EP29 - 他只有23歲,用Chat-GPT寫的APP賺了2.4M$

OVERVIEW
本期重點

• 他只有23歲，用Chat-GPT寫的APP賺了2.4M$

• 我開了 AI 學習社群

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他只有23歲，用Chat-GPT寫的App賺了2.4M$

Blake Anderson 他只有 23 歲，大學剛畢業的他並不想一開始就進入公司工作。2022 年 Chat-GPT 剛問世，他整個人為這個新技術著迷。同時他發現室友每天都在苦腦如何在 Tinder 把妹。

於是他有了一個構想，何不讓 AI 來幫助你回復訊息？

但本科非電腦科學的他並未真正寫過一行程式碼。於是他只能一次次的透過 Chat-GPT 問答，來協助他完成他的構想。

App 的操作流程放在現今的使用者體驗標準來看根本慘不忍睹。但就是這個特殊的功能，滿足了我們未知的市場需求。

上週花了蠻大的篇幅，描述了資深者與新進者面對 AI 的優勢與劣勢。雖然在文章最後，我肯定了資深者在連結新技術與經驗更有優勢。

但看了 Blake 的專訪，我似乎看見了上週我沒思考清楚的地方。

問題可能不在資深或是資淺

如同上方的描述，這個 App 的操作流程蠻糟糕的。使用者必須在 Tinder 上截圖後傳送到他的 App 來做(ocr)辨識。辨識完後才把資料傳給 Chat-GPT 做回覆的生成。使用者再把 AI 回覆的訊息複製下來，回到 Tinder 貼上。

倘若是有點 App 開發經驗的人，應該在一開始就把這個方案給殺掉了。因為來來回回截圖並切換 App 的體驗實在太糟了。最後可能還沒找到完美的解法前就放棄這個專案了。

這讓我自己反思，過往服務大公司的經驗在實戰的市場裡，學到的知識與技能究竟是助力還是阻力。

Marketing & Sales

當初他上架這個 App 的時候下載量十分悽慘，第一週只有一百多的下載量。但他無意間發現某些 Influencer 會在 IG 上 Showoff 怎麼用文字在 Tinder 上受歡迎。他私訊幾名 Influencer 並付他們 50$，讓他們把 App 放在影片中間。這讓他們在一週內獲得 20 萬的下載量，並產生 8 萬美金的收入。接著再將收入投入行銷放大銷售至目前的成果。

必須說，這個案例有些倖存者偏差。第一次施行的行銷方案就獲得巨大的成功，以至於他們可以有餘裕做更多的嘗試。正常來說，行銷會是一連串的不斷試錯與迭代的過程，直到找到合適的銷售公式。但這個案例也深刻的說明，任何內容都有媒合銷售的機會，即便帥哥 Showoff 怎麼把妹都可以成為媒合的入口。重點在於如何連結這兩者。

這方法現在聽起來很簡單，但這是一個巨大的認知鴻溝。就像我沒有沉浸在短影音資訊流中，我就不可能了解短影音的內容優勢，更遑論透過這些資源來做有效推廣。

但這裡並不是要大家一窩蜂的去做短影音，他能夠透過短影音獲得成功是因為那是他熟悉的。他知道機會點在哪，知道要把支點放在哪來槓桿數倍的回報。換做其他人並不一定能複製他的成功。直白的說，Blake 若是經營行銷公司也會很成功，App 可能根本不是重點，他懂怎麼玩行銷這個遊戲。

別想太多就挽起袖子做吧

All in Podacst 的主持人 Chamath 曾說：AI 將改寫我們所有的學習、工作流程與產業，所有人都將擁有能力打造工具並解決問題。

AI 時代唯一確定的事便是試錯的成本降低了。現在，只看到零星的人貼出自己做了什麼新東西。未來，Feeds 上大概都會是我又做了什麼新東西歡迎大家來使用。

從 Blake 的歷程來看，願意動手做且會行銷的人將炙手可熱。他今年成立了新公司，並開發了新的產品。目前這個 App 在 SensorTower 上，呈現的月收入約莫是 50 萬美元。

Sick!

而替他寫這支 App 的人，是他在社交平台上找到的兩個 17 歲熱衷分享的？

學生？開發者？愛好者？創作者？

hummm ~Does the title matter?

自己贊助自己
我開了 AI 學習社群

有追蹤臉書的朋友應該知道我研究 Make 自動化系統有一段時間了。如果 Chat-GPT 是個不會喊累的博士，工作流則是能讓一群博士不分日夜地，像流水線般自動化的為您工作的系統。

相信大家也聽我介紹很多 AI 工具，常常有種怎麼也學不完的挫敗感。但 Make 這個工具是我今年投入時間學習後獲得最大成效的工具。因為它可以把我先前介紹過的工具黏合起來變成全新的物種，就像樂高一樣。

👇 可以參考最新的教學影片理解工作流是如何運作的

期待在社群中見到你。

HOTNEWS
Runway 推出 API 服務

1 秒鐘 AI 影片只要 2 元新台幣

AI 新創 Runway 最近宣布推出其影片生成 API

這一服務不僅使開發者和企業能夠將 Runway 的 AI 模型整合到他們的應用和服務中，還可能重塑各行各業的影片內容創作方式。

( 👆 分享 2024 Runway AI 電影節收入的作品 Get Me Out - Daniel Antebi )

讓我們來看看這次的 API 提供了什麼。

Runway API 概述

Runway 的 API 目前正處於有限訪問的階段，開發者需要加入等候名單才能獲得使用權限。這個 API 目前提供一個模型：Gen-3 Alpha Turbo，這是一個速度更快、但功能較有限的版本。

使用者可以選擇兩種計劃，分別是 "Build" 計劃（主要面向個人和小型團隊）和 "Enterprise" 計劃（專為大型組織設計）。根據不同計劃，用戶可獲取用於整合模型的接口，而計費模式以每秒扣除 5 個點數（一點等於一美分，一秒等於五美分）。

值得注意的是，任何使用該 API 的應用程式必須強制顯示一個 “Powered by Runway” 的標籤，該標籤將連結到 Runway 的官方網站，幫助於用戶理解應用背後的技術。（順便打廣告）

這項服務已經吸引了一些 “可信任的戰略夥伴”，例如市場營銷集團 Omnicom，他們已經開始使用這一 API，展示了其在實際應用中的潛力。

儘管市場反應熱絡，但競爭如影隨形。

與其他公司的競爭

儘管 Runway 在 AI 影片生成領域的有著舉足輕重的地位，但它並非遙遙領先。在生成影片技術的競爭中，Runway 面對來自 OpenAI、Google 以及 Adobe 等科技巨頭的挑戰。

例如，OpenAI 即將推出的影片生成模型 Sora；Google 也已整合 Deepmind 團隊的 Veo 到 Youtube 中，更不用說其他新創公司如 Luma Labs 也在持續改進其技術。

此外，Runway 的生成模型必須透過大量影片來訓練，以學習影片中的模式來生成新的畫面。但 Runway 對訓練數據的來源仍然保持沉默，這引發了有關知識產權的法律問題。隨著服務使用 API 擴散，這些問題顯得尤為重要，尤其是在涉及版權的情況下。

不過，除了上面的問題，或許更該關注的是對產業的影響。

對產業的影響與前景

根據 2024 年由好萊塢動畫工會委託的一項研究。75% 採用 AI 技術的電影製作公司在整合技術後已經減少、整合或消除了部分工作崗位。該研究預測，到 2026 年，美國娛樂行業將會受到超過 10 萬個工作崗位的影響。

這一增長勢頭昭示著 AI 生成影片工具可能顛覆我們熟悉的電影和電視行業。而這個 API pricing ( 1s/0.05$ ) 也會成為未來相似服務的基準點。便宜於否就交由產業人士來判斷。

而我目前能想到的大概就是 30 秒以內的短影音內容會有很好的驗證機會。利用 o1 preview 強大的思維鍊生成腳本再 Auto prompt 到 FLUX 生成關鍵影格。

最後到 Runway 串成影片。

不說了，我先來研究看看