25岁做AI微信：AI时代100个创业者的创新解法
“CEO 只是手段，产品经理才是目的。”
文丨祝颖丽
编辑丨宋玮
陈春宇今年 25 岁，清华大学生物专业辍学创业，想做 “下一代的微信”。
单看这些简短的标签，可能没多少人看好。确实，很多投资人看不懂。
但也有人意识到其中的价值。支持他的名单里，不乏顶尖投资机构的创始人和头部社区平台的创始人。在陈春宇第一款正式通讯产品上线前，他们就将这家公司抬到了不寻常的高估值。
这些投资人或许是被他的 “愿力” 打动的。过去三年，陈春宇失败了无数次：在清华做过 “树洞” 聊天室，去斯坦福做过课程群 AI 助手，甚至从一行代码不会写开始，手搓过各种聊天 Bot 。他屡战屡败，屡败屡战。
也不是没有过短暂的胜利，在 2024 年年中。当时团队为了 “练兵”，也为了解决陈春宇自己整理签证文件的困扰，顺手做出了一款叫做 Riffo 的文件整理产品。
Riffo 意外地成功——它在 GitHub 和社交媒体上大火，在没有任何推广的情况下，一个月被用了 20 万次，几个月内就拿到了 50 多个 B 端客户的意向订单。
这款产品帮团队找回了久违的信心，也让他们看到，只要解决真实需求，就有商业价值。
但这与陈春宇真正想做的事情无关，他还是想做通讯工具。在获得了一部分投资人的坚定支持后 ，他放弃了 riffo 付费版，也放弃了拿到手的订单，再次投身做通讯。
这次他扎实了很多，从 Telegram 的第三方工具做起，在那个 “壳” 里塞了一堆 AI 功能——群聊总结、长按消息 AI 搜索、自动回复、润色语气等等，最后发现了一个最高频、最 “硬” 的需求：翻译 。
沿着这个线索，陈春宇在今年 10 月底上线了一款从跨语言社交切入的通讯产品——Intent。
到 12 月初，Intent 宣传视频在 Twitter 上获得了超过千万的播放量 ，邮箱里塞满了用户 “为什么不能邀请好友” 的 “抱怨” 邮件。
陈春宇认为这是一个好的开始：在没有推广的情况下，他们已经吸引了了一批粘性极强的种子用户。
从跨语言社交切入
主流的想象中，翻译似乎是一个已经被解决的问题，尤其是有了大语言模型之后。但陈春宇看到，至少在通讯工具内部，“现在的产品体验极其糟糕。”
微信用的是小参数模型，翻译由于缺乏语境往往词不达意。比如在翻译网络缩写 “NB” 时，传统模型根本无法传达那种情绪 ，只会生硬地翻成字面意思。
更致命的是对小语种语言内部分化的忽视，比如方言。在美国，最大的移民群体是墨西哥裔，他们说的西语和西班牙本土的西语在基础词汇上就有巨大差异。
而现有的巨头如微信、WhatsApp，拥有数十亿用户，绝大多数需求是同语言沟通。对于跨语言这个 “小众” 场景，他们没有动力去深究 。
“如果你不懂粤语，和一个讲粤语的老人完全没法沟通。即便翻译出来，你作为一个北方人，看着那些字也无法理解其中的情感。”
这就是陈春宇看到的缝隙：一个被巨头忽视，但对数亿移民、跨国情侣、出海商人至关重要的刚需。
而这个市场其实并不小——在美国，墨西哥裔群体规模高达 6700 万，占美国人口的 22%；甚至在旧金山这样的科技中心，有 44% 的人在家里是不说英语的。
2025 年 10 月底，Intent 在全球上线（除了中国大陆外）。为了把翻译这件事情做好，他们第一个版本砍掉了所有花哨的 AI 功能，甚至连通讯录同步都没做 。
仅仅 “翻译”，就还有很多事情要做。首先是标准。陈春宇发现，大模型出现后，传统的翻译评价体系（如 BLEU 分数）已经失效了，大家无法评价什么是 “好的翻译”。为此，他和团队阅读了大量语言学和认知科学的书籍，自己搭建 Benchmark（基准）系统 。
他们还意识到，做好跨语言沟通，不只是接入好的模型；更要优化产品体验，比如现有聊天软件中，翻译功能往往隐藏较深，需要逐条点击，而且语音无法自动转文字，严重影响沟通流畅度 ——这些都需要一一重构。
在陈春宇的规划里，翻译只是第一步。他希望 Intent 未来能成为一个 “万能的信息转换器”，不仅转换语言，还能将模糊的意图转化为完整的消息，让信息的流动没有任何阻碍。
做 CEO，是为了当更好的产品经理
陈春宇做产品有自己的节奏，他不像传统互联网人那样迷信 “产品方法论” ，认为对于一个早期几万用户的产品，去纠结 AB Test、去优化某个页面的转化率毫无意义，“那是大厂为了 KPI 才做的事” 。
他对产品的思考很朴素，相信所谓 “第一性原理”。和前辈们的交流也激励了他，在一次和 WhatsApp 创始人 Jan Koum 的谈话中，对方告诉他，“做聊天是一件很简单的事情。” 这与张小龙的产品哲学也不谋而合，做产品对的方式就是去思考最本质的问题：“人到底在什么情况下会想给另一个人发消息？”
为了搞懂跨语言沟通的痛点，陈春宇用上了 “田野调查” 的方法，他不仅去墨西哥裔聚集的社区大学上课，甚至直接住进了用户家里 。
在移民家庭里，他像观察实验对象一样观察着人类的社交行为：他发现印度裔用户会一直挂着家里的电话，哪怕不说话，只为了那种 “在场感” ；他发现因为美国很多是独栋房子，空间太大，家人之间哪怕都在家，沟通也往往靠打电话，而不是喊话；也发现，有的民族每天要朝着特定方向祷告五次，这直接影响了他们使用手机的时间和姿态 。
这种沉浸式的用户观察很费时间，不过陈春宇觉得，没必要有强烈的目的性，“我要观察的是完整的生活史。他在那一刻是直接解锁手机，还是先看一眼通知？这些下意识的动作里藏着最真实的需求。”
他也会动用进化心理学的视角去思考：当一个人拿起手机发消息时，他的情绪是什么？这对应到远古时期人类还在部落里当 “猴子” 的时候，是关乎生存、地位，还是单纯的梳毛行为？
“为什么大脑会认为建立新关系是一种奖励？为什么人喜欢随机性？” 这种对人在关系的思考，比研究数据更让他着迷。
2025 年，陈春宇终于想通了一个困扰许久的问题：他到底是想做 CEO 还是做产品经理？
“我可能更适合当产品经理。” 陈春宇说，但他必须兼任 CEO。对他来说，CEO 不是为了权力和管理，而是为了调动整个组织，按照他想的模式去构建产品，“只有当我是 CEO 的时候，我才能进行资本操作，能找到最顶级的人，接触到最顶级的资源来服务于产品。”
“CEO 只是手段，产品经理才是目的。”
非典型创业者，看到的大机会
陈春宇身上有一种非典型的特质：他通过生物竞赛保送清华，但在高一和高二就自学完了本科和研究生的课程 。他从小就不写作业，因为觉得那是一种为了仪式感的无意义行为——只要成绩好，老师家长也就默许了。
大三那年，他觉得在教室里听课学习速度不够快，加上疫情期间出入校都要辅导员审批，他干脆选择了辍学。
2024 年，当陈春宇决定创业时，他发现作为全世界最大的应用类别，聊天软件已经十几年没有本质变化了 。从移动互联网爆发至今，微信和 WhatsApp 虽然功能臃肿了，但核心交互逻辑依然停留在十年前 。
他通过阅读商业传记总结出一条规律：一个长期没有变化、由于垄断而被认为 “不会再变” 的东西，背后往往蕴藏着结构性的大机会 。
为了搞懂聊天软件怎么做，2024 年，陈春宇和同学从一行行代码开始 “手搓” 聊天机器人；又在清华校内做了一个网页聊天室，吸引了六千多用户 ；之后，他们给这个聊天室加上了前端，终于有了正式的产品形态。
到 2024 年初，这个产品被清华大学一位教授看到了，他和团队开始尝试课堂场景 ，被学校正式采购。这一年，他们还给百度贴吧做过聊天机器人、给学校的聊天群做了十几个 AI agent——帮同学查课本资料，回答学生问题，做笔记等等。
但这些产品都只能局限在很小范围内，2024 年春天，陈春宇买了一张单程机票飞往美国，住在斯坦福朋友宿舍的地板上，试图复刻在清华的这个产品 。不过，斯坦福的 2600 个用户虽然来了，但留存极差；后来他又试图做一个帮助开发者自定义群聊的 SDK 平台，但也被证明是伪需求 。
文件整理产品 “Riffo” 在这段时间帮团队找回了些信心。陈春宇算了一笔账，如果接下拿到的 50 多家企业意向订单 ，哪怕不融资，他们也能迅速获得一百多万美金的年收入 。对于一个初创团队，这是巨大的诱惑，也是最稳妥的活路。
但陈春宇拒绝了这笔 “确定的钱” ，“我不是为了把公司卖了，或者赚几百万美元 ARR（年度经常性收入）来创业的”。
他说，自己在高中搞竞赛培训时就已经赚到过不错的收入，做一门生意对他毫无吸引力 。他想解决更大的问题——人类的沟通 ，“但凡在这个社会中活着，你的一天就是有无数需要跟其他人沟通的时刻。”
除了对一个大机会的判断，做通讯产品也源于他的好奇，“我对于人怎么认知这个世界，对于人的社交非常感兴趣。我也喜欢做田野调查，在这个过程中，我对人是怎么建立关系，人是如何交流这件事情……很在乎。”
在他看来，把人和人之间的沟通做得更好，这件事本身的影响力足够大，商业价值也自然会随之而来。
在微信拥有 13 亿月活、WhatsApp 统治全球的今天，创业做一款通讯产品听起来仍然很疯狂。但陈春宇现在选择不再解释，尤其是对投资人，“还需要我解释的人，就已经被我反向筛选掉了。”
他反感那些用所谓移动互联网的框架、用字节方法论的模具来套的人，认为这些东西指导不了怎么做好一个通讯工具。他现在也不再主动找投资，只等待理解他的人找到他。
或许也是因为这个选择足够反常识，陈春宇认为自己其实是幸运儿，“正常人谁会想着再做一个聊天软件，有病啊？但正因为没人做，这才是结构性的大机会。”
题图来源：Intent 创始人陈春宇
相关攻略
三天前，《纽约时报》刊登了一篇看似平静却暗藏玄机的深度报道。它没有冲上热搜，也未引爆Hacker News，甚至在中文互联网的讨论中也踪迹寥寥。但恰恰是这篇文章，很可能成为2026年春天乃至未来数年，理解人工智能发展轨迹的一个关键性坐标。 文章的标题平实而直接——《How Do You Measur
一部展现清末民初文化学者辜鸿铭传奇一生的文献纪录片《辜鸿铭》，将于近日在中央新影发现之旅频道播出。 这部纪录片想做的，是借助影像的力量，带观众穿越百年的世界风云，跨越东西方文化的藩篱，去真正走近并理解辜鸿铭这个人。全片共6集，每集48分钟，从《生在南洋》《认识西洋》《寻祖归宗》，到《文以载道》《西风
一座城市如何被记住？ 过去，答案或许是地标建筑；后来，可能是一支精美的宣传片。但如今，风向正在悄然转变——《太原之约》的出现，让我们看到了一种新的可能：城市，正在从“被讲述的对象”转变为“会讲故事的主体”。 从背景板到故事主角：一场叙事的深层变革 一部微短剧，究竟能为一座城市带来什么？《太原之约》开
在2026中关村论坛主会场，全球首创的AR+AI会议翻译系统正式亮相 2026中关村论坛的主会场，迎来了一项突破性部署。亮亮视野与智谱AI联合推出并落地了全球首个AR+AI会议翻译系统，为大会主论坛及多场平行论坛提供了核心的翻译保障。这套系统深度融合了AR眼镜与大模型能力，其指标颇为亮眼：支持54种
中关村论坛参会人员佩戴眼镜照片（亮亮视野展台提供） 本报（chinatimes net cn）记者张玫 北京报道 一场没有同传耳机的国际论坛 3月27日，由中国残联、北京市政府主办，北京市残联承办的2026中关村论坛年会科技助残论坛在北京举行。 如果你在现场，可能会发现一个有趣的现象：部分参会者并未
热门专题
热门推荐
近日，国家能源局联合发改委、工信部、国家数据局正式印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》。这份重磅文件的核心思路非常清晰：一方面，以坚实的能源基础支撑人工智能（AI）的快速发展；另一方面，利用AI技术赋能能源行业转型升级。其核心目标是推动能源、算力、应用场景、数据与算法模型五大关键要素深度
在挑选文生视频工具时，若您正在智谱清影与Runway Gen-3之间权衡，那么了解两者在生成效果上的具体差异，将有助于您做出更明智的选择。本文将从画质清晰度、细节纹理、运动自然度与视频连贯性等核心维度，通过实测对比为您详细解析。 一、画质与分辨率表现 首先对比硬性指标。智谱清影基于CogVideoX
想用通义万相生成一张科技感十足的数据可视化背景，但出来的画面总觉得少了点“内味儿”？数字界面、粒子流、电路纹理这些关键元素一个不见，画面平平无奇？这通常不是工具的问题，而是提示词没有精准锚定科技可视化的核心要素，或者模型参数没调到最佳状态。别急，下面这几种方法，能帮你把想法精准地“翻译”成画面。 一
想要在Vidu生成的视频中实现流畅的慢动作或快进效果？虽然模型界面没有提供直接调整播放速度的滑块，但通过巧妙的提示词设计、利用内置功能，或结合后期处理工具，你完全可以精准掌控视频的节奏与时间感。本文将为你详细解析四种实用方法，从生成前到生成后，全方位满足你的创作需求。 一、通过精准提示词引导运动节奏
当您使用海螺AI生成的英文论文在提交查重时遭遇高重复率或AIGC检测异常，请不要急于归咎于工具本身。核心原因在于，尽管AI生成的文本格式标准、语法地道，但其语言模式和常见短语组合，并未针对知网、维普、万方等中文查重数据库的语义比对逻辑进行专门优化。换言之，机器认为流畅自然的表达，在查重系统的算法看来