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AI正在创造新的消费品类

龙猫君 2026-06-15 14:46
龙猫君 2026/06/15 14:46

邦小白快读

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本文核心观点是AI并非只是给旧消费品类升级功能,而是正在创造过去从未存在过的全新消费品类,普通读者可以从中获得以下核心干货:

1. 目前国内外已经有大量AI新品落地,包括AI Pin、AI陪伴玩具、AI学习机、AI宠物机器人、AI智能家电等,这类产品和传统消费品最大的不同是,它们核心出售的不是功能,而是陪伴、理解、记忆和专属关系,会跟着用户使用成长,越来越懂用户。

2. 未来AI会把过去只有少数人能负担的高端服务,比如私人健身教练、私人健康管理,变成大众消费品的标配,普通消费者可以用更低成本获得个性化的持续服务。

3. 这类新品类满足的是人类深层的情感需求,相比传统产品有更高的情感粘性,未来会逐步成为大众生活的刚需用品,可以提前关注体验。

AI正在重构消费产业的底层逻辑,给品牌带来了前所未有的发展机会,品牌商可以从中得到以下干货:

1. 消费趋势层面,用户需求正在从传统的功能需求转向情感关系需求,AI催生了陪伴、理解、记忆等过去从未被商业化的新消费品类,市场空间极大。

2. 品牌定价层面,AI产品带来的关系价值天然比功能价值有更高的溢价能力,还能获得更高的用户忠诚度,能帮助品牌拿到梦寐以求的定价权,构建更深的护城河。

3. 产品研发方向上,不要简单给原有产品贴AI标签做改良,要忘掉原有品类的定义,从零开始思考,打造具备人格、记忆、互动成长能力的新品类,做品类定义者才能占据最大的市场收益。

AI给消费赛道的卖家带来了全新的增长机会,同时也提示了需要避开的风险,核心干货如下:

1. 机会层面,AI正在创造过去从未存在的新消费市场,核心是满足人类刻在基因里的深层情感需求,包括陪伴、被理解、记忆留存等,这些需求从未被规模化工业化满足,市场增长空间远大于改良旧市场。

2. 商业模式层面,AI打破了商品和服务的边界,过去受限于人力成本无法规模化的高端服务,可以通过AI做成消费品,边际成本近乎为零,既可以免费赠送获客,也可以做订阅收费,利润率和客户粘性都远高于传统消费品。

3. 风险提示:不要只做旧产品加AI的贴标改良,要抓住品类定义的机会,只有定义新品类才能拿到最高收益,改良者很难竞争过品类定义者。

AI创造新消费品类的趋势,给工厂带来了新的商业机会和转型方向,核心干货如下:

1. 产品生产和设计需求发生了根本性变化,过去工厂核心关注材质、工艺、生产成本,做标准化的固定功能产品,未来需要转向围绕用户深层情感需求做产品设计,打造可以互动、成长、记忆的AI智能产品,满足用户的关系需求。

2. 转型启示,工厂不要只把AI用在生产端降本增效上,应该抓住AI创造新品类的风口,对接大模型基础设施,提前布局AI消费硬件的研发,切入全新的增量市场。

3. 未来AI消费品会逐步成为像手机、电视一样的大众刚需,提前布局新品类的工厂能获得先发优势,享受整个品类成长带来的红利,打造新的增长曲线。

AI消费的发展趋势给服务商带来了新的行业机会,核心干货如下:

1. 行业发展趋势:AI正在打破传统商品和服务业的边界,过去只有真人能提供的咨询、陪伴、指导、健康管理等服务,正在被AI转化为可规模化生产的消费品,整个服务行业的结构会被重构,催生大量新需求。

2. 客户痛点:传统服务受限于人力时间的稀缺性,成本高,无法覆盖大众市场,不管是品牌端还是消费端都存在未被满足的痛点。

3. 解决方案方向和机会:服务商可以聚焦为AI新消费品牌提供技术落地、场景开发等解决方案,帮助品牌把大模型能力落地到各类消费场景,也可以自己开发面向大众的AI服务产品,把过去高端的服务平民化,打开全新的大众市场空间。

AI创造新消费品类的趋势,给平台带来了新的增长机会,也指明了运营方向,核心干货如下:

1. 市场需求层面,大量定义AI新品类的创业企业正在涌现,这类企业需要平台提供流量扶持、供应链对接等支持,平台可以针对性推出AI新品类专项招商计划,挖掘高潜力品牌,开辟新的增长赛道,丰富平台的品类结构。

2. 运营管理层面,AI新品类的核心是关系价值和情感属性,和传统标准化商品的运营逻辑不同,平台需要调整推广、评价等运营规则,设计匹配新品类特点的运营机制,帮助新品类品牌触达目标用户。

3. 风向规避:平台布局的时候要避开只给旧产品贴AI标签的改良项目,重点扶持真正从零定义新品类的企业,这类企业护城河更深,成长空间更大,能给平台带来长期的价值增长。

AI创造新消费品类的动向,给产业研究带来了全新的方向和课题,核心干货如下:

1. 产业新动向:AI对消费产业的改变不止是降本增效,更核心的是创造了全新的消费品类,重构了消费产业的底层逻辑,推动消费从出售功能商品转向出售关系价值,同时推动商品和服务业的边界融合,诞生了全新的产业形态。

2. 新的商业模式:出现了商品和服务融合的全新商业结构,这种结构的利润率和客户粘性都显著高于传统消费品,是过去没有过的新商业模式,具备很高的研究价值。

3. 研究启示:未来研究需要跳出传统消费产业聚焦产品、供应链、渠道的研究框架,转向对人性深层需求的研究,同时重点关注新品类定义者的成长路径,研究AI新品类的竞争规则和护城河构建逻辑,填补现有产业研究的空白。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article’s core argument is that AI is not simply adding new features to old consumer product categories—it is creating entirely new categories of consumer goods that never existed before. Here are the key takeaways for general readers:

1. A large number of AI-powered consumer products have already launched globally, including the AI Pin, AI companion toys, AI learning devices, AI pet robots, and AI smart home appliances. What sets these products apart from traditional consumer goods is that they do not primarily sell functionality—instead, they sell companionship, understanding, memory, and exclusive personalized connections. They evolve as users interact with them, growing to know their users better over time.

2. In the future, AI will turn premium services once affordable only to a small minority, such as personal fitness coaching and private health management, into standard features of mass consumer goods. Ordinary consumers will gain access to continuous, personalized services at a far lower cost.

3. These new categories satisfy deep-seated human emotional needs, and build far stronger emotional loyalty than traditional products. They will gradually become essential goods in everyday life, so it is worthwhile to follow and test them early.

AI is restructuring the foundational logic of the consumer industry, creating unprecedented development opportunities for brands. Below are key insights for brand owners:

1. On the trend level: Consumer demand is shifting from traditional functional needs to demand for emotional connection. AI has given rise to entirely new consumer categories centered on companionship, understanding, and memory—needs that were never commercialized before, creating enormous untapped market potential.

2. On pricing strategy: The relational value delivered by AI products naturally commands higher price premiums than functional value, while also driving higher user loyalty. This helps brands gain the long-coveted pricing power and build deeper competitive moats.

3. On product R&D direction: Brands should not simply slap an AI label on existing products for incremental improvements. Instead, they need to set aside old category definitions and start from scratch to build new categories of products with personality, memory, and the ability to grow through interaction. Only category creators can capture the largest share of market returns.

AI has opened up entirely new growth opportunities for sellers in the consumer sector, while also highlighting key risks to avoid. Here are the core takeaways:

1. On opportunities: AI is creating entirely new consumer markets that never existed before, centered on satisfying deep-seated emotional needs hardwired into human nature: companionship, a sense of being understood, memory preservation, and more. These needs have never been met at scale through industrialized production, so the market growth potential is far larger than incremental improvements to existing markets.

2. On business models: AI has blurred the line between goods and services. Premium services that could not scale in the past due to high labor costs can now be turned into consumer products powered by AI, with near-zero marginal costs. Brands can acquire customers by giving away basic versions for free, or generate recurring revenue through subscription models, delivering far higher margins and customer retention than traditional consumer goods.

3. Risk warning: Avoid simply adding an AI label to existing old products. Focus instead on the opportunity to define an entirely new category. Only category creators capture the highest returns, and incremental improvers will struggle to compete against first movers that define the space.

The trend of AI creating new consumer categories has brought new business opportunities and transformation directions for manufacturing factories. Below are key insights:

1. Fundamental shifts have occurred in product design and production requirements. In the past, factories focused primarily on materials, craftsmanship, and production costs to build standardized products with fixed functions. Moving forward, they will need to shift toward designing products around users’ deep emotional needs, building interactive AI-powered products that can grow and retain memory to satisfy users’ demand for relational connection.

2. Transformation takeaways: Factories should not only apply AI to production to cut costs and improve efficiency. They should seize the opportunity brought by AI-generated new categories, connect with large model infrastructure, and proactively invest in R&D for AI consumer hardware to enter an entirely new incremental market.

3. AI consumer products will gradually become mass-market essentials, just like smartphones and televisions today. Factories that position themselves early in these new categories will gain first-mover advantage, capture dividends from the growth of the entire category, and build new growth curves.

The growth trend of AI-powered consumer products has opened up new industry opportunities for service providers. Key insights are as follows:

1. Industry trend: AI is breaking down the traditional boundary between physical goods and services. Services once only deliverable by humans, including consulting, companionship, coaching, and health management, are being transformed into mass-produced consumer goods by AI. This will restructure the entire service industry and generate massive new demand.

2. Unmet pain points: Traditional services are constrained by the scarcity of labor and time, making them expensive and unable to serve mass markets. This leaves unaddressed needs for both brands and consumers.

3. Opportunity and solution direction: Service providers can focus on offering technical implementation and scenario development solutions for new AI consumer brands, helping brands integrate large model capabilities into various consumer scenarios. They can also develop their own AI service products for the mass market, democratizing access to premium services that were previously out of reach for most consumers and opening up an entirely new mass market.

The trend of AI creating new consumer categories brings new growth opportunities for marketplace platforms and clarifies their operational direction. Key takeaways are as follows:

1. On market demand: A wave of startups defining new AI-powered consumer categories is emerging, and these companies need support from platforms including traffic access and supply chain connections. Platforms can launch dedicated recruitment programs for new AI categories to discover high-potential brands, open up new growth tracks, and diversify their category mix.

2. On operations management: The core value of new AI categories is relational and emotional, which means their operational logic is very different from that of traditional standardized goods. Platforms need to adjust operating rules for promotion and review systems, design operating mechanisms that fit the unique characteristics of these new categories, and help new category brands reach their target users.

3. Risk mitigation: When building out this segment, platforms should avoid incremental projects that only add an AI label to existing old products. Instead, prioritize supporting companies that define entirely new categories from scratch. These companies have deeper competitive moats and larger growth potential, and will drive long-term value growth for platforms.

The emergence of AI-created new consumer categories opens up entirely new directions and research topics for industry research. Key insights are as follows:

1. New industry dynamics: AI’s impact on the consumer industry goes far beyond cost reduction and efficiency gains. Most importantly, it is creating entirely new consumer categories, restructuring the foundational logic of the consumer industry, and shifting the industry from selling functional goods to selling relational value. It is also driving the convergence of goods and services, giving rise to entirely new industry forms.

2. New business models: A new hybrid business structure blending goods and services has emerged. This structure delivers significantly higher profit margins and customer retention than traditional consumer goods, making it an entirely new business model with high research value.

3. Research implications: Future research needs to move beyond the traditional consumer research framework focused on products, supply chains, and channels, and shift toward studying deep-seated human needs. Researchers should also prioritize tracking the growth paths of category-defining companies, studying the competitive rules and moat-building logic of new AI consumer categories, and filling gaps in existing industry research.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

新消费导读

最近一年,一个很有意思的现象正在发生。美国市场上,一款叫做AI Pin的产品虽然商业上并不成功,却引发了整个科技行业的持续讨论。人们买它不是为了拍照、不是为了打电话,而是为了“有一个能随时回应自己的东西”。与此同时,大量AI陪伴应用开始冲上下载榜。

国内市场上,AI玩具、AI学习机、AI陪伴机器人、AI宠物硬件也开始密集出现。有的公司做出了会和孩子一起成长的毛绒玩具,孩子叫它名字,它会答应;孩子讲故事,它会互动;孩子情绪低落,它会安慰。还有公司把大模型塞进台灯、塞进闹钟、塞进镜子——这些东西突然开始“活”过来了。

很多人把这些产品理解成:AI+硬件,AI+玩具,AI+教育,AI+宠物。但如果站在更长周期看,这些理解可能都不准确。

因为真正发生的事情,并不是旧品类在接入AI。不是“加一个功能”,也不是“升级一下体验”。而是——AI正在创造一批过去从未存在过的新消费品类。

过去二十年,消费行业最大的创新来自产品本身。智能手机替代功能机,新茶饮重做饮料,宠物食品升级传统饲料,扫地机器人把吸尘器变成了自动化设备。这些创新当然伟大——它们改变了产品形态、改善了用户体验、甚至重塑了整个行业。但本质上,它们仍然是在卖商品。

你买一部手机,你拥有一部手机。你买一杯奶茶,你喝掉一杯奶茶。你买一袋狗粮,你喂掉一袋狗粮。交易完成,价值兑现。产品不会因为你用了一年就变得更懂你,不会因为你对它好就回报你更多情感。

而AI时代出现的新物种,第一次开始脱离这个逻辑。它们卖的不是功能,不是材料,不是参数,甚至不是传统意义上的用户体验。

它们卖的是一种过去从未被规模化、商业化、工业化生产过的东西:陪伴、理解、记忆和关系。

AI第一次让消费品拥有了人格

过去所有消费品都有一个共同特点。它们不会成长,也不会回应,更不会记住你。

无论你买的是一双运动鞋、一瓶饮料、还是一个毛绒玩具,它们完成交易之后,价值就基本固定了。

鞋子不会因为你每天穿着它跑步就变得更合脚——它只会越来越旧。饮料不会因为你喜欢它就调整甜度——它的配方是死的。玩具不会因为你陪它玩了一整年就和你更有默契——它永远停留在出厂设置。产品不会因为认识你五年而变得更了解你。但AI正在打破这个规律。

为什么大量AI玩具开始出现?因为玩具第一次能够和孩子持续交流。当孩子告诉它“我害怕黑”,它会说“那我陪你,我给你讲个故事”。这不是预设的脚本,而是模型生成的、与孩子共同构建的独特互动。

为什么AI宠物机器人开始出现?因为它第一次能够建立情感反馈。传统电子宠物是单向输出:你喂它,它显示“吃饱了”。AI宠物是双向互动:你抚摸它,它会调整情绪状态;你冷落它,它会表现出失落;你喊它名字,它会用不同的叫声回应——而且这些回应会随着时间变化。你和它之间的关系,是活的。

过去一个毛绒玩具卖的是造型。可爱、柔软、抱起来舒服。消费者挑一个最喜欢的造型,买单,结束。未来一个AI玩具卖的是关系。它是孩子的第一个朋友、第一个倾诉对象、第一个会保守秘密的存在。

这个关系是独特的、排他的、每天都在加深的。你不可能换一个一模一样的玩具,因为那个玩具里没有你和孩子共同创造的记忆。这看似只是技术升级——无非是把大模型塞进硬件里。

实际上却意味着消费产业底层逻辑的改变。因为消费者购买的不再只是一个物体,物体是死物,生命体是活的。活的东西,值得你付出更高的价格、投入更多的情感、忠诚更长的时间。

很多人低估了这一变化。人类天生就会和能够回应自己的事物建立情感连接。这不是现代人才有的毛病,这是刻在基因里的本能。

远古时期,人类会把风、河流、雷电都赋予人格——因为那时候我们太孤独了。

后来,我们把这种本能投射到宠物身上。狗摇尾巴,我们就觉得它爱我。猫蹭腿,我们就觉得它需要我。

再后来,我们投射到游戏角色身上。塞尔达传说里那个不会说话的林克,都有人愿意为他写几千字的同人小说。

再后来,我们投射到虚拟偶像身上。初音未来没有肉体、没有意识,但她的演唱会门票秒空。

过去消费品创造功能价值。这双鞋能跑步,这瓶水能解渴,这把椅子能坐。未来消费品创造关系价值。

而关系价值天然比功能价值拥有更高的溢价能力。一双跑鞋的功能价值是300元,加上耐克标可以卖800元,加上科比签名可以卖2000元。但一个陪伴了你三年的AI伙伴,你会愿意为它支付多少钱?答案是:很难量化。因为关系无法定价。这就是消费品牌梦寐以求的——定价权。

AI第一次把服务变成消费品

过去消费行业有一条清晰的边界。商品是商品。服务是服务。这条边界之所以存在,是因为服务的核心是人。

私人教练需要懂解剖学、懂运动生理学、懂营养学,还要有沟通技巧、有耐心、有亲和力。营养顾问需要读医学院、考执照、积累案例经验。这些能力的培养成本极高,一旦培养出来,他们的时间天然就是稀缺的。一个私教一天最多带十节课,一个医生一天最多看几十个病人。

服务之所以昂贵,不是谁在故意抬价,而是因为人的时间无法复制、无法并行、无法规模化。

但AI正在改变这一切。想象一下未来的运动品牌。未来,消费者购买的可能不仅是一双跑鞋,同时获得一个24小时在线的AI教练。它会记录你的每一次跑步数据——步频、步幅、心率、触地时间、左右平衡。它会分析你的身体状态——今天是不是太疲劳了?膝盖有没有异常压力?这时候消费者买的还是鞋吗?显然已经不是。

鞋只是一个载体、一个入口、一个物理触点。真正购买的是一套持续服务体系。这套服务过去需要一个金牌私教才能提供,市场价每月至少几千块。现在AI做到了,边际成本接近于零。品牌可以把它作为配件免费赠送,也可以单独收费订阅。无论哪种模式,消费者获得的实际价值都远超鞋本身。

再看健康行业。过去高端健康管理只属于极少数人。你需要一个私人医生定期随访,一个营养师帮你搭配饮食,一个健身教练指导运动,一个睡眠专家监测你的作息。

这套组合的年费至少要六位数,普通人根本负担不起。未来,AI健康顾问可能成为标准配置。它每天连接你的智能手表、智能体脂秤、智能床垫,甚至智能马桶。它分析你的睡眠时长、深睡比例、心率变异性。它记录你的饮食照片,估算热量和营养缺口。它观察你的情绪状态和压力水平。然后,它会在最合适的时机给你建议,不是晚上十点统一提醒,而是在你躺在床上玩手机时说“已经11点半了,你上周的目标是12点前睡”。

这种变化意味着什么?意味着大量过去属于服务业的能力——咨询、指导、陪伴、监督、反馈——开始被消费品吸收。消费品和服务业之间的边界开始消失。你买的不再是一个冰冷的物理物体,而是一个持续运行、持续优化、持续交互的智能服务体系。

这是一种全新的商业结构。它既不是传统的商品零售,也不是传统的服务交付。它是二者的融合,是一种我们还没有准确命名的东西。但可以确定的是,这种结构的利润率和客户粘性,都将显著高于传统消费品。

AI第一次创造“数字需求”

更深层的变化还在后面。前两层变化,本质上还是在满足已经存在的需求。陪伴的需求一直都有,只是以前用宠物、用朋友、用家人来满足。服务的需求也一直都有,只是以前找真人来提供。AI只是用更低成本、更高效率的方式去满足它们。

但AI正在做的远不止这些。它正在创造一些过去从未被定义过、甚至从未被认为存在的新需求。

例如陪伴需求的边界正在被重新定义。很多人过去认为陪伴只能来自人。后来发现宠物也可以提供陪伴,于是宠物经济爆发了。今天,越来越多人开始接受AI陪伴,甚至认为AI在某些方面比人更好——它永远不会不耐烦,永远不会评价你,永远不会背叛你的秘密。

这件事本身就很不可思议。因为人们购买的不是功能,不是“它能帮我做什么”,而是情感反馈——一种被关注、被接纳、被需要的主观感受。这种需求在一百年前不存在,不是因为那时候的人不需要陪伴,而是因为他们根本没有想过陪伴可以来自一个非生命体。今天,AI让这种需求变得真实、具体、可被产品化。

再例如理解需求。过去消费者购买知识产品,是为了获得信息。买一本书,获得作者的知识。买一门课程,获得老师的讲解。买一个咨询报告,获得专家的分析。所有这些产品的核心价值都是信息传递——从懂的人传递到不懂的人。

还有记忆需求。人类是健忘的动物。我们会忘记昨天吃的什么,会忘记三年前住过的地址,会忘记某个朋友的名字。更可怕的是,我们会忘记自己曾经是什么样的人。二十岁的理想,三十岁的时候已经模糊。孩子说过的第一句话,五十岁的时候想不起来。父母年轻时的样子,只有几张发黄的照片。过去没有人卖“记忆力增强服务”,因为根本做不到。现在AI让它变得可能。

这些需求有一个共同特点。它们不是生理需求吗,它们是一种数字时代的新型心理需求。孤独、焦虑、存在感、被理解、被记住、被需要、成长、认同、归属,过去消费行业研究的是产品。材质、工艺、成本、供应链、渠道、定价。未来消费行业研究的可能是人性。

人在什么情况下感到孤独?人在什么情况下觉得被背叛?人在什么情况下愿意对一个机器敞开心扉?人在什么情况下会把一段代码当成朋友?

未来最大的消费机会,很可能不在工厂里,不在渠道里,甚至不完全在品牌里,而在人性里,在那些人类从来都拥有、但从未被技术手段满足过的深层需求里。

启示:未来十年最大的机会可能不是卖商品

很多企业今天还在讨论:AI怎么提升效率。AI怎么降低成本。AI怎么优化运营。用AI写文案、做客服、审合同、分析数据。

这些当然重要,也当然能赚钱。但如果只看到效率,就低估了AI。因为AI最大的价值可能不是降本增效——那是工业时代的思维方式,是泰勒的科学管理原理在21世纪的翻版。AI最大的价值,是创造新品类。

回顾历史,真正伟大的商业机会从来不是优化旧市场——诺基亚优化了十年功能机,越做越薄、越做越耐摔、越做电池越大,然后呢?真正伟大的商业机会是创造新市场。智能手机创造了移动互联网,这不仅是产品迭代,更是基础设施的革命。

AI正在做的事情,和当年的智能手机一样。它正在创造一批我们今天还无法完全想象的新消费物种。也许三五年后,每个孩子都会有一个AI伙伴,就像今天每个孩子都有一个书包一样自然。也许七八年后,每个独居老人都会有一个AI陪伴,就像今天每个家庭都有一台电视一样平常。也许十年后,每个人都会有一个自己的数字分身,就像今天每个人都有一个手机号一样理所当然。

对于消费品牌来说,未来最值得思考的问题可能不是:AI能帮我卖什么?——这不是一个好的提问方式,因为你还是在用旧品类思考问题。真正值得思考的是:AI能让我创造什么过去不存在的东西?对于创业者来说,不要总想着把AI塞进原有产品。做个AI手表、AI眼镜、AI耳环——那不是创新,那是贴标签。

真正值得做的事情是:忘掉原有品类的定义,从零开始思考。如果一个产品拥有记忆、人格、理解和成长能力,它应该长什么样?它应该叫什么名字?它应该怎样和用户第一次见面?它应该怎样和用户告别?这些问题,没有任何教科书能回答。回答它们的过程,就是创造新品类的过程。

对于投资人来说,不要只盯着AI工具和大模型。大模型很重要,但它更像电力它是基础设施,不是终端产品。真正值得关注的,是那些正在定义新品类的企业。

那些把大模型变成一种消费者愿意为之付费、愿意为之投入情感、愿意为之每天打开的应用或硬件的企业。因为消费产业最大的机会,从来不属于改良者,而属于定义者。定义者创造品类,然后拥有品类。拥有品类的人,拥有最高的护城河和最大的定价权。

但这场变化刚刚开始。真正的浪潮还没有到来,而新的消费时代,已经到来了。

注:文/龙猫君,文章来源:新消费智库,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:新消费智库

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