Consumer AI 创业,终于走到了起点
文章回顾了从大模型、Copilot 到 Agent 的三轮 AI 创业浪潮,指出当前消费端 AI 产品超八成依赖卖 token 的模式,导致创业者陷入内卷、缺乏壁垒与利润。作者引用 a16z 报告指出真实用户渗透率仍低,类比互联网从连接付费演化为注意力经济的历史,提出 AI 时代将从卖订阅走向'意图经济'——当 AI 打破能力不对称,稀缺的意图将成为价值流动的载体。作者认为消费 AI 行业刚走到真正的起点,鼓励迷茫的创业者坚持下去。
文章回顾了从大模型、Copilot 到 Agent 的三轮 AI 创业浪潮,指出当前消费端 AI 产品超八成依赖卖 token 的模式,导致创业者陷入内卷、缺乏壁垒与利润。作者引用 a16z 报告指出真实用户渗透率仍低,类比互联网从连接付费演化为注意力经济的历史,提出 AI 时代将从卖订阅走向'意图经济'——当 AI 打破能力不对称,稀缺的意图将成为价值流动的载体。作者认为消费 AI 行业刚走到真正的起点,鼓励迷茫的创业者坚持下去。
文章借a16z数据提出'意图经济'框架,视角新颖、论证有一定历史类比深度,时效性极强,但缺乏具体数据细节与可操作建议,更多是方向性观点。
文章以特里芬难题类比,指出注意力经济在后互联网时代已走向内部衰败:算法将人性弱点工业化,流量与注意力被瓜分至极限,进入存量博弈。随着用户将消费意图交给 Personal Agent,经济模式正从算法猜测意图转向用户主动广播意图,形成'意图经济'。MIT 实验显示 Agent 虽可被文字提示影响,但更看重评分、价格与明确偏好,营销话术权重下降。作者提出四个机会方向:面向意图做结构化产品、通过新硬件捕获真实意图、构建可携带的长期记忆护城河,以及内容创作者要么极致 ToH 要么极致 ToA。新经济源于资产的富裕而非稀缺的发现,我们正处在旧秩序瓦解的拐点。
文章从波兰尼“所知比所言更多”出发,回顾了人机交互的演进史:1990年代搜索引擎通过关键词猜测意图,形成SEO与竞价排名;移动互联网时代推荐算法借助用户行为数据构建新的分发飞轮,成就字节跳动;AI时代聊天框成为新入口,Agent通过记忆与对话持续更新对用户真实意图的概率估计。作者认为搜索与推荐的核心都是计算概率P,而AI Agent刚接近这个起点,未来可能出现基于意图的竞价排名与新的商业化模式,人机交互的平衡将被反复打破与重建。
作者解读A16Z第七版《Top 100消费级AI应用》和《市场状况 II》报告。指出AI离大众仍很远:美国约半数人用过AI,但日活仅25%,个人付费订阅率仅4.5%,标普500企业中仅2%追踪AI价值。头部1%付费用户月均花费903美元,贡献19.5%消费,重度用户与普通用户差距拉大,形成第二道数字鸿沟。AI正重演杰文斯悖论:单位智能价格暴跌但总算力需求暴涨,Agent已成最大Token消耗源。商业模式上,84%靠订阅、广告仅占14%,AI收费更像SaaS而非传统互联网。
红杉合伙人 Pat Grady 向 LP 分享了对 AI 行业的看法。他将过去五年拆为三个拐点:ChatGPT(预训练)、o1(推理)、Claude Code + Opus 4.5(长程 agent),并认为 AGI 已在第三拐点到来。他指出现实验室目标转向 ASI、模型参与自我改进、对齐被忽视等问题;商业上实验室像大企业,抢 token、做并购;创业机会在于 diffusion gap 和高价值知识工作。开源模型正承接大量负载,组织转向最强环节游戏。他坦言当前是泡沫标志,但建议与泡沫共舞。
文章探讨了AI Agent创业中套壳产品的价值与生存之道。作者提出Agent能力由模型水平、指令、记忆和工具组成,套壳的意义在于通过优化后三者构建「逃逸速度」,在下一代模型到来前保持领先。文章强调两类关键判断:方向判断(基于第一性原理,如移动办公趋势)和迭代判断(通过专家知识优化上下文工程)。作者以自身产品NewMax为例,阐述Dogfood理念,通过全方位使用产品发现边界与问题,并优先解决基建卡点,让产品进入低成本高效迭代的正向循环,实现无限迭代与自动化GTM。
作者认为AI正在模糊软件与服务业的边界:软件变得越来越像服务(产品主动适配用户),而服务业借助AI代理实现产品化,形成'产品化服务'的混合模式。这类业务对外像服务(客户获得定制化结果),内部却像产品一样高效运转,既保留服务关系又获得软件级利润率。作者以自己21岁创办的Hourglass AI为例(自筹资金、持续盈利、单月收入破10万美元),认为这是年轻人低风险创业的最佳路径:从第一天就盈利、无需融资、拥有全部股权,并建议先亲自交付服务,再用AI代理规模化。
文章以2026年科技行业大规模裁员为背景,指出依赖单一雇主收入的脆弱性,主张建立个人一人公司。作者结合自身16个月脱离朝九晚五的经历,阐述一人商业模式的逻辑:通过互联网将个人技能分发给目标受众,无需大量资本和团队。文章重点介绍了打造盈利一人公司所需的五大技能,首先详解了受众构建(围绕需求而非流量建立受众)与写作能力(清晰传达价值主张)两大核心技能,并给出Problem-Process-Proof内容框架,帮助读者将注意力转化为可持续的商业收入。
作者分析了 Grok Bot 和 Muse 两款 Personal Agent 的优劣:Grok Bot 擅长实时监控 X 信息并调度第三方模型,但定时任务不稳;Muse 定时执行准、体验好。两者记忆互不相通导致需要人工传话。作者提出真正需要下注的是记忆而非 Agent 本身,并给出教程:通过 EverOS Cloud 创建记忆空间,将 Agent Prompt 分别发给两个 Agent 接入,实现共享记忆层。任务前后读写同一记忆库,还可沉淀可复用 Skill,实现信息抓取与定时汇总的分工协作,且记忆可查看、纠正、删除,未来可自托管部署。
文章介绍了 Personal Agent(个人智能体)这一新概念:拥有专属身份记忆、云电脑、可连接用户应用、24小时在线的 AI 私人助理。作者通过对比聊天 AI(只动嘴的顾问)、桌面端 Agent(用你电脑的实习生)、开源方案 OpenClaw(毛坯房)等形态,说明 Personal Agent 是替你干活的专属助理。并盘点 Grok Bot、Meta Muse、OpenAI Dots、DeepSeek Bot 等大厂产品扎堆发布的现象,解释其爆火原因:新模型已能稳定长时间干活,且掌握用户授权和长期记忆就是下一个超级入口。最后以 Grok Bot 为例演示创建 Bot、连接应用、追热点复盘数据、云电脑等真实使用体验。
文章从Brandon Thomas用Claude Opus 5.5逆向并用Rust重写7款Adobe软件并开源的事件切入,介绍AI时代'逆向一切'的浪潮。作者讲解了逆向工程的两种路线:净室设计与反编译重建,并指出AI(如GPT-6 Astra与Claude组合)让逆向成本骤降,REA项目即将突破10万Star。开发者正借助AI逆向软件、硬件协议甚至重写硬件底层。作者认为软件护城河正在消失,客户端将越来越薄,逻辑全部上云。最后作者提出思考:当复制成本趋近于零,原创由谁承担?唯一的护城河是注意力——'Attention Is All You Need'。
作者与一位深圳的企业AI落地创业者深度对话,探讨FDE(前线部署工程师)行业的真实面貌。该团队已服务四五十家企业,以跨境电商客户为主。文章指出企业AI应用需求兴起,但通用Agent越强,单纯开发Agent的价值越需重新评估;企业需求难以标准化,但方法论可以沉淀。落地难点包括运维负担重、企业数据基础薄弱、内部组织阻力大、验收标准难对齐。FDE服务往往走向长期合作,从业者需筛选客户、区分短期功能与长期合作,用培训和咨询补充现金流。