[曼琪] 欢迎收听晚点聊。 我是曼琪。 这个十一 AI 继续加速进化。 open i 发布了 sorry app google 的新视频模型也正在录上。 本期我们邀请了和多模态 AI 进展密切相关的一位 CEO 设计类 agent loverart 的创始人陈冕来做客观电疗。
[曼琪] chimman 是一位产品经理出身的创业者， 对 AI 应用的发展有强烈的乐观态度， 劳特的迭代和增长都很快。 五月开始内测， 七月正式全面开放。 打 bert 的用户到了什么规模量级？
[曼琪] 订阅收入到了什么规模量级？
[陈冕] 我们用户可能 DAU 现在在十五到二十万之间， 算全年预估收入的话， 我们应该已经超过三千万美金。
[曼琪] 陈敏说， 快是源于他的焦虑， 但现在也需要焦虑， 因为技术正在快速变化。
[陈冕] 你往往在觉得你短期可能有点高估他的时候， 过两天你又发现你低估了他。
[曼琪] 正因为行业变化特别快， 本期也分了两次来聊。 因为第一次我们刚好是约在了九月底。 sara 发布之前， 重点聊了陈敏过去三个多月在北甜美的经历，
[曼琪] 以及纳瓦 t 做全球化垂类 agent 的认知和实践。
[陈冕] AI 应用公司怎么做增长， 就是把未来会发生的东西提前描绘出来， 然后等他发生了。
[曼琪] 当时陈勉已经聊到了 to c 的机会，
[陈冕] 我觉得接下来一个很大的机会是 to c 啊， 你就想就在我们创作领域来讲， 就这么多人都用 AI 创作， 除了作品嘛， 那最终未来内容的消费是不是也会发生变化呢？
[曼琪] 我们采访结束后不久， open i 发布了 sorrow app 这不是社交吗？
[陈冕] 哦， 这是是那个时间， 你有一个阿 stagragrah m moment，
[曼琪] 下面我们正式进入节目吧。 第一部分是关于 sorry app 的讨论。 嗯， 我觉得也是特别巧， 因为我们这一次就是约的第一次聊的时间是九月二十八号，
[曼琪] 就是刚刚好。 在这个 sara app 发布之前的一天正好可以补充聊。 我觉得这个也印证了， 上次你说的就这个变化太快了。
[陈冕] 对对， 变化太快了。 就他总总比你想象的时间可能会更早一点， 但是可能就差不了太多。 不对， 我们上一次聊说， 我觉得 to c 应用的元年， 明年对吧？
[陈冕] 然后结果是现在看起来也差不了太多， 明年肯定是元年。 但没有想到关键的那个 timing， 就是在我们猝不及防的一个假期就突然发生了。
[陈冕] 啊，
[曼琪] 那我们可以先聊到， 就这个骚 ry 发布之后， 因为我看你在极客公务员的这个直播里说， 你一开始就第一时间拿到了邀请码， 玩了三四个小时吧， 从凌晨三点多玩到七点，
[曼琪] 对吧？ 你可以这样， 就是这四个小时， 你自己的体验， 你一步一步都感受到了什么。
[陈冕] 对我觉得是这样的， 就是你最开始用的时候呃， 预期没有很高。 因为首先它的发布会其实非常的简单， 它的线上发布非常的简单， 也非常的突然。 这些我其实是没有预期的。
[陈冕] 但是我觉得当时我一切都用的很顺滑。 我觉得整个进去的， 我作为一个产品经理来讲， 我觉得他的的产品的这个 user 的 flow， 然后它的各种体验其实做的都是很顺的。
[陈冕] 所以我觉得非常快的就用起来了。 相当于我觉得在一个非常 smooth 死的过程里， 我就完成了我第一个作品的创作。 那是我跟 sam 的一个合拍啊。
[陈冕] 然后我就当时一个非常简单的提示词， 就是是我和 son walking on the street。 然后发现哇哦他好像啊然后完了之后， 他的这个视频生成的速度很快。
[陈冕] 当然他也只有九秒秒钟， 速度很快， 然后镜头很好。 然后我当时觉得哎有点意思， 然后我发现 camel 这个有点意思， 我就再玩了一下， 然后我就生成了第二个视频。
[陈冕] 我说我跟这个 sam 在一个竹林里对决， 然后我发现哇他这个镜头啊什么的都很不错。 然后呢， 我就再录了一个视频， 然后这个这次呢我让 GBT 先帮我写了一个脚本，
[陈冕] 就是我想写一个无间道的这个九秒的， 在屋顶对决的经典场面的这个视频。 那他给我写了一个脚本， 我再把它复制到骚扰里去再发布，
[陈冕] 然后我出来我就惊艳了。 然后第三个视频的时候， 我才第一次开了声音， 因为我是晚上我不想打扰我休息， 然后最开始没有开声音。 第三个的时候我开了声音，
[陈冕] 然后后完了说我觉得七夕的大门被打开了， 然后我就发了一条朋友圈， 我就说感感觉世界大门被更早的打开了。 为什么在那个时候那么 shock 呢？ 第一， 它是有镜头语言的，
[陈冕] 它不是原来那样给你生成一个单一的视频， 它是有镜头语言的。 然后那个镜头语言几乎啊附刻了无间道的那个感觉。 我觉得他的镜头语言是我觉得不能叫电影级，
[陈冕] 但是至少有尝试电影级的潜力。 然后第二个你看声音， 它中文的适配也非常的好， 然后音色的还还原， 虽不说百分百，
[陈冕] 但也能听出来， 就是我自己的声音。 音画同步也做的非常好， 镜头语言做的非常好人的一致性也非常好， 关键是这一切。 你不需要抽卡， 就是一次出的。
[陈冕] 我当时我觉得这个模型有点东西， 我第一次下课了。 然后然后呢同时当时因为我们还有团队的同学跟我一块熬夜在玩， 然后我就开始拉着他拍合拍视频。
[陈冕] 然后我就发现哇哦这个在产品那也不简单， 这是一个社交产品。 因为你发现那个时候所有人都在找 sam， 然后我那个时候打开创作的那个时候我就发现一些事，
[陈冕] 哎， 除了 sam， 其他人我都不认识， 那我跟他们有什么好拍的， 然后你要是我不跟朋友拍， 不跟散拍， 我其实不知道创作什么。 然后所以我当时第一反应就是快。
[陈冕] 这个我们在美国的同事， 然后没有睡觉的同事， 赶紧邀请码发起来， 大家一块儿玩起来。 一瞬间一发现， 哎， 你最开始是一个用户， 然后你是一个个品经理， 那个视角，
[陈冕] 你在惊觉啊， 这不是社交吗？ 哇， 这是 instagram， 然后就 woo， 就是你那个时间你有一个啊哈 moment， 然后你再去刷他的流啊。 因为最开始其实你不会刷他的流的。
[陈冕] 最开始我三点进去的时候， 那个流最高的点赞也就十几个点赞， 根本就没有几个用户。 那个时候那个流的质量也很烂啊， 你没有什么好看的。 然后我做完前面那些先做完社交之后，
[陈冕] 我才开始刷那个流， 那个时候一定能刷到我那几个朋友， 我那几个同事做的视频啊， 我觉得哦好有意思。 然后有一个我们的同事拿我的脸做了一个视频， 让我在那儿今天早下班，
[陈冕] 今天早下班， 今天不上班了。 然后我说哇哦嗯 interesting 就是哇好酷。 然后完了之后， 我看到左有这个左有这个左右滑，
[陈冕] 然后我看那三个按钮， 就之前是转赞评。 但现在是点赞评论， 除了转评赞以外加了一个 remix， 然后他的他的 remix 就是左右滑。 其实最开始我用左右滑是没用懂的。
[陈冕] 因为最开始左右滑的质量很差， 但慢慢其实用下来发现左右滑质量会越来越好。 就是后来来又因为这个问题之前是我想过的。 因为我们其实想过之后， 很重要的一个事情就是要做 remix。
[陈冕] 就是你在 ai 的创作里面， 因为你本质上核心是接力共创嘛， 就是你 AI 降低门槛。 你的核心是你其实看到别人的， 你可以很容易就共创嘛， 所以这个其实是一个很核心的能力，
[陈冕] 所以其实共创很核心。 所以你看到他有 remise 之后， 我说哦， 他把这个也想到了， 而且他这个左右滑也很顺的。 最优秀的交互啊不会超出滑动和点击这两件事情，
[陈冕] 其他的都太复杂。 对所以所以我觉得到这儿的时候， 我就觉得哇这个还是非常厉害。 当然我在这过程中还遇到非常多 bug 啊， 就是我有时提的词长了， 他不让我发布，
[陈冕] 谈了一堆这个偷 ding 的报错， 一看就是是各种细节没有打磨。 但我觉得它的整体的完成度呃比我想象中要好， 至少在关键链路上啊比我要好。
[陈冕] 对， 所以我觉得对我当时到这儿的时候就已经冒出来了。
[曼琪] 对， 其实你刚刚说的 remix， 那个就是在视频平台里， 我觉得他以前就有这种现象， 只不过没有人给他产品化。 这个现象就是比如说 b 站上， 如果有一些梗的话， 其实大家会反复的去做视频，
[曼琪] 大家可能会带入一些不同的人。 比如说之前有段时间特别流行的那个什么 looking my eyes， 还有什么谁谁谁谁得了 MVP， 他其实就是 remix， 只不过他是一个一个人去传的。
[曼琪] 嗯，
[陈冕] 对， 剪映的剪同款也是 remix 嘛， 但是 AI 能让这一切变得更加的简单。
[曼琪] 然后你说到这个正好有个有非常有意思的事， 就是其实九月二十五号的时候， meta 也发了一个类似的东西， 叫 wibes 比 open i 是早了四天的。
[曼琪] 因为 open i 是九月二十九号发的。 但我后来就发现这个事情无人问津， 没有人讨论， 我周围各位就没有人讨论， 我也没用过。 我就在想， 就在时间点非常近的两个产品上， 就是这个感觉，
[曼琪] 就他这个身上就完全不如 sorry app。 但是 meta 这个 web 它是放在一个 meta AI 的那个 app 里的， 它不是个单独的 app， 它也没有。 我觉得最关键的就是你刚刚说的那个一个 camel，
[曼琪] 就中文叫出镜秀。 这个可以和一个真人形象合拍的这个社交的功能， 它就是一个 AI 生成的短视频的 feed 流亡。
[陈冕] 对， 这是其实 AI 生成短视频的 fit 流， 这个集梦早就有了。 我觉得其实这次的核心， 当然一个是模型的进步啊， 这个是根基。 另外一个其实就还是那个 camel，
[陈冕] 那个个包括实实 en i 自己也说嘛， 就是没有那个 camel， 其实就没有这款产品啊， 这款产品最开始就是给朋友玩的。 就我觉得那个 camelel 是呃这一切的核心啊，
[陈冕] 所以其实如果你 level 以及社交关系， 我觉得这个东西没什么好玩的。
[曼琪] 就所以更准确来说， 它是一个 AI 社交产品， 它不是 AI 短视频产品。
[陈冕] 我觉得至少现在它的所有的产品设计都在导向， 它是一个 AI 社交产品。 如果它是一个 AI 短视频产品， 它在现在根本就不会有这么大的声浪。 然后他可能作为一个模型，
[陈冕] 是一个好的模型， 是一个能生产出好的短视频的模型。 但对于这个产品来讲， 我就他 totally 呃跟大家所谓的 AI 抖音 AIT， 包括至少在现在这个时间点，
[陈冕] 我觉得没有任何关系。 嗯，
[曼琪] 我自己用的时候我也有一个很微妙的体验。 因为我我知道他是音话筒出的模型嘛， 所以我试图就是我直接在那个 prompt 里面， 我是写了具体的台词的。 但我觉得在这一点上，
[曼琪] 他没有跟随的特别好。 嗯， 他有的时候不会说你给他写的这种特别具体的话， 但是后来我想可能因为这个产品， 他就不是往这个方向优化了。
[陈冕] 对我觉得他的整个产品链路就没有强调专业创新。 做啊， 这是你要是做一个 ai 抖音， 你的核心是要在早期产生出高质量的内容啊，
[陈冕] 这个是 different。 但是其实你用 sorah， 你好玩的， 我的点是来源于你跟朋友的合拍， 或者你跟名人的合拍， 你跟一些有趣的人的合拍。 所以他就是偷偷的建立在社交上。
[陈冕] 当然模型能力可能也还有进步的空间。 现在可能做到你说到的那个知是有难度的， 但他妙就妙。 在他在模型能力最适合的时候， 做了他最适合的形态，
[陈冕] 而且这个适合的形态， 这社交社交磨难的抖音啊， 社交比抖音还要大呀。
[曼琪] 你觉得如果是一个就是这种中等规模的创业公司， 比如说像 m 二 t 这个体量的公司， 第一个做出了这种产品的交互， 它会像扰这么火吗？
[陈冕] 第一个现在不能忽视的是， 它不是产品单一创新， 它模型现在这个时间点也是 sata。 所以像我们这种不做模型的公司， 我觉得呃没有能力。
[陈冕] 第一个做出这样的产品， 这是不可能做出来的这只会在掌握最牛的模型。 同时它的文化， 它的组织还能孕育出产品创新的公司才会做出来。
[陈冕] 啊， 我觉得除开 top 模型公四啊， 这个第一他就很难出来。 然后第二如果他出来了， 我觉得他能火。 但是呢他接下来面临的挑战会很大。
[陈冕] 你要想一个事儿， 就是说呃第一个他要露人脸对合规对隐私的挑战跟监管啊， 跟这个合规上的挑战， 这是非常大的。 然后那另一个层面，
[陈冕] 这个需要烧天量的钱， 就是这么多人用啊。 你现在都已经总榜第三名了， 然后没收用户一分钱吧， 得剩多少个视频啊， 这个成本是极高的。
[陈冕] 所以我觉得这几个东西加起来， 我觉得一个中等规模的模型公司， 我觉得能做火。 但是接下来他面临的挑战非常大的。 而且还有一个点是如果中等模型公司火了之后呢，
[陈冕] 这个头部的公司会马上跟进。 我觉得啊就他们掌握更多的流量， 有更多的钱， 有更多的那个我觉得非常困难。 对我觉得这件事可能如果是 AI 社交的话，
[陈冕] 我真的觉得还是巨头的竞争更强烈一些。
[曼琪] 对， 就是你刚刚提到免费。 这个本来也是我想问的， 因为我觉得在这个产品上， open i 是体现了挺大的烧钱的决心的。 他虽然说有邀请码， 但我觉得那个邀请码其实是为了社交的玩法。
[曼琪] 实际上它相当于是没有限制你的使用的。 这个邀请码也很容易裂变。
[陈冕] 我觉得他未来肯定是要赚钱的。 就 sam 昨天还在插上回应了一条消息， 大家说这你不是做 AGI 吗？ 怎么来做刹时间的产品呢？ 他说这个情况非常的复杂，
[陈冕] 如果我们能做一个好的产品， 顺便赚点钱， 当然是更有利于实现 AGI 的。 为此我是很赞同的。 所以我昨天晚上又发了条朋友圈， 我来讲这个理想主义和现实主义，
[陈冕] 就我觉得他未来肯定是赚钱的。 就做 super up 的人都会明白一个道理， 这个早期都是不赚钱钱， 但是期期是能大的钱钱。 这个我觉得他们肯定是想清楚了的。
[曼琪] 你觉得像这个形态有可 susup， 最后到一个什么级别啊？
[陈冕] 我们不说他现在啊， 我觉得未来的潜力是巨大的那他真的有可能是一个虚拟世界的微信虚拟世界的。 yes， 就是我觉得未来有可能人类的社交也会分成两个世界。
[陈冕] 就像我之前讲到， 一个是虚假的真实， 一个是真实的虚假， 虚假， 这是一个有点哲学问题啊。 所以其实虚虚实实就是现实世界的朋友圈和虚拟世界的朋友圈可能是两个朋友圈，
[陈冕] 但它却都有虚实的属性， 在它的界限在被泯灭。 但是它又好像是两个东西。 所以我觉得最终对于人类来讲， 可能是虚假的真实更有吸引力，
[陈冕] 还是真实的虚假， 更有吸引力。 然后最终是他们俩对时间的争夺。 所以我觉得哇哦这个可能是一个数十亿用户对吧？ 的一个 super up，
[陈冕] 但是它不是现在。 那我觉得这里肯定灌注了我的想象。 现在你的模型， 你的产品形态， 你的运营， 你包括我觉得现在骚扰的产品定位其实还没有完全完全的特别的令啊，
[陈冕] 因为它是一个第一版的产品， 所以我觉得这些东西还都需要探索模型。 当然也需要变得更好， 但是你几乎已经确定它会变得更好了。 后面的其他问题就是一个优秀的团队应该都是可以解决的。
[陈冕] 所以我觉得觉得未来已经打开了， 它应该是一个 b 链的 user 的机会。
[曼琪] 你觉得接下来大小公司的动作会怎么相应的调整？
[陈冕] 我觉得对于模型公司和想要做应用的模型巨头来讲， 这应该是必然会去做的一场仗。 因为输不起，
[陈冕] 这是呃你无论现在对他的判断， 是你觉得他有百分之十的概率还是百分之二十的概率成为 super app， 你都无法接受错过它的代价， 而得到它的意义是巨大的。
[陈冕] 所以我觉得对于任何一个想要进驻这个时代最顶尖， 对吧？ 最强 super app 的公司， 包括现在拥有 super app 的公司，
[陈冕] 我觉得都不会放过这个机会。
[曼琪] 你觉得这个先做的时间窗口有多少？ 就如果说这个事和社交有关系， 因为社交它是有网络效应， 它是有一个窗口的。 就可能你第一批都还是有希望的，
[曼琪] 但是你晚到一个时间限制之后， 你再做可能就没什么戏了。 你觉得留给大家的时间有多久？
[陈冕] 我觉得可能就是三到六个月，
[曼琪] 三到六个月。 对， 那还是很紧迫的对。 那你觉得就是创业公司了， 创业公司相应的， 他会需要做一些什么样的调整呢？
[陈冕] 我觉得会有很多新的 to c 的机会。 因为 to c 的时代被开启了， 我觉得创业公司是可以好好的认真思考 to c 这件事。 嗯，
[曼琪] 其实我们上次聊的时候， 你就提到你们， 接下来肯定是会去挑战 to c 的。 就是你看到骚扰 app 的这个形态。 那之后他对你们接下来去做 to c 的具体的一些想法和策略，
[曼琪] 会有些什么启发或者说呃影响吗？
[陈冕] 呃， 大方向上没有什么变化。 因为其实这本来就是我们制定路线的要做的事情。 但我觉得在一些产品和模型的启发上， 在一些增长的启发上，
[陈冕] 我觉得它是一个很好的样子， 一个很好的学习对象啊， 但本质上我们其实从第一天就希望能够长期做一家 to c 的公司。 所以这些都在我们考虑的范围之内。
[曼琪] 嗯， 如果说你觉得这种就是 to c 的 super app， 它很有可能还是至少在现在这个阶段是属于这种特别大的创业公司。 比如说像 open 还有这种核心的，
[曼琪] 以前就有 supreup 的巨头的机会。 那对， 就是要做 to c 的。 目前还在成长的公司来说， 未来有可能会抓到 super up 的机会。 其实这个这个能想象他是什么形态吗？
[陈冕] 当然要保持乐观， 但这个形态可能现在是没有办法预演的。 但他一定是从不起眼的角落， 玻璃生长出来的， 就是一个创业公司。
[陈冕] 如果最终能够成长起来， 他可能没有办法， 是一个一来就火的东西。 你可以看移动互联网。 是的呀， 抖音花了很长时间， 小红书也花了很长时间， 快手 b 站都花了不短的时间。
[陈冕] 我觉得对于创业公司做的东西来讲， 如果他爆了， 你要谨慎嘛， 尤其是 to c 的啊， 就 to p 的无所谓啊。 to p 大家就是要尽量的报 to c 的， 你报了，
[陈冕] 就我觉得来的快就去的快。
[曼琪] 嗯， 那我也很期待， 就是之后新的公司做的这种 UC 的产品可能是什么形态啊？ 对， 萨尔肯接下来就是巨头都会去竞争了， 就肯定就是马上就巨头战场了。 对，
[陈冕] 这是一个新战场， 我觉得可能大家也会抢 coding 的风头， 这个比 coding 大。
[曼琪] 然后你觉得这个事儿本身它会怎么影响整体的视频生成这个领域啊？ 因为其实我们上周聊视你有提到说你当时觉得视频生成不是在这种最核心的 AI 公司的主线战场上，
[曼琪] 他们的主线战场还是语言， 还有就是逻辑那条线的底层模型的演进。 那 sorry two 之后， 你觉得这个判断断要怎么调整整？
[陈冕] 那我觉得这个首先要 clear ver 一下， 就是我觉得是视频生成， 不是不在它最重要的主轴上。 但是追求 AJ 的过程中， 本来就要做视频， 本来就要做， 包括之后做这个世界模型，
[陈冕] 只不过 AGA 的路的以语言为主轴， 然后这些能力都要去做对。 所以我觉得它慢慢是会覆盖的。 所以我们从来来不是说呃巨头不会做视频生成。 如果巨头不做视频生成这个创业公司的连模型都没得用，
[陈冕] 他一定会做这个。 然后另一个事儿呢， 我其实当时的判断是我觉得巨头做 to c 的 super app 的速度不会那么的快。 好的， 这个显然我是错了，
[陈冕] 就是 open AI 比想象中更加的激进。 他不只想追求 AGI， 同时也要追求最牛产品。 所以我觉得这个事是两面看。 一方面我觉得 open 的入局也代表了这个领域的接下来的蓬勃发展啊，
[陈冕] 就是也代表了大家的注意力， 就大家看到了一些未来吧。 所以对创业公司来讲， 其实还是一件好事。 但另一个方面觉得呃， 我们确实要考虑如何更快的 go big。
[陈冕] 似乎在这个时代， 每一个巨头都比想象中的更厉害， 他似乎更没有边界。 那创业公司你如果不能快速的成长起来， 那可能挑战也是极大的。
[陈冕] 所以我觉得机会一定会增多。 因为一个巨头再牛， 也不可能做掉所有的机会的这是一定的。 所以我觉得对于创创业来讲， 一定要保持乐观。 但我们也必须要有危机感和紧迫感啊，
[陈冕] 我们必须要更快的 go 一 by。
[曼琪] 对其实我觉得这次的这个全程的创业创新热潮里， 我觉得他有一个比较特殊的现象， 就是出现了 open i 这种。 我觉得以前其实没有这个类型的公司，
[曼琪] 就你其实是把它划到了巨头这一类， 对不对？ 但他又不是一个传统的典型的巨头。 是因为到目前为止， 说实话， 他没有一个真的给他带来足够丰厚的利润的主营业务。
[曼琪] 他是没有的， 就是它有一些很强的产品。 但这些产品目前还是亏损的状态， 但他有非常多的几乎你可以认为它有取之不尽的弹药吧。 对，
[陈冕] 这就是这个时代， 就是我们说为什么要做尽快的 go big 的。 另一个原因呢就是资本在于想象不到的速度， 在以有史以来最快的是聚集啊， 人类历史上没有发生过几年之内。
[陈冕] 当然 ONI 成立不止几年啊， 就是在它爆火几年之内， 快速的成长为一个超过五千亿美金的公司， 这在人类历史上是不存在的呀。 所以资本正在以想象不到的速度，
[陈冕] 在以前所未有的速度在聚集。 啊， 因为这个东西机会大家都看得到啊， 所以大家都疯狂啊， 所以大家都疯狂掏钱啊， 就这件事儿人类历史上很难有这么短的时间内聚集这么多的共识。
[陈冕] 然后人类历史确实又在一个资本相对来讲最充裕的年代。 所以这个时代就一切都变快了， 这真的太卷了。 为什么会这么卷？ 因为大家觉得未来太大了，
[陈冕] 觉得未来太过乐观。 但大家所有能投的人都把钱或者看到这个的人都把钱投出来砸到这上面， 那他以前所未有的速度在成长， 所以一切都被加速了。
[陈冕] 所以没有办法加速的一些客关的事情就在被拖着走。 所以他就形成了一个很神奇的状态。
[曼琪] 刚才说的这个就是大家都特别乐观的这个叙事上， 你觉得有什么风险吗？
[陈冕] 我觉得这这个主要还是因为太多乐观， 导致对于有些无法加速速事情有了过高的速度期待。 但他他的速度没有到达预期的时候，
[陈冕] 大家又会生出沮丧和怀疑， 从而形成一个错配。 中间可能会不会有短暂的泡沫破列的时间， 这个是不好说的。
[陈冕] 但我觉得大趋势已经毋庸置疑了。 比如说算力就是不够能源， 就是不够算力和能力。 能源的基建是需要时间的， 所以最后你发现做了 supreme，
[陈冕] 它的成本居高无比， 钱都赚不回来， 账都赚不回来。 但是你等几年他一定算的回来。 但是你可能这几年就是算不回来， 你需要基建需要加速。
[陈冕] 哎， 这是一个很可怕的事情， 他就会更加头不集中， 因为你卡着那么点成本又那么或高。 所以其实我们还是希望看到基建更快的完善， 能源更充足、
[陈冕] 卡更充足， 不要被底层的这些物理的东西卡脖子。 不然我觉得如果确实这两个东西太脱节的话， 说不准也会有泡沫破裂的那一天啊。 但我觉得大趋势确实是毋庸置疑了。
[曼琪] 你心中所想的无法加速的东西， 除了算力和和能源的建设是需要时间的， 还有什么呀？
[陈冕] 嗯还有可能就是用户的习惯了就是人心。 对， 因为人总归会有各种各样的人啊， 有一些人就是先锋派乐观派，
[陈冕] 有一些人一定是怀谊派和守旧派。 所以呃你不能说守旧， 我就不好守旧。 传统也能给这个社会贡献非常多的价值。
[陈冕] 以后真实和虚拟的边界是很模糊的。 嗯， 对我觉得这些也会影响他， 但没关系， 就是新事物都是在争议中前行的嘛。
[陈冕] 就是人心的改变需要时间， 他也一直在接受新的东西。 嗯， 只要它是顺应人性的， 只要他是善恶的， 但他需要一个过程， 这个过程不是能被极限加速的。
[曼琪] 说到这个， 我觉得 sara 的这个信息流， 它本身就是从他最开始上线的。 第一天到现在你再看， 我觉得你面的内容的丰富程度， 然后这种好玩的程度也还是提升了。
[陈冕] 真的听过的这个话很快。
[曼琪] 对对对， 我看的时候就我个人来说， 我并没有觉得他呃有那么 AI 废片。 嗯， 他其实有很多好玩的创意在出现啊。
[陈冕] 哎呀， 快手第一天的时候， 谁能接受快手很少的对， 所以你要相信他演变的速度， 我觉得已经 no beniner。 我很相信自己的直觉， 就是我觉得对于一个好的产询性来讲，
[陈冕] 就是你用的那一瞬间你就会感受到， 尤其是 to c 的 app 你用的一瞬间就会感到他的巨大的魔力， 你会有一个超级的 wow moment。 我觉得真的我上一次是 GGP，
[陈冕] 再上一次是抖音， 我记忆中我就经历了这么几个， 可可能再往前我还太嫩了。 然后我对他非常看好。
[曼琪] 接下来是九月二十八日， 我对全面的访谈， 我们从他过去三个月在北美的经历聊起。 哎， 你这次具体是什么时候回国？
[陈冕] 对呀， 一个多月了， 回国一个多月了， 对我应该在那边前后待了三个月吧，
[曼琪] 三个月。 其实你是在五月份， 就是你们的产品发布之后， 老特这会应该算是测试， 对吧？
[陈冕] 对， 测试之后就过去了， 你就去美国了。 对， 五月测试嘛， 五月到八月， 所以现在是九月嘛， 九月回来的就相当于在那边的那三个月， 所以我现在也应该在那边的。
[陈冕] 但是我现在总间有一些事情要处理。 嗯，
[曼琪] 对， 等会儿我可以展开讲啊， 听说是跟你们融资相关的一些事啊，
[陈冕] 你消息都好灵通啊。
[曼琪] 那等会儿可以展开讲， 我们可以先从你去美国这三个月的时间， 然后就肯定是密度很高的， 三个月嘛。
[陈冕] 对， 对我觉得硅谷它有一个很不样的地方。 其实我感大大家没有那多人会会去跟竞争啊， 问中局啊。 大家其实在很多时候， 最开始看到一个创业者想问的是你为什么要做这件事情。
[陈冕] 然后他要感受到你做这件事情， passion 很热情。 所以其实我当时去的时候就觉得那边本身就很 found the mode。
[曼琪] 嗯， 你说的很多人都会更关注， 你为什么要做这个事情？ 你的热情来自于什么？ 这里的很多人指的是什么类型的人是投资人吗？
[陈冕] 还是我觉得各种人都有， 我们其实没有在美国见很多投资人啊， 我们那个 lunch party 也来了很多美国的投资人。 这边感觉大家会讲说唉， 你为什么要做这件事情？
[陈冕] 然后你的 vision 是什么？ 你想做这件事情， 你非做不可， 他的原因是什么？ 然后你特别 unique 的地方是什么？ 我觉得大家可能更关注你为什么不一样？
[陈冕] 你为什么想要创造？
[曼琪] 嗯， 那当你在美国就是被经常问这个问题， 就是你原始的这种热情来自于什么的时候， 你现在一般是怎么回答的？ 其实你一直被问， 你的想法也会变得更清楚吗？ 对对，
[陈冕] 是有变得更清楚的。 比如说最开始很多人其实也问说我们这个产品， 它到底是 for everyone， 还是 for professional，
[陈冕] 还是 for 什么？ 其实我们在这个问题上， 之前的答案没有特别的 clear， 我觉得后来是比较 clear 的。 因为我做这家公司的冲动和原始的 vision， 其实还挺明。
[陈冕] 我们其实就是希望把人类的想象力的创作平全。 因为我个人其实蛮喜欢创作的， 然后也蛮喜欢刷内容。 我自己也很喜欢看各种各样的内容。
[陈冕] 虽然我都是设计师出身， 但是我其实非常喜欢创作。 所以其实我们本身就 believe in AI 会把所有的创作拼全。 就是虽然大家很多人在聊说 AI 会不会取代设计师，
[陈冕] 但是其实他也是这样设计， 每一个人都可以做。 所以其实本质上他让专建设计师， 或者让现在的那种狭义定义上的专业设计师变少了。
[陈冕] 然后但实际上可能让能设计的人， 想设计的人啊， 能有能力设计的那个广义上的设计师或者创作者可能是变多的。 嗯， 所以其实我们后来给 love 二的一个定位叫 design agent for everyone wants to create。
[陈冕] 就是它既不是一个 for everyone 的， 因为不是每一个人都想要创作。 因为创作毕竟是一个少部分人会做的事情， 但其实也没有那么少好了。 就是其实每个人都有创作，
[陈冕] 欲都有表达欲， 但每一个人不是每时每刻都在创作。 但是我们希望当你想要 create 的时候， 这个的班是一个 AI 的 design agency。
[陈冕] 然后它可以来帮你辅助， 把你的想象， 把你的创意去落地成真正的作品。 其实严格意义上来讲， 你现在我玩玩的未来的预期是什么？ 其实它还是一个 for everyone 的产品，
[陈冕] 但不是一个 for everyone。 日常娱乐啊不是 for 这种场景， 它还是一个的产品。 就老伴儿应该是你身边的那个专业创作工作室。
[陈冕] 就像你现在很多时候会找一个人类设计师或者是类工作室来帮你去做一些高质量的作品一样。 当你想要专业的创作作品的时候， 你也可以找了 worart 来帮你提供。
[陈冕] 然后它是一个 AI 的创作工作室。 对，
[曼琪] 而且你讲到这个之后， 其实我在想就是每个人的生活中， 他可能有些人生的节点和场景， 他是非常想自己设计的。 因为我刚去参加了朋友的婚礼， 就比如说我觉得婚礼超市一个， 你有时候找一个设计师，
[曼琪] 你不如自己没错， 把你的想法给落地。 没错，
[陈冕] 其实很多类似这样的场景吧。 比如说前段时间拉罗本达拉火了之后， 大家会用传一个自己的照片， 然后让慢慢把它生成全套的艺术照， 对吧？ 所以其实很多个人场景，
[陈冕] 无论是跟真实相关的啊， 尤其是跟暂实没那么相关， 需要大量的专业工作做延展的那其实这些东西我觉得都非常适合一个专业的 AI design agency 去完成。
[陈冕] 你现在要去请一个专业的工作室， 其实是很贵的嘛， 因为你要请人， 对吧？ 然后你要跟他去沟通， 那未来 AI 会让这些变得更便宜， 也会让他变得更普惠。
[陈冕] 然后高质量的设计人人都可以获得。 然后从而我觉得其实能创作的人反而是会变多。 对， 然后另外其实我们也在这时候有很多 designer，
[陈冕] 对吧？ 我们包括他们， 我们也在交流， 就是未来 AI 对他们的变化。 其实我们也是觉得说， 如果你是一个只会 copy 的设计， 是那我觉得可能未来是很危险的。
[陈冕] 但是我觉得始终有人类可以提升人类的内容创作的上限。 所以其实我们觉得我们这个专业的创作做 agency， 未来其实也可以给专业的设计师提供灵感。
[陈冕] 相当于他找了一个创作工作室， 来先帮他做了初稿， 或者先帮他做了底稿， 然后他在这上面去拓展上线。 所以我觉得其实未来无论是半专业的人，
[陈冕] 还是专业的人， 甚至是普通人。 我觉得只要他有场景， 需要用到一个专业的创作 agency， 那还可以试试我们啊，
[陈冕] 我们应该在未来是一个更有性价比， 然后同时也质量越来越好的一一个选择。 啊， 所以其以这个是啊我们对 love 二后来的定位， 所以是慢慢的 figure out 它变成一个 for everyone who wants to create。
[陈冕] 嗯， 而 love 二还是一个 national dedesign agent， 这也是它和像什么豆包啊这种产品的差异， 就是它需要产出更专业的结果，
[陈冕] 而且在这个垂类会更加的具嗯，
[曼琪] 但你可以总结一下， 就是你去美国这三个多月到现在整体上来说， 你们比较全面的一些变化嘛。 你刚才讲的就是这个定位变得更清楚， 这是其中一个嗯哦对啊，
[陈冕] 定位更清楚。 我觉得第二个对全球市场的感受肯定是要更深的。 无论是从我个人的认知， 还是从整个团队的认知， 还有包括或我们离用户的距离。
[陈冕] 然后我觉得这些事情都在发生变化。
[曼琪] 那你可以讲想， 就是你们比如说去美国最开始都是做了些什么事儿嘛， 你先做什么后做什么， 然后让你对全球市场有了更多认知。
[陈冕] 我们最开始去的时候， 在硅谷对那边的感受还是挺不一样的。 就是你首先去了之后， 你会发现有非常多的活动。 然后呢， 你去任何一个卡咖啡厅就发现所有人都在聊 AI。
[曼琪] 你具体是在旧金山的什么位置？
[陈冕] 我们在三番的 california street， 就是我们的办公室在那个位置。 那附近有什么 salesforce tower 啊， 有各种创业公司， 然后也有各种大公司啊， 反正就是在旧金山靠市中心联合广场上面一些现在 AI 公司是不是很多是在旧金山的市区，
[曼琪] 反而不是在硅谷， 只是分一下，
[陈冕] 就是中国人会华人创办的公司， 大部分在南湾， 在南湾啊， 在帕拉奥托不在南湾。
[曼琪] 对， 那个是比较传统意义上， 大家觉得是硅谷的地方。
[陈冕] 对对对对， 然后在美国就是或者叫非华裔创作的很多公共公司， 特别像我们这赛道的很多公司， 其实在三分的 city。
[曼琪] 你说你们这个赛道指的是 AI 应用上面转了，
[陈冕] 像像 ray， 像鲁玛都在三番 city。 对， 所以其实如果你要去参加各种生产 CI 的活动啊， 很多其实大家也会在三番 city 边。 因为我们最开始这个团队也是刚刚搭起来，
[陈冕] 所以人也没有很多。 所以这 seven CD 它就是比较贵一些。 当然其实 poloto 也不便宜， 就其实最开始去的时候， 其实主要就是呃我自己也参加梗龙活动， 跟这种 founder 认识一下，
[陈冕] 然后去感受一下各地方的氛围， 感受一下他们在聊什么， 他们在想什么， 他们在焦虑什么， 他们是什么样的情绪。 所以你可以因为我出来吃的时候， 感受了一下大家的集体情绪，
[曼琪] 就感受一下这个 web 啊，
[陈冕] 感受一下这个 web。 对对对， 哎， 这个你的词儿非常的先进， 然后非常快。 我们到 lunch party 前， 应该有办了两次线下的活动， 然后我们在那边办一个活动， 其实很常见的事情，
[陈冕] 也有很多人愿意来参加。 然后其实在这个过程中， 你也可以跟很多人交流， 然后也能解释很多的 partnership 解释。 很多的 care of 他其实都是一个蛮开放和活跃的创业氛围。
[曼琪] 但其他的那些方面， 你接触的他们关心的焦虑的东西是什么呀？
[陈冕] 我觉得集体情绪上对 AI 还是非常乐观。 一个点上我觉得其实现在中美大家对于 ai 的认知差距没有多大。 其实这个信息传回来的非常快啊，
[陈冕] 你比如说什么时候后在提 reasoning， 然后那边也在提 reasoning， 然后什么提 l 提 l 那边也在提 l 然后后来大家都在提 agent， 那边也在提 agent， 包括后来在提 context，
[陈冕] 现在也在提。 所以其实从大的叙事上， 我一定程度上觉得可能最开始国内信息稍微滞后一点。 嗯， 到今年我觉得可能已经非常非常非常快了，
[陈冕] 甚至来讲已经比较同情了。 那我觉得那边有一个点， 就是他可能就资本比较充裕啊， 所以其实大家对 AI 感觉会更乐观一些， 对创业也更乐观一些。
[陈冕] 但是我觉得今年中国 AI 创业也开始变得如火如荼了起来。 啊， 比我刚出来的那个时候感觉创业的人多太多， 但是硅谷还是会更 free 一些， 就是到处都是创业者。
[陈冕] 然后可能见到拳球的创业者， 你说他们卷吗？ 其实他们也非常卷， 但是他们不是那种焦虑性的卷， 而是觉得哇这有非常大的机会。 然后大家所有人都能赚到钱，
[陈冕] 然后所有人都能做自己想做的事情。
[曼琪] 他是兴奋型的，
[陈冕] 觉是兴奋型的。 觉得其实你从他的大公司的动作啊， 从这些其实也能看得出来，
[曼琪] 你们是不是比较少的是 for everyone 版的产品啊，
[陈冕] 在美国那边对那边确实我觉得 to b 会更多一些 to c 的产品其实没有那么的多。 我我得这个可好像是参的优势啊， 就是我们其实更擅长做 to c 一些。
[陈冕] 但那边的 to b 确实很不一样， 你比如说中国的 to b 你来， 你得先给我打个折对吧， 我给你砍砍价。 对吧？ 然后甚至还要销售驱动的，
[陈冕] 但那种感觉就是你只要这个价格合理， 我也不用讲那么多， 这个 deo 我就做了。 无论大公司还是小公司， 都挺接受自己有一些服务就接别人的嘛。
[陈冕] 所以他的 sars 啊就一直以来都非常繁荣嘛， 在 AI 这波更是这样了。 你看那边你比如有一个公司叫叫 AL， 其实说他们卖 API 的， 就是做 inft，
[陈冕] 做 model hosting， 然后通过 API 去卖给别人的。 他在那边做的蛮好的， 他的客客户也挺多的， 在谷谷要 API， 你出去参加一个 party， 然后你可能就有十个创业者就直接接了你的，
[陈冕] 然后大家就用起了。 所以我觉得那边整体来讲是是资本充裕的， 然后大家是非常兴奋的。 然后大家是可能没有那么谈竞争是非常活跃的。
[陈冕] 然后大家也非常呃希望能用别人的东西， 所以我觉得他大概是这样状态。 对， 嗯， 我们当时第一场活动是和 free pick 办的啊， 但 free pick 其实是一个做图像领域的，
[陈冕] player 就是做图像视频领域的。 其实我们的产品我觉得肯定算一个赛道了。 在中国你很难想， 对吧？ 你一个赛道的人来来跟你一块跟你做活动。
[曼琪] 那除了就是你去那边最开始你去感受氛围， 参加很多活动， 了解当地这些人公司在想什么， 后面还做了些什么？
[陈冕] 后面其实还是做业务了。 就就是包括招人啊， 后我们们去定义哪这团队就一定要放到北美， 然后去找一些适合的人去做招聘。 另外一个就也是离用户近一点嘛，
[陈冕] 就是看看我们这个产品上有什么问题题， 然后大家对这个产品未来有什么样的想象。 嗯， 然后还有包括和一些 QL， 我们也会有更多线下的联系。 对，
[曼琪] 那可以分别讲讲。 因为你刚刚讲到第二个大的变化， 其实就是你们对全球用户的感知更强烈和清晰了。 对， 嗯， 所以就是当你们离这个全球用户更近， 当然有可能主要是这种欧美的用户啊，
[曼琪] 就是你感受到的具体的这种更清新的需求是什么？
[陈冕] 就是我刚刚讲的嘛， 我们其实对于一个专业的创作者来讲， 我们其实就是给他提供灵感， 给他完成初稿。 然后对于其他那些没有那么专业的人来讲， 这是一个真正可以帮他交付专业结果的 AI。
[陈冕] 可能现在这个结果还是有瑕疵的， 但在未来它的效果会越来越好。
[曼琪] 这个你们是通过什么？ 他想的更清楚了。 是比如说你们是要做一些调研吗？ 还是你们购物。
[陈冕] 很多用户活动， 我们需要去了解不同用户的兴奋点在哪里。 当然会聊， 也会看他们去使用产品， 然后去找到不同类型的用户。 他到底因为什么事情会兴奋，
[曼琪] 就是有哪些是在北美才能做这件事情呢？
[陈冕] 我觉得是这样的， 因为我们在不同区域都有不同的用户嘛， 嗯嗯不同区域的用户， 他的使用习惯其实还是会有差别的。 当然我们也可以获得不同地方的反馈，
[陈冕] 但是其实反馈还是会略有差别。 比如北美不一样的是北美的呃设计师或者创作者其实比较贵。 就比如说如果你是一个 SMB， 你是一个咖啡店店主， 然后你要去请一个设计师，
[陈冕] 其实非常昂贵的啊， 所以其实这个地方跟中国是不一样的。 中国的设计相对来讲比较便宜。 所以其实你就会看到那些人看到这个产品之后， 他们的兴奋点是什么？ 他们的想象是什么？
[陈冕] 他们的想象可能是唉我未来的不用花那么多钱去找一个那样的设计师， 然后我只需要这个东西不能给我出的， 这么好， 能给我出这么的方案呢。 他可能想的说哦， 未来我可以在上面省多少钱。
[陈冕] 然后你会发现大己在那边的创作者和专业的 designer， 跟中国又不太一样， 就中国肯定也有 top 的 designer。 但是呃中国很多 designer 其实是偏交付结果。
[陈冕] 嗯， 然后美国的很多 designer， 他还是有一些自我表达在里面， 就是他对自己的自我创作自我创意的要求其实挺高的。 所以他们可能都不屑于也不愿意去拿着 AI 的一个结果去用，
[陈冕] 他们一定是要自己改的。 对于他们来讲， AI 就一定只是一个出灵感的一环。
[曼琪] 哎， 那这个在功能上体现的是什么呀？
[陈冕] 在功能上体现在其实如果你说专业 dedesigner， 你其实不太需要他怎么编辑， 你只是给他处理， 一该他编辑， 他一定会去 photoshop 里编辑的。
[曼琪] 就是他可能他后面的那些步骤就是他的在一些别的地方去完成了。
[陈冕] 对， 因为你是一个 AS 的产品， 你无论怎么编辑， 你也没有 photoshop 编辑能力强， 所以那不如还是让他去 photoshop 编辑。 所以其实对于一个专业的 quwitter 来讲， 尤其是在欧美的这种专业的 quwitter 来讲，
[陈冕] 其实我觉得就是它对传统工具的使用习惯还是很深的。 因为其实他和那些工具他非常好的融合了。 他原来怎么从他的想法，
[陈冕] 因为他用那些工具已经非常熟练了， 反而他用 AI 还没那么熟练。 但他用 AI， 如果 AI， 大家能给他提供大量的灵感， 给他各种参考， 就像一个初级设计师给他各种 inspiration。
[陈冕] 然后其实他是很乐意用的这也是为什么海外在当年生徒的这个市场其实做的最好 main journey 嘛。 你会发现 main journey 最早都在 disport， 那根本就没有什么编辑能力，
[陈冕] 只是没有处理什么设计 workflow 的能力。 刚才就是出图的美学质量很高嘛， 所以说真的是最早我觉得在 post train 上做的比较好。 所以其实很多设计师觉得哎， 这个是一个至少审美很强的初级设计师。
[陈冕] 那他给我出的图能给我一些感感， 然后我再把它拿来改来用。 这其实更多， 它其实是取代了一些素材发散和灵感发散的作用。 反而我觉得在中国真正的设计师，
[陈冕] 嗯， 我觉得过去十年才真正的变得越来越大， 变得越来越蓬勃。 所以我觉得他们对于新工具的拥抱， 对于 AI 的拥抱。 所以其实我们之前的那个产品在内部上， 对吧？ 就能看到很多的设计师其实已经在用工作流。
[陈冕] 包括其实中国很多用户用 conf UI 去完成整个的设计， 工作流的创作。
[曼琪] 对， 就是国内的很多设计。 其实他对新工具的拥抱是更好的一乐份好的， 然后可能也更熟练。
[陈冕] 对， 然后他也更加效率到像欧美的话， 它可能价格更高， 它其实时间更充， 他跟创意导向啊， 所以这里就呃相对来讲不太相似。
[曼琪] 嗯， 还做一件事是招人， 对吧？ 这个也可以讲到， 就比如说你在那边招了一些什么样的团队啊， 主要是内容是什么？
[陈冕] 更重要的在这个全球化之后， 我们其实在各个区域早期， 最主要造作是这个做 marketing 的团队。 北美呃， 我觉得跟中国不一样的是， 第一， 美国我的主流或者叫欧美的主流产品，
[陈冕] 其实没有那么依依投投就没有那么依赖 pay。 ats。 它其实依赖这个叙事依赖 branding， 它更重品牌还更重你的整个叙事的包装，
[陈冕] 然后更重你这个产品本身的品牌的传播， 然后再细化到我们这个领域。 它可能更依赖内容， 就是比如说你你是一个创作工具，
[陈冕] 或者你是一个 design agency， 那其实你的核心是你能不能做出出很好的作品。 嗯， 对对， 就像当年 mjjenny 风格很美， 对吧？ 那你觉得这个风格是什么？
[陈冕] 这其实内容的传播， 内容的运营也很重要。 这个马很重要。 martin branding， 然后整个的产品的叙事很重要， 然后你的内容运营也很重要。
[陈冕] 所以其实这些团队是我我们在那边逐步去搭建起来的。 当然也有些其他的东西会很不一样。 比如说设计， 因为我们是在中文语境下长大的，
[陈冕] 你很难知道一个英文可能怎么放式， 你觉得更美。 你的设计很多是跟你的童年， 你接触到的这个文化里头的个人各种东西所共同决定的对吧？
[陈冕] 比如说我们看到华文彩云就会觉得比较土。 因为你小时候上电脑课的时候， 你看华文彩云， 就那几个绿色的字体。 那你换一个老外过来， 他其实很难 get 到。
[陈冕] 哎， 为什么这个字体会堵呢？ 对不对？ 对， 所以其实有很多需要在那个文化经历下才能去做好好的东西。 所以其实设计师我们也有想尽常的本土化。
[陈冕] 我们在过去的那三个月当中， 我们主要 focus 在搭建这个团队上。
[曼琪] 对， 然后你刚才自己也讲了， 到了一个事， 就是你在美国这三个月， 其实没有特别密集的见投资人。 对， 这个本来是我以为以为我应该见。 对， 或者我期待发生的， 就是看到你们可能会有一些全球化的呃投资机构进来。
[曼琪] 啊， 对对，
[陈冕] 但我是这么想的， 我一直都觉得融资是手段不是目的。 所以我们其实从来没有定一个目标， 说我我们要把业务做成功， 要去拿美国的投资人。
[陈冕] 当然我们需要很关注全球的在 AI 创投上的资本的分布， 然后看看怎么在未来能够更有计划的去获得更多的资金。 而且我们肯定是要坚决去做全球化的。
[陈冕] 所以我觉得在资金上， 我们未来肯定是要多元的考虑的。 但是回到最这一波上短期， 我觉得我们是分阶段的。 因为其实我们马上会公布新的融资，
[曼琪] 对我知道你们是有新的融资哦。 对，
[陈冕] 然后因为我们其实在老外混那一瞬间， 我们其实新一轮的融资就已经定掉了。 我刚去美国的那三个月， 我们其实是刚刚融完了一笔大钱， 所以我们其实并不缺钱。
[陈冕] 所以在那个时间点， 我更重要要的是我们刚刚讲的就是把我们还缺的那些团队能力模型更好的建立起来。 然后第二个， 我们要离我们在全球各地的用户， 更近因有的这个第一大市场确实是美国。
[陈冕] 我们现在用户最多的是在美国。
[曼琪] 可以吐下有多少占比吗？
[陈冕] 应该在三分之一以上是美国， 但是它可能偶尔会有波动啊， 因为我们其实是是先在美国和中国比较火的对， 所以其实美国是最大的。 然后其他的区域我们现在其实在陆陆续续的做，
[陈冕] 所以其他区域的流量也在慢慢的起来。 但是之前美国的比例其实一直都在一个高位。
[曼琪] 你说的这三分之一是付费用户免费用户加起来的三分之一。 那他们如果就是算这个收入订阅的贡献风险的话，
[陈冕] 呃会更大一点，
[曼琪] 比三分之一更高一点，
[陈冕] 但也没有高很多。 因为我们其实整体目前因为我们也没有做配 s， 我们也没有做付费。 但我们可能会在一些渠道做 PS 的测试。 啊， 但我们没有做大规模的 PS 的投放，
[陈冕] 所以都是品牌传播带来的用户。 所以用户质量本身也很高。
[曼琪] 嗯， 所以他本来付费意愿来的时候就比较来的就比较高。
[陈冕] 就相当于就是你通过这种传播， 你来的就是比较好的用户嘛。 因为你不是通过 pay s 来的对， 如果你要一拉配 s， 可能你有很多什么巴西啊、 什么什么亚的量，
[陈冕] 其实可能就进来了。 但他们是根本就不会付费的对， 因为我们现在没有做 pay s。
[曼琪] 对， 其实我有时候在 youtube 上我是能看到一些 AI 产品的对广告的对那种肯定就算是 PS 嘛， 你们是没做这种啊，
[陈冕] 我们有很多的 KL 会帮我们宣传啊，
[曼琪] 我说是贴片的那种贴片的，
[陈冕] 我们现在还没有这个， 我们为未来可能还是会考虑做的。 但是短期内我们还是希望他更 organic， 更精准的做一些传播。 而且现在坦诚讲， 我觉得我们这个公司的品牌，
[陈冕] 我们这个品类的叙事， 我觉得还需要进一步的强化之后再去做 PS 可能会更有效率一些。
[曼琪] 嗯， 那正好就是你可以讲讲现在能透露你们整体的用户情况吗？ 比如说老 bert 的用户到了什么规模量级， 订阅收入到了什么规模量级？ 对，
[陈冕] 我们用户可能 DAU 现在在十十五到二十万之间，
[曼琪] 这个是截止到什么时间点，
[陈冕] 就截止到这两天吧，
[曼琪] 这两天就是九月底 growth 还挺快的。
[陈冕] 就我们基本上在的时候， 因为我们限制了发放邀请码嘛， 我们可能每天都在一两万的量级，
[曼琪] 然后是 beta。 就五月初啊，
[陈冕] 五月到七月， 你在贝塔的时候， 每天就可能就一两万的量级， 然后放之后就迅速的涨到了八到十万的 DAU。 后来其实跟纳入 banana 也有关系。 纳罗 banana 其实出来之后，
[陈冕] 我们的效果更好。 嗯， 对， 纳入 banana 之后又再再上了一个台阶， 所以再到十五到二十万， 最近基本上已经稳在这个区间了。 对，
[曼琪] 哎， 硕帅， 今天刚好是你们公开上线的两个月， 因为你是七月二十八号哦哦哦哦，
[陈冕] 正好两个月 OK， 对吧？
[曼琪] 嗯， 所以现在就是你要说这个 DAU 是在十五万到二十万左，
[陈冕] 对， 算是一个月上一个台阶。 我们其实是一个非常好的一步一个台阶往上涨的曲线。 所以目前情况下， 我们的增长还是比较稳健的。
[陈冕] 嗯， 对，
[曼琪] 那收入情况可以说一下吗？
[陈冕] 它的增速非常快， 算全年的预估收入的话， 我们应该已经超过三千万美金了。 等你发稿的时候， 我们应该就更高了， 希望它能够一直涨下去。
[陈冕] 整体来讲， 我们的收入其实跟我们的 DAU 一样， 也是不停的在上台阶。 对， 我们其实测试的时候还没有什么收入。 然后从发正式版开始上一个台阶， 再到纳纳尔本纳纳出来之后后，
[陈冕] 进一步强化了这个 AN 的能力。 然后其实我们又上了一个台阶， 不对， 我其实还挺开心的， 就还比较顺利。 但我觉得整个产品还很多， 早期我觉得这个 a 店在我心中现在也没到六十分吧。
[陈冕] 对， 因为它跟 model 的能力有关系， 跟我们自己的工程的进展有关系。 行， 我们自己的产品， 我想做的还有很多东西没有做也有关系。 所以我觉得它还在飞速的进化当中。
[陈冕] 嗯， 对， 所以所以其实在一个测试期的产品， 在数据上能够这样我觉得证明第一个我觉得大家其实还是都挺有想象力的。 我觉得用户也很有想象力。 我们在那个时候聊下去，
[陈冕] 很多用户他们不会觉得这个产品现在是完美的。 但他觉得这个产品看到了未来的很多可能， 而且再加上我们迭代代也非常快。 所以他会持续的去用下去， 他会发现这个产品能解决他工作中越来越多的问题。
[陈冕] 那他现在肯定不是一个完美的产品啊。 其实我觉得 agent 现在你说各 a 镇子他真的取来人了吗？ 他真的直接能交付结果了吗？ 我觉得现在肯定现在没有到的，
[陈冕] 但我觉得我们已经看到它是可实现的。 然后可能我们的用户也看到它是可实现的。 我现在跟团队讲说， 我们可能现在这个时间点就是 coding 的二十年初啊，
[陈冕] 可能再到半年到一年就会大爆发了。 但我们现在要做好这半年到一年的准备。 嗯， 因为其实模型本身也会变变强啊， 那我们自己的工程能力，
[陈冕] 我们自己的产品能力也要做的更好， 我们对未来还是挺乐观的。 但是我们自己也需要 move 的更快一些。
[曼琪] 我想补充问一下， 就是你们现在这个三千万美元的药二， 它能覆盖掉， 你们调用，
[陈冕] 那必须不了。 现在 agent 基本上都是可以的。
[曼琪] 其实你们的这个付费的价格定的还是比较高的对吧？
[陈冕] 但是 API 很贵啊， 而且其实你的核心是免费用户是不掏钱的， 但免费用户的 API 成本是很高的对，
[曼琪] 因为它还有一个免费的额度在对，
[陈冕] 而且你免费用户的比例肯定更高嘛， 你的免费用户转化也需要周期， 所以早期肯定是亏的。 我们对 a 站的长期商业模式并不困惑， 我也不知道为什么有些投资人觉得 a 的会不会长期不赚钱？
[陈冕] 这 ccky 一定会变便宜啊， 这是一件 no brainer 事情。 它有大规模普及， 但怎么可能不便宜啊， 那肯定会变便宜。 这不是区分流量跟店都一样嘛， 最开始都很贵。 对，
[陈冕] 所以我其实并不怀疑。
[曼琪] 所以他其实商业模式已经出现了。 其实就是订阅。 只不过是说他以后经济模型可以算过来， 经济模型可以算过来，
[陈冕] 然后订阅至少是一个基础的商业模型。 然后未来可能商业模型也会再发生进一步的演变， 所以它的能力越来越强吧。
[曼琪] 嗯， 那演变是比如说交付结果类的， 或者说在安去服务。
[陈冕] 这我们其实想过一个点的， 你有可能最后让这个 a 镇的干活， 你让他想十五分钟， 还是想两个小时， 还是想一天全不一样，
[曼琪] 那就跟律师一样啊。
[陈冕] 对呀， 你请设计师也一样啊。 嗯， 你看这个设计师今天加班给我干一个活， 和他做一个月的 research， 干一个活肯定不一样啊。 那背后涉及到要他要采集的 context， 他要 thinking 的 process，
[陈冕] 他要调用的措施的复杂度也都不一样。
[曼琪] 对， 就接下来我们可以展开详细聊一下在全球市场去做垂类 agent 的方法。 嗯， 当然你们现在是 for everyone 的， 但他肯定还是特定的场景和需求。 这个我觉得可以从比嫂我开始讲。
[曼琪] 因为其实五月我们那次聊的时候， 你有讲到就是你二三年初开始思考要创业的时候， 你当时是看到了五个方向了。 你可以再回顾一下你当时的这个思考。
[陈冕] 对我当时说嗯在生产端就是 office 和在 be 在 to 泛 c 端， 其实就是信息获取， 就是搜索社交和泛娱乐。
[陈冕] 我觉得目前看没有超出这个认知目。 那所有的 to c 的产品， 我觉得大体量的 to c 产品， 也包括大体量的 to p 产品， 基本上都在这个范畴内， 要么就是 office 类的 PMF，
[陈冕] 要么就是啊写的就是图像视频类的 MMF。 在在工端啊， 就图大量泛 c 的， 基本上你都全都可以收到这两类上。
[曼琪] 那像 web coding， 你觉得它属于 office 那那种类型是吗？
[陈冕] coding， 你可以把它当新时代的 office， 对我觉得 coding 是新来的了。 我觉得在 AI 时代， 这个 coding 就是 LLM 的原原生语言。
[陈冕] 所以他基于他的原生能力做的这个语言处理这个文字处理， 对吧？ 其实它本身就是他的原生能力的一部分。 对所以我觉得大语言模型在处理文字上，
[陈冕] 或者在处理信息上和处理 coding 上， 其实都是他比较天生的能力。 嗯， 对你原来的处理文字， 它其实就是原来的 office。 然后它处理 coding 其实就催生了一个新的市场。
[陈冕] 它就也有一点像那个 office， 但本质上其实都是这一代的技术变变革， 它的内生的对信息， 对文字的处理能力， 然后衍生出来的最直接的生产力应用。
[陈冕] 嗯， 就我觉得这个其实在我看来不是 office 类的这反正是一大类。 但这大类都会面临同样一个问题， 就是呃， 你如何和 LLM 厂商本身拉开差异。
[陈冕] 嗯， 后另外一个就是阿德比， 阿德 be 也 leverage 了很多视觉类的模型的能力。 但是它本身场景很细分， 而且它离大大模型的主轴呃是有一定距离的。
[陈冕] 所以大家会既能 leverage 大模型的能力， 但是其实大家又能在彼此在大家自己的场景下做出一些差异。 所以我觉得正常是这两类，
[曼琪] 你觉现在这这个有变化，
[陈冕] 我我觉得没有太大变化。
[曼琪] 因为现在倒是确实很多模型， 就或者说很多大的这种模型的公司吧。 他们做的一个方向肯定是把多模态更融合。
[陈冕] 对， 是就动模态肯定会更融合了。 但是我觉得无论如何， 语言是它的那个主轴， 就是在语言能力上， 在文字的能力上， 通用大模型公司使用是最强的。 而且他一定把很多通用的场景下都处理完啊啊但是我们锤类的这个产品其实做的就是我们举一个简单的例子。
[陈冕] 其实造一个设计师或者造一个创作者， 一定不是大模型公司的主轴。 造一个人是大模型公司的主轴， 或者造一个合格的高智商的人是大模型的主轴。 你说一个毕业生，
[陈冕] 哪怕是一个博士毕业生， 他可能通识的处理这个社会的能力是很强的啊， 就是在这个社会里大部分基本的事他都能做。 但是他做不好的一个设计师，
[陈冕] 他做一个设计师， 他可能还是要需要知道这个行业里的经验是什么。 我觉得这个是我们跟他要做的差异。 所以你 leverage 他造一个通用人的这个能力。
[陈冕] 但是同时你又不要做一个通用的人， 就可以做的很好的事情。 我觉得才是应用公司的生存空间。 如果简单抽象，
[陈冕] 做一个比喻， 我觉得是这样。 嗯，
[曼琪] 所以你当时最开始选兜比这个方向， 一个是因为以前也在剪映做过嘛。 对， 就其实你是有做这种内容的生产工具的经验的。 然后另一个就是你刚刚说的， 他其实你觉得不在这个主轴上。
[曼琪] 对，
[陈冕] 因为如果你把 AI 想成它， 就是在造人的话， 就是最终你追求 AGI， 就是在追求呃一个平均智商甚至超过人的人嘛。 但是你做不做得好， 一个设计师， 你做不做的的行业，
[陈冕] 它有时候跟你的智商无关， 他其实跟你的经验有关。 对所以我觉得这个经验其实就是这个垂类场景的数据。 这就是这个垂类场你能够 post train 能够去做的东西。
[陈冕] 同时这个垂类场景还有不同的 vib， 对吧？ 就还有不同的交互， 还有不同的工作方式啊， 我觉得这个是是垂类公司的空间。 嗯， 所以我们觉得我们本质上是在做一个垂类，
[陈冕] 它并不是通用信息的生成或者处理。 你是在做创作， 你是在做内容产行业， 所以他其实还是非常 unique 的。 回到我们的产品上。 我们为什么要做那个 chap canvas？
[曼琪] 对， 可以围绕这些你们新的功能讲讲， 你可以先描述一下这个 chacapps。 因为有的人来没用过， 对，
[陈冕] 其实就是一个很简单的道理。 就是你跟一个设计师沟通的时候， 你不会只对着他的脸说话。 我们俩现在在做一个访谈， 所以我们现在就是面对面说话就够了。 你跟大部分人说话， 你对着他的脸说话就够了。
[陈冕] 这是我们刚刚说的这是通用的方式。 但是你跟一个设计师沟通， 或者你跟一个导演沟通的时候， 他如果没有拿着一就屏幕， 或者拿着一个桌子上面放了各种各样的图，
[陈冕] 各种各样的视觉产物来跟你说话。 你们俩是无法 alignment。 就是你在创作这个领域， 它一定需要视觉的对齐才能 make alignment。 就是我们认为 chardought 是一个通用的最优的界面。
[陈冕] 但是你在不同的场景下， 就像你跟不同的人交流， 你们身处的环境， 你能借助的周边的沟通的对齐物也都是不一样的。
[陈冕] 当你跟一个设计师或者跟一个创作者沟通的时候， 你一定需要一个屏幕或者是一个桌子去做视觉的对齐。 然后你对着这个视觉对齐的东西指指点点，
[陈冕] 说我要改， 这我在我要改。 那我们经常内部讲说， 你在做的时候， 你要想想你跟一个真人沟通的时候， 你什么时候看到他的脸沟通， 那就是叉 boat。 然后什么时候你不看着他的脸， 你其实看视视觉产物沟通，
[陈冕] 那就是在 check canvas。 你其实是在一个无论是虚拟的还是真实的画布上， 只觉得那个视觉产物说我要改这里， 我要改那里， 你只是用这样的方式去做沟通。 其实回到刚刚那个问题，
[陈冕] 就是我们认为如果你就把 AI 想成人， 那么本质上应用公司司或者叫垂直的应用公司。 在解决两个事情。 一个事情是这个人他变到你这个垂直行业，
[陈冕] 他的工作方式是什么？ 本质上他决定了在这个行业的人机交互是什么， 到产品上， 他就决定了这个行业的 interface 是什么。 第二个是在这个行业，
[陈冕] 它应该积累什么样的数据， 他应该积累什么样的经验？ 这些经验本质上是这个行业里非常不同的 context。 然后呢， 从而最终他嗯呃能够沉淀出这个行业里不同的工作方法。
[陈冕] 所以其实你把它类比成人， 我觉得一个刚毕业的大学生， 他在职厂里去学的， 其实跟 ai 面临情况是一样的。 他需要有不一样的工作环境，
[陈冕] 他需要有不一样的跟他的客户的沟通方式。 然后他需要积累不一样的数据。 他需要知道在这个地方， 他的客户需要什么样的 context，
[陈冕] 然后最终他去 deliver 一个产物。 但别瑞这个产物很多时候， 当然还是用到他在大学之前学的通识的智能。 但是他也会结合这个行业里的一些行业的的经验，
[陈冕] 去更有针对性的获取 context， 从而去更有针对性的思考。 然后呢， 从而在这个更有针对性的交互界面上跟他的客户去沟通。 嗯， 啊那这才是一个 vertical 的场景，
[陈冕] 能做的比 general 更好的地方。
[曼琪] 对我就是看到 check canvas 这种交互的方式之后， 我会觉得他对设计这个场场景是非常自然的。 嗯， 但是为什么好像在你们自己做的这个事情之前， 就其他公司里没有拿出一个很相似的体验，
[陈冕] 就是在模型能力到之前， 其实大家是不会去做这个事情的。 因为你之前对着他说要改模型也改不准了， 嗯， 也理解不了啊。 所以本质上图像的编辑模型也好，
[陈冕] 或者说图像模型本身对于复杂的指令的理解能力本身的提升是能做这个的基础吗？
[曼琪] 哪些模型的变化之后， 这个能力变得提升更明显了。
[陈冕] 你们自己的感觉是呃当年第一个变化其实是 GBT 的 image one 嘛， 就是插入 GBT 的那个双图。 大家可能把它叫四欧商图， 就是 GPT image one。 它是第一个能够在语言指令下它的一致性指令遵循做的比较好的。
[陈冕] 然后后来其实是 no banbana 和字节的那个 c dream stearing， 就是都上一个个台阶阶吧，
[曼琪] 那其都都今今发生的的事对呀，
[陈冕] 所以别人还没来得及做呀。 哎，
[曼琪] 那你能第一个做， 就是因为你提前觉得模型就会有这个提升， 提前在做准备是吗？
[陈冕] 没错， 对， 这里也聊到另一个问题， 就是 AI 应用公司怎么做增长， 就是把未来会发生的东西提前描绘出来， 然后等它发生了， 你就是第一个做到的。
[曼琪] 我觉得科 sor 是非常典型的，
[陈冕] 所以创新驱动增长嘛， 就是但你的应用公司你又不掌握底层的创创新能力。 因为模型得先创新嘛， 所以你就得预判模型会有的演化方向。
[陈冕] 然后你提前把模型成熟后， 它对 interface 的颠覆先描绘出来。 然后等模型 ready 的那一刻， 你就疯狂的秀出来。
[曼琪] 我觉得这个也是你自己可能去美国去湾曲多待一下， 我觉是有好处的。 比如说你们那个 lunch party 上， 我看 open i star up 的服务的负责人 chris brown 也去了。
[曼琪] 就你在那边肯定跟这种核心的模型公司接触会更更多一些。
[陈冕] 对， 是的是的， 但我觉得现在其实中美的差距没有那么大了。 我觉得有一个好处， 其实就是你能更早的知道底层技术的变化。 你能知道技术， 他们就讨论下一个地方是什么，
[陈冕] 或者模型层在讨论的下一个问题， 下一个命题是什么？ 然后你就提前基于那个命题去思考他在你的场景下未来可能会发生什么潜在的的演变， 而那个演变，
[陈冕] 你怎么把它提前描绘出来， 坦诚讲。 现在我觉得中国的创业者感受这个的速度其实也挺快的。 中国的这个信息传播的倒是也挺快的对。
[曼琪] 那具体来说， 你怎么给他提前描绘出来， 就你靠什么能力， 你才能真的这个模型能力提升之后， 你能接住了。 我是指有具体的产品和工程上，
[陈冕] 就比如说刚刚说的 charina cvas 的例子。 我们最开始做了 verd 的时候， 连 GPT image one 都还没出来。 嗯， 所以其实你根本就不知道这个 agent 或者叫图像模型能不能理解 agent 那么复杂的指令。
[陈冕] 所以其实你根本就不知道那么长的提示词， 那么一连串的提示它能不能理解清楚？ 你如果去看之前的图像模型， 它很多的语义的一致性是很难保持的非常精精准的。
[陈冕] 之前图像的编辑其实大家也做的没有那么好， 你要对着图不像说指哪儿就改哪儿。 其实也是非常困难的。 但是如果你那个时候去看模型迭代的方向， 或者你去跟一些在做图像模型的人去聊。
[陈冕] 其实你会知道他们已经在集中去攻克这件事儿了。 如果能能聊下来， 他们会觉得这个是没有问题的。 这个可能是你跟模型公司近的一些好处。 就是虽然其实不涉到秘密啊，
[陈冕] 但是你能大概知道他们在思考和在考虑的在那个领域的下面一个模型要解决的问题和解决的方向是什么。 然后那个方向可能本身也是解决了你的产品上的一些问题。
[陈冕] 你看原来有一个叫 control net， 是在 stable diffusion 时代非常火的。 但现在为什么还需要 CTRL net 呢？ 嗯， 他的图文的各种 one shot 的理解能力已经非常强了，
[陈冕] control net 的那些交互方式都变得不存在了。 对， 所以其实我觉得一个是你需要知道他技术上现在能解决什么问题。 你要跟他同步的去建设你的产品的改变。
[陈冕] 你在应用层面， 你在应用用的 interface 上的这个变化。 这样他一浪起的时候， 你才能跟他以非常近的距离去 leverage 好他的能力。 然后我觉得这个是第一个。
[陈冕] 第二个是我觉得我们得相信人家的能力是会不断变强的。 所以我现在直接就是你， 比如说喇维尔设计逻辑或者设计哲学是什么， 我就是还原人跟人沟通，
[陈冕] 我就是赌一件事， 我就是赌 ASI 还没那么快， 他怎么样， 他都得是个人。 所以我们就答应， 就是说你最后看这个交互界面合不合理。 你就想你跟人沟通的时候， 你跟一个设计师沟通的时候，
[陈冕] 你会不会这样做， 你就把它当成你跟设计师沟通。 那就是说我至少定了一个调说， 如果技术慢了， 那我傻， 因为他就没有变成人我用以人的方式跟他去沟通，
[陈冕] 模型能力就到不了。 那我这个产品就很难 PMF。 但是一旦它的速度就是这么快， 它就是越来越像人， 那我这个东西就越来越强， 就越来越好， 我就提前有了正确的答案。 但如果会有天他超过人了，
[陈冕] 你又不像人跟人沟通了， 可能这个东西就被摧毁了。 所以我觉得你只能想到一个， 你既要相信他快， 你又要给自己设另一个问题的封闭的点，
[陈冕] 不然你变成一个纯开放问题了。 对对， 就没有意义了。
[曼琪] 对， 因为你要是说他超越人之后， 他到底那应该怎么交互， 好像也想不出来，
[陈冕] 那也想不出来。 对他甚至还需要人吗？ 他真的超越人， 还需要要人提供 condex 吗？ 他可能都不需要了， 对吧？ 所以我们现在只能想象到， 可能他还是在模仿人，
[陈冕] 最终他可能成为的人， 我们还是用这样的方式去想。 那最终他应该就是人与人的沟通。 所以我们要回到人与人的沟通去设计产品。 其实你看各种 paper 啊，
[陈冕] 你看这些模型厂啊， 他们互相在竞争什么。 所以你也能大概知道他们的主线， 然后你再基于这个主线去先把你的产品给设计好。 然后在他出的时候， 你能够第一时间那个概念套上去。
[曼琪] 你们现在会自己做一些小模型的训练吗？
[陈冕] 或者说后训练什么的会做小 r 会做一些微调或者 RO。 对，
[曼琪] 但是这个是很难提前做的， 是吧？ 这个是不是还是要动基座模型？
[陈冕] 这个你只能在目前最好的开源模型基础上做， 因为你没办法， 在边缘模型上做嘛。 嗯， 是的， 你只能在最好的开源模型基础上做这个其实都是后话了。 就是我们本质上我们觉得现在是呃你做一个应用公司，
[陈冕] 其实你就是把模型成熟之后的交互范式先描绘出来， 然后去 meet 大家的想象力。 完了之后你再获得 growth，
[陈冕] 获得用户。 然后有这些用户， 有了这些数据积累之后， 你再不断的去做工程上的优化， 做这个 contest engineer， 做 prompt engineer。 然后如果开源的模型的速度也还不错的话，
[陈冕] 你可以通过 RL 把自己这些数据优势进一步的发挥出来。 所以其实我觉得现在基本上就是这个循环吧。 嗯， 对，
[曼琪] 刚才讲的这个 chat canvas， 我觉得就你说的这个里面的一个很典型的例子啊， 然后我也注意到你们有一些新的功能。 一个是其实你之前就说过的， 就是你们会从图像做到视频。 对， 其实它就是有图像，
[曼琪] 也有视频， 它是很全的。 只不过你们最开始的切入点是图像。 对， 然后老 berty 也正在这么做， 你们就是上了一些这个视频生成的这种能力。 你们做视频这个功能，
[曼琪] 它是不是和你最开始的那些创作者就不是一类创作者。 就比如说做这个设计师的很多人我理解， 有很多人是做平面设计的， 他可能没有去做视频。
[陈冕] 做视频的人大部分都会做图， 但是做图的不一定做视频。 嗯， 因为做视频往往都是从分镜稿开始的， 做视频的人往往也需要图开， 但是做图的人却不一定做视频。
[陈冕] 所以一个做图的厂商大概率一定会做视频。 一个做视频的厂商呢不全会做图， 但但大概率他也会做图， 这就是这个原因。 因为你一个做图的厂商，
[陈冕] 你本来你的用户里面就有很多人的下游， 就是视频。 嗯嗯， 所以你大概率一定会做视频， 自然的延生。 对， 是个自然的延生。 那你一个做视频的厂商， 做图的用户跟做视频的用户是有一些差别的那三 d 也是这个逻辑吗？
[陈冕] 三 d 不一样， 三 d 的用户就非常的 unique 了。 因为你们也有三 d 我们没有正经做三 d 就是我们其实正经做的还是图和视频。
[曼琪] 你们还有一个新的功能， 是生成对话播客视频哦，
[陈冕] 那个时候那个比较热， 因为所以刚出来我们就是蹭了个热点， 嗯， 其实没有说我们要重点做这个方向。
[曼琪] 对， 因为我还在想这个和设计人群的关系没有就是做了一个热点。
[陈冕] 但是我们其实本来就没有很限制在设自己人群啊， 因为其实我们就是在先做图， 然后基于图再延伸到视频， 所以我们其实本质上还是一个创作的 agency。
[曼琪] 那你们接下来什么时候会比较这种有规划性的扩展到更多的创作者嘛？ 因为其实你的定义就是 for everyone， 然后 who wants create 对吧？
[陈冕] 对，
[曼琪] 那什么时候他可能是更多类型的想创作的人，
[陈冕] 现在已经其实挺多类型了。 我们现在视频和图片是五五开， 然后我们有很多的 SAM， 就是很多的那种小商家 SAMB。 比如说一个咖啡店店主， 然后他要做自己的全套物料，
[陈冕] 做全套视觉。 他因为他要有自己的 logo， 然后有自己的菜单。
[曼琪] 所以你们主页有一个选项， 就是 branding。 对，
[陈冕] 就 brandy 现在用的人很多。 嗯， 所以其实他也有可能会做一个视频宣宣传片， 发到他的这个射媒上。 嗯， 啊所以其实我们本质上是在做数字平面内容的生成或创创作，
[陈冕] 就是叫 digital content。
[曼琪] 嗯， 那只是未来， 也有可能是三 d 内容， 对吧？ 这可能取决于终端和大家消费内容的习惯的变化。
[陈冕] 对， 现在核心还是平面设备。 嗯， 就是你无论在线上是电脑和手机， 在线下是纸媒和屏幕， 其实你没有空间消费没有起来。
[陈冕] 对， 所以三 d 在很长一段时间内都不会， 这是我们组里要做的事情。 嗯，
[曼琪] 就除了这些， 你们已经上线的功能， 你们确实就我觉得更迭的也非常快。 嗯， 你还看到了哪些没有被满足的需求啊， 因为你也讲到就是你和用用互聊， 其实是能感觉到有一些没有被满足的。
[曼琪] 以及你自己也觉得目前其实你们的产品就是这个 a 真的是在不断发展是六十分的状态。
[陈冕] 就是其实设计师还需要到更多的 context， 比如说要为晚点做一个系列海报或者做一个系列的 branding， 他一定要理解晚点的历史。
[陈冕] 他一定要理解晚点是一家什么样调性的媒体。 他也要知道晚点过去的发出去的所有的设计的物料是什么样的风格。 他想要知道你对于用户，
[陈冕] 你的受中传达出来的， 你的媒体的形象是什么。 然后你的所有的设计风格， 你的这个 branding 传递出的感觉， 不能和所有东西相想违背。 所以你看你在做一个设计的时候，
[陈冕] 本质上这个去寻求设计的人， 其实他可能有很多的 context， 但他并不知道这些 context 怎么提提供给你。 嗯， 所以其实是你这个 ai 设计师或者这个设计师需要说哎，
[陈冕] 你们是一个什么样的媒体， 然后你们过往有什么样的无聊， 你把这些东西都给我， 然后他从中去理解， 你去给你做出你真正会满意的设计。 如果把它抽象下来，
[陈冕] 我们认为设计的 coon tex， 比如它会有 reference， 他会有 preference。 这个 reference 指的是就是你的这个甲方就是去要做这个设计的人，
[陈冕] 他可能有他自己的偏好。 他比如他公司过往有他自己的风格， 他有一个自己的 reference 的 pool。 就他过往的公司的风格的要求， 可能就是他的私有的 reference。
[陈冕] 嗯嗯， 然后他可能有最近比较流行比较喜欢的风格， 比如最近可能就是流行宫崎骏风格， 最近就是流行多巴胺风格。 那可能你要有些 public 的 reference，
[陈冕] 你需要把这些他偏好的、 私有的或公有的 reference 理解到位， 从而去为他设计。 另外不同的人也会有 preference。 就是比如说你服务这个客户很久了，
[陈冕] 你会知道这个客户他其实想要的设计。 比如他就是不喜欢拟物的风格， 他就是喜欢更极简的这是他的一些风格上的偏好。 所以其实你在跟他多轮交互之后，
[陈冕] 这些东西也是需要被这个 AI 设计师给记录下来的。 比如说他过往在这里创作的所有的作品， 或者他过往的创作的作品， 其实也代表了他的风格。 所以说你跟一个设计师沟通的时候，
[陈冕] 其实他需要想办法把你过往能够代表你偏好的这个产物给挖出来。 然后从而他的在里面去做一些理解和抽象，
[陈冕] 然后最终再生产出更符合你需求的这个厂。
[曼琪] 这个具体在产品上它怎么体现。
[陈冕] 在产品上是这样的， 但这个还没有完全上线， 我们会做一个 context 的模块。 首先你在跟 ai prompt 的时候， 正常情况下， 你愿意一个设计师沟通的时候， 哦，
[陈冕] 其实这个设计师他大概率会找你确认一些东西。 比如说他还是晚点， 你们过往的物料是什么风格？ 这个时候你可能甩他一个链接， 然后就让他去这个链街上看我过往是什么风格，
[陈冕] 然后他就去理解这个物料。 我把这些物料抽象成几个关键词， 比如他是专业的， 是冷静的， 是不娱乐的。 是以严肃的这是他看了物料的结果。
[陈冕] 然后他再去 research 说这些物料应该是什么样的设计风格再去给你做设计。 好。 所以其实在产品界面上我们会先做做一个模块。 就你在 prompt 的过程中，
[陈冕] AI 可能会根据你的 prompt 我们做了一个小模型， 它会根据你的 prompt 快速的思考， 然后从而它来向你提出出他可能需要更多的 context。 嗯， 然后我可能需要晚点的过往的风格，
[陈冕] 晚点的官网， 我可能需要这些东西给我参考， 让我更了解你。 然后呢， 在这个过程中， 我们支持你的， 你可能就是甩他一个链接， 或者甩开一些图，
[陈冕] 让他能够继续思考， 从而快速理解你。 所以其实这个在你 prom 的过程中， 我们就会用一个小模型， 更快的先帮你达成在 prompt 上的 alignment。
[陈冕] 然后在这个过程中从而去收集更多的 context， 这个过程做的非常多了。 之后后就比如说你之前发过晚点的这些图， 或者他会问你有没有喜欢。 比如说我们也会去网上搜，
[陈冕] 比如说最近流行这三个风格， 你有没有喜欢的这些偏好。 然后这个数据多了之后呢， 其实它就会沉淀出你这个用户自己的素材库。 比如说你是什么公司，
[陈冕] 然后你的这个公司的官网是什么？ 你的公司的调性是什么？ 我们刚刚说的你的自己的 reference 库和你的 preference 的库， 在这个过程中就逐渐的形成了。 那在未来的调用当中，
[陈冕] 我可以更快速的从你过往的 reference 和 preference 的库上调一些相关的风格跟你去确认和达成共识。
[曼琪] 你们就是在做这个后训练的时候， 因为其实就在我现在理解里啊， 我觉得大元模型有的时候来判断这种比较主观的比较审美的东西， 他不一定非常好判断。 你们是找了一些设计师，
[曼琪] 就是有在做任务工作这个标注， 然后去给他一些风格上的指引， 是吗？
[陈冕] 呃， 这里有两个事了， 就我们刚刚说的这件事儿， 就肯定是我们现在做所有的后悬点， 做 post 事情， 做 r il， 那肯定您都是需要设计师去标的， 就本质上那个 judgement 比较重要。
[曼琪] 所以你们在北北美场， 也也有有一些设计师在那个文化语境里知道， 就是可能美国人觉得什么比较好看， 什么比较土， 你是需要这个东西的对。
[陈冕] 对对对对， 但其实我们刚刚说的那个功能还没有用到那么多的后训练。 嗯， 对， 那个其实就是在用现在的模型的多模态理解能力。 你加上比如说我们自己呃定了一些 context 的策略啊，
[陈冕] 所以其实还是工程上的能力在完成这件事情。
[曼琪] 你们内部评估就是现在如果说不太用到后训练的话， 就你直接也以现在的这个模型， 他来判断这些多模态的内容是极简的。 比如说他是包豪斯的还是多巴恩的， 他们判断的准吗？
[曼琪] 肯定没有人那么好，
[陈冕] 但是我觉得在很多场景下已经够用了。 就是比如说他看到晚点的这个设计风格， 他肯定不会觉得这是一个娱乐媒体， 他还是有一些基本的判断的。 我觉得至少他现在没有超越人类吧。
[陈冕] 但是多模态本身的理解能力识别能力其实都在变得挺强的。
[曼琪] 所以这也是一个提前准备的例子。
[陈冕] 对， 是的， 就是本质上模型越来越强， 你能做的事情也越来越多。 嗯， 而且我们其实会去做一些功能上的事情， 去让他的搜索源和信息源的质量更高，
[陈冕] 就从而去提升它的效果。 嗯，
[曼琪] 这是一个还有其他的问题。 所以你觉得未被满足的需求，
[陈冕] 我觉得剩下的还是在模型能力上吧。 其实大部分还是在模型能力上， 比如说现在的 consistency 还是不够足够好。 嗯， 你这些好对一致性还是不足够好。
[陈冕] 还有就是模型对于风格的响应上还是不够精准， 这些都是很大的需求。 然后甚至模型对于尺寸的响， 噪音也不够精准。 比如说我就一定要某个尺寸比某个尺寸短，
[陈冕] 那它很难生出一个奇怪尺寸的图啊， 我觉得这些都是点， 然后还有文字。 然后我们做全球化的时候， 发现一个很神奇的事情， 就是现在中文和英文都是有人解决的。
[陈冕] 因为中美都有模型能力嘛， 然后小语种的文字没有人解析，
[曼琪] 那哪种算小语种啊， 就多少算少语种，
[陈冕] 就连日语都没人接受，
[曼琪] 日语也算是吗？
[陈冕] 对对对对， 因为你只有本国有这个大模型公司才能去解决这个文字问题， 其他的优先级都很低啊。 因为其实模型解决文字并没有那么容易啊， 就是至少现在的图像模型的这个架构要解决文字生成能力，
[陈冕] 其实呃都还有一些问题的。 然后还有就是一些编辑能力， 就是有一些最后一公里的编辑能力， 有一些编辑能力还是很难用语言去描述的。 你比如说我调一个亮度，
[陈冕] 调一个对比度， 那你就不要用 a 呀， 你就直接调一下就好了。 所以其实这些东西我觉得都还是现在没有被满足的点吧， 也是我们产品在努力去做的方向。
[陈冕] 对， 嗯，
[曼琪] 你觉得社区是一个需求吗？ 因为我的感觉是就是你们之前的一些产品， 其实社区是做的比较多的， 就比较充分。 对， 然后拿瓦 t 的话， 它有一个灵感的频道。
[曼琪] 但是我觉得他更多可能像是一个大家的作品的展示， 它还不是那种特别典型的社区。 因为可能里面并没有太多经历啊， 或者说这种推荐的逻辑，
[陈冕] 我觉得还是两个事情， 我觉得工具是工具， 社区是社区， 当然 live live 比较特殊。 因为 live live 是一个以社区区齐家的， 它其实是一个大家都来贡献素材的社区。
[陈冕] 然后在上面就接入了各种各样的工具， 然后去用它比较特殊啊， 它是一个社区形态的工具。 但其实拉贝尔呢没有这个计划。 我觉得老贝尔至少目前为止它还是一个工具。
[陈冕] 然后长期来看， 我们希望它是一个能 deliver 结果的 AI 的创作工作室， 对吧？ 这是我我们对他的定位本身， 我们并没有要在老 verard 做社区的目的。
[陈冕] 然后你看那个灵感更多是为了解决我们刚刚说的那个最大的问题。 就是我们如何去让用户更知道自己要什么样的东西， 然后更知道自己要怎么样创作，
[陈冕] 就是更知道自己要怎么样提供给 AI 足够好的 context。 嗯， 就本身还是在做这个事情， 对他可能 AI 问我， 然后你自己刷刷， 你可能都能看到别人在做什么。
[陈冕] 然后我们也用 ai 去问你， 你可能想要什么， 然后从而去让你在创作过程中有更多的输入， 从而产生你的你更满意的作品。 我们其实还是负了这个目标， 我们本身在了外并没有一个去构建社区的计划。
[陈冕] 但我觉得长期来讲， 因为创作能力的及， 所以人们可能会形成新的创作的社区， 或者形成新的内容的社区。 但这个就是完全另一件事情了。
[曼琪] 那你觉得你们有可能发感染到的一个状态，
[陈冕] 那就是一个新的业务了。 我觉得跟 liverry 的关系会没有那么大。
[曼琪] 就是说有可能是这个组织会做一个新的业务， 但它并不是同一个产品，
[陈冕] 同一个产品它不会在 laverar 身上做。 因为 liverry 并不是是一个以社区起家的产品， 它在第一天其实它就是一个工具。
[曼琪] 对我可以描述一下， 就灵感是可以做到什么。 就是你可以看到别人做了一些什么样的设计， 而且你点进去之后可以看它的过程， 可以看回放。
[陈冕] 所以其实那个还是为了让你能够更好做你自己的东西。 你是可以借鉴别人的想法， 或者他给予你灵感， 从而你也更 i 替同样的需求。
[陈冕] 它并不是一个以社区互动为目的的。 所以我觉得其实在老外人的灵感其实还是在为 context 服务啊， 本质上还是为了能够大家更好的对齐你想要的东西。
[陈冕] 这就像一个设计师， 跟你聊之前， 你也不知道你喜欢什么。 这个设计师把他过往错的十个作品给你抛出来， 说你喜欢那哪个你选一个觉得更像是这样的过程，
[曼琪] 你们还有什么获得需求的方法吗？
[陈冕] 最重要的两件事情， 我觉得一个就是离用户更近一点。 另外一个就是离技术跟进一点，
[曼琪] 这两个可以分开讲讲。 就比如离用户更近就， 你们具体是通过什么方式？ 就你们现在这个东西它是非常自动化和系统化的， 还是说现在这个阶段其实不太需要，
[陈冕] 不要这样。 我觉得没有， 就是你过一段时间所有的产品经理都需要跟用户聊一下， 当然也需要分析数据， 需要知道， 他们在干什么？ 然后看看他们在中间哪是断掉的，
[陈冕] 然后哪儿有问题。 然后你再去找几位有代表性的用户跟他聊一下， 甚至就是近距离的观察他创作。 然后本身我们公司也有很多设计， 其实这些设计师自己也在创作，
[陈冕] 也在天天用我们的产品。 然后也有一些我们公司的人， 就是他自己也是创作者， 他自己也做号。 所以其实他自己在做的过程中就会有各种各样的卡点。
[陈冕] 然后那些卡点我们要怎么去解决， 怎么取舍， 什么时候要解决这些答案， 其实都是在跟用户的沟通中去形成的。 但是整体来讲，
[陈冕] 我觉得现在做产品本质上呃一个比较哦困难的事情， 是我为什么说另一件事要了解技术？ 你要做取舍。 就是你见了用户之后， 你一定会发现有一些能力模型现在是到不了的那这个点你到底做还是不做？
[陈冕] 你到底要不要用传统方式去做， 你用传统方式去做， 你用打补丁的方式去做。 但如果技术很快的迭代了， 你之前那个东西就白做说就以文字的那个点为例。
[陈冕] 我觉得一个很有意义的讨论是， 你到底在 agent 生成的过程中， 应该用哪种方式是给他加文字。 因为现在图像生成模型本身可以生成文字，
[陈冕] 但是像我说的， 除了中文、 英文， 其他效果都不好， 而且小字的效果也不好。 那么有没有一种可能是你就用传统的方式把它成文字。 就是因为你子不是能调各种工具嘛，
[陈冕] 你子就直接调 agenagencoding 能力， 然后去把传统我的软件工程里加文字的方式， 他可能就是拖一个文本框， 把文字放上去， 改字体的方式给他加文字到底哪个更好。
[陈冕] 然后呢， 我说的后面那个加文字肯定这些问题都能解决。 但是如果模型一旦迭代了， 那个东西呢就废了。 因为你用图像生成模型生成图片的时候，
[陈冕] 它本来就带有文字。 那你必须得让图片模型生成图像的时候不要带文字， 但是它不要带文字， 它生成出来的图像的质量。 因为它相当于就翻开了嘛，
[陈冕] 和你后文， 那他的美学上可能就有问题。 所以呃这也是一些取舍。 坦诚讲我刚刚说的这个问题， 我们的还没有确定答案。 但我觉得其实有很多类似的取舍是我们在考虑的。
[陈冕] 就是你既要离用户近要 PMF， 然后你 PMF 就会发现很多模型能力， 其只是没有到。 然后你要不要给模型打补丁， 但一旦你给模型打补丁， 你的这个解决方法就不原生，
[陈冕] 长期一定会有一些劣势， 但是他又能短期解决问题。 但是如果模型进化的非常快， 那你之前解决这些问题的积累， 就一点意义都没有你被又被模型摧毁掉了。
[陈冕] 所以我觉得这个其实是现在做产品上一个挺有挑战的讨论。 甚至我觉得他没有答案。 嗯，
[曼琪] 那你自己离技术更进的方法是什么呀？ 因为其实你以前有十年的工作经验， 更多都是在产品还有商业化这一块的。
[陈冕] 嗯， 我其实不懂技术， 所以我现在最好的方式是我们的技术同学天天读 paper， 然后再跟我讲， 然后我来试着去理解， 我来用产品的方法来理解他们。
[陈冕] 就比如说我们刚刚说我们要思考 AI 更像人， 对吧？ 然后其实很多东西是我们的技术同学给我科普的， 他跟我讲各种技术概念， 比如说什么是 pre train， 什么是 post train 啊，
[陈冕] 什么是 reasoning， 然后什么是 IO。 那你会发现我就会去做类比。 我觉得他他们的思维方式其实也是一样的。 就是说你从人来讲， 就我刚刚给你做的那个，
[陈冕] 比方就是我说 pray train 就是在造一个合合格的人， 然后只是该给他后天经验。 但是我们这个行业的 IO 又是训练出来， 他毕业之后再去这个。
[陈冕] 这其实是我在跟技术同学交流技术概念的时候， 我去想的比方， 然后呢我就会去问他们说， 哎， 这个呃是不是其实是类似这样， 他们说哎， 你这个比喻也比较贴切啊，
[曼琪] 然后欣赏向往。
[陈冕] 对他们其实也是这么去想的。 你就会发现整个现在这条技术路线， 它其实跟人的那个逻辑是有一些相似性的， 跟人的自我学习跟那个是很相似的。
[陈冕] 所以我觉得我作为一个产品经理， 我的优势是我能够在我并没有那么懂得技术概念的情况下， 我去快速的把它产品产品化的提炼和产品化的类比，
[陈冕] 然后从而去推演。 在我们这个场景下会有的演变。 这个是我擅长的地方。 所以我们必须得技术团队的同学得天天去读 paper，
[陈冕] 然后得跟我说那个可能往哪个方式演变， 然后他也会有一些想象。 然后我基于他的想象， 我再自己再去做类似， 你再去做超强， 再落地到产品上。 我觉得现在是一个这样的工作方式，
[曼琪] 你们技术团队大概是怎么搭建的呀？
[陈冕] 我们有一个技术的合伙人， 然后主要是他搭建， 他就看赔本。 虽然我不看， 但他是看的他是二三年。
[曼琪] 你创业的时候， 一开始就和你在一起， 还是二四年初加入的二四年初加入的对嗯，
[陈冕] 而且他在二一年二二年就开始探索 AI 大模型方向的创业了。 但是最后他们自己没有创业啊， 他其实之前经历了一两年自己创业的探索，
[陈冕] 然后后来加入我们的， 他也是投资人介绍了之后我们在一块创业的。
[曼琪] 所以你们之前不认识的嗯， 投资人介绍，
[陈冕] 但是非常神奇， 他是我的高中学长。
[曼琪] 哦， 你们是一个高中的，
[陈冕] 我们是一个高中的， 然后甚至我们都出生在同一个区啊， 更省奇。 因为我们都在重庆念的高中中嘛， 那我们甚至在重庆下面那个区高是一样的， 就很巧。 嗯，
[曼琪] 二四年初， 你们那会儿状态好吗？ 公司状刚刚活过来。 对， 因为其实中间有段时间你们比较擦肩倒地。
[陈冕] 对， 嗯， 所以也是命运的安排啊， 就很巧。 嗯， 而且那个时候来时说没有 agent 啊， 但是我觉得我们那个技术的合伙人， 因为他自己非常 hand，
[陈冕] 他们年龄比我要大一些， 但是到现在都非常酣脏。 对技术的新趋势的把握都非常快。 我觉得现在这个时间点就必须得先把握技术的变化。 然后你得知道前沿技术的变化，
[陈冕] 然后快速的把技术的变化落地到你场景下的产品的想象力上， 再把它描绘给用户。 我觉得现在做应用就得这么做。
[陈冕] 嗯，
[曼琪] 我们五月那一次聊到技术上， 你有一个想法是你当时比较担心图像和视频生成领域的开源模型会被闭源模型甩谈。 因为那个时候应该是四欧，
[曼琪] 就是特别火没多久。 因为那是四月份的事儿嘛， 然后我们五月份见面的。 嗯， 所以现在这个事看起来好像是持续在发生， 包括这个 google 的 VO 三。 对， 还有 nana banana。
[曼琪] 你现在会怎么看这个问题啊？ 我现在已经不 care 开源还是闭源了。 嗯， 你可以讲下怎么变化呢？
[陈冕] 对我觉得开源闭源本质上现在其实营销两个事情， 我觉得第一个事情是影响成本。 这个确实是我觉得如果有开源的话， 一个 a 站的公司也好，
[陈冕] 或者一个应用的创业公司也好， 他能够更早的赚钱啊。 因为闭源的话， 你的定价权其实在别人那儿嘛， 你需要等待闭源的 token 变得成本越来越低啊。
[陈冕] 所以其实我觉得他的第一个影响在成本。 第二个影响其实是在是不是要做 post train 啊， 因为其实闭源就是没有办法做 post train。 但是后来大家也发现，
[陈冕] 即便病人不做 pose train， 其实在 context engineer 在 prompte engineer， 其实在工程上的深度也是足够深的。
[曼琪] 就他还是有很多你们就是应用用公司能做的空间的，
[陈冕] 所以其实后来就没有那么纠结开源了。 你像我们刚刚的比喻， 在图像和视频模型这里， 其实无论开辟我后， 其接把它当成是一个工具。 其实它它都是可以被 agenentic model 调用的工具的一部分。
[陈冕] 然后在 aggenetic model 这一部分呢， 我觉得闭源和开源也是影响我刚刚说的一个是成本， 第二个是是后训练的空间。 但是我觉得现在必然的模型，
[陈冕] 我们自己的 context engineer， 我觉得还有很多需要去处理的事情啊， 我觉得本身在工程车的空间也足够复杂。
[曼琪] 嗯， 对， 刚刚讲的都是你们自己的情况嘛。 就是在整个行业来说的话， 你有看到什么其他的有意思的玩家或者公司吗？ 嗯，
[陈冕] 呃坦人家我觉得现在可能在一个新变化的孕育期。 然后我觉得现在生产力工具我自己觉得已经白热化了，
[陈冕] 我觉得已经有一些毫不接衷了。 我自己觉得 to p 的 AI 的 player， 今年再创业可能都有点晚了。 其实现现在你听到的这些知名的产品已经是竞争后的结果了。
[陈冕] 现在的 to p 的产品已经非常同质化了。 其实现在抄我们的人也有很多， 但是你已经很难再说他们和我们有什么 unique 的地方了。 对， 所以我自己觉得 to p 的窗口期可能已经接近关闭了。
[陈冕] 然后我自己觉得未来还有一个大的趋势， 就是说就是 to c 的哦，
[曼琪] 其实有一个你的投资人， 他非常好奇的问题， 就是你什么时候会做 to c 你想不想做 to c 我们肯定会做的对。
[陈冕] 我自己觉得这个可能会在明年会有更多很有意思的公司出来。 但我觉得今年我还没有看到， 你看啊， 其实图像模型的成本和视频模型的成本都在不断的降低。
[陈冕] 其实 video three 前段时间降样降了百分之七十， 然后 nano banana 出来之后， 比 china GBTAMG one 的成本也要低了很多。 然后 GBT five 其实也比 cloud 便宜很多。 所以其实成本的下降，
[陈冕] 我觉得是蛮确定性的。 完了之后， 这些 to p 的产品的 AR 也好， 它的用户量也好， 其实增长的也很快。 所以其实我觉得接下来带来一个很大的机会是 to c 啊，
[陈冕] 你就想这在我们创作领域来讲， 就这么多人都用 AI 创作出了作品吗？ 那最终未来内容的消费是不是也会发生变化的？
[曼琪] 这个其实二三年的时候， 大家那会儿也在讨论嘛。 但那个时候太早， 那个时候你讲这个事情， 就比如说什么再到一个什么 titop 之类的， 就大家就会觉得比较早， 嗯，
[陈冕] 啊啊我觉得很难再造一个 take talk 了。 因为 take k talk 本身是基于真实记录的创作嘛， 我觉得更多的可可能你造的不是 take talk， 而是 AI 的新内容， AI 的新玩法能够诞生出什么新的有意思的东我觉得那个 tik talk 的那个意义指的是从消费的角度。
[曼琪] 因为有一些是生产端， 有些是消费的错没错。
[陈冕] 所以我觉得对， 如果按照那个框架， 我们很期待在社交和泛娱乐方向的 to c 的真正 AI 原生用的变变化。
[曼琪] 你觉得这是下一波趋势，
[陈冕] 我我觉得这个是一波趋势势 p 的窗口口坦讲， 我真的觉得已经快关闭了。 对，
[曼琪] 这个其实我觉得跟你刚才说到有一个点有关， 你刚才说说你觉得现在就是设计类的， 或者说这种内容创作类的生产的 agent 是处在 coding 在二零二四年初的这个状态。
[曼琪] 对， 然后之后半年到一年会有大爆发。 对， 如果说在 coding 二零二四年初的状态， 我觉得那个时候确实也还是有挺多新公司在涌进来。
[陈冕] 不是啊， 你看 curver 拉罗也很早啊， 你现在成立， 你现在涌入来上牌桌竞争， 这是两件事情。 你现在成立， 你还要建团队， 你还要做产品， 你做完可能就半年一年后了。
[陈冕] 到明年这个时候， 我觉得这个窗口期就关闭了。 对你今年必须得 on the table，
[曼琪] 那你觉得谁算是在 on the table 了？ 在你们这个领域啊，
[陈冕] 这个在全球范围内还是有一些玩家的。 但是如果你细化到 a 镇的这个品类， 我觉得现在其他的玩家都还比较小。 嗯， 但除了我们以外， 其他的我知道有很多啊，
[陈冕] 但是我觉得没有一些共识的产品出来。 然后你如果在上个时代啊， 比如在美国， 其实有像这这样的玩家， 有像这这样的玩家，
[陈冕] 还有像 majourncreicx failld 这样的玩家， 还有像 free pig 这样的玩家， 其实都是做多模态的生成的。 我觉得他们也有可能会往 a 顿的方向去转。 那当然可能 mter jouran 不会啊，
[陈冕] 因为 mitjjlean 是做模型。 嗯， 但如果是做应用的公司， 我觉得未来其实潜在的都有可能会往 a 政策方向去做转型。 啊， 但是目前我们还没有看到他们在这方面比较激进的动作，
[陈冕] 他的其实比较小了。 纯创作 agent 的这一块， 在我们之后， 其实呃我觉得那些创业公司的产品， 现在的完成度和真正的情况， 我觉得还比较早期吧。 嗯，
[曼琪] 你觉得像 canvas 这种公司， 他自己来做这游。
[陈冕] 呃， 我觉得 canva 和 adobe 未来也是很有可能会往这个方向去做的。 但是他们更大一些， 他们短期内面临您的自身业务的增长的命题会更重一些啊，
[陈冕] 然后但是我觉得这个产品短期内并不能解决他们自身的 growth。 但是如果有一天这个产品它的增长非常快。 对， 然后如果他的这个规模非常大的话， 我觉得他们也会来做的。
[陈冕] 就这个我简单来讲一下， 就我觉得呃你分几种， 就对于创业者来讲， 我们现在看到的体量都比我们要小小一些。 然后就是上一代的创业者可能会往这个方向转， 他们他们还没有转，
[陈冕] 但他们转的可能会比较快。 上一代我就指的做 AI 生成器的。 然后你要从巨头的角度上来讲， 我觉得呃我们这个垂类的巨头， 我觉得他会等我们的收入到一亿美金 AR 之后，
[陈冕] 他会重点来做。
[曼琪] 那岂不是可能也很快啊？ 对，
[陈冕] 可能也很快。 对， 但我希望很快。 但是这是我说的啊， 他没有看到你这个信号的时候， 他其实很难重注这个方向，
[曼琪] 可在他那个体量这个增长对他来说就没意义。
[陈冕] 对， 所以我说他有他要面临的命题。 比如说可能自己加一下 AI 去提提效， 他可能提升百分之十的收入， 那可能比我们这些所有的公司加起来的收入都高掉。 因为他的收入已经非常高了，
[陈冕] 所以我觉得他面临的面命题不一样。 但如果说他看到了非常确定性的数据， 结果说会对他产生冲击， 他一定会转头来做的， 因为这是他的命根子。
[陈冕] 对， 然后再往后就是更大的通用模型公司了。 我觉得通用模型公司短期内不会碰我们这个行为， 他们可能会碰 coding， 就一定会碰。 通用 agent 一定会碰 coding。
[陈冕] 但我觉得我们这个距离离他们的 vision 是有相当大的距离。 所以我觉得本质上我们现在可能还是在跟创业公司竞争， 我们还是在跟自己竞争。 我们自己要跑的足够快当，
[陈冕] 我们自己跑出来跑的越来越出来的时候， 我们才会面临竞争的不断的升级。 嗯，
[曼琪] 对， ok 那我们可以就是往后讲， 就是在你们现在这个站位， 然后往后可能会发生事儿。 你刚才其实讲了两个时间点， 一个就是你说的半年左右， 可能会出现像 coding 那样的爆发。
[曼琪] 那你需要在那之前， 比如说问你是要做到什么样的准备哦，
[陈冕] 我觉得我们就是产品上做的多好， 工程上的积累做的多多。 我自己觉得我们现在应用公司就是要把 context 做到机帜。 嗯， 就是因为其实你的 agentic model 和你调用的 generation model，
[陈冕] 其实都是跟着模型水涨船高的嘛。 所以你能做的事情， 其实就是你要积累尽可能多的用户， 你要积累尽可能多的他们的 unique 的 context。 这样模型能力高了之后，
[陈冕] 你把这些 context 加到那些模型上， 在你这就是有很好的结果。 嗯， 对， 我们需要做的就是这个事情， 我们要把 context engineer 和用户的增长做好。 因为现在 agent 一定还在早期，
[陈冕] 所以你要的其实不是所有的用户。 因为你更多的用户可能需要模型更好的时候， 他们才会来。 但你要把这个市场上愿意接受， 愿意使用 agent 的用户都尽量的 gross 到你的平台上。
[曼琪] 嗯， 那在往下就是你说的明年有可能会是有一个 to c 的这种趋势， 这个你们会怎么参与呢？
[陈冕] 我们想参与， 但目前还没有经历， 我已经在思考这个问题了， 敬请期待。 如果我们参与成功了， 明天我们给你一篇新报道。
[曼琪] 嗯， 然后我之前跟一些投资人， 包括就是一些同样是做 AI 创业的同行聊， 就是他们会觉得你是非常好的一个 AI 产品的创始人。 然后他们总结的有两个优点，
[曼琪] 这个你也可以自己讲一讲。 一个是觉得你们的节奏感很好， 就你们一直行动的是很快的。 嗯， 我们可以先展开讲到这个你现在怎么去想这个节奏感， 包括对对节奏感的认知是和你过去的什么经验有关吗？
[陈冕] 我觉得其实在不在 AI 时代， timing 都是 everything。 只不过我觉得 AI 时代有一个更大的变化， 就是你的没有业务或者原有的 workflow， 或者原有的构建业务的方式被颠覆的太快。
[陈冕] 所以拍名就变得更加重要了。
[曼琪] 我记得五月的时候我们聊过这个事儿， 就是你说那个时候你想的就是我一定要是 trade 里第一个上线的， 你觉得这件事儿非常重要。
[陈冕] 对我觉得可能第一个没有第一批重要， 但是如果不是第一批， 那可能就会 lose everything。 其实你在移动互联网时代， 看你去看不同的业务方向，
[陈冕] 其实他们都是在那一批成立的。 如果你错过那个时时间窗口， 除非你是一个超级巨头， 否则其实是没有办法做的。 嗯， 对， 所以我觉得 timing 本来就很重要。
[陈冕] 而为什么 AI 时代命变得更重要了， 或者这节奏感或者说速度变得更重要了？ 是你之前你只要抓住一个窗口期， 那个业务形态， 你可以活十年，
[陈冕] 活二十年。 但现在 AI 时代， 你就算抓住了一个窗口期， 因为技术变得太快， 你抓住那个窗口， 这可能就活两年。 然后技术的构建逻辑又变了， 你又必须要抓住技术变化之后的那个新的窗口期去构建新一代的产品。
[陈冕] 正因为技术在快速变化， 而且它变化速度越来越快。 所以其实每一个产品每一代基于新技术的新体验的构建的窗口期， 其实就那么短的时间， 如果你不能再在那个时间点把它快速构建起来，
[陈冕] 再获得用户。 你这一波就错过了。 但是相反的是因为技术变化很快， 所以可能下一波不久之后又来了。 所以你可能错过了之后，
[陈冕] 你也不要着急， 你去抓下一波也是 OK 的那对于一个我们想要持续成功的创业公司来讲， 就是他不能像移动互联网那样， 我可能抓住你这个点之后，
[陈冕] 我就好好耕耘这个点。 抓住这个点之后， 技术很快会变化， 可能马上又有下一个点。 你的产品可能要进行转型， 或者要进行进一步的升级。 所以其实这个对于创业的节奏的挑战，
[陈冕] 我觉得是更大的。 你想想如果 minus 之后没有做出 minus， 那其实他现在完全公司就不是这个状况。 我们如果没有很快的做出了 word，
[陈冕] 我们可能公司也不是现在这个状况了。 但是在移动互联网时代， 不是这样的。 移动互联网你找好了一个 PMIF， 你可以吃很久， 你可以马上精耕细作。 然后你 a 式的创，
[陈冕] 你发现你精细细作， 还没来得及精耕细作呢， 技术就变了。 所以你如果没有很好的节奏去处理这些事情会挺难的。 然后人们的情绪也是这样的，
[陈冕] 不断的在觉得啊不过就是这样和 formard 要死之间来回摇摆。 嗯， 大家都都有一种稳不下来， 既怕技术不发展了， 又怕技术发展太快的两种情绪上来回波动。
[陈冕] 嗯， 所以你人们的情绪、 业务的节奏， 产品的节奏， 这些对应到你融资的节奏， 公司经营的节奏上挑战都挺大的。
[曼琪] 其实如果你非常条分缕析的去讲了这个事情之后， 你可能反而没有这么焦虑了。 就你刚刚说那种情绪波动， 其实对大部分人来说， 从业者他是会感觉比较焦虑， 甚至有有的人会比较反感这种氛围，
[曼琪] 会觉得比较浮躁。
[陈冕] 对， 但是其实你后来想想这也是好事情， 就证明这些技术真的发展的很快。 嗯， 就是你往往在觉得你短期可能有点高估他的时候， 过两天你就发现你低估了他，
[陈冕] 就说明这个技术确实还是在以我们有史以来最快的速度来发展。
[曼琪] 嗯， 其实这个是在不停的用打脸在挑战人的安全感和控制感。 对， 但可能你就得适应这种新的 AIG 发展的节奏节奏。
[陈冕] 对， 然后你的所有的经营营， 你你所有的产品创新上都要适应这个节奏。
[曼琪] 从二零二三年创业以来， 你觉得你 miss 掉过什么比较重要的这种窗口吗？
[陈冕] 那几乎没有 miss。 嗯，
[曼琪] 那你想想小的窗口， 你觉得重大的没有对吧？
[陈冕] 更多数是在那个竞争上的对， 但是重大的没有重大的。
[曼琪] 如果总结一下有哪几个啊重大的，
[陈冕] 我觉得就是第一个我们在二三年创业的时候， 是没有我觉得现在没有后悔啊， 就是我们二三年没有一来就做 global 吧。 因为我们当时判断在我们这个领域 global 晚了。
[陈冕] 因为 global 的那些产品， 二年底就已经都上线了， 我们二三年年终才出来，
[曼琪] 就比如说 majority stable 这些 majjnity stable，
[陈冕] 还还有 diffestorable 的 talk er， 还有 majournal talk， 什么 leonaddo 嗯， 啊这些其实那个时候都已经成立了， 我觉得再去做个这革， 我觉得 too late。 所以我觉得我们第一阶段就是做中国， 然后我们抓住了中国的那一波，
[陈冕] 我们在中国是做的最快的。 然后然后第波波 a 这一波， 我觉得我们有机会开始做全球化， 我们其实也抓的很准。 然后觉得第三波抓不抓得准， 就看我们做 to c 的场景了。
[陈冕] 我觉得就是这三波那，
[曼琪] 你觉得就是你没有错过这些大的窗口的原因是什么？
[陈冕] 我很焦虑哦，
[曼琪] 所以你会动的很快， 你想的也比较多是吗？
[陈冕] 对特尔在我很焦虑， 然后团队也很焦虑， 坦成这样参与 AI 创业。 如果真的想要把这个事做的很好的人我觉得可能都很焦虑。 然后因为他发现技术变化就是太快了，
[陈冕] 你需要和这些焦虑共处， 这就是 AI 社有的常态。 然后你去美国发现美国的人， 我们刚刚讲了， 他不能叫焦虑， 它是一种兴奋的焦虑。 因为他变得也很快，
[陈冕] 所以大家其实也很卷在美国， 你感觉美国的创业者只有创业， 没有生活。 但是美国可能很多大公司的非 AI 的部门， 可能主要是生活画风是截然不同的，
[陈冕] 并不是只有中国人卷是做 AI 的人都卷。 对， 然后 AI 的模型大家打的也是有来有回， 对吧？ 所以其实都挺卷的， 我觉得这是因为焦虑。 然后第二个还是在这个过程中，
[陈冕] 我觉得一个组织的扶品迭代能力是很重要的对，
[曼琪] 我也想教你们团队上是怎么做的对。
[陈冕] 比如说我给你举例子， 有两种人你会选择用哪一种。 第一种人是对 AI 很敏锐很关注 AI 的信息， 很关注 AI 前沿的技术，
[陈冕] 但他没有什么经验。 然后第二种人是很有经验， 然后他可能进度了通商业化或者精通上个时代的产品。 然后可能精通运营， 就是你的团队主要构成应该是哪种人呢？
[陈冕] 我们原来以为我们应该要更多的有第二种人， 后来发现因为他变化太快了， 第二种人还没来得及发挥作用， 范式就变了， 技术就变了。
[陈冕] 所以那第一种人很重要。 所以其实你会发现 AI 时代的组织， 就是如果他是一个经验型的人我觉得可能在现在这个阶段，
[陈冕] 他很难跟着 AI 的组织一块儿， 就是他可能也会很有挫败感， 就因为他还想好好做， 发现怎么方向又变了。
[曼琪] 对我觉得可能更准确来说， 倒不是说这个人本身有没有经验， 而是他对过往经验是个什么态度。
[陈冕] 对对， 所以我觉得就是本质上是核心是要打造一个高频迭代的组织。 这个组织必须要是不断的 get 新技术， 要能和这种焦虑共处，
[陈冕] 并且他还要能够去拥抱这种焦虑。 因为你不拥抱这种焦虑发生变化， 你不知道嗯你选择隔离他， 那其实你也挂了。 同时你也知道， 因为他一直变化很快，
[陈冕] 所以你有可能什么事儿你没办法做的很深， 你下一代技术就来了。 所以你必须得在这个过程中去选择最大杠杆的事情， 选择最 URI 的事情把它先做了。
[陈冕] 所以我觉得这个组织就是要一个学习能力非常强， 非常 AI 原生， 非常高频迭代的组织。 如果你说我们团队要招一个人， 我是要他更懂 ai，
[陈冕] 还是要更懂他的这个职能的传统的要求。 那可能更懂 AI 一定是符 first 先考虑的事情。
[曼琪] 你们团队组织的， 比如说分工啊， 或者说这个工作流程你们变得多吗？
[陈冕] 还挺频繁的，
[曼琪] 团队调整也会多。
[陈冕] 对， 非常频繁。
[曼琪] 你会听到有员工嗯， 或者说一些前员工抱怨说什么公司哎管的很乱啊， 什么今天这样， 明天那样肯定会有的。
[陈冕] 就是你想想所有人的情绪都是那样的， 所以就是很难有人又焦虑， 又能拥抱这个焦虑。
[曼琪] 但是就是你的认知力， 这个可能是不能避免， 对吧？ 他现在可能就我说最少现现不能避免，
[陈冕] 除非技术放缓。 嗯， 我觉得技术放缓了是可以避免的。 就是是呃有一些人一定会喜欢我有一个确定性的事情， 我优化它不断的给它提效，
[陈冕] 一定会有人想要这样的。 但是你现在的问题你还没有提量不小， 技术就变了。 你要去做新的心态， 你可能就在不断的变迁当中。 所以我觉得现在这个时间点对组织的考验就是挺大的。
[曼琪] 如果核心团队， 你里面你觉得自己是比较焦虑的， 你们有比较淡定的人吗？ 没有，
[陈冕] 但是我是最焦虑。 嗯， 所以大家在我的焦虑的衬托下就好了很多。 但是我觉得没有， 人人是淡定的， 就是如果我不焦虑了， 其他人其实也会焦虑，
[陈冕] 觉得我们是不是慢了， 或者我们是不是没有捕捉到新变化。 因为其实现实打脸很快， 就是你一旦迟一步， 你发现你很快就被现实打脸了。
[陈冕] 你要知道那段时间这个模型的演变就是非常快的。 你想现在大模型那版本的更迭， 也就是节约一个版本， 那其实是越来越短。 嗯， 所以你如果说你的交易来源就是你发了，
[陈冕] 你就去看。 哎， 他是不是又变强了， 他怎么样了？ 他到底是那么好还是那么不好？ 我们到底又没有发生什么新东西， 对吧？ 然后你再看看整个的这个叙事， 从 reasoning 到 agent，
[陈冕] 大家都大家做 r il 到大家后来发现做 contest and engineer 也有非常多的空间， 这一共就是半年。 那这个认真的迭代其实挺快的。 你说我我不跟这些接轨，
[陈冕] 我自己搞自己的， 我自己慢慢去做这个呃非常快你就跟不上了。 所以我觉得都挺焦虑的， 就事实证明不焦虑的做表演。
[曼琪] 哎， 我感觉我想问一个具体的例子啊， 就是你们是怎么在这种快速变化中调整的？ 因为其实拆的 GBT 四 o 就是在四月左右发的嘛。 对， 然后你们那会不是正在赶工搞你们第一版的老班尔是上线的产品哦，
[陈冕] 那个时候挺开心的， 因为老伴儿算是一个提前构建的嘛。 哦然后就是搜出来之后就反而大家特别开心， 但是他不出嘛。 嗯， 后来拿老板拿到出来之后就更开心了。
[陈冕] 但现在你就有另一种焦虑了， 你发现方向是对的那是不是我还不够快， 然后你就会慢慢发现模型能力变得越来越强了。 你的工程能力是不是跟不上？ 所以其实就到 contex engenger er 嘛就是你如果模型的语义理解能力不够强，
[陈冕] 你收集那么多 context 没用啊， 他也出不来啊。 但是一旦模型能力变强了， 那你对你的 context 工程的要求就变高了嘛。 因为模型能够理解就复杂的信息惜了，
[陈冕] 那我们就可以把这个事情做得更好。 那现在我们又在担心自己是不是在这方面就做的变慢了。 所以其实你这是在不断的快慢之中， 那个对，
[曼琪] 现在可能会让你有点不安的， 就是你们要上线还没有上线的这个给设计师更多 contest 功能这个功能的节奏。 对吧对你可能会有点担心这个。
[陈冕] 对对我， 但这个片文章发稿的时候， 我们应该就上了。
[曼琪] 对哦， 那挺快的，
[陈冕] 我们希望他能够带给用户更好的体验。 因为我们觉得这个是现在的核心差异。 嗯， 因为其实大家到的模型都一样， 所以谁能收集更多的 context， 意味着谁的体验更好。
[曼琪] 对， 然后我跟其他人聊， 就是讲到对你的评价。 还有一个大家觉得你身上的一个特点， 或者说已经被证明的特性， 是觉得你很有韧性。 因为其实你们公司经历过，
[曼琪] 就是你说的二三年底到二四年初快挂掉的那个状态。 嗯， 然后最后你们还是挺过来了，
[陈冕] 这个事儿好好玩啊。 就是你要知道我没创业的时候， 大家对我的评价都是没有韧性。 然后结果创业之后， 大家对我的评价是很有韧性。 嗯， 啊这还挺有有有意思，
[陈冕] 但我觉得我创业这波确实是有韧性的。 就是我觉得韧性的本质， 就我不是一个盲目坚持的人我觉得我在任认知不够的时候会盲目跳槽。
[陈冕] 这是我在工作的那十年， 我觉得本质上是我自己的认知不够。 最后的结果是我积累了那么多的样本之后， 我其实让自己的成长的更快了。 我觉得因为我积累非常多的样本，
[陈冕] 然后在我的认知到了之后， 我其实我也不是一个盲目坚持的人。 但是我觉得我变成了一个有信念的人。 所以我的信念是我们的几个大家这 AI 的技术是不是还在快速的发展？
[陈冕] AI 是不是会取代所有虚构内容的创作？ 呃， 如果这个 answer 是 yes， 那我们没有理由不坚持。 我们已经在排座上了。
[陈冕] 就是我觉得所有跟我们做同样事情的人都会遇到同样的困难， 我们只要逼自己跑的更快就行了， 我没有理由不坚持。 所以我们在遇到困难的时候， 更多的会去想这个困难是怎么发生的。
[陈冕] 这个困难是不是其实大家都会遇到这困难是不是在我们追求我们那个信念的过程中， 这是必然的起伏。 如果是， 我没有什么理由不坚持，
[陈冕] 但如果有一天大家发现 ai 是唯一命题是吧？ 说 AI 发展啊， AI 技术到这儿就卡住了。 而我们想要的那个目标还需要更强的技术才能实现。 那我觉得那可能就没有必要不坚持了。
[陈冕] 对， 所以我觉得现在大方向上完全没有卡点， 我有什么理由不坚持呢？ 与其把话说叫任性， 我觉得更重要的是我觉得我在这波创那里我有自己的信念。
[曼琪] 然后这个信念是来自认知的，
[陈冕] 来自于认知的。
[曼琪] 就我知道你们最快的时候， 首先这个事实你可以验证一下是否准确啊。 就是你们当时应该是有获得一个收购邀约的。 你好，
[陈冕] 厉害的从哪去说？
[曼琪] 那会儿据我了解， 其实你们公司有挺多人， 还是希望你接受这个， 但是你最后还是拒绝了。
[陈冕] 对我先稍微 clear 一下， 就是不算一个完整的收购邀约了， 就是没有走到那一步了。 但是确实那个时候有好几个潜在的公司对我们有收购的动机，
[陈冕] 或者有收购的意向， 但是我其实就没有给任何的机会。 对， 所以其实我跟团队商量的时候， 我已经拒绝了。 哦， 对， 其实我从来就没有想过要答应，
[陈冕] 但我还是问了一下团队的意见。 后来我觉得对于一个 CEO 要做的事情是， 如果他相信他要把他的信件坚决的传递给团队，
[陈冕] 不要给团队传递。 他有可们也不相信的信号。
[曼琪] 你什么时候发现创业是比你最开始想象更残酷的一件事儿，
[陈冕] 我觉得不能叫残酷。 我到现在为止都不觉得创业很残，
[曼琪] 那你觉得是什么形容词合适，
[陈冕] 我觉得叫焦虑痛苦， 但是很快乐又很爽， 就是痛并快乐的。 我记得之前是谁？ 是黄仁勋吗？
[陈冕] 说如果你在做一件你热爱， 但你又很痛苦但又觉得很爽的事情， 那可能就是一件你自己的天命， 应该让你做的事情，
[陈冕] 我也不记得这个是谁说的了。 但我真的是这么认为的。 就是我觉得首先创业的过程中， 你会遇到无数的问题。 然后你在遇到问题的时候， 你一定是焦虑的， 然后或你一定是痛苦的，
[陈冕] 因为没有人想面临意义， 它麻烦。 嗯， 但是你解决们的快乐又是巨大的， 你能获得的成就感也是巨大的这就像玩儿魂类的游戏嘛。
[陈冕] 它本质上就是用极大的挫败感加极大的正反馈， 让人获得极大的成就感。 包括黑社会话， 黑神话也有一点点泪。 魂嘛就是小怪打你也是两刀死，
[陈冕] 然后 boss 打你更是一刀秒， 对吧？ 但其实他那内生里有一个路径， 然后你只要那个路径做到了， 你会发现原来看起来那么强大的对手也不堪一击。
[陈冕] 然后那一刻你会获得无可比拟的成就感。 我觉得这个是创业的魅力， 然后这就是我热爱做的事情。 对我觉得创业就有点像极限运动，
[陈冕] 你不会用残酷来形容极限运动， 那极限运动确实会死人。 对危险对它是危险的， 或者叫对创业来讲也是危险的。 因为创业可能百分之九十的公司都做不大，
[陈冕] 或者是都会挂掉， 对吧？ 但是啊你真的 enjoy 其中的时候， 你可能不会想它是危险。 你要是做极限运动的时候， 你想到危险， 你可能下一刻就真的挂掉了， 对吗？ 所以你要想的事情就是专注去解决你眼前的每一件事情，
[陈冕] 去克服每一个困难， 去享受在解决每一个困难之后的无可比拟的成就感。 然后最后呃拥抱结果结果是什么样都可以。
[曼琪] 我想到之前和你的其中一个早期投资人， 就是明事的合伙人下令聊。 他说你是遇强则强的创始人，
[陈冕] 对我觉得就有点像。 我刚刚举的例子做极限运动或者打一个混游， 对吧？ 你面对越强大的敌人， 越能迸发你的潜力， 你越能使用你全身的能力去解决这个问题。
[陈冕] 然后最后你获得的成就感也一定会更大。
[曼琪] 那从你创业以来， 这个情境就说对你来说， 这种强度最高的挑战就是在二三年底公司经营比较困难的时候， 是吗？
[陈冕] 有好多波第一波， 我们第一个产品怎么 PMF， 这是面临的第一第一个问题， 对吧？ 第二个问题是， 公司经营出现危机的时候， 团队前业务都出现危机，
[陈冕] 怎么去 handle 它？ 第三个就是怎么做出了 word。 在你明确知道上一代产品不是未来的说法， 你要怎么去尽快的做出下一代产品。
[陈冕] 我觉得那都是最焦虑最痛苦的时候。 嗯， 但是每一次跨越那个我的成就感都越来越大， 这三次的成就感真的也是递增。 嗯，
[陈冕] 对， 就是第一次 PMF， 我觉得我已经先看到了， 我觉得他大概率一定能 PMF， 后来获得了验证， 我很快乐， 第二次差点倒闭了。 我觉得怎么会倒闭， 不会倒闭的，
[陈冕] 嗯， 就没有倒闭就更加快了。 然后第三次觉得哇这个未来的产品应该长什么样子？ 我们能不能用想象力， 把未来的产品描绘出来。 哇， 你居然描绘出来，
[陈冕] 你居然全世界第一个把它们描绘出来了， 更加的快乐。 所以我现在都开始期待我们的下一个产品， 都开始期待我们未来更多的挑战了。 我觉得呃遇强则强，
[陈冕] 其实就是你在做这个创业这个极限运动的时候， 你能获得更大反馈感的更大成就感的来源。 当然， 你可能也会承受更大的痛苦。
[陈冕] 它是双生的，
[曼琪] 你害怕和担心自己身上的什么特性吗？
[陈冕] 看怎么描绘这个事儿吧， 我觉得我其实我迭代比较快， 如果真说害怕什么， 我有点害怕， 我过于焦虑， 我又害怕， 我不够焦虑。
[陈冕] 这其实这个东西挺矛盾的， 我很难说说我一定害怕自己身上的什么点。 但如果说我真要怕一个， 我就害怕自己迭代速度不够快， 就我害怕我自己不能迭代了。
[陈冕] 所以我觉得我要保证的是我我一定要高频迭代。 然后至于要不要焦虑这件事情， 其实是需要取舍的。 如果技术发展放缓了，
[陈冕] 我们其实应该沉下心来， 嗯， 去把精细化的事情做好， 那其实就不应该焦虑， 你应该更稳健。 然后如果技术发展的非常快， 不断的有新东西变化，
[陈冕] 你必须要不断的拥抱新东西。 你需要不断的去构建未来。 你的认知就需要快速变化， 你的产品也需要快速变迁， 那你就需要极致的焦虑， 因为只有极致的焦虑才会让你疯狂的获取信息，
[陈冕] 才会让你极致的敏感。 这个转变的时间点什么时候会来， 我也不知道。 所以我需要保持自己高频的迭代， 至少我现在还需要保持焦虑和高频的迭代，
[陈冕] 去不断的根据外界的变化， 根据市场的变化， 根据技术的变化去调整自己公司经营和自己思考问题的节奏感和方式，
[陈冕] 以及自己要不要在一个这样过敏和过度焦虑的状态下去做事情。
[曼琪] 你刚才这个表达很有意思， 你说焦虑是需要取舍的， 但其实一般来说焦虑是一种情绪。 对， 就好像他挺难被理性所控制的。 这个东西难道对你来说它是一个开关，
[曼琪] 是可以去打开和关闭的吗？
[陈冕] 我觉得我是可以用一些方式去屏蔽它的。 就比如说在 AI 时代， 你要不要持续的获取外界的信息？ 如果你做的问题，
[陈冕] 有时候你外界信息其实已经都是噪音了， 它不会帮助你去解决问题。 其实你你应该沉下心来， 你应该闭关。 所以你获得外界的更多信息， 你就一定会更焦虑。
[陈冕] 因为外界会有很多的观点， 你需要不断的否定与自我否定， 何况外界的变化还很快， 你就会变得更焦虑。 所以其实他对我来讲， 他可能我觉得他是一种情绪。
[陈冕] 但是我要不要去接触这个情绪的源头， 或者会导致这些情绪变强的源头， 以及我在冷静下来的时候怎么去看待和处理这些情绪，
[陈冕] 我要不要放任他， 我觉得这个我是可以控制的。
[曼琪] 嗯， 我觉得今天聊下来跟我之前想的有一些地方不太一样啊， 就比如说对你的理解， 因为我之前经常看你朋友圈， 有的时候展现的还是挺感性的一点。 嗯， 比如说查 PPT 刚有记忆那个功能的时候，
[曼琪] 他不是写了一段我很感动。 对， 对你的话， 然后你会非常感动， 你会分享到朋友圈， 包括你结婚的时候分享， 就你对妻子的感情也都是我看也觉得非常感动。 嗯， 但好像你底层还是挺理性的，
[曼琪] 就特别底层的东西。 对对， 是用那个好像是在控制着上层的感性的表达。
[陈冕] 对对对是的， 之前有一些报道也会让别人觉得我是一个超级感性的人， 觉得我是一个能量非常嗨的人。 但我觉得本质上我其实是一个感性的理性者。
[陈冕] 我觉得我现在呃工作方式也越来越屁了， 因为 AI 真的没办法， 计划对他变得太快了， 你没有办法接啊， 就是变得太快了， 我就越来越屁了。
[陈冕] 然后我越来越依赖我我的 feeling， 我的各种信息源给我的 feeling 带来突然的涌现， 因为他太难被计划了。 但是我骨子里我觉得我是一个理性的人，
[陈冕] 就这也体现在公司内的管理上， 就是其实我们的团队迭代也挺快的。
[曼琪] 你说的就是团队怎么一直有合适的人， 包括有些你觉得不合适的， 可能是需要调整。
[陈冕] 对对， 就是也很快。 对， 就其实我的底层决策逻辑是理性决策， 但我本身又是一有感性的对。
[曼琪] 嗯， 然后我觉得你有一点， 其实你跟其他很多创始人很像的， 就是我发现很多创始人都是非常有少年气的。 就可能他们比如说你三十四十， 但他有就很青春的那一面啊。
[曼琪] 然后我最近看到你发的有一个朋友圈是挺有意思的， 就是发的那个今年 TI 十四 dota 二的比赛的信息。 嗯嗯， 嗯嗯， 而是锄客接刀啊。 然后我看你分享的是 x dream 战队的赢的这个信息，
[曼琪] 对吧？ 输了哦，
[陈冕] 输的信息输了。 对哦，
[曼琪] 所以是青春总有不遗憾。
[陈冕] 对， 因为他们跨越了六年， 输了三次。 嗯， 然后每一次都是同样的剧本， 然后都是在二比二的时候最后一局输掉， 而且甚至里面还有同样的人，
[陈冕] 但他一个人输了三次，
[曼琪] 就是你贴的这个图里的。
[陈冕] 对对对， ME。 对嗯， 对， 因为我是一个老玩家嘛， 所以有一点点感伤。 然后我觉得其实这也是一种投射吧， 就是本质上他们也是为了自己的喜欢的事情。
[陈冕] 在很努力的奋斗有非常多的波澜起伏， 有非常多的遗憾。 但是如果他不去做， 就没有青春。 我觉得青春就是奋斗的过程，
[曼琪] 你现在还是能感觉到青春在心中涌动吗？
[陈冕] 我觉得现在就是我我的青春的时候， 就是我觉得我在学校学习， 我过往在那么多公司工作， 我觉得都是为了我现在的这些你我觉得这是我真正有一次自由的全情的疯狂的想做成一件事情，
[陈冕] 这是人生。 真的，
[曼琪] 你你玩 dota 是玩几号位啊？
[陈冕] 一般我玩中单比较多吧， 算是二号位， 二号位。
[曼琪] 对对对对对， 二号位在团队里是干嘛的？
[陈冕] 奏的配节奏。 对对对， 去找破局点的哦，
[曼琪] 就是找对方破局点， 然后带自己团队，
[陈冕] 带动自己团队的节奏。 对，
[曼琪] 然后一号位找进攻是是吗？
[陈冕] 一号位主要刷钱在 dota 里面， 一号位主要是发育二号位主要是带来节奏， 二号位主要破局，
[曼琪] 那他是属于输出型还是辅助型，
[陈冕] 那肯定是输出型。
[曼琪] 那你想玩的角色是什么？
[陈冕] 哇， 那都太老了， 你都不太记得了， 反正就是中单的英雄比较多，
[曼琪] 所以你喜欢带节奏。 嗯，
[陈冕] 啊， 对， 是的是的是的， 就是我虽然你看这是创业， 大家说我有韧性， 那我之前工作大家觉得我没有耐心。 嗯， 就是我其实需要不断的创新，
[陈冕] 我就需要不断的让事情在推进。 我其实没有办法接受一个事情， 慢慢的我可能也不知道他未来会怎么样， 然后就浑浑噩噩的样子，
[陈冕] 我是很难接受的， 我一定需要事儿。 有清晰的路径， 我要知道我在干嘛， 我要知道我在前进， 我在 keep， 我要知道我在 keep movie 就这对我很重要。 所以这就像打击游戏一样，
[陈冕] 就是可能这个闷头刷钱我也不爱干。 我爱知道的是我们什么时候应该进攻， 什么时候应该防守， 什么时候可能要赢了。 然后我去推动这一切，
[陈冕] 这个是我更擅长的事情。
[曼琪] 嗯， 那其实这个挺适合就是现在这个变化非常快的阶段的 AI 的创业。 嗯，
[陈冕] 对， 之前也待过零售公司嘛， 然后我待过。 最后我的结论就是我不适合做零售。 嗯， 零售就是需要把枯燥乏味的事情千变万变的做好。
[曼琪] 零售就是精益求精。 匠人精神。 对， 刚刚在描述这个 AI 的时候， 我心里就在想一个冷笑话啊， 嗯就是不应该找日本人来做好冷啊低音炮。
[陈冕] 对， 但确实是的， 就是并不是说我们就不精益求精， 而是说它的变化太大太快。 除非你是一个超级巨头， 你有超级多的资源， 然后你又把最重要的事做好了。
[陈冕] 你有非常冗余资源去把那个事儿做好，
[曼琪] 嗯， 这可能需要很多团队很多的入入。
[陈冕] 对， 但创业公司是不可能做到水的。 你甚至你看 open a 也没有啊， open 啊， 有很多做的不好的东西啊，
[曼琪] 比如说 open i agent 发布的时候，
[陈冕] 就是他那个 PPT 翻车的一对对。
[曼琪] 对对， 就大家就觉得啊怎么回事？
[陈冕] 嗯， 这这都要做趋舍， 这是创业的常态， 所以我觉得还挺适合我。
[曼琪] k 今天非常感谢陈敏做客， 晚点聊， 分享了他过去三个月在旧金山湾区怎么去做拿 mart 的全球化中间获得的一些新感感认认知，
[曼琪] 然 nvwort 的一些新的功能的变化啊和对行业趋势的判断。 那我们今天的节目就到这里， 各位拜拜。
[陈冕] 好， 谢谢。
[曼琪] 本期连点呈现推荐， 可以联动听一听我们一百一十期的节目。 这是今年四月， 我对名仕合伙人下令的访谈， 他刚好也是纳瓦特的投资。 私人当时那期的标题就提到 agent 竞争创业要做锤做砖。
[曼琪] 当时下令提到了几个和本期有呼应的点。 一个是他认为创业最好选择和和大模型， 核心公司的主航道有一定距离的方向， 这样既能利用上模型的进步，
[曼琪] 又保持一个相对安全的站位。 那是四月录制的节目， 刚好赶上了陈面这次提到的今年的几个关键的模型节点中 open i 发布四 o 的纹身图。
[曼琪] 当时我们就讨论了为什么夏令认为四 o 这一类进展， 其实对垂直来做纹身图应用的创业公公司是利好远大于冲击的。 因为他能帮这些新公司来与 adobe 等更老牌的服务，
[曼琪] 这些专业人群的公司来竞争。 那 vert 最近的一些数布局也在实践上印证了这个想法， 比如 nano banana 就给老 bert 带来了一波不错的用户和付费增长。
[陈冕] 我们今年关于 agent 还有多期节目，
[曼琪] 这次我把目前已经发布的五期节目做成了一个小的合集， 大家可以在内容专题的页面里去查看。 网七， 我们关于 agent 的讨论， 本期节目就到这里，
[曼琪] 感谢收听。 如果你对今天聊的话题有观察好奇或疑问， 欢迎在评论区分享想法。 这也会成为我们节目的一部分， 让整个讨论更完整。 你也可以把我们的节目分享给对这个话题，
[曼琪] 感兴趣的朋友推荐更多你想听的主题和嘉宾。 你可以从小宇宙、 苹果、 broadcast 等渠道， 关注晚点聊 late talk， 也欢迎关注我们的公众号， 晚点 late post，
[曼琪] 下期再见。