在傳統用戶研究領域，冗長的調研周期和大量人力投入一直是行業痛點。隨著大模型技術突破，一家名為Mizzen的AI初創公司正試圖用技術重構這個百年行業。其創始人孫克強在接受專訪時透露，公司自主研發的垂類模型已進入最終測試階段，這款全球首個引入真人主持人訓練的AI工具，或將用戶研究效率提升百倍。
孫克強的學術背景橫跨人工智能與人類行為研究。在清華大學和香港中文大學攻讀博士期間，他主攻3D生成技術，卻在meta實習期間發現用戶洞察領域的更大價值。"傳統調研就像用尺子丈量世界，但不同調研員的尺子精度差異巨大。"這位創始人用比喻解釋創業動機，"我們想造出精度更高的量子測量儀。"
公司首款產品上線首月即實現5倍銷售額增長，這個成績背后是獨特的商業模式設計。Mizzen構建了三方共贏平臺：品牌方能以傳統調研百分之一的時間獲取用戶洞察；專業主持人通過AI分身技術，訪談量從單日5人擴展至100人；受訪者則通過分享真實反饋獲得報酬。這種模式已吸引多家頭部咨詢公司合作，某茶飲品牌通過平臺24小時內完成50人深度訪談，精準定位價格敏感度為核心痛點。
技術突破點在于垂類模型訓練方式。與傳統AI公司不同，Mizzen邀請行業頂尖主持人入駐平臺，在真實訪談場景中同步訓練模型。"就像教AI觀察人類微表情，"孫克強展示的測試案例顯示，當受訪者出現"口嫌體正直"的矛盾表述時，AI能捕捉到0.3秒的語氣波動，"這種隱性知識需要十萬小時級的專業訓練才能沉淀。"
在硅谷已有Listen Lab等公司布局AI用戶研究賽道的情況下，M克強認為真人訓練數據構成核心壁壘。"他們的模型像用開源零件組裝的汽車，我們則是從發動機到底盤完全自主設計。"這種差異在產品迭代速度上尤為明顯，Mizzen的模型每周能完成三次能力升級，而依賴公開數據的競品迭代周期長達數月。
這個僅有8人的團隊蝸居在上海普陀區的公寓里，卻構建起覆蓋數據采集、模型訓練到產品落地的完整鏈條。孫克強現場演示了用AI完成盡職調查的全過程：系統自動生成訪談提綱，團隊成員語音回答后，30分鐘內輸出完整報告。"真正的AI原生公司應該讓技術滲透每個環節，"他強調，"就像我們不會專門設立'AI部門'，因為所有人都在為AI服務。"
對于市場擴張，團隊已有清晰規劃。明年將啟動海外市場布局，首站選擇東南亞地區。"這里的用戶研究需求分散且迫切，"孫克強透露，某跨國快消品牌在印尼市場的新品測試，通過傳統方式需要三個月，而Mizzen的方案能壓縮至72小時。這種效率優勢在快節奏的消費市場尤為關鍵。
在產品定義上，孫克強堅持嚴格的AI原生標準。當被問及何時達到理想狀態時，他給出明確時間表："半年內實現單項目人工介入不超過半小時。"這個目標背后是飛輪效應的構建——隨著訪談數據積累，模型提問能力持續提升，進而吸引更多品牌方和主持人加入平臺，形成數據-模型-商業的正向循環。
這個顛覆者正在改寫行業規則。當被問及潛在競爭對手時，孫克強認為大公司的資源優勢反而成為掣肘："在京東內部，我們可能只是某個部門的小項目，但對我們來說這是生存之戰。"這種創業者的決絕，或許正是技術變革時代最需要的破局力量。
