湾区AI风暴眼：浪潮前线的Builder们都在忙些什么？

湾区AI风暴眼：浪潮前线的Builder们都在忙些什么？ 湾区AI风暴眼：浪潮前线的Builder们都在忙些什么？ Modified May 19, 2025 ⑤ 人类+AI 联合完成用户研究 🤖 这也是我觉得设计领域正在出现的一种新趋势。 什么是 “AI Simulation Era”（AI 模拟时代）呢？以前我们做用户调研都是找一堆真实用户， 现在，有些团队已经在用 AI 来“模拟用户”了。 你不需要真的去找人，AI 就可以扮演你的目标用户，给你反馈。 我在现场体验了一个这样的产品流程，非常直观：你提交一个产品原型，比如一个网页，它会自动生成一组“虚拟用户画像”，这些画像基于你的产品定位自动构建。 然后，系统会用这些用户画像去驱动 AI，让 AI 来告诉你——这个产品哪些点好、哪些不行、我喜欢什么、不喜欢什么、还缺点什么。 整个过程完全不需要真人参与，但你得到的反馈却非常具体、甚至有点“人味儿”。 现场有不止一家团队都在做类似的东西：AI 用户调研、AI 用户测试、AI 用户反馈生成……它们本质上就是 让 AI 成为你的“虚拟测试组” 。 当然，优势就很明显了： 速度更快， 规模更大， 数据实时回传 ，AI 还能进一步分析，给你策略建议。 以前是只能靠人，现在是人类 + AI 联合完成用户研究，这的确是一种新的工作范式。 ⑥ 节点式编辑视频工作流 🎦 这个项目也挺有意思的， 现有的一些产品更像是 “Cursor for 视频编辑”——你给一个 prompt，它自动帮你完成剪辑。而这个更像是 “ComfyUI for 视频编辑” ，是用一种节点式工作流的方式来完成视频编辑流程。 把视频剪辑任务拆成很多个小步骤，每个步骤由一个“节点”来完成，然后这些节点串起来，形成一个完整的工作链条。 比如： 声音增强 长视频拆成短 高清化 加字幕 自动翻译 一旦你定义好这个工作流，它就可以无限复用。 你后续只要把新的素材丢进去，它就会帮你完成标准化处理。效率高、一致性强，非常适合内容批量生产的场景。 产品 已经拿了 YC 的投资 ，从去年年底开始做，到现在差不多做了小半年， 团队就两个人 ，进展却非常快。 03 AI Film Gala 当创意遇上资本： AI 电影节里的真相与差距 It's not about talent. It's about budget. AI 电影节，算是个挺新鲜的体验。 一开始我其实并不知道他们会讲什么内容，参与者里有不少来自娱乐行业的从业者，比如 好莱坞那边的一些制作人、导演，也有很多 AI 创业公司的人 ，因为其中一些赞助方本身就是做 AI 的初创公司。大家一起聊这个现在新的工具怎么改造它原先的创意流程。 比如，有来自日本的一些参展团队，他们现在做图文杂志，已经在内容创作中大量使用 AI——不仅用 AI 生成内容， 还会在杂志中加入教程 ，教读者怎么用 AI 做图文排版、角色生成、场景设计等等。 我当时就想，如果之后想去做日本市场，可能可以跟这些团队联络一下，挺有潜力。 ⑤ 人类+AI 联合完成用户研究 🤖 这也是我觉得设计领域正在出现的一种新趋势。 什么是 “AI Simulation Era”（AI 模拟时代）呢？以前我们做用户调研都是找一堆真实用户， 现在，有些团队已经在用 AI 来“模拟用户”了。 你不需要真的去找人，AI 就可以扮演你的目标用户，给你反馈。 我在现场体验了一个这样的产品流程，非常直观：你提交一个产品原型，比如一个网页，它会自动生成一组“虚拟用户画像”，这些画像基于你的产品定位自动构建。 然后，系统会用这些用户画像去驱动 AI，让 AI 来告诉你——这个产品哪些点好、哪些不行、我喜欢什么、不喜欢什么、还缺点什么。 整个过程完全不需要真人参与，但你得到的反馈却非常具体、甚至有点“人味儿”。 现场有不止一家团队都在做类似的东西：AI 用户调研、AI 用户测试、AI 用户反馈生成……它们本质上就是 让 AI 成为你的“虚拟测试组” 。 当然，优势就很明显了： 速度更快， 规模更大， 数据实时回传 ，AI 还能进一步分析，给你策略建议。 以前是只能靠人，现在是人类 + AI 联合完成用户研究，这的确是一种新的工作范式。 ⑥ 节点式编辑视频工作流 🎦 这个项目也挺有意思的， 现有的一些产品更像是 “Cursor for 视频编辑”——你给一个 prompt，它自动帮你完成剪辑。而这个更像是 “ComfyUI for 视频编辑” ，是用一种节点式工作流的方式来完成视频编辑流程。 把视频剪辑任务拆成很多个小步骤，每个步骤由一个“节点”来完成，然后这些节点串起来，形成一个完整的工作链条。 比如： 声音增强 长视频拆成短 高清化 加字幕 自动翻译 一旦你定义好这个工作流，它就可以无限复用。 你后续只要把新的素材丢进去，它就会帮你完成标准化处理。效率高、一致性强，非常适合内容批量生产的场景。 产品 已经拿了 YC 的投资 ，从去年年底开始做，到现在差不多做了小半年， 团队就两个人 ，进展却非常快。 03 AI Film Gala 当创意遇上资本： AI 电影节里的真相与差距 It's not about talent. It's about budget. AI 电影节，算是个挺新鲜的体验。 一开始我其实并不知道他们会讲什么内容，参与者里有不少来自娱乐行业的从业者，比如 好莱坞那边的一些制作人、导演，也有很多 AI 创业公司的人 ，因为其中一些赞助方本身就是做 AI 的初创公司。大家一起聊这个现在新的工具怎么改造它原先的创意流程。 比如，有来自日本的一些参展团队，他们现在做图文杂志，已经在内容创作中大量使用 AI——不仅用 AI 生成内容， 还会在杂志中加入教程 ，教读者怎么用 AI 做图文排版、角色生成、场景设计等等。 我当时就想，如果之后想去做日本市场，可能可以跟这些团队联络一下，挺有潜力。 现场空间布置一边是一个类似放映厅的区域，摆满了不同大小的电视和屏幕，循环展映不同竞赛单元的获奖作品，有纪录片类的、社交媒体方向的，有长片短片、横屏竖屏的各种形式；另一边则是 networking 区，大家就在那边social、认识人，讨论从工具到创意的一切。 这样的场合，最有意思的其实不是技术本身，而是你能 看到一群来自不同背景的人，正一起摸索一种“新创意工业”的可能性。 然后是可灵，我觉得特别值得提一下—— 你看其他基本都是海外公司，而可灵作为一家中国公司（快手旗下）却 在全球化上走得非常坚决 。 他们现在 直接把国际化团队单独拉出来运作 ，你去看就能发现：可灵的国内站和国际站是两个完全不同的系统，团队配置、市场策略也是 两套体系 。 海外合作这块，负责人也是有长期海外经验的，明显是奔着长期国际化布局来的。 这次活动里有个环节是所有参赛选手票选出的 Top50 AI 工具，可灵也在其中 。而在展映区域里，展示了很多入选作品——你从它们的官网还能找到这期的获奖作品列表，能直观看到目前一线创作者在用哪些 AI 工具、在创作什么内容。 我看到有几个做动画的作品，尤其惊艳——人物细节抠得极好，不说你根本看不出来是 AI 做的，已经在逼近“真假难辨”的边界了。 在这个活动上，你能感觉出来大家在工具上的能力，其实没有差太多,差的是预算和生态。 国内没钱，也没大甲方，没人为你的实验买单。 在美国，他们能做这些，是因为背后有愿意出钱的甲方。 可能是原来的特效公司、游戏公司、大学、各种创意机构——就有人花钱买他们做的东西 。而且你看他们一堆 sponsor，有的是做工具的公司，有的是电影工作室或创意公司，本身也需要这些内容。 这些公司自己也会出片，也愿意出预算去试新东西。 所以这些创作者很多想法是有 budget 可以撑着去实现的。 你试想一下，如果你手里有几万美元做一个概念短片，你敢想敢做的程度会完全不一样。 “在国内做 AI 视频，你能卖给谁？文旅？能接的项目太有限了。” 而且国内甲方能接受的东西也很窄，很多风格或者题材根本没法碰。 不是你能力不行，是环境不行，是市场不接纳。 所以我觉得本质上能力没差，是生态系统不一样。 然后你看他们参加活动的时候，比如 Odyssey，你在 现场随便遇到一个人，胸牌一看就是大厂的 ：Runway、某个电影工作室、Hydra……他们的办公室就散落在旧金山、湾区附近， 线下活动一多，碰撞自然就多，很多合作可能就在现场聊着聊着就成了。 “他们的 创作生态浓度太高了 ，而我们很多人连身边都找不到一个聊得来的同行。” 这些人今天在这个活动上碰头，明天又在另一个活动上再遇到。他们习惯这种线下交流、合作滚动的方式——新的创意、项目、甚至工具的诞生，很多时候就源于这种随机碰撞。 这种“创作者高度集中 + 甲方愿意买单 + 线下频繁碰撞”的生态，是我们现在很难复制的。 感谢大家能看到这里！ 受篇幅限制，本次分享的内容我们拆分成“设计与工具相关”（本篇）和“创业与生态相关”的两篇，以下内容放在第二篇👇 💰 ai降低开发门槛的时代，如何“快准狠”地挖掘市场需求，快速赚钱？ 🧊 为什么在中国市场小而美的 App 注定是“死路一条”？ 🤔那些你以为一定会掏钱的用户，为什么连试都不愿试？ 🧠中美不同的退出机制：为什么“怎么退出”这件事，可能比“怎么开始”还重要？对独立开发者的影响远超想象！ 点点“关注” 下次做客不迷路 👇 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/9ymGJ8Un... https://mp.weixin.qq.com/s/9ymGJ8Un... DaliHackersAndPainters 2025年05月17日 21:35 美国 作者：迷人程序员 上周末，大理黑客与画家的第七次分享会顺利进行！🎉小凯的团队作为 canva 的第一大AI应用开发商，受canva官方邀请，参加了 Canva Create 2025大会，以及一系列发生在湾区的ai活动 ，让我们跟随小凯的分享来一起看看: 🌊 旧金山 ai 前线的 builder 们都在做什么？ 👏 全场鼓掌的功能，在开发者眼里却不值一提？ 📈 为什么Bind看起来不如Cursor，却能在7天预售中获得15万美金？ 🛠️ 中美创作者的工具能力接近了，真正的差异在哪里？ （受篇幅限制，本次分享的内容我们拆分成“设计与工具相关”和“创业与生态相关”的两篇，以下内容放在第二篇👇） 💰 ai降低开发门槛的时代，如何“快准狠”地挖掘市场需求，快速赚钱？ 🧊 中国市场小而美的 App 注定是“死路一条”？ 🤔你以为一定会掏钱的用户，为什么连试都不愿试？ // 关于分享人 Canva第一大AI应用开发商 | 微软前工程师 小红书前30的员工 | 享物说联创 卡耐基梅隆校友 4年数字游民 | 连续创业者:从0做到1亿用户 首届大理瓦猫之夏召集人 Web2/3六边形战士 | AI独立开发者社群主理人 01 Create 2025 大会 颠覆者法则： 在巨头垄断的领域， 做‘降低门槛’的生意 Canva 是 一家尚未上市的 全球前十名独角兽公司 。截至 2024 年，其估值约为 320 亿美元，位列全球最有价值的未上市初创公司之一。 Canva 与 ByteDance、OpenAI、Stripe 等公司一同进入全球前十大独角兽榜单。 Canva 联合创始人兼 CEO Melanie Perkins曾被《福布斯》评为“全球最具影响力女性”之一！ 跟苹果每年办WWDC一样，canva会让让整个生态内的 开发者、创作者、上下游合作商 齐聚一堂，像一个嘉年华一样，大家在一起进行交流讨论。 大会上发布了一系列canva整体和功功能的更新： 🗂️ All in one 统一工作区：将之前垂直功能的入口统一，用一个文件管理不同的类型的内容 🧩 AI编程：不需要会编程，就可以实现小组件，比如可以设计投票互动 💬 对话式AI设计；批量内容生成 📊 数据可视化：低门槛直接生成漂亮的图表和可视化报告 "Canva还蛮会办活动的！" 大会上打动小凯的一些点： 🎯①充分接触用户 每个功能模块都有一个“小摊位”，比如账号问题、教育场景、设计操作等，都能现场上手体验，遇到问题还能 立刻问到产品经理 🎤②每位合作伙伴都有机会上台分享自己的真实案例和实操经验 比如多邻国那场“小鸟的葬礼”营销活动，就是一个刚入职的实习生拍板主导，没想到火到出圈，她分享了做这个事情的思路 大家关注的重点都是如何做事，以及他们 在这个时代如何利用这样的机会去做以前可能做不到的事 🧩③给开发者的仪式感拉满 Canva 还给开发者们安排了专属区域，把头部应用的 logo 都打印出来了， 等于是给开发者一个去互动的机会，因为所有的社区的用户 大家知道这个东西是你做的 都会上来和你合影，有一种自己做的东西被认可的成就感，这个感觉很好！ 💡过程中有一个比较有趣的观察，就是这个生态里的信息差还是比较明显的。 有很多产品的用户是会写prompt，能够熟练使用不同的AI工具来完成任务，但canva的用户更多像是老奶奶，圣诞节要做贺卡给孙子或者是家门口卖披萨的小店主，要做一个自己披萨这个外卖的海报，或者是刚毕业的学生，要做一个自己的简历之类的， 这些对他们的生产力提升非常明显， 因为之前他完全不知道该怎么做，没有什么好的替代方案。 就像bind，可能它的功能和界面都不如cursor，但我觉得 它还是能抢到很大的市场份额。 这个和 Canva 发布AI功能时的场景很像——虽然 在我们这些开发者眼里它平平无奇，但现场所有人都起立鼓掌 。 👆bind 👇cursor 所以问题的关键是—— 🔑谁先触达到这群‘非技术用户’， 谁就能先赚到钱。 比如现在市面上有成百上千个在做AI生成应用的网站， 有的还搞出很有噱头的营销 ，像之前有个项目说‘我把CEO炒了，现在AI是我们的CEO’，就是为了吸引眼球。背后创始人是个中国女生，之前还拿过OpenAI的钱，主打的就是 ‘连AI是啥都不懂’的那类人。 这些人可能是要结婚的新娘，想做一个会动的电子请柬；或者是街边小店老板，需要快速做一张招牌。 这些人以前从没接触过设计软件，所以当AI工具一出现，他们觉得‘好神奇’，也愿意为它买单。 📉 而面向开发者的AI市场，早就内卷了 你很难卷得过像Copilot、Cursor这种原生AI团队。 所以说，现在AI产品的机会不在‘更强的功能’，而在‘更精准的定位’：找到那个真正‘被AI改变生产力’的用户群体。 02 AI designer day 从工具、方法论到生态： 在旧金山看见创作的下一站 Creativity isn’t limited by tools ① 真正愿意付钱的是广告主 💰 在AI生成视频这个赛道里，真正愿意付钱的是广告相关的内容，他们有预算、有转化需求，愿意为效果买单。相比之下，普通用户做视频发抖音只是“玩一玩”，很难收上钱。 所以现在AI视频领域最先跑出来的，还是广告素材生成。 ② 美国一线的创作者非常全能！ 🎨 Daryl Anselmo 是一个在美国发展的加拿大裔创作者，履历非常硬核：既能写代码、又会设计、做音乐、拍视频，在 Stanford 担任过创意总监，多个项目被收购，是真正意义上的“全能型创作者”。 他分享了自己对 工具演变周期 的观察： 大多数创意工具都有一个从旧范式走向新范式的过程。原有的工作方式逐渐失效，新的方式出现但尚未被主流接受；越过“早期采用者”的门槛后，新方式才逐步成为主流,就像 “创新扩散曲线”（ diffusion of innovation ） 那样。 他认为我们现在正处于一个 “新旧交替期” ——Photoshop 这类传统工具还没办法完全丢，但新的 AI 工具也必须掌握，未来或许会形成一个全新的工作范式，把旧工具彻底替代。 👆 他展示了一张工具进阶图谱： 入门阶段你可以只学 GPT 4 和 Midjourney，进阶后可以了解复杂工作流、自己部署模型、玩音频合成，甚至微调训练。他自己就是那种“所有工具都得亲自摸一遍”的人，然后在具体工作中挑选最合适的组合使用。 他还在个人网站上分享了大量作品和完整制作流程。 https://www.darylanselmo.com/ 我觉得， 真正一线的顶尖的创作者，往往是不给自己设限的。 他们不会说，“我是个 designer”或者“我是个 developer”，他们更关心的是—— “我脑子里这个创意，怎么能完整地表达出来？” 如果表达需要图，他们就用图形工具； 如果是视频，就用剪辑软件； 如果是互动性的，就直接写代码； 甚至是 C++ 这种“工程感”很强的语言，他们也能写，甚至会为了某个功能去改工具本身。 ✨他们的身份不是被技能定义的，而是被他们想做的东西定义的。 他对AI工具的态度也是没那么惶恐 ,他经历过好几个时代,经历过很多技术浪潮。 90年代突然有一天，大家说不拿笔画图了，要开始学 Maya。他也就去学了。又有一天说要 3D 动画了、要 AI 了，他也跟着学。他完全不焦虑工具的变化，反而觉得每一波浪潮都很有趣。这一切工具都是为自己目的所用，然后需要什么就学什么，然后就用。 💡我觉得这种人就很给我很大的振奋！！ 在国内，我们经常会觉得“ 我已经学了十个工具了，还要学吗？” 但其实，真正厉害的人从不纠结学多少工具，而是始终围绕“我要实现什么”。 你再去看中美工具产品的区别也挺有意思的： 中国很多工具喜欢“大而全”，一个 App 恨不得塞进十个功能。 🛠️但国外很多创作者的工作流里，反而更习惯用两三个独立的、专注的小工具协同完成工作。 你去看他们的车库，墙上钉着 300 件不同用途的工具，每一件都小巧精准，干一件事，但组合在一起非常强大。 所以别急着定义你自己是个什么工种，也别被工具数量吓住。 如果你是被创意驱动的，只要想做，就总能找到方法。 ③ Saas 工具最关键的是方法论 🧠 Miro是一个在北美协作场景用得很多，本质上是一款在线共享白板。 它现在也可以像使用 Figma 一样，通过简单的 prompt（提示词）来生成 UI 原型，甚至可以 直接从草图生成界面 。 分享这个工具的人也很有意思—— 在这种大的SaaS 公司，会有一个专门的角色，类似“布道师”或者“社区大使” 他们不是产品经理、设计师或开发者，而是专门负责到处打 call、就是专门帮他去，这个 role 就是要他这种 半官方半非官方的身份进入他的用户社群 或者进入开发者的社群去让更多人使用。 它不止分享了一个工具，你知道 saas 工具背后带的都是它这个工具所代表的方法论，所以它主要是分享它这个方法论。 ④ 改URL参数👉自动处理图像 🧩 images的创始人原本是 Google 的 web 前端开发者，现在自己做了这个项目，非常有意思。 它的核心功能是—— 通过修改图片 URL 参数，触发 AI 自动处理图片内容，你甚至不需要打开任何图形界面工具，也不需要调用 API。 简单来说，你把图片托管到他们的服务上（已经接入了各种 CDN），然后只要在图片 URL 后面加一个参数，比如 ?bgm=1，系统就会自动帮你把图片背景去掉，返回的就是一张已经移除背景的新图。 比如你上传了一张 T 恤的产品图，通过修改 URL 参数，像 bottom=grey&model=xxx，它就能帮你生成不同模特、不同颜色的效果图。 如果你加上 motion 相关的参数，它 甚至能帮你生成一段动态视频演示 。 已经有不少大公司在和他们合作， 做产品素材的自动化更新。 这种方式对电商、广告、内容创作者其实非常友好：省去大量重复劳动，把“动图生成”“模特替换”“素材更新”等工作，直接交给参数 + AI 来完成。