在「缓慢、昂贵且分散」的市场,AI 的机会最性感 | 对谈 Mizzen AI 孙克强&李一豪
Description
</figure>🚥 本周「十字路口」,我们有幸邀请到用 AI 辅助用户研究的创业公司「觅深科技 Mizzen AI」的创始人 CEO 孙克强,以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。
孙克强是一位拥有计算机视觉博士背景的创业者,也是一位将“YOLO(You Only Live Once)”刻在骨子里的乐观行动派。他试图挑战已有百年历史的传统用研模式,通过 AI 绘制一张前所未有的全网“人类偏好图谱”。
他提出 Vibe User Research,并希望与 Vibe Coding 一起形成产品闭环,迈向「产品自迭代」的新范式。
而作为投资人,李一豪不仅分享了早期和团队共同探索成长的过程,更从资本视角抛出了一个判断:垂直赛道AI范式是怎样的,为什么那些最缓慢、最昂贵、最分散的“老旧”赛道,反而是 AI 时代孕育新寡头的最佳土壤?
这是一场关于技术、人性和市场机会的对话,希望能给在十字路口探索的你带来新的启发。
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</figure>🎬 我们的视频播客来啦!本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。
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</figure>🟢 00:51 快问快答:年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历
🟢 02:08 AI 加速了生产,却卡在了洞察
一个巨大的供需剪刀差:当生产力的天花板被 AI 掀翻,洞察力却还停留在劳动密集型时代。
- 效率的百倍差异:传统用研是线性的、串行的;而 AI 可以用并发的方式同时访谈所有人。
- 巨大的供需矛盾:AI 让产品研发的速度大幅加快,但从用户端获得反馈的速度却远远滞后。
- 为什么这是一个通往伟大的赛道?当用研速度跟上研发速度,产品甚至可能实现“自动迭代”。
🟢 09:10 在千亿美金的「僵局」里寻找新垄断。
市场越固化,越是「缓慢、昂贵且分散」,AI 的机会越性感。
- 市场的终局推演:像 Legal、HR 和用研这种已经固化但结构依然分散的市场,技术变量最容易催生新的寡头。
- 一个反直觉的判断:人力越密集、越传统的行业,AI 带来的供需差越大。
- 为什么看好中国团队?互联网原生的理解力 + 极强的运营交付能力。
- 未来的组织形态:AI 会长出很多只有 1-10 个人的“超级公司”。
🟢 07:07 永远好奇的 AI
- 什么是「对齐税」?多个主持人之间为了同步信息、对齐颗粒度所消耗的高昂隐形成本。
- 人类的认知边际效应递减:访谈第 1 个人时你很兴奋,访谈第 20 个人时你的兴趣浓度会大幅衰减。
- AI 的优势在于「永远好奇」:它可以像对待第一次访谈那样,对第 100 个受访者充满热情地追问。
🟢 21:38 人类在 AI 面前反而更坦诚
如果主持人是女性,受访者是男性,男性会不自觉变得更 defensive;但如果对面是 AI,人反而会卸下防备。
- 扬长避短:Hack 掉人类对 AI 的特殊感知,利用霍桑效应让受访者感受到价值感。
- 越真实赚钱越多:建立一套 Benchmark 系统,用博弈论的方式引导用户说真话,甚至不仅说事实,还提供主观分析。
- 为什么面对 AI 的受访者诉说欲变强了?因为没有了面对“人”时的社会压力和表演欲。
🟢 25:05 大模型是好的「回答者」,却是糟糕的「提问者」
- 为什么 AI 模拟用户行不通?模型无法感知动态的、当下的环境(比如疫情前后人的心态巨变)。
- 技术圈的普遍误区:现在的 LLM 都是被训练成很好的 Answerer,却没人教它如何做一个好的 Asker。
- 如何训练 AI 的提问能力?用强化学习(RL)构建环境,把行业里最优秀的访谈数据作为 Benchmark。
🟢 30:39 绘制一张全网「人类偏好图谱」
- 告别标签化:传统的用户画像是离散的标签,未来的用户画像应该是基于语言和对话构建的、立体的 3D 模型。
- 从「项目制」到「连续渐进式」:用户研究不再是几个月一次的大工程,而是像打开摄像头拍照一样日常且频发。
- 并不是要取代产品经理:我们希望做 PM 的「钢铁侠战衣」,让 AI 包揽枯燥的访谈,让人类挥洒神来之笔的直觉。
🟢 34:32 时刻将死亡铭记于心
- 既然终将灭亡,我要给世界留下什么?一个可以影响上亿人的产品作品。
- 转型背后的逻辑:从计算机视觉博士到做 AI 用研,本质没变,都是为了理解最稀缺的原生信息——「人类偏好」。
- The $3M Question:如果现在给你 300 万美金做投资人,你会投给哪三个人?
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