--- author: Best Partners TV date: '2026-10-09' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=9Rsv06AoDJQ speaker: Best Partners TV tags: - autonomous-agent - agentic-workflow - product-design - business-model title: 没有App的百亿估值AI助理Instinct：全权代理与信任复利 summary: 成立仅一年、估值超百亿美元的AI智能体公司Instinct颠覆了传统软件形态。创始人Noah Shinn深度拆解其无App设计、全权个人代理、去广告商业模式及以信任为核心的产品哲学与算力挑战。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-application area: tech-engineering project: [] people: - Noah Shinn companies_orgs: - Spear Street Technology products_models: - Instinct media_books: [] status: evergreen --- ### 百亿估值的无App智能体 **大飞**: 大家好，这里是最佳拍档，我是**大飞**。 在**eBay**上，有一个内测邀请码被炒到了300美元。这不是什么限量球鞋，也不是演唱会门票，而是一个AI助理的邀请资格。 这家公司叫**Instinct**，成立仅一年，估值已经突破了100亿美元。**红杉资本**（Sequoia）、**Benchmark**、**Coatue**联合领投了最新一轮10亿美元的融资。更离谱的是，它没有App，没有应用商店图标，甚至宣称这辈子都不打算做独立App。 今天聊的这期内容，来自硅谷顶级商业播客《**Invest Like the Best**》，主持人**帕特里克·奥肖内西**（Patrick O'Shaughnessy）和Instinct创始人**诺亚·申**（Noah Shinn）做了长达一个半小时的深度对谈。这也是Noah第一次系统性地公开聊自己的公司。 先说说**Noah Shinn**这个人。他今年23岁，本科在美国东北大学读化学和计算机科学，2023年辍学创业。在校期间他作为一作发表了论文《**Reflexion**》，提出了大模型通过“反思—记忆—改进”循环来自动纠错的机制。这篇论文被**Google DeepMind**等机构累计引用数百次，登上了**NeurIPS 2023**。 之后他加入了硅谷AI智能体独角兽**Sierra**，作为最早的成员之一参与企业级AI智能体的落地。在Sierra积累够经验之后，他捕捉到了一个空白机会：大众市场的全权智能代理。于是在2025年创立了公司**Spear Street Technology**，推出的产品就叫**Instinct**。他的核心团队只有14个人，全员技术背景，没有专门的商务和营销人员，核心成员大多是跟随他从Sierra体系出走的。 ### 颠覆形态的个人助理 **大飞**: 好了，接下来我们来聊产品。Instinct到底是什么？ Noah的回答很直接：它就是一个个人助理，不用花哨的词去包装。但它的形态跟市面上所有AI产品都不一样，它甚至没有一个独立的App。 它有自己的手机号和电脑，你可以给它发短信、打电话，它也能主动打给你。它有自己的邮箱地址，具备社交智能和社会感知，能像你和其他人打交道一样跟你协作。 Noah自己用了好几个月，Instinct主动给他打电话大概也就三次。它只在非常紧急且有不可逾越的截止时间时，才会主动来电。比如它会说：“我不想打扰你，但这份文件要在下午3点前签，现在已经2点55分了，能请你处理吗？邮件在收件箱里，我可以再发一封帮你顶到最前面。” 这种社交分寸感，是产品设计里非常核心的一部分。Noah特别强调，不要把极简界面误解为能力有限。它背后握有一整台虚拟电脑，凡是你在互联网上能干的事，它理论上全都能做。 ### 衣橱管理与自动化退订 **大飞**: 那用户拿它都在干什么呢？Noah分享了几个让他印象最深的真实案例。 有一群用户把衣橱数字化管理玩出了花。他们走进衣帽间，用手机把每一件衣服、裤子、袜子、鞋子全部扫描录入，同时扫描自己的脸型、身体和身材比例，然后让Instinct规划一整周的穿搭。AI给的反馈不是一张冷冰冰的单品清单，而是直接生成用户本人穿戴这些衣服的拟真全身图，让你看到今天穿这一套出门的真实样子。 这个能力还延伸到了购物。用户可以直接说去全网挑衣服，Instinct会从各大电商平台检索出成千上万套搭配方案，渲染出用户试穿的效果，满意了直接下单送到家。甚至有人设置了日常任务，让它每天早上设计三套全新的全身搭配方案推送过来，点一下就能买。 还有一个目标导向的用例很能说明问题。用户把银行账户绑定到Instinct后，它会扫描所有交易明细和订阅账单，主动问一句：“这项服务你真的还在用吗？”很多用户一看才发现自己一直在被扣费，甚至都不知道自己订过。 然后Instinct不是像传统理财App那样建议你去取消，而是端到端全自动跑完全流程：它会打开网站、登录，如果需要邮箱验证码就用它拥有的邮箱权限去读取，一路点到最深层的解绑页面完成退订，最后给你发一条简短的汇总：“搞定，本月已为你节省2000美元。” 任何靠用户惰性或遗忘惯性赚钱的产品，在这种全权代理面前都会消失。 ### 协同网络与信任社交 **大飞**: 聊完单用户场景，Noah还提到了一个刚上线十天的功能：**Instinct-to-Instinct网络**。 出发点不是造新功能，而是解决一个真实痛点。职场人整天开会，约一个会要在消息里来回拉扯半天：“周三下午行吗？”“不行，周四可以。”“周四我在出差，跨时区。”双方其实只想找个共同空档。但如果两个人的Instinct能直接对接，交叉排查彼此的空闲时段，自动把行程同步到日历，整个拉扯就消失了。用户只需要输入一句意图：“我想这周内和某某见个面，优先这几个时间段，帮我搞定。”两边的Instinct就能完成协同对齐。 这个网络的核心叫做“受信任个人网络”，你只和真正信任的人连接。信任是分级的，夫妻之间可能共享一切，同事之间可能只开放工作日历和部分收件箱。它不是一张互为好友的平面图，而是带权重的、有不同访问级别的信任网络。 更有意思的是它映射了现实社交约束。如果你获得了日历访问权限，却试图刺探其他数据，对方的Instinct会立即发预警，比如“Patrick正在找这类信息”。信任一旦被滥用，现实中的人际关系也会跟着出现裂痕。 Noah还分享了一个六人朋友群的案例。他们让各自的Instinct每周协同策划周末活动，自动对齐六个人的空档，参考每个人的偏好和饮食禁忌，甚至关联**Spotify**听歌记录，分析共同音乐品味来筛选演出。出行时只叫一辆**Uber**，系统自动计算最优路线，给每人按顺序通知：“10分钟后到你楼下。” 去掉繁琐的社交协调成本后，Instinct涌现出了很多此前想不到的用法。 ### 商业重构与全权出行 **大飞**: 接下来两人聊到了一个更大的话题：当每个人都有一个全天候的超级代理，互联网和商业会变成什么样？ Noah说他相信未来几年互联网会被彻底改写。拿餐厅预订来举例，过去你得自己上网站抢位，先到先得，抢不到就算了；但是如果Agent可以每5秒查一次，而且横跨全球每家餐厅呢？更进一步，Agent还能做双边意图匹配，用户端可以传达“这是我配偶的30岁生日”，餐厅端可以说“我们优先接待重大纪念日”，双方需求被精确撮合。这完全打破了传统流量漏斗加手速抢票的机械模式。 旅游出行领域的变化来得更直接。Instinct平台上50%的交易流水来自差旅。虽然仍然是邀请制、用户基数很小，但是年化交易额已经逼近10亿美元。 Noah举了一个具体场景：你只需要发一条语音“我今晚必须赶到纽约”，Instinct就会调取你的地理位置、偏好航司、舱位选择、座位习惯、机上餐食禁忌、绑定的信用卡，直接出票；然后无缝切入酒店模块，提取你过往的入住偏好下单，同时把整个行程嵌入日历，帮你叫好去机场和从机场到酒店的车。从用户视角看，只说了一句话，背后一切繁杂断点全被抹平了。 ### 信任复利与看门狗架构 **大飞**: 这就引出了一个很实际的问题：用户凭什么信任一个拥有自己邮箱、日历和信用卡的AI代理呢？ Noah从数据中观察到了一个有意思的规律：建立信任通常需要几周的时间。他前几天看的数字是，到第三周，有40%的用户会主动把自己的信用卡交给Instinct。这个40%包含了中途流失用户在内的全量数据。他把首次绑卡时间当作信任程度的映射指标，极其认真地对待。而一旦用户接入至少一项敏感信息、真正开始信任Instinct，留存率是80%。在消费级科技产品里，这是一个惊人的数字。 安全架构方面，Noah把它拆成两层。第一层是敏感信息的加密存储，这是行业已有成熟解法的苦活。第二层是全新的课题：一个能在三周内让40%用户交出信用卡和邮箱完全访问权的Agent带来的新攻击面。 他们设计了一套与Instinct核心Agent架构彻底解耦的安全系统。任何外部输入都要先过防火墙拦截恶意内容；Agent试图执行的每一个动作、甚至每一条思维链路，都被另一个独立系统实时审查，可以在行动前暂停、拦截、批准或否决。简单来说，就是用一套不受同一套激励机制绑架的“看门狗”，去盯住那个聪明的主角。 ### 商业模式与抽成博弈 **大飞**: 商业模式和对齐是另一个绕不开的话题。 Noah的态度非常明确：Instinct绝不能靠广告变现。他的逻辑很直白，如果一个比用户更聪明的Agent靠推动用户买不需要的东西来赚钱，用它的智能去说服你，那是一个极度危险的世界。今天大多数消费级互联网巨头，比如**Google**、**TikTok**、**Instagram**、**Snap**，本质都是免费给你用，然后把广告塞给你，用他的话说，“你不付钱，你就是商品”。 所以Instinct不只做一个任务执行器，它追求的是更高维度的目标：学着与用户建立信任，让用户安心，在事情可能掉链子的时候兜底。 那它靠什么赚钱呢？Noah的参照系是**Apple Pay**或**美国运通**（Amex）。用户端享受无感的免费体验，商家为获得分发和触达支付合理比例的通道费用。一笔数字交易链路上大概有40个中间节点分钱，但他们瓜分的只是2%到2.5%的支付费率池，这块蛋糕很小。 Noah看的是另一条曲线，就是全球各大平台的综合抽成率：**Shopify**在2%到3%，**Amazon**能到10%以上，**Apple**对应用内购买抽30%。他不是说Instinct要收30%，但是在分发权力和抽成率这条曲线上，最终落在哪里还有巨大的探索空间。旅行品类里，某些精品酒店愿意为每笔成交付到30%，所以Noah的想法是先把旅行这个盘子做大，再推广到其他行业。 这里有一个很微妙的利益博弈。当AI全权承接用户的需求筛选、方案对比和决策下单全流程时，用户的消费决策权实质上移交给了智能体。多家商户的同质化方案都能满足用户需求时，佣金高的那家和佣金低的那家，AI该选哪个呢？ Noah在访谈中明确表态，不存在一劳永逸的技术解法。团队可以制定严格的规则，禁止佣金参与推荐排序，但真实商业场景存在大量的模糊边界。他没有追求彻底消灭矛盾，而是通过信任的复利累积来对冲短期商业诱惑。用户信任是持续叠加的资产，AI每一次的精准履约和中立决策都会增厚信任；但是这份资产极度脆弱，一次偏向商业利益的算法倾斜，就可能彻底崩塌。 ### 存量巨头反击与注意力经济 **大飞**: 那存量巨头什么时候会开始反击呢？比如Uber这种，什么时候会把Agent当敌人？ Noah做了一个有意思的推演：把各个行业的数字服务拉到一条线上，看它的收入里多大比例来自用户在App上的注意力，多大比例来自底层真正交付的商品或服务。一种简单看法是70%广告收入会被砍掉，但还有另一种可能。 以**Uber Eats**或**DoorDash**为例，缩短用户结账点击次数后，交易量其实在上升，因为交互摩擦少了。Instinct把这件事推到极致，让摩擦几乎为零，甚至预测性的自主行动：你深夜下飞机，它知道你还没吃饭，直接发消息问：“饿了吗？要昨晚点的那个餐吗？”这样交易频次不但不会降，反而会升。 所以，对于靠交易量驱动的企业，Agent时代反而是利好；但是对于靠吸食用户注意力变现的企业，确实到了危险时刻。 对于企业怎么准备，Noah不建议一刀切，而是建议小步实验：在1%的用户里开放某个能力跑A/B测试，看用户是否更喜欢、交易量是否上升，再用数据把风险摊薄。 ### 产品哲学与认知减负 **大飞**: 产品哲学层面，Noah提出了一条准则：别去聚焦AI能力，只聚焦用户的可理解性。用户有多明白正在发生什么、有多能把我这么做之后会怎样预测出来。 这个理念甚至深入到了一条短信的排版上。用户看大段文字时是旗帜形的扫读轨迹：第一行读80%，第二行读50%，随后递减。Instinct于是把核心信息前置在前30%版面内，把认知负担降到最低。这些看起来的软功夫，才是真实的基础设施投入，也是他认为未来的差异化所在。 当被问到这些细节多少来自个人品味、多少来自数据驱动时，Noah说两者都有。信任这种柔性指标没法靠短期A/B测试量化，所以他们的打法是分阶段灰度发布：自己先试用两天，再推给团队，再推给早期用户群，最后才全量铺开。 ### 零营销增长与算力押注 **大飞**: 增长方面，Instinct至今的营销开支是零。最初只发给200个亲友，每人5张邀请卡；第二天只多了5个人，然后是1%、2%的日增速；到了几千人规模，有人开始在网上自发分享玩法，增速冲到6%、7%、8%、9%，现在大概每天10%到11%。也就是说，每天约10%的用户甘愿把自己宝贵的邀请名额送人，甚至有人在eBay上花300美元买邀请码。 邀请制不是为了制造排他感，是因为算力有限，不能某天醒来用户翻了十倍，却80%的人用不起来。 算力是Noah 40%时间在操心的问题。传统消费产品增长，翻倍用户只需翻倍加服务器就行了；但是Instinct不一样，底层算力需求本身每天涨10%，每隔一周就翻倍。买2倍算力一周耗尽，买5倍三周不到耗尽，买10倍也就撑两月。更致命的是算力有几个月的前置交付期，临时采购要付三到四倍的溢价。哪怕增速从10%回落到5%到8%，按三四个月的交付期复利计算，也是上亿用户量级。这是一道要么对、要么大错的押注。 成本优化方面，Instinct有一张自研底牌。他们能用远低于前沿模型的价格，跑出和**Opus 5**相仿的活跃度和表现。原因在于，主动型产品的大量工作不需要在几百毫秒内完成，可以在几分钟、几小时内异步跑。这些批处理工作用定制化的推理部署，能换来3倍、5倍甚至8倍的效率。不同环节分别省30%、提高5倍、再省10%，叠加起来就能以极低成本服务。 ### 交互演进与长周期目标 **大飞**: 谈到体验演进，Noah认为未来会更简。 已经有一批用户90%以上的消息是通过语音发的。他把手机侧边的动作按钮配成Instinct，按一下说“帮我跟Patrick说声嗨”，它就去发邮件，连解锁手机、打开App、打字都不用。再往后，配合实时语音和声纹判断，戴一副普通的**AirPods**，散步、骑行时它就能念合同摘要、把事项塞进日历、挡掉不重要的事情。长期看，界面会变得极其简单，但简单的界面不意味着能力更小。 更激进的趋势是，交互正从处理单点事务，升维到自主追求长周期目标。用户不再说“帮我记录这次锻炼”，而是说“接下来三四个月，陪我一起确保我达成这几个目标”，比如增重、减重，或者刷某个英里配速。甚至已经有小企业把整个后台运营跑在Instinct上，给Agent下达“把库存维持在这个区间”的宏观指令，它会自主调用工具去比价、采购、对账。这就是从单个用例到更高层目标的迁移。 关于人格和电影《**Her**》的比喻，Noah明确表示不想让Instinct与用户建立那种情感关系。它更像一个社会感知的运营者，无论身处哪个房间，都知道对不同的人、对当下最好该怎么做，并随着时间学会怎么做好这些事。它可能成为史上最可定制的东西，但不是给你几套固定的人格选择，而是它会随着你演化。 至于为什么叫Instinct，Noah说他刻意不用某个人名去拟人化。Instinct到底是什么，连他自己都是在使用中逐渐形成的感觉，对每个用户也都是新鲜的，他们脑中没有任何预设。 ### 资本密集与终极命题 **大飞**: 最后聊的点是，面对未来注定会更强大的Agent，谁是对手、谁是盟友？ Noah说他不太纠结Instinct是不是**iMessage**应用或者**WhatsApp**应用，因为超过50%的流量根本不跑在iMessage上。他更从第一性原理出发：用户今天最信任、最熟悉的界面是什么，就在那些渠道里交付体验。 至于资本需求，最新一轮大约10亿美元融资、估值约100亿美元，领投的是Sequoia、Benchmark、Coatue。Noah说做这件事极其资本密集，要给全球几十亿人低成本的分发，算力很贵。他本可以轻松收每人每月100美元的订阅费，但是风险投资的意义，正是让他们有底气去跨越订阅制那个局部最优解，去证明跨行业的交易额与体验是正确的。 回头看这期访谈，一个23岁的年轻人，带14个人的团队，做出了一个没有App、估值百亿美元的AI助理。Instinct让人印象深刻的地方，可能不在于技术有多强，而在于它在产品哲学上做出了一连串非常克制的选择：不做App，不做广告，不做任务执行器，也不追求和用户的情感关系。 这些选择背后有一条统一的主线，就是把用户信任当作最重要的资产来经营。AI能力越来越强的同时，怎么保证它始终站在用户这一边，这是整个智能体赛道都绕不过去的问题。 而Noah给出的答案，是用商业模式的设计来约束利益方向：不靠广告变现，只收交易佣金。但这套模式自身也存在矛盾：当AI替你做的决定和平台多赚的钱指向同一个方向时，你凭什么相信它站在你这边呢？ 这个问题，可能需要时间来回答。感谢收看，我们下期再见。