摘要

Wanaka 的核心押注不是“下一个抖音”，而是用 AI 原生游戏内容启动一张熟人社交网络。 张阳认为，大量普通人的 AIGC 对全网没有消费价值，却会因为身份关系对朋友有意义——“普通人的内容，它其实只有一个去向，就是给你的朋友看”。早期新游戏化内容的重要性可能占七成以上，长期游戏与社交至少各占一半。
产品壁垒不只是让 AI 写代码，而是重做一套同时服务 AI 与人的 AI 原生游戏引擎，并重点探索 3D。 Wanaka 计划把场景搭建中约 40%-50% 的工作留给人，通过图形界面获得控制感和“拼乐高”式乐趣，再让 Agent 完成道具、规则乃至从跑酷切换成 FPS 的复杂逻辑；张阳称当前已能接近《蛋仔派对》式体验，“只把代码解决了”远远不够。
张阳否定纯 prompt 直出加上下滑分发，因为它同时撞上创作上限与供给结构两堵墙。 抖音的短是平台选择，早期 iPhone 本来就能拍长视频；AI 小游戏的短却来自工具限制，内容同质、不可控，也很难支撑推荐算法所需的海量多样性。“创作能力这件事情其实是很难真的被平权掉的”，模型再强也不会自动消除导演与普通人的表达差距。
3D 是 Wanaka 试图制造非线性体验提升的关键，而 3D 生成、动画和骨骼绑定技术在六七个月内的进步降低了兑现门槛。 用户把手办拍成可动 3D 角色再放进游戏，会觉得是“过去完全做不到、没有见过的事情”；同样素材变成 2D 图片，惊喜弱得多。张阳强调 UGC 不需要 AAA 资产标准——对普通人而言，“它能动起来”已经是巨大提升。
张阳认为 Roblox 的 DAU 应已接近两亿，既提供了需求验证，也暴露出代码门槛和专业工作室主导生态的机会。 Roblox Studio 能让新手五分钟做出可玩地图，但继续深入就必须学 Lua，张阳估计这会挡住 90% 以上用户；与此同时，头部内容已更多来自 OGC，即专业游戏公司和工作室。“早期大家看不懂，但是你看懂的时候它已经巨大”，但 Wanaka 希望避免被少数机构供给绑架。
冷启动的关键指标不是下载量，而是朋友邀请率与局部关系密度。 张阳曾参与 Hello 从零到 5000 万 DAU、用时不到一年，也经历 LiveIn 下载超过 TikTok、进入北美总榜前三；他据此判断，泛娱乐产品更依赖 KOL、自发裂变和“一片一片爆发”，而非效果广告。内测首先看用户玩完后“愿不愿意把你的朋友拉进来一起玩”。
张阳认为未来两三年是 Wanaka 建设社区的关键阶段，并看好 AI Coding、Agent、多模态与 C 端应用继续加速。 Wanaka 要形成创作社区与熟人社交的双循环：一边涌现只能在这里做出好内容的创作者，一边让朋友持续迁入。更长期的判断是，人需要的未必是“个人助理”，而是“一个替我上班的人”；Token 成本与用户授权隐私仍是约束。

精读

1. 做一号位意味着先定义问题，再为所有结果负责

两年前张阳还在 Answer.AI，此后创业约一年。他早年在澳洲有过一次效果不佳的创业，也长期怀疑自己是否适合做 CEO；上一段经历最终让他认定，在时代剧烈变化时，不做一号位就很难从底层影响产品决策。
CEO 与二号位最不同的地方，不只是责任更大，而是“你不能逃避，就是所有的问题你面对的就是你自己”。打工时 OKR、KPI 通常由别人定义，CEO 连“什么才是问题”都必须自己给出答案，做好做坏都没有借口。
技术速度比他的预期更乐观：2024 至 2025 年间，市场一度觉得模型智能的变化在变缓，也怀疑泡沫是否过大；到 2026 年再看，他觉得基于 Coding、Agent 向外延展的可能性“反而是在 2020 年好像刚刚开始”。
Wanaka 从 2025 年四五月开始构思，当时市场上相似判断不多；到十二月，很多公司的叙事已经迅速拉齐。张阳的修正不是方向错了，而是“整个事情的发展比我们想象的快”，真正的分野将落在具体方案和产品兑现上。

2. WebSim 开启了 prompt 生成互动内容，但市场迅速分成两条路

张阳把这一轮产品源头追溯到 2023 年底至 2024 年出现的 WebSim：它用 AI Coding 生成前端页面，既能模拟 Instagram、Facebook，也能做带互动的小内容，消费时长通常只有十几秒到几十秒，并启发了 Low Ball 等软件生成产品。
当前市场大致沿两条路径推进：一条把小游戏当内容资产，采用类似抖音的上下滑发现、创作和消费；另一条把 AI 做成游戏开发脚手架。Unity、Roblox、TapTap 及大型游戏公司也都在试图把 AI 接入原有引擎或生产体系。
用户需求信号非常直接。Claude 3.7 在 2025 年三四月发布后，Twitter 上大量用户开始用它做游戏，还有 Game Jam 要求作品“80% 以上的代码必须是 AI 写出来的”；人们复刻的是愤怒的小鸟、Flappy Bird、贪吃蛇，而不是电商或 BBS。

3. 纯 prompt 生成撞上的首先是人的表达上限

Wanaka 最初也想做短平快、自然语言驱动的内容，因为团队当时判断模型能力可能只能到这里。但测试很快暴露出严重同质化：继续优化 prompt，并不能让普通用户稳定做出好作品，于是上下滑方案被放弃。
张阳反对把这种短内容直接类比早期抖音。抖音视频短，是分发机制的选择；当年的 iPhone 已经能拍长视频。当前 AI 小游戏短，则是创作工具只能支持 demo、难以控制、无法承载长消费，“它创作工具的天花板是完全不一样的”。
曲凯以即梦举例：模型效果已经很好，自己却只能写两句话，而熟练用户能像导演一样描述镜头和分镜。张阳进一步举出城堡从 A 点移到 B 点的例子——三维空间涉及精确的 X、Y、Z 坐标，仅靠自然语言很难高效表达。
所以限制并不只是模型能力。人需要更直观的表达方式，模型也需要像 Manus 一类 Agent 所提供的受控环境和工具；只用一个通用大模型端到端直出，很难覆盖创作者对场景、资产、逻辑和可控性的完整需求。

4. AI Native 引擎必须同时划清人和 AI 的工作边界

游戏生产工具的历史，从汇编语言、专业引擎一路走到 Roblox，每次编辑器能力进化都会扩大创作者基数；Roblox 时代已让全球上千万人可以尝试做游戏。张阳认为，下一代引擎首先必须是“给 AI 用的”。
但“给 AI 用”不等于把所有操作塞进聊天框。Rosebud 等早期产品希望以对话统摄全部交互，张阳却认为对话是高级表达形式，“大多数人其实说不清楚”；人在环境里的点击、拖拽、摆放和直接修改仍不可替代。
Wanaka 因此把系统设计拆为两侧：Agent 获得理解场景、调用工具和执行任务的环境，人则保留最适合视觉操作和审美判断的部分。随着辅助模型越来越多，一个强 Agent 产品与模型本身的边界也会逐渐变近，即使团队暂时不训练基础模型。

5. 上下滑不是界面选择，而是一整套供给与分发约束

张阳否定上下滑，并非因为内容必须短，而是这种消费方式要求供给“多样性和内容量足够大”。一旦依赖推荐算法，平台就必须持续产生海量可互换内容；当前普通用户生成的小游戏既不够多样，也不够稳定。
张阳先把内容分发概括为三类：算法推荐、关注关系和熟人社交；曲凯补充了运营或编辑推荐，张阳提到这在早年 BBS、门户时代就存在。字节把算法推荐做得极其成功，以至于创业者看到内容产品便默认推荐算法，但生产方式、创作者结构与分发机制其实互相塑造。
抖音创作者的关注价值相对较低，一个百万粉账号也可能没有清晰认知；B站或小红书更依赖关注，一个几万粉丝的创作者仍可能很有价值。两者背后分别是媒体式内容池和社区式人格关系。
最难的是熟人分发，因为它必须依托稳定关系；但某些内容又只能沿这条路流动。朋友圈、Instagram 是先有关系网络再承载内容，抖音朋友 Tab 则是在海量普通 UGC 无法进入公域后，为它补建了熟人出口。

6. 普通 AIGC 的稀缺价值不在内容，而在“这是你做的”

张阳用“楼下的路灯或一只猫”解释关系分发：这类随拍对整个互联网没有价值，却可能因为发布者身份让朋友觉得有趣并点赞。“他消费的其实是这个关系，消费的不是那个内容本身了。”
AIGC 也会分层。头部创作者做出的精美视频、图片或游戏化内容，适合关注分发；当供给规模足够大时，也可进入算法推荐。但大量普通人的作品，“其实只有一个去向，就是给你的朋友看”。
曲凯追问，这是 AI 当前阶段的问题，还是游戏媒介本身的问题。张阳把答案落在人身上：“创作能力这件事情其实是很难真的被平权掉的。”模型可以抬高底线，却不会自动让缺少镜头语言的人与专业导演产出相同内容。

7. 互动内容与游戏是两种不同的消费曲线

对目前多数 AI 生成产品，张阳更愿意称为“互动内容”，因为核心玩法与游戏 loop 太弱。Wanaka 希望把工具做到足够强，从最复杂的游戏向下覆盖短平快互动，而不是从轻 demo 反推重度游戏。
曲凯的质疑值得保留：做得好的重度小游戏可能一次玩几个小时，不需要不断上下滑；轻互动又像早期 Flash 内容，既不够深，也未必能支撑每天持续消费。两端各自削弱了“小游戏版抖音”的成立条件。
张阳同意互动内容长期可能更接近视频：先由多模态或世界模型生成场景，再加入轻操作，其主要玩家更可能是 Google、字节或即梦。偏游戏的一端则可反复消费、联网协作，形成“闲下来和朋友开一两局”、但不必像《王者荣耀》那么长的形态。

8. 从 2D 转向 3D，是一次由用户感受推动的路线收敛

团队早期没有想清楚 2D 与 3D 的取舍，经过测试才发现两者在消费深度和消费感受上的差别确实非常大。用户拍下一个手办，让它成为可动的 3D 角色再进入游戏，会产生明显的 Aha moment；把它变成 2D 图片后在画面里跑，感受弱很多。
Wanaka 团队此前没有 3D 经验，但技术迭代抵消了部分学习成本。仅仅六七个月，3D 生成、动画和骨骼绑定就发生巨大变化；早期拍一个玩偶容易大量破面，后来较小模型也能做得很好。
张阳强调 UGC 与工作室的质量阈值不同。AAA 开发者可能认为这些模型完全不可用，但普通用户看到自己的东西“能动起来”，体验已经跃迁；Roblox 中大量粗糙甚至幼稚的画面，恰好说明高精度不是参与的前提。

9. Roblox 的真正护城河已从编辑器延伸到熟人社交

Roblox 在美国最初集中于小学至高中前人群，长期难题是 age up；张阳观察到近一两年年龄层正在上移，TikTok 上大学女生拿“我到这个年龄还在玩 Roblox”自嘲，本身就说明这种行为已足够普遍。
内容复杂度也随用户年龄上升。到 2025 年，Roblox 已开始出现 SLG、策略和重数值游戏；这与过去以跑酷、派对式轻玩法为主的生态明显不同。
更大的变化发生在社交侧。团队访谈北美年轻人时，连续看到 Instagram 主页空白：他们只发会消失的 Story，或把 Instagram 当 DM；大量真实互动转移到 Roblox、Minecraft 等空间，并且通常是认识的人开房一起玩，而非匹配陌生网友。
张阳给出的量级是 Roblox DAU“应该接近两亿”，过去十多年持续上涨，消费时长是北美少数能与 TikTok 争夺时间的产品。“早期大家看不懂，但是你看懂的时候它已经巨大”；朋友仍在那里，是用户长大后继续留下的重要解释。

10. 游戏社交成立的前提是搬运熟人，而不是制造陌生关系

曲凯回看国内狼人杀、陌陌等“游戏社交”尝试，指出它们多用游戏帮助陌生人认识；Roblox 的逻辑却是熟人结伴进入一个游戏空间。张阳认同这一划分：前者在构建关系，后者在给已有关系持续提供共同活动。
国内此类平台难做大，一部分原因是微信与 QQ 已吸收大量关系。北美用户则更愿意区隔工作、家人和不同朋友群，iMessage、Instagram、Snapchat 等各占场景，没有一个应用像微信那样把关系混合得如此彻底。
美国仍会周期性撕开社交口子：LiveIn 所在的一波来自 iOS Widget，此外还有 LBS、多人视频和 Party 等浪潮；产品能在局部人群中突然爆发，却不代表关系一定长期留下。这也解释了为什么北美不断有新产品，中国却较少出现类似窗口。
张阳认为游戏化社交具有全球属性，中国游戏的 RPO 也“巨高”，但本地结构不同：QQ 空间、企鹅、QQ 农场等曾是典型的游戏化社交；今天国内小朋友可直接接触《王者荣耀》、吃鸡等成人游戏，严格分级较弱，也降低了 Roblox 式儿童平台的独占空间。

11. 社交产品长期存续，只有“解决大问题”或“持续供给玩法”两条路

第一条路是消除关系网络中的结构性压力。张阳认为 Snapchat 解决了熟人社交“最后一个大问题”：当内容永久留存、观众持续存在时，人会本能地停止发布；阅后即焚让用户重新敢于表达。
张阳提到同期 Instagram 投稿率下降，生态逐渐从 UGC 走向 PGC。曲凯认为，后来加入 Story 阻止了这一颓势，也挡住了 Snapchat；曲凯还提到 Facebook 会在财报或会议上说自己是一家媒体公司，说明纯关系网络可能逐渐媒体化。
第二条路是不断为关系提供新信息或新玩法。抖音产生大量值得转发的内容，社交成为分享的结果；Roblox 持续产生可与朋友一起玩的游戏，也是同一机制。Wanaka 不试图再发明 IM，而是选择这条内容反哺关系的路径。

12. Wanaka 用个性化资产切口，目标更像下一代 Roblox

长期看，张阳给游戏与社交的权重是“至少五五，甚至可能社交更多”；但社交网络需要契机，不能靠通讯录或 IM 凭空建立。早期新游戏化内容可能占价值的 70% 以上，同时产品必须让用户一进来就知道要加好友、拉朋友。
与传统游戏公司和 Roblox 现有内容相比，Wanaka 的切口是资产与场景由用户定义。过去平台先提供一款完整游戏，人物、玩法和素材由公司固定；Wanaka 希望除部分玩法外，大量角色、地图和内容都能属于用户自己的生活。
这也决定它不是“下一个抖音”。算法分发要求强 PGC 或 PUGC 作为主干，早期抖音的手指舞、对口型创作者本就有颜值和镜头表现力；普通人的个性化内容，价值反而依赖“这是我的同学、学校或朋友”。
张阳的判断很直接：“下一个抖音这个命题其实不太成立。”AI 生成的视频仍可回到 TikTok 或抖音分发；若即梦等产品加入轻互动，独立载体或许能避免互动拉低 VV 和广告展示，但底层多模态与分发优势仍集中在 Google、字节等大公司。

13. Roblox Studio 证明编辑器重要，也证明复制它远比想象中困难

Roblox Studio 相比同期 Unity、Cocos、Godot，易用性“天差地别”。一个完全没有引擎背景的人，五分钟内就可能搭出可玩地图，让 NPC 奔跑、开车；对小朋友而言，这是强烈的第一次创造体验。
但地图之后就是代码墙。用户若想继续完善作品，必须学习 Lua；张阳估计这会拦住 90% 以上的小朋友和成年人。AI 的时代性机会，正是把这部分门槛重新设计，而不只是往旧编辑器里增加补全功能。
Roblox 与 Unity 自 2023 年后都开始加入 AI，但张阳把这种模式类比为 Copilot：更适合已经知道如何写代码、理解引擎的人。旧体系很难整体改造，而游戏的资产、场景、界面和逻辑又无法像普通软件那样拆成彼此独立的模块。

14. 只替代代码不会改写引擎生态，平台还必须处理专业供给绑架

张阳认为游戏资产与场景摆放可能贡献“一半以上的价值”。如果产品只让 AI 写代码，作品与用户直接向 Gemini、ChatGPT 提一句“帮我做个游戏”没有本质差异，仍无法支撑完整、可控的游戏化表达。
引擎本身也不是理想商业模式：“一个好的引擎公司挣钱往往不是因为引擎挣钱，是因为游戏挣钱。”他以虚幻引擎背后的《堡垒之夜》、Steam 早期的《CS:GO》为例，说明分发平台往往先靠旗舰内容聚集用户，再形成生态。
曲凯提出但明确表示“不太确定”：Roblox 里最头部的游戏可能贡献了很多市场和大多数收入。张阳认为 Wanaka 不会如此，因为他认为 Roblox 在 PUGC 生态上的控制没有做好；其中已经不只是 PGC，而是他所说的 OGC——Organization Generated Content。大量专业工作室、游戏公司进入，有些团队在里面不为利润、只为 DAU。
Wanaka 希望避免复制这一路径。张阳举出的理想结构是：即使 80% 流量由专业内容贡献，平台也应固定划出约 20% 给 UGC，否则会被专业内容生态绑架，难以培养普通人的供给。

15. Wanaka 的产品形态是“图形编辑器 + Agent + 个性化消费端”

创作侧是一套带完整图形界面的 AI 引擎。大量代码和游戏逻辑可以通过对话完成，但场景构建中约 40%-50% 的工作交给人，让创作者像拼乐高一样摆地图、调资产；可控性本身也是创作乐趣的一部分。
Agent 框架负责自然语言更擅长的抽象逻辑：在跑酷游戏里随时加入道具、修改规则，甚至把整个游戏切换为 FPS。目标不是辅助专业开发者，而是让没有游戏制作经验的人也能产出“很不错的东西”。
消费侧则把 3D 个性化压缩成简单动作：用户用相机拍自己、朋友或手办，快速生成角色，再放进角色扮演、跑酷等游戏。平台要提供“无限的游戏能够和你的朋友一起玩”，同时让每局都带有群体自己的素材。
曲凯追问复杂度上限，张阳给出的当前参照是《蛋仔派对》，“应该差不多了”。Roblox 是明确竞品，《蛋仔派对》更像独立游戏公司，而非完全相同的平台对手。

16. AI Coding 正把人工写代码从优势变成生态负担

团队内部制作游戏模板时，早期仍向成员开放手写代码；随着 Coding 能力提升，最近反而尽量希望他们不要写代码，而是用 AI 生成。人的代码可能破坏统一生态，也不利于未来由 AI 继续理解、修改和组合。
Token 消耗变化是最直接的能力侧信号。早期程序员每月购买约 200 块钱的套餐基本够用，现在已“完全 cover 不住”；这说明 AI 不再只是偶尔补全，而是在产品和内容生产中承担越来越高比例的工作。
张阳并未因此判断人会退出创作。相反，未来好的工具应让人把精力放在场景、审美、玩法意图和选择上，把不适合人的代码执行交给 Agent；“人参与的比例”会重构，但人的表达仍决定作品差异。

17. 普通人创作游戏的动力首先是过程，而不是流量和收入

张阳认同蔡浩宇提出的两类游戏未来：极少数顶级制作人继续以传统手艺和艺术家方式做作品，剩余 99% 的内容由普通人创作。Wanaka 真正要回答的是，怎样支撑这“99%”做出东西，以及这些作品最终分发给谁。
独立游戏和 Game Jam 让他看到一群“为爱驱动”的创作者：参与者未必会写代码，也可能只做策划、美术，却愿意在有限时间围绕主题完成作品。AI 的价值，是让喜欢创作但能力不完整的人第一次独立兑现设想。
Minecraft 玩家长时间只为搭一座建筑，和拼乐高的满足相似；一位朋友把《蛋仔派对》中大学女生制作 UGC 地图形容为“电子十字绣”。过程本身令人享受，作品有没有很多人玩、能不能卖钱，反而不是首要问题。
社交分发还会改变游戏设计。Roblox 的同类 FPS 或模拟经营往往删掉传统 Steam 游戏的长引导，因为它默认玩家旁边坐着朋友，由朋友直接告诉他怎么玩；关系不仅负责传播，也替代了一部分产品教学。

18. 个性化玩法把现实群体直接变成游戏素材

Roblox 已演化出许多只在熟人协作中成立的玩法：两个人绑在一起跑，或把朋友变成道具。Wanaka 希望进一步让地图、角色和规则都映射具体关系，而非只让熟人进入同一款标准游戏。
张阳举出的最佳场景是一张以自己学校为背景的跑酷地图：它可能在本校非常受欢迎，对外校却完全没有意义。这个局部性不是缺陷，而是熟人内容的核心——消费价值来自共同记忆，而非全网通用质量。
另一个例子是把同学放进合成游戏：“两个老师合成个教导主任，三个教导主任合成个校长。”这种玩法很难由传统游戏公司规模化生产，却天然会促使一群现实朋友互相邀请、围观和二次改造。
对非创作者，Aha moment 是快速生成自己角色和熟悉场景，再立刻与朋友玩“我们的东西”；对重度创作者，则是发现工具比纯 AI 对话和传统引擎都更简单、可控。两类体验最终必须在同一消费网络中汇合。

19. 冷启动靠局部密度，长期靠创作社区与熟人网络双循环

张阳的增长经验横跨多种产品：字节时期的印度内容产品 Hello 从零到 5000 万 DAU 用时不到一年；LiveIn 最快时北美下载超过 TikTok、进入应用总榜前三；Answer.AI 则依靠把工具解决的核心需求讲清楚，推动 TikTok 内容 go viral。
但 Wanaka 不适合复制工具产品打法。泛娱乐、泛内容和游戏更可能靠 KOL 与用户自发邀请，而不是效果广告；内测最关心的问题是“你用了这个产品，你愿不愿意把你的朋友拉进来一起玩”，完全没想到邀请，就意味着产品某处有问题。
社交产品通常“一片一片爆发”，需要先在一个学校、地域或小圈层形成高覆盖，再向外泛化。曲凯联想到早期 Facebook 从校园照片和评分切入；张阳认可这里的关键不是泛流量，而是群体内部足够高的关系密度。
未来两三年，Wanaka 要验证两个循环：消费侧能否持续迁入朋友；创作侧能否涌现一批在其他平台做不好、在这里却能快速产出优质内容的人，并成为平台 KOL。社区围绕生产工具生长，工具又被创作者反向推动，社交则负责消费和扩散。

20. AI 社交的两端都成立，但中间的大多数人仍需要人与人

张阳把新 AI 社交放在一条坐标轴上：一端是 OC 和二次元人群，他们有丰富幻想能力，可以与多个 AI 角色构成自己的世界，体验接近单机游戏；他认为这类能力像孩子拿玩偶、汽车便能想象生命，是很珍贵的状态。
另一端是创业者、投资人等强表达者：他们不停发帖，由一群 AI 回复，能在短期获得高信息密度和反馈感。但这种网络要求人持续输出，否则 AI 无从回应，也就无法覆盖既缺少幻想精力、又不愿频繁公开表达的中间人群。
因此他不相信只有人和 AI 的网络能替代现有社交：“因为你不说话，所以 AI 不能给你反馈。”Wanaka 仍把人与人设为社交主体，AI 提供内容增量、创作工具和部分角色对话，真正支撑关系的是可共同消费的游戏化内容。
OC 人群与游戏创作者又有重合：他们更亲近虚拟角色和世界，也更愿意构建人物。Wanaka 会提供 AI 对话能力服务这部分用户，但不会把全产品收缩成陪伴聊天；张阳判断东亚二次元环境更广，北美对应人群可能会小很多。

21. 产品判断依靠感受起步，再用数据和商业能力让公司活下去

张阳把自己的最长板仍定义为产品。他在小米接受的是“非常古典”的训练：少看数据，深入思考用户怎样使用、底层需求是什么；早期豆瓣、贴吧一代产品人的手艺感，与后来字节式产品经理明显不同。
字节则训练了假设、实验和数据验证，接近 Facebook 的实验科学体系。但他提醒，大机会往往无法靠既有数据计划出来；过度依赖逻辑会削弱对用户的感受，让团队因为害怕“自嗨”而不敢相信直觉。
他寻找的不是问卷里的表层回答，而是反常表征：北美年轻人为什么突然不在 Instagram 发东西，为什么拿到 AI Coding 后第一反应是做游戏，为什么孩子一张纸一支笔就能发明玩法。“感受是做产品最底层的东西，或者叫同理心吧。”
增长、运营和商业化不是他的最长板，但都亲自实践过，因此能在启动期顶上，也能在产品设计阶段预埋裂变和变现条件。他给出的平衡是：感受帮助找到真需求，逻辑与商业判断则让产品和公司持续运营。

22. 2026 年可能是 C 端拐点，但便利会要求用户交出更多权限

对话最后，双方都修正了 2025 年下半年“技术似乎放缓”的感受。曲凯重新坚定看好 2026 年，判断 AI Coding、Agent 与多模态会齐头并进；张阳也觉得每年春节都变成产品和模型发布的“狂欢”，三年时间被压缩得异常密集。
曲凯提到，截至 2025 年，除模型厂商自己的 Chat 产品外，按峰值看似乎还没有 C 端 AI 应用超过 Character.AI；张阳认为 Token 成本、付费结构和智能能力都延迟了移动互联网式爆发，因此今年 C 端可能会出现一些爆发。
张阳提到的个人助理产品（原文记为“Open C lo ud”及“Open Clos”）带给他的新问题是：人真的需要个人助理，还是只需要“一个替我上班的人”？如果未来人不上班，曲凯认为对助理的需求可能下降，释放出的时间则会流向社交和游戏；张阳补充，大量时间也可能用来创作。
代价是权限。张阳把该产品与豆包手机并置：为了让 AI 真正有用，用户会主动交出移动设备和个人隐私；若不用它便可能找不到工作，授权甚至可能从选择变成生存条件。曲凯说这个担忧“非常美国”，张阳的回答是：“这个好像不可避免。”

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