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AI时代小公司怎么应对竞争？聊聊Get笔记的生存法则

发布日期：2025-07-22 06:48:30 浏览次数： 1723

作者：快刀青衣

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上周发生了一件让人有点哭笑不得的事情，我们Get笔记的好几个小伙伴接到了一类内容相似的电话，对方自称是一个付费调研机构，想了解一下Get笔记的相关情况，例如一些核心数据、产品规划、人员组成等。如果小伙伴愿意接受采访，一个小时会有几千块钱的酬劳。

几个小伙伴都拒绝了，并且在群里提醒大家有些电话就不用接了。当时我开玩笑说，这钱应该去赚了，然后请大家喝奶茶，反正编一些内容和数据，估计对方也没有能力察觉。

我之所以不当回事，是因为在这个AI日新月异、飞速变化的时代，居然还用这么原始的付费调研方式去了解其他产品。估计拿到调研机构产出的报告时，Get笔记可能已经迭代出不一样的东西了。毕竟作为这个项目的负责人，我自己都不知道一个月后我们会做什么样的功能。

更让人气愤的是，居然没有人打电话找我刺探Get笔记的情报，我感觉自己被无视了。

Get笔记的3个最新功能

和十年前做得到App相比，这次做Get笔记的时候，我觉得在需求把握上的难度，比想象中要小。

因为做得到的时候，市面上还没有在线音频课程这个物种，也没有听书会员。很多想法都需要去验证，而在没有做出来之前，大家并未意识到这个痛点。

但对Get笔记来说，很多大家感知到的痛点，实际上我自己也被困扰很久了。所以只要能够一一解决这些痛点，我们在这个领域就能做得更加深入。

我拿Get笔记上周发布的新版本为例（一共3个主要的新功能），来跟大家描述一下，希望解决哪些痛点问题。

第一个新功能是多图生成笔记。

我们在听讲座时会拍不少PPT的图片，参观博物馆时也会拍许多展物的图片。但在没有AI的时候，拍完的图片往往沉没在海量相册里，不久后手机空间不足，只能一并删除。

有了Evernote这样的笔记软件后，我会把很多图片存进去，结果遇到下一个痛点：存进去的图片无法识别内容，重要的图片必须手动打字做笔记，既繁琐又容易遗漏。更重要的是，如果不记得关键词，便无法在上万条笔记中找到所需内容。

在Get笔记初期，AI的文字处理能力已经有了显著提升，当时AI正好具备了图片识别能力，但技术还比较初级，仅能保证单张图片的识别准确。所以上个版本里，图片笔记只支持上传一张图片。而正因为技术的限制，这个功能成了大家呼声最高的需求——“什么时候能一次上传多张图片？”

但最近几个月随着底层能力的发展，AI可以精确识别图片上的文字和内容，加上上下文容量提升，能够一次处理多张图片内容，所以我们推出了一次上传十张图片的AI笔记功能。

第二个功能是针对线下会议录音的细节迭代。

Get笔记最初切入的场景是个人录音转文字，并进行AI润色。后来发现，用户更需要会议记录功能，在这个场景中，其实不需要AI润色，准确地识别会议内容并生成清晰的会议概要更为重要。

线下会议记录这一场景的增长速度出乎我的意料，现在每天在Get笔记上产生的会议纪要有9000场。看到这个数字，我有时会感叹同学们真是不容易，“文山会海”这个词在我脑海里变得非常具象化——毕竟每场会议都需要耗费算力。

正因为每天有这么多会议记录，只要倾听用户声音，即便没有特别的产品敏感性，也能做出不错的功能。比如这次在会议录制中新增的两个小功能：拍图片和记重点。

虽然AI帮你记录了全部语音内容，但看到会议投屏上的数据图表或线下讲座的金句时，你肯定会顺手拍下来。当会议纪要中可以插入图片后，一年后若突然想起某次会议，让AI帮你找出记录，里面不仅有全场录音，还有拍下的多张图片，且精确对应到发言的具体分钟数，这会非常有帮助。

记重点功能更容易理解，就是在聆听过程中，若脑海里突然灵光一闪，便可及时记录下来。AI在处理时会确保不遗漏你记录的内容。

第三个功能是笔记的链接分享功能。

此前，Get笔记的分享模式仅有图片分享。在一场一小时的会议中，分享一张挤满文字的超长图片，对阅读者来说是极其痛苦的体验。而链接分享功能使接收方可以同时查看实录文字、总结以及全程录音，事后，用户可以回溯特定时段（如第28分钟）的领导原话，从根本上消除内部信息差。分享者还可以自主决定是否附带完整录音。

从上周发布的这三个新功能中，不知道大家是否有同样的感受：有时无需石破天惊的大创意，只需在现有基础上深耕一米，就能提升我们的体验。

应对竞争的一个生存公式

在这周末的一个线下活动上，我被问到一个问题：“如果大厂推出与你完全相同的功能，Get笔记将如何应对？”

其实，“如果”二字完全可以删除，因为当前AI笔记软件已经非常丰富了，不少大厂都推出了同类产品，甚至有直接复刻Get笔记界面与文案的情况。

不过，我对此毫不担心。

至于为什么能这样有底气，我心里有一个AI时代小公司应对竞争的底气框架，是一个公式：

底气=垂直场景深度+专属数据资产+自带传播效应+组织速度。

垂直场景深度，例如前文提到的图片笔记功能的升级，从单张识别升级到十张批量处理；未来还可以进一步关联书籍或历史笔记。线下会议录音功能在添加图片和重点标记之后，下一步可以实现声纹识别，自动关联参会者历史发言进行深度分析。这些细节并非简单复制表面功能就能实现。

专属数据资产方面，随着基础大模型能力趋同，拥有独特数据的软件将展现更大价值。例如，我曾多次阅读《乔布斯传》，但仅凭记忆难以完整回溯。而Get笔记与得到电子书的联动，能够识别我在2017年和2025年阅读该书时，在行为模式和划线内容上的差异。

延伸来说，如果你是一家做服装的企业，OpenAI再厉害，也不可能有1万个用户的买家秀照片，但你有。在这些专属数据资产上，AI可能帮你挖掘出一些之前被忽视的市场机会点。所以，在AI时代，我建议大家从专属数据资产的角度去重新审视差评的宝贵价值。

自带传播效应，这一点很好理解。大家会发现，Get笔记无论是在小红书还是在公众号上，都有不少用户自发推荐。很多用户表示，他们在生活和工作中推荐给了不少人。其实你只需相信，很多时候你的痛点其他人也会有，只要你帮大家解决了，大家也会主动帮你做传播。

组织速度是一个值得提及的话题。我认为，即便是几百人、上千人的公司，在AI时代也需要逐步拆分成小团队。这个过程可以通过建立内部虚拟团队来实现，但传统意义上的层级和汇报关系需要被进一步颠覆和打破。

我总结了八个字：“组织极瘦、决策极快”。

这里分享一个小细节：上周的一个中午，我和Get笔记的技术负责人、产品负责人开了个小会。原本是要同步一个大功能的开发进度，这个功能已经策划了一个半月，页面设计等工作均已完成，整体进度达到50%。

我们本打算讨论开发过程中的功能细节，但聊着聊着却直面了一个残酷问题：“如果这个功能不是Get笔记开发的，而是其他AI软件产品，我们是否愿意每月花200美元订阅？”

我们选择200美元作为衡量标准，是因为无论是Cursor、ChatGPT Pro还是Manus，基本都采用这个付费水平。要让用户愿意咬牙支付这笔费用，产品必须解决真实痛点，而不是捏造需求。

在这个标准下，我们原本准备全力开发的功能，三个人没有一个愿意付费订阅，于是直接叫停了开发。

我举这个例子，是希望说明什么是“组织极瘦、决策极快”。

在大厂，这样的功能开发或叫停至少要经过三四轮研讨，涉及十几人参与；并且一旦开发启动，几乎没人愿意主动喊停。

而这正是小公司，在这个时代的独特优势。

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