本篇文章转载自「AI寒武纪」，内容略有调整。 今天凌晨， OpenAI宣布了 一则重磅消息，以近65亿美元的全股票交易方式收购了由苹果前首席 设计官Jony Ive参与成立的AI设备初创公司io。Jony Ive 将与OpenAI CEO Sam Altman深度联 手，共同打造一个全新公司。 为此，OpenAI官网发布了一篇官宣文章， Sam和Jony在文章中提到："这是一个非凡的时 刻。计算机如今已具备视觉、思维和理解能力。" 然而，一个不容忽视的现实是："尽管AI取 得了前所未有的能力进步，我们的体验很大程度上仍被传统产品和界面所塑造。" 但是关于二者合作的具体细节，文章中并未透露。文章中提到，早在两年前， Jony Ive 和创 意 团 体 LoveFrom 便 已 经 悄 悄 开 始 与 Sam Altman 和 OpenAI 的 团 队 合 作 ； 一 年 前 ， Jony Ive、Scott Cannon 等人创立了"io"公司。 文章地址： https://openai.com/sam-and-jony/ 超 4000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者 ...

AI时代的产品设计范式转变 - Prompt正在取代传统PRD成为产品构建起点 要求团队在推进新项目时需提供原型和对应提示词集合[1][20] - 自然语言交互(NLI/NLX)成为新UX设计范式 需重新定义对话语法、结构和界面元素等设计原则[14][15] - 产品开发节奏呈现"不均匀"特征：从想法到Demo时间缩短 但从Demo到全面上线周期延长[21] Agent的核心特征与设计原则 - 本质是能自主执行任务的独立软件进程 具备三要素：自主性(任务委托层级)、复杂性(多步骤任务)、自然交互(实时协作)[11][13] - 职场研究型Agent案例展示突破性价值：不仅能节省时间 更能连接用户未察觉的认知突触[6][8] - 交互设计需平衡透明度与效率 包括思考过程展示程度、计划可修改性、智能追问机制等新组件[16][17] 产品经理的能力重构 - "品味"和"编辑能力"成为核心竞争力 需在创意供给爆炸的环境中担任核心决策者[3][25] - 需掌握"AI本能式使用" 通过工具如WWXD(模拟关键人物思维)提升决策质量[26][27] - 角色向"软件指挥者"演变 需保持计算机思维模型但采用更高阶表达方式[22] 从0到1产品的关键方法论 - 区分"解决问题"与"扩大规模"阶段 早期应容忍方向调整避免局部最优陷阱[35][37] - 警惕早期指标的"伪精确性" 定性反馈比CTR/留存率等传统指标更具参考价值[3][36] - 成功产品需至少占据两个转折点：技术飞跃(如LLM)、用户行为变化(如拍照习惯)、商业模式创新[41][42] 企业级AI落地策略 - 采用"双轨制"推进：在确保合规基础上建立Frontier项目让早期采用者先行体验[47][48] - GitHub案例显示系统化优势：代码生成仅是入口 需整合仓库管理、专业领域适配等完整生态[53][54] - Excel的启示：高学习曲线工具可通过复利效应建立护城河 关键在于持续打磨核心价值[55] 未来人机协作趋势 - 将出现"人和Agent共创空间" 重新设计信息流动与任务分配机制[66] - 当前处于"人类驾驶-AI副驾"过渡期 未来自主性将随推理能力提升而增强[4][5] - 产品体验需从单人模式转向多智能体协作 探索异步任务处理等新范式[12][65]

核心观点 - 美图旗下视频编辑产品Wink在2025年成为C端业务新增长点，月流水突破百万美元[2][4] - Wink通过差异化定位（面向0基础用户）和精细化功能设计（美颜/画质修复/AI玩法）在CapCut主导的市场中突围[6][11][12] - 公司采取"功能+增长+变现"协同策略，聚焦中国与东南亚市场，实现高用户留存与收入增长[24][25][29] - 阶梯式变现模式（免费基础功能+订阅进阶服务+内购高算力需求）推动商业化成功，印尼市场订阅表现超预期[32][35][37] 产品表现 - **用户规模**：MAU从2023年12月的642万增长至900万，稳定在770-900万区间[4] - **收入排名**：2025年3月全球视频编辑App收入第三（106万美元），仅次于CapCut（2091万美元）和Splice（486万美元）[5] - **用户粘性**：月人均启动次数领先竞品，但单次使用时长仅1.44分钟，体现"短平快"定位[23] - **市场分布**：中国收入占比78%（月流水约82.7万美元），东南亚合计11.7万美元，印尼为下载量第一大市场[26][30] 功能差异化 - **剪辑简化**：仅保留单条视频轴和11个基础功能，一键剪辑置于核心位置，操作门槛低于CapCut[11] - **美颜精细化**：提供去油光、眼部精修等CapCut未覆盖的细节功能，且手动美颜免费[14] - **画质修复**：支持人像/文字/游戏/动漫等多场景增强，免费开放1080p及以下分辨率修复，优于CapCut全付费模式[16][17] - **AI玩法**：10+种娱乐向AI功能采用"免费试用+订阅限次+内购解锁"阶梯变现，更新频率快[35] 市场策略 - **东南亚聚焦**：针对印尼中低端手机拍摄质量痛点，50%以上广告素材突出画质增强功能[25] - **国内热点捕捉**：2024年9月上线Live图编辑功能，借微信朋友圈支持Live图契机登顶摄影下载榜[28] - **留存优势**：新安装用户30日留存率与CapCut持平，显著高于Videoleap等竞品[29] 变现模式 - **分层设计**：基础功能免费→垂类画质修复/美颜模板需订阅→2K/4K增强消耗内购货币"美豆"[33] - **订阅驱动**：国内年订阅价168元，印尼约231元，后者销售额占比达32%高于国内（24%）[37] - **成本控制**：高算力功能（如4K修复）按需付费，平均每分钟成本0.4-1美元[33]

Gemini 2.5系列模型更新 - Gemini 2.5 Pro在LMArena排行榜中ELO得分1448分，所有类别排名第一，碾压其他模型，支持原生文本到音频生成 [1][10][11] - Gemini 2.5 Pro（Deep Think）在数学、编码、多模态榜单刷新SOTA，在2025 USAMO数学奥赛中取得40.4%高分，比2.5 Pro提升10%以上，LiveCodeBench竞赛级编程得分80.4%，多模态推理MMMU得分84.0% [34][37] - Gemini 2.5 Flash在LMArena得分1424分，仅次于2.5 Pro，生成速度更快、成本更低，评估中使用的token减少20%-30% [24][25][27] 多模态模型Imagen 4和Veo 3 - Imagen 4生图细节逼真，生成速度比Imagen 3快10倍，分辨率最高达2k，完美处理拼写和版式任务 [4][58][60][61][63] - Veo 3首次支持原生音频输出，可生成对白、背景音等，实现音视频融合，在文本/图像生成提示、物理模拟和口型同步等方面表现出色 [4][66][67][68][71] 新产品与服务 - 推出订阅服务Google AI Ultra，费用250美元/月（比ChatGPT Pro贵50美元），可无限访问最新模型，同时推出Pro版20美元/月，支持Gemini 2.5 Pro、Veo 2和NotebookLM [5][7] - 推出全新文本扩散模型Gemini Diffusion，每秒输出1000多个token，性能比Gemini 2.0 Flash-Lite快5倍，擅长编程和数学任务 [39][40][41][43] - 推出创意平台Flow，集成Veo、Imagen、Gemini模型，可无缝创建电影片段、场景和故事 [72][73][74] AI Mode搜索功能 - AI Mode将搜索与AI深度集成，采用专用于Search的Gemini 2.5模型，自动规划搜索结果展现形式（文本、视频、地图等），支持复杂问题解答 [76][77][81][83] - Google Lens支持框选页面信息自动弹出答案，智能购物功能可虚拟试衣并自动下单付款 [85][87][90][91][92] 硬件产品 - 推出Project Moohan头显和XR眼镜，由Gemini加持，对标苹果和Meta产品，预计年内发布 [7][102][104] 行业影响与愿景 - Gemini已成为最好的多模态基础模型，未来将扩展为"世界模型"，Project Astra愿景是让AI助手真正帮助人类日常生活 [48][50][51][52][53] - 公司在AI加速科学发现方面取得成就，包括AlphaFold、AIME等，并与Ira公司合作帮助盲人提升独立性 [54][55]

核心观点 - Perplexity作为谷歌挑战者，面临高增长伴随高成本的生存危机，补贴换增长模式难持续 [1][2] - 公司2024年营收3400万美元但亏损6500万美元，依赖风险投资输血维持运营 [3][5] - 搜索量虽激增但与传统巨头差距显著，正尝试广告/电商等多元化收入但成效有限 [12][13][16] 财务表现 - 2024年营收3400万美元（订阅收入5900万+API 100万+广告2万+其他27.4万），折扣支出2700万吞噬近半收入 [5][8] - 现金消耗达6500万美元（云服务4800万+AI模型800万+薪酬1900万+广告800万+法律500万） [5][8][9] - 毛利率60%高于OpenAI的40%，因将3300万免费用户成本计入研发费用而非成本项 [5][17] 用户与市场 - 订阅用户160万中付费用户26万（占比16%），远低于ChatGPT 4%的付费转化率 [5][11][12] - 2023年12月月查询量4.6亿次（同比增5倍），但仅为OpenAI日搜索量的1/25，谷歌的1/900 [12] - 2024年企业版收入190万美元，API收入100万美元，广告收入2万美元 [14][16] 运营策略 - 通过收购Sidekick浏览器和挖角Rhymes AI团队强化工程能力 [4] - 推出Uber One会员免费年卡、学生首月免费等补贴活动 [6][8] - 布局广告（搜索结果赞助问答）和电商（PayPal直购），购物类搜索达周均100万次 [16] 融资与估值 - 账面现金8.5亿美元，正寻求140亿美元估值的5亿美元新一轮融资 [3][5] - 若融资成功将是13个月内第四轮融资 [3]

大厂开发者大会密集召开 - 5月有多场大厂开发者大会，包括微软开发者大会、谷歌I/O、Anthropic开发者大会等 [1] - 6月将迎来Apple的WWDC活动 [2] 知乎新知青年大会AI分论坛 - 主办方为知乎科技，5月24日在北京798举办 [3] - 主题为"AI变量研究所"，聚焦大模型、具身智能、芯片等前沿方向 [3] - 开放10个讲者名额，需提交300字发言提纲 [4] - 面向AI创业者、开发者、产品经理 [5] WaytoAGI全球AI大会东京站 - 6月7-8日在日本东京樱美林大学举办 [5] - 主题为"AI全球化发展"，促进国际AI技术交流 [5] - 通义万相WAN 2.2模型有望在大会期间发布 [5] - 面向AI领域创业者、开发者、从业者 [5] AI编程创意挑战赛 - 由Zeabur×腾讯云主办，5月31日报名截止 [6] - 面向AI编程爱好者，提供全程技术辅导 [7] - 创意优先评分机制，非技术背景选手有加分 [9] - 报名赠送1个月腾讯云服务器资源 [9] 火山引擎FORCE原动力大会 - 2025年6月11-12日在北京举办 [7] - 聚焦AI创业的Demo Day路演，开放现场展位 [7] - 面向C轮及以前的创业企业，要求有技术创新实力 [10] 其他行业动态 - AI笔记产品Granola估值达2.5亿，成为硅谷新宠 [7] - 多邻国付费用户突破1000万，全面应用AI技术 [8]

核心观点 - Cognition推出的AI程序员Devin能够自主编写代码并完成整个项目，订阅价格为500美元/月 [1] - 公司在6个月内完成数亿美元A轮融资，估值翻倍至近40亿美元，成为AI编程赛道明星企业 [1] - 15人工程团队每人配备5个Devin智能体，目前25%的Github Pull Request由Devin完成，预计一年后达50% [1][4] - Devin定位为"初级工程师伙伴"，帮助工程师从"砌砖工"转变为"建筑师"，专注于高层次设计和架构 [4][14] 产品与技术 - Devin核心能力包括构建专属wiki、深度理解代码库、与现有工具集成（GitHub、Slack、Linear） [31][35] - 智能体可同时进行多线程探索并共享上下文，这处于早期阶段但代表未来方向 [20][21] - 产品体验预计将迭代20次，最终用户可能无需查看代码，只需指定任务即可 [24] - 技术突破来自强化学习而非单一模型进步，教会AI现实工程细节比提升基础智商更重要 [39] 商业模式与竞争 - 用户粘性是关键护城河，Devin会随使用时间增加对代码库理解而变得更有效 [26][27] - 收入模式基于使用量设置，专注智能体编码领域而非通用AI [25] - 与Cursor等竞争对手相比，Devin更强调深度集成工作流程而非单纯代码生成 [28] 行业影响 - AI编程已过拐点，不用AI的工程师将被淘汰，行业呈指数级增长 [41] - 未来工程师数量会更多，但工作形式将改变，架构技能价值提升 [47] - 编程教育仍需保留，重点是培养问题分解能力和计算机系统理解 [44][46] 公司运营 - 团队规模仅15名工程师，强调快速行动和极致执行 [56][57] - 招聘策略不惜代价获取顶尖人才，包括为候选人定制解决方案 [58][59] - 创业经验是把3-5件关键事情做到极致，而非分散精力 [55][63] 产品使用场景 - 处理明确任务如前端功能、bug修复、测试文档等效果最佳 [37] - 帮助新工程师入职和理解代码库是重要用例 [33][34] - 用户可异步管理多个Devin智能体，通常每人同时运行5个 [15][18]

微软Build 2025开发者大会核心观点 - 微软CEO纳德拉提出构建"Open Agentic Web（开放智能体网络）"的变革性愿景，旨在让更多应用程序由智能体驱动 [2][27] - AI Agent成为大会焦点，贯穿所有发布内容，将增强微软的AI叙事 [1][6][31] - 微软正在将AI融入几乎所有产品线，包括云服务、生产力软件、搜索和游戏 [5] 开发者工具与平台升级 - GitHub Copilot从代码助手升级为Agent伙伴，可自主完成错误修复、新功能开发等任务，用户数达1500万/1.5亿开发者 [10][11][12] - 微软全面支持模型上下文协议(MCP)，推出NLWeb开放项目，使网站能提供对话界面并与内容交互 [13] - Windows平台推出AI Foundry，支持跨硬件开发，添加对MCP的原生支持 [14][16][19] - WSL(Windows Subsystem for Linux)将完全开源 [16] Azure云与AI基础设施 - Azure AI Foundry新增智能体服务，可协调多个专用Agent处理复杂任务 [17][18][20] - 引入xAI的Grok系列模型，目前托管和合作伙伴模型达1900多个 [21] - 推出模型排行榜和模型路由器，实时选择最佳模型 [22] - 计划2025财年投入800亿美元扩展云基础设施 [30] 企业级AI应用创新 - 推出Microsoft 365 Copilot Tuning，支持企业用低代码方式训练模型创建智能体 [23] - Copilot Studio新增多智能体编排功能，预览阶段已创建超100万个定制Copilot/智能体 [25] - 推出Microsoft Discovery科研平台，支持知识推理、假设生成和实验运行 [25] - 斯坦福医疗中心测试医疗智能体协调器，减轻行政负担 [26] 开发者生态与战略布局 - 微软定位为开发者提供构建下一代AI应用程序的工具、平台和基础设施 [28] - 公司代码库20%-30%代码由AI生成，预计2030年达95% [30] - 过去三个月在全球开设10个数据中心，持续扩展基础设施 [30]

产品定位与核心功能 - ima定位为基于AI能力的"搜、读、写"工作台，主打知识管理，帮助用户沉淀有价值信息并高效调用[7] - 产品名含义：i（信息）+m（管理）+a（助手），聚焦PC端信息处理场景[7][10] - 核心功能包括个人知识库、共享知识库、知识库广场及知识号，形成完整知识管理生态[4][21] 发展历程与用户案例 - 2023年底开始构思，2024年7月启动开发，10月上线Mac版，11月推出Windows版[24] - 典型用户案例：自媒体从业者用知识库整合团队素材辅助创作[11] 白酒商户用知识库自动回答价格咨询[13] 律师用知识库整理案件要素提升效率[13][14] - 知识号功能上线3个月积累1000万篇内容，服务百万级用户AI问答[4] 技术实现与产品特色 - 采用RAG技术将知识库概念转化为用户可交互功能[12] - 接入DeepSeek模型后显著提升产品力，春节期间快速完成API集成[25] - 通过降低使用门槛（如文件夹功能）扩大用户基础，4月上线文件夹功能满足整理型用户需求[19][29] 生态建设与行业影响 - 从封闭知识库发展为开放生态，推出知识库广场实现内容流通[21] - 行业研究投资类知识库最受欢迎，同时覆盖星座、旅行等生活化内容[16] - 海关部门自发搭建通关邮件知识库提升服务效率[15] 产品方法论与行业观察 - 采用"古典"产品开发方式：面对面收集反馈、社群运营优化体验[33] - AI时代产品经理需深入理解技术边界，通过实际使用设计功能[32] - 认为工具类产品生命周期取决于解决实际场景问题的能力，而非单纯技术迭代[31]

行业概况 - 笔记工具赛道竞争激烈，传统产品如Google Keep、Apple Notes、OneNote、Evernote占据主导地位，新兴产品如Notion、Obsidian、Logseq通过差异化功能突围[1] - AI笔记产品Granola在2024年5月上线后实现强劲增长，用户中50%以上为领导者，包括Vercel、Ramp、Roblox等独角兽企业创始人和高管[2] - Granola完成4300万美元B轮融资，估值达2.5亿美元，在笔记赛道属于较高水平[2] 产品定位 - 核心差异化在于"高度个人化"和"用户控制权"，定位为超越简单记录的"思考空间"[2] - 目标从生成高质量会议笔记升级为帮助用户完成几乎所有工作，目前仅实现愿景的5%[7][12] - 设计哲学强调"开发模式"与"探索模式"的明确区分，保护产品迭代灵活性[33][34] 技术特点 - 利用多模型组合策略，动态切换最佳模型以优化性能[31] - 独创"不保存音频"设计，仅实时转录会议内容，平衡实用性与隐私保护[21] - 通过上下文窗口技术深度整合用户工作流，实现信息动态提取和实时呈现[10][25] 用户行为 - 深度用户会议中仅记录关键判断（如"对方情绪不佳"），其余内容依赖AI转录[11] - 用户更倾向通过聊天功能查询笔记内容而非全文阅读，效率提升显著[30] - 出现意外使用场景：医疗咨询记录、个人头脑风暴、视频学习辅助等[29] 市场策略 - 早期选择开发Mac原生应用而非网页工具，增强用户亲密感和使用粘性[18] - 目标用户为AI早期采用者群体，集中在创始人、投资者和跨领域专业人士[16] - 通过社交媒体自然传播，形成科技领袖自发推广效应[17] 行业趋势 - AI协作界面处于"终端命令式"初级阶段，未来需要开发更精细的"方向盘"式交互[25][26] - 小团队借助大模型基础能力可快速构建复杂应用，Granola团队不足25人[38] - 数据壁垒重要性下降，5万样本即可优化用例，产品设计能力成为关键[44] 产品愿景 - 终极目标是打造动态整合个人上下文与集体智慧的新型思维工具[41] - 强调AI应增强而非替代人类判断，保留用户思考过程的核心价值[14][41] - 预见未来工作场景将普及实时背景资料包，辅助关键决策[12]