在今天這個刷新頻率決定生死的 AI 時代，分發早已不只是成長策略的一部分，而是產品成敗的核心變量。基礎模型和底層工具的更新頻率幾乎以週計，產品迭代窗口被壓縮到極致，使用者注意力高度碎片化。在這樣的環境下，傳統意義上的「護城河」正在消失，速度與勢能正在取而代之——誰能第一時間佔領使用者的心智高地，誰就能在同質化的競爭中殺出重圍。
a16z 的新一期節目聚焦這一正在重塑 AI 創業格局的深刻變化，嘉賓是 Lovable 聯合創辦人 Anton Osika——一位在 AI 產品出海與社交分發產業迅速成名的操盤手。他所主導的 Lovable 在上線兩個月內實現千萬美元年收入，並非因為模型本身有何神奇突破，而是因為他深刻理解了「先聲奪人」的力量。在 AI 產業，哪怕你擁有再強的技術，如果無法以一個有爆點、有話題度的方式讓使用者第一時間看到並理解你的產品優勢，就可能被更擅長分發的競品瞬間淹沒。
Osika 指出， AI 創業的遊戲規則已經發生了本質改變。在過去，創業者可以花數月打磨產品、優化使用者體驗，然後再尋求分發策略；而現在，一款產品如果在前 48 小時沒有形成社交擴散，很可能從一開始就被判了「隱形死刑」。今天的 AI 新創公司面對的挑戰不是「我能不能做出來」，而是「我能不能迅速打響、持續飛升」。技術差異在大模型的同質化趨勢下變得越來越微弱，而分發效率、話題爆發、使用者情緒調動纔是決定產品走多遠的關鍵因素。
節目還將進一步探討 Anton 所踐行的一種新範式：通過公開構建、直播 demo、發起社交挑戰，快速製造品牌敘事和使用者參與感；通過圈內ＫＯＬ的早期介入，建立產品口碑和原生文化；通過聯動其它 AI 工具形成協作型「Starter Pack」，實現低成本高品質的分發協同。這些做法的共同點是：它們不依賴龐大的市場預算，也不需要過度依靠渠道資源，而是在社交網路的規則之下，最大化放大每一次產品迭代的傳播效應。
在這個「你不分發就等於沒做」的 AI 週期裡，Anton Osika 與 Lovable 所代表的打法，或許正是 AI 公司穿越雲層、打造勢能型護城河的關鍵路徑。真正的護城河，不再是別人模仿不了的技術壁壘，而是別人跟不上的速度與結構性認知差。
早起分發至關重要
在消費級 AI 產業，如何構建護城河？很抱歉地說，現在根本沒有護城河。這個產業的變化實在太快了——基礎模型和底層基礎設施幾乎每個月都在變動，新的更新幾乎每週推出！在這種動態環境下，已經幾乎不可能像移動網路時代那樣緩慢而有條理地構建產品了。此時此刻，最關鍵的是速度：你能多快推出產品、多快獲取使用者關注、多快佔領使用者心智。
每家新創公司都希望產品能夠走紅。但如今這比以往更難： AI 產品發布的數量巨大、更新迭代的速度極快、社交演算法變化莫測，再加上底層模型趨於同質化，要實現真正的爆發式成長變得越來越難。
傳統的分發策略和成長手段（即使對生產力工具或面向專業消費者的有用產品）也不再那麼奏效了。說得直接一點，用我同事 Andrew Chen 的話說：現在所有的行銷渠道都不好用。付費拉新和 SEO 也許還能帶來一時的使用者成長，但在消費級 AI 中，它們很難帶來持續的使用者留存。你必須打破常規。
為了向創辦人解釋目前的產業動態，我用了一種稍顯「怪異」的比喻：現在創辦一家 AI 公司，就像是把一隻鴿子拋向天空，然後祈禱它能飛起來。
如今成羣的 AI 新創公司就像鴿羣一起振翅高飛，它們努力加速、試圖升高，以免耗盡動力、從空中墜落。這些公司一個接一個地被「發射」到空中，經常構建相似的產品，有時甚至使用同一個底層模型。有的鴿子剛飛起就掉下來；有的能飛到一定高度後停滯不前，增速減緩、最終精疲力竭，可能選擇軟著陸（比如被收購，或者悄悄轉型）。但極少數幾隻會直衝雲霄，穿破雲層，不斷上升，把其它鴿子遠遠甩在身後。
它們成為了主流認知的一部分，佔據了使用者的心智高地。
不過，即便你已經飛上雲端，在 AI 產業，你仍必須不斷努力、拼命振翅。如果你能更快推出新能力、新功能、新模型，你就能拉開與第二快、第三快，甚至整個鴿羣的距離。
真正的護城河是勢能
那這一切意味著什麼？早期的分發至關重要。當然，僅靠分發帶來的熱度是留不住使用者的，前提是你的產品也能持續跟上。當你能快速迭代產品時，每一次更新都是一次新的展示和宣傳機會。那些理解這種動態，並明確圍繞它構建產品的公司，比如 Perplexity、Lovable、Replit 和 ElevenLabs，正在逐步拉開與其它競爭者的距離。
那麼，如何才能讓你的「鴿子」垂直沖天、持續上升？劇透一下：現在還沒有現成的成功手冊，因為這個階段的遊戲規則是：靠新奇、靠創意。不過，以下是我們近期觀察到的一些有效的分發策略，以及背後的案例分析：
黑客鬆：以公開演出的形式重生
過去，Hackathon（駭客馬拉鬆）是一個面向開發者的小圈子活動。但現在，它更像是一場公開的表演秀：通過直播、社交媒體廣泛傳播，其目的就是為了擴大分發影響力。而同時， AI 原生工具大大降低了參與門檻。這種活動為你產品支持的新項目提供了一個有可能走紅的舞臺。
例如：ElevenLabs 今年早些時候舉辦了一場全球性黑客鬆，展示其 AI 語音平臺的潛力。開發者們被邀請基於它構建各種項目，從角色扮演機器人到互動式音頻應用都有。而在一個名為 Gibberlink 的 demo 展示中，發生了一件意想不到的事情：一個 AI 語音突然意識到自己正在和另一個 AI 對話。
那段非劇本式的交流中，兩位 AI 以近似人類的語調對話，引發了社交媒體熱議。這不僅展示了強大的技術能力，更成為一次帶有文化「怪趣味」的討論點：關於 AI 是否有自我意識，以及聲音模擬的真實性。這個事件為 ElevenLabs 帶來了巨大的曝光。
再比如：Lovable 最近舉辦了一場直播對決，一位資深設計師使用 Webflow，與一位使用 Lovable 的 AI 設計助手的「vibe coder」比拼誰能做出更好的落地頁。比賽設置了時間限制並進行直播，顯著提升了緊張感。這場秀的重點不是最後誰贏了，而是讓觀眾看到： AI 正在讓設計門檻降低，甚至可能讓非專業者擊敗專業設計師。這既展示了 Lovable 產品的實際應用場景，又為社交平臺注入了有趣的敘事素材。
社交實驗，越「狠」越好。
在上述趨勢的基礎上，有些公司更進一步。Bolt 最近宣佈，他們將挑戰金氏世界紀錄，舉辦史上最大規模的黑客鬆，目標羣體甚至是非開發者，總獎金高達 1,000,000 美元。
類似的，還有 Genspark 在今年春天發起的一系列社交挑戰，鼓勵使用者嘗試擊敗它的超級 AI 助理。參與者被邀請給 AI 提出複雜或古怪的問題，試圖揭示其侷限性。最有創意或最深刻的失敗案例可以瓜分 10,000 美元獎金池。這類活動成本不高，但卻能激發大量話題和使用者互動。
再看另一個例子：在中國，一家頂級風投基金舉辦了一場為期三天的楚門的世界式實驗：將開發者關進一個房間，給他們一臺電腦，只能使用生成式 AI 工具，目標是盡可能賺錢。這種真人秀式的噱頭顯然是表演性的，但這正是重點。這場實驗不僅獲得了媒體報導，還在社交平臺上引發廣泛討論。
AI「新手包」與聯盟打法
今天的使用者，往往需要自己把多個 AI 工具拼接起來：生成、編輯、優化、輸出。多工具切換令人頭疼。在這樣的碎片化生態中，合作就是力量。
我們看到越來越多 AI 頭部公司聯手推出聯合發布或功能整合包，以組合式形式傳播產品，並相互引流。這些病毒式的 Starter Pack（新手包）展示了工具協作使用的潛力。
例如：Captions 與 Runway、ElevenLabs、Hedra 聯手打造了完整的影片生成棧，從文本生成畫面再到配音，形成一站式 AI 影片製作流程；Bolt 推出了精心策劃的構建者工具包，打包了 Entri、Sentry、Pica、Algorand 等 AI 基礎設施與創作工具；Black Forest Labs 則在發布其新模型 Kontext 時，聯動 Fal、Leonardo AI 、Freepik 和 Krea 等合作夥伴共同亮相。
這些 Starter Packs 不僅僅是行銷噱頭，它們還具備真實的功能整合價值，向使用者展示：從創意到產出，不再需要東拼西湊，這套組合就能搞定。
此外，它們也形成了社交背書效應：每個合作方都為彼此增加了可信度和品牌影響力。
聯合圈內 KOL，建立護城河
建立護城河的另一策略，是讓 AI 原生的創作者、開發者和設計師為你發聲。這裡說的並不是傳統意義上的 influencer 或品牌代言人。傳統的 influencer 行銷越來越不奏效了：投入大、產出低，流量來得快、去得也快，轉化率低。
相比之下，真正領先的 AI 公司開始將早期訪問權限開放給圈內有影響力的垂類原生使用者，這些人或許沒有百萬粉絲，但在特定社羣、論壇（如 Reddit、Discord）、以及網路的創意社羣中，話語權極高，能真正影響工具的口碑與採用率。
例如：Nick St. Pierre 是 Midjourney 的「天然佈道者」，他早期使用生成圖像的作品就廣為流傳；Luma AI 最近也採取類似策略，向一小羣 AI 原生創作者開放早期使用權限；Veo 3 發布前，電影創作者 Min Choi 與 PJ Ace 提前試用了模型並創作內容，引發廣泛關注。
PJ Ace 曾發推稱：「我以前拍一支藥品廣告片得花 500,000 美元，現在只用了 Veo 3 上的 500 美元信用額度、一整天時間，就搞定了。」
「現在誰還能為 500,000 的廣告買單？」
這類內容不僅是產品演示，更是帶有說服力的真實推薦，通過「圈內人」的視角強化使用者認知。
直接出擊：用「發布影片」作為分發策略
你可能聽過一句話：「show, don’t tell」，但在 AI 時代，它變成了「show, don’t pitch」。傳統公關對當下 AI 的快速節奏來說太慢、太刻板；相反，我們看到很多名不見經傳的小團隊，僅憑一個精彩的產品演示和對敘事的直覺，就打出了出圈的效果。
正如 Kevin Kwok 所說：「什麼時候開始，所有新品發布都必須拍影片了？這個趨勢轉變得真快。」
舉個例子：中國新創公司 Manus 推出其通用 AI 助手時，並沒有召開發布會或投放廣告，而是直接在 X 和 YouTube 上傳了一段 4 分鐘的演示影片。影片展示了產品強大的功能，引發廣泛關注，瀏覽量超 500,000 次。
這種變化背後，還有一個底層轉變：越來越多創業公司會任命一位懂技術的成長負責人，甚至可以說是 Chief Flapping Officer：不僅負責營運成長策略，更要親自上陣，打造有趣甚至怪異的互動 demo，追求能火就好的傳播效果。
比如 ElevenLabs 的 Luke Harries 就是一位典型代表。他不僅策劃行銷活動，還親自動手做項目，比如為 WhatsApp 構建一個 MCP 服務端 demo，這類怪趣的構建項目往往意外走紅。
另一位類似角色是 Ben Lang。他早期在 Notion 就負責製作一些有趣 demo、小眾展示和設計玩法，在產品還未出圈時，已悄悄塑造了 Notion 的社羣文化和品牌身份。現在他在 Cursor 擔任類似角色，公開構建項目，把每一次產品發布都做成可分享的故事和內容。
Build in Public（公開構建）
以前，成長數據是公司小心翼翼只對投資人揭露的祕密。如今，越來越多 AI 公司選擇公開構建：把產品進度、使用者數據、營收里程碑，甚至失敗的實驗，全都曬出來。
比如 Genspark 在社交平臺發布的一條貼文：「45 天內實現年化收入（ＡＲＲ）36,000,000 美元？！沒錯，我們這支僅 20 人的小團隊，可能是史上成長最快的新創公司。沒有 fancy 行銷、沒有廣告，全靠使用者口口相傳。」他們還配上近期發布的產品清單：Genspark AI Sheet、Agentic Download Agent、等等。
其它如 Lovable、Bolt、Krea 也都採取了類似做法。他們定期在社交平臺更新，從收入成長、ＤＡＵ（日活使用者數），到實驗失敗的反思，讓使用者感覺自己是建設過程的一部分，不是旁觀者或 AI 觀光客。Lovable 創辦人 Anton Osika 在 2025 年 1 月發推：「Lovable 今天達成 10,000,000 美元年收入目標——發布僅兩個月。成長還在繼續提速。」並配上產品相較其它競品的優點解讀（用線程形式展開）。
這種公開透明，還帶來了隱性競爭效應：當一家公司的產品突破、使用者數或收入被曬出來後，會激發同產業創業公司捲起來，比 demo、秀成長圖表、貼使用者回饋。這種「你方曬數據、我方也跟進」的氛圍，反而推動了整個生態的傳播效率與勢能累積。
本文經授權轉載自：(深潮 TechFlow)
原文標題：(In Consumer AI, Momentum Is the Moat)
原文作者：Bryan Kim, a16z
編譯：Xinyi Fan, Z Finance
『AI市場很殘酷！a16z：產品首發2天內沒在社羣爆紅，就只能等死』這篇文章最早發佈於『加密城市』
