敗光積蓄又靠AI東山再起

在硅谷，如果你告訴別人你是做 AI 的，大家通常會(huì)默認(rèn)你是斯坦福的博士，或者是 Google 出來(lái)的大廠工程師。但今天故事的主角 Dustin Stout，是一個(gè)來(lái)自美國(guó)賓夕法尼亞小鎮(zhèn)的前演員。

沒(méi)有融資，不懂代碼，甚至在創(chuàng)業(yè)前剛剛經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá) 4 年的“低谷期”，虧掉了幾萬(wàn)美金。

然而，就是這樣一個(gè)“失意中年人”，在 2023 年憑借敏銳的嗅覺(jué)，利用No-Code（無(wú)代碼）工具，僅用 8 周時(shí)間就“手搓”出了一個(gè) AI 聚合器平臺(tái)：Magai。

上線 2 個(gè)月，月入 1 萬(wàn)美元，2 年多時(shí)間做到月入 10 萬(wàn)美元（ARR 超百萬(wàn)）。

Magai的案例背后，也證明了AI紅利期的寬容。天際資本創(chuàng)始合伙人張倩就曾和虎嗅表達(dá)過(guò)，AI時(shí)代的紅利就在于 “創(chuàng)新自帶流量”，只要你有足夠獨(dú)特的AI產(chǎn)品，哪怕一開(kāi)始只有幾個(gè)人用，只要價(jià)值足夠突出，就能快速獲得幾十萬(wàn)甚至更多的關(guān)注，這種傳播效率在過(guò)去是很難想象的。

一個(gè)不懂代碼的門(mén)外漢，是如何在巨頭林立的 AI 賽道里殺出一條血路的？Magai 又是如何做到不融一分錢就實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的？

8周上線，0融資做到年入百萬(wàn)

Magai 是由 Dustin 于 2023 年創(chuàng)立的一款“一體化”生成式 AI 平臺(tái)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它并不是創(chuàng)造一個(gè)新的 AI 模型，而是做了一個(gè)“聚合器”。它通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的界面，將聊天機(jī)器人、圖像生成、視頻創(chuàng)作等多種 AI 工具整合在一起，讓內(nèi)容創(chuàng)作者和專業(yè)人士不再需要在十幾個(gè)網(wǎng)頁(yè)之間來(lái)回切換。

這個(gè)項(xiàng)目的成長(zhǎng)速度非常驚人，它從想法形成到產(chǎn)品正式上線，僅用了2 個(gè)月。產(chǎn)品上線后，又用了2個(gè)月的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了收入從0到1萬(wàn)美元的增長(zhǎng)。在隨后不到 3 年的時(shí)間里，它迅速發(fā)展為年?duì)I收超過(guò)百萬(wàn)美元的成熟業(yè)務(wù)，擁有數(shù)萬(wàn)名用戶。

特別值得一提的是它的融資模式：Magai 在整個(gè)發(fā)展歷程中，沒(méi)有拿過(guò)一分錢的風(fēng)險(xiǎn)投資（VC）。 早期啟動(dòng)完全依靠創(chuàng)始人極其有限的自有資金，隨后完全通過(guò)產(chǎn)品的訂閱收入來(lái)支撐公司的擴(kuò)張和再投入。

這家公司甚至堅(jiān)持“公開(kāi)構(gòu)建（Building in public）”的原則，將公司的營(yíng)收數(shù)據(jù)和發(fā)展過(guò)程透明地展示給公眾。

很多人第一眼看到 Magai，可能會(huì)認(rèn)為它只是簡(jiǎn)單地調(diào)用了各大模型的 API（應(yīng)用程序接口），做了一個(gè)“套殼”網(wǎng)站。但實(shí)際上，Magai 的核心價(jià)值在于它重新設(shè)計(jì)了專業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作者的工作流程。

Dustin Stout 很清楚，ChatGPT 等單點(diǎn)工具雖然強(qiáng)大，但它們更像是聊天機(jī)器人，而不是生產(chǎn)力工具。但Magai 的定位非常清晰：它是一個(gè)“All-in-One”（一體化）生成式 AI 平臺(tái)，旨在通過(guò)統(tǒng)一的界面，解決用戶在不同工具間跳轉(zhuǎn)的低效問(wèn)題。

在 Magai 平臺(tái)上，用戶不需要為了使用不同的模型而登錄不同的網(wǎng)站。Magai 將 GPT、Claude、Gemini、Mistral 以及圖像生成模型全部整合在一個(gè)統(tǒng)一的聊天界面中，在同一個(gè)對(duì)話線程中，用戶可以隨意切換使用的模型，而無(wú)需重新開(kāi)始對(duì)話。

Magai 通過(guò)后臺(tái)的上下文緩存機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了不同模型間的記憶共享。全程不需要復(fù)制粘貼，也不會(huì)丟失上下文信息。對(duì)于不知道選哪個(gè)模型的用戶，Magai 甚至提供了“Auto”模式，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)分析你的需求，智能選擇最合適的模型來(lái)回答。

Dustin 憑借多年的營(yíng)銷背景，發(fā)現(xiàn)許多用戶并不知道如何編寫(xiě)高質(zhì)量的提示詞（Prompt）。為了降低使用門(mén)檻，Magai 引入了“Persona”（人格）系統(tǒng)。

Magai 內(nèi)置了 50 多種預(yù)設(shè)的“人格配置”。

更重要的是，Magai 允許用戶復(fù)用指令。你可以將自己特定的語(yǔ)氣風(fēng)格、業(yè)務(wù)背景或格式要求保存為一個(gè)自定義 Persona。以后無(wú)論你使用哪個(gè)模型，都可以一鍵套用這個(gè)“設(shè)定”，讓 AI 立刻按照你的標(biāo)準(zhǔn)輸出內(nèi)容，而無(wú)需每次都重復(fù)輸入一大段背景信息。

傳統(tǒng)的 AI 工具（如 ChatGPT）通常只有對(duì)話界面，聊完的內(nèi)容往往就沉底了，難以整理。Magai 則采用了左側(cè)聊天、右側(cè)文檔的布局。

它內(nèi)置了一個(gè)全功能的文檔編輯器。用戶可以一邊與 AI 對(duì)話，一邊將生成的內(nèi)容直接插入右側(cè)編輯器進(jìn)行修改、排版。這種設(shè)計(jì)將“生成”和“編輯”兩個(gè)環(huán)節(jié)打通，用戶最后可以直接將右側(cè)的文檔導(dǎo)出為 PDF 或 DOCX 格式。這直接服務(wù)于需要產(chǎn)出長(zhǎng)篇文章或報(bào)告的專業(yè)用戶，避免了在聊天窗口和 Word 文檔之間反復(fù)切換。

Magai 區(qū)別于個(gè)人版 ChatGPT 的重要特征就是 Magai 專門(mén)為企業(yè)和團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了“工作區(qū)（Workspace）”功能。

Magai 的每個(gè) Workspace 就是一個(gè)獨(dú)立的項(xiàng)目空間，可以把一個(gè)項(xiàng)目、一個(gè)部門(mén)、一個(gè)客戶拆成一個(gè)工作區(qū)。工作區(qū)之間完全隔離，互不泄漏。而且，每個(gè)工作區(qū)能上傳自己的“知識(shí)庫(kù)資料”，像是產(chǎn)品手冊(cè)、FAQ 文檔，工作區(qū)里的對(duì)話，會(huì)自動(dòng)引用這套資料。其次，其允許團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)入同一個(gè)工作區(qū)協(xié)作，可邀請(qǐng)隊(duì)友、共享聊天記錄、提示詞、工作流，還可做項(xiàng)目?jī)?nèi)部共享與管理。

其最大的差異在于 Magai 能在一個(gè)工作區(qū)內(nèi)用多模型，這意味著：每個(gè)項(xiàng)目可以選擇最適合的模型組合。

用戶可以根據(jù)不同的項(xiàng)目或客戶創(chuàng)建獨(dú)立的工作區(qū)，像管理電腦文件夾一樣管理繁雜的 AI 對(duì)話記錄，解決了傳統(tǒng)聊天機(jī)器人“歷史記錄混亂”的痛點(diǎn)。

針對(duì)專業(yè)用戶經(jīng)常遇到的“使用次數(shù)受限”問(wèn)題，Magai 通過(guò)優(yōu)化 API 調(diào)用和并發(fā)處理，提供了無(wú)冷卻限制（No Cooldowns）的體驗(yàn)。

Magai 宣稱，只要在用戶的訂閱額度內(nèi)，就不會(huì)像 ChatGPT Plus 那樣因?yàn)椤?小時(shí)內(nèi)達(dá)到40條限制”而強(qiáng)制用戶暫停等待。Magai 甚至允許即時(shí)購(gòu)買額外的生成字?jǐn)?shù)。這種設(shè)計(jì)保證了在高強(qiáng)度工作場(chǎng)景下，用戶的創(chuàng)作流程不會(huì)被意外打斷。

Magai 的產(chǎn)品邏輯很簡(jiǎn)單：它做一個(gè)“聚合器”，將多模型AI引擎+內(nèi)容創(chuàng)作工具+協(xié)作平臺(tái)融為一體。用戶只需支付一份訂閱費(fèi)用，就能在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)里使用市面上幾乎所有主流的 AI 能力，并且擁有比原廠更順手的管理功能。這對(duì)于追求效率的專業(yè)人士來(lái)說(shuō)，具有極高的性價(jià)比。

在商業(yè)模式上，Magai 采用了統(tǒng)一訂閱制，打出了“性價(jià)比”這張牌。

Magai 的宣傳語(yǔ)是“用一個(gè) ChatGPT 訂閱的價(jià)格，獲得你喜歡的所有 AI 模型”。

官方算了一筆賬：如果用戶單獨(dú)訂閱 GPT、Claude Pro、Midjourney 等多項(xiàng)服務(wù)，每月可能需要支出近 500 美元。而 Magai 將這些服務(wù)打包整合，月費(fèi)僅需 20 到 40 美元。這種“批發(fā)式”的定價(jià)策略，對(duì)于有多樣化 AI 需求的專業(yè)用戶來(lái)說(shuō)極具吸引力。

值得一提的是，Dustin 在定價(jià)策略上也經(jīng)歷過(guò)調(diào)整。起初他嘗試了多達(dá) 5 個(gè)復(fù)雜的價(jià)位檔，后來(lái)發(fā)現(xiàn)這讓用戶感到困惑。他隨后得出一個(gè)結(jié)論：“簡(jiǎn)單定價(jià)永遠(yuǎn)勝過(guò)花哨定價(jià)”，于是將價(jià)格精簡(jiǎn)為兩檔。

這種“打包批發(fā)”的定價(jià)策略，配合極低的使用門(mén)檻，讓 Magai 在一眾 AI 工具中顯得性價(jià)比極高。

看到這里，大家可能會(huì)有一個(gè)疑問(wèn)：能開(kāi)發(fā)出這樣一款邏輯成熟、功能完善，且商業(yè)模式如此清晰的 SaaS 平臺(tái)，背后一定有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，或者至少拿到了硅谷的巨額融資吧？

但事實(shí)恰恰相反。

Magai 背后沒(méi)有大廠光環(huán)，沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)投資，甚至沒(méi)有正式的工程師團(tuán)隊(duì)。這款產(chǎn)品的每一個(gè)設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)，從對(duì)營(yíng)銷痛點(diǎn)的精準(zhǔn)捕捉，到對(duì)用戶體驗(yàn)的極致追求，都深深打上了創(chuàng)始人個(gè)人經(jīng)歷的印記。

這不僅僅是一個(gè)關(guān)于“好產(chǎn)品”的故事，更是一個(gè)關(guān)于“人”的故事。Magai 的誕生，實(shí)際上是一個(gè)陷入“絕境”的中年人，為了生存而進(jìn)行的又一次反擊。

端盤(pán)子的前演員，用4年時(shí)間換來(lái)“頓悟時(shí)刻”

Dustin Stout 的背景與人們印象中的科技公司創(chuàng)始人截然不同，他原本只是個(gè)“典型的小鎮(zhèn)青年”。

他出生于 1980 年代美國(guó)賓夕法尼亞州一個(gè)名叫 Sharon 的小城鎮(zhèn)。像很多渴望走出小鎮(zhèn)的年輕人一樣，Dustin 早期的夢(mèng)想與代碼無(wú)關(guān)，而是關(guān)于舞臺(tái)。高中畢業(yè)后，他搬到了加利福尼亞州，進(jìn)入一所著名的表演學(xué)院學(xué)習(xí)，希望能成為一名職業(yè)演員。

但現(xiàn)實(shí)超級(jí)骨感。

在加州的那幾年，為了維持生計(jì)，他不得不長(zhǎng)期在餐廳做服務(wù)員。演藝事業(yè)的艱難讓他開(kāi)始重新思考出路，并逐漸對(duì)正流行的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了興趣。

2009 年左右，Dustin 開(kāi)始嘗試做博主和社交媒體營(yíng)銷顧問(wèn)，這讓他發(fā)現(xiàn)自己擅長(zhǎng)通過(guò)內(nèi)容和設(shè)計(jì)來(lái)吸引流量。2014 年，他迎來(lái)了職業(yè)生涯的第一個(gè)高峰，聯(lián)合別人創(chuàng)辦了 Social Warfare。這是一個(gè) WordPress 社交分享插件，憑借出色的設(shè)計(jì)迅速流行，讓他賺到了第一桶金，也讓他確立了自己在數(shù)字營(yíng)銷圈的聲譽(yù)。

然而，退出 Social Warfare 后的四年（2018-2022），對(duì) Dustin 來(lái)說(shuō)是一段極度艱難的時(shí)期。

他不想只做咨詢顧問(wèn)，想打造一款能指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的 SaaS 產(chǎn)品。于是，他陸續(xù)開(kāi)發(fā)了多個(gè)項(xiàng)目（比如圖形生成工具 SoVisual），結(jié)果卻非常糟糕。

他在這些項(xiàng)目上投入了大量時(shí)間和金錢，其中在一個(gè)最終被廢棄的項(xiàng)目上，他直接損失了超過(guò) 70000 美元。

據(jù)他回憶，那段時(shí)間他經(jīng)常在凌晨 3 點(diǎn)醒來(lái)，因?yàn)榻箲]而無(wú)法入睡，心情直接崩潰。到 2022 年底，他的積蓄幾乎耗盡。他甚至已經(jīng)更新好了簡(jiǎn)歷，準(zhǔn)備放棄創(chuàng)業(yè)，去一家公司找一份全職工作來(lái)養(yǎng)家糊口。

就在 Dustin 準(zhǔn)備認(rèn)輸?shù)臅r(shí)候，2022 年 11 月，OpenAI 發(fā)布了 ChatGPT。

憑借多年的數(shù)字內(nèi)容經(jīng)驗(yàn)，Dustin 在第一次使用 ChatGPT 時(shí)就受到了極大的震撼。他意識(shí)到，這種通過(guò)自然語(yǔ)言就能生成內(nèi)容的技術(shù)，將徹底改變內(nèi)容創(chuàng)作的方式。

更重要的是，在別人還在單純感嘆“AI 好好玩”的時(shí)候，他基于自己過(guò)往失敗的經(jīng)驗(yàn)，敏銳地發(fā)現(xiàn)了一個(gè)未來(lái)的痛點(diǎn)：“未來(lái)的 AI 模型一定會(huì)越來(lái)越多，用戶不可能同時(shí)維護(hù)那么多的賬號(hào)和訂閱。如果我能做一個(gè)更好用的前端界面，把這些能力整合起來(lái)，這一定有市場(chǎng)。”

這個(gè)想法讓原本心灰意冷的 Dustin 重新燃起了斗志。

然而，Dustin 面臨一個(gè)大問(wèn)題：他并不是專業(yè)的程序員。他擅長(zhǎng)設(shè)計(jì)和營(yíng)銷，但不會(huì)寫(xiě)復(fù)雜的后端代碼。如果是幾年前，這可能是一個(gè)死局。但這次，他利用到了 No-Code（無(wú)代碼）工具。

他自學(xué)了 Bubble 等無(wú)代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)，結(jié)合自己對(duì)前端交互設(shè)計(jì)的理解，開(kāi)始構(gòu)建產(chǎn)品原型。他不需要組建技術(shù)團(tuán)隊(duì)，一個(gè)人完成了產(chǎn)品邏輯的設(shè)計(jì)。之后，他利用自己多年積累的博客讀者和社交媒體粉絲，作為第一批種子用戶進(jìn)行測(cè)試。

結(jié)果是驚人的：從想法誕生到產(chǎn)品 MVP（最小可行性產(chǎn)品）上線，他只用了 8 周。

依靠他過(guò)去十年建立的個(gè)人品牌信譽(yù)，Magai 在沒(méi)有任何廣告預(yù)算的情況下完成了冷啟動(dòng)。許多第一批付費(fèi)用戶，正是他曾經(jīng)的博客讀者。

Dustin 后來(lái)總結(jié)道：“之前那些失敗的產(chǎn)品，教會(huì)了我什么是市場(chǎng)不需要的；而 ChatGPT 給了我一個(gè)技術(shù)杠桿，讓我一個(gè)人也能做成一家公司。”

這就是 Magai 誕生的故事：一個(gè)不懂代碼的前演員，在職業(yè)生涯“快完蛋”的時(shí)刻，用兩個(gè)月時(shí)間改變了自己的命運(yùn)。

競(jìng)爭(zhēng)夾縫中尋找生存空間

Dustin 憑借個(gè)人能力快速上線了產(chǎn)品，但商業(yè)世界畢竟不是只有激情。Magai 進(jìn)入市場(chǎng)時(shí)，面臨的是一個(gè)極其擁擠的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

在當(dāng)下的多模型競(jìng)速時(shí)代，Magai 代表的是一種越來(lái)越清晰的趨勢(shì)：把 GPT、Claude、Gemini、LLaMA、DeepSeek 等模型統(tǒng)一收納到一個(gè)工作臺(tái)里，讓用戶不再需要在多個(gè)網(wǎng)站、多個(gè)賬號(hào)之間來(lái)回切換。

在這條賽道上，已經(jīng)出現(xiàn)了一批氣質(zhì)相近、功能趨同的平臺(tái)，它們共同構(gòu)成了所謂的“AI 聚合器”生態(tài)。

最典型的對(duì)標(biāo)是 Poe。作為 Quora 推出的多模型入口，Poe 的理念幾乎與 Magai 同步——它把 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等主流模型全部接入到一個(gè)界面里，還允許用戶創(chuàng)建自己的 bot，并在同一窗口里直接對(duì)比不同模型的回答質(zhì)量。

另一類與 Magai 十分相像的是 Mammouth.ai，它更偏向「多模態(tài)內(nèi)容工作區(qū)」，不僅整合了語(yǔ)言模型，也把圖片、音頻生成整合在一個(gè)項(xiàng)目式的 workspace 中，適合內(nèi)容創(chuàng)作者或團(tuán)隊(duì)做 campaign 級(jí)別的協(xié)作。與此類似的還有 MagAI，更偏營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)場(chǎng)景，內(nèi)建大量 persona 和模版，讓團(tuán)隊(duì)可以批量做內(nèi)容。

如果把視角從個(gè)人用戶擴(kuò)展到團(tuán)隊(duì)，則會(huì)看到另一類更企業(yè)化的“團(tuán)隊(duì)版 Magai”：例如 Aymo AI 強(qiáng)調(diào)協(xié)作、角色共享、權(quán)限管理；TeamAI.com 則把“多模型聊天”進(jìn)一步延展到 workflow 和可視化 Agent 構(gòu)建，讓企業(yè)可以直接把 AI 接到自己的業(yè)務(wù)流程中，變成半自動(dòng)化的“AI 員工系統(tǒng)”。

這些平臺(tái)的共同特點(diǎn)是：解決的是“一個(gè)團(tuán)隊(duì)如何在一個(gè)統(tǒng)一入口里用掉所有 AI 能力”這一更偏組織級(jí)的需求。

再往技術(shù)側(cè)走，還有更面向開(kāi)發(fā)者的聚合器，比如 TypingMind。它本質(zhì)上是一套買斷制的本地前端，用戶自己填 API key，即可把 OpenAI、Anthropic、Google、meta、Mistral 等廠商統(tǒng)一接入，隱私可控、可自托管，適合技術(shù)用戶或希望自建內(nèi)部門(mén)戶的團(tuán)隊(duì)。

而 OpenRouter 則更像是聚合器的“基礎(chǔ)設(shè)施版本”，用一條 API 接上數(shù)十到上百個(gè)模型，讓開(kāi)發(fā)者只需要對(duì)接一個(gè)接口就能訪問(wèn)所有主流大模型。