引言

在AI技术日益成熟的今天，如何设计出既符合用户需求又具备高度智能化的原生应用，成为摆在开发者面前的重要课题。然而，传统的应用设计思维往往限制了AI潜力的充分发挥。本文提出的七个反共识观点，旨在挑战传统观念，推动AI原生应用设计的创新与发展。

一、从用户需求出发，但更重视AI原生玩法

传统应用设计强调以用户需求为中心，然而，在AI原生应用的设计中，我们更应重视AI原生玩法的创造。这意味着，我们需要从AI的能力出发，设计全新的应用场景与交互方式，而非仅仅是对现有需求的简单满足。通过极端地设计和创造AI原生玩法，再用这些玩法去撞击不同的市场，测试产品市场契合度（PMF），从而实现应用的差异化竞争。

二、新奇大于效率，先吸引再优化

在AI原生应用的设计中，新奇性往往比效率更为重要。用户首先被新奇的功能和体验所吸引，进而产生使用意愿。因此，在设计初期，我们应注重打造令人眼前一亮的功能和交互方式，而非过分追求效率。在吸引用户后，再逐步优化应用的功能和性能，提升用户体验。

三、AI不仅装脑子，更要装样子

传统观念认为，AI应主要模拟人类的思维过程，即“装脑子”。然而，在AI原生应用的设计中，我们更应关注AI在外观和声音等方面的模拟，即“装样子”。例如，通过模拟知名人物的声音和形象，AI可以吸引大量粉丝和用户的关注。这种基于IP的吸引力，往往比单纯的智能功能更能吸引用户。

四、以AI为中心，而非以用户为中心

传统应用设计强调以用户为中心，但在AI原生应用的设计中，我们应将AI置于中心地位。这意味着，我们需要通过精心设计的用户交互，产生更多优质的数据，以推动AI模型的进化与智能提升。同时，我们还应关注如何通过AI的智能化能力，为用户提供更加个性化和精准的服务。

五、滥用多模态和算力，以推动AI进化

在AI原生应用的设计中，我们应敢于“滥用”多模态和算力资源。通过引入更多的感官输入（如图像、语音等）和强大的计算资源，我们可以为AI模型提供更加丰富的训练数据和更高效的计算支持。这种“滥用”不仅有助于提升AI模型的性能和智能化水平，还能推动AI技术的持续进化与发展。

六、重视非共识认知，以引领创新

在AI原生应用的设计中，我们应重视非共识认知的力量。非共识认知往往能够打破传统观念的束缚，为应用设计带来全新的思路与方向。因此，我们应鼓励团队成员勇于提出非共识观点，并通过实验和验证来验证这些观点的正确性。只有敢于挑战传统、勇于创新，我们才能设计出真正具有竞争力的AI原生应用。

七、混合模型将成为主流

随着AI技术的不断发展，大模型因其强大的计算能力和广泛的应用场景而备受关注。然而，大模型并非万能药，其高昂的成本和复杂的训练过程也限制了其普及和应用。因此，在未来AI原生应用的设计中，混合模型将成为主流趋势。通过结合大模型和小模型的优点，我们可以设计出既具备强大计算能力又具备高效性的AI应用，从而满足不同场景下的需求。

结论

本文提出的七个反共识观点，旨在打破传统思维束缚，为AI原生应用的设计提供新的思路与方向。通过重视AI原生玩法、新奇性、AI外观模拟、以AI为中心的设计理念、滥用多模态和算力资源、重视非共识认知以及混合模型的应用等策略，我们可以设计出更加符合用户需求、具备高度智能化水平的AI原生应用。未来，随着AI技术的不断发展与应用场景的不断拓展，我们有理由相信AI原生应用将在各个领域发挥更加重要的作用。