從Anchor到AI時代，創(chuàng)業(yè)邏輯正在發(fā)生深刻變革。本文深度拆解播客平臺Anchor創(chuàng)始人Michael Mignano的最新思考：當(dāng)AI讓創(chuàng)作門檻歸零，創(chuàng)業(yè)者該如何應(yīng)對高昂的算力成本？

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在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，有這樣一個產(chǎn)品，它幾乎憑一己之力改變了播客行業(yè)：Anchor。

在 Anchor 出現(xiàn)之前，做播客是一件很極客的事：你要買專業(yè)的麥克風(fēng)，懂音頻剪輯，還得自己找服務(wù)器托管 RSS feed。

Anchor 把這一切簡化成了一個紅色的“錄制”按鈕，讓你像發(fā)朋友圈一樣做播客。后來，它被 Spotify 收購，成為了全球最大的播客制作平臺。

Anchor 的創(chuàng)始人Michael Mignano，現(xiàn)在是Lightspeed（光速創(chuàng)投）的合伙人。作為曾經(jīng)把“創(chuàng)作門檻”打下來的創(chuàng)業(yè)者，他現(xiàn)在正站在 AI 的浪潮尖端（他投資了 Suno, xAI, Neuralink 等）。

最近，他和 YC 總裁 Garry Tan 坐下來聊了一期播客。這期對話沒有空喊“AI 改變世界”的口號，而是非常務(wù)實地探討了一個問題：在 AI 讓“制造”變得無比廉價的今天，創(chuàng)業(yè)者到底該拼什么？

以下是播客解讀和我的一些思考。

歷史在押韻：從“拍照”到“寫歌”

Michael 提到一個很有趣的觀點：每一波消費科技的爆發(fā)，本質(zhì)上都是在把“極少數(shù)人”擁有的特權(quán)，下放給“大多數(shù)人”。

• 柯達和 Instagram：讓不會洗照片的人也能通過濾鏡拍出大片。

• Anchor：讓不懂音頻工程的人也能做電臺。

• 現(xiàn)在的 AI（比如 Suno）：讓完全不懂樂理的人也能寫歌。

Michael 投的 Suno（每天一個 FUN AI｜Suno：給自己做首歌吧）也是類似羅輯。他認(rèn)為，AI 正在經(jīng)歷當(dāng)年的“Instagram 時刻”。

以前，你想做個軟件，得學(xué)編程；你想做個動畫，得學(xué)畫畫。但 AI 把這個“技能門檻”抹平了。

對于創(chuàng)業(yè)者來說，這意味著你不需要再去卷“技術(shù)實現(xiàn)”的難度，因為技術(shù)實現(xiàn)的成本正在趨近于零。

寫到這里我想，或許很多人會擔(dān)心 AI 會讓垃圾內(nèi)容泛濫，但這就像當(dāng)年人們擔(dān)心“數(shù)碼相機”會毀了攝影藝術(shù)一樣。確實，平庸的照片變多了，但更多有才華的普通人也被看見了。門檻降低，從來不是為了消滅專家，而是為了解放大眾。

AI 時代的“隱形稅”：為什么做 AI 應(yīng)用很難賺錢？

這部分非常清醒，值得所有想做 AI 應(yīng)用的人讀三遍。

Michael 指出，傳統(tǒng)的 SaaS 軟件生意模式非常完美：你寫好代碼，復(fù)制一份給新用戶的成本幾乎是零，毛利極高（80%-90%）。

但 AI 應(yīng)用不是。

每一次用戶提問，每一次生成圖片，你都要給英偉達（GPU）或者云廠商交“過路費”。這就導(dǎo)致 AI 創(chuàng)業(yè)公司的毛利結(jié)構(gòu)變了。

• 傳統(tǒng) App：用戶越多，邊際成本越低。

• AI App：用戶越多，你的算力賬單越貴。

這意味著，靠“免費增值”模式來獲取用戶的難度變大了。以前你可以讓 90% 的人免費用，靠 10% 的付費用戶養(yǎng)著；現(xiàn)在，那 90% 的免費用戶可能會把你的公司“吃”垮。

這就是為什么現(xiàn)在的 AI 產(chǎn)品哪怕是測試版也急著收費。創(chuàng)業(yè)者必須更早地思考商業(yè)模式：你提供的價值，是否覆蓋得住那昂貴的 GPU 電費？ 如果你的 AI 只是給用戶提供了一點點樂子，那它可能連電費都賺不回來。

“品味”的復(fù)興：當(dāng)誰都能畫畫，誰畫得好？

這是整場對話中最打動我的一點。

Garry Tan 問：如果 AI 能生成一切，那人的價值在哪里？

Michael 的回答是：Taste（品味）和 Curation（策展/篩選）。

以前，我們評價一個藝術(shù)家，很大程度上是看他的“手藝”，畫得像不像，琴彈得好不好。 但在 AI 時代，手藝由機器完成。人類的角色，從“工匠”變成了“導(dǎo)演”。

Michael 提到了一個詞叫“Model Energy”（模型的能量/氣場）。就像攝影師選膠卷一樣，優(yōu)秀的創(chuàng)作者懂得選擇用哪個模型，（Claude 還是 GPT-4？Midjourney 還是 Flux？），這個模型下用什么樣的 Prompt，來達到他想要的效果。

技術(shù)越普及，“審美”就越稀缺。未來的超級應(yīng)用，一定不是單純堆砌 AI 功能，而是創(chuàng)始人擁有極佳的品味，知道如何調(diào)教 AI，輸出一種獨特的“感覺”。

這對非技術(shù)出身的創(chuàng)業(yè)者是個好消息。也許你不會寫代碼，但如果你對音樂、對設(shè)計、對文字有極高的敏感度，AI 時代反而是你的主場。因為“手”可以被替代，但“眼光”無法被替代。

別自嗨，去有人的地方

回顧 Anchor 的成功，Michael 坦言，他們最開始做的并不是“播客工具”，而是一個“短音頻社交網(wǎng)絡(luò)”（類似音頻版的 Twitter）。

結(jié)果失敗了。因為沒人愿意在一個新平臺上聽別人瞎聊。

他們做對的一件事是：允許用戶把內(nèi)容一鍵分發(fā)到 Spotify 和 Apple Podcast。這給了我們一個關(guān)于“分發(fā)”的深刻教訓(xùn)：

不要試圖建立一個封閉的圍墻花園?，F(xiàn)在的流量都被巨頭壟斷了。如果你做一個 AI 工具，最好是讓它生成的成果能輕松地發(fā)到 TikTok/抖音、小紅書、YouTube 上。

AI 祛魅之后，回歸商業(yè)常識

聽完這期播客，我最大的感受是：即使是硅谷最頂級的投資人和創(chuàng)業(yè)者，在面對 AI 時，聊的依然是那些樸素的商業(yè)邏輯。

• 成本：算得過來賬嗎？

• 分發(fā)：用戶從哪來？

• 需求：你是真的解決了問題，還是只是為你手里拿著的錘子滿世界找釘子？

Michael 從 Anchor 到 Lightspeed 的路徑證明了：技術(shù)本身不是護城河，對“人”的理解才是。

AI 確實很強，但它終究只是工具。就像 Michael 說的： “我們賭的不僅僅是趨勢，更是那些能通過 AI 這種新畫筆，畫出我們從未見過圖景的人?！?/p>

希望你我都是，那個拿畫筆的人。

本文來自公眾號：Fun AI Everyday 作者：張艾拉

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