核心看点 * 融资动态：YC 孵化初创公司 Poly 完成 800 万美元种子轮融资，由 Felicis 领投，多家知名机构跟投，聚焦文件系统的 AI 原生重构。 * 产品转型：从 AI 生成 3D 资产彻底转向智能文件管理，源于用户痛点调研，历经两年隐身模式重建，专注解决知识工作者 19% 工作时间浪费在找文件的核心问题。 * 核心功能：支持跨格式文件（文本、PDF、音视频等）的 AI 驱动搜索、摘要、自动组织与协作，通过专有嵌入模型 Polyembed-v1 实现内容级理解，精准返回带引用的答案。 * 竞争优势：混合存储模式（本地 + 云端）兼顾安全与智能，100GB 免费存储远超同类服务，开放 MCP 服务器可接入 ChatGPT 等工具，定位替代传统文件资源管理器。 * 未来规划：将推出网络搜索集成、风格化报告生成、电子表格分析 AI agent、文本编辑器等功能，打造一站式智能工作空间。 深度探讨 * 行业痛点：40 年未变的文件夹层级管理模式，已无法适配数据爆炸时代的文件管理需求，传统文件名搜索难以覆盖内容级、多模态检索场景。 * 技术核心：Polyembed-v1 嵌入模型可理解多类型内容的语义关联，实现跨格式、高精度检索，成为差异化关键。 * 竞争格局：与 Google Drive、Dropbox 等巨头形成差异化，Poly 以 AI 理解为核心而非存储附加功能，瞄准知识工作者、AI 创作者等群体。 * 挑战与机遇：用户迁移成本、主流工具集成、隐私安全是核心挑战，但 AI 普及带来的智能管理需求，以及巨头产品迭代迟缓，为 Poly 提供了发展窗口期。 未来展望 Poly 代表了文件管理的新方向：从被动存储容器转向可查询、可操作的智能资产，推动计算范式从 “应用中心” 向 “数据中心” 转变，未来有望成为连接个人所有数据的智能层。

核心主题 拆解 23 岁创业者 Matt Epstein 的产品发布操盘逻辑，揭秘如何通过精准定位、算法破解、内容设计与影响力营销组合，让产品在 Twitter 首日斩获百万级曝光，打造千万美元营收的增长密码。 关键洞察与实战策略 1. 产品定位优先于视频制作：定位是发布战略的核心，需聚焦用户核心利益而非产品功能，用具体、大胆的表述替代模糊宣传（如将 “获得更多推荐” 升级为 “AI 搜索引擎排名第一”）。 2. 发布视频黄金结构：以 “大胆声明 + 实时演示 + 惊艳时刻” 为核心，融入融资额、域名购买价等 “弹药级” 信息点，实现视听同步，用小学级通俗语言传递核心价值。 3. 社交证明的灵活运用：成熟品牌可依托自身权威，新品牌需通过用户数据、投资人背书建立信任，且所有发布必含 “引导磁铁 + 赠品”，唤醒用户需求并触发传播。 4. Twitter 算法破解技巧：转发决定内容是否被推荐，作者回复评论显著提升排名权重；通过 “关键词评论 + 转发领赠品” 设计，撬动算法自然流量。 5. 影响力营销的正确打开方式：拒绝依赖博主自主创作，为 30-100 位博主量身定制验证过的病毒式内容，借用其渠道与信任背书，规避激励错位导致的质量问题。 6. 精密的发布节奏控制：核心内容先推送给核心粉丝测试互动率，1-2 小时后再启动博主转发；发布期间实时监控数据，快速调整推广力度，博主间互相互动放大算法效应。 7. 争议营销的边界玩法：用 “愤怒诱饵” 引发讨论（如 “非孟买客户支持”），在争议边缘吸引注意力但不触碰冒犯红线，借行业群体反馈扩大传播。 8. 流量最大化的后续动作：利用发布后的账号热度，以不同风格内容二次触达受众；梳理公司独特 “弹药”（团队背景、特殊成就等），持续挖掘流量潜力。 核心原则 * 新颖性（novelty）是传播关键，产品或表述需具备 “让人停下” 的突破性； * 营销已成为精密科学，需结合算法机制、心理学原理与实时数据决策； * 控制权决定质量，核心环节（如内容创作）需掌握在自身手中，避免委托给激励不一致的合作方； * 真实需求源于用户已有抱怨，未在社交平台被讨论的问题，大概率不是真需求。

* 核心主题：拆解估值 20 亿美元的 AI 演示工具 Gamma，如何以 30 人小团队，在 PowerPoint 统治 40 年的市场中实现盈利与指数级增长，揭秘其精益创业的底层逻辑。 * 关键亮点：颠覆认知的创业路径：拒绝烧钱获客、快速扩张，坚持 “克制增长”，从 0 到 1 亿美元年收入仅用两年，且全程盈利。 产品破局关键：Product Hunt 大获成功后毅然 “推倒重来”，聚焦 “前 30 秒体验”，让用户瞬间感受到 AI 魔力，激活自发口碑传播。 增长引擎密码：放弃百万粉丝大 V，深耕细分领域微网红，以真实产品价值建立信任连接，实现口碑与营销的乘数效应。 长期主义布局：增长期主动暂停做品牌重塑，将品牌打造成内容生产基础设施，甚至开源品牌系统降低合作摩擦。 高效迭代方法论：轻量级高频用户测试，早出原型、下午找真实用户验证、次日优化，拒绝 “朋友式赞美” 的无效反馈。 团队与商业智慧：极度缓慢招聘保质量，前 10 名员工 5 年零流失；招募通才型人才，推行 “球员教练” 模式保持组织敏捷；定价聚焦用户价值与单位经济效益，早期即实现盈利。 * 核心启示：AI 创业的真正壁垒不在于技术本身，而在于对用户痛点的深度理解、极致的产品体验、系统化的执行能力，以及在喧嚣中保持清醒的战略定力。

核心话题 * 瑞典创业公司 Epiminds 获光速美国领投 660 万美元种子轮融资，推出 AI 营销经理 Lucy，打造由 20+ 专业 AI agent 组成的虚拟营销团队，重新定义营销工作模式。 * 解析现代营销行业的核心痛点：多平台数据分散、格式不统一，营销人员 60% 时间耗于数据整合与手动操作，决策滞后且易受人为偏见影响。 * Lucy 系统的核心优势：多 agent 协同架构实现 “洞察 - 决策 - 执行” 闭环，支持嵌入客户内部最佳实践，对接全营销生态，24/7 实时处理海量数据。 * 真实应用成果：服务 17 家营销机构及 250+ 品牌，12 周完成原型开发与付费转化，日处理 6000 万 + 营销数据点，助力客户提升优化效率与投放效果。 * 行业变革与未来趋势：AI agent 并非取代人类，而是解放营销人员专注创意与战略；垂直领域专用大模型将成核心竞争力，营销行业正从 “工具使用” 转向 “AI 核心协作”。 关键亮点 * 创始团队背景：前 Google 高管与前 Spotify 机器学习负责人联合创立，兼具行业洞察与技术实力。 * 差异化优势：区别于传统数据聚合或单点优化工具，实现跨平台实时协作与自主执行。 * 客户定位：聚焦 200-1000 人中型营销机构，兼顾需求复杂度与落地灵活性，同时拓展大型机构合作。

核心话题 探讨 Hero 公司推出的 AI Autocomplete SDK 如何颠覆传统 AI 交互模式，解析这项技术的工作原理、应用场景与行业影响，畅想未来人机交互的新可能。 关键亮点 * 痛点剖析：当前 AI 交互存在 “来回问答” 的低效问题，用户需主动思考 AI 所需信息，违背技术服务人类的初衷。 * 技术革新：AI Autocomplete 并非简单文本补全，而是前置加载任务所需全部参数，实时预测并呈现关键信息，让用户直接选择 / 填写，据称可提升 10 倍交互速度、降低 10 倍成本。 * 多元应用场景：覆盖搜索电商、媒体生成、客户服务、企业表单、教育、医疗、法律金融等领域，尤其适配专业性强、信息复杂的需求场景。 * 商业新机遇：开创自然语言广告新模式，通过优先推荐、互补产品建议、重复购买引导三种方式，实现广告与交互的自然融合，对中小企业友好。 * 长远布局：技术源于 AR 设备交互需求，以 SDK 形式开放，目标成为下一代计算平台的交互基础设施，建立行业标准。 深度洞察 * 交互范式转变：打破 “模拟人类对话” 的固有思路，融合自然语言的灵活性与表单的结构性，最大化现有 AI 能力价值。 * 行业启示：AI 产品成功不仅依赖模型强度，更需注重交互设计；未来或涌现更多 “混合式交互” 产品。 * 潜在挑战：隐私数据安全平衡、市场教育与用户习惯培养，以及对开放式创造性对话场景的适配局限。 延伸思考 AI 革命不仅是模型的迭代，更是交互设计的创新。AI Autocomplete 能否成为未来 AI 应用的标配？它将如何重塑我们与技术的相处方式？

本期核心主题 拆解初创公司 Viven 的 “员工数字分身” 创新模式，探讨其如何通过 AI 技术解决企业 315 亿美元知识流失难题，以及这一技术对未来工作方式的颠覆性影响。 本期亮点抢先看 * 3500 万美元种子轮融资背后的 “疯狂想法”：由 Eightfold 联合创始人打造，Khosla Ventures 等顶级机构押注，让每个员工拥有 “永不下线” 的数字分身。 * 企业的 “知识痛点” 有多痛？财富 500 强每年因知识流失损失 315 亿美元，员工 30% 时间浪费在重复问答、信息搜索上，传统工具（维基、CRM、搜索软件）全失效。 * 数字分身不是 “高级聊天机器人”：自动学习员工邮件、Slack 消息、会议记录，还原思考逻辑与沟通风格，还能组建 “团队集体分身” 打破部门信息墙。 深度拆解：Viven 数字分身的运作逻辑 1. 核心技术：不止大语言模型，知识图谱才是 “魔法” * 个性化大语言模型：基于员工日常工作数据（邮件、文档、会议记录）自动训练，无需额外操作，同步员工的思考方式与专业知识。 * 知识图谱的关键作用：连接信息上下文、追踪知识随时间的演变（如员工 5 年前与现在的专业能力差异），避免大语言模型 “幻觉”，确保答案可验证、可追溯。 2. 核心场景：从个人效率到组织协作的全面升级 * 个人场景：帮你梳理每日优先级、会前准备背景信息，跨时区 / 休假时 “代替” 你响应同事提问，不中断工作流。 * 团队场景：CEO 可查询 “跨销售、工程、产品的客户团队分身”，快速获取全面客户动态；离职员工的分身保留关键知识，新员工入职效率提升 50%。 * 经典案例：当 CEO 向 CFO 询问业务总结时，CFO 分身可提供 “轻量级估算”，避免 CFO 花费一下午制作详尽报告，同时 CFO 能收到对话记录并纠正偏差。 3. 关键突破：隐私与安全的 “巧妙平衡” * “成对上下文和隐私” 机制：根据提问者与被提问者的关系、权限动态调整回答（如销售 VP 对 “季度进展” 的回答，对 CEO 和董事会成员不同）。 * 员工控制权：可指定特定同事 / 团队访问分身的特定主题，所有交互可审计，自动屏蔽私人信息（配偶、医疗状况）和机密数据（信用卡号、身份信息）。 为什么是 Viven？团队与护城河 1. 豪华创始团队：有成功先例的 “实干派” * 联合创始人 Ashutosh Garg：深耕知识图谱领域数十年，曾创立 Bloomreach（电商个性化）、Eightfold（人才技能推断）两家独角兽公司，懂企业级产品的构建与落地。 * 联合创始人 Varun Kacholia：曾领导 YouTube 搜索、Facebook 新闻推送 AI，带来顶尖机器学习技术积累。 2. 难以复制的护城河 * 技术护城河：“成对上下文” 隐私框架 + 知识图谱技术，不是简单叠加大语言模型，需深入理解企业协作逻辑与知识流动规律。 * 企业级部署能力：支持本地、私有云、SaaS 多种部署方式，满足大型企业合规要求，隐私与安全设计嵌入架构核心，非事后添加。 * 正向反馈循环：使用越多，分身越精准；分身越精准，员工越愿意用，形成难以打破的用户习惯。 未来展望：数字分身如何改变 “工作的本质” 1. 短期：解放人力，聚焦高价值工作 * 替代员工 30% 的重复性工作（重复问答、信息搜索、背景解释），让人专注于创造力、判断力、同理心相关任务。 2. 长期：重构组织记忆与协作模式 * 组织记忆 “复利效应”：如咨询公司可为客户创建 “永久分身”，整合数十年项目经验，所有顾问可随时调用，打破知识孤岛。 * 全球化协作升级：跨时区团队可 24 小时访问同事分身，即时获取信息，加速协作效率。 * 重新定义 “员工价值”：个人价值不再依赖 “知识占有量”，而是创造力、战略思维、人际关系等难以自动化的能力，实现 “人机协同放大价值”。 互动话题 你认为 “员工数字分身” 会先在哪些行业落地？如果你的工作有数字分身，你最希望它帮你解决什么问题？欢迎在评论区分享观点！ 关于我们 “深思圈” 播客：每天更新，专注挖掘全球最新 AI 产品，分享实用出海增长策略，带你看透技术创新背后的商业逻辑。

本期主题 深入解析 AI Agent 驱动的电商（Agentic Commerce）如何颠覆传统购物逻辑、重构价值链权力分配，并探讨其对商家、平台、支付体系乃至 Google 等巨头的深远影响。 核心观点引入 AI Agent 电商绝非 “AI 帮你买东西” 的简单功能升级，而是一套全新的商业基础设施。当购物决策从人类转向 AI Agent，流量入口的转移将引发利润池的重新分配，这场变革可能彻底重塑整个互联网经济结构。 一、AI Agent 电商的核心战场：哪类消费场景最适配？ 1. 不同时代消费场景的变迁对比消费类型前互联网时代互联网时代AI 时代冲动购买超市货架末端 / 收银台随手拿Amazon/Groupon 折扣推送TikTok/IG 算法精准引导日常必需品沃尔玛 / Costco 线下采购Instacart/DoorDash 线上下单配送AI Agent 自动追踪价格 + 下单生活方式类购买品牌专卖店 / 玩具反斗城Reddit / 博客调研 + 线上订购AI 研究员匹配需求推荐 SKU功能性购买百思买 / 专卖店咨询专家D2C 品牌（如 Casper）线上选购AI 顾问一对一推荐 “买什么 + 在哪买”重大人生购买线下专家咨询 + 实地考察Zillow 初步调研 + 线下决策AI 教练辅助调研 + 决策引导 二、第三方电商的 “权力光谱”：从 Amazon 到 Shopify 1. 核心差异：谁是 “记录商家”（Merchant of Record, MoR）？MoR 决定了平台与商家的责任划分：包括支付处理、退款纠纷、税务计算等核心环节，直接影响流量控制权与利润分配。 2. 为何这条 “光谱” 对 AI Agent 电商至关重要？ 平台在光谱上的位置，决定了其 AI Agent 业务的扩展性、商家的流量控制权，以及对支付体系的冲击程度。例如：Amazon 模式（平台为 MoR）：控制力强但商家无客户关系，AI Agent 若介入可能进一步削弱商家话语权； Shopify 模式（商家为 MoR）：商家自主权高，AI Agent 可低摩擦接入，成为 “基础设施伙伴” 而非 “流量掌控者”。 三、AI Agent 电商的两条路径：OpenAI vs Perplexity 1. OpenAI（与 Stripe 合作 ACP 协议）：开放中立的 “基础设施路线” 核心设计：Agentic Commerce Protocol（ACP）是 “支付中立” 协议，商家可保留自有支付服务商（PSP），无需更换现有体系。流程：OpenAI 将支付凭证打包为共享令牌，商家接收后传递给自有 PSP，PSP 解令牌完成支付；商家支付常规手续费 + OpenAI 抽成。 战略优势：商家无迁移成本，降低接入门槛； OpenAI 不承担 MoR 责任（避免退款 / 税务 / 欺诈风险），专注核心 AI 能力； 开放性适配生态（如 Etsy 不使用 Stripe 仍可接入），类似 Android 的 “开放标准” 逻辑，易快速扩张。 2. Perplexity “Buy with Pro”：闭环控制的 “平台路线” 核心设计：Perplexity 亲自担任 MoR，商家仅作为 “履约方”，不接触支付环节。流程：用户付款给 Perplexity（Stripe Link 处理），Perplexity 再通过商家 PSP 下单，全程控制交易链路。 挑战：承担大量运营责任（退款 / 税务 / 纠纷），分散技术精力； 商家失去支付 / 客户数据控制权，易引发信任顾虑； 长期扩展性存疑：闭环模式难以快速适配多商家 / 多 PSP，不如开放协议灵活。 3. 路径对比结论OpenAI 路线更符合 AI Agent 电商的长期生态需求：避免陷入电商运营 “泥潭”，通过开放协议整合各方资源； Perplexity 路线短期可能提升用户体验（流程闭环），但长期易因 “责任过重 + 商家抵触” 陷入增长瓶颈。 四、巨头的教训：Google 与 Meta 为何在电商上失败？ 1. 核心原因：广告商业模式的 “路径依赖” 广告变现 vs 电商变现的本质差异：广告：售卖 “注意力”，无需承担履约责任，利润高、流程简单； 电商：需覆盖支付 / 物流 / 售后全链路，责任重、成本高，与广告基因冲突。 2. Google 电商的 “停滞”Google Shopping 最初被寄予厚望，但最终沦为 “广告展示平台”：用户可比价，但交易仍跳转至第三方； 关键选择：Google 发现 “商家广告付费” 比 “运营电商平台” 更赚钱，放弃深入交易环节，核心收入仍依赖搜索广告。 3. Meta 电商的 “退场”2023 年强制商家使用 “应用内结账”，2025 年默认跳转至商家网站，Meta Commerce 宣告失败； 致命问题：支付体验极差（8 + 步骤、强制登录、频繁重定向），Meta Pay 未形成规模，且始终不愿放弃广告主业，未投入资源解决电商核心痛点。 4. 教训启示流量≠交易：掌握流量入口（如 Google 搜索、Meta 社交）不代表能做好电商，需匹配 “交易运营能力”； 专业分工的重要性：Google/Meta 试图自建支付体系，违背 “非我发明”（Not Invented Here）陷阱，而 OpenAI 选择与 Stripe 合作，正是规避了这一错误。 五、历史镜鉴：Google 如何 “榨干” 在线旅游平台（OTA）？ 1. OTA 的 “流量困境”：直接 vs 间接流量的利润差现状：Booking/Expedia 约 50% 流量来自直接访问，50% 来自 Google 等间接渠道； 单位经济效益对比：直接流量：利润率高，还可通过 “付费展示位” 二次变现（如酒店排名推广），贡献 OTA 约 25% EBIT； 间接流量：通过 Google CPC 获客，成本极高（每笔预订需 25-30 次点击，CPC 1-3 美元），基本处于 “盈亏平衡” 状态。 2. 残酷真相：Google 拿走旅游行业的 “大部分利润”案例：酒店每晚 300 美元，OTA 抽成 15%（45 美元），但 Google 获客成本可能高达 25-90 美元，OTA 仅赚 “辛苦钱”； 结论：控制 “漏斗顶端”（流量入口）的平台，最终会攫取行业大部分价值，OTA 沦为 “打工者”。 3. 对 AI Agent 电商的警示若 ChatGPT 等 AI 平台成为新的 “流量顶端”，现有电商 / OTA 可能重蹈覆辙：表面订单量增长，但利润被 AI 平台通过 “抽成” 或 “广告” 拿走，陷入 “高营收、低利润” 陷阱。 六、数字税的新逻辑：广告支出 = 抽成率？ 1. 核心框架：所有平台都在收 “数字税”，只是名称不同YouTube 对创作者收 45%“广告分成税”，Meta 捕获 99% 创作者经济价值，苹果 App Store 收 15-30%“抽成税”； 电商平台的 “隐性税”：商家支付的 “广告费用”+“平台抽成”，本质是统一的 “数字税”。例如：拼多多商家可能支付 5% 交易抽成 + 10% 广告费，合计 15% 数字税。 2. 有效抽成率：比 “名义抽成” 更真实的指标OTA 名义抽成 15%，但间接流量需向 Google 支付高额广告费，实际 “有效抽成率” 仅 0-5%； AI Agent 平台的潜在策略：初期收低抽成（如 2%）吸引商家，待流量依赖形成后，逐步提至 10-15%“均衡水平”，复制平台经济的 “补贴 - 垄断 - 提价” 路径。 3. 商家的真正困境：议价能力丧失当 AI Agent 成为主流流量入口，商家若不接入则失去客户，接入则需支付 “数字税”，议价能力进一步削弱； 关键问题：不是 “抽成率高低”，而是 “是否有替代流量选择”—— 若 AI 平台形成垄断，商家只能被动接受。 七、对商家与平台的多维冲击 1. 直接冲击：流量结构与收入模式重构直接流量占比下降：用户习惯 AI Agent 购物后，平台直接访问量减少，高利润的 “站内广告收入”（如 Booking 的酒店推广位）大幅缩水； 间接流量的 “双刃剑”：AI Agent 可能带来 5-6 倍转化率提升，但商家失去 “用户浏览数据”（无网站访问、无追踪像素），无法做追加销售 / 重定向广告，平均订单价值（AOV）可能下降。 2. 不同商家的分化小商家：利好。无需优化网站 / 投放广告，通过 AI Agent 直接触达精准需求，净收益提升； 大商家 / 品牌：利空。失去品牌展示机会（用户不访问品牌网站，无法感知品牌故事 / 氛围），品牌溢价被削弱；且现有 AOV 优化体系（页面设计 / 推荐算法）失效。 3. 平台的利润危机：以 Expedia 为例假设原收入结构：50% 直接预订佣金（高利润）、40% 间接预订佣金（盈亏平衡）、10% 站内广告（高利润）； AI 时代结构：20% 直接、80% 间接，广告收入缩水至 4%，EBIT 可能下降 15-20%，商业模式根基动摇。 八、谁是赢家？Shopify 与 Stripe 的机遇 1. Shopify：AI Agent 时代的 “基础设施赢家”核心优势：从不做 MoR，不控制客户关系，定位 “商家赋能者”，与 AI Agent 平台无利益冲突； 具体机遇：中小商家迁移：难以适配 AI Agent 数据需求的商家，会转向 Shopify 标准化体系（易暴露产品数据给 AI）； 营销效率提升：商家集体节省 200-500 亿美元广告支出，Shopify 可通过 “统一 AI 接入协议” 简化流量获取，提升生态粘性。 2. Stripe：支付体系的 “隐形杠杆”中立角色：支持 OpenAI（开放协议）与 Perplexity（闭环模式），不绑定单一平台，成为 AI Agent 电商的 “通用支付层”； 核心价值：解决 AI 公司的 “支付短板”（合规 / 欺诈 / 跨境交易），类似 AWS 为互联网公司提供基础设施，从生态增长中稳定获利； 长期趋势：支付领域整合，能适配 AI Agent 的 PSP（如 Stripe）将抢占市场份额，落后者被边缘化。

本期核心主题 AI 浪潮下，传统增长路径（SEO、社交媒体导流等）全面崩塌，Lovable 增长负责人 Elena Verna 拆解行业底层逻辑变革，分享 6 种新分销策略与产品驱动增长的实战方法论，揭秘 10 个月获百万用户的核心密码。 嘉宾介绍 Elena Verna：Lovable 增长负责人，曾任 Dropbox、Miro、Amplitude、Surveymonkey 增长核心成员，Reforge 合作伙伴及项目创建者，同时为 Clockwise、Sanity.io、MongoDB 等多家企业提供增长咨询，深耕增长领域多年，对 AI 时代的分销变革有深刻洞察。 本期核心内容 一、颠覆认知：传统增长策略为何集体失效？ 1. 流量渠道崩塌：SEO 与社交媒体的 “死亡”ChatGPT 推出后，依赖 SEO 获客的企业（如 B2B 产品评论平台 G2）访问量暴跌 80%-90%，用户习惯从 “Google 搜索” 转向 “AI 直接问答”，传统自然流量渠道被瓦解。 社交媒体算法频繁变动，且为提升用户留存限制外部链接导流，试图通过社交平台获客的成本与难度陡增。 2. 产品护城河瓦解：用户成 “竞争对手”AI 降低软件构建门槛，vibe coding 平台（如 Lovable）让用户能在几小时内复制 80% 简单 SaaS 产品核心功能（如电子签名、表单工具），导致依赖 “简单功能收费” 的企业面临用户 “自建替代工具、取消订阅” 的威胁，甚至出现 DocuSign 因用户复制功能而采取法律行动的案例。 3. 增长本质的误区：“好产品≠自然增长”行业大量优秀产品因缺乏分销能力被埋没，而部分体验一般的产品却凭强分销能力成为行业垄断者；Elena 强调：产品 “够用” 即可，分销能力才是决定公司成败的关键，需从产品设计初期就融入获客、激活、变现、留存逻辑。 二、增长逻辑重构：从 “漏斗” 到 “循环” 的关键转变 1. 循环（Loop）：增长的 “复利飞轮”传统漏斗（Funnel）是线性流量消耗，而循环是 “输入→动作→输出→再投资输入” 的自强化系统：新用户通过产品动作产生可复用的输出（如分享、内容），进而吸引更多新用户，实现低成本持续增长。 2. 实战案例：Dropbox 与 Lovable 的循环设计Dropbox：早期靠 “存储空间换分享” 实现病毒循环，如今 60% 新用户来自 “用户分享文件→接收者注册” 的产品自带循环，无需依赖市场或销售团队。 Lovable：聚焦 “口碑循环”，通过优化 “用户前两分钟体验” 让产品超出预期，驱动用户主动分享至社交网络，进而带来新注册用户，核心是 “首体验惊艳化”。 三、PLG（产品驱动增长）兴起：背后的 4 大市场转变 Elena 指出，PLG 并非炒作概念，而是市场底层逻辑变革的结果，核心源于 4 大转变： 1. B2B 用户变 “购买者”：过去 B2B 产品由采购部门决策，实际用户被动使用；如今用户因 “产品无法解决需求” 主动寻找自助式、类消费体验的 B2B 产品，推动产品从 “企业采购导向” 转向 “个人用户→企业渗透”。 2. 渠道生命周期急剧缩短：传统广告活动可复用一年，如今有效周期仅一周，且用户注意力分散，需频繁迭代创意，倒逼企业从 “渠道依赖” 转向 “产品自带增长”。 3. 数据可获得性提升：产品经理可通过数据仪表盘实时查看用户行为，替代过去 “依赖销售反馈” 的模糊优化，精准提升产品体验。 4. 角色界限模糊：产品经理需懂营销，市场人员需有产品思维，人人需具备数据分析能力；Elena 建议：做 PLG 可直接 “抄袭消费类产品逻辑”，这是最快捷径。 四、AI 时代的 6 种新分销策略（Lovable 实战总结） 面对传统渠道失效，Elena 分享 6 种必须掌握的新打法，核心是 “把产品当营销渠道，让用户当营销代理”： 1. Freemium（免费增值）：将免费用户视为 “营销预算”AI 提升免费功能成本（部分企业利润率从 80%-90% 降至 30% 以下），但需转变思维：免费用户支出不是成本，而是 “替代 Google 广告的营销投入”。例如 Lovable 超一半支出用于免费用户，通过免费体验驱动口碑传播。 2. 速度（Velocity）：把 “发布快” 做成护城河Lovable 以 “发布速度” 为核心竞争力，构建分层发布体系：一级重大更新（每 3 个月）、二级功能更新（每周）、三级小优化（每天 / 每小时），实现 “比竞争对手更快响应需求”。 关键支撑：培养 “AI 原生员工”（默认用 AI 完成全流程工作，而非仅 “使用 AI”），打破跨职能依赖，赋予员工端到端自主权（如工程师兼顾营销、对发布结果负责），70 人团队实现 “日更甚至时更”。 3. 数据：打造 “粘性护城河”用户数据和产品记忆是留存与防御的关键，但需避免 “绑架客户”，应通过数据优化产品价值（如 Salesforce 切断 Slack 数据对外部工具的开放，保护自身生态优势）。 4. 品牌：产品体验即品牌传递品牌不再是市场部门的 “广告牌、色调设计”，而是通过产品交互传递：Lovable 零品牌营销支出，却靠 “快速修复‘不够 lovable’的体验” 让用户感知品牌调性；当软件选择增多时，用户更倾向 “有情感共鸣” 的产品，而非仅 “功能实用” 的工具。 5. 生态系统集成：借他人分销渠道增长与其自建渠道，不如通过集成 / 合作 “借力”：例如 OpenAI 新推出的应用商店，可能成为下一个关键分销节点；核心是 “抓先发优势”，避免因犹豫被竞争对手抢占合作机会。 6. 创始人 / 员工社交媒体：让公司 “人性化”Lovable CEO Anton 从 “零粉丝” 起步，通过 LinkedIn/X 发布内容，如今单条帖子获 2000+ 互动、百万级曝光，带来免费自然流量；Elena 建议：鼓励团队全员参与社交分享，在人性层面与客户建立连接，大公司可在合规前提下最大化 “个人发声”。 五、额外关键策略：创作者经济，B2B 增长的新蓝海 * 打破 “创作者经济只适用于 B2C” 的误区：B2B 潜在客户（如企业决策者）也活跃于 YouTube、TikTok、Instagram，通过与技术类创作者合作，可借助其信任背书实现精准获客，效果远超传统广告；Elena 强调：“哪里有用户注意力，就该去哪里布局”。 六、总结：AI 时代增长的核心启示 1. 分销是生存基础：好产品需搭配强分销，否则会在 AI 渠道变革中被淘汰；产品本身应是 “最具防御性的分销渠道”。 2. 价值向 “不可复制领域” 迁移：软件价值从 “简单功能” 转向 “复杂数据处理、生态集成、品牌信任、深度领域知识”，企业需向价值链上游升级。 3. 速度与角色融合是关键：AI 原生员工、扁平化组织、快速迭代能力，将成为企业在 “软件易复制时代” 的核心竞争力。 互动话题 * 你所在的行业是否面临 “AI 冲击传统分销渠道” 的问题？ * 欢迎在评论区分享你的观察与思考！你认为产品设计中最容易被忽略的 “循环增长点” 是什么？ 关于 “深思圈” 专注挖掘全球最新 AI 产品与出海增长策略，播客每日更新，扫描订阅获取更多实战案例与深度分析。