MIT学霸正在“量化审美”，想做AI时代的小红书

一个懂审美、更懂你的“AI闺蜜”。

打开小红书或 Pinterest，你看到的是“别人的生活”；打开 Viba，你看到的是“下一个场景里的自己”。

这是 N7 Interactive 创始人梁芊荟对最新产品最朴素的定义。在AI购物工具扎堆比价、试穿、帮你“买得更快”的当下，Viba 选择去解决一个更根本的问题：在用户打开搜索框之前，如何帮TA想清楚“自己想成为谁”？

这家由MIT建筑与计算机双硕士、前华为河图社交产品负责人创立的公司，在MVP阶段已经跑出了令团队兴奋的数据：

用户平均每周收藏13.79个灵感，峰值接近30个；次周留存高达53%；用户自发分享的单条Instagram动态，浏览量破10万。

这些数字背后，是一个正在成型的“AI时代消费决策新入口”。Viba 将自己定义为“北美小红书+Daydream”，但更贴切的形容或许是：一个懂审美、懂场景、更懂你的“AI闺蜜”。

在2026年这个时间窗口，AI重塑消费决策赛道正在发生什么变化？Viba 这支团队凭什么能够跑出来？带着以上问题，我们和 Viba 创始人梁芊荟聊了聊。

下面是专访实录，经十字路口整理。

快问快答

首先通过几个快问快答，让大家快速认识你。

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年龄？

👩‍💻 梁芊荟

32岁。

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毕业院校？

👩‍💻 梁芊荟

本科同济大学建筑学，硕士MIT，计算机与设计双学位。

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MBTI 和星座？

👩‍💻 梁芊荟

双子座。 之前ENFP ，现在ENTJ。

🚥 十字路口

一句话介绍现在的公司和产品？

👩‍💻 梁芊荟

Viba是一个懂你生活方式的 AI 闺蜜。我们在做AI时代的生活方式消费入口。

🚥 十字路口

团队规模？ 

👩‍💻 梁芊荟

共7人（5人全职、2人兼职）。

🚥 十字路口

创业前在做什么？ 

👩‍💻 梁芊荟

把抽象的审美变得可计算（Computation）。

一个懂你的“AI闺蜜”

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你说 Viba 要做“AI时代的生活方式消费入口”，这个解释有些宽泛。简单来说，怎么理解你们在做的事？

👩‍💻 梁芊荟

简单说，我们在做的是一个真正懂你的、有审美的AI闺蜜——lifestyle Bestie。

现实中的好闺蜜是什么样的？第一，她审美在线，你出门前问她穿什么，她能给你一堆灵感。第二，她真的懂你——你今天date的对象是谁、你们什么关系、你想展现性感一点还是可爱一点、甚至你今天心情怎么样，她都知道。

Viba，就是把这个闺蜜变成了AI。我们的核心定位是——打造AI时代新的消费决策入口。用户不是从商品检索开始，而是从“我想成为什么样的人”、“我想进入什么场景”那一刻开始。

Viba 是一个Lifestyle Agent（生活方式智能体），它有点像北美小红书 + Daydream，但我们在做的是从“灵感生成”到“真实生活场景消费”的完整闭环。

🚥 十字路口

你希望用户在什么场景，会首先想到Viba？

👩‍💻 梁芊荟

“Big plan, no fit? Try Viba”——重要场合，没有穿搭灵感？试一试Viba！

“We help you dress for the plan, check the fit, and feel ready before you step out.” 

Viba 帮你设计下一场重要约会的 Look，你只要确认每一个细节，出门的那一刻，你就是全场焦点。

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之前你们一直在做Vision Pro影像社区Sceno，现在转向Viba，是看到了什么机会？

👩‍💻 梁芊荟

我们从来没有换过方向，一直是在做“视觉上下文”领域的AI产品。

我们公司 N7 Interactive 成立于2024年，Sceno是我们的第一款产品，它的理念是“一张照片带你回到拍照地”，我们发现，用户同步的相册里藏着海量的生活方式数据。而Viba——我们的第二款产品，正是借助AI对数据背后的“用户服务”进一步挖掘。

这个时间点发生在2025年9月。那也是一个关键行业变量的出现——Nano Banana模型的成熟。

这让视觉AIGC赛道的机会真的来了。大模型能够更动态地、场景化地理解你，而且大幅压缩了成本。

但同时，在技术变量之外，更重要的是把技术落地到场景化应用上。

AIGC可以用数字化、视觉化的方式，把不同的自我和生活场景先表达出来；但它最终关联的仍然是真实世界里的资产、商品和消费行为。

这意味着AI时代，人的个性化会被极致放大。一个人不再只是一个统一的用户画像，而是有多个不同的social persona：她在约会、旅行、派对、工作、朋友聚会里，想呈现的自己是不一样的。

在这样的背景下，我们寻找到了一个更强、更高频、更靠近商业化的切入点——穿搭，启动了Viba。

可以说，在Sceno上，用户是在“回顾过去”；在Viba，则是“预演未来”。

🚥 十字路口

这个赛道已经有先行者。你们和Doji、Phia这类AI购物助手，以及Pinterest这类成熟平台比，有什么本质区别？

👩‍💻 梁芊荟

区别在于我们选择了“购前”环节进行强介入。

Doji、Phia 解决的是“购中”和“购后”的效率问题——比如AI试装、多平台比价，帮用户更快、更便宜地买到已知想要的东西。Viba 解决的是用户尚未明确表达“我想要什么”之前的那个阶段。

我们把消费决策分为三个阶段：购前（灵感/意图生成）、购中（搜索/比价/决策）、购后（履约/分享）。绝大多数AI Shopping工具集中在购中和购后，因为数据好拿、商业路径短。但我们的核心判断是：AI时代最大的机会，不是在效率上优化10%，而是在意图上创造10倍的新需求。

另外，我们可以更好地占领用户的心智，体现在这三个层面的设计上：

1.把灵感带回真实生活：我们用AIGC内容创作的方式，关联真实物理世界的资产——服饰、活动、地点等。

2.由场景驱动的消费决策：在Viba，用户不是先搜索“运动鞋”，而是先想：“这个周末去Santa Monica，我想看起来更chill、更自然。”

3.All in One的消费链路：用户从看到灵感、把自己代入、收藏，到找到穿搭、品牌、地点、活动，全链路可以在一个产品里完成。

我们做的是“一人千面”

🚥 十字路口

Viba 强调“张扬个性、表达自我”，但听起来和所有“千人千面”的社交媒体都一样。落到产品上，具体有什么不同？

👩‍💻 梁芊荟

我们的逻辑是完全反过来的。

别人做的是“千人千面”，是把同一份内容推给不同的人，然后看谁点赞。我们做的是“一人千面”——围绕同一个人，帮她管理她不同场景下的不同面。

比如，你今天要约会、明天要旅行、后天要参加音乐节，你想呈现的样子完全不同。Viba不是给你推“爆款”，而是基于你真实的生活场景去建模。

你在哪个城市、平时喜欢做什么、最近有什么计划——这些Context，是我们给用户推荐灵感的依据。

在产品感知上，你能感受到的不同是：

第一，我们的目的不是让你刷内容、消磨时间。我们更在意的是你有没有把真实的生活计划“交给”我们，把你的意图（intent）告诉我们。

第二，我们的推荐是“以你为中心”、围绕你的真实消费场景设计的。

比如：早上打开 Viba，它会基于你所在的城市、你的风格、你接下来的计划，直接给你生成几套穿搭灵感。我们还有一个Styling Room（试衣间），用户可以像玩《奇迹暖暖》一样，在已有灵感上二次创作——换单品、调搭配、加情绪标签。最后，你还可以上传自己的场景图，比如“我下周去Coachella，场地长这样”，然后在这个背景上试不同的look。

当用户收藏或下载一个look时，其实是告诉Viba“我想这样出现在海边/约会/音乐节”。接下来，Viba 会主动问你的计划，然后围绕日程持续提供服务，而不是等你去搜。

🚥 十字路口

你们前段时间了启动了MVP测试，收到了哪些关键反馈？

👩‍💻 梁芊荟

在MVP阶段，我们通过SF、NYC等地15所核心高校的线下活动冷启动，邀约300位核心用户进入测试，共完成了约1000份用户视觉数据的录入。

我们看到了这几个明确的信号：

第一，用户收藏行为极其活跃。

MVP中，用户平均周收藏达到13.79个/人，峰值周收藏达到28.52个/人。这也是我们设置的北极星指标，和传统互联网公司考量的DAU、GMV、使用时长不同。但我们认为，在AI时代，消费决策的核心资产不再是“流量”，而是“意图”。不再是“种草后的人群资产”，而是“带有明确生活场景和消费意图的高意图资产”。

第二，留存数据超出预期。

4周测试中，有2周达到100%次周留存，平均次周留存70%。

第三，自传播已经跑通。

用户自发分享的Instagram动态，单日自然浏览量最高突破10万+。还有很多KOL自发创作内容，如27.5万粉丝的@dakyta、25.2万粉丝的@azevedormn，都是主动使用并分享Viba为他们生成的派对、约会造型。

🚥 十字路口

有没有具体的用户故事分享？

👩‍💻 梁芊荟

非常多。一个强烈的感知是：在Viba，用户不是在看别人的生活，而是真的在排练、预演自己的下一个出场 Look。

MVP测试期间，有一个用户花了一个月时间准备一场派对的穿搭。她每天收到9张图，做选择和试穿。她不是“被种草”，而是在主动构建一个自己想成为的形象，甚至有点颠覆以前的样子。后来，她真的选了一套很大胆的Look出门了，获得了真实世界的正反馈。

还有人提前几周为生日派对准备look，有人春假旅行前反复“预演”，有人买了一件挺贵的西服，然后在Viba用不同场合反复搭配，看它跟其他单品搭不搭、值不值得留。

我们也看到一些惊喜。比如，有个女生把男朋友的照片上传上来，每天刷到“完美男友版”的穿搭，然后真的按照 Viba 给她的灵感去改造男友的衣柜了。

当然，我们的核心用户女孩为主，她们可能不是网红、也没有造型师，她们只是想在约会、旅行、音乐节或生日上发发光。Viba，就是给她们的。

另外，我们也发现，有一些高潜力的男性用户特别喜欢Viba，粘性极高。

他们受过良好教育，也有一定的社会地位。可是实际生活中，大部分男性不会在穿搭上花时间，也没人给他们拍好看的照片。但在Viba上，他们一下子得到了那个“DOTA时刻”——有了一张专属的“明星照”。

男性，尤其是高收入男性，可能是被低估的付费人群。

🚥 十字路口

在哪些具体的场景上，你们会花更多精力去设计dresscode和消费决策的闭环？

👩‍💻 梁芊荟

我们会发掘一些需要用户持续互动、讨论和更新形象的“Big plan”场景。在这些场景，用户通常会带入多轮、持续的Context输入，而且会关联真实生活和社交关系。

从后台数据，我们看到用户会关注很多正式场合的look，这些大多是基于用户特性的兴趣爱好或者生活场景偏好的场景，比如户外场景的攀岩、徒步等等。

MVP测试的用户反馈，也让我们相信：大家真的接受、并且愿意把真实的生活计划、审美偏好交给Viba，而且愿意投入时间经营。

在注意力稀缺的今天，这是一个令我们最激动的信号。

🚥 十字路口

最近，Viba在开发什么新的功能？

👩‍💻 梁芊荟

我们即将推出“闺蜜圈”，预计5月份上线。

“闺蜜圈”上线之后，用户可以访问好友的虚拟形象和收藏夹。比如，男生给女朋友买礼物，可以看她收藏了哪些look，直接搭出来买给她。姐妹之间也能互相“抄作业”。

我们做了两个版本的人设——一个天使Bestie，一个恶魔Bestie。

就像你的真实闺蜜：一个永远说“你穿这个真好看”，另一个会说“你已经有十件类似的了，别买了”！

我们会创造一个真实的、有“人味儿”和连接感的“AI闺蜜”。

审美引擎 +场景 Agent，撬动万亿美元市场

🚥 十字路口

历史上很多做穿搭的垂直平台，最终都被小红书和 Instagram 吃掉了。这一次，Viba 有什么不一样？

👩‍💻 梁芊荟

核心不同在于两点：商业模式的变革，和用户体验的重构。

第一，AI正在重塑消费决策的商业生态。

过去从货架电商到内容电商，消费决策不断前移。AI让我们能更进一步——不是等用户产生需求后再去满足，而是主动建模、甚至挖掘他尚未意识到的需求，把消费决策植入到更前置的“意图阶段”。

这意味着，未来的商业逻辑会发生变化：传统的Affiliate是固定抽佣，但未来2-3年，品牌可能会根据平台带来了多少“高质量意图”以及这些意图的转化率，来形成动态抽佣。

更远期看，当我们足够理解用户在不同生活场景下的真实需求时，甚至有可能反向影响供给侧。

第二，Viba提供的是一种以“我”为中心的体验，而非“内容与人的匹配”。

过去的内容平台，本质上是围绕内容、商品和用户做匹配——把对的内容推给对的人。但 Viba 完全不同：我们是以用户的“我”为中心，围绕用户自己的生活场景进行自我探索。

而且，用户会在“变美”和“变自信”的驱动下，会产生更多场景的消费欲望。因为她想去尝试更多不同的自己。这种驱动力，远比被动“被种草”要强得多。

可以说，Viba不是又一个“穿搭垂直平台”。我们是重新定义“AI时代，消费决策从哪开始”这件事。

🚥 十字路口

技术护城河体现在什么地方？

👩‍💻 梁芊荟

我们的技术护城河建立在两个核心点上：

第一，审美引擎：我们不做黑盒推荐。

传统的推荐算法基于行为统计学。我们的审美引擎用经过策展的高质量时尚数据，构建了一个可解释的审美表达空间，能将一件衣服拆解为数十个美学特征维度。

当用户说“我喜欢这张图”时，引擎理解的是背后那一组美学特征组合，因此推荐能够跨越具体品类。所以，Viba 卖的不是单品，而是一种统一的审美世界观。

第二，场景感知Agent：我们重新设计了记忆的“工作流”。

大多数Agent的记忆处理是分离的流水线，Viba 将 Context（场景）、记忆提取和记忆使用放进同一个训练循环（Training Loop），让系统去学习，在具体场景下哪些记忆最值得被用来生成下一步行动。它先卖给你一个“梦想”，然后再帮你实现它。

🚥 十字路口

在审美方面，viba做了哪些独特的设计？

👩‍💻 梁芊荟

“可代入的真实感”是我们所有设计的最高原则，包含三个层次：

第一层：审美引擎的“可解释性”。

传统的AI生成很容易“失真”——脸不像你，衣服的质感不对，光影是错的。我们的审美引擎不会直接生成一个“完美但不像你”的形象。它会先学习你的面部特征、身形比例、日常色彩偏好，然后在生成时把这些约束条件作为硬性输入。

这给到用户的体验是：“这真的像是我，而不是一个换了脸的模特。”

第二层：场景的“可代入性”。

 我们不生成“一个美女在海边”这种通用场景。我们生成的是“你，在Santa Monica的第三街，下午4点的阳光下，穿着那件你上周收藏过的亚麻衬衫”。

所以，在viba，用户看到的不止于“灵感”，更是“自己的未来照片”。

第三层：从灵感到行动的“可转化性”。

每一张生成的图片旁边，都会有一个“如何实现这个look”的入口。

点进去，你会看到：这件衬衫可以在附近的某家店买到，这条牛仔裤在Poshmark上有二手，这双鞋和你的某双旧鞋风格类似所以不需要新买。

我们不希望用户停留在“好美啊但和我无关”的感叹中，而是直接告诉他们：“你可以成为这样，这是第一步。”

🚥 十字路口

这背后市场的空间，你们是如何测算的？

👩‍💻 梁芊荟

这不是一个App的战场，而是一个操作系统的战场。我们做了详细测算：

•TAM（总潜在市场）： 全球时尚与生活方式消费市场，2029年预计约3万亿美元。

•SAM（可服务市场）： 北美+西欧年轻用户（15-35岁）的“购前灵感与决策”环节。未来5年将有30%的消费决策逐步被AI Agent接管，约9000亿美元。

•SOM（可获得市场）： 未来3-5年，Viba有机会触达其中的5-10%，是450-900亿美元的市场价值。

跨界+Global团队，从LA打透全美

🚥 十字路口

Viba背后是一个怎样的团队？在本地化运营方面，你们有哪些独特优势？

👩‍💻 梁芊荟

关于“如何让AI真正理解一个人在不同场景下想成为的样子”这个问题，纯技术团队答不了，纯时尚团队也答不了，它需要一个真正跨界的团队。

我们的核心团队一共有3人，来自游戏、自动驾驶、奢侈品、内容社区和空间计算非常跨界的领域。每个人都从各自的切面，把“审美”和“场景”变成可计算、可推荐、可落地的产品。

CMO Nissa，在LVMH做过奢侈品运营，也在抖音和小红书做过用户增长，这积累了对“每一个时代社会文化和人群心理”的精准判断。CTO Syler 是游戏引擎出身，他利用在字节传统搜索和推荐场景的经验，搭建了 Viba 场景感知Agent 与“动态记忆建模”的技术创新。

而且，我们的运营小伙伴来自不同国家，包括韩裔、俄裔、拉丁裔，而且都很年轻。

他们不只是执行，更带来了很多第一手的洞察，帮我们理解不同文化背景的用户到底想要什么。比如，拉丁裔女孩在意什么，她们想成为什么样的自己等等。

另外，我们把公司放在上海五角场大学路——复旦、财大、同济都在旁边。这里离年轻人更近，片区的活力很不一样，大学路沿街是餐饮、酒吧、咖啡，上面是studio，背后是居民楼，非常diverse。

创业也一样，多样性是我最看重的东西。一定要有不同背景画像的人，大家才能有好的碰撞。如果都太像了，mindset就是一致的，而用户是多元的。

🚥 十字路口

viba的市场策略是怎样的？

👩‍💻 梁芊荟

打透LA和迈阿密，然后用这两个城市覆盖加州和佛罗里达。

Viba Summer Fun Fund开放的第一周，我们收到了数百份申请，主要是自然流入。我们在LA、SF、Miami三地完成了每城100位KOC的城市大使矩阵搭建（#VibaCityNPC），市场覆盖范围逐步延伸到加州全境和佛罗里达。

我们选择LA作为Viba夏季正式Launch的第一站。

目前，Viba已经和北美十余所高校学联达成夏日合作，覆盖美国暑期至Back to School的完整周期。

今年夏天，我们将同步在洛杉矶、旧金山、迈阿密多个城市铺开超过100个夏日IRL场景，涵盖约会胜地、屋顶酒吧、海滩俱乐部、音乐节现场等活动场景。

我们正在和LA知名时尚品牌合作，已经有超过10家品牌完成初步筛选、进入合作管线。其中不乏服务过Justin Bieber、Lady Gaga等多位Grammy获奖艺人的客户。

6月6日，Viba将落地洛杉矶多元文化时尚秀LA Diversity Community Fashion Show，这会是Viba在LA城市Launch的起点。届时，秀场同款也会解锁给社区，用户不仅可以在Viba虚拟看秀，而且能直接下单。

🚥 十字路口

在产品的迭代进度上，现在处于哪个阶段？

👩‍💻 梁芊荟

我们的路线图非常清晰，分成这三个阶段：

第一阶段（2026.3 - 2026.6，MVP阶段）：验证用户的代入感。这个阶段要解决的核心问题是：用户是否愿意把自己代入灵感，并进行收藏、分享、Remix。目前的数据给了我们很强的信心。

第二阶段（2026.6 - 2026.12，AI Bestie升级）：从工具到Agent。目前的AI生成工具正在升级为“Lifestyle Intention Agent”。它会持续理解你的审美、场景和未来行为意图。

第三阶段（2026.12 - 2027.6，Local IRL闭环）：连接真实世界。我们会将高意图资产连接到真实穿搭单品、本地品牌、活动、地点以及朋友共创等真实场景中。

🚥 十字路口

目前的融资进展？

👩‍💻 梁芊荟

Viba上一轮是小米黎万强的家办和奇绩创坛投的，目前在启动新一轮融资。

🚥 十字路口

Viba的商业模式预期是怎样的？

👩‍💻 梁芊荟

主要是这四种方式：一是交易抽成；二是品牌方合作；三是订阅服务，AI Bestie高级版提供更深度的造型师级服务；四是数据洞察服务，我们会提供脱敏后的趋势洞察报告。

预计2027年底，交易抽成和品牌合作会各占到Viba总收入的40%以上。

我们怕的不是抄袭，而是自己的飞轮转得不够快

🚥 十字路口

如果明天TikTok或Instagram内嵌AI造型师，Viba会被取代吗？你们最难以被复制的地方是什么？

👩‍💻 梁芊荟

如果TikTok或Instagram明天内嵌AI造型师，我们不会觉得这是坏事，反而说明这个方向会成为平台级需求。

但大平台做这件事，大概率会把它放进自己的内容和广告逻辑里：让用户生成更好看的内容、发布到Stories、提高互动，再连接商品转化。

Viba是以终为始，从场景倒推决策，我们不是从“发一条内容”开始，而是从“下一次真实生活要怎么发生”开始。

比如用户要去一次date night，她需要的不只是一套outfit，而是一整组消费决策：穿什么、去哪儿做妆造、订哪家餐厅、点什么菜、之后去哪里喝一杯、怎么拍照、怎么和朋友分享……

我们害怕的不是抄袭，而是自己的飞轮转得不够快。Viba的护城河来自于“数据-场景-生态”三位一体形成的正向飞轮：

1.数据壁垒层面：高意图资产是买不来的。用户告诉Viba“我下周末要去参加前男友的婚礼，想看起来过得很好”——这种带有强烈情绪和场景的意图，任何API都买不到。

2.场景壁垒层面：心智占位是时间的朋友。用户不会在“需要准备约会”时先打开Google搜索“有没有一个App能帮我”。他们会直接打开那个已经帮过他们三次的App。Viba正在成为年轻用户心中“准备出门前的最后一站”。

3.生态壁垒层面：Local IRL需要线下的脏活累活。当我们与北美100个城市的本地商家、活动主办方建立了履约关系后，Viba就变成了生活方式的基础设施。

我们不和TikTok/Instagram比分发效率，而是要在更深的审美Context、更具体的Local IRL场景、更高意图的消费资产上积累优势。

🚥 十字路口

Viba的终极形态是怎样的，比如3年之后？

👩‍💻 梁芊荟

我希望它是年轻人“check my fit”的第一站，每天早上打开Viba是下意识的行为。

它不只做穿搭Look，而是围绕你所有“想出去做什么”的场景提供服务。比如：帮你找到适合你今天心情的地方，提醒你接下来有哪些值得参加的本地活动，告诉你穿什么、吃什么、和谁一起去、怎么留下最好的回忆……

未来，它也会走出手机，进入AI眼镜等更多模态的交互设备中。

比如，你戴着眼镜逛街，瞄一眼外套，直接问Viba：“这适合我吗？”它能实时回答、给建议、记住你的偏好。

我希望Viba能让所有女孩，当然也包括男孩，confident and comfortable with all of you——自信、舒服地做每一个版本的自己。它就是你身边那个最懂你的闺蜜。

AI正在改变一切。但有些改变，不是为了“更高效”，而是为了“更成为自己。”

文章来自于"十字路口Crossing"，作者 "壹小姐"。