当 AI 把创作门槛降低，“品味”将成为最贵的资产

从Anchor到AI时代，创业逻辑正在发生深刻变革。本文深度拆解播客平台Anchor创始人Michael Mignano的最新思考：当AI让创作门槛归零，创业者该如何应对高昂的算力成本？

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在移动互联网时代，有这样一个产品，它几乎凭一己之力改变了播客行业：Anchor。

在 Anchor 出现之前，做播客是一件很极客的事：你要买专业的麦克风，懂音频剪辑，还得自己找服务器托管 RSS feed。

Anchor 把这一切简化成了一个红色的“录制”按钮，让你像发朋友圈一样做播客。后来，它被 Spotify 收购，成为了全球最大的播客制作平台。

Anchor 的创始人Michael Mignano，现在是Lightspeed（光速创投）的合伙人。作为曾经把“创作门槛”打下来的创业者，他现在正站在 AI 的浪潮尖端（他投资了 Suno, xAI, Neuralink 等）。

最近，他和 YC 总裁 Garry Tan 坐下来聊了一期播客。这期对话没有空喊“AI 改变世界”的口号，而是非常务实地探讨了一个问题：在 AI 让“制造”变得无比廉价的今天，创业者到底该拼什么？

以下是播客解读和我的一些思考。

历史在押韵：从“拍照”到“写歌”

Michael 提到一个很有趣的观点：每一波消费科技的爆发，本质上都是在把“极少数人”拥有的特权，下放给“大多数人”。

• 柯达和 Instagram：让不会洗照片的人也能通过滤镜拍出大片。

• Anchor：让不懂音频工程的人也能做电台。

• 现在的 AI（比如 Suno）：让完全不懂乐理的人也能写歌。

Michael 投的 Suno（每天一个 FUN AI｜Suno：给自己做首歌吧）也是类似罗辑。他认为，AI 正在经历当年的“Instagram 时刻”。

以前，你想做个软件，得学编程；你想做个动画，得学画画。但 AI 把这个“技能门槛”抹平了。

对于创业者来说，这意味着你不需要再去卷“技术实现”的难度，因为技术实现的成本正在趋近于零。

写到这里我想，或许很多人会担心 AI 会让垃圾内容泛滥，但这就像当年人们担心“数码相机”会毁了摄影艺术一样。确实，平庸的照片变多了，但更多有才华的普通人也被看见了。门槛降低，从来不是为了消灭专家，而是为了解放大众。

AI 时代的“隐形税”：为什么做 AI 应用很难赚钱？

这部分非常清醒，值得所有想做 AI 应用的人读三遍。

Michael 指出，传统的 SaaS 软件生意模式非常完美：你写好代码，复制一份给新用户的成本几乎是零，毛利极高（80%-90%）。

但 AI 应用不是。

每一次用户提问，每一次生成图片，你都要给英伟达（GPU）或者云厂商交“过路费”。这就导致 AI 创业公司的毛利结构变了。

• 传统 App：用户越多，边际成本越低。

• AI App：用户越多，你的算力账单越贵。

这意味着，靠“免费增值”模式来获取用户的难度变大了。以前你可以让 90% 的人免费用，靠 10% 的付费用户养着；现在，那 90% 的免费用户可能会把你的公司“吃”垮。

这就是为什么现在的 AI 产品哪怕是测试版也急着收费。创业者必须更早地思考商业模式：你提供的价值，是否覆盖得住那昂贵的 GPU 电费？ 如果你的 AI 只是给用户提供了一点点乐子，那它可能连电费都赚不回来。

“品味”的复兴：当谁都能画画，谁画得好？

这是整场对话中最打动我的一点。

Garry Tan 问：如果 AI 能生成一切，那人的价值在哪里？

Michael 的回答是：Taste（品味）和 Curation（策展/筛选）。

以前，我们评价一个艺术家，很大程度上是看他的“手艺”，画得像不像，琴弹得好不好。 但在 AI 时代，手艺由机器完成。人类的角色，从“工匠”变成了“导演”。

Michael 提到了一个词叫“Model Energy”（模型的能量/气场）。就像摄影师选胶卷一样，优秀的创作者懂得选择用哪个模型，（Claude 还是 GPT-4？Midjourney 还是 Flux？），这个模型下用什么样的 Prompt，来达到他想要的效果。

技术越普及，“审美”就越稀缺。未来的超级应用，一定不是单纯堆砌 AI 功能，而是创始人拥有极佳的品味，知道如何调教 AI，输出一种独特的“感觉”。

这对非技术出身的创业者是个好消息。也许你不会写代码，但如果你对音乐、对设计、对文字有极高的敏感度，AI 时代反而是你的主场。因为“手”可以被替代，但“眼光”无法被替代。

别自嗨，去有人的地方

回顾 Anchor 的成功，Michael 坦言，他们最开始做的并不是“播客工具”，而是一个“短音频社交网络”（类似音频版的 Twitter）。

结果失败了。因为没人愿意在一个新平台上听别人瞎聊。

他们做对的一件事是：允许用户把内容一键分发到 Spotify 和 Apple Podcast。这给了我们一个关于“分发”的深刻教训：

不要试图建立一个封闭的围墙花园。现在的流量都被巨头垄断了。如果你做一个 AI 工具，最好是让它生成的成果能轻松地发到 TikTok/抖音、小红书、YouTube 上。

AI 祛魅之后，回归商业常识

听完这期播客，我最大的感受是：即使是硅谷最顶级的投资人和创业者，在面对 AI 时，聊的依然是那些朴素的商业逻辑。

• 成本：算得过来账吗？

• 分发：用户从哪来？

• 需求：你是真的解决了问题，还是只是为你手里拿着的锤子满世界找钉子？

Michael 从 Anchor 到 Lightspeed 的路径证明了：技术本身不是护城河，对“人”的理解才是。

AI 确实很强，但它终究只是工具。就像 Michael 说的： “我们赌的不仅仅是趋势，更是那些能通过 AI 这种新画笔，画出我们从未见过图景的人。”

希望你我都是，那个拿画笔的人。

本文来自公众号：Fun AI Everyday 作者：张艾拉

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