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解密矽谷暴紅AI助理Instinct!23歲CEO掀「無摩擦」AI革命,連App都沒有為何估值能破百億?

數位時代

更新於 1天前 • 發布於 1天前 • 李先泰

下午2點55分,手機響了。電話那頭說:「不想太打擾你,但有份文件得在3點前簽好,就在你的信箱裡,需要的話我再寄一封,把它推到最上面。」打這通電話的不是祕書,而是一個名叫Instinct的AI助理。

這是Instinct創辦人兼執行長Noah Shinn,在創投業者Patrick O'Shaughnessy主持的Podcast節目《Invest Like the Best》上描述的使用場景,主持人形容這是他首次以長篇訪談完整談論這家公司。

根據《財星》(Fortune)報導,23歲的Shinn曾就讀美國東北大學(Northeastern University),在學期間就與研究者共同發表AI代理論文〈Reflexion〉,在HumanEval程式撰寫測試中達到91%的通過率,高於GPT-4的80%。2023年他離開學校加入AI新創Sierra,2025年創辦Instinct。

Instinct在矽谷暴紅的速度,從幾個數字就看得出來。產品採邀請制,每名用戶只有5張邀請,Shinn說公司截至受訪時的行銷花費是0元,用戶卻以每天約10%的速度成長,邀請碼甚至被放上eBay,一張約賣300美元。

資本市場跟得更快:Instinct在8月以25億美元(約新台幣797億元)估值募得2.5億美元(約新台幣80億元),9月28日又宣布向紅杉資本(Sequoia)、Benchmark與Coatue募得10億美元(約新台幣319億元)C輪資金,估值跳到100億美元(約新台幣3,187億元),短短一個多月翻了4倍。連Meta首席AI長Alexandr Wang都在X上點名嘲諷,把Instinct戲稱為「Insect」(昆蟲)。

Instinct到底能幫你做什麼?

最能說明Instinct的,是用戶怎麼用它。

以Shinn在訪談中詳細描述的出差為例,只要對它錄一句語音「我今晚要到紐約」,Instinct會先確認你人在哪裡,再依你慣搭的航空公司、偏好的靠走道或靠窗座位、要刷哪張信用卡訂好機票,接著訂好你可能已經住過7次的那間飯店,叫好往返機場的Uber,最後全部排進行事曆。

說過一次的偏好它會記住,下次直接套用,還會延伸到其他預訂上。用戶從頭到尾只說了一句話,這就是Shinn口中的「零摩擦」(zero friction)體驗。

第二個例子是退訂閱。用戶把銀行帳戶接上Instinct後,它會掃過所有交易與訂閱項目,逐一詢問「這個你真的有在用嗎?」用戶決定不要,它就自己登入網站、到信箱收確認信、一路退訂到底,最後回報這個月幫你省下多少錢。主持人O'Shaughnessy聽完直說,任何靠消費者懶得處理來賺錢的產品,都「完蛋了」。

也有用戶自己玩出新用法:把整個衣櫃和自己的身形掃描進去,讓Instinct每周排好穿搭,直接生成本人穿上的模樣。

為什麼Instinct沒有App?

Shinn的答案很直接:用AI不該還得先多裝一個App。

Instinct有自己的電話號碼和email信箱,用戶可以傳訊息、打電話或寫信給它,它也會主動打給你。Shinn提醒,別把「介面簡單」誤會成「能力有限」,它配有一台電腦,人在網路上做得到的事,它幾乎都做得到。

他在訪談中提到,過去3年AI產品不斷發表「現在AI又能做到X」,消費者早已疲乏,也不知道從何用起。所以團隊從一開始就定下原則:不拚功能,只拚「好不好懂」,也就是用戶交代一件事之後,能不能預測它會怎麼做。他認為,這是Instinct能靠口碑成長的關鍵原因之一。

這個原則細到訊息的「長相」。Shinn解釋,多數人讀一大段文字時,第一行大概讀八成,第二行讀一半,愈往下讀得愈少,所以Instinct回訊時會把關鍵資訊放在最前面三成,讓用戶不必捲動就能抓到重點。

連名字都刻意不擬人化。Shinn說,不取人名,是希望用戶不帶任何預設,單純從使用經驗認識它。被問到會不會像電影《雲端情人》(Her)那樣和用戶發展感情,他明確表示那不是Instinct要做的事。

用戶為什麼敢把信用卡交給它?

Shinn坦言,信任要花好幾周才建立得起來,而他認為這很正常。他在訪談中透露,用戶加入3周後,有40%的人已經把個人信用卡交給Instinct;交出至少一項敏感資料(例如信用卡或帳號密碼)的用戶,留存率約80%。對他來說,「多久交出第一張信用卡」就是衡量信任的指標。

為了接得住這份信任,Shinn說Instinct在AI代理本身之外,另外架了兩道關卡。第一道是「防火牆」,所有要進到Instinct的內容,包括信件、網頁和檔案,都得先過這一關,由它辨識、攔截企圖誘騙Instinct做壞事的惡意內容。

第二道是一套與Instinct本身脫鉤的監看系統,它準備採取任何動作前,這套系統都能暫停、攔截或否決。他也承認,早期版本並沒有這些機制,出問題後團隊不只是補洞,而是整套重新打造。他反覆強調的原則只有一條:用戶永遠掌控自己的資料,想分享多少自己決定,改變心意隨時可以收回。

信任也長出了新玩法。Instinct推出「Instinct對Instinct」功能,讓兩名用戶的AI助理直接對話喬會議時間,人不必再來回傳訊。Shinn稱之為「受信任的人際網路」:配偶之間可以設定全部共享,同事只開放工作行事曆;如果有人越權想挖其他資料,你的Instinct會傳訊提醒你,這段關係的信任也就打了折扣。

免費的AI助理,靠什麼賺錢?

Shinn設想的收入來源是向商家抽成,不向用戶收費,也不靠廣告賺錢。 他說,假如有一天Instinct比用戶更聰明、更懂人心,卻用這份能力說服用戶買下不需要的東西,「那會是非常危險的世界」。他點名Google、TikTok、Instagram這類免費平台靠廣告推動消費,主持人接話「你不付錢,你就是產品」,Shinn回答「正是如此」,並說自己不想打造那樣的現實。

他心中的範本是Apple Pay:消費者免費享受好用的體驗,從中得到生意的商家付費。 Shinn透露,即使Instinct仍是邀請制、用戶基數很小,平台的年化交易額已經逼近10億美元(約新台幣319億元),其中一半是旅遊。至於能抽多少,他拿來對照的是Amazon抽10%以上、Apple的App內購抽30%,部分精品飯店也願意為每筆訂房付出最高約30%。他不承諾Instinct會落在哪裡,也直言前提是Instinct得握有夠大的分發力。

這套模式若成立,改變的會是你手機裡的App。Shinn把各種App依營收來源排成一條光譜:一端靠用戶停留的注意力賺錢,另一端靠實際提供的服務賺錢。讓人滑不停的社群平台落在前一端,當AI替你辦事、你不必再盯著螢幕,這類生意會很辛苦。叫車和外送雖然也有注意力的成分,他反而認為訂單會變多,因為下單的麻煩幾乎歸零。

他舉例,Instinct掌握你的行程,就能先幫你叫好車;你深夜下飛機回家,它會先問要不要點幾天前吃過的那家外送,你回一句「好」就搞定。

每天成長10%,最大的煩惱是什麼?

是算力,Shinn說他大約40%的時間都在煩惱這件事。

一般社群App用戶翻倍,伺服器多加一倍就好;Instinct用戶每天成長10%,需要的運算資源差不多每周翻一倍。偏偏算力得提前好幾個月下單,臨時加買要多付好幾倍。他推演給主持人聽:假設成長放慢到每天5%到8%,複利滾3到4個月就會來到1億名用戶,那要不要現在就買足1億人份的算力?買少了不夠用,買多了就是押錯好幾倍。

更吃算力的是Instinct的工作方式。寫程式的AI工具多半等用戶下指令才動,Instinct則會自己「醒來」:你7點起床,它6點就先檢查好當天行程;下午4點發現有件事能幫上忙,就主動處理再通知你。Shinn認為,這類主動型AI代理需要的算力,會比他們原先以為的多出好幾個數量級。成本方面,他說團隊把不需要即時完成的背景工作拆出來,改用效率高好幾倍的方式運算,因此在自家測試中,能以很低的成本做到與Anthropic的Opus 5相當的表現。

Instinct還得面對巨頭。Shinn自己也說,外界最常問他的就是:大公司能一次把產品推給數十億人,Instinct怎麼拚?Meta在9月推出個人AI代理Muse,市場情報業者Apptopia估計Muse上線12天全球安裝數就達280萬次。被主持人問到怎麼看Muse,Shinn說那是很棒的產品,但他幾乎不花時間想競爭對手:「走進附近的咖啡館,真正照自己想像的方式在用AI的人非常少,市場還大得很。」

下一步:連手機都不必解鎖

Shinn不排除推出App,但他描繪的未來,介面只會更簡單。他已經把手機側邊的動作按鈕設成直接對Instinct說話,交代一句「兩小時後寫信跟Patrick打聲招呼」,連手機都不必解鎖。他想像有一天戴著一般的AirPods去跑步,AI在耳邊回報有份合約待審、有則新聞值得一看,你回一句「排進行事曆」或「那個不重要,刪掉」,事情就處理完了。

交辦的內容也會從單一任務變成目標,例如「接下來3到4個月陪我把跑步配速練到某個水準」,或「讓店裡庫存維持在某個區間」。Shinn說,已經有小生意把整個後勤都交給Instinct打理。

在他看來,過去20年每出現一種新需求,就得有人做一個新App,用戶早已疲乏,「所有軟體最後都會收斂成一個非常好用的介面」。Instinct押注的,是那個介面會簡單到像傳一則簡訊、打一通電話。

延伸閱讀:「想做什麼,比會做什麼重要」!台大教授李宏毅:AI Agent時代,學生最該練的是這3種能力
美光估記憶體未來兩年更吃緊!台灣四大廠區加速擴產,為何仍追不上需求?

資料來源:《Invest Like the Best》Podcast、《財星》、Reflexion論文

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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