AI探索指南

  1. 一位前苹果硬件工程师,放弃了在大厂的稳定工作,投身AI创业

    一位前苹果硬件工程师,放弃了在大厂的稳定工作,投身AI创业。她的第一个产品界面粗糙,功能也很简陋,甚至连批量处理都没有。

    但就是这样一个半成品,在一年内获得了1000万下载量和千万美元的年化收入。

    今天来给大家讲的这个故事的主角是Ella Zhang,同时也是Creati AI这个产品的创始人。

    Ella在苹果参与研发第一代AirPods时,就学到了一个看似简单却极其重要的方法论。
    当时团队面临一个挑战:没人知道用户到底需要什么样的无线耳机。
    市面上有各种猜测和假设,但都缺乏实际依据。

    苹果的做法就很特别,他们不是发放在线问卷,而是把用户请到小会议室,进行面对面的深度访谈。

    面对面访谈有两个关键优势。
    第一,你能获得问卷之外的信息。
    举个例子:产品团队可能预设用户需要A、B、C三个功能,但实际交流中发现,用户根本不在乎这些,他们真正需要的是D,这可能是一个团队从未想过的需求点。

    第二,你能观察到用户的非语言信息。
    当用户说"这个功能还行"时,他的表情是兴奋还是勉强?这些微表情往往比语言本身更真实。
    这个方法论后来也成了Ella创业路上最重要的武器。

    离开苹果后,Ella的第一个创业项目是ZMO.ai,一个文生图的AI工具。
    当时正值Midjourney爆火,整个行业都在追逐这个风口。Ella也不例外,她觉得既然大家都在做,市场需求肯定存在。

    但很快她就发现了问题:用户增长很快,收入却上不去。
    面对困境,Ella想起了在苹果学到的方法。
    所以她给500多个活跃用户发邮件,最终和300多人进行了深度访谈。

    但结果让她大吃一惊:大部分用户使用产品只是出于好奇,想体验一下AI的神奇,并没有真实的使用需求。

    但访谈中也有惊喜,一小部分用户,主要是电商卖家确实有刚需。他们在亚马逊、eBay上卖货,需要大量的产品图片用于营销,但又请不起专业设计师。
    更有意思的发现是,这些卖家主要用手机拍摄产品照片,社交媒体营销也在手机上完成。所以他们更需要的是移动端的解决方案,而不是PC端的专业工具。

    这个洞察直接促成了Creati的诞生——一个专注于移动端营销视频创作的AI工具。

    需求明确了,下一步是如何构建网络效应的飞轮?

    传统的工具类产品往往陷入一个困境:用户用完就走,很难形成粘性。
    Ella的解决方案很巧妙,她没有把Creati做成纯工具,而是构建了一个连接网红和品牌商的生态系统。

    这个设计背后有深刻的商业逻辑。
    网红是内容创作的专家,他们最懂什么样的视频能在社交媒体上爆火。
    品牌商有营销需求,但不懂如何创作吸引人的内容。
    而Creati就成为了连接两者的桥梁:网红在平台上创建视频模板,品牌商付费使用这些模板制作自己的营销视频。

    这形成了一个正向循环,网红创作的模板越优质,使用的品牌商越多,平台收入越高;平台收入高了,能够吸引更多优秀网红加入,创作更多优质模板。

    这就是Peter Senge在《第五项修炼》中提到的"增强回路":系统中的各个要素相互促进,形成指数级增长。

    更巧妙的是,当网红使用自己创作的模板制作视频并发布到社交媒体上时,如果视频爆火,会自然地为Creati带来新用户,这种基于内容的病毒式传播,获客成本几乎为零。

    Ella反复强调一个观点:不要等产品完美才上线。
    因为技术进步太快,市场变化太快,等你把产品打磨完美,可能机会窗口已经关闭。

    Creati的第一版产品确实很粗糙,没有批量处理功能,UI设计简陋,用户体验并不理想。

    但Ella发现了一个有趣的现象:尽管产品不完美,用户还是愿意用,而且用得很频繁。
    这说明什么?说明产品击中了真实痛点。

    先用最简单的方式验证核心假设,确认用户确实需要这个产品后,再逐步完善体验。
    这种"先开枪后瞄准"的策略,在快速变化的市场中特别有效。

    AI创业与传统创业最大的不同是什么?
    是变化速度。
    Ella说,每天醒来都会发现有新技术、新产品出现。今天看起来先进的技术,可能明天就过时了。
    在这种环境下,创始人最重要的能力不是预测未来,而是快速适应变化。

    Ella的策略是抓住变化中的不变:技术会变,但用户想要创作出能在社交媒体上爆火的内容,这个需求不会变。所以她把精力集中在理解什么样的内容会火,如何帮用户更容易地创作这样的内容上。

    我特别想聊聊Ella离开苹果的决定。
    很多人说她应该在大公司待更久,积累更多经验和资源。这个建议不无道理,但Ella的选择让我想起了行为经济学中的"机会成本"概念。

    留在苹果,她可能会有稳定的收入、体面的职位、轻松的生活。
    但她会失去什么?失去的是按照自己的想法改变世界的机会,是经历从0到1创造过程的体验,是在不确定性中成长的可能。

    更重要的是时机,AI浪潮刚刚开始,正是创业的黄金窗口期。
    用投资人的话说,这叫时间套利——在大多数人还在观望时果断行动,才能获得超额回报。

    当然,这个选择并不容易。
    Ella坦言,她也怀念在大公司的日子,怀念和朋友家人在一起的时光。但她也不后悔,因为她在做自己真正热爱的事情。

    回顾Ella的创业历程,我发现了一个规律,那就是成功的产品往往不是功能最全、设计最美的,而是最懂用户、迭代最快的。

    分享一个细节,Ella说她从小就发现,通过视频获取信息比阅读文字容易得多。
    这个个人体验成为她创业的原动力,如果能让更多人通过视频轻松地传递信息,那将帮助很多人。

    最好的创业者,往往是在解决自己的问题,只不过这个问题恰好也是千万人的问题。
    从这个角度看,Creati的成功并不偶然。

  2. ⛰️ 新世界的里程碑:ChatGPT 即将达到7亿周活

    ⛰️ 新世界的里程碑:ChatGPT 即将达到7亿周活

    Open AI 副总裁 Nick Turley 宣布,本周ChatGPT 即将迎来7亿周活的惊人成就。 这一个数字在去年同期只有2亿~

    📖 一并附上Hans过去一年ChatGPT 相关重大事件的独家评测:

    1️⃣ 2024.8 ChatGPT 周活2亿,92% 全球500强企业采用 https://m.okjike.com/originalPosts/66de78b1be1b0f6ab799dc74
    2️⃣ 2024.9 ChatGPT 推出第一个推理模型 o1 https://m.okjike.com/originalPosts/66e79687dd7383e4721e1cf9
    3️⃣ 2024.11 ChatGPT 支持 AI 搜索 https://m.okjike.com/originalPosts/6724416cc5328b51c42a9f0c
    4️⃣ 2024.11 ChatGPT 成为全球第8大网站 https://m.okjike.com/originalPosts/6731a10d32f03efa7798160e
    5️⃣ 2024.12 ChatGPT 周活3亿 https://m.okjike.com/originalPosts/67512e1753ab99f7fda95336
    6️⃣ 2025.2 ChatGPT 推出Deep Research https://m.okjike.com/originalPosts/67a188c6b6302275b52a3800
    7️⃣ 2025.3 ChatGPT 推出 GPT image https://m.okjike.com/originalPosts/67e389d6e27d1edbbb449c47
    8️⃣ 2025.7 ChatGPT 推出Agent 模式 https://m.okjike.com/originalPosts/6879bb79a9ac225444acc1e9

    时代滚滚前行,韦恩·格雷茨基的名句再次回响: 「我滑向冰球将要到达的地方,而不是它已经所处的位置。」

  3. 这篇文章有意思

    这篇文章有意思。#ai创造营#

    提出在 AI Agent 时代,任何“固定费率+高token消耗”的订阅模式都难以为继。

    他分析了一下目前虽然 LLM 不断的在降价,但是综合的 LLM 成本反而在越来越贵的原因和这种现象会产生的问题。

    前段时间的 Cursor 涨价和 Claude Code 涨价都反应了这种囚徒困境。

    同时还分析了一下避免这种问题的几个方法。

    详细内容:

    许多AI公司认为,只要模型推理成本每年下降10倍,先亏损后盈利是可行的。但现实是,虽然如GPT-3.5等旧模型确实变便宜了,但用户需求始终集中在最新、最强的前沿模型(SOTA),而这些模型的价格始终居高不下。

    虽然每个token的成本没变高,但AI模型每次任务消耗的token数量却呈指数级增长。AI代理和长时间任务让单用户每日消耗的成本远超传统订阅价格(如$20/月),导致公司亏损加剧。

    在AI Agent时代,任何“固定费率+高token消耗”的订阅模式都难以为继。

    Anthropic等公司尝试通过高价(如$200/月)、模型自动切换、部分计算卸载到用户本地等方式应对,但依然无法阻止token消耗失控,最终不得不取消无限量套餐。

    所有AI公司都明白按用量计费才可持续,但只要有竞争对手提供低价无限量,用户就会流向后者,导致行业陷入“价格战—亏损—倒闭”的恶性循环。

    三种可能的出路

    从一开始就按用量计费:理论上可行,但消费者普遍讨厌计量收费,实际难以增长。

    制造高切换成本:如Devin等企业级AI,通过深度集成和复杂流程锁定大客户,利润率高但市场有限。

    垂直整合,基础设施变现:如Replit,将AI代理与托管、数据库、监控等服务打包,AI推理作为引流,真正盈利点在于全栈服务。

    文章地址:ethanding.substack.com/p/ai-subscriptions-get-short-squeezed

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  5. 录了个视频教一下大家怎么做这个即将爆火的 AI 玄学壁纸

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    除了提示词怎么写以外,如何从一个小的点不断的发散创意变成一个完整的作品的,这部分更值得学习

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    中央用粗犷黑笔写着 '小人退散',顶部和底部有重复英文 'EVERYTHING GOES WELL',中间 'GOOD LUCK',两侧竖排英文 'LIFE IS SHORT WHY NOT TRY',周遭簇拥竖排小字,底部有英文 'Wish you all the heavenly blessings' 与红色篆刻印章的画面,国潮票据场景,复古花纹、书法狂草、篆刻印章与英文标语碰撞修饰,纸张边缘粗糙磨损,纸张纹理,红色印章突出清晰

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  6. 发现了个好东西!中国的东北大学的一篇论文《大语言模型基础》

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    详细介绍了大语言模型训练中的理论基础、关键技术和应用方法,非常适合初学者

    主要目录为预训练、生成模型、提示工程、对齐和推理

    翻译了双语版本放下面了可以自取

    原始论文:https://arxiv.org/abs/2501.09223v2
    双语版下载:https://pan.quark.cn/s/001b9b82ffc5

  7. 飞来第三天就赶上了伯克利 Agentic AI 的大活动,现场真的过于热闹了,梦回 token2049~欢迎在湾区的朋友们多带带,可随时约 coffee chat~

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    1. 华人在 AI 的力量非常强:主会场上每个 seesion 都有 1-2 个华人 Researchers/Entrepreneurs,走廊里的 poster 更是有一半以上的华人研究,这在一定程度上也能印证硅谷现在几大大模型头部半壁江山是中国人的现状。不过有一个很有意思的点,不止一位朋友跟我聊在硅谷的华人基金现在是出手最谨慎

    2. AI 投资上半场结束了吗:2025Q1 投了夸张的 66.6B 之后(24 年的 65%,~23 年全年),当下两大变化--1)纯靠背景融资在上半年很容易做到,现在难度就比较大了,但瘦死的骆驼比马大,体感依然比国内好了不少;2)钱开始向更有共识的地方靠拢,平均的 deal size 比去年大了不少,说明大家投共识的项目比去支持早期、非共识的项目意愿度更高

    3. 高校创业氛围非常好,尤其是 bkl 和 stf:eecs 的教授绝大部分都有自己的公司,bkl 还占公立大学的便宜,过万的本科生都是代表廉价劳动力的羊毛,一个 PhD 带十几个 intern 的现象很容易看到

    4. 大模型竞赛不止有中国人卷:xai 和 OpenAI 核心组基本也都保持一周七天工作制,尤其是去了 XAI 跟流放缅北区别不大 hhh 但中国公司也很牛哇,经常在边上听到老外聊 deepseek 和 kimi,以及在会场上还狠狠安利通义听悟给会场上的阿拉伯小伙伴(虽然不清楚有没有阿拉伯语的翻译 hh)

    5. ASI 要来了吗,AGI 要来了吗,Agent 是狼来了的故事吗:似乎没有人怀疑 AGI 的到来,Agent 是 AI 应用的下一个范式。强烈推荐OpenAI 的Sherwin Wu 和 Google Ed H. Chi老师的 talk,Sherwin Wu 点出了当下 Agent 应用没有发展起来的原因,connectors/lack of generality/cost/difficulty of creating agrnts。Ed H.Chi 展示的个人助理体验视频确实眼前一亮

    6. 还遇到了几个好玩的项目方:founder 们开口都是,我们都是放弃了 xx 多少的包来干这个事儿的