GTM 不是营销计划，是定价的推论
很多人把 GTM 理解成「上市时搞一波推广」，这是本末倒置。GTM 的起点是一个算术题：你的客单价能不能覆盖获客成本。客单价 20 美元一个月的产品，养不起哪怕一个销售——一个销售的年成本几十万美元，要卖几千个订阅才回本，所以低价产品只能走自助获客（内容、社区、投放、病毒传播）；客单价 20 万一年的企业单子，才撑得起销售团队的差旅和漫长的决策周期。先把这笔账算清楚，GTM 的主通道就自动浮现了，剩下的都是组合问题。
C 端和 prosumer：demo 即营销
AI 产品有个传统媒体没有的红利：效果可以直接演示。ChatGPT 早期的传播几乎全靠用户自发截图——「你看 AI 帮我写的周报」，一条推特就是一次获客。Manus 用一段精心制作的演示视频加邀请码饥饿营销，一夜之间全网求码。这给 C 端 GTM 的启示是：把「可演示性」当成产品需求来做，刻意设计那些十秒钟就能看懂价值的功能瞬间。
冷启动渠道上，海外的答案越来越集中：X（推特）和 YouTube 上的开发者 KOL、Product Hunt 首发、Reddit 垂直版块。国内则是小红书、B 站加上抖音投流——豆包靠字节的流量矩阵硬砸出规模，Kimi 早期在 B 站和小红书的投放 ROI 一度做到行业标杆，虽然后来获客成本涨到十几块一个用户，说明买量这条路对有生态兜底的玩家是战略，对创业公司只是权宜之计。
邀请制和 waitlist 也是 C 端冷启动的常用手法，Claude、Sora、Manus 早期都用过。它的价值不只是制造稀缺感，更实际的作用是控制推理成本——算力扛不住瞬间涌入的流量时，排队机制既保了体验又保了预算，顺手还收获一批「求码」的免费传播。但邀请制是双刃剑：热度窗口很短，放码太慢用户就忘了你。我的原则是 waitlist 只用来度过算力爬坡期，最多撑一两个月，之后必须全量开放，把稀缺感换成真实的用户增长。
开发者产品：社区即渠道
面向开发者的 AI 产品，GTM 的重心根本不在市场部。GitHub star、Hugging Face 榜单、技术博主的实测视频，这些才是决策入口。开发者选工具的方式是「看同行用什么」，一个被认可的工程师在推特上说「这个 Cursor 真香」，转化效率超过任何广告。所以开发者产品的 GTM 三件套是：开源或免费层建立口碑、文档和示例做到开箱即用、在社区里持续刷技术存在感。Cursor 前两年几乎没有销售团队，靠社区口碑滚到数亿美元年收，是这个打法的极限案例。
企业市场：POC 是绕不过去的鬼门关
企业客户对 AI 产品的态度是「既兴奋又警惕」——兴奋于效率故事，警惕于数据安全和效果虚标。所以企业 GTM 的核心动作是 POC：选一个客户的真实场景，用 2-4 周时间跑出可量化的结果（客服首解率提升多少、报告生成时间缩短多少），拿数据进采购流程。
这里的坑在于 POC 很容易做成免费咨询。规矩要立住：POC 范围写死、周期写死、验收指标写死，最好收一笔可抵扣的 POC 费用过滤掉「来套方案的」。另外国内企业的决策链长，一个单子要同时搞定业务方（要效果）、IT 方（要安全合规）、采购方（要价格），GTM 物料得备三套话术，只打动 CIO 一个人是签不下单的。
组合与节奏
现实中的 GTM 几乎都是组合拳，差别在先后次序。我的建议是：先用低成本通道（社区、内容、产品自助）验证产品-市场匹配，跑出自然增长的留存曲线；确认留存成立后再加投放放大；客单价和客户需求浮现到企业级时，再搭销售团队。反过来做——产品没验证就养销售团队——是 AI 创业公司最常见的死法之一，销售会逼着你接一堆定制化单子，产品被拖成外包公司。