产品发布 - 马斯克旗下xAI推出智能编程模型Grok Code Fast 1 主打快速和经济特性 支持256K上下文并限时7天免费[2] - 新模型在ToyBench排名第5 仅次于GPT-5、Claude Opus 4、Gemini 2.5 Pro和DeepSeek Reasoner[2] 性能表现 - 模型响应速度快 思考时长基本在几秒内完成[5][6] - 指令遵循能力优秀 在多指令构建和时间晶体细节展示中表现丝滑[10][13] - 支持TypeScript/Python/Java/Rust/C++/Go等多种语言 从创建项目到点对点bug修复无需人工监督[17] - 在SWE-Bench-Verified子集测试中达到70.8%的成绩 性能处于编程模型领先水平[17] 技术架构 - 采用全新模型架构 使用专门代码语料库预训练 并通过真实世界拉取请求与编码任务数据微调[15] - 与GitHub Copilot/Cursor/Roo Code等平台深度合作 可在IDE中快速理解开发者指令[15] - 指令缓存命中率超过90% 每分钟最多处理480次请求 约200万token[17][18] 商业定价 - 输入tokens每百万收费0.2美元(约1.4元) 输出tokens每百万收费1.5美元(约10.7元) 缓存调用tokens每百万仅0.02美元(约0.14元)[24] - 价格仅为Claude Sonnet 4和GPT-5的十分之一 具有超高性价比[25] - 相比Grok 4更适合多步骤工具调用密集的复杂自动化任务[23]

生成式AI应用生态系统稳定性 - 生态系统趋于稳定 换血速度明显放缓 网页端新上榜应用11款 移动端新上榜应用14款 相比第四版榜单网页端17款新上榜的情况有所减少 [2] 中国AI应用全球表现 - 网页端中国应用包括Deepseek第3名 Quark第9名 豆包第12名 Kimi第17名 Qwen第20名 Lovable第23名 Manus第31名 可灵第33名 海螺第45名 Monica第49名 SeaArt第19名 Cutout Pro第34名 [4] - 移动端中国应用包括豆包第4名 百度第7名 Deepseek第8名 美图第9名 B612第12名 Facemoji第13名 Cici第14名 Hypic第16名 Wink第17名 BeautyPlus第32名 BeautyCam第34名 Gauth第40名 Quark第47名 Airbrush第49名 [4] - 中国开发出海全球成为新常态 网页端榜单大部分产品在中国开发后出海 绝大部分用户来自其他国家 移动端Top 50中22款应用在中国开发 主要用户遍布全球 [8][32] - Manus年化收入达9000万美元 流量来源多元化 巴西排名第一 美国其次 [32] - 美图公司5款应用上榜 字节跳动推出多款面向全球产品 [8][32] 主要厂商竞争格局 - Google旗下四款产品进入网页端榜单 Gemini网页端访问量达ChatGPT的12% 移动端月活接近ChatGPT的一半 近90%月活用户来自Android平台 [8][11] - Grok移动端月活超过2000万 7月新模型Grok4发布及AI伴侣头像功能上线后移动端用户量大幅增长近40% [8][18][19] - DeepSeek增长显著放缓 移动端月活从峰值下滑22% 网页端较2025年2月峰值下降超过40% [8][25] - Meta AI增长平缓 网页端排名第46 未进入移动端榜单 2025年5月下旬亮相后增长速度远慢于Grok [22] - Perplexity网页端和移动端保持强劲增长 Claude网页端持续增长 [25][26] 应用类别分布 - 三类应用主导市场：通用聊天助手 创意工具 AI陪伴类应用 [34] - 陪伴类产品三款新上榜：Juicy Chat Joi和Ourdream Characterai JanitorAI SpicyChat PolyAI CrushOnAI和CandyAI仍在榜 [34] - 创意类工具涵盖图像 视频到音频生成 包括Midjourney PhotoRoom Leonardo Cutout Pro Veed和ElevenLabs [34] Vibe Coding赛道发展 - Vibe coding类应用用户粘性极高 某顶级平台美国用户群在注册后几个月内保持超过100%收入留存率 [39] - 带动周边工具流量增长 如数据库提供商Supabase流量增长与核心vibe coding平台崛起同步 过去九个月显著加速 [41] - Lovable和Replit首次进入主榜单 Bolt进入Brink List潜力榜 [36] 常青树企业分析 - 14家公司五期榜单始终在榜 横跨通用助手 情感陪伴 图像生成 图像视频编辑 语音生成 生产力工具及模型托管领域 [44][47] - 仅5家拥有自研基础模型 7家依赖API或开源模型 2家为大模型聚合平台 [48] - 除Midjourney和Cutout Pro外均获得风险投资 来自美国 英国 澳大利亚 中国和法国 [50] - 如不包含第一次榜单 还有5家可入选All Stars：Claude DeepAI JanitorAI Pixelcut和Suno [53]

文章核心观点 - 创业公司在增长方面面临严重挑战，特别是创始人过度依赖增长负责人而缺乏对用户获取、留存和付费转化等关键环节的深入参与和认知 [5][6][9][13][14] - 基于AI的产品尚未成熟，创始人必须亲自参与增长过程，否则可能导致错误归因和策略失效 [13][14] - 公司将于9月20-21日在北京举办"出海增长研坊"，为0→1和1→10阶段的出海团队提供可落地的增长实操经验分享与实战小组作业 [18][23] 创业公司增长现状 - 每年与Founder Park沟通的创业者多达数百个，大部分产品已上线但面临增长问题 [2] - 创始人普遍存在技术实力强、团队优秀、认知深刻的特点，但回避用户数量、留存率和付费转化等关键指标问题 [3][4][5][6] - 创业公司常高薪聘请有大厂背景的增长负责人，但产品处于1.0版本阶段，任务成功率不到一半，服务器承受能力有限（几百用户就会宕机） [8][10] 创始人参与度问题 - 创始人忙于管理、招聘、融资和设计第二增长曲线，缺乏时间深入用户社区（如Discord）、与KOL沟通或进行用户访谈 [11][12] - 增长负责人难以让老板理解工作重要性，多数情况下无法给出有效答案，最终导致人才流失 [15][16] - 创始人随后抱怨"找个做增长的人真的很难"，这种情况多次发生 [16][17] 出海增长痛点 - 增长渠道多样化但路径不清晰，难以选择合适渠道 [21] - 全栈增长人才稀缺，产品、研发、设计和运营各部门协同困难 [21] - 预算有限导致短期投放未见效就被叫停，难以沉淀方法论 [21] - 策略摇摆频繁，缺乏差异化和跨阶段的有效增长策略 [21] 增长研坊解决方案 - 专为0→1和1→10阶段出海团队设计，提供可落地增长实操经验分享与实战小组作业 [23] - 目标包括找到可落地的增长实操打法、打造全员协同的增长作战体系、探索小预算下验证渠道的清晰路径 [24] - 强烈建议团队报名（创始人、产品、增长、研发、设计、运营），建立共同context [23] - 原价7999元，现价3999元/单人，5999元/团队 [45] 专家团队阵容 - Julia Yin：10年美国市场增长实战经验，专注SEO、内容策略和用户转化，服务20+家中美创业公司 [28] - Lucius：AI CEO，专注海外社区运营场景，负责众多AI明星公司Discord社区运营，前函子科技COO（红杉、线性、奇绩资本投资），实现用户40w [29] - Lysa：Katlas Media联合创始人，服务近百家海内外科技与互联网品牌，擅长内容与策略结合，累计管理千万美元金额达人合作 [30] - 韩宗良：麦炽科技创始人，聚焦AI产品海外增长，80%客户为AI公司（包括MiniMax、美图、智谱AI、生数Vidu、零一万物、月之暗面等），谷歌核心代理商 [31] - 叶晨曦 Leo：Cubo Group矩阵魔方创始人/CEO，旗下拥有美国最大AI Newsletter - AI Secret（月发行量超过6000万），旗下Partnerly服务过80多家AI公司（包括Alibaba、Nebius、Genspark、Airtable、Box等） [32] 研坊议程内容 - SEO实践：海外市场趋势洞察、自然流量增长策略、2025年海外市场洞察、SEO/GEO理论和策略拆解、Reddit运营策略 [34][35] - AI驱动内容矩阵：多渠道内容矩阵理论与实战、内容工程化概念和实践 [35][36] - 用户运营策略：不同产品类型选择用户社区、社区载体选择与运营技巧、Discord搭建实战 [36][37] - 广告投放策略：多维度拆解Ads投放运营策略，覆盖北美、欧洲、东南亚、中东、拉美等重点市场，详解三阶段投放策略 [39][41] - 红人营销与出圈策略：底层逻辑与误区拆解、不同平台打法与素材策略、成功Campaign的三大筑基动作、叙事建构实战演练 [40] - 产品发布与规模化：GTM阶段多渠道组合策略、新版本正确发布方法、AI产品从冷启动进入规模化的四个关键步骤 [42]

活动概述 - Founder Park联合Google Cloud举办线上分享活动 特邀AI专家史洁探讨AI智能体开发技术[2][3] - 活动时间为9月4日20-21点 采用审核制报名方式 面向特定专业受众群体[4][8] 技术框架 - 重点介绍ADK A2A MCP和Agent Engine四大技术框架在构建AI智能体中的应用方案[3][8] - 探讨如何利用Google最新AI技术构建具备协作性 高效性和可扩展性的多智能体系统[3][8] 行业影响 - 深入分析智能体开发未来趋势 预判智能体技术将重塑人机交互范式[3][8] - 活动面向AI初创企业 出海企业技术负责人 AI产品经理及工程师等专业群体[8] 延伸资源 - 公众号提供AI创业相关延伸阅读 包括增长策略 平台红利把握及产品评估等主题[9]

世界模型技术发展现状 - Google DeepMind发布Genie 3 世界模型 与OpenAI开源模型形成竞争[2] - 世界模型分为两类流派：Sora类视频模型基于2D图像序列模拟数字世界 Genie 3属于此类 另一类是李飞飞World Labs倡导的基于3D场景还原的大型世界模型[4][5] - 当前两类模型存在落地问题：视频模型因缺少3D维度导致空间一致性不足 3D模型因数据短缺导致视角切换时出现崩坏[6] 群核科技空间大模型技术突破 - 公司发布业界首个3D室内场景认知与生成空间大模型 开源SpatialLM 1.5空间语言模型和SpatialGen空间生成模型[6] - SpatialGen采用多视角扩散+3DGS重建技术 生成可自由漫游的真实3D空间 支持任意视角切换和路径漫游 实现100%光影一致性[8][14] - SpatialLM 1.5基于大语言模型训练 支持通过对话生成结构化场景脚本 智能匹配家具布局 10秒内可生成1000个不重复场景[10][11] - 模型依托自研CAD引擎和KooEngine光线追踪技术 支持参数调整并达到影视级材质质感[15] 数据与技术优势 - 公司通过酷家乐平台积累超4亿个3D模型及5亿个结构化3D空间场景[18] - 2018年发布全球最大室内深度学习数据集InteriorNet 含数万套标注物体坐标和空间关系的场景数据[18] - 2025年开源3D高斯语义数据集InteriorGS 首次将3D高斯技术引入AI训练 降低数据存储成本[18] - 形成工具-数据-模型三位一体飞轮：工具层生成结构化数据 数据层提供高质量标注 模型层实现跨越式进化[18][19] 应用场景与商业化前景 - 解决AI短剧行业痛点：传统工具存在场景不连贯和制作效率低问题 空间大模型可保证全场景物理一致性[20][21][22] - 支持机器人训练场景：自动生成带物理参数和空间关系的3D数据 为具身智能提供结构化信息[11][41] - 电商3D展厅应用：消除视角切换时物体尺寸不一致等穿帮问题 提升虚拟场景可用性[20] - 内部推进X项目：基于3D技术的AI视频生成产品 计划2025年内发布 通过3D渲染与视频增强一体化解决空间一致性问题[24] 技术实现路径 - SpatialLM 1.5基于Qwen3底模训练 采用空间语言描述3D信息 与CAD领域语言兼容[27][28][33] - SpatialGen基于扩散模型训练 使用自研渲染引擎生成的多视角图片数据[33] - 资产库与模型解耦设计 支持调用第三方资产库 确保开源兼容性[37] - 通过数据规模扩展提升空间一致性 遵循scaling law演进规律[39] 发展阶段与挑战 - 当前空间大模型处于类似GPT-2阶段 具备基础生成和交互能力 但未达到通用水平[20][42] - 主要挑战在于3D数据获取难度：无法通过互联网快捷获取 需依赖工具生成或实地扫描[31] - 未来演进方向：探索从文本直接到3D表征的技术路径 提升视觉效果与一致性的平衡[40]

核心观点 - 企业在生成式AI领域投入300-400亿美元但95%机构未能获得可衡量商业回报 形成"GenAI鸿沟"现象[3][7] - 成功跨越鸿沟的企业聚焦范围窄价值高的用例 将AI深度融入工作流并通过持续学习实现规模化推广[6][59] - 智能体AI(Agentic AI)具备记忆和适应能力 是解决GenAI鸿沟的关键方向 窗口期约18个月[58][74][75] 行业变革现状 - 仅科技和媒体行业出现明确结构性变革 其余7个行业处于变革劣势方[12][21] - 基于AI市场变革指数(0-4分): 科技行业领先(新挑战者崛起/工作流变革) 媒体与电信(AI原生内容/广告变革) 医疗健康与能源行业垫底[15][18][21] - 9个主要行业中7个开展大量试点但未出现结构性变革 投资与变革差距显著[21] 企业部署困境 - 企业定制AI工具仅5%实现投产 通用工具部署率40%但价值限于个人生产力提升[8][22] - 大型企业(年营收超1亿美元)试点数量领先但规模化转化率最低 中端市场企业从试点到实施平均仅90天[28] - 60%机构评估定制系统但仅20%进入试点阶段 最终仅5%投入生产环境[8] 影子AI经济 - 90%员工定期使用个人AI工具处理工作 远超40%的企业官方订阅率[30][32] - 员工通过ChatGPT等消费级工具实现工作自动化 形成比官方项目更高投资回报率的影子经济[30][32] - 前瞻性机构通过分析影子AI使用情况识别高价值工具 再采购对应企业级解决方案[33] 投资分配失衡 - 70% GenAI预算流向销售和营销部门 但后台自动化实际投资回报率更高[35][38] - 投资偏向可见性高但变革性弱的用例 后台部门高回报机会缺乏资金支持[38][39] - 企业类型影响投资分配: 制造企业重运营 科技企业重营销 专业服务企业重文档自动化[38] 核心障碍分析 - 首要障碍是员工抗拒新工具 其次为模型输出质量担忧和缺乏学习能力[42][43] - 关键业务场景中90%用户倾向选择人类而非AI 因现有工具缺乏记忆和适应能力[52][54] - 高风险任务适用性评估显示: AI在邮件起草(70%)和基础分析(65%)占优 但复杂任务人类优势达9:1[57] 成功实施策略 - 外部合作项目成功率67% 是内部开发(33%)的两倍[77][83] - 战略合作伙伴模式部署概率是内部开发2倍 员工使用率也近2倍[84] - 成功企业要求供应商提供深度定制服务 基于业务成果而非技术指标评估价值[85][90] 成本节约来源 - 最显著成本节约来自后台自动化 替代业务流程外包(BPO)和外部机构服务[86][87] - 实际案例: 客户服务文档处理年省200-1000万美元 外部创意成本降30% 风险管理年省100万美元[87][91] - 收益主要通过减少外部支出实现 而非削减内部员工[87] 劳动力影响 - GenAI导致客户支持/行政处理岗位减少5%-20% 这些岗位传统已被外包且流程标准化[89] - 科技媒体行业80%高管预计24个月内减少招聘 医疗健康行业明确不减少临床人员招聘[93] - AI素养成为核心招聘要求 应届毕业生比有经验人士更具优势[93] 技术演进方向 - 智能体网络(Agentic Web)成为下一代基础设施 支持智能体间自主协商与协作[94] - 模型上下文协议(MCP)/智能体通信协议(A2A)/NANDA框架推动互操作性发展[75][94] - 系统将能自主发现供应商/建立动态API集成/实现无信任交易[94]

模型性能与市场表现 - 谷歌最新图像生成与编辑模型Gemini 2.5 Flash Image（代号nano banana）在LMArena盲测中获得超250万选票，以171分优势领先第二名flux-1-knotext-max，创下该竞技场历史上最大的Elo分数领先优势[2] - 该模型在LMArena排名中以1362分位列第一，远超第二名flux-1-kontext-max的1191分，投票数达2,521,035次[3] - 模型具备四大核心能力：角色一致性、提示编辑、原生世界知识和多图像融合，支持最多三个输入元素的创意融合[19][20] 技术能力特性 - 角色一致性功能可通过参考图像生成新内容，在不同姿势、光照、环境或风格中保持主体相似性，适用于电影制作、品牌资产生成等场景[8][24] - 支持自然语言目标化转换和精确局部编辑，包括模糊背景、去除污渍、更改主体姿势、黑白照片上色等功能[28] - 原生世界知识能力基于Gemini全球知识库，可理解手绘图、解答现实问题并执行复杂编辑指令，突破传统图像模型在语义理解方面的局限[30][32][33] - 多图像融合能力允许将对象嵌入场景、重新设计房间风格或通过单提示融合图像，例如将过道、人像和手机融合成自然场景照片[22][35] 商业化与定价策略 - 模型已通过Gemini API、Google AI Studio面向开发者开放，并通过Vertex AI向企业提供[4] - 定价为每百万输出token 30.00美元，单张图片消耗1290个输出token，成本仅0.039美元（约人民币0.3元），显著低于OpenAI同类模型[38][39] 应用场景与案例 - 可生成房地产列表卡片、统一员工徽章、动态产品效果图等商业模板[26] - 教育领域应用示例：将手绘图转换为交互式教育导师，展示模型理解与编辑能力[33] - 创意构图案例：将山峰与跃出水面鲸鱼融合，实现多元素自然统一[13]

分发渠道变革与AI平台战略 - ChatGPT已成为超级应用 创业者需借助其作为新分发平台实现增长而非担忧被取代[2][3] - AI技术变革后通常伴随分发渠道变革 新分发平台出现的所有条件和要素已基本具备[5][10] - 未来六个月内全新强大的分发渠道即将出现 ChatGPT很可能是主要候选者[5][11] 初创公司增长策略 - 打造出色产品仅是入场券 真正差距在于建立强大分发渠道 本质是在行业巨头抄袭前抢先获得分发渠道[6] - 新分发平台出现时初创公司通常反应最快 巨头行动迟缓给予初创公司入场机会[10] - 必须发现并利用新分发平台 达到逃逸速度窗口期因巨头行动加快而缩短[7][10] 平台开放-关闭周期规律 - 新分发平台遵循四步周期：市场条件成熟、寻找护城河、平台开放、平台关闭实现控制和商业化[13][14] - 平台通过价值交换吸引第三方开发者 后期逐步收紧平台 方式包括关闭渠道、开发第一方应用、压制自然流量或强制付费[14][15] - 周期持续时间越来越短 Facebook周期约五年 Google周期更长但本质相同 留给初创公司玩游戏的时间越来越少[12][23] ChatGPT平台优势与预测 - ChatGPT护城河核心在于上下文和记忆功能 通过数据连接器收集更多上下文 形成使用越多记忆越个性化输出越好的飞轮效应[28][31] - ChatGPT月活跃用户数至少是Claude的10倍 留存曲线稳定且急剧上升 呈现罕见的微笑曲线(留存率随时间推移上升)[28][29][32] - 大量迹象表明ChatGPT即将推出第三方平台 包括招聘智能体平台人员、与HubSpot等大公司建立优先合作伙伴关系[31] 垂直平台与商业模式 - 市场将分化出许多垂直细分平台 如Cursor面向开发者 Notion/Airtable等生产力工具也会推出智能体平台[36] - 智能体可按结果收费(如每解决问题收费一美元) 但需与数据护城河结合否则会被竞争淘汰[37][39] - Udemy等课程平台分成比例从80%降至25%-30% 展示为商业化关闭平台的典型案例[36] 企业参与策略与时机 - 初创公司必须参与游戏而非退出 早期入局比晚入局更有利 需专注押注一个平台而非分散资源[26][43] - 未来六个月内将看到ChatGPT平台开放的重要步骤 包括推出智能体模式、与10-20个优先合作伙伴宣布集成[40][41] - 企业需设定硬性约束推动AI转型 如部门编制限行业标准五分之一 或要求证明AI无法完成工作才批准新招聘[55] 数据护城河与系统优化 - 长期竞争优势依赖数据护城河 Cursor通过用户反馈数据比大模型更懂开发者需求 Sierra通过积累销售数据形成网络效应[39] - AI转型需优化整个系统而非单个环节 工程师加速后产品经理成为新瓶颈 需协同设计、产品、工程三环节[58] - 顶尖公司衡量真实AI采纳率和使用数据 CEO需深入细节避免与一线实际情况脱节[57][58]

以下文章来源于过程即奖励 ，作者过程即奖励 过程即奖励 . 因上努力 果上随缘 超 12000 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、开发人员和创业者，飞书扫码加群： 进群后，你有机会得到： 我们的理念是通过软硬结合的方式去追求人与大模型结合的智能边界。我们坚信将会有新的 LLM native 的工作（不是办公）范式。 获取 - 提取 - 使用 （capture - extract - utilize）是 Plaud 选择的道路。 01 Plaud 推出过两款 AI 硬件产品，分别是粘在手机背面的 AI 录音卡片 Plaud Note 和可穿戴 AI 录音硬件 NotePin。两款产品累计销量突破了100万台。软件层面， Plaud Intelligence 内置了多款主流大模型，能 将会议、通话和语音笔记的录音，转化为结构化摘要、思维导图和待办事项。 Plaud 是如何做大模型产品的？Plaud 中国区 CEO、AI 产研负责人莫子皓，在这篇文章中详细介绍了 Plaud 「软硬结合」的产品理念。有趣的一点是，「让人去对齐大模型，让大模型去引导人。」 以下为原文内容。 何 ...

创业公司增长挑战 - 多数创业公司产品已上线但缺乏用户增长关键指标关注 如用户留存率和付费转化率[2][5] - 创始人过度依赖增长负责人而忽视自身参与 导致产品与市场匹配度不足[9][10] - 早期产品存在技术瓶颈 任务成功率低于50%且服务器承载能力仅数百用户[10] 创始人角色缺失 - 创始人忙于管理、招聘和融资 缺乏一线用户洞察 未参与Discord社区或用户访谈[11][12] - 对用户获取、留存及付费转化链条认知不足 导致错误归因[14] - 增长负责人难以向创始人传达工作价值及增长重要性[15] 增长人才困境 - 公司高薪招聘具备大厂经验的增长负责人 但实际效果有限[8] - 增长负责人面临产品不成熟、资源有限等挑战 导致高流失率[10][16] - 创始人普遍认为寻找合格增长人才困难[16] 解决方案与活动 - 举办出海增长研坊活动 针对0→1和1→10阶段团队提供实操经验[18][20] - 活动涵盖SEO、内容矩阵、社区运营及广告投放等增长策略[29][30][35] - 邀请5位专家分享经验 包括Julia Yin（10年美国增长经验）、Lysa（千万美元KOL营销管理）等[22][24][26] 活动具体内容 - SEO与内容策略：海外市场趋势洞察、AI驱动内容矩阵、Reddit运营[29][32][33] - 广告投放：北美/欧洲/东南亚等市场机会分析、三阶段投放策略[35][39] - 社区运营：Discord搭建技巧、用户社区选择策略[31][34] - 病毒式增长：AI产品Go Viral策略、冷启动到规模化四步骤[36][40] 目标受众与价值 - 面向出海创业团队核心成员 建议团队集体报名以建立协同体系[21] - 单人报名价格3999元 双人5999元[41] - 活动强调实战演练与资源链接 而非单纯理论分享[20][21]