Product Hunt超过16万次launch的研究很有意思。ChatGPT之后solo创业和新产品进入明显增加，但大量新增属于experimental entry，到了平台最靠前的结果，团队依然更占优势。
这很像一次典型的bottleneck migration。
以前build很贵，大量idea死在生产之前；现在build便宜了，更多东西可以上线，于是新的问题变成：用户为什么选你、为什么留下、为什么愿意付钱。
但我也不觉得答案简单等于“以后distribution最重要”。Distribution同样可以被AI压缩。真正更普遍的问题是：外部世界为什么愿意把自己的稀缺资源给你？它可能是attention、trust、渠道、数据、牌照，也可能是一个enterprise客户改变workflow的意愿。
而且瓶颈还可能从creation移动到verification。2026年一项专业软件工程师研究发现，82%的参与者认为自己花在写代码上的时间减少，同时工作重心开始转向指导、检查和纠正AI输出，研究者把这类工作称为supervisory engineering work。
所以以后看到“这个环节效率提高5倍”，我反而会继续问一句：然后哪里开始排队了？
代码一天写完以后，是不是review堵了？
研究一天能做50份以后，是不是判断堵了？
Agent秒回客户以后，是不是exception开始堆到真正懂业务的人那里？
AI transformation可能不是不断问“还有什么能自动化”。
更像不断寻找：新的constraint已经移到了哪里？
