【写在前面】

不知道你有没有过这种经历：笔记存了几百上千条，真要找的时候翻遍文件夹都找不到，明明记得自己写过，就是搜不出来；有时候想到一个新想法，总觉得之前好像思考过类似的，但是死活找不到之前的记录，等于之前的思考全都白费了。

今天要聊的这个创业案例，就是专门解决这个痛点的。创始人Kevin从一个人单打独斗开始，做了一款叫Mem的AI笔记工具，现在估值已经到了数亿美元，用户超过10万，总共存了超过100万条笔记。最有意思的是，这款笔记根本不需要你建文件夹手动分类，AI会自动帮你把相关的内容连起来，越用越懂你。

现在很多人都在说一人创业、AI赋能，这个案例其实特别有参考性：从一个所有人都觉得“已经红海内卷”的赛道切入，靠AI戳中用户的真实痛点，小步快跑慢慢迭代，最后跑出了自己的市场。

【案例档案】

先给大家把这个案例的核心信息捋清楚，方便你快速get重点：

• 创始人：Kevin，连续创业者，之前有多次创业经验，对效率工具赛道有很深的理解
• 产品：Mem，AI驱动的智能笔记工具，主打自动关联、智能搜索、无文件夹设计
• 团队：从2019年创始人1个人起步，现在已经扩张到30人规模
• 融资：完成多轮融资，当前估值达数亿美元
• 核心数据：用户数超10万，平台笔记总数超100万条，目前处于免费增长阶段，营收暂未公开
• 核心差异点：彻底颠覆传统笔记“手动分类、手动查找”的逻辑，让AI帮用户完成内容的关联和整理，实现“笔记越用越聪明”

【创业背景】

Kevin做Mem的念头，其实最早就是来自他自己的痛点。作为一个连续创业者，他常年要记大量的笔记：行业分析、用户反馈、思路灵感、会议记录，几年下来攒了大几千条，存在各种笔记工具里。

那时候他用的都是市面上主流的笔记产品，但是越用越觉得别扭：每次存笔记都要先想“我该把它放到哪个文件夹里？”“该打什么标签？”，万一当时分类没想好，后面找的时候就像大海捞针。有时候他明明记得自己半年前写过类似的思路，但是搜关键词搜不到，翻文件夹翻半天也找不到，最后只能重新再想一遍，效率特别低。

他当时就冒出一个想法：为什么笔记工具不能主动懂我？我每次写新内容的时候，它能不能自动把我之前写过的相关内容推给我？我想找东西的时候，不用我记关键词，用自然语言说我要什么，它就能给我找出来？

2019年的时候，AI技术已经开始逐步落地，NLP（自然语言处理）的能力已经能支撑这种内容理解的需求了。Kevin当时判断，传统笔记工具的逻辑已经几十年没变过了，都是“用户输入-用户分类-用户查找”，本质上就是个数字化的文件夹，根本没有发挥出软件的智能性。下一代笔记工具，一定是AI驱动的，应该是“用户输入-AI整理-AI主动推荐”，让工具去适应用户，而不是用户去适应工具。

说干就干，他当时一个人在家，先花了几个月做了个最小可行版本，核心功能就一个：你写完笔记之后，AI会自动分析内容，把相关的旧笔记给你关联上。他自己先用了一段时间，发现效率提升特别明显：每次写新的项目思路，之前相关的用户反馈、行业数据自动就跳出来了，不用自己再去翻，很多之前漏掉的思考点都能被捡起来。

他把这个原型发给了身边几十个创业者和产品经理朋友试用，反馈好得超出他的预期：很多人用了之后都说“再也不想用回原来的笔记工具了”。这时候Kevin知道，这个需求是真的成立的，他正式启动了Mem这个项目，从一个人开始慢慢做。

【核心打法拆解】

Mem能在已经非常拥挤的笔记工具赛道跑出来，核心就是它完全跳出了传统笔记的产品逻辑，每一个功能都是冲着解决“手动整理麻烦”这个痛点去的。我们把它的核心打法拆成4个点，一个个说：

1. AI自动关联：让你的所有思考自动串联起来

这是Mem最核心的功能，也是和其他笔记工具最大的区别。你在Mem里写任何内容，不管是随手记的灵感，还是粘贴的文章，或者是上传的会议记录，AI都会自动分析内容的主题、关键词、核心观点，然后自动和你之前存过的相关内容关联上。

举个例子，你之前写过一篇关于“AI工具付费转化率”的笔记，过了两个月你又写了一条新的用户付费调研记录，Mem会自动把之前那篇笔记给你推到当前页面的侧边栏，告诉你“你之前还写过相关的内容，要不要参考一下？”。很多时候你自己都忘了之前写过相关的东西，但是AI帮你记着，相当于你所有的思考都不会浪费，会自动串成一张网。

Kevin自己说过，这个功能刚上线的时候，有个用户给他反馈，说自己写创业方案的时候，Mem给他推了一条三年前随手记的灵感，那个灵感他自己早就忘了，但是刚好能解决他现在卡在的问题，当时就觉得“这个工具太懂我了”。

2. 智能搜索：用自然语言就能找到你想要的内容

传统笔记的搜索都是关键词匹配，你得准确记得当时笔记里用过什么词，才能搜得到，要是你记的是“上个月和张总聊的关于供应链的事”，搜“供应链”可能能搜到，但是搜“我上个月和客户聊的供货的事”就搜不到了。

Mem的搜索不是关键词匹配，是语义搜索，你用自然语言说你要找什么就行，比如你搜“去年我写的关于用户增长的几个方案”，或者“上周开会提到的那个竞品的价格策略”，AI能理解你要找的是什么，就算你说的关键词和笔记里的不完全一样，也能给你找出来。

甚至你可以直接问AI问题，比如“我们之前调研的用户最在意的三个付费点是什么？”，AI会把你所有相关笔记里的信息汇总起来，直接给你答案，不用你自己一条条去翻。

3. 彻底取消文件夹：不用再为怎么分类费脑子

Mem做了一个很大胆的设计：完全取消了文件夹和手动标签功能。你存任何内容都不用想“我该把它放到哪”，写完直接存就行，AI会帮你做分类和关联。

这个设计刚出来的时候很多人质疑，说大家已经习惯了用文件夹分类，没有文件夹不乱吗？但是Kevin的逻辑是：给笔记分类本来就是反人性的，你存笔记的时候本来就是想到什么写什么，为什么还要额外花精力去思考分类？AI能做的事，就不该让用户来做。

实际用下来用户的接受度反而很高：很多人之前就是因为嫌分类麻烦，很多笔记都懒得存，现在不用分类了，想到什么就记什么，反而存的内容更多了，也不用担心分类错了找不到，反正AI能帮你关联上。

4. 团队协作功能：把个人的智能扩展到团队的共享知识库

在个人用户的需求跑通之后，Mem很快就上线了团队版功能，核心逻辑和个人版是一样的：团队所有人的笔记、文档、会议记录都存在同一个共享的知识库里，AI会自动把所有相关的内容关联起来。

比如市场部写了一篇用户调研，产品部在写产品需求的时候，Mem会自动把这篇调研推给产品经理，不用市场部特意去同步；新员工入职，不用再翻一堆历史文档，只要搜相关的问题，AI就能把所有相关的历史资料都整理好给他，能大大降低团队的信息同步成本。

这个功能上线之后，很多创业团队和中小公司都成了Mem的付费用户，因为对小团队来说，本来就没有精力去专门维护知识库，Mem相当于自动帮他们搭了一个会自己生长的智能知识库。

关于产品的核心逻辑，Kevin在采访里说过一句很到位的话，我特别认同：

笔记应该越用越聪明。你用的时间越长，存的内容越多，它就越懂你，而不是存的越多越乱，找起来越麻烦。

【踩坑与教训】

当然，Mem的发展也不是一帆风顺的，从一个人的项目到30人的团队，中间也踩过不少坑，有几个教训特别值得我们参考：

1. 早期不要为了满足少数用户的需求，加太多冗余功能

刚上线的时候，有很多早期用户给他们提需求，说“你们能不能加个markdown格式支持”“能不能加个待办清单功能”“能不能和我用的其他二十几个工具同步”。当时团队只有几个人，差点就顺着用户的需求去加功能了，还好Kevin及时踩了刹车。

他当时跟团队说：我们的核心价值是AI驱动的智能关联，不是做一个全能的笔记工具。如果我们加了一堆其他工具都有的功能，那我们和别的笔记产品有什么区别？用户为什么要选我们？

所以他们早期很长时间都只专注打磨AI关联和搜索这两个核心功能，其他的功能能不加就不加，直到核心功能打磨得足够成熟了，才慢慢加其他的辅助功能。现在回头看，要是当时他们贪多去做全能工具，肯定不可能在红海里跑出来。

2. AI功能的准确率要慢慢磨，不能急着上线

最早的自动关联功能刚上线的时候，准确率其实只有60%左右，经常给用户推一些完全不相关的内容，当时有很多用户吐槽“这个AI是不是傻，我写个吃饭的笔记，你给我推工作内容干嘛？”。

当时团队本来想先上线再说，后面慢慢迭代，但是Kevin觉得，AI功能的第一印象特别重要，要是用户第一次用觉得推的内容不准，可能就不会再用了。所以他们又花了三个多月的时间打磨模型，用早期用户的匿名数据做训练，把准确率提到了90%以上，才正式大范围推广这个功能，后面用户的接受度就特别高了。

3. 团队扩张不要太快，要和产品节奏匹配

第一次拿到融资的时候，团队才5个人，当时投资人建议他们赶紧扩招，半年内涨到50人，快速做功能抢市场。但是Kevin没同意，他觉得笔记工具是个需要慢工出细活的产品，团队扩张太快，反而会让产品节奏乱掉。

他们一直保持着小团队的节奏，直到现在也才30人，每个人都是对效率工具和AI有很深理解的人，没有盲目扩招。他后来在采访里说，要是当时真的招了几十人，大家各有各的想法，产品肯定做不成现在这样的极简风格，反而会变得臃肿不堪。

【给创业者的启发】

这个案例我看完之后，其实有特别多的感触，尤其是对现在想做一人公司、想靠AI创业的朋友，有几个特别实在的启发：

1. 再红海的赛道，只要你能找准一个细分痛点用AI重做一遍，就有机会

很多人都说笔记工具已经是红海了，国内外的产品加起来没有一百也有八十，巨头都在做，新人根本没机会。但是Mem就是从“手动整理麻烦”这个大家都习以为常的痛点切入，用AI把这个痛点彻底解决了，照样跑出来了，还拿到了数亿美元的估值。

现在很多赛道看起来都很卷，但是其实大部分产品的逻辑还是十几年前的，只要你能用AI把其中一个用户的痛点解决得足够好，就完全有机会突围，不用怕赛道红不红。

2. 一人创业完全可以从自己的痛点出发，不用一开始就想做平台

Kevin最开始做Mem的时候，就是为了解决自己找笔记麻烦的痛点，根本没想过要做一个估值几亿的公司，也没想过要服务几百万用户。先做一个自己能用的产品，再给身边的朋友用，慢慢迭代，反而比一开始就想做个大平台要靠谱得多。

现在很多人创业，一上来就想做生态、做平台，其实完全没必要，你自己就是第一个用户，解决自己的痛点，解决和你一样的人的痛点，就足够支撑你把公司做起来了。

3. 产品的核心竞争力不在功能多，而在你能不能把一个核心价值做到极致

Mem的功能其实比很多笔记工具都少，没有花里胡哨的格式，没有各种插件，甚至连文件夹都没有。但是它把“AI关联内容”这一个点做到了极致，用户只要用了这个功能，就再也回不去其他工具了，这就是核心竞争力。

很多创业者做产品，总怕功能少了用户不买，拼命加功能，最后每个功能都做得一般，用户记不住你有什么好的。反而把一个点做到别人赶不上的程度，才是最容易突围的。

4. 早期不用太着急商业化，把用户价值做足了，商业化是水到渠成的事

Mem现在还是免费增长阶段，营收还没公开，但是人家已经拿到了数亿美元的估值，根本不着急赚钱。因为对工具产品来说，用户的使用习惯和粘性是最值钱的，用户真的离不开你的产品了，不管是收订阅费还是做团队版，都很容易赚到钱。

很多人做产品刚上线就想着怎么变现，用户用都还没用明白就弹出一堆付费提示，反而把用户都吓跑了。先把产品的价值做足，让用户觉得“这个产品帮我省了这么多时间，花点钱太值了”，商业化根本不是问题。

【写在最后】

我看完Mem的案例的时候，最大的感受是，现在AI给了创业者特别多的新机会，很多我们习以为常的产品，其实都值得用AI再重做一遍。不是说要做多么复杂的大模型，而是像Mem一样，用AI解决一个具体的、用户已经疼了很久的小痛点，就足够了。

尤其是一人创业的朋友，不用总想着要做多么大的项目，就从自己的日常工作生活里找痛点，比如你是不是觉得某个工具用起来特别麻烦？是不是有个重复的工作每天都要花很多时间？用AI把这个痛点解决掉，做一个小而美的产品，说不定就能跑通一条属于自己的创业路。

就像Kevin说的，笔记应该越用越聪明，其实创业也是一样，你做的产品应该越用越能帮用户解决问题，而不是越做越复杂，越用越麻烦。找准那个最痛的点，扎进去做，就算是再拥挤的赛道，也能找到属于你的位置。