3.5 年研发 VS 最后 30 天资金链：我们如何用 $0 营销预算，在 AI 寒冬中撕出 350 万 ARR 的生路？

公司： Uizard
创始人： Tony Beltramelli
月收入： 29.2 万美元

大家好，我是暴富。

Tony Beltramelli 打造了史上第一个 AI 产品设计工具 Uizard。当时 ChatGPT 还处在智障的阶段，Tony 的产品在那时甚至都没有市场，因为 AI 的概念尚未普及。随后，他利用这些已在搜索引擎中排名靠前的内容，乘上了 AI 的东风。

在 2024 年，公司 ARR 达到 350 万美元时，Uizard 被成功收购。下面请听 Tony 分享他的成功经验。

目录

世界上第一个 AI 产品设计工具

开源的病毒式传播

在 AI 炫酷之前构建 AI

寻找合适的 AI 技术栈

使用 HTML DOM 构建

构建用户对 AI 的信任

成长历程

产品驱动的销售

聚焦分发策略

接下来的路向何方？

世界上第一个 AI 产品设计工具

我的创业之路始于对 AI 与机器学习的无限热情。

我对计算机科学的热爱源自对产品设计的兴趣。在哥本哈根 IT 大学和苏黎世联邦理工学院的研究生阶段，我深深被 AI 与机器学习如何赋能创意、解决复杂工程问题的潜力所吸引。

我与人共同创办了 Uizard 并担任 CEO，直到公司被收购。
Uizard 是一款 AI 驱动的产品设计工具，简化了团队的原型设计和线框图制作流程。它帮助用户轻松设计移动应用、网页应用、网站以及桌面软件界面。

从 2018 年创办公司，到 2021 年正式推出产品，我们推出时是全球首个 AI 驱动的产品设计工具 —— 远在当前大家熟悉的生成式 AI 热潮到来之前。

最终，Uizard 的用户超过 300 万，ARR 达到约 350 万美元。在产品核心上，我们的目标是让设计民主化，使非专业设计师（如创业者、产品经理、开发者）也能轻松实现快速迭代，将创意迅速变为现实。

如今，我在 Miro 担任 AI 产品负责人，带领团队设计和开发 AI 解决方案，提升用户协作和创新效率，Miro 已拥有超过 8000 万用户，并正向 10 亿美元营收迈进。

开源的病毒式传播

Uizard 的创意源自我作为前端开发工程师的经历 —— 这是我本科和研究生之间的第一份工作。我对传统的设计到开发的转换过程感到震惊，因为这一流程自 1990 年代以来几乎未有改进。

几年前，在完成硕士学位后，我以数据科学家的身份工作，同时在业余时间研究 AI。我尝试将机器学习和计算机视觉技术应用于前端开发的自动化，希望减少摩擦，加速产品团队的迭代速度。这是在 2017 年，那时还未出现大规模语言模型（LLM）或生成式 AI，一切都处于实验性、研究导向的阶段，充满了混乱和探索。

2017 年的某个周末，我的一个项目突然有了突破：我可以将 UI 设计的截图输入到 AI 模型中，模型就能生成对应的 HTML 代码。我兴奋异常，于是撰写了一篇 研究论文 来描述该算法，录制了演示视频，并将所有内容连同 代码 开源到 Github 上。

这个名为 pix2code 的项目迅速走红，许多人纷纷联系我，询问是否能将其用于工作场景。那时我意识到，或许可以将这项研究成果产品化，打造一款真正的 SaaS 解决方案。

我当时已经存够了六个月的生活费，毅然辞职，全身心投入产品开发，邀请了我认识的三位聪明伙伴作为联合创始人，并开始向风险投资人推介。就在第六个月 —— 我还能支付房租的最后一个月 —— 我们终于完成了由 Evan Nisselson 领导的 LDV Capital 的 Pre-Seed 融资。

在 AI 炫酷之前构建 AI

构建 Uizard 是一段充满热情与坚持的历程，从构想到正式上线历时 3.5 年（从 2018 年初到 2021 年中）。我们开发了一个面向用户的 SaaS 产品，内含实时协作画布以及专有的 AI 模型，用于生成 UI 设计、线框图、原型以及代码。从概念验证到真正可收费的产品，我们经历了无数次迭代、用户反馈以及技术调整，确保技术与实际需求相匹配。

由于研发投入巨大，我们很快意识到必须通过风险投资来获得充足的资金，从而延长产品研发周期并招聘优秀团队。最终，我们共完成了三轮融资，总金额达到 1860 万美元，其中最新一轮为 Insight Partners 领投的 Series A。在 2024 年 Miro 收购我们之前，我们正准备进行 Series B 融资。

资金使我们能够在基础设施、基于云的 GPU 训练模型以及招聘顶尖团队等方面进行大量投入。我们的最初两位雇员分别是产品设计师和计算机视觉工程师，因为在早期，四位联合创始人需要兼顾 AI 工程、SaaS 开发、产品、基础设施、会计、运营和营销等各项工作。

寻找合适的 AI 技术栈

我们的技术栈虽然随着时间不断演变，但部分关键技术始终未变。

前端与后端： 我们采用了 Javascript/Typescript 技术栈，前端使用 React，后端则使用 Node.js。

AI 研发： 使用 Python 进行基础设施构建、模型训练与部署，利用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等框架。

云服务： 整个平台构建在 AWS 上。

当 OpenAI 推出 GPT 模型后，我们的平台能力得到了极大提升。我们开始将自研的专有 AI 模型与 OpenAI 的 LLMs 结合，最终甚至引入了 Anthropic Claude。LLM 和生成式 AI 的引入，使我们能够将专有模型串联成更复杂的流水线，在几周内将产品性能从 “好” 提升至 “极佳”。

使用 HTML DOM 构建

一个很多人可能想不到的关键挑战是：在 Uizard 协作编辑器中的无限画布，并非使用 WebGL 或 HTML canvas，而是纯粹使用 HTML DOM 构建的！是的，你没看错，我们的整个无限画布完全由 HTML 元素构成。

在发展过程中，我们意识到，只有为用户提供一个可以自由编辑 AI 生成内容的画布，他们才能在此基础上手动或借助 AI 进行进一步迭代。

在这个关键节点上，我们面临两个选择：

像 Miro、Figma 等产品那样，使用 HTML canvas 和 WebGL 构建无限画布。虽然这种方式在性能上表现出色，但需要开发大量支持绘制、编辑和操作 UI 元素的软件，工程复杂度可能急剧上升，耗时也会很长。

直接在 HTML 中 “绘制” 元素，将其插入 DOM。考虑到我们服务的是移动应用、网页应用、网站以及桌面软件的设计市场，而 HTML DOM 天然支持 “按钮”、“复选框”、“单选框”、“输入框” 等 UI 组件，选择这种方式可以直接利用浏览器内置的功能，快速实现编辑、操作和交互功能。

我们选择了第二种方案，因为对于创业公司来说，时间宝贵。这一方案让我们能够以最快的速度迭代产品，根据用户反馈进行优化。尽管当用户在一个项目中构建了数百个 UI 时，会出现一定的性能问题，但这种解决方案足以满足 98% 用户的需求。

我们竭尽全力优化 React 的性能，本计划在 Series B 后转向 WebGL，但最终在 2024 年被 Miro 收购之前，这一方案已足够支撑产品发展。

构建用户对 AI 的信任

建立用户对 AI 的信任是一大挑战。尤其在 2021 年，很多用户对 AI 工具持怀疑态度（那时还没有 ChatGPT 的普及）。为克服这一障碍，教育用户了解技术的能力与局限性至关重要。

另一个重大问题是我们引入定价过于迟缓，导致关键的产品市场验证节点被延后。

回顾过去，我认为应当在开发初期就让用户参与进来，并在产品开发过程中更多关注分发与推广，而不仅仅是技术和产品本身。单靠 “打造出好产品，就会有人来用” 的思维是行不通的。真正的成功在于将卓越的产品与高效的分发策略（如内容营销和病毒式增长）相结合。

成长历程

口碑传播

我们的增长主要依靠口碑，95% 的新用户来自用户间的自发推荐和社区分享。早期通过展示 Uizard AI 能力的演示视频迅速走红，吸引了第一批用户。

由于产品视觉效果突出（AI 生成的 UI 设计），大量早期用户和客户会录制使用体验视频并在社交媒体上分享，进一步促成了病毒式增长。

SEO 优化

随着 ChatGPT 等 AI 产品的问世，市场对 AI 工具需求激增。我们早期在内容营销上大量投入，通过 SEO 排名长尾关键词，使我们的 AI 相关内容早已在 Google 上获得良好排名。当 OpenAI 推出 ChatGPT、全球开始关注 AI 解决方案时，我们已经拥有一个可直接使用的、排名靠前的产品，这带来了极大的顺风车效应。2023 年有数个月，我们单月收入甚至增加了 100 万美元。

候补名单（Waitlists）

我们多次利用预发布候补名单作为增长杠杆。

具体做法很简单：在产品或新功能推出前几个月，我们会制作宣传视频，并建立一个落地页，邀请用户注册候补名单，以便在功能上线时优先获得使用资格。

当用户注册后，我们会告知他们在队列中的排名，并提供邀请其他人注册以提升排名的机制。这种简单的游戏化设计帮助我们在几个月内将 Uizard 1.0 的候补用户数从零增长到 10 万。

同样的方法在我们推出 Autodesigner—— 最先进的 AI 设计引擎时，再次发挥了巨大作用，每隔一天候补名单就有超过 1 万用户注册。

在 2023 年和 2024 年期间，我们每月新增注册用户数达 10 万，有时单月甚至超过 24 万。

产品驱动的销售

Uizard 采用 Freemium 模式，付费层级提供更高级功能和更高的使用限制。我们根据用户反馈和竞争分析不断调整定价，既优化了收入，又保持了对小团队和初创企业的友好性。关于定价策略，我们还参考并记录了一些技巧。

除了自助式业务模式外，我们在 2023 年初启动了产品驱动的销售策略。我们会识别出那些在自助模式中活跃的、来自大型企业的用户，并主动联系他们，探讨是否能为整个团队部署 Uizard，提升他们的功能使用额度，并提供最新的 AI 升级。

这种方法帮助我们成功签约了多家财富 500 强企业，虽然早期企业销售仅占 2% 的收入，但自助式销售已占到 98% 的收入份额。

聚焦分发策略

从一开始就要聚焦产品分发。仅仅打造一个好产品是不够的 —— 你还需要一套让用户尽快接触并使用产品的策略。初期应聚焦于一个窄而精准的目标市场，并通过真实用户验证你的想法。

此外，不要害怕过早设定定价；定价是一个关键的验证指标，它能为产品开发指明方向。付费用户通常会给予更高质量的反馈。

另外，书籍 Hacking Growth（作者：Sean Ellis 和 Morgan Brown）对我们影响深远。但请注意，在你确认早期产品市场契合度之前，不要急于在增长上投入过多资源。

接下来的路向何方？

重新回归员工身份，比我预想的要有趣得多！我很幸运能在一个给予我足够信任和独立操作自由的组织中工作。

我非常期待继续在 Miro 推动前沿 AI 技术与用户友好应用之间的融合，让先进工具更易于大众使用，并帮助用户尽快将他们的创意变为现实。如今，我们的用户已超过 8000 万，营收正朝着 10 亿美元迈进。

一人公司创业必读

先行者优势与市场教育：

Tony 在 AI 领域的早期尝试（如 pix2code）证明，作为先行者有时需要自己去教育市场，让用户了解并接受新技术。

对于创业者来说，敢于在市场尚未成熟时推出产品，可能会面临额外挑战，但同时也能抢占先机。

开源和病毒式传播的力量：

将研究成果开源不仅能获得广泛关注，还能为未来产品化积累宝贵的用户基础和技术口碑。

这种开放精神在某种程度上是反常识的，因为很多人认为商业产品必须保密核心技术。

技术选择的实用主义：

在开发初期，选择最能快速迭代和验证产品的技术方案（如直接使用 HTML DOM 构建无限画布）比追求最优性能更重要。

对于资源有限的初创团队来说，“足够好” 往往比 “完美” 更具有实战价值。

产品与分发并重：

仅靠 “产品好” 并不能保证成功，早期便应重视用户获取和分发策略，比如利用候补名单、SEO 及口碑传播。

这种观点打破了 “先做产品，再想市场” 的传统思维。

早期定价的重要性：

尽早推出定价策略不仅能验证市场需求，还能吸引那些真正愿意为产品买单的用户，从而获得更高质量的反馈。

延迟定价可能会导致产品无法及时获得关键的市场验证信号。

资本的作用与团队建设：

在研发投入巨大、迭代缓慢的情况下，合理利用外部资金能为产品发展赢得宝贵时间，同时支持招聘关键人才。

创业初期团队多面手固然重要，但随着产品成熟，适时扩充团队、引入专才是保持竞争力的关键。