歸藏(guizang.ai)

我最近感觉最能代表接下来一年时间的主流AI产品方向的三个产品：Lovart、Youware、Dia 同样这三个产品的创始人对于 AI 应用下一波爆发的的主要方向 Agents 产品的思考也都足够深刻 如果你也在做产品，强烈推荐看一下这三篇内容 极客公园对Lovart 创始人陈冕的访谈 晚点对 Youware 创始人明超平的访谈 ARC 浏览器创始人昨晚写的 ARC 浏览器复盘文章 我刚看完 晚点对 Youware 创始人明超平的访谈，摘录了一些我觉得重要的内容： 我们不是为了社区而做社区，是希望激发更多创作。它是在构建一个环境——用户行为和创作行为，本质是环境，而非工具决定的。 今天判断一个 AI 产品的价值，也应该看它对它的 token 消耗是在加速还是放缓？它是不是在最大化利用智能红利？ 好的公司，必须被一个技术周期里最主流的趋势赋能。就像苹果一直在压榨摩尔定律的极限，字节则是以短视频信息流的形态，把移动互联网的带宽速度和快速增长的移动端用户发挥到了极限。 从最开始追求 token 消耗，到追求 value per token（单个 token 的价值）。 社区则进一步放大了单 token 的价值，当一个 vibe coding 作品被放到社区，不仅能被复用，还能激发其它人的创作和消费。这种指数级的扩散是我们真正关注的杠杆。 很多人在做 coding 的 “摄像头”，Anthropic 一马当先，OpenAI 和 Google Gemini 也跟着卷。但更大的机会，可能在于谁来承接这波新创作者，AI coding 一定也会解锁新的 Snapchat、Instagram、YouTube 和 TikTok。 目前的 AI 产品都太效率导向，这个世界也需要更多元的东西。我们今天在思考这些取舍，我希望工具足够易用、效果足够好，也希望用户在能享受作为人和创作者的创造过程。有趣总是重要的。 这是一个非常初期，但明显在增长的群体。当你看到有人一天能 prompt 500 多次、boost 60 多次，花很久做一个网页时，你知道，这件事开始了。 这时就需要有一个东西点燃普通人的创作欲。点燃的方式，是找到那个有 go viral（病毒传播）潜力的 “神奇品类”，就像 Musical. ly 最早的 “对口型”。 我们团队在这方面有优势（点燃普通人的创作欲）：一是我们对内容敏感，能造出一些爆款；二是我们已经在持续观测用户在创作什么，什么内容会传播得更好，所以我们可以更快复制和放大爆款。 我们做的不是 “网站创作” 社区，而是 AI coding 创作，coding 的本质是一种灵活呈现信息的方式，未来 coding 创作还会和多模态结合，出现更多新形态。 一件有意思的事是，YouWare 里很少有擦边内容。人还是会对环境做出反应——你进入一个社区，看到的是创意类作品，还是搞笑段子，还是擦边内容，会直接影响你的后续行为。就像你走进一个图书馆，自然不会大声说话。 Knot 就是 YouWare 的 “奖励模型”，它是用浏览量、推荐值和其它用户的 reaction（YouWare 里其它用户的表情包反馈）算出来的。 你想到的耐心又激进的增长方式是什么？还是 go viral。历史上 viral 过的产品，都有比较明显的特征，无论是品类、还是人群。我们现在觉得可能有两帮人：一是设计师，一是学生。前者是创意驱动、美感驱动，他们有专业能力；后者是时间驱动、活力驱动，他们有破坏性的创造力。 我觉得未来大头应该来自广告，订阅是去摊平 token 成本。如果有能力，我是希望 token 免费。第一阶段是我们充当广告商，knot 激励就是 YouWare 官方付的广告费；第二阶段是我的广告费和三方广告费平摊给作者；第三阶段，纯粹靠三方广告去激励作者就行了。 未来可能会形成一个 Agents 网络，这里有三重网络效应：人和人之间、人和 Agent 之间、Agent 和 Agent 之间。我也理解了为什么 Google 要推 A2A（Agent to Agent 协议），因为未来可能每个人有一个自己的 Agent，它帮你跟几百万 Agent 通讯。这个网络理论上会有巨大价值，一是 Agents 的数量会很多，也就是网络中的节点会很多，而网络价值和节点数的平方成正比。二是 Agent 之间的通讯带宽远超人类。 一个 Agent 的早期用户是谁、沉淀了什么数据。我们现在已经有了几十万个用户任务，每一个任务背后又有 5 到 10 步 planning（规划）数据，这些东西就是经验，是品位、偏好和差异化的能力。 核心价值还是模型提供的，我们是基于自己的场景用好模型。长期看，Agent 能力会是重要壁垒之一。 你如果想颠覆苹果、Google、微软，你就要拿到他们拿不到的上下文。 你过去积累了许多产品经验，你觉得其中最重要的内核是什么？一是用户：你得真的知道用户是怎么用产品的，这必须贴近观察。二是用科学方式做产品，三是以终为始：要基于未来可能发生的事，而非过去已经发生的事推演产品。 自行车竞速中，何时是超车的最好时机？有人会以为是下坡，其实是上坡。这就像做公司，今天大家都太顺了，一直在下坡。但我们一定会遇到上坡。上坡，才是我们真正超车的时候。

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