Andrew Chen：消费级应用即将迎来产品留存危机

分享一个简短的观察：为什么 AI 在职场中爆发式普及，却迟迟没能颠覆消费级应用？

• 在工作场景中，AI 遵循固定规律，替人消除枯燥琐碎的工作（好事！）

• 在日常生活场景中，AI 同样是套用固定套路，产出的却尽是垃圾内容（糟糕！）

这就是为什么 AI 在职场中如火如荼，但在消费级应用和体验（如社交、娱乐、交友等）上却反响平平。

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工作中的大部分事务其实都是机械劳动——填表格、走流程、写进度汇报、审查模板代码等等。AI 能非常出色地压缩这些无聊环节，让人类专注于高杠杆、高价值的事务。这类常规琐事并不难，但往往步骤繁多，还要拼凑处理大量数据。你是在照着既有套路做事，而这恰好也是 AI 的强项。

另一种理解思路，是看任务属于“结果可验证”，还是具有“对抗博弈性”。凡是结果能够明确验证的任务，AI 的自动化表现都极为亮眼，这也是我们在写代码、数学证明领域看到惊人突破的原因，职场生产力工具本质上也是这一逻辑的延伸。然而，消费级产品靠的是“求新求奇”——而在我看来，这种追求本质上就是一种对抗性博弈。

人类＝渴求新鲜感的猴子
消费者的注意力极难争取，因为人类天生渴求新鲜感，寻求准社会人际关系（parasocial relationships），而且对 AI 垃圾内容极其敏感。一段帅哥美女说话的视频，如果能看出是 AI 生成的，就根本无法让人建立起准社交情感连接。在社交媒体、短视频等将真实感视作生命线的领域，背景里哪怕出现一个扭曲怪异的 AI 标志，整条视频都会瞬间破功。新鲜感来自于紧跟文化浪潮、拿出新颖独特的内容——但 AI 垃圾往往只是在匹配过去的规律；毕竟训练数据集里全都是过去的内容，AI 自然很难创造出真正独特的新意。

这属于一种“对抗性创造力”（adversarial creativity）——在商业领域同样存在。商业中那些带有天然对抗性的环节，比如销售和营销，充斥着博人眼球的新话术以及竞争对手间的过招与拆招。在这些领域，AI 制造垃圾内容受到的诟病也最多。没人想看千篇一律的 AI 营销邮件，也没人想用充斥着 AI 垃圾的软件。要想让信息真正触达人心、引发共鸣，你就必须跳出模型现有的框架。

也许这就是终极的人在回路（human-in-the-loop）难题，因为要做出新颖独特的东西，就必须具备这种对抗性创造力。其实迹象早已显现——对于“网络原住民”来说，他们需要实时满足自己的网瘾，这也是群聊和信息流占据主导地位的原因。一个网络热梗或技术演示可能这一周还让人惊艳（还记得不久前大家都在做吉卜力风格头像吗？），到了下一周就会变得陈旧、过气。现代营销已经被社交媒体主导，而社交媒体最大的特点就是“快”。这也是为什么如今看有线电视新闻或读报纸会觉得索然无味——它们不过是在总结你几天（甚至几周）前就在网上看过的东西。社交媒体的 OODA 循环迭代速度远快于传统媒体，刷信息流自然也就取代了读早报。

即将到来的产品留存危机
把这种思路套用到科技产品上，很自然就会觉得产品可能沦为互联网“内容”的延伸。就像录个短视频、在输入框里敲下200个字一样，未来你可能随手敲下一串提示词就能生成一款应用——接着发几张截图或演示视频，吸引大家来尝鲜。以往遇到全球大事件或超级碗的名场面，大家会做成梗图视频或发帖讨论；未来，我们对待应用可能也会是这般态度。

谈到内容，我们基本不提“留存率”，因为内容本就没有留存可言。流量暴涨一阵，享受15分钟的名气，紧接着你就得琢磨下一条帖子了。“应用发帖”（App poasting）可能也是同理：数量压倒质量，靠吃流量峰值红利生存；决定成败的，更多是你批量制造爆款的体系，以及日积月累打磨出的品牌和IP。在AI时代拂晓，打造一款应用花的时间或许跟剪辑一条YouTube视频差不多，那么问题来了：谁会成为“应用界的MrBeast”？

这意味着产品的平均留存率将迎来断崖式下跌，30日留存率超过20%的好日子恐怕一去不复返。到时候，这项指标可能不再适用，我们得换个新衡量标准。真正的问题会变成：你能铺出多少款应用、触达多少眼球？要是运气好，你或许还能摸索出一套做大平台的策略，就像当年打造YouTube那样，而不只做一个视频创作者——尽管这两者都能赚得盆满钵满。

未来的营销（乃至很大一部分产品工作）将演变成零和博弈和真刀真枪的PVP互搏——应用、视频、播客、创作者和各类体验泛滥成灾，供给将彻底碾压需求。要抢夺消费者的注意力，你就必须在OODA循环（观察、调整、决策、行动）中抢占先机，玩出比别人更新颖的花样。你得精准拿捏消费者的时代情绪，将其融入自身策略，并迅速采取行动。节奏不能太快，否则会让人摸不着头脑或产生疏离感；也不能太慢，否则转眼就成了昨日黄花——火候要拿捏得恰到好处。如今产品发布视频7×24小时连轴转的狂轰滥炸，正是这一趋势的写照：AI初创公司每天都在发布、重新发布，我们的信息流早已不堪重负。

又或者，成本转移到了别处。在“未来只剩四种工作”的设想中（感谢Yoni Rechtman的启发），不妨重点留意最后一种：

产品工程师/氛围编码者/产品经理/内容灌水机：顾名思义，指那些动作极快、极擅长运用工具的通才。他们的定位显然不仅限于产品和工程，任何人都可以拥有商业和产品思维。

SRE/基础架构/安全/系统工程师：各家机构产出的“数字垃圾”将泛滥成灾，必须有极顶尖的人才来把它们串联整合，确保系统稳定、安全且健壮。

成年人：有时候，团队里总得有个成熟稳重的大人站出来喊一句“行了，打住吧”。对于一味狂飙突进的组织，这类人就像必不可少的减速阀。他们分布在各个岗位，尤其在法务、财务这类核心部门，要是没个“懂事的成年人”坐镇，公司根本撑不下去。

招人喜欢的人：从销售、HR到客户体验（CX），随处可见他们的身影。向外界展现亲和、好打交道、相处起来让人如沐春风的人，永远都会有举足轻重的地位。记住，“招人喜欢”的方式可不止一种。

把俊男美女派到业务一线，其核心逻辑之一就在于“肉身亲临现场”本身就成本高昂。当所有人都在追求数字化、可规模化、数量以及转瞬即逝的流量时，在某些竞争激烈的场景中，释放这种高成本的信号反而非常奏效——它能向你争取的客户证明：他们与众不同。所以，未来的商业形态或许会呈现一种杠铃结构。

难道这种对抗性创意就不能直接自动化吗？
我说不好，这事挺复杂的。说到底，“新颖”本身就是对训练数据集的反叛。所谓全新或独特，本质上就是最近训练数据里不存在的东西。因此，要想出彩求新，字面上就是在对抗模型的先验认知。而且显然，这种特质是无法被程序化验证的。目前的 AI 还做不到这一点，但它或许可以负责生成点子，再由更有远见、更懂文化语境的人来筛选打磨。

但自动化的下行风险还体现在另一个方面：准社交信任的崩塌往往只在一瞬间。一旦你的内容、营销或沟通话术让人闻出了“AI 味”，或者显得不够真诚，那种准社交的情感联结便会荡然无存。试想一下：你原本是个很酷的 AI 公司 CEO，一直在分享自己做出的各种酷炫成果，突然间，你的文字里开始冒出各种破折号和“load bearing”（关键支撑）这类典型的 AI 套话，这种人设打法的威力瞬间就会大打折扣。

靠直接复制粘贴 AI 的内容，是行不通的。

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