Podcast Script (zh)
[0.120-4.508] SPEAKER_01: 最有趣的大新趋势是在个人智能体这块。
[4.808-10.578] SPEAKER_00: 我们现在所处的这个世界，大家对ChatGPT把一切都变成对话这件事感到特别兴奋。
[10.798-16.904] SPEAKER_00: 而现在这些智能体，我们可以放进自己的通讯应用里，让它们变得更像对话。这是一个了不起的范式。
[17.204-20.315] SPEAKER_02: 大约一半的美国人表示自己在用AI。
[20.535-23.031] SPEAKER_02: 大约4.5%的美国
[23.251-26.397] SPEAKER_02: 消费者正在为某个AI产品付费订阅。
[26.617-32.561] SPEAKER_02: 排名前1%的用户，每个月用自己的个人信用卡在AI上花903美元。
[32.861-35.856] SPEAKER_00: 现实情况是，人们现在在开发软件。
[36.076-38.641] SPEAKER_00: 他们在打造这些非常丰富的产品。
[38.861-46.488] SPEAKER_00: 他们可能会用自己的智能体来写一部分代码，但当他们把这整套体验交付给用户时，这远远不只是模型外面套的一层壳。
[46.788-50.712] SPEAKER_01: OpenAI通过广告达到的这个流水规模，告诉了我们什么？
[51.012-56.793] SPEAKER_02: 这放在以前，一家公司就算推出了广告产品，也得花上好多年好多年才能做到。
[57.013-60.263] SPEAKER_02: 就广告产品的演进而言，我特别想看到的是……
[60.563-62.815] SPEAKER_01: 欢迎来到A16Z播客。
[63.035-77.791] SPEAKER_01: 我是Elena Berger，和我一起的是Olivia Moore，她是我们持续发布的《前100款消费者AI应用》报告的作者，还有我们消费者团队的Josh Elman。
[78.011-83.096] SPEAKER_01: 今天，我们要深入聊聊这份报告的第七版。
[83.316-93.811] SPEAKER_01: 谁在为AI付费，为什么各大助手正走向不同的方向，以及个人智能体能否把日常琐事变成下一个大的消费者业务。
[94.031-97.525] SPEAKER_01: 各位，非常感谢你们来参加。非常感谢你们邀请我们。
[97.745-100.241] SPEAKER_01: Olivia，咱们直接进入正题吧。
[100.461-104.327] SPEAKER_01: 我很想听听你对这份报告最重要的几点收获。
[104.627-107.877] SPEAKER_02: 对，这已经是我们第七次做这个榜单了。
[108.097-114.505] SPEAKER_02: 最早那一次，我们只按流量给所有AI原生的全球网站排名，就是网站的访问量。
[114.725-122.050] SPEAKER_02: 当时那样做是行得通的，因为几乎所有人用AI的方式，就是在浏览器里用一个提示框产品。
[122.270-127.471] SPEAKER_02: 随着AI不断扩展，过去几年我们不得不对这套方法做了很多调整。
[127.691-132.381] SPEAKER_02: 所以这份榜单是我们迄今为止覆盖范围最广的一次。
[132.601-148.068] SPEAKER_02: 我们第一次加入了收入数据，所以我们和EBIT的数据合作，专门拿到消费者刷卡消费的数据，也就是把企业和中小企业的部分排除掉，然后按消费者实际付费的情况来给产品排名。
[148.288-151.898] SPEAKER_02: 对我来说，这份报告最大的收获是在流量层面。
[152.118-155.484] SPEAKER_02: 看起来很多这类产品正在逐渐稳定下来。
[155.704-163.029] SPEAKER_02: 网页端和移动端榜单加起来，我们只有11个新产品，这是这个系列历次版本里最少的一次。
[163.249-172.328] SPEAKER_02: 但消费数据确实引入了很多新变量，因为在按消费排名的50个产品里，有29个都不在两个流量榜单上。
[172.548-184.555] SPEAKER_02: 而且我觉得，这也指向或者说呼应了报告的另一个重要结论，就是现在消费者AI在多大程度上是一场重度用户的游戏。对。对。这点挺有意思的。
[184.855-195.571] SPEAKER_01: 我们最近还发布了市场状况报告，Sarah Wang其实直接评论过这一点，她说，嘿，现在正在上演一场非常明显的幂律游戏。
[195.791-200.702] SPEAKER_01: 它在企业层面发生，也在消费者层面发生。
[200.922-209.617] SPEAKER_01: 所以有一点可能值得注意，就是没错，我们这份榜单上的新面孔是最少的，看起来这个领域正在固化。
[209.837-213.366] SPEAKER_01: 但我觉得过去几个月，情况又开始活跃了一些。
[213.586-218.555] SPEAKER_01: 而且我觉得，我觉得最有趣的大新趋势是个人智能体。
[218.775-220.888] SPEAKER_01: 嗯，那你看到了什么？
[221.108-223.522] SPEAKER_01: 正在发生的重大转变有哪些？
[223.822-231.786] SPEAKER_02: 对，挺有意思的，我们上一次做的那份报告，嗯，它的截止时间正好在OpenClaw流量进来之前。
[232.006-238.530] SPEAKER_02: 所以我们在发布报告之前做过一次回溯，发现它本来会排在榜单很靠前的位置。
[238.750-243.974] SPEAKER_02: 嗯，不过这次呢，其实OpenClaw在榜单上完全不见了，因为流量已经彻底下滑了，随着……
[244.194-252.158] SPEAKER_02: 我觉得那个团队是被OpenAI收购了，所以他们现在大概是在那边做，你知道，智能体助手类的产品。
[252.378-264.687] SPEAKER_02: 但另外，它其实也算是被超越了，我觉得是被其他几个做专业消费者级智能体的尝试给超了，比如Krakbot，嗯，Town有一些很棒的智能体，还有OpenAI新出的Dots。
[264.907-273.347] SPEAKER_02: 嗯，不过在消费者这一侧，我们终于看到了一些我会放心交给家人、并且告诉他们可以安全使用的东西。
[273.567-281.392] SPEAKER_02: 而且这些大多也是，因为就像你说的，这个消费者助手趋势其实就是最近三周到一个月才起来的。
[281.612-292.049] SPEAKER_02: 很多这些还没出现在榜单上，但我们确实拉了数据来看它们的情况，增长非常非常快，不过还是没完全触达主流用户，我会这么说。
[292.349-305.714] SPEAKER_00: 我觉得我们正处在一个非常有意思的时代，这个时代在去年年底、今年年初因为OpenClaw真正发生了改变，AI从我们用来提升生产力的工具，变成了也许能帮我们更快搜索、真正替我们把事情办成的东西。
[305.934-308.906] SPEAKER_00: 而且我觉得OpenClaw是做到这一点的了不起的先行者。
[309.126-313.758] SPEAKER_00: 我知道他们现在还在通过他们的开源基金会做很多工作，继续推进这件事。
[313.978-318.726] SPEAKER_00: 但它确实让很多人眼前一亮，开始想，等等，这些产品到底能变成什么？
[318.946-321.059] SPEAKER_00: 我们看到有人在买Mac mini。
[321.279-324.611] SPEAKER_00: 我们看到有人用自己的本地OpenClaw跑自己所有的数据。
[324.831-330.159] SPEAKER_00: 那阵子掀起了一股热潮，但感受到这种“一切皆有可能”的新能量，真的很鼓舞人心。
[330.379-335.789] SPEAKER_00: 而且，你知道，就像大多数趋势一样，那个火花出现了，第一批产品要造出来还需要一点时间。
[336.009-340.699] SPEAKER_00: 要让这股势头推动这些产品真正上市、让用户看到，也需要一点时间。
[340.919-347.908] SPEAKER_00: 所以，你知道，从某些方面来说，这份报告展示的正是我们在播客里、在硅谷经常聊的那些东西。
[348.128-351.773] SPEAKER_00: 但它确实很好地呈现了更广泛的世界正在发生什么。
[351.993-356.137] SPEAKER_00: 而且，你知道，我确实觉得事实就是，AI真的正在到处出现。
[356.357-359.561] SPEAKER_00: 就算没有很多新入局者，所有入局者都在变得越来越大。
[359.861-366.745] SPEAKER_02: 我觉得，当我们谈纯粹的消费者助手时，最大的进展大概要数Muse和Instinct了，我会这么说。
[366.965-375.846] SPEAKER_02: 虽然报告里还列了很多其他很棒的产品，你知道，Poke在这方面是很早的先行者。他们确实是这方面的先驱，没错。
[376.066-380.350] SPEAKER_02: 没错，Tomo，它的用户群很大，而且做得非常非常好。
[380.570-384.877] SPEAKER_02: Instinct当时宣布大概有10万用户，每天环比增长10%。
[385.097-394.338] SPEAKER_02: 他们宣布大概40%的用户在前三周就绑定了信用卡，而且他们第一个月的平均消费，你知道，超过了一千美元。
[394.558-400.386] SPEAKER_02: Muse很有意思，因为从很多方面来说，它的发布非常成功，尤其是在科技圈里。
[400.606-407.467] SPEAKER_02: 我记得数字大概是头12天左右有50万次下载、25万活跃用户。
[407.687-421.853] SPEAKER_02: 但如果你拿它跟Threads比，Threads也是，你知道，比较近期的一次大规模、高调的Meta发布，嗯，它在吸引普通非科技行业的人这方面，还是相形见绌。
[422.073-426.380] SPEAKER_02: 对，所以如果看下载量的话，嗯，Muse目前还只在美国
[426.600-430.767] SPEAKER_02: 和加拿大，所以我们只取了Threads在美国
[430.987-433.297] SPEAKER_02: 和加拿大的下载量。
[433.517-440.123] SPEAKER_02: 在头22天左右，Threads大概有1600万次下载，而Muse在同一时间段
[440.343-442.409] SPEAKER_02: 还停留在500万左右。
[442.709-444.636] SPEAKER_01: 分发机制不一样吗？
[444.856-454.654] SPEAKER_01: 比如，我记得Threads当时是直接绑定你的Instagram账号的，有一种，怎么说，非常自然的分发。是不是……
[454.874-462.977] SPEAKER_01: 他们在Muse上也在尝试类似的策略，还是说分发策略也完全不同？我是说，从……
[463.277-466.968] SPEAKER_02: 我很好奇Josh怎么看，但在我看来，肯定没那么激进。
[467.188-472.969] SPEAKER_02: 呃，部分原因也是服务这些用户的成本高得多，他们不想让它增长得太快太大。
[473.269-484.254] SPEAKER_00: 而且我也觉得Threads很大程度上有一个临界规模效应，就是说如果他们没能很快让很多人上来在上面交流，你其实就达不到一个新网络开始形成的那种杠杆效应。
[484.474-493.378] SPEAKER_00: 因为Muse还是一个非常个人化的工具，他们在推它，而且光是看到这么早期的采用、看到人们有这样的体验，就已经很让人兴奋了。
[493.598-498.265] SPEAKER_00: 再说，如果你一月份就在用OpenClaw，你当时用Crocbot的体验是相当惊艳的。
[498.485-514.811] SPEAKER_00: 这个最早是在今年夏天还是春天推出的时候，你当时就有那些惊艳的体验，而现在我们看到，就像Olivia说的，我们的妈妈、我们的家人，那些不是整天泡在科技圈、追着AI下一波浪潮的人也开始用了，我觉得这才是消费者这块真正让人兴奋的地方。
[515.031-526.980] SPEAKER_00: 我猜下次我们再出这个榜单的时候，会看到大规模的采用，但我觉得它其实不需要那么用力推，就已经有了早期的网络效应，不过我也会想，到底是什么能让这些东西长期留下来，
[527.200-533.620] SPEAKER_00: 那就会是网络效应、市场平台，还有你能跟那些智能体互动的所有商家，这些也会带来真正的变革。
[533.920-543.242] SPEAKER_02: 对，这就是我们聊消费者智能体和助手时经常说到的一点，我觉得它们正在获得搭建平台带来的那种复利效应，
[543.462-550.369] SPEAKER_02: 至少从其他应用的生态来看是这样，那些应用对智能体来说更容易调用、更好用。
[550.589-563.350] SPEAKER_02: 我们也看到这事是双向的，比如亚马逊就说，我们不让Muse在我们网站上浏览和购买商品，但另一方面，你也知道，Muse已经跟几百个其他产品建立了合作。
[563.650-566.796] SPEAKER_00: 比如Shopify，能在Shopify上买东西。没错，是的。
[567.096-571.925] SPEAKER_02: 我还是觉得，没有任何一个助手产品真正解锁了人与人之间的网络效应。
[572.145-583.302] SPEAKER_02: 对我来说，部分原因是，这个软件比以往任何产品都更深入地了解我们，靠的是邮件，而且我自己也会跟我的AI说一些极其私人的事情。
[583.522-593.007] SPEAKER_02: 所以这里就有一种天然的张力：产品对你这个消费者越有用，它就越了解你，那你还真的愿意把它带进跟其他人的其他场景里吗？
[593.227-602.004] SPEAKER_02: 这跟很多人会有一个单独的ChatGPT工作账号和个人账号是一个道理，目前还没有人真正破解这个问题。
[602.304-609.142] SPEAKER_00: 没有，而且我觉得，就像我们聊AI里的消费者时说的，隐私、安全、保障，正变得越来越重要。
[609.362-621.346] SPEAKER_00: 我的意思是，显然有对AI信任度的整体趋势，还有那种认为AI对世界有益的信念，这在某些方面影响着采用，也影响着人们对这些产品的热情，但放到非常个人的层面，
[621.566-631.146] SPEAKER_00: 如果你不信任那个你给了最私密访问权限的东西——你的邮件、你的生活、你的信用卡——而它可能会做出你意想不到的越界行为，或者把你意想不到的东西分享给别人，
[631.366-635.673] SPEAKER_00: 那就会是这些东西真正成长为大规模消费级应用的最大阻碍。
[635.893-639.979] SPEAKER_00: 所以我们正处在一个很有意思的时期，大家都在学习这些新的规范。
[640.199-642.764] SPEAKER_00: 而这些规范，作为人，我们其实很擅长。
[642.984-651.679] SPEAKER_00: 我们很擅长知道什么信息我们愿意分享，什么信息如果别人告诉我们，我们是被信任可以转达给别人、还是应该自己保护好、留在自己这里。
[651.899-654.743] SPEAKER_00: 而我们突然就期望软件也能做到这些。
[654.963-657.969] SPEAKER_00: 这是一套很有意思的新东西，我们正在学习。
[658.269-663.458] SPEAKER_01: 嗯，你们俩刚才其实提到了这件事两个挺有意思的侧面。
[663.678-672.362] SPEAKER_01: 一个是这种内生的力量，也就是所有那些平台，以及它们怎么允许智能体跟它们互动。
[672.582-676.076] SPEAKER_01: 另一个更像是外生的力量，就是我用这个到底有多自在？
[676.296-680.069] SPEAKER_01: 然后，我是不是把内生和外生给搞混了。
[680.369-684.676] SPEAKER_02: 一个是在外面，一个是在里面。我们懂你的意思。
[684.976-689.619] SPEAKER_01: 一个是平台在做什么，一个是你对它的感受。
[689.839-692.091] SPEAKER_01: 或者是你对这个智能体的感受。
[692.311-696.804] SPEAKER_01: 我挺好奇的，你觉得哪个会更快被解决？
[697.024-699.229] SPEAKER_01: 那这又是谁的责任呢？
[699.529-702.234] SPEAKER_02: 就是说，解决这类问题是谁的责任？
[702.454-711.695] SPEAKER_02: 我觉得平台能做到的事情，进步速度会比消费者真正愿意用它们要快，这一点我们在AI发展到现在已经看到了。
[711.915-723.490] SPEAKER_02: 这挺有意思的，因为很多人看到那些助手产品的创始人发的数字，说服务一个用户一个月要花几百甚至几千美元，就会想，这怎么可能？
[723.710-730.211] SPEAKER_02: 我一开始也懵了，但我一直在跟David Paulon合作，他是做Assistant Benchmark的，特别厉害。
[730.511-733.657] SPEAKER_00: 所以他——最近有一期播客请了他。对。他很棒。
[733.957-741.178] SPEAKER_02: 基本上他做的事就是建了一个网站，他们追踪，我记得是170多个智能体。我昨晚还查了一下。
[741.398-743.464] SPEAKER_02: 今天早上可能已经200多个了。
[743.684-750.731] SPEAKER_02: 然后他让用户去用这些智能体，再根据它们在不同任务上的成功情况给它们排名。
[750.951-757.673] SPEAKER_02: 但另一件特别有意思的事是，他会组织这些智能体早期用户的群聊和社区。
[757.893-761.480] SPEAKER_02: 所以他有一个群，我记得是1500多个用户。
[761.700-767.284] SPEAKER_02: 他帮我们提取了一些很酷的数据，就是，他们拿智能体都在干什么？
[767.504-771.207] SPEAKER_02: 他们都在聊拿智能体做什么？
[771.427-780.610] SPEAKER_02: 而且绝大多数情况下，排名第一的用途还是编程和技术自动化，即便是Muse和Instinct这种面向消费者的助手产品也是这样。
[780.830-785.334] SPEAKER_02: 所以放在这个框架下看，就会觉得，哦，那当然要花这么多钱了。
[785.554-797.732] SPEAKER_02: 这就好比，我们跟一些面向更主流消费者的智能体或助手产品聊的时候，他们看到的成本是几十美元，而不是每月几千美元。
[797.952-806.891] SPEAKER_02: 所以我觉得这也许反映了一个事实，就是在消费者对这些产品真正感到舒适这件事上，我们还有很长的路要走。
[807.191-816.026] SPEAKER_00: 而且我觉得，你知道，那些一直在写代码、一直在用AI的人，我是说，它带来的提升实在太惊人了，这一点在很多数据里都能看出来。
[816.246-819.891] SPEAKER_00: 你知道，在这份前100名的榜单上，就，真的很不可思议。
[820.111-825.033] SPEAKER_00: 然后，那些能做到这一点的人，对生活里其他各种事情也都有了很棒的想法。
[825.253-829.200] SPEAKER_00: 但你要是直接把这个东西交给一个新手，它就像个空盒子。
[829.420-831.265] SPEAKER_00: 感觉就是，我该拿它干什么呢？
[831.485-839.472] SPEAKER_00: 也许有一些例子，比如订个餐厅或者订张机票，但如果你当下并没有在找餐厅或者订机票，就很难想清楚怎么把它个性化地用起来。
[839.692-846.298] SPEAKER_00: 而我们作为人，很多事情都是跟别人学来的，我们得到这些好点子，然后去试试别人告诉我们的其他玩法，
[846.518-862.182] SPEAKER_00: 社交媒体之所以能运转，很大程度上就是因为人们把东西发到社交媒体上，别人看到了，就去试同样的东西，然后就催生出这些效应，或者我试的时候稍微改一改，这些改动就像滚雪球一样越滚越大，好点子就是这么繁荣起来的，而AI这边
[862.402-878.542] SPEAKER_00: 因为它太多东西都太个人化了，我们甚至还没看到这种繁荣，你知道，除了编程和生产力这些领域之外，你知道，所有那些创作类的东西，你知道，我做了这个超棒的视频，你怎么做的？我用AI做的，你知道，有太多工具能做这个了，它们，你知道，
[878.762-880.909] SPEAKER_00: 一直在增长，而且已经在这儿了。
[881.129-893.774] SPEAKER_00: 但特别有意思的是，你知道，现在我们要想办法把这件事推向主流，不是为那，你知道，几百万上千万已经在用、在付费的人，而是为那，你知道，几千万、几亿，你知道，好几亿的人。
[894.074-906.359] SPEAKER_02: 如果你看现在的整体使用数据，大约一半的美国人说自己在用AI，大约25%的美国人觉得自己差不多每天都在跟AI打交道，但花钱的数据要集中得多。
[906.579-908.552] SPEAKER_02: 所以这取决于数据来源。
[908.772-914.460] SPEAKER_02: 我们的YipIt样本显示，大概不到5%，大约4.5%的美国
[914.680-917.710] SPEAKER_02: 消费者在付费订阅某个AI产品。
[917.930-922.933] SPEAKER_02: 有些来源说低到2%或2.5%，也可能稍微高一点。
[923.153-929.341] SPEAKER_02: 这个比例在扩大，跟一年前比差不多翻了一倍，但那部分支出仍然极其集中。
[929.561-938.245] SPEAKER_02: 所以，就算在那付费的4.5%的人里面，最顶上那10%的人，也贡献了一半以上的收入。
[938.465-946.905] SPEAKER_02: 而最顶上那1%占了20%的收入，可底下那50%的人，才占了大概16%，对吧？
[947.125-951.792] SPEAKER_02: 所以，就是最顶上那10%的用户在撑着这个市场。
[952.012-959.198] SPEAKER_02: 收入数据还有另一个有意思的地方，就是我们能几乎一个人一个人地去看，到底是什么样的人在为AI花钱。
[959.418-966.140] SPEAKER_02: 最顶上那1%的用户，每个月自己掏钱，用个人信用卡花在AI上的钱是903美元。
[966.360-968.194] SPEAKER_02: 而中位数是25美元。
[968.494-974.461] SPEAKER_01: 再说一遍，这些全都只是在付费的那4.5%的人里面算的。
[974.761-981.529] SPEAKER_02: YipIt对我们还有帮助的一点是，我们能看到他们到底在为什么产品花钱，就是按个人来看。
[981.749-989.690] SPEAKER_02: 而且大概也不意外，主要就是开发者工具、生产力工具、创意工具，那些用来搭建、制作、卖东西的东西。
[989.910-993.880] SPEAKER_02: 比如N8N、Granola、Higgs Field、Manus这些。
[994.100-997.664] SPEAKER_02: 这些在高消费人群里都远远被过度代表了。
[997.964-1000.436] SPEAKER_00: 我是说，从某种角度看，这其实真的很酷。
[1000.656-1015.484] SPEAKER_00: 我是说，虽然这些数字还没覆盖到所有人，但我们正在赋能这全新一代的创造者，这些人你知道，不只是拿它来工作，而是真的用自己的个人信用卡去写以前从没写过的代码，去做艺术、做视频、做内容，而且，你知道，
[1015.704-1018.409] SPEAKER_00: 真的拥有了这种创造的力量。
[1018.629-1027.255] SPEAKER_00: 所以，其实从某些方面来说，你知道，虽然一切都还这么早期，但正在发生的创造量真的非常酷，人们真的这么兴奋，愿意为此花钱。
[1027.475-1037.462] SPEAKER_00: 如果你每个月在一套AI工具上花900美元，你真的是在拿它，希望能更快、更好地做出东西，让脑子里更多的想法变成现实，比以往任何时候都多。
[1037.682-1045.205] SPEAKER_00: 所以这大概就是，当我在看创意和编程这些类别的时候，你知道，这其实，希望是，真的非常非常有力量。
[1045.505-1058.125] SPEAKER_01: 是啊，我觉得这一点特别重要，就是我认为开发者和程序员是那种天生就会去问，我怎么才能在这件事上获得杠杆？
[1058.345-1065.229] SPEAKER_01: 我怎么才能做出一个产品，让我能在时间上获得杠杆？
[1065.449-1069.082] SPEAKER_01: 而AI，显然，会把这一点超级放大。
[1069.302-1074.224] SPEAKER_01: 但这是一种特定的思维方式，我觉得，这是一种特定的世界观。
[1074.444-1086.495] SPEAKER_01: 而我对这些数字的理解，有一部分就是，这仍然只是一种只在一小部分人当中得到体现的世界观。
[1086.715-1091.997] SPEAKER_01: 问题可能就像是，你怎么去扩展这种世界观？
[1092.217-1101.156] SPEAKER_01: 你怎么帮人们理解，比如，这些就是你能在时间上、在生活上获得杠杆的各种方式？
[1101.456-1111.858] SPEAKER_02: 我们在这份报告里稍微谈到了这一点，就是那些我们还没看到AI原生创业公司冒出来的领域，或者说我们还没看到的那些类别。
[1112.078-1118.242] SPEAKER_02: 嗯，Eugenia，她是我们的一个投资组合CEO，经营一家叫Wabi的公司，非常棒。
[1118.462-1128.423] SPEAKER_02: 她有一句很棒的话，我可能会说错，但大概意思是，人们，大多数人并不是想省时间，他们是在找怎么花时间的方式。
[1128.643-1138.163] SPEAKER_02: 嗯，就像，这就是为什么社交媒体、娱乐、Netflix、TikTok，所有这些，YouTube，是我们最常用的消费产品。
[1138.383-1148.158] SPEAKER_02: 而我觉得，到目前为止我们在AI里看到的很多，就像你说的，是我怎么把这件东西做得稍微快一点、稍微容易一点、稍微更惊艳一点？
[1148.378-1155.367] SPEAKER_02: 而对大多数人来说，这并不是一个特别有吸引力的每日或每小时的活跃价值主张。
[1155.667-1163.747] SPEAKER_00: 不，我觉得这个，你知道，省时间仍然非常，你知道，超级生产力，那些专注于，你知道，工作或创作的人。
[1163.967-1172.662] SPEAKER_00: 但我也看到了下一波人，他们也许是以前做过程序员，现在不做了，也许是那些想做视频但一直没怎么掌握Pro Tools和Adobe Premiere或者别的什么的人，
[1172.882-1176.573] SPEAKER_00: 他们突然之间就能注册这些东西，把脑子里的想法变成现实。
[1176.793-1179.741] SPEAKER_00: 所以我确实觉得我们开始看到这些冒出来了。
[1179.961-1183.687] SPEAKER_00: 而且再说一次，我看所有这些数字的时候，都觉得我们还这么早期。
[1183.907-1190.849] SPEAKER_00: 而事实上我们甚至已经走到这里，我们在谈论，你知道，这些公司有多大，还有1%的人在每个月花900美元。
[1191.069-1197.593] SPEAKER_00: 就像，我把这些看作未来之事的先兆，随着更多人感到被赋能，随着更多人觉得自己能创造。
[1197.813-1204.953] SPEAKER_00: 到那时候，它不一定是要省时间，而是要花时间去享受，就像，真正把这东西变成现实的那种喜悦。
[1205.173-1218.178] SPEAKER_00: 你知道，我们，之前有各种笑话，就是，哦，当人们处在那个，好像所有人都第一次用他们的open cloth、他们的agent的那个高峰期，他们会带着电脑、带着笔记本到处走，还得一直把它们开着。
[1218.398-1219.988] SPEAKER_00: 然后他们说，我不睡觉。
[1220.208-1223.180] SPEAKER_00: 我在写代码，我在做东西，比以往任何时候都多。
[1223.400-1229.680] SPEAKER_00: 我觉得这开始，你知道，再说一次，出现在数据的顶端，但我确实觉得它开始在这份榜单上到处都显现出来。
[1229.980-1241.917] SPEAKER_02: 其实我并不一定想看到那4.5%直接为AI产品付费的人扩大，这也许有争议，因为我投资消费级AI产品，而且我是个消费级AI的极大主义者。
[1242.137-1248.661] SPEAKER_02: 但我这么说的原因是，到目前为止，消费级AI的营收基本上全都来自直接订阅。
[1248.881-1255.022] SPEAKER_02: 就像在这份榜单上，我们看了，大概有85%还是多少的网页榜单是通过订阅变现的。
[1255.242-1261.186] SPEAKER_02: 另外62%是通过某种积分或token额外使用付费来变现的。
[1261.406-1269.010] SPEAKER_02: 只有大概13%有广告或其他选项，就是那种你是产品、而不是为产品付费的模式。
[1269.230-1275.789] SPEAKER_02: 而这就像，如果你回顾消费互联网的历史，这其实是一种相当不自然的倒置。
[1276.009-1283.590] SPEAKER_02: 就像我们现在几乎所有真正大型的消费科技公司，绝大部分营收都来自广告或交易费，而不是订阅。
[1283.810-1294.050] SPEAKER_02: 因为我觉得真相是，这跟一个事实很像，就是并不是每个人都在找一个编程工具来帮他们，你知道，创业或者创造并卖出一个产品。
[1294.270-1298.194] SPEAKER_02: 大多数人没有钱，或者不想把钱花在软件上。
[1298.414-1307.655] SPEAKER_02: 如果你看全球排名前20的消费订阅产品，ChatGPT已经在那上面了，考虑到它大概三年半的增长，这太疯狂了。
[1307.875-1317.859] SPEAKER_02: 几乎其他所有产品都是媒体公司或者像亚马逊、甚至优步这样的大平台之类的，就是那种你有非常频繁购买行为的地方。
[1318.079-1327.401] SPEAKER_02: 所以我其实非常相信我们需要转变，我们已经超越了需要每个人都去买AI订阅的阶段，我们需要看到这些其他商业模式回归。
[1327.701-1331.369] SPEAKER_00: 是的，我觉得我们仍处在推理成本下降的早期阶段。
[1331.589-1337.289] SPEAKER_00: 我们仍处在人们寻找方法去运行更低成本的模型、去打造伟大产品的早期阶段。
[1337.509-1344.730] SPEAKER_00: 而当他们这么做的时候，很多互联网上一直存在的其他商业模式，从交易费到广告，终于会开始奏效，但我们需要这发生。
[1344.950-1357.038] SPEAKER_00: 而这，我觉得，就是我们仍然，你知道，有太多要学的，还有太多，就像，好吧，如果服务成本会很高，那至少让我直接收钱，好让人们为此付费，这成了一种早期的默认做法。是的。
[1357.338-1374.024] SPEAKER_02: 我的意思是，你可能从见证过消费互联网许多早期时代的角度来说这个，但至少对我来说，作为一个消费领域的投资人，以前如果一家公司在头五年就开始赚钱，那感觉就像是，哇，发生了什么？
[1374.244-1387.609] SPEAKER_02: 当时的规则是，先建立用户密度，因为服务他们的成本几乎为零，然后我们可以等着通过广告赚钱，或者一旦我们有了流动性和密度，就开始对交易收费。
[1387.829-1391.056] SPEAKER_02: 但鉴于销货成本这么高，情况根本不是这样了。
[1391.356-1394.142] SPEAKER_00: 不，我觉得这个成本问题是一个非常有意思的挑战。
[1394.362-1396.451] SPEAKER_00: 而且公司会害怕增长太快。是的。
[1396.671-1404.275] SPEAKER_00: 就像，如果他们真的增长太快，又没有对如何收费设置计量，你的支出实际上可能会失控，变得非常非常难以管理。
[1404.495-1412.354] SPEAKER_00: 所以，你知道，这就造就了我们在头部应用、前100名里看到的这种非常不同的形态，你知道，现在的流量什么的。
[1412.574-1416.416] SPEAKER_00: 但再说一次，这还是，我们都还处在非常早期的阶段。
[1416.636-1422.545] SPEAKER_00: 有太多东西要构建、要学习，要把成本降下来、把价值提上去，要引入广告，要引入其他花钱的方式。
[1422.765-1430.090] SPEAKER_00: 而且顺便说一句，如果真是这样，我们订阅这些我们喜爱的服务，而这实际上就是我们持续获得价值的方式，那也很棒。
[1430.390-1433.536] SPEAKER_01: 我觉得这是一个很好的过渡，来谈谈广告。
[1433.756-1444.158] SPEAKER_01: 你们的消费者前100报告里有一个非常非常有意思的事实，就是OpenAI通过广告达到的流水。
[1444.378-1449.080] SPEAKER_01: 他们现在广告的年化流水已经达到十亿美元了。
[1449.300-1452.585] SPEAKER_01: 这告诉了我们什么呢，你知道？
[1452.805-1461.048] SPEAKER_01: 再说一次，这个数字是八月份的，所以很有可能，哪怕过了一个月左右，它已经合理地更高了。
[1461.348-1468.894] SPEAKER_02: 但他们一直非常缓慢地，我会说，在推出广告，嗯，带着一种合作伙伴网络。
[1469.114-1472.318] SPEAKER_02: 而他们已经达到了，你知道，十亿。
[1472.538-1474.465] SPEAKER_02: 十亿的年化流水。
[1474.685-1482.312] SPEAKER_02: 就像，这在以前会让一家公司花上很多很多年才能达到，哪怕是在推出广告产品之后。
[1482.532-1485.179] SPEAKER_02: 我觉得这里面有两件有意思的事。
[1485.399-1488.185] SPEAKER_02: 第一，他们现在有真正的密度了。
[1488.405-1494.453] SPEAKER_02: 所以我觉得几天前最后公布的数字是12亿周活跃用户，这算是真正的密度了。
[1494.673-1506.541] SPEAKER_02: 然后第二点，也是我在广告产品演进方面特别想看到的，就是理论上讲，他们应该能收更高的费用、有更高的转化率，因为他们对作为用户的你了解得太多了。
[1506.761-1513.703] SPEAKER_02: 而且ChatGBT已经推出了像用ChatGBT登录这样的东西，我觉得钱包也快来了，诸如此类的。
[1513.923-1521.910] SPEAKER_02: 所以你可以想象，这对广告主来说会变成一个更有吸引力的价值主张，然后这又会进一步给广告业务加把火。
[1522.130-1525.821] SPEAKER_02: 不过我们走着瞧吧，现在还非常早期。
[1526.121-1530.823] SPEAKER_00: 确实还早，而且我觉得，你知道，关于广告和AI已经有过一些特别有意思的讨论。
[1531.043-1539.181] SPEAKER_00: 如果你是在跟这个极其私密的东西对话，然后它突然说，让我给你讲讲健康，让我给你介绍这个能帮你快速减肥的疯狂产品。
[1539.401-1541.746] SPEAKER_00: 就像，那不是在跟AI建立信任。
[1541.966-1546.435] SPEAKER_00: 所以我觉得另一件特别有意思的事是，我们作为一个生态，这些产品太不一样了。
[1546.655-1548.802] SPEAKER_00: 它们比以往任何时候都更私人化。
[1549.022-1557.102] SPEAKER_00: 它们给你的答案是根据你在做什么、你在问什么、以及它对你的了解量身定制的，所以实际上引入广告这件事做得非常巧妙。
[1557.322-1560.770] SPEAKER_00: 我其实对OpenAI推出广告的方式印象非常深刻。
[1560.990-1567.816] SPEAKER_00: 我真正看到广告的时候，它标注得非常清楚，而且感觉上确实跟我正在进行的对话很自然地融合在一起。
[1568.036-1574.618] SPEAKER_00: 而且我觉得我们也在经历另一个转变，就是人们开始更多地依赖，你知道，跟你聊天来处理多得多的查询。
[1574.838-1586.949] SPEAKER_00: 以前可能只是查个事实，或者告诉我这东西的历史，或者帮我做作业，不一定是解决问题和我们做广告的那些事，现在人们会去找它要真正的建议，或者购物，或者想弄清楚到底想去哪儿、想做什么。
[1587.169-1593.159] SPEAKER_00: 而当你处于发现模式时，这些都是绝佳的机会，广告往往其实是帮你解决这个问题的好答案。
[1593.379-1596.432] SPEAKER_00: 所以更多这类商业查询、这种商业意图也创造了这一点。
[1596.652-1605.429] SPEAKER_00: 但话说回来，这必须做得非常非常到位，绝不能是那种奇怪的、打断式的、硬塞进我正在进行的非常私人的体验里的广告。
[1605.729-1610.036] SPEAKER_01: 嗯，我特别好奇广告的单位经济模型是怎么运作的。
[1610.256-1619.335] SPEAKER_01: 按理说，这应该是个成本更低的问题，或者说跟编程之类的、或者图像生成相比，成本更低。
[1619.555-1627.101] SPEAKER_01: 嗯，所以对OpenAI来说，他们在广告上能拿到什么样的利润率，这是个特别有意思的问题。
[1627.321-1631.187] SPEAKER_01: 嗯，我也很好奇，Josh，你看到的是什么样的广告？
[1631.407-1633.520] SPEAKER_01: 因为我没看到广告。
[1633.740-1639.521] SPEAKER_01: 我猜是因为我用的是企业版，所以我们没有，对。
[1639.821-1650.075] SPEAKER_00: 你知道，我最近在做一堆旅行方面的调研，准备去纽约待几天，然后我就开始看到一些广告，是关于纽约当时正在办的一些活动，我可能本来就想去的。
[1650.295-1652.210] SPEAKER_00: 我就觉得这真的挺有用的。
[1652.430-1655.077] SPEAKER_00: 而且我已经开始更多用它来做商业购物了。
[1655.297-1659.685] SPEAKER_00: 我当时在找一种特别的钥匙扣，能特别方便地把代客泊车钥匙单独拆出来。
[1659.905-1662.540] SPEAKER_00: 结果我在谷歌上怎么都找不到。
[1662.760-1665.232] SPEAKER_00: 最后我就想，干脆去问问Tachypte吧。
[1665.452-1671.419] SPEAKER_00: 然后我就来回聊，描述我想要什么，它开始给我一些特别好的例子。到最后我就说，太好了。
[1671.639-1673.484] SPEAKER_00: 我还想要一个美国制造的。
[1673.704-1682.274] SPEAKER_00: 然后我真的找到了一个特别棒的选择，来自底特律的一家工厂，那家厂经常做很多其他的金属制品之类的东西，它给我做了这个特别酷的钥匙。
[1682.494-1695.430] SPEAKER_00: 而且，这就是那种事，如果我从没机会那样来回聊、真正跟Tachypte进行那样的对话，而且如果当时有别的广告——那次对话里并没有出现广告，但完全是开放给广告的——那些广告本来能帮我找到东西。
[1695.650-1696.822] SPEAKER_00: 最后我去了那个网站。
[1697.042-1699.514] SPEAKER_00: 我以前从来没听说过那家公司。
[1699.734-1702.706] SPEAKER_00: 嗯，而且那是一次很棒的体验。所以很有意思。
[1703.006-1712.061] SPEAKER_02: 我感觉，随着他们往这个方向发力，我们可能会看到OpenAI能够做出好得离谱的定向投放，嗯，在消费……
[1712.281-1720.547] SPEAKER_02: 甚至比我印象中的Meadow还要好，Meadow以前在这方面算是同类里最顶尖的，就因为他们对你了解得太多了。
[1720.767-1724.110] SPEAKER_02: 但是，你是在跟他们进行实时对话。
[1724.330-1735.649] SPEAKER_02: 我确实觉得这会对CHAT GPT有帮助，但我也觉得它还会支撑很多这些更聚焦的、几乎可以说是垂直化的——借用企业界的说法——消费级AI产品。
[1735.869-1744.065] SPEAKER_02: 那么，另一家在广告方面已经取得早期成功的公司是OpenEvidence，这是一款面向医生的AI产品。
[1744.285-1751.889] SPEAKER_02: 而且它已经拥有——我记得最新的数字是——全美50%到60%的医生都在用这个产品。
[1752.109-1756.799] SPEAKER_02: 所以当你拥有这么高密度的、一个非常有价值的受众群体时。
[1757.019-1761.105] SPEAKER_02: 而且这是一个精准的受众，因为你知道这些人就是医生。
[1761.325-1768.012] SPEAKER_02: 我觉得你可以非常高效地做广告，而且我认为会有、也应该会有更多这样的产品。
[1768.312-1781.048] SPEAKER_01: 我们是不是值得聊一聊、退一步来谈谈OpenAI、Anthropic和Gemini，这几家算是从榜单一开始就一直在上面的公司和实验室。
[1781.268-1787.409] SPEAKER_01: 我们在人们为这些产品付费的方式上，有没有看到什么演变？
[1787.629-1792.540] SPEAKER_01: 关于这三款产品的不同类型用户，我们能推断出什么？
[1792.760-1796.010] SPEAKER_01: 非常非常好奇你看到了什么。是的，当然。
[1796.310-1806.085] SPEAKER_02: 从我们第一次做这份报告开始，主要结论就是，ChatGBT在消费端无论是使用量还是收入上都是全球占主导地位的用户。
[1806.305-1807.756] SPEAKER_02: 这一点依然成立。
[1807.976-1813.664] SPEAKER_02: 而ChatGBT以下的所有产品，我觉得经历了更多的变动和更多的洗牌。
[1813.884-1820.908] SPEAKER_02: 所以ChatGBT现在在网页端领先Claude大约6倍，在网页端领先Gemini大约2倍。
[1821.128-1830.323] SPEAKER_02: 可能往后看，考虑到大量使用量都集中在这些付费的重度用户身上，收入数字在这里可能会更有参考价值。
[1830.543-1846.509] SPEAKER_02: 而且这大概是我在这份报告里最大的意外之一，我们拿到了一个美国付费用户的样本，结果Claude在付费订阅用户数量上居然超过了Gemini，这有点疯狂，因为Gemini整体的装机量和用户基数要大得多。
[1846.729-1850.095] SPEAKER_02: 而且它还有像谷歌那样的天然分发机制。
[1850.315-1854.123] SPEAKER_02: 我觉得这对Anthropic来说当然是一个很大的成就。
[1854.343-1861.726] SPEAKER_02: 我觉得这是伴随着他们过去几个月推出的一堆非常成功的产品而来的，比如Claude Design。
[1861.946-1869.004] SPEAKER_02: 这也来自于他们获得的更多媒体报道，最早是从国防部那件事开始的，我记得应该是二月份。
[1869.224-1880.717] SPEAKER_02: 嗯，另一个主要的区别，我想说的是这些产品在变现方式上的不同，而且再说一次，ChatGBT在变现方面仍然遥遥领先。
[1880.937-1884.710] SPEAKER_02: 他们在美国的付费消费者订阅用户大约是三倍。
[1884.930-1887.983] SPEAKER_02: 比Gemini和Claude加起来还多。
[1888.203-1891.767] SPEAKER_02: 嗯，但Anthropic非常著名地说过，不做广告。
[1891.987-1894.436] SPEAKER_02: 所以他们在订阅方面要激进得多。
[1894.656-1901.703] SPEAKER_02: 他们大约有7.5%的订阅用户是在每月100美元以上的档位，就是那个max套餐。
[1901.923-1905.591] SPEAKER_02: 而Chat、GBT和Gemini都只有1%左右。
[1905.811-1913.694] SPEAKER_02: 所以这些用户自然看起来不一样，在产品上做的事情也不一样，即使是在那个付费用户群体里也是如此。
[1913.994-1915.723] SPEAKER_01: 我们要不要聊聊创意工具？
[1915.943-1923.025] SPEAKER_01: 我觉得有意思的一点是，实际上所有的大实验室在创意工具方面都变得非常强了。
[1923.245-1933.426] SPEAKER_01: 而有一件事其实是Anthropic比较出名地没有去做，但不知怎么还是做到了的，就是创建图像模型或视频模型。
[1933.646-1940.588] SPEAKER_01: 但现在人们能生成图像和视频，是因为编程在生成图像和视频方面太强了。
[1940.808-1946.415] SPEAKER_01: 嗯，所以有意思的是，你知道，他们并没有构建扩散模型。
[1946.635-1957.710] SPEAKER_01: 是的，他们仍然能做，呃，图像生成。但说到纯粹的创意工具，那些在这个类别里做了垂直化的公司，我们看到了什么？
[1958.010-1962.758] SPEAKER_02: 创意工具在谁在哪里成功这方面分布非常有意思。
[1962.978-1973.392] SPEAKER_02: 所以有几类创作者工具，或者也许用模态这个词更合适，是那些实验室出于很多我们可以讨论的原因没有投入精力和注意力的领域。
[1973.612-1985.523] SPEAKER_02: 很多都跟音频有关，比如文本转语音、音乐，11 labs和Suno现在非常稳定地排在我们的流量榜前列，在我们的支出榜上也排名很高。
[1985.743-1988.494] SPEAKER_02: 实验室有太多事情要做了。
[1988.714-2002.021] SPEAKER_02: 他们在构建编程智能体，他们在构建AGI，在这个阶段他们去处理SUNO不得不经历的所有那些知识产权麻烦，然后推出一个竞争性的音乐模型，这合理吗？我不知道。
[2002.241-2007.291] SPEAKER_02: 而与此同时，SUNO已经能够拉开相当大的领先优势了。
[2007.591-2014.731] SPEAKER_00: 而且，你知道，我坚信，那些实验室会做他们要做的事，他们会继续成长，而且他们显然是一切事情的绝佳基准。
[2014.951-2029.245] SPEAKER_00: 但在很多这样的市场里，你会看到一些非常专业化的产品，它们非常专注，清楚自己的受众是谁、自己在做什么，能够打造出非常定制化的东西。你知道，如果你想做音乐只是为了好玩，或者为了某个你真正在制作的东西，
[2029.465-2035.153] SPEAKER_00: Suno是一个不可思议的工具，从你开始使用它的那一刻起，一直到结束，它都在跟你对话。
[2035.373-2041.561] SPEAKER_00: 你知道，11 labs，如果你在做的产品里需要语音和音频，它跟你的交互方式就是感觉完全不一样。
[2041.781-2054.542] SPEAKER_00: 当你去看一堆视频工具的时候，你知道，当你去看设计工具，甚至像Figma这样的，它们就是被设计来让你为你想要表达的东西深度使用的，它是在跟设计师对话，而不是跟那些想跳过这一步的人对话。
[2054.762-2066.618] SPEAKER_00: 而且我觉得我们会从这些真正定制化的界面里看到多得多的价值，你能做的所有事情、你保存的东西、你跟它交互的方式，这个软件层才是真正价值所在，而不只是模型。是的。
[2066.918-2073.338] SPEAKER_02: 所以，这是我认为的第二类创意工具，就是图像和视频，它跟音频看起来不一样。
[2073.558-2079.606] SPEAKER_02: 在图像方面，我觉得，就像你说的，OpenAI确实非常成功地扎进了图像领域。
[2079.826-2085.213] SPEAKER_02: 比如，Images 2.0非常非常强，无论是图像创作还是编辑。
[2085.433-2098.996] SPEAKER_02: 然后，当然，谷歌，随着Nano、Banana和VO的各种迭代版本，我觉得他们坦率地说已经拿走了很多以前流向那些独立图像生成器的高端消费者流量。
[2099.216-2103.743] SPEAKER_02: 嗯，所以像Mid-Journey在我们有史以来第一次的排名里还挺高的。
[2103.963-2107.411] SPEAKER_02: 它在流量排名里已经完全掉出去了。
[2107.631-2112.797] SPEAKER_02: 但是，就像你说的，在重度用户方面，如果你看收入排名，Mid-Journey又回来了。
[2113.017-2124.429] SPEAKER_02: 所以，人们，重度用户仍然想要那个他们觉得有品味、有审美感觉、而且他们能够以非常特定的方式去调校的模型。
[2124.649-2137.399] SPEAKER_02: 嗯，然后这就把我们带到了视频，对我来说，视频现在有点像一片蛮荒边疆，因为，呃，那些能在任何数据上训练的中国公司，确实，呃，有真正的优势。
[2137.619-2148.578] SPEAKER_02: 视频生成就是太复杂了，比如视觉、声音、视觉和声音同步，还要看起来有特定的样子，呃，我觉得，你用来训练的数据越多，就越好。
[2148.798-2151.363] SPEAKER_02: 到目前为止，他们在那里一直很成功。
[2151.583-2166.968] SPEAKER_02: 嗯，我觉得更广泛地说，在创意工具方面，我很好奇你们俩有没有经历过这个，但我最近一直在让Astra和其他非常强大的模型帮我生成或创作，呃，生成或编辑创意内容。
[2167.188-2173.492] SPEAKER_02: 它做得非常非常好，而且它会调用工具去互联网上的其他地方。
[2173.712-2182.338] SPEAKER_02: 所以我觉得，那些对智能体友好、呃、能被智能体访问的创意工具，会越来越迎来非常强劲的顺风。
[2182.638-2191.960] SPEAKER_01: 是啊，是啊，其实真的很疯狂，你只要，比如说，给一个智能体放权，然后就说，行，你想装什么就装什么。
[2192.180-2199.238] SPEAKER_01: 呃，我让它，我其实让，呃，Astra和5.5，比如说，正面PK，帮我做了一些动画。
[2199.458-2202.743] SPEAKER_01: 然后，就，它就好像完全知道该怎么做。
[2202.963-2205.528] SPEAKER_01: 就像，是啊，所以……
[2205.828-2221.295] SPEAKER_00: 我特别喜欢这一点，你知道，就是这些爱折腾的人、处在最前沿的人，正在摸索出这些能力，而我们接下来一年会做出一些产品，它们会出现在这些榜单上，因为它们会把你所能做的这一切复杂的东西都打包起来，做成一种让人
[2221.515-2222.884] SPEAKER_00: 特别容易上手的东西。
[2223.104-2235.958] SPEAKER_00: 就像，这就是，你知道，当我想到所有AI和消费级AI之间的这个差距时，它恰恰就是这种把它们打包起来、打造出优秀产品体验的动作，真正让这些东西能够持续下去。是啊。是啊。
[2236.258-2255.718] SPEAKER_01: 我猜它必须从那些爱折腾的人开始，然后他们在X上发帖，然后，你知道，六个月后，我们就从中得到一个真正的，比如说，产品和创业公司，或者，你知道，12家不同的创业公司全都在竞争。
[2255.938-2261.406] SPEAKER_01: 在网页窗口之外，已经出现了大量成熟产品的涌现。
[2261.626-2265.468] SPEAKER_01: 所以有Granola，有Whisper Flow，有Superhuman。
[2265.688-2267.801] SPEAKER_01: 呃，你在那边大概看到了什么？
[2268.021-2274.719] SPEAKER_01: 然后，显然，还有那些存在于聊天和消息里的，比如Instinct。
[2274.939-2277.214] SPEAKER_01: 呃，在分发方面你看到了什么？
[2277.434-2284.202] SPEAKER_01: 以及在他们所面向的产品类型和用户类型方面，你又看到了什么？
[2284.502-2289.227] SPEAKER_02: 是啊，我觉得这里可能有两条挺有意思的线索可以挖一挖。
[2289.447-2299.222] SPEAKER_02: 第一，我大概六到九个月前写过一篇文章，叫《大扩张》，基本上就是在讲，为什么消费级公司这么快就变成企业级公司了？
[2299.442-2310.436] SPEAKER_02: 呃，比如像，呃，Crea，你知道，Replet，呃，Eleven Labs，Gamma，这些产品以前，就像Canva花了六年多才有真正的团队和企业收入。
[2310.656-2318.237] SPEAKER_02: 而现在发生的是，它们通过PLG非常成功地增长，Whisper Flow和Granola，还有其他很好的例子。
[2318.457-2332.623] SPEAKER_02: 然后因为它们多少跟工作生产力相关，就被拉进企业里，接着创始人就说，哦，我们得加上隐私和安全，还有团队套餐，但这是一种非常有效、成本非常低的分发方式。
[2332.843-2338.311] SPEAKER_02: 而且，这对那些可以个人使用、但跟工作沾边的工具来说，效果真的很好。
[2338.531-2351.464] SPEAKER_02: 我觉得像Whisper Flow、Granola和Superhuman这些，也是我们普遍看到的这个趋势的另一个好例子，就是现有玩家不愿意或者没办法蚕食自己现有的界面。
[2351.684-2353.471] SPEAKER_02: 最经典的例子就是谷歌。
[2353.691-2358.880] SPEAKER_02: 比如说，我们其实没怎么看到他们重新发明Docs、Gmail或者Calendar。
[2359.100-2374.009] SPEAKER_02: 到了AI时代，我觉得OpenAI和Anthropic身上也在发生同样的事，他们在任何不是在自己现有ChatGBT、Codex、Cloud或Cloud Code界面里发布的东西上，都做得没那么成功。
[2374.229-2388.953] SPEAKER_02: 呃，所以，我知道他们很多人，你知道，都试过孵化能干掉这些初创公司的杀手级产品，但我觉得从产品角度来说，他们很难在那之外创新，尤其是他们手头还有那么多别的事。
[2389.253-2396.091] SPEAKER_00: 我是说，我觉得这些都对，而且我觉得我们现在，随着我们习惯了一些界面，我们其实还处在一个疯狂重造的时期。
[2396.311-2400.920] SPEAKER_00: 就像我们过去一年、一年半看到这么多增长，很大一部分原因是模型变得好太多了。
[2401.140-2414.099] SPEAKER_00: 而模型变得好太多了，所以那些一直在花时间做这些不可思议的界面的人，那些界面好用、自然、你知道，容易分享、容易让一堆团队成员用起来，你知道，Whisper Flow和Granola，就是特别容易上手。
[2414.319-2419.822] SPEAKER_00: 然后你就会说，天哪，现在随着模型变好，它们也变得好太多了，产品的实用性也大大提升了。
[2420.042-2422.816] SPEAKER_00: 所以我们正处在这么一个，太不可思议了。
[2423.036-2428.376] SPEAKER_00: 你做出了很棒的东西，但它可能没法做到你想要的一切，因为模型能力还差点意思。
[2428.596-2434.180] SPEAKER_00: 然后模型变好了，你的产品就在需求和实用性上爆发了，这种水涨船高把所有东西都抬起来了。
[2434.400-2440.785] SPEAKER_00: 所以要是觉得只有一两家公司能做出那个体验层，我觉得这份报告某种程度上就是在打破这个说法。
[2441.005-2451.375] SPEAKER_00: 当然，那些确实是头部公司，也是这些非常通用的用例，但其他那么多东西能增长的原因是，有太多界面可以被重新发明，而这种水涨船高把所有东西都抬起来了。
[2451.595-2457.202] SPEAKER_00: 然后基础设施的价值可能还是归模型提供商，或者归那些提供推理服务的其他东西。
[2457.422-2462.692] SPEAKER_00: 那又是另一个完全不同的话题了，但消费者真正在用的是那些对他们有用的东西。
[2462.912-2465.860] SPEAKER_00: 那些容易用、能融入他们生活的东西。对。
[2466.160-2467.669] SPEAKER_02: 也许还可以再……
[2467.889-2470.814] SPEAKER_02: 继续为初创公司说说话。
[2471.034-2479.555] SPEAKER_02: OpenAI和Anthropic在很多方面都算是初创公司，但它们太成功了，已经变成了拥有几千人的大公司。
[2479.775-2484.360] SPEAKER_02: 而且有太多额外的顾虑，就像一艘更大的船更难掉头转弯一样。
[2484.580-2498.468] SPEAKER_02: 所以我觉得，这次在我们收入榜单上的公司之一就是PLOD，它是一款AI笔记设备，最初是从中国和东方起步的，现在已经进入美国，你买这个设备，还可以再买订阅服务。
[2498.688-2507.105] SPEAKER_02: OpenAI能做出硬件设备，也一定会做，但就像我们在他们身上看到的那样，就是一切都需要更长时间。
[2507.325-2512.247] SPEAKER_02: 当你是一家大公司时，你得跟其他已有的产品做整合。
[2512.467-2515.392] SPEAKER_02: 要经过更多的审批和制衡。
[2515.612-2520.604] SPEAKER_02: 所以我确实认为，那些大实验室会继续非常非常成功，它们还有很多事情要做。
[2520.824-2525.607] SPEAKER_02: 而我认为，初创公司会继续能够找到这些相当大的机会窗口。
[2525.907-2540.735] SPEAKER_01: 对，而且听起来初创公司面临的问题是，你怎么做出一个产品，就像你说的，Josh，随着模型变好它也变好，但又不会随着模型变好而被吞掉？是的。
[2540.955-2544.089] SPEAKER_01: 这就像是一个很有意思的甜蜜点。
[2544.389-2552.109] SPEAKER_00: 我的意思是，我几个月前那么兴奋地加入Andreessen Horowitz，部分原因就是我相信，现在价值真的在往软件层回流。
[2552.329-2558.958] SPEAKER_00: 既然我们有了这些能力惊人的模型，而且我们能调用它们，你就可以做出非常丰富的产品，利用这些模型来实现。
[2559.178-2564.239] SPEAKER_00: 而且还有新的创新，比如TypeSafe的Jeff，让开发者甚至能用全新的方式来构建东西。
[2564.459-2573.192] SPEAKER_00: 当我们能调用那样一个模型——它快、容易整合、能给你代码或者非常结构化的回答——我们甚至还没看到所有那些了不起的新点子能被做出来。
[2573.412-2586.220] SPEAKER_00: 嗯，正因为如此，现在创造力又回到了体验上、你能建立的网络上、你能服务很多人并把他们聚在一起的方式上，用模型来做成强大的东西，但真正的资产其实是上下文和社区。
[2586.440-2588.309] SPEAKER_00: 而且发明创造的空间太大了。
[2588.529-2591.524] SPEAKER_00: 我觉得几乎每个品类都有机会被重新发明。
[2591.744-2599.371] SPEAKER_00: 而且，有些大公司能够实现这一跃迁，成为AI时代它们所在领域里那个有分量的公司，但不是所有公司都能做到。
[2599.591-2605.314] SPEAKER_00: 而这正是初创公司切入的地方，抢先一步打败它们，真正成为最好的全新体验。对，对。
[2605.614-2616.028] SPEAKER_02: 说到这一点，我经常思考个人价值的复利效应，以及希望最终能形成多人价值的复利效应，这会变成对这些初创公司产品的一种锁定。
[2616.248-2622.888] SPEAKER_02: 我举一个例子就是Town，它更偏向于专业消费者那一端的智能体助手。
[2623.108-2630.108] SPEAKER_02: 它可以接入你所有的系统，Slack、邮件、Google Drive，理解你和你的组织的背景，然后帮你做事。
[2630.328-2635.494] SPEAKER_02: 比如我自己就用它来写很多邮件，这份报告它也帮了不少忙。
[2635.714-2644.038] SPEAKER_02: 而且我知道人们很容易把这类东西贬低为，哦，这不过就是个harness，这大概是现在对wrapper稍微没那么贬义的叫法吧。
[2644.258-2656.950] SPEAKER_02: 但Town已经建立起了这些关于我是谁、我说话是什么风格的playbook，这是其他产品没有的，而且我没法轻易把它搬走、迁移到明天冒出来的另一个东西上。
[2657.170-2667.723] SPEAKER_02: 因为一封99.9%像我写的邮件，和哪怕一封85%像我的邮件，差别就在于你是花10秒钟改一下，还是花10分钟以上。
[2667.943-2682.051] SPEAKER_02: 所以我觉得我们会看到更多像Town这样的产品，在收集上下文、并基于这些上下文来行动、围绕你建立playbook这方面做得非常好，继续获得成功。对，我觉得这完全说得对。
[2682.351-2685.137] SPEAKER_00: 我尽量避免用harness和wrapper这样的词。是的。
[2685.357-2698.374] SPEAKER_00: 因为我觉得现实是，人们现在在构建软件，他们在构建这些非常丰富的产品，他们，我是说，他们可能在用他们的智能体来写其中一部分代码，但实际上，当他们把这一整套体验交付给用户时，
[2698.594-2703.261] SPEAKER_00: 它远不只是模型外面的一层垫片，或者一个给模型带点上下文的harness。
[2703.481-2711.004] SPEAKER_00: 它实际上是一个真正丰富的产品和体验，只不过现在恰好用到了模型，作为让它能够交付这套体验的一部分。
[2711.224-2716.146] SPEAKER_00: 我觉得这正是令人兴奋的地方，这就是我们在这个榜单上将要看到的。
[2716.366-2718.142] SPEAKER_00: 其中很多产品已经在这么做了。
[2718.362-2723.551] SPEAKER_00: 而且我们认为，真正意义上的下一波，它们都会是那些构建了多得多的价值的公司。
[2723.771-2725.419] SPEAKER_00: 而模型只是其中的一块。
[2725.719-2739.511] SPEAKER_01: Olivia，我记得你提到过你做的这张图，也许我们可以把它调出来，就是Web 2和AI之前时代存在的所有产品品类，那里仍然存在的所有空白。
[2739.731-2744.978] SPEAKER_01: 也许你可以讲讲其中一些品类，以及大的机会在哪里。
[2745.278-2752.464] SPEAKER_02: 绝大多数纯消费者基本上还是把AI当作搜索产品的替代品，比如Google这类东西。
[2752.684-2759.928] SPEAKER_02: 也许尤其是到了教育类的使用场景，孩子们用它来写作文，这算是一个稍微贵一点的使用场景。
[2760.148-2761.483] SPEAKER_02: 作业辅导，没错。
[2761.703-2764.617] SPEAKER_02: 是的，或者职场里的人用它来写邮件。
[2764.837-2774.960] SPEAKER_02: 但如果你看这张图，它基本上会显示，到目前为止我们看到创业公司成功的领域，几乎全都是围绕“把事情搞定”这个主题。
[2775.180-2780.067] SPEAKER_02: 比如生产力、照片和视频的设计与编辑、搜索和问答。
[2780.287-2782.852] SPEAKER_02: 所以很多品类都还是完全开放的。
[2783.072-2790.409] SPEAKER_02: 而且其中很多品类，我会说，我会把它们叫做网络型品类，就是你需要一个多人参与的产品。
[2790.629-2792.800] SPEAKER_02: 嗯，你知道，约会就是一个。
[2793.020-2802.458] SPEAKER_02: 我们还没看到，我们，那里当然有创业公司，我希望也相信它们未来会进入这个榜单，但现在榜单上没有任何一家在做约会。
[2802.678-2804.326] SPEAKER_02: 招聘是另一个。
[2804.546-2810.467] SPEAKER_02: 其实我觉得约会和招聘在某种程度上是相似的网络，都是在做匹配。
[2810.687-2814.680] SPEAKER_02: 嗯，社交AI，我们真的还没看到有什么东西火起来。
[2814.900-2820.600] SPEAKER_02: 社交AI大部分，大部分就是人们在现有的社交平台上发布AI生成的内容。
[2820.820-2830.340] SPEAKER_02: 嗯，然后我觉得还有所有这些其他品类，看起来可能更像当年的市场平台，比如购物、买房，嗯，你知道，零售。
[2830.560-2846.955] SPEAKER_02: 我们得看看这些最终是会活在像Instinct或Muse这样的智能体里，还是作为独立产品存在，或者成为“下一个”，那样的会有很多，呃，还是作为独立产品存在，又或者也许是两者的混合。
[2847.175-2850.866] SPEAKER_02: 也许你的智能体在给AI原生的市场平台打电话。
[2851.086-2853.094] SPEAKER_02: 所以我对这些东西非常兴奋。
[2853.314-2865.725] SPEAKER_02: 我觉得还有像游戏和娱乐这样的品类，模型目前还不够好，没法产出普通人喜欢看的内容，可能AI微短剧是个例外，那个正在爆发。
[2865.945-2868.011] SPEAKER_02: 但我觉得那个也很快就会到来。
[2868.311-2870.006] SPEAKER_00: 不，我觉得你说得完全对。
[2870.226-2883.394] SPEAKER_00: 我只是觉得我们正处在这样一个世界里，你知道，我们对ChatGPT把东西变成对话这件事感到特别兴奋，而现在这些智能体可以放进我们的消息应用里，让它们变得更像对话。这是一个不可思议的范式。
[2883.614-2896.341] SPEAKER_00: 但你在购物的时候，你想在视觉上看到各种选项，去探索，让东西为你定制，能够说，我真的很喜欢那个，但我希望领子上有点滚边之类的，然后真的让AI帮你既意识到这一点，甚至可能帮你把它做出来。
[2896.561-2899.254] SPEAKER_00: 我喜欢购物，而且那里有太多可以创新的空间。
[2899.474-2909.786] SPEAKER_00: 娱乐方面，我觉得我们才刚刚开始触及表面，无论是讲更好的故事，还是让人们成为更好的讲故事的人，从而创造出这些不可思议的、消费故事的人群网络。
[2910.006-2915.172] SPEAKER_00: 你知道，TikTok就是这样一个不可思议的地方，人们聚在一起，随手创作一些小视频。
[2915.392-2924.354] SPEAKER_00: 你现在能看到世界各地的人，你正在观看他们，但还有太多东西困在人们脑子里，只要他们能更好地表达自己的想法，这就会帮到他们。
[2924.574-2927.186] SPEAKER_00: 我们将会拥有那个不可思议的新网络。
[2927.406-2935.184] SPEAKER_00: 所以我觉得我们正处在所有这些品类的临界点上，我们一直需要模型变得更好，这样你才能开始尝试其中一些想法，把它们发明出来。
[2935.404-2943.066] SPEAKER_00: 但随着这在未来几年发生，随着新的模型能力出现，我仍然认为价值最终会落在过程中的这个软件层上。
[2943.366-2949.588] SPEAKER_02: 是的，对我来说，这就回到了我们之前聊的，帮人们省时间的产品和花时间的产品。
[2949.808-2954.231] SPEAKER_02: 我们在消费级AI里看到的几乎所有东西都是省时间的。
[2954.451-2961.033] SPEAKER_02: 而那些花时间的，往往最终会成为最大的公司之一，甚至就是最大的那些。
[2961.253-2967.499] SPEAKER_02: 所以我们需要那样的东西存在，我相信有很多很多开发者在为此埋头捣鼓。绝对是。
[2967.799-2970.028] SPEAKER_01: 我觉得这是个很好的收尾。
[2970.248-2972.813] SPEAKER_01: 非常感谢你们两位的参与。
[2973.033-2979.035] SPEAKER_01: 大家一定要去看看《消费级AI应用百强榜》第七版。谢谢。谢谢你们邀请我们。
[2979.335-2980.763] SPEAKER_02: 我们第八版再见。