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课代表立正的官方Podcast
深度访谈，有用干货，亲身验证的「真本事」
Superlinear Academy创始人，Maven Top AI Instructor
前Statsig布道师（OpenAI收购），腾讯副总监，Meta，Amazon；康奈尔经济学博士
社区：Superlinear.Academy
课程：ai-builders.com
个人：lizheng.ai
大家欢迎回到这个快带表例证,我们今天邀请了金海峰博士
金海峰博士是一个6仙星还是8仙星的开源大佬
8仙星
他是做了一个大名鼎鼎的项目啊,叫AutoKeras
然后他是在博士期间做的这个项目
后来被谷歌收购了
然后并到了Keras这个生态里面
他现在也是在谷歌,在谷歌里面打开源的工
好,非常感谢快带表的邀请啊
也感谢这个介绍吹的有点厉害啊
谁让这个Star不能完全说明问题
还是得看这个项目真正的应用的影响力
那我们今天请到海峰博士来呢
就是第一他的这个经历还是一个挺特殊的
而且也挺独特的
就是非常独特且耀眼的经历
就是在学校里面做了一个这么大的项目
然后又去谷歌去做这个开源
然后另外一方面呢
就是我们很多同学可能都听说过开源
但是就是没有一个真的开源大佬
来帮我们介绍一下到底开源的这个现状啊
社区的生态啊和他最近的发展啊
包括其实我听说最近开源
其实是一个很火的生意模式
他到底是怎么从一个这种一个简单的形式
变成了一个现在这样一个复杂形式的
我们都想请这个海峰博士帮我们来讲一讲
嗯好的没问题
首先我们要搞清楚
第一个问题就是什么是开源
这里就可以用一个很简单的例子
我们日常用的两个操作系统
一个是手机操作系统
一个是iOS一个是安卓
安卓使用开源的
iOS实际上是避源的
那这个区别呢就是你上网搜
这个操作系统的源代码你能不能搜得到
iOS你肯定是搜不到的
就苹果肯定是把它保护起来
然后但是安卓你搜就直接能搜得到
所有的源代码你都看得到
然后比如说你自己研发一款手机
你完全可以直接把那个代码用到你的手机里
这里我们要做一个区分
就是开源和免费
这是两个非常容易混淆的概念
开源现在不一定免费
因为随着开源最开始开源都是免费的
它就起源于这个免费软件运动
大家就倡导所有的软件都应该免费
但是随着它的发展很多
新的开源协议出现了之后
它实际上不见得所有的代码
你能看得到的都是可以免费用的
就是你能看得见
但是你想用可能还要遵守很多协议里的条款才行
并不见得所有的都是免费的
对因为你刚刚说开源不等于免费
我就在想既然你的东西我都能看见了
我完全可以复制针贴
我就可以自己做一个
那我为什么要给你付钱
但是这里边它有一个协议的关系对吧
但是这个协议它是怎么说呢
我这有两个问题
第一听起来它好像是一个君子协定
但是它肯定是有法律效应的
是不是你必须在认可这个法律的国家
它这个协议才有效
对但是开源是一个基本上只有技术发展到
一定程度的国家才会开始玩的一个东西
这个君子协定至少限制住了这个厂内的大玩家
就你至少如果用这个开源
抓了很多的钱
你肯定是一个在遵守这个君子协定的
范围之内在玩
美国的协议在中国是可以有效的吗
可以的
而且最近还出了一些新闻
不知道你有没有看到
就是有一个
大修配去
是
对所以大家所以确实大家会真的遵守这个东西
就是如果一个如果违反了这个协议
美国的律师来告我的话
中国的厂家是要赔钱的
对
好
这个就make sense了
其实这个东西我觉得挺好的
就是它不一定免费
但是它起码透明对吧
就是我知道了
因为现在大家都说网上的trust是一个很大的问题
比如说我不知道你是不是真的在collect我的信息
但是如果我开源了以后
你的东西我全程可以看
那我就击败了他的trust
对这个trust有一部分是防止你本身有益的
collect我的信息
还有一部分就是防止黑客入侵
如果我把这个代码开源出来
大家都可以看到里面所有的安全漏洞
就会及时的把这些安全漏洞补上
所以整个也对防范其他外界的入侵
也有很大的作用
行
那我们把商业模式这个东西刷刷拎出来
因为它跟所有东西都有关
我们把它稍微放到一边
我们说协作这件事情
就是我正好就是讲一讲
为什么大家要开源呢
对首先我觉得开源在很多年前
比如说我第一次听到这个词是在大学里上课的时候
当时老师给我们说了
第一个开源的网站居然不是
就是让我们去查开源代码的网站
居然不是github
他没有建议我们到github上去查开源代码
而当时他提出了最重要的一个网站是sourceforge
现在已经一个基本没落的网站
就是在那个时候
sourceforge它主要的功能是发布代码
但实际上它不怎么强调协作
但github就是非常强调协作
强调social功能
就成全的社交网站
稍稍有一个暴露天灵的问题
那是77年的时候老师跟你说的
11年左右可能
11年左右
对但是github它就非常强调social
非常强调成全的社交
所以这几年实际上也是开源的一个变化
开源的目的的一个变化
最开始我只要把我的代码发布到网上
大家能看能用
能欣赏我的技术
这个就足够了
但是现在越来越多的是强调我们在一个公共
大家都能access网站
来进行协作
能把更多的人involve进这个community
才是它最大的作用
也是一定程度上的区块链
也可以这么理解
那它一开始大家发布这个东西的动机
是为了说这个东西我好牛逼
你们快来看看我是怎么写出来的
然后现在就是说
大家怎么样一起把这个东西做得更好
是的
这我还是想常常回到协议
如果我的协议是我拥有这个的使用权
其他人还有动机去来contribute吗
其实是有的
就contribute的动机可以有很多不一样的
比如说很多在校大学生他参与
他作为开源contributor
他可能第一目的是为了锻炼自己的技术
了解整个开源的一些标准
以及代码的一些规范
他在这里实际上是有很多收获的
至少是可以协解力的
这是最基本的收获
这个就是很大的一个群体
再一个就是有很多人他就是对技术有很
很强的狂热
就虽然我就是为了技术本身
为了做出我的贡献
所以他会去参与这个开源
不见得真的要把我贡献的代码
再拿出来用到某些商业的软件
哪怕别人拿着贡献去赚钱也可以
是的
但是这听起来不就是一个现成的发币的模式吗
就是大家来贡献
然后按照贡献程度来分成最后分
对暂时可能还没有真的
比如说最后商业化
怎么就能把这些钱分给当初的contributor
这也许是一个值得研究的方向
是吧
这听起来就是一个真的很现成的生意模式
然后那些
投资人们你们告诉我
为什么这个事情没有这样做
我们这就不聊了
就不聊投商业的东西了
我们还是先聊这个开源的东西本身
因为所有东西是开源的
你能看到它写的东西
那你写的东西的质量说实话
我觉得就应该是
你为了写这个东西
你的质量是有保障的
对吧
就是因为要给大家来看
你也有这样的炫耀的动机
那除了这种纯基础的东西
和刚才说的那些商业东西
那其他还有没有什么其他的
就是这个开源这件事情
对于个人来说的意义
对于个人来说
我觉得基本上就是这几个意义
而且就这里面实际上炫技是很重要的
一个意义
我觉得
感觉就是
这是给很多人
一种自我实现的感觉
尤其是在技术社区里
那就是如果真的很多人来用我的文件的话
我是非常开心的
那你在这里边是一个非常成功的理解
要不我们稍微讲讲你的个人的经历
对
因为我刚刚只给大家一个非常简单的介绍
你可不可以给大家一个你的
简短的人生的介绍
在你身上
可以
那我是15年申请的PhD过来
然后真正接触到
我这个开源软件这个领域叫自动化机器学习
真正接触到这个topic
也叫AutoML
接触到这个topic是在16年的时候
实际上我当时那个假期那个暑假
就是在积极的找实习
但是
当时我已经拿到了微软的offer
我已经准备要去了的时候
但这时候我就突然听到了这样一个
我导师这边接到了一个新的项目
然后我就仔细地看了这个项目
感觉还是非常有意义
非常有潜力的一个项目
又是关于自动化机器学习
当时是美国的很多高校都有参与
大概有二三十所高校参与的一个项目
就每个人做其中一小块
既有后端的很多机器学习的算法
也有这个自动化选取这个模型的算法
也有前端和用户交互的这个
网页界面就有不同的team在里面
different roles
然后
我们就是负责做
怎么如果有一些这个
mach learning background小伙伴可能
直接做生的感受一些
很多时候的
就更能感受到一些就是
AutoML自动化机器学习主要解决的问题就是
它要降低机器学习的使用门槛
以及让现有的机器学习工程师的效率
或者最大的提升
就希望他们不要把大量的时间浪费在
调那些不重要的参数上或者是
写这个时间代码
怎么样能把这个东西run十遍
然后选择最好的
不要把时间浪费在这种事情上
这是一个目的
再一个就是降低它门槛
就是说
你可能甚至不需要知道你最终用了什么model
用了什么模型
我只要把所有的
我认为根据你的数据机分析出来的
对你这个任务最好的模型选好了
把参数调好了
模型交给你就可以了
因为最终部署这个模型是你最终解决问题
是你最终的目的
你甚至不需要知道用了什么
这就是做生理学习的
这个东西本身也特别有意思
因为我不是也做了很多这个ML的模型吗
然后可能回头采访你和李沐大神
然后来讲讲他在这对AutoM的境界
不过可以先说开源
我们这些是开源
好的
然后我当时就觉得这个项目是非常的有意义
也非常的有潜力
而且那个时候还挺早的16年
我觉得自动化学习这概念还没有被炒起来
那时候大约也就有两到三篇比较影响力的关于
既是深度学习又是自动化学习
所以我当时果断放弃了去月转实习的机会
然后就用假期开始就加入了这个项目里
但是做这个项目实际上
这个项目的所有代码都开源了
但是做这个项目的时候
那个时候还没有完全想到要做AutoCares这个软件
是到了17年底我在开一次学术会议的时候
我不知道大家开学会议有没有这种经历
就是你明明坐在一个场子里听他的讲座
但是实际上你有点有时候有点听不进去
就是实际上在神游天外
对在想一些别的东西
这时候我就突然就想到了这么一个idea
就是为什么所有的shadow model的东西
都有自动化学习的酷
都有
比如说AutoScaler、AutoWi-Fi
都已经做得很好很成熟
但是深度学习已经火了这么久
大家都看到深度学习这个缝口
但是居然没有一个
大家认可的深度学习的自动学习
自动化学习的酷出来
所以当时突然想到这个idea的时候
其实不是一个很难想到的idea
但是我刚想到就感觉非常的shock
居然还没有人做
对
是我也在想为什么
我觉得主要还是因为这个topic当时还是
就是AutoML这个topic还是没有起来
知道的人还是比较少
然后想到这个topic
我立即我就出了那个会场
我就没有再继续听那个lecture
然后就出来拿着电脑
在网上把相关的东西都查了一点
看到底是有没有人做
然后确定了这个结论就是没有
然后就紧接着就是给他定名字
我们就定了AutoCarros
因为Carros这个名字还是很有认知度
而且大家对他的印象就是简单好用
感觉有点像别人的local的感觉
对
而且这一点是对后来软件的发展起了决定性的
作用
真的就必须要撞这个logo才可以
对
然后紧接着我就赶紧把能注册的东西全注册了
比如说pypy的download的名字
然后github repo的名字
然后域名网络这个autocarros.com这个名字
然后
这名字好重要
对
就当天以最快的速度所有的都注册了
然后反正当时我就感觉到一种紧迫感
为什么这么简单的一个idea没有人做
也没有人想到
我就感觉这个随时有可能被人做
等等
你在这你说简单
大家听起来把一个深度学习是一个很难的事情
但是你觉得是一个很简单的事情
是不是你当时做的东西的难度其实远超这个项目的事
我的意思是说首先这个idea很容易想到
其次是如果你做一个非常难eve的solution的话还是很简单的
比如说
试一下然后拿出来
最简单你就写一个for循环
然后循环几个model
然后最后选出一个好的
然后返回
就是你至少可以先把这个知识产权给占主
是吧
想出这个idea把它给占主是没有问题的
就是这是我当时认为它比较简单的地方
所以就是当然你要做得好还是非常难的
甚至到现在我认为没有任何一个酷
他真正把这个问题解决的很好
你觉得它是一个可能被解决的很好的问题吗
在可以预见的未来它没有办法被完全解决
但是它可以采用很多的workaround来解决
我们稍稍的说一丢丢
就是你说的所谓完全解决什么意思
然后因为我以为所谓的解决就是给做深度学习的人
提高他们的效率就是解决了
这个最终的目的还是希望我们一个工程师
或者是数学科学家
他只需要提供数据
并且定义他最终要解决的问题
这是为二的两个input进入自动化学习
然后output就是一个可能的model
好的现在能解决到什么程度呢
现在可以给一个reasonable的model
acceptable的model
就是让你差不多能用
就是相当于给了你一次快速的实验机会
让你知道大概什么样的model适合
什么样的model不适合
然后你根据这个反馈可以进一步的
再进行更详细的研究
或者说我不需要一个best model
我只需要一个80% model
对如果这样那就基本上解决了
如果你这个task不是太诡异
就是比较常见的task
我们回头再去聊这个具体
你记得那个李沫他写了一个
就是两行code打败了多少个数据科学家
那个我们回头再说那些
就是回到本身你把这个域名抢住了
然后去应该是做了一些比较基础的工作
然后这个项目什么时候开始起来的呢
差不多是18年的8月
就差不多是一年时间
就是做了一年时间之后
突然收到了媒体的报道
就媒体报道
对我们我觉得至今为止
我们似乎没有进行过任何主动的宣传
除了在会议上就邀请我们做
lecture这种我们可能会
讲一讲提到这个
但是我们没有主
几乎没有主动联系过任何媒体
去主动做这个片子
你怎么发现你们的
这个还是挺神奇的一件事情
就是在我们那个项目开始
大约三个月左右的时间
谷歌就已经突然推出了一套
成熟的面向企业服务的
奥特曼系统在他的云服务上
就是叫Google奥特曼
但是紧接着
对我听说这个
就是那个时候也是亚马逊推的
那个叫什么Sysmaker
差不多那个时候
对
对然后这个
就实际上一下就把这个topic给带火了
就是这是
因为谷歌的宣传力还是非常大的
他推什么东西一下这个topic就能火
火了之后
很多人就发现了一个问题
就是他的收费有点高
至少当时的收费还是很高
现在有可能策略已经调整了
价钱已经有些下降
但当时的收费是非常高的
因为他还在一个实验阶段
然后就会有很多的媒体人
试图去报道这个事情
因为就是完全的科技大厂也经常
会被这些媒体批评
所以这时候他们就想办法怎么来批评
谷歌这个奥特曼奥收费过高的问题
其中最好的一个办法
就是找到一个open source
or alternative
来对他进行批评
所以这就是为什么那一年在那个时候
谷歌推出了差不多半年多的时间
然后有一个媒体
来对我们的项目进行了报道
然后这个项目就起来
差不多是这样
然后你们也是通过这个东西
被谷歌注意到了是吗
其实最终跟这个Keras团队的联系
是我已经又过了半年时间
也没有那么久
没有那么久
又过了一到两个月时间
我开始找实习
开始找下一个暑假实习的时候
这时候我就是要给很多大佬发邮件
然后问他们有没有实习机会
这时候我接触了谷歌的Keras团队
但实际上之前媒体报道那时候
Keras支付就已经背书了
相当于背书了我们这个项目
转发并评论了我们这个项目
他是知道我们这个项目存在
所以那时候我跟他全部联系
就直接拿到了实习机会
并展开了这个合作
我这儿前面有两个没有完结的话题
我来继续问一下
第一就是谷歌出了AutoML以后
对你来说是一个生存的危机感吗
因为自己下场已经出了一个
很成熟的solution了
你觉得你的同时延伸的话题
就是你那个时候
你这个项目做到什么程度了
就是你作为一个开源软件的这种
单打独斗的人或者说就是一个community
一群游击队
然后遇到正规军的时候
你们觉得你们的这个项目质量
和AutoML比在那个时刻
大概是一个什么样的程度的比较
我觉得在我们首先我们覆盖的任务
数量是非常少的
我们只focus在几个小的任务上
就几个最常见的任务上
在这几个任务上我们应该不照
在benchmark这家赛场上肯定是不照
Google的那个服务要查
因为后来也有几篇论文出来
就真的比较了我们这个开源软件
和Google的那个
不是开的Google的那个AutoML的服务
就我们自己都没比过
就因为真的还挺贵的
但是有些团队花的起那个钱
他们就真的比了
还不错看起来还不错
但是主要的问题
实际上我们最大的竞争对手并不是Google
因为Google是不可能把他的企业级的服务开源了
所以现在开源了
这个我们又是一个话题到后面再聊
好 谢谢
所以我们真正的竞争对手是其他用开源来
做AutoML的startup
我们要做的比他们强才行
因为我们都是开源的solution
就是用企业级服务和用开源solution的
应该几乎不是同一个群体
好 我明白了
就是企业级服务这个东西
这个又是一个特别大的话题
我觉得我们要很少提到
好 让我们回头把你的经历讲完了以后
我们后面会问的这些问题是什么
就是尤其是有一些最近的这些投资人们
会非常感兴趣的话题
就是因为有很多用开源做startup的这些公司
包括现在很火的一些公司
他们的背后的solution其实都是开源的
对吧
你们听起来当时也有一个用开源做startup的可动性
但是你们选择把它不知道是卖给了Google
还是并给了Google
那我们这些到后面再聊
以及就是为什么就是一些散兵游泳
应该说它能做出来一个和Google一线大厂
在一个顶尖技术
我觉得大家说这个应该没有问题
就是说深度学习自动化深度学习
应该算是一个比较紧键的技术
能做到相似的效果
对吧
就是Google不管是算力资源还是数据
都是有碾压的优势的
但是为什么能做到相似的效果
是这个背后的技术
就enable大家可以做到相似效果
这个也值得讨论一下
但是我们还是先回到你的经历
就是你觉得当时Auto-I-Now出了以后
对你们来说其实是一个booster
而不是一个competition
因为大家对这个领域感兴趣了
但是他们都肯定不开源
所以说其实对你们来说是一件好事
而且那个时候就最后再聊一个
就是Keras支付是怎么找到你们的
是我在找实习的时候给他发了邮件
然后他就很感兴趣
接下来我们就谈了看看能不能合作
能不能把软件直接放到Keras
这个生态系统里面
他感兴趣也是因为看了这个项目以后
认可了你的项目的质量是吧
对
就是在我们收到第一波媒体报道的时候
他实际上在推特上是很活跃的
他也算是一个大V
但那时候他就已经转发评论了这个项目
所以他是一直知道我们的作品
评论是什么
这个人状logo不要脸
他没有
没有就是interesting project
总结成一句话就是interesting project
好的
然后你接着去实习了是吧
对
也就是正式和谷歌合作开始
我这儿就直接fast forward到现在
就是你的这个项目
但是在这过程中我就想问
现在这个项目是你卖给谷歌
还是直接就是你被你
就是这个
等等你们的这个项目的协议
从一开始的协议是个什么样子的
它可以被商业化的应用吗
对可以的
我们就是一个完全开放的协议
不好意思
你要不再跟我们介绍一下
开源有几种比较大的协议
现在最常见的三个协议
两个协议
我认为mit协议和APACH可以认为
它是一类的
就是完全开放的一个协议
再一个family可以认为是GPL协议
就是Linux操作系统用的协议
mit和APACH这个协议
现在几乎Google
就比如说Tensor floor之类的
用的都是APACH2.0这个协议
我们最开始用的mit
但现在改成了APACH2.0
它就是完全开放
所有你爱怎么用怎么用
就我代码放在那里
你爱怎么用怎么用
我不对你做任何限制
是一个完全开放的协议
然后GPL
你但凡用了我的
你就必须也要开源
你基于我的写的代码
我想看你必须给我
就这样
我觉得现在大部分
但凡是想通过开源
扩大自己最大的影响力的话
就追求是影响力的话
基本上就要使用APACH2.0的协议
然后你刚刚说
还有一些商业的协议
对那些我不是特别熟悉
就也有一些
对知识产权保护的更好的
而且也有一些比较
有意思的个人
开发者搞出来的协议
比如说
你用我的软件
你必须得请我喝咖啡
必须得请我喝啤酒
还有这种协议
那喝死他
如果真的好
对那请就是
总之我们就是说
有完全开放的
有一些
就你刚说的
其实两种都是
纯开放的
对吧
它不是为了商业
只不过是
一个强制要求我的
基层者们也要
子类们也要开放
然后另外一个
但是那些商业的
我们不了解
那我们回头再请一些
就是比较了解商业化的人
再讲讲商业这边的应用
那回到谷歌
那你现在其实是
你应该是
就是AutoKeras
它并不属于谷歌的一部分
也不属于Keras的一部分
而只不过是你作为一个
项目的创始人
和最主要的contributor
现在as a Google employee
然后再继续为社区做服务
是这样吗
这个很难定义
它到底是谁的一部分
但是能不能定义
它不是谁的一部分
就是能不能定义
它不是谷歌的一部分
也不能
因为
根据这个开源协议的规定
是每一行代码是谁写的
这个就归属于谁
假如说
我上一周还在谷歌实习
这一周不在谷歌实习
在实验室回到我们
博士的那个实验室
我上一周写的代码那几行
就属于谷歌
我下一周回到我们实验室
写的那几行代码
就不属于谷歌
但是现在整个
Keras这个生态系统
是依赖于Tensorflow
一个更大的生态系统
所以我们可以粗略地认为
这里面一切的
就但凡在Keras team这个organization
就github上
这个organization下面的
所有项目都属于谷歌
如果粗略的人的话
他们都属于谷歌
是谷歌在运营的一些
开源软件
谷歌在运营的一些开源软件
但是
如果你想Tensorflow
你刚说是APA-720的协议
对吧
那我就是不限制我的任何使用
如果说我拷贝一方
然后自己来运营
那也没问题
对
对是这样的
他为什么要这么做
这个也是一个所有
商业开源的一个缩影
就是为什么大厂
花大量的资本
雇这么多engineer去搞一个
开源大家谁都可以用的东西
因为现在
这个代码
它不是直接赚钱的方式
它把代码开放出来
把用户吸引过来
把代码以上的生态建立起来
比如说
AutoCarros它就是在Tensorflow基础上建立出来的东西
对吧
就把这个很多人开发很多
在这个基础上建立出来很多其他的代码
首先是稳定了它这个生态
就是大家不会
很难轻易的迁移到另外一个生态
因为代码已经是基于它开发出来
第二点就是它能把
在它上面这个生态
你的所有其他的用户开发者
连接到它运营的服务上
服务是可以收费的
比如说Google Cloud
我Google Cloud可以对Tensorflow做一个非常深度的整合
我以最强的资源把Tensorflow支持的非常好
你如果需要很强的计算资源来跑Tensorflow的话
很多用户就会prefer直接交点钱
在Google Cloud上跑
但是我背后的东西又是大家随意使用的
这里就有一个competition的问题
它之所以它可以怎么干
别人也可以怎么干对吧
我完全可以出一个什么可代表Cloud
然后支持Tensorflow比Google自己支持的还好
对吧
然后我copy复制Tensorflow所有东西
这件事情没有发生是因为Google对它的竞争力
完全自信
它可以支持的最好
对首先是整个Tensorflow的所有engineer
就在Google里面
你这个communication跟外界和跟内部的
肯定是不一样的
然后比如说Cloud那边就可以给这边提一些feature request
一定会比我们处理这些feature request肯定要比外界提的
feature request要优先
对
再一个就是Tensorflow有一个特殊性
它可以用硬件来锁定Tensorflow的服务
就是Tensorflow对GP对TPU的支持是非常好的
但是TPU就是Google own的一个硬件
它可以用硬件直接把你锁到Google的Cloud上
就其他的企业是没有的
好的我明白了
我们稍稍总结一下这里
它其实是代表了一个
正好我们后面要聊一些开源的转变
我觉得这就是一个挺重要的大家观念上的转变
是整个背后商业逻辑的背后观念上的转变
之前大家可能以为我的技术是互成盒
对吧
我做出来一个软件
然后我本身它是独一无二的
然后你想去做一个一模一样的东西出来非常难
所以我保护起来我的原代码
然后就可以打造一个互成盒
当然现在大家发现这样子的话
它虽然可能可以
但是你的adoption比较少
大家并不一定愿意使用你
同时你的影响力生态做起来比较慢
其实大家也可以看到比如说微软
它在上面开发一个软件
它的现在怎么说呢
大家适配的很强
当你有垄断能力的时候
这个可能大家都不得不来适配你
但是看到了Windows
也能看到一大堆其他软件
其他软件的系统
就是没有人去适配他们的
对吧
包括手机上是可能我随便说
大概就是这种感觉
那我们把这个开放出来了以后
我基于对自己这个在这个上面提供
其他服务能力的自信
来去赚钱
然后我的互成盒在于我能提供更好的东西
而不是我提供一个独一无二的东西
那其实本身就是一个更健康的竞争
对
就是这个转变如果归结成一句话的话
那就是从卖软件本身到变成了
卖基于这个软件的服务
明白
那其实可以把蛋糕做的大很多
可能
对