在AI技术飞速发展的当下，一家AI公司的CEO提出了与众不同的产品理念，引发行业关注。这家公司没有随波逐流地追求用户数量，而是将目光聚焦于服务“高价值用户”。在多数企业以日活跃用户数为核心指标时，该公司却将营收作为首要考量。原因在于，他们发现高价值用户对产品的使用量可能是普通用户的一千倍，部分用户甚至愿意每月支付数千美元来处理高价值任务。因此，公司的目标并非服务海量用户，而是将最有需求、价值最高的用户任务做到极致。
该CEO认为，AI带来的并非平台级别的颠覆，而是一种“技术增量”。这意味着，在许多场景下，传统强者加上AI会变得更强。他直言，强者具有先发优势，且能够更好地利用这一点。AI产品的成本结构与互联网产品截然不同。互联网产品的边际成本趋近于零，可以疯狂扩张用户，而AI产品每次调用都有实实在在的“token消耗”，因此盲目追求用户规模而不考虑价值，很可能行不通。
面对大厂可能采取的低价竞争策略，该CEO表现出从容的态度。他观察到，在专业和高价值领域，用户对价格的敏感度较低，更追求极致的效果和可靠性。例如，有用户询问是否可以通过支付更高费用来获得更好的效果。这表明，在特定领域，用户愿意为优质服务买单，因此定价优化并非公司的重点。
在产品定位上，该公司拒绝成为“唯一的AI入口”。该CEO认为，市场成熟时，用户会自行选择合适的产品。数据显示，在安装了ChatGPT、Claude等主流AI应用的用户中，同时安装该公司产品Menus的概率异常高，说明Menus能够与这些“王牌”产品共存。他坦言，在市场推广方面，公司仍有很长的路要走，目前主要被科技圈用户所了解。
关于AI产品的垄断效应，该CEO认为，AI产品可以垄断一个“类型”，但难以达到类似谷歌在搜索市场的统治地位。例如，ChatGPT建立了“对话式AI”的强心智，但整个AI市场仍处于早期阶段，尚未产生爆发式的网络效应。他分析，搜索引擎的壁垒在于内容，而AI市场的壁垒在于能力。
对于AI的网络效应，该CEO提出了两个观点。一是“原子能力”的网络效应，即每增加一个基础能力，都可能与所有其他能力产生“组合拳”，使AI能力以指数形式提升。二是Agent之间的网络效应，即一个Agent可以调度多个其他Agent，共同完成复杂任务，或融入人的协作工具中提供价值。
在开发者适配方面，该CEO建议，垂直领域的Agent无需为通用Agent做优化。他认为，当前网络世界的基础设施都是为人设计的，通用Agent的使命是让两侧相向而行。公司的做法是分层适配：优先使用标准连接协议，其次通过API文档调用服务，最后通过浏览器模拟人的方式使用网页。
在Agent的设计理念上，该CEO反对“人格化”，主张“纯血派”Agent。他将Agent分为两类：一类是人为设定步骤和规则的“Agent Workflow”，追求稳定性；另一类是由AI智能本身决定任务过程的“纯血派 Agent”。他认为，后者天花板更高，尽管现阶段工作流的可复现性更好，但这是一个可以解决的问题。他尖锐地指出，把Agent人格化是人的自恋，AI的思维模式与人不同，正确的做法是通过技术手段减小犯错概率，同时保持其全能性。
该CEO还分享了一个关键心得：做Agent产品时，实际上是在做“两个产品”——一个给人用，一个给模型用。这需要一套精妙的技术架构将两者融合。例如，公司设有专门的“沙盒团队”维护给Agent使用的“操作系统”，以及“Agent团队”设计能跟上模型快速迭代的架构。公司文化也发生了变化，从“用户有需求就赶紧做”转变为每增加一个新功能都极其慎重，必须保证新能力能让系统整体获得收益。
在海外市场拓展中，该公司深刻体会到“连接”而非“竞争”的重要性。成熟的SaaS生态让不同服务间的互联互通成为常态，作为通用Agent，价值在于能“串接”多个专业服务。例如，该CEO的工作流就是用Menus串联了Notion、Grammarly和Asana三个服务。他认为，与其与每个服务竞争，不如充分利用别人做得好的东西，产生协同效应，避免团队无限膨胀去维护“半吊子”功能，从而更专注在核心的通用智能上。
