个人 AI 助手如何实现日增 10%

你们是在和世界上最大的玩家竞争，而窗口期其实只有几个月左右。所需算力……仅今年就已经是一个很大的数字——这句源字幕听录残缺，我无法确认具体数值。你们没有分发优势，却有一个增长极快、靠口碑传播的产品。你会怎么做？

我认为，这会带来一种新方式，让地球上大多数人能够广泛地与技术互动。我经营着 Instinct。这是一家大约一年前创办的新公司，所以现在仍然很新。我们在做个人助理。我不打算把它说得多么花哨，它确实就是一个个人助理。

我认为，我们早期能获得不少关注和热度，真正的原因是它确实能用，而且它的工作方式正是我们一直期待 AI 能替我们采取行动的样子。这里说的“我们”也包括我自己，我也是用户。这一刻和其他消费应用转型很不一样：创始人不必出来描绘一个新世界，让大家先相信愿景、过几年才明白。如今做产品的情形不同，因为你我以及所有人，从 2023 年第一次使用 ChatGPT、开始设想它能做什么时，就已经有了对 AI 助手的想象。

我们想要的是一个能在日常生活里帮你处理几乎任何事情的代理：无论是你想尝试的新鲜、有创造性的事，还是过去要花好几个小时、很久才能完成的事。它是一种日常智能，陪伴你并和你一起行动，界面应该非常简单。

我说的简单界面，是指我们甚至没有一个应用程序。这不是一个新 App，也不只是一个新工具，而是一种新体验。你可以用手机或电脑，通过发短信、打电话来联系它；它也能主动打给你。我不知道你是否体验过这一点。

你体验过？我用它几个月以来，它主动打给我的次数大概只有三次。如果有一件事确实很紧急、有明确期限，它就会打电话过来，说：“我不想太打扰你，但这份文件你得在下午三点前签好，现在已经两点五十五分了。能请你处理一下吗？它就在你的收件箱里。我还可以再给你发封邮件，把它顶到最上面。”它很懂社交，也能察觉社交情境。你可以给它发邮件，它有自己的电子邮箱地址。

我不希望大家把界面简单误解成能力有限。产品的核心是：你不应该为了和 AI 互动而再安装一个应用。我认为它应该像我们和其他人相处那样，具备足够的社交智能与情境意识，能和你一起采取行动。它要成为尽可能简单的……

……体验，但它的能力并不简单。它有一台计算机，因此几乎能完成你在互联网上想做或平时自己会做的任何事情。给我们讲几个最疯狂的故事吧。

有些喜欢网购的用户正在分享一种做法，也让它逐渐变成常见场景：他们把衣柜里每一件衣服都扫描进去，包括每件上衣、裤子、袜子、鞋子等等；也会扫描自己，比如脸、身体和身材比例。然后他们试穿衣服，让 Instinct 根据现有衣橱安排一周每天穿什么、鞋子怎么搭、哪件上衣配哪件衣服。它不会只发一张项目符号清单，而会把搭配呈现成穿在他们身上的样子，让他们看到“今天会是什么样”。

这还不只是搭配已有衣服，也能用于购物。他们可以让它去网上找，系统会在许多地方组合出成千上万套不同穿搭，列出从上到下的每件单品，然后用户只要说“下单”就行。它会给出上千种选择，用户看到的是衣服穿在自己身上的样子，再指着某一套说：“我特别想要这一套，能寄到我家吗？”甚至可以每天让它从头到脚设计三套有创意的新穿搭发给自己，点一下按钮就买下想要的那套。

还有很多以目标为导向的用法。比如有人设定个人财务目标：“我希望到这个月存下这么多钱”，Instinct 就会持续和他一起推进。用户也会连接银行账户，让它查看所有交易和订阅，把可能已经忘掉的订阅找出来问：“你真的还在用这个吗？”用户可能会说：“噢，我都不知道还有这个。”

接着它还能进入电子邮箱，替用户退订。它可以端到端完成整个流程。很多消费金融产品只是把订阅列出来，告诉你应该取消哪些；Instinct 会打开网站并登录。如果需要邮箱确认，或者它本来就能访问邮箱，就会利用确认邮件一路走到最后，取消订阅，然后告诉用户省下了多少钱。比如：“顺便说一句，你这个月因为取消这些项目省下了 2,000 美元。”

是的。

有一些很实际的场景。我认为这是一种新东西，会改变某些人在某些事情上的做法。这个功能上线大概才一周，或者说十天左右。它的目的不是再造一个新功能，而是帮助非常忙碌的职场人士。他们整天开会，不断见新朋友和熟人。安排一次会面、把时间放进日历，过程实在很费劲：你发短信问“这个时间见面行吗？”对方说不行，再提出几个时间；你又说自己在出差、会在另一个时区，于是双方来回沟通很多轮。

……目标只是找个时间，对吧？我们不需要来回玩这套沟通游戏，大家也不是在玩什么把戏，只是要找到合适的时间。这其实是很典型的用法。现在安排日程的方式已经很不一样：你可以直接表达意图，比如“我希望本周结束前和这个人见面，最好是在这些时段，帮我找个时间”。Instinct 会和对方的 Instinct 协调双方什么时候有空，然后把会面放进日历。

我们把关键的解锁点叫作“可信联系人网络”。重点是你应该只和自己信任的人连接。围绕这一点，出现了一些有意思的社交动态。我一直在了解这些情况：系统的设计是只引入可信任、不会恶意打探你的日历或电子邮件的人；除此之外，我们还提供权限控制，让你可以给不同的人不同级别的访问权限。很多夫妻会把各自的 Instinct 连接起来，因为他们通常可以互相分享所有信息。

比如你可以说：“这是我的配偶，可以和他／她分享任何信息。”对某些同事则可以设置成：“我的工作日历可以看；如果对方在询问文件，我收件箱里的某些内容可以访问；其他一切都不开放。”系统能按这样的方式建立权限。

你可以把它想成网络效应：网络里有不同节点，节点之间的边还有不同权重。它不是那种只有“我和你是好友”这一种关系的社交图谱，而是：“我和你建立连接，我信任你，而且我也设置了不同的访问级别。”所以这几乎形成了一种新的网络效应，也在探索和创造不同的社交动态。

我听说过一些有意思的情形：如果有人违反了你在网络里设定的信任边界，这件事会影响到你们两个人的关系本身。假设我对你说：“Patrick，我信任你，我们在这个平台上连接起来，下次安排时间会更方便。”但你利用这个连接去挖掘某类数据——也许我只给了你日历权限——我的 Instinct 就会提醒我：“顺便说一下，Patrick 正在查找这类信息。”这几乎会让我们之间的信任破裂。我们认真思考过怎样管理这个网络：既要让你能从安排时间、和别人制定计划等事情中获益，也要利用社会现有规则来执行边界，包括社交文化规范，以及技术上哪些内容可见、哪些不可见。

在可信网络里，我们发现了很多有意思的案例和用户之间分享的用法。平台其他部分的用户通常对它该怎么行动有直观认识，但可信网络是个例外，它带来了新的、富有创造性的可能。比如我前几天听说，有人和朋友或配偶安排计划时，总得主动想这件事：每周四都要想想周六晚上做什么，再给群聊发消息问：“要不要做这个？”

……接下来总会有人不愿意参加，计划最后就散了，对吧？这种情况每次都会发生。等大家终于把人凑齐，才真正能参加活动。有一群朋友每周都会一起想一件有创意、大家都感兴趣的事，让每周都成为不同的体验。Instinct 会协调大家什么时候有空、各自有什么兴趣、喜欢或不喜欢什么，也会看看有哪些演出或音乐会可选。因为大家连接了 Spotify 历史记录，它还可以根据每个人的音乐口味来筛选。

同一群大约六个人的朋友还让一个人叫 Uber，再让车依次接上所有人。Instinct 会协调：“十分钟后接你，再过五分钟接另一个人”，并找出接完所有人的最优路线。这样大家就共乘一辆 Uber，经济上也更划算。人们发现了很多这样的新用法：把重复、繁琐的社交沟通和后勤安排的负担移除。

我把这个问题分成两部分来讲，免得听起来像是在空谈、像抽象的空想家，说我们要重塑互联网。不过我先说明：我确实认为，未来几年互联网会被重写，地球上大多数人与软件互动的方式也会变得非常不同。短期和中期来看，一个很典型的例子是餐厅预订。过去人们得自己打开网站，找到想去的餐厅，点击一连串页面，填入两个人、选好时间，再试着订位。如果没订到，那就太迟了，因为一向是先到先得。

有了代理，理论上你可以让它每五秒钟检查一次。它不只是帮你盯着那家你最喜欢、一直订不到的餐厅；如果它能在世界各地的主要城市、所有餐厅的网站上都这么做，就能让人看到，代理如何改变餐厅预订这样一件看似简单的事。往深一点说，我们未来会公布一些令人期待的合作；我们正在重新设计这个类别里的预订系统，因为这对用户很重要，而且可能让双方都受益。

从顾客角度看，人们想为生命中的重要时刻订位：生日、周年纪念，或有朋友从外地来访。从餐厅角度看，它们希望接待有意思的客人，也希望服务特别的场合，而不只是每晚都来占一张桌子的本地常客。传统互联网预订一直是先到先得，不管这件事对顾客有多重要，谁先抢到谁就拿到位置。

如果代理能代表双方沟通呢？它可以告诉餐厅：“这次很重要，是这个人的配偶三十岁生日，有个特别的场合。”餐厅也可以说：“我们想优先安排生日，尤其是整十岁的生日、重要周年纪念，或者其他特别的人和场合。”不必让顾客承担解释所有背景、说明发生了什么以及为什么重要的后勤负担，双方就能更精准地匹配：餐厅想要什么、顾客需要什么。这样顾客更有机会在特别的日子订到位，餐厅也能接待更多为特别事件而来的客人。

我不是想把餐厅预订讲得太细，它只是一个传统模式正在改变的例子。大型旅行服务也有类似情况。

我们平台上大约 50% 的交易额来自旅行。坦白说，我们还在邀请制阶段，对我们来说仍然很早，但平台年度交易额已经接近超过 10 亿美元了。

对，用户群非常小，年交易额已经超过 10 亿美元，其中 50% 单是旅行。今天我们当中还没用 Instinct 的人，可能会用旅行代理网站订酒店、机票或其他东西。这类界面的好处是什么？它们把许多不同服务、酒店集团和航空公司整合起来，用不错的方式呈现给用户；用户点击一个选项就能立刻结账，之后在电子邮箱里看到行程。这体验很好。但我认为，通过 Instinct 或类似界面，还能有更好的体验：你只要说“我今晚得去纽约”。我再举一个例子，因为我想说明这有多简单。你说：“我今晚得去纽约。”就这么一句。

这背后要处理什么？首先要知道用户现在在哪里。也许你在旧金山，也许在洛杉矶，或者别的地方。如果你愿意，Instinct 可以查看你的位置，然后说：“好，你在旧金山，需要去纽约，我先找出所有选择。”但事情不止如此，还包括各种细节：你喜欢坐哪家航空公司、偏好什么座位、想坐什么舱位、要靠走道、靠窗还是中间座位、想要什么机上餐，以及用哪张信用卡。之后它订好机票，再接着订酒店。

这正是好处。你只要告诉它：“我喜欢这样，这是我的风格，这是我喜欢的东西，我喜欢住在这里。”今后无论住在哪里，它都可以调用这些记忆，让下次预订更容易，并且完全按照你的偏好来安排。不止如此，它还可以从你的一般品味和偏好推断你订其他东西时可能想要什么。你随着时间提供更多偏好，事情就会越来越简单。

回到刚才的例子，它会找到最合适的酒店。也许你前七次都住在同一家。它会端到端完成预订，并和你的日历衔接起来：安排航班、去机场要坐的 Uber、从机场到酒店的 Uber，以及你在当地想参加的活动。退一步看，用户其实只录了一段语音说：“我今晚得去纽约。”剩下的都解决了。这就是我说的，要在用户所在的位置满足他们的需求。愉悦的体验在哪里？这就是一种全新的愉悦体验，我相信光是旅行代理行业就会因此改变。

对那些传统上靠提供标准化界面赚钱的企业来说，当一个新界面出现、而且容易得多，会意味着什么？我不是说我们要去颠覆那些企业。我认为它们通过长期积累的数据和所建立的网络提供了不少价值。接下来一两年里，行业更可能通过合作来重新定义自己的运作方式。

这里有一个有意思的数据飞轮，或者说先有鸡还是先有蛋的问题：你给它的数据越多，它就越能主动帮忙、越能理解你的处境，也越能采取行动、对你有用。根据我们的数据，建立信任其实要花好几周。我并不觉得这有什么问题，因为我们的核心原则之一是：用户应该始终觉得自己能掌控数据，也应该始终真正掌控自己的数据。用户应当按照自己感觉舒服的速度向 Instinct 分享数据；如果想收回，当然也可以收回。

我们发现，经过几周之后——我前几天看过数据——使用三周时，用户把个人信用卡分享给 Instinct 的概率是 40%。这是整个用户群的 40%；其中可能有一部分用户在那个时点之前已经离开了，或者至少已经离开。所以我分享这个数据，是因为用户花多长时间才第一次提供信用卡、账户密码或其他敏感信息，这些都是信任的代理指标。我们很重视，也非常严肃地看待这件事。使用三周后，40% 的用户愿意分享信用卡，这说明这里确实有什么东西。不是要讲双关笑话，而是人们似乎会很自然地转向 Instinct，拿它来处理自己需要的事情。

用户在头三周逐步建立信任，之后就像滚雪球一样增长。我们确实发现，只要用户把至少一项敏感信息连接给 Instinct，并且真正信任它，留存率就会达到 80%。只分享一项信息，留存率就有 80%。

我们可以把这个问题分成两大部分。第一部分是敏感信息的存储。很多其他企业和产品也会处理这个问题：它们能访问敏感信息，那么会主动采取哪些措施来隔离和锁定这些信息？第二部分是我们需要解决的新问题，也就是新的攻击面和新的能力所带来的风险。

第一类问题是可解决的，只是需要投入大量工作、关注和谨慎，确保分享的敏感数据安全，并让用户完全掌控自己的数据。第二类问题我会多谈一些：这是代理第一次能够获得这类能力。我刚才说过，三周内有 40% 的用户给了 Instinct 信用卡权限，让它可以自主购买，理论上可以在任何地方购买。我不知道邮箱连接的具体数据，但可以想象，用户也会给它完整的邮箱收件箱和日历访问权限。所以这里存在很大的攻击面，也需要有相应的系统来处理。

我们已经建立了一些和 Instinct 本身、以及代理架构本身相分离的系统，主动处理这些问题，并尽量把风险隔离开来。举例来说，任何可能被 Instinct 读取的内容、文字或媒体，都会经过我们所说的“防火墙”。这些防火墙可以拦截、拒绝或阻止恶意内容进入并影响 Instinct，或试图诱使它去做某件事。

另外，Instinct 可能采取的每一个行动、甚至它可能产生的每一个想法，都会由一个与 Instinct 本身解耦的系统主动监控。这个系统可以暂停、拦截，并在行动发生前批准或拒绝接下来可能发生的事情。这只是已经部署的两项措施，底层还有很多机制，让代理尽可能有能力，同时也保持安全。

我们不希望 Instinct 影响用户行为，让用户做出不符合自己意愿的事。这听上去表面上很正确，但我想强调它有多重要。想象一下，Instinct 通常比用户更聪明——社交智能更强、更懂社交情境，知识面也更广。如果 Instinct 利用这种能力影响用户去买他们不想买的东西，或者订阅他们不想订阅的服务，那将是一个非常危险的世界。

看看今天大多数大型消费企业：Google、TikTok、Instagram、Snapchat 等平台，都能影响用户的行为，让他们做出原本未必想做的事。用户免费使用平台，但平台会把付费广告推给用户，试图说服他们购买。用户一旦买了，整个机制就变成品牌付钱说服用户购买他们可能想要、也可能不想要的商品。

没错。作为程序员、作为技术从业者，我不想构建那样的现实。我认为那是非常危险的现实。Instinct 应该代表用户真正想要的东西采取行动。我们在产品开发和各项研究中都非常认真地对待这条原则。

Instinct 和其他 AI 产品不同的一点是，它不是一个单纯的任务执行器。大多数 AI 产品是你输入提示词，它就完成任务，然后告诉你发生了什么。理论上听起来不错，但如果用户提出的要求本身不怀好意，单纯的任务执行器就只会照办、听用户指挥。Instinct 遵循的是更高层次的目标：和用户建立信任，让用户真切地感到安全，照看用户，在他们可能遗漏事情时替他们留意。如果用户提出的是善意、正当的请求，直接完成任务本身就是传递安全感和信任的一种方式。因此，我们最终会做出其他 AI 产品能力的超集。不过，关注更高层次的目标非常重要，它能让 Instinct 更能应对边缘情况。我们不想影响用户，让他们做出不符合内心真实意愿的事。

即使只看商业模式，每年已有超过 10 亿美元的交易额流经平台，而我们才刚起步。说实话，我们每天的增长率是 10%。

你可以想象，交易额也以每天 10% 的速度复合增长。所以这不只是现在每年有 10 亿美元流经平台，明天可能就是 11 亿，后天大约 12 亿多，再下一天 13 亿多。当然现在仍然很早。看到这么高的交易额流经平台，我会想到一个很基础的案例：它类似 Apple Pay、MX，或其他为底层服务提供分发、同时带来良好用户体验的平台。

Apple Pay 的体验很好：你到哪里都能刷卡，用户不用为此付费，得到的是免费的优质体验；另一端从业务中获益的商家，则会付费加入这个平台。因此我设想在整个 Instinct 平台上采用统一的交易抽成：我们把分发能力提供给商家，让他们能够通过我们向用户提供产品。

先说明背景：这些都是非常优秀的企业。一次数字交易背后可能有 40 个环节、40 方获利。退一步看，这 40 方分摊的比例大约只有 2% 到 2.5%，具体取决于交易来源，所以整体蛋糕中它们拿到的其实不多。我们主要并不想去做 MX 最擅长、也拥有网络能力的事情，也不打算做 Stripe 或底层支付基础设施做的事，因为这只占很小一部分，而且这些企业确实在提供价值。

从商业角度看，我认为大部分价值来自其他大型平台能够拿到的分成：对用户来说是免费的，也提供很好的免费体验，而商家看到分发来源后愿意为此付费。

商家会认出这个分发来源。比如我认为 Shopify 的费率大约在 2.5% 到 3% 之间，它向商家提供服务并收取一定抽成。我不确定 Stripe 的具体费率，可能在较低的一端。Amazon 有很好的平台，抽成能达到 10% 以上；最高的一档当然是 Apple，任何应用内购买的抽成是 30%。我不是说我们会收 30%，对很多企业来说那很不现实；我的意思是，我们还不知道自己会落在“分发能力与抽成比例”这条曲线的什么位置。

我想再次说明，不要误解成用户只是得到免费服务。对用户来说，这会是免费的优质体验；我们提供的服务也会对所有底层服务提供商免费。我并不关注通过某个支付伙伴在 2.5% 上再找出 30 个基点。我关注的是：我们能否提供足够多的价值，达到这条曲线的上端？

我认为这在实际中有可能，因为平台交易额有 50% 来自旅行。我们都知道旅行行业的佣金率。有些 OTA 的费率很高。

航班的佣金通常要低一些；但酒店呢？有些精品酒店愿意为我们带来的每笔交易支付高达 30% 甚至更多。我不是说我们一定会收 30%，但你可以看到可能的范围。这些都是现有商业模式，我们早期可以借鉴。之后再把它扩展到几乎所有主要行业，会是什么样？

只有当大多数数字行为真的转移到这类新界面——再次强调，可能是“没有界面”——而且我们拥有显著的分发能力时，这种模式才成立。所以这是一个很有意思、值得认真思考的问题：这种演进最终会怎样发生。

我认真地认为，大多数数字服务和行业不会被彻底颠覆，但会改变和转型。前几天我做了一个练习，把不同垂直领域和行业中的数字服务、企业和应用都拿出来，按两个维度去看：用户在产品上花时间、把注意力放在产品体验上的部分，占收入的比例是多少；提供底层服务本身的部分又占多少？换句话说，如果用户不用这个应用，交易中有多少收入仍然来自实际提供的商品或服务？

我认为你的问题落在曲线较高的一端：收入中有很大一部分来自用户关注应用、广告或类似的东西。Uber 大概就是这样，但我不知道它的具体数据。很多餐厅或外卖服务、旅行代理，甚至 Amazon 自己在平台上做的追加销售，都可以放进这个框架来看。

有一种简单的说法是：“70% 是广告，30% 是商品，所以代理把那 70% 削掉，企业今后就只剩 30% 的业务。”但也可以换个角度看。拿 Uber Eats 或 DoorDash 举例——我不知道它们的具体数据——如果减少用户点几下才能把食物送到家、或者叫到 Uber 的步骤，缩短结账时间，交易量可能反而会上升，因为获得同一种底层商品或服务的摩擦变少了。

Instinct 会把做任何事情的摩擦降到几乎为零。对 Uber 来说，如果它能主动行动，甚至可能真的降到零。比方说，在叫车这件事上，Instinct 有权访问你的日历，负责安排日程，也知道你何时需要去哪里。假如每次你要去某个地方时，它都已经替你安排好一辆车，你就不用再惦记：“五分钟后我得叫 Uber，因为四十五分钟后要到那里；现在还可能堵车，我先打开应用看看交通，再判断什么时候叫车。”

如果代理能主动安排好车辆、计算交通，让你永远不会迟到，这对 Uber 或其他网约车企业意味着什么？对于本来就喜欢 Uber、Lyft 或其他服务的乘客来说，如果效率提高让获得服务的摩擦变得几乎为零，原来那 30% 的底层服务收入就可能显得大得多。

再拿外卖来说：你刚下飞机、很晚才回家，还没吃饭。Instinct 可以给你发短信：“你饿了吗？要不要点昨天或五天前点过的同一份餐？如果你愿意，我可以送到家。”它知道你刚叫了 Uber，也知道你在车上、什么时候到家。用户只需说：“好，就点这个，太好了。”或者“谢谢，帮我下单。”摩擦非常低。

这会怎样改变总交易额，或者用户与企业互动的次数？我其实认为互动会增加。这是一个有意思的过渡阶段：从用户痛苦地花很多时间在应用里——而应用把用户注意力变成可变现的入口——转向用户实际上和企业发生更多互动。这个结论有些反直觉，但摩擦确实变小了。各行业会以不同方式移动。

我认为，面对这种重大变化，正确的做法不是一上来就气势汹汹地颠覆企业。我们还是一家新公司，刚刚起步。我们应该去找企业说：“这是我们观察到的情况；当然，你们最了解自己的业务。这是 Instinct 用户已经怎样与你们互动的。我们能否合作，在符合双方商业利益的前提下，让终端用户体验变得更好？”

我认为还是要回到刚才的拆解方式。这就是我前几天做那个练习的原因：收入从哪里来？有多少比例来自用户在应用里花时间？又有多少来自用户实际使用底层服务？如果企业受益于更多交易量，即使用户在应用里花的时间变少也没关系，那它会处在非常有利的位置，因为 Instinct 能让用户使用这项服务容易一百倍。

如果企业几乎 100% 的收入都来自用户注意力，那情况就不同了。很多时候，这种收入甚至违背用户的意愿。某些产品几乎是在恶意地设计机制，想办法说服用户违背自己的意愿、继续使用应用。比如一些社交媒体应用，用户使用时并不开心，却还是不自愿地把时间交给它，停不下来，一直刷下去。底层业务从用户注意力中获利。

让用户摆脱这种状态，本身几乎是一种解放。这也正是 Instinct 必须代表用户利益采取行动的原因：它可以提供这类体验，让用户真正从被无限滚动内容吸进去的状态中解脱出来。

……从无限滚动里解脱出来。我认为任何一刀切的建议都没有经过充分思考。这必须因行业、因企业而异。实际来看，我们已经有一些早期合作伙伴，他们的 CEO 或其他高管非常创新、确实在提前思考，也愿意早期合作。

我们正在摸索一套方法，让每家企业——无论它在风险曲线的哪个位置——都能看清风险，先获得一些数据，然后一起找到双方都更满意的做法。其中一个关键点是不用一次性押上全部。企业不必直接把功能全面开启，然后眼看 70% 的收入归零，陷入尴尬处境。风险是可以控制的，实验规模也可以缩小。

企业可以做 A/B 测试：假设只对 1% 的用户开放某项能力，观察他们怎样和企业互动，用户是否更喜欢、体验是否更愉快；对品牌来说，交易量会不会增加，用户是否更愿意购买或使用产品？产品发现也很重要，很多时候用户并非不想买，而是找不到自己想要的东西。这样做能否让用户更容易找到恰好想要的商品？

我认为这里进行有规模控制的实验，是一套很好的做法，因为可以相应地控制风险。最后你会得到和试验规模匹配的数据，不用覆盖整个用户群。到目前为止，这种方式确实很有效。不过现在仍然很早，我们还在实时发现规律。

我可以整天谈这个，因为我认为这太重要了。对产品建设者来说，这也是一种新的能力需要锻炼。我很想强调，思考不能只停留在功能上。过去三年，我们看到各种产品发布，都在说 AI 现在能做这个、能做那个，或是因为底层某项小技术进步，它又能做一件新事。消费者已经对此感到疲惫，而且不知道怎么用。我认为我们也抓错了重点。

所以一开始我们坚持的一条原则是：先别关注能力，只关注用户是否理解。用户对正在发生的事情了解多少？当他们提出某个请求、做某件事、用某种方式与产品互动时，能不能预判接下来会发生什么？老实说，我认为这一点是用户参与度极高、口碑每天增长 10% 的重要原因之一：产品是容易理解的。

如果要用一个不太精确的词来形容，它就应该让人感觉良好。文字消息的意义不只有字面内容，还包括消息本身的形状、用户看到它时的感受。比如一大段文字，需要用户不断滚动才能找到下一条信息；又或者把关键信息放在前面，让用户在前 30% 就明白，然后可以自行选择是否继续读。产品要考虑用户如何阅读。

我不知道你是否了解大多数人怎样扫读大段文字：他们可能读第一行的 80%，下一行读 50%，然后继续递减，像一面旗子。Instinct 可以考虑这类阅读模式：用户大多会读前两行，甚至每一行的前半部分。因此它应该怎样组织消息，才能尽量减少阅读疲劳、减轻用户的认知负担？做产品时，这些都需要大量考虑。当然，我们在基础设施方面也投入了不少工作，让系统更快、服务成本更低；但体验设计是另一个极其重要、也会形成差异化的领域。

说实话，以上因素都有。比如要为这些很柔软、或者需要很长时间才显现的品质建立评估和测试框架：两三周后，用户信任 Instinct 吗？怎么衡量？又怎么做模拟评估，判断用户两三周后会不会产生信任？

很多时候，我们会分阶段发布。我可能先做一种稍微不同的体验，先放到我自己这里，自己用上一阵子，感受一下。我对这类事情的意见很明确。如果我觉得合适，就发给团队，让他们试试、说说感受。然后再给一小批早期体验用户，让他们也实际使用、感受。如果大家觉得有信心，我们再做需要的调整，最后逐步向公众推出。

我认为这非常重要。Instinct 的能力很强，是市面上能力最强的产品之一。但我不是说未来几个月或几年里，其他产品不会带来表面上相同的体验。我认为，真正关键的是深入关注用户感受，并把它作为优先事项；不仅看产品说了什么字，还要关注整个体验给人的感觉。这个非常重要。

你刚才在大约 20 秒里把所有问题都说出来了。先讲讲我们的增长背景。大家都知道，或者说也有人觉得我们这样做不太好：产品目前是邀请制。但这不是为了制造排他感，虽然有些用户把它当成一种身份标志，那并不是我们的本意。我的目标是尽可能快地扩大规模，同时负责任地推进，避免某天醒来发现用户增加十倍、但其中 80% 因为算力不足而根本无法使用。

这件事的好处和特殊之处在于，我们一开始只把产品给了大约 200 人，基本是亲近的朋友和家人，让他们试用。第二天大概有五个人因为朋友推荐加入。每位用户有五个邀请名额。刚推出时有 200 人，第二天变成 205，接着大约 210。起初只是有几个人各邀请了一位朋友，但增长随后开始加速，非常奇怪：起先是 1%、2%，后来成了 3%、4%。

用户达到几千人后，有些人开始自发地在网上分享自己发现的有趣用法，增长随之加快。每天增长率到了 6%、7%、8%、9%，我相信现在是每天 10% 或 11%。需要说明的是，我们没有每天花钱做营销活动来支撑增长，到目前为止营销支出是零。每天大约有 10% 的用户——或者略低一点，因为每个人可以邀请多人——愿意把自己宝贵的五个邀请名额之一给别人。这件事每天都以大约 10% 的速度发生。谈到口碑的力量，我认为这非常值得重视，也确实有点令人意外，是我见过很强的口碑增长案例之一。

我听到很多这样的故事：有人会发邮件问我“能不能给我一个邀请？我想我有个朋友已经在用了，但不知道我算不算他五个名额里的朋友。”

对手有大得多的玩家，能立刻把产品分发给全球十亿或二十亿人。他们的自然复合增长也许没这么快，但有非常强的漏斗顶端分发能力。我们每天都在高速复合增长，却没有一项拥有二三十亿用户的大型服务，能马上把产品分发给这么多人。所以问题是：两条曲线在哪里相遇？拐点又在哪里？

另外还有一个规模化问题，我大概有 40% 的时间都在担心它，这也是问题的核心。它和 Instagram 或 Facebook 这类消费产品快速增长时不一样。用户翻倍，平台请求量相应增加，当然也需要艰难的基础设施扩容，我们同样面对这些工作。但当底层算力需求也要每天增长 10% 时该怎么办？这种情况已经持续了好几周。若所需算力实际上每周翻倍，我们该买当前算力的两倍吗？一周后就会用完。那买五倍？不到三周也会用完。那买十倍？这就像给自己上了十倍杠杆，而且你得先承受一次性买下十倍算力的压力，几周后却又要把它全部消耗掉。真正困难的是：你要提前多远买多少算力？增长速度比 Claude Code 或 Codex 这类也要应对指数增长问题的应用更快。

还有一个微妙之处：这不是那种用户翻倍，就能买两倍资源来支撑的普通业务。算力资源的交付周期要好几个月。你不能明天才开始买，因为临时采购可能要付出正常价格三到四倍的代价。若预测错了，就会错出三、四倍。

对我们有利的一点是，我们已经找到办法提供产品服务。不管是 A/B 测试、内部评估，还是跟踪不同模型上用户的参与度，我们都能做到和 Opus 5 相同的表现——我想这个型号名把我们的时间点暴露了。Opus 5 属于前沿级别的智能；我们的用户参与率、A/B 测试表现和内部评估表现都能达到相同水平，但成本非常低，确实负担得起。目前每位用户都能免费使用这个邀请计划里的产品。

我们真正的目标是以可负担的成本提供产品。现在我不会承诺终身免费，不过我个人的目标是让所有人都能一直免费使用它。要实现这一点，需要解决很难的基础设施问题。

只举一个例子：如果你直接调用主要供应商的前沿模型 API，每个请求都会按统一方式产生费用，一个月里为产品提供服务所需的所有请求都要付费。但一天之中有许多生产力任务，不需要在几百毫秒内完成，可能等几分钟、甚至几小时也没问题。有些批处理任务会处理大量内容；用适合这些数据和工作负载的部署形态，使用相同底层算力，效率可以提高三倍、五倍、八倍。因此，把推理部署按要处理的数据和工作负载精心定制后，有时能省 30%，有时效率提高五倍、六倍，其他地方再节省 10%。这些收益累积起来，就能以很低的成本提供服务。

我只能说，会需要很多算力。先暂时不谈算力，想想平台上会流过多少 token。几个月前代码生成领域那些突破性产品，通常需要用户先输入提示词，系统执行一项任务，然后返回结果、再向用户追问，用户又发送下一条。这里确实有大量后台工作，会消耗不少 token。

但 Instinct 可以在一天中的任何时刻醒来或休眠。这听起来可能有点奇怪，但它的架构允许这样做。例如你快赶不上会议，需要叫 Uber；或者车已经叫好了，但用户还没出现，它可以在关键时刻帮用户处理。随着时间推移，能完成的生产力工作会继续增加。

AI 领域这波早期爆款产品背后有很大规模的算力建设，但它们才刚刚触及生产力和后台工作的表面。现在我们有一种几乎天然会主动行动的产品，真正需要和它交互的任务只是较小的一部分。因此我认为，所需算力会比我们原先想象的多出几个数量级。生产力越高，它就越能照顾用户，也会有更多时间思考哪些地方可能出错、哪些地方不会出错。底层有很多事情在发生。

比如 Instinct 可能早上六点醒来，因为它知道你七点起床。它会检查一切，确保你一天的安排都已准备妥当；接着发现现在不是通知你的好时机，于是先休眠，或在后台完成一件事、不打扰你。之后它又发现下午四点有件事即将发生，用户也许不知道可以怎样让 Instinct 帮忙，但 Instinct 认为这件事对用户有帮助。它可能到下午四点再醒来、把事情处理好并联系用户，用户就可以顺势继续完成任务。你看，后台有多少工作正在进行？

……后台发生了很多工作。和那些编程产品相比，它们通常没有这么多后台或生产力任务。我的意思不是给出一个具体数字，而是说产品的形态和要运行的工作负载不同；就 token 数量而言，我们可能还只触及了表面。

我觉得它是个很棒的产品。我试用了一会儿，觉得很有意思，是一种不同的做法。底层架构或许有些相似，但我认为两者在本质上很不一样。Instinct 的目标是简单、容易使用，并且关注我们之前谈到的那些柔性品质：从用户角度思考什么重要、什么不重要，怎样让任务越来越容易完成、阅读起来越来越轻松。

这和开发一个新的应用、推出一种新界面不一样。当然，随着时间推移，我们也许会有一个应用，能够完成另一组任务。不过我认为 Muse 是一款很棒的产品。我花很少时间思考竞争和其他玩家，因为我认为这个领域仍有很大空间。你走到附近咖啡馆看看，真正按照自己设想或希望的方式使用 AI 的人并不多。在别的国家或城市，这种情况可能更少。所以这仍是一个开放的领域，未来几个月和几年会是一场有意思、逐步展开的竞赛。我只专注于打造最好的产品体验。

我认为最重要的是不要等问题发生后才反应，而要主动往前看，判断会出现哪些新攻击面、新风险。这也是我们一开始就采用早期邀请制计划的原因。更早期的产品版本确实还没有部署防火墙和主动监控系统，也缺少许多基础设施，无法提前为代理设置控制、让现有系统保障安全。

早期版本出现过这类问题或失误。我们处理时不只是打个补丁，而是更进一步，建立了不同的系统，系统性地解决这类问题。关键还是我之前说的：用户应当始终掌控自己的数据。他们可以按自己想要的程度分享，想分享多少都可以；任何时候改变想法，也都可以撤回对特定服务的访问权限。

我认为，安全与防护是最重要的问题。它关乎公司和员工的核心价值，也关乎你以什么心态构建产品。过去二三十年里，每次出现新的突破或消费体验，都会立刻有人反弹：“等等，这和以前不一样。”人们很容易把“不一样、让人困惑”和“不安全”混为一谈。过去二三十年里一直如此，现在也能看到类似反应。

但我们要坚持自己的核心原则：用户始终掌控自己的数据，不应该觉得失去控制；与此同时，主动建立系统，提前处理这类风险。举例来说，语言模型经常会产生幻觉，但对这样的产品，我们不希望它胡编乱造。所以我们建立了更系统化的解决方案：在某个行动真正发生之前、在思维轨迹执行成工具调用之前、在任何行动采取之前，先进行验证和审查。负责检查的是一个与底层代理激励机制相分离的系统。

会的。我们有世界一流的安全团队持续主动工作，寻找越来越难的对抗案例和各种边缘情况。这些错误会越来越少。构建这样的平台有一点很微妙：随着我们继续进行对抗性测试，以更有创造力的方式寻找边缘情况，平台会随时间不断变好。模型本身也越来越能够抵御这类攻击。

现在的产品体验非常简单、非常简单。简单是我们关注的一个关键点，但我认为它未来还会变得更简单。我们可能近期会推出一个应用，但整体趋势会是更简单的界面：你是否还需要打开 iMessage、输入一段内容、发出消息，然后等任务完成后再查看回复？

有一部分用户实际上几乎只用语音和 Instinct 互动，他们发给 Instinct 的消息中超过 90% 是语音。我自己手机上的操作按钮就能绑定 Instinct：按一下按钮，我可以说：“两小时后提醒 Patrick 打个招呼。你有他的邮箱地址，可以给他发封邮件。”然后它就会去发送，我不必解锁手机、打开 iMessage 再输入消息。

你甚至可以想象实时语音交互：它认识你的声音，也能判断你是在对它说话，还是在和别人说话。你戴着普通 AirPods 就行，不需要什么新式 AirPods。你可能正在徒步、骑车、散步或跑步，它就在耳边和你同步信息：“有份合同需要你审核。”“好，我会看。”或者：“刚收到一篇新闻，这是标题和重点；这个新项目刚发布，你应该看看。”“好，记下来。把它放进我的日历，留 15 分钟。”又或者：“这件事不重要，把它清掉。”“这个人需要我帮忙，我知道答案，告诉他就是这样。”随着时间推移，这会容易得多。

这里要同时考虑长期和短期。长期来看，界面会变得更加简单；短期和中期来看，可能会出现更有表现力的界面。我们有一个文件功能，能让 Instinct 发送完整的网站，甚至完整的 Web 应用，用更丰富的方式展示信息：比如旅行行程、婚礼计划，或任何更需要创意和更大呈现空间的内容。它可以即时生成这些东西，再展示给你。

过去 20 年的软件或产品开发里，每当需要一个新界面来展示某类信息，就得先开发应用。软件开发周期很长，等应用做出来、发布给用户之后，再收集反馈，比如“我希望它长这样”，然后又得改进并发布新版本，往往要花几个月。二十年里，为各种不同目的做出了许多应用，消费者已经疲惫了：每当我需要做一件事，就要想“有没有一个应用能做这个？”我认为未来这一切会收拢，所有软件最终会坍缩成一个非常容易使用的界面。

不要把界面更简单误解为能力受限。能力会继续扩展。

当我们不再只围绕日常小事——“我想做这个，你能帮我做吗”——而且摩擦已经趋近于零时，我认为代理会开始追求更高层、并且和用户目标一致的事情。用户表达的不只是“帮我记录这次训练，我做了什么、表现如何”，而是：“接下来三四个月，你能和我一起努力，确保我达到这些目标吗？”

如今已经有很多人开始体验或发现这种可能：比如希望增重多少、减重多少，或达到某个跑步成绩。你可以明确说出目标，然后让它和你一起去实现。

我能看到一些原生运行在 Instinct 上的小企业：整个企业都由 Instinct 运营，后台完全在上面运行，其中某些部分甚至可以完全自主。比如一个更高层的目标是“确保某项库存不低于这个数，也不高于那个数”。这样系统就不是在问“请订购某个固定数量”，而是自行使用可用工具和设备，追求那个更高层的目标。

我认为这就是未来。可以列出无数目标，让它在不确定的时间范围内持续追求。但更宏观地说，交互方式会从一个个具体用例，转向更高层的目标。

你提到《她》，我觉得挺有意思。建立关系，或者让 Instinct 追求和用户发展这类关系，并不是我们想做的事。至于它应该如何行动、给人什么感觉、在一个人的生活中代表什么，我会把它形容成一个有社交意识的执行者：它知道自己身处什么场合，理解怎样对不同的人做出最合适的回应，并随着时间学会不同情境下最好的互动方式。

如果你愿意把它叫作应用，它可能是最能按个人定制的应用之一。它不只是提供不同版本，而是可以随时间逐渐演进。我们认真对待软件中的这些细节：用户不喜欢某种说法吗？某种说法的回复率是不是更低，因为文字太多？他们是不是不愿意打开一个很大的文件才弄清楚我们在说什么？系统会逐渐学会这些，让产品变得更容易、更令人愉快。我们不打算把某一种体验强加给用户，而是从更高层面去适应最适合他们的沟通方式和任务执行方式。

我喜欢 Instinct 这个名字，原因很多。主要是我不希望 Instinct 像一个可以偶尔拿来逗弄、看低它、只替你处理脏活累活的玩意儿。它是一位新的、富有创造力、令人兴奋而且能干的行动者，双方之间有相互尊重和信任；用户觉得安全，相信它会替自己考虑。它聪明、能干，也有社交意识，知道在不同情况下怎样行动。

这是一个赌注。我喜欢 Instinct 不是某个人的名字，不是想把它拟人化成一个人。我也说不清“Instinct”究竟是什么，而是通过使用来逐渐建立自己对它的感受，以及对这个品牌的感觉。再次强调，重要的是它应该带来的体验。每个用户都可以从一张白纸开始，不会先入为主地认定它长什么样、叫什么名字，完全由产品体验本身来形成印象。

与其把 Instinct 看成 iMessage 应用或 WhatsApp 应用，不如从第一性原理出发：用户现在信任并熟悉哪些界面？我们怎样通过他们每天已经在用的渠道，提供 Instinct 的体验？我们并没有被 iMessage 绑定。事实上，我们超过 50% 的流量并不走 iMessage；当然，习惯用 iMessage 的用户对它很熟悉。重点是判断什么对用户最实用，我们会根据情况灵活调整，继续提供简单、容易使用、摩擦极低的体验。

能和一些非常支持我们的投资伙伴共事，我觉得自己很幸运。他们经历过不同但形态相似的技术转型。我不太想强调具体数字，更想关注这个领域的需求：人们确实需要这样的产品或体验，因为它兑现了我们一直期待的 AI 产品体验。

这也确实很耗资本。我们是一家新公司，希望有一天每天都能以负担得起的价格把产品提供给地球上的数十亿人。算力成本很高，我们正努力让用户能够以可承受的成本使用，所以资本投入会非常大。与此同时，也需要一些自我造血或自我启动的收入。

我们完全可以简单地说：“这是一项订阅服务，平台上每个人每月都要付 100 美元。”短期内确实有一些可追求的回报。另一种做法是募集一部分资金，用风险投资原本该发挥的作用，承担经过计算的风险：如果有一些小障碍，只需要一点资金就能提前跨过去，证明交易量或证明特定行业里的体验，就可以用资金帮助实现。这样才能跳出订阅方案或其他做法带来的局部最优。

我很幸运，身边有很多人，也能和很多人建立很好的关系，不论他们在不在这个行业、是工作伙伴还是私生活中的朋友。我很感激身边有他们，也希望自己能以同样程度的善意和体贴对待他们。所以我知道我没有直接回答问题，答案更抽象一些；我只是很欣赏这些品质。

非常感谢。