Vol.70 好友Momo创业了，并且选了可能是当前最卷的AI陪伴赛道

大家好，我是明浩。今天很荣幸邀请到一位老朋友和一位新朋友，聊一个我一直想聊、但一直没有找到特别合适的嘉宾来聊的话题：AI 社交，或者说 AI 陪伴这个赛道。

本来我计划今年以公司的名义组织一场关于社交的沟通和线下会议，但截至今天，这件事暂时还没有成型。所以我想着，最近先找一些朋友聊一聊大家的状态。正好最近遇到了一件很有缘分的事情：我的老朋友，也是我之前在博客上多次合作的 Momo，最近创业了，而她的方向正好是 AI 社交、AI 陪伴这个赛道。

那天 Momo 找到我，说想和我聊一下这件事。我说，这正好。所以今天我们就来聊一聊。Momo，先跟大家打个招呼吧。

大家好，我是原来“长得好看了不起的吃喝玩乐投资人”，现在是“长得好看依旧了不起的 AI 陪伴行业创业者”Momo，很高兴来庄哥的节目。

对。然后介绍一位新朋友，也是 Momo 的合伙人。我们叫他腿毛，对吗？这是你的 ID、外号，还是别的什么？

江湖上都这么称了。

大家好，我叫陈腿毛。我们希望借助 AI 的力量，为女性打造安全的倾诉伙伴。我是 Momo 的合伙人，我们一起在做 AI 陪伴这件事。

1. Social Versus Companion

不过你刚才说 AI 社交和 AI 陪伴，其实差得挺远。

好问题。其实我来之前也想过这件事该怎么划分。甚至因为我说想组织一场活动，我还想过把那场活动的名字换成英文的“Social”。

社交，甚至社区，包括你说的陪伴，本质上在中文语境下确实是不太一样的东西。从产品形态、功能、用户的使用习惯、用户的诉求和需求，到后面的商业化，可能都不太一样，甚至完全不一样。

但是，它们占用的可能都是用户的使用时长，对吧？对于用户来说，它们彼此之间可能存在某种竞合关系。今天所有的在线 2C 产品，都在一个战场里。

对，是的。

这我同意。我觉得也不能切得那么绝对，有点像只要花钱，好像都是进一个队伍。

而且我觉得现在这个时间点，和原来内容或者社交还有比较大的差别。比如我在看 AI 陪伴的时候，不会特别把用户时长作为最重要的目标。

如果我们把陪伴这件事进行分类，假设我们定义的是朋友型陪伴，实际上我们和老朋友之间友谊的深度，并不是以聊天次数、轮次，或者沟通频次来衡量的。

所以我觉得，在陪伴这个大的赛道下，不同的产品形态最终定义自己的北极指标，可能会非常不一样。

在我们聊之前，我其实也想问这个问题。要不我们先从你们现在创业的项目开始了解？比如你们最开始是什么时候开始的，初期想做一个什么样的东西？

2. The Original IP Bet

我们最早其实没有把自己放在“AI 陪伴”这个语境里，我觉得这件事很有意思。

很多创业者最早的产品想法其实都非常单点，是一个很小的切入点。后来可能因为要招募团队、要和别人讲清楚，有时候需要一些分类和概念，让大家更容易听懂，所以才会冠上“AI 陪伴”这个说法。

但最早最早，我们的想法很简单：如果我们把一个有 IP 属性的对象，把它的声音和性格植入到一个实体玩具，或者线上的 Bot 里，让它和用户做朋友，这是不是一件很有趣的事？

最开始我们只是这么想。那时候我们还想过，要不要拿明星的 IP 来做，比如一些艺人，或者本身就拥有粉丝的 IP。

当时我们想，这对于粉丝来说是一件很棒的事。原来艺人可能离粉丝很远，但如果把他的声音和性格植入到一个实体或虚拟的朋友身上，用户就能和这个朋友进行很深入的交流，应该会比单纯买一个周边更好。

但在这个过程中我们也发现，已成名的 IP 其实并不依赖这种方式来和粉丝建立关系。所以我们就在想，是不是应该跳出已成名 IP 的圈子，今天就以 AI 陪伴、虚拟朋友或者 AI 朋友作为一个新品类，然后在这个新品类下孵化出一些新 IP。

所以后来我们就开始思考，如何把 IP 和 AI 朋友这件事结合起来，最早的想法大概就是这样。

我们最近的创业项目，基本上也是围绕这个方向：一方面是 IP，另一方面是做一个以朋友或友谊为定位，而不是以宠物或恋人为定位的 AI 朋友。

这个 idea 是从什么时候开始有的？又是什么时候开始正式执行？

大概半年前有了这个 idea，但当时没有特别认真地去做，有点像一个小型孵化项目，先做一些尝试。比较认真、严肃地开始做，其实是最近 1 个月的事情。

所以算是刚刚正式启动。那为什么会想做这件事，或者说，为什么在那个时间点开始想做？

最早不是想到明星吗？当时其实就是因为和明星有一些交流，完全是非常随机的。和他们交流之后发现，他们和粉丝之间是一种很微妙的关系：不能太近，但又不能太远。

对粉丝来说，明星得像一个梦。他得公平地属于所有人，或者公平地不属于所有人，所以这种关系很微妙。

但很多粉丝又确实有想和明星走近一点的诉求。原来作为明星本人，不能和粉丝走得太近，这里面就产生了一个冲突。

如果通过 AI，把明星的性格和声音植入进去，用户或者粉丝会觉得“他好像就在我身边”，但明星本人又不需要真的和某些粉丝建立一种不公平的亲近关系，这可能就是一个解法。

最早的时候，你甚至不能把它称为一项业务或一个项目，它只是一个很零散的想法。

后来在这个过程中，我很早就和 Momo 聊过这个想法。我们认识很长时间了，超过 10 年。我们慢慢意识到，这件事的价值可能比最早定义的更大。

很多人可能并不像我们一样，拥有超过 10 年的友谊，或者高质量的友谊。Momo 是女生，我是男生，但我们之间的友谊非常纯粹。我们交流的话题，都是能帮助彼此变得更好的内容。

但我们观察身边的人，会发现并不是每个人都有这样的友谊。所以我们觉得，AI 也许是一个解法。

一开始，如果它是一个明星 IP 的 AI 陪伴产品，满足的可能是那些比较热衷追星的女孩。因为我本身不是这个画像的用户，所以当时我的体感是：这是一个很不错的商业项目。如果尝试成功，再把它泛化，未来可能会是一个规模不小的生意。

3. The Odyssey Mission

大概三四月份的时候，我们聊到可能想切换到一个新的方向。那时腿毛给我提了一个很有趣的词，叫“奥德赛时期”。

我们现在面向的人群，是 20 岁出头、刚刚步入社会和职场，到 35 岁这个区间的女性，尤其是在一二线城市打拼的女性。她们在生活中会遇到很多新的问题，而这些问题往往来自新的身份和新的挑战，没有特别具体或标准的答案。

这属于一个比较迷茫、混沌的阶段。在这个期间，她们其实需要一种高质量的陪伴和友谊，帮助她们度过内心比较缺乏安全感的时期。

当时我之前看健康消费看得比较多，腿毛就问我，有没有见过类似服务这样的需求。我提到，我们之前看到过很多心理项目，它们解决的是用户已经明确意识到自己有心理咨询诉求之后的匹配问题。

但我看到过一个很有意思的项目，专门做夜间的“emo 急诊”。我就提到，大家有很多即时性的诉求，还没有在市场上得到很好的满足。

当时 Momo 就觉得，这个方向可能是她的使命。

我讲到这里都有一点起鸡皮疙瘩。我觉得有很多用户需要一个比较稳定的情绪承接，需要一个稳定的情绪出口，或者一个倾诉欲的出口。

这件事就回到了我们现在做的项目上。

腿毛，你听下来有没有觉得，前后两者相比，后者的使命感远强于前者？

前者有一种绑定头部 IP、做衍生品，去捞存量 IP 浮游价值的感觉；但后者是真的在满足一些需求。

我听到的第一反应是，这可能暴露年纪了。

上一波元宇宙火的时候，不是有一个细分品类叫数字人吗？数字人品类里面有几家公司，在创业之初打的就是明星数字人化这张牌。

对。

当时其实有一家公司做了黄子韬的数字人，也做了很多 IP 衍生的事情。

纯粹从当时那个时间点的初期执行，以及团队是否适配这件事来看，那家公司其实还可以。但是所有人都知道，那件事做不大。

它更像是一门生意，是一个阶段性的生意。在某一个时间点，它匹配了一些犄角旮旯的小需求，用相对可接受的成本把方案做好，再通过一定程度的美化和包装，把这件事推到某个位置。

它本身就是这样一件事，不是一个特别长期的需求，也不是产业链里最核心的事情。所以我听到你们早期的想法时，第一时间想到的就是那件事。

同意。而且“明星”这个词其实是一个极大的简化。实际上，明星和明星之间差别特别大。

有的明星对粉丝来说真的像人生导师，粉丝很容易走进他，也可能被他激励和鼓舞过。但有的明星并不是这样的定位。

所以今天如果一个粉丝面对的是一个艺人的数字分身，他究竟期待什么，差别会特别大。有的人会说，我们做一个灵魂绑定的朋友；但也有很多人期待的是某种剧情。

这样就很难避免进入色情内容。

和从 A 点一路发展的过程很像。

对，这是必然的。角色扮演的诉求是什么？最后不就是为了发展出一些奇怪的剧情吗？这是人性中的某种趋势，不可逆。如果不加一定程度的管控，它必然会走到那里。

然后问题就来了：北极指标没法设。

今天用户预期在这里，你要不要极致地满足用户体验？如果你加一层限制，不好意思，就会削弱体验。那你的产品方向和用户需求方向就不一致了。

这也引发了另一个问题。我比较清楚 Momo 的职业履历，但腿毛，你原来做什么？为什么会和明星产生这样的关联，最后开始做这件事？

4. The Founder Behind The Thesis

我有一段时间做过一些 IP 相关的事情，比如内容、音乐，以及比较偏内容 IP 的项目，所以和一些明星有过接触。这算是职业经历中的一个小插曲，但这个插曲对我的帮助挺大。

最核心的是，它改变了我对 IP 的理解。我原来可能觉得 IP 就是一个形象，或者是一个被人赋予了某些定义的内核和视觉表达。

但在那之前，我其实非常不了解 IP 产业。因为有了这段经历，我对 IP 的价值有了不同的认知。这也会直接影响我们未来在商业化上的选择，可能会让我们走一条和现在的陪伴型产品不太一样的路。

那在此之前呢？

我最早是数学背景，算是理科生，虽然也不算特别典型的理工男。我对抽象的、概念性的、有框架的东西比较感兴趣。

我最早的第一份职业是量化交易员，做全球套利，在纽约的对冲基金做了 5 年，去全球寻找各种标的做套利。

后来我回国创业，创业也做了 5 年。

当时做什么方向？

当时做了一家公司，做男装订阅。

什么叫男装订阅？

首先就是卖衣服，目标用户是男性。当时瞄准的需求是：男人想穿得更好，但怕麻烦，所以我们反向给他做推荐。

当时的商业模式是没有货架、完全基于会员制的。用户进来以后填写问卷，我们对他有一些了解，再由专业搭配师结合算法，为用户推荐搭配。

这是 2015 年开始做的。

我忽然又想起了一段死去的记忆。

当时我在做投资的时候，每年会写年度总结，跟踪基金内项目的数据。那时候每年都会写美国市场发生了什么。

如果我没记错，应该是 2013 年或 2014 年，电商领域在美国最大的板块就是订阅制电商。当时有一大批订阅制电商公司融了很多钱，国内也出现了一批做订阅制电商的公司。

对，那时候美国有 Stitch Fix，做女装；有 Warby Parker，做眼镜；还有 BarkBox，做宠物订阅。它们现在其实过得也还不错。

我觉得当时有两个问题。

第一，后来我们意识到，美国的电商基础设施和中国的差距还是太大。退货在美国是个痛点，在中国却不是。所以你去优化电商购买体验，或者帮助用户做更好的消费决策，实际上很难比过今天大平台直接提供的免邮和免费退货。

第二，当时做这种商业模式的人，基本都有一些海外背景。大家的思路通常是：美国有成功案例，中国有没有可能有一个中国版？而且这批人往往能把商业模式讲得比较顺，所以有点自嗨。

我还记得有专门做订阅制剃须刀的电商公司。

对，因为美国有 Dollar Shave Club。

对，都是死去的记忆，都是暴露年纪的关键词。

我们拉回你们的主线。

你们从最早的明星 IP 出发，最后发现可能要面向更广泛的人群，提供更广泛的用户价值。那是什么时间点，或者说什么契机，让你们真正开始行动，比如写第一行代码、招第一个员工，正式启动这件事？

其实就是 1 个月前，开始写代码。

5. The First Line Of Code

写代码对我们来说分成两部分。第一部分，是如何做出一个更符合我们定位的陪伴模型，这更偏算法和模型层面。第二部分，是我们认为这件事不仅仅关于模型，它还是一个非常细腻的用户体验，所以还涉及 App 如何开发。App 开发也是最近才开始的。

所以你可以理解，我们真正开始做这件事并没有很久。

你们肯定也看了很多现在还在线，甚至已经消失的陪伴类产品。哪些产品给你们带来了比较大的灵感，或者让你们产生了 aha moment？

正面的 aha moment 只有一个，叫“偷懒”。

极为正面。

剩下的都在告诉我们，不能这么做，不能这么做，不能这么做。

说实话，我在观察市场上其他伙伴的时候，大家的方向也不尽相同。作为后来者，我们确实有很多可以学习的地方。

比如很多项目都在考虑实体产品，包括是否要在实体里面加入 AI 和对话模组，或者加入机械模组。我们作为在供应链上没有那么深积累的团队，面对一个这么新的供应链方向，其实会充满敬畏心。

做这件事本身是为了给用户带来更好的体验，所以我们的出发点是：不要在 Day 1 就伤害用户对你的信心和体验。这个点也是我们作为后来者，一直在借鉴的。

这样讲合适吗？好像还是比较礼貌。硬件毕竟是一个包含太多因素的战场。

我觉得可能是因为前两年大家对多模态还有一些想象，但我们团队比较不一样的一点是，我们本身对技术的态度是：利用技术更好地服务用户，帮助用户解决需求、回应诉求。

所以技术更多是实现手段，而不是我们要强调的内核。我们一直说，要做的是好的陪伴，而不是一个好的 AI。

我觉得这可能还是视角上的差异。

我们其实是一个比较有好奇心的团队，所以很多事情都会去看。最早我们觉得 AI 玩具是一件很棒的事，于是就去看。但这个“看”不仅仅是刷刷小红书，而是真的去摸供应链。

摸供应链的过程中会发现，技术其实还没有准备好，而消费品必须使用非常成熟的技术。你不能做一个具有很大不确定性的产品。

举个例子，我们在看 AI 毛绒玩具时，就会考虑究竟是连 Wi-Fi 更好，还是用 4G 更好。4G 模组是现成的，但用了 4G 就会发热；如果是毛绒产品，发热就可能带来安全隐患。

你会发现，原来你在解决的是这个问题。但这个问题是不是今天给用户带来极强体验的胜负手？我们觉得好像并不是。它不像是提升体验的手段，更像是如果你要做这件事，就必须解决的问题。

所以我们反过来想：第一，这是不是我们团队擅长的事？第二，如果我们慢一点，先把自己更擅长的事情做好，未来条件更成熟时再跟进，这是不是一件不能接受的事？

后来发现，其实也可以。

所以我们在决策上，可能都会基于事情本身，比较务实地做判断。

简单概括一下，就是我们对自己的能力边界很有数。

对。

你们现在的技术负责人是什么背景？

算法背景。你可以理解为，他原来不算是大模型背景，后面很多东西也是新学的。

但在学习过程中，我觉得我们可能因为年纪也不算小了，所以对待人才时，会更看重他和这件事的真实匹配度。

以前我可能也经历过比较看重学历等标签的阶段，但后来我们会看，一个人能不能把对业务的理解，最终放到技术参数中做选择。

我们的技术负责人最大的优点，第一是能够基于陪伴所需要的模型能力，决定应该选择什么样的模型，以及后训练该怎么做。

第二是他能把迭代目标设定得非常聚焦，而不是面面俱到地提升很多模型能力，而是真正围绕这个场景做提升。

细化一点。以今天这个时间点来说，你们已经开始做产品了。初期定义产品时，有没有明确的人群和具体使用场景？

6. Defining The Odyssey User

有。先说人群，最早明确下来的就是奥德赛人群。

人生的奥德赛时期，是指离开校园之后，生活中面对的绝大部分问题都没有标准答案的阶段。当然，男性可能会稍微有点不一样，主要还是女性。

女性在这个时期会面对很多可选项：要不要选择一份安稳的工作，还是追求职业成就感？应该选择什么行业？要不要为了家庭做一些牺牲？应该和什么样的人组建家庭？

所有这些问题都没有标准答案。

没有标准答案，就意味着她很难通过知乎、小红书这样的高质量内容直接获得解法，只能通过试错。但我们都知道，迈出一步最重要的是内心坚定，需要有勇气迈出那一步。

所以这个阶段很容易出现孤独、焦虑和不安。怎么样给她信心，帮助她迈出这一步？最终的答案一定要由她自己找到，不存在父母告诉你一句话，你就觉得问题刚好被解决了。

所以我们想找的人群，是那些获得内心坚定对她们极其重要的用户。

那她们会怎么使用你们的产品？

首先，我们的定位是 AI 朋友。当然以后我们会弱化“AI”这个概念。

我们的 AI 朋友会有可视化表达，应该是一个非常沉浸式的产品。它会有自己的 IP 形象，以语音为主。用户在和它沟通时，会看着它，感觉到它在倾听、在理解你说什么，然后再给你回应。

从执行细节上来说，它会是什么样的风格？

我们最早先选了一个 IP，然后围绕这个 IP 设定它的世界观，也就是基础性格。

但基础性格只设定了一半：一部分是基础设定，另一部分会通过用户 onboarding 流程，进行更加个性化的匹配。

也就是说，每个用户真正和这个 IP 族群进行匹配时，最后拿到的那个具体 IP 朋友，性格会有一些微妙的不同。

你们的产品里只有一对一吗？

只有一对一。

这里可以衍生讲几点。第一，我们对社交非常谨慎。树洞心智和社交心智之间，存在比较强的排斥性，因为这涉及它到底是不是一个安全倾诉的伙伴。

我们做的所有事情，首先要确保用户面对我们匹配给他的 IP 朋友，或者 AI 朋友时，可以没有顾虑地表达。他不用担心自己的秘密被出卖给别人，也不用担心这些内容被拿来作为社交谈资。

我们看到今天也有一些产品非常鼓励用户突破一对一的圈子，让 AI 和 AI、人与 AI 交朋友，甚至借助 AI 和其他人交朋友。

对这件事我们会特别谨慎。因为信任一旦被打破，用户就不敢继续讲东西了。人与人相处也是一样，你以为朋友嘴很严，结果发现他是个“松嘴巴”，那你下次就不会再对他说一些话。

但在整个 IP 宇宙中，要不要慢慢增加不同的 IP 角色，我觉得这件事会相对开放。核心还是要维护用户是否能够把这个 IP 视为安全的倾诉伙伴。

我突然想到一个隐私问题：你们的名字定了吗？

定了，叫 Starkey。这是 App 和 IP 的名字。

那我再问一个问题：你们怎么看“林间疗愈室”这样的产品？

我用了一下，但还不是特别资深的用户，所以先说初步感受。

我会觉得“疗愈”不要做得太重，至少从名字和定位上来说是这样。疗愈其实只是友谊中的一部分。我们会有很多类型的朋友，但很难定义说这是一个专门帮助你疗愈的朋友。

所以今天究竟是一个偏向心理问题解决方案的产品，还是深度友谊带来的各种正向副产品，我觉得我们会更想定义成后者。

我有一个更深层次的问题。

我们为这些用户提供服务也好、解决方案也好，对我们而言，做这件事的难度，或者说解决这件事需要的新要素是什么？

比如从可行性角度，我随便举几个：大模型本身上下文记忆能力在这个板块的加强，IP 人设和场景的匹配，甚至包括设计层面上 IP 可视化状态的表达，以及 UI 层面的细节，这些可能都会影响我们要解决的问题，最后变成产品权重。

在你们这 1 个多月的执行过程中，哪些事情是你们认为重要、且需要优先解决的？

这个问题特别好。

7. The Data And Memory Problem

我觉得有一些事情会真正拉高天花板，决定这是不是一个伟大的产品；另外还有一些核心问题，是必须解决的。我分开讲。

先说后者，最重要的是两件事。

第一是语料。我们不打算自己重新做预训练，因为这不是我们的使命。我们要做的是在现有基座模型上进行更好的后训练。

后训练当然有很多方法，新的管线也在不断迭代，但更重要的其实是语料。

如果我们使用豆包、DeepSeek 等模型，我不知道你的感觉是什么，但它们在陪伴这件事上其实做得不算特别好。

它们本来就不是做这个的。

对。但有人确实可以从这些模型里获得不错的陪伴体验，只是对用户要求很高，他必须主动调动模型的另一面。

这里首先有 prompting 的问题，但更重要的是，高质量陪伴的语料并不存在于互联网上的公开语料中。

所以我们做了几件事。

第一，我们找了很多高情商的人。有没有特别科学的方法去定义什么是高情商？我觉得可能没有。但有趣的地方就在于，我们可以尝试对它做一些描述和定义，但确实不存在一套极其严格的标准，说满足这些条件就一定是高情商。

所以，找到对的人，并让他们创作语料，这很重要。

第二，我们也发起了一个类似 crowdsourcing 的计划。大家可以给我们贡献语料。有些人认为，如果能把 Starkey 做好，参与其中是一件有社会意义的事情，所以他们会把自己和朋友，或者亲密关系中的一些语料贡献给我们，放到训练中。

所以第一是语料。我们先不讲具体怎么实现，而是说这本身就是一个在大量基座模型中没有解决好的问题。

第二是记忆。

如果把人与人之间的关系做类比，老朋友之所以好，是因为你们之间有很多不用明说的共识。这个核心其实就是 context 和记忆，所以这也是一个核心问题。

刚才聊到陪伴时，我特别想补充一点。

腿毛刚刚讲到，有些人可以和 GPT 或豆包聊得很好，但这样的人在我们身边真的非常少。同样，在我们向很多人解释什么是 AI 陪伴，或者什么是陪伴时，大多数人并不理解人与 AI 可以 deep talk 到什么程度。

这是我们面临的一个普遍问题：大家对这件事的理解，方差非常大。

所以你们会不会引导用户，或者说促使用户和你们的 AI、你们的 IP 朋友产生更多沟通和深度交流？

“引导”这个词听起来可能有点难听，也有点刺耳。

我理解庄哥的意思，应该是说，我们在产品机制或设计上，是否会设置一些钩子，让用户可以反复回来。

差不多是这个意思。

我觉得这有几个特别典型的古典互联网思维。

第一，正确的介绍方式不应该是“你应该有一个 AI 朋友”，而是人本来就有交新朋友的诉求。我们只是想，能不能用另外一种方式，打造一个和用户相处的朋友。

所以我们不会特别强调 AI，也不会特别强调 token、智能模型之类的东西。我们会强调 Starkey 是一个善解人意的、听得懂你在说什么，也能很好回应你的好朋友。

我们首先要把它视为一个生命，才有可能去打造一个生命。

第二，我们和很多 AI 陪伴产品的定位有很大差别：我们不认为用户应该花很多时间在虚拟世界里。

我们更希望这个朋友帮助用户回到现实。所以我们不会设置很多钩子，比如要求用户每天回来打卡。相反，我们会不断和用户一起面对生活中的问题，聊天话题也会回到生活，而不是构建一个虚拟剧情。

我听下来有一个直接的问题：这个 IP 本身的设计是不是就变得非常重要？

是的。

8. The IP Sets The Conversation

我们不是自己设计的，而是在全球看了几千个 IP，最后选了一个。经过和艺术家非常深入的沟通，最终选择了这个 IP。

现在网上能找到这个 IP 的形象和样子吗？

可以。之后我们可以把相关链接和形象发给庄哥，大家到时候就能看到。

这样会更容易理解。

而且这个 IP 已经在某种程度上经过消费者真金白银的验证，只是原来没有特别出圈。我们觉得，它的基础设定非常符合我们想要的定位：温暖、正能量、有好奇心的好朋友。

对。这个 IP 原本就在一个非常大的池子里，通过各种量表和打分方式评选出来，是一个优胜选手。

庄哥刚才说得很对。有的形象你看完之后，对它就会产生一个明确定位。

所以这个设计本身就像暴论一样，是一个非常出彩、很跳脱的点，会影响它在整个战场中的表现。

我们反过来问自己：有的形象看起来萌萌的，问题是什么？过于萌。

不是说萌就是原罪，而是过萌以后，你会觉得应该哄它，应该把它当成一个弱小者去对待。那我想吐槽一句“我老板是个傻逼”，可能都开不了口。

形象会天然规范你的话题。

还有一类形象，可能显得不够聪明，或者没见过世面。你就会觉得，和它讲东西是不是会比较费劲？这样一来，一些比较深刻的话题也没办法聊。

所以某种程度上，形象天然就锁定了一部分话题能不能发生。

以目前 1 个多月的执行情况来看，有没有遇到比较难解决的问题？

我们先说一个已经解决得挺好的问题。

最近模型的体验提升了很多。

怎么评判体验提升的状态？

我们有一批评测同学，对模型今天的输出进行类似盲品的评价。他们会打分，判断自己的感受怎么样。

这个过程的分值提升得很明显。

第二，我们自己也是用户，会发现过去的对话里有很多不满意的地方。比如回复太油腻，或者用户什么都没说，模型就强行共情。我们对之前的表现有很多不满意的地方。

最近体验的提升还是比较明显的，主要原因是后训练方法的优化，以及语料的变化。

至于挑战，我觉得首先是市场很卷、竞争很激烈，很多团队都在做这件事。

我们一路走过来，虽然年纪也不小了，但多少还是有竞争意识。看到大家竞争这么激烈，我们也会想追求速度。

所以很多事要并行发生：怎么做好 App，怎么优化模型，团队怎么重新组建。对我们来说，这是如何在有限时间内快速让事情发生的挑战。

我觉得还有一个比较大的难点：我们确实没有办法直接在市场上找到一个我们认为是中文世界的对标。

这导致两件事比较难。第一，我们要向市场讲清楚自己到底在做什么，本身有一定门槛。第二，要找到完全和这个画像对齐的人才，也是一件难事。

扯远一点说，我们团队现在人不多，但有一个特别有意思的地方：大家对这件事 somehow 都有信仰，或者说有非常高的理解。

举个例子，我们供应链的同学是个男生，他的太太原来就是做供应链的。

9. IP Derivatives Drive The Model

我可以补充一下吗？我们的商业模式最终不想走订阅，而是想走 IP 衍生品的模式。

我们看重 IP，是因为我们觉得 IP 的价值比较高，未来会有很多衍生品和授权机会，所以会提前做供应链方面的准备。

同时，我们和 IP 合作方的绑定关系也很重要。

你们是独家合作吗？

是独家，合约绑定非常强。

那未来可以拓展更多 IP 吗？

会。早期我们先要有一个非常好的 IP，作为大家进入这个产品的入口。它相当于早期需求的公约数，或者审美公约数。

但未来 IP 是可以介绍新 IP 的。

你们应该让泡泡玛特来做。

不行。我来讲一下这个逻辑。

我们不认为这件事应该和成熟 IP 合作，有几个原因。

第一，如果长期商业模式是 IP 价值，那我们首先要问自己：什么是这个 IP？如果未来它的价值提升了，提升的部分和我们有没有关系？

以泡泡玛特为例，你可以理解为我们永远只是一个供应链关系，是它的服务商。但如果这个 IP 未来增值了，10 年以后可能已经不是 AI 陪伴，而是别的东西，那我们就会成为一个被淹没的供应链解决方案。

但如果我们今天借助一个新品类让 IP 获得成功，那么这个 IP 可能一辈子都和我们有关，因为它和我们的 IP 合约绑定在一起。

第二，我们也不认为在 AI 陪伴时代，或者 AI IP 时代，现有的、最有号召力的 IP 就是最佳匹配。

比如 Labubu，大家对它的形象有共识，但它的音色和性格不一定有共识。你加上 AI 化、拟人化的部分，可能就会出问题。

一旦 IP 的共识被打破，它的价值就会下降。所以我们也不认为存量 IP 的巨头在这件事上会有很强的决心。

这又让我想起了虚拟偶像那一波。那时候大家也讨论过，虚拟偶像需要新的偶像，而不是把现有偶像虚拟化。

对。

这个逻辑是一模一样的。

而且把偶像 AI 化的挑战可能更大，因为那里还有另一个意识主体。偶像对自己有认知和主体性，不像一个单纯由人设计出来的 IP，最终由谁说了算。

它还有主体性的问题。

可以理解。那战场怎么选择？国内会做吗？

应该不会，我们就做国内。

为什么？

我知道，从客观环境来看，国内有很多挑战，包括内容审查和合规。但我们为什么还是选国内，是因为我们在这件事上花了很多时间去理解用户。

如此细腻的产品，真的不是一套互联网产品迭代思维就能做出来的，它需要你和用户特别近。

我们之前也做过海外业务，但和海外用户的相处没有那么近，还是偏公对公的方式。在这么高的用户理解要求下，我们不觉得此时此刻自己的理解已经足够。

这也是为什么之前有一波偏 AI 陪伴、但更偏角色扮演的产品，可以在海外获得成功；而到了更加偏友谊、偏高质量陪伴的场景，难度可能会更高。

角色扮演的需求更多偏表面，可能受荷尔蒙驱动，这件事在全球都差不多，因为它是动物性。

但真正进入细腻的层面，比如不同社会面对的焦虑问题，就会非常不一样。中国女性可能面对职场、家庭，以及父辈对她人生规划的要求，这些问题在其他国家可能并不存在。

只有非常好的理解，才能知道不同场景有什么特殊性。

你们要不要起一个中文名字？

要，只是还没想好。

会担心有人做类似的事情吗？

应该说，担心也没用。

我可以引用一下 10 年前第一次创业时的感受。那时候我会很关心别人做什么，也会关心谁在做同样的事。今天冒出来一个新东西，我会去看，团队也会看，投资人也会不断发给我们，让我们看看、看看、再看看。

最后结果是什么？结果是大家都挂了。

所以竞争这件事，看看就好，不要花特别多精力关注。

而且一旦进入朋友这个领域，你会发现不存在一个超级强的解决方案，可以把所有人都吃掉。你的朋友和我的朋友本来就不一样。

所以我们觉得，第一，你能不能找到一个好的切入点，获得一批哪怕不一定很多，但足够垂直、用户价值足够高的用户。

第二，未来有没有一套内部生产体系，可以做相似复制，或者扩展新的 IP。

最终这可能是一个组织效率问题，但早期不需要思考全量用户的问题。

那如果只聚焦在自己的角度，初期你们定义的北极指标是什么？

10. The Relationship North Star

第一个，是一个评价关系推进的指标，也就是用户和我们的 IP 之间关系推进的指标。

这里面有两个理论。

一个比较偏社会学：两个人是如何从陌生走向亲密关系的。第二个是关于 friendship 的理论，它认为友谊有不同的定义，不一定只是远近关系，也可能是不同类型。

比如有些朋友基于兴趣，有些朋友是基于 utility 关系，也就是因为对你有用。比如我找你，是希望你推荐一个人才，但只要和工作无关，我可能就不会找你。

还有一些关系是友谊在先、兴趣在后。因为我们关系很好，所以兴趣可以改变。比如我们原来因为踢球认识，但成为好朋友之后，觉得踢球太难约人，于是改成打牌。兴趣可以变，但友谊仍然存在。

所以，友谊有不同的定义。有些友谊状态显然更加稳固，我们会把这些状态定义成北极指标：越来越多的用户可以推进到一种更加稳固的关系。

怎么衡量？比如自我披露指数。用户会和你讲什么话题，会不会讲更广泛的领域，会不会讲更深层的个人信息。

如果他讲到了这些内容，说明他更信任你了。我们认为这是一个好的状态，也意味着之前的相处方式是对的。

我可以举一个特别好玩的例子。

这两天我们正好在测试新模型，邀请了一小批朋友，大家一起和这个 Bot 进行相同的对话，看会得到什么回答。

昨天大家一起问它：“给我推荐一本书，你会推荐什么？”

刚才也讲到国内和国外市场。我们发现，通用模型给大家推荐的书同质化非常严重。

但如果去问我们自己的模型，它给每个人推荐的书，会基于它和每个人关系的远近，以及之前的聊天内容，产生很大的不同。

有一个朋友昨天收到的推荐是《小王子》。他问为什么是《小王子》，我说可能是因为你之前和它聊过，它觉得你是一个非常天真烂漫的女孩。

后来他尝试和它聊 deep talk，聊哲学、聊人类相关的话题。他又问：“再给我推荐一本书吧。”

这次推荐马上变了，书变得更有深度，也更加和人、关系、亲情相关。

我觉得这就是用户和产品交互时会观察到的有意思的现象。关系和陪伴本身都是一种相互的感受。

用户在使用时获得这样的正反馈，也会反过来激励用户和这个伙伴进一步靠近。

这也回应了庄哥刚才问的：给用户什么样的激励？我们能提供好的陪伴，让用户持续从这里获得滋养，这就是一种好的正向激励。

其实我们不用做很多硬性的产品召回设计，用户自己自然会感知到。

而且我刚才问这个问题，也指向了其他产品会怎么设北极指标。

有些模型或工具会把用户时长、对话轮次作为指标，最后形成的语言和产品形态一定会不一样。

但我觉得这可能是一个无奈之举。你不能不设指标，而能设的又只有那几个可见的选项。

我们其实也在做类似的事情，当然场景和用户体验状态完全不一样。我们甚至同时开启了好几个项目。

昨天在会上聊到，我们既在做人和 AI 之间、人进入 AI 世界的社交，也在做 AI 进入人的社交，还在做人加 AI 加 AI 再加人的社交。我们都在做。

因为本质上，我们公司原来就是一家社交公司。在这个板块上既然大家都没有标准答案，那就索性都试试，只要成本可控。

但在尝试过程中，其实遇到了很多执行层面的问题，可能比你们现在遇到的问题还要细、还要讨厌。

所以反过来讲，我也有一个问题。就像昨天聊到的，大厂进入社交这个战场，为什么从来没有一家已经取得一定成绩的公司真正担心过大厂进来？

社交永远是一将功成万骨枯，但反过来讲，也永远都有机会。

回头看中国过去十几年的互联网社交战场，真正长出特别大的公司了吗？社区倒是长出了很多大公司，小红书、抖音、快手，都是从社区长大的，但社交其实没有长出特别大的公司。

可能原因也在于，社交有太多面。对于社交创业者来说，过程中有太多选择。每一次选择都可能决定一个面，带来一定程度上的品牌 slogan、用户认知、吸引来的用户类型，以及未来可能的天花板。

一次次选择之后，最后看中国移动互联网这个战场，长出来的社交公司到了一定体量，基本都活得还可以，但它们都偏安一隅。

AI 相当于又来了一次。AI 最后会不会也是这样，我们不知道。

至少在这个时间点，没有人能比较确定，甚至假设我们用时光机穿梭到 5 年后，那个时间点我们再谈 AI，可能这个战场依然没有绝对意义上的赢家。

可能会有无数家公司，在无数个战场里找到适合自己的生存方式。

我有一个特别好奇的问题。

你刚才提到，你们内部也在做不同方向的尝试。很多大厂，包括很多游戏公司，也在做类似的尝试，甚至不是尝试，而是重注、押宝这个方向，包括 AI 社交、AI 游戏、AI 内容、AI 陪聊。

但你也提到，在实际执行落地时，大家明明知道既有的方法论、KPI，或者既有的运营方式，可能不适合这个新方向。那你们内部也可以针对这些小项目做调整，这件事很难吗？

要分情况。

如果它是原有业务的一部分，执行细节上可能会是 CTO 在管，或者是一个孵化业务的新兴业务负责人在管。

如果由原有业务的人来管，它更多会接近于原有业务的增强，要符合原有业务体系，最后变成一个增加项。

如果是孵化业务，可能会给一定空间和容忍度，做一些创新和尝试。但这两者之间的度很难把握。

再直白一点，很多项目会在大公司内部长出来，之后要拆出去融资。比如阅文的某个项目就拆出去了。

拆出去当然对团队来说未必是坏事，但问题在于，拆出去之后就要真正自负盈亏。你的动作、阶段性目标、长期目标和短期衡量，都会变得复杂。

在体系内，可能还能通过各种方式把事情延长。但一旦变成一家独立公司，很多动作可能就会变形，而这种变形是好是坏，没有人知道。

所以这些问题没有必要简单归结为创业方向本身。每个创业者、每个项目负责人、每个有一定业务体量的公司老板，和负责分发业务的人之间，都要面对博弈、权衡、利益，以及团队带走谁、不带走谁、工资怎么发等问题。

这件事最后可能就和创业方向没有关系了，而和这些组织问题有关。

AI 这个板块尤其明显，因为在中国，社交也好、游戏也好，大家太熟悉了，也都知道它可能会出现什么东西，所以大家都会举手说：“我来，我也来。”

说得再直白一点，像我们这种公司内部立一个 AI 项目，怎么可能不立 AI 社交项目？这一定排在最前面。

有内容业务的公司、有社区业务的公司、有游戏业务的公司，也都一样。

但现在的问题是，虽然这个板块没有变，确实很难。这意味着你很难把过去十几年积累的买量、投放、ROI、产品设计等已经熟悉到骨子里的东西照搬过来。

原来大家还可以参考美国，但现在美国也没有一个成熟答案。

AI 开始之后，美国的探索可能也只是一个小水花。即便是小水花，也有很多人在尝试复制。

问题是，这种复制并没有在阶段性拿到正反馈。再加上 AI 行业变化太快，可能你复制上一代产品，半年之后就会证明这件事不 work。

我昨天看 QuestMobile 上半年的报告，猫箱和 Toki 的数据已经跌了。猫箱已经跌了一半以上了吧？

是的。

那个产品出来第一天，大家就知道它不可能撑起留存，没有任何理由能撑起来。

但没办法，那个产品形态在那个时间点就被定义死了。产品被定义死的当下，很多结果其实已经可以预见。区别只在于，这个结果什么时候出现，以及厂商有多大的耐心和容忍度去支撑。

一旦容忍度和耐心没有了，它就会往下掉。

所以你会发现，今天这个领域，尤其是社交板块，特别明显。包括社区也是。大家当然还在发展，也在做该做的事情，但下一个节点和里程碑是什么？下一个要追寻的北极指标应该到什么程度？

我觉得这对几家公司的创始人来说，都是一个巨大的问号。

但我觉得这件事不容易，反过来讲，所以我并不太担心。我也不会问“ 大厂做了怎么办”这种问题。

大厂爱做就做，随便做。它做了又能怎么样？

我记得特别清楚，原来我们在内部讲企业发展时，做过一个战场。那个战场甚至不算大的战场，已经被证明过无数次：你想做可以，但它就是一口汤。

对大厂而言，做这口汤的性价比太低，没有意义。何必呢？这又不是十几年前大家策马狂奔的年代。

现在大家进来，是因为这个战场的宽度和深度没有人看得清。大家知道它未来有可能很大，但通往阶段性里程碑的路径，存在太多不确定性和可能性。

在这种情况下，大厂做又怎么样呢？

你聊了一个很深刻的话题。

首先我也认同，我们不用特别讨论大厂做了会怎么样。我们知道，大厂内部的北极指标肯定是非常明确、也定得非常好的。

如果用 KPI 或 OKR 体系，最终还是要让大家更加聚焦地支持一个北极指标。对于大厂来说，它本身没有特别大的义务去创新一个和既有北极指标无关的东西，因为很难坚持。

但反过来，一个团队值得自己做的判断是：如果你想做一件事，隐约觉得所在的大厂的北极指标无法很好地衡量这件事是否成功，那就应该出来。

我觉得还有一个比较有意思的点，是创业公司和公司之间的竞争。

我们选择这个方向，从我的角度来说，毕竟也做过一段时间投资，里面还是有一定功利成分的。

我觉得这个事情的空间很有意思。比如角色扮演或者萌宠类陪伴，剧情和用户能体验的范围相对有限。

但如果聊高质量陪伴和友谊，它的空间是无限的。用户的 LTV，或者说用户在这里可以积累的资产，理论上也是无限的。

角色扮演类产品可能走完一条剧情、走完所有分支，就结束了，最后只有那么几种可能性。

但我们的用户可以在这里不断共同创作新的东西，沉淀他的上下文、记忆、关系，以及很多情感。

所以我觉得，这也是我们为什么这么快出来做这件事、为什么觉得这件事重要的原因：我们希望更早地和用户建立关系。

这里我想引申两点。

第一，每个人的人生一定是独一无二的。大家都希望走出不一样的人生。

所以我们立足于和用户一起活在当下。因为每个人的人生都不一样，我们要通过 AI 陪伴走向用户，基于他的生活经历和上下文，和他一起面对问题。

这件事需要极度个性化，也需要极度基于上下文反馈，这是合理的。

但另一种内容媒介，比如电影或者音乐，很多时候是存在群体共识的。我听到一首好歌，会想分享给大家。

所以今天有些内容加上 AI，去做所谓的极度个性化、极度 AI 导向，真的就比高度中心化的 PGC 内容更好吗？我会打一个问号。

第二，如果我们定义这件事，是和用户基于他的记忆和上下文，共同走一段人生经历，那么入场早就很重要。

因为入场越早，我们对用户的上下文了解越多，共同记忆越长。这样一来，用户留在这里的资产就更多，我们可以玩的花样也更多。

基于记忆和搜索，如何让用户的历史经历与现实生活中正在发生的事情结合起来，去做很多融合和交叉，可能性也会更多。

你们在进度上有什么预期吗？

11. Shipping The First Version

产品进度上，我们预计 8 月份会有一个完全面向内测用户的版本，只会找非常精准、数量非常少的用户来体验。

9 月份预计会面向更多一些人，但早期也不会做任何营销，还是以打磨产品为主。

大概就是这两个核心节点。

最近招人，有什么样的人比较难招？

优秀的算法同学，尤其是算法生产工程师。

你刚才也讲到，我们是在端到端和 Unity 之间做选择。我们现在比较明确会做 Unity，所以也会涉及 Unity 工程师。

但总体来说，还是算法工程师，尤其是能够直接在生产中创造价值的同学。

你们的产品负责人是谁？

他是一个超级用户，是这件事的超级用户。

他的经历里有创业公司和大厂，但更核心的是，他自己非常享受和 AI 做朋友这件事。

第二，他有一个人生理想：希望自己能成为很多人生命中的小精灵。所以他会觉得，做这件事也是实现人生理想的一种方式。

他是一个非常细腻的人，能够感知什么叫好的产品、什么叫不好的产品，是一个很合适的产品负责人。

正好顺着刚才没讲完的事情说。

你们团队虽然人不多，但很有趣的是，所有人对这件事都有比较强的信仰。

对。比如供应链的同学，他太太是心理咨询师。

大家其实都是相关的资源方，资源方加双引号。

大家都能理解什么是人和人之间的高质量关系。

首先，所有人都拥有过比较高质量的关系，所以大家能理解什么叫真正高质量的陪伴。

我们和一些投资人或者用户聊时，会发现大多数人生命中可能没有体验过什么叫高质量陪伴。他们甚至不能理解，人和人聊天可以深入到什么程度，更不用说和 AI 聊天。

至少作为这件事的发起方，所有人都要对它有体感、有理解。

这也是我们最近面试，以及和合作伙伴交流时，大家比较有共识的一件事。

我分享一下我们的想法。

为什么我们不一定要把它定义成“AI 陪伴”？因为用户有交朋友和获得陪伴的需求，这是已知的。

我们会看，好的陪伴需要哪些要素。比如它不能太笨，双商要在线，要有一定知识储备；第二，它不能太油腻，不能一上来就不停评价你。

这些事情可以通过足够聪明的基座模型、好的 prompting，再加上后训练去加强拟人化和风格化。

所以才有了今天所谓的 AI 朋友。

我刚才就在想，如果像你说的，关系链是一个北极指标，而产品形态又确实更满足关系链，那么它可能天然就更适合在这个环境里成长。

单纯从融资角度回头看现在这几家公司，如果把它们的成立时间放在同一个坐标系里，看各自的发展状态，其实差不多。

初期定了一个方向。因为社交板块没有标准答案，所以大家对方向本身更多是在做逻辑层面的判断，没有绝对对错，也没有标准答案。

投资人更多是在看这些人是否适合做这件事，早期融资的评判标准大概是这些，再去看价格和结构问题。

天使轮或者天使加轮次，到了 A 轮的时候，可能会加入产品因素：已经有东西了，有一些初期数据。初期数据可能不大，但至少有了数据，可以看数据的规模和增长趋势。然后再往前走一点，老虎再支持一点，可能拿了 A 轮。但这几家公司 A 轮和之前的天使轮相比，估值通常不会涨特别多，钱也不会增加特别多，更像是不断加注。

因为在阶段性上，大家还没有认可它已经走到了一个更大的里程碑。

这一轮之后，大家通常就开始闷头干活。你想拿更多、更大的钱，就会变成一件复杂的事。

基本上它们都是天使轮拿 100 万到 200 万美元，再拿 300 万到 500 万美元，可能对应 2000 万到 3000 万人民币的量级。

但如果再想拿到 1000 万美元，就需要进入下一个阶段。至少要有数据、收入，或者其他能够被证明的节点。