Q24｜跨境PFM：哪些技术指标比商业数据更关键？

作者介绍：
蒋剑彪，GMI Cloud China VP
戴冠兰，Kong Inc 中国区总裁
郭炜，白鲸开源 CEO

Q：在海外市场（如东南亚 / 欧美）验证产品市场匹配度（PMF）时，哪些技术指标比商业数据更关键？

蒋剑彪：用户留存是首要指标，直接反映产品是否真正解决了用户痛点。AI 工具类产品通常“即用即走”，使用时长短，因此留存尤为关键。若次月留存率能达到 15% 左右，通常意味着产品已满足持续运营的基本条件。

其次是交互的本地化程度。不同地区的用户行为差异显著，App 界面都各具特色。工具型 AI 在交互设计上更需贴合当地习惯——完成同一任务所需的点击次数、操作深度，都会影响用户体验，必须依据各区域数据持续优化。

第三是稳定性与实时性。面向全球市场的 AI 产品竞争激烈，仅 “AI Coding” 一项就有 130 多个竞品。用户对服务中断或延迟的容忍度极低，因此需在全球部署推理节点，并能随用户增速及时扩容，确保访问稳定。

戴冠兰：剑彪提到的 AI Coding 赛道很有意思。市面上竟有一百多家竞品，大家有没有想过，为什么用户不直接使用 OpenAI 或 Claude 的 API？我大胆推测：Cursor 和 Windsurf 这些平台本质上在“批发” API——以更低价格打包出售 OpenAI 的算力和会员服务，因此能在留存和营收数据上表现不错，却可能一直处于疯狂烧钱状态。

在当前 AI 创业环境中，许多团队并不着眼于稳定的 Burn Rate（现金消耗率），而是先砸钱扩大用户规模、放大泡沫，让投资人看到其成为行业龙头的潜力。如今的 AI 行业或许类似 90 年代的互联网泡沫：三四年后泡沫破裂，九成以上公司会倒下，目标应是在泡沫散去后仍能生存。

至于 PMF，我认为无需过度纠结指标。当产品真正找到 PMF，团队会有明显体感——客户追着付费、主动要求服务。指标更像投资人评估基金的历史数据和财务指标：参考价值有，但很难给出直接的经营决策。例如，留存率下降后究竟该降价还是优化功能？数据本身并不提供答案，只能作为辅助判断。

蒋剑彪：我刚才列举的那些指标，多半是投资人或产品经理关心的 KPI。回到第一性原理，真正重要的是你的产品能否切实解决用户痛点。如果这一点成立，团队无需过度执着于 PMF 曲线，解决核心需求才是根本。

郭炜：我们海外第一家大型用户是 J.P. Morgan Chase。与他们深入交流后，我发现他们关心的并非极致性能——数据量不如国内大，也不需超高吞吐；他们真正看重的是连接器丰富度、跨云兼容性以及对非结构化数据的支持。因此，PMF 的关键在于让核心用户推动功能演进，聆听他们的需求，比盲目追逐性能或其他单一指标更具普适价值。