一、如果一个 AI 产品一开始就需要被解释，它真的能站的住吗？

好的技术确实可能值得被理解，但理解成本是否会被消化，本身就是一个需要被验证的前提。

陈冕强调他们选择生成图像，是因为在所有垂直能力里，这是最容易让非专业用户确认这不是概念，而是结果的方向。

确实如此。

图像不需要指标、不需要说明文档，甚至不需要理解模型，只要对比一下前后，就知道值不值得用。

所以解释本身是一种风险。越需要解释，越说明价值还没有站稳。

二、产品能不能成立，取决于用户是不是已经不想再自己做这件事了

以前都会很自然地把专业需求和专业用户绑在一起，觉得服务更懂的人，才更有机会做出工具型产品。

但设计师也好，甲方也好，只是不同的身份标签，本身并不能决定产品价值。真正拉开差距的，是问题本身的难度。出错的代价高不高，过程中需不需要反复判断，靠经验能不能撑过去。

当一件事已经复杂到这个程度时，最渴望工具的人，往往是那些已经厌倦了一次次做决定、一次次兜底的人。对他们来说，工具的价值不在于展示能力有多强，而在于能否接手一部分判断。

因此，真正能支撑工具级产品的，与用户的身份无关，更多的是需求本身的复杂度和严肃性。价值需要被清楚地呈现出来，也不是为了显得好看，而是为了让人确信把判断权交给工具，比继续自己弄下去更划算。