每天涨10%、没花一分钱营销：这个只有短信入口的AI助理，一年交易额快到10亿美元

Instinct 这家公司成立大约一年，没有App，没有网页端，用户靠发短信、打电话、发邮件跟它交流。它的邀请码每人只有5个，二手平台上有人以300美元的价格倒卖。

创始人透露，平台年交易额已经逼近10亿美元，其中一半是旅行订单，用户日增长约10%，营销花费为0。最新一轮融资约10亿美元，估值约100亿美元，由 Zoya、Benchmark、Kotu 等机构领投。

下面是这场访谈里信息量最大的部分。

它没有App，只是一个有手机、电脑和邮箱的"人"

创始人对产品的描述很朴素：就是一个私人助理。

你可以给它发短信，可以给它打电话，它也会给你打电话。它有自己的邮箱，有一台电脑，能做你在互联网上能做的任何事。

打电话的频率很低。他自己用了几个月，只被打过三次，每次都是真有截止时间的事：下午3点前要签一份文件，现在已经2点55分，文件在你收件箱里，我可以再发一封邮件把它顶到最上面。

访谈里提到的用法有这些：

• 把衣柜里每件衣服和自己的脸、身材都扫描进去，它每周帮你搭配，发来的是"你穿上之后的样子"，而不是一串文字清单。同样的能力还能去网上逛，生成几千套搭配，你指一件说"寄到我家"就行
• 连接银行账户，扫描订阅和交易，问你"这个你真在用吗"，然后自己登录网站、从邮箱里拿验证码、取消订阅，最后告诉你这个月省了2000美元
• 六个朋友每周自动策划一次活动，协调大家的时间、兴趣、Spotify 听歌记录，连拼车路线都算好，一辆 Uber 依次接六个人

创始人对这类场景的概括是：依赖用户懒惰和惯性赚钱的产品，都会很难受。

信任网络：只和你信任的人互通，权限可以分级

两位用户的 Instinct 可以直接对话，协调日程。过去约会议要来回发消息："这个时间行吗""不行，但这个行""我那天出差，时区不同"。现在只需要说出意图：这周内想跟某人见面，帮我找时间。两边的 Instinct 自己谈，最后写进日历。

这个功能上线才10天左右，设计上有几个要点：

• 只连接你信任的人，权限因人而异。夫妻之间可以全部共享，同事可能只开放工作日历和部分邮件
• 节点之间的边带权重，不是简单的好友关系
• 如果对方在你只开放日历的情况下试图挖别的数据，你的 Instinct 会直接发消息告诉你"他在找这类信息"，信任关系随之受到影响

旅行订单占一半：从订机票到重新设计预订规则

旅行占了平台交易量的50%。创始人举的例子是一条语音："我今晚要到纽约。"

后面的事全由它处理：判断你在哪个城市，按你的偏好选航司、座位、舱位、餐食、信用卡，订机票，再订常住的酒店，排进日历，连去机场和回酒店的 Uber 都安排好。偏好记住之后，还会外推到其他预订。

餐厅预订他们在做更大的改动。现在是先到先得，不管你是过30岁生日还是随便吃顿饭。如果用户的 Agent 和餐厅的 Agent 能互相沟通，用户说明这是纪念日，餐厅声明优先接待整十岁生日或重要纪念日，匹配就会更准：用户更容易订到有意义的场合，餐厅也能留住自己想要的客人。

怎么赚钱：对商户收交易分成，用户免费

商业模式他讲得很直接：用户免费，商户为分发付费，类似 Apple Pay 或 Amex 的逻辑，在平台上统一收一个交易抽成。

他给了一组参照：

• 支付链路上几十个环节分一笔交易的2%到2.5%，他们不打算去抢这块
• Shopify 约2%到3%，Amazon 最高约10%，Apple 应用内购买30%
• 他没说自己会是30%，只说在这条"分发能力对抽成比例"的曲线上，还不知道自己落在哪
• 旅行业分销费率本来就高，精品酒店愿意为一笔订单付到30%左右，这给早期提供了现成的盈利基础

他还特别强调对齐问题：Instinct 不是任务执行器，而是遵循更高层目标的助手，目标是建立信任、让用户感觉安全、盯住可能被漏掉的事。他不想做靠广告影响用户消费决策的产品，那是他认为危险的现实。

传统平台会被颠覆吗？他的判断是交易量反而会涨

他做过一个练习：把各行业的数字服务拆开，看收入中有多少来自用户在App里停留的注意力，有多少来自底层商品或服务本身。

• 如果你的收入靠交易量，那 Agent 让下单摩擦趋近于零，对你是好事。比如 Instinct 能在你下飞机时问"要不要点昨天那份外卖"，Uber 也可以提前给你安排好每一程
• 如果收入几乎全靠占用用户时间，包括让人刷着停不下来的社交媒体，那 Agent 会让用户从中解放出来，这类生意最危险

给传统企业的建议是：不要一下子全开，用1%的用户做 A/B 测试，看体验是否更好、交易量是否上升，再放大。

信任要花几周：三周内40%的用户交出了信用卡

他们的数据显示：

• 注册三周后，约40%的用户给了 Instinct 一张个人信用卡
• 只要用户接入过至少一项敏感信息，留存率约80%
• 他把"首次绑卡时间""首次给账号密码时间"当作信任的代理指标

安全上拆成两部分：一是敏感数据的存储，属于做得足够用心就能解决的老问题；二是 Agent 带来的新风险。针对第二部分，他们做了：

• 输入防火墙：所有进来的文本、媒体内容先过滤，拦截试图诱导 Agent 的恶意内容
• 独立监控：每个想法和动作在执行前，由一个与 Agent 利益体系解耦的系统审查，可以暂停、拦截或批准
• 幻觉拦截：模型因采样错误生成了一个不存在的专有名词，这类错误在执行工具调用前就能被检出

他承认早期版本没有这些防护，出过问题。后来的做法是重建一套系统，不是修补漏洞。

算力：每周翻倍，提前量却要几个月

这是他花40%时间焦虑的事。

用户每天涨10%，算力需求大约每周翻一倍。买2倍，一周就用完；买5倍，不到三周；买10倍，几周后又不够。而算力的交付周期是几个月，临时抢购要被加价3到4倍。即使增速降到每天5%到8%，三四个月后也是1亿用户的量级，该按多少用户买，没有标准答案。

另一方面，单用户成本被压得很低。他的说法是，在 A/B 测试、内部评估和互动数据上，表现与 Opus 5 这类前沿模型相当，成本却低得多。做法包括：

• 很多后台任务不需要毫秒级响应，几分钟甚至几小时完成即可，可以用批处理式部署，效率高3到8倍
• 针对不同工作负载定制推理部署，这里省30%，那里省5倍，叠加起来成本大幅下降

他预计算力需求会比现在预想的高出几个数量级，因为 Instinct 天然是主动的：它会在早上6点醒来检查一天的准备，判断此刻不该打扰就继续睡，下午4点发现有事再叫你。编程类产品的后台工作量比不上这种模式。

增长曲线：从200人到每天10%

• 最初给了约200个亲友，第二天变成205，再是210
• 增长率慢慢升到3%、4%，几千人时开始有人在网上分享，涨到6%到9%，现在10%到11%
• 每个用户只有5个邀请码，每天约有10%的人决定送出一个

他也提到，有人给他发邮件说"我有个朋友有码，不知道我能不能排进他那五个人里"，也有人炫耀自己还剩三个。

邀请制不是故意搞稀缺，是为了让增长和算力对得上，避免一夜之间用户翻10倍、80%的人用不上。

产品感觉：优先"可理解"，不是"能力强"

他早期定下的原则：不追求能力展示，只追求用户的可理解性，也就是用户能不能预测它会做什么。

他对消息格式也很讲究：

• 人读一大段文字，往往第一行读80%，下一行读50%，之后逐渐衰减，像一面旗
• 所以重要信息放在前30%，剩下的选读，降低认知负担
• 这些靠品味，也靠评测。信任这类要两三周才显现的体验，很难靠模拟评估，所以更多是分阶段发布：先自己用，再给团队，再给小范围早期用户，最后全量

被问到 Muse 时，他说那是个好产品，但思路不同：他们追求简单、易用、不用新应用。他很少花时间想竞品，理由是走进咖啡馆，真正按自己想象方式用 AI 的人几乎没有。

未来：界面更少，目标更高

• 超过50%的流量已经不在 iMessage 上，渠道并不绑定
• 有一部分用户90%以上的消息用语音发，他自己把 iPhone 的 Action 按钮绑成了语音入口
• 他设想的最终形态是耳机一直开着，在你散步、骑车时汇报"这份合同需要你看""这篇新闻的要点是……"，你回一句"放日历，15分钟"
• 短期内有"文件"功能，可以现场生成完整网页，比如行程单、婚礼计划
• 他认为过去20年里"每有需求就做一个App"的模式会塌缩，软件最终收敛成一个极简入口，能力却更强

更远的变化是从"帮我做这件事"转向"未来三四个月帮我达成这个目标"。他已经看到有小型企业整个后台跑在 Instinct 上，设定"库存不要低于多少、不要高于多少"这类目标，让它自己去想办法完成。

名字的由来也值得一提：他不想起个人名，把它拟人化成可以随便使唤的小玩意。他也明确说，不会让它去发展与用户的"情感关系"，像电影《她》那样的路线不在计划内。

对读者的行动建议

如果你在做产品，访谈里有三件事可以直接拿来对照：

1. 算一下你的收入里，有多少靠用户停留时间，有多少靠底层交易。 后者占比高，Agent 对你是机会；前者占比高，要尽快试点
2. 用1%流量做小范围实验，同时观察体验和交易量，不要一次性全开放
3. 做 Agent 就同步做安全结构：输入过滤、独立于 Agent 的行动审查，别等出事再补