## 649｜周日荐文：年收入1亿美金后，HeyGen创始人分享AI时代生存法则

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天又到了周日，我翻找了半天，没能找到特别好的AI相关书籍推荐给你。不过，我刷X的时候，看到了HeyGen创始人徐卓分享了一份自己的亮眼成绩单，以及一份AI时代的产品开发指南。说实话，这份指南里的很多内容，让我非常有启发，也产生了强烈共鸣。

先说说HeyGen这家公司。它成立于2020年底，创始人徐卓曾在Snap干了6年，联合创始人梁望曾任字节跳动设计主管，两人都是同济大学+卡内基梅隆大学的校友。HeyGen专注于AI视频生成，但并不是面向艺术创作领域，而是为企业提供培训视频、营销视频、产品演示等商业场景的解决方案。如果这么说太抽象，其实两年前爆火的一批类似“郭德纲说英语相声”之类的短视频，用的基本都是这家的技术。

此外，非常多的中国出海企业都在使用他们的产品，其中一个场景是很有洞察的，那就是把一段中文产品介绍视频上传后，能一键生成十几种语言版本，现在连说话的人都可以变了。要知道，这对很多出海企业来说，就是刚需。因为过去，找一位能说英语介绍的主播拍摄视频并不难，但要分别找到会说法语、德语、葡萄牙语、阿拉伯语这些小语种的主播，那就是一件非常难又非常花钱花精力的事了。而现在，用HeyGen这样的产品，一键就可以解决了。

当对用户需求的把握足够精准，结果自然不会差。HeyGen在2023年4月，也就是产品上线仅7个月时，就实现了100万美元ARR；到2023年底，这一数字飙升至1800万美元。2024年6月，他们的ARR已突破3500万美元。更关键的是，从2023年第二季度起，公司就持续盈利。要知道，当前多数生成式AI公司仍在烧钱探索商业模式，HeyGen却早已赚钱了。而就在2025年10月，它又达成新里程碑——ARR正式突破1亿美元。

可能有同学会疑惑，我反复提到的“ARR”到底是什么？对非行业内的人来说，这个指标确实陌生。我给你通俗解释下：ARR是“年度经常性收入”的缩写，指企业每年能稳定获得的收入，而不是那种一次性收入。举个生活里的例子，我们在理发店、健身房办的年卡会员费，就属于这类收入。尤其是那些忠诚度高、不会轻易退卡的“重度会员”，他们带来的收入更稳定。有了这种收入，不管是AI公司还是理发店，都能预估出每年至少能赚多少钱，心里更有底。

不过，因为这个指标现在是很多人衡量AI产品的首选，行业里也出现了不少数据包装的“骚操作”。比如一款刚推出一个月的产品，全月总收入仅800元，其中750元还是某一天靠付费推广突击获得的，但是后来再也没有高的收入了。但在数据包装上，却能玩出两种花样：

你看，同样一笔原始数据，真的是任人打扮。所以同学们以后再看到“ARR”这个数字时，一定要在心里多打几个问号，别被表面数据迷惑。

当然，对于HeyGen这样已经跑了几年的顶级产品来说，不会在数据上玩这些拙劣的花招。而且创始人在宣布ARR破亿这个消息的同时，发布的这份产品指南非常有干货这不是什么高大上的战略文档，而是实打实的操作手册，告诉团队怎么在AI时代做产品、做决策、跑得比别人快。

我仔细读完，发现里面有很多反常识的洞察，特别是对于“不稳定”的理解，和传统软件开发完全相反。我总结了六条核心策略，咱们一条一条来看。

第一条，也是最具颠覆性的一条：别再追求稳定的技术基础了，在AI时代，这根本不存在。

传统软件开发的逻辑是先打好技术地基，搭建稳定架构，再按部就班“盖楼”，甚至会规划12到18个月的开发路线图。但HeyGen认为，这套思路在AI时代完全行不通。原因很简单：AI模型每隔几个月就会有重大突破，今天看似不可能的功能，三个月后可能就成了行业默认配置。

徐卓在指南里举过一个典型例子：像微调、RAG这类技术路径，现在根本没法判断哪个“更好”。因为模型进化速度太快，当下的最优方案，到下个季度可能就彻底过时了。所以HeyGen的应对策略是，在产品设计阶段就植入“自动升级”能力——当底层模型变强，产品体验能自动随之优化，无需大改架构。

你看，这本质上是“骑浪”和“对抗浪”的区别。竞争对手还在执着于搭建稳定基础，结果每次模型升级，原有架构都被打个措手不及；而HeyGen的产品架构本身就是为“变化”设计的，模型一升级，他们的产品就能立刻受益。

我在得到内部会议上也分享过类似观点：对于我们这类应用型产品，如果当前体验能打60分，其中35分来自底层模型的通用能力，剩下25分则源于我们对用户和需求的洞察。那么当底层模型升级，把35分的基础分提高到45分时，哪怕我们什么都不做，也能站在巨人肩膀上，给用户提供一个70分的产品了。

第二条：2个月规划周期，别做那种18个月的长期计划了。

为什么是2个月？因为这正好对应AI模型的升级周期。HeyGen的节奏是这样的：每2个月做一次深度复盘和战略调整，理想情况下团队聚在一起面对面开会，把产品表现、用户反馈和下一步方向彻底聊透；在此基础上，每两周确定一次具体的交付清单；而日常则保持高频迭代，每天都会上线改进、功能或实验。

但要注意，2个月是“现实层面的执行规划周期”，不代表他们不关注长期。恰恰相反，HeyGen要求团队必须主动预测6到12个月后的AI技术突破，提前布局下注。这就形成了一套很有意思的节奏：短期执行要快，快速响应变化；长期判断要准，提前抓住趋势。而介于2个月到6个月之间的“中期规划”？完全不存在，因为AI领域变化太快，规划了也白规划。

这让我想到，现在很多公司还在沿用年度、半年度规划的传统模式。但在AI时代，等你把规划文档写好、审批完，市场可能早就变天了。

第三条：快速实验文化，2天做出MVP，1周得出结论。

HeyGen对实验的定义很清楚：第1天确定实验假设与成功指标；第2天完成MVP（最小可行产品）开发；第3到5天将MVP推给部分用户测试；第二周则基于测试数据做分析、总结经验，并决定下一步动作。

好家伙，一套实验从启动到出结论，最多只用两周。更关键的是，他们明确说：大部分实验都会失败，这完全在预期之内。在HeyGen的逻辑里，“失败但能提炼出经验”等同于胜利；只有“失败且毫无收获”，才是真正的失败。

支撑这套快节奏实验的，是一个关键决策框架：判断决策属于“单向门”还是“双向门”。单向门决策指一旦做出就很难回头、影响深远的决定，这类情况极少，需要格外慎重；而绝大多数决策都属于双向门——即使做错了也能调整，这类决策由产品负责人快速拍板后，立刻启动测试即可。如果团队陷入争论，只需要问一句：“这个方案能测试吗？”能测就别吵了，上线看数据。

你想想，当竞争对手一个月憋一个功能的时候，HeyGen已经跑了五个实验，学习速度是5倍，这个差距会越拉越大。

第四条：2人原则做原型，不追求所有人的共识。

这条特别反常识。传统开发流程是什么？往往是PM先写需求文档，设计师出设计稿，工程师评审可行性，大家开会对齐后，才开始正式开发。但HeyGen认为，太慢了。

他们的做法完全不同：由1名PM或设计师，搭配1名工程师，组成两人小团队直接启动，先做出原型来验证想法。这里要明确，他们先做的是“原型”，而非最终产品。只有当原型验证有效后，设计师再把体验打磨到消费级水平，确保功能简单到“奶奶都能用”。

徐卓在指南里说得很直白：“我们不会为了照顾所有人的感受而追求共识。我们在这里是为了加速验证市场上的想法，这样团队才能做出更好的产品。”每个人都会有机会做原型，但具体到某个项目，就是小团队快速决策。

这种模式背后的逻辑很清晰：AI功能的不确定性极高，大部分原型最终都不会成功。如果每个原型都一开始就投入完整的设计资源，无疑是巨大的时间浪费。但有个关键标准——凡是最终要推给用户的功能，必须经过精心设计，达到质量标准。

第五条：增长团队的特殊打法——代码是工具，影响是目标。

HeyGen将团队明确分为两类：一类是核心产品团队，负责打磨产品核心体验，开发周期可以相对长一些；另一类是增长团队，他们的定位是“实验引擎”，一切动作都围绕“速度”和“学习”展开，追求快速验证想法。

增长团队的工程师不是传统意义上的“执行者”。徐卓明确强调：工程师必须深度理解“为什么要做这件事”，而不只是被动接受“要做什么”。当工程师能看透问题本质，就能用更少的迭代次数，创造出更大的价值。

支撑增长团队的，还有一个关键原则：不要过度工程化。在AI时代，写代码的成本很低，真正有价值的是“功能带来的影响”。不要为了追求架构的优雅，去开发没人需要的功能；反而要聚焦优化“速度到影响”的链路——用20%的投入先做出80%的核心效果，验证有效后再迭代，等价值被证明了，再回头优化细节。

说到底，增长团队的核心不是“写代码”，而是“做科学实验”。安全无风险的尝试算不上真正的实验，他们必须敢于下大注、测试更大胆的假设，通过快速试错积累经验，这样才能比竞争对手学得更快。

第六条：AI时代必须要警惕的信号，每一个都是坑。

徐卓专门列了一章“反模式”，告诉团队哪些事情千万别干。我挑几个特别有意思的说说。

第一个坑：完美架构陷阱。花好几周设计“可扩展”的架构，但你的问题是只有100个用户，真正的问题是还没人爱上你的产品。

第二个坑：研究瘫痪症。“我们需要更多用户调研”，然后几个月过去了，一行代码没写。更好的做法是：先上线一个错的版本，快速学习，再上线对的版本。

第三个坑：稳定基础幻想。等着AI技术“成熟”再动手，像2019年那样开发。但现实是AI永远不会稳定，骑浪才是正道。

第四个坑：共识陷阱。所有人都同意等于没人真正在乎。要有强烈的观点，但保持灵活。如果有冲突，说明你在做有意义的事情。

第五个坑：质量借口。“还没准备好”，“再打磨一下”。结果呢？竞争对手已经上线并且学到了东西。

第六个坑：大爆炸发布。憋6个月搞个大新闻，盛大发布。但竞争对手早就上线并迭代好几轮了。

第七个坑：沉没成本谬误。“我们已经投入这么多了”，然后继续在失败的方向上浪费时间。正确做法是：快速砍掉失败项目，庆祝学到的经验，删掉代码。

徐卓说，如果你听到这些话，脑子里就要拉响警报：“让我们再想想”、“我们应该对齐所有利益相关者”、“万一技术变了怎么办”、“我们需要更稳健的解决方案”。

此外，徐卓还在指南里明确提到，速度不仅仅关乎原始的执行力，它是一种心态。他们不会说“等周一再发布吧，这样更安全。”因为这暴露的是缺乏紧迫感，不想快速学习，白白损失2-3天的数据，执行力不够，对自己没信心。赢家的心态是：快速承担责任，快速上线，快速学习，快速调整。

看完这份指南，我最大的感受是：AI时代真的遍地都是参考答案。

HeyGen把自己的打法毫无保留地写出来，从战略到战术，从决策框架到反面教材，全都摆在那儿。这在以前是不可想象的，哪家公司会把自己的产品方法论公开分享？

但这里有个很重要的点要说清楚：有参考答案，不等于有正确答案。

HeyGen的这套打法，是建立在他们的具体情况之上的。他们做的是商业视频工具，客户是企业，产品形态相对明确，商业模式已经跑通。这种情况下，快速迭代、大量实验是有效的。

但如果你做的是完全不同的事情呢？比如你在探索一个全新的AI应用方向，用户需求都还没摸清楚，那“2天做MVP”可能就不适用，你需要更多时间去理解问题本质。再比如你做的是To C的产品，用户对体验的要求极高，那“先上线错的版本”可能会直接把用户吓跑。

所以这份指南的价值，不是让你照搬HeyGen的做法，而是提供一个思考框架：在AI时代，什么变了？什么没变？我的产品应该怎么适应这种变化？变的是什么？技术基础不稳定了，模型能力快速进化，竞争节奏加快了。这些是客观事实，所有AI公司都要面对。没变的是什么？用户的核心需求，产品要解决的本质问题，商业的基本逻辑。这些东西不会因为AI的出现就消失。

说实话，我觉得这份指南最大的价值，不是告诉你“应该怎么做”，而是逼你思考“我为什么要这么做”。当你看到HeyGen用2个月规划周期的时候，你要问自己：我的产品节奏应该是多久？为什么？当你看到他们用2人原则做原型的时候，你要问：我的团队适合这种方式吗？我们的瓶颈在哪里？

AI时代最大的变化，可能不是技术本身，而是信息的透明度。

以前做产品，大家都在黑箱里摸索，谁也不知道别人怎么做的。现在呢？HeyGen这样的公司把方法论公开分享，DeepSeek把技术报告详细发布，各种AI工具的使用经验在社交媒体上到处都是。这意味着什么？意味着学习成本降低了，但思考的要求提高了。你能看到各种参考答案，但你必须自己判断哪个适合你，为什么适合，怎么调整。照搬是最容易的，但也是最危险的。

最后说一句，HeyGen这份指南里有个细节我特别喜欢。徐卓在开头就说：“这本书是给每个HeyGen团队成员看的——工程师、设计师、PM——也是给那些想加入我们的人看的。”你看，他们不是在藏着掖着，而是大大方方地说：这就是我们的打法，认同就来，不认同也没关系。

这种坦诚，在AI时代可能比任何具体的方法论都更重要。因为当变化成为常态，当不确定性无处不在，团队内部的共识和信任，才是真正的护城河。我也把这份指南的原文链接和翻译都放在了文稿末尾，感兴趣的同学可以打开看看。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1. 原文：
> https://x.com/joshua_xu_/status/1978837502787219578
> 2. 翻译：
> https://drive.weixin.qq.com/s?k=ADQABgdrAAkqd7trTu

---

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025102519/1891280710904336916/102519.jpeg)
