百度朱广翔称秒哒押注无代码赛道 核心代码由AI编写且不收ARR

百度朱广翔：秒哒押注无代码赛道，核心代码由AI编写且不收ARR 自然语言将完全取代高级语言，无代码人机接力模式最终将颠覆现有的集成开发环境交互形态。 节目深入探讨了AI编程（Vibe Coding）进入下半场后的行业演变与生态分化。作为传统程序员出身的清华博士，朱广翔分享了秒哒如何打破“无人相信”的困境，坚定押注无代码（No Code）路线，通过原生云后端和多模型路由架构打造严肃企业级应用。同时，他提出了AI产品需与大模型保持“15度夹角”的生存哲学，预测了环境内化编译器的未来趋势，并坚信中国市场由“超级个体”驱动的应用层倒金字塔商业模式必将迎来爆发。 针对开发范式之争，朱广翔认为IDE协作像人和AI绑在一起的“两人三足”，而无代码（No Code）则是AI跑前99步、人负责冲刺最后1步的接力赛，未来最懂业务与场景的人将通过AI取代传统程序员成为软件缔造者。 (34:21) 秒哒奉行李彦宏提出的“倒金字塔”产业结构理论，不考核平台自身的ARR，而是专注帮用户创造ARR；目前已有超级个体和12人小团队将交付周期从半年缩短至一周，平台定下明年培育1万个年入十几万超级个体的战略目标。 (4:38) 朱广翔提出AI应用需与大模型保持“15度夹角”的生存哲学，既享受到模型演进红利，又通过云原生后端和端到端分发筑造壁垒；放眼全球，AI Coding已形成Lovable、Replit、Bolt.new、v0“四大天王”，国内各路玩家也正全线涌入该赛道混战。 (8:56) 朱广翔反驳了“国内AI应用没有PMF”的悲观论调，坚信中国具备全球独一档的应用市场基数与场景复杂度；秒哒团队在组织上拒绝传统中台化，在物理工区设立产品、运营、工程、策略紧密协作的“十字路口”以保持极高决策效率。 (51:45)

百度秒哒产品总经理朱广翔认为，AI Coding正在从程序员主导的IDE协同转向以场景为核心的无代码（No Code）接力赛；AI应用必须与底层大模型保持“15度夹角”以防被内化吞噬，并依托原生云后端与端到端智能体流转，赋能中国市场的超级个体实现应用层变现。 产品哲学：15度夹角与接力赛协作 朱广翔对比了开发工具的协作范式，认为传统IDE交互如同“两人三足”，人与AI互相理解彼此意图导致牵绊严重；而无代码模式则是“接力赛”，人负责第一棒的创意与最后一棒的审查，中间99步由AI通过云端智能体完成。他观察到百度内部黑客马拉松获奖队伍已逐渐没有程序员，懂业务与真实场景的非技术人员反而能做出更贴合实际的系统。 针对AI产品的长期生存空间，朱广翔提出了“15度夹角”理论：产品既不能与大模型正交（无法吃到模型红利），也不能与模型重合（极易被直接吞噬），必须依靠多模型路由、端到端设计、后端云能力与分发渠道构建护城河。对于业内关于大模型能否内化环境的争论，他预测无限长周期下外部环境终将被内化，模型内化编译器逻辑约需3至5年，内化操作系统级生态约需5至10年，在此之前保持夹角是产品的最佳演进状态。 技术壁垒：云原生后端与动态上下文 朱广翔指出，多数AI编码工具仅在前端界面（“脸”）竞争，而能够沉淀数据、承载复杂逻辑的数据库与鉴权等后端系统（“大脑”）才是核心。面向AI的数据库要求轻量、高弹性且单个应用独立配备，朱广翔透露秒哒单周创建的数据库量已超过Supabase过去7年累计总量。在交互权限上，秒哒选择开放数据库表结构编辑，但禁止用户直接修改底层代码以防破坏性输入，同时引入“产品经理智能体”将用户的一句话创意先转化为需求文档，对齐后再交付研发智能体。 在底层架构选择上，团队依据强化学习理论与Rich Sutton的《苦涩的教训》，断定无代码Web Coding必将取代依赖人工经验固化节点的低代码工作流（Workflow）。面对早期用户交互超过50轮便遭遇上下文瓶颈的问题，秒哒通过重构说明书式的动态加载机制，实现分级拼接工具与系统提示词，以渐进式披露解决了长轮次交互的聚精会神问题。 商业路径：倒金字塔与中国超级个体 (51:30) 针对“国内AI无PMF”的行业悲观论调，朱广翔反驳称中国拥有全球最庞大、场景最密集且移动生态最成熟的应用市场。他主张采用“倒金字塔”产业逻辑，扭转算力层垄断利润、应用层亏损的现状，核心指标不看平台自身的单用户收益，而看能否帮助终端用户通过AI应用赚取收入，再从中分享价值。 平台在实践中已涌现出单人开发漫剧与定制工具获利十几万的个人创作者，以及4名项目经理依靠无代码工具在一个多月交付70万元政企项目的交付团队。朱广翔计划未来扶持1万个收入超十万元的“超级个体”，创造数十亿元的应用层产值，并完全由这些超级个体的实际业务诉求来驱动秒哒产品的下一阶段迭代。 组织机制与反思：全职闭环及运营滞后 (50:00) 在组织治理上，秒哒在大厂内部摒弃了传统的中台化与兼职配置，实行全员目标唯一绑定的全职闭环运作。工位采用由产品、运营、工程、策略四方对坐的“十字路口”物理折角设计，使核心业务决策全部在此高效碰撞产生。团队内部提倡扁平对抗与反权威文化，将用户反馈与线上真实数据作为裁决分歧的唯一标准。 在业务反思方面，朱广翔表示技术初期由于给予模型过高的自由度，导致其在认不清能力边界时容易产生幻觉或执行失误；更大的遗憾则在于运营起步严重滞后，团队前半年完全处于零专职运营状态且缺乏独立预算，错失了更激进的市场发声先机。此外在投资视角下，他基于数据积累、技术基因与全球分发渠道优势，表达了对谷歌及Gemini底层实力的长期看好。 朱广翔断言应用开发的主导权正从纯代码工程师向懂业务场景的超级个体转移。然而，这一模式能否在商业上持续自洽，仍取决于无代码平台能否在大模型全面内化外部编译与运行环境的时间窗口内，建立起不可替代的生态与数据闭环。

朱广翔: 基本上没人信 朱广翔: 我突然有种楚门的世界的感觉，我一直在认真浏览的内容，突然有人告诉我这都是AI做的 朱广翔: 一句话不是需求，是创意，从创意到需求是十万八千里 朱广翔: 在实验室里的评估不是真评估，在用户场景里的评估才是 朱广翔: Claude Skills 把我们的秘诀公开出去了，大家又站到同一起跑线上 朱广翔: 以整个人生作为界限来看，早一年晚一年毕业其实无所谓，做旧的时间越久，走弯路的时间才越长 朱广翔: 如果我重新读一遍大学，我可能不会学计算机了。幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业 朱广翔: 所有AI产品最好的方式，是要和模型保持一个15度的夹角 朱广翔: Cursor一定会被GitHub Copilot干掉，因为IDE的交互形式不本质，内核编译器才是它的环境 朱广翔: 秒哒一个周创建的数据库量，比Supabase过去7年累计的总总数据库量还要多 朱广翔: 用IDE的感觉，就像是在参加‘两人三足’比赛 朱广翔: 而秒哒这种No Code产品，玩的是‘接力赛’。AI跑99步，人只跑最后1步 [50:00] 朱广翔: 怎么忍心怪你犯了错，是我给你自由过了火 [54:15] 朱广翔: 我当然会投给秒大的用户，因为他们能把它变成三个亿

[0:00] 嗨,我是科技,本周十字路口的嘉宾是朱广祥,是百度秒答的产品总经理,广祥和大家打个招呼哈喽,大家好,我是广祥好,我们还是十字路口的老传统,我们从快问快答开始来帮助大家了解广祥请问广祥你的年龄年龄93年,现在22不,可能还停留在22的记忆梦想自己22,那和我一样32,马上要到33了然后你的毕业院校青函大学你的MBTI和星座MBTI是ENFP快乐小狗星座是双鱼座ENFP是最让人羡慕的MBTI是不适合做技术的MBTI适合做产品比较感性对啊很适合做产品对然后一句话介绍一下秒搭就是一句话做应用这个应用不是AI玩具而是真的可商业落地的所以秒搭是中国商业应用最多的平台咱们目前的收入和利润的情况方面讲吗我们不看AR但是我们只看用户的AR我们待会展开聊一下这个所以前面那时候都会剪是吧对对对比如说一开始我说错二三十年龄那也是会剪的对做秒答之前在做什么其实做了很多很多产品在百度呢其实秒答是我带了第八个团队广强之前我了解到其实你初中就开始写代码然后写了20年到博士毕业结果参加工作没几年就不写代码了开始做产品经理而且坐着坐着还做了一个让别人也不要写代码的一个产品表达然后你有同事有一次开玩笑说就好像你造了一个车轮碾过了自己的过去20年听到这句话你的感受是被车轮碾过了自己首先我确实我自己是一个比较叛逆的人然后我是我们学院抛院10年以来第一个换导师的人当时我换导师也是因为发现阿尔法沟下营了离世时当时就决定转做前往学习换方向在插院是一个多难的事情建这个院到我换导师之前就没有人换过当时都没这个流程是因为什么原因那么难呢我觉得大家还都是好学生老实孩子大家都不太去做一些这个常人看起来异教徒的事是不是因为这个换导师感觉像一种背叛因为但有很多不确定性一个是说这个研究已经做了很段时间了你要再换一个方向你才从能起步那你的毕业时间可能要延长那你怎么想的你不担心自己好多年我是比不了业吗就是走弯路我可能做旧的时间做越久我走到弯路时间越长我可能以整个人生作为界限来看的话那些时间早一年晚一年毕业其实无所谓所以你一开始走的是什么弯路然后后来换到了什么样的新路我研试是做机器学习这不是弯路后来我把机器学习开始找应用的时候我找的第一个场景是做计算生物学其实我当时在转方向之前我学姐已经够毕业了他这个毕业要求是说我要够5的影响因子我当时已经到20了我当时主要研究蛋白质的三维建模然后还拿过中国的年度十大进展AlphaFold算是AlphaFold的前身AlphaFold是后来用更大的模型去做的这不是很有潜力的方向吗这个工业界实业界还是有点远它还是偏研修型的从那50年到100年它能看到显著的成果现在还是在研究阶段比如我能看清某个结构但并不是说把看清的这个结构马上变成能治病的药做强化学习呢我当时看到一时时代表人力智慧都打不过机器人了机器人真的可以做一些决策做一些智能然后所以当时就转做强化学习我也是整个就清华最早一批做强化学习的就是在人生的十字路口非常果断的做出一些选择那这些选择其实也付出了一些代价是然后我也是这一届里边唯一一个不干成员事情的人我毕业之后就做产品经理了然后写了20年大伙白写了然后我也是我们公司我做了4年然后换了8个团队本着原因就是因为我觉得我一直是在看整个行业大盘的趋势是什么现在虽然说我被车轮拈过了自己然后我放弃了20年的功底但是我觉得我还是放弃完了我觉得走了20年弯路其实我觉得历史从来都是用车轮碾自己的说一个小的一个故事就是你知道这个C语言的编译器是用什么写的吗汇编语言D版的编译器是用汇编语言写的所以说就是汇编语言造了一个轮子把自己碾死了因为我有了编译C的编译器之后那我就只需要去用C语言了就再也不会用汇编了对学汇编就像噩梦对然后他当时第一个版本就是用汇编语言做了一个能编译简单C的然后呢这样我们再用简单C的然后再去写一个能编译复杂C的然后就这样迭代下去了就他也是用不断的车轮碾自己碾过去的所以用整个阶段机发展史你看从最开始是机器语言机器语言就是电脑自己的语言就只有他看得懂就是0101码人根本看不懂对只有机器能看得懂这是机器的语言那汇编语言呢就是用接近于人的语言去告诉机器该怎么做这是汇编语言然后再往后高级语言就像我们说的C2 Java Python它是用接近于人类的语言告诉我想怎么做我不是告诉机器怎么做因为汇编语言每句话都描述说你CPU该干啥资源管理该怎么办然后那C语言呢就是说我描述的是我想做一个什么算法想试试 [5:00] 要一个什么样的应用做什么样的一个工程然后那我是用接近于人的语言去说我自己想干什么那再下一步那把这个曲线去拟合到极限是什么我就是不是用类人的语言我就是用人类语言说我要干嘛其实就是现在的webcoding其实就是脑袋所以说这条计算机的发展曲线就是用车轮碾自己的过程上一代语言被下一代语言给碾压过去那你刚才提到自己觉得自己这个放弃的晚了对应该早一点放弃那这个很有趣的是比如今天行秒搭仍然有程序员团队的吧那你看到这些程序员的时候你是什么心情呢他们也在自我碾压因为他们现在就是秒搭的需求有一半是由秒搭生成的然后呢秒搭的代码有80%差不多是由AI写的所以说他们也在自我革命他们也是用新的工具去生产不是以前的去生产了一开始你说秒搭的时候你是怎么理解这个事情的你是一开始就充满信念感觉得无代码的一个这种应用的构建平台是一个一定会发生的未来吗最开始我是不信的我们把时间倒回到24年下半年的时候也没有Deepseek大家都不知道什么是COT什么是Thinking然后什么是工具调用工具调用有一些浅度的实现就比如说通过方式靠去实现而且那个时候其实coding模型各家都不行这是模型层产品测当时manus也没有大家对AI的理解还是chatbot就在那个节点我们要做一个no code去做应用做小程序做网页的一个产品当时其实基本上没人信现在回忆起来24年下半年已经感觉很遥远像史前面你刚才说的时候突然想到我们那个时候其实录了一起播客然后有一个嘉宾就说有一个chartgbt重大发布一定要重视就是function call我的印象非常深当时他就是热情洋溢的讲然后我觉得真的有那么重要吗对来干非常重要是的是的这件过得好快25年感觉发生了非常多事情对所以一开始不信后来是因为什么原因做着做着你就相信了其实当时确实不信的我们内部做demo它还是有点定制化的就是面向于少数几个场景当时大部分能力真的不行智能不行人工来凑嘛人工智能所以说当时用了很多半工程化办模型的方式把东西给攒传了后面坐着坐着我自己是从不信变成信了第一个点就是我去对外讲这个产品的时候我觉得是我的用户比我先信了在一开场我说这个一句话作用用底下的人都不知道我要干嘛以为传销然后不明所以然后我就一边讲然后一边演示然后很多人看完之后我真的是看到了Oha Moment本来是在点玩手机的马上就瞪起点眼来看了就大家眼睛就明显放光了就这种感觉他们很多人说他看了我的演示之后他自己也想到了很多他的场景确实可以用这种方式去更方便的做出来我突然也回忆起来就是我自己以前曾经确实有过很多场景确实可以通过我自己产品去满足我就比如说我当时在读博的时候导致要求我们每个人做一个学术主页然后这还是算是一个个人级的场景然后再往后我觉得我第二个比较让我能转变思维的一个瞬间就是有一天我在网上就用百度搜索然后我搜到了一个网站然后这个网站回头我的同学和我说说这个网站就是用你们秒答生成的我一下子回忆过来感觉好像我突然有一种出门的世界的感觉我一直在认真浏览的一些内容突然有人和我说这都是AI做的你没有意识到你是秒答做的对我都不知道是AI做的不用说是秒他做的然后我就回头去仔细的琢磨了一下还是没看出来然后后来我就找这个作者聊了一下才发现这个作者是一个50多岁的医生他做了一个什么网站他们整个医院的官网而且就变成了一个真实上线的医院一直在用的官网而且在摆脱搜索搜出来第一条打了官方logo就是他们用AI做的然后这是第一次我看到的起码是我看到的当然可能有更早的就已经出来了我看到的起码第一次说它是真正上了业务场景真正把它解决了问题而且这个并不是说你们在收集用户案例的时候发现的这是你自己偶然对 偶然发现的所以这个冲击也是很强的对 是的然后这就是不信到信的一些转折点对这其实让我看到了说我们做的应用能满足更大场景一些严肃级场景业企业级场景对因为前面你也提到你们不看自己的AR看用户的AR就这个可以展开讲一讲我们可以完全不做AR原因是什么呢就是我们实际上是对我们的用户和对我们的管理者许诺了一个我认为是更低线原理的指标就是我们要做秒大用户的AR这是什么意思呢就是说其实Robin在今年世界大会说过一个道理就是说我们的产业结构正在发生一个变化以前是正经的它现在逐渐往道金子塔发展然后以前正金子塔是什么意思呢就是说我们有三层最上面一层是应用层中间是模型计平台底下是算力硬价那我们回忆过去整个AI圈谁最赚钱呢其实都会想到是老黄显卡赚了最多的钱然后呢这是最底下是最厚的再往上那模型赚了其次的钱再往上应用 [10:00] 都是赔钱的所以说以前是个正经典塔但真正比较健康的结构呢是说应用层赚最多的钱他赚到价值之后他把他的这个一部分的收入然后他回馈给中间的这些工具层模型层然后工具模型因为他使用了硬件他们再拿出一部分来给到硬件层这样才是一个持续然后持久的健康的一个产业模式那秒答呢其实就是考虑一个倒进塔的产业结构那我们是希望能扶持非常多的人把自己的应用做出他的行业价值赚到他的钱我们最近有个次表虎就都在讲OPC就是一个人公司出现了很多一个人公司通过秒搭他自己赚了十几万通过秒搭赚到最多钱的用户是谁我们没有统计过最多钱是多少但是我自己偶尔就是偶然间了解到的有赚过十几万的一个人还有小公司赚到了70万然后再往上的话我就没再统计了但是你刚才提到你不看自己的AR看用户的AR但你们要怎么去统计用户的AR呢我们做了一个这个珠梦计划去扶持他们去完成他自己的商业梦想那他们会主动找我们联系但这只是小众肯定还有更多人我们是水下没统计到的那像刚才提到的这个十几万的一人公司和赚了70万的那个小公司他们分别做什么呀那个超级个铁赚十几万的然后他的网名叫黄阿玛他做了三个项目然后第一个项目是漫剧的平台这个是赚了12万然后再一个就是一个门窗店的官网卖了3万当然这里很多人会问说为什么一个官网能卖3万一般来说3000就差不多了其实他发现一个核心痛点就是门窗用户想知道说装到自己家里什么样子所以说他这个官网还多了一个功能就是说用户上传自己家里的那个图片然后再选择一个门窗能在线上能看到装上之后的样子所以说他这样的话就提升了用户购买的意愿然后这个门上的老板特别满意然后就给了他三万块钱然后第三个呢就是一个汽车喷漆的一个工具就是喷漆之前能看到假设喷上这个汽车会长什么样子也是一个AI工具因为秒杂现在也不支持他写代码对他全是从秒杂生成的他做了很多应用发到了秒杂的广场然后第一单的用户呢就直接在网上给他留言联系他最终落了这一单那像70万的小公司他们也是过去不写代码的公司还是他们过去写代码但用秒答之后他换了另外一种方式在工作他们以前实际上就是一个传统的教父公司12个人组成的研发团队然后注册了17家公司然后去接各种一些政府项目一些行业项目然后他们在用了秒答之后换了四个项目经理原来的项目的周期就是半年至一年然后有了秒搭之后基本上他们一个周就能交付一个项目就他们才刚用一个多月然后现在已经交付两个项目分别赚了40万和30万最价来是70万一个是给养老院做了一套关系统还有一个是给一个企业做了一套办公的内部平台所以说再说回来就是说他们不管是超级个体还是一个人公司那我们的目标就是明年做1万个这样的超级个铁比如说一个人赚十几万那1万个超级个铁那就是十几亿所以说应用从就有十几亿那他们反馈10%给到我们我觉得不太过分吧那我们能赚1亿然后我们再掏出1000万来给到我们的硬件用到底层的S这些能力这样就是一个非常健康的倒金字塔结构所以说我们相信只要我们的用户能赚到钱那我们早晚能赚到钱然后整个行业会持续发展所以说我们的目标就是用户的AR就是我们帮多少用户赚到钱如果你必须说一个风险如果有一天秒大他失败了你觉得是因为什么原因我觉得如果失败了有可能是我们误判了模型的延长线然后我们以为我们做的事不是模型延长线的事结果不小心做到了模型延长线上被模型内化了这可能是最大的风险就是我觉得所有AI产品最好的方式就是说要和模型保持一个15度的夹角我产品的方向一定不能和模型正交这样的话就没法吃到模型的红利所以你们的15度夹角是什么夹角啊就是说我能去通过多模型路由架构去用到世界上最好的模型能力用到这些能力的同时我们还有很大一部分是模型没法马上被内化的云的能力像这些后端的能力像端到端去内化整个产品开发从产品设计到最后的部署分发就这些短时间没法内化的这些都是我们的夹角所在所以你也提到比如说短时间不能被内化马上不能被内化但是再放到中长期你觉得不管是秒搭也好还是Cursor还是Bolt Neo就所有的你觉得会被大模型吃掉吗如果从非常无限长的长期来看的话会被吃掉的其实之前我也看B超的访谈他用刚中之脑的比喻来说其实环境是永远无法被内化的其实这一点上我其实有点不太一样观点模型确实短时间内很难但是从中学来看环境也是可以被内化的因为我以前是做强要学习的其实现在大模型玩的这一套理论强要学习都玩过你像我毕业论文最多的一个词我那时候还是小模型时代我当时最多的一个词就是agent [15:00] 现在又是agent而且当时我早是专门研究mata agent而且又是mata agent包括工具调用思考COT其实之前都是有过的那在强学习领域里边分成两个大的方向一个叫model free一个叫model basemodel free就是说我不内化环境我外用环境我去和环境交互获取信息model base就是我要内化环境我把环境就放在刚中指导里我虽然没有去和环境交互但是我脑子里都过了一遍我可以举一个例子比如说我们从百度去清华怎么走我去每个路口每个路口去问路慢慢走到这就是model free世界是我的环境我到清华这个路是我的环境我对环境没有预先的建模我就是去探索然后走过去另外一种呢就是我看地图我走过去其实地图就是对这个真实环境的一个建模它其实就是把这个环境内化到了地图里然后我看完地图之后我知道说有几条路径哪条路径短哪条路径长哪条路径快那其实这个过程呢就是我去生产地图我去画地图的过程就是建模环形的过程其实环形本质上就是一个MDP马尔科夫转移过程就是说基于当前的状态和当前的action去预测下一个状态和下一个reward那这就是一个方程这方程它也是可以被学习被learning被写到神经网络里去的一旦它被写进去了那其实环境就被内化那具体到像刚才说什么科色呀Lawbo呀像我们呀对于大模型产品其实环境也分成这么几类吧比如说一类是IDE然后IDE它本质上其实就是我们前面说的编译器它当然IDE一方面是和成员交互去做几十本去写东西更内核的实际上是编译器所以关于这个点当时我也很早有暴论我很早就说和我们团队同学说我说Cursor一定会被Club干掉的因为IDE不本质本质是编译器因为我自己写代码我基本上不用ID我就是在机器本打开就直接写就我在mini行人也可以直接写我用未来也可以写所以当然后来有了Club Code它就通过mini行人的方式它就洗掉了很多Cursor的用户所以IDE交互不本质它本质是后台编译器编译器就是它的环境是Club Code和Cursor这类产品的环境这个环境能不能被内化呢我们前面说的其实编译器本身也是一段代码它就是一些语法术读法解析读法分析然后去做中间读法转化以及转化成原始的机器码那这段代码呢如果被大方形给取悦进去了那以后大方形可以自己去装代码它不需要通过一个真实的编译器去装代码那这个时候像科斯的产品可能就没了然后那再往后其实操作系统也是一个代码就是我们不是说像Mindus和我们都是有个虚拟机装了各种软件各种环境能调用各种工具跑各种东西其实虚拟机本身上就是一个操作系统也是一个代码就是我们不是说像Manus和我们都是有个虚拟机里边装了各种软件装了各种环境然后调用各种工具跑各种东西那其实这个虚拟机本身上就是一个操作系统操作系统也是一些代码那这个代码被模型学进去之后那这个模型也可以自己去replay所有的事情那也不需要我们这些外部环境了那我们也被内化了我觉得这很有趣这还是一个把这个事情推到极端的一些极端的假设那在这样的极端的想法之下你觉得秒搭最后它会变成什么那这时候就是模型模型机产品但是这个时间周期是非常长的比如说要内化一个编辑器的这种复杂度我感觉起码在三五年时间再内化一个OS级的操级系统可能在五至十年时间你觉得这一定会发生吗还是或许它也不会发生或许也是一个不会发生或许是个概率因为我们现在也看到说当代码生成非常中两级的时候就会出现更高的幻觉更高的不确定性那这个问题可能也阻碍了就是这个事情成为现实所以说在这个概率性事件没有发生或者是短时间内被发生的时候产品和模型保持一个15度的夹角然后这是一个又能快速迭代然后又能享受到红利的一个最好的状态你能想到什么样的产品是非常完美的利用好了这个15度夹角那其实就是Manus它其实这个夹角位置处得很好所以说我们其实非常欣赏Manus的PM我们内部开玩笑的时候我们招人招成这样的人P也招Mandos这样的然后研发就招姚春雨那样的秒搭在做的事情现在也可以说是所有的互联网大厂的兵家必争之地AI coding是一个被验证的有很大商业价值的场景可不可以请广乡你来给我们科普一下放映全球所有的AI coding工具他们大概可以分成一些怎样的派别那我们先看国外国外的话现在我们内部叫四大天王就是关注比较多的LovableRappletBotnewV0这四家也各个特色像Lovable的话就是它的开发和部署过程都比较轻量化然后摸摆也比较多教程也比较多然后对外的传播也比较多他们有个宗旨是说人人都是CMO大家都要去做好产品讲好产品就像刘德华是的然后第二位其实就是Rapplet更专业一点它的部署功能做得更加的灵活更加的全面它在企业的场景下会用得更方便它能支持各种数据部的配置把这个后端部署这块给做中了然后第三家呢就是Boutnew云 IDE公司其他的E能力做的比较好IDE做的挺好的然后这也是针对于一些比较专业开发者能在开发环境开发的过程会提供更多的能力而且它在开发的时候也支持多种语言啊等等的就是它把整个前半 [20:00] 开发过程做的更重了然后第四家V0V0呢它是一个把前端的交互设计做的非常极致的这个公司它有很多高仿真高还原的一些能力它能让设计师的这种原图能在它的应用里体现出来其实它是一个以前端为中心的一个应用所以说Labor表现一横的各家剩下三家都各有自己的厂版那在国内除了秒搭可不可以再讲一讲你们会关注哪些不管创业公司还是来自大厂背景的友商国内的话秒杂式专注于做无代码的应用生成和我们直接对等的产品其实比较少像美团的No Code马上飞向响指但是我们发现一个现象就从去年下半年开始原来不做无代码的那些玩家们都开始涌过来甚至是跨行的做Chatbot的做陪聊的也会往我们这里去渗透举几个例子比如说有IDE往无代码开发去渗透的像典型的像Tray以前Tray就是一个IDE后来Tray出了一个模式叫Solo就是能一句话做应用然后像腾讯的code body像阿里的coder其实都是类似的他们原来做ide现在也在做no code然后再一类就是说原来是做通用智能体的他们原来那些任务也是5代码像做PPT做deep research做一个定时任务现在变成了5代码做应用他们这种比如说点声代表就是像MandasMandas 1.5主要就是增加了WebCoding能力能做网页了国内的话也有很多和Mandas对标的产品比如像Code空间之类的然后第三类就是原来做这些低代码平台的做拖拉拽的做工作流的也在往WebCoding系迁移比如说今年Code宣布它改名了改成Code编程我们在国内虽然说直接竞品非常少但是间接的进品非常多因为大家都意识到了这可能是个未来那在这样激烈的竞争里面你们的差异化或竞争优势是什么第一个就是秒达是个活的它是会逐渐成长的会自我迭代的主要有两方面第一方面呢就是我们基于数据推轮实现了一套模型和智能体的一套自成长自我演进的一个架构就是说我们的用户就秒达的每一次使用的点踩点赞然后以及它应用的上线它应用是否被真实发布了还是说它因为在反复的修改一直没有上线然后一直在卡在一个地方不停的改这些信号呢都会去反汇到模型里去让模型去学会以后我下一次我就能去更好的生成了然后除了模型以外呢智能体我们的智能体策略也是一个动态的它也会如何调用工具如何去生成铺底代码如何去指定各种智能体的任务如何去调度那其实也是会根据用户的实际使用去反馈它的整个机制设计的然后这是第一类第二类呢就是说我们还会提供了一个非常全面的插件系统去扩展我们秒搭的能力比如说能打开一个地图可能是需要一个摆脱地图的服务或者是需要去上网联网搜索那需要摆脱搜索总结来说就是因为秒搭面向的是小白人群这些人群呢其实他需要端到端的去帮他服务不管是生成还是部署还是上线还是运维所以说它需要很多能力帮它去提前完善好第二点现在我们大家可能看到很多模型都在卷前端比如说前端很好看但是可能我真实数据想长久的存下来长久的用起来其实还是需要一个后端去管理的这个后端包括数据库包括认证系统支付系统对包括像数据库支付想健全然后像后端的逻辑我们可以这么理解就是脸和大脑我脸就是前端要好看大脑后面要执行复杂的逻辑还要存储一些数据这个后端能力其实秒达是做了独一档的在整个后端实际上也是一个小赛道在这个赛道的top one或是全球领先的玩家叫Superbase然后Superbase在去年下半年发一个博客说他有三家leading的AI builder和他在合作第一家是Lalbo欧洲执行第二家是Baltoneo美国执行第三家是MiduMidu就是秒大的海外版算是亚洲执行所以说他们是官方认可了我们的一些进展那为什么呢后端在现在这个预定下和之前有什么不一样刚才像说数据库健全听起来是上时代的事但实际上稍微补充一下就是上时代确实也有数据库但是面向AI也有数据库这两个数据库是完全不一样的它有什么特点不一样的第一点就是说它的尺寸和灵活度是不一样的你像上个时代的数据库都是非常大非常重我要存储海量的数据它的主要任务是存储而这个时代的数据库它非常小非常灵活数量非常庞大因为它是面向应用的可能每个应用都带一个数据库而它非常灵活可能随着我应用的尺寸我灵活的去扩缩容它需要很高的弹性非常极致的弹性然后可以说一个数据就是秒达一个周创建的数据库他做了七年累计的总数据库量还要多所以说他会要需要我们支持一个非常高材性去生成非常很多很小数据库的这样一个特征这需要很强的云能力所以这里是我们通过云的基础做一套自研的能力然后第二点呢就是说上一时代数据库是给人看的是给研发看的研发通过Circle通过工程代码去管理一个数据库做上改查而这一段时间 [25:00] 数据库是给AI看的它需要对数据库的各种逻辑都需要改造做各种MCP做各种逻辑做各种面向Agent的一些优化上下文的一些能力其实都是需要去做改造的这是第二点第三个其实就是去年的时候我们在年中的时候我们就实现了一个能力我们一个query就能去生成既有前端的交互又有后端的存储而当时的LAB实际上它要N个query才能做完这件事它先要一个query说我要做一个什么应用然后应用生成完之后AI会问它说你是不是要挂一个数据库然后把其中的哪些逻辑写到数据库里然后用户就需要确认确认完之后他还不能直接把数据库生成出来他还要跳转到soul base去载soul base那里去把数据库进行一个配置比如说申请一个项目然后填好各种参数然后再把配置好的那些token拿过来再填过来然后再去往后走他要经过好几步因为他是基于一个非常通用的bus和他自己的产品他来回挑转然后而我们是把这俩东西原生就是在一起的所以说才会根据运用的query如果发现需要后台就把这东西接好了后台就直接给你吐出来一个带着数据库带着前端而且数据库前端是互相联动的这样一个现成的应用所以说我们面向小白体验会更加好当然我们后来看到像lava他也专门迭代一个版本在下半年叫lava cl Cloud就专门说把Source Base那套东西嵌到了LavaBot里面他只是减少了跳转这个过程但是他的体验还是格列的还是需要在里边去进行额外的配置所以他还没法是通过一个款式完全去原生我在理解这个其实是不是他们并不是做不到而是这是他们的一个产品选择其实像秒达有一个非常我觉得偏致极端的选择是你们不给用户看代码用户不能改代码对然后包括到你刚才提到的这个用户一句话生成出来的如果有后端数据库你也不给他看数据库的表结构也不让他修改那这个和Lovable就是不一样的Lovable就是可以把这些开放给大家去改代码或者改数据库因为我觉得这好像是产品哲学的设计上的这种理念的不同对刚才有一点是说代码是说我们确实不给他改但是给他看我们是能生成出来代码的然后我们希望他改的方式是什么他不是说直接上手通过编辑器去ID修改然后他假设看得懂它可以通过截图就是说我揭选一下这段代码然后告诉秒达说你帮我怎么改秒达也是能分析代码的只是说把它的这种有摧毁性的这种输入行为把它给禁止了然后数据库其实秒达是支持用户去看到它身上的表结构去关键它表的去上传和下载的那可以改数据库表结构吗也可以就是对列和行人的一些编辑就像用Excel一样最后我们就认为说能像白领一样去用各种办公软件的这种能力我们要开放给用户而像需要培训需要专门去学习一个专业才能懂得这种代码能力我们就不开放给用户所以说写代码不行但是属于乎编辑管理是可以的只是说我们是更加原生就是说这些很多东西是写在aget里的了解然后再说回秒搭的差异化然后除了刚才提到的几点还有一些别的吗比如说我有注意到秒搭是可以做小程序这显然是刚才我们提到的国外的四大天王不可能做的这是一个在你们看来重要的差异化吗对 是的刚才说两点一个是秒搭是活的然后一个是有非常强的后端能力秒搭我们定了几大场景比如说小程序我们像面向小程序这种特殊的语言它的特殊的依赖包括特殊的环境都做了专门的训练然后专门的agent逻辑然后这是在私域像在公寓的话用户要的其实就是流量因为百度本来就是做网站分发的所以说我们也打通了各种搜索引擎也不是百度搜索包括像BIN啊谷歌之类搜索都打通了那用户在秒达身上的应用呢可以去一键分发到公网让更多人被看见所以说我们面向场景化更往深走了一层就是从应用的开发到部署到分发到管理其实都是一站式的那还有一些其他的差异吗或者一些其他你认为的亮点我们有一个独一无二的流程叫前面经理智能体的一个流程大部分的web coding就是一个快速进去之后直接写代码然后出结果而只有我们是快速进去先出来一个需求文档一个产品文档让用户来确认用户也可以修改然后OK了对齐了再往后写代码然后再执行我们说一句话做应用那一句话其实不是需求一句话那是创意那是灵感那是idea但是怎么从创意要真的产品需求能让研发智能体听懂的这个实际上是十万八千里所以说我们做了一个非常专业的产品经理智能体然后再往下呢就是说我们还建了一套benchmark就是我们叫秒大bench还没有对外开放但很快我们就会把论文发出来就评估什么的benchmark就是评估营有生成就是以前有评估代码生成的像大家都知道了什么CVbench就是软件工程的一个它主要是去基于这种软件的一些艺术的修复的一些benchmark就像各种coding模型去刷CVbench那些模型一个程序员而秒搭替换的是一个产业团队所有的逻辑他是全跑完他们端端的帮用户交付一个应用我们这种面向小白的场景下就需要所有环节都要有自己的benchmark去更好的衡量他们当然再引用姚春宇一句话就是AI下半场评估比训练更重要确实一个产品的benchmark就决定了一个产品的test而我们在每个环节 [30:00] 其实都一套benchmark这套benchmark实际上就是秒达一个壁垒就是秒达的特色的构成那这个benchmark我理解它比较容易去评估的是一些做的对与不对的地方但是因为秒达要做一个应用做一个网站大家对它的审美长得好不好看还是有要求的那在这样的评估上要怎么做呢这是一个非常主观的一个美与不美的东西对刚才说到那个顺宇的那个下班场的计划我可以再给他补一句话就是确实评估比训练更重要在实验室内的评估不是真评估在用户场景里的评估才是大家经常看各种榜就是各种模型都在刷榜但其实很多人都知道那个榜就看看就好因为在实用场景里边顺序和榜上顺序是完全不一样的那像刚刚您说的就是说那好不好看可不可用实际上是要看用户的运较投票的这种的话其实我们可以通过用户的后院行为来分析就比如说用户觉得好看了他可以马上会想把这个上线然后把它转发给朋友去分发然后分发完之后别的用户会使用的时候还会留下痕迹别的用户会经常交互经常点的一些东西会经常看的一些东西经常停留的一些东西其实都是信号来证明它好看如果让用户去评估那会不会受限于或者受困于秒答现在的早期这些用户的审美因为他们的审美不一定是最广泛的审美或者不一定是代表着可能今天最被大家向上看的那样的审美对对如果对于可用性的话大众的认知还是比较像的然后对于像审美这种比较主观的这些判断确实不同人是不一样的那这种的话我们为了去降低这个BIOS我们会把用户的作为一部分我们内部也会有一个真的由设计师构成的一个专家团队也作为一部分然后我们的产品经理和运营也会构成一部分就是会有多个渠道去综合来实现这个评估那刚才我说到差异化和竞争力说了蛮多了还有补充吗那就说最后一点实际上我们还有一套多智能体多模型的路由架构生生应用这个场景它看起来小其实非常大有100多个任务然后这套架构会自动的基于我们的本身Mark去评估这个我们画了很多小方格当然这个任务下这个方格下最好的模型是什么最好的agent的逻辑是什么然后我们会自动切换到相关的东西上面去我们可以举个例子就是如果说奔什麦克是菜谱模型是食材然后我们这套路由架构实际上就是我们的炊具我们可以面向我们的菜谱把这个食材炒成一盘用户最想吃的菜所以说我们这套架构也是一个我觉得我们的一个核心竞争力蛮有意思的之前有些播客OEOE的创始人也说他觉得自己是开餐馆的他用了类似的比喻对人心餐馆在我们录播客最开始提到一开始你其实不信这个事情这好像是公司的一个安排可以讲一讲当时公司这个战略它是怎么形成的吗我觉得百度一直是用两年后的技术来制造当前的产品发展当时虽然不行但他们觉得两年后一定行还有就是全球就3000万成员但全球有80亿人那80亿人每个人都有想法都有自己的业务场景都有自己的需求他们要是能变成创造者他们创造产能是远大于三千百成员的而且他们对他们来说是从零到一是从不行变成行所以市场空间会更大了解赌一个未来我们接下来聊聊百度因为在百度做一个产品在外界看来还是会有一些滤镜所以想问一问广祥在百度做秒搭你遇到了哪些摩擦力同时另一方面你又遇到了哪些助力可不可以讲讲你的感受这会儿还这样想一想送命题我觉得首先第一个助理其实我觉得没有百度就没有秒答最早的去落地了一个no code的应用生成这个事其实这就是百度的基因因为百度是一个技术思维驱动然后比较理想主义没有那么去看当前一成一成的得势而是说站在两年之后的技术去预测,现在要做什么,所以说当时坚定的去投入做了秒大,我们帮老板亏了很多钱,但是我们还活下来了,就是因为他们对技术是有这个追求的,是有信念的,所以说这个事情是受到了助力,然后我们的阻力的话,阻力的话就是和一般大厂都一样,就是说人越多,想法越多,所以说需要有一个互联网专用的词叫对企,我们在对齐上花的时间会比较长我有在B站看到一些介绍秒大的视频的评论区有提到如果不是百度做的我就会用一下了这是不是也是一种阻力你看到这样的评论的时候你的心情是什么可能是说我们的产品和一些传统产品这种调性不太一样因为我们这个团队实际上很多人都会说我们的团队没一个正常人没一个正常人对因为我首先我说我自己再说我们同学我们前任聚餐然后我有一个骄傲生我带了他半年然后他要去下一个岗位了因为他是轮岗然后在他走的时候他和我说他说他觉得我最大的优点是不听老板的话然后呢其实我又一回想我们团队的一些技术工程师我们内部所属高工他们也不听我的话他们都会直接骂我所以说其实我觉得这一点还 [35:00] 不一样我们很多研发确实会比较凶然后会对很多人去有挑战其实本质是因为赛姆团队呢只有一个指标上帝指标就是用户说了算我们到最后吵得不可开交的时候OK我们去看微信群看大家怎么说我们把这个事发到我们社区里看用户怎么选当然这是一方面不太正常那也有很多不太正常的点比如说像我们的运营很多是来自于各种职业有这个数字游民在外面四处游荡后来秒达落地归根然后还有呢就是深扎到用户群里我都不知道他是百度的人还是用户的人这个同学每天都会给我们分享比如说他海南的用户给他寄来的椰子上面磕了秒搭然后这个老师把他们全班同学做的这些应用做成一个合集寄给了他然后呢还有一个大哥用秒搭赚了40多万然后这个请我们这个运同学过年去家吃年夜饭然后像我们很多产品呢其实也是非常个性的虽然都很小很年轻都一帮小孩想法天花乱睡然后我们也经常会互对然后现在网上有一个很流行的说法就百度起大早港晚级你会担心秒搭也是成为一个这样起大早港晚级的产品吗目前来看肯定是赶的大级赶的不是晚期我自己还是非常自信的我觉得肯定还是一个早级然后我们录播客的时候正好有非常多新的趋势和新的这个产品在诞生然后有很多也很秒大多多少少有一些关系所以想请这个广香我们一起来聊一聊然后一个是Cloudbot就我们录的这一周正好是他在海内外大刷屏的时候你看到Cloudbot的时候感受是什么我想到那个G超其实他当时讲了一个理念就是他认为云上呢实际上还是有独特优势的而他这个是在本地化的就是和ID应该是一个赛道然后秒达也是选择了在云上就是因为我们认为说我们辅助是小白用户他其实如果直接操作电脑把一个东西装在本地然后呢能有无限的文件权限拜执权限可能会把电脑就搞崩了所以说大家要买台新的Mac mini就不敢在自己的这个电脑上搞而我们呢和Mandas是类似的实际上是在云上有一套虚拟机那里边想装啥装啥而且这个虚拟机是面向应用的可能你开发一个应用就给你新开一个虚拟机这个应用就算是我这个虚拟机搞毁了那我换个应用我出现再来所以不会担心有安全性问题而且效率也会非常高因为我可以开1000个agents然后开1000个虚拟机干1000份工作最近大家聊到Cloud Scale非常多然后你怎么看Cloud Scale我先说个暴论其实Cloud Scale就是把我们去年的一些Trick给公开出来了当然不止我们我们的同行其实可能大家都已经做了一些类似的工作其实Scale的本质就是一个动态加载的能力其实就是上下文管理因为我们直接把上下文一股脑扔给模型要不然就超长了窗口超长要不然就说不超长但是它注意力分散了因为要处理的事太多了而它这种动态加载渐进是披露的这种方式就是我需要哪些加哪些需要哪里点哪里他这个就是说会比较灵活的去管理上下文然后像在秒达去年专门做了一个很大的迭代在去年中的时候就是解决这个问题因为当时我们的用户反馈相信早期用秒达的用户都有这样一个历史的一个惨痛的一个记忆就是说当时用户改的轮数一多就改到50轮就改不动了改啥秒达都说不好意思我改不了了其实就因为我们上下文管理有点问题所以我们当时就及时做了一个改造做一个像scale一样的一些说明书说明文档就是每次AI会先读一下说明书说我该加载哪些工具加载哪些mcp加载哪些代码加载哪些上下文然后我再去路由道真正的把那些东西拼到我的系统promp里去往后执行这个是对用户不可见的对对对对用户直接感受到就是我们上下这个功能之后它可以无限轮修改了修改多少轮它都不会有问题而且它每一轮修改的成功率也会更高就感觉模型好像更巨型会神了它更专注了我每次只专注干一小部分事和Club Scale本身上是一个原理所以说我们就内部经常开玩笑说Scale把我们的这个我们的秘诀给公开出去了大家都会了当然Scale它比较牛的一个点是它把这套原理和逻辑标准化了做一个通用的行业方案然后给造福了大家所以这个时候大家又站到同一起跑线上去了这个行业里的秘密就变成了公开的事情现在出现了非常多skill的集合站对然后你可以直接把这个skill一键部署到cloud去用也可以一键直接传到manus去用对那秒大之后会考虑比如说让用户自己导入一些skill或者也开放一个skill广场让用户可以选skill来用吗对其实我们原来的规划也是有这一步的因为skill有两个层面一个就是说我们后台影视的去管理好生产玩用了和skill一样的原理这是刚才说的第一步第二步呢就是说把这个能力开放给用户用户再去扩展更多的能力那这一步呢我们原来在规划里就是其实也已经做了一部分了在秒答里叫查件在整个webcoding所有工具里边只有秒答是把查件系统作为一级目录大部分产品都没有这个概念或者是一个附带的一个功能我可以说一下整体我们的规划就是查件系统 [40:00] 定义为三种插件第一类就是API插件就是说它通过一种API服务的形式去接到应用里第二类插件就是prompt的插件就是说我通过去写一段超长的prompt描述一个复杂的流程这个其实和现在很多市面上流转的这种Cloud Scale的内容是很像的把市面上那些各种包括像Cloud Scale像Code Scale把他们的那些prompt贴过来像一样也能用这是第二类Scale第三类Scale实际上就是Code Scale它是用传统的编辑器让这个代码去执行的比如说我写一个格式转化的一个能力通过code把一些这个字符怎么处理文件怎么处理格式怎么处理通过一些python函数实现的这个就可以独立定义成一个scale插件广下有没有什么和大家都不一样的所谓的反共识的一些建议是你认可让你觉得今天大家不认可或者还没有意识到的我觉得我干这个事其实就是反共识no code就是异教徒秒答就是异教徒今天看起来可能不太是了但是我们从day one开始一直被认为是异类是反共识的因为当时都在卷什么都在卷IDE因为Cursor成了满足了程序员的PMF大家都不觉得说小白有一天他真的会能自己去做应用然后当时我们就坚持下来了到了今天实际上我们回看去年你看我们看国外国外去年在25年AI coding类的产品你猜猜一共有多少个这个好难统计上万个应该有吧你不是用什么方式统计我们就看上PS榜起码说明是正儿八经的有200多款AI coding然后有个规律上半年基本上都是IDE的从下半年开始no code的比例要大于IDE而且后来是远大于所以说从我现在社会弱量来说其实我们当时选对了其实虽然一还是一教头一还是反共识但现在感觉变成共识包括我上面又说像minus codes这些tree之类的不相关的赛道的人都开始往no code去卷了其实感觉大家也慢慢变成了共识对于工程师你有什么样的建议吗他们应该怎么做去拥抱这种新的变化如果我在重新读一遍大学我可能不再会学计算机专业了我可能会在我更早的时候在我幼儿园的时候学计算机学外部coding学比较大然后在我大学的时候我真的要学一个更垂直的专业比如说学法律比如学金融就是因为我现在还挺羡慕的就是因为现在我们可以看到那些把应用做的好的人并不是谁代码写的好而是谁真正懂业务懂场景比如说我们有一个用户他是一个中式化的工程师他不会写代码他做了一款软件就是一个矿井的设计软件然后已经真实的应用在了大清的油田清海油田长清的油田而且他还出去授课去石油大学上课的时候那学生也都用他的软件去完成自己的毕业设计那这款软件呢他在公司里就是他是用秒达做的没有写一行代码在他用秒达写之前他们公司实际上采购了一款花了140万然后采购出来的那个软件呢就是让程序员写的应成学不懂业务不懂晃景设计的一些无理逻辑一些展示的查看方式设计出来的软件其实他们都不用用不起来所以说就是软件要做好是需要有个垂直支持的比如他这个人他是懂石油行业那如果说我把计算机作为一个通识课早就有了然后后边再学一个垂直行业那我可能会在这个垂直行业内跑出自己的一些有独立壁垒的一些东西那如果你有小孩的话你会让他现在在幼儿园和小学阶段去学vibe coding还是你会让他仍然去先学一些比如说最基础的编程知识我会让他学coding作为教具去培养自己的思维然后学webcoding作为实用去让他更早的去实现自己的想法就像我当时其实我从初中开始起来我一开始学的不是C学的是Pascal不知道有没有人知道Pascal实际上它就不是一个实用它已经相当于是被半淘汰的半生入土的一个语言但它和C很像它就变成一个教学级的学它只是为了学习这种思维这种你用还是要用CC是类似的可能未来就是在博物馆里的代码了C可能就只是用来教学教育用的但实际上要实用的话可能都用Webcoding都用AI来去真实去提升更高效率我们现在回过2025年广向你认为你和秒大团队做对了那些事情有做错了那些事情25年我觉得我们做的最对的一个事情就是在低代码和无代码间选了无代码也就是说webcoding一定会取代workflow我前面说我是一个判定人我也是一直在顺应行业的趋势我会先思考大盘看大盘到底什么是中局基于当时的能力来看那显然做workflow是最直接能落地的最能赚到AR的但是因为我是强行学期出身的我感觉我自己EFP还是比较理想主义比较感性的我就思考了其实我想到了Sutton就是想要学习之父他19年写过一个很著名的博客The bitter lesson就是苦思的教训然后他回忆了说做AI这么多年来他收到了最大的几个经验他说了一个事就是能把算力发挥好的这种方法是最高效的然后反过来说就是说如果我过多的依赖了人工经验会让这个方法变得很复杂从而失去了一些方法能力从而 [45:00] 失去了对算法的智能的这种利用这是他说的这个核心的结论但他说路径那我如何去把算力给用好呢他说两点有两个路径第一个就是learning第二个就是search其实恰好对应今天的learning就对应modelsearch就对应了agent其实计算有两种一个是模型内计算和模型外计算模型内计算就是各种神经元去处理各种连路上的这些数学运算最终输出一个输出那这个其实通过预先拿很多数据learning好把这经验固化到神经元里然后通过计算再去推理去线上生成然后第二块模型外计算就是说我模型已经有了固化在那里了那我把模型和环境不同的交互我站在不同的位置看到的事情是不一样的我基于不同的环境的输入我做出的不同的决策这个模型外计算实际上就是agent实际上就是search就agent就是一个去如何平衡搜索的exploration和exploitation的就是如何到底是挖掘还是再去探索我要看一个新方向还是说我把旧方向去挖深挖它其实就是一个本身上就是search所以说他当时就成功预言了现在两个主流的事情就是model和agent绕远了说他这个本身就是他为什么知道了我要坚定选no code因为no code就是一个更好发挥算力更少的依赖人物经验其实workflow是一个很不本质的东西它像是用人类经验固化出来一些节点强制的给它结构化了这样的话就不够灵活所以我们看到了今年扣子改名了改成了扣子编程当然我觉得它可能已经有点晚了做选择再回到当时还是不容易的当时有纠结过吗其实当时做这个决策因为当时的技术还不够成熟所以基于当时所有看到的现象所有的用户需求来说其实不支持我们做这个判断然后我们还是回归第一性原理就是说首先看市场空间全球有3000万成员但是全球有80亿人而且呢80亿人很多人他不是成员反倒是更接近应用场景我做成员耽误了我去接受一些行业而不做成员的人呢他一生就在耕耘这个行业所以他更懂需求更懂场景更懂用户他们直接就自己去做应用他做的上线的天花板是要比成员要更高的其实我们还有个观察就是在百度每年有一个Hexon有个客通比赛我们发现一个现象因为我一直做评委做了好几年最开始没有达目成的时候基本上就是标配产品设计和几个研发然后有大目星之后第一年时候可能还有成员到了去年基本上大部分很多队伍就完全没有成员就是产品和运营直接参加到最后一样能得奖而且得奖的作品呢并不是谁代码写的好就是谁创意好我觉得这个很有趣想起一句话就原来会说这个talk is cheapshow me the code但最近有一句新的话叫做code is cheapshow me the ideaidea is cheapshow me the app别讲PPT了把拥有直接拿出来就行了对vip coding一下直接变成app今天没有任何人有理由就是拿这个idea来pitch对对对这块还可以再接着说一方面是市场空间大然后其实第二方面来看的话就是因为当时做ide很火大家都觉得ide真的能赚到钱但其实我们可以这么想用no code的人一定不会用IDE但用IDE的人可能会用no code就像我典型的程序员我可以用IDE但是如果有no code我会变得更懒我变成lazy coder我会愿意去用这些产品其实对我来说其实IDE还有一点不太好的体验用这个跑步去类别就用IDE的感觉像什么呢因为IDE就是AI和人一起协作我有点像两人三组比赛有没有参加过参加过我和AI把腿绑到一起去跑我需要理解他的状态我需要知道他的过程他需要理解我需要知道我的过程我们俩有信息交互但是跑的会很费劲这感觉和我互相有牵绊然后而且会很累而像秒达这种no code产品他相信跑接力就AI跑99步然后人跑一步而且人不需要理解你99步咋跑的你把接力棒给我就行了这还挺好玩的就不是4乘一百接力的吧其实是九十九步加一步的接力人只需要接个棒最后负责冲刺人可能是第一棒人说我想好了我要做个啥给你你去跑吧到最后跑到终点所以说我觉得它体验上肯定要好于IDE的其实计算机发展一直都是这样的最早我们P图一定要用Photoshop后来有了Instagram有了美图秀秀就像一个滤镜但原来其实搞一个滤镜是需要能老费进了对需要拼个的东西打包不断打包不断的简化对其实写代码也是其实最开始有高级语言的时候那很多写汇编的语言不屑一顾说什么高级语言说什么C啊Java你能帮我去更好的管理我的内存吗帮我管理好计算调度吗不能而我用汇编写的效率会更高那个时候那些程序员是不愿意用高级语言的就是骄傲感的对很有骄傲感像今天一样其实但是随着时间的流逝地门坎的吸引力是远超出人想象力的人本上都是追求懒惰的所以说后来高级语言就会拿手直接就完全碾压了做汇变的然后我相信未来一样可能用自然语言的也会直接碾压用高级语言的刚才我们说2025年做对了什么然后做错了什么呢做错了我觉得我们给模型太多的自由就是我们的机制是为了能 [50:00] 模型的潜力会让模型他会自己发挥用人去类比的话模型还是一个自负的年轻人他非常自负因为他认不清楚自己的边界就我们经常会发现一个现象就是模型明明他不懂这个东西他不会这个东西但是呢他就硬干结果到最后干错了干出换血了然后呢其实他还不知道怎么那么像张兴哲那首歌怎么忍心怪你犯了错是我给你自由过了火对对对是的但是他还有另外点他是年轻人他有成长性它今天的边界可能明天就不是边界了然后而且这个边界的突破是你每个月都去迭代的所以说我们之所以放上一个自由的架构也是说在期待未来它会去自己打破这个边界那其实换句话说这也毕竟说做错了这可能是提前做对了只是越过越超级了那有没有真的做错的真的做错的也有就是我们其实运营做的太晚了我经常听用户每次和我说就说为啥你们不宣传呢为啥你们产品还挺好用的为啥就不讲了你像我们团队我们半年都没有运营团队我们第一个运营还是半年之后才加入的而且呢我们至今为止我们都没有独立的运营预算我们都是蹭内部的流量所以说这个我们要做的更激进会更好一些所以你现在愿意出来这个上播客愿意多讲多分享对吧对感谢现在的这个机会如何看待现在非常多做2C的AI的应用啊国内的都在出海你们也出海了吗对我们也出海了我觉得很多人都说国内没有PMF但其实我不认同这一点我觉得我们中国其实别的赛道不说在应用开发这个市场上还是在世界独一党的中国的应用市场是世界上最繁荣的像我们有最领先的移动支付像我们有最领先的社交像包括我们的信息流产品跑得比国外快而且中国人又多场景就多需求就多有巨大产值的市场那我唯一要做的事情是什么呢我们培育用户一起成长把这个单高做大就像那个倒三角用户都赚到钱了那他给我们分钱那用户有AR了那我们早晚会有AR而中国有这么大的市场肯定是有很大AR的潜能明年和我们用户一起成长我们做出1万个超级个体就这1万个超级个体需要什么我们产品就长成什么样我听说你们内部也有一个十字路口那是一个什么对比较巧就是当时我们团队刚建立的时候我们说就要做一个创业氛围的一个团队我们的产业运营是闭环的就是我们所有角色都是在一起没有人有兼职因为大厂一般类型兼职中台化各种人负责N个角色有N个OPR我们所有的OPR都是秒大然后我们所有人在一起办公这也很难得在大厂里能有一个工区我们都坐在一起当时排工位的时候当时我就想说怎么样跟高效的沟通我当时就划了一个十字路口十字路口有四个角分别是产品运营工程和策略然后在这四个角我们产生了大大小小的所有决策都是在这个十字路口产生的然后你的工位是在十字路口中间我的工位要避开十字路口因为太吵了但是我会去走到十字路口和大家去交流所以说那个十字形折角我们就叫世子路口非常巧也是一种缘分对是一种缘分最后一个问题是一个世子路口的经典的很喜欢问嘉宾的问题如果今天广乡给你300万美金然后你必须投出去投三个人天使投资不管他是准备创业还是已经在创业的朋友你会投给谁我当然会投给秒大的用户因为他们能把它变成三个亿而且我们真的是投了300美金就是我们有注目计划就是我们会让有创业想法有一些苗头的会给他提供一个创业的知识好那除了秒大用户不能投秒大用户这个感觉是太官方了如果真的就是我是好奇比如说你身边的朋友你觉得谁如果创业最可能会成功那这个还这样这想一想就是觉得能成功的他也不会让我投不管他让不让你投都可以那我肯定会投Gemna那其实你可以买股票我主要不炒股炒股我肯定会买为什么那么看好是和大家看法一样吗还是有一些你看到的我们没看到的东西也算是一样其实就是首先谷歌是一个技术基因的公司然后呢它又有最大量的数据就是它模型好不好其实还学于数据它的搜索数据知识能全用上的话我们还比不了的然后Cloud也比不了的再一个呢它掌握分发渠道谷歌它有全球最大的分发渠道所以它从身位上从能力上从它的积淀上其实都是顶尖的