[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。
[未确认联合主持] 打 bert 的用户到了什么规模量级？ 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，
[未确认联合主持] 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， 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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？
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 这个是截止到什么时间点， 就截止到这两天吧， 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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？
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 你觉现在这这个有变化，
[陈冕] 我我觉得没有太大变化。
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[陈冕] 对， 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，
[陈冕] 你做不做的的行业， 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？
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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？
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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，
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。
[未确认联合主持] 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。