在传统网络时代，产品增长的核心逻辑是“触达更多人”。企业假设产品价值是确定的，只要通过营销与渠道让更多人知道，就能带来用户与留存。但 Sirius 指出，在生成式 AI 时代，这套方法正在失效。
越来越多案例显示，AI 产品的增长本质不是用户获取，而是信念扩散。人们下载或使用一款 AI，不是因为比较过功能，而是因为所有人都在谈论它、展示它，甚至害怕错过。AI 产品没有用户，只有信徒
从流量漏斗到信念同心圆
传统 SaaS 或消费产品遵循 AARRR 漏斗：获取、激发、留存、变现、推荐。但 AI 的价值具有三个特性：
不确定（每次输出不同）
涌现（能力不断出现新用途）
需要被理解，才能感受到价值
因此，增长不再是触达问题，而是认知传导问题。
AI 产品的扩散更像是五层同心圆：
鉴赏者（技术圈、开发者）
布道者（KOL、媒体、创作者）
实用者（工作或生活使用者）
跟随者（社会性尝试者）
大众（氛围驱动）
关键规律是越往外，信念浓度越低，但人数越多。
来源：Sirius
每一层之间，都必须完成一次翻译，技术突破需要被转译成行业叙事，从使用场景转译成一种社交氛围。只要某一层翻译失败，扩散就会停止。许多技术很强的 AI 产品无法破圈，原因正是故事无法被简化。
真正的增长引擎：模仿欲望
多数人以为 AI 的增长来自网络效应，但实际上，推动爆发的是一种更原始的动力：模仿欲望（Mimetic Desire）。典型案例包括：
ChatGPT 吉卜力风图片刷屏
Suno AI 音乐在 TikTok 传播
DeepSeek 爆红后的“不试就落伍”情绪
用户并不是因为“更多人使用让产品变好”才加入，而是我看到你做了，我也想做。因此 AI 市场不会出现 Facebook 式垄断（欲望会转移），增长策略不是优化功能，而是创造可模仿的行为。如果输出不能分享、展示或复制，扩散就不会发生，这也是为何部分技术震撼但缺乏用例的产品难以普及。
为什么传统增长方法正在崩溃
AI 产品正在颠覆过去二十年的五个核心假设：
边际成本接近零：每一次推理都是真实算力成本，无法“先补贴增长再变现”。
功能堆叠形成护城河：AI 竞争的是输出品质，而品质会随模型更新被迅速追平。
网络效应是核心壁垒：多数 AI 是单人产品，我用得多并不会改善你的体验。
CAC / LTV 可精确预测：模型升级可能让用户一夜流失，历史数据失去参考价值。
漏斗是线性的：在 AI 世界里分享可能发生在第一次使用之前，收入可能先于留存，激活取决于一次“超预期体验”，这意味着，企业需要管理的不是漏斗，而是信念系统。
AI 与 Crypto 的深层同构
AI 增长动力与加密市场高度相似：
Crypto AI
Meme 带动价格 Meme 带动用户
空投吸引用户 免费体验创造信徒
Token 释放曲线 免费额度与速率限制
Fork 文化 开源模型竞争
共识价值、叙事价值
两者的共同点是用户购买的不是现在的功能，而是未来的可能性。但差异在于 Crypto 的信念可以自我维持，AI 的信念必须被每次输出持续验证。信念是租来的，不是拥有的。
增长之后的真正战场：留存
模仿欲望可以带来流量，但不保证留下。AI 留存是一场赛跑：
短期：供给侧创新，持续推出新能力，延长好奇期。
长期：建立新稀缺，个人化数据积累，工作流嵌入、交互习惯，信任资产。
如果在模仿窗口期内完成依赖建立，产品就能从流行工具变成基础设施。Cursor、Bolt 等开发工具正是典型案例。
五种 AI 爆发模式
2024–2025 年的成功案例可归纳为五类：
Meme 引爆（吉卜力图片、Suno）
叙事做空（DeepSeek：低成本颠覆共识）
分层释放（邀请制、Waitlist）
输出即营销（用户作品成为广告）
工作流殖民（嵌入日常流程）
其中，最后一类最难，但最具长期价值。而 AI 产品真正决定成败的只有两个问题：
你的产品是否打破了一个广泛存在的错误认知？
从核心圈层到大众，每一层的“翻译”是否顺畅？
在没有强网络效应的世界里，AI 市场结构将天生分散。流量不再是护城河，关系与信任才是。
这篇文章 AI 产品没有用户，只有信徒：当增长从流量竞争变成信念战争 最早出现在 链新闻 ABMedia。
