一、从一个很小的问题开始：等待
使用 ChatGPT、Claude、Gemini 时，有一个普遍体验：
等待。
尤其是：
复杂推理
长文本生成
代码重构
Agent 多步执行
即使模型越来越快，“等待”仍然存在。
于是最初的产品想法很简单：
在等待期间，是否可以提供一个轻量娱乐或知识弹窗？
比如：
小游戏
知识碎片
AI 伴侣聊天
听起来合理。
但问题是：
这真的是一个刚性需求吗？
二、等待是否真的是痛点？
我们开始拆解这个问题。
如果“等待”是痛点，那么应该出现这些行为：
用户焦躁
用户主动切换窗口
用户希望消磨时间
但现实情况是：
很多重度用户已经习惯等待。
甚至会：
开多个标签页
并行处理任务
把等待视为计算时间
这意味着：
等待本身未必是问题。
它可能只是一个“感知点”。
三、真正隐藏的问题：时间感与成本感消失了
在继续推演时，我们发现了一个更深层的现象。
当人类与 AI 协作时，有两个成本正在被“隐藏”：
时间成本
计算成本
我们几乎不会统计：
每天使用 AI 多久
等待占比多少
如果按 API 价格计算，价值是多少
这很像早期互联网。
在 Web 时代，我们后来才有：
屏幕时间统计
网站访问分析
工作效率工具
AI 时代似乎还没有“协作行为统计层”。
四、从“陪伴等待”到“使用账本”
于是产品思路开始转向。
不是：
如何让等待更有趣？
而是：
如何让 AI 使用行为可视化？
一个更现实的方向是：
今日 AI 使用时长
本周累计时间
等待时间比例
文本长度估算 token
按不同模型价格估算 API 成本
按个人时薪估算时间价值
举个例子：
今日 AI 使用时间：2.3 小时
估算 160k tokens
若按 GPT-4o API 计费：约 $1.9
时间成本（按 $40/h）：$92
当“时间成本”被可视化时，体验会完全不同。
人们开始问：
我真的提高效率了吗？
这 2 小时是否换回 4 小时的成果？
AI 是节省时间，还是放大使用？
五、一个关键分歧：制造焦虑，还是验证价值？
但这个方向也存在风险。
如果产品只是告诉用户：
你今天浪费了很多时间。
那它会变成焦虑放大器。
真正更健康的方向可能是：
AI ROI（投资回报率）分析。
例如：
使用 AI 2 小时
节省人工 5 小时
净收益 +3 小时
如果可以量化“价值确认”，
那它不再是焦虑工具，而是效率证明工具。
六、一个更大的问题：AI 时代是否需要“协作可观测层”？
我们进一步讨论了一个更大的结构问题。
在云计算时代，有：
日志系统
性能监控
APM
但在 AI 时代，人机协作却几乎没有被量化。
如果未来：
Agent 执行多步骤任务
多模型协作
自动化流程大量存在
那么：
是否需要一个“AI 协作行为指标体系”？
例如：
协作时长
等待比例
任务复杂度
交互深度
成本效率比
目前这个领域几乎是空白。
七、但现实问题是：这是刚需吗？
理性地说，绝大多数“听起来合理”的产品，都没有刚性需求。
判断标准很简单：
用户是否持续使用？
用户是否主动要求更详细统计？
用户是否愿意为报告付费？
如果没有这些信号，
那它可能只是一个“有趣工具”。
八、一个开放问题
这篇文章不是宣告结论。
而是抛出一个问题：
当 AI 成为日常协作工具，我们是否需要一个“AI 使用分析系统”？
类似：
屏幕时间之于手机
流量统计之于网站
日志系统之于服务器
AI 时代的人机协作，是否也会需要一层可观测系统？
还是说：
AI 会足够高效，以至于我们根本不关心这些数据？
结语
从“等待时做小游戏”，
到“AI 使用账本”，
再到“协作可观测层”的推演，
这是一条从轻产品想法走向结构思考的路径。
它是否成立？
我并没有答案。
但我越来越确定一件事：
当一个工具开始大量占用我们的时间，我们最终一定会想要理解它。
欢迎批评、反驳和补充。
这可能只是一个错误方向，
也可能是一个尚未被重视的基础层。
时间会给出答案。
