2026年9月28日，Instinct宣布完成10亿美元C轮融资，估值达到100亿美元，投资方包括红杉资本、Benchmark和Coatue。一个月前，公司刚以25亿美元估值完成上一轮融资。Instinct成立约一年，目前仍需要邀请码使用。

Instinct的增长速度比ClaudeCode、Codex等产品更快。创始人、CEO Noah Shinn称，其用户规模近期以每天10%至11%的速度增长，平台年化GMV已超过10亿美元，其中约一半来自旅行。

此前，2026年9月8日，Meta正式发布个人AI智能体Muse。Meta随后在Connect大会上宣布，Muse将进入AI眼镜，支持Mac电脑控制、独立邮箱、实时语音和后台执行，并接入PayPal、ShopPay、Walmart、Expedia和Instacart等服务。

同在9月28日，Manus也发布了其最新版本Manus 2.0和个人智能体新产品CUE。

Muse、Instinct和Manus采取了不同的产品路线，但都在争夺同一个位置，成为用户进入互联网、调用服务和完成交易的关键入口。

28日，投资播客Invest Like the Best最新一期发布了对Instinct创始人Noah Shinn的深度访谈，这也是Noah Shinn首次对外详细拆解其产品、商业化和竞争等逻辑。

Noah说，Instinct早期有一条原则，先不要关注能力，只关注可理解性。“我认为，这也是Instinct使用数据和口碑增长远超预期的原因之一。”

Noah对产品的判断是，下一代个人助手不应首先表现为一个需要学习的新应用，而应像一个可靠的人一样容易联系，用户可以给它发消息、打电话或发邮件，说出想要的结果；它则通过电脑和已获授权的服务，把事情办完。比起展示“AI又能做什么”，他更看重用户能否理解它会做什么、能否预期结果，以及整个过程是否自然、低摩擦。

他对用户需求的判断是，人们早已想象过一个能帮自己处理各种事务的AI助手，缺的不是需求，而是足够好的体验和逐步建立信任的过程。个人智能体越了解用户的日历、偏好、账户和支付方式，就越能主动提供帮助；但它接触的信息越敏感，用户对控制权和安全性的要求也越高。Noah因此强调，授权应按用户舒适的节奏展开，并且随时可以撤回。按照他在访谈中披露的数据，使用约三周后，约40%的用户已向Instinct提供个人信用卡信息；他将这类行为视为信任逐步形成的信号。

在竞争层面，Instinct面对的是一个速度与分发能力高度不对称的市场。大型平台可以依靠现有入口迅速触达海量用户；Instinct则试图凭借产品体验和口碑增长争取时间。

Noah认可Muse是一款好产品，但认为Instinct的路线有所不同——它不以推出一个新的AI应用界面为核心，而是尽可能融入用户已有的沟通渠道。他也承认，产品如果持续快速增长，算力会成为严峻约束——个人智能体不仅在收到请求时工作，还可能全天候在后台判断是否需要行动。

“我大约40%的时间都在担心另一个问题：算力怎样跟上每天10%的增长？”Noah说。

以下为「明亮公司」精编整理的对话内容（有删节）：

Patrick：Patrick O’Shaughnessy，投资人、播客主持人

Noah：Noah Shinn，Instinct创始人

Noah Shinn（来源：

比Coding更大的浪潮，要对抗全球最大的公司

Patrick：这是你第一次如此完整地谈这家公司。个人智能体现在所处的阶段，很像一年前的代码生成，规模可能更大。你如何看待这类产品对世界的影响？为什么选择把全部精力投入这里？

Noah：它会带来一种新的技术交互方式。未来，地球上多数人都可能通过这种方式使用技术。

我经营的公司叫Instinct，成立约一年。我们做的是个人助理。我不想给它加太多包装，它就是一个个人助理。产品早期能够获得用户和关注，一个重要原因是它真的能工作。这也是很多人从开始使用AI以来，一直期待的形态。

这和过去那些改变消费者体验的应用不同。过去往往是创始人提出一种新愿景，然后告诉大家：“相信我，几年后你们就会理解。”这一次不一样。自2023年第一次使用ChatGPT起，很多人已经形成了对AI的想象：它应该成为一个能处理日常事务的智能体。

它可以帮助你完成几乎任何事情。可能是一个新的创意项目，也可能是一项过去需要几个小时才能完成的工作。它是一种日常智能，陪着你，也替你行动。界面应该非常简单。

Instinct甚至没有传统意义上的应用。它不是一款新App，也不是一个新工具，而是一种新体验。它有电话号码，也有一台电脑。你可以给它发短信、打电话，它也可以主动给你打电话。

Patrick：我接到过。

Noah：几个月里，它大概只给我打过三次。如果确实有紧急事项，它会说：“我不想过多打扰你，但这份文件必须在下午3点前签完，现在已经2点55分。文件在你的收件箱里。需要的话，我可以再发一封邮件，把它顶到最上面。”

它需要理解社交情境，也要知道什么时候应该打扰用户。你也可以给它发邮件，因为它拥有自己的邮箱地址。

界面简单不等于能力有限。和AI交流不应该要求用户学习一个新的应用。它应该具备社交理解力，像人与人之间那样和你协作。交互可以很简单，但它拥有一台电脑，理论上可以完成你在互联网上能够完成的任何事情。

Patrick：能否举几个你见过的案例？你没有把它设定成只完成某一种任务，而是给了它电话和电脑，让它可以处理任何事情。比如美国网球公开赛上，一对情侣出现在现场大屏幕中，他们想找到那段视频。Instinct自己到网上搜索并把视频找了回来。你还见过哪些出乎意料的用法？

Noah：有一群喜欢网上购物的用户，会扫描衣橱中的每一件衣服，包括上衣、裤子、袜子和鞋。他们还会扫描自己的面部、身体和比例。

Instinct可以根据现有衣橱安排一周的穿搭。它不会只给出“今天穿什么”的文字清单，而是生成用户穿上这些衣服后的效果图，让他们直接看到当天的样子。

这套能力也可以用于购物。用户让Instinct在网上寻找衣服，它可以从不同网站组合出上千套穿搭，列出从上衣到鞋子的全部单品。用户看到的是自己穿上这些服装后的效果，只要指出其中一套并说“把这一套寄到我家”，它就可以完成购买。

用户还可以要求它每天生成三套新的全身穿搭，再一键下单。

另一类常见用法与目标管理有关。比如用户希望在某个月前存下多少钱，Instinct会持续协助他完成目标。用户也可以连接银行账户。Instinct会检查交易记录和订阅，问用户：“你真的还在使用这项服务吗？”

用户往往会说：“我甚至不知道自己还订阅着它。”

Patrick：然后它可以进入邮箱，替用户取消订阅。

Noah：对，它会从头做到尾。

很多消费金融产品只会提醒用户：“你应该取消这些服务。”Instinct会进入网站，登录账户。如果网站向邮箱发送验证码，它已经获得邮箱权限，可以读取验证码并完成登录。它会一直操作到订阅被取消，最后告诉用户：“这些取消操作每月可以替你节省2000美元。”

Patrick：那些依靠消费者懒惰或惯性赚钱的产品，可能都要遇到麻烦了。

Noah：是的。

Patrick：再谈谈Instinct与Instinct之间的网络。未来，不同用户的智能体会怎样相互交流？

Noah：这个功能上线只有十天左右。我们不是为了增加一个新功能，而是希望解决一个具体问题：很多职业人士每天开会，安排会议却很麻烦。

你先问对方某个时间是否方便。对方说不行，再发来几个时间。你又说自己正在出差，只能在另一个时区的某些时间参加。双方会来回沟通很多次。

如果双方都在用Instinct，它们可以直接协商。目标只是找到一个共同空档，没有必要让两个人反复交换时间。

用户只需要表达意图：“我希望在本周结束前见这个人，最好安排在这些时间段。”Instinct会与对方的Instinct沟通，查看双方可以共享的空闲时间，最后把会议写入日历。

我们把它称为“可信任的人际网络”。关键是，用户只与自己信任的人连接。你不会把权限开放给一个可能恶意探查日历或邮箱的人。

用户还可以为不同关系设置不同权限。夫妻之间可能愿意共享几乎所有内容。对于同事，用户可以只开放工作日历。如果对方索取某份文件，可以允许Instinct从收件箱的特定范围中查找，其余内容仍然不可访问。

这会形成一种新的网络效应。网络中的连接不是简单的“好友关系”，而是带有不同权重的信任关系：我与你连接，我信任你，同时规定你能够访问哪些内容。

一些新的社会规则也会出现。假设我邀请你进入网络，只为了方便安排会议。但你开始试图搜索其他数据。即使我只开放了日历权限，我的Instinct也会告诉我：“Patrick正在寻找这类信息。”这会直接影响我们之间的信任。

我们需要同时利用社会规范和技术限制。一方面让用户方便地安排时间、组织活动；另一方面明确哪些信息可见，哪些信息不可见。

Patrick：这可能形成一套新的秩序。

Noah：在Instinct的其他部分，用户通常知道它应该如何工作。但可信任网络是全新的，用户还在发现新的用法。

比如朋友或夫妻安排周末活动，通常需要有人主动发起。周四时，有人开始想周六晚上做什么，再到群聊里询问。总有人不同意，最后计划往往不了了之。

有六个朋友建立了一个群体规则：每周根据所有人的兴趣，设计一次不同的活动。Instinct会检查每个人的空闲时间、兴趣、演出和音乐会信息。因为他们连接了Spotify，它也知道每个人的音乐偏好。

这个群体还让其中一个人的Instinct叫了一辆Uber。车辆按照最优路线依次接上六个人，并分别通知每个人：“十分钟后到你这里”“五分钟后到你这里”。六个人最终共乘一辆车，成本也更低。当大量重复的社交沟通和组织工作被移除后，用户就会发现这些原来很难实现的用法。

GMV破10亿美元、日增10%，智能体将重写互联网商业模式

Patrick：描述这款产品最简单的方法，似乎就是假设你拥有一个能力很强的人。他有手机、电脑和邮箱，也能主动给你打电话。如果每个人都有一个这样的智能体，世界、互联网和商业会怎样改变？代码生成已经让很多人获得了神奇体验，但过去真正编写软件的人仍是少数。个人智能体面对的是更广泛的人群。未来的界面会是什么样？

Noah：我分成两部分谈，免得听起来像在空泛地宣称“我们要重做互联网”。不过我确实认为，几年后互联网会被重写，大多数人使用软件的方式会发生变化。

先看短期和中期。以餐厅预订为例。过去，用户进入餐厅网站，选择两个人和某个时间。如果没有位置，只能接受结果，因为规则是先到先得。有了智能体，它可以每五秒检查一次。它不仅检查一家餐厅，还可以检查全球主要城市的餐厅和预订平台。

我们正在与合作伙伴重新设计预订机制。这不仅对用户有利，也可能对餐厅有利。

用户往往是为了重要事件订位，比如生日、周年纪念，或朋友从外地来访。餐厅也希望接待具有特殊需求或特殊场合的顾客，而不只是每天占据同一张桌子的本地常客。

过去的互联网无法有效表达这些信息，所以只能先到先得。智能体可以代表双方沟通。用户的智能体可以说明：“这是他配偶的30岁生日。”餐厅也可以设置偏好，比如优先安排生日、整十岁生日、重要周年或某类顾客。

当双方不再需要手工解释背景，系统就可以匹配餐厅和顾客的需求。用户更有机会在重要日子获得位置，餐厅也能接待更符合自身经营目标的客人。

我不想把话题限制在餐厅。它只是传统模式发生变化的一个例子。旅行也一样。目前，Instinct平台约50%的交易额来自旅行。我们仍处于邀请测试阶段，用户很少，但平台年化交易额正接近或超过10亿美元。

Patrick：在用户规模很小的情况下？

Noah：对。很少的用户已经产生超过10亿美元的年化交易额，其中一半来自旅行。今天的在线旅行平台把大量酒店、航空公司和服务集中在同一个界面，用户可以比较选项、点击预订，并在邮箱中收到确认。这种体验已经很好。

但Instinct可以提供更简单的体验。用户只需要留下一段语音：“我今晚必须到纽约，很急。”就结束了。

系统会先判断用户在哪里。如果获得了位置权限，它知道用户在旧金山，也知道有哪些航班。

它还了解大量细节：用户偏好的航空公司、座位类型、舱位、靠窗还是靠过道、餐食选择，以及使用哪张信用卡。订完航班后，它再处理酒店。

Patrick：它会不断学习，保存用户的偏好。

Noah：是的。用户只需要说一次：“我喜欢这种风格，我喜欢住在这里。”今后的预订就可以沿用这些记忆。

它还可以把一个领域的偏好推广到其他领域。用户提供的信息越多，预订过程越简单。接着，它会选择合适的酒店。也许用户过去七次都住在那里。它会完成预订，再把航班写入日历，安排去机场的Uber、从机场到酒店的Uber，以及抵达后可能需要参加的活动。

但从用户视角看，他只说了一句：“我今晚要到纽约。”这就是我所说的“在用户所在的位置与他相遇”。这种体验可能改变旅行代理行业。

很多企业依靠标准化界面赚钱。当一个更简单的新入口出现，它们会受到什么影响？我不是说Instinct一定要颠覆这些公司。它们积累的数据和服务网络仍然很有价值。未来一两年更可能出现合作，双方共同重新定义行业。

Patrick：用户怎样开始信任一个智能体？AI掌握的上下文、密码和数据越多，作用越大，但风险也越高。你们学到了什么？

Noah：这里存在一个数据飞轮，也存在先有鸡还是先有蛋的问题。用户提供的数据越多，Instinct越能主动行动，也越能理解用户的处境。

数据显示，建立信任通常需要几周。我认为这很正常。我们的核心原则是，用户始终控制自己的数据。用户可以按照自己感到舒适的速度分享，也可以随时收回。

三周后，大约40%的用户会向Instinct提供一张个人信用卡。这个比例还包括一些此前可能已经停止使用的用户。第一次提供信用卡、账户密码或其他敏感信息的时间，可以作为信任程度的代理指标。三周内有40%的用户交出信用卡，说明用户逐渐把Instinct当成处理日常事务的自然入口。

信任一旦形成，就会产生滚雪球效应。只要用户连接至少一项敏感信息，留存率可以达到80%。

Patrick：很多人想试用，但本能地不愿把全部信息交给AI。你会怎样解释实际风险？你们如何降低发生严重问题的概率？

Noah：可以把问题拆成两部分。

第一部分是敏感信息的存储。很多公司都面对同样的问题：如何隔离和保护数据。这个问题可以解决，但需要持续投入、严格执行，也必须让用户拥有完整控制权。

第二部分是智能体带来的新风险。三周后，40%的用户愿意把信用卡交给Instinct，并允许它自主购买。很多用户还会开放邮箱和日历。这产生了很大的攻击面。

我们在Instinct智能体架构之外设置了独立系统，用来分离风险。任何可能被Instinct读取的文字、内容或媒体，都要先经过“防火墙”。系统可以拦截、拒绝和阻断恶意内容，避免这些内容诱导Instinct执行操作。Instinct的每一个动作和思考也受到另一套独立系统监控。这套系统可以在操作发生前暂停、拦截、批准或拒绝。它与Instinct本身解耦。

这只是其中两个环节。我们建立了更多机制，希望在维持能力的同时，让智能体足够安全、可信。

Patrick：再谈商业模式。这里涉及“利益一致”。我雇用员工并支付工资，因此可以相信他主要服务于我的利益。个人智能体也需要与用户保持一致。有些智能体收费，有些免费；免费产品又有不同的变现方式。Instinct准备采用什么模式？

Noah：我们不希望Instinct以违背用户意愿的方式影响用户行为。

这件事非常重要。设想Instinct比用户更聪明，拥有更高的社交理解力，也掌握更多知识。如果它利用这些能力说服用户购买不需要的商品，或订阅不需要的服务，会非常危险。

今天很多消费互联网平台已经能够改变用户行为。Google、TikTok、Instagram和Snapchat向用户免费开放，再通过广告说服用户消费。品牌付费，平台帮助品牌影响用户购买原本未必需要的东西。

Patrick：也就是，如果你没有付费，你本身就是产品。

Noah：对。作为程序员和技术人员，我不想建设这样的现实。Instinct应当代表用户的真实需求。

这也影响我们的研究方向。与很多AI产品不同，Instinct不是一个单纯的“任务完成器”。

通常，用户写下提示，AI完成任务，再告诉用户结果。如果用户提出的要求本身有问题，一个只追求完成任务的系统仍可能照做。

Instinct遵循更高层的目标：与用户建立信任，让用户感到安全，在用户遗漏事情时替他留意，并保护他的利益。

如果用户提出的任务合理，完成任务当然是建立信任的一种方式。因此，Instinct仍可以覆盖普通AI产品的能力。但更高层目标可以帮助它处理边界情况。

平台目前每年已有超过10亿美元的交易额，而且日增长率约为10%。交易额也在同步增长。

Patrick：那会很快变成一个大数字。

Noah：今天是10亿美元，明天可能相当于11亿美元，再下一天是12亿多美元，然后是13亿多美元。

看到这些交易量，我会想到ApplePay、美国运通等提供分发和支付体验的平台。ApplePay对消费者免费，用户只要刷卡即可。另一端的商户因为获得交易和分发而付费。Instinct也可以对平台交易收取统一比例的费用。我们向商家提供分发，商家为通过Instinct获得的交易付费。

Patrick：这会怎样进入现有支付体系？你们可能成为发卡机构，也可能成为Stripe、Visa或Mastercard那样的支付环节。哪些公司是合作伙伴，哪些环节可能被替代？

Noah：这些都是很好的业务。一笔数字支付背后，可能有约40个参与者从中获得收入。但这些参与者合计分享的也只是大约2%至2.5%。

我们并不想取代美国运通最擅长的业务，也不想复制Stripe或底层支付基础设施。它们创造了真实价值，但在整个交易中的收入比例仍然有限。

更大的价值来自分发能力。Shopify可能收取2.5%至3%，Stripe略低。Amazon在部分交易中可以获得10%以上。苹果对应用内购买最高收取30%。

我不是说Instinct会收取30%。我们还不知道自己的分发能力最终对应怎样的费率。

但需要强调的是，对用户来说，Instinct仍是免费的。我们向服务商提供交易和分发，不会只盯着支付链条中2.5%里面的30个基点，而会思考：我们能否提供足够大的价值，从而处在费率区间的较高位置？

平台一半的交易额来自旅行。这个行业已有成熟的高佣金模式。机票佣金可能只有个位数，但部分精品酒店愿意为交易支付接近30%的佣金。

这不代表我们一定收取30%，但它说明现有市场已经存在很宽的费率范围。Instinct可以先利用成熟模式，再把它推广到其他行业。前提是大量数字行为确实转向智能体这种几乎没有界面的入口。只有掌握足够强的分发能力，这套模式才成立。

Patrick：智能体和现有企业之间可能出现一场战争。Amazon、Muse以及其他大公司都拥有强大的客户关系，而Instinct可能改变这些关系。

比如我经常使用Uber Eats，但每次都要点很多次。更好的体验是，我在WhatsApp里告诉Instinct：“还是点那家餐厅我平时吃的东西。”然后它进入Uber Eats完成订单。

Uber Eats什么时候会不再欢迎这种行为？现有企业什么时候会与智能体发生冲突？

Noah：多数数字服务不会简单地被颠覆，但会发生变化。

我最近把不同产业的数字服务放在一张图上，比较两个指标：收入中有多少来自用户停留在产品上的注意力，有多少来自底层商品或服务本身。

你提到的是图谱的一端：大量收入来自用户在应用里的注意力、广告和追加销售。外卖、旅行平台、Uber，甚至Amazon都有这种成分。

一种简单判断是，如果一家公司70%的收入来自广告，30%来自商品和服务，那么智能体会砍掉70%，它将变成一家只剩30%的公司。

但还有另一种可能。Uber Eats和DoorDash都知道，结账所需点击次数越少，交易量通常越高。Instinct会把完成事情的摩擦降到接近零。对于主动执行的任务，摩擦甚至可以真正变成零。

以打车为例。如果Instinct掌握用户的日历，知道每一场线下会议的地点，就可以提前安排车辆。用户不必再计算：“五分钟后需要叫车，路上可能堵车，我要提前多久出发？”车辆会在合适的时间等候，系统也会考虑交通状况。

这可能增加用户叫车的次数。原来收入中的30%，反而可能变得更大。

外卖也一样。用户深夜落地，正在乘车回家，还没有吃饭。Instinct可以问：“你饿了吗？要不要点五天前吃过的那份？我安排了接你的车，知道你几点到家，可以让餐食同时送到。”

用户只需回答：“好，请下单。”交易就完成了。摩擦降低后，用户与这些企业的交易频次可能上升。

互联网可能从“用户痛苦地在App中停留，平台靠注意力赚钱”，转向“用户在App中停留更少，却更频繁地购买底层服务”。

不同产业会以不同方式转型。我们是一家新公司，不应该一开始就以颠覆者姿态攻击现有企业。更合理的方式是与它们沟通：“这是Instinct用户目前使用你们服务的方式。我们怎样合作，才能同时改善双方业务和用户体验？”我们正在多个行业探索这种合作。

Patrick：如果未来一半美国人都拥有智能体，哪些企业会受益？传统公司现在应该做什么准备？

Noah：仍然要回到收入结构。多少收入来自用户在应用中停留，多少来自底层服务？

如果一家企业能够从交易量增长中获益，即使用户停留时间下降，它会处于很好的位置。Instinct会让交易容易100倍。

如果一家企业几乎全部收入都依赖用户注意力，情况会更困难。部分社交媒体产品会用各种设计让用户无法退出。用户在应用中并不快乐，却不断滚动页面，因为平台从注意力中获利。

如果Instinct真正代表用户利益，它就应该帮助用户从无限滚动中解脱。

不过，给所有企业一套统一建议并不严谨。每个行业都不同。

我们正在寻找愿意提前试验的CEO和管理者，并逐渐形成一套方法。企业不需要一次性全部开放，也不必承担收入突然下降70%的风险。

它们可以从1%的用户开始做A/B测试，观察用户如何使用服务、满意度是否提高、交易量是否增加、购买意愿是否变化。

智能体也可能改善商品发现。很多用户想买某种东西，却找不到合适选项。企业可以通过小规模实验获得数据，再决定怎样扩大。这是我们目前看到较有效的方法，但一切仍处于早期。

产品体验、增长与算力

Patrick：在继续谈个性化如何改变世界前，我想讨论这套系统是怎样做出来的。哪些技术最难？算力问题有多严重？但在进入技术问题前，先谈谈你希望Instinct给人怎样的感觉。为什么这种体验如此重要？

Noah：我可以谈一整天。对于产品设计者来说，这是一种新的能力：不能只关注功能。过去三年，很多AI产品都在宣布“AI现在可以做这件事”“因为某项底层技术，它又能做另一件事”。消费者已经疲惫，也不知道怎样使用这些能力。更重要的是，我们可能抓错了重点。

Instinct早期有一条原则：先不要关注能力，只关注可理解性。

用户能否理解正在发生什么？当他提出要求时，能否预测接下来会发生什么？当他以某种方式与产品交互时，是否知道结果大致是什么？

我认为，这也是Instinct使用数据和口碑增长远超预期的原因之一。

它应该让人感觉舒服。信息传递不仅取决于文字的含义，也取决于短信的形状。一大段文字需要用户滚动，才能看到下一条信息；另一种写法会把关键信息放在前30%，其余部分供用户选择阅读。两者带来的认知负担完全不同。

多数人扫描大段文字时，会读第一行的80%，第二行可能只读50%，之后不断下降，阅读轨迹看起来像一面旗。Instinct需要理解这种规律，把重要信息放在用户最容易看到的位置。

我们在产品层面投入了很多精力，也在基础设施层面努力降低延迟和成本。但这种“软体验”同样会成为差异化因素。

Patrick：这些设计有多少来自你和团队的品位，有多少来自量化测试？你们是否会比较表情符号、短回复和长回复，再用数据确定最优方案？

Noah：两者都有。

我们需要建立评估体系，测试信任感这类非常柔软、又需要长期观察的指标。两三周后，用户是否信任Instinct？怎样通过模拟评估提前预测？很多功能会分阶段发布。我先在自己的账户中使用，感受它是否自然。我对这些细节有很强的意见。

如果我觉得可行，就发给团队。团队使用后，再开放给一小批早期用户。我们根据反馈调整，最后才推向更多人。

Instinct现在已经很有能力，但未来几个月或几年，其他公司可能提供看起来相似的功能。真正重要的差异是，产品是否持续关注用户的感受，是否让任务、文字和整个交互过程更加轻松。

Patrick：科技史上常见的竞争，是大公司努力提高产品质量和创新速度，创业公司努力扩大分发。你们每天增长10%，很快就会变得很大，需要大量算力，而且产品免费。你认为智能体市场会赢者通吃吗？你们怎样应对扩张、算力和竞争同时出现的问题？

Noah：你在20秒里把所有问题都说完了。

先看增长。Instinct一直采用邀请制，但目的不是营造排他感，虽然部分用户确实把它当成一种稀缺资格。

我希望尽快扩大规模，但也希望过程可控。我不想某天醒来，用户突然增长十倍，其中80%因为算力不足而无法使用。最初，我们把产品交给约200名亲友。每名用户只有五个邀请码。第二天增加到205人，再过一天是210人。

之后增速开始提高，从每天1%至2%，变成3%至4%。用户达到几千人后，有人开始在网上分享使用案例，增速进一步升到6%、7%、8%和9%。现在大约是每天10%至11%。

我们没有策划营销活动，市场费用为零。每天约有10%的用户愿意拿出手中五个邀请码中的一个，邀请别人加入。口碑传播的强度超出了我的预期。有人会不好意思地给我发邮件：“能不能给我一个邀请码？我有朋友在用，但我不知道自己能不能排进他最想邀请的五个人。”

也有人炫耀：“我还剩三个邀请码，暂时不打算送出去。”甚至有人在eBay上以约300美元出售邀请码。

邀请制只是为了控制增长。

真正的问题是，其他大公司可以立刻触达全球10亿或20亿用户。它们未必拥有同样的自然增长率，但拥有巨大的流量入口。Instinct每天高速复利增长，却没有一个覆盖20亿至30亿人的现成平台。问题是两条增长曲线会在哪里相遇，拐点又在哪里。

我大约40%的时间都在担心另一个问题：算力怎样跟上每天10%的增长？Instagram或Facebook用户翻倍时，请求量也会增加，基础设施扩展当然很难。但Instinct不仅需要处理更多请求，底层推理算力也必须每天增长10%。

按照这个速度，算力需求几乎每周翻倍。如果今天采购两倍算力，一周后就会全部用完；采购五倍，不到三周也会耗尽；即使一次采购十倍，也只能多支撑几周。

你要提前购买多少？

Instinct的增长速度比Claude Code、Codex等产品更快。更麻烦的是，算力不是明天付款、后天就能上线。交付周期可能需要几个月。临时采购的价格可能高出三至四倍。预测一旦出错，成本也会错三至四倍。

即使日增长率从10%降到5%至8%，连续复利三四个月，用户规模也可能达到1亿。算力从订购到上线可能正好需要这么久。

所以问题变成：现在是否应该按1亿用户的需求采购算力？如果判断错误，代价很高。

Patrick：单个用户每天或每周的推理成本是多少？

Noah：对我们有利的一点是，我们找到了成本很低的部署方式。

无论看A/B测试、内部评估，还是比较不同模型用户的参与度，Instinct目前可以达到Opus 5级别的表现。Opus 5在这次对话发生时属于前沿模型，但我们的服务成本低得多。

目前每名用户都能免费使用。我的个人目标是让所有人终身免费，不过现在不会作出正式承诺。这依赖大量基础设施工作。直接调用前沿模型API时，每项请求都有统一价格。但Instinct一天中有很多主动执行的后台任务，并不要求在几百毫秒内完成。部分任务可以在几分钟甚至几小时内完成，也可以批量处理大量内容。

针对不同负载设计推理部署，可以把效率提高三倍、五倍甚至八倍。不同环节分别节省30%、10%，或者获得五倍、六倍的效率。把这些改进叠加起来，整体服务成本就能降到很低。

Patrick：如果Instinct最终服务10亿用户，会带来多少新增算力需求？代码生成已经消耗了大量算力，但个人智能体似乎会更大。

Noah：我只能说会非常大。

先不谈算力，只看平台上的Token数量。此前爆发的代码产品需要用户发出指令，系统运行一段时间，返回结果，再等待下一条指令。虽然也有后台工作，但整体仍由用户触发。

Instinct可以在一天中的任何时候醒来或休眠。

如果用户即将迟到，需要叫车；或者Instinct已经叫了车，但用户还没有出门，它都可以主动介入。随着时间推移，主动性还会继续提高。

此前AI行业建设的大量算力，主要服务于刚开始出现后台任务和主动行为的产品。Instinct从一开始就是主动型产品，真正需要用户实时交互的部分反而较少。

未来所需算力可能比此前想象高出几个数量级。更强的主动性意味着系统需要花更多时间照顾用户，也要花更多计算去判断什么可能出错、什么时候应该保持沉默。

Instinct可能在早上6点醒来，因为它知道用户7点起床。它先检查当天所有事项，确认准备就绪。如果没有必要打扰用户，就重新休眠，或只在后台完成一项任务。

到了下午4点，它发现有件事即将发生，而且可以提供帮助。用户甚至不知道自己能让Instinct这样工作，但Instinct判断这项行动对用户有益，于是醒来完成任务，再联系用户。

大量计算发生在用户看不到的地方。代码产品没有这么多持续的后台与主动工作。

我不想给出一个具体数字。我们对Token需求的理解仍然只是刚刚开始。

Patrick：你怎么看Muse？

Noah：我认为它是一款很好的产品，也很有意思。它采用了不同路线。

底层架构也许有相似之处，但产品本身存在根本差异。Instinct追求简单和易用，也重视前面谈到的软性体验：站在用户角度判断什么重要、什么不重要，任务怎样更容易理解，文字怎样更容易阅读。Muse则是一款新的应用和新的界面。当然，Instinct未来也可能推出应用，以覆盖不同任务。

我很少花时间研究竞争对手。你走进附近一家咖啡馆，看看有多少人真正按照自己期待的方式使用AI，比例仍然很低。这还是我们所在的地方。到了其他城市和国家，使用程度可能更低。

这个市场仍然开放。未来几个月和几年会发生一场很有意思的竞争。我现在只专注于建立最好的产品体验。

安全、长期目标和始终在线的交互

Patrick：到目前为止，你们犯过哪些错误？哪些事情出了问题？智能体会出现大量涌现行为和失误。你们怎样提前防范，又怎样处理已经发生的问题？

Noah：不能等问题出现后再被动处理，而要提前判断新的攻击面和风险。这也是我们从一开始采用邀请测试的原因。早期版本确实没有现在的防火墙、主动监控和其他基础设施。它曾经出现过一些问题。

我们没有只修补单个漏洞，而是建立另一套系统，从结构上处理同类风险。

核心原则仍然是，用户始终拥有控制权。用户可以分享很多，也可以只分享少量信息。任何时候改变主意，都可以撤销某项服务的权限。

Patrick：安全的未来会是什么样？即使你们成为全球最擅长安全的团队，也会掌握大量用户信息。过去每一轮技术革命早期都出现过大型攻击和数据泄露，这一次很难例外。你怎样看待相应责任？

Noah：这是最重要的问题。安全不能只是附属功能，而要进入公司的核心价值、团队思维和产品建设方式。

过去二三十年，每当一种新的消费体验出现，社会都会立刻产生反对声音。人们经常把“不同”误解为“不安全”。我们今天也在看到类似反应。面对这些声音，公司仍要坚持原则：用户始终控制数据，不能让用户觉得失去控制；同时要提前建设防护系统。

举一个例子。语言模型会产生幻觉，但在能够真实执行操作的产品里，不能容忍模型随意编造信息。

因此，在任何动作发生前、任何推理转化为工具调用前，Instinct都会由一套独立系统进行验证和审查。这套系统与底层智能体的目标机制相互分离。

Patrick：类似一个看门人。

Noah：对。它可以发现：“这个专有名词并没有信息来源，只是底层模型采样错误后凭空生成的。”事后看，这类错误容易识别。我们把识别机制固化到系统中，并由安全团队持续寻找更困难的对抗案例和边界情况。随着对抗测试增加，问题出现得越来越少。平台也会持续改进，模型抵御攻击和处理异常情况的能力会越来越强。

Patrick：从另一个方向看，iPhone历代产品不断变得精细。Instinct的发展曲线是什么？未来会增加哪些能力？

Noah：现在的产品体验已经很简单，但未来还会更简单。我们近期可能推出应用，不过长期方向不是让用户打开更多界面。也许用户根本不需要解锁手机、打开iMessage、输入文字、发送，再等待回复。

有一部分用户几乎只通过语音使用Instinct，他们发出的消息中，超过90%是语音。

我把手机的操作按钮与Instinct连接。按一下按钮就可以说：“两小时后替我向Patrick问好。你应该有他的邮箱，给他发封邮件。”然后直接发送。整个过程不需要解锁手机，也不需要打开iMessage。未来可以加入实时语音和声纹识别。系统知道用户的声音，也能判断用户什么时候是在对它说话。

用户只需要戴一副普通AirPods，不一定要购买新设备。耳机始终开着。用户徒步、骑车、散步或跑步时，可以直接处理事项。

交互会变得越来越轻。长期看，界面将继续简化。短期和中期也可能出现表达能力更强的界面。Instinct的文件功能可以即时生成完整网站或Web应用，用来展示旅行日程、婚礼计划等需要更大信息空间的内容。

过去二十年，每当人们需要一种新的信息展示方式，都要开发一个新应用。开发、发布、收集反馈、再修改，周期可能长达数月。结果是应用越来越多，消费者也越来越疲惫。每次遇到问题，人们都要先问：“有没有一个App能做这件事？”

未来，这些应用可能会收拢到一个非常简单的入口中。界面减少，不代表能力减少，能力反而会扩大。

Patrick：你能想象的最强能力是什么？

Noah：下一阶段不再只是处理每天的一项任务：“我想做这件事，请帮我完成。”

单项任务的摩擦会逐渐降到零。之后，智能体会开始追求与用户一致的更高层目标。

用户不再只是说：“记录一下今天的训练。”而会说：“未来三四个月，请和我一起实现这些目标。”目标可能是增加或减少一定体重，或者达到某个一英里跑步成绩。用户设定目标，Instinct持续协助执行。已经有一些小企业完全建立在Instinct上。它们的整个后台系统由Instinct运行，部分环节已经完全自动化。

企业可以设定一个高层目标：“库存不能低于这个水平，也不能高于另一个水平。”系统不再等待用户逐次下达“购买某项商品”的静态指令。

Patrick：它是动态执行。

Noah：对。它会追求目标，并调用自己可以使用的工具和设备。能够长期执行的目标非常多。更大的变化是，人机交互将从单一任务转向高层目标。

产品形态、资本需求与长期愿景

Patrick：你希望Instinct针对每名用户形成不同性格吗？电影《她》描写了一个用户与全知、全能智能体建立关系的故事。我对Instinct的感觉是安静、顺畅、能力强而且可靠，但它似乎没有刻意表现一种顽皮性格。你怎样看待人格问题？

Noah：《她》确实是一个有趣的例子，但Instinct不希望追求与用户建立恋爱或类似关系。

如果描述它在用户生活中的角色，我会把它比作一个了解社交场景的执行者。无论进入什么房间，它都知道怎样对待不同的人，也知道哪种沟通方式最合适。这种判断会随着时间不断学习。

如果把它称为应用，它可能是有史以来个性化程度最高的应用之一。我们不只是向不同用户提供不同版本，它还会持续演化。

它会发现用户不喜欢某种表达方式；也会注意到某类回复太长，用户因此较少回应；或者用户不愿打开一个很大的文件寻找重点。

它会学习这些信号，逐渐调整沟通和执行方式，让使用过程更容易。

我们不想把某种固定体验强加给所有人。更高层的目标，是让Instinct适应每个人最合适的沟通方式和任务执行方式。

Patrick：为什么叫Instinct？

Noah：我喜欢这个名字有很多原因。Instinct不应该是一个偶尔被用户欺负、只负责脏活累活的玩具。它应该是一个有创造力、有能力的行动者。用户与它之间存在相互尊重和信任。用户知道它会保护自己，也相信它足够聪明、可靠，能够理解社交情境。我也不希望用一个人的名字给它命名，把它刻意拟人化。

“Instinct”并没有一个非常具体的形象。用户会在使用过程中形成自己对它和这个品牌的理解。

每名用户都可以从一张白纸开始。名字不会提前规定它应该长什么样、表现成什么样。用户的认知完全来自产品体验。

Patrick：谁会成为你们的敌人，谁会成为盟友？

Noah：我不会把Instinct定义成一款iMessage应用或WhatsApp应用。

我们从基本问题出发：用户今天信任哪些界面？他们已经习惯通过哪些渠道沟通？Instinct怎样进入这些现有渠道？我们并不依赖iMessage。事实上，超过50%的流量不经过iMessage。

但对于熟悉iMessage的用户，使用它确实很自然。我们的重点始终是用户最容易接受的方式。Instinct会根据环境不断改变形态，继续提供简单、易用、低摩擦的体验。

Patrick：你们最新一轮融资约10亿美元，估值约100亿美元。红杉资本、Benchmark和Coatue领投。在这项业务需要大量资本的情况下，你怎样考虑未来融资？又为什么选择这些投资者？

Noah：我很幸运，可以与这些投资人合作。他们经历过形态不同、但规模相似的技术转型，也非常支持我们。相比融资数字，我更关注市场需求。人们确实需要这样一种产品，因为它正在提供大家等待已久的AI体验。

这项业务也很消耗资本。我们是一家新公司，希望最终以可负担的成本，把产品提供给全球数十亿人。这里说的“可负担”，是因为算力成本很高，我们必须找到成本足够低的交付方式。业务早期需要资本支持，尤其是考虑到我们选择的商业模式。

我们可以走一条更简单的路：每名用户每月支付100美元订阅费。这会带来短期收入。另一种方式是先融资，把资金投入基础设施和行业实验，证明交易规模和产品体验。

风险投资本来就是用来承担经过计算的风险。如果某些短期障碍可以用资本解决，我们就可以避免被困在订阅模式这种局部最优解中，继续追求更大的平台模式。

Patrick：我通常会用同一个问题结束采访：别人为你做过最善良的事情是什么？

Noah：我很幸运，身边有很多很好的人。无论在行业内外、工作中还是个人生活中，我都建立了珍贵的关系。我对这些人一直心怀感激，也希望能够以同样的善意和体贴对待他们。

这没有直接回答你的问题。我更想说，我留意到很多人身上的善意，也非常珍惜这些品质。