AI PMF0:00
There's something there.
我们今年接触的很多项目都挺难融到钱的 ， 就投资机构真的不太出手 。 这个我不知道跟大家的感受是不是一样 ，但我觉得这里面最核心的原因还是缺乏可验证的 、 有数据 、 有产品的这些公司 。
就大家去年投了非常多背景非常好的人 ，但到最后呢 ， 好像真的 deliver 出来结果跟产品的呢是非常非常少的 。
所以如果我们说去年的核心关键词是 " 大模型 "， 就大家把非常多的钱啊 、 时间啊 、 注意力啊等等都放到那些大模型公司里面 ， 那今年的关键词一定是 PMF。
而且 PMF 这个概念在未来一段时间 ， 我觉得甚至说未来的几年吧 ， 都会是越来越重要的一个关键词 。
最后大家都想投那些有产品 、 有收入 、 有留存 、 有 PMF 的公司 。 那市面上到底有没有有 PMF 的公司 ？ 我们的答案其实是有的 。
就可能很多人没有太留意到 ， 大家总觉得说日常也没有使用到很多 AI 的产品 ， 然后呢 ， 可能也有很多不太有名 、 没有太进入到主流视野的这些人跟公司 。
所以我们今年会更多地做这一类公司的对话 ， 然后呢 ， 把这些公司的创始人的很多对话放在一起做一个合集 。
这也就有了我们今天这一期的节目 ， 算是我们 AI PMF 这个系列的节目的第一期 。 这期我们对话了三家公司的创始人， 分别是 AiPPT、ACE Studio 和捏 Ta。AIPPT 是我们去年开始接触的 ， 然后它目前肯定算是国内 AI 做 PPT 这个赛道第一名。
就到 4 月份为止 ， 它最核心的一个很亮眼的数据是已经有了几百万人民币的每月的收入了 ，而且它的 ROI 是正的 ， 且持续盈利 。
所以我们觉得 AiPPT 到今年年底 ， 可能都是一个持续放量增长的这么一个过程 。 然后 ACE Studio 呢 ，他们是今年初开始做海外市场 ，并且开始收费的 。
到现在呢 ，其实就几个月的时间 ，也有了几十万刀的每月的收入 。 然后捏 Ta 是一个有着这个超过我们所谓的 421 留存的公司 ， 就是次日留存 40%、 周留存 20%、 月留存 10%。
这个标准基本是上一代的这个互联网时代 ， 大家判断一家公司有没有良好的留存跟 PMF 的一个关键性的指标 。
然后捏 Ta 其实现在已经超过了这个指标了 ， 所以它肯定也算是一定程度的一个 PMF。 然后我们后面呢 ， 会持续对话一些这类的有良好收入啊 ， 或者说有很好的这个留存数据的产品和公司 。
就我们始终相信 AI 的核心在应用 ， 然后应用的核心在 PMF。 我们也仍然相信说 AI 最重要的时间点就是在 24 年和 25 年这两年， 这两年呢会跑出来很多有趣的公司和产品 ， 然后下一代百亿美金 、 甚至千亿美金或者更高市值公司的这些创始人， 也就是在这些人之中 。
所以下面的第一段内容呢 ， 就是我跟 AiPPT 创始人的一段对话 。他之前有十多年的创业经验 ， 我记得 。 嗯 ，他的上一家公司其实目前也还在 ， 大概每年也有十几亿的收入 ， 所以其实是一个相对已经验证过的 、 很成功的创始人。
然后 AiPPT 是他新做的一个产品 ，他自己其实有非常独特的对企业经营和产品的这个理解 ， 跟其他的很多我们之前对话过的一些初创公司的创始人的风格挺不一样的 。
然后他还讲了很多他这么多年来做企业管理和经营的一些经验 ， 这里面有一些可能是比较违背常识的 ，但我觉得确实以他的经历来讲 ， 这些东西是值得大家去思考的 。
赵充是 AiPPT 的创始人吧 ？ 那你之前我我知道你创业了十多年了 。 嗯 ， 对 ， 你简单介绍一下自己之前的核心的经历吧 。
AiPPT4:09
嗯 ， 我之前做了一家公司 ，有十来亿收入嘛 ， 做了十几年 。 嗯哼 ， 对 ， 增长也不是很快 。 那个最近有 35， 我投资且把自己投进来又做了一家公司 ， 就是爱设计加 AiPPT。
嗯 ， 那现在市场上知道我们比较多的就是那个 AiPPT 这个产品嘛 ，因为这几个月一直在搒上 。
对 ， 现在的数据大概是怎么样 ？
上个月大概三百四五十万的访问量吧 。
AiPPT 大概是去年底上线的是吧 ？ 我记得 。
去年 8 月上线 ， 然后 11 月份过 100 万访问量吧 ， 就大概这样一个进度 。
对 ， 就其实是非常快的啊 。 嗯嗯 ， 对 ， 这个是怎么做到的 ？ 就是就投流有钱 ？
也没有 ， 就这个就是上来就赚钱的一个产品 ，因为它一直赚钱嘛 ， 所以就我们获客的这个上线就会比阈值会高一点 。
是 。
啊 ， 然后只要是这个 ROI 为正或者能赚钱 ， 就可以一直地去放量嘛 。
现在的收入大概是 ？
几百万一个月 。
我记得你说之前每个月基本都是在近似 double 的在涨 。
对 。
对吧 ？ 就我最早看到的时候 ， 我就觉得说 ， 哎 ， 这个东西到底能不能赚钱 ？ 我相信很多人也都是有这个问题 。
嗯 ， 对吧 ？ 但实际上目前是赚钱的每个月 。
对 ， 就这个产品 ， 它在那个传统的三件套里头 ，其实本身就是变现最好的一款产品 。
就 Word、Excel 跟 PPT。
Word、Excel、PPT 里头变现最好的就是 PPT，因为它是一个做价值彰显的一个产品 。
对 ， 它本来就是门面 ， 对吧 ？ 对外汇报 ， 总归都是要用它的 。
对 ， 升职加薪就是靠 PPT， 所以这个产品变现比较好 。
对 ，而且它虽然是美国发明的 ， 对吧 ？PPT 这个东西 。
嗯 。
但它特别符合国内的职文化和职场的这个这个风格 ，是吧 ？
对 ， 嗯 ， 就是帮打工人卷呗 。其实也不局限打工人， 就我们很多用户这辈子第一次写 PPT 就是用的 AiPPT。
嗯哼 。
因为之前的金山啊或者 Office 的 1000 个 feature 其实用起来使用门槛是比较高的 。 就 AI 来了之后， 大家写 PPT 的流程变了 。他可以用对话式的方式去写一个主题 ，AIPPT 就能帮他写一个差不多的这个东西 ， 然后那个可以用 ， 就把门槛大幅降低了 。
嗯 ， 所以就多了很多场景 。 所以我们跟传统厂商现在其实都不是在竞争 ， 就我们是打了更多的用户 ， 比如帮孩子写家庭作业啊 。
就刚才还有一个朋友说帮孩子要写个家庭作业 ， 问我要个 VIP 会员 。 嗯 ， 所以这个用户群就比之前的要大 。
我觉得我们可以跟凯叔讲故事啊 ， 做一些交叉销售 。 嗯 ， 对吧 ？
啊 ， 这些很多都是家长 。
对 ， 这些你你想不到之前有这个场景嘛 。
对啊 ， 对 ， 要不你先给大家再简单介绍一下， 说因为还是相信有很多人是没用过的 ， 对吧 ？ 就 AiPPT 大概是一个什么样的场景 ， 怎么样使用 。
对 ， 然后现在产品的核心是有两个流程 。 就第一个流程是你说一句话 ， 比如说南极探险的方案 ， 然后自动大纲就写好了 ， 同时变成了一个 PPT。
这个 PPT 的这个风格你可以选 ，是简约的 、 卡通的 、 中国风的 ， 你都可以选 ， 然后两分钟生成 。 就这是一个主流程 。
第二个流程是说你把你已经写好的大纲 ， 无论是 Word、PDF、Xml 等等这种格式 ， 你直接导入 ， 然后排版美化 ， 你还是选一个风格 ， 它自动就帮你生成了 。
马上会上一个传统的流程 ， 就是叫模板站 。 比如我我这儿有上百万的模板 ，有 PPT 的 、Excel 的 、Word 的 ， 你在这选模板 ， 然后自动下载下来拿走 ， 直接使用 。
所以我现在是这有三个主流程 。
对 ， 对 ， 模板站其实是大家一直肯定都有看到的 ， 对吧 ？ 只要搜百度 ， 基本上都能看到各种的模板啊 ， 各种 PPT 的这种文档下载 。
你前两个讲的第一个部分其实是说怎么样更好地把内容生成出来 。 嗯 ， 对吧 ？ 第二个部分是怎么把这个生成出来的内容转成一个 PPT 的格式 ， 更美化的一个格式 ， 对吧 ？
这两部分我理解 ， 第一部分肯定是 AI 是起到了比较主要的作用 ， 对吧 ？ 啊 ， 就是完全是 AI 来生成内容 。
这部分 AI 生成内容 ， 你觉得现在整体的质量效果怎么样 ？
现在就我不好评价说质量怎么样 ， 就用户挺爱买单的 。 嗯 ， 就是用户就付费率非常高 ， 比之前的这种工具类的付费率都是高的 ， 跟这个金山现在的付费率差不多 。
OK。
对 ， 所以用户应该还是比较满意的吧 。 就是整个过程还是比较丝滑的 ，AI 打工感也比较强 ， 就是你看着 AI 在帮你写大纲 ， 一页页地写 PPT， 接着就付费了 。
对 。
去年同期其实那个美国有个 Gamma 其实很火嘛 ，是吧 ？ 它各种数据其实也很高 。 就我发现现在国内大家提到 AI 经常去讲的有有 PMF 的产品 ， 一个是那个 Keratin AI， 对吧 ？
一个是 Perplexity， 对吧 ？ 就一个分别一个是类似对话类的 ， 一个是搜索类的 。
对 。
啊 ，其实 Gamma 提的人还蛮少的 。
对 。
那它数据其实挺好的 。 嗯 ， 对吧 ？ 啊 。
对 ，因为这个这个市场更大 ， 就微软是几百亿美金的收入的市场 ， 国内金山是大概去年 46 亿人币收入 ，1000 多亿市值的公司嘛 。
所以这个市场是个更更加确定性的市场 。 但是有些反共识是说 ， 大家觉得说这个巨头太大了 ， 还有没有创业公司的机会啊 ？
所以很多人不敢进来做这个事嘛 。 但事实上这个业务的变现情况其实不比 C 点 AI 差 。 嗯 ， 对 ， 就反而是更好的 。
对 ， 你说这个点我其实我特别感同身受 。 就我发现现在因为整个市场环境比较差 。 嗯 ， 所以很多能拿到钱的也都是那种几个人小团队 ， 拿个一两百万刀就很多了 。
对 。
对吧 ？ 他们就也无法做类似这样的事情 。
对 。
对吧 ？ 所以你看包括密塔最近其实也比较热嘛 ， 对吧 ？ 他们做搜索 ， 那搜索这个东西其实它我理解要上线其实是不难的 。
嗯 。
啊 ，但之前这么长时间一直国内也没有人在特别地做这件事 。 啊 ， 所以我发现反而现在要做成一个东西 ， 呃 ， 就得像你们这样 ， 就是你其实自己之前有很多积累 ，也有很多人， 然后也愿意花钱 。
嗯 。
啊 ， 然后发现说这个事能把它做起来 ， 对吧 ？ 就你先把它这个推过了 0 到 1。
对 ， 我们其实是有点那个投资视角去去打这个仗的 。 就是因为每一个项目就是都是 500 万预算嘛 ， 所以一般小团队它可能只有打一枪的机会 。
嗯 ， 就是我可以打很多枪嘛 ， 然后本身不是还有个赚钱的公司在嘛 ， 所以相对从容一点 。 所以我们相当于是我们投的几个项目 ， 你可以理解成都是在投项目 ， 就是单投这个项目 。
类似孵化的那种形式是吧 ？
对 ， 相当于我市场调研做完 ， 市场调研的工作我做完 ， 然后这个找到操盘手 ， 然后这个操盘手呢 ， 都是在这个领域干过 10 年以上 。
嗯 ， 相当于我出钱 ， 我组团队跟操盘手合作 ， 迅速把这个项目拉出来 ， 大概是这样一个情况 。
明白 。
对 ， 就跟个天使轮 ，其实有点种子轮嘛 ， 就是 500 万 ， 我大概都是 500 万以内 ， 就是这个项目 ， 就是我立起来是比较舒服的 。
明白 。
对 。
所以你到哪个点你发现说 ， 哎 ，AIPPT 这个产品它找到了市场机会 ， 它可以去被放量 ， 或者说我们说找到了 PMF 吗 ？
嗯 ， 我我觉得到第一个 100 万收入吧 。
就月收入 100 万的时候 。
100 万我觉得基本上到到算 ， 哎 ， 觉得可以再加码了 。
那你你主要关注的是哪一些数据 ？
核心就是付费率 、upload、 流量获取成本 。 对 ，也就是赚钱嘛 ， 就是上来就能赚钱 ， 就说明是可以可以放量 。
嗯 ， 对 。
对 ， 你觉得现在 AiPPT 我们首先说它肯定算是满足了 PMF 的条件了 ， 对吧 ？ 因为每个月几百万收入 ， 且是一直赚钱的嘛 。
嗯 。
对吧 ？ 而且增长还很快 。
对 。
但我我我还在想 ， 就是我相信我们身边的很多人他是不会用 AiPPT 的 ， 或者他可能想不到说谁会用 AiPPT。他可能想说 ， 哎 ， 大家为什么不自己做 PPT？
对 。
之类的 。 然后你刚才其实有提到说一个场景是说家长给孩子做 PPT。
对 。
对吧 ？ 能不能再讲一些比较典型的这样的场景跟用户群 ， 就到底谁在用 AiPPT？
对 ，其实我们的核心用户群跟 Office 跟金山是岔开的 ， 就我们并不是竞队 。
嗯 。
因为他们的核心用户是那些就高频使用 PPT 的人 ，而且很多人是用 PPT 去赚钱的 。 嗯 ， 对 ， 就比如说投行 、 什么 Forward 广告公司这些 ， 就是需要把 PPT 做得很好 ， 去客户那儿做 present。
但我们的用户群并不一定是高频做 PPT 的人。 对 ，他可能一年就做个两三次 ， 甚至一个季度就做一次 。
所以在用户群上是跟传统的厂商是岔开的 ， 我们打的用户群并不一样 。
啊 ， 明白 。 就这些人可能有一个大概的印象是说之前之前不会频繁地 ，也不是专业地做 PPT 的 。
对 ，是吧 ？ 对 。
然后因为我之前搜些东西的时候 ， 你经常会在百度那个文库里面看到里面的一些 PPT。
对 。
的那些东西 ， 就简直不能再丑了 ， 对吧 ？ 你会发现 ，但仍然有很多人在下载在用 。
对 ，是吧 ？
然后 AiPPT 提供的一个解决方案就是首先我能产出一些 OK 的内容 。
嗯 。
啊 ， 然后你自己要改的话 ， 你可以去改 。
是 。
然后其次呢 ， 就是确实能用一个非常漂亮的模板把这些内容呈现出来 。
是 。
啊 ， 这样的话我觉得有一个好处就是可能之前这些人做的 PPT 本来也是言之无物的 。
对 。
现在虽然言之无物 ， 至少好看 ， 你看 presentable。
对 。
啊 ， 对 ， 对吧 ？OK。 但你你会不会担心这个频次的问题 ？ 像你刚才讲 ， 很多人可能他一年本来就是做个两三次的 。
嗯 ，其实不担心这个频次 ，因为频次问题其实还是要用多产品来解决 ， 产品矩阵来解决的 ， 这个发展中就能解决 。
对 ， 我看 Gamma 还做了什么网站生成啊 ， 什么好的东西 。
对 ， 你看我们 Q2 会上线文生图 、 文配图 、 文生表 ， 然后文生文 ， 然后文生虚拟人， 然后以及说协作的功能 。
对 ， 这些产品上了之后， 它自然留存就上来了 。
嗯哼 。
所以留存从来不是说我现在功能就是这样 ， 那个我就能把留存提升的 ， 就是基本上就是靠产品矩阵跟这个内容吧 。
所以这个就一步步往前走就行了 。
嗯嗯 。 那整个产品里面 ， 你觉得 AI 现在你们是使用的一个核心的占比啊 ， 使用的方法是什么 ？
对 ， 现在 AI 就解决的是这个大纲的缓解 。 啊 ， 然后整个后面的 workflow， 包括内容 ， 全是我们自己的产品 ， 可能占个 10-20 吧 。
就 AI 嘛 ，是吧 ？
10-20， 对 。
对 ，但但好像没有它这个事也不成立 。
对 ， 没它不成立 ，因为在用户体验上 AI 贡献了 50%。
嗯 。
就 AI 打工感上贡献了 50%。 然后但事实上我们自己来看可能 10% 左右 ，但这块呢还能再增加 ， 比如说刚才讲的各种模态的内容生成 ， 那可能又加了 10-20 的比重 。
然后比如在外挂了知识库 ， 对吧 ？ 比如个人知识库 、 公司知识库 、 行业知识库这些 ， 可能又把比重能再提升 。
然后以及说我们大概 Q3、Q4 会做大模型直接生成 PPT 这个事情 ， 那可能又增加一些吧 。
那这是啥意思 ？ 大模型直接生成 PPT。
我我现在的那个逻辑是说 AI 生成大纲 ， 然后大纲去跟我 layout 做匹配嘛 。
嗯 。
就其实后边一步没有用 AI。
是 。
但是我们现在能做的是说直接生成 。
嗯 ， 就跳过 。
就两步化成一步了 。
化成一步 。
对 ， 我觉得 AiPPT 的好处是说它其实选择了一个特别好的点切入进来 。
嗯 。
啊 ， 然后呢 ， 像你讲的 ， 虽然 AI 占比可能只有 10% 或 20%，但是就是没有 AI 这事就做不了 。
对 。
对 ， 呃 ， 另外就是我们上次吃饭之前在聊 ， 我觉得 AiPPT 这个事就是跟所有人都有关 ， 都可以配合 。
是 。
啊 ， 所以它我觉得是少见的说在今年能够持续去放量的一个产品 ， 对吧 ？ 就是它用户盘子肯定是足够大的 。
是 。
而且你后面其实可以就是出各种新的功能 。 对 ，因为我我至少我能想到的是说你后面比如 AI 配图甚至可以把可以让它去更定制化地去配 PPT 里的图 。
对 。
对吧 ？ 然后你刚才讲的数字人是可以让它帮讲 PPT。
对对 。
啊 ， 然后这里面 ， 哎 ，但可能你未来也会涉及到一些 ， 比如黑镇啊 ， 或者其他一些公司现在在做的事情 。
对 ， 就是会有一些交交叉的 。
对 ， 我们其实类黑镇的产品已经发了 ， 已经发了片了 ， 还没上线 。 这个应该在 Q2 就会上线 。
嗯哼 。
对 。
对 ， 所以 2B 的产品我觉得后面很很可能就是各种矩阵的方法来去做 ， 对吧 ？ 大家都是会有些交叉的场景的 。
对 ， 这样的话那个 upload 值能提升吧 ？ 就多产品矩阵解决的就是留存跟 upload。
嗯 。
对 ， 这样一个问题 。
明白 。
但你未来会担心大模型自己把这个事做掉吗 ？
就是大模型是个技术 ， 它不是一个产品嘛 。
嗯 。
对 ， 就核心我们还是解决产品问题 。 然后大模型本身我们不也有股东是做大模型的嘛 ， 所以这块自己也能打这个仗 。
然后你在整个的 AiPPT 的过程当中， 你觉得做的最对的几件事情是什么 ？
我觉得最对的事情是持续地还有炮弹在赌吧 。 对 ， 就在这个赛道上还在赌 ，而且 22 年相当于开了三四枪吧 ， 就现在投了三四个内部的项目 。
就在 AiPPT 这个产品本身上呢 ， 你觉得 ？
嗯 ， 我比如说我觉得你做特别好的一个事 ， 就是各种渠道资源其实你你掌控 ， 或者说这个非常重视 ，因为你其实本身就是做广告 、 做流量这个相关的嘛 。
对 。
对 ， 所以这块其实你们是应该说这 10 多年， 而且体量也一直都很大 ， 对吧 ？ 应该是最有经验的了 。
对 ，因为中国所有的互联网大厂只要到一定市值都是我们客户嘛 ， 所以增长上是我们团队一个核心能力 。
嗯 。
就因为之前就靠这个吃饭的 。
我们思考这个事情就是我们是先考虑增长渠道 。
嗯 。
就是先想好了增长渠道 ，以及了解了获客的成本 ， 然后同时做产品的 。
对 ， 我觉得你们这些创业的 10 多年又赚到过钱的人， 就对现在的创业者就很不友好 ， 就降维打击是吧 ？
就现在创业者典型的我觉得做 AI 的 ， 对吧 ？ 你就一个比如 10 个人的小 team。
嗯 。
然后做个半年到一年， 好好打磨产品 ， 然后上线 。
嗯 。
上线以后再去想该怎么推 ， 怎么拿到下一轮的钱 。
嗯哼 。
下轮钱哪怕拿到可能又拿个 200 万刀 。
嗯哼 。
啊 ，但在在这个同时可能你都已经把面全都铺开了 ， 该拿的资源都拿到了 ， 然后就非常以终为始来做这个事了 ， 对吧 ？
海外不敢讲 ， 就国内的整个流量生态的分布在哪 ， 谁在管 ， 获客成本多少 ， 优先级是哪些是比较了解 ，也是踩了很多坑 。
嗯 。
对 。
对 ，但因为你做了 10 多年创业 ， 对吧 ？ 还是这句话 。 然后你在整体的经营上 、 创业上有什么经验可以分享吗 ？
因为尤其是你那个公司其实已经非常成功 ，也很赚钱了 。
也没有 ，其实本质上我们是呃阿米巴的方式去在 run 这个项目 ， 然后我是个创业者 ，也是个小小小投资人嘛 。
就我之前不也投过十几二十个公司嘛 。
嗯 。
就只是说那个 bar 也就几百万以内一个嘛 。 那做这个项目其实也是类似的 ， 就是相当于我上一个功能 ， 可能一些大的功能也得 50 万 ， 然后我上一个产品线可能是 500 万 。
然后从我的角度来讲 ， 就是其实就是本质就是在做这些决策 ，但我决策依据是标准的去去做市场研究的这个方式 。
我们其实就是用华为的五看三令的角度去看哪个项目该立不该立 ， 然后每个项目的 ROI 是是多少 。
每一个项目我们其实都是有个标准的立项流程的 ， 这里头含了竞品的分析 ， 潜在的市场规模有多大 ， 然后用户的调研推广是不是容易等等 ， 这些其实都是先分析好的 。
所以我我只要成概率可能大于六七十这个事就可以 ， 我认为的成概率大于六七十 ， 这个枪就可以开嘛 。
嗯 。
所以我们是大概是这样一个视角去去做这些事情 。 就我们跟刚创业的这个小伙伴有一点不一样的就是 ， 就我我个人对犯错的容忍度会相对高一点点 ， 所以也给我们带来一些可能性 。
嗯 。
对 。
是 。
嗯 。
哎 ，但这种模式之下， 你是怎么样去激励整个的下面的团队 ？
就很简单 ， 比如这个项目能挣能挣 5000 万 ， 比如随便说拿 500 万 ， 大家直接分了不就行了吗 ？ 因为我们吸引的这些核心人才都是也都是大厂背景 ， 然后所以只要他们能干好这个事情 ， 那待遇肯定比大厂要多一倍两倍都是有可能的 。
是 。
所以只要是他是自己有谱 ， 觉得自己有本事 ， 然后在大厂的激励机制又不是很灵活 ， 然后想追求更高的上限 ， 那加入我们其实是很合适的 。
我们可以一起去共创这个商业计划 ， 然后赚钱分钱呗 。
然后你现在最关心的一个问题是什么 ？ 或者你最花时间精力的一个问题是什么 ？
我其实核心的就是我们整个的思路是从用增视角去看 ， 去看我应该跟谁合作 ，以及我产品该怎么做 。
现在还是得更好地组织这个社会资源去去打这个仗 。 就是我之前上一个公司没有说能能完成这个 A 股的上市的主要原因是因为还是嗯没有考虑整合整个这个市场上最好的战略资源进来 。
就这是当时犯的最大的错 。 就当时因为我们还是个平台生态公司嘛 ， 那你只有平台进来帮你去弄 ， 你才能吃下最大市场嘛 。
当时还是嗯没有从宏观去看这个事 ， 所以没有引入一些战略资源 ， 就做一个独立第三方在这哼哼弄 ， 干了 10 年也就这个样子嘛 。
所以在打这个仗的时候 ， 我们尤其地吸取了这个经验 ， 就上来就要考虑说打这个仗应该谁一起来打这个仗 。
嗯 。
那比如说我们引入的比如视觉中国啊等等大模型的厂商啊 ， 然后也希望引入一些这个平台厂商进来 ，其实是这个视角去看事情 。
嗯 ， 然后你觉得 AiPPT 现在的核心竞争力是什么 ？
这个竞争其实一个是用增 ， 一个是产品嘛 ， 产品里头包括 AI 和 workflow， 然后第三个是内容版权 ， 就这三个维度去去竞争嘛 。
嗯 。
然后这个竞争呢是说你的用户量越大 ， 你的产品会越好 ， 就产品矩阵会越完整 ， 变现能力越强 ， 然后同时你的内容供给体系或或者你版权资源就会越强 。
就它是这样一个正向循环的 。 所以为啥我们希望说在国内一直顶着是行业第一的这样一个用户量 ， 这样的话我们的产品就会更好 ， 我们的内容供给经济模型就会更好 ， 然后我们的用增就会更好 ，因为我有更多的资金去做用增嘛 。
所以竞争上就考虑这三个因素 。
嗯 。
然后壁垒也是从这三个因素上这个建立起来 。
嗯 。
对 。
然后版权就是你刚才说其实视觉中国是你们的股东嘛 。
对 。
啊 ， 所以其实在版权上也能帮到非常多 。
对 ， 应该是国内最强的一个战略玩家吧 。 所以我做这个 Ai 设计这个项目 ， 就就引入的第一个战略资源就是视觉中国 ，因为版权上不能出问题 ， 尤其是我们现在这个模式 ， 就是除了自己做之外 ，不是把我的 API 和版权输出给很多大厂吗 ？
嗯 。
那大厂最不能容忍的就是你版权上有瑕疵 。
嗯 。
因为你这个这个这个问题太大了 。
你大家应该都了解说视觉中国是图片特别大的版权方 ， 对吧 ？
对 。
那 PPT 上它也是有很多版权 。
对 ，有很多版权 ，而且 PPT 是要做文配图 。
嗯 。
对 ， 所以它这个库就能用上这个事情了 。 而且我们的产品不是停在就 PPT 的演示性上嘛 ， 包括之前拖拉砖做图的这些东西 ， 就是反过来又会装在这个 AiPPT 这个产品下 。
对 ， 所以有有视觉中国在这保驾护航 ， 我们就更容易去跟渠道合作伙伴去去合作 。
嗯 。
嗯 。
哎 ，challenge 你一个问题啊 ， 就是如果未来 AI 生图生 PPT， 它真的能完全的做做的话 。
嗯 。
那现在的已有的这些图片跟 PPT 的版权会不会价值会越来越低呢 ？
对 ，其实这个图你还得拆 ， 一种叫说临时画出来这种图嘛 ，其实还有一种叫写实的记者的新闻的图片 。
嗯 。
它其实也都是 PPT 里的素材 ， 这样就拆成两部分了嘛 。
嗯 。
那写实的部分其实就完全不会受影响 。
对 。
然后生图的部分呢 ，其实它还是要基于素材库的 ， 你没有素材库其实也也没办法生成这个比较好的东西嘛 。
那其实像视觉这种公司 ， 它有这个优势在 ， 对 ， 它有原始的这个素材的在那放着 ， 所以它能生成更好的东西 。
OK。
嗯 。
明白 。
对 。
然后 AI 你也做了一年多的时间了 。
嗯 。
对吧 ？ 你怎么看这波 AI 的机会 ， 跟你之前 10 多年移动互联网啊什么那些经验比起来 ， 你觉得有哪些相同不同的机会啊 ？
就还是说回到具体我们这个办公赛道上 ，其他的我也不懂啊 。 办公赛道上其实就是 AI 带来最大不同是传统的 office 厂商 1000 个 feature 的优势可以被 AI 打破了 。
嗯 。
啊 ，因为用户生成 PPT 或者生成文档的工作流程被 AI 改造了 ， 所以之前的厂商的优势没那么明显了 。
它写 PPT 的方式不是说打开一个白板 ， 拽一个图标做对齐 ， 写文字 ， 然后画文武框去生成 ， 就这是一个最大的机会点 。
所以从这个角度来讲 ，其实我们是有机会去在一个很大的市场里头抢个几个点的市场份额的 。
WPS 一年大概几十亿 ？
46 亿收入 。
人民币收入 。
13 亿利润吧 ，1400 亿市值 。
嗯 。
然后微软要大得多得多 ， 所以只需要在 4000 亿的市场里头抢两个点 。
嗯 。
不是千分之两个点 ， 就是家妥妥的上市公司 。
对 ， 所以我听起来我总结一下， 我觉得你是比较擅长找到一个问题的那个症结 ， 然后擅长搞定这个关键资源 。
嗯 。
我可以这么理解吗 ？
对 ，其实其实上一个项目上没有搞定最关键的资源 。
嗯 。
就当时还是年轻了 。
这个是你当时因为太年轻没有意识到那是关键资源 ， 还是因为太年轻就是意识到没搞定 ？
那个没有意识到是关键资源 。
OK。
如果再让我重新打一次这仗 ， 我肯定做最好的 PPT 去 p 试下来这个资源 。
嗯 。
就是这样一个 。
所以你现在做 AiPPT， 你觉得是站在上帝视角了吗 ？ 当下 。
我我觉得比上一次成熟一点 。
更接近上帝了 。
没有 ， 这肯定也没有 。 所以为啥要跟这个朋友们多聊一聊 ， 我我问无数朋友这个问题 ， 就是你打这个仗你怎么打 ？
如果他是 AiPPT 的老大 。
对 ，他怎么打 ？ 然后有上市公司老板 ， 然后包括我们的股东 ， 包括这个曲老师 ， 对吧 ？ 就问大家说你打这个仗该怎么打 。其实打这个仗上产品上还是那个问题 ， 就是产品运营这些执行上的事就交给团队去弄 ， 我们还是搞定核心的战略性的合作 ， 就这是我主要工作嘛 。
所以我刚才讲到那些其实都是最战略的资源 ， 这些弄完仗就赢了一半了 。
嗯 ，但我再 challenge 一个问题 ， 就我觉得很多人， 尤其是做 VC 的人， 大家会先天的有一种感觉是说 ， 如果一个创始人特别靠资源 。
嗯 。
就会觉得哎 ， 好像就感觉不那么对劲 。
嗯 。
我相信你你自己也做投资 ， 你也聊过很多投资人吧 ？
嗯 。
我不知道有没有人跟你提过这个问题 ， 或者你是你是怎么看这个问题的 ？
就我 。
我觉得前提是说我我觉得你是一个特别擅长整合资源的人， 就他肯定是一个很大的优势 。
嗯 。
对吧 ？ 但但我不知道你你能能理解我刚才这个问题 。
对 ， 就是你你问这种问题的都是那种 ， 都是哪种投资人啊 ？ 就是因为他听了太多的故事 。
嗯 。
这些故事都是某些公司 。 故意立的人设而已 。
嗯 。
对 ， 就 CEO 他是解决什么问题的 ？CEO 你不能把自己降维成一个产品经理 ， 如果是你降维成一个产品经理 ， 说明你没找到一个产品经理 ， 一个好的产品的 partner 去帮你带这个事情 。CEO 最主要的角色是组织以及链接公司内外部资源 ， 就这是 CEO 的核心职责 ，而不是说向下补位去补增长 ， 去补产品 ， 然后去补运营 。
对 。
嗯 。
就是我们内部都是讲说你事业部总经理不要去下去去干一个总监的活 ， 你总监不要干一个客户经理的活 。
如果你向下降维去做了下一层的事 ， 说明你在招聘这件事上没有用力 。
嗯 。
对 ， 就在这个岗位上你没招到最好的人。
但你在上一个公司刚创立的时候也是这样吗 ？ 因为我在想啊 ， 我在想为什么我们创造的很多早期创始人不是你这样 ， 我觉得他们可能就没有足够的本钱去招到那么好的人， 所以他必须要自己顶上 。
对 ， 你就是一年你面 500 个人， 就很多的这种新创业者 ， 就是他在招聘上没有花足够多的时间 。
嗯 。
就是我在研究一个公司的时候 ， 一个公司可能被我面 50 个人。 对 ， 就把所有人除了老板都面完 ， 就是我现在有 10 个 HR 嘛 ， 然后他们都会领着任务 。
嗯 。
就是比如说我看到哪个公司目标公司又我我想要打了 ， 嗯 ， 我会让我的 HR 把市面上所有的简历全部找出来 。
就跟这个公司或者职位一下 。
全部聊完 。
嗯 。
就这个聊的工作 ， 我不相信下面人聊的东西 ， 然后全是我自己聊 。
对 ， 所以我我觉得就你刚才提到好几次市场调研 ， 我觉得大家听到市场调研可能觉得很虚 ， 搜一搜东西什么的 ，但实际上比如你这一部分应该也都是市场调研 ， 对吧 ？
就是你要聊非常多的很实际的人。
对 ， 比如说我们要打版权战这件事情啊 ， 这个仗啊 ， 然后我在市面上 mapping 出 10 家公司 ， 每家公司聊 10 个人， 聊到他的增长的人， 聊到他内容的人， 聊到他产品的人， 甚至聊技术的人， 然后把这些信息从各个角度拼凑出来之后， 基本上就是一个商业计划书 。
对 ， 然后我就能判断说这个事那个能不能打 ， 就这个时候我才会组织团队去打这个仗 。 就这个是大产品经理核心解决的问题 ，而不是在解决一个用户的什么一个 banner 该怎么放的这种问题 。
嗯 。
对 ， 就是我核心解决的是商业产品它成不成立的问题 ， 然后同时在这个 10 家公司里你再挑出来几个操盘手 ， 我们做好这个资源的组合 ， 然后大家共创出来这个商业计划 ， 你给他足够多的信息输入 ， 然后同时他也有经验 ，他也认说你的这个资源组合以激励的方式 ， 然后就干 。
大概是这样一个思路去打这个仗 。
明白了 ， 理解了 。
对 。
好呀 ， 差不多 。
对 。
我和 AiStudio 的创始人其实是前几天的一个半夜找了一个就隔音特别好的私人影院 ， 然后录了下面这段对话 。
ACE Studio30:57
我们之前其实就是 42 章经的播客啊 ， 就录过一期 AI 音乐相关的主题 ， 那期的内容呢更多讲的是关于 AI 音乐生成模型和这个未来音乐产业的变化呀 ， 一些潜力啊等等这些理解 。
但 AiStudio 还挺不一样的 ， 它是把重点放在了工作流这件事上， 就它的 vision 是说未来工作流在整个的 AI 产业的链条里面是最重要的 ，是可以反向去整合模型的 ， 尤其是在 AI 音乐这个领域里面 ， 然后它未来想做一个一站式的音乐制作生成的这么一个平台 。
然后我们聊了 AiStudio 是怎么样从年初开始从零做海外市场 ，并且找到 PMF， 然后到几十万刀收入的 。 然后 AiStudio 的创始人 Joe，他其实是一个英语四级都没过的人 ，但他几个月时间成功验证了海外市场的可行性 。
我现在身边认识非常多的创始人， 对出海和做 global 市场这件事情有很多的恐惧 ， 然后有很多发自内心的纠结 ， 说我到底该不该做 ， 我到底能不能做 。
那相信大家听完下面这段对话呢 ，是能够对这件事更有信心 ， 然后也能更勇敢的去迈出这一步
。 好 ， 我们今天请到的是 AiStudio 的创始人 Joe， 然后我们之前其实做过一期 AI 音乐的播客 ， 那 AiStudio 的做法和目前的进展其实跟我觉得大家对 AI 音乐的理解可能都不太一样 。
嗯 。
所以还挺开心能请到 Joe， 我们来聊一聊这件事 。
哈喽 ， 大家好 ， 我是 AiStudio 的创始人 Joe。
所以你先简单给大家介绍一下 AiStudio 这家公司吧 ， 包括它的产品 。
呃 ， 我们公司名字叫时域科技 ， 然后我们现在 focus 的唯一的产品是 AiStudio。 我们是在 19 年初成立的 ， 呃 ， 当时就是想做 AI， 让每个普通人能够创作音乐 。
过了这么长时间 ，在产品形态上 、 技术形态上经历了很多探索 ， 最终我们在呃 23 年开始做面向 professional consumer 的 AiStudio 这个产品 ， 用户可以在上面去生成具有出品级质量的 AI 的歌声 ， 这是当前的状态 。
然后未来我们会让它变成一个 all in one 的 AI 音乐工作站 ， 每一个人都可以在这里面创作歌声 、 伴奏 、polish 一些歌曲 ， 就是打磨这些歌曲 ， 最终把它变成一个出品级的质量 。
对 ， 现在的 AiStudio 很像一个专业音乐制作软件 ， 对吧 ？ 就是我在里面有那种类似于曲谱 。
嗯 。
然后我可以往里去填歌词的字 。
对 。
然后它最有意思的或者大家买单的地方就是我不管填了什么词 。
嗯 。
然后就可以选择一个声音真的把它唱出来 。
对 。
唱得很准 。
对 ，其实这个是就是我们被真实的需求带着走 ， 逐渐演化过来的一个过程 。 就是我们逐渐发现说在这个音乐制作的环节里面有一些真实的需求 ， 比如说呃 ， 一个人他要搞一首歌 ， 歌曲里面其他所有的要素都可以在一台电脑里面完成 ，但唯独有一个真人要唱歌的时候 ，他要么自己 ， 要么去找到其他人， 走进录音棚里边 。
这是一个非常不优雅的过程 ，而且是一个非常时间跟金钱呃很昂贵的过程 。 所以我们发现说歌声可能是呃 AI 音乐里面第一个最优最好的切入点 。
所以你现在做的事简单一句话来讲就是取代歌手 ， 我可以这么讲吗 ？
对 。 或者是真人歌手的平替吧 。
OK。
但是逐渐会从平替变成可能真的是取代了 ， 虽然这么说政治有点不正确 。
嗯 ，但你你跟 Suno 啊什么 ， 包括最近出的 UUUDIO 是吧 ？
嗯 。
对 ， 这跟那些的区别是什么 ？ 就是我如果作为一个 C 端 。
嗯 。
我去使用你跟使用 Suno 的核心的区别到底是什么 ？
简单讲就是说你用 Suno 的时候 ， 你会发现刚开始很嗨 ， 呃 ， 你输入了一些 prompt， 出来一个结果 ， 这个结果很美妙 ，但是你非常严肃的去使用它 ， 想用它来创作一些好内容的时候 ， 你总会发现其中有 10%、15% 的东西不尽如人意 。
这个时候你并没有办法在此基础上进行二次的修改 。 如果你修改一点点 prompt 或者是歌词 ， 它的结果就会是 completely different， 那你要重新再去在上面修改 ， 呃 ， 又会产生一个全新的东西 ， 又会有新的问题 。
但是我们希望打造的东西是你可以有 Suno 这样的能力 ， 就是很简单的输入一个 text， 然后产生一个 85% 好的东西 ， 同时你还可以在 AiStudio 里面继续这 85% 的东西继续的修改 ， 直到达到你呃理想中的 100%。
这个就是核心区别 。
对 ， 我们上一次录的时候 ，其实我们就尝试了非常多次用 Suno 等等的类似的软件去做歌曲 ， 然后想要用到我们的播客里面 。
嗯 。
结果发现就是很难 。
对 。
它里面经常有各种各样的问题 ， 就我们可能试了 100 多首歌 。
嗯 。
然后从里面最后才能挑出来一个小节 。
嗯 。
啊 ， 所以呃 ， 用 AiStudio 就可以把这个东西拿进来 ， 然后去修改里面的某一些有歌词啊 、 唱法等等这些东西 。
对 ， 修改一个词 ， 修改一个音符 ， 呃 ，不再是不断的掷骰子 ， 然后挑选 ，不断掷骰子挑选 。
嗯 ， 我可以改曲子吗 ？
也可以 ， 旋律啊 ， 然后伴奏都有不同的算法去 handle 这些不同的模块 。 我们比较相信说这个才是 AIGC 呃产品的未来 ， 就是因为你会发现说今天的 AIGC 全部都是在给人创造的 ，并不是内容 ，其实全部都是创作的素材 ， 就是这个素材交由到创作者手里进行二次加工和修改 ， 才能产生价值 。
比如说我们说拿视频生成举例 ， 视频生成今天即使强如 Sora， 它生成的也是一些美妙的镜头 ，并不是美妙视频 。
镜头和视频之间的 gap 是叙事 ， 剪辑是很多故事的成分 ，是很多创作者把那个 humanity 加进去的成分 。 音乐也是同样的道理 ， 比如说你好 ， 我有一个帽衫 ， 那这个词和曲为什么就触动了这个此时此刻的这个全网用户的神经呢 ？
它是有环境的要素 ，有当时当刻的这种舆论风向的要素 ，有呃各种呃旋律和歌词或者是数据外的因素进入的 ， 那这个东西一定是人类给它加入的灵魂 。
就假设当每一个人都能用 text to music 生成出 80 分的作品的时候 ， 像 Suno 这种水平的作品的时候 ， 那真正能 set apart 出来的一定是那个在里面加入了很多精妙元素的那个作品 。
所以未来我觉得就是今天单一模型打遍天下这个路子 ， 可能很快会结束掉 ， 就是会变成模型只是产品里的一部分 ，而这个产品需要有成熟的这个整个的创作的工作流 。
这是我们比较相信的一个一个未来 。
对 ，但你看大多数的我们现在讲的不管是文生图 、 文生视频 ， 还是文生什么东西 ， 它其实都有个链条 。
对 。
它第一个是模型本身 ， 对吧 ？ 这个模型去生成很多的内容 ， 或者说你说的素材 。
嗯 。
然后第二个呢 ，是中间可能会有一些专业的工具 ， 比如说现在的 AiStudio 可能是在音乐这个领域的这一个专业的工具 。
嗯 。
对吧 ， 然后也会有视频里面可能有剪映等等。
嗯 。
然后第三个呢 ， 就是会有一个消费的实际的平台 。
嗯 。
啊 ， 比如音乐可能就是各大音乐平台 。
对 。
啊 ， 那这三个角色到底是谁来兼并谁 ？ 对 ， 谁才是一个我们所谓的这个有之前我记得有个词叫链主 ， 大概就链主这个概念 ， 对吧 ？
在整整个链条里面 。
嗯 。
啊 ， 到底是谁来去把谁整合进来 ？
嗯 ， 这是一个很好的问题 ， 可能我觉得我们得先放下呃消费平台这个角色 ，因为就消费平台跟生产工具的之间的关系太暧昧了 。
什么样的情况都有 ， 比如说消费平台和生产工具同时做的公司 ， 或者是独立做生产工具也可以很厉害的公司 ， 比如说 Adobe， 那消费平台生产公司呃生产力都做的公司 ， 比如说像剪映 、 抖音 、 呃快手 、 快影等等等这样的组合 。
那首先说模型跟呃产品之间的关系 ， 我其实比较相信它这个判断的标准在于这个模型的难度有多大 。
就是模型其实是一个呃我们叫城堡 ， 就是它是一个高墙 ，但产品就是围在这个城堡外面的这些野蛮人， 它要攻陷这个城堡 。
这个城堡墙越高 ， 它维持的时间越久 。 呃 ， 我们可以做一个思想实验 ， 就假设今天的文生图特别简单 ， 那随便都能搞出 Midjourney 那样的效果 ， 那接下来是不是应该百花齐放的出现各种各样 ？
呃 ，其实妙压就是其中一种模式 ， 就是文生图的一种创新的产品模式 ， 应该出现各种各样的产品的创新的模式 。
但是模型壁垒足够高 ， 所以产品的创新就被抑制了 。 但是我觉得像今天看音乐大模型这事 ， 它的模型壁垒没有那么高 ， 多种消息打听 ， 比如说像 Suno 啊 ， 像 UUDIO 啊 ， 它们真正的算力成本可能在一两百万美金的水平 。
嗯 ， 就能搞出来一个现在这样的效果 。
呃 ， 对 ， 或者我即使说的有点乐观了 ， 那也就是乘以二乘以三 。
嗯 。
一个创业公司 ， 可能 A 轮的公司可以搞定的一个 level。 然后以及说会不会有一天 OpenAI 下场 ， 然后 scaling law 打爆一切呢 ？ 也悬 ，因为这个世界上的全部的人类历史上创作出来歌曲可能是几千万首这个 level 的 ， 几千万首就是几百万小时， 这个规模大概是呃 100 张 A100 呃迭代一次两三天的水平 。
所以 100 张 A100 大概多少钱呢 ？ 就是你租的话可能几十万到上百万一个月人民币 ，不便宜我承认 ，但是也不是创业公司玩不起的 。
对 ， 所以我我想就是你说就是说这几个里面看谁最难 。
嗯 。
就模型的话 ，也许文生视频跟这个文生文的现在这些 LLM 是足够难的 。
对 。
所以它有可能会出现模型级产品 ， 或者说它去做其他东西的情况 。
嗯 。
啊 ，但音乐这里面呢 ， 它的模型其实不难 。
嗯 。
就是大家都能做出来一个类似的东西了 。
嗯 。
啊 ， 所以可能更重要的是后面的工作流 。 然后我们今天之所以说特别愿意采访 AiStudio， 主要的一个原因也是你们商业化其实已经做得非常好了 。
嗯 。
目前应该是已经有了大概我我想七位数人民币的收入 level 了 。
嗯 。
而且其实你商业化做的时间也不长 。
嗯 。
那你就几个月的时间就涨得很快了 。
嗯 。
啊 ， 七位数人民币的月收入 。
对 。
这个就涨得非常快了已经 。
嗯 。
啊 ， 所以这个过程跟你们是怎么做到的这件事 ？
过程其实都是血泪史 。 我们最开始是去年 23 年 10 月份呃正式收费的 ， 然后当然我们在正式收费之前定性呢已知 ， 大量的音乐人对于我们的产品是有刚需的 ，但是并没有定量的数字 ， 到底多少人， 到底应该定什么价格 。
然后呃我们拍脑袋的认为说他买我们一个软件 ， 一年用两次就已经回本了 ，因为比如说你请一个歌手一次 500 块钱 ， 我们的软件年费是按人民币算的话是 1,000 块钱 ， 所以我们定了一个 1,000 块钱的这个年的会员的价格 。
但最后其实去年我们发现对我们有需求的用户很多 ，但是它的付费转化率仍然是不高的 ，因为用户在掏钱的那一瞬间其实是有很多这个纠结的 ， 比如他可能想说万一买了不会用怎么办 。
所以在国内我们最终的那个新增付费率就是每天假设新来 100 个人， 付费率是 1% 到 1.5%， 就是一个人 1.5 个人付费了 ， 然后 up 值也是相对 ， 就是他买月卡的人更多 ， 买年卡人更少 ， 呃相对是低的 。
然后我们就想了这么一件事情 ， 比如说在中国音乐人或者叫做 music creators 大概是个什么样的群体 ？ 我们自己体感一下， 就是你身边认识音乐人吗 ？
你朋友里面有几个音乐人 ？ 你会觉得很少 ，但是全球的音乐人可是有 1,500 万之多 ， 这个数量级几乎相当于 UI 设计师 ， 可能比平面设计要少一点 。
但是你你今天在中国你想呃我朋友里面有没有平面设计师 ？ 你会觉得挺多的 ， 这是一个挺大的群体 ， 或者至少你肯定是认识几个 UI 设计师的 。
那这些音乐人去哪了 ？ 都在海外吗 ？ 你在网易云上看到比如说注册音乐人数就是 50 万这个数量级 ， 可能大量的是可能翻唱歌手 ， 总总之最终制作方面的可能只有 10 万左右这样的人数 。
但是 Spotify 的这个人数是 1,000 万 ，而海外不仅有 Spotify， 还有 YouTube Music、Apple Music 等等等等。 那我们进一步到 YouTube 上去搜 ， 比如说我们搜呃 music production 等等类似这样的关键词 ， 呃你会发现有很多他就是自己是一个写歌的 ， 或者是一个做歌的人 ，他的粉丝可能是几十万或者是大几百万的粉丝 ，follow 他的人全都是搞音乐的 ， 或者是想学音乐的 。
也就是说你很难想象这个中国有一个网红 ，他是因为他教别人怎么制作音乐 ，他有 100 万粉丝 ， 那这两个完全不同的土壤 。
第一性原理讲那边就大得多 ， 我们为什么不去那边吃肉呢 ？ 这是我们第一个最原生的动力 ， 所以我们就赶紧搞海外市场 。
然后第一个我们想到的就是我们去 reach out 所有的这些 YouTuber， 我们用我们相对呃还一般的英文 ， 然后用 ChatGPT 帮我们梳理一下， 然后跟他们说啊你能推广一下我们的产品吗 ？
呃 blah blah blah， 我们 reach out 了将近 100 多个呃 YouTuber， 没有一个人回我们 。 然后当时我们就绝望了 ， 就觉得我这海外也太难搞了 。
但是后来我们做了一个比较有趣的决定 ， 就是其实也是非理性的 ， 我们就想出去看看 ， 我们就想卖到那片土壤上 。
我现在事后回复盘觉得这决定很重要 ， 就是我们卖到那片土壤上真的看看那到底是怎么回事 。
然后我们就很紧急的去报名参加了全球最大的那个呃音乐行业展 ， 叫 Nam 展 。 那个时候我们想的是就算没有展 ， 我们自己脖子上挂着个毯 ， 然后我们也要在那去跟人家展 。
然后当然最后幸运的是还有一个展毯空出来了 ， 然后我们就花了三天时间制作所有的物料 ， 然后自己托运什么什么优惠券啊 ， 什么宣传 ， 我们做的还特像样 ， 都特漂亮 。
然后在在那边现买电视买音箱 ， 最后搞定了这个展台 。 然后呃很有趣的事情发生了 ， 就是在这个展会上经常会出现一些看似貌不惊人的就是美国人过来跟我们聊聊啊 ， 然后他们无一不是两个反应 。
第一个反应就是 I can't believe it 我不相信这是真的 ， 我不相信这是 AI 做的 ， 就是它是一种对我们的赞许了 。
嗯 。
然后第二个反应是 I told you 就是是什么呢 ？ 是他带了一个自己的朋友过来 ，他又到了我们的展台 ， 然后跟他朋友说 I told you 就是我跟你说了 ， 我没有骗你吧 ？
然后他的朋友又 I I don't believe it 然后又又来一个朋友 I told you 就是进入了这样循环 ， 我们一下子就觉得说哦 ， 原来真的是 ， 即使我们的产品是好的且放在那里 ，但仍然因为我们没有走出去 ， 就是今天就是真的是酒香也怕巷子深 ， 这这事真是真理 。
然后后来更惊喜的是 ， 这些对我们感兴趣并且留了联系方式的这些人， 我们收集了大概 100 多个人的名单 ， 然后我们事后去查他们的邮箱和名字 ， 大概能对应出来有 20 个以上的格莱美的获奖或提名的人。
嗯 。
就是 LA 真是音乐大本营 ， 这些人卧虎藏龙 。 然后这些人他们的口口相传 ，并没有直接给我们带来新增 ，因为这也没有多少人 ，但是它给我们带来一种被信任的氛围 。
这之后我们就神奇的发现说呃一些 YouTuber 他们会回我们的邮件说之前我的朋友在 Nam 上看到了你们 ， 然后我觉得你们是很有趣 ， 我们是不是可以一起合作一下， 甚至有些人更大的 YouTuber 会主动发邮件给我们了 。
然后我们就沿着这个趋势 ， 我们今天为止无非也就投出了 5 个 YouTuber 的合作推广视频 ， 平均单价在几百美金到到几千美金不等 ，但是它就直接把我们的收入从原先几十万人民币顶到了几百万人民币的这个 level。
对 ， 所以你们现在核心的收入和受众其实经历了一个几个月时间从国内完全转到到海外 。
对 ， 我们在今年 1 月份的时候 ， 人民币收入占比还是 90% 呢 ， 现在美金是 90%。
这两个人群你看起来他们的付费习惯啊 ， 使用习惯什么的有什么特别大的区别吗 ？
就是嗯 ， 一言以蔽之就是嗯西方用户确实更倾向于付费 ，他们付费的概率高很多 。 现在的海外的数据是每 100 个新增用户来 ，有 15 个人会付费 。
哎 ， 那你这么基本是国内的 15 倍了 。
对 ，是的 。
事实上真的是一个很可怕的数据是吧 ？ 他们美国人真的是愿意花钱 。
对 ，而且海外是订阅 ，他还有循环扣款 。
嗯哼 。
这个单用户单付费用户的价格还挺高的 。
对 ，他直接绑信用卡直接付 ， 直接就扣钱嘛 ， 对吧 ？ 国内其实也没有这个机制 ， 很少 。
对 。
对 ， 所以所以总结一下你刚才讲那些就还是要大胆的走出去 。
对 ， 就是有一些非理性的结论 ， 就是你真的脚迈到那个土壤上之后， 确实有些事情就会发生 。
嗯 。 然后你们后面就应该是还是以海外市场为主了 。
对 ，是的 。 而且我今天还有一个非常大的体感 ， 就是说可能 19 年也会有一波出海 ，但那波出海更多的是中国式高地 ，因为中国有 DAU 这个北极星指标 ， 单一大 DAU 市场 ， 然后你去用这个东西来辐射东南亚 ， 辐射中东 。
但是今天我们可能更多的把自己应该看成是以色列人， 就是我们并没有一个外挂叫做呃你有背靠中国市场 ， 你只有一个优势 ， 可能就是中国人比较努力勤奋聪明 ， 然后你其他啥也没有 。
你是要攻克一个高地 ， 这个高地这个出海的这个目标 exactly 就是 USA，而不是什么呃海外这些泛概念 。 因为今天的北极星指标是付费率 up 值是 ARR， 所以美国才是付费用户的高地 。
嗯哼 。 哎 ，但你们出去像你说的 ， 你刚你刚才讲的那个你们那个展是全球最大的 ， 应该最好的那种音乐展了 。
对 。
然后你你们会直接说自己是中国人吗 ？ 他们会就觉得有什么问题吗 ？
对 ，其实我觉得我现在看这个 Chinese exposure 这个问题 ，其实在资本市场是比较比较难受的 。 但是你如果做的事是面向比如说 C 端或者 Pro C 端吧 ， 呃本质上就是他这个消费决策 、 付款决策是这个单一个人他自己的信用卡一绑一付 ，他就能决定的 ， 那其实大家并不是特别 care。他会说啊你们远道而来 ， 顶多是这个 ，但是他并不会很 care。
但是当有些大公司跟我们聊合作的时候 ， 这件事情还是有有有在里面有一些问题 。
对 ， 嗯哼 ， 就反正那些比如格莱美他们是不 care 的 。
他们是不 care 的 ， 对 。
OK， 哈哈 ， 明白了 。 那那其实就还好 。
对 ， 核心用户不 care。
嗯 ， 所以你你自己现在嗯觉得你们找到 PMF 了吗 ？ 应该算找到了 。
对 。
但至少目前你们是赚钱对吧 ？ 然后也不烧钱 ，ROI 也还可以 。 然后这些人呢 ，其实有也有蛮好的用户的反馈 。
嗯 ， 算是的 。 对 。
是 ，在这个里面你觉得你们做的最好的几个点是什么 ？
我觉得还是就是跟自己的用户待在一起 ， 比如说我们有一个超级重要的功能叫做嗯转谱 ， 就是它能够把一个人的歌声变成我们这里面可以输入的 MIDI， 就是音符和歌词 。
啊 ， 就是我自己哼一段小样 ， 它就变成一段曲子 。
对 。
哎 ， 我觉得这个是我也有需求哎 ，因为就是就是不会音乐的人， 有时候还自己觉得说我能哼首歌 ， 创造首歌出来 ， 对吧 ？
但我可能哼完了再过一个小时我就不记得了 ， 我也不知道他的谱子是什么 。
是 。
嗯 。
因为因为创作者他有一种创作方式 ， 就是跟您说的很像 ， 就是叫做哼唱作曲 。他也不愿意一个手一个手的去把音符输进去 ，他可能就是哼两句 ， 然后嗯这个哼两句之后你能更快的去提取这个东西 ， 对他来讲就在工作流上就巨重要 。
就这一个功能让我们的呃就是用户扩了一倍 。
嗯 ，但这样的话 ， 你觉得最终整个的音乐产业或者就是普通的所有的人跟音乐的一个交互会变成什么样子 ？
我我是觉得至少就会像视频一样 ， 就是今天没有视频制作产业了 ， 今天肯定还有音乐制作产业 。 我们那个整个这么大的一个 Nam 秀上面的那些很多很赚钱的软件啊插件啊 ， 都是叫做音乐制作产业的工具 。
但是为什么今天没有视频制作产业了呢 ？ 因为每个人都能制作视频 。 今天 CapCut 就海外的剪映有 3 亿的 MAU， 那它已经是个相当普适的一个东西了 。
音乐今天为什么还没有变成这样的一个状态 ？ 从需求端呃不能 justify 这件事情的 ， 每个人都知道音乐 ， 就是我去问我爷爷也知道音乐 ， 那我爷爷可能不知道什么是 UI，不知道什么是网站 ，但他一定知道什么是音乐 ， 说明音乐在人类这个世界是更普适的 。
但是之所以更少人制作音乐 ，是因为从供给端这个工具门槛太高了 ，而 AI 今天可以改变这件事情 。
嗯 ， 我我还在想刚才那个你做海外市场的事情 ， 我想再追问个问题 ， 就是你们创业了好几年， 嗯之前完全是做国内 ， 嗯然后你们在之前整个团队也都没有做海外的经历 。
嗯 。
啊 ， 所以其实你做海外就是几个月的时间 。
嗯 。
对吧 ？ 从不管是联系人推广 ， 还是去海外去看 ， 还是这产品等等。
对 。
啊 ， 这个但这个过程当中其实然后到目前为止你的海外收入就已经马上起来了 ， 对吧 ？ 然后占比很高 ， 然后总量也很高 。
你觉得这个是可复制的吗 ？ 就是大家其实都是可以做这件事的吗 ？ 还是说就是你们特别擅长还是怎么样 ？
我觉得从具体路径上讲是呃各有各路 ， 拔仙过海 ，但是从宏观上是可复制的 ，因为我们并没有更擅长出海 ， 就是我们纯一帮土包子 。
对 ， 我觉得这个点为什么我想问这个点 ， 就是很多国内的创业者 ， 我觉得大家一提到出海 ， 嗯一提到做美国市场 ，他就天然的有种抵触或者害怕的情绪 。
嗯 。
他就觉得我不懂 ， 我不会 。
对 ， 我我觉得就是舒适圈嘛 ， 这个其实就嗯都不能免俗 ， 每个人都想在舒适圈里待着 。 然后假设说你在国内又有一点点正反馈 ， 你可能就就出不去了 。
我我记得当时印象很深 ， 就是我在国内沉浸在那个在抖音上搞那个营销 ， 卖我们的软件的时候 ， 然后我跟一个哥们聊天 ， 就这哥们他比我呃更早出海 ， 然后他就提醒我说你今天在国内看到这些东西 ， 嗯可能只是一小部分 ， 你如果出去的话可能更大 。
当时我还觉得我这个国内搞的也挺好的 ，但是后来发现他觉得是对的 ， 就是走出去之后立刻世界变不同了 。
只是走出去那一下很难 ， 就特别像起床 ， 你起来那一下特别难 ，但是起来之后你觉得其实挺爽的 ， 早起挺好的 ， 各方面都挺酷的 。
所以就就没没没什么奇特的 ， 就是我之前我之前是在旧金山待过半年， 呃但是我去旧金山那次也是我啥都不知道 ， 然后英语我大学四级都没过 ， 我英语也不行 ， 然后就去硬去的 ， 到最后跟投资人谈笑风生 ，在那边还小创了一个业 ， 跟几个美国人。
可以 ， 就是所以这期的主题就是四级都不过也可以赚美国人的钱 ，也可以做出海 。
对 ， 绝绝对可以搞 ， 绝对可以搞 。 那个你就出去一生 ， 然后你会发现美国比你口音重的人多的是 ，而且人家可能在美国生活了 30 年了 。
但关键是他们口音重 ， 中国人听不懂 ， 美国人能听懂 。
好 ， 这些最简单了 ， 特别容易 。
嗯 ， 明白 。 所以在这几个月里面 ， 你就是出海这件事本身 ， 你觉得做的最正确的几件事是什么 ？
或者说有没有踩过什么坑是可以跟大家分享的 ？
嗯 ， 就是我觉得第一就是要找到你的那个就是流量阵地 ， 呃比如说我们这个产品 ， 呃我们会发现我们流量阵地首先是 YouTube，其次是那个 Instagram， 就是对于社交媒体来讲 ， 我们 Instagram 特别重要 ，但是这个可能不是出海的大公式 ，因为比如说大家都觉得 Twitter 更重要 ，因为很多这个 AIGC 产品在 Twitter 上报的 ，但是我们出去了之后才知道那个洛杉矶音乐圈 ， 当然也就是宇
宙音乐圈的中心 ， 洛杉矶音乐圈是拿 Instagram 当微信的 ，不是当抖音 ，是当微信的 ， 就他们加私信都要加 Instagram。
所以这个是你得知真正知道了你才知道说哦哦从那里能获得流量 。 嗯 ， 就是我们前期也会盲投瑕疵 ， 包括我们还投过搜索广告 ， 发现就是都是亏的一塌糊涂 ， 完全都是 ROI 为零 。
那从 ROI 为零到 ROI 为 100， 就是我们可能一个推广视频 ， 现在就是那种 KOL 的视频 ，ROI 是 100， 这这产品没有任何变化 ， 就是你的流量阵营变了 。
这个事就是你得真的去知道这些地方在发生什么 ， 你才能你才能弄明白 。
嗯 ， 好 ， 差不多 。 那就感谢 Joe。
嗯 ， 感谢曲凯的邀请 。
捏 Ta 呢是我知道的最早上线的一批 AI 产品 ，他们是去年年初 4 月份左右开始上线啊 ， 就是他们是做 AI 漫画产品 。
捏Ta56:55
当时有很多公司其实是从 AI 生成图片 ， 然后想逐步的转到做有故事情节的漫画啊 ， 这类的图片形式的产品的 ，但最后好像也没有什么太多的结果 ， 就至少目前大家市面上没有什么真的在用的 ， 能看到很好的产品 。
捏 Ta 呢是上线以后持续的观察用户的数据 ， 然后不断的转型迭代 ， 就他不断的观察用户是怎么使用的 ， 用户提了哪些建议 ， 用户有哪些行为 ， 然后他发现说这个为什么 AI 漫画这个事在当下可能是不成立的 ， 或者说之前的产品形态是不成立的 ， 然后呢他又怎么样去不断的调整 ， 改成了现在这个形态 ， 然后得到了一个非常好的留存的数
据 。 所以我觉得这一整个探索跟迭代的过程 ， 对于大多数现在在做 AI 产品的人来讲 ， 都是非常有价值的 ，因为毕竟大多数人他还停留在做和产品还没上线这个阶段 。
那捏 Ta 已经有了一年的实际的经验 ，在这一段的对话里面 ， 我们就争取多挖掘出来一些他的经验跟想法 。
我先自我介绍一下， 我是捏 Ta 的创始人邱涵 。 最早的话和现在的团队 ， 更多的都是做内容的创作工具 ， 内容的社区平台上的发布工具 。
对 ， 能不能给大家讲讲捏 Ta 一个典型的他的产品的演进的路线 ， 包括在每个阶段就他到底是做啥的 ？
我们自己最早的话观察到的一个需求是大家都想面向二次元或者虚拟的内容场景去做内容创作 。 嗯 ，因为我们很早在前年年底的时候就发现有一群创作者 ，他基于最简单的第一代的 Noel AI 或者是 Stable Diffusion 的最早的那个质量很差的一些模型 ，也能去做漫画类的一些尝试 。
嗯 ， 很明显的有自己的动力来去做的 。 嗯 ， 我们说能不能做一个漫画型的一个工具 。 需求侧的话 ，其实二次元类的这个内容需求也一直都是相当大的一个消费场景 。
捏 Ta 是去年几月份上线来着 ？
我们第一版的产品其实是 4 月份左右 。
就去年的就已经一年了 ， 对吧 ？
对 ， 然后我们自己经历的阶段是这样子的 ， 就是第一阶段因为最早发现的就是那群用户的需求 。
当时犯的一个推论上的错误 ， 就是我们看到了他们做美术类内容的这类成功的用户行为 。
你说美术类内容指的是 ？
就是把角色做成壁纸美图 。 啊 ，他更像是一个自己做完了自己消费啊 ， 工具型的一个行为 。 嗯 ， 我们把这个行为往前直接推一步 ， 推到说他能不能做出一个漫画给别人看 。
第一阶段是你想让大家做 14 个漫画嘛 ， 对吧 ？ 当时是 ， 然后你发现大家做的更多的是就其实还是一个角色的图片啊 ， 壁纸啊之类的这种东西为主 。
对 ， 最开始的时候我觉得就还是壁纸啊这些为主 。 你想要牵引他去做更 ， 就是说更剧情类的 ， 对 ， 更剧情性的表达 ，他还是很难 。
嗯 ， 我们自己在里面发现的是他有两层用户中间没有连接 ， 就上面的用户他有强的控制力要求 ， 就如果是很专注要做出这部分内容的人 ，他要求其中的控制力和自己的精确表达能力是足够强的 。
嗯 ，而底层的这群用户呢 ， 可能就像大家说的 ，他只愿意消费 ， 或者是说不愿意去构思剧情 。 所以中间的那一层人， 我们原来假设说可能存在 ，是不是基于 AI 的辅助就能开始构思剧情的这些人是不太存在的 。
但我记得我们去年当时也聊过 ， 就是你现在回头来看 ， 你觉得存不存在说因为 AI 把创作门槛降低 ， 让消费跟创作这两个事情能够更好的融合在一起 ？
我当然相信 。
就是你仍然还是相信这件事的 ？
对 。
那就是说现在要不然就是门槛还不够低 ， 要不然还是什么 ？
不是 ，是因为要素没有拆的足够好 。
嗯 ， 怎么讲 ？
就我们回到抖音这样子的模式上的问题 ， 就是我觉得内容创作分成三个关键要素 ， 一个是创作的线索 ， 一个是创作的基本手法 ， 还有一个是创作的主体思想或者主体内涵 。
这三个东西就像写一篇作文一样 ， 这应该是语文课上大家都学过的 。 那核心的一个 ， 比如说抖音的话 ，在创作线索上提供的是卡点音乐的模板 。
是 。
然后创作手法上是摄像头的拍摄加剪辑 。 最终它的主旨现在是定位在了美好生活的表现上 。 那所以这些东西是构思怎么样拆分这个创作模式 ， 我觉得核心的要件 。
如果没有一个清晰的创作线索 ， 就谈不上做一个门槛降低 。 线索本身需要具备有几个非常 critical 的问题 ， 就是说第一 ， 它不能限制 ， 就它最终的表现形式应该是足够个性化的 。
嗯 ， 它不能像特别固定化的一些上一代 AI 的滤镜能力 。 嗯 ， 它其实最后的个性化程度有限 ，不太能自己构成一个多样性的内容表达 。
它又同时要保证足够易用 。 嗯 ， 就是大家能用一个最简的方式就套用这个线索 ， 然后自己做出来自己的东西 。
所以它是很艰难的 trade off。 而我们最开始找的线索 ， 我觉得有点弱 ， 它可能只提供了一些 prompt 的碎片 。 嗯 ，而这种 prompt 的碎片不足以构成一个更强的创作模式的变化 。
嗯 ， 再一步的话 ， 我们就开始观察用户了 。 就幸运的是呢 ，在那个过程中， 即使我们第一阶段没有跑的特别舒服 ，但至少看到了一群用户会坚持用我们 ， 那其实就开始观察这群用户为什么坚持用 。
嗯 ，他们坚持用的原因 ， 可能大多数是因为他们对于某个角色有持续的创作热情 ， 持续的围绕着角色去把它变成自己的某种幻想 。
嗯 ， 或者是把一个原创角色变成可以持续成长的一个东西 。
所以就是你们去年发现有一批人在你们那真的在养娃 。
对 。
就发现了这个需求 ， 然后你们开始改产品 。 所以你给大家解释下现在的捏 Ta 的产品形态跟玩法是什么 ？
我们现在的形态是用户自己去基于个性化的方式来塑造一个角色 ，在专业用户打造的剧场或者小剧情上去让角色在里面表演 。
这个点没太 get 到 。 如果我是用户 ， 我进来我要先捏一个我自己的 。
你会选择或者创作自己的角色 。
嗯 。
然后用角色进入一个个的情侣剧情 。
OK。
那个角色会影响这个剧情的发展的同时， 你可以在剧情的关键点上给角色用 AI 捏图的方式去拍照 。
嗯 。
最后做成这个角色的一段新的记忆和故事 。
嗯哼 。
然后你把这样子的记忆和故事分享给别人。
但他经历的这些剧情是你们来提前预制好的一些模板剧情 ？
是 PGC 做的 。
OK， 就是有一群你们的专业的这个创作者用户 ，他做了一些剧情的模板 。
对 。
相当于说你这个剧情模板就像抖音的背景音乐 。
对 。
对吧 ？ 然后我的角色进去呢 ， 相当于说我是一个我在里面拍东西一样的这种感受 。
是 。
啊 ， 然后不同的人， 不同的用户捏出来的人跟同样的模板的剧情之间产生不同的一个碰撞 。
是的 。
但它碰撞的结果 ， 就这里面 AI 主要是用在哪里 ？
就 AI 起两个作用 ， 一个是这个角色在那个剧情中出演 ， 你给他拍照的时候的那个摄像头的作用 。
嗯 。
第二个作用就是在那个剧情中他为什么会那样反应 。
嗯 。
他为什么会那样表演自己 。
嗯 。
对 ， 就 AI 同时也在模拟这个角色本身的特性 。
但你会不会遇到就是什么剧情收敛呀 ， 什么这这些问题 ？
没有 ，因为它是个单线剧情 。
单线剧情 ， 就是不管我的这个 bot 还有我的角色怎么反馈 ，其实不会影响到剧情的走向 。
剧情的主体走向并不随着角色的变化产生那么大的变化 。
这个其实就是一个基于现在 AI 能力的一个 compromise， 一个妥协了 ， 我可以这么理解吗 ？
我觉得并不是妥协 ，而是我们决定这样 。
嗯 。
因为用户希望保持剧情真正的高质量 。
嗯 。
他不一定觉得自己能够随机走出来 。 如果你需要强引导 ， 你可以强行的去改 ， 你可以去里面扭曲 。
嗯 。
这个剧情的结局通过自由的输入 。
嗯 。
但大部分的用户好像没有这样子的动力 ， 就回到我们刚刚谈的这个剧情到底 UGC 有没有意愿做的问题 。
我们发现没有 。
那我们先把那个你刚才讲的拍照那部分抛开 ， 就是那个生图肯定是 AI 能做的 ， 对吧 ？
对 。
除了那一部分以外 ，在整个的这个产品里面 ，有 AI 跟没 AI 最大的用户的区别感受是什么 ？ 就是我他会自动的进行一些对话 。
区别感受就是他有没有觉得这个角色是有自己的特质和记忆的 。 因为我们在形成这个角色对应每一个场景上的选项和关键的他的那个画面的描述的时候 ， 都会调用这个角色原有的事件和记忆 。
嗯 。
所以它关乎这个最后做出来的东西是不是跟他个性化有关的 。
就现在我理解能做到的是说他临场的反应是不一样的 。
对 。
但是这个反应呢 ， 最终不影响整个剧情的走向 。
嗯 。
所以它其实是在一定程度上的自由度 。
对 。
嗯 ，OK。 然后他参与的这个剧情本身也会加到他自己的记忆里面 。
对 。
所以最终我作为一个用户 ， 我是在让我的这个捏出来的角色他的厚度在增加 。 我不得不说 ， 我觉得你们试出来了一个确实比较小众 ， 之前没太听过的一种需求和场景 ，但我觉得这个挺好的 。
这个可能就是要做出来一个比较新的 ， 大家都想不到的 ， 我原来可以这么搞的一个事情 。
我们自己发现这个场景其实一点也不小众 。
嗯 。
对 ，因为这个场景 literally 就是模拟人生的场景 。
OK。
模拟人生是一个已经经久不衰的好游戏 。
嗯 。
对 ， 所以我们可以理解模拟人生在没有这一代 AI 的时候 ， 它通过规则化的 AI 让你实现你自己设定的一个角色的时候 ， 把这个角色在一定的故事线下完成了这个角色的出演 。
嗯 ， 啊 ， 确实 。 哈哈哈 ， 就是你捏了个人。
对 。
就像模拟人生里的主角 。
对 。
然后呢 ， 你给他不同的剧情 。
对 。
然后他去体验 。
对 ， 所以它绝不是一个我们凭空发现的新场景 。
嗯 。
我们自己总结呢 ， 这一代 AI 的 PMF 核心要解决的是内容重新跨模态怎么组合的问题 。
内容重新跨模态怎么组合 ？
就是内容跨模态来怎么组合起来的问题 。
嗯 。
或者说跨多个数据来源组合的问题 。
嗯 。
我觉得基本上现在跑通 PMF 的类型基本都是这样子的 。
你说你们自己还是市场上 ？
包括市场上的 。
你讲讲看你觉得有哪些 ？
我觉得 Perplexity 它是跨多个数据来源把东西有机组合起来 。
是 。
然后 KairoKAI 的话 ， 我觉得它是把原本角色的人设和用户和他的 prompting 之间去做了重新的组合 。 现在这一代 AI 其实做原创的能力是不够的 ， 我们必须得先认知到这一点 ， 就是用它来解决最核心的原创创意问题它不足 。
嗯 。
那这样我们就会把它从一个 creator 退化到 composer 的状态 。
嗯 。
一旦你不试图把它变成最原始的创作者而变成编曲或者说这个组合者的形态的时候 。
嗯 。
它就能够比较好的去利用它的特性来做比较高质量的输出 。
对 ， 就它不是一个能做 0-1 的事情 。
对 。
的这么一个东西 ， 可能更多的是把好多素材混合在一起 ， 然后产出一些新的东西出来 。
对 ， 对 ， 它有一个很强的把素材从原来不可组合变成组合的能力 。
嗯 。
然后这个角度上你又可以利用这个点把一个个性化要素注入进去 ， 这才是个性化生成的含义 ，而不是说让用户每次按自己的想法去生成东西 。
嗯 。
我觉得这个不是真正的个性化生成的解决方案 ，因为如果每一次用户都要个性化的自己输入 ， 那这个阻碍和成本就会很高 。
对 ， 我在想它就像我有一堆资源 ， 然后呢 ，AI 的作用是让每一个人都能作为一条单独的线索 ， 跟这些资源碰撞混合在一起 。
没错 ， 我们自己感受其实这个组合让你去感觉它个性化的能力也是很强的 。
嗯 。
人其实很容易被个性化这个点给 hack。
嗯 。
就是同样的一句话 ， 可能用你能够接受的方式重新说一遍 ， 大家就会觉得那是你自己的思考 。
嗯 。
所以我觉得它更多的这个组合能力是一个去 hack 你的个性化的过程 。
然后你现在是觉得它一定程度上找到了一些 PMF 了 ？
是 。
你怎么定义找到 PMF 这个事情 ？
移动互联网产品应该有个经典指标叫 421。
嗯 ， 尤其社交类产品吧 。
对 ， 次流 40， 期流 20， 长流 10。
嗯 。
我们可能就一直在观察我们原来的产品能不能做到 。 那小程序上之前的情况 ， 我们后来发现呢 ， 长流是 OK 的 ， 中间有一部分核心用户可能可以比 10 还要高 ，但是次流和这个 。
周流 。
周流可能都很差 。
嗯 。
说明它的使用模式不高频 。
嗯 。
就是说它可能偶尔想起来还有一个这个东西可以让它消磨消磨时间 。 那相应的潜在的含义也是它对于我们有这个玩法中核心的那个消耗 ， 就是生成次数的消耗不够 。
嗯 。
那付费的空间可能也就会被打折扣 。
嗯 。
所以当我们把这个线索 ， 就是刚才说的剧情的这部分给它准备好以后， 那我们会发现它每个用户的消耗能力一下提升了 。
它自己能去在其中玩出来 ，并且愿意把结果分享的意愿都有提升 。 这带来直接结果就是中间的留存线全面的越过了刚才的那些几个池子 。
对 ， 所以就是你们改了新版本以后， 第一是留存的数据显著提升了 。
对 。
达到了说大家认为的可能是 PMF 的一个 bug。
对 ， 对 ， 我觉得这个是我们一直比较严格遵守的底线吧 。
嗯 。
然后第二的话 ， 我们会发现它对应的资源消耗带来的它对于这个付费的渴求度一下提高了 。
嗯 。
对 ， 我们比较喜欢关注实际用户给我们的投诉和反馈 。 那经历的阶段也很明显 ， 最开始的时候都是吐槽关于创作的这些体验的 ， 到中间的一段时间都是吐槽关于原创角色的功能 ， 到 11、12 月份的时候都在吐槽社交有没有私信 ， 包括就像这样子的一些问题 。
然后到今年的时候 ， 大家都开始吐槽电量不够 。
电量 ， 啊 ， 这点就是你的投币 。
对对对 ， 我们的体力不够 。 对 ，因为我们体力其实是自毁的 ， 就跟其他很多产品这些细节上也不一样 ， 就是它每天可能缓慢的像游戏一样自己去回体力 。
嗯 。
然后它如果说不够 ， 那说明它那一段时间它想要的消费欲望非常强 ， 否则它等等就行了 。
嗯 。
所以我们看到这样子的评论回复一下也提升了很多 。 这个过程中其实我觉得我一定程度上认可的一个点也是 AI 产品在这一代上一开始就要考虑商业化怎么植入的问题 。
嗯 。
大家也都提到了每次的推理成本 ，但是在我们的产品形态上的问题是 ， 如果你过早的对创作行为收费是一个很大的抑制创作行为的方式 ， 所以我们一直在试验付费意愿 ，但没有真正的去做大规模商业化 。
所以我们通过广告 ， 激励广告 ， 就是你点了以后再给你加体力 。
嗯 。
或者是一些小规模的在社群里发广告说你愿不愿意买之类的方式来试 。
这个就很小游戏的那种感觉了 ， 对吧 ？
对 。
包括刚才你说的体力的这种设置是吧 ？
是是是 ， 就这一层面上的话 ，其实都是游戏层面已经给过我们一些经验嘛 。
嗯 。
然后你会发现随着体力或者说随着这个消耗的要求增加 ， 很明显它对于去做付费动作 ，不管它是点了去看广告还是说愿意给我们直接付钱的动作的动力也持续增加了 。
嗯 。
所以可能在上几个月的话 ， 就已经出现比较明显的单点的一个产品 offer， 那可以跑到有比较明确的续费和复购 。
嗯 。
啊 ， 我觉得这样可能我们就比较有信心的说它是一个 PMF。
OK， 所以就是留存也提升了 ， 然后付费也验证了 。
对 。
那下一段阶段就应该开始推了呀 ，是吧 ？ 如果按这个逻辑来讲 。
对 ， 我觉得下一个阶段更多的就是做增长和推广 。
如果让你来总结一下 ，因为现在其实很少有 AI 产品上线了一年多的时间 。
嗯 。
大多还是都没再上线 。
嗯 。
所以让你总结一下捏它这一年多以来 ， 你觉得哪些地方是做的对的 ？
我觉得就是我们首先始终是围绕一个主题性创作 ， 就没有思考过泛泛的去服务所有的创作可能性 。
嗯 。
所以用户相对来说能够比较深入的去洞察 ，而不是去浅浅的聊聊天 ， 谈谈功能上你觉得缺啥 。
嗯 。
然后第二呢 ， 就是在社媒上始终用内容做探路 ， 就是社媒上的内容 ， 如果我们能始终领先产品的内容三个月 ， 去实验哪些 AI 参与制作的内容有 content market fit。
嗯 。
这个比 PMF 的前置效率要高得多 。
啊 ， 我们又创造了一个新词 ， 这个词是本来就有的吗 ？ 还是说 content market fit， 就内容的可被消费属性 。
对对对 ， 就是内容本身它是一个供给双边市场 。
嗯 。
那它能不能被消费 ，其实是被内容的推荐引擎给很强的支配了的 。
嗯 。
所以我其实不太相信某一类的 AI 产品 ， 它做出的视频需要非常专业的创作者 ，但是做出的内容并没有特别多的普通内容用户来消费 。
嗯 。
它可能很多的是科技爱好者去尝尝鲜的 ， 去夸它做的技术不错 ， 这种内容是没有什么生命力的 。
嗯 。
这是其实是挺典型的一类 AI 内容啊 ， 就是技术上做的特别炫 ，但实际如果不关心 AI 的人去看 ， 根本就看不下去 。
我觉得这个点是最需要尊重的一个事情 。
所以我们讲了这么多 ， 对吧 ？ 你怕不怕大家听完以后就抄一个捏它出来 ， 或者你他其实是在问说你觉得捏它的核心竞争力到底是啥 ？
核心竞争力是我们这样子的团队 ，在非常小的可能两到三个人之间 ， 就能形成从用户的需求洞察到模型底层优化的闭环 。
嗯 ， 你现在整个团队多少人 ？
我们现在总共也十多个人。
嗯 。
对 ，但是我们的需求洞察到模型侧整体优化的这个闭环 ， 可能只需要一个人。
嗯 。
或者两个人就能参与完成 ， 那可能很多其他的团队可能需要跨三四个不同智能 。
嗯 。
来完成 。 这件事情给我们最大的优势就是第一 ， 可以看到我们也能发模型 ， 那模型是针对我们场景可以做持续优化的 。
我记得徐老师刚刚跟 HiCloud 聊的那一期影响很大 。
嗯 。
我其实同意说现在可能都需要产品经理去关注最底层的技术变化 ，因为技术变化上带来的你的优化的推论 ， 或者说你投入的核心技术资源 ，是会发生很大的判断区别的 。
比如说你到底判断的是现在你要去攻克一个生成视频的能力 ， 还是去优化一个具体的用户使用上的细节点 。
是 。
对 ， 那这些点上如果本身核心做产品决策 ， 就同一个人身上既能够知道单点这个用户场景它的需求的细节 ， 就必须得自己是一线的了解者的同时 ，他又是一线的技术的实操了解者 ，他才能够在比较准确的范畴上判断什么时候是最适合是把某一个新的技术落进产品的时机 。
嗯 。
否则可能就会发生很多中间的战略的波折 。
是 。
所以我们自己的核心竞争力应该就是这个迭代闭环足够短 。
就是反应速度足够快 。
嗯 ， 感知部分和行动部分连接的距离足够短 。
好 ， 差不多 ， 感谢
。