声明：本文源自微信公众号硅星人Pro，作者郭海惟，经站长之家授权转载发布。若将“00后”视为AI浪潮的原住民，Ancher创始人Vincent Wu显然并非最典型的AI创业者。这位历经美国媒体从报纸到网站再到移动客户端的三代变革的“老兵”，在以白人为主导的美国新闻业中，以同样“非典型”的亚洲面孔，成为极少数打入核心圈层的华人。他曾担任美国最大本地资讯平台NewsBreak的COO，此前还先后在HuffingtonPost、Yahoo新闻等一线媒体担任COO与CBO，更早时曾在AOL美国在线担任全球战略及运营总监，负责管理TechCrunch等知名媒体品牌。
交流中，我戏称Vincent和他曾执掌的NewsBreak团队，或许是少数“战胜过字节跳动”的海外创业者。当年NewsBreak的最大对手是字节跳动的海外新闻客户端TopBuzz，后者被称作海外版“今日头条”。在TikTok横空出世之前，TopBuzz被字节跳动寄予厚望，作为集团早期全球化战略的重要棋子，却因业务突破乏力及复杂的地缘政治因素，最终被逐步关停。而NewsBreak却逆势增长。它凭借一套“本地新闻”的组合拳打法，在美国复杂的媒体市场找到了自己的生态位。目前，NewsBreak已拥有超过7000万美国用户，成为美国新闻业态中不可忽视的重要力量。
2025年，Vincent倾力打造了全新的AI媒体资讯平台Ancher，决心拥抱从移动客户端到AI化浪潮的又一次媒体革命。他表示要“抛弃所有过去信息流的玩法”，打造一个完全AI Native的新闻产品。他将这种创新理念解释为对传统信息流新闻产品的深刻反思——如果人们阅读完新闻后，大脑一片空白，那么这类产品究竟有何价值？而Ancher，某种程度上便是对这一问题的答案。目前，Ancher在MVP阶段就获得了江远投资、硅谷Hat-Trick Capital等资本的千万美元融资。此外，备受关注的智谱首席战略官、小鹿医馆创始人、前搜狗搜索首席科学家张阔，已加盟Ancher担任首席科学家。内部团队成员均来自谷歌、微软等一线大模型公司。产品首发当日，Ancher便在Product Hunt平台斩获日榜第二名、效率类周榜第二名的好成绩。
Ancher的名字源自Anchor，意为锚点。Vincent希望Ancher能在信息海洋中，帮助用户锚定真正有用的信息。在我看来，这个名字似乎在“对标”Stream类产品，因为它要走向后者的反面。Vincent告诉我，他想要打造一个“拒绝最大公约数”的产品，这恰恰是Ancher与其他看似同类AI News产品的最大区别。Vincent认为，只有服务足够精准的人群，才能最大化发挥AI的价值。我试用过市面上大部分AI资讯应用，Ancher确实在AI交互界面中实现了最激进的革新，几乎重塑了典型新闻消费的所有流程。
Vincent将AI时代的新闻消费闭环分为几个部分：内容获取、消费、沉淀和应用。Ancher为此设计了一个贯穿全局的Copilot。Vincent认为，Copilot是已被验证的成熟交互模式，其角色如同个人智能助理——而助理的信息处理是全面且个性化的，因此Ancher在信息流上融入了大量能力场景。在内容获取侧，Ancher希望用Copilot的自然语言交互来重塑信息流：Ancher的愿景是用人的“意图”而非“点击”实现信息流分发。用户可以告诉Copilot自己想看什么、不想看什么，信息流将根据自然语言指令动态调整。这并非易事，也非一蹴而就。一方面，传统信息流平台依赖“点击”形成的推荐系统具有强大惯性，也是目前最成熟的推荐技术体系。另一方面，真正明确自己需求的用户只是“少数”，大部分消费者在打开新闻客户端前并不知道自己想看什么。
Vincent对此的回应是：在推荐技术上，Ancher现阶段不会完全摒弃传统推荐引擎，而是将两者结合。未来随着产品迭代，将不断强化“意图识别引擎”。此外，Ancher的目标首先是“少数人”，他们至少对效率有较高追求。这些用户未必能清晰表达需求，但一定有表达诉求和能力的意愿。因此，产品设计上Ancher嵌入了引导用户表达意图的模块，甚至进行多轮对话进行意图识别和确认。比如，在注册时，Ancher会要求用户描绘大致画像并确认需求。冷启动是识别用户的第一大门槛。Ancher提供四个初始身份模板：AI从业者、学生、新闻爱好者、文化从业者。这四类人群也是Vincent对Ancher现阶段潜在主要目标客户群的构想，他们共同特点是高度关注信息获取的质量和效率。若不符合以上身份，用户也可以用自然语言描述自己。
在日常使用中，Ancher也希望用户能用Copilot调整信息流。这种调整既可以是明确指向的：比如获取近期CPI数据信息、Sam Altman的言论，或屏蔽路透社信源内容等。也可以是开放性的：比如觉得推荐内容松散、缺乏主题等。对于有深度信息需求和高及时性要求的用户，Ancher提供“Watch This for Me”功能。用户在阅读重要事件或趋势后，可点击该按钮，Ancher将进行全天候24小时监控和通知推流，类似传统新闻客户端的“订阅”按键。这个功能为Ancher带来了信息重要性的分层，能快速响应重要事件，提升用户使用效率。
Ancher的思路是与用户“共建”优质信息流——它不断提供更多工具和入口，让用户持续告诉Ancher想看什么内容。这也印证了Vincent“拒绝最大公约数”的理念：如果你想要一款上手即爽、通过不断点击获取奶头内容的新闻软件，Ancher显然不是最佳选择。而典型的Ancher用户，必须是有点“新闻极客”精神，有主动调整信息流的动力。
在内容消费端，Ancher采用Copilot与模块化AI能力结合的方案。在新闻软件中，阅读是最大的内容消费形式。而Ancher内置了七种AI阅读模板：除了默认的Quick Read模式，还有Story Mode、Cheer Me Up、Structured Memory、Deep Read、Curious Mind、Minimalist等。此前，我对AI阅读的想象仅限于“要点提炼”（Quick Read）。但Ancher展示了AI阅读不仅限于“效率”，还可以“有趣”；所谓的“效率”，也不止是新闻报道的“缩写”，还可以是事件的“扩写”。
比如选择Story Mode，文本将更具文学性和故事感，AI会挖掘报道中的细节和叙事反差，主动将文章内部细节前置，形成故事的“钩子”。选择Cheer Me Up时，文本语言风格将像美国风格跳脱的电台主播——未来，当AI更强大时，我们甚至能在新闻客户端加入莎士比亚、余华或胡锡进老师的风格模块，获得截然不同的新闻消费体验。Curious Mind是我最喜爱的产品形态，它能在文章基础上做问题追问，帮助读者主动织就新的信息网络。Structured Memory则弥补了Quick Read极致效率优化后，信息结构化不足、零散的问题。Minimalist比Quick Read更精炼，字数更少，像读长微博一样读新闻。而Deep Read模式，则在每个观点模块中额外加入更多资料和观点补充，AI辅助阅读的内容比原文更长。
Ancher允许用户一边读文章，一边让Copilot协助处理事务。不过，Ancher还提供了Play MODE模式，帮助用户更精确高效地达成目的：Play MODE可理解为模块化的Prompt+AI能力组合包，能更好挖掘AI能力并保持稳定用户体验。目前，Play MODE包含18种模式，涵盖事件延伸解读（Ripple Effects）、观点呈现(Show Me Both Sides)、时间线梳理(Quick Timeline)、内容解释(Eplain Like I’m12)等。它的定位类似互联网的“超链接”，但中枢不再是网址，而是大模型能力，帮助用户获取更多关联信息。
Copilot内置了模块化的AI功能，能帮助用户探索内容消费后的“应用”场景。它可协助用户梳理文字，类似为文章编写“转发语”，并支持转发至社交媒体（LinkedIn、X等）、内部团队学习，或直接写成“讲话稿”要点。比如，我告诉Copilot需要结合某篇文章的观点和Ancher制作面向团队的讲话稿要点，它最终生成了一份详细的会议内容要点。Vincent提到，美国公司有类似“说三点”的会议文化，要求凝练行业动态为明确要点，而Ancher的助手能快速生成会议转述内容。
如前文所述，Ancher的名字源自Anchor，团队将其安在一个类似传统新闻客户端收藏夹的模块上：Anchor Vault（金库）。Anchor Vault实际上扮演了“信息沉淀”的功能。在Ancher上看到的任何信息，都可以停泊到Anchor Vault里。比如划线、选择Add to My Thinking，或直接点选收藏。与传统收藏夹不同，Ancher Vault能自动归类内容，按不同主题收纳。实际测试中，Anchor Vault的标签多元，同一篇文章可能被归入多个主题，降低回顾难度。不过，大部分人不会系统地回顾收藏夹，因此RAG（Retrieval-Augmented Generation）变得尤为重要。Ancher希望帮助用户实现“smart recall”，利用AI能力进行搜索。用户即使忘记原文线索，也能通过自然语言描述找回保存的信息。Vincent表示，Anchor Vault的目标是打造轻量级“知识库”产品，帮助用户在日常消费中沉淀有用信息。Ancher旨在成为“Your Chief of Staff for Information”，而非“Chief of Staff for News”。
一个瞄准效率的AI NEWS产品，本质是信息管理工具。Vincent表示，Ancher可能是传统知识库和传统信息流之间的产品。信息流太轻，信息来来往往，留不住也理解用户；知识库太重，能力虽强，但整理和调用门槛高。Ancher既要理解信息和用户，又要具备AI信息流的能力，推送个性化新闻内容和消费界面，要求信息推送及时、深度信息潜力充分；同时也要具备知识库属性，让信息沉淀更结构化、可回溯，从而更好地服务场景。因此，在这个过程中，新闻反而成为信息的中介，在提供优质新闻信息的同时，以信息为载体链接更多场景——这可能更接近Vincent构想的Ancher未来形态。
更多Q&A：
硅星人：如果把Ancher放一边，只谈AI NEWS的话，你认为渗透率未来会到多少？
Vincent：在美国addressable market（潜在市场）应该有6500万到7000万。美国总人口3.2亿，互联网人口2.8亿，工薪阶层1.6亿。大概能占到工薪阶层的三分之一到一半。这里面会有免费用户，也会有深度用户。我们现在的30美元/月定价是初步方案，但深度用户肯定会按token付费。
硅星人：什么样的场景是耗费token的？
Vincent：搜索和深度挖掘比较贵，Watch It For Me最耗token。
硅星人：会有to B的场景吗？
Vincent：当然。不会马上做，但to B场景很明显。比如有些团队需要深度定制化资讯监听。过去企业战略部门有专门小组收集信息；社媒团队也要打造专家人设、做账号运营等。
硅星人：to B对幻觉问题要求更高，如何解决？
Vincent：我们这个行业有脏活累活，不止幻觉，很多问题类似。幻觉问题背后大致是三件事。首先要从信息输入层面解决。比如，我们内部有可靠信源表，做信息智能筛选打分。其次，未来要有专有小模型监督和去除幻觉。最后，信号不会特别追求行为数据反馈，不会push系统。逼模型太紧容易出现幻觉。
硅星人：怎么让AI生成的内容更好读？
Vincent：没有统一标准，很多模板我参与编写。还是认同模板形式，未来主流人群会有几套模板，细分人群还有，就是不断把运营做细。
硅星人：多模态内容，比如YouTube、播客，未来会在你的平台占比多少？
Vincent：80%以上。今天大量内容在互联网非传统网页形态里，比如YouTube、Twitter、播客等。未来会越来越高。
硅星人：现在这类内容的占比多少？
Vincent：50%左右。
硅星人：你把多模态视作机会吗？
Vincent：当然。视频播客消费门槛高。一个播客要听一小时，AI可以帮助看brief和筛选。
硅星人：怎么看墙的问题？欧美新闻业态最好内容都在“付费墙”里，视频和播客也在具体生态里。
Vincent：做内容行业多年，见过很多平台想把内容围起来，也无可厚非。但内容行业是蓬勃发展的生态，永远是多对多传播。若把自己围起来，最终会有人取代。比如2014年Facebook进入新闻赛道，CNN、FOX News等抵制，但很快其他媒体选择加入。我们不担心版权，也尊重版权。比如纽约时报、WSJ等深度内容，不拿也没问题。
硅星人：但传统媒体编辑可能不会喜欢被AI改写。
Vincent：编辑大部分不会喜欢，有些也开放。但在媒体生态里，编辑、BD和老板态度不同。我站在开放一边，但AI后的争议会持续。
硅星人：除了美国以外，还会投入什么市场吗？
Vincent：主打美国市场因付费率高，但全球市场都可以做。现在AI信息全球流动快，第一个用户竟是埃及的，完全没想到。硅星人：美国付费率大概差多少？
Vincent：美国新闻付费总体16%，包括《纽约时报》等。
硅星人：团队有北极星指标吗？
Vincent：相对不看重月活和短期留存，更多关注长期付费用户留存。
硅星人：当年为什么要创业做这个产品？
Vincent：本来没想创业，但父亲年纪大了生病。我是长子，必须回国照顾，没法兼顾美国工作，就离职了。父亲是改革开放后最早一批清华毕业的工程师。陪伴他人生最后的日子，他总探讨新闻问题。总说，你做新闻挺好，但为什么看新闻刷来刷去觉得有意思，却没收获。新闻产品确实缺了点东西，应该有不同解法。
硅星人：过去用户时间本质是平台的资产。
Vincent：过去平台以行为优化目标，用点击和时长优化。哪些点得多，就推荐什么。但AI技术可以充分理解一个人，帮你挑出最值得看的东西。技术已能解决90%，但路还断开，我们想把这条路走通。