字节腾讯筑AI壁垒挤压创业者

字节腾讯筑AI壁垒挤压创业者 AI极速迭代正将传统移动互联网逼入内卷熔炉，导致软硬件开发周期严重脱节，未来商业生态将走向由垂直细分品牌构成的苔藓逻辑。 本期节目深入探讨了 AI 浪潮对各行各业带来的底层重构。主播指出在 AI 的高流速迭代面前，原本光鲜的移动互联网已沦为内卷的传统行业，并提出了“六个月、一百亿、8%”的爆红与残酷现实并存的行业公式。对谈进一步剖析了 AI 如何推动服务产品化与长尾效应的回归，揭示了 AI 硬件在物理供应链与数字迭代速度错配下的高退货率困局，最后对巨头垄断主战场与初创企业走“苔藓式”细分生态的未来格局做出了现实的预判。 移动互联网行业在 AI 面前已变成规则固化的“传统行业”，通用大模型虽能快速达到 60 至 80 分，但难以直接满足线上极致内卷下对 99% 精准度的“雕花”需求。 (1:34) 算法系统催生了“六个月、一百亿、8%”的残酷现状：漫剧等新板块虽能在数月内膨胀至百亿规模，但商家受困于极高的投流买量成本仅获微利，红利周期已被大幅压缩。 (4:59) AI 大幅降低了手艺类制作成本（如动画成本从每分钟万元降至数百元），加速了“服务产品化”与长尾效应，推动了一人公司与超级个体的崛起。 (9:59) 物理制造周期与 AI 模型月度迭代的脱节导致硬件产品退货率高企，创业者切忌重注压库存；而中国 2B 领域正通过解决企业内部知识库等“脏活累活”探索本土化商业闭环。 (29:59) 未来商业格局将呈现巨头通吃与“苔藓式”生态并存的态势，初创公司需避开在大厂核心主战场的正面对抗，聚焦细分、微小的功能与情绪价值。 (44:59)

周明浩与对话嘉宾指出，移动互联网已演变成为规则固化、追求极致ROI的“传统行业”；通用大模型虽在短时间内达到60至80分水平，但要接入存量业务扣到99分以上的精准度，仍面临漫长的融合摩擦与生态重构。 存量熔炉与算法拉平的残酷公式 (4:59) 周明浩认为，短视频与推荐算法将线上商业模式锁定在极度内卷的“熔炉绞肉机”状态，传统线上业务往往在99.5分至99.6分的边际精细度上“雕花”。大模型短时间内达到60至80分，却难以直接满足现有产业链苛刻的标准，导致新技术与旧世界产生了现实摩擦。 在流量变现层面，周明浩总结了“六个月、一百亿、8%”的周期公式：当平台算法出现微小波动时，短剧、漫剧或小游戏等新板块能在6个月内膨胀至百亿规模；但在平台抽成与高昂投流买量成本压榨下，创作者最终通常仅能分得约8%的利润，漫剧后期甚至更低。算法会以极快速度抹平红利差，使创业者在两三个季度内便耗尽技术迭代窗口。 服务产品化降本与长尾信任回归 (9:59) CK分析指出，传统实体依赖大工业流水线的规模经济，而服务依赖本地交付，两者原本难以兼容。AI的普及推动了“服务产品化”的进程。以内容制作为例，传统动画制作成本约为10,000元/分钟且高度依赖人工手艺，AI辅助的慢改漫画制作则可将成本压降至数百元/分钟，大幅降低了个性化服务的履约门槛。 与移动互联网依靠烧钱争夺头部“网络效应”不同，AI更倾向于放大“长尾效应”并催生微型组织与“一人公司”。嘉宾预判，当内容生产成本趋近于零、算法推荐过载失效时，分发机制或将倒流，回归到依赖个人品牌、情感共鸣与“编辑精选”的信任连接逻辑。 场景容错率分野与公开构建策略 (19:59) 不同场景对AI的接纳度受制于容错率的高低。个性化定制T恤、音乐与插画等按需打印（POD）类人文消费容错率较高，模型易于快速落地；而在医疗与大健康等科学严谨领域，因面临手写病历等非标数据和伦理风险，容错率极低，大模型目前的表现尚无法满足应用要求，若延伸至实体制造更面临柔性供应链的工艺瓶颈。 面对高频迭代与未知环境，周明浩推崇“Building in Public”（边公开边构建）与“踩垫脚石”策略。他主张在技术基准线快速上涨时制定长期完美规划已失去意义，率先推出可用甚至粗糙的早期版本，能抢先获取资本、用户与媒体关注，借助真实市场反馈博取概率优势。 硬件周期脱节与2B本土突围路径 (29:59) AI与智能硬件的结合在国内投资界一度形成共识，但物理世界制造周期（开模、铺货通常耗时半年至一年半）严重落后于以月为单位的模型迭代。这种时间差导致新硬件上市即落后，用户体验落后于宣传预期，引发了堪比女装类目的高退货率。叠加供应链大起订量（MOQ）约束，CK警告硬件创业者宁可缩小规模，也绝不能积压实体库存。 相较于硬件与北美SaaS（正由卖工具向卖结果转型）的困境，中国缺乏成熟SaaS订阅生态反而摆脱了转型包袱。诸多企业通过AI为传统制造、化工与汽车行业解决数字员工、知识库对接与ERP改造等“脏活累活”，即便以“套壳”形式切入，也能依托定制化服务形成初步商业正循环。 巨头壁垒深化与苔藓式生态机遇 (44:59) 在产业竞争格局上，嘉宾们预判AI时代大厂优势将被持续放大。字节跳动依托视频数据与流量闭环在AI视频核心场景下拉大领先优势，腾讯则在游戏工业化上筑牢平台与成本壁垒，初创企业在算力与规模底座上已难以正面对抗。 周明浩提出，初创公司的出路在于转向“苔藓逻辑”，如同运动消费市场中耐克、阿迪达斯主导下仍能诞生昂跑（On Running）、Hoka与始祖鸟等垂直品牌一样。避开通用巨头防线，深度结合行业专有know-how，以AI平权替代高昂咨询智力，专注于服务特定人群的细分情绪与功能价值，将是创业团队现实的生存空间。 本期对话表明，AI不仅重塑了硬件制造与软件服务的商业分界，也将传统线上平台逼入深水区。创业者能否摆脱“百亿规模、8%微利”的流量绞肉机，取决于其能否避开算力垄断，将通用大模型精准嵌入垂直行业的know-how与细分信任网络之中。

[0:00] 周明浩: 做好他们，好跟他们好好地告别 [0:00] 只要你不学，你就不用学 [1:34] 周明浩: 新经济的行业今天在AI面前其实也都是传统行业 [4:59] 周明浩: 六个月、一百亿、8% [19:42] 把资本主义反过来做 [23:04] 周明浩: 哪怕做的是屎，也要比别人先做出来 [36:58] CK: 这个年代做AI硬件一定不要一上来就下很大量的订单 [36:58] CK: 可以做烂一点、规模小一点、亏一点，但千万不要压库存

[0:00] 我们今天邀请了一位重磅嘉宾我之前一直听他播客邀请他自己来介绍哈喽大家好我是图龙之术的主播周明浩是微信邀叫自己啊做了个播客在关注科技啊行业创业啊VCR AI啊这些烂七八糟的换理主要就是自己也需要做一些记录然后你会觉得因为每天的变化的东西太快了而且你经过一段时间之后你会发现可能之前东西都没有用了但是你需要一个方式把它归拢一下所以会用这样的方式用张远伟的一个比较文艺一点的说法就是说我做好他们好跟他们好好地告别我去所以更多是为自己做的不是为这个才其实就是关于就是AI的东西已经有很多在市面上飞了咱俩也不是技术出身我也不是然后更硬核的东西其实欢迎大家关注庄老师的播客我们其实就想聊一聊就是可能确实大家开玩笑就现在AI的速度就是只要你不学你就不用学因为实在变太快了然后我那天跟启示附录播客他说AI时代在批量的产出新登因为每一个人觉得自己懂了可能过一段时间就不懂了是的所以我们其实想聊点稍微更底层的东西因为关注我们播客的很多还是在座庄老师有没有一些分享就是你现在看着整体AI的情况有没有一些什么大的观察之类的我们可以先开个场然后再继续聊聊说长期来看可能AI能带来哪些商业范式的转移我最近想到一个观点是说因为原来你像原来我是做VC的然后主要是看线上的这些移动互联网的公司什么社交啊娱乐啊平台公司啊短视频啊游戏啊这些公司但你似乎发现我有观点是说今天AI来之后其实这些原来双眼号的新兴经济本质来讲也变成双眼号的传统行业了就传统行业就代表如果今天你想想我跟你在说这个行业是个传统行业你第一眼会想到这个行业有非常深的know how产业链很复杂有机器有设备有各种各样的不被外人所知的各种各样的经验细节然后大家今天谈论AI是说要用AI改造也好加盟奥要去做这些那似乎发现我们原来熟悉的这些东西也变成传统行业了所以这是一个角度观察第二个就是说可能是因为过去几年中国整个的在线经济的板块走到了一个比较极端的状态里就是几个关键词可以总结一些比如短视频都是一切然后在线网投放所有的位置全部被定死而歪的价格任何平台所有平台大家卷成一个熔炉的角入机里的状态一样然后所有的商业建立在这个体系上的商业无论是内容还是电商还是什么样的东西似乎都要符合这样的一个游戏规则而且看起来越卷越卷到了一个无以复加的状态所以就出现了一些变化是说刚才说很多行业其实本上今天都是传统行业它都有特别多自己的固有的规则然后呢我们又匹配着今天这个时间点线上这么卷个这么疯狂的状态就造成结果之后其实大家都很累都很焦虑为什么大家反而讲为什么期待AI来的能够这么兴奋的原因就是大家期待AI改变这样一套已经看起来被卷到牛角尖里的这种规则所以出现了很多这样的探讨老板的焦虑也好大家的尝试也好但是似乎这个时间点可能出现了一个问题就是AI或者说我们把AI作为一个主体我们假设是个人就这一波新的AI的这些主体它来的第一天不是这个角度来的所以出现的变化是说它确实它成长得非常快我们看各种各样的什么媒体宣传今天炸裂明天改变后天什么事实际上消失什么什么但实际情况在于它确实可能从零比如到六十分可能就在很短的时间突然间跨过去了但问题在于刚才我说我们现在做的事情是因为我们已经走到家里了我们现在在说可能都是雕花就是从99.5扣到99.6的事情但是你告诉我你现在只能到60到70你甚至到80对我来我都没有意义你想这种大木型我们叫通用大木型对但似乎我们在做的都不是通用的事情所以我觉得这个时间点就2020年初虽然这个年后又进一步感觉又加加速但是这个融合过程中出现的这些摩擦这些从局部战场的80分涨到95、99的这个事情可能需要很长的时间而且可能每一个行业每一个新闻角度它的节奏它的效率是否真的得到那么大的提升还是真的能够改变什么事情这些东西都是未知数而且可能真的需要不仅仅是那些纯的技术模型公司在做的努力可能也变成了我们这些旧世界的人需要往那边做更多努力的可能性当然没准也有一些板块可能最后尝试发现不行就人家救不了我有可能我昨天跟沈海波录播客我说大家怎么现在疯我体系这么重他说是好事之前就没东西让你疯我躺着也更不舒服我上次跟你聊天的时候 [4:59] 新建的数字什么六个月一百亿百分之八这个能跟大家分享分享吗我印象很深我觉得这是个暴论还是跟我们刚才讲的罗伊是一样的就是短视频吞噬一切或者说今天在线的内容平台几乎吞噬了所有用户的时间然后又因为在线平台都有非常丰富的广告跟算法的系统所以几乎所有的位置本人来讲它的ROI早就已经被定死了但是在这种已经固化的算法系统里就会出现一些周期这些周期里面会出现一些意外的因素导致它原来被算法过死的那2Y出现一个短周期的波动这周期不会特别长因为算法会很快把那个波动抹掉这种短周期一般会出现什么交往就是说无论是因为技术的迭代还是因为商业模式的创新会出现一些新的小东西这些小东西就是在各种排列组合下出现一些小的新闻板块比如过去年我们能够看到的比如说之前有段时间的短剧刚刚出来的然后去年下半年刚刚出来的漫剧然后小游戏刚刚出来的时候也是包括小游戏演员出来我们叫直播间的弹幕游戏这几个板块都是类似的就像我刚才说的那个观点他们大概都是在六个月时间在还没有人了解或者没有太多人外面人了解的情况下六个月的时间这个行业就这个小的池子会迅速的滚到100亿左右的体量非常快你想过去小戏好吓人短剧都是可能兴奋听到说有一些人在弄对吧还让也不知道怎么反正蹦蹦蹦过几个月就感觉全世界都在弄了然后它的产值无限大各种各样行业大会全都开起来了对吧然后无数的人去上大陆团家面去讲解你看这几个玩意儿都是这样6个月100亿但这两个数字更多是一个我们要是因为今天这个时间点的现在非常成熟的这个平台跟ROI的搭建体系拱出来有点像我有个比喻是有点像我们挤痘痘就它本来不应该长出来但是你要硬要挤它就被挤出来了一个高点但最后那个词其实现在时间看上去是更重要就8%8%大概是什么意思因为你刚才讲你看我们付了这么多的前提条件你听起来最后的结论变成了这些真正意义上把这东西做出来的人只能拿到8%的钱左右就是你无论是做小戏还是做短剧还是做慢剧还是做什么就是第一平台很大应该要吃很多第二你要投流因为你要买流量因为你所有的商业模式建立在那个已经被搭的武装到牙齿的熔炉里的所以你要给它付出巨大的成本所以到最后你到你手里可能只有8%这个事情可能有点类似今天这个时间比如在抖音上做白牌的电商的品牌遇到的问题特别像对 就是前提假设计是一模一样就是你面临的前提的基础设施是一模一样的你面临的竞争也是一样然后你可能突然间在某些点无论是因为你找到了一个什么算法的bug还是你找到了一个什么意外之前没有被抹擦干净的关键词还是什么你找到了一个我们叫意外值但这个意外值的生命周期不会特别长因为算法一定会算到它就会把你拉平而且会有一堆人挤进来做对就这也是就跟雪莫和雪莫一样就是那些也变成力量会把这个拉平但是就会在那个很短时间拉一个很高的高纸出来但是确实因为各种各样的原因那个高纸本来讲是一个虚幻的烟花你能拿到的你自己落袋为安的钱说的实败一点可能就是本来漫剧这一波可能连8%都不到这故事好像刚刚大家开始催然后他已经赚不掉钱了因为还是的观点就是他能够出现当然是有一些原因的比如我们只看漫剧这个新版画他是因为确实图片视频模型的能力到了一定的门槛然后ready了再加上短剧竞争过度激烈导致短剧原来找到的那个异常值已经被抹平了所以逼着大家往这走然后大家开始找到了所谓的一段阶段内有效的SOP然后就被复制分化了复制但是这种复制也带来了刚才我们说的那个问题同时竞争包括算法的把这个事情拉起它不会就是它已经跑了你想去年下半年开始晃已经跑了三个季度了其实已经不断了在AI的世界里面三个季度已经很长了有两个世代的故事都已经是我之前听别的做AI的人说感觉就是有了AI之后整个时间的速度是完全不一样的太恐怖了你看三个季度变成一个老项目了你就想DeepseekRE到今天不过才一年多的时间完了我要用波波吐槽的那个什么背后一两对啊就是今天确实这个时间的维度你会觉得你很想就以我个人这种经验我去年可以大概没我偷懒一点可以每三个月做一次PPT但今年明显感觉初年前做的PP初年之后就过时了而且不得不发深怕DP赶紧发母亲然后你看我初年前总结初年这一个月然后初年过完回来三月现在三月份你就明显感觉又进入到新的阶段了对吧新的话题新的议题新的模型厂商的进展新的大的版本号又都来了就是它推着你以这种方式来我用一个模型去看所有的我们关键产品啊不管它是虚拟产品还是实体产品其实一个产品本身来讲一定是有产品属性和服务属性这两者之间的天然它是有Bug的比如说实体产品实体产品它是可以规模化生产比如说 [9:59] 我们现在用的手机我们现在用的其他的产品都是就是可以规模化生产它的商业底层其实是叫规模经济电商的单店的产出规模是超过实体单店的所以很容易形成规模经济上的成本优势那另外一个极端呢我们叫服务服务呢其实比较特别服务呢是要本地化交付的产品要不然偏产品属性要不然偏服务属性它二者很难兼容但是AI能做到的事情是它其实提供的一种可能性是在某一些领域它既具备比较好的产品属性也具备比较好的服务属性刚才庄老师提到了就是那个动画跟慢改这个事情因为我自己也看到慢改原来的动画其实是严重依赖于这些手艺人的手法我记得有人跟我讲过一分钟动画的成本大概是一万块左右但是你看用慢改它其实用的是AI那种手法甚至于你可以做全自动画它的成本只有几百块钱一分钟我觉得这是最大的改变就是他实现了服务的产品化或者说他实现了服务的低成本交付让很多的东西临生出来变得可能CK我们其实刚好就就着这个聊一聊AI到底带来了哪些可能我们觉得更底层的商业模型的变化吧一个词你刚刚说到就是我们以前都是做线下和实体生意的嘛那那一代最重要的一个变化其实就是从原来手挫到了变成规模经济一般都是强者肯定会很强对吧然后到处都是可以滚来滚去搞定所有人像CK他们那边基本上就是你单店生意多大你就有多牛逼这店长都鼻子可以翘牢高了那再往下走其实到了数字化的时候其实它今往就变成了不一样的一个模式不是规模向运而是网络效应了所以那个年代大家就疯狂的烧钱是因为你只要能够变成头部你有更多的用户你能带来的经济效益是指数级的那个时候的数学公式就不是一个除法了而是一个指数那到了今天AI这个模型听起来好像更像个常委就是你以前做一个东西的成本是非常高的像那模具啊做所有的东西包括人员的成本所以你只能服务最大公约数的人然后包括你做内容像漫剧今天出来的乱七八糟的那些内容甚至他们说很多游戏这种都变千人千面了好像这波是这么个逻辑是常委对因为原来的工业时代的逻辑是我们建立在工厂的或者公司组织形态上我们建立大工业流水线建立标准品然后以规模效应来去突破所有商业模式的可能性建立在这样的一套叙事上但是今天出现的时候你会发现常规意义上的60分的东西已经是一个唾手可及的事情它要么就逼着两个极限要么就超级巨无霸巨大到所有人无法超越的状态要么就变成超级长的长尾突出个性化因为你会发现我们还以比如我所说的内容那个板块你想就今天时间比如说春节自己发了这个新的视频模型今天去手挫一个看上去还OK的办视频的这件事情的这个能力基本上已经是ready的那当这个东西ready的时候什么变得重要了就是大家会说什么审美啊品位啊那些东西那这个东西在平时点讲就是变成了你自己要表达什么样的东西你的这套东西能不能得到一部分人的认可跟编辑更多的关注因为那个水平线的东西已经没有意义所以他会拉出两个极端按田园洞的那个观点是说就像费慢曲线一样就是大部分人会比这个高高的水线低所以大家就被淹死了就是安心的淹在这个下面了但有一小撮人在有一些小的地方会比这个水线高他们就会编辑显现出来特别强的差异性这种差异性就带来了巨大的常委的可能性而且这种量级可能今天时间大家都没有想过就是今天比如说抖音上每天一亿视频的上传每天一亿视频但大部分时间是人拍的是人用手机跟摄像头拍的那如果安产能力真的提升到什么包括成本的问题出来之后那这个数字可能会大很多不是大十倍一百倍是大很多那个数字可能是我们天眼行动可能都未必能想象到但你想如果到了那个程度的话今天一亿视频一亿这个量级或者几亿这个量级通过算法的方式已经捉紧见走了就大家已经刷的会累会觉得有问题会各种各样的情况就是算法已经很强了你想如果没有算法的话每天一个平台上有一视频上讲你想你能看到什么算法已经很强了但是局面的这种情况下也差不多到头了就是AI的时候会把这个事情再拉高到不知道上量级里算法可能也不够了那需要什么呢你可能那个时候比如说大家会说当然这是很多up主或者说很多创作者的想就是说个人的你的品牌你的影响力你的一小说人群对你的全方位多维度的那种认知跟信任可能编辑会更重要它就会拉出更多的可能性来去获取更精准也好或者是更深入的信任感导致它会有这广片相当于原来就是我们从信息分发小来讲最开始是门户谎页搜索然后到信息里面 [14:59] 然后到今天算法推荐几乎统治所有事情那再往后呢真的当AI来了就给我们叫生产效力的无限通过膨胀所带来的巨大的爆发之后似乎算法也不够了那什么可能会回归呢双眼号的每人手艺可能会回归编辑精选对或者是什么样反正就是你开始信任一些就是人类你想人类已经没有办法去处理这个量级的很多事情了就是你靠你脑子这不可能你只能去找那些相对更原始的东西了那些东西可能是情感可能是信任可能是什么可能是那些东西可能没准是一种说完以后的复古跟回归所以今天这时间大家在赌的其实是这件事情对就你说到那个一亿视频我之前还发了一条说现在AI很多大家开玩笑叫AI干水对就是看这一本正经其实讲的好像很有道理最后一想怎么好像什么都没讲就跟你跟一个聊天机人对话的过程中你如果只是跟他闲聊你也会觉得他说的侃侃而谈也都很好但是你觉得少那么点人味什么东西就像一直太没过气就是这种感觉而且就是刷的久了确实大家的东西都是一样的什么背脊衣粮吓出一身冷汗每个人都在讲一样的东西因为算法的原理就是通过你的行为来去调控这个内容出现但是虽然今天比如说短线平台对于所有内容的比如我们说标签可能已经是一个很大量级的处理了他可能最开始的标签可能是很少的他今天标签已经不是但即便是这么多的情况下因为人性很多时候是取通的对吧人类大面积大众我们叫最大公元数喜欢的很多的无论是情感还是类型其实是有的所以它必然还是要符合某种程度上的大工业术的改现再加上还要考虑到社会的淫道所以在这种情况下所以今天你想这个领域短时间中国已经十几年了它也不是第一天所以到这个程度之后你会发现确实在某种意义上的回归到我们叫复古一点的状态对就好像是变成你不需要取悦大多数人你如果能服务好一小群人他们特喜欢你其实感觉这个世界上去至少内容板块很大的一个趋势而且这个趋势跟AI本身的趋势又有一次反加成就是AI的能力给今天这个时间点的个体的能力的加强是肉眼可见非常超级个体对超级个体什么一人公司事情讨论不是非常多你跟时代不得聊了就是它是一个反向作用就是它会让确实原来我们比如说一个人不敢想的事今天可以想然后原来一个小团队不太敢想的事情可以往上多想一想对其实我们在实体经济板块我有些朋友现在在创业做一个项目叫POD就是有点像定制化的比如说婚礼以前做的那些图大家不都是得花很多精力自己去定制找工厂现在他们就直接一键上传全部都自动化处理还有比如说个性化的音乐个性化的视频随后这些东西其实都用一套非常简单的AI工作流可能两三个人就能做到这个引发另外一个故事拼多之前讲的故事把资本资源反过来做拼多之前讲的故事不是这样就聚拢大量的零散的需求聚拢到一个地方通过这个聚拢之后的能量去反向影响价格就是拼多原来不就讲这个故事吗那你发现今天这个时间其实线上的很多服务就不单只是商品了很多服务也在经历类似的过程当然这可能不仅仅是AI了它可能线上跟供应链跟很多东西的整合都相关所以这个故事其实在中国也在很多板块在发生你刚刚说到一点其实CK也得聊到就是以前我们做东西也想做服务包括我以前做母婴嘛我们特别喜欢拉权营因为你的生命中期可以做很强你现在有小孩应该很强我们当时叫运 鹰 铜是三个战场三个大的战场虽然都叫母婴但其实进来之后因为它基本上所有东西都可以在你这买所以我们当时本来有一个美好的想象怎么在私域里面不停的跟他们互动但最后发现这个实在是太费人力了包括你对于员工的培训因为进来的私域的小姑娘没有一个生过小孩随便一问就露馅了昨天刚好我们群里还有人在问我以前我们私域怎么做我说最高定间的用户还拉到群里以我的人设做然后我的人设叫瘸霸所以帮他们小孩写作音就是它其实是些很个性化的东西非常个性那之前其实就是靠怼人做这个事现在AI来了之后很多都可以变成一个有想象空间的事情了吧对 但这个事情就跟我们刚才讲一样就是它想起来可能是可操作的但执行起来的细节就还是从80分到100分的每一分都寸步难行这就看听众们能不能发挥一下当然如果你对这个领域有非常深的研究调研跟各种各样的知识know how那很简单比如另外一个角度健康不也是典型吗是的那大家为什么会期待阿福来这些事情上做得更深第一健康是一个很核心很重要的事情大家不太相信一个很小一点的东西第二就是健康的自杂度太高了对吧那健康就更多各种各样的病是慢性病是轻微的症状是永久的还是一次性的是什么 [19:59] 吃药还不需要吃药就是模型只是做了第一步然后你要针对这个你可能还要考虑中国的大部分人的比如身体的状况然后饮食的习惯以及相关的是包括药医院的对接数据系统然后病例然后中国的病例可能有数据化的问题你想中国医生的字首先就然后你想这个问题的解就真的要解到那个偏我们理想中完美的状态这个过程中要解的题繁杂且细碎到什么程度我们现在谈的很多的POD项目严格一样是偏人文的就举个例子比如说做一件个性化的T恤就这个就属于POD就相对来讲比较容易因为大家对于那个图案的诉求是容错率比较高的就是这样我也觉得好看那样我也觉得好看刚才庄老师说的那个东西比如说像医疗我们会化为另一类叫科学科学的东西是讲究精准的对吧它是要求精准度的而精准度就像说的一样就是IR现在可能做到60分到70分所以它对偏人文的内容非常友好但是对于偏科学精准性的内容就没有那么友好因为科学类的东西的容错率更低那这里面还涉及到第二个问题就是如果POD不是做定制音乐或者是定制茶话这种东西而是做实体的产品那会涉及到产品的柔性制造成本的问题然后涉及到比如说转印或者是叫UV打印机数码喷涂就这种柔性制造的可能性所以这里面其实还是有两个东西第一个东西是什么样的内容用户是比较有宽容度可以通过AI低成本交付第二个问题是当这种虚拟化的产品转化成实体产品的时候对于柔性供应链的要求非常高所以我们现在看到的POD大部分局限的领域其实相对是比较有限的就是很多现在实体行业其实都在谈这个事情就是我们能不能做POD我们能按需生产但从现在的状态来讲我觉得改造还是需要有很长的时间的这个对供应链的要求非常高我再补充一点就是关于AI的之后因为服务可以加强很多一次性交付的东西就变成持续服务我之前跟朋友聊我觉得有一个领域还是可以做得很好的就是大健康你想象一下以前有多少那种通过电话销售陪伴做减肥的那现在比如说你用一个智能硬件每天拍你吃什么东西对吧然后你再用AI的服务加上甚至比如说你定制一下每天小姐姐催你哥哥你又多吃了类似这种其实感觉有很多可以想象的空间不一定要到医疗的领域确实我觉得预料是风险太高而且有很多伦理的问题毕竟AI本质上是一个不是说我给你一个精确性它都是一个概率问题所以一定会出错确实AI的能力到了一定程度打开了大家很多原来想干但是秀先于成本跟可操作性之间的各种各样问题也没有办法干的太好的板块就能干但是你要干到非常好可能就划不来你可能要付出超于成本很多的投入才可能达到一个比较理想态第三个我们看到很明显的一个趋势是以前咱们都是要做大计划然后现在特别流行说叫Building Public这是我之前给你吐槽的这个东西对吧按漂亮话来说就是从计划驱动到反退驱动名号的版本叫就哪怕做的是屎也要比别人先做出来这个环境就是我有个最核心当然这很多人都有这个核心关系因为还是一个关系就是现在基础的水线大家都知道水线再往上一点点的一个事情大家都在试没有人知道所谓的标准答案所以但凡你在水线上跳出来一点哪怕就证明最后你跳出来之前也是徒劳但是你在跳出来那一刻或者那一段时间内你想受到的关注你想受到的双眼号的正向的buff是远远大于你跳出来那一点点空间的因为没有人知道Bjrn那但凡有人踏出一小步局面可能瞬间就打开了你虽然可能也没有做太多的事情可能做的东西也没有很复杂但是就是可能那一点点的什么东西引发了大家的讨论也好甚至是争论也好还是什么也好它会吸引来更多的双眼号的关注这种观众可能来自于用户来自于资本来自于媒体甚至来自于竞争对手但是所有这些东西都会再加入给你然后你会再基于这些得到的其实这些东西本不应该属于你就在这个阶段基于你现在在做这个东西的状态你不应该得到这种程度的buff但是你得到了那你就可以再往上跌嘛对那万一跌着跌着我们真的随着大家都一起在跌这个事情跌到已经搞那可能没准很多局面真的就被大面积打开那似乎看上去就是今天时间不要想着像原来我们做非常长远的什么规划做一个完美无瑕的东西棒出来就结束了就不是这样就今天这个环境绝对不是这样所以就变成了今天哪怕是做黑滩你也要别人先做对我之前跟你聊之前我没理解啊我还在想说为什么有的人融资融 [24:59] 结果做出来一个这么鬼东西就是华强北贴了个牌然后连了个模型为什么这种东西可以融到这么多子但背后可能是说他先拿类似这么一个东西先拿到钱了然后因为他拿到钱了他吸引到好的人了他最后可能更有概率做出来一个了不起的东西就什么do it until什么美国的句话fake it till you make it对对对装着装着说不定就成了当然这么说特别的势力但事实上你会发现这一步还是玩的就是因为首先这个水线在疯狂的往上跌所以这个跌过程中大家可能确实很多人真的就被淹死了就大部分情况其实是被淹死了就你可能突然间坐着你发现你三个月前立得像做什么东西突然间因为一个什么原因就没用了然后你就沉沫沉沉沉沉但是有些过程中无论是幸运还是反正你就在某一段时间在水性上多了一点点那就那一点点可能就会带来很多意想不到的收获所以就变成了因为大家都关注但关注的情况下大家都没有答案所以大家就都希望看到有人做出来答案哪怕是为了抄也是有这个心理在所以这个说好听一点今天这个状态在讲运的一些双眼号敢于勇敢一点创新的无论是人还是公司还是什么那确实是这样的我跟CK前两天刚刚聊了一个智能硬件的创始人他在这个行业已经很久了其实他比plot他们做类似产品还早但他当时就是觉得还没ready就没做结果没想到plot刚出来的时候不就撞到了这个GPT的新模型然后多么泰的那个能力一下子变强了就全都大幅加到了自己这个产品上所以好像看起来这个时间点真的就是你也不知道会撞到什么大力是啊就是这很多东西都没有办法提前规划的你可能想的越多你越难卖出去是但是这么听起来对比如企业官员会觉得担心就是心里没底对吧干而颤但似乎就是你还是要突破一点点因为我的本质工作其实是在一家公司内做战略跟投资我们也遇到的问题就是我底层也是一家双一号的传统公司虽然我们做的是一公司业务然后今天也要做新的业务也遇到类似的问题就是你总想着做一个差不多的什么样的状态再按照传统的方式推广运营上活动这些的但似乎今天这个时间点老燃病可以这么搞老燃病加功能可以这么但是新的东西尤其这个东西本身还没有定型今天市面上没有任何一家类似业务的公司说大家都应该这么做没有没有对那你就不应该妄念说我真的就碰到你那么强所有的决策全部做对然后正好贴到当下那个时间点技术发展的状态然后配一个很好的什么壳子或者一个膜然后搭出来一个很完美不可能就这个田地条件不要想了不要这么想这件事情索性我们就想一想弄一弄然后扔出来我们看看状态哪还不行再回来重做吗就一直在水面下你就一直在水面下就憋大招然后永远被搞你一直在憋水一直在涨那你就一直在憋那越憋不就越没有信心了我想起好像就两年前吧OpenAI的科学家不是写了本书叫伟大不能计划当时很火他大概意思就是说以后都是涌现逻辑你根本不知道你会走到哪里去你不如就是老快离最近的垫脚石先走先踩上再说先踩上再说对吧其实刚才庄老师讲了就是AI目前能走到什么程度什么样的方向路径是对的没有人知道所以计划是没有意义的对吧比如说我们只知道但是你不知道往东走会面临什么东西这个时候你做任何的计划就像我们打游戏一样的你面对一种陌生的地图你就看出来才知道你去做计划你说我想做一个完美的东西但是你连现在前面的情况都不知道而且现在的状态是在巨大的FOMO的驱动下任何有一点新意的产品扔到市场上去都会有很多人去试用大家试用完了以后自然会得到一些信息和反馈给你至于这些信息和反馈能不能驱动这个产品变得更好最终能够跑赢这件事不确定但是的确是这样的就是一种边用边学或者是让用户先用先反馈然后再调整就是一种在本质上来讲大家因为在不知道往前走是什么样状态上其实就是在博概率它天然就适合于在不确定性的情况下你必须要先走就是出来混总是要先出来其实Building Public现在除了就是数字端的那个产品特别火的是智能硬件这个也被认为是过去一年中国投资圈的一个共识你怎么看这个行业现在的状况首先为什么是共识我觉得是挺好理解的因为我们从投资这样的选择尤其是偏早期投资角度来看今天实验我们刚才说在产品端跟用户端我们没有办法知道什么东西是对的情况下会更优先起看中人的权重在投资的角度来看尤其早期投资那看中人说的在势力一点无非就是看人的背景资历抬头干过什么这些事情那所以你看第一波投的可能大部分是什么这些大厂或技术厂的什么技术专家科研的什么算法 [29:59] 什么CTO这些人这是一波然后大家发现这波人出来之后可能有些问题就是要么是太技术比如说没有太多商业化或者团队组织然后要么就发现太互联网因为大家会有一个比较默认的共识是这一波哪怕AI这么疯狂可是中国用户在软件端付费这件事情听起来不太现实因为在美国AI肉眼可见第一商业模式就是软件的直接付费但这个商业模式在中国可能不太容易走得特别通对吧我们不说不太容易走得特别痛那自然而然大家后就会想能不能搞个东西不是纯软又因为中国过去这些年的鲜机制造啊电动车啊包括华翔北的产业链那七八糟这些巨大的基础怼在这所以似乎跟两条线交集在一起了就是一边是互联网的这一套叙事算法呀什么技术发展一边是我们强大的这个供应链基础所以这样就叠在一起然后又很巧合的是你看像过去几年有很多民进公司都是符合这个趋势的典型的大疆 拓竹Insta30小一点像小米供应链那些公司都是符合这个逻辑的就是它既有了这边互联网 社区 再线这个东西然后还有军具化同时又配着我们已经被证明无数次的强大的供应链基础所以自然而然大家的共识就非常容易达腾在所谓的AI跟硬件结合这件事情上出现了很多的战场战场在分眼睛就不用讲了已经经历了几轮的厮杀了玩具玩具可能又分毛绒玩具塑料玩具陪伴型玩具还是智能化的学习类的那些东西最开始大家想到就是无非就是把一个模型放在一个什么东西里然后做出一个样子仅此而已但是这么简单的想法也得有人做那它造成的结果就是说你要有专门原来把模型的能力封装成一个比如说本地运行比较省电参数不需要太大比较方废适配的现在深圳其实供应链里已经有这种专门的中间建计厂商它就做一个小盒子模块是吧就是一个模块然后你如果想用你就直接把我模块买走做停止开发让你也可以直接卖这个小模块很便宜然后现在可能这个事情又跟另外一个热的话题叫3D打印关联所以你看所有的这些议题都是让人兴奋的议题都脸上但是你要想这个事情从刚才我们想最开始最最原始的起来出发点是我们把今天的大语言模型的能力变成一个模块放在一个什么东西里这是最原始的想法从把这个原始的idea做成一个东西开模供应链扑货上直播间物理世界的速度跟电子速度就是不一样是不一样然后你要想我们最原始的idea是基于今天的时间的AI模型能力可是AI模型能力现在基本是按每个月的方式在更新迭代可是物理世界常规如果这个稍微简单一点可能我觉得我们应该得半年对吧半年已经是非常快的我们自己我们内部我们也做了一个I硬件的吉他稍微复杂一点我们用一年半时间就是你没有办法克服这个长时间可是你要想刚才我们说DeepSick到今天不过才一年的时间可是过去以前我又被激烈你Imo今到过去年已经变成什么样子了对吧然后那反正那出现状况是说今天比如市面上在卖的今天你想现在是26年TO1今天在卖的或者说今天在当红在卖的比较新的产品大概率都是25年下半年出来的你想25年下半年出来代表它可能是24年历的像25年做出来开始卖这都算快的是24年立的像Deep C21那时候还没用那你很耳机你拿到那个东西跟你每天被媒体轰炸跟宣传跟演示的东西之间的差距有多大简直是原始人对所以你就会觉得所以到时候我们只看结论我们谈了这么一大堆我们看结论这个共识本身我觉得没有错它肯定值得做而且确实是基础条件确实是rided但是出现现在的问题在于你给你当当我们的原因就是因为世界发展过快那个水线提的过高但是物理世界没有办法那么快的跟上导致的结果是说用户用到的东西跟心理的预期之间有比较大的差距直接的结果退货率巨高就这波巨生都是好像退货率很高就你传说那些玩具有些朋友说退货率可能都跟女装差不多就你们知道女装退货率大概是什么样的眼镜也许那肯定的呀那你在想的是钢铁侠在用的东西对吗视频里也是你天天看的渲染你就觉得钢铁侠已经来了比如你一带弱智就是这样的那他没办法就是你从厂商的角度讲他没办法因为他要兼顾你就眼镜这个战场好了电池续航算力显示然后你要考虑是在不在眼端显示那显示要加频还是加AR就是你想这各种方案它综合这么多选择题最后选择的一个结论做出来的产品又要供应链又要时间又要考虑这些量的形象它怎么可能是一个我们理想是这样的东西呢对吧大家的宣传跟媒体的宣传已经变成了所以推入率提高但推入率提高带来更新的问题在于比如今天我们也 [34:59] 现实了你特别头疼我觉得今天事件在做实体业务公司的人会特别感动我们真的在被受到全球化影响的过程中打仗就会影响所有远期间的成本然后今天又因为我们最开始的话题今天时间点所有的线上投放的ROI是定死的你的毛利基本上是抠得出来的你投多少留买多少量上多少直播间卖多少货你算得出来然后你给多少反点你的毛利是定死的然后你为了拉什么你想通过供应链的方式拉出来那供应链就会说那你要下更大的订单量下更大的量才能保住那个价格我每涨价都是给你面子了我现在觉得要赶得很疯你要不下这个量我可能就没有办法保证你的比如报名成本但问题在于你现在这个量去卖已经在亏着卖了因为退后率的问题因为退后率就是大几十的退后你怎么搞啊然后呢你面对觉得就变成了你不下大一个量级的订单你的成本就降下来但你下了这个量你可能卖不出去而且可能就淘汰了对而且马上就好你想你都做了一年多然后好残酷啊真的就是所有这些问题全部绑在一起了这么讲讲咱们不触电也挺好我说说其实在消费品行业里面现在我服务的那些企业很明显的一个感知就是以前方法论层面上的东西今天就变得忽然非常不值钱就像我有一个客户是厦门帮你听说过吧就是那种特别会搞流量然后精通抖音算法他们同时在跑三万多条素材就是以前真的是靠年轻拼命的小伙伴有很强的网感今天他们忽然跟我说我发现我跑量的素材几乎都是AI了然后他们自己有很强的优化意识就发现自己原来的那些无论是拼命对吧不是叫努力战斗文化都没用了所以他们现在反而回过头来重新看说我产品得改体验不然的话我这个NPS上不去我这个复构上不去我生意还是晚不转是CK你这会有别的什么感知吗感触很深我很清楚一个产品从设计开始到制造周期这个有多慢长现在的问题其实我可以给大家一个建议如果你是做硬件的话你千万不要纠结觉得这个产品要做好再扔到市场上去你可以做烂一点订单可以做小一点成本可以高一点退货率也可以高一点然后亏也可以亏一点但是千万不要压库存你说我为了获得一个好的成本我下了一个很大的订单然后最终发现退后来还是百分之六七十七八十到时候你连哭的地方都没有没事同行会买你同行怎么也得买个一千件AI这一波第一波出来其实有一个中国团队但是在海外做了一个小的方形的机器叫Reddit吧就兔子逻辑上讲其实就是一个安卓机然后里面跑了个模型就被骂得体无完乎被贬得一塌糊涂但这公司这轮又因为温哥老再次被提及这个形态可能是一种可能性然后他们又再去尝试新的东西虽然第一代甚至都被判了死刑被媒体被各种各样批的一塌糊涂但至少第一他没有很大量而且都在我们这些核心圈大家都在弄都看了什么东西虽然可能那个尝试现在看起来在那个时候可能是不太对的但今时不同往日我其实觉得就是小龙虾这波至少给到我身边做智能硬件的人一个很大的启示就是用户还是喜欢一个固定的东西一个实体质然后另外一个很明显的特征就他们开玩笑说小龙虾跟Cowco就我们这种用Cowco的人不是有鄙视链的吗就有点像三国志跟三国演义大家还是喜欢更通俗更有人性的东西所以如果你一开始瞄着行业从业者做瞄着就是评论员说好的东西你其实就做不出好东西但如果你瞄但如果你瞄小白做对他来说这个体验的Delta特别大所以有可能其实不是切极客人群切董行的人群就是切小白就像Plot当时就是切医生律师老师他们没有一天想着说我就找互联网从业者找那些种技术的人我觉得这里面有个很核心的问题是我们现在不确定做出了一个东西什么是用户愿意买单的所以你快速迭代不要怕被骂你的确定还那句话就是只是你的确定当然有很多创始人很自信他会觉得说我认为用户就需要这个东西那我觉得市场会教育他你不记得有一个很火的项目之前是那个外骨骼然后我听说一个很好玩的故事就是一批极客做外骨骼其实都是希望自己变成钢铁侠结果都是想做钢铁侠的人买给他们的老父母然后其实对于这帮创始人来说他们就面对一个很纠结的现象就是他们并不是很想服务老人家他们觉得自己本来是想做个钢铁侠的但是殊不知好像这些人才是有真正的钢区然后现在就是各个企业就出现了分化有的就是说咱不纠结了谁需要我们就做毕竟老龄化才是个大学习 [39:59] 另外一帮人就肯定说我是要做个很酷的公司不是做个老年人的汤养产品所以就人群的选择对吧很不要用户的选择这似乎都是没有爱时代的时候大家也应该去认真去想的问题都是最核心的那些问题其实是对对我们刚刚说了就是偏制造端的企业服务端其实这一波感觉被搞得很火对吧很多人都说以前SaaS的模式反正在那篇文章出来之后不就已经完全被颠覆了吗大家都说现在是从卖工具到卖结果包括有一只妖骨对吧那个Planter在这一块土壁服务的领域你觉得会发生什么变化吗两番观点吧就是美国那边的主流观点就是认为这种AI的能力确实非常强无论是agent的能力还是coding的能力然后最底层的逻辑是说未来所有的个人还是企业你真的有一个什么样的需求你可以自己弄而且它是双引号真正意义上的个性化的满足然后确实你明显看到这种AI能力在过去几年达得比较深的领域软件工程师最多的什么律师什么财务分析那你看这几个板块不都是最大的你家SARS公司在做的事情吗所以当然而然这个逻辑是这样那中国可能不太一样是说首先中国的我们叫整个企业服务跟2B SARS偏软的这部分其实没有起来即便到今天可能会把这个事情归咎于比如说中国的企业的付费议员然后大家对这个事情的认知价值的认可反正从结论来说似乎上一个十几年被美国定义的这个软件SARS的生态在中国其实不是特别弱那AI就来了个议题是说两方观点一方观点是AI来这波之后我们可能更难那另外一方观点是说我们可能因为没有原来的包袱没准我们能做出一些符合中国新的国情的QB的企业服务在AI领域的可能性所以也有些公司在赌这个命题那思考上去也是这样就是说今天这个时间点中国的企业无论是大企业国企 央企还是中小企业首先比如说数据化跟在线化这件事情已经不需要去做教育大家越来越接受这种东西那在过程中AI化这件事情变成了一个更新的议题那能不能在过程中通过AI的方式把一些原来大家无论是要花人解决还是花很重成本去解决的事情跑通然后你又发现就跟刚才我们最开始一题是一样的每一个新闻领域跟新闻行业的这件事情的接触程度跟可操作程度也不一样有一些板块其实已经在跑的比较顺利了尤其是可能原来他的业务就跟在新业务关联比较深当然这给今天这个时间点在做已经在做相关这些2B企业服务的企业而言提供了一个新的命题这个命题叫做你今天你的收入跟你传统业务的这个东西能不能变成新时代的AI收入所以你看过去这一两个季度几乎所有的这些头部大的AI和SARS公众无论是港股的还是美股的都在讲自己的什么叫AI带来的收入增长就大概是这样一个定义但是今天这个定义还是很模糊的但在未来如果全部都说下那似乎就应该可能会有一些新的厂商来去做这件事情但这个逻辑就是说今天大家还在盘逻辑就是刚才所有一段话都是在盘逻辑它没有真正一场实施的状态而且现在这个也一样没有人知道用什么方式什么结果但是问题在于又挨口了我们前面的说法我们今天也会看到很多这种在做相关业务的公司然后你作为一个比如像我们这种常规平常用比较多爱工具的用户你去看他们提供的产品就你看他们做了什么东西你会觉得又这套壳啊就是甚至可能都是很粗糙的套壳但是你听起来你看到老板状态感觉他卖的还行很多人找他们想买然后你就觉得是不是也是佛特达朗普奖我觉得他可能只是在这个技术线上多做了一点点事情但是因为没有人知道该做什么但是他多做一点建立了一定的无论是影响力也好口碑也好还是有一些所谓的实时按理的客户也好他就建立了一个他的自己的正循环哪怕他其实那个东西非常的弱但是他就是因为这种一点点的东西我们见过很多这种比如说把企业内的什么知识库然后什么数字员工其实就是一个对话框把原来企业内部的什么财务的数据包括法律律师的这些原来你有的这些数据做成一个什么沙亚文的记忆系统放在一个聊天窗对话框里然后把原来的可能企业内部的一二批做做新的改革你就觉得是这些工作应该有人做但你就会觉得这个事情值得被讨论成这样子吗就这些公司值得被市场给予这么多的反馈我其实是我觉得主要还是因为美国这普兰天尔好成这样每个人都说我是中国的中国的普兰天尔对对对对但是这可能更微观的话题普兰天尔的核心其实最开始是跟政府绑定嘛那本来讲其实政府这个主体它也是一个比较我们叫固化然后有比较多历史包袱但同时对很多新东西有比较渴望的这样一个状态所以它其实也是个主体那美国政府又更商业化一点 [44:59] 尤其在科技领域那中美市场AI账是谁都不可能输的这军备竞赛对啊这军备竞赛那它就变成了新时代的军火商其实就这么逻辑然后它帮政府做一些政府原来跟厂长之间没有办法直接对接的很多事情虽然很多厂长也进来你看这两天我遇到更现实的问题比如周末我有个活动是帮我一个在上海大学国内学院教MBA的老师帮他们的MBA去拜访上海的一家比较头部的大汉型公司然后昨天那个大汉型副的对接着这个同事说那他看了一下那些MBA同学的这个简历都是大部分都是传统行业什么上汽啊什么上汽化工物就各种各样的传统行业他会说他们第一不是技术主持人第二不是互联合背景我该讲什么给他他们会演示一些他们模型的能力然后包括可能跟一些企业的合作的案例然后很多这些看到的人就是说我们也想要那问题在于这些企业不具备在这个时间直接把模型拿来用的能力无论是他的数据的状态在线化的水平乱七八糟的那中间这个东西就有人去贴呀它某种的是一种脏活累活是我还算是经历过从线下比如说我们最初审批是一张表我要跑十层楼到后面数字化的那个过程其实就那个过程本身也很漫长然后当时的SARS公司确实本质上就是外包了一堆PM来我们这儿就来现场做这些破事所以我前两天还跟一个也是SARS公司的上市公司的老板吃饭我说你们这一波不担心吗他说反正中国的SARS股票也没好过然后他说北美有个很大的特征其实他们大概有30%是通过公司信用卡一直在付钱对 是的所以说持续信用对 他说所以这种掉起来就会很可怕因为老板忽然醒过来就跟我们个人用户订阅很多东西突然有一天意识到你不需要订阅那么多然后瞬间就卡了一样他原来就吃了订阅的连贯性对他说我们本来就是吃这种脏火累火的忽然来了我反而变得比较性感所以这个时间点像那边文章写的时候就2028罗斯顿他想国际也是一样就是之前可能梦境的人还没有到所以让大家有那么主动的意识要想这件事情可能大家会觉得厉害我们试一试弄一弄可以但是今天你确实还能管水线已经到你脖子了你真的任何去想然后你发现很多东西真的可以砍的时候那可能瞬间就是从没有意识到一下砍到非常厉害的状态对对它开了开音就没有回头见了对对对我们最后聊一个对于未来的预判吧就是你之前不是那个六个月一百亿跟八个点这个背后其实透露出来一个东西就是好像平台赚更多了事实如此对吗就是在I时代至少截止到这个时间点的议题大家会认为大家伙越来越大就这个是一个已经偏共识的阶段性结论虽然听起来又悲观但似乎好多角度都在验证这件事情像刚才我们前面提到昨天那个我听一波会在讲就是我们刚才说一个人可以想一个人的事情了小团队可以想中团队的事情中团队可以想稍微大一点团队的事情但是出现了一个问题就是超大团队会拉开超远的距离让所有人不要想他们在做的事情他会拉开那个巨大的差距那很简单我们就讲我们今天聊过自己的视频模型的例子SR今天关了吗对当然他有很多现实的原因留存不好成本比较高可能要考虑到我方言跟SR竞争也比较激烈他要收拢战线但其实有另外一条线源就在于纯做一个2C端的视频案尤其是AI内容成产这件事情世界范围内没有任何家公司比字节有信心跟有坚定的不依依利的战略的保守的或者说稳定性的竞争没有任何家公司有无论是出场公司还是当大家已经这个战场是字节原来的主战场已经立住了世界第一中国移动量最大的最后的结果然后呢大家原来期待AI来了之后比如说AI视频这件事情原来是说AI视频是一个从0到1的过程然后过程中在优化然后优化的时候大家开始强调所谓的视频的数据的优劣导致的视频模型的能力但是我们说法是说你有这个数据并不能直接导出你做的视频模型好有可能不是什么条件可能只是必要条件之一但是字节在春节发CDS20之后告诉大家我找到了我有好的数据导出我有好的模型这条公式又因为刚才我们说的视频这个战场是字节的主战场它在这件事情上是不可能有任何战略的摇摆跟犹豫的所以在这个领域你就不可能除非你有些别的什么方式去想或者说你不想做那个最大的就是最最最泡的那几个你以别的方式来做那可以因为这个行业足够的大自己也不可能把所有事情都做了但是如果你是想在那个皇冠的明珠上争那个那你就要想跟字节的竞争那似乎看起来字节在拉大跟这些想争那件事情的人之间的差距当然这么说可能特别的字节粉了对吧 [49:59] 似乎这个逻辑就是这样然后我们再举个例子今天世界上最大游戏公司叫腾讯AI跟游戏的结合腾讯在做的很多工作本账来讲是很多厂商连想都不敢想的事情就是他没有这个资格跟成本跟平台的优势来去做这件事情的想象但是他们在做那就变成了这件事情就不像原来说你靠堆量你靠去什么传统手艺人的手艺靠这些东西能够解决的问题它就不是一个层面的问题了那似乎在这个角度我们只说这个狭义的这个战场里那他比别人拉开的距离就远了太远了而且他会比那些今天这个时间希望通过通用模型去踏出到这件事情的场上走得更远那对于一般的商家或者在商业上的人你觉得大家可以做些什么呢就刚才那句话没有展开就是那今天你说自己这么强我们就什么都不干也不是啊哪怕是在视频这个自己这么强跟最主要战场也有很多中国的厨商公司也在做就你要找到自己的定位嘛就跟传统的商品一样哪怕保洁当年洗压水卖到50%那它还会有一些新的品类出现我们再举个更现实的意思为什么运动品这个行业每几年就会出现新的牌子你看这样的什么昂跑 厚卡 萨罗蒙那前两年的什么十种鸟那为什么听起来这个品类早就不应该是耐克阿迪的天下了吗耐克阿迪又有钱又有研发能力又持续赞助品牌销上也在那为什么会持续的有新的品牌会出现那可能就是不断的会有一些新的双引号可能小一点的需求然后被一些特殊的用户满足这些用户可能又符合了当下的比如社交媒体的团队还是什么反正符合了某种双眼号的情绪跟氛围他就得到了编辑更多的收获那他就可以长到已经阶段当然他长到已经阶段也同样会面临问题就跟鲁鲁鲁艾蒙前面人一样他通过这个人群吃到了红利全球化拓展然后强调这种优势但是他到了一个程度也依然会面对当年奈克哈里面临一样的问题当然这就是不断的这个循环的过程那你就看你在哪也有可能其实这个集团公司它是以一堆小东西它是一个偏苔藓的逻辑不是偏森林的逻辑是的我实话是说国内绝大多数的SARS公司是不懂业务的就是他有没有能力把这些功能整合成一个AI的体系去完成这件事情我觉得这个就是刚才庄老师说的是60分以上的内容甚至是到了80分85分90分的内容而这些内容往往隐藏在某一些人的脑子里把它进行AI化或产品化我觉得是2B非常大我只是举SaaS这一个例子其实有非常非常多这种东西我觉得2B市场反而可能在我的眼里未来在AI的驱动下会有非常大的变化出来确实因为2B了之后AI很大的一个变化是它把原来很贵很贵的智力变得非常普及以前麦肯锡一小时无按现在你用deep research就可以了所以我们也快被AI换了老师你要小心没有我就根本不跟你走一个路线了我现在做情绪老人家我最近也在找一些情绪价值的书在学习我发现要转型了CK老师你这句话就非常的AI学情绪价值看书你觉得有用吗你要实践你要给我们情绪价值我人机模式大家理解一下好吧我们差不多就这样子非常感谢明浩然后大家如果感兴趣的话记得关注他的播客以上就这期的播客如果大家感兴趣记得一键三连或者进到我们群里有更多人在没有更新的时候各种讨论跟赚钱跟生意商业还有各种八卦好那就这样拜拜感谢感谢拜拜拜拜