# 上半年 AI 市场有多差？别刚起跑就想冲刺 | 我答莫傑麟 42章经 · 2024-07-13 曲凯与莫傑麟复盘上半年AI市场走势，指出今年一级市场创十年最差，能拿融资的AI应用公司不超过50家。曲凯认为大模型一线与二线差距拉大，应用端更多是增长型产品点而非刚需，全球华人AI创业者中跑通PMF的不到30家。他预测端到端分离是趋势，强调AI coding潜力被低估，并看好苹果在端侧AI的生态优势。最后他判断未来一年内大型科技公司将开始计算AI的ROI，可能放缓军备竞赛。 ## Key moments - **[0:00] 开场** - [0:54] Q: 莫傑麟问大厂模型战略变化；A: 曲凯点出9月分水岭，市场急转直下，今年融资十年来最差。 - **[1:04] 分水岭** - [2:47] Q: 莫傑麟问出海趋势；A: 曲凯称创始人改口'global'而非'出海'，原因是技术地缘与海外付费更好。 - **[4:37] 模型差距** - [4:37] 曲凯指出AI模型差距不在国别，而是一线与其余拉大，国内模型处于二线。 - [6:07] 曲凯重申应用是AI价值最大所在：底层模型如电力，未必是最终赚钱者。 - [7:52] Q: 莫傑麟问Perplexity形态是否更优；A: 曲凯赞同一切从用户需求出发，壁垒担忧是伪命题。 - **[9:11] 一级寒冬** - [9:11] 莫傑麟感觉国内AI市场热闹 vs 曲凯以融资数据反驳：上半年一线VC几乎未出手，拿钱公司极少。 - [12:20] Q: 莫傑麟问应用先发优势；A: 曲凯称模型公司无先发优势，应用优势在于团队认知与数据积累。 - **[13:23] 新方向** - [13:23] 曲凯分享两大PMF新线索：Prosumer专业创作者赛道，以及非结构化数据结构化。 - [14:57] 曲凯估算：全球华人AI创业者达PMF的公司不超过30家。 - [17:28] 曲凯警示：AI仍处早期，创业者过度焦虑，须尊重客观规律，不能一年长成字节。 - **[17:36] 早期与方法** - [19:48] 曲凯回应吴炳健之问：AI创业者最该积累的是认知，最佳路径是跑通一个小PMF闭环。 - [22:09] 曲凯坚持两年内仍是进场良机：提前经历认知演进，爆发时才有准备。 - [23:14] Q: 莫傑麟问方法论；A: 曲凯表示大家都在摸索AI锤子与用户需求钉子的结合，工程实现成重点。 - **[26:34] 投资思考** - [26:34] 曲凯预测：选上市AI标的首选苹果，因其端侧模型和入口地位无可匹敌。 - [28:17] 莫傑麟观察到投资人深度帮创业者找方向 vs 曲凯指出根源是投资人评价体系与市场不匹配，无法出手。 - **[31:06] 市场节奏** - [31:06] Q: 莫傑麟问他时间花在哪；A: 曲凯始终聚焦早期创业者，重团队认知与执行力，不纠结财务PMF。 - **[33:29] 未来想象** - [33:34] 曲凯设想未来音乐播放器：一个简易DJ面盘，上下滑即实时改变曲风或演唱者。 - [34:55] 曲凯破除标签化：AI创业成功不取决于背景，核心是学习能力和成功意愿。 - [38:06] 曲凯点明：全球能做SOTA算法的核心人才极少，多数AI从业者应深耕工程落地。 - [39:31] 曲凯分析大厂做模型的两条逻辑：字节的进攻型入口抢夺与美团的防守型防平台变迁。 - **[39:41] 大厂攻防** - [42:05] 曲凯警告国内严重低估AI coding：它将带来即时生成的前端，如输入'上门洗狗'即可自动匹配服务商。 - [43:39] 被问半年最大进展，曲凯调侃："这半年有什么进展吗？" 随后指出大家更现实了，市场到底部。 - [44:13] 曲凯总结重要认知变化：个性化数据、端到端分离、Prosumer赛道。 - [45:37] 莫傑麟称端到端分离是今日最重要结论，苹果端侧与特斯拉无人驾驶策略形成对比。 - **[47:58] 播客价值** - [47:58] Q: 莫傑麟问播客对创投的价值；A: 曲凯称对创业者是PR，投资人可曝光主张，但中美差异显著。 - **[49:38] 英伟达** - [49:38] 曲凯预测：未来一年内将看到大厂放缓AI算力投资，戏称可做空英伟达。 ## Speakers - **曲凯** (host) - **莫傑麟** (guest) ## Topics 人工智能 ## Mentioned Anthropic (company), Carity AI (company), Cohere (company), Google (company), OpenAI (company), Perplexity (company), 字节跳动 (company), 幻方 (company), 英伟达 (company), 阿里 (company), 黑镇 (company), AI PPT (product), AI Studio (product), ChatGPT (product), Claude (product), GPT-4O (product), Kimi (product), Sora (product), 豆包 (product), 通义千问 (product) ## Transcript ### 开场 There's something there. **曲凯** [0:21] 我开个场啊 ， 刚从美国回来是吧 ？ **莫傑麟** [0:23] 对 。 **曲凯** [0:24] 今天的播客是一个不一样的玩法 ， 大家也都认识你了 。 嗯 ， 就是莫吉林 ，他刚从美国回来 ，也看了美国的很多市场 。 而且因为你主要是关注二级嘛 ， 所以你其实对国内的一级是比较感兴趣的 。 嗯 ， 所以我们今天正好就是我们两个换一下角色 。 上次我采你是那个乐观的那一期 ， 然后效果也很好 ， 对 ， 大家也很多人在听 。 然后今天呢 ， 就换成你来问我问题 。 **莫傑麟** [0:49] 好 。 **曲凯** [0:49] 对 ，但中间说不定我也会反问 。 对 ， 然后我们看反正得到哪是哪 。 **莫傑麟** [0:54] 好 ， 那第一个问题就是 ， 你感觉今年跟去年， 尤其是头部的这些大厂和模型公司 ，在战略选择 、 方向选择上面 ，有没有什么特别大的不同 ？ **曲凯** [1:04] 呃 ， 我主要还是回答国内的事情 ， 对吧 ？ 因为海外的其实很多人在看 ， 包括你们也看了很多 。 我主要是站在国内视角 。 ### 分水岭 **曲凯** [1:12] 呃 ， 我觉得如果要有一个分水岭的话 ， 大概去年 9 月份左右是一个分水岭 。 从二三月开始热起来到 9 月 ，其实大概半年的时间 。 这半年的时间 ， 大家非常看好 AI 这件事情 ， 对吧 ？ 就觉得它是一个非常有想象力的 ， 然后绝对是下一个特别大的事情那么一个东西 。 所以不管是大厂进来做事情也好 ， 还是大家看到很多大佬下场创业 ， 还是很多人能拿到融资去做创业这件事情啊 ， 这个是从去年二三月到 9 月发生的事情 。 然后 9 月开始 ， 这个事情几乎可以说是急转直下， 能拿到融资的其实很少了 。 大家对于这个事好像热情远不如之前高了啊 。 但这里面有很多原因 ， 我们之前在那个去年的年终总结的播客里面也有讲过 。 然后到了今年， 其实能说得上的一个事就是 Sora 这个事情 ，有一个小的爆点 ， 让大家觉得说对多模态这个事是有些期待的 。 然后最近的 4O 出来 ， 让大家觉得说对于语音啊等等这些多模态也是有点期待 。 但这个背后的问题是 ， 至今为止其实 OpenAI 也没有正式的发出来 ，不管 Sora 还是什么东西的 。 然后国内的大厂对于 AI 这件事 ， 我觉得大家差不多比一级市场卷的时间要再往后延了几个月 。 包括你看像阿里啊 、 字节啊等等 ， 那其实还是卷的比较厉害 。 前段时间大家在国内卷免费啊什么这些事情 ， 大家也都看到 。 我觉得大厂到这一两个月 ， 可能很多人会觉得说 ， 那我还要不要做这么大投入 。 所以我觉得现在大概是处在这么一个节点 ， 就是基本上国内的模型 ， 我觉得包括国际上， 整个模型的趋势大概的位置已经比较明确了 。 然后应用呢 ， 又是处在一个瓶颈期 ， 没有什么太多突破和爆发的这么个阶段 。 **莫傑麟** [2:47] 嗯 ， 这里面我发现有一个很好玩的事情是出海 。 就很多创业者 ， 包括国内的公司 ，其实很早就考虑出海这个事情 。 你的观察是什么 ？ **曲凯** [2:57] 对 ， 我们这个很有意思 ， 就是其实出海这个词非常多年了啊 。 然后现在呢 ， 我们在聊一些创业者的时候 ，有一次我给一个创业者做做介绍 ， 说 AI 是一个很有名的出海企业的创始人。 然后那个人他赶紧说 ， 我们不是出海 ， 我们是 global。 现在很多创始人他其实也不觉得自己是在做出海 。 现在大家就是 day one global， 就是我一开始就是做全球的市场 。 少数是说中国市场他完全剥离 ， 对吧 ？ 但大多数他也不会讲说中国市场我就不要了 。 那这里面我觉得核心两个原因 ， 一个原因是模型的技术跟政策 ， 地缘政治相关的这个问题吧 。 我把这个统称为第一个原因 。 另一个很重要原因就是说海外的付费整体是更好的 ， 这个是毋庸置疑的啊 。 但这个我觉得它是一个阶段性的问题 ， 就是大家之所以觉得它付费好 ， 然后都愿意去做海外， 就是觉得现在 ROI 只有这样才能跑通 。 你如果国内还是按之前那种大 DAU， 免费用户广告收费 ， 这个逻辑能通的话 ， 那我觉得也没毛病 。 但现在明显 AI 还没到那个阶段啊 ， 我觉得这个是一个时间的问题 。 **莫傑麟** [3:57] 你刚刚提到这个 ROI 这个指标其实很重要 ， 就是你的感觉是这一两个月 ， 可能对于头部模型厂商或者大厂 ，其实在 AI 这个事情上在算 ROI 的时候是偏谨慎的 。 我可以这么理解 ， 或更谨慎的 。 **曲凯** [4:11] 对 ，因为算不过来嘛 。 嗯 ， 大家投入了半天 ， 发现说确实别人开源一个东西出来 ， 你就不如在别人那个基础上再去做事情嘛 。 **莫傑麟** [4:20] 嗯 ， 明白 。 **曲凯** [4:21] 对 ，而且确实也没有什么可见的财务上的回报 。 **莫傑麟** [4:25] 如果先再看一下模型的话 ，因为去年一年其实好几个阶段 ， 一开始可能大家觉得模型差距特别大 ， 后来可能慢慢的 3、3.5， 甚至现在可能 4 level 的这个模型快要做出来 。 ### 模型差距 **莫傑麟** [4:37] 你的感觉大家做模型的信心是加强的 ， 还是感觉差距越来越大的 ？ **曲凯** [4:42] 我觉得不只是国内的模型跟海外模型的差距 ， 它更多的是最一线的模型跟所有其他模型的差距的问题 。 所以我觉得在美国也是一样的 ， 就可能最后就是 OpenAI、Anthropic 等等这几家 ， 它是真的能到 10 万卡 ， 或者甚至于几十万卡 ， 然后更大的参数它去卷那个东西的 。 剩下的很多模型厂商我觉得就是被落下了 ， 对吧 ？ 你看之前的 Cohere 也好 ，Carity AI 也好 ， 等等其他的很多家讲自己做大模型的 ， 我觉得它很难在这个军备竞赛里面去赢 。 所以其实我觉得它不是说国内跟海外的差距的问题 ， 就是一个绝对一线跟其他的差距的问题 。 我觉得国内的你去跟 OpenAI 什么的比 ， 肯定是二线的水平 ， 对吧 ？ 不管是从技术上， 还是从它自己实际的这种军备的储备上来讲啊 。 **莫傑麟** [5:28] 其实我们上次讲到过这个虚实一嘛 ， 就是谈到是说 ， 我们会想象会有非常多的公司或者主体 ， 它会需要一个万卡集群去训练模型 。 当时我们在讲 ，在这个阶段最受益的公司其实是英伟达和它的产业链嘛 。 然后最近 GPT-4O 发布 ， 还有一个是 OpenAI 公开做了一些 PR， 一方面在管理大家对于 GPT-5 的预期 ， 另外一方面也在强调他们在应用上面其实是有很多东西可以作为的 。 你怎么去看这个 ？ 我们当时讲的虚实二点是说会应用为主的这么一个虚实 。 从你的体感上来说 ， 国内创业者现在对这个从硬件投入到应用之间的选择是一个什么样的感觉 ？ **曲凯** [6:07] 从去年年初开始 ， 我始终还是觉得是应用是最重要的 。 你从过去这么多波的历史里面看起来 ， 就你只选技术 ， 创造的价值就是没有那么大 ， 对吧 ？ 我忘了海外是谁举这个例子 ， 说现在 AI 更像是电 。 真正创造 AI 的底层模型 ， 它最后不一定是能赚到钱的这个人， 对吧 ？ 或者说它可能像发动机 ，但最后是汽车赚到钱 。 我还是偏向于这种观点 。 或者你换句话来讲 ， 只有当应用的价值足够大的时候 ，AI 这件事才成立 。 不然你永远说你的底层的技术和模型的价值是最大的 ， 那没有应用这件事本身就是不成立的 。 但这点另外一个问题就是说 ， 应用跟模型到底是不是能分离的 ， 对吧 ？ 其实这个是从去年开始大家都在讨论的问题 ， 包括去年年初和今年， 红杉都发了文章 ， 对吧 ？ 讲端到端这个东西到底是怎么样的 。 我现在还是越来越觉得端到端是分离的 ，是更合理的啊 。 而且端到端分离 ，不只是有一个底层的模型端和上面的产品端 ， 我觉得中间可能会分更多的 layer， 更多的层次 。 比如最底层可能就是有一个绝对的最一线的大模型 ， 就是 OpenAI 或者其他的几家 ， 对吧 ？ 他们才能付得起这个钱 ， 养得起那么好的模型 。 然后中间可能会有些小模型 ， 垂直领域模型 ， 这个从目前来看 ， 训一个这样的东西可能不用那么多钱了啊 ， 成本相对也比较低 。 它可能更多的是垂直领域的优化跟数据的关系 ，以及说考虑到成本的关系 ， 对吧 ？ 我在一个很小的领域里面训一个小模型 ， 后面的调用的成本也是低的 。 然后再往上走 ， 可能就是一些 infrastructure 的东西 ， 然后再往上是一些应用啊 。 我觉得未来可能会是多层的这么一个结构 。 **莫傑麟** [7:43] 嗯 ， 所以你觉得像 Perplexity 这种 ， 你反而觉得是更好的一种形态 ， 就它自己不做模型 ， 做这个产品 。 你觉得这个可能是一个比较合理分工 ？ **曲凯** [7:52] 对 ， 我觉得就是现在特别刁鬼的一件事情 ， 就是大家都在讲说你到底是做模型是吧 ， 还是你是做微调 ， 还是做什么东西 。 包括我前两天看了一个人发了个那个微博吧 ， 还是什么 ，他里面讲的有一个我觉得也很有意思 。他说现在大家做自媒体都讲说 ， 哎 ， 我是做 B 站的 ， 我是做抖音的 ， 我是做快手的 ，但没有人讲说 ， 哎 ， 我是做家居领域的 ， 对吧 ？ 没有人讲说我是做某某产品的 。 就大家都在讲说做什么渠道 。 我们在讨论所有这些东西的时候 ， 没有一个人是从用户需求角度出发的 ，是从场景角度出发的 。 我觉得这个是很刁鬼的啊 。 你为啥一个人说我做底层模型的 ， 什么是底层模型 ， 对吧 ？ 它用在哪里 ？ 所以我觉得一切从用户需求出发 。 如果我做产品就能很好满足用户需求 ， 我不需要做模型 ， 那我就不做模型 。 如果我做了产品发现还不够 ， 我还要做一个自己的小模型 ， 或垂直领域的一个什么东西 ， 做个 fine tune 之类的 ， 那我就去做就好了 。 就最终一切应该是以用户需求出发啊 。 然后从实际经营上来讲 ， 它最多在考虑的一个就是它自己的竞争壁垒问题 ， 它最后到底会不会被大模型吃掉 。 但我仍然觉得这个问题是个伪命题 。 就如果你满足好了用户需求 ， 你最后还是会被大模型公司吃掉 ， 你就没有壁垒的话 ， 那你硬加壁垒我觉得也很难 。 那你最后这个事就是该被大模型吃掉的 ， 那也没关系 。 ### 一级寒冬 **莫傑麟** [9:11] 这里面有一个很有意思的问题 ，是自我定位的问题 。 我在美国的感受是说 ， 大家觉得这半年的进展是偏无聊的 。 嗯 ， 就是从大公司进展上并没有看到太多 。 **曲凯** [9:22] 对 ， 我们今天上午刚做了一个活动 ，也是请硅谷艺人分享 ，他用的完全一样的一个词 ，他说 boring 啊 ， 就是无聊 。 **莫傑麟** [9:29] 嗯 ，但是从国内的角度呢 ， 反而给我一种感觉 ， 我不知道你同不同意 ，是蛮热闹的 。 **曲凯** [9:35] 啊 ， 不同意 ， 不同意 。 看你热闹是什么层面了 。 对 ， 你从外界看来可能是热闹的 ， 对吧 ？ 但实际上我可以跟大家说一个体感 ， 包括我们刚才讲的 ， 从去年 9 月份开始算起的这个阶段 ， 一直到今年的 5 月份 ， 我觉得实际上市场拿到融资的 AI 应用公司是极少的 。 然后今年可以跟大家讲一个数据 ， 就今年 1 月份到 5 月份左右 ， 绝对一线的机构几乎是没有出手的在 AI 这块 。 所以今年可能到目前为止 ， 一共拿到钱的 AI 应用公司绝对不超过 50 家啊 ， 全整个市场 。 而且这些 50 家里面 ，有大量的是之前拿过钱的公司 ， 又大家又往后去追加了一些轮次的融资 。 所以从这个数量来讲 ，是比去年的同期要差很多的啊 。 就去年大家已经觉得市场差了 ， 今年到目前为止一定是比去年更差 。 **莫傑麟** [10:19] 现在我感觉有两个点很值得关注 ， 一个是苹果 ， 大家现在正式的开始去期待所谓 AI 手机这个事情 ， 包括很多端侧应用的这些事情 ， 趋势开始展开了吧 。 另一个来自于搜索这件事情 ， 从 Perplexity 开始 ， 再到现在每家模型其实都在做自己的搜索 ， 包括国内也出现搜索的这些创业公司 ， 大厂也在做 。 比如说中国的做搜索的公司和美国做搜索的创业公司比 ， 你觉得他们的区别或者优劣势是什么 ？ **曲凯** [10:48] 嗯 ， 首先我觉得目前国内的所有的创业者和公司能看到的 、 能抄的 ， 或者说全球可行的模式 ， 一种就是 ChatGPT， 对吧 ？ 那就是这种大模型在做的这种对话式的东西 ， 一种就是 Carity AI， 就陪伴类的 。 然后再有个就是 Perplexity， 然后 Perplexity 它能起来也是有那个时间 timing， 它做的很早 ， 你就拿了老黄的钱 ， 对吧 ？ 老黄也不断的去帮他带货啊什么的 ， 然后慢慢的它也形成了一定的这个先发优势 。Google 有自己的问题 ， 对吧 ？ 把这些点其实放到国内来讲 ， 我觉得现在大家在做的相对来讲稍微都有些晚 ，也有几个大厂在做 。 所以我其实说实话 ， 我觉得就是搜索这类的产品是 make sense 的 ， 场景是好的 ，但它最后到底谁做出来这个事我是不确定的 。 因为包括我们现在你去聊很多做 2C 类产品的人， 尤其是现在在做一些什么视频多模态的人， 你去问他最后是一个什么东西 ，他都会说我想挑战抖音 ， 就是说我是下一个抖音 ， 然后做搜索的都是自己是下一个 Google。 但一放到移动互联网时代里面 ， 最后字节出来的时候 ，他也没说他是下一个百度 ， 对吧 ？ 或者他的产品形态也不是一个搜索的形态 。 然后包括其他的很多产品 ，其实也都不是说我要去做更好的上一代的产品啊 。 所以我现在其实有点听多了这种我要挑战抖音 ， 我要挑战谁谁目前的一个巨头 ， 然后尤其是产品形态跟逻辑讲起来 ， 跟之前的那个东西是很像的 。 我就对这种其实不太感冒啊 。 我觉得还是应该大家去想些更新的东西 。 **莫傑麟** [12:20] 哎 ， 你觉得现在做产品应用的创业有先发优势吗 ？ **曲凯** [12:24] 先发不先发还是取决于你的壁垒到底是啥 ， 对吧 ？ 你积累的到底是什么东西 。 我觉得很多大模型公司来讲 ，其实目前看来是没有先发优势的 。 就是我今天用 Kimi， 明天用豆包 ， 后天用什么的 ，其实没有本质的区别 。 只要砸钱 ， 或者你只要把模型效果提上去就差不多了 。 然后很多应用呢 ， 现在的问题都不是先发不先发优势的 ，是都没发出来 。 少量发出来的 ， 我觉得非要讲的话有两个优势 ， 第一个就是认知上的优势 ， 就还是团队的优势 。 第二个就是数据的优势啊 。 我数据这个事目前看起来是非常重要的 ， 就是包括美国市场 ， 大家也越来越认可高质量数据的重要性 。 最后倒不一定是拼你的数据集有多大 ，而是你其中的高质量数据有多少啊 。 所以我觉得积累数据这件事本身是有优势的 。 **莫傑麟** [13:11] 嗯 ， 那回到产品应用的逻辑 ， 你刚刚讲还是需要有些新的逻辑出来嘛 。 就是可能还很早 ， 你现在看到创业者里面比较新的一些想法 ， 方便跟大家分享一下吗 ？ ### 新方向 **曲凯** [13:23] 呃 ， 我们今年看到的一些新的逻辑 ， 我觉得比如说现在很多人在做的是那个国内新创的一个词 ， 我不知道海外有没有叫 Prosumer， 就是有点小 b 大 c 的这个感觉 ， 就是一些专业的创作者呀 ， 专业的这些 ， 比如说剪视频的人， 专业的去做歌的人， 专业的一些 ， 比如券商 、 什么保险从业者 ， 这个人群国内其实现在把它拎出来啊 。 就这些人他具备 C 的一些属性 ， 从产品的使用上 、 营销啊等等 ，他具备 C 的属性 ， 同时他又具备一定 B 端的付费的能力啊 。 我觉得这个是我们今年看到的一条新的一条线索 ， 还蛮多 PMF 是在这个里面去产生的 。 包括我们之前 Mondo Bongo 采购的 AI Studio，其实是典型的这种 ， 就它是给歌曲创作者去做服务的一个 AI 的软件 。 所以我觉得这个是一条线 。 然后再有呢 ， 就是我觉得大家对于 AI 的一些能力上的探索 ， 跟它能做哪些事 ， 现在其实更清晰的了 。 比如说它把非结构化数据结构化这件事情 ， 我们就也看到了很多场景是能做的 ，以及说最近有一些东西在火起来的 ， 比如说它怎么样去做一个这种 meme 的表情 ， 就是它怎么样去抛梗 ， 这事其实也都是在进展当中 。 但是我觉得现在大家在做的事情 ， 仍然还是一个增长型的产品的功能点啊 。 就它不是一个能够长期把用户留下来的那么一个很深的产品的点 ， 你还是在做一些所谓的玩法的事情的尝试 。 **莫傑麟** [14:49] 你这个词非常好 ， 增长型产品的点 。 所以目前没有复购的 ， 或者说留存的这些需求上面 ， 你没有看到太多新的玩法 。 **曲凯** [14:57] 嗯 ， 新的我觉得不一定有 ，但我们总结过说全球华人创业者做的 AI 的公司 ，有 PMF 的不会超过 30 家啊 。 但其实也挺多的 ， 对吧 ？ 你看像比如说黑镇啊 ， 我们就说 AI PPT， 包括几个大模型公司 ， 然后我们定义的 PMF 大概就是说阶段性的商业上的收入跟留存是能过关的表现吧 。 对 ，但不会超过 30 家 。 **莫傑麟** [15:21] 嗯 ，因为现在这样 ， 美国的 VC 它投的范围其实是比较固定的 。 我们看过他们投的大部分来自于叫 agent， 然后第二部分是叫 coding， 第三部分其实是机器人嘛 。 就你观察国内 ， 你刚刚讲今年出手是比较少的 ， 那大家重点在看的还是模型的这种跟轮吗 ？ 还是说有一些新的方向 ？ **曲凯** [15:41] 我觉得大家出手少 ， 现在很重要一个问题就是无法判断 。 就是所有的东西拿过来 ， 比如说你就刚才讲的那几个 agent 的公司过来 ，他不外乎就讲说我是在某个领域里面做一个什么的 agent， 这个事大家听太多了啊 。 所以国内我觉得投 agent 的人其实反而现在是不多的啊 。 然后你刚讲另外两个 coding，其实国内好像一直也不太火这个事 。 对 ， 可能大家也觉得说这个事是它更偏 universal 的那种一体化的一个事情 。 所以大家会觉得说大模型做好了 ， 这个事是不是就能做好了 ， 或者说美国那边做的最好的 ， 那你国内怎么样跟他去竞争 ， 会有这个问题 。 具身智能倒是是今年大家出手最多的一个领域了 ，有一点点吧 ， 像去年的大模型的那个热度我感觉 。 但具身智能我觉得也是无法证伪 。 你比如说我今天出来 ， 我讲一个我要做 AI agent 的一个故事 ， 大家会期待说你这个 agent 现在能不能落地 ， 你什么时候有 demo，有 demo 什么时候上线 ， 上线了什么时候能够看看数据 ，有用户数据的什么时候能收费 ， 对吧 ？LI 能不能跑通 ， 就这一连串的问题 ，其实大家期待你在一年内完成验证 ， 我才愿意给你钱 ， 就会遇到 这么一个矛盾的点 。 但具身智能你无法验证 ， 大家都觉得说这个事短期内就不行啊 ，但是长期它应该是能行 ， 这种其实反而是好拿钱一点 。 以及今年另外一个赛道 ， 就是 AI 硬件赛道 ， 我觉得也是类似的问题 ， 就是你单独做一个软件 ， 大家可能不太爱用 ，但是你把它放到一个硬件里面 ， 大家觉得说 ， 哎 ， 这个东西好像蛮酷的 ， 我给你买过来试一试 ， 对吧 ？ 所以那个什么 Rabbit 啊 ，AI Pin 啊 ， 很多产品本身它如果是个纯软件的话 ， 大家可能一上来马上就可以试用 ， 就主要是觉得垃圾就不要了 ， 或者也不可能花那么多钱 ， 对吧 ？ 可能 10 到 20 刀的每个月订阅费就好了 ，但它把它包装成硬件 ， 可能几百刀就可以卖出去了 。 **莫傑麟** [17:28] 如果用几句话去描述你现在对整个 AI 这件事情到现在的状态 ， 你会怎么描述 ？ **曲凯** [17:36] 我觉得现在还是早期 ， 还是早期 ， 大家一定要认知到这个问题 。 我觉得这个是特别关键的一个点 ， 就是我们去年就在说要 all in AI， 对吧 ？ ### 早期与方法 **曲凯** [17:45] 但 all in 有不同的层次 ， 比如说你的时间可以 all in， 你的注意力可以 all in， 对吧 ？ 你的自己的学习经历 ， 这些东西是可以 all in 的 ，但是你是不是要把所有的人跟钱都 all in 在这件事情里面 ， 或者你用多大的速度来 all in 这件事情 ， 这个我觉得是大家非常值得注意的 。 以及说我觉得大家对于这个事还是有点太急了 ，有点太急了啊 。 大家总期待说 ， 哎 ， 一年甚至于更短的时间内 ， 它真的能带来一个移动互联网那么大的机会 ，是吧 ？ 就是大家现在过去的十年里面 ， 如果大家去看的话 ， 整个市场 ， 尤其市场都是一个越来越急躁的一个表现 ， 对吧 ？ 就之前可能是几年一个赛道 ， 变成一年一个赛道 ， 变成半年一个赛道 ， 变成三个月一个赛道 ， 对吧 ？ 现在大家期待的是说 ， 我一年里面就把所有的 AI 的该实现的都实现了 ， 该投的都投了 ， 然后就特别明星的公司长出来 ， 甚至于就我就长到下一个字节了 ， 对吧 ？ 我觉得这个就是太急了 ，不尊重客观的市场规律 。 客观市场规律就是要等这个市场慢慢的去走啊 。 所以你自己的主观能动性跟外部的环境一定是配合起来的 。 很多东西它不一定必然会出现的 ， 它不是一个规律必然的结果 。 比如说外卖这件事情 ， 日本这么多年也没有一个很好的外卖平台 ， 对吧 ？ 比如说单车这件事情 ， 你说如果当时那几个人没有想到要做单车 ， 或者说那几人放到现在要做单车 ， 它的市场环境 、 经济环境都是不允许这件事情成立或者能跑通的 ， 就不会给他这个机会的 。 然后如果不是当时有人出来的话 ， 到现在为止 ， 现在可能大家出门就是没有共享单车 ，但也不影响大家生活 ， 对吧 ？ 大家没有共享单车这么多年都过来了 ， 所以可能在这个国度就是一个没有共享单车的国度 。 所以我觉得很多事情就是你要把外部的市场环境跟规律结合起来来看 ， 嗯 ， 它不是一个孤立的世界 。 所以现在如果有个公司说我就是要很快的 ， 我把 DAU 冲起来 ， 我就是要做一个特别好的 AI native 的产品 ， 我觉得这个就是不尊重客观规律 。 所以我觉得这个是当下创业者可能特别需要注意的啊 ， 就还是要慢慢来 。 **莫傑麟** [19:48] 嗯 ， 你刚刚提到认知这个词 ， 就撇开 AI 这件事情本身啊 ， 我想聊一下这个 AI 这件事情里面的参与者 。 就这次参与者 ， 比如说有像阿里这样的大厂 ， 就是投了非常多的模型 ，也有像杨植宁啊 ， 像美国的像 Sam Altman 这种明星创业者 ，也有很多在中间你做自媒体社区的这些参与者 、 投资人以及市场二级市场 。 就你的感受在这个里面 ， 你会觉得说你最想去经常沟通对 AI 这件事情有认知的人是哪些 ？ **曲凯** [20:19] 嗯 ， 我觉得还是一线的创业者 ，但不一定创业者 ， 就是一线真正去负责一个产品 ， 真的去能把它跑通的这么个人吧 。 我记得吴秉健他之前即刻发过一条问题 ， 大概意思就是说如果你是个 AI 创业者 ， 你在这两年里面最需要积累的是什么东西 ， 对吧 ？ 是认知还是钱还是 DAU 还是什么什么东西的 。 我还是觉得最重要的一个点就是认知啊 。 但你怎么样去积累认知 ， 我觉得最好的方法就是你真的跑通一个产品 ， 就是你让一个小的产品实现一定程度上的 PMF， 这样你可以把全链路都都跑通 ， 那这个是最重要的 。 所以回答你那个问题 ， 我最想交流的就是他真的自己在尝试去跑通一个 PMF 的这么一个人 ，他会对所有的模型 、 产品 、 用户需求这个事怎么实现 ， 甚至包括于怎么商业化等等 ， 都会有自己的一套思考 。 **莫傑麟** [21:10] 我们之前录过两期嘛 ， 一期是这个乐观悲观的问题 ， 然后另外一期是在讲这个英伟达这件事情 ， 对应两个问题了 。 你感觉整体上今年大家对于创业或者对于这个产业这件事情 ， 我指的具体是指 AI， 所以我听起来是偏向于就是稳定 ， 稍微乐观了一点 。 我可以这么去描述吗 ？ **曲凯** [21:31] 我觉得是偏稳定 ， 然后外部是乐观 ， 越接近这件事的可能反而会偏悲观一点点啊 ， 我大概是这个感觉 。 **莫傑麟** [21:41] 就他们会觉得某一些不管是 PMF 还是某一些条件 ， 或者说认知还没有到位 。 **曲凯** [21:47] 对 ， 就是你越离这个事近 ， 你越知道那些难点嘛 。 **莫傑麟** [21:51] 那比如说你现在如果要给创业者吧一些建议的话 ， 你会觉得是方向上面的还是具体做事情上面的 ？ **曲凯** [21:59] 嗯 ， 我觉得还是做事情上的 ， 就是方向其实是要等方法论确定了 ， 你再去应用到各个方向上嘛 。 我觉得现在大家还是在做一些更底层的摸索啊 。 所以我我虽然刚才讲大家要不能急 ， 对吧 ？ 不能客观规律 ，但我仍然觉得这两年是进场的好的时机啊 。 就我昨天即刻还发了一条东西 ， 我就是说早进场肯定是有好处的 。 那好处是什么呢 ？ 比如说我们现在一直在讨论底层的模型会怎么发展 ， 对吧 ？ 端到端到底会不会分离 ， 它会怎么分离 ， 然后你经历这么一整个过程以后， 比如最后到某个节点 ， 它真的确定了说这个东西就是应该这么做 ， 你那个时候再进来是不是更好 ， 可能有人会觉得说 ，但其实你没有经历前面所有这些讨论的过程 ， 你是不知道它是怎么演进到哪一步的 ， 然后你也不知道在哪些场景之下能最好的去调整这些 事情 。 所以我觉得早进来其实是有它的好处的 ， 就是你能积累的很多认知 ， 然后这个事它爆发可能就是在比如说半年以内 ， 可能突然一个什么东西成了 ， 然后这个市场大家都看到某个机会了 ， 这个东西就起来了 。 那你在那个时候再进来确实就是晚了 ， 你要再去学之前的认知 ， 你要再去搭团队啊等等。 所以我觉得现在进来把团队搭好 ， 把认知补齐 ， 然后跑一个哪怕是很小的一个 PMF， 这件事我觉得是最重要的 。 **莫傑麟** [23:14] 你刚刚提到方法论 ， 这个问题比较难回答 ，但是还挺想请你分享一下， 你觉得什么样的方法论是重要的 ？ 比如说苹果出来 ， 大家觉得 ， 哎 ， 我要跟着苹果去做新的应用 ， 看它重视什么场景 ， 或者说它的这个端侧模型上面能跑出什么东西来 。 另一种方法论就是说像特斯拉的 FSD 这种 ， 你刚刚提到端到端 ， 这种其实也是一种方法论 。 还有一种方法论就是说我再去找一些 ， 就比如说上个时代的技术没有解决的一些场景 ， 长尾的也好 ，不长尾的也好 ， 你觉得什么样的方法论你比较值得关注的 ？ **曲凯** [23:47] 嗯 ， 我不得不说 ， 现在大家最多在去尝试的还是怎么把 AI 大模型这个锤子跟用户需求这个钉子结合起来 。 我这个是大家真的每天在去看 ，在去试的 。 所以你如果说方法论的话 ， 我觉得更多的是偏这种 ， 这里面就涉及到很多 ， 比如说模型要怎么用的问题 ， 比如说工程上要怎么实现的问题 ， 工程上怎么实现 ， 比如说怎么样让用户觉得延迟是更低的 ， 怎么样让这个推理成本是更低的等等 ， 然后以及说最终的你的产品的形态上，UI 上到底有没有 所谓的 AI native 的产品 ， 它应该是什么样的一个交互形式 。 比如说你现在要出来做一个产品 ， 你的人员到底该怎么配置 ， 你到底要什么样的产品经理 ， 要几个前端 ， 几个后端 ， 比如说你模型到底怎么选 ， 比如说你到底要不要做 fine tuning， 你要不要未来自己训一个小模型 ， 比如说你在工程上你到底要用什么向量数据库 ， 那以及说你在前端的产品上， 它到底应该是一个对话形态的东西 ， 还是一个图文交互的东西 。 甚至于说我觉得在未来 ，因为最近那个 Claude 刚出的 ， 它新的那个 coding breaker 的那个东西嘛 ， 对吧 ？ 也非常 fancy， 就在未来会不会是前端就是即时生成的一个东西 ， 就是 AI 帮你现场编程 ， 现场去做了一个 UI 出来 ， 然后每个人就可以有不一样的 UI 和不一样的产品功能的这么一个事情 。 我觉得这些所有的这些点都是要不断去试才能有答案的 。 **莫傑麟** [25:18] 嗯 ， 那我们讲几个偏主观结论型的事情 ， 比如说现在这个时间 ， 就是中国模型和美国模型的差距 ， 相比一年前 ， 你觉得是缩小了还是放大了 ？ **曲凯** [25:31] 我觉得放大了 。 **莫傑麟** [25:32] 第二个问题就是 ， 你觉得大家对于 AI 这件事情的认知 ， 现在是大幅提升了 ， 还是是稳定提升的一个状态 ？ **曲凯** [25:41] 大幅提升 ， 绝对大幅提升 。 我觉得有一个很有意思的点 ， 比如很多人觉得市场不好或者悲观 ， 我觉得悲观是认知提升的体现 ， 对吧 ？ 你大家什么都不懂 ， 所以很乐观 ， 懂得越多越容易悲观 。 你在今天你去讲大模型是怎么来的 ， 它的工作原理大概是怎么样的 ， 这个市场是怎么样的 ， 我能用它做哪些事情 ，不能做哪些事情 ， 已经有非常多现成的答案了 。 这个在一年前是难以想象的 ， 一年前可能很多人还没有听过 MuShow 这家公司 ， 对吧 ？ 所以我觉得现在其实进展是已经远超大家想象的 ， 就大家对这个事还是太着急了 。 你想过去这么多年里面 ，有什么事能像这两年的 AI 一样 ， 带来这么大的变化 ， 然后带来这么大的热度 ， 带来这么多的可能性 ， 已经非常不错了啊 。 就不要急于说它一定要在两年内完成所有这些事情 ， 然后创造财富神话 。 **莫傑麟** [26:34] 嗯 ， 如果硬要你选择一个已经上市的公司 ， 作为 AI 的这个投资的标的的话 ， 你会选择哪个公司 ？ ### 投资思考 **曲凯** [26:40] 字节到底什么时候上 ？ 董车帝可以买吗 ？ 哈哈哈 ， 我可能选董车帝吧 ， 已经上市的 。 嗯 ， 国内外都算是吧 ？ 都算 。 那我觉得苹果啊 ， 我还是觉得苹果的位置是无敌的 。 **莫傑麟** [26:52] 对 ， 明白 。其实你刚刚提到说整个现在区域一个比较平淡或者说稳定的时间 ，但是你又建议大家如果要创业的话 ， 应该就尽量的尽早的去躬身入局嘛 ， 这两年 。 那你觉得大家入局主要应该做的一些事情是什么 ？ **曲凯** [27:07] 就是我刚才讲的 ， 第一是组团队 ，而且组团队不是一蹴而就的 ，不是说我今天有几个人的团队 ， 我们下场干了 ， 这就是我的团队了 。 而是你在做的过程当中， 你会不断的发现 ， 比如过去一年里面很多人找我们介绍技术 ， 我会问他你到底是要算法还是要工程 ， 那很多人是没想清楚的 ，他也不知道自己未来要不要训模型 ， 对吧 ？ 要不要做算法上的一些科研 ， 还是说我就把工程上的东西做好就好了 ， 还是说这个人应该是有两方面叠加的能力 ， 对吧 ？ 他又懂一些模型的算法 ， 又懂工程 。 就这个问题到目前为止 ， 大多数公司我相信都没有一个特别好的答案的 。 所以组团队这个事是一个长期的过程 ， 就是你要不断的去试 ， 最后得到一个结论 ， 说我的团队应该长什么样子 。在做的过程当中， 我们说不断的积累认知 ， 里面有很多很小的 trick knowhow， 比如说多模型的合作到底该怎么做啊等等。 就像我们刚才讲的 ， 现在市面上一共能跑通 PMF 的可能就那么几十家公司 ， 那现阶段应该是最努力要做的就是成为那个其中之一啊 。 你先不用想说这个 PMF 一定是多大的一个事情的 ， 我一定是下一个字节 ， 我一定是下一个谁谁谁的 。 对 ， 先把一个闭环跑通 ， 我觉得这个是最重要的 。 **莫傑麟** [28:17] 我可以分享一下投资人这边 ， 你这个点有一点启发到我 ， 就是其实很多投资人给我反馈 ，不管是一家还是二家 ， 大家觉得可以看的东西是相对比较少的 ，但是大家在做什么呢 ？ 像一只市场有一些投资人， 真的是非常亲力亲为的帮助他们的 ，不管是备投还是只是关系比较熟悉的创业者去找产品的方向啊 ， 去试产品的 PMF 呀 ， 像你说的去对接一些工程或者技术上的算法的人， 包括像投资人也会做很多有点类似于 42 章经早期做的那种 panel 的活动讨论 ， 然后也会去看一些二级市场的标的 ， 会去做一些产品的这种研究 。 我觉得这个事情其实很有意思 ， 就是从投资这个行业来讲 ，其实它的认知肯定不是一蹴而就的 ，并不是说苹果出现一个东西 ， 我一个晚上加一个白天 ， 我就可以把苹果认识的很厉害 。 它其实是由无数的这些点去连起来的 。 所以这个时候我理解对应到投资人这边 ，其实是说可能我们未来的投资标的不会像过去那么多 ， 就是但是可能在一些具体的投资标的上 ，其实需要花很多时间去做准备 ， 去体验 ， 去真的去做一些事情 ， 才能够积累到的一些认知 。 这个是我觉得也很适合投资这个行业 ，不管是一级二级 。 **曲凯** [29:29] 我其实有点不同的看法 ， 就你要知道一级市场的从业者是一个天然的精力旺盛 ， 呃 ，不管实际上是爱人不爱人， 对外都是一个非常艺人的一个状态 ， 对吧 ？ 所以这些人当他一年半年都不能投项目的时候 ， 那他就是要做很多其他的事情 。 你放在 5 年前 、10 年前 ， 你一个机构每年投 10 个 20 个项目 ， 现在同批的那些机构如果没有死的 ， 可能一年投一两个项目 ， 那些剩余的精力就是要发挥出来嘛 。 所以我觉得这个是一个自然的结果 ，但这里的问题到底是什么 ？ 我觉得他的问题不是说我一定要长期的去 follow 一个项目 ， 我要去学很多东西才能出手 ，他的问题还是就是你自己的主观意志跟市场的客观规律的这个 timing 的配合上是不符的 。 你市场还没到那一步的时候 ， 你就是无法出那么多手 。 我觉得这个我是非常理解的 ， 对吧 ？ 我们前面也提到了 ， 跟这么多机构去聊 ， 我们非常了解 ， 非常能体会为什么他们不出手 。 这个项目你说在这个阶段 ， 你不知道未来 AI 会怎么发展 ，不知道大模型行不行 ，也不知道他现在对方公司讲的这个事情到底未来能做到多大 ， 到底能不能落地 ， 产品行不行 ， 这些都是无法判断的 。 那你还是在原来的那个评价体系里面 ， 你就是无法出手的 。 所以我觉得问题不是说大家对这些事的了解还不够 ， 花的时间还不够 ，而是你自己现有的评价体系跟现在的市场是不 match 的 。 我觉得这个是根本的问题 。 所以你就会看到很多机构一会说我要往后面投 ， 我要去投有 PMF 的 ， 一会说我要往更早继续投 ， 我要投好的人 ，在中间来回的晃悠 ， 最后也没有太出手 。 我觉得这个是本质问题 。 **莫傑麟** [31:06] 那比如说你自己的时间 ， 接下来会花在哪些事情上面 ？ ### 市场节奏 **曲凯** [31:10] 我们还是始终如一的花在早期创业者身上 。 我们有个非常客观认知 ， 这个市场就是在早期 。 早期的话 ， 那你干嘛非要去管说明年 DA 又能做到多少 ， 你有没有 PMF， 对吧 ？ 但是我的 PMF 跟机构的 PMF 的定义不太一样 。 很多机构讲的是说你这个 PMF 你明年做到多少万美金 ， 什么 ARR 之类的 ， 对吧 ？ 就我们不会抱那种幻想 。 所以这个事对我们来讲就是很简单舒服的一个事情 ， 就是我们刚才讲的你这个团队够不好 ， 你的认知够不够领先 。 然后就那刚才有一个点没提 ， 就是你的执行力够不够强 ， 对吧 ？ 你落地速度够不够快 ， 这个也很重要 。 然后你现在到底要满足哪些用户的什么需求 ， 要做个什么事情 。 **莫傑麟** [31:49] 我听下你整体的感觉是说 ， 大家目前找到的其实都是一些偏增长的一些产品点 ，但是真正的所谓的需求的产品点并没有太找到 。 你觉得这是时间的问题 ， 还是大家工作方式方法的问题 ？ **曲凯** [32:02] 嗯 ， 我觉得都有 。 第一 ， 工作方法其实就是我们刚才讲的 ，在他在积累一些工程上的认知和实践上的经验 ， 这个必须是要花时间的啊 。 然后你第二个讲的就是时间上， 比如说大家都觉得 AI 和游戏很适合落地 ， 对吧 ？ 然后大家又都问说 ， 哎 ， 那为什么现在还没有好的 AI 游戏落地呢 ？ 但你要有一个客观认知是 ， 哪怕在没有 AI 的时候 ， 一个好的游戏做出来也要两年的时间 。 就是传统那一套东西不用管 AI， 就是已经大家现成的认知和经验 ， 做出来一个好的游戏也要至少两年的时间 。 那现在 AI 出来到现在都还没有两年的时间 ， 所以仍然是那句话 ， 就是尊重客观规律 。 这个很多事情就是不能着急的 ，以及说最后最核心的肯定还是模型能力本身 。 但我觉得这个事呢 ，其实你从几个角度来看 ， 比如说 AI 的能力 ， 我们现在是不是很多东西已经看到了 ？ 之前 Sam Altman 总讲说 ， 大家不要站在这一代的 GPT 去想问题 ，是吧 ？ 你要站在 AGI 的角度去想问题 。 那我对他这个话的理解就是 ， 比如说 Sora 现在大家都看到了 ，Sora 这个事能不能成立 ， 肯定是能成立的 ， 对吧 ？ 只不过说是一年三年五年的问题 。 假设说 Sora 这个事在五年以后能够每秒非常低成本的产出一段目前 Sora 质量的视频 ， 这个大家是能想到的吧 ， 对吧 ？ 那你要想的是说怎么样站站在今天 ， 然后去做一些产品跟事情 ， 然后最终能够 meet 到五年以后的那个技术的成熟度 。 我觉得这个是大家要去想的 。 我觉得现在很多人悲观 ， 或者不去做很多事情 ，是大家还是太着急了 。 ### 未来想象 **曲凯** [33:35] 我就想说 ， 如果 Sora 今年达不到这个水平 ， 我就没什么可干的了 ，但我能看到的是说 Sora 它是一个例子 ， 对吧 ？ 它告诉我说未来是能达到这个样子的 ，而且已经把视频摆到你眼前了啊 ， 然后音频显示空间也在你面前了 ，3D 其实也是一样的 ， 对吧 ？ 然后声音其实 4O 也在那了啊 。 所以这些东西其实它都已经用个非常具象化的形式呈现在你的眼前了 。 你甚至于不用去想象很多东西 ， 对吧 ？ 你只去管说这些事什么时候能成立 ， 然后以及说如果这几个事成立了 ， 我的产品应该长什么样子 。 我觉得这个才是真的 。 我们说句俗的话 ， 就你真的想挑战抖音的话 ， 你要站在这个角度去想 。 所以我可以举个例子 ， 比如说一个很细的产品上的点 ， 我们在想的时候 ， 比如说未来的音乐不放弃 ， 如果音乐制作真的是那么已经到了一个非常好的程度的话 ， 我在想我们面板是不是就是一个类似于 DJ 的一个简易版的面板 ， 然后我手可能往上一滑 ， 这首歌即时的就变成一个更偏摇滚风格的了 ， 然后往右一滑 ， 它就变成比如另外一个人唱的了 。 就我的整个的操作系统 ， 一个音频播放器的模板 ， 就是一个非常简易的上下滑的一个简易的 DJ 版的一个操作盘 ， 然后所有的歌曲都即时的就变化了 。 对 ， 就类似于这样的点啊 。 我觉得大家要往更偏这种方向去想 ， 会有意思很多 。 **莫傑麟** [34:55] 这个方法论没有铺开之前 ，其实是什么嘛 ， 一个比较争论性的问题哈 ， 就是说国内因为移动互联网铺开 ， 这几年有非常多的做产品经理 ， 还有工程经验的人。 然后我之前也听了张涛的那期播客 ，其实他讲了很多产品上的一些 insight， 对我也比较有帮助 。 你的体感上如果直接来讲 ， 就是上一代做移动互联网的产品经验 ， 对这一代做 AI 的产品 ， 你觉得是有帮助的吗 ？ 这个帮助大 。 **曲凯** [35:23] 这是一个非常好的问题啊 。其实你在问的就还是什么样的人更适合做这一代创业嘛 ， 对吧 ？ 我觉得大家也是太框架太局限了 。 嗯 ， 比如大家在想说 ， 哎 ， 到底是不是产品经理最适合做创业 ， 对吧 ？ 然后也有人挑出来说 ， 你看这个张明什么的也是技术背景 ， 对吧 ？ 他也不是产品经理 。 对 ， 我觉得这个事就是大家想太局限了 ， 还是要从本质角度去想 。 本质还是说你对技术是有了解的 ， 然后你要有足够的洞察用户需求的能力 ， 然后把这两个点能结合起来 ， 对吧 ？ 在过程当中你又能能锻炼很好的组织能力啊等等。 就这个最后核心 ， 我自己总结的就是一句话 ， 我们之前播客里也有提到过 ， 就是学习能力加意愿 ， 就是你有足够强的意愿 ， 你有足够强的学习能力 ， 没有什么是学不会的 。 所以我觉得大家太把人的一些标签具象化和局限化了 。 比如大家觉得说 ， 哎 ， 这个人是个产品经理 ，但你实际上中国我不知道有多少个产品经理 ，10 万个应该是有的 。 这 10 万个里面 ， 我问一句 ，有多少个人真的是产品经理 ， 对吧 ？ 因为我自己之前做过产品经理 ， 我做商业产品经理的 ， 我知道我做商业产品经理的时候 ， 我原型图都不太会画的 ， 所以我可以自己现身说法 ， 对吧 ？ 我不能去喷别人， 对吧 ？ 但我可以喷自己 ， 到底有多少人是真的产品经理 ，是好的产品经理 。 所以我觉得很多点都是大家太用一个名词把很多概念去框住了啊 ，但你其实完全可以跳开这个问题来看 。 包括戴宇森之前他问过一个问题 ，他讲的就是说很多移动互联网大佬之前也是做 PC 的 ， 对吧 ？ 那我给他的答案是什么 ？ 我觉得本质上来讲 ， 就是在当下这个时间点 ， 最优秀的人他是什么选择 ？ 倒退到 10 年以前 ， 最优秀的人他可能想去的真的不一定是互联网公司 ， 或者至少不是移动互联网公司 。在 10 年以前 ， 我觉得 10 年以前最优秀的人， 然后现在是 24 年， 对吧 ？ 我们说 15 年以前吧 ， 对 ， 就 2010 年左右 ， 最优秀的人是要去互联网公司 ， 移动互联网公司吗 ？ 我觉得不一定的 ， 对吧 ？ 那时候最好的人去读 MBA， 去咨询 ， 去投行 ， 对吧 ？ 所以你发现那两年， 哎 ， 很多真比如真格投的是 MBA 回来的人， 或者也有很多人去投咨询出来的人， 对吧 ？ 比如说毛文超 ，是吧 ？ 也有些投行出来的人创业 。他的问题不是说这些人从哪来 ， 就是你如何识别最好的人。 对 ， 就是这么简单 。 **莫傑麟** [37:33] 你怎么定义最好的人呢 ？ 如果找一些比较感性 ， 或者说一些感觉的话 ， 我刚才讲的呀 ，但每个人的标准是不一样的 ， 每个机构的风格也不一样 。 所以每个机构能赚的钱也是不一样的 ， 对吧 ？ 有的机构就说我要投教授 ， 教授就是最好的 ，也没有问题 ，有好的教授是能创业成功的 。 有的人就是说我要投田径创业者 ，也没有问题 ， 对吧 ？ 有的人就喜欢投海龟 ， 对吧 ？ 我觉得这都没有问题啊 。 但是我只能说以我们的标准来讲 ， 我最后总结您练成的最核心的就是学习能力跟对成功的渴望吧 ， 就叫意愿这件事情 。 那最后我们还是回到模型 ，因为现在听起来应用进展其实还在很早期 ， 很早期的这个时候 ， 还是回到模型 。 就国内现在因为呃 ，不管是大厂还是头部的创业公司 ，其实我理解他们的一梯队 、 二梯队其实已经分出来了嘛 。 就你怎么去看待这些模型公司的人才的储备上面 ？ **曲凯** [38:25] 我觉得全世界真的有能力做这个所谓的 SOTA， 对吧 ？ 现在这个词又火起来 ， 所谓 SOTA 的这个算法研究的人就是非常少的 ，而且也不需要那么多人。 然后大量的人应该还是要去做工程的事情 。 嗯 ， 然后工程的事情就是经验积累的问题 。 对 ， 所以我觉得绝大多数人其实现在要做的应该是说怎么样能积累好模型落地的经验啊 。 尤其工程其实应该理论说分两块 ， 对吧 ？ 一块是训练模型的这些工程的能力 ， 另外就是说模型落地的在跟产品连接的这一块 。 我觉得后者是更重要的 。 对 ，因为我的判断还是模型这个事差不多了 。 **莫傑麟** [39:09] 嗯 ， 这半年从模型侧来讲 ，有几家具体公司其实映入大家眼帘吗 ？ 第一个 ， 比如说通义千问 。 据我了解 ， 通义千问可能都不是阿里内部拿到资源最多的模型团队 。 然后 Kimi 不用说了 ， 就是这半年热度非常的火热 。 然后就是呃 ， 幻方 ， 是一个联华基金 ，但是把一个模型做得非常好 。 就你觉得大厂在做模型这个事情上和创业公司做模型这个事情上面的不同 ， 或者说嗯 ， 互相的优劣势是什么 ？ **曲凯** [39:41] 我觉得我们现在看起来 ，其实大厂做模型这件事情有几个出发点 ， 对吧 ？ 一种是他要做进攻 ， 比如说我觉得字节做模型 ， 包括大家现在看到他们在做很多硬件东西 ，他仍然是要追求一个入口的 ，是吧 ？ ### 大厂攻防 **曲凯** [39:57] 他在上一代里面 ， 我觉得到目前为止也很难说他是有个入口 ，他也没有社交关系 ，也没有什么其他的东西的 。 所以这个是一个偏进攻型的一个动作 ， 包括他现在投入这么大啊 。 然后其他的一些公司呢 ，他做模型我觉得更多是一个战略防守的意义 ， 就他也不要求说我模型一定要做到多好 。 嗯 ， 然后我觉得大家现在也能看到 ， 比如说阶段性的像美团 、 小红书等等内部 ，其实也在做一些模型的事情 ，但就不会给人感觉说有这么多的新的东西出来啊 ， 或者一定要说花了多少时间精力和钱在这上面 。 我觉得他们更多的担心是说未来下一代的入口会不会改变啊 ， 反而跟刚才那个进攻的我觉得是反过来的 。他担心的说未来下一代入口如果改变了 ， 甚至于未来如果是一个 APPLES 的时代 ， 对吧 ？ 现在其实很多没有人在讲这件事情 ， 现在大家在做的还是说还是在做 APP。 那下一个 AI 的时代 ， 所谓的 AI native 的产品 ， 会不会它就不是一个 APP 的东西 ？ 那这个事 ，by the way， 我们刚才其实前面提到为什么我看好苹果 ， 对吧 ？ 如果这个事能成 ， 苹果是最能做这件事情的 ， 对吧 ？ 你未来打开苹果没有 APP， 就是一个聊天框 ， 你想干嘛都行 。 你就说 ， 哎 ， 我要叫一个什么外卖 ，他就调用一个外卖的第三方的 APP 帮你把这事做了 。 那 APP 不愿意的话 ， 苹果就把它下架了 。 这个事你让一个第三方的 APP 来去做一个个人助理什么的 ，是很难的事情 。 但你让苹果来做这件事 ， 我觉得是他那个 bug power 是能做到的 。 所以我觉得这个是大厂应该是最关心的 。 就是我现在相当于说我就是观望 ， 然后我只要保证我不掉队 ， 我未来呢 ， 如果需要 ， 我有能力把这事做了就 OK 啊 。 **莫傑麟** [41:34] 你刚提到入口这两个字 ， 呃 ， 就跟移动互联网比起来 ， 你觉得入口的变化这个事情的确定度高吗 ？ 你会觉得大概率这个入口是会变化的 ， 还是说其实这个入口其实有可能只是这只是这个阶段大家的一个想象空间而已 ？ **曲凯** [41:50] 我觉得大概率会变化的 。 对 ， 我觉得聊天这个形式天然就是一个更好的入口啊 。 这个问题其实去年 AI 刚出来的时候很多就讨论过 ， 然后再加上最近的这个就是 AI coding 的这个能力提升 。by the way， 我在这里想讲一下， 我觉得国内大多数投资人， 包括很多从业者 ， 我觉得是远远低估了 AI coding 这件事情的重要性跟想象空间啊 。 就 coding 这件事能做完以后， 它自然就是一个新时代的一个 APP 的样子 。 就是你想让它长什么样子 ， 它都是一个即时编程 ， 然后能呈现结果的一个事情 。 所以我是觉得未来的产品 ， 我目前啊 ， 我但这个说起来这个这个点也是很有意思 ， 就是大家的认知就是不断在变化的 ， 对吧 ？ 我几个月前跟现在认知 ， 包括跟去年认知肯定是不一样的 。 我只能说以我目前的认知来讲 ， 我觉得未来个性化的数据 ， 然后带来个性化的一个前端 ， 然后以及说基于不同的场景去及时编程 ， 组合成一个新的产品界面 ， 我还比较期待这样的一个未来吧 。 对 ， 我举个例子 ， 比如说上门洗狗这件事情 ，在上一代 Auto 里就不成立 ， 对吧 ？ 但在现在 ， 你在一个对话框里面去输入说我想要找一个帮我上门洗狗的人 ，他出来的不一定是一个对话 ，他未来可能出来的是一个 list。他说 ， 哎 ， 你的附近可能有 5 个什么上门洗狗的人， 然后每个人大概是一个什么样的收费 ， 然后你说帮我去谈 ， 看谁能在什么什么价格愿意 把这个单接下来 ， 对吧 ？ 然后这个 AI 可能就自动帮你去谈 ， 然后这个事就成了 。 所以他就把一种非标东西变成标准化的啊 ，以及说他最后他的选择跟交互的过程是一个即时性的图文界面和编程和对话结合的一个结果 。 **莫傑麟** [43:39] 所以听起来今天我们聊了模型 ， 聊了应用 ， 聊了整个这个节奏嘛 ， 然后如果我们用几个追的问题来总结吧 ， 你觉得这半年最大的进展是什么 ？ **曲凯** [43:50] 最大的进展 ？ 这半年有什么进展吗 ？ **莫傑麟** [43:54] 好 ， 你已经回答这个问题 。 **曲凯** [43:55] 我觉得这半年最大进展就是大家更现实了 ， 觉得大家绕了个弯 。 我觉得经历了一个 hyp 了啊 ，其实去年就已经经历了一个 hyp， 然后就沉到底端 ， 然后现在又开始慢慢往上走 。 我觉得是在这么一个点上 。 所以最大的进展就是大家把下降那个坡走完了 ， 基本到底了 。 **莫傑麟** [44:13] 你觉得最大的认知是什么啊 ？ 或者说最重要的一个认知变化是 ？ **曲凯** [44:18] 最近有几个点 ， 比如说个性化数据这个事情的重要性 ， 比如说端到端分离这件事情 ， 比如我们看 Prosumer 这个赛道这件事情 。 **莫傑麟** [44:29] 你刚提到端到端分离 ， 我想再讨论一下这个事情 。 就其实现在像在海外主流的一个感受上， 还是在强调端到端的 ，不管是无人驾驶还是苹果 ，他其实还是在强调端到端 。 就是你提出端到端分离这个 ， 你方便给大家分享一下， 就是你是看到了一些端到端在现实执行过程中一些不太可行的地方 ， 还是一些产品逻辑上的问题 ？ 你觉得端到端应该是分离的 ？ **曲凯** [44:56] 我觉得大家都不去捋逻辑 。 你如果相信 scaling law， 最终就一定有一家它占了大量的资源 ，但产生出足够好的结果 。 那如果是这样的话 ， 为什么别的人还要去参与进来去做这件事情 ？ 所以我觉得底层就是有那么几家作为基础设施提供方就 OK 了 。 那如果是这样的话 ， 那就一定是端到端分离的 。 但你端到端就像我刚之前讲的 ， 端到端它不代表说只有两个玩家 ， 就中间可能会分 n 个层 。 所以这个公司它可能自己也要做个小模型 ， 对吧 ？ 但它仍然和最底层的那个大模型是可以分开的 ， 就它没必要自己做那个事情 。 我是这么理解端到端分离这件事情 。 **莫傑麟** [45:37] 嗯 ， 这是我今天听到现在这样让我获得最多的一个结论 。 端到端这个事情 ， 到今天聊到现在 ， 我觉得特别重要的一个值得继续讨论的概念 ， 就是说其实苹果那天后来为什么大家觉得苹果会越来越重要 ？ **曲凯** [45:52] 觉得端侧模型吧 。 **莫傑麟** [45:53] 一个是端侧模型 ， 一个是他提到一个叫 AI on top of everything，并且大家发现其实他并没有独家跟 OpenAI 合作 ，他会自己做自己的模型 。 所以大家是非常 buy in 这件事情的 。 这个事情其实它是某种形式上的端到端 ， 然后呢 ，但是换到特斯拉身上的时候 ， 大家是偏质疑为主的 。 因为特斯拉在提无人驾驶的时候 ，他其实就是第一个在无人驾驶里面提我要全做端到端的 。 **曲凯** [46:18] 我觉得是这样 ， 都在我也不知道 ，let's see， 对吧 ？ 看他最后到底能做成什么样子 。 但苹果那边我给你再提一下， 就是就你站在苹果的视角 ，他这么讲他当然是端到端 ，因为他是手机端 ， 对吧 ？ 他真端到端到端 ，但他上面未来是不是有 APP， 还要不要第三方生态 ， 肯定是要的吧 。 **莫傑麟** [46:36] 我觉得这是今天端到端衍生的最重要一个问题 ，也是现在我们在看苹果和苹果生态里面最重要的一个问题 。 就你刚刚提到在算法上叫 function calling， 就是说原来我是去 call 自己去点 APP，以后会不会这个点 APP 这个权利部分会转移给苹果 。 这个事情其实对移动互联网生态是有非常非常非常重要的影响的 。 我们已经习惯了是说 ，其实因为消费者选择了那个 APP， 所以 APP 某种意义上它其实是有非常强的护城河的 。 但是这个能力如果转移的话 ， 包括过去的搜索 ， 还有各种入口转移的话会发生什么 ？ 你刚刚提的这个问题其实是端到端的另外一个衍生 。 **曲凯** [47:15] 对 ， 就是我说的大厂 ，他做的防御型的动作 ， 对吧 ？ 他就是担心未来会这个样子 。 **莫傑麟** [47:20] 是的 ， 如果真到那个时候 ， 那就逼得所有人都要做手机 ， 美团手机 ， 字节手机 ， 对吧 ？ 如果真的是那一天的话 。 所以今天选方向其实很重要 。 **曲凯** [47:32] 所以字节也要做硬件吧 ，但最后你讲一下， 我觉得仍然要尊重客观规律 。 所以这跟我不觉得英伟达能再涨特别多也是一个道理 。 我觉得这个天然的自然规律就不是这样的 。 就我觉得市场上不存在一家独大这个事情 ，也不存在比如一家就是超级强势 ， 然后所有人给他打工 。 我更 buy in 的是生态体系这件事情 ， 分工合作 。 **莫傑麟** [47:58] 其实因为我们主要做产业的这种各种研究 ， 这一年多发现因为 AI 这个事情太新了 ， 所以很多其实不管是做科技媒体还是做科技社区的一些 KOL 吧 ， 对我们的帮助其实比较大 。 ### 播客价值 **莫傑麟** [48:11] 我认识你的时候 ， 虽然咱一开始是从公众号开始 ， 后来你做了非常多高质量的线下的活动吧 。 我看见 42 章经很多核心的用户都是那个时候积累下来的 ， 然后你这两年又开始做播客 ，也做得非常成功哈 。在美国有一个你的也不叫对标吧 ， 可能也在做类似的事情 ，也是一级市场的 ， 一个是早期投资人 Sara， 一个是 Gross 投资人 Ella Gill。 就他们俩做的其实也是在湾区非常火的一个播客 ， 叫 No Priors。 据我了解 ， 就非常多的当地的企业家创始人都会听 No Priors 的这个播客 。 那国内我也知道很多就是大厂的这些 founder cofounder， 就是 HRO 其实也都会听你的这个播客嘛 。 你的体感是什么 ？ 你觉得录播客这件事情对于创投也好 ， 科技也好 ， 你觉得一些好的方面 ， 或者说帮助跟大家分享一下 ？ **曲凯** [48:59] 我觉得对于创业者来讲 ，他就是一个 PR 嘛 ， 对吧 ？ 对于投资人或者相应的这个从业者来讲的好处就是 ， 首先你有更多的曝光 ， 让流量能主动来找到你 ， 对吧 ？ 然后你能把自己的主张主动的表达出去 ，也是和你有类似主张让人能主动来找到你 。 我觉得这个是特别重要的 。 所以你看美国 ， 美国的绝大多数的投资人都有自己的推特博客 ， 然后都会自己去做很多对外的输出 。 国内投资人现在大家做的多了一点 ，但大家做的多这个东西也挺可惜的 。 大家做的多 ， 很多人是因为不做投资了 ， 所以开始做自媒体 。 对 ， 美国那边是因为做投资才做自媒体 ， 大概是这么个区别 。 **莫傑麟** [49:38] 那最后我问你一个最现实的问题吧 ， 就是大家对英伟达的担心 ， 股价的担心 ， 可能 scaling law 这个事情已经逐步在市场兑现了嘛 。 ### 英伟达 **莫傑麟** [49:46] 从那个时候到现在 ， 就大家对英伟达最大的担心是来自于是说真正这些大公司的决策者什么时候也开始去计算 AI 的 ROI 了 ， 或者说稍微放缓一点整个军备竞赛 。 你觉得你在未来一年能看到这个时刻吗 ？ **曲凯** [50:02] 未来一年啊 ？ 对 ， 我觉得肯定能 。 **莫傑麟** [50:04] 那这是一个非常重要的 input。 **曲凯** [50:07] 嗯 ， 好 ，short 英伟达 。 **莫傑麟** [50:09] 哈哈哈 ， 嗯 ， 挺好的 ，在这结尾挺好的 ， 就呼应了我们那个前面两期 。 **曲凯** [50:15] 好 ， 那谢谢罗杰你的提问 。 **莫傑麟** [50:18] 谢谢 。 --- 本节目库由 PodHood（https://podhood.com）提供支持——播客网站平台。