海外C端创业的复兴：AI 如何让不可能变为可能

你有没有想过，那些曾经被投资人视为"死亡赛道"的消费者产品，可能正在经历一场前所未有的复兴？过去十年，几乎所有聪明的创业者都涌向了 B2B 和 SaaS 领域（海外就是如此，跟国内非常大的不同），因为那里有清晰的增长路径、可预测的商业模式和相对稳定的分发渠道。而消费者产品呢？被认为是"看运气"的游戏，时机难以把握，平台随时可能关闭 API，增长曲线像过山车一样不可控。但现在，AI 正在彻底改写这个游戏规则。

最近我听了一期播客，是 Y Combinator 的 CEO Garry Tan 和 Lightspeed Ventures 合伙人 Michael Mignano 的对话。Michael 是 Anchor 的创始人，那个让任何人都能轻松制作播客的平台，后来被 Spotify 收购。听完这期节目，我对消费者创业有了全新的认识。不是因为他分享了什么秘密技巧，而是他用自己的创业经历和投资经验，清晰地勾勒出了一个正在发生的范式转变：那些曾经不可能的消费者产品创意，现在突然变得可行了。

这让我开始思考一个更深层的问题：我们是不是正站在消费者产品的第二次黄金时代门口？就像 2008 到 2014 年间，智能手机和社交平台的开放催生了 Instagram、Snapchat、Uber 这些伟大公司一样，AI 是否会带来类似的机会窗口？更重要的是，这次的机会窗口和上次有什么不同？

从社交音频到播客工具：一个关于时机和转型的故事

Michael 分享了 Anchor 的创业故事，这个故事本身就是一堂关于消费者产品的大师课。2014 到 2015 年，他和联合创始人 Nir Zicherman 想做一个社交音频平台。那个时候，Serial 播客爆火，播客文化开始兴起，他们觉得音频会成为下一个大趋势。他们之前在 Aviary 做过照片编辑技术，所以想：能不能用同样的思路，让音频创作变得像拍照一样简单？

但那个年代的背景很重要。2014 年前后，几乎所有在 Product Hunt 或 App Store 上发布的新产品都是社交网络。所有人都在试图打造"下一个 Instagram"或"下一个 Twitter"。所以 Anchor 最初的设想是：做一个社交版的音频平台，用户在这里创作、分享和收听音频内容，就像 Instagram 对照片做的那样。

但他们很快发现了一个残酷的现实：用户确实喜欢用 Anchor 的工具创作内容，但当涉及到收听时，用户会问："为什么我要在你这个随机的 app 里听这些质量不太好的音频，而不是在 Apple Podcasts 或 Spotify 上听，那里有世界上所有的播客？"这是一个致命的问题。用户愿意在 Anchor 上创作，但不愿意在那里消费内容。

这让我想到了平台的网络效应问题。社交平台需要双边市场都活跃才能成功：创作者需要观众，观众需要内容。但如果已经有成熟的消费平台存在（比如 Spotify 和 Apple Podcasts），新平台就很难把用户从那里拉过来。这也是为什么那么多社交产品最终都失败了，因为它们低估了改变用户消费习惯的难度。

Anchor 面临生死存亡的时刻。他们只剩下三个月的资金，团队只有八个人。在这个关键时刻，Michael 提到他们采用了一个框架，这个框架来自 Paul Graham 的一篇文章。他们给自己定了一个严格的目标：接下来的三个月，每周必须达到 15% 的增长。不是月增长，是周增长。这个目标逼迫他们重新审视所有假设，做出艰难的决定。

结果是什么？他们放弃了最初的社交音频梦想，转而专注于用户真正想要的东西：帮助他们把内容分发到 Spotify 和 Apple Podcasts 上。问题是，当时这些平台根本没有 API。所以 Anchor 做了一件疯狂但有效的事情：他们雇佣真人，手动为每个用户创建 RSS feed，然后手动提交到 Apple Podcasts。用户只需在 app 里点一个按钮，背后是人工在做这些操作。完全不可扩展的做法。

但这恰恰是 Paul Graham 所说的"做那些不可扩展的事情"。当你处于生死存亡的时刻，可扩展性不是第一优先级，生存才是。这个策略奏效了。他们开始每周达到 15% 的增长目标，然后逐步找到了可扩展的方式来实现同样的功能。最终，Anchor 成为了最简单的播客创作平台，2019 年被 Spotify 收购。

这个故事给我最大的启发是：消费者产品的成功往往不是来自你最初的愿景，而是来自你愿意放下愿景、倾听用户需求的能力。Michael 说他们想做社交平台，因为那会是更大的机会。但用户想要的是分发工具。当他们面对现实并转向用户需求时，公司才真正起飞。这种灵活性和执行力，比完美的最初想法重要得多。

消费者产品为什么这么难？又为什么现在是好时机？

Michael 在访谈中说了一句话，我觉得特别精准："消费者产品最难的不仅仅是识别趋势和团队，而是把时机把握对。什么时候这个东西会真正融入文化、与文化产生共鸣？这几乎是不可能预测的事情。"

这正是为什么过去十年，几乎所有聪明钱都流向了 B2B 和 SaaS。因为在 AI 出现之前，B2B 有一个相对清晰的剧本：找到正确的切入点、正确的团队，然后执行。虽然不容易，但至少是可以预测和规划的。而消费者产品呢？太多变量了。你可能做了一个很棒的产品，但如果时机不对，就是没人用。

我记得 2012 到 2014 年是消费者产品的黄金时代。那时候社交平台刚刚开放，Instagram、Snapchat、Uber、Airbnb 都在那个时期崛起。但随后发生了什么？平台开始关闭。Facebook 关闭了很多 API，Twitter 也是，分发变得越来越难。如果你不能从平台获得免费分发，你就得自己想办法获客，而消费者产品的获客成本通常很高。这就是为什么大家都转向 B2B 了。

但现在，AI 改变了游戏规则。Michael 说："我们现在有了 AI，有了所有这些新机会，可以创造以前无法创造的东西。所以我觉得现在是在任何类别下注的好时机。"他特别提到，Lightspeed 现在越来越倾向于投资那些真正擅长构建产品的人，然后相信他们能通过 AI 的机会找到我们看不到的可能性。

这个观点让我想了很久。AI 到底如何改变消费者产品的基本面？我认为有几个关键维度：

首先是创造门槛的降低。过去，音乐制作需要专业设备、多年训练、昂贵的录音棚。现在，通过 Suno 这样的工具，任何人都可以用自然语言描述想要的音乐，然后 AI 就能生成出来。Michael 投资了 Suno，他说这就像当年 Instagram 让照片创作变简单一样，Suno 正在让音乐创作民主化。过去只有专业人士能做的事，现在普通人也能做了。

其次是用户留存的提升。传统消费者产品的留存率通常很低，因为新鲜感过后用户就流失了。但 AI 产品可以提供个性化体验，随着使用变得越来越聪明，用户粘性会更强。这意味着付费订阅模式变得可行了。虽然 AI 产品成本高（每月可能要 20 到 200 美元），但用户愿意付费，因为价值足够大。

第三是新的产品类别。AI 让一些以前根本不可能的产品变得可行。Michael 提到他们最近投资了一个邮件应用。邮件应用！这个领域过去被认为是"创业公司坟场"，因为已经有 Gmail、Outlook 这些巨头。但 AI 重新定义了邮件应用可以做什么，让这个赛道重新变得有趣和有投资价值。

Suno：音乐创作的 Instagram 时刻

Michael 在访谈中花了不少时间讨论 Suno，我觉得这个案例特别值得深入分析。Suno 是一个 AI 音乐生成工具，你只需用自然语言描述你想要的音乐，它就能生成出来。听起来很简单，但背后的意义深远。

Michael 说，如果回顾过去 25 年所有让内容创作变简单的产品，没有一个是为音乐做的。相机让拍照变简单，相机手机让拍照更简单，麦克风让播客变简单，摄像机让视频变简单。但从来没有一个技术真正让音乐创作民主化。原因很简单：在 AI 出现之前，没有任何技术能降低音乐创作的门槛。

所以 Suno 的论点是：现在有了 AI，任何人都可以制作音乐。音乐可能是世界上最流行的媒介格式，每个人都在听。那么如果每个人都能创作呢？会发生什么？

有意思的是，Suno 公司才两年历史。一开始，很多人觉得这只是个新奇玩具，就像早期的 ChatGPT 一样。但 Michael 观察到两个重要趋势：第一，越来越多人在用它创作对自己有意义的东西，他们在认真创作，成为真正的创作者。第二，人们在为自己创作音乐，然后自己去听。这种行为在其他媒介中几乎看不到，人们不会写东西给自己读，但会做音乐给自己听。

这让我想到了创作和消费之间的界限正在模糊。传统模式是：专业人士创作，普通人消费。但 AI 时代，每个人都可以既是创作者又是消费者。你可以为特定场景、特定心情、特定记忆创作专属音乐。这种个性化程度是过去不可能达到的。

我觉得 Suno 代表了一种更广泛的趋势：AI 正在解锁那些需要专业技能的创作形式。音乐是第一个，但肯定不会是最后一个。视频、设计、编程，各种需要专业训练的技能，都在被 AI 民主化。这会创造出巨大的新市场，因为创作者基数扩大了 100 倍甚至 1000 倍。

分发困境与新的增长玩法

在讨论消费者产品时，分发永远是核心问题。Garry 在访谈中提到了一个关键观察：AI 可能会提高留存率，让付费模式可行，但分发问题并没有消失。你仍然需要自己想办法让用户发现你的产品。

Michael 承认这一点，但他也看到了新的分发机会正在出现。他特别提到了 TikTok、Instagram Reels 和 X（Twitter）上的创作者经济。这些平台的算法已经成熟到可以提供真正的分发机会，只要你知道如何利用。

他说，几年前他对"利用影响者营销"这种策略是有点不屑的，因为感觉不够"有机"。真正的有机增长应该是：你做出超棒的产品，然后用户口口相传，自然增长。但现在他改变了看法。他说："我以前以为这种策略迟早会失效，因为你在利用一个你不控制的渠道。但现在已经过去好几年了，这个渠道依然可靠。所以现在我认为这是必须做的事情。"

现在所有增长最快的消费者创业公司，都在大量使用 TikTok 和 Instagram 上的创作者来获取用户。关键是找到那些有 1000 到 10000 粉丝的中小创作者，他们还是"定价错误的资产"。Mr. Beast 这种超级大 V 已经很贵了，但中小创作者仍然相对便宜，如果你能组织起足够多这样的创作者，可以获得真正的规模。

有个有趣的问题是：你应该在找到 product-market fit 之前还是之后开始做分发？Michael 的建议是，也许可以用匿名账号先试水，学习算法、学习什么内容会火。这样你可以低风险地练习，等真正准备好发布产品时，你已经知道怎么做了。

我非常认同这个策略。太多创业者把"大发布"看得太重，觉得只有一次机会，一定要等到产品完美时才能做营销推广。但实际上，在 X 和 TikTok 上，永远都有新的眼球可以获取。你应该尽早开始实验，学习这些平台的规则，培养在这些平台上说话的"品味"。

这就引出了另一个话题：品味。Michael 和 Garry 都提到，品味正在成为一种可防御的护城河。当 AI 让产品构建变得更容易时，真正能让你脱颖而出的是品味和工艺。但问题是，这种优势有多持久？OpenAI 发布 Sora 就是一个警告信号，这些大实验室不仅有技术，也有品味和执行力，可以快速推出新产品来碾压创业公司。

我的看法是，品味确实重要，但不能只依赖品味。你需要快速执行、快速迭代，不能等到"完美时刻"才发布。在这个超级竞争的环境中，速度和执行力和品味一样重要。

社交媒体的三个时代与 AI 生成内容的未来

Michael 对社交媒体的演变有一个很有意思的框架，他把社交媒体分为三个阶段：

第一阶段是"真正的社交媒体"。公司建立社交图谱，你关注朋友和一些影响者，然后看到他们发的内容。这是相对高效的，虽然不是所有内容都相关，但大致能用。这是 Facebook、Twitter、Instagram 早期的模式。

第二阶段是"推荐媒体"，TikTok 代表了这个阶段。算法会搞清楚你喜欢什么，创作者制作内容，然后算法把内容推送给对的人。这不再基于你关注谁，而是基于你的兴趣。

第三阶段，Michael 认为 Sora 代表了这个阶段的开始：AI 生成的内容。在这个阶段，甚至不需要创作者制作内容。虽然现在人们还在写提示词，但可以想象，未来算法会直接为你生成内容。你打开 feed，内容就是实时动态生成的，完全针对你的兴趣和状态。

这个愿景既令人兴奋又有点可怕。令人兴奋是因为个性化程度将达到前所未有的高度。可怕是因为这意味着可能不再需要人类创作者了。那么人类在这个系统中的角色是什么？

Michael 提到了一个有趣的可能性：名誉和形象的创作与分发。也就是说，你可能通过某种方式把你的形象、你的品牌授权给 AI 系统，当别人在 Sora 上"客串"你时，你会获得补偿。或者品牌可以通过这种方式做广告，在 AI 生成的内容中植入。

我对这个未来有复杂的感受。一方面，完全个性化的内容听起来很棒。但另一方面，如果所有内容都是 AI 生成的，会不会失去某些东西？人类创作的价值在于不完美、意外、真实的人类体验。纯粹的 AI 生成内容可能会变成一种"信息快餐"，满足即时需求但缺乏深度。

不过我也承认，这种转变可能是不可避免的。TikTok 和 Instagram 肯定会朝这个方向演进，OpenAI 通过 Sora 已经迈出了第一步。问题不是会不会发生，而是什么时候发生，以及会以什么形式发生。

数据集加 LLM：被忽视的巨大机会

访谈后半段，Michael 提到了一个我觉得非常重要的投资论点：寻找那些可以用 AI 重新构建的大型数据集。

他举了几个例子。首先是健康数据。他投资了一家叫 Dtronic 的公司，专注于医疗分诊。Garry 也提到 YC 当前批次有一家叫 Nori 的公司，基本上就是把 Apple Health 数据接入 LLM。Michael 还讲了他父亲去急诊室的故事：他把父亲的实验室检查结果 PDF 上传到 ChatGPT，AI 马上告诉他发生了什么，甚至帮他问了医生几个关键问题，最终提升了护理质量。

这个案例让我意识到，我们身边有大量沉睡的数据，等待被 AI 激活。你的照片库、你的位置历史、你的消费记录、你的健康数据，这些数据一直存在，但从来没有真正被"理解"过。现在 LLM 可以理解这些数据，并从中提取洞察，这创造了全新的产品机会。

Michael 特别提到了相机胶卷（照片库）。他说："你的照片里可能有很多有趣的东西可以挖掘。也许是社交体验？如果我们用 AI 分析你的照片，看看里面有什么东西、你去过什么地方、你的地理位置，可能可以构建一些有趣的东西。"

这让我想到，AI 可以从你的照片中推断出你和谁相处、你是否重视家庭时间、你喜欢什么啤酒、你是不是个弓箭手。所有这些隐性信息都在照片里，只是从来没有被系统化地提取过。

Michael 还提到了 Dennis Crowley（Foursquare 创始人）的新项目。当你戴上 AirPods，AI 会根据你的地理位置工作。如果它知道你喜欢好咖啡或玛格丽塔，当你附近有好的选择时，它会在你耳边提醒你。这是利用个人历史数据创造新体验的完美例子。

我认为这个方向有巨大潜力，原因有几个：第一，数据已经存在，不需要用户额外输入。第二，价值立竿见影，用户可以马上获得洞察或便利。第三，个性化程度极高，很难被通用产品复制。

但也有挑战。隐私是最大的一个。用户愿意让第三方应用访问他们的照片、健康数据、位置历史吗？这需要极高的信任度。另外，这些数据通常分散在不同的孤岛中，整合起来很困难。苹果在某种程度上有优势，因为他们控制整个生态系统，但这也意味着创业公司需要想办法获得这些数据访问权限。

重新审视"死亡赛道"

访谈最后，Michael 给了一个非常实用的建议："现在有巨大的机会去重新审视那些以前被忽视的领域。我之前提到我们最近投资了一个邮件应用，这个类别我们以前会完全忽略，因为它通常是个坟场。但 AI 带来了全新的机会。"

这个观点让我重新思考很多"已经被解决"的问题。浏览器、邮件、日历、笔记应用，这些类别在过去十年几乎没有风投愿意投，因为已经有 Chrome、Gmail、Google Calendar、Notion 这些巨头。但 AI 正在重新定义这些产品可以做什么。

Michael 提到他几年前看不上浏览器创业公司，因为觉得无法和 Chrome 或 Safari 竞争，它们都嵌入在操作系统里。但现在，AI 让浏览器变成了一个值得投资的领域。Dia 和 Comet 这样的 AI 浏览器正在证明这一点。

我觉得这对消费者创业者来说是个重要信号：不要因为某个领域"已经有赢家"就放弃。问问自己：AI 如何让这个问题的解决方案从根本上不同？如果答案是肯定的，那可能就是个机会。

当然，你仍然需要分发策略、需要解决留存问题、需要找到商业模式。但至少，产品层面的创新空间重新打开了。这就是为什么 Michael 说"现在是在任何类别下注的好时机"。

我对消费者创业复兴的思考

听完这次对话，我有几点深度思考想分享。

首先，我认为我们确实处在消费者产品的第二次黄金时代前夜，但这次和上次有本质不同。上次（2008-2014）的机会窗口主要来自平台的开放和移动互联网的普及。创业者可以站在巨人肩膀上，利用 Facebook、Twitter 的社交图谱快速获取用户。但这个窗口最终关闭了，因为平台收紧了控制权。

这次不一样。AI 带来的不是分发渠道的开放，而是创造能力的民主化。你不再需要依赖平台给你分发，你可以创造以前不可能的产品。这种机会窗口更难关闭，因为它来自技术能力的根本性突破，而不是商业政策的临时性开放。

其次，我同意 Michael 关于"押注优秀产品构建者"的观点。在充满不确定性的环境中，团队比想法更重要。一个优秀的构建者能够快速迭代、倾听用户、把握时机，就像 Anchor 团队做的那样。相反，一个平庸的团队即使有绝佳的想法也可能执行不到位。

第三，关于增长和分发，我认为需要两条腿走路。一方面，要像 Michael 说的那样，利用 TikTok、Instagram、X 这些平台的算法分发来快速获取用户。但另一方面，不能完全依赖这些渠道，因为算法随时可能变化。最终，你需要建立直接的用户关系，可能通过社区、可能通过付费订阅、可能通过某种独特的价值主张让用户离不开你。

第四，关于 timing（时机），我觉得这仍然是最难把握的。虽然 AI 打开了很多新可能性，但不是所有想法现在就是正确时机。可能有些想法还需要等 LLM 再进化一两代，可能有些想法需要等用户习惯改变。所以"快速实验、小步试错"仍然是最好的策略，而不是一上来就 all in 一个大赌注。

最后，我对 AI 生成内容的未来有些保留意见。虽然技术上可以做到完全由 AI 生成个性化内容，但我不确定这是否是人们真正想要的终局。人类创作之所以有价值，正是因为它代表了真实的人类体验、情感和视角。如果所有内容都是算法生成的，可能会失去某种真实性和深度。我相信人类创作和 AI 生成会共存，各自占据不同的场景和需求。

总的来说，我对消费者创业的未来感到兴奋。AI 确实重新打开了机会窗口，那些以前不可能的想法现在值得重新审视。但成功仍然需要优秀的团队、正确的时机、有效的分发策略和一点运气。技术降低了创造的门槛，但没有降低成功的门槛。这是一个竞争会更激烈、但机会也更多的时代。

结尾

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