文 ｜ 闌夕

上市以來第一次，知乎終於實現了單季盈利。

2024年Q4，知乎創造了8.6億人民幣的營收，其中有9710萬是淨利潤，實現了2023年底立了目標24年單季度盈利的目標。

投資人莊明浩在即刻發了一張財報截圖，說“知乎都盈利了，你還有什麼理由不支棱起來”。

這話雖有玩笑成分，但也並不誇張。

因爲知乎被困在盈利的死循環裏已經太久了：一邊是永遠抱怨平臺喫相難看的用戶畫像，一邊是無法容忍長期虧損的資本市場，知乎夾在中間，難免左右爲難。

商業化很難，是社區產品的共有問題，但很巧的是，同在去年，幾家主流社區的上市公司，都吹響了史上首次盈利的號角，只是路徑各有不同：

B站是在Q3盈利的，靠的是叔叔抓到了“三國：謀定天下”這個大爆款遊戲；

Reddit也是Q3迎來盈利，主要依賴授權大模型廠商拿社區內容去做訓練產生的增收；

相比之下，知乎既沒有遊戲業務，國內也不存在採買語料庫的規矩，能夠有所結餘，除了降本增效之外，最重要的還是抓到了AI這個歷史性機遇。

知乎開始賺錢，代表着守住專業價值這條護城河，苟進決賽圈，也是能喫雞的。 

某種程度上，以ChatBot爲主要形態的AI產品，實現了知乎的願景——“有問題，就會有答案”——然而卻是去中間商的交互模式，這一度讓知乎陷入了更深的質疑當中：

會不會被OTT化了？

面對AI的“白嫖”，有些平臺——尤其是UGC性質的社區——會選擇建起更高的牆，從而拒絕給AI打工，比如圖片社區Artstation和LOFTER都有過抵制AI的行動。

但知乎的選擇是，擁抱AI，並讓AI爲我所用。

周源在這次財報的電話會議上就直說了，ChatBot羣雄逐鹿，但從答案的索引源來看，知乎的內容佔到了絕對高的比例，這意味着知乎的內容本身才是真實的上游。

換句話說，AI的算法是個黑箱，但知乎是明牌的，廣告主把知乎的內容和口碑運營得當，就等於一次性佈局到了所有ChatBot的供給裏，這是屬於知乎華麗轉身的一扇機會窗口。

行業裏也一直都有GEO取代SEO的說法，所謂的GEO，指的是以生成式（Generative）搜索引擎爲目標的優化策略，從源頭影響AI吐出的內容。

以谷歌的AI Overview爲例，AI總結的內容通常已經佔到了搜索結果的整個首屏，取代了十個藍色超鏈接的古典展示形式。

這意味着傳統的長尾效應幾乎不復存在了，而在AI時代集中優質供給的趨勢下，知乎剛好能夠擺脫它在碎片化、娛樂化的環境裏承擔的受害者角色。

用周源的話來說：“AI要給最優質的用戶，最專業的頭部內容加槓桿，才能得到最好的答案。那麼，流量就會逐漸集中於最優質的內容。”

有點類似地緣政治的“河流理論”，自古以來，河流的上游國家天然就享有對下游國家的權力影響，無論是通過水壩調節水流，還是在貿易上佔到能源便宜，都證明了供給的稀缺性價值。

如果這些只是理論，那麼知乎在知乎直答這款產品上的進度，則走出了一條人機共生的新路。 

就在剛剛，我讓宇樹科技的創始人王興興給我講了一遍具身機器人的技術歷史，娓娓道來，深入淺出。

當然，王興興本人未必知道這件事情，是知乎直答的產品實現了這個任何人都可以@行業專家 爲己所用的超現實能力。

首先——也是最關鍵的——很多人都還在低估知乎用了十多年時間所構建出來的專家網絡價值。

光是王興興從2016年至今都還在知乎上活躍、DeepSeek官方選擇在知乎首發了V3/R1的推理系統概覽這些事實，也被廣泛忽視了。

知乎不僅是“學術後花園”，也是技術趨勢最前沿陣地，而這些專業內容的產出和積累，正是知乎在AI時代可以把人和信息的連接方式重做一遍的底氣。

市面上的大模型，是用知乎的內容作爲索引，知乎自己用大模型，是爲社區生態和AI供給之間搭上了雙向橋樑。

在新版知乎直答裏，所有來自AI的推理結果，都能準確直接的溯源到真實答主，並且可以@答主 進行追問，讓AI結合答主的創作歷史，去做新的知識輸出。

這是一個未曾想到的發展，雖然在ChatBot裏，大家已經見多了各種角色扮演的蘇格拉底或是愛因斯坦，但在社交場域裏，言出法隨的讓諸多行業大佬爲自己答疑解惑，就很獨特了。

而知乎直答的月活在半年裏突破千萬，對於產品開發而言，未嘗不是一種正反饋。

溯源到人的“爽感”，不僅是在用戶體驗上，它對AI產生幻覺的抑制力也變高了，這是一個長期困擾行業的痛點，嚴重的說，甚至會削弱新技術的可信任度，沒人喜歡一個知無不言卻胡說八道的“萬事通”。

更重要的是，知乎確定了新的內容供給模式與創作者之間牢不可破的紐帶，打消了答主關於“爲AI打工”的顧慮，社區也不是AI的單向“食管”，AI同樣要爲社區貢獻流量。

如果沒記錯的話，知乎自研的“知海圖AI”應該是國內首批拿到備案的大模型，知乎還在不斷升級和開放自己的模型能力，比如開源了自研的大模型推理框架“ZhiLight”。接入DeepSeek更是一次最佳實踐，充分發揮了推理效果（算法）和推理材料（內容）之間的雙向奔赴。

於是，專業模型、優質數據、應用場景爲知乎構成了新的能力三角，這也讓生產關係被重新定義，以及知乎替內容行業做出的根本性回答：

在AI分發一切的時代，能夠影響和利用AI的平臺，纔會不可替代。

早在兩千多年前，莊子就說“吾生也有涯，而知也無涯”，而在信息和技術共同爆炸的今天，知識的規模又比古人所能想象的極限大了無數倍，所以人類又發明了大模型來壓縮知識，如同一個總會回到起點的莫比烏斯環。

讓知識唾手可得的理想已經是過去時了，事實證明，在與“奶頭樂”的競爭上，知識沒有任何優勢可言，但新的技術改寫了同臺敘事，在大模型的吞吐裏，專業主義又會反過來吊打短視頻。

這就是Paul Graham所說的，未來世界將分成兩類人，會寫作的和不會寫作的。看起來AI讓每個人都能寫出一手流暢的文章了，但寫作本身其實是一場思考的成果，省掉了寫作過程，也就等同於放棄了思考過程：

“在工業化之前，大多數人的工作都能讓他們保持強壯。現在如果你想強壯，就要去健身。所以現在仍然有強壯的人，但只有那些選擇要變得強壯的人。”

盈利，是知乎熬出頭的第一步，接下來它還要慢慢解決，如何爲那些“選擇強壯的人”——只有10%的頭部專家——兌現變化之後的價值槓桿。

AI確實是歷史性的機會，但是，其實只有抓住了的機會，纔是真的機會。