Anthropic 的增长真相:激活比获客更重要

最近，在 Lenny's Podcast 的一期访谈里，Anthropic 增长负责人 Amole 分享了很多一线细节。最抓人的当然是数字：据节目中披露，Anthropic 在 2025 年初 ARR 约为 10 亿美元，到 2026 年 2 月已经超过 190 亿美元，14 个月增长了 19 倍。

这组数字已经足够夸张，但真正值得反复琢磨的，不是“它为什么涨得这么快”这种表层问题，而是另一层更深的答案：在 AI 时代，增长的逻辑已经变了。

过去做增长，我们熟悉的是流量、漏斗、转化、留存、裂变；现在这些东西仍然重要，但已经不再是核心变量。真正决定增长上限的，开始变成模型能力、产品激活、能力引导、自动化实验，以及组织能否承受极端速度带来的连锁冲击。

换句话说，今天的增长团队，越来越不像一个“买量和做转化”的团队，而更像一个站在产品、模型、运营和商业化交叉点上的系统设计团队。

一、Anthropic 的增长，并不靠“增长黑客”

Amole 在访谈里反复强调一件事：Anthropic 首先是一家模型公司、研究公司、智能公司，真正决定公司跃迁的，是研究团队、推理能力、算力、产品能力，而不是增长团队做了几个漂亮动作。

这句话其实很重要，因为它拆穿了很多人对增长的误解。

很多人一看到超级增长，就下意识想找“秘密武器”：是不是某个投放渠道特别强？是不是某个 onboarding 技巧特别神？是不是某个定价动作起飞了？这些当然可能有帮助，但在 Anthropic 这个体量上，最底层的驱动力还是一句老话：产品本身是否强到足以改变市场行为。

不过，这不代表增长团队不重要。恰恰相反，在这种指数级增长里，增长团队的重要性反而更高，只是工作内容和传统理解完全不同。

Amole 提到，他大概有 70% 的时间都在处理所谓的“success disasters”，可以翻译成“成功带来的灾难”。意思是，不是业务做差了，而是业务增长得太快，以至于原来的系统、入口、流程、资源配置全都开始出问题。

注册用户猛增，原有激活链路不够用了；新产品爆了，资源该往哪边倾斜变成难题；免费转付费节奏变了，原有定价和包装可能就不合适了；团队刚修完一个漏点，下一个更大的问题又冒出来。图表当然都是向上的，但组织内部未必轻松，很多时候甚至是连续高压。

他在节目里说过一句很有代表性的话：在 Anthropic 内部，线性图已经“不酷”了，大家更习惯看对数坐标。因为你如果还用线性思维看问题，就会系统性低估变化速度，也会低估自己需要做出的调整。

这其实是 AI 公司增长的第一课：不是先问”怎么增长”，而是先问”当增长真的发生时，系统能不能接住”。

二、AI 产品最大的难题，不是获客，而是激活

如果把这场访谈压缩成一句最有价值的话，我会选这一句：AI 产品真正的瓶颈，不在获客，而在激活。

为什么？

因为 AI 的能力迭代太快了，模型已经能做的事情，往往远远领先于大多数用户对它的想象。用户走进来，面对的是一个潜力极高、但边界不清晰的产品；如果没有足够好的引导，他大概率只会提一些最浅层的问题，然后带着“好像也就这样”的印象离开。

这就是 Amole 所说的”capability overhang”，也就是能力悬置。模型已经进化了，但用户心智、产品呈现和使用路径还没有跟上。

这件事对所有 AI 产品都成立。你可能已经做出了一个非常强的模型，非常强的工作流，非常强的 agent，但如果用户第一次打开产品时只是在问天气、查翻译、写一段普通文案，那么他体验到的价值就会被严重低估。不是产品不够强，而是用户还没被带到正确的入口。

所以，AI 增长的重点开始从“拉更多人进来”，转向“让用户在第一天就理解自己为什么要留下来”。

这也是为什么 Anthropic 很重视 onboarding 阶段的问题设计。他们会主动询问用户是谁、关心什么、想解决什么，再据此把用户引导到更适合的产品或功能上。很多人看到这种流程会本能地觉得“摩擦太多了”，但从他们的数据来看，这种引导恰恰有效。

增长团队在这里的角色，不再只是缩短漏斗，而是做一件更难的事：把“模型能力”翻译成“用户立刻能感知到的价值”。

三、好的增长，不是去掉所有摩擦，而是增加有价值的摩擦

这几年互联网行业有一个很流行的口号，叫“减少摩擦”。流程越短越好、步骤越少越好、点击越少越好。这个方向当然没错，但很多团队把它理解得过于机械，最后反而把转化做坏了。

Amole 在访谈里提出了一个非常值得记住的观点：不是所有摩擦都该去掉，好的摩擦，反而能提升转化。

他举了一个自己在 Mercury 的例子。Mercury 是一家体验非常好的金融产品，但它所在的行业天然复杂，开户和合规流程涉及大量信息采集。很多团队面对这种流程，第一反应都是“怎么删步骤、怎么更快提交”。但他们当时做了一件相反的事：暂时先忘掉指标，专注把 onboarding 的质量做对，把那些让用户困惑、返回、反复填写、来回跳转的细节全部打磨掉。

结果是，这个季度反而成了他职业生涯里最有影响力的一段增长工作。

这个案例背后的方法论非常朴素：

坏摩擦，是让人烦、让人困惑、让人打断的摩擦；

好摩擦，是帮用户澄清需求、做出判断、进入正确路径的摩擦。

对 AI 产品来说，这一点尤其关键。因为很多用户并不知道自己该从哪里开始，更不知道哪些能力和自己最相关。如果你什么都不问，直接把他推进一个空白输入框，他看似进得更快，实际上更容易迷路。

所以，真正好的 onboarding，并不是“零步骤”，而是“每一步都在缩短理解成本”。只要这些步骤确实帮助用户更快抵达价值点，它们就不是阻力，而是助推器。

这对做内容的人也一样。公众号文章为什么有的开头三段就把人带进去了，有的文章刚开头读者就跳走？本质上也是同一个问题：你有没有在前几屏里，帮读者快速完成定位、建立预期、确认收益。

四、增长团队，也开始被 AI 自动化重写

访谈里另一个很有意思的点，是 Anthropic 已经开始尝试让 Claude 参与增长自动化。

他们内部有一个项目，叫 CASH，全称大意是 Claude Accelerate Sustainable Hypergrowth。简单说，就是用 Claude 帮助增长团队做更自动化的实验、分析和执行。

这件事的信号非常明确：AI 不只是增长团队服务的对象，也正在变成增长团队的工作方式。

过去增长岗位的竞争力，很多来自于会不会写 SQL、会不会搭漏斗、会不会做 A/B test、会不会做文案和投放；未来这些能力仍然重要，但越来越多基础执行层会被模型吞掉。真正稀缺的，不再是“手动做实验的人”，而是：

• • 能提出高质量假设的人
• • 能定义成功标准的人
• • 能把用户洞察转化为产品动作的人
• • 能判断哪些自动化值得上线、哪些不该交给机器的人

也就是说，增长的门槛并没有降低，只是重心抬高了。

你会发现，增长岗位正在从“操作工种”变成“判断工种”。谁更理解用户，谁更懂产品边界，谁更能在高速变化中维持决策质量，谁就更有价值。

这也是为什么 Amole 说，在 Anthropic 做增长，是他人生里最难的工作。难的不是没有工具，而是工具太强、变化太快、变量太多，你需要在混乱中不断重建方法。

五、真正让人信服的，不是增长数字，而是他扛压的方式

如果这场访谈只有增长方法论，它已经足够值得看；但真正让我记住 Amole 的，是他讲自己失败和受伤经历的那一部分。

他曾经创过业，融过资，也经历过关停公司、向投资人承认失败的时刻。那种打击，对很多人来说都足以重塑职业判断。后来，他又在一次格斗训练中遭遇严重脑损伤，花了 9 个月时间重新学习如何工作、如何走路、如何面对屏幕，甚至一度不确定自己还能不能恢复正常职业生活。

更残酷的是，恢复期里他还经历过再次受伤。

但也正是这段经历，塑造了他后来面对高压工作的方式。他不喝酒、不碰咖啡，严格安排休息，即使在最忙的时候也会强制给自己留出短暂的停顿；他长期练习冥想，用更稳定的方式处理现实和情绪之间的关系。

这段故事和增长看起来离得很远，实际上离得很近。

因为当一个组织进入超高速增长阶段，真正先被考验的，往往不是技能，而是人的神经系统。你能不能在信息爆炸里保持判断？能不能在连续成功和连续危机并存的时候不失真？能不能在别人都被节奏拖着跑的时候，还保留一点点选择的能力？

很多人只看到了 Anthropic 的模型、产品和收入曲线，但一个增长负责人能否在这种环境里持续有效，靠的绝不只是业务技巧，也包括他如何管理自己的身体、情绪和注意力。

某种意义上，这也是 AI 时代管理者的新基本功。

写在最后

把这场访谈重新梳理一遍，我最大的感受是：AI 时代的增长，已经从“优化漏斗”升级成“重写系统”。

它至少包含五层能力：

1. 产品真的足够强，能创造新的用户行为。
2. 激活设计足够好，能让用户尽快感知价值。
3. 愿意保留有价值的摩擦，而不是盲目追求最短路径。
4. 学会用 AI 自动化增长流程，但不把判断力外包给 AI。
5. 管理者本人有足够的韧性，能承受指数级增长带来的持续冲击。

如果你做的是公众号、内容产品、SaaS，甚至只是一个小团队，这些经验同样适用。未必要有 Anthropic 那样的体量，你也会很快遇到同样的问题：用户进来了，为什么没留下？流程简化了，为什么反而没转化？工具更多了，为什么团队还是更乱了？

答案往往不在某一个技巧里，而在你有没有重新理解今天这套增长逻辑。

AI 没有让增长变简单，它只是把真正难的部分暴露得更早、更彻底了。