证-学习-优化”的循环，AI产品才能在变化中成长。

快速进化的AI技术既带来挑战也创造机遇。一方面，模型的升级迭代要求产品开发保持敏捷，持续跟进新技术以避免被淘汰；另一方面，新技术的出现又可能使一些MVP阶段尚不成熟的创意在日后成为可能的杀手级应用 (Transforming visual accessibility | OpenAI) (The Best AI Text-to-Image Generators of 2022 [October update])。因此，产品经理在坚持MVP验证思路的同时，还应具备前瞻性：密切关注AI前沿进展，适时调整产品路线。当某项关键AI能力取得突破时，迅速将其融入产品，可能收获意想不到的成功。

最后，在AI时代没有哪种单一方法论可以包打天下。MVP依然是产品经理工具箱中的基石，用于验证“做正确的事”；而验证“正确地做事”则需要结合敏捷开发、数据驱动迭代、持续模型优化等一系列实践。通过将MVP理念与这些新方法融合，团队可以既保持创新速度，又确保方向正确。在人工智能飞速发展的今天，这种兼顾速度与方向的产品开发模式，将有助于团队在不确定性中踏准节奏，打造出真正符合市场需求且与时俱进的AI产品。 (软件2.0时代强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）在软件开发中的应用-CSDN博客) (The Role of MVP Development in AI App Success)