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2.15 亿美元估值的 AI 创业复盘:OpusClip CEO 讲 30 天怎么做出能赚钱的产品
张艾拉 · 2026-01-29 · via 人人都是产品经理

从直播工具中的一个小功能到估值2.15亿美元的AI视频剪辑巨头,OpusClip的崛起揭示了产品市场匹配的黄金法则。创始人Young Zhao深度复盘如何通过Discord机器人验证需求、为何留存率要看用户生产节奏,以及AI时代创作者的核心竞争力将如何转移。更重磅的是,他们正在打造的Agent Opus多智能体系统,或将彻底重构视频内容的生产逻辑。

OpusClip 是一款把长视频、长内容自动剪成可发布的短视频片段的 AI 工具,服务内容创作者和企业内容团队。

创始人 Young Zhao 在两年多时间里把它做到千万级用户规模,并在采访中分享了他的创业历程。

Marina(主持人):很多人听说 OpusClip 是增长很快的 AI 公司:一年做到 1200 万用户、估值 2.15 亿美元。能介绍下你自己和你们在做什么吗?

Young(OpusClip CEO):我是 Young,OpusClip 的联合创始人兼 CEO。我们做的是把长内容变成更容易传播的内容:比如把长视频、直播回放、甚至文章、资料,转成一条条短视频,让创作者或品牌更快把信息触达观众。

01|找到那一个“能活下来”的点

Marina:你们一开始并不是直接做 OpusClip,对吧?听说你们试了很多方向,最后只有一个功能跑出来。

Young:对。早期其实很挫败。新创业者靠激情顶着,会不断尝试:三四个方向、半年一年,如果都没有明确的早期信号,人很容易疲惫。

Young:我们一开始做的是直播工具,整体没人买单,但里面有一个自动剪辑片段的功能,出现了很早的正反馈。刚好那段时间大模型能力也在快速提升,我们就把它从原产品里单拎出来,很快转成独立产品,也就是现在的 OpusClip。

Marina:那你怎么判断该不该押注这个功能?很多人也会在看起来不错的功能上犹豫。

Young:我们当时没有先追那些很标准的指标。相反,我们先把最终结果做出来:不是先做一个完整产品,而是先把剪好的短视频成品做出来,直接发给潜在客户看。

Young:我们甚至是半手工的:用 AI 辅助编辑、人工把结果整理好,然后一封封邮件发出去。得到的反馈大概有六成是明确的“我喜欢、我想用,我只需要改一点就能发”。这类反馈对早期比什么都关键。

Marina:所以你们是在先交付结果,再去补产品形态?

Young:对。几周后我们才把它做成一个 Discord 机器人,甚至还没有界面。我们刻意省掉 UI/交互这些时间,先把价值跑通。把几百上千个创作者拉进频道,用机器人生成短视频,我们看他们会不会持续回来用、会不会讨论怎么用得更好。

Young:更重要的是,我们开始听到抱怨:比如“排队太久”、“每天额度不够”。当用户开始抱怨这些,往往意味着你已经碰到产品市场匹配的边缘了。

02|留存到底怎么看:你的工具在用户工作流里出现的频率

Marina:你们这种工具,不像搜索引擎一天用很多次。那留存和使用频率怎么判断健康?

Young:要从使用场景反推。一个内容创作者通常会有一条长内容,然后想拆成 5 到 10 条短视频,接着一天发一条。所以平均来说,我们看到更像按周使用。

Young:但如果有人每天用、或者一周用很多次,那是非常强的信号,说明这已经嵌进他的生产节奏里了。

03|给创业者的第一句提醒:要做能收钱的产品

Marina:如果让你给创业者一句最关键的建议,会是什么?

Young:做一个真实的生意,而不是做一个很酷的演示。很多人做出一个看起来像魔法的 demo,大家都说太强了,但没有人愿意掏信用卡。这通常意味着你没有真正替代一个现实中的“痛苦工作”。真正痛的事情,一定已经有人在用替代方案做:要么靠人工苦干、要么外包给服务商、要么用一堆凑合的工具拼起来。

Young:你要问自己:我是不是在替代这些费时费力、但不得不做的工作?另外,你能不能用很短的话讲清楚价值?如果价值很难说清,往往也很难卖。

04|从工具到多智能体导演:Agent Opus

Marina:我看到你们讲了一个新东西 Agent Opus,你把它类比成“导演”而不是“剪辑师”。它到底怎么工作?

Young:我们现在有两类产品:一种是更固定流程的脚本化工作流,按一套比较刚性的步骤执行;另一种就是Agent Opus,更像一个真正的智能体:没有预设流程。

Young:用户丢给它一个想法、一段故事、一条链接或一些素材,然后告诉它你要做什么内容。它扮演的是导演:会拆解任务、制定计划、并调度多个子智能体协作。你可以理解为一个中央导演 + 八九个不同分工的子角色:研究、写稿、镜头设计、素材搜集、配音、画面生成等等。

Marina:你说的输出是什么级别?是一个草稿,还是能直接发?

Young:目标是端到端:输入可能只是几段文字、文章、新闻链接,输出包含结构完整的脚本、配音、可用的素材,再加上需要的生成画面、动画、信息图,组合成一个可交付的视频成品。

Marina:比如我把一条 LinkedIn 帖子丢进去,它也能给我做成视频?

Young:可以。你粘贴链接,说“把这条帖子做成视频”,系统会有默认的提示词模板,你也可以补充“更快节奏”、“更适合短视频传播”之类的要求。现在生成可能需要 30 到 60 分钟,我们也在优化,希望压到 20 分钟左右。

05|创作者的未来:门槛消失之后,“你是谁”才稀缺

Marina:如果三年后人人都有这种工具,创作者会发生什么变化?会不会卷到没人看得过来?

Young:制作门槛会被彻底抹平,竞争会更残酷。但好处是:你不用再花大量时间学习复杂的剪辑和制作技巧了,你可以把时间用在更“人的部分”:你的叙事、你的观点、你的表达方式,你如何与别人不同。未来 AI 会替你做脏活累活,但你要承担真正的创意和差异化。

Marina:但如果每个人都在讲故事,注意力会不会被稀释到无法建立个人品牌?

Young:我没那么担心。十年前你做个人品牌,很多时间浪费在制作上:剪辑、设计、排版。现在这些会被压缩成几周甚至更短。过去你靠愿意花六小时剪一个视频获得优势;未来你可能还要花同样多的时间,但花在想清楚怎么独特上。就像汽车普及以后,人人都能开车,但仍然有顶级赛车手。工具会普及,顶级表达不会。

06|如果从零再来:“30 天创业法” 核心是三件事

Marina:回到我最想问的:假设你现在要重新开始创业,前 30 天你会怎么做?

Young:第一步永远是找到一个“真实且痛”的工作。我的方法不是从技术出发,而是从用户和市场出发:先把市场切得很细,锁定一个非常明确的细分人群,理解他们的工作流、痛点、替代方案。前两三周我会把时间几乎都花在这上面。

第二步是快速做出可验证的原型。现在用各种编程工具,两三天做出一个能跑的概念验证并不难。我个人常用 Cursor 这类工具,做完就立刻拿回去给那批“理想客户”看。

第三步不是只问“喜不喜欢”,而是问“你愿意为它付多少钱”。你要搞清楚:你到底替用户省了什么成本、创造了什么收益。与此同时,我也会尽早想清楚:未来我能沉淀什么专有数据?这个数据会不会随着用户增长而增长?不需要第一天就把护城河画得完美,但必须在早期就有一个方向感,因为一旦产品跑起来,你躲不开这个问题。

Marina:你还提到分发渠道。

Young:对。两年前你说我是某某的 AI 版,很容易火;现在不行了。每个人都知道 AI,也都用过。你必须更早想清楚你怎么触达用户、怎么把分发和产品体验绑定在一起,这会反过来决定你的新手引导、功能取舍、甚至你选择的细分人群。

07|两类坑别踩

Marina:现在大公司更新太快了。哪些方向你会建议创业者别做?

Young:有两类要特别小心。第一类是:你只是在一个巨头平台的既有工作流里,加一个功能,面对的还是同一批用户、同一种场景。

比如你去做一个纯记笔记/会议纪要工具,巨头的视频会议产品很容易把它集成进去,你很难有自己的分发渠道。

第二类是:你只是把大模型能力用提示词包装一下,变成一个外壳工具。你要假设基础模型会在几周或几个月内把80%做到99%。如果你只是在做提示词套壳,下一次大模型更新可能就把你吞掉。

更稳的方式是:把 AI 嵌进一个垂直业务的端到端工作流里,你要拥有整个工作流,而不是只拥有某个小能力。

08|AI 产品怎么定价:先算价值,再算成本,最后大量做实验

Marina:你们的价格层级跨度很大,小用户和大企业都覆盖。AI 工具的定价到底怎么做?

Young:定价是一门科学,我们主要看三件事。第一是价值创造:用户不用你之前怎么完成任务?是花自己的时间、外包给别人、还是雇专业人员?以我们行业为例,一条一分钟、可发布的高质量短视频,专业剪辑师可能要花30分钟到1小时,市场价大概25到50美元。我们会拿这个作为价值基准。

第二是单位经济模型:推理成本、以及很多人忽略的存储成本。早期存储可能只占成本 5%,但三到五年后可能变成 50% 的成本大头。定价必须确保长期可持续。

第三是尽可能多做实验。我们早期发了成千上万份问卷,反复调整定价逻辑;同时做客户访谈,确认用户真的感知到你创造的价值。很多产品用按用量计费而不是按账号数计费,对个人创作者更合理。

但最关键的是:你不需要让所有人都满意。你要先想清楚你最想服务哪类理想客户,然后确保这群人觉得价格合理。早期你甚至必须对 70% 的人说不,先把核心用户做透。

Marina:访谈要做多少才够?

Young:数量不是关键,方法更关键。我们一般对一个关键决策做20到30个访谈,但会刻意让样本有代表性:不同角色、不同地区、不同购买能力、不同场景,这样你才能看到完整的市场切面。

09|最重要的 AI 技能:把 AI 当成思考伙伴

Marina:如果只选一个“最重要的 AI 技能”,你会选什么?

Young:把 AI 当成思考伙伴。无论你用 AI 画海报还是写代码,都不是本质。本质是:当你要理解用户、管理团队、做定价、做战略选择时,不要只问一句话就走。你要把尽可能多的背景都丢给它,进行 20 轮以上的来回讨论,你会得到非常强的启发。以前你可能找教练或更资深的人;现在,你可以先和 AI 把思路走一遍。

Marina:你有固定的日常用法吗?有人会每天跟 AI 复盘,让它记住你过去的决策。

Young:我会强迫自己记录。比如把群聊截图、产品需求文档链接都丢给 AI。一个月一次,我会问它:我这个月做的关键决策有哪些?你怎么看?我最近最大的错误是什么?如果三个月前你能提醒我一件事,会是什么?现在聊天工具的记忆能力越来越强,这类复盘会变得非常有价值。

10|如果从零想一个AI生意,会是什么

Marina:你能不能给几个 AI 创业点子?

Young:我更愿意给原则。第一,找一个足够小、再也切不动的细分市场。很多人以为餐饮是细分,中餐是细分,其实都不是,你要继续往下钻。

第二,最好选一个“看起来很无聊”的领域,因为越酷的方向竞争越夸张。你需要热爱的是解决问题,而不是迷恋某个行业的光环。

第三,看这个小市场里是否已经有大量服务在运转:代理商、自由职业者、外包团队、内部人肉流程、凑合的拼接方案。因为我们正在从软件即服务走向服务即软件:把原本靠人做的服务,变成可规模化的软件。

能找到“无聊 + 细分 + 现有服务密集”的地方,往往就是机会。

以上,祝你今天开心。

作者:张艾拉 公众号:Fun AI Everyday

本文由 @张艾拉 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Pexels,基于CC0协议