95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量

我记得我们学校附近有一个东北菜馆，我赚到了可以每天请技术社团里的同学吃东北菜馆的钱。

听众朋友们有个建议：如果上大学的时候，可以多请身边觉得优秀的同学吃饭，等你毕业、工作之后再想挖他们一起创业，可能就得天天请他们吃米其林了。

这个经历是很梦幻的。比如说，你今天这个时候还想着接下来去上班，明天这个时候已经拿到了一张百万的 SAFE 投资协议，签完字就继续创业了。

投资人对业务的权重，应该跟一个 KOL 差不多。Founder 的杠杆率是很高的，一个决策可能涉及很多钱，也关系到很多同事接下来的努力方向。

到今天，我还是住在第一次创业时租的那个房子里。

Hello，大家好，欢迎收听《张小俊商业访谈录》，我是小俊，这是一档提供一手高密度信息的商业访谈节目。大模型的模型能力还在迅速的变化，身处其中的创业者要不断的根据外部环境，身段柔软的实时调整姿势。商业访谈录希望记录一名 AI 应用创业者在技术变革之中，当一切都处于不稳固、不稳定的状态下的持续的思考的历程，而这个历程富有魅力的地方就在于它是变化的，而且还会继续变化下去。可以看到我们正在开启的二零二五年可以说是 AI 纪元三年，也可能会是 AI 应用爆发的元年，Agent 爆发的元年。这期节目正是来自一线 AI 应用爆发、Agent 爆发的前沿声音，肖红。萧红提供了一种身处浪花之中的创业者的心态。她说：“世界不是线性外推的，要让自己成为博弈中的那个重要的变量。”那么还是那句话，二零二五，期待我们和AI共同进步。

今天的嘉宾是肖弘，小名叫小红，是一名 AI 应用创业者。我们从去年开始，分别在不同的时期进行了谈话，可以算是展开了一场接力式访谈。

第一次访谈发生在 2024 年秋天，彼时小红刚刚完成了一轮融资。这里要提醒大家注意的是，第一次访谈中当我们说到“今年”“去年”这些词汇时，可能需要稍微转化一下：“去年”指的是 2023 年，“今年”指的是 2024 年。

今天很开心邀请小红来跟我们聊聊天。商业访谈录其实访谈过很多大模型公司的创始人，比如杨植麟、王小川，还有李开复。小红代表的是另外一类：他一开始就选择不做大模型，而是在开源模型上做 AI 应用的创业者。小红，先给听众朋友们打个招呼。

大家好，我是肖弘，朋友们都叫我小红或者 Red，很高兴来参加访谈。

先开始几个快问快答。第一，你公司的名字叫蝴蝶效应，公司创立的时间是？

2022 年 6 月。

融资轮次？

算 A 轮。

你的年龄？

32 岁。

92 年的，32 岁。你的 MBTI？

INFP。

你为什么叫小红？

我叫肖弘，大家就都叫我小红。

Red 是你的英文名？

对。

你们最近不是刚做完一轮融资吗？这次融资相对过去容易吗？

这是我第二次创业。前一次创业是做 To B 的，其实我的融资经历并不算很丰富，但我觉得这次比预想中花了更长时间。

当然。

可能我之前的融资经验是在资本市场很好的时候。在创办这家公司之前，最后一次融资是在 2020 年，也就是中国 To B 最好的时候。

你觉得现在市场上对于 AI 应用公司的融资，是什么样的状况？

首先，我觉得我们肯定不能算特别容易。我们花的时间比之前预想的更长，但我自己感觉，接下来一段时间应该是做应用的公司比较容易的时候，因为大家的注意力从去年做模型，可能今年开始转到做应用了。

最开始融资大概是在七八月份。去见投资人的时候，大家也开始更积极地看一些应用。现在从七八月到目前，对应用的关注应该是更多了，而不是更少了，所以我觉得接下来会更容易一些。

现在 AI 应用公司怎么估值？

从我们的融资经历来看，投资人还是比较看用户数、收入情况和增长情况的。

我和很多人聊到你，大家都会说你是证明过自己的创业者。你先聊聊之前的创业经历吧。

我是 2015 年从华中科技大学毕业，毕业之后直接就开始创业。2015 年就做了我的第一家公司。这是一家 To B 公司，主要在微信生态里，有两个核心产品。

第一个是在微信公众号上给公众号作者使用的编辑器。安装完之后，就可以在那里排版，还能帮你的标题打分，告诉你在微信生态里面，这篇文章传播得好不好，也能帮你做一些数据统计。

这是第一个产品。这个产品当时还是挺多人在用的，有几百万个编辑者使用。我主要投入精力的时间是 2016 年到 2019 年。到 2019 年的时候，这款产品已经比较成型，也能够给公司贡献还不错的利润。

2019 年，我们又孵化了一个企业微信上的 SCRM 产品。它不同于当时做 SCRM 或者同赛道的其他竞争对手，我们主要通过互联网的方式做增长，而且增长得很好。

2020 年 To B 的资本环境比较好的时候，这两款产品一起打包出售给了一家独角兽公司。这就是前一次创业经历。

2022 年我们看到了生成式 AI 的一些潜力，于是重新创业，做了 Monica 这款产品。

你是几几年本科？2015 年毕业就开始创业。为什么当时留在武汉，而不是随着主流选择去北京或者上海？

一开始没有非常刻意地选择。实际上我们开始做公司的时候还没毕业。公司注册的时候，我记得是 2015 年 1 月 20 日，我是 2015 年 6 月才毕业，所以有一段时间是一边在学校完成最后的毕业设计，一边创业。

一开始我们其实不是做 To B，也不是做 SaaS，还做过一些 App 之类的产品，但都没做起来。所以 2015 年到 2016 年之间，属于摸索或者试错的过程。在一个比较熟悉的环境里待着，可能也更舒服。

2016 年开始做微信公众号编辑器的时候，好像觉得在武汉和北京差别不是特别大，就留在武汉，先把产品做出来。后来更长时间地发现，To B SaaS 的竞争，实际上不一定需要最优秀的工程师、最好的算法同学。只要有一个很好的成本结构，反而在 To B 和中国 To B 的竞争当中能取得不错的优势，所以我们就留在了武汉。

第二次创业，我觉得当时也没有多想，也就先在武汉开始做。而且当时因为我们决定出海，好像如果是出海，在武汉和北京、上海没有本质区别。要么我们就在海外设一个 office，但当时判断，更早地把产品做出来、更快地 go to market，可能比直接搬到海外、再去学习很多自己不擅长的东西更重要，否则可能会更慢。

所以我觉得，在熟悉的地方用最快的速度把东西做出来，是更好的选择。2022 年也就先留在武汉。当然，今天我们在北京已经有 office 了。

你当时觉得留在武汉创业，对你有什么帮助或者潜在的好处吗？

它可能是一体两面的好处。我们内部会开玩笑说，第一，我们确实远离了很多信息。不像我们在新闻里看到的那样，大家在北京、上海有很多聚会、交流和沟通，也有很多信息。什么是风口，哪个生意赚钱，可能在北京很容易知道，在深圳、杭州也可能更早知道，但在武汉，这种交流其实比较少。

如果用负面视角看，这当然是负面的。但也有另外一个视角。有投资人或者企业家提到过，觉得我们这个团队在武汉看到的机会，以及做出来满足的需求，挺像海外的一些创业团队。这是为什么呢？

可能因为我们也没有太多这样的交流机会，所以我和联合创始人的信息渠道、学习方式，基本上都是在 Twitter 上关注独立开发者，在 YouTube 上看科技博主的分享。反而因为这样，我们虽然身在武汉，但信息渠道非常像海外团队。

有点 Web3 的感觉。打个比方，你看清迈、越南，有些独立开发者的水平其实很厉害，在国际上也很有竞争力。他们显然更缺乏北京、上海这样的地方，但这些人的信息渠道可能就是 Twitter，他们互相沟通、学习。我觉得我们可能更像这种模式。

这个很有意思。你觉得在武汉创业有什么不好的地方吗？

我觉得整体的人才供给还是不太够，而且是全方位的。

我原来以为，可能只是最优秀的人才，比如最好的算法工程师，今天来看不可能在武汉招到。我原来只觉得最好的人可能不会在武汉，但实际上，供给不足是更全方位的。比如很多中层干部，武汉的供给我觉得也不足。

所以我觉得很大的问题是人才供给。融资呢？我觉得融资也算一个问题。

回顾前一次创业，当时我们做 SCRM，在企业微信上，那是当年非常热门的赛道。我们的用户增长在很长一段时间里应该都是最好的，但这也是后来不得不出售的一个核心原因。

我觉得我们在融资这件事上的身位，远远落后于其他团队。当时另外两个团队，一个在北京，另一个应该在上海，他们离我们一般意义上的资本资源更近。

我记得很清楚，2020 年我为当时的公司寻找一笔可能一两千万人民币的融资时，看到了竞争对手完成了 3000 万美元和 2 亿元人民币的融资。所以很大程度上，我觉得在武汉确实离资本很远，这也是一个问题。

我记得你的天使投资人刘源说，他第一次见到你的时候是在一个黑客松上，你穿了一件平克·弗洛伊德的 T 恤。你是他们的粉丝吗？

我可能当时只是恰好穿了。我会听他们的歌，但肯定不是狂热粉丝。

你上一段创业遇到的最重要的几个坎坷，以及积累了哪些 know-how？

我分几个阶段来讲。

第一个阶段就是刚才说的，在大学里我们把公司注册了，然后开始折腾自己的事情。2015 年到 2016 年之间，我们做过好几个方向，做过校园里的匿名社交，也做过校园里的二手集市。不管是用户量还是营收，反正都没有做起来。

那段时间有巨大的负向反馈。我和联合创始人在学校里都各自做过一些事情。我的联合创始人当时在学校里做了一个塔防游戏，非常厉害，是他和另外一位设计师两个人做的。我在学校负责我们学校的微信公众号运营，自己还做过一个帮助高中生填志愿的微信公众号。

这些事情，不管是我还是我的联合创始人，在上大学的时候都有一些正向反馈，所以毕业之后才创业。但毕业之后，不管是匿名社交还是二手市场，都几乎没有用户，只在很小的圈子里传播，所以当时很沮丧。

你从学校里充满自信，有很多正向反馈，而且做成过好几件事情，就会觉得创业再做一件事也会成功，也会很容易做起来。我记得当时花了一年多的时间，我们做的那些尝试都是失败的。这对自己的自信心，包括团队还想不想继续创业，都有很重大的打击。

你在学校的时候是一个什么样的学生？

我觉得有两段经历很值得说。

第一个是我在一个技术社团，那个社团叫联创团队，里面有大量搞技术的同学。大家那个时候就开始做 App、搭网站。

第二个是我在学校的新媒体中心，负责微信公众号。后来我跟大学里的学弟学妹们说，最好能够把两个不同的事情交叉在一起做。

我显然不是代码写得最好的，但我可能会做微信公众号运营。在做微信公众号运营时，我又会一点点代码，可以写出一些很 fancy 的东西，比如帮大家查成绩、查电费，或者做校内失物招领。

当两个不同维度的东西组合在一起时，就能获得一些额外的优势。

我的联合创始人就是刚才说的那个做塔防游戏的人。他非常痴迷于技术。因为我在大学里认识了他，我记得当时我还在写一个计算器，做加减乘除，他已经可以做塔防游戏了。我就觉得，还是要做自己擅长的事情，去做产品，并且一直拉着他来做技术相关的事情。

你属于成绩很好的学霸吗？

我不是，而且上大学之后学习很差，只要过了就行。我们大量的时间都待在技术社团里，做自己想做的事情。

当时我还写博客，现在还能找到，叫《异次元软件世界》，上面有很多我写的关于软件的介绍。发现一个不错的软件，我就会把它写出来。

后来我发现，这其实是一个训练产品经理特别好的方式。你要把一个产品告诉别人它哪里好，就得知道它哪里好，还要能够表达出来。第二，你可能还得研究其他产品，或者对这个品类的产品有一些研究，才能写出它哪里好。

所以我觉得，写博客那段经历对后面的职业生涯很有帮助。

当时就觉得自己可能会创业，对吧？

那个年代很神奇。回顾一下，我是 2011 年到华科上大学，2015 年毕业。2011 年到 2015 年，应该属于移动互联网那一波创业时期。到 2015 年，我们认为移动互联网已经到顶、到高潮了。

我当时的感觉是，每过一段时间，都会觉得“接下来环境会更好”。我还做过一件事情，就是分析最近一段时间学长学姐毕业之后的去向，看最优秀的学长去了哪里。

更早的时候，可能有人毕业后去了外企；到 2012、2013 年，国内大厂疯狂招人，大量的人去了腾讯、阿里；2014、2015 年，大家都想创业。

而且我们那个技术社团里，不只是我创业，还有好几波创业。我记得那一年毕业的，大概有两三波人创业。回到那个年代，好像创业是一个很主流的选择，不像现在，大家会觉得创业是一件冒险或者很奇怪的事情。

到 2016 年毕业，大家就不创业了。2015 年和 2016 年变化特别大，是吧？

我觉得变化很大。可能很大程度上，2016 年的学弟学妹看到小红他们创业搞了一年，好像挺惨的，就觉得还是去一个稳一点的地方吧。

2016、2017 年之后，很多人都去了大厂。我觉得这也是一个观察样本：每一届毕业生都认为最好的去向是什么？现在的好去向好像还是大厂。

你为什么当时选择做微信生态中的一环，而不是做一个 App？

先回到刚才 2015 年到 2016 年的那段经历。我觉得那段时间得到了比较大的负向反馈。

当时我们的创业资金已经花完了，各种方向也找不到。我们在大学里赚了多少钱？绝对数量的钱是不多的，但很有意思。我记得学校附近有一个东北菜馆，我赚到了可以每天请技术社团里的同学吃东北菜馆的钱。

我的几位联合创始人，都是因为我天天请他们吃饭，觉得“这个大哥厉害”，后来才一起做了事情。

所以听众朋友们有个建议：如果上大学的时候，可以多请身边觉得优秀的同学吃饭；如果毕业、工作之后再想挖他们一起创业，可能就得天天请他们吃米其林了。

这是很好的建议。

刚才提到我们和刘源见面的时候，大学里赚的钱已经基本上全部花完了，甚至还做过外包，反正已经山穷水尽了。

而且当时和已经工作的同学交流，你会觉得自己好像没什么进步，还是待在武汉的一间民居里，看着科技新闻日新月异，但自己做的事情依然很惨淡，内心非常焦灼、难受。

我记得 2016 年 8 月，大家商量好了：“要不就算了，直接去北京工作吧。”我甚至都找好了朋友，我们几个准备国庆之后就去他们公司上班。

因为我觉得，在科技行业，最大的问题倒不是能不能赚到一点钱。通过外包等各种方式，肯定能赚到钱，但最大的问题是机会成本特别高，而且可能会被时代的列车甩下去。所以我们觉得，当时应该停止创业，去工作。

但命运还是很神奇。我们当时看到了 PingWest 做的一个 Hackathon，大家可以做内容产品。虽然已经决定去工作，但因为我们上大学时有做微信公众号的经历，觉得微信公众号平台还有一些问题，可以做一个 Chrome 插件来解决。

所以我们就想，不如在这个 Hackathon 上把产品第一版写出来，说不定还能拿奖，还有几万元奖金可以开心一下。我们是抱着玩一玩的心态参加 Hackathon 的。

结果我觉得也很神奇，刘源很喜欢我们这个团队和当时做的事情，邀请我们第二天去真格和他的投资委员会聊一下。我们去了之后，大家觉得我们还不错，然后就投资了。

他直接给了我们一张 SAFE，签完就可以拿到钱，继续创业。

这个经历很梦幻。比如说，你今天这个时候还想着接下来去上班，明天这个时候已经拿到了一张百万的 SAFE 投资协议，签完字就继续创业了。

当时刘源说，可能只有真格会这样对创始人。我觉得可能真的只有他们会这样对创始人。

他好像不记得为什么投你，但对你穿的那件平克·弗洛伊德 T 恤印象非常深，觉得你应该是一个文艺青年。所以他的判断其实是错的，对吗？

会听歌并不代表对它痴迷。

他当时告诉你为什么喜欢你们这个团队？

他跟我说就是因为那件衣服。

真的吗？

对。

后来你送了一本很厚的平克·弗洛伊德专辑封面的书给他。

对，他把书摆在了一个挺显眼的位置。

回过头来说，当时我觉得我们确实受挫了，但看到一个觉得能做的方向，就没有想它到底有多大，只是觉得好像有一个自己挺擅长、对用户有深入理解的方向，于是就一直做下去了。

拿到那 100 万之后，你们希望它帮你们做什么？准备怎么花这笔钱？

当时我们觉得 100 万超级多，是永远花不完的那种级别。因为大学毕业之后创业，大家都拿着非常低的薪水，所以第一反应是觉得 100 万特别多。

第二，我记得在 Hackathon 的台上，当时还不是融资 pitch，我说中国可能有 1000 万个微信公众号，至少有 1000 万个运营者。如果我们做得不错，可能有 20% 的渗透率，也就是 200 万个运营者会使用。每个人每个月给我们 10 块钱，我们就有每个月 2000 万的收入。

我觉得这已经很多很多了。我们当时就是用这种很傻的计算方式，觉得钱很多，所以没有对它的天花板有太多思考，也没有觉得这是一个多大的问题，只是觉得应该先做到这一步再说。

100 万花了多久？

我们下一次融资应该是在 2018 年底，算下来花了一年多、两年。

那 100 万做成了什么？为什么需要第二笔融资？

其实 100 万也差不多花完了。

我记得 2018 年再融资的时候，公众号编辑器产品已经有几十万用户，但当时没有收入。团队一直在烧钱，而且用户多了之后，运营、维护和迭代所需要的人员也更多，整个支出就更大。

到 2018 年底，钱快烧完了，所以又做了一轮融资。那一轮融资主要是解决现金流问题，给投资人的 story 是接下来要做商业化。

但现在复盘来看，我觉得我们花了太长时间才开始真正理解商业化。从 2016 年底到 2018 年底，两年多时间几乎都在做用户增长、产品更新，但对商业化的思考非常少。

2018 年那笔融资之后，就要开始正经做商业化了？

对。尽管你还能画出一个故事、拿到钱，但接下来大家的考核应该就是商业化。所以 2018 年底融完钱，2019 年初开始做商业化，那段时间学到了很多东西。

第一，那款产品当时的商业化方式是有争议的。有竞争对手认为，既然你有很多公众号用户，就应该做一个广告撮合平台，把想投广告的人和有流量的人撮合在一起，从中拿撮合佣金。

但事实证明这条路不行，我们也没有走。最后那款产品的商业化方式非常像 SaaS，就是让用户直接付费订阅。

很多时候，为了一个更大的 story，大家可能会做错商业化选择。显然，听上去有几亿流量，再做一个撮合平台，想象空间大于一个工具型产品。但天花板高并不意味着它能 work。实际上，走那条路的竞争者后来都不存在了，而真正本分地按照卖软件的方式向用户收费的公司，今天都还存在。

这是第一个 takeaway。

第二，我觉得产品经理思维和销售思维完全不一样。我举个例子，这可能是当时杠杆率最高的一个产品设计：用户登录时弹出一个窗口，直接问他要不要现在付费。

按照产品经理的思路，这件事肯定不会做。产品经理会觉得，要让用户尽可能丝滑地进入产品、使用功能，可能还得先给他几次免费尝试，尝试完几次之后再付费。这是典型的产品经理思路：先让用户感受到价值，再做商业化变现。

但我们看了一些硅谷商业化相关的书和文章，它们说可以在 onboarding 的时候，也就是用户注册完成后，就让他尝试付费。我觉得这是销售思路。

这么做之后，至少那款产品的收入涨了很多倍，可能涨了一个数量级。

我最后还是用产品经理的视角去解释这件事情：用户注册你的产品时，是对你最有耐心的时候。你让他看到需要付费，以及付费之后有哪些好处，他愿意耐心去看；而且在看的过程中，他也能感受到你的价值。

如果按照产品经理的基本思路，等用户用到某个功能、被卡住的时候再付费，当然也会贡献收入，但那只是一个单点。它的价值感，不会像把价值聚合起来展示时那么强。

所以我觉得，我们花了更长时间才理解销售思维，才开始理解怎么做商业化。

第三个 takeaway 是，工具型产品的增长逻辑，和过去科技媒体最常报道的平台型企业、具有网络效应的公司，可能非常不一样。

工具产品是一个单元经济生意：获客成本、服务成本和用户价值，只要这个单元经济是 work 的，理论上就可以花更多钱去获客。

当我们把商业化做好之后，增长反而更好了。比如买 1000 个用户，投放获取这 1000 个用户，这些用户贡献了多少收入？如果收入高于获客成本和服务成本，理论上就可以一直买。

把商业化做好之后，内部又做了一些数据系统建设，让我们能够比较好地衡量商业化效率和投放效率。所有这些做完之后，增长也比没有做商业化之前好很多。

如果让你重做一次，你觉得最正确的方法应该是什么样？

更早做商业化。不是 2016 年到 2018 年之间先好好做产品，而是在 2016 年开始做产品的时候，同时思考怎么做商业化。

做产品的人天然有点拒绝商业化，脑子里天然植入一个概念：商业化会伤害我的产品。

我回忆了一下，当时确实有这样的坑。这种坑更多是一种不成熟的表现，叫洁癖，或者说被一些正确的理念影响。比如你觉得不应该做商业化，或者应该非常纯粹。

这些理念当然有意义、有价值，但有适用范围。可能因为我们毕业之后就直接创业了，这种洁癖更晚才被打破。因为创业时没人逼你，如果你去一家大公司，可能很快就有人要求你一定要这么做。

有完美的商业模式吗？你对商业化有洁癖吗？

我对商业化没有洁癖，但我觉得商业化是一个很重要的问题，商业模式本身就是一个非常关键的问题。

我记得张忠谋有个采访，说商业模式的创新很多时候需要 founder 才能做，职业经理人很多时候做不了商业模式创新，因为这是一个很根本的问题。

我记得当时我们打败竞争对手，最核心的原因就是选择了不同的商业模式。我们采取了一种看上去天花板更低，但更符合用户需求的商业化方式，是更匹配用户想要的东西的商业模式。

当然，用一个更好的词来说，我们当时内部统一的思想是：这更本分。我们做的就是软件，让用户买软件。这样我们也有动力把软件做得更好，是一个很闭环的事情。

你们的商业模式是什么？竞争对手的商业模式是什么？

我们的商业模式就是卖软件。SaaS 产品和传统卖软件相比，是订阅制的软件，也就是 SaaS 的订阅模式。

我们当时的主要竞争对手，选择的是：我已经做了一个工具，这个工具帮我获客；获客之后，再尝试做一个广告撮合平台。我这里有很多流量主，再去找广告主，做匹配和撮合，从中间拿钱。

他试图讲一个更大的故事，但这个故事不一定能成立。

最终确实没有成立。

对。比如这种撮合，如果要程序化撮合，这个生意可能不应该由你做，而应该由腾讯自己做。因为在微信公众号上，如果不是程序化撮合，而是一些头部账号的商单派单，实际上也不需要做一个软件去干这件事情，只需要有不错的业务能力，或者其他核心能力，而不是软件能力。

相当于你做了 A，然后还要做 B。且不说 B 你有没有这个能力，A 是不是一定要做，都是不一定的。

所以我们当时没有选择那条路，核心原因就是觉得自己并不具备那个核心能力。现在复盘来看，这个生意确实也不适合承载刚才说的那种商业模式。

程序化撮合不归你做，非程序化撮合需要别的核心能力，或者长期来看根本不需要软件。我们当时分析过这些问题。

你为没有选择那种模式纠结了很久吗？这件事对你当时的状况有什么影响？

我们当时不懂这些，不会把商业模式当成一个专门的课题去思考。更多时候，你可能一周花 80% 的时间想产品迭代，稍微想一想怎么推广，剩下很少的时间才想：怎么赚钱？

别人说可以做平台撮合，又有人说是不是应该学 SaaS。我觉得这些回过头来看都是关键问题，但第一是不懂，所以你在这件事上投入的时间和精力不够；第二，如果时间和精力不够，就不会积累相关 know-how，也不会通过尝试得到正向或负向反馈，去修正自己的判断。

所以我觉得，一个很重要的时间点，是 2018 年融完那笔钱、跟 VC 说接下来要赚钱之后。话都说了，你就必须调整时间分配，开始学习。

我觉得这最关键。当时我们重新分配时间，说要花足够多的精力琢磨商业化，很快就得到了正向反馈，然后从正向反馈里学到了东西。

而且有一个做对了的事情之后，最好第一个尝试就做对。因为如果做错了、得到负向反馈，你对其他事情的判断力也不一定会变好；但有一个正向反馈之后，你再回头看另外一种商业模式不成立，发现它的效率没有那么高，就会更加坚定当前的选择。

所以我觉得那是很重要的一个节点。

为什么说商业模式打败了竞争对手？最后那个竞争对手怎么了？

当时那家竞争对手，今天它的产品已经不存在了。它可能是被商业模式的不成立拖垮了，现金流耗尽了，这么说也算吧。

但这里有一个更大的问题：它有更高的天花板，所以融了更多的钱，需要向投资人交付的东西也更大。后来这家公司退出了这个市场，产品也没有了。具体情况我也不知道了。

这很有意思，也反映了创始人怎么看待融资。你今天是什么思路？

当时它试图讲一个更大的故事，状况肯定比你好，有更多的钱和更多的火药。

我的理解是，资本应该是工具，是你可以使用的 N 种工具之一。

比如你可以做投放，这是一个增长工具；你也可以融资，融完钱可以去做很多事情。但总的来说，资本应该是工具。

第二，对工具要有敬畏。VC 融资是一个挺贵的融资手段。我的第一次创业可能某种程度上也说明了这一点：我们融的钱给投资人带来了不错的回报。从回报的角度看，它很贵；从融资成本的角度看，也比借钱贵很多。

怎么体现贵？

贵和便宜是相对概念。假设你借钱，借 1 块钱要还 100 块钱，是不是很贵？

VC 融资其实是一个合理的事情，但很多创始人在做这件事时，并没有意识到它的代价。

在你没有做起来的时候，VC 融资通常不需要还钱。当然具体要按照条款，美国正统的 VC 融资，在公司没做好、没有职业道德问题的情况下，一般不用偿还。但它的贵不体现在你不好的时候，而体现在你做好的时候。

你做得很厉害，付出的代价会更大。这也是 VC 这个工具很好的地方：你赚了更多的钱，也愿意分更多的钱给当时支持你的人。所以我觉得这是正确的事情。

回过头来，你刚才的问题应该是在说竞争对手融了太多钱，导致它不得不讲一个更大的故事。从这个视角看，它不体现在财务上的贵和便宜，而体现在你可能会因此做错事、变得不理性。

不管做大还是做小，最怕的是做错事情。回到今天这个问题，我怎么看融资？第一，融资是工具；第二，不管融了多少钱，还是应该做对的事情。哪怕最后这件事更小，也比做一件错的事情好很多。

它拿了一个更大的故事去要更多的钱，而这些钱需要你交付更多东西。在这种情况下，你想做那个正确但更小的事情，是不是很难？它有这种选择的可能性吗？

当然有。其实我觉得 founder 一般同时也是公司的董事长，应该有勇气做这件事情。

之前我和一个朋友聊天，他也是第一次当创始人，融了很多钱，问我有什么建议。我给他的建议非常简单：很多时候 VC 会转给你一篇文章，或者跟你说一件事情，创始人可能会对这件事 overreact，觉得“他是不是想让我做这个方向，或者在这件事情上多花一点时间”。

但从精力权重分配上来说，投资人很多时候对创始人施加的潜在影响力很大。如果你不擅长分辨，投资人可能根本没那么在意这件事，只是觉得“有篇文章，分享给你看一下”。

所以我当时给那位朋友的建议，也是我们内部的准则：投资人业务上的权重，应该跟一个 KOL 差不多。比如你看到一个 KOL 如何评价你的产品、给出一个建议，你应该用同样的方式对待投资人。

如果投资人非要对某件事情有自己的观点和判断，那我们就严肃一点，开一个正式的会。如果要最严肃，就开董事会；没那么严肃，也认真坐下来商量，把观点记录下来，明确这个观点是谁持有的。

我觉得这样可以避免很多问题。很多时候 founder 会猜：“投资人是不是想要这个？投资人觉得我们最近都往这个方向走，是不是特别希望这样？”这是一个不必要的误解，会带来很多额外的问题。

Founder 的杠杆率很高，一个决策可能涉及很多钱，也关系到很多同事接下来的努力方向。但在这种杠杆率极高的事情上，我觉得还是应该更加谨慎。

Founder 对投资人应该是什么样的心态？你二十多岁时对刘元的心态，和今天对刘元的心态会一样吗？你应该把投资人当 boss 吗？

不应该把投资人当 boss。

在需要严肃思考、做严肃决定的时候，形式上的严肃还是很重要的，至少让大家知道我们现在在做一件严肃的事情。

二十多岁的时候我可能不懂这一点。第一次创业时，别人转给我一篇文章，我可能会消化半天；丢给我一个概念，我也要想很久，而且会过度思考。

其实简单一点。今天比如刘元转给我一个东西，我就看看。

那正确的心态是什么？应该把他当成什么？

不能当 boss。不成熟的创业者，有时会总觉得要在投资人面前争一口气。

“争一口气”在不同情形下可能是有意义的。比如董事会、股东会，这是很好的机制。进行严肃事项时，就按照机制来。

平时，如果你和同事不在开会，他发给你一篇文章，你会怎么处理？这就是一件很正常的事情。

你上一个创业一共是两笔融资，融过第三笔钱吗？

没有。

你第二轮的投资人有谁？

主要是一些师兄，机构投资者就是真格，后面没有其他机构投资者。

当时业务已经做不下去了，如果再不变现，公司就要挂了。这种情况下，故事又是一个很小的故事，还不知道怎么赚钱，所以也拿不到机构投资者的钱。

如果商业化做起来了，能够赚钱，你还会融资吗？应该怎么考虑？

如果把资本当工具，实际上还是要想明白钱拿来干什么。

商业化做得好、有利润，能够保证公司正常经营；但在某些具体事项上，可能需要更多投资行为的钱。这种时候就应该融资。所以我觉得要具体情况具体分析。

你们卖软件卖到什么阶段以后，后来做了第二款产品？

当时我们的收入接近 1000 万，也有不错的利润。但整体来看，公众号运营者的人数增长放缓，我们觉得整个市场规模可能没有那么大。

当时 VC 的判断其实也挺对：天花板比较低。

那时候你是什么心情？

一开始我挺郁闷的。带着大家出来创业，冒了很多风险，内心也承受了很多挫折，做了好几年，最后好像就这么大，还不够大。

当时有多少人？

人数不多，收入接近 1000 万。

那是一段比较郁闷的时间，有种“做了半天，好像也就是个生意、小生意”的感觉。

但当时我们做了一个很有趣的思考，也是一种思维模式的转变。我们突然发现，这场仗打完了，产品已经做到了足够用户使用，大家用得也挺舒服。竞争对手不再卷，其他还活着的竞争对手也各自安好，不来卷了。

我们发现，工程师和产品经理可以去做别的事情。如果单独核算这款产品，它已经有很好的利润，因为工程师、产品经理去做别的事情之后，那部分成本就不计入这款产品。内部经营账目可以这样理解。

所以当时我们在内部提出一个说法：如果每年可以自己投资自己 1000 万，我们应该干什么？

那我们就应该到处找方向。我们留下能够维持用户体验和一定竞争力的产品经理、工程师，以及运营同学，其他同学一起去探索新的方向。

所以从 2019 年大概六七月份开始，我们大量探索新的方向。我们做过小程序，也做过社交媒体账号的数据监控，还做过相册、图片编辑工具，尝试了很多很多方向。

一切的出发点就是：有了利润之后，自己投资自己；有了 cash flow 之后，应该怎么办？

当然，因为我们对微信生态比较熟悉，连续进行二次尝试，可能更容易成功。2019 年年底，我们找到了企业微信上的 SCRM 机会。

找方向找了多久？

差不多大半年，接近一年。

后来这个产品怎么发展了？

那个产品也挺有意思。

当时企业微信在全国找团队，说接下来会发布企业微信的新版本。新版最大的不同，是企业微信和微信互通。

在 2019 年，其实有很多个人微信外挂，可以自动发广告、加好友。很多公司在使用，有个词叫私域流量。私域流量不是企业微信之后才有的，个人微信时代就有。

当时有一家很大的外挂供应商，几乎是行业标准。很多在线教育、高客单价电商企业都在使用。

我们还原一下当时的现场：企业微信说，新版会让企业微信和微信直接聊天，而且开放一个区域。在企业微信和客户聊天、加完微信之后，聊天窗口旁边会多一个小区域，这个区域可以开放给开发者，有点像插件。

我们当时也被邀请了。全国可能有上百个团队被邀请，知道这件事情。我们当天听完，就决定立项做这个产品。

这也挺神奇，因为很多团队听完却没有当天立项。企业微信的 API 文档已经发出来了，大家会发现它不能发送很多广告，可能每个月只能发比较有限的营销内容。具体当时的运营政策和现在可能不一样，我已经记不清了。

这和外挂相比完全落后，因为外挂可以天天发，发很多条都可以。

但我们还是觉得应该做。大多数人可能只会想：我的客户需要什么？客户当然希望广告发得越多越好。

但我们当时多想了一步：平台需要什么？

如果每个人都可以发很多广告，微信生态就会变得乱七八糟，这对腾讯来说是不可接受的事情，所以平台一定会治理和限制。

我们当时有几个判断。

第一，外挂会被干掉，但什么时候被干掉不知道。没有人知道。你问腾讯，按照我们对腾讯的理解，它肯定不会把这种信息告诉别人。

第二，外挂被干掉之后，一边堵，一边会把合理需求输送到企业微信上。外挂被干掉时，企业微信生态就会起来。

第三，很多人可能会想，等外挂被干掉后再开发。但开发一个在企业微信上使用的 SCRM 工具，至少要一个月。到那个时候再做，就有一个月的窗口期，那就太晚了。

如果我们有提前量，现在就开始做，那么哪天外挂被干掉、整个生态起来时，我们就能享受到至少一个月的窗口期。

所以当时得到的结论是：不仅要做，还要立刻做。

面对一个你几乎认为一定会发生、但不知道什么时候发生的事情，你能做的是什么？

在能够承受的成本范围之内，越早为它做好准备越好。

立项文档里写得很清楚：一个关键节点是平台治理外挂。如果这件事情发生，我们就要不遗余力地向市场宣传，告诉市场这里有一个替代品，一个合规、功能完善、已经准备好的替代品。

当然，还有一件和这块业务本身不相关、但对整个公司很重要的事情：微信公众号编辑器已经挣钱了。

我告诉团队，我们可能是当时整个市场上最有钱的团队。为什么？当然，这里面也有贫穷限制想象力的因素。我当时告诉大家，一个 To B 公司第一轮融 500 万已经很多了，它敢一个月烧 100 万吗？不敢。

但我们敢。我们可以一个月烧 100 万去做这个产品。所以哪怕从兵力、资源上来说，我们也是当时最大的团队。

你真的敢一个月烧 100 万吗？

大几十万肯定是有的，而且在后面比较关键的时候，因为钱是自己赚的，所以你赚多少花多少也没关系。账上还躺着融资的钱，在这种时候，我觉得就应该果断采用。

我们在 2019 年 11 月底立项，12 月把产品发了出来，果然没什么用户。

中间有半年都没什么用户，其实那段时间才是最苦的。这个过程特别像电影《大空头》：主人公判断美国房地产要崩盘，甚至找高盛做了一个金融产品去下注。等待的时期最痛苦，我们当时也挺痛苦。

产品刚发出来时还激情满满，觉得资源很多，但做了两个月还没有用户。当没有正向反馈时，团队管理成本会很高。

我们做个极致的比喻：如果一个互联网产品宕机了，大家肯定会去修它，不会有人说“它坏了，我也要下班”。这件事不会发生。当然这是一个极致的比喻。

有正向反馈时，大家会很有干劲；没有正向反馈时，你就得每天告诉大家“今天做这个，明天做那个”，战斗力会下降。

有些工种会更加明显。比如销售同学会说：“我们今天接到一个很大的国有企业订单。你们 SaaS 产品体验挺好，能不能帮我们做私有化、定制开发？”

从策略、战略上说，我们肯定不会做，因为我们要服务很多用户，在这件事情上投入太多精力不好。但销售同学很想把这一单做下来。

我记得 2020 年三四月份，遇到过这样的诱惑。对方甚至是一家很大的公司，商务流程都推进了，但最后我们觉得还是不能做。要做的话，SaaS 的迭代会受到很大影响，会牵扯很多研发人员。

最后我记得还给对方道歉，说：“我们确实做不了这件事情。”

所以团队中间会有担心和质疑。一个和战略无关的方向得到了正向反馈之后，可能会影响整个团队对战略决策的执行。

我觉得还是因为前面的业务赚钱了。做这个项目也赚不了太多钱，是我们赚得起的钱，所以抵御住了一些诱惑，继续坚持做 SaaS。

到了 2020 年 5 月，外挂被干掉了。我们晚上 10 点知道这个信息，凌晨 2 点就写了一篇公众号文章告诉大家：“外挂被封了不要紧，你可以在企业微信上用这个产品解决问题。”

那篇文章一个晚上就突破了 10 万加。要知道，这是一个 To B SaaS 工具，而且是垂直领域的产品。你可以认为，外挂被打击后，有太多商家和企业受到影响，都在寻找替代品，所以他们那天晚上都知道了。

当然，我们也乘胜追击，在一些主要的、企业微信运营者和私域流量运营者会看的公众号里投放，告诉大家有这样一个产品，一直讲、一直讲。

当时我们统计了一个指标，叫无提示状态下的第一提及率：在 SCRM 这个品类下，你第一个想到的是谁？答案是我们的产品。

我觉得那场仗打得挺漂亮，至少在最开始是这样。

我记得《大空头》里有个场景，主角一直没有 work，市场一直在跌。他每次走出办公室，办公室里都放着重金属音乐，然后记录今天又亏了多少钱。

有一天，他已经非常郁闷。走出办公室时，一个员工问他：“万一是你错了呢？万一你的判断出错了呢？”他当时发了很大的脾气。你有印象吗？

有。

你当时有遇到过这种时候吗？

我比那个情况好多了。当然，我们会有一些小插曲，但都不算伤筋动骨，也不算自我怀疑，或者让身边的同学都怀疑这件事。我觉得这种情况没有发生。

你其实提前预判了大厂的判断，然后围绕这个判断去做所有动作。这是一个很重要的战术还是战略？

我觉得算战术级别。

面对一个一定会发生、但不知道什么时候发生的事情，当然可以做一些准备。最好的情况，是你能够决定它什么时候发生，那是最厉害的。

比如今天说 AI。我们自己不做模型的好处很好理解：可能可以预判某些能力会出现。但坏处是，你无法决定这些能力什么时候出现、什么时候达到某个 level，也无法决定它是在海外市场被定义，还是被最优秀的大厂或创业公司定义。

你很有意思，总是有一些判断，也有一些方法帮助自己创业。比如你会给自己一年或者半年提一个问题：作为 founder，你应该问自己最重要的问题是什么？或者应该问团队最重要的问题是什么？这都是你创业中的 know-how 吗？还有其他的吗？

可能有，但一个个聊，无法枚举。

刚才说提前预判大厂的判断，这个判断给公司带来了什么？

当时那个产品在整个领域里增长速度应该是最快的。随着 2020 年以来资本市场对 To B SaaS 的狂热，整个公司的估值在快速上升。

当然我们没有融资，所以不存在真正意义上的估值，只能说整个品类、整个赛道的公司都融到了很多钱。

这也是我们做得不够好的地方。刚才我说资源很丰富、很充足，反而忽略了另一个要素：资本。

今天回过头来看，或者用上帝视角看，当时没有做大融资也挺好。但身处其中、正在打仗时，突然发现自己的资源是别人的 N 分之一，还是有点绝望的。

当时我内心也挺郁闷：我们组建了团队，做了产品，做了增长，学会了商业化，还做了预判。每次觉得自己的技能点还可以时，又来了一个新的维度——资本。

我其实比较保守，还是觉得资源充足的仗更好打。所以当你的融资是别人几分之一时，当时还是有点难受。

后来呢？

后来融资过程也挺神奇。

当时我们有非常多选择：有来自 VC 的选择，这是最主流、最自然的；有来自中厂的、To B 大厂的小比例投资 offer；有来自大厂的小比例投资 offer；也有 To B 大厂的并购 offer。

在这些选择当中，有段时间我觉得完全信息过载。所有人都告诉你应该接他的 offer，朋友们也觉得每个都很好。

那段时间就像你刚才说的《大空头》，但心理压力更大。判断错了就是判断错了，你承担损失；可现在好像每个选择都挺好，反而会 FOMO：每个都很好，那到底应该选哪个？

另外一面，竞争对手好像又做得很好，你还要快速做选择。那个时候确实挺郁闷。

那是你上一次创业的最高点？

对，整个资本市场很好，资本比较充足，也比较狂热。

最后我们选择把公司卖给一家独角兽公司，主要有两个原因。

最本质的一点，是我们最后决定不想博弈了，也不想 FOMO 了，想想团队。

这是我们毕业之后搞的第一个公司，做了 5 年。我觉得阶段性地给大家一个 milestone，给大家一些回报，给联合创始人一些回报，包括给我自己一些回报，是一件挺好的事情。

因为我们当时想，接下来 5 年可能和过去 5 年完全不一样。毕业之后创业的 5 年，反正没什么压力，也还年轻。但再往后 5 年，我们可能要组建家庭，家里人的年纪也大了，生活上的压力可能会影响你更专注地创业。

如果一直拿着很低的薪水创业，可能会有这些现实问题。所以第一个原因，是想对团队负责。

第二，从业务角度有一个重要原因：我嗅到了一点泡沫的味道。

当时有一个 VC 说：“Red，我们特别看好你们，希望你们成为中国的 Salesforce。”

这句话我觉得他肯定很诚实、很真心，也是一个美好的祝愿。但我特别觉得不对。我想，企业微信自己好像还没有成为 Salesforce，为什么企业微信上的 SaaS 可以被寄予这么高的期待？

今天来看，这可能是一个很感性的、细节层面的判断，但它确实让我们重新思考了。

后来我问他，我觉得 Salesforce 的营收肯定是百亿美元级别。这个赛道，我觉得自己做到 10 亿元人民币收入，是看得到的；但如果说要做到百亿元人民币，好像就是过高的期待了。

在过高的期待之下，大家可能会变形。这是我不喜欢的。

这两个因素加在一起，我就把公司出售了。

你做这个决定花的时间并不长，对吗？

不长。各种 offer 陆续过来，整个过程可能持续了几周，时间整体不算长。但 offer 来了之后要做决定，这件事纠结了很久。

我听下来，你上一段创业最重要的决定，就是提前预判了企业微信的判断，对吗？

可能是吧。

在好的时候把公司卖掉，结束这场战争，让第一段创业相对圆满地结束。卖公司之后你财务自由了吗？

没有。能活着，但还没有完全自由。

这以后你的生活状态改变大吗？

不是特别大。我从第一次创业到今天，还是住在第一次创业时住的那个房子里，生活状态也没有什么变化。

为什么？这是你的选择？

我们要相信几个常识，叫“由俭入奢易，由奢入俭难”。

也没有那么奢侈。我记得当时卖公司时，你是不是考虑过要不要坐公务舱？好像你一旦习惯了这些事情，之后再创业，就会觉得坐不坐公务舱是一个很小的事情。

但如果你习惯了这件事，可能就会觉得：“我靠，那我以后可能创不了业了。”

让生活状态突然变得更昂贵，你在做更大的事情时，可能会被那些打引号的“昂贵”事情影响，从而形成新的习惯，但你可能错过了一些代价更大的东西。

那你有没有经历过当时的膨胀和回调？真实经历过公司出售的 founder，心态是什么样的？

我特别感谢并购方，也感谢自己当时留在并购方继续工作了一段时间。

假设有一个平行宇宙：公司出售之后，我拿着一笔钱，随便去做什么了。我觉得自己可能会过分自信和膨胀。

因为对比来看，我是在公司出售之后，继续待在 To B SaaS 领域里。2021 年开始，特别是到 2022 年，资本环境急剧恶化。

在这个过程中，我看到了整个行业和 To B 前后的对比。结果就是让我进一步谨慎。

我本来就是一个保守、谨慎的人，有了这段经历之后，我觉得狂热最终还是会冷静下来。冷静下来之后，如果在狂热时做了一些错误决策，后果会很严重。

2020 年公司刚出售时，我觉得自己肯定会膨胀，会觉得“我靠，自己好厉害，团队也好厉害”。当时年纪也不算特别大，确实会膨胀和自我陶醉。

后面整个行业放缓、泡沫破灭，我觉得这补上了一个认知，让你知道什么是世界的真相，而不是活在一个虚幻的真相里。这对我来说挺宝贵的。

其实我觉得你在武汉有一个好处，就是避免了很多噪音。如果在北京，你可能会被他们的故事牵着走。你觉得会吗？

有可能，可能信息太多了。

虽然我在武汉，但经常来北京，也有很多朋友。反而因为大家都知道我不在北京，每次见面时，他们都会告诉我很多东西。

听说你是刘元第一个有退出项目的创始人，对吗？

应该是。

刘元是 2016 年投的我们。中间因为那个生意看上去天花板比较低，我们联系没有那么频繁。他偶尔来武汉时，我们可能吃个饭。

后来有一天，公司被收购了。我跟他说的时候，他接到电话可能以为我们挂了、做不下去了，没想到是退出，他也挺开心。

总结一下第一段创业，你有什么想说的？最重要的几个 takeaway 是什么？

第一，timing 很重要。

我们是 2015 年开始创业的。刚才提到，我一开始也做过一些 App。我有很多学长是 2013、2014 年创业的，他们几乎无一例外都在移动互联网赚到了很多钱。

比如郭列，还有武汉一些师兄做游戏、做出海，今天都很成功。但其实只差一两年。2015 年出来时，已经很难在移动互联网抓住特别大的机会了。

第二，我们一开始商业经验很不丰富，更像学生。说实话，我们也没有进入成体系的公司接受训练，很多学费都是自己交的，自己在挫折里摸索出来的。

刚才提到的增长、商业化、竞争和融资，如果能够更快学到这些，进展可能会更好。比如商业化，本来应该更快学习。

如果大家有更快学习、更快验证想法的方式，我觉得这是一件很重要的事情。

timing 重要。

我觉得 timing 重要。回过头来说，还是 timing 重要。最重要的是 timing，其次可能是商业化、融资，包括出售公司也是 timing。

决定做那个预判，本身也是 timing。

所以 timing 不可复制。各项技能可以帮助你判断一件事的 timing：现在是不是营销的好节点，现在是不是融资的好节点。这是专业技能，但整体来说，它们都非常关键、非常重要。

其实有投资人问我们，为什么不直接把公司设置在海外，既然要出海。我说，如果我们去年就做这件事，花半年时间把海外主体、办公室都弄好，市场机会可能已经没了；但你会得到一个在海外办得不错、经过半年英语学习的 CEO。

我也是。现在有很多用户的公司，你选一个吧，你要哪一个？

你的时间是怎么分配的？

我的时间管理做得挺差，但我们的工作时长很长。我和联合创始人基本都是早上 9 点到晚上 11 点，工作强度很高。

因为工作强度很高，所以时间分配其实做得不够好，是通过努力来弥补选择上的问题。

通过第一次创业，你有没有感知到自己的强项和弱项？

这也是一体两面。

比如在别人的生态上做产品，或者做一个天花板没有那么高的事情，我们太熟练了。本能式、直觉式、像机械记忆一样，做得太快了。

这次做 Monica，我也吸取了前面的经验教训。Monica 是一边做产品、一边做商业化，Day One 就开始做，而不是像前面一样先做产品、再做商业化。

回到强项和弱项的问题，我觉得很多时候，弱项可能正是由强项定义的。

我们完全不做模型，你可以认为这是弱项，因为失去了对 timing 的掌控能力；但也可以认为这是强项，因为我们可以使用所有模型。

我觉得我们擅长的是在大的平台上做补充，这件事我们很熟悉；在看上去天花板没有那么高的地方做事情，我们也很熟悉；对 timing 的把握，也很熟悉。

但这恰恰可能是弱项。比如在平台上做东西，意味着天花板可能不够高，或者会受到平台限制。

而 timing 把握能力特别好，团队是不是会有机会主义倾向，只想着机会，而不愿意在长期事情上投入足够多？

所以我自己觉得，强项和弱项是一体两面的。

我们刚才花了很多时间复盘你的第一段创业。接下来聊聊第二段创业。你是怎么开始做 Monica 的？

大概在 2022 年 9 月，当时团队已经出来，开始做自己的第二家公司。一开始我们就想做工具。

顺便说一句，第二家公司的第一个投资人也是刘源。他把我们第一次创业给他带来的收益，全部投给了我们。

能问赚了多少钱吗？

反正是能够支撑我们再做一家公司的启动资金。

天使轮融资还是他们，还是只有真格？

对，真格是第一个、也是唯一的投资人。当时我们没有在市场上融资，只是跟真格打了个招呼，他们就投资了我们。

我挺感谢刘源的。我记得第二次创业时，连我自己都忘了，但他还记得很多年前问过我：“假设资源充足，你最想做什么？”

我当时可能没有仔细想，很本能、直觉式地回答：想给人类做好工具。

所以第二次创业时，刘源觉得，反正做什么也没那么重要，先做一个好工具，就投你了。

2022 年 9 月，我们已经出来了，团队也磨合了一段时间。前一次创业的并购方团队里，有一些人跟我一起出来，也招了一些新的同学，但团队整体不大。

跟大家解释一下，是从上一家被并购的公司出来了。

对。

2022 年 9 月，我们看了一篇文章，是红杉美国写的，说生成式 AI 会改变世界。看完我就发给联合创始人了。

最开始我们对这件事没有太多认知，但他觉得有意思，于是我们开始研究这个领域和方向。

最开始做了一些图片生成相关的事情。当时 Stable Diffusion 刚开源，挺火的；还有一个那种二次元的模型刚泄露出来，它甚至不是开源，就是在推特上泄露出来。

我们自己搭了一下，还做了一个造图的小 App，今天已经不存在了。

那时做了一些尝试，也对这件事有了理解。你输入一段提示词，就能生成一张图片，觉得还挺魔法。有一段时间，我手机壁纸都是用它生成的。有一张图很好看，我还把它打印出来挂在墙上。

但我们有两个判断。

第一，长期来看，造图可能更接近娱乐类；如果技术演进到生成视频，可能也更像杀时间的工作。

第二，我们团队的资源禀赋、天赋，或者说大家的 mindset，更多还是做工具。所以这件事情我们做得不够好，虽然做了一些尝试，但没有太多进展。

我记得是 11 月，因为所有人都会提到 OpenAI。它也有做图像生成的模型。

于是我注册了 OpenAI 网站，成为开发者。DALL·E 我还没用上，但在 Playground 里用到了 GPT-3 API，完全被震惊了。

第一个 use case 是：你输入一段对话，比如销售和客户的聊天，然后让它提取客户的关键信息，包括称呼、联系方式、项目进展阶段，并按格式输出。完全不用写代码，只要贴聊天记录，告诉它要提取什么，它就能搞定。

这非常让人震惊。过去做这件事可能很麻烦，需要科学家、NLP 相关人员一起做很多工作，但当时用 GPT-3 API 随便就能完成。

第二个震惊点，是我当时还不理解大语言模型，完全不懂原理。我说我要去 58 同城找个冰箱，我在武汉，它就能拼出一个链接给我。我复制粘贴进去，真的就能找到武汉的冰箱，非常魔法。

当时我要给一个外国人回邮件，也是用 GPT-3 帮我回复，写得非常地道。

这些 use case 让我觉得：“这才是厉害的事情。”它能很轻易地做出魔法般的体验，而且是每天工作中都可能用到的东西。

所以我看到了 AI 能力的潜力，就继续研究市场上的玩家。

当时还没有 ChatGPT，有一家公司叫 Jasper。ChatGPT 出来之前，它应该是非常有代表性的一家公司，收入增长得很好，也融了很多钱。

因为我不是第一次创业了，所以有更多经验。具体体现在哪里？我看了一下：GPT-3 API 跑得最成功的公司，看上去是 Jasper；Jasper 融了很多钱。

我记得它的 founder 还写过一封公开信，大概意思是说他们非常厉害，收入怎么样、团队怎么样，年初只有 9 个人，现在已经有 200 多个人，非常成功。

我觉得 Jasper 可能会变慢。公司人数快速增长当然可以被认为是好消息，因为只有收入、融资都很好，公司才会扩张。但从业务本身来说，人数快速增加、管理人员，本身是反规模效应。人越多，事情越多，烦心事也越多。

所以当那位 founder 庆祝人数快速增长时，我就觉得这家公司的执行可能会变慢。

第一，我觉得最厉害的玩家，在经历高速增长后可能会出现管理问题，执行力可能下降。

第二，Jasper 的定价也很贵。它在企业级市场定价高是有道理的，但凭借我们对计算机产业的朴素认知，能力和 API 的成本会大幅下降。

它定价这么高，一方面是企业级市场的原因，另一方面确实是因为成本高。但如果成本快速下降，接下来应该会出现个人或者 professional 市场，也就是不是企业采购，而是个人采购。

第三，ChatGPT 出来之后才发现，当时我们已经决定立项，至少觉得可以和它竞争一下，看到它的薄弱点。

当时团队期待很低。我们立项做 Monica 的周末，我内部的目标就是：一个月赚 50 万人民币。

降低期待是人生幸福的根源。

如果不是降低期待，可能就放弃了。

为什么？从天花板角度看，ChatGPT 出来时你肯定会觉得：“原厂自己做了。Jasper 都受到巨大影响，那我们还要不要做？”

如果对它期待特别高，ChatGPT 一出来，你可能就会一直想这件事还能不能干。但我们期待没那么高，觉得一个月赚 50 万好像还不是赚不到，所以还是应该干。

还有几个关键事项，比如海外市场和国内市场。

首先，这件事很简单，主要是监管原因。当时国内还没有放开那些模型，只能做海外市场。当然也可以用海外模型服务中国用户，但做到一定规模后，可能会有大量监管问题，这是必须考虑的原因。

另一个角度，我当时这样说服团队：海外用户对软件的付费意愿，可能是中国国内的 5 倍；美元对人民币汇率是 7 倍。所以 5 乘以 7，是 35。至少这是一个 35 倍大的市场。

因为我们没有做过海外市场，几位主要创始人也没有在海外生活、留学过，英语很差，口语很糟，和在国内创业相比，功力可能只有 10%。

35 乘以 0.1，好像还能多赚 3 倍。这当然不是严谨的数学推导，只是让大家快速达成共识：我们还是选一个新的市场试试。哪怕能力打 1 折，好像也能 work，所以选择了海外市场。

最后是产品形态。

ChatGPT 出来之后，我们觉得如果只做一个 Web，像 Jasper 一样，就不 work 了。大家可以打开 Web 去用 ChatGPT，那为什么要选择你，而不是 ChatGPT？这个问题你回答不了。

第二，Jasper 当时的产品是表单式的。比如你要写一篇文案，填几个空，填完之后它帮你生成。但 ChatGPT 出来之后，它是对话式的。

我们觉得这个时代，对话可能是最重要的交互形式。对普通用户来说，哪怕你有其他魔法，对话仍然最符合大众对 AI、对机器人的想象。所以一定要把 chatbot 做进去。

最后我们决定把它做成浏览器插件。这样可以不用太关注 Web，因为浏览器插件更好：交互体验更快，每个网站都可以呼出。你一边看文章，一边把插件呼出来。

插件还可以和很多网站整合。这得益于我第一次创业的经验：公众号编辑器也是浏览器插件，安装后可以在微信公众号后台增加排版能力。

所以我们想，Monica 可以和大量网站集成：你回邮件、写 Twitter、看 YouTube、看 GitHub 时，都有 AI 能力放在那里，一点就能用。

这回答了“为什么用你，而不是打开 Web 使用 ChatGPT”的问题。你也可以随时呼出它，呼出时它就是一个 chatbot，符合大家对 AI 时代产品的想象。

综合这些，我们觉得还是可以做。期待低一点，做一个浏览器插件。浏览器不像 Web、App 那样受到大量关注，也没有那么多人内卷，但体验确实好，所以决定立项。

当时立项是在 ChatGPT 之前，ChatGPT 出现让你很意外？

对。决定做是在 ChatGPT 之前，但 ChatGPT 发布后，团队内部花了一点时间消化信息，讨论还应不应该做。

但因为期待低，所以觉得还是可以做。第二，产品形态做了调整：应该好好做插件，插件要跟网站集成，也应该学习 ChatGPT，把 chatbot 这个交互形式搬进来。

这就是 ChatGPT 发布之后的产品动作。方向没有变化。

但那时我超级着急。刚才提到没做过出海，所以我们关注了很多独立开发者。

这里有一个小诀窍：独立开发者的产品，一定程度上是经过 PMF 验证的。它不像大公司，有钱、有战略需求。独立开发者的产品，只要还活着、有很多用户，就一定解决了用户问题，也找对了传播方式。

所以我们在海外关注了很多独立开发者。我发现，当时海外很多独立开发者都在做套壳产品，把 GPT-3 或 GPT-3.5 API 包装成产品。

那时出现了很多重要产品，比如 Perplexity，还有 ChatPDF 这个品类的开创者。它们都是独立开发的。

我觉得 Perplexity 最开始也很接近独立开发者。虽然今天已经是一家创业公司，但最开始是在 Twitter 上做营销、快速迭代，产品简单、公司人数不多，很像其他独立开发者。

为什么着急？我发现海外独立开发者动作非常快。如果我们不快一点，可能就没有机会了。

我记得 2022 年 12 月，我们已经把做不做、产品定义都想清楚了，但很快陷入焦虑：产品发布之后怎么 go to market，怎么做增长？

当时也很神奇，我看到 ChatGPT for Google 这个插件发布。发布那天我就知道作者也是华科师兄，发现它涨得特别快。

一开始我们还想，等我们发布之后，是不是应该请他给我们做广告。但后来发现，这个需求很关键。ChatGPT for Google 解决的是一个非常简单、符合直觉的需求：在 Google 搜索结果右边显示 ChatGPT 的回答。

当时它在海外有很强的 PMF，口碑传播得很快。师兄把产品做完后，直接发布在 Hacker News 上。Hacker News 是美国一个极客可能会看的论坛，很多开发者和工程师会在那里发布东西，所以这个产品在美国火了，增长很快。

我们一开始想找他做广告，但后来觉得这个需求很重要，可能对 Monica 的增长有很大帮助，于是找到他，把这个产品买了过来。

买完之后，对 Monica 的增长起到了很大帮助。

ChatGPT for Google 的创始人是极客 wong2，对吗？

对，他在极客上的网名叫 wong2。

你是不是过完年去找他收购的？过年的时候在干嘛？

过年的时候就在焦虑。我在老家过年，但年前已经决定要做这件事。过年期间，我们每天都在盯产品进度。我当时设置了一个日程，每天晚上对一下进度。

当然这只是产品层面，更大的焦虑来自 go to market：不知道怎么在海外做增长。

2023 年一月底，春节假期结束、准备回来上班的前两天，我比较坚定地觉得，应该考虑并购，把 ChatGPT for Google 买过来。

我和合伙人商量，把这个 idea 分享给大家，让大家觉得应该做。

很多时候，企业的成本就在这里：你决定做一件事，但没有 PMF，或者不知道怎么增长，于是一直在原地打转。你搞研发、迭代产品，却不知道怎么找到用户。

这件事最痛苦。而且 PMF 和数学一样，没有就是没有，不是你努力一下、再努力一下就能搞定。

所以我们觉得，尽快验证 PMF 需要一定的启动量，这是第一个原因。

第二，我觉得这又是一个有窗口期的事情。如果在这个时候起来，做一个产品，可能还有机会。

我们当时有个判断：AI 产品在春节之后又引发了更大的 hype。ChatGPT 最开始发布时还比较小众，但春节回来，也就是 2023 年 1、2 月，全球出现了巨大的狂热。

当时 AI 产品供给不足。大家都知道 ChatGPT 是品类开创者，但它不可能 take all，这个品类一定会带出其他产品。其他产品也应该有用户需求。

所以我觉得那真的是一个关键时期。大家也比较支持，很快就觉得应该做这个 deal。

找到 wong2，然后飞过去了？

对。春节假期结束第一天本来应该上班，我没有去公司，直接飞到上海找到他。

他为什么愿意卖？是师兄本人吧？有机会可以去问他。你怎么说服他？

我觉得把一个产品从零到一做出来、验证用户需求，需要一些技能点；但把它进一步商业化、继续增长，还有很多后续事情要做。

这些是我们前一次创业学到、做过的事情。但师兄当时可能还没有掌握这些技能点。说实话，这件事也挺费精力，一个人可能做不完，还要再组一个团队。

对他来说，选择可能不是“我继续不继续做”，而是“我要不要离职创业”。这会让生活状态发生更大的变化。在那个时候，出售可能是一个更舒适的选择。

第二，我觉得我们当时也挺有诚意。

事后看，这次收购给你们带来了什么？

我觉得非常关键。

有个误解是，之前有些人听说过这个故事，以为 Monica 就是 ChatGPT for Google 升级过来的。不是这样，Monica 是 Monica，ChatGPT for Google 是 ChatGPT for Google，今天是两个独立、平行的产品。

它对我们的好处，或者说重要意义，首先是 ChatGPT for Google 本身有很多用户，而且还在快速增长。

Monica 做完之后，我记得是在 2023 年 2 月底左右发布。上线后，我们当然上了 Product Hunt 这样的传统渠道，又通过 ChatGPT for Google 导入了一些用户。

这些用户完成了 Monica 最开始的冷启动。我们还访谈了导入的用户，让他们告诉我们哪里好、哪里不好，有哪些问题，然后进一步迭代 Monica。

相当于它快速压缩了冷启动和调整产品的时间。如果没有这个产品，自己做投放可能要花很多钱，而且不一定敢投。

买一个产品，它是一个资产，让它给你导量，资产还在，不会有损失；但投广告，广告费花出去就是一笔沉没成本，很多时候你会犹豫。

第二，做产品最怕不知道用户要什么。访谈少数用户很多时候不具有代表性，需要更多用户。ChatGPT for Google 最开始每天带来几千到上万个用户，我们可以做问卷、访谈，快速调整产品方向。

我觉得这个时间窗口非常关键。如果不是这次收购，我们通过其他方式增长会很困难，或者说不可预测性太强。

比如找个地方投放，找 KOL，他可能过很长时间才回复你，你完全控制不了。但当时这个时间窗口非常关键、非常宝贵。

假设没有收 ChatGPT for Google，你会怎么做？还能启动吗？

我不知道。

当时我的思路是，正在为增长焦虑时，看到了这个机会，所有思考都往那个方向去了。所以今天如果独立地重新问我，说实话，我觉得会很困难。

其实不久之后，也有很多小团队做类似产品，但基本都赶不上那个窗口期，成长速度远远慢于 Monica。

我忘了问，Monica 为什么叫 Monica？还有一个问题，为什么当时没有做一个像 ChatOn 那样的 App，而是做浏览器插件？

刚才说过，不管是 Web 还是 App，都要回答“为什么用户打开你，而不是打开 ChatGPT 原厂”这个问题。

App 方面，我们当时确实误判了一件事。其实在 ChatGPT 官方 App 发布之前，大概有两三个月的窗口期。因为官方还没有 App，海外有几家套壳公司非常赚钱，比如 ChatOn、Ask AI，在土耳其、东欧的一些国家都挣了不少钱。

它们在 ChatGPT 还没有手机客户端时自己做好了产品，获得了大量用户，后面又做了一些迭代，让体验和 ChatGPT 有差异。

所以复盘来看，App 当然是一个机会。当时我们没有这个精力和经验，确实没有做。但插件是我们分析之后认为，AI 时代比较好的产品形态。

AI 可以很好地融入各种工作流程，这是插件带来的价值，而且当时也没有人跟你卷。所以我们决定做插件。

至于为什么叫 Monica，是因为我们希望有一个快捷键把它呼出来，但浏览器里很多快捷键的字母都被占用了，发现 M 没有被占用。

第一，我们希望它以 M 开头；第二，希望它有一个 AI 小助手的感觉，所以应该是一个人名。

M 开头的人名最好常见、容易读，而且拼写也要简单。比如 Michael，你能读出来，但写的时候可能会拼错。Monica 读出来就能写出来。

另外，它是 3 个音节，不像 Mike 那么常见，所以是一个相对小众、没有那么大众的名字。

后来很多人告诉我，是不是因为《老友记》里有个 Monica？她性格很好，很适合 AI 小助手这个意象。但确实不是这个原因。

你一开始问自己的问题，是“我们怎么能够一个月挣 50 万人民币”。为什么是这个目标？给我的感觉是，你从一开始就非常在意商业化和挣钱。

第一，50 万是一个拍脑袋的数值，意味着低目标，不是一个巨大目标，而是一个很容易实现的目标。

第二，也是因为前一次创业。我们之前做公众号助手时，商业化做得太晚，应该更早做，因为它是一个单元经济稳定的生意。

如果我们能有一个这样的开始，我觉得挺不错，大家也能知道怎么实现。

那上线之后，怎么实现的？

上线之后接入海外支付，定了价格，让用户付费，在上线半个月之内就实现了。

回到这次创业。2022 年年底到现在，过去大概两年多了，刚好两年。每一年你做的最重要、最关键的决策是什么？

2022 年最关键的决定，当然是决定创业，决定立项做这件事。

回过头来看，如果不是那个时候开始，再晚一些做，很多团队就没有机会了。这是最重要的一件事。

2023 年开年，你收购 ChatGPT for Google 之后，又做了哪些事情？

里面有一些挺有意思的决策和判断。

第一个，刚才提到了，为什么重新做一个叫 Monica 的产品，而不是基于 ChatGPT for Google 把它改成 Monica？

当时我们内部讨论了很久。ChatGPT for Google 的增长，很大程度上来自口碑，以及口碑形成的品牌词。很多人会直接搜索这个词，它的增长来源于这些不可改变、不可控制的事情。

问题来了：第一，我们觉得 ChatGPT for Google 可能是一个很好的功能名称，但不是一个很好的品牌名称。我们希望有一个品牌名称，但敢不敢把它改成 Monica？不敢。

因为改了之后，增长可能就没了。大家认的是原来那个名字。

第二，更大的问题是，ChatGPT for Google 每天有自然而然的几万个新增用户。如果每天都有几万新增，团队其实不会从中学到什么。

假设有位同事找到了一个方法，每天带来 200 个新增，大家可能不会得到足够有效的正向反馈，也不会觉得他做成了一件特别了不起的事情。缺乏这样的反馈，团队经验积累和知识学习的速度就会变慢。

所以我们决定重新做一个产品，叫 Monica。这样不仅避免了名称改动的担忧，团队自己找到一些每天带来一点新增的方法，也会很开心，得到正向反馈，从而学到怎么在海外做增长、怎么做运营。

我把这个原因讲完之后，大家就同意了：先做一个产品叫 Monica，而不是把 ChatGPT for Google 改成 Monica。这是一个关键决策。

后来有同事在 Twitter 上做投放，找到一些 KOL。那时全球用户对 AI 产品非常狂热，社交媒体会很好地推荐 AI 内容。你只要讲 AI 产品，哪怕是素人博主，也能获得很好的曝光，带来很多下载。

如果不是我们决定重新做一个产品，让团队自己寻找能够有效加速增长的事情，我们可能就吃不到那个红利，只能守着一个买来的产品，不知道该怎么办。

从长期看，团队也没有得到训练和成长。这是第二个关键决策。

第三，如果实在搞不定，我们还可以再把它改回去。所以并购的好处就是，你有一个很好的安全垫在帮你 cover。

现在 ChatGPT for Google 的增长怎么样？

它比当时放缓了，但还有几百万活跃用户。

Monica 呢？

Monica 也是几百万会员用户，而且今天已经超过 ChatGPT for Google 了。

什么时候超过的？用了很久吗？

去年就超过了。

那再之后呢？

再之后我觉得 Monica 应该会更快一些。

这个决定之后呢？

还有一个重要决定，就是只做海外市场。

中间有很多诱惑：国内模型已经有了，不像最开始立项时，国内还没有模型，存在一个空窗期。

内部讨论过很多次，到底应不应该做国内市场。当然未来某一天，说不定我们会回来做国内市场。但 2023 年很关键的一点，就是只做海外市场。

专注很重要，而且当时我们对海外的认知还不够。在 2023 年，我觉得海外有窗口期和红利期，整个 AI 产品供给非常少，只要做对很少的事情，就能获得很好的增长和很多用户。

但再往后走，比如今年我们开始做用户理解，不叫用户研究，而叫用户理解，因为世界很大，大家的生活方式不一样。

我们在国内做工具产品有一些经验，但海外有不同文化、不同地域，用户习惯确实很不一样，需要花很多时间。

如果当时分心做国内市场，我觉得 Monica 的增长会受到影响。

你们在海外主要是哪些国家？

北美和东亚。北美就是美国、加拿大；东亚是日本、韩国。

在海外做产品，跟在国内做产品有什么不一样？

有一些很基础的东西不一样。

国内是统一大市场，海外是分散市场。从产品角度，有很多细节不同。国内只需要考虑一种货币，海外可能要考虑不同货币和汇率。

国内可能不用考虑时区，海外必须考虑时区。国内几乎不用考虑多语言，海外必须考虑多语言。

当然，今天的 AI 技术对多语言有非常正向的帮助。Monica 今天可能支持几十种语言，大部分都是 AI 翻译过去的，而且效果好像还不错。

这些都是很基础的不同，原来大家可能不会考虑。

更大的不同，我觉得在市场层面。国内是统一大市场，好处是赢了之后市场很大，大家都愿意卷、愿意打，因为赢了之后收益很大；坏处就是太卷。

海外市场很分散。美国很大，但除了美国，其他市场也不小。比如欧洲还可以，但欧洲语言不同。

我的感觉是，海外有很多小山头。打不过这个山头，可以到那个山头躲一会儿；打累了，可以到另一个地方休息一下。它给创业公司提供了很多空间和纵深。

国内像一片大平地，大家都在这里硬干；海外像很多小山，你可以在这里聚焦一阵，再到那里聚焦一阵。这是非常不一样的感受。

做出海的决策之后，需要做什么事情？怎么落地？

我们肯定不是做得最好的公司，还在学习过程中。中国应该有更多公司比我们做得好。

我能分享的经验是，最开始的决定需要勇气。

我们当时选择海外市场，刚才也说了 5、7、35。本质上是大家有勇气。很多时候大家对国内更熟悉，可以找出很多很多理由不做海外，或者把海外这个选项 pass 掉。

但最后我们觉得市场最重要，先选择一个大的市场，让市场给我们交学费。勇气和信念是很关键的。

今天我和其他创始人聊出海时，会告诉他们：我没有在海外生活过，整个创始团队也没有在海外长期生活过。我第一次去美国是去年 9 月，我的英语口语最好时还是高中，大学之后就还回去了。

但又怎么样呢？长期来看，这些问题需要解决；可是巨大机会来临时，抓住时间窗口，把最关键的事情做好，更重要。

当时幸亏有一些盲目的勇气。

后面有很多具体动作，比如设立海外主体、海外收款、理解海外用户。这些都是可以解决的问题。很多朋友会告诉你，而且如果你一定要解决，肯定能找到资料和人帮你解决。

最难的事情是决心和勇气：就是要搞。

去年 9 月去美国，又带回来什么新的 takeaway？

可能因为是第一次去，我的感受和想象中差不多。

我参加了一个美国 SaaStr 大会，是一个 SaaS 聚会。大家租了一个很大的场地，交流 SaaS 应该怎么做，也有很多初创公司展示产品，我还见了很多创业公司。

我最大的感受是，美国创业公司也有很多很早期的。我没有去 OpenAI、Anthropic 这种已经跑得很靠前的公司，拜访的基本都是更小、更早期的创业公司。

但你会觉得，好像也没有太大差别。相当于说，你是敢跟他们竞争的，这给我带回来了更多信心。

有道理。你在那儿待得挺开心？

挺开心。当时想多待几天就多待几天。

为什么没有把办公室搬出去？

我觉得优先级还没来得及，但肯定要搬。

说搬，好像是有一批人要 move 到另一个地方。

我觉得不是全部搬走，而是在美国、日本这些地方设 office。

那你自己以后会 base 在哪里？

都可以，看工作需要。如果只是搬过去，我觉得还好。搬不搬是小事。

2023 年 Monica 做成了多大规模，达到什么程度？

2023 年应该有几百万用户，也有还不错的收入，能够养活整个团队。

北美用户和东亚用户有什么不一样？你们设计产品时，是一款通用产品，还是会针对地域做区隔？

今天还是比较通用，处于非常早期、初级的阶段。但趋势上，应该为不同的重要市场做一些调整。

日本用户的网站，信息密度特别高，字特别多；或者另一种很简约的风格，也不完全是简约，有时会让你觉得像坏掉了一样。

日本的审美和美国差别挺大。产品设计如果没做好，会很明显地让人觉得不是本国公司做出来的。这个问题我们自己还没有做好，也是想解决的问题之一。

但他们觉得你是跨国企业不是更好吗？比如中国人看到一个美国风格的网站，会觉得它是跨国企业；美国人看到一个不像美国的网站，可能会觉得它来自第三世界国家，反而更不好。

我觉得这是应该解决的问题，而不是让用户因为它“魔法般”地觉得你更厉害。

还有什么不一样吗？

工具类产品整体还好。

那今年呢？

今年比较郁闷。

今年为什么郁闷？

去年很明显有红利期和窗口期，很多时候只要做简单的事情，就会得到很不错的增长。

但今年供给更多了。更多创业团队加入，大厂也开始发布应用，不再像去年主要集中做模型。今年很多大厂也开始做应用，而且有些大厂的应用做得还挺好。

所以今年的环境要求更高，挑战更大。

对我们来说，首先挑战更大了。第二，应对挑战比较正确的方式，第一是要知道去年的顺利有红利因素。

这个认知很关键，要清醒地知道为什么。否则大家可能会抱怨：“去年这样做就对，今年再这样做怎么不行了？”

去年有红利，那今年没有红利时应该怎么做？我觉得还是要本分一点，加强对用户的理解，对技术的前瞻预判也要更有前瞻性；组织上可能也要完善，因为去年窗口期很多时候组织并不完善，今年要做得更好。

这些听上去很常规，但差别在于，有些公司一直沉湎于“我在红利期里，能不能回到那个时候”。但可能回不去了，我们要承认、接受，并做好准备。

所以今年没有什么像故事一样的东西，就是一点一点把事情做好。这更关键。

做完浏览器插件之后，你们想过做别的产品吗？

不同阶段都想过类似问题。但 Monica 今天已经不能用“浏览器插件”概括了。它有 Web 端，也有移动 App，实际上 Web 的使用占比也挺高，App 也还不错。

今天它不是浏览器插件这个表达能够概括的。

应该怎么概括？你觉得呢？

我觉得就是官网一直写的那句话：All-in-one AI assistant。

它有各种能力，在 Monica 上能访问各种模型，也能让你在各种设备上使用。你会发现这是一个很符合直觉的需求，但很多产品都没有做好。

比如大厂显然不会做好，因为大厂的应用和模型一定绑定，不会去集成别人的模型。很多大模型创业公司也是自己的模型和应用绑定，也不会让自己出现在别人的生态里。

而我们恰好反过来：我也集成，集成所有模型；我也出现在所有生态里。我可以是 Chrome 插件，也可以是 App。

在这期播客发布时，用户应该可以在 WhatsApp、Messenger、Telegram、Slack 等各种地方使用 Monica，VS Code 和 JetBrains 里也可以。

我觉得大厂反而不会做这件事，那我们把它做好。用户有需要，但大厂因为战略原因不会做，这就是可干的事情。至于大不大，再说。

这件事的天花板有多高？

不知道。我不思考这个问题，肯定是不对的，但今天我也没有答案。我只知道用户需要。

你觉得一家 AI 产品公司拥有自己的模型，和不拥有自己的模型，本质区别是什么？

一家拥有模型能力的公司，如果处在第一梯队、模型做得很好，那它其实有很大的竞争优势。

就像我刚才说的，我们做的很多事情，是知道什么大概率会发生、什么一定会发生，但不知道什么时候发生。而拥有模型的公司，能够决定它什么时候发生。

有模型能力的公司当然值得尊敬，也做得非常了不起，特别是那些处在第一梯队、不断拓展人类模型能力边界的公司。

可能是资源禀赋的问题。我们 Day One 就不是一家技术型公司，更多的思考方式是：有这么多模型，这些模型的进步如何帮助我们更好地服务用户？

这也是一体两面。有模型的公司对模型能力有更强的掌控，但可能必须使用自己的模型；没有模型的公司掌控能力弱，但理论上可以使用全世界任何人的模型。优势和劣势都很清楚。

在开始创业时，我请教过一位前辈。他告诉我一个事情，可能有些朋友听说过，就是以前所谓的“技工贸”和“贸工技”的路线之争。

在互联网语境里，华为是一家做技术、做工程、做生意的公司；联想被批评为做生意、做工程、做技术的路线。这是两种路线之争：到底是先做技术，还是先做生意？

那位前辈告诉我，其实华为真正走的是“贸工技”：Day One 就把生意做得很好，只是后来又把工程和技术做好了。

我觉得这是一种思路。未来某一天，我们可能也能掌握模型能力，而且那时模型能力可能已经变得更容易获得。

Perplexity 这家公司就是先做产品，然后再开始训练自己需要的模型。

对。事实上，我们在一些任务上也有自己的模型能力。Pica、Mem0 和 Supermemory 在今年年初加入我们之后，我们自己也训练了一些模型。

所以你们现在也有模型能力。多大的模型？

还是很小、经济适用型的模型。但掌握这项能力对我们有意义：在特定领域的任务上，我们也可以一定程度上控制它什么时候发生。

开源模型用谁？

都用。Llama 也用，做图的那些模型也用。

反而我觉得，模型长期来看更像通货，是一种比较平等、没有太大区别的东西。

那现在要做什么？对于一个 AI 产品来说，品牌是它的护城河吗？当有一天模型不能成为壁垒时，它的壁垒是什么？

我觉得每个阶段不一样。今天产品形态都还没有固化，这个问题今天还回答不了。

但在这个过程中会发现，你提到的品牌，确实是很多产品做得比别人好的原因。

比如我觉得品牌在科技行业一直是被低估的要素。很多公司技术可能不是最好的，但在用户心智中形成了“它是最好的”。

比如海外有一家叫 DeepL 的公司，几年前翻译效果比 Google Translate 更好，可能有一些评测能证明这一点。

但今天我相信，用大语言模型肯定能做得比 DeepL 更好，至少翻译效果会更好。但 DeepL 在 AI 出现、这一波 AI 兴起之后，仍然在增长，收入和访问量都变大了。

Grammarly 甚至直接使用 OpenAI 的模型。它沉淀下来的是什么？是用户对这个场景的认知。换句话说，就是品牌：大家觉得它是这个品类下最好的。

但它的技术能力、翻译效果是不是最好，已经没有人知道了。

当然，科技公司还是希望自己的能力也最强，不只是品牌，所以大家还在努力。

国内很多 founder 可能也不得不出来，像我此刻一样参加播客，可能也是塑造品牌、和潜在用户沟通的一种方式。

你第一次跟我聊天时就提过，founder 可能是这一波 AI 产品品牌的第一部分，说明其他竞争要素都还没有明确，先把品牌作为一个要素竞争。

你觉得 AI 产品公司会更像消费品公司，而不是技术公司吗？

去年我们团队内部用这个类比做过沟通。选择一个好的类比，是凝聚共识的有效方法。

比如华为很多军事化的叙述，打山头、种庄稼，都很形象，也能迅速让大家对抽象或新鲜的事物形成统一认知。

去年我们用了一个类比：做 Monica 这样的产品，有点像做消费品，特别像消费电子。

什么意思？你使用的最核心模型，Monica 就要告诉别人：“我用 ChatGPT。”要把 ChatGPT 的 logo 放在官网上。这就像小米要说自己用骁龙 888 芯片，或者 Intel Inside。

第一，产品会使用核心模型。

第二，很多任务可能不需要用那个模型。比如你可能需要很多其他芯片，在具体场景上，用更小的模型、自研模型或者开源模型都可以解决。这是产品本身。

再往后看供应链。去年有段时间，Poe 在很大程度上，包括我们也享受了它的红利：大家无法很容易地使用 GPT-4。

我们当时要自己和微软沟通：“我们多充点钱，你们能不能早点把 GPT-4 开放给我们？”这很像供应链问题。我是经销商，多备点货，就能早点拿到货。

往前看，AI 产品的很多功能和魔法都比较接近，比如总结、搜索。差异化是什么？我觉得品牌可能太大了，但像消费品一样，关键是 go to market：怎么和市场沟通，怎么和用户沟通。

比如 Kimi，我们看到它在 B 站做了很多投放，找了很多垂直领域博主，把 Kimi 的同样功能翻译成那个领域用户听得懂的表达。

这些动作，包括供应链、产品设计、go to market，都一定程度上像消费品。

最根本的原因是，对 Monica 来说，去年我们提这个类比，是因为模型有成本。商业化方式很像消费品，商业模式是直接向用户收费，成本也很高，得像实体商品一样管理。

所以这个生意更像原子生意，而不是比特生意。

所以做 AI 产品，和做移动互联网产品，会有很大不同？

移动互联网时代的产品，和现在的产品还是有很多相同点。

首先，我觉得大家应该更多看到相同的地方，而且很多相同的地方大家还做得不够好。比如从传统移动互联网视角看，交互体验很多地方都还可以做得更好，这是相同的地方，也是容易忽视的地方。

但确实有不同。不同在于，现在处于 AI 能力快速进展的时期，模型能力快速进展，模态变得更多，还有很多开源模型。

这种我们内部称为“魔法发布”的能力出现频率很高。你总是要快速适应，就像寒武纪大爆发一样，突然有很多新能力出现。

这一点可能对组织要求更高。当然创业公司一定程度上更有利，因为可以更灵活。

如果市场上发生的事情越来越少，技术红利消失、变化没那么多，可能对大厂更有利。因为大厂今天对渠道的统治力、对技术和资金的掌控，所有这些事情都对大厂有好处。

今天唯一的不同就是技术变化还很快，全世界都在不断增强，不断有新的魔法发生。

我还记得你以前跟我说，模型是技术平权。你现在还持这个观点吗？

我觉得一定程度上是。

我们之前也聊到很多独立开发者。如果没有 Foundation Model 的出现，有些能力过去做起来很难。

比如拍一张照片，告诉你卡路里是多少。过去可能挺费事，需要收集很多数据、做很多标注，还要科学家和算法工程师参与。

但今天，任何支持多模态的 Foundation Model，都可以比较容易地把这个事情做得还不错。准确度可能还没有达到非常好的状态，但至少能给用户不错的体验。

发布这些产品的人，可能只是一个人、两个人，团队很小。这个时候创意很重要，而且这件事是全世界范围内都在发生。

海外有很多独立开发者，变得更多了。我们听到更多独立开发者抓住痛点、发布产品并取得不错成绩的故事，而不是更少。

去年我记得硅谷有一位投资人写过一篇文章，说有四类选手。

第一，大公司受益，因为它们有钱训练模型，模型做出来之后，渠道和生态都很完善。

第二，独立开发者受益，更容易做出魔法般的效果。一个创意可能就带来很多用户和收入。

第三，OpenAI、Anthropic 这种引领技术进展的创业公司受益，因为它们在别人不关注时，已经在这项技术上做了大量投入，今天理应享受红利。

最难的反而可能是中等公司。它们投入模型的钱可能不够，生态也没有大厂完善；作为独立开发者，赚的钱又不够。

你们属于哪一类？

我们是一个大号的独立开发者，只是有了更多人，但希望保持独立开发者的状态。

那你怎么面对这个困境？

独立开发者做对的事情是什么？关注用户，相信模型，相信别人的模型。

AI 产品现在最好的商业模式是什么？最差的是什么？商业模式探索出来了吗？从历史来看，商业模式探索应该很关键。如果期待超级应用，商业模式肯定是其中一部分。

比较可惜的是，我感觉今天的商业模式都挺常规。

最开始模型很贵，而且海外有软件付费习惯，所以 ChatGPT Plus 是订阅，Perplexity Pro 也是订阅。Perplexity 可能更激进一点，已经开始做广告，邀请广告主进行测试。

国内产品基本都做了会员，但会员能贡献多少收入还不知道。到今天为止，豆包和 Kimi 好像还没有付费会员；其他几家，如果我没记错，文心一言、智谱都做了。

但最后的商业模式是什么，我觉得还不知道。

你怎么看这一批从技术开始起步的模型公司？先说国外，OpenAI 和 Anthropic 的差别很大。

ChatGPT 是完全被低估的，我自己这么觉得。

为什么 OpenAI 能值 1000 多亿美元，而 Anthropic 是几百亿美元？我觉得很大程度上，是 ChatGPT 在去年年初那段时间，在全世界用户心里做了一个巨大的广告。

在全球榜单和效率榜单里，ChatGPT 一骑绝尘。Claude 当时不知道在哪里，微软 Copilot 也挣扎了一下，但排名比较靠后。

最近 Google 发布了 Gemini。我们上次聊天时它还没发布，当时我也提到，Google 不单独做一个 Gemini 产品，可能是不太明智的事情。

OpenAI 打了一个样：从模型到应用端到端地做，直到最前端、最接近用户的超级应用，它都做了，而且做得很好。特别是在应用侧深入人心，这一点没有变化。

一家既做模型、又拥有大量用户的模型公司，当然是最厉害的。

第二，Anthropic 也很厉害，模型确实很好。在 Monica 的用量里，Anthropic 的 Claude 3.5 用量大于 GPT-4o。我们认为 Anthropic 的模型效果很好，甚至更好。

你也可以看两家公司的收入结构。OpenAI 的 C 端用户订阅费远远大于 API 和企业版收入；Anthropic 则完全反过来，可能只有 20% 是 Claude 订阅费，80% 的收入来自 API。

在美国，因为它的模型足够好，很多公司都会调用它，包括我们这样的公司，以及很多 To B、To C 公司。

所以我觉得这两家公司都很好。

国内的竞争环境更恶劣一些，但一定程度上也可以参考。要么端到端，模型到应用都做得很好；要么很容易忽视的一点，是在普通消费者心中形成广泛渗透。

对。

模型的 API，或者让很多人使用你的 API，这两个优等生已经打了样。其他模型公司还有机会吗？

海外的话，Llama 肯定还会继续开源，我觉得它是一个很好的生态补充。

往后看，假设这部分我确实不是专家。如果模型发展放缓，这个放缓不是技术指标放缓，而是用户可感知的价值增长放缓，那么模型之间可能会更没有差别，只剩速度和成本。

速度大家都会优化，开源模型在速度上可能还更好；成本方面各家也会各显神通，今天成本应该还有很大优化空间。

如果往那个方向演进，对我们这样的公司肯定更好，因为成本会下降，模型之间差别变小。

但对整个行业来说，我们还是希望不要撞墙。用户可感知的价值，还是应该继续增加。

回过头看，Llama 还是很重要。Gemini 这类产品属于大厂，它们应该会持续做。

国内模型公司总体来说不会有太多家，但模式可能差不多。

API 是好生意吗？

我觉得不是特别好的生意。

云计算这门生意很容易进去，但你用了 AWS，哪天想把它迁出来，会发现很贵、很麻烦。当然不是它们刻意让你麻烦，而是会有很多事情要处理。

但 Foundation Model API 很容易切换。我们当时把 GPT-4 API 换成 Claude API，只花了一天，包括测试。我们内部叫“秒切”，随时可以切。

它是一个极致的性价比比较生意，所以我自己觉得可能不是特别好的生意。

国内模型公司都会变成应用公司吗？

我觉得 OpenAI 算是一个样本，或者说一个优等生，大家可以学习，但不是所有人都会学它。

DeepSeek 在这一波里就很不一样。最近它发布了深度推理模型，好像也开源了，但还没有看到它做应用。这可能还早，不一定 OpenAI 是唯一的好学生。

你研究了很多应用和产品，能不能盘点一下这两年来一些有代表性的 AI 产品？

我有几个分类方法。我觉得过去两年跑出来的、或者我们看到的有趣 AI 应用，大概有三个大类。

第一类是 Perplexity，我把它叫作主场景的补充。

什么意思？它可能是 ChatGPT 这类产品留下的破绽所产生的产品。比如我一直觉得 Perplexity 有很长的窗口期：ChatGPT 居然不联网，但让它联网很简单，接一个 Bing API，做成搜索的样子就可以。

发展到今天，它已经远不止当初那个描述，做了更多事情。但最开始之所以有大量用户涌入，最直接的原因就是它是一个联网的 Foundation Model。

回到 chatbot，我觉得 chatbot 是主场景。但主场景的领导者没有做好的部分，留下了空档，Perplexity 是典型代表。

在那个窗口期长达一年多的时间里，它执行得非常漂亮，大量用户涌入。有了用户基础、资本投入之后，它今天能做的事情更多。

这单纯是因为前面的领导者留下了空档。

国内其实有一个实践得更好的例子，就是移动互联网时代的小红书。搜索和内容生产在小红书上结合得更好：大量内容在上面生产，大量搜索也在上面发生。

传统搜索引擎是内容在网站上产生，搜索引擎把内容索引过来。Perplexity 现在做的事情，应该是希望更多内容在它自己的平台上发生。

这就是第一类：主场景的补充，或者 chatbot 领导者留下了产品空档，有人把这个空填上。

某种程度上，Monica 也算这一类。Monica 的产品形态是浏览器插件，处在一个很好的位置，天然能够提供很多 context。

第二类，是模型能力的进展导致应用发生。

这类更多发生在图片和视频领域。比如 Pika 最近做的 Crush It，很多人觉得很好玩，然后去使用它。

Viggle 也是一家中国创业公司，它的产品可以让一个人物模仿另一个人物的动作，里面可以做很多有趣的玩法，再发布到 TikTok 等平台，增长也很好。

这种产品是模型能力进展创造了一个玩法，玩法又在社交网络上传播得很好，从而带来用户增长。

第三类是垂直场景或者垂直行业。

比如 Cursor，就是 AI 编程编辑器。我觉得它很有意思，也很有代表性。

第一，它承接了模型能力的外溢。Foundation Model 的写代码能力很强，但之前没有一个很好的容器承载它。

今年 1 月，我自己在 Monica 里想写一个插件。当时我通过 Monica 的对话，让它教我怎么新建文件夹、怎么写代码、怎么把代码复制粘贴到文件和文件夹里。那时我很开心，觉得挺好。

但后面我意识到自己犯了一个巨大错误。

写代码是最核心的能力，而这个能力不是 Cursor 开发的，主要是 Claude 3.5 Sonnet 这类模型带来的。写代码的问题已经解决了。

我作为人类做的事情是什么？复制粘贴、对比两段代码的区别、新建文件夹、创建文件，这些都是很边缘的工作。

而 Cursor 的 Composer 功能，把新建文件、复制粘贴代码、对比差异全部解决了。这个容器承接了模型核心能力的进展。

所以第一，我的感受是：模型能力已经进展到外溢的程度，但没有很好容器承载；Cursor 解出了这个题。

第二，它的传播也很有意思。

刚才那个场景，写一个简单的浏览器插件、帮你改一点东西。像我这样平时不写代码、也不写大量工程代码的人，解决一些小问题时会觉得很爽。

Twitter 上有很多接近这种画像的人。他们平时可能不怎么写代码，但解决了一个问题就很开心，会录视频发到 Twitter。

所以很多平时不写代码的人让它火了起来。

火起来之后，这些人是意见领袖、有影响力的人。像我这样平时不写代码的人，用完觉得爽、觉得好，就会向身边的人推荐，传播链路是通的。

另一方面，原来正经写代码的人也会使用。刚才提到我们公司的 CTO，他很长时间对 Cursor 不感冒，甚至 Cursor 火了之后，也不知道 Composer 这么好用。

但我们公司还有其他工程师，他们平时写代码，看到 KOL 说 Cursor 很厉害，就去用了。他们可能不是用 Composer，而是用补全功能。

其实 VS Code 里的 GitHub Copilot 也有一些补全能力，但因为它不是专门为这个插件设计的，某些交互没有那么明显。Cursor 做得非常明显，所以工程师反而知道了。

之前有个很有趣的对话：公司一位工程师跟 CTO 说：“Cursor 太牛了，居然有这个功能。”

CTO 说：“VS Code 的插件里也有这个功能。”

你看，整个环节很有趣：外行人带火了它，让内行人知道了它更多的功能。

这件事在垂直领域发生，很有意思。甚至内行里一些非常资深的人也可能误判，反而需要边缘人物。比如我显然不是工程师，但自己用 Cursor 解决一些基础问题，会很开心，也觉得它解决得很好。

你是不是觉得自己没有第一时间意识到这个产品应该被做出来？

对，我觉得这是一个巨大错误。

我对着 AI 复制粘贴，搞了 3 天，后来才意识到：“我靠，我居然没有意识到应该做一个这样的东西。”

最核心的部分别人已经解决了，复制、粘贴、对比这些至少没有那么难，是可以工程化做好的。

这是特别适合基于现有模型能力，快速做出产品的场景。

对，可能偏垂直。

回过头总结，我觉得有三个类型。

第一，主场景的补充。去年可能有很长一段窗口期，但今年如果 OpenAI 接下来把 chatbot 做好，这样的机会会变少。

第二，模型能力带来的变化，可能主要集中在图像和视频领域。

第三，观察模型能力有什么外溢，特别是在特定领域。如果它解决了那个领域的核心问题，是否可以建立一个很好的容器去承载它？

这是我对 AI 应用的分类方法。

你觉得 Monica 会因为什么原因死掉？

企业死掉无非两种：钱花完了，或者不想做了。这两件事情现在都完全没有迹象。

你会担心它是一个过渡性的产品形态，随着技术不断迭代而消失吗？

首先，它今天有不错的增长和收入，一定是做对了一些事情。

但做对的事情，需要仔细看：是不是低估了它，或者对一件事情的实质、本质认知不清楚？本来它可以做得更好，但你没有做得更好，这是一个错误。

第二，有些事情可能只是阶段性的、窗口式的，一直做下去也可能是错的。

我觉得今天任何产品都可能有这两个问题。正确的做法不是做宏观判断，而是具体去做。对 founder 来说，要能够灵活调整，但重要的是持续关注用户需求。

我听到一个对你的评价：大家大致认为，你做产品有天赋，能够快速做出很商业化的产品，但会担心你能不能做出“大东西”。你觉得这句话中肯吗？

做“大东西”是一个做产品人的必选项吗？为什么这会是一个担心？

今天有哪个成功企业家在第一天就知道自己做的事情一定很大？我觉得对大的执念反而容易有问题。很多事情都是后来才发现可以更大，而不是一开始就发现它很大。

刚才我们也分享过，团队在某些事情上太擅长，反而可能制约我们。

比如在平台上做东西，我们太擅长了。那是不是应该逃脱平台，或者不那么依赖平台，做得更深？这部分是应该思考的。

你觉得 90 后创业者有什么不一样？

我是 92 年的，自己觉得我们都挺惨。

我们开始能够创业时，移动互联网基本已经到尾声了。我是 92 年的，比我大的也只有 90 后和 91 年的。可能 95 年以前、90 后的同学们，现在应该好好努力了。

你跟我说过，你在公司里其实挺凶的。你会怎么凶？会大发雷霆吗？

会。我会很不客气地和同事沟通。

你是后来变成这样的，还是本来就这样？

创业之后变成这样的。创业在一定程度上改变了性格。

创业有 work-life balance 吗？

没有，只有 work，没有 life，更没有 balance。

你会给大家画饼吗？

让大家形成共识，并且阶段性地得到一些正向反馈，是很重要的。从最功利的执行效率角度，也会有好处。

现在最让你困扰的事情是什么？

现在不存在单一的、最困扰的问题，每个阶段不一样。

比如我最近思考的是，我们对全球各地、或者说选择的主要国家的用户，理解还不够深入。怎么样让公司的小伙伴把这件事做得更好，是我最近在思考的问题。

肖弘的第二次访谈发生在 2025 年春节之后。此时 DeepSeek 一时间改写了中国 AI 应用的底层生态，于是我们坐下来又聊了一次。

Hello, Red.

Hello，Hello，小珺。

刚刚过去的春节，是你们最繁忙的一个春节吗？

挺忙的。大家当然已经放假了，但是也做了很多沟通，也有很多同事在工作。

春节在憋什么大招？

其实节前我们本来就安排了一些加班，就是因为之前跟你提到过的那个 Agent 产品在赶着迭代。没想到春节期间 DeepSeek 又来了一波很火的、现象级的传播，可能不仅是传播，从各种意义上来说，它的影响都很广泛。我们也讨论了很多，也做了很多工作。

你们年后会发布的 Agent 产品，能不能展开讲讲？

我们一点点讲这个事情。我记得我们第一次见面的时候，当时可能在聊 KOS。KOS 刚开始火，那时候有很多声音，说我们既然是做浏览器插件的，可能有些大厂，包括一些投资人，会问我们是不是应该做浏览器。

从那个时候到现在，其实发生了很多变化，时间也比较长了。我的感受是这样：我想分享一个最近的观察。我们看到，最开始的时候，在 ChatGPT 之前，最火的 AI 应用叫 Jasper。然后 ChatGPT 火了，再到 Monica，以及大家可能看到的豆包、夸克之类的产品。Monica 是做浏览器插件的，豆包或者夸克，甚至大厂直接就是一个浏览器。接下来 Cursor 又火了。

你会发现，AI 应用也在快速变化，每一年好像都会出现新的 AI 应用。我自己一直在尝试总结这个规律、做预测。尽管很多时候，依赖少数几个数据点去描述规律不一定准确，但是人类总是习惯去做这样的预测。

如果我们把这几个应用作为数据点去看，其实是有一些规律的。比如 Jasper，大家可能都没用过，它的产品形态是：你要写一篇营销文章，然后填几个空，包括你的听众是谁、主题是什么，像填表单一样。填完之后，它帮你输出。

ChatGPT 是对话式的。从填空到对话，我觉得对普通人来说更符合直觉。从 ChatGPT 到 Monica 这种自带上下文的产品，再到豆包和夸克，我觉得都属于这一类。它们不仅是一个 chatbot，而且给这个 chatbot 补充了一些上下文。

用户看到的，比如屏幕里的文章，或者某个应用里的内容、邮箱里的内容，在用户授权的情况下，它可以帮用户回邮件。这就相当于它不单纯是一个 chatbot，而是一个带有 context 的 chatbot。

再往后到 Cursor。Cursor 火了之后，它有两类人群。一个当然是工程师人群，它作为 IDE 被使用；但有很多人，我觉得更接近产品经理，甚至不一定是产品经理。举个例子，有人在运营公众号，他通过 Cursor 去分析公众号的数据，这显然不是工程师需求，他可能也把 Cursor 当作 chatbot 来用。

它左边可能是代码内容，右边是像 Copilot 一样的区域，它不会看左边的代码。代码写出来有问题，它也只是跟那个 chatbot 说，而不会说“这里有问题，我自己手动改一下代码”。

所以某种程度上，我觉得它也是被当作 chatbot 使用的。这个 chatbot 和前面几个 chatbot 的区别在于，它不仅能够对话、带上一些 context，而且当你提出一个需求的时候，它可以通过写代码的方式帮你解决问题。

我看到 Cursor 的时候，当然有很多团队会往编程这个方向去理解，我觉得这当然是需要的，工程师也是一个很大的群体。但我自己是把它当作普通用户的需求来理解的。

我看到的规律是什么呢？首先，它越来越符合普通人的习惯。从表单到普通对话，更符合普通人的习惯。带上 context，可以让大家更方便。比如你不用像使用 ChatGPT 一样，把文章复制粘贴进去，它本身就带着你的 context。

更早之前，也有人用 ChatGPT 写代码，然后把代码复制粘贴到一个 Python 脚本里去运行。如果有 bug，可能还要把报错信息再发给 ChatGPT，ChatGPT 写出代码之后，他再手动把代码合并到代码文件里。这些都很繁琐，但 Cursor 把这件事情做得很好。

一条主线当然是越来越符合普通人的习惯，另一条主线是它的能力越来越强大。而这个能力的增强，是随着 LLM 的能力外溢出来的。

Cursor 是一家成立得比较早的公司，可能在 2022 年，甚至更早就成立了。它最开始也不是做代码编辑器。即便后来做了代码编辑器，一开始也没有火。它真正为大家所知，是在 2024 年七八月份，因为 Claude 3.5 Sonnet 发布了。

所以，它还是因为模型能力的直接提升，带来了产品能力的迭代。

前面说了这么多，我想表达的核心是什么呢？模型能力在快速进化，但是那个壳其实也需要进化。每一代模型能力进化之后，可以由原厂，也可以由第三方厂商，把它的用户可感知价值呈现出来。

如果没有 Cursor，我相信 Claude 3.5 Sonnet 也能在 Claude 里面写代码，在 ChatGPT 里也能写代码，但不会那么流畅。

我自己总结出来一个规律，叫作“新时代的安迪—比尔定律”。在 PC 和半导体产业里，当时有一个定律叫作：不管安迪造了什么，比尔都会吃掉它。安迪就是 Andy Grove，他是英特尔的代表；比尔就是 Bill Gates。

英特尔因为摩尔定律，可能 18 个月之后，成本下降了、算力上升了。但 18 个月之后的 Windows，也会把它的能力吃掉。比如 Windows 变得更图形化了，或者提供了更强大的能力。

你看，LLM 一直在进化。大家看到的模型越来越便宜，也越来越强大。它的强大，甚至体现在原来我们觉得比较简单的写作、回答问题、信息检索上，但接下来它会使用工具，可以写代码、调用 API。最近我们又看到 ChatGPT 发布了 Operator，它可以调用浏览器。

我觉得这些都是模型能力正在外溢。那个壳是什么？当然原厂肯定在定义，但我觉得也需要更多创业者一起去定义。

对，Claude 就是一个非常好的例子。大家都知道，Monica 是一家没有自己大模型基座的公司。

对，我们自己不做大模型基座。

这个春节假期，我也在看一些半导体相关的书。

哪本书？

我在看张忠谋的自传。AMD 的创始人当时有一句话：“真男人一定要有晶圆厂。”原话就是这样，是在讽刺那些只有设计能力、没有芯片制造能力的公司。他说这种公司太不行了，无法跟他们竞争。

但是你看，因为台积电的出现，用张忠谋的话说，台积电的出现创造了两个行业：一个是专业的芯片生产制造公司，也就是台积电；另一个是专业的芯片设计公司。

如果没有台积电，其实也不存在设计公司和生产公司的分工，对吧？

对。我们看产业规律，一般来说最开始是垂直整合的，后来慢慢会分层，形成不同的层次。

我们一开始就持有一个观点，叫作模型会越来越商品化。我觉得某种程度上，大家现在已经看到这一点了。但是很多时候，没有这项能力的人在这个阶段下这个定论，是有点危险的。因为模型本身在快速进化，理论上它呈现出来的状态好像并不是商品化，总有人会更厉害一些。

但是站在更长期的视角，我觉得是的。Monica，或者说我们这家公司的选择，就是模型在快速发展，也有很多家公司。更长期来看，我觉得不一定是停滞，而是会有若干家公司进入还不错的水平。

在这个时候，单纯做应用可能更简单一点，我们也不用投入大量资金去训练模型。当然，对于有模型的公司，我们是非常尊敬的。这一波主要的进步，还是由他们的创新和努力带来的。

但这不是一个冲突的、零和的“做应用还是做模型”的问题。即便模型公司在发展，它也需要一些主要围绕用户视角、产品视角的公司去做工作。所以这不是非此即彼的游戏。

所以其实你们跟模型厂商的关系都很好。你们换过吗？底层模型会一直换吗？

会。其实 Monica 主要服务海外用户，几乎所有你听说过的模型都用到了。这对我们来说也很好：我们的用户今天听说这个模型很厉害，明天又听说另一个模型很厉害，我们可以去注册账号，甚至付费买会员。

但对很多普通用户来说，这很麻烦。为什么我要注册那么多账号？而且每个地方的使用习惯、历史记录、上传过的文件都可能不一样。但在 Monica 里面就能用上这些模型，所以在海外还是有很多用户很喜欢 Monica。

你觉得今天的产品定义能力到了什么水平？你刚刚分享了，从第一天的产品，到 ChatGPT、Monica，再到后面这些产品的变化。你觉得今天产品定义能力到了什么样的水平？它的能力跟模型能力比，谁更强？

按照刚刚的叙事，所有的突破基本上都是模型带来的，模型跑得更前面。按照我们前面的观察，我刚刚举的那几个产品，基本上都是模型先驱动的。

你看，原厂像 ChatGPT，我感觉它发布的时候也没想到自己会那么火。包括 DeepSeek，我相信它发布的时候，也没有预料到会有这样的结果。原厂基本上都准备不足。

第二，专业的或者说应用厂商，总是在模型先发出来之后，产品的 PMF 才完成。比如 Cursor，它的产品线更早就有了，当时用的可能就是 OpenAI 的模型，相当于先在那里等着模型。

这就像刚刚所说的：你可以把这个创业 idea 开源。你预判下一个能力是什么，先把这部分应用做好，等这个能力出现之后，你就厉害了。因为模型能力肯定会变强，等到那个时候再去做，其实就晚了。

总有一些人，不管是因为信仰这个方向，因为对 foundation model 更了解，还是因为他选择了“我就是要做编程这个领域”，会去做这样的产品。这也很有意思。

很多时候 VC 的投资难度好像也变大了。你看到产品的时候，因为模型能力还没 ready，它好像不 work，一用感觉很傻。但是等模型 ready 了，它突然就很厉害了。到那个时候，可能它也已经到了商业化、被追捧的阶段，它的曲线是跳变的。

所以我觉得这带来了一些新的挑战。现在是模型能力先行，模型发布的时候原厂可能准备不足。作为应用公司，你可以在前面等着它，然后随着模型能力变强，带来爆发式增长。

这个时候，原厂因为模型掌握在自己手里，也可以跟进，用跟进策略做一个像 Cursor 这样的产品。那在这个时候，两家公司的竞争会怎么样呢？

我觉得要区分一件事情。今天我们看到所有国内、国外的模型公司，基本上都有自己的应用和开放平台，基本上都做了 chatbot，也做了开放平台，第三方可以通过 API 调用它。

所以这里面有一个问题：我们对 AGI 的理解是什么？

首先，它应该还是有公共产品属性的，所以原厂不会什么都做。第一，有很多事情可以做，而且有巨多的事情，它不会每件事都做。如果是行业性的事情，特定行业的事情，它一般不会做。

第二，特别辛苦的事情，它可能也不会做，或者说需要很多工程师的事情，它不会做。举个例子，我之前发过一条即刻，说我去 Google 的时候，看到下午 4 点钟还有人在遛狗。我觉得 Google 不至于需要搞 100 个工程师，去跟大家卷很具体的应用。对它来说，把壁垒最高的那部分抓在手里就好了，其他事情交给别人去做，对它更好，而且它可以通过 API 收钱。

对，不能做最肥的那个业务，对吧？

对。但有一些事情可能有窗口期，长期来看它会做，短期可能还没顾得上。这种事情，我觉得很考验创业者。有些人会选择做，有些人会选择不做。

有窗口期的事情要不要做，大家得到的答案当然不同。比如上一场战争当中，应用商店后来我们知道都会被原厂做，对吧？但在那个 moment，确实有第三方应用商店出现。在那个窗口期，从创业角度来说，有人得到了很好的结果，也有人被并购掉。

但这一次，有窗口期的事情怎么做？在窗口期内，要取得什么成绩，为下一步做什么准备？我觉得这些问题更复杂。

总结一下，基于 API 的生意，我觉得有三类。第一，垂直领域、特定领域的事情，原厂可能不会做。第二，脏活累活，原厂可能不会做。第三，有些事情原厂可能以后会做，现在存在窗口期。

所谓窗口期，复杂就复杂在这里：也许你做得很好，它就不做了。这不是逻辑推导出来的。你假定它一定会做，或者假定它一定不会做，都不一定。有可能生态里面有一个领头羊做得很好，那原厂也就不做了。

所以我觉得今天是非常灵活的，没有确定答案。

那对立面是什么？除开这几种之外，就是原厂会做的事情。比如 chatbot，看上去大家好像都会做。

为什么大家都要做 chatbot？Chatbot 在争什么？

我倒不用“争什么”的视角去看这件事。我觉得大家也不是用这个视角去看，而是它很符合大家对 AGI 的想象：一个对话界面，什么都能干。

大家好像觉得，光做一个模型是不够的，至少得有一个 chatbot。

在所有模型厂商当中，我感觉 DeepSeek 好像是对要不要做 chatbot 最佛的。但到今天为止，它确实取得了最好的结果。

首先我说它佛，是因为我印象中它到 2024 年 12 月才有自己的 App，更早的时候有网页版。你看那个 App，会觉得好像只是做了一下，真的就是给模型套了一个最简单的壳，把模型的能力展示出来了。

但从另一个角度，我觉得一切都是不可复制的。如果没有做这件事情，可能这一次的影响和传播也不会那么大。确实有很多用户用上了它的 App，看到了思考过程，觉得用户体验有巨大的提升，所以又导致了大量传播。

但我觉得这一切都是意料之外的。他们可能只是在按照自己的节奏走。至少作为旁观者，以及我和各个模型厂商接触下来的感受，我觉得他们挺佛的。

另外，取得最好的结果，本身肯定是一个非常复杂的事情。它有各种各样的原因，有中美地缘政治的背景，也有开源和闭源的背景。

我其实想说的是，我最大的感受是，这件事情在精神上给了大家很大的鼓励。旁观者可能觉得它没想给大家鼓励，但旁观者会受到鼓励。

今天大家可能会想：它火了，开源火了，我们要不要开源？要不要建立技术品牌？要不要做各种各样的事情？

但我觉得最重要的是，你会发现 DeepSeek 好像一直按照自己的节奏在做。Be yourself。它一直在开源，前面没火的时候也在开源，它只是在按照自己的节奏做事情。

我记得我们在微信聊天的时候，你问我，如果我是其他几家 foundation model 公司，我会怎么办？我后来想了一下，觉得好像应该做自己最重要，而不是应激到今天。

当然，模型公司的创始人取得的成绩比我们大很多。我只是假定，如果我自己在经营一家公司，在这种时候，最重要的可能还是按照自己的节奏来。

你会发现，简单地把技术做好，也会得到巨大的奖励。尽管这是不可复制的，但他们前面接受访谈时给人的感觉就是一如既往，说到做到。

你能不能讲讲你对 DeepSeek 这个产品的感受？一个是产品上的，一个是传播上的。

产品上，一个感受是它把思考过程放出来。我记得 Perplexity 的 CEO 发过一条 Twitter，说在 AI 时代有两个巨大的体验创新。

第一个，如果你联网回答问题，它会把引用了哪个网页标注出来，这样会让人更相信结果，增加结果的可信度，有 source。

第二个巨大的体验创新，就是把 LLM 思考的过程展示出来。抛开开源或者技术层面的各种指标，普通用户也能感受到巨大的不同。我和一些老家的朋友聊过，他们会觉得：“它把它怎么想这个问题的过程展示出来了。”我认为这是一个体验创新。

当然，OpenAI 的 o1 里面其实也有思考。但我觉得很遗憾，DeepSeek 展示思考过程，可能是整个人类第一次大规模看到这件事情。OpenAI 的 o1 是收费的，直到前几天才把思考过程全部展示出来。

它可能担心别人看到思考过程之后拿这些数据去训练自己的模型，所以展示的是一个简化版。那个简化版说实话没有太大意思，而且因为它收费，大家有门槛，很多人根本不知道这回事。第二，它也没有把思考过程完整地展示出来，所以 o1 错过了这个体验创新。

对，我觉得 o1 从发布到现在，我对这个产品没有任何感知。我只知道它好像引出了一个新的技术路线，但我不知道它给实际用户体验带来了什么增进。

所以我觉得，把思考过程放出来本身就是巨大的体验提升。而且它还联网，o1 在此之前是不联网的。

当然，我觉得还有一点，刚刚说的是产品层面，传播层面也有。它的模型质量确实很好。大家原来体验过的基线是普通水平，但 DeepSeek 新的 Reasoner 模型，确实把体验拉到了第一梯队。

所以国内一些朋友会觉得，DeepSeek 和原来用过的国内 AI 产品之间，存在代际差别。比如写出来的文章好很多、更详细，聊天也更有情商。

本身模型能力进化得很好，体验上又有创新，而且这个创新很容易被大家感知到，没有被各种门槛堆起来。

这让我想到一个很有意思的事情。ChatGPT 自己其实有产品迭代的定义，OpenAI 也有这样的定义。第一个是 chatbot，通过 ChatGPT 这个产品，大家知道了 chatbot 的用户形态。第二个是 Reasoner。

但它其实做了 o1，却没有让用户真正感受到技术和产品之间的直接链接。反而是通过 Perplexity，大家真正感受到了 Reasoner 的威力。

还有一点，前段时间我们做了一个播客，对比读了 Perplexity 的论文和 Kimi 的论文。我们发现，Kimi 其实在产品体验上刻意让回答变短，它专门做了技术工作，但 Perplexity 的输出是长的。

以前大家可能会以为，从用户定义上来说，输出短一点更好。但 Perplexity 反直觉地证明了，长一点更好，大家喜欢看它思考。

你说的是思考过程，还是输出过程？

输出，包括思考的输出，也很长。我们自己最近做 Agent 产品，也有这个感受。比如我们会教它少用一点 bullet point，但它不要一点点总结，最好逐字写出来。

这也很神奇。最开始大家可能觉得精炼一点会更好，但当大家发现 chatbot 都是很精炼的输出时，就会说：“你多讲一点，我多看一看。”

所以总结一下，DeepSeek 不仅技术强，产品定义也不错。

我觉得应该这么说：它把技术上的创新点，以一种用户可感知的方式展示了出来。而且这个展示不仅是产品层面的展示。

比如免费，一般你不会把它当作产品策略，它肯定也是商业化或者经营策略。但 OpenAI 不放出 o1 的思考过程，可能就没有那么用户导向，它还在想：“别人拿到这个就可以训练模型了。”这里面会有竞争考虑。

所以我会说，DeepSeek 很单纯：我做出来了，拿个东西给大家感受到，句号。没有那么多事情。

刚才我们聊到原厂会做什么。原厂看起来都会做 chatbot。当然，chatbot 本身也还在快速进化。你看人类对未来的想象里，所谓 AI assistant，就是你跟它说一句话，它帮你把事情做了、把东西查了。这符合人类的想象，所以我觉得原厂肯定会做这个东西。

应用公司呢？应用公司当然也有争议。有些投资人或者同行也持有这个观点：既然 chatbot 是原厂一定会做的事情，那我们就不做，躲开它。

我自己没有那么悲观。今天技术还在快速发展，直接把它当作不能做，还是有点早。

举例来说，坦白讲，我们最近做的 Agent 产品，看上去确实应该就是一个 chatbot，我觉得这很符合大家的想象。但它在应用这一侧做的事情又很复杂，而且这种复杂，不是大家看到的 Monica 一样，做了很多功能，而是要用好这些模型，本身就很复杂。

我觉得值得试一试。这有点像我刚才说的开放平台里的第三类产品：哪怕有窗口期，也值得试一试。

为什么现在用 Agent 来说，它跟我们以前理解的那些产品有本质变化吗？Agent 的定义是，当大语言模型调动外部世界时，可以叫作 Agent。它跟之前看到的那些产品有本质区分吗？

Agent 这个概念我觉得 2023 年就有了。如果我没记错，当时有 AutoGPT 之类的开源项目，很快在那个时候可能成为 GitHub 历史上增长最快的产品之一。每隔一段时间，都会有不同团队、不同研究员提到 Agent 这个词。

某种程度上，它可能是过去几年被大量使用的一个概念，但一直没有真正被大家感受到的产品形态。所以属于那种八字还没一撇，可能会让一些人失望。

也许朱啸虎会说：“我不相信 Agent，就像他说我不相信 AI 一样。”也许明年这个时候，他会说：“我相信 Agent。”希望如此。

Agent 就是能够感知环境，然后执行任务，或者自主执行一些任务。你给它一句很抽象的话，它能够把这个任务搞定。

我觉得过去几年，从 2023 年到现在，Agent 领域低于预期，最核心的原因就是模型不够聪明，没有办法自动搞定很多事情。

第二，之前包括我们做 Monica 的过程，我们说它要能够执行任务。那好，我们给它接一些 API。它要联网，光有语言模型不够，它要联网搜索，我们就给它接一个搜索 API。它要能够读取知识库，我们就做一个知识库，让用户可以上传文件，查一遍知识库，再给用户一个答案。它要做 PPT、画图，我们在开发 Monica 的过程中，就给它做了一大堆 API，把各种各样的 API 都接上去。

但这个事情很像做功能机。你有没有发现，功能机就是用户需要这个，手机厂商就专门做一个 feature。Feature phone 的感觉就是一个个 feature 加起来的 phone，堆叠起来。

所以我在做 Monica 的过程中，坦白讲，尽管 Monica 已经集成了很多东西，我们也确实花了很长时间，但这个感觉还是像在做 feature phone，像在做功能机：再给它一个个接一遍。

我觉得真正的 Agent，应该是自己能够写代码、调用 API 并执行，而且还能够自动集成。它要搞定很多常规任务，不需要开发者自己一个个去写，这才符合大家对 Agent 的想象。

我记得有位前辈白鸦总跟他说，Monica 要做到极致，把很多东西都集成进去。他说：“做到极致是不够的，个性化才够。做到极致，你就是一个优秀的产品；做到个性化，你才能是 Google。”

我觉得这是非常有启发意义的一句话。然后我们就花了很多时间去研究这件事情。

当我看到 Cursor、Bolt.new、Lovable，以及各种各样写代码的公司出现，而且越来越大众化，不是越来越只给工程师使用，我就有了新的感受。

今天你去访谈很多工程师，他能挑出很多毛病。越资深的工程师，可能挑出的毛病越大。但是小白用户是越来越爽的。

Cursor 出来之后，它有一个竞争对手叫 Windsurf。Windsurf 和 Cursor 有一个不同的地方，当然 Cursor 后来也跟进了，叫作 YOLO 模式。这个名字也很神奇，很像年轻一代会说的词，但它的意思是 You Only Look Once。

比如原来你写一段代码，用 Python 去跑，但电脑上可能没有装某个库，于是报错。有了 YOLO 模式之后，那个报错会自动放到 LLM 里，然后帮你解决掉。

有一天我在用 Windsurf 的类似 YOLO 模式时，给它说了一个问题。它说：“好，我现在去 GitHub 上下载这个代码，去完成某件事情。”那一瞬间我就像被闪电击中一样：它居然在使用工具，而且它会使用人类创造的工具。

理论上 GitHub 上什么代码都有，人类创建的所有工具它都可以使用。那个时候我觉得，Agent 可能真的到了。

Agent 这件事情，是原厂会做，还是应用公司做？

我觉得原厂值得做，但是原厂好像还做得不够好。

我自己觉得，所谓 Agent，应该能够解决常规需求，能够自己调用各种各样的工具。最好被调用的工具当然就是代码，包括存量代码和它自己编写的代码，再通过 API 去搞定事情。

当然这些还不够。人类还有很多知识不是通过 API 获取的，很多服务也不是通过 API 调用，而是通过 Web 调用。在海外环境下，我觉得它还得带一个浏览器。

还有一个本质区别。我当时在用 Windsurf 的时候，发现它跑在我的电脑上，但有时候还是会让我确认要不要装这个库，或者执行命令行操作时，让我填 yes or no。因为它可能真的会把我的电脑搞坏，或者让某些东西发生冲突。

但我想，它让我填 yes 也挺像甩锅的。如果我是一个特别小白的人，我怎么知道 yes 还是 no？它让我填 yes，好像责任就在我身上，搞坏了也不关它的事情。

我记得很多年前有人问比尔·盖茨，为什么 Windows 要弹出提示，说这个东西打开可能会危害电脑，要不要选择 yes or no。比尔·盖茨可能会说：“你都不知道，微软都不知道，我一个普通用户怎么会知道？”

对，这好像也没有 You Only Live Once，你还要 yes 一下。况且如果真的是小白用户，普通用户根本看不懂。

所以我想，光这样还不够，应该有一个虚拟机。那个 chatbot 应该在云上有一台电脑，它写的代码、通过浏览器查看的东西，都在那台电脑上执行。

因为是虚拟服务器，坏了也无所谓，可以再开一台，甚至当前任务执行完之后，就把服务器释放掉。

我自己觉得，这个架构应该是一个虚拟服务器、一个浏览器，再加上能够自己写代码、调用 API。这样它就能够胜任各种各样的长尾任务。这就是我们在做的事情。

这是你对于下一个产品的想象。它现在模型能力 ready 了吗？

我觉得今天刚刚好。也不是说春节才刚刚好，而是我们可能到去年年底才意识到，它差不多了。

你刚才提到的所有事情，都是被串联起来的。比如观察 Cursor，看到它使用 GitHub 上的代码。回到最开始我说的发展历程，从 Jasper 到 ChatGPT，再到 Monica、Cursor，我觉得下一个是什么？

你会发现，它消耗了越来越多的 token，甚至有点进阶了。比如写代码已经超过普通人的能力，但 AI 可以做到。而且它还要自己多轮迭代、运行。你给它设置一个任务之后，它会遇到挫折，可能报错；报错之后，它还会一直尝试解决。

我觉得今天模型已经足够好，能够让我们搭出一个最基础的版本，把这个事情跑通。

当然，它还不够聪明。比如我们看到 OpenAI 发布 Operator 之类的产品，在很多任务上的完成率也不够高，所以模型仍然需要变得更聪明。

我还是期待模型厂商把模型做得更聪明、成本更低，让应用厂商能够无情地消耗巨量 token，吞噬大量 token。

那你这个产品，跟 Cursor 像吗？

它不像，或者说我们应该让它不像。

当很多同学在用 Cursor 的时候，它肯定是一个编程类产品，对不对？

不，它不是编程产品？

我觉得消费级产品应该让大家感觉它像一个 chatbot。消费级很重要，它还是会沿着 Monica 的方向演变，对吗？

我们会单独发布一个新的产品。你无法想象，ChatGPT 和百度是同一个产品，所以它还是一个类 chatbot 的产品。

也就是说，它还是一个类 chatbot 的产品。那你们在产品上做了这么多迭代，什么时候能发布？

争取让听众听到的时候已经发布了。如果听到的时候还没有发布，请一定留下一个微信历史的链接。

那它跟 DeepSeek 像吗？Reasoning 就是把思考过程放出来。

我觉得这是必须的。当然我们可能把它叫作 planner。你提一个问题之后，它会把问题拆成很多步骤，然后告诉你每一步要完成什么事情，最后把整个事情搞定。

这里面有两件很重要的事情，一个是模型，一个是体验。体验上，我先说，它应该是异步的。

今天所有 chatbot 的体验都是：你发一句话，它回你一句话。如果它正在回复的过程中，你再跟它说话，它可能就中断上一句话。所以今天的 chatbot 都是同步的，或者有些朋友会用一个描述，叫作瀑布式的，就是 A、B、A、B。

但人类聊天不是这样。你发一条消息给我，可能过了很久我才回复。在我很久没回复的过程中，你又给我发两三条消息，然后我一起回复你几个 topic。

或者某位同事说要做一件事情，做到一半时我发现搞错了，我跟他说：“搞错了，重来。”所以人类的沟通过程不像现在的 chatbot，是 A、B、A、B，而是有大量分叉，甚至某个任务要执行一段时间。

刚刚说的 Agent 也是这样。今天所有 chatbot 如果都是发出 A，就必须在一步之内搞定，它会有很多局限。很多时候，你让它做一件事，它最终要把事情搞定，但它可能要先做另一件事，获取结果，把结果当作输入的一部分，再去做第二件事。这是需要时间的。

我们无法想象，你交给任何一个哪怕再聪明的实习生一个问题，他都会秒答，这是不现实的。他可能要花一点时间去查询东西、思考。

所以你的产品大概是，我给它一个需求，然后它过一段时间回复我？

对。它会告诉你要做哪几件事，然后接下来去做。如果有进度，它会告诉你。

这是我们对最美好实习生的幻想：你让它去搞定一件事情，它说“好，我会这么做”，每一步有结果之后都同步给你。中途你可以跟它说：“我当时的需求错了，你能不能改成这样？”它会说：“好，我改变一下，重新给你产出。”

这是我们在做的事情，它会更像人类。

但这个产品听起来，因为现在的产品能够秒回，对吧？那这个产品一定是要满足更复杂的需求，你才会给它这个时间段。

对。

那它怎么满足、完成更复杂的需求呢？

因为它现在能完成的需求，依靠的是模型能力。

所以先定义产品，对吧？

对，先定义好产品，等着模型能力来。

不，首先是今天的模型能力已经能够完成一些复杂任务，尤其是需要多步才能搞定的任务，只是没有这样的产品，所以大家感受不到。

举个例子，ChatGPT 发布 Deep Research 的时候，有一个测试集叫 GAIA，是专门的测试题。我们内部也在做这套题。其中有一道题，问的是 YouTube 上某个视频的某个时间点，画面上有几种动物。

我们惊讶地发现，我们的 Agent 打开了 YouTube 在看，而且会用 YouTube 的快捷键，精确定位到那一秒，然后告诉我们画面上有哪几种动物。

你看，这个过程跟传统意义上的 chatbot 不一样。第一，它能够看 YouTube 的画面，而不是只看字幕。第二，因为我们把 logo 都打出来了，甚至发现它在使用 YouTube 的快捷键。这是截图，我待会儿给你看，非常震惊。它真的回答出了这个问题。

从小白用户的角度，我可以给它下达什么样的任务？它能满足我吗？大概需要多长时间？

比如你想分析 Elon Musk 的 Twitter 有什么规律，你可以让它去做。它可能会调用 Twitter 的 API，把所有内容抓下来，然后按照语义分析，给你一个还不错的输出结果。

这些任务有点高阶，对吧？大家用 chatbot 的时候一般不会用这些任务，但实际上今天已经有很多任务可以被搞定。

不过，信息检索和查询肯定是最高频的任务。比如今天把 chatbot 当搜索工具也好，当聊天工具也好，那部分需求不会消亡，不会因为 Agent 的出现就没有了，这部分需求一直存在。

我想说的是，Agent 产品形态的出现，使人类利用 chatbot 的边界进一步拓展了，而且这也符合大家的想象。

假设 ChatGPT 这个产品继续往后演化，也出现了这样的功能，我们还需要第二个、第三个入口来满足这种需求吗？

我知道需要一个异步的入口。你们之所以用一个新产品去做这件事情，是因为觉得需要，对吗？

对。Monica 也是一个拥有很多用户的产品，你还是不可避免地会有一些原来的用户习惯在里面，你无法把这些东西全部推倒重来。

所以一个更新的、没有负担的产品，更适合做这些事情。

那这个产品的使用频率，你预计会有多高？

我不知道，还没有发布，所以不知道。

这个产品是怎么想到的？

如刚刚所说，整个过程就是我们在总结。从 Jasper 到 ChatGPT，到 Monica、Cursor，再到 Devin。

其实 Devin 很符合我刚刚说的那个架构，Devin exactly 就是这个架构。但它有点可惜，直接选择了最硬核的工程师。也不能说可惜，我相信它在美国也是发展得很好的一家公司，但我会更愿意选择通用，而不是直接垂直到一个具体行业里，比如给工程师使用。

我认为这个架构很符合我对 Agent 的想象，它应该是普通用户都能使用的，而不应该直接像 Devin 一样瞄准工程师行业，并且把定价定成很贵的数字，500 美元，对吧？

这是不是又有点像 OpenAI 定价 200 美元？

对。当一家公司开始收很贵的费用时，你永远可以用低价把它打下来。

价格应该是定位的一部分。比如我们定位自己是消费级产品，是大众产品，那么至少入门价格应该以大众方式去定价。随着用量增加，因为成本在那里，你可以让用户付更多的钱。

但基础定价决定了你是消费级产品还是企业级产品。这一点刚才说的是产品层面，我觉得对模型厂商来说也很重要。

今天我们测试下来，全世界只有 Claude 3.5 Sonnet 能够把刚刚所说的那个架构跑起来。我们内部把这个叫作 agentic 能力。

传统 chatbot 的对齐方式，在训练过程中，假设一轮对话就要尽可能解决你的问题，所以大家训练模型，都是按照这个方向教它。

但我们测试下来，只有 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 具备长程规划能力和逐步解决问题的能力。

所谓长程规划，就是你给它一个问题之后，它说：“好，我做好这个规划，分成 1、2、3、4 这几步。”然后每一步先搞定一件事，得到输入之后，再去搞定下一件事。

这两个能力是综合在一起的。传统 chatbot 是尽量一轮搞定所有事情。我们认为，这可能是训练方式不同导致的，所以模型厂商需要专门为 agentic 或者 Agent 训练自己的模型。

几年前大家都在说 Agent、Agent、Agent，一年之后就会说：“我怎么又在这里？”

但火了再追就晚了，还是要 be yourself，按照自己的节奏来，不能硬应激。

我今天感觉你状态很好，是为什么？

因为我刚刚举的那几个 Agent 的例子，确实是在这几天发生的，完全出乎预料。

年前我们当然也在做，但毕竟还在过程中。这几天我们去测试，发现“好牛”，就像大家看 DeepSeek 的论文时说的那个 aha moment，他们说：“Aha，wait。”我们这几天也在经历这种感觉。

突然它就会了，你也不知道它为什么会了，做出一些超乎预料的事情。哪怕是你最疯狂的想象，你也不知道它怎么做到的。

它居然在看 YouTube 视频，还告诉我它是怎么按住快捷键去看的。你真的会觉得自己像是在制造一个生命一样的东西。

我想象一下，大概在 Q1 的时候，我能看到你们的这个产品。它是一个 App，对吧？有 Web，也有 App。

我跟它输入任务，它去完成任务。它可能会告诉我一个回复时间。

对。当然我们可能会先做一些测试，比如小范围测试。它有一个很核心的问题，也可以说是产品经理很重要的职责，就是控制好用户预期。

假定它能干世界上所有的事情，用户说：“我要怎么赚到 100 美元？”这可能本来就不是一个很好的、应该由 Agent 执行的事情。

但如果我们能够给出更多、更具体的例子，让大家的预期更合理，大家可能会用得更顺畅。

今年预计会看到很多这样的产品吗？还是主要会看到你们这个？

我觉得大家都会做。

那你觉得在今天的 AI 生态里，创业应该保持什么样的心态？

你们现在都不一定只做一个产品，而是连续不断地发布产品。你也不知道模型能力下一步会怎么变化，也不知道自己的产品是不是过渡性产品。

所以，在这个行业里创业，应该保持什么样的心态？你觉得这种心态跟上一个时代一样吗？

我觉得技术进展是最大的红利，总有新的技术在发生，所以今天仍然是创业的好时代，大家可以更乐观一些。

第二，我反复在讲，要有自己的节奏，可能少一点得失心，按照自己的节奏来，按照自己的热爱来。我很少用“热爱”这个词，但之前在内部分享时，给同学们讲过什么叫热爱。

有一天我下班比较晚，有点困，开同事的车回家。我想，万一疲劳驾驶，不小心出车祸了怎么办？或者撞到人怎么办？

我自己的回答是：如果我只能打一个电话给我的合伙人，我会说：“别管我，赶紧继续往前推进，不要分心管我。我自己处理好自己的事情。”

那一刻，我觉得自己已经不重要了，那个事情更重要。当你会这样思考的时候，你才真正觉得，这件事情比你更重要。

这一切怎么建立？还是需要你真正相信那个东西，让你自己很兴奋、很自豪。

这些事情某种程度上不一定直接跟商业相关，但可能给大家带来不错的商业结果。我想 DeepSeek 可能就是一直在这么做。

我们也不能说它今天一定已经商业成功了，但今天它确实处于一个比较好的位置。

所以第一，乐观，相信技术在快速进展，还有很多事情在发展当中。第二，找到自己喜欢或者真正相信的事情。找到了之后，好像就不用别人说什么了。

你觉得你今天找到了吗？

我觉得我找到了。我都可以跟投资人说：“别管我。”

你觉得你今天找到在 AI 里面对的位置了吗？或者说，找到公司的产品方向了吗？

我觉得是我相信的事情。我不确定，如果有一个上帝视角，有一张地图，你到底是在一个很好的位置还是很差的位置，我没有这个视角。

但我有一个以自我为中心的视角：这是我做的事情，而且我做得很开心。

你觉得今年春节的状态，和去年春节、前年春节有什么不一样？感觉每个春节都在发生着什么、酝酿着什么，对吧？

对。其实今年春节，春节前我跟你说过，我觉得它非常像 2023 年的那个春节。

2023 年，我们更早就已经在 ChatGPT 发布之前立项做 Monica 了，然后马上看到 ChatGPT 发布。但那个春节，坦白讲，国内还没有火，国外只是小火，也没有超级火。直到 Sam Altman 在 2 月、3 月发推特说有 100 万用户，才开始在中美全部火起来。

但那个时候我是很紧张的，因为我已经看到很多独立开发者在做这件事情，做基于 GPT API 的创新。所以 2023 年春节我没有休息，大家可能大年三十晚上还在线上开会。

2025 年很像，但不同的是，我觉得总会有意外。我们立项做 Monica 的时候，还是在 ChatGPT 发布之前，但过了一个礼拜，ChatGPT 就发布了。我们更紧张了。

开年回来之后马上做了一个并购，买了 ChatGPT for Google，因为看到拐点实在要来了，曲线会变得更加陡峭。

2025 年，本来是说 Agent 来了，大家春节辛苦一下，没想到又有 DeepSeek 的出现。AI 不会放过任何一个春节。

2024 年有 Sora。Sora 出现的时候，大家也非常震撼，朋友圈全在刷屏。

对，我当时也很震撼。因为我还是围绕着 ChatGPT 做一些工作，所以觉得那件事情跟我的关系好像没有那么大，但震撼还是非常震撼。

我的感受是，2025 年更像 2023 年。2024 年我们抛开春节，只说整个年份，主要精力在 Monica 上。你会发现，2024 年整个行业更像是对 2023 年的线性外推，都是可以想象的事情。

比如多模态，这是可以想象的。做完文字做图片，其实 2023 年中期就已经有图片相关的产品了，不管是图片生成还是图片理解都有了。视频稍微有点意外，因为大家没有想到会这么快，但很快也消化掉了这个信息。

2023 年 Monica 的创新，主要是把 context 加上去，做出一个很好的产品形态。但 2024 年你发现大厂也跟进了，有豆包，也有很多公司做插件、做浏览器。

我觉得创始人、founder、创业者，确实还是得快速创新。大厂能够理解你的创新时，就是危险的时候。你要被拿来跟大厂比较时，也是危险的时候。

2024 年的时候，和豆包比较，我们没有跟豆包比较的心态，因为是不同的市场。

对，但是显然豆包已经看明白这件事情了，它会去做。

我自己觉得，还是得发挥组织的灵活性，看技术趋势，跑得更快一点。第一要提前，第二，当你意识到自己提前了，就要超级激进、更加激进。

但今天如果复盘，我肯定会觉得 2023 年不够激进，Monica 不够激进。应该把用户做得更多，应该更快地扩大团队。

因为我是第二次创业，一上来会稍微更有经验，比如在招聘上更有经验。但其实可能应该大规模招聘，更激进、更快速地把团队组起来，而不是用经营得更好的方式去理解这件事情。

所以你有变化，是吗？

这取决于你在什么样的位置。如果你知道自己在创新、在领先，就应该激进。

你觉得这是有变化吗？

我觉得是。当然这是复盘。我觉得这种变化可能来源于什么呢？

我们聊 2023 年、2024 年的时候，你可能觉得我更想把事情经营好一点，更保守一些。2024 年我的状态确实有一段时间不太好，这很正常。

当你遇到挫折或者困难时，肯定会觉得“好难”。你会把挫折线性外推，觉得永远都会这么难，于是会更糟，内心也会更有挫败感。

回过头来说，因为技术进展会带来很多创新机会，有创新机会的时候，应该更激进一点，跑得快一点。这是对 2023 年、2024 年的总结复盘，也是对接下来的展望。

应用创业者需要花很多钱吗？需要不停融资吗？这是你的考虑范围吗？还是说，因为你其实也是挣钱的？

老百姓心里有杆秤。你好好把产品做好，正儿八经想的更多的，可能听上去有点宏大，就是人类福祉这件事情，好像就会得到足够的奖励，反而不需要那么多额外操作，也不用烧那么多钱。

你刚刚说的问题，我觉得还是应该把产品做扎实，把更多精力放在产品上。甚至都不用买 KOL。

DeepSeek 这次没有花钱，没有给任何一个 KOL 一分钱，所以也不存在抖音禁止它投广告这件事情。

这很令人振奋。你幻想中的无数个奇迹，比如作为一个 App 创业者，或者经历过移动互联网，你会觉得，做出一个能够登上总榜第一的产品很厉害，全球 100 多个国家总榜第一，简直是最疯狂的幻想。

但它发生了，而且就在你所处的时代。它可能是距离你并不远的公司，或者说在产业上距离你并不远的公司做到了。这当然很振奋人心。

它也打败了巨头。但不用竞争的视角，光是做到这件事情就很厉害。就像有人跑进 10 秒，刷新百米赛跑的纪录，这本身就很酷。

你怎么看它更长远的战略卡位？它今天的位置稳固了吗？

已经很好了。但我自己也不知道，这可能 DeepSeek 自己还在考虑：接下来主要精力是放在开源模型上，还是仍然把 DeepSeek App 当作重要的消费者产品，甚至把它商业化。我不确定他们会怎么思考这件事情。

但今天它确实处于非常好的位置。如果它进一步提升稳定性，就更好了。今天我们发现，有很多群在传播哪里可以用到相对稳定的 DeepSeek 模型。这项工作他们应该会做，也应该愿意做好。

但我不确定 DeepSeek 这家公司，是否会把做一个超级 App 当作组织目标。这很多时候是选择出来的。

比如 OpenAI，如果当时不是 Sam Altman 做 CEO，而是 Elon Musk 做 CEO，它可能就不会把 ChatGPT 变成今天这个样子。

所以我觉得这还是很动态的。但不管怎么样，今天 DeepSeek 模型的进步，以及 DeepSeek App 在全世界引起的影响，尽管我觉得确实无法复制，但还是很振奋人心的。

你的组织目标是什么？是一个 Super App 吗？

我觉得 Super App 这个描述还是太成就导向了。

昨天我跟一群高中生和大学生创业者分享，在奥体边上的一所探月学校里，有一个叫 Spark Lab 的组织，聚集了一群年轻的 Hacker。

我给大家做了一个分享，叫作“用时代的年龄思考，而不是用生理的年龄思考”。

用时代的年龄思考。

对。比如今年是 AI 几年？

你会发现一些 founder，或者有些人可能辍学创业。之前有一段时间，有 VC 说他们就是找 90 后，因为这批人可能错过了移动互联网，现在又是当打之年。

对。

我觉得这个描述挺对的。

回顾一下，我是 2015 年毕业的。在我上大学的 2011 年到 2015 年，每天都在变得更美好，所以我选择创业。但我没有意识到，毕业的时候移动互联网已经结束了。

比我年长几岁的很多师兄，他们在那个时候选择创业，取得的成就、成绩，以及世俗意义上的东西，可能都更好。不是仅仅因为他们更优秀，而是因为他们在移动互联网元年、第二年、第三年创业。

我跟这些年轻的 Hacker 分享：你们的生理年龄在今年也是很好的时候。以 2022 年底或者 2023 年初 ChatGPT 爆火为起点，今年可能是第二年或者第三年的开始，仍然是很早期的时候。

所以我觉得，跟一群小伙伴跟着技术红利做一些事情，这就是我们的目标。我希望大家享受这个过程。

至于商业回报，这是有太多要素不是你能控制的。春节我还做了什么？学习、看论文。你学到就是学到，这种正向反馈很强烈，对吧？

没有人能阻止你把这件事情做好。但是商业竞争很多时候不是这样，你做这件事情的同时，世界上很多地方也在发生类似的事情，商业结果我确实无法保证。

但和小伙伴一起，在这个时代拥有巨大的技术红利，我们也有了一个产品，有一群人，然后一起做一些事情，我觉得这是很好的机会。

有没有一种比较形象的比喻，来形容你现在这段创业状态？

我觉得很难用一个词概括整个过程。当然我觉得此刻，在 2025 年 2 月，我是目标清晰的，有具体的事情在做，也是开心的。

你这次更注重体验，对吗？相对于上一次创业。

我觉得不能这么说，而是我知道很多事情不是自己能控制的，然后应该把自己能控制的事情做好。

真的有太多事情无法控制。比如地缘政治，你无法控制，只能把它当作输入，但没有办法控制它。所以，把自己要做的事情做好，更重要。

第一次创业的时候，我可能有更多私心。

昨天我问 DeepSeek，翻译一下“贪嗔痴”这三个词。它解释得很好：贪，是对顺境的执着；嗔，是对逆境的不满；痴，是对世界真相的无知。

世界真相这个话题很高端，我就不谈了。但贪和嗔，是大家很多时候都会遇到的问题：对顺境的执着，对逆境的不满。

现在用户量最大的产品，不管是 ChatGPT 还是 DeepSeek，其实都有自己的模型。你怎么看模型这件事情？

首先，我觉得这很应该。刚刚我们讨论过，这次技术进展、技术红利的驱动力都来自模型。模型公司做到了这些事情，也得到了与工作相匹配的奖励，我觉得就这么简单。

但你坚持不做模型，为什么从 day one 就决定不做模型？你有过纠结吗？

坦白讲，我没有。我觉得在不同阶段，答案应该不一样。

在 day one，我觉得自己不具备这个资源，所以那时候我很务实：先拿一个最好的模型把产品做起来。

那个时候可能就是在大模型上做生意、做产品，对吧？

对。我不确定以后会不会做，这是非常诚实的回答。可能未来成本下降了，也可能用户需求发生变化，或者我们具备了这个能力。

我们看张安峰的访谈，他说首先你要有能力去买这架钢琴，各种意义上来说。所以我觉得这是一个很复合的问题。

第一，你的组织、你的公司有没有足够的资源？第二，你有没有看到什么具体的、不得不做这件事情的原因？这个原因最重要的，应该来自用户的某个需求。

你有没有看到这样的事情，能够推导出你在那个时候要不要做？

当然，如果再补充一个更全面的视角，就是这件事情有没有其他人做得很好，你能不能找到一个和你有强关系或者弱关系的厂商，帮你把这件事情搞定。

我整体更相信产业会分层，分层成熟之后，产业会有更清晰的分工。所以我觉得这是一个很动态的事情。

但回过头来讲，非常诚实地说，day one 我们做不了。当时不做，是一个很务实的选择。随着发展，我觉得需要动态地看这件事情。

今天你觉得自己在 Agent 这件事情上，比其他人领先一步、半步，还是快几步？

我不知道别人的进度。但我觉得，有机会去尝试做刚刚说的 Agent 产品的团队并不多。

第一，它需要很多复合能力。比如要做过 chatbot，要做过一点 AI 编程相关的事情，还要做过浏览器相关的事情，因为它要调用浏览器；同时还要对 LLM 的边界有不错的感知，知道今天发展到什么水平，接下来会发展到什么水平。

同时拥有这些能力的公司没有那么多。而且有了这些能力的公司，手头可能正做着一个很具体的业务。但我们恰好有一些同学刚好有时间，一起把这件事情做出来。

所以第一，我觉得我们比较幸运。第二，某种程度上，如果今天大家都去应激地做 reasoning，可能反而给创业公司留出了一些时间。

模型能力外溢还能走多远？

这个事情我不知道。如果你问的是，像美国的“星际之门”项目堆那么多显卡，到底能把模型能力提升到什么样子，我不知道。

我觉得不能做空它。你不能假设未来几年它会变慢，应该用最疯狂的幻想去理解这件事情。

过年的时候我发了一条即刻，引用了一句伟人的话：“文明其精神，野蛮其体魄，其他交给 AI。”

那其他是什么呢？我觉得未来可能就是精神文明和身体健康，至于智力这件事情，我们交给 AI。我相信在我有生之年应该能看得到。

Pichai 在今年英伟达的客户答谢会上参加活动，见到了黄仁勋，问了他一个问题：“接下来几年里，什么事情发生会让你觉得惊讶？”

黄仁勋的回答 basically 是：nothing。他认为没有什么事情是不可能发生的。

我觉得应该用这样的心态去看这一波。我们回过头看，这几年就拿春节来说，不是每次都被震惊了吗？最好不要做空谈。这还仅仅只是走到了 reasoning 这一步。

对，Agent 的好处是更多 reasoning。Reasoning 还只是在思考，对吧？

对，但 Agent 还要执行和反馈。它能够接受环境的反馈，这更像人类：能使用工具，能把环境反馈当作输入。

当我们做的是软件 Agent，处理的是白领工作，在某种程度上，我觉得机器人、智能驾驶也会成为大规模使用的东西。所以这些事情发生，都不会让我震惊。

你们对今年 LLM 能力的边界，是怎么认知的？

不知道。因为你回过头来看，在 2024 年这个时候，我肯定不知道 2024 年底 Agent 能以这样的方式被做出来。这是一个未知的事情。

换句话说，有一些线性外推的事情是可以预测的。比如 2024 年 1 月，你显然知道多模态，不仅会生成图像、视频，也会输入图像、视频；更长的 context window 也是可以预测的，因为那个维度在当时已经被提出来了。

一个维度一旦被提出来，就可以推演。同样，我觉得 Agent 的能力当然会提升，因为这个维度对我来说已经被提出来了。被提出来的维度，可以从量的增长去思考。

但有一些还没有出现的维度，我觉得可能才是更关键的。

你刚才说，训练 Agent 跟训练大语言模型，还是有一些不一样的 know-how。有什么 know-how 可以分享吗？

没有 know-how。那是 foundation model 公司的 know-how，不是我们的 know-how。我们只知道它的对齐方式应该不一样。

怎么说？比如最后做训练的过程，像指令 SFT，具体是怎么做？

具体哪个环节我也不是专家。我认为应该需要不同的数据，专门去做对齐。这是我们团队的判断。

对于 AI 时代，要有最疯狂的想象，基于最疯狂的想象去落地执行。你有什么特别疯狂的想象吗？

对于未来 5 年，我觉得白领的生活方式可能是人类的一段弯路。

用这个句式来说，是人类的一段弯路。

对。你看，一万年，或者拉长更长的时间来看，几千年，甚至人类历史一万年，坐在一个地方高强度脑力工作、不太运动，是很少见的，可能只有 100 年的事情。

更长时间里，人类需要的是身体健康和精神文明建设。大家在古代也需要精神文明建设，同时需要劳动、身体劳动，让自己的体魄更好。

最近 100 年，大家开始出现各种各样的糖尿病、高血压等问题，是因为人类就这样工作。整个人类坐在这里工作 8 个小时，甚至更长时间，就像我们互联网行业呈现的那样。

如果 AI 把这件事情搞定了，那么大家应该更像过去那样生活，把自己的精神文明搞好一点，把自己的身体搞好一点。

那人类去做什么？如果不像白领这样工作，我们去做什么？

白领肯定不会消亡，因为总需要有人签字、承担责任。但人的工作时间可以收缩，应该会大幅降低大家的工作时间。

至于大家去做什么，我觉得今天还没有发生。等到它发生，而且大规模发生，每个人都面对这个问题时，大家会重新思考这件事情。

回忆一下你创业这 3 年，有没有什么摇摆的时候？

遇到困难时肯定会有。但是你知道，创业是没得选的。你不会说：“我现在遇到困难了，所以我不干了。”

没得选不一定是糟糕的事情，可能正是这个机制让你更加坚韧。

那摇摆的时候是什么时候？

我觉得不能叫摇摆。我肯定有比较低落的时候。

当新的维度还没有出现，旧的维度好像又是可想象的，你可以做线性推测的时候，你会稍微没那么兴奋，或者遇到挫折时更容易失望，因为一切都可以线性推测出来。

现在还在 AI 技术的早期，总会有新的东西出来。我觉得这是 2024 年到 2025 年最大的变化。

我感觉你状态很不一样。2023 年讨论这一波 AI 创业时，感觉到处都像是巨头的机会，又到处都像是模型公司的机会。很多人会问，AI 应用公司到底机会在哪里。现在你还有这种想法吗？

我觉得不要把应用公司和模型公司对立起来。

第一，模型公司自己也会做应用，这是大家默认的前提。应用公司应该非常尊重模型公司，因为大部分能力和进展，都是模型公司提供的。我们在电梯上享受着这一切好处，除非你觉得自己要去抢人家的生意，那显然是不对的。

所以第一，应用和模型的关系要合理看待。

第二，我觉得 DeepSeek 和开源模型的出现，这一次对大家的冲击这么大，对应用公司来说大家应该更乐观。

所有应用公司都会说，模型会变成商品，或者开源模型会追上来，大家去做 use case，去解决具体的问题。过去说这句话没有用，因为你还是要调用第三方模型，而模型厂商至少有权利收你一个很贵的价格。

你看美国的 API，所有公司的 API 都比中国厂商更贵，因为国内竞争环境更激烈，API 厂商的竞争也更激烈一些，所以 API 可以有更高的毛利。

但过去这种情况，在 DeepSeek 出现之后真的发生了变化。你可以真正关注应用、关注 use case、关注用户、关注增长，而不用担心哪一天模型厂商要很高的毛利，或者哪一天模型厂商决定做你正在做的事情，和你形成竞争关系。

今天至少大家不用担心这件事情了，这是第二点。

第三点，就是我们之前讨论过的，好好做技术，好好做产品，市场会奖励你。

其实很多独立开发者都会觉得，如果没有 foundation model 出现，他们不可能做到那么大的体量。所以我觉得应该更乐观，而不是更悲观。

它是不是有移动互联网那么大？

我想可能没有那么大。移动互联网还伴随着几十亿人口从没有智能手机，到开始使用手机，这个变化非常巨大。

但 AI 本身已经足够大了。大家不要对成为下一个字节跳动有执念。

过去 20 天，DeepSeek 带来的整个全球 AI 市场变化，你觉得对于 AI 创业者的底层生态、土壤环境，有没有发生质的变化？

具体变化和影响，我觉得还需要一定时间观察。但我觉得所有人都会重新思考自己的策略，这是一定的。

比如 Sam Altman 已经公开承认，OpenAI 没有开源可能是错的。

另外，我觉得还有一个思考模型，叫用博弈的方式思考。博弈不是说零和或者竞争，而是不要只用逻辑推理的方式思考。

什么意思？逻辑推理就是，比如百度有最好的算法工程师，所以百度一定会把推荐这件事情做掉。这叫逻辑推导：如果你有这个条件，就一定会得到那个结果。

博弈的方式思考，是因为你的出现，以及其他 player 的出现，可能使整个环境发生变化。

你是指自己吗？

对。比如如果没有 DeepSeek 这一波，大家可能不会思考开源。但因为 DeepSeek 出现了，所以大家正儿八经要想一想，我们是不是应该开源。

首先，这是过去无法用逻辑推导出来的事情。第二，它是因为某个 player 的加入而发生的变化。有时候这个 player 是第三方，有时候可能是你自己，因为你做了一个事情。

举个例子，我甚至在想，如果最开始不是 OpenAI 自己做 ChatGPT，而是由一家第三方公司做出 ChatGPT，那么也许 OpenAI 当时就会选择成为一家纯粹的平台公司，而不是消费者应用公司。

在商业竞争或者万事万物之中，都是基于不同 player 之间的博弈，在相互促进、相互作用下发生结果，而不是线性推导的结果。

再举个例子，我上一次创业是在企业微信身上做 CRM。听上去 CRM 应该由企业微信自己做，但因为我们和其他公司做得很好，企业微信可能就会说：“你们做就好了，我们不做了，交给生态去做。”

所以 founder 应该用这样的视角去思考。

这就是我想问你的。在线性推导的情况下，好像一切都显得绝望，好像我没有机会。那我应该用什么样的心态，应对现在这个动态的环境？一切都在变化之中。

第一，我觉得大家要相信这是动态的，它不是逻辑推导的。

如果世界是逻辑推导的，今天最大的推荐引擎公司就是百度。所以第一，它不是逻辑推导的。首先知道这一点，对大家来说就很重要。

第二，尽量让自己成为那个重要的变量。

第三，如何尽量成为那个变量？没有办法，只能 be yourself，把自己的事情做好。

就这三点。

说说你的生活。一个 founder 的生活是什么样的？

正好 10 年。我的第一家公司是 2015 年 1 月 20 日注册的，当时我还在上大四。

因为我从来没有不是 founder 的时候，所以也不知道 founder 有什么特殊的地方。但首先，工作强度很高，心情也经常起伏变化。

那你怎么看这个世界？

我觉得我们还是处在一个很好的时代，有很多机会。

从我出生，90 年代，到现在，当然也可以从更早的时候看，从 PC 到移动互联网，再到半导体产业这条暗线的蓬勃发展、互联网的发展，现在又是人工智能。我觉得新的机会非常密集地出现。

我看《教父》的时候发现，如果生活在那个年代，当然那也是一个变化的年代，但如果生活在某些时期，可能不会有这么多技术进展。

有时候看历史书、看古代的书，会觉得好像变化不大，我可能会有点郁闷。

但今天，首先我们生活在一个非常好的 AI 时代。

第二，我觉得我们处在一个很好的全球化时代。我不是地缘政治专家，但听上去大家都有各自的问题，内部也都有自己的问题，所以整体上会更保守、更孤立主义。

但大家又不希望别人孤立主义，只希望自己孤立主义。所以大家都会希望自己的企业家去更全球化地思考。

我觉得今天的中国创业者，应该更激进地全球化。如果我们觉得海外是更好的市场，不仅是市场驱动，也应该到国际市场去历练一下，参与全球竞争，而不是只在自己熟悉的市场里竞争。

这部分我也学到了很多。

我们做这家公司的时候，没有任何一位 founder 在海外长期生活过。我们的英语水平，大概巅峰应该是在高中，因为上了大学之后，大家的英语水平反而下降了。

我当时调侃说，如果同时有一位在美国生活过的 founder 和我摆在一起，我自己也会选择投资那位 founder。但首先不应该这样比较，而是应该做好自己的事情。

第二，我当时的观念也很朴素：全球市场应该更大，市场会给 founder 交学费、上课。

除了 AI 时代以外，还有一个很重要的命题，就是要用全球化的方式思考这件事情。

你非常理想化的一天是什么样的？

我这么描述吧，春节假期其实就是这样，完美符合我理想中的一天。

早上起来先看书，等同事们起来之后处理工作，我再看一些书。这就是我春节这几天的状态，我觉得很快乐。

因为看书是你可以控制的事情，大家一起工作也是可以控制的事情。为什么春节工作会好一些？因为别人没有工作。

对，会少掉很多意料之外的事情。

对，会少掉很多意料之外的事情，更多是在做自己能控制的事情。

几个快问快答。全球范围内，最喜欢的一道食物？

热干面。欢迎来武汉吃。

最喜欢的地点？

公司办公室。

一个很少人知道、但必须了解的知识点。

打呼噜对身体很不好，会影响睡眠，让大脑缺氧。如果打呼噜，早点去医院看一看。

推荐两本必读书。

《人类群星闪耀时》和《幸福之路》。

为什么？

前者会让你很有干劲，同时让你很焦虑；后者会让你不那么焦虑。

说一个你现在发现的、有潜力的创投机会。

选择一个垂直领域。那个领域的业务流程应该有一点复杂，而且今天模型还不能很好地解决，但你预测模型的能力一定会到来，比如明年。

那你就好好把这个业务流程做好，然后等着模型变强就好了。最典型的代表就是 KOS。

你听过我的播客吗？对哪一期印象很深？

广密[?]的我都听。还有吴意[?]的我也听了。因为内容是关于模型技术的，跟我的工作比较接近。

当时广密[?]一开始，我记得他讲了 probability。准备大声开始反击别人。改变了你，你是你或是你都行，会有人全心的爱你。睁眼看看我这一路怎么来的，随便你们给我贴上什么样的牌子，是非像大军压境，用食指指向天空，我在这，就在这，哪也不去，面如刀锋，感谢你们用言语把我推上绞架。我要活得像烈日，把糖衣炮弹烤化，生命只有一次，想的透彻所以勇敢，我跟他们不一样，身体里藏着虎豹龙胆，压制中学会反击，扣动命运的扳机，每次挫折只会让我强大，当我看到转机，如果伤痕是勋章，那我肯定是个将领。迷茫的孩子，让我用这首歌把你唱醒，身上带着刺，当我穿过每条暗巷，旅途很漫长，但方向不会淡忘，诱惑太。当我再次站在岸上，少年终会相遇，玫瑰也终将绽放。你不需要抱歉，One day I will be, baby you gonna be me。说话如果不停，让我陪你安静。I wish I could hug you till you really really be free。好啦，这期节目就是这样。如果你喜欢我的节目，欢迎前往小宇宙、苹果 Podcast、腾讯新闻、喜马拉雅、QQ 音乐订阅《张小俊商业访谈录》。如果你有其他想邀请的嘉宾、想听的内容，或者你有任何想探讨的话题，都欢迎各位听众朋友们在评论区里留言。那我们下期再见，拜拜。一路怎么来的？随便他们贴上什么样的牌子。玫瑰少年，在我。睁眼看看我们一路怎么来的。