现在讨论 AI 创业，经常有人认为做定制项目不如做标准化 SaaS。 理由也很好理解。定制项目需要跟客户沟通，每一家需求都可能不同，交付完成就要继续寻找下一… · @UPing123zzz · TwKit

@UPing123zzz

现在讨论 AI 创业，经常有人认为做定制项目不如做标准化 SaaS。 理由也很好理解。定制项目需要跟客户沟通，每一家需求都可能不同，交付完成就要继续寻找下一个客户。而 SaaS 如果能够实现标准化，理论上就能用同一套产品服务更多用户。 这个判断有道理，但我觉得不能因此直接把 AI 定制服务看低。尤其是对还在了解企业需求的人来说，定制项目可能是一个非常有价值的学习入口。 因为很多企业的真实问题，根本不会完整地写在公开的产品需求文档里。 你到了现场才会发现，老板说的需求和员工每天实际执行的流程可能不完全一致。客户嘴上说想做 AI，最后真正需要解决的可能只是几个高频、重复、容易出错的操作。 如果一直待在电脑前研究各种 Agent Framework，你未必能了解这些问题。 但进入真实业务以后，就有机会逐渐积累经验。比如你给一家门店做内容自动化，发现它需要素材管理、脚本确认和视频生成。接着做第二家、第三家，发现虽然行业和素材不同，但很多流程具有相似性。 这时候，你就可以思考哪些步骤能变成通用组件，哪些地方需要提供配置，哪些确实必须针对客户定制。 慢慢地，一个个单独交付的项目，可能会帮助你发现某类客户共同存在的问题。 当然，这个过程并不保证一定能做出 SaaS。如果每一家企业的业务差异都非常大，或者客户根本不愿意为标准化产品付费，那就需要重新判断。 而且客户的私有数据、商业素材和代码归属也必须遵守约定，不能因为做过一个项目，就默认拥有它的全部成果。 真正可以持续积累的是经过验证的通用方法、工程组件、测试样例、业务理解，以及解决某类问题的能力。 我觉得这也是 FDE 方向很有意思的一点。 你不只是坐在办公室里凭想象开发产品，而是直接进入业务现场，了解需求，再用技术解决具体问题。 以后究竟继续做服务，还是把其中的共性做成软件产品，可以根据客户反馈和经营情况决定。 对一个刚进入 AI 行业的年轻人来说，我觉得能接触真实客户、理解真实需求，本身就是很值得珍惜的机会。 但每做完一个项目，最好也问问自己。除了收到项目费用，这次还留下了什么？ 如果每个项目都能积累一点可复用的东西，长期做下去，才有机会让后面的交付越来越高效。否则就算全部用上最先进的 AI，可能还是在不断重复从零开始。

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