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被馬斯克點(diǎn)贊,陳煒鵬希望做“可以玩的抖音”

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文|周鑫雨

編輯|蘇建勛

如果沒有親自上手,真的很難形容Loopit的產(chǎn)品定位。

它像是內(nèi)容“活過來”的抖音。通過Feed流喂給用戶的內(nèi)容,不只是視頻、圖片、音樂,而是可以通過點(diǎn)擊、劃動、自拍、語音、搖一搖等玩法,進(jìn)行互動的內(nèi)容。

由于產(chǎn)品交互太新,在和Loopit創(chuàng)始人陳煒鵬交流之前,他極力囑咐我們:“不能只看demo,一定要親自體驗!”

此前,陳煒鵬是搜狗和百川智能的技術(shù)負(fù)責(zé)人。2025年6月,他創(chuàng)立了AI應(yīng)用公司“涌躍智能”,產(chǎn)品方向為AI內(nèi)容社區(qū)。《智能涌現(xiàn)》獨(dú)家獲悉,涌躍智能過去30天內(nèi)完成了兩輪融資。據(jù)測算,最新估值較1個月前提升了6倍。

2026年2月10日,旗下產(chǎn)品Loopit正式上線,一名海外用戶將使用視頻,發(fā)布到了X,隨即得到了埃隆·馬斯克的評論轉(zhuǎn)發(fā)。


△馬斯克轉(zhuǎn)發(fā)Loopit。圖源:馬斯克X賬號

的確,在一眾工具型、服務(wù)垂直場景的AI產(chǎn)品中,這款名為Loopit的平臺型AI社區(qū)應(yīng)用,形態(tài)和玩法,都令人眼前一亮。


△打開Loopit,就能看到單列Feed流中,有用戶發(fā)布的各種互動內(nèi)容,比如用手指滑動掉落的柚子,讓它們在卡皮巴拉頭上保持平衡。圖源:作者試用

在內(nèi)容生產(chǎn)的另一端,與UGC平臺類似,用戶可以通過Loopit,制作并發(fā)表互動內(nèi)容。

但Loopit的不同之處在于,創(chuàng)作的門檻,被AI壓得很低。用戶只需要用文字輸入大致的想法,Loopit會主動提供點(diǎn)子,并且生成支持圖像、語音、視頻、3D等全模態(tài)的可交互H5,并發(fā)布在社區(qū)中。

比如生成一款“Y2K風(fēng)格的答案之書”,我們只經(jīng)歷了兩輪對話。


△用文字在制作界面輸入想法,Loopit就能生成點(diǎn)子,并且制作出互動內(nèi)容。圖源:作者試用

產(chǎn)品上線初期,不少人將其定義為“AI游戲”。陳煒鵬不以為然:“我們不希望把產(chǎn)品定義得這么狹窄,用戶在探索產(chǎn)品的過程中自己會拓寬邊界?!?/p>

2025年12月,Loopit在海外開啟了小范圍測試。陳煒鵬發(fā)現(xiàn),一些用戶會制作變身特效、設(shè)計整蠱游戲、搭建理想中的城市、投擲賽博臭雞蛋,“本質(zhì)上,這些互動內(nèi)容,都是用戶表達(dá)自我的一種新形式。”

十多年的職業(yè)生涯中,陳煒鵬最為人所知的身份,一是前搜狗搜索研發(fā)總經(jīng)理、9年晉升超過10級的NLP(自然語言處理)大牛,二是百川智能聯(lián)創(chuàng)、大模型負(fù)責(zé)人。


△陳煒鵬。圖源:互聯(lián)網(wǎng)

然而,在和我們的交流中,他主動提及最多的經(jīng)歷,是Soul。2021年,搜狗被騰訊收購后,陳煒鵬加入Soul,出任技術(shù)VP,負(fù)責(zé)AIGC技術(shù)和內(nèi)容社區(qū)業(yè)務(wù)。

這段經(jīng)歷,彌補(bǔ)了他在內(nèi)容社區(qū)產(chǎn)品管理經(jīng)驗上的空缺。他發(fā)現(xiàn),Soul內(nèi)部,“我們不關(guān)心競爭對手,也不認(rèn)為有人會是我們的競爭對手。我們在意的只有怎么給用戶創(chuàng)造價值,這點(diǎn)給我?guī)砗艽蟮恼鸷场薄?/p>

某種意義上,Soul的產(chǎn)品方法論,也被用于如今的創(chuàng)業(yè)。陳煒鵬告訴我們,他不擔(dān)心 Loopit 未來潛在的競爭對手,“如果我們能夠用持續(xù)的創(chuàng)新拓寬行業(yè)對 AI 應(yīng)用的想象力,一定就會獲得用戶的激勵?!?/p>

但鮮為人知的是,Loopit上線前,經(jīng)歷了7個多月的漫長探索。陳煒鵬記得,幾乎每隔一兩周,團(tuán)隊就要推翻產(chǎn)品demo,從頭開始。

彼時和他們在一棟寫字樓創(chuàng)業(yè)的焦可(前百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人),偶遇陳煒鵬后也疑惑道:這么久了,你們的產(chǎn)品怎么還沒發(fā)?

產(chǎn)品形態(tài)的動搖,源自陳煒鵬對一條新路線的押注:把模型的Coding能力,和多模態(tài)能力結(jié)合在一起。

在他看來,多模態(tài)是最貼近C端應(yīng)用的一種能力,能夠拓寬用戶與產(chǎn)品交互的邊界。而Coding能力則更貼近底層架構(gòu),“所有的產(chǎn)品,都是靠Coding驅(qū)動的”,而AI,則幫普通人把Coding的門檻降低了。

創(chuàng)業(yè)第一天,他就提出了一個大膽的構(gòu)想:AI Coding不只是程序員的工具,AI Coding驅(qū)動多模態(tài)生成構(gòu)成的互動引擎,會產(chǎn)生內(nèi)容互動上的創(chuàng)新。

然而,走這條路并不容易。

一是技術(shù)難,用Coding驅(qū)動多模態(tài)的可控生成,是一條鮮有人嘗試過的路——團(tuán)隊用了整整7個月,才做出了能落地的架構(gòu)。

另一面,則是對產(chǎn)品形態(tài)的糾結(jié)。團(tuán)隊曾經(jīng)想過做工具型產(chǎn)品,確定性強(qiáng),第一天就能收費(fèi)。但陳煒鵬判斷,AI工具既沒有想象力,也很難形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。他形容自己做了個“任性的決定”:“即便做社交平臺更復(fù)雜、更艱難,但我很興奮?!?/p>

在更宏觀的創(chuàng)投環(huán)境中,早期,陳煒鵬也并不是第一梯隊的明星創(chuàng)業(yè)者。最早的融資過程,陳煒鵬被貼了很多標(biāo)簽:技術(shù)人不擅長做產(chǎn)品;年紀(jì)不夠輕;之前在搜狗、百川等公司做過高管,沖勁可能不足。

“我一直不是最開始就被看好的那個人,但10多年來,我也做了很多很棒的事。”他告訴我們,“如果先驗我沒有優(yōu)勢,那我就創(chuàng)造后驗?!?/strong>

以下是《智能涌現(xiàn)》與前百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人、涌躍智能創(chuàng)始人兼CEO陳煒鵬的交流,內(nèi)容經(jīng)編輯整理:

我說服小川,做了幾個重要決策

智能涌現(xiàn):離開搜狗后,你去了Soul,看上去跨度挺大的。

陳煒鵬:這段經(jīng)歷其實很寶貴。搜狗是一個由算法驅(qū)動的公司,我在里面獲得的認(rèn)知是怎么用算法驅(qū)動產(chǎn)品發(fā)展。

但技術(shù)導(dǎo)向的公司就比較容易“拿著錘子找釘子”。所以當(dāng)時我比較好奇,更加產(chǎn)品導(dǎo)向的公司,是怎么運(yùn)作的。

我去Soul的時候,發(fā)現(xiàn)這家公司很特別,內(nèi)部從來沒有人討論Soul的競品是什么。他們更關(guān)心要創(chuàng)造的用戶價值是什么,怎么開創(chuàng)新體驗。

他們在2021年就意識到,AIGC會在未來扮演非常重要的角色。所以Soul當(dāng)時就開始布局對話系統(tǒng)、文生聲音,還做AI虛擬角色交互產(chǎn)品,比MiniMax的Glow(發(fā)布于2022年10月)還要早。

這個產(chǎn)品思路的轉(zhuǎn)變,對我現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)影響很大。AI時代會獎勵能夠開拓人類想象力的公司。

智能涌現(xiàn):怎么理解“開拓人類想象力”?

陳煒鵬:剛出來創(chuàng)業(yè)的時候,我就很堅定,我們一定要做通用產(chǎn)品。

這算是一個很大的非共識。大家都說,創(chuàng)業(yè)要做垂直領(lǐng)域,確定性更強(qiáng)。

但所謂的AGI,最核心的特點(diǎn)就是通用。我從上學(xué),到工作,一直做NLP(自然語言處理)。一直以來我們遇到的最大問題,就是技術(shù)不夠通用,所以很難構(gòu)建可規(guī)?;纳虡I(yè)模式,所有的市場是被切割的。

既然我們終于在ChatGPT上看到了AGI的可能性,為什么還要回頭做一個垂直產(chǎn)品呢?

智能涌現(xiàn):做通用的創(chuàng)業(yè)公司,需要有怎樣的能力?

陳煒鵬:大模型公司相信能力涌現(xiàn),AI應(yīng)用公司要追求的東西,叫做組合能力,就是如何把AI背后的所有能力,比如代碼、模型、語言、視頻、圖像、推理,甚至未來的世界模型,都組合起來。

組合其實也能帶來用戶體驗的“涌現(xiàn)”,用戶會認(rèn)為你的產(chǎn)品是可以探索的,能持續(xù)創(chuàng)造驚喜感。所以我覺得通用才是AI時代最大的確定性,這是我們做產(chǎn)品或者技術(shù)的principle。

智能涌現(xiàn):2022年底ChatGPT發(fā)布,如果沒有小川組局,你當(dāng)時會自己創(chuàng)業(yè)嗎?

陳煒鵬:會。我已經(jīng)決定從Soul離職了。

當(dāng)時我下了很大的決心。因為還有3個月,我就能拿到Soul兩年的期權(quán)。但我覺得大模型的機(jī)會很難再有了。

我們做NLP的人一直講,自然語言是智能皇冠上的明珠。所以我看到ChatGPT是非常震驚的,因為過去我想做的事一直沒有突破,突然OpenAI給你做了示范。

我就反思,過去自己還是認(rèn)知不足,沒有非常堅定地Scale up模型。所以我放棄了Soul兩年的期權(quán),尋找做大模型的機(jī)會。剛好那時小川也找了我。

智能涌現(xiàn):自己從0開始訓(xùn)基座是百川內(nèi)部第一天的共識嗎?

陳煒鵬:是,我們非常堅定要自己訓(xùn)。即使可能存在很大的復(fù)雜性和風(fēng)險,但是從發(fā)展的眼光來看,如果我們能夠持續(xù)推動行業(yè)的發(fā)展,就一定能夠得到行業(yè)的激勵。

智能涌現(xiàn):你能想到模型層的競爭這么快變激烈嗎?

陳煒鵬:我有預(yù)料到。如果我們做的事足夠重要,競爭一定會變得激烈。

但一些事也比我想象的困難。當(dāng)時很多人下場之后,早期大家對百川能不能做好大模型,是有疑問的。

2023年5月的時候,我們的壓力已經(jīng)蠻大了。當(dāng)時融資,我經(jīng)常要回答非常多有關(guān)模型訓(xùn)練的細(xì)節(jié)。為什么大家會問這么多細(xì)節(jié)問題?核心原因是不相信我們能做到。

智能涌現(xiàn):你怎么消化這些壓力?

陳煒鵬:說實話我個人沒什么困擾。因為在我個人的職業(yè)發(fā)展中,我從來不是最開始就被看到的那個人,但我總有信心能夠創(chuàng)造條件。

我們當(dāng)時做了幾個重要的決策:

第一,百川要走開源,開源是最容易建立Reputation的方式;

第二,我們只能從零開始訓(xùn)模型,掌握預(yù)訓(xùn)練的能力。很多公司基于風(fēng)險和確定性的考慮,都想基于別人的模型做contiue pretrain,但是并不本質(zhì),比如你不知道別人的數(shù)據(jù)配比,團(tuán)隊的經(jīng)驗不可積累??此频惋L(fēng)險,長期是高風(fēng)險。

第三,如果要短期出成果,我們在模型結(jié)構(gòu)上要盡量保守。我的經(jīng)驗是,早期模型結(jié)構(gòu)對智能的影響,沒有數(shù)據(jù)大,模型結(jié)構(gòu)也不是一個短時間內(nèi)可以做激進(jìn)創(chuàng)新的事。

第四,要建立模型評測的完整體系,這對提升團(tuán)隊的迭代效率非常重要。

我記得很清楚,2023年5月8日我正式從Soul離職,上午坐上從上海到北京的高鐵,下午到公司,把團(tuán)隊拉起來。

當(dāng)時我們決定未來3個月發(fā)布3個模型,后來也做到了。6月17日,百川發(fā)了第一個開源模型,就用了大概40天。后面我們的融資就非常順利了,沒有人再懷疑。

智能涌現(xiàn):現(xiàn)在看來,這些決策也大多是正確的。

陳煒鵬:是的。所以做Baichuan 1-4的一整年時間,我都很快樂。

智能涌現(xiàn):Baichuan 4之后你在做什么?

陳煒鵬:我轉(zhuǎn)去和施政(前百川智能醫(yī)療業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人,涌躍智能聯(lián)合創(chuàng)始人)一起做醫(yī)療大模型。當(dāng)時我有些迷茫,不是對技術(shù),而是運(yùn)營的優(yōu)先級。

智能涌現(xiàn):什么樣的基模創(chuàng)業(yè)公司,能跑出來?

陳煒鵬:組織能力強(qiáng)的公司。我經(jīng)歷過搜狗和Soul,知道一家技術(shù)導(dǎo)向的公司,如果要做出一個成熟的應(yīng)用型產(chǎn)品,復(fù)雜性在哪里。

你需要把產(chǎn)品思維和技術(shù)思維放在一個腦子里,沒幾家公司可以做到。

智能涌現(xiàn):這兩種思維可以通過招人彌補(bǔ)嗎?

陳煒鵬:很難。我學(xué)到的一點(diǎn)是,一家公司的成敗,很多時候都和創(chuàng)始團(tuán)隊有很大的關(guān)系。

智能涌現(xiàn):你決定離職創(chuàng)業(yè)的契機(jī)是什么?

陳煒鵬:OpenAI o1的發(fā)布,是一個非常重要的時間點(diǎn)。這代表大模型的范式發(fā)生了很大變化。

我當(dāng)時的第一個判斷就是,未來大模型公司和應(yīng)用公司的界限,會越來越模糊。o1的技術(shù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí),這個技術(shù)更貼近應(yīng)用場景。

我就想,為什么不自己去做應(yīng)用,創(chuàng)造一個全新的事?

智能涌現(xiàn):百川對o1的態(tài)度是什么?你有考慮在內(nèi)部做探索嗎?

陳煒鵬:小川對強(qiáng)化學(xué)習(xí)很關(guān)注,場景聚焦在醫(yī)療。

但我有自己專注想做的事情,所以選擇從百川離開。

做拓寬用戶想象力的產(chǎn)品:Coding+多模態(tài)

智能涌現(xiàn):o1發(fā)布后,你有想好自己的創(chuàng)業(yè)方向嗎?

陳煒鵬:當(dāng)時我就想做跟AI Coding相關(guān)的事。

在整個技術(shù)范式中,Coding是一個自驗證任務(wù),所以進(jìn)化的速度很快。我們很容易能預(yù)測到AI Coding是未來AI最大的變量。

抽象來看,整個移動互聯(lián)網(wǎng)其實都是基于Coding去構(gòu)造的。所以最早思考Coding這件事,我并沒有把它當(dāng)作類似Cursor的程序員工具。當(dāng)時我最喜歡的產(chǎn)品是Lovable,因為它讓每個人都可以創(chuàng)造一個網(wǎng)頁、游戲或者應(yīng)用。

另外一個我看到的方向,是多模態(tài)。所以創(chuàng)業(yè)第一天我就思考,怎么把Coding和多模態(tài)結(jié)合起來,做一個有意思的通用產(chǎn)品。

智能涌現(xiàn):為什么看好多模態(tài)?

陳煒鵬:因為多模態(tài)是離C端最近的技術(shù)能力。很多時候我們對邏輯或理性的評價是確定的,但對美的評價是相對模糊的。這種包容性,對目前AI技術(shù)架構(gòu)的能力不足更友好。

所以我覺得多模態(tài)在應(yīng)用場景里會有很大的價值。多模態(tài)的每一個改變,都在延展我們的想象力。

智能涌現(xiàn):你是怎么找到結(jié)合Coding和多模態(tài)能力的產(chǎn)品形態(tài)的?

陳煒鵬:產(chǎn)品不是第一天就ready的,我們用了很長時間探索。平均一到兩個月,我們就會做一個不同的demo,去判斷用戶會不會覺得有意思。

最早的時候,我們內(nèi)部定義了一個系統(tǒng),叫做互動內(nèi)容引擎,也就是用Coding去操作多模態(tài)。

早期我們想把這個引擎包裝成一個工具,比如用Coding去做可以互動的PPT,或者用Coding去剪輯視頻。

智能涌現(xiàn):后來為什么推翻?

陳煒鵬:因為AI的Coding和多模態(tài)能力在不斷提升,尤其到了Nano Banana和Sora 2,我們覺得產(chǎn)品可以不只是一個面向?qū)I(yè)人士的工具,而是能變成更ToC的、低門檻的產(chǎn)品。

當(dāng)時我們思考做一個互動式的短劇,但過程中發(fā)現(xiàn),這個場景不通用。短劇雖然“短”,但它相對文章、圖片來說是長內(nèi)容。長內(nèi)容對技術(shù)的要求、對創(chuàng)作者的要求是很高的,所以一開始很難是個UGC產(chǎn)品。

最后我們放棄了長內(nèi)容和故事性,轉(zhuǎn)做一個短交互的產(chǎn)品和社區(qū),也就是現(xiàn)在的Loopit。

智能涌現(xiàn):Coding結(jié)合多模態(tài),在技術(shù)層面困難嗎?

陳煒鵬:很難。從2025年6月出來創(chuàng)業(yè)開始,我們可能每隔幾個禮拜,就覺得之前的架構(gòu)是一堆垃圾,又重新推翻。

其中的難點(diǎn)在于,通用的AI Coding,或者是通用的多模態(tài) Agent,本身就有很大的復(fù)雜性。

在我們的場景里面,AI還需要根據(jù)用戶的需求,Coding一個物理引擎,在這個引擎里面去驅(qū)動多模態(tài)的生成。本質(zhì)上,Coding和多模態(tài)的生成都是受到一定的約束,比單純做生成要難得多。

直到三個月前(2025年12月),我們才看到可能性。我們創(chuàng)新了一條結(jié)合Coding和多模態(tài)能力的好路徑。

這個過程我們要克服兩點(diǎn),一是技術(shù)的挑戰(zhàn)性,二是怎么把他包裝成一個讓用戶覺得“Aha”的產(chǎn)品。這兩件事都有很大的不確定性。

智能涌現(xiàn):你找到的讓用戶“Aha”的點(diǎn)是什么?

陳煒鵬:在Soul的經(jīng)歷,讓我觀察到今天的用戶其實并不滿足于觀看,而是希望參與到內(nèi)容中。

我們用空間打一個比方。抖音像舞臺,大多數(shù)人在看,少數(shù)人在演;小紅書更像廣場,每個人都可以擺個小攤,說自己的故事;

Soul的群聊房是更開放的房間,大家圍繞同一個話題即時互動。包括我們看到直播平臺內(nèi)容的變化,用戶的參與逐漸在成為內(nèi)容本身。

我慢慢意識到,內(nèi)容的形態(tài)在發(fā)生一個很清晰的進(jìn)化 ——人和內(nèi)容的距離越來越近。從觀看,到交流,再到參與。

所以我就希望我們能做一個可以和內(nèi)容互動的平臺。

智能涌現(xiàn):Loopit現(xiàn)在的產(chǎn)品設(shè)計,比如單列Feed流,和抖音挺像的。為什么這么設(shè)計產(chǎn)品?

陳煒鵬:互動內(nèi)容最重要的價值,是讓用戶第一時間感受到內(nèi)容可以互動。所以產(chǎn)品的分發(fā)方式一定要內(nèi)容優(yōu)先。

過去有兩種內(nèi)容分發(fā)的方式,一種是單列,一種是雙列。為什么我們依然在過去的產(chǎn)品范式中思考?因為用戶消費(fèi)內(nèi)容的渠道沒有改變,仍然在手機(jī)上。

我們認(rèn)為,其中單列Feed流,是突出內(nèi)容的一種更好的方式?,F(xiàn)在光互動內(nèi)容,就占了屏幕的80%。


△Loopit首頁的單列Feed流。圖源:Loopit

智能涌現(xiàn):但短視頻傳遞信息的效率很高,互動內(nèi)容把信息傳遞的門檻提得很高。用戶愿意跨過門檻去體驗嗎?

陳煒鵬:我們之前也找過一些朋友,尤其是年輕人去體驗,他們對這種形態(tài)的接受度蠻高的。另一方面,我們的產(chǎn)品設(shè)計也在刻意追求一件事,就是做符合用戶直覺的交互,來降低交互的門檻。

用戶本質(zhì)上評判的是互動的ROI,也就是我輸入的注意力,能獲得多少爽感。

我認(rèn)為互動內(nèi)容提供的爽感密度,一定會大于視頻。即便現(xiàn)在沒有,但未來一定會發(fā)生。

智能涌現(xiàn):這是共識還是非共識?

陳煒鵬:我不太確定,但我愿意相信。

AI應(yīng)用大多沒有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),工具沒法成為新的平臺

智能涌現(xiàn):你理想的產(chǎn)品用戶畫像是什么?

陳煒鵬:早期肯定是年輕人,而且有想法、有創(chuàng)意。

但未來很難描述清晰,比如小紅書早期在幾百萬DAU的時候,是很難預(yù)測未來會成為一個什么樣的平臺。所以很多時候,我們只能討論自己不想做什么。

智能涌現(xiàn):你們不想做什么?

陳煒鵬:比如我們不想做成一個游戲平臺。我不想給這么死的定位,還是希望用戶自己去探索邊界,我們提供的是能力和機(jī)制。

智能涌現(xiàn):有人把你們的產(chǎn)品定義為“可以玩的抖音”。你認(rèn)同嗎?

陳煒鵬:挺好的。一個新物種,讓人們認(rèn)識的最好辦法就是類比過去的事物。

就像最早,馬云把淘寶定義為“商品搜索”,因為當(dāng)時沒有電商的概念,用戶只知道搜索引擎。

概念不重要,最重要的是讓用戶先用起來。

智能涌現(xiàn):在冷啟動階段,用戶和內(nèi)容交互的動力是什么?

陳煒鵬:很多內(nèi)容平臺最后切中的是癢點(diǎn),而不是痛點(diǎn)。當(dāng)好的內(nèi)容不斷涌現(xiàn),用戶每刷一次都有驚喜的時候,交互動力的問題就不存在了。

這就是我們下一步要構(gòu)建的事,人會愿意把互動式內(nèi)容當(dāng)作一種新的表達(dá)方式。

智能涌現(xiàn):這個結(jié)論是怎么得出的?

陳煒鵬:表達(dá)和展示自己是非常底層、非常人性的欲望,因為我們都希望獲得認(rèn)可。

如果表達(dá)是人的本能,那我們只需要思考,怎么樣的表達(dá)是更高效的,或者是更fancy的。

整個AI技術(shù)的發(fā)展其實解決的都是人和世界交互的問題。從圖片到視頻,我們看到交互增加了時間,時間包含了邏輯;等到世界模型,又增加了時空的維度,讓你的input都能得到回應(yīng)。

所以互動本身,我不理解為是人類的需求,而是一種能力。這個世界本來就應(yīng)該是可以互動的。

智能涌現(xiàn):早期你們怎么做增長?

陳煒鵬:在海外,我們先定向邀請了幾百個專業(yè)創(chuàng)作者,在平臺里創(chuàng)作高質(zhì)量的互動內(nèi)容。就像早期的抖音一樣,我們先用優(yōu)質(zhì)內(nèi)容建立創(chuàng)作生態(tài)。

智能涌現(xiàn):你之前提到,未來大模型公司和應(yīng)用公司的界限,會越來越模糊,你怎么做一個不會被模型吃掉的產(chǎn)品?

陳煒鵬:還是那個邏輯,應(yīng)用公司更要注重組合能力,因為組合能力能帶來新的價值。

模型公司關(guān)心的是智能的涌現(xiàn),應(yīng)用公司關(guān)注的是怎么把智力通過組合,去提供全新的體驗。

現(xiàn)在的AI應(yīng)用已經(jīng)不再是個模型了,很多時候是一個系統(tǒng),里面包括了模型本身、模型使用的工具、使用的上下文,甚至包括模型運(yùn)行的整個環(huán)境。至少目前,應(yīng)用不再只由模型決定一切。

我還想提一點(diǎn),有個現(xiàn)象比較少被討論,AI應(yīng)用大多是沒有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的。

智能涌現(xiàn):為什么多數(shù)AI應(yīng)用沒有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)?

陳煒鵬:大多數(shù) AI 應(yīng)用是工具,不具備網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),就像剪映很難發(fā)展成為抖音。

Sora2 雖然是一個很大的技術(shù)創(chuàng)新,但是沒有產(chǎn)生新的交互維度,它很容易變成抖音的一個工具,因為現(xiàn)在視頻最大的分發(fā)渠道就是抖音。對用戶來說,用Sora 2制作視頻之后,ROI最高的方式就是在抖音分發(fā)。

智能涌現(xiàn):Loopit能產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)嗎?

陳煒鵬:我認(rèn)為能。我們做的是互聯(lián)網(wǎng)時代完全沒有的形態(tài),沒有一個平臺能夠支持互動內(nèi)容。

智能涌現(xiàn):平臺型產(chǎn)品必然涉及內(nèi)容的分發(fā)。你會做推薦引擎嗎?

陳煒鵬:我們會做,我和另一個聯(lián)創(chuàng),之前就是做推薦出身的。

但AI時代的推薦和上一個時代一定會不一樣。我們一直在探索,怎么把推薦和生成式AI結(jié)合起來,這樣內(nèi)容的創(chuàng)作,會直接更貼近用戶的消費(fèi)。

這形成的閉環(huán)是:內(nèi)容分發(fā)會影響創(chuàng)作工具,創(chuàng)作工具也會影響內(nèi)容分發(fā)。

智能涌現(xiàn):你在互聯(lián)網(wǎng)時代經(jīng)歷過平臺型產(chǎn)品競爭激烈的年代。Loopit未來也會面臨這樣的競爭?

陳煒鵬:現(xiàn)在這個問題不重要。過去每一個產(chǎn)品出來,如果創(chuàng)造的價值足夠大,那一定會面臨激烈的競爭。但我們依然能看到,每個時代都有新公司、新產(chǎn)品出來。

所以,競爭是個偽命題。Soul的經(jīng)歷讓我得出一個結(jié)論,與其考慮競爭本身,不如考慮怎么持續(xù)創(chuàng)造價值。

智能涌現(xiàn):現(xiàn)在AI應(yīng)用打品牌、做增長都很卷。你打算怎么做?

陳煒鵬:我不太受外部影響。我們有自己完整的思考和計劃,但我們不太方便對外說,因為我不是一個習(xí)慣把信念和可能性,說成確定性的人。

智能涌現(xiàn):產(chǎn)品的商業(yè)模式呢?

陳煒鵬:這太早了。在我的視角里,過早討論一個社區(qū)型產(chǎn)品的商業(yè)化,是不專業(yè)的、不懂社區(qū)的行為。

只有當(dāng)社區(qū)具有較大的用戶規(guī)模,你才能夠真正說清楚用戶是誰,才能圍繞這批人做商業(yè)化。

我并不擔(dān)心商業(yè)模式。過去內(nèi)容平臺的商業(yè)化有兩個變化,一個是分發(fā)效率提升,帶來商業(yè)效率的提升;另一個是廣告內(nèi)容化

互動天然可以獲得更多的注意力,互動廣告和內(nèi)容的邊界也更模糊,用戶的體驗更平滑。

但我現(xiàn)在不想給出答案,因為大概率會有更好的商業(yè)模式出現(xiàn)。

如果先驗沒有優(yōu)勢,就創(chuàng)造后驗優(yōu)勢

智能涌現(xiàn):從創(chuàng)業(yè)到上線產(chǎn)品,差不多花了7個月的時間。這段時間你焦慮嗎?

陳煒鵬:焦慮肯定是有的。

因為我們很早就看到了這個方向,但真正難的是把想象力變成產(chǎn)品。

創(chuàng)業(yè)的前幾個月,其實每天都在和時間賽跑——怎么更快驗證、迭代。

智能涌現(xiàn):你會擔(dān)心自己比別人慢嗎?

陳煒鵬:我認(rèn)同要快速迭代、快速收集反饋。但對我們來說,更重要的是方向?qū)Σ粚Α?/p>

如果一件事從一開始就是錯的,再快也沒有意義。

我們節(jié)奏并不慢,幾乎每隔幾周就會做一個 demo,只是很多都被我們自己推翻了——因為還不夠好。我們要確保的是,我們的每次迭代都是在我們相信的方向上持續(xù)的探索,讓團(tuán)隊的努力有積累。

智能涌現(xiàn):這期間你有踩過坑嗎?

陳煒鵬:肯定有。

我最大的體會是,要盡快做出選擇,不選擇本身也是一種選擇。

當(dāng)時我們面臨一個很現(xiàn)實的分岔:做工具,更確定、更容易變現(xiàn);做社區(qū),更難、更復(fù)雜,但天花板更高。

最后我們選擇了后者。因為我們想做的不是一個效率工具,而是一個新的內(nèi)容形態(tài)。如果只是做工具,我們自己都不會那么興奮。

智能涌現(xiàn):早期融資順利嗎?

陳煒鵬:當(dāng)時產(chǎn)品還在 0-1 階段,基本沒有數(shù)據(jù)和模型可以證明自己。

所以第一輪融資,本質(zhì)上不是投產(chǎn)品,而是投人——投團(tuán)隊對這個方向的判斷力,以及把事情做出來的能力。

智能涌現(xiàn):當(dāng)時投資人對你創(chuàng)業(yè)是什么態(tài)度?

陳煒鵬:確實有人擔(dān)心,我們會不會做得太保守。

因為市場上有一種刻板印象:年輕才有想象力,有經(jīng)驗反而會變穩(wěn)。

但我不太相信標(biāo)簽。創(chuàng)業(yè)本質(zhì)上是創(chuàng)造,而不是符合畫像。如果意識到經(jīng)驗可能是我的負(fù)擔(dān),那經(jīng)驗就是我的優(yōu)勢。

所以我現(xiàn)在對貼標(biāo)簽釋然了,如果先驗我沒有優(yōu)勢,那我就創(chuàng)造后驗。一個算法人的工作模式,就是提出假設(shè),然后證明它。我接受大家不同的假設(shè)。

智能涌現(xiàn):“年輕人”,對AI行業(yè)來說到底意味著什么?

陳煒鵬:對攻堅大模型這樣一個全新的技術(shù),我覺得年輕人肯定有優(yōu)勢。

但如果探討一個工程問題,反倒有工作經(jīng)驗的人更有優(yōu)勢,因為工程問題需要的是架構(gòu)思維。至于產(chǎn)品經(jīng)理,年輕人有一定的優(yōu)勢,但不是壓倒性的。

那么創(chuàng)業(yè)這個事,我不認(rèn)為年輕人有極大的優(yōu)勢。我不討論判斷,就討論結(jié)果,今天大模型應(yīng)用領(lǐng)域比較成功的創(chuàng)業(yè)公司,國內(nèi)有哪一個是非常年輕的人做的?

智能涌現(xiàn):產(chǎn)品上線后,投資人的態(tài)度有變化嗎?

陳煒鵬:有,疑慮都打消了。產(chǎn)品上線后,我們一個月里融了兩輪。

智能涌現(xiàn):你是NLP出身的,轉(zhuǎn)向多模態(tài)有門檻嗎?

陳煒鵬:我不認(rèn)為這是門檻。就像我之前從搜狗到Soul,一個更技術(shù)導(dǎo)向,一個更產(chǎn)品導(dǎo)向。這種差異對我來說不是阻力,反而是認(rèn)知升級。

我們在組建團(tuán)隊時,也刻意追求這種差異帶來的互補(bǔ)。所以我們在組建團(tuán)隊時,反而刻意做了跨模態(tài)組合:我偏語言模型背景,合伙人是文生視頻方向。這不是偶然,而是設(shè)計出來的。

智能涌現(xiàn):你是怎么組團(tuán)隊的?

陳煒鵬:我們找團(tuán)隊的思路很明確,要找有互補(bǔ)性的人。我希望每一個成員的加入,都對團(tuán)隊有增益。

但同時大家又有一定的信任,一旦團(tuán)隊形成共識,大家能堅定地推動。

我認(rèn)為這個時代團(tuán)隊最重要的事,就是有技術(shù)想象力。AI時代做產(chǎn)品和過去不太一樣。過去是先確定用戶需求,技術(shù)大概率都能做到。

現(xiàn)在技術(shù)是動態(tài)發(fā)展的,只有想象力,很多時候只是對技術(shù)的幻想;只有技術(shù),可能只是做一個平庸的產(chǎn)品。只有把技術(shù)和產(chǎn)品放在一起思考,才可能做出提升想象力的產(chǎn)品。所以我現(xiàn)在既負(fù)責(zé)技術(shù),也負(fù)責(zé)產(chǎn)品。

智能涌現(xiàn):為什么選擇在臨近春節(jié)的時間在國內(nèi)上線產(chǎn)品?大家的注意力都被幾家公司的模型發(fā)布吸引了。

陳煒鵬:這件事我思考了很久,也有很多人提醒我春節(jié)發(fā)布的風(fēng)險。

不久前一天,我突然想明白,在這么多熱點(diǎn)面前,如果我們能夠給市場提供一個新的想象力,會不會反而有超額的回報?


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