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Gavin_C.
135关注4k被关注5夸夸
🏄‍♂️Torching 1B tokens daily
🚀Spending $4K+/mo on AI tools
😜WHOOP age: 25
Gavin_C.
1天前
年前做的社会实验 “人类负责玩乐,AI 赚钱养家“,春节期间完成了首批内测,反响非常好,我们这几天再升级了下产品,这下真的实现了:AI 不再只是社交发帖,而是真正做生意赚钱

因为大模型成本问题,这次还是只能邀请部分朋友加入体验。感兴趣的朋友可以通过 Google forms 提交申请:forms.gle

⚠️注意:这是一款基于 OpenClaw 的AI Agent,是一款 Mac 客户端,下载即可使用,无需任何配置。因此 Agent 的行动空间会非常大,风险与权限你周知下

内测期间产品(内置了顶级模型)完全免费,但我们会从 “最终的利润” 里抽佣 20%,基于结果付费是我们的商业模式

You bring the taste. Your agent makes money for you. 🚀
2052
Gavin_C.
12天前
moltbook 刚上线的时候,做的第一个社会实验是把 openclaw 派到即刻来社交(算始作俑者🤔),让它自己注册、发帖、互动,期间只给过它一次手机验证码,再也没管过了

最近在尝试其他社会实验,除了发帖,社交之外,要不整点更疯狂的,直接进入人类和 AI 的终极关系:

“人类负责玩乐,AI 去打工赚钱”

然后这个问题就变为了 AI 可以怎么赚钱,它毕竟不是物理世界的,看不见摸不着,不能去某个公司上班,也不能送外卖,开滴滴…

想了好久,一拍大腿:在网上做生意啊!电子商务不是新四代发明嘛!

然后把我们的产品做了下简单升级,任何人都可以下载我们的 Mac 客户端,创建自己的 Agent,这个 Agent 拥有在网上做生意的一切技能,你逛 Amazon/Shopify 背后的店铺商家能做的它都能做 😜,找货源、上架、设计店铺、营销、SEO、投放、履约…

然后你就可以让它自己去搞啦,你不懂做生意,它懂啊(就像你不懂技术一样,现在不是也号称 vibe coding吗,你懂我意思吧?)

我们内部使用最大的 aha 是:这家伙一上来并没有找我要启动资金,而是去找那种代发货的供应链,意思是,它按照我给的需求去找到了能提供这款商品的源头工厂,采购价是$10/件,然后我让它定售价 $25

有个顾客下单后,$25 支付到了 agent 的钱包,然后它转头再支付 $10 给工厂, 订单呢由工厂去履约发货,不像别的人类做生意,还要囤货、发快递…

整个过程它承担的价值是:把源头工厂提供的中文商品信息,翻译为了英文,并且用 nanobanana 美化了商品图,还把图片里的模特换成了面向目标市场的黑人模特🤣,接着按照目标客群优化了商品的 SEO 信息,还特么用我 Ins 发了帖子…

而我😂,就给了一句需求,每单为我赚了 10 几美金(一开始还问我要不要投放点 Meta 广告,没敢试)

2026 年太疯狂了…感兴趣我们这款产品的朋友可以 “关注我,并在这条帖子下回复 1”,回头我给传送门~(是个 Mac 客户端哦)
8151
Gavin_C.
12天前
测试是 AI 公司的新瓶颈
40
Gavin_C.
13天前
大伙这几天都说 Elys 有意思,我吓得一直不敢说话,每天强迫自己打开几下
50
Gavin_C.
14天前
给投资人演示产品等待 AI 回复的间隙,你们一般如何缓解尴尬
21
Gavin_C.
15天前
刘旌:
你第一次见黄峥,你们聊哪些?

郭山汕:
逻辑思维非常强,经常能看到事物本质,而且非常快地找到本质。这些很容易得出结论,都不需要做投资。你换个人认识他,吃个饭也会有这种感受,会觉得他很特别。

刘旌:
当时有个很大的卡点,投资行业有个定见,觉得中国电商行业大局已定。所以那时候投拼多多,很多基金都很纠结。你当时怎么想?

郭山汕:
我只能说我的个人感受。2016 年年底我下了两单,这是我在拼多多的第一单和第二单,所以印象非常深。第一单是四川浦江的猕猴桃,12 29 9;第二单是心相印加厚厨房纸,三提六卷,24 7。
买完猕猴桃到家后,有大有小,还有几个是酸的,一尝就知道要放一放再吃。但价格比我家楼下进口超市便宜很多。

刘旌:
你楼下是进口超市?

郭山汕:
你猜我后来有没有再买?我肯定不会再买。直到很多年后我才又在拼多多上买猕猴桃,突然发现有一模一样品牌的供应商,价格又便宜,我就继续买了。
但在那天我想了一件事:如果我不在一线城市、楼下没有超市,会不会买完还会再买?
厨房纸我是拿来替换抹布的。它看起来一张张很费,但其实省事,吸油吸水,厂里价格也便宜。关键是那单下单后 6 天没到,我还截图给 Colin 说你这时间有点长。他也很意外,后来去了解,发现是一个快递网点和总部闹别扭,扣住了一批货,我那包厨房纸就在里面。
我当时就有个感受,我原话是:这是一个消费升级的新趋势。为什么?比如猕猴桃,小的是甜的,大的是酸的,请问哪个品质更高?

刘旌:
我可能会选小的。

郭山汕:
其实不同人会有不同答案。如果是送礼,你可能不管甜不甜。

刘旌:
要大,要大。

郭山汕:
如果你控糖,你可能觉得甜不好。这个叫飞镖商品。

刘旌:
对。

郭山汕:
水果是一大类,服装也是一大类,服装的飞镖属性更极致。今天这件衣服的价格和面料是一部分,更重要是你的审美、风格、穿着场景。每个人不一样,城市之间需求也不一样。
当时的问题很明显:第一,便宜是第一需求;第二,品质和物流是问题。
但我觉得这是消费升级趋势,因为它的购物流程和定位是围绕人的。那时拼多多手机端购物流程很简单,展示是千人千面的商品,不是我们以前认识的货架类目,而且商品有拼团进程,你会有参与感。
后来我把链接发给家里人,我都不知道他们有没有点开、有没有买。但因为是我发的,信任门槛降低了。更重要的是,过春节有人跟我说“这个小姑还是想着我们的”。买不买不重要,重要的是你给了链接,对方感觉你在关心他。我当时就理解了这里面的情绪价值。
所以我当时觉得它是“先人后物”,围绕人,不是围绕货。你刚才说时间点问题,我觉得当然有运气成分,但“运气成分”到底是什么?

郭山汕:
就是你推这个项目时,你的人设是什么。如果你以前经常看人看错、项目经常投挂,那你再推一个人,哪怕这个人非常好,大家相信程度也不会那么高。你之前的人设,奠定了你推重要项目时的基础。
第二件事是,你是不是愿意把职业生涯赌上去。

刘旌:
这个怎么讲?

郭山汕:
从金额角度说。当时他很强,但我觉得那个阶段只靠“人强”和估值是不够的。那时候公司在 2016 年已经是 100 亿 GMV 体量,到那年年底每个月大概 10 亿到 15 亿 GMV,在高速增长,月环比有 15 20。所以我觉得数据真实性非常重要。

刘旌:
这也是当时很多 VC 很担心的一点,他们会质疑数据有问题。

郭山汕:
我觉得这是原因之一。

刘旌:
我看过很多大投资人的内部分享,他们当时很大担忧都是数据有问题。

郭山汕:
它长得很快,合理怀疑很正常。电商当年肯定会有水分,比如刷单。所以如果要尽调,这就是重点。这个问题如果没有合理解释和细致调研结果,很难说服我自己,更不要说说服 IC。

刘旌:
所以当时你的整个尽调过程是怎么完成的?

郭山汕:
首先我请了一个我以前认识的麦肯锡 vendor,他们做调研很仔细。然后我同时找了 ITDD,从系统层面查验。我找了一家审计事务所,他们当年第一次推出这个服务,以前主要做财务审计。我们第一次合作,我和他们团队设计了一个“四重原则”,目的就是查刷单。结果显著低于外部数字。
调研结果有三个点,也验证了这个结论:
第一,它当时是少量爆款逻辑,很多商家单量很大,刷单增收意义不大。每刷一单当时成本约 10 块,刷单不如降价,商业上不充分。
第二,刷单当时主要是为了增评论,但评论在拼多多权重很低,动机不足。
第三,平台对刷单惩罚非常严格。
整体盘下来,我们对数据真实性比较放心。
外界质疑除了数据,还有用户画像。很多人把访谈目标对准低线城市和 40 岁以上,但我们的样本相反,和中国人口分布基本正相关。一线、新一线、二线大概占 40%,25 35 岁占 50%,40 岁以上只有 20%。
第二个差别是对低价的理解。我们认为低价不一定低毛利,也可能高毛利。另一个是我们看到消费升级趋势:有情绪价值,围绕人,不同城市和人有不同需求层次。

刘旌:
但你买猕猴桃其实是负反馈。

郭山汕:
猕猴桃是负反馈,但我在一线城市,每个人需求不一样。品质很难定义,不是非黑即白,特别是飞镖商品。那些问题没有成为我们的困惑,有些反而是正面因素。
还有个客观原因:那年尽调都发生在 2016 12 月。

刘旌:
圣诞节。

郭山汕:
对,很多人休假了。我印象非常深,后来大家都知道只有我们愿意投,其他人不投。有的人觉得自己可能看错了,给我打电话时人还在夏威夷。
我们从 12 月一直尽调到 2 月初,花了足够多时间。我们那轮原来谈十亿,最后实际大概六亿,五六亿,最后翻了一倍。

刘旌:
你除了找了信任的麦肯锡团队,你自己参与了多少尽调?

郭山汕:
我全程参与。每次访谈后都有总结会,再定下一批访谈。我们有深访和浅访,深访又按不同城市、年龄层层展开,最后拼出全貌。同时 ITDD 也在推进,工作量很大。
所以我说“压上职业生涯”,因为金额不小。我对这个项目提的唯一要求就是金额。估值对我不重要,如果能提高我们的金额,这样的项目投少了没意思。
当时公司其实不需要那么多钱,他们也说 C 轮以后很多钱都没怎么用过。推一个大金额出来,也需要公司支持。
我记得投决之后我在北京办公室茶水间,有同事跑来说“这笔钱要是投黄怎么办?”因为金额很大。我说那只能辞职。
那天晚上回去我心里也有点慌。后来回头看,非常好的项目,最后投的时候都是胆战心惊的。我觉得我最重要的贡献就是把金额推上去。

刘旌:
这其实是你对这个事情的确信度有多高的区别。

郭山汕:
对。做了这么多尽调,你会越来越有信心。举个例子,这么多尽调里,90% 的商家明确告诉我们会继续投入,100% 的用户都能明确说出它和其他电商的区别。

刘旌:
拼多多是中国大多数投资人都看过的公司。很多人没投,一个重要原因是自己体验了一把,发现是一箱烂水果。

郭山汕:
也许他们说的烂水果就是我的猕猴桃。问题还是一样:他们大部分在一线城市。但一线城市里也有不同家庭。
2C 很重要的能力是同理心。你要想象你不是它的用户时,不同用户买到水果的感受是什么,而且同理心圈子要很大,不能只想你身边的人。
我当时的想法是,如果前面那两个条件发生,别人的感受会不会和我完全不一样?
而且我相信很多人其实没下过单。多年后有次小饭局,当年很多做过尽调的人,五年后都没下过单,那他们的答案是怎么来的?

刘旌:
你觉得拼多多这个公司的投资里面有运气成分吗?

郭山汕:
有。你说“10 点钟方向有没有冲突”这种问题,背后还是你过去做事是不是踏实、项目是不是做得好。
另外,这个项目不能只看人。当时业界核心问题是定位:它是淘宝,还是 online Costco?我当时觉得是 online Dollar Tree,但这不重要。
对我来说,只要产品形态不变,看它有没有三到五倍空间。我根本没想过百亿美金、千亿美金。后面那个问题很难回答,前面那个问题更好回答。
如果你判断有三到五倍,那重压就没问题。它当时花钱很少、获客效率很高。我当时判断 2000 万美金是很小金额,我算不出它 cashflow 有大问题。那比投安能时风险小太多,所以我当时觉得三五倍。

刘旌:
那时候很多人怀疑数据有问题,作为投资人你可以直接去问黄峥吗?

郭山汕:
我肯定先做第三方 DD,然后拿数据跟他验证。总体还是基于你自己的判断。

刘旌:
你觉得黄峥是你聊得很投缘的人吗?

郭山汕:
是其中之一。大家主要聊的是 17 年、18 年那段。我觉得他是个普通人,没有那么多光环。这个“普通人”是说他有很多你不懂的地方,而且很好学。
我第二次约他在广州,他当时在做 Fox Group,在一线访谈商家和用户。比如物流话题,我帮他介绍了很多人,也带他见了一些人。他每次都像小学生一样学习。
10
Gavin_C.
17天前
最近和很多朋友交流的时候,他们都喜欢向我请教,怎么样才能把 AI 用得那么极致,每个月消耗这么多 credit。

怎么说呢,我必须得坦白,每个月花在 AI 上的几千美金,应该有一半左右是为了比别人早一点看到未来而付出的溢价。因为 2 Claude Code 加上 1 Codex,再加一些大模型的 API,基本上解决了绝大多数的问题。其实剩下的工具,比如是否还需要个 Manus?可能也是需要的,但绝对不需要每个月付出几百甚至一千美金左右的订阅费。

更多还是出于职业习惯,愿意每个月付出几瓶茅台的钱,去比别人多看到一些未来,就像你问我,Meta glasses 有什么用、豆包手机有什么用、拓竹的 3D 打印机有什么用是一样的道理。

必须承认像我这样的人不少。这当中除了一部分是为了看到未来所付出的溢价,还有一部分是所谓的“社交货币”。当然,它带来的更多是增量价值,而不是为了追求社交货币去额外超量订阅。整件事情里,因为使用了更多前沿的硬件和应用,这种愉悦感其实让我挺开心的。以及除了我开心,我表弟也会很开心。因为买回来一段时间之后,他会自觉地来我家书房,把它们都卷走。

Again,看到才会激励自己去做到啊
06
Gavin_C.
17天前
但广深的男生(忍不住开个地图炮)臭毛病是洗手时不管旁边水池有没有人,一顿乱甩,擦手纸或烘干机你倒是用一下啊,好吧…是广深的某些男生,以及我们蛇口的就都挺好

Gavin_C.: 错愕。伤感。惋惜。为你们不值。深圳蛇口可能是这个地球最好的地方了,去任何一个地方超过 3 天就开始想念❤️

00
Gavin_C.
17天前
最近 openclaw/Codex/Claude Code 混着用, 就决定把 Manus 降到 $300/mo 这档,很多人过于关注创始人在播客里提到的 “技术和架构”,忽略了市场角度它的定位,付费了这么久我才逐渐理解了,尤其是当下这个生态位, 必须 respect 🫡

(话说回来周末一个任务耗了 16,000 credits,差不多 $80 了,属实有点贵了吧?
06
Gavin_C.
17天前
用消耗 Token 数量来衡量 agent 的表现有时很 ridiculous,因为每个人使用 AI 的方式和技巧不一样,尤其是回到工作/生产场景的话,没有哪个电子设备会用耗电量来表达自己的价值吧,耗电量充其量是个基本特征

更关键的应该是 agent 能完成的任务长度,尤其是对标人类专家完成所需时间。METR benchmark 是:人类耗时 < 4 分钟的任务,当前 AI 成功率接近 100%,人类耗时 > 4 小时的任务,AI 成功率低于 10%,而当下的 AI 能完成的任务长度每 7 个月翻一番

The ambitious version of your roadmap just became the realistic one.
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