AI 泡沫将破，AI 公司商业化何去何从？TSVC 基金投资视角审视宏观经济全局

B端市场上有什么旺盛的需求，有什么比较领先的公司和产品？

如今是加入AI初创公司的好时机吗？

PDF.AI会不会生存不下去？

对安全方面AI投资项目有什么？目前有哪些案例?

C端的音频、视频、图片的应用是不是太多了？

AIAgent做直播带货怎样样？

以下为AI转录整理的正文：

明天的活动采用夏淳博士对Leo进行“炉边采访”的方式，深入阐述“AI泡沫将破，AI公司的商业化何去何从”的议程。TSVC基金从投资视角考量宏观经济全局，强调当前还处于下行期，虽然已历经长时间的支撑，但还是有好多的不确定诱因。

就AI泡沫而言，近来日本红杉资本合伙人DavidCahn发表了题为《AI’s$600BQuestion》的文章，文章中对AI算力表示指责，强调AI领域虽预计投入高达六千亿美金，但毕竟AI赚的钱可能不会超过一百亿港元。由于我们晓得OpenAI的业绩有十多亿港元还算是不错的，其他多数公司的业绩都不理想，投入产出严重失衡。据悉，华尔街巴克莱财团的AllisonNathan也在其TopofMind专栏中发表文章，预测AI整体投入可能会有一万亿卢布，她更在一些采访里直言，未来六年内，日本的生产力下降或将仅为0.5%，GDP增速也仅约0.9%，这一预测数据较为消极。

夏淳博士觉得实际情况相较于所提到的数据而言，实则更为豁达，但是，总体的投入和产出却严重失衡，在这些情况下，其实都是一个泡沫的问题。夏淳博士她们当初都是经历过第一次互联网泡沫，尤其是在.com时期，光通信领域便是一个因过度投资而催生泡沫的鲜明例证，最终泡沫破灭。

关于这个问题，今年11月的讲堂活动，夏淳博士和百度七君子雷鸣老师共同阐述了“去AI化”的议程。其本质上是向我们自身及广大观众传达一种冷静理智的心态，针对当前AI领域存在的泡沫现象，提倡我们要以冷静的视角进行考量。在这一宏观背景下，我们须要认真地思索，在泡沫正式要戳破或则有人觉得早已戳破之际，我们如何才能找到挣钱的AI，其实应用是最快的方法。

在此，这个话题引到了我们明天请来的采访嘉宾Leo。虽然我们中国把一项技术做落地，怎样去挣钱这方面绝对是领先于新加坡的。虽然在前沿科技领域，如大模型、算力、芯片等方面，硅谷诠释出了卓越的领先地位，但在技术的实际应用与赢利方面，中国则诠释出了更为明显的优势。这一点在文娱领域尤为显著，TikTok（抖音）的出海以及后续盛行的短剧风潮，那些都因此提供了有力的证明，喻示着未来将会有更多类似的成功案例出现。

Leo是仍然在中国观察整体AI应用的迈向，积极参与指导创业项目怎样有效步入市场。在此过程中，他深知PMF(ProductMarketFit)对于项目生死危亡的重要性，因而他的工作极具价值。基于这种诱因，TSVC基金非常约请Leo来，就以下几个关键方面与你们进行深入分享：第一，目前AI应用是何水景？第二，应用怎么挣钱？第三，应用怎么分类？这种方面Leo在他的自媒体《深思圈》做过很深入的研究。

TSVC之所以向Leo发出约请，主要基于以下两方面缘由。首先，夏淳博士作为Leo的初期粉丝，持续关注，对Leo所撰写的高质量文章尤为赞赏。其次，Leo不是纸上谈兵，而是能实操，亲自参与市场运作及产品与市场需求契合度的深入剖析。那些宝贵经验具有很高的分享价值。

09:25AI应用的落地是能挣到钱的，那AI应用在宏观上怎么分类？什么应用是能挣钱的，什么是不挣钱的？

LEO表示，他对目前整个AI类的应用有四种分类方法：

第一种分类，按照产品使用的模型分辨。一类，是基于大模型，例如可以基于OpenAI，Claude等等那些大模型，在此基础起来做的应用。另一类，是基于图象、视频或则音频模型开发的产品，这种模型相对会更小一些。基于这类模型做的产品常常都是自研的模型。例如AI生成图片，像MidJourney和Ideogram等等，或则直接基于开源的stablediffusion去做一些图象生成类的产品。还有视频生成类的产品，像PIKA，Runway等等都是基于自己的视频模型。前段时间Stability它开源了自己的stablevideodiffusion的视频模型，也有相应的视频生成的产品下来。音频模型的话是前段时间爆火的Suno.ai，它还能直接按照用户的prompt去生成对应的音频内容。

在第一种分类方法下边的产品，例如基于大模型的，常常会弄成Copilot或则Agent的方式。在这下边又会有一种新的分类，这个分类主要是基于原先的某个SaaS上面去嵌入AI的功能，可能是SaaS+AI这样的一种分类，这些分类方法对于做海外的产品来讲比较普遍。由于过去5—10年，国外主要是做联通互联网app类的产品，面向的主要也是C端市场。但在海外过去六年，主要是云化的过程，面向2B的SaaS是创业的主流，主要依据某一个具体的问题，做对应的解决相应的一些SaaS的产品。所以在海外做AI类产品的时侯会面临的一个问题，就是可以在原有的SaaS基础起来叠加生成式AI的能力。这一块比较典型的应用，例如最早的Notion，它原先是生产力SaaS的一个标杆，在很初期的时侯就推出了NotionAI的功能，在原有的整个block文档的基础上，便捷用户快速地利用生成式AI的能力去做生成，包括去做一些总结和剖析。像类似的诸如craft，谷歌的就更不用说了，都是在很初期就集成了对应的AI能力，这个相当于是一个Copilot。

在这些分类下边另外一种情况就是AINative的一些应用，这个更多讲的是Agent的概念，这类的产品相当于是把原先的SaaS做迭代。近来见到FoundationCapital和a16z都提了一个概念”ServiceasaSoftware，你们都晓得SaaS讲的是“Software-as-a-Service”，即用软件及服务。未来生成式AI类的产品可能可以做到，原先须要到他人软件起来操作，去实现整个的pipeline，可以直接用Agent去取代，把服务弄成软件或则说Agent。这是AINative一些应用类的产品，这些界定方式的具体差别或则表现形式会彰显在步入市场的策略上。

第三种分类，是依据B端和C端这两个方向。B端类还是原先的SaaS类的应用，例如SaaS+AI，或则是做AINative的一些Agent的应用，但主要是面向B端的场景。C端类的应用可以分成两个：一个是C端偏生产力方向的应用，例如比较火的SpeakAI等等，做C端教育类的更多的是帮助中学生提升效率，或则是帮助个人去找工作等等。另一个是C端娱乐项的，例如Midjourney好多人会用它去生成各类各样有意思的图片，还有像PhotoAI，例如拍一个照，可以依照它的AIFilter去生成各类各样的头像图片；还有前段时间比较火的Remini等等。还有陪伴类的，例如Character.AI，还有Replika等等，这种都是C端娱乐项的一些应用。

第四种分类，是依据软硬件分辨，绝大多数产品都是软件类的，还有是AI硬件的赛道，例如前段时间比较火的AIPin、RabbitR1和Meta的墨镜等等。

夏淳博士觉得Leo的这四个分类十分精辟，但是思索的方向和投资不一样的地方，是真的从挣钱的角度去思索，投资是从花钱的角度思索。TSVC基金投资的方向第一是算力的芯片，第二是模型，还有一个比较生僻的方向是AI的安全方面。安全在英语上面有两个概念，safety和security这三者还是有区别的，TSVC投资的这三个领域十分冷门。这么刚刚Leo说的是TSVC另外两个投资的大方向，一个是应用类，另一个是Agent，这两个方向本质上都是偏应用，最接地气赚钱就快，尤其回应我们的主题，泡沫过后怎样生存，并且活得好，首先能站得住，再把钱赚了，不要被打败，等做大了之后躺赢了的过程。

20:33请Leo按照刚刚的四个分类再点评一下，如何来挣钱？

Leo表示，虽然海外在过去将近三年的时间里，有特别火的一个独立开发者的群体，独立开发者顾名思义，是一个或则是两个单独的开发者组成的一个团队，这些情况做下来的应用肯定是拿不到融资的，从第三天开始就要想自己如何去挣钱。独立开发者与之对应的在AI类的产品有一个概念叫AIWrapper套壳应用。这也是过去一年多时间你们讨论得比较多的，那AIWrapper套壳应用它到底有没有价值？比较显著的是好多的独立开发者都通过AIWrapper套壳应用赚到了钱。

这儿举个反例，例如最早ChatPDF和ChatBase，还有一个同类产品PDF.ai。这三款产品都是独立开发者在大模型的基础上，叠加了RAG外部知识库的能力快速做下来的产品。Chatpdf和PDF.ai这两个是用户可以上传一些文档，或则放进一些网页，就可以快速地从上面进行对话，应当是在23年二三月份开始盛行的一种产品类型。还有ChatBase同类的一款产品叫SiteGPT，她们更多面向的是B端的小B场景，用户可以把她们的网站或则一些文档放过来，把它包装成一个Chatbot放在网站的右下角，虽然是取代原先的网站人工客服的场景和产品，这一类是率先赚到钱的应用。例如ChatBase在发布一年时间左右就到了300万美元左右的ARR，以及PDF.ai虽然也有几百万美金的ARR了。

Leo觉得，在AI客服场景，目前来讲是能否产生闭环的场景，这儿指的闭环是指用户才能真实地通过使用这个产品得到对应的价值。你们都晓得Intercom是比较著名的一家原先做客服，包括整个产品Onboarding流程的一套SaaS产品。同时也推出了AI客服能力，在收费模式上十分有意思。它目前AI客服的功能，收费形式是给B端顾客提供客服，B端顾客给C端用户使用客服功能，假如C端用户使用后这个AI成功解决了问题，才能缴纳费用。假如终端用户的问题没有被解决，不满意这个结果，就不会去收B端用户的费用。这些按疗效付费的形式可能是对传统SaaS类产品订阅制形式的一种改革。

另外还有一类比较火的挣钱的应用是图片、视频类相关的。图片类的，例如海外有一位极其著名的独立开发者PieterLevels，他推出过一款叫PhotoAI，还有一款叫InteriorAI的产品，这两款产品都是几百万美元左右的ARR，像PhotoAI最高达到两三百美元的ARR。这种产品本质上其实是图象类生成的模型，但也都是套壳。虽然如今海外有好多开源的图片生成的模型，她们能直接用的就是这类模型，并且面向具体用户的时侯会做一些产品上，例如才能更快地帮助用户生成自己对应想要的头像。包括InteriorAI主要在装修室外设计这块，可以快速地用AI帮助用户生成对应室外设计的设计图等等。这种产品的特性，是能否特别快速地给到用户对应的价值，真正地完成了闭环，所以她们都还能挺好地从给用户提供的价值上面去攫取自己相应的利润。这是Leo目前见到的一些早已在挣钱的应用。

接出来会再详尽讲一讲目前观察到在挣钱的，也是比较有前景的一些场景，而不仅仅逗留在一些demo或则没有办法闭环。一个场景是AI视频，这个视频并不是指类似于像Sora或则Runway这些直接通过Prompt去生成的，更多是指用AI来做视频剪辑，这一块比较典型的产品有诸如你们熟知的华人团队做的Heygen和Opus这两个产品，还有近来新一轮融资的Captions。同时Leo跟国外的一些创业者接触，发觉目前有大量的国外创业者也是在做AI视频剪辑的领域，这种应用的特征是实现了闭环。它做的事情就是把长视频剪掉视频，主要面向的是一些博主，自媒体的群体。包括像一些公司，以及像我们明天的采访有一个多小时的长视频，可以用像Opus这类工具快速地把它剪成短视频，可以领到Tiktok，Youtube或则Reels这种短视频平台快速地做分享，去涨粉。一个长视频可以生成20—30个短视频快速的带来流量，这个显然就早已闭环了。

那Heygen的闭环点在于，最早可以通过数字人的形象快速地去做产品宣传的视频，如今也在往视频剪辑和制做的方向进一步延展。Captions从名称就可以看出，初期做得更多的是加字幕等等这样的功能，目前也是在往更广的AI视频剪辑的品类去做延展。包括像视频的Dubbing这一块，比较典型的应用是Rask，例如现今的采访是英文的，它可以快速地利用AI的能力转化成英语，加拿大语等等，可以做空语言的分发。这种都是能否给生产力工作者极大地提升工作效率的一些产品，都是有闭环的，但是整体的数据和挣钱应当都跑得不错的。

第二类，是一些AI生成图片类的产品。像刚才讲到的PhotoAI可能是属于C端的，主要是面向C端人群，但InteriorAI包括一些做商品图的，比较典型的就是PhotoRoom，他在过去一年的数据跑得十分不错，并且也是实实在在给好多的店家带来了很大的便利。包括刚才讲到InteriorAI，原先可能须要找不同的摄影师，给商品置于不同的场景里去做照相，电商里面不同商品须要呈现不同的形式，现今用了这样的产品，可以快速地实现不同的商品图。并且PhotoRoom这个产品深入研究过觉得挺有意思的，它没有像好多AI生成图片类的产品，提供特别多的生成类的能力，主要会聚焦在background的remover的一个场景上面，并且会把背景消除做得十分的细分，做了好多的产品矩阵，这也是很重要的一点。才能围绕着某一类人群，某一个场景去做特别细分的产品功能，真正地可以基于这类人群，基于相应的场景去做得十分出众的能力，真正才能把整体的生态闭环，只要才能给这类人群带来相应的价值，那你的产品一定是能否收获到好多对应的利润。

第三类，我比较看好AI音乐和语音类的产品。一类，像Suno音乐生成不用多说，整体的下降速率十分快，是AI生成音乐音频的场景。还有一类，例如SpeakAI主要做的是AI口语学习，整体的数据跑得十分不错，但是也领到了比较大的融资。另外一类，按照语音去做转写，在转写的基础上，再去做分类总结和剖析这类产品，例如独立开发者做的TalkNotes的产品，前段时间顺利变现卖了20万美元。

还有一些大会的场景，一个叫Krisp的产品，在22年的时侯Leo以前写过一篇剖析Krisp产品的文章。当时生成式AI还没有火，主要基于原先的AI技术做的大会降噪，例如像昨天的大会假定是在一个特别喧闹的环境上面，就可以用Krisp去做环境的降噪。并且在这波生成式AI上去以后，早已打通了线上大会的场景，所以它也有自己对应的顾客。这个之前提到的，原先有SaaS的产品类型，在此基础上有了生成式AI，降低了AIMeetingAssistant的能力，进一步升级了整个产品的功能，可以更好地帮助用户做大会内容的转写，才能快速总结大会纪要转换成后续的文档等等。这种功能虽然跟原先做场景的用户是相吻合的，可以从原先单一的降噪工具的品类，拓展到AIMeetingAssistant整个全品类的产品应用，同类产品还有Otter以及tldv等等，这个场景也是才能挺好地闭环，但是才能给用户带来价值的。

还有一类，是CastMagic的应用，它做的事情，可以把音频或则播客或则视频类的内容，快速地转写成文字类的内容，例如明天整个线上大会的采访内容，可以快速地去生成对应的文章，进一步的分发，而不须要再去人工手写。这也是近来见到a16z发表了一个产品图，把这一块的场景称之为scribes这样的一个AI应用场景，她们特别看好这一场景对应的应用产品。

第四类，应当也是你们讨论比较多的AI陪伴类的，由于CharacterAI存留整体用户使用时长的数据都十分不错。其实前段时间有传出CharacterAI融资困难，但从目前整体接触到的一些国外出海的团队，包括海外的一些产品来看，这个场景变现还是十分不错的。另外一类应用，是在具体的特别niche的一些场景上面去做深，或则是针对某个人群去做的应用，一个是我前几天刚分享的一个case称作CalAI，他做的主要功能是快速地帮助一些想要减重的人群，去拍一个照就可以辨识出对应食物的千卡是多少，帮助手动做记录。这个app到目前差不多三个月时间，在近来30天的收入达到25万美元，整体的增长是十分快的，并且这款产品的开发者是一个17岁的独立开发者，所以说也是英雄出少年，很有意思的一个案例。

另外还有在AI法律，医疗健康，AI找销售线索，还有AI教育等等这种细分领域，相继都有一些脚塌实地的产品出现。近来红杉资本投的叫Clay的一个AI帮助找销售线索的一款产品，它整体过去一年的增长是利用了生成式AI的能力，快速地帮助用户找到对应的潜在的销售对象，也是实实在在的闭环，但是才能快速地看见这款产品给用户带来的价值。AI教育提及SpeakAI，包括还有一款产品叫Praktika，这款产品也是做口语学习的，收入也有2000万美元左右。这类产品可能在宣传的时侯并没有非常去讲自己是AInative或则如何样，并且实实在在地用AI的能力，快速地帮助用户解决了某一个问题，所以这种产品都还能找到属于自己的闭环。

第五类，是在搜索这一块，其中又会有两个不同的类型。

一类，主要面向外部的搜索，例如说perplexity,之后还有另一款叫Liner这样的一个应用。她们主要是面向外部的，类比Google想要做的是搜索引擎。外部搜索这块整体的阵势浩大，但不清楚是不是泡沫。

另一类，是面向企业内部的，例如Hebbia,Glean这两款主要是企业内部的搜索，近来一年都有融资，Hiber近来刚完成了1300万美元的融资，她们相应的ARR也都不错，也是实实在在地帮助企业解决了内部一些非结构化数据，快速地找到包括去做总结这样的痛点。所以从提及的这五类比较看好的产品类型，仍然在指出几个点：

第一点是闭环。闭环的意思是，用户真正才能通过使用这款产品得到相应的价值，才能产生一个正向的闭环。好多Demo型的产品看着Demo很厉害，而且用户使用过后会发觉达不到想要的疗效。例如现今想让Agent帮人去学习，或则想要Agent帮人直接去卖货，或则去做各类各样的营销活动，就不须要人工去做营销了，这类产品讲的概念挺好，实际上达到的疗效并不理想，这就没有产生一个好的闭环，给用户带来的价值或许是有限的。例如之前听到过一些手动化帮人做脸书营销的，用了这个产品以后一个月的粉丝量也没下降多少，用户的付费和存留率都会很差。并且刚才讲到的也是做营销类的，长视频剪成短视频，快速地帮助生成30个短视频并分享，流量和粉丝的疗效都不错，这样才会持续地去做相应的付费，所以闭环这个点十分重要。

第二点是去做一些nichemarket的产品，非常是在明天这个时代流量相对来讲会比较贵一些。另外一点，海外本身的市场更偏专业和细分。那你去做好nichemarket，例如刚才讲到的PhotoRoom，虽然并没有像好多AI做图片剪辑的产品提供好多的功能，它就是做好了backgroundremover相关的功能性，所以整体的ARR就做得十分高了。这是总结观察出来正在挣钱的一些产品，以及对应的一些特性。

夏淳博士表示，Leo真是太厉害了，似乎带着你们立即去遛弯，整个AI的大商区究竟有哪些内容一目了然，这是极好的一个体验，所以迸发了他的一个思索，这种应用是如何从金融市场出现的？刚好近来夏淳博士和李开复老师一起在聊灵异大模型如何变现的问题。你们有一个共识，像AI新技术来，首先变现都是在我们自己相对熟悉的领域，这有点像逛超市，你们司空见惯的是服饰店，百货店，还有好多饭店都是我们非常熟悉的类型。尤其像刚刚Leo提及的好多生产力应用，还有一些2B解决痛点马上能够赚到钱。但同时像我们基金就非常在乎有一些未来感，才能有新体验的，如同到一个超市，又下来一个之前没见过的东西就很惊喜。诸如一家体验馆，借助光学的原理能看见深渊，能看见一些稀奇奇特的现象，再来缴纳费用，同时也在卖一些周边。关于这点夏淳博士也有感受，分享他最喜欢的案例，在联通互联网之后Twitter的出现，如今你们认为稀松平时，并且在2007年的时侯在第一代的iphone，它的出现完全是一种新物种，所以我们从投资角度也非常期盼听到一些新物种。

Leo在这方面假如听到一些也早点告诉我们基金，也可以第一时间找到很有意思的项目去投。由于它的优点在于都是挣钱，已有的市场做空了之后很快就弄成红海，还得在原先的那些红海上面跟过去老玩家抢生意，并且假如是一个新物种就是蓝海，像Twitter一开始你们还没弄明白，用的人也不多，像Instagram也是如此上去的，一开始你们还不懂的时侯就攻陷整个市场，所以也有此类现象。

44:28下边分享怎样去挣钱，是gotomarket和productmarketfit，这么恐怕也会有这种类型，由于有的是开拓新的市场，有的是在老市场上面如何去开出一条新的路。尤其我们从投资角度，在A轮之前听到的是最重要的，决定生死能不能进到市场，否则永远都是概念不能落地，下边请Leo来分享一下。

Leo说他擅长营运和下降相关的工作，在Go-To-Market方面，他将其界定为有预算与无预算的两种策略。具体而言，一种是OrganicGrowth，而另一种则更多地偏向于投放方式。他个人在OrganicGrowth方面有着较为深厚的经验。OrganicGrowth可以进一步细分为几个主要方面。首先，socialmedia是一个重要的渠道，比如Twitter和LinkedIn，前者对于面向B端销售尤为重要。据悉，Instagram作为AI生图类产品的重要展示平台，同样不容忽略。同时，短视频平台如Tiktok、instagram的reels以及YouTubeShorts等也抢占着重要地位，这种平台都是socialmedia领域的关键渠道。除此之外，Reddit作为一个具有16亿月活跃用户的平台，其影响力不容忽略。通过找寻不同的Subreddits，它可以在初期阶段就精准地定位到目标用户群体。

在阐述Reddit上的Subreddits时，其细分程度之详细值得一提。诸如，存在专门针对这些从不吃马铃薯的人群筹建的Subreddit，以及非常喜爱猕猴桃的人群所集聚的Subreddit等。这一特点彰显了Reddit作为一个社区平台的多元化，致使用户才能精准地定位到特定的用户群体。对于室外装修设计师等特定职业或兴趣领域的用户，她们可以找寻到对应的Subreddit，因而在其中找寻潜在的初期用户。Reddit作为这样一个平台，为用户提供了广泛的交流渠道。据悉，socialmedia的范围广泛，包括ProductHunt等平台，其本质上也集聚了产品的初期接受者，因而可以归类为socialmedia的一种。

第二个渠道即为SEO，SEO的重要性不容忽略，尤其是对于独立开发者或预算相对有限的人群而言。SEO的本质在于通过搜索引擎中获得精准的潜在用户，其机制基于用户输入的查询信息，从而匹配并提供相关产品或信息。因而，开发者须要写博客文章或优化产品关键词，确保用户在搜索解决方案时才能直接找到您的产品。按照Leo的经验，通过SEO吸引的用户常常具有更高的转化率，由于她们本就有明晰的需求和问题。因而，SEO是一个至关重要的渠道。以Zapier为例，作为一个API联接器，它通过大量的程序化SEO策略实现了明显的流量下降，当用户在搜索怎么联接不同应用时，常常才能找到Zapier的相关教程页面。

第三种渠道，作为前述两种方法的延展，即为内容营销（ContentMarketing）。无论是SEO还是SocialMedia，其核心均在于内容的输出。只有当所输出的内容被更多人看见并觉得有价值时，才会带来更好的爆光和传播疗效。在社交媒体营销或内容营销中，关键在于将产品从单一节点的传播转变为多节点的传播。起初，通过公司或个人帐号发布内容属于单一传播形式。但是，要实现更广泛的影响，须要使得更多人自愿分享您的产品。诸如，HeyGen在Twitter上的成功，以及Opus等等类似案例，均展示了这一点。当大量用户使用HeyGen制做视频并在社交媒体上分享时，视频中的水印造成了更多人的兴趣，从而使得她们搜索并尝试该产品，产生了分享和传播的良性循环。类似地，国外某热门单反应用也通过生成带有水印的图片，引导用户搜索并尝试，实现了产品的快速传播。

从本质上讲，社交媒体的一个明显优势在于，它还能将单节点的信息传播模式转变为多节点的传播网路。一旦达到这一转变点，加入该产品的用户下降速率将呈现指数级下降。这是由于在单一节点阶段，用户的下降一般呈线性趋势，但是随着节点的增多，这种多节点将进一步吸引更多的新用户，进而产生指数级的下降态势。为此，能够通过内容营销实现病毒式传播，成为这一过程中至关重要的核心要素。以上是Leo觉得在Go-To-Market上的一些策略。

针对怎么克服同质化问题，我们可能须要真正从用户需求的角度出发进行细分。以Chatbase这款应用为例，它其实是一个典型的AIWrapper套壳，但其整体发展却相当出众。近来，他注意到Chatbase的创始人在Twitter上分享，她们的产品流失率已控制在4%至5%左右，这一低流失率反映出用户的高存留，说明该产品在市场上表现优异。对于这款AI产品而言，虽然一开始人们觉得其没有太高的技术壁垒，容易复制，但它成功地捉住了用户的需求，并按照用户反馈进行持续的优化与改进。这些对用户需求的深刻理解和不断打磨，致使Chatbase取得了良好的市场反响。

据悉，值得一提的是，海外市场上流行一种名为“buildinpublic”的下降策略。它属于社交媒体下降策略的一种，主要通过公开分享产品最新数据来吸引公众关注。当公众看见那些数据后，会对产品的形成过程和特点形成好奇，从而形成学习意愿，并自发地帮助传播。这些方法有助于产生病毒式传播，促使产品的快速下降。典型的实践包括Copy.ai、Chatbase以及像PieterLevels这样的知名独立开发者。

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