整理 | 蘇宓
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
誰能想到，當年瀕臨倒閉的創業公司輝達，如今憑借 AI 的爆發，一路逆襲超越微軟，成為全球第二大公司。AI 帶來的機遇，讓不少人順勢而上，迫不及待地想要大幹一場。
過去這段時間裏，就獨立開發者而言，有人用 AI 來寫程式碼、寫文件、搞設計來提高生產效率，也有人僱用 它當老板 ，還有人用它來做副業計畫希望實作一夜暴富。
那麽，真的有人成功了嗎？答案無疑是肯定的。這不，還在上高中且 年僅 17 歲的網友 Zach Yadegari 於 9 月初頗有成就感地在社交媒體 X 上分享道：
Cal AI 剛剛突破了 100 萬美元（約 706 萬元）的收入。
今天是我高中最後一年的第一天。
這是命運嗎？
是我自己讓這一切實作的嗎？
運氣？
我不知道。
時隔一個月，Zach Yadegari 和自己的好朋友 Blake Anderson 又開了一場播客，其 透露，Cal AI 年經常性收入已達 800 萬美元。這距離他開發 Cal AI 這款應用程式僅僅過去了 6 個月。
這一金額讓不少風險投資界的人士都感到震驚，來自美國矽谷的頂級風險投資公司 Menlo Ventures 的合夥人 Deedy Das 評價道：
「我最近在互聯網上發現了一些地方，這裏聚集了一群來自無名大學、年齡在 18 到 22 歲的獨立開發者孩子們，他們透過 TikTok 「增長黑客」技術營運著自籌資金的行動應用。每個套用都有超過 10 萬的月活使用者，每年收入在 100 萬到 500 萬美元之間。永遠不要低估這些孩子們。」
卡路裏追蹤神器——Cal AI
說起來，很多人好奇 Cal AI 究竟是怎樣的一款 App？它為何沒有受到大模型叠代的擠壓，存活得如此之好？
開啟 Cal AI 的官網，我們發現它的定位是一款 AI 卡路裏追蹤器。
從體驗上來看，其實也挺簡單。這款卡路裏追蹤器結合了 AI 和數據分析技術，透過分析所食用食物的營養價值來追蹤每日卡路裏攝入量。其中，使用者 只需要對著食物拍照或者掃描包裝上面的條形碼，亦或者手動輸入餐食描述， Cal AI 就可以檢測食物型別、估計份量大小並即時 計算出卡路裏和營養素。
它可以幫助使用者監控每日食物攝入量並實作營養均衡和健身目標。正因此，Cal AI 打出了「只需一張圖片即可追蹤您的卡路裏」的 Slogan。
AI 卡路裏追蹤器的一個主要優點是它們能夠個人化飲食建議。透過分析體重、年齡、活動水平胡健康目標等使用者數據，演算法可以為使用者提供客製幫助，幫助他們實作目標。
在實作原理方面，大多數這類應用程式都由 OpenAI 的 API 提供支持，並且采用免費增值模式。它們通常依靠 GPT-4 Vision 來檢測和辨識影像中的食物。這些模型在大型影像數據集上進行訓練，以辨識水果、義大利直麵或飲料等食物。標準 OpenAI API 還可以幫助描述或細化檢測到的計畫，尤其是在需要上下文時。
針對 Cal AI 這款套用，Zach Yadegari 在官網上分享道，當開啟 Cal AI 對著食物拍照時，首先，手機上的深度傳感器會計算出食物的體積。根據這些資訊，借助經過數千張食物圖片訓練的 AI 會將使用者的餐食分解成不同的部份，並計算它們相應的比例。
最後，多模態 AI 模型會綜合所有資訊，給出最終結果：計算出使用者這頓飯的卡路裏、蛋白質、碳水化合物和脂肪含量。
根據官方透露，Cal AI 的影像掃描功能通常有 90% 的準確率。
不過，如果你掃描的是像奶昔或湯這種有隱藏成分的食物，它的準確率會有所下降。對於此類食物，可以使用 Cal AI 中的「描述」功能，用自然語言補充解釋你所持的具體食物或者相關資訊。
此外，你也可以使用 Cal AI 套用中的條形碼掃描功能或食物標簽掃描功能。
Cal AI 不僅能夠利用 LLM 準確追蹤每日卡路裏攝入量並改善消費者健康狀況，而且同時支持中文、德文、義大利文、英語、法語、葡萄牙語、西班牙語共計 7 種不同語言。
它可以免費下載，不過免費版本只可以用檢視卡路裏、營養和運動追蹤等基礎功能。如果你需要使用個人化膳食計劃和詳細分析等功能，就需要額外付費來獲得更多高級功能的存取許可權。
這是一個相對簡單的商業模式，也吸引了包括普通使用者、運動員、想要減肥的人群的廣泛關註，這在很多人追求健康生活模式的今天，頗為實用。
據悉，該計畫於今年 4 月釋出，目前在美國 App Store 的健康與健身部份排名第 24 位。這款套用在過去一個月的下載量超過 20 萬次。
Cal AI 背後的年輕團隊
達到今天的成就， Zach Yadegari 在轉發別人的評價時，自己都忍不住在 X 上自誇起來：
聽起來真是個很酷的孩子。
事實上，觀其背後，Cal AI 的成功並非一蹴而就。
Zach Yadegari 透露，自己在七歲的時候就開始編程了，那時候特別喜歡制作電子遊戲。
在制作了幾款不成功的遊戲之後，Yadegari 透過一個可以讓學生在校期間玩遊戲的無阻塞遊戲網站獲得了成功。「這個網站火了起來，我自己做行銷，只是錄了一些 TikTok 視訊，使用者量暴增到了 500 萬，然後我以六位數的價格把它賣了，」Yadegari 說。
此外，他還在 X 上分享自己如何在 15 歲時將一個網站擴充套件到擁有數百萬使用者的經歷。
除了 Zach Yadegari 本人之外，他介紹道，Cal AI 從開發到行銷還有另兩位小夥伴的加入。
一位是同樣 17 歲的 Henry Langmack。另一位是年齡稍長也僅有 23 歲的 Blake Anderson。
相較而言，Blake Anderson 的經歷更為豐富，一年前他還不懂編程，便用零資金建立了一個價值 700 萬美元的應用程式帝國。2023 年，Blake Anderson 經歷過一系列失敗之後，他決定全力投入行動應用，為此他還剃了頭讓自己變得更醜，以消除社交幹擾……並學習使用 ChatGPT 編碼。
偶然間，因為Blake 的大學室友一直尋求約會套用對話方面的幫助。Blake 想，「ChatGPT 能解決這個問題嗎？」......於是他開發的 Plug AI 誕生了。這款每月收入 19 萬美元的 AI 約會教練，專門教會你如何在約會時候避免尬聊和冷場，這款套用在 4 個月內下載量達 150 萬次。
後來，Blake 又開發了 Umax，這是一款外觀最大化應用程式，今年已經賺了 300 萬美元。
現在，其三人合作開發了 Cal AI 這款套用。
秘訣
對此，Anderson 和 Yadegari 將他們的成功歸功於獨特的行銷和產品開發方法。「這些套用取得成功的主要原因是我們的行銷策略以及某種產品理念，」Anderson 解釋道。
在播客中，該團隊分享了開發 App 的四個關鍵步驟：
步驟1：定義問題
明確要解決的問題。Anderson 舉了一個例子：「自己在開發約會聊天 App 時，我的室友曾問我，‘哥們，我該在交友軟體上和這些女孩說什麽？’所以我的問題非常簡單：構建一個 AI 套用，幫助人們知道該說什麽。」
為了驗證問題的想法，他們會瀏覽社交媒體。「如果你在社交媒體上看到有數百萬次觀看量的內容，人們正為你要解決的問題而苦惱，那是一個很好的跡象，表明你可以擴大你的產品規模」，Anderson 建議道。
步驟2：成為目標受眾
一旦確定了問題，下一步是深入目標受眾的世界。Anderson 表示 ，對於Umax，「我們建立了社交媒體帳號。這些不一定是你正式使用的帳號，可以是隨機的匿名帳號。然後我們開始與所有關於'外貌提升'的內容互動。」
這種深入探索讓他們能夠理解受眾的心態，並設計出能夠引起共鳴的產品。「我們意識到，人們在尋找兩樣東西。第一，他們想變得更有吸重力；第二，他們想知道自己有多有吸重力」，Anderson 說。
步驟3：構建與測試
在明確問題和受眾之後，團隊開始構建和測試。Anderson 強調了簡化的重要性：「我構建的所有套用本質上都非常簡單。所以，如果你嘗試構建一個復雜的消費者社交套用，這不適用於你。」
Yadegari 補充道，「不要把你使用的技術搞得太復雜。你不想使用過於底層的東西。你應該選擇非常高層次的程式語言，比如簡單的 Python 或 Node.js。」
為了初步驗證，他們會向朋友和家人展示原型。Anderson 提到：「如果他們的反應是支持的，那麽可能你走的方向不對。如果他們的反應是，‘天哪，這太酷了！’那麽你很可能手裏有一個有病毒傳播潛力的產品。」
步驟 4：釋出和行銷
這對搭檔的行銷策略圍繞著與網紅的合作以及細致的指標跟蹤展開。他們使用兩個關鍵指標：
RPM（每千次展示收入）：每 1,000 次觀看所產生的收入
CPM（每千次展示成本）：產生 1,000 次觀看的成本
「理想情況下，你可以構建一個高 RPM 且低 CPM 的產品」，Anderson 解釋道。他們的策略是，在不同的與產品相關的小眾領域測試較小的網紅，然後在最盈利的渠道上進行擴大。
不得不說，憑借對 Z 世代消費者行為的敏銳洞察力和創造病毒式產品的良好記錄，Anderson 和 Yadegari 在開發 AI 套用上摸到了門路，開啟了新的賽道，不禁讓人佩服。
參考：
https://x.com/blakeandersonw
https://x.com/rom1trs/status/1829147613742150038
https://x.com/zach_yadegari/status/1777963616366727600
https://www.forbes.com/sites/josipamajic/2024/10/07/hacking-the-app-store-gen-zs-15m-arr-bootstrapped-success-story/
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