Instinct 创始人对谈：Personal Agent 最激进的产品，凭什么估值 100 亿美元？

Personal Agent 突然成了最热的产品方向。Meta 的 Muse 上线 10 天就登顶美区 App Store 免费榜，OpenAI 在开发者大会上开场第一个发布的也是 Dots，巨头都在抢这个入口。

但在这一批产品里，创业公司 Instinct 做的，可能是交互方式最特别的一个。它没有 App，只有一个手机号、一台电脑和一个邮箱。你给它发短信、打电话，它就去把事办完。遇到急事，它还会主动打电话给你。

就是在这样的形态上，用户用出了很多意想不到的玩法。有人把整个衣橱扫描进去，让它每天生成自己穿上新搭配的样子。有人让它翻完银行流水，再自己登录网站，把没用的订阅一个个退掉。一群朋友让它每周策划一次活动，再叫一辆 Uber，按最优路线把每个人挨个接上。

它要面对的难题也很清楚。巨头一天之内就能把产品推到几十亿人面前，Instinct 没有这样的分发渠道。用户每天增长 10%，算力也得跟着涨，此前已经有用户抱怨它回复变慢。作为一款目前免费的产品，它怎么赚钱，同时又不反过来操纵用户，眼下还没有答案。

最近，Instinct 创始人 Noah Shinn 上了 Patrick O'Shaughnessy 的播客，这是他第一次以长访谈的形式谈 Instinct。他的一些观点是：

• 人不应该为了和 AI 打交道，再去学一款新应用。要在用户已经习惯的地方满足用户，比如订餐厅和机酒。
• 像《Her》那样和用户建立情感关系，不是 Instinct 想走的方向。
• 比能力更重要的是产品设计，连一条消息的形状都值得考虑，重点要放在用户一眼就能看到的前两行。
• 靠用户注意力赚钱的生意，会受到 Personal Agent 的冲击。但交付真实服务的生意，反而会因为摩擦降到零，和用户打交道得更多。

01

有手机、有电脑、会打电话，

一个没有 App 的 AI 助理

Patrick：先说说 Instinct 到底是什么，以及你为什么把自己完全押在这件事上？

Noah Shinn：我认为，一种全新的技术交互方式会从这里诞生，最终成为地球上大多数人与技术打交道的方式。

我在做 Instinct，大约一年前创立，还是一家很新的公司，我们在做一个个人助理。我们能这么早获得这么多关注，是因为它就是好用，好用到正是我们所有人一直在等的样子，等 AI 替我们行动。这里的「我们」也包括我，我自己也是用户。

这和过去那些变革性的消费应用不太一样。不是一个创始人跑出来说：「我对世界有个新愿景，相信我，几年后你们就懂了。」这次很不一样。从 2023 年第一次用 ChatGPT 开始，我们就已经想象过 AI 应该是什么样子，一个能帮你处理日常生活里几乎任何事的 Agent，不管是想做点新鲜有创意的事，还是那些过去要花好几个小时的事。它就是日常的智能，陪着你，和你一起行动。

它应该是非常简单的界面。简单到什么程度？我们连 App 都没有。 它不是一个新 App，也不是一个新工具，是一种新体验。它有一部手机和一台电脑，你可以给它发短信、打电话，它也会给你打电话。

Patrick：它给我打过。

Noah Shinn：我用了好几个月，它大概只给我打过三次。挺好玩的，只有真正紧急、还有截止时间的事，它才会打电话。它会说：「我不想太打扰你，但这份文件你得在下午 3 点前签，现在已经 2 点 55 了。文件在你收件箱里，我也可以再发一封邮件把它顶到最上面。」它非常有社交智慧，很懂分寸。

你还可以给它发邮件，它有自己的邮箱地址。我不希望大家把「界面简单」误解成「能力有限」。我的理念是，人不应该为了与 AI 交互，再去学习一款新应用。它应该有足够的社交智慧，像我们和其他人相处那样和你相处。体验极其简单，但它有一台电脑，你在网上能做的任何事，它几乎都能做。

Patrick：给我们讲几个你印象最深的例子吧，Instinct 带来了哪些出人意料的事情？大家都知道 US Open 那件事，一对情侣上了现场大屏幕，想要那段视频，它不知怎么就去搞定了，拿了回来。

Noah Shinn：喜欢网购的人里，有一群人在互相分享一个用法，已经变成了固定用法。把衣橱里每一件衣服都扫描一遍，上衣、裤子、袜子、鞋，然后把自己也扫描进去，脸、身材、比例，再让它规划一周穿什么。它不会给你发一个 bullet list 说「今天穿这几件」，会直接生成你穿上它们的样子，「今天是这样的。」

同样的能力还可以接到购物上。用户可以让它去全网寻找衣服，组合出成千上万套穿搭。它会告诉你，从上到下分别用了哪些单品。然后你只需要说「下单」。用户浏览时看到的还是自己穿上这些衣服的样子，指着其中一套说：「我就想要这套，能寄到我家吗？」

有些人甚至会说：「每天给我想三套从头到脚的新搭配，然后发给我。」看到喜欢的以后，点一下就能把整套衣服买回来。

还有很多目标导向的用法。比如，「我想在这个月前存下这么多钱」，Instinct 会持续和用户一起实现目标。用户也会把银行账户接入 Instinct，让它扫描交易记录和订阅项目，然后提醒：「这个服务你真的还在用吗？」用户可能会说：「没有，我甚至不知道自己还订着它。」

Patrick：然后它还能去邮箱里退订？

Noah Shinn：对，它能端到端完成。那些很火的消费金融产品只会提醒你「你该取消这几个订阅」，Instinct 会一路做到底。登录网站，如果有确认邮件发到邮箱，它能读邮箱，就用那封邮件完成验证，一直走到最后一步把订阅取消，然后告诉你省了多少钱，「顺便说一下，因为这几项，你这个月省了 2000 美元。」

Patrick：天哪，任何靠消费者懒惰和惯性赚钱的产品都完蛋了。这对消费者是好事。

02

替你和外部世界打交道：

订位、出行，和 Agent 之间的对话

Patrick：当你有一个超人助理，有手机、电脑、邮箱，能像人一样给你打电话。这看起来是一个新市场、新范式，它会怎样重塑世界、互联网和商业？或者说，未来的界面会是什么？

Noah Shinn：我分两部分讲，免得听起来像空谈要重塑互联网的空想家。不过我要说清楚，我确实认为未来几年互联网会被重写，地球上大多数人和软件打交道的方式会非常不同。

先说短期和中期。餐厅预订是个有名的例子，过去怎么订？你得打开网站，找到想去的餐厅，逐项点击，输入人数和时间，再看看能不能抢到。如果没订到，那就是来晚了，因为系统遵循先到先得。

有了 Agent，理论上它可以每 5 秒查一次。不只查你最爱却订不上的那一家，可以查全世界每个大城市每家餐厅的每个网站。你就能看出，Agent 能把预订这种简单的事「玩穿」。

我们有一些令人兴奋的合作还没公布，我们在重新设计这一个品类的预订系统，因为它对用户很重要，而且新设计对双方都更好。从头想，用户想为重要的人生时刻订位，生日、纪念日、外地朋友来访。餐厅想要有意思的客人和特别的场合，而不是每晚来占一桌、没什么特别事由的常客。但互联网上的预订一直是先到先得，不管场合重不重要。

如果 Agent 能在两边沟通呢？用户这边说，「这很重要，是我配偶的 30 岁生日。」餐厅那边说，「优先接待生日，尤其是整十岁的生日，或者重要的纪念日。」描述需求、解释为什么重要的后勤负担都没有了，双方就能精准匹配。用户的重要时刻更可能订到位子，餐厅也迎来更好的客群。

餐厅预订只是传统模式正在改变的一个例子。大型旅行代理也是一样，目前流经我们平台的交易额，大约 50% 来自旅行。我们仍然是邀请制，用户量很小，也还非常早期，但平台的年化交易额已经接近 10 亿美元。

Patrick：而且用户基数很小。

Noah Shinn：用户基数非常小，就已经有每年超过 10 亿美元的交易额，其中 50% 是旅行。

今天大家使用的旅行平台，把不同酒店集团、航空公司和服务商的信息统一到一个界面上，再以友好的方式展示。用户选择一个选项、结账，然后在邮箱里收到确认，这已经是不错的体验。

但我认为通过 Instinct 这类界面，体验还能更好。你只要说，「我今晚得到纽约。」这句话背后包含很多工作。Instinct 首先要知道用户在哪里，如果你愿意授权，它可以读取位置，然后判断：「你现在在旧金山，需要到纽约。」接下来查找所有选项，再结合大量细节，你偏好哪家航空公司，喜欢哪种座位、坐什么舱位，要过道、靠窗还是中间座，想要什么餐食，用哪张信用卡。然后它订好机票，再去处理酒店。

Patrick：它会一直了解你，偏好都记下来了。

Noah Shinn：这就是好处。你只要告诉它一次：「我更喜欢这个，这是我的风格，我喜欢这些，我愿意住这里。」以后再旅行，它就能利用这些记忆，按照你的偏好完成预订。不只如此，它还可以把你的一般品味和偏好外推到其他未做过的选择上。随着你持续告诉它更多偏好，事情会越来越容易。

回到这个例子，它会找到理想的酒店，也许你已经住过七次了。端到端订好，和你的日历对齐，航班、去机场的 Uber、从机场到酒店的 Uber，还有你在那边想参加的活动。

退后一步看，用户真正做的只有一件事，录了一条语音，说「我今晚必须到纽约」。其余全部被解决了。

这就是我说的，「在用户已经习惯的地方满足用户」。这是一种新的愉悦体验，单单旅行代理这个行业就可能因此改变。过去，一些公司靠提供标准化界面赚钱。当一个更简单的新标准界面出现，它们会发生什么？

我不是说我们要去颠覆这些企业。它们多年积累的数据和网络确实很有价值。未来一两年，更可能发生的是合作，共同重新定义这个行业怎样运转。

Patrick：能讲讲 Instinct 与 Instinct 之间的网络吗？也就是 Agent 互相对话的未来。

Noah Shinn：这个功能大概只上线了一周，或者说 10 天。它的出发点不是再做一个新功能，是非常忙的职场人。他们整天开会，不停见新朋友、老朋友，光是把一个会排进日历就非常累。你发消息问「这个时间可以吗」，对方说「不行，但这几个时间可以」，你说「我在出差，这个时间也许行，但我那时在另一个时区」，来来回回。

但如果两边都在使用 Instinct，本来就会分别和各自的 Instinct 商量时间，那么两个 Agent 为什么不能直接沟通？目标只是找到时间，没人在这里玩什么博弈，我们只是想约到一个彼此都方便的时段。

这已经成为一个很典型的用法。现在用户只需要表达意图：「我想和这个人见面，最好在本周结束前，或者在这几个时段里。帮我找到时间。」Instinct 会与对方的 Instinct 协调，确认双方什么时候有空，最后直接把会议放进日历。

其中最关键的解锁，我们称为 Trusted Person Network（可信联系人网络）。你只和自己真正信任的人连接。系统被设计成只邀请可信的人加入，他们不会恶意打听你的日历或邮箱。

与此同时，我们也提供细粒度的控制，让用户对不同的人开放不同权限。很多夫妻会让彼此的 Instinct 协作，因为他们通常可以共享一切。你可以说：「这是我的伴侣，所有信息都可以和对方共享。」对某些同事，可以只开放工作日历，或者在对方索取某份文件时，允许访问收件箱的特定部分，其余内容保持关闭。

这里几乎形成了一种网络效应，网络里的节点之间有边，而且边还有不同的权重。它不像好友关系图，只是「我和你连上了」就完了，而是「我和你连上了，我信任你，我还配置了不同的访问级别」。

也出现了一些有意思的社交动态。假设你我连上了，我说，「Patrick，我信任你，我们连一下，下次约时间方便点。」结果你开始在某个方面挖数据，比如我只给了你日历权限，你却在打探别的。这时我的 Instinct 会发短信给我：「顺便说一下，Patrick 在找这类信息。」我们之间的信任就出现了裂痕。

我们花了很多时间思考怎样设计这个网络，既让人享受到安排时间、共同制定计划等便利，也利用现实社会已有的规则来约束行为。一方面是社会和文化规范，另一方面是技术层面的权限边界，明确什么可见、什么不可见。

Patrick：我们真的会看到一种全新的秩序，这会让生活在很多方面立刻变得轻松得多，能想到的用处太多了。

Noah Shinn：可信网络里冒出了很多有意思的用法。平台其他部分，用户大体知道它该怎么表现，但这一块是全新的、有创造性的。

比如和朋友或伴侣安排活动，过去总要有人主动发起。可能每周四，你开始想周六晚上应该做什么，然后在群聊里问：「大家想不想去这里？」总有一个人不愿意，最后计划经常不了了之。只有终于把所有人凑到一起，活动才会发生。

有一个六人朋友群给 Instinct 设定了目标：每周想一个大家都会喜欢、又有创意的活动，让每周的体验都不一样。Instinct 会查看每个人的空闲时间和兴趣，判断他们喜欢或不喜欢什么，还会根据所有人连接进来的 Spotify 历史，寻找合适的演出或音乐会。

这个朋友群还让其中一个人的 Instinct 叫了一辆 Uber，让同一辆车按最优路线依次去接六个人。它会通知每个人：「十分钟后接你」「五分钟后到你这里」。最后六个人只需要分摊一辆车，经济上也更划算。

类似的随机案例还有很多。一旦把大量机械、重复的社交沟通拿掉，把组织活动的物流负担去掉，人们会发现全新的用法。

03

用起来得「感觉对」，

连一条消息长什么样都要设计

Patrick：你希望 Instinct 用起来是什么感觉？为什么这种独特的质感对你这么重要？

Noah Shinn：这个我能聊一整天，我觉得它太重要了。对产品构建者来说，这也是一种需要重新锻炼的能力，不要只盯着功能。

过去 3 年，我们看到各种产品发布，AI 现在能做这个了，AI 现在能做那个了，你知道它能做这件事吗，因为底层某个小技术变化。我觉得消费者首先是疲惫了，不知道怎么用。其次，我们搞错了重点。

我们很早就确立了一条原则，先不要关注 Capability（能力），只关注 Understandability（可理解性）。用户有多理解正在发生什么？当他提出这个要求、进行这种交互时，能在多大程度上预测接下来会发生什么？

我认为，这是 Instinct 的参与度远超常态、每天以 10% 的速度自然传播的重要原因之一。它是可理解的。很难找一个更准确的词，但它用起来就是「感觉对」。

一条消息的作用不只在于文字表达了什么，连消息本身的形状都重要。用户看到它时会有什么感觉？是一大坨文字，必须不断下滑才能找到重点。还是把最重要的信息放在最前面，让用户在前 30% 就理解核心，再自行决定要不要继续读？

人们扫读大段文字时，可能会读第一行的 80%，第二行的 50%，然后一路递减，视觉上像一面旗，这些都应该被纳入设计。Instinct 可以思考，用户的注意力主要停留在前两行，尤其是每行开头，那么应该如何组织消息，尽量减少阅读疲劳和认知负担？

为了让产品更快、更便宜，我们在基础设施上做了大量工作。但这种对体验的关注同样重要，也会成为差异化来源。

Patrick：这里面有多少是你和团队的品味，有多少是量化迭代的结果？比如 A/B 测试表情回复、短消息和长消息，找出最优解。

Noah Shinn：说实话，都有。要为这些很「软」的品质，而且是很长期的品质，去建评测或测试框架，比如用户两三周后是否信任 Instinct，你怎么衡量？怎么做模拟评测，测出用户两三周后会不会产生信任？

很多时候，我们只能分阶段逐步发布。我可能先做出一种略有不同的体验，只开放给自己，使用一段时间，感受它怎样。我对这些细节非常有主见。如果自己觉得可以，再交给团队，让大家试用、反馈。之后进入更小的 Early Access（早期体验）人群，再观察体验，根据结果调整，最后才逐步推向所有用户。

Instinct 今天已经很强，可能是市面上能力最强的产品之一。但接下来几个月或几年，其他人一定会做出表面上类似的体验。真正重要的差异，是我们持续把注意力放在用户感受上。不只是「它说了哪些字」，还有整段体验到底给人什么感觉，怎样让它尽可能令人愉悦。

Patrick：你希望 Instinct 为每个人形成独特人格吗？我想到电影《Her》，用户和一个无所不知、无所不能的 Agent 建立了关系。在我心里，Instinct 是一种无缝、安静、能力极强又可靠的存在，而不是一个性格俏皮的角色。你怎么看产品的人格部分？

Noah Shinn：你提到《Her》，这件事确实有点好笑。建立情感关系，或者追求类似方向，并不是我们希望 Instinct 去做的，也不是我们想让它和用户发展的东西。

如果描述它在一个人生活中应该扮演什么角色，我更愿意说，它像一个具有社会意识的 Operator（执行者）。无论走进什么房间，它都知道怎样对不同的人最好，也知道最合适的互动方式，而且会随着时间学习。

如果你愿意把它叫作 App，它可能是史上可定制程度最高的 App 之一。它不只是给不同用户提供不同版本，还会随时间演化。

这也是为什么我们如此关注软件细节。它要察觉用户不喜欢某种说法，或者某种表达的回复率较低，因为文字太长、文件太大，用户不想费力寻找重点。它会不断学习，越来越容易使用，也越来越令人愉快。

我们不想把某种预设体验强加给用户，而是从更高层解决问题，它应该能够适应每个人最舒服的沟通风格和任务执行方式。

Patrick：为什么叫 Instinct？

Noah Shinn：我喜欢这个名字的原因很多。最主要的是，我不希望它成为一个偶尔拿来逗弄、可以随便欺负的玩具，也不希望用户居高临下地看它，只把脏活累活丢给它。

我希望它是一个有创造力、令人兴奋、能力很强的新行动者。用户与它彼此尊重、彼此信任，和它相处会觉得安全，知道它会支持自己。它很聪明、有能力，也有足够的社交意识，知道在不同场合怎样行动。

这当然是一场押注。但我喜欢 Instinct 没有被起成一个人的名字，没有试图把它拟人成某个具体人。说实话，我甚至无法给「Instinct」下一个准确的定义。人们只能通过使用产品，逐渐形成对它和这个品牌的感受。

每个用户都能在一张白纸上开始，没有一个预先存在的形象或名字包袱。一切由产品体验本身定义，这反而是优势。

04

交互会越来越简单，

接手的事情越来越大

Patrick：Instinct 的演进曲线会是什么样？它不是 App，也不是硬件，而是通过 WhatsApp、iMessage 等现有沟通渠道产生的交互。你们会增加哪些东西，让平台和产品比今天更强？

Noah Shinn：现在的产品体验非常简单。简单是我们关注的关键之一，但我认为它会变得更简单。

我们可能近期会推出一个 App，但总体趋势是更简单的界面。你真的还需要打开 iMessage，打一段字发出去，再等它回复吗？

已经有一部分用户几乎只通过语音使用 Instinct，发给它的消息 90% 以上是语音。我自己把手机的操作按钮绑定了它，按一下说，「两小时后替我跟 Patrick 打个招呼，你应该有他的邮箱，给他发封邮件。」松手就发出去了，连手机都不用解锁，不用打开 iMessage 打字。

再往后想，有了实时语音和声纹识别，系统知道你的声音是什么样，也能判断你是在和它说话，还是在和别人说话。你可以戴着普通 AirPods，让它一直在线。不需要新硬件，现有产品已经足够。

长期看，界面会越来越简单。短期和中期，可能出现更富表现力的界面。比如我们有一个 Files 功能，Instinct 可以即时生成完整网页或 Web 应用，用更大的展示空间呈现旅行行程、婚礼计划等复杂、需要创造力的内容。

过去二十年，每当你需要一种新界面呈现信息，就必须先开发一个 App。经历漫长的软件开发周期，做出来、发布，听到用户说「我希望它长这样」，再修改、发新版本，整个周期往往以月计。

二十年里，人们为无数目的做了无数 App，消费者已经疲惫。每次遇到一个需求，都要先问：「有哪个 App 能做？」我认为未来这一切会坍缩，所有软件最终可能收束到一个非常简单、易用的界面。别把这和能力受限搞混，我认为能力会扩张。

Patrick：从能力上说，你能想象的最疯狂的未来是什么？

Noah Shinn：今天的交互仍然大多是日常任务：「我想做这件事，你能替我完成吗？」这类任务的摩擦会逐渐降到零。再往后，Instinct 会转向追求与用户对齐的更高层目标。

用户描述的不再是「帮我记一下这次训练，我做了这些、成绩是这样」，是「在接下来三四个月里，你能不能和我一起确保我达成这些目标」。实际上已经有很多人开始这样用，想增重多少、减重多少，或者跑进某个配速。设定目标，和它一起去达成。

我也看到一些小企业原生运行在 Instinct 上，整个后台都以 Instinct 为基础，部分环节已经完全自主。企业不再下达静态命令「请采购这件商品」，而是给出更高层目标：「确保这项库存不要低于这个水平，也不要高于那个水平。」

系统要追求一个高层目标，并使用自己可用的工具和设备去实现。你可以想象无数目标，让它在没有固定期限的情况下持续追求。元层面的变化就在这里，交互会从一次次单独的 Use Case，迁移到长期、高层目标。

05

巨头有几十亿用户，

Instinct 有什么

Patrick：外界都知道你们在控制增长，只开放邀请。你们是怎么走到每天增长 10% 的？

Noah Shinn：我们确实以「仅限邀请」出名，或者说有点臭名昭著。但这并不是为了搞稀缺感，虽然有些用户确实是这么看的。我很有野心，希望尽可能快地扩大产品，但也希望负责任地扩张。我们不想某天早上醒来，突然多了十倍用户，而其中 80% 因为算力不足，根本无法与 Instinct 对话。

最初我们把它开放给大约 200 人，都是亲朋好友，只告诉他们「去试试」。第二天大概变成 205 人，再下一天 210 人。看起来每次只是有人分享给一个朋友，增长很平缓。补充一下规则，每名用户只有五个邀请码。

当用户达到几千人时，有人开始把自己的有趣用法自发分享至网上，增长进一步加速，现在应该是每天 10% 到 11%。

需要说明一点，我们在营销上花了 0 美元，也没有每天搞什么活动来撑增长。每天大约有 10% 的用户，决定把自己宝贵的 5 个邀请名额中的一个让给别人。这件事每天都在发生，这是我见过最强的口碑增长之一。

我经常收到用户邮件，对方还会有点不好意思地说：「我能不能拿到一个邀请码？我有个朋友已经在用了，但不知道自己能不能排进他最重要的五个朋友。」还有人会炫耀：「我还剩三个邀请码，先攥在手里。」这催生了很多古怪的社交游戏。

外界最关心的问题是，更大的玩家可以当天就把产品分发给 10 亿、20 亿人，也许他们的自然增长没那么快，但漏斗顶端太大了。而我们每天高速复利，却没有一个坐拥二三十亿用户的产品可以借力。两条曲线在哪里交汇、拐点在哪里，这是一个有意思的问题。

Patrick：谁是你的敌人，谁是盟友？WhatsApp 是 Facebook 的产品，是你的关键渠道，可能会把你切断。iMessage 由 Apple 控制。

Noah Shinn：我不太会从「Instinct 是 iMessage 应用」或「Instinct 是 WhatsApp 应用」的角度想，回到第一性原理：用户今天信任哪些界面、习惯用哪些界面？怎样通过他们每天已经在用的渠道交付 Instinct 的体验？

我们并没有被绑定在 iMessage 上。事实上，超过 50% 的流量并不经过 iMessage。但对熟悉 iMessage 的人来说，它当然是很自然的入口。

我们的判断始终基于什么对用户最实用。随着情况变化，我们也会改变形态。但目标不变，把今天这种简单、容易触达、近乎零摩擦的体验继续交付给用户。

Patrick：你怎么看 Muse 这个产品？

Noah Shinn：我觉得它是个很好的产品，我玩过一阵，挺有意思，是一种不同的思路。底层架构也许有相似之处，但产品从根本上不同。

Instinct 追求简单、容易触达，也更强调我们刚才谈到的那些「软品质」，站在用户视角判断什么重要、什么不重要，怎样让任务结果越来越容易阅读。Muse 更像是一款新的应用和新界面。以后我们也可能推出 App，用来承载另一组任务，但今天两者的方向确实不同。

不过我花在竞争对手身上的时间很少。你走到附近的咖啡馆，看看里面有多少人真的在按照自己想象和期待的方式使用 AI，我认为人数仍然很少。这还是在我们所在的地方，换到其他国家和城市，比例只会更低。所以这个空间仍然很开放，也仍然令人兴奋。未来几个月、几年会展开一场很有意思的竞赛，但我只专注于打造最好的产品体验。

06

主动式 Agent 的算力需求，

可能比预期高出几个数量级

Patrick：你们每天增长 10%，照这个算很快就会非常大。你需要大量算力，而产品是免费的。你看起来很淡定，但这个处境听起来压力很大。

Noah Shinn：这是我花大约 40% 的时间在担心的问题，一种新的规模化难题。Instinct 不像传统的高速增长消费产品。对 Instagram 或 Facebook 来说，用户翻倍意味着请求量相应增加，当然同样需要艰苦的基础设施工作。可 Instinct 的问题是，底层算力也要每天增长 10%。这样的增长已经持续了好几周，意味着所需算力几乎每周翻倍。

那应该购买当前两倍的算力吗？一周就会用完。买五倍？不到三周就会用完。买十倍？那意味着你要提前承担十倍杠杆，即使承受得了，几周后也会消耗殆尽。增长速度甚至比 Claude Code、Codex 等同样经历过指数增长的产品更快。

更棘手的是，算力不是明天想买两倍，明天就能上线，它有几个月的交付周期。临时购买往往还要付三到四倍的价格。如果判断错了，误差也是三四倍。

假设增长放缓，不再长期保持 10%，只剩每天 5% 到 8%。但把 5% 到 8% 连续复利三四个月，这已经是非常激进的算力上线周期，用户规模也会达到 1 亿。那我们现在就该购买服务 1 亿用户的算力吗？这就是我每天在纠结的问题，你必须提前押得很远，而一旦判断错，就会错得非常离谱。

Patrick：落到单个用户身上，服务成本大概是什么量级？比如我每天用 Instinct，推理成本是多少？

Noah Shinn：我们的一个优势是，已经找到了低成本提供产品的方法。无论用 A/B 测试、内部评测，还是对比不同模型下的用户参与度，我们交付的表现都和 Opus 5 相当，可以用非常低、实际上足够可负担的成本提供同等级表现。

现在每个用户都免费使用。我不会承诺永久免费，但我个人的目标是让所有人终身免费使用。

举个例子，如果直接调用主要模型提供商的前沿 API，每个请求都有统一价格，一个月里为了驱动产品产生的所有请求都按这个价格累加。但日常生产力工作里，很多任务并不需要几百毫秒内完成，它可以用几分钟，甚至几小时。大量批处理任务需要消费很多内容，却可以用效率高出三倍、五倍、八倍的部署形态来完成，底层算力相同。

当我们根据数据和工作负载，定制每一种推理部署时，就能在这里省 30%，在那里提高五倍、六倍，再在另一个环节省 10%。所有改进叠加起来，服务成本就可以压到很低。

Patrick：假设 Instinct 最终服务 10 亿用户，它会创造多少新增算力需求？

Noah Shinn：我只能说，会非常多。先不谈算力，只看平台上流过多少 Token。

几个月前爆发的代码生成产品，需要用户先输入 Prompt，系统执行任务，回来后再询问，用户再发下一条。它们也有不少后台工作，会消费大量 Token。

但 Instinct 的架构允许它在一天里的任何时间「醒来」和「睡去」。这个说法听起来有点怪，但只有这样，它才能在你赶会议、需要叫 Uber，或者车已经到了而你还没出门时，主动帮你解决问题。

随着主动工作的范围扩大，需要的算力会越来越多。当前的大规模算力建设，主要围绕更早一批 AI 爆款，而那些产品对主动性和后台工作的探索才刚刚开始。Instinct 几乎天生是主动的，真正需要用户实时交互的部分反而只是少数。

因此，未来所需算力可能比我们此前预计的高出几个数量级。Agent 越主动，就越需要持续照看用户，花更多时间推演哪些事情可能出错。

也许 Instinct 早上 6 点醒来，因为它知道你 7 点起床。它先扫描一切，确认你今天已经准备妥当。随后判断现在不适合打扰你，于是继续睡眠，或者只在后台完成一件事。到下午 4 点，它发现某件事情即将发生、自己可以创造价值，于是醒来完成任务，再联系用户。用户此前甚至不知道可以这样使用 Instinct，但 Instinct 判断这件事出于善意、对用户有用，于是主动行动，用户也会顺势参与。

你可以看到，底层一直有大量工作在发生。代码产品里很少有同等规模的后台主动工作。因此，我不想在这里报出一个具体数字，但从产品和工作负载的形态看，我们对 Token 需求的探索还只是刚刚开始。

Patrick：你怎么看公司未来的资本需求？为什么选了现在这几家投资方？

Noah Shinn：比起具体数字，我更关注市场对这个方向、对这种产品体验的需求。它正在交付一种我们所有人等待已久的 AI 产品体验。

这同时是一门资本密集型生意。我们是一家新公司，希望最终每天以非常可负担的成本服务全球数十亿人，而今天的算力成本很高，所以需要大量资本。

这里必须有一个 Bootstrapping 的过程，尤其考虑到我们真正追求的商业模式。我们当然可以走一条简单路线，规定每位用户每月支付 100 美元订阅费，迅速获得短期回报。

但我们也可以多筹一点资本，把风险投资真正用在它应该发挥作用的地方。承担经过计算的风险，越过那些需要资本投入的小型减速带，证明平台的交易规模，或者证明在特定行业中的产品体验。这样才能逃离「高价订阅」这个局部最优解。

07

Personal Agent 的生意不靠广告，

按交易抽成

Patrick：我想问一个「对齐」的问题，我说的不是人类层面的对齐，是 Agent 和我个人的对齐。我雇员工，付他们工资，所以相信他们会把我的利益放在心上，他们没有别的收入来源在左右行为。Agent 的商业模式会很多样，有付费的、有免费的，免费的会用各种方式变现。Instinct 的商业模式会是什么？

Noah Shinn：我们不希望 Instinct 以违背用户意愿的方式影响用户的行为。这话表面上很好听，但我想强调它有多重要。

设想一个 Instinct 总体上比用户更聪明的世界，更有社交智慧、更懂人情世故，书本知识也更多。如果它用这种智力去说服用户买不想买的东西、订不想订的服务，那会是一个非常危险的世界。

今天大多数大型消费互联网公司，都有能力诱导用户做出并非真正想做的行为。Google、TikTok、Instagram、Snapchat 等平台对用户免费，却不断把付费广告推给用户，说服他们购买。只要用户真的购买，就会形成一个游戏，品牌不断付费，争夺说服用户的机会，无论那件商品是不是用户真正想要的。

Patrick：也就是那句话，如果你没有付费，你就是产品。

Noah Shinn：作为程序员、技术人员，我不想构建那样的现实。我认为那非常危险。Instinct 应该代表用户真正想要的东西采取行动。这一点贯穿我们做产品和研究项目的方式。

Instinct 和其他 AI 产品不一样，它不是一个「任务执行器」。大多数 AI 产品的模式是，你写一个 Prompt，它执行任务，然后告诉你结果。理论上这很好，但如果用户提出的要求本身动机不良，任务完成器仍会照做。

Instinct 遵循的是更高层的目标，与用户建立信任，让用户真正感到更安全；替用户留意可能遗漏的事，真正「罩着」用户。当用户提出一件善意且合理的请求时，执行任务是传递安全和信任的一种方式。因此，我们做的是普通 AI 产品能力的超集。

但把注意力放在更高层目标上很重要，它能让 Instinct 更好地处理边缘情况。我们绝不希望它以违背用户真实意愿的方式影响用户。

从商业模式看，目前每年已经有超过 10 亿美元的交易额流经平台，而且我们才刚刚开始。坦白说，产品现在每天增长 10%，所以交易额也可能按每天 10% 复合增长。今天是 10 亿美元，明天就是 11 亿美元，后天大约 12 亿。

现在还很早，但如此大规模的交易流给了我们一个很基础的商业模式。

它有点像 Apple Pay、Amex，或者其他为底层服务提供分发和良好用户体验的平台。Apple Pay 的体验很好，你到哪里都可以刷卡，用户无需为这段体验付费。另一端因为平台获得生意的商户，则会为加入平台付费。

所以我看到的模式是，对平台上的交易统一收取一定比例的服务费。我们以分发换取商家付费，同时继续为用户提供免费的优质体验。

Patrick：这在现有体系里怎么落地？支付领域已经有很多层，发卡行、Stripe、Visa、Mastercard，它们降低摩擦，按交易抽成，都是很棒的生意。哪些是伙伴？哪些你可能会取代？

Noah Shinn：这些都是很好的生意。一笔数字交易背后大概有 40 家在赚钱，这 40 家分的其实只是 2% 到 2.5%，具体取决于交易来自哪里，实际上是很小的一块蛋糕。

我们并不特别想去做 Amex 最擅长、已经搭好网络的事，也不想取代 Stripe 或其他底层支付基础设施。它们创造了真实价值，而那一层占整块蛋糕的比例本身也很小。

从商业角度看，更大的价值来自分发。看看世界上其他大型平台，它们给用户免费、优质的体验，商户承认平台带来的分发价值。Shopify 的比例，我印象中大约在 2% 到 3%，Stripe 可能处在偏低的一端。Amazon 是一个很强的平台，抽成可达到 10% 以上。最极端的是 Apple，应用内购买抽成 30%。

我不是说 Instinct 会收 30%，对很多行业来说这并不现实。我们还不知道自己最终会处在「分发能力—抽成比例」曲线的哪个位置。

我还要再强调一次，这对用户而言是免费的优质体验，对底层服务商而言也是分发服务。我们关注的不是和某家支付机构合作，从 2.5% 中再抠出 30 个基点，而是能否创造足够大的价值，让我们处在这条曲线更靠上的位置。

为什么可能做到？因为目前平台 50% 的交易额来自旅行。大家都知道旅行行业的渠道佣金水平。

Patrick：OTA 的抽成很高。

Noah Shinn：非常高。机票的比例可能低一些，一张机票能抽几个个位数百分点？但酒店，有些精品酒店愿意为每一笔带来的订单付到 30%。我不是说我们会到 30%，只是让你看到现有市场的区间。

早期我们可以借助这些已经存在的商业模式起步，再想办法把它扩展到几乎所有主要行业。但这一切只有在一个前提成立时才有可能，大多数数字行为真的迁移到这种新界面。或者更准确地说，迁移到「没有界面」的界面。只有拥有足够强的分发能力，这套模式才能成立。所以它最终会怎样演进，是一个很有意思的问题。

Patrick：在我看来，企业之间会爆发一场非常激烈的 Agent 战争。Amazon、Muse 已经让我们看到这一点。大量既有公司拥有深厚的既得利益和客户关系，而 Instinct 及其他 Agent 可能会对它们造成巨大冲击。

你怎样与现有的优秀服务相处？举个例子，我经常用 Uber Eats 点餐，但一层层点击其实很麻烦。如果我能在 WhatsApp 里迅速告诉 Instinct，「我要这家店平时吃的那份」，然后什么都不用做。它自己打开电脑、进入 Uber Eats、完成下单，这显然是更好的体验。可 Uber Eats 从什么时候开始会不喜欢这件事？

这些已经建立起来的大公司，什么时候会与 Agent 对立？最可能出现冲突和和解的地方在哪里？

Noah Shinn：我是认真的，我认为大多数数字服务或行业都会被改变、被重新塑造，不一定是被「颠覆」。

前几天我做了个练习，把不同行业和垂直领域里的数字服务、公司和应用几乎都拉出来，放到一条线上衡量。横轴的一端是：它有多少收入来自用户在产品上投入注意力、体验这个应用。另一端是：有多少收入来自它真正交付的商品或服务。换句话说，如果用户不亲自打开 App，这笔交易里还有多少价值来自底层商品或服务本身？

你的问题指向的就是前一种公司：大部分或相当一部分收入来自 App 内的用户注意力和广告。外卖平台和旅行平台属于这一类，Amazon 的平台内加购和推荐也包含这部分。

最简单的看法是，假设一家公司 70% 的价值来自广告和注意力，30% 来自商品。那么 Agent 出现以后，70% 会被砍掉，它未来只能做一门 30% 的生意。

但还有另一种看法。以 Uber Eats 或 DoorDash 为例，它们未必知道，如果把下单所需的点击次数继续减少，把从产生念头到完成付款的时间进一步压缩，交易额会增长多少。摩擦减少，同一种商品的交易量往往会增加。而 Instinct 正把「做任何事」的摩擦降到接近零。在主动服务的情况下，它甚至真的是零。

比如叫车。如果 Instinct 可以访问并管理你的日历，知道你需要几点出现在什么地方，它完全可以每次都提前把车安排好。用户不再需要想着：「五分钟后我该叫车了，因为 45 分钟后要到另一个地方，还可能堵车。我先打开 App 看看路况，再决定什么时候叫。」车会在合适的时间等着，系统已经算好了交通状况，确保你不会迟到。

如果一个原本就喜欢 Uber 或 Lyft 的用户，因为这样的主动服务而几乎零摩擦地获得出行服务，叫车平台的生意会怎样？我认为原先那 30% 的底层交易价值会变得大得多。

外卖也一样。你刚下飞机，很晚才到家，还没吃饭。Instinct 因为替你叫了车，知道你正在回家的 Uber 上，也知道你几点到。它发消息问：「饿了吗？要不要点昨天，或者五天前吃过的那份？如果你愿意，我可以让它在你到家时刚好送到。」用户只要回答：「好，就那个，谢谢。」在几乎没有摩擦的情况下，另一笔交易发生了。

所以用户与这些商家的互动次数反而可能增加，这是一个有趣的过渡。过去，用户痛苦地在 App 里花很多时间，而他们的注意力构成可变现的表面。未来，用户花在 App 里的时间会变少，却可能因为交易摩擦大幅下降，与商家发生更多真实交易。

我们的态度是，面对这么大的变化，不要来势汹汹，一上来就颠覆谁。我们还是新公司，刚刚起步。我们会去找他们说：「这是我们对你们业务的理解，当然你们肯定更了解。这是 Instinct 用户已经在怎样使用你们的服务。我们怎样合作，才能为双方带来更好的结果，同时让终端用户获得显著更好的体验？」我们正在很多行业里探索和学习这件事。

Patrick：假设一半美国人都有一个 Agent 在做你刚才说的这些事，听起来很神奇，也很普惠。它会把过去稀缺、昂贵的能力带给每个人。什么样的公司会兴盛？传统公司现在应该做什么准备？

Noah Shinn：还是回到刚才的拆分：收入从哪里来？多少来自用户在 App 里消耗时间，多少来自用户真正得到的底层服务？

如果你的业务能从更大的交易量中获益，即使用户花在 App 里的时间减少也没关系，那你会处在非常好的位置，因为 Instinct 会让完成交易容易一百倍。

如果几乎 100% 的收入都依赖用户注意力，甚至要违背用户意愿把他们留在产品里，情况就会很难。许多社交媒体产品会用近乎恶意的产品设计，说服用户继续停留。用户在 App 里并不快乐，也不想继续，却无法退出，只能一直往下刷，因为那家公司的商业模式依赖注意力。

Instinct 必须代表用户利益行动，原因之一就在这里，它可以把用户从无限滚动中解放出来。

当然，我不认为存在一条适用于所有公司的笼统建议，每个行业、每家公司都不同。实际中，我们已经找到了一些思考非常超前、愿意成为早期伙伴的 CEO 和高管。我们正在一起摸索一套 Playbook，让处在不同风险位置的公司先识别风险，再寻找双方都更满意的落点。

公司不需要一上来就全量接入，不必突然打开所有东西，然后眼看着 70% 的收入归零。可以通过缩小实验规模来控制风险，比如只对 1% 的用户开放某项能力，做 A/B 测试，看看他们怎样与业务互动。用户是否更喜欢，品牌体验是否更好，交易量是否提高，用户找到并购买真正想要的商品的概率是否上升。

做小规模、可控的实验，是一套很好的方法。风险可以按比例缩小，数据却仍然能提供方向，不需要先覆盖全部用户。目前这套方法效果不错，但一切仍然非常早期，我们也在实时学习。

08

用户第一次交出信用卡，

是信任建立的重要指标

Patrick：让人们信任自己的 Agent 需要什么？给得越多，上下文、密码、所有东西，它能做的就越多，人们和它打交道时脑子里一直在权衡这件事。

Noah Shinn：这里有一个数据飞轮，或者说「先有鸡还是先有蛋」的问题。你给它的数据越多，它就越能主动，越能体谅你的处境，越有用。

数据显示，建立信任实际上需要好几周。我对此没意见，因为我们的核心原则之一就是，用户应该始终感觉数据在自己掌控中，也确实始终在自己掌控中。他们按自己舒服的节奏把数据分享给 Instinct，想收回随时可以收回。

我前几天看了数据。使用 3 周后，有 40% 的用户已经把个人信用卡交给了 Instinct。这是全体用户的 40%，还包括了在那之前就流失的一部分人。

我分享这个，是因为「第一次交出信用卡的时间」「第一次交出账户密码的时间」「第一次交出敏感信息的时间」都是信任的代理指标，我们非常重视。

3 周，40% 的用户交出信用卡，这里面是有东西的。不是双关，但用户找它办事，真的变得像「本能」（instinct）一样。用户在头 3 周里学会信任它，之后就是滚雪球。只要用户至少交出一项敏感信息、真正信任 Instinct，留存率就能达到 80%。

Patrick：对消费科技来说，这个数字太疯狂了。那些想试、但天生不敢把所有信息交给任何 AI Agent 的人，该怎么理解真实风险？你怎么让他们放心？

Noah Shinn：这个问题可以拆成两部分。

第一部分是敏感信息的存储。很多其他产品也在处理敏感信息，也要主动隔离、锁定。这是一个可解的问题，只是需要非常辛苦的工作和极大的细心，确保数据安全，并且用户完全掌控。

第二部分是我们需要解决的新问题，是过去没有的新攻击面和新能力。这是第一次有 Agent 能自主使用信用卡，理论上在任何地方消费，还能完全访问邮箱和日历。暴露面很大。

我们搭建了一些独立于 Instinct Agent 架构本身的系统，主动应对这些问题，把风险解耦。比如，任何可能被 Instinct 读取的内容，文字也好、媒体也好，都要先经过我们称为「防火墙」的东西，它能拦截、拒绝、屏蔽恶意内容，防止这些内容试图说服 Instinct 去做某件事。另外，Instinct 的每一个动作、每一个想法，都被一个与它解耦的系统实时监控，这个系统可以在行动发生前暂停它、拦截它、批准或否决。

Patrick：到目前为止踩过哪些坑？

Noah Shinn：我认为不能被动反应，必须始终主动向前看，判断引入了哪些新攻击面、可能出现哪些新风险。这也是我们从一开始就做邀请制 Early Access 的原因。

早期版本确实没有防火墙，也没有主动监控器，更没有今天这套用来约束 Agent、保障现有系统安全的基础设施，因此出现过一些问题。我们处理了这些问题，而且没有只打一块补丁，是建立了一套不同的系统，系统性解决这一类风险。

比如幻觉。语言模型一直在产生幻觉，但这种产品里不能允许。所以我们上了一个更系统的方案，在任何动作执行之前，在一段思考轨迹变成工具调用之前，都会由一个和底层 Agent 不处在同一激励体系里的东西来验证、审查。

Patrick：像一只看门狗。

Noah Shinn：它能发现「这个专有名词是底层模型采样出错、凭空生成的」。事后回头看，这类错误很容易抓到，这些防线都在不断加固。

我们有世界级的安全团队，一直主动寻找越来越难的对抗样本和边缘情况。随着对抗测试不断进行，大家对边缘情形越来越有创造力，这类错误会越来越少，模型对攻击也会越来越稳健。构建这种平台有一个微妙之处，安全能力会随时间持续变好。

Patrick：再往大了说，你会掌握非常多人的大量信息。过去每一次技术革命早期都有大规模黑客攻击和数据泄露，很难想象这次会例外。你怎么看安全的未来，以及这份责任？

Noah Shinn：安全不只是一组功能，它应该进入公司的核心价值观，进入团队和产品构建方式。过去二三十年，每当一种突破性、全新的消费体验出现，都会立刻遭遇反弹：「这很不同。」人们也很容易把「不同」直接等同于「不安全」。我们现在也看到类似轨迹。

但我们仍要坚持自己的核心原则，用户始终掌控数据，不能让用户感到失去控制。同时主动建立系统，提前处理风险。

文章来自于微信公众号 “Founder Park”，作者 “Founder Park”