ChatGPT 发布两年多了，大模型产品的 PMF（Product-Market Fit）依然模糊。除了 ChatGPT 本身，真正跑出来的大模型原生产品少之又少。
大部分大模型产品都卡在同一个问题上：用户觉得「有用」但不觉得「必须用」。这是 PMF 最危险的灰色地带——有人用，有增长，但留存平平，付费意愿低。
「有用」和「不可或缺」之间，隔着一个留存曲线的断崖。
B 端大模型产品的 PMF 相对清晰：替代人工、降低成本、提高效率。只要 ROI 算得过来，企业就愿意付费。
几个已经验证的方向：智能客服（替代 L1 人工）、文档处理（合同审查、报告生成）、代码辅助（Copilot 模式）。这些场景有明确的成本对标，价值容易量化。
C 端的挑战大得多。核心问题是：大模型的通用能力太强，反而很难做出差异化产品。
用户想要的所有功能，ChatGPT 基本都能做。你做一个写作助手，ChatGPT 也能写；你做一个翻译工具，ChatGPT 也能翻。那用户为什么要用你的产品？
我认为 C 端的突破口在于垂直场景 + 工作流整合。不是做「更好的聊天」，而是把 AI 嵌入用户已有的工作流中，解决一个具体的、高频的、有痛点的问题。