专访Plaud莫子皓:核心摘要

Plaud不是我们设计出来的,是它选择了我们|新皮层对话

对话者简历:莫子皓 (Plaud 合伙人、中国区CEO)

Plaud公司核心数据与概况

核心业务数据

产品定价: Plaud Note 敢于定价 159美元(约合人民币1149元),远高于传统录音机。

全球销量: 今年6月,全球销量已突破100万台

团队规模: 从去年底的约 100人,迅速扩张至如今的 400多人

融资情况: 至今未进行融资,完全依靠产品销售维持公司运营

市场扩张: 9月22日在深圳召开发布会,正式进入中国市场。

主题一:战略转型——从“AI录音笔”到“世界级幕僚”

转型的催化剂与新愿景

触发点: 3月26日发布的Gemini 2.5 Pro,其强大的长文本处理能力让团队看到了更大的可能性。

旧定位: 做一款功能较为简单的“AI录音笔”。

新愿景: 创造一个能为用户提供“智识价值”的“幕僚”,通过广泛搜集线下数据(录音、图像等),洞察人脑难以发现的信息与见解。

“我们想做的是一件改变世界的事,需要为成为世界级伟大公司做好准备。”

扩张的决心与动机

人才驱动: 决定进入竞争激烈的中国市场,一个核心原因是这里有比销量更重要的人才资源

数据验证: 莫子皓加入的信心来自于Plaud每年三到四倍的夸张增长,这证明了产品强大的市场需求(PMF)。

行业洞察: 坚信大模型未来必须拥有线下场景的上下文信息,而录音是捕捉这类信息的最佳途径。

主题二:产品哲学——提供智识价值,而非执行任务

目标用户:“三高人群”

Plaud的目标客户并非普通大众,而是精准定义的“三高人群”:

  • 高对话价值: 主要通过对话创造价值,而非在电脑前工作。
  • 高知识密度: 具备丰富的专业背景知识。
  • 高决策杠杆: 一个决策可能影响大量事务,急需决策辅助。

这类用户在全球约有一到两亿人。

核心价值:“幕僚”而非“助手”

价值主张: Plaud的AI不做PPT、不点外卖,其核心是提供智识价值,辅助用户更好地思考与决策。

角色定位: 不是低一级的“助手”(Assistant),而是平级的“幕僚”(Counsel)。

“我想要的是一个能向我提问的工具...如果AI能提前发现我没意识到的问题,还能给出答案,这是更有价值的。”

技术核心:超越“长上下文”的“长文本处理”

概念区分: Plaud强调的“长文本处理”与Kimi等公司的“long context”不同。

  • Long Context: 核心是技术上能容纳更多Token。
  • Plaud的长文本处理: 核心是在容纳内容后,AI能发现用户未察觉的规律与启示,提供额外价值。

AI优势: AI拥有超越人类的记忆能力和注意力机制,能发现万字长文稿中首尾内容的关联,从而产生洞察。

具体功能示例:

  • 权力架构分析: 分析多人会议中谁是主导者,权力如何流动。
  • 共识校验 (Consensus Check): 判断对方是真正理解还是敷衍回应。
  • 言外之意解读: 分析商务沟通中对方的真实意图。

主题三:成功秘诀与市场竞争

成功的关键:没做错事比做对事更重要

莫子皓认为,Plaud能高速增长,核心在于没有犯大错,如招错人、盲目扩张、开发错误产品等。

产品验证: Plaud Note 和 Plaud Pin 两款产品市场反响都很好,证明团队能精准捕捉和理解用户需求。

定价策略: 敢于定高价,因为核心价值是“智能”,而非低价硬件。这个时代的最大变量是智能,性价比和智能价值无关。

竞争格局:当下没有对手

当前状态: 目前没有真正的竞品。莫子皓认为,用三四个月、三四个人的团队做出的东西,不足以构成威胁。

潜在对手: Notion、Microsoft、Google等愿意投入大量资源和时间的公司。

核心壁垒: 真正的壁垒是“信念”以及基于信念的“资源投入”。全球400人团队持续三年的投入,不是小团队短期冲刺能模仿的。

“不要用过去10年抄作业的思路看现在的行业,要像15年前那样,相信伟大的团队才能做出伟大的产品。”

主题四:AI洞见与未来展望

对“模型幻觉”的独特看法

莫子皓认为,模型的“幻觉”正是它能持续发展的美感所在,是创新的来源,代表着超出想象的可能性。

产品策略: 在智能边界内,追求准确无幻觉;对于边界外的内容,不抑制幻觉的存在,让其自然发展并发挥启迪作用。

产品方法论:回归本质

抛弃旧思维: 认为移动互联网时代的“网络效应”、“黑客增长”等方法论已不适用。AI时代应回归本质:用户需求、哲学、品味与个人认知

产品诞生: Plaud的诞生并非刻意设计,而是团队成员过往生活经验与社会认知积累到一定程度后,自然涌现的结果。

“这些东西不是我们设计出来的...是这个事情选择了我们。”

未来的焦虑与挑战

核心焦虑: 已经度过从0到1的阶段,现在焦虑的是“到底能不能做出改变世界的、伟大的产品”,以及能否持续保持行业最好。

最大风险: 找不找得到足够多的优秀人才。目前的团队规模还不足以持续交付世界级产品,理想规模至少要再翻一倍。

迭代速度: 软件每周一个迭代,以跟上AI行业的快速变化节奏。

遗憾: 回顾过去,认为唯一的弯路是“投入慢了一点,扩张可以做得更早”。

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