硅谷咖啡店排长队抢帽子，技术同质化时代，品牌靠什么打动用户

硅谷最近发生了一件挺有意思的事，Anthropic在纽约开了家快闪咖啡店，送印着"thinking"字样的帽子，结果引来大批人排队，有些人甚至专程从外州赶来。

这不是什么限量款联名，就是一顶普通棒球帽。但它传递的信息很明确：用Claude的人，是会独立思考的那群人。

这个营销动作看似简单，背后却透露出AI行业一个正在发生的深刻变化。当技术本身不再稀缺，真正的战场已经悄然转移。

当今时代，你会发现每天都有几十个新的AI应用上线，聊天机器人、写作助手、代码生成器、图片编辑工具，功能大同小异，界面也都差不多干净简洁。

技术实现成本的大幅下降，带来的不是蓝海，而是更激烈的红海竞争。

这种情况下，产品之间的差异越来越难从功能层面体现，大家用的都是差不多的大模型，API调用成本也都透明，那用户凭什么选你？

答案正在从产品本身，转向产品之外的东西，品牌叙事、用户认同、社区氛围，这些曾经被归类为软实力的东西，如今成了硬通货。

Cursor在旧金山包了家咖啡厅办线下活动，让用户和团队成员直接见面聊天，Arc浏览器的每周更新不是冷冰冰的版本说明，而是涂鸦风格的图文，标注出每个功能是谁做的，配上开发者的头像和名字。

这些做法有个共同点：它们在刻意消解品牌和用户之间的距离感。

你会发现一个有趣的现象，大部分人了解OpenAI的新功能，不是通过官方公告，而是个人推特。

这不是偶然，而是一种新的传播逻辑：人们更愿意关注真实的个人，而不是公司账号。

硅谷有个PR顾问叫Lulu Cheng Meservey，她最近总结了一个理念叫"go direct"，意思是创始人应该直接和受众对话，跳过传统媒体和广告中介。

这个建议听起来像是老生常谈，但在AI时代它有了新的紧迫性。

因为当产品同质化到一定程度，创始人本身就成了最大的差异化因素，你的价值观、你的表达方式、你对产品的理解，这些东西是AI复制不了的。

当所有品牌都在用同一套话术，同一种视觉风格，谁能让用户感觉到背后有活生生的人在做事，谁就赢了。

“讲故事”这件事，以前被视为锦上添花，现在变成了核心竞争力。

但这里有个容易被误解的地方，所谓讲故事的能力，不是指文笔多华丽，而是你能不能把复杂的东西说清楚，能不能建立情感连接，能不能让别人记住你。

这些能力确实在传统意义上更接近文科训练，但它们不是文科生的专利。

关键不在于你学什么专业，而在于你愿不愿意花时间去理解人，去琢磨表达。

Naval Ravikant有句话说得挺对：Agency大于intelligence。主观能动性比智力更重要。

这话在AI时代尤其成立，因为当工具足够强大，执行层面的差距会被大幅压缩，真正拉开距离的是你愿不愿意行动，愿不愿意持续输出。

这两年有个概念挺火，叫learning in public，就是把自己的学习过程公开分享出来。这个做法看似简单，其实很聪明。

你不需要等到自己成为专家才开始分享，恰恰相反，分享本身会加速你成为专家。

因为当你试图把一个东西讲清楚时，你会发现自己哪里还没搞懂，而且这种公开的压力会形成正向反馈，让学习变得更可持续。

更重要的是，它在帮你建立“个人品牌”，不是那种刻意包装的品牌，而是真实的你，这种真实感是花钱买不来的。

这种做法打破了传统职业规划的线性逻辑，以前我们习惯先规划、再行动、最后定位，现在更有效的方式是先行动，边做边调整，定位是自然发生的结果。

关键是把门槛降到足够低，不需要精美的设备，不需要完美的文案，甚至不需要很强的专业背景，你只需要真诚的表达和持续的输出。

行动的门槛其实没有想象中那么高，阻碍我们的往往是自己的犹豫。

当AI让技术实现越来越容易，什么才是真正的护城河？有人说是数据，有人说是算法，有人说是用户规模，但更根本的东西是信任，技术可以被模仿，但人与人之间的连接是独特的。

这不是说技术不重要，技术当然重要，它是基础设施，但当基础设施变得普惠，真正的竞争就转移到了上层建筑。

所以现在我们看到的趋势是，AI产品的营销越来越像“消费品”，大家在争夺的不只是用户的需求，还有用户的认同感，你用这个产品，不仅仅是因为它好用，还因为它代表了你想成为的那种人。

Anthropic送出去的那顶帽子，Arc浏览器标注的开发者名字，Cursor举办的线下活动，它们都在做同一件事：把冰冷的技术产品，变成有温度的社区。

这就引出了一个问题，AI时代到底是谁的黄金时代？

答案可能不是某一类人，而是某一种能力的组合，你需要对技术保持好奇，但不必成为技术专家，你需要会表达，但不必是职业作家，你需要建立连接，但不必是社交天才。

重要的是你愿意学习，愿意行动，愿意持续输出，决定性的因素不是你的专业背景，而是你的学习意愿和行动能力。

技术确实在快速迭代，很多短期策略可能很快就过时，但有些东西是长期有效的：真诚的表达、持续的输出、对人的理解。

这些能力在AI之前就很重要，AI只是让它们变得更稀缺，因此也更有价值。

当技术越来越像空气一样普及，真正留下痕迹的，往往是人，这不是一个感性的判断，而是一个商业现实。

在一个AI工具人人可用的时代，你和别人的差异，就是你自己。