【增长黑客AI周报】EP#40 搭建AI助理、大厂模拟器、马斯克最新播客、全自动视频制片厂、CES 2026等
「一个成功的陪伴产品，如果彻底解决了用户的孤独感，用户反而可能不再需要它。」
▪️PREFACE 卷首语
1/ 元旦假期，看了、听了不少全球大佬如何手搓 AI 个人助理的玩法，手痒心痒。于是 2026 花了头三个工作日，也给自己整了一套，还把去年做的 智能耳机贾维斯 也整合进去了。
现在的我强得可怕：一边带娃一边做研究，一边开车一边写稿，一边逛商场一边做游戏每日任务，一边过好自己的生活一边将发生的事情作为上下文喂给自建 AI。上述这些，全都可以通过耳机唤醒和下命令，解放自己注意力和双手。
我自建 AI 个人助理的实践还在进行中。等玩得更深入了，再跟大家分享点不一样的个人心得。今天会先在下面的案例部分，分享一位斯坦福 AI 女极客打造「个人全景监控系统」的实战文章，她给了我启发和鸡血。
2/ 我的两位朋友大半年来，打磨了一个优秀的 AI 项目，委托我推荐下，并且准备了福利。
这个项目叫「MulanAI」，定位是「每个人的全自动AI视频生产制造厂」。它不仅是工具，更是你的智能制片厂。从生成到剪辑，涵盖海报、写真与视频，MulanAI 都可以为你负责到底。它的主要特点是：
零门槛上手：无论你是否熟悉 ComfyUI/n8n/Coze/Dify，MulanAI 都即开即用。所见即所得，无需电脑配置与编程，5 分钟即可掌控全流程。
对话即生成：不懂工作流？点击画布右下角的「小木兰」，只需自然语言对话，创意立刻变视频。
商业级交付：专为品牌、电商及自媒体打造，解决商业交付痛点。支持 7x24 小时批量生产，一次设计，每日自动化精准推送，满足量产需求。
细节掌控：不只做「一键生成」，更对作品负责。从音效对白到转场运镜，每一个细节均可精确调整。
用法介绍视频：点击这里观看（B站）
现在通过我的如下专属链接来注册，就可以直接获得 800 积分（远超普通新用户的邀请奖励，是专门应我要求、为这个 Newsletter 读者特别提供的），积分可用来自动帮你完成各种任务：
https://mulan.pro/signup?referral_code=LmPFzCpy
关于 MulanAI 更深入的访谈和视频演示，可以看下面案例部分的介绍。Enjoy it~
OK，以下是本期的正式内容——
▪️CASE 案例
CES 2026 最疯狂的 25 个脑洞，全在这里了
via 极客公园
这周最火的科技新闻，应该是 CES 2026 了吧。展会上，中国具身智能公司占了过半展商席位，集体杀向北美。感觉我朋友圈里好多人都去了现场。留在上海带娃的我，只能通过各种科技媒体的转述，来走马观花了。
这篇极客公园的产品盘点文，图文并茂，挺全面的。尤其是中后段（前面机器人什么的意料之中，见怪不怪了）。
最让我觉得脑洞大开的产品，倒与 AI 无关，而是文中那个「骨传导棒棒糖」。音频振动通过牙齿和颅骨直达内耳。 卧槽谁能想到，一边舔不同口味的棒棒糖，一边就相当于给你大脑里的小音箱换碟啊？这项目我王多鱼投了。
我挺认同的一点：AI 最大的价值爆发点，可能不在软件里，而在那些能摸得着、碰得到、改变真实世界的硬件身体里。当机器人通过 AI 学会干那些枯燥、危险的重活，它就不再是玩具，而是重塑制造业甚至整个劳动力市场的变量。
从家庭主妇到创始人，她要打造一款「能自豪分享给朋友」的全自动 AI 视频制片厂
via Way2AGI
当前 AI 视频创作有个困境：看似强大的「一键生成」工具，反而让创作者陷入更琐碎的「视频炼狱」——80% 的时间浪费在切换软件、调整细节上，只有 20% 的精力留给真正的创意。
MulanAI 的解法不是再造一个黑盒工具，而是构建一套「可积累、可复用、可规模化」的视频生产系统，把创作流程彻底「资产化」。两个关键创新：
第一，自然语言驱动的工作流画布。这是全球首个能用口语描述直接搭建视频剪辑流程的平台。你像导演一样说「把五款产品放一起，生成五个节日营销素材」，系统自动把指令拆解成可视化的制作节点，每一步都透明可控。
第二，资产沉淀与批量复用。每次创作中调试好的风格、转场、模板，都能沉淀为专属的数字资产。下次做类似视频，直接调用工作流、替换素材，分钟级批量生成。为 TikTok 电商客户做上百条商品视频，或者为品牌搭建全渠道内容矩阵，成本急剧下降，真正做到「一次创作，千次复用」。
有个用户，用三个节点（生成语音、对口型、加字幕）串起法语教学视频工作流，分享给完全不懂 AI 的朋友，对方半小时就做出了自己的视频。
程序员如何用 AI 搞定英语听说
via Winlin
这位程序员老兄，用 AI 工具，在一年内把英语听说能力从短板提升到流利。
作者身处加拿大英语环境，却花了整整一年才在 AI 辅助下搞定听说。AI 提供了即时、个性化的反馈与互动——ChatGPT 的高级语音模式能像真人一样持续对话，让练习变得自然而不枯燥，使得每天投入 3 到 4 小时成为可能（这甚至超过了高考时的单科学习强度）。
更重要的是方法论转变。过去作者靠 App 苦练发音一年，结果除了「朋友圈炫耀」的坚持人设外，实际能力停滞不前。AI 时代，工具角色发生了根本转变：它不仅是翻译，更是能指出语法、提供更好表达方式的「私人教练」，以及帮助构思英语文章的「协作伙伴」。这种深度交互，让学习从「忍受无聊」变成了「探索交流」。
作者特别提醒，要警惕 AI 带来的另一个极端——过度依赖翻译工具可能导致语言能力彻底退化。他的方法核心是利用 AI 降低练习的心理门槛和痛苦指数，而非追求全自动替代。只有学习过程本身变得愉悦，长期投入才可持续。
▪️OPINION 观点
173 分钟对谈，马斯克只讲 3 件事：AI、能源、机器人
via AI 深度研究员
2026 年 1 月 7 日，马斯克的 173 分钟播客对话上线。节目录制于 2025 年 12 月底。
他在对话中，抛出了一个反直觉的观点：决定 AI 竞赛胜负的关键，可能不是我们天天讨论的算法，而是最基础的「电力」。
马斯克给出了一个非常具体的时间表：2026 年实现 AGI（通用人工智能），三年内机器人外科医生超越人类，到 2030 年，AI 的智力总和将超过全人类。这些数字比硅谷主流预测足足提前了 3 到 5 年。他的底气来自「智能密度」的指数级飞跃——每一瓦电、每一枚芯片能承载的算力，离物理极限还很远，这种增长将带来智能的质变。
更关键的是「云端学习」模式——例如一台机器人掌握了一项复杂手术，全球所有同类机器人就能瞬间同步这项技能。这会导致一个惊人的结果：未来普通大众能获得的医疗服务质量，可能会超过现任美国总统。这并非源于资源倾斜，而是医疗供给方式从依赖稀缺的「专家时间」，转向了可无限复制的「机器技能」。
为了实现这一切，马斯克正在孟菲斯建设吉瓦级的 AI 工厂，特斯拉也将启动 800 万平方英尺的机器人产线。在他看来，接下来的竞争，本质上是「对物理世界的掌控力」之争。AI 落地受限于能源，而能源效率又决定了机器人能否量产。
一文解读刘润、吴晓波、罗振宇的 25 年年终演讲
via 虎嗅
总结了三位国内知名「商业思想家」的年度洞察。
其中吴晓波拆解了中国 AI 产业「弯道超车」的逻辑。中国并未在算力上硬拼美国，而是凭借独特的「制造优势」与「应用场景」，在产业层面实现了重构与超越。
美国 AI 基建投资高达 3500 亿美金，算力占比是中国的 5.3 倍，看似绝对领先。但吴晓波跑遍三十多家工厂后发现，算力的尽头是电力，而中国电网装机总量是美国的近 3 倍，制造业规模更是全球领跑（看，是不是 call back 了上面马斯克的言论）。
这构成了一个关键反差：算力有差距，但制造和应用能力却能补位。怎么实现弯道超车？两个关键点：
1、开源模型的「破局点」。幻方量化孵化的 DeepSeek，以低成本、高效率路径打破「堆算力」垄断，上线一个月下载量破亿，并带动整个 A 股「AI 硬件组合」年内最高涨幅超 450%。
2、制造业的「不可能三角」突破。AI 让规模化、定制化、低成本在中国同时实现。义乌的小商品制造商通过 AI 响应需求，小批量定制订单占比从 10% 飙升至 35%；顺德的智能生产线能满足不同地区的电压标准，定制成本反而下降 20%。
希望未来真如这几位商业思想家的预言吧，「中国智造」。到时候希望真是给老百姓带福祉的。
AI 陪伴赛道复盘：2026 年了，为什么还没有一款千万级 DAU 的产品跑出来？
via Founder Park
这篇文章汇集了 29 位一线创业者的真实洞察，揭示了一个反直觉的核心观点：我们可能误读了「陪伴」的本质，高留存率并非衡量成功的标准，付费意愿才是。
「陪伴等于留存」是个伪命题。创业者们发现，陪伴产品的逻辑与工具类产品相反：工具因持续解决问题而拥有高 DAU，而陪伴是「有问题才来」。甚至，一个成功的陪伴产品，如果彻底解决了用户的孤独感，用户反而可能不再需要它。这导致单纯追求千万级 DAU 可能是个错误方向。
真正的机会在于「深度链接」，而非「浅层情绪」。像 Character.AI 这类提供泛泛聊天服务的产品赚不到钱，因为它们无法建立深度、长期的用户关系。用户很快会感到倦怠，就像玩一个没有精心策划剧情的游戏，新鲜感过后极易无聊。
被验证的路径是「一切媚女」与「日久生情」。现场创业者们普遍看好两个方向：
精准服务年轻女性情感需求，借鉴乙女游戏（如「恋与」系列）已验证的高付费意愿；
打造深度融入日常生活的 AI 个人助手，它通过解决实际问题（比如一起做煎饼果子、看动漫）建立信任，提供一种「日久生情」的陪伴感。
AI 陪伴赛道的破局点，或许不在于追求海量用户的瞬时欢愉，而在于能否在特定场景下，创造值得用户长期付费的深度关系与价值。
延伸阅读：《AI 玩具，也开始割韭菜了？》
随便看看：
《AI 还没到深水区，我们要从「做题人」变成「阅卷人」》 讲了 AI 窗口期的三个确定性的机会：时间机会、新赛道机会、信任机会。并举了几个具体例子。
《被 AI「偷走」声音后，我会被取代吗？》 通过配音演员的真实遭遇，揭示了 AI 声音克隆技术普及带来的侵权乱象与职业危机。律师任相雨代理的「全国首例 AI 声音侵权案」完美诠释了「从 0 到 1」的维权，为何成为一场成本高昂的豪赌。
适合个人上手的教程/评测/资源：
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《Agent Skills 终极指南：入门、精通、预测》 的核心观点：一个设计精良的 Skill，其智能效果可能轻松等同甚至超越一个完整的 AI 产品。你可以把 Skill 想象成给 AI 同事准备的一个「工作交接大礼包」。本周另一篇《骗你的，其实 AI 根本不需要那么多提示词》 是更加浅显直白的对 Claude Code 的新特性 Skills 的趣味讲解。