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无论是for内容消费还是内容创作，25年内容的不同格式/模态转换需求都在逐渐被打开，目前看起来有几类产品：
1. Napkins，Infographics等专注于垂直场景的小工具（NotebookLM也算，但未来感觉会端到端）；
2. Claude（以及一众基于sonnet的上层应用）为代表的text-to-code，最终展现svg或可交互webapp（比特世界里代码就是可视化的最小单位？）；
3. 微软Office，Canva，Gamma，百度文库这类自带原生编辑器的；
4. Flux，SD，ideogram，即梦等diffusion/dit模型（以及Glif这类缝合怪），生成图文融合媒介；
mp.weixin.qq.com
1. Napkins，Infographics等专注于垂直场景的小工具（NotebookLM也算，但未来感觉会端到端）；
2. Claude（以及一众基于sonnet的上层应用）为代表的text-to-code，最终展现svg或可交互webapp（比特世界里代码就是可视化的最小单位？）；
3. 微软Office，Canva，Gamma，百度文库这类自带原生编辑器的；
4. Flux，SD，ideogram，即梦等diffusion/dit模型（以及Glif这类缝合怪），生成图文融合媒介；
mp.weixin.qq.com
MorrisGump: AI对于内容创作很大的一个影响是不同媒介和模态之间的“形式统一”，即AI理解了你的想法并帮你产出不同格式的内容： 效率场景有文档-PPT-网页 (代码) -白板-数字人演示视频 娱乐场景有公众号文章转音频、youtube视频总结、播客转大纲/脑图、故事转漫画/chatbot，小说转短剧、meme图/长视频转短视频、诗歌转音乐... 未来各个媒介的内容供给和创作者会爆发式增长，内容创作核心在于创意和IP；而在内容消费侧会发生什么变化呢？ 脑洞一下 1）未来 更多自己创造内容自己消费 2） 一些roi低 (得到的多巴胺或情绪反馈/付出的注意力成本) 的内容会被淘汰，好比流媒体之于DVD 3）利好字节
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这篇强推，我愿称Dylan Patel为AI行业最强大脑 (SemiAnalysis写的也很棒)——他把deepseek技术创新的背景/影响、模型训练成本、GPU进口管制、中美竞争、芯片行业发展历史，TSMC独特优势、不同推理模型对比(o3/o1/flash thinking/R1)、模型蒸馏、超大集群/Stargate、闭源vs开源等话题都讲的很清楚，且罗列了大量的facts。强烈建议去啃5个小时的podcast!
Lex Fridman 五小时聊 DeepSeek：一文看懂 DeepSeek 的创新与2025 AI 趋势
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Lovable今天上线了类似Producthunt的产品发布社区Launch，打通了网页应用创建-分享的链路；简单逛了下社区并试用了几个“作品”，有以下发现：
1.网页类型总结下来有几类：
1）简单的实用工具，如用AI数据分析，AI穿搭推荐，AI解梦，AI图生文案，AI研究工具，文件格式转换工具，大多订阅制收费；
2）开发工具，帮助开发者更好提效/安全管理，像是企业内部场景或者开发者解决自己的痛点；
3）好玩和有趣的项目，例如话题投票社区，meme分享平台，基于AI匹配的疗愈meetup，阅读和个人成长版duolingo...
从数量来看，第三类是最多的，其次是第一类，而且大多项目都是2C的，也说明Lovable和传统no-code/low-code建站工具并不在同一个市场，随着PC互联网成熟，后者已经趋于饱和（指静态展示型网页），而前者貌似具备增量；
2.项目完整度来看，基本的网页展示和注册登录都没有问题，但一旦涉及到交互和AI功能，出bug的概率还是很高的。但也有个别项目一直到支付的链路都很顺畅，说明上限是很高的，只是稳定性需要提高；
说回Lovable，其产品定位是无代码AI开发工具，创始人Anton Osika反复强调相比主要竞品（Bolt.new/v0），Lovable能更好地服务于非技术人员（主要是动手能力强的PM），同时也能帮助技术人员提高创建应用的复杂性；
Lovable目前上线短短2个月，实现月访问量650w (日访问量已经超越了Bolt.new)，付费用户2.5w，ARR达到1000w美元，是欧洲目前增长最快的公司之一（也可能是消耗LLM最多的公司 ——且根据算力成本可以估算出目前Lovable单用户UE也是血亏的状态。即使依靠口碑传播，社媒裂变和affiliate实现了低成本用户增长，算力成本还是太高了（目前主要使用 4o mini + Sonnet 3.5）；
关于Lovable的未来，结合Anton在AIAW Podcast中提出的思考和分享，还是有很多想象空间的：
1.做软件应用的YouTube/Tiktok，目前上线Launch社区，且社区很多都是好玩&有趣的项目，也是逐步朝着这一愿景努力，但我仍怀疑长期可持续性——这些web小应用会有长期价值吗? 能帮用户赚钱吗? 用户会持续维护吗? 这决定了Lovable的ARR发展可持续问题；
2.做独立开发者社区，目前Lovable提供AI开发工具，分发社区，以及外包撮合服务（用户可以从平台hire a builder，也可以成为builder帮别人做项目赚钱)，未来这些项目长大了，甚至拿了融资，Lovable还可以基于平台底座提供更多好用的saas工具&服务，帮助这些项目从0-1/从1-100；
3.孵化平台上优质项目并入股，这是播客host脑洞的一个模式，but why not?
4.感觉Lovable整个业务重心还是2C（to产品经理/独立开发者/创始人），而不是团队/企业，这可能也是跟其他ai coding工具的差异点。不过也可能只是人太少了，短期没有精力服务B端客户从而做出的战略选择...
1.网页类型总结下来有几类：
1）简单的实用工具，如用AI数据分析，AI穿搭推荐，AI解梦，AI图生文案，AI研究工具，文件格式转换工具，大多订阅制收费；
2）开发工具，帮助开发者更好提效/安全管理，像是企业内部场景或者开发者解决自己的痛点；
3）好玩和有趣的项目，例如话题投票社区，meme分享平台，基于AI匹配的疗愈meetup，阅读和个人成长版duolingo...
从数量来看，第三类是最多的，其次是第一类，而且大多项目都是2C的，也说明Lovable和传统no-code/low-code建站工具并不在同一个市场，随着PC互联网成熟，后者已经趋于饱和（指静态展示型网页），而前者貌似具备增量；
2.项目完整度来看，基本的网页展示和注册登录都没有问题，但一旦涉及到交互和AI功能，出bug的概率还是很高的。但也有个别项目一直到支付的链路都很顺畅，说明上限是很高的，只是稳定性需要提高；
说回Lovable，其产品定位是无代码AI开发工具，创始人Anton Osika反复强调相比主要竞品（Bolt.new/v0），Lovable能更好地服务于非技术人员（主要是动手能力强的PM），同时也能帮助技术人员提高创建应用的复杂性；
Lovable目前上线短短2个月，实现月访问量650w (日访问量已经超越了Bolt.new)，付费用户2.5w，ARR达到1000w美元，是欧洲目前增长最快的公司之一（也可能是消耗LLM最多的公司 ——且根据算力成本可以估算出目前Lovable单用户UE也是血亏的状态。即使依靠口碑传播，社媒裂变和affiliate实现了低成本用户增长，算力成本还是太高了（目前主要使用 4o mini + Sonnet 3.5）；
关于Lovable的未来，结合Anton在AIAW Podcast中提出的思考和分享，还是有很多想象空间的：
1.做软件应用的YouTube/Tiktok，目前上线Launch社区，且社区很多都是好玩&有趣的项目，也是逐步朝着这一愿景努力，但我仍怀疑长期可持续性——这些web小应用会有长期价值吗? 能帮用户赚钱吗? 用户会持续维护吗? 这决定了Lovable的ARR发展可持续问题；
2.做独立开发者社区，目前Lovable提供AI开发工具，分发社区，以及外包撮合服务（用户可以从平台hire a builder，也可以成为builder帮别人做项目赚钱)，未来这些项目长大了，甚至拿了融资，Lovable还可以基于平台底座提供更多好用的saas工具&服务，帮助这些项目从0-1/从1-100；
3.孵化平台上优质项目并入股，这是播客host脑洞的一个模式，but why not?
4.感觉Lovable整个业务重心还是2C（to产品经理/独立开发者/创始人），而不是团队/企业，这可能也是跟其他ai coding工具的差异点。不过也可能只是人太少了，短期没有精力服务B端客户从而做出的战略选择...
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如果把 ai 作为C端功能而不是完整产品，其实美图，剪映，夸克，抖音，文库，微信读书等产品中 ai 渗透的用户规模应该是不小的
小张ES: AI C端产品到目前只有ChatGPT，豆包，deepseek 这一个形态走到了相对大的规模，原因是啥？ 硬件不够好？ 模型不够好？ PM不够好？
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感觉春节时点+国运级传播噱头+“神化的”梁文锋，让Deepseek在传播上打入了比之前豆包投流没能覆盖的更下沉的人群（多亏了中外各大营销号和自媒体）；刚刚帮我爸下载了Deepseek app（他没听过chatgpt/豆包/...），他还问我如果这个软件这么好用，以后是不是没人用百度了。。。
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Irrational Labs针对767名普通软件消费者做了调研（而非AI从业者），观察了营销落地页中 “AI驱动” 或 “生成AI”话术对于产品表现，信任和付款意愿的看法
研究发现：
1. 绩效期望：“生成AI”一词显著降低了用户对产品的期望。这种下降可能反映出过度强调AI功能和实际低交付导致的用户失望；
2. 愿意支付的意愿（WTP）：将产品标记为AI驱动，几乎没有证明更高的价格是合理的。除非该工具具有明确，引人注目的好处，否则客户不愿支付更多；
3. 信任感知：对信任的影响在很大程度上是中立的。对于大多数品牌而言，明确提及AI并没有增加客户对工具可靠性的信心。
报告地址：www.growthunhinged.com
研究发现：
1. 绩效期望：“生成AI”一词显著降低了用户对产品的期望。这种下降可能反映出过度强调AI功能和实际低交付导致的用户失望；
2. 愿意支付的意愿（WTP）：将产品标记为AI驱动，几乎没有证明更高的价格是合理的。除非该工具具有明确，引人注目的好处，否则客户不愿支付更多；
3. 信任感知：对信任的影响在很大程度上是中立的。对于大多数品牌而言，明确提及AI并没有增加客户对工具可靠性的信心。
报告地址：www.growthunhinged.com
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