用 AI 帮你减肥，17 岁高中生 3 个月做到 30 万美金 MRR
我之前写过不少用 AI 帮你或者用 AI 教你 XXX 的所谓 AI Wrapper 产品案例，比方说《用 AI 帮男性美容，4 个月实现 600 万美金 ARR》、《用 AI 教你 Dating，独立开发产品月入 20 万美金》以及《用 AI 将任何对话转化为多种内容，9 个月 100 万美金 ARR》等。
从 AI Wrapper 的角度来看，它们在短时间内获得这样快速增长的收入，一个是找到了合适的应用场景，另一个就是大部分独立开发者在市场渠道这块都拥有一定的优势。
因此虽然产品看起来都非常简单，但是利用 AI 的能力，它刚好帮一部分人非常高效的解决了某个需求，我觉得可以发明一个新的概念来定义这一类产品：AIMF（AI-Market-Fit）。
不过最早提出这个概念的是 HeyGen 创始人 Joshua Xu，他在《HeyGen 是如何找到 PMF 并构建产品的？》一文中说，HeyGen 在内部实施的概念就是 AI-Market-Fit。
Joshua 在文章中提到了两个概念，一个是 Demo 价值，另一个是用户价值，从长远来看，Demo 价值会消失，只剩下用户价值。
在寻找 PMF 的过程中，HeyGen 一开始并没有做任何产品的 Demo，而是直接用 AI 的能力去替代之前依靠人工解决的需求，得到用户的认可后才确定下来整个产品的 PMF。
Joshua 说这使得他们能够以最低的成本验证他们正在寻找的 AI-Market-Fit，而无需构建成熟的产品。
因此我认为在 AI 时代，或许我们就应该以拿着锤子找钉子的方式来启动，而不是像以前那样有了钉子再找锤子，因为以 AI 目前强大的各种通用能力，很多应用场景下这个锤子本身就已经在那里了。
而最近我发现的一个产品案例，让我对这个理念有了更多一点的坚信，并且用 AI-Market-Fit 这个概念来描述似乎更契合。这就是一个 17 岁高中生做了一个 AI Wrapper 产品，在 3 个月时间做到了 30 万美金的 MRR。
和我上面提到的那些 AI Wrapper 类产品类似，这个产品做的事情也非常简单，就是用 AI 帮你减肥或者说保持健康的身体状态。
其产品逻辑和国内团队做的那款年收入 7400 万美金、在海外从 0 做到了 2.9 亿美金流水的“形色 Picture This”非常类似《从 7400 万美金年收入的 AI App 看今天的 AI 应用》。
做法是用 AI 来发现每种食材的热量值（卡路里）和其它营养数据，再根据你个人的情况来评估你应该摄入多少食物，并不断跟踪数据的变化情况，进而让你通过调整饮食结构实现减肥或者让身体保持在最佳状态。
它利用了类似 ChatGPT 这种直接通过扫描食物来获取相关数据的能力，比方说你早餐准备吃一个面包喝一杯牛奶，你只需要扫一下即可获得……
Memo: Signal, not noise!
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HeyGen 是如何找到 PMF 和构建产品的？
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