想开发 AI 应用？不如先做一个 AI Wrapper 试试看

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AI 创业并不一定需要开发庞大的模型。实际上，大模型的开发通常需要大量资金和专业人才，这意味着从构想到 MVP ，再到用户需求验证，整个过程可能非常漫长。在这种情况下，使用“AI Wrapper”成为一种有效的快速验证需求的方法。

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Sense 思考

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AI Wrapper，通过调用第三方大型模型（如 ChatGPT）的能力，结合更优秀的交互和视觉设计，针对特定人群提供服务，相较于直接开发大模型，AI Wrapper 实现成本更低，不仅加速了产品迭代，还有助于在较短时间内验证市场需求，从而降低初期风险并更高效地分配资源。

本篇正文共 2002 字，仔细阅读约 7 分钟

01.

什么是 AI Wrapper

AI Wrapper，是指通过调用第三方大模型，集成的工具软件。当用户使用该工具的时候，其实真正提供 AI 计算能力的是背后的第三方大模型，所以，这就是为什么这类型的软件被称之为 Wrapper（包装纸）。

就像下面这张图所示，用户在 Wrapper 类工具中进行输入，然后工具经过调用大模型，最后输入用户想要的结果。

在输出质量上来说，因为 Wrapper 工具也是调用的第三方大模型的能力，所以并没有太大区别；

然而，因为 Wrapper 类工具有「Prompt 的封装」，也有「更好的交互、视觉设计」，用户能够花更低的成本去用好 AI，来解决实际生活中的问题——这也许就是 AI Wrapper 类工具的价值所在。

试想你在用 PDF 看论文，遇到很多需要翻译、查资料的地方，如果这个时候，有一款与该 PDF 集成的 AI Wrapper 类工具，能够让你一边看论文，一边用 AI 提高论文的阅读效率，甚至还可以衔接你看完论文后的更多工作流——这一定会比你一边看论文，一边不停切换浏览器使用 ChatGPT 要方便很多。

接下来，我们将逐一介绍 3 款 AI Wrapper 类工具，它们几乎都是由 1 人团队开发，并且实现了较大规模的用户体量：

接下来，我们将逐一介绍 3 款 AI Wrapper 类工具：

• Formula bot：提供 Excel 函数编写以及数据分析等功能的 AI 工具，目前年营收为 20～30 万美元，团队仅一人；

• PhotoAI - 一人团队，年营收 90 万美元，提供各种场景下的 AI 合成照片；

• PDF AI - 年营收 50 万美元的 PDF 智能阅读器。

02.

Formula Bot

Formula bot 官网

创始人 David Bressler 在用 ChatGPT 解决 Excel 问题的时候，想到如果有一个专门的工具来解决写 Excel 函数的问题，对于用户可能会更加高效方便。

于是，他开始了 MVP 的尝试，直接上了一个落地页，没有登录，也没有付费模式，就只是为了看看大家的需求如何。

接着，他开始在 Reddit 上的 Excel 社区进行分享，为产品寻找种子用户。

有了意向用户之后，他把 MVP 迭代成了一个更加正式的产品，并且除了在 Reddit 上持续获取流量之外，也开始与 TikTok 上的 KOL 进行合作。

目前，他只在营销上花费了 5000 美元，但是该工具的年收入已经达到了 30 万美元。

不过，现在这款工具，已经从 Excel 函数拓展到了整个数据分析领域，推出了更丰富的功能， 甚至包括 SQL 编写。

所以，如果想要开发 1 款 AI Wrapper 工具，最好是从一个小点切入，快速迭代，然后再进行功能上的丰富。当增长越来越好之后，你可以再接着开发对应的大模型，逐渐加深在市场中的壁垒。

现在的 formula bot 功能非常丰富

03.

PhotoAI

Pieter Levels，独立开发者中的代表人物，一共开发过 70 多款产品，其中 90% 都以失败告终。然而，现在的 Pieter Levels，靠着 9 家公司，在没有任何员工与投资的情况下，每年收入 270 万美元。

PhotoAI，就是他其中营收最高的产品，目前每月营收已经达到了 8.5 万美元。

Pieter Levels 的推特主页

PhotoAI 项目最早是 avatarai，这也是一款能够生成各种 AI 照片的工具，但前提是你需要知道如何使用 API；

因此，Levels 看到了机会，先设置了一个简单的落地页，一个提交表单以及一个支付链接；当用户提交完照片后，他通过 Replicate 上的开源模型，为用户生产出满足需求的 AI 图片，然后再发送给客户。

这个 MVP 验证非常成功，所以，他开始探索用开源模型 stable diffusion 构建一个完整的工具。

现在，PhotoAI 的年营收已经达到了 80 万美元，并且利润率超过 90%。

此外，目前，PhotoAI 的增长方式主要是通过 affliate 分销以及 KOL 营销。

PhotoAI 官网

虽然在图片生产领域，目前通用场景下的工具已经应有尽有——老照片修复、定点抠图、广告图片生成......但是，仍然有非常多的细分领域值得挖掘——比如去年有一款 AI 图片刚被私募基金收购，它的功能是识别图片中的产品以及品牌名称，面向非常垂直且细分的领域。

04.

PDF AI

Damon Chen，2023 年 5 月推出 pdf.ai，同时也是 Testimonial 的创始人。目前 pdf.ai 团队也是一人组成，年营收已经达到  50 万美元。

产品的主要场景，就是提供对书籍、科研论文、财报、产品手册、法律文件、员工手册的 AI 处理。

比如，当你买了硬件产品，多达几十页的 PDF，没有人真的能去阅读学习；但是你可以把这个 PDF 上传到 pdf.ai，然后提出你想问的问题，比如：我应该如何安装产品，然后，你就能得到一个准确的、结构化的、精炼的答案。

pdf.ai 的主要场景

目前，pdf.ai 的用户数量非常庞大，超过 50 万用户都在使用，并且其也是通过 affiliate 分销与 KOL 合作实现增长。当然，pdf.ai 本身就自带很大的搜索量，创始人一开始花了 1 万美元才买到这个域名。

pdf.ai 搜索量

和照片生成领域一样，通用场景下的 PDF AI 工具市场已经非常饱和，如果还想在这个方向探索，也是需要去深耕一些垂直场景，比如特定的法律、金融等行业，提供给用户在交互、功能上更好的体验与价值，才有可能实现产品的增长。

因此，可以看出，AI Wrapper 类产品实现成本非常低，一人团队，就可以支撑庞大的用户群体，非常适合用在特定场景下的产品验证；如果你想看看某个行业是否能应用上 AI，那么花较短的时间，先做出一个 Wrapper，快速验证用户需求，当模式跑通之后，再去开发更成熟的模型，将产品的壁垒逐渐加深——也许是一个不错的选择。

最后，整理了一下 Pieter Levels 总结的 7 条独立开发者经验，分享给大家：

• 最好选择垂直细分的领域，并且和你自身相关的领域，因为你会更理解用户的需求，并且细分市场也有更少的竞争者；

• 你的产品不一定非得通过写代码完成，市面上有非常多的 SaaS 工具，能帮助你快速各种各种工作，例如设计可以用 Canva，建站可以用 Webflow，项目管理可以用 Notion，自动化流程可以用 Zapier......

• 发布产品，一开始需要通过私聊或邮件的方式，直接找到你的早期用户，并且听取建议持续反馈，直到你已经有了一群忠诚的早期用户群，这个时候，可以开始正式推广；

• 一开始的增长，不要过度考虑付费广告，以自然增长为主，不断打磨你的产品，直至你的客户愿意推荐给身边的朋友，实现真正的口碑传播；

• 这个时候，就需要开始考虑商业化了；多参考竞品的商业模式，学习更多的商业知识，能帮助你取得更好的收益；

• 当上述阶段完成后，这个时候，要考虑尽可能把所有的流程实现自动化，可以通过外包或工具的形式，如果不能自动化的流程，最好把它删除；

• 最后，如果当你的产品已经实现了非常高的营收规模，可以考虑直接卖掉，也可以持续将它运营下去。

参考材料

https://bensbites.beehiiv.com/p/ai-wrappers-get-bad-wrap

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