AI 產品開發進入新階段：重點轉向實際應用與社群建設

作者：Frank，PANews

在大多數科技大會裡，最常見的問題是「誰發布了什麼」。但在2026年5月的mu Shanghai AI WEEK現場，PANews聽到的高頻問題卻變成了更加實際的內容：當AI讓產品原型越來越容易被搭出來，創業真正困難的部分究竟轉移到了哪裡？

這場活動的特別之處在於，它不像一場標準會議，更像一個臨時搭建的開發者空間。展台很少，企業宣講很少，活動話題不固定，大批海外開發者從阿根廷、矽谷、日本或東南亞飛到上海，只為在一個月的時間裡與中國開發者、模型公司、投資人和本地生態建立連結。

活動現場並未佈置成傳統酒店會場，而是由開放式辦公區、階梯式坐墊、懶人沙發和臨時投影組成的混合空間。有人坐在工位前敲代碼，有人圍坐在地毯和方型坐墊上聽分享，也有人靠在角落裡用電腦繼續修改產品。牆上懸掛著 mu Shanghai 的彩色旗幟，一面寫著「我是誰？什麼塑造了我？」的世界地圖上貼滿便利貼和連接線，像一張正由參與者共同填寫的身份網絡。

PANews 在現場與多位主辦方、項目方、投資者及模型公司人士交流後發現，AI 創業正進入一個新階段。如果說「誰能更快接入模型，做出產品」是 AI 創業的第一階段；那麼第二階段則是「誰能找到真實場景，獲得用戶，建立社區，並在足夠長的週期裡活下來」。模型是水電煤，那麼當前真正稀缺的，不再只是接上水管的能力，而是誰能找到最需要水的人。

一場關於全球開發者的深度社交實驗

mu 上海 最 不 同 尋 常 的 地 方，首 先 體 現 在 它 的 組 織 形 態 上。主 辦 方 創 始 人 Sun 在 接 受 PANews 訪 問 時 提 到，mu 早 期 並 不 是 從 中 國 開 始，而 是 在 泰 國、阿 根 廷、非 洲、日 本 等 地 以 快 閃 城 市、創 業 社 區 的 形 式 不 斷 擴 散。相 比 兩 三 天 的 傳 統 會 議，它 更 強 調 一 群 人 進 入 同 一 個 城 市，在 一 個 月 左 右 的 時 間 裡 共 創、交 流、生 活 和 建 立 關 係。

這種形式讓活動天然具有強烈的社區屬性。據Sun介紹，本次mu Shanghai約有2,000多人報名，最終篩選出800多人。參與者構成也相當分散：中國參與者約占20%，日本、韓國、印度等其他亞洲地區約占18%，東南亞約占16%，拉丁美洲、美國和歐洲分別約占10%、10%和11%，非洲約占6%。從行業背景看，AI從業者約占40%，Web3相關從業者約占20%至30%，此外還有硬體、生物科技、投資等不同群體。

Sun 在訪問中這樣解釋這種活動形式的吸引力：「離開大學後，人們很少再擁有那種深厚關係。在工作和大城市中也很難建立這種連結，所以我覺得它很有價值。」在他看來，mu 試圖複製的不是傳統會議的流量瞬間，而是一種更接近大學、社區和共同生活的關係密度。

現場也確實更接近這種狀態。主舞台並不總是空間的中心，投影幕布旁邊的字幕螢幕、臨時搭起的展示架和散落在各處的電腦共同構成了活動的日常背景。在一場關於用戶體驗的分享中，聽眾並不像整齊地坐在椅子上，而是分散在低矮坐墊、地面和開放工位之間。講者在前方分享，台下的人一邊聽，一邊低頭記錄、回覆訊息或繼續處理自己的專案。這種略顯鬆散的狀態，反而更接近開發者社群的真实運轉方式。

這些數字的意義不在於活動規模本身，而在於它展現了一種與傳統展會不同的組織邏輯。傳統會議往往連接品牌與用戶、企業與客戶，而 mu Shanghai 更像是在連接中外開發者文化。現場既有大模型圓桌，也有黑客松、共創活動、語言學習、社區分享和臨時加開的討論。MiniMax 產品負責人馮雯在現場交流中提到，這裡的氛圍不僅是「上台分享 AI」，還包含文化交流、開發者共創和社區參與。

大量 Web3 從業者的出現，也讓這種連接更加複雜。Web3 行業過去幾年累積的，不僅僅是鏈上資產和投機敘事，還有一套社區動員、全球協作、社交媒體傳播和開發者組織方法。當 AI 創業從比拼模型調用轉向比拼用戶觸達時，這套方法反而重新變得有價值。

從「怎麼做」到「賣給誰」：AI 創業步入深水區

PANews 在現場最明顯的感受是，AI 創業者已不再為「能否做出產品」而興奮太久。多模態模型、代碼生成工具、Agent 框架和自動化工作流正在快速降低產品原型的門檻。過去需要設計師、工程師和運營共同完成的小工具，現在可能由幾個人在幾個晚上借助 AI 代碼工具搭出初版。

更新的數據更能說明這種門檻的變化。JetBrains 於 2026 年 1 月進行的 AI Pulse 調查顯示，90% 的專業開發者已在工作中常規使用至少一種 AI 工具，74% 已採用專為開發者設計的 AI 工具。對創業者而言，“能做出來”正變得更普遍的能力，而不再天然構成壁壘。

然而，產品做出來之後，問題才真正開始。創業者 Nathan 告訴 PANews，他正在開發一款幫助 AI 初創者尋找創業方向的產品。其邏輯是，AI 已經能夠擴大資訊收集範圍，並將連續創業者的判斷力與品味沉淀為一套判斷規則，再交由 AI 發現商業機會的信號。但這個產品本身也揭示了一個更大的現實：當做產品變得更容易時，「到底做什麼」反而成為更稀缺的問題。

Nathan 對 PANews 說：「借助 AI 代碼工具，做出一個新東西已經很快。真正關鍵的是，這個方向是否值得做。」他所打造的產品，本質上就是將「找方向」這件事本身產品化。這個案例雖小，卻折射出 AI 創業的一個新變化：當執行力被 AI 放大，判斷力反而變成稀缺資產。

在 PANews 主持的「AI 消費生態的創新實踐與路徑探索」圓桌中，多位嘉賓也表達了類似看法：AI 確實讓快速原型、演示樣品和初步上線更容易，但創業真正困難的部分並未消失。獲客、商業落地、社區黏性、用戶教育和人與人之間的連接，仍然需要團隊具備更複合的能力。

換句話說，AI 降低的是開發門檻，而不是創業門檻。過去產品競爭的第一道門檻是「能不能做出來」，現在這道門檻被大幅壓低後，真正的篩選開始後移到分發、場景和商業化。一位現場受訪者將其概括為：現在做工具並不難，難的是讓產品、IP 和價值被更多人看見。

這也是大量 AI 工具面臨的共同困境。工具越多，用戶越難選擇；模型越強，單點功能越容易被下一次模型更新吞沒。對於創業者來說，今天看似成立的產品，可能在 6 個月後因為底層模型能力提升而失去存在感。因此，真正的问题不是「要不要做 AI」，而是能否找到一個模型短期內無法完全抹平的具體場景。

AI 的使用正在快速普及，但從工具使用到穩定價值之間，仍然隔著場景、流程、治理和組織能力。

Web3 用戶湧入 AI，不只是追熱點

如果僅從敘事角度來看，Web3 人士湧入 AI 似乎只是一次又一次的熱點遷移。但在 mu Shanghai 現場，這種遷移背後有更現實的原因。

一方面，加密行業的財富效應、資本紅利和技術紅利正在減退，許多從業者開始尋找新的科技方向；另一方面，AI 應用恰好需要 Web3 行業最熟悉的能力：社區、全球化傳播、開發者關係和社媒分發。

一位資深的 Web3 從業者在现场直言，加密行業已走過 10 年，資本紅利和認知紅利大多已結束，現在更應朝向新的科技方向發展。他建議創業者將事業、個人品牌和資產配置逐漸轉向 AI，而非繼續將大量精力押注於加密貨幣上。這個判斷未必代表所有 Web3 從業者，但它確實反映了現場一部分人的真实心態。

他的表達很直接：「我認為 AI 值得長期投入。所謂投入，不只是使用工具，而是把事業、個人品牌和資產配置逐步轉向 AI。」而他個人的選擇是轉型成為一個 AI 領域的博主，拿著運動相機在現場尋找那些做 AI 產品的團隊拍 Vlog。

這種判斷未必代表所有 Web3 從業者，卻足以說明現場氣氛：AI 已經不僅是一個可選賽道，而正在成為部分 Web3 從業者重新配置時間、資產和職業身份的方向。

AI 驅動的社交媒體助手 XerpaAI 在現場設置了展位，其工作人員在接受採訪時表示：「我們是純 AI 項目，技術上與 Web3 關聯不大。但從用戶側來看，一定會觸及 Web3 用戶。例如 X AI 助手，會服務一部分有運營需求的 Web3 用戶。」這種說法很能代表當前 AI 應用與 Web3 社區的曖昧關係：產品可以不是 Web3，但用戶、傳播和早期需求常常繞不開 Web3。

在現場交流中，也有模型公司人士提到，AI 和 Web3 的用戶群體已越來越難完全區分，許多 AI 工具的重度用戶原本就是 Web3 背景。尤其在香港、上海等場景中，AI 和 Web3 常常共享同一批高頻與會者、早期用戶和社區傳播節點。而對他們而言，並不排斥社區成員是否為 Web3 用戶，只要主題是 AI，大家的目標就是一致的。

從這個角度看，Web3 進入 AI 並不只是一次「轉場」。Web3 帶來的不是鏈上技術本身，而是一套讓全球開發者圍繞一個項目聚集、持續討論並貢獻注意力的方法。對於當下的 AI 應用來說，這種能力可能比一個短期功能更難複製。

硬體、供應鏈與中國底座

與對「AI軟體應用是否會被模型吞噬」的焦慮相比，現場對AI硬體、具身智能和中國供應鏈的討論顯得更具確定性。多位受訪者提到，未來AI進入真實世界後，硬體、機器人、具身智能和多感觀互動將迎來更大機遇。PANews主辦的消費級AI圓桌討論中，MiniMax開放平台產品負責人馮雯也判斷，未來三到五年，智能硬體、機器人和具身智能將迎來重要拐點，AI不再僅存在於軟體介面中，也將進入真實的物理世界。

會場之外，機器人賽道也正成為焦點。海外機器人廠商 Figur 於 5 月 18 日舉辦的一場人類與機器人分揀快遞比賽引發全網熱議，即便人類在 10 小時內以微弱優勢獲勝，但顯然若將時間拉長，機器人已成為勝者。史丹福 HAI《2026 AI 指數》亦顯示，AI 智能體在 OSWorld 這類真實電腦任務測試中的準確率從約 12% 提升至 66.3%，自動駕駛亦開始出現規模化部署，中國 Apollo Go 累計完成 1100 萬次全無人駕駛出行。

AI 透過硬體、機器人和端側部署進入現實世界，已不再只是遠期敘事。

這正是中國生態系統的特殊優勢所在。孫在採訪中反覆提到，中國幾乎擁有從硬體、AI、生活科技到基礎設施的完整供應鏈。對於海外創業者來說，如果要開發AI硬體，無論是原材料、工廠、工程師還是快速打樣能力，最終都難以繞開中國。他也透露，這次活動中，不少從海外來到中國的創業者目標正是體驗和親近觀察中國的完整產業鏈。

Sun 表示：「只要做硬件，海外團隊最終還是會回到中國尋找供應鏈、原材料、工程師和打樣能力。」他認為，未來五到十年會有更多國際人才來到中國尋找供應鏈、原材料、人才和資本。對海外創業者來說，中國不只是一個市場，也是一套完成產品落地的基礎設施。

一位投資人士在現場向 PANNews 表示，他們這次參與活動的主要目標是觀察是否有更偏向硬科技、具身智能和世界模型的項目，而非單純的消費端應用。他們的邏輯是，如果軟體 AI 的複製成本正在下降，那麼硬體、供應鏈和真實世界的互動，反而可能成為更難被模型更新直接抹平的壁壘。

不過，中國AI生態對海外開發者的吸引力並不只來自供應鏈。DeepSeek、Kimi、MiniMax、智譜、千問等國產模型的出現，讓海外開發者開始重新理解中國模型的能力。但中國模型出海仍存在信任和部署難題。MiniMax開放平台產品負責人馮雯提到，中國模型在海外主要依靠開源獲得關注和品牌影響力，但很多海外開發者仍會擔心數據、合規和信任問題。即使模型開源，大多數人也未必有足夠算力自行部署，於是出現了由美國公司部署中國開源模型、再提供給海外客戶使用的中間層。

For overseas developers, the appeal of China’s AI ecosystem is no longer limited to cost or market size, but also comes from the continuously expanding supply of models, engineering capabilities, and industrial transformation capabilities.

這意味著，中國 AI 生態的機會並非單線條的。模型能力、硬體供應鏈、政府執行力和開發者社區需要共同運轉，才能真正將海外創業者帶進來。mu Shanghai 在這個過程中扮演的角色，更像是一個連接海外開發者與中國的橋樑。

大型模型公司開始爭奪開發者社區

如果過去一年大模型公司的競爭主要體現在參數、榜單和價格上，那麼在 mu Shanghai 現場，開發者社區的重要性已被推到台前。國產大模型公司不僅需要更多的 API 調用，更需要讓開發者了解自己、信任自己，並願意圍繞模型開發應用。

馮雯在現場交流中提到，他們進行了大量與開發者相關的工作，包括開發者體驗、活動篩選、嘉賓參與、黑客松、評委、Token 賞助等，這些都需要被納入模型公司的生態工作中。

「開發者就是我們的用戶，因此我們非常重視開發者體驗，也希望讓更多開發者理解我們正在做什麼，」馮雯表示。這句話幾乎可以視為國產大模型公司生態策略的註腳，模型不再只是放在平台上等待調用，而要主動進入開發者聚集的空間。

這並不是 MiniMax 一家公司的選擇。現場參與者透露，智譜在北京有原點學堂，幾乎每週都有活動，並且靠近清華、北大等高校資源；AIGC 和 AGI 社區也正透過固定空間、黑客松、火鍋局、開發者夜等方式持續聚集人才。這類空間正逐漸成為線下的開發者入口。

這背後是一場更大的變革：模型公司已不滿足於「釋放模型」。它們需要文檔、試用平台、案例和教學影片，也需要社群、黑客松和開發者活動，協助用戶跨越最初的門檻。隨著 Agent 能力的提升，用戶教育本身也在被重新構建。過去，開發者需要自行閱讀文檔、查詢錯誤代碼、理解參數；現在，Agent 可協助用戶閱讀文檔、搜尋解決方案、選擇模型並自動修正路徑。

對於模型公司來說，真正的競爭不只是模型調用價格，而是誰能更早進入開發者的日常工作流。對於應用創業者來說，真正的機會也不只是接入哪一個模型，而是能否找到一批願意持續使用、持續反饋、甚至主動傳播的早期用戶。

被需要、被理解、被留下

mu Shanghai 並未對 AI 創業提供統一的答案。有人看好硬體，有人做社群媒體增長助手，有人專注於發現創業機遇，有人探討文化出海與精神消費，也有人將其視為認識海外開發者與本地合作夥伴的入口。

但這些看似分散的線索，恰恰構成了 AI 創業當前最真實的狀態。模型能力繼續向前，應用形態卻仍在尋找穩定場景；開發門檻下降，分發和商業化反而變得更關鍵；Web3 熱度降溫，但它留下的社區方法正在被 AI 吸收；中國供應鏈和模型能力變得重要，但海外開發者仍需要一個可信的入口理解中國。

Sun 在訪問中提到，mu Shanghai 的長期目標並非僅舉辦一場活動，而是希望打造一個持續性的空間，讓海內外的人能夠在同一地點會面、合作並創造新事物。事實上，mu 的正式員工很少，大量工作由貢獻者與合作方推動。這種組織方式本身就很像 Web3 和開源社群：去中心化、重視貢獻與關係網絡，也因此更能吸引同樣熟悉這種文化的人。

當然，這種模式仍存在許多不確定性。活動能否轉化為長期空間，社區熱度能否沉淀為真實項目，海外開發者是否會長期留在中國生態，大模型公司能否將開發者活動轉化為穩定調用量，都有待觀察。社區可以創造相遇，但不能替代商業閉環；城市可以提供場景，但不能保證產品成功。

不過，mu Shanghai 至少讓一個趨勢變得清晰：AI 創業正從「模型崇拜」走向「場景競爭」，從「做出工具」走向「被用戶看見」，從單點產品走向社區、供應鏈和跨國協作的綜合競爭。對於普通創業者而言，AI 帶來的機會並不是讓每個人輕鬆成為贏家，而是讓更多人更早暴露在同一場更激烈的篩選中。

當產品越來越容易被生產，真正稀缺的反而是理解用戶、進入場景、建立信任和持續連接人的能力。AI 會繼續降低工具的生產成本，但不會自動回答「為什麼是你」。在這個意義上，做出產品只是第一步，被需要、被理解、被留下，才是 AI 創業更難的後半場。