真实本身就是一种注意力。
一个公司的真实浓度和 AI 的浓度结合在一起，
在 AI 时代非常重要。
2026 ，Agent 是最重要的叙事之一。我们看到它已经进入很多工作流，并且开始产生价值。
这期节目以 Agent 对营销行业的切入展开：嘉宾是一对投资人和投后的组合——广告营销行业巨头蓝色光标的 CEO 潘飞，和 AI 原生创业团队 AhaCreator 的创始人 Kay。
潘飞 2007 年加入蓝标，2020 年底出任 CEO。2023 年，他对外喊出 All in AI。三年后，这家年营收近 700 亿的公司把 Token 消耗量当成比营收更硬的指标，并在 2025 年战略聚焦 AI 投资——AhaCreator 是它选择下注与深度合作的全球原生达人营销平台，一家 AI 原生创业公司。
（注：9 月 10 日，蓝色光标宣布与AhaCreator 达成深度合作，让品牌更高效连接全球 500 万创作者。这是双方官宣后首次接受深度访谈。）
Kay 2021 年辍学加入一家出海 PLG SaaS ，由此进入营销的全链路——2024 年，她开始使用 AI 做单点 POC，由此开始创业——时至今日，AhaCreator 已有超过 15 万入驻达人，覆盖 Instagram、TikTok、YouTube 等平台。
今年 6 月，全球顶级风投机构 a16z （Andreessen Horowitz）举办了 New York Tech Week，在这个聚集了全球创作者的场域，AhaCreator 获得了许多创作者们的好评和推荐， a16z 创始人 Marc Andreessen 在会后主动关注了 AhaCreator 的 X 社交账号。
一个 AI 原生的组织，day 1 就以全球化为基因，打造一场用 Agent 颠覆传统工作流的革命。
这场访谈，试图还原这个过程的进行时。
本期要点概览：
Agent 进入达人营销行业的全景图
巨头携手 AI 创业公司背后的布局与思考
什么是穿越周期的、隽永的竞争力与价值？
海内外头部平台的营销趋势
AI 创业漩涡、取舍与进化……
（欢迎前往视频版，能更直观地感受到文字版所没有的对话 flow，与一些增量信息：在各平台搜索🔍「卫诗婕 漫谈 Light the Star」）
嘉宾 | 潘飞（蓝色光标 CEO）；
Kay（AhaCreator 创始人兼 CEO）
漫谈Light the Star
PART ONE
能干掉蓝标的人，
正在筒子楼里创业
卫诗婕：我跟 Kay 最早是在一个圆桌论坛认识的，后来也喝过咖啡。她身上有非常质朴的部分，但又有做事的踏实狠劲。今天 AhaCreator 带着新一轮融资来到节目，也把投资人潘飞带来了。先聊一下，你俩是怎么认识的？
潘飞：蓝标成立 AI 投资部的时候，我们定了几个标准。第一，一定要投 AI 原生公司，没有受过传统经验浸染。第二，眼里要有光，有创业热情，比较年轻，是一种非共识的成长路径。Kay 身上多少带有这样的特质，而且很鲜明。第三也是最重要的：我们要找到有可能颠覆、甚至未来干掉蓝标的新一批 AI 原生公司。
很多人问，蓝色光标的竞争对手是谁？未来谁对你最危险？我经常给的答案是：最危险的既不是字节、Google 这样的大厂，也不是阳狮、WPP 这些传统意义上的同行。未来能够干掉蓝色光标的人，目前正在筒子楼里边，正在创业，正在野蛮发育。
卫诗婕：这个判断是怎么来的？
潘飞：这个行业过去几十年都沿着一个逻辑：以人为导向。你有什么样的人才密度，就构建什么样的公司，智力劳动密集型。无论再怎么转型，对人的依赖都非常高。
未来如果有指数级增长的新公司，它一定是以 AI 为中心。不是说人不重要，而是要解决人和 AI 共生、分工明确的问题。某些场景一定是 AI 主导，某些场景人类的重要性会非常明确。只有 AI 原生的公司，从 Day One 构建自己的系统时，才会摆脱这些事情。和燃油车时代是一样的。
还有一种情况，是我们自己颠覆自己，成为一个全新的公司。蓝标可能有一天也会足够伟大。
见面的时候我就问 Kay：你终局看三年、五年，这个市场怎么设想？对 AI 创业者来说，短期迭代想要不焦虑、不痛苦是不可能的。解决这些痛苦，最主要的方法就是看得足够久、足够远。
卫诗婕：对蓝标这样的公司，自己革自己的命，最大的阻力在哪？
潘飞：传统的思维路径。我们有很多历史问题和过去的积累。如果你把过去的积累当成百分之七八十的优质资产去传承，这就是件很危险的事。AI 时代已经来了，你敢不敢只吸取百分之二三十的精华，百分之七八十敢于舍去？这才是衡量的关键。
另外，你用 AI 最多的感受是：它的反馈很及时。真真假假，它第一时间永远给你特别直接的反馈。一个组织走到最后，我比较看重真实和真诚的浓度。我自己的衡量标准是：我还有多少时间能听到真话？一个公司的真实浓度和 AI 的浓度结合在一起，对 AI 时代非常重要。
漫谈Light the Star
PART TWO
公开的颠覆者，
私下是一个很质朴的人
卫诗婕：你接触 Kay 的时候，怎么判断这个人和她背后组织的真实浓度？
潘飞：我觉得是眼睛。我还比较相信直觉。这可能是 AI 还没有办法代替的部分。当然，有一天 AI 可能也会有自己的直觉。
卫诗婕：我私下跟她喝咖啡时曾说过：AhaCreator 这家公司在公开传播上的气质，和真实接触 Kay 这个人的风格，差异特别大。大家在公开媒体上读到的 AhaCreator，是颠覆者，特别新锐，要把所有厉害都告诉大家。真实接触 Kay ，会觉得她是一个特别质朴、很谦逊的女孩子。您有这种感觉吗？
潘飞：对。见过一面我们就投了她。
卫诗婕：据我所知，朱啸虎也是见了一面就决定投资，还有锦秋基金。为什么见一面就投？
潘飞：它和蓝标的战略赛道相关。这个 AI native 的达人操作系统，和我们想做的、正在践行的事情，底层逻辑很像，大目标比较一致，现阶段的差异点又很明确——我们还没做这件事，他们做了，高度互补。再加上 Kay 和团队的特质。
卫诗婕：Kay，你认同这种气质上的差异吗？
Kay：我认同。很多人见到我第一面都是这个反应。大家想象中我应该是一个 ABC，染黄头发，一上来就非常 aggressive，会讲很多虚的数字。
过去这两年，AI 圈子里一些年轻公司，在营销策略和表达上被吸到那个方向去了。它不一定正确，但可能是我们创业大概一年时，在 go to market 上的一次尝试。
卫诗婕：你希望大家认识到真实的你和这家组织是什么样子？
Kay：还是回到我们到底解决什么样的问题。这个问题在行业里是不是真的有意义？为广告主也好，为达人也好，我们是不是创造了更多价值？是不是做了一些对他们的生活和工作真正有意义的事情？
漫谈Light the Star
PART THREE
18 岁辍学，
从招人打款催稿，
到用 Agent 解达人营销
卫诗婕：Aha 这家公司是不是想清楚了要用 AI 做什么？你当时跟投资人是怎么说的？
Kay：从第一天开始，跟锦秋的杨洁讲，后来跟朱啸虎讲，再跟潘飞讲，底层逻辑没有变过。原因可能是我自己真的参与过这个行业。
我 18 岁决定辍学，加入一家当时还没有 AI 的出海 PLG SaaS，大概是 2021 年国内出海被投的第一波。公司四五个人的时候我进去做市场负责人，早期什么都干过，除了自己天天写代码，招人、marketing、到后面的战略，都有参与。
当时我们是一个设计工具，帮设计师直接发布网站，非常需要做达人营销。公司 20 个人几乎全是技术，我的 marketing 团队有四五个人专门做达人：建联、打钱，有时候一个支付问题，因为没有财务，还得 CEO 一起解决。这件事占了我很多工作时间，但又确实有效——当年 Figma 的增长也非常依赖达人营销。
市面上有管理达人的工具，对我们的提效几乎没有帮助；有搜索达人的平台，大概只快 1.2、1.3 倍。我自己很苦恼。离开那个团队之后找方向，跟周围朋友聊天总会聊到这个问题，大家都没有解法。
2024 年初，大家开始讨论 AI Agent 是不是有可能实现。那个时间点我想到：达人营销里那些之前觉得不可能的节点，用 Agent 也许可以实现。就开始做单点 POC，找了一个以前的研发同事一起试。
卫诗婕：一开始觉得 AI 可能做不了，后来发现它能做的到底是什么？举一两个例子？
Kay：我对技术其实很乐观。但落地时会发现，达人营销过去数据非常分散，没有足够标准的数据去训练。这种场景下，人不可能把预算完全交给 AI。
所以我们把决策这部分留给人。今天还是要人来判断，五年后不一定，因为平台流程走通、数据足够多之后，这个环节也有可能交给 AI。
达人这一环非常长，说「水深」是有道理的：定什么策略，找什么样的人，找到之后达人答不答应、理不理你——你要跟全球不同语言的人建立联系。理你了之后，认不认同条款和价格；制作过程中每一稿的反馈；最后还要给全球不同达人打钱，过程中还可能有交易纠纷。
今天，除了「选什么样的人」，在 AI 初选之后需要人决策，以及审核时 AI 预审之后人再做一层，剩下的部分都可以用 AI 解决。
漫谈Light the Star
PART FOUR
一个人干翻整个市场部？
「这句话，现在不会再这么讲了」
卫诗婕：AhaCreator 曾有过一句广告语值得商榷：「一个人干翻整个市场部」。我们一会儿讨论这句话合不合适，先说 AI 对市场部真正的冲击——它到底能帮人做什么，目前还不能做什么？
Kay：从我们现在的客户身上已经能看到。过去一些大家比较熟知的出海产品，达人 BD 团队往往是 300、500 人以上的规模。
卫诗婕：据说他们的活就是拿着 Excel，一个一个去 touch 像我这样的作者，促成合作，再做结算支付？
Kay：对。像诗婕相对是影响力更大的博主，但这个行业还有非常多中长尾。某个电商平台出海时，经常要触达的是全球各地几百万规模的中长尾达人，所以会有几百人的团队不断联系这些人。
管理者每天忙着管这几百个人：KPI 怎么定，今天要联系多少人，转化率多少。国外比较出名的 CreatorIQ，500 强大部分都在用，他们有上千人的团队在维护达人。
大家已经意识到这不太对。这些人在公司里无法成长，优秀的人干不久，全是重复性劳作。管这些人的 leader 也很痛苦——你可以干别的事，现在却要把时间花在让这些人稳定输出，还要不断招人、筛选人。
当大家采用 AI 之后，达人侧会建立起对平台的信任，二次使用的摩擦越来越低。而不是像邮件场景那样，不断有不同团队来联系你，给创作者带来很多麻烦。
卫诗婕：以前的信任是点对点。人会在机构之间流走。
Kay：而且一旦是跨国的，你很难跟这些达人建立多么深厚的联系。公司也没有成本像做 PR 那样，只跟几个重点大媒体建立关系。中长尾场景下，本质工作就是不断开发新人，给行业带来很大噪音。每个达人打开邮箱都是几百封邮件，要从里面辨别跟谁合作才能拿到钱。
我们解决的也是另一边的信任：只要在平台上合作一次，合同和预付款的处理会更符合创作者的利益。
卫诗婕：假如我收到 AI 发的邮件，第一反应可能是不想看。你们会碰到这样的问题吗？
Kay：其实并没有。这个行业的邮件早就模板化了，我不相信今天还有团队是自己手写。人工做的时候也经常做 A/B test，什么标题打开率高，大家互相 share。不同国家、不同语言去发，很多时候也是中国团队或美国团队在发别的国家的邮件，本身就用 AI 翻译。
达人关心的，第一是这个品牌是不是匹配我。如果他是艺术家，你给他推一个很 random 的产品，他看都不看。过去没有大模型之前，匹配只能依赖 NLP 或者打标。一个人的内容可能有上万种维度，打标签却会浓缩成几百个——找一个时尚博主，就是一个时尚标签，底下的人非常多，还可能误判。
大模型能像人一样思考。当你把一个博主过往的视频、音频都给到它，成本已经很低。它是根据这个人的所有信息和产品信息，做思考式的判断：你们是不是匹配。上个时代所有互联网平台，精准都是核心问题。打车是不是足够短距离匹配到车，Airbnb 是不是有符合用户心理的房源。过去达人营销解决不了，是因为没有这样的技术，所以大家不得不养几百人的团队，一个个去想。
还有保障。过往纠纷比较多的是：你到底先给我预付款，还是我不拿钱先做。今天有平台在中间，我们先收了客户的钱，可以像支付宝一样给达人一部分预付款。达人知道钱已经到这里了，会更放心地完成制作，最后从平台结算。
卫诗婕：你现在描述的工作流，其实已经不是最早声称的「替代人」，而是人跟 AI 共建，把天花板拱高一点。
Kay：对。我们比较早就这样去做了。但之前的 message 过于 aggressive，过于简单粗暴，过于抓人眼球，并不是最真实地描述这个产品的状态。
卫诗婕：做那些宣传的时候，内心打架吗？
Kay：还挺纠结的。当时看到很多海外公司开始那样做，觉得 attention 非常重要，就先那样做了。后面发现信任太重要了，回过头看，当时的方式是有问题的。
卫诗婕：如果时光倒回，对外讲述 AhaCreator 能做什么——这件事，会有优化空间吗？
Kay：优化空间非常大。到底什么信息对观众是有价值的？回到最本质的问题上，对那些原则会更坚定。
漫谈Light the Star
PART FIVE
AI 还不懂的叫定调；
最后一厘米，才有壁垒
卫诗婕：潘飞你主导蓝标 AI 战略已经三年。你判断，AI 短期内能做到的边界是什么？长期呢？
潘飞：目前 AI 还无法做到的，很多人叫「品味」，我更不愿意叫品味，我叫「定调」。一个市场部、一家公司，到底要通过 AI 对外展现什么样的调性？信任是一种调性，信息也是一种调性。大模型越来越趋同的时候，所有东西会高度同质化。高度同质化时，只有差异化才有价值。所以现阶段，定调的能力还只属于人类。
当然，AI 有一天会不会有定调的能力？我觉得一定会。它学习了大量数据之后，未来可能变成人类和 AI 的超级大脑共同定调。
第二，AI to AI 的交互越来越多时，人与人之间构建信任的能力会变得无比可贵，而且稀有。我们今天见一面，谈半个多小时，你大概就能判断这个人。我相信这个能力会越来越稀缺。信任看不见摸不着，但非常重要，就像 chemistry。
第三，当 AI 高度自动化之后，人加 AI 保留一定的服务能力，可能也作为一种体验变得稀有。有些人喜欢外卖，觉得不需要和人交流，它就可以送到那个地方；有些人就是喜欢人类带来的不同体验。我们这个行业里，这个东西依然存在。但它的主流底色一定是高度自动化。
还有约束机制和安全，很容易被忽略。人类为什么喜欢做一些决策？安全依然是最重要的要素之一，安全之上才会考虑价格。未来品牌选择系统也一样，尤其在全球化场景里：你是不是值得信任，这个平台是不是安全。这一步很难。
卫诗婕：成熟场景上，你们已经比较激进地走向自决策、自迭代？
潘飞：对。从数据洞察，到基于洞察生成内容并推送，再到按不同内容分配预算，根据消耗调增调减，到最后复盘、形成报告——我们希望在成熟场景里全部交给 AI，形成一个真正智能化的闭环全链路营销。前提一定是批量可沉淀的数据，AI 可以二次学习。我们在一些成熟场景已经走到这一步。
去年蓝标大概是几百亿的收入体量。我心目中希望，AI 全链路自决策的部分，今年有没有可能先突破 10 个亿。10 个亿，人只需要负责开头，以及到最后结尾的评估。两端收敛。
另外一件容易被忽视的事：你给 AI 什么样的约束机制，保证它不突破边界——政治的边界，有歧义的边界，预算过于失控的边界。过去我对约束没那么着急，现在觉得这个约束的边界，人就比较重要。因为它越来越聪明，花的钱越来越多。
卫诗婕：怎样算成熟场景？
潘飞：一个特别固定的行业，每天、每月、每周都在 TikTok、Meta 或 Google 里投放，金额大，节点也比较固定。看数据源头足不足以让 AI 产生智能。比如一个中国电商平台要在海外获取新用户，这个决策行为比较固定：积累足够长，过去以人为核心时 ROI 比较恒定，场景也清楚。需求侧、中间的 ROI、最后的广告渠道相对都固定，再让 AI 做闭环和决策，成功率就比较高。
卫诗婕：我做行业调研时，市场人告诉我，匹配达人有非常多琐碎、非标的判断。最后一米甚至最后一厘米，到底有没有可能用技术路径解决？
潘飞：生成式 AI 突飞猛进之前，我觉得能，但很难。但今天，AI 到底能不能解决最后 1 毫米？我觉得它不再是一个 question。
举个例子。全链路早期，每个环节都需要人串联：洞察 AI 很强，洞察完生成内容要人来串，投放又是一套决策逻辑。本质上像一条链路在串联一个一个的 AI。今天，AI 可以自动判断什么时间需要 A to A 握手，自己决策预算。连花钱的事情，它都可以给你做决策。
在蓝标内部，也有点像蓝标人自己的 Aha moment：它自己做决策，一开始你往往看不懂它为什么这样构建预算。你强制住冲动不去干预，最后发现它的 ROI 慢慢越来越聪明，甚至超过人。
卫诗婕：原来人在这个行业本质是个串联角色。Agent 可以自决策、自迭代时，这个串联角色就可以被替代，闭环就发生了。对蓝标来说，你乐于见到这件事？
潘飞：我非常乐于见到。人总会放大自己的工作成果，觉得这件事 AI 做不了。这个观点可能有点争议：过去 marketing 领域隐隐为傲的知识库、策略能力、洞察、行业 know-how，有没有价值被 AI 不断学习？如果有，那么你过去的知识库就是 AI 的天花板，它没办法不被智能突破。
我更愿意相信，绝大多数知识，你给 AI 定义好规则，它广泛吸纳真实交易数据、前链路、中链路、后置数据，形成一个数据飞轮，再结合一定的 know-how 和人类的定标能力，它才会变得更聪明。要不然，智能体的上限就是人类的智能理解，以及它对知识库和数据构建得够不够干净。
卫诗婕：你们内部做过实验：一开始让 Agent 去做原来人做的决策，你觉得它不对，但只要忍住干预它的欲望，它就会变得更强？
潘飞：开始忍住，它也可能是个事故。但事故多了，finally 它会成为故事。好的故事，就是你要给它充分的容错空间。不犯错是不可能有创新的。每天如果你觉得好像都是正确的，大概率你是在摘一个低垂的果实。今天说我要用 AI 帮我生成内容、把这件事做到极致，这件事一定没错，短期一定有收益，但它就是个低垂的果实。
Kay：训练 Agent 的过程中我们有评测集，有人的专家和 AI 匹配结果的盲测，每天都在做。大概一两年前，就出现过大量人认为正确、但最终 AI 判断更正确的 case。一个再博学的人，在文科的广度上不如 AI。同一个专家换一个产品，他的深度往往来自过去犯过的错、花过的钱、拿到过的效果。抽象来看，人并不是世界上最擅长做这件事的生物。最后回归，它是一个数据问题。
当这个行业跑到跟成效广告一样的阶段，一定不是人去做判断。成效广告今天不可能是人做判断，因为数据量足够大，大家跑 CPA、CPS，人可能只见前面的策略。数据足够可信时，责任就可以转移到平台方；数据不够时，这是一个磨合的过程，人也有 bias（偏见）。
漫谈Light the Star
PART SIX
海外创作者，自己就是老板；
国内经常把他们当成打工的
卫诗婕：像成效广告这种事，巨头平台更有动力、也更能做好。国内抖音、快手、小红书，海外 TikTok、Meta、YouTube，平台自己也会干，有创业公司什么事？
Kay：这是创业第一天我就在想的问题。达人营销跟程序化广告有一个特别大的不同：非标程度、脏活累活的含量极高。找人、联系，会被认为是人力密集、该服务商去干的事。这是大厂非常容易下的结论。
程序化广告里，开发者给一次 API，就可以完成自动化投放。但达人营销要先把人串联起来，才有可能实现初步自动化。你不能说全球每个国家、每个公司都有几百个人在干，那永远不可能标准化。第一步要先解决标准化，才能走到真正的智能化。大厂自己的产品线做推广时，往往不愿意养这样的团队。
海外生态最早是 Meta 和 Google 定义的。YouTube 和 Instagram 可能在 TikTok 出现的十年前就把故事定义好了。YouTube 在一几年短暂收购过一个 agency，想在内部做创作者服务，两年后又把这条业务线关掉了——人力密集，ROI 不高，它自己又有贴片广告直接给创作者激励。它选择把这个市场变成开放给第三方的市场：数据 API 全部开放，你满足一定资质、单子足够多，我就开放给你。
所以海外整个市场更去中心化，充斥着各种小机构、小个人。海外创作者的法律意识和自由意识也不一样，小达人对合同条款都很严谨，不太依附机构。海外的 MCN 没有国内这么强势。
卫诗婕：海外创作者氛围会比国内好吗？国内内容商业化本质还是很中心化，不像 YouTube，你定期更新、内容足够好，也可以靠分成养活自己。
Kay：大家尊重创作者的程度是不一样的。从一个公司跟一个创作者会签什么样的条约就能看出来。国内对中小创作者很敢签，一上来就很长期的约，账号纠纷频率很高。海外大家法律意识很强，不会签长期约，宁愿雇一个 talent manager，听我指挥，再做一定分成。创作者话语权非常大。国内好像把创作者当成打工的角色；海外，创作者自己是老板。
潘飞：我认同。我们这个行业总体上在平台和客户面前越来越弱势。这就是我想改变的另一个驱动力：这个行业本身应该被尊重，输出专业、输出智能、输出知识，甚至有一天输出文化。它应该人才密度很高，比较受人尊重。AI 有可能带来改变的时候，就可以大胆去做。
还有一个，在全球化场景里比较稀缺的要素：你可以看到不同平台的全量数据。海外流量结构和中国不太一样。即便把 Meta、TikTok 和 Google 三个巨型平台加在一起，也不约等于全部，依然有百分之二三十甚至更多分散在垂类平台和其他流量里。任何一个客户走向全球，会有天然视角：我要看到全量数据，平台和平台之间的数据怎么握手、怎么打通。这就是第三方平台存在的价值。AI 加全球化带来的原生平台机会，短期内可能更性感一点。
卫诗婕：Aha 这样的 Agent，在 Meta、X、YouTube 上能拿到数据吗？
Kay：符合一定资质可以。到了某个规模之上，我们能拿到这些平台的数据，他们甚至乐于主动来找我们开放。因为这本身帮助创作者生态；另外，达人营销对后续广告有价值——先有素材才会有后面的投流。
卫诗婕：国内主流平台呢？
Kay：我们没有尝试过。海外平台和国内平台是两套。做海外是全球市场，做中国是中国市场。对我们来讲，优先级更高的是先做海外。
潘飞：API 数据的颗粒度，大家总体规则都差不多。但更重要的是第二类数据：真实的批量项目数据，投放全过程，数据召回，后链路回收。这类数据积累得越多，AI 才能形成不同于平台的智能。要不然就会趋同。
后链路数据回收比较费劲：广告投放完成、达人做完之后，到底有多少人看到，触发了 action——购买，或者放到购物车。这些数据客户比较敏感，但对我们又很有价值，对 AI 二次学习价值比较大。
漫谈Light the Star
PART SEVEN
被吸进那个表达黑洞之后，
我开始对「慢」有感觉了
卫诗婕：我认识你之前，跟投过你的一个投资人聊过。我说你好像很少投女性，为什么投了 Kay？她讲到你的成长背景：很小的时候就要开始为自己的人生做规划和打算。
Kay：可能确实是。我一个人在美国读高中的时候，经历了家庭的巨大变故。我从小并不是一个在钱上面有太多担心的人。出去之后，一年要交大几十万美金的学费，家里又出了比较大的变故，会知道：这个学费如果没有人给我付了，我该怎么办。
周围的人没有这样的烦恼，大家都特别会玩。我一开始也跟他们一起玩，后面发现自己好像不只对玩感兴趣，还是对商业感兴趣。这个变故把我更多地推向了另一面。当时会觉得很不安：我接下来要怎么在这个地方立足下去。所以推动我开始做很多选择。这是一方面，兴趣是另一方面。
卫诗婕：你之前亮相之后收到一些骂声和质疑，那段时间有压力吗？（注：2025 年，Kay 接受播客访谈中曾透露 AhaCreator 的单月收入，媒体据此推算其 ARR 达百万美金，由此引来一系列争议。）
Kay：第一次在公开场合被这么多人批评。你在哪都会有人跟你讲这件事情。周末打开一个消息，就会看到这是在骂我的，当时肯定有冲击，也会有委屈：觉得自己在某些方面一直在做很正确的事情，为什么这样被断章取义？但可这就是一瞬间，一瞬过后，还是要做好自己该做的事情。很多创业者都经历过这条路，我选择这条路，代价我完全可以承受。
卫诗婕：你说好像有一个黑洞把大家都吸到那个方向去，不得不为了注意力去夸大，或者讲一个非常好的叙事？但这对早期组织来说是双刃剑？
Kay：其实也不能说冤枉了我们。我们自己决定了要 follow 这个市场的打法，自己去尝试了。它有好的部分，去年也给我们带来了一些声量和海外的好客户；当然也有很负面的一面，另外一边的声音也巨大。自己选择这个打法，就承受这个结果。
当时整个市场都在学习 AI 到底怎么叙事。去年大家要么说自己是世界上第一个 XXX，要么讲得很 aggressive。今年大家都不这样说了。去年的 marketing 有时候是跟着整个风潮走的，不是你个人想表达什么，就一定在那个时间能表达什么。（问：为什么今年都不这么说了？）今年大家都意识到，那样说其实已经不抢占注意力了。大家也疲惫了。
「行业第一」，每一家都是收入最高，好像完全没有意义了。大家都知道 AI 现在能做到什么程度，再讲这种虚的词，有点没必要。
卫诗婕：潘飞觉得，今天一个创业公司更健康的叙事应该是什么样？
潘飞：首先就是真实。
卫诗婕：真实没有办法获得注意力怎么办？
潘飞：其实真实本身就是一种注意力。越实在的人，保持这种纯粹，最后的受益是无穷的。真实是什么状态？个人的言行和公司的言行非常连贯、一致。公司的真实性和创始人的真实性非常重要。
不要为了追求注意力去营造、迎合外面的信息。如果你是真实的状态，你就是这么想的，我就是这么说的，日复一日、年复一年这么表达，这种真实的力量早晚会爆发。
外界看起来，比如 Kay 说了一个真实的观点，按照她真实的想法、公司真实的特质去说，结果外界觉得她浮夸——这不重要。她知道自己在表达真实的自己、在做正确的事情就可以。这个东西可以穿越周期。
今天是个注意力缺失的时代，也是一个赞美和诋毁都很廉价的时代。能发自内心赞美你的人，或者思考之后再赞美、再批判你的人，很遗憾，非常少。大家都没有这个耐心和知识去了解完再批判，都是随手一说，那你何必太在意呢？
事情可以说得高调一点，技术路线可以追求非常激进，但个人的 ego 小一点。不要太在意这些事情。
卫诗婕：创业两年多，此时此刻最大的感受是什么？
Kay：我反而对「慢」这个字有更多感受了。慢代表的是：我对于一些事情的原则、价值观有没有构建好。站在 23 岁，我肯定也觉得自己不能犯错，后面又发现一定会犯错。这个年纪犯错是很常见的事，或者说你应该让自己多经历一些事情，把正确的东西沉淀下来。
原则构建好之后，心的平静程度没有那么躁，不容易被外界影响。我可能原本就是一个有一条主线的人，但过往会受到各种各样的干扰，波动比较大。现在是走向一个越来越稳定的过程。做事方法上的很多点，迭代速度非常快，认知很快又会被打破；但沉淀了一些原则上的东西，有自己分辨大原则的能力，这个还是蛮宝贵的。
漫谈Light the Star
PART EIGHT
营销界的 Boss 直聘，
让层层外包真正透明化
卫诗婕：人们常说「营销市场的水很深」，到底深在哪？AI 介入之后，价值分配会怎么走？
Kay：最核心的是过去层层外包。全球化营销里，企业找到某一家公司，这家公司又包给当地的 vendor，当地 vendor 其实也是一个二道贩子，再找下一家。
中间商越多，灰色越多。每一家都要抽一部分。市场极其分散时，有些机构一个月的钱可能要在一单里赚回来，中长尾单价低，上面的加价非常高。
今天 AI 能做的，是直接联系到达人本人，不管哪个国家，用那个语言去沟通。达人可以上到这个平台上来。
卫诗婕：营销界的 Boss 直聘，是吧？
Kay：也可以这么理解。平台的意义就是把层层外包真正透明化。
并不是之前那些公司刻意把行业搞得很混乱，而是那种形态必然有这个问题：用很多人工团队，人又不断流动，平台不太可能真正有自己的网络，密度不够高。
当 AI 能够把中间撮合做得非常高效，让层层外包变成过去式，又用 AI 成本替代大量的人力成本，今天的 AI 平台就可以 cover Token 成本，就可以先让大家都上来，改变这种行业不透明的状态。对很多大企业来讲，这里面也有贪腐问题。企业和达人两端其实都不愿意这个行业持续这样下去。
潘飞：我能作为一个投资人，提一下对 Aha 未来的期待吗？除了 Kay 说的那些业务痛点，更重要的是达人侧：因为 Aha 的存在，创造力和创造力的边界跃升。他可以去做过去想不到的事情，尝试没有尝试过的品类。达人因为 Aha 的存在而变得不一样，而且这种赋能不是一般高科技平台能带给他们的。
在客户端，在投放过程中能够发现全球过去未曾发现过的、真正有创作力、有想法、真实的人，或者有高度价值取向的人，能和这个品牌链接握手，最终赋能给消费者。做到这个位置，意义感就不一样了。我做这个行业那么多年，如果能做到这几个点，我觉得就非常了不起。
Kay：这些点就是我们一开始做这件事时的价值观。我们希望世界上的创作者因为有我们，有更稳定的商业机会，不是为爱发电，所以他们可以去尝试不同的东西。真正拿到合适的商业机会，才能持续在不同领域发展。不管他选择哪一种风格，世界上都有跟他共通的品牌，能够高效连接起来，才会有更多好的内容出现。
卫诗婕：现在真正的差异化体验是什么？低于行业其他方式？
Kay：上线这半年多，平台上已经入驻差不多 15 万以上达人。这个增长完全超出我们的预期。没做任何推广，纯靠带着单子去找达人，以及达人之间的自发推荐。他们都是至少符合接单标准的创作者。
卫诗婕：有一种诟病是，Aha 手里大牌达人的触达率并不高。
Kay：要分时期、分品类。跟 Airbnb 或 Uber 一样，某个城市密度有高有低，我们也会有品类和平台的高和低。Instagram、TikTok、YouTube 占比更高，因为商业化程度更高，创作者对商单这种形式理解更多。
Twitter 和 LinkedIn 不太一样。Twitter 商业化程度很低，上面一类是职业营销号，一类是非常高端的硅谷科技圈精英，接单意愿非常低，想成一单得有人陪他们吃饭喝酒。这一类不是特别可扩展的市场。不管 Airbnb 做得再发达，某一类市场它一定做不了。
在 Instagram、TikTok 和 YouTube 上，不同品类的客户上来后，已经入驻的活跃达人能够立刻出来几百个可以选。这个体验跟过去和一个机构或招一个团队是没法比的。一个巨型的无敌 MCN 的网络才有 10 万。我们还只有 1 万多入驻达人的时候，体验可能跟一个 agency 已经差不多了。到现在半年多 15 万，增长速度在变快。
卫诗婕：飞轮转起来了。
Kay：变快之后，双面平台一般都会有自己的 turning point。在某个临界点之前，会比传统机构还难用。滴滴早期，北京没有一万辆车之前，体验很差。达人这个领域可能门槛更高一点。10 万迈过这个临界点之后，新客户进来的体验，跟我们上一版发布时有很大差距。
潘飞：任何新技术、新平台来临之前，相当长的时间一定比原来更难用，看起来效率下降，或者更复杂。只有到了一个临界点之后，才会突飞猛进。这是任何技术周期都经历的过程。它现在有 15 万个达人，全球有 80 亿人口，未来平台上理论上有没有可能 1 亿网红、10 亿网红？是有这个可能性的。靠人解决不了，只有靠 AI native 的方式去解决。
漫谈Light the Star
PART NINE
人让位于 AI 的 Aha moment
不远了
卫诗婕：蓝标有 30 年历史。整个广告营销行业经历了很多变迁，你们的心情起伏有一个曲线图吗？
潘飞：我的心情起伏都和商业没关系。今天多拿个客户、少拿个客户，利润多一个亿、少一个亿，不会特别大喜大悲。在意的是：这件事长期的价值是被弱化了，还是被强化了？
当人才密度越来越低，行业找不到好人，离技术越来越远。人才大量流向大厂，这种情况下会比较沮丧：这个行业的价值会不会被弱化？
AI 来了，全球化来了，它能够创造价值。中国企业走向全球，跨文化、跨广告、甚至达人的挑战，是他们自己无法解决的刚需，需要第三方公司站在他们背后。这件事本身有价值，就能吸引很多人加入，去创造一些不一样的事情。
另一个情绪起伏点和内部有关：文化不纯粹，公司有点僵化、不够快的时候，会有失落感。经历过那个周期，就会知道技术多么重要，门槛多么重要。今天为什么重来一次，我们对技术如此激进和狂热，可以牺牲很多传统利润去做这件事？因为我们经历过。
卫诗婕：我读到一些公开信息，你们在组织形式上很激进。每个员工要 AI 机考。你说过，要造一艘船，要先激起对浩瀚大海的向往。你在公司里怎么激起大家对浩瀚大海的向往？
潘飞：要让大家认识到，AI 这件事有多酷，可以重塑你的人生。通过 AI，完全可以塑造一个全新的自己，一个不同段位的自己。CEO 也一样。你如果对 AI 的认知足够深，交互足够深，打造一个 AI 的新组织，那你就是另一个 level 的 CEO。要不然你就是个传统时代的 CEO。
2023 年我去美国出差，和 ElevenLabs 创始人聊天，非常有触动。他说我们招人比较看重自驱。一个自驱的人，在世界上任何一个角落，哪怕蹲在马桶上，思考的都是怎么用 AI 解决问题，今天 AI 世界发生了什么。如果没有这样的自驱力，你天天考核他去学习 AI，这件事太痛苦了。我比较赞同。
卫诗婕：我听到一些行业声音：因为 Kay 是一个 00 后创始人，大家会质疑你的管理、质疑你作为创始人的经验。
Kay：管理这件事情，跟大家理解的大厂管理又不一样。我们这样的公司，管理成本其实很低。我招的人，很多是大厂降薪过来，甚至降很多过来拿期权、拿股权，心态是非常合伙人的心态。我们一早设立了大概 40% 的 ESOP，对很多公司来讲都非常大。今天大概 40 人左右，全员都有期权，没有一个人是打工心态。如果他是打工心态，我一定会让他走。
我们现在有一个月的尝试机制，Cursor 也是这样做的：给他发一样的工资，一起磨合 30 到 45 天，过程中谁觉得不合适都可以立刻退出。这是一个很好的互相筛选的机制。组织里的人应该是什么样子、应该怎么样合作，越来越清晰，管理成本就在不断变低，几乎没有什么管理上的成本。更多是一些大的选择判断上的能力。
卫诗婕：如果给质疑你管理经验的人一个回应：你觉得自己管理有问题吗？
Kay：一个 40 个人的创业公司，如果需要管理，我觉得是这个公司本身有问题。公司走向更大规模的过程中，我肯定会遇到挑战，而且我接受我一定会遇到失败，这个失败可以越早越好。我的联创比我大 12 岁，有时候有些错误我一定会犯，他即使劝了我也没有用。但这些坑早踩比晚踩要好。人只要自己没踩过这个坑，别人跟你说，那只能是一个巧合。
AI 时代也不一样。公司规模是不是会急速扩张到那么大，也不一定。Cursor 估值刚刚卖掉的时候，公司也就几百个人。我相信 Cursor 也没有什么管理成本，创始人应该跟我差不多大，看起来并不会每天困扰在管理上面，一定还在一线探索产品问题。今天这个管理问题，也许对这一代创业者会更小一点。当然这堂课你可以去学。
卫诗婕：整个字节很有动力自己做一个创作者生态的服务工具，可能会顺手做这件事。你觉得有什么机会能做出比他更闭环的东西？
Kay：对 TikTok 这一个平台来讲，它在美国市场大概排第三、第四。TikTok 自己做一个这样的平台，用户就只能在上面投 TikTok 一家。用户永远追求的是：营销这件事上，我是不是有一个足够的收口，能够投放所有的东西。这是对第三方比较有利的点。
第二，这件事对 TikTok 战略上可能没有那么重要。它最核心的还是广告收入。达人营销到底能给广告带来多少收益，这件事完全无法衡量。所以它这几年面临很大挑战，平台更多变成一个向第三方开放数据的状态，而不是自己闭环做所有事情。对大厂来讲，脏活累活从战略上值不值得做，其实很弱。真正脏活累活的地方 ROI 都很低。当你把所有脏活累活都外包给别人干了，平台中间只剩非常薄的一层，只是提供了数据，而这个数据今天也并不是独有的。
卫诗婕：你自己创业两年之后，还会说「一个人干掉整个市场部」这样的话吗？
Kay：肯定不会再这样讲了。早期 message 不够正确。做产品会有所谓的 PMF，但整个企业对外的 message、产品和初心，这些东西全部要一致。过去我们那样讲的时候，产品并不是那样做的。我们真正做的事情并没有在替代人，反而是很多用户感觉自己的能力被放大了，跟这个 AI 的协作非常好。
应该用一种更长期、更正确的方式：本身是什么样的，就把真实的产品和真实的创业原则讲给这个市场。做生意所谓的诚信是第一位，这个原则是一致的。
卫诗婕：如果接下来进入规模性的 1 到 100，最大的挑战可能来自什么？
Kay：最大的挑战是整个时代里，人的认知变化的速度。这最影响我们接下来走入每一个企业的速度。To C 的产品，比如 AI 编程，大家接受程度很高。但在一些 To B 非常深的工作流里面，大部分企业都刚刚起步。要让他把过往的工作流换成 AI 原生的工作流，中大客户的包袱又是最大的——他已经构建了几百人的团队，今天把这几百人变成 AI 原生解决方案，这是一个不可逆的决策。
我们今天招到的销售同学，工作一定比过往的销售困难。在一个成熟行业做销售，可以很快摘果实；在一个新兴市场做销售，你还要教育用户，相当于还是布道者。但真正 PMF 成立之后，这个过程也可能很快。To B 很容易有标杆案例效应。海外像 Clay、Harvey 这些偏 To B 的 AI 公司，前面可能四五年没有非常清晰的 PMF，AI 这一波找到方向之后，真正跑起来又非常快。
卫诗婕：给明年的自己一个小祝愿，会是什么？
Kay：希望这种 AI 原生的工作方式，真的能走到更深入的地方。让更多的企业、更多的达人意识到，这样的方式尝试了之后会是一种更好的方式。像《跨越鸿沟》那本书里写的，从 early adopter 走到更后面的那一部分。一年前大家更不相信 AI 能在企业里做到什么；今年共识变多了。
我希望明年共识更多，出现更多真正给大家带来价值的深入场景，而不是永远飘在表面上。
➡️ 前往视频版，了解更多：
全球头部平台TikTok、Instagram、YouTube、X 的营销风向
AhaCreator 的成长历程、Kay 的创业心路
达人营销的行业发展趋势预判
自媒体达人如何发展，才能成为一个时代的稀缺价值？
同期播客已经上线，欢迎前往小宇宙等平台收听🎉
（视频版可前往视频号、b站、小红书、腾讯视频、 Youtube 等平台观看）
