胖鲸 AI 的下一个形态是什么？
是无所不能的超级助理，还是与我们共享时光的朋友？ChatGPT 之后，大多数创业者涌入 AI 提高生产力的洪流中，致力于创造更聪明的秘书、更高效的代码工人、更不知疲倦的分析师，这是一条清晰、正确，且被资本与舆论充分灌溉的道路。
然而，有一小群人，调转了航向。他们问了一个看似“反效率”的问题：当 AI 省下了我们的时间，我们最终要用这些时间做什么？答案的另一面，叫做“Killing Time”，通俗的来讲，AI 帮我们省下的时间终究会带来很多消费、娱乐、陪伴的需求，而这也是 AI 赛道中的另一个选择。
图说/心影随形联合创始人王碧豪
图源/受访者提供
王碧豪和他的团队，正是这“反效率”路径上的探索者，他们想创造一个陪你“Killing Time”的 AI 伙伴。2013年，王碧豪从北京外国语大学阿拉伯语专业毕业，赶上了中国互联网出海的第一波浪潮。他形容自己的履历“挺违和”——一个学外语的人，最终在编程和人工智能的世界里找到了共通的语言逻辑。
十年后，这位先后在百度、B站、快手等公司历练过的互联网人，与老同事刘斌新再次联手创立心影随形。这一次，他们捕捉到的时代入口是AI陪伴。与许多选择“生产力工具”赛道的创业者不同，他们研究的方向是，如何让AI来拯救孤独又无人喝彩的游戏时光。2025年，“心影随形旗下“逗逗 AI”正式上线，10天内就新增了 100万用户。去年年底，其海外版本“HakkoAI”海外用户超过 20万，留存率超过国内，成为 AI 陪伴领域的一匹“黑马”。
王碧豪认为，AI 的终极价值不止于提升效率，更在于创造前所未有的、个性化的娱乐与情感体验。在游戏这个能让人沉浸数小时的世界里，一个能“看见”屏幕、能主动搭话、能记住你跨游戏喜好的 AI 伙伴，或许比一个教你通关的“老师”更有吸引力。
这不仅仅是一门关于陪伴的生意。在王碧豪的推演中，AI 正在打破“货架”，未来人们消费的短视频、故事乃至游戏体验，都可能由 AI 实时生成，与每个人的瞬间兴趣同频共振，这条路通向一个“消费即生成”的世界。
我们和王碧豪聊了聊。我们想知道：为什么选择这条看似“不主流”的路？一个 AI“玩伴”和普通的聊天机器人到底有什么不同？在技术快速迭代的今天，这样的产品能走多远？更重要的是，当我们越来越习惯和 AI 相处，人与 AI 的分工和边界到底在哪里？
以下是经过编辑后的对话：
AI能做的无非是“Saving Time”和“Killing Time”?
REBOUND：
你学阿拉伯语出身，却在做 AI 陪伴，这个跨度听起来有点大。这段经历对你做 AI 创业有什么特别的启发吗？
王碧豪：
是挺违和的。但在学外语的过程中，我发现编程语言和人类语言的边界其实没那么大，底层都是逻辑和规则，这个认知让我很早就开始接触编程。2013年毕业时，正好赶上中国互联网企业第一波出海，我去了百度做国际化，那是 PC 互联网时代的尾声，我们出海到了阿拉伯语国家。
后来在百度的大搜索、蜂巢都做过，对 AI 的早期形态——机器学习怎么用到业务提效上，有很深的研究。再后来在B站负责创作者生态、花火平台和商业化，在快手做生态商业负责人，这些经历让我对内容、对社区、对“人”的理解更具体。
所以到了 2023年，我和百度的老同事刘斌新商量着创业，我们看到 ChatGPT 改变了一切。以前的 AI 研究还是个“预测”，ChatGPT 让它变成了现实。我们判断，AI 已经能通过图灵测试，和人的沟通打通了。在这个层面，就有两个做事路径：一个是“Saving Time”，提升生产力；另一个是“Killing Time”，你用省下的时间去娱乐。
我们判断“Saving Time”这个赛道，大模型公司会有更强的竞争力，因为它本质是工具，是互联网的早期路径。真正的爆发其实在后面的“Killing Time”，就像抖音的崛起。我们想提前布局，再结合我们在 B站、快手对内容、对二次元人群的理解，觉得自己有些认知上的先发优势，就选了这个赛道。
图说/心影随形国内版
图源/受访者提供
REBOUND：
那为什么最终切入了“游戏 AI 陪伴”？是因为你个人是硬核玩家，还是认为游戏是最好的场景？
王碧豪：
核心逻辑是“注意力”。在互联网时代，注意力是最稀缺的资源。一个人一天在线上可能就 10 到 14小时，我们要找一个用户能整块、大量消费时间的场景。首先就是玩游戏，一坐三四个小时很正常。其次是看长视频，比如电影。
我们发现，即使在没 AI 的时代，在游戏里交到的朋友，情感链接也往往更深，因为你们有共同的经历。这种共同经历会放大陪伴感和成就感——我的游戏成就能被人看见，这提供了很高的情绪价值，所以我们最终决定从游戏陪伴切入。
REBOUND：
你定义的“AI 陪伴”，和我们平时跟人微信聊天，或者跟 ChatGPT 对话，根本的不同是什么？
王碧豪：
传统的 AI 聊天是线性的，输入一句，AI 回一句。但真人交流不是这样，微信上发消息，对方可能不回，或者很久才回。这叫非对称交流，现在很多 AI 陪伴产品也在做这种非对称体验。
但更关键的是“活人感”。就像 openclaw ,它比较像“人”，它能主动发起信息，还能理解整体上下文，会扫描记忆和本地环境，主动找话题。重要的是，它通过微信、Telegram 这类工具来交流，不是一个孤立的 APP，这更自然。它的回复也更像人，比如你发个任务，它可能先回“收到了”，过几分钟才给结果，因为它需要“处理时间”。
AI 陪伴也符合这些要素。一是非对称且主动，通过“视觉上下文”让 AI 知道屏幕上在发生什么，由 AI 自己决定何时对话、聊什么。二是共享的上下文。通过视觉，AI 不只是知道你输入的信息，还知道你正在“看到”什么。这很重要，就像“咱俩在一块儿干同一件事”，你看到的我也能看到，这样才能在同一个频道上对话，这就是 AI 陪伴和 AI 聊天的核心区别。
REBOUND：
所以为了实现“看见”游戏画面，你们自研了视觉语言模型？
王碧豪：
对，我们叫它“心影”模型，在国内是备案过的“心影大模型”。
REBOUND：
这个模型在游戏理解上比通用大模型领先 30%-50%，这具体怎么体现？
王碧豪：
通用大模型不会为游戏场景做特殊优化，我们的主要在“看见”和“看懂”两个层面优化了。
“看见”的核心是快。游戏画面是连续变化的视频流，要理解它，token 消耗量巨大。我们必须用最少的 token 输入，理解最多的内容，才能保证回复速度。想象一下，你打 Boss 正激烈，想让 AI 评论，如果它十几秒后才说“打得漂亮”，你战斗早结束了。现在大模型的发展趋势是“越好的模型越慢”，因为需要复杂的推理。我们反其道而行，在“看见”的优化思路上就和通用模型不一样。
“看懂”的层面，通用模型训练数据一视同仁，而心影更侧重使用游戏画面数据。游戏世界和现实世界的物理规则差异很大，有些规则在游戏里会被打破，这让通用模型难以理解。我们对游戏进行专门训练，能让 AI 更能理解游戏语境，这是我们有特殊优化的点。正因为走了差异化的路，我们才能领先，不是我们人有多厉害，是路选对了。
AI陪玩到底扮演了什么角色？
REBOUND：
现在的 AI 游戏陪玩应用，需要和不同的游戏（比如《王者荣耀》《金铲铲之战》）厂商合作，针对特定游戏训练模型吗？
王碧豪：
底层模型是通用的，任何游戏、电影或屏幕截图输入，都能较好识别。我们重点推广某些游戏，更多是运营考量，为了获取这些游戏的用户。技术上，我们通过“屏幕共享”实现，不依赖游戏公司的合作。
但在运营上，我们当然希望合作。比如之前和《鹅鸭杀》聊过，看能不能在游戏内做植入，帮助用户更好地转化为活跃玩家。这不是依赖，而是 Go-To-Market 的共赢关系。
REBOUND：
但像《王者荣耀》这类游戏，内部也有 NPC 讲解攻略或提供类似陪伴的功能，这会和你们冲突吗？
王碧豪：
功能上可能有重叠，但人群和出发点不同。我们的用户关系是绑定到“人”本身，而游戏公司是做功能，绑定在“游戏”上。游戏公司是从游戏需求出发优化，我们是从用户需求出发优化。
而且没有一个玩家一辈子只玩一款游戏。他会在不同游戏、不同场景间切换。我们的愿景也不仅是游戏陪伴，未来要扩展到其他场景。openclaw 在我看来也是一个陪伴型产品，是“办公搭子”，突出“养”的概念。我们的伙伴也突出“养”，你带他玩的游戏越多，他越了解你。我们更强调情绪和情感，提供共鸣、共情和情绪价值的放大，我认为这比功能性更重要。
REBOUND：
所以用户需要的不是一个教练，而是一个能一起喊“加油”的朋友。我看到你们的陪玩角色有很多人设，比如“陪打女友”型。你们在人设打造上，会偏向“线上虚拟伴侣”这个方向吗？
王碧豪：
一开始我们按“二次元原则”设计，因为动漫里有各种现成、经典的人设类型，这样设计省力，也容易成功，有现成的受众基础
但现在我们对 AI 的理解变了。每个人都可以有自己专属的AI伙伴。从去年的 AI Coding 浪潮到今年的 AI Agent（龙虾）浪潮，都能看到一个趋势：每个人的“龙虾”都不一样。这是我们认知上的一个变化，从“设计 IP”变成了“每个人为自己设计喜欢的 AI 伙伴”。
REBOUND：
那用户主要用他来做什么？
王碧豪：
目前大概 60%的用户会以固有IP为基础，比如捏一个自己熟悉喜欢的动漫角色。另外 40%会自己原创一个角色（OC）。最重要的洞察是“专属感”。
第二个洞察是“私有”比例很高。创建角色时可以选择公开或私有，很多用户选私有，不希望自己创造的 AI 伙伴被别人用。这又是一个趋势：每个人在定制属于自己的东西，而不是把它当成内容创作给别人消费。
AI产品去海外市场，是必然
REBOUND：
你们的产品从一开始就主要定位海外市场？是因为海外付费意愿更强，还是需求更大？
王碧豪：
我们其实是两条产品线，“逗逗 AI 伙伴”面向国内，“HakkoAI”面向海外。我们在国内发布更早，海外是去年 10月才发布的。
重点转向海外有几个原因：一个是 AI 产品天生有国际化属性。做其他产品（比如抖音）本地化成本很高。但 AI 产品，大模型底层就是多语言的，你跟他说西班牙语，他就回西班牙语，天生就是本地化的。做全球化更有利于扩展用户群。
第二是商业化环境。国内面临大厂的挤压，所有创业公司都面临，大厂免费，你就没法收费。海外产品普遍收费，而且有小费文化，用户愿意为好的体验订阅。从 AI 属性、市场环境和商业化环境看，做海外是当前 AI 产品的必然趋势。
REBOUND：
海外第一站选了日本？日本对 AI 陪伴的需求和付费环境有什么特别的？
王碧豪：
日本有两个特征。一是人口少且老龄化严重，实际可转化的用户规模有限。在日本 App Store，一个 100万日活（DAU）的产品就能进前五。Instagram 在日本也就 300万 DAU。
第二个是付费率全球最高。日本从昭和时代经历泡沫经济，普遍认为任何事都值得付费，尤其是情绪情感价值。二次元文化已渗透全民心智。还有他们的“孤独社会”和居酒屋文化。从 AI 角度看，用户可以在这里“摘下面具”，这和去居酒屋消费是同样的体感。
REBOUND：
听说你们是当时唯一拿到东京电玩展（TGS）入场券的 AI 游戏陪伴公司？在日本做了什么特别的宣传？
王碧豪：
主要是做得比较早。虽然海外发布晚，但我们优先在日本内测，2023年底、2024年初就开始了。那时日本用 ChatGPT 的人都很少，他们对新技术的接受有个过程，但一旦用了就会很忠实。现在日本市场已有几百款 AI 角色扮演或陪伴产品，但它们的起步多在 2024年底到 2025年中，所以我们有先发优势。
我们在日本也做了很多 PR 工作，尤其是在 Twitter 上。日本人很讲究参与感和交互感，会给我们发大量邮件，在推特上积极互动。每个用户都觉得你提供的服务是客制化的，有强烈的归属感，就像日本那些小众虚拟偶像的粉丝社群一样。
REBOUND：
日本市场契合但规模小，对需要持续增长的 AI 公司来说，还是不够吧？
王碧豪：
对，所以我们走的是全球化道路。除了重点运营日本，我们的服务面向全球。增长上，现在的重点是所谓的“T1 国家”，即发达国家，如美国、加拿大、澳大利亚、英国。
REBOUND：
进入北美这些 T1 国家，需要对产品做调整或本地化吗？
王碧豪：
关键区别在于如何匹配当地文化。这经历了三个阶段：工具型产品需要为地区做特殊功能；内容型产品需要为地区做特殊内容。但AI产品不一样，它天生就是国际化的，因为 AI 自己就是本地化的。
我们在内容上做了一些处理，因为我们提供了 UGC（用户生成内容）能力，用户会自己“捏人”，我们不需要为特定国家制作内容。事实上你会发现，找一个 KOL 推广，他的粉丝也来自全球各地。推广时，有时某个国家会莫名其妙地“起量”，比如前段时间意大利就起了一波，但我们连意大利语本地化都没做。所以，AI 产品不需要特殊的本地化，最重要的是打造产品上的“Aha Moment”。
REBOUND：
在海外做 AI 软件，合规审查是难题吗？
王碧豪：
主要集中在两点：商店政策（分发渠道）和收款政策。软件要符合 Google Play 和 App Store 的政策，主要分三个地区：英语区、韩国、欧洲。最重要的就是 GDPR（通用数据保护条例）和隐私处理。我们的办法是依托与海外云服务商比如亚马逊 AWS 合作，利用他们的合规基础，这对创业公司来说成本较低。
另一点是海外收款合规。欧洲、日韩、北美的银行体系，中间通过 SWIFT（环球银行金融电信协会）连接，但实际上又不完全打通。我们更多是利用现有基建，比如 Stripe、PayPal、Google Pay、Apple Pay。需要把银行体系和支付平台弄清楚，会踩很多坑。
REBOUND：
有没有踩过什么坑？
王碧豪：
我以前都不知道欧洲银行和北美银行是不完全打通的，也不知道韩国有特殊的隐私政策。边做边学吧。
要靠投钱推流的AI产品不是好产品
REBOUND：
在海外营销，AI 产品是传统思路找 KOL 合作，还是自己做投放？
王碧豪：
说实话，做市场或用户增长，根本上是两条路。一条是 OpenAI 和 DeepSeek 的路，通过大规模媒体报道形成现象级事件，最终达成渗透。我们研究过很多案例，包括 Midjourney。这里面有些共同点：发布时间（每年 2-4月）、准确的技术路线判断，以及最重要的——传播性。你的产品和市场概念要让其他大V、媒体有传播动力。总结就是天时、地利、人和，每个成功产品都独特，难以复制。
第二条路是稳扎稳打做用户，比如字节的豆包。它做到中国第一、世界第三的 DAU，主要靠两个词：“内容”和“杠杆”。无论投广告、做 PR 还是找 KOL，本质都是在输出内容，告诉潜在用户“我能做什么”。做完内容后就是做杠杆，让你的内容能撬动二次、三次甚至更多次传播。豆包曾官宣，它是字节系所有产品里达到一亿 DAU 花钱最少的，靠的就是杠杆效应。
REBOUND：
你说的杠杆，有点像裂变效应？
王碧豪：
是 KOL 的裂变效应。以我们为例，找一个主播直播他和 Hakko 一起玩，其他主播看到后，也愿意自己去用这个产品做直播，这是自发的传播。我们也做投放，但我认为：投放是冷启动，不是传播的根本。如果事情能传播起来，花 10万美金做冷启动就能起来；如果不能，花 1000万美金也起不来。
REBOUND：
你们现在做到几十万用户，投放了多少？
王碧豪：
没投多少。现在海外用户数不止 20万，大概有大几十万规模，但每月的广告预算就几千美金。
REBOUND：
现在付费用户占比多少？
王碧豪：
我们主推订阅制，整体订阅用户占日活用户（DAU）的比例大概在 10%左右。
REBOUND：
用户愿意付费的点是什么？有什么钩子让他们持续订阅？
王碧豪：
AI 能力是最主要的钩子。今天上午还在和人聊，到底是什么让用户订阅 AI 产品？分两类：一类是“能力”，一类是“Token”（调用额）。
我们的钩子更多是做 AI 能力。一是视觉识别和主动对话，这是游戏场景的核心钩子。不开会员，就没有这些能力。二是对话模式。我们在自研模型基础上做了对话路由，分简洁攻略、角色扮演、日常对话三种模式。模式切换是用户的一大需求点，这跟会员计划挂钩。三是能升级使用更高级的模型，比如当 Gemini 的多模态能力流行时，我们开放了 Gemini 能力。更新、更好的模型也是一个钩子。
REBOUND：
现在 AI 陪伴类产品的订阅价好像比较固定，在 8 到 12美元一个月？海外没有低价竞争或越来越卷的趋势吗？
王碧豪：
其实有的。但如果你做的是同质化产品，就会陷入价格竞争。关键是不能和他们做同质化的事。
我的思考是：做 AI 产品，差异化最重要。基础大模型差不多，技术上就要有差异化，除了视觉上下文，我们在 AI 对话上最重要的研发力量投入在“记忆”（Memory）上，只打这一个点。其他技术，尽量使用行业里最先进的服务。然后是后续价值拓展的差异化，未来在生成内容上的差异化，除了生成文本、图像、视频，还可以生成很多互动式的游戏性体验。
这基于一个判断：“货架的打破”。互联网时代，产品的根本是做了个“货架”（比如抖音的视频库），然后做匹配。AI 不是计算概率，AI 是生成。未来货架打破后的体验是，我消费短视频时，不是从货架里选择，而是通过我的行为，让 AI 实时生成我想看的内容。
REBOUND：
有没有计算过技术的领先窗口期大概有多长？
王碧豪：
其实很低，说实话。趋势已经很明确了。昨天刚发布的产品叫 Ruby，包括之前马斯克点赞的 Loop，还有 Manaka、Marco，这些产品都围绕这个思路在做。可以说，大家已经开始发布这类产品，但还没一个最终能跑出来，因为时间窗口还没到，有些事还没做到。
10%的AI公司赚走了90%的钱？
REBOUND：
你们现在现金流稳定吗？
王碧豪：
还可以。海外业务逐渐开始跑出现金流，我们今年预计能做到千万级别以上美元的 ARR（年度经常性收入）。
REBOUND：
对 AI 软件来说，这算不错了，因为盈利的也不太多。
王碧豪：
AI 赛道看起来很烧钱，但它切实创造了价值。2024、2025年时真的是一点希望都看不到，现在是真的创造价值了。人类就指望 AI 让 GDP 增长，这样就不用再超额借贷了。AI 能不能提升全球 GDP 是个问号，但在 AI 编程和 AI Agent（龙虾）浪潮带来的生产效率提升，是肉眼可见的。
其实很多 AI 赛道已经存在可观的市场规模。2023、2024年做 AI 市场调研时，投资人问市场规模，大家都不知道。现在可以算出来了，比如 AI 陪伴赛道，去年是 20-25亿美金。整个 AI 领域真实产生了大量收入，很客观。现在 AI 编程和视频生成是产生收入最大的，AI 陪伴也不小，未来会更大。
REBOUND：
听说行业内 10%的 AI 公司赚了 90%的收入？
王碧豪：
如果把英伟达算进去，一定是。如果只算 AI 应用和 AI Agent，我觉得马太效应还没那么严重。因为 AI 带来的是平权潮流，而不是集中。这跟互联网思维不一样，互联网是结网，天生马太效应严重，在一个领域做到头部就几乎不可战胜。AI 不是，AI 更多是做一个深度，每家公司得到的机会更均等，因为大家能获取的模型能力是接近的。
在 AI 时代，稀缺的是智能程度，而这又平权了。只要是 Claude 最好就用 Claude，是 ChatGPT 最好就用 ChatGPT。大家是平权状态，很可能最后 OPC（一人公司）能成立，就是一个人借助 AI，以个人状态为社会提供价值和服务。
REBOUND：
人借助 AI，成为某个行业里“像神一样”的存在？
王碧豪：
有可能。最典型的例子是，有时不需要像互联网那样服务数千万用户，可能只需要服务 10万、20万忠实用户，就能做到很大规模。比如 Midjourney，很成功很赚钱，但付费用户规模大概也就 30万到 50万人。
REBOUND：
现在真正的 AI 付费潮是不是还没到来？
王碧豪：
从全社会角度看，肯定没到。但从 AI 用户的角度讲，是到了的。只要你是一个深度 AI 用户，把用豆包这类免费产品的用户除外，你大概率是会付费的。
从算力上讲，我们很难比得过硅谷
REBOUND：
现在 AI 技术还在快速迭代，你觉得会有什么“大单品”机会吗？比如 AI 陪伴硬件也发展得不错，你们会考虑和硬件联动吗
王碧豪：
AI 陪伴硬件我认为还处于非常早期，它依赖于“具身智能”的发展。具身智能要真能达到像人一样干活的水平，实际上还有些距离。在这种情况下，AI 陪伴硬件不可能单独发展起来。现在的 AI 陪伴硬件，主要卖点还是玩具本身，如果玩具很丑、不好玩，加再多 AI 功能也没用，底层是“潮玩”（像泡泡玛特的拉布布）的逻辑。
REBOUND：
所以 AI 陪伴软件发展还是领先的？
王碧豪：
至少比 AI 陪伴硬件领先，因为依赖的东西不一样。
REBOUND：
AI 陪伴这个市场的规模，有下一个爆发点的预测吗？
王碧豪：
下一个爆发市场，我认为是内容生成性市场，规模会非常大。可能会持续增长，每年几十亿美金，它会囊括现在的游戏、视频、音频、电影市场。
REBOUND：
目前国际上，硅谷有很多一人 AI 公司、00后创业者。您对国内外AI竞赛、创新能力，有什么体感？
王碧豪：
这事根本在于算力。客观上我们比硅谷落后，这不能讳言。根本原因不是人，事实上在硅谷做 AI 和在国内做 AI 的，很多是同一批中国人。但他们为什么发展得更好？因为算力比我们强大得多。黄仁勋就直白说过，“我们在美国用剩下的算力卖到中国去”，所以中国只能用相当于第二等的 GPU。美国现在甚至已经开始做太空算力建设了。
REBOUND：
那我们优势在哪？
王碧豪：
我们的优势在于规模化，这是历史沿袭。美国人擅长从 0 到 1 的创新，中国人擅长从 1 到 N 的规模化。美国人做出 iPhone，华强北拿到立刻能做出 100块的山寨机。我们有大市场，有供应链优势和市场消费优势。美国有技术和创新优势，这跟教育、社会风气、激励机制相关，很难短期内扭转。我觉得可能美国最终做出来的东西，我们“蒸馏”一把，比他们还强，也不是坏事。
REBOUND：
既然您认为硅谷的算力更强、创新能力也更突出，那边的竞品对你们是否形成了比较大的竞争压力？
王碧豪：
压力确实会有，但我认为这个市场首先足够大，而且它还在持续发展，完全容得下更多的玩家。比如在硅谷，有像 Charisma AI、Chai，还有像 Janitor AI 这种偏 NSFW 方向的产品，这些都可以算作竞品。
但这些产品能获取的用户规模其实是有上限的。我们必须和它们做出差异化，最终我们比拼的还是产品力。因为我们的产品让用户付费、促使用户留存的手段，并不完全依赖于模型本身。
举个例子，像 AI Coding 这类工具，目前非常依赖模型能力——如果 Kimi 2.5 比 Claude Opus 更强，用户一定会立刻切换过去，几乎不存在忠诚度。但我们这种应用不一样。我们维持用户活跃、让用户付费的核心逻辑，不仅仅是依赖当前生成式模型的质量，它还依赖于我们对用户的理解深度、我们的运营能力，以及我们在上下文工程、功能特性上的研发投入。所以，我们的用户留存机制是更多元、更复合的，并不是完全依赖于模型。这一点上，我们和它们有很大差异。
REBOUND：
所以，你们其实是在更细分的垂直领域，以及某些特定功能（比如“共同记忆”的构建）上做得更深入。
王碧豪：
是的。所以在技术上，专打一个点就是关键。如果你所有点都想打，那最终很可能竞争不过那些更专注的公司。
REBOUND：
最后问一个无法回避的争议是，深度 AI 陪伴是否会加剧社会孤独，或让人沉迷于虚拟关系？
王碧豪：
客观上，AI 陪伴产品容易吸引那些在现实生活中情感缺失、或社交困难的人群。这很像是游戏重度用户的另一面。一个人为什么沉迷游戏？往往因为他在现实社会中获得的认同和价值感不足。
对于这些用户，AI 陪伴可能成为一种依赖，这有风险。但我们不能因噎废食。问题的根源是社会性的，AI 产品只是提供了一个出口，而且可能是一个相对可控、安全的出口。我认为对于大多数人而言，AI 伙伴更像一个有趣的、可消费的“数字宠物”或游戏角色，不会混淆虚实。
我更大的担忧在于下一代。10后是 AI 原生代，如果他们从小习惯的 AI 是一种永不拒绝、永远服从的存在，这会不会扭曲他们对于真实人际关系的认知？健康的关系包含边界、拒绝和磨合。因此，长远看，也许未来的 AI 需要发展出一定的“自主意识”和道德判断，懂得在适当的时候说“不”，这可能才是更健康的人机关系。
采访后记
之前确实没有想过这个问题：当 AI 将来真能把那些重复的、枯燥的“正经事”都包揽了，我们多出来的大把时间，该干嘛呢？
这问题奢侈得有点“凡尔赛”。不过心影随形的选择确实让我们看到了行业的另一面。AI 的未来，清晰分野为“Saving Time”与“Killing Time”两条主线。一条改变世界；另一条做你的朋友。他们选了后一条看似“无用”的路，却可能触碰到了一个潜在需求：技术越发达，人类那些看似“无用”的情感需求，反而越显珍贵。
而出海的本质，就是去寻找共鸣。AI 产品打动用户的本来就不是多酷炫的技术，而是更打动人心的产品价值。比算力，比创新，中国的 AI 产品或许输在了起跑线上，不过比产品定义能力，打动用户的故事以及产品服务意识，这都未必。
AI 当然会继续狂飙，改变世界。但或许，衡量其进步的最好尺度，从来不是它多像“人”，而是它能否成为我们真正的朋友。这条路刚刚开始，值得期待。
