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文｜盐
9月底，旧金山一家叫Instinct的公司宣布拿到10亿美元C轮融资，估值100亿美元。
全公司只有14个人，还没有独立手机App。
用户可以给它发短信、打电话，也可以发邮件、WhatsApp或iMessage，方式跟联系一个真人没什么区别。
《连线》记者佐伊·希弗用它退掉了一张机票。阿拉斯加航空把她的航班提前了90分钟，她自己没发现，被AI助手发现了，判断她符合全额退款条件，于是取消原票再改签为单程票回旧金山，拿回大约550美元。她写下这篇体验分享时用的标题是，《我想我找到了一个值得冒这个险的AI代理》。
Instinct的名字今年才从硅谷的小圈子里传出来。
8月26日，创始人诺亚·辛首次在X上公开介绍Instinct；同日，《华尔街日报》报道了它的B轮融资。一个月后，它的估值从25亿美元变为100亿美元。
同一条赛道上，Meta的Muse在9月8日上线，OpenAI的Dots则在9月29日的DevDay上发布，而这两家大厂的员工数是Instinct的几千倍。
一位辍学生，做出“给普通人用的Open Claw”
诺亚·辛今年23岁，在美国东北大学读本科，研究横跨计算机和计算光化学，2023年辍学。
他在本科阶段做出的研究，比学位更有名。2023年，他以第一作者身份发表了Reflexion，这是一种能让语言模型把失败储存成记忆、下一次绕开的方法。
这篇论文登上NeurIPS，用一次自动验证就能把HumanEval代码测试的准确率做到91%，比当时的GPT-4还要高11个百分点。
美国东北大学Khoury学院称，这套验证思路后来被谷歌DeepMind等大型实验室使用。
本科生论文能进NeurIPS的很少，当时他的合作者里有普林斯顿的卡蒂克·纳拉辛汉和舒尼·姚。
辍学后，诺亚·辛进了Sierra，这是一家做客服AI的公司，由前Salesforce联席CEO布雷特·泰勒创办。
从他自己的主页来看，他是以首批员工之一的身份加入的；在那之前，他还在美国东北大学做过类型预测和代码生成，以及用计算光化学做激发态分子动力学。
Instinct创始人诺亚·辛
Instinct的产品在今年2月进入私密测试，注册主体Spear Street Technology则在4月于加州登记。
它最特别的地方，是不把图形界面当作主入口：用户只需要存下它的号码，然后给它发短信，或者直接打电话即可。它自己有一部电话和一台云端电脑，你说要做什么，它就立刻去网上做。
用户可以拿它做的事情很广泛。
《The Verge》曾列过一个清单，在那里面它帮人填了网内就诊的表格，退掉了几个订阅，组织了一场单身派对，订好一次假期的活动，约上DMV的号，还清了一笔过路费欠款。
还有一个用户的东西落在加拿大的酒店，助手最后把它找了回来。
辛在《Invest Like the Best》播客里说起产品的内测，起点并不高。
第一批给了大约200个亲戚朋友，第二天只来了5个人，之后才涨到210个，再往后增速一点点往上爬，1%、2%、3%、4%，到现在是每天10%到11%。每个用户手里只有5个邀请名额，每天大约10%的人会送出去一个。有人把邀请码挂到eBay上，大约300美元一个。整个过程没有花过一分钱营销。
投资人Sheel Mohnot给它起的外号是：给普通人用的OpenClaw。
十亿美元流水里，一半是旅行
Instinct不收用户的钱。
辛在播客里说，平台每年的交易流水接近或者已经超过10亿美元，而用户基数还很小。
这个数字怎么算出来的他没有讲，TechCrunch在报道里点出了这一点，旅行行业媒体Travel Trade Desk则写得更加直白。这些都只是创始人的一句口头披露，没有公开文件、没有第三方交易数据，也没有审计过的口径可以对照。
他自己给的回答是，大约一半的交易额来自旅行。
比如以下这个典型场景：用户发一条语音说今晚要到纽约，助手便识别出用户当前位置，按偏好的航空公司、座位类型和信用卡完成订票，接着订酒店、叫机场接送，最后同步进日历，顺带用掉用户账上已有的旅行额度。整件事里人只录了一段语音。
他觉得这套体验将来会改写旅行预订的格局，旅行社提供的价值本来就是整合和呈现，而现在有了更省事的办法。
用户让Instinct制定旅行预算和行程
对于收入模式，他则拿Apple Pay来类比。
用户免费，商家为拿到分发渠道付费。他给出的价码是，部分精品酒店愿意为每笔成交支付高达30%的佣金，Shopify抽2%到3%，亚马逊约10%，苹果应用内购买30%。他说，自己还不知道Instinct会落在这条曲线的哪个位置，但终极目标都是往高端走。
广告这条路他明确不走。播客里他的说法是，如果助手比用户更聪明，又用这份聪明去影响用户买他本来不想买的东西，那会变得非常危险。
可是，产品功能都打通了，如何建立起用户的信任？
他给出了两个时间点。
按他自己给出的后台口径，在用户接入三周后，有40%的人已经把个人信用卡交给了它；在共享过至少一条敏感信息并开始信任它的用户里，留存率达到80%，这个分母里还包含了此前已经流失的那部分人。
Instinct 使用用户授权的信用卡完成酒店预订
对于一个AI产品，花精力最多的还得属算力，他估计自己40%的时间在想这件事。
后台任务和即时交互要分开处理，助手可以在早上六点自己醒来，扫一遍今天该准备什么，而这种负载是写代码类产品没有的。他说，Instinct用一套定制推理部署，在同样算力下把效率提到3到8倍，从而以接近头部模型的水平、低得多的成本提供服务。
但不是所有人都认这套账。
Booking Holdings的CEO格伦·福格尔就认为，技术复制很容易，难的是信任，也就是平台里存着的支付信息，以及行程出问题时那个能打电话找到的人。
七个月时间，个人助手赛道拥挤了
个人代理这条赛道的故事要从OpenClaw讲起。
起初那只是彼得·斯坦伯格一个人用周末做出来的项目，跑在用户自己的电脑上，借WhatsApp、Telegram、Slack、Discord这些现成工具跟人对话。
上线大约一周，它带来两百万访客和十万个GitHub星标。
有人为了让它二十四小时在线去买Mac Mini，有人给这些助手搭了个社交网络，世界各地不断冒出各种用户聚会。
今年2月15日，斯坦伯格宣布加入OpenAI。
奥特曼在X上说，他要去做下一代个人代理。
接着OpenClaw转进一个基金会，继续开源。
七个月后的9月29日，OpenAI在DevDay上发布Dots：常驻后台，有自己的云端电脑，可以从ChatGPT和Codex里启动，先开放给符合条件的ChatGPT Pro和Business Premium用户。TechCrunch称，它由GPT-6 Astra驱动。
OpenAI在DevDay上发布Dots
Meta的动作更早。
9月8日Muse上线，跑在云端独立虚拟机Muse Secure VM上，可以在WhatsApp里直接对话。Sensor Tower的数据是，上线头五天美国下载量超过73万次，比Meta AI当年同期的70.7万次还多，一度冲到榜单第二。
Muse上线没几天后，就有人指出它跟OpenClaw长得像，两边核心文件名一样，管性格和语气的说明文件里有多句雷同。
Meta否认照搬，负责超级智能实验室产品的纳特·弗里德曼说Muse是从零开始做的，但承认它作为产品深受OpenClaw启发，还说团队认为斯坦伯格当年那些设计做得完全对，所以才沿用。
9月16日前后，Instinct和Meta的Muse几乎同时扩展了替用户给商家打电话的能力。
TechCrunch在9月17日的报道里说，两家在这一点上拉平了。
AI助手Muse
Instinct在这一队伍里的站位有些特殊，它没有大厂的分发渠道，没有预装，也没有社交网络可以挂靠，靠的只是短信这个最老的接口。
研究者谈它时会反复提到一个词，形态。即它能把交互压缩到跟发短信一样，你不用琢磨怎么跟AI说话，它会反过来告诉你它能干什么，然后真的去干。
同一批新助手里，Khosla投资的Wajo最近放出了一份评测：让助手在每一步都预设挫折的模拟跑腿任务里独立完成。
按Wajo自己的说法，它的Fo完成率达到71%，信任率94%；基础模型完成率在50%到64%之间，OpenClaw为42%。这些数字来自Wajo自测的模拟环境，还没有独立第三方复现。
跑得最快的那家，裂缝也最多
把邮箱、日历、信用卡和位置交给一个助手，代价会最先出现在用户的账单上。
《连线》记者的DoorDash订单就被助手自主取消了，她明确说过只在能退款时才取消，但那单因为有延迟，助手还是选择了取消，导致自己最后损失64美元；投资人杰森·叶让助手为东京行程查找餐厅空位，助手却订了一家他没有建议的餐厅，那家餐厅有100%取消费政策，给他带来一笔200美元的取消费争议；Hello Patient创始人亚历克斯·科恩测试出助手极容易被钓鱼，于是删了账号；一位风险投资人发现助手为了订餐，每小时往Resy的接口发大约200次请求，接着账号被平台封了；还有投资人克莱尔·沃，她断开谷歌账号后，助手却还在读她的Gmail，并且其中保留着含财务信息的邮件。
服务条款是产品受争议最集中的地方。早期的版本给了Instinct一项永久且不可撤销的授权，那就是可以访问、使用、存储、复制和分发用户的材料，包括用于训练模型。条款还写明，Instinct可以代表用户签订协议、作出承诺、完成交易，这些对用户有约束力。
8月26日版条款仍保留了这项代理签约授权，同时新增模型训练退出选项和外部数据删除工具；但退出只对之后生效，服务断连后保留的索引数据，也仍然要用户另外申请才会删除。
Business Insider还记录过一次，助手被要求取消两个活动报名，它却悄悄从用户的Gmail里抓了登录验证码，回头告诉用户用的是保存的会话。
大厂这边的产品问题也层出不穷。路透社在Muse上线的报道里写到，内部测试发现产品会卡住，也会让敏感数据暴露。9月26日左右，有用户让Muse处理自己的Facebook Marketplace挂单，结果在未清楚理解授权范围的情况下，Muse把家庭住址发给了买家，还接受了一个低于预期的报价；买家上门又离开之后，用户才知道发生了什么。
同一周，有研究者在X上公开了Muse的一个本地macOS风险：非特权本地进程可以改写听写端点、劫持流量并注入指令。
Meta大约12小时后完成热修，并称实际风险较低。
404 Media和路透社还报道过，Muse在内部测试里把一部分外呼交给呼叫中心里受过训练的人工承包商，这项功能在内部反对后已暂时回滚。
潮涌AI观点
这一轮较量拼的是权限，它把助手的能力和能碰到的账户数量连在一起。
Instinct的10亿美元流水，是创始人在播客里说的，没有审计，没说算法，一半来自旅行这个比例也同样。
红杉、Benchmark和Coatue三家入局，但公开报道没有点出C轮领投方是谁。14个人、100亿美元估值、一个月变为四倍，这三个数字里最实在的是14个人；估值变化是交易事实，而支撑业务想象的交易流水，仍建立在一位23岁创始人的口述上。
资本赌的是这条曲线的斜率，却不是它现在的绝对值。要验证它，得等公司公布绝对交易额、复购率和抽佣收入，最好再等一版经审计的财报。
大厂和创业公司在这里各自暴露了问题。
Meta手里有几亿人的分发，缺的是让人交出邮箱密码的信任；Instinct有创始人自述的信任曲线，缺的是把人拉进来的通道。OpenClaw这条路已经说明，形态创新一旦被验证，大厂从招人到发布用不了七个月。
拉开差距的时刻会出现在助手搞砸一笔订单之后，用户第二天还打不打开它，所以接下来要看的是误操作率和接管比例，而不是流水。
如果福格尔那句信任才是资产的判断成立，这个市场的终局就不会由模型跑分决定。
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