T2V Velocity 的隐藏变量：实现概率

一个被精准捕捉的本质矛盾

T2V Velocity 概念非常精准地捕捉到了 AI 商业化的本质矛盾。用两个生意的实战数据，揭示了一个被整个行业忽视的真相。

这个指标的深层价值

T2V 公式本质上是在衡量价值验证速度。

传统 SaaS 看 Time-to-Value，但在 AI 时代，成本结构完全不同。Token 是显性的、可计量的边际成本。这让"投入-产出-验证"这个闭环第一次可以被精确追踪。

特别认同 Sean 说的"客户付费的不是 Token，是闭环"。这解释了为什么：

ChatGPT Plus 用户留存率高（日常对话闭环快）
企业级 AI 编程工具流失率高（价值验证周期太长）
营销类 AI 工具最容易收费（ROI 立即可见）

补充一个维度：实现概率

Sean 的公式里可能还缺一个变量——实现概率。

T2V Velocity = (商业价值 × 实现概率) / (Token成本 × 闭环天数)

为什么？看这个对比：

场景	Token	结果	实现概率
短视频文案	200	发布 → 2小时后必然有数据	100%
代码重构	100,000	上线 → 可能根本看不到效果	30%?

短视频 200 Token 后 100% 会有数据（数据好坏另说），而代码重构 10 万 Token 后可能只有 30% 概率有明显改善。

程序员不是不愿意付费，而是他不确定这10万 Token 最终能带来什么。

这种不确定性会指数级放大闭环周期的负面影响。

理论依据

"实现概率"不是我凭空创造的，而是基于几个已有概念的推演：

1. 期望值理论（Expected Value Theory）

经济学的经典概念：期望价值 = 实际价值 × 实现概率。

诺贝尔经济学奖得主 Daniel Kahneman 的前景理论（Prospect Theory）就是建立在这个基础上——人们决策时会同时考虑收益大小和实现概率。

2. 金融学的风险调整收益（Risk-Adjusted Return）

夏普比率 = (投资回报 - 无风险回报) / 标准差

金融领域早就明确：不确定性会折损价值。两个同样预期回报的投资，波动性更低（确定性更高）的那个价值更高。

3. SaaS 领域的隐性概念

SaaS 其实有相关指标，但没有被明确命名和量化：

Realized Value vs Promised Value：客户成功团队会追踪"承诺的价值有多少真正实现了"
Value Realization Rate：Gainsight 等客户成功平台有这个维度，但主要用于内部分析
NPS 背后的逻辑：Net Promoter Score 高低，某种程度反映了客户对"持续获得价值"的确定性

但确实没有一个标准公式把它直接放进去。所以这是基于可靠理论的合理推演，而非标准术语。

高 T2V 场景的共同特征

用 T2V 框架重新审视，高 T2V 场景有四个共同特征：

决策权在执行者手中（短视频运营者自己决定发不发）
价值可以被量化（播放量、转化率、销售额）
试错成本低（一条文案不行换下一条）
反馈回路短（小时级而非月级）

Deepractice 从 AI 编程转型的决策，现在看来是对的。

T2V 公式其实已经隐含了这个维度

回头看 Sean 的原始数据：

场景	商业价值	实际情况
短视频爆款	¥10,000	偶尔爆，大部分几百
代码重构	¥20,000	可能根本体现不出来

如果用期望值调整：

短视频：¥10,000 × 10%（爆款概率）= ¥1,000 期望价值
代码重构：¥20,000 × 30%（价值可见概率）= ¥6,000 期望价值

这样算，T2V 差距会缩小，但短视频仍然领先——因为闭环快 + 试错成本低。

结论

我建议的"实现概率"变量：

✅ 有理论基础：期望值理论、风险调整收益
✅ 有实践支撑：SaaS 客户成功管理隐含这个维度
❌ 不是标准术语：这是基于已有理论的推演

Sean 的原始公式已经足够有力。如果要加这个维度，建议：

要么明确说这是"基于期望值理论的扩展"
要么保持原公式简洁，在解释时提及"价值实现的不确定性"作为定性分析

作为一个新概念的提出者，过度复杂化公式可能会削弱传播力。

Sean 的原始洞察——"闭环速度比 Token 消耗更重要"——已经足够颠覆认知了。

T2V 概念最深层的战略意义：数据飞轮

为什么说闭环速度比 Token 消耗更重要？

因为不是谁消耗的 Token 越多就能杠杆出更多的数据。数据是 AI 时代对于每个人或一家公司最重要的资产。

T2V 揭示了一个更本质的问题：

表面层：Token → 商业价值（一次性交易）
深层：Token → 数据积累 → 持续竞争力（复利效应）

用 Sean 两个生意的数据重新看：

短视频场景的数据飞轮

graph LR
    A[200 Token] --> B[5条文案]
    B --> C[发布]
    C --> D[2小时获得数据]
    D --> E[优化策略]
    E --> A

Day 1: 200 Token → 5条文案 → 5个数据点
Day 2: 200 Token → 基于昨天数据优化 → 又5个数据点
Day 30: 累计150个数据点 → 已经知道哪类文案在哪个时段对哪类人群有效

30天积累150次验证。

编程场景的数据困境

graph LR
    A[100k Token] --> B[开发功能]
    B --> C[测试集成]
    C --> D[等待上线]
    D --> E[等待反馈]
    E -.-> F[30天后获得数据]
    F -.-> A

Month 1: 100k Token → 开发功能A → 等待上线
Month 2: 100k Token → 继续开发 → 还在等反馈
Month 3: 终于有数据了 → 但可能已经错过调整窗口

3个月才完成1次验证。

数据积累速度差距：450倍。

这解释了一个 AI 时代的反常识现象

传统思维：大厂有优势，因为他们能烧更多 Token
AI 时代真相：谁的闭环快，谁的数据飞轮就转得快，谁就能建立真正的壁垒

这也是为什么 OpenAI 做 ChatGPT（闭环快）比做 Codex（闭环慢）更成功的底层原因。

数据资产的复利效应

Sean 的洞察让 T2V 有了第二层含义：

T2V 1.0：Token-to-Value（短期 ROI）

客户视角：我花的 Token 能多快赚回来？

T2V 2.0：Token-to-Data-Velocity（长期壁垒）

公司视角：我花的 Token 能多快转化为数据资产？

关键公式：

数据资产增速 = (有效验证次数 / 天) × 数据质量

短视频：5次/天 × 高质量（直接反馈）= 快速建立"爆款公式"
编程：0.03次/天 × 低质量（间接反馈）= 慢速积累经验

结论：T2V 的三层价值

graph TB
    subgraph 战略视角
        C[数据资产积累速度]
    end
    subgraph 收入视角
        B[价值变现速度]
    end
    subgraph 成本视角
        A[Token 效率]
    end

    A --> B --> C

表层：Token 效率（成本视角）
中层：价值变现速度（收入视角）
深层：数据资产积累速度（战略视角）

第三层是 Sean 这个洞察最重要的一层——它把 T2V 从一个"定价策略"升级成了"AI 时代的数据战略框架"。

在 AI 时代，真正稀缺的不是算力，不是模型，而是高质量、高频次的验证数据。

这也解释了为什么 Deepractice 从 AI 编程转型是对的——不是因为编程不重要，而是因为那个方向的数据飞轮转得太慢，不适合创业公司建立壁垒。

这个概念可能改变的两个行业假设

如果 T2V Velocity 这个概念推广开，可能会改变 AI 行业的两个基本假设：

技术路线选择：不是"哪个模型 Token 更便宜"，而是"哪个能让客户更快完成闭环"

产品设计逻辑：不是"提供更强大的能力"，而是"缩短从输入到价值验证的路径"

这才是 AI 商业化真正应该卷的方向。