Vol.1 狂奔中的AI行业，跟10年前的移动互联网到底像不像？

大家好，欢迎来到《归基立场》，这是一档全新的播客栏目，我是归基立场的主理人罗一航。《归基立场》主要聚焦于与人工智能未来相关的话题。这档节目或许对我个人产生了某些了解，我是科技商业类社区“品王”和“归星人”的创始人。在过去两年里，我几乎将95%的时间投入到追踪、关注和参与全球生成性人工智能的发展变化中。在这个过程中，我与许多AI创业者、科学家、投资人以及生态中的各种创作者进行了交流，不断更新自己的想法与看法。

由于这样的原因，我积累了很多关于这个迅速变化世界的动态想法，迫切希望与大家分享、交流。我注意到身边有许多企业家的朋友、创业者、以及同行，因此我们有很多的沟通空间。我希望《归基立场》能够真实、鲜活地表达我们身边的AI世界发生了什么，以及背后的思考。这就是我们创建这档节目的初衷。接下来，就让我们正式进入第一期节目。

在这一期中，我们邀请了两位熟悉的朋友来讨论一个话题：今天的AI创业热潮与十多年前移动互联网的创业热潮有何异同。这两位嘉宾分别是潘乱乱，他是“翻书”这个播客的主理人，还有庄明浩老师，他同样主持着自己的播客节目。我们将从中国的视角出发，深入探讨这两波创业浪潮之间的相似与不同之处。值得一提的是，我们并不是简单地寻找相似之处，而是希望能够找到更深层次的联系。接下来，我们将讨论十多年前的历史，尤其是当时我们在其中扮演的角色。明浩，你能分享一下你当时的经历吗？

在观察租赁英文商店的现状时，可以看到它们的入口仿佛代表着一个阶段的发展。大约在2013年到2014年间，市场开始出现有价值的实际应用。到了2015年和2016年，这种格局逐渐形成。在这个过程中，我前不久看到一个视频，视频里有张一鸣的早期访谈，谈到移动互联网的共识一直未能达成。实际上，直到今日头条开始商业化后，2016年BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）才开始齐心协力。例如，百度推出了清一流，UC政经体和腾讯做快报等。这时，今日头条的日活跃用户已经达到8000万到1亿之间，正是在2015年这一关键时间点，大家最终形成了共识。

然而，回到2013年和2014年，那时今日头条的融资情况并不理想，整个行业对这个机会的认识都非常低。老虎基金等投资者成为张一鸣的贵人，然而我之所以提到这个是因为我们现在在生成智能领域也面临相似的情况。当前各方对此的认识似乎仍不一致，但我认为实际上共识的达成进程已经很快了。大家普遍意识到这是一个巨大的机会，尤其是在投资回报的背景下。

在2021年，资本市场的大放水使得顶级基金不断获利并加倍资金投入，而对于已经获得大量资金及急需部署新项目的基金来说，选项相对有限。这一切就像雪崩一样，一旦形成的共识会导致一系列连锁反应。当资金流动快速而巨大的时候，市场对这个领域的认知与反应将会日益明显。因此，今天我们面对的生成智能浪潮，究竟能否与当年的移动互联网热潮相提并论，或者说有哪些相似与不同之处，值得我们深入探讨。

我认为两者在热闹程度上确实相似，但从细节方面来看，却可以说几乎没有可比之处。例如，当年苹果推出新产品时，大家都在寻找所谓的“入口”，而这一点与如今的情况并不同。在产品的边界、市场逻辑以及用户诉求等方面，其实存在着显著的差异。尽管我们可以从时间、规模等多个角度进行类比，但如果深入挖掘细节，情况就会截然不同。正如比尔·盖茨曾提到的，他认为自己见证过最大的两次革命——图形界面革命与当前的这一波浪潮。同时，我认为当前的智能生成技术所带来的创新及其影响力，确实有着不容小觑的潜力。

另外，我也对当前市场上的企业及其发展状况，产生了一些疑问。比如，谁才是真正的行业顶尖企业？从某种程度上来看，当前市场上的模仿与创新结合的确让人感到错综复杂。若以“六个大猫星和四小龙”来形容，名声在外的企业如月暗、零一万物、Minimax、质朴、百川等，都成为市场关注的焦点。这些公司中哪几位会成为未来真正的领军者？或许如今仍难以判断，但值得注意的是，这背后的逻辑和产业链的发展也在不断地发生着变化。

所以我在想，之所以会有这种情况，是因为我也设置过自己的指标。比如，如果以估值30万美元为标准，这是第一个要求；其次，如果估值要达到30亿美元，这是第二个要求。再者，还必须要有200万左右的日活用户数。我看到自己设定了这几个标准，然後在心里思考，可能会有一些公司符合这些条件，但很快我意识到，很多公司都达到了这些指标。这样一来，这个标准就显得没有什么意思了。

比如，只有200万的日活用户，你就告诉别人你是个小龙，真是太自负了。不过，我认为那些公司其实还是相对谦逊的，他们不会公开承认自己就是“四小龙”。我的意思是，作为我们评判标准的时候，什么时候一个产品的日活用户数能达到200万时，标准又是什么呢？比如当年叛乱的那一刻，他们的日活用户数很高，永远都在200万以上。但在那时的市场上，最初并不被视作小龙，因为当时的公司如POS和三升科，他们也上不了台面。

反过来说，这个标准本身就存在问题。30亿美元是个限制，虽然这已经有不少公司达到了，但200万的日活用户可能也只有部分公司能够做到，更何况要超过200万，那就没有了。此外，我们之前提到今日头条被认为是有共识的公司之一，那时美团已经基本完成了对点评的合并，基本上打败了竞争对手。而今日头条真正强大的是他们不仅能占据市场，还能将传统媒体如搜狐的新闻客户端压制到边缘。同时，滴滴也干掉了快滴和Uber中国，这使得这个市场的格局得以重新定义。

我想进一步探讨的是除了日活，还有留存率这一标准。如果大家都在强调要做移动端的应用，那我看了一下Questmo和Kimi的产品数据，发现他们的日活用户和月活用户的比例，为1比7。这就意味着，一个用户一个月内只能使用一次，意味着你无法保证用户下个月还会不会回来使用。红杉在去年发布的Generated X2中比较了美国的成熟互联网应用的数据，结果显示中国的产品依然无法靠近它们的水平。

即使一些被视作创新的产品如XGBT，也无法突破这种局限性。当然，也有人认为不应用这种传统的方式来衡量这些指标。我们人类好不容易积累了一些常识与认知，如何有效地评估用户量、活跃度与用户需求，这都是比较困难的。所以说，人的寿命、生活条件这些都是一些基本指标，企业是否该向传统产品应用学习，实际上中国的大多数公司是值得引导的。

就我所见，现在一些大公司的产品负责人和我们关系更为密切，很多都是当初我们引以为傲的人才。我们曾经写过一篇关于腾讯和字节的文章，讨论了这两家公司的产品团队。你看，腾讯和字节的产品打法实际上是各具特色的。最近，在一些极客圈子里，大家都很喜欢在个人介绍中标榜自己的经历，比如提到曾在某个大公司工作过，像“钱志杰 腾讯”这样的背景标识成了流行的趋势。

这种现象让人感慨，很多人在圈子里彼此攀比，自然形成了一种“buff”的文化。我的一个朋友就用这样的方式表达自我，他不仅拥有清华本科和CMU的经历，还在多个知名机构发表过学术论文，甚至被誉为AI领域的先锋。这种风气蔓延，使得行业要求越来越高，而每位创始人身上的“buff”更是外界赋予的，这种重压有时是他们无法承受的。我现在所想象的，就是这样的创业者，一旦他们的产品达到了日活200万，是否能承受这些期待和压力，恐怕是个值得思考的问题。

说到这个问题，我一直在思考事情的本质，尤其是当我回想起十年前那段时间，我对世界充满了愤世嫉俗。当时，我总是想要批评一些人，比如施凯文这类人。可如今我却发现，自己对他们的态度发生了变化，变得更加宽容，甚至怀有期许。即便现在，我依然希望这样的人能够有所作为，但心中不禁担忧：如果他们无法成功，那我的期许又该如何呢？我们可以慢慢聊聊这些话题。他问我现在他们到底在做些什么，有哪些变化？我告诉他，他们现在主要是在开发面向消费者的产品，整个过程有两种思路。不过，从我看来，大家的思路基本上是一致的，核心共识在于他们都希望能兼顾模型和产品。

就目前而言，有些人认为模型即产品，产品即应用，而其他人则认为模型、产品和应用之间需要某种转化的东西。尽管如此，他们的目标显然是同时关注模型和产品的开发。第二个特点是，他们在推动增长方面的方法非常近似，主要依靠投放这一手段来获取增量。就像现在大家觉得Kimi走在了前列，但实际上，豆包的起步也非常早。然而，成功往往依赖于人们的经验和熟悉环境，许多公司在讲增长故事时，往往只是在表面上聊得热火朝天，却私下里各有心思。

这些公司的发展路径其实并不复杂，开始时，可能会因为小的差异而有所不同，但随着时间的推移，它们逐渐趋同。例如，很多公司在投放渠道、方式及投入金额等方面保持着一致。回想起曾经的市场风潮，像Kimi概念股这样的现象，在A股市场的各公司间也曾风靡一时。当你询问那些成立不久的公司时，他们往往自豪地谈论自己的概念股，结果又引来其他公司的羡慕。而所谓的流量和增量的获取，往往也并非一帆风顺，背后蕴含着许多未知的因素。

当然，我们不能否认，有些公司之所以能够取得成功，确实是因为它们做对了一些事，但许多结果也与运气密不可分。目前看来，大家在做的事情和方法其实非常相似，然而一旦这种趋势变得普遍，便会迅速失去其有效性。此时我们要对比一下移动互联网的发展。2011年时，我记得中国的网民数量大约为2亿，而如今已增至12亿，创造了庞大的用户基础。在这个过程中，短视频等新的交互模式也极大地推动了用户的涌入。而早期的信息组织方式，如搜索和门户网站，逐渐被以推荐为核心的产品替代。

在这个过程中，随着新创作者的大量涌现，自媒体的概念逐渐兴起，从微信公众号、小红书到抖音，平台上的生态正在不断发展，带来了多样的盈利模式。这真可谓是一次“国”的重开，移动互联网的变革仿佛是航海时代的伟大发现。然而，当我们讨论人工智能时，它究竟带来了哪些新用户，或者新商业模式呢？它是否能将未曾接触过互联网的用户转变为其用户？这些都是值得深入探讨的问题。

今天，我们看到的网络发展似乎已经成为了一种基建型的组织形态。这种形态是否改变了广告等商业模式呢？好像并没有。它是否带来了新的信息交互方式？有界面交互的改变吗？例如，从搜索到社交，再到推荐，发生了变化吗？回想一下，过去大家使用Google Reader和各种博客时，内容的来源平台和最终目的地是割裂的。直到微信的公众号和朋友圈出现，将这三者合二为一。早期的搜索只是一个通道，连接用户与内容，但微信、抖音和小红书的出现，则让这三者合而为一。

如今，众多AI产品的发展趋势似乎都指向AI搜索。我认为，当前的AI产品形态基本上是在替代传统搜索，生成人物的能力和使用搜索功能有很大的重叠。因此，对于XGB近期的举动，我觉得有些无厘头，像是公司不知道该发布什么新内容。提到搜索和推荐的对比，的确是一个有趣的话题。比如，我的母亲在刷抖音时非常熟练，但对微博却感到困惑。在视频盛行的这波浪潮中，的确形成了一个分水岭。

尽管TMD这三大巨头是在视频诞生之前就已经出现，但140字的微博仍然让人抱怨。很多人可能觉得微博的活跃度只在4%左右，然而，能够仅用140个字表达清晰想法，对大多数人来说是非常困难的事。实际上，中国有很多人并不会使用输入法，这意味着有6亿人可能连基本的文字输入都面临困难。视频的崛起，实际上是帮助许多人重新获得表达的机会。

在人工智能的生成领域，任何用自然语言进行的创作，本质上都是基于语言模型的应用。我一直在与语言打交道，因此我深知，这种能力在社会上并不普遍。以promise engineering为例，我认为这是个棘手的领域，只有少数人具备运用语言解决问题的能力。大多数人面对语言的无力感，决定了这个阶段的产品研发将会聚焦于提升用户体验。

我最近与一位电商朋友讨论，提到我需要一件黑色的不沾猫毛、有口袋的T恤。如果用传统搜索表达这个需求，很多人可能就难以精确描述。实际上，我的需求非常具体，但市场上没有产品能够直接满足。这样的情况不仅仅是个别现象，普遍来说，许多人在表达自己需求时都很困难。与一位大厂的AI专家讨论时，我们提到提示词的系统对普通用户而言，的确是一项很复杂的挑战。高阶搜索对中国用户来说，更是鲜有人掌握的技能，这进一步展示了大语言模型和自然语言处理的潜力与必要性。

他的意思是，对于大部分人而言，解决他们需要的东西其实并不容易。我当时举了一个例子，谈到我曾经使用Kimi的时候，询问他几个问题。首先，我请他搜索最近10天关于AIPC的所有新闻，并总结出哪些公司推出了哪种产品，及其特点中哪些与人工智能相关。接着，我又追问哪些特点与人工智能直接相关。我让他总结出AIPC显著的特点，他说列出了八条。我随后问，在这八条中，哪些是最显著的特点，他又总结出了五条。对于这五条，我提出我们可以讨论另一个问题。我问他是否看过当年Steve Jobs为苹果拍的"I'm a Mac, He's a PC"的广告。他分析了这个广告的创意特点。我对比了这则广告的创意特点与我们提炼出的AIPC亮点，并让他试着写一个AIPC的广告脚本。他一下子就写出了一稿。我把这一稿交给了某个AIPC的厂商，结果一稿通过。之后我说，AI的能力确实很强，但他否认了这一点，认为这是因为在某些方面的知识积累和工具的应用。

他说，如果我们默认生成性人工智能是生产力工具，那么对谁来说它是生产力工具，对谁来说不是，这是一个值得探讨的问题。我的意思是，今天我们必须面对一个明确的事实：生成人工智能的爆发可能意味着巨大的机会，但在2C端，它是否确实意味着用户规模的突然回缩？我对此持不同看法，尽管有些创业公司用户已经达到200万，但在苹果的发布会上，这个产品的出现显然是一个契机。我们俩随即聊起了大公司与创业公司在这一轮中的较量和决策，最近我的确受到了一些刺激，特别是苹果的动态。尽管苹果受到了一些挑战，但他们也留给开发者一些开发框架，尤其是为做Agent的开发者。

最近，面对一些大型语言模型和生成视频的创业公司，市场情况变得相对更为原始。特别是像“豆包”和“科林”这样的产品一上市，就引起了很大的关注。我注意到，“豆包”的日活用户已达到了相当高的数值。在这段时间，特别是“科林”的故事也值得一讲。快手通过较小的投入就做到了无人视频，这真是令人惊叹。他在视频基础方面的优势是显而易见的，抖音的资源和技术实力更是遥遥领先。尽管快手的技术也相当不错，字节跳动在增长方面的能力更是远超快手。我认为，快手是一家非常宝藏的公司，能够结合出色的技术能力与组织架构，专注于长期发展，做出一款实用的产品。

不过，最近大厂表现强劲，创业公司面对这种压力显得相当焦虑，好几个专注于纯文本生成和视频生成的创业公司都在推出新的视频来证明自己。快手无疑给行业带来了巨大压力。至于这个视频市场是否真的是一个新赛道，如果是新赛道，那么它可能意味着一些大厂目前并不具备所需的技能。然而调查显示，大厂们通常都拥有这些能力。可能会出现类似于移动互联网在美国市场的情况，从2012年以来，尽管Uber是少数几家公司中估值超过百亿美金的，但在中国，相对来说有更多公司获得了千亿估值。美国市场在当时相比已经相对成熟，但中国市场则有人群突然涌入，导致了全方位的变革。因此，如何看待这种现象，就成为了一个需要讨论的问题。这也是我在朋友圈中表达的观点，并吸引了对大模型投资的一些投资者的关注。

晚上还要见他吗？这不是同一个人，而是另外一位。他也参与了几次讨论，他在我们交流时提到，他前几个月与吉虎进行了交流，大家有些共识，认为豆包的形态和产品在当前的智能水平下，依然不够出色，仍然属于权宜之计。在这种形态下，大家和大厂之间显然存在较大差距，无法拉开差距的产品最终必定只能依靠流量等传统优势获胜。他形容这是一种阶段性的产物。他认为，可林的进步确实很快，数据优势明显，尤其在于训练数据，中国的数据量最大，但也不清楚是否存在版权违规问题。

我觉得这件事其实没有必要讨论。若非要说人家有版权违规，并不太有意义。谁没有过类似情况呢？想要好好训练，我认为这些讨论并无意义。毕竟在行业内，很多人都是在使用相似的数据，前两个月汪华在创新公众号上提到的数据时说过，中国所有的AI原生应用加起来也不过千万用户。我们为什么要讨论这些呢？刚才提到的在没有明显优势的情况下，字节跳动的流量会受益，我的问题是，如果这个优势永远无法显现呢？

实际上，我最近感到非常困惑的一点在于，OpenAI在今年的表现一直比较低迷，这是一个不争的事实，大家都看得出来。我察觉到，在这种情况下，国内的公司也开始理直气壮地将差距拉大，字节跳动反而可能会领先。如此一来，讨论这些话题又有什么意义呢？事实正一点一点地展现出来。在这一波浪潮中，我时常会想，十几年前的每个小浪潮可能是以两三年的周期来看待，但如今，因各种原因，大家开始以六个月到九个月的周期来看待所有事情，因此必然产生压缩，导致了所有动作的变形和加速。参与到这个过程中的大公司也许都意识到了这一点，但却无能为力。在如此恶劣的市场环境下，面对着几乎相同的产品形态和有限的策略选择，大家都只能尽量利用现有的资源来应对。

再谈谈我发现的一些早期资金的情况，虽然这些资金在大陆早期阶段表现良好，但他们的投资确实太早了。许多现在被认为是国内明星企业的投资发生在更早的阶段，如今有些基金也在开始考虑其他AI应用的公司。对此，我想说的是，当前的市场确实变得越来越寡头化，能够投资的公司有限，这其中的原因可想而知。去年下半年参与融资的公司并不多，整体的市场环境又复杂多变，因此真正能够坚持下来的项目就显得尤为珍贵。

总体来看，现在的状况让很多投资人感到烦恼，因为每个投资决策的背后都有许多复杂的因素。正如我上周在ChinaJoy现场遇到的捏他创始人修涵所说，他们公司目前的规模控制得很好，只是二十几个人的小团队。第一轮的融资也只是拿到了几百万的资金，而如今他们准备去争取更多的资本。修涵表示他们关注的应该是可以实现的小目标，而不是太过宏大的理念。这种务实的态度或许更能帮助他们在竞争激烈的市场中立足。

我索性选择窒息，开始尝试同时进行海外化和商业化的探索。你会发现，即便在如此困难的情况下，仍有一些创业者成功融资。在这个过程中，我们能观察到他们的状态和对于创业、改变世界的看法，已经与十多年前的移动互联网时代截然不同。这种变化极其务实。如果真要对比的话，可以看到像移动互联网领域的巨头，比如TMD（腾讯、阿里巴巴、字节跳动）等，实际上都是从大公司的缝隙中成长起来的。但今天的情况就不一样了，大家都认为自己处在中心。我必须坦诚地说，我有一种特别不好的感觉。尤其在国内的AI行业，缺乏真正意义上的产业交流与合作。大家各说各的，各做各的，几乎没有互动。就算他们在同一个广告片里出现，现场碰面后也大多互不交谈。

回望上一波，我们可以看到，大家都是从大公司的细微分析中发展出来的，拥有与巨头打交道的经验。而且，当时的次级巨头们互相早已相识，背后也有投资基金的交集。即使这些人后来有了自己的公司，变成小巨头，甚至大巨头，但在各个领域的竞争中，他们私下的斗争是可控的。大家台面上竞争，但私下里仍有交流，甚至在关键问题上形成一致，都在想办法解决问题。

然而现在的AI行业，我却想象不到这样的场面。当前最聪明的创始人们，相互之间可能因为过于聪明而产生了距离感，甚至有些人看不起彼此。他们的聪明程度让我思考，是不是觉得世界已经不再需要别人了？例如，他们互相比较学术发表的成就，以及各自的科研背景，却忽视了合作的重要性。最近我刚去了一趟美国，第一次到访时去到了东岸的匹兹堡。这个城市给我留下了深刻印象，它的破败与我想象中的卡内基梅隆大学形成了鲜明对比。

当我到达时，心里对卡内基梅隆大学的印象如同一个殿堂，然而现实的情况让我感到失望。匹兹堡曾是钢铁之都，如今却显得格外衰败，大学旁的环境也远不如我在东北的小城市。交通工具上，我看到了许多无家可归的流浪者，让我感受到这座城市的另一面。这让我思考，这里拥有全球计算机科学领域顶尖人才的同时，实际上又处于一种巨大的困境。对比一下，AI创业者的背景与历史，与前一波的情况截然不同。过去，行业内的英雄往往不问出身，他们自然而然地被认为是行业的顶尖才俊，许多人依赖于过往的成就，但这样的环境也导致了封闭与缺乏交流的现象。

在美国，行业间的交流情况显然要更好一些。OpenAI和Google的科学家们私下里能够良好地互动，相互之间的分享促进了科学的发展。然而，对比之下，国内的AI界面临着更加严峻的局面。曾经有些圈子内部虽有交集，现在却少有交流。比如，有一家大模型公司的创始人与另一家公司的创始人是学生关系，但现在却完全不往来。这样的交流缺失，使得整个行业变得更加孤立。过去的AI 1.0时代，许多公司之间仍有一定的交流和行业论坛，而如今企业们碰面后往往各说各话，尽管彼此想法相似，但却难以产生实质性的合作。我感到，这种现象非常令人担忧。

总的来看，AI产业的现状让我越来越觉得它的封闭性，以及缺乏合作和交流的现象值得警惕。也许在这个时间节点上，各个公司都觉得自己聪明，固执地往同一个方向发展，致使大家都向文生视频这样的赛道进军，而这个赛道既是最难以实现商业化的，又容易出现系统性问题。这种 homogenization 的局面，确实令人关切。

在0到1的阶段，并不是单纯的技术创新，但创始人必须权衡当前的竞争和复杂的市场环境，这并不是一个简单的非黑即白的选择。因此，回过头来看，今天的AI大模型及当前这一波AI命题是否意味着对当代创业者而言是一个更加艰难的挑战？那这个挑战的难度又在哪里呢？我们刚才提到，目前产品化的进展相对缓慢，大家公认的产品化表现也仅有两种，一种是无人驾驶视频，另一种是搜索引擎。不过，从两个层面来看，首先，有6亿人不会使用输入法，而像拼多多、抖音、快手等产品的兴起，恰恰是因为那些不擅长搜索的人群开始使用它们。

搜索本身并不是真正的大众需求，它代表的是个人对外部世界具有明确的需求和理解，只有在这种情况下，人们才会进行搜索。然而，大多数人缺乏这样的能力。进一步来看，现存中文及全球搜索市场的格局，如果我们关注头部公司的市场份额，例如百度，今天仍然占据超过六成的市场份额。如果我们进入AI新时代，搜索的本质理应以模型为基础。最近，我一直在关注一个指标，即“多样性”的增长，这应该是个非常明显的关键证据。

从我个人的观察来看，虽然这个指标并没有大幅波动，但其增长趋势是明显的。我和普尔巴拉克斯的首席增长官有过接触，他曾负责Uber在全球的市场拓展。他到达普尔巴拉克斯后的第一步，便是拜访了字节跳动负责推广的梯木，显然他们最擅长于增长。因此，我对这帮人的能力还是抱有信心，他们的创始团队因其多元化背景，能够更好地理解和应对市场中的真实需求。特别是他们的态度，非常积极，我认为这是一个正确的方向。

也同时需要关注一些大企业的动态，比如字节跳动在全球化进程中的举措，过去一段时间里，他们在增长方面投入了巨额资金，其中某位高管在任期内燃烧了上千亿资金，而这种情况的发生并非无的放矢，完全是因为公司能够快速实现收益，用户的变现效率极高。因此，在几个月前，我曾写过一篇文章提到Kimi的种草现象，我认为Kimi团队非常聪明，他们将产品界面设计得像搜索，这能让使用成本更低，用户更容易接受。

此外，Kimi本身是对中国99年至2000年代初的婴儿潮一代的回应。这一代人如今涌入社会，开始面临写毕业论文、找工作、考研等各类任务，对信息检索和处理的需求急剧增加。正是这一变化，使得Kimi的价值愈发显著。而Kimi通过降低用户的理解成本，实现了对用户的吸引，我认为，他们的这一路径是可行的。在这个过程中，我们不禁想起了字节跳动的发展历程，从一个不起眼的小产品发展为如今的巨头，其所采取的低调增长策略直到现在依旧值得借鉴。

这几年这个行业似乎还是这些人。昨天我见了一个做移动商业杂志的朋友，他提到现在连编辑都难以招募，原因是经纪人和编辑的工作大多已经转移走了。他表示自己做的是类似古典精品的杂志，专门为奢侈品提供广告，但寻找到对文案和审美有理解的人非常困难。如今市场上的内容创作者多是流量导向的，都是通过公众号和推荐体教育起来的文字创作者，无法满足他的需求。那么，现在的行业状态到底是什么样呢？

如果我们尝试进行预测，比如潘乱回来的时候，我们可以一起探讨一下。其实，这个行业中的一些头部大模型公司的CEO和我交流过，他们的主打产品其实还是以陪伴式服务为主。他们认为，当用户量达到一千万时，收费模式才有机会盈利。然而，从两百万用户增长到一千万用户之间，需要多长时间？而这一目标是否真的可达呢？我看到你现在摇头，实际上问题在于，我自己公司的移动化网已成为尾部最后被剩下来的一类公司，其变现手段效率较高。然而在当前环境下，许多边际手段在新的产品上都无法奏效。

现在面临的挑战在于用量、留存、用户习惯、时长等各类问题。用生态的角度来看，只有复杂的雨林与繁茂的生态才能孕育出特别的东西。在生态条件尚未丰富的情况下，有些东西就无法成长。这也是我想提及这个问题的原因。如今的环境迫使大家探索商业化与盈利的方式，但现实问题是，我们之前设定的指标本就无法对应。而在成熟指标的基础上，留存、活跃时长等情况决定着新事物的产生，潜在的变现机会才可能出现。在第一步都未能走正的情况下，再前进一小步去拼接原先的商业模式，难度实在太大。

同时，今天的环境无论是来自投资人还是其他方面，给创始人的要求几乎都是将这一命题提上日程。投资人在这个过程中扮演了一种浓缩的角色。某种程度上，他们的决策方式也许已经趋于一致，似乎只有那些几家能够被投资的公司才成为焦点。如果你能满足某些条件就能下注，但这并不是一种理性的决定。比如，如果某个基金错过了第一波热点公司，它的决策要求就会转变：要补枪、不能错过这班车等。这种焦虑在于，过去没有投资的公司现在回头看看，感觉必须给出解释，来阐释他们为何错过了某些机会。

当投资人纷纷下注后，所带来的结果就是输不起，只能等待。而其中的焦虑情绪在前一段时间尤为明显。最近我注意到通用类和垂直文生视频类的创业公司，似乎都能感受到投资人对他们的审视与压力。尤其是在AI资讯行业，焦虑感更为明显。每当我对我们行业进行观察时，发现确实有些不太满意的状况，这种焦虑情绪在加剧，导致大家的状态都很紧张，纷纷进行“卷”的竞争。当有成果的人想分享时，往往又犹豫不决，最后还是选择不分享，生怕没有准备好。

3月份我们曾做过一次黑客马拉松活动，当时团队提议做文生视频，我却认为这不会成功，最终可能变成一个翻车大赛，影响与合作伙伴的关系。因此，我决定转向智能体的开发。团队对这个决定表示开心，随后便开始了合作。原本计划在7月份举办活动，但在WSC之后，大家已经将该说的、能演的全都演完了，显然没有更多新东西可展现。我建议大家稍作等待，同时也鼓励他们可以尝试一些其他项目。我们已经很久没有与开发者进行这样的活动了。

最近又跟我讨论起做卫生视频的事情，这次让他们尝试一下。但现在我发现招商实在是太难了，找不到一个能够合作的伙伴来赞助。赞助的条件是保证效果，然而保证效果这件事连神仙都做不到。我担心这一期录完之后，就再也无法找到赞助了，这可能意味着我们需要自己投进十几万甚至二十万去做这个项目。情况几乎就是这样。最早的时候，比如说云计算，那时并没有太多所谓的问题，云是一个最兼容、最通用的方式，因此可以与任何人合作。而现在，随着大模型的发展，行业又逐渐细分到如文本生成视频或者文本生成学习等方面，越来越多的创业者走上了狭窄的路径。

这也导致了一个现状：文本生成视频这一领域现在正受到投资人的压力，大家都在盲目竞争，借用一些概念。但实际上，这个领域的情况并不乐观。坦诚地说，我认为美国在这一点上做得相对好一些。我们来看一下Harvey，那家提供法律服务的公司，最近又融了不少资金。而在产品猎人上，有一个我认识的小朋友在做的项目——无忧团队开发的Wonderbolt AI旅游产品。虽然前几天在课堂上有人批评这个产品，但这个团队的背景确实很强，成员中有微软的首席研究员，也和Sam Altman一起开会过。他们的项目其实也很复杂，基本上使用的是三层模型，底层用开源模型，最上面一层用GPT。这显然并不容易。

我想说的是，既然大家默认这项技术的门槛并不低，为什么不花时间去开发一些真正人们需要的东西呢？就像YC所说的那样，大家为什么不做点市场上真正需要的项目，然后再去挤这个竞争越来越激烈的赛道呢？这是我现在在投资圈看到的一个现象。明浩，你现在身处投资界，可能会思考这些创业者到底在想些什么。很多时候，对于这些创业者来说，让他们去思考更细节、更多方向性的问题是非常困难的。尤其在这个过程中，他们会经常犹豫和纠结，因为许多其他干扰性问题不断涌现，这让他们的思考不再那么纯粹。

回想早年，许多投资者在投早期公司的时候，会认真分析商业模式、用户需求和潜在市场天花板。而如今，这种思考似乎变得奢侈，难以得到重视。从我与投资人的交流中发现，他们对市场规模的提问几乎是结构化的，经历了这一轮后，许多活跃在第一线的投资人对这些已经非常熟悉。他们心中对项目的判断受到了之前经验的制约，而这让他们难以用从前的套件来分析当前的情况。

依我看，现在的投资者可分成两类。一类是面临复杂问题的美金投资人，而另一类则是人民币投资人。人民币的情况相对简单，但从我了解到的情况来看，政府引导基金在人工智能领域的投资意愿显得极为强烈。他们对于AI的需求非常务实，想要解决某个具体的问题，从降本到提高效率，并且希望找到能够代表新生产力的项目。然而，政府的想法是直接的：如果市场上没有落地的商业化应用，资金又如何合理投放？这样的逻辑变得极为复杂，也让人无奈。

在分析当前的机会时，我们要意识到，今天的情况与十多年前的移动互联网有很大的不同，特别是在面向消费者（2C）领域。这种可比性几乎不存在。我们刚才提到，生成提示（prompt）被认为是世界上最困难的事情之一。其实，我觉得现在这个阶段的情况，和我高三那年参加模拟高考时的感觉很相似。那个时候，模拟考的主题之一是讨论互联网对生活的影响，究竟是好还是不好。当时人们普遍认为互联网并没有带来太多帮助。比尔·盖茨在1995年的经典访谈中，面对特洛伊·西的提问时就表示，互联网仅仅是一个记录棒球比赛比分的工具，这时候大家就提出，传统报纸又有什么用？而这一切在今天看来，其实是相似的，因为当今互联网的发展仍然处在一个并不完善的阶段。

我们在谈论个人计算时，就不得不回忆起Vino Khosla，这位Khosla Ventures的创始人，他对人工智能（AI）的态度让我感到非常有趣。与一些在硅谷他合作过的风投公司交流后，我发现他们对AI创业公司的提问细致入微，都是一些非常根本的技术驱动问题。而Khosla作为OpenAI的早期投资人之一，对AI发展的认知非常积极。原因在于，那些经历了个人计算早期的人，往往能在AI的发展过程中看到许多重要的变化。从这个角度出发，当前很多公司的投入，实际上是在重演当年Sun、Cisco和Oracle所经历的大冒险公司角色。

按此推理，如今的科技行业正经历一个从数据时代到计算时代，然后又回归到数据时代的过程。大模型的发展中，数据的获取和挖掘显得至关重要。若从历程的角度来看，确实可能会觉得当下的激情和想象力并不那么充沛，因为历史的发展是一个必经阶段。但不可否认的是，市场上确实有大量的资金在流动，例如2021年大量的风险投资仍在蓬勃发展。对此我感到，或许美国的移动互联网发展过程颇为相似，其间新兴公司并未大量涌现，反而市面上的头部公司在不断壮大。在这样的环境中，只有当有新的形态出现，类似于“手机”的产品才能引领新一轮的变革。

从这个角度看，回归80年代的个人计算初期或许不太适用。如果把视角放到96年至99年间的互联网发展，今天的情况也许更像是那段时期。移动互联网的角度并不再适用，现在的形态更像是早期上网的时代，那时的网络活动主要是依靠简单的聊天工具，如QQ。当时，电子商务的形式还未普及，许多人对电商的存在价值心存疑虑。记得有一次我大学邀请同学来家吃饭，他希望给我带一瓶酒，结果网上购买过程却十分曲折，电商的便利性并未如我预期的那般显现。我母亲那时就曾质疑电商的意义，显然那是属于99年互联网发展的生存挑战。这个过程中，大家在不断辩证互联网的作用，而在一场场挑战之后，泡沫也随之破灭。相较之下，尽管历史在循环，我们仍应认真思考未来的走向。

在那个时候，大家对已有产品的热情依然很高。比如说，当时我们每天都在QQ上热聊，真的是像泡在水里一样激情四溢。我们那个时候几乎不离开QQ，常常挂着QQ、校内、天涯等社交平台。可以说，当时逛门户网站的热情，甚至比今天使用大型模型的热情还要浓厚。如今这个阶段，或许和雷总刚从卖光盘的日子相比，仍然有相似之处。这个问题是必须面对的。我一直觉得李洲的想法太急了，他其实是对的，因为我也想从事这个行业。毕竟，谁不想当谭浩强呢？

譬如，谭浩强就是著名的C语言教材作者。在我读书的那个年代，我们艺术团的指导老师还是谭浩强的妻子。他们是一个非常成功的夫妇，谭浩强不仅仅是一位靠写书出名的老师，他还成为了全国计算机系最富有的教授。无论是计算机系的学生，还是我们学管理的，都用过他的教材，这已经成为一个教育现象。我一直渴望成为像谭浩强那样的人，借此说明，学习的热情一定要有。

在如今的人工智能时代，我们面临着新的挑战。人们需要学习如何使用AI工具，类似于学习Excel、Word和WPS等软件。这并不仅仅是生产力的提升，而是每一轮计算机革命都需要相应的知识和技能。我和朱老虎讨论过，软件公司如微软和Adobe都在提升生产力，然而，市场的需求却并不起伏太大，并不是每个人都在使用这些工具。到目前为止，我身边的人都不会质疑AI的生产力和效率。然而，我们也要现实一点，因为使用不当的情况下，AI甚至可能降低效率。

在翻译、客服以及营销等领域，AI确实被广泛验证为有效的工具。但问题是，对于大众用户来说，他们具体会用AI做些什么呢？举个例子，如果一个人坐在没有网络连接的电脑前，他能做什么呢？当没有具体目标时，打开电脑就像站在空白的纸前无从下手。人们的困惑在于缺乏明确的需求和动机。

反观如今的青少年，智能音箱已经成为了他们的沟通利器，他们无障碍地与这些设备交流。但这也引发了一个问题：他们是否能够像原住民一样，与AI深度对话而不觉得是在与机器互动？因此，AI陪伴的服务是否会受到欢迎，这个问题值得探讨。最近，有些公司开始将重心转向新的生产力工具，或许这个转变与市场的变化密切相关。全球范围内的AI陪伴市场似乎暂时处于停滞状态，特别是在有些公司的策略转变之后。

另外，从另一个角度看，对于消费者端的娱乐和社交投资，当前的局势非常复杂。尽管这些领域早已被历史证明有巨大的市场潜力，但还是面临挑战。不少投资者对这些领域持观望态度，市场的复杂性需要时间去摸索。与此同时，一些产品因为限制内容的原因而错失了机会。产品边界、运营策略与用户需求之间的博弈，正是当前投资者需要仔细考量的关键因素。

没有你把色情全抹掉也不该是现在这个情况。我觉得对那里的一些用户，已然色成这样，才导致了这个局面。因此，这确实是一个很难的命题。很多公司，包括大厂、小厂、创业公司，都在尝试解决这个问题。最近我了解到，很多专注于陪伴类人工智能的公司，包括与我交流的一些人，都显得非常悲观。现阶段，上述陪伴与社交场景下，已有非常成熟且完整的产品在运作。要想推出新的产品，必须替代并颠覆这些现有的产品，同时提供更高层次的服务与体验。此外，是否还需要新的创作者体系？我还是要回到最开始的问题，你的内容来源平台与目的地是否需要在一起？你是否具备一套自己的创作者体系？

说到底，人们还是更喜欢与人互动。我最近跟某一个正在尝试人工智能的国民级生活平台的团队交流。这个平台在过去两年里迅速崛起，他们也在探索AI的应用。在这个过程中，他们发现了AI技术的一些问题，前不久，社区内部也发生了一些争议。但我们讨论的一个核心问题是：我们不应该试图让AI替代人进行创作，而应该让AI激发那些富有创造力的人，更好地使用这些工具去创作。我提到我自己为某个公司写的AIPC营销稿，这稿件的创作过程其实是我在使用手机，完成的。我认为这是我自己的创作，或者说是我与Kimi的联合创作。接下来的话，我认为人与AI的关系应该是加强互动，让人们能更好地使用AI。

同时，我注意到，有些人指出他们的库中的科幻小说作者对AI工具的接受程度很高。对于这种现象，我的直观感受是，这可能让我失去了对某些问题的关注，或者在他们的评判体系、运营规则、KPI设计中，没有充分引起重视。这里边的集体决策归因机制，最终导致结果呈现出特定模式。虽然算法没有实现预期增长，隐藏了许多关键词，但这种情况反而让冲突更加明显。某种程度上，美国似乎在这些探讨上显得更加激烈，而中国的讨论则显得相对平淡。很多美国科技媒体的作者和行业会议的成员，认为中国由于体制及共识形成的速度较快，反而可能在此事上走得更快。

我最近在思考，其实这一轮相对活跃的AI领域，有些参与者所持的观点与早期的移动互联网相似，因此他们愿意展开投资并寻找机会。这些参与者不乏来自移动互联网或比特币领域的专业人士。值得一提的是，这轮AI热潮与元宇宙也有一定联系。例如，一些年轻人在寻找新的突破口，强烈渴望新的机遇。不过，若从整体来看，机遇似乎不再属于每一个人。因为连在美国从事应用的人都被要求具备模型构建的能力，必须是研究者或者取得博士学位。我的一些老同事在传统媒体界，也有基于一行代码的创新，展现出不错的成绩，这在硅谷也是屡见不鲜。

但当前环境下，很多人的创业机会门槛依然很高，即使门槛并不高，可获得的投资仍然十分有限，资金主要流向那些做类似文生视频的公司和项目。因此，创业的叙事与往常相比，呈现出新的变化和趋势，左方型的创业越来越多。这样的创业形式越来越值得鼓励。而且很显然，这波创业浪潮的有效性也愈发突出，以前在媒体领域创业时，往往需要组织一整支团队，而现在，形式变得灵活许多。

目前，头部的新崛起企业，尤其是在海外独角兽中，确实值得关注。参与这些公司的人才不少，不过我认为大多数并不是专注于内容创作的人。像Zpotential这样的团队，我每天都会关注。他们的年轻成员非常认真且努力，充满好奇心，而且是通过一群志愿者来完成项目，这让我非常佩服。最近有一个朋友找我聊起这个话题，他说我是前辈，是上一个时代的人。听了这话，我心里感慨万千，觉得自己和他们一样都是小孩。他们的硅谷团队也是志愿者参与，我觉得这种模式特别棒。每次看到这些新兴公司，我都会反思我们这一代人，真的有点该被时代抛弃了。

值得注意的是，这些海外独角兽和Zpotential代表了更新的趋势。投资机构对个体创业者的支持也不断增强，很多创业者通过小团队取得了巨大的成功。如今的创作模式也在不断变化，我常常会想，继续做播客并将其整理成文字，与世界互动，已经比过去更好。过去十几年，创业者都希望用自己的产品改变世界，而现在的创业方式则更为务实。人们在抖音和视频号中创造内容，将重点放在小而具体的事务上，而非一味追求改变世界。或许，有一天这些小的努力能串联成改变世界的大事情，但要时刻保持谦逊，不要过于强调改变世界的目标。

现在，行业的形势也在发生变化。那些获得十亿美金投资的公司，面临着短视频内容变革带来的机遇和挑战。对他们来说，如何在六秒或七秒的视频中捕捉受众的关注，这将是一项考验。从某种程度上来说，愿意“烧钱”的企业反而维持了竞争活力，让行业得以发展。尽管仍有许多企业在努力生存，但行业的实际进步是显而易见的。即便是一些努力中的企业，仍能在大环境中创造出值得关注的成果。然而，苹果的生态系统仍然是对应用开发者相对友好的，它为开发者提供了更好的支持。这让我想到了回归计算机时代，那时的开发者通过他们的努力，能够创造出独特且成功的软件。

到了今天，我们或许会重新回到小团队创业的时代。就像张朝阳当年在搜狐的发展一样，那个时期的人才都是精英。1998年，拿到的投资也不过十几万美元，但那时的价值并不可小觑。现在，或许我们又将见证小作坊时代的回归。市场留给更多人的机会，似乎在于那些能够在特定领域深耕的小团队。尽管竞争越来越集中，仍难以避免的是，选择如何发展的方法已不仅仅在个人手中。这种局面使得创业者不得不认真思考，如何在这个快速变化的市场中找到自己的立足点。

不是在招人吗？我辞职啊。不是。如果要是我负责的话，我觉得没有。我首先要做的事是要把这个特别聪明可爱的创始人和Kimi这个产品做更紧密的绑定和联动，而不是把他和公司或某一种愿景去做联动。我觉得这是我想去做的一件事，因为创始人足够酷、足够聪明、足够可爱，我觉得他应该和他的产品更好地联动，而不是仅仅跟AGI或者scaling law这些概念去绑定。这两个词无论怎么解释，都是AI界的经典，就像六经一样，可以随意解读，所以我觉得这种绑定可能会更好，让这个产品和创始人之间产生更可爱的连接。我认为这家公司的前景还是蛮不错的，如果让我来负责，那我就会专注于这一点。

潘乐宁，你弄得我好像要去求职似的，讨厌。感觉就像是在要求职似的，得让他们听听。我觉得他们自己弄的比我还聪明，比我更了解情况，但身在其中的人就像灯下黑。在这种无效且没有实际意义的内卷过程中，我们还是要找到特性、找到区别。甚至可以更直白一点，我们需要寻找一些东西，以便让团队持续看到信心，明确我们为什么而战，为什么走到这里继续前进。用雷总的话说，我们为什么而奋斗，我觉得这个是好解释的。我很好奇的是，现在这群朋友们的正反馈来自哪里？刚才我提到的，正反馈是从圈内、公众号、自媒体作者那里来的，实际上在一线工作的人的反馈又来自哪里呢？

我觉得每个品牌都是有一些粉丝的，但实际上用户量并没有显著增加。他们可以安慰自己，认为之前的用户量猛涨是阶段性的情况，我们已经预料到今天会下降。虽然他们可以这样自我安慰，但不知道的朋友可以在评论区留言，因为我们做这个事情，也想从一些一线公司工作的同学身上听到真实的方法。大家都希望彼此过得好，我们特别不希望大家日子过得不好，只有大家都好，中国才能发展得更好，生态才能爆发。投资创业的人，谁不希望大家都开心呢？但有时候我们就是瞎着急，有些地方确实卡住了，也有可能是我们太着急了。

我最近安慰自己的话是，看到张一鸣的视频让我放松了一些。他在2015年说过，2012年大家都觉得屏幕这么小，无法承担大量互动。记得非常清楚的是，2012年的百度世界大会上，李彦宏就说手机的屏幕最适合放广告，大家对移动商业模式的质疑，那时候并没有共识。iPhone是在07年诞生的，而CHPT是2022年11月30日诞生的。这个变化其实是人们对新事物的接受度在加快。最开始的时候，所有人都选择相信这个行业的潜力，我从未见过任何行业能在这么短的时间内获得一致认可。对于很多新兴趋势，比如比特币、元宇宙，我总是有些阴阳怪气，但对于某些技术进步，我的直觉是这是一次工业革命带来的重大变化。

而现在，距离这些变化已经快两年了，11月底就是两年。与此同时，图像生成技术在这之前又早了一年，这也让我们看到，讨论图像生成的意义与价值已经没意义了，大家更关注的是产品边界、收入、具体场景的落地。大公司、小公司、创业公司、游戏、社交、营销，图像生成已经成为了一个常规话题。当然，图像生成只是一个切面，但它的确推动着行业向前发展。在这个过程中，尽管出现了很多探讨与争论，包括版权问题，但这一波浪潮已经持续并向前发展。裁员、人员调整、设计师变化，这些生态的变迁都在不断发生，Adobe收购Figma了，虽然其策略也在变化。总的来说，无论是大的趋势还是小的切面，大家都在朝着一个方向努力。基于声音的创业公司，比如黑金、NOTA，还有我在关注的PLOD，这些都还不错，他们并不在主流的聚光灯下，但都是本着先盈利的原则在运营。

我觉得这一波的趋势就像图中所示，尤其是视频领域。在美国，似乎有一部分人对赚钱的意识相当明确。黑战出来讲，他们其实已经拥有多少成熟的用户，现阶段基本上可以说已经实现了盈亏平衡。我对此仍感到震惊，为什么在美国就能这么顺利地获得盈利。在我们这里，大家都在讨论第六秒和第七秒的时候，我心里总觉得不太舒服。不过，NOTA虽然只是没有明确说出来，但如果你算一下，NOTA可能拥有两百人，却能产生几亿的收入，这着实不错。这一现象为什么在我们这里就不那么明显呢？或许是因为我们没有把焦点放在他们身上，另外，他们的行业可能也无法承载那么多资金。

我看到周叔提到，他们现在大概有几十个甚至上百个大客户，现阶段也实现了盈亏平衡，每月的收入大概在千万美元级别，这对他们来说着实是个好消息。他们可以继续进行资金投入，升级模型。至于在我们国家，这也是华人所做的事情。我现在认为，团队的存在是至关重要的。市场上也许主要是在海外，但团队如果在国内，你看他们每天都很纠结，这确实让人感到困惑。大哥，做完了就去卖，纠结什么呢？能否成用户的认可是关键。

接下来的话题可能和出海有关。过去十几年关于出海的整体叙事基本已经结束，新的出海时代，可能一个必要条件是团队要在外面。这一点特别有趣，国内曾有几个风险投资公司投向美国留学和硅谷创业的团队，但他们的基本要求就是说团队要搬回国，这个要求在去年几乎被完全去掉了。这让人感到很不安的另一点，是你身边的环境如何影响你。比如我制作一个文创视频，如果我在旧金山的共享办公空间里遇到问题，推门外可能就会遇到潜在客户一起解决这个问题。但是如果我在国内，情况就复杂多了。上半年我没有参与科技领域的活动，看到很多美国AI产品的官网都标注着API接口可以接入各种领域，而那些企业在AI方面即使没有感觉，接进来也没什么区别。这种情况让我们在2C和2B的竞争上变得极其困难。

目前31港币，中国最好的HRSAS公司在亿上拿过几亿美金，这个也是扯远了。你刚才说的，让我想到了他的同行在36个最高经济市场的表现，我们这个行业似乎不配有钱，这一点没什么好说的。可是，我现在看到了大圆模型招投标的事情，心里特别失落。你不是写了一篇稿子吗？我看到那个了。我们写了个稿，结果各家公司都来找我们，告诉我们其实他们没有那么差。和我们做的事情一样，阿里云、腾讯云都过来，这样反复说着其实没有那么强。但是我的意思是，招投标的事情让我觉得，如果天天都在搞，萨克斯就更难发展了。

我现在就开始反思，我一直特别看好中国创业者的创造力和AI技术，从未认为我们天生就落后于美国。但是最近，我的心态逐渐像赵和娟那样，开始不再畅想中国AI的光明前景。我感觉自己无法告别硅谷，但我与他不同的是，我在思考每一个问题时，都是基于现实的具体问题，而不是大字报。我关注的是为什么这个行业能够实现200万的寡头化，以及招投标机制为什么无法优化。我们讨论的是非常具体的问题，而上一波的AI公司似乎也没能解决这些问题。不过，大家对它们的预期没那么高也是事实。这一波我们对市场的期待更高，目前头部市场在200亿、30亿美金，我们究竟期待什么样的结果呢？即便最后只剩下两三家寡头，我们依旧希望能出现比字节跳动更大的公司。我们自然期待这个成果。

我认为，欧洲杯给我们的启示是，美国已有十年未出现如此大的公司。你看看人家现在的市值，第一名就是英伟达。难道中国不应该这样吗？难道不应该有一家AI公司达到这样的目标吗？我们都觉得应该是这样的局面。因此，现在连30亿美金都不够，新兴公司如Propelaxity刚推出模型就能值30亿。这还涉及两国的计价体系问题，导致我们始终跟不上。第一波的资金涌入，战略投资者进场，国家队也参与了，这之后的问题就成了谁来填补这个空缺。有些人可能会直言这是个好问题。最近我还看到国家队在智库和百川的讨论，实际上我的想法是，能否让国家队稍作等待？毕竟这样的资金风险是不能亏的，越晚介入越保险。但问题是，若国家队不接盘，那么中间便会断层。我的看法是，国家队可以等到时机成熟再一起分享红利，而你们自然会有保值增值的诉求。

每当这些公司进行新一轮融资时，行业内总会出现一些传言，涉及到上一轮的折扣价格。不可否认的是，过去的移动互联网在采用这种策略时的确取得了不俗的成绩。例如，如今国内很多投资人都热衷于购买Antarctic的SPV。然而，你把Minimax智浦和Moonshot的SPV摆在这里，可能会发现没有多少人愿意买。我们可以问一问罗宇航，如果我给你200k美金的份额，你愿意参与吗？如果你甚至想问Antwerp，500k可不可以，实际上手里的资金已经不多了。就我个人而言，我也诚实地告诉你，今天我向你提供如此优质的机会时，你是否会感兴趣？这一问出来就令人惊讶，哇塞！不过前两天泰克网上也提到，美国那些头部公司依然在进行各种SPV的运作，他们的SPV真是五花八门。

不得不说，这一轮的员工薪酬是历史上个体员工价格最高的一次创业浪潮。员工的薪酬与他们的身家息息相关，而现在的市场环境也不似以往。很多员工早年的薪资并不高，但时代不同了，现实是很无情的。如今一些员工的薪酬高达百万美金，而融资方面更是有数百人一年的收入达到两百万美金。这还不包括股票等其他收入，现如今这些企业的平均薪酬大概在五万人民币以上。我最近也在关注某些数据，尽管这些讨论有些沉重，但无可否认的是，发展趋势是非常明显的。

归根结底，我认为我们需要明确AI的发展本质。它起源于大语言模型，并注定在某种程度上成为一种生产力工具。这表明，它不是一种突发性市场的增加，尤其是在缺乏人口红利和互联网红利的环境中，想要实现这种增长是非常不切实际的。回顾移动互联网的繁荣期，那时是一个充满机遇的地方，而如今的发展速度远不如之前。虽然我们不能回到那个黄金时代，但许多投资逻辑和产品设计仍延续着移动互联网的模式，导致现状变得被动，尤其是年轻用户的萎缩问题。在这个过程中，年轻用户的经济能力也不容小觑。

我刚才提到智普新推出的蜻蜓加速服务，年费199元，许多年轻人可能不会为此买单，因为这笔费用对于他们来说可以用于其他方面的支出。过去我注意到可林这一周也开始收费了，我在想这是否会影响年轻人的付费情况。最近B站推出的名为《三国志：谋略天下》的游戏备受欢迎，似乎是B站的最后希望。这款游戏的成功也引发了讨论。能够付费的用户，大多是非学生群体，这说明在游戏市场上，用户的经济状况往往是决定性因素。因此，这一定程度上反映了当下年轻人口袋里的钱越来越少。在早期互联网的发展中，中国并没有现成的经验可供借鉴，而如今若要回归到2B或SaaS领域，似乎更缺乏经验，这确实是一个问题。

不过，在这样的环境下，我们或许能从AI的浪潮中找到机会，建立起自己的SaaS或者2B市场。这将与传统的招投标逻辑有所不同，而深圳作为创造者经济的代表，或许会有所契合和关联。

我在想，大家现在购买的各种会员服务，如2C（面向消费者）的会员，为什么在2B（面向企业）领域就没有人使用类似的付费方式呢？经过这些年的发展，早年中国互联网用户几乎不愿意付费，现在至少我们支持爱奇艺、优酷等平台，愿意为其付费，对吧？还有QQ音乐也在逐渐改变这种现状。

就像盘子所说的，既然这些工具被视为生产力工具，为什么我们不能推测出中国互联网成功的经验会导致创作者平台的崛起，促使更多创作者实现变现和商业化呢？难道这一切不应该推动我们进一步走向商业化的方向吗？此外，这些工具本身与AI的联系似乎也比较紧密，那么，这是不是意味着可能性在于将这些概念进一步结合呢？

张楠去做检验这件事是很有意义的。但我们不能简单地假设现在的检验就是要让他们去做AI项目，大家是怎么得出这个结论的？这一切有没有逻辑支持呢？下次我们一定要找一些更有建设性的人来谈论更具建设性的主题。我们现在讨论的内容似乎只是表面上的探讨，仿佛是在空中飘着，能否就此撩动整个行业的发展呢？