個人智能體不會蠶食企業收入：摩擦越低，交易反而越多
Instinct 創始人稱，把下單摩擦降到接近零後，用戶與商家的交易頻次不降反升——這與靠廣告位賺錢的舊模式完全相反。
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核心論點 · 點時間戳可跳到原聲
沒有App，只有電話和電腦
Instinct 沒有獨立應用，用戶通過短信、語音通話、郵件與它交互，它有自己的手機號和郵箱地址，甚至能主動打電話提醒——創始人提到遇到緊急簽字之類的事，它會主動說事情很急、還剩不到十分鐘。這個設計選擇的理由是：新做一個App等於又給用戶加一層學習成本，而個人智能體的目標是復刻「社交智能」——像對待一個熟悉的人一樣和它互動，而不是打開又一個工具。
— Noah Shinn智能體之間也會互相「斷交」
Instinct 之間可以直接對話來對齊日程，免去人和人來回報時間的低效環節，但訪問權限是分級的：配偶可以共享幾乎所有信息，同事可能只開放工作日曆。更有意思的是有一套隱性的信任機制——如果對方越權翻查了本不該看的信息，你的 Instinct 會主動提醒你對方在查看這類信息，這段關係的信任等級會因此下降。這套「受信任人網絡」本質上是一張帶權重的關係圖譜，而不是簡單的好友列表。
— Noah Shinn邀請制小樣本跑出十億美元交易額
Instinct 目前仍是邀請制產品，用戶規模很小，但平臺年交易額已超過十億美元，其中一半來自旅行預訂。創始人舉例：用戶只需說一句「我今晚必須到紐約」，Instinct 就會自動定位當前城市、比對航空公司偏好、座位類型、支付方式，訂好機票再訂酒店，並把往返用車都排進日曆——用戶全程不需要打開任何一個App。這類端到端的旅行預訂被他稱為對傳統OTA商業模式的重新定義。
— Noah Shinn三週後，四成用戶願意交出信用卡
信任建立不是靠承諾，而是靠時間。數據顯示用戶使用三週後，有40%會主動向 Instinct 提供信用卡信息；一旦用戶分享過至少一項敏感信息（信用卡、密碼等），留存率會跳到80%。創始人把「第一次分享敏感信息的時間」當作信任的代理指標，並強調用戶永遠可以隨時收回已授權的數據——這是他認為消費級AI產品能否被大規模採用的關鍵分水嶺。
— Noah Shinn不做「任務執行者」，拒絕廣告模式
Noah 明確表示不想讓 Instinct 走「免費加廣告」的老路——如果一個比用戶更聰明、更懂社交的智能體去說服用戶買他們本不想買的東西，這是危險的現實。所以 Instinct 不是單純執行指令的工具，而是被訓練去追求更高層級的目標——讓用戶建立信任、感到被照顧，即便這意味著放棄一些可以從勸購中賺取的短期收入。這也是為什麼商業模式最終落在了交易抽成，而不是廣告或訂閱。
— Noah Shinn摩擦降到零，交易反而更多
直覺上，智能體接管下單會讓Uber Eats、DoorDash這類靠用戶注意力變現的公司利益受損。但 Noah 指出反例：每次結賬少一次點擊，交易量歷史上都是上升的，而 Instinct 能把摩擦降到幾乎為零——比如日曆顯示你要遲到，車會提前自動排好；人到家還沒吃飯，它會主動問要不要點上次那份外賣。他稱這是一個反直覺的遊戲：用戶花在App上的時間在減少，但和商家的實際交易次數反而在增加。
— Noah Shinn算力要提前幾個月囤，賭錯要付三四倍代價
Instinct 的日活躍需求量本身就在每週翻倍，而算力採購的交付週期長達數月，不能像別的消費產品那樣用戶翻倍就多買兩倍資源。Noah 描述這個決策的難處：買兩倍的量馬上就會被消耗完，買五倍三週內也會用完，買十倍又要承受高槓杆風險——一旦判斷錯誤，多買的算力會按三到四倍的價格被罰沒。他形容自己有40%的時間都花在糾結到底該提前多久、買多少這一個問題上。
— Noah Shinn主動式智能體要的算力比寫代碼類產品多一個數量級
和 Cursor、Codex 這類用戶提問、模型幹活、再返回的編程智能體不同，Instinct 的架構允許它在一天中任何時刻自己醒來、自己判斷要不要打擾用戶，比如清晨掃一遍今天的日程，發現下午有件值得提醒的事，就主動聯繫用戶。Noah 認為這種原生主動性意味著所需算力比原本以為的要高出幾個數量級，行業目前的算力建設才剛剛觸及主動式工作的冰山一角。
— Noah Shinn原話 · 已逐字校驗
This is probably the most exciting software race ever. And the outcome is like trillions of dollars.
這可能是史上最激動人心的一場軟件競賽，而結果關乎萬億美元級別的價值。
I'm not going to spice it up because it's really just a personal assistant.
我不打算把它包裝得多花哨，因為它就是一個個人助理。
Noah Shinn3:04
Man, any product that's dependent on consumer laziness or inertia is toast, huh?
天吶，任何依賴消費者懶惰或慣性生存的產品都要完蛋了，是吧？
Patrick O'Shaughnessy8:18
there's like an 80% retention rate, 80% if you share one piece of information.
只要用戶分享了一項敏感信息，留存率就能達到80%。
Noah Shinn25:50
This is the idea that if you're not paying, you're the product.
這就是那句話：如果你沒有付費，那你自己就是產品。
Patrick O'Shaughnessy30:58
Do we buy compute, you know, 2x, 2x of what we have right now? Uh, well, we're going to consume that in a week, right? So then do you buy 5x?
我們是該把算力買到現在的兩倍嗎？可兩倍的量一週就會被用完。那要不要買到五倍？
Noah Shinn58:54
I think that the amount of compute that is going to be needed is going to be, honestly, orders of magnitude more than what we thought that we needed.
老實說，未來需要的算力規模，會比我們原本以為的要高出好幾個數量級。
Noah Shinn1:03:59
數字與實體
| 交易額中旅行佔比 | 50% | 18:32 |
| 三週內分享信用卡的用戶比例 | 40% | 25:50 |
| 分享至少一項敏感信息後的留存率 | 80% | 25:50 |
| 日環比增長率 | 10%-11% | 54:51 |
| 邀請碼在eBay轉賣價格 | 約300美元 | 55:52 |
| Shopify平臺抽成 | 2%-3%左右 | 35:05 |
| Amazon平臺抽成 | 10%以上 | 35:05 |
| Apple平臺抽成 | 30% | 35:05 |
術語
- trusted person network受信任人網絡
- Instinct之間可直接協商日程的分級授權社交圖譜
- take rate交易抽成率
- 平臺按交易金額收取的分成比例，類似Apple Pay或Amex模式
- proactivity主動性/主動式智能體
- 無需用戶提問，智能體自主判斷何時該行動或提醒
收聽指南
關注消費級AI產品設計、交易抽成商業模式，以及AI基礎設施算力採購決策的創業者和投資人。
開場「什麼是Instinct」的定義部分信息量較低，可跳過。