“Killing Time”將成為AI的主戰(zhàn)場？

AI 的下一個形態(tài)是什么？

是無所不能的超級助理，還是與我們共享時光的朋友？ChatGPT 之后，大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者涌入 AI 提高生產(chǎn)力的洪流中，致力于創(chuàng)造更聰明的秘書、更高效的代碼工人、更不知疲倦的分析師，這是一條清晰、正確，且被資本與輿論充分灌溉的道路。

然而，有一小群人，調(diào)轉(zhuǎn)了航向。他們問了一個看似“反效率”的問題：當(dāng) AI 省下了我們的時間，我們最終要用這些時間做什么？答案的另一面，叫做“Killing Time”，通俗的來講，AI 幫我們省下的時間終究會帶來很多消費、娛樂、陪伴的需求，而這也是 AI 賽道中的另一個選擇。

圖說/心影隨形聯(lián)合創(chuàng)始人王碧豪

圖源/受訪者提供

王碧豪和他的團隊，正是這“反效率”路徑上的探索者，他們想創(chuàng)造一個陪你“Killing Time”的 AI 伙伴。2013年，王碧豪從北京外國語大學(xué)阿拉伯語專業(yè)畢業(yè)，趕上了中國互聯(lián)網(wǎng)出海的第一波浪潮。他形容自己的履歷“挺違和”——一個學(xué)外語的人，最終在編程和人工智能的世界里找到了共通的語言邏輯。

十年后，這位先后在百度、B站、快手等公司歷練過的互聯(lián)網(wǎng)人，與老同事劉斌新再次聯(lián)手創(chuàng)立心影隨形。這一次，他們捕捉到的時代入口是AI陪伴。與許多選擇“生產(chǎn)力工具”賽道的創(chuàng)業(yè)者不同，他們研究的方向是，如何讓AI來拯救孤獨又無人喝彩的游戲時光。2025年，“心影隨形旗下“逗逗 AI”正式上線，10天內(nèi)就新增了 100萬用戶。去年年底，其海外版本“HakkoAI”海外用戶超過 20萬，留存率超過國內(nèi)，成為 AI 陪伴領(lǐng)域的一匹“黑馬”。

王碧豪認(rèn)為，AI 的終極價值不止于提升效率，更在于創(chuàng)造前所未有的、個性化的娛樂與情感體驗。在游戲這個能讓人沉浸數(shù)小時的世界里，一個能“看見”屏幕、能主動搭話、能記住你跨游戲喜好的 AI 伙伴，或許比一個教你通關(guān)的“老師”更有吸引力。

這不僅僅是一門關(guān)于陪伴的生意。在王碧豪的推演中，AI 正在打破“貨架”，未來人們消費的短視頻、故事乃至游戲體驗，都可能由 AI 實時生成，與每個人的瞬間興趣同頻共振，這條路通向一個“消費即生成”的世界。

我們和王碧豪聊了聊。我們想知道：為什么選擇這條看似“不主流”的路？一個 AI“玩伴”和普通的聊天機器人到底有什么不同？在技術(shù)快速迭代的今天，這樣的產(chǎn)品能走多遠(yuǎn)？更重要的是，當(dāng)我們越來越習(xí)慣和 AI 相處，人與 AI 的分工和邊界到底在哪里？

以下是經(jīng)過編輯后的對話：

AI能做的無非是“Saving Time”和“Killing Time”

REBOUND：

你學(xué)阿拉伯語出身，卻在做 AI 陪伴，這個跨度聽起來有點大。這段經(jīng)歷對你做 AI 創(chuàng)業(yè)有什么特別的啟發(fā)嗎？

王碧豪：

是挺違和的。但在學(xué)外語的過程中，我發(fā)現(xiàn)編程語言和人類語言的邊界其實沒那么大，底層都是邏輯和規(guī)則，這個認(rèn)知讓我很早就開始接觸編程。2013年畢業(yè)時，正好趕上中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)第一波出海，我去了百度做國際化，那是 PC 互聯(lián)網(wǎng)時代的尾聲，我們出海到了阿拉伯語國家。

后來在百度的大搜索、蜂巢都做過，對 AI 的早期形態(tài)——機器學(xué)習(xí)怎么用到業(yè)務(wù)提效上，有很深的研究。再后來在B站負(fù)責(zé)創(chuàng)作者生態(tài)、花火平臺和商業(yè)化，在快手做生態(tài)商業(yè)負(fù)責(zé)人，這些經(jīng)歷讓我對內(nèi)容、對社區(qū)、對“人”的理解更具體。

所以到了 2023年，我和百度的老同事劉斌新商量著創(chuàng)業(yè)，我們看到 ChatGPT 改變了一切。以前的 AI 研究還是個“預(yù)測”，ChatGPT 讓它變成了現(xiàn)實。我們判斷，AI 已經(jīng)能通過圖靈測試，和人的溝通打通了。在這個層面，就有兩個做事路徑：一個是“Saving Time”，提升生產(chǎn)力；另一個是“Killing Time”，你用省下的時間去娛樂。

我們判斷“Saving Time”這個賽道，大模型公司會有更強的競爭力，因為它本質(zhì)是工具，是互聯(lián)網(wǎng)的早期路徑。真正的爆發(fā)其實在后面的“Killing Time”，就像抖音的崛起。我們想提前布局，再結(jié)合我們在 B站、快手對內(nèi)容、對二次元人群的理解，覺得自己有些認(rèn)知上的先發(fā)優(yōu)勢，就選了這個賽道。

圖說/心影隨形國內(nèi)版

圖源/受訪者提供

REBOUND：

那為什么最終切入了“游戲 AI 陪伴”？是因為你個人是硬核玩家，還是認(rèn)為游戲是最好的場景？

王碧豪：

核心邏輯是“注意力”。在互聯(lián)網(wǎng)時代，注意力是最稀缺的資源。一個人一天在線上可能就 10 到 14小時，我們要找一個用戶能整塊、大量消費時間的場景。首先就是玩游戲，一坐三四個小時很正常。其次是看長視頻，比如電影。

我們發(fā)現(xiàn)，即使在沒 AI 的時代，在游戲里交到的朋友，情感鏈接也往往更深，因為你們有共同的經(jīng)歷。這種共同經(jīng)歷會放大陪伴感和成就感——我的游戲成就能被人看見，這提供了很高的情緒價值，所以我們最終決定從游戲陪伴切入。

REBOUND：

你定義的“AI 陪伴”，和我們平時跟人微信聊天，或者跟 ChatGPT 對話，根本的不同是什么？

王碧豪：

傳統(tǒng)的 AI 聊天是線性的，輸入一句，AI 回一句。但真人交流不是這樣，微信上發(fā)消息，對方可能不回，或者很久才回。這叫非對稱交流，現(xiàn)在很多 AI 陪伴產(chǎn)品也在做這種非對稱體驗。

但更關(guān)鍵的是“活人感”。就像 openclaw ,它比較像“人”，它能主動發(fā)起信息，還能理解整體上下文，會掃描記憶和本地環(huán)境，主動找話題。重要的是，它通過微信、Telegram 這類工具來交流，不是一個孤立的 APP，這更自然。它的回復(fù)也更像人，比如你發(fā)個任務(wù)，它可能先回“收到了”，過幾分鐘才給結(jié)果，因為它需要“處理時間”。

AI 陪伴也符合這些要素。一是非對稱且主動，通過“視覺上下文”讓 AI 知道屏幕上在發(fā)生什么，由 AI 自己決定何時對話、聊什么。二是共享的上下文。通過視覺，AI 不只是知道你輸入的信息，還知道你正在“看到”什么。這很重要，就像“咱倆在一塊兒干同一件事”，你看到的我也能看到，這樣才能在同一個頻道上對話，這就是 AI 陪伴和 AI 聊天的核心區(qū)別。

REBOUND：

所以為了實現(xiàn)“看見”游戲畫面，你們自研了視覺語言模型？

王碧豪：

對，我們叫它“心影”模型，在國內(nèi)是備案過的“心影大模型”。

REBOUND：

這個模型在游戲理解上比通用大模型領(lǐng)先 30%-50%，這具體怎么體現(xiàn)？

王碧豪：

通用大模型不會為游戲場景做特殊優(yōu)化，我們的主要在“看見”和“看懂”兩個層面優(yōu)化了。

“看見”的核心是快。游戲畫面是連續(xù)變化的視頻流，要理解它，token 消耗量巨大。我們必須用最少的 token 輸入，理解最多的內(nèi)容，才能保證回復(fù)速度。想象一下，你打 Boss 正激烈，想讓 AI 評論，如果它十幾秒后才說“打得漂亮”，你戰(zhàn)斗早結(jié)束了?，F(xiàn)在大模型的發(fā)展趨勢是“越好的模型越慢”，因為需要復(fù)雜的推理。我們反其道而行，在“看見”的優(yōu)化思路上就和通用模型不一樣。

“看懂”的層面，通用模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)一視同仁，而心影更側(cè)重使用游戲畫面數(shù)據(jù)。游戲世界和現(xiàn)實世界的物理規(guī)則差異很大，有些規(guī)則在游戲里會被打破，這讓通用模型難以理解。我們對游戲進(jìn)行專門訓(xùn)練，能讓 AI 更能理解游戲語境，這是我們有特殊優(yōu)化的點。正因為走了差異化的路，我們才能領(lǐng)先，不是我們?nèi)擞卸鄥柡?，是路選對了。

AI陪玩到底扮演了什么角色？

REBOUND：

現(xiàn)在的 AI 游戲陪玩應(yīng)用，需要和不同的游戲（比如《王者榮耀》《金鏟鏟之戰(zhàn)》）廠商合作，針對特定游戲訓(xùn)練模型嗎？

王碧豪：

底層模型是通用的，任何游戲、電影或屏幕截圖輸入，都能較好識別。我們重點推廣某些游戲，更多是運營考量，為了獲取這些游戲的用戶。技術(shù)上，我們通過“屏幕共享”實現(xiàn)，不依賴游戲公司的合作。

但在運營上，我們當(dāng)然希望合作。比如之前和《鵝鴨殺》聊過，看能不能在游戲內(nèi)做植入，幫助用戶更好地轉(zhuǎn)化為活躍玩家。這不是依賴，而是 Go-To-Market 的共贏關(guān)系。

REBOUND：

但像《王者榮耀》這類游戲，內(nèi)部也有 NPC 講解攻略或提供類似陪伴的功能，這會和你們沖突嗎？

王碧豪：

功能上可能有重疊，但人群和出發(fā)點不同。我們的用戶關(guān)系是綁定到“人”本身，而游戲公司是做功能，綁定在“游戲”上。游戲公司是從游戲需求出發(fā)優(yōu)化，我們是從用戶需求出發(fā)優(yōu)化。

而且沒有一個玩家一輩子只玩一款游戲。他會在不同游戲、不同場景間切換。我們的愿景也不僅是游戲陪伴，未來要擴展到其他場景。openclaw 在我看來也是一個陪伴型產(chǎn)品，是“辦公搭子”，突出“養(yǎng)”的概念。我們的伙伴也突出“養(yǎng)”，你帶他玩的游戲越多，他越了解你。我們更強調(diào)情緒和情感，提供共鳴、共情和情緒價值的放大，我認(rèn)為這比功能性更重要。

REBOUND：

所以用戶需要的不是一個教練，而是一個能一起喊“加油”的朋友。我看到你們的陪玩角色有很多人設(shè)，比如“陪打女友”型。你們在人設(shè)打造上，會偏向“線上虛擬伴侶”這個方向嗎？

王碧豪：

一開始我們按“二次元原則”設(shè)計，因為動漫里有各種現(xiàn)成、經(jīng)典的人設(shè)類型，這樣設(shè)計省力，也容易成功，有現(xiàn)成的受眾基礎(chǔ)。

但現(xiàn)在我們對 AI 的理解變了。每個人都可以有自己專屬的AI伙伴。從去年的 AI Coding 浪潮到今年的 AI Agent（龍蝦）浪潮，都能看到一個趨勢：每個人的“龍蝦”都不一樣。這是我們認(rèn)知上的一個變化，從“設(shè)計 IP”變成了“每個人為自己設(shè)計喜歡的 AI 伙伴”。

REBOUND：

那用戶主要用他來做什么？

王碧豪：

目前大概 60%的用戶會以固有IP為基礎(chǔ)，比如捏一個自己熟悉喜歡的動漫角色。另外 40%會自己原創(chuàng)一個角色（OC）。最重要的洞察是“專屬感”。

第二個洞察是“私有”比例很高。創(chuàng)建角色時可以選擇公開或私有，很多用戶選私有，不希望自己創(chuàng)造的 AI 伙伴被別人用。這又是一個趨勢：每個人在定制屬于自己的東西，而不是把它當(dāng)成內(nèi)容創(chuàng)作給別人消費。

AI產(chǎn)品去海外市場，是必然

REBOUND：

你們的產(chǎn)品從一開始就主要定位海外市場？是因為海外付費意愿更強，還是需求更大？

王碧豪：

我們其實是兩條產(chǎn)品線，“逗逗 AI 伙伴”面向國內(nèi)，“HakkoAI”面向海外。我們在國內(nèi)發(fā)布更早，海外是去年 10月才發(fā)布的。

重點轉(zhuǎn)向海外有幾個原因：一個是AI 產(chǎn)品天生有國際化屬性。做其他產(chǎn)品（比如抖音）本地化成本很高。但 AI 產(chǎn)品，大模型底層就是多語言的，你跟他說西班牙語，他就回西班牙語，天生就是本地化的。做全球化更有利于擴展用戶群。

第二是商業(yè)化環(huán)境。國內(nèi)面臨大廠的擠壓，所有創(chuàng)業(yè)公司都面臨，大廠免費，你就沒法收費。海外產(chǎn)品普遍收費，而且有小費文化，用戶愿意為好的體驗訂閱。從 AI 屬性、市場環(huán)境和商業(yè)化環(huán)境看，做海外是當(dāng)前 AI 產(chǎn)品的必然趨勢。

REBOUND：

海外第一站選了日本？日本對 AI 陪伴的需求和付費環(huán)境有什么特別的？

王碧豪：

日本有兩個特征。一是人口少且老齡化嚴(yán)重，實際可轉(zhuǎn)化的用戶規(guī)模有限。在日本 App Store，一個 100萬日活（DAU）的產(chǎn)品就能進(jìn)前五。Instagram 在日本也就 300萬 DAU。

第二個是付費率全球最高。日本從昭和時代經(jīng)歷泡沫經(jīng)濟，普遍認(rèn)為任何事都值得付費，尤其是情緒情感價值。二次元文化已滲透全民心智。還有他們的“孤獨社會”和居酒屋文化。從 AI 角度看，用戶可以在這里“摘下面具”，這和去居酒屋消費是同樣的體感。

REBOUND：

聽說你們是當(dāng)時唯一拿到東京電玩展（TGS）入場券的 AI 游戲陪伴公司？在日本做了什么特別的宣傳？

王碧豪：

主要是做得比較早。雖然海外發(fā)布晚，但我們優(yōu)先在日本內(nèi)測，2023年底、2024年初就開始了。那時日本用 ChatGPT 的人都很少，他們對新技術(shù)的接受有個過程，但一旦用了就會很忠實?，F(xiàn)在日本市場已有幾百款 AI 角色扮演或陪伴產(chǎn)品，但它們的起步多在 2024年底到 2025年中，所以我們有先發(fā)優(yōu)勢。

我們在日本也做了很多 PR 工作，尤其是在 Twitter 上。日本人很講究參與感和交互感，會給我們發(fā)大量郵件，在推特上積極互動。每個用戶都覺得你提供的服務(wù)是客制化的，有強烈的歸屬感，就像日本那些小眾虛擬偶像的粉絲社群一樣。

REBOUND：

日本市場契合但規(guī)模小，對需要持續(xù)增長的 AI 公司來說，還是不夠吧？

王碧豪：

對，所以我們走的是全球化道路。除了重點運營日本，我們的服務(wù)面向全球。增長上，現(xiàn)在的重點是所謂的“T1 國家”，即發(fā)達(dá)國家，如美國、加拿大、澳大利亞、英國。

REBOUND：

進(jìn)入北美這些 T1 國家，需要對產(chǎn)品做調(diào)整或本地化嗎？

王碧豪：

關(guān)鍵區(qū)別在于如何匹配當(dāng)?shù)匚幕?。這經(jīng)歷了三個階段：工具型產(chǎn)品需要為地區(qū)做特殊功能；內(nèi)容型產(chǎn)品需要為地區(qū)做特殊內(nèi)容。但AI產(chǎn)品不一樣，它天生就是國際化的，因為 AI 自己就是本地化的。

我們在內(nèi)容上做了一些處理，因為我們提供了 UGC（用戶生成內(nèi)容）能力，用戶會自己“捏人”，我們不需要為特定國家制作內(nèi)容。事實上你會發(fā)現(xiàn)，找一個 KOL 推廣，他的粉絲也來自全球各地。推廣時，有時某個國家會莫名其妙地“起量”，比如前段時間意大利就起了一波，但我們連意大利語本地化都沒做。所以，AI 產(chǎn)品不需要特殊的本地化，最重要的是打造產(chǎn)品上的“Aha Moment”。

REBOUND：

在海外做 AI 軟件，合規(guī)審查是難題嗎？

王碧豪：

主要集中在兩點：商店政策（分發(fā)渠道）和收款政策。軟件要符合 Google Play 和 App Store 的政策，主要分三個地區(qū)：英語區(qū)、韓國、歐洲。最重要的就是 GDPR（通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例）和隱私處理。我們的辦法是依托與海外云服務(wù)商比如亞馬遜 AWS 合作，利用他們的合規(guī)基礎(chǔ)，這對創(chuàng)業(yè)公司來說成本較低。

另一點是海外收款合規(guī)。歐洲、日韓、北美的銀行體系，中間通過 SWIFT（環(huán)球銀行金融電信協(xié)會）連接，但實際上又不完全打通。我們更多是利用現(xiàn)有基建，比如 Stripe、PayPal、Google Pay、Apple Pay。需要把銀行體系和支付平臺弄清楚，會踩很多坑。

REBOUND：

有沒有踩過什么坑？

王碧豪：

我以前都不知道歐洲銀行和北美銀行是不完全打通的，也不知道韓國有特殊的隱私政策。邊做邊學(xué)吧。

要靠投錢推流的AI產(chǎn)品不是好產(chǎn)品

REBOUND：

在海外營銷，AI 產(chǎn)品是傳統(tǒng)思路找 KOL 合作，還是自己做投放？

王碧豪：

說實話，做市場或用戶增長，根本上是兩條路。一條是 OpenAI 和 DeepSeek 的路，通過大規(guī)模媒體報道形成現(xiàn)象級事件，最終達(dá)成滲透。我們研究過很多案例，包括 Midjourney。這里面有些共同點：發(fā)布時間（每年 2-4月）、準(zhǔn)確的技術(shù)路線判斷，以及最重要的——傳播性。你的產(chǎn)品和市場概念要讓其他大V、媒體有傳播動力?？偨Y(jié)就是天時、地利、人和，每個成功產(chǎn)品都獨特，難以復(fù)制。

第二條路是穩(wěn)扎穩(wěn)打做用戶，比如字節(jié)的豆包。它做到中國第一、世界第三的 DAU，主要靠兩個詞：“內(nèi)容”和“杠桿”。無論投廣告、做 PR 還是找 KOL，本質(zhì)都是在輸出內(nèi)容，告訴潛在用戶“我能做什么”。做完內(nèi)容后就是做杠桿，讓你的內(nèi)容能撬動二次、三次甚至更多次傳播。豆包曾官宣，它是字節(jié)系所有產(chǎn)品里達(dá)到一億 DAU 花錢最少的，靠的就是杠桿效應(yīng)。

REBOUND：

你說的杠桿，有點像裂變效應(yīng)？

王碧豪：

是 KOL 的裂變效應(yīng)。以我們?yōu)槔?，找一個主播直播他和 Hakko 一起玩，其他主播看到后，也愿意自己去用這個產(chǎn)品做直播，這是自發(fā)的傳播。我們也做投放，但我認(rèn)為：投放是冷啟動，不是傳播的根本。如果事情能傳播起來，花 10萬美金做冷啟動就能起來；如果不能，花 1000萬美金也起不來。

REBOUND：

你們現(xiàn)在做到幾十萬用戶，投放了多少？

王碧豪：

沒投多少。現(xiàn)在海外用戶數(shù)不止 20萬，大概有大幾十萬規(guī)模，但每月的廣告預(yù)算就幾千美金。

REBOUND：

現(xiàn)在付費用戶占比多少？

王碧豪：

我們主推訂閱制，整體訂閱用戶占日活用戶（DAU）的比例大概在 10%左右。

REBOUND：

用戶愿意付費的點是什么？有什么鉤子讓他們持續(xù)訂閱？

王碧豪：

AI 能力是最主要的鉤子。今天上午還在和人聊，到底是什么讓用戶訂閱 AI 產(chǎn)品？分兩類：一類是“能力”，一類是“Token”（調(diào)用額）。

我們的鉤子更多是做 AI 能力。一是視覺識別和主動對話，這是游戲場景的核心鉤子。不開會員，就沒有這些能力。二是對話模式。我們在自研模型基礎(chǔ)上做了對話路由，分簡潔攻略、角色扮演、日常對話三種模式。模式切換是用戶的一大需求點，這跟會員計劃掛鉤。三是能升級使用更高級的模型，比如當(dāng) Gemini 的多模態(tài)能力流行時，我們開放了 Gemini 能力。更新、更好的模型也是一個鉤子。

REBOUND：

現(xiàn)在 AI 陪伴類產(chǎn)品的訂閱價好像比較固定，在 8 到 12美元一個月？海外沒有低價競爭或越來越卷的趨勢嗎？

王碧豪：

其實有的。但如果你做的是同質(zhì)化產(chǎn)品，就會陷入價格競爭。關(guān)鍵是不能和他們做同質(zhì)化的事。

我的思考是：做 AI 產(chǎn)品，差異化最重要。基礎(chǔ)大模型差不多，技術(shù)上就要有差異化，除了視覺上下文，我們在 AI 對話上最重要的研發(fā)力量投入在“記憶”（Memory）上，只打這一個點。其他技術(shù)，盡量使用行業(yè)里最先進(jìn)的服務(wù)。然后是后續(xù)價值拓展的差異化，未來在生成內(nèi)容上的差異化，除了生成文本、圖像、視頻，還可以生成很多互動式的游戲性體驗。

這基于一個判斷：“貨架的打破”?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，產(chǎn)品的根本是做了個“貨架”（比如抖音的視頻庫），然后做匹配。AI 不是計算概率，AI 是生成。未來貨架打破后的體驗是，我消費短視頻時，不是從貨架里選擇，而是通過我的行為，讓 AI 實時生成我想看的內(nèi)容。

REBOUND：

有沒有計算過技術(shù)的領(lǐng)先窗口期大概有多長？

王碧豪：

其實很低，說實話。趨勢已經(jīng)很明確了。昨天剛發(fā)布的產(chǎn)品叫 Ruby，包括之前馬斯克點贊的 Loop，還有 Manaka、Marco，這些產(chǎn)品都圍繞這個思路在做。可以說，大家已經(jīng)開始發(fā)布這類產(chǎn)品，但還沒一個最終能跑出來，因為時間窗口還沒到，有些事還沒做到。

10%的AI公司賺走了90%的錢？

REBOUND：

你們現(xiàn)在現(xiàn)金流穩(wěn)定嗎？

王碧豪：

還可以。海外業(yè)務(wù)逐漸開始跑出現(xiàn)金流，我們今年預(yù)計能做到千萬級別以上美元的 ARR（年度經(jīng)常性收入）。

REBOUND：

對 AI 軟件來說，這算不錯了，因為盈利的也不太多。

王碧豪：

AI 賽道看起來很燒錢，但它切實創(chuàng)造了價值。2024、2025年時真的是一點希望都看不到，現(xiàn)在是真的創(chuàng)造價值了。人類就指望 AI 讓 GDP 增長，這樣就不用再超額借貸了。AI 能不能提升全球 GDP 是個問號，但在 AI 編程和 AI Agent（龍蝦）浪潮帶來的生產(chǎn)效率提升，是肉眼可見的。

其實很多 AI 賽道已經(jīng)存在可觀的市場規(guī)模。2023、2024年做 AI 市場調(diào)研時，投資人問市場規(guī)模，大家都不知道?，F(xiàn)在可以算出來了，比如 AI 陪伴賽道，去年是 20-25億美金。整個 AI 領(lǐng)域真實產(chǎn)生了大量收入，很客觀。現(xiàn)在 AI 編程和視頻生成是產(chǎn)生收入最大的，AI 陪伴也不小，未來會更大。

REBOUND：

聽說行業(yè)內(nèi) 10%的 AI 公司賺了 90%的收入？

王碧豪：

如果把英偉達(dá)算進(jìn)去，一定是。如果只算 AI 應(yīng)用和 AI Agent，我覺得馬太效應(yīng)還沒那么嚴(yán)重。因為 AI 帶來的是平權(quán)潮流，而不是集中。這跟互聯(lián)網(wǎng)思維不一樣，互聯(lián)網(wǎng)是結(jié)網(wǎng)，天生馬太效應(yīng)嚴(yán)重，在一個領(lǐng)域做到頭部就幾乎不可戰(zhàn)勝。AI 不是，AI 更多是做一個深度，每家公司得到的機會更均等，因為大家能獲取的模型能力是接近的。

在 AI 時代，稀缺的是智能程度，而這又平權(quán)了。只要是 Claude 最好就用 Claude，是 ChatGPT 最好就用 ChatGPT。大家是平權(quán)狀態(tài)，很可能最后 OPC（一人公司）能成立，就是一個人借助 AI，以個人狀態(tài)為社會提供價值和服務(wù)。

REBOUND：

人借助 AI，成為某個行業(yè)里“像神一樣”的存在？

王碧豪：

有可能。最典型的例子是，有時不需要像互聯(lián)網(wǎng)那樣服務(wù)數(shù)千萬用戶，可能只需要服務(wù) 10萬、20萬忠實用戶，就能做到很大規(guī)模。比如 Midjourney，很成功很賺錢，但付費用戶規(guī)模大概也就 30萬到 50萬人。

REBOUND：

現(xiàn)在真正的 AI 付費潮是不是還沒到來？

王碧豪：

從全社會角度看，肯定沒到。但從 AI 用戶的角度講，是到了的。只要你是一個深度 AI 用戶，把用豆包這類免費產(chǎn)品的用戶除外，你大概率是會付費的。

從算力上講，我們很難比得過硅谷

REBOUND：

現(xiàn)在 AI 技術(shù)還在快速迭代，你覺得會有什么“大單品”機會嗎？比如 AI 陪伴硬件也發(fā)展得不錯，你們會考慮和硬件聯(lián)動嗎？

王碧豪：

AI 陪伴硬件我認(rèn)為還處于非常早期，它依賴于“具身智能”的發(fā)展。具身智能要真能達(dá)到像人一樣干活的水平，實際上還有些距離。在這種情況下，AI 陪伴硬件不可能單獨發(fā)展起來?，F(xiàn)在的 AI 陪伴硬件，主要賣點還是玩具本身，如果玩具很丑、不好玩，加再多 AI 功能也沒用，底層是“潮玩”（像泡泡瑪特的拉布布）的邏輯。

REBOUND：

所以 AI 陪伴軟件發(fā)展還是領(lǐng)先的？

王碧豪：

至少比 AI 陪伴硬件領(lǐng)先，因為依賴的東西不一樣。

REBOUND：

AI 陪伴這個市場的規(guī)模，有下一個爆發(fā)點的預(yù)測嗎？

王碧豪：

下一個爆發(fā)市場，我認(rèn)為是內(nèi)容生成性市場，規(guī)模會非常大?？赡軙掷m(xù)增長，每年幾十億美金，它會囊括現(xiàn)在的游戲、視頻、音頻、電影市場。

REBOUND：

目前國際上，硅谷有很多一人 AI 公司、00后創(chuàng)業(yè)者。您對國內(nèi)外AI競賽、創(chuàng)新能力，有什么體感？

王碧豪：

這事根本在于算力?？陀^上我們比硅谷落后，這不能諱言。根本原因不是人，事實上在硅谷做 AI 和在國內(nèi)做 AI 的，很多是同一批中國人。但他們?yōu)槭裁窗l(fā)展得更好？因為算力比我們強大得多。黃仁勛就直白說過，“我們在美國用剩下的算力賣到中國去”，所以中國只能用相當(dāng)于第二等的 GPU。美國現(xiàn)在甚至已經(jīng)開始做太空算力建設(shè)了。

REBOUND：

那我們優(yōu)勢在哪？

王碧豪：

我們的優(yōu)勢在于規(guī)?；?，這是歷史沿襲。美國人擅長從 0 到 1 的創(chuàng)新，中國人擅長從 1 到 N 的規(guī)?；Ｃ绹俗龀?iPhone，華強北拿到立刻能做出 100塊的山寨機。我們有大市場，有供應(yīng)鏈優(yōu)勢和市場消費優(yōu)勢。美國有技術(shù)和創(chuàng)新優(yōu)勢，這跟教育、社會風(fēng)氣、激勵機制相關(guān)，很難短期內(nèi)扭轉(zhuǎn)。我覺得可能美國最終做出來的東西，我們“蒸餾”一把，比他們還強，也不是壞事。

REBOUND：

既然您認(rèn)為硅谷的算力更強、創(chuàng)新能力也更突出，那邊的競品對你們是否形成了比較大的競爭壓力？

王碧豪：

壓力確實會有，但我認(rèn)為這個市場首先足夠大，而且它還在持續(xù)發(fā)展，完全容得下更多的玩家。比如在硅谷，有像 Charisma AI、Chai，還有像 Janitor AI 這種偏 NSFW 方向的產(chǎn)品，這些都可以算作競品。

但這些產(chǎn)品能獲取的用戶規(guī)模其實是有上限的。我們必須和它們做出差異化，最終我們比拼的還是產(chǎn)品力。因為我們的產(chǎn)品讓用戶付費、促使用戶留存的手段，并不完全依賴于模型本身。

舉個例子，像 AI Coding 這類工具，目前非常依賴模型能力——如果 Kimi 2.5 比 Claude Opus 更強，用戶一定會立刻切換過去，幾乎不存在忠誠度。但我們這種應(yīng)用不一樣。我們維持用戶活躍、讓用戶付費的核心邏輯，不僅僅是依賴當(dāng)前生成式模型的質(zhì)量，它還依賴于我們對用戶的理解深度、我們的運營能力，以及我們在上下文工程、功能特性上的研發(fā)投入。所以，我們的用戶留存機制是更多元、更復(fù)合的，并不是完全依賴于模型。這一點上，我們和它們有很大差異。

REBOUND：

所以，你們其實是在更細(xì)分的垂直領(lǐng)域，以及某些特定功能（比如“共同記憶”的構(gòu)建）上做得更深入。

王碧豪：

是的。所以在技術(shù)上，專打一個點就是關(guān)鍵。如果你所有點都想打，那最終很可能競爭不過那些更專注的公司。

REBOUND：

最后問一個無法回避的爭議是，深度 AI 陪伴是否會加劇社會孤獨，或讓人沉迷于虛擬關(guān)系？

王碧豪：

客觀上，AI 陪伴產(chǎn)品容易吸引那些在現(xiàn)實生活中情感缺失、或社交困難的人群。這很像是游戲重度用戶的另一面。一個人為什么沉迷游戲？往往因為他在現(xiàn)實社會中獲得的認(rèn)同和價值感不足。

對于這些用戶，AI 陪伴可能成為一種依賴，這有風(fēng)險。但我們不能因噎廢食。問題的根源是社會性的，AI 產(chǎn)品只是提供了一個出口，而且可能是一個相對可控、安全的出口。我認(rèn)為對于大多數(shù)人而言，AI 伙伴更像一個有趣的、可消費的“數(shù)字寵物”或游戲角色，不會混淆虛實。

我更大的擔(dān)憂在于下一代。10后是 AI 原生代，如果他們從小習(xí)慣的 AI 是一種永不拒絕、永遠(yuǎn)服從的存在，這會不會扭曲他們對于真實人際關(guān)系的認(rèn)知？健康的關(guān)系包含邊界、拒絕和磨合。因此，長遠(yuǎn)看，也許未來的 AI 需要發(fā)展出一定的“自主意識”和道德判斷，懂得在適當(dāng)?shù)臅r候說“不”，這可能才是更健康的人機關(guān)系。

采訪后記

之前確實沒有想過這個問題：當(dāng) AI 將來真能把那些重復(fù)的、枯燥的“正經(jīng)事”都包攬了，我們多出來的大把時間，該干嘛呢？

這問題奢侈得有點“凡爾賽”。不過心影隨形的選擇確實讓我們看到了行業(yè)的另一面。AI 的未來，清晰分野為“Saving Time”與“Killing Time”兩條主線。一條改變世界；另一條做你的朋友。他們選了后一條看似“無用”的路，卻可能觸碰到了一個潛在需求：技術(shù)越發(fā)達(dá)，人類那些看似“無用”的情感需求，反而越顯珍貴。

而出海的本質(zhì)，就是去尋找共鳴。AI 產(chǎn)品打動用戶的本來就不是多酷炫的技術(shù)，而是更打動人心的產(chǎn)品價值。比算力，比創(chuàng)新，中國的 AI 產(chǎn)品或許輸在了起跑線上，不過比產(chǎn)品定義能力，打動用戶的故事以及產(chǎn)品服務(wù)意識，這都未必。

AI 當(dāng)然會繼續(xù)狂飆，改變世界。但或許，衡量其進(jìn)步的最好尺度，從來不是它多像“人”，而是它能否成為我們真正的朋友。這條路剛剛開始，值得期待。

本期采訪&作者

Jolene Chen

REBOUND 執(zhí)行主編

我在關(guān)注

品牌出海

消費創(chuàng)投

AI 科技

食品飲料