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又一明星创始人入局AI播客、红杉中国押注,这次能翻出水花吗?
创业邦· 2025-10-28 12:19
以下文章来源于白鲸出海 ,作者白鲸小编 白鲸出海 . 白鲸出海,泛互联网出海服务平台,白鲸专注于具备互联网属性的行业、公司、产品和服务的出海,包 括应用、游戏、电商、区块链、智能手机及硬件、旅游、网络文学、影视、动漫、教育、体育和金融 等。 此前的选题,我们曾经多次观察过"明星创业者"入局 AI 播客的案例,包括张月光推出的 ChatPods 和焦可推出的来福。 ChatPods 和来福近 90 天的双端下载量|图片来源:点点数据 但是一段时间过去,从数据上看,两款产品都不甚理想,点点数据显示,ChatPods 9 月份全球下载 量 3.5 万,但由于体量较小,第三方数据没有捕捉到活跃用户,其月流水也仅有不到 100 美元;而 上线更晚的来福,数据更低,9 月下载量仅有 2000 左右,未能捕捉到 MAU 和收入数据。 来源丨 白鲸出海(ID:baijingapp) 作者丨 张凯然 编辑丨 殷观晓 图源丨 Aibrary官网 李可佳(Ethan KJ Li)的工作履历|图片来源:LinkedIn 即便前者遭遇挫折,也并没有影响后来者的热情。最近,曾任字节智慧教育业务线 CEO 的李可佳 (Ethan KJ L ...
又一明星创始人入局AI播客、红杉中国押注,这次能翻出水花吗?
36氪· 2025-10-24 07:59
此前的选题,我们曾经多次观察过"明星创业者"入局 AI 播客的案例,包括张月光推出的 ChatPods 和焦可推出的来福。 ChatPods 和来福近 90 天的双端下载量|图片来源:点点数据 但是一段时间过去,从数据上看,两款产品都不甚理想,点点数据显示,ChatPods 9 月份全球下载量 3.5 万,但由于体量较小,第三方数据没有捕捉到活 跃用户,其月流水也仅有不到 100 美元;而上线更晚的来福,数据更低,9 月下载量仅有 2000 左右,未能捕捉到 MAU 和收入数据。 | Experience | | | --- | --- | | | 创始人 | | | Ouraca · Full-time | | | May 2024 - Present . 1 yr 6 mos | | | Palo Alto, California, United States · Hybrid | | | Ouraca's vision is to create the leading lifelong learning ecosystem in the age of Al. Our first product Aibr ...
深度|被字节收购后再创业:硅谷100天,写在Aibrary正式上线前
Z Potentials· 2025-08-07 11:12
核心观点 - AI创业领域对"PMF"(产品市场契合)的理解存在误区,订阅模式不等于价值实现,需警惕"一波流"现象[4][5][6] - AI产品应聚焦"Outcome胜于Output",从功能交付转向结果交付,构建客户成功机制[9] - AI原生组织需重构协作范式,包括中层管理消解、人机共创杠杆、小团队结构再造等[14][17][18] - 终身学习将从"内容为王"转向"反馈为王",强化学习机制成为教育设计核心[24][25] - 人类在AI时代的独特价值在于提供创新"变异",而非执行效率[26] AI工具行业现状 - 当前AI工具普遍定价5.9-19.9美元/月,依赖早期尝鲜用户和S2S(创业公司互购)模式,但预算可持续性存疑[5][6] - 同质化功能导致用户终身价值(LTV)天花板明显,缺乏数据飞轮支撑的产品将面临流失风险[7] 产品价值构建 - 价值深化新模式:通过持续提升单用户价值(ARPU)建立护城河,而非依赖规模扩张[7] - AI评估系统比PMF更重要,需实时衡量用户价值获取和系统进步[10] - 采用"发现式构建"方法论,利用AI工具(如Cursor、Replit Agent)加速原型迭代,降低试错成本[10][11][12] 组织变革 - AI原生组织特征:扁平化结构、中层管理岗位消解、决策权下沉[14] - "1+N"人机协作模式:人类聚焦决策,AI执行生成/整理,杠杆率成为核心指标[17] - "收割者+培育者"双核团队结构:前者负责产品全周期,后者构建智能基础设施[18] 工作方法论 - 贝叶斯飞轮工作法:Prompt→Iterate→Ship→Learn循环,每轮优化10分钟效率[19] - Prompt成为新工作语言,模块化沉淀可提升组织效能[20] 教育范式迁移 - 学习从"内容灌输"转向"认知重编程",需设计高频细颗粒度反馈机制[24] - 教育本质是强化学习过程,反馈系统设计比知识传授更重要[25] - 公司产品Aibrary定位为"认知镜像",通过个性化播客和行动引导实现主动学习[8][23] 技术趋势 - 大模型是"概率引擎",需通过ReAct框架(反思-验证循环)实现确定性输出[15] - 未来竞争力在于将人类意图转化为稳定工作流的能力,需复合型人才[16]