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商城网站建设流程,网站开发专业简历模板,wordpress如何上传超过2m,做淘宝网站要多少钱A16z 谈 AI 留存的「水晶鞋效应」#xff1a;第一个月#xff0c;决定了一切 原创 Cubo Group 矩阵魔方AI出海 2025年12月12日 19:45 陕西 在传统 SaaS 时代#xff0c;有一条几乎没人怀疑的共识#xff1a;产品早期留存差#xff0c;是正常现象。 MVP 功能不全#…A16z 谈 AI 留存的「水晶鞋效应」第一个月决定了一切原创 Cubo Group 矩阵魔方AI出海2025年12月12日 19:45陕西在传统 SaaS 时代有一条几乎没人怀疑的共识产品早期留存差是正常现象。MVP 功能不全体验粗糙第一批用户流失很常见。创始人习惯接受一个事实——先上线、先流失再靠迭代慢慢把留存补回来。但在 AI 产品上这套逻辑正在被现实推翻。OpenRouter 在最新发布的《State of AI》报告中分析了300 多个模型、100 万亿 token的真实使用数据发现了一个非常反直觉的现象很多 AI 模型发布第一个月进来的用户留存率反而明显高于后来进来的用户。不是短期活跃而是几个月后依然在用。而几个月后才加入的用户反而大多只是试一试很快离开。这意味着一件很残酷的事AI 产品最忠诚、最稳定的用户往往不是慢慢积累的而是在发布最初那一小段时间里就已经“定型”了。A16z 研究者给这个现象起了一个名字灰姑娘「水晶鞋效应」。问题是——为什么偏偏是发布最早的那批用户反而更容易留下来以及这件事正在如何改变整个AI 商业市场的竞争规则1谁在找水晶鞋谁只是在试鞋如果只看留存曲线很容易把这个现象理解成“运气”刚好第一批用户更喜欢后面进来的人没那么感兴趣而已。但现实要冷静得多。这并不是用户偏好的差异而是用户动机的差异。在今天的 AI 市场里试用新模型的人本质上可以分成两类。第一类人是真正意义上的“灰姑娘”。他们手里往往有一类高价值、长期存在却始终没被很好解决的工作负载。可能是对推理稳定性要求极高的复杂任务也可能是必须在真实业务中大规模落地的生成场景。这些问题并不只是“好不好用”而是直接关系到效率、成本甚至业务能不能跑起来。这类用户不是来尝鲜的他们是在找解法。在 AI 能力真正到位之前他们已经在不同模型之间反复尝试、反复失望。每一次新模型发布对他们来说都是一次认真“试鞋”的机会这一次能不能真的解决我手里的问题一旦某个模型在某个关键维度上第一次把这个问题彻底击穿事情就会迅速发生变化。用户不会只是多用几次而是开始把模型深度接入到自己的工作流或产品中围绕它投入工程和流程改造成本并在真实业务中不断验证和加固信任。到这个阶段模型已经不再是“一个工具”而是成为了基础设施的一部分。切换的代价也不再是换一个 API Key而是要重做流程、承担质量风险甚至影响交付节奏。这正是“水晶鞋穿上之后不想脱下来”的真实原因。而另一类人动机完全不同。他们更像是 AI 世界里的“游客”。看到新模型发布看到榜单和评测说一句“听说很强”于是来试一试。需求并不迫切问题也并非非解决不可。如果效果惊艳当然会多用几次如果没有明显优势就会迅速转向下一个新模型。对他们来说模型之间是高度可替代的既没有深度绑定也几乎没有沉没成本。关键在于这两类人在不同时间点出现的比例并不一样。在模型刚发布、被视为 SOTA 或“前沿能力”的那段时间最先被吸引来的往往正是那批长期没被满足、对突破高度敏感的灰姑娘型用户。他们一直在等一双合脚的鞋。而几个月之后当“新模型”变成“众多选项之一”新增用户中游客型用户的比例迅速上升来得快走得也快。这就是为什么同一个模型不同月份进来的用户会呈现出完全不同的留存表现。所谓的「基础用户群」并不是因为他们更有耐心而是因为他们终于等到了一个能解决核心问题的答案。2当水晶鞋真的出现时留存曲线会“凸起”如果「灰姑娘水晶鞋效应」只是一个好听的说法那它的说服力会非常有限。真正让这个概念成立的是留存数据本身的形状。在 OpenRouter 的《State of AI》报告中每一个模型的留存都不是用一个整体数字来描述而是按“用户进入的月份”拆成不同的 cohort。每一条线代表一批在某个月开始使用该模型的用户随后几个月里仍然保持活跃的比例。当你把这些曲线放在一起看时有些模型的图表会立刻显得“不对劲”。以 Google 的Gemini 2.5 Pro为例。这是一款在 2025 年中期被视为前沿能力的模型。它在发布当月吸引了一批对能力提升极其敏感的开发者。结果是那条代表首发月用户的留存曲线明显高于后续几个月进入的用户群。即使在四到五个月后仍然有相当比例的用户在持续使用这一个模型。对于单一模型的开发者使用场景来说这已经是一个非常强的信号。它意味着在发布初期确实有一批用户在 Gemini 2.5 Pro 上找到了他们之前一直找不到的能力突破——无论是编码质量、推理稳定性还是某类复杂任务的完成度。这批人没有再继续“逛模型”而是选择留下来把模型真正用进了自己的系统里。同样的形态也出现在Anthropic 的 Claude 4 Sonnet上。它在发布最初的一个月形成了一条明显“抬头”的留存曲线。几个月后这条曲线依然稳稳地高于其他 cohort而后续月份进入的用户流失速度则快得多。这里有一个非常关键的观察点这些模型并不是靠“后期慢慢积累忠诚度”而是在一开始就找到了最合适的那批用户。换句话说它们的留存不是被运营“养”出来的而是在能力突破的那一刻被市场“选”出来的。但并不是所有模型都能迎来这样的水晶鞋时刻。在同一份报告里也有一些模型的留存图表呈现出完全不同的样子。比如 Google 较早期的Gemini 2.0 Flash以及 Meta 的Llama 4 Maverick。这些模型在发布时能力并不差但问题在于它们并没有在任何一个关键维度上形成足够明显、不可替代的优势。结果是每一个月进来的用户行为几乎一模一样短暂试用然后迅速流失。不同月份的留存曲线几乎重叠在一起纠缠在图表的底部没有任何一条“凸起”的线。这类模型并不是输在宣传也不是输在渠道而是直接被市场判定为“足够好但不必要。”当一个模型一开始就落入“好用但可替代”的区间它实际上是直接进入了商品化竞争。没有基础用户群也就没有长期粘性后续所有的增长努力都会变成一场效率极低的拉新与流失循环。从这个角度看留存曲线本身已经不只是一个运营指标而是一种市场反馈机制。有没有「水晶鞋效应」从图上几乎一眼就能看出来。3当基础用户在首月被锁定AI 市场的竞争规则就变了一旦你接受一个事实AI 产品最有价值的那批用户往往在发布早期就已经被锁定那么很多看似理所当然的商业假设都会开始动摇。1. 首先被重写的是我们对“先发优势”的理解。在传统软件行业先发往往意味着时间红利。你可以先上线占个位置再靠不断迭代慢慢补齐能力。但在 AI 市场先发本身并不值钱除非你在先发的那一刻真的解决了一个沉痛的问题。水晶鞋效应说明第一批被突破能力吸引来的用户往往正是那群最难满足、但一旦被满足就极难撬动的人。谁率先把某一类高价值工作负载做到“第一次可用、第一次可靠”谁就几乎天然地拿走了这个需求下的大部分忠实用户。后来者即便能力追上也要面对极高的“撬墙成本”用户已经围绕原模型构建了流程、系统和心智切换带来的风险远远超过潜在收益。2. 接着变化的是竞争的焦点。在很多 AI 产品的增长讨论中大家仍然习惯把注意力放在拉新规模、注册量或者短期活跃度上。但水晶鞋效应揭示了一件更残酷的事真正决定长期价值的并不是你吸引了多少人而是你在最早期抓住了谁。在发布初期没有形成基础用户群的产品后面再怎么做增长新增的往往都是游客型用户。他们贡献试用数据、反馈和声量但很难形成稳定收入也很难构成护城河。相反那些在首月就被深度绑定的用户才是未来复购、扩展使用场景、甚至构建生态的核心力量。3. 这也直接影响了 AI 产品的定价和商业化路径。当用户只是偶尔使用、随时可换时市场会天然把价格往“商品化”方向拉。但当一批用户已经把模型嵌入关键流程定价逻辑就会完全不同。这类用户真正为之付费的不只是模型本身而是稳定性、确定性和迁移风险的降低。水晶鞋用户的存在往往决定了一款 AI 产品能否走出价格战。4. 更深一层的变化发生在发布和分发本身。如果基础用户群的形成窗口真的只有几周甚至几个月那么“发布”就不再是一个可以慢慢调整的公关动作而是一次高度战略化的市场事件。在这个窗口期内你需要让最合适的那批人第一时间意识到这个产品可能正是他们一直在等的那双鞋。错过这个窗口后面即便能力继续提升市场位置也可能已经被固化。你不再是在争夺“第一批核心用户”而是在一个已经高度拥挤、用户预期被重塑过的竞争环境里争取注意力。从这个角度看水晶鞋效应并不是在讲“留存技巧”而是在提醒一个更根本的变化AI 市场的胜负很可能在发布的最初阶段就已经被大幅决定了。结语冷启动不是拉新而是一次不可重复的筛选如果「灰姑娘水晶鞋效应」成立那么 AI 产品的冷启动就不再是一次慢慢爬坡的过程而是一场高度集中的筛选。发布最初的那段时间市场会把你推到一群最挑剔、也最迫切的用户面前。他们不是来尝鲜的而是在判断这个产品能不能第一次把他们的问题真正解决掉。一旦答案是肯定的留存几乎是自动发生的。用户会留下来把你的模型嵌进流程嵌进业务嵌进决策里。一旦错过这扇窗口很快就会关上后面的用户只会越来越像游客。这也是为什么在 AI 时代冷启动的北极星指标不再是“来了多少人”而是有没有一小撮人决定不走了。也许未来的胜负并不取决于谁的模型更大而取决于谁能在发布的最初时刻说出这样一句话我们找到了那批真正需要我们的用户并且他们还在。关于Cubo Group矩阵魔方Cubo Group矩阵魔方是全球最具影响力的GTM AI 平台Go-To-Market Engine for AI专注于推动 AI 品牌从冷启动迈向规模化增长。我们长期深度陪伴 AI 团队以系统化的策略、渠道与资源成为他们通往全球市场的核心增长引擎。我们构建了全球最具规模与活力的 AI 用户与影响力生态系统AI Secret Media Group是Cubo旗下媒体集团拥有 AI Secret Newsletter (全球Top1 AI newsletter、Bay Area Letters湾区科技报道等多个美国本土媒体品牌美国本土订户超过200万月发行量超过6000万。Partnerly - AI出海营销机构2023年成立至今服务超过100多家全球AI企业从阿里巴巴Qwen、Hubspot、Monday 到 Figma、11Labs、Genspark我们见证了AI全球化影响力的跃迁。Oncely.com - AI产品的全球化Launchpad帮助AI SaaS、AI 硬件和机器人发布内测、验证需求、触达用户获得真实有效的用户和收入增长。专注于AI行业的营销工具创新: Giveaway、Waitlist、早鸟票、折扣订阅、Lifetime Deal 等多种推广模式快速上线让你的AI产品以最低成本启动、放大、走向全球市场。在 AI 创业不断加速的今天找到对的增长路径比一味提速更重要。 Cubo 将继续作为值得信赖的合作平台与全球最具潜力的 AI 品牌同行一起构建属于 AI 时代的全球影响力。如果你正在寻找精准的增长路径想要实现从冷启动到全球爆发欢迎联系我们探索属于你的 GTM AI 成长引擎。