速递 ｜ 打破Instagram与Snapchat增长纪录：Agnes揭示AI时代真正的增长来自未被服务的99.5%

Agnes AI，由新加坡国立大学博士Bruce Yang创办，7月上线PC，9月推出移动App。最新记录是仅用2个月，就实现注册用户新增300万、DAU突破20万。

不仅打破了Instagram和Snapchat过去的增长纪录，还一跃成为东南亚、拉美、中东等新兴市场最炙手可热的消费级AI应用。

高增长的同时还有高留存，据团队此前媒体采访透露，Agnes第4周留存率40%，第8周留存率仍然高达30%，而他们的CAC却低至0.2美元。目前公司估值已超过1亿美元。

在大量AI公司动辄数十亿百亿美金估值、却常常被质疑“烧钱换增长”的2025年，Agnes AI的崛起显得几乎有点另类。

这一切的背后，是一位来自新加坡的“AI梦想家”Bruce Yang，和他的普惠宣言——要为全球99.5%的用户做真正属于他们的AI。”

AI热潮之下的真相：全球仅0.5%深度使用，普及率与密度都极低

Bruce在公开采访和自媒体账号视频中反复强调一个洞察：尽管AI热度空前，但真实覆盖其实极低。他提出了两个重要的衡量指标：一是AI 普及率（AI Adoption），真正有日常使用行为的用户规模；AI 密度（AI Density），AI是否融入应用的每一个页面、每一个场景，是否AI-native。

图片来源：OpenAI x AI Founder’s Night

根据风投机构Menlo Ventures的调研，全球每日真正使用AI的用户约在5亿至6亿之间，仅占全球60亿网民的约1/10。

而在这10%里，真实订阅用户不足5%，也就是只占全民网民中0.5%。这0.5%基本集中在北美、西欧、日韩、新加坡等发达地区+中国一线城市的高知、高收入人群。

绝大多数AI应用产品都围绕这些“高认知、任务型、愿付费”的前0.5%用户设计，并在一个极窄的赛道里内卷：办公效率、研究、生产力。AI看似红海，但实际上在全球范围内仍然是一个“少数人的工具”。

“Agnes想去服务的用户，我们称为长尾用户。”Bruce表示，“这个长尾实际上非常大，包含了全球99.5%的网民。这些用户可能都没有PC，也没有iOS，大部分使用的是安卓。他们对产品中的AI功能浅尝辄止，甚至从来没用过付费功能。Agnes的使命，就是把这群人第一次真正带进AI世界，让AI真正成为一个“普惠的基础设施”。

只有当AI的普及率和密度都被真正打开时，才是AI真正爆发的时代。而AI真正的增长机会，也并不在于争夺那前面的0.5%，而在于如何满足99.5%的普通人未被满足的需求与场景。

从工具到入口，从“有用”到“日常”

不同于传统AI应用多数聚焦生产力工具，Agnes选择的是一条不同的道路——打造AI-native的“全民AI”。在为用户提供更快、更好、更具性价比的主流AI功能的同时，Agnes不断向外拓展AI的应用边界，试图让AI融入更广泛的生活与工作场景。

在核心功能上，Agnes覆盖了AI搜索、深度研究、广度研究、图片视频生成、PPT与表格生成等主流生产力需求，并通过在响应速度、输出质量与成本控制上进行底层工程优化，以及构建独树一帜的一体化工作流模式，建立起自己的竞争优势。

图片来源：Agnes.life

与多数平台将高级功能置于付费墙后的做法不同，Agnes向所有用户开放了高级功能体验，并给出相当的免费额度，真正把用户使用门槛降到最低。

然而，Agnes的AI愿景并不止于提升生产力。团队正积极探索AI在社交、娱乐等更多元广阔场景中的应用可能，并已推出一些相关功能。

“目前几乎所有头部AI产品都聚焦在办公和效率领域，但人类在线时长最长、频率最高的行为，其实一直是社交。技术会从底层重构人机交互方式、人与人连接的方式，带来一种全新的社交形态，AI也不例外。“Bruce 指出。

在Epic Connector播客中，他进一步分享了自己的观察：“每一代年轻人都会用全新的方式和工具进行社交，对这一批正在长大的AI原住民来说，他们的方式和习惯会完全不同。比如我的女儿，今年9岁，英语很好，但很少手动打字，几乎全用语音沟通。AI其实很符合她的沟通习惯和需求”。

社交是AI应用提升使用频次和使用时长最有效的途径之一，也是AI最具重塑潜力的场景之一。Snapchat与Perplexity的合作、GPT推出Group Chat等尝试，都印证了这一趋势。

社交只是Agnes AI场景探索的方向之一，除拓展应用场景外，提升“AI密度”也是AI原生应用必须面对的课题。“我们认为，在每一个页面，每一个使用场景中都应该深度融入AI，这才叫AI native。如何让不同场景中的AI体验与用户行为自然衔接融合，就是我们所说的’提升AI密度’。“

目前，Agnes团队已展开了不少的探索，“比如让AI主动理解用户的意图，做不同的任务；让AI为各种内容打分，就是LLM as a judge；以及让AI基于对各个用户的深度理解和各个分发渠道的理解，将用户的高质量内容以最有效的方式分发给更多用户，从而扩大AI创作者的受众规模，更高效地发挥AI普及带来的AI生产内容的价值。”

Bruce分享，这一系列的努力与探索正在带来预期的回报，“新兴市场的用户对我们的平台非常忠诚，愿意投入时间、精力，还会主动邀请朋友加入。”

高留存与高增长的数据表现印证了这一点，据第三方数据，Agnes自上线以来，已多次跻身新加坡、越南、印尼、菲律宾、阿根廷等地的Google Play效率榜前十，Agnes正逐渐成为这些地区用户首选的AI应用平台。

来自世界顶尖研究机构的梦之队，自研模型和架构

为了更好更稳地支撑起“AI普惠”的愿景，Agnes团队在选择工程方案时，会尽量不依赖昂贵的外部SOTA API，而是自研高性能模型和多Agent架构，打造独立自主的底层服务底座。

团队核心成员来自麻省理工、斯坦福、加州大学伯克利分校、德克萨斯大学奥斯汀分校、新加坡国立大学、南洋理工大学等世界一流院校，其中还包括Bruce的博士导师、昔日同窗与校友。大家因共同怀揣“AI普惠”的理想汇聚于新加坡，也成为Agnes敢于挑战技术和工程难关的最坚实的底气。

团队在模型训练、多智能体协作、Agentic Office System（AOS）以及AIGC生成优化等领域获得了成果丰硕，并有多篇论文被国际顶级会议录取。目前，团队自主研发的7B参数SOTA模型AgnesR1已实现商用，同时多个参数规模在7~30B的模型亦已成功部署应用，更大规模模型的研发也在积极推进中。

图片来源：AOS（Agentic Office System）

在底层技术实现上，Agnes50%的流量会路由到不同的自研模型，用于任务编排、研究调研、PPT 生成、图片和视频生成等大部分任务中，能够在更小模型上实现最先进性能。通过对强化学习的改进保持无塌陷的训练稳定性，并将稳定的奖励优化转化为一致的真实世界泛化效率，从而实现可扩展且高效率的性能增长。用多个自研小模型替代 SOTA 闭源模型，在推理速度、输出质量和 token 成本效率均表现优异。

与此同时，为进一步提升东南亚及拉美用户的本地化体验，Agnes正在持续训练区域大语言模型，以加强对当地口语、俚语及文化环境的理解与生成能力。