抓住风口
本期要点：AI应用新时代的起点
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
一家公司仅有18人，没有推出任何产品，就拿到了4.8亿美元的种子轮投资，估值高达44.8亿美元。看到这个消息，你的第一反应会是什么？这究竟是泡沫，还是背后真的有什么值得关注却又不为人所知的突破？
这家初创公司名为Humans&，在1月21日，他们从英伟达、亚马逊创始人贝索斯、谷歌风投等顶级机构手中拿到了这笔巨额投资。
值得注意的是，即便是在最炙手可热的AI领域，种子轮融资通常也很难超过5000万美元，而Humans&在一开始拿到的钱就比很多科技公司上市前融到的资金总和还要多。
可他们究竟做了什么？
不少报道称，他们要推出AI版微信。
但其实Humans&不是要开发一个新的聊天软件，而是一套协作AI系统。他们内部将这套系统称为“H& Core”，目标是作为插件植入现有协作平台。
在我们看来，Humans&的高额融资并不是泡沫，他们是要打造一位隐形的数字同事，理解对话的上下文，保持长效记忆，并主动探询信息和满足需求，这远比做一个聊天工具更重要。这标志着AI将从被动应答转向主动服务，而这也将是复杂服务的开端。
主动服务
首先，我们认为，要注意的是，Humans&的核心目标是实现主动服务，而这将是AI从工具变成服务的关键一跃。
当前绝大多数AI，都是你问它答，对话结束，服务停止。这种交互模式就意味着AI始终是被调用的工具，而不是持续存在的伙伴。
我们反复指出，真正有价值的复杂服务，需要具备四个特点，即专家级、个性化、持续性、普惠性。其中，持续性是当前绝大多数AI工具难以解决的问题。
但这无疑难以满足用户的需求。
就以健康管理为例，如果AI只针对用户某个时间点的健康数据进行回答，那么它很难为用户提供持续、可靠的健康监护；只有当AI能主动分析数据并每日给出个性化建议，特别是你用得越久，它对你的了解就越深，提供的建议就越准，才能形成持久的用户依赖与价值。
虽然Humans&还没发布新产品，但从已有信息可以判断，他们的目标正是解决这个问题——赋予AI主动性，从而为用户提供连续的服务。
Humans&的CEO Eric Zelikman，此前曾参与研发名为STaR（自我教导推理者）的算法。现在，他们在此基础上进行了升级，让AI不仅能预测下一个字，还能预测缺了什么关键信息。这是目前大多数大模型所匮乏的。
例如，在持续接收了用户提供的健康监控数据、体检报告以及用户和医生的沟通记录后，或者当用户很久没有更新数据时，Humans&会主动分析，发现其中缺失的信息，并向用户发出提醒。这就一定程度上实现了持续的主动服务。
当然，为实现连续服务，仅有主动性还不够，还需要长效记忆和对用户有足够的理解。
不同于传统大模型有限的上下文窗口，或RAG检索技术，Humans&会把关键信息按照关联关系进行结构化存储，从而可随时调用。
他们还应用了“长程强化学习”技术（Long-horizon RL）。传统AI只能处理短期任务，在长对话或多步骤任务中就会丧失目标感。Humans&能让AI执行数小时甚至数天的复杂任务，不会因为任务的时间跨度变长就失去连贯性。
例如，在团队协作过程中，Humans&会把团队的决策逻辑、成员偏好、历史共识等信息沉淀下来，自动观察团队沟通动态，在合适的时机主动提出建议，并从头脑风暴一直跟进到方案落地，陪伴整个流程。
这种自发获取信息、自主纠偏、持续记录并主动沟通的能力，共同构成了连续服务的基础，让AI有望真正成为一个有持续性记忆和自主交互能力的同事或助理。
价值
理解了Humans&在做什么，我们也就能发现，它比其他AI更具商业价值。
目前AI产业的竞赛焦点还集中在提升模型的智商上，OpenAI的ChatGPT智商180了，谷歌的Gemini智商就要200。然而，对于大部分用户而言，AI的智商早已足够应对日常任务。那么AI究竟该如何继续为我所用呢？
那就是补足短板。
从组织的层面看，个体智力的提升，所带来的价值远不如对群体协作效率进行优化。如果内部沟通低效、共识难以达成，那么再聪明的人凑在一起也是徒劳。
目前看，Humans&准备要解决的正是团队协作的问题。它们不准备再为市场增加一个智商超高的AI，而是要打造一个高情商的AI，通过分析对话语境、语气及历史互动，成为沟通的润滑剂。
例如，当一名成员说“这个方案我有些担心”，这样模糊的表达容易导致团队其他成员的误解，影响协作效率。
Humans&则将基于对该成员一贯风格和项目背景的了解，主动分辨这种“担心”的可能原因，究竟是预算、还是可行性、还是其他什么风险，并适时给出行动建议，让讨论聚焦。
要知道，人类受认知限制，能够维持稳定、深度协作关系的圈子大小存在上限。比如基于“邓巴数”理论，一般认为这个上限约为150人。而这从根本上制约了大规模深度协作的效率。
Humans&有望打破这一限制。未来，大家再也不用频繁对齐颗粒度了，大规模的团队也能像小团队一样默契和高效。这本身就具有极大的商业价值。
更进一步看，未来企业中必然会出现越来越多专业AI工具，用于文案、编程、设计等具体任务。若将这些AI也视为协作伙伴，我们也无疑需要一个高情商的AI来协调人和AI、以及AI和AI的协作，避免信息混乱，答非所问。
以我们自身为例，我们一直希望把多年积累的科技产业分析框架与方法论，系统化地融入课程与内容创作中。但这个过程依赖持续的手动总结、编写提示词和反复调试，不仅要耗费大量人力，效果也不尽如人意，最关键的是无法自动化。
而Humans&就有可能满足我们的需求，能持续理解我们的知识体系、创作意图和协作流程，提升我们的协作效率，并能调用各个AI工具自动化输出符合我们特点的内容，我们自然也愿意为此付费。
所以，尽管短期内Humans&将主要服务各大企业，公众或许很难接触到他们的产品，但它将创造一个新赛道，给用户带来可衡量、可感知的价值，也就将获得对应的丰厚商业回报。而且，也许个人版的Humans&也会很快出现。
我们认为，Humans&也标志着一类新公司即将涌现，它们不再局限于旧有路径，而是要用AI解决过去无法解决的痛点。而这种AI应用范式的转变也注定会孕育出巨大的商业成果，这恰恰是这个时代真正令人兴奋之处！
不知是否又引起了你的什么思考？欢迎在评论区分享！
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