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构建方向图谱 + 审视产品设计与商业模式变革

消费级 AI 的机遇

当前早期投资领域有许多”热门”赛道：垂直 AI、深科技、国防科技。但正如我们在去年秋季的 《保持冷静：风险投资中的追热点与逆向思维》 中所论述的，热门领域往往并非最佳投资时机。当一个领域开始炙手可热时，通常已经错过最佳入场时机：

• 2014 年，”共享经济”风靡一时。但那年诞生的最具价值公司是谁？Notion。几年后当”未来办公”概念流行时，这个赛道的主要玩家大多已进入成长期。

• 2015 年，自动驾驶汽车成为投资热点。但当年成立的明星企业 Scale 却是家”卖铲子”的 AI 公司， 远远领先于后来的 AI 浪潮。

• 2016 年，DTC 品牌遍地开花。然而那年估值最高的初创企业 Anduril，如今已成为当红国防科技领域的标杆企业。

早期风险投资成功的关键在于逆向思维；当人们蜂拥而至时，你或许应该另辟蹊径。这正是当前消费领域值得投入的重要原因之一。

当然，多元化布局是明智之举：Daybreak 投资组合中就有大量 B2B 项目（我们约 50%投向消费领域，50%投向企业服务）。但任何优秀的风险投资机构都应积极布局消费领域——这里孕育着最丰厚的回报，而创投行业本就是为颠覆者而生的。

在消费复兴时代一文中，我们分析过数据：Carta 显示 2023 年种子轮融资中仅有 7.1%流向消费类初创企业，不足 2019 年占比（14.3%）的一半。然而历史上最具价值的科技公司都始于消费领域：苹果、亚马逊、谷歌、Meta。更耐人寻味的是，我们距离那些轰动市场的 IPO 才过去没几年：DoorDash（920 亿美元市值）、优步（1820 亿美元）、爱彼迎（860 亿美元）、Roblox（650 亿美元）、Coinbase（650 亿美元）、Robinhood（660 亿美元）。

这些公司的规模都与过去十年最大规模的企业 IPO Snowflake（690 亿美元）相当甚至更大。若在近期五家消费类公司 IPO 的种子轮各投资 100 万美元，收益将如下：

虽然存在诸多细节差异，但核心结论显而易见：消费类企业的胜利果实极其丰厚 。Forerunner 分析了 2010 年以来完成 B 轮融资的 12,000 余家风投支持初创企业，将其划分为消费类和企业级两类。研究发现，完成 B 轮融资的消费类公司上市概率更高。在已上市的消费类公司中，18.8%以超过 100 亿美元的估值 IPO，这一比例近乎是企业级公司 9.6%的两倍。

关于 Forerunner：Daybreak 将与红杉资本、Greylock、Thrive、Footwork 及 Union Square Ventures 等合作机构，于下周在旧金山联合举办活动。

这场名为”人类在循环”的活动聚焦消费级 AI 领域；如果你下周会来旧金山，请点击此处注册，期待在现场与你相遇。

无论如何——峰会结束后我会撰写专题文章，解析现场演示、炉边谈话和参展企业。但本周我想先探讨 AI 将颠覆消费领域的哪些方面，再分析产品设计和商业模式正在如何演变：

1. 消费者支出图谱

2. 产品设计创新

3. 商业模式创新

让我们深入探讨。

消费者支出图谱

这是一张消费者支出图表。它犯了严重的 Y 轴刻度错误——居然从 11,000 开始？拜托！——不过仍然具有参考价值。在 2020 年疫情导致下滑后，支出开始反弹，过去几年持续稳步上升。这里的 Y 轴单位是十亿，意味着图表末端显示的美国消费者支出约为 14.5 万亿美元。

当我思考哪些领域适合被人工智能颠覆时，首先想到的是消费者支出的大类。让我们简要探讨几个方面。

购物

上个月的代理式商务探讨了购物领域正在发生的变化：正如过去 20 年是电子商务渗透零售业的历程，未来 20 年将是智能代理渗透零售业的时代。

在基础设施层面，这意味着需要帮助代理与品牌商和零售商进行沟通的企业。

面向消费者的一侧，我们将看到利用 LLMs 实现对话式商务的平台。人人都能拥有私人造型师。Stitch Fix 曾通过将人类造型师与数据科学结合而成功上市。如今有了更强大的技术支撑——LLMs 能够解析海量商品目录并提供个性化推荐，这正是”为何是现在”的最佳答案。</span>

这是一个价值千亿美元以上的构想；人们将在何处开启那些充满偶然与好奇心的购物之旅？我们看到 Daydream 已获得 5000 万美元种子轮融资 ，而 Alta Daily 本周也公开宣布完成融资 。在 Daybreak，我们有一家正在此领域布局的公司仍处于隐秘模式。

旅行

互联网热潮催生了在线旅行社（OTA），如 Booking.com 和 Expedia。这些公司规模庞大，但使用体验却像穿越回 2005 年。为什么我们还在用 OTA 预订行程？

人工智能带来了颠覆性的巨大机遇。谈到旅行，我认为有两个关键环节：

1. 行程规划——这是创意阶段，需要构思和畅想你的旅程。

2. 预订——这是更具功能性的阶段。

对于初创企业，我更关注后者。行程规划阶段较为复杂，我认为消费者会将 ChatGPT、TikTok 和网红推荐行程组合使用。但在预订环节，”待完成的任务”要明确得多：赶紧给我订好那张该死的机票。

我在 AI+旅行领域最欣赏的公司之一是 Miso，它专注于预订服务。Miso 就像一位白手套私人助理，帮你处理从”帮我换到靠窗座位”到”给我换一家酒店”等各种需求。每个人都能获得管理旅程的 AI 助手。

这就是未来：我们将不再需要费力浏览 OTA 上铺天盖地的链接和弹窗广告来预订旅行。会有智能代理替我们完成这一切。

孩子们

我们过去曾撰文介绍过像 Curio 这样的公司，它们将 AI 伴侣嵌入玩具中。这类初创企业已有数家，很可能孕育出大生意：我通常不看好 AI 硬件（认为智能手机才是 AI 设备，至少短期内如此），但儿童玩具是个例外。家长不希望孩子沉迷屏幕，而玩具天然适合承载 AI 陪伴功能。

本周，OpenAI 宣布与美泰公司达成合作 。美泰旗下产品涵盖芭比娃娃、风火轮玩具车到美国女孩玩偶等全线产品。

这是 OpenAI 首次与玩具制造商合作，你可以想象最终会达成的知识产权协议。可能用不了多久，你的孩子就能和芭比娃娃进行完整的对话了。

陪伴

上个月在 《AI 朋友其实是件好事》 一文中，AI 陪伴成为焦点话题。一些陪伴公司专注于儿童市场，这自然延续了我们刚才讨论的内容。但更多陪伴公司的服务范围更广，在成年人群体中也颇受欢迎。

两个例子：

托兰 （由 Portola 公司开发）为你提供”外星朋友”聊天对象，已受到各年龄段用户喜爱。目前它在 App Store 图形与设计类应用中排名第一。

Finch 则将自我关怀游戏化：

你可以创建专属的自我关怀宠物（我把我的小鸟命名为”棒棒糖”），它会提醒你喝水、做呼吸练习等。目前 Finch 在 App Store 健康健身类排名第 10。

健康

我们将看到面向横向医疗保健的消费级 AI 公司，以及医疗保健领域内特定垂直细分市场的 AI 企业。

Daybreak 投资组合中有一家隐秘公司正致力于前者——利用个人数据实现个性化医疗。这正是像 Function 和 Superpower 这类诊断公司的终极愿景，他们目前的产品正用于收集数据以实现健康个性化。

在垂直领域，我们将看到面向特定行业的消费级公司不断涌现。Daybreak 投资组合中增长最快的公司之一是 Honeydew，这家提供在线皮肤科诊疗服务的公司去年业务规模扩张了 7 倍以上，近几个月增速还在持续加快。人工智能在 Honeydew 的发展蓝图中占据重要地位：当 AI 能快速评估多种皮肤问题并提供基础诊疗建议时，人们何必还要苦苦等待皮肤科预约呢？

顺带一提，Honeydew 正在招聘医疗服务运营负责人（职位描述点击此处 ）及其首位产品负责人（职位描述点击此处 ），欢迎有志之士加入。虽然我有偏爱之嫌，但你很难找到比这发展更快、影响力更大的公司了😊🍈

放眼全局，我预计人工智能将渗透到医疗保健的每个角落。如今消费者追求更便捷、更经济、更个性化的治疗方案。科技创新正与这种消费预期的转变激烈碰撞，必将催生出行业巨头。

学习领域

与旅行类似，我将学习分为两大类：

1. 兴趣导向型学习（例如：我想了解罗马帝国历史）

2. 功能性学习（例如：我需要在考试前背下元素周期表）

这两类都可能催生大型消费级 AI 企业。我目睹更多公司涌入后者领域，但认为前者同样充满机遇。

金融科技

在资金与 AI 的交汇领域我未见太多创新，并非缺乏关注。当前正见证消费金融科技产品的复兴：Monarch 与 Origin 等平台都发展迅猛，并受益于 Mint 的关停。我认为这个交叉领域存在多个重大商业机遇。

住房

住房是消费者支出的最大类别。我在这方面也见得不多，但感觉它已具备颠覆的条件。有几家公司正在解决住房的某些环节——比如抵押贷款或家政服务预订。但很可能出现一家价值100亿美元以上的人工智能公司，它能端到端地管理”家居生活”体验：从支付租金，到按时缴纳水电费，再到处理日常家务管理事务。

产品设计创新

迄今为止在消费级 AI 领域，聊天一直是主导性的交互方式。但我很欣赏 Speedinvest 的一篇文章 ，它对聊天是否是正确的交互方式提出了质疑。我也一直在思考这个问题。

我们可能会因为 ChatGPT 基于聊天形式，就认为其他所有消费级 AI 产品都应效仿。但这种思路是错误的。Speedinvest 举了个例子：

聊天（或语音）是与技术互动最糟糕的界面， 除了一些例外情况 。我稍后会谈到这些例外，但首先让我解释原因。想象以下场景：

你走进一家餐厅，在桌边坐下。几分钟后，服务员走过来，你们进行了如下对话：

服务员：”您想点些什么？”

你：……（一时语塞）

你：”能给我看看菜单吗？”

这里的核心在于，空白聊天框会让人产生畏惧感，带来较高的认知负担。这与早期计算机需要输入特定指令的情况颇为相似。直到图形用户界面（GUI）出现后，用户才获得了更直观的交互方式——系统会通过引导帮助用户找到正确路径。

Speedinvest 的观点很正确：对于多数消费级 AI 产品而言，聊天并非最佳交互方式。《消费心理学如何影响 AI 产品设计》 一文中我们讨论过选择悖论：过多的选择反而会让消费者陷入决策瘫痪。类似 ChatGPT 的空白聊天界面之所以有效，是因为它替代了人们熟悉的谷歌搜索，但在专业场景中可能并不适用。

以基于好奇心的 AI 学习为例，我们可能会觉得聊天机器人令人望而生畏：要学的东西太多了， 该如何选择呢？ 我们可能需要一些方向性的引导，比如基于热门话题（”了解墨西哥湾的历史”）或个性化内容（”关于西村你不知道的五件事”）。

商业模式创新

长期以来，消费级和企业级产品采用不同的衡量标准。消费级产品只关注用户增长和参与度（产品使用时长），变现问题可以往后放。而企业级产品则始终围绕收入、收入、收入。

如今，消费级和企业级产品都开始采用 ARR（年度经常性收入）指标。突然间，人们真的开始为新兴的消费级产品付费了。

在 《为 AI 工具而来，为 AI 网络而留》 一文中，我提到朋友用 PopDaddy 制作的 AI 视频。他告诉我制作一段 30 秒的 AI 音乐视频成本可能超过 200 美元（！），这是因为许多 AI 创意工具都采用按使用量计费模式。

ChatGPT 自然采用了订阅制商业模式，目前拥有 1000 万付费用户。前文提及的 Miso 同样采用消费者订阅模式。Finch 和 Tolan 虽仍属早期初创公司，但据报道其年度经常性收入(ARR)均已突破 1000 万美元。Tolan 最初并未着力变现，但发现运营成本攀升过快。根据 RevenueCat 的博客文章所述：

软启动仅两周后，高昂的运营成本就迫使 Tolan 团队设置了付费墙，这反而助力了产品定位。”由于代币成本过高被迫提前变现，实际上对我们的增长和产品开发都大有裨益，”Ajay 表示，”拥有付费用户后，我们能清晰看到哪些客户选择续费第二个月（或放弃）、第四个月或第六个月…这比用户免费试用 12 天后流失的数据信号明确得多。”

这在消费级 AI 领域实属常态（成本仍居高不下），而我认为这是好事：尽早验证用户付费意愿至关重要。

付费墙正变得越来越普遍，操作也简单得离谱。（Helium，上周在 《软件个性化》 中提到的 Daybreak 旗下公司，就是这一领域的基建工具，帮助应用自动化搭建付费墙。）我朋友 Sasha 发了条精彩推文谈论付费墙的兴起趋势。他认为，应用最初都是免费的。如果需要付费，就得花钱解锁整个应用（比如 iBeer 售价 2.99 美元）。经典模式。

随后，应用转向了免费增值模式。想想多邻国、Strava、Calm 等应用。如今，我们面临着激进的付费墙，而萨沙指出了几个原因：

1. “获客方式已从自然增长转向付费购买。用户获取成本变得极其高昂，尤其在苹果隐私政策（ATT）实施后，开发者必须尽快收回获客成本（CAC）。”

2. Apple Pay 显著降低了支付阻力：现在付款无需再掏出实体卡片。

3. 人工智能既提高了服务消费者的成本，也增强了用户尝试新体验的意愿。

4. 风投机构已大规模撤出订阅制消费领域，因此应用开发商更迫切需要快速实现盈利。

不知道你怎么想，但我最近确实更频繁地使用 Apple Pay 了——而且更愿意为优质产品付费。这是早期消费领域的重大转变：盈利模式正在回归，这让产品能够更高效地成长，减少对外部资金的依赖。