在日本和北美，他們向“孤獨”收費｜獨家對話心影隨形COO王碧豪

“Killing Time”將成為AI的主戰場？

AI 的下一個形態是什么？

是無所不能的超級助理，還是與我們共享時光的朋友？ChatGPT 之后，大多數創業者涌入 AI 提高生產力的洪流中，致力于創造更聰明的秘書、更高效的代碼工人、更不知疲倦的分析師，這是一條清晰、正確，且被資本與輿論充分灌溉的道路。

然而，有一小群人，調轉了航向。他們問了一個看似“反效率”的問題：當 AI 省下了我們的時間，我們最終要用這些時間做什么？答案的另一面，叫做“Killing Time”，通俗的來講，AI 幫我們省下的時間終究會帶來很多消費、娛樂、陪伴的需求，而這也是 AI 賽道中的另一個選擇。

圖說/心影隨形聯合創始人王碧豪

圖源/受訪者提供

王碧豪和他的團隊，正是這“反效率”路徑上的探索者，他們想創造一個陪你“Killing Time”的 AI 伙伴。2013年，王碧豪從北京外國語大學阿拉伯語專業畢業，趕上了中國互聯網出海的第一波浪潮。他形容自己的履歷“挺違和”——一個學外語的人，最終在編程和人工智能的世界里找到了共通的語言邏輯。

十年后，這位先后在百度、B站、快手等公司歷練過的互聯網人，與老同事劉斌新再次聯手創立心影隨形。這一次，他們捕捉到的時代入口是AI陪伴。與許多選擇“生產力工具”賽道的創業者不同，他們研究的方向是，如何讓AI來拯救孤獨又無人喝彩的游戲時光。2025年，“心影隨形旗下“逗逗 AI”正式上線，10天內就新增了 100萬用戶。去年年底，其海外版本“HakkoAI”海外用戶超過 20萬，留存率超過國內，成為 AI 陪伴領域的一匹“黑馬”。

王碧豪認為，AI 的終極價值不止于提升效率，更在于創造前所未有的、個性化的娛樂與情感體驗。在游戲這個能讓人沉浸數小時的世界里，一個能“看見”屏幕、能主動搭話、能記住你跨游戲喜好的 AI 伙伴，或許比一個教你通關的“老師”更有吸引力。

這不僅僅是一門關于陪伴的生意。在王碧豪的推演中，AI 正在打破“貨架”，未來人們消費的短視頻、故事乃至游戲體驗，都可能由 AI 實時生成，與每個人的瞬間興趣同頻共振，這條路通向一個“消費即生成”的世界。

我們和王碧豪聊了聊。我們想知道：為什么選擇這條看似“不主流”的路？一個 AI“玩伴”和普通的聊天機器人到底有什么不同？在技術快速迭代的今天，這樣的產品能走多遠？更重要的是，當我們越來越習慣和 AI 相處，人與 AI 的分工和邊界到底在哪里？

以下是經過編輯后的對話：

AI能做的無非是“Saving Time”和“Killing Time”

REBOUND：

你學阿拉伯語出身，卻在做 AI 陪伴，這個跨度聽起來有點大。這段經歷對你做 AI 創業有什么特別的啟發嗎？

王碧豪：

是挺違和的。但在學外語的過程中，我發現編程語言和人類語言的邊界其實沒那么大，底層都是邏輯和規則，這個認知讓我很早就開始接觸編程。2013年畢業時，正好趕上中國互聯網企業第一波出海，我去了百度做國際化，那是 PC 互聯網時代的尾聲，我們出海到了阿拉伯語國家。

后來在百度的大搜索、蜂巢都做過，對 AI 的早期形態——機器學習怎么用到業務提效上，有很深的研究。再后來在B站負責創作者生態、花火平臺和商業化，在快手做生態商業負責人，這些經歷讓我對內容、對社區、對“人”的理解更具體。

所以到了 2023年，我和百度的老同事劉斌新商量著創業，我們看到 ChatGPT 改變了一切。以前的 AI 研究還是個“預測”，ChatGPT 讓它變成了現實。我們判斷，AI 已經能通過圖靈測試，和人的溝通打通了。在這個層面，就有兩個做事路徑：一個是“Saving Time”，提升生產力；另一個是“Killing Time”，你用省下的時間去娛樂。

我們判斷“Saving Time”這個賽道，大模型公司會有更強的競爭力，因為它本質是工具，是互聯網的早期路徑。真正的爆發其實在后面的“Killing Time”，就像抖音的崛起。我們想提前布局，再結合我們在 B站、快手對內容、對二次元人群的理解，覺得自己有些認知上的先發優勢，就選了這個賽道。

圖說/心影隨形國內版

圖源/受訪者提供

REBOUND：

那為什么最終切入了“游戲 AI 陪伴”？是因為你個人是硬核玩家，還是認為游戲是最好的場景？

王碧豪：

核心邏輯是“注意力”。在互聯網時代，注意力是最稀缺的資源。一個人一天在線上可能就 10 到 14小時，我們要找一個用戶能整塊、大量消費時間的場景。首先就是玩游戲，一坐三四個小時很正常。其次是看長視頻，比如電影。

我們發現，即使在沒 AI 的時代，在游戲里交到的朋友，情感鏈接也往往更深，因為你們有共同的經歷。這種共同經歷會放大陪伴感和成就感——我的游戲成就能被人看見，這提供了很高的情緒價值，所以我們最終決定從游戲陪伴切入。

REBOUND：

你定義的“AI 陪伴”，和我們平時跟人微信聊天，或者跟 ChatGPT 對話，根本的不同是什么？

王碧豪：

傳統的 AI 聊天是線性的，輸入一句，AI 回一句。但真人交流不是這樣，微信上發消息，對方可能不回，或者很久才回。這叫非對稱交流，現在很多 AI 陪伴產品也在做這種非對稱體驗。

但更關鍵的是“活人感”。就像 openclaw ,它比較像“人”，它能主動發起信息，還能理解整體上下文，會掃描記憶和本地環境，主動找話題。重要的是，它通過微信、Telegram 這類工具來交流，不是一個孤立的 APP，這更自然。它的回復也更像人，比如你發個任務，它可能先回“收到了”，過幾分鐘才給結果，因為它需要“處理時間”。

AI 陪伴也符合這些要素。一是非對稱且主動，通過“視覺上下文”讓 AI 知道屏幕上在發生什么，由 AI 自己決定何時對話、聊什么。二是共享的上下文。通過視覺，AI 不只是知道你輸入的信息，還知道你正在“看到”什么。這很重要，就像“咱倆在一塊兒干同一件事”，你看到的我也能看到，這樣才能在同一個頻道上對話，這就是 AI 陪伴和 AI 聊天的核心區別。

REBOUND：

所以為了實現“看見”游戲畫面，你們自研了視覺語言模型？

王碧豪：

對，我們叫它“心影”模型，在國內是備案過的“心影大模型”。

REBOUND：

這個模型在游戲理解上比通用大模型領先 30%-50%，這具體怎么體現？

王碧豪：

通用大模型不會為游戲場景做特殊優化，我們的主要在“看見”和“看懂”兩個層面優化了。

“看見”的核心是快。游戲畫面是連續變化的視頻流，要理解它，token 消耗量巨大。我們必須用最少的 token 輸入，理解最多的內容，才能保證回復速度。想象一下，你打 Boss 正激烈，想讓 AI 評論，如果它十幾秒后才說“打得漂亮”，你戰斗早結束了。現在大模型的發展趨勢是“越好的模型越慢”，因為需要復雜的推理。我們反其道而行，在“看見”的優化思路上就和通用模型不一樣。

“看懂”的層面，通用模型訓練數據一視同仁，而心影更側重使用游戲畫面數據。游戲世界和現實世界的物理規則差異很大，有些規則在游戲里會被打破，這讓通用模型難以理解。我們對游戲進行專門訓練，能讓 AI 更能理解游戲語境，這是我們有特殊優化的點。正因為走了差異化的路，我們才能領先，不是我們人有多厲害，是路選對了。

AI陪玩到底扮演了什么角色？

REBOUND：

現在的 AI 游戲陪玩應用，需要和不同的游戲（比如《王者榮耀》《金鏟鏟之戰》）廠商合作，針對特定游戲訓練模型嗎？

王碧豪：

底層模型是通用的，任何游戲、電影或屏幕截圖輸入，都能較好識別。我們重點推廣某些游戲，更多是運營考量，為了獲取這些游戲的用戶。技術上，我們通過“屏幕共享”實現，不依賴游戲公司的合作。

但在運營上，我們當然希望合作。比如之前和《鵝鴨殺》聊過，看能不能在游戲內做植入，幫助用戶更好地轉化為活躍玩家。這不是依賴，而是 Go-To-Market 的共贏關系。

REBOUND：

但像《王者榮耀》這類游戲，內部也有 NPC 講解攻略或提供類似陪伴的功能，這會和你們沖突嗎？

王碧豪：

功能上可能有重疊，但人群和出發點不同。我們的用戶關系是綁定到“人”本身，而游戲公司是做功能，綁定在“游戲”上。游戲公司是從游戲需求出發優化，我們是從用戶需求出發優化。

而且沒有一個玩家一輩子只玩一款游戲。他會在不同游戲、不同場景間切換。我們的愿景也不僅是游戲陪伴，未來要擴展到其他場景。openclaw 在我看來也是一個陪伴型產品，是“辦公搭子”，突出“養”的概念。我們的伙伴也突出“養”，你帶他玩的游戲越多，他越了解你。我們更強調情緒和情感，提供共鳴、共情和情緒價值的放大，我認為這比功能性更重要。

REBOUND：

所以用戶需要的不是一個教練，而是一個能一起喊“加油”的朋友。我看到你們的陪玩角色有很多人設，比如“陪打女友”型。你們在人設打造上，會偏向“線上虛擬伴侶”這個方向嗎？

王碧豪：

一開始我們按“二次元原則”設計，因為動漫里有各種現成、經典的人設類型，這樣設計省力，也容易成功，有現成的受眾基礎。

但現在我們對 AI 的理解變了。每個人都可以有自己專屬的AI伙伴。從去年的 AI Coding 浪潮到今年的 AI Agent（龍蝦）浪潮，都能看到一個趨勢：每個人的“龍蝦”都不一樣。這是我們認知上的一個變化，從“設計 IP”變成了“每個人為自己設計喜歡的 AI 伙伴”。

REBOUND：

那用戶主要用他來做什么？

王碧豪：

目前大概 60%的用戶會以固有IP為基礎，比如捏一個自己熟悉喜歡的動漫角色。另外 40%會自己原創一個角色（OC）。最重要的洞察是“專屬感”。

第二個洞察是“私有”比例很高。創建角色時可以選擇公開或私有，很多用戶選私有，不希望自己創造的 AI 伙伴被別人用。這又是一個趨勢：每個人在定制屬于自己的東西，而不是把它當成內容創作給別人消費。

AI產品去海外市場，是必然

REBOUND：

你們的產品從一開始就主要定位海外市場？是因為海外付費意愿更強，還是需求更大？

王碧豪：

我們其實是兩條產品線，“逗逗 AI 伙伴”面向國內，“HakkoAI”面向海外。我們在國內發布更早，海外是去年 10月才發布的。

重點轉向海外有幾個原因：一個是AI 產品天生有國際化屬性。做其他產品（比如抖音）本地化成本很高。但 AI 產品，大模型底層就是多語言的，你跟他說西班牙語，他就回西班牙語，天生就是本地化的。做全球化更有利于擴展用戶群。

第二是商業化環境。國內面臨大廠的擠壓，所有創業公司都面臨，大廠免費，你就沒法收費。海外產品普遍收費，而且有小費文化，用戶愿意為好的體驗訂閱。從 AI 屬性、市場環境和商業化環境看，做海外是當前 AI 產品的必然趨勢。

REBOUND：

海外第一站選了日本？日本對 AI 陪伴的需求和付費環境有什么特別的？

王碧豪：

日本有兩個特征。一是人口少且老齡化嚴重，實際可轉化的用戶規模有限。在日本 App Store，一個 100萬日活（DAU）的產品就能進前五。Instagram 在日本也就 300萬 DAU。

第二個是付費率全球最高。日本從昭和時代經歷泡沫經濟，普遍認為任何事都值得付費，尤其是情緒情感價值。二次元文化已滲透全民心智。還有他們的“孤獨社會”和居酒屋文化。從 AI 角度看，用戶可以在這里“摘下面具”，這和去居酒屋消費是同樣的體感。

REBOUND：

聽說你們是當時唯一拿到東京電玩展（TGS）入場券的 AI 游戲陪伴公司？在日本做了什么特別的宣傳？

王碧豪：

主要是做得比較早。雖然海外發布晚，但我們優先在日本內測，2023年底、2024年初就開始了。那時日本用 ChatGPT 的人都很少，他們對新技術的接受有個過程，但一旦用了就會很忠實。現在日本市場已有幾百款 AI 角色扮演或陪伴產品，但它們的起步多在 2024年底到 2025年中，所以我們有先發優勢。

我們在日本也做了很多 PR 工作，尤其是在 Twitter 上。日本人很講究參與感和交互感，會給我們發大量郵件，在推特上積極互動。每個用戶都覺得你提供的服務是客制化的，有強烈的歸屬感，就像日本那些小眾虛擬偶像的粉絲社群一樣。

REBOUND：

日本市場契合但規模小，對需要持續增長的 AI 公司來說，還是不夠吧？

王碧豪：

對，所以我們走的是全球化道路。除了重點運營日本，我們的服務面向全球。增長上，現在的重點是所謂的“T1 國家”，即發達國家，如美國、加拿大、澳大利亞、英國。

REBOUND：

進入北美這些 T1 國家，需要對產品做調整或本地化嗎？

王碧豪：

關鍵區別在于如何匹配當地文化。這經歷了三個階段：工具型產品需要為地區做特殊功能；內容型產品需要為地區做特殊內容。但AI產品不一樣，它天生就是國際化的，因為 AI 自己就是本地化的。

我們在內容上做了一些處理，因為我們提供了 UGC（用戶生成內容）能力，用戶會自己“捏人”，我們不需要為特定國家制作內容。事實上你會發現，找一個 KOL 推廣，他的粉絲也來自全球各地。推廣時，有時某個國家會莫名其妙地“起量”，比如前段時間意大利就起了一波，但我們連意大利語本地化都沒做。所以，AI 產品不需要特殊的本地化，最重要的是打造產品上的“Aha Moment”。

REBOUND：

在海外做 AI 軟件，合規審查是難題嗎？

王碧豪：

主要集中在兩點：商店政策（分發渠道）和收款政策。軟件要符合 Google Play 和 App Store 的政策，主要分三個地區：英語區、韓國、歐洲。最重要的就是 GDPR（通用數據保護條例）和隱私處理。我們的辦法是依托與海外云服務商比如亞馬遜 AWS 合作，利用他們的合規基礎，這對創業公司來說成本較低。

另一點是海外收款合規。歐洲、日韓、北美的銀行體系，中間通過 SWIFT（環球銀行金融電信協會）連接，但實際上又不完全打通。我們更多是利用現有基建，比如 Stripe、PayPal、Google Pay、Apple Pay。需要把銀行體系和支付平臺弄清楚，會踩很多坑。

REBOUND：

有沒有踩過什么坑？

王碧豪：

我以前都不知道歐洲銀行和北美銀行是不完全打通的，也不知道韓國有特殊的隱私政策。邊做邊學吧。

要靠投錢推流的AI產品不是好產品

REBOUND：

在海外營銷，AI 產品是傳統思路找 KOL 合作，還是自己做投放？

王碧豪：

說實話，做市場或用戶增長，根本上是兩條路。一條是 OpenAI 和 DeepSeek 的路，通過大規模媒體報道形成現象級事件，最終達成滲透。我們研究過很多案例，包括 Midjourney。這里面有些共同點：發布時間（每年 2-4月）、準確的技術路線判斷，以及最重要的——傳播性。你的產品和市場概念要讓其他大V、媒體有傳播動力。總結就是天時、地利、人和，每個成功產品都獨特，難以復制。

第二條路是穩扎穩打做用戶，比如字節的豆包。它做到中國第一、世界第三的 DAU，主要靠兩個詞：“內容”和“杠桿”。無論投廣告、做 PR 還是找 KOL，本質都是在輸出內容，告訴潛在用戶“我能做什么”。做完內容后就是做杠桿，讓你的內容能撬動二次、三次甚至更多次傳播。豆包曾官宣，它是字節系所有產品里達到一億 DAU 花錢最少的，靠的就是杠桿效應。

REBOUND：

你說的杠桿，有點像裂變效應？

王碧豪：

是 KOL 的裂變效應。以我們為例，找一個主播直播他和 Hakko 一起玩，其他主播看到后，也愿意自己去用這個產品做直播，這是自發的傳播。我們也做投放，但我認為：投放是冷啟動，不是傳播的根本。如果事情能傳播起來，花 10萬美金做冷啟動就能起來；如果不能，花 1000萬美金也起不來。

REBOUND：

你們現在做到幾十萬用戶，投放了多少？

王碧豪：

沒投多少。現在海外用戶數不止 20萬，大概有大幾十萬規模，但每月的廣告預算就幾千美金。

REBOUND：

現在付費用戶占比多少？

王碧豪：

我們主推訂閱制，整體訂閱用戶占日活用戶（DAU）的比例大概在 10%左右。

REBOUND：

用戶愿意付費的點是什么？有什么鉤子讓他們持續訂閱？

王碧豪：

AI 能力是最主要的鉤子。今天上午還在和人聊，到底是什么讓用戶訂閱 AI 產品？分兩類：一類是“能力”，一類是“Token”（調用額）。

我們的鉤子更多是做 AI 能力。一是視覺識別和主動對話，這是游戲場景的核心鉤子。不開會員，就沒有這些能力。二是對話模式。我們在自研模型基礎上做了對話路由，分簡潔攻略、角色扮演、日常對話三種模式。模式切換是用戶的一大需求點，這跟會員計劃掛鉤。三是能升級使用更高級的模型，比如當 Gemini 的多模態能力流行時，我們開放了 Gemini 能力。更新、更好的模型也是一個鉤子。

REBOUND：

現在 AI 陪伴類產品的訂閱價好像比較固定，在 8 到 12美元一個月？海外沒有低價競爭或越來越卷的趨勢嗎？

王碧豪：

其實有的。但如果你做的是同質化產品，就會陷入價格競爭。關鍵是不能和他們做同質化的事。

我的思考是：做 AI 產品，差異化最重要。基礎大模型差不多，技術上就要有差異化，除了視覺上下文，我們在 AI 對話上最重要的研發力量投入在“記憶”（Memory）上，只打這一個點。其他技術，盡量使用行業里最先進的服務。然后是后續價值拓展的差異化，未來在生成內容上的差異化，除了生成文本、圖像、視頻，還可以生成很多互動式的游戲性體驗。

這基于一個判斷：“貨架的打破”。互聯網時代，產品的根本是做了個“貨架”（比如抖音的視頻庫），然后做匹配。AI 不是計算概率，AI 是生成。未來貨架打破后的體驗是，我消費短視頻時，不是從貨架里選擇，而是通過我的行為，讓 AI 實時生成我想看的內容。

REBOUND：

有沒有計算過技術的領先窗口期大概有多長？

王碧豪：

其實很低，說實話。趨勢已經很明確了。昨天剛發布的產品叫 Ruby，包括之前馬斯克點贊的 Loop，還有 Manaka、Marco，這些產品都圍繞這個思路在做。可以說，大家已經開始發布這類產品，但還沒一個最終能跑出來，因為時間窗口還沒到，有些事還沒做到。

10%的AI公司賺走了90%的錢？

REBOUND：

你們現在現金流穩定嗎？

王碧豪：

還可以。海外業務逐漸開始跑出現金流，我們今年預計能做到千萬級別以上美元的 ARR（年度經常性收入）。

REBOUND：

對 AI 軟件來說，這算不錯了，因為盈利的也不太多。

王碧豪：

AI 賽道看起來很燒錢，但它切實創造了價值。2024、2025年時真的是一點希望都看不到，現在是真的創造價值了。人類就指望 AI 讓 GDP 增長，這樣就不用再超額借貸了。AI 能不能提升全球 GDP 是個問號，但在 AI 編程和 AI Agent（龍蝦）浪潮帶來的生產效率提升，是肉眼可見的。

其實很多 AI 賽道已經存在可觀的市場規模。2023、2024年做 AI 市場調研時，投資人問市場規模，大家都不知道。現在可以算出來了，比如 AI 陪伴賽道，去年是 20-25億美金。整個 AI 領域真實產生了大量收入，很客觀。現在 AI 編程和視頻生成是產生收入最大的，AI 陪伴也不小，未來會更大。

REBOUND：

聽說行業內 10%的 AI 公司賺了 90%的收入？

王碧豪：

如果把英偉達算進去，一定是。如果只算 AI 應用和 AI Agent，我覺得馬太效應還沒那么嚴重。因為 AI 帶來的是平權潮流，而不是集中。這跟互聯網思維不一樣，互聯網是結網，天生馬太效應嚴重，在一個領域做到頭部就幾乎不可戰勝。AI 不是，AI 更多是做一個深度，每家公司得到的機會更均等，因為大家能獲取的模型能力是接近的。

在 AI 時代，稀缺的是智能程度，而這又平權了。只要是 Claude 最好就用 Claude，是 ChatGPT 最好就用 ChatGPT。大家是平權狀態，很可能最后 OPC（一人公司）能成立，就是一個人借助 AI，以個人狀態為社會提供價值和服務。

REBOUND：

人借助 AI，成為某個行業里“像神一樣”的存在？

王碧豪：

有可能。最典型的例子是，有時不需要像互聯網那樣服務數千萬用戶，可能只需要服務 10萬、20萬忠實用戶，就能做到很大規模。比如 Midjourney，很成功很賺錢，但付費用戶規模大概也就 30萬到 50萬人。

REBOUND：

現在真正的 AI 付費潮是不是還沒到來？

王碧豪：

從全社會角度看，肯定沒到。但從 AI 用戶的角度講，是到了的。只要你是一個深度 AI 用戶，把用豆包這類免費產品的用戶除外，你大概率是會付費的。

從算力上講，我們很難比得過硅谷

REBOUND：

現在 AI 技術還在快速迭代，你覺得會有什么“大單品”機會嗎？比如 AI 陪伴硬件也發展得不錯，你們會考慮和硬件聯動嗎？

王碧豪：

AI 陪伴硬件我認為還處于非常早期，它依賴于“具身智能”的發展。具身智能要真能達到像人一樣干活的水平，實際上還有些距離。在這種情況下，AI 陪伴硬件不可能單獨發展起來。現在的 AI 陪伴硬件，主要賣點還是玩具本身，如果玩具很丑、不好玩，加再多 AI 功能也沒用，底層是“潮玩”（像泡泡瑪特的拉布布）的邏輯。

REBOUND：

所以 AI 陪伴軟件發展還是領先的？

王碧豪：

至少比 AI 陪伴硬件領先，因為依賴的東西不一樣。

REBOUND：

AI 陪伴這個市場的規模，有下一個爆發點的預測嗎？

王碧豪：

下一個爆發市場，我認為是內容生成性市場，規模會非常大。可能會持續增長，每年幾十億美金，它會囊括現在的游戲、視頻、音頻、電影市場。

REBOUND：

目前國際上，硅谷有很多一人 AI 公司、00后創業者。您對國內外AI競賽、創新能力，有什么體感？

王碧豪：

這事根本在于算力。客觀上我們比硅谷落后，這不能諱言。根本原因不是人，事實上在硅谷做 AI 和在國內做 AI 的，很多是同一批中國人。但他們為什么發展得更好？因為算力比我們強大得多。黃仁勛就直白說過，“我們在美國用剩下的算力賣到中國去”，所以中國只能用相當于第二等的 GPU。美國現在甚至已經開始做太空算力建設了。

REBOUND：

那我們優勢在哪？

王碧豪：

我們的優勢在于規模化，這是歷史沿襲。美國人擅長從 0 到 1 的創新，中國人擅長從 1 到 N 的規模化。美國人做出 iPhone，華強北拿到立刻能做出 100塊的山寨機。我們有大市場，有供應鏈優勢和市場消費優勢。美國有技術和創新優勢，這跟教育、社會風氣、激勵機制相關，很難短期內扭轉。我覺得可能美國最終做出來的東西，我們“蒸餾”一把，比他們還強，也不是壞事。

REBOUND：

既然您認為硅谷的算力更強、創新能力也更突出，那邊的競品對你們是否形成了比較大的競爭壓力？

王碧豪：

壓力確實會有，但我認為這個市場首先足夠大，而且它還在持續發展，完全容得下更多的玩家。比如在硅谷，有像 Charisma AI、Chai，還有像 Janitor AI 這種偏 NSFW 方向的產品，這些都可以算作競品。

但這些產品能獲取的用戶規模其實是有上限的。我們必須和它們做出差異化，最終我們比拼的還是產品力。因為我們的產品讓用戶付費、促使用戶留存的手段，并不完全依賴于模型本身。

舉個例子，像 AI Coding 這類工具，目前非常依賴模型能力——如果 Kimi 2.5 比 Claude Opus 更強，用戶一定會立刻切換過去，幾乎不存在忠誠度。但我們這種應用不一樣。我們維持用戶活躍、讓用戶付費的核心邏輯，不僅僅是依賴當前生成式模型的質量，它還依賴于我們對用戶的理解深度、我們的運營能力，以及我們在上下文工程、功能特性上的研發投入。所以，我們的用戶留存機制是更多元、更復合的，并不是完全依賴于模型。這一點上，我們和它們有很大差異。

REBOUND：

所以，你們其實是在更細分的垂直領域，以及某些特定功能（比如“共同記憶”的構建）上做得更深入。

王碧豪：

是的。所以在技術上，專打一個點就是關鍵。如果你所有點都想打，那最終很可能競爭不過那些更專注的公司。

REBOUND：

最后問一個無法回避的爭議是，深度 AI 陪伴是否會加劇社會孤獨，或讓人沉迷于虛擬關系？

王碧豪：

客觀上，AI 陪伴產品容易吸引那些在現實生活中情感缺失、或社交困難的人群。這很像是游戲重度用戶的另一面。一個人為什么沉迷游戲？往往因為他在現實社會中獲得的認同和價值感不足。

對于這些用戶，AI 陪伴可能成為一種依賴，這有風險。但我們不能因噎廢食。問題的根源是社會性的，AI 產品只是提供了一個出口，而且可能是一個相對可控、安全的出口。我認為對于大多數人而言，AI 伙伴更像一個有趣的、可消費的“數字寵物”或游戲角色，不會混淆虛實。

我更大的擔憂在于下一代。10后是 AI 原生代，如果他們從小習慣的 AI 是一種永不拒絕、永遠服從的存在，這會不會扭曲他們對于真實人際關系的認知？健康的關系包含邊界、拒絕和磨合。因此，長遠看，也許未來的 AI 需要發展出一定的“自主意識”和道德判斷，懂得在適當的時候說“不”，這可能才是更健康的人機關系。

采訪后記

之前確實沒有想過這個問題：當 AI 將來真能把那些重復的、枯燥的“正經事”都包攬了，我們多出來的大把時間，該干嘛呢？

這問題奢侈得有點“凡爾賽”。不過心影隨形的選擇確實讓我們看到了行業的另一面。AI 的未來，清晰分野為“Saving Time”與“Killing Time”兩條主線。一條改變世界；另一條做你的朋友。他們選了后一條看似“無用”的路，卻可能觸碰到了一個潛在需求：技術越發達，人類那些看似“無用”的情感需求，反而越顯珍貴。

而出海的本質，就是去尋找共鳴。AI 產品打動用戶的本來就不是多酷炫的技術，而是更打動人心的產品價值。比算力，比創新，中國的 AI 產品或許輸在了起跑線上，不過比產品定義能力，打動用戶的故事以及產品服務意識，這都未必。

AI 當然會繼續狂飆，改變世界。但或許，衡量其進步的最好尺度，從來不是它多像“人”，而是它能否成為我們真正的朋友。這條路剛剛開始，值得期待。

本期采訪&作者

Jolene Chen

REBOUND 執行主編

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