独立暴富

3.5 年研發 VS 最後 30 天資金鏈：我們如何用 $0 行銷預算，在 AI 寒冬中撕出 350 萬 ARR 的生路？#

公司： Uizard
創始人： Tony Beltramelli
月收入： 29.2 萬美元

大家好，我是暴富。

Tony Beltramelli 打造了史上第一個 AI 產品設計工具 Uizard。當時 ChatGPT 還處在智障的階段，Tony 的產品在那時甚至都沒有市場，因為 AI 的概念尚未普及。隨後，他利用這些已在搜尋引擎中排名靠前的內容，乘上了 AI 的東風。

在 2024 年，公司 ARR 達到 350 萬美元時，Uizard 被成功收購。下面請聽 Tony 分享他的成功經驗。

目錄#

1. 世界上第一個 AI 產品設計工具
2. 開源的病毒式傳播
3. 在 AI 炫酷之前構建 AI
4. 尋找合適的 AI 技術棧
5. 使用 HTML DOM 構建
6. 構建用戶對 AI 的信任
7. 成長歷程
8. 產品驅動的銷售
9. 聚焦分發策略
10. 接下來的路向何方？

世界上第一個 AI 產品設計工具#

我的創業之路始於對 AI 與機器學習的無限熱情。

我對計算機科學的熱愛源自對產品設計的興趣。在哥本哈根 IT 大學和蘇黎世聯邦理工學院的研究生階段，我深深被 AI 與機器學習如何賦能創意、解決複雜工程問題的潛力所吸引。

我與人共同創辦了 Uizard 並擔任 CEO，直到公司被收購。
Uizard 是一款 AI 驅動的產品設計工具，簡化了團隊的原型設計和線框圖製作流程。它幫助用戶輕鬆設計移動應用、網頁應用、網站以及桌面軟體界面。

從 2018 年創辦公司，到 2021 年正式推出產品，我們推出時是全球首個 AI 驅動的產品設計工具 —— 遠在當前大家熟悉的生成式 AI 熱潮到來之前。

最終，Uizard 的用戶超過 300 萬，ARR 達到約 350 萬美元。在產品核心上，我們的目標是讓設計民主化，使非專業設計師（如創業者、產品經理、開發者）也能輕鬆實現快速迭代，將創意迅速變為現實。

如今，我在 Miro 擔任 AI 產品負責人，帶領團隊設計和開發 AI 解決方案，提升用戶協作和創新效率，Miro 已擁有超過 8000 萬用戶，並正向 10 億美元營收邁進。

開源的病毒式傳播#

Uizard 的創意源自我作為前端開發工程師的經歷 —— 這是我本科和研究生之間的第一份工作。我對傳統的設計到開發的轉換過程感到震驚，因為這一流程自 1990 年代以來幾乎未有改進。

幾年前，在完成碩士學位後，我以數據科學家的身份工作，同時在業餘時間研究 AI。我嘗試將機器學習和計算機視覺技術應用於前端開發的自動化，希望減少摩擦，加速產品團隊的迭代速度。這是在 2017 年，那時還未出現大規模語言模型（LLM）或生成式 AI，一切都處於實驗性、研究導向的階段，充滿了混亂和探索。

2017 年的某個週末，我的一個項目突然有了突破：我可以將 UI 設計的截圖輸入到 AI 模型中，模型就能生成對應的 HTML 代碼。我興奮異常，於是撰寫了一篇 研究論文 來描述該算法，錄製了演示視頻，並將所有內容連同 代碼 開源到 Github 上。

這個名為 pix2code 的項目迅速走紅，許多人紛紛聯繫我，詢問是否能將其用於工作場景。那時我意識到，或許可以將這項研究成果產品化，打造一款真正的 SaaS 解決方案。

我當時已經存夠了六個月的生活費，毅然辭職，全身心投入產品開發，邀請了我認識的三位聰明夥伴作為聯合創始人，並開始向風險投資人推介。就在第六個月 —— 我還能支付房租的最後一個月 —— 我們終於完成了由 Evan Nisselson 領導的 LDV Capital 的 Pre-Seed 融資。

在 AI 炫酷之前構建 AI#

構建 Uizard 是一段充滿熱情與堅持的歷程，從構想到正式上線歷時 3.5 年（從 2018 年初到 2021 年中）。我們開發了一個面向用戶的 SaaS 產品，內含實時協作畫布以及專有的 AI 模型，用於生成 UI 設計、線框圖、原型以及代碼。從概念驗證到真正可收費的產品，我們經歷了無數次迭代、用戶反饋以及技術調整，確保技術與實際需求相匹配。

由於研發投入巨大，我們很快意識到必須通過風險投資來獲得充足的資金，從而延長產品研發周期並招聘優秀團隊。最終，我們共完成了三輪融資，總金額達到 1860 萬美元，其中最新一輪為 Insight Partners 领投的 Series A。在 2024 年 Miro 收購我們之前，我們正準備進行 Series B 融資。

資金使我們能夠在基礎設施、基於雲的 GPU 訓練模型以及招聘頂尖團隊等方面進行大量投入。我們的最初兩位雇員分別是產品設計師和計算機視覺工程師，因為在早期，四位聯合創始人需要兼顧 AI 工程、SaaS 開發、產品、基礎設施、會計、運營和行銷等各項工作。

尋找合適的 AI 技術棧#

我們的技術棧雖然隨著時間不斷演變，但部分關鍵技術始終未變。

• 前端與後端： 我們採用了 Javascript/Typescript 技術棧，前端使用 React，後端則使用 Node.js。
• AI 研發： 使用 Python 進行基礎設施構建、模型訓練與部署，利用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等框架。
• 雲服務： 整個平台構建在 AWS 上。

當 OpenAI 推出 GPT 模型後，我們的平台能力得到了極大提升。我們開始將自研的專有 AI 模型與 OpenAI 的 LLMs 結合，最終甚至引入了 Anthropic Claude。LLM 和生成式 AI 的引入，使我們能夠將專有模型串聯成更複雜的流水線，在幾周內將產品性能從 “好” 提升至 “極佳”。

使用 HTML DOM 構建#

一個很多人可能想不到的關鍵挑戰是：在 Uizard 協作編輯器中的無限畫布，並非使用 WebGL 或 HTML canvas，而是純粹使用 HTML DOM 構建的！是的，你沒看錯，我們的整個無限畫布完全由 HTML 元素構成。

在發展過程中，我們意識到，只有為用戶提供一個可以自由編輯 AI 生成內容的畫布，他們才能在此基礎上手動或借助 AI 進行進一步迭代。

在這個關鍵節點上，我們面臨兩個選擇：

1. 像 Miro、Figma 等產品那樣，使用 HTML canvas 和 WebGL 構建無限畫布。雖然這種方式在性能上表現出色，但需要開發大量支持繪製、編輯和操作 UI 元素的軟體，工程複雜度可能急劇上升，耗時也會很長。
2. 直接在 HTML 中 “繪製” 元素，將其插入 DOM。考慮到我們服務的是移動應用、網頁應用、網站以及桌面軟體的設計市場，而 HTML DOM 天然支持 “按鈕”、“複選框”、“單選框”、“輸入框” 等 UI 組件，選擇這種方式可以直接利用瀏覽器內置的功能，快速實現編輯、操作和互動功能。

我們選擇了第二種方案，因為對於創業公司來說，時間寶貴。這一方案讓我們能夠以最快的速度迭代產品，根據用戶反饋進行優化。儘管當用戶在一個項目中構建了數百個 UI 時，會出現一定的性能問題，但這種解決方案足以滿足 98% 用戶的需求。

我們竭盡全力優化 React 的性能，本計劃在 Series B 後轉向 WebGL，但最終在 2024 年被 Miro 收購之前，這一方案已足夠支撐產品發展。

構建用戶對 AI 的信任#

建立用戶對 AI 的信任是一大挑戰。尤其在 2021 年，很多用戶對 AI 工具持懷疑態度（那時還沒有 ChatGPT 的普及）。為克服這一障礙，教育用戶了解技術的能力與局限性至關重要。

另一個重大問題是我們引入定價過於遲緩，導致關鍵的產品市場驗證節點被延後。

回顧過去，我認為應當在開發初期就讓用戶參與進來，並在產品開發過程中更多關注分發與推廣，而不僅僅是技術和產品本身。單靠 “打造出好產品，就會有人來用” 的思維是行不通的。真正的成功在於將卓越的產品與高效的分發策略（如內容行銷和病毒式增長）相結合。

成長歷程#

口碑傳播#

我們的增長主要依靠口碑，95% 的新用戶來自用戶間的自發推薦和社區分享。早期通過展示 Uizard AI 能力的演示視頻迅速走紅，吸引了第一批用戶。

由於產品視覺效果突出（AI 生成的 UI 設計），大量早期用戶和客戶會錄製使用體驗視頻並在社交媒體上分享，進一步促成了病毒式增長。

SEO 優化#

隨著 ChatGPT 等 AI 產品的問世，市場對 AI 工具需求激增。我們早期在內容行銷上大量投入，通過 SEO 排名長尾關鍵詞，使我們的 AI 相關內容早已在 Google 上獲得良好排名。當 OpenAI 推出 ChatGPT、全球開始關注 AI 解決方案時，我們已經擁有一個可直接使用的、排名靠前的產品，這帶來了極大的順風車效應。2023 年有數個月，我們單月收入甚至增加了 100 萬美元。

候補名單（Waitlists）#

我們多次利用預發布候補名單作為增長槓桿。

具體做法很簡單：在產品或新功能推出前幾個月，我們會製作宣傳視頻，並建立一個落地頁，邀請用戶註冊候補名單，以便在功能上線時優先獲得使用資格。

當用戶註冊後，我們會告知他們在隊列中的排名，並提供邀請其他人註冊以提升排名的機制。這種簡單的遊戲化設計幫助我們在幾個月內將 Uizard 1.0 的候補用戶數從零增長到 10 萬。

同樣的方法在我們推出 Autodesigner—— 最先進的 AI 設計引擎時，再次發揮了巨大作用，每隔一天候補名單就有超過 1 萬用戶註冊。

在 2023 年和 2024 年期間，我們每月新增註冊用戶數達 10 萬，有時單月甚至超過 24 萬。

產品驅動的銷售#

Uizard 採用 Freemium 模式，付費層級提供更高級功能和更高的使用限制。我們根據用戶反饋和競爭分析不斷調整定價，既優化了收入，又保持了對小團隊和初創企業的友好性。關於定價策略，我們還參考並記錄了一些技巧。

除了自助式業務模式外，我們在 2023 年初啟動了產品驅動的銷售策略。我們會識別出那些在自助模式中活躍的、來自大型企業的用戶，並主動聯繫他們，探討是否能為整個團隊部署 Uizard，提升他們的功能使用額度，並提供最新的 AI 升級。

這種方法幫助我們成功簽約了多家財富 500 強企業，雖然早期企業銷售僅占 2% 的收入，但自助式銷售已占到 98% 的收入份額。

聚焦分發策略#

從一開始就要聚焦產品分發。僅僅打造一個好產品是不夠的 —— 你還需要一套讓用戶盡快接觸並使用產品的策略。初期應聚焦於一個窄而精準的目標市場，並通過真實用戶驗證你的想法。

此外，不要害怕過早設定定價；定價是一個關鍵的驗證指標，它能為產品開發指明方向。付費用戶通常會給予更高質量的反饋。

另外，書籍 Hacking Growth（作者：Sean Ellis 和 Morgan Brown）對我們影響深遠。但請注意，在你確認早期產品市場契合度之前，不要急於在增長上投入過多資源。

接下來的路向何方？#

重新回歸員工身份，比我預想的要有趣得多！我很幸運能在一個給予我足夠信任和獨立操作自由的組織中工作。

我非常期待繼續在 Miro 推動前沿 AI 技術與用戶友好應用之間的融合，讓先進工具更易於大眾使用，並幫助用戶盡快將他們的創意變為現實。如今，我們的用戶已超過 8000 萬，營收正朝著 10 億美元邁進。

一人公司創業必讀#

1. 先行者優勢與市場教育：

   • Tony 在 AI 領域的早期嘗試（如 pix2code）證明，作為先行者有時需要自己去教育市場，讓用戶了解並接受新技術。
   • 對於創業者來說，敢於在市場尚未成熟時推出產品，可能會面臨額外挑戰，但同時也能搶佔先機。

2. 開源和病毒式傳播的力量：

   • 將研究成果開源不僅能獲得廣泛關注，還能為未來產品化積累寶貴的用戶基礎和技術口碑。
   • 這種開放精神在某種程度上是反常識的，因為很多人認為商業產品必須保密核心技術。

3. 技術選擇的實用主義：

   • 在開發初期，選擇最能快速迭代和驗證產品的技術方案（如直接使用 HTML DOM 構建無限畫布）比追求最優性能更重要。
   • 對於資源有限的初創團隊來說，“足夠好” 往往比 “完美” 更具有實戰價值。

4. 產品與分發並重：

   • 僅靠 “產品好” 並不能保證成功，早期便應重視用戶獲取和分發策略，比如利用候補名單、SEO 及口碑傳播。
   • 這種觀點打破了 “先做產品，再想市場” 的傳統思維。

5. 早期定價的重要性：

   • 儘早推出定價策略不僅能驗證市場需求，還能吸引那些真正願意為產品買單的用戶，從而獲得更高質量的反饋。
   • 延遲定價可能會導致產品無法及時獲得關鍵的市場驗證信號。

6. 資本的作用與團隊建設：

   • 在研發投入巨大、迭代緩慢的情況下，合理利用外部資金能為產品發展贏得寶貴時間，同時支持招聘關鍵人才。
   • 創業初期團隊多面手固然重要，但隨著產品成熟，適時擴充團隊、引入專才是保持競爭力的關鍵。

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