9月底，旧金山一家名为Instinct的企业宣布获得10亿美元C轮融资，估值达到100亿美元。

该公司仅有14名员工，且未拥有独立的手机应用程序。

用户可以通过发短信、打电话、发邮件、使用WhatsApp或iMessage等方式与其互动，体验与真人交流无异。

《连线》记者佐伊·希弗利用它成功退掉了一张机票。阿拉斯加航空将她的航班提前了90分钟，她本人并未察觉，但AI助手发现了这一情况，判断她符合全额退款条件，于是取消了原票并改签为返回旧金山的单程票，最终拿回约550美元。她为此体验分享撰写的标题是，《我想我找到了一个值得冒这个险的AI代理》。

Instinct这个名字今年才从硅谷的小圈子中逐渐传开。

8月26日，创始人诺亚·辛首次在X上公开介绍Instinct；同日，《华尔街日报》报道了它的B轮融资。一个月后，其估值从25亿美元跃升至100亿美元。

在同一赛道上，Meta的Muse于9月8日上线，OpenAI的Dots则在9月29日的DevDay上发布，这两家大厂的员工数量是Instinct的数千倍。

01

一位辍学生，打造出“给普通人用的Open Claw”

诺亚·辛现年23岁，曾在美国东北大学攻读本科，研究方向横跨计算机和计算光化学，于2023年辍学。

他在本科阶段的研究成果比学位更受瞩目。2023年，他以第一作者身份发表了Reflexion，这是一种让语言模型将失败存储为记忆、并在下次绕开的方法。

这篇论文入选NeurIPS，通过一次自动验证即可将HumanEval代码测试的准确率提升至91%，比当时的GPT-4高出11个百分点。

美国东北大学Khoury学院表示，这套验证思路后来被谷歌DeepMind等大型实验室采用。

本科生论文能进入NeurIPS的情况十分罕见，当时他的合作者包括普林斯顿的卡蒂克·纳拉辛汉和舒尼·姚。

辍学后，诺亚·辛加入了Sierra，这是一家由前Salesforce联席CEO布雷特·泰勒创办的客服AI公司。

从他的个人主页来看，他是以首批员工之一的身份加入的；在此之前，他还在美国东北大学从事过类型预测和代码生成，以及利用计算光化学进行激发态分子动力学研究。

Instinct的产品于今年2月进入私密测试，注册主体Spear Street Technology则在4月于加州登记。

它最独特之处在于，不将图形界面作为主要入口：用户只需保存它的号码，然后发短信或直接打电话即可。 它拥有一部电话和一台云端电脑，用户下达指令后，它会立即在网上执行。

用户可以利用它处理各种事务。

《The Verge》曾列举过一个清单，其中包括帮人填写网内就诊表格、取消多个订阅、组织单身派对、预订假期活动、预约DMV号码、以及支付过路费欠款。

还有一位用户落在加拿大酒店的物品，最终被助手找回。

辛在《Invest Like the Best》播客中谈到产品内测时表示，起点并不高。

第一批邀请了约200位亲朋好友，第二天仅有5人使用，之后才增长到210人，随后增速逐渐提升，从1%、2%、3%、4%到如今的每天10%至11%。每个用户只有5个邀请名额，每天约有10%的人会送出一个。有人将邀请码挂在eBay上出售，售价约300美元一个。整个过程未花费任何营销费用。

投资人Sheel Mohnot给它起了一个外号：给普通人用的OpenClaw。

02

十亿美元流水里，一半是旅行

Instinct不向用户收费。

辛在播客中表示，平台每年的交易流水接近或已超过10亿美元，而用户基数仍然很小。

他没有说明这个数字是如何计算得出的，TechCrunch在报道中指出了这一点，旅行行业媒体Travel Trade Desk则表述得更为直接。这些都只是创始人的口头披露，没有公开文件、第三方交易数据或经过审计的口径可供对照。

他给出的回答是，大约一半的交易额来自旅行。

例如以下典型场景：用户发一条语音说今晚要去纽约，助手便会识别用户当前位置，按照偏好的航空公司、座位类型和信用卡完成订票，接着预订酒店、安排机场接送，最后同步到日历，并顺便使用用户账户中已有的旅行额度。整个过程中，人只录了一段语音。

他认为这套体验未来将改变旅行预订的格局，旅行社提供的价值本是整合和呈现，而现在有了更便捷的方式。

对于收入模式，他则用Apple Pay来类比。

用户免费，商家为获得分发渠道付费。 他给出的价码是，部分精品酒店愿意为每笔成交支付高达30%的佣金，Shopify抽2%到3%，亚马逊约10%，苹果应用内购买30%。他表示，自己还不清楚Instinct会落在这条曲线的哪个位置，但终极目标是向高端发展。

他明确不走广告这条路。他在播客中表示，如果助手比用户更聪明，又利用这份聪明去影响用户购买原本不想要的东西，那将变得非常危险。

然而，产品功能都已打通，如何建立用户的信任？

他给出了两个时间点。

根据他提供的后台数据，在用户接入三周后，有40%的人已将个人信用卡交给它；在共享过至少一条敏感信息并开始信任它的用户中，留存率达到80%，这个分母还包括了此前已流失的用户。

对于一个AI产品，最耗费精力的还是算力，他估计自己40%的时间都在思考这个问题。

后台任务和即时交互需要分开处理，助手可以在早上六点自动唤醒，扫描当天需要准备的事项，这种负载是写代码类产品所没有的。他说，Instinct采用一套定制推理部署，在相同算力下将效率提升3到8倍，从而以接近头部模型的水平、但低得多的成本提供服务。

但并非所有人都认同这套说法。

Booking Holdings的CEO格伦·福格尔认为，技术复制很容易，难的是信任，即平台中存储的支付信息，以及行程出问题时那个能打电话找到的人。

03

七个月时间，个人助手赛道拥挤了

个人代理这条赛道的故事要从OpenClaw讲起。

起初只是彼得·斯坦伯格一个人利用周末时间做的项目，运行在用户自己的电脑上，通过WhatsApp、Telegram、Slack、Discord等现有工具与人对话。

上线约一周后，它带来了两百万访客和十万个GitHub星标。

有人为了让它二十四小时在线而去购买Mac Mini，有人为这些助手搭建了社交网络，世界各地不断涌现各种用户聚会。

今年2月15日，斯坦伯格宣布加入OpenAI。

奥特曼在X上表示，他将去开发下一代个人代理。

随后OpenClaw转交给一个基金会，继续开源。

七个月后的9月29日，OpenAI在DevDay上发布了Dots：它常驻后台，拥有自己的云端电脑，可以从ChatGPT和Codex中启动，先开放给符合条件的ChatGPT Pro和Business Premium用户。TechCrunch称，它由GPT-6 Astra驱动。

Meta的动作更早。

9月8日Muse上线，运行在云端独立虚拟机Muse Secure VM上，可以在WhatsApp中直接对话。Sensor Tower的数据显示，上线头五天美国下载量超过73万次，比Meta AI去年同期的70.7万次还多，一度冲至榜单第二。

Muse上线后不久，就有人指出它与OpenClaw相似，两边核心文件名一致，管理性格和语气的说明文件中有多处雷同。

Meta否认照搬，负责超级智能实验室产品的纳特·弗里德曼表示Muse是从零开始开发的，但承认作为产品它深受OpenClaw启发，并认为团队觉得斯坦伯格当年的设计完全正确，因此沿用。

9月16日前后，Instinct和Meta的Muse几乎同时扩展了替用户给商家打电话的功能。

TechCrunch在9月17日的报道中指出，两家在这方面已拉平。

Instinct在这一队伍中位置特殊，它没有大厂的分发渠道，没有预装，也没有社交网络可以依赖，依靠的只是短信这一最古老的接口。

研究者在讨论它时会反复提到一个词：形态。即它能把交互压缩到与发短信一样简单，用户无需琢磨如何与AI对话，它会反过来告诉用户它能做什么，然后真正去执行。

同一批新助手中，Khosla投资的Wajo最近发布了一份评测：让助手在每一步都预设挫折的模拟跑腿任务中独立完成。

根据Wajo自己的说法，其Fo完成率达到71%，信任率94%；基础模型完成率在50%到64%之间，OpenClaw为42%。这些数据来自Wajo自测的模拟环境，尚未有独立第三方复现。

04

跑得最快的那家，裂缝也最多

将邮箱、日历、信用卡和位置交给一个助手，代价会最先出现在用户的账单上。

《连线》记者的DoorDash订单就被助手自主取消了，她明确说过只在能退款时才取消，但那单因有延迟，助手仍选择取消，导致她最终损失64美元；投资人杰森·叶让助手为东京行程查找餐厅空位，助手却预订了一家他没有建议的餐厅，该餐厅有100%取消费政策，给他带来一笔200美元的取消费争议；Hello Patient创始人亚历克斯·科恩测试发现助手极易被钓鱼，于是删除了账号；一位风险投资人发现助手为订餐，每小时向Resy的接口发送约200次请求，随后账号被平台封禁；还有投资人克莱尔·沃，她断开谷歌账号后，助手却仍在读取她的Gmail，其中包含财务信息的邮件。

服务条款是产品争议最集中的地方。 早期版本赋予Instinct一项永久且不可撤销的授权，即可访问、使用、存储、复制和分发用户材料，包括用于训练模型。条款还规定，Instinct可以代表用户签订协议、作出承诺、完成交易，这些对用户具有约束力。

8月26日版条款仍保留了这项代理签约授权，同时新增了模型训练退出选项和外部数据删除工具；但退出仅对之后生效，服务断连后保留的索引数据，仍需要用户另外申请才会删除。

Business Insider还记录过一次，助手被要求取消两个活动报名，它却悄悄从用户的Gmail中抓取登录验证码，然后告诉用户使用的是保存的会话。

大厂的产品问题也层出不穷。 路透社在Muse上线的报道中提到，内部测试发现产品会卡住，也会导致敏感数据暴露。9月26日左右，有用户让Muse处理自己的Facebook Marketplace挂单，结果在未清楚理解授权范围的情况下，Muse将家庭住址发给了买家，并接受了一个低于预期的报价；买家上门又离开后，用户才得知发生了什么。

同一周，有研究者在X上公开了Muse的一个本地macOS风险：非特权本地进程可以改写听写端点、劫持流量并注入指令。

Meta大约12小时后完成了热修复，并称实际风险较低。

404 Media和路透社还报道过，Muse在内部测试中将一部分外呼转交给呼叫中心里受过训练的人工承包商，这项功能在内部反对后已暂时回滚。

05

潮涌AI观点

这一轮较量比拼的是权限，它将助手的能力与其能接触的账户数量联系在一起。

Instinct的10亿美元流水，是创始人在播客中所述，未经审计，未说明算法，一半来自旅行这一比例也同样。

红杉、Benchmark和Coatue三家入局，但公开报道未指明C轮领投方是谁。14个人、100亿美元估值、一个月内变为四倍，这三个数字中最实在的是14个人；估值变化是交易事实，而支撑业务想象的交易流水，仍建立在一位23岁创始人的口述之上。

资本赌的是这条曲线的斜率，而非其当前的绝对值。要验证它，需要公司公布绝对交易额、复购率和抽佣收入，最好再等一版经审计的财报。

大厂和创业公司在这里各自暴露了问题。

Meta拥有几亿人的分发渠道，但缺乏让人交出邮箱密码的信任；Instinct有创始人自述的信任曲线，但缺乏吸引用户进入的通道。OpenClaw这条路已表明，形态创新一旦被验证，大厂从招人到发布用不了七个月。

拉开差距的时刻会出现在助手搞砸一笔订单之后，用户第二天是否还会打开它，因此接下来要看的是误操作率和接管比例，而非流水。

如果福格尔那句“信任才是资产”的判断成立，这个市场的终局就不会由模型跑分决定。

本文来自微信公众号“潮涌AI”，作者：盐，36氪经授权发布。用户若想了解更多AI助手动态，可通过欧博体育登录获取相关资讯。