我们这两年所有的 AI 内容里面，我自己最喜欢的就是跟 Albert 去年做的那一期 ( )。
今天终于又把 Albert 请了回来，他做了一年多的 AI 产品，对 AI 的本质，以及当下创业的方法，都有了一些新的理解和认知。
曲凯：从上次对话到现在，过去了刚好一年，这一年里，关于 AI 创业这件事，你有没有什么核心的认知和发现？
Albert：当一次新的技术浪潮来临的时候，我觉得最重要的就是：
在行业早期的时候，相对清晰地看清楚中长期成功的关键要素是什么，然后长期去投入。
所以我一直在思考两个问题：
1）所谓的「AI 行业」的长期关键要素是什么？
2）因为 AI 的出现，各行各业的哪些长期关键要素会发生变化？
第一个问题还是要回到 AI 本身的性质上去。
我认为它的答案，也就是 AI 作为产品的性质是：
「通过数据，提升模型的交付能力，进而提升用户体验」。
它不是通过迭代服务，不是通过创造内容，也不是通过增加更多的软件功能，而是通过「数据」。
所以问题的关键其实在于：针对于你的业务场景，你怎么评估交付的质量？你怎么知道到底需要什么样的数据？不管是数据类型，还是数据规模…
曲凯：所以你认为 AI 行业的核心要素是数据？
Albert：不，是评估。
曲凯：这其实是个闭环。因为要评估，才能归因，才能改进，才知道要什么数据。
Albert：对，当你把重点放到怎么评估这件事的时候，很多事情就会顺起来。评估决定了最终的迭代效率。
所以我们过去一年定了一个选择 AI 产品切入的原则：
1）做用户对交付有明确预期的任务。
比如翻译、修图、解题，写代码，都属于这一类。因为只有用户有预期，你才能对用户的输入进行科学的分类，才能对用户的输出建立清晰的评估标准。
假设你今天要去做一个类似于 AI 陪聊，或者说 ChatGPT 这种业务，它里面包含的需求类型实在是太多了，尤其很多类型的任务是很难评估的，那为了搭建一套合适的评估体系，你就要引入专家，引入复杂的测试方法。
这些也不是不能做，只是与创业公司的资源条件不匹配。
2）最好做仅依靠模型就能完成交付的任务。
曲凯：这可能和大家的认知是相反的，大家一般认为做模型本身实现不了的事才能创造价值。
Albert：对大公司来说是的。对小公司而言，你这就很容易过度投入，把时间和精力都花在旧战场上，而不是在积累新时代下中长期的关键要素。
曲凯：怎么定义过度投入？百分之百靠模型能实现的事情才值得做吗？那不就是套壳？
Albert：不叫套壳，我们在做一款产品的时候，讲究场景，人群，和解决方案的 match，套壳只是在说一个解决方案，而真正有效的交付，往往需要对他的场景和人群有足够深的洞察。
曲凯：我另外好奇，你觉得当下是一个好的创业时间点吗？
Albert：我觉得是。
曲凯：一年前呢？
Albert：也是。
曲凯：…那你怎么判断究竟什么时候是最佳的入场时机？
Albert：创业的成功率还是被你的认知水平所决定的。对入场时机的判断，本质是对外部关键要素变化的时间点的判断，比如模型能力的变化，推理成本的变化，市场对领域的关注等等。
从这个角度出发，今年肯定会比去年好很多，形势明朗很多。但问题是，很多时候如果你不下场做事，是没有办法获得这些判断的。
今天 AI 的这一波，相对移动互联网那个阶段来说，技术的不可预测性大了很多，这就导致对外部环境变化的预判难度高了很多。
在这种情况下，团队其实需要尽快地找到市场的正反馈，以此来矫正你对 TPF (技术和市场匹配度) 的理解。
曲凯：那是不是说你变得更现实主义了？
Albert：不是，我认为我自己还是一个理想主义者，但问题是一个理想主义者的理想要能成为现实，对 timing 的要求是很高的。
比如说我们现在就想象一个事情，假设张一鸣是在 08 年开始做信息分发的，那实际上他能获得的资源、和把事情做成的难度是远远高于 12 年的，因为很多条件还不具备。
反过来也是一样，如果张一鸣在 12 年没有几款成功冷启动的产品，没能证明他对信息分发的判断是准确的，那我觉得他最后也很可能会做出拼多多。
曲凯：我相信。
Albert：所以核心是，对于商业来说，理想主义不是实现你的理想，而是做出时代需要的产品。
我们听了太多成功后讲出来的故事，以至于我们觉得成功就是要来自某种强烈的对于问题的先验判断，总想找到某种特殊的，与生俱来的，甚至跟你童年阴影有关的证据。
但实际上这些判断都是基于理性的，对技术带来的新机会的一种分析。
所以对于一家公司的 CEO 来说，最重要的事情，就是去看时代需要什么东西。找到一个有价值的资产，然后让资产的价值变得越来越高。
曲凯：你怎么定义有价值的资产？
Albert：这个要结合你的商业模式来看，核心是要能够积累，具备一定的规模效应。
我举一个反例，早期我们做图像产品的时候，很快就找到了一个类妙鸭的场景，并且很快打平了投放，也就是不亏钱就可以持续增长。
但是后来我们没有做。因为在那个业务形态里，用户就是一波流的付费。没有积累，那商业化效率实际上就起不来。
其实本质上也就是用户并不持续需要你，社会并不持续需要你。
曲凯：但有价值的资产又要怎么找呢？我觉得大家很多时候不是不懂得这些道理，而是确实找不到一个完美的机会。
Albert：这个事一度也很困扰我。去年有一段时间，我对于要去做一些用户明确需要的，但影响和价值比较小的事，还是去坚持研究一些还不成熟的大机会，感到非常纠结，后来我就问了问一鸣怎么看。
他给我的建议是说，如果你觉得自己真的比较有才华的话，那还是应该做更有把握的事。
曲凯：这又是一个有点违背认知的观点，更有把握的事是指更小的事吗？
Albert：我觉得不是，我觉得是因为事实上，完成一件大事需要的要素是极其复杂的，如果你真的非常逻辑严密地去推敲你对这件事情的认知的话，你会发现中间有很多要素是不确定的。不确定的要素越多，对运气的依赖度就越高，能力在其中的占比就越低。
我后来想明白了一件事，大家都说要做正确的事，到底什么是正确的事？
我们可以画一个 2×2 矩阵，横轴是你能否相对清晰地计算成功的概率，纵轴是你能否承担失败的代价。只有当你既能相对清晰地计算概率，又能承担失败的代价，这才是正确的事。
现实中，很多时候我们算不清概率，但尚能承担代价，结果就是在错误的事上浪费了精力。还有一些时候，我们能大致算出一个概率，但是承受不了失败的代价，这就有点铤而走险，因为能计算出它的概率，它也只是个概率，它其实不是一个必然的结果，所以最后很多公司就是因为这种决策死掉的。
曲凯：所以你还问过张一鸣什么？有什么印象深刻的么？
Albert：我有问他说，怎么去训练平常心。
曲凯：你现在都需要修炼平常心了吗 (笑)？
Albert：聪明人往往没有耐心，不就是这样的吗 (笑)？黄仁勋说，高预期的人往往韧性很差，但对于创业来说，韧性又是很关键的，所以平常心就很重要。那平常心怎么训练呢？
一鸣说，还是要享受过程。
这话乍一听有点心灵鸡汤，但因为是从他嘴里说出来的，所以我还是花很长时间去悟了一下。「享受过程」是什么？我的理解就是正反馈。我觉得在做一件事的过程中，大家往往都会高估兴趣、理想带来的激情，低估正反馈带来的刺激。
曲凯：我还以为「享受过程」指的是享受生命给你的一切，也包括所有的负反馈。
Albert：我觉得享受过程指的是，把创业本身看做一次探寻问题的旅程，享受旅程本身，而不是眼睛都盯着终点。
这样想的话，负反馈来的时候我反而更兴奋，我一开始的逻辑推演这么严密，为什么最后得出一个这样的结果？当我找到原因的时候我就很嗨。
曲凯：所以有什么找 PMF 的方法论吗？
Albert：最好是去做没壁垒的事。
曲凯：？？？
Albert：没壁垒意味着你有进入的空间，没壁垒意味着成功者不止一个，成功者不止一个意味着一定有某些可以学习的规律。
我们总盯着移动互联网时代那几家最明星的公司，分析他们的成功路径，可实际上互联网造就的这些超高集中度、超高壁垒的公司在商业史上是非常非常罕见的，这么不普遍的业态是很难学到什么可复制的方法论的。相反，很多已经存在了几十年上百年的行业，是有很多规律是可以学习的，理论上说，这些都算是没有壁垒的。
曲凯：如果没壁垒，以后怎么办呢？
Albert：这个看行业。比如我们做工具产品，看似没什么壁垒，但本质上有且仅有一个壁垒，就是速度换来的规模优势。工具产品的增长上限靠爆款 campaign，下限靠商业化效率买量。
长期大家要争的还是下限，而这其中起决定性作用的就是规模：规模越大，毛利越好，买量竞争力越强，最终就能形成一定的优势。
我们这种订阅制的模式，第一年一般都是负利或者微利，第二年续定周期来了，情况会变好，等到了第三年，毛利就相当可观，竞争优势就会非常明显，这也是为什么很多工具产品即便没有壁垒，但今天依然很难被撼动。
曲凯：你现在做产品最关注什么指标？更多是看 DAU，ARR，还是什么？
Albert：我的高频产品看 DAU，低频产品看收入。
曲凯：所以你同时在做好几个产品？
Albert：对。
曲凯：为啥同时做这么多产品？多测几个方向？
Albert：客观来讲的话，今天 AI 创业比较好的一点是，有一套通过迭代模型能力去交付的通用模式，不需要那么多人力。
主观来说，现在做的事肯定不是我创业的终点，所以我多做产品就是在多准备口粮，吃饱才能更好地赶路。
那天张月光还问我快钱赚得怎么样了，我说「快钱慢赚」。你要在这个过程里搞清楚这个长路上需要什么，所以我们花了很多时间去积累可复用的能力，比如建立科学的评估体系、建立可复用的增长体系，更深地去理解用户需求。
曲凯：但这个度很难把控。很多人赚快钱赚舒服了，就不想做长期的投入了。有的人太关注终局，又把握不好当下。
Albert：我觉得对创业公司来说，还是得先做短期，做到你能并行做长期的时候，再做长期。
曲凯：我们假设你现在要从 0 到 1 再创业，做一个和之前完全无关的事儿，你会怎么做？
Albert：我第一件事是把 APP Store 畅销榜的前 100 名全部拉出来分析一遍，看后发的人做了什么能取得今天的地位。看某个产品，在什么时间点，做对了什么。然后深入到这个领域里，去研究用户。
曲凯：你最近在想的一个新机会是什么？
Albert：我之前一直在做摄像头相关的业务，那现在摄像头除了能提供给我们一双眼睛，AI 还给它加了脑子，这个能力能解锁什么新的场景？
曲凯：比如拍一桌菜，自动算卡路里。
Albert：对，但这个太具体了，摄像头带了脑子之后，究竟会带来什么根本性的变化？我觉得这个要打开想象力去想。
曲凯：如果你和一个 AI 创业者聊，你会问什么问题来快速判断 ta 对 AI 的认知？
Albert：钱花在哪里？超额投入在哪里？是用来买量、训模型、搞数据，还是其它？
曲凯：应该花在哪里？
Albert：我觉得不同业态不一样。但对于我们这种出海应用公司，最大的困难有两个：一是用研，二是评估。
团队肉身不在海外，那你用户研究怎么做？怎么保证对用户有充分的理解？
以前很多产品评估可能靠线上 AB test 就够了。但引入模型后，可控性变弱，不可解释性变强，经常 A 任务好了，B 任务会变差，这要怎么解？
曲凯：你现在最关心的问题是什么？
Albert：我现在最在乎的还是人才，尤其是 AI 相关的工程师。我觉得业内还是有很多优秀的人，ta 对新技术落地有热情，对于用户反馈更渴望，想做很酷的产品。我是很希望找到这样的人的，也非常欢迎大家联系我！
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