8人團隊試圖擊穿百年行業“斬殺線”

出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡、李一飛

編輯｜苗正卿

頭圖｜視覺中國

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創新欄目，這是本系列的第「39」篇文章。

在《廣告狂人》中，主人公唐?德雷珀的每一句令人拍案叫絕的廣告背后，都是對消費者的極致洞察。

現實世界，這類洞察基于冗長且大量的用戶研究，拋開定量研究的部分，定性研究中包含了大量隱性知識和人類經驗，因此，在過去的幾百年里，這個行業仍然保持最原始的運作方式，天花板明顯，直到大模型出現。

孫克強想改變的，就是這樣一個老掉牙的行業。他是一家專注用戶研究AI Agent產品開發的AI初創企業Mizzen的創始人兼CEO。他想用AI，將用戶研究的效率提升百倍。這也是中國第一款面向用戶研究的AI Agent產品，是全球唯一一個將真人引入模型訓練環節的產品。

孫克強本人 圖片由受訪者本人提供

與孫克強見面，是在Mizzen的第一代產品發布之后的一周。我們約了一次火鍋，他興奮地向我展示著用戶在小紅書上自發的反饋，這么多“自來水”的好評，他始料未及。在和虎嗅交流之后，他還要見一位客戶，總之，業務是繁忙起來了。

或許是與做學術的習慣有關，和這位年輕創業者的交流，更像是在欣賞一場他自己對于PMF、AI原生創業，從始至終的推演，他和我一起分享了“通往偉大之路”的構想。

聊到興奮之處，他語調升高，眼睛里放出的光，透過鏡片和氤氳的鍋氣，閃出來。

起名Mizzen（覓深），最初是因為孫克強認為，這家公司是一個Mission Driving（任務驅動）的公司，Mizzen中文翻譯叫做后桅，是古代調帆最關鍵的繩索，二者發音相近，這個名字就這么定下來，他要靠AI這條“后帆”，將用戶研究這艘古老大船提速起航。

從表面看，孫克強的學術經歷、實習經歷、甚至是前后兩次的創業，除開AI，似乎都毫不相關。

在清華大學和香港中文大學，孫克強的碩士和博士生涯研究的都是人工智能，主要領域是3D生成，后來他到了Meta實習，牽頭了一個與3D眼鏡相關的項目。第一段創業，他在硅谷，做的是一款AI虛擬陪伴的APP。如今的Mizzen切入的，則是用戶研究的市場。

但這些毫不相關的事，其實是與另外兩條隱線一脈相承——第一條是他的愛好——人類偏好研究，他甚至自費投錢和時間做研究。

還有一條隱線，是孫克強從做人工智能研究時就養成的思維習慣和做事方式，也被他運用到了這一次的創業思路中——如何以最快的速度獲取行業里最高質量和有價值的數據。

當然，Mizzen并不是在用戶研究領域第一個吃螃蟹的那個。在太平洋彼岸的硅谷，Listen Lab獲得了2700萬美元的融資，這是用戶研究賽道第一家AI Agent。客戶可以通過Listen Lab的平臺，根據人口統計信息和地理位置生成問題，找到合適的受訪者，并通過音頻和視頻進行實時訪談。

在這個賽道已經有了類似的標的情況下 ，一個“后來者”的公司，如何獲得獨特的增長優勢？

此外，孫克強還需要回答更多的問題，這里有對行業的預判、AI原生的推演，也有關于競爭的判斷。

第一，傳統的行業千萬種，為什么用戶研究行業能夠被AI顛覆？ 第二，AI是否能夠通過一種碾壓的方式滿足這些被壓抑的需求，如果這個賽道已經有一種高效的替代方案，AI改造的意義并不大。第三，這是否是在大模型的延長線上“蹦跶”的生意？

首先，孫克強的推演是，用戶研究是真需求，2024年全球市場規模是890億美元，未來三年內會達到1000億美元，十年內預計能到1400億美元，每年保持大概6%的增速。在這樣的增速下，頭部效應卻并不明顯，全球最大的市場調研公司并沒有滿足這個行業的所有需求。因為傳統的用戶研究是一個勞動密集型的行業，多少服務量取決于多少人，這個行業大多數的公司都是小作坊，每年幾千萬的營收，天花板明顯。

第二個核心是AI是否能夠通過一種碾壓的方式滿足這些被壓抑的需求？孫克強的回答是，可以。并且，這個領域之前并沒有類似的效率提升解決方案。AI能夠將傳統用戶研究的單線程、低并發的模式，提升到成百上千的并發，將邊際成本大幅降低。

第三，“大模型是一個好的回答者，但不是一個好的提問者。”孫克強說，而此后大模型也不可能，或者沒有動力變成一個好的提問者，這種空白，就是創業公司的機會。

如果通過提示詞工程或者后訓練的方式提升大模型的提問能力，效果有限，唯一的解法就是訓練專門的垂類模型，這是產品開發中最難的環節，也是投入時間、人力和成本最大的環節。

他們與一些一線咨詢公司合作，邀請最好的主持人入駐平臺，用人工進行訪談，他們在現場訓練模型，沉淀主持人的提問能力、訪談方式、對行業的理解和認知。在這樣的情況下，如果主持人要訪談100個高度重復性的用戶，真人主持人只需要先訪談5個，剩下95個都可以用自己的AI分身訪談。

引入真人，這是Mizzen和Listen Lab最大的不同。孫克強想要的，是一個平臺級的生意。

而這個甲方、主持人和受訪者的三方平臺，他們會在這個平臺上聚合，也會在這個平臺上獲益。甲方能夠在平臺上以百倍于傳統用戶研究的速度獲得用戶洞察；主持人能夠獲得百倍于傳統訪談的收入；受訪者也可以通過分享自己對產品的態度獲得禮金。

這個平臺，被孫克強稱為“通向偉大之路”。

“你看，這是不是很妙！”說到這時，他很興奮，我說，這其實是一個“讓世界變得美好”的目標，我們擊了個掌。

這種商業模式的底層邏輯，是他自己對AI原生的理解和推演。

這是一位對“AI原生”有極高信仰，并在創業第一天就以這種方式構筑商業模式和組織的創業者。

一家AI原生的公司應該具備哪些特征？孫克強想得很清楚，第一個特征是高效，能夠高效獲得你認為重要的東西；第二個特征是飛輪——用戶在里面表達偏好，模型就能進一步優化；第三則是所有環節能用AI的都用AI。

在Mizzen內部，嚴格踐行這一點。前段時間有基金要給他們做盡調，孫克強他們發現，既然盡調本質上也是一個深度訪談，他們直接讓Mizzen生成了一個盡調研究的訪談大綱，丟給團隊成員，最終幫基金直接生成了一個盡調報告。

Mizzen團隊在普陀的公寓內拍的照片 右二為孫克強 圖片由受訪者本人提供

他們如今的團隊僅有8個人，窩在孫克強在普陀區租的房子里，8個人跑出了Mizzen的第一代產品。產品發布后，開始有大量客戶找來，他們的銷售額已經增長了5倍。在這個過程中，孫克強他們發現，大家的需求點和緊迫程度各不相同，為了找到目標客戶，他們直接用Mizzen為自己做了個用戶研究，篩選出緊迫且愿意付費的客戶。

因為這種“AI原生”的信仰，他對PMF有不同的理解。與大部分AI應用初創公司尋找PMF的思路不同，許多人認為，只要有人愿意付費，就能驗證PMF的成功。但孫克強不這么理解。“我的要求是，這個平臺能夠實現自我增長。”孫克強說，如果再明確一點，就是人工在里面介入的越來越少，如果未來平均花在品牌方身上的時間不超過半小時，這才是PMF的成功。

至于Mizzen未來的市場規劃，孫克強表示，明年將會開始布局海外市場，他會自己先過去，再逐步建當地的團隊。

一、尋找一個類似“廣告稅”的切口

虎嗅：能否先說說你的研究經歷？

孫克強：我還沒畢業的時候在Meta實習。雖然是實習，但我帶了很多項目，我們當時在做一個3D眼鏡的開發，這個功能是，只要你戴上眼鏡，哪怕和對方隔得很遠，只要對方也佩戴，就能夠通過眼鏡看到。

2023年大模型出來了，我用生成式的方法做這個項目。但另一方面，我還做人類偏好研究。生成方面我涉獵很廣，3D、4D、2D還有視頻領域都有涉及，基本覆蓋了整個生成式技術路線。Louis（Musical.ly創始人）后來找我溝通，就是看中我在生成式方面積累的研究經驗，希望負責視覺算法相關的工作。

人類偏好研究是我博士中期意識到的方向，現在這也成了我最有影響力的一個研究系列，我們在這方面積累了很多經驗。

虎嗅：你之前一直在3D生成領域，但你的創業經歷卻并沒有延續這條線，為什么？

孫克強：我在思考創業路徑的時候，主要思考三個問題：首先是不是真需求？其次AI的能力是否能帶來顛覆性改變？第三，這是不是通往偉大之路。

3D生成的市場客觀來看還沒那么大，這是第一個問題；第二個問題，AI的能力對這件事能帶來顛覆性效果嗎？不，起碼現在來看AI在3D生成的效果還達不到理想狀態。另外我認為初創公司做這種高維模型，資源有限，勝率很低。

虎嗅：當時Louis找你的時候，你們做的創業項目是什么？

孫克強：是C端的雙邊互動陪伴平臺。“雙邊”指的是創作者和消費者，創作者可以在上面創建一個IP形象，這些角色是可互動的，還有視覺呈現，用戶可以上來跟這些角色交流。

虎嗅：那個項目是從什么時候開始做的？

孫克強：我們從2024年開始做，做到今年5月份。Louis更早介入，從2023年底就開始籌備了，我們一直做到2025年5月份把項目關掉。

虎嗅：那后來為什么不做了？

孫克強：當時做那個陪伴平臺核心還是解決人的孤獨感，傳統的陪伴要么是找現實中的朋友，要么是自己排解，我們就想做一個可互動的媒介進行互動陪伴。那個時候，有一個叫做Character.AI的公司，其實也在做類似的事，但他們只有文字陪伴，只能聊天，看不到角色形象，也沒有更豐富的互動形式。所以我們做了一個能直接在移動端和這些虛擬角色語音聊天，也可以發送語音消息的AI互動陪伴。

那個時候，我們的長留存用戶平均每天使用時長能達到200多分鐘，超過其他競品的水平。最后之所以不做了，是因為我們發現這個場景很難泛化，尤其是一對一的陪伴場景，最后大量都走向擦邊。

虎嗅：這個項目做了多久之后，你們發現方向有點偏了？

孫克強：其實2024年12月，我們就已經開始意識到這個問題。當時我們的長留存雖然比同行好，但和我們自己預期的好產品、好品牌該有的長留存差距很大。舉個例子，TikTok、Musical.ly這些產品能達到40%以上，游戲類產品大概60%以上，而我們只有10%，這完全不合格，這意味著我們賺錢很難，獲客進來的DAU（日活用戶）會快速流失，這是個很大的問題。

所以我們當時就開始反思，為什么用戶留不下來？后來發現了一個核心矛盾點：那些留下來的核心用戶，每天使用時長能到200多分鐘，但只有極少數人能長期留存。我們當時iOS端的DAU大概3萬，但30天之后能留下來的，還不到10%。這是一種非常低效的用戶獲取方式。

虎嗅：這其實是虛擬AI陪伴這個賽道本身就存在的核心問題，而不是單一產品的問題。

孫克強：對。Character.AI去年被Google收購，也是因為里面出現了類似問題，他們的情況和我們差不多。

虎嗅：這段創業經歷，對你之后的創業帶來什么影響？

孫克強：Louis在領導力和公司決策方面是我至今遇到最有經驗和成熟的創業者之一，跟他合作，我在產品能力、運營增長，還有技術突破與產品結合各個方向都積累了很多經驗。

他有很多獨特的觀點，對我啟發很大。我們之前聊過他做的Musical這個產品，大概在2014、2015年前后，Musical所處的短視頻賽道是“百團大戰”，競爭者非常多。我之前問過他，為什么Musical能在眾多競品中脫穎而出？他說核心原因是“前置攝像頭”。當時大部分短視頻產品都在用后置攝像頭拍攝，而他們是第一個把前置攝像頭用起來的，具體而言就是放一段背景音樂，用戶對著鏡頭對口型，看起來就像自己在唱歌一樣，這個玩法最后引爆了市場。他的觀點是，要挖掘前置攝像頭的生產力。其實早年前置攝像頭就存在了，比如翻蓋手機時代就有，但直到移動互聯網發展起來后，他才把前置攝像頭的這種生產力應用挖掘出來，最后讓Musical成功跑了出來。

這個例子給我最大的感悟是看似是應用層、軟件側的突破，本質上還是靠底層技術積累支撐的。這個感悟對我這次創業也有很大影響，相關性很強。

我還曾經問Louis，游戲和廣告哪個商業模式賺錢更多，他說是廣告。他說廣告就像一種“稅收”，因為各行各業都需要廣告、需要增長，廣告可以在每個行業里切一道口子，從中分取利潤，所以市場規模非常大。

我豁然開朗，這也和我們現在的商業模式思路類似，我們在思考，能不能找到一個像廣告這樣，能服務各行各業的切入點？最后發現，用戶研究就是這樣的切入點。

一個“讓世界變得美好”的商業模式

虎嗅：你為什么認為Mizzen現在做的這件事，不是在大模型的延長線上？

孫克強：首先我認為大模型不是一個好的提問者，大模型公司也沒有動力去把現在的模型訓練成一個好的提問者。大模型可能會按照你的要求輸出一個訪談提綱，但在實際訪談中你會發現有很多現場互動過程中迸發出的新問題，這肯定不在大模型的思考鏈路里。

虎嗅：用戶研究這個賽道已經出現了上百年，為什么你認為這是一個AI可以顛覆和改變的行業？判斷依據是什么？

孫克強：主要基于三個點。第一，這個領域的需求首先是個大需求，而且現在明顯處于供不應求的狀態，這是個核心痛點。用產品語言來說，就是“真需求”。

我們先通過幾個維度確認它是真需求。首先是市場規模，2024年全球市場規模是890億美元，未來三年內會達到1000億美元，十年內預計能到1400億美元，每年保持大概6%的增速。

可能有人會問，市場這么大，全球最大的用研公司是不是已經把需求都滿足了？根據我們自己的體驗，實際是供不應求的狀態。它能保持穩定增長，其實是因為供給側卷起來了。傳統模式靠人力提供服務，有多少人就只能產生多少服務量。舉個例子，大公司里只有不到10%的項目能做用戶研究，都是那些最頭部、最盈利、老板最關注的項目。但其實不少大廠產品經理，手頭可能堆著20個需求，根本不知道該先做哪個，基本只能靠拍腦袋或者機器分析數據。他們也想把這些需求交給運營團隊做用戶研究，但運營團隊完全排不過期，很多邊緣需求就這么被壓制了。還有我們上一次創業時，接觸過一些北美用戶，他們做用戶研究得凌晨四點起來配合。

還有一些海外小公司，比如有客戶要研究海外寶媽在K12教育中對不同教育產品的需求。這些公司很多都在海外，中國創業團隊做海外業務其實很痛苦，很難批量觸達。而我們能幫他們快速觸達目標用戶，解決他們的痛點。

第二個核心點是這個領域有沒有可能通過AI實現顛覆式改變，用一種碾壓式的方式滿足這些被壓抑的需求？我們發現是可以的。原來只有人類具備溝通、調研這類能力，現在AI能替代人類完成這類工作，把原來單線程、低并發的人力服務，提升到成百上千量級的并發，產能直接提升了兩個數量級。

更重要的是我們切入的這個場景，原本效率就非常低。如果之前這個領域已有類似效率的解決方案，那價值就不大了。之前這個行業的邊際成本很高，每多接一個項目、多做一次訪談，就需要多投入1個小時的人力，尤其是主持人的成本，幾乎和受訪者的成本持平。接多少樣本的項目，就需要對應多少人力成本，根本降不下來。

但現在我們能用AI全流程替代人力，而且AI的成本每個月都在快速下降。所以AI能大幅降低我們的成本，同時大幅擴大服務規模。這就是我選擇這個方向的第一個核心要點：AI能讓這個領域的成本大幅下降。

第三個要點是，我不想做小作坊式的公司。用戶研究、咨詢行業里有很多小作坊式的企業，這很像工業革命前的紡織作坊。蒸汽機出現之前，家家戶戶都有織布機，不管是國內還是西方，都是小作坊模式；但蒸汽機出現后，就有了工廠，實現了規模化生產，取代了小作坊。

我們想做的是一家偉大的公司，一家規模化、平臺化的偉大公司。現在我們看這個方向，發現它確實有這樣的潛力，能通過規模化把傳統的用戶研究小公司都整合進來，收斂到我們的平臺。

虎嗅：關于“通往偉大之路”，這個規模化、平臺化的公司，你怎么考慮？

孫克強：最終我們會變成一個三邊平臺，這三方都在平臺上獲益，甲方就是在這個平臺上以最快的速度，百倍于傳統用戶研究的速度獲得用戶洞察。而主持人在上面獲得百倍于傳統的訪談收入，因為你之前得訪談100個人才有100份收入，你現在訪談5個人，剩下的這些人也算你的訪談成果。另外受訪者也在這里獲得了收益，因為他有更多項目可以做，他可以更多地分享自己，通過分享自己的日常生活或者對一些產品的態度，來獲得禮金，這就是三方共贏的局面。

虎嗅：這是一個“讓世界變得美好”的一個創業想法，這個想法你是逐步想到的，還是有一個恍然大悟的瞬間想清楚的？

孫克強：其實是整個創業過程一直探索的，我在幾個月前就知道，這里最核心的要素是主持人，然后我就開始思考如何以更快的速度收集這個行業里最高質量和最有價值的數據。

只有人參與的足夠少，才是PMF的成功

虎嗅：在整個產品開發環節中，你認為最難的是什么？

孫克強：模型研發。

虎嗅：為什么要自研一個垂類模型？這其實對初創公司來說是一個比較“重”的事情。

孫克強：其實也不是第一天就想清楚的，我們八月初到九月份，訪談很多一線主持人，在傳統的用戶研究里面，大家最關心的就是看每一個主持人能夠問好問題。因為一線做用戶研究的人對這個事情特別敏感，只要聽5分鐘，就可以很明確地辨別出來這個主持人的能力。

虎嗅：這個專業性體現在哪里？

孫克強：有一個很經典的案例，后來被稱為“口嫌體直”，索尼當時做了個音箱，他們在分析要用黑色還是亮黃色時，找了很多的受訪者來，當問受訪者喜歡哪個顏色時，受訪者都會選擇黃色，黃色更有活力、更青春，但實際上最后讓大家拿走一個喜歡的，大家都選了黑色。也就是說，大家的表達和實際做的事情，可能會有很大的差別。在這里，整個提問需要很有技巧，同時這里也有很多隱性knowhow，要通過感受捕捉。

虎嗅：為了能夠將這些隱性的knowhow植入到產品中，你認為唯一的方式就是訓練垂類模型，而不是運用大模型的能力，通過后訓練的微調或提示詞工程這種成本更低的方式進行？這是你們成立第一天就想清楚的事情嗎？

孫克強：這是兩個問題，首先是在提問這段，是用真人，還是用AI。

我們選擇的是提問側用AI，回答側用真人。為什么這么選？這就是另一個問題。

傳統的模型和傳統的大公司他們沒有動力打磨一個好的提問者，大模型充其量是一個好的回答者。

另一方面，這方面的數據在互聯網公開平臺我們沒有找到，用戶研究的數據是私有化的，通常歸屬于每個廠商，因此我們就需要想辦法在過程中沉淀我們的數據，增加我們對行業的理解，所以我們需要自己做垂類模型。

虎嗅：你們現在已經在產品里接入這個垂類模型了嗎？

孫克強：我們預計在接下來四個月時間里研發完成這個模型，但這個事情比較難，因為它消耗的資源，不論是算力還是人力都非常多，因為這個事情大家之前沒有研究過。

虎嗅：在這方面，和你們做類似事情的Listen Lab其實漲得很好，不久前剛融了2700萬美元。如今AI行業的競爭十分激烈，你們怎么跑贏先發者？

孫克強：我們可以回看Listen Lab現在的體系，他們一直在調開源模型，但因為沒有人工引入，這個閉環沒有形成，未來在產品力上將缺乏大的突破。我們將真人主持人的引入，包括“觀察室”的產品設計，確保我們的模型能力不斷貼近真人，從而使得我們的核心競爭力逐漸超越先發者。用戶研究，其實就像用尺子來測量你的用戶。品牌方很在意尺子準不準。當我們做出一把顯著更準的尺子，那誰是第一個發明的，就沒那么重要了。

虎嗅：AI可能會改變行業范式，很大一部分就是讓很多行業跳過SaaS階段，直接進入人機協同階段。現在看來，用戶研究是一個。你自己實踐下來有什么案例可以說明這點？

孫克強：SaaS其實只是優化，不是顛覆。比如原來效率60分，用了SaaS之后提升到65分，本質上還是幫人提高效率，關鍵還是靠人，沒有實現真正的范式改變。

我們有個很經典的案例，能很好地說明這個差異。有一個茶飲品牌客戶，他們團隊很困惑業績增長乏力的原因，猜測了很多可能：比如新品推出頻率太低、品控不好、價格太高、優惠力度不足、活動太少，或者競品越來越多導致用戶流失等等。要驗證這些猜測，傳統方式得花一個月，還得花不少錢。而且這個茶飲品牌的市場覆蓋很廣，鋪開調研非常費勁。

我們幫他們在一天內就訪談了50個用戶，通過快速調研，理清了核心原因：原來是價格太高了，所以用戶的興趣度下滑。同時我們也給出了正向反饋：他們的品控做得很好，用戶并沒有明顯感受到品質下滑。我們還進一步幫他們分析，未來推出什么樣的市場活動、運營活動，能讓用戶重新下單。所以就是這樣，一天內就幫他們找到了核心問題和解決方案。

虎嗅：現在AI應用都說數據飛輪——用戶用的越多，反饋越多，模型效果越好。你們現在訓練的是一個好的提問者，你們的飛輪怎么轉起來，如何形成閉環？

孫克強：這其實是我們一個差異化的點。我們會在整個過程中引入真人，也就是最好的訪談主持人。我們現在和很多一線咨詢公司合作，邀請好的主持人到我們平臺，先幫我們用人工進行訪談，然后我們現場訓練模型，去構建一個屬于主持人的Agent，沉淀出這些提問能力、訪談方式、對行業的理解和認知。

未來的情況，如果一個項目要訪談100人，假設這100人有高度可重復性，真人主持人可以先訪談5個，剩下95個用主持人的AI分身去訪談。

我們就在這里沉淀下來最好的數據，我們也通過這些數據，結合我們自己的AI研發能力，形成這個世界上最會提問題的AI主持人。

虎嗅：是什么樣的場景和契機讓你想到這樣的做法？

孫克強：是我在給我這一次創業的老股東分享的時候。當時我其實在和他分享創業的心得，我告訴他這件事情最有價值的垂類數據就是主持人的提問能力，這是我基于一兩個月的時間做的客戶洞察了解到的。在我們探討未來格局的時候，我們聊到最核心的要素，是如何才可以以最快的速度積累這個數據，靈光一現，我們發現最直接的方式就是單刀直入，直達中心。既然主持人最重要，那么現在企圖用AI直接替代主持人這個方式就不合理，所以我應該邀請最好的主持人到平臺來，我們共創這樣的三邊平臺。

這里面最關鍵的是，如果我想讓這個東西以最快的速度賺錢，就要讓更多人在這里受益，原來一個主持人訪談用戶的賺錢模式不是最優解，他們的時間和精力都是有限的，但是AI賦能之后，他們可能可以以百倍速度賺錢，這時候平臺雛形就體現出來了。

虎嗅：這確實是一個靈光乍現的時刻。現在很多AI應用公司的增長速度非常快，如果在一個賽道里已經有類似標的，而后來者又沒有明顯增長優勢，可能會被淹沒，因此很多公司不僅要懂得如何做好產品，還要學會如何做增長，你是怎么做的？你有增長焦慮嗎？

孫克強：我認為增長模式有很多，有產品驅動，也有銷售驅動，當然也有平臺驅動的增長。

我認為AI for用戶研究這件事，至少在未來1年-2年內是一個產品驅動的增長。因為這是一個新興賽道，在供給不足的情況下，誰能在里面做得更好，誰就能獲得用戶。

現在大家還沒有一個好的提問模型，在大模型問不好問題的情況下，誰能在里面做好提問這個事情，品牌方就會更愿意使用這個產品。

我們沒有增長焦慮，因為現在其實已經進入了一個很好的增長狀態，上個月至今，我們的銷售額增長了大約5倍。

我們現在是國內第一個用戶研究的AI Agent，不論是完整性還是未來迭代規劃都非常健康；海外市場我也不擔心，因為這個商業模式是獨一無二的，我們是全球唯一一個把真人引入到提問模型的訓練過程的。

虎嗅：產品從研發到上線，大概迭代了幾個版本？這個迭代邏輯是什么？

孫克強：大的更新迭代是兩次，中間有漸進式迭代。我們會直接把產品給一些大的品牌方試用，看他們的反饋，這個邏輯就是看客戶需求。

虎嗅：基于這個產品，你做過哪些加法，又做過哪些減法？

孫克強：我覺得有一個加法是我們邀請受訪者把攝像頭打開，這對我們整個訪談的質量是非常大的作用。因為我們沒打開的話，品牌方是不是會擔心說，回答者是不是AI？當他能看到對面這個人的時候，他就覺得這個東西跟他真實的體驗是一樣的。

減法除了我們把全流式的對話，改成需要按鍵點擊才開始。我們把AI主持人的視覺元素去掉了，因為從我們的理解，主持人問出來的問題才是最關鍵的，哪怕你的AI主持人做得再逼真，這不重要。

虎嗅：你怎么定義PMF的成功？

孫克強：有些人覺得只要有人愿意付費，那就是PMF的成功，但我自己的要求是，我希望它實現自增長。平臺級意味著人工在里面介入足夠少，我在這邊有一個足夠小的標準，我們應該只有一個客戶成功，這個客戶成功不應該是跟客戶泡在一起，而是幫他們解決一些技術側的問題就夠了，客戶遇到一些搞不定的問題的時候，再來給他們提供服務。或者這里可能有一個比例，比如平均在一個客戶身上花的時間不能超過半個小時。

虎嗅：那你們現在一個項目在客戶身上花的時間是多少？

孫克強：平均要花8個小時。

虎嗅：所以這個產品在你現在看來，還不夠AI原生。

孫克強：是的，它及格了，但離我理想的樣子還有很長距離。

虎嗅：你打算多久實現理想的AI原生狀態？

孫克強：半年。

虎嗅：你對AI原生這件事如何理解？一個真正的AI原生產品應該具備哪些元素？

孫克強：一個首要條件是，高效獲得你覺得最重要的東西，這是一個AI原生公司最重要的。

其次是飛輪。現在增長得特別好的公司，都具備這樣的飛輪，比如Cursor，他們通過最快的速度積累最高質量的數據，快速迭代，提升自己的模型，因此盡管AI for coding的賽道，隨著大模型能力的提升，很多公司逐漸被吃掉，Cursor只要健康迭代，就很難被追上，這是一個關鍵，也是AI時代，一家AI原生公司構建的壁壘。

第三，所有環節能用AI的都用AI。

虎嗅：這其實也是一種思維方式，你們自己平時怎么踐行這件事？

孫克強：前段時間有個基金要給我們做盡調，我們說這個太費勁了，盡調其實本質上就是一次深度訪談，所以我們直接幫他們創建了盡調研究的訪談大綱，然后丟給我們的小伙伴回答，最后幫他們生成一個新盡調報告。

還有，例如我們產品發布后，開始有大量品牌方找我們，我們發現這些客戶需求不同，我們用自己的平臺，幫我們自己做用戶研究，了解他們的需求點和需求緊迫程度，如果他們很著急并且還有預算，我們就立馬安排人和他們見面，每個環節都爭取把AI的價值發揮到最大。

虎嗅：你們現在一共幾個人？

孫克強：8個人。

虎嗅：你對于AI原生的想法是怎么一點點構建出來的？或者說是從哪些地方獲取的？

孫克強：是我過去10年AI研究的經驗，讓我首先就會關注這里最關鍵的數據以及設計數據收集鏈路，未來我能夠以什么技術路線把這樣的場景解決得更漂亮。

其實ChatGPT出來之后，從我的角度我覺得沒有太多本質區別，都是用一堆之前不能及的參數量，在之前不能做到的算力加持下，把超大規模參數量配置到某個特定的分布上，這是一個擬合的過程。對我來說，構建低成本、高效、高質量的數據標注體系，是我最直覺的思考方式。

虎嗅：你們當時有沒有設想過主要的競爭對手可能會是什么類型的公司？

孫克強：有可能做這件事的公司，比如京東。京東內部有自己的運營部門，而且他們現在也在發展AI相關業務，而且京東有天然的受訪者優勢。

但同時京東也不一定能成為我們的對手。第一個原因，這不是京東的核心業務，所以他們在這個領域投入的人力和資源密度肯定不如我們高。我們表面上看是在和京東競爭，實際上是在和京東內部某個運營部門的幾個同事競爭。我們公司現在雖然只有八個人，但現階段在這個業務上的人力投入和人才密度不一定比京東差。

第二個原因，對京東來說，這個業務不是非做不可的；但對我們來說，這件事很重要，這個項目如果失敗了，公司可能就沒了，所以這是我們必須守住的戰線，我們一定會全力以赴。另外，大公司內部資源調配都有流程，比如我們現在要拿幾百萬美元的預算投入這個業務，很快就能落地；但在京東，負責人不一定能第一時間把這些預算申請下來、全部投入進去。所以在資源投入的效率上，我們也是有優勢的。

所以說，我們是有可能第一個在這個賽道里做成最大的公司。傳統小作坊模式下的行業最大公司已經做到百億美元市值，我們有可能做得比他們更大。

虎嗅：所以你相信自己會做成一個平臺類公司？

孫克強：我想我們會做成一個偉大的公司。因為我們實際在解開傳統產品迭代中的最重要bottleneck（瓶頸）。

我們看產品迭代的閉環，傳統的產品迭代，一定是從用戶研究開始的。首先要理解用戶，搞清楚用戶需求、付費意愿等；然后基于這些信息確認產品方向、推進迭代；產品迭代完成后，還要go to market；用戶使用后產生反饋，再基于反饋制定下一輪迭代計劃，形成閉環。

我們發現，現在產品迭代的效率已經有了成百上千倍的提升，尤其是互聯網產品。但像硬件產品，比如3D打印相關的，還需要整合供應鏈，通過不斷積累產品迭代數據來提升效率。唯獨用戶研究這一環，一直沿用非常傳統的方式，效率和百年前沒什么區別。之前也有公司嘗試整合，但最多只能把原本需要一個月的時間縮短到八天，只是稍微減輕了一點負擔，但沒有形成閉環，也沒有全鏈路打通。

所以我們提出了一個自己的概念叫Vibe userresearch。現在行業里大家更認同的是vibe coding，簡單說就是憑感覺、憑經驗，做產品。比如覺得界面不好看，就直接跟團隊說要改界面，然后團隊就去調整。我們未來希望用戶研究也能做到這樣高效。比如我是產品負責人、創始人或者市場部人員，早上到公司發現數據下滑了，我只要把“數據下滑了，想知道原因”這個需求提出來，AI會全程打通流程，去觸達用戶、理解用戶，然后快速出一份報告，告訴你核心原因。

隨著我們vibe user research的實現，傳統產品迭代中的最重要bottleneck將被解開。整個產品有可能進入新的自迭代、自增長、自升級的范式當中。我把這個定義為“產品智能”，因為產品開始有了生命，會自動從用戶側感知環境的反饋、自動思考并決策進化鏈路、從而完成自我升級。這是令我們振奮不已的。

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