a16z 孵化的 28 個項目都是做啥的，一個 Newsletter 2 年如何做到 1000 萬美金收入

a16z 的 Speedrun 是其內部孵化項目，目標是幫助創始人用極快的節奏構建面向未來的 AI 原生公司。最新的 Demo Day 在其首次舉辦的 AI Faire 上，展示了所有的 AI 項目。整體聚焦于 AI Agent 實際落地與工具層創新，

特別是 AI Agent 與企業級自動化場景，體現了 a16z 對“AI 作為團隊成員（AI as coworker）”的清晰押注——從招聘、采購、營銷到知識管理，幾乎每個環節都在被重塑為可協作的智能代理系統。

其中企業級 Agent 有 7 個：

• Ambiguous AI：構建“AI 同事”，可像真實隊友一樣協作。
• Anchr：食品分銷領域的 AI Agent 勞動力平臺。
• Argu：用 AI 監控與分析 CCTV 視頻。
• Avenir：自動化員工福利管理的 AI Agent。
• Bead AI：用 AI 進行 SOX 合規性測試。
• Jooba：自動化招聘的 AI Agent。
• Sourcerer：自動執行采購任務的 AI Agent。

創意與營銷這塊有 4 個，分別是：

• Clout Kitchen：利用 AI 優化病毒式營銷。
• Doublespeed：AI 助力短視頻營銷。
• Limy AI：幫助品牌在 AI 搜索生態中提升曝光。
• Presia AI：為顧問和戰略團隊自動生成 AI 演示文稿。

產品與開發工具這塊則有 4 個：

• BotBot：幫助產品快速嵌入 AI 功能。
• OpenSesame：在數分鐘內讓你的產品實現 AI 原生。
• Else：面向開發者的代碼增強與產品演示自動化。
• Layerpath：AI用于產品演示（AI for Product Demos）

后面則是知識與組織智能的 Meridian 和 Logical Health：知識管理與健康福利的 AI 自動化方案；人才與招聘這塊的 Dex 和 Ezra：AI 招聘官與自動面試系統；基礎設施與安全領域的 Maniac 和 Sentra：提供模型穩定性與 AI 對齊安全服務。下面是整個清單簡介：

其中我比較關注這 5 個項目：

第一個是 Sentra— “AI Alignment Officer / Company Memory / 安全 & 對齊”。它提供一個統一的“公司記憶”系統（connections to tools, track commitments，提醒任務等）來幫助團隊在快速變化中保持一致。

其在合規、安全方面已有多個動作，比如聘請 Field CISO、加強企業級數據安全策略，以及推出“Data Security for AI Agents”方案。

其優勢在于，這個方向需求非常強 — 企業在擁抱 AI 時，對風險、合規與對齊的需求催生了巨大的市場。Sentra 專注于這些基礎設施/治理層，壁壘較高，客戶粘性可能好。

第二個是 Maniac— “Model-Agnostic Agents for Stability & Performance”。模型無關（model-agnostic）、關注穩定性和性能（agent 穩定性 / 性能優化）在當前 AI Agent 熱潮中非常關鍵。

其優勢在于，很多 Agent 項目的痛點在于可用性不穩定、出錯、消耗大。若 Maniac 能在這些方面有真正技術突破或經驗積累，有機會成為基礎架構中的關鍵角色。

第三/四個則是 Dex 和 Ezra，分別在招聘 / 人才自動化方向。人力資源 /招聘流程自動化，一直是很多企業剛需。市場廣闊、用戶痛點明顯；相對其他前沿技術，入門門檻稍低，推廣更快。若 AI 面試官（Ezra）或 AI 招聘工具（Dex）能顯著提升效率、降低偏見、節省成本，它們有很強的落地可能。

最后一個是 OpenSesame— “Make your Product AI Native in Minutes”。這個概念聽著就不錯，需求量大，技術門檻較可通過工具化降低；潛在客戶基數廣泛。

若能解決將現有產品快速嵌入 AI 原生體驗的問題，那就是對很多 SaaS、工具類產品極大的吸引力。節省時間、降低技術門檻。

而在 Newsletter 這塊，我之前分享過幾個商業化還不錯的 Newsletter，比方說《》以及《》。

現在又一個 AI 領域的 Newsletter，從一個人開始，在 2 年時間做到了超過 1000 萬美金的收入，雖然看其成長過程并不難，曾經有段時間我一度想學習模仿它，但發現太難堅持也就放棄了。

它通過 Newsletter+數據庫+付費學習社區，將自己從一個 Newsletter 打造成為一個……

全 文 共3084字

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