前字节跳动高管梁琛奇创立动念引线押注 AI 娱乐应用 晚点 LatePost
AI 娱乐新体验的爆发必须依赖推理成本断崖式下降、多模态指令遵循跨越以及前代刚需工具培养的用户交互习惯。
AI-assisted summary of 182: 对话梁琛奇：抖音、猫箱、创业，「他们都搞生产力，我想用 AI 创造开心」 — original source . Check the original for full context.
Source published: 2026-09-23
Key ideas 动念引线创始人梁琛奇指出，AI 娱乐产品的爆发需满足三大前置条件：开源模型与架构优化使推理成本断崖式下降以打正单位时长 ROI、多模态表现力跨越审美及指令遵循阈值，以及刚需工具已完成对大众的 Prompt 交互习惯教育。 (0:00) 梁琛奇提出 AI Native 娱乐平台的核心壁垒在于“消费环节必须高频消耗 Token”且追求毫秒级实时生成，若仅在生产端用 AI 降本，最终成果仍会被红果短剧、小红书等传统巨头分发平台吸纳。 (110:00) 回顾创业一年的经验，动念引线复盘指出此前低估了 AI Coding 的演进效率，同时高估了 Sora 对全行业的实际催化节奏，导致早期在工程招聘上出现了过度投入。 (164:40) 梁琛奇预测 AI 娱乐新体验的雏形有望在 1 年左右（2025 年中前）浮现，量化检验标准为次留 40%、周留 20%、月留 10% 的长留存模型，且需具备随 Context 深度沉淀而递增的正向网络效应。 (150:00) Detailed notes ## Background
本期内容由《晚点 LatePost》科技报道负责人程曼祺主持，发布于播客平台（2026年9月23日）。节目围绕96年出生的动念引线（DayFold）创始人梁琛奇展开，记录了他在字节跳动7年间历经抖音爆发、负责实时社交及带队做出AI互动产品“猫箱”的经历，深入探讨了他在全行业聚焦生产力工具时，毅然选择押注AI娱乐、泛创作与新互动体验的思考与创业实践。
## TL;DR
梁琛奇深入剖析了工具产品与娱乐产品的本质差异：工具重在解题、节省时间，而娱乐重在出题、享受时间，后者成立需要推理成本下降、多模态能力跨越及工具教育用户三大前置条件。他回顾了从抖音社交到猫箱的推演过程，指出AI的核心价值在于让“人”作为生产要素实现规模化，并创造出“超度拟合、无限分支”的沉浸故事体验。面对创业，动念引线拒绝复刻老格式或盲目堆砌底层模型，而是通过“产品UGC”的敏捷组织架构，探索将消费端与实时消耗Token绑定的全新互动生态。他坚信当AI接管大部分工作后，基于低门槛主观表达的泛创作将成为大众获取生活意义与纯粹快乐的关键支柱。
## Atmosphere & style
整场对话沉稳从容又充满激烈的思维交锋，既有理科拆解商业与算法的冷静严密，又洋溢着文艺青年对人性、审美与浪漫表达的由衷热忱。程曼祺步步紧逼、层层追问创业假设与巨头竞争壁垒，梁琛奇则不疾不徐地以第一性原理和生动比喻（如“搭房子与养女儿”、“停车场踩油门”）拆解心路历程，在理性测算与感性笃信的张力中，呈现出一种既清醒务实又极其浪漫的AI时代造物者气质。
## Bulletin
- `00:00` 动念引线创始人梁琛奇指出，AI 娱乐产品的爆发需满足三大前置条件：开源模型与架构优化使推理成本断崖式下降以打正单位时长 ROI、多模态表现力跨越审美及指令遵循阈值，以及刚需工具已完成对大众的 Prompt 交互习惯教育。
- `01:50:00` 梁琛奇提出 AI Native 娱乐平台的核心壁垒在于“消费环节必须高频消耗 Token”且追求毫秒级实时生成，若仅在生产端用 AI 降本，最终成果仍会被红果短剧、小红书等传统巨头分发平台吸纳。
- `02:44:40` 回顾创业一年的经验，动念引线复盘指出此前低估了 AI Coding 的演进效率，同时高估了 Sora 对全行业的实际催化节奏，导致早期在工程招聘上出现了过度投入。
- `02:30:00` 梁琛奇预测 AI 娱乐新体验的雏形有望在 1 年左右（2025 年中前）浮现，量化检验标准为次留 40%、周留 20%、月留 10% 的长留存模型，且需具备随 Context 深度沉淀而递增的正向网络效应。
## Key takeaways
- `03:00:00` 娱乐产品与工具产品的根本差异在于“出题”与“解题”：工具类产品以效率优先、问题已知且搜索域狭窄；娱乐产品则是提供新颖的主观体验，需要在极宽的搜索域中进行深度人本设计。
- `00:00` 娱乐产品单次使用时长是工具的 10 到 20 倍，早期的高昂推理成本极易引发 ROI 倒挂，必须依赖 DeepSeek 等开源基座降本及端到端工程优化来保障商业模型的成立。
- `01:09:45` 移动互联网产品开发如同“搭房子”通过有限状态机穷举用例，而大模型产品如同“养女儿”，面对无限输入只能设立原则框架与奖励机制，接受长尾结果的自然涌现。
- `01:15:00` 大模型通用厂商无法吃掉垂直娱乐应用，其正交壁垒在于：原生交互带来的非公开数据、极度主观且无法靠数学指标量化的 Reward Model，以及调优和 Harness 中融入的上千个主观产品倾向。
- `01:20:00` 字节跳动的核心能力是“在停车场里挑车踩油门”——依赖成熟商业化中台、算法推荐和精准 ROI 测算把验证过的产品推向千万 DAU，但该机制天然难以为看不清天花板的 0 到 1 娱乐新物种买单。
- `01:30:00` 优秀的娱乐创新者脑中需并存“发散的创新人格”与“冷酷的鉴赏家人格”：前者敏锐捕捉现实灵感，后者在上线前严格做事前指标预测并无情淘汰不可 Scale 的想法。
- `01:40:00` 大众缺乏凭空构思架空世界的狭义想象力，但具备丰富的广义生活记忆与情绪体验；“松果时刻”通过漫画风格的高维信息压缩，降低了模型在容错度与算力上的刚性要求。
- `01:45:00` 纯工具属性的用例（如小说推文黑灰产和站外做号）无法沉淀站内消费生态，娱乐社区在冷启动期必须主动克制工具倾向，聚焦于高浓度特定人群与内生互动闭环。
- `01:55:00` 动念引线采用“产品 UGC”研发机制，借助 Vibe Coding 工具由 1 到 2 人微型单元在 2 到 4 周极限周期内快速灰度测试，捕捉到留存信号后再追加资源放大。
- `02:05:00` 化解碎片表达中“输入极少”与“灵魂主导”矛盾的解法是“涌现式创作”：用户仅定义核心设定与框架，AI 负责海量细节填充并支持成千上万次长尾交互，拉大 Output 与 Input 的差值。
- `02:10:00` 从第一性原理推演，消费端烧 Token 的互动体验必然先落在高频图片与连贯漫画上，而非直接跳跃至视频生成，因为高轮次交互下的视频算力成本在当前阶段完全不可承受。
- `02:33:00` 纯情感陪伴类“AI 伴侣”短期内不是版本答案，因其难以在微表情和肌肉细节上比肩真人且伴随伦理风险；而猫箱等虚构架空故事正因其在现实中不可替代的“虚构美”才获得用户深度认同。
- `02:36:30` 传统游戏工业受制于高制作成本只能服务核心人群，AI 断崖式降低生产门槛后将激活原本大 10 倍的“潜在泛游戏市场”，让大众通过轻量生活化机制获得系统的正向反馈。
- `02:55:00` 娱乐创业团队不应盲目切入底层模型的军备竞赛，而应先用现有模型管线捏出可体验的原型，确认捕获到微弱但真实的主观体验潜力后，再通过后训练定向优化特定审美与能力壁垒。
- `03:10:00` 在未来多数常规工作被 AI 接管的闲暇社会中，泛创作与轻度互动是普通人抵御虚无感、获得主观参与感与生命意义的核心支柱，展现出“少数人向前，多数人向四面八方”的文明生态。
## Detailed walkthrough
### `00:00` 娱乐的慢节奏与技术前置三要素
程曼祺在开篇提到了梁琛奇经历的独特性：96 年出生、在字节跳动待了 7 年，参与过 2018 年抖音崛起、2021 年带队做实时社交，再到 2023 年在字节 AI 部门 Flow 做出了“猫箱”，随后创立动念引线（DayFold）。当全行业的关注点都挤在 coding、生产力和 Agent 等主线时，动念引线选择了双重“少数派”路径：既从应用切入，又押注在娱乐方向。
面对“娱乐不在当前主线”的质疑，梁琛奇分析道，工具类产品在解决问题（Save time），而娱乐是在享受时间（Enjoy time），娱乐天然比工具迭代更慢。他认为，AI 时代的娱乐体验要爆发，必须满足三个前置要素：
```mermaid
flowchart TD
accTitle: AI 娱乐产品成立的三大前置要素
accDescr: 展示推理成本下降、多模态能力突破、用户交互习惯养成三个要素共同支撑 AI 娱乐体验的建立。
subgraph Cost["1. 推理成本 (Token 资源)"]
A["工具场景：10 分钟搞定"]
B["娱乐场景：时长高出 10-20 倍"]
A --> C["ROI 倒挂风险"]
B --> C
D["开源模型与架构优化 (如 DeepSeek)"] -->|"成本断崖式下降"| E["单位时长 ROI 打正"]
end
subgraph Modality["2. 多模态表现力"]
F["文字：高密度智能压缩 (适合工具)"]
G["图像/视频 (GPT-4o, Sora 等)"]
G --> H["跨越质量审美阈值"]
G --> I["高度遵循用户 Prompt 指令"]
end
subgraph Habit["3. 用户交互习惯被工具教育"]
J["刚需工具 (豆包, ChatGPT)"]
J --> K["理解多 Agent / Prompt 边界"]
K --> L["自然迁移至 AI 娱乐新体验"]
end
E --> M["AI 娱乐新平台成立"]
I --> M
L --> M
```
- **推理成本的约束与释放**：移动互联网早期的瓶颈是流量（2008 年刷一条短视频一个月流量就枯竭），AI 时代的资源限制则是推理成本（Token）。工具类产品解决具体问题，几分钟即可验证 PMF；而娱乐产品是“带着一个空空的脑子，等待寻求一种新体验”，时长往往是工具的 10 到 20 倍。在相同的智能水平下，推理成本高出数十倍。如果直接跑出 1000 万 DAU，昂贵的推理费会把公司拖垮。“你如果回到三年前工具类产品，它 PMF 可能是可以十分钟的，因为它是解决问题，娱乐产品其实是带着一个空空的脑子，等待寻求一种新体验，然后这个过程其实是杀时间的过程，它的时长可能就是工具产品的 10 倍甚至 20 倍，所以在相同的智能下你所构建的体验，你的推理成本就是它的 10 倍甚至 20 倍，然后这个时候你 ROI 是打不正则的，如果你 scale out 1000 万 DAU 这个公司就破产了。”梁琛奇强调。DeepSeek 等开源模型的出现让相同智能水准下的推理成本断崖式下跌，ROI 终于能够打正（猫箱在 2024 年底也验证了这一商业化模型的成立）。
- **多模态质量与指令遵循的跨越**：语言是人类智能的压缩，适合高效率解决问题；娱乐则是调动感官的体验，文字能触达的人群规模远小于图画与视频。过去 Midjourney 虽审美极佳，但不遵循指令，无法规模化落地；到了 GPT-4o、Sora、Seedance 等图像和视频模型出现后，既越过了“让人愿意看”的质量阈值，又能严格按用户意志执行。
- **用户习惯必须由前代刚需工具培养**：梁琛奇认为产品的本质在于顺应人性（Nature），“万事万物都有 nature，比如我有 nature，你也有 nature……娱乐 nature 非常明显，就是你无法在一个大的技术变革和大的硬件节点出现的时候去教育用户的”。如同当年智能手机是靠“打电话”和“装微信”这些上个时代的刚需把用户拉进来，用户在日常使用中搞清了触屏和 GUI 交互，短视频与手游才顺理成章地爆发；今天，正是 ChatGPT、豆包等刚需工具逼着大众掌握了 Prompt、理解了 AI 的能力边界，娱乐产品才有了免于“从零教育用户”的土壤。
`05:00` 个人 Nature：在主观与客观的十字路口做产品 当被问及在字节 Flow 期间为何不挑更稳妥的工具与生产力方向，梁琛奇坦言这完全出于自己的 Nature：“我自己对做工具没有什么兴趣，我的兴趣主要还是在让更多的人开心，让更多的人创造力，让更多的人在这种新体验里获得新的感受和新的快乐。”从入行至今，他的职业生涯从未碰过娱乐以外的业务。
梁琛奇把这种工作状态称为“浑然一体”：天性中有一丝散漫，但对创造与构建抱有极大执念。周末出去玩、去体验娱乐，本质上就是在体验产品、同理用户，不会产生生活与工作的割裂感。他从小不只是爱打游戏，而是迷恋“带有主观创造与非客观感受的体验”。
面对文理学科的选择，他在高中是理科拔尖的学生，却因觉得“理科不浪漫”而在大一选择文科学科，遍历社会学、艺术史、法学与管理学通史。但文科的劣势在于缺乏阶段性验证手段，而计算机和理科能“啪的一下就知道结果”，具备更高的迭代斜率。“为什么要在更好的斜率上？因为你有这种可能的能做到的作品，然后在这种更好的斜率上，你做成这个作品的概率明显更大。”梁琛奇希望最终做出的作品，能够直接影响广泛大众的精神世界、生活方式与创造力，而“超级产品经理”正是主客观结合的最佳载体：
- **主观端**：世界本质上由不理性的人组成，空气中弥漫着情绪与直觉，需要敏锐的审美、同理心去捕捉这些模糊体验。
- **客观端**：不能停留在文人的感性宣泄，必须从复杂世界中提炼出第一性原理与底层规则，搭建出可量化、可预测且能 Scale 的商业系统。
`10:00` 从大学“群图”到 Roblox：高频不厌倦的体验载体 在进入字节之前，梁琛奇就自己写过名为“群图”的微信小程序原型：一个人在画布上随意画上五笔，转发给四五个朋友，每个人在上一人的基础上接力画完一张画、共建一个故事。这个在北航校内传播、只有几千上万用户的小项目，给他留下了两点深刻认知：
1. **创造具有极强的私人意志**：历史上绝大部分伟大作品（尤其是文学）都是由个体的极强主观判断创造出来的，而非集体拼凑。群图本质上是“社交大于创作”，大家更享受的是人与人之间的相互激发。
2. **社交必须依托载体，但载体极难寻找**：人与人在线上线下社交，永远需要回答“我们在一起要干嘛”。必须找到一个“新颖、长期、高频、不厌倦”的载体。
梁琛奇指出，物理世界对此给出的解法是“多样性（Diverse）”——这就是“地球 Online”，这周末喝咖啡，下周末开卡丁车、滑雪或出国。大众点评吃下的是信息分发（告诉你去哪），但它并不承接体验本身。
真正提供体验闭环的平台是像 Roblox 这样的 UGC 游戏世界：虽然 Roblox 用户群体偏向青少年（Teenager），且存在难以“Age up”（向上渗透高龄人群）的困境，但数以亿计的日活证明了模式的成立——用户在《逃离自然灾害》里边躲火山喷发边聊天，游戏本身变成了一个大家在线闲逛（Hang out）的社交空间。梁琛奇引用科技博主潘乱观察儿子的例子：小孩子在物理世界不愿出门，却在《蛋仔派对》的虚拟岛屿上和一众现实同班同学的账号逛来逛去。这种“以新型互动内容为载体、人人处于共同体验流中”的产品雏形，正是他一直着迷的形态。
`14:20` 2017 校招放弃火山，主动押注抖音 2017 年校招进入字节跳动时，HR 原本安排梁琛奇去火山小视频，并告知火山是拥有更多资源倾斜的“正规军”，而抖音当时看起来更像是一帮年轻人折腾的尝试。然而梁琛奇态度极其坚决，直截了当地要求必须去抖音，最终由面试官卷卷拍板将他调入抖音团队。此时距离 2018 年春节抖音彻底爆发还有数月。
他当时做出这一判断的核心考量有三点：
- **自身使用体验的反差**：自己刷抖音刷得下去，刷火山完全刷不下去。
- **底层动机的不同**：火山通过“火力值”（可以直接提现换钱）来刺激用户拍视频，这吸引了大量为了薅羊毛而创作的羊毛党；而抖音的创作者是为了表达与自豪感，发自内心热爱自己产出的作品与社区。“我的感觉就是可以通过物质和钱的方式激励用户，激励一个平台的建设者，但这不能成为它的第一性的动机，它会影响后边所有的生态以及所有的生长。”
- **竞争终局的推演**：快手已经在下沉市场站稳脚跟，做一个“更差的快手”没有办法驱动用户发生大规模迁移。
面试时，卷卷对不成熟、非标的新想法展现出的鼓励态度给梁琛奇留下了极深印象。梁琛奇曾问卷卷：当时抖音里除了精美的运镜、变身、欧美电子乐以外，开始冒出一些粗糙的搞笑段子，这到底是好事还是坏事？卷卷坚定地回答“这绝对是好事”，并明确告诉他，抖音绝不会以音乐短视频为终点，未来必须覆盖全中国的人群，因为所有人都有创造力。这种对全人群创造力的笃定，彻底打动了他。
`18:38` 抖音做社交、Alex 的“细节变态”与产品经理的成长 梁琛奇在抖音主导的第一个核心成果是“朋友页”Tab。在抖音做新功能面临着 recommendation 的“天赋与诅咒”：推荐算法极其强大，用户沉浸在无脑上下滑的植物性精神状态中；一旦切出推荐流换到内容供给有限的“朋友页”，用户的“无限娱乐流”被打破，留存率就会暴跌。
在字节严苛的 A/B 测试系统下，新功能导致留存下跌就绝无上线的可能。为了让朋友页留存打正，梁琛奇做了一个关键的链路细节设计：当用户滑到底、把所有朋友更新的内容全部看光时，页面会弹出“朋友动态已看完全部，点击返回主页”，用户一点就秒切回算法推荐流。这一微小的设计，成为了朋友页留存能够打平甚至持续带来正向留存的关键推手。
这段经历也让他见识到了朱骏（Alex）对产品细节近乎严苛的追求。Alex 曾将抖音定义为“窗户、画布、桥梁”：
- **全屏沉浸感**：当把整个手机屏幕撑满、音乐轰鸣、上下滑动切换不同世界时，这种单列全屏设计（源自 Musical.ly）与 Instagram 的多图 Feed 产生了质的区别。
- **设计的隐喻**：透过这扇发光的玻璃窗，用户永远无法预期下一秒滑出来的是怎样一个充满想象力的新世界。
在推进抖音熟人社交的过程中，梁琛奇推演了业务的逻辑：
```mermaid
flowchart LR
accTitle: 抖音熟人社交推进飞轮
accDescr: 展现基于庞大 UGC 底座推算熟人关系，并通过低门槛表达分发拉动留存的链路。
UGC["超大 UGC 平台底座\n(朋友都在用抖音)"]
Calc["基于算法推算\n熟人社交关系链"]
Express["既有的短视频/\n日常 Story 表达"]
Distribute["通过朋友页/私信\n精准定向分发"]
Retention["用户粘性与留存显著提升\n(巩固日活天花板)"]
UGC --> Calc
Calc --> Distribute
Express --> Distribute
Distribute --> Retention
Retention --> Express
```
尽管熟人社交没有像“掀桌子”那样直接把抖音的日活从 7 亿直接推高到 13 亿，但它极大加深了用户黏性，并捕获了一批年轻一代（通过发私信、高频更新 Story）的原生社交心智。
在这个阶段，梁琛奇完成了从单纯的“产品（Product）”向“经理（Manager）”的蜕变。他本能上反感繁琐的沟通与协同，但如果不掌握“经理”的方法，极佳的产品品味和意志就无法落地。在字节跳动，光有审美和感性毫无作用：“你在字节你有很好的 taste、有很好的主观感受当然是好的，但是这不是字节的尚方宝剑，字节尚方宝剑是能把这事情拆解得很清楚，且能算清楚这个拆解对应着什么……能够被一个非常聪明的理工科的人听懂，这件事超重要。”为了不让自己心中惊艳的作品流产，他逼着自己在半年内熟练掌握了将主观感性拆解为严密客观逻辑的系统能力。
`30:00` 2021年的实时社交尝试与客观规律的教训 2021年，梁琛奇大学毕业仅两年，就在字节跳动内部独立发起并主导了一个实时社交产品，成为当时公司内最年轻的业务负责人之一。这个机会的促成看似偶然，源于他看到实时社交的潜力后主动找 Kelly（张楠）长聊，Kelly 同样看好该方向并给予了支持。在梁琛奇看来，传统移动互联网的社交大多不是“真社交”——比如发一条朋友圈、等别人异步点赞，这与现实世界的交互逻辑大相径庭。现实中的社交永远是两个人置身于一个特定主题的环境中，在这个不断自然向前的世界里共同“做点什么”（do something），并在过程中保持沟通、获得快乐。
他用“喝咖啡”打了个比方：你和朋友在咖啡馆坐着，即便对方突然沉默，你也不会觉得尴尬或充满压力，因为有人在吹萨克斯、有人在弹钢琴，你们共同看着窗外，世界在自主运转；但如果两个人打飞书电话或实时语音，一旦冷场就会产生巨大的心理压力，因为这种通话缺乏外部环境作为依托，本质上是在“完成任务”。梁琛奇认为，Roblox 和《蛋仔派对》正是解决了“场”与“环境”的问题，而普通 RPG 游戏虽然也有世界观，但由于内容更新周期受限且玩法类型同质，用户终究会产生厌倦。
```mermaid
flowchart TD
accTitle: 传统社交与环境依托式实时社交的对比
accDescr: 对比传统异步社交、纯语音通话任务型社交以及基于环境主题的实时交互三种模式。
subgraph Async["传统异步社交"]
A["发朋友圈 / 动态"] -->|"弱互动"| B["异步点赞 / 评论"]
end
subgraph DirectCall["任务型实时通话"]
C["打飞书 / 实时电话"] -->|"缺乏外部场域"| D["冷场压力大，像是在完成任务"]
end
subgraph AmbientSocial["环境依托式实时社交"]
E["特定环境与主题<br/>(咖啡馆/萨克斯/游戏场景)"] --> F["世界自主向前运转"]
F --> G["共同经历，无压力陪伴交流"]
end
```
然而，该实时社交业务在团队规模一度达到上百人后，仅维持了一年左右便宣告关停。梁琛奇反思，这次失败让他深刻学到了两点：第一是“必须尊重世界的客观发展规律”，不可逆势而为；第二是“做娱乐产品切忌做太多假设”。在工具类产品中，假设往往容易验证（如效率从10小时缩减到10分钟），但在娱乐产品的新玩法中，假设极度依赖主观和直觉。哪怕团队提出了 10 个逻辑严谨的假设，每个假设成立的概率高达 90%，十个假设相乘之后的成功概率（$0.9^{10}$）也只有约 35%。因此，做新体验时关键变量最好只有一个，其余链条必须全部是被验证过的。
> 梁琛奇：“就是你想搞清楚这世界怎么运行的，搞清楚这世界有一些基础的 principle，在这些基础的运行 principle 下你不要逆着某些倾向和趋势做事，你是不可逆的，这是我最大的 learning。”
---
`35:00` 表达的分层与“动念引线”的诞生 在业务关停的同期，海外熟人社交产品 BeReal 迅速爆火又随后回落，字节跳动也曾推出过多闪等产品尝试切分表达需求。梁琛奇分析，人天生具有强烈的表达欲，但在现实中，朋友圈承载的往往是极其正式的表达，许多微小的、有趣的想法因为不够正式而被压抑。海外用户在 Instagram 上用 Post 发正式内容、用 Story 发随意的日常，本质上也是在对表达场景进行细分。
梁琛奇进一步指出，移动互联网时代的表达严重依赖“现实世界的天赋”，其核心变量是手机摄像头。摄像头赋能了那些在现实中长相优美的小姐姐，或是对自然风光极具审美的博主，使他们能从现实中捕捉画面并斩获数千万粉丝。然而，AI 时代的重心正在发生转移，它将去激励那些“脑中世界拥有巨大天赋的人”。这类人现实中可能其貌不扬、言语笨拙，甚至看起来有些无聊，但他们的内心精神世界极其丰富多样。在过去，这些想法极难低成本、高质量地呈现给大众，而 AI 正在打破这一壁垒。
这正是梁琛奇创立“动念引线”（DayFold）的初衷。每个人每天脑海中都会闪过几千个微小的念头（动念），如火花般瞬间闪烁又熄灭。AI 的作用并不是替代人类的创造力，而是充当一根“引线”，去收集那些混乱、不成型的构思，将其点燃并绽放成绚烂的烟花。公司的英文名“DayFold”则寓意着对世界的“折叠与展开”——未来用户不仅是在屏幕外透过一扇窗看世界，而是能真正进入 80 亿人脑海中构建出的成千上万个平行人生与宇宙中，体验不同的历史或未来，再带着这些体验回到现实，激发新的灵感。
> 梁琛奇：“我不觉得在最终的世界里创造力的来源是来自于 AI 的，我不是很相信，尤其是一种主观性的创造力……它就来源于普通的用户自己，来源于这些用户本身。所以我们所做的只是你脑子里有一个念头、有一个动念，我们是燃放烟花的引线，我们点燃这个引线把你的念头绽放。”
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`41:26` 从 ChatGPT、海龟汤到“猫箱”的立项推演 2023 年初 ChatGPT 爆发后，梁琛奇在抖音关注团队短暂工作了不到半年，随后便在字节内部构思新的互动产品。最初他与 ChatGPT 对话，尝试跟它玩“海龟汤”（水平思考解谜推理游戏），惊讶地发现模型完全具备玩该游戏的能力。这一刻让他意识到，AI 第一次将“人”作为一种生产要素进行了规模化（Scale），而过去“人”恰恰是无法被 Scale 的核心限制。
在娱乐的大版图上，梁琛奇将其拆解为一个内容的主被动坐标轴：横轴从左到右代表从被动到主动，最左端是被动消费的内容（如短视频、影视），最右端是高度主动参与的游戏。而所谓的“AI Native 产品”，用户并不关心底层有多少参数或前沿模型，用户感知的核心体验是：我在系统里进行了一个输入（Input），系统经过推理与理解（Reasoning），返回给我一个极度长尾、高度定制化的反馈。将这种 AI 原生交互体验与内容坐标轴相乘，其直接指向的形态就是“互动内容”。
```mermaid
flowchart LR
accTitle: 猫箱产品原型的推演链路
accDescr: 展现从ChatGPT能力验证，到AI原生交互定义，再到结合互动内容坐标轴形成猫箱原型并推进立项的全过程。
A["体验 ChatGPT 玩海龟汤<br/>(验证：人作为生产要素被 Scale)"] --> B["定义 AI Native 体验<br/>(任意输入 -> 深度推理 -> 长尾定制反馈)"]
B --> C["作用于内容坐标轴<br/>(被动短视频 <----> 主动游戏)"]
C --> D["锁定核心方向：互动内容<br/>(多角色、剧本驱动的沉浸世界)"]
D --> E["团队搭建故事 Demo<br/>+ 市场竞品涌现 (Character.ai, 星野, Glow)"]
E --> F["在字节 Flow 部门正式立项：猫箱"]
```
当时梁琛奇带领团队制作了一个多角色、基于剧本展开的故事 Demo。在字节跳动内部立项，通常需要逻辑推演成立或存在被验证的优质竞品。彼时海外的 Character.ai 以及国内的 Glow、星野等产品展现出了良好的增长曲线，Alex（朱骏）也将 Character.ai 转发给他讨论，双重因素叠加促成了产品的推进。随后字节成立专门的 AI 业务部门 Flow，梁琛奇正式带队立项并做出了“猫箱”。
在此期间，梁琛奇曾与创作者做过多场线下深入访谈。他发现创作者对设计角色、构建世界观倾注了难以想象的巨大热情。比如传统的被动阅读是看一个“远嫁敌国公主”的故事，但在猫箱里，用户自己就是那位公主，亲历与摄政王一同出征，目睹深爱的人战死沙场。这种与虚拟世界的深度羁绊，让用户由衷流泪并深陷其中。
> 梁琛奇：“科技革命期的机会你干嘛要做其他事呢？……我对做效率的工具类的东西没兴趣，因为我觉得它不是我的作品。就我脑海中的那个作品里没有效率，没有工具，没有让人这个工作更高效率。世界往前走很重要，但我脑海里作品没有这个。”
---
`47:23` AI 赋予娱乐的变量：供给裂变与无限分支体验 梁琛奇认为，许多人将 AI 仅仅视为效率和生产力革命，这低估了技术对娱乐形态的重塑。从历史发展来看，内容与娱乐的演进有两条核心线索：一条是显性的“模态升级”（文字、图片、视频到 3D）；另一条则是“供给的扩大、碎片化与生产门槛的骤降”。从电影到电视、从横屏长视频到竖屏短视频，每次变革初期都会被精英批评（如当年批评电视屏幕小、画质差、预算仅为电影的十分之一），但正是由于供给成本大幅降低，海量普通人入局，才催生了全新的内容生态。未来一旦创作门槛降到只需通过自然语言表达想法，大量隐藏在民间的非专业创作者就会涌入，创造出从未见过的新格式。
在消费端，如果仅仅用 AI 降本去生产老格式（例如做 AI 短剧），用户最终仍然会流向既有的成熟平台（如红果短剧），创业公司毫无壁垒。因此，创业者必须提供过去不存在的“新体验”，从而搭建全新的交互容器与产品形态。梁琛奇将这种新体验的核心定义为“超度拟合的无限分支”：
| 维度 | AI 时代之前的计算与内容 | AI 时代的全新体验 |
|:--- |:--- |:--- |
| **系统状态机** | 有限状态机（由代码与预设按钮决定，输入仅有几千种） | 无限状态机（任意非结构化输入，带来超2000万种可能与定制反馈） |
| **用户心理感受** | 容易撞墙，时刻感知到虚拟边界与受限的自由度 | 极度自由，系统深度拟合用户的任何常尾甚至荒诞的行为 |
| **推荐系统逻辑** | 寻找 3000 万人最大公约数的“椭圆”，无法完全匹配个性化需求 | 真正理解个人 Context，设计出专属于个人形状的“圆” |
| **内容核心结构** | 创作者单向输出，受限于大众口味的平衡 | **熟悉（Familiar）** 由 AI 基于记忆转译 + **惊奇（Strange）** 由多元人类创作注入 |
梁琛奇特别强调，未来的娱乐绝不会演变成“完全由 AI 闭环接管的内容供给”。一个优秀的内容必须同时具备两项要素：“熟悉（Familiar）”与“惊奇（Strange）”。熟悉是产生共情的桥梁，AI 可以根据上下文把内容调优成最适合用户理解的形状；而惊奇则是打破预期的惊喜，这种源源不断的意外感与独特性，依然必须源于真实世界中千奇百怪、经历迥异的多元人类创作者。
此外，AI 还彻底解决了传统娱乐中“人作为服务带宽瓶颈”的问题。在过往的直播生态中，一个魅力极强的主播受限于生理带宽，面对 10 万名观众只能“一对多”广播，粉丝必须靠打榜刷礼物才能换取极其有限的一对一沟通；而在猫箱这类 AI 原生产品中，创作者注入了灵魂与深度设定的角色，能够同时与 10 万个用户展开完全个性化的一对一深度交流，实现了将人类创造力从“10万对1”向“10万对10万”的无限 Scale。
> 梁琛奇：“为什么我们认为我们所处的地球 online 是真实的？就是因为我能做刚才这件事——我把这个纸吃了吐出来，然后泡在水里，泡在水里之后我再吃一遍。但假设我到这一步的时候……我卡住了，那我肯定在一个虚拟游戏里了。虽然这件事情非常长尾，但恰恰因为你能做任何长尾的事，所以你知道你觉得你自己是自由的。”
`01:00:00` 娱乐体验的本质：人类主观性与“故事格式”的推演 梁琛奇认为，AI 时代真正有趣的娱乐体验绝对不是纯 AI 的产物，而必须是一种人机混合体验。“这个体验里混着 AI，混着人，你必须有人的参与和人的占比，就是人的参与和占比决定这个体验是不是真的有趣。”程曼祺起初对此感到困惑：既然自己作为一个真实的人在与 AI 互动，那体验里不就已经有人了吗？梁琛奇澄清，除了终端互动的玩家，体验的原点还必须包含另一个真实的人——也就是创作者。“那个创作者构建了这个摄政王，design 在他的那个 prompt 里、system prompt、角色设定里。所以你在消费这个摄政王的时候，你是跟那个创作者产生某种共鸣。”
梁琛奇进一步拆解了人类有哪些特质是 AI 最难、也最晚被替代的防线：
1. **数据极少：** 数据规模小到模型系统根本没见过，AI 就无法通过 scale 学习；
2. **难以量化评估：** 没有客观标准，无法靠强化学习（RL）无脑狂卷。“卷完了你就超聪明了，但你没法评估，你就说‘哎，这是很主观，到底是 A 还是 B 还是 C 还是 D’，这个就比较难了”；
3. **起心动念（动机与目标）：** AI 永远处于 response（响应）状态，但最初的原点——想往什么方向走、目标是什么，全来自人类的动念；
4. **具身智能壁垒：** 在硬件与物理世界落地成熟之前，线下的真实互动依然受限；
5. **对自我的情感加成：** 比如过生日时母亲亲手做并插上蜡烛的蛋糕，客观品质上未必优于专业甜品店，但因专属的情感连结而无法被取代。
将这些思考推演到产品设计上，梁琛奇指出当时市场上的 Character.ai、星野、Talkie 等文字互动产品都有几个致命缺陷：用户面对一堆孤立的角色往往不知道聊什么；且极易滑向荷尔蒙诱导甚至擦边内容。“假设你是个男性，然后你跟一个女性坐在一个房间里，没有任何提示、没有任何主题、没有任何目标，好像这件事情非常容易说‘我不知道我该干嘛，本能我可能就走向荷尔蒙’。”猫箱的解法是引入**故事格式（Story Format）**与**多角色群戏**：“第一，你不要跟他一个人在这里，你跟一群人；第二，你们不是一群人在一个什么封闭的房间，你们在火山口，火山要爆发了……我们要有一个剧情在往前推。”整个机制如同一场沉浸式话剧或剧本杀，人类编剧写出剧本和多角色设定，AI 担任“导演”，玩家扮演角色在其中自由行动；AI 导演同时参考人类剧本与玩家动作，动态推进剧情分支并驱动各角色反应。
```mermaid
flowchart TD
accTitle: 故事格式互动体验机制
accDescr: 展示人类编剧设定剧本、用户实时互动、AI 导演综合推进剧情与控制角色的运转机制。
subgraph Creators ["人类原点"]
A["人类编剧 / 创作者<br>(构建世界观、多角色设定与剧本主线)"]
end
subgraph Runtime ["互动中枢"]
B["AI 导演<br>(调度上下文与剧情走向)"]
C["第三方玩家 / 用户<br>(实时输入与动作选择)"]
D["多 AI 角色<br>(依据剧本与人设立体反应)"]
end
subgraph Output ["沉浸式体验"]
E["高自由度互动分支 + 稳定推进的暗藏主线"]
end
A -->|"注入剧本与 Prompt"| B
C -->|"玩家行为动作"| B
B -->|"推进剧情分支"| D
D -->|"角色动态互动"| C
B --> E
```
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`01:05:00` 猫箱的定位抉择：角色 vs 故事，以及字节立项的“千万 DAU”门槛 在定义猫箱之初，梁琛奇就确立了几个底层原则：
- **内容的丰富性（Diverse）：** 绝不能从第一天就做成单纯的恋爱产品，必须涵盖冒险、科幻、古代、爱情等多品类，因为历史上的名作极少是独角戏，绝大多数都是精彩的群戏；
- **目标人群锁定成年人：** 核心定位在 18 至 30 岁的年轻女性。梁琛奇强调，从道德层面看，让未成年人与 AI 深度谈恋爱存在风险；从商业化考量，成年用户才具备真实的付费能力。
当时业内对于这类产品有两种根本分歧：一派认为是“角色”，核心在于用户是否与单一虚拟角色形成深度人际 bonding，甚至变成朋友；梁琛奇这派则坚信是“内容”，用户消费的是一次性的互动体验，体验完一个故事就流转到下一个。在商业化潜力上，前者更偏重情感浓度，单客变现上限极高（大 R 模式）；后者则依托内容时长进行玩法付费（如卡牌道具、偷听角色心声）与商业广告植入。猫箱上线后这两种 use case 均自然生长了出来。
猫箱从推演到 2024 年 3 月正式上线历时约一年。梁琛奇解释，除了打磨产品设计，部分精力还要分担给豆包相关讨论，同时也在等待外部信号——直到市场上 Talkie、星野、Character.ai 的数据跑起来，证明了赛道空间。在字节内部，一个娱乐类产品若想进入大资源池，其天花板门槛极其严苛：
- 考核指标通常是 $DAU \times ARPU$；
- 普通泛娱乐 App 的日活跃用户必须在千万 DAU 以上，综合折算下，单个产品日收入需达到 500 万至 1000 万元人民币（即“一天一千万收入”量级）；
- 对普通移动互联网产品，团队通常要看到竞品达到 100 万至 200 万 DAU 甚至更高才会启动；但由于 AI 产品展现出极高的想象力斜率，这一跟进门槛被适当下调至大约 500 万 DAU。
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`01:10:00` 移动互联网是“搭房子”，AI 产品是“养两岁的女儿” 对比做抖音、实时社交与做猫箱的研发体验，梁琛奇引用了 Alex（陈林）的比喻，并给出了一个全新的认知模型：
> “在移动互联网构建一个产品，比较像是搭建一座房子……你要构建每一个东西的一砖一瓦，然后你要定义它的框架结构，什么地方长什么。然后这个移动互联网的产品是一个有限集……如果你不定义一件事，这件事情就不会发生。”
但在大模型时代，做产品彻底变成了**养女儿**：
“假设你现在有一个两岁的女儿，你毫无可能这样教育她：‘女儿，今天我给你上一课，说你未来在你 39 岁的时候，有一天你坐公交车，公交车上突然下来一个穿红色连衣裙的女子，那个女子有一个高跟鞋，她啪的一下把高跟鞋脱了，她舔了一下高跟鞋根，她啪的一下往你头上砸过去的时候，你该做何反应？’我要教你这件事很荒唐对吧？你不可能教，其实已经有答案了——因为你的 input 是无限的，她的未来是无限的，所以你无法教她无限件事。”
面对无限的输入和分支，产品经理无法再用旧时代的穷举法去写死用例，唯一能做的是建立框架：
- 告诉她世界观；
- 设立为人准则（Principles）；
- 提供少量的示例引导（SFT）；
- 设定目标让她自己去强化学习（RL）。
“然后在她 18 岁毕业成年礼的时候，你去参加她的表演……你被深深地打动，你说‘哇，没想到这个角色你演得这么好，你如此得有才华’。但你转头又一想：‘你就应该如此，因为你就是如此成长的。’所以你必须有这个 moment……如果你没有一个 moment 是这样，你就错了。”
这一认知转折来自真实的用户数据：猫箱上线后，90% 的用户负面反馈直接指向底层模型——“这个角色他怎么这么跟我说话，气死我了”。这种极度长尾、多样的抱怨根本无法靠改 UI 或写 IF-ELSE 代码来打补丁。必须由产品团队亲自下场训模型。猫箱团队独立从零训练了故事模型，并在 Seed 团队支持下深度接管了角色模型的训练。
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`01:15:00` 与大模型厂商的“正交壁垒”与 2025 年初的离职决断 梁琛奇创立动念引线后，依然坚持第一天就自建完整的模型训练管线。他反驳了“创业公司只配做应用，模型留给巨头”的论调，认为垂直娱乐模型与通用基座模型之间存在天然的**正交性（Orthogonal）**：通用大模型疯狂迭代逻辑推理、编程与多模态智能，底层越聪明，垂直应用越受益；而垂类壁垒建立在通用模型无法覆盖的三点上：
1. **稀缺且 Unique 的数据：** 创造新体验所沉淀的 1:1 原生交互数据，基座厂商根本没有；
2. **极度主观的评估体系（Reward Model）：** 数学题 78 是对、79 是错，极易做 RL；但娱乐场景极其主观，“上海 18 岁的女生我开心，我东北的 49 岁大哥可能就不开心了，我一个加州的 39 岁的 LGBTQ 也不开心”，通用大厂无法靠暴力 scale 满足这种千人千面的主观趣味；
3. **主观产品设计融入 Harness 与 Agent：** 如同短视频全屏上下滑与双击点赞的隐性设计，把上千个主观倾向做进模型调优与 Harness 之中，竞争对手极难轻易复制。
此外，AI 娱乐产品的 Token 推理成本极其高昂，倒逼团队在第一天就必须严肃推演商业化模式。通过穿插广告与游戏化道具（如会员卡、心声卡），猫箱在 2024 年底测算时，其日常运营与推理成本已能实现 ROI 打正（不含沉没的初期训模型成本）。
促使梁琛奇在 2025 年 1 月下定决心离开字节的核心催化剂是 **DeepSeek 的突围**：
- DeepSeek 的出现极大加速了大模型成本下降与技术扩散；
- 梁文锋及其团队展现出的极强理想主义感染了他。在 DeepSeek 之前，梁琛奇常听到国内研究员灰心地说“OpenAI 在搞 AGI，我们在修修补补搞简单的 SFT，反正能用就行”；而梁文锋在访谈中回顾在广东上学时亲戚质疑“读书有啥用”、坚定认为中国跨过历史节点后科技会越来越有用、中国不可能永远只是跟随者的信念，让梁琛奇深受触动。
- 这一事件彻底证明：在巨头资源之外，一个小而坚韧的团队完全有可能做出惊人的突破。
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`01:20:00` 字节的“停车场油门”逻辑与 0 到 1 的创业宿命 梁琛奇深思熟虑后认为，自己必须亲自去创办一家公司。他给出了内心的优先级排序：
1. 做出影响很多人、激发大众创造力的新体验，且由自己创办的公司主导，并拿到最大成果与收益；
2. 做出这个划时代产品，但最终最大商业果实被另一家大公司摘走；
3. 比上述更差的是待在巨头体系内、完全不去做这件事；
4. 最差的是这个世界上根本没有诞生这个新体验。
梁琛奇分析，字节跳动虽然极其优秀且人才济济，但由于体量已达数千亿美元，商业理性的决策机制决定了其很难在极早期押注看不清天花板的事物：“一个娱乐上的新体验，没有人在第一天能真的 exactly 判断第一他是否 PMF，第二他 PMF 之后天花板有多高……如果你是一个巨头的决策者，我觉得你很容易或者很 reasonable 的决策就是先看到一个信号——就是有一个产品他 PMF 且他过了一个 bar，我现在去跟进我也来得及。”
梁琛奇将猫箱定义为“从 0.5 到 1”的过程（0 到 0.5 已经由海外 Character.ai 验证）。而在字节，所谓做产品的核心方法论可以形象地比喻为**“在停车场里踩油门”**：
- 停车场里停满了一堆车（各条赛道上已被初步验证格式的 Demo 或竞品原型）；
- 团队进去审视哪辆车有机会，进行小修小补；
- 万事俱备后全力踩下油门——通过推荐算法分发、接入成熟的商业化中台，如果 ROI 为正，就疯狂采买投放 scale 上去；如果不奏效，立刻换下一辆车踩油门。
```mermaid
flowchart LR
accTitle: 字节娱乐产品打法与创业 0 到 1 的差异
accDescr: 对比巨头靠验证格式踩油门放大的平台逻辑，与创业公司探索 0 到 1 体验的差异。
subgraph Giant ["巨头模式：停车场踩油门"]
G1["扫描已验证格式<br>(竞品跑通 0 到 0.5)"] --> G2["小修小补搭好架构<br>(产品达至 1)"]
G2 --> G3["大中台踩油门<br>(推荐算法 + 投放买量 + 商业化变现)"]
G3 --> G4["千万级 DAU 飞轮"]
end
subgraph Startup ["创业公司：从 0 到 1 创造新物种"]
S1["洞察普遍人性与底层共性"] --> S2["设计正交模型与新型 Harness"]
S2 --> S3["打磨无先例的混合互动体验"]
end
```
这种模式对于平台型、分发型内容（如番茄小说、红果短剧、抖音短视频）无往不利，但在纯内容创作属性极重的游戏领域却屡屡受挫。而梁琛奇追求的不是在一个被框死的小众圈层（niche）里自娱自乐，他渴望寻找人性底层的共性穿透力，就像《中国有嘻哈》出现前嘻哈音乐虽属小众，但其背后的情绪与自我表达是全人类相通的。“我离开工作七年的字节时没发抖音流行的告别 BGM，因为这只是一段旅程的结束，和一段全新旅程的开始。”
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`01:25:00` 娱乐的终局：从 10% 投稿率到全员“碎念成诗” 在探讨“什么是娱乐”时，梁琛奇给出了极其松弛的定义：“你在用这个进行这个体验的时候，你不太 serious，以及你是在 enjoying the time 的时候，就是娱乐了。”这也是为什么用户在玩娱乐应用时绝不在意底层调用的到底是什么模型型号，只有生产力工具类产品才会频繁把模型名称挂在界面显眼处。
在移动互联网时代，哪怕是 UGC 投稿门槛被降到极低的抖音、TikTok 或 Musical.ly，大盘生态依然被残酷的二八定律统治：每天真正创作投稿的用户撑死只有 10% 到 15%，90% 以上的人纯粹是被动消费内容的客流。这也是为什么上个时代要做大众娱乐产品，必须优先解决海量用户的“被动消费”问题。
但在大模型时代，这一铁律正在被打破。梁琛奇创立动念引线的核心押注就在于**泛表达与泛创作**的平民化：
- **表达欲与载体的脱节：** 人类往往先有汹涌的表达欲，但苦于找不到表达的形式与内容，往往被高门槛的写作剪辑所阻碍，只能无奈退回朋友圈转发一首歌，或是发一张 MBTI 测试截图来宣示自我；
- **AI 对碎片情绪的捕获与升华：** 动念引线试图利用 AI 把日常生活中毫无逻辑的细碎心绪、文字片段与生活 context 沉淀下来。AI 能够洞察这些杂乱输入中用户最 unique、最闪光的心灵微粒；
- **惊艳的时刻（Wow Moment）：** 当用户再度打开产品，AI 提炼出几个精准契合心境的 Proposals，“wow，这就是我想说的，这就是我最近的所思所想，这是我今天想看到的，这是我今天想表达的”。它甚至能为用户赋形作出一首直击心灵的诗篇——用户哪怕不是李白，也能在低门槛交互中享受创作带来的尊严与纯粹快乐。
`01:30:00` 创新的双重人格：发散的创造者与冷酷的鉴赏家 大模型让人们的表达欲在更低门槛下被激发出来。回顾在字节跳动的七年，梁琛奇总结出自己的另一项核心收获：基于同理心和随机出现的创新想法，将它们最终落地为能产生实际业务结果的能力显著变强了。这一能力极大程度受益于向张楠（Alex）的学习。梁琛奇感慨，Alex 是一个极其罕见地同时兼具创造力、同理心、想象力和审美的人，“这些常常是矛盾的，其实可能只有这些矛盾才能构建出对应的体验”。
在字节期间，梁琛奇曾写过一份关于“如何创新”的内部文档。他认为一个优秀的产品创新者必须在脑海中并存两个人格：
1. **Idea 与发散性创新人格**：思考新方向时，绝不能被框架与逻辑束缚，要纯粹依靠感受，随时接受来自物理与心理世界的 trigger（触发），任由大脑随机冒出一堆天马行空的想法。
2. **鉴赏家人格**：当创意喷涌而出后，立刻切换到冷酷的鉴赏家人格。这个人格会无情地挑刺与推倒：“这个东西不行、没办法 scale”、“这个 use case 长期来看不高频、留存低、没有粘性”。通常十个想法提出来，有十个都会被全盘否定。
```mermaid
flowchart TD
accTitle: 双重人格创新迭代飞轮
accDescr: 创新人格发散灵感，鉴赏家人格无情筛选并形成假设，通过带预测的测试获得认知反馈，形成正向循环。
subgraph Ideation ["灵感与发散阶段"]
A["现实世界 Trigger / 随机灵感"] --> B["创新人格：发散与大胆想象"]
end
subgraph Critique ["冷酷审视阶段"]
B --> C["鉴赏家人格：挑刺、推倒、逻辑校验"]
C -->|"绝大多数想法被否决"| D["沉淀 Learning：什么该做/不该做"]
D -->|"认知启发回馈"| B
end
subgraph Verification ["闭环验证阶段"]
C -->|"少数通过筛选的高价值想法"| E["事前预测：什么指标涨跌、谁会用"]
E --> F["快速上线测试与数据回收"]
F --> G["复盘：预测是否命中与原因归因"]
G -->|"失败/成功经验"| C
end
```
梁琛奇强调，在这个筛选过程中，鉴赏家人格绝不能反过来打击创新人格，更不能得出“这些想法全都不靠谱”的消极结论。新事物在萌芽阶段极其脆弱，“你搞一百个东西可能就是有 99% 的都是错的”，关键在于沉淀认知与 learning——弄清楚什么该做、什么不该做、得到了什么启发，再把这些输入反哺给创新人格去构思下一轮想法。一旦某个点子通过了鉴赏家人格的严苛检验，在上线测试前，团队必须白纸黑字写下事前预测：预计什么指标会涨、什么会跌、哪类人群会留下来。“你一定不能在它结束之后判断，结束之后判断是你纯粹事后诸葛亮，因为人会给自己很多暗示。”只有带着明确假设去验证，才能在失败或成功时精准校准认知。
谈及在字节 Flow 部门直接向 Alex 汇报的经历，梁琛奇透露，面对一度铺得很开的产品矩阵，Alex 会把主要精力聚焦在关键方向的路径打通上。Alex 本能地追求完美，而这种近乎偏执的细节追求在体验型、感受型产品中至关重要。梁琛奇对比了工具产品与娱乐产品的巨大差异：工具产品解决确定性问题，用户在清醒状态下关注效率和成本；而娱乐产品完全不同，“你千万不要有一种判断是数学博士刷抖音的时候他还是一个数学博士，他不是的，打开之后他就来体验的，然后在这个过程里哪些反直觉他不舒服他就不用了”。
针对国内风投机构对“字节系创业者”格外追捧甚至存在催熟、窜掇创业的现象，梁琛奇认为，大部分字节出身的人最擅长的是“解题”——在赛道已经被证明、信息相对完备的情况下，通过极高的执行力和体系化运作把事情最高效地做出来。但他自己绝不采用“先离职、再找 FA 聊方向”的套路，而是始终坚持做自己本能认可的事。
`01:35:00` 字节碾压式系统的魔力：算得清账带来的“100 分信心” 离开大公司创业，很多资源注定无法带走。梁琛奇坦言，虽然初创公司在人才密度上依然保持了极高水准，但大平台对非风险偏好型顶级人才的虹吸杠杆，以及庞大的资金储备，在创业初期都不可同日而语。然而最难在短期内复制的，其实是字节跳动碾压级的商业化效率与推荐中台系统。
以当年抖音与快手的终局对决为例，业内常争论是“全屏单列”还是“双列点选”更具优势。梁琛奇直截了当地给出了判断：“你非要比一个高低，全屏上下滑就是比双列牛。”他反驳了双列更利于用户自主筛选的论调，指出短视频内容的筛选机制本就是多维混合感官驱动的：前两秒画面的动态张力、背景音乐的律动、文案（caption）的配合，共同构成了直击感官的冲击力，用户靠这种复合体验在三秒内决定是否继续观看。这种饱满的动态信息量，是静态封面与文本标题无论如何也传达不出来的。再加上早期卷卷等运营团队对社区调性自上而下的强烈牵引，最终重塑了整个短视频的格局。
更为深层的降维打击，来自字节跳动如同精密科学般的商业化测算与投放中台。当整个行业面对短视频浪潮时，大家都在说有信心，但“信心和信心之间区别极大，可能有些人是 50 分的信心，有些人是 60 分的信心，有些人是 100 分的信心”：
> “一部分是真的看得准理解这东西，第二就是系统里你的商业化变现效率极高，你的所有东西都可以测算。你能把账算明白，你知道现在投多少钱，你未来就会赚多少钱。对方不知道，对方看到的是白茫茫一片，我不知道是不是走两步就掉进悬崖了。你知道你走一千步你也不会掉进悬崖，那你就能极其、极尽地把这件事情全投下去。这就是带来了视野和信息差。”
程曼祺补充道，很多初创团队在早期摸索产品形态时，往往忽视商业化系统建设。但字节的经验证明，一套强大的商业化测算体系本身就是探照灯，能让团队在极早阶段看清一个产品形态在 ROI 上的终极潜力，从而敢于重注。梁琛奇对此表示认同，但他指出动念引线现阶段并未将精力放在搭建商业化中台上，因为事情依然有明确的先后顺序，当前的首要任务是验证全新的 AI 交互体验本身是否成立。
`01:40:00` “松果时刻”的实验：把想象力的摄像头丢向大众 2024 年六七月间，动念引线正式成立，并于 9 月底上线了第一款产品“松果时刻”。在这个产品中，用户上传一张照片（或仅输入一段文本），讲述照片前后发生的故事（比如“骑车把屁股弄湿了、现场狼狈不堪”）。AI 会将这段带有“时间厚度”的叙事，生成为带有配乐、故事属性的连载多图或漫画，供用户保存或发布。
梁琛奇坦言，自己做松果时刻并不是为了验证严肃的 PMF（产品市场匹配），而是为了获取更广泛的人群观察与信号。他深知猫箱（以及 Character.ai）代表了过去两三年的版本答案，但它们绝不是 AI 娱乐未来的终极答案。现有产品存在两大硬伤：
1. **模态限制**：目前以文字交互为主，未来向图文、视频等多模态演进后，体验必然大幅提升；
2. **想象力门槛过高**：无论载体如何变化，让用户面对一个角色、一个故事凭空畅想剧情并打字推动发展，对普通大众的脑力与想象力要求极高。
这引出了一个巨大的产品悖论：一边是“大部分普通用户缺乏狭义的想象力”，另一边却是“本轮 AI 最大的变革是为用户提供想象力的摄像头”。梁琛奇绘制了一条直观的人类想象力衰减曲线：人从出生起想象力处于峰值，随着年龄增长不断下滑，到了 18 岁成年后骤降到底部。这一方面源于现实生活的重力和社会压力，迫使人理性解决生存问题；另一方面则源于表达工具的缺失与外部打压。梁琛奇回忆起自己小时候用本子画画写故事、兴奋地讲给二姑听的童年往事，后来他意识到二姑只是出于关爱假装在听，因为大脑中那些鲜活精彩的画面受限于自己拙劣的画技，无法像脑机接口一样无损映射出来，最终个体的表达冲动被现实彻底封印。
```mermaid
flowchart LR
accTitle: 广义想象力映射链路
accDescr: 用户的真实生活记忆或情绪通过低门槛 AI 工具转化为连续叙事漫画，完成降维映射。
subgraph UserInput ["用户脑内世界（广义想象力）"]
A["生活中有时间厚度的叙事<br>（例：擦湿车座的糗事）"]
B["难以言明的情感与感受"]
end
subgraph Tool ["松果时刻（AI 想象力摄像头）"]
C["极低输入门槛<br>（单图 + 口语化片段描述）"]
D["漫画风压缩渲染<br>（更低智能要求下的高容错度）"]
end
subgraph Output ["内容输出"]
E["多图/连载漫画故事"]
F["声乐与通感氛围烘托"]
end
UserInput --> Tool --> Output
```
为什么产品最终选择呈现为“漫画”而非写实照片或写实视频？梁琛奇引用了《三体》中的经典比喻：把天边的云放大一千万倍，微观世界里依旧有原子和分子的无限细节；但把《清明上河图》放大一千万倍，纸面上只剩一片空白，因为艺术作品是信息被压缩后的产物。漫画本质上是一种高维信息的压缩，它用几笔特定画风概括了复杂的人脸与环境。在当前模型能力水平下，漫画形式能用更少的算力与智能达成人类觉得“不诡异、没有浓重塑料 AI 感”的和谐体验，因而更容易在早期跑通。
更为关键的是对“想象力”定义的转变。梁琛奇指出，产品绝不应苛求普通大众拥有艺术家式的“狭义想象力”（凭空架构虚构世界）：
> “你不应该预期对于那些极其广泛的、极其 general 的用户，他需要有那种狭义的想象力。你应该预期这些广义的想象力，他的脑子里只要是有画面的，不管他是记忆、回忆，还是某些 reasoning、某些判断，还是某些架空的想象，只要是你脑中世界的表达，它都应该被映射出来。”
只要给用户一个极低门槛的工具，让他们把带有时间跨度的记忆（如父亲带儿子骑共享单车、衣服被擦车座弄湿的温情与好笑）倾倒出来，广义的想象力就能被瞬间激活。
`01:45:00` 真实世界的四类用例与纯工具属性的克制 松果时刻上线后，团队观察到了极其泛化的用户图谱：既有即将出家、进来通过图文叙述心路历程的和尚，也有跳广场舞的奶奶畅想一岁孙子未来长大后会从事什么职业。尽管与 Sora 几乎在同一时间段上线（Sora 为 2024 年 10 月初上线，松果时刻早几天），但松果时刻在成本和叙事结构上走了一条不同的路。梁琛奇分析，现阶段视频生成不仅成本极高，而且十几秒的时长很难承载有效叙事，依旧没有解决“大众为什么要每天高频使用它进行想象”的底层动力问题。
通过大量后台数据与案例回收，团队在松果时刻上抽象出了四种核心的用例（use cases）：
| 用例类型 | 核心用户诉求 | 具体表现与特征 |
|:--- |:--- |:--- |
| **具有时间厚度的生活记录** | 记录非单一瞬间的连续生活片段 | 承载单张照片无法记录的故事（如奶奶回忆年轻时光、父子骑车趣事），弥补硬件摄像头无法全天候捕捉生活的遗憾。 |
| **通感式的情绪放大与映射** | 抽象情绪的图像化表达 | 纯文字发泄显得矫情单薄，AI 生成带有意境的画面与音乐，产生情绪通感与共鸣，将内心感受具象化放大。 |
| **同人、二次元及 Fantasy 创作** | 脑内架空世界的视觉化落地 | 天生具备旺盛脑洞与幻想需求的人群，借助工具高频绘制脑中构思的二创角色、场景与故事情节。 |
| **做号与商业推文引流（工具属性）** | 批量生产内容发往站外分发 | 小红书、抖音的多图漫画博主，以及为红果短剧等网文小说制作推文导流的黑灰产或流量操盘手。 |
针对第四类“做号”需求，梁琛奇展现了作为内容社区产品负责人的极度克制。虽然小说推文与流量号使用者的次周留存率非常亮眼（次留甚至达到 20% 以上，在 40-20-10 的留存模型中已属优质表现），但动念引线选择主动放弃并打压这一方向——既不买量投放此类人群，也不在产品设计上予以倾斜。
梁琛奇解释，这些做号者把内容生产完后全部带到了小红书、抖音等外部平台，在站内无法沉淀下任何可持续消费的内容生态，做出来的东西也不具备新颖的游玩趣味（fun）。如果一款娱乐产品希望在站内打通从创作到消费的内生飞轮，早期必须把切口收窄，“一定是在某一个特定的人群和某一个特定的内容品类里，做成某个垂类、某一个圈子、某一个社区”，而不是任由空洞的流量工具属性稀释掉产品的原生生命力。
`01:50:00` 新平台的前提：消费环节必须高频消耗 Token 与追求毫秒级实时 在松果时刻完成初步探索后，动念引线明确了下一个阶段的核心攻坚点：**把消费环节也做成“烧 Token”的行为**。
梁琛奇深入剖析了 AI Native 内容平台的存在逻辑。如果一个产品的消费体验本身不消耗算力、不调用大模型，那么它本质上依旧是传统的内容容器，生成的短剧、图文最终必然会被红果短剧、小红书等传统巨头轻易吞噬。新体验如果不是 AI Native 的，在移动互联网时代早就被完全实现了；而真正 AI Native 的消费体验，其底层必然伴随着持续的 Token 消耗。
之所以此前松果时刻没有做“消费端烧 Token”，核心限制在于当时的推理成本与技术成熟度。在以文字模态为主的猫箱中，单日活跃用户可能高频交互 300 轮 Token，彼时文本模型刚打平商业 ROI；如果在图片乃至多模态消费端，让每个用户每天无感消耗数百次生图调用，其算力成本足以让初创公司迅速破产。为此，动念引线组建了自己的模型团队，专注于生图后训练（Post-training）乃至原生模型的开发，在特定娱乐场景下做到了业内 SOTA 级别的质量，并将推理成本和延迟拉低了数个数量级。
以松果时刻内部测试的“穿越”功能为例：当用户在站内浏览他人的漫画时，点击右下角的“穿越”按钮，系统会根据用户 onboarding（新手引导）时输入的个性人设标签，将用户自己的漫画形象无缝缝合到对方的漫画故事线中，生成一个全新分支的专属版本。但这依然只是过渡形态，而非梁琛奇心目中真正的消费端变革：
> “你在这个体验里你要等，就你点了穿越之后你要等个一分钟嘛，然后这个时候你就实际上并不再消费了。消费的时候是不可以等，消费是实时的。所以我按了穿越，其实你就开始创作了……我自己对消费实时那个分隔点，我觉得这样：第一是它到底是等还是不等，第二是它到底是跳脱去了另外一个世界，在这个世界里延伸。”
梁琛奇对照了 Sora 曾展示的“Cameo”（角色客串替换）功能，指出如果一项功能只有 10% 到 20% 的渗透率、用户每天仅尝试一两次且需要停下来等待渲染，那它依旧属于重度的创作行为。真正的 AI 消费平台必须满足两个苛刻指标：
- **实时性（Real-time）**：无须任何等待，消费流随着用户的交互即时演算生成；
- **高频普适性**：不是产品中 10% 的极客在玩，而是 90% 的普通用户每天高频沉浸其中，在那个连续的世界里不断延续体验。动念引线目前已有多款具备该特性的水下产品处于灰度测试或密集开发中。
`01:55:00` 从 PGC 到 UGC：一人一支团队的分布式产品矩阵 目前动念引线内部同时推进着七八个产品的并行研发。程曼祺追问，这是否是字节跳动早期“矩阵赛马”（如同时立项十几个产品横纵坐标测试）打法的复制？梁琛奇阐述了本质上的不同：
```mermaid
flowchart TD
accTitle: PGC与UGC产品研发组织模式对比
accDescr: 传统PGC研发模式耗时长、试错成本高；AI时代UGC组织模式敏捷高效，依靠一人两人组快速验证。
subgraph PGC ["传统大厂模式 (PGC 产品工厂)"]
P1["在坐标轴上集中规划假设"] --> P2["调动数十人研发团队"]
P2 --> P3["封闭开发 3~6 个月上线"]
P3 --> P4["若假设落空，试错成本极其高昂"]
end
subgraph UGC ["动念引线模式 (UGC 敏捷探索架构)"]
U1["第一性原理：AI娱乐核心变量与体验框架"] --> U2["设立产品想法池 (Idea List)"]
U2 --> U3["1~2 人分布式极客小组 (Vibe Coding)"]
U3 --> U4["以 2 周至 1 个月为周期快速 Demo / 上架验证"]
U4 -->|"无信号"| U5["果断关停，无心理负担开下一项"]
U4 -->|"验证强信号"| U6["追加资源，从 0.1 放大至 1"]
end
```
在传统移动互联网时代，从几万个可能性中押注一个方向，试错周期极其漫长，需要投入庞大的产品、研发、设计团队封闭开发 3 到 6 个月才能推向市场检验，因此公司必须极度聚焦（focus）。但在生成式 AI 重塑娱乐的当下，“遵循第一性原理的框架下，我不相信世界上有任何一个人说我现在 exactly 确定就这种产品形态百分之百能出现下个时代娱乐的版本答案，因为它是新体验，根本不知道用户用的时候什么感受”。
如果单点下注的胜率只有 20%，那么更理性的策略是通过机制从海量可能中低成本试错。两三个月前，伴随着两大核心技术信号的出现——一是松果时刻摸索清了人群基础模型与应用边界，二是 AI Coding（辅助编程）的能力跨越了临界点——梁琛奇在公司内部设立了一个平行的“UGC 组织”。
该组织打破了传统产品经理、研发、运营的森严壁垒，由 1 到 2 人组成极简战斗单元，面向一个动态维护的 Idea List 展开敏捷测试。这些灵感既包括内部推演的场景，也包括在市场上观察到已完成从 0 到 0.1 验证且带有强烈正向信号的新产品。极简团队借助 Vibe Coding 工具，以两周到一个月为极限周期快速拼出产品原型投入灰度测试：
- 一旦在极短时间内发现缺乏留存与反馈信号，便冷酷关停，立刻换下一个；
- 一旦捕捉到真实的用户兴奋感与强留存信号，再调动资源尝试将其从 0.1 放大到 1。
目前该体系已累计测试并关停了十几个早期概念项目。梁琛奇坦言，当前并行七八个产品的体量依然偏向 PGC 阶段，理想中的“产品 UGC 公司”应该在数量级上产生跃迁，达到年化测试近百个产品的吞吐效率。而制约这一飞轮转速的核心瓶颈正是跨界人才的供给。这种新型复合型人才既需要敏锐的用户体验同理心（产品 Sense），又必须能独当一面把控业务，同时还能熟练运用 AI Coding 快速将构想变为代码。这也是他选择公开交流的重要初衷：寻找更多被这种激进的娱乐探索范式所打动、认同第一性原理的年轻极客加入团队。
`02:00:00` AI Native 组织需要怎样的人？第一性原理与自我刷新 动念引线在组织机制上采用了类似“产品 UGC”的中台赋能模式，梁琛奇解释说，公司会集中提供运营中台、技术中台等基础设施，业务负责人直接接入即可，无需为边缘琐事分心。针对程曼祺“这听起来也很字节”的调侃，梁琛奇坦承确实吸收了字节追求效率的内核，但底层逻辑截然不同：大厂通常适合看清“从 0 到 1”已经完成、天花板在 1200 万 DAU 以上的大赛道去“踩油门”；而初创团队必须在极其微小、看不清上限的早期阶段下注。
在这样的创新机制下，梁琛奇挑选人才看重几个极其核心的特质：
1. **强烈的 Motivation（动力源）**：分为两类，具备其一即可。“有热情的人是兴趣驱动，就是他迷恋这种事……把世界看成一个 playground（游乐场），他肯定不想在游乐场里做一个 Excel——Excel 也很伟大，但不想做 Excel”；另一类则是“有韧性”，属于成长与成就驱动，渴望通过在新做事方式中抓到大机会，产生能够辐射大众的巨大 Impact。
2. **遵循第一性原理**：梁琛奇指出，技术剧变期很多职能青睐年轻人，“不是说年轻人聪明，是年轻人没有被污染过”。经验丰富的老手往往因习惯了“第一步、第二步、第三步、第四步、第五步”的链路，在熟练后直接跳步（如从第二步直达第五步）；一旦大环境和技术变量突变，中间的关键步骤被彻底重写，跳步的老手甚至根本意识不到断层，而“没干过这件事的年轻人本来也跳不了步”，反而能从第一性原理老老实实推演。
3. **极强的自我刷新能力**：基础模型每隔一周、一个月或半年就发生震荡，优秀的创作者和从业者必须能承受“震碎自己之后重塑三观，同时觉得这事很爽、我又成长了”，而非陷入“世间无新鲜事”的麻木或自我怀疑。
4. **脑海里有想象力与笃信**：必须真诚相信未来某些场景一定会到来。
谈及“AI Native”，梁琛奇给出了生动的定义：如同离开电力或移动互联网就无法生存的“电 Native / 移动互联 Native”一样，当一个人离开 AI 就会感到做事崩溃时，他才是真正的 AI Native。动念引线目前由两个平行分支推进：一部分是以 UGC 方式快速尝试长尾或高潜力的探索；另一部分则是集中资源与精力，以更重的方式去深耕确定性更高的产品形态。
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`02:05:00` 破局路径：收浓人群、拉长表达与“涌现式创作” 从基础工具产品“松果时刻”（人人可用的想象力摄像头）出发，团队推导出了三层产品演化逻辑：
第一是将消费过程与实时烧 Token 深度绑定；第二是“收浓人群”，并让内容表达“变长”。梁琛奇分析，相比于泛人群，垂直且高浓度的人群起量难度显著降低。而在内容表达上，虽然人人可作的 UGC 供给量极大，但在模型推理成本尚未降到足够低之前，PGC 或 PUGC 的优质率与投产比远高于 UGC，能以更划算的算力产出绝对数量更高的优质内容。
第三个关键命题，则是化解动念引线在“碎片化日常表达”中面临的核心矛盾：
```mermaid
flowchart LR
accTitle: 涌现式创作的核心矛盾与杠杆原理
accDescr: 展示用户输入少与影响大之间的张力，以及通过 AI 杠杆放大 Output 与 Input 差值的涌现式机制。
subgraph Tension["创作矛盾的两难"]
direction TB
A["Context 输入极少/极简<br/>(降低日常门槛)"]
B["输入占决定性主导地位<br/>(避免90%由AI代写而丧失人性)"]
end
subgraph Mechanism["涌现式创作机制 (AI 放大器)"]
direction TB
C["用户定义体验、设定与框架"]
D["AI 填充细节并无限次涌现交互"]
end
Tension --> Mechanism
Mechanism --> E["Output - Input 差值最大化<br/>(超预期的巨大 Reward)"]
```
梁琛奇强调，用户如果必须输入巨量 Context 才能生成好内容，产品就变成了沉重的负担；但如果用户只输一点点、剩下的 90% 全由模型代写，作品又会充满塑料感的“AI 味”，背离了自我表达的本质。产品必须解开这个死结：**既要用户干得极少、输入极简单，又要这点输入在最终作品里占据决定性的灵魂地位。**
现阶段松果时刻通过几张图和文字拼成多图叙事漫画，对部分尝鲜者是增益，但对大众而言，其给予的正向反馈（Reward）还不够大。要形成长期黏性，关键在于放大 `Output - Input` 的差值（Diff），这促使梁琛奇提出了**“涌现式创作”**的概念：
“未来会出现一批新的创作者，这批创作者是非常善于利用……比如猫箱的那些创作者一定程度上就是新时代创作者。他可能写了个角色设定，或者写了一个故事，然后用户对着这个角色故事就能玩三个小时。其实他根本没写那么多字，他只是很聪明的定义了这个设定，定义了某些特质，然后用户就能够基于这个设定啪的一下把 AI 那个巨大的大脑调用出来，能调用一千次、一万次、一亿次。”
在传统创作中，创作者必须对每一帧、每一笔变态般地严格把关；而 AI 时代的涌现式创作者则接受“涌现”，仅负责描述体验与框架，将大比例的填充工作交给 AI，只校验最终的情感体验是否契合。
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`02:10:00` 成本下降的第一性原理推演：为什么先是图片而不是视频？ 当产品走向“边消费边烧 Token”且内容篇幅拉长时，高昂的算力成本成为不可回避的质疑。梁琛奇回应，解法本质上只有两点：人均推理成本下降，以及商业化变现能力的建立。
在模型训练层面，动念引线过去大半年投入了极多精力进行生图模型的后训练与优化，梁琛奇自信地表示，团队已将生图的推理成本压到了行业极低水平。针对外界对“实时消耗 Token 是否应为视频生成”的假设，梁琛奇明确反驳，从第一性原理推导，交互体验不可能跳过图片直奔视频：
- **算力成本存在数量级鸿沟**：文字和图片相差一个数量级，图片与连续视频更是相差数个数量级。
- **高轮次交互的乘数效应**：如果一个互动场景需要交互 200 到 300 轮，视频的生成开销将膨胀为不可承受的“天文数字”。
- **代际成本的必然规律**：若未来视频成本能降到某个临界线，同期图片成本必然已降至近乎忽略不计的更低水平。因此在文字交互打平后，必然是图片交互先打平商业模型，体验上也会更类似连贯生成画面的动感漫画，而非硬上全视频。
商业化方面，梁琛奇认为，只要产品拥有真实时长，其商业逻辑便与移动互联网无异：可以通过广告、互动内购、皮肤单点付费或会员订阅变现。在移动时代，免费模式之所以不担心被 DAU 增长拖垮，是因为边际服务成本极低；而在 AI 时代，只要通过端到端优化将单次推理成本打到临界点以下，DAU 与推理开销的线性增长就不会压垮团队。
谈及 OpenAI 为何能掌握海量用户上下文，梁琛奇指出了许多创业团队的致命误区：
“现在很多公司意识到 Context 很重要，所以上来就狂收集 Context，然后这件事不可能成立的。我跟你又无亲无故，我打开你这个产品，啪的一下你让我输五页 Context，不可能做的。它的解法必须是你首先先找到一个不需要 Context 就能够成立的产品形态，或者只需要很少 Context 就能成立的产品形态下，你非常高频地进行这个表达，这个表达的过程里又收集了你足够的 Context。其实 OpenAI 恰恰就是如此。”
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`02:15:00` 娱乐的核心是主动参与：为什么大模型厂商吃不掉娱乐？ 针对前沿模型厂商（如 OpenAI、Anthropic）是否会顺带吞噬娱乐赛道的疑问，梁琛奇给出了明确的否定判断。
生产力与娱乐有着本质区别：
- **生产力 / 工作（Work）**：追求极致效率与客观结果，语言交互越短平快、越不露痕迹地直接搞定，体验就越好。
- **娱乐**：核心是“参与感”与“主观体验”。市场上流传的“未来娱乐无需交互，仅凭眼球眨动或脑电波就能全自动被动生成”是伪命题。
梁琛奇以移动互联网产品的经典交互为例展开剖析：短视频和小红书的点赞绝非仅仅为了给算法喂数据，而是用户的内在情感宣泄。“当你看到一个内容真的觉得它好的时候，我希望表达一些东西，让我觉得我自己也在这个其中参与了，表达一种跟这个人建立联系的 connect……在现实生活中你看到一个精彩的东西，你就要鼓掌，就要去拍拍他、说你牛。这是在映射某些东西的。”即便是最被动的上下滑动刷视频，那个滑动手势本身也构成了用户获取节奏感和掌控感的组成部分。
梁琛奇总结，用户在内容消费中主要追逐三种价值的混合：
1. **绝对意义上的精彩**（内容本身的硬核水准）；
2. **知名度溢价（Famous）**（如 C 罗做了某件事的社会关注度）；
3. **与自身的强关联性**。
正因如此，娱乐产品形态必然依赖独特的交互设计，而这正是底层模型厂商所匮乏的基因。梁琛奇直言 Sora 等产品并未切中用户长久的深层心理动力；Sora 的横滑 Remix 功能更像低频的辅助创作，无法构成高频刚需。同时，用户心智极其固化——工作时打开工具心生厌烦，娱乐时则需要纯粹的愉悦场域；就像几乎没人会把支付宝当成看短视频的第一心智阵地一样，大模型工具很难长出娱乐生态。
更重要的是**客观性与主观性的分水岭**：模型智力提升能通杀客观题，但娱乐是极度主观的场景逻辑（例如在特定场景下是该克制还是该展开、在特定情绪下该用隐晦蒙太奇还是直白表达）。大模型厂商不可能将这些带有强烈偏好的主观特质直接固化进通用底座，而应用团队却可以通过独家数据和真实用户画像，针对垂直用例（Use Case）训练出带有上千个“隐性 Feature”的模型差异化壁垒。
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`02:20:00` 内容生态的复杂网络与巨头缝隙 关于娱乐应用如何在巨头阴影下构建护城河，程曼祺提出了质疑：大厂一旦觉醒，创业团队该如何自保？梁琛奇借用快手、小红书对抗字节跳动和腾讯的历史经验进行了对照：
| 产品 / 案例 | 核心壁垒特征 | 应对巨头竞争的抗性来源 |
|:--- |:--- |:--- |
| **快手 (老铁文化)** | 用户-用户、创作者-用户、内容-人之间纵横交错的“复杂边”与网络效应。 | 头部创作者虽可全平台多发，但普通 UGC 用户与老铁社区的情感纽带、粉丝关系无法轻易整体迁移。 |
| **小红书 (姐妹互助)** | 极度细碎的“毛细血管式”生活经验沉淀（Girls Help Girls 社区调性）。 | 长尾经验分享的单篇 VV 极低、缺乏直接金钱激励，巨头靠撒钱无法搬运迁移这套高信任感去中心化生态。 |
梁琛奇回顾了早年字节跳动与快手、小红书的交锋。字节打快手时，虽然快手自身犯了早期不投放、品牌认知偏低、从双列切换全屏上下滑较晚等失误，但其庞大的老铁社交网络依然支撑其稳住了巨大的市场份额。
而在对阵小红书时，字节曾推出“可颂”等产品却收效甚微。梁琛奇分析，字节的底层逻辑是“在一个空旷的大正方体中间吹气球”，当气球膨胀并与边界相切后，再去审视边角缝隙时，小红书已经在图文生活经验领域占据了相当大的比例。更本质的差异在于决策基因：
“小红书那个产品形态早期很多那种体验和决策不是纯理性决策，然后可能这种非纯理性的决策，和基于这种‘什么是好的、什么是要推广的内容、什么是要干掉的内容’这种倾向 shape 了这个产品的社区调性。这个工作其实大概就是字节跳动是不会做的。比如说我自己听早年毛文超怎么做小红书，很多东西就说‘这东西牛、这东西不牛，这个要、这个不要’。但字节跳动更常用的做事方式是‘这个数据好，这个就继续长’。”
这种以纯数据驱动的大厂打法，很难在早期孵化出主观调性极强的细分社区。因此，AI 娱乐产品在冷启动期建立的人与人、人与内容的复杂拓扑网络，将成为对抗大厂复制的天然抗体。
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`02:25:00` AI 时代的独有壁垒：Context 交叉与人才密度 梁琛奇进一步指出，除了传统的内容生态网络，AI Native 平台还将诞生前所未有的护城河形态——**Context 的深度与 Context 的交叉**。
- **Context 深度**：用户在产品中持续高频表达，累积了巨量个性化上下文，模型对其理解愈发精准，迁移成本呈指数级抬升。
- **Context 交叉（Prompt Mix）**：传统媒体形态下，内容背后的工程是割裂的，两个视频想要融合只能做简单的画中画“合拍”（Duet）或“抢镜”；但在 AI 原生娱乐平台中，视频、图文乃至人设的底层都被彻底“格式化”为结构化的 Prompt 和 Context。“这是一个 Prompt，这是一堆 Prompt，你把它里面揉吧揉吧不知道怎么交叉一下，你就做出一个新作品了……产生了一种新的网络，人和人的交叉、人和内容交叉、内容和内容交叉。”这种多向维度的深层融合交互，在过往互联网历史中从未实现过。
最后，梁琛奇将壁垒归结为**团队的人才密度与认知深度**：
“你现在看的是一个白茫茫一片的未知，然后这个未知里有些是客观的、遵循一些 principle 的，有些是主观的，这些主观的东西需要你带有一些 taste 做一些感受上的判断。”
在娱乐和 AI 交汇的这片未知迷雾中，一个组织能否对模糊信号保持极其敏感的 Taste，并以极高的敏捷度将主观洞察快速付诸产品验证，是决定其能否最终突围的最深护城河。
`02:30:00` 团队规模、竞争认知与版本答案的雏形倒计时 动念引线目前团队约有 100 人，梁琛奇坦言这比外界想象的要多一些。人数偏多的核心原因在于两点：其一，团队内部保留了自己训练模型的管线与相应人员；其二，动念引线采用多产品线架构，分摊到具体的每个单品团队时，编制依旧保持精简。
面对外界关于“创业公司如何应对大厂竞争”、“是否最终会被吃掉”的普遍焦虑，梁琛奇明确表达了自己的态度：
> “我觉得首先想你是不是真能做出一个 impressive 的、影响很多人的、让这些用户在娱乐上有新体验、有创造力的产品。一方面是当你做出这件事情的时候，我觉得你已经有很大价值了，就你真的为这个世界构建出了一种体验，然后这个体验本身已经改变了很多人了。”
他以工具类产品 Cursor 为例指出，即使其估值相比 Claude Code 或 Codex 有很大差距，但最后依然能以数十亿美元被收购，为行业和团队带来极佳回报；而娱乐类产品的壁垒远比工具类更深厚，能撬动的杠杆也更大。对于新体验的涌现时间，梁琛奇推测其“雏形”会在 1 到 2 年内出现，大概率在明年年中之前（即 1 年左右）就能看到端倪。这并非意味着能立刻 scale 到终局，就像当年从某种雏形产品出现到真正规模化也经历了一段沉淀期。
之所以给出 1 年左右的判断，是因为过去 3 年以 Character.ai、猫箱为代表的“文字扮演起步、多轮对话烧 token”的上一代 AI 娱乐版本答案已经走完周期。眼下，模型的模态能力正在扩张，相同成本下的智能水平显著提升，必然会解锁全新的产品形态。
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`02:33:00` 排除法：什么不是 AI 娱乐的版本答案？ 在描摹终极形态之前，梁琛奇更倾向于用排除法来剔除伪风口：
1. **老体验加模态（如慢剧、短剧）**：绝不可能是版本答案。
2. **太宽泛、未解核心问题的“实时互动 3D 世界”**：不少技术人员把实时互动想得过于简单，以为技术 ready 了体验就水到渠成。体验本身极其复杂且有极高的软性门槛。在 3D 虚拟世界里，即便技术上实现了随处实时生成，“你自己作为用户，今天第一天进来说哇好新鲜，这里生成一个、那里生成一个，第三天你还会干这件事吗？我觉得是一个巨大的问号。”
3. **主打真实替代的纯情感陪伴型“AI 男友/AI 女友”**：动念引线明确不做这一方向。三年前外界曾认为泛化情感陪伴会比架空角色的剧情产品（如猫箱）受众更广，但事实恰恰相反。真人朋友的生动程度极高，“人脸上有多少组肌肉，人脸上肌肉稍微有一点轻微的表达你就觉得‘哇这眼神牛，我被疗愈到了’”，目前的 AI 无论在上下文理解、肌肉微表情表达还是智能深度上，短期内根本无法达到面向大众替代真人的水平，甚至伴随着严重的社会伦理问题。
猫箱类产品之所以成立，恰恰在于它的“架空感与不可替代性”：
> “你当然知道他是假的，你当然知道他不完美，但你是有不可替代性的。就是你无法在现实中真找到一个什么汉朝的摄政王，你无法真的去到一个喷发的火山口，那个火山口喷发出了什么宇宙射线……就像是现在很多人在看短剧对吧，请问看短剧的人有多少人不知道短剧是假？超假，太假，但就爽啊！就是恰恰我无法产生这种体验，所以我接受这个 fantasy，这就是内容的魅力、虚构美，艺术源于生活但高于生活。”
关于“AI 乙女游戏”，如果只是把上一代的产品用 AI 降低生产门槛、扩大供给，那也不是版本答案；唯有在游戏机制中创造出此前不存在的新交互与新玩法，才存在成为版本答案的可能。
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`02:36:30` 潜在大众游戏：五环外的迪士尼与轻游戏下沉 在谈到动念引线的核心赛道时，梁琛奇指出他们的主轴是“偏内容表达 + 社交”，同时“混一点轻游戏”。他随手画了两个圆：一个小圆代表目前狭义的游戏核心人群，而一个大上 10 倍的同心大圆代表“潜在游戏人群”。
```mermaid
flowchart LR
accTitle: Potential vs Core Game Population
accDescr: Diagram contrasting narrow core gamer market against massive latent gaming audience unlocked by low-cost AI interaction.
subgraph Core["狭义核心游戏市场 (小圆)"]
direction TB
C1["高昂工业化制作成本"]
C2["高 ROI 风险与长研发周期"]
C3["仅服务确定性场景与硬核人群"]
end
subgraph Latent["潜在泛游戏市场 (大圆 · 10x 空间)"]
direction TB
L1["门槛极低的生活化交互"]
L2["大众熟知的 Context (如三国/砍一刀)"]
L3["参与系统并获取即时正反馈"]
end
Core -.->|"AI 供给成本骤降 / 轻游戏化"| Latent
```
在传统游戏工业中，由于研发成本极其高昂，团队只能面向高确定性的人群做高风险赌博。但 AI 使得供给成本断崖式下跌，让曾经不玩游戏的大众以极低门槛享受交互正反馈：
- **黄峥说“拼多多是五环外的迪士尼”**：五线城市的 50 岁阿姨在“砍一刀”中获得了游戏与社交的双重快乐，她参与了机制并赢取了奖励。
- **抖音“文字直播三国大战”**：用户在评论区输入“1”加入魏国，送礼物帮阵营把蜀国灭掉。对狭义硬核玩家来说这不算正统游戏，但对普通大众而言，他们以极低门槛参与到了自己熟悉的文化背景中，获得了强烈的正反馈。
- **动念引线的《松果时刻》轻游戏尝试**：用户能在漫画里点击给猫咪梳毛并实时改变猫咪的形态。但梁琛奇坦白指出“那个不烧 token，不烧 token 是答案的概率相对小一点”，这只是产品早期探索的原型。
“人人都在追求在一个系统里参与并获得正反馈的人生价值，有人说人生是一场游戏，有人说地球 Online。”当 AI 门槛足够低、各路创作者进来持续供给，这个原本 10 倍大的潜在市场就会被彻底激活。
---
`02:39:50` 检验版本答案的核心指标与长流逻辑 对于版本答案雏形的验证标准，梁琛奇强调不是看它最终长到多大，而是看它能否在看似对立的矛盾指标中取得平衡：
```mermaid
flowchart TD
accTitle: The Dynamic Paradox of Next-Gen Entertainment PMF
accDescr: Conceptual framework showing the paradox between novelty and boredom, frequency and longevity.
subgraph Paradoxes["娱乐体验的内在张力"]
P1["新颖 (Novelty)"] <-->|"警惕反噬"| P2["不厌倦 (Anti-fatigue)"]
P3["高频 (High Frequency)"] <-->|"避免速耗"| P4["长期留存 (Long-term Retention)"]
end
Paradoxes --> Metrics["量化验证指标"]
Metrics --> M1["留存标杆: 次留 40% / 7 留 20% / 30 留 10%"]
Metrics --> M2["健康打开频次 (非低频工具形态)"]
Metrics --> M3["正斜率规模效应 (Context 沉淀或内容生态)"]
```
梁琛奇分析道，许多做产品的人容易陷入单纯做“新奇”的陷阱（比如当年许多人试用 Sora 时的“卧槽感”，那只是一种特定情绪而非真实需求，30 天后情绪消退就弃之不顾）；或者一味追求“高频”，导致用户在极短时间内把内容过度消耗并迅速厌倦。
量化指标上，梁琛奇看重留存数据：
> “我看留存就知道了。留存多少你觉得算成立？至少先 40%、20%、10% 吧。四日……不是，次留 40%、周留 20%、30 天留存 10%，这是一个还可以的模型。”
目前《松果时刻》在某些特定创作人群中已达到 20% 的 7 日留存，但在泛人群侧还未拉齐。除了留存率和高频次打开，版本答案还必须满足另外两个关键定性特征：
- **可拓展的大众想象力空间**：猫箱在当前交互形态下很难想象如何让父母一辈使用；而早期的短视频虽然只有酷炫运镜与音乐，却能清晰预见到未来承载新闻、市井家常的通用潜力。娱乐产品必须追求 DAU 规模，梁琛奇直言无法从极小众人群中收割高 ARPU，那也不是他的热情所在。
- **规模带来的“正斜率”体验壁垒**：产品体验必须随着规模扩大而逐步优化。无论是传统的“投稿率带动优质供给”，还是 AI 时代“用户用得越久 Context 沉淀越深、DAU 越大 Context 交叉越丰富”，必须在增长曲线中积累起牢固的护城河。
---
`02:44:40` 创业一年的误判：被低估的 AI Coding 与被高估的 Sora 回顾创业一年多来的心路历程，梁琛奇反思了团队在判断和执行上的几次重大瓶颈：
- **第一大误判：低估了 AI Coding 的演进速度，叠加高估了 Sora 的外部催化**
在动念引线成立初期，因为目睹了 Sora 的巨大声量，梁琛奇担心该方向会引发行业资源与注意力的过载投入，促使所有人激进加速。为了尽早上桌卡位，团队在去年曾有两个月招募了原来两倍的人手。然而回头复盘发现彻底“overthinking”了——成本与模型智能的演化自有其客观规律，同时 AI Coding（如 Cursor 等工具）在去年下半年突飞猛进，许多工程问题可以用极高效率的代码生成解决，原本根本无需招聘那么多技术人手。
- **第二大反直觉：大厂内部的 Review 压力反而大于早期创业**
通常外界认为创业者背负巨大的市场压力，但梁琛奇发现，创业公司在融完资金后，账上有钱，半年到一年内的节奏完全由自己掌控；反倒是在字节跳动这类大厂做创新业务时，每个双周、每个季度都在面临高强度的自上而下的严格 Review，稍有不慎项目就会被迅速裁撤。梁琛奇反思，这种“高压刺激”并非全是坏事：
> “你在一些压力下获得了一种刺激感，然后你的大脑会啪啪啪冒一堆东西，这些冒的东西能够 inspire 你做 creative 的事。”
- **反思过度随性与去字节化**
在创业数月后，曾有老同事提醒梁琛奇“感觉你最近有点轻松和开心”，这让他猛然警惕起来。他意识到创业团队不能沉溺在“轻松的开心”中。最初动念引线试图极力摆脱大厂标签、对标海外 AI Native 机构的松散扁平作风，甚至取消了严格的 OKR 和严密的 Review。但他后来想通了：
> “你不是为了创业而创业，你也不是为了跟大厂不同而创业，你也不是为了像创业公司而创业，你是为了做成而创业。做成有些事情就该像，有些事情就该不像，但你不能因为这种心态而不像。”
如今团队重新引入了具有清醒工科逻辑、能够客观泼冷水的“冷面判官”合伙人，并建立起高频严格的内部心跳 Review 机制。
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`02:50:00` 观测窗口的诱惑与路线纠偏 在《松果时刻》上线后，梁琛奇和团队曾经历了一次危险的“一厢情愿（wishful thinking）”：
最初《松果时刻》只是被作为收集用户表达趋势与行为数据的“观测窗口”，但在上线几个月后，他们发现很多记录日常生活的普通用户非常喜欢、每天都在用。团队一度产生动摇：“是不是即使不烧 token、不做复杂的深度机制，纯靠普通生活记录也能成？”这种轻松路径的诱惑极其诱人，因为它不需要消耗大量 Token 成本，似乎能更轻松地破圈增长。
但随后的严密复盘彻底打破了这种幻想：
- **消费端无信号**：普通用户沉淀的生活记录大多只对自己有意义，分发到公共信息流里既没人愿意高频消费，作者自身也没有高频浏览他人的习惯。
- **缺乏网络效应**：全盘充斥琐碎日常的内容流无法构建起持续留存的消费平台。
在务实的合作团队介入推演并摆出冰冷的数据测算后，梁琛奇迅速按住了这种投机倾向，重新拉回“收浓特定人群、做烧 Token 的交互体验、构筑深层壁垒”的正轨上来。
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`02:55:00` 战略定力：不做底层模型军备竞赛，靠产品感知捏合体验 谈及当下最深层的担忧，梁琛奇坦言：从纯理性推导来看，最大的风险莫过于“全行业期盼的 AI 娱乐新体验在未来 1 到 2 年内根本不存在”。如果底层假设不成立，所有的产品逻辑和组织投入都会失去支撑。但他个人对此具有极高的推演信心。退一步讲，哪怕市场上最先跑出的是一个只有“0.2 信号”的早期粗糙产品，动念引线也极具信心凭借顶尖的产品认知与组织敏捷度将其放大到“1.0”。
在技术路径的选择上，动念引线拒绝盲从主流的“重模型投入”路线。目前行业内大量团队试图从底层模型切入，宣称做互动娱乐前必须先自己搞定 3D 生成模型或全模态底层技术。梁琛奇则坚信截然相反的产品哲学：
```mermaid
flowchart TD
accTitle: Product-Led AI Entertainment Workflow
accDescr: Decision tree illustrating Dongnian Yinxian's approach of assembling existing models before undertaking subjective post-training.
Start["探索新娱乐体验"] --> Assemble["排列组合市场上现有的技术、模型与 Agent"]
Assemble --> Prototype["快速捏出可交互产品原型并亲身体验"]
Prototype --> Decision{"体验主观体感评估"}
Decision -->|"一眼看上去无懈可击"| Check["警惕过度自嗨 (Wishful Thinking)<br>若真这么好为何未爆发？需审慎小测"]
Decision -->|"体验极其愚蠢粗糙"| Discard["果断丢弃<br>等待模型补齐智能或需 3-5 年，时间成本过高"]
Decision -->|"极具潜力但存在粗糙毛边"| Refine["坚定重注压上资源<br>通过 Post-training 迭代主观审美与能力壁垒"]
```
梁琛奇总结道，如果一个粗糙体验需要模型能力产生三到五年的代际跨越才能变好，那就应该果断丢弃；但如果能通过对现有模型管线的排列组合，敏锐地捕捉到那一丝尚未成熟却极具潜力的主观体验，并以“后训练（post-training）”或特定微调手段去定向补齐模型的软性审美门槛，这才是娱乐创业团队真正的护城河所在。
`03:00:00` 工具是解题，娱乐是出题：先搞产品还是先搞技术？ 梁琛奇对比了构建娱乐体验的两条不同路线：一种是模型驱动公司采取的路径——先建立半年到一年的技术壁垒，再基于新技术做线性推导去构建产品体验；另一种则是他坚持的路径——先去定义并验证产品体验，再去倒推技术。梁琛奇直言：“娱乐产品跟工具产品是不一样的，娱乐产品是新体验，工具产品是有个问题要解决。”
在工具场景中，问题是已知的（例如速度慢、成本高），只要把短板优化掉就能生效，本质是在“解题”。但娱乐产品是在“出题”：开发者必须先向用户抛出一种全新的交互、感受与世界观，得到用户的惊叹与正反馈后，这道题才算成立，随后才能去解题。如果走“先技术后产品”的路线，往往会陷入双重假设的极大不确定性中：
1. 假设技术在未来的特定节点一定会变好到某种程度；
2. 假设未来技术成熟时，仅靠线性推导、从未在早期经过验证的新体验丢给用户后能够成立。
```mermaid
flowchart TD
accTitle: 工具路线与娱乐路线的对比
accDescr: 对比面向已知问题的工具开发模式与面向未知体验的娱乐产品验证路径
subgraph ToolRoute["工具产品路径：解题模式"]
T1["明确问题（慢/贵）"] --> T2["技术研发与优化"] --> T3["自然生效（Work）"]
end
subgraph EntRoute["娱乐产品路径：出题模式"]
E1["提出全新体验（出题）"] --> E2["用户反馈惊艳（验证）"] --> E3["针对性投入技术（解题）"]
end
```
程曼祺将这种分歧总结为“拿着锤子找钉子”与“先找到值得砸的钉子再去造锤子”。梁琛奇认为，历史数据也印证了这一点：他曾用 AI 检索过历史样本，在工具领域，“先技术后产品”的成功比例相对较高；但在娱乐消费品领域，“先产品后技术”占了绝大多数，比例甚至悬殊到七比三（如 Instagram、Snapchat 等早期产品核心体验设计完成时并不依赖极其复杂的技术突破）。即便是字节跳动本身，梁琛奇也认为其发展史实际上是“先产品后技术”的反共识案例：张一鸣和团队一开始做了一堆测试，发现今日头条这个新闻客户端能跑通，当时甚至没有成熟的深度学习算法，仅靠简单的规则排序。直到验证了用户极其强烈的看新闻信号，张一鸣才读了项亮讲推荐系统的书，全力下注推荐算法并把项亮招入麾下。核心逻辑必须是先看见强烈的产品信号，再去通过十倍、百倍的技术投入放大它。
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`03:05:00` 娱乐的搜索域与防偷懒心法：涌现不能代替产品设计 针对当下大模型时代流行的“产品不是被设计的，而是随着模型能力提升涌现出来的”叙事，梁琛奇提出了警惕。他认为工具类产品的搜索域非常狭窄，目标高度确定；而娱乐产品的搜索域“宽得没边”，如果寄希望于模型能力提升自然“涌现”出下一代杀手级娱乐，砸中的概率极低。
梁琛奇强调，娱乐体验的诞生必然依赖于人对宽广搜索域的二次、三次深度设计、UI/交互假设与排列组合，绝不会凭空发生。他还分享了一个有趣的心理自测：“如果描述这句话的时候，你心里庆幸了一下说‘哎太好了我不用想，反正之后会涌现’，就如果有这种心态，其实是值得担心的……因为当你有这种心态的时候，你的胜率已经在下降了。”这种心态本质上是在产品创新上的偷懒。
关于未来内容与娱乐在整个商业世界的版图，梁琛奇给出了两个核心判断：
1. **相对占比会下降**：移动互联网本质上是做连接和中介，只吃掉传统领域约 10% 的中介价值；而 AI 能够重塑剩下 90% 的生产力环节，因此从整个经济体量上看，生产力类产品的价值占比会远高于移动互联网时期，娱乐占比相对会被稀释。
2. **绝对增量极其巨大**：当未来大量常规工作被 AI 接管，极少数人带领数千个 Agent 推进科技突破时，剩下的 98% 普通人将拥有极其充沛的闲暇时间。如果这些时间只是用来被动地“刷 700 天抖音”，人会陷入严重的虚无感和无价值感，因此必须为他们寻找“人生的意义”。
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`03:10:00` 泛创作的意义系统与双重杠杆 梁琛奇推导了在 AI 时代普通人确立“生活意义”的两个先决条件：
1. **深度参与并获得正反馈**：人必须在一个系统中有切身的主观投入，当系统产生正向结果时，能确信这与自己的参与紧密相关；
2. **不可被 AI 替代**：如果一件事情 AI 做的比人好且能全盘接管，人类就无法从中获得价值感。因此，基于主观表达、情绪寄托和独特视角的“泛创作”与“泛艺术”，是不可替代的精神支柱。
面对程曼祺关于“这种创作是否在线下做手工、下围棋也能实现”的提问，梁琛奇指出了线上娱乐与创作的两个核心不可替代杠杆：
- **互联网的分发杠杆**：线下创作影响面狭窄，而线上能够以极低成本将个人作品连接并覆盖到海量人群；
- **AI 的赋能杠杆**：AI 降低了普通人将脑中火花化为完整作品的技术门槛，让每个人都能搭建属于自己的互动游乐场（playground）。
这种娱乐与泛创作不仅在个体层面带来“开心”这一终极价值，更在人类群体层面承载着文明延展的作用：
- **维持人口基数以诞生天才**：只有个体感到生活有意义、快乐，人类社会的存续基数才能维持，从而确保高智力与颠覆性天才的绝对数量；
- **为探索未知的先驱种下精神种子**：正如埃隆·马斯克（Elon Musk）曾说 SpaceX 的使命是“把科幻小说里的科幻拿掉”，梁琛奇认为反过来看也成立——正是因为先有了科幻小说、艺术作品带来的心智启发与浪漫憧憬，才在童年时代激发了那些科学家与工程师，驱使他们立志把人类变成多行星种族。
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`03:15:00` 少数人向前，多数人向四面八方：四面八方都是前方 针对一些 AI 创业者认为“科学发现的黄金时代到来，创新的钟摆不会再摆回产品、应用与娱乐层”的论调，梁琛奇明确反驳。他指出，现有的底层技术储备已经完全足够设计出极其惊艳的新产品，只是行业尚未设计出来；更关键的是，真正参与科技爆炸与前沿突破的永远是极少数人，技术革命的历史每一次都在同时推进两件事：不仅给头部组织提供生产力百倍杠杆，也必须全面渗透并重塑绝大多数普通人的生活、衣食住行与娱乐体验。
谈及此前自己提出的观点——“少数人向前，多数人向四面八方”，梁琛奇分享了近期触动他很深的一段访谈：在陈鲁豫采访一位身患渐冻症的科学家与创业者时，对方谈到自己在绝境中探索时说了一句令人动容的话：“四面八方都是前方。”
梁琛奇以此回应了创业的初心：动念引线做的事情，看似是让多数人去往四面八方寻找各自的表达与开心，让身上的灵感动念如烟花般绽放；但在宏观维度上，每一个向四面八方探索的灵感与作品，同样在汇聚成推动人类文明前行的合力。
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`03:18:00` 本期「连点成线」：理解同类与商业的理性内核 在节目最后的复盘与个人手记中，程曼祺梳理了对梁琛奇访谈的深层感受。她指出，娱乐产品与硬科技、2B 工具产品有着截然不同的底层逻辑：2B 产品的决策是高度理性、可计算投资回报率（ROI）的，核心在于成本、稳定性和耐用性；而娱乐与内容产品的底层假设，完全建立在创始人“如何理解人、理解自己和同类”的哲学假设之上。
梁琛奇的商业思考中融合了极度的理性与坚定的感性相信：
- **理性的平台逻辑**：动念引线之所以执着于某种互动形态，是因为梁琛奇推导出“新娱乐平台必须在内容消费环节大量消耗 Token、实时调用模型”。如果仅仅在制作环节使用 AI，最终形成的依然是类似短剧的形态，而短剧的流量和运营红利注定会被掌握着移动互联网深厚基建和流量分发优势的字节跳动等老牌巨头吃掉。此外，移动互联网的马太效应依然根深蒂固，在消费级硬件终端没有发生范式转移的情况下，AI Native 2C 应用的破局难度极大。
- **感性的人性寄托**：业界对于闲暇社会的推演存在悲观派与乐观派的分歧——悲观者认为大部分人即使拥有无限闲暇，也只会更被动地刷短视频杀时间（Kill time）；而梁琛奇坚信，当人们不再为生计所困时，泛创作会像今天的游戏与短视频一样，成为大众普遍、高频且寻找生命价值的核心娱乐活动。
## Notable quotes
> `03:00:00` 娱乐产品跟工具产品是不一样的，娱乐产品是新体验，工具产品是有个问题要解决。 — 梁琛奇
> `02:44:40` 你不是为了创业而创业，你也不是为了跟大厂不同而创业，你也不是为了像创业公司而创业，你是为了做成而创业。 — 梁琛奇
## Mentioned
梁琛奇, 程曼祺, 动念引线, DayFold, 猫箱, 松果时刻, 字节跳动, 抖音, Flow, 火山小视频, 快手, 小红书, Roblox, 蛋仔派对, ChatGPT, DeepSeek, Sora, Character.ai, 星野, Glow, Talkie, 豆包, 红果短剧, 番茄小说, Cursor, Claude Code, Codex, OpenAI, Anthropic, 张楠, Alex, 卷卷, 梁文锋, 张一鸣, 项亮, 毛文超, 潘乱, 陈鲁豫, 埃隆·马斯克, SpaceX
## Video description
<p><strong>「工具产品是解题，娱乐产品是出题。」</strong></p>
<p>从今年初到现在，整个 AI 领域的最大重心在 coding、生产力和工作。梁琛奇想回答另一类问题：如何用 AI 让人开心？获得一种真正新颖、长期、高频，又不容易厌倦的娱乐体验？</p>
<p>在去年夏天创立「动念引线」之前，96 年出生的梁琛奇只待过一家公司：字节跳动。7 年里，他亲历了抖音在 2018 年的崛起，很快在 2021 年开始从零 lead 一个实时社交产品。再然后是 2023 年，字节成立 AI 产品部门 Flow，梁琛奇带团队做出了猫箱。</p>
<p>不管是在字节还是创业，梁琛奇的热情一直在于娱乐和内容。而现在，还没有人拿出 AI 娱乐方向的爆款产品、把无可争议的那个新体验推到人们面前。</p>
<p>梁琛奇和动念引线的押注：是一种泛创作/表达，并混合轻游戏的体验。而这能否成立，取决于我们怎么想象和推演未来的自己：一种想法是，大部分人即使有闲暇，也不会投入创作，我们仍会被动地 kill time；而梁琛奇相信，当人不再需要为生计而工作，泛创作会变成一种普及、高频的娱乐活动。</p>
<p>你的答案呢？这是内容和娱乐创业有意思的一部分。它最大的 bet，最后指向我们怎么理解自己和同类。</p>
<p><img src="https://img2.tofaka.com/autoupload/fr/-RyCsT7tQPpgW8XBCGT4BuuSa7QBkq5FwUen-SdEX5eyl5f0KlZfm6UsKj-HyTuv/20260923/2vSf/1280X615/b99443bb-857e-40f0-b491-b63bb054c2dc.jpeg/webp" alt=""><br>
<em>图注：「松果时刻」的一位用户在给病人打点滴时发现，输液管被折成了一只蝴蝶。她用这个瞬间制作了一个小故事。</em></p>
<p>本期节目已发布图文版，<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/DmfwshdU5zVxivj8dADwXg" rel="nofollow noopener"># 对话动念引线梁琛奇：非典型字节创业者的 “娱乐至上”</a></p>
<p><strong>本期嘉宾：</strong><br>
梁琛奇，动念引线创始人<br>
<strong>本期主播：</strong><br>
程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人</p>
<p><strong>时间线跳转：</strong><br>
<strong>-为什么是娱乐？为什么是现在？</strong><br>
01:57 每一轮技术变革，娱乐就是会比工具慢，而“我只想做娱乐”<br>
14:20 主动选择抖音，加入在 2018 年爆火之前<br>
18:38 在抖音做社交，体验 Alex 的“细节变态”<br>
29:57 入职两年做产品一号位，最大的教训是不可逆势而为<br>
36:05 “动念引线”和 DayFold：火花来自人类，AI 助燃</p>
<p><strong>-从抖音到猫箱：产品、内容与人的创造</strong><br>
41:26 从 ChatGPT 到猫箱：互动内容的新格式<br>
47:23 AI 给娱乐的机会：供给扩大、无限分支的体验与 Scale“人”<br>
01:02:48 文字互动产品，多数的核心是角色，而猫箱的核心是故事<br>
01:09:45 移动互联网产品是搭房子，AI 产品是养女儿<br>
01:12:18 从猫箱到动念引线：都在自己训模型</p>
<p><strong>-离开字节：0 到 1 只能自己下注</strong><br>
01:18:32 新体验大概率来自新公司<br>
01:25:42 字节的方法论：找到那辆合适的车，踩油门<br>
01:33:43 字节背景创业者被高估了吗？那些带不走的能力</p>
<p><strong>-动念引线：验证与推演</strong><br>
01:38:44 把“想象力的摄像头”丢进人群<br>
01:50:19 优化一：把消费也变得烧 token，这才有新平台的机会<br>
01:55:07 把公司做成“产品 UGC”组织<br>
02:04:38 优化二&三：收浓人群&提高频次<br>
02:13:45 ChatGPT 最了解很多人，前沿模型厂商会吃掉娱乐应用吗？<br>
02:31:42 版本答案何时出现，以及它不是什么？</p>
<p><strong>-版本答案之前：纠偏、壁垒与娱乐的价值</strong><br>
02:44:40 低估了 Coding 的进化速度，高估了 Sora 带来的行业加速<br>
02:55:59 从模型切入，大概率做不出新的娱乐体验<br>
03:07:22 “你还是得解决，大量不参与科技爆炸的人的价值感”<br>
03:13:27 少数人向前，多数人向四面八方</p>
<p><strong>03:18:00 本期「连点成线」</strong></p>
<p><strong>剪辑：甜食</strong></p>
<p><strong>相关链接：</strong><br>
<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/DmfwshdU5zVxivj8dADwXg" rel="nofollow noopener">《晚点 LatePost》：对话动念引线梁琛奇——非典型字节创业者的“娱乐至上”</a><br>
150 期：<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/698a6ac11ff460059c061b9b" rel="nofollow noopener">年末 AI 回顾：从模型到应用、从技术到商战，拽住洪流中的意义之线｜Solo</a><br>
136 期：<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/68e82298b97d3bce02b4f815" rel="nofollow noopener">Sora 新世界 & Lovart 4 个月复盘｜与陈冕聊怎么做垂类 Agent｜Agent #5</a><br>
81 期：<a href="https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/66eb6168bf5264c6892b9080" rel="nofollow noopener">游戏怎么变成了生活？游戏社区发展史</a></p>
<p><strong>小红书@<a href="https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token=YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw-EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source=app_share&xhsshare=CopyLink&appuid=5dfa9e92000000000100626f&apptime=1736682459&share_id=331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810" rel="nofollow noopener">曼祺_火柴Q</a>即刻@<a href="https://okjk.co/FBoH1Q" rel="nofollow noopener">曼祺_火柴Q</a></strong></p>
<p><img src="https://img.pagehost.cn/autoupload/heipn/20260902/CzNX/1412X292/11.png" alt=""></p>
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<p><img src="https://pic9.fukit.cn/autoupload/7qt2TZ8aBx6Rbe7VtyeHlpmesdO83n0jJRcmVXjsIsc/20260211/lsS9/998X396/IMG_0409.jpg" alt=""></p>
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<p><img src="https://hv.z.wiki/autoupload/20250129/DqTi/1452X514/%E6%92%AD%E5%AE%A2%E7%BB%93%E5%B0%BE%E6%88%AA%E5%9B%BE.png" alt=""></p>
[Source](https://aphid.fireside.fm/d/1437767933/19a49f52-28ee-4e25-b8e9-4f0ee70917e0/63e76d1a-c5bb-4103-8ef4-e235917367c6.mp3)
Original transcript [0:00] 你觉得整个字节背景的创始人在这一波AI热潮之中他有这种被高估甚至被窜跺的创业的这种状态吗所以我不是特别确定反正对我来说我自己受的影响没有太多我自己感觉字节出来的人肯定是擅长解题了甚至有一些运行方式是先出来跟FA一顿聊聊完之后说这个方向可能适合做做这种方式的我做什么就是我决定要做什么就是什么你其实看我职业生涯我根本没碰过娱乐以外的事从没碰过其实我当时是被安排要做火山的然后我自己对抖音有比较强烈的倾向是它更牛逼且想做抖音现在是人类科学发现的钟摆再也不会摆到产品和应用和娱乐和内容这一层超简单有多少人参与这个科技爆炸但它影响很多人但你还是要回答广泛的只被影响但不参与的人剩下时间干什么对以及它受这个影响的增量在呢欢迎收听晚点聊我是曼琪从今年初到现在整个AI领域的最大重心在coding在生产力在工作而梁春琪想回答另一个问题如何用AI让人开心是有意义感的开心在去年夏天创立《动念一线》之前96年出生的梁春琪只待过一家公司字节跳动七年里他经历了抖音在2018年的崛起很快在2021年开始从林立的一个实时社交产品再然后是2023年自解成立AI产品部门Flow梁辰期待团队做出了猫箱不管是在自己还是创业梁春琦的热情一直在于娱乐和内容他分享了过去近十年的职业生涯中对娱乐产品的观察和总结以及他认为已经呼之欲出的AI娱乐产品的下一个版本答案我们正式进入本期节目吧你现在做的事是双重的少数派一是你们是从应用切入的虽然你们也训模型但出发点是应用二是你们是用AI来做娱乐而非生产力和工作现在应用和娱乐都不在血细的主线上这给你们带来什么挑战我自己感觉应用肯定还是在发展的比如说Cloud Code发展很快然后比如说这个Cursor当然最后被收购了但其实它相比的最开始还是有比较高的AR增长和发展的它也是个特别大的收购它600亿美元被收购对对对然后但你说娱乐确实是没有很大的变化我觉得这个确实是比较客观的然后我之前想过就是为什么娱乐本质上相比工具就是更慢也是我去年在2025年出来的原因就是我觉得可能虽然它更慢但可能到了一个不错的可以开始的时间节点娱乐的出现是有一些钳制的要素要发生的,我觉得三个要素,第一个要素是推理成本,每个大的技术时代都有每个大的技术时代的资源限制,比如在移动货量时代是流量,你在2008年的时候你现在说我要做短视频,你疯了,因为你刷一个短视频你一个月流量就没了,AI时代其实是token了,就是推理成本,你如果回到三年前工具类产品,它PMF可能是可以十分钟的,因为它是解决问题,娱乐产品其实是带着一个空空的脑子,等待寻求一种新体验,然后这个过程其实是杀时间的过程它的时长可能就是工具产品的10倍甚至20倍所以在相同的智能下你所构建的体验你的推理成本就是它的10倍甚至20倍然后这个时候你RI是打不正的如果你skate out1000万DON这个公司就破产了在这个限制下我觉得DeepSeek出来之后是一个比较明显的节点和信号整个叙事以及所有的Tension一部分转向了开源已经大量的转向了在相同智能下让很多相同智能推理成本在快速下降的RI现在就能算正比如在去年的时候我离开的时候我给猫箱算了一笔账那个时候已经开始商业化了邪率还比较不错然后我当时的计算就到去年年底的时候RI就能打仗然后据我了解就真的打仗所以我觉得这个就是第一件事情就是这个推理成本的限制然后第二件事情就是模态我的判断就是它对工具类产品对有用性场景的影响比对娱乐类场景影响要小一些因为语言是智能的压缩就问题的嘛所以语言效率很高的但娱乐不是save time是enjoy time我不是在追求绝对意义上的效率我追求的是我想享受这段时间一种感官体验然后感官体验就是模态所以文字相比图片视频它所能服务的用户就是差数量级的然后在去年我觉得像GPT4O像Sora像Cdance像Nano Banana就算这些图像和视频模型我觉得也到了一个节点它同时产生了两件事这件事情在效果上它真的过了那个bar就是你真的愿意看了现在
[5:00] 那就是他真的遵循用户的要求然后这件事情实际上是可以scale因为在me journey时代其实很多审美是很好的但那个时候因为不遵循用户要求所以他其实也没有办法被使用和scale第三就是用户的使用习惯万事万物都有nature比如说我有nature你也有nature我觉得这个房间有nature舆论nature非常明显就是你无法在一个大的技术变革和大的硬件节点出现的时候去教育用户的当大技术变革出现之后需要让用户迈过某个门槛的要求然后这个要求你比较大概率是通过一种刚需的工具式的要求让用户发生的比如说你回到移动互联时代为什么大量的人是购买了智能手机其实他切中了一个上个时代非常强的刚需就是我打电话是有刚需的然后他每三年就会换机一次小灵桶所以我现在说服一个小灵桶用户转换到智能手机用户是很容易的10年过去了15年过去了再说这里边有百分之多少价值是打电话百分之多少是打电话以外的智能手机移动互联网价值打电话只剩5%但这件事情是被一个很强的上时代的刚需拉进来然后在这过程中基于某种生态润物系物生的发生的我觉得因为是娱乐是一种新体验你非常难说一种没有过的新体验是狭义的刚需但这个打电话是一种刚需下载微信是一种刚需那这个时候我就下载微信的设备搞清楚怎么做GUI怎么交互你再上面再build娱乐的体验build短视频build手机游戏我觉得是很容易的AI实在其实也相似通过豆包ChartGPT这些工具类的产品用户音乐非常强烈他逼自己搞清楚跟AI交互的边界搞清楚什么能做什么不能做搞清楚怎么prompt以及搞清楚相对一些更复杂的多agent的交互这些事情都build了之后你在上面去build娱乐体验其实用户就已经被教育过了那既然你一开始就认为娱乐会比工具要慢对为什么在flow的时候做冒箱这个方向你没有去做偏工具和生产力的方向这个其实就是偏我个人的nature了就是我自己对做工具没有什么兴趣我的兴趣主要还是在让更多的人开心让更多的人创造力让更多的人在这种新体验里获得新的感受和新的快乐就这个事儿我比较着迷吧你其实看我职业生涯我根本没碰过娱乐以外的事从没碰过因为你是本科毕业你就去自己就是在抖音这是我很serious和很确定性的选择然后你这么选择有一个好处就是你的生活是一体的我一方面我Nature上有点懒散但一方面又觉得有一些东西要build以及有一些创造要产生然后你这样就浑然一体了比如你现在假设周末去玩对吧是非常合理的因为你在体验产品你在体验用户你在娱乐嘛你就能够同理心别人这件事情就自洽了那你是从小自己就很喜欢玩吗因为你描述这个状态有些像一些做游戏的人他是因为一直从小就很想玩游戏他会去做游戏我可能不是Series的喜欢玩,我自己从小Series的喜欢那些主观性的东西主观性的东西主观性的创造和主观性的带有某些非客观感受的体验然后另外一方面又觉得自己在客观性的逻辑上在比如数学上在一些对规律的判断上其实也挺擅长的就是什么样的职业适合做这件事反正产品经理就是Wise Design的尤其是一个大的施端产品经理你就是一方面真的需要理解世界但你对世界的理解又不是一种绝对意义的客观理解理性理解因为世界是主观的当然的人是不理性的这世界上就是有各种各样的感性直觉感受在空气里飘来飘去但一方面你又要知道最后你是要在里面抽象出一个框架然后基于这个框架能够遵循一些低性原理和规则然后让这件事情是key scale可以以一种可预测的方式服务更多人的主观和客观的十字路口对对对对对大学你是在计算机方向吗这个也可以简单讲一下就是从那个高中到这个大学的时候我当时觉得理科没什么意思就理科不浪漫所以我就大学就去学文科了你是理科生但你报的文科方向对对我高中理科生理科都比较好但就报了文科然后在大学去了文科之后就是学社会科学嘛像什么艺术史啊什么法学啊什么管理学习都学一遍就大一是通史然后学了一年之后我觉得文科确实很有启发很浪漫但是文科的一个潜在的不太划算的点就是它的迭代其实是不好分阶段验证然后但理科其实更容易验证尤其计算机是非常容易验证你啪的一下就知道结果了如果A和B他们天赋一样验证它会写率更高的那这个更好的写率的尽头对你来说是什么为什么要在一个更好的写率上因为你有这种可能的能做到的作品然后在这种更好的学律上你做成这个作品的概率明显更大但那个作品是什么你是无所谓的吗?不是我非常在意我觉得我最后希望
[10:00] 我现在那个作品就是面向广泛的人让广泛的人的精神世界他的创造力他的生活方式他的新体验被影响的作品所以你后来找到的这个载体其实是产品是很多人用的产品对那你刚刚说你觉得产品经理这件事非常适合你是你进字节之前你就是这么想的所以你才去找了这个方向的工作还是你进入字节之后你慢慢就更被清晰的往这个方向塑造之前我就这么想我还自己做过一个产品一个小程序叫群图但是这个用户量不很大就大学简单的测试了一下就大概体验就是我自己画了一个图然后大概画了五笔然后我把五笔这张图传给我的朋友然后相当于说我四五个朋友一起共建了某一个故事或者共建了某一张画然后这张画其实是人和人之间互相inspire的你这是受什么启发又来做这个我没受什么启发我就是对这种不客观的带有某种随机性的且跟社交关系有关的事情感兴趣后来是有多少人用后来没多少吧就几千上万就没有特别serious的后来推广你就主要是在学校里让北航的同学用的当时做这个东西有什么take away吗其实还真有我就几个就一个是你发现创造本身其实是有一些私人性就是如果你看历史上的那些伟大的作品非常少是一堆人做的比较多是有一个很强的主观判断和一个很强的主观意志把这东西创作出来尤其是文学所以它是社交大于创作这是第一个感受第二个感受就是你给社交关系之间提供某一个载体和命题肯定是很重要的不然我们为什么要社交就是你即使日常生活里跟朋友社交也是要有这个问题就是我周末先想跟这个人社交再想我们要干嘛那你必须要找个东西去干我觉得这个载体肯定是重要的但是找到它是困难的就你要找到一个新颖长期高频不厌倦的载体这个不是我做这个东西不是这是我现在回想可能是我当时两个感受那你说到的这种东西我现在都想不出来就是一个我周末可以和朋友一起去高频的去做的不厌倦的东西其实世界是有答案的答案就是diverse你可以周末跟朋友做各种各样的事就当你提供了一个diverse的体验的时候你今天跟朋友去喝咖啡明天去开卡丁车,后天去滑雪,再后天去什么意大利旅游。其实你们就在地球online里地球online给你提供了这个答案。那这个机会就是被大众点评吃到了了。我觉得没有吧就大众点评可能吃到了找这个地方我说就是找这个东西但我自己比较迷恋的是那个体验就是你不只是找到你还在这个playground里把这个体验做完那你发现没有体验本身就是非常散的就它的市场集中度就不高所以你要构建一个平台这个平台里提供非常diverse的体验我觉得大众点评跟这个平台的区别是它解决了信息分发的问题就是这儿有这儿有这儿有这儿有但它实际上在玩的时候并不在这个平台里比如说Roblox可能就更接近这个平台虽然它是可能面向一堆teenager的或者更低龄人群的但它真的就有这种体验我今天跟我朋友这个没什么事我就来Roblox hangout我们一起去玩逃离自然灾害边逃离什么火山喷发边聊两句Roblox是什么Roblox是一个UGC的游戏平台你可以理解为在Roblox里UGC可以创造各种各样不同的多人社交实施体验的游戏大家都是在线的都是在线的其实就是把抖音的短视频的格式换成了游戏的格式以及大家在这个UGC的游戏大家都是在这个体验里在线一起实施游玩有很多robots用户其实就是为了跟朋友喊out这个是这一轮在热潮前的产品还是之后的热潮之前之前就有这产品用户量多慌一亿叠又一双但它就是比较teenager它age up一直做的比较难一点age up就说它渗透到更高的人年龄更大的人对吧我们要做这个东西啊实际上有一些产品在echo这件事包括单载派对也有一点echo不知道你这样有没有看过那个谭乱有一次发了一个视频就那个视频里说他看他儿子他儿子在那个蛋白派对里晃来晃去他儿子说他在跟他朋友社交他说你现在都不跟朋友在物理世界他说对他就点开蛋白派对发现里面一堆list就他朋友的各种各样的账号然后他们都在那个岛里他们就在一起逛来逛去反正其实是有些雏形了但我不是说我们要做这个我只是我们聊到这个那你后来加入自己的过程是怎么样了而且你当时加入自己你是有几个方向可以选其实我当时是被安排要做火山的自己当时投地也不说是什么产品就什么产品经理因为是校招对吧但是有一个产品经理叫社交产品经理那我说那我肯定是要干社交产品经理然后社交投完之后安排我去火山嘛然后我自己对抖音有比较强烈的倾向是他更牛逼且想做抖音,然后去找了HR,HR说这个火山是正规军,然后火山其实是自己的资源明显更多的,然后抖音是很高的,
[15:00] 没必就大概这个意思大概意思就是可能是偏向于一种尝试做着玩玩的但我非常强烈然后当时卷卷面试我我就跟他说我自己就是想去抖音他就帮我说了一些你说你自己想去抖音这是发生在2017年你校招那会儿还是2018年校招那会儿就校招时候就说了对我表在于这个时间是因为2018年春节其实抖音就爆火了就是我面试的时候我就跟卷卷说我要去抖音所以是在抖音爆火之前对对对对那你当时怎么看出来你觉得抖音成更大你怎么判断就那个时候肯定没有那么深刻第一件事情就是抖音你自己刷得下去火山刷不下去你觉得抖音比较酷吗这个年轻人更多调性更高为什么人群问题吧就是这我觉得两个原因一个原因是人群问题人群就是抖音的人群比较炒酷年轻品牌又从高往低打然后火山相对更多样下沉一些然后以及这第一个原因第二原因就是你能感觉到动机是不一样的就是在抖音里大量的人表达动机就是我喜欢这个平台我想在这里玩且我认可我在这里design出的作品以及认可跟我一起互动以及别人的作品就有种很强烈的我爱这个平台的原动力然后火山是通过一种火力值的形式在运行的就是你发个视频然后就能零点火力我自己试了一下然后你能感觉到很多人就是为了拿那个火力值的火力值可以换人钱吗可以换人钱但我的感觉就是可以通过物质和钱的方式激励用户,激励一个平台的建设者,但这不能成为它的第一性的动机,它会影响后边所有的生态以及所有的生长,然后第三就是快手已经有了,然后已经以一种方式覆盖了很多人了,你现在说我现在用一个更差的快手来去跟快手竞争,听上去用户没有什么道理做迁移。就是你当时认为火山更像快手,对对对产品状态对对对全整合你面试的时候他跟你说了什么你的印象是什么吗有一个比较强烈的印象是我觉得他对新东西新体验不靠谱的新想法的第一反应是鼓励你继续展开往下想鼓励这个事情如果继续往下可能会发生什么样的可能性因为当时也讲了群图以及讲了一些各种各样的想法然后你如果去面试另外一家公司或者general的面试一家公司他会默认说这反正不靠谱别想着有的美的你把这个渗透做高一般是这种状态然后第二就是我当时问了他一个问题我说我现在感觉抖音里相比我三四个月前刷能刷到一些搞笑的段子或者不是那么精致的transformer的拍音乐的东西然后我觉得这个你怎么看这是有意识的以及它是好事还是坏事然后他说这绝对是好事非常坚定这绝对是好事以及他的表述是这是抖音不是一个以音乐为起点也以音乐应俊短视频为终点的产品它未来是要能覆盖到全人群全人群都有创造力中国的所有人都会产生很大的creativity然后这个我觉得他非常认真我当时有点惊讶到我自己也觉得是好的但我当时有点惊讶到你自己觉得好你有他那么绝对的觉得好吗在他给你回答之前我觉得客观说肯定是没有的,那个时候没有那么强烈的,因为还是比较早期啊,没有那么强烈真的测算过他未来要覆盖多少人。然后但实际上我自己觉得大部分人也没有真的测算明白,比如早期有段时间大家在激进的做微博啊,就是微博的社交媒体是一种需求,然后抖音担心到天花板了赶紧做,然后做到一半的时候Dio已经超过微博了。就不做了因为发现它的DL期比微博大之前没有预料到这件事你最开始的这一个阶段做到一个什么东西的时候你觉得算是做了第一个你自己认为比较有成就感还有点样子的东西就是抖音第二个type的朋友页是我做的朋友页就点译之后可以看朋友内容然后整体上这个产品上线是一整套东西就包括为什么上朋友页以及怎么解决用户的能启动对于那些没朋友的人怎么给他推关系怎么给他分发视频然后但我印象相对有点深的是在抖音做产品你可以说推荐是一个gift也可以说它是个诅咒诅咒的意思就是你但凡不再推荐页做东西但凡不遵循那种用户无脑刷这个带着一种类似于植物性的精神状态的这个flow但凡你把这个flow打破你就会掉留存因为推荐太强了它吸收一切然后这个是当时朋友也面临的问题就是因为你切了一个tab然后用户从一种endless的娱乐体验到了一个有限体验其他供给也变少了我当时意识到这件事然后我当时做设计有一个设计比较比较我觉得比较关键就是你刷刷刷到朋友完全看完的时候他会说朋友都已经看完了然后你要回主页你点了之后就会马上撬到主页然后这是一个非常小的东西但这个东西基本是朋友业留存能够打正甚至未来有正向留存的其中一个重要原因然后我觉得这个给我的启发是这样的
[20:00] 对我之前对有些事情细节没有那么在意然后我发现有些产品经历非常非常在意比如说Alex是细节变态Alex就是朱骏对对对你加入的时候朱骏还在抖音这个团队吗他其实带了一段时间抖音我加入的时候他不在后来他带了一段时间抖音就他非常在意细节然后我觉得他那时候深切的理解了一些事就是你在关键路径下的关键行为和关键的看上去细小的改动实际上是实际的影响整个全链路就是我当时的感受然后已经能感觉到在那个时候能重新看你就觉得抖音这个产品就像是一个设计师设计出来的产品就是产品气质太明显了怎么看出来了当然那个时候的抖音可能长什么样子有很多人可能也没有印象了其实它没有本质性的变化就跟MusicCity的体验本质上是一样你说的设计师是指的就这个人很关注设计比较关注审美我觉得就如果你关心这个产品你觉得它打开之后全屏然后劈里啪啦的播声音这个上下滑然后你关注整个体验然后Alex之前应该是在某一个场合里说它是Windows 是窗户是画布 是桥梁就这种产品形态然后你发现这个类比特别设计就是假设你现在是一个设计师你看到智能手机这个设备然后你发现它有一个屏幕你觉得把这个屏幕撑满之后很美以及你当你在描述Windows的时候非常强烈的审美就是手机也是一个玻璃屏幕它也像一面窗一样你看到视频扑面而来的就溢出来了把整个屏幕充满你真的有一瞬间恍惚你说你真的在窗边看不同的世界然后你一划是下一个世界一划是下一个世界你永远无法预期接下来划到的是什么一个让你impressive的充满想象力的新的世界你就对这个window的比喻有非常强烈的共同情统感受所以这种就是单列的撑满的然后上下划的这个形式可以说是Music.ly那会儿最开始做的吗或者最早的EP吗就是他们本质上design出来的这个东西了Instagram没有比这个更糟是吗没有没有我全名上下滑和非全名上下滑区别非常大本质上是Alex design出来的然后你说到就你刚才做朋友页你发现细节很重要就你加这个跳回主页的这个页面这不是你一开始想到的是你上了之后看到数据之后想上了之后上不了线啊就字节对于另外一大特点就是你掉流存就不能上线了就你们会先测对对AB嘛然后反正流程服挺多的就一堆人过来challenge你说这东西上下但这是一种系统你这个系统确实有价值的不然所有人都在乱搞所以在这个系统下你要解决这个流程打正的问题那朋友业这个东西是比如说卷卷让你做的还是你自己想去做的是我自己想做的我感觉你很关注社交对我觉得两部分一部分是确实我自己的nature上有点在意吧然后另外一部分就是站在抖音的角度我自己感觉其他的东西的天花板是可以预测的它有一个自然的向上的斜率就你不用做太多东西它应该是能达到的然后但你也知道它未来会达到一个bar然后你一定要问这个问题接下来是什么你发现接下来只剩微信然后你问微信在抖音里能不能成立你就会想那社交在抖音里能成立吗其实是有机会的因为社交分两部分一部分是通讯工具一部分是内容分发和互动通讯工具更难一点但内容分发和互动其实就三个要素关系就你们是不是有社交关系这个投稿你是不是做表达然后第三是分发内容分发互动就有了关系有了表达然后你通过这种管道把你的表达分发给该看的朋友对啊然后你会发现抖音本身已经是一个超级成功的UGC平台了意思就是你不用解决一个社交平台在一开始能启动的问题你更大概率的跟你朋友都在用抖音只是你们没有遇到这个时候把他的关系通过一种社交关系的方式计算然后推给你然后你们建立关系的概率比你把这个朋友拉进来的概率高非常多然后当熟人关系网络建立当他本来既有的表达动力所承载的短视频和作品是持续源不断生产的那你只要让管道里去分发这些他的表达这件事情就会赚起来那是在哪一年都影响拓展社交我其实对往这年份有点模糊应该是18年下半年吧那就是你进去其实没多久一年内发生的事对对对对所以那个时候是很快年轻人就可以开始单独做一个产品了其实也不是很快吧就你去了就能因为那个时候也没人就是没什么产品其实当时我们校招的同学不是我一个嘛就校招同学大家都是直接去cover某一个方向然后当时春节活动18年到19年初期活动我当时是在的然后有一个人感叹说春节活动的负责人竟然是个校招生不是我是另一个人但这个就在当时非常常见你刚才关于就是在抖音里面做社交是有机会的这些验证后来被证实了吗最后他其实对抖音各个业务对产品的帮助其实社交是很大的就是这个
[25:00] 朋友关系的社交分发然后社交内容的消费包括后来的私信整个这一套其实对抖音的流存贡献是很大的我觉得这是第一其实是让它的影响变大了很多但不只是我一个人做其实还有其他人在做除了流存还对什么有贡献其实流存贡献已经很重要本质上就应该贡献流存就流存是这一类产品最壮的一个指标是吗对啊流存其实对应的就是你的粘性变高了然后你潜在的DL也会变大不过社交这一类方向是不是它不太能直接带来新增其实也不一定就是如果你是很好玩的爆炸性的玩法其实是有机会的但对抖音有点难因为抖音已经是一个超大平台了然后那个爆炸性的玩法得多爆炸以及得多持续长期才能不停地带来一大堆新增但其实流存就是终极指标但另外一方面你也可以说它没有产生绝对意义上的本质性变化绝对意义上本质性变化就是掀桌子的变化就是从7亿DL变到10亿DL从7亿迭游变到13亿迭游这种变化如果这个变化产生了它就是天花板级的对 我觉得一个是数量上另一个是心智上比如说我也用抖音但是我不会认为这是一个社交产品而且我确实大部分时间是在推荐页里看内容的首先我觉得有一批人确实被切出来了比如现在有一些更年轻的人群我之前去访用货但不是为了访抖音访我们产品然后就发现他非常惊讶就每天跟朋友在私信以及发storystory就是碎片式的一个又一个的视频或者照片频率非常高然后其实有一批人他的社交关系密度已经挺高就说有不同的使用方式对我这是一种代表你说那是另一种对以及用户是有代计的就在在熟人社交这件事情上用户是有代计的就每个代计的人都会选一个自己的平台然后天然的那个当你面向下一个代计的时候你是有机会重新build这件事原因也非常简单就假设在抖音这种平台出现之前你的社交关系已经建立完了那你确实非常难牵引你的社交关系了因为我干嘛要把我的熟人全部拉到另一个平台但如果这个产品出现了你也才刚刚的达到了某个年龄你才刚刚的开始建立某些社交关系那你是有机会抓住这个代计了在当时抖音里面你们从有这样一个想法到去推演到做原型做内测正式上线中间周七十多长时间挺快的吧我忘了可能一两个月一两个月就上线了你觉得在这个阶段就是你在抖音的这第一个阶段你什么时候觉得自己算是产品经理上到我自己觉得我一直是本来天赋和产品经理就上到然后在半年的时候适应了一些规则产品经理是两部分一部分是产品产品就是你怎么理解用户怎么design怎么创造怎么通过逻辑把创造和同理性连起来这是产品的部分经理就是你得把这个系统搞得很高效然后这是一个好的feature或者一个好的想法你得让它很高效地被实现下去就后半部分可能半年之后意识到这件事情必须要做且有一些技巧那我理解产品的部分更多是你的思考思维的部分然后经理的部分是你要结合更多力量把它做到做成对对对对然后产品部分肯定也获得了很多学习了比如从Alex或者一些其他的人身上那其实经理部分有很多是要沟通的时候是吗沟通本来不是你的强项沟通本来我不喜欢沟通吧就毕竟是不是我的强项但我不是很喜欢沟通你后来怎么变了怎么改变了就是你意识到你要做一个选择要不然你就憋着然后你的很多意志想法无法推行你会看到非常强烈的没有创造的巨大的副相感受就你看到这里上了一个体验你看到这世界上在提供一种体验你知道这体验是不够好的是比较差的体验你知道你能提供那个极其牛的体验但是你需要解决这下边的一些问题你需要搞清楚怎么跟人交流你需要搞清楚怎么使用更大的资源你需要搞清楚这个这些事务性的工作然后你现在做一个选择你到底是放弃构建这个impressive的作品还是逼自己学会这件事我觉得这个很容易决策但也花了半年对我觉得是首先意识到这个相关这件事情很重要花了一段时间最开始会认为这件事情也没那么重要然后意识到之后逼自己花了一段时间因为有点烦要跟人合作交流所以这是在字节的一个训练一个收获这个你在字节训练不出来你在字节就别干了你在字节你有很好的taste有很好的主观感受当然是好的但是这不是字节的上方宝剑字节上方宝剑是能把这事情拆解得很清楚且能算清楚这个拆解对应着什么如果你现在做一个主观的事你要把这个主观的事拆解成客观的可被量化和可被推行的一套逻辑其实这套逻辑能够被一个非常聪明的理工科的人听懂这件事超重要你后来离开抖音的时候
[30:00] 是一个什么状态当时就是在社交然后当时觉得实时社交产品有些机会吧我当时自己独立做了一个产品那时候应该就毕业两年那就是21年对然后那个时候就做一个内部复化产品的业务负责人那自己我能去做一个内部产品的一号位这件事要怎么实现也比较random首先我当时应该是最年轻的业务负责人我猜啊但应该是我当时主要是觉得这个东西蛮有机会然后我就找凯莉聊了一下凯莉觉得她也挺看好觉得可以试一试所以我就说自己也是一个好公司我描述这些很多事你其实很难想象在一个已经这么大体量公司里在这么运行实时社交的机会当时你看到的是什么其实跟我们刚刚讨论有点像就是实际上你想移动互联网说一堆人在做社交嘛就是熟人这件事或者非熟人社交然后你说这个社交是真社交吗其实不是的我现在发一个朋友圈对吧然后另外一个人一步给我点赞但实际上在现实世界里社交不是这么运行的现实世界社交是我跟我的朋友在一个特定的环境里这个环境有一个特定的主题我们在这个特定的主题下一起do something同时在这个endless的往前主题下保持交流沟通以及获得快乐这是真正印象的社交比如你跟你朋友去喝咖啡你从来不用担心说他现在不说话了因为有人在吹萨克斯有人在这个弹钢琴你知道你在喝咖啡你知道世界是在往前的然后为什么在过去这件事情不成立第一个原因是过去移动互联网的覆盖的渗透是很低的你非常难在移动互联网上真的时时此时此刻找到你的朋友但移动会上时长后来涨到非常多从可能最开始连一个小时都不到涨到每天很多人可能就泡在手机上然后第二个区别就是你要提供那个something就为什么我刚刚说这件事情很自然就是你在喝咖啡你不用担心说你朋友别说话什么之类的东西但你要是跟你朋友打飞速电话或者打那种实时电话你超大压力因为你觉得你在完成一个任务区别就是刚刚没有你我也会自然往前的东西不管是那个Saxe那个咖啡还是我们一起去看的那个画展那就是一个环境一个场一个主题对我觉得这个是Roblox和三载派对解决的那你说这个体验它和一个RPG游戏的区别是什么一个RPG游戏会厌倦你刚刚那些都是很直觉的问题就你刚刚问那这个东西不存在这种东西玩完之后就想玩下一个就是这个问题我今天可以跟你去开卡丁车明天的我不可能每天都跟你开卡丁车RPG游戏只提供一个你要提供EndlessDiverse你今天开卡丁车你明天要说去做另一件事我觉得RPG游戏它可以靠某种方式来提供这种无限的体验就是它不停的去更新内容对但是它是会有一定的周期限制以及还有世界观的限制对以及它也有一点像是同一类的体验就是都是在RPG然后你可能都是在一种有点类似的体验里感受所以这是你当时看到你就自己去立的一个业务对这是我们当时看到的机会以及这件事情其实最后被验证就单载派对一定程度的验证它确实是一个先以一个大的被验证的基础的主游戏体验这个长起来的就是唐豆人改了唐豆人但是在唐豆人之后后来UGC里一大堆地图以及真的有一大堆人在里面hand out或者在里面进行某种意义上的社交尝试的结局是什么尝试结局是关掉了经历多长时间关掉一年吧团队一度最多的时候多少人有个上百人上百人一年关掉的原因是什么原因就一些特殊原因不可抗云那你这一次作为负责人来做这件事情你的学习是什么样就是你尊重世界客观发展规律就是你想搞清楚这世界怎么运行的搞清楚这世界有一些基础的principle在这些基础的运行principle下你不要逆着某些倾向和趋势做事你是不可逆的这是我最大的而已所以这一年中间你不是到最后才看到有一些不可逆的去选你中间就看到了对但我觉得可能我们足够努力能解决但其实不是的所以最大的论这个遵循世界的客观规律但在客观规律下世界还是会有分叉的你有机会让它朝着你觉得更好的分叉去走不是说就觉得万事万物都是一种被安排好的规律这我还不是这么认为的所以第一个learning应该是这个吧然后第二个learning就是不要做太多假设在娱乐里在新体验里在提供一种新的玩法里不要做太多假设你就你的关键变量最好只有一个其他全部都是被验证过的原因很简单就假设你现在提供了十种假设然后每种假设都 reasoning过很有道理但每个假设的成功概率是0.9的吧90%的十四方非常小然后这个我觉得娱乐和工具的bet的假设的影响也是不一样的就像你如果是工具你其实很多假设是准确的因为你很明确知道这里效率不高嘛你做了之后效率就提高了用户用的就爽了之前只要十个小时做一个工作现在十分钟做完了你可以爽嘛但娱乐没有这种东西
[35:00] 比如在提供新体验然后你现在构建新体验你想象中又会不会喜欢你有一些逻辑你有一些主观和直觉然后你说这是个90%概率的东西未知也不可能这么高概率即使是90%概率的东西你有10个假设很小所以你不应该做这么多假设最后关停的这个决策是怎么做出来的是你自己做的吗公司决策出现什么情况觉得一个产品就需要被关停了就内忧外患不过你当时也说到他有一些不可靠的因素以及那个时候Durail出来了那个产品当时在社交上长得非常快但后来又跌下来但那个时候是一个已经好多年没有出现熟人社交又长得这么快的独立产品那有产品出来涨得很快不更应该不是你就应该超一个比例复制你就应该借鉴一个比例所以它是个大的方向是一样的但是它形态是不太一样其实它的假设也不完全一样我自己觉得那个最大的命题肯定是熟人社交想做但是你用什么方式做以及做成什么体验这个是无所谓的对我就对这家公司来说我印象中自己也曾经推出过一个logo是绿色的多闪多闪就是Breal那个形态吗更接近一点但是不完全是他们切的东西有点像本质上就是你在切表达人就是非常喜欢做各种各样的表达就有些表达你做完了做完之后你发出去了然后有些表达你想表达但这个表达没有发生比如说在现在朋友圈里有些表达是不会发生的比如你每天有很多有一点点有意思的小事情或者一些小想法你发朋友圈觉得非常不合适但其实这种想法有些是可以被承载的比如说在海外有些人在Instagram里比较正式的东西会发post随便的日常这种随便性表达就会发story就他比如说是也是在切分这种表达他在切一种更随便的表达就是你的新公司名字里的动念每天产生的小想法我觉得这个稍微有点不一样上个时代的表达很多跟现实世界的关系更多一点一个很大的变量就是移动互联网所以摄像头实际上inspire一堆现实世界的天赋比如说我现在是一个长得很好看的小姐姐在移动互联网之前我可能在做一个日常的工作但移动互联网出现之后2000万粉丝在我是一个对地球王赖这个现实世界很有审美的博主我今天看到天边的云很美夕阳要落山了我拍了一朵云我就只能识别出地球王赖里有趣的部分我把它发出去了上时代所激励的那批人就是对现实世界有天赋的人然后我觉得这时代会倾向于产生一些重心上的变化去激励那些脑中世界有巨大天赋的人其实这种人也非常多的他可能其貌不扬他可能说话磕磕绊绊他可能让你觉得他是一个无聊的人但他在脑子里有极其丰富的极其多样的精神世界然后那个精神世界在过去它是非常难以一种广泛的人可接受且成本可接受的方式展示给别人但在未来你是有机会的所以你回到你刚刚说动念引线这件事我觉得现实世界表达是动念其中一部分但我觉得我们想inspire的是带有刚刚这种侧重属性的就是我自己觉得这世界上的天才是很多的然后这些世界上的天才极大比例的就随机性的分布在人群中的你不知道他是天才但他就是天才比如说药水哥就是天才在这个一度混乱之前你不知道他是天才然后每个人每天脑子里都有一堆念头就所谓冻念你可能有三千个念头一天噼噼啪啪闪烁一下马上就消散了闪烁一下马上就消散了这就是你脑子里的念头在过去这些念头是极大比例的无法成为一个unique的一个优秀的作品给别人看到但在未来是有机会的因为这些念头有非常多就是足够unique当有AI出现当有非常强的工具或者降低门槛的东西出现它去收集你的念头它把你那些逻辑不通的混乱的尚未构思成型的东西build成一个很好的作品build成一个很好的体验build成一个很好的艺术的时候它是可以真的构建这些东西的所以这个动念它更偏向内心小宇宙就你们现在创业来做的这个东西影响激发的东西我想激发的是你脑子里的东西不管你这个脑子里是来自于什么可能有些来自于现实世界有些来自于你今天做了一个梦有些来自于你的某种 reasoning你把现实世界里做的梦和你都想象混在一起但它就是你脑子里的东西然后引线的意思就是你可以知道燃放烟花就烟花有一个引线我不觉得在最终的世界里创造力的来源是来自于AI的我不是很相信尤其是一种主观性的创造力这家公司不可能它就来源于普通的用户自己来源于这些用户本身所以我们所做的只是你脑子里有一个念头有一个洞面我们是燃放烟花的影线我们点燃这个影线把你的念头绽放它可能绽放成一个很好的烟花但我们只是提供那个影线这个也就映射到另外一件事就是我们公司的英文名叫Defold嘛我们的愿景和使命其实就是我们公司的两个名字中文名字
[40:00] 动电影线然后英文名叫Defold动电我这就解释过然后Defold我觉得想说的就是你可以对世界进行压缩和再展开的然后我觉得在刚才那个抖音的描述里你可以认为在抖音的世界里泥滑是一扇窗对吧但你可以想象在未来你可以是进入到那个世界的你可能体验三千万个平行的世界和平行的人生看人类在三千年后这个延伸到宇宙什么样的边界你也可以去到很遥远的过去比如在唐朝你也可以去到迪拜比如尝试一下过富二代是什么样的生活你也可以跟一个哲学家进行一些这个行而上的探讨你可能不只是站在旁边看你真的可以进到那个世界你可以给这些人提供那些地球online的那80亿个脑子里的世界当它被build出来的时候它就可以被分享给每一个人然后以及在这个分享的体验里你还是会回来重新去inspire你所处的这个真实世界的因为当你有了这些体验当你被input的时候你就会产生新的创造你是在创业多久之前就想清楚这个名字的创业开始第一天之前吧这个想法我觉得我相信很久了比如说群土是不是一种动电影线了你其实相信他是个天才的你相信他能做出点好东西的但是你当时的验证是最后很多人一起创作其实创作不输好的作品那就是方式错了呀但是愿景不会变就你看到太多这种潜在的potential和潜在的可能性你就知道这一定是的在抖音和你自己做的那个实时社交产品之后以下一个在字节来立个产品是猫箱对中间在抖音关注工作了一段时间在非常短可能不到半年吧然后后来就XGPT出来OK你是讲的就是XGPT出来对你一直以来的那个想法就是你觉得很多人的这种才能或者天赋可以被激发出来以及和你做猫箱这个关系是什么猫箱看下好像也不是这个方向的猫箱其实你也可以说也是其中一种方向因为猫箱很多创作者实际上是在design自己脑子里的那个画面的你很难想象有这么多其实我说很难想象是一种对他们的赞美其实是可以想象但我赞美他们你很难想象有这么多人以如此巨大的热情去design那些丰富的角色丰富的故事你看到那些故事那些角色这个东西的过程他们在体验这个东西的过程你是被深深打动你这边深深倒就我跟我们创作者做那种线下访谈然后你跟他访完之后你就充满信心那个时候有人说猫箱的商业化能不能做起来因为历史上没有人做起来过商业化卡尔特亚也没做起来但你跟这些人聊完之后你就充满信心因为他们对这产品的热情实在是太旺盛了对这产品实在是有深切的感情假设现在有两个内容这样的内容剧情一模一样一个例子是你现在在看一个你是个远嫁敌国的公主你是嫁到一个摄政王的这是一个内容非常常见内容你看完了另一个内容是你真是那个远嫁敌波的公主你真的跟摄政王去出征了你真的看到你很爱那个摄政王战死了然后整个这个世界产生了很大的变化你会流泪的你会深切的被打动你会深切的关心这个世界的这就是猫箱的那些用户所发生的你觉得这世界跟你有关所以你就会产生非常生气的感受这现在就天才啊他就天才在这个产品出现之前我不知道就可能可能他没有意识到自己有这些天赋吧也可能他有但他只是自己写一写画一画那怀孕到当时那个过程的话你自己在用了ChagVT你是玩那个海维汤吗对然后后来你是怎么一步一步推导出猫箱这种产品形态我觉得客观说的意思是这样就是首先我当时跟ChagP交流就跟他政治聊了一边我倒着玩意然后聊海龟汤发现特牛他基本能玩了我觉得这事很不一样把人作为一种生产要素scale了之前人作为一种scale的受限制的因素因为人无法scale再过去第二件事情就是我在想在移动互联网时代你说娱乐什么东西比较大其实就两件事情比较大一件事情是被动的内容一件事情是游戏被动内容就是短视频啊什么东西然后游戏就是三文亚或者各种各样的游戏所以我们现在拉一个坐标轴这个内容是一个内容坐标轴越往左越被动越往右越主动然后这是一个内容坐标轴这是第一件事第二件事情是什么是AN Native产品我觉得对用户角度来讲他不care你又没有什么大模型什么人工智能他搞不懂他care的只是一种体验那个体验非常明显是我在这个产品和这个系统里我进行了一个input我不管是输了文字还是什么东西我进行了一个交互输入到这个系统里这个系统接收之后Resonning给你一个特别常委定制化的反馈这就是AI Native产品把这个体验跟这个刚刚内容作标准做一个插程做一个作用你已经在定义互动内容了互动内容就是我在跟一个世界交互交换之后他给我一个反馈所以我觉得这是他就指向了互动内容这件事情然后实在那个时候很多人都在想这个角色是什么东西是不是AI是一种角色但我自己感觉是我更相信的是它是一种内容当你design出这个东西跟团队做了一个这个故事的demo
[45:00] 故事demo就是播角色然后基于一个剧本然后在这个剧本里做体验然后当这个design出来之后你看到市场上像你刚刚讲Glow像星野像Carter AI像一些其他产品其实它也有一个还可以的增长曲线然后这两件事情就同时成立了因为在字节你要做一件事情你需要两件事情成立或者是你其实只需要成立一件事情就是有一个竞品就是且那个竞品是就第二件事更重要对对对对就是那个竞品得是让人觉得它潜在是可能是比较有想象力的你自己的习惯第一件事第二件事哪个更重要就推演本身重要还是有个竞品重要以及你会先从哪开始我会从一开始就没有一我不开始然后你做一的时候你会去看市场上有什么其他人在做类似的事吗在自己也会看出来也会看但自己也会更高权重的看我是说你是一开始就看还是你先做完一的这个步骤之后你才看我当时做完之后看你是做完之后我当时都不知道Carty后来Alex转给我说你看看这个产品Carty以及Alex应该也是我猜他应该也是对这件事情是有些想法的那当时是在23年的几月份呀我真的不记得了就是我对那个时间都比较模糊包括刚才我说什么时候开始搞那个独立产品我的记错但是应该就是Flow组建没多久的时候是吗对对对就Flow组建没多久然后当时先去那你顺便看一看豆包然后想一想自己的事是朱骏让你加入Flow的还是你自己想去的我其实刚才还有一点我没讲但我们可以先聊完我回想一下应该是有一次我在跟他讨论一个就有充分情感化助手的命题然后我感觉他超兴奋当时说助手就是chatbot的意思是吗对我觉得他应该就是在构思豆宝吧但当时没说啊就比较保密他超兴奋然后我就感觉他们应该是要做AI了然后就去找他我说这个有没有机会但后来我想了一下我就是我只做AI就是AI以外事情都不重要科技革命期的机会你干嘛要做其他事呢但是科技革命期的机会又有人认为生产力才是最革命的部分你看到了这个革命但你好像不是直接想去那个最革命的对所以这就是我那个成立要素就一个要素是他真的有杠杆有邪虑但是最重要的要素是他是我想做那个作品的一部分就是我对做邪律的工具类的东西没兴趣因为我觉得它不是我的作品就我脑海中的那个作品里没有效率没有工具没有让人这个工作更高效率世界往前走很重要但我脑海里作品没有这个那回到你刚说你说你还想补充一个感受是什么那个时候就产生这种感受就是你还要想另外一个变量就是AI到底对于娱乐有什么机会就是其实刚刚那个表述比较像是一种逻辑推导其实没有解释说从用户角度上什么体验变化我自己觉得是两个层面的大的变化一个层面是在供给端就如果你看之前娱乐的历史内容的历史游戏历史有几个非常明显的主线就一条线叫做模态对吧文字图片视频为此大家都在搞3D这个挺好想象然后另外一个没有模态那么明显的主线我觉得是供给的扩大和碎片化此时此刻恰如彼时彼刻的历史就当时有一对评论家说电视机是很差的发明因为它的屏幕更小更差且这个内容质量更低因为做一部电视剧的钱可能只能做十分之一的电影但恰恰如此你的供给是更多的你就能满足不同人在不同场景下的需求然后从电影到电视机再到横屏视频再到竖屏短视频就一个更碎片化的平台一个更高的供给一个更低的生产成本一个更多的所谓玩家的进入就创作者的进入然后你知道这件事情一定是没完的现在对于一个短剧创作者来说他还是成本很高他还是即使是AI短剧花几千块钱然后稍微学一堆东西搞个几天甚至一周但未来如果他第一道说我只要是一个有想法的人我只要是一个有创造力的人我只要把我的想法和创造力我的故事玩法想法只通过文字的方式表达出来那他一定会有大量的有天赋的人进来带来大量之前没见过的impressive的内容和更大的价值所以这样事情肯定会发生的你说的是创作内容的体验的变化对对那消费内容的人的体验的变化也有嘛就是想说第二点但我先说创作这一点游戏也是一样嘛就在三亿游戏后来Roblox有一堆人竟然在做UGC的Roblox更多的人攻击游戏以及我想说的是一定不是一个非常狭窄的想象说最后新的创作者至于刚刚说的什么短剧这条线或者游戏这条线我觉得未来会出现一种我接下来讲第二点新体验新体验带来了一批在过去不是创作者的人他原来是nobody他现在是这个新时代的新格式的创作者我想表达就创作端一定是会有绝对意义上有天赋的人做很奇怪的事的做跟我刚描述这两条线不一样的事的然后现在就到消费端消费端就是你当然要提供一种新体验如果你现在提供的是老的体验这件事情是对创作公司没有价值的优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive没有价值比如你现在要做一个看短剧的平行是没有道理的原因
[50:00] 虽然现在大量的AI公司可以让这个用户生产短剧但你问我作为一个消费者我去哪看我就毫无疑问就红果短剧因为我不care你是AI做还是人做是短剧我就去看短剧的产品满足我看短剧的需求所以如果你没有新格式你一定是长在既有的内容平台和既有的娱乐平台就是大公司的机会对所以你必须构建一种新体验这个新体验在过去不存在为此也就没有这种平台真的依赖和面向这种体验design它的产品容器design它的交互所以这是第二就是你要提供一种新体验然后你问为什么它这个新体验会出现以及它会产生什么样的变量我觉得是本质上就是超度拟合的无限分支的变量什么意思就是在AI出现之前计算机是一个有限级的系统因为本质上背后就是语货门因为只要你不写这个代码它就运行不到这里所以你要便利每件事如果你现在是一个产品经理或者是一个设计师你要设计足够多的button然后这个你不定义的button它是不会产生这个事件然后AI出现之后计算机变成无限机了你从原来只能有2000种输入你现在能变成2000万种输入你能输入一切所有的非格式性的东西都能输入它真的能reason你给我一个定制化的反馈然后这种无限级就带来无限分支的体验让用户觉得这个世界在超度你和自己以及非常强的跟自己相关的感受就相关感受会给大家带来很强的情感联系我再举个例子为什么我们认为我们所处的地球online是真实的就是因为我能做钢这件事我把这个纸吃了吐出来然后泡在水里泡在水里之后我再吃一遍但假设我到这一步的时候我泡在水里我拿出来我再吃的时候我卡住了那我肯定在一个虚拟游戏里了虽然这件事情非常常委但恰恰因为你能做任何常委的事所以你知道你觉得你自己是自由的你觉得这个世界对你来说是可被接受的然后以及这无限分数带来体验的另外一个角度的影响就是它能提供推荐系统的下一集推荐系统本质上是什么在推荐系统出现之前假设我现在有一个消费的需求我想看一个圆形的东西然后你发现实际上供给很少就门户网站有电视机这个东西是正方形的这个东西长方形这个正方形并这个圆的需求最匹配你就看这个吧马马虎虎看一下然后推荐系统出现之后变了这个供给很多我就到处找这有一个椭圆这有一个椭圆一框椭圆然后发现这个椭圆最圆跟这个圆最match千人千面了然后但从第一性原理来讲你一定没有真的被满足因为那个创作者是面向3000万个人创作的他面向三千万个人创作他不可能真的在面向你创作他在长了三千万个人的最大公约数所以他一定不是exact一比一对应那个圆的需求你觉得多少人心中有那个清晰的圆吗很多人可能只是无意识的在消费那种我觉得他其实心中有圆但他没有办法很明显的意识到这个圆长什么样那你创造一个用户甚至都没有意识到自己想要的东西这很难啊我自己觉得就实际上他是有那个需求的就非常简单推的不准这是数据上能看到的就看这个能爽我看这个能更爽其实你知道只不过你没有描述出来从低信原理来讲不可能给你推到最爽的不可能然后AI出现之后你是真的有机会拟合这件事因为过去一个创作者创作一个内容他是为三千万个人服务的现在在未来AI是有机会design完这个内容之后专门为你服务他可以理解你的context基于你们之前这某种历史的记忆交流知道你现在想看什么猜出你这个形状比如说我每隔一段时间我自我探寻每隔一段时间问一下他你说哎那个你觉得我是一个什么样的人他啪跟你说一段你非常惊讶你说哇这比我大部分朋友都懂我他其实是因为有足够context他能给你那个形状这里非常重要的一点是这个可能是跟市场上一些人观点的不同啊我猜很多人讲到这个叙事到此为止就结束了意思就是更推荐系统下一集但我觉得不是的就是一方面在familiar的程度它确实应该更多的贴近你但是在strange的程度它还是应该因为人类创作者的多样性来提供strange的这段话比较难懂我解释一下我自己觉得每一个内容其实要同时提供两件事这一件事情是familiar的部分熟悉的部分familiar能够帮助你在这个内容里产生共情因为我一定程度脑子某个地方被连在一起了familiar是桥梁strange的部分是惊喜就如果你看这个事情跟你生活一模一样你不会觉得有趣的你就是在消费那个wall的过程就你必须同时提供familiar和strange然后我觉得很多人可能会倾向于说AI牛我觉得familiar那部分它可以帮助就刚说它可以基于对你的了解把这个故事转化transfer或者改变成一个适合你能接受的形状但是strange那部分它就是来源于diverse的人的你就是要在这个内容消费
[55:00] 仍然来源于那个不同的各种各样的各种不同性格不同人生经历的人所做那个表达给到用户的就是完全由AI所接管的那个AI内容供给世界我觉得是不会发生它仍然是有大量的创作者所提供的我听你描述就是你的消费和创作的界限已经很模糊了因为你后面是在描述那个消费体验的变化但其实你没有很多是创作的体验我要去理合一个我心中所想的东西但其实是创作的对有一些模糊吧但就Summer一下就是这是关键变量创作端创作端就是新的内容供给然后这个新的有天赋的普通人进来做创作者这个内容供给大家涌现然后消费端就要提供这种新体验新体验本质上一个是刚刚说的这种无线体验然后第二是推荐系统下一集但它不是这个单纯的AI供给的下一集然后还有第三件事你刚刚有说过就是人作为一种生产要素之前是没有办法被scale现在能scale那就会产生新的体验所以我觉得这是本质上你能看到那个新体验的map然后这个map下一定会出现新东西的一定会出现,因为这些变量都太大了,所以我自己觉得,现在市场上有这种观点,说,这AIG40生产力革命,然后现在的体验都是在提升生产力,以及很多人在畅想未来的娱乐的时候,他会倾向于描述说,未来的娱乐就是沿着KartonModern这种互动故事体验,延伸到多摩泰,延伸到3D,我觉得这件事情也是没错,但是如果你纯做这种线性推导和线性延伸,那你让我预测诺觉,哇,这地球案外这么无聊吗?就有这么多大的变量然后是每个大的变量都有如此不同的之前从未想象过的东西它最后只是线性推导到那个世界那个世界当然有意思但就如此我不相信是如此你觉得你刚刚说这三个变量多吗你说你之前做就你自己第一个产品的时候你学到很重要的一点就是不要有太多假设最好只有一个假设这三个变量其实不是产品价设就这三个变量是规律性的架设我自己觉得是世界上两类东西一类东西是遵循第一性原理的东西一类东西是本质上遵循但你人不够强无法真的搞清楚它的第一性原理然后遵循第一性原理的东西是可以推导出来的就是你现在有一二三这几个关键变量这些关键变量对应的一些框架这些框架下就是会发生对应的事然后你看历史以及你通过直觉你能感受到第二类叫做你看到这个map了然后你说我现在design出一个很好玩的体验就趴底下就爆这件事情做不到然后原因是这部分是不遵循低性是依赖于创造力依赖于主观性依赖于这个同理性以及这个同理性是不是能够击中比较多的一批人的所以我刚刚说的那个不矛盾你不能在这里就第二部分就这里放非常多假设因为每件事情都很不确定但前面的事情我觉得是低性原理推导出来但你说的第一部分的这些你认为从低性规律可以推导出来的事其实在没有发生之前肯定也会有很多人质疑对那就是他信不信了你火箭造出来之前也巨多人说火箭可回收是片子工程这个对吧SpaceX然后那当然太多人不相信了那你刚说的这三个变量就是一个是会有更多人来创作因为创作变得更简单了对然后第二件事是你的体验会更加的多元化对新体验无限分支无限分支然后第三件事就是你说以前比如说像剧本沙里的主持人这种人是瓶颈的地方他人不再是瓶颈了对你说的最后也可以再讲讲比如说直播这种心态我现在是一个主播然后非常有魅力但我不可能同时跟10万个人讲话我一对一嘛我干嘛要跟10万个人一对一讲以及这个事不可实现嘛在这种情况下我必须通过一种牌序比如说送一个礼物然后送到绑一大哥了好 现在我可以跟你讲话且可以进行沟通甚至加一些这种私人的通讯关系这就是一个典型的这是一种瓶颈因为人的供给是有限的且一个人的带宽是有限所以你只能服务有限的人因此只能10万对一但当AI把这些是scale之后在一些场景下就变成10万对10万的这种猫想对吧那个我现在是一个角色这个角色被design出来之后十万个人都可以跟角色单点交流所以我觉得这一个例子那这个例子我觉得还有一个跟你说的前面有个点我觉得我没有理解的我认为有矛盾的地方你说就是你前面说你觉得最后AI是不会替代所有的攻击的对那你在你刚才说的这种例子里比如我十万对十万的直播那你们还有多少是真人的成分了我的意思是他最后所提供的那个供给的体验仍然有大量的体验来源是来源于人的这边背后有两件事这件事情是即使是猫箱这个例子这个人背后是被另外一个人类design那个人类给他写了非常丰富的设定非常丰富的故事背景所以你在消费的时候你觉得这个哇UNIQUE特别但其实是那个人类创作者design了这个背景和这个世界我觉得这个就是有分歧的地方比如说你相信这是第一性原理你觉得就是人来design一个角色设计一个角色你觉得这个人是不可替代的对吧我相信肯定也会有很多人认为一个足够聪明的AI可以一次设计比如说
[60:00] 而且可以让每个角色也很生动但我觉得难度是相对来说比较大的这个就涉及到另外一个话题但我先把刚才那个讲完所以我觉得这是一方面就一方面是刚说的这个就是他背后其实还是人就被人design然后对应到AI然后第二就是我是说最后所提供的那个体验本身其实你在消费一个体验这个体验一定是种混合体验这个体验里混着AI混着人你必须有人的参与和人的占比就是人的参与和占比决定这个体验是不是真的有趣就假设我目前的感受或者在目前的技术现状下在一个体验里你如果这个体验里AI占比非常高然后人的占比极低和一个体验里人的那个unique想法占比相对高一点AI占比低一点就它的有趣程度是不一样的这就是我之前没理解的地方是因为既然我在跟这个AI互动那我自己不就是人吗对那这个体验你不是本来就有我吗体验里还有别人对这个体验就我假设我现在design了一个摄政网这个体验里有那个创作者的对所以你想说就是有另外的人在这个体验里面我想说的就是那个创作者构建了这个摄政网design在他的那个prompt里system prompt角色设定里所以你在消费这个摄政网的时候你是跟那个创作者产生某种共鸣刚刚我留了一个话头其实你刚刚提了一个问题就说这个我说这些东西是不是真遵循低性原理对吧就说这个是不是AI真能把这些创作的东西全解决了你要我做绝对表述肯定是说这个AI肯定在未来假设它非常强了它可能 maybe有一天也能达到一些这个创作的体验然后第一是我不太希望看到这个为此我觉得人的极大程度的魅力就来源于主观性以及来源于它的人生经历所产生的那个trigger然后第二就是有些事情它真的相对比较难就是这个就涉及到另外一个话题就说人类什么样的东西比较难被AI替代或者较晚被AI替代我自己觉得有这么几件事就第一件事情是数据少了出去小就没法学嘛就他整个那套系统就没见过然后第二就是不好评估的因为你如果评估系统特别准确特别客观性你就RL狂卷就行了卷完了你就超聪明了但你没法评估你就说哎这是很主观到底是A还是B还是C还是D这个就比较难了然后第三呢就是起心动电动电引线就是因为他永远是在response但你的起点你要干嘛你想让他往什么方向走他的目标是什么这个是起点然后第四是聚生智能就是聚生智能发展未来发展好了肯定但是没发展起来之前一些这种线下的东西还不太行但这个未来肯定会截止然后第五呢就是对自己有一种情感加成的比如我今天过生日你的妈妈给你做了一个蛋糕然后那蛋糕上面写了生日快乐宝贝给你插了一个蜡烛你很喜欢这个蛋糕然后你说这个蛋糕它这个在品质上又有相比那些好的蛋糕又好在哪其实没有但是它有情感加成所以我觉得这是人类的某种防线但这一点带来的产品上的具体的推演是什么你现在看到心野看到Karty看到各种各样的这些产品你反正这产品的特点有几个关键的问题没解决第一你看到一堆角色你不知道跟他聊什么然后第二你会有一种相当比例的人风险跟他做一些荷尔蒙的体验的感受以及确实擦边搞黄色对你非常好理解这件事就假设你是个男性然后你跟一个女性坐在一个房间里然后没有任何提示你没有任何主题没有任何目标好像这件事情非常容易说我不知道我该干嘛本能我可能就走向荷尔蒙那你怎么解决这件事呢我觉得本地上就是第一你不要跟他一个人在这里你跟一群人然后第二你们不是一群人在一个什么封闭的房间你们在火山口火山要爆发了马上火山爆发全球人家死了我们现在要有一个剧情在往前推我们我们要往前解决这个问题在这个剧情里去进行这种互动体验它有点像是你参加一个成精式话剧或者再参加一个这个剧本杀一方面你知道自己是自由的自己可以做各种事自己可以跟各种人互动协作自己可以好像很高自由度的这个表达一方面你也从来不去担心说会不会变得很无聊啊因为有一个暗藏着的主线在往前所以这是我们当时design的就是我们design了故事格式就是我自己作为一个创作者我定义在这个故事格式里有哪些多个角色然后这个多角色遵循一种什么样的剧本然后这个就相当于说我找了一个AI导演我找了一个人类编剧人类编剧帮我写了一个剧本好 现在第三方的玩家进来了用户在这个沉浸式话剧他会做各种各样的动作选择对吧那我作为这个导演我就一方面我看一下剧本一方面基于用户的动作选择一方面基于我的判断我就推进说接下来这个事情该往什么方向发展以及这些AI角色该以什么样的方式做反应所以我觉得这个是当时对这件事情的一个具体的推演然后另外一件事情就是如果你真的信任这十个内容还有另外一个非常显然的事情就历史上的独角戏非常少绝大比例的都是那种群戏所以我觉得这是另外一个变化我觉得它就指向了
[65:00] 要design故事这个格式且在design这个故事格式的时候因为你相信它是一个未来有内容生态有互动内容的延伸的未来的世界所以你在第一天也不应该说这就是一个谈恋爱的产品这就是一个爱情类的什么产品你应该想象这个产品所提供的内容是diverse多样的它有冒险它有科幻它有古代的当然也有爱情以及你在这个时候你应该在第一天你就想象这个产品应该是面向未成年人的面向这个大于18岁的人一方面从这个道德来讲这个肯定是不太好的就是这个跟未成年人比如跟AI谈恋爱或什么东西然后另外一方面是在未来你面向商业化的时候你得有付费能力所以我们本质上就做了这么几个比较关键的事情就第一是故事格式第二是内容上第一天要足够diverse足够内容品类上独样性第三是在人群上主要拿18到30岁的年轻女性你说你特别相信这个东西是内容那其他人当时认为就是什么了我觉得至少市场上有一半人觉得是角色吧一个是你觉得你在消费这个的时候是在进行一种内容体验还是在跟一个人交流是第一个区别然后第二区别就是你跟这个产物的关系是你跟他互动完之后你就会换下一个还是说你跟他产生了某种强烈的bonding然后你们变成了朋友你觉得这两种它在商业化的潜力上会有区别吗我觉得它在商业化的方式上有区别就是后者其实比较容易感浓度和深度面向其中的一批人有比较高打破然后内容的话你就需要他有更多内容消费在内容消费里进行一些这个玩法付费以及插一些广告我觉得这个表述肯定是客观的这是个好问题就是商业化上确实跟它产生一些人的关系和更深的情感邦领的人其实有一些人他的付费对他付费可能很高特战价可能很高对对对其实猫箱也是客观说是这样就是后来RLA打仗还相当比例的人因为情感浓度客观描述就是猫像这里边后来长出了两种use case一种use case就是我描述这种use case还有一种就是有人真的跟他产生这个人的bonding就是他和虚拟角色有很强的联系这种也出现了所以这两种都有那我觉得你描述这个具体例子之后它更能对应到你前面说的那三种假设就是在你说的这个例子里其实像调度就是说导演的这个工作它是AI在协助的而这个创作的原点是有一个人类设计了一个角色对吧对 是的我那个推导里无线体验也是符合这个的因为你在里边这个AI会实施AI会决定嘛接下来是什么剧情所以非常贴合你的各种input你当时做完这个推演到分析竞品到推上线实际上应该是花了差不多一年的时间是吗是24年3月上线的怎么看这个周期啊就好像时间挺长的就是首先design那个东西花了一些时间吧第二就是我只有一部分的Tension在做豆包包括参与一些豆包的讨论以及一些分析之类的第三就是我觉得从自己的角度来讲也合理就它可能要等一些信号比如信号的意思是某些产品长起来了像什么Talkie 星野 Kart AI就长到让你觉得它的天花板可能还可以的时候那我觉得这三件事应该都是有影响的对自己来说天花板还可以的具体的数字是多少其实这是一个乘数啊就是你的DLU成App吗假设你认为这是一个普通Apple的东西你DL怎么也得千万DL以上了这个沉出来之后是多少反正就Apple一般就是Apple到一就还可以吧其实现在很多人创业就是会觉得你要不在字节的阴影中吗我想知道比如说多大以上它可能是在这个范围了其实就那个DEO你怎么也得到千万以上了单个App感觉你到个1还可以可能0.5到1还可以就是说一天1000万收入的意思对啊那其实能达到这个线的产品很少了所以它每个产品都很大所以其实确实有很多创业者在探索的方向可能字节是真的不会做的至少看到它涨起来之前不会做那一个产品涨到什么状态的时候能判断说它有可能能到一天一千万收入的这种状态这个就有一些主观判断了就第一是你已经看到它过了一个半了比如说它至少得200万DU以上100万DU以上不然也太小了你也不知道它有多大然后第二就是比如对这个产品形态它有多强的信心然后觉得这事有多牛可能会给它加一些加成对猫商这个产品来说这个信号是什么时候出现的那时候应该Cart AI什么Talkie星野都已经大几百万DL了我觉得这种AI产品比较特殊如果是移动后来的产品也不会看的AI产品是把刚刚那个半又往下拉了一层因为觉得它未来协力很高潜力很大所以你可能拉到这个原来是千万DL可能AI产品你拉到比如说500万DL就觉得可以考虑了你构建猫商的过程和你之前做抖音做实时社交产品那些都是移动互联网的产品你觉得核心的区别是什么?好问题,我也想过。我觉得这样,在移动互联网构建一个产品,比较像
[70:00] 是搭建一座房子这是Alex租的比喻搭建房子意思就是你要构建每一个东西的一砖一瓦然后你要定义它的框架结构什么地方长什么然后这个移动互联网的产品是一个有限级就刚刚说了这个EFiles和计算机计算机的这个架构淋漪与后门所以你要定义每一件事如果你不定义一件事这件事情就不会发生所以你要搞清楚哪几件事情特别重要如何发生它use case长什么样它路径怎么样信息架构什么样然后AI时代我觉得有一部分还是在构建房子但另外一部分很不同的是你像是在养一个两岁的女儿假设你现在有一个两岁的女儿你好无可能这样教育她你说女儿今天我给你上一课就说你未来在你39岁的时候有一天你坐公交车公交车上突然下来一个穿红色连衣裙的女子那个女子有一个高跟鞋她啪的一下把高跟鞋脱了她舔了一下高跟鞋根她啪的一下往你头上砸过去的时候你该做何反应我要教你这件事很荒唐对吧你不可能叫其实已经有答案了就是因为你的Improve是无限的他的未来是无限所以你无法教他无限件事你无法为他便利每一件事你无法像这个移动互联网和计算机1.0的时候为他便利那些既有的所有的use case所以你只能教他一个框架你告诉他世界如此这是世界观你告诉他有一些principle这是你做人的准则你告诉他一些sft这是一些特定的例子你给他一些目标让他自己去RL然后在他18岁毕业成年礼的时候你去参加他的表演他参加了一个话剧一个角色他演完角色之后你被神神的打动你说哇没想到这个角色你演的这么好你如此得有才华但你转头又一想你就应该如此因为你就是如此成长的所以你必须有这个moment比如说这个模特这就是你在design这个产品的时候你无法想象随着AI的杠杆利用AI之后它在某个特定的use case下某个特定的input和某个特定的用户的输入下它会产生什么但当它产生的时候你要wow一下你说wow没想到且又在你所想象的那个范畴里就是你没有一个moment是这样你就错了从造房子到养女儿这个认知你是怎么来的因为你开始肯定是造房子是吧就对啊你肯定是按照以前的来嘛或者说你知道要有一个新的东西但你也不知道怎么是新的东西我觉得是看到几个客观事实第一个事实是在猫箱这种产品里用户的反馈90%都是在反馈模型就他那些UI他就在用嘛但是他说这个角色他怎么这么跟我说话气死我了就是第一就看到用户在做非常非常常委的极其diverse的各种反馈第二就是在刚才我那个推导里你要构建那种无限体验你发现你用原来的方式无法构建因为它input是无线的然后你了解了一下AI是怎么运行的就它的管线是怎么样怎么SFT怎么RL你发现它在哲学上它就不是那种强控知识然后这两者一叠加你就知道你没法那么做因为你觉得这些用户的反馈肯定是要解决的但是它的反馈又极其的无线分支极其的某个潮你不可能专门修它这个反馈因为它这个反馈对应着它一个特别unique的input但另一方面只是作为产品和应用你也受不了它这个反馈这不是模型的模型吗模型我们自己也在做你们有自己的模型对就是角色模型故事模型我们都自己在做是你们产品团队自己从头训的一个小模型吗首先不小故事模型是我们当时完全从头训的当然也跟C的合作然后角色模型是C的训的一个版本后来我也本质上在负责然后以及在影响角色模型训练多年人影线这家公司也在自己训模型第一天就在学就是位置我觉得是很重要我们有完整的模型训练管线以及非常优秀的模型训练的同学你什么时候历史到做这一类产品是要自己来训模型的做猫箱一个月之后,就是刚刚说的这些事,你想怎么解决,说你发现你不能以搭建房子的方式解决因为它这是一类式叫做它对我忽冷忽热但总结完之后你不可能专门修这个case这第一然后第二就是这是关键体验在这个关键体验里你不训模型改不了这应当是如果靠豆包主模型的更新周期是跟不上你们不不以及豆包主模型不解决这个问题他不往你这个方向优化的吧对我觉得这是创业公司就我们这种创业公司做模型的另外一个好处就是你要跟现在的主模型优化是正交的就是你如果跟主模型的话正教你有一个非常好的优势就是一方面这些逻辑智能coding多模它也各种各种东西它在往上走对吧它模型越好你自己越爽因为你是要base在这个智能上比如我刚讲的这种故事的例子你导演智商好肯定没错肯定在一些逻辑下会有判断所以一方面是能利用这个但另一方面你怎么样去构建那个正教的体验什么样的东西你能产生模型上的壁垒我觉得有几件事就第一件事情是数据少如果你现在构建的是一种新体验就意味着这种数据没有因为它是形体啊
[75:00] exactly 1比1的这种数据所以你如果真的这个星填work了那你真的在构建一种很稀少的且unique的数据第二娱乐场景非常主观所以你这种主观性是极难被单纯的scale的我现在提升一个模型的数学能力非常好提升你告诉他78RL让他干就完了因为确定答因为78就是对79就是错好现在模型如果是在提升角色的能力你现在卡住角色这段话是对是错不没有真的对错用户开心就是对然后用户开心超主观上海18岁的女生我开心我东北的49岁大哥可能就不开心了我一个加州的39岁的LGBTQ也不开心他非常diverse以及非常主观那你恰恰就需要在这种真实的用户环境和真实的数据场景下基于这种主观的diverse用户的真实反馈来去做这种reward model来去做这种反馈和迭代然后第三叫什么叫主观的东西做进产品做进agent里做进harness里其实跟二本之上是一样的就是在移动互联想时代比如打个短视频啪的叫全品上下滑在左边泥撑在右边那你也可以找一堆理由但是你知道这肯定不是纯粹推导出来的这就是爆炸式的design出来这就是混合了主观性design出来所有这种主观性的design你都可以把它做进模型里了做进agent里你可以做1000个对这些事情的判断和这种主观性的隐性的feature当你做进去的时候其他人是没有那么容易直接去copy的因为这里面涉及到非常多的主动倾向所以我觉得这是模型上有机会构建也是我们第一天就要做模型当时市场有些人说应用公司就做应用然后模型公司就做模型反正这当时一些观点我说东间引线的时候就说你们刚成立去年夏天的时候我当时的观点就是我们第一天就做模型然后我们design这件事情它就是会产生跟主模型中交的壁垒的壁垒原因就我刚刚说这几个那你刚才说到了两点区别一个就是你说这个有很多东西是你无法一一设计的那么清楚的就像被移动互联网公建产品区别就是你说的其实你从做包厢的时候就认为做应用是要自己来训一部分模型的对除了这样之外还有吗还有就是商业化更重要因为你第一天就有token费用很贵那你就得更早的想怎么赚钱不然你就把自己烧死了尤其娱乐产品时长很长你做帮商手是从什么时候开始想怎么赚钱的第一天的时候简单想了一下但半年之后感觉这个需要series的想一想是因为有组织的压力了有一些组织压力以及你自己发现这个基本流程做完了嘛然后流程还不错然后你做一些测算你要scaleDLU你就很贵了就你想涨跌游的话会遇到这种问题你说当时你就测算去年底这个产品能打针就是你看到什么秒头认为它到二五年年底商业化就能打针包括以及一本商业化来自什么就其实你看这种产品本质上就是看它有两种变现方式就一种你当你把它看成一种被动的内容的时候它其实就是在里边能够插广告因为只要你有时长你就能插广告然后第二就是如果你把它看成一种带有游戏属性的东西就可以做比如说会员比如说单次的一些玩法卡片比如说你听这个角色的心声实际上两种你们都做了都做了然后两名贡献都挺大的你当时说的打正是这些收入能覆盖推理的成本ROIR打正就是投放推理这个日常运营多当大战但是并不包含蓄模型训模型应该是没算进去的但那时候模型已经训网了因为我当时测算的时候没算训模型后来为什么在去年夏天决定离职不继续把这个产品往后走去年夏天应该是早一点更早一点我现在一月份就决策了一月份就决策了其实我当时决策是那个Deep Seek出来了然后Deep Seek出来之后就刚刚说娱乐的三个变量就是因为Deep Seek被大幅的加速了对然后第二部分就是你感觉到非常强烈的理想主义色彩的人做成一件事情给你的激励我觉得这家公司非常理想主义的我当时的感受是这样就是在Deep Seek出现之前你跟一些中国的研究员交流其中有一些声音的他说我们做的东西跟OpenAI做的东西不是一种东西OpenAI在探索AGI我们在修修补补搞一搞简单的SFT反正能用就行然后你听完就觉得这都没法搞了呀就是你如果不相信这件事情怎么可能做到所以那个时候还挺有点当你感觉应该有人相信然后DFC出来之后你回头看当时梁渊峰那些访谈你就感觉到这个人是非常非常serious的相信这件事我觉得他里边有两段描述记得非常清晰一当时我觉得是他童年未获得之糖果就是他讲他当时在广东上学然后当时有很多各种各样的亲戚或者他爸的朋友然后就问你这个读书有啥用呢他说最后赚不到钱他爸是老师对然后他说其实他们不知道当中国迈过了这个节点之后未来读书会越来越有用科技会越来越有用然后另外一个就是有这件事情
[80:00] 延伸到就是他说中国当迈过这个节点的时候未来不可能永远都是跟随的你刚开始的事情开始完了你开始完之后你看到一张白纸你接下来怎么design然后这件事情你不可能永远跟随有人说中国只擅长跟随不擅长从临到一创新他说他不相信这件事他觉得也不是的然后这件事情只需要一堆过程和一个结果那你当时是不是还有一个想法我不知道就是你觉得可能在字节这种巨头之外有小团队能做很了不起的事这会给你带来一个鼓舞对我觉得有一点吧它带给你一种可能性然后你觉得这种可能性很有趣这两个因素之外还有了一月份那会儿这可能是最主要因素因为我自己觉得timing比较合适的时候我本来就会做一些选择自己搞你刚说的这个状态肯定是你之前就在想创业你在等待一个时机吗对更早的时候为什么想创业我自己的感觉是实际上自己是一家非常非常优秀的公司就不管是从一到一百以及从零到一就非常优秀包括里面有很多很有创造力的人但是如果你看历史从零到一design出新的产品体验的公司移动互联网也好AI时代也好其实一个创业公司design出这个东西的概率和占比是更高的比较小的比例是在一些既有的大公司发生的我觉得它是非常reasonable假设我现在是一个估值比如2000亿美金的公司我现在该如何判断一件事情是否值得做它必须有比较高的天花板一个娱乐上的新体验没有人在第一天能真的exactly判断第一他是否PMF第二他PMF之后天花板有多高历史上那些各种各样娱乐产品不管是stepchat不管是instagram不管是musicate还是各种各样什么东西就你一天没有办法做那么精准的判断如果你是一个巨头的决策者我觉得你很容易或者很reasonable的决策就是先看到一个信号就是有一个产品他PMF且他过了一个bar我现在去跟进我也来得及但是对我来说你如果让我做一个排序啊做出影响很多人给他们提供新体验提供影响他们创造力的东西且是我们公司做的最后我们又拿到了这个做的的做的东西的最大的收益大于做出这个东西最后那个最大的收益被一家其他公司拿到了大于不做大于没有这个东西所以你做完这个决策之后你很自然就是做出这个东西是最重要的但我也不是说我们做出来之后就会被别人超死就是我们其实上是在build不管是增长不管是从一到一百的scale的能力还是各种各样的壁垒来避免这件事但我不觉得现在应该花那么多的tension想这东西做完之后被大赏超了怎么办我就应该先花了tension想从零到一的体验它是不是很重要它重要到能够改变很多人的生活让一些之前极有创造力的人真的能发挥出来而不是他仍然岌岌无名如果他重要你就应该先把他做出来那我还说另一种可能对你有吸引力吗就是有另外一个人做了一个从零到一的体验然后你待在字节因为字节的资源很多你们在一个时刻发现了这个体验对然后你们把它做到最大获得了最大的收益那乐趣下降了排在你刚才那三个里面我刚才那三个里面是吧可能穿在这里吧就比不做好比不做好比不做好一点所以前两个都是要创业才能实现的这是你得参与其中是的我得参与其中我必须参与其中你在自己是不是以前从来没做到过这个事你觉得猫箱算吗也不能这么说吧就是实际上我们之前有一个创业产品然后猫箱我觉得是从0.5做到1了就0到0.5被可能刚刚讲Carty AI或者那些产品其实充分初步验证你怎么定义1我觉得1就是一个相对泛化且能达到一定规模的产品形态ready了然后你scale就能scale到某一个数字相对泛化所以人群要有多样性不能特别niche那个其实是你很难想象它未来的填花板你想象它未来的形态的就其实这有一个比喻啊叫踩油门踩油门的意思是说万事都ready你踩就完了踩的意思就是投放商业化scale它就能长很大但这个踩油门的过程中那辆车已经基本ready了所以你的一就是采油门之前一切状态就睡那个水一然后你说不能特别的就是在一个窄化的人群里面但有的时候其实一个窄化人群他也有可能支撑一个比较大的产品就是一种特定的人和一种特定的需要我觉得对我来说交叉很有魅力就是你看到一帮人是铁轨的左边一帮人是铁轨的右边你构建了一种体验让这些永远不相交的人同时能够接受这个体验就是如果你现在面向的是一批非常非常nitchi的人然后在那些非常非常nitchi的人里你知道他们自己是有一个团体然后他们自己是有一套文化在那套团体的文化里他运行的很好但是那个魅力下降了就是我自己相信是这世界上有些事情就是通用的人的需求就是共性的比如这个中国有
[85:00] 嘻哈出现之前嘻哈音乐是一小批人但你这一小批人这背后是一种情绪是一种表达方式一种可能非常广泛的人都有的需求和文化就你真的找到了人性内层和底盒里的一些共性的东西这些共性的东西当你找到的时候他就能点亮每个人你离开工作八年的自己的时候的真实心情是什么七年吧18年到25年七年真实心情很多人离开自己都会发那个什么bye bye在抖音里不知道你们会不会看到就一个BGM我没发那个我也没有很强烈的倾向和动力要发我觉得就是一个journey然后一段journey结束了一段新的journey开始了就你在的这期内多的时间你观察到的你总结的就是自己做产品的一些方式和方法我先纯说娱乐类产品非说那些我就不说了其实基本是一套东西就是你找到一个被验证过的格式把这个格式的供给扩到无限大接入推荐接入商业化发现偶尔是正的疯狂头发然后我之前有个比喻就是现在有一个停车场停车场里有一堆车你进去之后看一看每辆车怎么样觉得这辆车有点机会小修小补一下觉得你踩油门踩了油门觉得这个不work踩下一个油门你刚刚说舆论内容类都是这样游戏你把它算舆论内容吗为什么游戏自己也没有能成功的用这种方式做首先那个字节听说现在朝夕光年也有不少的突破对我觉得相比番茄红果它不在你说的这个模式里我觉得就是游戏跟其他东西都不一样AI时代之前游戏公司和其他互联网公司完全是两种公司近未分明本质上是游戏更像一种内容它可能跟一个抖音的短视频创作者比较像然后你也可以说自己也从来没有做过短视频创作者的活它是把那个架构把那个平台把那个系统搭起来所以你说是内容格式而不是做内容本身应该是说它在做内容格式的分发平台而不是内容本身那如果来拆解一下娱乐你把它分成哪些东西包括你们现在做AI娱乐比如说游戏大家一般会觉得是娱乐短视频大家也觉得是娱乐然后互动是内容大家也觉得是娱乐对我觉得就是你在用这个进行这个体验的时候你不太serious以及你是在enjoying the time的时候就是娱乐了为什么使用类似于我们现在做这个产品或者一些其他类似产品的时候就不会关心它的模型吗原因就是你不serious啊你玩的时候你没有那么关心说那这个模型很好或者模型很差对比如说工具类的产品其实你检验自己强不强的一个方式就是你敢不敢不显示模型大部分还是要显示模型的所以enjoy time就是娱乐了你就不管创作还是在消费你会去做这种区分吗不会但是创作的问题就是之前即使是上个时代的UGC投稿率最高的产品比如说像短视频其实UGC投稿率已经非常高了但是比如打开TikTok或者打开抖音或者打开Music.ly里面每天还是有90%的人是来消费的颇考率撑死就是15%那也就意味着你在上个时代如果你想构建一种injoy time的体验这个体验是变向广泛的人且他长期高频的那你就得解决消费问题因为你有90%的人不放作当天打开就来消费你觉得这个在大摩行时代还成立吗还会是这样吗我觉得有变化有可能会有机会那个机会就是我刚说那个动电影线其实一定程度在描述这件事就在过去当我在说表达的时候其实表达还是一个门槛很高的事当这种门槛很高的表达真的发生的时候常常会被block掉我常常会block掉就实际上你会发现很多人常常先有表达欲然后再想起要表达啥我自己之前有就观察很多人都有就是我现在就想表达了但我不知道表达傻有些人会转一个音乐出来在朋友圈转一个音乐其实他在表达对对对有些人做一些题什么MBTI或者是SBTI发出来表现自己很unique终于有一个载体跟我表达了但大部分情况下你有表达欲但你不知道该怎么表达但在未来你是有机会做到这件事的原因就是你每天的碎片的想法你每天的感受你每天的那些没有逻辑的各种各样的碎片的心绪和文字和各种context你是可以把它收集起来的AI是能真的理解你这些碎片想法里你unique的部分真的理解你这些碎片想法里闪光的部分真的理解你现在想要什么不想要什么然后当他把这些东西整理好你打开这个产品那啪啪啪给你几个propos的时候你看到这propos你会有这样的反应说wow这就是我想说的这就是我最近的所思所想这是我今天想看到的这是我今天想表达的其实他表达的很好他甚至写了一首诗你过去不是诗人但你现在可以写诗了可能你不是李白但你已经可以写诗了就当你过了那个半儿之后你就已经可以每天非常高频的产生表达产生创造以及这个创造的过程对你来说也是一种带有
[90:00] 投费属性的过程嗯就你觉得大模型会让这个表达欲会被更多的激发出来对我觉得是的那就是你刚说第一点就是你说四杰这七年你的有一个总结就是在娱乐类的产品都是去做一个被验证的内容格式然后给它放大对除了这个之外你还有哪些收获和总结包括你自己身上的一些变化还有吗我猜可能基于同理心和random的创新想法然后把它落到一个实际上可以产生结果的能力也变强了然后这部分一方面是我就坦白说肯定从Alex那里学习了很多他是一个同时兼具创造力同理心想象力审美的人非常特别因为这些常常是矛盾的其实可能只有这些矛盾才能构建出对应的体验所以有一方面是这个一方面就是我自己在自己的时候写过一段如何创新的一个文档就是当时在体系里运转一段时间之后体会到了我觉得人要有两个人格一个人格是idea和发散性的创新人格就是你在想这些事情的时候你别搞那些框架逻辑别想你就random的想你就靠感受你就被世界trigger这世界trigger的东西这么多被trigger你会冒出一堆东西然后冒出这一堆东西之后这个你现在切换另一个人格另一个人格是一个鉴赏家人格他会面向你这些东西说你这个东西不行一顿推倒没办法scale或者你这个东西use case可能长期是不高频的长期没有年轻没有留存你分析完之后发现你提了十个十个都挂了常常是这样然后很关键的一点就是这个时候你这个人格不要反过来扎着你这个人格说这个像东西都不靠谱因为新的东西的出现就是非常脆弱你搞一百个东西可能就是有99的都是错了这个时候你应该说你在这过程中你获得了什么learning什么东西该做什么东西不该做以及有哪些启发你把这个启发给到你原来的创新人格给到之后你再想然后你想到一个东西之后你过了你这个见上家的人格你说这次这个东西真的是有价值的真的是可能是有机会的好你现在就去测试它在测试之前你要先预测几件事就说什么东西会涨什么东西会跌预计什么样的人会用然后你预测一些关键的事情然后测试完你根据这个测试你判断你的预测是不是对的你就能验证说你这些判断和你每次的验证你一定不能在它结束之后判断结束之后判断是你纯粹事后诸葛亮因为人会给自己很多暗示然后你这个验证完之后你知道什么东西对什么东西错的以及如果这个东西最后失败了那你哪些判断错这个learning再给到你的鉴赏家人格所以我觉得这是我觉得创新的运行方式主角是带你最多和你交流最多的产品经理前辈吗在自己过去两年肯定是过去两年在Flow的时候对因为就对就汇报给他们他工作的方式是他会深入Flow的每一个产品他都会去看吗因为Flow其实一度是有特别多产品的他还是会找一个他的主要tension吧然后在主要tension里会抄戏我觉得两部分一部分是就刚刚说那种关键方向的关键路径就是得搞通就位置就是很重要然后另外一部分就是我觉得它nature它就喜欢一些完美的东西其实它是有价值的就是在关键路径下的关键细节就你就得搞通搞不通还不成立就越是感受型的越是体验型的就越有价值了当然这取决于你到底是在做什么东西比如说现在在做一个工具你就是很明显要解决问题然后有些东西比如说你关心它的价格或者是其他的状态你就会很serious的考虑一些其他维度然后比如你现在在丢掉你的智商和大脑在刷抖音这个时候就不一样了比如说你千万不要有一种判断是数学博士刷抖音的时候他还是一个数学博士他不是的打开之后他就来体验的然后在这个过程里哪些反直觉他不舒服他就不用了所以我觉得这个状态是很不一样客观上来说我觉得中国的投资市场特别看好字节出来的人我知道很多机构是在字节公司里有很多线索网的就他们知道大概比如谁谁谁负责什么业务有技术层的产品层的都是这样你觉得整个字节背景的创始人在这一波AI热潮之中他有这种被高估甚至被窜跺的创业的这种状态吗这我不是特别确定反正对我来说我自己受的影响没有太多我最感觉自己出来的人肯定擅长解题了解题的意思是说甚至有一些运行方式是先出来然后不知道做什么跟FA一顿聊聊完之后说这个方向可能适合做然后这个方向大概一二三是这个情况你已知这个信息怎么样能最高效果把它做出来我肯定是完全不做这种方式的我做什么就是我决定要做什么就是什么有哪些东西其实是你比较难从大公司里带出来你创业之后你离开这个组织之后你可能就很难用上第一个就是钱资金肯定很多但你融资也我们融资也还行第二就是在人才的吸引上你有一个巨大杠杆没有了客观来说中国肯定有非常多优秀的人才然后这些优秀的人才肯定不是每一个人都是风险偏好型的但我们人才
[95:00] 密度还是很高啊已经招来了很多人才然后第三就是它超高的商业化效率你其实比较难在短期复制的就有一个典型的问题啊就说自己的跳动抖音跟快手compete最后他为什么赢了对吧然后这个我自己觉得有几个关键原因就第一个原因当然是说他的产品容器就是比快手牛有人会说全屏和双列双列全屏各有所长但我就不是就你非要比一个高低全屏上下滑就是比双列牛然后有人说这个双列筛选效率更高全屏筛选效率更低全屏更中心化我觉得也不是就是你现在如果看短视频这个格式这个格式你做筛选的时候你是基于多个维度筛选你要基于你前两秒动的那个状态基于前两秒的声音音乐基于caption然后这个感受在封面是获得不了的你就是得在前三秒你说这人真有这个impressive吸引到我我继续看它然后这三秒是一种混合感受你非常难把这个感受要求它通过文字或者封面的形式展示出来的就你只看这张图你感受不出来第二就是那个运营运营其实还是有非常大的帮助的是被牵引着运营的就是这卷卷啊或者这早期的运营团队主张往这个方向走打这批人什么东西要什么东西不要这种牵引是很大程度会shap这个产品的社区形态这个产品的社区属性的然后这个就会产生这之前说的那种从高到底以及这种各种各样的影响第三就是刚刚说到不太能被完全带走那个部分就是说字节的整个系统在这个笔角里它就是碾压式的系统意思就是说问为什么我现在对短视频有信心首先这里边背后有两个问题第一是说大家都有信心但信心和信心之间区别极大可能有些人是50分的信心有些人是60分的信心有些人是100分的信心就是说这事非干不可然后第二问为什么有人有100分的信心一部分是真的看得准理解这东西第二就是系统里你的商业化变现效率极高你的所有东西都可以测算你能把矿矿算明白你知道现在投多少钱你未来就会赚多少钱对方不知道对方看到的是白茫茫一片我不知道是不是走两步就掉进悬崖了你知道你走一千步你也不会掉进悬崖那你就能极其极尽的把这件事情全投下去这就是带来了视野和信息差其实理论上你的信息更全你就能做更好的判断不一定是你能做更好的判断本身对对所以我觉得这个就是推荐系统商业化然后整个套中台整个这么转起来就把我投放一个像做科学一样的一个系统给你巨大信心所以回到刚刚那个话题这点它实在是构建太晚就你在商业化上肯定不太可能完全复制这种传统的商业化的模式至少在短期内我听你解释完之后我对这个时候有更深的理解因为你最开始说的时候其实我第一反应是也许在很多现在的AI产品切入的公司对他们来说你这个阶段就有一个很高的商业化效率的系统不一定那么有必要因为你们还在视形态对吧但你刚说有一个点我觉得是重要的就是说你有这个商业化的这个系统其实能帮你去测很多形态未来可能的潜力对就是ROI的潜力可以看更清楚看更远对我觉得是的所以我觉得就是如果你确信这个形态在体验上是OK的你确实应该比较早的去build商业化这件事你们现在在同步做吗我就说建商业化的这种能力我们现在没有花太多的tension我自己觉得它是有先后关系的回到你自己后来创业的这个过程因为在去年六七月你们是开始正式运营到九月的时候上线了第一个产品为什么先试了这个方向正好你可以稍微讲一下这个产品是做什么是怎么玩的因为有的人可能还没用过这个产品就是你打开这个产品然后选一张自己的照片或者你不选照片也行描述一下这个照片前后发生什么样的故事比如这个照片前后我怎么骑车子把屁股弄湿了然后我很狼狈然后你拍了一张车桌上有水的照片你就把我刚刚这个故事讲下来讲下来之后AI就会把你这个照片前后有时间厚度这个叙事画成一个故事属性的连载漫画或者多图然后这个你就可以当作你的作品或者把它发布出去我觉得简单描述可以这么描述我补充一下因为我玩了想就是它是有声音的是有配乐的但反正那个是我们后边加的吧本质上其实就我们刚刚描述的一个东西为什么觉得这个有可能是一个有PMF的一个东西我说实话我自己对它预期不是serious的一定要看PMF我在看一个广泛的人群观察和信号我当时是这么想的就是你看到这个你从自己出来嘛然后你知道猫箱可能就是过去三年或者两到三年就是版本答案意思就是你找不到另外一个DL更大ROI可能未来是比较划算然后人群的放话程度比较高且这个是AI native娱乐产品的另外一种产品形态了但你也非常明显的知道这个肯定不是未来三年或者整个AI娱乐当AI发展的很好的情况下的版本答我就觉得有几个东西没到就一个
[100:00] 东西是当然模态肯定没到它是个文字未来更视频更图片或者更多模态这个非常好想象它的体验会变更好因为你看文字相比看视频肯定需要脑筋和需要想象更多然后但另外一个我觉得不是很好解决的问题是对于这类产品来说它对于用户的想象力要求是非常高的就是即使是变成图片即使变成视频你对着这个一个角色对着一个故事你要接下来畅想我要进行什么样的角色扮演我要说什么话来去推进这个剧情往前走然后这其实是一个要求非常高的事但狭义来讲大部分用户可能没有那么多想象力然后这个事我觉得就超矛盾我就对我来说这个问题不解决我就没有办法继续矛盾的意思是一方面你可以说用户没有什么想象力大部分用户没有想象力一方面你又说这次AI最大的变量是给用户提供了想象力的UGC给用户提供了所谓想象力的摄像头然后我接下来就想是所有用户都没有想象力吗还是他有某个规律然后你就会发现一个想象力的曲线这个想象力曲线大概这样就在你刚出生的时候然后随着年龄一直往下掉掉到18岁的时候你想要就非常低了然后你成为了一个社会人你就是有什么科学研究的依据吗没有依据这是一个观察但你回想你在年少的时候其实想脑子里的各种幻想想法是很多的我自己当时脑子里的画面也很多但你到了一个比如18岁比较成年的时候为什么这个东西掉下去呢就一个原因是现实的重力和社会压力你要客观性的解决很多问题然后另外一个问题我觉得就是它发生在我自己身上就是我自己在小时候非常喜欢一本一本的画画写书写完之后呢我就会讲给我家一些亲戚庭不是讲给我二姑庭有一天我就发现我二姑实际上本质上并不想听我讲的这些东西他只是出于对我的某些关爱所以他假装觉得很有趣因为你自己脑海里产生的那些精彩的画面和那些精彩的表达你是没有一个脑机接口映射给他的然后我自己画画很烂所以我觉得这是另外一部分的打压就是你自己脑袋里可能有这件事你发现没有个很好的表达工具那它就被压制了所以松果石科这个产品更多是一个测试相当于你造了一个更好的创作和表达的东西你去看一下大家有多少想象力或者说人群中想象力有多普遍为什么它最后呈现是漫画而不是真人的照片或者视频两个考虑吧就是一个考虑是基础上的考量三题里有个描述就是说假设你现在拍一张天边的云和看一下清明上河图然后你问拍的这个云的照片的大小和清明上图这个作品的大小那个大答案是反直觉的就当你把天边的云边缘细节放大一千万倍之后还有细节还是有原子还是有分子但如果你把清明上核图放大一千万倍之后就啥都没了因为清明上核图是被压缩过的就漫画本质上也是一样就他把很多信息压缩我仍有自己的人脸我拍我人脸我人脸非常复杂但漫画把它压缩成了某一个特定的几笔几笔的这个画风然后在这种画风下他要处理的信息就更少所以在相同的智能下漫画是更容易获得PMF以及获得人类觉得这个体验没有那么奇怪没有那么AI感没有那么不自然的原因所以漫画会先出现就是在相同的智能下要处理更简单信息的内容形式会更先成熟我本来以为是因为漫画这种形式更容易呈现一些偏幻想和想象的东西为什么漫画容易承担幻想和想象其实也是有类似的原因你如果技术足够强非常强你是可以做那种3A大做的3A的真实实景实拍的大作比如这个好莱坞的那种花巨多钱的真人3A大作所以我感觉跟刚刚那件事情是有一些关联的比如说你现在去大街上随便找一个大哥你说大哥你现在发挥一下你的想象力他肯定是满脑子疑惑对吧但你说那个大哥你讲一下昨天你发生了啥你现在脑海里有什么画面他说这个我想想这个简单就是昨天我跟我儿子骑共享单车然后我看我儿子拿我的衣服擦共享单车上的水把我衣服都擦湿了我这个非常生气我问他你干嘛他说爸爸我担心你做的时候把屁股弄湿了然后我就特别想打他但又觉得很好笑这是他脑子里能出现的东西所以我觉得你不应该预期对于那些极其广泛的极其general的用户他需要有那种狭义的想象力你应该预期这些广义的想象力他的脑子里只要是有画面的只要不管他是记忆回忆还是某些 reasoning还是某些判断还是某些架空的想象但他只要是你脑子里的画面只要是你在脑中世界的表达它都应该被映射出来它的general程度 它的广泛程度它对所有人的普世程度我觉得你是能做这个观察和预测它可能就是
[105:00] 广泛的人来说他可以很低门槛的去做这件事你也可以想象的是当这些用户被一些东西启发之后他会越来越习惯于做这种想象力的表达所以我觉得这是为什么松果实刻为什么我们要构建这样一种载体构建这样一种体验是因为你最好以一种尽可能低的尽可能广泛的人能够触达他所谓广义想象力的那个工具先触达看看对于广泛的人来说假设你把真的所谓想象力摄像头丢给每个人的时候他会做什么他有什么use case他有什么让他兴奋的东西以及你有什么你看到这些人的use case之后让你兴奋的东西实际上你们开始做这个产品之后你们观察到了什么你们验证了什么第二件事情是这个产品门槛真的非常低就你可能可以看到一个准备出家的和尚然后进来做一个自己的表达说我现在要出家了讲一个故事然后你也可以看到很高龄的人他可能是一个跳广场舞的奶奶然后他畅想他的孙子从一个一岁的小孩未来长大之后可能会做什么样的工作所以我觉得这第一件事情就你看到非常广泛的极其general的人他真的可以用这个工具表达所以你们现在的用户群是没有特定说是什么类型的人非常集中其实限制了年轻人但在一开始的时候比较泛就在这种比较泛的状态里能看到这些各种各样的人的表达和use case广泛之后你大概看到了比如四到五种或者七到八种use case因为你相对给每一个人一个想象力的摄像头这个Sara其实我们上线人跟Sara也没出现Sara是10月上线10月2号的应该9月底就上了就差几天对然后即使Sara上了他也没有给每个用户想象力摄像头因为他实际上第一在成本上每个用户极其高频的生产这种视频然后他的视频就十几秒他的叙事是很少的就是进来跳舞或者十秒说了两句话然后很多表达是不存在的然后第二就是他还是没有解决说极其广泛的人他为什么要每天来这里边想象的问题就很多人可能进来做一些meme很多人可能进来做一些说拿着我的形象我应该做什么可能的想象力的东西但这个事就还是很难为啥他能想到说我要坐在月球上骑一只狗动力和一种状态去做这件事的肯定也会有人对松果时刻也有这个问题对也有人会去一说为什么有人要比较高频的我发个照片发个文字然后把它做成就用多图的浪漫我觉得这里边分两部分就是一部分是他到底能不能做然后第二部分是它到底有多高频在目前肯定不是这种产品体验是足够ready足够牛逼面向每个人都有高频那肯定不是的你能看到一些高频的人然后这些高频的人成立的use case是因为表达其实是有时间厚度的比如我刚刚讲的那个车坐屁股湿的故事比如我的奶奶回忆年轻时候的某个moment那个moment肯定不是她的一张照片是她那个时候这个发生的一段故事所以你在生活里天然就会想记录那些有时间厚度的叙事过去就不被承载因为你不可能当这件事情真的发生的时候每天带着个摄像头来去记录这件事现在确实有一些硬件产品在做这件事包括之前的Meta Glass卖包很大程度原因也是这个但它是硬件硬件实际上对用户的覆盖的速度都是一个渗透率很缓慢的过程这是一种use case就是有时间厚度生活记录的use case然后第二种就是有些人脑子里特别多的情绪但是你纯写一段话说我今天心情不好就有点矫情就不够把那种情绪实际的图像化的映射出来然后对他们来说就是把很多情绪很多感受很多表达你imput出去它产生一个通感式的感受就那些画面好像在描述你的情绪给你的情绪做某种呼应但它又没有实际exactly一比一把你说的那些话就写出来然后对他们来说可能是产生了一种把自己情绪放大的感受第三种比较容易想象有一类人你在做之前你就知道他需求应该是比较旺盛比如说那些偏二次元的偏同人偏二创的这个人大概率就是一个fantasy的人他就可以把这个画面脑子里每天想象的东西展示出来画出来然后体验这些东西第四种也比较容易想象就是做号的人其实站外现在非常多内容都是拿我们产品工具做的就是总流量还挺大的比如小红书啊比如说什么抖音啊有些人会拿这个产品做一些这种多图漫画讲一些小故事啊或者固定一个IP还有人会拿这个东西做漫画做一些那种小说推文小说推文就是给什么红果啊这些东西引流引广告的一些东西那这一类人其实他已经有点工具属性了有点工具属性了就像你之前问的这个很fun的产品我觉得这就是我想看到的就是我想看到一个这么宽的东西丢出去之后大家在干嘛大家在用什么所以你看到你刚举例的这四种就是比较高品的一些用力其实有些用力留存挺好但我们后来没做了比如说你说那种工具的用力气流可能有个20甚至20以上就如果他真的在用这个东西创作然后这其实已经是一个不错的气流因为40 20 10已经是不错的气流就流存新用户留存对吧你说你们没做手段不鼓励这种行为就不投就行就不投以及不通过一些方式引入这些用户进来
[110:00] 我觉得是这种东西对于我们这个产品的内容生态没有帮助他做完之后发到站外了你肯定可以想象你不会在战内消费这种东西了以及他做的东西很fun一个产品如果你要解决消费早期一定是在某一个特定的人群和某一个特定的内容品类里做成某个锤类某一个圈子某一个社区那在你看到这几种用力里面你会重点推什么呢如果说你早去最开始的那个饭是为了事然后你下一个阶段往什么方向收拾对接下来其实我们有几个事要做并不是每个都在松果实克这个产品里就是你们有别的产品我觉得我们的核心思路就是你现在拿了一个所谓想象力的摄像头丢出去丢了之后看到又会这么用了那接下来发现几种可能的机会和use case然后有些use case适合在这个产品里做那适合的就让这个产品沿着发展了不适合的我就要起新产品然后我们其实做的事大概有这么几个就一个是在消费上你在消费的时候要烧token就现在消费是不烧token就是你的消费内容的行为本身是要调用的模型是消耗了算力的对对对现在是不烧token然后不烧token成为一个这个新产品体验平台的概率是更低的其实松果实贵也没有烧token就是我们没做完嘛原因也很简单就先做创作端第一第二就在那个时候烧token你烧不起的就你生产一个图片非常贵就是你如果消费的时候非常高频的烧token你最后就破产了你想象文字模态的产品猫箱这个每次用户每天可能烧三百轮token差一个数量级然后你在去年的时候文字刚打正LI你现在用图片烧300轮你绝对把自己烧死了by the way我们是自己在做模型的然后我们模型现在已经在这个场景下大比例的场景下是SOTA企业成本是比较低了就已经相比市面上以及当时可能就差好几个数量级的模型你们自己设的模型具体是干什么生图的生图的模型这个原模型我们也开始做了但之前训练的主要是生图后训练后训练然后所以我觉得这是第一件事情就它要烧token为什么它很重要是因为你这样这么推导就如果你现在是要提供一个体验这个体验不是一个新体验就应该被老的内容平台承载就比如说那些做短剧的产品这个短剧做完之后他肯定去红果短剧场看那你就必须要提供一种新体验大概率就是ANNative的新体验ANNative的新消费体验如果它不是ANNative它之前就被做了就是用到了大模型的新体验它在移动互联网就被做了然后AND的兴权必然是烧token的我注意到你们有一个小功能我不知道是你们最近上的就有个叫穿越那个其实已经有点就是我一边消费的时候一边在消耗算力我描述下是怎么用的大概就是我看到别人的一个漫画作品之后右下角有一个穿越的小按钮然后你就可以以你自己的人物形象因为每一个松果用户我进入的时候其实你就会帮我做一个漫画形象我就会以我这个角色而且我是带着人设的我就穿到了他的这个漫画里面他就会给我生成新的一版他会参考你的某些个性因为你在onboarding的时候其实输入了一些标签一些字所以他会懂你的个性这个就是烧token第一步但他其实还不是真烧了原因就是你在这个体验里你要等就是你点了穿越之后你要等个一分钟嘛然后这个时候你就实际上并不再消费了消费的时候是不可以等消费是实时的所以是我在消费我按了穿越我就开始制作了其实你就开始创作了但我们的想象里就我们现在模型速度又在变快以及这个模型成本又在下降所以可能再过比较短的时间你就可以实时了然后实时的时候它就变成消费体验而不是创作体验我自己对消费实时那个分隔点我觉得这样就第一是它到底是等还是不等第二是它到底是跳脱去了另外一个世界这个世界里延伸我觉得是这两者决定你到底是消费而创作就是回到你刚说的就是你觉得Shotoken还有新的平台吗对但其实比如说你们的这个穿越功能包括当年Soro对做这个没有个叫 Cameo 的拍我秀的这种功能其实那你在以前的老平台也实现不了非常简单就是它的渗透是多少它的频次是多少就是你在Sora里你一天chameo多久多少次我猜肯定不是300次肯定也不是200次然后渗透我猜也不是一个很高的渗透那就又回到那个问题了这基本上就因为它是创作大家从一个比如20%的渗透率人精比如一两次的这个CAMEO的时候那时候80%的人还是没回答我觉得实时是它的必要条件然后实时之后你还就这件事情挺难的你还是要找到另外一个真的长期use case的方式让它变成很高频次的一种烧头肯体验所以你觉得关键是要实时而且要继续在那个世界里去延续对 且最后在体验里大部分人都有这个use case而不是这个产品里只有比如10%的人有这种use case那是不行的就它得每天有90%的人有这个use case你们在做的产品里面已经有什么形态具备你说的这种特点了吗有我觉得等做出来看吧就是有可能做出来蛮impressive的但是我就先不详细描述了你说等做出来的意思是你们还没有正式开始测试还说这个产品其实它已经有些产品在水下然后水下意思就是有人其实用到过在测试的状态对小范围吧然后可能最近会发出来然后这个有些产品
[115:00] 可能在开发过程中,但我觉得肯定是在这个假设里有很多的变化以及有机会是impressive你们同时在开发多少个产品我们现在开发产品可能有七八个这是自觉经验的一种复制吗在这套动作开始的时候应该同时开发过13个产品是但我觉得这个我想过不太一样就第一是我们一开始是做一个产品就我的思路是我对着一个产品先把摄像头搞出来看看大家拿摄像头拍什么然后拍完之后我知道这里边有一些潜力和趋势那这些潜力和趋势可能对应着不同的产品所以这是第一个区别自己也是第一天应该是画了一个横纵坐标轴说什么这个分发什么类型格式的内容然后每个内容它应该多长然后什么题材就反正就啪一下就测了一堆所以这可能是一个区别第二个区别是我自己觉得我们不是一个PGC app工厂我们是一个有机会做UGC的组织的公司什么意思啊就是AI供应该变化很快整个AI的这个能力变化很快当某些技术过了一个能力边界的时候你的做事方式就应该发生变化了我们想过去为什么一家公司应该focus应该做一件事是因为你可能从三万个可能性里找到一个可能性这个可能性的验证周期是很长的你可能要花一堆人然后开发三个月甚至六个月六个月出去之后测试所以你必须这个足够focus做这个选择但你现在在做娱乐娱乐的特点是在这个遵循第一线原理的principle的框架下我不相信世界上有任何一个人说我现在exactly确定就这种产品形态百分之百能出现下个时代娱乐的版本答案因为它是新体验根本不知道用户用的时候什么感受所以这个时候有两种选择一种选择是我就赌一个但这一个的概率可能是20%第二种选择是从三万个里找一百个然后这100个做非常快速的测试有些测试可能在demo阶段你就知道它work或者不work有些测试你把它丢出去很快速你就知道用户喜欢或者不喜欢它是有信号的在这种情况下你可能最后的胜率提高了当然这肯定会有人表达一些其他的观点就说这个事其实确实提速了但提速没有那么多因为在后边的很多节奏里比如说开发的流程可能快了但是上架流程对吧包括邮寄测试流程包括后边的什么各种各样的验证流程这些都省不掉的也没有办法 scale实际上你如果非常serious的和认真的想每一个步骤其实这每一个步骤都有机会把它变得更快我们公司其实有一个平行的组织这个组织叫UGC组织这个组织的运行方式也在就是我刚刚说的就是一方面我们相信这个有些事情遵循定性原理它有一个框架这个框架下遵循一些principle就我之前描述的AI娱乐的大的变量以及我们在通过时刻的这个体验里看到的大的可能性然后在这个principle下以一人或者两人组队想法的list去测试产品然后这list的有些来源是我们公司之前研究的想法有些可能也是这个人自己的想法有些是市场上从0做到0.1你很明显感觉到这东西是有信号的你把这东西从0.1尝试能不能做到1然后这是list他们面向list做非常快速的迭代测试可能两周一个月的这种节奏下做一个判断判断说这东西扭盘不扭是不是该继续是不是不该继续当你发现了不继续的时候关掉开下一个当它是有可能性的时候所以这是我们现在在这个尝试的一件事你从什么时候开始有了这个UGC的这个组织其实是两三个月前大的信号就是一个是coding真的过了一个边界然后第二个信号就是这个松果实刻你大概知道是怎么一回事就大概知道这个大家拿它用什么以及大家知道哪些是潜在的机会哪些潜在的可能性嗯那你现在对你们并行所开的这个数量满意吗肯定没到就你现在这个数量就我刚刚说之前有PGC的公司吗我说我们是UGC公司现在这个数量级跟PGC一样肯定是不对的逻辑上你应该差一个数量级比如假设PGC公司是10个那你UGC公司是不是得到100个这个东西的瓶颈是什么了你刚才描述我觉得是人如果你至少得有一个人去试一个对 假设你现在这个组织有比如20个人然后20个人里有些一人组织有些两人组织那可能一个月至少有15个产品你一年就100个你们现在有那种已经试了已经关掉很多了吗关掉很多了也没有很多吧关掉一些了所以累积起来一共多少个因为你刚刚跟我讲的那个数字是你们现在有的我理解的是此时此刻存在的有比如说不到十个接近十个样子累积起来你算到那种有概念的可能十几个吧然后我觉得这里就是一个是我们一些组织刚开始了就开始的时候还没人然后招人我自己对这种人的画像我觉得还是有倾向于比较impressive的要求的就因为这个人其实他是一种新的组织形式嘛就他既不是产品经理它既得有这种产品sense又其实是某种业务上的负责又得自己懂一些Vive coding或者coding的东西所以本身我们招这个也就招了没几个月所以现在本身这个组织现在人也没那么多这也是我这次交流的其中一个原因就你想找更多这样的人对对对就我觉得大家如果信我们这套东西以及被某个moment打动了觉得这事有真牛或者潜在有可能牛那我觉得可以
[120:00] 一起来试一试有什么特质的人做这件事情做得好这一个特质肯定是AI NativeAI Native的意思就是这么个地方的人你自己搞不定你也没法干了当然我们提供很多中台中台就是我们会提供优机中台会提供什么技术中台很多东西你直接接进来就行了不需要你搞很多乱七八糟的搞这个听说也很自洁对但也没那么自洁吧因为刚刚说了其实有一些区别了就是这个做事方式上以及你BET的这种做BET的这种逻辑上一件事你不适合大厂做这个时候我也想过原因就是有些东西太小了太小你不知道有多大你看大厂其实适合看到一个从零到一东西已经到一了其他的DEO天花板比如说你预测它到1200DEO以上了我只是说就是你有一个中台去作为一个支撑这个方式上对有一点像自己的但我觉得像也没什么问题就是你本身上是在追求效率就你也不是在追求自己像一个创业公司或者不像一个创业公司对对你可以接受这个人的特质然后所以第一个特质就刚刚说第二就是他得是有非常强的对这个方向或者这个方向里某类事情的motivation然后那个motivation的来源我自己觉得有两类人这两类人只要有一个特质就行就是有韧性或者有热情有热情的人是兴趣驱动就是他迷恋这种事迷恋娱乐方向的这类事就是比如说对我来说我猜实际上这种人是很多的就他其实是把世界看成一个playground看成一个游乐场他肯定不想在游乐场里做一个ExcelExcel也很伟大但是不想做Excel要不然就是有韧性有韧性就是成就驱动成长驱动就他觉得这个方向是有机会的然后这个机会在这家公司在这种做事方式里可能会产生很大的impact然后就impact会影响很多人我觉得这也是一种人不追求说他一定要mix就OK了然后所以我觉得这是第二第三就是它最好是遵循某些低性原理的在做事上为什么我特别喜欢讲低性原理就是低性原理会帮你度过周期的就为什么这个有些职能在AI技术来了之后会喜欢找年轻人啊不是说年轻人聪明所以年轻人没有被污染过然后我们想这个经验是怎么一回事啊今天就这么一回事我先第一次做一件事第一步第二步第三步第四步第五步我第二次还是这样但我第五次我不这样第一步第二步第五步我跳步了因为太熟了为首熟二当这件事情发生的时候没有大的基础变量没有大的外部变量你说这个人就不是快然后当大的基础变量发生的时候大的环境变量发生的时候你发现第一步第二步第五步跳了但是第三步变了这个人根本没有意识到要过第三步因为他直接跳到第五步了所以这叫有经验的人为什么会出问题所以回到刚刚的话题不是说年轻的人聪明是因为年轻的人他本来就没干过这件事所以他本来也跳不了步然后下一个特质是自我刷新因为基础变化很快可能你每隔一周每隔一个月每隔半年就会不停地发生新的基础变化你最好被震撼到震撼到之后你最好刷新的自己最好震碎自己之后重塑这个三观同时你觉得这事很爽我又成长了我又重塑了酸化我又重新认识了世界而不是你说世间万事没有新鲜事或者是正随之后就崩溃了原来我是一个一无所成的废物这都不对加分的特质就是你的脑海里是有想象的你相信一些事然后你看到一些事你觉得一些事情是会发生的你如果有很强的这种倾向我觉得是比较容易最后迪战出好的产品然后by the wayAI Native这个事我定义一下请问什么是电Native的人什么是移动互联网Native的人超简单就没有电没有移动互联网之人就无法生存了我们现在都是电和移动互联网Native的人然后AI Native这件事情现在没有人是AI Native因为现在没有但你没有AI的时候没有人就崩溃了但是你应该往这种做事方式上去靠去迁移就这个叫你越崩溃你就越是AI Native的人对就你们现在有一个UGC的组织然后再是很多那个形态刚才说了其中一种就是一边消费是一边在烧投肯对对对还有些什么呀对 还有一些其他东西就是我们刚刚生活时刻是一个基础的人人都能用的摄像头也显像力摄像头然后就是摄像头看到一些机会然后机会在生活时刻里做有些机会在生活时刻外做然后by the way我们也不是一个纯粹的UGC公司就我们还是有资源区分度的就是有些方向我们更bet那可能它的资源和人会更多只不过有些组织会是一些比较常委的东西或者潜在很有潜力但是不确定一些比较高的东西那我再补充一下你说UGC公司不是说你做一个UGC的产品而是说你们以UGC的方式来做产品对对吧就是你有一部分是这样的但同时你也有一部分是还是以像过去那样我花更多精力去更重的做一个产品非常清晰所以尤其是我们平行组织然后这第一个是就刚刚说烧Token第二就是在松果时刻里非常好想象的就是你在某些人群上收农然后在他的内容表达上变长一些因为我刚刚说看到几种人群你肯定是要选一个更农的人群和某个圈子的人群因为一个浓的人群和一个广泛人群能起难度是完全不一样这很简单
[125:00] 然后那个变长也很好理解就是当你在描述变长的时候一方面它的内容质量提升了然后另一方面它其实虽然也是UGC但没有那么优了有一个客观规律就是你当然可以说UGC在未来在最终的中态会获得非常大比例的价值因为人人都能做所以它的供给足够大但是另外一个客观规律就是模型是有一个下降的成本的速度的然后在模型的成本没到某个速度之前PGC或者相对PUGC就是比UGC更划算因为PGC和PUGC的优质率是更高的PUGC的优质率是更低的所以你在相同DAU下如果是这个相同的投稿率然后但主要是PUGC最后它的绝对优质数就更高你能透露你们现在要选的就是那个比如说是什么对其实过段时间大家就看到了然后也不要好想象其实啊我感觉啊待会我们看伯伯什么二次元二创的之类这种人吗没必吧有可能吧其中之一是吗就还有别的对但反正anyway就是我觉得这个是产品推导上最容易推导的第二件事然后第三件事情就是如果我们还是回到这个动念引线这个概念就是我们希望一个用户他每天能输入一大堆信息最后都能产生一个很好的表达这样一个超爽他每天都做这件事这里边其实你需要解决两个矛盾的问题就第一个问题是你一方面希望用户输入的context足够少至少足够简单但一方面你又希望这个context占最后那个作品的比例和影响足够大context特别多就意味着这个事很难你吉利刮来要说一堆就不可能人人都做很累你如果输入的context足够少然后但最后占总共内容的比例占比很低剩下90%都是AI写的它就变得很AI感变得很无趣而且那就跟你想去做的那件事就人的表达其实背离了对对对假设最极端99%都是AI写的那只有1%的人的特性所以这是要解决的第一个矛盾就是你既要用户说我干的少输入的东西很简单又要这个输入占决定性主导性的位置然后这是我们要解的第一个题然后这个第二个题就是如果我现在每天都要表达一方面是我的表达真的很简单另外一方面是我表达就获得reward足够大从我时刻现在说我现在输一段文字输一个图片最后做了一个多图叙式漫画这个相比我原来更丰富了有些表达之前能表现之前表达不了现在能表达就对一些人来说是够的就它产生一种习惯但对很多人来说是不够的就是我这个文字加一张图最后变成一个多图漫画增益了我这个表达但并不那么impressive的creative的且足够大的增益所有人所以第二就是你要让这个reward变大就变得更可玩它格式但我觉得本事上解的问题就是output-input它最后的diff要足够大那它才牛所以我觉得这是在创作机消费或者在动电影线这种人人都表达人人都碎片表达这件事情要解的两个大的题它最后就指向了我自己定义一种概念叫做涌现式创作同时把一部分想象力给到AI就什么叫涌现式创作这个时代有一批创作者这个短视频或者智能手机出现之前有另一批创作者我觉得未来会出现一批新的创作者这批创作者是非常善于利用比如说猫乡的那些创作者一定程度上就是新时代创作者他可能写了个角色设定然后或者写了一个故事然后用户对着这个角色故事就能玩三个小时其实他根本没写那么多字他只是很聪明的定义了这个设定定义了这个某些特质然后用户就能够基于这个设定啪的一下把AI那个巨大的大脑调用出来能调用一千次一万次一亿次所以这个时候用户可以andless非常高时长的跟这个东西交互所以这叫这个AI native的创作者然后我觉得我们也要做这种涌现式的创作过去我想要制作一个内容我对每个内容每个字每个要求都特别精准对吧在AI出现之前但未来可能这类创作者他是接受涌现的他描述一种概念他描述一种体验描述一种要求然后通过这种概念体验要求产生一种框架这个框架里的剩下的很大比例的部分是被AI填充了并不要求每一字,每一笔,每一话,或者每一个句点,他都要变态的去check这件事,他只check最后这个感受,是不是对的,你也可以说松果实刻,也是这种涌现式创作一部分,但它不够,比如说你我在做松果实刻的时候,都没有真的变态式的在意那个图像本身,必须每一格的每一个分镜要长什么样,对吧,而且你也没有给这个功能,这你本来也不能改,对,我的意思是,我的意思是你自然就发生这件事,所以我觉得这个就是,在这种动电引线命题下必须要解的题所推导到的那个东西就你要构建一种涌现式的创作器未来会出现BP天才他们非常聪明也organic的判断了什么东西该交给什么的
[130:00] 不止我的意思当AI的想象力叠加自己想象力之后把这个事情构成的时候仍然是有非常强烈的自己的个人特色个人色彩和个人表达的你刚说的你看到的有机会的东西我都有想补充问的首先前两个就是成本和商业化的问题因为你要实时的一边消费一边烧Token以及你刚说的第二件事就是你要把这个人群收农然后让他们用得更长这都意味着更多的Token的消耗每个用户其实就是他们花你的钱就更多你怎么获得收入本质上就两件事是人均推理成本下降就训模型或者本身模型成本就会下降这样事情我们已经做了其实我们现在把成本搞得很低了低到我不知道据我观察应该行业里没有人比我们低这就是因为你后训练模型你自己训一部分是吧对对对对其实我们在这大半年里花了很多时间干这件事因为你说的你们训的模型是生土的模型然后你说那个石锡烧token而且继续在这个世界里面那我想象中它是个视频生成模型不用就你就一针一针的呗一针一针的深图对啊就跟你们看漫画一样现在这个名人在续那个螺旋碗下一针就干到左竹头上了那对用户来说他是感觉在看一个视频还是说在看一个我能一直刷的漫画的感觉我觉得他在看一种更类似于漫画的感受了但这个片我个人判断我觉得你从第一性原理推导不太可能直接跳过图片直接到视频了因为文字跟图片差一个数量级对因为视频很贵视频非常贵视频上也很贵对然后你视频再乘个200轮300轮最后就变成天文数字当然有些公司在降那个视频成本不过你从第一性原理推导如果视频成本能降到比如某一个数量级那图片应该降到更便宜的数量级然后这个文字刚打正你为什么不是图片打正直接跳过图片到视频打正这是第一部分叫做那个降成本就是涨收入如果你这个产品真的PMF那它就是一个有时长的产品有时长产品一定是可以做到收入的比如在时长一传广告比如说你这个产品里的哪些特性如果有互动属性有一些类游戏属性就可以在里面做游戏付费做皮肤单点付费做会员做各种各样的东西就我自己的感觉就是你只要那个成本降到一个还可以接受的数字它就跟上个时代的移动互联傲没有本质区别就你不会在移动互联傲时代担心一个免费模式的产品要烧死了不会担心嘛原因就是移动互联网的时代它没有说随着DAO的增长然后你有同系数的推理成本的同比增长但当你的推理成本降到某个值以下的时候你这件事情就也没那么大影响然后是你刚刚说第三件事就是既让它的context比较简单同时又让这个创作是保留了这个人的特性的但是你们做一部分后训练就这是一个应用公司能解决的吗因为我想象中我觉得OpenAI能帮我解决这个事是因为我的很多信息我都告诉ChagPT关键点就是他可以懂你的记忆有你记忆之后这事就简单对我就可以很简单的告诉他就很懂我所以我觉得这是现在很多公司的误区误区的意思就是说现在很多公司意识到context很重要所以上来就狂收集context然后这件事不可能成立的就我跟你又无亲无故是吧我打开你这个产品啪的你让我输这个五页context不可能做的所以它的解法必须是你首先先找到一个不需要context就能够成立的产品形态或者只需要很少context就能成立的产品形态下你非常高频的进行这个表达这个表达的过程里又收集了你足够的context其实OpenAI恰恰就是如此就他先找到一种类似于搜索的或者解决某个特定信息的产品形态然后你搜搜搜搜了哎搜了半年了发现哇这么东西了你可以在上面build其他事了我觉得应该这么做意识到context很重要肯定是好的但是你一商量就像用户干实业的这种填表把context收集肯定不可能有一个延伸的问题就是有没有一种可能就娱乐这个方向后来也被这些核心的模型厂商它慢慢的吃掉比如说最近Codex的产品的负责人他就有一个分享就是在说他们为什么把这个东西叫做work因为英文的work其实它不完全等同我们说什么办公它不一样它其实已经慢慢比如说它在往这个生活规划去渗透对 但生活跟娱乐还不一样我就说它可能在下一段时间它在那个范化嘛就是从很serious的工作产品慢慢范化到生活了然后生活慢慢变成范化到娱乐我自己感觉不会第一件事情就是娱乐和非娱乐边界现在就是你是不是serious要解决问题了解决问题我就在追求效率其实很多时候就简单就完了因为语言效率很高嘛你啪的直接给我干完就行了我也不用做新交互就是你我一个input你干完给我一个output然后如果你现在再做一个娱乐体验这点我也不同意啊就反正现在市场上有另外一种观点说这个娱乐体验未来也不需要交互了就像短视频就看看了之后你动眼眨眼或者有脑子有什么想法啪一下他就变了或者说两句话就变了我觉得他能解决一部分需求但另外一部分娱乐需求一定没解决的你说人在娱乐的时候他只是想纯粹的被动吗我觉得一定不是
[135:00] 比如说你现在打开一个被动的产品啊比如短视频或者是小红书然后你想点赞这个东西为啥要设计当然你可以点赞收集的时候然后模型就推得更准了但从用户角度来说用户是非常你周外有点赞这个交互功能的原因就是当我看到一个内容我真的觉得它好的时候我希望表达一些东西让我觉得我自己也在这个其中参与了表达一种跟这个人建立联系的connect所以你让我88双击点赞我很爽的你现在把我点赞砍掉我通过一种其他方式推荐你我觉得不OK的包括你在刷短视频短视频你足够被动滑动的这个手势也是有价值的就这个手势让不停的在激励你你觉得你有一种很爽的这种节奏性的感受即使是如此被动产品人仍然是需要想参与其中的我觉得它本上在意三种价值第一种是这种绝对意义上的精彩然后第二是这个内容可能是famous比如说是一个C罗干个什么东西就是你想看一下然后第三呢就是这个内容跟我是有很强的关联性的然后这三个属性进行某一个数值的组合它决定你对这个内容的爱好然后你是非常在意自己在一个内容在一个体验在一个娱乐里自己的那种参与感受的所以我自己觉得是最后那个交互一定是存在的这个交互提供了新体验的很大一部分的组成部分那它跟现在既有的那些所谓的绘画式的也好也好那些产品的产品形态它长得就不一样然后我自己觉得这些公司不擅长这件事吧就是他们脑子里也没有这个你觉得OpenAI不擅长吗你觉得Sorrow是个怎么样的产品我谨慎发言吧没事你讲到吗就Sora肯定是没有解决这个问题的以及他的那些交互并没有真的切中了用户长久的那个动力点赞是伟大的发明因为你每个一段时间就想点赞其实你真的跟你看这个内容那某些强烈的情绪连起来它就好像是在通过一种遥远的相似性映射某些东西一样就像在现实生活中你看到一个精彩的东西你就要鼓掌嘛你就要去拍拍它你说你牛就是这是在映射某些东西的但我觉得Sorrow没有连起来这种东西你觉得Sorrow的Remix那个功能怎么样横滑remix的那个功能我觉得那个不是一个长期需求就对于实际上那个消费的用户来说就我现在看了一个内容就是那种棒然后呢你没有一个没那么强烈动力说我也要remix一下就它还是更像一个创作同时它又不高频这是我想说第一件事第二件事情就是我觉得人还是有心智的就是我现在打开一个这个工具产品看了就烦哎又要工作看了就烦很多产品就是你打开是什么它就是什么很多产品连第二个页面都做不出来当然可以在某些产品里塞双列图文当然可以在某些产品里塞各种各样就大家的产品都越做越像那你重新继续问你说在哪里看短视频还是那几个产品然后你说去哪里看双列图文看生活界你还是说去小黄书当然支付宝里有短视频那你不会说我要去支付宝里看短视频支付宝确实很多人看我就说相比较而言没有广泛的人那我不知道我不知道猪狼对对对所以我觉得这是我想说的第二件事然后第三件事情就是好多了我们讲那个模型上的客观性的问题了嗯就是如果我现在体验和优化的是一个客观性问题,模型智力提升就给你覆盖了,但你现在这个娱乐是非常主观性的问题,然后这种主观性模型厂商没有道理做进去的,因为主观性的意思就是在这个场景下应该是A,在这个场景下应该是B,在另外一个场景下应该是C,如果你现在把主观性做了,就意味着你在主观性的倾向某些事,以及就刚刚讲就这种数据和这种diverse的用户画像,你真的就在当时当课的当下,用这个产品的数据才是真的好的做reward model,或者好的真的收集这个数据的过程而不是说我找一堆人标注或者找一个模型模拟那模拟就不准去了然后以及你的主观性你是可以把这个主观性做进模型里的比如说我这个上个时代有很多主观性的feature你现在打开短视频为什么全屏为什么要上下滑为什么头像昵称一个左一个右你找一堆理由但你也知道这个design的时候肯定不是纯粹的说这事就是唯一答案这就是带有主观性的design那你在这个时代你也可以design这种隐性的feature的你隐性的知道在这种场景下应该帮用户展开这种场景下你少废话这个用户说什么就是什么然后在这种表达里你应该用一种隐含的蒙太奇的表达在那种表达里你觉得这样case是很土的很不应该的你能把这些东西做进去你可以做1000个隐性的feature这也不会是模型公司或者是工具公司会做的事然后这些事情总共加起来它就已经是一个很有差异性的模型壁垒或者模型体验但还有一个别的在相同的模型size下一个模型是解决所有问题另一个模型是但它Attention主要放在比如我们想解决的这个场景的这个Use Case 下它可能更容易是搜它的因为它的Attention在这里更多然后你说到最中态最中态的时候是不是这个通文模型也非常便宜了那都已经非常中态你早就应该构建其他壁垒你早就应该有很高的
[140:00] 也有很好的用户量你就应该是一个有其他的内容生态壁垒或者品牌壁垒或者什么壁垒的一个产品那我们就来讲这个壁垒怎么可能实现因为现在我觉得应用尤其是这种娱乐类的应用它处在一个一方面大家不关注它就你go to market也更难对吧然后另一方面确实就你刚刚说的更大的公司它的注意力现在还不在这包括上字节以往在移动互联网在内容上这么成功的公司你明显感觉到它的注意力也不在这现在开心这是好的一面所以就是在这个空隙里面你觉得要做什么来建立壁垒以及做到什么程度算你初步有了一个壁垒第一件事情就是刚刚说的模型壁垒我刚刚已经解释完了其实是你能跟模型正交的产生这个壁垒的然后第二件事情是移动互联想时代就存在的事比如说像江洛书像快手他们都是最先构建了某个产品体验同时后来被巨头猛干但最后没有被干死最后还是拿了不少的市场份额其实它就是我刚刚讲就内容生态壁垒就当你第一天做快手的时候你搞了一堆用户进来然后这些用户形成了非常多复杂的边比如用户和用户之间有边这个用户做了很多内容内容有沉淀内容和用户之间有边创作者和用户之间有边创作者和创作者之间有编然后你发现这个编非常复杂有内容有人有创作者有用户一个复杂的网络对吧你说编就是线的意思对对对然后现在这个来立家巨头说哎我喜欢干你他就想做这个方向但那会儿字节算巨头吗和快手竞争的时候我也没说是字节但你说字节也行对然后字节虽然他那个时候能调动的资源肯定是还是明显多很多以及如果你腾讯也可以做腾讯后来也可以做视频号但腾讯确实做得晚腾讯威视就是更晚才做但你也可以说小红书小红书的时候可能可以翻译到所以我觉得本身上有类似的你现在回头也不是干它我现在觉得这个市场好然后要做了然后这个时候你发现这边很难迁移因为你当然可以把头部的创作者迁移过去你说我是一个创作者然后我一搞多发没问题但你如何说服一个普通的UGC迁移过去因为对他来说他就是在这里投稿开心嘛就我为什么要去那里投稿我的粉丝也不在这我建立的好友关系也不在我关注创作也不在你把我签后有很麻烦所以这个复杂的编就形成一种网络这网络叫老铁文化嘛所以它是很难做到的然后其实快手在竞争里我觉得客观说应该犯了很多错误比如说不投放比如说发现自己是品牌偏低为什么不做另外一个东西从高往低打比如说改全屏上下滑改往我觉得全屏上下滑就是比双列然后这个即使做了这么多错误他说还是有一个份额我觉得就是如果他这些事情做对了且有那个壁垒他可能最后份额可以更高小龙叔也是类似的例子但有点不一样小龙叔是特细搞了一只毛唏嘘管一样的东西就说我是一个社区然后这个社区里Ghost Help Girls大家都是互相帮助互相分享经验的姐妹对吧然后我今天去玩了玩了之后一个特别细的东西我写个经验因为我开心我爱这个社区我写这个经验然后有相对应的姐妹遇到问题才能解答然后你发现这东西太细了毛细血管一样细就假设你现在要把东西迁移过去我为何要迁移如果我现在是一个为了钱而来的人为什么要迁移这种极其常委的东西因为它其实上每个东西VV没有那么高也不赚钱如果我只迁移那些头部的东西我迁移过去之后你发现我有些东西还是搜不到我只能说上这种很概要性的表达因为我在做经验需求的时候那些经验可能是很常委的然后当然还有一些那种社区所带来的这种社区感受和品牌感受就姐妹之间的当然后来一些男性所以我觉得这就是你在历史上能看到的你说内容生态也好或者内容和人也好所形成的这种壁垒当时字节和快手的竞争其实字节是超越了快手然后小红书字节推的是可送这个产品我觉得是没什么声量就基本没有这么影响小红书你觉得这两次的区别是在于快速和小红书的区别就哪个壁垒更深的区别还是自己的自己这都是高危问题总言他们都活下来了且最后占的比例都还不错没在比场的时候一个更牛不牛然后我就区别有几个一个就是发展的时候更偏向于早期还是更有点偏和中后期了我觉得小红书有点晚你看他的时候看的有点太晚他可能已经比如在图文市场假设总共就那么大它可能已经占到比例相当不错了所以我自己感觉这是第一个所以这不是壁垒这是运气这是小红书的从它的角度来说我觉得本身上不是运气第一是我自己觉得自己的挑动做事方式这样就是我现在看到一个大的市场市场就是空空的方我开始吹气球在中间吹气球出完之后我跟这个正方体相切了但中间有些缝隙我在转头去做这些缝隙我发现有些缝隙没做到比如说一些高净值人群比如说图纹但你转头的时候已经有人在做这些缝隙了所以我觉得就第一是他自己最开始没做短视频他最后脑子里做的是图文不是小洋书啊所以那个时候他本来也不会花巨大的腾神跟他竞争因为他知道短视频这么大然后第二就是小洋书那个产品形态早期很多那种体验和决策不是纯理性决策然后可能这种非纯
[145:00] 理性的决策和基于这种什么是好的什么是要推广的内容什么是要干掉的内容这种倾向shap的这个产品的社区调性这个工作其实大概就是自己的跳动是不会做的比如说我自己听早年毛文超怎么做小王说的很多东西就说这东西牛这东西不牛这个要这个不要就分发的时候但一个自己跳动更常的做事方式是这个数据好这个就继续继续长所以我觉得这个也不是很好学习吧就是两边互相请过很多人复不复的比大家挺高的啊我刚说运气只是说他备晚更关注到这个事因为你说第一个序列在于就是什么时候开始遇到这个竞争吗不想更关注到的一个原因就是他本身在做一个比短视频中小的事如果图文更大那就不可能那么关注到那回到AI的娱乐产品你觉得它有可能因为你刚刚已经举了一个例子你觉得快手想说例子其实就是说的是各种编就是各种网络关系就是其中一种要固定这个币按照你的逻辑就是得达到你说的消费就是在实时的烧token才有一个新的平台存在的空间逻辑上是的然后第三就是有一些网络之前不存在未来是有机会存在的反正肯定会有人说我在纯抽象然后当然讲多了也不好但没关系我先讲就是有一些网络在过去没有网络效应现在是产生网络效应就是你有机会构建context的交叉的然后context交叉和context深度也会构成网络效应也会构成壁垒的这个深度是最好理解的比如说我现在用XGBT非常懂我了有我一堆context所以有些问题我就会直接用XGBT它效果差不多或者是甚至更好一点点因为它知道上下文不该解释了我就问它就帮我解了所以这个context深度然后另外一个网络相应就是context交叉就是我觉得有一个机会在过去任何一个内容平台任何一个娱乐平台内容本身它背后是没有办法被格式化的比如说现在看到一个视频我其实不知道这视频背后是啥我现在看到一个图片我不知道这背后图片是啥但你在一个AI native的娱乐平台里你现在看到一个视频看到一个图片一个东西你看到一个人他背后全是prompt然后这个prompt是可以交叉的在过去你让视频和视频交叉因为在AI出现之前它没有被本质上格式化所以你只能duet合拍或者是抢镜就是我是一个视频然后你是一个视频我们把两个视频拼在一起但它其实并没有产生mix但在AI时代也是真的mix因为它背后一个是一堆prompt另一个是另一堆prompt然后你要AI聪明的说这是一个prompt这是一堆prompt你把它里面揉吧揉吧不知道怎么交叉一下你就做出一个新作品了然后这件事情在过去是做不到的一种体验且这个体验非常高频非常充分非常多的时候那就产生了一种新的网络这个人和人的交叉人和内容交叉内容和内容交叉它是会产生一种新的网络你说的这个东西还不是你给我展示的那个新产品不完全是对因为那个我感觉还不是prompt mix没有到你说的这个状态对对我觉得这个肯定是有机会的你刚刚说那个Sara的remix也可以说它带有一点这种属性但它交叉不够强以及它这个use case不够高频但它有一点这种属性因为它本身本身已知这个视频它背后是一对context然后我现在remix的时候我输了一些东西嘛然后这个东西我这个文字和原来那个文字它就粘在一起粘在一起就产生一个新的表达那这个东西给用户的价值是给创作者和看这个内容的人的价值这你就要design了就是你一种design就说最后这个体验其实都是我们的作品然后另外一种design是你最后这个体验其实这个帮我们两个之间产生了某种联系让我们不愿意离开这个平台当然这个描述也有点抽象但我觉得我想表达意思就是大家先不用管那个想象它具体是什么就是我会这么思考问题啊就假设天然听到一个人讲了这么一套东西我会先想这个是不是真的有价值就是说context的深度和边和边边和人这个context交叉是不是真的有价值假设有的话大家可以来我们公司啊就分享我们一起build这个体验就是问信这个事当然如果你不来被这个启发了你也没关系啊就是挺好的啊所以这是第三件事第四件事就是人才密度你的认知深度很多核心组织然后你怎么思考问题以及你看到一个问题之后以什么样的组织形式让这个事情被快速的验证证实或证伪然后以及你整个这些想法在一堆有想法的人里边这种排列组合之后又会产生什么新的想法整体肯定是有人才密度的价值比如现在大家越来越认在模型公司里人才密度很重要我自己觉得娱乐公司某种程度上也是存在这种事的因为你现在看的你现在看的是一个白茫茫一片的这个未知嘛,然后这个未知里有些是客观的,遵循一些principle的,有些是主观的,这些主观的东西需要你带有一些taste做一些感受上的判断。
[150:00] 真的新体验的概率也越高你们现在整个团队目前多少人我们人可能比大家想象多一点就可能100差不多但我们这个有几件事啊这件事情是我们有训练模型管线的人嗯然后第二件事情是我们不用多个产品吗就你分到多个产品每个产品里其实还是比较精简的我还想再说一句就不用太关心这件事就是我现在感觉市场上太关心怎么跟什么东西竞争怎么跟大厂竞争怎么最后是不是会被吃掉我觉得Tenshin先想你是不是真能做出一个Impressive的影响很多人的让这些用户在娱乐上有新体验有创造力的产品一方面是当你做出这件事情的时候我觉得你已经有很大价值了就你真的为这个世界构建出了一种体验然后这个体验本身已经改变了很多人了未来不管是你scale起来还是不知道谁跟你一起scale起来你真的因此改变很多那我们肯定希望我们自己scale起来但这件事情已经很有价值了然后第二就是如果你看历史上那些真的把这个体验做出来的公司就到没有那个公司最后是非常惨淡的一个结果比如说Cursor把这个体验做出来了当然相比Cloud Code相比什么Codex它最后估值还是差很多但是它最后还是以我不知道600亿美金估值被收购了对Cursor来说它可能阶段性里已经有一个我不是说我们追求这件事我们肯定完全不追求这件事但我们理性的做分析和便利真的把一个体验真的做出来的公司它最后还是有最后比较好的回报了我刚描述这些都是工具类的公司如果你是娱乐类的公司你的壁垒就更强就我刚刚说的这一大堆壁垒所以你在那个时候你能产生的价值和产生的杠杆我觉得还是很明显是有的你觉得留给你们做出新体验的时间有多久一个问题啊就这个新体验什么时候会出现啊我自己觉得这个新天的雏形在一到两年里就会出现可能在一年左右更大概率出现那就是明年年中之前对对对我觉得雏形是会出现的然后雏形出现之后再说它怎么解决各种各样的问题能够scale比如说这个Karotin出现之后到它实际上最后得到版本的啊能够scale也过了一段时间为什么你觉得一年左右会出现你现在看到什么苗头首先看到一些趋势吧就是我刚讲的这些讲什么选曲另外一个就是你推倒过去三年的AI娱乐版本答案这个已经结束了就说KTi猫箱或这类产品它以文字扮演为起点然后进行多轮对话然后烧token然后现在很明显模态也提升了相同成本下的模型智能也提升了那在这种情况下你肯定解锁了新的模态和新的智能下能够做的东西了如果不能特别聚上描述它是什么可以说它不是什么吗如果他是个老体验他就不是有什么现在比较火热但你觉得实际上不会成为版本答案的东西吗各种各样的什么慢剧短剧之类的肯定不是了还有了现在还有火热的娱乐产品没有了有一些小热的方向吧比如说实时互动内容这个描述超大我自己感觉我不太确定现在很多做技术的人是不是觉得这是很简单是不是觉得这个技术ready之后这个体验很简单这个体验超复杂它是个软性门槛首先它肯定不是线性推导说猫箱长这样生一个模态继续长这样再生一个模态还长这样大概率不是因为你每过一个模态就会解锁不同能力在不同能力解锁下它的体验可能就不同了第二就是你自己仔细真想一下这事真被解决吗其实没有最后你假设真搞一个3D世界真的解决问题了其实有一大半的问题还是没被解决在世界里干啥呢就你当然可以永远实时生成你可以这里生成一个那里生成一个但你想象这件事真做完了你自己做的用户你今天第一天进来说哇好新鲜这里生成一个那里先生成一个第三天你还会干这件事吗我觉得是一个巨大的问号所以实时互动是因为太宽泛了无法说他是还是不是AI女友AI男友AI女友系我觉得他是有机会的但我们不打算做这类事然后这类可能是随着基础的变好未来可能产生某种陪伴替代某一些社交关系但这不是我们的attention原因是假设你现在回到三年前你会发现当你看到一个角色的时候你对这个角色有两种假设一种假设是然后他给我情感陪伴然后另一种就是猫乡这种架空了一大堆角色做各种各样的剧情体验然后我觉得那个时候非常大笔的人会说前者更泛化更好想象是这个广泛的人会使用了答案完全不是答案是后者成为独立的娱乐平台了然后原因是什么以及第一天我就想这件事我就不做就是你不能纯粹的一种广泛的用户需求做比较你要比较他的unique的程度就假设我现在是在前者我比较的是我日常生活里的我的那些人类朋友好就他们太生动人实在是太生动了然后你说我现在把它映射到一个AI的这个女友男友上这些事全部work脑子也不好
[155:00] 也不好context也不知道然后那些复杂的表达也不知道人脸上有多少组肌肉人脸上肌肉稍微有一点轻微的表达你就觉得哇这眼神牛你就哇这个眼神我被疗愈到了就这事太难了它是要智能到非常高的程度才能一定程度的面向广泛的人都都说产生这种替代是否要产生我觉得都是一个问号因为它有很大的伦理问题然后你说这边一堆角色扮演架空故事它为什么成立你当然知道他是假的你当然知道他不完美但你是有不可替代性的就是你无法在现在是会真找到一个什么汉朝的摄政王你无法真的去到一个喷发的火山口那个火山口喷发出了什么宇宙射线就是这些事情你没有办法真的体验你在现场中没有这种选择然后当你没有这种选择的时候你就接受了就像是现在很多人在看短剧对吧请问看短剧的人有多少人不知道短剧是假超假太假但就爽啊就是恰恰我无法产生这种体验所以我接受这个fantasy就是内容的魅力虚构美就是想象的魅力就是说艺术源于生活但高于生活就是我知道艺术是假的但是我爱艺术所以那回到我刚刚那问题啊,就那几种,你觉得有可能是完美的?对,回到刚刚那问题,我觉得那个AI男友女友,当他技术非常好的时候,他会有非常大的价值,但我们不做,一个是技术,我觉得一两年里会好,但不会好到那个程度,第二是,我觉得我们也觉得就刚刚说这些社会问题,那还有一个就是AI女游戏之类的东西。这个就是比较架空的这个取决于你最后到底做什么体验这个体验里是上个时代的仪女游戏只不过把生产门槛下降了所以供给提升了还是说这个体验里有新体验就如果是前者那我觉得也不是因为它也没有真的产生之前不存在的东西但如果是后者那是有可能但这个命题又到了一个很大的命题叫做AI在游戏里做出什么新玩法或者做出什么新体验这其实是整个游戏全都在想的一个命题所以你觉得游戏有可能会有版本答案出现游戏我觉得是有然后你们最多的注意力是在偏内容表达加社交的这个方向,我理解是,对,就混一点游戏,混一点游戏,混一点,但是那种轻游戏,其实你们松果时刻也有,比如说我刷到过就是,他的那个漫画里面是可以给猫输毛的,就是你在里面点点点点点,然后这个猫的样子就会变了,但那个可能也不是答案,因为那个不烧token,不烧token是答案的概率相对小一点,反正那个我们也会迭代的,就那个我觉得也是一种起点的尝试,轻游戏是有机会我有个观点我自己觉得假设现在的游戏人群是这么大我觉得潜在游戏人群这么大这听的人不知道我在画什么画了一个小圆和一个大圆大圆可能是小圆的十倍吧面积这因为几个事给你很强烈的信心在AI出现之前我就这么觉得这个AI出现之后极大程度又把这件事情放大了就是说游戏是一个非常复杂的工业然后在这个复杂的工业里过去你现在要做一个游戏你只能面向那些确定性的场景和确定性的人群做不然你是RI风险极高的我现在卡卡卡搞三年复盖一批之前从来没复盖的游戏的人你失败了你整个这事就凉了但是在过去你能看到一些趋势比如说举几个风马牛不相及但骑士相及的例子比如说黄征说拼多多是五环外的迪士尼我第一次听到就说他说我傻什么东西但是你后来就觉得这句话真牛想象你是一个五线城市的50岁的大妈然后你第一次玩了砍一刀你是不是获得了某种快乐我参与了最后获得了reward快乐且就砍一刀还有种社交游戏快乐我教我的朋友教我什么身边的人看完之后我就还获得了一个结果他可能之前从来没见到过然后假设你现在在刷短视频我今天刷到一个直播然后那个直播是什么未属无三国然后你输一个一你就是魏国输个二就数过输个三就是什么无国然后输进来之后你就点嘛点了之后你可以送礼物送礼物之后你把对方这个比如说灭掉了就魏国引了什么主国然后一个主播说这个什么大哥再送一点什么之类的然后这个体验你说它是不是一个游戏很多人很爱玩的就比如说可能又是一个这种狭义游戏体验的人他真的今天第一次很低门槛的参与到且是他一个他了解的context可以了解的内容他喜欢看三国他知道是怎么一回事他获得这个快乐我觉得这就是那个趋势就是当你的供给成本下降很多当你这件事情变得没有那么重的时候就会有大量的这些之前不在的人会进来有个游戏就是用户在一个系统里然后参与其中最后因为这个参与获得了正反馈这是非常广泛的某种人生价值人人都在追求这个价值所以有人说人生是一场游戏所以有人说地球online它就是很广泛的某种映射然后这个映射随着这个体验能够这个很低门槛然后更多的有才华的人进来去供给它就会慢慢供给到非常多人你觉得做到什么算验证了这个版本答案是成立的它有什么量化的指标吗
[160:00] 首先我觉得是看到信号不是说它最后真的成了不是说已经长到很大了我觉得首先你得看到第一这个体验它非常新鸣又非常长期又非常高频又非常不厌倦经济就非常矛盾我觉得实在是太多人存在做新颖了但你发现新颖的东西常常跟厌倦是相关的你现在很爽你当然不要玩了但你如果完全不新颖你也有问题你不是新体验我为什么要来然后高频和长期有时候也是相反的我今天上头了没点用然后用到某一天的时候我说高频完了我厌倦了我不长期了我很快速的把这个东西消耗完比如说有些人玩游戏就这样快速消耗完了我不玩了因为这个游戏玩完了所以你得构建刚刚这个矛盾那我不得不又提到SorrowF就是有段时间大家用的比较多对对对但我觉得那个时候有很多某种特定的情绪叫做卧槽AI这么扭但这个情绪不是需求就你30天之后把这个情绪拿掉你得想你自己还在不在意这件事可能要稍微拆一下就你我觉得心灵这个东西可能它是个比较主观性的东西那你说比如说长期高频不厌倦你怎么去衡量是否它达到我看流存就知道了流存多少你觉得算率上你至少先40 20使吧形容货四日四时二时是周是吧七柳不是周七柳就第一期天的来不来然后三十天百分之十这是一个还可以的模型四十二十时你能透露一下你们现在实际上就上线比较久的风果这个大概是比着高比着低在什么状态我刚才说了就我们某些创作的人群其实已经二十了但是我们有些人群想做有些人群不想做然后以及这边混了一些很犯的人就有些犯的人其实肯定是没到的啊抖云早期的这个流存是怎么样的或者18年就以这一步的领域它大概会是怎么样说实话我点忘我其实不是特别了解移动就是这种类产品我不知道就是4020时它是4020时就还可以吧就是一个可以觉得PMF然后有机会RI打正和投放的数字或者说那四点里的新营以外的什么高频长期不厌倦一个是看流存一个看打开频次嘛假设有些产品一个月打开一次长流一直很好也不行就它也不是娱乐也不是消费产品你现在看数据多吗我现在多我在自己的后期数据狂人中后期就狂看数据我刚刚那个更大的话题是说就是你怎么看到那个雏形出来吗你说有些信号对你是J人这个主线永远在其实我也在这个信号码第一就是说看到这么一个表现然后第二是你能想象这个体验目前不一定是面向广泛的人但你想象这个体验可以面向广泛的人比如说你现在想象猫箱这个体验你就觉得他没办法变向广泛的人你就无法想象说他塞了什么内容在现在既有的这种交互模型智能和表现形态下能够让我的这个母亲用起来我的父亲用起来就非常想象这件事但是短视频一种想象虽然第一天里面装的是一些什么潮库运镜的什么音乐对吧但是你可以想象就是可能未来装一些新闻了装一些什么这个家长里短了对吧这个这其实是可以想象的这点重要是因为你觉得能成为版本答案的产品其实我们前面讨论过这个问题就一定他还是得大部分人都能用他得有一定的规模对啊就白问答案意思就是价值大嘛就是DAO成阿铺嘛娱乐产品我觉得你还是应该追求DAO虽然现在很多人都在讲说要高阿铺高121但娱乐产品我觉得是要追求DAO因为你比较难从很少部分人里获得非常高的资金回报为此也不是我的热情所在你觉得娱乐的产品如果他做的人群比较窄的话他有生存的危机吗生存危机还不一定嘛没有人跟你抢市场比如过去几年很多人做这种直播产品然后直播产品可能就一万五万DAO大哥这个夸夸刷钱直接说不是我们乐趣所在吧嗯嗯那你可以去说你说第二种信号是能想象到未来是不同类型的人都可以去用的对第三就是它最好是一个能够随着产品的使用和规模扩大它的体验会逐步变好的这么一种产品形态这里边有几种可能性一种可能性是上个时代的规模效应就是投稿率一定然后这个跌越大那最后的总投稿数就越多总优质率就越多另一种就是这个刚刚讲的就是context深度随着你的使用,你用的越久你越深,以及你的DL越大,你这个concept交叉就越深,这都是一种可能性,但你最好能产生这个效果,你就会在你的增长过程中获得邪律,获得邪律意思是说你的DL越大,你的体验越久,你最后的壁垒越深,你的用户体验越好。你前面描述的都是你一步一步推演,然后你们做了什么,都是非常顺理成章的这个感觉,实际上你创业一年中间有什么比较波折,或者有什么阶段是你思维和行为上,可能都会有比较多瓶颈的时候吗?误判就一个误判是低估了AICoding的发展速度就是在全球
[165:00] 年年初的时候我用AI coding感觉还是用按下葫芦齐了瓢的状态但是在去年的年尾的时候很明显就非常夸张那这中间一年你都没就在AI coding就一个过程是吧对我们公司非常早就开始这个Kursa什么Kurlator就是很激进的在用第一步的意思是我们在去年还是招聘比较激进有两个月应该招了原来人数的两倍的人这个我觉得是有问题的就你回头看首先我解释一下为什么那么快所以那时候Sora出来98%的概率不是版本达但是感觉它的势能非常强就整个市场的attention非常高然后我觉得我有5%到10%的担心是这件事情会极大幅度的加速这个方向的某些发展以及加速某些方向的资源投入在那个情况下我们公司刚成立我觉得就赶紧上桌别假设它那个势能非常强企业率非常高最后真的要所有的方向都要加速的时候你都没开始我觉得不太好既然你觉得它不是它不是这个本质了因为很多人觉得是很多人觉得是就会往里加投入加投入之后很多人的速度就会提升它如果一个本来不是的东西你觉得它加入的资源就会是吗不会是但是整个这方向的腾手会变多思考这个事情的人会变多然后在里面投的资源会变多想出来的速度会变快你说整个大的娱乐方向倒不一定说是富克骚扰那个对吧没有说富克骚扰但我觉得肯定overthinking就是回头看肯定overthinking原因是有些客观规律还是存在的比如说成本啊比如说模型的智能的发展速度啊比如说的一些能力的解锁了这个和低估coding的关系是在于说你如果知道coding能发展的更好我就慢点招就行为了因为有些事那个coding速度很快是解决所以这是第一吧第二就是我有点低估了当然这个也有点反直觉啊就是比如说像比较两个体验一个体验是在自己的创业做产品做业务第二体验是你出来创业做产品做业务好review就是不管是被市场review还是被比如说被评价的意思吗review是被评价的意思对对对那肯定是创业的被评价的压力大这有点反直觉其实他自己的review压力在某些阶段是更大的原因是这样就是你在创业公司你现在融到钱了对吧这个钱就在你账上然后在你账上的情况下你其实半年一年这个阶段你是可以自己定节奏的就是自己做测试自己也不是这样自己给你搞了一个预算对吧他说这是你一年的预算他可能在任何一个节点说我发现这个业务瓜了也很好想象为一个公司所以你的感受是不一样的就是你在每个月每个双周每个季度尤其是这种不是完全自上而下的产品因为猫箱是带有一点带有一些自下而上的成分的尤其这种产品你就会在每个节点想会不会被review然后这个review里它有可能啪一下就关了就有这种风险这个是当时的感受然后我发现有一定程度的这种压力度是好的就是我不觉得有一种观点说创造创新这些东西在一个casual的随性的环境下,它能产生最好的创造,最好的创造,我觉得不是,如果这件事情是真的的话,这世界上的某些地区很casual,很随性,但你明显感觉到在AI这次它已经落后了,它已经很多创造不出现了,所以我自己亲身经历,你在一些压力下获得了一种刺激感,然后你的大脑会啪啪啪冒一堆东西,这些冒的东西能够inspire你做creative的事,这是另外一个感受,你现在需要给自己找一些这种高频刺激的压力市场肯定也在给你这个压力每一个月每半年每隔一段时间也就意味着会有些新体验会结束但感受是没有不同的创业的这个review压力反而变小这件事有些什么实际的影响的时刻我觉得是在某一个月的时候我们有一个公司的同事跟我说感觉你有点轻松然后已经有点开心当时是一个什么环境他会有这种感觉觉得你不应该这么轻松应该是在聊某个季度计划的时候然后他说感觉有点轻松是有计划定的低吗不是不是不是就是一种精神状态那个计划和那个Q本身都没有很大问题但是因为他不要了解我他知道我不同状态是什么样了就是非轻松状态会狂问问题疯狂的问问题然后他感觉我好像不是那个状态就是他就好奇问我以及说感觉有点开心然后我感觉这两个词都不太对创业不应该开心不是你不能这种轻松的开心应该是不对的所以我的感觉是不对也不是非常不对是说你感觉这个肯定会让一些事情变慢总体来说你是一个不容易教育的人是吗主要是我觉得市场有一些客观事实客观事实就是你自己也说的客观事实但是大家的tuncent也不在那个娱乐上然后也不在所谓的应用上就大家主要的那个卷的部分在另外一个事情上然后第二客观是另外一个事情我肯定不做然后第三个客观是有一些基础的技术和一些基础的这个能力它是有一个解锁周期的
[170:00] 然后你大概能预测什么时候会发生什么东西有些预测准确有些预测不准确但整体的感受坦白说我自己还是相对比较准确所以在这几个前提下我觉得客观上有些事情也急不得但是我自己的感受是即使急不得你也应该有一种更焦虑一点以及更邪虑一点的状态有什么重要的推理和假设受挫的经过吗我觉得在其中的某一个阶段可能有某一个月就是我们开始这个是我刚刚这套Risony嘛然后你做出去之后你发现很多普通用户很喜欢嘛就普通用户就说那种做生活记录用户他很喜欢每天用嘛然后你那个时候有种感受说是不是不少Token不做接下来我刚刚说那一摊事他有可能也会Work那你说的野惠Worker就是也能达到一定的规模对以及他的留存就是在消费上以及在general的事情上是不是油康也有机会就是你上线几个月后怎么想呢应该就是那个人说有点轻松的阶段去年底可能到一月份来那个阶段就是有一种这种感觉就是因为人性有时候会过度自信过度自信就说这些都很顺利然后这些判断都很对骚软也确实不行然后巴拉巴拉这些东西都是对的然后那个时候你有一种感受说就会有这种很强烈的热情它表达的倾向很强但你其实忘了你就开始做那个假设是说你是现在只是画了一个池子然后这个池子你要观察观察完之后你要做我刚刚说接下来的那一堂事你做松果实客它其实是一个观测的窗口对对然后坐着坐着你觉得这观测窗口好像本身有点有戏对对对就这种感觉最开始我做这个产品的时候包括当时我跟那个最早的设计师的最好的产品我们当时就聊了我就说我们这是一个假设和验证验证完之后我们看完趋势然后接下来会要考虑比如做人群收农做烧token做各种各样的东西就那个时候就聊了但是在那个去年年底或者年初一月份12月底月初的时候就有刚刚说这个问题就是你有一种wishful thinking,因为你知道这个事成是非常有这个吸引力的,就是说第一它不烧token,你会非常快的skill到很大,然后第二是这个,它假设在生活记录中的能起,就广泛的泛人群生活记录中,它就会变成很广泛的一个需求,你就不用解决说,从某个人群,然后这人群成立了,然后在这个泛画,编辑泛画到另一个人群,就这事是个苦活,所以那个时候你会有这种感觉。就你被一个轻松的选项吸引,对对对,后来发生了什么,让你意识到其实停留在这个形态还是不行是因为热火没上去吗其实热火我们想投这个可以投起来的就是但有点烧钱没想投我觉得是几件事就一件事情是你如果不分人群看发现这批人的消费其实还是没有很强烈的消费信号就是消费意思就不刷嘛就是他们就做对对没有高频的看以及你如果在流里全放这种东西全放这种生活的东西其他人也不愿意消费就更不想看了第二就是我们后来就招了一些人然后包括之前跟我协作比较久意识到它有多重要哼多重要的意思就是它很务实它来就咔咔跟我说了几句话然后说这东西行不行这东西行不行反正就一顿测算然后一顿这些数据推导推导完之后这些我都能听懂因为我也有这种工作习惯听完之后就觉得对 是 你说的对就让你有认清了现实对 对因为我其实有一点容易影响别人就不管是描述愿景还是讲东西我特别喜欢讲故事能够让很多人进入到那个故事里有利有弊啊利就是大家在这个愿景里觉得有长久的相信吗但弊就是你得有人跳出来以及你得知道这边有很多问题要解决的然后对我后面招的这个合作同学就比较客观所以这个人是扮演了鉴赏者的角色你不是说都有两个角色吗对他鉴赏了Creative的角色和鉴赏了我觉得这也是一个问题就是我自己虽然即使creative又是鉴赏在自己的时候其实你被review的时候你现在会自己鉴赏一下因为就很强的review的压力在了对因为这公司reviewer超多然后那个每个reviewer都特理性公科sharp这个话多就只一顿给你聊所以你会自己再review一下然后但如果你现在是没有这个系统而且你是一号委你是CEO对对对对因为你们就我觉得还是有些人会倾向于说反对有一些压力就我有客观说反对可能有些压力然后那他这个review的强度就下降了另外一个就是我们一开始的时候觉得一个AI native公司尤其是之前在字节现在不在字节要尽量跟字节产生差异化然后尽量产生一些这个不一样的东西所以像什么OKR或者这种系统性的给你压力的东西都没有很serious的制定你那时候看到很多各种各样的报道和判断比如说什么一些模型公司没有OK比如说一些NeoLab大家都什么很自上一下很轻松然后这个下班很早就反正你能看到很多各种各样的信息你说我们是不是也得native在这种native的情况下跟自己的习惯越不一样那可能最后差异性竞争越强但我觉得这个也就是想多了就是取决于你现在做的是什么样类型的事以及你以什么样的功夫
[175:00] 做方式运行以及你希望在阶段性达到什么结果以及在这个结果下你是要发挥什么特质的就是你之后理性发现就是你不是为了创业而创业你也不是为了跟大厂不同而创业你也不是为了像创业公司而创业你是为了做成而创业然后做成有些事情就该像有些事情就该不像但你不能因为刚刚这种心态而不像就你的初始的动力不是说这个事应该如此而是你初始动力说得不一样吧好所以我刚刚说解法一方面是公司的冷面判官一方面就是我们这种强硬的review系统其实它现在又像一个心跳一样在这个公司运行了然后这个心跳运行之后这个公司的人就会review我因为你会在每个季度出的时候你讲一堆东西然后你会在每个节点表达一些东西那过了一个月过了一个Q那这是成不成吗就是它成不成立然后如果不成立那其实是有很大压力的你现在有什么担心的事情吗此时此刻吗就说面向这个未来的创业市场上我说描述可能有点矛盾啊你如果从理性来讲你最该担心的就是在我整个这个推导运行和假设里那个新体验在未来一到两年是不存在的这是你最该担心的事因为如果它不存在你就啊一顿搞对吧那整个这个逻辑链路就最大的假设断掉但是我说矛盾的意思是我还真的超相信这件事情会发生你是一个擅长区分对未来的推理和对未来的希望的人吗我觉得我大部分情况下是一个挺客观的人然后在客观情况下又是一个坦白讲认知和推导判断能力比较强的人所以回答你的答案是应该是擅长的但前提是我刚刚说这些系统得存在然后现在这些系统已经存在了所以你觉得大概率这个新的体验是会在一年到两年之间发生的对但是你问我最重要的担心它就应该是这个因为如果不是这个我觉得我们公司就是有很大的信心只要它出现我们就拿到拿到的原因是一方面就刚刚说这个便利式的一切比较和比较有判断力的推导以及一个新的组织方式对对对组织方式以及这些创新另一方面就是即使比如某一种信号出现了但那个最开始信号非常非常比较小概率不是我们把那个信号做出来比如他做到0.2了那我们也有挺大的信心把这个0.2的信号放大到一因为这件事情其实坦白说我们比较擅长有什么模糊的你没有想清楚有什么模糊的我没想清楚但我觉得很重要的问题这么好的问题我觉得这两件事可能算一件事就是对技术节奏发展的理解一部分是整个大的市场的技术节奏因为坦白说很多体验就是随着技术的发生和这个东西解锁的对吧然后这个技术节奏可能受到各种各样的因素比如说迭代的智能迭代或者这些公司迭代的影响也可能受到一些其他的影响比如那些影响不可抗力或者某些经济波动周期你有可能会出现黑天鹅的然后第二就是我觉得我们选了一条路这条路跟很多模型公司包括现在很多市场主流不一样就市场主流说我现在就要去模型即使做互动内容也有一堆人说我现在要做互动内容但是我先要搞个模型先要把模态搞到比如3D或者搞到什么模态然后我自己相信的是另外一条路就是在做娱乐情况下你不该这么做你应该是用市场上既有的各种技术模型或者各种各样的agent你自己捏你排列组合然后你做一个体验然后你用这个产品你如果觉得这个产品特别牛你要小心有可能是你wishful thinking你overthinking了因为它如果这么牛它为什么没出现但有可能是你design出来你可以测试一下但你要很小心以及半年之后这个模型又会变得更好你这个产品现在就牛你半年之后会怎样所以我觉得这是一种然后如果你把它排列组合出来之后你觉得这个产品很傻我觉得你就应该把它丢掉原因就是它得模型的这个能力做到什么程度它才能从一个傻还可以再变到牛它的周期可能很长比如说三年甚至五年,然后如果你把这个东西做出来,你来的时候你用,你用的时候你觉得,感觉这东西有点蛮有机会的,然后但是有一些很粗糙的部分,且这些粗糙的部分,你能够通过我刚刚讲的基于产品体验,去做这种主观性的模型的迭代,不管是post training,还是未来我们会做breed training,就在这些迭代里,把这种主观性的能力做上去,就假设你如果感受到这件事情,就应该在这件事情上压住,并且花比较重注的资源和精力,和投入和人才去训练带有B类的模型的生态这是我们的做事方式然后我觉得它大概率是对的但是你问我隐隐觉得担心我觉得肯定有另外一种可能性可能性是我先压住了一个技术然后这个技术已经做成了然后做成之后它有一种很强的技术B
[180:00] 比如说半年或者一年然后这个技术壁垒下我构建新体验其实这个新体验就是某种线性推导或者稍微想一想做出来然后这个事就成了我觉得这是另外一种路线就像一些比如说更模型产品就更模型驱动或者说从模型作为切入点但你问我我自己肯定还是觉得我刚刚这种假设是对的原因就是娱乐产品跟工具产品是不一样的娱乐产品是新体验工具产品是有个问题要解决了就面向一个问题要解决这件事因为知道这里慢这里慢这里贵然后优化完之后他就work了因为你是在解题然后娱乐产品你是在初题你说你要构建一个什么东西构建一种什么体验构建一个什么感受和什么交互什么世界然后你这个你提出完用户说哇然后你在这个时候你才说那我要在这个初的题里被验证的题里我再去解题了然后我们的方式是先把这个初的题验一遍验完之后用说好我现在去解题了然后那些公司是未来这个技术成熟之后是这种产品体验那我先把这个题解了解完之后那请问解完之后拿着这个被解的题它是不是要被解的那道题它是不是优化了一个本不该被优化的体验是不是这个在这个base上有些东西这个还是需要很大的产品创新且这个产品创新跟上个时代的产品体验不是线性推导的是另外一种需要的基础能力然后在这种情况下你整个这套的假设就变得很困难了因为它叠加两层假设一层假设是技术在未来会变好且在未来的某个时间节点会变到特定的某种好第二个假设是当这个技术变好之后我线性推导的现在想象的这个从来没有测试过体验在当时在未来的当时当刻我的技术ready了我现在想象的那个体验用当时未来当时当刻那个技术把它包装出来丢出去给用户他成立了这件事情概率超级级你类似就说你觉得你的方法大概类似对的但是你有一种担心就是有可能你刚描述的那种状态就模型驱动公司就是典型的拿着锤子找钉子嘛对我先打造一把锤子对但有可能它运气很好或者一个种是远巧合的原因它比你更快锤到了那个好的钉子但你的方法是我先去把这些钉子都测一遍我得找到那个真的值得锤的我再去为了它打造要去锤它的那个锤子是的你相信你可能大量律师觉得但你觉得不排除了一种可能性不排除因为有人先砸到这个东西不完事后都有可能吧只不过你如果看历史比如我之前还用AI研究了一下之前的历史就是说我问他你研究哪段历史用了所有历史就说那个做出工具场景下先搞技术然后后来基于技术build体验的公司或者产品然后就很大影响力产品的比例然后还是先搞产品然后再搞技术这是一个比例然后再问娱乐产品娱乐产品他说这个比例是比较悬殊的就是先产品再技术vs先技术再产品那个比例他跟我说是7比3还是多少娱乐产品有什么是先技术再产品的例子呀像技术在产品上就是比较少的那一类的例子是什么我其实有点忘了反正先产品再技术能找到很多比如说像Instagram比如说像Snapchat其实这些产品它在design的时候那个基本体验都已经有了你觉得字节算是先技术再产品我还真的想过这个问题我觉得字节你如果真问我我觉得它是先产品后技术就可能有点反共识反知识部分就是它当时的那个故事是小学生他测了一堆东西测完之后搞了一个新闻客户端然后那个新闻客户端先跑出去了跑去之后那个时候我的印象里是没有很好的甚至基本没有深度学习的那套东西的就做了一些非常简单的那种排序然后还有个故事是在那段时间整个公司里没有人会推荐系统表扩项亮写了本书对然后什么一名自己对着学了一桶然后学了一桶之后开始应写然后在我记得在金日头条已经运行了一段时间之后问他对这个推荐系统的打分他说只有50分对所以anyway我的意思是那你得先看到某种信号你看到信号是强bet没问题他就强bet了上把所有东西都要垂报一样的强bet说就是要把推荐系统搞到非常有点反正有个故事就是说张一鸣看了向亮写的一本书就是讲推荐系统的然后他就特别想把这个人招来后来就确实就把他招进来了向亮现在还在负责那个大别模型了之前反正他碰着很多卡对我想表达的意思就是你真的你肯定先看到一个信号了发现用户真的愿意看新闻然后他有一个基本数据你说这事太牛我要在上面把它放大十倍百倍千倍的放大好我现在去build的技术把它做得很好我们肯定不是不用技术你要继续大模型build的体验但你不要在现在说十倍百倍千倍放大一万倍放大完了其实你讲这个东西它会跟最近几年很流行
[185:00] 一种产品叙事有点不一样就大模型来了之后有一种产品叙事就是以前的产品是被设计的对而现在的产品是涌现的也是说你模型能力提升之后你不知道它可能会解锁什么新的东西我听过这个以及我也想过这件事我觉得首先客观来讲就刚刚说那个比例在AI时代我觉得会相对低一点可能不是7比3可能比如说是6.5比3.5因为有很多产品体验就是在模型里的但我自己还是相信前面的占比更高的原因就是你刚描述这个涌线我觉得取决于这个涌线实际上砸中某些东西的概率大小工具和娱乐在你脑海里那个画面是完全不一样工具是实际上你要解决的问题是确定的它的搜索域是比较窄的你知道这个东西这个能work然后work情况下怎么这么迭代也就work然后但是在娱乐里那个搜索域非常宽就是你现在如果问一个人说体验是啥他就感觉哇就宽的没边了就当然还有一类人说就是猫箱往前推倒肯定不是啊就你猫箱推倒完这也太没有想象力了太无聊不可能它的搜索域是非常宽的然后在这种非常宽的情况下你恰好命中了某些东西我觉得它的概率是很明显要低的因为你命中的前提是你真的得用这种搜索域再做二次三次以及多次的design以及排列组合以及某种UI的假设某种UI的交互某种UI的设计就这件事情它不会自然而然发生另外一方面是一种很有趣的心理测试就说描述这句话的时候你心里是有情绪波动吗如果你心里庆幸了一下说哎太好了我不用想反正之后会涌现就如果有这种心态其实是值得担心的就说明在这种心态下你希望他如此你希望他这个为了反爱肯定有人帮你解决肯定能涌现肯定可以就当你有这种心态的时候你的胜率已经在下降了因为我在偷懒吗对啊以及我刚刚的表述肯定补一下就是这些模型起点的公司还是有很大机会的就是maybe他搞出来之后比如说一些其他公司对这个模型的API做一些测试然后他自己做一些测试可能也能测出一些答案而且我知道有一些做这种模型的公司其实有的不见得很想做到产品层对对对所以我觉得他们肯定也没问题你觉得内容还会像以前移动互联网一样那么大吗以及那么主流吗就是在移动互联网的时候像短视频短剧小说音乐分享什么就等等社交这种东西对游戏它其实是商业价值和影响力都很大的一块我有两个判断一个判断是如果你算占比我觉得会比移动互联网小一些原因是这样移动互联网本质上是在做一种中介工作就是一种连接嘛中介的意思就是我现在有一个这个领域然后这个领域里我帮你做的连接做的连接可能吃这个领域比如10%的价值更好的连接但AI不只是解决了连接问题是你这个领域的剩下90%价值可能都会被重塑就比如我可能把这个公司的职员都AI native化了甚至什么公司的迭代的这个结构都发生变化了那它就会极大程度影响剩下90%的生产力你要我猜我觉得这个占比肯定是下降然后当我想说第二个是但它的绝对意义上的增量应该还是很大的第一是如果你想象整个AI到中态之后有大量的人这些大量的人他过去工作可能不需要他做了可能只有非常少数的一批人在控制着比如3000个或者5000或者更多的agent然后他在推动人类往前让人类有更高的邪律去研究宇宙的未来研究技术研究数学但剩下的98%的人呢你说这些人的答案是什么首先这些人大量的时间可能变多了这些变多的时间本身就是增量你要回到说你要问他们的人生价值是什么就他们的人生价值不可能是我就是刷抖音抖音很好但不可能我就是只刷抖音你刷到700天很多人觉得哇我是一个 useless的人我生活没有意义所以你要为他找意义的你要为他找意义的就他那个意义的来源得是我刚刚说的他得在某个系统里他参与其中他做了什么做完之后最后这个事儿获得一种正反馈你说哇我的人生有意义因为我做了这个最后这个事儿成了这个事儿牛那我的参与是有价值的这个意义的描述就是广泛的那个,你说泛创作也好,你说泛艺术也好,你说泛的这种表达的价值,这种表达价值,原因就是我们现在做一个推导,什么样的东西能找到意义,第一,满足我刚刚说,你在这里面参与了,参与之后,之后这个系统之后产生某种正向,你觉得这个正向跟自己的参与有关,对吧,这是第一,第二,这个事不能被AI取代,因为如果AI比你强,那你就没有这个意义了,AI把它干了,主观性的表达主观性的创造主观性的艺术主观性的那部分的价值就这是大量的人未来就是要做广泛
[190:00] 这种泛艺术做广泛的这种创造在这个创造里不管是面向自己的创造面向自己的表达还是自己的创造自己的表达自己creative所创造出那个playground给到其他人其他人在这个世界里产生交互这个交互的影响也让他觉得获得了某种这个交互的反馈这个反馈产生了某种正向的影响就这是你要给他找的那个巨大意义你说这个意义你觉得以后它有多大机率或者时间占比是在线上完成的你说这种创作其实我也可以线下段对吧我可以做个手工我可以去劈柴我也可以下围棋比如说虽然AI已经比人能下围棋了两件事第一件事仍然是效率区别比如说你现在周末你刚刚说的就是也可以做但是还是有大量的人会在手机上做各种娱乐体验的因为它让我以很低的成本获得了很大的收益然后第二就是如果你纯是面向越挤的我觉得是一方面但如果你面向的是产生广泛的影响然后这个作品能够广泛的覆盖给很多人你还是要利用互联网这个杠杆我现在做了一个作品我如果线下覆盖一部分人如果在线上能覆盖非常多人然后第二杠杆是AI的杠杆就AI杠杆到目前为止然后我就刚描述这个世界未来一定是有巨大价值的第一个是说给大家找意义当给大家找到意义的时候人就快乐快乐其实是非常大的价值个人的终极价值就是开心个人终极价值开心结果每个人对开心的要求每个人对开心的这个伴儿是不一样的所以你解决了个人维度上人类的价值然后另外一部分价值是对整个人类群体的价值我觉得分几点一点是天才有一个天才出现率天才出现率乘一个基础的人口乘下来就是天才的绝对数量所以这个基数要足够大你得足够开心觉得生活足够有价值就是人类人口维持在一个数字然后另外一部分价值就是SpaceX在上市的时候Elon Musk讲了一句话他说是一个SpaceX的使命就是把科幻小说里的科幻拿掉我也可以把这句话反过来恰恰有了科幻小说有了艺术他启示了指导了inspire了推动了那些科学家那些创造者那些工程师那些designer在他们的年幼的脑海里种下了那颗种子就种下了对我要让人类成为多行星种族让人类成为这个可以延伸到足够遥远的文明的期望所以广泛的创作价值极大它启发了很多人当你现在提供一个playground让更多的潜在的有创造力的人去创造这件事让更多潜在的有创造力的人去design去构建那些伟大的作品的时候这些伟大的作品就会inspire下一批这些小说里的科幻小说拿掉产生这种心态的人他得先读那本科幻小说所以娱乐的价值一是本身每个人开心你觉得是很大价值第二就是每个人开心本身可能会刺激群体里的一小部分人让他们去追求更高的目标不管是说基因上有了这样的天才的产生或者是他有这个想法对吧对哇你这是一篇大作文啊为娱乐证明啊哦不是我觉得就是实际上开心已经很重要了我觉得很多有趣的产品很多影响很大人群的产品它在一开始大家都没有这么serious的就只是觉得好玩嘛所以我觉得我想表达意思说也不要这个表述里让人觉得他在承载着某种很很很重的压力或者使命你会发现那种有趣本身已经足够有价值了那你为什么小说来后面两个原因了有趣已经很有价值了,你怎么思考到后面两个事情?就当你想玩人作为个体的价值之后,人作为个体价值,中派就是开心嘛,就刚讲开心,然后那你接下来就要想人作为群体的价值,这个价值不太一样,就所谓群体都开心,这个事儿首先比较困难,就不可能这个群体全开心,第二,这个群体,那它目标是什么呢?就这个群体它的目标是什么?实际上在人类,完成很高程度的进化之前他的目标如此的显而易见就是尽可能的延伸生存延伸然后为什么现在这个目标变得有点模糊了是因为你不觉得有某种很大的所谓这种压力所以你能给这个群体找到两种目标一种目标是受三体的启发假设仍然生存是一个巨大的命题那你的目标又变得很清晰了这个目标是基于生存基于往未来延伸的尽可能的让意识往前的目标第二种目标是搞清楚更多真理的目标然后你先别管这世界是地球online还是不是地球online你要问出那个准确的问题就不然你最后得到的答案就是一个数字你也不知道这数字啥意思就是一本小说就启发英文Mars的小说银河期望有准的对所以你可以给自己找个目标是我要搞清楚这个系统我要尽可能的搞清楚啊最遥远的东西是什么所以这是你能给这个群体找的一种目标当你打算给这个群体找不管是目标A还是目标B的时候刚刚说的那个第二点和第三点
[195:00] 就得存在我上次跟另一个AI创业者聊他说现在是人类科学发现的黄金时代AI把人我们带到了这样一个状态这个状态不会很快结束所以钟摆再也不会摆到产品和应用和娱乐和内容这一层就是超简单第一现在既有的技术已经能design出非常有想象力的产品只不过还没被design出来不管是成本原因还是技术发展节点但是即使你不发非常多的tension它不是那种爆炸式增长再增长几年那个技术也足够够用我觉得对于下一个产品是第一然后第二就是刚刚说这种科技爆炸对应多少人吗有多少人参与这个科技暴涨非常少的人但它影响很多人没问题没问题但你还是要回答广泛的只被影响但不参与的人剩下时间干什么对以及它受这个影响的增量在哪就是你看科技革命你看你不管是电气革命你还是看什么互养革命你不管看什么对吧我觉得它同时发生两件事一件事情是它确实百倍杠杆的面向了某些组织某些人或者某些行业产生了某些很大的几倍的收益这是一方面非常广泛的影响了每一个人影响了每一个人的生活每一个人的娱乐每一个人的这个衣食住行且在这里边他获得非常高的所谓开心指数的提升所谓体验指数所谓这种娱乐指数的提升我觉得这两件事情都是同时发生的就你刚刚描述了两种人一种是百分之几的人在把人类引迷向前一种是你刚刚说的就是我可能要去寻找我自己的价值我要去干各种事其实你之前有一个描述你就说少部分人是向前然后大部分人是向四面八方那你自己是向前的人还是向四面八方的人对 我觉得这个问题很有意思就我听到刚刚这个描述以及我看到我之前写这个少部分人向前多数人向四面八方之后我想起来我在一个多月前看到一个人的采访应该是鲁鱼在访一个科学家做见动症的一个企业家他说了一段话他自己在研究见动症他自己也是见动症然后他说四面八方都是前方所以我觉得他被回答了就是我觉得你可以说你在帮助很多人去四面八方然后在我刚刚那个叙述里这些去到四面八方的人他做的这些创造他做的这些让自己开心的表达做的这些让自己的身上闪光的创造力得以动念影线绽放出烟花的这些作品它已经在四面八方的影响下让人类往前方走了今天非常感谢春琪做客晚点聊和我们回顾了他过去在自己七年的产品经理的经验然后到他去年开始创业他想在AI娱乐这个方向来探索一种新的体验而且他认为一到两年未可能就会有这个版本答案那我们也期待在明年这个时候可能就会看到新的娱乐体验的信号和处形那今天节目就到这里各位拜拜谢谢本期连点呈现分享一些我自己采访之后的感受其实以往我比较少做娱乐和内容产品的访谈那这种陌生感本身带来很有意思的体验就像称奇自己说的好的内容是Family和Strange并存我觉得做娱乐项内容项或者说更关注人的非工作和效率叙述的产品时很有意思的一点是创始人公司和产品非常底层的假设其实在于你怎么去理解人理解自己和同类你相信人会有什么样的行为和偏好这和做一些工具类的产品或硬科技领域一些2B的产品的逻辑很不一样前者大部分的产品思路是可以建立在很理性的推理上的甚至2B的销售环节虽然它被饭局酒局等复杂的长周期的销售行为所包裹但企业和企业之间的长期商业合作的本质依然是非常理性的内核就是你的产品在成本稳定性耐用性等等标准上都达到了我的基准所以你的投资回报是可以算过来的在梁生奇的一整套逻辑里他有非常推理的部分他自己所谓客观的部分比如我能感受到他野心很大他想做一个新的娱乐内容平台而他对平台能成立的推理是新的平台一定要在消费内容时就要消Token要调用模型而不只是制作内容时去调用模型这也是行业里不少人的想法所以实时生成内容也就是你生成内容的速度甚至快过消费者看一个内容的速度它会在去年到今年成为行业里一个重要的方向另一头就是如果你只是做内容的时候需要那典型的例子就是短距短距的消费短距的平台的红利还是被自己的这种掌握之前移动互联网时期的基础设施运营方式和人才的强势公司所掌握这也和我们很久以前应该是
[200:00] 二十年底有一期和科技十字路口串台聊几个小龙模型公司当时他们自己做2C应用的一些困境有关就是你的技术是新的但是你去做应用的这个环境移动互联网本身它是半性的移动互联网的很多基础的能力还是展望在上一代巨头手上而且现在我们也没有明显的看到消费级终端的更迭就像当年手机的出现所以这也会增大去做AI2C产品的难度那说回到这个采访前面是梁春琪他很理性的一部分他也有很感兴趣的那部分就是他对人有一些自己的相信比如在他的设想中但这也是有分歧的地方有的人的一种悲观想法是大部分人即使有大把的时间也不会投入到唱作而是会更被动的Q-Time比如说刷短视频而梁春琪相信当人不再需要维生剂而工作他们会把充裕的闲暇投入到广泛的创作和表达中这种泛创作和表达会变得像现在的游戏和短视频一样成为一种非常普遍和高频的娱乐活动你的答案是什么呢当你自己有了很多时间当你不再被工作束缚你会把生命投降什么呢也欢迎关注我们的公众号晚点累的post下期再见
