a16z 最新洞察:AI 产品首发 48 小时内不引爆社交网络,就等于宣判死亡

深潮Published on 2025-06-30Last updated on 2025-06-30

传统的技术护城河已经消失。

来源:Andreessen Horowitz

编译:Xinyi Fan,Z Finance

在今天这个刷新频率决定生死的AI时代,分发早已不只是增长策略的一部分,而是产品成败的核心变量。基础模型和底层工具的更新频率几乎以周计,产品迭代窗口被压缩到极致,用户注意力高度碎片化。在这样的环境下,传统意义上的“护城河”正在消失,速度与势能正在取而代之——谁能第一时间占领用户的心智高地,谁就能在同质化的竞争中杀出重围。

a16z的新一期节目聚焦这一正在重塑AI创业格局的深刻变化,嘉宾是 Lovable联合创始人 Anton Osika——一位在AI产品出海与社交分发领域迅速成名的操盘手。他所主导的 Lovable 在上线两个月内实现千万美元年收入,并非因为模型本身有何神奇突破,而是因为他深刻理解了“先声夺人”的力量。在AI领域,哪怕你拥有再强的技术,如果无法以一个有爆点、有话题度的方式让用户第一时间看到并理解你的产品优势,就可能被更擅长分发的竞品瞬间淹没。

Osika指出,AI创业的游戏规则已经发生了本质改变。在过去,创业者可以花数月打磨产品、优化用户体验,然后再寻求分发策略;而现在,一款产品如果在前48小时没有形成社交扩散,很可能从一开始就被判了“隐形死刑”。今天的AI初创公司面对的挑战不是“我能不能做出来”,而是“我能不能迅速打响、持续飞升”。技术差异在大模型的同质化趋势下变得越来越微弱,而分发效率、话题爆发、用户情绪调动才是决定产品走多远的关键因素。

节目还将进一步探讨Anton所践行的一种新范式:通过公开构建、直播demo、发起社交挑战,快速制造品牌叙事和用户参与感;通过圈内影响者的早期介入,建立产品口碑和原生文化;通过联动其他AI工具形成协作型“Starter Pack”,实现低成本高质量的分发协同。这些做法的共同点是:它们不依赖庞大的市场预算,也不需要过度依靠渠道资源,而是在社交网络的规则之下,最大化放大每一次产品迭代的传播效应。

在这个“你不分发就等于没做”的AI周期里,Anton Osika与Lovable所代表的打法,或许正是AI公司穿越云层、打造势能型护城河的关键路径。真正的护城河,不再是别人模仿不了的技术壁垒,而是别人跟不上的速度与结构性认知差。

早起分发至关重要

在消费级AI领域,如何构建护城河?很抱歉地说,现在根本没有护城河。这个行业的变化实在太快了——基础模型和底层基础设施几乎每个月都在变动,新的更新几乎每周推出!在这种动态环境下,已经几乎不可能像移动互联网时代那样缓慢而有条理地构建产品了。此时此刻,最关键的是速度:你能多快推出产品、多快获取用户关注、多快占领用户心智。

每家初创公司都希望产品能够走红。但如今这比以往更难:AI产品发布的数量巨大、更新迭代的速度极快、社交算法变化莫测,再加上底层模型趋于同质化,要实现真正的爆发式增长变得越来越难。

传统的分发策略和增长手段(即使对生产力工具或面向专业消费者的有用产品)也不再那么奏效了。说得直接一点,用我同事Andrew Chen的话说:现在所有的营销渠道都不好用。付费拉新和SEO也许还能带来一时的用户增长,但在消费级AI中,它们很难带来持续的用户留存。你必须打破常规。

为了向创始人解释当前的行业动态,我用了一种稍显“怪异”的比喻:现在创办一家AI公司,就像是把一只鸽子抛向天空,然后祈祷它能飞起来

如今成群的AI初创公司就像鸽群一起振翅高飞,它们努力加速、试图升高,以免耗尽动力、从空中坠落。这些公司一个接一个地被“发射”到空中,经常构建相似的产品,有时甚至使用同一个底层模型。有的鸽子刚飞起就掉下来;有的能飞到一定高度后停滞不前,增速减缓、最终精疲力竭,可能选择软着陆(比如被收购,或者悄悄转型)。但极少数几只会直冲云霄,穿破云层,不断上升,把其他鸽子远远甩在身后。

它们成为了主流认知的一部分,占据了用户的心智高地。

不过,即便你已经飞上云端,在AI行业,你仍必须不断努力、拼命振翅。如果你能更快推出新能力、新功能、新模型,你就能拉开与第二快、第三快,甚至整个鸽群的距离。

真正的护城河是势能

那这一切意味着什么?早期的分发至关重要。当然,仅靠分发带来的热度是留不住用户的,前提是你的产品也能持续跟上。当你能快速迭代产品时,每一次更新都是一次新的展示和宣传机会。那些理解这种动态,并明确围绕它构建产品的公司,比如Perplexity、Lovable、Replit和ElevenLabs,正在逐步拉开与其他竞争者的距离。

那么,如何才能让你的“鸽子”垂直冲天、持续上升?剧透一下:现在还没有现成的成功手册,因为这个阶段的游戏规则是:靠新奇、靠创意。不过,以下是我们近期观察到的一些有效的分发策略,以及背后的案例分析:

黑客松:以公开演出的形式重生

过去,Hackathon(黑客马拉松)是一个面向开发者的小圈子活动。但现在,它更像是一场公开的表演秀:通过直播、社交媒体广泛传播,其目的就是为了扩大分发影响力。而同时,AI原生工具大大降低了参与门槛。这种活动为你产品支持的新项目提供了一个有可能走红的舞台。

例如:ElevenLabs今年早些时候举办了一场全球性黑客松,展示其AI语音平台的潜力。开发者们被邀请基于它构建各种项目,从角色扮演机器人到交互式音频应用都有。而在一个名为Gibberlink的demo展示中,发生了一件意想不到的事情:一个AI语音突然意识到自己正在和另一个AI对话。

那段非剧本式的交流中,两位AI以近似人类的语调对话,引发了社交媒体热议。这不仅展示了强大的技术能力,更成为一次带有文化“怪趣味”的讨论点:关于AI是否有自我意识,以及声音模拟的真实性。这个事件为ElevenLabs带来了巨大的曝光。

再比如:Lovable最近举办了一场直播对决,一位资深设计师使用Webflow,与一位使用Lovable的AI设计助手的“vibe coder”比拼谁能做出更好的落地页。比赛设置了时间限制并进行直播,显著提升了紧张感。这场秀的重点不是最后谁赢了,而是让观众看到:AI正在让设计门槛降低,甚至可能让非专业者击败专业设计师。这既展示了 Lovable产品的实际应用场景,又为社交平台注入了有趣的叙事素材。

社交实验,越“狠”越好

在上述趋势的基础上,有些公司更进一步。Bolt最近宣布,他们将挑战吉尼斯世界纪录,举办史上最大规模的黑客松,目标群体甚至是非开发者,总奖金高达100万美元。

类似的,还有Genspark在今年春天发起的一系列社交挑战,鼓励用户尝试击败它的超级AI助理。参与者被邀请给AI提出复杂或古怪的问题,试图揭示其局限性。最有创意或最深刻的失败案例可以瓜分$10,000奖金池。这类活动成本不高,但却能激发大量话题和用户互动。

再看另一个例子:在中国,一家顶级风投基金举办了一场为期三天的楚门的世界式实验:将开发者关进一个房间,给他们一台电脑,只能使用生成式AI工具,目标是尽可能赚钱。这种真人秀式的噱头显然是表演性的,但这正是重点。这场实验不仅获得了媒体报道,还在社交平台上引发广泛讨论。

AI“新手包”与联盟打法

今天的用户,往往需要自己把多个AI工具拼接起来:生成、编辑、优化、输出。多工具切换令人头疼。在这样的碎片化生态中,合作就是力量。

我们看到越来越多AI头部公司联手推出联合发布或功能整合包,以组合式形式传播产品,并相互引流。这些病毒式的Starter Pack(新手包)展示了工具协作使用的潜力。

例如:Captions与Runway、ElevenLabs、Hedra联手打造了完整的视频生成栈,从文本生成画面再到配音,形成一站式AI视频制作流程;Bolt推出了精心策划的构建者工具包,打包了Entri、Sentry、Pica、Algorand等AI基础设施与创作工具;Black Forest Labs则在发布其新模型Kontext时,联动Fal、Leonardo AI、Freepik和Krea等合作伙伴共同亮相。

这些Starter Packs不仅仅是营销噱头,它们还具备真实的功能整合价值,向用户展示:从创意到产出,不再需要东拼西凑,这套组合就能搞定。

此外,它们也形成了社交背书效应:每个合作方都为彼此增加了可信度和品牌影响力。

联合圈内影响者,建立护城河

建立护城河的另一策略,是让AI原生的创作者、开发者和设计师为你发声。这里说的并不是传统意义上的influencer或品牌代言人。传统的influencer营销越来越不奏效了:投入大、产出低,流量来得快、去得也快,转化率低。

相比之下,真正领先的AI公司开始将早期访问权限开放给圈内有影响力的垂类原生用户,这些人或许没有百万粉丝,但在特定社群、论坛(如Reddit、Discord)、以及互联网的创意社区中,话语权极高,能真正影响工具的口碑与采用率。

例如:Nick St. Pierre是Midjourney的“天然布道者”,他早期使用生成图像的作品就广为流传;Luma AI最近也采取类似策略,向一小群AI原生创作者开放早期使用权限;Veo 3发布前,电影创作者Min Choi与PJ Ace提前试用了模型并创作内容,引发广泛关注。

PJ Ace曾发推称:“我以前拍一支药品广告片得花50万美元,现在只用了Veo 3上的$500信用额度、一整天时间,就搞定了。”“现在谁还能为50万的广告买单?”

这类内容不仅是产品演示,更是带有说服力的真实推荐,通过“圈内人”的视角强化用户认知。

直接出击:用“发布视频”作为分发策略

你可能听过一句话:“show, don’t tell”,但在AI时代,它变成了“show, don't pitch”。传统公关对当下AI的快速节奏来说太慢、太刻板;相反,我们看到很多名不见经传的小团队,仅凭一个精彩的产品演示和对叙事的直觉,就打出了出圈的效果。

正如Kevin Kwok所说:“什么时候开始,所有新品发布都必须拍视频了?这个趋势转变得真快。”

举个例子:中国初创公司Manus推出其通用AI助手时,并没有召开发布会或投放广告,而是直接在X和YouTube上传了一段4分钟的演示视频。视频展示了产品强大的功能,引发广泛关注,浏览量超50万次。

这种变化背后,还有一个底层转变:越来越多创业公司会任命一位懂技术的增长负责人,甚至可以说是Chief Flapping Officer:不仅负责运营增长策略,更要亲自上阵,打造有趣甚至怪异的互动demo,追求能火就好的传播效果。

比如ElevenLabs的Luke Harries就是一位典型代表。他不仅策划营销活动,还亲自动手做项目,比如为WhatsApp 构建一个MCP服务端demo,这类怪趣的构建项目往往意外走红。

另一位类似角色是Ben Lang。他早期在Notion就负责制作一些有趣demo、小众展示和设计玩法,在产品还未出圈时,已悄悄塑造了Notion的社区文化和品牌身份。现在他在Cursor担任类似角色,公开构建项目,把每一次产品发布都做成可分享的故事和内容。

Build in Public(公开构建)

以前,增长数据是公司小心翼翼只对投资人披露的秘密。如今,越来越多AI公司选择公开构建:把产品进度、用户数据、营收里程碑,甚至失败的实验,全都晒出来。

比如Genspark在社交平台发布的一条推文:“45天内实现年化收入(ARR)3600万美元?!没错,我们这支仅20人的小团队,可能是史上增长最快的初创公司。没有fancy营销、没有广告,全靠用户口口相传。”他们还配上近期发布的产品清单:Genspark AI Sheet、Agentic Download Agent、等等。

其他如Lovable、Bolt、Krea也都采取了类似做法。他们定期在社交平台更新,从收入增长、DAU(日活用户数),到实验失败的反思,让用户感觉自己是建设过程的一部分,不是旁观者或AI观光客。Lovable创始人Anton Osika在2025年1月发推:“Lovable今天达成$1000万年收入目标——发布仅两个月。增长还在继续提速。”并配上产品相较其他竞品的优点解读(用线程形式展开)。

这种公开透明,还带来了隐性竞争效应:当一家公司的产品突破、用户数或收入被晒出来后,会激发同领域创业公司卷起来,比demo、秀增长图表、贴用户反馈。这种“你方晒数据、我方也跟进”的氛围,反而推动了整个生态的传播效率与势能累积。

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