只有让资讯在具体场景中解决问题，用户才会觉得有价值。（Vincent Wu，Ancher创始人兼CEO）
作者 /Oriana
故事，正在视界线上发生。而「新物种」将成为忠实的记录者，与你一同见证。
以下是该系列的第 7 篇。
Connect the Dots
「连接点滴」
23年前，当Vincent Wu（吴泳升，Ancher创始人兼CEO）坐在中山大学电子工程系写代码时，他未曾想过，自己未来职业生涯的转折点，会潜伏在校园BBS“逸仙时空”一个不起眼的灌水版块里。
那是互联网门户时代的开端，博客方兴未艾。在一堆关于课程、游戏和校园八卦的帖子中，一条埃森哲（Accenture）的招聘信息意外闯入了他的视野。他投了简历，并最终获得了那份工作。回忆那个瞬间，他很感慨：“如果当年没有看到那个帖子，我估计今天这条路可能完全不一样。”
这种对信息连接价值的朴素信念，如同一根隐线，贯穿了他此后二十多年横跨技术、商业与媒体的非典型旅程。从中大电子工程到顶级咨询公司的营销战略岗位，他的第一次跨界就充满了某种错位感——一个理科生，跑去钻研品牌、战略与消费者行为。但这恰恰训练了他一种关键能力：将技术逻辑翻译成商业语言。在埃森哲，他学会了用数据模型服务商业决策，也隐约察觉到，数据在未来叙事中的潜力远未被释放。
为了系统化这种“技术-商业”的双重视角，他选择赴美攻读MBA。这段经历不仅给了他金融与管理的工具箱，更重塑了他的身份认知。“第一年我发现自己英文差得很远，”他说，“但第二年我明白了一件事：不管在什么环境下，你得保持自己。” 这种在异质文化中坚持内核、同时借力规则证明价值的生存策略，成为他日后闯入美国传统媒体界的底色。
2013年前后，大洋彼岸的媒体行业正处在剧变前夜。Facebook、Google等平台凭借数据与算法，开始重塑信息分发的权力结构。彼时已在商业领域积累多年的Vincent，敏锐地嗅到了风暴的气息。一个更个人的动机也在推动他：把童年对新闻的兴趣，变成职业。因此，当AOL（美国在线）COO亲自向他发出邀请时，他放弃了硅谷大厂的选项，毅然跳进了这个于他而言陌生却向往的领域。
“一个中国人跑去美国媒体公司，外人听起来简直不可思议。”他承认最初的文化冲击。编辑部里浓厚的文科传统、基于人际与经验的决策模式，与他所熟悉的量化、逻辑化的商业世界格格不入。他的策略清晰而直接：用无可争议的数据结果说话。他组建团队，将数据挖掘与建模应用于内容运营，把点击量、停留时间变成驱动增长的燃料。仅仅两三年，他就从普通员工升至总监，并开始参与管理Aol.com / TechCrunch / Engadget等媒体的日常运营。
此后，他受“新媒体女皇”Arianna Huffington邀请，加入HuffPost（赫芬顿邮报），用数据和现代管理方法帮助这家标志性媒体转型。
图：HuffPost编辑室Vincent位置视角
直播间是前美国总统卡特在接受采访
真正的跃迁发生在2015年7月。某天，编辑团队发现流量异常下跌，而竞争对手一些简单的宠物视频却流量飙升。Vincent带着团队深挖数据，迅速判断出：Facebook的推荐算法权重发生了重大调整，视频内容被推向浪尖。
在传统新闻编辑室，这意味着一场艰难的范式迁移。记者们崇尚深度文字，视频制作则成本高、周期长。面对内部疑虑，Vincent展现出一种魄力。他连续几周上下推动，最终和视频团队一起说服管理层，将编辑部近三分之一的人力转向视频生产，将新闻核心信息转化为更适配移动端传播的幻灯片式短视频。
这次基于数据直觉的闪电式转型，成了决定性的胜负手。三个月内，HuffPost的流量跃升至全美第一(超越CNN)，并在此后数年稳坐头把交椅。他也因此在之后成长为美国主流数字媒体历史上第一位华人首席运营负责人(COO)。此后，他又见证了母公司收购雅虎新闻，并参与整合管理。
图：Vincent向美国媒体从业人员分享
HuffPost流量和用户增长心得
2018年，他离开雅虎新闻，选择加入初创公司NewsBreak，瞄准“本地新闻”这一被大平台忽视的难解之题。2020年新冠疫情爆发，成为检验团队成色的试金石。当美国各地疫情数据分散、混乱、缺乏统一统计时，NewsBreak团队做了一件貌似无“技术含量”的苦活：用人肉方式，逐个盯着和联系全美两万多个城镇的卫生部门，手动搜集、核对、更新数据。他们推出的疫情数据面板，成为许多美国民众的可靠信息来源。
图：Vincent美国家的车库：连续60天与团队一起
人肉收集51州上万个城市疫情数据
日活用户数在短时间内翻倍增长，一度跃升至iOS总下载排名第六位，排于Gmail之前。这件事让他对“护城河”有了新理解：在正确的方向上，愿意并能够承担“脏活累活”，本身就是一种强大的壁垒。2021年初，成为美国最大本地新闻平台的NewsBreak完成C轮融资，以超10亿美元估值晋升为独角兽。
然而，父亲病榻前的一番对话，最终触发了新一轮的创业冲动。父亲对他说，你做的那些新闻虽然热闹，但“没有给我带来效率，没有带来价值”。这句话刺痛了他，也叩响了他内心积存已久的问题：那些对专业、深度、高价值信息有强烈需求的用户，他们的需求被满足了吗？
与此同时，生成式AI的技术海啸席卷全球。Vincent意识到，过去受限于成本与效率而无法实现的“按需定制”信息愿景，第一次有了技术上的可行性。AI不仅是一个更好的摘要工具，它可能彻底重组信息获取、理解与应用的逻辑。
2024年中，Vincent再度出发，组建并带领团队推出了一款面向东南亚和欧洲、日活过百万的AI资讯试水产品；在发现付费率低的根本问题后，团队于2025年3月决定推翻重来，经过半年开发，最终在2025年11月正式发布了用AI彻底重构的Ancher，并在Product Hunt平台拿下日榜第二名，效率类周榜第二成绩。
“我很认可乔布斯说的‘Connect the dots（连接点滴）’”，Vincent 在对话中提到不止三次这个短语，“当你回头看时，才会发现这些点已自行连成了线。”
以下是新物种与Vincent Wu的对谈，欢迎进入坚持兴趣为第一性的故事。
「对谈Vincent Wu」
新物种：你的职业路径还挺特别的，从读理科到进咨询公司，接着到美国读MBA然后并在媒体深耕，为什么你会进入媒体行业？
Vincent：进入媒体界前，我的职业选择就是以兴趣驱动的，我对做产品调研、商业洞察特别好奇，因此在身边亲友不理解的情况下，还是放弃高薪的工程师机会，到咨询公司工作，后来出国读MBA。
作为在广州成长的孩子，我一直都对新闻心生向往。于是当AOL的COO亲自来邀请我时，我毫不犹豫就去了，一是觉得能把小时候的兴趣变成职业，二是看到在四五千人规模的公司能直接跟着COO干，离CEO和决策层很近。
事实证明我的判断没错。2014年左右，正是Facebook和Google等平台用数据和算法颠覆媒体行业的时候。我有数据挖掘和建模的经验，加上MBA的商业底子和埃森哲的经历——刚好完美切合“商业算法化”这个变革。所以我在两三年内，就从普通员工进入了管理层，甚至开始直接负责一些头部媒体的日常管理和盈亏。
后来跳到HuffPost是水到渠成。它当时是AOL旗下品牌更大的子公司，运营激进。创始人Arianna Huffington很有远见，但她本质是编辑思维，也意识到公司需要数据化和科学管理，就邀请我加入。我觉得这是美国一线媒体、又代表新力量，没理由不去。
至于雅虎新闻，是我们后来流量超过了CNN，成为了美国最大的数字新闻媒体，母公司Verizon把雅虎新闻收购了，经过一系列的内部重组后也归入到我的团队里面。
新物种：在2015年那个时间点，可能没有很多人能嗅到视频是未来趋势，但你推动了HuffPost向视频内容改革，出发点是以受众需求为先吗？
Vincent： 方向没错，但关键是不能完全被点击量牵着走。社交媒体上，高流量的“猫猫狗狗视频”和调查新闻的价值常常是背离的，读者点击不代表他们真正“喜欢”。所以媒体不能只做曲高和寡的内容，也不能只追逐流量。我的理念是两边都要做：既坚持我们认为重要的内容，也拥抱读者欢迎的、或更短平快的样式。这不是告诉总编写什么，而是适应信息传递方式的变化。
内容行业永远在自我革命。在HuffPost推动转型时，面对编辑部普遍对变化的恐惧，我凭着点“我是进攻的我怕啥”的劲儿，用数据驱动和结果说话的方式，证明了从社交媒体获取流量等新路径走得通，且并未抛弃新闻理念，大家就逐渐能理解这个变化。
新物种：华人在美国主流媒体体系做到高管很少见，你觉得为什么你会是那个例外？
Vincent：阻碍和偏见确实不少。在美国，尤其在媒体公司里，隐形的偏见肯定有。去读MBA的第一年，我虽然英文本身还行，但实际文化差别很大，非常不适应。直到第二年我才想明白：不管在什么环境，都得保持自己。不能因为自己是个“外国人”，就刻意改变自己去迎合别人的工作或沟通方式。想通这点后，我就一直坚持这原则。
我的做事风格比较鲜明：第一，高度透明和坦诚，对上对下都保持一致。另外什么都敢说，也不玩政治；第二，非常注重培养团队。早期我英文一般，但比较“厚脸皮”。比如刚进领导团队，每周要和数十个主编、知名记者开周会，一开始也怵，但后来想：反正老板让我来就是提一些不同意见的，我也是为了公司利益，没啥好怵的。于是就从数据运营的角度，该说什么说什么，上台也不怕，自信上来了英语就慢慢练好了。
怎么冲破阻力？就是坚持自己，并敢于表达，哪怕英文不好也坚持说。后来我和那帮媒体人都很熟，去创业的时候他们送我，聊起来都纷纷表示，没怎么意识到我是中国人，这就是我在美国职场的生存之道。
新物种：在到了这个高度后，你为什么会离开雅虎新闻加入了NewsBreak这个平台？
Vincent： 2018年底，我拿到了美国绿卡。那一刻突然感到一种前所未有的自由——在此之前，工作与身份绑定，选择有限。那年我38岁，自认还算年轻，总想再闯一闯。其实当时并没想好一定要创业，只是不愿重复过去。曾有过接任雅虎新闻或HuffPost CEO的机会，最终因种种原因旁落。我虽然也为上位的同事高兴，但心里已萌生念头：不如自己来做点什么。
之后在硅谷，我经人介绍认识了NewsBreak的CEO。深聊之后，我发现本地新闻仍是一片被低估的蓝海。核心矛盾在于：用户对本地信息有确凿的需求，但传统本地新闻生产有一定成本，而最新的数字化广告模式说到底是流量的函数 -- 美国每个城市人口是个较小的固定值，因此单个本地媒体靠数字化广告收入，根本入不敷出，时间一长自然本地内容就供需失衡了。这一点我体会很深——无论在AOL还是HuffPost，我都参与过本地新闻项目，深知其痛点。而NewsBreak就是利用技术的力量，尤其是机器学习与分发系统，去解开这个结。
和早期团队交流后，我感到一种难得的投契。当时团队很小，身边几乎所有人都说我要过去是疯了。但我心想：人生能有几次这样的机会？于是毅然加入。很幸运，我与团队一起用五年时间把其做到了独角兽规模。
新物种：在五年这么的短时间成长为独角兽，你们做对了什么？
Vincent：我们能做成，首先是抓准了本地新闻这个真需求，用技术解决了效率问题，再加上团队非常猛，找对了人。
另外，我们也非常愿意去干“脏活累活”。本地新闻这事Google、Facebook都干过，都失败了。我们不一样，我们愿意做那些大公司不愿碰的苦功夫。疫情就是个例子。
2020年疫情在美国爆发时，情况一片混乱，开始的一个月根本没有任何全国性官方统计，都是每个城市每个州“各自为战“ （美国是个”众国“嘛）。我们团队在24小时内决定做一个疫情数据看板。但真正的挑战在后面：为了收集全美两万多个城镇的疫情数据，我们只能用最原始的办法——人肉搜索政府网站、打电话、发邮件，每晚几乎不睡觉地核对、验证。因为一个数据的误差，对居民可能就是生死攸关的事。
正是这份做“脏活累活”的坚持，让我们成了当时全美最全的数据源之一，甚至后来连CDC（美国疾控中心）都来找我们要数据。那一个月，日活翻了两倍多。这段经历为我们积累了最宝贵的信任，疫情过后，用户因为信赖而留下了，发现本地新闻真的有用。这说明有时候护城河不是多炫的技术，而是你肯不肯俯下身，把那些最笨、最累的活做到极致。
新物种：在NewBreak如此亮眼的情况下，是什么激发你想再次出来创业的？
Vincent：我之前在AOL、HuffPost、雅虎新闻和NewsBreak做的产品，虽然流量很大，但成功与否始终围绕着用户数、流量和广告收入转。我一直有另一个想法：为那些需要高质量、高价值信息的专业人士（比如投资者、创业者、金融人士、科技业者、医生律师等）做点东西，让他们不再为刷不到关键信息而烦恼。我在雅虎和HuffPost时试过很多次，但在流量至上的逻辑下，都没做成。
我自己创业的直接契机，其实和父亲有关。他生病时我回国照顾，他是恢复高考后第一批清华毕业生，一辈子追求极致效率和价值。他躺在床上跟我聊，说我做的美国新闻他看着觉得还行，但“没带来价值和学习”，这句话戳中了我。正好那时AI起来了，我就想能否用AI把资讯做出新场景，而不是替代现有产品。加上有投资者朋友的鼓励，我就在2024年离开了NewsBreak，再创业。
新物种：那Ancher从启动到发布的时间线是？
Vincent：现在大家看到的Ancher，其实是2025年才真正做出来的。2024年我大部分时间在照顾生病的父亲，但期间也试水做了一款产品。它更像一个用AI来改造内容的工具，针对东南亚和欧洲市场，日活过了百万，但本质还是在传统资讯聚合器上加了点AI功能。我们发现最大的问题不是用户不喜欢，而是他们愿意用却不愿意付费。
这促使我们重新思考。我们不能只对旧模式修修补补，而是应该彻底从头来过，去满足另一块需求——不是替代今日头条那样的大众平台，而是去满足另一块需求：帮用户找到那些高质量、对他们真正重要、但可能小众的信息。
转折点在2025年3月，我在广州参加了一个AI活动，深受启发，回来就跟团队说：推翻所有旧逻辑，用AI把产品彻底重做一遍。从4月构思组队，到夏天开始开发，我们摸索了半年，也有很多最后落地跟原来思路不大一样。比如，原想完全用AI重建推荐系统，却发现传统方法有些地方依然更有效率，最后是做了个hybrid的推荐模式。最终，我们在9月中旬启动Beta测试，并于11月正式发布了Ancher。
新物种：Ancher在Product Hunt上线后拿下日榜第二名，当时看到了哪些反馈？
Vincent：对于产品的反馈，我看重那些说“终于有人做这个了”的支持，会私下联系他们问哪里被打动；但我更关注泼冷水的声音，比如那些说“伪需求，半年就死”的评论。很多业内人士，比如字节的人，也来找我讨论，聊完也有说这东西太难、反人性。
我认为容易的事早被做光了。我不在乎一开始反馈是正还是负，更关心：第一，需求是真还是假？第二，资讯怎么能被真正“用”起来？ 所以我们产品强调“Do Mode”。我不指望它一炮而红，这类产品很难。重要的是理解用户痛点背后的场景，看产品怎么逐步融入他们的工作生活。
新物种：那和现在很多“AI+资讯”的竞品相比，Ancher的定位差异在哪里？
Vincent：我们的定位不止是“AI+资讯”，而是 “资讯 -> 理解 -> 应用” 的完整链条。现在很多产品只是在做更好的信息聚合器，但用户看完信息流，能真正沉淀下来的东西很少。另一个极端是笔记类产品，它们又太重，需要用户花太多时间整理，大部分最后也成了“笔记坟墓”。
我们要做的，是打通从资讯到理解再到应用的链路。用AI把信息理解并沉淀下来，当你需要时能一句话“召回”，更重要的是能直接用起来——比如帮你写报告、做决策。只有让资讯在具体场景中解决问题，用户才会觉得有价值，商业上才可能成立。
这就是我们常说的“书到用时方恨少”。大部分人都是要用时才去找，但传统搜索提供的信息厚度和质量都很有限。所以我做的不只是资讯，更是信息的获取、吸收到表达的全过程。
新物种：从 NewsBreak 的平台规模化，到 Ancher 的个体认知效率提升，这两种产品思路在你心中是如何衔接的？
Vincent：这两种产品形态不需要衔接，它们对应的是不同需求。我想做本地新闻，是因为我一直记得大学BBS时代的好——在中大“逸仙时空BBS”里面，学校在哪一个角落发生什么立刻有人直播。这让我反思：为什么我们对千里之外的事很清楚，却对身边发生了什么一无所知？
但BBS也有问题：信息太容易被淹没。就像当年在电子系版块，大家成天灌水，重要通知或招聘贴一刷就没了。我当年就是误打误撞看到了埃森哲的招聘帖，如果错过，人生可能完全不同。所以，怎样不让真正重要的信息沉没，也是我想解决的问题。
新物种：具体落实到产品上，后面“理解”和“应用”这两环，会通过什么模块呈现？
Vincent：目前的产品还是个雏形。登录后，你能看到信息流和让Agent帮你找内容这两种模式。第二步“理解”，可以把它想象成一个增强的AI知识库——它不是以前的书签或笔记，而是能灵活地在你需要时，自动抽提和重组信息给你用。第三步“应用”，现在有一个叫“Do Mode”的雏形模块。
因为做资讯这么多年，我始终在思考一个根本问题：资讯新闻对我们有什么用？在雅虎时我们内部为这个问题争论不休，最后结论是：用户看重大新闻，很多时候只是为了社交谈资，为了“不要最后一个知道”——而已。
但在AI时代，资讯完全可以更有用。我认为真正的应用，是通过一些模板和Agent，让资讯能在具体任务中帮到你，比如交报告、做演讲、带观点的团队分享、生成社交媒体帖子等。这才是让资讯产生价值的关键。
新物种：可以理解为是三个不同Agent组成的Agent小队吗？
Vincent：实际架构上肯定不止三个Agent，但大致上可以这么理解，有三个不同的任务在帮你跑。而且这个“帮”涉及很多细节：用户主动还是Agent主动？
在AI时代，如果我对你这个用户有足够了解，肯定会有很多智能提醒。我们有一个概念，中文找不到特别好的词，可以理解为它不简单是个小助手，而是真正懂你、能不断学习你各种背景和交互、在适当时候提醒你帮你解决问题、智能去思考的。有点像最近大火的Clawdbot应用在资讯领域。甚至你可以认为在这三个Agent里，最后有个大Agent作为中控台，帮你解决跟资讯、信息相关的事。但我也不是说做通用的事情，还是资讯这个垂类领域的Agent。
新物种：仔细聊下Ancher的功能设计，为什么会提供七种不同的阅读模板？
Vincent：这想法不是现在才有，做新闻这么多年，我们都知道一个问题：新闻偏向负面，因为人总爱看吵架批评，这导致很多年轻人“新闻回避”。一直有人想把新闻改得更积极，或为卡车司机这样的群体改成他们喜欢的对话体，但过去为每篇新闻写多个版本不现实。
AI改变了这点。过去一篇新闻只有一个版本，现在同一个故事，AI可以根据你的需求、喜好或场景生成不同样式——比如通勤时看一分钟摘要，午休时读完整原文。我不满意只是做摘要，因为那太干瘪，会和原文形成“注意力竞争”。我的观点是：阅读模板不应该只有一种。现在这七种我也还不满意，其实应该像Claude Skills可以定义无数技能一样，技术上完全可以为不同场景生成无数种版本。
新物种：那通过对话改变信息流偏好这个idea呢？以及Ancher能筛选高质量内容，对于这个“高质量”如何判断？
Vincent：出发点很简单，以前在各种信息流平台上，你想告诉算法喜欢或不喜欢什么特别麻烦，大家一是懒得点“不感兴趣”，二是标签推荐体系本身并不是很灵活。所以我就想，既然AI能听懂人话，为什么不能直接用对话来调整信息流？所以我就先把这个功能做了出来。
另一个关键点是内容质量。我认为高质量的内容，比如YouTube深度视频或知名播客，正越来越难被简单搜索到。很多人只能搬运翻译。我们的做法是：先帮用户定位这些高质量的多模态内容，再解决它们“篇幅太长”的问题——用AI理解内容，让用户能一键定位到视频里最相关的具体片段，而不用看完整个长视频。
做这件事的团队不止我们，硅谷也有好几个，切入点不同，但共识是：高质量内容正在转移。AI让内容生产井喷，过去靠编辑手写，现在不是了。这时候，光靠标签和传统推荐算法，很难精准找到你要的东西。
我期待行业的下一步变化：个性化必须从“贴标签”进化到“语义理解”。就像不久前马斯克开源的推特算法，本质也是把一堆变量扔给模型，抛开了特征工程这一步，然后算出对某一个用户的内容排序打分。但我们更希望做的就不仅仅是排序了，而是在消费这一层也做“内容重组”——不是一步到位，而是分步实现。
未来，播客、会议录音这些都会被AI转录，爆发大量新知识。这件事非常令人兴奋，有很多可做的。
新物种：你们现在主打海外市场、偏欧美人群，有考虑做其他市场吗？对用户画像有明确划分吗？
Vincent：选择先做欧美市场，是因为我在美国生活了近二十年，用户和内容经验也集中在这里。美国市场内容量大，用户付费意愿高，是我熟悉且擅长的战场。我不排斥中国市场，但那是一个不同的世界，用户付费意愿和决策逻辑都不同，我还在努力学习。
抛开地域，我的目标用户很明确：不是to B (enterprise)，也不是看看娱乐体育资讯的一般消费者。上一个产品的教训是，如果产品不是用户的刚需，他们就不会付费。我要服务的是那些时间紧张、对知识有要求的人——比如企业中高层、创业者、金融人士、内容创作者、科研学者和专业人士。我们的产品是“Chief of Staff”，更像一个懂你的“幕僚长”，在你每天只有半小时获取信息时，跟你同频、能帮你把关、筛选、理解，甚至直接应用。简单说，就是to professional和to small businesses。
新物种：是想做他们的外置大脑？
Vincent：很多人说这是“外置大脑”，我觉得这说法有点高、有点复杂了。我们还是先聚焦在资讯处理上：帮你筛选、把关，既不被信息海洋淹没——比如刷一小时八卦却找不到要的关键信息，也不漏掉真正重要的内容。
作为创业者，我深知漏掉一个关键信息可能影响全局。其实很多时间紧张、对信息有高要求的人都有这需求。以前只有极少数人请得起真人“幕僚长”，但在AI时代，至少在资讯领域，很多人都能负担得起这样一个私人化的“Chief of Staff”了。
新物种：你们的商业模式是怎样的？
Vincent：我们还是跟很多AI产品一样，付费订阅。现在营收肯定还在起步阶段，不是挣钱的时候，但目标用户的付费情况还不错。我认为现在的产品还只是我愿景的一个开头，所以我们一方面在做少数的推广，目的是获取更多反馈。内部也在研发刚才提到的几个模块的关键能力。所以现在属于产品推出了一部分，但希望一些关键东西研发推出后，再考虑大规模的推广和营收。
商业模式很简单，就是付费订阅，或按credit算，因为AI处理比较贵。我不太认同有些竞品纯做AI资讯又不收费或收很少钱，那样挺难支撑。我自己也认为，一定要在生存或应用上，给用户带来真正价值——不光是看到资讯，还能用起来——我才去推。
新物种：Ancher想提供更高质量信息，但这会不会也是一种信息茧房？
Vincent：其实不会。
第一，Ancher与今日头条、YouTube或我过去做的NewsBreak之间不是竞争或取代的关系，而是对应人不同的“帽子”（身份，每个人其实都有很多不同的身份）的共存关系。比如早上我需要看十个AI公司的关键信息（这时我是一个创业者身份），晚上我也看罗永浩vs西贝的吵架进展（这时我是一个关心八卦的人）。以前如果没有我们这种产品，真正重要但小众的信息很容易被大众算法淹没，那是“劣币驱逐良币”。所以不同平台是各司其职，让市场百花齐放。
第二，更关键的是效率逻辑。过去的内容推荐，就像在街上招手打传统出租车，靠“碰运气”；而我们用AI做的事，更像Uber或滴滴的“按需制造Make to Order”——你有具体需求，系统直接为你组合生成。当推荐粒度从“一篇篇文章”深入到“里面的语义”时，AI就能从信息海洋里捞出真正相关的内容。这不仅不会加剧信息茧房，反而能打破过去流量至上、标题党横行的旧格局，满足那些未被满足的深度内容需求。
