远见网一、几乎所有优势都握在这些巨头手里
1、几乎所有优势都握在这些巨头手里
Meta刚刚推出Muse，OpenAI有Dots，xAI也拿出了Grok Bot。从模型到算力，再到用户入口，几乎所有优势都握在这些巨头手里。
比如Instinct。这家公司成立只有一年，产品今年2月才开始内测，直到现在仍然采用邀请制，甚至连一个独立的App都没有。
最近，年仅23岁的Instinct创始人Noah Shinn第一次做客播客，接受了一场长篇访谈。
在这次访谈里，他提出了几个关于个人AI助理的“非共识观点”，很值得聊聊。
Instinct既没有独立App，也没有传统意义上的产品网站。用户主要通过短信、WhatsApp或者邮件，就能让AI完成各种任务。
在Shinn看来，个人AI助理最理想的形态，是让用户不必专门打开一个软件。
Instinct有一组很夸张的数据：使用约三周后，40%左右的用户已经愿意提供自己的信用卡信息。
而在接入过至少一项敏感信息的用户中，留存率达到约80%。
很多人认为，AI产品很难形成传统互联网那样的网络效应。但Shinn认为，未来的网络不只连接人，还会连接每个人背后的Agent。
两个AI助理可以直接协调日程、安排聚会，甚至替各自的主人完成跨账户协作。身边使用同一套Agent网络的人越多，AI能做的事情也就越多。
2、人均年化交易额接近1万美元
按照Shinn披露的数据，Instinct的年化交易规模已经超过10亿美元，而用户总数只有10万出头。
粗略算下来，人均年化交易额接近1万美元。如果按照美国人均年消费支出约6万美元估算，相当于六分之一。
虽然这不代表每位用户真的交出了六分之一的消费，但这个规模已经相当惊人。
在Shinn看来，传统互联网平台高度依赖广告收入，平台希望用户停留得更久、点击更多广告，但这些行为未必符合用户利益。
AI助理则有机会走另一条路：直接帮助用户、比价、购买，再从完成的交易中抽取佣金。
Instinct甚至想让十亿用户免费使用AI助理，靠交易佣金覆盖背后的算力成本。
今天，硅基君就借着这场长篇访谈，聊聊个人AI助理这门生意，究竟是怎么做的。
在Noah Shinn看来，把个人AI助理做成一个等着用户打开的App，本身就是一种限制。
因为真正的助理不应该只有一套预设功能，而是用户想到什么，随时就能交代它去做。
比如，一对情侣在美网现场看比赛时，意外出现在了场馆大屏幕上，想把那段视频保存下来。
二、他们把座位号发给Instinct
他们把座位号发给Instinct，AI花了约18个小时，联系赛事方、寻找比赛录播、询问客服，最后找到负责视频剪辑的工作人员，拿到了那段画面。
一些热衷网购的用户，会把衣柜里的上衣、裤子、鞋子逐件拍下来，再提供自己的脸部和身材信息。
Instinct不仅能搭配一周的穿着，还会直接生成衣服穿在本人身上的效果。
如果发现缺少合适的单品，用户还能让它去网上挑选、购买，甚至每天主动推荐三套新搭配。
取消订阅也一样。AI可以检查银行账单，筛出不再使用的服务，征得用户同意后登录对应网站，处理邮件验证码，直到完成取消，并告诉用户省下了多少钱。
个人AI助理的出发点，就是让AI真正融入日常生活，随时替用户解决问题。相比做成什么样的产品形态，实际的使用体验才更重要。
目前，Instinct已有部分用户超过90%的交互通过语音完成。
Shinn自己甚至把手机的快捷操作按钮设置成语音入口，不用解锁手机、打开聊天窗口，就能让AI发送邮件。
未来，他还设想通过耳机持续与AI交互。散步、骑车时，助理可以汇报待处理的工作，用户直接用语音决定哪些保留、哪些取消。
当然，文字和语音也不能解决所有问题。遇到旅行规划、婚礼安排等复杂任务，Instinct还能临时生成专门的页面，让用户查看和调整细节。
1、个人AI助理也可以形成自己的网络
但Noah Shinn并不这么看。
在他看来，个人AI助理也可以形成自己的网络。只不过，这张网络里的连接，不再只是人与人之间的关系，还包括每个人背后的Agent。
为此，Instinct推出了一套Agent协作网络，让不同用户的AI助理可以直接沟通、协作完成任务。
比如约同事吃饭，双方只需要告诉各自的AI想见面，两个Agent就能自动交换空闲时间、商量地点，最后把安排写进日历。
甚至还有六位朋友，让各自的Instinct每周自动寻找大家都感兴趣的活动，再协调时间和安排。
这就带来了一个很有意思的变化：个人AI助理开始让人与人之间的协作也自动化。
对于传统社交平台来说，好友越多，平台的价值通常越大，用户也越难离开。
个人AI助理也有类似的潜力。身边使用Instinct的朋友、同事越多，彼此的Agent就越容易协作，能够自动完成的事情也会越来越多。
当这种协作成为日常习惯，个人AI助理就有机会从一个独立的效率工具，逐渐变成连接用户社交关系和现实生活的网络。
不过，和传统社交平台相比，Agent网络还有一个更复杂的问题：权限。毕竟，两个Agent想要真正协作，就不可避免地需要交换信息。
三、用户愿意交出的个人数据越多
这里，Shinn提到了个人AI助理一个很有意思的特点：用户愿意交出的个人数据越多，AI助理就越了解自己，能够提供的服务也就越好。
通常来说，用户不会轻易把信用卡、邮箱等敏感信息交给一个刚接触的产品。但随着使用时间增加，这种信任关系正在发生变化。
按照Shinn的说法，使用Instinct约三周后，已经有40%左右的用户愿意提供个人信用卡信息。
1、个人AI助理可能正在形成一种特殊的数
这意味着，个人AI助理可能正在形成一种特殊的数据飞轮。这是传统产品根本没见过的现象。
当然，当AI开始代表用户与其他Agent协作，这些个人数据应该开放到什么程度，也是一个问题。
为此，Instinct设计了一套被称为“可信任的人际网络”的机制。
不同的人际关系，对应不同的信息授权。比如夫妻之间可以共享更多个人信息，而同事之间可能只能查看工作日程和部分邮件。
这种设计让Agent能够在一定的授权范围内交换信息、完成协作，但也带来了新的安全挑战。
在Shinn看来，个人AI助理既要保护信用卡、邮箱等敏感数据，也要防止恶意内容诱导Agent执行错误操作。
要知道，Instinct目前只有10万出头的用户。粗略算下来，平均每位用户通过平台完成的年化交易额已经接近1万美元。
如果按美国每年人均消费支出约6万美元估算，相当于用户已经把六分之一的消费交给了Instinct。
当然，这只是一个粗略对比，但已经足以说明，AI助理正在开始真正接管用户的消费决策。
其中，最典型的就是旅行。目前，Instinct约50%的消费委托来自旅行场景。
比如，用户只需要说一句：“今晚我要到纽约。
” Instinct就能根据当前位置寻找航班，按照用户习惯选择航司、座位和舱位，再预订酒店、安排接送机，把行程同步到日历。
过去，这些消费要经过航旅平台、酒店网站和打车App。现在，AI可以把它们串成一项任务，一个更简单的入口出现了。
Shinn还提到了一个AI助理和传统互联网平台之间的关键区别：两者的商业模式，可能决定了它们究竟为谁服务。
在Shinn看来，传统互联网平台有一个长期存在的问题，就是平台和用户的利益并不总是一致。
以Google、TikTok、Instagram为例，这些平台高度依赖广告收入。
四、用户增长带来的算力需求
1、用户只需要告诉AI自己的需求与偏好
为了赚更多广告费，它们需要不断增加用户停留时间、提高广告点击率，甚至通过算法影响用户的消费决策，让用户购买原本不需要的商品。
用户只需要告诉AI自己的需求和偏好，AI就能直接完成、比价和购买。这是一种完全站在用户立场的服务。
不过，这种模式要成立，还有一个很现实的问题：AI助理替用户省下了时间和金钱，自己又靠什么赚钱？
Shinn曾经考虑过每月100美元的订阅制，但最终没有选择这条路。
因为Instinct真正想做的，是让十亿级用户免费使用个人AI助理，再通过庞大的交易规模赚钱。
具体来说，Instinct希望从AI助理促成的交易中抽取一定比例的佣金。
按照Shinn披露的数据，目前经由Instinct完成的付款规模，正在以每天约10%的速度增长。
他的设想是，随着接入的供应商越来越多，AI助理能够完成的交易也会越来越多。
即使不向用户收取订阅费，只要交易规模足够大，佣金收入就有机会覆盖后端的模型推理和算力成本。
这实际上是在尝试把互联网平台的广告生意，改造成一门AI时代的交易生意。
不过，在这门生意真正跑通之前，Instinct还要解决一个很现实的问题：算力成本。
此前，Instinct的邀请码一度在eBay上被炒到约300美元。但直到现在，它仍然没有全面开放注册。
最初，Instinct只向约200位亲友开放，每个人可以邀请五位新用户。随着早期用户开始在社交平台使用经历，产品迅速传播，用户规模也越来越大。
ChatGPT这样的聊天产品，主要是在用户发起请求后进行计算。
但Instinct不同，即使用户没有发问，AI也可能在后台持续工作，比如检查邮件、整理日程、跟踪订单，或者执行之前交代的任务。
2、用户增长带来的算力需求
这意味着，用户增长带来的算力需求，可能比用户数量增长得还要快。
按照Shinn的说法，他现在大约40%的时间都花在算力问题上。以当前增长速度，Instinct的算力需求几乎每周翻倍。
新增算力往往需要提前几个月预订。如果临时采购，成本可能高出三四倍。
这就让Instinct陷入一个很现实的矛盾：用户增长越快，平台需要承担的算力成本就越高；但如果提前采购太多算力，一旦增长放缓，又可能造成资源浪费
