出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡、李一飛

編輯｜苗正卿

頭圖｜AI生成

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創新欄目，這是本系列的第「19」篇文章。

4人團隊起步、00后、宿舍創業、創造了600萬美元年收入，兩年吸引超過500萬用戶，社交媒體上播放量超過5億，創業不到一年實現持續盈利，每月營收超過50萬美元，利潤率在20%-30%。

AI時代不乏這樣精益創業的例子，Oleve便是其中一個。

可能不能簡單把Oleve定義為一個產品，它更像是一個“AI工廠”，通過快速生成一款AI產品和病毒式營銷積累用戶，幾位創始人深諳AI時代的增長策略。

2023年年初，羅徹斯特大學的Sid Bendre和三個室友，推出了一款數學作業輔導應用——Quizard AI，用戶可以掃描題目，獲得AI輔導。

就是這么一款簡單的應用，他們在TikTok上發布了一段視頻，作為冷啟動的動作，標題為，ChatGPT和Photomath生了個孩子，觀看次數一夜之間漲到230萬次，在不到30小時，吸引了10000名用戶。之后，他們增加了每周9.99美元的訂閱費用。

后來，他們又在同年8月，推出了一款新應用——Unstuck AI，一款學習助手。在不到30天里，TikTok觀看次數超過2.5億，APP Store上教育排行榜第四名，9周里獲得800萬用戶。

CTO Sidhant在一次視頻中將他們的“精益游戲手冊”歸結為四個關鍵原則：為精益奠定基礎的操作原則、為精益建立系統的組織結構、廣泛使用的人工智能工具以及持續的流程改進。翻譯過來就是，招正確的人、利潤第一的心態、將盡可能多的工作流整合到一個平臺上，以及一件事情不要學習兩次。

這家公司之所以值得一提，首先是其精益創業的組織結構，其次是他們的病毒式營銷和激進增長的策略，還有他們AI原生的思維方式——他們稱自己的模式是類似消費AI領域的皮克斯。

嘉和資本CEO袁子恒表示，oleve主要面向C端用戶，從AI應用的三個方面技術、產品、增長來看，尤其是增長的方法論是可以復用的，這也是oleve商業模式成立的底層邏輯。相當于是搭了一個運營中臺，基于這個中臺，根據細分人群和場景的需求，持續開發一系列產品。

硅谷風投機構Up Honest Capital告訴虎嗅，Oleve這種AI應用孵化器的模式，驗證了在AI時代，各種AI開發工具降低了做應用的門檻，對用戶需求的深度理解和別出心裁的GTM（售前）技巧=有流量、有收入的工具應用。

美國最大孵化器YC曾經提出了一個Designer Founder的概念，稱更多設計師應該成為創始人，因為設計師已經具備成為優秀創始人所需要的許多技能——強烈的用戶同理心、專注于解決問題、對質量和品質有高標準，這些是當前AI時代每個創始團隊的必備條件。

消費AI里的“皮克斯”工廠

你很難將Oleve定義為一家“AI教育公司”，盡管他的兩款爆款產品面向教育。

Oleve把自己稱為是消費AI的“皮克斯”。

Oleve的第一款產品Quizard AI發布之時，市面上已經不乏類似的拍照搜題應用，例如作業幫、OpenAI后來也做了類似的拍照搜題產品。

最初，Quizard AI只是一個學生自用的拍照搜題工具，技術成本并不高，2023年初，OpenAI尚未開放通用大模型API，Oleve團隊通過多賬號循環調用OpenAI的Codex模型（OpenAI的智能體）來完成產品開發，處理學生問答，這樣大膽的嘗試大幅降低了初期算力成本，也快速驗證了產品可行性。

Codex本來是OpenAI為編程設計的，但Oleve能夠通過巧妙的提示工程，讓Codex能夠進行自然對話。這家公司后來成為了OpenAI Codex模型的最高使用量用戶。

當然后來，Oleve轉向了付費版GPT-3.5接口，這也意味著他們需要更加注重變現。此時他們已經邁過了初期調試與測試的階段，為自己的產品贏得了寶貴的時間窗口和創業先機。

Oleve在TikTok上通過街頭采訪做營銷

當Sid他們在TikTok發布了短視頻后，一夜之間有了230萬播放量。半個小時內，有1萬名用戶使用。運營兩年多，Quizard AI官方TikTok賬號發布的視頻數量近千，總計獲得點贊990多萬，擁有多個瀏覽量處在千萬、百萬級的爆款視頻。

后來，他們又很快推出了學習助手產品Unstuck AI，Unstuck支持學生把自己不同格式的學習資料如PDF、PPT、課堂錄音、YouTube視頻、講義筆記等都上傳平臺，再將這些非結構化的材料轉化成可互動、能追溯的知識集合庫。學生就各類內容發起提問，而Unstuck做出的回復，都會精準標注出處，既處理了AI可能出現的幻覺問題，也讓答案具備了可靠且可信賴的屬性。

在這款學習助手上，團隊用了更加激進的增長方式。他們用手寫便利貼、TikTok爆款音頻，并且他們的每個視頻都采用了TikTok上的爆款名人MrBeast的背景，他們還去各大學進行街頭采訪，并拍成視頻。

最后的數據證明了這種激進的營銷增長方式，30天內TikTok視頻播放量突破2.5億、9周里新增800萬注冊用戶。

有趣的是，這一套激進的增長策略和營銷策略，都是靠Agent完成的。

他們會通過一個叫做內部代理人的Agent，全天候抓取TikTok上的熱門音頻，自動生成多套病毒式營銷的內容腳本并作A/B測試，

Oleve的創始人在領英上表示，他們正在制造一臺能夠持續交付病毒式傳播、有利可圖的產品機器。

除了教育類產品，他們還在打造一款非教育類的產品。

他們如何決定是否開發一套產品，或者如何進行產品迭代？

在舊金山AI工程師世界博覽會上Sid Bendre強調，人工智能本質上是“混亂且不確定的”。為了應對這一挑戰，Oleve開發了“Trellis”，一個旨在“引導混亂，而非消除混亂”的框架。Trellis涉及將無限的輸出空間離散化為可管理的“存儲桶”，這里包含了用戶的交互、查詢的數據，根據工作流程對業務KPI的影響（一個包含數量、負面情緒、預估可實現增量和戰略相關性的公式）確定其優先級，并根據這個優先級，優化這些工作流程。

這種結構化方法確保人工智能是“經過精心設計的、可重復的、可測試的和可歸因的，而非偶然的”。

這家公司稱自己不銷售通用人工智能，他們將自己的這套病毒式營銷方式復制到其他的產品中。

在社交媒體上，Oleve團隊保持著高度的互動性。無論是在TikTok評論區還是在等平臺，創始人都會在評論區回復用戶提出的疑問甚至直接發布視頻展示實際解題過程，以正面驗證產品效果。這種歡迎質疑、及時溝通和用事實說話的開放態度拉近了與用戶的距離，為產品贏得了可信任的形象。

同時，Oleve非常注重付費機制的透明度。比如Quizard AI從上線第一天起就公開向用戶表明部分高級功能需要付費。團隊并不害怕設置付費門檻，但這并不意味著用戶就要一味掏錢。

Oleve的策略是盡可能降低首次付費門檻。在上線的最初階段，oleve的產品采用了“免費+周訂閱”模式。相比一上線就采用月/年訂閱，周訂閱金額通常較小，降低了新用戶的決策門檻。用戶可以根據自己的學習需求來選擇訂閱，不需要長期承諾。這種貼心又靈活的定價策略，大大提高了首單轉化率和后續續訂率。

在第一款產品爆火之后，他們加入了Neo加速器，后面又加入了一輪天使輪融資。

小團隊的精益創業：要么不招人、要么招對人

Oleve的組織架構自成立起就是小團隊，最初由羅徹斯特大學的同宿舍友Michael Giardino，Sid Bendre，Achraf Golli三人構成，后續Ben Or-Chen加入組成4人核心團隊，2025年拓展為6人。Oleve內部協作極其高效，人員雖少但分工明確、體系完善。

在Sid Bendre看來，他們希望打造“消費者版的Palantir”，因此也借鑒Palantir在多元市場中成功擴張的組織經驗。

這個組織里的角色分工包括了這幾個角色：

第一是產品工程師，Sid稱之為“收割機”（Harvester），這就類似于Palantir的Deltas，專注打磨具體的用戶體驗和產品功能并實現產品的快速擴張：從需求定義、功能設計到編碼實現、A/B測試，再到根據用戶反饋迭代優化。

第二個角色是人工智能軟件工程師，稱為“耕耘者”（Cultivator），和Palantir的開發者一樣，專注于平臺，構建公司的Agent系統，開創自動化并擴展影響到每個產品的基礎設施，包括統一打造prompt，推薦系統、測試管道等。

Oleve的CTO Sid Bendre分享過這家公司的理念：

四個核心創始人的工作，覆蓋開發、運營、銷售，每個人都跨職能工作。而創始人也表示，他們在招人時，傾向于招跨界人才，“要么招對人，要么不招人”，Oleve招聘具有多重互補技能的人，比如會變成的市場營銷人員、或是有產品思維的工程師。

他們有一套快速迭代的流程改進系統，用來復盤和反思工作流程的問題。

利潤優先，在這個小團隊中，每個人都會負責一個關鍵指標，并每周推動指標完成。

他們信奉一件事絕不重復學習的原則，一旦發現可行，就快速復用。例如他們用在第一款產品上的營銷增長策略，后來迅速復用到了第二款產品中，后來他們干脆把這個營銷增長策略工作流自動化。盡管他們并未公布這款產品具體是什么，但Oleve表示其花了三周時間開發，產品上線后已經實現盈利。

AI時代的矩陣打法：先分散、再聚焦

我們在過去的文章中，分析過不少AI原生小團隊精益創業的故事。他們基本都有一些共同的特征，例如，從創立之初就將AI Agent結合進組織結構，能用Agent解決絕不用人，用極少的人，調動幾十個AI Agent；快速迭代、快速Pivot（轉變）和激進的增長策略；注重成本和利潤，比如他們用了提示路由，取代模型路由，極大節省成本。

相比于許多AI產品，越做越復雜，例如Duolingo，Oleve顯然采取了一種新的方式，一種類似于Startup Studio的模式，這種方式在一些領域可能很難適用，例如需要深耕垂直行業的場景。但這種方式可以在一些相對輕巧的消費類場景下，找到需求。這是AI時代的紅利，市場足夠大，一些小而美的產品也有跑出來的機會。并且，Oleve另一個值得借鑒的，是其自動化的激進營銷增長策略，快速積累足夠多的用戶。

YC就表示，隨著新的代碼工具使快速構建和交付產品變得比以往任何時候都更容易，出色的設計將變得更加重要。尤其是在許多設計師擔心AI取代他們的工作時，真正的機會是設計師自己使用AI來推出自己的產品并建立自己的公司。

這也是為什么一些YC孵化的公司，如Airbnb和Stripe以其卓越的設計而聞名并非偶然。沒有它，用戶就不會信任留在陌生人的Airbnb，也不會信任通過Stripe安全地處理數十億美元的信用卡交易。因此，YC表示，希望看到更多的設計師邁出這一步，創辦公司，并希望資助從一開始就具有強大設計和品味的團隊。

Oleve的另一個啟示是其激進的矩陣打法。

“太陽底下沒有新鮮事”袁子恒告訴虎嗅，跨行業來看，大的消費品公司也通常以品牌矩陣的方式出現，像寶潔，像可口可樂。十幾年前字節跳動也是APP矩陣，最終沖出來了今日頭條和抖音。

袁子恒說，現在的AI Agent也是一樣，一家公司同時做多個AI應用，無論是做AI識別花花草草，識別石頭，識別動物的picture this，還是做了一系列健康APP的Enerjoy，都是矩陣打法。

袁子恒最近接觸的創業者，最多的一個團隊是做了20多個不同方向的agent，最終定下來主攻方向。這種矩陣式打法的好處是前期可以廣撒網，提高命中概率，但最終還是要看能否沖出來一兩個能夠做大，持續性久的產品，也就是先分散，再聚焦。

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