William Beauchamp

Chai 的判断是，社交 AI 最终会成为一个分布式创作者平台，而不是只靠更多数据、算力和研究人员占优的单一大模型。 William Beauchamp 预计，专业团队和用户会分别塑造不同的 AI，就像量化机构在同一个金融市场里各自专精一样。「必须存在这样一个平台，让一个小团队也能为独特目的打造 AI。」

Chai 找到产品市场契合点，是在效用型机器人全部失败、Beauchamp 的妹妹做出一个治疗师机器人并吸引到 20名用户、每人约使用 20分钟之后。 新闻、食谱、笑话、测验、名人和网红都没有起色；即时且不带评判的对话才是「AI 强 10倍的事情」。随后，Chai 让消费者只需输入提示词、图片和名字就能创建角色，由此发现了工程师绝不会主动设计的冲突、恋爱和人物原型需求。

Alessio 称 Chai 的 DAU 已达 140万、收入超过 2200万美元；Beauchamp 没有明确确认这些数字，只说他认为用户数去年增长了 3倍，收入增幅超过 1倍。 单次典型使用约 90分钟，而 TikTok 被引用的时长是 70分钟，并产生约 150条消息，因此推理经济学的重要性远高于问答类产品。真正的前沿不只是基准测试表现，而是「每美元对应的性能」。

2024年的增长曲线反映了 4个重大变化：修复基础设施、竞争对手疑似减弱买量、更好的模型，以及付费分发。 DAU 接近 50万时，Firebase 已无法稳定扩容，Chai 被迫经历痛苦的 3个月迁移，之后才触及 150万 DAU；后来，Beauchamp 怀疑 Character.AI 在创始人离开后减少了广告投放。Chai 随后把买量提升到约 4万美元/天，将用户年化增速从约 2倍推升至 3倍：先把产品做出来，再通过买广告接上一枚巨大的「火箭」。

Chai 最强的运营优势，是一套把传统 30天留存测试压缩到约 3小时的人类反馈闭环。 每个提交的模型都会交给用户进行比较；Beauchamp 称，约 5000次生成就能得到准确反馈。如今约 5名研究人员每天评估 20–50个模型，每周至少上线 100个。他认为，大约在 10月的某个时间点，用户评论从 Character.AI 更好转向 Chai 更好——这是他看重的证据，因为「你骗不了消费者」。

Chai 在投入 3个月后发现语音没有带来可测量的留存、参与度或变现提升，于是放弃了把语音作为增长主线。 只有 10–15%的用户尝试过语音，使用时间占自身使用时长的 10–15%，折算下来只占整体体验约 2%，尽管 Beauchamp 坚称模型本身非常好。他如今的产品标准很苛刻：一项功能必须对大多数用户的大部分体验都重要，并且让人觉得「这是一件大事」。

Beauchamp 已经推迟了自己对 AGI 的时间表，也不接受当前 LLM 天生就是强推理引擎的说法。 他称 LLM 是带有「超级知识」的模拟器：极其擅长存储、检索和生成，但按他对智能的定义，仍然不够聪明。Chai 不做流式输出，而是生成 16个完整候选答案，再用奖励模型选出一个。他以 5000万条消息训练这类模型作为示例，并未确认这是已部署的配置。

🔗 原始收听与视频来源： 压过 Noam Shazeer，以众包方式打造 DAU 达 140万的 Chai AI——对话 William Beauchamp，Chai Research