文｜周鑫雨

编辑｜张雨忻

打开 " 观猹 "，能看到一个完全不同于机构投资榜单所呈现出来的 AI 创业生态：

这里很少有动辄估值几亿美金的项目，活跃在社区中的，也常常不是有着名校、大厂背景的创业者，更多是普通的设计师、产品经理，甚至退休教师。

观猹。

" 观猹 " 创始人仲泰告诉我："这才是 AI 行业最真实的生态。"

仲泰，一个在 AI 创业者和开发者群体中并不陌生的名字。这名 02 年出生、带着黑框眼镜的瘦高男生，" 创龄 " 已高达 6 年——高三做试题交流平台，大一做考题答疑社群；到 2023 年，他在 AI 风口，成立了科技自媒体 " 特工宇宙 "。

仲泰。

而 2025 年 7 月上线的 AI 产品测评社区平台 " 观猹 "，是他投入最大的一次创业。

和 AI 项目打交道两三年以来，仲泰试用过不下千个产品。他意识到，能拿到融资、有资源做投放的项目是极少数，" 很多项目不是不好，而是没机会被大众看到。"

做 " 观猹 " 的初衷，就来自于一个朴素的想法：在融资金额、团队背景之外，重新做一套 AI 应用的评价体系，让初创公司前期能得到曝光机会。

为了尽量确保机会的 " 公平 "，" 观猹 " 设计了一套严格的评价机制：

只有定向受邀，或者通过 50 道题的线上考试，才能成为有资格写产品点评的 " 观猹员 "；发布的点评必须由真人撰写，并且通过机器和人工的审核；根据 " 观猹员 " 的活跃度和获赞数，发布评论的权重也有所不同。

观猹员考试。

相对的，项目想要入驻 " 观猹 "，几乎没有门槛。" 就算是同质化的项目，我们也很包容。" 仲泰告诉《智能涌现》，" 最终项目的好坏，我们交给大众用户来评判。"

在口碑发酵下，上线半年以来，" 观猹 " 入驻项目已经达到了近 2000 多个，" 观猹员 " 数量增加到了近 5000 个，社区的月活用户数已经有几十万。OiiOii、QClaw、Aivilization，以及 Paper2Gal 等不少项目在这里起步、受到关注，然后获得融资。

不少人将 " 观猹 " 称为 " 中国版的 Product Hunt"，但在仲泰看来，Product Hunt 只提供了一条曝光渠道，但初创公司和如今愈发兴荣的 OPC（One-Person Company，一人公司）需要的还有更多，比如完善产品基础设施的第三方组件、GTM（go to market）的方法论，以及更实惠的 Token 资源。

因此，" 观猹 " 提供了统一登录 SDK、统一支付 SDK、营销等服务。" 对没有产品运营经验的创业者而言，跑通整一套登录、支付、营销体系的学习成本和时间成本是很高的。" 仲泰解释。

此外，还有 Token 补贴—— " 观猹 " 上线了自己的第三方模型集成平台 TokenDance，以低廉的渠道价为创业者提供 API。TokenDance 作为平台上唯一的 " 亏本 " 项目，仲泰告诉我们，"TokenDance 可以不赚钱 "，毕竟，很多早期创业者很难负担得起 Token 成本。

" 观猹 " 想做的事有点太多了，但仲泰觉得没办法不做。越多项目涌现，需要解决的需求就越多。《智能涌现》获悉，近期，" 观猹 "（似一科技）完成了来自红杉中国、华兴资本的种子轮融资。

红杉中国合伙人公元对智能涌现表示，" 观猹是一个超级节点，汇聚了许多年轻创业者和 Builders，也是前沿 AI 产品的发现与分发平台，在这儿能感受到最前沿的信号。期待观猹团队能在不确定性的未来中，能观察到更多新知和洞见。"

华兴资本 CEO 王力行在谈及观猹时则表示，" 观猹的独特性在于，它站在 AI builder 与真实用户之间，既接近开发者侧的创新供给，也能感知用户侧的真实反馈。我们看重的是团队对新一代 AI 应用生态的理解深度和迭代速度。随着 AI 应用生态不断丰富，观猹有机会在连接产品、用户和商业化路径的过程中，沉淀出自己的平台价值。"

以下，是《智能涌现》与仲泰有关 " 观猹 "、有关 AI 创业生态的交流：

我们在 " 劫富济贫 "

能被大多数人看到的 AI 应用，其实是极少数。

很多团队没有拿到融资，无法负担一些渠道的投放；也有不少技术背景的创业者，不知道怎么做内容、怎么做 marketing。所以 " 观猹 " 想做的事很朴素：重新做一套 AI 应用的评价体系，让初创公司前期能得到公正的曝光机会。

中国没有 AI 产品的点评平台。

2023 年，我就想做一个交流 AI 的社区，类似于豆瓣或者推特，但当时没什么钱，短期商业化也不明朗，所以一直没做。

2025 年，我找到了一个抓手：先做中国版的 Product Hunt，之后再扩展成一个 AI 产品上新发布与交流的社区。

选择 Product Hunt 这样的产品形态，首先在于国内没有这样的 AI 产品点评平台；其次大厂没法做，因为他们自己做了、投资了很多 AI 产品，不够公正，这件事需要第三方平台来做。

" 观猹 " 提供 Token 补贴，商业模式主要是广告和渠道费。

当一个技术团队不知道如何做内容、做 marketing，我们的同学会教他。如果产品特别好，我们甚至会免费帮忙推流。

当产品更成熟一些，我们会提供 " 观猹 " 的" 统一登录 " 体系。" 观猹 " 上的用户，都是非常精准的 AI 用户，可以直接用观猹账号登录应用，不需要额外用手机号和邮箱注册。

现在我们也在探索 " 观猹 " 的" 统一支付 " 服务。对于小规模创业团队和一些 OPC 来说，从产品到商业化，中间涉及的支付、结算、运营流程都有一定学习成本。未来如果通过观猹的支付 SDK 完成交易闭环，我们作为渠道和服务方，也会收取一定费用。

最近我们还做了类似 OpenRouter 的模型 API 聚合平台，TokenDance（词元跳动）。我们用 Token 资助了很多大学生团队，对于他们而言，每天 1000 多元的 Token 消耗已经很多了。等他们开始商业化，我们会提供 Token 的折扣。

我们可以在 Token 补贴上亏钱，因为对多数早期创业者而言，Token 是高消耗的昂贵资源。收入来源则是广告和渠道费。

目前排行榜上的热门产品，依然是大厂应用占大多数。这是很正常的现象，毕竟大厂产品的成熟度更高，前期用户的使用意愿也会更高。

但我们倾向于通过建联初创团队和 OPC，提供 Token 等服务让初创产品更完善，得到更多的曝光。

我们现在就在和大厂合作，赚一些钱，再补贴给开发者，" 劫富济贫 "（笑）。

行业最稀缺的资产是 " 真实 "

关于 " 观猹 " 的机制，我们一开始没有想从投票切入，因为投票太容易被 " 操纵 " 了。

我们参考了 Steam、豆瓣、烂番茄、虎扑等评分网站的机制，最终形成了既能写好评、又能写差评的机制。

相较于大多数渠道，" 观猹 " 的差异化是真实。太多虚假的评价、曝光、数据可以靠钱买到，真实反而成了稀缺资源。

" 观猹 " 社区是一个双边网络，一边是 Builder，一边是 User。

如果想让双方都有比较好的留存，就需要一群核心用户，为社区产出客观、高质量的评价和内容。这群用户就是 " 观猹员 "。

目前，" 观猹员 " 的数量已经扩充到了近 5000 人。为了把控 " 观猹员 " 的质量，我们的审核机制一开始从定向邀请，变成了线上考试，就像 B 站的入站考试那样。只有通过线上考试，才能获得写项目点评的资格。

成为 " 观猹员 " 也并不意味着可以随意发布点评。平台设置了机器和人工两道审核机制，一旦被发现用 AI 糊弄，或者点评质量低下，" 观猹员 " 就会被吊销资格。

我们也在搭建权重机制。根据活跃度、获赞数，" 观猹员 " 发布的点评、给项目的评分，占据的权重会有所不同。

入驻 " 观猹 " 有基础的门槛：纯靠 10 分钟 Vibe Coding 出来的项目就不太行。

过了基础门槛的项目都能上架，但最终平台推不推流，还是会根据项目的热度、评分来评判。这是 " 观猹 " 的推荐机制。

我们不卡 copycat，毕竟 AppStore 也不卡。

一个产品火了，copycat 出现是很自然的。但最终，产品好坏与否，用户会做出评判。

AI 产品的存活窗口期只有 3 个月

OPC（一人公司）的泡沫有点大。大家都在吹泡泡，但没人在真正解决问题。

OPC 对创业者素质的要求很高。ta 要足够敏锐，在快速的市场变化中捕捉到机会，并且还要快速做出产品，然后商业化、赚到钱——能跑通这条路径的人很少很少。

现在 " 观猹 " 上入驻只有 30% 的 OPC，其他 70% 还是相对成熟的公司。

AI 产品的存活窗口期越来越短。

据我观察，一个产品从推出到被忘记的时间，一年前是 6 个月，现在只有 3 个月。

我们一直都在规划一个叫做 "AI 坟墓 " 的板块。一些停运的产品，都会被收录进来，大家可以来缅怀，或者分析产品失败的原因。

失败本身具有记录的价值。很多时候失败并不是产品本身的问题，可能是时机的问题、赛道的问题、团队调整的问题。

Vibe Coding 门槛变低，让很多小众需求得到了满足。

比如 AI 算命，一开始很多人不理解，项目也大同小异。但我翻阅 " 观猹 " 评论区后发现，算命的需求也很细分，光方法就分易经、塔罗等等。

未来 AI 项目的落地场景会越来越细分。

现在的黑客松很热闹，但热闹后没有沉淀出一些真东西。

选手获奖后，其实很快就没人在意产品的动态。我希望 " 观猹 " 能够覆盖黑客松的完整链条，包括后续项目的服务、资源对接等落地相关的服务。

现在各个初创团队 pivot（指调整创业方向）的速度越来越快，因为基模的能力还在高速迭代。

Pivot 是正常现象，或者说是一件 " 好事 "。这意味着创业试错的成本在降低。

早期项目的困境，在于没有渠道匹配到种子用户

国内大多 AI 产品都没有太多用户，平均就两三万。

产品要持续迭代、持续融资，都离不开种子用户。

不少早期 OPC 来 " 观猹 "，就是为了获取早期的种子用户。我们也在规划相关的服务模式。未来，通过算法加上一定的人工，" 观猹 " 上的项目可以匹配到至少 1000 个种子用户。

因为根据 "1000 铁粉（1000 True Fans）" 理论，项目不需要让全世界都喜欢，只要拥有 1000 个愿意真正支持你的用户，理论上就能养活自己。

现在有一种论调：传统软件已死，App 已经没意义了，大家都会用 personal agent 调用 skill。

我认可这是一种趋势，但还很遥远。放眼更大的 C 端群体，其实大家对 Vibe Coding 的了解还很基础，这个市场还需要被教育。大部分人的操作习惯还在 App 上，ta 的需求也到不了使用龙虾（OpenClaw）的级别。

所以至少 3-5 年内，我认为 AI 软件还是会迎来大爆发。短期内，各种 AI 生产类工具会跑得更快。但 AI+ 泛娱乐领域，其实还存在不少融了很多钱、但还在探索的公司，里面还有很大的机会。

Skill 存在相当多的非共识。一部分人认为 Skill 是偏过渡态的东西，会被下一代的模型能力吞噬掉。

Skill Market 也存在非共识。个人的经验能不能被 AI 很好地 " 蒸馏 "？尤其是工作流非常复杂的情况下。这会影响 Skill 的质量和定价。

与此同时，不少人也不希望面向市场公开自己的经验。

一旦形成共识，机会都是大厂的。只有存在足够多的非共识才好玩。

好消息是，目前 AI 行业的共识和非共识，每隔一两个月就会变。

近期我们团队聊的比较多的非共识是：To A（To Agent）产品的机会到底是 AI-Native 创业团队的，还是飞书、WPS 等老牌软件团队的？

支持前者的人认为，传统软件是设计给人用的，再怎么想兼容 Agent，文档格式也无法完全变成 Markdown（一种对 AI 系统友好的语言格式）。

支持后者的人则觉得，飞书等软件厂商有相当的用户基础，在把握用户心智上有优势。

眼下三到五年，真人的链接和社交还是很重要的。

Agent、世界模型、机器人，都太遥远了，AI 还没到真正破圈的程度。

因此，" 观猹 " 会把很大的精力放在社区的运营上。未来我希望能建立三个用户心智：

Builder 第一时间会想到来 " 观猹 " 上架产品；

User 第一时间会想到来 " 观猹 " 获得 AI 的前沿资讯；

" 观猹 " 会成为 AI 产品的活跃社区，大家愿意相信上面的评分是公正客观的。

欢迎交流！