对话即刻2.5 lab技术负责人：做AI应用会优先考虑利润

AI大模型每一次升级，背后都有一批依赖单点能力的AI应用产品，其壁垒被进一步压缩，甚至失去独立存在的价值。这让AI应用创业，始终笼罩着一种不确定性。

即刻旗下2.5 lab的技术负责人夏俊晨，目前正重点开发一款AI旅游翻译应用kulikuli。他坦言，最担心的竞争对手其实是Google translate。他跟团队每天都在面对快速变化的市场环境压力，这几乎是所有AI应用团队的日常状态。

不过，在他看来，真正的大模型厂商和AI应用创业者，打的是两场不同的仗，各自诉求不一样。小公司更关注如何做一个赚钱的产品。此外，创业公司关注的一些赛道，在大厂里很容易被边缘化。一旦被边缘化，小公司就还是能活下去——缝隙始终存在。

即刻孵化最成功的产品是播客平台小宇宙。大约四年前，即刻内部成立了2.5 lab，这个部门的主要任务就是做AI创新项目。部门名字的由来，是想为那2.5%的早期尝鲜者做产品，探索AI能解决哪些过去解决不了的问题，或者重新优化那些已经存在的问题。

过去几年，2.5 lab先后孵化出开源AI客户端Chatbox、主打“一个界面同时用多个大模型、并排对比输出”的ChatHub、kulikuli以及自律工具“自律石头”等多个产品。夏俊晨透露，虽然用户规模不算大，但这几个产品都已经盈利了。

在规模拓客与利润之间，他优先选择了利润。

过去十多年，互联网产品几乎遵循同一套增长公式：免费获取用户、快速扩大DAU，再寻找商业模式。但AI时代，这套方法开始失效。原因很简单——成本。

与传统互联网产品不同，AI服务无法以极低边际成本无限扩张。每一次模型调用和服务交付，都会带来实际成本。随着调用规模扩大，Token成本迅速成为“吞金兽”。夏俊晨用实际体验证明了这一点：几乎所有AI应用都会遇到同一个问题——Token成本往往占到整体收入的70%左右。一天收入1000元，可能有700元都要支付模型费用。在这样的成本结构下，再按照互联网时代“烧钱换用户”的方式做增长，几乎难以成立。

与此同时，一级市场也不会愿意单纯为用户规模买单。相比DAU、下载量，投资人如今更关心收入、ARR以及商业化效率是否成立。只有商业模式跑通，证明产品真正有人愿意付费，后续的增长才有意义。

“必须先验证商业化，再做增长。”在夏俊晨看来，这已经成为AI应用创业的新顺序。而kulikuli能够从一个一度接近被放弃的“玩具项目”成长为拥有数百万用户、实现盈利的产品，正是沿着这一路径走出来的。

据悉，kulikuli刚推出时前三个月是免费的。当时夏俊晨因为成本压力，一度不知道这个项目该何去何从，甚至聊过“要不就停掉这个项目”。后来他们试着加上付费，结果真有人愿意掏钱，最后才把这个项目跑正。

如今，kulikuli总用户超过300万，基本是海外用户。团队约10人，有不错的盈利收入。夏俊晨认为，因为Google translate的翻译效果还达不到kulikuli，所以kulikuli依然还有生存空间。至于为什么Google translate反而做得不如一家小公司的产品好，他的判断是：旅游翻译这类场景对谷歌这样的大公司来说太偏远、太不赚钱。而kulikuli能做好，是因为“团队很多精力投入在这上面，也有我们工程的一些积累”。

除了产品竞争力外，如何尽可能降低模型成本，也是开发团队必须要考虑的事情。夏俊晨透露，在保持质量不变的前提下，通过类似腾讯云TokenHub这样的服务，把成熟场景的成本砍掉50%到70%是可行的。

生存一旦解决，野心也会长出来。夏俊晨说，这有点像“升级打怪”——爬过一座类似kulikuli这样的山，团队就不太想再爬同样的山，会想找更高的。2.5 Lab做新项目其实没有固定赛道，也没有设立所谓的客观评估系统。他说：“更多是主观的”。如今在WorkBuddy等Agent工具辅助下，任何岗位的人，只要提出一个产品想法，做出原型，并能够持续推动，就有机会组成团队，把项目真正做出来。