走进日增10%的个人AI助手｜Instinct创始人

摘要

• Instinct在仅面向受邀用户、规模很小的用户群上，年交易额正逼近10亿美元，日环比增长约10–11%，营销支出为0美元。 Noah Shinn用复利效应说明这一增速有多惊人：“现在流经平台的不只是10亿美元，明天就是11亿美元”，再往后几天大约是12亿多、13亿多。Patrick说，他看到Instinct邀请码在eBay上卖到约300美元。旅行占交易额的50%。
• Shinn设想的商业模式是对交易统一抽成，而不是靠广告驱动说服；相比之下，他把订阅制视为更短期的替代方案。 他以Shopify的2–3%、Amazon的“超过10%”以及Apple应用内购买的30%作参照，并提到精品酒店曾表示，愿意为每笔完成的交易支付最高30%。“我关注的不是在支付基础设施的2.5%里找30个基点”，真正的机会是把Apple Pay式的分发经济学延伸到“几乎所有主要行业”。
• 信任对应着异常强的留存表现。 用户加入3周后，约40%已经向Instinct提供了个人信用卡信息。Shinn把用户首次提供信用卡、密码或其他敏感信息所需的时间视为信任代理指标；在至少接入一项敏感信息、并真正信任Instinct的用户中，留存率约为80%。
• 算力是生死攸关的约束：需求可能“实际上每周翻倍”，但算力采购周期要几个月，因此买错规模的代价可能达到3–4倍。 Shinn约40%的时间都花在这件事上。他的计算是：即使日增速降到5–8%，在3–4个月的采购周期内复利增长也可能对应1亿用户。“一旦判断错了，错得会非常离谱。”
• 在服务成本方面，Instinct称其性能可与Opus 5相当，在互动、A/B测试和内部评估结果上都能对标，同时通过定制化推理部署实现低成本。 可以在几分钟或几小时内完成的后台任务，会运行在效率高出“3倍、5倍或8倍”的部署形态上，这也支撑了Shinn让产品终身免费的个人目标，但他目前不会对此作出承诺。
• 对存量公司的判断是：靠用户注意力变现的业务会暴露在风险之下，而靠底层服务变现的业务，可能因代理把摩擦降到接近于零而获得更大交易量。 Patrick说，依赖消费者懒惰或惯性的产品“完蛋了”，而Shinn认为，主动式代理可以让汽车始终在路边等候，或在用户落地时主动提供晚餐，从而增加用户与底层服务的互动。
• 终局是界面坍缩：“整个软件行业最终都会坍缩成一个，说到底非常易用的单一界面。” Instinct没有传统应用，而是拥有一个手机号码、一个计算机和一个邮箱地址；部分用户超过90%的消息通过语音发送。Instinct之间的“可信任的人际网络”围绕日历、计划和获授权数据，建立可配置的访问关系。
• Patrick称最新一轮融资规模约10亿美元，估值约100亿美元，由Zoya、Benchmark和Kotu领投；Shinn也承认这场竞赛的规模。 开场的判断是，面对全球最大玩家，窗口期只有几个月；Patrick称这“可能是有史以来最令人兴奋的软件竞赛”，最终结果将涉及数万亿美元。

精读

1. 一场宏大竞赛：窗口只有几个月，赌注是数万亿美元

• Patrick开场让Shinn说说自己正在参与的究竟是什么竞赛，Shinn给出的回答异常坦率：“你要对阵全球最强大的玩家。真正的窗口期其实只有几个月……你没有任何分发优势，但手里有一款高速增长、靠病毒式传播的产品。你要怎么办？”Patrick自己的结论是：“这可能是有史以来最令人兴奋的软件竞赛，最终结果将涉及数万亿美元。”
• Shinn解释，这一轮消费级产品发布与过去不同：这不是创始人要求用户相信一个愿景。“我们从2023年第一次开始使用ChatGPT时，就已经有了那个想法”——每个人都已经形成了对AI应当如何行动的基本认知；Instinct早期能获得增长，是因为“它真的能用”。

2. 不是应用，而是一个拟人化界面：手机、计算机和邮箱

• Instinct大约一年前启动，刻意不要求用户安装新应用。“它有一部手机和一台计算机。你可以给它发短信、打电话，它也可以主动给你打电话”——它还有自己的邮箱地址，Patrick确认自己亲身接到过Instinct的电话。Shinn举的社交感知例子是，只有在真正紧急时它才会打来：“你需要在下午3点前签署这份文件，而现在已经是2:55了。”
• 设计原则是：“不应该需要任何新应用，才能与AI互动。”但界面简单不等于能力有限，因为通过计算机，Instinct可以“字面意义上做任何你想在互联网上完成的事”。

3. 涌现式用法：衣橱、订阅，以及暗黑模式的终结

• 衣橱场景的完整流程是：用户扫描每一件衣服，以及自己的脸部、身体和身材比例；Instinct据此规划一周穿搭，并把用户本人穿上这些衣服的效果呈现出来，而不是给出一份项目符号清单。用户还可以每天要求它设计3套有创意的新搭配。随后，这一能力可以延伸到购物：Instinct在整个互联网中生成“数千套穿搭”，用户指向其中一套说：“能把它送到我家吗？”
• 个人财务场景则覆盖了主流消费金融科技产品通常止步的全流程：Instinct扫描已连接的银行账户，找出被遗忘的订阅，登录相关网站，处理邮件确认并完成取消，最后告诉用户：“你这个月省下了2,000美元。”
• Patrick的总结值得原样保留：“任何依赖消费者懒惰或惯性的产品都完蛋了，对吧？就是完蛋了。”Shinn回答：“是的。”

4. 可信任的人际网络：代理替人类谈判

• Instinct之间的协作功能大约一周、也就是10天前才推出，最初是为忙碌的专业人士解决日程安排问题：用户只需表达意图——“我想和这个人见面，最好在本周结束前”——两个Instinct就会直接协调。“没有人在这里玩什么博弈。我们只是想找个时间。”
• Patrick认为，这套结构不同于简单的好友关系图，更像是带有权重、且可以配置的关系边。Shinn描述其底层原则：“我和你相连。我信任你。我还对这种连接作了配置，因此访问权限有不同等级。”夫妻可能共享全部信息；同事可能只能访问工作日历和指定的收件箱内容。如果发生越权，关系本身也可能受到影响：当某个连接开始“在某个领域挖掘数据”，用户的Instinct可以发出报告——“Patrick正在寻找这类信息”——这实际上意味着信任被破坏。
• 朋友小组的例子是：6个朋友让各自的Instinct根据口味、Spotify历史和空闲时间，规划每周一次的出行，再安排一辆Uber按照最优路线接上所有人，把社交协调中的大部分后勤工作移交给代理。

5. 重写预订与旅行：第一个10亿美元从这里流过

• 餐厅预订目前采取先到先得，只是互联网设计中的一个偶然结果。如果双方都有代理并能交换背景信息——比如“今天是这个人的配偶30岁生日”——餐厅就能优先服务自己真正想接待的特殊场合，用户也更可能订到对自己重要的餐位。Shinn说，旨在“重新发明预订系统”的合作即将到来。
• 几个重磅数字几乎是顺手带出：平台目前仍然只接受邀请，依靠“规模很小的用户群”，年交易额“正逼近10亿美元”，其中“仅旅行就占50%”。
• 他的旅行场景只需要一条语音留言：“嘿，我今晚需要到纽约。”Instinct随后可以解析用户的位置、偏好的航空公司、座位、舱位、餐食和信用卡，找到合适的酒店——甚至是用户反复入住过的酒店——在两端预订Uber，并将全部安排与日历对齐。偏好会不断积累：用户只需表达一次品味，未来预订时系统就能据此推断。

6. 3周赢得信任，并对应80%的留存率

• Shinn公布的信任飞轮数据是：“3周后，用户向Instinct提供个人信用卡的概率为40%。”他把用户首次提供信用卡、账户密码或其他敏感信息所需的时间视为信任代理指标，并称在至少接入一项敏感信息、且真正信任Instinct的用户中，留存率约为80%。
• 反复强调的原则是：“用户应当始终掌控自己的数据……按照自己感到舒适的速度分享；如果想收回，当然随时可以收回。”他明确表示，并不介意信任需要几周时间才能建立。

7. 安全架构：防火墙、看门狗与激励解耦

• Shinn把问题拆成两部分：敏感数据的存储是“一个可解决的问题，只是需要大量艰苦工作”；而代理的自主行动则创造了真正全新的攻击面。他提到的两套系统，一套是“防火墙”，在Instinct读取恶意内容前拦截或阻断；另一套是与Instinct本身“解耦”的行动监控器，可以在行动或思考执行前暂停、拦截，或要求批准。
• 对于幻觉问题，同样适用激励解耦的逻辑：由代理之外的验证器捕捉错误，例如“这个专有名词只是底层模型采样错误生成的”。他称，产品早期缺少防火墙、主动监控器及相关基础设施；公司没有只对单个案例打补丁，而是通过建立系统性防御来修正这些错误。
• 对于“安全漏洞不可避免”这一问题，他的立场是：安全是“最重要的问题”；历史表明，新的消费体验可能立刻遭遇反弹，因为人们很容易把“不同”与“不安全”混为一谈。

8. 用商业模式实现对齐：绝不做广告驱动的说服机器

• Shinn最担心的是：“想象一个世界，Instinct通常比用户更聪明……如果Instinct影响用户的行为，让用户购买自己并不想要的东西，那将是一个非常危险的世界。”他点名Google、TikTok、Instagram、Snapchat及其他广告支持平台，称自己不想建立这样的模式。Patrick说：“这就是那句——如果你不付钱，你就是产品。”Shinn回答：“完全正确。”
• 与之对应的架构原则是：“Instinct不是任务完成器。”它追求的是更高层级的目标——建立信任、让用户更有安全感、照看用户并站在用户这边——而不是机械执行每一项请求。在请求本身出于善意时，完成任务只是实现这些目标的一种方式；这种更高层级的框架旨在让系统面对边缘情况时更加稳健。

9. 抽成逻辑：跳过支付基础设施，拿走分发溢价

• Patrick追问Instinct与Stripe、Visa、Mastercard及发卡机构的关系，Shinn表示，他主要不想复制支付基础设施已经在做的事。一笔数字交易可能由约40个参与方分摊，合计只拿走约2–2.5%，具体取决于交易来源；他承认这些服务商确实创造了价值。他设想的是类似Apple Pay的模式：用户免费使用且得到便利，商户则为分发能力付费。
• 他把各家公司放在“分发能力—抽成比例”曲线上作比较：Shopify约为“2%、2.5%到3%之间”，Amazon为“超过10%”，Apple应用内购买为30%。“我不是说我们会收30%……我们还不知道自己会落在这条曲线的什么位置。”但旅行交易的费率，以及精品酒店表示愿意为每笔完成的预订支付最高30%，说明现有模式可以先被采用，再延伸到“几乎所有主要行业”。他坦率指出，前提是“必须拥有显著的分发能力”。

10. 企业代理之战：注意力收入消失，服务收入可能增长

• Shinn给出的分析方法是：按收入中有多少来自用户注意力、又有多少来自交付底层商品，把数字业务画在一张图上。直觉判断是，如果一家企业70%的经济价值依赖广告、30%来自底层商品，那么前者会消失。但他以Uber为例提出反向判断：如果Instinct主动做到“始终有一辆车在路边等着……你永远不会迟到”，摩擦就会接近于零，互动次数反而可能增加——“那30%看起来会大得多。”
• 外卖场景是：用户深夜落地，Instinct已经替他叫好了Uber，因此知道他在哪里；它发短信问：“你饿吗？要不要吃5天前点过的同一份东西？”用户只需回答：“好，去安排吧。”反直觉的是，用户可能会更多地与这家企业互动，因为互动摩擦已经大幅下降。
• 他给存量公司的建议不是一刀切，而是做大规模实验：先向1%的用户开放代理访问，测试交易量、购买意愿和产品发现是否改善，而不是“全押上去……然后眼看着70%的收入归零”。与合作伙伴的相处方式也明确是“不带着强势姿态闯进来”，而是协作；已有富有创新精神的CEO和高管开始成为早期合作伙伴。

11. 产品哲学：可理解性优先于能力，体验感优先于功能

• 创立之初就反转了行业惯用的思路：“不要关注能力。我们只关注可理解性”——也就是用户能否理解并预测接下来会发生什么。Shinn认为，正是这一点，而不是功能数量，带来了“互动数据完全冲出图表”的表现和10%/日的口碑增长。他说，消费者已经对能力发布感到疲惫，而“我们一直没有抓住重点”。
• 这种执着延伸到消息的排版：要把信息放在开头，因为读者可能只扫过“第一行的80%，下一行可能只看50%，然后逐渐减少，看起来就像一面旗子”。Instinct应当以最低疲劳和最小认知负担为目标来组织消息。
• 当被问到这究竟是品味还是数据时，Shinn回答：“说实话，两者都是。”很难建立一套评估体系，判断用户在2到3周后是否会信任Instinct，因此产品采用分阶段发布：先由Shinn使用，再到团队，再到早期访问用户，最后面向公众。他对体验“非常有主见”，同时也使用用户反馈和量化测试。

12. 增长机制与算力噩梦

• 增长是这样发生的：最初有200名亲友用户，每人获得5个邀请码；第二天大约又来了5名用户，总数达到210人。随后，随着使用场景开始病毒式传播，增速从1–2%加速到“日环比10%或11%”，营销支出仍为0美元。邀请码稀缺还催生了自己的社交经济：有人四处求邀请码，有人炫耀自己还剩3个，Patrick则说他看到邀请码在eBay上“卖到……大概300美元”。
• 约40%的Shinn时间都被一个问题占据：不同于扩容Instagram，Instinct“底层算力也需要每天增长10%”——需求可能实际上每周翻倍，但算力采购周期却要几个月。“你买2倍？我们一周就用完。买5倍？不到3周就用完。买10倍？现在你就是10倍杠杆。”而且“一旦判断错，可能错3倍或4倍”。更令人警醒的是，即便日增速放缓到5–8%，在3–4个月的采购周期内复利增长也可能对应1亿用户。
• 另一项优势是，在A/B测试、内部评估和互动表现上，Instinct都能以低成本匹配“Opus 5……前沿级智能”，关键在于让部署形态适配具体工作负载。可以运行几分钟或几小时的后台任务，会采用效率高出“3倍、5倍或8倍”的配置，而且“这些优势还会彼此复利”。此外，Shinn说，主动式工作负载——早上6点醒来准备一天、决定睡觉、下午4点再次醒来——意味着所需Token数量可能比最初预计的“多出几个数量级”。他还表示，Instinct的增长速度快于Claude Code或Codex；后两者同样面临指数级扩张带来的算力问题。

13. 终局：界面消失，目标取代任务，以及100亿美元的下注

• 界面的演化方向是越来越少，而不是越来越多：部分用户超过90%的消息通过语音发送；Shinn通过手机的操作按钮唤起Instinct；他的愿景是一个普通的AirPod，始终处于开启状态，具备语音识别能力，并拥有“判断你何时是在对它说话的自主判断力”，用户徒步时它可以分流处理合同和日历。“整个软件行业最终都会坍缩成一个，说到底非常易用的单一界面。”与此同时，能力仍会扩展，包括一个可以即时生成“完整Web应用”的文件功能。
• 下一条能力曲线不是持续增加任务，而是建立长期目标：比如用数月时间追踪健身目标；在Shinn的设想中，未来还会出现原生运行在Instinct上的小企业，整个后台都由平台承载，并由代理自主执行“确保库存水平不低于这个数值”等具体目标。
• 谈到人格化，Patrick提到了《Her》；Shinn则划出边界：“建立关系不是我们希望Instinct与用户追求或发展的事情。”它应该是一个具备“社会感知能力的运营者”，建立“相互尊重和信任”；不采用人类名字也是刻意为之，让每个用户都能从“一张白纸”开始。谈及Muse，他说：“我觉得这是很棒的产品……只是不同的做法。”但他“很少花时间思考竞争”，因为走进任何一家咖啡馆，几乎没人按照自己曾经想象的方式使用AI。
• Patrick称，最新一轮融资规模约10亿美元，估值约100亿美元，Zoya、Benchmark和Kotu领投。Shinn解释，融资的原因是业务“资本密集度非常高”，需要先通过资本投入把系统跑起来，因为他不想选择那条容易的路——“完全可以直接说，平台上的每个人每月都要付100美元”。资本让公司能够承担经过计算的风险、证明交易量，并摆脱局部最优的订阅制。让产品终身免费是“我的个人目标”，但“现阶段我不会承诺终身免费”。