在 AI 视频生成赛道竞争日益激烈的当下，Hedra 凭借爆火的“婴儿播客”迅速破圈，增长速度格外引人注目。据 TechCrunch 消息，Hedra 的 ARR 已突破 1000w 美元，公司分别于 2023 年和 2025 年拿下 1000w 美元的种子轮融资和 3200w 美元的 A 轮融资。2025 年 7 月，Web 端月访问量次数 220w（相较之前有一定下滑）。

Hedra Web 端 5-7 月访问量｜图源：Similarweb

创始人兼 CEO Michael Lingelbach（迈克尔·林格尔巴赫）最近做客创业播客 《Product Market Fit Show》，首次分享公司如何实现八位数 ARR。

垂直场景的工作流才有机会

Q：先跟大家介绍下 Hedra 在做什么，核心是什么？

A：Hedra 是一家生成媒体公司，同时做产品和研究。Hedra 有自研的多模态基础模型 Character-3，可以将图像、文字、音频、动作与情绪融合，生成逼真的虚拟角色视频。无论是 TikTok 的创作者，还是企业营销客户，Hedra 都能帮助创作者更高效地产出内容。我们目前在开发具备新功能的模型，也在重新设计 UX 和 UI。我认为模型能力提升后，产品体验也需要重构。

Hedra 于 2025 年 3 月发布多模态基础模型 Character-3｜图源：领英

Q：你们只使用自研模型吗？

A：我们现在开放了多模型选择。除了有自研的多模态基础模型，我们也整合了其他主流模型，让用户不必在多个订阅产品之间来回切换，可以同一工作流程里完成视频制作。坚持做自研模型的原因是，大语言模型（LLM）的接口已经很清晰，就是文本输入、文本输出；LLM 最常用的领域，就是搜索和代码生成。但视觉领域不同，它需要更多表达意图的方式。这意味着媒体生成的模型还远没到通用的阶段，反而需要在架构和交互上做更多创新。

Q：你当时为什么想创立 Hedra？

A：我当时在斯坦福读计算神经科学博士，ChatGPT 出来后我意识到，在学术界再复杂的研究方法，在真正的大规模应用面前都缺乏现实影响力。如果要做有影响力的突破，就得进入行业。我的家族做戏剧表演，我自己又是计算机视觉背景，加上身边很多同学在创业，比如 Cartesia 的 Karen、Pika 的 Demi。当时市场上，有的公司在做虚拟化身，也有的公司在做内容生成，但几乎没有人关注两者的交集。通用模型竞争激烈，专注于解决场景的垂类模型训练和产品才有机会。这正是当时市场的空白，也是潜在的热点机会。我注意到一些不起眼的 TikTok 频道迅速走红，同时也看到不少公司在做品牌宣传和内容测试时，不得不把同一个视频反复录制几十遍。这让我突然意识到，如果能从平台和模型的角度，搭建一个自动化完成这些流程的系统，有没有可能改变现状。那一刻至关重要，我的思路一下子清晰起来。 

Q：辍学后到正式创业之间的五个月你都在做什么？

A：主要是在招人和打磨原型。没钱的时候劝人加入非常难。很多人以为“从斯坦福退学创业”一切顺理成章，但事实远没那么简单。我不清楚风险投资和成长股权之间的关系，更别提怎么接触投资人。所以我先做了个合成 Avatar 和场景渲染的原型，然后同步尝试说服别人和我一起干。当时已经有一位联合创始人，我们尝试把一些拼装式的功能整合起来。

Q：当时的原型是什么？和现在的产品有什么差别？

A：最初产品原型是合成 Avatar 和场景渲染（即 AI 技术生成的虚拟人物再叠加一个虚拟的“场景”），本质上更像是用户拍摄一段视频，然后把视频转换成“某种替代”，而不是纯粹的生成。那时候是 2023 年，ChatGPT 已经发布、Sora 还没出来，随后我们就在种子轮融资里筹集到了 700w 美元。（经查证为 1000w 美元，信息来源：TechCrunch）

Q：这是一笔很大的资金，你是怎么拿到的？

A：当时的愿景和现在类似，只是成熟度要更低。我对用户画像并不清晰，只知道围绕生成模型打造视频工作流是未来方向。后来通过朋友的引荐，我们被几家基金看中。最终 Index、Abstract 和 a16z 都参与了融资。关键节点是我和 Cat Wu（Catherine Wu，24年8月加入Anthropic）建立了联系，她当时在 Index，现在是 Claude Code 的负责人之一。她很认可我们的方向，推动了投资落地，然后 Abstract 和 a16z 也参与了种子轮融资。

 Hedra 种子轮融资的信息｜图源：Hedra 官网

Q：你们当时更专注于模型还是产品？

A：我一开始花了很多精力在核心模型上。现在回想，我不建议大部分公司从零启动去研发一个模型，现在应用层机会太多了。但当时情况不一样，两年前的模型能力还不够。产品成功的真正关键是，你能否构建一个适用于特定场景的垂直工作流，来解决人们的特定痛点。现在通用助手的赛道很拥挤，但在各行业里还有很多未被满足的需求。

Q：你的意思是从市场价值的角度来看，基础模型并不是价值最高的部分？

A：对。比如你可以针对某个场景去优化模型、训练模型，并让它使用代理工具、做 UI 打磨，让用户可以直接使用模型在不同任务上的能力，而不是停留在抽象的底层技术上。OpenAI 其实也意识到了这一点，开始不断向垂直应用靠拢。对创业公司来说，必须在早期就加倍投入到产品中去解决人们的特定需求。作为创始人，你需要招到优秀的设计师和工程师，他们知道如何构建性能稳定且美观的产品。

上线首月就收获百万用户，Hedra 为什么还要大改版？

Q：你们是什么时候发布产品的？

A：我们在 2024 年 6 月推出了第一个版本（V1）。当时的 UI 更像一个头像生成器，功能相当局限。用户只能用模型生成头像类视频，而且我们只提供了一个固定的开放脚本，无法自由调整或组合。不过四个月后，我们发布了第二个版本（V2），重点转向打造一个“随时可用的工作流程”，也就是从单一功能升级为完整的工作流平台。最新的 UI 又进一步演化，借鉴了 Figma 的工作流逻辑，即多人实时协作、组件化设计，以及创作流程（指任务类型，如视频生成、图像编辑、音频处理等）与模型之间的灵活切换。这让用户不仅能用模型，还能像在 Figma 里一样自由搭建和组合自己的创作流程。

V1 阶段， Hedra 的 UI 设计较为单一，只能单独生成一段视频，无法组合多段视频内容｜图源：YouTube 博主 AI Quest

最新版本的 Hedra 让用户可以在一个可视化界面里自由拖拽、拼接组件，并且支持多人实时协作｜图源：Hedra

Q：上线第一个月你们有多少用户？他们的反馈是什么？

A：差不多一百万的用户。大家都很兴奋，因为终于可以在视频里加对话，用它讲故事。有些人说能用来自动化运营频道（批量化生产内容或自动发布以及优化），甚至拍电影。场景远超我们预期。宣传视频也帮了大忙，第一条就拿到几十万播放。不过当时大部分是免费用户。我没意识到这可能是个假信号，就急着加功能，结果忽略了最核心的高付费意愿人群。虽然五六个月后 ARR 就破百万美元，但我还是觉得我们没找到真正的产品逻辑。

Q：对用户来说，Hedra 的使用流程是不是很简单？

A：对，用户输入文本、音频或一张图，就能生成视频。Hedra 有语音克隆、图像生成和视频编辑工具，能把不同类型的内容整合到一个短视频里。目前 Hedra 的生成视频时长上限是 5 分钟。但我们的架构支持无限递归生成（AI 输出的内容再作为输入，然后 AI 再生成新的内容，整个过程可以循环往复），长视频也不是问题。

Q：你们最初决定要解决的用户需求是什么？

A：我们发现内容创作者和营销人员有很多共通需求，包括对话式场景、短视频表达、快速信息整合。所以我们切入点就是让他们能快速生成带对话的视频内容。这就是最初的 Hedra 产品。

Q：听起来就是为 TikTok 这样的短视频平台做内容？

A：是的。现在 TikTok 上，教程、测评、带货占了大部分内容，我们希望让创作者能一键生成视频，不必纠结该用哪家工具，直接在 Hedra 上搞定。我的计划就是打造一个让更多普通创作者也能轻松创作视频的平台，缩小创作者与消费者的数量差距。它能解决创作这类内容的大量认知成本（即创作视频时需要投入的时间、精力、技能学习成本），同时又能为公司沟通和营销提供清晰的用例。这就是 Hedra 产品背后的愿景，我认为它已经成功了。

Q：播客是你们的另一个重点，对吗？

A：对。典型案例就是 John Mahua，他做的“耶稣播客”和“婴儿播客”都爆红，单频道播放量上亿。现在还有人用 Hedra 做新闻播报或虚拟网红。

 John Mahua 做的婴儿播客｜图片来源：YouTube

先打磨产品再谈营销，Hedra 迭代后 ARR 破八位数

Q：推出第二版（V2）之前，你对产品本身不满意吗？还是在增长模式上也有问题？

A：都有。我做了大量用户访谈，还亲自管用户支持。发现缺点明显十分明显，模型覆盖不全，用户要的功能也欠缺。最后我意识到，我们必须做 V2，设计出一个能支撑下一个阶段的产品。

Q：你们当时是被需求推着走的吗？

A：虽然我们已经搭建了数据系统，但真正主导方向的还是用户需求。他们要什么，我们就去做什么。后来我才意识到，这样只是在堆功能，缺乏整体性。于是我们决定升级到 V2，去打造一个完整的工作流，而不是继续做零散的功能。

Q：那时你们的收入还在增长吗？还是陷入停滞了？

A：还在涨，但速度放慢了。因为我们暂停了新功能迭代，把精力押在 V2 上。这是个艰难选择，但我认为牺牲短期增长，换一个能支撑长期更快发展的产品，是值得的。

Q：那你当时确定的核心需求是什么？

A：用户真正需要的是一个“通用资产层”，能把图片、音频、视频都拉进来，串成完整工作流，不仅跑我们自己的模型，还能接第三方模型。它更像 Figma，开放、灵活，用户能在上面自己搭东西。这就是我对 V2 的愿景。为此我组建了一个顶级设计团队，做了彻底改版。但当时犯了个错，那就是我们边设计边开发。因为目标总在变，所以 MVP 定不下来，工程师很崩溃，这意味着做一半就要推翻重来。尤其我们还同时在训新模型，节奏被彻底打乱，整个过程非常混乱。

Q：你们在发布 V2 的时候具体做了什么？

A：那次发布比第一次更系统。我们请来了第一位产品营销负责人，她负责视频制作和跨团队协调，帮我解决了很多以前自己处理时会出错的环节。对我们来说，这次发版风险很高，毕竟我们已经很久没有对外发布新产品。虽然底层的核心功能没有变化，但这是一个从零开始搭建的全新平台，所以需要更完整的发布流程和市场准备。

Q：你提到在 V1 阶段时并不确定产品是否满足市场需求，现在回头看，你是什么时候第一次感觉真正满足了市场需求？

A：刚发布的前几天，数据很好，到了第一个月，留存率依旧不错，但我还是觉得可能只是新鲜感。进入第二个月，增长不仅持续，而且越来越稳，这让我开始相信产品确实解决了一个核心问题。那一刻我意识到，产品满足了市场需求。然后招聘、融资、团队建设都顺畅很多。大概在发布后的两三个月，我真正确认，我们已经找到了产品的市场需求。

Q：那营销策略呢？和第一次类似吗？

A：不太一样。我们没有像别人那样花钱找网红批量转发。我们的思路是先把产品做好，邀请用户提前试用，让他们自己创作内容。如果产品好，就自然会被传播。这种方式效果也很好。

Q：结果怎么样？毕竟第一次发布产品就拿到百万用户、五个月内破百万美元的 ARR。

A：第二次发布产品增长更快，很快就达到了八位数的 ARR。

Q：当你决定做 V2 时，团队和投资人都好协调吗？

A：投资人其实挺支持的。毕竟我们在资源有限的情况下做出了成果，还赶上了 Sora 刚推出的热度，市场对 Hedra 的兴趣很高。但过程并不顺利，我的一位联合创始人在那个阶段选择离开，去机器人领域寻求发展。

Q：那后来的 A 轮融资是怎么促成的？

A：我们和 a16z 的关系一直很好，A 轮其实很自然地发生了。当时我还不确定 V2 发布能否成功，但 a16z 看到产品的早期势头后，很快就和我聊继续合作的可能。严格来说，我没有去见很多投资人，而是直接和现有投资人达成了协议。a16z 的 GP Martin Casado 和 Justin Moore 也在基础设施方面给了很多支持，甚至早于 A 轮之前。所以，这轮融资更像是水到渠成。虽然当时我们的收入只增长了两倍，但一切发展顺利。 

团队规模以及给早期创始人的建议

Q：现在公司有多少人？

A：在刚拿到种子轮融资的时候，团队只有我、联合创始人和几位早期工程师。到本周，我们大概有 23 人。规模依然不算大，但我们一直刻意保持精简。不过随着业务扩张和新产品上线，我们也在思考如何升级组织架构。过去很多事情我都亲力亲为，但现在候选人太多、销售需求也越来越密集，我必须开始放手。因此，我们引入了人才主管、产品营销负责人、市场推广负责人，以及资深销售（AE）。从团队结构上看，这是公司从“种子轮阶段的小团队”成长为“接近A轮阶段的成熟公司”的自然过渡。

Q：最后一个问题，你会给早期创始人什么建议？

A：很多看起来很棒的想法，其实没人愿意付费。免费用户往往只是误导信号——他们不代表你的产品解决了核心痛点。关键是尽早理解你的价值主张，设立付费墙，专注解决少数用户最在意的问题，而且这些用户愿意为此支付高价。举例来说，用户每月至少愿意付20美元吗？就像 ChatGPT 的订阅一样。低价付费可能只是“觉得好玩”，而不是真正解决问题。找到那个核心痛点，你就能在留存率和使用率上取得突破，然后再逐步扩展。比如 Granola（一款专注提升会议效率的AI工具），它把复杂的录音、笔记、同意流程变成了一键式工作流程，解决了用户真实痛点，月订阅价格是 10 到 20 美元。作为创始人，你越快理解市场和用户需求，就越快能打造真正有价值的产品。现在AI工具很丰富，还有如此多的工程人才渴望获得成功，你只需要明确愿景，建立执行框架，就能高效推进。

编译播客：His Video AI app hit $10M+ ARR in Months—without a sales team. | Michael Lingelbach, Founder of Hedra

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