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      海外C端創業的復興:AI 如何讓不可能變為可能

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      你有沒有想過,那些曾經被投資人視為"死亡賽道"的消費者產品,可能正在經歷一場前所未有的復興?過去十年,幾乎所有聰明的創業者都涌向了 B2B 和 SaaS 領域(海外就是如此,跟國內非常大的不同),因為那里有清晰的增長路徑、可預測的商業模式和相對穩定的分發渠道。而消費者產品呢?被認為是"看運氣"的游戲,時機難以把握,平臺隨時可能關閉 API,增長曲線像過山車一樣不可控。但現在,AI 正在徹底改寫這個游戲規則。

      最近我聽了一期播客,是 Y Combinator 的 CEO Garry Tan 和 Lightspeed Ventures 合伙人 Michael Mignano 的對話。Michael 是 Anchor 的創始人,那個讓任何人都能輕松制作播客的平臺,后來被 Spotify 收購。聽完這期節目,我對消費者創業有了全新的認識。不是因為他分享了什么秘密技巧,而是他用自己的創業經歷和投資經驗,清晰地勾勒出了一個正在發生的范式轉變:那些曾經不可能的消費者產品創意,現在突然變得可行了。

      這讓我開始思考一個更深層的問題:我們是不是正站在消費者產品的第二次黃金時代門口?就像 2008 到 2014 年間,智能手機和社交平臺的開放催生了 Instagram、Snapchat、Uber 這些偉大公司一樣,AI 是否會帶來類似的機會窗口?更重要的是,這次的機會窗口和上次有什么不同?

      從社交音頻到播客工具:一個關于時機和轉型的故事

      Michael 分享了 Anchor 的創業故事,這個故事本身就是一堂關于消費者產品的大師課。2014 到 2015 年,他和聯合創始人 Nir Zicherman 想做一個社交音頻平臺。那個時候,Serial 播客爆火,播客文化開始興起,他們覺得音頻會成為下一個大趨勢。他們之前在 Aviary 做過照片編輯技術,所以想:能不能用同樣的思路,讓音頻創作變得像拍照一樣簡單?

      但那個年代的背景很重要。2014 年前后,幾乎所有在 Product Hunt 或 App Store 上發布的新產品都是社交網絡。所有人都在試圖打造"下一個 Instagram"或"下一個 Twitter"。所以 Anchor 最初的設想是:做一個社交版的音頻平臺,用戶在這里創作、分享和收聽音頻內容,就像 Instagram 對照片做的那樣。

      但他們很快發現了一個殘酷的現實:用戶確實喜歡用 Anchor 的工具創作內容,但當涉及到收聽時,用戶會問:"為什么我要在你這個隨機的 app 里聽這些質量不太好的音頻,而不是在 Apple Podcasts 或 Spotify 上聽,那里有世界上所有的播客?"這是一個致命的問題。用戶愿意在 Anchor 上創作,但不愿意在那里消費內容。

      這讓我想到了平臺的網絡效應問題。社交平臺需要雙邊市場都活躍才能成功:創作者需要觀眾,觀眾需要內容。但如果已經有成熟的消費平臺存在(比如 Spotify 和 Apple Podcasts),新平臺就很難把用戶從那里拉過來。這也是為什么那么多社交產品最終都失敗了,因為它們低估了改變用戶消費習慣的難度。

      Anchor 面臨生死存亡的時刻。他們只剩下三個月的資金,團隊只有八個人。在這個關鍵時刻,Michael 提到他們采用了一個框架,這個框架來自 Paul Graham 的一篇文章。他們給自己定了一個嚴格的目標:接下來的三個月,每周必須達到 15% 的增長。不是月增長,是周增長。這個目標逼迫他們重新審視所有假設,做出艱難的決定。

      結果是什么?他們放棄了最初的社交音頻夢想,轉而專注于用戶真正想要的東西:幫助他們把內容分發到 Spotify 和 Apple Podcasts 上。問題是,當時這些平臺根本沒有 API。所以 Anchor 做了一件瘋狂但有效的事情:他們雇傭真人,手動為每個用戶創建 RSS feed,然后手動提交到 Apple Podcasts。用戶只需在 app 里點一個按鈕,背后是人工在做這些操作。完全不可擴展的做法。

      但這恰恰是 Paul Graham 所說的"做那些不可擴展的事情"。當你處于生死存亡的時刻,可擴展性不是第一優先級,生存才是。這個策略奏效了。他們開始每周達到 15% 的增長目標,然后逐步找到了可擴展的方式來實現同樣的功能。最終,Anchor 成為了最簡單的播客創作平臺,2019 年被 Spotify 收購。

      這個故事給我最大的啟發是:消費者產品的成功往往不是來自你最初的愿景,而是來自你愿意放下愿景、傾聽用戶需求的能力。Michael 說他們想做社交平臺,因為那會是更大的機會。但用戶想要的是分發工具。當他們面對現實并轉向用戶需求時,公司才真正起飛。這種靈活性和執行力,比完美的最初想法重要得多。

      消費者產品為什么這么難?又為什么現在是好時機?

      Michael 在訪談中說了一句話,我覺得特別精準:"消費者產品最難的不僅僅是識別趨勢和團隊,而是把時機把握對。什么時候這個東西會真正融入文化、與文化產生共鳴?這幾乎是不可能預測的事情。"

      這正是為什么過去十年,幾乎所有聰明錢都流向了 B2B 和 SaaS。因為在 AI 出現之前,B2B 有一個相對清晰的劇本:找到正確的切入點、正確的團隊,然后執行。雖然不容易,但至少是可以預測和規劃的。而消費者產品呢?太多變量了。你可能做了一個很棒的產品,但如果時機不對,就是沒人用。

      我記得 2012 到 2014 年是消費者產品的黃金時代。那時候社交平臺剛剛開放,Instagram、Snapchat、Uber、Airbnb 都在那個時期崛起。但隨后發生了什么?平臺開始關閉。Facebook 關閉了很多 API,Twitter 也是,分發變得越來越難。如果你不能從平臺獲得免費分發,你就得自己想辦法獲客,而消費者產品的獲客成本通常很高。這就是為什么大家都轉向 B2B 了。

      但現在,AI 改變了游戲規則。Michael 說:"我們現在有了 AI,有了所有這些新機會,可以創造以前無法創造的東西。所以我覺得現在是在任何類別下注的好時機。"他特別提到,Lightspeed 現在越來越傾向于投資那些真正擅長構建產品的人,然后相信他們能通過 AI 的機會找到我們看不到的可能性。

      這個觀點讓我想了很久。AI 到底如何改變消費者產品的基本面?我認為有幾個關鍵維度:

      首先是創造門檻的降低。過去,音樂制作需要專業設備、多年訓練、昂貴的錄音棚。現在,通過 Suno 這樣的工具,任何人都可以用自然語言描述想要的音樂,然后 AI 就能生成出來。Michael 投資了 Suno,他說這就像當年 Instagram 讓照片創作變簡單一樣,Suno 正在讓音樂創作民主化。過去只有專業人士能做的事,現在普通人也能做了。

      其次是用戶留存的提升。傳統消費者產品的留存率通常很低,因為新鮮感過后用戶就流失了。但 AI 產品可以提供個性化體驗,隨著使用變得越來越聰明,用戶粘性會更強。這意味著付費訂閱模式變得可行了。雖然 AI 產品成本高(每月可能要 20 到 200 美元),但用戶愿意付費,因為價值足夠大。

      第三是新的產品類別。AI 讓一些以前根本不可能的產品變得可行。Michael 提到他們最近投資了一個郵件應用。郵件應用!這個領域過去被認為是"創業公司墳場",因為已經有 Gmail、Outlook 這些巨頭。但 AI 重新定義了郵件應用可以做什么,讓這個賽道重新變得有趣和有投資價值。

      Suno:音樂創作的 Instagram 時刻

      Michael 在訪談中花了不少時間討論 Suno,我覺得這個案例特別值得深入分析。Suno 是一個 AI 音樂生成工具,你只需用自然語言描述你想要的音樂,它就能生成出來。聽起來很簡單,但背后的意義深遠。

      Michael 說,如果回顧過去 25 年所有讓內容創作變簡單的產品,沒有一個是為音樂做的。相機讓拍照變簡單,相機手機讓拍照更簡單,麥克風讓播客變簡單,攝像機讓視頻變簡單。但從來沒有一個技術真正讓音樂創作民主化。原因很簡單:在 AI 出現之前,沒有任何技術能降低音樂創作的門檻。

      所以 Suno 的論點是:現在有了 AI,任何人都可以制作音樂。音樂可能是世界上最流行的媒介格式,每個人都在聽。那么如果每個人都能創作呢?會發生什么?

      有意思的是,Suno 公司才兩年歷史。一開始,很多人覺得這只是個新奇玩具,就像早期的 ChatGPT 一樣。但 Michael 觀察到兩個重要趨勢:第一,越來越多人在用它創作對自己有意義的東西,他們在認真創作,成為真正的創作者。第二,人們在為自己創作音樂,然后自己去聽。這種行為在其他媒介中幾乎看不到,人們不會寫東西給自己讀,但會做音樂給自己聽。

      這讓我想到了創作和消費之間的界限正在模糊。傳統模式是:專業人士創作,普通人消費。但 AI 時代,每個人都可以既是創作者又是消費者。你可以為特定場景、特定心情、特定記憶創作專屬音樂。這種個性化程度是過去不可能達到的。

      我覺得 Suno 代表了一種更廣泛的趨勢:AI 正在解鎖那些需要專業技能的創作形式。音樂是第一個,但肯定不會是最后一個。視頻、設計、編程,各種需要專業訓練的技能,都在被 AI 民主化。這會創造出巨大的新市場,因為創作者基數擴大了 100 倍甚至 1000 倍。

      分發困境與新的增長玩法

      在討論消費者產品時,分發永遠是核心問題。Garry 在訪談中提到了一個關鍵觀察:AI 可能會提高留存率,讓付費模式可行,但分發問題并沒有消失。你仍然需要自己想辦法讓用戶發現你的產品。

      Michael 承認這一點,但他也看到了新的分發機會正在出現。他特別提到了 TikTok、Instagram Reels 和 X(Twitter)上的創作者經濟。這些平臺的算法已經成熟到可以提供真正的分發機會,只要你知道如何利用。

      他說,幾年前他對"利用影響者營銷"這種策略是有點不屑的,因為感覺不夠"有機"。真正的有機增長應該是:你做出超棒的產品,然后用戶口口相傳,自然增長。但現在他改變了看法。他說:"我以前以為這種策略遲早會失效,因為你在利用一個你不控制的渠道。但現在已經過去好幾年了,這個渠道依然可靠。所以現在我認為這是必須做的事情。"

      現在所有增長最快的消費者創業公司,都在大量使用 TikTok 和 Instagram 上的創作者來獲取用戶。關鍵是找到那些有 1000 到 10000 粉絲的中小創作者,他們還是"定價錯誤的資產"。Mr. Beast 這種超級大 V 已經很貴了,但中小創作者仍然相對便宜,如果你能組織起足夠多這樣的創作者,可以獲得真正的規模。

      有個有趣的問題是:你應該在找到 product-market fit 之前還是之后開始做分發?Michael 的建議是,也許可以用匿名賬號先試水,學習算法、學習什么內容會火。這樣你可以低風險地練習,等真正準備好發布產品時,你已經知道怎么做了。

      我非常認同這個策略。太多創業者把"大發布"看得太重,覺得只有一次機會,一定要等到產品完美時才能做營銷推廣。但實際上,在 X 和 TikTok 上,永遠都有新的眼球可以獲取。你應該盡早開始實驗,學習這些平臺的規則,培養在這些平臺上說話的"品味"。

      這就引出了另一個話題:品味。Michael 和 Garry 都提到,品味正在成為一種可防御的護城河。當 AI 讓產品構建變得更容易時,真正能讓你脫穎而出的是品味和工藝。但問題是,這種優勢有多持久?OpenAI 發布 Sora 就是一個警告信號,這些大實驗室不僅有技術,也有品味和執行力,可以快速推出新產品來碾壓創業公司。

      我的看法是,品味確實重要,但不能只依賴品味。你需要快速執行、快速迭代,不能等到"完美時刻"才發布。在這個超級競爭的環境中,速度和執行力和品味一樣重要。

      社交媒體的三個時代與 AI 生成內容的未來

      Michael 對社交媒體的演變有一個很有意思的框架,他把社交媒體分為三個階段:

      第一階段是"真正的社交媒體"。公司建立社交圖譜,你關注朋友和一些影響者,然后看到他們發的內容。這是相對高效的,雖然不是所有內容都相關,但大致能用。這是 Facebook、Twitter、Instagram 早期的模式。

      第二階段是"推薦媒體",TikTok 代表了這個階段。算法會搞清楚你喜歡什么,創作者制作內容,然后算法把內容推送給對的人。這不再基于你關注誰,而是基于你的興趣。

      第三階段,Michael 認為 Sora 代表了這個階段的開始:AI 生成的內容。在這個階段,甚至不需要創作者制作內容。雖然現在人們還在寫提示詞,但可以想象,未來算法會直接為你生成內容。你打開 feed,內容就是實時動態生成的,完全針對你的興趣和狀態。

      這個愿景既令人興奮又有點可怕。令人興奮是因為個性化程度將達到前所未有的高度。可怕是因為這意味著可能不再需要人類創作者了。那么人類在這個系統中的角色是什么?

      Michael 提到了一個有趣的可能性:名譽和形象的創作與分發。也就是說,你可能通過某種方式把你的形象、你的品牌授權給 AI 系統,當別人在 Sora 上"客串"你時,你會獲得補償。或者品牌可以通過這種方式做廣告,在 AI 生成的內容中植入。

      我對這個未來有復雜的感受。一方面,完全個性化的內容聽起來很棒。但另一方面,如果所有內容都是 AI 生成的,會不會失去某些東西?人類創作的價值在于不完美、意外、真實的人類體驗。純粹的 AI 生成內容可能會變成一種"信息快餐",滿足即時需求但缺乏深度。

      不過我也承認,這種轉變可能是不可避免的。TikTok 和 Instagram 肯定會朝這個方向演進,OpenAI 通過 Sora 已經邁出了第一步。問題不是會不會發生,而是什么時候發生,以及會以什么形式發生。

      數據集加 LLM:被忽視的巨大機會

      訪談后半段,Michael 提到了一個我覺得非常重要的投資論點:尋找那些可以用 AI 重新構建的大型數據集。

      他舉了幾個例子。首先是健康數據。他投資了一家叫 Dtronic 的公司,專注于醫療分診。Garry 也提到 YC 當前批次有一家叫 Nori 的公司,基本上就是把 Apple Health 數據接入 LLM。Michael 還講了他父親去急診室的故事:他把父親的實驗室檢查結果 PDF 上傳到 ChatGPT,AI 馬上告訴他發生了什么,甚至幫他問了醫生幾個關鍵問題,最終提升了護理質量。

      這個案例讓我意識到,我們身邊有大量沉睡的數據,等待被 AI 激活。你的照片庫、你的位置歷史、你的消費記錄、你的健康數據,這些數據一直存在,但從來沒有真正被"理解"過。現在 LLM 可以理解這些數據,并從中提取洞察,這創造了全新的產品機會。

      Michael 特別提到了相機膠卷(照片庫)。他說:"你的照片里可能有很多有趣的東西可以挖掘。也許是社交體驗?如果我們用 AI 分析你的照片,看看里面有什么東西、你去過什么地方、你的地理位置,可能可以構建一些有趣的東西。"

      這讓我想到,AI 可以從你的照片中推斷出你和誰相處、你是否重視家庭時間、你喜歡什么啤酒、你是不是個弓箭手。所有這些隱性信息都在照片里,只是從來沒有被系統化地提取過。

      Michael 還提到了 Dennis Crowley(Foursquare 創始人)的新項目。當你戴上 AirPods,AI 會根據你的地理位置工作。如果它知道你喜歡好咖啡或瑪格麗塔,當你附近有好的選擇時,它會在你耳邊提醒你。這是利用個人歷史數據創造新體驗的完美例子。

      我認為這個方向有巨大潛力,原因有幾個:第一,數據已經存在,不需要用戶額外輸入。第二,價值立竿見影,用戶可以馬上獲得洞察或便利。第三,個性化程度極高,很難被通用產品復制。

      但也有挑戰。隱私是最大的一個。用戶愿意讓第三方應用訪問他們的照片、健康數據、位置歷史嗎?這需要極高的信任度。另外,這些數據通常分散在不同的孤島中,整合起來很困難。蘋果在某種程度上有優勢,因為他們控制整個生態系統,但這也意味著創業公司需要想辦法獲得這些數據訪問權限。

      重新審視"死亡賽道"

      訪談最后,Michael 給了一個非常實用的建議:"現在有巨大的機會去重新審視那些以前被忽視的領域。我之前提到我們最近投資了一個郵件應用,這個類別我們以前會完全忽略,因為它通常是個墳場。但 AI 帶來了全新的機會。"

      這個觀點讓我重新思考很多"已經被解決"的問題。瀏覽器、郵件、日歷、筆記應用,這些類別在過去十年幾乎沒有風投愿意投,因為已經有 Chrome、Gmail、Google Calendar、Notion 這些巨頭。但 AI 正在重新定義這些產品可以做什么。

      Michael 提到他幾年前看不上瀏覽器創業公司,因為覺得無法和 Chrome 或 Safari 競爭,它們都嵌入在操作系統里。但現在,AI 讓瀏覽器變成了一個值得投資的領域。Dia 和 Comet 這樣的 AI 瀏覽器正在證明這一點。

      我覺得這對消費者創業者來說是個重要信號:不要因為某個領域"已經有贏家"就放棄。問問自己:AI 如何讓這個問題的解決方案從根本上不同?如果答案是肯定的,那可能就是個機會。

      當然,你仍然需要分發策略、需要解決留存問題、需要找到商業模式。但至少,產品層面的創新空間重新打開了。這就是為什么 Michael 說"現在是在任何類別下注的好時機"。

      我對消費者創業復興的思考

      聽完這次對話,我有幾點深度思考想分享。

      首先,我認為我們確實處在消費者產品的第二次黃金時代前夜,但這次和上次有本質不同。上次(2008-2014)的機會窗口主要來自平臺的開放和移動互聯網的普及。創業者可以站在巨人肩膀上,利用 Facebook、Twitter 的社交圖譜快速獲取用戶。但這個窗口最終關閉了,因為平臺收緊了控制權。

      這次不一樣。AI 帶來的不是分發渠道的開放,而是創造能力的民主化。你不再需要依賴平臺給你分發,你可以創造以前不可能的產品。這種機會窗口更難關閉,因為它來自技術能力的根本性突破,而不是商業政策的臨時性開放。

      其次,我同意 Michael 關于"押注優秀產品構建者"的觀點。在充滿不確定性的環境中,團隊比想法更重要。一個優秀的構建者能夠快速迭代、傾聽用戶、把握時機,就像 Anchor 團隊做的那樣。相反,一個平庸的團隊即使有絕佳的想法也可能執行不到位。

      第三,關于增長和分發,我認為需要兩條腿走路。一方面,要像 Michael 說的那樣,利用 TikTok、Instagram、X 這些平臺的算法分發來快速獲取用戶。但另一方面,不能完全依賴這些渠道,因為算法隨時可能變化。最終,你需要建立直接的用戶關系,可能通過社區、可能通過付費訂閱、可能通過某種獨特的價值主張讓用戶離不開你。

      第四,關于 timing(時機),我覺得這仍然是最難把握的。雖然 AI 打開了很多新可能性,但不是所有想法現在就是正確時機。可能有些想法還需要等 LLM 再進化一兩代,可能有些想法需要等用戶習慣改變。所以"快速實驗、小步試錯"仍然是最好的策略,而不是一上來就 all in 一個大賭注。

      最后,我對 AI 生成內容的未來有些保留意見。雖然技術上可以做到完全由 AI 生成個性化內容,但我不確定這是否是人們真正想要的終局。人類創作之所以有價值,正是因為它代表了真實的人類體驗、情感和視角。如果所有內容都是算法生成的,可能會失去某種真實性和深度。我相信人類創作和 AI 生成會共存,各自占據不同的場景和需求。

      總的來說,我對消費者創業的未來感到興奮。AI 確實重新打開了機會窗口,那些以前不可能的想法現在值得重新審視。但成功仍然需要優秀的團隊、正確的時機、有效的分發策略和一點運氣。技術降低了創造的門檻,但沒有降低成功的門檻。這是一個競爭會更激烈、但機會也更多的時代。

      結尾

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      - END -

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