一期播客里，Instinct 创始人 Noah 说这可能是史上最兴奋的软件竞赛。这个产品没有 App，发短信、打电话、发邮件都能用，它有自己的号码；用户把衣柜拍照喂进去，它配好一周穿搭并下单，接入银行账户后还会主动替你取消不用的订阅。
那天我在看一期播客，主持人 Patrick O’Shaughnessy 问了一个问题，让我突然愣住了。他说：你们面对的是世界上最大的科技公司，窗口期只有几个月，所需的算力今年一年就超出了预算，你们没有任何分发优势——但你们有一个病毒式增长的产品。你会怎么做？对面坐着的，是 Instinct 的创始人 Noah Shinn。他没有急着回答，只是平静地说了一句话：这可能是有史以来最令人兴奋的软件竞赛，而结局，是以万亿美元计算的。
我听完这期节目，沉默了很久。不是因为那些数字有多震撼，而是因为我意识到，Noah 描述的那个产品，和我们过去几年所有关于 AI Agent 的想象，有一个根本性的不同——它不是一个 app，不是一个工具，它更像是一个真正存在于你生活里的人。而更令我不安的是：这个人，正在以每天 10% 的速度进入更多人的生活。
Instinct 是什么——不是一个 App，是一种新的存在方式Noah Shinn 说，Instinct 是一个 personal assistant（个人助理）。他刻意不把这个产品包装得更复杂，“我不会给它加戏，它就是一个个人助理，但它真的能用。”
但“能用”这两个字，在 AI 产品里其实是最难的两个字。过去三年，我们见过太多让人兴奋的 Demo，却很少有产品能真正陪你把一件事情从头做到尾。Instinct 做到的，是让用户感觉 AI 终于开始为自己 act（行动）了，而不是等待你喂它 prompt（提示词）之后给你一个文本答案。
Instinct 没有 app。你可以发短信给它，可以打电话给它，可以发邮件给它——它有自己的电话号码，有自己的邮件地址。Noah 描述了一个细节：如果你有一份文件必须在下午三点前签名，而此时是两点五十五分，Instinct 会主动打电话给你说，“我不想打扰你，但这件事你现在必须处理，文件在你的邮箱里，我还可以帮你把它推到最顶端。” 这不是一个 chatbot，这是一个懂得什么时候该打断你的存在。
我觉得，这正是 AI Agent 真正落地的那个关键转折点：从“你来问我”，到“我知道你需要我”。这背后是完全不同的产品哲学，也是完全不同的技术挑战。
用 AI 规划你的穿搭、订你的机票、帮你省掉那笔忘记取消的订阅
Noah 在访谈里分享了几个用户案例，我认为这些案例最能说明 Instinct 在做什么。
第一个案例是穿搭规划。有一群用户，会把自己衣柜里的每一件衣服都拍进 Instinct，再把自己的脸和身材比例也拍进去。然后每周让 Instinct 从现有衣橱里搭配出七天的穿着方案——不是以文字 bullet point 形式列出来，而是生成你穿上那套衣服的图像，你看到的是“你明天会是什么样子”。更进一步，这些用户还会让 Instinct 去互联网上购物，找出成千上万套可能适合你的搭配，你点一下“喜欢”，它直接下单送到家。
第二个案例是订阅管理。Instinct 可以接入你的银行账户，扫描所有的交易记录和订阅，然后主动问你：“这个你还在用吗？”如果你说没有，它会直接去那个网站登录，替你完成整个取消流程，最后回来告诉你：这个月你省了两千美元。Noah 说这和市面上那些 fintech 产品不同——那些产品只告诉你应该取消什么，但取消这件事还得你自己去做。Instinct 是 end-to-end（端到端）的，它把整件事情做完。
第三个案例是旅行。Noah 说，平台上 50% 的交易额都来自旅行。用户只需要发一段语音：“我今晚要到纽约。”仅此而已。Instinct 知道你在哪里、你偏好哪家航空公司、你喜欢坐靠窗还是靠过道、你用哪张信用卡、你惯住哪一类酒店。它不仅订机票，还订酒店，订 Uber，把行程同步进你的日历，并在对应的时间点提醒你——所有这些，从一句话开始。
我听到这里，脑子里浮现出一个词：delegation（委托）。我们过去说“授权”，是把任务分给别人。但这里的 delegation，是把记忆、偏好、判断权，都交给了一个非人类的存在。这是一种前所未有的信任关系，也是一种前所未有的依赖关系。
信任是怎么建立的——40%、三周、一张信用卡但要做到这些，用户需要先把足够多的数据和权限交给 Instinct。这就引出了 AI Agent 落地最核心的问题之一：人们会信任它吗？
Noah 分享了一个数据，让我觉得非常有说服力：用户入驻 Instinct 满三周后，有 40% 的用户会主动把信用卡信息分享给它。不是被要求的，是自发的。而一旦有人分享了第一条敏感信息，留存率会跳到 80%。
Noah Shinn 说，信任的建立需要时间，通常需要几周。他们不追求快速获取用户权限，而是让用户按照自己的节奏去开放数据。“用户永远应该感觉自己在掌控自己的数据，他们随时可以拿回来。”
我觉得这里有一个非常重要的产品洞察：信任不是功能，信任是结果。你没有办法靠展示一个“安全声明”来让用户信任你，你只能靠一次次“它帮我把事情做对了”的体验，慢慢地积累那个相信。而这个积累过程，在 AI 产品里尤其漫长，因为它不像你信任一个人——你信任一个系统，那种感觉更像是在训练自己放手。
信任的另一面是风险。Noah 坦承，当 Instinct 拿着你的信用卡、能访问你的邮件、掌握你的日历时，潜在的攻击面是前所未有的大。他们为此建立了两套独立于 Agent 本身的系统：一是内容防火墙（firewall），拦截所有可能欺骗 Instinct 执行恶意操作的内容；二是行为监控系统，在 Instinct 准备采取任何行动之前，先由一个独立的系统来审核和批准。这两套系统和 Instinct 本身是解耦的，这样即便 Agent 被攻击或出现幻觉（hallucination），也有一道保障。
没有 App 的世界，钱从哪里来——Noah 讲透了一个新的商业逻辑Instinct 的商业模式，是整个访谈里我觉得最值得仔细思考的部分。
Noah Shinn 说了一个让我印象深刻的原则：Instinct 绝对不能去影响用户的行为，让他们做出那些并非真正想做的决定。这听起来像是道德宣言，但他立刻把它翻译成了商业语言——“你看 Google、TikTok、Instagram，它们的商业模式是卖广告，广告的本质是说服你买你可能不想买的东西。我不想建一个这样的现实。”
Instinct 是免费的。它的商业模式，是在用户完成交易的时候，从商家侧收一个 take rate（抽成比例）。Noah 把它比作 Apple Pay——用户不付费，但每一笔通过平台完成的交易，商家会向平台支付一定比例的费用。
现在平台每年流经的交易额已经超过十亿美元，其中 50% 是旅行相关。Noah 提到，旅行行业的 OTA（在线旅行社）抽成历来很高，一些精品酒店甚至愿意为每笔成功的订单支付高达 30% 的分成。这给了 Instinct 一个非常好的起点——在旅行这个垂直市场里，它能以极低的用户摩擦拿到比传统 OTA 更高的转化效率。
更深的逻辑在于：当摩擦趋近于零，交易量会上升。Noah 举了一个外卖的例子——如果 Instinct 知道你今天乘飞机回来，知道你几点落地，会主动问你：你饿了吗？要不要点你上次点的那个？你只需要回一句“好”，外卖就到了。Noah 认为，这不会伤害 DoorDash 或 Uber Eats 的生意，相反，因为摩擦降低，交易频率会提升，它们的收入可能反而更高。商家损失的，是那部分纯靠用户注意力和广告堆砌出来的营收；得到的，是一个用户真的想做这件事的确定性需求。
我觉得 Noah 讲的这个逻辑，本质上是在预告互联网的一次商业模式迁移：从“注意力经济”到“意图经济”。注意力经济的核心是让你在 app 上待得越久越好，然后用广告变现。意图经济的核心是，当你想要某件事的时候，帮你最快速最准确地完成它，然后从完成的结果中抽成。这是两种完全不同的激励结构，前者与用户利益对立，后者与用户利益对齐。
Agent to Agent——一个被低估的未来访谈里有一个话题，我认为它比“Instinct 有多厉害”更值得深思，那就是 Noah 提到的 trusted person network（受信任的人际网络）。
这个功能的最直接用途是日程协调。现在约一个时间需要来回发很多条消息，“这个时间行吗”，“不行，这个呢”，“我那天在外地”……Noah 说，如果双方都用 Instinct，两个 Agent 可以直接对话，目标只有一个：找到一个都合适的时间，然后把它加进日历。人不需要介入这个过程。
但 Noah 说的远不止这些。他描述了一个朋友群组的案例：六个人，每周让各自的 Instinct 去协调时间、了解大家的喜好和可用性，然后策划一个所有人都会喜欢的活动——基于各自的 Spotify 历史来推断音乐口味，基于日历来找到都有空的时间，最后甚至自动叫一辆 Uber，按照最优路线逐一接上每个人，送到同一个目的地。整个过程，人完全不用管。
这里有一个核心设计：这个网络是基于“信任程度”来配置权限的，不同的人在网络中看到你的不同层级的信息。比如你和伴侣，可以选择完全共享一切；和同事，只共享工作日历；和普通朋友，只共享“有没有空”这个信号。而一旦有人越权尝试获取他不该看到的信息，Instinct 会立即通知你。
我觉得，这个 trusted network 的意义不仅仅是“更方便约时间”。它正在重新定义数字世界里“社交关系”的底层架构。过去我们用微信加好友，用 LinkedIn 建立职业连接——那些关系是扁平的，无差别的。而 Instinct 的网络是带权重的，关系的深度、边界、信息的流动，都是可以精确配置的。这更接近现实世界里人与人关系的真实样子。
10% 每天——算力问题比你想象的更难Instinct 每天新增约 10% 的用户，这个数字还在保持。产品本身不打广告，纯靠 invite（邀请码）裂变。每个用户只有五个邀请名额，这种稀缺感反而制造了一种社交货币——Noah 提到，eBay 上有人在卖 Instinct 邀请码，价格到了 300 美元一个。
但这个增速背后，藏着一个让 Noah 说“我 40% 的时间都在想这件事”的问题：算力。
他说，这不是一个传统的 scaling 问题。传统 app 用户翻倍，买多一倍的服务器就行。但 Instinct 的算力需求不是线性的——因为它不是在等你来发 prompt，它是 24 小时在后台主动运行的。它可能在你睡觉时扫描你的邮件，在你醒来前帮你规划好一天，在你的飞机降落前就把接机的 Uber 订好。这种 proactive（主动式）的 AI，每个用户消耗的算力，是传统 chatbot 的数倍。
更复杂的是，算力的采购有 lead time（交付周期）——你今天下单，几个月后才能用上。所以你必须预测未来几个月的用户增长，然后提前备货。但 10% 每天的增速，意味着三周后用户量就翻倍，三个月后是现在的几百倍。Noah Shinn 说，这是他最难做的决策：“如果你预测错了，你要么是低估了需求，用户进来却用不了服务；要么是高估了，备了一堆用不上的算力，每台机器按三到四倍的溢价来结算。”
他们的解决方案之一是精细化算力部署：不是所有任务都需要在毫秒内完成，有些可以批量处理，有些可以延时运行。通过把不同类型的工作负载分配到不同的部署形态，他们实现了在同等质量下，成本比直接调用 frontier API 低出数倍。Noah 说，他们能用远低于 frontier 模型的成本，跑出和 Claude Opus 同等的用户满意度和留存表现。
我觉得这里有一个很重要的信号：算力的高效使用，会成为 AI 产品的核心竞争力之一。不只是谁的模型最聪明，而是谁能在同等预算下，服务更多用户，做更多的事。
现有的互联网公司，面对 Agent 时代该怎么活Noah Shinn 做了一个思维实验，我认为每一个互联网从业者都应该认真对待：把所有的数字业务，按照“用户注意力占收入比例”和“底层服务占收入比例”来画一条轴。
在一端，是那些主要靠用户注意力来赚钱的公司——比如社交媒体、内容平台。它们的商业模式，是让用户在 app 上停留得越久越好，然后把这种注意力卖给广告主。Noah 认为，这类公司将面临最大的冲击——不是因为 Instinct 会去“破坏”它们，而是当用户的需求被 Agent 直接满足之后，他们根本不需要再在这些 app 上刷了。
在另一端，是那些主要靠“底层服务本身”创造价值的公司——用户不管通过什么界面来消费，最终的服务还是要发生。对这类公司来说，Agent 反而是好消息：摩擦降低会提升消费频率，Agent 带来的精准匹配会提升满意度，最终可能让它们赚得更多，而不是更少。
Noah 建议，如果你是一个传统企业，现在最聪明的做法不是立刻全面开放 Agent 接入，而是拿出 1% 的用户做实验，看看当用户通过 Instinct 来和你的产品互动时，他们的消费频率和客单价发生了什么变化。数据说话，然后再决定接下来怎么做。
我自己也在思考这个问题。我做产品这么多年，做过不少从“信息不对称”中套利的事情——无论是旅行网站的比价、还是各种中间层平台。这些商业模式有一个共同点：它们都在某种程度上依赖用户的低效。而 Agent 时代，用户的低效将系统性地被消除。那些靠“信息不透明”或“用户懒得换”维持的商业模式，都会面临根本性的压力。
从”完成任务”到”追求目标”——Agent 的下一个进化访谈快到结尾的时候，Noah Shinn 说了一段话，让我觉得这才是 Instinct 最野心勃勃的地方。
他说，Instinct 现在做的，还是“你告诉我要做什么，我去做”的模式。但他看到的未来，是“你告诉我你想达成什么，我来持续工作直到你达成”。比如：未来三个月，我想把 5 公里跑的成绩提升到 22 分钟以内。Instinct 不会给你一份计划表，它会真正陪你走完这三个月——记录你每次跑步的数据，在该调整训练强度的时候调整，在你状态不好的时候提醒你休息，在你快到目标的时候鼓励你。
更进一步，他看到有些小企业主，已经在把整个公司的后台运营交给 Instinct 来管理——库存管理、订单处理、客户跟进。甚至有一些工作是完全自主运行的，比如“确保库存不低于这个水位，也不超过这个上限”，Instinct 会持续监控，自主执行，不需要人来触发每一个动作。
Noah Shinn 说，Instinct 不是一个 task accomplisher（任务执行者），它遵循的是更高层次的 objective（目标）。用他的话说，Instinct 的核心原则是“学会和用户建立信任，真正关心用户，在用户需要的时候守护他们”。当用户提出一个请求时，Instinct 判断的不只是“我能不能做这件事”，而是“这件事对用户是好的吗，这符合他真正想要的吗”。
我觉得这是 AI 产品进化的一个极其重要的方向：从 Copilot（副驾驶）到 Autopilot（自动驾驶），从辅助到委托，从执行到理解。当一个 AI 真正理解你的目标，而不只是你的指令，这两者之间的差别，就是一个助手和一个伙伴之间的差别。
我在想的那个更深的问题整理完这些思考之后，我发现自己陷入了一个更难回答的问题。
Noah Shinn 说，Instinct 绝对不会去操控用户的行为。这是他的承诺，也是他对 Instinct 商业模式的理论支撑。但问题是：一个真正“懂你”的系统，和一个“操控你”的系统，边界在哪里？
当 Instinct 知道你的饮食偏好、知道你的行程、知道你的财务习惯，它向你推荐的“你可能也喜欢的餐厅”，和一个精准广告之间，到底有多大的本质区别？我问的不是技术层面的区别，而是体验层面的：用户能分辨吗？他们会在乎吗？
更深的一层：如果 Instinct 真的变成了你生活的底层操作系统，你的注意力、时间、决策都通过它来流转，那么控制 Instinct 的人，是不是就拥有了影响你生活的能力？这不是对 Noah 或 Instinct 的质疑，而是一个关于 Agent 时代治理的根本问题。
我记得 Noah 说过一句话，说 Instinct 的商业模式的设计前提是：它的智能不能被用来对抗用户。这是一个非常好的原则，也可能是这个时代 AI 产品最重要的一条红线。但红线能不能守住，取决于公司激励结构是否真的和用户利益对齐——而这，在风险资本驱动的创业公司里，从来都不是一件容易的事。
我没有答案，但我觉得这个问题值得我们每一个从事 AI 产品的人，认真对待。
最后：一个正在发生的历史时刻Noah Shinn 在访谈末尾说了一句话，我觉得很适合作为这篇文章的结束：我走到附近的咖啡馆，环顾四周，看那些人里面，有多少真的在用 AI——不是偶尔试玩，而是真正在用它来处理自己的工作和生活。答案是：很少。哪怕是在硅谷，哪怕是在那些最了解 AI 的人群里。所以，这个赛场还很空旷，竞争还没有真正开始。
我觉得这句话很有力量，不是因为它让人兴奋，而是因为它让人清醒。我们现在看到的那些增长数字、那些估值、那些“改变世界”的叙事，都还只是一个开头。真正的游戏，是当每一个普通人都有了自己的 Instinct，他们的生活会如何改变，互联网会如何重写，那些我们熟悉的商业模式会以什么样的方式退场。
我不知道 Instinct 最终会不会成为那个“人手一个的 AI 助理”，但我知道，Noah Shinn 描述的那个未来，正在以某种形式发生。而我们现在所有关于产品、商业模式、用户关系的假设，都值得被重新检验一遍。因为那个假设成立的世界，可能已经开始改变了。
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