陪伴类应用的打开频率是 TikTok 的两倍：a16z 只投“怪但能跑通”的消费产品

Nathan Labenz 与 a16z 消费团队的合伙人 Anish Acharya 和 Justine Moore 坐下来长谈，此前不久，他们刚发布了一份投资论点，名为“丰饶议程”。他们希望听众记住的，正是“丰饶”这个词。他们亲历过的每一次大的平台转移，包括互联网、移动互联网，以及金融科技和加密货币这样较小的浪潮，都催生了一批新公司，更重要的是，让消费者的生活变好了。过去属于奢侈品的东西，先是变便宜，接着人人可得，最后几乎成了日用品。

这就是他们热情高涨的原因。在他们看来，AI 像是他们这辈子经历过的最大的平台转移之一，而他们投资组合里许多最有意思的公司，正是围绕上一次转移建起来的。Labenz 一开始就站在他们这边。为录制节目做准备时，他至少试用了十款 AI 原生应用，其中最让他印象深刻的是音乐生成工具 Suno，他还用一首以 AI 为主题的雷鬼歌曲做了节目片头。“丰饶议程”的演示文稿本身，是用 Gamma 做的；Gamma 是一款 AI 演示工具，这款工具此前已经在这档播客里出现过。Labenz 说，如果想跟上动态，Moore 在推特（Twitter）上发布的产品实验是必看的。

他们首先押注的市场是创造力与生产力。Acharya 的理念是，每个人天生都有创造力。随着品味越来越精细，多数人的技能却在退化，于是你既谱不出想听的曲子，也画不出想看的画面，有时连想说的那封邮件都写不出来。新技术改变了这一点。只要你有好品味，就能做出好的作品，这在以前并不成立。参与的门槛降下来了。他说，Midjourney 和 Ideogram 在使用量和营收两方面，都已经显示出巨大的吸引力。他并不假装知道这个市场有多大。吸引力本身就是证据。

生产力则是反过来的情形。阻碍出色工作的，是行政性的负担，以及只能帮你干活的工具与真正能把活交出去之间的距离。照他们的说法，AI 会把这笔负担压向零，并开始直接干活，而不只是帮忙，从而抬高了上限。一边是降低了谁能创作的门槛，另一边是抬高了专业人士能交付的上限。

第二个市场是陪伴。人对人际联结的需要，谁都清楚。他们的一个大胆判断是：联结中“人”的部分，或许被高估了，人们真正需要的只是联结本身。Acharya 说，公开数据显示，人们使用陪伴类应用的频率，是使用社交应用的两倍，也就是 TikTok 或 Instagram 的两倍。有些东西正在触及很深的层面，否则很难解释这种使用强度。他们看到的机会，是量身定制这类体验，让人们活得更好：感到被接纳，对自己感觉良好，觉得自己那种古怪的个性并不孤单。

第三个市场是健康与个人成长。个性化教学与两个标准差量级的提升相关。个性化理财建议往往意味着人们能把钱管得更好。有团队照看身心健康，也能改善福祉。问题在于价格。这类配置对有资源的人来说是很好的愿景。他们认为，AI 的任务，是把成本压到足够低，让过去只属于富人的那一整套服务，变成日常消费品。

Acharya 说，他们打这些市场的方式，和以前相比有些不同。首先，他们寻找“怪”与“能跑通”的交集。看起来不太正经的产品，往往是最后胜出的那些。这也是老牌公司拿不下消费市场的一个原因，也是首次创业的创始人在这个品类里往往胜过二次创业者的原因：他们更能忍受丢脸，也更愿意推出古怪的产品。与此相关，他们不认为自己能预测消费者，只能观察消费者。他们做的是观察的生意，而不是替人们规划他们应该想要什么。文化贯穿于这一切之上。a16z 一直身处文化与技术的交汇处，而 AI 正在让一批创意领域成为现实，这些领域已经无法再单纯当作技术来谈。

Moore 从产品层面接着说。除了聊天，第一个真正打动消费者的用例是内容生成：输入一段提示词，就得到一张图片、一首歌或一段视频。早期的精力主要投在基础模型上。如今，可以公开访问的模型已经足够多，无论是开源模型还是闭源 API，机会正在转向工作流。普通人不应该非得是提示工程师，也不该在一堆编辑工具之间来回切换。生成、修改和迭代，应该像身边坐着一位既会头脑风暴、又懂编辑的搭档。Midjourney 的变体功能和 Pika 的画布编辑，就是这种体验的早期版本：它给的是可以继续微调的东西，而不是下载完就定型的成品。

她同样希望把开源的前沿带进浏览器。世界各地的人都在把基础模型微调成 LoRA 和检查点，然后在 ComfyUI 里把图像模型串联起来，做成完整的视频和 3D 贴图。过去，这种能力只属于家里有 4090 的人。她希望，下一波消费浪潮能把这些最前沿的能力放进任何人都能打开的应用里。在生产力里不那么偏艺术的一侧，设想是为每个岗位配一位助理、幕僚长或数据分析师：负责调研、算数字、列利弊清单、处理成堆的邮件。再往后，则是能通过软件或硬件“听”，并主动插话、而不是等着你发提示词的产品。

Labenz 问他们究竟在哪里发现新产品。Acharya 的回答是：推特和 Reddit，再加上亲自去用这些东西，哪怕合规部门很反感。如果你不亲自下场用产品，就很难真正融入这个领域，也很难拥有真正的直觉。所以他们在自己的笔记本上装好 ComfyUI、Automatic1111 和 ControlNet，努力从产品直觉的层面去理解正在发生什么，而不只是从投资人的指标层面去看。Moore 补充了 Discord。团队里有个玩笑：一个匿名的推特账号或 Discord 昵称，背后可能是某家大公司的 CEO，也可能是菲律宾一个 16 岁的少年，他找到一款应用后就成了专家。新的平台让更多人以专家的身份出现。

推特的算法擅长把高互动的内容推到前面。Reddit 和 Discord 则是人们摆弄东西、却不急着吸引眼球的地方。Moore 当时最爱的三个 subreddit 是 LocalLLaMA、r/aivideo 和 r/ComfyUI，它们是推动语言模型、视频和图像生成的精选社群。如果你只想看看什么正在流行，ChatGPT 和 Stable Diffusion 的 subreddit 也不错。团队里有个一直在开的玩笑：AGI 会由某个在地下室里跑着 4090 的人，发到 LocalLLaMA 上。在她看来，这离事实并不远。Sam Altman 甚至在 Reddit 上预告过一些进展，有可能是在灌水，也可能不是。

Labenz 自己的公司 Waymark 为小企业制作电视广告。面向电视平台的 B2B 业务是跑得通的。但直接面向中小企业（SMB），他们遇到了一个他认为很有代表性的情况：推理成本高，所以需要每月 19 或 29 美元的付费转化；不少人付了钱、解决了问题，然后就取消了。他们说，这并没有什么问题，只是用户不知道什么时候还会再需要。Acharya 从三个层面作答。他在 Credit Karma 工作过五年，那家公司的美国用户约有 1.2 亿；这些增长很大一部分来自电视，这种形式被数字创业公司视为过时，但它至今依然有效。其次，推理成本每天都在下降。第三，他们的合伙人 Alex Rampell 谈到高 NPS 流失与低 NPS 流失的区别。低 NPS 的流失是“我讨厌这个，再也不回来”，高 NPS 的流失则是“我是偶尔才用的用户”。把这种模式放在经常性订阅的 SaaS 和一次性交易之间来理解。内容生成会是偶发性的，这没有什么问题，依然可以做出一门好生意，只是不该把这种流失当作另一种来对待。Labenz 说，这是他第一次听到投资人表示，愿意为严格意义上的经常性收入之外的东西给予认可。过去，别人告诉他，一次性购买一律按零计算。

他的另一个设想是 AI 套餐：每月一百美元，像有线电视那样，上千个频道，大部分从没人看，钱再分给各个应用。Moore 认为，某种形式的套餐最终会出现。之所以至今没有起飞，是因为这个品类仍在不断分化。图像生成器已经各自专精：动漫、写实、文字……因此很难把所有人想要的东西打包在一起。Acharya 的看法更激进：套餐也许只是一座过渡的桥。如果你是一家企业的主人，长期来看，你其实不想去想营销。你希望客户以划算的获客成本自己找上门来。一个 AI 首席营销官（CMO），或者一套由 AI 驱动的后台，会替你决定买哪些产品、何时订阅、何时取消、怎么使用，而你可以专心做自己的手艺。Fermat 是一家生成网站的公司，可以作为例子：它会生成一个网站的 n 个变体，跑多变量测试，然后把胜出的版本展示给每位访客。Labenz 的总结是：AI 套餐的威胁，来自 AI 采购部门。

他也找不到一款好用的图生视频应用。他给孩子拍了一张堆雪天使的照片，生成的视频里脸还是会融化，简直是 Will Smith 吃意面那种水平。Moore 说，Runway、Pika 和 Genmo 各自擅长不同的风格。要试写实风格的孩子，可以用 Runway 加运动笔刷，在手臂动的时候把脸固定住。Pika 在风格化的卡通和动漫上更强。开源视频进展很快：先是 ModelScope，接着是 ZeroScope，再到 Hotshot，一致性在不断提高。为什么 API 这么少？因为视频既贵又慢，而且画质还没达到商用的水平。走在前沿的团队仍在追赶最好的模型；一旦有了，等消费端数据证实了这一点，API 就会跟上。如果三个月、六个月后，或者到年底，他们再聊一次，她预计会是另一番光景。

Labenz 疑惑：他们为什么总是偏爱“怪”的东西？邮件可一点都不怪。他对 Shortwave 的检索增强生成（RAG）印象很深，但至今仍没有一个杀手级的邮件助手。Acharya 的筛选标准很简单：如果某项功能能让你在谷歌因为做出它而升职，那它就一定会在谷歌里被做出来。对既有巨头来说，AI 写邮件属于延续性创新。a16z 投资了 Superhuman；他喜欢这个品类，只是对既有巨头会怎么做，关注得没那么多。一些“不怪”的工作，依然会以“怪”的形式被重做。语音作为界面，以前从来不成立，现在成立了。一个以语音为先的收件箱，也就是让你和一位行政助理（EA）一起过邮件，而不是从头到尾逐段看文字，这对 Gmail 团队来说是个牵强的想法，但对 Superhuman、Shortwave，或者今天才起步的公司来说，却是个现实的主意。

说到宏观层面的分配，Elad Gil 曾在同一档节目里表示，他预计 80% 的价值会归现有平台，20% 归初创公司，并补充说，即便只占 20%，这一轮转移的体量依然巨大。Acharya 几乎把这个比例反过来：80% 归初创公司，20% 归现有巨头。现有公司会变得更高效、更赚钱，产品会变得更便宜，能用上的人会更多，这就是老牌公司内部的丰饶。不过，平台转移的历史表明，新市场总是远比任何人预测的要大，而且它们更青睐原生于平台的初创公司。如果两年后他们再谈这个话题，格局仍是 Elad 所说的 80 比 20，那么他会感到惊讶，也会感到失望。

Labenz 最标准的反驳是 Salesforce：在有人用 AI 原生的 CRM 取代它之前，它会先加上一层 AI。Acharya 的质疑是，你是否真的需要这个品类。他认为，商业智能（BI）不过是 CEO 的问题与数据库之间的一个界面。大语言模型（LLM）可以生成查询、返回仪表盘，并决定每天早上哪些图表该出现在收件箱里。软件吞噬了世界；现在轮到 AI 吞噬软件。Labenz 听出了一个隐含的赌注：模型远远没有到顶。就连 GPT-4 也还会在杂乱的文本转 SQL（text-to-SQL）基准测试中失败。Moore 在两者之间折中。他们相信模型会持续变好，也相信模型周围的工作流才是真正的活计。第一波是输入提示词，输出成品。下一波是准确性层：复核、RAG，以及答案出错时你会去找的那个产品。微调、DreamBooth 和 LoRA 也让你能做出有鲜明艺术个性的专家模型，而无需训练一个全新的基础模型。Acharya 补充说，GPT-4V 作为产品基本单元，仍然缺乏充分的探索。Labenz 说，如果模型停止进步，那接下来十年就是把 GPT-4 插到每个角落。如果模型大步跃进，那接下来几年则是把现有东西拆掉，再把新模型塞进那些空位里。

Labenz 一直在等有人把优步（Uber）的策略搬到 AI 医生身上：别理会别人告诉你能做什么，直接面向大众，把产品做得足够好，让用户喜欢你，让监管者看起来像反派。律师也一样。聊天窗口里还贴着一个 drgupta.ai 的链接，正是这种姿态的例子。为什么真正做这件事的人并不多？Acharya 不想高估一个他们并不每天身处其中的领域，但 a16z 确实投资了 Hippocratic，这家公司正在打造一个基础模型，面向医生和护士提供服务。即便是 Uber，也得关心车会不会爆炸。你仍然需要专门的数据。而且一切都还处在早期。ChatGPT 和当前的 Midjourney 各代产品，充其量也只有 14 个月的历史。如果 12 个月后他们再聊，而那样的东西仍未大规模普及，那他会感到惊讶。Moore 则泼了一盆冷水：医疗和金融是这样的领域，个人可能被罚款、被逮捕，或被吊销执照。系统和监管需要更长时间。Uber 之所以做的是网约车，而不是医院，是有原因的。

就目前而言，Labenz 自己的原则是两者兼顾。遇到严肃的医疗问题，他会既问人类医生，也问 AI，只依赖其中一个，他会觉得错过了什么。他对更近的心理健康这条赛道更为看好。五十多年来，心理治疗的污名已经瓦解，需求从少数人变成了很多人，而治疗师短缺，价格又高。Acharya 一直在用 Rosebud，这是一款会回应你的 AI 日记；他承认，这话说出来有点怪，但和一个盒子聊天，确实能带来真实的幸福感。Labenz 即将再次邀请 Replika 的 Eugenia Kuyda 来做客。一篇 2021 年底发表、早于 ChatGPT 的 Replika 论文报告称，在他们研究的用户中，约 3% 的人使用该应用后，自杀念头有所减轻。Kuyda 的一句话，他一直记得：他们造不出能说话的机器人，但能造出一个会倾听的。

让他担心的是下一波。App Store 越来越拥挤，闪电扩张加上按点击付费，可能催生出寄生型产品，而这恰恰会招来监管。Moore 的团队在陪伴类产品上花了大量时间，其中包括一些被应用商店下架、随后转向网页、Telegram 或 Discord 的应用。她说，消费者是用时间和钱投票的。那些点击诱导、靠噱头、质量低的产品，并没有展现出持久的获客、互动或留存。先别带着评判的眼光。关键问题是：某个用户群体是否真的投入其中，是否会留下来，是否因为产品带来了价值才告诉朋友？如果机器人根本不在听，只想推销 Pro 版或广告，这通常在下载之后就一目了然。Acharya 的代理指标，是离开时感觉良好的人所占的比例。Instagram 是一场大多数人都会输的全球人气竞赛。TikTok 让更多人参与到潮流之中。他打赌，陪伴类应用让用户离开时感到满足的比例，会更高。监管可能会来。但他认为，触发监管的，不会是那些想要与陪伴对象建立带有虐待性质关系的用户。

Labenz 再往深处推了一层。他一直在公开进行 AI 外呼代理的红队测试。剧透一下：它们几乎什么都肯做，比如谎称你的孩子被绑架、索要赎金，或者用克隆的特朗普声音收回某项移民立场。大人花自己的时间做什么，是一回事。而那些走进社会、与可能并不知道自己在和 AI 说话的人交谈的代理，又是另一回事。Acharya 的回答分三部分：这个领域的建设者整体上意图非常积极；投资组合里的公司和其他人已经在给 AI 生成的内容加标签；而媒介素养被低估了。我们的父母分辨不出垃圾邮件，我们却可以。下一代人会对 AI 形成与之对应的直觉。Labenz 作为创始人，自己的担忧是：在收益复利式增长之前，先给 AI 套上一层 GDPR 式的监管。他认为，有一点自我治理，就能把那一天往后推。当被问到希望创业者提交什么样的申请时，他们不想预设什么才是行得通的。欢迎各路人马，没有什么太怪的。如果某个想法让人觉得像是《黑镜》里的一集，那他们很可能会感兴趣。