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Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 畅谈 AI 战略、创业切入点与 DeepSeek 启示

近日,人工智能公司 Anthropic 备受瞩目。不仅推出了性能强大的 Claude 3.7 Sonnet 模型,还在融资方面取得了显著进展。Anthropic 首席产品官 Mike Krieger(前 Instagram 联合创始人)在近期的一次访谈中,分享了对于 AI 行业发展、产品策略和未来趋势的独到见解。

Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 畅谈 AI 战略、创业切入点与 DeepSeek 启示-1


 

平衡创新与信任:AI 产品的发布之道

Sam Altman 曾提到,初创公司的一大乐趣在于可以快速发布产品,而不必追求极致的完美。然而,随着公司规模的扩大,每次发布都承载着巨大的压力。

Krieger 对此深有体会。他认为,不同于初创公司可以采取更激进的“快速行动,打破常规”的策略,也不同于大型企业过于保守和缓慢的发布节奏,Anthropic 试图在两者之间找到微妙的平衡点。尤其是在 Anthropic 拥有了数百万用户后,如何在快速迭代和用户信任之间取得平衡,成为了一个关键问题。

为了适应不同用户群体的需求,Anthropic 探索了“选择加入”(opt-in)机制等灵活的发布方式。例如,在 API 产品中,用户更看重可预测性和稳定性,因此可以采用“选择加入”的方式,让用户自主决定是否尝试新功能。但在面向消费者或企业级的产品中,这种方式可能并不适用,因为用户更期望获得持续改进和优化的体验。

Krieger 坦言,Anthropic 仍在积极探索最合适的发布节奏。他们希望尽快将新功能推向市场,以便及时获取用户反馈,但同时也意识到,随着公司知名度的提高,以及越来越多的人开始依赖 Anthropic 的产品来完成工作,他们不能再像以前那样随意对待发布。

 

模型之外:构建 AI 产品的护城河

Krieger 强调,Anthropic 的目标不仅仅是成为一个“模型提供商”,而是要成为客户的“AI 合作伙伴”。这意味着要与客户建立更深度、更长期的合作关系,而不仅仅是提供“输入文本,输出文本”的 API 交易。

为了实现这一目标,Anthropic 高度重视第一方应用(First-Party Product)的战略价值。Krieger 认为,第一方应用不仅能增加收入来源,更重要的是能够加速学习、提升模型能力、建立品牌忠诚度,并构建更强的竞争护城河。

他以 Claude Code 为例,指出通过内部试用第一方工具,可以直接获得模型改进的反馈,从而加速下一代模型的迭代。此外,第一方产品也更容易建立用户粘性和品牌忠诚度。

不过,Krieger 也承认,在第一方产品的开发方面,Anthropic 还有很大的提升空间。他坦言,公司在第一方产品上的投入还不够,导致迭代速度较慢,这在一定程度上影响了 Anthropic 在市场上的竞争力。

 

差异化竞争:AI 创业的机遇与挑战

在谈到 AI 创业的机遇与挑战时,Krieger 认为,最有价值的领域将是那些拥有差异化市场策略、对特定行业或特殊数据具有独特知识的地方。他特别提到了金融、法律和医疗保健等领域,认为这些领域的复杂性和专业性,为 AI 创业公司提供了构建长期竞争优势的机会。

Krieger 指出,AI 和产品设计的关键在于,必须在展示未来愿景和利用模型当前能力之间保持微妙的平衡。创业公司可以适度“过度承诺”,以吸引早期用户,但对于已经拥有成熟产品和用户的垂直 SaaS 公司来说,则需要更加谨慎,避免因 AI 功能不完善而破坏用户信任。

他还强调,创业公司应该“为未来的模型构建产品”。他提到,很多创业公司的产品,直到 Claude 3.5 Sonnet 或类似的突破性模型出现才真正起飞。这意味着,创业者需要积极探索领域,对当前模型的局限性保持敏感,并积极尝试下一代模型。

 

DeepSeek 的启示:技术、营销与产品的多重思考

Krieger 还谈到了他对 DeepSeek 的看法。他认为,DeepSeek 的出现,让人们意识到中国在 AI 领域的技术实力不容小觑。

他指出,低估或继续低估中国在 AI 方面的能力,将是一个巨大的错误。他以 Instagram 在中国被屏蔽后,涌现出的一系列平行创业公司为例,指出这些产品通常质量很高,展现出很多创造性思维,并且也实现了大规模应用。

对于 DeepSeek 的崛起,Krieger 认为,这既有技术层面的原因,也有市场层面的因素。在技术层面,DeepSeek 的一些做法值得 Anthropic 借鉴和思考。但在市场策略和市场地位方面,DeepSeek 对 Anthropic 的影响相对有限。

Krieger 特别提到了 DeepSeek 在营销方面的成功。他认为,DeepSeek 从默默无闻到在很多圈子里比 Claude 更出名,这与当前的世界局势,以及“DeepSeek 更便宜”的叙事密切相关。他坦言,Anthropic 在对外讲述 Claude 的故事方面做得还不够,没有充分展现 Claude 的独特之处。

DeepSeek 的崛起也让 Krieger 意识到,Anthropic 应该更快地将一些想法推向市场,而不是过分关注每个细节的完美程度。他认为,有时体验的新颖性本身就很有价值。

此外,Krieger 还观察到 DeepSeek 在新兴市场的使用率和留存率很高,但在西方市场却并非如此。他认为,这可能与 DeepSeek 在不同市场的用户画像和市场策略有关。他指出,对于 DeepSeek 和 Anthropic 来说,产品能否保持持久竞争力的关键在于,谁能率先实现 AI 在工作和生活中的深度应用,并随着时间的推移可持续地发展。

 

模型能力与用户体验:AI 产品设计的核心

Krieger 强调,模型质量与产品用户体验(UX)之间存在着强相关性。他认为,要成为一名优秀的 UX 设计师,就必须同时考虑模型质量。

他指出,如今的设计师、产品经理,尤其是工程师,都需要思考如何围绕一个根本上不确定的系统设计脚手架和产品。这意味着模型质量、提示词工程等所有后端的东西,都成为了产品设计的一部分,并且会对产品产生直接影响。

Krieger 认为,未来的用户不需要自己选择模型。他用“抽象泄漏”来形容当前大多数 AI 产品的设计缺陷。他指出,用户需要选择模型、理解模型的工作方式、进行提示词工程等,这些都是不应该发生的事情。他希望未来的 AI 产品能够做到“让提示词工程对用户完全透明”,让模型通过对话来澄清用户需求,而不是让用户去区分谁是优秀的提示词工程师。

 

代码生成与软件开发:AI 带来的变革

在谈到 AI 在代码生成和软件开发方面的应用时,Krieger 认为,Claude Code 的核心价值在于提升开发流程效率,而非取代 IDE。

他指出,Claude Code 非常擅长处理那些需要在不同环节之间进行智能协作的任务,例如更新后端、创建前端、提交翻译等。他认为,在 IDE 和完全自主的 AI 之间,存在着一个中间角色,即 AI 智能体。

Krieger 认为,未来软件开发人员的角色将发生重大变化。他们需要掌握跨学科的技能,成为“多面手”,既要懂产品,也要懂技术。此外,代码审查也将发生变化,软件开发人员将从主要的代码编写者,转变为主要的任务委托者和代码审查者。

 

通用性与专业化:AI 产品的发展方向

在谈到 Anthropic 的产品发展方向时,Krieger 强调了通用性的重要性。他认为,即使 Anthropic 选择了一个特定的目标用户群体或垂直领域,他们构建的产品也应该具有通用性,可以在底层架构层面支持多种应用场景。

不过,Krieger 也承认,专业化的工作流程知识,对于构建具有长期竞争优势的产品至关重要。他以专业翻译人员为例,指出他们可能需要一些针对翻译工作流程的特定功能。

他认为,在专业用例和由此解锁的工作流程方面,AI 具有巨大的价值。但在消费级甚至轻专业级(prosumer)方面,从基础 AI 产品的角度来看,模型已经足够好了。

 

数据、算法与评估:AI 发展的关键要素

在谈到 AI 发展的关键要素时,Krieger 认为,改进模型训练环境,使其更好地反映真实世界的复杂任务,是当前最大的挑战之一。

他指出,即使在软件工程领域,软件工程师的工作也不仅仅是编写代码,还包括理解需求、制定时间表、与团队协作等。目前还没有合适的评估方法,能够很好地模拟这些复杂的工作流程。

在谈到数据问题时,Krieger 认为,为了改进模型,需要混合使用人类数据和合成数据。他指出,优秀的人类数据可以用来引导模型,而合成数据则可以让模型在各种环境中进行探索和学习。

他还提到了模型“氛围感”(Vibes)的重要性。他认为,模型的“感觉”是一种非常主观的、类似人类的方面,很难进行量化评估。因此,既要有关于这些软性技能的数据,也要有评估这些技能的方法。

 

开源、蒸馏与商业化:AI 行业的热点话题

在谈到开源和蒸馏等行业热点话题时,Krieger 认为,蒸馏技术并非解锁 AI 能力所必需的,而且还会带来其他问题,包括国家安全和服务条款方面的问题。

他指出,为了让技术进步以当前的速度持续下去,并实现长期可持续发展,实验室需要能够将所有的训练和创新商业化。他认为,找到合适的商业模式至关重要。

对于 Llama 的发布,Krieger 认为,这并不意味着模型本身没有价值,所有价值都在于数据。他指出,价值在于团队的优秀程度、是否拥有所需的基础数据,以及模型在实际用例中的有用程度。

 

AI 的未来展望:智能引导者与人类的伙伴

在展望 AI 的未来时,Krieger 提出了一个引人深思的观点:AI 将超越“工具”或“助手”的局限,进化为“智能引导者”。

他认为,AI 将主动洞察用户需求,指引方向,辅助决策,成为用户达成最重要目标的关键伙伴。未来的 AI 产品将不再仅仅是“我可以问问题,偶尔还能主动提出建议”,而是能够为用户提供独特的价值,帮助用户节省时间,提高效率,成为更好的自己。

Krieger 还谈到了 AI 在延长寿命和人类寿命方面的潜力。他认为,AI 可以加速药物发现和临床试验的进程,为治疗各种疾病带来新的希望。他对此表示非常乐观。

最后,Krieger 强调了“辨别力”和隐私在 AI 发展中的重要性。他指出,随着模型变得更强大,它们也会变得更博学,可能会接触到各种私密或敏感信息。他认为,如何让模型在提供帮助的同时,保护用户的隐私和数据安全,将是一个巨大的挑战。

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