AI 越强,创业者越要回到用户现场

一个 AI 产品最危险的时刻，是团队开始相信，只要模型再强一点，用户的问题就会自动消失。

AhaCreator 创始人 Kay 走的是另一条路。她从海外达人营销里最费人、最琐碎的环节出发，把搜索、筛选、沟通、谈判、审稿和支付一段段拆开，再判断哪些工作可以交给 Agent。最终，这家公司把传统 Agency 约 30% 至 50% 的服务费，降到了 5%。

这个数字很醒目，但更值得追问的是，它来自怎样的产品判断。答案藏在那些需要跨时区追邮件、核验假流量、处理付款摩擦的用户现场。

AI 带来的技术平权，正在压低技术实现的溢价，也把场景深度、信任和创始人的判断重新推到台前。

Kay 16 岁赴美，18 岁辍学回国，加入一家只有四五个人的初创公司。团队最早在北京地下室的共享办公空间工作。当时，国内出海讨论主要围绕 App 和游戏，Web 产品如何做全球增长，几乎没有成熟路径可抄。

他们拆解 Figma 等海外产品的早期增长方式，逐渐发现，传播正在从少数头部渠道流向大量分散的个人节点。一次推广 3D AI 建站产品时，一位约 10 万粉丝的垂直 YouTube 科技博主，用一支深度教程带来超过 100 万播放。多期内容累计接近 300 万次观看，为公司带来约 20 万新注册用户，单个注册成本被压到 0.02 美元。

增长的另一面，是一条被人力硬撑起来的链路。运营人员要不断检索关键词、打开博主主页、判断调性，还要识别播放曲线是否异常、评论互动是否真实、受众所在地区是否与账号标签一致。一个看似在美国起号的达人，真实观众可能集中在印度或巴基斯坦。团队只能索要后台截图，甚至从评论区一点点判断。

触达之后还有跨时区邮件、合同、审稿和支付。欧洲博主可能只接受 PayPal，企业的跨境付款体系却未必支持。每个项目都要依靠大量执行人员来回协调。

当客户买到的服务主要靠堆人交付，规模增长就会同步放大管理半径和边际成本。

AhaCreator 没有把这套工作做成一个等待人类点击的复杂后台。它向客户交付的是一个 AI 员工，目标是让系统完成一段完整任务，单点生成文案只是其中一环。

匹配达人时，大模型能够利用上下文和常识，寻找产品与创作者生活方式之间的隐性联系。推广一款真空封口机时，传统搜索多半会指向家庭、厨艺和好物类账号。系统却找到一位海钓博主，让他把刚钓到的海鲜现场真空打包。这个组合出人意料，却与真实使用场景严丝合缝。

获得品牌授权后，Agent 可以跨时区处理邮件、答疑和合同细节；达人交稿后，它依据 Campaign Brief 检查产品名、核心卖点和敏感词，再把需要拍板的创意和付款节点交还给人。客户看到的入口甚至可以只是一个飞书群机器人，进度汇报和审核请求都回到原有工作流中。

从搜索到初审，系统覆盖了一条端到端的交付链。计算成本不到客户预算的 1%，服务费因此从 30% 至 50% 降到 5%。

AI 原生产品的分水岭，是能否承担结果。界面上的 AI 功能数量并不重要。

海外达人营销还有一个容易被忽略的前提，创作者对最终内容拥有更强的话语权。很多合作是全篇型的创意共创，博主会拒绝照稿念，也不会把自己的账号当作一个随时可替换的广告位。

一款 AI 虚拟陪伴产品寻找海外艺术类博主合作时，创作者会把产品能力变成自己原创 IP 的一段剧情，再自然引出产品。观众消费的是完整作品，广告没有粗暴切断内容，评论区甚至会因为创意本身而产生下载意愿。

这类合作难以用刚性规则管理。不同国家、平台和创作者都有自己的边界，系统需要理解模糊语义，也要给创作留出弹性。AI 的价值由此显现，它能在大规模匹配和沟通中保持判断，同时把关键决定留给品牌与创作者。

越需要创意共创的生态，越需要系统理解人的差异，让创作者保留自己的表达。

传统 SaaS 为组织里的“人”设计。它提供看板、输入框和协作流程，帮助人完成工作。接入大模型以后，最顺手的做法往往是在旧流程中加入生成、总结和提取功能，局部效率提高了，任务仍由人串起来。

Agent 的产品起点不同。它先定义结果，再决定 AI 如何完成任务、何时调用工具、哪里需要人类审批。交互界面也会随之改变，一个 AI 员工可以被拉进工作群，无需客户再学习一套复杂后台。

这也解释了通用 AI 员工的困难。任何具体商业角色都包含大量隐藏规则，达人营销里的受众地域、虚假流量、跨境支付、内容合规和创意边界，只是其中一组。模型能力可以通用，交付质量依赖的现场知识却非常具体。

旧软件出售工具，Agent 更接近出售完成任务的能力。两者的组织方式、定价逻辑和产品边界都会随之变化。

如果基础模型继续变强，今天搭建的 Agent 流程会不会被迅速覆盖？Kay 的判断很冷静。海外达人营销连接品牌与创作者，里面有双边信任、长期沟通和生态积累。模型智力提升可以降低执行成本，却无法自动兑换成用户信任。

当代码、文案和图像的生产越来越便宜，过去不够“技术”的资产开始升值。大客户销售需要面对面建立信任，品牌承载创始人的美学与价值观，垂直业务要求团队在一线长期积累判断。格式统一的完美内容会过剩，有人格、有取舍、愿意对结果负责的人反而更容易被记住。

创业者因此要回答一个更朴素的问题，你愿意长期解决哪个具体问题？AhaCreator 的壁垒没有停在某个模型或功能上。团队从海外达人营销的脏活累活进入，在交付中积累数据、关系和判断，再让 AI 把这套能力规模化。

AI 越强，创业者越要回到用户现场。因为模型会快速普及，现场里的问题、关系和信任不会自动长出来。