把Personal Agent定位成生活方式是一个非常错误的方向。 普通用户根本不需要在使用滴滴的时候再多一层，网约车司机也不可能直接脱离组织单元去单点link那些Personal Agent平台。 Personal Agent的核心价值在于整体产品入口围绕单个用户的一连串任务编排，因此定位还是需要围绕个体经营者的一连串服务。 如果不是这个需求，普通用户要解决问题直接用LLM足矣。 文章👉

再有价值的资产，一旦资金流动性的杠杆率变高（体感则是情绪过热），也会呈现巨大的波动性，尤其是回撤的时候不会讲道理。这和基本面无关，这是流动性博弈带来的价格现象。

LLM强调的是单个任务的解决能力；而Personal Agent强调的是以人为本的连续性任务的“编排”价值。 Personal Agent产品的编排能力越强，它的护城河越高，用户越难迁移。它可能在某一个细分领域的任务能力并不是最优，但整体的任务连续性执行上，它需要是最强的。 首先，它需要有“高打开率”的场景的丝滑体验。这是必须要守住的根据地。如果一个Personal Agent切的核心场景较为低频，那么它很难成为用户的首选，也就失去了入口价值，用户也很难用它的“编排”服务。 这也是为什么我认为，虽然Muse的产品交互体验好，但定位走偏了的原因。 Personal agent的下一步竞争是场景层，像O2O大战一样的场景圈地运动，这个过程中会产生一些并购。 AI不会吞噬一切软件，有客户关系沉淀和价值数据沉淀的行业软件反而会成为并购标的，成为agent的履约层。而龙头的履约层可以和不同的agent合作。 另一方面，开放memory layer给特定许可的B端客户和开发者，成为XXX Inside，在任务履约层上做到更加丝滑。 对创业团队来说，面向开发者的记忆诊断、客服跨系统的记忆层、跨境电商的运营记忆、垂类合规行业的记忆层，把客户记忆养成资产，或许更容易成功。

2017年涌现的一波微信生态的知识付费群体，开始来到X平台了。因为AI就是当下时代的知识付费领域。 我在2017年也看过知识付费的项目，而且是很认真的看过。这里面现金流的大头，一个是情感类；一个是财商类。 我曾给一个情感类的知识付费创始人发过TS，对方是一个很聪明的女孩，无论聊到什么话题和领域都自带体系和框架，这反而让我起了警惕之心。后来我主动drop了，因为发现了流量和收入造假。但更多的谨慎还是来自赛道，情感赛道要想做大很难走go public的资本路径，风险和公众舆论都是个问题。 财商类也是一个充满诱惑和争议的赛道。这个领域的创业公司也多多少少经历过监管波折和高压红线的捶打。一些当时聊的比较投缘的朋友也有进去的。 做社群私域到一定规模之后，从人性角度出发，很难抵住只卖合规内容，不切交易，不借用资金杠杆的诱惑。能活到今天还安全在岸上的都是有大智慧的。 中国的很多创新模式和美国是没办法相同的。最核心的一点，还是美国钱多，对创新很包容，非常适合高举高打；但中国的很多最终成功的创新从始点来看都是被逼的，因为没钱没资源，涌现出的以小搏大、由点到面，小心翼翼踩准每一个节奏。 所以你看，过去十五年来，中国照搬硅谷模式的赛道，没有一个成功的。企业服务、fintech、healthtech，几乎都是失败。 为什么呢？中国民营企业没钱，民营企业的融资环境和借贷环境也差，不愿意为非效果付费；中国的fintech和healthtech背后也没有保险公司护航；流动性相关的政策还经常断崖式转向。有时候，我反而觉得，搞国家资本主义的是美国，只不过美国的国家资本主义主要托举的经济主体不是国企，而是具有战略价值的民营公司。 但中国被逼出来的成功模式去打拉美、东南亚、中东和部分欧洲市场，还是很容易拿下。 随着这波AI浪潮，这两年中国国内的VPN用户增速一定是很高的，他们都会成为X的新增用户。随着AI在应用场景的拓展，下一波来X的不只是财商，还会有微商。

把忽悠VC作为一种能力去炫耀的没什么大格局，从历史上看往往也抓不到大结果。 人们总是惊叹那些超脱事物发展客观规律的现象，但堂皇淫技对节奏、心态的破坏力是挺大的。 创业有自己的节奏，和包装练习生不同。

可能唐宁自己也没预料到会出事。 国庆节之前，唐宁还在北京聊一些AI项目的团队，还和我认识的一个创始人谈terms。 现在可能波及的不只是唐宁自己的公司..

2024年3月，我在朋友圈说Suno可能会成为下一代tik tok； 那个时候，有朋友说，内容生产平台不会跃迁为内容分发平台； 也有某知名VC说，音乐市场太小； 如今，Suno的月收入在所有AI产品里第七。 所以，很多判断，我完全不迷信有光环的人；我只看逻辑

创投圈对“小天才”创始人的吹嘘和包装是不是太过了... 翻开历史，过去二十年市值较大、影响力较大的科技和新经济公司，在当年是靠“小天才”lead的团队少之又少。 即便是在美国也很少。 可以一个一个数。

如果不考虑Vibe coding，你最常用的C端AI产品是什么？ 这是我在这个国庆假期里反复思考的问题。我问了很多身边的朋友。得到的答案是“点点”。 还有很多朋友用着“点点”，但在心智上把它归为小红书的一个寄身功能，而没有放在AI产品的感知象限里。因此第一时间没有说。 但无论怎样，这个听上去有些让人惊诧的答案——点点，至少在生活服务领域，它给用户的综合体验优势，是其它AI产品都给不到的。 这是一个值得认真往下拆解的课题。 过去十多年，小红书在个人用户的生活消费决策影响上，其context沉淀具有过强的优势。 具体细分可以分为三层。 第一层，内容层 Context（真实经验）：小红书沉淀的是“真实的人在真实世界的主观感受”，而不是死板的百科词条。“这套户型在阳角处怎么做隐形门”、“这家医院挂号到底走哪条小路最快”。这类数据，通用大模型全网爬取的语料库里天然稀缺。 第二层，用户层 Context（生活语境）：从搜索历史、收藏点赞，到地理位置与当前消费阶段。小红书对“你是个什么样的人、正处于什么生活状态”的画像建模，比任何通用助手都更贴近真实的你。 第三层，也是最杀伤力的一层：决策层 Context（决策前置）：打开小红书，用户天然就是来做决策的。点点的回答可以直接无缝嵌入“意图—对比—行动”的全链路，而不是干巴巴止步于“信息检索”。 因此，点点的护城河不在于“数据多”，但却是刚好长在了“生活决策”这条价值链最肥沃的位置上。 这个底座优势，助推了小红书在AI上可能实现的战略演进。 小红书的生态卡位：通用 Agent 帮你“办事”，小红书 Agent 帮你“过日子” 在生活方式偏好的切片上，小红书的个人数据深度遥遥领先，且内容端天然连接着本地生活、电商与旅游的真实供给。 通用 Agent 能帮你跨平台比价订机票，但它不知道你家楼下那家足浴店哪个师傅手艺好、值不值得续卡——小红书知道，而且还知道你闺蜜上个月刚好去过。 “点点”接下来可能会分三步走： 1目前阶段（问答→决策）：现在已经落地的是，点点已经把沉淀的“内容优势”开始升级为“决策优势”，它强化了多轮意图交互与个性化可控记忆，让每一个回答都挂接结构化的可行动结果。 2第二阶段（应答→代理服务）：从“等用户提问”走向“有限域的主动履约”——预订、排队、抢团购、行程托管。不碰通用复杂任务，只碰生活服务履约。同时抽离出“群体品味图谱”（和你品味高度相似的一群人最近在买什么）——这种资产，Muse、Dots、Cue都很难拿到。 3第三阶段（切agent履约佣金）：商业模式从卖广告延伸到Agent 履约佣金。靠信任行为变现。 文章详见：

自从我什么问题都第一选择和AI交流和讨论之后， 越来越对真实的人产生“厌蠢不耐受”。 人，习惯了追求高效，并产生依赖，而AI输出的是智力高效和低成本沟通。 也许未来和智力相关的决策和实现，AI都是主角，人类来做“选题”、效验和生产关系的信任连接。 在这种趋势和生产模式下，人和人的交流会更多来自情感和生活需求。 AI的智力效率越高，返璞归真的人类社会就越快到来。

很多X上提到AI biotech赛道， 这个赛道最舒适的市场是在北美创投圈和health tech都有根基的团队； 而绝对不是base在中国、香港、新加坡的团队； 无论现在的AI biotech，还是几年前的创新药、仿制药，在亚洲要出大结果对初创团队都很难很难； 在北美为什么好，是因为大医药巨头和保险集团给予health tech非常活跃的并购市场；即便美国的IPO市场对于创新药也是小市值、没有流动性的不伦不类的资本状况； 但web3就不一样，只讲叙事不build，然后风刮了就发币，但现在连发币的市场也黄了