为什么市场上的AI驱动写作产品如此相似？它们如何能不同？

最近，我注意到 AI 驱动的写作和笔记工具越来越相似。起初，这似乎是巧合，但经过思考，我意识到这是行业发展的必然结果，同时也令人担忧。这既是行业增长的标志，也反映了缺乏真正的创新。我想分享我的想法，并听听你的看法。

我负责 remio 的产品设计与开发，这是一款面向全球用户的创新且独特的 AI 知识库和笔记软件。市场和竞争对手研究是我们工作的核心部分，因此我的观点可能并不完全客观。如果你感兴趣，请访问：https://www.remio.ai/waitlist 加入 Beta 测试。当然，作为用户和产品爱好者，我会提供客观且专业的见解。

在我看来，如今大多数 AI 驱动的写作产品和笔记工具可分为 3 类：

1. Pre-AI Era Tools (e.g., Evernote, Notion, Obsidian)

   这些工具尚未受到 AI 浪潮的严重影响。每款产品都遵循独特的发展路径——例如，Notion 更专注于低代码和协作功能。

2. AI Writing Tools (e.g., Copy.ai, Frase, QuillBot)

3. AI Note-Taking Tools (e.g., Fathom, tl;dv, Granola)

   
   

后两类——AI 写作和 AI 笔记——才是真正的问题所在。这些产品在运作方式和功能上正变得highly similar。为什么？

除了抢占先发优势和成本控制等基本因素外，还有一些不可避免的原因：

1. Same Core Technology: 自 ChatGPT 出现以来，大家都认识到 AI 能力的突破。许多产品基于相似的 AI 模型构建，主要专注于文本生成。

2. Similar User Needs: People naturally seek convenience；除非职业需要，否则人们不太可能主动进行写作或笔记。最常见的必要场景包括生成报告、研究和学术论文，这催生了 AI Content Generation 类别。另一个常见场景是会议纪要，结合语音转文本功能，形成了 AI 笔记类别。毫不夸张地说，目前至少有七款 AI 笔记产品专注于会议场景。

3. Shared Data Sources: AI 产品高度依赖公开验证的数据，即“世界知识”。这些数据集基于公开数据训练，缺乏个性化，导致生成的内容结构相似、风格趋同，缺乏个性——通常被称为强烈的“AI 味”。

   
   

Many companies follow a safe, fast 方法：

• 选择非常明确的目标受众。

• 使用现有的 AI 模型和数据。

• 专注于最佳的投资回报率 (ROI)。

这造就了精致但generic 的产品。从长远来看，我认为这对大多数企业来说不可持续。

那么，问题来了：它们能与众不同吗？我认为这很难，但并非不可能，以下是一些策略：

• Focus on the Process, Not Just the Result

  如前所述，用户需要生成文本的场景很少。然而，即使在信息和知识管理中，用户更多是消费者而非生产者。为什么不专注于用户管理信息的过程呢？

• Be Patient

  不要急于求成；最终的赢家将是那些拥有创新应用和用户体验的产品。这需要时间打磨、决心，或许还需要一点运气。

• Make It Personal

  个性化是关键。世界知识无疑有价值，可作为用户的良好补充。但最接近生产的数据掌握在用户手中。在确保数据安全的前提下，必须构建差异化的数据资产。

  
  

你怎么看？你也注意到这个趋势了吗？让我们讨论一下！