文｜硅兔赛跑 Lexie

编辑｜伊凡

这是硅兔君“发现独角兽”栏目的第6篇文章。

在所有人都在忙着堆模型、比参数、拼融资时，一家总部位于巴黎的AI 初创公司，用仅有 5 人的精简团队创造了ARR（年经常性收入）500 万美元，并已经实现盈利。它不靠爆款产品，也没有明星创始人，但它解决的是每个广告人都头疼的问题：如何更快、更便宜、更高效地制作出转化率更高的视频广告。

这家公司叫Arcads AI。创始人 Jeddi Mees 最近在领英发帖公开了公司内部的 AI 运营体系，也让这家“低调狠公司”进入公众视野。他们的成功之道不在于技术的前沿，而在于将AI 技术与传统行业痛点完美结合，创造出一个全新的商业模式。

“AI广告工厂”：重新定义内容生产流程

Arcads 的核心价值，是将AI生成广告内容这件事，变成一条高度自动化、可量化、可复制的流程链。

对许多品牌来说，制作一条广告视频通常要经历繁琐的过程：先是确定创意方向，然后编写脚本，组织拍摄团队，协调演员档期，完成后期剪辑，最后交给广告投放团队进行效果测试。整个过程可能耗时数周，成本高昂，且效果难以预测。

然而，在Arcads 的系统中，只需要上传一句核心文案，剩下的全部交由 AI 完成——从场景构建、演员表演、口播录制到最终成片输出，全流程自动化。

Arcads不仅仅是一个简单的工具，而是一套完整的内容生产系统。客户反馈显示，使用其服务后，原本需要两周才能完成的广告制作工作，现在只需要半天时间就能交付。

Arcads 平台内置了超过 300 个 AI 演员形象，支持 35 种语言，能够快速生成针对不同文化市场的定制广告视频。从美国到欧洲，再到亚洲市场，只需几次点击就能针对不同的市场，生成相应的本地化内容。

这些AI 演员并非完全虚构的角色，而是基于真实内容创作者的“数字分身”，这一点尤为值得关注，因为它展示了 AI 与真人合作的新模式。

比如曾经在社交媒体引发热议的“车里喊汗臭广告”主角 Ariel Marie，其实是 Arcads 合作的真人内容创作者之一。公司通过零工平台Fiverr与她签约，获得其授权录制表情、动作和语音素材，并训练成可控的 AI 角色，用于生成各类广告视频。Ariel Marie与Arcads签了五个项目，在这些项目中，她被要求在9个不同的视频场景中录制自己的内容。她收到的报酬与Fiverr 上普通视频的收费大致相同，15 秒广告的起价约为 70 美元，60 秒广告的起价约为 130 美元。

Marie 本人后来对这种合作模式发表过看法，表示初次看到自己的AI版本既感到惊讶又觉得有趣。她认为AI并不会完全替代真人创作者，反而可以成为创作者的另一种收入来源。

这种“基于真实人设的合成角色”成为 Arcads 在广告真实性和可控性之间取得平衡的关键方法。公司与创作者签订的合同包括版权使用费和分成机制，确保原创者能从每次 AI 生成内容中获益。这一模式不仅解决了法律风险，也为内容创作者提供了新的收入渠道。

Arcads的产品示例

Arcads的商业理念不是销售软件，而是直接交付结果。客户不需要了解如何使用AI模型或担心技术细节，只需明确自己想要的广告效果，然后从Arcads获取最终成品。

从行业应用场景来看，这类AI广告生成服务可能特别适合几类潜在客户：需要频繁测试不同创意的电商品牌、缺乏专业广告团队的中小企业，以及预算有限但需求迫切的初创公司。

对这些客户而言，Arcads 提供的是一种全新的工作方式—“内容即服务”(Content as a Service)。客户不必理解 AI 技术的复杂性，也能直接获取专业水准的广告内容。

创始人Jeddi Mees：系统思维的践行者

Arcads 背后的创始人 Jeddi Mees 展现了一种与众不同的创业风格。他目前常驻法国巴黎，拥有丰富的项目管理和投资经验，曾在欧洲风险投资机构 Fabric Ventures 担任项目经理，主导 Fabric X 项目并部署了超过 400 万欧元资金。

在加入风投前，他活跃于多个线上业务和创业项目，并接受过TheFamily、Theschool.ai、Memohub 等多个创业教育项目的训练，积累了跨领域的实践经验。

与追求个人品牌和高调曝光的创始人不同，Mees 更专注于实际成果。在领英上描述公司成就时，他简单地写道：“我们用 AI agent 把五个人的公司变成了相当于 15 人的执行效率。”这种直接、务实的表达方式，成为 Arcads 企业文化的缩影。

Arcads的核心理念是设计系统而非简单地“做产品”。Jeddi的思考方式更像是一个流程架构师，他将创业视为一场系统设计实验，而 AI 则是这个实验的核心工具。

这种系统思维贯穿公司的每个环节：从客户获取到内容生产，再到售后支持，每个流程都被设计为可自动化、可量化、可优化的环节。这种方法论不仅体现在产品中，也反映在公司的组织结构和运营方式上。

AI代理军团：5人公司如何做15人的工作量

在Arcads 内部，每个岗位几乎都配备了 AI “搭档”。这些 AI 代理不是概念性的产品规划，而是已经部署并运行在日常业务中的实体系统。

目前公司内部的多个专业化AI agent 包括：

AI Spy Agent：自动爬取竞争对手广告素材，通过算法筛选高转化内容，并通过 Arcads 平台生成类似风格的视频，这个系统每天可分析超过 500 条竞品广告，节省了大量市场调研时间。

AI Ghostwriter：分析过往高表现社交媒体帖子，自动生成新的创意方向并同步到公司的 Notion 知识库，团队成员可以直接从这些创意库中提取灵感，避免了“创意枯竭”的问题。

AI Intern：调用 Fathom API 自动提取 Zoom 会议摘要，经过 GPT-4 分析后生成结构化简报并通过邮件发送给相关人员，这大大减少了会议记录和信息同步的时间成本。

Google Ads Agent：基于广告表现数据，自动生成关键词组合、撰写落地页内容，并根据实时转化率调整广告投放策略，这个系统实现了广告投放的半自动化管理。

Customer Support Agent：自动查找 FAQ 知识库并回复用户问题，仅将约 20% 的复杂问题升级至人工客服。据统计，这个系统每月处理超过 2000 次客户询问，大幅提升了客服效率。

AI Sales Manager：自动从 CRM 系统中拉取新注册用户信息，通过 API 补充用户数据，并自动发送个性化领英 私信进行跟进，这个系统使得销售团队可以专注于高价值转化环节。

AI Accountant：自动从 Gmail 中获取发票信息，根据内容进行分类整理，并自动发送给财务部门进行处理，这减少了财务工作中的大量重复性任务。

这些agent 并非存在于 PowerPoint 或实验室，而是真实运行在Arcads的公司运营之中。

Mees 在领英的推文中强调，“我们是一个 5 人团队，但在任何传统公司架构下，这套系统至少要 15 人才能撑起来。”这种“AI 代理+小团队”的组合，让 Arcads 在保持精简结构的同时，实现了远超同规模公司的产出效率。

广告与AI：从技术到服务的商业模式转变

广告生成这个领域，听起来并不像多模态交互、大型语言模型那样性感前沿。但正是因为它不那么起眼，所以结构性机会反而更加纯粹。

根据Statista 的最新数据，2023 年全球视频广告市场规模已超过 1,000 亿美元，且正以每年超过 13% 的速度增长，而广告主对内容的要求却在“快、便宜、精准”的三难困境中越来越焦虑。特别是在短视频平台崛起的背景下，广告内容的生命周期急剧缩短，以前一条广告可能要使用三个月，现在连三周都被认为太长，但传统制作流程的周期根本跟不上这种快节奏的需求。

目前行业中已有不少视频生成类的初创公司，比如估值达10 亿美元的 Synthesia 主攻企业培训视频市场，Runway 则专注于视觉创意人员的工作流程，但 Arcads 的路径与它们都不同。Arcads并没有平台扩张的宏大计划，也不追求构建社区生态，其使命非常明确：帮助客户实现销售增长。这种思路不是简单提供工具（卖锤子），而是直接解决问题（把钉子钉进墙）。Arcads 选择直接服务最终客户，以 end-to-end 交付方式切入市场，这种模式避免了传统工具与服务之间的磨合问题。

Arcads 让“广告生产”这件事变得像搭建 Shopify 店铺一样简单、可重复、可测量。在这个定位下，AI 不再是灵感的替代品，而是流程的基础设施。这是一个典型的“技术与需求错配”市场 - 传统广告制作方式主要是为电视时代设计的，而社交媒体时代的需求已经完全变化，Arcads 抓住的正是这一错位窗口，用自动化系统解决了中小广告主“想做但做不起”的痛点。

向落后流程开战：AI创业的下一个前沿

从更宏观的角度看，Arcads 代表了 AI 创业的一个新方向：不是创造全新产品类别，而是用 AI 重构现有行业中的落后流程。

这类创业的特点是：

不需要教育市场，痛点已经存在且明确

价值主张直接，容易量化投资回报率

用户付费意愿强，变现路径清晰

竞争壁垒来自系统整合能力，而非单纯的技术创新

业内观察认为，下一波AI创业机会可能不在那些显眼的热门领域，而是隐藏在看似传统但充满摩擦的业务流程中。无论是广告制作、法律文书生成，还是客户服务自动化，这些领域的共同特点是：高度依赖人工、流程固化、效率低下，正是AI应用的理想场景。

Arcads 的成功，为这一观点提供了有力佐证。在广告这样一个传统、重人工的领域，小团队加上自动化系统，确实能够跑出结构性的竞争优势。

未来的挑战与可能性

当然，Arcads 也面临诸多挑战。随着竞争加剧，几个关键问题将决定公司的长期发展：

- 内容差异化问题

当越来越多的广告主使用类似系统，如何确保内容不会同质化？Arcads 的应对策略是不断扩充 AI 演员库，并加强个性化训练，但这一挑战仍将长期存在。

- 法律与伦理边界

随着AI 生成内容的普及，版权归属、肖像权使用和内容真实性等问题变得日益复杂。Arcads 目前采用的“与真人创作者合作”模式在一定程度上缓解了这些问题，但随着业务扩张，法律风险也将增加。

- 技术依赖与成本控制

作为AI 应用型公司，Arcads 高度依赖上游 API 服务。随着业务量增长，如何控制 API 调用成本、降低对特定供应商的依赖，将成为关键挑战。

- 扩张与竞争

目前Arcads 的市场份额相对有限，随着更多资本涌入这一领域，它将面临来自大型科技公司和其他初创企业的双重竞争压力。如何在保持精简结构的同时实现规模增长，将是 Mees 团队需要思考的重要问题。

小而美的AI创业典范

尽管面临这些挑战，Arcads 已经证明了一个重要观点：在 AI 时代，创业成功不一定需要巨额融资、明星团队和爆款产品，一个聚焦特定痛点、构建高效系统的小团队，同样可以创造出显著价值。

这家公司可能不是最惊艳的AI 项目，但它提供了一个真实范本：不需要融资，不靠爆款，也不靠故事，只靠效率和结构就能成长为年入千万的“小巨人”。

或许，AI 创业的下一个阶段，就藏在这些系统默默运转的小公司里——它们不张扬，但足够实在；它们规模不大，但价值明确；它们可能永远不会成为独角兽，但已经创造了真实的商业价值和可持续的盈利模式。

在资本日趋谨慎、大模型赛道日益拥挤的当下，Arcads 这样的公司，或许代表了一种更务实、更可持续的 AI 创业范式。