在硅谷，有一个不想被承认但又正在发生的隐秘共识：西方世界似乎已经遗失了 " 增长 " 这门手艺。
几天前，Replika 的创始人 Eugenia 曾对 Lightspeed 合伙人、前 Anchor 创始人 Mike Mignano 说过一句令人背脊发凉的话：" 你现在几乎无法在美国招聘到合格的消费级产品增长负责人（Head of Growth）。如果你想找懂流量、懂分发的人，你得去东欧。"
这听起来像是一句玩笑，却精准地刺破了当下 AI 创业潮中最尴尬的泡沫。
在过去十年里，硅谷被宠坏了。平台红利、应用商店的推荐机制、社交图谱的裂变效应，让一代创业者误以为 " 好产品自带流量 "。但当你环顾四周，看着 GitHub 上每天涌现的数千个 AI Demo，你会发现：由于 AI 的存在，制造产品的成本已无限趋近于零；但也正因如此，获得注意力的成本正变得前所未有的昂贵。
" 产品本身 " 不再是护城河，分发（Distribution）才是那道生与死的窄门。
Mike Mignano 深知这一点。在他成为 Lightspeed 掌管亿万资金的投资人之前，他曾坐在一家濒临倒闭的创业公司地板上，手里只剩下三个月的现金流。
这是关于他在那三个月里学到的东西，以及为什么在 AI 时代，这些教训比以往任何时候都更重要。
三个月的死亡倒计时与 " 人工伪智能 "
时间回到 2015 年，播客浪潮爆发的前夜。
那时的 Anchor 还不是后来被 Spotify 收购的播客巨头，而是一个名为 "Social Audio" 的短语音社交软件。Mike 和他的 8 人团队挤在一个狭小的房间里，看着原本寄予厚望的产品数据——它在增长，但像一只濒死的鱼一样，只是在水面上无力地扑腾。
资金链将在 90 天后断裂。
这本该是无数硅谷失败故事中的一个注脚。通常在这种时刻，创始人会选择裁员、通过 " 偿还技术债 " 来逃避现实，或者自我安慰 " 我们需要更多时间 "。但 Mike 的团队做了一个决定：如果我们要死，至少要死在冲锋的路上。
他们给自己定下了一条名为 " 绝望 " 的军规：每周必须实现 15% 的周环比增长（WoW growth）。 如果做不到，公司就完了。
这条军规逼迫他们放弃了原本 " 社交音频 " 的幻想，转向用户真正想要的功能——制作播客并发布到 Spotify 和 Apple Podcast。
但在当时，这是一个技术上的死胡同。Spotify 和 Apple 并没有开放 API 接口，根本无法实现一键上传。如果要开发这套自动化系统，公司可能早就破产了。
于是，硅谷历史上最精彩的 " 草台班子 " 时刻上演了。
Anchor 在前端做了一个精美的 " 一键发布 " 按钮。当用户满怀期待地点击这个按钮时，并没有什么高科技的 API 在后台运行。在屏幕的另一端，Mike 和他的团队成员收到通知，然后立刻开始手动复制用户的音频文件，像一群纺织厂的工人一样，人工填写 RSS 表单，一个个手动提交给苹果和 Spotify。
这就是 Y Combinator 创始人 Paul Graham 奉为圭臬的那句话的极致演绎：Do things that don't scale（做不可扩展的事）。
用户对此一无所知。他们只觉得：" 哇，这太神奇了，我的声音自动出现在了苹果播客上！"
依靠这种近乎作弊的 " 人工伪智能 " 和对 15% 增长率的偏执执行，Anchor 硬生生地从死亡线上爬了回来，最终重塑了整个播客行业的生产方式。
这个故事在今天听起来尤为刺耳。在 AI 使得写代码变得如此容易的当下，太多的创始人沉迷于打磨模型、优化 Prompt，却忘记了那个最朴素的真理：在找到 Product-Market Fit（产品市场契合点）之前，你甚至不需要代码，你需要的是不惜一切代价解决用户的分发难题。
承认吧，你需要那个 " 该死的网红 "
如果你问五年前的 Mike，他对 " 找网红推广（Influencer Marketing）" 怎么看，他可能会不屑一顾。在崇尚极客精神的圈子里，这种依赖外部流量的手段被视为 " 作弊 "，是不够 Organic（有机）的增长。
但现在，坐在 Lightspeed 的办公室里，审视着数以百计的 Consumer AI 项目，Mike 的态度发生了 180 度的转弯。
" 这不再是可选项，这是 Table Stakes（入局筹码）。"
过去我们定义的 " 有机增长 " ——即用户口口相传——在今天的信息噪音中几乎失效了。真正有效的 " 有机 "，变成了 TikTok 的推荐流，变成了 X（原 Twitter）的时间线。
Mike 提出了一个核心洞察：现在的创作者（Creator），尤其是那些拥有一万到十万粉丝的中小网红，是被市场严重 " 错误定价的资产 "（Mispriced Assets）。
相比于昂贵的 Google Ads 或 Facebook 投放，这些创作者能带来的转化是惊人的。许多拥有漂亮增长曲线的 Consumer App，背后并不是有什么黑科技算法，而是他们无情地执行了 " 网红分发策略 "。
这对于技术出身的开发者来说是痛苦的。我们要承认，代码写得好并不意味着你会红。在这个时代，如果你是一个糟糕的构建者（Builder），但你是一个优秀的 " 网络巨魔 "（Troll/Marketer），你甚至可能比前者更成功。
当然，最好的状态是：你既能造出像 SR-71 黑鸟侦察机那样牛逼的产品，又能放下身段，去 TikTok 上找 50 个网红为你呐喊助威。
细思极恐的终局——当 Sora 接管时间线
如果说增长的焦虑只是当下的痛点，那么 AI 带来的 " 媒体终局 " 则更加令人战栗。
Mike 将社交媒体的演变划分为三个阶段，而我们正站在第三阶段的悬崖边上：
第一阶段（Social Graph）：Facebook 时代。你看什么，取决于你关注了谁。
第二阶段（Recommendation Media）：TikTok 时代。你看什么，取决于算法猜你喜欢什么。内容依然由人类创作。
第三阶段（Generative Media）：Sora 时代。你看什么，将由 AI 实时为你生成。
这是一个极具科幻感但也极其恐怖的未来。想象一下，未来的 Instagram 或 TikTok 甚至不需要人类创作者了。当你打开 App，背后的超大模型根据你过去的所有点赞记录，瞬间生成一段专属于你的视频。
在这种模式下，人类的角色被彻底剥离了吗？
Mike 给出了一个更为深邃的预测：在这个 " 全自动生成 " 的世界里，人类唯一的护城河可能只剩下 "License（授权）" 和 "Taste（品味）"。
也许未来的创作者不再需要拍摄视频，而是将自己的肖像权、声音模型、甚至是独特的 " 梗（Meme）" 授权给 AI。当用户在生成视频时，调用了 " 奥尼尔的形象 " 或者 " 某位博主的标志性笑声 "，原主因此获得版税。
这解释了为什么像 Suno 这样的 AI 音乐产品如此具有革命性。它不仅是工具，它是新一代的媒体形式。人们创作音乐不再是为了给别人听，而是为了自己听。这是一种前所未有的消费行为——生产即消费。
在算法的缝隙中生存
回到现实。对于现在的创业者来说，这是一个最好的时代，也是最坏的时代。
好消息是，浏览器、邮箱、日历这些曾经被视为 " 古典互联网坟墓 " 的赛道，因为 AI 的出现，值得被重做一遍（Re-examine）。你可以把用户的相册数据、医疗记录喂给 LLM，创造出前所未有的 " 私人助理 " 体验。
坏消息是，巨头们的动作比你想象的要快得多。OpenAI 的 Sora 证明了他们不仅有底层模型，还有顶层的产品定义能力。
所以，不要再等待完美的时机了。
就像当年的 Anchor 一样，哪怕你只有几个人，哪怕你需要用最笨的方法去人工填表，哪怕你需要去求那些你看不上的网红帮你发一条推文。
在 AI 抹平一切技术门槛的今天，唯有极致的执行力和对分发的极度饥渴，才能让你在算法的洪流中，撕开一道属于你的缝隙。
请记住，如果你不能在三个月内找到活路，再好的 AI 模型也救不了你。行动起来，就现在。
