传统互联网产品经常可以先增长，再慢慢修商业模型。更多用户可能带来数据、网络效应、留存和分发。
AI Native 产品没这么宽容。
每一次真正有价值的使用都有成本。token、图片生成、工具调用、重试、上下文、记忆、基础设施，都会叠加。增长不一定代表 PMF，有时只是更快地烧钱。
使用量不是免费的信号
传统 SaaS 里，一个免费用户可能很便宜。但在 AI 产品里，一个活跃免费用户可能立刻很贵。
所以早期问题不只是：
用户能不能获得价值？
还必须问：
产品能不能用可持续的成本交付这个价值？
盈亏平衡本身就是产品信号
对 AI Native 产品来说，早期盈亏平衡不只是财务指标，它也是产品指标。
它说明产品在定价、路由、缓存、压缩、约束和解释上，已经接近能承接真实用户和真实付费。
如果早期完全看不到这个纪律，规模越大，问题可能越大。
留住用户要靠结果
技术门槛低，模型会变，工具会变，成本曲线会变。用户也没那么粘，因为切换成本很低。
所以留存必须来自结果：稳定输出、快速迭代、更低认知成本，以及用户能感受到的产品判断。
换句话说，产品不能只是调用模型。产品必须知道什么是好。