Wabi 创始人的 7 个预测火了，给 AI 而非人类做的数据库 ARR 一年涨了6 倍

这两天 Wabi 创始人 Eugenia Kuyda 一篇关于消费端 AI 产品的预测火了《Consumer AI predictions》。她总结了 7 个预测，一些观点非常独特。

比方说硬件与交互的挑战，Eugenia 指出，无屏幕 AI 设备和全时监听设备难以取代手机，因为语音交互在隐私和效率上存在天然缺陷，且日常生活的记录价值不高。目前 AI 界面多为“空白输入框”，这种命令行模式限制了普通用户的探索，未来能展示 AI 具体能力、解决“发现”难题的平台将成为新赢家。

软件与商业模式的变革这块， 她认为微型应用（Mini-apps）将开启软件的 UGC 时代，挑战复杂的传统 App 开发模式。而在陪伴式 AI 这块，她认为到 2030 年，市场将细分为工具型助手与情感型伴侣两大 AI 机器人。同时，传统的效果营销套利正走向消亡，而基于实时视频生成的 AI 虚拟交互被预测为下一个增长最快的消费赛道。下面是其总结的 7 个预测：

1.无屏幕 AI 设备将会惨败

我们使用手机主要是为了“被动消费”：打开信息流、滚动、观看。语音作为辅助交互手段很棒，但作为主要交互手段就很糟糕：

• 除非你独处，否则几乎无法使用。
• 你必须主动发起每一次交互（否则它会显得很冒犯/侵入）。
• 你无法像看手机那样，瞥一眼就读完消息或更新。
• 还有更多局限性。

手机的功能太强大了。要对抗我们对“信息流消费”的成瘾，并以此证明再充一个新设备的必要性，这是极其困难的。

2. “全时监听”设备也不会成功

事实是，我们的生活并没有精彩到需要不间断记录——对于那些你可能需要回溯的在线/工作会议，已经有了类似 Granola 这样的工具（无需额外设备）。

• 大多数事情都无足轻重。而那些真正重要的事情——重要的约会、关键的面试、与朋友的交心谈话、心理咨询——恰恰是你不敢录音的。
• 此外，相比整天听那些脱离语境的闲聊，通过一个人的 Gmail 账号（了解他们买了什么、去了哪里、订阅了什么）能获得更多关于这个人的背景信息。
• 当我们从音频转向视频时，情况可能会改变——但届时会引发更多关于社会化准入和边界的问题。

3. 微型应用（Mini-apps）将开启用户生成内容（UGC）个人软件

微型应用对软件的意义，就像短视频对内容的意义一样。

• 开发完整的 App 太难了：涉及认证、集成、数据库等。但几乎任何人都能描述一个想法、一个流程或一个界面。
• 现在有些 App 为了让你订阅，光是注册引导流程（Onboarding）就要花 10 多分钟——到这一步，还不如自己动手构建一个微型应用来得快。
• 这将解锁 UGC 软件——并随之诞生美国第一个真正的消费级“超级应用”（Super-app）。

这个观点本质上是在为她自己做的产品 Wabi 做一个阐述，Wabi 也是一个非常有意思的产品，Pre-seed 轮就拿了由 a16z 领投的 2000 万美金，其定位是：首个个人软件平台，任何人都能轻松创建、发现、改编并分享个性化的小应用。强调基于你的品味、习惯和情境的小应用。

4. 到 2030 年，将出现两大通用 AI 聊天机器人

今天我们有 ChatGPT 及其同类产品，还有无数细分领域的机器人。到 2030 年，将剩下两个主要的通用机器人：

• ChatGPT 式助手： 专注于知识检索、搜索和任务处理。

• AI 伴侣/朋友： 专注于帮助你过上最好的生活。

它们无法共存于同一个产品中：一个必须是可预测的，始终响应你的查询；另一个则应具备能动性（帮助你成长）、能给你带来惊喜、并与你建立关系。

一个必须可靠。另一个必须像活的一样。

5. 针对 App 的效果营销（Performance Marketing）已死

今天，东欧、土耳其、以色列等地有太多专注于效果营销的应用工作室，都在玩同一套 CAC/LTV（获客成本/终身价值）套利游戏：盯着 App Store 上任何有起色的东西，几天内做出仿制品，并针对它测试成百上千个创意广告和转化漏斗。

• 产品本身甚至不重要——现在的用户在看到真实产品之前就已经支付了订阅费。这导致所有利润空间归零。
• 你可以将付费获取用户作为一种助力，但不能将其作为商业模式。

6. 最快达到 10 亿美元 ARR 的消费产品将是 AI 虚拟主播

一旦实时视频生成成本降到足以向用户收费的程度，这将成为史上增长最快的消费产品。凭借无限的个性化和 24/7 的聊天能力，回过头来看，OnlyFans 都会显得微不足道。

7. 谁解决了 AI 发现（Discovery）问题，谁就是赢家

普通人除了聊天和搜索，不知道该拿一个空白文本输入框怎么办——这是“命令行”的特性。

• 虽然这些用例已经非常庞大，但还有数百个其他用例被锁在命令行界面之后，而这正是当今主流的 AI 交互方式。
• 谁能摸索出如何解锁搜索和聊天以外的用例——向用户展示 AI 能做什么，而不是要求用户去写提示词（Prompt）——谁就将成为下一个巨大的消费级平台。

与此同时，给 AI 而非人类做的产品在过去一年可以说非常热，像我之前介绍过的给 AI 做的搜索 Exa、给 AI Agent 的专属浏览器 Browserbase，以及给 AI 使用而设计的文档《半年 ARR 增 10 倍，非结构化数据结构化的需求正在爆发》。

现在，一个给 AI Agent 而非人类设计的数据库产品也火了，过去一年 ARR 增长了 6 倍达到了 600 万美金。这是我非常看好的一家公司，而它的增长方式更加有意思，完全是用自己的数据来获取客户。与传统 B2B 数据库（如 ZoomInfo、Apollo）本质上是给人用，更新慢、结构固定，更像“历史快照”不同，它是专为 AI 设计的一个