这个破业非创不可吗？｜对谈 Articuler.ai 创始人 Jason

摘要

• Articular AI 已切入线下活动匹配场景并开始放量：邀约邮件打开率约 80%、转化率 15%–20%，注册用户 7 万出头（湾区占比超 40%），已联合主办硅谷 7 月最大的活动 AGI Summit、与 OpenAI 合办 Codex 开发者活动。 商业逻辑是帮主办方解决获客与出席率两大痛点——硅谷免费活动出席率有 20%–30% 就算不错，匹配后有主办方反馈按原估出席率订的场地坐不下了，复购也随之发生。
• Jason 的壁垒叙事：不只搜索人，而是计算人。 把人的背景与意图转成高维向量，叠加 post-training、multi-agent 动态匹配策略与分场景专家知识；核心资产是用户“用脚投票”的真实交互——好友申请与回应构成有方向、有大小的信号，是上一代数据库没有的数据维度。“世界不需要第二个 LinkedIn。”
• 对 Luma/Eventbrite 的定位是合作而非竞争：它们本质上是票务或报名系统，收入包括门票返点（5%）和 API 会员费（每月七八十美元），没有活动邀约服务。 Jason 说可以把邀约能力开放给 Luma 帮它赚钱，希望人与人的匹配留在自己平台——“这是对我们最关键的资产”。
• 市场底座：专业活动每年全球覆盖 16 亿人次，且“人的意图在活动前后是延续的”。 更激进的设想是用分发网络替代会议本身——报名截止后按背景与意图直接点对点匹配，“我甚至不想做群聊”；不先烧钱做大而全的双边网络，而是先用公开数据让用户第一天就能找到人，再做活动内的“原子社交网络”。
• 创业最暗时刻：美国机构的 term sheet 因身份问题（其 LP 有美国政府背景）被撤回，团队有人离开，现金流几近断裂。 Jason 卖掉自己持有的股票投入公司，去年一分钱工资没领、睡朋友家沙发；合伙人说“你没钱，我还有”。他复盘认为，若当时多几百万美元去招人、投放，公司可能反而已经死了。
• 给转型期创业者的硬话：每周带不来 1,000 个新增，增长就有问题。 每小时找一个用户、发条消息，配合 AI 自动化工具也能持续触达；“你要是连客户在哪儿都不知道，那我建议你这个业就别创了，趁早。”找不到 PMF 可能是闭门造车想象新需求；“太阳底下没有新鲜事”，先理解已经发生的事，再做边际优化。
• 行业判断：Jason 打趣说，AI 应用里 90% 的人在做工具、很多人都在转型（以 AI 做 PPT 为例）；他认为自己做的社交匹配是“一条船，水涨船高”——模型越强，产品体验越好。 他认为美国很多 To B 应用实为换名后的定制开发，叫 FDE；他反感“出海”一词：“你去做美国生意，为什么不是个美国企业家呢？”

精读

1. 没钱投广告，坐 BART 发传单发现了活动场景

• 起点的坦白：“去年账上真没钱了，你要让我去投广告，那真投不起。”Jason 一个人在硅谷坐 BART 去大学门口、旧金山和帕洛阿尔托的活动发传单，一来二去发现活动是带着清晰目的的场景：找同行、找创始人、找投资人、找客户；光看旧金山，每天大小活动就有几千场。
• 核心洞察的比喻：这件事“跟原始人跳舞没什么区别”——大家在同一时空里，却不知道谁该认识谁；“哪怕你最关键的那个人就在你旁边坐着，你都不知道他是谁”，仍然靠熟人介绍或运气。曲凯也提到自己在 Blue Bottle 会想知道周围的人是谁；Jason 补充说，了解一个人的背景、意图、需求和能提供的东西，才能更高效地分发。

2. 帮主办方招观众：80% 打开率怎么来的

• 机制：主办方只需给出活动主题和观众画像，Articular AI 就能从“全世界十亿人的池子”筛出可能感兴趣的观众并发邮件邀约；打开率约 80%，转化率约 15%–20%。Jason 强调，做的是匹配，不是单纯找人。
• 最佳标题样本来自硅谷一位 RSI 科学家的活动，内容大意是：“你这个方向的其他研究员都在了，要不要来看看？我们在讨论你最近研究的课题，这里会有很多思想碰撞。”曲凯质疑这听起来像营销广告、会不会进垃圾箱；Jason 说邮件从头到尾由 AI 生成、特别个性化，不是在卖产品，只是在邀约，域名、DNS 等技术细节也下了功夫。
• 邮件长度经验：“越短越好”——人会先扫关键词，有兴趣才展开看；一大段文字没人愿意看。

3. 主办方为什么买单：获客、出席率，再加“圈子”

• 前两重价值：Luma、Eventbrite 本质是票务或报名系统，活动卖票可收 5% 返点，开 API 的用户可交每月七八十美元的会员费；它们没有活动邀约服务。硅谷免费活动出席率有 20%–30% 就算不错；匹配给观众更强的到场动力。主办方常跟 Jason 说，他们按 20% 或 30% 的出席率订场地，没想到最后人都坐不下了；合作一场后，也会继续合作第二、第三场。
• 第三重是现实主义：Jason 说，不要对美国有太多幻想，哪里都有圈子。他做投资时一半时间在美国出差，也在圈子关键节点上建立了信任；早期从身边的人入手，服务好，他们就会成为传播节点。
• 活动组织方最大能提供的价值，是把一群相关的人放到同一时空。大活动不可能照顾到每位观众；有人找客户，有人找投资人，有人找研究员。除非有人能掌握现场所有人的情况并逐一介绍，否则靠人来做这种关系介绍不现实，但 AI 可以做到。

4. Luma 抄不动、也没必要抄：壁垒在“计算人”

• 对 Luma 的姿态：“不是我们的竞争对手，我们要合作。”Jason 说可以把邀约能力开放给 Luma，帮它赚钱；他希望人与人的匹配发生在自己的平台上，因为这是最关键的资产。曲凯提出 Luma 也可能自己做票务系统；Jason 回应，活动物流 SaaS 的收费、票务、签到是一套庞大体系，自己抄不过来，也没有这个能力。
• 如果 Luma 要抄匹配，Jason 认为匹配并不简单：他们不是把人的意图转成数据库能理解的关键词 query 再去抓取，而是把人变成含背景与意图的高维向量。“当别人还在搜索人的时候，我们已经在计算人了。”其间还包括模型 post-training、multi-agent 动态匹配策略，以及分场景加入的专家知识和 know-how，是一层层叠加的工程。

5. 华人团队的 unfair advantage：To C 细节与迭代

• 对“YC 随便一个 Stanford 团队几周就能抄出来”的回应：Jason 认为不同背景的创业者有不同 mandate。美国本土创业者现在最大的主线还是 To B 降本增效；而过去二十年里，To C 产品还是中国团队做得好，因为 To C 拼细节、运营和产品迭代。
• 自我诚实的边界：Jason 说自己也能去美国打 To B 销售，但面对做了十年销售的纯白人团队，他没信心，也不觉得任何华人团队会有这个信心。自己的优势在工程能力、迭代速度和多年积累的运营能力。

6. 从试水到放量：已打入顶级活动生态

• 时间线：去年年底发现需求，今年上半年产品化，5 月小规模试水、6 月起量、7–8 月修基础设施，本月开始放量。成果包括联合主办 7 月最大的硅谷活动 AGI Summit、与 OpenAI 合办 Codex 开发者活动、参与 YC 几场 Startup School 的 after-party。平台上现在每周有几十场活动；10 月的 SF Tech Week 会有十几场活动在平台上。明年目标是每周超过 200 场。
• 注册用户 7 万出头，主要在美国大城市，湾区占比超 40%，也覆盖西雅图、波士顿和纽约。异地扩张不需要每场都线下 pitch：Jason 说，线上主办方也能由他们自己的产品找到。
• 新功能 Signal 基于用户背景与当下意图收集近期互联网相关信号：例如用户想联系活动组织者或社群拥有者，就能看到下个月湾区即将举行的活动，并找到关键联系人和联系方式；销售也可以用它追踪客户的新消息，判断是否可能出现新预算。它原本是内部 GTM 后台，后来向所有用户开放。当前瓶颈是团队带宽，产品自动化是最近每天讨论的重点。

7. 不做第二个 LinkedIn：资产是真实交互的向量

• Jason 说，生意本质上可以理解为数据库，但“世界不需要第二个 LinkedIn”；若把 LinkedIn 已有的数据再拿一遍，是极为愚蠢的。能做出来的原因，是数据维度和评价指标不同：例如给曲凯推荐 10 位研究员，他向其中 8 人发好友申请，这提供了偏好信号；若对方回应并建立连接，就是更强的信号。这些是用户在真实场景里“用脚投票”的选择，也是上一代数据库没有的信号。
• Jason 以前试过获取两人之间的交流数据，但噪音很多；要拿就得全拿，只拿零散数据可能造成错误判断，例如只看到两条消息和后来签约，就误以为这个人特别容易签合同。
• 市场底座是专业活动每年全球覆盖 16 亿人次，且“人的意图在活动前后是延续的”。闭门晚餐几个人围桌聊，可能没必要用产品；规模到了 20 人左右，Jason 认为就需要匹配了。

8. 疯狂想法：干脆不办会议，与 Body 的路线分歧

• 第一性原理：会议是把一群相关的人围绕主题放到同一时空，交付的是点对点关系。Jason 设想，如果有更高效的分发网络，或许不必办会议：例如湾区创业者报名，周五晚上 8 点截止，再根据每个人的背景和意图匹配。“我甚至不想做群聊，我们就做点对点交付，单聊。”曲凯还提出，甚至可以等凑齐 20 人后再根据大家的背景和意图定主题。
• Jason 说自己喜欢 Body 的产品，认为它的 marketing 和产品设计很有才华；但 Body 想先在自己平台用户之间做双边或多边网络，他对此谨慎，因为早期用户规模和密度都不足，需要烧很多钱才能形成初步网络。
• 自家的两条路：先利用公开数据，让用户第一天就能找到并联系不在平台上的人；再做特定时空内的双边乃至多边网络，而不是大而全的网络。团队内部称后者为“原子社交网络”，希望先放在一场活动里，让同一时空中的人自然产生交互。

9. 去年最惨：term sheet 被撤回、团队离开、卖股票续命

• Jason 的日常心态像坐过山车：早上七点醒来就觉得公司快完蛋了，晚上凌晨一两点又会亢奋，觉得公司马上要上市、是全世界最厉害的。
• 融资暴击：拿到一家美国不错机构的 term sheet，最后因身份问题被撤回——对方背后的 LP 有美国政府背景，肯定投不了。那时觉得“马上要上岸了”，又突然掉到海里。但他复盘认为，若当时多了几百万美元，自己可能会招人、烧钱投放，公司反而可能已经死了。
• 团队有人觉得一直没融到钱、业务还在找方向而离开；2025 年有一段时间现金流快断了，Jason 把自己持有的股票卖掉投入公司，去年一分钱工资都没领，也睡过大学室友和朋友家的沙发。合伙人说：“咱们这些兄弟们愿意给你白干两个月……你没钱，我还有。”为活下去，团队接了 To B 订单，帮一些中国出海商家找海外销售线索，客户包括卖建筑材料、机械设备、叉车和起重机的商家。
• 二刷《硅谷钢铁侠》的变化：高中备考 SAT 时看，只觉得马斯克很牛；今年在硅谷再看，Jason 说自己“真的敬佩，也感同身受”。他在朋友家楼下转圈，反复想要不要放弃，最后决定这事是对的、应该由自己做。

10. work 的信号：一张支票和一个年费会员

• 印度创始人案例：一位 Berkeley 毕业的创业者想找投资人，却不知道美国有哪些机构；今年三四月，他用产品匹配投资人，拿到了第一张支票，现在刚进 YC。他对 Jason 说：“如果我当时没有拿到第一张支票，我这个产品就放弃了。”这让 Jason 很感动。
• 会议场景的触动：AGI Summit 上，一位想找对慈善机构感兴趣、愿意捐款的人的用户，看了第一眼匹配就交了年费会员。Jason 说今年状态变好的力量来自用户：用户变多了，付费和留存都不错；一心累就去做用户访谈，听他们说找到了什么人、拿到了什么结果。
• 长远愿景是让所有人都不用花时间去找对的人和机会：只要有能力，平台就把人的背景和能力表达出来，让别人发现、看到。
• 知名度佐证：Jason 说他们在 G2 的行业排名算前三到前五，社区讨论度是排名权重之一；他欣慰于用户不只在用，也在 Reddit 和社交媒体上讨论。合作过的活动主办方也会向朋友推荐。

11. 90% 做 AI 工具的人在转型，社交是水涨船高

• Jason 说，AI 应用里 90% 的人在做工具。他举 AI 做 PPT 为例：最近自己的融资 deck 都是用 Codex 做的，效果很好，但如今用 AI 做 PPT 的人肯定少了很多。大模型迭代或厂商进入某个场景，工具产品可能很快就被替代；他打趣说，现在 90% 做 AI 应用的人都在转型。
• 做社交偏离了主流叙事，当时也很惨、没融多少钱；但 Jason 认为这条路能“水涨船高”：大模型能力越强，产品体验越好。对于转写为“Jav”的新模型，他们也在研究，并打算把整套动态匹配策略换过去，认为会更高效。
• 对美国生态的纠偏：不要只看中国媒体翻译的新闻。Jason 认为美国不少做应用的 To B 公司其实是在做定制开发，只是现在叫 FDE；不同项目间迁移性差的定制开发，现在有些内容可以产品化或提炼成经验。他本科时的一些朋友做这类业务，ARR 已有几千万美元，也有利润。Jason 还说，中国团队愿意坐飞机去客户公司、睡在办公室交付；而美国人力成本高，产品能替代一个人，客户就愿意买单。

12. 坚持来自哪：underdog 的复仇感

• Jason 给出的答案是：“我觉得这事就应该我做。我不做的话，整个世界会失去一个很好的产品、很美妙的东西。”他也承认自己好胜：“我能当第一，就不当第二。王侯将相宁有种乎？”去年最难时有一种复仇感：投资人的负面反馈是主观评价；那时他们已有用户反馈和收入，而别人还在 waiting list。
• underdog 叙事：Jason 高二才准备出国；在 USC 本科时，身边不少同学来自人大附中、四中或很好的美高。他上大学后才听朋友说高中发过 paper，自己当时还不知道 paper 是什么。他觉得很多事情应该由 underdog 改变，坚持也不是这次创业才有的经历。
• Jason 第一轮拿的是奇居创投的钱。对方提醒他不要把创业当成 fashion type，不要把它当成很酷的标签。Jason 也反感把创业当时尚身份、失败了就当花投资人的钱；他说别人拿钱支持自己做认为正确的事，每一分钱、每一天时间、每一次机会都要珍惜。

13. 给难中创始人的硬话：底牌、一千个新增、别想象新需求

• 心态框架：Jason 说“大家的苦难都不相通”。他身边有人一分钱没带去美国、在活动上蹭吃，也有人在 Berkeley 附近睡帐篷，他觉得后者更勇敢。他认为“创业很难”不值得被鼓励；觉得难可能代表还没找到路径，但遇到困难也可以选择迎难而上。要留底牌：马斯克说钱只够再发射一次火箭，爆了之后还留有一点钱；“活下去不丢人，丢人的是你只做虚无的事情，最后把自己搞没了。”他也举 Airbnb 创始人困难时卖麦片的例子。
• 对“没钱做增长”的不同意：Jason 对团队常说，每周带不来 1,000 个新增就有问题。每天工作时每小时找一个用户、发一条消息，再用 AI 和自动化工具扩大触达；此外还可以做社交媒体、投广告等。他认为早期不必先投广告，应由创始人自己去聊客户；连客户在哪儿都不知道，就不该创业，创始人要有销售能力。
• 对“找不到 PMF”：Jason 认为很多人闭门造车、自己想象产品应该怎么做。他回顾自己曾想象出一个新需求，认为没有新需求，“太阳底下没有新鲜事”；先了解已经发生的事情，再做边际优化。
• 另一个一线观察的经验是“钱就是诅咒”：如果第一天账上有 2,000 万美元，可能先忙着招人或为下一轮融资讲故事，而不是自己去场景里看用户、和用户聊天。“穷有穷的好处，也有穷的坏处。”

14. 反感“出海”：第一天就当美国企业家；最大恐惧是跑得慢

• Jason 说自己很反感“出海”这个词：若要在美国做生意，第一天就该想着落地生根，成为一家美国公司；找方向时要跟用户聊，不能只找华人圈子听建议。他认为美国是移民国家，英文能讲清楚、听明白就够了；最怕去了那里待一阵，就以为自己会突然开悟。
• 最担心的事是“跑得慢”。前期产品验证跑得快，不代表产品已经完善；往后的生死在增长。Jason 认为 AI 应用死掉往往不是产品太烂，而是卖不出去。他不太相信“一分钱投流都没花，就融到 3,000 万美元 A 轮”这类“鬼故事”，认为获客总有成本；真正担心的是时间窗口窄，如何把有限的“子弹”打到最高效的地方，以及如何找到更多弹药。