我們這兩年所有的 AI 內(nèi)容里面，我自己最喜歡的就是跟 Albert 去年做的那一期 ( )。

今天終于又把 Albert 請了回來，他做了一年多的 AI 產(chǎn)品，對 AI 的本質(zhì)，以及當(dāng)下創(chuàng)業(yè)的方法，都有了一些新的理解和認知。

曲凱：從上次對話到現(xiàn)在，過去了剛好一年，這一年里，關(guān)于 AI 創(chuàng)業(yè)這件事，你有沒有什么核心的認知和發(fā)現(xiàn)？

Albert：當(dāng)一次新的技術(shù)浪潮來臨的時候，我覺得最重要的就是：

在行業(yè)早期的時候，相對清晰地看清楚中長期成功的關(guān)鍵要素是什么，然后長期去投入。

所以我一直在思考兩個問題：

1）所謂的「AI 行業(yè)」的長期關(guān)鍵要素是什么？

2）因為 AI 的出現(xiàn)，各行各業(yè)的哪些長期關(guān)鍵要素會發(fā)生變化？

第一個問題還是要回到 AI 本身的性質(zhì)上去。

我認為它的答案，也就是 AI 作為產(chǎn)品的性質(zhì)是：

「通過數(shù)據(jù)，提升模型的交付能力，進而提升用戶體驗」。

它不是通過迭代服務(wù)，不是通過創(chuàng)造內(nèi)容，也不是通過增加更多的軟件功能，而是通過「數(shù)據(jù)」。

所以問題的關(guān)鍵其實在于：針對于你的業(yè)務(wù)場景，你怎么評估交付的質(zhì)量？你怎么知道到底需要什么樣的數(shù)據(jù)？不管是數(shù)據(jù)類型，還是數(shù)據(jù)規(guī)?！?/p>

曲凱：所以你認為 AI 行業(yè)的核心要素是數(shù)據(jù)？

Albert：不，是評估。

曲凱：這其實是個閉環(huán)。因為要評估，才能歸因，才能改進，才知道要什么數(shù)據(jù)。

Albert：對，當(dāng)你把重點放到怎么評估這件事的時候，很多事情就會順起來。評估決定了最終的迭代效率。

所以我們過去一年定了一個選擇 AI 產(chǎn)品切入的原則：

1）做用戶對交付有明確預(yù)期的任務(wù)。

比如翻譯、修圖、解題，寫代碼，都屬于這一類。因為只有用戶有預(yù)期，你才能對用戶的輸入進行科學(xué)的分類，才能對用戶的輸出建立清晰的評估標準。

假設(shè)你今天要去做一個類似于 AI 陪聊，或者說 ChatGPT 這種業(yè)務(wù)，它里面包含的需求類型實在是太多了，尤其很多類型的任務(wù)是很難評估的，那為了搭建一套合適的評估體系，你就要引入專家，引入復(fù)雜的測試方法。

這些也不是不能做，只是與創(chuàng)業(yè)公司的資源條件不匹配。

2）最好做僅依靠模型就能完成交付的任務(wù)。

曲凱：這可能和大家的認知是相反的，大家一般認為做模型本身實現(xiàn)不了的事才能創(chuàng)造價值。

Albert：對大公司來說是的。對小公司而言，你這就很容易過度投入，把時間和精力都花在舊戰(zhàn)場上，而不是在積累新時代下中長期的關(guān)鍵要素。

曲凱：怎么定義過度投入？百分之百靠模型能實現(xiàn)的事情才值得做嗎？那不就是套殼？

Albert：不叫套殼，我們在做一款產(chǎn)品的時候，講究場景，人群，和解決方案的 match，套殼只是在說一個解決方案，而真正有效的交付，往往需要對他的場景和人群有足夠深的洞察。

曲凱：我另外好奇，你覺得當(dāng)下是一個好的創(chuàng)業(yè)時間點嗎？

Albert：我覺得是。

曲凱：一年前呢？

Albert：也是。

曲凱：…那你怎么判斷究竟什么時候是最佳的入場時機？

Albert：創(chuàng)業(yè)的成功率還是被你的認知水平所決定的。對入場時機的判斷，本質(zhì)是對外部關(guān)鍵要素變化的時間點的判斷，比如模型能力的變化，推理成本的變化，市場對領(lǐng)域的關(guān)注等等。

從這個角度出發(fā)，今年肯定會比去年好很多，形勢明朗很多。但問題是，很多時候如果你不下場做事，是沒有辦法獲得這些判斷的。

今天 AI 的這一波，相對移動互聯(lián)網(wǎng)那個階段來說，技術(shù)的不可預(yù)測性大了很多，這就導(dǎo)致對外部環(huán)境變化的預(yù)判難度高了很多。

在這種情況下，團隊其實需要盡快地找到市場的正反饋，以此來矯正你對 TPF (技術(shù)和市場匹配度) 的理解。

曲凱：那是不是說你變得更現(xiàn)實主義了？

Albert：不是，我認為我自己還是一個理想主義者，但問題是一個理想主義者的理想要能成為現(xiàn)實，對 timing 的要求是很高的。

比如說我們現(xiàn)在就想象一個事情，假設(shè)張一鳴是在 08 年開始做信息分發(fā)的，那實際上他能獲得的資源、和把事情做成的難度是遠遠高于 12 年的，因為很多條件還不具備。

反過來也是一樣，如果張一鳴在 12 年沒有幾款成功冷啟動的產(chǎn)品，沒能證明他對信息分發(fā)的判斷是準確的，那我覺得他最后也很可能會做出拼多多。

曲凱：我相信。

Albert：所以核心是，對于商業(yè)來說，理想主義不是實現(xiàn)你的理想，而是做出時代需要的產(chǎn)品。

我們聽了太多成功后講出來的故事，以至于我們覺得成功就是要來自某種強烈的對于問題的先驗判斷，總想找到某種特殊的，與生俱來的，甚至跟你童年陰影有關(guān)的證據(jù)。

但實際上這些判斷都是基于理性的，對技術(shù)帶來的新機會的一種分析。

所以對于一家公司的 CEO 來說，最重要的事情，就是去看時代需要什么東西。找到一個有價值的資產(chǎn)，然后讓資產(chǎn)的價值變得越來越高。

曲凱：你怎么定義有價值的資產(chǎn)？

Albert：這個要結(jié)合你的商業(yè)模式來看，核心是要能夠積累，具備一定的規(guī)模效應(yīng)。

我舉一個反例，早期我們做圖像產(chǎn)品的時候，很快就找到了一個類妙鴨的場景，并且很快打平了投放，也就是不虧錢就可以持續(xù)增長。

但是后來我們沒有做。因為在那個業(yè)務(wù)形態(tài)里，用戶就是一波流的付費。沒有積累，那商業(yè)化效率實際上就起不來。

其實本質(zhì)上也就是用戶并不持續(xù)需要你，社會并不持續(xù)需要你。

曲凱：但有價值的資產(chǎn)又要怎么找呢？我覺得大家很多時候不是不懂得這些道理，而是確實找不到一個完美的機會。

Albert：這個事一度也很困擾我。去年有一段時間，我對于要去做一些用戶明確需要的，但影響和價值比較小的事，還是去堅持研究一些還不成熟的大機會，感到非常糾結(jié)，后來我就問了問一鳴怎么看。

他給我的建議是說，如果你覺得自己真的比較有才華的話，那還是應(yīng)該做更有把握的事。

曲凱：這又是一個有點違背認知的觀點，更有把握的事是指更小的事嗎？

Albert：我覺得不是，我覺得是因為事實上，完成一件大事需要的要素是極其復(fù)雜的，如果你真的非常邏輯嚴密地去推敲你對這件事情的認知的話，你會發(fā)現(xiàn)中間有很多要素是不確定的。不確定的要素越多，對運氣的依賴度就越高，能力在其中的占比就越低。

我后來想明白了一件事，大家都說要做正確的事，到底什么是正確的事？

我們可以畫一個 2×2 矩陣，橫軸是你能否相對清晰地計算成功的概率，縱軸是你能否承擔(dān)失敗的代價。只有當(dāng)你既能相對清晰地計算概率，又能承擔(dān)失敗的代價，這才是正確的事。

現(xiàn)實中，很多時候我們算不清概率，但尚能承擔(dān)代價，結(jié)果就是在錯誤的事上浪費了精力。還有一些時候，我們能大致算出一個概率，但是承受不了失敗的代價，這就有點鋌而走險，因為能計算出它的概率，它也只是個概率，它其實不是一個必然的結(jié)果，所以最后很多公司就是因為這種決策死掉的。

曲凱：所以你還問過張一鳴什么？有什么印象深刻的么？

Albert：我有問他說，怎么去訓(xùn)練平常心。

曲凱：你現(xiàn)在都需要修煉平常心了嗎 (笑)？

Albert：聰明人往往沒有耐心，不就是這樣的嗎 (笑)？黃仁勛說，高預(yù)期的人往往韌性很差，但對于創(chuàng)業(yè)來說，韌性又是很關(guān)鍵的，所以平常心就很重要。那平常心怎么訓(xùn)練呢？

一鳴說，還是要享受過程。

這話乍一聽有點心靈雞湯，但因為是從他嘴里說出來的，所以我還是花很長時間去悟了一下?！赶硎苓^程」是什么？我的理解就是正反饋。我覺得在做一件事的過程中，大家往往都會高估興趣、理想帶來的激情，低估正反饋帶來的刺激。

曲凱：我還以為「享受過程」指的是享受生命給你的一切，也包括所有的負反饋。

Albert：我覺得享受過程指的是，把創(chuàng)業(yè)本身看做一次探尋問題的旅程，享受旅程本身，而不是眼睛都盯著終點。

這樣想的話，負反饋來的時候我反而更興奮，我一開始的邏輯推演這么嚴密，為什么最后得出一個這樣的結(jié)果？當(dāng)我找到原因的時候我就很嗨。

曲凱：所以有什么找 PMF 的方法論嗎？

Albert：最好是去做沒壁壘的事。

曲凱：？？？

Albert：沒壁壘意味著你有進入的空間，沒壁壘意味著成功者不止一個，成功者不止一個意味著一定有某些可以學(xué)習(xí)的規(guī)律。

我們總盯著移動互聯(lián)網(wǎng)時代那幾家最明星的公司，分析他們的成功路徑，可實際上互聯(lián)網(wǎng)造就的這些超高集中度、超高壁壘的公司在商業(yè)史上是非常非常罕見的，這么不普遍的業(yè)態(tài)是很難學(xué)到什么可復(fù)制的方法論的。相反，很多已經(jīng)存在了幾十年上百年的行業(yè)，是有很多規(guī)律是可以學(xué)習(xí)的，理論上說，這些都算是沒有壁壘的。

曲凱：如果沒壁壘，以后怎么辦呢？

Albert：這個看行業(yè)。比如我們做工具產(chǎn)品，看似沒什么壁壘，但本質(zhì)上有且僅有一個壁壘，就是速度換來的規(guī)模優(yōu)勢。工具產(chǎn)品的增長上限靠爆款 campaign，下限靠商業(yè)化效率買量。

長期大家要爭的還是下限，而這其中起決定性作用的就是規(guī)模：規(guī)模越大，毛利越好，買量競爭力越強，最終就能形成一定的優(yōu)勢。

我們這種訂閱制的模式，第一年一般都是負利或者微利，第二年續(xù)定周期來了，情況會變好，等到了第三年，毛利就相當(dāng)可觀，競爭優(yōu)勢就會非常明顯，這也是為什么很多工具產(chǎn)品即便沒有壁壘，但今天依然很難被撼動。

曲凱：你現(xiàn)在做產(chǎn)品最關(guān)注什么指標？更多是看 DAU，ARR，還是什么？

Albert：我的高頻產(chǎn)品看 DAU，低頻產(chǎn)品看收入。

曲凱：所以你同時在做好幾個產(chǎn)品？

Albert：對。

曲凱：為啥同時做這么多產(chǎn)品？多測幾個方向？

Albert：客觀來講的話，今天 AI 創(chuàng)業(yè)比較好的一點是，有一套通過迭代模型能力去交付的通用模式，不需要那么多人力。

主觀來說，現(xiàn)在做的事肯定不是我創(chuàng)業(yè)的終點，所以我多做產(chǎn)品就是在多準備口糧，吃飽才能更好地趕路。

那天張月光還問我快錢賺得怎么樣了，我說「快錢慢賺」。你要在這個過程里搞清楚這個長路上需要什么，所以我們花了很多時間去積累可復(fù)用的能力，比如建立科學(xué)的評估體系、建立可復(fù)用的增長體系，更深地去理解用戶需求。

曲凱：但這個度很難把控。很多人賺快錢賺舒服了，就不想做長期的投入了。有的人太關(guān)注終局，又把握不好當(dāng)下。

Albert：我覺得對創(chuàng)業(yè)公司來說，還是得先做短期，做到你能并行做長期的時候，再做長期。

曲凱：我們假設(shè)你現(xiàn)在要從 0 到 1 再創(chuàng)業(yè)，做一個和之前完全無關(guān)的事兒，你會怎么做？

Albert：我第一件事是把 APP Store 暢銷榜的前 100 名全部拉出來分析一遍，看后發(fā)的人做了什么能取得今天的地位。看某個產(chǎn)品，在什么時間點，做對了什么。然后深入到這個領(lǐng)域里，去研究用戶。

曲凱：你最近在想的一個新機會是什么？

Albert：我之前一直在做攝像頭相關(guān)的業(yè)務(wù)，那現(xiàn)在攝像頭除了能提供給我們一雙眼睛，AI 還給它加了腦子，這個能力能解鎖什么新的場景？

曲凱：比如拍一桌菜，自動算卡路里。

Albert：對，但這個太具體了，攝像頭帶了腦子之后，究竟會帶來什么根本性的變化？我覺得這個要打開想象力去想。

曲凱：如果你和一個 AI 創(chuàng)業(yè)者聊，你會問什么問題來快速判斷 ta 對 AI 的認知？

Albert：錢花在哪里？超額投入在哪里？是用來買量、訓(xùn)模型、搞數(shù)據(jù)，還是其它？

曲凱：應(yīng)該花在哪里？

Albert：我覺得不同業(yè)態(tài)不一樣。但對于我們這種出海應(yīng)用公司，最大的困難有兩個：一是用研，二是評估。

團隊肉身不在海外，那你用戶研究怎么做？怎么保證對用戶有充分的理解？

以前很多產(chǎn)品評估可能靠線上 AB test 就夠了。但引入模型后，可控性變?nèi)酰豢山忉屝宰儚?，?jīng)常 A 任務(wù)好了，B 任務(wù)會變差，這要怎么解？

曲凱：你現(xiàn)在最關(guān)心的問題是什么？

Albert：我現(xiàn)在最在乎的還是人才，尤其是 AI 相關(guān)的工程師。我覺得業(yè)內(nèi)還是有很多優(yōu)秀的人，ta 對新技術(shù)落地有熱情，對于用戶反饋更渴望，想做很酷的產(chǎn)品。我是很希望找到這樣的人的，也非常歡迎大家聯(lián)系我！

【活動預(yù)告】

10 月 8 號晚，在北京，我們還會邀請 Albert 一起做一場線下閉門交流會，感興趣的朋友歡迎點擊閱讀原文或掃描下方的二維碼，一起來認識 & 交流 (限 50 人，如果有想加入 Albert 團隊的 AI 工程師同學(xué)，尤其歡迎前來面基！)

42章經(jīng)

思考事物本質(zhì)