AI｜和Lessie AI创始人于北川聊社交新入口：亲历抖音从3000万到6亿用户 ，他决定用AI重构「找人」
2417“人和人的关系，第一次能被 AI 推演。AI 会告诉你，你现在最应该认识谁。
在这波 AI 创业潮流中，「字节系」创业者有非常显著的特征，产品导向、问题导向，极致求解、速度至上。
这得益于他们大多从一个高速运转的组织走出——以数据验证，以产品驱动，快速迭代复盘——已形成了一种肌肉记忆。
1996年的于北川就是从字节系走出的一个典型 AI Founder。
他是抖音第一批校招产品，亲历抖音从千万到6亿用户的增长奇迹，之后开始创业。最初有过一些不顺遂的折腾，卖过穿戴甲、吸尘器、甚至20美元的无人机，最困难的时候，靠教别人做流量电商维持公司现金流。
2023年，他投身 AI 浪潮，切入「AI 网红营销」很快将公司的现金流回正，并获得了红杉的投资。今年9月，他又推出了了一款在圈内刷屏的新产品 Lessie AI，定位「商业找人」。
打开 Lessie，立刻能嗅到「字节式」的产品气质。
首先是极致场景化的切入。
在大部分 Agent 应用还停留在「能做什么都给你试试」的泛场景阶段，Lessie 一开始就把功能锁定在了一个非常具体、高频的场景：商业找人。
找客户、找达人、找候选人、找合作伙伴、找专家——这是任何行业每天都会发生的动作。「是有强合作目的的关系链。」于北川定义。
其次产品追求极致化「提效」。
表面看，Lessie 像一个智能搜索框，其背后是为模型接上了一整套工具链：数据源、SaaS 工具、抓取器、私有库、验证引擎……用户只要输入一句「找人」的需求，产品通过深度研究，交付给你一个可以直接联系的人员名单。
全部过程不超过10分钟。
最重要的是，Lessie 从开发到上线，速度「超快」。团队6月20日开始写代码，9月26日全球上线，
但于北川还是觉得慢了：「最近有个朋友说了句话，我觉得深受启发，如果你今天上线的产品不是让你难以启齿的话，就说明这个产品发得还是太晚了。」
据 Lessie 最新披露已累计超过10万用户，Day 1 就开启了商业化，已经有了不错的商业化收入。
于北川在活动分享
过去二十年互联网的社交产品本质上都围绕三件事构建：认识谁、联系谁、关注谁。
AI 时代的关键变化在于：人和人的关系，第一次能被 AI 推演。AI 会告诉你，你现在最应该认识谁。
这是一个巨大的社交范式的转变：
找客户，不是从 CRM 开始，而是从「我想进入哪个市场」开始
找合作伙伴，不是从朋友圈开始，而是从「谁和我拥有同样的问题」开始
找人才，不是从职位 JD 开始，而是从「谁最近在做类似的事且做得很好」开始。
AI 第一次把人找人的「意图」变成了一条「可被推理」的关系链。这就意味着，机会的分配方式会被重写，人与人的连接会变得更公平、更高效、更快速，同时也意味着，其市场规模不再是「现有人和人关系」的数字化，而是「潜在人和人关系」的数字化。
这也是为什么我们认为像 lessie 这类社交产品，根本不是领英的加强版，而是一个全新社交市场：意图社交。
于北川的野心很大，他的挑战也同样巨大。就在 lessie 上线同期，已陆续有很多相似 AI 产品上线，
能否成为 AI 时代商业社交网络的第一入口？很大程度上要依靠创始人对「社交关系链」的强认知，以及时代的加乘。
以下是 AI 闹和于北川的对谈，我们筛选了10个简单、直接的问题，包括他认为 AI 技术如何重构社交链，对机会的洞察，从工具到社交网络的关键一跃，以及他在抖音四年学到的最重要的产品经验。
于北川的回答坦诚、清晰，这大概也是是「字节系」创业者的性格特征。
lessie 今年10月第一次在美国参加展会
于北川参加红杉内部交流（右二）
十问 NOW！
AI 闹：你在抖音内部做社交没跑通，后来转向 AI 营销找达人，然后推出了更广泛的「找人」场景 Lessie，你究竟看到了 AI 时代社交关系链的什么新机会？
于北川：过去「找对人」的需求是通过 SaaS 类产品满足，市场在欧美已经很大了， 产品包括 ZoomInfo、Apollo.io、PitchBook 等。这些公司加起来有几十亿美金的营收， 其中既有上市公司也有独角兽。但 AI 时代，他们解决方案和基础设施依然很粗糙。
再分析用户需求。我认为社交链就三大类，抖音是熟人社交，脸书也是；第二类是约会社交，有陌陌，tinder ；第三类就是目的社交，也可以叫商业关系的公开网络，代表产品是领英。
我们想切入的是目的社交。领英满足得并不好。 它只解决了二度社交链条，更多三到五度的人脉是被我刚才说的各种 Saas 产品满足了。但 Saas 市场天然是破碎的，它的核心壁垒不是数据，而是资源，谁能获得大客户，谁就能存活。
我觉得 AI 时代，创业者是很难撼动这个的，但我们可以革新后端的服务链条。
举个例子， 一个中小公司的工程师买 Cursor ，月付100～200美金，他买的不是一个软件，而是是过去在大公司才能享受的专业服务。AI 最大的能力就把过去「相对非标的服务体验」产品化且极大降低成本，让 SMB 也能享受过去专业服务。
「找人这个场景」也完全可以用 AI 重构， 把原来靠人力交付的服务，抽象成一个产品：用户自己注册就能用，月费也付得起。然后我们去触达更多 SMB，用 PLG 拉增长。
AI 闹：怎么保证 AI 给给用户找到的人是「对」的人？
于北川：做法是给模型装上工具，再给它全世界的通讯录。这个通讯录可以理解为给 AI 建了一个 APP store，或者建了一个工具箱，工具箱有全世界最专业的人或各种各样人的数据库。过去这部分数据在传统 Saas 软件。 所以我们和很多 Saas 软件做了深度合作。
当 AI 有了这些工具和数据库之后，你可以理解 AI 在帮你做 Deep research。举个例子：我想找某个领域的技术天才。 AI 要想办法搜这个人的 GitHub，看多少人点 star，再去看 newsletter 有没有关于这个人的报道等等。
消除幻觉的核心指标是尽快给模型建立打分系统，让用户面留下更多的动作，比如对我们找的人特别满意，一定会解锁联系方式。那会被视为好案例，我们再拿去训练模型。
AI 闹：现在满足最好的场景？哪些场景是你之前没想到？
于北川：在「专家、创始人、客户」这一类人群，已经是全网信息最全、理解最到位的平台之一，我们能给出的结果通常是最好的。
网红要难得多，因为它不仅是文字理解，还牵涉到图文、视频等多模态内容，比如他曾经发过某个品牌的测评、但没写在标题里，就很难仅靠文本命中。这就要求我们一边提升 AI 的多模态理解能力，一边打通原生平台的检索能力，所以这块我们还在持续加大投入。
有一天，有一群人俄罗斯人忽然来平台找前任，我就觉得很奇怪，后来查到是俄罗斯有个媒体转发我们的新闻，从英语翻译成俄语又做了夸张的加工，信息就失真了。（笑）
AI 闹：这说明大家对「找人」有更泛的需求，找滑雪搭子，找出差有偿养猫的邻居，这些长尾场景做还是不做？
于北川：现阶段，不会以这些场景切入。
产品在0-1阶段创始人最应该思考的是用什么场景去立住心智。我的经验是，锁定的场景应该要极大提升过去的体验，市场空间足够，且上限增长很高。抖音早期建立的心智是年轻潮流，后面才是短视频。
当产品进入成熟期，找滑雪搭子这些场景才会是我们考虑泛化的领域，因为产品的「找人」心智已经成为了用户习惯。就像之前大家都不看好抖音能卖货一样，当用户量足够，产品自然有了入口机制。
AI 闹：后续会做「熟人社交」或「约会社交」吗？
于北川：不会，我们没有这个强意愿。
微信和脸书都太强了，约会场景也有很强的产品，但「目的性社交」还有机会。
我们的社交场景更准确定义应是「某种公开关系，带有强合作目的或强合作关系的驱动的社交网络。」
AI 闹：你在抖期就探索过「社交关系链」，但没成功，收获最重要的经验？
于北川：在抖音做熟人社交很难。
抖音其实具备做社交的客观条件：有6–8亿 DAU，留存极高，次日留存能做到90%以上，也就是说10个人里第二天有9个会打开。
这就意味着。你在抖音给熟人发私信，他24小时内一定能看到，彼此之间的互动频次和关系覆盖率是有基础的——这是社交成立的前提之一。
但真正的问题：用户在抖音是消费心智，不是社交心智。
你打开抖音，90%的时间都花在首页 Feed 上；创作者发内容的核心目标是「想火」。我总结，抖音更像是电视，你在抖音发的东西，大多是表演性很强的内容，大概率并不想让爸妈、同事、真实朋友看到，甚至会有点羞耻——因为那是一个表演出来的自己，而不是生活里的你。
这就导致一个悖论：我们可能辛辛苦苦建立了社交关系，但社交关系反而会抑制用户的表达，让内容减少。
抖音的问题是，这两个预期从一开始就是错位的。
AI 闹：现阶段 lessie 是一款生产力工具，那么实现你的野心——用 AI 时代重构「社交链」——的关键一跃？
于北川：首先是单边满足得足够好，用户积累已足够多。然后用产品需求和功能设计，让用户跟更多人发生连接。
用户订阅了某个人——他换工作了，他公司有了新一轮融资，只要用户关注了，就已经形成了轻量的订阅关系和关注关系。反过来，去促使一个新人愿意入驻一个新平台，我总结一个公式：「关注你的人质量 × 关注你的人数量」。乘积越大，入驻的动力就越强。
当一个人在站内被搜索、被标记的次数很多，我们就可以提醒他：有很多人在这里标记你、看你资料，要不要来认领一下你的主页？
AI 闹：一个 AI Native 产品的社交关系链是什么样？
于北川：现在我们产品内的关系链是直接发邮件。后续计划上线聊天，也会做自己的 DM。
我最新的思考是：AI 让一切变得很轻， 因为它加速了信息的生产速度和密度，像移动互联网时代关注一个人，然后取关，这样的功能就显得太重了。肯定需要新容器去承载社交链。
比如 AI 完全可以每天自动帮你注意「你锁定的人」，我现在没有特别想到这样的关系链具体应该叫什么，叫「注意」？或者 attention 更准确。
我隐约感觉未来像是一种更弥散的社交网络，字节改变了信息的分发，我们可能改变的是关于「人」的分发。
AI 闹：创业过程中，哪个产品或者时刻对你的启发最大？
于北川：Manus。我是它的信徒（笑）。它的技术真的给了我很大的震撼。
和 Manus 相比，我们之前做的 AI 营销产品顶多算是 workflow 堆砌的工具，个性化任务完成得很差。产品 ROI 很低，研发迭代的流程跟过去移动互联网没差别。
Manus 出现后，我意识到自己的认知太差了，任何人看到 Manus 的表现，都应该意识到行业的拐点到了。
更坦白讲在2024年，我不是一个特别 AI native 的人。AI 确实在发展，但我真的放心在很多地方用 AI 吗？这种不信任一定会映射到我的产品上。
为什么我给产品起名叫 Lessie，是希望用更少的策略、更少的代码、更少的 API、更多的模型。
AI 闹：Manus 创始人肖弘也是你在华科的学长，他给你最好的建议？
于北川：我曾经问过他，如何对抗创业中的焦虑。他说，不对抗。
要利用焦虑去感受今天做得不对的地方，你的身体会告诉你哪里不对，然后马上解决。
“人和人的关系，第一次能被 AI 推演。AI 会告诉你，你现在最应该认识谁。
在这波 AI 创业潮流中，「字节系」创业者有非常显著的特征，产品导向、问题导向，极致求解、速度至上。
这得益于他们大多从一个高速运转的组织走出——以数据验证，以产品驱动，快速迭代复盘——已形成了一种肌肉记忆。
1996年的于北川就是从字节系走出的一个典型 AI Founder。
他是抖音第一批校招产品，亲历抖音从千万到6亿用户的增长奇迹，之后开始创业。最初有过一些不顺遂的折腾，卖过穿戴甲、吸尘器、甚至20美元的无人机，最困难的时候，靠教别人做流量电商维持公司现金流。
2023年，他投身 AI 浪潮，切入「AI 网红营销」很快将公司的现金流回正，并获得了红杉的投资。今年9月，他又推出了了一款在圈内刷屏的新产品 Lessie AI，定位「商业找人」。
打开 Lessie，立刻能嗅到「字节式」的产品气质。
首先是极致场景化的切入。
在大部分 Agent 应用还停留在「能做什么都给你试试」的泛场景阶段，Lessie 一开始就把功能锁定在了一个非常具体、高频的场景：商业找人。
找客户、找达人、找候选人、找合作伙伴、找专家——这是任何行业每天都会发生的动作。「是有强合作目的的关系链。」于北川定义。
其次产品追求极致化「提效」。
表面看，Lessie 像一个智能搜索框，其背后是为模型接上了一整套工具链：数据源、SaaS 工具、抓取器、私有库、验证引擎……用户只要输入一句「找人」的需求，产品通过深度研究，交付给你一个可以直接联系的人员名单。
全部过程不超过10分钟。
最重要的是，Lessie 从开发到上线，速度「超快」。团队6月20日开始写代码，9月26日全球上线，
但于北川还是觉得慢了：「最近有个朋友说了句话，我觉得深受启发，如果你今天上线的产品不是让你难以启齿的话，就说明这个产品发得还是太晚了。」
据 Lessie 最新披露已累计超过10万用户，Day 1 就开启了商业化，已经有了不错的商业化收入。
于北川在活动分享
过去二十年互联网的社交产品本质上都围绕三件事构建：认识谁、联系谁、关注谁。
AI 时代的关键变化在于：人和人的关系，第一次能被 AI 推演。AI 会告诉你，你现在最应该认识谁。
这是一个巨大的社交范式的转变：
找客户，不是从 CRM 开始，而是从「我想进入哪个市场」开始
找合作伙伴，不是从朋友圈开始，而是从「谁和我拥有同样的问题」开始
找人才，不是从职位 JD 开始，而是从「谁最近在做类似的事且做得很好」开始。
AI 第一次把人找人的「意图」变成了一条「可被推理」的关系链。这就意味着，机会的分配方式会被重写，人与人的连接会变得更公平、更高效、更快速，同时也意味着，其市场规模不再是「现有人和人关系」的数字化，而是「潜在人和人关系」的数字化。
这也是为什么我们认为像 lessie 这类社交产品，根本不是领英的加强版，而是一个全新社交市场：意图社交。
于北川的野心很大，他的挑战也同样巨大。就在 lessie 上线同期，已陆续有很多相似 AI 产品上线，
能否成为 AI 时代商业社交网络的第一入口？很大程度上要依靠创始人对「社交关系链」的强认知，以及时代的加乘。
以下是 AI 闹和于北川的对谈，我们筛选了10个简单、直接的问题，包括他认为 AI 技术如何重构社交链，对机会的洞察，从工具到社交网络的关键一跃，以及他在抖音四年学到的最重要的产品经验。
于北川的回答坦诚、清晰，这大概也是是「字节系」创业者的性格特征。
lessie 今年10月第一次在美国参加展会
于北川参加红杉内部交流（右二）
十问 NOW！
AI 闹：你在抖音内部做社交没跑通，后来转向 AI 营销找达人，然后推出了更广泛的「找人」场景 Lessie，你究竟看到了 AI 时代社交关系链的什么新机会？
于北川：过去「找对人」的需求是通过 SaaS 类产品满足，市场在欧美已经很大了， 产品包括 ZoomInfo、Apollo.io、PitchBook 等。这些公司加起来有几十亿美金的营收， 其中既有上市公司也有独角兽。但 AI 时代，他们解决方案和基础设施依然很粗糙。
再分析用户需求。我认为社交链就三大类，抖音是熟人社交，脸书也是；第二类是约会社交，有陌陌，tinder ；第三类就是目的社交，也可以叫商业关系的公开网络，代表产品是领英。
我们想切入的是目的社交。领英满足得并不好。 它只解决了二度社交链条，更多三到五度的人脉是被我刚才说的各种 Saas 产品满足了。但 Saas 市场天然是破碎的，它的核心壁垒不是数据，而是资源，谁能获得大客户，谁就能存活。
我觉得 AI 时代，创业者是很难撼动这个的，但我们可以革新后端的服务链条。
举个例子， 一个中小公司的工程师买 Cursor ，月付100～200美金，他买的不是一个软件，而是是过去在大公司才能享受的专业服务。AI 最大的能力就把过去「相对非标的服务体验」产品化且极大降低成本，让 SMB 也能享受过去专业服务。
「找人这个场景」也完全可以用 AI 重构， 把原来靠人力交付的服务，抽象成一个产品：用户自己注册就能用，月费也付得起。然后我们去触达更多 SMB，用 PLG 拉增长。
AI 闹：怎么保证 AI 给给用户找到的人是「对」的人？
于北川：做法是给模型装上工具，再给它全世界的通讯录。这个通讯录可以理解为给 AI 建了一个 APP store，或者建了一个工具箱，工具箱有全世界最专业的人或各种各样人的数据库。过去这部分数据在传统 Saas 软件。 所以我们和很多 Saas 软件做了深度合作。
当 AI 有了这些工具和数据库之后，你可以理解 AI 在帮你做 Deep research。举个例子：我想找某个领域的技术天才。 AI 要想办法搜这个人的 GitHub，看多少人点 star，再去看 newsletter 有没有关于这个人的报道等等。
消除幻觉的核心指标是尽快给模型建立打分系统，让用户面留下更多的动作，比如对我们找的人特别满意，一定会解锁联系方式。那会被视为好案例，我们再拿去训练模型。
AI 闹：现在满足最好的场景？哪些场景是你之前没想到？
于北川：在「专家、创始人、客户」这一类人群，已经是全网信息最全、理解最到位的平台之一，我们能给出的结果通常是最好的。
网红要难得多，因为它不仅是文字理解，还牵涉到图文、视频等多模态内容，比如他曾经发过某个品牌的测评、但没写在标题里，就很难仅靠文本命中。这就要求我们一边提升 AI 的多模态理解能力，一边打通原生平台的检索能力，所以这块我们还在持续加大投入。
有一天，有一群人俄罗斯人忽然来平台找前任，我就觉得很奇怪，后来查到是俄罗斯有个媒体转发我们的新闻，从英语翻译成俄语又做了夸张的加工，信息就失真了。（笑）
AI 闹：这说明大家对「找人」有更泛的需求，找滑雪搭子，找出差有偿养猫的邻居，这些长尾场景做还是不做？
于北川：现阶段，不会以这些场景切入。
产品在0-1阶段创始人最应该思考的是用什么场景去立住心智。我的经验是，锁定的场景应该要极大提升过去的体验，市场空间足够，且上限增长很高。抖音早期建立的心智是年轻潮流，后面才是短视频。
当产品进入成熟期，找滑雪搭子这些场景才会是我们考虑泛化的领域，因为产品的「找人」心智已经成为了用户习惯。就像之前大家都不看好抖音能卖货一样，当用户量足够，产品自然有了入口机制。
AI 闹：后续会做「熟人社交」或「约会社交」吗？
于北川：不会，我们没有这个强意愿。
微信和脸书都太强了，约会场景也有很强的产品，但「目的性社交」还有机会。
我们的社交场景更准确定义应是「某种公开关系，带有强合作目的或强合作关系的驱动的社交网络。」
AI 闹：你在抖期就探索过「社交关系链」，但没成功，收获最重要的经验？
于北川：在抖音做熟人社交很难。
抖音其实具备做社交的客观条件：有6–8亿 DAU，留存极高，次日留存能做到90%以上，也就是说10个人里第二天有9个会打开。
这就意味着。你在抖音给熟人发私信，他24小时内一定能看到，彼此之间的互动频次和关系覆盖率是有基础的——这是社交成立的前提之一。
但真正的问题：用户在抖音是消费心智，不是社交心智。
你打开抖音，90%的时间都花在首页 Feed 上；创作者发内容的核心目标是「想火」。我总结，抖音更像是电视，你在抖音发的东西，大多是表演性很强的内容，大概率并不想让爸妈、同事、真实朋友看到，甚至会有点羞耻——因为那是一个表演出来的自己，而不是生活里的你。
这就导致一个悖论：我们可能辛辛苦苦建立了社交关系，但社交关系反而会抑制用户的表达，让内容减少。
抖音的问题是，这两个预期从一开始就是错位的。
AI 闹：现阶段 lessie 是一款生产力工具，那么实现你的野心——用 AI 时代重构「社交链」——的关键一跃？
于北川：首先是单边满足得足够好，用户积累已足够多。然后用产品需求和功能设计，让用户跟更多人发生连接。
用户订阅了某个人——他换工作了，他公司有了新一轮融资，只要用户关注了，就已经形成了轻量的订阅关系和关注关系。反过来，去促使一个新人愿意入驻一个新平台，我总结一个公式：「关注你的人质量 × 关注你的人数量」。乘积越大，入驻的动力就越强。
当一个人在站内被搜索、被标记的次数很多，我们就可以提醒他：有很多人在这里标记你、看你资料，要不要来认领一下你的主页？
AI 闹：一个 AI Native 产品的社交关系链是什么样？
于北川：现在我们产品内的关系链是直接发邮件。后续计划上线聊天，也会做自己的 DM。
我最新的思考是：AI 让一切变得很轻， 因为它加速了信息的生产速度和密度，像移动互联网时代关注一个人，然后取关，这样的功能就显得太重了。肯定需要新容器去承载社交链。
比如 AI 完全可以每天自动帮你注意「你锁定的人」，我现在没有特别想到这样的关系链具体应该叫什么，叫「注意」？或者 attention 更准确。
我隐约感觉未来像是一种更弥散的社交网络，字节改变了信息的分发，我们可能改变的是关于「人」的分发。
AI 闹：创业过程中，哪个产品或者时刻对你的启发最大？
于北川：Manus。我是它的信徒（笑）。它的技术真的给了我很大的震撼。
和 Manus 相比，我们之前做的 AI 营销产品顶多算是 workflow 堆砌的工具，个性化任务完成得很差。产品 ROI 很低，研发迭代的流程跟过去移动互联网没差别。
Manus 出现后，我意识到自己的认知太差了，任何人看到 Manus 的表现，都应该意识到行业的拐点到了。
更坦白讲在2024年，我不是一个特别 AI native 的人。AI 确实在发展，但我真的放心在很多地方用 AI 吗？这种不信任一定会映射到我的产品上。
为什么我给产品起名叫 Lessie，是希望用更少的策略、更少的代码、更少的 API、更多的模型。
AI 闹：Manus 创始人肖弘也是你在华科的学长，他给你最好的建议？
于北川：我曾经问过他，如何对抗创业中的焦虑。他说，不对抗。
要利用焦虑去感受今天做得不对的地方，你的身体会告诉你哪里不对，然后马上解决。
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