今天的嘉宾是 Chris Dixon，最知名的投资案例包括 Uber、Venmo、Stack Overflow、Pinterest、Instagram 等具有强大网络效应的公司。无论是投资者还是企业家，最重要的事情是寻找到能指数型增长的力量。

 

（一）

从工具到网络

Chris：我在 2015 年写过一篇文章，叫做 Come for the tools, stay for the network. 最早的 Instagram 是没有网络效应的，它只是给照片加滤镜的工具。当时其他滤镜工具如 Hipstamatic 要收费，因此 Instagram 获得了早期增长。Instagram 还可以让人很方便地转发到 Facebook 和 Twitter 跟人分享，其实是蹭到了其他网络的流量，当然你也可以在 Instagram 自己的网络上分享。只有一两年的时间，Twitter 就会封了 Instagram 的分享，而 Instagram 自己的网络变成了主要的分享方式。

今天你能看到类似的事情，2017 年的 Substack 一开始也是蹭 Twitter 电子邮件网络的流量，现在越来越多人通过 Substack 的 App 打开了。Stripe 开发的 Link 产品也开始产生网络效应，我可以把信用卡信息保存在 Link 里，不用重复输入，你在各种使用 Stripe 的应用程序中都能很方便支付。这是一个很强大的策略。

当然，这些产品的社交属性对于是否能从工具变成网络也至关重要。比如 Google Docs，很好的工具，我也会通过分享链接发给其他人。但 Google Docs 真的有网络效应吗？似乎不像 Instagram 粉丝关系那么强。在今天AI的时代，你能看到更多好的工具，但是你也可能很快换到另外一个新工具。怎么提高用户留存？大部分的答案还得是：网络效应。

 

（二）

先验的设计，还是后验的涌现？

主持人：实际上，现有大型网络平台对于蹭他们平台流量出现新的平台是非常警惕的。10 年前的 Twitter 可能对 Substack 还睁一只眼闭一只眼，而今天 Facebook 则把很多可能威胁到它的平台直接买下来，比如 Instagram 等。

所以现在新产品要建立网络效应会更困难。因此，很多产品的从工具属性发展出细分垂直的功能和不同的审美（品味 Taste）。Midjourney 和 Ideogram 的审美风格就明显不同，所以现阶段这些工具产品能共存。看起来工具产品随时会被替代，但目前还没有太多的工具产品激进地建立自己的网络效应，这也许跟 AI 创业的发展阶段有关。但我觉得这对 AI 创业者是个很重要的问题，当前的 AI 工具好像没多少网络效应，那我现在应该预先设计好网络效应，还是继续推动 AI 工具的边界，等待某种网络效应的产生。

Chris：除了建立网络效应，也可能有另外一种发展路径，就是在某个垂类开拓了一个利基市场，这个利基市场里的人有更高的付费能力。就像 Gemini 最高的订阅费超过 250 美元/月。在硅谷科技领域，人们低估了品牌的力量，或者说消费者惯性/粘性。就像 ChatGPT，没有任何网络效应，但是他家喻户晓，已经出现了留存的微笑曲线。品牌的力量是很强大的，就像 Cursor，也被人们认为就是最好的 vibe coding 平台一样。

 

（三）

外化的网络效应

主持人：科技界认为，网络效应是防御性的黄金标准，那你觉得建立足够高 DAU / NPS 的产品，就能有足够的护城河吗？当然你也提到了品牌能带来的用户粘性可能被科技界大大低估，是不是我们应该把 DAU / NPS 和品牌等其他东西结合起来才够？

Chris：最近我们几个合伙人在争论的一个点是，可能网络效应已经被外化到整个互联网上了。当你在使用 Cursor 或者 Midjourney，你发现在 Youtube 和各个网站上出现了介绍你的产品的 KOL、有 Medium 网站介绍使用指南等。这跟当年互联网不一样，现在互联网已经建立起来了，有几十亿的现成用户，也许现在不同了，你周围的相邻网络给你带来了网络效应，你尝试搜索，ChatGPT 给你推荐，LLM 模型内化了人们对你的品牌认知，形成一个巨大的系统。那你得做得早、做得快，成为第一个“XX”，并一直在互联网这个大的网络系统中强化下去。当然，融足够多的钱，资本也是一种护城河。正如科幻作家威廉·吉布森所说的，“未来已来，只是没有均匀分布。”

 

（四）

idea vs 执行

主持人：创业究竟是 idea 更重要，还是执行更重要？

Chris：我觉得重要的是，你在玩哪个迷宫。你在玩 AI 迷宫，还是医药迷宫，还是 AI 视频生成迷宫。我之所以称之为迷宫，因为它太动态了，世界无法预测。作为一个投资人或者企业家，你怎么在这个 AI 迷宫里呆十年，你需要有足够强烈的意愿、敏捷的身段、还有遇到困难坚持下去的决心。这不只是智力上的挑战，更多是心理上的。

AI 是一个明显的大趋势，每个人都知道 Scaling Law 很强大，AI 能力每天都在增强。但具体在做的过程中，你得知道预训练何时收益递减，可能有 100 种不同的强化学习技术在探索，一些技术撞墙了，另一个实验室的聪明人的技术带来了突破。AI 也像当年半导体行业一样，在宏观上是指数发展的，但其中的企业家也面临很多挑战。

最常见的挑战，就是大模型公司会不会把你的 use case 给吃掉。但企业家总是会说，我在垂直领域扎得足够深，这是我的优势，无论大模型公司做什么，我总能在我的产品领域保持优势，或者我将拥有如此好的品牌认知度、强大的用户基础等等。这是一种果蝇达尔文式的斗争，有成千上万的公司，很多公司的生命周期非常短，但是会涌现很成功的公司。所以对于企业家来说，这可能是一个非常残酷的过程。

 

（五）

原生产品：从摄影技术到电影

主持人：关于 AI 原生的产品，究竟是因为一个神奇技术的出现，改变了消费者的偏好；还是消费者的偏好先发生变化，然后他们发现了有 AI 原生的产品可以满足这些需求？

Chris：90 年代的互联网，大家只是把一些商品目录、文字放上网。而要15年后，才能出现类似 Youtube 这种产品，这在带宽和互联网渗透率不够高的时代是不可能产生的。需要时间。同样，当 Youtube 刚出现时，大量的视频都是搬运的盗版视频。需要好多年的时间才会出现原创内容和创作者生态。这些变化常常需要一代人的时间。对于 AI，我们现在确实处在早期原生的阶段。对我个人而言，我更喜欢原生阶段，因为它更疯狂、更有趣。

但我想提到摄影技术的发明。当它第一次出现时，这似乎是对传统绘画的威胁。而且，你看到了艺术转向更抽象的艺术，以摆脱摄影的威胁。当年也有很多讨论，比如，摄影会让艺术变得廉价吗？但有趣的事情发生了，一种新的艺术形式出现了，那就是电影。电影是摄影技术的原生产品，你有了一种新的艺术形式。就像现在的AI画图一样。现在大家看到网上在自动化生成图片或者电影，但是 AI 会不会产生一种全新的媒介和体验，比如虚拟世界之类的。有很多种可能性，可能需要一代人，至少 10 年的时间才能让这种 AI 原生的东西出现。

主持人：没错，我们正在 AI 的命令行时代。你给 AI 打字，写提示词来操作 AI。但是很多东西你很难用文字表达，比如说来描述我想要的一段音乐，只能说什么节拍每分钟 110 次，让人有什么感觉，实际你根本描述不了，一定有更原生的方式来探索 AIGC，我还不知道是什么，但肯定不只是文字提示词。

Chris：现在人们不喜欢叫提示词工程 Prompt Engineering，而叫做上下文工程 Context Engineering，这是相当正确的。你要意识到你在现实世界做的事情，应该就是 ChatGPT 没办法习得的东西，把它变成 context。我觉得我们现在处于一个不同的时代，互联网已经建成了，网络效应也许不那么重要了，因为他已经在网络中，或者说网络效应已经外部化到整个互联网上。过去的经验可能成为一种教条主义、一种障碍。

 

来源：https://youtu.be/tJdtt8n0Kgw

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