103. Lovart创始人陈冕复盘应用创业这两年：这一刻就是好爽啊！！哈哈哈哈哈

哈喽，陈冕，先给听众朋友们打个招呼。

哈喽，大家好，我是 Lovart 的创始人陈冕。

开始几个快问快答。公司名字？

Lovart。

公司创立时间？

我们的母公司是 2023 年 5 月创办的，Lovart 现在运营的公司其实是在 2024 年年底成立的。

融资轮次？

怎么定义轮次呢？可能算 B 轮吧，反正也融了挺多轮了。

目前的估值？

这个还不太好透露具体的，大概几亿美元吧。

目前是盈利还是亏损？

那肯定不赚钱啊。

你的年龄？

1992 年的。

你的 MBTI？

在 ENTJ 和 ENTP 之间徘徊。

现在可能 ENTP 多一点了。为什么？

因为后来发现，人不能计划所有的事情，伟大也不能被计划，所以需要随性一点。

你是 2015 年、2016 年毕业的吗？

我是 2014 年本科毕业的。

2014 年本科毕业，第一份工作是什么，在哪里？

1. The Product School Years

我第一份实习是在腾讯。其实我从大二开始就没怎么上学了，跑出来去互联网公司实习，所以在腾讯实习了一段时间，后来又在 360 实习。

我做的第一个产品是 QQ 空间，第二个是 360 手机助手。

这么老的产品啊？

对。其实移动互联网兴盛、发源于 2013 年左右。QQ 空间是 PC 互联网的尾巴，手机助手是 PC 和移动互联网的交界，所以我算是经历了一整个移动互联网时代。

那你在那两份实习里学到什么了吗？

学到了一些当年做产品的基本方法论。那个年代讲的是单点突破、追求极致，用户导向。现在看起来，很多东西还是适用的。

那个年代还是产品经理刚刚开始被造神的年代，主要就是这些。

那时候腾讯是什么样的？

挺好的，朝气蓬勃、人才济济。当然，我不是说它现在人才不多。那个时候的腾讯像一家很酷的大公司，有很多人才。

我当时是校招的管培生，还记得那时候它就像一所新的产品经理学校。

你毕业后去了哪里？

毕业之后换过很多工作，这不是什么光彩的经历。我去过 360，去过滴滴，然后去摩拜，再去每日优鲜，后来自己创业，中间其实还有一小段时间在百度。

除了阿里，我基本上中国的 BAT、TMD 都待过，算是延续着做 O2O，一直到摩拜。后来我是摩拜的产品总负责人，摩拜被收购之后，我还在美团待了一年。

我在滴滴和摩拜加起来差不多 4 年，从 2015 年待到 2019 年。那段时间经历了两次战斗：滴滴先跟快的打，又跟 Uber 打；后来摩拜跟 ofo 打。

这两次基本上都是战斗正酣的时候，也是这两个商业模式的高光时刻。后来你会发现，这两个商业模式其实没有那么好。滴滴当然还是非常赚钱，但摩拜其实不赚钱，流量也没有那么大。

所以这两段经历收获还是比较大的：看了怎么打仗，参与进去打仗，又看到打完之后的一地鸡毛。

这两段经历对你有什么启发吗？

2. The Business Model Reckoning

很多启发。你最开始觉得不正常的事情，它就是不正常；你觉得会发生的问题，它就一定会发生，这就是墨菲定律。

比如摩拜，当年大家觉得这个生意好大，觉得每天有四五千万单，是个超级大的生意。但如果你真的了解，就会发现那是无限制的供给和无限制的供给成本带来的。你根本不考虑供给成本，实际上就亏得一塌糊涂：用户不收钱，车也不算钱。

后来你会发现，这个商业模式无法在有限供给下做到那么大的规模。如果你的供给是有限的、有成本的，就不可能有那么多车给你骑，也不可能让你无限制地骑。

如果要做到 break-even，你会发现用户一定会变贵，骑一辆车会变贵，而车的供给一定会减少。这样的话，这个生意一天可能只有几百万单，但它的客单价很低，毛利率也很低，所以既不赚钱，也没什么流量。

当然，它在当时打得最厉害的时候，可能给腾讯、阿里的支付战争做了很大贡献。它作为一个成本中心，或者作为普及支付的工具，可能是合格的；但作为一门生意，它本身是不合格的。

所以当我在里面经历了一个辉煌、又经历了后来的结果之后，才发现我们还是要尊重一些生意的本质和常识：这个生意就是不那么赚钱，也没有那么大的规模。

人总是在高光的时候，被一家公司吸引进去，那个时候其实不会看这些，大家主要看情绪。进去之后才发现，如果业务不发展，个人发展也会很困难。这也解释了我为什么后来会离开。

这两段经历其实是类似的。

对。后来我发现，业务的持续增长，甚至第二曲线、第三曲线的增长，都跟最开始的第一业务有关，跟它的毛利率、能不能赚钱都有关系。

像摩拜这种生意，很难独立存活。它连第一业务都不赚钱，公司哪里有钱去做第二业务、第三业务？而且第一业务还需要非常辛苦地经营，才能做到 break-even 或者微利。所以它不是一个好的生意，也不是一个好的独立生意。

这些都是教训。

你在里面什么时候意识到这件事情？我相信你在里面肯定比外面意识得更早。最开始在膨胀期、上升期的时候，大家都充满信心，你可能觉得“这样真的行吗”，但又会觉得“这样可能行吧”，不断用大家的情绪和反馈给自己洗脑。

这是一个很正常的过程。但当你发现，比如摩拜最后被收购了，如果它没有被收购，或者当它发现钱没有那么多的时候，你就开始急了。

它不可能无限制地给你钱，总有一天，增长、无限供给带来的订单会到头，糟糕的财务状况也总有一天会爆发。所以越临近那个时候，你就会越冷静。

对我们来讲，变化发生在被收购之后。我们发现要开始好好算账了，慢慢就明白了。这是一个过程。

作为一家被收购的公司，在大公司里面会是什么感觉？

坦诚讲，这个问题我的发言权没那么大。摩拜被收购的第一年，还是相对保持独立运营的；第二年才开始融入得比较深，所以我们那一年相对来讲还是比较独立。

但如果说变化，美团是一家很节约的公司，只有开水和餐巾纸。当年的摩拜不是这样，还是一家非常酷的公司，所以你能明显感受到文化融合、各种细节和理念上的不一致。

你离开美团的时候多少岁？

2019 年，27 岁，不到 27 岁，26 岁多。

然后去了每日优鲜？

对，在每日优鲜待的时间很短，不到一年。

为什么去？

当时新零售还挺火的。你看，我其实当时也没有从摩拜的周期中学到足够深刻的教训，还是看什么火就去了。

2018 年年底，每日优鲜应该拿了它融资最好的时候的一轮钱，大概是 4.5 亿美元的融资。我自己也很喜欢逛超市，再加上之前做过 O2O，就决定去了，而且那边给的职位和条件都还不错。

我当时负责每日优鲜整体的 To C 产品、运营和增长。

其实你在每日优鲜做得还不错，给每日优鲜带来了很多增长。当时有小程序的红利，你们去做裂变。

3. Why Retail Failed

对，但后来发现，互联网加零售可能是个伪命题。如果你不是做平台，而是自己做零售、自己做零售商，毛利率是非常低的。

互联网能够给你的毛利改善其实非常有限，所以这就不是一门好生意。你会发现这个赛道非常难做，很快就发现，互联网加零售可能是个伪命题。

后来我又发现，互联网加零售的公司，如果不要互联网公司的算法、不要我们这群人，毛利反而会更好。因为它本身不是平台，线下供应链环节很多，钱都是一个钢镚一个钢镚抠出来的。

它又非常重线下，所以重线下的事情，互联网能够给它带来的提效其实非常有限。这个经历之后，一个很大的 lesson 就是：商业模式真的很重要，决定 almost everything。

所以后来我觉得，还是要回归做线上，做我擅长的线上，再也不要做线下了。至少我自己不要做线下。

而且最大的能耗，也会催生完全不一样的组织文化和组织方式。像你这种产品经理出身的人，还是更希望在一个高人才密度、鼓励创新的环境里。

对。但坦诚讲，有些行业更鼓励执行。比如做零售，它需要铁军、纪律，需要对抗人性，需要管理团队，这不是我喜欢的事情。

做零售，可能就是把枯燥的事情有耐心地做一千遍、一万遍，做到极致，变成竞争力。但高毛利的创业行业显然不是这样。创业行业是要洞察人的感受，要充满幻想，想象这个世界未来会发生什么，未来应该发生什么，然后前瞻性地去创造它。

所以这会诞生不一样的组织文化、不一样的工作方式，也会诞生不一样的价值观。我很清楚自己喜欢什么，也发现自己不适合做那些事情，所以更适合做线上业务。

我也会想，自己对什么东西更有感觉。比如我可能对内容更有感觉，那就可能更想做内容行业、创意行业。这些都是从过去的过程中学习的，包括商业模式。

你会发现，纯线上、有规模效应的商业模式，通常是更好的商业模式；做一单卖一单的，不是好的商业模式。这些东西都会在创业选方向、创业过程和各种思考当中影响取舍。

比如投资人问我做不做 To B，我不做。长期看可能会做，但短期内绝对不会做，因为这不是我们组织的优势。

从字节学到了什么？

4. What ByteDance Got Right

字节是一家很牛的公司。字节传达的价值观，至少在核心管理层那里，我觉得跟外界传达的价值观是知行合一的。

他们在讨论问题时，绝对没有意思意思，大家可以非常针锋相对地争论业务问题，对业务问题也非常实事求是，所以认知迭代很快，执行效率也很高。虽然已经是一个很大的公司了，但执行效率还是很快，这次 AI 也能看出来。

它也很追求极致，质量做得很好，产品体验做得很极致。相比于它的体量，我觉得它的创新力、决策速度和内部故事长度都很优秀。

但更重要的是，在字节之前那几年，我可能总结了很多业务为什么毛利不够好、商业模式为什么不够好、为什么不适合我，以及为什么增长之后会回归平淡。这些总结让我知道怎么避免错误，但不知道怎么做到正确。

在字节之后，我发现了他们是怎么做到正确的。那是我唯一一次觉得，至少他们做出了这些业务，做出了正确的决策，他们的思考方式就是这样的。

于是我会想，好像我是对的，那我是不是也可以做一做，练习一下这些正确的思考方式？

你能提炼一下有哪些正确的思考方式吗？

可以做一个 To C 的产品，但这个会很抽象，很难具体描述。我举几个点。

第一，在字节的时候，你会发现大家想问题想得比较远，会问最终的样子是什么。比如最终你觉得这个市场会活几个玩家，这些可能用常识就能判断。

判断终局可能用常识就很容易，因为你大概率会觉得，最终不可能活十个玩家，而且每个玩家份额都差不多。用常识先判断终局，很多答案就已经被解答了。

如果用当年摩拜的例子，最终问一下：这个生意如果要 break-even，大概会有多少车、多少订单，定价要做到多少？这个市场最终是什么形态，是寡头还是非常多、非常零散？它到底是供给驱动还是需求驱动？

这些问题其实用很多常识就可以想清楚。先想清楚终局目标和终局样子，再去纠正现在的路径。

但另一方面，看到终局也没什么用，因为现在的事情还是得一件一件做。看到终局，更多是帮助你避免不该走的路。有些方向走下去就是死路，看到终局之后你会知道不要走，但它并不能解决现在每件事具体应该怎么做。

现在每件事怎么做，还是要非常务实，落到用户的细节上。比如在字节开会的感受是，像张一鸣或者很高层的管理者，会跟你聊非常具体、非常细微的问题。每一个细微问题的决策、创造力和质量，都会影响最终结果。

我就简单举这些例子。它不是一个可以简单抽象清楚的东西，而是在很多业务交流、每一个业务问题的判断中，你会发现自己的想法是不是跟很多人的想法有共鸣、相似性，这样才能强化自己的信心。

毕竟那时候我还没有自己做一家公司并且做成功，所以我觉得字节是一个很好的科技公司，它让我确信了自己内心对于一些问题的判断。

这个判断更多是在不断面对问题的 case 中得到的。每一个问题出现时，我会想“我会怎么想”，然后发现“他们也是这么想的”，就会觉得好像是对的。

因为知道一件事为什么错，可以找出很多原因；但知道一件事怎么做对，是很难的。一个事情即使做对了，也可能有很多错。所以一个事情失败了，你可以找出无数个错误，说它为什么错；但要知道一个事情怎么做对，真的很不容易。

这是很好的收获。

你有 10 年非常不连续的经历。

连续，也不连续。我的思考是连续的，我对这个世界、对互联网行业的观察也是连续的。

你从什么时候觉得自己会创业？

5. Finding The AI Opportunity

我很早就想创业，在大学就想创业。大二的时候还创过一小段，做了一个中国版的 GitHub。

后来发现，中国根本不可能有 GitHub。高中还学过计算机奥赛，所以大二就想创业。但那次创业让我发现自己太蠢了，不太适合创业，于是没有信心，还是想去大公司学习。大三开始我就出来上班了。

我很早就想创业，所以刚才才会说，如果没有 AI，我到 2021 年左右才建立起敢于创业的信心，但那个时候移动互联网已经没有机会了。如果没有 AI，我会很遗憾。

2021 年是因为在字节建立信心的吗？

对，是因为在字节建立的。因为张一鸣打完那一仗了，做得还不错。后来双减其实也不能怪我。

更多是因为我跟字节里有过成功项目的同学交流得更多，有了更多共鸣，强化了自己的信心，也优化了自己的判断力。就像大模型一样，前面有非常多数据，到了这里数据一下子涌现出来，然后就觉得应该创业了。

这次创业的来源是什么？

ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourney，就是这些东西。

2022 年年底，AI 的变化非常快，整个 AI 也进入了公众视野。那时候朋友圈里有王慧文，天天刷英雄帖。我也认真研究了一下，发现这确实是一个比移动互联网更大的机会，没有任何犹豫，就一定要做，只是要做什么方向的问题。

“比移动互联网更大的机会”这个结论是怎么得出来的？

我们最开始想把 AI 类比成移动互联网，但后来发现它肯定不是。移动互联网本质上是互联网和电脑的延伸：电脑变得更小，互联网变得无处不在，从而延伸出了移动互联网。

它本质上是场景的拓展，很多基础能力都从电脑那边一以贯之过来，是互联网渗透率进一步提高，也是互联网使用场景进一步丰富。不要小看这个“进一步丰富”，这个进一步丰富也很厉害。

而且它依赖的基础条件并不多，基础技术都已经成熟了，所以爆发得很快。

但后来你会发现，AI 显然不应该只是这样。AI 至少得是电脑的发明，它给电脑这种设备以智能。之前电脑只是能处理信息，不能叫智能；现在是真正给了终端以智能。

所以它至少是一个比肩电脑、比肩信息革命的变革，会更深远、更大、更底层。当时我就觉得，不能用移动互联网的范式去推演它的变化，至少应该从电脑发明之后，或者说信息化之后，这个世界发生了什么变化来推演。

智能化对应信息化，至少是这样的对应关系。信息化让我们在最近几十年建立了所有这些东西，而智能化会带来同样深远的变革。这就像 1980 年左右，是一个伟大的机会，根本不需要犹豫。

所以你花了多长时间决定？

ChatGPT 出来以后，我马上就觉得要创业了，只是决定做什么方向。已经没有任何犹豫。那个时候我觉得自己被解救了。

被解救了？

被解救了。这让你过往那些糟糕的跳槽经历都有了意义。

你之前其实一直在挣扎？

我很挣扎。我会想，为什么我跳了这么多次？因为每次找工作都会被人骂，说你怎么老跳这么多。

但其实你知道，虽然跳得多，也因为跳得多获得了一些收获，而且这些收获可能会很有用。可是如果不创业、没有创业机会，这些经历就没有用武之地。

从雇主角度看，他不管你对这些东西有没有用，只管你能不能在他那里多干一会儿。他会觉得这些经历是负面的。

但你自己知道，看过那么多行业、看过整个移动互联网之后，你有信心在未来的浪潮里看得更深、更远。如果没有那个未来的行业，你经历的一切都没有意义，所以会很痛苦。

在那一刻，我觉得过往的经历都有了意义，像是被点亮了。

被救赎的那一刻是什么样子？能描绘一下吗？

那天晚上我发了一个朋友圈，说“希望是一切痛苦的解药，是一切痛苦的意义”。这就是我当时的感觉。

我跟我老婆说我要创业，她说：“出来混最重要的是出来，出来去吧。”我说好，那我就去了。

然后辞职了？当时想做什么？

6. Why Applications Beat Models

那时候大模型还很早，很多模型都在发展趋势里。但我们从第一天就决定不做大模型，做我们的第一代产品。

这就像在 1980 年代电脑刚发明的时候，你是要做操作系统还是做应用。我有自知之明，知道自己不是做操作系统的。

做大模型必须是顶尖的 scientist，但你很清楚，大模型普及之后肯定会有应用，而且会一波一波出现。作为应用创业者，2023 年入局是一个很好的时机：足够早，有足够长的时间建立认知。

但如果做大模型，2023 年入局就比较晚了，需要后发，甚至要往前赶。而且我不是 scientist，也不是 researcher。

你学什么的？

我学信息管理与信息系统，是产品经理出身，所以根本没考虑过做大模型。我就是要做一家应用公司，而且希望做一家很好的应用公司。

我们需要思考怎么做，同时尽量避开大模型的主航道，避开它的核心能力。

当时我做了一个简单类比：电脑在 1980 年代刚发明时，最先出现的是什么？Office、Adobe，然后是浏览器、搜索，之后是社交和泛娱乐。

如果把内容生产和消费分成两端，内容生产其实就是信息的生产和处理，包括文字、图文、图片、视频和更多模态，这对应 Office 和 Adobe。

往上是信息消费侧。通用信息消费是搜索，然后是人与人之间的社交，或者如果是 AI，就是人与 AI 的社交，之后是泛娱乐。

所以我觉得它的发展速度可能是先下后上，先从生产力场景开始，再到消费和娱乐。

Office 和搜索跟大模型很像。ChatGPT 本质上是在帮你处理文件，像不像 Office？它帮你处理文档、文件，帮你写文档。另一方面，它又像搜索，帮你获得信息、问答。

所以我们觉得，这两个方向离大模型的核心能力非常近。社交和泛娱乐的爆发周期相对较长，因为用户会变得非常泛，是完全 To C、完全为了娱乐的场景。

前面的方向更多是生产力和工作场景，后面两个完全是娱乐，需要更低的成本、更轻的技术和更大规模的普及，所以会更晚一些。

你看 1980 年代的计算机也是这样。社交和 YouTube 兴起时，已经接近 2000 年了。1980 年代先起来的是 Office 和 Adobe。

所以我们当时觉得，做多模态是一个更好的切入点，因为智能本身要先从文字开始，文字是主轴。我们希望在多模态领域寻找切入点。

如果不做模型，我们要如何构建能力？我们一定要做垂类场景，因为垂类场景不一样，会有一些非通用能力，无论是数据还是交互都不一样。

所以最后我们选择了多模态方向。

你们在这个方向上的能力是什么？当你既不掌握模型，也不掌握流量的时候？

要掌握差异化的数据，也就是只有这个场景才需要的数据。这个叙事跟朱啸虎那套有一点相似：你的能力确实来源于 AI 之外，或者说模型之外。

比如我们的第一代产品，差异化的地方在于有很多素材、很多模板。模板本质上聚集的是人类的创意，那是人类还没有被 AI 取代的地方。

我们的第二代产品 Lovart，有一个很不一样的 interface：它有画布，有对话框，画布上还可以 edit，更像你跟设计师沟通时的界面，而不是两个普通人沟通的界面。

在这个垂类场景下，它有不一样的 interface。我们上一代产品也是这样，你会用到素材、模板，从而提高效率。这就是差异化切入的地方，可以避开跟模型主轴直接竞争。

你从什么时候开始决定要深耕设计这个垂类？

第一天。

为什么是设计？你刚才说了为什么是多模态，那为什么是创作？

本质上是创作，设计只是创作的一部分。你说图像、视频，这些都属于创作。图像模态只是成熟得更早，所以我们要做的就是创作。

我们从第一天决定的就是创作。我们 believe in 的是，AI 会彻底改变创作。

在信息化时代，数码相机和数码摄像机改变了创作。AI 是新的照相机、新的摄像机，也是新的画布、新的画板。照相机和摄像机只是让原本没有成像能力的人类拥有了成像能力，而 AI 不仅能帮你照相，也能帮你画画，它是一种创作手段。

长期来看，AI 会同时颠覆创作手段和创作者本身，或者说，颠覆创作的生产关系。

AI 不需要相机就能帮你拍照，它用扩散模型帮你拍照，所以创作手段从相机变成了扩散模型。以前是人用相机拍照，现在可以说是 AI 用扩散模型拍照，生产关系也变了。

AI 在一定程度上取代了部分设计师，或者取代了设计师的一部分。扩散模型取代了画布，模型取代了画布，也取代了摄像机。

所以创作工具和创作生产关系都会变化，这是一个更加巨大的变化。我们觉得这里面会有机会，这个赛道也足够大，于是决定做这个方向。

你创业第一天找的第一个人是谁？

应该是一个技术伙伴。因为我不是技术出身，所以想跟他论证一下我的产品推演思路在技术上是否 match。

他说 match 吗？

他说 match，然后让我赶紧做。于是我们就赶紧做，也赶紧辞职创业。

见的第一个投资人是谁？

第一个见的投资人是张雨桐，他当时还在金沙江。

那个投资人决定投你，是什么打动了他？

我觉得还是我身上有一股激情和想要创业的心气儿。

那个时候应用创业者不好融资，那一年并不好融。

但我的第一轮很顺利，当然可能也有他的原因，但整体来讲很顺利。第一轮可能是圆满高融和金沙江投的。

为什么后来没有连续融资？

那时候我们太务实了，时间也很紧张。辞了职、开了公司、拿了钱，就马不停蹄开始做。

第一轮融了多少钱？

400 万美元。估值也报得很低，报得太低了，应该是 1800 万美元，低得要死。我现在觉得第一轮应该报 5000 万美元，被坑了。

这也是因为不懂。那时候找的所有人都不专业，什么也不懂。第一轮融资少，是一个很大的教训。

当时其实有很多投资人找过来，看到这么好的 3 家机构都要抢着进，很多机构找过来。其实应该让他们快速加轮，把这个事情做掉，但我当时没考虑。

那时候竞争太激烈了。2023 年 6 月，我是 5 月中离职的，已经有 10 个抄我们、跟我们一模一样的产品了。

我想的是，他们都打不过我，但我得全情贯注地战斗。

你把在滴滴的经验用上了。

对。但那个时候我没有钱的忧虑，不知道创业还要考虑钱，一直烧得很厉害，打到 9 月。

为什么会烧钱烧得这么厉害？

7. The Subsidy War

一开始就是补贴战，补贴创作者。那时候还不是 Lovart，可能算 Lovart 的原型，叫 Liblib。

2023 年的竞争很残酷。我们补贴创作者，对手就来挖我们的创作者；我们给用户补贴、拉新，也有公司跟我们打。

是大厂还是创业公司？

创业公司。那个时候跟我们打的，基本上都是有一定体量、在探索 AI 新业务的创业公司，理论上它们的弹药比我们多。

我们要考虑的是：它的弹药比我们多，理论上比我们更能烧钱。第一，我不能不烧；第二，我一定要比它烧得有效率、烧得有策略，才能赢下它。

同时我们又是先发，做得比他们早，用户也比他们多。所以我要在这个过程中保持领先优势，同时烧得比它有效率。我觉得这样就能赢。

那个时候你全神贯注地做这个，什么都没做，也没做大模型备案，到了 9 月就被下架了。

对，后来才知道需要备案，9 月就被下架了。

好消息是所有竞争对手都被下架了，坏消息是没钱了，400 万美元全烧完了，只剩下几百万元人民币。那时候我每个月光 GPU 就要花几十万元，6 个月之内就没了。

又融不到钱，因为大家一看你的账上只剩几个月的钱，就都不投；而且那时候融资环境也不好。

团队还剩多少人？

三四十个人。打竞争的时候瞬间有五六十个人，发现没钱了，立刻砍到三十多个人。

马上裁员。

对。现在看起来我还是理智的，动作非常快，但那时候大家很懵：前一秒大赢特赢，下一秒就裁员了。

前一秒我们刚刚赢了中国第一。你去看 2023 年的这个赛道，我们第一代产品的访问量绝对是最大的，用户也最多。2023 年 6 月，我们就有 100 多万月活。

你现在回看，觉得应该打那场补贴战吗？

当然要打，不打怎么赢？不打就会被淘汰，输给别人。中国的竞争就是这样的。

因为这个产品形态还不是最终形态，你们过早陷入竞争，这件事是对的吗？就像 Kimi，是不是也应该过早投流、占领市场？

我觉得 Kimi 应该投流。当然我不知道它的 ROI 怎么样，但问题不是它应不应该投流，而是投流是否有助于它做出更好的模型。

Kimi 碰到了豆包的主赛道。它投不投流，豆包都会投流；它不投流，不就更没有了吗？

如果它能做出比 DeepSeek 更好的模型，在某个时间点做出 SOTA 模型，对一家大模型公司来说一定是最重要的。因为这意味着免费的流量，甚至是无穷的流量。

但如果你不能保证一直提升智能上限，用户还是你的壁垒。别人提升智能上限，也会抢你的用户，但不至于把你的用户全部打没。

所以你获取用户、积累用户心智，还是有意义的。这个要看你是从模型厂商的角度看，还是从应用公司的角度看。

从应用公司来看，用户习惯和用户心智很重要，当然要一以贯之。如果没有那场仗，我们现在就没有第一代产品，在中国也没有优势。我们的第一代产品后来增长得非常好。

实际上投了多少？

几百万美元，大概 300 万美元。

短暂的那段时间，烧了 200 多万美元？

对，烧了 200 多万美元。结论就是赢了，竞争对手没了，被下架了，我们成了中国第一。后来我们也被下架了，但又活过来了，用户也回来了。

你们下架的时候是什么心情？

崩溃。就觉得创业怎么这么难。

2023 年 9 月，创业才 4 个月，就要裁员，已经烧了 200 多万美元，准确地说是烧了 300 万美元。补贴战的同时，还有一个关键点：用户算力是免费的，你还在烧 GPU。

团队那时候招的人比较多，为了快，工资也开得比较高，给的卡也比较慷慨，又没有收入，压力非常大。

那段时间你个人状态怎么样？

其实我那时候个人状态还是挺好的，我觉得不会撑不下去，一定撑得下去。

因为我知道为什么会犯这个错，所以很快总结了一下：我的战略没有错误，业务没有错误，竞争也赢了，在认知上没有犯错。

我们犯的第一个错，是我第一次创业，没有现金流管理经验，完全不知道钱会花多少；第二个错，是对融资节奏没有自己的判断，该融的时候没融，不该融的时候找谁都没用。

我觉得这么早经历这个教训，还行。于是赶紧裁员，赶紧做商业化，做会员。我们的商业模式早就想好了，战略没有问题，商业模式也很清楚。

还好那个时候竞争对手打没了。我算了一下，再撑几个月就快打平了。

公司账上只剩 4000 块钱，这是最后的故事了。大概撑了半年，撑到 2024 年 3 月，还剩 4000 块钱。这个时候有一笔救命钱进来。

2023 年真是大起大落。

但在最后只剩 4000 块钱的时候，我想的是，如果那家机构不投，我自己掏两个月的钱，再撑一撑，就能看到 break-even。

那时候团队已经很少了。

多少人？

十几二十个人。每个人一个月只拿 1 万块钱，有的人甚至不拿钱，所以人力成本只有十几万元一个月，已经压到极限。

算下来，我们的收入快 break-even 了。我说，自己掏钱撑两个月服务器，等牌照下来。牌照 4 月份下来，我觉得一定能行，从来没有觉得公司会做不下去。

虽然那时候走了很多人，但我知道它为什么走到今天这一步，也知道做对了什么、做错了什么。做对的东西没有做错，所以不会有什么问题。

就是战斗。

对，战斗。

你有算过，在移动互联网时代获取一个用户要多少钱吗？现在获取一个用户又要多少钱？

现在获取一个用户贵得无比，所以不能直接只靠投放。一定要先把一件事情做对，然后在对的时机获客。

我们当时获客成本非常低。第一代产品的获客成本很低，因为那个时候中国用户需要这个东西，而我们又是最好的，所以获客成本就低。

这个时间窗口非常重要。比如 Kimi 最早投放的时候，B 站还没有广告主，或者说没有几个 AI 广告主，当然便宜。后来 MiniMax、元宝、豆包，各种产品一拥而上，当然就贵了。

一个新东西刚出来，有创新性，又有公众效应，再加上 PR 和各种传播，投放成本就会变低。可以把它叫作品效合一：品牌和效果广告合在一起。

但“品”的核心来源于产品的时机，而时机来源于创新、开拓式创新，以及切入的时间点。在那个时间点，你是不是足够创新，是不是大家关注的东西。

我们在 Lovart 也是一样，必须抓住这个时机。如果没有公众关注度，投放成本就会极高，永远打不过大厂。

第一代产品获一个用户是多少钱？

三四块人民币。

还是很便宜。

非常便宜。所以一定要抓住那个时机，否则获客就是无底洞，而且还获不了多少用户。

现在可能要 20 元。

对。投流对于获客来说是一个刺激手段，但不应该是促进获客的原动力。

投流是管道。大家知道你了，投过去，大家使用你，成本就比较低；大家不知道你，强行把广告推给他，成本就比较高。

对，这是很常识的事情。除非你把投流当成品牌广告用，反正不赚钱。但对于创业公司来讲，如果用户本来不知道你是什么，投过去的成本就会很高。

2023 年还有什么惊心动魄的事情吗？

垮过一次，又被下架一次，这已经足够惊心动魄了。还有团队走了很多人。

从事到钱到人，这些事情会在不好的时候连环攻击你。

2023 年 9 月到 2024 年 1 月，你见了多少投资人？

数不清，每天见。每天至少见三四拨人，每个人聊一个多小时。我每天可能说话都要说五六个小时。

但没有人投。第一轮天使轮，圆满高科和金沙江非常顺；到了第二轮，没有一个机构投。我见了所有机构，没有一个人投。

他们会给什么样的反馈？

最大的考虑还是没有牌照，大家不知道你的业务会不会回来。最开始聊的时候，用户都没了。

但坦诚讲，我们那个时候那么便宜、数据那么好、用户那么多，还有市场地位，3000 万美元都没有人要。

这件事让投资人都听听，他们那个时候在干什么，真是令人 生气。

那段时间很崩溃：你要想用户会不会回来，团队还一天一天地走，投资人又天天问你一堆问题。问完以后，最后他说：“你没上架就不投。”

我说，你在聊之前不就知道没上架吗？你还非得问我那么多问题。你别问不行吗？我的时间不是时间吗？我说话不累的吗？

那段时间真的很烦。

但那段时间也让我明白，timing 很重要，在对的时机做对的事情很重要。时机稍纵即逝，节奏很重要。

在不好的节奏里，所有事情都不好，你要撑过它非常难；在好的节奏里，就要做足够多的准备，一定要抓住它，扩大成果，而且要做足够多、足够深的准备，不然很难对抗不好的时候的困难。

到 2024 年，情况变好了。

2024 年牌照回来了，商业化收入起来了，用户也回来了，而且还在持续增长。投资人又开始疯狂投资，一个月一轮。

那一轮战略投资是救命的一轮。战略投资方是谁？

2024 年后面，用户回来了，牌照下来了，收入起来了，用户还在持续增长。然后一下子做了 3 轮，3 轮是在两三个月之内全部定下来的，只是后来交割花了比较多时间。

一轮可能是明势，一轮可能是银杏谷，一轮可能是顺为。

为什么不合在一轮？

合在一轮，周期会拉长。但当时救命轮没拿多少钱，公司很危险，需要快速进账。

所以基本上是明势那一轮先来一轮，便宜一点，先把钱打进来，给公司垫点钱；下一轮再多拿一点，再下一轮拿更多一点。

而且战略投资方那一轮交割完已经是 5 月份了，所以相当于从 6 月、7 月到 8 月，这 3 轮全部定掉，再逐步交割。至少先让他们把钱打过来，不然会很慢。

这是你从 2023 年得到的教训。

对，所以一下子融了 3 轮。

这 3 轮有多少钱？

2000 多万美元。

你们一年营收有多少？

2023 年还没有营收。2024 年不太方便透露具体数值，但到 2025 年初，我们的 ARR 已经很高了，接近、甚至超过 1000 万美元。

2024 年做了什么？

8. Designing The Next Product

2024 年前面就是把钱拿了。下半年开始考虑下一代产品，也就是后来 Lovart 的方向。

第一代产品已经发展得比较好，但我们非常清楚它的问题和时代局限性，所以开始考虑下一代产品。

它的问题和时代局限性是什么？

AI 在一个人群中有一个渗透率。这个渗透率会逐步提高，很快可能达到 20%、30%甚至更高。

第一代产品不是一个可以把渗透率推到所有人，或者大部分人的产品形态。它太复杂，门槛太高，产品化程度不够，是一个介于开发者和普通用户之间的产品。

它确实是专业设计师才会使用的产品。我们的目标用户本来就是设计师，但不是所有设计师都能接受这个产品，只有设计师里面最卷、最愿意学习 AI 的那一批才会使用第一代产品。

它的学习成本很高，对很多设计师来说，还不如自己用 Photoshop，所以他们不够愿意使用这个产品。

但这个产品的能力很强，可以做出很厉害的东西。那些学会 AI 的设计师用得非常熟练，也愿意付费。它可以把各种开源、闭源能力缝合起来，做出很强的效果，但牺牲了门槛。

大部分用户要的是 AI 时代极大提高生产力，同时操作非常简单、非常好学习的产品。这就是我们要解决的问题。

我们清楚第一代产品有它的价值，也有它的局限性，所以要推出第二代产品，去渗透所有用户。

甚至最终不只是渗透所有用户，因为那还是工具逻辑：用户只是从原来的工具变成了 AI 工具。最终生产关系会发生变化。

最终是不是有一部分用户不再是设计师，而是甲方？AI 变成真正的 AI，更像人的 AI，成为一个设计助理，甚至是一个设计团队、创意团队、创作团队的助理，帮助甲方完成任务。

我们预判到了后面的趋势和走向，也很确定现在的产品不是最终的产品形态。所以要研究通向最终产品形态的路径，以及现有技术条件是否允许我们走向那个形态。

我们一直在探索产品形态的变迁，以及如何捕捉它、向前迈进。那段时间，我们都在做这些能力。

它的底层驱动力是智能水平的提升。

智能水平的提升，还有产品经理的创新，把这个形态呈现出来。

但本质上肯定还是智能水平的提升。包括 Lovart 做的事情，包括 Manis 做的事情，都是把技术提升之后应该勾勒出来的未来样子勾勒出来了。

交互界面发生变化，也是技术水平提升带来的变化和机会。

这个产品从哪个月份开始预研？

Lovart 其实分成两部分。画布的部分准备得很早，因为我们很早就判断，未来的终极形态应该是一个画布。

那时候 OpenAI 和大家也都在讲 Canvas，所以我们很早就预判到终极形态会是画布。画布相关能力的构建，从 2024 年下半年、公司活过来之后就开始准备了。

Agent 的能力则有一个过程。最开始我们想做 workflow，因为那时候模型的生成能力还不够，没办法直接做 Agent。最开始想的是，如何把这些能力变成节点，让用户自己在 Canvas 上搭 workflow。

我们想做一个更简单的 Canvas UI，但后来发现这个东西在设计师那里根本不 work。设计师不讲逻辑，设计师讲感觉。搭节点意味着要自己把工作流搭出来，设计师很难接受。

如果讲感觉，就不适合出现逻辑线框，所以一度遇到了一些困难。

直到 2024 年 12 月左右，我们发现 Claude 3.5 的效果非常好，那时候又出了 MCP 等一堆概念。我们研究之后发现，模型的 agentic 能力变强了。

于是想到一个非常简单的事情：可以用 AI 帮设计师和创作者规划工作流，用户不用自己规划工作流。这样门槛一下子大幅下降，体验也飞速提升。

我们想，这应该就是下一代产品的样子，于是找到了下一代产品的机会。

其他东西其实已经想得很明白了：画布就是桌子，人坐在旁边；对话框是人与 AI 的交流；画布、工具箱、对话框，再加上编辑器，整个形态就被勾勒出来了。

然后我们就开始设计细节交互：用户应该指着这里说“我要改这儿”，指着那里说“我要改那儿”，手和鼠标如何对应。

我们重新设计整套产品，研究 Agent 怎么做、整合什么工具、如何规划和调用工具、如何让 AI 更懂设计、更懂创作。

做的过程中发现，团队里没有这样能力的人，就要去找团队，再来做 AI。那个时候第一反应还是要急、要快，因为你觉得想到了下一代产品的样子，但也觉得肯定还有几个人想到了，所以必须快。

从 idea 到执行出来，多长时间？

三个月左右，两三个月到三四个月。Idea 第一次涌现，大概是四个月前后，但我的想法也越来越笃定，后来就非常聚焦、极致加速。

确实是在 Manis 之后。

Manis 给我们的启发就是：赶紧做 Agent，要快，timing 很重要。

Manus 不是说大家就不能做类似的产品，但它第一个做出来是有意义的，证明大家在呼唤这样的产品，也证明这项技术确实给了这类产品实现的条件。

第一个和第二个在体验、技术上不一定有很大差别，但大家只会记住第一个。所以它是通用 Agent，我们不跟它争，通用就应该第一个，因为它通用。

我是垂类，做垂类的第一个就很好。

而且我们后来发现，真正垂类 Agent 的第一个早就闷声发大财了，那就是 Cursor。Cursor 才是真正的第一个 coding agent。

我们就在想，要做设计的 Cursor，做创作的 Cursor，成为创作领域的第一个就好了。

Lovart 这个名字怎么起的？

我们想让它像一个人名，应该是一个词，比较好发音，不能特别长，但又不像普通人名。我们还希望它带有一些艺术气息。

我们找了很多人名，发现人名基本都注册不下来，单音节、双音节的短名字很容易被注册。

最后是一个同学提出来的。大家脑暴，如果未来有一个 AI 变成人类，他是一个设计师，叫 Lovart，会怎么样？

我们觉得挺酷。因为这是一个面向全球市场的产品，希望这个名字在北美、欧洲听起来不会土。有些人名可能会让人觉得有点土。

我们问了很多人，大家觉得 Lovart 甚至有一点法语发音，不土，很酷。

前段时间汉卿老师给我们做了一个视频，模仿 AI 对话：“What’s your name?” 它说：“Love art, because I love art.” 感觉还挺酷。

我们注册了一下，发现居然可以注册，就赶紧注册了。

搞笑的是，你们只注册了 lovart.ai 和 lovart.art。

对。后来上线之后，所有 Lovart 其他后缀的域名全被人抢注了。Google 一搜全是盗版，我们只能一个一个去处理，笑死了。

又是一个教训。但买一个域名一年也要小 1000 块钱，我要买 10 个就要 1 万块钱。我们之前穷怕了，所以省了。

结果老外的 .net、.org、.cn 全没了。

我觉得这个名字比你们之前的 Liblib 好很多。

是。LiblibAI 是个巧合。

LiblibAI 是什么巧合？

本来是想面向海外的，但后来有点像 TikTok。因为海外发现不能跟中国使用同一个品牌名，那样会有风险；但因为先在国内上线了，所以后来就留下来了。

今年大家都在抢各种领域的 Agent，不管是通用 Agent 还是垂类 Agent。抢到之后呢？

正常做就好了。

它的收益是什么？

你们能获得一波关注，获得先发流量和先发品牌印象。品牌很重要，先发的心智很重要，第一波冷启动流量也很重要。

在北美做产品、做 PMF，最难的是从 0 到 1。后面拼的是产品力，但你的产品力如何走到公众视野里也很重要。

大家的关注有限，产品竞争又激烈，所以你需要以某种方式走到公众面前。剩下的事情就靠产品力不断提升，慢慢滚起来。

Lovart 带来了多少新增和留存？有哪些关键数据指标？

现在只能说，它的留存指标比上一代产品好很多。我们的上一代产品已经是一个成熟、稳定的产品，现在 waitlist 里还有 12 万人在排队。

为什么要搞邀请码？

有几个原因。第一，我们最开始还没做好商业化，收钱的功能还没有做好，这是一个很重要的原因。

一上来就收费，大家也用得不爽，不利于早期传播。另一个原因是我们的收费功能确实没做好，做好之后就会慢慢把邀请码关掉。

这是在平衡早期体验和传播性。我们对早期体验还没有十足把握，也不想收费，让大家先用起来。

同时也是我们自己的节奏。我们不想等商业化能力全部开发好再放出去，觉得其他产品打磨得差不多，就先放出去测试。

当然，那么火我们也没想到。本来只是 Beta 测试，没想到接近 20 万人来申请邀请码。

现在已经放了几万人，但不能再放了，因为完全不收费，成本会爆掉。等商业化能力上线之后，就会逐步放开。

从产品上线到你们知道它火了，多长时间？

9. The Viral Launch

第二天就知道了，第一天晚上就不对劲，一下子火了。

在 Twitter 上，如果什么都没有，一个新团队发一个帖子，通常有几千阅读量就不错了。我们睡了一觉起来，80 万阅读。

我们是北京时间晚上 0 点发的帖子，对美国来说是白天。我晚上 3 点睡的时候，好像已经有 10 万阅读了，当时就觉得有点多。早上 6、7 点醒来，美国团队告诉我火了，已经 80 万阅读。

还有一个 KOL 转发了我们的 post，埃隆·马斯克点了赞。第二天很多中国博主也体验到了，大家开始发，就火了。

中国区后来更加疯狂，没想到在中国火得比国外还快。中国一下子就爆了。

但我们原来真的没有火的预期，因为我们是垂类 Agent，普通人不一定用得了。普通人做图干什么？又不是每个人都要用它。

但它有视觉冲击。

对。我觉得它可能对应了大家对这个东西的某种想象，而且在这个时间点大家比较 FOMO。

各种因素叠加在一起。你也看得出来，我们是垂类 Agent，所以没有火到大街小巷，并不是所有普通人都在用，而是在 AI 圈、设计圈这些跟产品有关的人群里瞬间传播。

那时候我们还挺开心，觉得冷启动问题解决了。本来准备打持久战，否则又要搞补贴。

[Speaker?]

在北美搞补贴没有用。

对。补贴只有在没有别人搞的时候不需要搞；一旦有一个人搞，整个行业就乱了。而且补贴只有在中国才有用，在北美没有用。

你们火了之后，有看到其他竞争对手入局吗？

我觉得他们会，但没那么快。这种产品要超越，需要好几个月的时间窗口。

我看你们门口贴着访客之类的东西，是有人会来公司找你们吗？

会。我们没有公司招牌，所以大家都比较低调。

今天正好是公司两周年庆，平时公司没有招牌。本来想把工区好好布置一下，但实在没有时间，大家一直处在高强度作战的过程中。

你创业之后每天几点到、几点走？

晚上一般 3 点才从办公室走。准确地说，可能 3 点脑子才停下来。早上一般 10 点到。

我们是一个夜猫子团队，不太健康，非常不健康。基本上就是这样的节奏，接下来可能会好一点。

过去几个月为了赶 Agent 上线，团队确实非常辛苦。Agent 上线前那几天，中间正好隔了个五一节。产品本来准备五一前发布，我们五一前连续熬了两天夜，实在没做完；五一节休了两天，五一后继续熬，最后到 5 月十几号发布。

上个月确实没怎么睡觉，所以极客公园那次访谈时，我基本上一个礼拜都没怎么睡。最近才好好睡了几天。

对于 Agent 创业，你现在有什么 know-how？

有很多。比如我们刚才说的，做应用创业，产品很重要。

在组织形态上，我们之前也讲过，原有的产品经理可能没那么有用了，行业数据和行业认知很重要。让 AI 拥有行业知识和领域知识也很重要。

当然，我们也不能算做 Agent 很有经验，只是刚开了个头。接下来产品能不能被用户长期使用和付费，还有很多过程要经历。

现在产品有第一代、第二代，未来还会不断推出新的产品吗？

不完全是这样，还是要看技术变革。我觉得现在的产品形态可能会走相当长一段时间，甚至这个框架可以兼容很久。

如果我们还在做创作 AI Agent 这个赛道，可能这个形态会相对稳定，因为它的架子搭得比较完整。

对技术接下来的变化，你有什么预期？

我觉得智能会越来越强。目前看，智能提升距离天花板还有很大距离，这也是大家的共识。

你看 Google 前几天发布的 Veo 3，视频效果也很好。可以预见，技术无论是在深度模型、推理模型，还是通用模型的智能提升上，速度都很快。

离我们想象中 AI Agent 真正变成一个 team、能够交付相当大部分结果的状态，我觉得已经很近了。

在你的脑海里，未来智能体的生态会是什么样子？你们在这张智能体生态里面，是一个设计师吗？

对。

10. The Agent Ecosystem

如果 AGI、ASI，或者说后 AGI 时代还没有到来，一个通用 AI、通用 Agent 还是有必要的，但它也有局限性，所以垂类 Agent 同样有必要。

通用 Agent 有可能成为一个入口，就像搜索、应用商店一样。它自己会吃掉一部分通用需求，或者大部分通用需求；但有垂直深度的需求，可能还是需要分发给各个垂类 Agent。

垂类 Agent 也会有自己的心智，用户可以独立访问它。所以垂类 Agent 既可能是通用 Agent 的被调用方，也会有自己的深度用户群体。这些用户会直接在对应场景下使用它。

当然，如果 AI 的智能持续突破人类想象，最后甚至超越人类，传统 Agent 可能都不需要了，只需要一个智能，就可以做任何事情。

但至少现在还为时尚早。我倾向于认为，通用 Agent 和垂类 Agent 会并存，通用 Agent 的入口会收敛，而垂类 Agent 会越来越多。

现在发展到什么阶段了？看起来还很早。

我觉得已经有雏形了，至少刚才说的关系已经有雏形，但距离 AGI 肯定还有距离。

不过，智能的程度已经足以取代很多工作场景，这一点非常明确。通用 Agent 确实是这两年的竞争主线，大家都在打得非常厉害。

现在所有基础模型都开始具备 Agent 能力。大模型厂商和垂类创业公司都会在通用 Agent 上竞争，最后我觉得入口会收束，只会有那么几家。

通用 Agent 这个赛道肯定是赢者通吃。因为通用就是通用，如果你有一个明确的心智，就不是通用了，而是垂直了。

所以通用 Agent 的竞争会慢慢收敛，垂类 Agent 会越来越多，建立自己的优势，然后被通用 Agent 调用。

那你们需要让产品形态更多地为通用 Agent 提供服务吗？

现在还没有。现在还是要把自己的用户场景做深，因为设备还没有变化。在现有设备上，通用 Agent 不会是唯一入口。

如果用户心智足够强，用户也可以通过浏览器或应用直接打开你，技术和设备还没有完全改变。

基础模型公司和 Agent 创业公司之间会有长期关系吗？基础模型公司肯定会做 Agent，它能做到多好，边界在哪里？

要看哪些能力离基础模型的底层能力更近。我觉得那些垂类 Agent 可能会先做。

当然，基础模型公司也有可能不做，因为垂类 Agent 对它来讲不一定是杠杆很高的事情。它躺在通用模型上，让别人做，然后自己收税，也是一件很好的事情。

你看过林少平的 U 位吗？

看过。

觉得怎么样？

他是我很好的朋友。我们都在剪映待过。

我觉得调性还不错，听起来确实不错，而且这个赛道不跟巨头卷。

Coding 有点太卷了。

对，我希望他能成功。我没有跟他深入聊产品的长期想法，但我确实觉得 coding 很卷，也希望做 coding 的创业伙伴们加油。

我大学第一个项目就是做中国版 GitHub，后来发现中国不可能有 GitHub。我觉得全球可能也只需要一个统一的 coding 产品，所以这确实很有挑战，希望大家加油。

你刚才提到，开始以前要预演终局。你觉得你们这家公司的终局是什么样子？这个赛道会有几个玩家，最终的商业模式是什么？

我觉得会有头部领先者，不会存在很多玩家。我们要做就做头部。

是赢者通吃吗？

可能一两家会相对赢者通吃，但也会有一些巨头在自己的生态里做自己的产品。

比如 Photoshop，苹果也有 Final Cut Pro。在苹果的生态里，大家不一定都用 Photoshop，也不一定用 Premiere 或 Adobe。视频剪辑里，Premiere 和 AE 更大，但抖音的 creator 也在用剪映，苹果生态里也有人用 Final Cut，整个市场还是 Adobe 最大。

商业模式可能会变化。短期可能还是以订阅为主，长期来看可能会变化。

这取决于你交付的结果到底是服务还是过程，以及面向的终端用户是专业工作者还是甲方。

甲方不是一个可持续为你付费的人，因为他不是使用工具的专业工作者，他是来买一单结果的，买完这单结果就走了。

专业工作者服务甲方，需要持续使用你来产出工作结果，所以适合订阅。未来生产关系发生变化，也会推动商业模式变化。

现在你们是服务设计师，专业设计师，而不是甲方。

对。

如果是甲方，应该怎么定价？

按员工付费很复杂，其实应该按产出物付费，按产出物的类型和价值付费。

就像你要找 4A 公司买一个案子，肯定是根据案子的需求来。需求复杂，就多报一点，要算需求的工期。

未来可能也是这样。你要让 AI 给你做一个复杂的东西，AI 算一下自己会消耗的 token、电量和“脑细胞”，给你报一个价格。

你对 Agent 还有什么自己的思考？

今年是 Agent 的大年，可能没有太多时间想其他事情。我觉得今年肯定会有大量垂类 Agent 爆发出来，各行各业都会用起来。

这是很有意思的事情。今年模型能力进一步提升的确定性也很明确。Claude 4 又发布了，大家还会继续卷，成本可能也会降低，多模态生成模型的能力也会变强。

所以会有很多机会。今年可能确实是 AI 应用进一步爆发的一年。

你自己最近思考最多的问题是什么？

最近思考得比较具体。比如北美市场接下来怎么继续增长，我们怎么解决北美团队的问题。

现在是有团队还是没团队？

有团队。接下来要进一步解决团队的问题，包括当地团队的融合、中国团队和北美团队的融合，团队组建，以及北美市场如何进一步增长。

还有接下来的产品如何持续迭代、往哪个方向做，以及技术难点怎么解决。现在想得更多的还是产品增长和团队，都是很具体的问题。

最大的竞争对手是谁？

短期内对手不太明朗，谁都有可能是。长期看，各个巨头都有可能进入这个领域。

所以我们未来还是要做好准备，面对各种巨头的竞争，尤其是跟创作赛道有关的巨头。但我觉得现在对巨头来讲，我们还太小。

面对巨头竞争时，取胜的关键是什么？特别是对方还有模型，模型能力掌握在自己手里的时候。

做得早很重要。如果跟巨头同一时间做，我觉得还是挺难的。

我觉得还要有灵魂。这个灵魂可能是很多人的灵魂，也可能是产品在用户心里形成的心智，它可能就是核心壁垒。

你是不是能构建飞轮，认知能不能持续领先，能不能保证跑得比它快，这些都很重要。

我没有办法单一回答这个问题。坦诚讲，我也不知道巨头跟我打，我是不是一定能赢，但我有信心赢，因为这些问题我们都提前思考过，只是没有唯一答案。

现在团队是什么样的组织结构？AI 时代的组织结构，和你之前带过的大厂、创业公司的组织结构相似吗？

不相似，挺不一样的。我们最开始也相似，但慢慢在往不相似的方向演变。

现在这个时代需要人教 AI。如果一个会 coding 的人，同时能教 AI 行业知识，那么只需要会 coding 的人就够了，其他什么样的人都不需要。

如果 coding 人人都会，理论上只需要教 AI 行业知识的人，coding 就不需要了。

当然现在还没有那么顺，所以最主要的还是教 AI 行业知识的人和 coding 的人。懂行业知识的人，把想教给 AI 的东西交给 coding 的人；coding 的人再用更好的方式把它教给 AI。

现在最核心的就是这几个工种。当然还有 marketing 等岗位，这些还在。

从产品角度来讲，原有的产品经理已经被解构了。原有的研发团队也被简化了，因为以前有前端、后端、测试，现在用 AI 可以完成很多事情，只需要会用 AI coding 的研发人员。

最后组织会慢慢变得非常简单。如果还要调模型，可能还需要模型 researcher。整个工程开发上的组织结构已经变得非常简单。

现在团队有多少人？

接近 100 人。

这么多。

现在还是有一点多，主要是因为第一代产品的运营人员比较多。第一代产品还是一个传统产品，第二代产品其实人很少，而且他们现在在旧金山比较多。

你觉得自己作为 CEO，长板和短板是什么？你跟你的前老板们像吗？

肯定有一些像，也有不像。

我可能不太好直接跟张一鸣比，现在也没有资格，但还是可以试图做个比较。张一鸣非常理性，战略很强，产品也很强。我感受到，我的产品和战略也是我的长板。

但我可能比他更 P 一点，更注重感受，更感性。这是不同的地方。

我的思维方式确实受到字节跳动的影响，做业务的方式也受到影响，但又有些不一样：我可能更感性，更注重感觉。

你看字节和小红书这两家公司，字节非常理性，小红书非常感性。我应该在两者中间，但偏字节一点。

你觉得 90 后创业者有什么不一样？

我们刚才也讲到，90 后一上来就遇到了移动互联网的尾巴。我觉得 90 后创业者确实更国际化一点。

我不是特别国际化的人，但有做国际化的经验。我觉得 90 后创业者里，国际化的比例会高很多。

比如我们招的团队，美国回来的比例很高，大家更国际化，也因为 90 后这一代有很多人出国留学，所以国际化视野会强一些。

这是一个很典型的变化，所以我们也很早就在思考做出海项目。

你是个暴君吗？

应该不算。我虽然比较严苛，但也比较感性，再加上我是双子座，可能有时候发狂、疯狂输出，有时候又很软，骂不起来。

所以我比较跳跃，不太骂人。

不太骂人？

不，我会骂。骂的时候会骂得很凶，平时关系又很好，所以大家有时候也会在这种波动中感到心累。

我不是一个完全严苛的人，但在工作上很严苛；生活中又很随性，所以就是一个双子座。

会给员工画饼吗？

那肯定画。但我都不叫画饼了，我自己就信了。

最近团队凝聚力也比较强，因为之前给大家画的饼都实现了。

之前画的是什么饼？

比如第一代产品，我跟大家讲能做到多少用户、多少收入规模，大家都不相信，但后来我们做到了。

理想状况下，你觉得公司能长多大？

1000 亿美元吧，希望。

下一个字节？

Think Big。字节可不止 1000 亿美元，我们还不敢说做下一个字节，但希望做一家足够大、足够影响世界、能够做出自己的贡献的科技公司。

从设计你们还会往什么方向延展？

我们还是会耕耘设计、创作和内容。

如果再往后延展，就是做内容？

对。

你觉得内容平台会发生很大变革吗？

应该会，但需要更长时间。

人的创作者和 AI 的创作者会怎么融合？

还是人用 AI 创作。我们刚才说过，在前 AGI 时代，人还是创作主体，AI 是辅助完成的工具，或者是人的创作助理。

但会产生很多新的内容，新的内容可能会有新的消费载体。

你觉得公司会因为什么死掉？

会因为很多种原因死掉：现金流管理不好，融资节奏没做好，脑子发热把战线铺得太宽，被大厂打，自己又没有做好准备就跟它硬刚，最后被打没。

很多原因都有可能。

听起来，到今天为止最难的是第一年。

其实都挺难。在 Lovart 火之前也很不容易，都是周期，一会儿好，一会儿不好。

为什么 Lovart 火之前也不容易？

2024 年的时候，你不知道 Lovart 会不会火，但你知道第一代产品不是未来的样子。

如果别人做出了未来的样子，那就是一种焦虑和恐惧。你知道如果未来的样子被别人先做出来，你就会很被动。

你怎么调节自己的心态？

来不及焦虑了，就是干。

焦虑是无法解决的，我也不想解决。如果没有那么强的焦虑，我也无法保持敏感，就无法判断很多问题。

所以我们需要用高度焦虑来保持敏感，从而保持对业务判断、业务计划的敏锐，以及对执行速度的饥渴。

你确实像一种战斗型的人。

是的，嗨的时候会很嗨。

你跟小红认识吗？

认识，但我们不是一类人。大家都说我们不是一类人。

他们怎么说？

他们说肖弘更老谋深算一点，我更斗志昂扬一点。

你还挺有当年滴滴打仗的感觉。

是，我们也在不断打仗。因为我觉得他们没有传递出这么强烈的战斗气氛，大多数还是在讲产品。

当然，对产品本身的打磨也是战斗，我们还是很珍惜现在的体验。

11. The Joy Of Being Right

在战斗过程中，最令人兴奋的经验是什么？最低落的经验又是什么？

先说 exciting 的体验，这个比较好记。

最快乐的时候，就是你想到未来会发生的东西，它真的发生了，并且你真的做到了。

你预测未来的时候，不敢相信预测的未来是真的，但又必须相信它是真的，于是闷头去做。当你做到的那一刻，成就感最大，这是我最快乐的事情。

比如什么事情？

Lovart 就是一个例子。它的产品形态得到了很好的反馈，我们是这个行业第一个这么做的人，也是全世界第一个这么做的人。

做出来之后，我们看了很多设计师的反馈。我自己去小红书刷每一条帖子，也去各个平台看每一条帖子、每一个用户反馈。

看完之后得到一个结论：这个形态应该是对的，而且收获了很好的舆论反馈。那一刻的成就感无比巨大。

再比如第一代产品，当时我想，这个形态只要在那个时间点做出来，就一定能赢。结果真的赢了。

你看，我们第一代和第二代产品都没有投放、没有资源，靠的是认知判断：我觉得这个东西在这个时间点会火，我是第一个做出来的，就会火；我认为这个形态会火，于是就做了，最后真的做到了。

这是超级满足感，也是我创业最爽的东西。我们愿意为它付出很多痛苦，但你在黑暗中摸索得越久，看到的光就越亮。

就像精准预测了它什么时候发生、会如何发生一样，简直太爽了。

这件事发生了两次，对吧？

对。第一次是第一代产品 ready、成功，不叫成功，至少达到了 PMF。第二次是第二代产品，至少看起来已经有 PMF 的趋势。

Oh crazy，太爽了，太爽了，这是最爽的东西。

你们怎么庆祝？

就是自己在脑子里嗨了很久。大家没有时间庆祝，所谓庆祝就是各种自嗨，嗨到自己在家里手舞足蹈。

最后嗨到极致，就是现在的状态，觉得好爽。

飘了吗？

倒也没有。我知道接下来还有很多困难，产品还有很多挑战，还有很多事情没做好。

但在这一刻，就是好爽。前两天我就是这个状态，爽了好一会儿，这两天又开始看到问题了。毕竟我是双子座，前两天爽了很久，这两天又觉得全是问题。

爽爽的时候在干嘛？

也没干嘛，就是这么朴实的快乐。

有什么奖励吗？

没有什么奖励。我觉得事情发生的那一刻就是最大的奖励，是巨大的成就感，这个成就感无可比拟。

这比晋升、升几杠几都不重要，发多少钱也不重要。这个快乐多少钱都买不到。

你在字节不是 28 岁升 4-1 吗？现在创业，你觉得这两个 reward model 有什么不一样？

在大公司的体系里，我觉得现在创业的 reward 和职级没有关系。我现在觉得职级毫无意义，它本质上是一个管理手段，让大家有一个刻度去爬，有一个目标。

但它不是真正的成就感目标，也不是真正衡量你给世界创造了多少价值、创造了多少改变世界的事情的目标。

职级和薪资、大家通常意义上的水平判断有关，但那只是一个简化的 model，不能改变本质。

本质上，我觉得应该看你创造了多少社会价值、有多大的能力、在行业里有多大的成就感，以及承担了多大的社会责任。这些东西不受职级转移。

职级可能跟它有关联，但本身不代表这些。所以我觉得职级一点意义都没有，也不重要。

对比那时候的我和现在的我，我觉得性格没有变化，但看待事情的方法、战斗力、经历过的事情，以及对业务判断的成熟度，已经不是一个人了。

我有很大的成长。这个成长不是某个刻度可以量化的，但它是真实的成长。

如果张一鸣愿意给你开一个很大的 offer，你愿意回到他的刻度里吗？

我不愿意回去，任何条件都不可能。

即便他能打动我，也肯定不是那个刻度打动我。那个刻度已经对我没有意义，多少刻度都没有意义。

唯一有意义的是，我能做出多么有成就感的事情，能做出多么对世界有影响的事情。当然这个影响应该是正向的，或者至少是符合时代趋势的影响。

这是我要追求的事情，不然我干嘛呢？这些才是会让我快乐的事情。

Depressing 的、失望的时刻呢？

失望的时间有很多，但我很容易忘掉，所以要跟你多说两句，帮我回忆。

我第一次 disappointment，其实是人。2023 年年底见了那么多投资机构，却没有人救我们。那时候我费了很多口舌，说我们没有犯错、会活下去，但还是没有人投。

我们的创始团队走了一半，核心的 20 个人走了一半。

那个时候我发现，很多人会走，很多人也确实不管你。后来想想，这 make sense，是人性使然。换做是我，如果没有现在这么强的赌性，可能也会做出同样的选择，所以不怪他们。

但肯定会 disappointment。

另一方面，我还是一个很乐观的人，还是有很多人留下来了。留下来的人就更加弥足珍贵。

困难和 disappointment 会让人失望，但也可能凝聚人。它让我对一些人失望，又对另一些人燃起更强的信心。

我对人的 disappointment 可能是最大的，但它也让我更理解人性。

你会怎么比喻 AI 创业？

前两天我发了一个朋友圈，有个比喻我觉得挺好：

在陌生领域的创新，就像用火柴在潮湿的木头上反复滑动，点燃又熄灭，直到有一天你抓住了某个缝隙，把木材点燃，让火势弥漫到整个山洞，燃起漫山遍野的大火。

我觉得就是这样的过程。

这里面有反复的成功和失败，也有确定性：一定会有人拿到结果。还有对时机和节奏的把握、你的耐心、不放弃、坚信和认知。

最后你相信，在这个时代技术变革的机遇下，一定会有人燃起漫山遍野的火。你不确定那个人是不是自己，但可以参与进去，坚持尝试成为那个人。

创业的每一天都很焦虑，但也很快乐，是一种焦虑、痛苦的爽。你知道自己在做想做的事情，没有什么比这个更让人幸福，至少对于我这样的人来讲。

我之前去高瓴，在平安金融中心的顶层。当时是 2023 年年底、最困难的时候，我非常疲惫，反正怎么都融不到钱，最后他们也没投。

我走进他们的办公室，阳光照在脸上，看到很好的 view，那一刻我恍惚了，觉得自己好像电视剧里看到的那些创业前辈一样，也在这些办公室里奔走融资。

我发现自己好像跟曾经羡慕、仰望过的前辈一样，走在同样的道路上。那我有什么好累的，有什么好后悔的？这不就是我一直想追求的事情吗？

无论最后结果怎么样，努力去做就足够了。那一刻我觉得自己被治愈了，于是继续聊，觉得还挺快乐。

你小时候是一个什么样的小孩？

小时候喜欢打电脑游戏。我很早就接触电脑，1998 年家里就有电脑，6 岁开始玩，挺早的。还喜欢看武侠小说。

对我人生影响最大的是武侠小说和电脑游戏。电脑游戏让我接触计算机，对电脑和信息技术产生兴趣；武侠小说让我觉得，要努力做一点对世界有意义的事情。

我主要看金庸的武侠小说。不同人的武侠小说不一样，所以他们的价值观也不一样。

最喜欢的人物是谁？

杨过，大闹一场，悄然离去。

你会发现金庸的武侠小说里，如果做一个大英雄，太苦了。做乔峰太苦了，最后还要自杀。另一些人又太窝囊，有些人被时代推上去，自己什么都不知道。

我想成为杨过这样的人。他吃过苦、吃过亏、受过冤枉，有过很多委屈，但又做了对这个世界很有益的事情，而且不眷恋世间的名利。

大闹一场，然后悄然离去。

你小时候叛逆吗？

小时候有一点叛逆，但不是特别叛逆，不算完全叛逆。

我小时候比较漂泊，总是换城市。小学在两个城市读过书，先在重庆的一个区县，后来换到四川的一个小城市，再到重庆主城区，后来去南京上学，又在深圳实习，之后来北京工作。

我人生的前 20 年一直在换城市。我结婚的时候发过一条朋友圈，说我其实不知道家在哪里，因为从小就在换城市，不知道故乡是哪儿，也没有故乡。

出生地是一个地方，但没待两年；户口所在地又是另一个地方。父母总在换工作，也很拼，想把我送到更大的城市读书。后来我和父母从小学毕业之后就不在一个城市，所以一直在漂泊。

我没有一个可以回去的地方，只能一直往前走。虽然不知道前方是什么，但小说里描绘的价值观，可能就是那个方向：去创造一点不一样的事情，走创新的方向。

你换城市有点像换工作。

可能确实有相似性。

希望这一次创业能让之前的那些经历都有意义。

在你眼里，什么是成功？

要看多大的成功。

对我自己而言，刚才说的那种“很爽”的时刻，算一个很小的成功，是一种自我快乐的、体验性的成功。

如果要给我的 lifetime 下一个定义，什么叫成功，对我这样的人来讲，我觉得是创造一些不一样的东西，让这个世界变得稍微好一点、正向一点，或者对这个世界有足够的影响力，但这个影响力不要是负向的。

创造一点改变世界的东西，让我觉得自己是有意义的，我的 lifetime 是有意义的，不至于没有意义。哪怕只让世界不一样了一点，只要足够那么一点，我觉得就是有意义的。

这是我对自己成功的定义。当然我没有办法定义所有人的成功，每个人的定义都不一样。至少对我来说，就是杨过，大闹一场，然后悄然离去。

关于 AI 的认知，还有什么想分享的吗？

如果给其他创业者一点建议，我还是建议大家更多地做垂类，不要做通用。要注意行业数据、行业认知，不要迷信产品经理，产品经理没有那么重要。

要把垂类认知好好交给 AI，整个团队要全面拥抱 AI，千万不要抵触 AI，否则会被淘汰。

还要相信模型的智能会持续提升，提前在模型智能还没有发生之前做好准备，不然就晚了。

未来垂类 AI 真的会越来越多，机会也会越来越多。通用模型无法吃掉很多场景，在很多场景下做不精，所以会有大量体验空间。

我相信 AI 会带来非常多创业机会，而且它对原有社会生产关系的改变也会非常巨大。

至少现在不用去想 AGI 是不是会由一个模型统一解决所有事情，这还很难。根据我的经验，不同垂类之间的差别还是非常大，所以垂类领域有相当多的创业机会。

如果有创业者或者想创业的听众，我建议，在一个时代大潮到来的时候，参与非常重要。真的，出来混最重要的是出来。

后来我发现，如果更早出来创业，哪怕创业不成功，收获可能会更多。AI 这一波机会来了，也还可以再次创业。

比如小红，他也是二次创业者。他在移动互联网那一波创业，我当时还在大厂上班。

坦诚讲，如果你做了一个顺风顺水的业务，在大厂混得很好，不一定有那么多创业的能量。因为你不知道很多失败的方式。

一个成功是时势和很多人共同造就的，你可能并不完整地知道它是怎么成功的，也没有完整体会那些困难。

所以我想过，如果上一个十年我创业，可能会更有收获，而且我不会后悔。没有 AI，我也不会后悔。

如果现在有正在观望的听众，希望大家勇敢地冲。这个伟大的时代，大家一定要参与进去。来卷我没关系，我不怕卷，但尽量不要卷我，去卷别人。

你怎么在公司保持这种战斗文化？

坦诚讲，我的热情还是挺能感染大家的。我在群里经常发疯，不只是骂人，也会跟大家分享认知。

大家不一定在那个时间点就能 get，但能感受到我的能量和热情。至少大家对我的评价是，我确实有一些现实扭曲力场，会让每一个靠近我的人跟着我干活。

在这个过程中取得的一些成绩、成功和正反馈，也会让大家变得更加坚定。

所以周期的起落，就是我刚才说的，让人 disappointment 的地方和让人非常爽的地方，都会凝聚人心。

Disappointment 的地方让一些人离开，也会凝聚留下的人；爽的地方则会让大家一起被凝聚。经历过这个周期之后，我觉得人心才会更聚。

数据飞轮明显吗？

上一代产品的数据飞轮很明显。下一代产品我们相信也会有，但我们才刚刚 launch。

最后几个快问快答。一个全球范围内你喜欢的食物？

那肯定还是中国菜。

中国菜里呢？

那肯定还是川菜，我是重庆人。

一个全球范围内你喜欢的地点？

这真是把我问到了。没有家乡的人就是四海为家，挑不出来。

我其实没有那么喜欢北京，但北京是我待得最久的地方；我又没有北京户口，所以这就是我的矛盾。

坦诚讲，不知道的话，我觉得肖弘说是办公室。

办公室可以，是我创业的办公室。

不是自己的办公室吗？

我可没讲。

基于所有读过的书，推荐两本必读书。

对我影响最大的，是金庸的武侠小说、《中国少年儿童百科全书》和《史记》。

为什么会是这几本？

我其实不太觉得很多书是在教方法，方法不是最底层的道。

我觉得道的构建，是价值观、世界观和历史观的构建。刚才说的那几类书，是我的价值观、世界观和历史观在最年幼时的来源，对我的影响最大，而且我从来没有变过。

后来也看过很多书，不同的书会有很多有意思的观点。创业时我看过一本书，叫《跨越鸿沟》，它讲创新，对我有帮助。

新技术创新时，确实会有一个鸿沟期。鸿沟期需要不一样的产品，早期用户和后期用户也不一样。

但坦诚讲，如果把人比作一个大模型，我觉得它底层的算法就是价值观、世界观和历史观，是它的 Transformer 结构，剩下的都是数据训练。

其他书可能只是数据，而最早的那些东西才是我养成的原因。

基于你当下的认知，一个关键的重要 bet 是什么？

我刚才也强调过很多次：我觉得通用模型吃不掉垂类。

通用模型要吃掉垂类，会非常累、非常麻烦，需要很多不一样的垂类数据，垂类的交互和场景也都不一样。

所以一个很重要的 bet 是，不会有一个通用模型吃掉所有垂类。这个背后还有一个假设：AGI 不会在 5 年以内到来。

如果 AGI 马上到来呢？

那就别干了，大家都给 AI 打工吧。其实 AI 也不需要人类。

你期待 AGI 到来吗？

坦诚讲，我很忐忑。

对于 AI 超越人类的那一刻，我其实很忐忑。不是说单一方面超越人类，单一方面早就超越了；如果是全面超越人类、综合智能超越人类，我会很忐忑。

那有点像一种新物种的超越。人类还会是这个地球的领导者吗？

但如果 AI 只是作为工具被人类使用，我其实是乐观的。所以它的安全和边界真的很重要，这是全人类共同的命题。

你听过我的播客吗？

听过。

对哪一期印象比较深？

听过小红和杨志玲，应该有一期。