做AI+News，要放下對流量的執念｜對話Vincent吳泳升

Vincent Wu，Ancher創始人兼CEO

只有讓資訊在具體場景中解決問題，用戶才會覺得有價值。

作者 /Oriana

連接點滴

23年前，當Vincent Wu（吳泳升，Ancher創始人兼CEO）坐在中山大學電子工程系寫代碼時，他未曾想過，自己未來職業生涯的轉折點，會潛伏在校園BBS“逸仙時空”一個不起眼的灌水版塊里。

那是互聯網門戶時代的開端，博客方興未艾。在一堆關于課程、游戲和校園八卦的帖子中，一條埃森哲（Accenture）的招聘信息意外闖入了他的視野。他投了簡歷，并最終獲得了那份工作。回憶那個瞬間，他很感慨：“如果當年沒有看到那個帖子，我估計今天這條路可能完全不一樣。”

這種對信息連接價值的樸素信念，如同一根隱線，貫穿了他此后二十多年橫跨技術、商業與媒體的非典型旅程。從中大電子工程到頂級咨詢公司的營銷戰略崗位，他的第一次跨界就充滿了某種錯位感——一個理科生，跑去鉆研品牌、戰略與消費者行為。但這恰恰訓練了他一種關鍵能力：將技術邏輯翻譯成商業語言。在埃森哲，他學會了用數據模型服務商業決策，也隱約察覺到，數據在未來敘事中的潛力遠未被釋放。

為了系統化這種“技術-商業”的雙重視角，他選擇赴美攻讀MBA。這段經歷不僅給了他金融與管理的工具箱，更重塑了他的身份認知。“第一年我發現自己英文差得很遠，”他說，“但第二年我明白了一件事：不管在什么環境下，你得保持自己。” 這種在異質文化中堅持內核、同時借力規則證明價值的生存策略，成為他日后闖入美國傳統媒體界的底色。

2013年前后，大洋彼岸的媒體行業正處在劇變前夜。Facebook、Google等平臺憑借數據與算法，開始重塑信息分發的權力結構。彼時已在商業領域積累多年的Vincent，敏銳地嗅到了風暴的氣息。一個更個人的動機也在推動他：把童年對新聞的興趣，變成職業。因此，當AOL（美國在線）COO親自向他發出邀請時，他放棄了硅谷大廠的選項，毅然跳進了這個于他而言陌生卻向往的領域。

“一個中國人跑去美國媒體公司，外人聽起來簡直不可思議。”他承認最初的文化沖擊。編輯部里濃厚的文科傳統、基于人際與經驗的決策模式，與他所熟悉的量化、邏輯化的商業世界格格不入。他的策略清晰而直接：用無可爭議的數據結果說話。他組建團隊，將數據挖掘與建模應用于內容運營，把點擊量、停留時間變成驅動增長的燃料。僅僅兩三年，他就從普通員工升至總監，并開始參與管理Aol.com / TechCrunch / Engadget等媒體的日常運營。

此后，他受“新媒體女皇”Arianna Huffington邀請，加入HuffPost（赫芬頓郵報），用數據和現代管理方法幫助這家標志性媒體轉型。

HuffPost編輯室Vincent位置視角 直播間前美國總統卡特正被采訪

真正的躍遷發生在2015年7月。某天，編輯團隊發現流量異常下跌，而競爭對手一些簡單的寵物視頻卻流量飆升。Vincent帶著團隊深挖數據，迅速判斷出：Facebook的推薦算法權重發生了重大調整，視頻內容被推向浪尖。

在傳統新聞編輯室，這意味著一場艱難的范式遷移。記者們崇尚深度文字，視頻制作則成本高、周期長。面對內部疑慮，Vincent展現出一種魄力。他連續幾周上下推動，最終和視頻團隊一起說服管理層，將編輯部近三分之一的人力轉向視頻生產，將新聞核心信息轉化為更適配移動端傳播的幻燈片式短視頻。

這次基于數據直覺的閃電式轉型，成了決定性的勝負手。三個月內，HuffPost的流量躍升至全美第一(超越CNN)，并在此后數年穩坐頭把交椅。他也因此在之后成長為美國主流數字媒體歷史上第一位華人首席運營負責人(COO)。此后，他又見證了母公司收購雅虎新聞，并參與整合管理。

Vincent向美國媒體從業人員分享 HuffPost流量和用戶增長心得

2018年，他離開雅虎新聞，選擇加入初創公司NewsBreak，瞄準“本地新聞”這一被大平臺忽視的難解之題。2020年新冠疫情爆發，成為檢驗團隊成色的試金石。當美國各地疫情數據分散、混亂、缺乏統一統計時，NewsBreak團隊做了一件貌似無“技術含量”的苦活：用人肉方式，逐個盯著和聯系全美兩萬多個城鎮的衛生部門，手動搜集、核對、更新數據。他們推出的疫情數據面板，成為許多美國民眾的可靠信息來源。

Vincent家的車庫：連續60天同團隊人肉收集51州上萬城疫情數據

日活用戶數在短時間內翻倍增長，一度躍升至iOS總下載排名第六位，排于Gmail之前。這件事讓他對“護城河”有了新理解：在正確的方向上，愿意并能夠承擔“臟活累活”，本身就是一種強大的壁壘。2021年初，成為美國最大本地新聞平臺的NewsBreak完成C輪融資，以超10億美元估值晉升為獨角獸。

然而，父親病榻前的一番對話，最終觸發了新一輪的創業沖動。父親對他說，你做的那些新聞雖然熱鬧，但“沒有給我帶來效率，沒有帶來價值”。這句話刺痛了他，也叩響了他內心積存已久的問題：那些對專業、深度、高價值信息有強烈需求的用戶，他們的需求被滿足了嗎？

與此同時，生成式AI的技術海嘯席卷全球。Vincent意識到，過去受限于成本與效率而無法實現的“按需定制”信息愿景，第一次有了技術上的可行性。AI不僅是一個更好的摘要工具，它可能徹底重組信息獲取、理解與應用的邏輯。

2024年中，Vincent再度出發，組建并帶領團隊推出了一款面向東南亞和歐洲、日活過百萬的AI資訊試水產品；在發現付費率低的根本問題后，團隊于2025年3月決定推翻重來，經過半年開發，最終在2025年11月正式發布了用AI徹底重構的Ancher，并在Product Hunt平臺拿下日榜第二名，效率類周榜第二成績。

“我很認可喬布斯說的‘Connect the dots（連接點滴）’”，Vincent 在對話中提到不止三次這個短語，“當你回頭看時，才會發現這些點已自行連成了線。”

以下是新物種與Vincent Wu的對談，歡迎進入堅持興趣為第一性的故事。

01.站在美國媒體金字塔尖上

新物種：你的職業路徑還挺特別的，從讀理科到進咨詢公司，接著到美國讀MBA然后并在媒體深耕，為什么你會進入媒體行業？

Vincent：進入媒體界前，我的職業選擇就是以興趣驅動的，我對做產品調研、商業洞察特別好奇，因此在身邊親友不理解的情況下，還是放棄高薪的工程師機會，到咨詢公司工作，后來出國讀MBA。

作為在廣州成長的孩子，我一直都對新聞心生向往。于是當AOL的COO親自來邀請我時，我毫不猶豫就去了，一是覺得能把小時候的興趣變成職業，二是看到在四五千人規模的公司能直接跟著COO干，離CEO和決策層很近。

事實證明我的判斷沒錯。2014年左右，正是Facebook和Google等平臺用數據和算法顛覆媒體行業的時候。我有數據挖掘和建模的經驗，加上MBA的商業底子和埃森哲的經歷——剛好完美切合“商業算法化”這個變革。所以我在兩三年內，就從普通員工進入了管理層，甚至開始直接負責一些頭部媒體的日常管理和盈虧。

后來跳到HuffPost是水到渠成。它當時是AOL旗下品牌更大的子公司，運營激進。創始人Arianna Huffington很有遠見，但她本質是編輯思維，也意識到公司需要數據化和科學管理，就邀請我加入。我覺得這是美國一線媒體、又代表新力量，沒理由不去。

至于雅虎新聞，是我們后來流量超過了CNN，成為了美國最大的數字新聞媒體，母公司Verizon把雅虎新聞收購了，經過一系列的內部重組后也歸入到我的團隊里面。

新物種：在2015年那個時間點，可能沒有很多人能嗅到視頻是未來趨勢，但你推動了HuffPost向視頻內容改革，出發點是以受眾需求為先嗎？

Vincent：方向沒錯，但關鍵是不能完全被點擊量牽著走。社交媒體上，高流量的“貓貓狗狗視頻”和調查新聞的價值常常是背離的，讀者點擊不代表他們真正“喜歡”。所以媒體不能只做曲高和寡的內容，也不能只追逐流量。我的理念是兩邊都要做：既堅持我們認為重要的內容，也擁抱讀者歡迎的、或更短平快的樣式。這不是告訴總編寫什么，而是適應信息傳遞方式的變化。

內容行業永遠在自我革命。在HuffPost推動轉型時，面對編輯部普遍對變化的恐懼，我憑著點“我是進攻的我怕啥”的勁兒，用數據驅動和結果說話的方式，證明了從社交媒體獲取流量等新路徑走得通，且并未拋棄新聞理念，大家就逐漸能理解這個變化。

新物種：華人在美國主流媒體體系做到高管很少見，你覺得為什么你會是那個例外？

Vincent：阻礙和偏見確實不少。在美國，尤其在媒體公司里，隱形的偏見肯定有。去讀MBA的第一年，我雖然英文本身還行，但實際文化差別很大，非常不適應。直到第二年我才想明白：不管在什么環境，都得保持自己。不能因為自己是個“外國人”，就刻意改變自己去迎合別人的工作或溝通方式。想通這點后，我就一直堅持這原則。

我的做事風格比較鮮明：第一，高度透明和坦誠，對上對下都保持一致。另外什么都敢說，也不玩政治；第二，非常注重培養團隊。早期我英文一般，但比較“厚臉皮”。比如剛進領導團隊，每周要和數十個主編、知名記者開周會，一開始也怵，但后來想：反正老板讓我來就是提一些不同意見的，我也是為了公司利益，沒啥好怵的。于是就從數據運營的角度，該說什么說什么，上臺也不怕，自信上來了英語就慢慢練好了。

怎么沖破阻力？就是堅持自己，并敢于表達，哪怕英文不好也堅持說。后來我和那幫媒體人都很熟，去創業的時候他們送我，聊起來都紛紛表示，沒怎么意識到我是中國人，這就是我在美國職場的生存之道。

新物種：在到了這個高度后，你為什么會離開雅虎新聞加入了NewsBreak這個平臺？

Vincent：2018年底，我拿到了美國綠卡。那一刻突然感到一種前所未有的自由——在此之前，工作與身份綁定，選擇有限。那年我38歲，自認還算年輕，總想再闖一闖。其實當時并沒想好一定要創業，只是不愿重復過去。曾有過接任雅虎新聞或HuffPost CEO的機會，最終因種種原因旁落。我雖然也為上位的同事高興，但心里已萌生念頭：不如自己來做點什么。

之后在硅谷，我經人介紹認識了NewsBreak的CEO。深聊之后，我發現本地新聞仍是一片被低估的藍海。核心矛盾在于：用戶對本地信息有確鑿的需求，但傳統本地新聞生產有一定成本，而最新的數字化廣告模式說到底是流量的函數 -- 美國每個城市人口是個較小的固定值，因此單個本地媒體靠數字化廣告收入，根本入不敷出，時間一長自然本地內容就供需失衡了。這一點我體會很深——無論在AOL還是HuffPost，我都參與過本地新聞項目，深知其痛點。而NewsBreak就是利用技術的力量，尤其是機器學習與分發系統，去解開這個結。

和早期團隊交流后，我感到一種難得的投契。當時團隊很小，身邊幾乎所有人都說我要過去是瘋了。但我心想：人生能有幾次這樣的機會？于是毅然加入。很幸運，我與團隊一起用五年時間把其做到了獨角獸規模。

新物種：在五年這么的短時間成長為獨角獸，你們做對了什么？

Vincent：我們能做成，首先是抓準了本地新聞這個真需求，用技術解決了效率問題，再加上團隊非常猛，找對了人。

另外，我們也非常愿意去干“臟活累活”。本地新聞這事Google、Facebook都干過，都失敗了。我們不一樣，我們愿意做那些大公司不愿碰的苦功夫。疫情就是個例子。

2020年疫情在美國爆發時，情況一片混亂，開始的一個月根本沒有任何全國性官方統計，都是每個城市每個州“各自為戰“ （美國是個”眾國“嘛）。我們團隊在24小時內決定做一個疫情數據看板。但真正的挑戰在后面：為了收集全美兩萬多個城鎮的疫情數據，我們只能用最原始的辦法——人肉搜索政府網站、打電話、發郵件，每晚幾乎不睡覺地核對、驗證。因為一個數據的誤差，對居民可能就是生死攸關的事。

正是這份做“臟活累活”的堅持，讓我們成了當時全美最全的數據源之一，甚至后來連CDC（美國疾控中心）都來找我們要數據。那一個月，日活翻了兩倍多。這段經歷為我們積累了最寶貴的信任，疫情過后，用戶因為信賴而留下了，發現本地新聞真的有用。這說明有時候護城河不是多炫的技術，而是你肯不肯俯下身，把那些最笨、最累的活做到極致。

02.資訊要在場景解決問題才有價值

新物種：在NewBreak如此亮眼的情況下，是什么激發你想再次出來創業的？

Vincent：我之前在AOL、HuffPost、雅虎新聞和NewsBreak做的產品，雖然流量很大，但成功與否始終圍繞著用戶數、流量和廣告收入轉。我一直有另一個想法：為那些需要高質量、高價值信息的專業人士（比如投資者、創業者、金融人士、科技業者、醫生律師等）做點東西，讓他們不再為刷不到關鍵信息而煩惱。我在雅虎和HuffPost時試過很多次，但在流量至上的邏輯下，都沒做成。

我自己創業的直接契機，其實和父親有關。他生病時我回國照顧，他是恢復高考后第一批清華畢業生，一輩子追求極致效率和價值。他躺在床上跟我聊，說我做的美國新聞他看著覺得還行，但“沒帶來價值和學習”，這句話戳中了我。正好那時AI起來了，我就想能否用AI把資訊做出新場景，而不是替代現有產品。加上有投資者朋友的鼓勵，我就在2024年離開了NewsBreak，再創業。

新物種：那Ancher從啟動到發布的時間線是？

Vincent：現在大家看到的Ancher，其實是2025年才真正做出來的。2024年我大部分時間在照顧生病的父親，但期間也試水做了一款產品。它更像一個用AI來改造內容的工具，針對東南亞和歐洲市場，日活過了百萬，但本質還是在傳統資訊聚合器上加了點AI功能。我們發現最大的問題不是用戶不喜歡，而是他們愿意用卻不愿意付費。

這促使我們重新思考。我們不能只對舊模式修修補補，而是應該徹底從頭來過，去滿足另一塊需求——不是替代今日頭條那樣的大眾平臺，而是去滿足另一塊需求：幫用戶找到那些高質量、對他們真正重要、但可能小眾的信息。

轉折點在2025年3月，我在廣州參加了一個AI活動，深受啟發，回來就跟團隊說：推翻所有舊邏輯，用AI把產品徹底重做一遍。從4月構思組隊，到夏天開始開發，我們摸索了半年，也有很多最后落地跟原來思路不大一樣。比如，原想完全用AI重建推薦系統，卻發現傳統方法有些地方依然更有效率，最后是做了個hybrid的推薦模式。最終，我們在9月中旬啟動Beta測試，并于11月正式發布了Ancher。

新物種：Ancher在Product Hunt上線后拿下日榜第二名，當時看到了哪些反饋？

Vincent：對于產品的反饋，我看重那些說“終于有人做這個了”的支持，會私下聯系他們問哪里被打動；但我更關注潑冷水的聲音，比如那些說“偽需求，半年就死”的評論。很多業內人士，比如字節的人，也來找我討論，聊完也有說這東西太難、反人性。

我認為容易的事早被做光了。我不在乎一開始反饋是正還是負，更關心：第一，需求是真還是假？第二，資訊怎么能被真正“用”起來？所以我們產品強調“Do Mode”。我不指望它一炮而紅，這類產品很難。重要的是理解用戶痛點背后的場景，看產品怎么逐步融入他們的工作生活。

新物種：那和現在很多“AI+資訊”的競品相比，Ancher的定位差異在哪里？

Vincent：我們的定位不止是“AI+資訊”，而是 “資訊 -> 理解 -> 應用” 的完整鏈條。現在很多產品只是在做更好的信息聚合器，但用戶看完信息流，能真正沉淀下來的東西很少。另一個極端是筆記類產品，它們又太重，需要用戶花太多時間整理，大部分最后也成了“筆記墳墓”。

我們要做的，是打通從資訊到理解再到應用的鏈路。用AI把信息理解并沉淀下來，當你需要時能一句話“召回”，更重要的是能直接用起來——比如幫你寫報告、做決策。只有讓資訊在具體場景中解決問題，用戶才會覺得有價值，商業上才可能成立。

這就是我們常說的“書到用時方恨少”。大部分人都是要用時才去找，但傳統搜索提供的信息厚度和質量都很有限。所以我做的不只是資訊，更是信息的獲取、吸收到表達的全過程。

新物種：從 NewsBreak 的平臺規模化，到 Ancher 的個體認知效率提升，這兩種產品思路在你心中是如何銜接的？

Vincent：這兩種產品形態不需要銜接，它們對應的是不同需求。我想做本地新聞，是因為我一直記得大學BBS時代的好——在中大“逸仙時空BBS”里面，學校在哪一個角落發生什么立刻有人直播。這讓我反思：為什么我們對千里之外的事很清楚，卻對身邊發生了什么一無所知？

但BBS也有問題：信息太容易被淹沒。就像當年在電子系版塊，大家成天灌水，重要通知或招聘貼一刷就沒了。我當年就是誤打誤撞看到了埃森哲的招聘帖，如果錯過，人生可能完全不同。所以，怎樣不讓真正重要的信息沉沒，也是我想解決的問題。

新物種：具體落實到產品上，后面“理解”和“應用”這兩環，會通過什么模塊呈現？

Vincent：目前的產品還是個雛形。登錄后，你能看到信息流和讓Agent幫你找內容這兩種模式。第二步“理解”，可以把它想象成一個增強的AI知識庫——它不是以前的書簽或筆記，而是能靈活地在你需要時，自動抽提和重組信息給你用。第三步“應用”，現在有一個叫“Do Mode”的雛形模塊。

因為做資訊這么多年，我始終在思考一個根本問題：資訊新聞對我們有什么用？在雅虎時我們內部為這個問題爭論不休，最后結論是：用戶看重大新聞，很多時候只是為了社交談資，為了“不要最后一個知道”——而已。

但在AI時代，資訊完全可以更有用。我認為真正的應用，是通過一些模板和Agent，讓資訊能在具體任務中幫到你，比如交報告、做演講、帶觀點的團隊分享、生成社交媒體帖子等。這才是讓資訊產生價值的關鍵。

新物種：可以理解為是三個不同Agent組成的Agent小隊嗎？

Vincent：實際架構上肯定不止三個Agent，但大致上可以這么理解，有三個不同的任務在幫你跑。而且這個“幫”涉及很多細節：用戶主動還是Agent主動？

在AI時代，如果我對你這個用戶有足夠了解，肯定會有很多智能提醒。我們有一個概念，中文找不到特別好的詞，可以理解為它不簡單是個小助手，而是真正懂你、能不斷學習你各種背景和交互、在適當時候提醒你幫你解決問題、智能去思考的。有點像最近大火的Clawdbot應用在資訊領域。甚至你可以認為在這三個Agent里，最后有個大Agent作為中控臺，幫你解決跟資訊、信息相關的事。但我也不是說做通用的事情，還是資訊這個垂類領域的Agent。

03.不止是AI版今日頭條

新物種：仔細聊下Ancher的功能設計，為什么會提供七種不同的閱讀模板？

Vincent：這想法不是現在才有，做新聞這么多年，我們都知道一個問題：新聞偏向負面，因為人總愛看吵架批評，這導致很多年輕人“新聞回避”。一直有人想把新聞改得更積極，或為卡車司機這樣的群體改成他們喜歡的對話體，但過去為每篇新聞寫多個版本不現實。

AI改變了這點。過去一篇新聞只有一個版本，現在同一個故事，AI可以根據你的需求、喜好或場景生成不同樣式——比如通勤時看一分鐘摘要，午休時讀完整原文。我不滿意只是做摘要，因為那太干癟，會和原文形成“注意力競爭”。我的觀點是：閱讀模板不應該只有一種。現在這七種我也還不滿意，其實應該像Claude Skills可以定義無數技能一樣，技術上完全可以為不同場景生成無數種版本。

新物種：那通過對話改變信息流偏好這個idea呢？以及Ancher能篩選高質量內容，對于這個“高質量”如何判斷？

Vincent：出發點很簡單，以前在各種信息流平臺上，你想告訴算法喜歡或不喜歡什么特別麻煩，大家一是懶得點“不感興趣”，二是標簽推薦體系本身并不是很靈活。所以我就想，既然AI能聽懂人話，為什么不能直接用對話來調整信息流？所以我就先把這個功能做了出來。

另一個關鍵點是內容質量。我認為高質量的內容，比如YouTube深度視頻或知名播客，正越來越難被簡單搜索到。很多人只能搬運翻譯。我們的做法是：先幫用戶定位這些高質量的多模態內容，再解決它們“篇幅太長”的問題——用AI理解內容，讓用戶能一鍵定位到視頻里最相關的具體片段，而不用看完整個長視頻。

做這件事的團隊不止我們，硅谷也有好幾個，切入點不同，但共識是：高質量內容正在轉移。AI讓內容生產井噴，過去靠編輯手寫，現在不是了。這時候，光靠標簽和傳統推薦算法，很難精準找到你要的東西。

我期待行業的下一步變化：個性化必須從“貼標簽”進化到“語義理解”。就像不久前馬斯克開源的推特算法，本質也是把一堆變量扔給模型，拋開了特征工程這一步，然后算出對某一個用戶的內容排序打分。但我們更希望做的就不僅僅是排序了，而是在消費這一層也做“內容重組”——不是一步到位，而是分步實現。

未來，播客、會議錄音這些都會被AI轉錄，爆發大量新知識。這件事非常令人興奮，有很多可做的。

新物種：你們現在主打海外市場、偏歐美人群，有考慮做其他市場嗎？對用戶畫像有明確劃分嗎？

Vincent：選擇先做歐美市場，是因為我在美國生活了近二十年，用戶和內容經驗也集中在這里。美國市場內容量大，用戶付費意愿高，是我熟悉且擅長的戰場。我不排斥中國市場，但那是一個不同的世界，用戶付費意愿和決策邏輯都不同，我還在努力學習。

拋開地域，我的目標用戶很明確：不是to B (enterprise)，也不是看看娛樂體育資訊的一般消費者。上一個產品的教訓是，如果產品不是用戶的剛需，他們就不會付費。我要服務的是那些時間緊張、對知識有要求的人——比如企業中高層、創業者、金融人士、內容創作者、科研學者和專業人士。我們的產品是“Chief of Staff”，更像一個懂你的“幕僚長”，在你每天只有半小時獲取信息時，跟你同頻、能幫你把關、篩選、理解，甚至直接應用。簡單說，就是to professional和to small businesses。

新物種：是想做他們的外置大腦？

Vincent：很多人說這是“外置大腦”，我覺得這說法有點高、有點復雜了。我們還是先聚焦在資訊處理上：幫你篩選、把關，既不被信息海洋淹沒——比如刷一小時八卦卻找不到要的關鍵信息，也不漏掉真正重要的內容。

作為創業者，我深知漏掉一個關鍵信息可能影響全局。其實很多時間緊張、對信息有高要求的人都有這需求。以前只有極少數人請得起真人“幕僚長”，但在AI時代，至少在資訊領域，很多人都能負擔得起這樣一個私人化的“Chief of Staff”了。

新物種：你們的商業模式是怎樣的？

Vincent：我們還是跟很多AI產品一樣，付費訂閱。現在營收肯定還在起步階段，不是掙錢的時候，但目標用戶的付費情況還不錯。我認為現在的產品還只是我愿景的一個開頭，所以我們一方面在做少數的推廣，目的是獲取更多反饋。內部也在研發剛才提到的幾個模塊的關鍵能力。所以現在屬于產品推出了一部分，但希望一些關鍵東西研發推出后，再考慮大規模的推廣和營收。

商業模式很簡單，就是付費訂閱，或按credit算，因為AI處理比較貴。我不太認同有些競品純做AI資訊又不收費或收很少錢，那樣挺難支撐。我自己也認為，一定要在生存或應用上，給用戶帶來真正價值——不光是看到資訊，還能用起來——我才去推。

新物種：Ancher想提供更高質量信息，但這會不會也是一種信息繭房？

Vincent：其實不會。

第一，Ancher與今日頭條、YouTube或我過去做的NewsBreak之間不是競爭或取代的關系，而是對應人不同的“帽子”（身份，每個人其實都有很多不同的身份）的共存關系。比如早上我需要看十個AI公司的關鍵信息（這時我是一個創業者身份），晚上我也看羅永浩vs西貝的吵架進展（這時我是一個關心八卦的人）。以前如果沒有我們這種產品，真正重要但小眾的信息很容易被大眾算法淹沒，那是“劣幣驅逐良幣”。所以不同平臺是各司其職，讓市場百花齊放。

第二，更關鍵的是效率邏輯。過去的內容推薦，就像在街上招手打傳統出租車，靠“碰運氣”；而我們用AI做的事，更像Uber或滴滴的“按需制造Make to Order”——你有具體需求，系統直接為你組合生成。當推薦粒度從“一篇篇文章”深入到“里面的語義”時，AI就能從信息海洋里撈出真正相關的內容。這不僅不會加劇信息繭房，反而能打破過去流量至上、標題黨橫行的舊格局，滿足那些未被滿足的深度內容需求。

排版運營 /Teagan

- End -