AI应用的增长，正在变成一件越来越难算的事。
前两年，一个新模型出来，创业公司接得够快，就有机会拿到第一批用户；做个新功能、冲一次榜、找几个KOL，也可能让曲线突然抬头。
现在，这些办法都还有效，但有效期越来越短。
模型公司不断把能力往应用层拓展，创业公司刚做出来的功能，下一次模型升级可能就成了基础能力；超级平台又握着流量，不断抢占入口。
AI生成
更麻烦的是，AI产品和上一轮互联网产品的账还不完全一样。每一次生成、搜索和模型调用都在花钱，用户更多、用得更多，不一定意味着公司赚得更多。
于是，过去那些熟悉的增长问题都得重新问一遍：什么样的用户值得抢？用户来了为什么留下？活跃越高一定越好吗？所谓增长飞轮，到底是真的转起来了，还是投放和模型红利暂时把曲线托了起来？
9月16日晚，虎嗅AI100第11场闭门会请来了YouMind创始人玉伯、数宗科技创始人丁天、MulanAI创始人刘如山、常垒创投管理合伙人冯博、UpHonest投研总监王子，聊独立AI应用怎么增长。
三位创业者做的产品差异很大，一个偏个人学习和创作，一个服务大消费企业，一个做AI视频和工作流。
聊了两个多小时，大家没有说出一套高大上的“增长方法论”。相反，他们先讲了一堆自己做错的事。
刘如山说得很直白：“因为我们淋过雨，希望给别人撑个伞。”
一、流量起来了，还不算增长
MulanAI刚发布时，一个AI社区Waytoagi帮他们做推广，用户一下涌进来。产品准备了，宣传也做了，偏偏验证码账户里的钱没充够，用户连注册都完不成。
后来，团队自己孵化的YouTube账号做出上千万流量，真正导进产品的只有一两百人，新手教程又没做好，留下来的更少。
刘如山把这件事类比成自己跑沙漠。团队定制的袜子偏大，她没当回事，最后跑掉了一个脚趾甲。“增长是个系统性的问题。一个很小的细节，就可能害了你。”
玉伯遇到的是另一种“假增长”。
YouMind花了四个月打磨1.0版本，补功能、磨体验，也找了KOL。所有人都等着上线后涨一波，结果主持人问起数据时，玉伯回答：“这是一个坑，1.0的时候，用户在跌。”
复盘之后他发现，那四个月主要是在完善功能和体验，产品更完整了，却没有足够强的新东西。“没有产品创新，很难撑起一个大版本的发布。”
这也是整场讨论的第一个共识：流量来了、版本发了、注册涨了，都不等于增长真的发生。
关于靠模型新能力快速获得增长这件事，刘如山和玉伯甚至当场唱了反调。
刘如山认为窗口还在：“如果你还想融资，有好看的注册数据，我觉得还是值得干的。”但她自己已经没那么热衷，因为很多人只是为了试模型而来，试完就走。
玉伯更直接：“我的观点刚好相反。”他把这批人叫“产品蝗虫”。新模型出来，他们马上飞过去；过一阵又有新东西，再集体迁徙。小团队很难比头部公司更快拿到新模型的提前内测资格，做市场营销，也很难把追新模型的人长期留下来。
他反而看到，AI圈已经在讨论Agent，但很多普通用户仍然只是需要聊天、整理资料和辅助创作。“Chatbot依旧是一个很大的市场。虽然我们大家都在谈Agent，但是现实世界不是这样的。”
王子从投资人的角度也看到类似变化。
每次新模型发布，都会冒出一批围绕新能力做产品的创业公司，再靠投放和营销快速拉起下载、注册。但这类数字现在已经没那么有说服力。
“从投资的角度来讲，大家也会越来越警惕，会更关注你后续的用户留存怎么样。”
换句话说，模型红利仍然可以带来第一波用户，只是“第一波有多少人”本身这件事，已经越来越难证明一家产品真的在增长。
二、比拉新更重要的是想明白要什么用户
刘如山后来转向企业客户，经历过一次“重新认识用户”。
早期有企业主动找MulanAI，希望把批量做图、做视频的能力接进业务，团队却拒绝了，因为担心企业定制最终把自己做成项目外包。
没过多久，又有企业找到她，嫌现有套餐不够，直接问：“我要打几万块钱给你们，不可以吗？”
接连出现类似需求后，刘如山才开始重新看，到底是谁真正愿意付钱。后来还有品牌自己注册、充值，她做过调研才发现，是现有客户推荐来的。
“后面我才后知后觉反应过来，发现我们的用户原来都在这个地方。”
丁天也经历过类似收缩。数宗早期尝试过图像生成和更通用的Agent，技术能做，用户也会来，但C端生产力工具很快就会掉进高获客成本和价格竞争。
图源：数宗科技官网
后来他们把场景收进消费品牌的新品研发和新品营销，生意反而更清楚。丁天越来越确定：技术能做，不代表客户愿意付钱。B端真正可复制的，是先把一个标杆客户的场景做透，再复制到同类客户。而且，不是所有客户都该接。预算不高、要求又很多的客户，可能把创业公司拖进沟里。
冯博把选择概括成两条路：“要么拿成熟产品去打新市场，要不老市场拿那种刀子型、特别厉害的创新产品。”
这也是玉伯后来研究土耳其、阿拉伯语地区、俄罗斯的原因。支付、语言、排版都麻烦，但“大家都嫌难的事情，你做了，才可能有红利”。
所以，比“怎么获客”更早的问题其实是：你到底想获得什么样的用户？
三、真正的留存，是用户开始把工作交给你
找到用户以后，下一个问题是：什么叫真的留下来了？
刘如山拿电梯举例。
如果按一下按钮就到目的地，这是好产品；如果要按20次、折腾半天才到，按照传统互联网的算法，这个用户操作多、停留久，反而成了“超级活跃”。
但谁想坐这样的电梯？
所以她判断，Agent真正应该追求的是：让用户操作越来越少，却把越来越复杂的工作交出去。
MulanAI有一段时间进行产品重构，一度很难用。但有个企业客户还是会催着续合同。团队后来才意识到，客户已经把工作流沉淀在系统里，那套流程每天都得继续跑。
对MulanAI来说，真正的留存不是打开次数，而是客户留下了多少可重复调用的工作流。
王子从海外投资的观察里，也看到了同一种变化。
过去SaaS时代，一个很窄、很深的Point Solution也能成为一门不错的生意。但到了Agent阶段，她认为，只做一个点可以作为起步，之后必须更快地沿着用户的整个工作流往下走。原因是，Coding Agent降低了产品开发成本，小团队现在也有机会覆盖更完整的流程。单点能力越来越容易被做出来，真正变重要的是：“对于工作流的掌控可能会变得比较重要。”
玉伯看的指标不同。他现在重点看“周付费活跃用户”——不是注册，也不是打开看一眼，而是一周里真正多次使用、产生AI积分消耗的付费用户。
丁天看B端更直接。他很警惕“Logo增长”：做过一次POC、允许展示Logo，和一家企业愿意花几十万甚至上百万元，把产品真正用进日常工作，是两回事。
他更关心第一次测试以后有没有变成年度付费，第二年有没有续约、增购。
三个创业者看的指标不同，但其实都在回答同一个问题：用户是不是已经开始把一部分真实工作交给你的产品。
四、用户留下了，这笔增长赚不赚钱？
用户来了，也留下来了，增长要往更深一步看—给产品算账。
玉伯每天都会看毛利率：收到的钱，扣掉模型调用、云服务等直接成本，最后还剩多少。这让他重新检查很多看起来理所当然的产品决策。比如：是不是所有任务都应该使用最强模型？
他的答案是否定的。翻译、整理这类任务，更便宜的模型往往已经够用。
更反常识的是套餐。YouMind当时利润最好的是Pro版本，价格更高的Max反而可能亏钱。原因很简单：愿意买最高档套餐的人，往往也是用得最狠的那批人。积分大量核销后，模型成本可能吃掉收入。用户付的钱最多，却可能让公司倒贴最多。
所以玉伯现在非常关注核销率，也越来越重视定价。YouMind近期只调整过一次定价设计，产品功能几乎没动，收入却明显增长。
他甚至开始尝试把模型“藏起来”，让产品自己做路由。
因为模型列表一摆出来，用户天然会选最新、最贵、看起来最强的那个；但对产品公司来说，不同任务该用什么模型，本来就是一项成本管理能力。
刘如山想过用降价换增长，后来算了算，决定不跟价格战。大公司可以靠资本换市场，小公司如果一直跟着亏，很可能只是更快把自己拖死。
聊到最后，主持人问什么叫健康增长。刘如山给出的标准最朴素：“我多一个客户，是不是能够多挣一点钱。”如果每增加一个客户，公司就稳定多亏一笔钱，那不是增长，只是在增加负担。
上一轮互联网习惯先追规模、再谈盈利；AI产品却可能出现另一种情况：用户越多、调用越多、活跃越高，公司亏得越快。
五、飞轮还没转起来，平台也不是现成答案
讲增长，最后总会讲到“飞轮”。
主持人问刘如山，MulanAI的增长飞轮什么时候起来的？
她的回答没有绕弯：“至今都没有。”她甚至觉得这不只是MulanAI的问题。AI应用变化太快，今天有效的方法，明天可能就失效。“每天都像末日一样。”
玉伯的答案也一样：“肯定是没有找到，找到就起飞了。”
YouMind现在看到了一些可能产生复利的东西：用户不断把资料沉淀进产品，迁移成本越来越高；Skill交易也开始出现一点网络效应。
但玉伯仍然不愿把它叫飞轮——只是还在试。
丁天更相信，真正的“小飞轮”会先出现在垂直行业。比如做完一个美妆客户，会留下方法和业务理解，服务下一个同类客户时，不再完全从零开始。
他的判断是，最后可能不是最懂模型的人赢，而是最懂某一类用户的人，带着一批Agent长期扎在这个领域里。
至于大平台的流量，现场几个人同样没有把它当成捷径。
图源：AI生成
玉伯说：“既要守住自己的入口，也要借平台的船。”但他马上又补了一句：“平台的船有可能是贼船。”
刘如山见过其他团队花了不少钱和人力接入平台，最后做到细分类目第一，收入仍然覆盖不了成本。王子也提醒，平台今天需要你补能力，明天也可能改规则，甚至自己下场。
但王子倒是见过平台真正成为增长杠杆的案例。
他们投资过一家给美国家政服务企业做AI电话接待的公司。早期，创始人靠自己的行业关系一个个找客户，完成了从0到1；但继续一家家BD，很快变得又慢又重。
后来，公司找到一家行业头部平台合作，由平台向大量商家分发产品。
所以她的观察是，渠道当然会分走一部分利润，但在需要快速放大分发的时候，它也可能是一条很有效的路径，甚至帮助创业公司和融资更多的竞争对手抗衡。
王子的案例说明，平台并不是不能借。区别在于，早期那家公司已经靠创始人的行业资源完成了0到1，证明产品真的有人需要，平台解决的是下一阶段“怎么更快分发”的问题。
如果产品本身还没有跑通，把平台当增长答案，风险很大；如果已经找到了一批真实用户，平台才可能成为放大器。
冯博认为最终还是要回到市场本身：产品应该尽快进市场，有正反馈就继续，没有就及时调整。“不能用一种愚公移山的精神去试图解决这个问题。”
这大概也是几位嘉宾聊了两个多小时之后，离“增长方法论”最近的答案：先找到真实需求，再把它做深、算清楚，最后才谈怎么放大。
至于那个人人都想要的增长飞轮，它可能不是设计出来的，而是在这些事情都做对之后，慢慢长出来的。
结语
两个多小时下来，没人给出一张AI应用增长路线图。
但一些过去理所当然的东西，被重新问了一遍：新模型来了，一定要抢吗？活跃越高，一定越好吗？最贵的套餐，一定最赚钱吗？平台掌握入口后，一定要合作吗？
至少在这场讨论里，没有人敢轻易给出肯定答案。
反而是另一件事越来越清楚：一次漂亮的注册曲线，不等于用户真正留下；一个大客户Logo，不等于企业愿意持续付钱；一个付费最多的用户，也不一定贡献最多利润。
几位创业者最后反复谈到的，是那些更具体的东西：用户有没有把真实工作交给你，客户愿不愿意持续付钱，一套工作流会不会被反复使用，以及服务下一个同类客户时，能不能比上一次更容易一些。
这些东西不会立刻体现在增长曲线上，但对AI应用创业者来说，可能更值得关注。
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文章标题：当用户越多可能亏得越快，AI 应用创业者应该怎么做增长？| AI 100闭门会
文章链接：https://www.huxiu.com/article/4892556.html
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