#模型时代# HiggsfieldAI 创始人谈AI产品打法：2个人90天，就可以做100万美金营收的生意

这期Silicon Valley Girl播客的内容感觉很OPC。

嘉宾Alex Mashrabov，是Higgsfield AI的联合创始人兼CEO。他曾在Snapchat主导生成式AI业务，此前创办的AI Factory于2020年被Snap以1.66亿美元收购。2025年初，他创办Higgsfield，9个月内将年度经常性收入（ARR，即年化订阅营收）做到2亿美元，增速超过当年的Slack和Zoom，2026年1月完成A轮融资后估值达13亿美元。

Higgsfield可能国内知名度没那么响，不过零重力瓦力老师介绍过不少他们的产品。

Higgsfield是一个AI视频创作平台，把市面上主流的视频生成模型——包括Kling、Veo、Sora等——集中在一个界面里，同时配备摄像机运镜控制、视觉特效库等专业工具，主要服务内容创作者、广告公司和品牌营销团队。

它解决的问题很实际：不用订阅十个不同的AI服务，不用懂提示词工程，就能生成可以直接用于商业投放的视频。公司还自研了图像模型Soul 2.0，支持上传参考图生成匹配风格的新图，以及用本人照片训练专属形象。

他讲的一个核心看法，就是找对种子用户做开产品，然后通过社交平台放大。由于比较重要，我写在前边。

Mashrabov观察到，AI产品的早期传播有一条几乎固定的链路：从X上的小圈子开始扩散，进入AI垂类新闻账号，再被Instagram的科技媒体转载，然后流向创作者群体，最终扩展到Telegram和其他平台。这条路在2025年是最清晰的冷启动路径，他给出了一个实操细节：标题里加"breaking"或"just in"，内容要有爆点，传播效率会明显不同。

但他也说，这条链路的信噪比在2025年下降得很快，大量公司在X上刷存在感，2026年可能要换渠道，LinkedIn的分量在上升。

但有一件事他在播客里没有提到，录制结束后不久就发生了——Higgsfield的X官方账号在2026年2月遭到平台处置，起因是一场创作者风波。公司曾大规模投放网红推广，随后有创作者反映报酬未能足额到账；与此同时，公司一篇声称AI已替代数十名特效师的帖文引发强烈反弹，被创作者社区视为态度傲慢。两件事叠加，大量用户集中举报，账号随即被限制。

Mashrabov两天后公开回应，承认在沟通上犯了错误，并披露Higgsfield三周内已向超过一万名创作者支付了逾80万美元，同时累计发放超过300万美元的免费额度。

一、两个人就够了：AI创业的起点配置

1、一个技术人，一个能把东西卖出去的人

Mashrabov把理想的创业搭档结构说得很直接：技术侧需要一个能在24小时内把想法变成可跑产品的人，现在基础设施已经足够完善，数据库、支付系统、各类API拼在一起就能跑出一个MVP（最小可行产品）。这不是比喻，他说的是字面意思。

另一个人负责"go-to-market"，核心不是传统意义上的市场营销，而是对目标用户的天然共情，以及能设计出在社交媒体上真正引发共鸣的内容形式。这两种能力放在一起，已经是一支完整的作战单元。Higgsfield今天的团队结构也印证了这个判断：大约40%是工程师，40%是创作者。

2、每天迭代，而不是每季度迭代

Higgsfield增长最快的那段时间，每周工作6天，每天发布新功能。这不是文化选择，是客观形势使然。AI行业每个月都在重置一次，大约有五家顶级研究实验室在同时推进，每个季度都有重大更新，有时一个月内出现两次重大模型升级，每次都要求产品团队围绕新模型重新设计核心工作流。

他把产品团队的角色定义得很清楚：不是造模型，而是让模型最好的能力以最合适的方式呈现给用户。在这个角色里，迭代速度本身就是竞争壁垒。

3、"完美界面"这个难题至今没有答案

Mashrabov提到一个他们一直在处理的矛盾：工具要足够简单，同时又要给用户足够的配置空间。这个平衡点没有标准答案，随着模型能力的每次跃迁，平衡点本身也会移动。这也是他们选择持续日更而不是追求"一次做对"的深层原因。

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二、8个人，改变了一家公司的方向

Higgsfield早期的产品重心在移动端，留存率一直上不去。转机出现在他们开始密集接触创作者的那段时间。

1、只访谈了8个人，全部指向同一个痛点

Mashrabov的团队找到8位创作者，从好莱坞导演到地区广告制片人，问他们一个问题：你在AI视频里最缺的是什么？8个人给出了完全相同的答案——摄像机控制。他们需要控制运镜角度、镜头效果、推拉摇移，当时市面上没有任何工具能做到这件事。

团队随即在工程侧实现了这套摄像机控制系统，这成了Higgsfield真正意义上的第一个爆发点。这8个人里有4个后来被直接招进了团队，产品反馈回路就这样变成了内部循环。

2、访谈数量不需要很多，但要找"没有关系"的人

他承认这件事让他有点为难——他们刻意选择了和团队没有私交的受访者，就是为了拿到未经过滤的真实反馈。这个细节值得记下来：访谈认识的人，对方往往会告诉你想听的答案。

8到12次访谈，在多个创业访谈里反复被提到，背后的逻辑是：当反馈开始重复，说明你已经触到了结构性问题，而不是个体偏好。

3、找对了市场分层，比找对产品更关键

Mashrabov的判断是：Meta、Google、Microsoft、OpenAI、Anthropic，这些大公司都在把AI推给所有人，这件事本身就给创业公司指出了方向——不要和他们竞争覆盖面，而要找到"愿意为高质量产出付费的特定用户"，每个月收他们两千美元左右。

他举了一个具体的例子：他接触过一家大型物业管理公司，客户从了解房源、看网站、打电话、实地看房到交押金，整个旅程没有任何一家公司在用智能体（agent）做端到端的跟进，而这套流程里每耽误一天就是白白损失的租金收益。这类垂直场景到处都是，只是没人去做。

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三、先赚钱，再谈融资

1、第30天拿到第一笔钱，第90天做到月收入8万美元

他给出的时间节点非常具体：产品上线后第30天，必须有真实付费用户。这不是"验证PMF"的学术讨论，而是强制团队面对一个最原始的问题：有没有人愿意为这个东西掏钱？月活用户数可以被病毒效应虚高，但付费转化不会说谎。

第90天的目标是$1M ARR，换算成月度数字大约是8万美元。他认为今天实现这个目标完全可行——AI原生业务的边际成本结构，允许在很小的团队规模下实现盈利性增长，根本不需要先融一笔钱。

2、Higgsfield自己的融资路径，他不推荐复制

他很坦率：Higgsfield第一轮融了1600万美元，彼时没有任何收入，靠的是他有过一次退出记录和大约100万移动端用户。他说这条路"不是我今天会建议的方式"。

先做到真实收入，再决定要不要引入外部资本。一旦有了$1M ARR，对资本的依赖程度和谈判筹码都会完全不同。他还提到，很多公司的营收天花板可能只有5000万美元，这种规模本来就不适合VC的资本结构，强行套上反而是负担。

3、早期分发：从X开始，然后蔓延

他观察到的传播路径有一条固定链路：先从X上的小圈子开始扩散，进入AI新闻账号，再被Instagram的科技媒体转载，然后流向创作者群体，最终扩展到Telegram和其他平台。

这条链路在他看来正在发生变化，2025年X上的信噪比下降得很快。但在那之前，这条路是最清晰的冷启动路径。他给出了一个实操技巧：标题里加"breaking"或"just in"，内容要有爆点，在X上的传播效率会明显不同。

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四、大公司是真正的威胁吗？

今天的VC普遍有一个担忧：每周都有新的"X for AI"产品出现，每次OpenAI或Anthropic发布新功能，对应赛道的初创公司估值就会波动。

1、大公司每次只能专注两三件事

Mashrabov的回应是：这些大公司每家都有两三个核心战略优先级，不可能同时覆盖所有垂直场景。他举了Claude Code的例子——那个产品的成功本质上是自下而上涌现出来的，不是顶层设计的结果。大公司的资源集中方式决定了他们做不到全覆盖，这个空间永远存在。

2、"AI is a social elevator."

AI是新时代的社会电梯。他用这句话回应所有还在观望的人。拥抱AI的人，无论在创作端、工程端还是营销端，都在以远超同行的速度提升自己的经济产出上限。

这场技术革命在短期内极不公平——市场永远偏爱赢家——但从十年的维度看，GDP人均和生活质量会整体上升，这是历次技术革命的共同结局。对个体最务实的建议很简单：每天用几个小时认真使用AI工具，建立直觉，这件事本身就是这个时代最有效的学习路径。

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五、视频模型与AGI：他在押的长期赌注

1、世界模型，不只是做视频

Higgsfield的长期方向是"世界模型"——通过大规模视频训练，让AI建立起对物理世界的视觉理解能力。他认为这是下一波机器人技术的基础：就像特斯拉用摄像头而不是激光雷达解决了自动驾驶，视觉感知同样会成为更高级机器人的核心能力。

他对下一个十年的判断是：游戏和视频的边界将会消失，营销内容将从单向观看演变成"自选剧情"式的互动体验。下一个媒体帝国，可能只需要三五百人就能撑起来。

2、一分钟视频≈6万词的信息量

他给出了一个数量级对比：一分钟内，人类大约能读100个词；同样一分钟的视频，所包含的可描述信息量约为6万个词。这个差距解释了为什么视频理解是比文本理解更高维度的挑战，也是为什么他认为视频模型有可能成为通往AGI的一条路径之一。

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总结

Mashrabov给的框架很清晰：两个人起步，第30天拿到第一笔钱，第90天做到$1M ARR，有了收入再决定要不要融资。他的另一个核心判断是：创业公司的护城河不在于技术，而在于对特定用户群体的深度理解，这件事大公司做不到也没动力去做。

至于窗口期还有多久，他的答案很简单：AI时代需要建造的产品数量，远超任何一家大公司的内部产能。这场游戏还在最开始的地方。

核心归纳

Q1: 怎么找到AI创业的切入点？
从8到12次真实用户访谈开始，找和你没有私交的人，问他们最想要但还没有的东西。当反馈开始重复，你就找到了结构性缺口，而不是个体偏好。

Q2: 创业公司怎么面对大公司随时可能"入侵"的威胁？
大公司每次只能专注两三件事，资源集中度决定了他们做不到全覆盖。专注某个特定用户群的深度需求，不要和平台型产品竞争宽度，这个空间一直存在。

Q3: 现在还来得及建造AI产品吗？
Mashrabov的判断是：这个十年是数字经济被AI彻底重塑的时代，需要建造的产品数量远超任何一家公司的内部产能。来不来得及本身就是一个错误的问题。