В эпоху ИИ, где частота обновлений определяет жизнь и смерть, распространение уже давно не является лишь частью стратегии роста, а стало核心 переменной успеха или неудачи продукта. Частота обновлений базовых моделей и инструментов практически измеряется неделями, окна итерации продукта сжаты до предела, внимание пользователей крайне фрагментировано. В такой среде традиционное понятие "защитного рва" исчезает, на смену ему приходят скорость и энергия — кто первым займёт разум пользователей, тот сможет вырваться вперёд в условиях однородной конкуренции.
Новый выпуск программы a16z сосредоточен на глубокой трансформации, которая переопределяет ландшафт стартапов в области ИИ. Гостем является Антон Осика, соучредитель Lovable — человек, быстро ставший известным в области выхода ИИ-продуктов на международный рынок и социальной дистрибуции. Под его руководством Lovable достигла годового дохода в 10 миллионов долларов всего за два месяца с момента запуска, и это не связано с какими-либо чудесными прорывами в модели, а потому что он глубоко понимает силу "первого впечатления". В сфере ИИ, даже если у вас есть самые мощные технологии, если вы не можете представить свои преимущества пользователям в увлекательной и разговорной форме, вы рискуете быть мгновенно поглощенным конкурентами, которые лучше разбираются в дистрибуции.
Осика указывает, что правила игры в AI-стартапах претерпели качественные изменения. Ранее предприниматели могли тратить месяцы на доводку продукта, оптимизацию пользовательского опыта, а затем разрабатывать стратегию распространения; сейчас же, если продукт не начинает социальное распространение в первые 48 часов, его могут с самого начала приговорить к "невидимой смертной казни". Проблема, с которой сталкиваются сегодняшние AI-стартапы, заключается не в том, "смогу ли я это сделать", а в том, "смогу ли я быстро заявить о себе и продолжать расти". Технологические различия в условиях гомогенизации больших моделей становятся все менее заметными, в то время как эффективность распространения, всплеск тем и вовлечение пользователей становятся ключевыми факторами, определяющими, насколько далеко продвинется продукт.
Программа также будет дальше обсуждать новую парадигму, которую применяет Антон: быстрое создание брендового нарратива и вовлеченности пользователей через открытое строительство, прямые трансляции демонстраций, организацию социальных вызовов; создание продуктовой репутации и родной культуры через раннее вовлечение влиятельных лиц в отрасли; формирование кооперативного "Starter Pack" в сотрудничестве с другими инструментами ИИ для достижения низкозатратной и высококачественной распределительной синергии. Общая черта этих практик заключается в том, что они не зависят от больших рыночных бюджетов и не требуют чрезмерной зависимости от каналов ресурсов, а подчиняются правилам социальных сетей, максимизируя эффект распространения каждой итерации продукта.
В этом AI-периоде, где «если ты не распространяешь, значит, ты ничего не делаешь», подход, который представляет Антон Осика и Lovable, возможно, является ключевым путем для AI-компаний, чтобы пересечь облака и создать потенциал защитной стены. Истинная защитная стена больше не является технологическим барьером, который другие не могут имитировать, а представляет собой скорость и структурное различие в восприятии, с которыми другие не могут справиться.
Ранний подъем имеет решающее значение
В сфере потребительского ИИ, как построить крепость? К сожалению, сейчас вообще нет крепости. Изменения в этой отрасли происходят слишком быстро — базовые модели и инфраструктура почти каждый месяц меняются, новые обновления выходят почти каждую неделю! В такой динамичной среде уже почти невозможно строить продукты медленно и организованно, как это было в эпоху мобильного интернета. В данный момент самое важное — это скорость: как быстро вы сможете выпустить продукт, как быстро привлечь внимание пользователей, как быстро завоевать их умы.
Каждая стартап-компания надеется, что ее продукт станет популярным. Но сегодня это сложнее, чем когда-либо: количество выпускаемых AI-продуктов огромное, скорость обновлений и итераций крайне высока, алгоритмы социальных сетей непредсказуемы, а также основная модель становится все более однородной, что делает достижение настоящего взрывного роста все более сложным.
Традиционные стратегии распределения и методы роста (даже для инструментов производительности или полезных продуктов, ориентированных на профессиональных потребителей) больше не работают так эффективно. Говоря прямо, словами моего коллеги Эндрю Чена: сейчас все каналы маркетинга перестали быть эффективными. Платная реклама и SEO, возможно, могут обеспечить временный рост пользователей, но в потребительском AI им трудно обеспечить устойчивую удерживаемость пользователей. Вам нужно нарушить правила.
Чтобы объяснить основателям текущие тенденции в отрасли, я использовал несколько "странную" метафору: сейчас открыть компанию в сфере ИИ – это как бросить голубя в небо и молиться, чтобы он смог взлететь.
Сегодня толпы стартапов в области ИИ, словно стая голубей, взмывают ввысь, стараясь ускориться и подняться выше, чтобы не исчерпать силы и не упасть с неба. Эти компании одна за другой "запускаются" в воздух, часто создавая схожие продукты, иногда даже используя одну и ту же базовую модель. Некоторые голуби только взмывают и тут же падают; некоторые могут подняться на определённую высоту, но затем застывают, скорость их роста замедляется, и в конце концов они истощаются, возможно, выбирая мягкую посадку (например, быть поглощёнными или тихо перестраиваться). Но лишь немногие из них устремляются к облакам, пробивают облачный слой и продолжают подниматься, оставляя остальных голубей далеко позади.
Они стали частью основного восприятия, заняв высокие позиции в сознании пользователей.
Тем не менее, даже если вы уже взлетели на облака, в AI-индустрии вам все равно нужно постоянно работать и усердно махать крыльями. Если вы сможете быстрее запустить новые возможности, новые функции, новые модели, вы сможете дистанцироваться от второго, третьего и даже всей стаи голубей.
Настоящая защитная стена — это потенциал.
Что это всё значит? Ранняя дистрибуция имеет решающее значение. Конечно, просто раздача не удержит пользователей, если ваш продукт не сможет также постоянно развиваться. Когда вы можете быстро итеративно обновлять продукт, каждое обновление становится новой возможностью для демонстрации и рекламы. Компании, которые понимают эту динамику и четко строят свой продукт вокруг неё, такие как Perplexity, Lovable, Replit и ElevenLabs, постепенно отдаляются от других конкурентов.
Итак, как заставить вашу "голубку" вертикально взлететь и продолжать подниматься? Немного спойлеров: сейчас нет готового руководства по успеху, потому что правила игры на этом этапе таковы: опираться на новизну, опираться на креатив. Тем не менее, вот некоторые эффективные стратегии распространения, которые мы недавно наблюдали, и анализ случаев, стоящих за ними:
Хакатон: возрождение в формате публичного выступления
В прошлом хакатон был мероприятием для узкого круга разработчиков. Но сейчас это больше похоже на публичное шоу: через трансляции и социальные сети оно широко распространяется с целью увеличения влияния. В то же время родные инструменты ИИ значительно снизили порог участия. Такие мероприятия предоставляют вашим новым проектам, поддерживаемым продуктом, платформу с потенциалом для успеха.
Например, в начале этого года ElevenLabs провела международный хакатон, демонстрируя потенциал своей AI голосовой платформы. Разработчиков пригласили создавать различные проекты на её основе, от ролевых роботов до интерактивных аудио-приложений. И на демонстрации под названием Gibberlink произошло нечто неожиданное: один AI голос вдруг осознал, что он общается с другим AI.
В этом неконвенциональном обмене две ИИ вели диалог с интонацией, близкой к человеческой, что вызвало бурное обсуждение в социальных сетях. Это не только продемонстрировало мощные технологические возможности, но и стало предметом обсуждения с культурным «странным интересом»: о том, есть ли у ИИ самосознание и насколько реалистично звучание. Это событие принесло ElevenLabs огромную известность.
Например, Lovable недавно провела живое соревнование, где опытный дизайнер использовал Webflow, а "vibe coder" с AI-дизайнером от Lovable соревновался, кто сможет создать лучшую целевую страницу. В соревновании был установлен временной лимит и велась прямая трансляция, что значительно усилило напряжение. Основное внимание этого шоу было не на том, кто в итоге победил, а на том, чтобы показать зрителям: ИИ снижает порог вхождения в дизайн, и даже может позволить непрофессионалам обойти профессиональных дизайнеров. Это не только демонстрирует реальные сценарии применения продуктов Lovable, но и добавляет интересный нарративный материал на социальные платформы.
Социальный эксперимент, чем "жестче", тем лучше
На основе вышеупомянутых тенденций некоторые компании пошли еще дальше. Bolt недавно объявил, что они будут бороться за рекорд Гиннесса, проводя самый крупный в истории хакатон, целевая аудитория которого даже включает недевелоперов, общая сумма призов составит до 1 миллиона долларов.
Аналогично, в этом году весной Genspark запустил ряд социальных вызовов, призывающих пользователей попытаться победить его супер-ИИ помощника. Участников пригласили задавать ИИ сложные или странные вопросы, пытаясь выявить его ограничения. Самые креативные или глубокие неудачные случаи смогут разделить призовой фонд в $10,000. Такие мероприятия обходятся недорого, но способны вызвать множество обсуждений и взаимодействия пользователей.
Посмотрим на другой пример: в Китае один из ведущих венчурных фондов организовал трехдневный эксперимент в стиле "Шоу Трумана": разработчиков заперли в комнате, предоставили им компьютер и разрешили использовать только генеративные ИИ-инструменты, с целью заработать как можно больше денег. Этот шоу-формат явно носит театральный характер, но именно это и есть суть. Эксперимент не только привлек внимание СМИ, но и вызвал широкое обсуждение в социальных сетях.
AI "пакет для новичков" и альянсовая стратегия
Сегодняшние пользователи часто нуждаются в том, чтобы самостоятельно соединять несколько AI-инструментов: генерировать, редактировать, оптимизировать и выводить. Частая смена инструментов вызывает головную боль. В такой фрагментированной экосистеме сотрудничество - это сила.
Мы наблюдаем, как все больше ведущих компаний в области ИИ объединяются для совместного выпуска или интеграции функций, чтобы распространять продукты в комбинированном формате и направлять трафик друг на друга. Эти вирусные Starter Pack (наборы для начинающих) демонстрируют потенциал совместного использования инструментов.
Например: Captions вместе с Runway, ElevenLabs и Hedra создали полный стек генерации видео, от генерации текста до озвучивания, образуя единую AI-процесс создания видео; Bolt представил тщательно разработанный набор инструментов для создателей, в который вошли такие AI-инфраструктуры и инструменты для творчества, как Entri, Sentry, Pica, Algorand; Black Forest Labs в свою очередь представила свою новую модель Kontext, объединившись с партнёрами Fal, Leonardo AI, Freepik и Krea.
Эти стартовые пакеты – это не просто маркетинговый трюк, они также обладают реальной функциональной интеграционной ценностью, показывая пользователям: от идеи до реализации, больше не нужно собирать все по частям, этот комплект решит все.
Кроме того, они также создают эффект социального одобрения: каждая сторона сотрудничества увеличивает доверие и влияние бренда друг друга.
Объедините влиятельных лиц в сообществе, чтобы создать защитный барьер.
Другой стратегией создания защитного барьера является привлечение к голосу AI-ориентированных создателей, разработчиков и дизайнеров. Здесь речь идет не о традиционных инфлюенсерах или брендовых послах. Традиционный маркетинг с участием инфлюенсеров становится все менее эффективным: большие вложения, низкая отдача, трафик приходит быстро, но также быстро уходит, конверсия низкая.
В отличие от этого, действительно ведущие AI-компании начинают предоставлять ранний доступ влиятельным нативным пользователям в своей области. Эти люди, возможно, не имеют миллиона подписчиков, но обладают высоким авторитетом в определенных сообществах, форумах (таких как Reddit, Discord) и креативных интернет-сообществах, что действительно может повлиять на репутацию и уровень принятия инструментов.
Например, Ник Сент-Пьер является «естественным проповедником» Midjourney, его ранние работы сгенерированных изображений стали широко известными; Luma AI недавно приняла аналогичную стратегию, открыв ранний доступ для небольшой группы AI-нэйтивных создателей; перед выпуском Veo 3, кинотворец Мин Чой и Пи Джей Эйс предварительно протестировали модель и создали контент, что вызвало широкий интерес.
PJ Ace ранее tweeted: "Раньше мне приходилось тратить 500 000 долларов на рекламный ролик лекарства, а теперь я потратил только 500 долларов кредитного лимита на Veo 3 и справился за целый день." "Теперь кто еще готов платить 500 000 за рекламу?"
Такой контент не только демонстрация продукта, но и убедительная реальная рекомендация, укрепляющая восприятие пользователя с точки зрения «инсайдеров».
Прямое нападение: используйте «Публикация видео» в качестве стратегии распространения
Вы, возможно, слышали фразу: «покажите, а не рассказывайте», но в эпоху ИИ она превратилась в «покажите, а не продавайте». Традиционным PR недостаточно быстро и гибко для быстрого темпа современного ИИ; напротив, мы видим множество малознакомых команд, которые, полагаясь только на великолепную демонстрацию продукта и интуицию в повествовании, добиваются выдающихся результатов.
Как сказал Кевин Квок: "Когда же все новые продукты стали обязательными для видеопубликаций? Этот тренд меняется так быстро."
Например, когда китайская стартап-компания Manus представила своего универсального AI-ассистента, она не проводила пресс-конференцию или рекламную кампанию, а просто загрузила 4-минутное демонстрационное видео на X и YouTube. Видео продемонстрировало мощные функции продукта, что привлекло широкое внимание, количество просмотров превысило 500 тысяч.
За этим изменением стоит еще одна базовая трансформация: все больше стартапов назначают технического директора по росту, можно даже сказать Chief Flapping Officer: он отвечает не только за стратегии роста бизнеса, но и сам участвует в создании интересных и даже странных интерактивных демонстраций, стремясь к эффекту вирусного распространения.
Например, Люк Харрис из ElevenLabs является典型代表ом. Он не только разрабатывает маркетинговые кампании, но и сам участвует в проектах, таких как создание демонстрационной версии сервера MCP для WhatsApp. Такие необычные строительные проекты часто неожиданно становятся популярными.
Другой похожей фигурой является Бен Ланг. В начале своей карьеры в Notion он отвечал за создание интересных демонстраций, нишевых шоу и дизайнерских концепций, и еще до того, как продукт стал популярным, он уже незаметно формировал культурные и брендовые идентичности сообщества Notion. Сейчас он занимает аналогичную позицию в Cursor, открыто создавая проекты и превращая каждое релиз продукта в историю и контент, которым можно делиться.
Строить на публике (公开构建)
Ранее данные о росте были тайной, которую компания осторожно раскрывала только инвесторам. Сегодня всё больше AI-компаний выбирают открытое строительство: они публикуют информацию о прогрессе продуктов, пользовательских данных, вехах доходов и даже неудачных экспериментах.
Например, в твите, опубликованном Genspark на социальной платформе: "За 45 дней достичь годового дохода (ARR) в 36 миллионов долларов?! Верно, наша команда из всего 20 человек, возможно, является самой быстрорастущей стартап-компанией в истории. Без модного маркетинга, без рекламы, только благодаря рекомендациям пользователей." Они также приложили недавний список продуктов: Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent и так далее.
Другие, такие как Lovable, Bolt и Krea, также применили аналогичный подход. Они регулярно обновляют информацию на социальных платформах, от роста доходов, DAU (ежедневное количество активных пользователей) до размышлений о неудачах экспериментов, позволяя пользователям чувствовать себя частью процесса строительства, а не наблюдателями или туристами от AI. Основатель Lovable Антон Осика в январе 2025 года написал в Твиттере: "Lovable сегодня достиг цели в $10 миллионов годового дохода — всего через два месяца после запуска. Рост продолжает ускоряться." и добавил интерпретацию преимуществ продукта по сравнению с другими конкурентами (развёрнуто в виде потоков).
Эта открытость и прозрачность также привела к скрытому эффекту конкуренции: когда продукт одной компании прорывается, а количество пользователей или доходы становятся известными, это побуждает стартапы в той же области активизироваться, а не просто показывать демонстрации, графики роста или отзывы пользователей. Эта атмосфера "вы публикуете данные, и мы тоже следуем за вами" на самом деле способствует повышению эффективности распространения и накопления потенциала всей экосистемы.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
a16z последние инсайты: если AI продукт не взорвет Социальная сеть в течение 48 часов с момента запуска, это равносильно приговору к смерти
Источник: Andreessen Horowitz
Перевод: Синьи Фан, Z Finance
В эпоху ИИ, где частота обновлений определяет жизнь и смерть, распространение уже давно не является лишь частью стратегии роста, а стало核心 переменной успеха или неудачи продукта. Частота обновлений базовых моделей и инструментов практически измеряется неделями, окна итерации продукта сжаты до предела, внимание пользователей крайне фрагментировано. В такой среде традиционное понятие "защитного рва" исчезает, на смену ему приходят скорость и энергия — кто первым займёт разум пользователей, тот сможет вырваться вперёд в условиях однородной конкуренции.
Новый выпуск программы a16z сосредоточен на глубокой трансформации, которая переопределяет ландшафт стартапов в области ИИ. Гостем является Антон Осика, соучредитель Lovable — человек, быстро ставший известным в области выхода ИИ-продуктов на международный рынок и социальной дистрибуции. Под его руководством Lovable достигла годового дохода в 10 миллионов долларов всего за два месяца с момента запуска, и это не связано с какими-либо чудесными прорывами в модели, а потому что он глубоко понимает силу "первого впечатления". В сфере ИИ, даже если у вас есть самые мощные технологии, если вы не можете представить свои преимущества пользователям в увлекательной и разговорной форме, вы рискуете быть мгновенно поглощенным конкурентами, которые лучше разбираются в дистрибуции.
Осика указывает, что правила игры в AI-стартапах претерпели качественные изменения. Ранее предприниматели могли тратить месяцы на доводку продукта, оптимизацию пользовательского опыта, а затем разрабатывать стратегию распространения; сейчас же, если продукт не начинает социальное распространение в первые 48 часов, его могут с самого начала приговорить к "невидимой смертной казни". Проблема, с которой сталкиваются сегодняшние AI-стартапы, заключается не в том, "смогу ли я это сделать", а в том, "смогу ли я быстро заявить о себе и продолжать расти". Технологические различия в условиях гомогенизации больших моделей становятся все менее заметными, в то время как эффективность распространения, всплеск тем и вовлечение пользователей становятся ключевыми факторами, определяющими, насколько далеко продвинется продукт.
Программа также будет дальше обсуждать новую парадигму, которую применяет Антон: быстрое создание брендового нарратива и вовлеченности пользователей через открытое строительство, прямые трансляции демонстраций, организацию социальных вызовов; создание продуктовой репутации и родной культуры через раннее вовлечение влиятельных лиц в отрасли; формирование кооперативного "Starter Pack" в сотрудничестве с другими инструментами ИИ для достижения низкозатратной и высококачественной распределительной синергии. Общая черта этих практик заключается в том, что они не зависят от больших рыночных бюджетов и не требуют чрезмерной зависимости от каналов ресурсов, а подчиняются правилам социальных сетей, максимизируя эффект распространения каждой итерации продукта.
В этом AI-периоде, где «если ты не распространяешь, значит, ты ничего не делаешь», подход, который представляет Антон Осика и Lovable, возможно, является ключевым путем для AI-компаний, чтобы пересечь облака и создать потенциал защитной стены. Истинная защитная стена больше не является технологическим барьером, который другие не могут имитировать, а представляет собой скорость и структурное различие в восприятии, с которыми другие не могут справиться.
Ранний подъем имеет решающее значение
В сфере потребительского ИИ, как построить крепость? К сожалению, сейчас вообще нет крепости. Изменения в этой отрасли происходят слишком быстро — базовые модели и инфраструктура почти каждый месяц меняются, новые обновления выходят почти каждую неделю! В такой динамичной среде уже почти невозможно строить продукты медленно и организованно, как это было в эпоху мобильного интернета. В данный момент самое важное — это скорость: как быстро вы сможете выпустить продукт, как быстро привлечь внимание пользователей, как быстро завоевать их умы.
Каждая стартап-компания надеется, что ее продукт станет популярным. Но сегодня это сложнее, чем когда-либо: количество выпускаемых AI-продуктов огромное, скорость обновлений и итераций крайне высока, алгоритмы социальных сетей непредсказуемы, а также основная модель становится все более однородной, что делает достижение настоящего взрывного роста все более сложным.
Традиционные стратегии распределения и методы роста (даже для инструментов производительности или полезных продуктов, ориентированных на профессиональных потребителей) больше не работают так эффективно. Говоря прямо, словами моего коллеги Эндрю Чена: сейчас все каналы маркетинга перестали быть эффективными. Платная реклама и SEO, возможно, могут обеспечить временный рост пользователей, но в потребительском AI им трудно обеспечить устойчивую удерживаемость пользователей. Вам нужно нарушить правила.
Чтобы объяснить основателям текущие тенденции в отрасли, я использовал несколько "странную" метафору: сейчас открыть компанию в сфере ИИ – это как бросить голубя в небо и молиться, чтобы он смог взлететь.
Сегодня толпы стартапов в области ИИ, словно стая голубей, взмывают ввысь, стараясь ускориться и подняться выше, чтобы не исчерпать силы и не упасть с неба. Эти компании одна за другой "запускаются" в воздух, часто создавая схожие продукты, иногда даже используя одну и ту же базовую модель. Некоторые голуби только взмывают и тут же падают; некоторые могут подняться на определённую высоту, но затем застывают, скорость их роста замедляется, и в конце концов они истощаются, возможно, выбирая мягкую посадку (например, быть поглощёнными или тихо перестраиваться). Но лишь немногие из них устремляются к облакам, пробивают облачный слой и продолжают подниматься, оставляя остальных голубей далеко позади.
Они стали частью основного восприятия, заняв высокие позиции в сознании пользователей.
Тем не менее, даже если вы уже взлетели на облака, в AI-индустрии вам все равно нужно постоянно работать и усердно махать крыльями. Если вы сможете быстрее запустить новые возможности, новые функции, новые модели, вы сможете дистанцироваться от второго, третьего и даже всей стаи голубей.
Настоящая защитная стена — это потенциал.
Что это всё значит? Ранняя дистрибуция имеет решающее значение. Конечно, просто раздача не удержит пользователей, если ваш продукт не сможет также постоянно развиваться. Когда вы можете быстро итеративно обновлять продукт, каждое обновление становится новой возможностью для демонстрации и рекламы. Компании, которые понимают эту динамику и четко строят свой продукт вокруг неё, такие как Perplexity, Lovable, Replit и ElevenLabs, постепенно отдаляются от других конкурентов.
Итак, как заставить вашу "голубку" вертикально взлететь и продолжать подниматься? Немного спойлеров: сейчас нет готового руководства по успеху, потому что правила игры на этом этапе таковы: опираться на новизну, опираться на креатив. Тем не менее, вот некоторые эффективные стратегии распространения, которые мы недавно наблюдали, и анализ случаев, стоящих за ними:
Хакатон: возрождение в формате публичного выступления
В прошлом хакатон был мероприятием для узкого круга разработчиков. Но сейчас это больше похоже на публичное шоу: через трансляции и социальные сети оно широко распространяется с целью увеличения влияния. В то же время родные инструменты ИИ значительно снизили порог участия. Такие мероприятия предоставляют вашим новым проектам, поддерживаемым продуктом, платформу с потенциалом для успеха.
Например, в начале этого года ElevenLabs провела международный хакатон, демонстрируя потенциал своей AI голосовой платформы. Разработчиков пригласили создавать различные проекты на её основе, от ролевых роботов до интерактивных аудио-приложений. И на демонстрации под названием Gibberlink произошло нечто неожиданное: один AI голос вдруг осознал, что он общается с другим AI.
В этом неконвенциональном обмене две ИИ вели диалог с интонацией, близкой к человеческой, что вызвало бурное обсуждение в социальных сетях. Это не только продемонстрировало мощные технологические возможности, но и стало предметом обсуждения с культурным «странным интересом»: о том, есть ли у ИИ самосознание и насколько реалистично звучание. Это событие принесло ElevenLabs огромную известность.
Например, Lovable недавно провела живое соревнование, где опытный дизайнер использовал Webflow, а "vibe coder" с AI-дизайнером от Lovable соревновался, кто сможет создать лучшую целевую страницу. В соревновании был установлен временной лимит и велась прямая трансляция, что значительно усилило напряжение. Основное внимание этого шоу было не на том, кто в итоге победил, а на том, чтобы показать зрителям: ИИ снижает порог вхождения в дизайн, и даже может позволить непрофессионалам обойти профессиональных дизайнеров. Это не только демонстрирует реальные сценарии применения продуктов Lovable, но и добавляет интересный нарративный материал на социальные платформы.
Социальный эксперимент, чем "жестче", тем лучше
На основе вышеупомянутых тенденций некоторые компании пошли еще дальше. Bolt недавно объявил, что они будут бороться за рекорд Гиннесса, проводя самый крупный в истории хакатон, целевая аудитория которого даже включает недевелоперов, общая сумма призов составит до 1 миллиона долларов.
Аналогично, в этом году весной Genspark запустил ряд социальных вызовов, призывающих пользователей попытаться победить его супер-ИИ помощника. Участников пригласили задавать ИИ сложные или странные вопросы, пытаясь выявить его ограничения. Самые креативные или глубокие неудачные случаи смогут разделить призовой фонд в $10,000. Такие мероприятия обходятся недорого, но способны вызвать множество обсуждений и взаимодействия пользователей.
Посмотрим на другой пример: в Китае один из ведущих венчурных фондов организовал трехдневный эксперимент в стиле "Шоу Трумана": разработчиков заперли в комнате, предоставили им компьютер и разрешили использовать только генеративные ИИ-инструменты, с целью заработать как можно больше денег. Этот шоу-формат явно носит театральный характер, но именно это и есть суть. Эксперимент не только привлек внимание СМИ, но и вызвал широкое обсуждение в социальных сетях.
AI "пакет для новичков" и альянсовая стратегия
Сегодняшние пользователи часто нуждаются в том, чтобы самостоятельно соединять несколько AI-инструментов: генерировать, редактировать, оптимизировать и выводить. Частая смена инструментов вызывает головную боль. В такой фрагментированной экосистеме сотрудничество - это сила.
Мы наблюдаем, как все больше ведущих компаний в области ИИ объединяются для совместного выпуска или интеграции функций, чтобы распространять продукты в комбинированном формате и направлять трафик друг на друга. Эти вирусные Starter Pack (наборы для начинающих) демонстрируют потенциал совместного использования инструментов.
Например: Captions вместе с Runway, ElevenLabs и Hedra создали полный стек генерации видео, от генерации текста до озвучивания, образуя единую AI-процесс создания видео; Bolt представил тщательно разработанный набор инструментов для создателей, в который вошли такие AI-инфраструктуры и инструменты для творчества, как Entri, Sentry, Pica, Algorand; Black Forest Labs в свою очередь представила свою новую модель Kontext, объединившись с партнёрами Fal, Leonardo AI, Freepik и Krea.
Эти стартовые пакеты – это не просто маркетинговый трюк, они также обладают реальной функциональной интеграционной ценностью, показывая пользователям: от идеи до реализации, больше не нужно собирать все по частям, этот комплект решит все.
Кроме того, они также создают эффект социального одобрения: каждая сторона сотрудничества увеличивает доверие и влияние бренда друг друга.
Объедините влиятельных лиц в сообществе, чтобы создать защитный барьер.
Другой стратегией создания защитного барьера является привлечение к голосу AI-ориентированных создателей, разработчиков и дизайнеров. Здесь речь идет не о традиционных инфлюенсерах или брендовых послах. Традиционный маркетинг с участием инфлюенсеров становится все менее эффективным: большие вложения, низкая отдача, трафик приходит быстро, но также быстро уходит, конверсия низкая.
В отличие от этого, действительно ведущие AI-компании начинают предоставлять ранний доступ влиятельным нативным пользователям в своей области. Эти люди, возможно, не имеют миллиона подписчиков, но обладают высоким авторитетом в определенных сообществах, форумах (таких как Reddit, Discord) и креативных интернет-сообществах, что действительно может повлиять на репутацию и уровень принятия инструментов.
Например, Ник Сент-Пьер является «естественным проповедником» Midjourney, его ранние работы сгенерированных изображений стали широко известными; Luma AI недавно приняла аналогичную стратегию, открыв ранний доступ для небольшой группы AI-нэйтивных создателей; перед выпуском Veo 3, кинотворец Мин Чой и Пи Джей Эйс предварительно протестировали модель и создали контент, что вызвало широкий интерес.
PJ Ace ранее tweeted: "Раньше мне приходилось тратить 500 000 долларов на рекламный ролик лекарства, а теперь я потратил только 500 долларов кредитного лимита на Veo 3 и справился за целый день." "Теперь кто еще готов платить 500 000 за рекламу?"
Такой контент не только демонстрация продукта, но и убедительная реальная рекомендация, укрепляющая восприятие пользователя с точки зрения «инсайдеров».
Прямое нападение: используйте «Публикация видео» в качестве стратегии распространения
Вы, возможно, слышали фразу: «покажите, а не рассказывайте», но в эпоху ИИ она превратилась в «покажите, а не продавайте». Традиционным PR недостаточно быстро и гибко для быстрого темпа современного ИИ; напротив, мы видим множество малознакомых команд, которые, полагаясь только на великолепную демонстрацию продукта и интуицию в повествовании, добиваются выдающихся результатов.
Как сказал Кевин Квок: "Когда же все новые продукты стали обязательными для видеопубликаций? Этот тренд меняется так быстро."
Например, когда китайская стартап-компания Manus представила своего универсального AI-ассистента, она не проводила пресс-конференцию или рекламную кампанию, а просто загрузила 4-минутное демонстрационное видео на X и YouTube. Видео продемонстрировало мощные функции продукта, что привлекло широкое внимание, количество просмотров превысило 500 тысяч.
За этим изменением стоит еще одна базовая трансформация: все больше стартапов назначают технического директора по росту, можно даже сказать Chief Flapping Officer: он отвечает не только за стратегии роста бизнеса, но и сам участвует в создании интересных и даже странных интерактивных демонстраций, стремясь к эффекту вирусного распространения.
Например, Люк Харрис из ElevenLabs является典型代表ом. Он не только разрабатывает маркетинговые кампании, но и сам участвует в проектах, таких как создание демонстрационной версии сервера MCP для WhatsApp. Такие необычные строительные проекты часто неожиданно становятся популярными.
Другой похожей фигурой является Бен Ланг. В начале своей карьеры в Notion он отвечал за создание интересных демонстраций, нишевых шоу и дизайнерских концепций, и еще до того, как продукт стал популярным, он уже незаметно формировал культурные и брендовые идентичности сообщества Notion. Сейчас он занимает аналогичную позицию в Cursor, открыто создавая проекты и превращая каждое релиз продукта в историю и контент, которым можно делиться.
Строить на публике (公开构建)
Ранее данные о росте были тайной, которую компания осторожно раскрывала только инвесторам. Сегодня всё больше AI-компаний выбирают открытое строительство: они публикуют информацию о прогрессе продуктов, пользовательских данных, вехах доходов и даже неудачных экспериментах.
Например, в твите, опубликованном Genspark на социальной платформе: "За 45 дней достичь годового дохода (ARR) в 36 миллионов долларов?! Верно, наша команда из всего 20 человек, возможно, является самой быстрорастущей стартап-компанией в истории. Без модного маркетинга, без рекламы, только благодаря рекомендациям пользователей." Они также приложили недавний список продуктов: Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent и так далее.
Другие, такие как Lovable, Bolt и Krea, также применили аналогичный подход. Они регулярно обновляют информацию на социальных платформах, от роста доходов, DAU (ежедневное количество активных пользователей) до размышлений о неудачах экспериментов, позволяя пользователям чувствовать себя частью процесса строительства, а не наблюдателями или туристами от AI. Основатель Lovable Антон Осика в январе 2025 года написал в Твиттере: "Lovable сегодня достиг цели в $10 миллионов годового дохода — всего через два месяца после запуска. Рост продолжает ускоряться." и добавил интерпретацию преимуществ продукта по сравнению с другими конкурентами (развёрнуто в виде потоков).
Эта открытость и прозрачность также привела к скрытому эффекту конкуренции: когда продукт одной компании прорывается, а количество пользователей или доходы становятся известными, это побуждает стартапы в той же области активизироваться, а не просто показывать демонстрации, графики роста или отзывы пользователей. Эта атмосфера "вы публикуете данные, и мы тоже следуем за вами" на самом деле способствует повышению эффективности распространения и накопления потенциала всей экосистемы.