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      在日本和北美,他們向“孤獨(dú)”收費(fèi)|獨(dú)家對話心影隨形COO王碧豪

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      “Killing Time”將成為AI的主戰(zhàn)場?

      AI 的下一個形態(tài)是什么?

      是無所不能的超級助理,還是與我們共享時光的朋友?ChatGPT 之后,大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者涌入 AI 提高生產(chǎn)力的洪流中,致力于創(chuàng)造更聰明的秘書、更高效的代碼工人、更不知疲倦的分析師,這是一條清晰、正確,且被資本與輿論充分灌溉的道路。

      然而,有一小群人,調(diào)轉(zhuǎn)了航向。他們問了一個看似“反效率”的問題:當(dāng) AI 省下了我們的時間,我們最終要用這些時間做什么?答案的另一面,叫做“Killing Time”,通俗的來講,AI 幫我們省下的時間終究會帶來很多消費(fèi)、娛樂、陪伴的需求,而這也是 AI 賽道中的另一個選擇。


      圖說/心影隨形聯(lián)合創(chuàng)始人王碧豪

      圖源/受訪者提供

      王碧豪和他的團(tuán)隊(duì),正是這“反效率”路徑上的探索者,他們想創(chuàng)造一個陪你“Killing Time”的 AI 伙伴。2013年,王碧豪從北京外國語大學(xué)阿拉伯語專業(yè)畢業(yè),趕上了中國互聯(lián)網(wǎng)出海的第一波浪潮。他形容自己的履歷“挺違和”——一個學(xué)外語的人,最終在編程和人工智能的世界里找到了共通的語言邏輯。

      十年后,這位先后在百度、B站、快手等公司歷練過的互聯(lián)網(wǎng)人,與老同事劉斌新再次聯(lián)手創(chuàng)立心影隨形。這一次,他們捕捉到的時代入口是AI陪伴。與許多選擇“生產(chǎn)力工具”賽道的創(chuàng)業(yè)者不同,他們研究的方向是,如何讓AI來拯救孤獨(dú)又無人喝彩的游戲時光。2025年,“心影隨形旗下“逗逗 AI”正式上線,10天內(nèi)就新增了 100萬用戶。去年年底,其海外版本“HakkoAI”海外用戶超過 20萬,留存率超過國內(nèi),成為 AI 陪伴領(lǐng)域的一匹“黑馬”。

      王碧豪認(rèn)為,AI 的終極價值不止于提升效率,更在于創(chuàng)造前所未有的、個性化的娛樂與情感體驗(yàn)。在游戲這個能讓人沉浸數(shù)小時的世界里,一個能“看見”屏幕、能主動搭話、能記住你跨游戲喜好的 AI 伙伴,或許比一個教你通關(guān)的“老師”更有吸引力。

      這不僅僅是一門關(guān)于陪伴的生意。在王碧豪的推演中,AI 正在打破“貨架”,未來人們消費(fèi)的短視頻、故事乃至游戲體驗(yàn),都可能由 AI 實(shí)時生成,與每個人的瞬間興趣同頻共振,這條路通向一個“消費(fèi)即生成”的世界。

      我們和王碧豪聊了聊。我們想知道:為什么選擇這條看似“不主流”的路?一個 AI“玩伴”和普通的聊天機(jī)器人到底有什么不同?在技術(shù)快速迭代的今天,這樣的產(chǎn)品能走多遠(yuǎn)?更重要的是,當(dāng)我們越來越習(xí)慣和 AI 相處,人與 AI 的分工和邊界到底在哪里?

      以下是經(jīng)過編輯后的對話:

      AI能做的無非是“Saving Time”和“Killing Time”

      REBOUND:

      你學(xué)阿拉伯語出身,卻在做 AI 陪伴,這個跨度聽起來有點(diǎn)大。這段經(jīng)歷對你做 AI 創(chuàng)業(yè)有什么特別的啟發(fā)嗎?

      王碧豪:

      是挺違和的。但在學(xué)外語的過程中,我發(fā)現(xiàn)編程語言和人類語言的邊界其實(shí)沒那么大,底層都是邏輯和規(guī)則,這個認(rèn)知讓我很早就開始接觸編程。2013年畢業(yè)時,正好趕上中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)第一波出海,我去了百度做國際化,那是 PC 互聯(lián)網(wǎng)時代的尾聲,我們出海到了阿拉伯語國家。

      后來在百度的大搜索、蜂巢都做過,對 AI 的早期形態(tài)——機(jī)器學(xué)習(xí)怎么用到業(yè)務(wù)提效上,有很深的研究。再后來在B站負(fù)責(zé)創(chuàng)作者生態(tài)、花火平臺和商業(yè)化,在快手做生態(tài)商業(yè)負(fù)責(zé)人,這些經(jīng)歷讓我對內(nèi)容、對社區(qū)、對“人”的理解更具體。

      所以到了 2023年,我和百度的老同事劉斌新商量著創(chuàng)業(yè),我們看到 ChatGPT 改變了一切。以前的 AI 研究還是個“預(yù)測”,ChatGPT 讓它變成了現(xiàn)實(shí)。我們判斷,AI 已經(jīng)能通過圖靈測試,和人的溝通打通了。在這個層面,就有兩個做事路徑:一個是“Saving Time”,提升生產(chǎn)力;另一個是“Killing Time”,你用省下的時間去娛樂。

      我們判斷“Saving Time”這個賽道,大模型公司會有更強(qiáng)的競爭力,因?yàn)樗举|(zhì)是工具,是互聯(lián)網(wǎng)的早期路徑。真正的爆發(fā)其實(shí)在后面的“Killing Time”,就像抖音的崛起。我們想提前布局,再結(jié)合我們在 B站、快手對內(nèi)容、對二次元人群的理解,覺得自己有些認(rèn)知上的先發(fā)優(yōu)勢,就選了這個賽道。


      圖說/心影隨形國內(nèi)版

      圖源/受訪者提供

      REBOUND:

      那為什么最終切入了“游戲 AI 陪伴”?是因?yàn)槟銈€人是硬核玩家,還是認(rèn)為游戲是最好的場景?

      王碧豪:

      核心邏輯是“注意力”。在互聯(lián)網(wǎng)時代,注意力是最稀缺的資源。一個人一天在線上可能就 10 到 14小時,我們要找一個用戶能整塊、大量消費(fèi)時間的場景。首先就是玩游戲,一坐三四個小時很正常。其次是看長視頻,比如電影。

      我們發(fā)現(xiàn),即使在沒 AI 的時代,在游戲里交到的朋友,情感鏈接也往往更深,因?yàn)槟銈冇泄餐慕?jīng)歷。這種共同經(jīng)歷會放大陪伴感和成就感——我的游戲成就能被人看見,這提供了很高的情緒價值,所以我們最終決定從游戲陪伴切入。

      REBOUND:

      你定義的“AI 陪伴”,和我們平時跟人微信聊天,或者跟 ChatGPT 對話,根本的不同是什么?

      王碧豪:

      傳統(tǒng)的 AI 聊天是線性的,輸入一句,AI 回一句。但真人交流不是這樣,微信上發(fā)消息,對方可能不回,或者很久才回。這叫非對稱交流,現(xiàn)在很多 AI 陪伴產(chǎn)品也在做這種非對稱體驗(yàn)。

      但更關(guān)鍵的是“活人感”。就像 openclaw ,它比較像“人”,它能主動發(fā)起信息,還能理解整體上下文,會掃描記憶和本地環(huán)境,主動找話題。重要的是,它通過微信、Telegram 這類工具來交流,不是一個孤立的 APP,這更自然。它的回復(fù)也更像人,比如你發(fā)個任務(wù),它可能先回“收到了”,過幾分鐘才給結(jié)果,因?yàn)樗枰疤幚頃r間”。

      AI 陪伴也符合這些要素。一是非對稱且主動,通過“視覺上下文”讓 AI 知道屏幕上在發(fā)生什么,由 AI 自己決定何時對話、聊什么。二是共享的上下文。通過視覺,AI 不只是知道你輸入的信息,還知道你正在“看到”什么。這很重要,就像“咱倆在一塊兒干同一件事”,你看到的我也能看到,這樣才能在同一個頻道上對話,這就是 AI 陪伴和 AI 聊天的核心區(qū)別。

      REBOUND:

      所以為了實(shí)現(xiàn)“看見”游戲畫面,你們自研了視覺語言模型?

      王碧豪:

      對,我們叫它“心影”模型,在國內(nèi)是備案過的“心影大模型”。

      REBOUND:

      這個模型在游戲理解上比通用大模型領(lǐng)先 30%-50%,這具體怎么體現(xiàn)?

      王碧豪:

      通用大模型不會為游戲場景做特殊優(yōu)化,我們的主要在“看見”和“看懂”兩個層面優(yōu)化了。

      “看見”的核心是快。游戲畫面是連續(xù)變化的視頻流,要理解它,token 消耗量巨大。我們必須用最少的 token 輸入,理解最多的內(nèi)容,才能保證回復(fù)速度。想象一下,你打 Boss 正激烈,想讓 AI 評論,如果它十幾秒后才說“打得漂亮”,你戰(zhàn)斗早結(jié)束了。現(xiàn)在大模型的發(fā)展趨勢是“越好的模型越慢”,因?yàn)樾枰獜?fù)雜的推理。我們反其道而行,在“看見”的優(yōu)化思路上就和通用模型不一樣。

      “看懂”的層面,通用模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)一視同仁,而心影更側(cè)重使用游戲畫面數(shù)據(jù)。游戲世界和現(xiàn)實(shí)世界的物理規(guī)則差異很大,有些規(guī)則在游戲里會被打破,這讓通用模型難以理解。我們對游戲進(jìn)行專門訓(xùn)練,能讓 AI 更能理解游戲語境,這是我們有特殊優(yōu)化的點(diǎn)。正因?yàn)樽吡瞬町惢穆罚覀儾拍茴I(lǐng)先,不是我們?nèi)擞卸鄥柡Γ锹愤x對了。

      AI陪玩到底扮演了什么角色?

      REBOUND:

      現(xiàn)在的 AI 游戲陪玩應(yīng)用,需要和不同的游戲(比如《王者榮耀》《金鏟鏟之戰(zhàn)》)廠商合作,針對特定游戲訓(xùn)練模型嗎?

      王碧豪:

      底層模型是通用的,任何游戲、電影或屏幕截圖輸入,都能較好識別。我們重點(diǎn)推廣某些游戲,更多是運(yùn)營考量,為了獲取這些游戲的用戶。技術(shù)上,我們通過“屏幕共享”實(shí)現(xiàn),不依賴游戲公司的合作。

      但在運(yùn)營上,我們當(dāng)然希望合作。比如之前和《鵝鴨殺》聊過,看能不能在游戲內(nèi)做植入,幫助用戶更好地轉(zhuǎn)化為活躍玩家。這不是依賴,而是 Go-To-Market 的共贏關(guān)系。

      REBOUND:

      但像《王者榮耀》這類游戲,內(nèi)部也有 NPC 講解攻略或提供類似陪伴的功能,這會和你們沖突嗎?

      王碧豪:

      功能上可能有重疊,但人群和出發(fā)點(diǎn)不同。我們的用戶關(guān)系是綁定到“人”本身,而游戲公司是做功能,綁定在“游戲”上。游戲公司是從游戲需求出發(fā)優(yōu)化,我們是從用戶需求出發(fā)優(yōu)化。

      而且沒有一個玩家一輩子只玩一款游戲。他會在不同游戲、不同場景間切換。我們的愿景也不僅是游戲陪伴,未來要擴(kuò)展到其他場景。openclaw 在我看來也是一個陪伴型產(chǎn)品,是“辦公搭子”,突出“養(yǎng)”的概念。我們的伙伴也突出“養(yǎng)”,你帶他玩的游戲越多,他越了解你。我們更強(qiáng)調(diào)情緒和情感,提供共鳴、共情和情緒價值的放大,我認(rèn)為這比功能性更重要。

      REBOUND:

      所以用戶需要的不是一個教練,而是一個能一起喊“加油”的朋友。我看到你們的陪玩角色有很多人設(shè),比如“陪打女友”型。你們在人設(shè)打造上,會偏向“線上虛擬伴侶”這個方向嗎?

      王碧豪:

      一開始我們按“二次元原則”設(shè)計(jì),因?yàn)閯勇镉懈鞣N現(xiàn)成、經(jīng)典的人設(shè)類型,這樣設(shè)計(jì)省力,也容易成功,有現(xiàn)成的受眾基礎(chǔ)。

      但現(xiàn)在我們對 AI 的理解變了。每個人都可以有自己專屬的AI伙伴。從去年的 AI Coding 浪潮到今年的 AI Agent(龍蝦)浪潮,都能看到一個趨勢:每個人的“龍蝦”都不一樣。這是我們認(rèn)知上的一個變化,從“設(shè)計(jì) IP”變成了“每個人為自己設(shè)計(jì)喜歡的 AI 伙伴”。

      REBOUND:

      那用戶主要用他來做什么?

      王碧豪:

      目前大概 60%的用戶會以固有IP為基礎(chǔ),比如捏一個自己熟悉喜歡的動漫角色。另外 40%會自己原創(chuàng)一個角色(OC)。最重要的洞察是“專屬感”。

      第二個洞察是“私有”比例很高。創(chuàng)建角色時可以選擇公開或私有,很多用戶選私有,不希望自己創(chuàng)造的 AI 伙伴被別人用。這又是一個趨勢:每個人在定制屬于自己的東西,而不是把它當(dāng)成內(nèi)容創(chuàng)作給別人消費(fèi)。

      AI產(chǎn)品去海外市場,是必然

      REBOUND:

      你們的產(chǎn)品從一開始就主要定位海外市場?是因?yàn)楹M飧顿M(fèi)意愿更強(qiáng),還是需求更大?

      王碧豪:

      我們其實(shí)是兩條產(chǎn)品線,“逗逗 AI 伙伴”面向國內(nèi),“HakkoAI”面向海外。我們在國內(nèi)發(fā)布更早,海外是去年 10月才發(fā)布的。

      重點(diǎn)轉(zhuǎn)向海外有幾個原因:一個是AI 產(chǎn)品天生有國際化屬性做其他產(chǎn)品(比如抖音)本地化成本很高。但 AI 產(chǎn)品,大模型底層就是多語言的,你跟他說西班牙語,他就回西班牙語,天生就是本地化的。做全球化更有利于擴(kuò)展用戶群。

      第二是商業(yè)化環(huán)境。國內(nèi)面臨大廠的擠壓,所有創(chuàng)業(yè)公司都面臨,大廠免費(fèi),你就沒法收費(fèi)。海外產(chǎn)品普遍收費(fèi),而且有小費(fèi)文化,用戶愿意為好的體驗(yàn)訂閱。從 AI 屬性、市場環(huán)境和商業(yè)化環(huán)境看,做海外是當(dāng)前 AI 產(chǎn)品的必然趨勢。

      REBOUND:

      海外第一站選了日本?日本對 AI 陪伴的需求和付費(fèi)環(huán)境有什么特別的?

      王碧豪:

      日本有兩個特征。一是人口少且老齡化嚴(yán)重,實(shí)際可轉(zhuǎn)化的用戶規(guī)模有限。在日本 App Store,一個 100萬日活(DAU)的產(chǎn)品就能進(jìn)前五。Instagram 在日本也就 300萬 DAU。

      第二個是付費(fèi)率全球最高。日本從昭和時代經(jīng)歷泡沫經(jīng)濟(jì),普遍認(rèn)為任何事都值得付費(fèi),尤其是情緒情感價值。二次元文化已滲透全民心智。還有他們的“孤獨(dú)社會”和居酒屋文化。從 AI 角度看,用戶可以在這里“摘下面具”,這和去居酒屋消費(fèi)是同樣的體感。

      REBOUND:

      聽說你們是當(dāng)時唯一拿到東京電玩展(TGS)入場券的 AI 游戲陪伴公司?在日本做了什么特別的宣傳?

      王碧豪:

      主要是做得比較早。雖然海外發(fā)布晚,但我們優(yōu)先在日本內(nèi)測,2023年底、2024年初就開始了。那時日本用 ChatGPT 的人都很少,他們對新技術(shù)的接受有個過程,但一旦用了就會很忠實(shí)。現(xiàn)在日本市場已有幾百款 AI 角色扮演或陪伴產(chǎn)品,但它們的起步多在 2024年底到 2025年中,所以我們有先發(fā)優(yōu)勢。

      我們在日本也做了很多 PR 工作,尤其是在 Twitter 上。日本人很講究參與感和交互感,會給我們發(fā)大量郵件,在推特上積極互動。每個用戶都覺得你提供的服務(wù)是客制化的,有強(qiáng)烈的歸屬感,就像日本那些小眾虛擬偶像的粉絲社群一樣。

      REBOUND:

      日本市場契合但規(guī)模小,對需要持續(xù)增長的 AI 公司來說,還是不夠吧?

      王碧豪:

      對,所以我們走的是全球化道路。除了重點(diǎn)運(yùn)營日本,我們的服務(wù)面向全球。增長上,現(xiàn)在的重點(diǎn)是所謂的“T1 國家”,即發(fā)達(dá)國家,如美國、加拿大、澳大利亞、英國。

      REBOUND:

      進(jìn)入北美這些 T1 國家,需要對產(chǎn)品做調(diào)整或本地化嗎?

      王碧豪:

      關(guān)鍵區(qū)別在于如何匹配當(dāng)?shù)匚幕_@經(jīng)歷了三個階段:工具型產(chǎn)品需要為地區(qū)做特殊功能;內(nèi)容型產(chǎn)品需要為地區(qū)做特殊內(nèi)容。但AI產(chǎn)品不一樣,它天生就是國際化的,因?yàn)?AI 自己就是本地化的。

      我們在內(nèi)容上做了一些處理,因?yàn)槲覀兲峁┝?UGC(用戶生成內(nèi)容)能力,用戶會自己“捏人”,我們不需要為特定國家制作內(nèi)容。事實(shí)上你會發(fā)現(xiàn),找一個 KOL 推廣,他的粉絲也來自全球各地。推廣時,有時某個國家會莫名其妙地“起量”,比如前段時間意大利就起了一波,但我們連意大利語本地化都沒做。所以,AI 產(chǎn)品不需要特殊的本地化,最重要的是打造產(chǎn)品上的“Aha Moment”。

      REBOUND:

      在海外做 AI 軟件,合規(guī)審查是難題嗎?

      王碧豪:

      主要集中在兩點(diǎn):商店政策(分發(fā)渠道)和收款政策。軟件要符合 Google Play 和 App Store 的政策,主要分三個地區(qū):英語區(qū)、韓國、歐洲。最重要的就是 GDPR(通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例)和隱私處理。我們的辦法是依托與海外云服務(wù)商比如亞馬遜 AWS 合作,利用他們的合規(guī)基礎(chǔ),這對創(chuàng)業(yè)公司來說成本較低。

      另一點(diǎn)是海外收款合規(guī)。歐洲、日韓、北美的銀行體系,中間通過 SWIFT(環(huán)球銀行金融電信協(xié)會)連接,但實(shí)際上又不完全打通。我們更多是利用現(xiàn)有基建,比如 Stripe、PayPal、Google Pay、Apple Pay。需要把銀行體系和支付平臺弄清楚,會踩很多坑。

      REBOUND:

      有沒有踩過什么坑?

      王碧豪:

      我以前都不知道歐洲銀行和北美銀行是不完全打通的,也不知道韓國有特殊的隱私政策。邊做邊學(xué)吧。

      要靠投錢推流的AI產(chǎn)品不是好產(chǎn)品

      REBOUND:

      在海外營銷,AI 產(chǎn)品是傳統(tǒng)思路找 KOL 合作,還是自己做投放?

      王碧豪:

      說實(shí)話,做市場或用戶增長,根本上是兩條路。一條是 OpenAI 和 DeepSeek 的路,通過大規(guī)模媒體報(bào)道形成現(xiàn)象級事件,最終達(dá)成滲透。我們研究過很多案例,包括 Midjourney。這里面有些共同點(diǎn):發(fā)布時間(每年 2-4月)、準(zhǔn)確的技術(shù)路線判斷,以及最重要的——傳播性。你的產(chǎn)品和市場概念要讓其他大V、媒體有傳播動力。總結(jié)就是天時、地利、人和,每個成功產(chǎn)品都獨(dú)特,難以復(fù)制。

      第二條路是穩(wěn)扎穩(wěn)打做用戶,比如字節(jié)的豆包。它做到中國第一、世界第三的 DAU,主要靠兩個詞:“內(nèi)容”和“杠桿”。無論投廣告、做 PR 還是找 KOL,本質(zhì)都是在輸出內(nèi)容,告訴潛在用戶“我能做什么”。做完內(nèi)容后就是做杠桿,讓你的內(nèi)容能撬動二次、三次甚至更多次傳播。豆包曾官宣,它是字節(jié)系所有產(chǎn)品里達(dá)到一億 DAU 花錢最少的,靠的就是杠桿效應(yīng)。

      REBOUND:

      你說的杠桿,有點(diǎn)像裂變效應(yīng)?

      王碧豪:

      是 KOL 的裂變效應(yīng)。以我們?yōu)槔乙粋€主播直播他和 Hakko 一起玩,其他主播看到后,也愿意自己去用這個產(chǎn)品做直播,這是自發(fā)的傳播。我們也做投放,但我認(rèn)為:投放是冷啟動,不是傳播的根本。如果事情能傳播起來,花 10萬美金做冷啟動就能起來;如果不能,花 1000萬美金也起不來。

      REBOUND:

      你們現(xiàn)在做到幾十萬用戶,投放了多少?

      王碧豪:

      沒投多少。現(xiàn)在海外用戶數(shù)不止 20萬,大概有大幾十萬規(guī)模,但每月的廣告預(yù)算就幾千美金。

      REBOUND:

      現(xiàn)在付費(fèi)用戶占比多少?

      王碧豪:

      我們主推訂閱制,整體訂閱用戶占日活用戶(DAU)的比例大概在 10%左右。

      REBOUND:

      用戶愿意付費(fèi)的點(diǎn)是什么?有什么鉤子讓他們持續(xù)訂閱?

      王碧豪:

      AI 能力是最主要的鉤子。今天上午還在和人聊,到底是什么讓用戶訂閱 AI 產(chǎn)品?分兩類:一類是“能力”,一類是“Token”(調(diào)用額)。

      我們的鉤子更多是做 AI 能力。一是視覺識別和主動對話,這是游戲場景的核心鉤子。不開會員,就沒有這些能力。二是對話模式。我們在自研模型基礎(chǔ)上做了對話路由,分簡潔攻略、角色扮演、日常對話三種模式。模式切換是用戶的一大需求點(diǎn),這跟會員計(jì)劃掛鉤。三是能升級使用更高級的模型,比如當(dāng) Gemini 的多模態(tài)能力流行時,我們開放了 Gemini 能力。更新、更好的模型也是一個鉤子。

      REBOUND:

      現(xiàn)在 AI 陪伴類產(chǎn)品的訂閱價好像比較固定,在 8 到 12美元一個月?海外沒有低價競爭或越來越卷的趨勢嗎?

      王碧豪:

      其實(shí)有的。但如果你做的是同質(zhì)化產(chǎn)品,就會陷入價格競爭。關(guān)鍵是不能和他們做同質(zhì)化的事。

      我的思考是:做 AI 產(chǎn)品,差異化最重要。基礎(chǔ)大模型差不多,技術(shù)上就要有差異化,除了視覺上下文,我們在 AI 對話上最重要的研發(fā)力量投入在“記憶”(Memory)上,只打這一個點(diǎn)。其他技術(shù),盡量使用行業(yè)里最先進(jìn)的服務(wù)。然后是后續(xù)價值拓展的差異化,未來在生成內(nèi)容上的差異化,除了生成文本、圖像、視頻,還可以生成很多互動式的游戲性體驗(yàn)。

      這基于一個判斷:“貨架的打破”。互聯(lián)網(wǎng)時代,產(chǎn)品的根本是做了個“貨架”(比如抖音的視頻庫),然后做匹配。AI 不是計(jì)算概率,AI 是生成。未來貨架打破后的體驗(yàn)是,我消費(fèi)短視頻時,不是從貨架里選擇,而是通過我的行為,讓 AI 實(shí)時生成我想看的內(nèi)容。

      REBOUND:

      有沒有計(jì)算過技術(shù)的領(lǐng)先窗口期大概有多長?

      王碧豪:

      其實(shí)很低,說實(shí)話。趨勢已經(jīng)很明確了。昨天剛發(fā)布的產(chǎn)品叫 Ruby,包括之前馬斯克點(diǎn)贊的 Loop,還有 Manaka、Marco,這些產(chǎn)品都圍繞這個思路在做。可以說,大家已經(jīng)開始發(fā)布這類產(chǎn)品,但還沒一個最終能跑出來,因?yàn)闀r間窗口還沒到,有些事還沒做到。

      10%的AI公司賺走了90%的錢?

      REBOUND:

      你們現(xiàn)在現(xiàn)金流穩(wěn)定嗎?

      王碧豪:

      還可以。海外業(yè)務(wù)逐漸開始跑出現(xiàn)金流,我們今年預(yù)計(jì)能做到千萬級別以上美元的 ARR(年度經(jīng)常性收入)。

      REBOUND:

      對 AI 軟件來說,這算不錯了,因?yàn)橛囊膊惶唷?/p>

      王碧豪:

      AI 賽道看起來很燒錢,但它切實(shí)創(chuàng)造了價值。2024、2025年時真的是一點(diǎn)希望都看不到,現(xiàn)在是真的創(chuàng)造價值了。人類就指望 AI 讓 GDP 增長,這樣就不用再超額借貸了。AI 能不能提升全球 GDP 是個問號,但在 AI 編程和 AI Agent(龍蝦)浪潮帶來的生產(chǎn)效率提升,是肉眼可見的。

      其實(shí)很多 AI 賽道已經(jīng)存在可觀的市場規(guī)模。2023、2024年做 AI 市場調(diào)研時,投資人問市場規(guī)模,大家都不知道。現(xiàn)在可以算出來了,比如 AI 陪伴賽道,去年是 20-25億美金。整個 AI 領(lǐng)域真實(shí)產(chǎn)生了大量收入,很客觀。現(xiàn)在 AI 編程和視頻生成是產(chǎn)生收入最大的,AI 陪伴也不小,未來會更大。

      REBOUND:

      聽說行業(yè)內(nèi) 10%的 AI 公司賺了 90%的收入?

      王碧豪:

      如果把英偉達(dá)算進(jìn)去,一定是。如果只算 AI 應(yīng)用和 AI Agent,我覺得馬太效應(yīng)還沒那么嚴(yán)重。因?yàn)?AI 帶來的是平權(quán)潮流,而不是集中。這跟互聯(lián)網(wǎng)思維不一樣,互聯(lián)網(wǎng)是結(jié)網(wǎng),天生馬太效應(yīng)嚴(yán)重,在一個領(lǐng)域做到頭部就幾乎不可戰(zhàn)勝。AI 不是,AI 更多是做一個深度,每家公司得到的機(jī)會更均等,因?yàn)榇蠹夷塬@取的模型能力是接近的。

      在 AI 時代,稀缺的是智能程度,而這又平權(quán)了。只要是 Claude 最好就用 Claude,是 ChatGPT 最好就用 ChatGPT。大家是平權(quán)狀態(tài),很可能最后 OPC(一人公司)能成立,就是一個人借助 AI,以個人狀態(tài)為社會提供價值和服務(wù)。

      REBOUND:

      人借助 AI,成為某個行業(yè)里“像神一樣”的存在?

      王碧豪:

      有可能。最典型的例子是,有時不需要像互聯(lián)網(wǎng)那樣服務(wù)數(shù)千萬用戶,可能只需要服務(wù) 10萬、20萬忠實(shí)用戶,就能做到很大規(guī)模。比如 Midjourney,很成功很賺錢,但付費(fèi)用戶規(guī)模大概也就 30萬到 50萬人。

      REBOUND:

      現(xiàn)在真正的 AI 付費(fèi)潮是不是還沒到來?

      王碧豪:

      從全社會角度看,肯定沒到。但從 AI 用戶的角度講,是到了的。只要你是一個深度 AI 用戶,把用豆包這類免費(fèi)產(chǎn)品的用戶除外,你大概率是會付費(fèi)的。

      從算力上講,我們很難比得過硅谷

      REBOUND:

      現(xiàn)在 AI 技術(shù)還在快速迭代,你覺得會有什么“大單品”機(jī)會嗎?比如 AI 陪伴硬件也發(fā)展得不錯,你們會考慮和硬件聯(lián)動嗎?

      王碧豪:

      AI 陪伴硬件我認(rèn)為還處于非常早期,它依賴于“具身智能”的發(fā)展。具身智能要真能達(dá)到像人一樣干活的水平,實(shí)際上還有些距離。在這種情況下,AI 陪伴硬件不可能單獨(dú)發(fā)展起來。現(xiàn)在的 AI 陪伴硬件,主要賣點(diǎn)還是玩具本身,如果玩具很丑、不好玩,加再多 AI 功能也沒用,底層是“潮玩”(像泡泡瑪特的拉布布)的邏輯。

      REBOUND:

      所以 AI 陪伴軟件發(fā)展還是領(lǐng)先的?

      王碧豪:

      至少比 AI 陪伴硬件領(lǐng)先,因?yàn)橐蕾嚨臇|西不一樣。

      REBOUND:

      AI 陪伴這個市場的規(guī)模,有下一個爆發(fā)點(diǎn)的預(yù)測嗎?

      王碧豪:

      下一個爆發(fā)市場,我認(rèn)為是內(nèi)容生成性市場,規(guī)模會非常大。可能會持續(xù)增長,每年幾十億美金,它會囊括現(xiàn)在的游戲、視頻、音頻、電影市場。

      REBOUND:

      目前國際上,硅谷有很多一人 AI 公司、00后創(chuàng)業(yè)者。您對國內(nèi)外AI競賽、創(chuàng)新能力,有什么體感?

      王碧豪:

      這事根本在于算力。客觀上我們比硅谷落后,這不能諱言。根本原因不是人,事實(shí)上在硅谷做 AI 和在國內(nèi)做 AI 的,很多是同一批中國人。但他們?yōu)槭裁窗l(fā)展得更好?因?yàn)樗懔Ρ任覀儚?qiáng)大得多。黃仁勛就直白說過,“我們在美國用剩下的算力賣到中國去”,所以中國只能用相當(dāng)于第二等的 GPU。美國現(xiàn)在甚至已經(jīng)開始做太空算力建設(shè)了。

      REBOUND:

      那我們優(yōu)勢在哪?

      王碧豪:

      我們的優(yōu)勢在于規(guī)模化,這是歷史沿襲。美國人擅長從 0 到 1 的創(chuàng)新,中國人擅長從 1 到 N 的規(guī)模化。美國人做出 iPhone,華強(qiáng)北拿到立刻能做出 100塊的山寨機(jī)。我們有大市場,有供應(yīng)鏈優(yōu)勢和市場消費(fèi)優(yōu)勢。美國有技術(shù)和創(chuàng)新優(yōu)勢,這跟教育、社會風(fēng)氣、激勵機(jī)制相關(guān),很難短期內(nèi)扭轉(zhuǎn)。我覺得可能美國最終做出來的東西,我們“蒸餾”一把,比他們還強(qiáng),也不是壞事。

      REBOUND:

      既然您認(rèn)為硅谷的算力更強(qiáng)、創(chuàng)新能力也更突出,那邊的競品對你們是否形成了比較大的競爭壓力?

      王碧豪:

      壓力確實(shí)會有,但我認(rèn)為這個市場首先足夠大,而且它還在持續(xù)發(fā)展,完全容得下更多的玩家。比如在硅谷,有像 Charisma AI、Chai,還有像 Janitor AI 這種偏 NSFW 方向的產(chǎn)品,這些都可以算作競品。

      但這些產(chǎn)品能獲取的用戶規(guī)模其實(shí)是有上限的。我們必須和它們做出差異化,最終我們比拼的還是產(chǎn)品力。因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)品讓用戶付費(fèi)、促使用戶留存的手段,并不完全依賴于模型本身。

      舉個例子,像 AI Coding 這類工具,目前非常依賴模型能力——如果 Kimi 2.5 比 Claude Opus 更強(qiáng),用戶一定會立刻切換過去,幾乎不存在忠誠度。但我們這種應(yīng)用不一樣。我們維持用戶活躍、讓用戶付費(fèi)的核心邏輯,不僅僅是依賴當(dāng)前生成式模型的質(zhì)量,它還依賴于我們對用戶的理解深度、我們的運(yùn)營能力,以及我們在上下文工程、功能特性上的研發(fā)投入。所以,我們的用戶留存機(jī)制是更多元、更復(fù)合的,并不是完全依賴于模型。這一點(diǎn)上,我們和它們有很大差異。

      REBOUND:

      所以,你們其實(shí)是在更細(xì)分的垂直領(lǐng)域,以及某些特定功能(比如“共同記憶”的構(gòu)建)上做得更深入。

      王碧豪:

      是的。所以在技術(shù)上,專打一個點(diǎn)就是關(guān)鍵。如果你所有點(diǎn)都想打,那最終很可能競爭不過那些更專注的公司。

      REBOUND:

      最后問一個無法回避的爭議是,深度 AI 陪伴是否會加劇社會孤獨(dú),或讓人沉迷于虛擬關(guān)系?

      王碧豪:

      客觀上,AI 陪伴產(chǎn)品容易吸引那些在現(xiàn)實(shí)生活中情感缺失、或社交困難的人群。這很像是游戲重度用戶的另一面。一個人為什么沉迷游戲?往往因?yàn)樗诂F(xiàn)實(shí)社會中獲得的認(rèn)同和價值感不足。

      對于這些用戶,AI 陪伴可能成為一種依賴,這有風(fēng)險(xiǎn)。但我們不能因噎廢食。問題的根源是社會性的,AI 產(chǎn)品只是提供了一個出口,而且可能是一個相對可控、安全的出口。我認(rèn)為對于大多數(shù)人而言,AI 伙伴更像一個有趣的、可消費(fèi)的“數(shù)字寵物”或游戲角色,不會混淆虛實(shí)。

      我更大的擔(dān)憂在于下一代。10后是 AI 原生代,如果他們從小習(xí)慣的 AI 是一種永不拒絕、永遠(yuǎn)服從的存在,這會不會扭曲他們對于真實(shí)人際關(guān)系的認(rèn)知?健康的關(guān)系包含邊界、拒絕和磨合。因此,長遠(yuǎn)看,也許未來的 AI 需要發(fā)展出一定的“自主意識”和道德判斷,懂得在適當(dāng)?shù)臅r候說“不”,這可能才是更健康的人機(jī)關(guān)系。

      采訪后記

      之前確實(shí)沒有想過這個問題:當(dāng) AI 將來真能把那些重復(fù)的、枯燥的“正經(jīng)事”都包攬了,我們多出來的大把時間,該干嘛呢?

      這問題奢侈得有點(diǎn)“凡爾賽”。不過心影隨形的選擇確實(shí)讓我們看到了行業(yè)的另一面。AI 的未來,清晰分野為“Saving Time”與“Killing Time”兩條主線。一條改變世界;另一條做你的朋友。他們選了后一條看似“無用”的路,卻可能觸碰到了一個潛在需求:技術(shù)越發(fā)達(dá),人類那些看似“無用”的情感需求,反而越顯珍貴。

      而出海的本質(zhì),就是去尋找共鳴。AI 產(chǎn)品打動用戶的本來就不是多酷炫的技術(shù),而是更打動人心的產(chǎn)品價值。比算力,比創(chuàng)新,中國的 AI 產(chǎn)品或許輸在了起跑線上,不過比產(chǎn)品定義能力,打動用戶的故事以及產(chǎn)品服務(wù)意識,這都未必。

      AI 當(dāng)然會繼續(xù)狂飆,改變世界。但或許,衡量其進(jìn)步的最好尺度,從來不是它多像“人”,而是它能否成為我們真正的朋友。這條路剛剛開始,值得期待。

      本期采訪&作者

      Jolene Chen

      REBOUND 執(zhí)行主編

      我在關(guān)注

      品牌出海

      消費(fèi)創(chuàng)投

      AI 科技

      食品飲料



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