Linkloud 引言
硅谷最火的 AI 助理初创公司 Instinct 创始人 Noah Shinn 今年只有 23 岁，2023 年从 Northeastern University 退学；此前，他是 AI Agent 经典论文《Reflexion》的第一作者，也是 Bret Taylor 创办的 AI 客服公司 Sierra 的早期研究员。
本期播客是 Noah 第一次在长篇访谈里公开谈自己的公司。就在节目录制前一天，Instinct 刚完成 10 亿美元 C 轮融资，由 Sequoia Capital、Benchmark 和 Coatue 联合出资，估值也从一个月前的 25 亿美元，直接跳到 100 亿美元，不可思议！
这场对话从 Instinct 如何在零营销的情况下，把交易额做到接近 10 亿美元讲起，还有聊了几个关键问题：为什么它选择短信、语音等熟悉的入口，放弃另做一个新 App？为什么信任会成为个人 AI 真正的护城河？当做任何事的摩擦趋近于 0，旅行、餐饮和出行行业的生意入口又会怎么变？Enjoy！
01. 邀请码卖到 300 美元，Instinct 凭什么日增 10%？
Instinct 的增长故事很适合用“病毒式传播”概括，却不能只停留在这个词上。
它从 200 名亲友用户开始，每个人只有 5 个邀请码。最初每天只增加约 5 人，增长率一路升到接近每天 10%。产品至今没有花钱做营销，用户却会主动在社交平台分享用例，向创始人索要邀请码，或者炫耀自己还剩几个名额。
甚至有人把邀请码放到 eBay 上出售，价格一度达到 300 美元。
“每天，大约有 10% 的用户会决定把自己 5 个珍贵邀请码中的一个交给别人。”
邀请制制造了稀缺性，但解释不了用户为什么愿意消耗名额。真正的推动力来自产品体验本身：用户第一次感受到，AI 可以接手一件事情，替自己跨过多个网站、多个步骤，最后把结果交回来。
这也是 Instinct 和普通 AI ChatBot 的区别。用户来找它，是要把一个现实目标交出去，得到真实结果。目标完成得越可靠，下一次交代的事情就会越复杂。
按 Noah 在播客中的披露，Instinct 仍然是邀请制产品，但平台年化交易额已接近 10 亿美元，其中约一半来自旅行。虽说 10% 的日增长和交易额并非严格统计的结果，但它们足以说明：个人 AI 助理正在从概念竞争进入真实使用竞争。
02. 没有 App，复杂任务怎么交给 Instinct？
Instinct 的产品逻辑很简单：用户不需要学习一套新的软件操作方式。
它有手机、电脑和自己的邮箱，你可以给它发短信、打电话，也可以让它主动来电。Noah 举过一个例子：如果你下午 3 点前必须签一份文件，而现在已经是 2 点 55 分，Instinct 会打电话提醒你，告诉你文件在收件箱里，甚至可以再发一封邮件把它推到最上面。
复杂的工作发生在后台，用户只看到一个熟悉的入口。
“我们不应该把注意力放在能力上，只应该关注可理解性。”
这句话解释了 Instinct 为什么把“产品感觉”放在功能清单之前。团队会观察用户如何阅读消息，重要信息是否出现在前 30% 的位置，文字是不是让人需要滚动很久，任务结果是不是足够容易预测。
模型能力决定产品上限，用户能否理解它正在做什么，决定了用户是否愿意继续使用。
Instinct 的用例跨度很大。有人扫描自己的衣柜和身体比例，让它规划一周穿搭，再从网上找出对应的衣服并直接下单。有人连接银行账户，让它识别长期不用的订阅，进入网站、完成登录和确认流程，最后回报本月省下了多少钱。还有人让它找回美国网球公开赛现场大屏幕上的视频。
这些案例的共同点，在于用户只需要表达想要的结果，Agent 负责把中间步骤补齐，AI 的多任务能力由此变成了可感知的行动。
（用户通过 WhatsApp 让 Instinct 制定旅行预算和行程，并在发现航班组合问题后要求它重新规划。）
03. 三周交出信用卡，个人 AI 助理如何留住用户？
个人 AI 助理最关键的数据，体现在用户愿意交出多少真实生活的控制权。
Instinct 观察到，用户通常需要几周时间才会逐步建立信任。使用约三周后，约 40% 的用户已经愿意绑定信用卡；在至少向 Instinct 连接一项敏感信息、并真正建立信任的用户中，留存率甚至能达到 80%。这种信任一旦建立，就会自我强化，滚成一套产品飞轮。
（Instinct 使用用户授权的信用卡完成酒店预订，并同步创建日历事项。）
用户提供的数据越多，AI 助理越能理解他的偏好，主动完成的事情也越多；而 AI 助理越可靠，用户也越愿意继续授权。信任因此同时决定功能上限和留存质量。
“用户应该始终掌控自己的数据。”
Instinct 设计了一个“可信任的人网络（Trusted network）”。配偶可以分享更多信息，同事只获得工作日历和特定收件箱内容。每段关系都有不同的访问范围，连接本身不等于获得全部权限。
这套设计把现实社会里的信任规则搬进了软件。AI 助理需要理解的，除了“允许”或“拒绝”，还有谁可以在什么时间、以什么理由访问哪一部分信息。
安全架构也必须跟上。Instinct 会用防火墙拦截可能诱导 AI 助理执行恶意操作的文本和媒体，并用与 AI 助理分离的监控系统，在工具调用前暂停、审核和拒绝。早期版本也出现过防护不足的问题，于是团队后来重做了系统。
信任还决定了商业模式。
如果一个免费 Agent 主要靠广告赚钱，很可能会为了广告主，主动向用户推荐并不真正需要的东西。Noah 更希望 Instinct 采用类似 Apple Pay 或支付网络的模式：用户免费使用，商家在交易完成后向 Instinct 支付服务费。这样，Instinct 的收入来自促成真实交易，而不是占用用户注意力或诱导消费。
这条路线的前提，是 AI 助理的利益和用户目标保持一致。AI 助理越聪明，越不能轻易被一套激励牵着走。
（用户分享测试 Instinct 的过程：当 AI agent 开始调用支付卡处理真实购买时，他直言自己“紧张得冒汗”。）
04. 当下单不必打开 App，谁还拥有入口？
旅行是最能体现 个人 AI 助理价值的场景。
用户只需要说：“我今晚要到纽约。”Instinct 可以结合当前位置、常用航司、座位偏好、餐食、支付方式和过去住过的酒店，完成航班、酒店、机场接送和日程安排。用户不需要打开旅行网站逐项填写，也不用记住每次预订时的偏好。
餐厅预订也会发生变化。生日、纪念日或朋友远道而来，Agent 可以把这些背景传递给餐厅，让稀缺座位匹配到更重要的场景。
“我们正在把做任何事情的摩擦降到接近 0。”
这样很可能会改变互联网的分发逻辑。平台过去依赖停留时长、点击和广告，AI 助理却能把用户注意力从交易过程中抽离出来，App 内停留减少，真实交易反而可能增加。
Noah 认为，数字业务大致有两种价值来源：一种赚用户注意力，靠停留时长、点击和广告变现；另一种赚真实交易，靠完成更多订单获得收入。
AI 个人助理让用户少逛 App，前一种平台可能因此承压；旅行、餐饮、出行和外卖等交易型服务，则可能因为下单更省事，获得更多订单。
这也是传统公司需要提前准备的变化。未来，用户可能不再打开 App，而是让个人 AI 助理替自己完成搜索、比较和下单。公司首先要判断，自己的收入究竟来自用户停留，还是来自真实交易：前者需要重新思考用户关系和商业模式，后者则可以把 Agent 当作新的分发入口，先在少量用户和具体场景中测试合作，再根据交易量、用户满意度和商品匹配效率决定是否扩大。
个人 AI 助理带来的变化，未必意味着平台会消失。更可能的情况是，平台从用户每天花时间浏览的目的地，变成 Agent 调用的底层服务。
05. 10% 日增长的另一面：算力需求可能每周翻倍
Instinct 面对的最大约束，可能来自增长本身。
传统消费产品的扩张，主要意味着更多请求、更多数据库和更多带宽。个人 AI 助理还要承担持续发生的后台工作。它需要在用户起床前扫描信息，在用户即将迟到时安排车辆，在用户还没有提出问题时判断是否值得提醒。
用户增长和后台任务一起复合，算力需求可能每周翻倍。Noah 说，自己大约 40% 的时间都在思考算力采购，困扰的地方在于，算力资源的交付周期可能长达数月。买少了，服务会因为增长过快而失速；买多了，几个月后又可能承担数倍的闲置成本。
即使日增长从 10% 放缓到 5% 至 8%，连续复合三四个月也会带来巨大规模算力消耗。主动式 Agent 消耗的 Token 远多于一次问答产品。
Instinct 的做法，是按任务的紧急程度分配算力：用户正在对话的请求优先快速响应，日历、邮件等后台扫描则可以延后几分钟甚至几小时处理。这样，团队就能对不同任务采用不同的模型和部署方式，再配合批处理，减少不必要的高性能计算，在保持接近前沿模型效果的同时压低服务成本。
这件事的难度在于，Agent 越主动，越需要更多计算；用户越信任它，交给它的目标越复杂。产品体验和基础设施不会沿着两条平行线发展，它们会彼此推高。
06. 如果软件只剩一个入口，App 还需要存在吗？
Instinct 的终局想象，远不止“帮我订一张机票”。
短期内，交互会从短信走向语音按钮、耳机和实时语音。用户走路时可以让它整理新闻、清理日历、回复邮件。部分用户有超过 90% 的交互通过语音完成，这说明自然语言正在成为更顺手的操作入口。
中期，Agent 会即时生成旅行行程、婚礼计划或完整网页。过去，新界面需要团队开发、发布，再等待反馈。未来，Agent 可以按目标即时生成界面，用完即走。
长期，用户交代的事情会从一连串单独任务升级为持续数月的目标。比如减重、提升跑步成绩、存下一笔钱，或者让小企业库存始终维持在某个范围。用户只需要给出约束和结果，Agent 自己选择工具与步骤。
“我认为，所有软件最终都会坍缩成一个非常容易使用的界面。”
能力会随着界面简化继续扩大。界面越简单，后台承担的工作越多。软件从固定应用变成按目标生成的服务层，用户面对的是一个入口，背后连接的是越来越多的工具、数据和商业服务。
真正决定这条路能否成立的，仍然是信任。Agent 需要知道什么时候该行动，什么时候该等待，什么时候必须请求确认。它还需要把错误挡在用户受到影响之前。
Instinct 这个名字，指向一种可靠的协作关系。它懂场合、记得偏好，也愿意站在用户一边。
个人 AI 助理的下一场竞争，可能不会先发生在模型排行榜上。它会发生在一个更难测量的地方：用户什么时候愿意把下一件重要的事情交出去。
如果你想继续了解这波个人 AI 助理浪潮，可以延伸阅读我们写过的 Town 如何用 15% 付费率证明需求、Poke 如何靠打造千万播放的营销视频，以及 Cola、Photon 创始人参与的 AI 个人助理专题对谈。
