在深圳做 AI SaaS 之后，我才真正理解“系统稳定性”意味着什么 正文 在开始做这个产品之前，我一直以为，AI 产品最难的部分是模型本身。 效果好不好，准不准，能不能解释清楚。 但当产品真的上线，有真实用户开始用之后，我的认知完全变了。 我现在在深圳做一个 LegalTech SaaS， 产品已经上线，也有人在真实场景里用。 功能其实不复杂： 用户上传合同，系统从中国法律的角度帮他理解内容和风险； 或者用户直接描述自己的情况，系统只基于中国法律给出解释。 问题不在模型。 问题出现在： 当用户开始连续使用，当数据变多，当请求变复杂， 系统开始出现一些之前完全没意识到的问题。 有时候是分析过程中突然失败； 有时候是页面加载卡住； 有时候是用户已经做完一步，却不知道下一步发生了什么。 这些问题单独看都不严重， 但它们有一个共同点： 会让人不安。 用户会开始怀疑： “是不是我哪里点错了？” “是不是系统不稳定？” “如果我付费，会不会也出问题？” 后来我慢慢意识到一件事： 在 SaaS 里， 用户并不会因为你“技术先进”而留下来， 而是因为你 可靠。 他知道点下去会发生什么； 知道失败时系统会给他反馈； 知道结果不会凭运气出现。 真正重要的不是功能多不多， 而是下面这条路径能不能反复成立： 注册 → 使用 → 得到结果 → 下次还愿意再来 只要其中有一步不稳定， 前面所有的努力，都会被抵消。 做了这一段时间之后，我对技术的看法变得很现实。 不是写得多漂亮， 不是架构多复杂， 而是能不能在出问题的时候，快速搞清楚发生了什么， 然后把事情修好。 很多时候，真正困难的不是“不会写”， 而是“要长期负责”。 现在回头看， 我反而觉得： 系统稳定性，本身就是产品的一部分。 只是它不会写在功能列表里。lvxlaw.com
