No atual mundo da IA, onde a frequência de atualização determina a vida ou a morte, a distribuição não é mais apenas uma parte da estratégia de crescimento, mas sim a variável central para o sucesso ou fracasso do produto. A frequência de atualização de modelos básicos e ferramentas subjacentes é quase semanal, e a janela de iteração do produto foi comprimida ao máximo, resultando em uma atenção do usuário altamente fragmentada. Neste ambiente, o "fosso" no sentido tradicional está desaparecendo, e a velocidade e a energia estão assumindo o lugar dele - quem conseguir ocupar a mente dos usuários primeiro, conseguirá se destacar em um mercado saturado.
O novo episódio da a16z foca nessa profunda mudança que está reformulando o cenário de startups de IA. O convidado é Anton Osika, cofundador da Lovable - um operador que rapidamente se tornou famoso na área de produtos de IA no exterior e distribuição social. A Lovable, sob sua liderança, alcançou uma receita anual de milhões de dólares em apenas dois meses após o lançamento, não porque seu modelo tenha alguma quebra mágica, mas porque ele compreendeu profundamente o poder de "fazer uma primeira impressão impactante". No campo da IA, mesmo que você tenha uma tecnologia forte, se não conseguir mostrar e fazer com que os usuários entendam suas vantagens de produto de uma maneira que tenha impacto e gere tópicos, você pode ser rapidamente submerso por concorrentes que são mais habilidosos em distribuição.
Osika apontou que as regras do jogo para startups de IA mudaram essencialmente. No passado, os empreendedores podiam passar meses aprimorando o produto, otimizando a experiência do usuário e, em seguida, buscar estratégias de distribuição; mas agora, se um produto não gerar difusão social nas primeiras 48 horas, é muito provável que seja condenado a uma "morte invisível" desde o início. O desafio enfrentado pelas startups de IA hoje não é "conseguirei fazê-lo?", mas sim "conseguirei criar um impacto rapidamente e continuar a subir?" As diferenças tecnológicas tornaram-se cada vez mais fracas sob a tendência de homogeneização dos grandes modelos, e a eficiência de distribuição, a explosão de tópicos e o engajamento emocional dos usuários são os fatores-chave que determinam quão longe um produto pode chegar.
O programa também irá explorar mais a fundo um novo paradigma que Anton defende: construir de forma pública, realizar demonstrações ao vivo e iniciar desafios sociais para rapidamente criar narrativas de marca e um senso de envolvimento do usuário; através da intervenção precoce de influenciadores do setor, estabelecer a reputação do produto e a cultura nativa; por meio da colaboração com outras ferramentas de IA para formar um "Starter Pack" colaborativo, alcançando uma distribuição de baixo custo e alta qualidade. O ponto em comum dessas práticas é que elas não dependem de grandes orçamentos de marketing, nem precisam confiar excessivamente em recursos de canal, mas, sob as regras das redes sociais, maximizam o efeito de disseminação de cada iteração do produto.
Neste ciclo de IA em que "se você não distribui, é como se não tivesse feito nada", a abordagem representada por Anton Osika e Lovable pode ser o caminho crucial para as empresas de IA atravessarem as nuvens e criarem uma defesa de potencial. A verdadeira defesa não é mais uma barreira tecnológica que outros não conseguem imitar, mas sim a velocidade e a diferença estrutural de entendimento que os outros não conseguem acompanhar.
Levantar-se cedo para distribuir é crucial
No campo da IA de consumo, como construir uma barreira de proteção? Lamento dizer que atualmente não existe nenhuma barreira de proteção. As mudanças nesta indústria são realmente rápidas - os modelos fundamentais e a infraestrutura subjacente mudam quase todos os meses, novas atualizações são lançadas quase todas as semanas! Nesse ambiente dinâmico, é praticamente impossível construir produtos de forma lenta e organizada como na era da internet móvel. Neste momento, o mais crítico é a velocidade: quão rápido você pode lançar produtos, quão rápido pode atrair a atenção dos usuários, quão rápido pode conquistar a mente dos usuários.
Todas as startups desejam que seus produtos façam sucesso. Mas hoje isso é mais difícil do que nunca: o número de produtos de IA lançados é enorme, a velocidade de atualização e iteração é extremamente rápida, os algoritmos sociais são imprevisíveis, e, além disso, os modelos subjacentes tendem a se homogeneizar, tornando cada vez mais difícil alcançar um crescimento explosivo.
As estratégias tradicionais de distribuição e os meios de crescimento (mesmo para ferramentas de produtividade ou produtos úteis voltados para consumidores profissionais) já não são tão eficazes. Para ser direto, nas palavras do meu colega Andrew Chen: agora todos os canais de marketing estão com dificuldades. A aquisição paga de novos usuários e SEO podem ainda trazer um crescimento temporário de usuários, mas no AI de consumo, é difícil que proporcionem uma retenção contínua de usuários. Você precisa quebrar as normas.
Para explicar ao fundador a dinâmica atual da indústria, usei uma metáfora um pouco "estranha": fundar uma empresa de IA agora é como lançar um pombo para o céu e depois rezar para que ele consiga voar.
Hoje, um grande número de startups de IA está voando em bandos como pombos, esforçando-se para acelerar e tentar subir, para não esgotar sua energia e cair do céu. Essas empresas são "lançadas" uma após a outra no ar, frequentemente construindo produtos semelhantes, às vezes até usando o mesmo modelo subjacente. Algumas pombas caem logo após decolar; outras conseguem atingir uma certa altura, mas ficam estagnadas, diminuindo a velocidade e, eventualmente, exaustas, podendo optar por um pouso suave (como serem adquiridas ou mudarem de forma discreta). Mas uma minoria delas dispara para as nuvens, rompendo a camada de nuvens, subindo continuamente e deixando outras pombas para trás.
Eles tornaram-se parte da percepção mainstream, ocupando o espaço mental dos usuários.
No entanto, mesmo que já tenhas voado até às nuvens, na indústria da IA, ainda tens de trabalhar constantemente e esforçar-te para bater asas. Se conseguires lançar novas capacidades, novas funcionalidades e novos modelos mais rapidamente, conseguirás distanciar-te do segundo mais rápido, do terceiro mais rápido, e até mesmo de todo o bando.
A verdadeira muralha é o potencial.
Então, o que tudo isso significa? A distribuição inicial é crucial. Claro, apenas a agitação gerada pela distribuição não mantém os usuários, desde que seu produto também consiga acompanhar. Quando você pode iterar rapidamente o produto, cada atualização é uma nova oportunidade de exibição e promoção. As empresas que entendem essa dinâmica e constroem produtos em torno dela, como Perplexity, Lovable, Replit e ElevenLabs, estão gradualmente se distanciando de outros concorrentes.
Então, como é que consegues fazer a tua "pomba" disparar verticalmente e continuar a subir? Spoiler: ainda não existe um manual de sucesso pronto, porque as regras do jogo nesta fase são: basear-se na novidade, na criatividade. No entanto, aqui estão algumas estratégias de distribuição eficazes que observámos recentemente, juntamente com análises de casos por trás delas:
Hackathon: Renascimento em forma de apresentação pública
No passado, o Hackathon era um evento de pequeno círculo voltado para desenvolvedores. Mas agora, parece mais um show público: amplamente disseminado através de transmissões ao vivo e redes sociais, seu objetivo é ampliar a influência da distribuição. Ao mesmo tempo, as ferramentas nativas de IA reduziram significativamente as barreiras de entrada. Esse tipo de evento oferece um palco com potencial para que novos projetos que suportam seu produto possam se destacar.
Por exemplo: A ElevenLabs realizou, no início deste ano, um hackathon global para mostrar o potencial da sua plataforma de voz AI. Os desenvolvedores foram convidados a construir vários projetos com base nela, desde robôs de interpretação de personagens até aplicações de áudio interativas. E durante uma demonstração chamada Gibberlink, aconteceu algo inesperado: uma voz AI de repente percebeu que estava conversando com outra AI.
Durante aquele intercâmbio não roteirizado, duas AIs dialogaram com um tom semelhante ao humano, gerando um fervoroso debate nas redes sociais. Isso não apenas demonstrou uma poderosa capacidade tecnológica, mas também se tornou um ponto de discussão com uma "peculiaridade cultural": a questão de saber se a IA possui consciência de si mesma e a autenticidade da simulação de voz. Este evento trouxe uma enorme visibilidade para a ElevenLabs.
Por exemplo: A Lovable recentemente organizou um duelo ao vivo, onde um designer experiente usou o Webflow e um “vibe coder” que utilizava o assistente de design AI da Lovable competiu para ver quem conseguia criar uma melhor landing page. A competição tinha um limite de tempo e foi transmitida ao vivo, aumentando significativamente a tensão. O foco deste espetáculo não era quem venceu no final, mas sim mostrar ao público que: a IA está tornando o design mais acessível, podendo até permitir que não profissionais superem designers experientes. Isso não só demonstra o cenário de aplicação real dos produtos da Lovable, mas também injetou material narrativo interessante nas plataformas sociais.
Experiência social, quanto mais "cruel" melhor
Com base na tendência acima mencionada, algumas empresas foram ainda mais longe. A Bolt anunciou recentemente que irá desafiar o recorde mundial do Guinness, realizando o maior hackathon de sempre, com um público-alvo que inclui até mesmo não desenvolvedores, com um prêmio total de até 1.000.000 dólares.
Semelhante a isso, também houve uma série de desafios sociais lançados pela Genspark na primavera deste ano, incentivando os usuários a tentar derrotar seu super assistente de IA. Os participantes foram convidados a fazer perguntas complexas ou estranhas à IA, tentando revelar suas limitações. Os casos de falha mais criativos ou profundos podem dividir um prêmio de $10,000. Este tipo de atividade tem um custo baixo, mas pode gerar uma grande quantidade de tópicos e interação dos usuários.
Vejamos outro exemplo: na China, um dos principais fundos de capital de risco organizou um experimento de três dias no estilo de "O Show de Truman": trancando desenvolvedores em uma sala e fornecendo-lhes um computador, apenas podendo usar ferramentas de IA generativa, com o objetivo de ganhar o máximo de dinheiro possível. Essa abordagem de reality show é claramente performática, mas esse é o ponto principal. O experimento não apenas recebeu cobertura da mídia, mas também gerou amplas discussões nas plataformas sociais.
AI "Pacote para Iniciantes" e abordagem de Aliança
Os usuários de hoje muitas vezes precisam juntar várias ferramentas de IA: gerar, editar, otimizar, output. A troca entre várias ferramentas pode ser cansativa. Em um ecossistema tão fragmentado, a colaboração é a força.
Estamos a ver cada vez mais empresas de topo em IA a unir-se para lançar publicações conjuntas ou pacotes de integração de funcionalidades, de forma a disseminar produtos em formato combinado e a direcionar o tráfego umas para as outras. Estes pacotes para iniciantes virais demonstram o potencial da colaboração entre ferramentas.
Por exemplo: Captions, em parceria com Runway, ElevenLabs e Hedra, criou uma pilha completa de geração de vídeo, desde a geração de texto até a dublagem, formando um fluxo de produção de vídeo AI tudo-em-um; a Bolt lançou um kit de ferramentas para construtores cuidadosamente elaborado, que inclui infraestrutura de AI e ferramentas de criação como Entri, Sentry, Pica e Algorand; a Black Forest Labs, ao lançar seu novo modelo Kontext, colaborou com parceiros como Fal, Leonardo AI, Freepik e Krea.
Estes Starter Packs não são apenas uma estratégia de marketing, mas também possuem um verdadeiro valor de integração funcional, mostrando aos usuários: da ideia à produção, não é mais necessário juntar várias partes, este conjunto resolve tudo.
Além disso, eles também formaram um efeito de endosse social: cada parceiro aumentou a credibilidade e a influência da marca uns dos outros.
Unir influenciadores do setor e construir uma barreira de proteção
Outra estratégia para construir uma barreira defensiva é fazer com que criadores, desenvolvedores e designers nativos de IA falem por você. O que se diz aqui não é sobre influenciadores ou embaixadores de marca no sentido tradicional. O marketing de influenciadores tradicional está a tornar-se cada vez menos eficaz: alto investimento, baixo retorno, o tráfego chega rapidamente, mas também desaparece rapidamente, e a taxa de conversão é baixa.
Em comparação, as verdadeiras empresas líderes em IA começaram a abrir o acesso antecipado a usuários nativos influentes em nichos, que podem não ter milhões de seguidores, mas têm uma alta autoridade em comunidades específicas, fóruns (como Reddit, Discord) e na comunidade criativa da internet, podendo realmente influenciar a reputação e a taxa de adoção das ferramentas.
Por exemplo: Nick St. Pierre é o "evangelista natural" da Midjourney, cujas obras geradas por imagens se tornaram amplamente conhecidas; a Luma AI também adotou uma estratégia semelhante, abrindo acesso antecipado a um pequeno grupo de criadores nativos de IA; antes do lançamento do Veo 3, o cineasta Min Choi e PJ Ace testaram o modelo e criaram conteúdo, gerando grande atenção.
PJ Ace afirmou no Twitter: "Eu costumava gastar 500 mil dólares para filmar um anúncio de medicamento, agora só usei o limite de crédito de 500 dólares no Veo 3 e levei um dia inteiro para resolver isso." "Agora quem ainda pode pagar 500 mil por um anúncio?"
Este tipo de conteúdo não é apenas uma demonstração de produto, mas uma recomendação real convincente, que reforça a percepção do usuário através da perspectiva de "insiders".
Ataque direto: usar "publicar vídeo" como estratégia de distribuição
Você pode ter ouvido a frase: "show, don’t tell", mas na era da IA, ela se transformou em "show, don't pitch". As relações públicas tradicionais são muito lentas e rígidas para o ritmo acelerado da IA de hoje; em contrapartida, vemos muitas pequenas equipes desconhecidas que, apenas com uma apresentação de produto impressionante e uma intuição para a narrativa, conseguem alcançar um efeito extraordinário.
Como disse Kevin Kwok: "Desde quando todos os lançamentos de novos produtos têm de ser filmados? Esta mudança de tendência aconteceu muito rapidamente."
Por exemplo: quando a startup chinesa Manus lançou seu assistente de IA genérica, não realizou uma conferência de imprensa ou lançou anúncios, mas sim carregou diretamente um vídeo de demonstração de 4 minutos no X e no YouTube. O vídeo mostrou as poderosas funcionalidades do produto, gerando ampla atenção, com mais de 500.000 visualizações.
Por trás dessa mudança, há uma transformação subjacente: cada vez mais startups estão nomeando um responsável pelo crescimento que entende de tecnologia, podendo até ser chamado de Chief Flapping Officer: não apenas responsável pelas estratégias de crescimento operacional, mas também se envolvendo pessoalmente na criação de demos interativas interessantes e até estranhas, buscando um impacto viral.
Por exemplo, Luke Harries da ElevenLabs é um representante típico. Ele não apenas planeja campanhas de marketing, mas também trabalha ativamente em projetos, como a construção de um demo de servidor MCP para o WhatsApp; esse tipo de projeto peculiar muitas vezes se torna inesperadamente popular.
Outro personagem semelhante é Ben Lang. Ele foi responsável por criar alguns demos interessantes, apresentações de nicho e experiências de design no Notion desde o início, e, antes do produto se tornar popular, já estava moldando silenciosamente a cultura da comunidade e a identidade da marca do Notion. Agora, ele desempenha um papel semelhante na Cursor, construindo projetos publicamente e transformando cada lançamento de produto em uma história e conteúdo compartilháveis.
Construir em Público
Antigamente, os dados de crescimento eram um segredo que as empresas revelavam cautelosamente apenas aos investidores. Hoje em dia, cada vez mais empresas de IA optam por tornar público o que estão a construir: compartilham o progresso dos produtos, os dados dos usuários, os marcos de receita e até mesmo os experimentos falhados.
Por exemplo, um tweet publicado pela Genspark em plataformas sociais: "3600 mil dólares de receita anual (ARR) em 45 dias?! Isso mesmo, nossa pequena equipe de apenas 20 pessoas pode ser a startup de crescimento mais rápido da história. Sem marketing sofisticado, sem publicidade, tudo graças ao boca a boca dos usuários." Eles também acompanharam uma lista de produtos recentemente lançados: Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent, etc.
Outras como Lovable, Bolt e Krea também adotaram abordagens semelhantes. Eles atualizam regularmente nas plataformas sociais, desde o crescimento da receita, DAU (número de usuários ativos diários), até reflexões sobre falhas experimentais, fazendo com que os usuários sintam que são parte do processo de construção, e não meros espectadores ou turistas de IA. O fundador da Lovable, Anton Osika, twittou em janeiro de 2025: "Lovable alcançou hoje a meta de $10 milhões de receita anual - apenas dois meses após o lançamento. O crescimento continua acelerando." e acompanhou com uma interpretação das vantagens do produto em relação aos concorrentes (desdobrando em forma de thread).
Esta transparência pública trouxe também um efeito de concorrência implícita: quando os produtos de uma empresa se destacam, e o número de usuários ou a receita são expostos, isso estimula as startups do mesmo setor a se moverem, em vez de apenas apresentarem demos, gráficos de crescimento ou feedbacks de usuários. Esta atmosfera de "você expõe dados, nós também seguimos" acaba por impulsionar a eficiência de disseminação e a acumulação de potencial em todo o ecossistema.
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O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
a16z últimas percepções: se um produto de IA não explode na Web social nas primeiras 48 horas, é como declarar a morte.
Fonte: Andreessen Horowitz
Compilado por: Xinyi Fan, Z Finance
No atual mundo da IA, onde a frequência de atualização determina a vida ou a morte, a distribuição não é mais apenas uma parte da estratégia de crescimento, mas sim a variável central para o sucesso ou fracasso do produto. A frequência de atualização de modelos básicos e ferramentas subjacentes é quase semanal, e a janela de iteração do produto foi comprimida ao máximo, resultando em uma atenção do usuário altamente fragmentada. Neste ambiente, o "fosso" no sentido tradicional está desaparecendo, e a velocidade e a energia estão assumindo o lugar dele - quem conseguir ocupar a mente dos usuários primeiro, conseguirá se destacar em um mercado saturado.
O novo episódio da a16z foca nessa profunda mudança que está reformulando o cenário de startups de IA. O convidado é Anton Osika, cofundador da Lovable - um operador que rapidamente se tornou famoso na área de produtos de IA no exterior e distribuição social. A Lovable, sob sua liderança, alcançou uma receita anual de milhões de dólares em apenas dois meses após o lançamento, não porque seu modelo tenha alguma quebra mágica, mas porque ele compreendeu profundamente o poder de "fazer uma primeira impressão impactante". No campo da IA, mesmo que você tenha uma tecnologia forte, se não conseguir mostrar e fazer com que os usuários entendam suas vantagens de produto de uma maneira que tenha impacto e gere tópicos, você pode ser rapidamente submerso por concorrentes que são mais habilidosos em distribuição.
Osika apontou que as regras do jogo para startups de IA mudaram essencialmente. No passado, os empreendedores podiam passar meses aprimorando o produto, otimizando a experiência do usuário e, em seguida, buscar estratégias de distribuição; mas agora, se um produto não gerar difusão social nas primeiras 48 horas, é muito provável que seja condenado a uma "morte invisível" desde o início. O desafio enfrentado pelas startups de IA hoje não é "conseguirei fazê-lo?", mas sim "conseguirei criar um impacto rapidamente e continuar a subir?" As diferenças tecnológicas tornaram-se cada vez mais fracas sob a tendência de homogeneização dos grandes modelos, e a eficiência de distribuição, a explosão de tópicos e o engajamento emocional dos usuários são os fatores-chave que determinam quão longe um produto pode chegar.
O programa também irá explorar mais a fundo um novo paradigma que Anton defende: construir de forma pública, realizar demonstrações ao vivo e iniciar desafios sociais para rapidamente criar narrativas de marca e um senso de envolvimento do usuário; através da intervenção precoce de influenciadores do setor, estabelecer a reputação do produto e a cultura nativa; por meio da colaboração com outras ferramentas de IA para formar um "Starter Pack" colaborativo, alcançando uma distribuição de baixo custo e alta qualidade. O ponto em comum dessas práticas é que elas não dependem de grandes orçamentos de marketing, nem precisam confiar excessivamente em recursos de canal, mas, sob as regras das redes sociais, maximizam o efeito de disseminação de cada iteração do produto.
Neste ciclo de IA em que "se você não distribui, é como se não tivesse feito nada", a abordagem representada por Anton Osika e Lovable pode ser o caminho crucial para as empresas de IA atravessarem as nuvens e criarem uma defesa de potencial. A verdadeira defesa não é mais uma barreira tecnológica que outros não conseguem imitar, mas sim a velocidade e a diferença estrutural de entendimento que os outros não conseguem acompanhar.
Levantar-se cedo para distribuir é crucial
No campo da IA de consumo, como construir uma barreira de proteção? Lamento dizer que atualmente não existe nenhuma barreira de proteção. As mudanças nesta indústria são realmente rápidas - os modelos fundamentais e a infraestrutura subjacente mudam quase todos os meses, novas atualizações são lançadas quase todas as semanas! Nesse ambiente dinâmico, é praticamente impossível construir produtos de forma lenta e organizada como na era da internet móvel. Neste momento, o mais crítico é a velocidade: quão rápido você pode lançar produtos, quão rápido pode atrair a atenção dos usuários, quão rápido pode conquistar a mente dos usuários.
Todas as startups desejam que seus produtos façam sucesso. Mas hoje isso é mais difícil do que nunca: o número de produtos de IA lançados é enorme, a velocidade de atualização e iteração é extremamente rápida, os algoritmos sociais são imprevisíveis, e, além disso, os modelos subjacentes tendem a se homogeneizar, tornando cada vez mais difícil alcançar um crescimento explosivo.
As estratégias tradicionais de distribuição e os meios de crescimento (mesmo para ferramentas de produtividade ou produtos úteis voltados para consumidores profissionais) já não são tão eficazes. Para ser direto, nas palavras do meu colega Andrew Chen: agora todos os canais de marketing estão com dificuldades. A aquisição paga de novos usuários e SEO podem ainda trazer um crescimento temporário de usuários, mas no AI de consumo, é difícil que proporcionem uma retenção contínua de usuários. Você precisa quebrar as normas.
Para explicar ao fundador a dinâmica atual da indústria, usei uma metáfora um pouco "estranha": fundar uma empresa de IA agora é como lançar um pombo para o céu e depois rezar para que ele consiga voar.
Hoje, um grande número de startups de IA está voando em bandos como pombos, esforçando-se para acelerar e tentar subir, para não esgotar sua energia e cair do céu. Essas empresas são "lançadas" uma após a outra no ar, frequentemente construindo produtos semelhantes, às vezes até usando o mesmo modelo subjacente. Algumas pombas caem logo após decolar; outras conseguem atingir uma certa altura, mas ficam estagnadas, diminuindo a velocidade e, eventualmente, exaustas, podendo optar por um pouso suave (como serem adquiridas ou mudarem de forma discreta). Mas uma minoria delas dispara para as nuvens, rompendo a camada de nuvens, subindo continuamente e deixando outras pombas para trás.
Eles tornaram-se parte da percepção mainstream, ocupando o espaço mental dos usuários.
No entanto, mesmo que já tenhas voado até às nuvens, na indústria da IA, ainda tens de trabalhar constantemente e esforçar-te para bater asas. Se conseguires lançar novas capacidades, novas funcionalidades e novos modelos mais rapidamente, conseguirás distanciar-te do segundo mais rápido, do terceiro mais rápido, e até mesmo de todo o bando.
A verdadeira muralha é o potencial.
Então, o que tudo isso significa? A distribuição inicial é crucial. Claro, apenas a agitação gerada pela distribuição não mantém os usuários, desde que seu produto também consiga acompanhar. Quando você pode iterar rapidamente o produto, cada atualização é uma nova oportunidade de exibição e promoção. As empresas que entendem essa dinâmica e constroem produtos em torno dela, como Perplexity, Lovable, Replit e ElevenLabs, estão gradualmente se distanciando de outros concorrentes.
Então, como é que consegues fazer a tua "pomba" disparar verticalmente e continuar a subir? Spoiler: ainda não existe um manual de sucesso pronto, porque as regras do jogo nesta fase são: basear-se na novidade, na criatividade. No entanto, aqui estão algumas estratégias de distribuição eficazes que observámos recentemente, juntamente com análises de casos por trás delas:
Hackathon: Renascimento em forma de apresentação pública
No passado, o Hackathon era um evento de pequeno círculo voltado para desenvolvedores. Mas agora, parece mais um show público: amplamente disseminado através de transmissões ao vivo e redes sociais, seu objetivo é ampliar a influência da distribuição. Ao mesmo tempo, as ferramentas nativas de IA reduziram significativamente as barreiras de entrada. Esse tipo de evento oferece um palco com potencial para que novos projetos que suportam seu produto possam se destacar.
Por exemplo: A ElevenLabs realizou, no início deste ano, um hackathon global para mostrar o potencial da sua plataforma de voz AI. Os desenvolvedores foram convidados a construir vários projetos com base nela, desde robôs de interpretação de personagens até aplicações de áudio interativas. E durante uma demonstração chamada Gibberlink, aconteceu algo inesperado: uma voz AI de repente percebeu que estava conversando com outra AI.
Durante aquele intercâmbio não roteirizado, duas AIs dialogaram com um tom semelhante ao humano, gerando um fervoroso debate nas redes sociais. Isso não apenas demonstrou uma poderosa capacidade tecnológica, mas também se tornou um ponto de discussão com uma "peculiaridade cultural": a questão de saber se a IA possui consciência de si mesma e a autenticidade da simulação de voz. Este evento trouxe uma enorme visibilidade para a ElevenLabs.
Por exemplo: A Lovable recentemente organizou um duelo ao vivo, onde um designer experiente usou o Webflow e um “vibe coder” que utilizava o assistente de design AI da Lovable competiu para ver quem conseguia criar uma melhor landing page. A competição tinha um limite de tempo e foi transmitida ao vivo, aumentando significativamente a tensão. O foco deste espetáculo não era quem venceu no final, mas sim mostrar ao público que: a IA está tornando o design mais acessível, podendo até permitir que não profissionais superem designers experientes. Isso não só demonstra o cenário de aplicação real dos produtos da Lovable, mas também injetou material narrativo interessante nas plataformas sociais.
Experiência social, quanto mais "cruel" melhor
Com base na tendência acima mencionada, algumas empresas foram ainda mais longe. A Bolt anunciou recentemente que irá desafiar o recorde mundial do Guinness, realizando o maior hackathon de sempre, com um público-alvo que inclui até mesmo não desenvolvedores, com um prêmio total de até 1.000.000 dólares.
Semelhante a isso, também houve uma série de desafios sociais lançados pela Genspark na primavera deste ano, incentivando os usuários a tentar derrotar seu super assistente de IA. Os participantes foram convidados a fazer perguntas complexas ou estranhas à IA, tentando revelar suas limitações. Os casos de falha mais criativos ou profundos podem dividir um prêmio de $10,000. Este tipo de atividade tem um custo baixo, mas pode gerar uma grande quantidade de tópicos e interação dos usuários.
Vejamos outro exemplo: na China, um dos principais fundos de capital de risco organizou um experimento de três dias no estilo de "O Show de Truman": trancando desenvolvedores em uma sala e fornecendo-lhes um computador, apenas podendo usar ferramentas de IA generativa, com o objetivo de ganhar o máximo de dinheiro possível. Essa abordagem de reality show é claramente performática, mas esse é o ponto principal. O experimento não apenas recebeu cobertura da mídia, mas também gerou amplas discussões nas plataformas sociais.
AI "Pacote para Iniciantes" e abordagem de Aliança
Os usuários de hoje muitas vezes precisam juntar várias ferramentas de IA: gerar, editar, otimizar, output. A troca entre várias ferramentas pode ser cansativa. Em um ecossistema tão fragmentado, a colaboração é a força.
Estamos a ver cada vez mais empresas de topo em IA a unir-se para lançar publicações conjuntas ou pacotes de integração de funcionalidades, de forma a disseminar produtos em formato combinado e a direcionar o tráfego umas para as outras. Estes pacotes para iniciantes virais demonstram o potencial da colaboração entre ferramentas.
Por exemplo: Captions, em parceria com Runway, ElevenLabs e Hedra, criou uma pilha completa de geração de vídeo, desde a geração de texto até a dublagem, formando um fluxo de produção de vídeo AI tudo-em-um; a Bolt lançou um kit de ferramentas para construtores cuidadosamente elaborado, que inclui infraestrutura de AI e ferramentas de criação como Entri, Sentry, Pica e Algorand; a Black Forest Labs, ao lançar seu novo modelo Kontext, colaborou com parceiros como Fal, Leonardo AI, Freepik e Krea.
Estes Starter Packs não são apenas uma estratégia de marketing, mas também possuem um verdadeiro valor de integração funcional, mostrando aos usuários: da ideia à produção, não é mais necessário juntar várias partes, este conjunto resolve tudo.
Além disso, eles também formaram um efeito de endosse social: cada parceiro aumentou a credibilidade e a influência da marca uns dos outros.
Unir influenciadores do setor e construir uma barreira de proteção
Outra estratégia para construir uma barreira defensiva é fazer com que criadores, desenvolvedores e designers nativos de IA falem por você. O que se diz aqui não é sobre influenciadores ou embaixadores de marca no sentido tradicional. O marketing de influenciadores tradicional está a tornar-se cada vez menos eficaz: alto investimento, baixo retorno, o tráfego chega rapidamente, mas também desaparece rapidamente, e a taxa de conversão é baixa.
Em comparação, as verdadeiras empresas líderes em IA começaram a abrir o acesso antecipado a usuários nativos influentes em nichos, que podem não ter milhões de seguidores, mas têm uma alta autoridade em comunidades específicas, fóruns (como Reddit, Discord) e na comunidade criativa da internet, podendo realmente influenciar a reputação e a taxa de adoção das ferramentas.
Por exemplo: Nick St. Pierre é o "evangelista natural" da Midjourney, cujas obras geradas por imagens se tornaram amplamente conhecidas; a Luma AI também adotou uma estratégia semelhante, abrindo acesso antecipado a um pequeno grupo de criadores nativos de IA; antes do lançamento do Veo 3, o cineasta Min Choi e PJ Ace testaram o modelo e criaram conteúdo, gerando grande atenção.
PJ Ace afirmou no Twitter: "Eu costumava gastar 500 mil dólares para filmar um anúncio de medicamento, agora só usei o limite de crédito de 500 dólares no Veo 3 e levei um dia inteiro para resolver isso." "Agora quem ainda pode pagar 500 mil por um anúncio?"
Este tipo de conteúdo não é apenas uma demonstração de produto, mas uma recomendação real convincente, que reforça a percepção do usuário através da perspectiva de "insiders".
Ataque direto: usar "publicar vídeo" como estratégia de distribuição
Você pode ter ouvido a frase: "show, don’t tell", mas na era da IA, ela se transformou em "show, don't pitch". As relações públicas tradicionais são muito lentas e rígidas para o ritmo acelerado da IA de hoje; em contrapartida, vemos muitas pequenas equipes desconhecidas que, apenas com uma apresentação de produto impressionante e uma intuição para a narrativa, conseguem alcançar um efeito extraordinário.
Como disse Kevin Kwok: "Desde quando todos os lançamentos de novos produtos têm de ser filmados? Esta mudança de tendência aconteceu muito rapidamente."
Por exemplo: quando a startup chinesa Manus lançou seu assistente de IA genérica, não realizou uma conferência de imprensa ou lançou anúncios, mas sim carregou diretamente um vídeo de demonstração de 4 minutos no X e no YouTube. O vídeo mostrou as poderosas funcionalidades do produto, gerando ampla atenção, com mais de 500.000 visualizações.
Por trás dessa mudança, há uma transformação subjacente: cada vez mais startups estão nomeando um responsável pelo crescimento que entende de tecnologia, podendo até ser chamado de Chief Flapping Officer: não apenas responsável pelas estratégias de crescimento operacional, mas também se envolvendo pessoalmente na criação de demos interativas interessantes e até estranhas, buscando um impacto viral.
Por exemplo, Luke Harries da ElevenLabs é um representante típico. Ele não apenas planeja campanhas de marketing, mas também trabalha ativamente em projetos, como a construção de um demo de servidor MCP para o WhatsApp; esse tipo de projeto peculiar muitas vezes se torna inesperadamente popular.
Outro personagem semelhante é Ben Lang. Ele foi responsável por criar alguns demos interessantes, apresentações de nicho e experiências de design no Notion desde o início, e, antes do produto se tornar popular, já estava moldando silenciosamente a cultura da comunidade e a identidade da marca do Notion. Agora, ele desempenha um papel semelhante na Cursor, construindo projetos publicamente e transformando cada lançamento de produto em uma história e conteúdo compartilháveis.
Construir em Público
Antigamente, os dados de crescimento eram um segredo que as empresas revelavam cautelosamente apenas aos investidores. Hoje em dia, cada vez mais empresas de IA optam por tornar público o que estão a construir: compartilham o progresso dos produtos, os dados dos usuários, os marcos de receita e até mesmo os experimentos falhados.
Por exemplo, um tweet publicado pela Genspark em plataformas sociais: "3600 mil dólares de receita anual (ARR) em 45 dias?! Isso mesmo, nossa pequena equipe de apenas 20 pessoas pode ser a startup de crescimento mais rápido da história. Sem marketing sofisticado, sem publicidade, tudo graças ao boca a boca dos usuários." Eles também acompanharam uma lista de produtos recentemente lançados: Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent, etc.
Outras como Lovable, Bolt e Krea também adotaram abordagens semelhantes. Eles atualizam regularmente nas plataformas sociais, desde o crescimento da receita, DAU (número de usuários ativos diários), até reflexões sobre falhas experimentais, fazendo com que os usuários sintam que são parte do processo de construção, e não meros espectadores ou turistas de IA. O fundador da Lovable, Anton Osika, twittou em janeiro de 2025: "Lovable alcançou hoje a meta de $10 milhões de receita anual - apenas dois meses após o lançamento. O crescimento continua acelerando." e acompanhou com uma interpretação das vantagens do produto em relação aos concorrentes (desdobrando em forma de thread).
Esta transparência pública trouxe também um efeito de concorrência implícita: quando os produtos de uma empresa se destacam, e o número de usuários ou a receita são expostos, isso estimula as startups do mesmo setor a se moverem, em vez de apenas apresentarem demos, gráficos de crescimento ou feedbacks de usuários. Esta atmosfera de "você expõe dados, nós também seguimos" acaba por impulsionar a eficiência de disseminação e a acumulação de potencial em todo o ecossistema.