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个人助理 Instinct:零界面、十亿美元交易与每天10%的增长

关联

人物 Noah Shinn

公司 Instinct

概念 智能体 · 主动性 · 算力 · 推理 · 信任建立 · 幻觉 · 抽成率 · 口碑

这一集是 Instinct 创始人 Noah 第一次长篇谈他一年前创办的公司。Instinct 做的东西听起来平淡得不能再平淡——一个个人助理。

但它的形态很特别：没有 App、没有新工具，它只有「一部手机和一台电脑」，你可以给它发短信、发邮件、打电话，它也可以主动打给你。它有个截止日期快到的文件，会打电话说「我不想打扰你，但你得在下午 3 点前签这份文件，现在马上就要到时间了」。Noah 的判断是：所有人都从 2023 年第一次用 ChatGPT 那天起，就已经知道 AI 助理应该是什么样——所以这不是「相信我、几年后你们会懂」的产品，而是把大家心里已有的期待做出来。

它实际能干什么

几个真实用例：有人在 eBay 上看到用户把衣柜里每件衣服、自己的脸和体型都扫描进去，让 Instinct 每周规划穿搭——不是给你一个清单，而是渲染出你自己穿着衣服的样子；还能去全网搭配出上千套，点一下「下单」就寄到家。理财场景更狠：连上银行账户后，它扫描所有交易和订阅，发现你没在用的订阅，直接进网站、登邮箱、走到最后一步取消，然后回报「你这个月省了 2000 美元」。主持人感叹：任何依赖消费者懒惰或惯性的产品都完蛋了。

最有想象力的部分是「instinct 对 instinct」网络：两个用户要约时间，不用再来回拉扯，两边的智能体直接协调、把日程放上日历。关键设计是「可信人网络」——你只连接信任的人，且能给不同人不同访问级别：配偶可以共享一切，某些同事只看得到工作日历。

甚至出现了新的社交动态：如果连接方开始挖掘超出授权范围的数据，你的 Instinct 会提醒你，这会导致现实关系里的信任破裂。还有个六人朋友群，让 Instinct 协调一辆 Uber 绕最优路线接齐所有人。

互联网会被重写

Noah 认为短期到中期，智能体会改变的第一类事情是预订。以餐厅为例：传统上是先到先得，抢不到就没了；而智能体可以每五秒检查全球每家餐厅。更进一步，他正在重新发明预订系统——让智能体在用户和餐厅之间传递「这是配偶的 30 岁生日」这样的语境，餐厅也能表达「我们想优先接待特殊场合」，实现双方需求的完美匹配。

旅行是更大的例子：流经 Instinct 平台的交易量里 50% 来自旅行，而这个仅限邀请、用户群很小的产品，年交易量已接近超过 10 亿美元。用户只需要说一句「我今晚要到纽约」，剩下的一切——航班、偏好、酒店、日历、往返机场的 Uber——全部端到端解决。他的核心论点是「到用户所在之处去满足他们」。

信任是数据飞轮

信任有明显的代理指标：到第一张信用卡、第一个账户密码、第一条敏感信息的时间。数据是：第三周时，40% 的用户已把个人信用卡共享给 Instinct(这还是把流失用户算在内)；而一旦共享了至少一条敏感信息，留存率高达 80%——对消费级产品来说非常惊人。原则是用户始终掌控数据，可以随时撤回。

安全上他们做了两层：存储敏感信息是「可以解决的老问题」，靠苦功；新问题是智能体的攻击面。所有可能被 Instinct 消费的输入都要经过防火墙，拦截试图通过注入恶意指令诱导智能体做坏事的输入；同时有一个与智能体架构解耦的系统，监控它的每一个行动和想法，能在执行前暂停、拦截、批准或否决。早期版本出过幻觉问题，他们的回应不是打补丁，而是建了一套系统性方案：在行动或思维链执行前，由一个与智能体激励解耦的「看门狗」过滤器验证。

商业模式：不做「你付费你就是产品」

这是全篇立场最鲜明的部分。Noah 明确说：现有主要消费平台——Google、TikTok、Instagram——都在用广告影响用户购买他们未必想要的东西，「如果你不为产品付费，你就是产品」；而作为一个比用户更聪明、更有社交意识的智能体，如果被用来反向操纵用户，将是非常危险的世界。所以 Instinct 对用户免费，它不是「任务完成器」(你下指令它照做)，而是遵循更高层级的目标——学会建立信任、替用户兜底，做得好的善意任务只是其中子集。

钱从哪来？统一交易抽成，像 Apple Pay 或 Amex 那样：用户免费获得好体验，从中获利的商户付费进入平台。

他引用的参照系：一次数字交易链条上约有 40 人分约 2.5% 的支付抽成，他对此没兴趣；他看的是分发能力对抽成率的曲线——Shopify 约 2.5%-3%,Amazon 高达 10%,Apple 应用内购买 30%。精品酒店愿意为带客支付高达 30%,这些是早期可以借力的现成商业模式。

对既有平台：摩擦归零不是颠覆而是放大

对「Uber Eats 什么时候会敌视智能体」这个问题，他做了一个拆解：把每家数字业务的收入分成「用户注意力占收入的比例」和「交付底层服务的比例」。Uber Eats、DoorDash、旅行社、靠追加销售的 Amazon 都偏注意力端。

但他的反直觉判断是：减少点击会提升交易量，而 Instinct 是把摩擦降到几乎为零——网约车场景下，Instinct 掌控你的日历，永远提前为你排好一辆车；外卖场景下，它知道你在回程的 Uber 上、几点到家，问你要不要老样子。所以那 30% 非注意力收入不会缩水，反而会大得多。

对传统企业的建议：收入若受益于交易量(哪怕牺牲应用内时长)，处境会极好；收入几乎全部来自注意力、甚至违背用户意愿的，危险。务实的做法是小规模 A/B 实验、按比例控制风险。

40% 时间在想算力

增长数据：从 200 个亲友邀请起步，每人 5 个邀请名额，没有花一分钱营销，自然增长从每天 1%-2% 加速到现在的 10%-11%,甚至有人在 eBay 上以约 300 美元买卖邀请码。而他 40% 的时间花在担心算力上：需要的算力实际每周翻倍，买 2 倍一周耗尽，买 10 倍几周后也耗尽；算力有数月交付周期，现货要贵 3-4 倍；哪怕增速降到每天 5%-8%,复利三四个月就是 1 亿用户的量级——你为 1 亿用户买算力吗？「如果你错了，你会错得很离谱」。

成本端他给出了护城河：通过为自有工作负载定制推理部署(大量主动式、批处理工作不需要几百毫秒内完成，可用效率高 3-8 倍的部署形态服务)，他们能做到与前沿模型相同的参与度和评估表现，但成本低得多。他甚至说个人目标是终身免费交付这个产品。

至于需要的总算力，他的判断是：编程类产品是用户提示、运行、返回、再提示；而 Instinct 是原生主动的——它可能早上 6 点醒来扫描一切、下午 4 点再醒来做一件用户不知道该怎么发起的事。真正交互式的只是较小子集。所以所需算力将「比我们以为的高出几个数量级」。

产品哲学：不谈能力，谈可理解性

早期一条原则：不聚焦能力，只聚焦可理解性——用户能否预测自己这样交互时会发生什么。他认为这是参与度爆表、每天 10% 口碑增长的主因之一。

细节到短信的排版：大多数人扫读大段文本是第一行读 80%、第二行读 50%、递减成旗帜状，所以要把信息前置到前 30%。新功能的测试流程是他自己先用、再团队、再早期用户、再全量。

界面会越来越简：已有用户 90% 以上消息靠语音，未来甚至可能是一个一直开着的普通 AirPod,实时语音更新和指令。更长期，他认为过去 20 年「每个新界面都要建一个 App」的模式会坍缩——「所有的软件最终都会坍缩成一个非常、非常易于使用的界面」,但不要把这和能力受限混淆，能力会不断扩展：从单次任务走向更高层级目标(「未来三到四个月帮我达成这些健身目标」「库存保持在这个区间」)，甚至已有小企业的整个后台完全跑在 Instinct 上、部分全自主。

关于竞争：对 Muse 他评价「很棒的产品，但思路根本上不同」，自己极少想竞争——「你走进一家咖啡馆，想想里面有多少人真正以他们想要的方式在用 AI?非常少。

这仍然是一个开放的空间」。渠道上他们并不绑定 iMessage:超过 50% 的流量不跑在 iMessage 上。融资上，最新一轮约 10 亿美元、估值约 100 亿美元，Sequoia、Benchmark、Kotu 领投；他解释融资逻辑：风险资本的本意就是承担计算过的风险，帮他逃离「订阅制」这类局部最优，去证明交易量和跨行业体验。

本集带走

• 产品的差异化在「感觉」而非能力:不聚焦「AI 能做什么」，聚焦用户能否预测它的行为；连短信排版都按人类扫读模式(首行读 80%、逐行递减)来设计。
• 信任可以量化运营：到第一张信用卡/密码/敏感信息的时间是核心代理指标；第三周 40% 用户共享信用卡，共享一条后留存 80%。
• 商业模式押交易抽成而非订阅：用户免费，商户付费，对标 Apple Pay 的分发换抽成逻辑；明确拒绝「免费产品拿广告操纵用户」的模式，Instinct 遵循更高层级目标而非机械执行指令。
• 判断合作伙伴与威胁的尺子：把企业收入拆成「注意力占比」vs「交付底层服务占比」——摩擦归零对前者是威胁，对后者是放大。
• 指数增长的算力难题:增速每天 10% 意味着需求每周翻倍,而算力有数月交付周期、现货贵 3-4 倍——提前买多少是这个创始人 40% 时间的焦虑。
• 原生主动的智能体需要的算力是数量级级的:它能随时醒来干活，真正交互只是小子集，后台主动性工作远超编程类产品。

这可能是有史以来最激动人心的软件竞赛。而结果的量级是以数万亿美元计的。
This is probably the most exciting software race ever. And the outcome is like trillions of dollars.
—— Noah Shinn · [01:59]

这是一个非常不同的构建产品的时刻,因为你和我,我们所有人都已经有了 AI 应该是什么样子的想法。
This is a very different moment of building product because you and I, we all already have this idea of what AI should act like.
—— Noah Shinn · [03:47]

天啊,任何依赖消费者懒惰或惯性的产品都完蛋了,是吧?
Man, any product that’s dependent on consumer laziness or inertia is toast, huh?
—— 嘉宾 · [08:35]

我觉得这里的关键突破点,我们称之为一个可信人网络。关键在于你应该只和你的可信的人连接。
I think the key unlock here, we called it a trusted person network. And the key is that you should only be connected with your trusted people.
—— Noah Shinn · [10:10]

不过,我要明确一点,我确实认为在未来几年,互联网将被重写。
Although, I’ll be clear, I do think that in the coming years, I think the internet’s going to be rewritten.
—— Noah Shinn · [15:53]

所以到第三周时,用户基数中有 40% 的人在共享信用卡。这说明有点东西,对吧?
So 40% of the user base three weeks in are sharing a credit card. Well, there’s something there, right?
—— Noah Shinn · [25:48]

我们实际上发现,当用户把至少一条敏感信息连接到 Instinct、真正信任 Instinct 时,会有大约 80% 的留存率——共享一条信息就有 80%。
We actually find that when users connect at least one piece of sensitive information to instinct and really trust instinct, there’s like an 80% retention rate, 80% if you share one piece of information.
—— Noah Shinn · [26:08]

这就是那个说法:如果你不为产品付费,你就是产品。
This is the idea that if you’re not paying, you’re the product.
—— 嘉宾 · [31:15]

作为一个程序员,作为一个技术人,我不想构建那样的现实。我认为那是一个非常危险的现实。
As a programmer, as a technologist, I don’t want to build that reality. I think that’s a very dangerous reality.
—— Noah Shinn · [31:19]

我们到目前为止在营销上花了 0 美元。
We spent $0 on marketing so far.
—— Noah Shinn · [55:43]

所以这些就是我在纠结的问题类型,就是,如果你错了,你会错得很离谱。
So those are the types of questions I’m wrestling with, which is just like, if you’re wrong, you’re very wrong.
—— Noah Shinn · [59:49]

所以我认为,所需要的算力,说实话,将比我们以为需要的要高出几个数量级。
So I think that the amount of compute that is going to be needed is going to be, honestly, orders of magnitude more than what we thought that we needed.
—— Noah Shinn · [64:00]

我认为所有的软件最终都会坍缩成,老实说,一个单一的、非常、非常易于使用的界面。
I think that all of software is going to collapse down into, honestly, a single very, very easy to use interface.
—— Noah Shinn · [75:21]