Muse的商业隐患，已经出现了

“高价值、低频、一次性”的使用特征，天然和订阅制存在冲突。

Sensor Tower统计的安卓、苹果双平台Muse数据，出现了一个挺有意思的分化：DAU还在继续增长，但日收入已经见顶回落。

最新三天均值，Muse的DAU约180万、日收入约1.5万美元。按照订阅价格粗略倒推，付费用户渗透率大约在1%-2%的量级。当然，Sensor Tower统计的是部分数据，不能完全代表Muse整体收入，但这个趋势本身还是有参考价值，这其实非常符合Muse的用户行为特征。

Muse目前最大的商业化隐患，可能是它解决的问题具有“高价值、低频、一次性”的特征，这天然和订阅制存在冲突。

这件事非常关键。

我们上篇聊Muse的时候，提到过几个很有代表性的使用场景：个人理财、订阅管理、邮件管理、处理报税、订机票、取消行程。这些任务有一个共同特点：用户非常愿意让Agent替自己做，但并不需要每天做。

比如，“帮我找出所有可以取消的订阅”、“帮我看看过去一年哪些保险可以换”、“帮我整理一下最近几个月的账单”，用户愿意为这个能力付费，因为它确实能替自己省下一两个小时，甚至直接帮用户省钱。但这些事情都是低频、一次性的，解决后，下一次再用可能要等几个月。

于是就形成了一个很典型的商业模式矛盾：价值密度很高，但使用频率很低。

这和ChatGPT是完全不同的。ChatGPT可以写东西、搜索、编程、学习、总结文件，用户每天都会产生新的需求。哪怕单次任务的价值没有那么高，只要每天都在使用，就能形成“高频需求×高频使用×持续订阅”的商业模型。

结合 9月18日上线 Mac、9月23—24日 Connect 的最新动作来看，我认为 Meta 已经意识到了这个问题，它采取的解决方案是：扩大 Muse 的任务半径，把越来越多低频场景装进同一个长期运行的个人 Agent 里。

1、从单点任务，扩展成持续管理。Muse上线时，Meta就已经强调了一个很重要的能力：它会记住用户关心的事情，并根据过去的信息主动提出建议。比如用户只提过一次朋友的饮食限制，Muse可以在之后组织晚餐时调用这个信息；用户保存过Instagram上的菜谱，它可以进一步生成购物清单。

2、Connect会上最重要的一步，是“连接器+支付”。我认为这是目前最值得重视的变化，Meta公布了一大批新的Muse连接器，包括Walmart、Best Buy、American Eagle、Sephora、Ulta、Wayfair，以及Shop Pay、PayPal；旅行增加Expedia，日常采购增加Instacart；工作场景则增加Notion、Granola、GitHub和Box。它实际上在改变Muse的商业模型，一旦Muse能够持续参与这些高频的日常交易，它就有机会从单纯的订阅，向交易、服务甚至生态分成扩展。

3、Mac版则解决了另一个问题：让Muse可以持续工作。9月18日Muse推出Mac版本，可以在用户授权后操作Mac上的文件、Messages、Calendar、Notes、Mail等应用。而Connect进一步宣布，Muse的Mac电脑操作能力可以控制Mac上的应用，并且即使用户离开电脑，Muse也可以继续处理任务。

4、AI眼镜，则是在解决入口频率问题。Connect宣布未来几个月Muse将进入Meta AI眼镜，用户可以直接叫Muse的名字，让它理解眼前看到的东西并采取行动。例如看到货架上的商品、墙上的传单、购物清单，可以直接让Muse处理。这在解决一个非常核心的问题：为什么用户要每天打开Muse？Meta的答案是：你不需要打开它。它在手机里、Mac、邮箱、眼镜里，未来还有更多。

当然，如果沿着“高频需求 × 高频使用 × 持续付费”的方向看，我觉得苹果、谷歌迟早会推出类似Muse的应用，而且更有看点。

苹果手里有iPhone、Mac、Apple Watch、AirPods、App Store，以及大量原生应用。它为什么要把用户的邮件、日历、支付、文件和应用操作权交给一个外部Agent，自己做不香吗？

谷歌也一样，它有Chrome、Gmail、Maps、YouTube、Android、Google Drive，再加上大量互联网服务。从“理解用户”到“调用服务”，谷歌拥有一整套基础设施，天然适合用AI整合。

从这个角度来说，Muse提供了AI应用的一个新角度，但远远不是终局。

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