EP 69. 对话硅谷AI应用增长顾问陈唱：深度解析HeyGen, Gamma, Otter.ai 百万用户增长实践 - OnBoard!

2025年，全球AI应用领域正经历一场前所未有的爆发式增长，标志着“AI应用爆发的大年”正式开启。这一趋势的核心驱动力源于生成式AI技术的成熟与普及，尤其是自诞生不到26个月的ChatGPT日活跃用户（DAU）已突破8亿，创造了互联网增长史上的奇迹。OpenAI与Anthropic分别实现超过100亿美元和50亿美元的年度经常性收入（ARR），彰显了顶级AI公司的商业潜力。以Cursor、Lovable、Manus、Jensbar等为代表的AI应用展现出惊人的增长速度，多数在数月内即实现百万至千万美元级别的ARR突破。相较于2023年以“尝鲜”为主的早期用户，2025年的用户群体更趋真实化，留存率显著提升，反映出产品价值已被市场验证。在此背景下，如何在全球市场打造一款成功的出海应用，成为广大中国创业者的核心关切议题。

本次访谈嘉宾为硅谷资深增长顾问陈畅，其创立的增长咨询公司Hockey Sticks Growth在过去八年中服务众多客户，助力其获得顶尖VC投资并实现用户与收入的双重跃升。陈畅本人背景独特：曾为化学工程师，在道达尔（Total）担任石油工程师两年后，完成“暴力转行”，进入增长与营销领域，历经电商、移动、SaaS，最终聚焦于AI赛道。本场直播历时两个多小时，内容涵盖从宏观趋势到微观实操的完整增长体系，包括产品定位、渠道策略、KOL合作、商业化设计、团队建设等多个维度，堪称“掏心掏肺的干货”。报告基于ASR原文，系统梳理了陈畅关于AI应用增长范式的演进、核心方法论、关键渠道分析、商业化策略、AI赋能增长以及未来机会的深刻洞察，全面揭示了2025年全球AI应用增长的完整图景。

2025年已过半，全球AI应用领域迎来前所未有的爆发期，标志着“AI应用爆发的大年”正式开启。这一现象并非偶然，而是由生成式AI技术的成熟与普及所驱动。自诞生不到26个月的ChatGPT，其日活跃用户（DAU）已突破8亿，创造了互联网增长史上的奇迹，其增长速度远超以往任何一款产品。这一里程碑事件不仅证明了AI技术的巨大潜力，也重塑了整个数字生态的格局。与此同时，OpenAI与Anthropic分别实现超过100亿美元和50亿美元的年度经常性收入（ARR），这不仅是财务数据的胜利，更是商业模式创新的典范，表明顶级AI公司已建立起可持续的商业闭环。> “诞生不到26个月的CHATGPT日活已经超过8亿，创造了互联网增长的奇迹。”

在这一宏观背景下，以Cursor、Lovable、Manus、Jensbar等为代表的AI应用展现出惊人的增长速度，多数在数月内即实现百万至千万美元级别的ARR突破。这种“火箭式”增长的背后，是市场需求的集中释放与技术门槛的降低。值得注意的是，与2023年以“尝鲜”为主的早期用户不同，2025年的用户群体更趋真实化，留存率显著提升，反映出产品价值已被市场验证。> “比起2023年，很多尝鲜的用户来说，今年成长起来的应用似乎也有更多的真实用户和留存。”

越来越多中国创业者涌入全球AI赛道，如何在全球市场打造一款成功的出海应用，成为核心关切议题。面对激烈的竞争环境，单纯依赖技术标签已无法取胜，必须回归产品本质，解决真实痛点。正是在这样的背景下，我们邀请到了硅谷资深增长顾问陈畅，其创立的增长咨询公司Hockey Sticks Growth在过去八年中服务众多客户，助力其获得顶尖VC投资并实现用户与收入的双重跃升。陈畅本人背景独特：曾为化学工程师，在道达尔（Total）担任石油工程师两年后，完成“暴力转行”，进入增长与营销领域，历经电商、移动、SaaS，最终聚焦于AI赛道。> “我我最早时是化学工程师，在 total 道达尔实际上也做过两年的石油工程师。最后非常暴力的转行做了 growth and marketing 从电商一路到 mobile 到 SaaS 再再到近七八年比较专注于 AI。”

本场直播历时两个多小时，内容涵盖从宏观趋势到微观实操的完整增长体系，包括产品定位、渠道策略、KOL合作、商业化设计、团队建设等多个维度，堪称“掏心掏肺的干货”。报告基于完整的ASR原文，系统梳理了陈畅关于增长范式演进、核心方法论、关键渠道分析、商业化策略、AI赋能增长以及未来机会的深刻洞察，全面揭示了2025年全球AI应用增长的完整图景。

1.1 前AI时代的增长困境：技术叙事难以建立信任

在ChatGPT出现前的“Pre-AI时代”，即便拥有先进AI技术，也难以向普通用户有效传达价值。初期尝试强调“Powered by AI”或“AI Native”的技术标签，但因用户对AI概念陌生且缺乏信任感，推广效果极差。> “其实我们当时推的还挺难的，因为是在 Pre AI 时代，还没有 ChatGPT 那个时候，我们最开始说我们有特别厉害的 AI 技术，就跟大家说我们这个是 powered by AI。但当时如果是跟普通用户来讲，AI 就大家根根本就不知道你什么是 AI 也没有办法说他会来信任你们。”

最终通过回归本质——明确产品能为用户带来的具体价值（如“帮助记笔记”）才逐步建立起用户认知与接受度。这一转变揭示了一个根本规律：技术本身不是增长引擎，解决真实痛点才是。例如，某款笔记工具最初强调其AI能力，但用户反馈模糊；当调整为“帮你自动整理会议纪要”后，用户理解度和使用意愿大幅提升。> “所以我们当时其实是先试了这种 position 非常强调 AI 但发现不好，它整个效果非常差之后，然后其实又回来回归本源，说我们产品能给你带来什么价值，我们可以帮你记笔记。这样其实慢慢在用户中，好，就是有些效果好一些。”

1.2 ChatGPT引爆期的“AI红利”：病毒传播的黄金窗口

2022–2023年，随着ChatGPT的推出，公众对AI产生强烈好奇甚至敬畏心理，形成巨大的“AI情绪红利”。此时任何标榜“AI”的产品都能借助这一情绪实现快速传播，尤其适合用于构建病毒式营销（Go Viral）。企业可借势进行大量与AI相关的定位与宣传，利用用户对新技术的探索欲获取初始流量。> “ChatGPT 出来之后，特别是2，特别是23年22年那就 ChatGPT 刚刚出来，刚火的时候，只要是你是说我是 AI 产品，那个时候就可以做非常多跟 viral 相关的事情。因为大家对那个时候对 AI 是出于又好奇。”

然而，这种红利具有高度短暂性，一旦用户对AI的认知趋于理性，单纯依赖“AI”标签将不再奏效。> “所以那个时候只要你是说 AI 非常多的就是 AI AI 游客用户，或者是他真正的是有一些需求的，他们是非常愿意来尝试你们产品的。”

1.3 2025年的新趋势：去AI化与价值回归

经过两年多的持续炒作，AI概念已从“前沿科技”变为“泛滥标签”，导致用户产生审美疲劳与怀疑心理。当前用户体感呈现“mixed”状态：一方面期待AI带来颠覆性体验，另一方面又因实际使用中存在“玩具感”或功能不达预期而失望。因此，越来越多公司在2025年进行品牌重塑（Rebranding），主动弱化甚至去除“AI”标签。> “现在反而是我们看到会有一波新的产品，在做REBRANDING的时候反而又开始去AI化，再又会回归最本源的，就是说我们是一个能给你带来很多价值，我们是能够真正给你干活、真正能够提供价值的产品。”

典型案例包括：原本主打“AI Native”或“AI Powered”的公司，开始转向强调“我们是一个真正能解决问题的好产品”。> “回归最原始的说，我们产品的价值是什么？”这种转变的核心逻辑是：从“我是AI”转向“我能为你做什么”，回归产品价值的本质。该趋势在2025年第二季度尤为明显，表明“AI作为主要卖点”的模式已失效，必须依靠落地功能与真实价值支撑增长。

1.4 新产品上市策略的演变：从“广撒网”到“垂直深耕”

早期阶段，由于市场空白大，创业者常采用“大方向+高曝光”策略，期望靠流量红利自然获得用户。但如今市场竞争极度激烈，每天都有新产品上线，同质化严重，仅靠模糊定位已无法出圈。因此，当前主流策略是：从一个垂直细分领域切入，先建立清晰的定位与初步的PMF（Product-Market Fit）。> “所以现在我们往往是会从一个垂直领域，一个细分领域，先就先来 launch。”

例如，选择某一特定行业、某类用户画像或某个具体场景（如“为初创公司创始人做会议纪要”）作为突破口。成功后再逐步向外拓展至相邻领域，形成“由点及面”的稳健增长路径。> “能够能够先来把我们这个垂直领域的定位能够立住，能够找到比较确定的普拉达马克费。一步一步一个脚印，在慢慢的往外期待，再在慢慢往其他比较临近的垂直领域去拓。”这种策略要求更高的前期投入与更精准的用户洞察，但能有效避免盲目扩张带来的资源浪费。

2.1 “Go Viral”并非万能药：理解其本质与局限

尽管“Go Viral”仍是许多团队最关注的增长手段，但其本质是一种短期流量爆发机制，而非可持续增长模型。以社交媒体平台（如Twitter/X）为例，一次成功的病毒传播通常只能带来为期1–2周的流量高峰，之后迅速回落。> “比如一次成功的病毒传播通常只能带来为期1–2周的流量高峰，之后迅速回落。”

例如，某次传播可能在第一、二次传播后达到峰值，但三周后流量基本回归基线，无法形成长期增长惯性。若企业长期依赖此类“峰谷式”增长，将面临财务结构不稳定、投资人信心不足等问题，属于“相对不健康”的增长状态。> “如果企业长期依赖此类‘峰谷式’增长，将面临财务结构不稳定、投资人信心不足等问题，属于‘相对不健康’的增长状态。”

2.2 病毒传播的心理学底层：三大可传播内容类型

陈畅团队总结出用户愿意分享内容的三大心理动因，构成“病毒传播”的底层逻辑：

1. 猎奇（Curiosity）：用户从未见过的内容，能使其显得见多识广、有话题性。例如：AI生成的“反AI检测”内容、能“作弊”的面试工具等，因其新颖性引发传播。> “一类是猎奇，就用户之前没有见过，你看他他就会让人觉得他很见多识广，而且也相对比较有话题性。”

2. 优越感（Pride/Show-off）：当产品能体现用户“领先一步”或“能力出众”时，用户乐于分享。例如：某款AI视频生成工具是市场上首款支持实时语音驱动的，用户作为“第一个发现者”会感到自豪。> “第二个类别，联络。如果你的这个东西特别嗯能够造、造能够能够博、能够博取同情心，能够博取大家的眼泪，其实这个时候大家也是会愿意分享的。”

3. 共情（Empathy）：内容能激发同情心或情感共鸣，促使用户主动传播。例如：某款工具帮助残障人士完成日常任务，其感人故事易引发社会传播。> “第三个类别，联络。如果你的这个东西特别嗯能够造、造能够能够博、能够博取同情心，能够博取大家的眼泪，其实这个时候大家也是会愿意分享的。”

2.3 内容策划的实战框架：从心理学出发设计传播素材

所有传播内容的设计均需围绕上述三大心理动机展开。具体执行中，需先确定内容方向：是“秀强”（展示产品强大）、“秀新”（展示前所未有）、还是“秀弱”（制造反差）？> “具体CONTENT的方向基本上也就是说我们怎么样来秀K什么产品能够让大家有耳目一新，或者让你觉得我们很强，又或者觉得我们跟其他的产品都非常不一样的地方。”

例如，针对“秀强”方向，可设计“我们的AI比其他所有产品快3倍”的对比视频；针对“秀新”，可制作“全网首个支持XX功能”的演示。一旦内容方向确立，再结合平台特性进行优化，确保内容具备传播潜力。

2.4 平台适配策略：不同平台的传播逻辑差异

• Twitter/X：作为新闻平台，对时效性与热点敏感，算法偏好“正在发生”的事件。实践建议：实时监控热门话题（Hashtag），预判即将发生的重大事件（如Google发布会），提前准备相关内容。> “TWITTER，它的定位实际上是一个新闻平台。所以它对那个时事、它对现在很火的话题是非常敏感的。”

案例：在Elon Musk宣布Group功能时，及时制作“用Gamma生成Group相关视频”的内容，成功借势传播。> “就比如像我们前一阵子是在伊拉马特发GROUP的时候，我们是做了一个GROUP更伽马的坎片，在伽马在推的时候，实际上因为GROUP是伊拉马斯克心头肉，是他主推的很多东西，GROUP又是Twitter上面一个他比较支持的一个内容，所以我们当时那个坎片就会比其他的。其他其他跟GROUP没有那么相关的话题，它VIRAL程度就会非常不一样。”

• LinkedIn：介于微信与微博之间，属半封闭社交网络，需通过中间人（Mutual Connection）触达目标用户。算法机制：只有当你的帖子被中间人互动（点赞/评论）后，其粉丝才可能看到。实践建议：鼓励用户评论或转发，以触发算法推荐。> “LINKEDIN 它的算法其实有点。介于微微微信跟微博中间，它是一个半CLOSE的NETWORK。”

案例：某AI视频平台通过提供“免费广告素材包”作为诱饵，引导用户在帖下留言，从而突破平台屏障实现传播。> “他以这个免费的素材包作为一个引子，就是说你如果想要，你在我的帖子下面 comment 当只要 comment 的人，他的 connection 都能够看到他的帖。”

2.5 增长飞轮的构建：从“单点爆发”到“系统性增长”

真正的可持续的增长应建立在“增长飞轮”之上，而非单一渠道依赖。核心增长引擎包括：

• PLG（Product-Led Growth）：通过现有用户使用产品，自然带来网络效应与新用户。
• SEO（搜索引擎优化）：长期护城河，虽见效慢但稳定性高。
• 合作伙伴关系（Partnership）：如与Zapier、HubSpot等平台整合，获取稳定流量。
• 企业级销售（ToB Sales）：通过个人IP、线下活动等方式触达决策层。

“不要只盯着Go Viral，而是要花更多时间构建自己的增长飞轮。”> “所以我们看渠道或者看增长，我们还是更多的时间是花在我们怎么建立的，你的增长飞轮，怎么建立一个长期有效的一个增长体系。”

举例：一家公司初期靠Go Viral获客，但后期发现转化率低，最终通过强化PLG机制与SEO布局，实现稳定增长。

3.1 KOL合作：从“批量触达”到“长期共生”

陈畅明确反对“全网扫射式”KOL合作，认为这种方式效率低下且易被识别为“垃圾信息”。> “我们是非常不推荐用一些什么AI产品去全网说所有KO，他都去触达；二来是你对你的产品怎么样让用户能够很快去试用。”

真正有效的合作应基于品牌调性契合与产品真实体验。优质KOL对自身品牌有高度追求，不会轻易为金钱推广任何产品。> “大部分质量好的KO，他对自己的品牌调性、对他自己的内容调性还是非常有追求的。”

合作前提：KOL必须亲自试用产品，并真心认可其价值，才能产出真诚内容。> “二来说很多KOL他得试用你产品，他真喜欢你的产品，他才会觉得说我来推这个产品才不会是欺骗他的用户这样子的，他才能够啊。”

案例：某公司曾试图用AI自动撰写邮件联系KOL，结果对方反馈“像念广告”，效果极差。> “某公司曾试图用AI自动撰写邮件联系KOL，结果对方反馈‘像念广告’，效果极差。”

3.2 KOL质量评估的五大维度

• 内容一致性：若过去10篇内容格式雷同、风格单一，可能是AI生成或模板化内容，可信度低。
• 互动真实性：观察点赞者是否为同一小圈子，是否存在“投票圈”（Voting Ring）现象。
• Engagement Rate：不仅看点赞数，更要分析评论内容是否真实、深入，而非“IT'S GOOD”等泛泛之词。
• 内容调性：文风、世界观、对产品的评价是否与自身品牌一致。
• 爆款率：观察其内容中真正爆火的比例，高爆款率说明其熟悉平台算法，具备内容生产能力。

“如果他过过去10篇内容都是一样的格式，或者是写的内容一看你 AI 写的，或者是他的他的 hook 可能就天天盈利那种，在 Twitter 上面也是有一定流量的，而且能带来一些种子用户的。”

3.3 渠道选择的“产品-渠道匹配”原则（Product-Channel Fit）

陈畅提出核心概念：“Product-Channel Fit”——并非所有渠道都适合所有产品。> “所以现在我们更讲究的是你怎么样找到最契合你们产品的渠道。”

例如：视频类产品更适合视频原生平台（如TikTok、YouTube），而非Twitter。ToB产品应优先考虑LinkedIn，而非Twitter。> “如果你们产品是做视频的，那那 Twitter 可能是一个还可以，但但它并不是最适合你们产品的渠道。”

不同产品形态对应不同用户画像，需匹配相应渠道。案例：某AI视频生成工具在LinkedIn上表现远优于Twitter，因其目标用户为中大型企业VP层级，而LinkedIn更利于精准触达。> “因为他们是同一群人物，像互相我们叫VOTING RING，大家互相点进数量非常好看，但是转化非常差。”

3.4 渠道生命周期管理：测试周期与退出机制

不同渠道测试周期差异显著：

• 短期渠道（如KOL合作）：若2个月内无爆款，大概率方向错误，需调整。
• 长期渠道（如PLG、SEO）：需3–4轮产品迭代，若仍无起色，则需重新审视PMF。
• 企业级渠道（如销售线索）：需6–9个月甚至更久，取决于团队规模与执行力。

关键指标：NPS（净推荐值）、用户留存率、转化率。若某渠道长期无效，即使投入巨大，也应果断放弃，避免资源错配。> “每个渠道不一样。就是像Q2，其实两个月如果你还没有跑出任何爆款，大概率是你的内容方向还是得继续调。”

4.1 收费模式的三种主流形式

• Free Trial：提供7–14天免费试用，可要求信用卡信息以提高转化。
• Freemium：设置免费层级，通过付费墙（Paywall）限制高级功能。
• 直接付费：无免费层，用户一上来即需付费。

“prosumer 收费的一般也就是会分三种，一种是 free trial 一上来先给你一个星期两个星期的 trial，free trial 有的它你可以要信用卡也可以不要信用卡。”

4.2 收费模式的演进：从订阅制到按用量计费

传统模式：Subscription（订阅制），如每月固定费用。新兴趋势：Pay-as-you-go（按用量付费），如OpenAI、Anthropic API。> “但现在越来越多的公司它是pay pay as you go，你用多少你就去买，你就花多少。”

代表案例：Intercom将传统订阅制改为“按解决工单数量收费”，引发争议。> “Intercom是一个爱尔兰创建的钻三番公司，反正还几年前还是挺明星的公司。他们他们出了AI、AI Support A出来Support Agent之后，他们就把他们传统的subscription模式就改成。”

争议原因：价值指标（Value Metric）定义模糊，如“工单关闭”由AI决定，用户满意度未被纳入。> “因为工单关不关也是agent说了算，就只要客户不回来了，客户他满不满意那个agent他也不管。”

后续改进：引入“用户30天内未重启案件”作为判定标准，提升公信力。> “后来他刚是改了的，改改了之后说用户多少天内不回来 REOPEN 这个 case。”

4.3 企业级增长的触发信号与路径

企业级增长并非线性推进，而是由外部信号触发。关键触发点：世界500强企业或中大型企业主动联系，表达购买意愿。> “关键触发点：世界500强企业或中大型企业主动联系，表达购买意愿。”

此时企业往往已有内部需求，只是等待供应商准备好。陈畅建议：不要等到AR达到一定水平才准备，而应随时响应高质量客户信号。> “不要等到AR达到一定水平才准备，而应随时响应高质量客户信号。”

路径示例：

1. 初期：创始人亲自对接，处理安全、合规等需求。

2. 中期：组建小型销售团队，启动ABM（Account-Based Marketing）。

3. 后期：建立专业销售体系，实现规模化企业客户获取。

4.4 中国企业出海的挑战与应对

中国团队常面临语言障碍、时差问题，难以开展深度用户访谈。建议策略：

• 利用Go Viral获取大量用户后，通过数据分析反推用户画像。
• 借助程序化内容（如实时转录）开发专属增长渠道。
• 案例：某团队利用Google尚未完善的实时转录算法，与TechCrunch、TED合作生成内容，获得精准流量。> “那我们就真正就利用那个算法，跟很多CONFERENCE、什么跟TECH CRUNCH，我就跟TED实时做了很多转录的内容来做我们的程序化SU。”

5.1 AI在增长工作流中的角色

团队中已有成员一人管理十余个AI Agent，相当于“十倍速”实验。> “我们团队小黑一个人他也要管十个AI AGENTS那种，我很明显感到他们那一代我其实就会比我当年的成长速度要快很多。”

AI擅长重复性工作：数据收集、内容改写、短视频剪辑、博客生成等。优势：成本低、速度快、无情绪波动，可无限迭代。但局限：缺乏原创性与创意，仅为“半总结+半二创”。> “AI擅长重复性工作：数据收集、内容改写、短视频剪辑、博客生成等。优势：成本低、速度快、无情绪波动，可无限迭代。但局限：缺乏原创性与创意，仅为‘半总结+半二创’。”

5.2 AI生成内容的算法应对策略

Google对AI内容持开放态度，但要求满足“Net Information Gain”原则。即：内容必须提供新思维、新数据、新见解，而非简单信息重组。> “谷歌一直的态度就是说他们不反对AI生成内容，只要你AI生成的内容是有NET INFORMATION电影。”

可用AI处理“启动-转合”等通用结构，但核心观点、品牌观、用户洞察必须由人类原创。案例：某公司通过AI生成初稿，再由团队注入独家行业洞察，最终内容既高效又具竞争力。> “所以你还是要去想说，我们有哪些内容是我们品牌独特的？有可能是我们品牌的一些品牌观，是我们对用户的一些冻结，又或者是我们这种行业的，或者是我们用户的一些用户生成的内容，又或者是我们跟专家的一些访谈，你会需要去寻找那一块就是INFORMATION GAME，就是只有我们才有的独特的。”

5.3 AI原生渠道的崛起与机遇

• GPT Store：已成为重要流量入口，部分产品可通过GPT搜索获得高达20%的流量。
• AI Agent QA：新兴赛道，帮助企业测试AI客服Agent的可靠性。
• AI Agent Identity Management：解决AI在企业中“以谁的身份操作”的安全问题，极具企业级潜力。

陈畅认为：“卖铲子”的生意（如工具、测试平台）在AI时代更具长期价值。> “我觉得在 AI 这这么快速发展的一个情况下，如果能是一个卖铲子的生意，我觉得对，看看起来也是非常好玩的。”

6.1 被低估的赛道

• AI Agent QA：确保AI不会产生幻觉或错误输出，保障服务质量。
• AI Agent Identity Management：解决AI在企业中“以谁的身份操作”的安全问题。
• AI Agent Management Layer：当一个人需管理上百个Agent时，需要更高阶的管理系统。

6.2 个人品牌与社群运营

Reddit等社区是测试PMF的绝佳渠道，但需以“社群成员”身份参与，而非“广告主”。心态转变：将心比心，提供有价值的内容，而非推销产品。> “你就把它当成微信群去运营，你的整个思路、你的发的内容也都会完全不一样。”

6.3 增长顾问的价值

早期创始人应亲历亲为，直到PMF基本确认后，再引入专职增长人才。该人才需具备好奇心、创造力与跨渠道实验能力，而非只会执行标准流程。> “所以说这个时候如果你还是在找普拉达MARKET费成功最高的，我们看的还都很多方的心力亲为，真的跟用户进动有非常多的用户洞察。”

本次访谈全面揭示了2025年全球AI应用增长的完整图景。从宏观趋势到微观实操，从产品定位到商业化设计，从渠道选择到团队建设，构建了一套完整的增长方法论。核心启示：真正的增长不是“灵光一现”，而是系统性工程。对中国创业者而言，应摆脱“价格战”思维，转向“创造价值”与“构建飞轮”的新范式。未来属于那些能将AI技术转化为真实产品价值，并建立可持续增长体系的企业。> “所以如果我们产品有前面能做出别的，实际上是一个非常好的窗口。”