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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
大家好我叫戴雨森
是真格基金的管理合伙人
真格基金是中国最大的早期投资基金
我们是专注于投华人创业者的第一笔钱
所以我们都是会做科技领域为主的
早期投资
我自己呢
在这几年主要是看AI的天使投资
投资了比如说像Kimi
像与爱为舞
Genspark等一些可能大家有所听说过
或者用过的AI产品
同时我们其实也
基金投资了像Manus/HeyGen/Opus Clip 等一系列
可能在中美
都还有一定影响力的AI产品
我在真格8年了
在之前呢
我是09年从斯坦福退学
然后回中国创办了一家电子商务公司
叫聚美优品
我在负责产品运营
所以这是一段8年的创业经历
所以经历比较简单
8年创业
8年投资
算是一直在跟创业
和早期的创业者去打交道
你这个叫经历简单吗
就是聚美优品这么大的
然后又后来又上市
这个算是中国创投史上
也算是一个比较浓墨重彩的一笔吧
然后真格也是从成立到现在
一直在中国互联网上
都是非常有影响力
所以说你说的简单是两段经历
但是这两段经历
每一段似乎都非常的不简单
我觉得是时代运气比较好
因为做聚美呢
实际上是当时我22岁开始创业
赶上了互联网加移动互联网大潮嘛
然后现在我们做早期
其实我觉得也是赶上了AI
这次技术革命的大潮
每次当有巨大的变化发生的时候
那么创业和VC其实就会有很多机会
如果没有什么大事发生
那其实创业和VC
可能也没有那么大的机会
AI出现之前
你觉得还有大事发生吗
说实话
那个时候是觉得好像有点无聊
实际上我是一个比较互联网native的人
我是86年的
然后98年开始上网
所以我自己
正好是从中学开始对吧
经历了互联网非常波澜壮阔的
等于是20年的这个经历
所以我自己创业的时候
那个时候确实感觉到
每天都有很多新的变化
我相信很多互联网时代的创业者
也是因为看到了有这么多变化
所以去创业
但说实话
在比如说我开始做投资是17年
你想17年往后
其实互联网进入到这个成熟期
或者说下半场
当时很多互联网的创业
就变成了非常讲究这个资源
非常讲究这种打法
对吧
像那种原来做一个产品很有创意
然后就火了的情况越来越少
更多的是说烧钱
包括当时有O2O
当时有很多补贴
就这些变得非常的
力大出奇迹的感觉
再到后来
可能大家都觉得
互联网的这个创新是不是已经过去了
真格是小红书的天使投资人
大家说小红书可能是中国移动互联网
最后一个就很大的那种创新
那后面好像大家就变成了
比较平淡的发展吧
所以其实在22年那个时候
ChatGPT出来之前
我其实自己一度也在看这些硬科技
电池能源这些
但那时候感觉到
这些确实跟我们原来搞互联网
搞软件
搞这个数字世界的投资和创业
还是蛮多差距的
所以当时ChatGPT出来
其实我就非常的兴奋
因为重新让我看到了
当年我第一次用到Google
应该是98 99年的时候
那种感觉就是有一个产品像魔法一般的体验
对吧有一个框你跟他说什么
他都会告诉你非常多非常好的信息
虽然那个时候还有很多幻觉
他的能力跟现在比也是差很远
但是我那个时候觉得哇
这个好像是我看到了AI
这个从一个当时还偏很多科研领域的
进步到了一个普通人
能够很容易使用的产品
我觉得这个是让我重新兴奋起来的过程
我记得这个
其实也是
我们后来相识的一个原因
对吧因为
那个时候你应该是在23年初吧
写了一篇文章
叫关于ChatGPT的5个重要问题
我当时读了觉得写得很好
在群里面看到我说哎这个人是谁是谁写的
我想去认识他
后来咱们就这么认识了
所以现在想来
这过去的两年其实重新找到了
我觉得在我20出头的时候
互联网的那种推背感
就是每个月都有很多新东西
对吧这个新论文
现在就是新产品
然后新的公司被创卖
新的创业者层出不穷
我确实
重新回到了一个比较兴奋的状态
我当时印象也是非常深刻嘛
我写了那个文章
确实很多人看
然后觉得不错
然后我们就在深圳后来聊了一晚上
其实到现在我的视频还有
但是没发
哈哈哈
我觉得就是我自己收获也是非常多
而且我觉得很多东西就是莫名其妙的
非常投机
说什么你马上就能懂
哪怕我们的观点不一致
我们也能很快找到为什么我们不一致
并且能在这个不一致上
达成这种agree to disagree的一些（观点）
我记得当时
比如说你说就是这个大航海时代吧
然后我们对国产模型和开源的（观点）
有一些分歧
但其他的
可能聊的90%的东西都是非常有共识
以及什么东西是重点
非常有共识
这件事情
我觉得在投资人那里边
并不是一个很容易做到的事儿
但是你的这个判断是怎么来的呢
你后面的书可能有一些hint（暗示）
就是我觉得投资人肯定要多学习对吧
尤其是投前沿科技的
因为变化太大了
首先保持一个学习的心态
开放的心态很重要
因为我自己不是技术背景
虽然我是读工科的
但是我是读工科里面的管理的
所以我其实不太懂AI
所以在过程中其实从小白开始对吧
跟大家都差不多
那个时候我记得每天都有新论文出来
大家就读论文
各种这个AI帮助你读论文
去跟这里面很厉害的人去聊
因为做早期投资嘛有个好处就是说
你可以确实接触很多很厉害的人
去跟他们学习
对吧包括我们当时投植麟 投老王
见了很多的这些研究员和创业者
我觉得有一个好处呢是
我自己经历过互联网的早期时代
我也蛮喜欢从一个产业发展的角度去思考
比如说我在很早的时候
我就给很多人做过跨越鸿沟的分享
跨越鸿沟
其实就是在讲这个技术从出现
要渗透到主流市场的全过程
所以我对于这个技术发展史
还是做了蛮多研究的
那AI虽然的技术是新的
但是很多技术发展的规律
其实是一致的
所以我当时包括这么兴奋呢
也是觉得看到了ChatGPT
它是一个
好像能够跨越鸿沟的产品
当然现在想来
现在的ChatGPT
可能算真正的跨越了鸿沟
因为它每周有5亿人6亿人在用嘛对吧
这毫无疑问是一个mainstream的user
但是在之前呢
包括我17年开始做早期投资的时候
那个时候的AI
我记得当时是李世石刚刚被AI击败的时候
对吧然后那个时候
可能Waymo这样的公司已经有了
特斯拉也有FSD的这个计划了
但是普通人能用到的AI
可能还是比较少
可能AI还是在一些像人脸识别
刷脸这些很具体的使用场景
那个时候可能大家讲的AI呢
还是偏算法对吧
推荐算法这个里面
它就是跟我们想的那种
就是跟你很主动的去沟通
能够去帮你主动解决很多问题的AI
还不太一样
所以我感觉在ChatGPT出来之前呢
AI给人感觉还是一个比较远的东西
是少部分领域的少部分人在用它
而且可能是在底层用它
那么用户的角度没有那么多的感知
但是ChatGPT
我觉得让它的（AI）对普通用户的应用性
以及它的有用性
都发生了极大的变化
这个是我觉得
他可以被放到这个
跨越鸿沟这框架里面去看
所以反正in short
就是我觉得不断的去学习
并且要以史为鉴
因为现在的科技革命
变化越来越快
所以我们在很快的时间内
就可以把过去几十年
100年的科技的演化的过程拿来参考
这个其实是一个好好事
因为如果是像以前
100年这个过程才走完的
我们都老了
对吧
现在可能是5年十年走完100年的路
那我们正好有很多可以参照的东西
但我们的心态可能要发生一些调整
就是要应对这种更快更大的变化
是一个新的这种大航海时代
对我当时就是这个感觉
因为很多事可以做了嘛
那就有这个出去航海探险的机会了
或者我再聊一下
就是我觉得现在AI呢
其实给我们带来了非常多的
是执行力的这个平价化
对吧原来你有一个想法
你要找人去写代码
那可能找不到
那现在Cursor啊
包括这些设计上的软件
会让你非常快的能够出设计
然后把它做出来
所以当执行力变得不那么值钱的时候呢
我觉得第一个重要的就是agency
就是你要去做什么
这个其实是人的主观能动性
这个其实非常重要的
因为so far
AI还是说要听你的命令对吧
当然以后也许AI会自己把事情做了
自己有了自己的agency
当然这是我们说agent的那个目的
但是agent也需要有一个原始的目的
对吧
那么我们去看
好的创业者
其实是
不断的去有一个自己的主观能动性
他要去让一个事情发生
所以他会去招人找钱去做产品
克服困难去改进产品
对吧这个是主观能动性
我觉得
这个知道自己要做什么
并且努力的去推进
这个会是非常重要的一点
然后第二个呢
我觉得就是AI可以给我们很多选择
比如说MidJourney每次给你4个
或者是这些vibe coding每次给你很多
但是你选哪个
对吧你的taste是什么
我觉得这个目前还是很重要的
也许以后AI的taste也会比人好
但是在目前来讲
人还是需要去做出这样的这种选择
所以现在Human Preference也是一个很重要的Align标准嘛
对吧但是我觉得
如果说中间的执行力变得不稀缺了
那前面的agency主观能动性
然后做出来之后的taste这种品位
会变得是区分这个
在AI时代人和人之间的区分很重要的因素
想请你再
发挥一下想象力
因为对于Facebook和Google来说
广告都是后面他们找到的商业模式
他们在一开始做的时候
没有找到这个商业模式
现在AI有subscription
但是你觉得这会是AI时代的一个比较
ultimate或者说是
就是像广告之于移动互联网的
这样的一个模式吗
首先
人类的商业模式其实就那么几种对吧
卖货卖服务
然后收佣金
比如互联网上
你说来说去就是就是广告电商打赏
然后游戏等
反正就那么几种
所以如果你说最后的这种
用户花钱买的什么东西
其实就那几种嘛对吧
但是我觉得在任何行业很早期的时候
去想终局呢
我自己认为都不是那么靠谱
或者也许有人能想的那么好
反正我觉得我不行
因为就哪怕是移动互联网
就是现在是2025年对吧
那2015年的时候有多少人能想到
比如字节的终局对吧
我觉得是很难很难的
当时大家都还在说
今日头条到底有没有壁垒
可能大家想对了
今日头条反正也就那样了
但是有抖音
对吧所以很多时候
从现在去看过去
好像都很显然
我记得有些年轻的同学
我们聊的时候就觉得他们认为
好像字节这些
都是靠逻辑推演做出来的
字节当然有非常多很好的这个前瞻
但是呢我们因为经历过
字节刚刚创办的那个时候
其实大家都是在探索方向
现在去看短视频
好像很显然
因为你有智能手机啦
你有这个4G 5G网络啦
大家会拍短视频
但那个时候绝对不是显然的
因为当时之前做短视频的全死了
很多事后看
很显然的东西
在摸索的时候都是很混沌的
所以我是觉得这个时候终局呢
比如说我其实不太喜欢用AGI
或者是这些大词儿
因为这个东西太说不清楚是什么了
对吧当我们在谈论一个事情的时候
如果你没有一个明确的指代
那可能就是鸡同鸭讲
所以我是觉得现在更重要的是
到底谁是用户
用户获得了什么样的价值
以及他未来可能在什么地方
获得更多的价值
咱们说到这个呢
我是觉得
AI领域可能确实会有一个
跟原来都没有的一个商业模式
一个虚拟的雇佣关系
对吧就是我雇用AI去做事情
这个其实是我们在想agent这件事情的时候
想的比较多的
虽然我们说推演未来比较不靠谱
但是有的时候反正想一想也挺有意思
就是
我们以前的这个
基本对一个工具的付费
都是按照这个工具本身的价值
因为我们人要用这个工具嘛
所以我其实工具的成本
最后是等于工具本身的价值
乘以我的时间成本
但我们对于一个员工对吧
我们都当老板了
我们给他付了工资
其实是他的时间成本
那么这两个价格差别是很大的对吧
那我们现在看到agent
其实
如果他真的能够帮你去完成很多工作
那这个时候
你是不是愿意
把你原来本来要花钱雇人的那个工资
给一部分给他
那这个可能就比subscription要高很多了
那么我觉得原来subscription
比如说你收个20美金100美金就嫌很贵
是因为还是要我的时间
就是他还是占用了你的时间
你的时间是很贵的
但如果他最后说不用你的时间
我们最近也在想一个词儿
叫attention is not all you need
对吧因为原来
所有的这些移动互联网的商业模式
基本上都是我要用户的attention
比如说抖音
我要让用户的attention在我上面刷
然后我把这个attention去变现
但这样的话
问题就是说我只有这么多人
人只有这么多时间
那反正最后就变成零和游戏是吧
每天10个小时的screen time去分给谁
分给抖音
那就不分给豆包了
分给豆包了
就不分给这个B站了
反正他就是这个分配
但如果我能够把事交给别人去做
那这个他的想象空间顿时变得无限大
对吧
因为理论上我可以有10个agent
100个agent去帮我做很多事情
那问题可能变成了我要想做什么事情
可能我想不出来什么事情让他做
但是这样的话
如果我让AI去做的事情
对我来说价值到了一定程度
那我付他一个中间的比例
这个感觉
也是一个比较容易去做到的一个决策
对吧AI能帮我赚100块钱
或者帮我带来100块钱的价值
我付他20块钱
这个就是要虚拟雇佣
我给AI发工资
这个是有可能形成一个正向循环的
就AI帮我创造价值很大
所以我愿意付他比较多的钱
这个可能就能突破
比如说一个订阅20美金以上
大家就觉得比较贵的这么一个上限
所以大家其实现在看到用Manus用Cursor
用这些应用
其实很多也是按量收费的
对吧AI帮你完成了这么多工作
那你可能就要去去有一定的
这个对工作本身的购买
你刚刚说的这个东西我觉得好有道理
那回过来这个问题它有另外一面
那在这种情况下
假设AI未来可以帮我们做很多事
尤其它可以帮我们放大很多事
就比如说我现在可能我去做咨询
我从来不做咨询
就是因为做咨询这件事情不scalable
以后有AI
我真的把我的知识灌输给他
我可能就可以做咨询了
然后可以给我带来收入了
但是假设在这样的一个
就是AI能帮助你放大很多能力
分发很多智能的情况下
像你作为投资人
你再怎么去审视这里边的人才呢
尤其你刚刚说了
就是你在投资
早期的时候
你很难通过结果
去反推你的这个选人的策略对不对
所以说你是怎么思考这件事情的
尤其我们在第一次见面的时候
我就听你讲过
就是你其实把人分了一些这个类型
对这其实是天使投资最难的地方对吧
因为你每一个投资
都是要很长时间才能够得到结果
并且呢天使投资很难复盘
比如说
很少有人见过
早期的一些成功创业者
张一鸣可能见的人比较多
但是比如说像大家很多人在复盘
为什么没投到泡泡玛特
对吧王宁那个时候他是开杂货店的
那你都不知道那时候他长啥样
那怎么去复盘呢
所以这个其实第一是个很难的事情
我们其实也做的很不好
因为
我们显然也错过了非常非常多的项目
但我觉得可能有一些共性吧
因为其实我们就是在分析
现在可能有
比如1,000多个创业成功的创业者
对吧他们早期有什么共性
所以
我们有一个经常讲了很久的框架
就是说我们把
成功创业者的早期分为四类
叫小天才/老司机/科学家/操盘手
这里边可能每一类呢
有一些叫标签也好
或者叫特点
其实今天我想讲的是
我们最近反正也有些进一步的去思考
就是我觉得要区分技术变革的早期
和成熟期
因为我们过去这十年
是互联网的一个比较成熟期
所以我们对于互联网创业者的又有很多审美
这个其实是因为互联网已经相对比较成熟了
需要的资源
需要的经验比较多了
所以这里面很典型的一点就是
当经验和资源变得比较重要的时候
连续创业者其实他的胜率会高很多
比如说我们现在耳熟能详的
中国几大最大的这个互联网公司
对吧不管是张一鸣 王兴 黄峥
其实都是连续创业者
都是他们第三次创业
然后去把这公司做成的
因为在这个过程中的话
确实打过仗交过学费很重要
但是现在AI呢
其实它一方面技术的角度
它回到了一个
很早期对吧
这里面有很多的技术创新
需要很多的这种
就是人对于技术本身有很深刻的理解
甚至要搞这种技术科研的创新
但同时呢
它的分发渠道又还是比较经典的
比如说它也是个APP
它也是个网站
所以这个时候也要人去做增长
也要人去做产品
所以它具备这个技术成熟期的分发
以及技术变革期的底层的技术形态
所以这个时候呢
我们会觉得对于年轻人
对于这个叫做AI native
对于这个新技术
他从很小的时候就开始感兴趣
开始了解
所以他对于这个技术
有超出其他人的认知
这一点我觉得是很重要
因为我们当时做互联网的时候
说实话
也是因为我们是互联网的原住民
所以虽然我们很年轻
但是呢对互联网的认知
还是比很多其实年纪大很多
经验多很多的人更深刻
对吧那现在我觉得
AI是重新回到了这么一个情况
其实我们现在感觉到在AI这个里面
对AI技术本身的了解
才在做AI native的产品上
能够做出更有想法更不一样的产品
并且呢我感觉
很多在技术成熟期的增长方式
比如说像字节这样的大厂对吧
他们很擅长A/B测试
很擅长去做这种投放买量
这其实是字节最擅长的事情
或者说是大厂很擅长的
但是呢
我认为在技术的这个变革早期
这些成熟期的经验
可能不一定那么适用
举个例子
比如说A/B测试
当然我知道你是搞...
我们公司就是卖A/B测试的
对对对反正这个
所以我就瞎说哈
你说你说
就是我觉得A/B测试有个前提是
你不知道哪个好
或者说你不是那么确定
所以你要A/B测试
A/B/C反正做很多测试对吧
然后可能这个数好5个点
那个好10个点什么的
这个我觉得是一个不断的compound小优势的过程
但是我觉得在现在
AI很多时候是个大选择
因为第一事情也很早
没有那么多时间
机会和资源让你做A/B测试
第二很多时候
现在是选对了你就好好5倍
选错了你可能就不对
这个过程
对吧比如说你当时BERT VS GPT
我觉得这个东西不是A/B测试出来的
这是靠vision
靠选择的
所以我的一个大的感觉就是
在技术发展的早期
其实靠创始人的vision
靠他做出正确选择
当然也有人是运气好对吧
可能是就是运气好选对了
但是不管怎么样
这个好像很多东西
不是靠A/B测试试出来的
而是靠选择做出来的
这个可能是早期和成熟期的一个区别
然后第二个就是说关于投放对吧
因为过去在移动互联网
其实有的时候产品已经比较同质化了
比如说有很多外卖
很多短视频
很多的这个
什么社区团购
那这个时候可能就变（成）
谁广告投的好对吧
你花一块钱买个用户
那我花5毛钱
那我就更有优势
这个同样也是一种
当大方向已经确定的时候
在执行上的优化
但是我觉得现在AI很多应用呢
我觉得
投放其实不是这里面关键的因素
关键因素在于说
你能不能让用户wow
因为现在技术变化很快
所以你的产品
是有可能提供一个
远超用户过去期待的体验的
可能要好10倍
好很多倍的一个体验
那当这种体验发生的时候
他带来的传播和用户的获取效率是远高于这个投放的
其实我们看DeepSeek对吧
一下火遍全球
他其实没花一分钱投放在营销上
实际上它带来的这个轰动
反而是比花钱买量要好很多的
所以我后来在想花钱买量这个事情
实际上是一个看似在过去的这些年
大家有越来越多的做增长的人
做投放的人
把这个事情变得很专业很精通
但实际上
当技术范式发生大变化的时候
这些在成熟期很有用的technique
可能它不一定是最有用的
他可能重新回到了一种
我们需要做出果断的
这样一个勇敢的选择
然后靠产品力
靠用户的体验
真的去打动这些早期用户
而不是靠投广告去获得用户的过程
我最近反正一直在想这些
因为到了一个可以有产品
可以去看用户
看投放看留存的时候
所以我在想这个时候有什么新的打法
所以我回忆起来
在互联网的早期
实际上当投放不是一个
那么大家所天天所谈论的事情的时候
大家其实也是靠产品
靠viral content
靠这个口碑营销去获得用户
我这儿稍稍我多说一下吧
就是因为你会影响到很多创业者
所以说我也觉得有必要
就是跟你讲一下
哎不不不反正我说的一般都是瞎说
没有我觉得你说的东西都是对的
首先我同意你说的所有东西
但是我觉得有几个subtle的东西
我稍稍
就是再补充一下吧
我自己的增长方法论
是很受Facebook的影响的
然后也受就是猎豹
刘新华老师这些国内一些影响
但是Facebook早期包括那个Chamath Palihapitiya
包括Alex Schultz
他们这些早期做增长的人
他们都强调一件事情
就是他们不看virality
他们不看这个产品是不是go Viral
他们team甚至不允许大家讨论
这个产品是不是go Viral的
这件事儿
他们唯一看的东西是用户的retention
就所有的东西
都是从你的monthly retention开始涨出来的
如果你用户每个周打开你的这个产品
看一次的话
你接下来可以做很多事儿
如果这个东西高低会差很大
尤其说你做了Growth Accounting
你会发现你每个月有一些这个
新增用户嘛
但是你后来发现
就是你的新用户的数量
其实比起你这个retain的用户
和你churn的用户来说
不在一个数量级
他是就是一个大一到两倍的数量级
很多时候
所以说就是retention
其实是非常非常重要的一件事
所以说我觉得今天的这个产品
同样的也是
go Viral是一回事
Viral可以带来一个Boost
但是你最后就像你说的
用户能不能留下来
这个产品是不是足够吸引人
这个所有的wow
我记得他当时还有拆分
就是说
你是不是能尽快的deliver这个wow
然后你是不是能尽量多的
尽量频繁的deliver这个wow
大概是这样（wow moment嘛～）
当时Facebook应该是
比如说你加了什么7个10个好友
就是他的wow moment对吧
Alex他自己专门讲了
就是这个曲线是平滑的
就是你肯定是加的用户越多
你的retention越好
中间没有一个kink
没有一个magical的moment
他之所以选这个
是因为这个goal
它稍稍足够难
足够有信息量
比较好让整个团队去直接盯着这个就行了
你只要增长这个
那你肯定整条曲线都是在往上移
但是你不应该去想方设法的去说
什么7个之前是不行的7个之后...
没有这样的是吧(嗯嗯 明白）
这个问题我想了很久
就是因为我最早我在聚美就是管增长运营都是我管嘛
所以我这些反正当时都研究了很多
我也有几个subtle要补充
第一个就是说
Facebook自己是一个非常Viral的产品
对吧就是它的产品性质
在早期就具备非常强的Viral特点
因为它是社交网络
当时有个很知名的细节
就是它加入了一个
你看对方的relationship的状态
对吧它是不是单身
它什么时候改成单身了什么的
就它的产品点里有非常多Viral的地方
所以他说viral不重要
但一个大前提是
他已经是历史上最viral的产品
是因为首先社交网络就很viral
然后他在社交网络里面是最viral对吧
这就好像说课代表说帅不重要
但是因为你已经很帅了
所以这个就是
第一点就是他本身其实是viral这是他的default
第二点呢
我觉得retention
其实因为所有做增长的人都会跟你讲
retention很重要
对吧但是retention
我觉得有一个隐藏的一个前提假设是
你的产品要足够普适
因为我们经常看到一个情况
就是说一个小众的产品
它的retention很好
但是你没法去增长
就是在AI里面
像移动互联网上也有很多小众产品
小众产品有一群死忠粉
比如说现在豆瓣的retention绝对很好
还在用豆瓣的人绝对都是这个真爱对吧
即刻的retention肯定也很好
还在用即刻的人肯定也（是真爱）
但是它不增长了
所以我反而是认为
一个技术革命的早期的时候
快速的获取用户
当然这个用户不是说你买来的
或者说我们反对的是这种
第一花很多钱买用户
瞎买用户
第二我们反对的是说靠噱头
因为有的Viral是说我噱头就说我挂羊头卖狗肉
那用户被一个噱头吸引来
我觉得那个不叫Viral marketing
一个技术革命早期
恰恰它的爆发特点是
很多用户真的想去用
因为这说明他击中了用户的某个需求
但是呢我觉得
在一个技术革命早期的很多产品
他的retention注定是不是那么好的
是因为技术不够成熟
其实你就想早期的雅虎
早期的亚马逊这些
其实它的这个retention都并不是很好
我说的是很早期啊
因为Facebook
像字节这些
都还是在真的比较偏成熟期了
早期的时候
很多时候大家来看了一看
比如说你像你去最早期的eBay
最早期的亚马逊
其实你也买不到什么东西
但是呢这个里面很重要的是说
你的产品迭代进化的斜率有多高
这个也是我在咱们这个播客一开始
我就说到这个
其实ChatGPT
就是斜率很高
比如我拿ChatGPT做例子
其实ChatGPT刚出来的时候
它的功能虽然对我们来说非常惊艳
对吧但对大部分人讲其实没啥用
我虽然没有这个具体的数据
但我的直觉体感是
那个时候的retention
肯定是远不如现在的
因为很多人也试了
发现好像跟AI反正瞎聊也没啥用对吧
所以那个时候retention最高的
反而是这些搞软色情的
或者是搞情感类的
因为当时很多人为什么投character.ai like
当时有百C大战
就是因为
他们用原来的metrics就觉得这个retention好
所以我要去投它
但我不是说这个模式现在就不work
而是说大家过去这两年看到的问题是
这个模式对于他的核心用户群
这些比较容易受二次元影响
比较喜欢
比较容易脑补这种AI聊天的人
他们其实是比较容易去沉浸
所以他们留存很好
但是呢大部分的人没有感觉对吧
大部分人还是跟AI就他就没有那种情感沟通嘛
所以你发现这个问题就在于说
这种产品它的留存好
但是它其实增长能力是弱一些的
其实比ChatGPT要弱很多
因为它的需求不普适
而ChatGPT呢
我觉得是另外一个例子
就是说一开始
它其实吸引用户很快很多人去看一看
一开始的留存没那么好
是因为它功能不够强
但是现在ChatGPT
很多（用过）的人都从一个
good to have变成must to have
是因为它产品进步了
所以在这个过程中
我反而是觉得
要兼顾
当然最好的是很多用户来Retention 要好
但是如果你要问我
在技术的早期我更看重哪个呢
我其实可能反而更看重
一个是他的真实场景
吸引来的用户的数量
就这个不是买来的
也不是说很多的那个游戏激励视频对吧
看着是一回事
其实完全是另外一回事
那种我觉得肯定不是
但是说这个场景本身吸引人
就说明这个场景本身是有需求的
但是吸引人来之后呢
这个需求没有被很好的满足
这对于早期产品很正常对吧
所以他的这个进步的斜率有多少
最好的情况
我觉得就是说这个产品很多人要
现在不行
但是它很快变得越来越行
那我觉得这个可能是一个
在技术革命早期的增长方式
这个可能会比在成熟期
会有点不太一样
那我们刚刚讲了
就是这两个创业者画像
我刚其实还有一个问题
你其实讲了三个能力
一个是做增长
第二个是你对AI native
你对这个产品或者对它的
应用有足够了解
但是其实还有一个就是对它的技术
在互联网早期
我觉得技术和产品
就是我们看到一个网页
我们能做出来一个网页
这个东西差的不大
但是现在你做一个AI的应用
和做一个AI的模型
这是完全两种人
像你现在关心的
会是更多关心第2种人吗
还是
你觉得第一种人我们接触的到吗现在
第一种是做AI模型的人
第二种是做AI产品的人
我觉得就是模型之后
也要变成某种产品
对吧当然可能是API
可能是这个C端产品
比如说OpenAI
如果只有OpenAI
没有ChatGPT
那估计整个这个事都不会开始对吧
所以我觉得这个趋势当然发生了很多变化
对吧大家有一段时间特别喜欢投科学家
我是觉得创业跟搞科研
始终他不是一码事
只是说在有的技术早期的时候
科研和这个创业
和这个产品服务的夹角比较近
我们始终寻找的
还是说能build一个好的business
好的企业的人
所以我觉得这是一个
在过去反正很多投资人
包括我们可能都会有过的一些误区
就是说我们觉得找一个牛逼的科学家
对吧但是你最后这个科学家呢
他还是要把它变成
好的一个公司
好的产品
所以应该来说是说对技术有深刻了解
也许他是个科学家但是呢
你最后你要愿意做商业
愿意做产品
这点我觉得比如像我们投的月之暗面对吧
植麟肯定是一个非常厉害的计算机科学家
但是他显然现在是一个很好的企业家
当然现在也遇到很多竞争
但是Kimi还是很好的产品
所以我觉得
你最后还是要从技术到产品
到用户
可能这个也是我自己为什么对这次AI革命
我觉得他比较乐观的原因
是因为真的是我们看到产品了
我们看到这个用户在用了
因为确实有那种情况
就是感觉你投了一个科学家
最后他好像拿你的钱去做科研了
反正科研很重要
但是可能不适合拿VC的钱去做科研
对吧
哈哈
我们在正式访谈的开始嘛
然后你有介绍你最近这一年是吧
就是看到了很多真正的落地的AI产品
我觉得你的感受和很多其他人的感受
和大众的感受
是三个不同的感受
大众的感受是没啊
我也没有用到什么AI产品
这我觉得有一个指数的概念就是当时是一个人
拿了24只兔子到澳大利亚
然后把它放了
然后现在澳大利亚兔子成灾
大概是在66年的时候
如果说指数增长
它会有100亿只
但是在比如说二三十年的时候
它可能才只有几十万只
就是大家没有什么感觉
直到他PIU指数增长到了100万只以后
大家就觉得哇
全都在就一下子就是（变多了）
但是这个更有意思的就是
在前面的这十几年
大家看不到兔子
没有体感
super linear 对吧
就在这哈哈哈对
所以你的体感
我觉得
你很有可能就是看到了这个指数增长
或者说站在了这个的前面
可不可以就是请你介绍一下
你看到的这些产品
体感他们的真实度
他们对这个世界的影响
和你觉得一年之后大家会看到的东西
是什么
嗯
这个比方很好
因为我们就想做那个早点看到兔子的
我之前经常打一个另外一个例子
就是叫荷塘的例子
就是一个池塘里面长了
那个荷花
荷花的叶子
假设每隔一天他会double对吧
最后一天填满这个池塘
但是他的前一天
其实只是池塘的一半
所以指数增长
其实是一个我们在生活中经常发生
但是实际上很难被大家感知的
因为我们往往都用线性去拟合
这个世界嘛
但世界很多时候是指数增长
我觉得
实际来看的话
AI我觉得现在特别像一句话
就是William Gibson说的
未来已来但是还没有均匀分布
比如说你的这个
学习的这个super linear academy对吧
这个我不知道我有没有说错
是的
哈哈哈对
就这里面
比如说我理解很多人都是
比如说学什么用Cursor什么的
用这个新的这些coding的agent
我相信他们看到的世界
已经完全不一样了
对不对
嗯
这很正常
就是技术扩散需要时间嘛
所以为什么有这个Technology Adoption Life Cycle对吧
有这个从innovator early adopters 到这个mainstream
但我觉得
大家也很直观地看到了鸿沟的存在
对吧就是early adopter到mainstream之间
这个鸿沟的存在
当然跨越鸿沟里面有整本书去讲怎么跨越鸿沟
我就不去重复它了
但是我觉得我们可以看到
你看ChatGPT我觉得现在其实已经很显然
就是已经跨越到了主流客户
因为每星期几亿人在使用
这个肯定是
很多人就至少知道ChatGPT了对吧
Cursor呢我觉得像这种
确实它从一个生产力工具的角度这些
它的路径还比较慢一点
但我现在比较乐观一点
是因为我们看到了像 Manas Genspark 这样的产品
它在一些更加广泛的任务场景上
比如说写个报告做个PPT
然后甚至做个网站这样的任务上
它突然一下子把这个难度变得很低
我的一个大逻辑就是说
如果一件事情原来很难
原来甚至普通人干不了
然后现在变得唾手可及的时候
这会产生巨大的价值差
原来觉得写个代码很难
需要花很多钱
甚至说我还不会写
现在突然发现很快就写出来了
原来大家觉得做个PPT
写个deep research的报告
做个简单的网站也很难
做不出来
或者做个吉卜力的头像也很难
对吧现在突然发现
这个成本几乎为0
很快就做出来
这样的扩散速度是很快的
原来大家都觉得值钱的东西
现在免费送了
或者花一块钱就可以了
这个扩散速度很快
所以我是感觉到最近
因为
当然最底层的原因是因为这些模型
Sonnet的3.5 对吧
然后这个Gemini 2.5 Pro
包括OpenAI的4.1都很好
这些模型的驱动
让大家终于突破了这样一个AI
从原来
看着有点意思
但不知道有什么用
到现在确实带来有用的这么一个鸿沟
那这样的话
我们就看到突然一下子大量的
这种我们叫做knowledge worker
主要就是以这个在电脑前面
处理信息和知识
作为主要职业的人
他们突然一下子变得愿意为这些deep research
愿意为Manus Genspark这些东西去付费
那么我觉得
首先这个需求是真实的
solution它变好也是一个真实的过程
并且在这里面呢
我觉得AI跟移动互联网
有一个很不一样的地方是
互联网的商业模式
实际上在20多年前拨号上网的时候
就已经出来了很多了
拨号上网的时候我们已经有电商社交
图片的消费
甚至还能看很简单的视频
在线听音乐
很多这样的需求已经出现了
只是说互联网越来越快
上网的人越来越多
他把这个事情变得又快又大
对吧但是它的商业模式也很清晰
但是AI呢
我觉得我一直打个比方是蒸汽机
当你把水烧开之前
你其实只能看到把这个用水去泡咖啡
对吧鸭哥的咖啡
哈哈哈
但是水烧开之后
突然一下子出现了蒸汽机的无限可能
这个突变点
是你需要技术突破一定的阈值
才能看到的
否则的话
只有很少数人能意识到
这种认知不对称性呢
其实在一个技术
或者开水烧开的那个短时间内
对吧这个大家有一个接受的过程
但如果说他技术突破之后
带来的使用场景是很普适的
比如说这些knowledge worker
写报告做研究的这些场景
那么大家的付费意愿
确实可能在很快的时间内
从没有理由付费变成有理由付费
比如说大家的
这个汽车都是免费送给你的
那你可能每个人都会想要一个车对吧
那这个时候
它的这个供给和需求的弹性
会突然发生很大的变化
这个是我现在感觉到随着技术进步
AI的一些产品
为什么现在ARR涨得这么快
而且并不是说就只有我们投的涨得快
因为我们看到比如说美国的应用
Cursor涨得很快
很多都涨得很快对吧
那这一定是有一个大趋势
就是我是认为
简单来讲
就是这个水终于好像被烧开了
在某几个领域
所以大家突然一下子意识到
他的这个需求是能够被很好的解决
愿意为他使用
愿意为他付钱
那我再替社区同学们问一个问题
然后这个问题是一个自从ChatGPT出来之后
大家都一直在讨论的问题
当模型的水平
一下子水涨船高了以后
我90%确定OpenAI的下一个所谓的大launch
就是一个非常综合的agent
然后他在这里边就是啥都能干
不断往里加工具
这里的点就是第一呢
你投资AI你咋投资呢
你现在担不担心就是所有的东西
到时候还是会被一个非常通用的agent给取代了
但是第二个后面他的问题是
就是Andrej Karpathy说的那个自动驾驶我一直在想
就是这里边的Edge Case
它需要人不断地去针对domain的理解
然后去把这个东西一点一点给磨好
把它变得更好用
比如说我希望就是有一个好的公司
去把做好PPT这件事情给真的做好
我相信如果一个优秀的公司
真的在这里面花时间
去把这个东西给磨的话
他能磨出来一个非常好的效果
但是另外一种可能性
就是当模型变得足够聪明了以后
他piu一下子就是也不需要你去磨
不需要你这些专业的东西
你就可以把这些东西直接做好了
你怎么看这这件事情呢
首先
这就是一个经典的大公司做了怎么办的问题嘛对吧
这还不光是大公司做了怎么办
就在这个之上叠加了一个问题
就是我们的这一代模型是通用模型
当通用模型的能力变强了
那专业的这些优化到底有没有意义
我们可以从几个角度来思考
我觉得第一个就是说看现实情况对吧
比如说Cursor出来的时候
大家觉得是套壳
然后Perplexity出来时候大家觉得是套壳
但目前来看的话
比如ChatGPT也有搜索了
他没有把这个Perplexity干死对吧
然后显然这个现有的AI产品都能写代码
他也没有把Cursor干死
因为我也不知道他的具体数据
但目前看来
他应该新的一轮是180亿美金
就我想说
公司反正都会死嘛
但是你要是投了个Perplexity
那肯定还是算一个很好的投资对不对
或者你如果做了Perplexity
你肯定也是个很好的一个创业
就是只是一个举例子哈
所以我的意思是说
就算是比如说你正面遇上了
比如说AI加搜索
其实也不是说世界就末日了对吧
仍然好的产品有它的这个价值
第二个我觉得我们要讨论的本质问题
实际上是说
如果我是一家应用开发公司
会不会出现一个情况是模型公司
他有一个比我好10倍的模型
而我用到的是一个比如说10分的
他用到100分的对吧
我觉得在23年初的时候
大家有这么一种担心
就是OpenAI因为有人有数据有卡有这些
所以它会winner takes all
它做出AGI
别人啥也没有
他拥有一个比你好10倍的东西
那你就没得打
这个是可能的
但我觉得在
现在实际上大家发现
头部的几家API之间的差距
其实是在缩短的
对吧就是说大概率来讲
你做一个产品
OpenAI有一个模型
也许它端到端训出来是100分
但是我可以获得一个 90分的API
然后那这就变成了说我在产品的这个设计
在产品的比如说我的用户数据
品牌设计上能不能把10分给补足
甚至说我有20分
所以我比你单纯用一个好一些的模型
做出来的这个体验更好
我觉得所有做应用的逻辑
其实你的前提假设是你要bet说
你能够用到的这个模型的API
是能够跟这个
比如说模型厂商
自己的proprietary model是on par
那我觉得比如说Anthropic存在
Google的存在
对吧实际上说明就是
大家是有动力去提供这样的API的
因为在这个过程中的话
这样的这个商业市场价值很大
所以如果有一个未来
是说模型厂商
或者OpenAI
或者是谁的第一家吧
他的模型就是比别人好10倍
别人复制不了
比如英伟达逻辑
那这个可能就是一个这样的情况
就是说那所有人都根本没法跟他竞争
那这样的话
可能所有的创业都没有意义
如果像这样去思考的话
但另外一种alternative future
which I think is highly possible
那就是说
我们在一个可见的一个时间内
始终都是前几家
都能够提供有竞争力的
这样一个接近SOTA（state of the art）的模型
那这样产品设计在上面
这个提供的增量价值
可能就会带来用户的这样一个选择的理由
然后第三个呢
我觉得就是从纯粹投资的角度
如果我投了一家公司
然后他成为OpenAI最大的竞争对手
那我应该非常高兴
哈哈哈就当然我会很担心
但我会非常高兴
对吧这个哈哈～
我觉得这个回答了我大部分关于投资的问题
这里边还有一个点
就是解决问题到底要靠什么来解决
就是是靠把一个东西做专
然后去在domain里边磨
还是提高general intelligence
你有没有一个直觉
无论怎么样
你触达用户
用户习惯在你这上面解决问题
这个interface本身
或者这个公司本身是有价值的
但是他们仍然面临两种方式
就是我提高
我把我的产品做好
我把我的界面做好
然后等着模型去帮我解决很多问题
或我投入很多这个资源
去把这个现有的一些Edge Case 给解决掉
然后让用户在我这上面的体验
就是做事情的这个方法越来越简单
我们在承认
这样的公司本身有价值的情况下
仍然面临着一个这样的选择
明白
我想说的是
我们不要去做那些
因为模型现在不够好
所以我要去帮他搭脚手架的事情
就是这个我觉得是大家普遍认同的吧
就是说你的一个大假设
就是说你的模型会越来越好
越来越便宜
对吧就我们要做的
不是说模型现在做不好的事情我去給他搭脚手架
而是说
我怎么样能够leverage一个比如说
可能6-12个月之后会有的模型能力
我提前给他做准备
就是有的问题是模型升级就能解决的
但比如说
你怎么样获得用户更好的input
对吧怎么样能够
更多了解用户的intention用户的memory
这些问题
不是仅靠模型升级能解决的
但比如说你说现在模型
它不会数草莓有多少个R 所以我来帮它数
那这个事情我觉得没啥意义
因为迟早模型会解决
新模型能解决什么东西
我觉得
我们在这儿还有一点不一样的点
就是比如说用户的input
我就感觉我之前在跟4o以前吧
可能我提供的input非常重要
O1甚至有的时候也是这样
但是O3很多时候不重要了
首先他自己能搜索对吧
然后他其次
我觉得他对我的意图的猜测
和这个就是背后context的理解
非常的准
这就会导致我还是在这里边
这是我没有想清楚的点
所以说
我觉得我的问题问的也不是非常精确
但是总之就是我一直不断的在扩大
模型更聪明这件事情意味着什么的范畴
就是我在之前我可能会觉得对
就是今天有一些问题解决不了
他明天能解决了
但是我后来会觉得
就是今天存在的一些问题
模型变得更聪明了
以后这些问题就不存在了
比如说我需要给模型提供更多的context
当模型足够聪明的时候
他不需要我给你提供context
我说我知道的context比你还要多
我觉得当然因为我们可以说AI如果非常聪明
非常capable又无所不知无所不能
他能做什么
但那样的讨论
就会上升到一个哲学讨论
对吧就又绕回AGI的这个逻辑了
就我觉得
我们当然可以假设
模型什么都能干
但是呢在practical的角度来讲
可能还是要有一些简单推演对吧
就是说
模型在什么地方的进展会很快
什么地方的进展不会那么快
对吧因为理论上
你做的每件事情
也许模型都能干
但肯定有事情是相对容易进展
相对不那么容易进展的
总归是有个选择了
我觉得
因为如果最后终极模型说句话
所有事全干完了
那确实任何产品也都不需要的
但我认为应该如果那样情况的话
可能我们这个搞投资
搞产品也就不那么重要了
对吧但是在那种情况发生之前的话
可能你还是说有很多需要帮助模型去
更好的去发挥智能的地方
这个
是我可能这三个月来最大的一个想法变化
就是我在之前我心里边没有觉得
模型真的会比我聪明10倍
我现在可能心里面真的觉得
模型比我聪明10倍是迟早的事
我觉得肯定的10倍应该都不止吧
我其实想举个例子
就是说
汽车刚发明的时候
肯定大家最重要是
提高这个汽车的速度嘛
就提高它的发动机的功率
让它跑的更快对吧
但是很快这个汽车就比人跑得快
那肯定十倍
十倍以上都不止了
但是当这个到了一定的程度之后
大家其实关注的就是说
我有一个这样的发动机对吧
可能都很快
但是我要做一辆更好的车
显然我用同一个系列的发动机
也能做很多不一样的车对吧
有人开劳斯莱斯有人开法拉利
有人开理想Maga就是
一开始我觉得技术上会体现出
某个技术指标非常重要
它的提升就是关键
但是呢
在很多时候
其实都会发现
这个指标本身它会到达一个瓶颈期
因为对用户来说它已经溢出了
那这个时候其实大家就要想
我怎么去在这个指标的基础上
去提供更好的用户产品体验
这个也是历史在发生的
所以我们其实都经历过那种
一开始就是看性能对吧
然后后面是看产品设计
然后后来看整个体验
整个package
所以现在AI肯定还是看性能的阶段
因为它就像那个发动机的速度一样嘛
但是我觉得
我们逐渐开始进入到了一个性能挺好了对吧
然后这个时候好的产品变得很重要
毕竟我们开车也不是坐在一个发动机上面
我们还得有这个车本身做一个产品
所以某种程度来讲
汽车也是发动机套壳
但是你并不说发动机公司
当然可能宝马就是做发动机的对吧
但你还是得有那个车嘛
还得有这个产品
好的好的
就是我相信很多同学们关注的就是
什么是AI取代不了的
或者说AI已经这么牛逼了
它能codd了
那我应该做什么
想听一下你对这里边的一些这个见解看法
大家应该怎么应对AI焦虑吧
你说的焦虑是说怕被AI替代失业吗
其实我觉得对于年轻人来讲
始终要想的一点就是说
我有个更强大的工具了
我可以做更多的事情
我觉得
这个是一个更加positive的一个态度
对吧因为所有的技术发展
都会让一些人员的工作消失
但是都会扩张更大的工作
就如果你认为自己学习能力已经没有了
对吧我已经不学习了
那这个时候可能要去担忧
但是我相信
当学习能力还在足够好的时候
我相信你的听众不都是想学习的嘛
所以你叫课代表嘛
对吧那如果你的学习能力很强
并且现在又有很强帮你学习的工具
以及你学好了之后能用的工具的话
这个时候其实是你的空间被打开了
而不是缩小了才对
其实我们跟大家都一样
对吧我们搞互联网的
互联网已经被搞得差不多了
然后AI出来了
我自己都没学过AI这些技术
那就去学习嘛
对吧
而且有了更多的工具辅助你学习
所以我是觉得
这个事好像没有什么灵丹妙药
对吧其实就是
去学习发生了什么
能做什么
然后实际上去试试看
我觉得小猫补光灯那个人
其实那个创业者对吧
花生他是给大家很多的激励
他原来也是不会写代码
在美团做用户体验的
然后出来几个月时间自学Coding
真真正正做了一个排名
那个收入榜第一的产品
这个这个学习其实过程
其实不是说
每个人都能做一个排行榜第一的产品
但显然就是说
每个人可以发挥自己很大的潜力
所以我反复在讲
这个时候
当执行力变得很廉价的时候
想做什么的agency
以及知道什么好的taste会变得很重要
那提高自己的agency
提高自己的taste
其实这个也是要通过学习
去建立的对吧
我觉得就是positive的心态
就是机会被放大了
就有很多新的机会了
其实你想
如果没有AI
那很多人都没法写代码
所以很多人会觉得
唉呀我其实如果我会写代码
我就能做什么什么
只是因为我当时没学过或什么
但现在没关系
AI帮你写
对吧对
那比如说很多人也不会画画
很多人也不会写音乐
对吧
那现在AI能帮你做所有的这些事情
所以其实是机会窗口被打开了而已
但是如果对于没有主动性的人来说
那确实比较难
对吧如果你的工作原来就是说
别人跟你说啥
你就做啥
那现在那可能这个就比较难
所以我觉得学习变得更重要了
实际上
第三个问题就是
一个具体的方向
帮大家指一些具体的方向
比如说你觉得什么东西是大家应该去看的
如果没看你非常建议大家去看
和有什么东西你自己会特别感兴趣关注
就是感兴趣的同学也可以去一起关注一下
你说的看
是说从一个用户的角度吗
（因为我们的看好像不太一样）学习的角度和用户的角度吧
肯定不是投资的角度了
就是你觉得你应该有足够的了解
就是你应该去阅读这方面的知识
或者说是听看这方面的文章
试用这方面的产品等等
我觉得很重要的是
就是如果有的东西原来很值钱
然后现在突然变得很普及
唾手可及
那你的第一反应
肯定是去把这些价值量很高的东西
先学会对吧
所以我觉得coding其实是一个很重要的事情
因为coding是一个跟数字世界对接的接口
对吧就好像当时很多人
在国际化的时候
大家学会英语
所以打开了全新的世界
当你现在能够学会coding
你会打开全新的这个数字世界
并且现在coding
其实也不用我自己去写什么代码
对吧但是在这里面
借助这些coding的工具去理解coding本身的一些原理
以及说它能做什么
什么做的好
什么做的不好
这个我觉得能够打开全新的世界
这个其实是我希望我能够花更多的时间去学习
但确实工作很忙
我没有送你那个课程吗
这个非常感谢
但是这个这个...
这个确实(没时间)
学习起来的时间相对比较少一点
说一下这个课其实
我讲的部分你可以完全跳过
不需要看
然后你就看鸭哥讲的
鸭哥讲的是
两个小时的视频
然后剩下全都是文字资料
就是当你遇到这方面的问题
然后再去看对应的章节就行了
好的对
这个我把玩游戏的两个小时（来学一下）哈哈哈
第二个我觉得就是
我还是觉得agent是一个非常重要的事情
就是我们都可以当AI的老板对吧
大部分人其实没有当老板的经验
但你以后可以指挥越来越多的AI
帮你干活
当然我不是说要给Manus或者GenSpark打广告
其实就是广告了
就是我觉得大家都可以尝试一下
这些新出来的
能帮你去完成很多任务的agent产品
当然比如说deep research
OpenAI的其实也是一个agent对吧
去真实的感受AI现在能帮你工作
提高效率
节省时间到什么样的程度
我反正是觉得
非常被震惊
比如今年Manus出来的时候
我是被震惊的
然后O3最近我用了非常多
我也觉得又比O1要好了很多
对吧我觉得这个时候
如果你是真的平时有一些任务
有一些思考
一些研究要做
这个确实还是非常让人觉得世界不一样的
反正就是未来已来
多去试试未来吧
多用产品
比如说在互联网早期的时候
我们当时面试产品经理
其实都是要问哎
你手机用什么APP
给我看看你常用的APP是什么
来感受这个人对于互联网的认知程度
我其实一直有个观点
就是花一点钱去感知未来很重要
比如说第一波做互联网创业的
很多人都是早上网早买电脑的人
第一波买iPhone的人
往往成为了早做移动互联网的人
第一波开特斯拉
但特斯拉贵一点哈
这不是花小钱了
但很多时候对电动车
这些有更多的感受对吧
其实现在AI的产品其实也非常的便宜
一个月二十美金
其实也就是可能相当于一两顿饭的钱
但是确实对未来打开
是非常不一样的
所以我是觉得
先看到未来
可能就先能感受到机会
其实互联网移动互联网
包括过去的很多新革命
其实都是这样的逻辑
都是非常靠谱的建议
感谢感谢
我这边的问题就问的差不多了
你觉得有没有什么东西需要补充
或者说你想跟我们频道观众说的东西
我觉得有这样一个学习氛围很浓的社区
非常的幸运
因为我也在课代表的群里面
所以我感觉到
就是这个时候学习变得很重要
但学习呢确实是要有社区要有氛围的
一个人在那学确实也很累
所以有课代表带大家学
这很重要
所以我一直觉得对于做分享
对于做帮助大家成长的事情
都是非常重要的事情
比如我们希也希望帮助创业者成长
对吧我觉得像你说的这些事情
我觉得非常有意义
在这个时候
可能就需要些引路人去接触新的技术
把原来不是那么均匀分布的未来
把它变得更均匀一点
所以
我觉得我们愿意来去录播课一起交流
其实也是想帮到更多人
因为我是强烈的觉得革命正在发生
然后我们的生活工作
正在发生巨大的变化
并且这个变化对于普通人来讲
其实是非常有益的
因为很多新技术
让普通人具备的能力
突然一下子就变得非常强大
只是说我们很多事还没有意识到这样的能力的存在
以及怎么样去更好的利用这样的能力
互联网其实让我自己也获得了很多的
这个收获对吧
那实际上也是因为
我当时作为一个小镇做题家
我这个很年轻的时候用上了互联网
然后我就觉得
这个新技术带来的变化非常大
就是Magic
像魔法一般的体验
那AI是让我重新有这样的这个感觉
所以我一直觉得推广AI
推广AI带来了这些
新的技术
新的产品
新的使用场景
是很重要的事情
所以这点上我觉得我们有很多的共鸣
降临派的项链
哈哈
降临派
这至于说是不是降临派还是拯救派
这我倒不知道
但我觉得就是
至少从最基础的角度来讲
AI现在是我们的工具
是为我们所用的对吧
他至于是不是降临的一个神或者主
那种超人类的存在
我觉得那个时候还是有点哲学的意味
但是我觉得实实在在的
他让我的工作已经变得这个
提高效率
好了很多很多
对
就是他自己本身会怎么样我不知道
但是他对人类肯定是非常有好处的
好的感谢感谢
好行
谢谢你的时间