a16z 內部复盤：AI 社交產品或許從根本上就不成立

來源：a16z

整理：Z Finance

圖片來源：a16z

在過去十年裡，每一次消費級產品的爆發，幾乎都伴隨著一次社交範式的重構：從 Facebook 的好友動態到 TikTok 的算法推薦，我們逐漸學會用產品定義自我、表達身份。

那時的產品，是人在表達，產品在輔助；而如今，AI 正在悄然完成一次角色反轉——它不再是人的工具，而開始成為表達的主體、連接的中介，甚至情感的承載者。 從 ChatGPT 到 Veo3，從 11 Labs 到 ChARacter.AI，我們正目睹一場被誤認為是“效率提升”，實則是“人類角色外包”的深度變革。

在本期由主持的討論中，共同提出了一個前所未有的判斷：

用戶開​​始每月為AI支付200美元的高額訂閱，**不是因為它更強，而是因為它能“替你做”，甚至“替你是”。 VEOS能在8秒內生成定制化視頻，ChatGPT可以寫商業計劃、做心理疏導、代替情感傾訴，11 Labs為你打造獨一無二的聲音人格。

今天我們還在用Reddit、Instagram、Snapchat分享用AI生成的“我”，但這些平台不過是舊瓶裝新酒。 真正的AI原生社交網絡尚未出現，因為

這一切帶來三個震撼性判斷：

在可預見的未來，最成功的AI產品不會只是工具型產品，而是人格型產品。 它們能理解你、模仿你、代表你、引導你，最終——

這不是效率的勝利，這是存在的質變。

AI消費革命：高價訂閱與社交重構

各位感謝參與這次關於消費領域的播客。 似乎每隔幾年就會出現突破性產品，從Facebook、TWitter、Instagram、Snap、WhatsApp、Tinder到TikTok。 每隔幾年就會出現這種新範式、新突破。 但感覺幾年前這種趨勢突然停滯了。 為什麼停滯了？ 或者說真的停滯了嗎？ 你們會如何重新定義這個問題？ 如何看待現狀？ 未來將走向何方？

我認為ChatGPT可能是過去幾年最重大的消費級成功案例。 我們還看到其他AI模態領域湧現出許多突破性產品，比如圖像、視頻和音頻領域的Midjourney、11 Labs和Blackforce Labs。這可能因為AI仍處於相對早期階段，當前大部分新產品和創新都是由研究團隊推動的——他們非常擅長模型訓練，但歷史上並不擅長圍繞模型構建消費產品層。 樂觀來看，現在模型已經足夠成熟，通過開源或API接口，開發者可以在這些模型基礎上構建更傳統的消費級產品。

這個問題很有趣，因為我正在回顧過去15到20年的發展。 正如你提到的Google、Facebook、Uber等巨頭，當我們將互聯網、移動端、雲計算等要素結合起來觀察時，確實湧現過許多令人驚嘆的公司。 我認為移動雲技術已經進入成熟期，這些平台存在了10到15年，各個細分領域都已被探索到某種程度。 過去用戶需要適應的是蘋果推出的新功能，而現在需要適應的是底層模型持續迭代更新，這是第一個不同點。

第二個不同正如你提到的，歷史贏家多集中在信息領域（如Google），現在ChatGPT顯然正在延續這個方向。 在實用工具領域，我們曾錯過Box和DrOPbox這類產品，但現在看到更多消費級應用湧現，許多公司正在爭奪這些使用場景。 創意表達領域同樣如此，創意工具層出不窮。

這很有趣，因為Facebook已經存在近20年。 Justine剛才提到的公司，除了OpENAI之外，它們能否持續存在10到20年？ 我們討論的這些公司具備怎樣的防禦能力？ 還有，這些公司當前服務的所有場景，在10年後是否會被新興玩家代替？ 或者說它們將繼續主導所有主流場景？

其最高定價層級達每月200美元，而Google消費級產品的最高定價是每月250美元。 當然，這裡存在防禦性網絡效應等問題，但或許這正是對早期商業模式缺陷的應對——如果缺乏這些要素，商業模式質量本會更差。 現在直接向用戶收取高額費用，可能說明我們過去過度複雜化了這個問題。

或許商業模式質量差反而能催生更強的留存率或產品市場持久性？

確實如此。另外Justine提到的觀點也值得注意：所有基礎模型都在朝不同方向發展。 Claude、ChatGPT的橫向模型與Gemini模型是否具有可替代性？ 這是否意味著價格競爭？因此當我們深入觀察時，會發現已經存在某些有趣的防禦性策略。

價格上升而非下降的現像很有趣，我一直在思考留存率指標——Olivia可以糾正我的觀點——在AI時代之前討論消費者訂閱模式時，我們是否真正區分過用戶留存與收入留存？ 因為當時定價結構穩定，用戶很少升級套餐。 而現在我們必須明確區分用戶留存與收入留存，因為用戶會主動升級套餐。 他們需要購買積分點數，經常超額使用，最終消費金額持續增長。

過去最高級消費訂閱產品年均收費約50美元已屬高價。

如何解釋這種現象？ 用戶究竟獲得了什麼價值，願意支付如此高的費用？

過去的消費訂閱產品集中在個人理財、健身、健康、娛樂等領域，雖然表面能幫助自我提升或娛樂，但需要用戶投入大量時間才能獲取價值。 如今像DEEP Research這類產品，可以替代用戶自行生成市場報告的10小時工作。

以Veo3為例，用戶每月支付250美元卻樂此不疲，因為它就像一個神奇百寶箱——打開就能獲得想要的視頻，雖然只有8秒，但效果驚人。 角色能開口說話，用戶可以創作驚艷內容分享給朋友，比如製作包含朋友姓名的個性化信息視頻，甚至創作完整故事發佈在Twitter等平台。

似乎所有消費領域都將被軟件取代。

能具體舉例說明嗎？

正如Olivia所言，娛樂領域已被創意表達類軟件重塑——原本需要線下完成的創作現在完全由軟件承載。

AI社交革命：“數字自我”崛起與傳統平台的破局點

Brian，你提到新的AI時代下仍缺失社交連接屬性，人們仍依賴Instagram、Twitter等傳統社交網絡。 突破點會出現在哪裡？

關於社交領域——這個讓我非常興奮的賽道——仔細想來，其核心本質是狀態​​更新。 Facebook、Twitter、Snap概莫能外，都是展示"我正在做什麼"。 通過狀態更新，人們建立連接。 這種狀態更新的媒介形式不斷演變：從文字狀態到真實照片，再到短視頻。 當前人們通過Reels等短視頻形式建立連接，這構成了社交連接的一個時代。若聚焦於照片、視頻、音頻等現有媒介形式，其可能性已在移動端被充分挖掘。

有趣的是，雖然我使用Google十餘年，但ChatGPT可能比Google更了解我——因為我輸入更多內容，提供更多上下文。

我們已經看到類似案例。 比如病毒式傳播的"讓ChatGPT根據我的數據總結五大優缺點"，或"生成代表我本質的肖像"，甚至"用漫畫描繪我的人生"。 用戶將這些內容全網分享——我發布後幾分鐘內就有數十人分享他們的版本。

可能有些用戶群體尚未意識到這點。

Facebook成為中老年用戶的AI內容集散地，而Reddit和Reels則承載著年輕世代的AI創作內容。

我完全認同。 首款AI社交網絡的形態一直令我困惑。 我們見過類似"AI生成個人照片"的嘗試，但問題在於社交網絡需要真實情感投入——如果所有內容都可按喜好生成（完美形象、快樂狀態、炫酷背景），就失去了真實互動的情感張力。

用"擬態"（cumorphic）這個詞很貼切。 許多AI社交產品只是用機器人/AI模仿Instagram或Twitter的信息流，這種"擬態"式創新本質是"用AI復刻舊形態"。我對未來可能性充滿期待

人際推薦顯然是重要應用場景——尋找商業夥伴、交友、約會等。 現有平台已積累大量用戶數據。

觀察AI原生的LINKedIn嘗試很有啟發。 傳統LinkedIn只是指向性信息，比如"我懂這個"，而新技術能創建真正知識儲備的檔案，比如與"數字版Erik"對話獲取全部知識。

AI企業先行的秘訣：創新速度與細分市場

你們提到企業比消費者更早採用某些AI產品，這與以往技術週期不同。 這現像說明了什麼？

這確實很有趣。 我和BK在11 LABs時，我們早期投資了11 Labs，首輪融資後約一個月就參與了A輪，觀察到首先，早期消費者用戶湧入，製作趣味視頻/音頻、克隆自己聲音、開發遊戲模組。 但多數情況下產品尚未觸達真正主流消費者——美國並非人人手機都裝11 Labs或訂閱服務。 然而該公司已獲得大量企業合約，在對話式AI、娛樂等領域擁有眾多重量級客戶。

——這與上一代產品截然不同。

我聽過類似的AI創新應用案例：企業通過消費者端實現病毒傳播後，利用StriPE交易數據，將匿名支付記錄輸入AI工具，定位用戶所屬公司。 當發現某公司使用人數超過閾值，比如40+，便主動接洽："貴司有40多名員工在使用我們的產品，是否考慮企業合作？"

你開場列舉了許多公司和產品案例。 我好奇的是，這些是否屬於"MySpace時代"的早期探索者？ 還是說它們具備長期價值？ 就像20年後我們仍會討論今天這些公司嗎？

我們當然希望現在所有重要的消費級AI公司都能持續發展，但現實可能不盡如人意。 AI時代與以往消費產品週期的關鍵差異在於：模型層和技術能力仍在快速進化。觀察發現，只要企業能保持在"技術/質量前沿"——即擁有最先進模型或整合能力，就不會重蹈MySpace/Friendster覆轍。 假如技術迭代中短暫落後，通過更新就能重返巔峰。

當前更有趣的是細分市場的出現：圖像領域不再有單一最佳模型。 設計師、攝影師、不同付費群體（10美金/月 vs 50-100美金/月）都有專屬最優解。

我完全同意。 視頻領域也是如此——廣告視頻、植入廣告視頻等都有細分。

關於企業護城河和競爭壁壘的討論，在AI時代有何變化？ 我們應如何看待這個問題？

最近對此有深刻反思。 傳統護城河（網絡效應、工作流嵌入、數據沉澱）依然重要，但觀察發現，執著於"先建護城河"的企業往往並非贏家。因為快速行動能搶占用戶心智份額，轉化為實際收入，形成持續發展的正循環。

這很有趣。 Ben ThOMpson大約十年前寫過一篇題為《Snapchat的薑餅屋戰略》的博文，核心觀點是"Snap能做的任何功能，Facebook都能做得更好，但Snap會持續推出新創意。如果保持這種創新速度，或許能成為其護城河。"他稱之為薑餅屋戰略。

我認為最終起作用的還是用戶觸達和網絡效應。 Snap在這方面也有優勢——它佔據了Z世代和年輕用戶的核心通訊平台地位。

如何看待新產品網絡效應的構建？

目前多數產品仍處於創作工具階段，尚未形成"創作-消費-網絡效應"的閉環。 雖然真正的網絡效應尚未顯現，但我們看到11 Labs這類新型護城河：憑藉極快的迭代速度、卓越產品力切入企業市場，深度嵌入工作流程。 這種模式正在成型，而傳統意義上的網絡效應仍有待觀察。

11 Labs是個典型案例。 前幾天我需要為AI生成視頻配音，由於他們先發優勢明顯、模型最優，用戶基數大帶來數據飛輪，現在已建立聲音庫——用戶上傳了大量自定義聲線和角色。 當我對比多家語音供應商時，若需要特定類型，如老巫師嗓音，11 Labs能提供25種選擇，而其他平台可能只有2-3種。 雖然尚處早期，但這種模式類似傳統平台網絡效應，而非全新形態。

語音AI：企業級AI語音需求爆發

我們很早就關注語音交互，最初構想的哪些部分已實現？ 未來趨勢如何？ Anish，你當初為何如此看好語音交互？

最初啟發我們的是：語音作為基礎媒介貫穿人類互動史，卻從未成為技術應用的核心載體。 過去技術始終不成熟——從Voice XML到語音應用，再到90年代的Dragon NaturallySpeaking等產品，雖有趣但無法形成技術基座。

我認為我們最初對語音的興奮點更多來自消費端視角——比如設想一個全天候在線的口袋教練/心理治療師/伴侶。 這類構想已開始落地，目前已有不少產品實現相關功能。此前這些企業存在某些合規問題、客戶年流失率高達300%且離岸呼叫中心管理十分困難。

這裡已有早期案例，比如用戶將ChatGPT高級語音模式拓展到新奇應用方向，或granola這類通過全天候語音數據創造價值的產品。 消費市場魅力在於不可預測性——最佳產品往往橫空出世，否則早就被開發出來了。 未來一年語音消費領域的創新值得期待。

確實，語音正成為AI切入企業級市場的突破口。

人們何時會開始與AI生成的"數字分身"進行持續有效互動？ 比如與AI Justine、AI Anish或AI Erik對話的場景。

我們已經看到一些雛形。 比如Delphi這類公司能基於知識庫創建人物AI克隆體，用戶可獲取建議或反饋。 正如Brian之前提到的，關鍵問題在於：若不只讓名人擁有可通過文字/語音（未來或視頻）交互的AI分身，而是向所有人開放會怎樣？ 消費領域我們常思考：許多人擁有獨特技能或見解，比如你高中時期極具幽默感的朋友本可打造喜劇烹飪秀，卻未能突破；或某位導師擁有寶貴人生建議，如何通過AI克隆體/人格讓他們實現前所未有的影響力的延伸？

目前觀察到的應用多集中在名人/專家，或另一個極端——已有認知的虛擬角色（如Character.ai添加語音模式後的早期形態）。

我認為人們的學習方式存在差異，而AI語音產品能很好滿足這種多樣性。 Masterclass最近推出了一個有趣的測試版：將平台現有課程講師轉化為語音agent，用戶可提出個性化問題。 據我理解，該系統通過RAG技術分析講師全部課程內容，提供高度定制化的精準回答。 這讓我很感興趣——雖然我是該公司的粉絲，但從未有耐心或時間看完12小時的課程，卻通過與Masterclass語音agent進行2-5分鐘對話獲得有用的想法。 這展示了真實人物轉化為實用AI克隆的典型案例。

虛實共生：AI分身與人類創作者

更深層的問題是：用戶更希望與感興趣人物的克隆版本對話，還是與完全虛構的"完美理想型"合成體互動？ 後者可能更具探索價值——這個"完美匹配者"可能真實存在卻從未相遇，而技術能將其具象化。 這種存在形式會是什麼樣態？ 這才是更值得思考的方向。

值得思考的是：哪些場景下我們仍需要人類執行任務，哪些場景會更接受AI替代？ 這種分界線將如何劃定？

Olivia提到的Masterclass案例本質是單向情感聯結的延伸。

這讓我想起ChatGPT相關的病毒推文——紐約地鐵有人全程用語音與ChatGPT對話，彷彿在和女友聊天。

還有另一個案例：某家長因孩子連續45分鐘追問托馬斯小火車問題不堪其擾，於是開啟語音模式將手機交給孩子。

未來或許通過記錄諮詢過程積累數據，或直接利用治療師/教練的線上內容庫重建其數字分身。

回到你的問題核心，5-10年後，頂級藝術家會是Lil Machaela式的新生代AI生成人？ 還是Taylor Swift及其AI軍團？ 同理，社交媒體領域的下一位Kim KarDASHian會是真實人類還是AI產物？ 各位對此有何預判？

我對此已持續思考數年。 我們見證了Little Machela的崛起，也關注過率先引入AI全息角色的K-pop團體。 這種現象與超寫實圖像/視頻技術發展密切相關——如今已有AI生成的影響者憑藉逼真形象獲得大量關注，其真實性常引發討論。 我認為未來創作者/名人將分化為兩類：一類是Taylor Swift式"人類體驗型"，其藝術魅力不僅來自作品，更與人生經歷、現場表演等AI尚無法複製的要素深度綁定；另一類則屬"興趣導向型"，類似ChatGPT對話托馬斯小火車的案例——無需真實人生背景，只需在特定領域持續輸出優質內容的能力。 兩者或將長期共存。

這讓我聯想到持續存在的AI藝術爭議——雖然生成藝術的門檻降低，但創作優秀AI作品仍需大量時間。當前AI生成的影響者數量激增，但能像Little Machaela般脫穎而出的鳳毛麟角。

或者說"非人類人才"。 Veo3平台出現有趣現象：街頭採訪形式中，受訪對象可能是精靈、巫師、鬼魂，或Z世代喜愛的毛絨生物角色。 這些完全可以是AI生成的虛擬存在，這種創新形態極具潛力。

這種​​現像在音樂領域同樣存在。

假設作品質量相當，你是否認為人們仍會傾向人類創作者？

完全可能。 這引向更深層的哲學討論：若用嘻哈出現前的所有音樂訓練模型，能否生成嘻哈風格？ 我認為不能，因為音樂是歷史積澱與文化語境的交匯產物。 真正創新的音樂需要突破訓練數據邊界，而當前模型恰恰缺乏這種突破性。

AI伴侶革命：垂直生態與社交賦能

我認識幾位極具天賦的朋友正在開發一款同性向AI伴侶應用，2015年的我若聽到這種構想定會感到震驚。 但據他們透露，當前榜單前50應用中竟有11款是伴侶類應用。 這引發思考，我們是否正處在這股趨勢的起點？ 未來是否湧現各類垂直領域伴侶應用？ 這類應用的終局形態會如何演變？ 我們該如何理解這種發展趨勢？

我們在各類陪伴場景投入了大量研究——從心理治療、生活指導、朋友社交，到職場助手、虛擬戀人等，幾乎涵蓋所有維度。 有趣的是，這可能是LLMs首個主流應用場景。 我們常調侃，無論是汽車經銷商客服還是其他聊天機器人，用戶總會試圖將其轉化為心理醫生或女友。 查看聊天記錄會發現，大量用戶本質是渴望傾訴對象。

如今計算機能以即時、全天候、擬人化的方式回應，這對許多過去無人傾聽或感覺自己在"對虛空吶喊"的人群而言，是革命性的突破。 我認為這僅是開端，​​特別是當前產品多為通用型，主要依賴基礎模型供應商（如用戶將ChatGPT用於非預設場景）。 已有案例顯示，單個公司可為角色打造個性，通過數字形象與提示工程構建遊戲或虛擬世界，獲得極高參與度。 例如Tolen服務青少年群體，而另一類"伴侶"應用則允許用戶拍攝食物照片，通過營養數據分析提供健康建議與情感支持——因為對許多人而言，飲食問題常與心理問題交織，傳統上需尋求專業治療。

最令人興奮的是，"伴侶"的定義已從朋友/戀人迅速擴展至任何原本需人類提供的建議、娛樂或諮詢服務。 未來我們將見證更多垂直細分領域的陪伴應用湧現。

我曾在社交公司任職時注意到一個明顯趨勢——人們可傾訴的朋友數量持續下降。 年輕一代的平均值略高於1。 這表明陪伴型應用的需求將長期存在，對許多人至關重要。 正如Justine所言，這類應用會衍生出多種形態，但建立深度情感連接的核心需求不會改變。

許多人聽到這種討論會擔憂：真實朋友減少、戀愛關係消亡、抑鬱率上升、自殺率攀升、生育率持續走低。

我不認同這種觀點。 這讓我想起在AI角色Subreddit社區看過的最佳帖子——需要說明的是，我花了很多時間研究這個社區。 許多在新冠期間度過青春期的初高中生和大學生，因缺乏現實社交而面臨人際交往能力缺失。 有位持續分享與AI女友互動的大學男生，某天突然發帖稱找到了現實中的"3D女友"，並要暫別社區。 他特別感謝Character AI教會他如何與人交流，尤其是與女性調情、提問、討論興趣等技巧。

社區用戶是為他高興？ 還是稱其為叛徒？

絕大多數人真心祝福。 雖然存在少數尚未找到現實伴侶的"酸葡萄"言論，但我相信他們終將如願。

這確實有現實依據。 以Replica產品為例，實際研究顯示用戶抑鬱、焦慮及自殺傾向有所降低。 當前趨勢是許多人缺乏被理解感和安全感，導致難以參與現實社交。 若AI能幫助那些無力承擔時間或經濟成本進行心理治療的人群實現自我轉變，他們最終將更有能力在現實世界行動。

真正讓我意識到陪伴類應用影響力的事件，是首次採訪Replica創始人後的反響。 訪談結束後，創始人關閉了相關討論區，但視頻評論區湧現大量用戶留言，諸如"這就像我停止性生活後的妻子"等真實生活剖白。 當時我才驚覺這款APP在用戶生活中的重要地位。

這其實延續了人類長期存在的社交模式。 Z世代通過Discord發展網戀關係，就像我們當年在匿名明信片網站與陌生人建立深度連接——你永遠不知道對方真實身份，甚至可能發展出深刻情感羈絆。 AI只是讓這種體驗更沉浸、更深入。

我認為關鍵點在於AI不能過於順從。 現實人際關係需要磨合，高度順從的AI反而不利於培養這種能力。 因此需要在"適度對抗性"，幫助用戶提升社交技巧，與"過度順從"，因為可能導致能力退化，之間找到平衡。

環境感知革命：穿戴AI重構社交基因

最後讓我們展望未來可能性。 或許可以暢想可能改變遊戲規則的新平台或硬件形態——比如OpenAI剛收購Jony Ive公司。 Brian，你曾多次提及對智能眼鏡形態的期待，不妨由此展開，但也希望聽到各位對移動設備的想像。

目前全球有70億部手機，但真正達到理想水平的設備並不多。 我的思考是未來可能繼續依托移動端發展，存在多種可能性：比如建立隱私防護牆，或通過本地LLM/本地模型實現設備端數據閉環。 因此我對模型開發層仍充滿期待，這其實是我最看重的領域。 正如Olivia所說，手機具備always-on特性，但其他設備同樣具備這種特性。 當出現全新設備或"數字義肢"——那些依附於隨身物品的智能裝置——會帶來怎樣的可能性？

各位有什麼具體設想嗎？ 比如可穿戴設備、隨身裝置，無論是手機配件還是獨立設備，哪些硬件形態可能實現這些願景？

我認為AI在消費者端的普及已非常顯著，儘管目前主要通過網頁端的文本框交互實現。 我特別看好能真正伴隨用戶、感知環境的AI形態。此外，agentic models的進步也令人振奮，從建議升級到代發郵件等實際工作agent。

人性化層面同樣重要。 當前我們缺乏自我評估的客觀標準，若AI能分析所有對話和網絡行為，給出"每週多花五小時即可成為該領域專家"的建議，或基於海量人際網絡推薦潛在合作夥伴、創業搭檔甚至約會對象，這種科幻級的應用場景最令我期待。

這源於AI的全天候陪伴，而不僅僅是ChatGPT式的文本框交互模式。

手機之後普及率最高的設備其實是AirPods。 這種看似平常的載體可能暗藏機遇，當然涉及社交禮儀問題——比如晚餐時戴AirPods確實怪異。 但或許存在整合AI與現有社交禮儀的解決方案，這會很有趣。

你提到年輕人聚會錄音的現象值得深究。 未來所有對話都會被記錄嗎？ 你認為新一代人已接受這種新常態？

是的，圍繞這種行為會產生新的社交規範。 雖然很多人對此感到不安，但這種趨勢已經形成且不可逆轉，因為其真實價值正在顯現。 這正是新文化規範會出現的原因。 就像手機剛普及時，人們逐漸形成"公共場所避免大聲通話"的禮儀，圍繞錄音設備也會形成類似的新社交準則。