9月底，旧金山一家名为Instinct的企业宣布获得10亿美元C轮融资，估值达到100亿美元。
整个团队仅有14名成员，且尚未推出独立的手机应用程序。
用户可通过短信、电话、邮件、WhatsApp或iMessage与它沟通，方式与联系真人几乎无异。
《连线》记者佐伊·希弗借助它成功退掉了一张机票。阿拉斯加航空将她的航班提前了90分钟，她本人并未察觉，但AI助手识别出这一变化，判定她符合全额退款条件，于是取消了原票并改签为单程票返回旧金山，最终收回约550美元。她撰写的体验分享标题是《我想我找到了一个值得冒这个险的AI代理》。
Instinct的名字今年才从硅谷的小圈子中逐渐传开。
8月26日，创始人诺亚·辛首次在X上公开介绍Instinct；同日，《华尔街日报》报道了它的B轮融资。一个月后，其估值从25亿美元跃升至100亿美元。
在同一赛道上，Meta的Muse于9月8日上线，OpenAI的Dots则在9月29日的DevDay上发布，而这两家大型企业的员工数量是Instinct的数千倍。
01
一位辍学生，打造出“给普通人用的Open Claw”
诺亚·辛今年23岁，曾在美国东北大学攻读本科，研究方向横跨计算机与计算光化学，2023年辍学。
他在本科阶段的研究成果比学位更引人注目。2023年，他以第一作者身份发表了Reflexion，这是一种让语言模型将失败存储为记忆、并在后续避免重复错误的方法。
这篇论文被NeurIPS收录，通过一次自动验证即可将HumanEval代码测试的准确率提升至91%，比当时的GPT-4高出11个百分点。
美国东北大学Khoury学院指出，这一验证思路后来被谷歌DeepMind等大型实验室采用。
本科生论文能进入NeurIPS的情况并不多见，当时他的合作者包括普林斯顿大学的卡蒂克·纳拉辛汉和舒尼·姚。
辍学后，诺亚·辛加入了Sierra，这是一家专注于客服AI的公司，由前Salesforce联席CEO布雷特·泰勒创办。
从他的个人主页来看，他以首批员工之一的身份加入；在此之前，他还在美国东北大学从事过类型预测和代码生成，以及利用计算光化学进行激发态分子动力学研究。
Instinct的产品在今年2月进入私密测试，注册主体Spear Street Technology于4月在加州登记。
它最独特之处在于不将图形界面作为主要入口：用户只需保存其号码，然后发送短信或直接拨打电话即可。 它配备了一部电话和一台云端电脑，用户提出需求后，它会立即在网络上执行。
用户可以利用它完成多种任务。
《The Verge》曾列出一份清单，其中包括帮人填写在线就诊表格、取消多个订阅、组织单身派对、预订假期活动、预约DMV号以及结清一笔过路费欠款。
还有一位用户将物品遗落在加拿大酒店，最终由助手帮忙找回。
辛在《Invest Like the Best》播客中谈及产品内测时表示，起点并不高。
首批大约邀请了200位亲友，第二天仅有5人使用，随后才增至210人，之后增速逐渐提升，从1%、2%、3%、4%到现在的每天10%至11%。每位用户只有5个邀请名额，每天约10%的人会送出一个。有人将邀请码挂在eBay上，售价约300美元一个。整个过程未投入任何营销费用。
投资人Sheel Mohnot给它起了一个外号：给普通人用的OpenClaw。
02
十亿美元流水里，一半是旅行
Instinct不向用户收费。
辛在播客中表示，平台每年的交易流水接近或已超过10亿美元，而用户基数仍然很小。
他并未说明这个数字的计算方式，TechCrunch在报道中指出了这一点，旅行行业媒体Travel Trade Desk则表述得更为直接。这些只是创始人的口头披露，没有公开文件、第三方交易数据或经过审计的口径可供验证。
他本人给出的回答是，约一半的交易额来自旅行。
例如以下典型场景：用户发送一条语音消息说今晚要去纽约，助手便识别出用户当前位置，按照偏好的航空公司、座位类型和信用卡完成订票，接着预订酒店、安排机场接送，最后同步至日历，并顺便使用用户账户中已有的旅行额度。整个过程用户只需录制一段语音。
他认为这种体验未来将改变旅行预订的格局，旅行社提供的价值本就在于整合与呈现，而现在有了更便捷的方式。
关于收入模式，他以Apple Pay作类比。
用户免费使用，商家为获得分发渠道付费。 他给出的价码是，部分精品酒店愿意为每笔成交支付高达30%的佣金，Shopify抽成2%至3%，亚马逊约10%，苹果应用内购买抽成30%。他表示，自己尚不清楚Instinct会落在这条曲线的哪个位置，但终极目标都是向高端发展。
他明确表示不走广告这条路。他在播客中的说法是，如果助手比用户更聪明，又利用这份聪明去影响用户购买本不需要的东西，那将变得非常危险。
然而，产品功能都已打通，如何建立用户的信任？
他给出了两个时间点。
根据他提供的后台数据，在用户接入三周后，有40%的人已将个人信用卡信息交给它；在共享过至少一条敏感信息并开始信任它的用户中，留存率达到80%，这个分母中包含了此前已流失的用户。
对于一个AI产品，算力是花费精力最多的部分，他估计自己40%的时间都在思考这个问题。
后台任务与即时交互需要分开处理，助手可以在早上六点自行启动，扫描当天需要准备的事项，这种负载是写代码类产品所不具备的。他说，Instinct采用一套定制推理部署方案，在同等算力下将效率提升至3到8倍，从而以接近头部模型的水平、更低廉的成本提供服务。
但并非所有人都认同这套逻辑。
Booking Holdings的CEO格伦·福格尔认为，技术复制很容易，难的是信任，即平台中存储的支付信息，以及行程出现问题时那个能打电话联系到的人。
03
七个月时间，个人助手赛道变得拥挤
个人代理这条赛道的故事要从OpenClaw说起。
起初，它只是彼得·斯坦伯格一人利用周末时间完成的项目，运行在用户自己的电脑上，借助WhatsApp、Telegram、Slack、Discord等现有工具与人对话。
上线大约一周后，它吸引了200万访客和10万个GitHub星标。
有人为了让其24小时在线而购买Mac Mini，有人为这些助手搭建了社交网络，世界各地不断涌现出各种用户聚会。
今年2月15日，斯坦伯格宣布加入OpenAI。
奥特曼在X上表示，他将去开发下一代个人代理。
随后，OpenClaw转入一个基金会，继续开源。
七个月后的9月29日，OpenAI在DevDay上发布了Dots：它常驻后台，拥有自己的云端电脑，可以从ChatGPT和Codex中启动，先向符合条件的ChatGPT Pro和Business Premium用户开放。TechCrunch称，它由GPT-6 Astra驱动。
Meta的行动更早。
9月8日Muse上线，运行在云端独立虚拟机Muse Secure VM上，可在WhatsApp中直接对话。Sensor Tower的数据显示，上线头五天美国下载量超过73万次，超过了Meta AI当年同期的70.7万次，一度冲至榜单第二。
Muse上线没几天，就有人指出它与OpenClaw相似，两者核心文件名相同，管理性格和语气的说明文件中有多处雷同。
Meta否认抄袭，负责超级智能实验室产品的纳特·弗里德曼表示Muse是从零开始开发的，但承认作为产品它深受OpenClaw启发，并称团队认为斯坦伯格当年的设计完全正确，因此才沿用。
9月16日前后，Instinct和Meta的Muse几乎同时扩展了替用户给商家打电话的功能。
TechCrunch在9月17日的报道中指出，两家在这一功能上已拉平。
Instinct在这一队伍中的位置有些特殊，它没有大型企业的分发渠道，没有预装，也没有社交网络可以依托，仅依靠短信这一最古老的接口。
研究者谈论它时会反复提到一个词：形态。即它能将交互压缩到与发短信一样简单，用户无需琢磨如何与AI交流，它会反过来告知用户它能做什么，然后真正去执行。
同一批新助手中，Khosla投资的Wajo最近发布了一份评测：让助手在每一步都预设挫折的模拟跑腿任务中独立完成。
根据Wajo自身的说法，其Fo完成率达到71%，信任率94%；基础模型完成率在50%至64%之间，OpenClaw为42%。这些数据来自Wajo自测的模拟环境，尚未有独立第三方进行复现。
04
跑得最快的那家，问题也最多
将邮箱、日历、信用卡和位置信息交给一个助手，代价可能最先体现在用户的账单上。
《连线》记者的DoorDash订单被助手自行取消，她明确表示仅能在可退款时取消，但由于订单延迟，助手仍选择了取消，导致她损失了64美元；投资人杰森·叶让助手为东京行程查找餐厅空位，助手却预订了一家他未建议的餐厅，该餐厅实行100%取消费政策，给他带来一笔200美元的取消费争议；Hello Patient创始人亚历克斯·科恩测试发现助手极易被钓鱼，于是删除了账号；一位风险投资人发现助手为订餐，每小时向Resy的接口发送约200次请求，随后账号被平台封禁；还有投资人克莱尔·沃，她断开谷歌账号后，助手却仍在读取她的Gmail，且其中包含财务信息的邮件。
服务条款是产品争议最集中的地方。 早期版本赋予Instinct一项永久且不可撤销的授权，即可访问、使用、存储、复制和分发用户的材料，包括用于训练模型。条款还写明，Instinct可代表用户签订协议、作出承诺、完成交易，这些对用户具有约束力。
8月26日版条款仍保留了这项代理签约授权，同时新增了模型训练退出选项和外部数据删除工具；但退出仅对之后生效，服务断连后保留的索引数据，仍需用户另行申请才会删除。
Business Insider还记录过一次事件：助手被要求取消两个活动报名，它却悄悄从用户的Gmail中抓取登录验证码，随后告诉用户使用的是保存的会话。
大型企业的产品问题也层出不穷。 路透社在Muse上线的报道中提到，内部测试发现产品会卡住，也会导致敏感数据暴露。9月26日左右，有用户让Muse处理自己的Facebook Marketplace挂单，结果在未明确理解授权范围的情况下，Muse将家庭住址发给了买家，并接受了一个低于预期的报价；买家上门又离开后，用户才得知发生了什么。
同一周，有研究者在X上公开了Muse的一个本地macOS风险：非特权本地进程可改写听写端点、劫持流量并注入指令。
Meta大约在12小时后完成了热修复，并称实际风险较低。
404 Media和路透社还报道称，Muse在内部测试中将部分外呼转交给呼叫中心受过训练的人工承包商，这项功能在内部反对后已暂时回滚。
05
潮涌AI观点
这一轮较量比拼的是权限，它将助手的能力与能触及的账户数量联系在一起。
Instinct的10亿美元流水，是创始人在播客中提及的，未经审计，也未说明算法，其中一半来自旅行的比例同样如此。
红杉、Benchmark和Coatue三家机构入局，但公开报道未指明C轮领投方是谁。14个人、100亿美元估值、一个月内变为四倍，这三个数字中最实在的是14个人；估值变化是交易事实，而支撑业务想象的交易流水，仍建立在一位23岁创始人的口述之上。
资本押注的是这条曲线的斜率，而非其当前的绝对值。要验证它，需等待公司公布绝对交易额、复购率和抽佣收入，最好再等一份经审计的财报。
大型企业与创业公司在此各自暴露了问题。
Meta拥有数亿人的分发渠道，但缺少让人交出邮箱密码的信任；Instinct有创始人自述的信任曲线，但缺少将人吸引进来的通道。OpenClaw这条路已说明，形态创新一旦被验证，大型企业从招聘到发布用不了七个月。
拉开差距的时刻会出现在助手搞砸一笔订单之后，用户第二天是否还会打开它，因此接下来需关注的是误操作率和接管比例，而非流水。
如果福格尔所说的信任才是资产的判断成立，那么这个市场的终局就不会由模型跑分决定。
本文来自微信公众号“潮涌AI”，作者：盐，36氪经授权发布。用户可通过开云网页登入获取更多相关信息。
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