我是主持人张俊伟，硅谷分会的会员。

这次我们特别邀请了两位嘉宾，李宏伟博士和王晶博士，我们一起聊一聊AIGC商业落地的问题。在我们第一期的时候，我们聊了一些AIGC的一些技术，无论是TOKEN，无论是Vector DATABASE，然后一些新的算法的模块。这一次更多的是proper，在如何商业落地。

在有AI hype的情况下，我们都承认有技术突破，然后同时又有泡沫。如何抓住一个比较好的赛道，然后fundamentally去improve，改变大众的一个生活，这是我们这次talk的一个一个主题。

在我们正式去聊之前，我们可以让嘉宾都互相介绍一下自己，然后介绍一下自己的背景，然后介绍一下自己的公司，自己公司从事一些什么样的业务。这样更方便的我们在未来的聊天当中，去能有的放矢的去针对一些问题，更加深入的讨论。

好了，要不王晶师兄，王晶。

好，多谢俊伟介绍。多谢各位小伙伴来参加这一次的直播。我叫王晶。首先给大家介绍一下我个人的经历。我在国内完成的本科学业，华中科技大学毕业。然后之后到美国波士顿大学读博士，读的是强化学习专业。所以在我读博士大的时候，强化学习还是个非常冷门的行业。当然后来变成了一个显学。我们当时导师说，就是说全世界做这个领域的人，就能装在一艘船上。实际上，如果那个船沉的话，这个领域就完蛋了。幸好没有人把那个船击沉。现在人数比较多了，大家就比较安全。

然后我毕业了之后呢，就加入了这个谷歌工作。首先是在谷歌作为广告业务的这个AI的落地。之后呢，谷歌的DeepMind的业务，把做出来的AlphaGo，就希望在AlphaGo的技术，能够在谷歌内部商业化应用。所以后来因为我的背景既有强化学习，又有广告业务的商业化落地，所以后来去做这样一个东西。主要是把强化学习应用到，比如说YouTube的视频流推荐，这样一个领域里面。

后来我离开谷歌之后，加入了一个B2B的一个创业企业。后来去做了我们现在这样一个创业公司。我们我们公司叫做Storytell.ai。就我们的愿景呢，是要化繁为简。那么我们要解决的问题就是在企业中，由于现代企业的分工比较明确，那么在工作的流的过程中，实际上会不断的产生知识的汇聚，同时也会产生知识的壁垒。不同的这个企业部门，会产生对于这个知识的，这个不同部门的知识的一种分工。比如说客户部门知道更多客户的，但产品部门肯定知道更多的产品。这两个这些，就形成了大量拉通对齐的这个需求。

那么以前可能在公司里面，就是通过不断的开会，或者是有专门的产品经理，把大家拉到一起来。我们认为AI能够更有效地完成这样一个使命。而且storytelling，实际是完成这样一个使命，最好的一个方式。所以我们希望，实际上就是通过大语言模型，把企业里面的数据用好，用活，能用自动的方式，把大家的这个信息都汇聚起来，实现拉通对齐，并且为大家节省时间，提质增效。

我介绍就到这里。

好的好的，哇，王晶这个，哈哈，这个介绍引人入胜。这个，哈哈哈，我也进入他模板是吧。

大家好，我叫李宏伟。然后大家都圈子名字叫我Harvey。然后那个，我呢，是本科是在中科大的计算机，在中科大读了一个计算机master，做多少做十多年前做computer vision。然后后来呢，因为对记忆学习产生了很浓厚的兴趣，所以就来这个北美的UC Berkeley，去念的这个统计和记忆学系的PhD。

然后呢，博士毕业之后呢，我就加入了Uber。当时在Uber也是负责做当时Uber的客服的第一个全球这个智能任务推荐引擎。然后用到很多王晶刚刚讲的这个这个强化学习，还有很多传统的EIG学习的一些方法。然后那个，后来呢，我又在Uber陆续续做过与Uber free相关的，还有safety相关的一些事情。就不同的部门，不同的商业的这个模式。我在Uber待了四年。四年之后呢，我就加入了MBB。哈哈，从一个最早一个高端出行部门开始。结果疫情期间整个部门被裁了85%。哈哈，然后这个部门后来基本上就不做了，基本上接近不做了。反正就。

所以后来我就到了mp另外一边，就是主要是做NLP。然后现在的话，是主要是大语言模型的一些一些应用研究，诸如此类的。然后呢，我也跟硅谷的一群小伙伴，在做这个创业项目。我们目前的产品叫有topic dot ton。就大家如果有兴趣，可以直接输入这个我的这个名字旁边，有topic dot ton这个名字。

有topic dot ton呢，是一个真人与VII agents可以共生共存的，一个新区社交平台。然后在这里面的话呢，用户可以参与到你感你任何感兴趣的话题，然后VC至尊道合的人，还有形形色色的有趣的这个AI friends。对吧，你还可以去区别一些哪是真人呢，还是AI之类的一些很好玩的一些东西。

那么我们是希望说，能够通过AI和人在一起，能够II有机会去跟人的真实互动，以这个环境的交互，去学习到最好的人类是如何去做一件兴趣社交这件事情的。然后如何能够帮助人们去更为有效的和有趣的去呈现他们感兴趣的这些信息，并且一起聚在一起讨论，这个参与到整个社区的攻坚中来。

那么目前呢，我们这个产品正在建设。然后那个大家有兴趣的话，可以加入这个威利斯，威利斯。早期可能我们会比较邀请你一帮这个用户。这是我们主要目前在做的一个事情。也是关于我自己的一个介绍。

好韵伟回答你。

哎，好嘞，谢谢两位的先生。那我们正式就开始。背上你们刚才去share这些公司的context愿景，以及你们这个education的一个一个一个experience。我们就开始讨论一下，就是说，在AIGC这个风生水起这个的时候，我们为什么选择这个specific这个赛道，来开始我们的创业，开始我们的这个journey，而不是其他的。

这个是由于我们以前，比如在industry受过的training，会有更多的这些data呢，还是我们本身发现，哎，这件事情其实就是会money追问的，还是兴趣追问，还是的确是一个商业的痛点？如果是商业的痛点，那我们还有另一个问题，这个如何验证这个market fee？这这又是一个商业痛点，还是我们自己知道，异想的好像是这么一回事，我们应该去做这么一个酷的事情？对，所以因为summary这个问题就是why，我们为什么现在要做这个，不做其他的。

我想对，就这个话题，我跟这个两两位朋友去去讨论一下，就为什么要选这个赛道，开始去去做这个，往前开始。

行行，那我也分享一下。就是说，其实也是一个挺有意思的现象。因为其实我们公司成立的时候，这个赛道还没有这么火。我们成立在22年，在Chatpt火之前。对，经常有人说撞到风口了，我们是被风口撞了。所以我们刚开始做的时候，我们非常仔细的研究过，没有几家公司在做这个事情。当然当GPT火了之后，大家大家现在可能做的公司会比较多一些。

我待会也会提到，就对我们来说会产生什么样的影响。我先介绍一下，是为什么我会做这样一个方向。我觉得对一个创始人来说，选定方向他一定是有两个驱动。一个是内在的愿景驱动，你想做什么，你想让世界改变什么。没有这样一种能量或者愿景，你不会出来创业对吧。创业毕竟是九死一生的一个事情。所以你对世界一定是有一个愿景，这是第一确定你宏观的方向。

那么具体要做什么，那一定得是外部驱动。你不能说你对世界的愿景，它一定是要发。你必须得有客户的validation，就是客户的验证，必须有人愿意为之买单。那我就从这两个方向来介绍一下，就是我为什么会选择一个方向。

首先第一点，就是我对世界的愿景。就是显然我是，就是因为我整个职业生涯的过程中，都是做AI的，对于AI是有非常执着的一个热情。那么具体到说做大语言模型，其实这和我的工作经历是有关的。因为我在谷歌的话，原来是在谷歌大脑，做这个强化学习的落地。那么当时在谷歌，其实主要打主打的就是，大家可能有听说过一种自然语言对话推荐。可能当时在强化学习，可以使用到这个里面。那么其实我在很早的时候，包括在Bert刚出来的时候，就已经深刻的感受到这个东西，就是未来。

所以在这个1718年的时候，我已经可能看到了很多未来所不能存在的这种可能性。然后box当时我们组其实是做duplex，现在现在我们组的很多成员都是在做bug。所以我在自然语言处理的过，在这个过程中我们感受到这个。当时我可以感觉到，第一就是说非常的震撼。这是第一点。所以我们认为这一个领域里面，其实会有很大的一个应用前景。在这个前面。

然后另外一个方向就是说，大方向的话，是在我以前做的这个推荐系统，包括广告落地里面，其实很重要的一个逻辑。当时是说我们要focus在注意力经济。不可能，有的小伙伴们没有听说过注意力经济。就是说整个广告商业模式，或者整个YouTube视频流，或者抖音视频流，或者是我们今天看的微信视频流，它的注，它的本质商业模式是汇聚，用免费的产品汇聚大量人的注意力，然后把这个注意力销售给广告者，那么去获取这个利润。

那么在这个过程中，其实会产生一个一个错配的一个问题。当我们当时在用强化学习，利用在大量的这个视频流推荐里面时候，我希望能够提升用户体验。但是提升用户体验，并不一定会提升用户市场。那么就会导致一个内在的逻辑。所以从这个逻辑出发，我认为真的好的商业模式，那必须是使用者和付费者是一致的。那么这就意味着说，AI的其实一个大的一个潜在利用领域，应该是AI加生产力在QB领域的应用。其实当时。

那么基本上通过这些逻辑的推演，我就基本上想到了，是要做大于模型，QB企业端和这个生产力应用。那么这个方向。然后看到看准了这样一个方向之后，我就一直在探索这个方向里面具体到底是需要做什么。那么然后在这过程中也是要创业。另外一个很重要的过程中，是要寻找创业合作伙伴。那么每一个合作伙伴，其实都会带有自己的这个对未来的一个愿景。

那么我其中一个合作伙伴呢，他实际上是以前是，一个c轮公司的一个CEO。他其实有管管理200多人的一个团队。那么其实他每天在公司管理和运营中，就会发现很多很多的痛点。具体的痛点是什么呢？比如说他好好奇说，为什么我这个产品进度跟不上，他就想要去问一问，就是为什么。然后可能离CEO，因为离一线业务会非常非常远。那么可能他会需要拉很多人过来开会，但其实也并不一定会得到其中的这个要点。

其实这里面根本的原因就在于，企业里没有一，没有一整套的数据中获取inside的一个方式。那么我们当时发现企业里面最大，关于企业生产力效益的话，最大的问题是，我们再英文里面称之为SILO，就是说数据的不同的部门之间，相互无法进行打通。那么每个人都会有自己储存的launch，但是相互之间并没有办法进行沟通，也不能够很好的流转到需要他的人。

这就是为什么很多的这个部门领导，其实他想知道，我这个部门里发生了什么，但是其实并没有很好的办法。那么从这个角度的出发，我们意识到会议是一个非常重要的一个切入点。那么包括会议的摘要summarization，其实是企业里面大量的时间被消耗在这个上面。那么我们就从这个点上开始出发。

当时具体到最后，去做我们现在的方向，实际上又是通过另外一个过程。我们在这个过程中，跟大量的企业主进行聊天沟通，我们去询问他们生活中最大的一个痛点是什么。我们看到一个非常普遍的一个模式，就是说他们不知道发生了什么。他们有很多会需要去参加。那么如何去解决这样一个痛点？那么最后落实到，就是我们现在这样一个场。

所以这件事情就总结一下，就是本身站在巨人肩膀，Google的无论是Google bra还是Defmane这儿，我们已经看到了未来。然后呢，自己的有自己的一个倾向性。然后后来呢，再跟10这个业界当中本身打过仗的，有Internet的这种经验的人，我们一起去扣的时候，做了很多的市场调研，最后去align好，找到了这样的一个这样，这样一个market进行切入，解决一个商业的痛点。是吧，这种会是怎么样的一个过程？

非常的好。我觉得俊伟，我我，我们需要你帮我们来这个准备数据。哈哈，非常好的summer。谢谢谢谢谢谢。我会帮你们标记标记data的。可以的。哈哈哈。

那宏伟师兄呢？

我来我来。我来讲讲我们这个例子。就是说刚才这个问题的话，就是讲这个如何去选这个机会或者方向的问题。对吧，我我可能每一个，我相信每一个方子，可能他选择方向的时候，都会有不同的这种自己的一些独特的考虑和角度。但是也是从大体上来讲的话，我觉得刚跟王晶讲的也很类似，就是说如果去选择一个方向的话，你肯定需要考虑多个维度。

首先第一个，就是说这个问题是不是真实存在的，一个客观的很重要的问题。对吧，很多人是有这个问题。同时的话呢，你也希望是说，这个东西跟你对未来的判断和愿景是一致的。就是说你是意见，你很passionate，你觉得未来会发生个值得促进，去发生一件事情。第三件事情，就是说也是一样，就是说你这个也要考虑一下，就是说在自己与自己的团队这方面，是不是能力范围内的事情。是吧，所以一般是这三个最好是三个交集。如果是圈子里面这一块的话，可能都很难持续下去。是吧，所以说这个有时候就是从这个角度来看的话呢，比如说我们做Utopic Ton的这个初衷是什么呢？

其实本上这个初衷我们已经有了很多年了，就是一直我们想，我自己对兴趣社交很感兴趣。我一直都是各种兴趣社交平台的一个深度用户。然后我是很关注于从人云这样连接的。然后比如说这个最近这几年，我觉得有时候有的人经常抱怨说，有些信息不知道什么的。但是我们其实看到更多的情况是，我们经常觉得这个信息太多了，太杂了。无论你去推特也好，支付也好，各个地方觉得信息是扑面而来。对吧，然而很多人的话，会有时候，我甚至看到有朋友在那个朋友圈里面或者Facebook上去求朋友们推荐，或者是求是是，比如说某些领域在推荐，或者是推在下面是吧，找相关的人去问说，哎，你觉得关于某某有什么很好的一些内容或者资料。

所以我们看到的一个问题就是说，当在信息大爆炸的时候，反而人们很恐怕，就是想找那些真正值得信任，和与自己觉得很相关的，一个好的有质量的内容。所以我们想真正解决的是这个问题。但是这个问题去做的话，它又有本身很大的难度。因为每一个人的这个朋友圈子，圈层不一样，所以你最后得到的信息是很不对称的。对吧，比如说有的人像这个王晶和俊伟，是吧，有可能你们朋友圈层非常之大哇，可以知道很多很多很好的一些信息，哪个领域里面都有相关的朋友，之类的就可以给给给就是保证说，你的这个信息的筛选是非常有效的。对吧，但是对于很多其他人也未必是如此。

那我们就想说，最好的方式，如果大家因为兴趣在一起，又能够与分享这个跨平台的，任何一个平台上的任何这种内容的话，而且还可以给出你推荐的理由，以及分享给谁，这种就是更加个性化的一些这种交互方式。

那在这个时候有时候就是说，我们还say到，就是有些现在信息发展很快的话，有时候也需要是对于信息，有一个就是这个速度，有一个values。那么人去做的话，有时候未必能覆盖的很全。那这个时候就AI技能就出来了。而我的话呢，已经是恰好一直有一个很神奇的一个一个愿景。我一直很坚信，我觉得未来的AI，一定能成长成为人类的这种p，这种never p，就是同同伴。就是说他可以跟你做同样的事情，或者类似的事情，而且还可以向最好的人类学习。

所以我们想的是，如果把AI一堆AI镜子，这个各种角色，各种这种能力的AI镜子，跟人类放在一起，能够让他们有生存的压力，自己都怎么施下这个生存的压力。我觉得大家可以关注一下，就是说，他一定要向这个最好的人类学习，如何去做好，比如说把信息找全，并且能够跟人去这个沟通和交流，还可以促进人员之间的运势。比如说，比如我和俊伟都对AI镜子很感兴趣，但是我们以前不认识。那么可能有一个AI镜子，他跟我有过交互，跟俊伟有过交互，他甚至可以介绍我们认识。对吧，这样子的话，就形成了人跟AI已经是网状，这么一个一个链接的结构。

所以这个是我们从一个问题，一个愿景，还有从我们自己本身的这个兴趣出发，那么这个这个所所所汇聚成的决定这个机会。而且过去我也想过类似的问题，但是一直觉得在技术上，实际上是觉得很难以做到。因为我过去做的项目里面，我在这里面待了快20年了。对吧，然后从本科的本科的时候就感兴趣，然后平时工作也是做的与AI相关的。但是我过去很少在创业的时候，就直接说想要去做AI的star。但是现在我觉得大约模型出来之后，除了有这个推理的能力，最近正在蓬勃发展的这个agents，就是赋予这个national model，大约模型所说power的这种就是agents，还有使用工具的能力。这一下就把这个可能性变得很不一样了。

所以就可以模拟人性跟人自然的交流，同时可以去为人类去筛选和推荐很多有意思的一些信息，并且能够对人的兴趣深刻了解之后，能够把人与人之间可以对接起来。所以我们就觉得是非常非常好的，就是就是我们说把这三块拼板给拼齐了。所以这也是我们觉得一个很值得去尝试的一个方向。

感谢两位的分享。我我有一点点的爱口。就是你看可能过去的时时间，我们一直在说，很多企业他要做各种的数字化整形，是吧，然后我们需要去把从物理式世界到一个sever的一个世界，会有一个对应。那我们现在其实你们两位的这个start up，是复刻在knowledge，就是我们kind of我们已经有了这些data，但是我们现在需要一个knowledge的，一个一个分享，就是更加的有用的有用的信息，抽奖了一册。然后王晶总的公司呢，就你看，会有点像当年的Google那种感觉，就是说OK，我要去explore很多很多东西，然后extra出来，extra出来这些有用的knowledge。然后宏伟实修呢，反而是通过人和人的关系，一个social network，就相当于说当年Facebook那种，我要通过人去找信息，或者人和人中间的去share这些信息，再再扯出来20年好像风水又轮了一下，就是大家又通过一个我纯的一个机器的算法，我就应该我牛嘛，是吧，然后我这样去打混的一个消息。别人还有一个就说OK，我以人为中心，我们围绕它，去开始做各种的这个信息的对接，去去搭建。okay okay good to know。

来来来，我们可以到下一个话题。下一个话题是这样，就是我们建立这个star up，我们有这个愿景，但是长征路是一步一步走出来。那我们会不会有那么几个点，需要去pivot一下的这个方向？如果PIVOT，比如说okay，作为CEO或者CTO，你看到了这个方向，你很难用个人权威嘛，就是说哎，我我就要这样走。你如何去保证下面的team，其实最后by in这个idea？因为大家当初过来的时候跟你干，大家是觉得我们，我们sell的一个idea是要sell a，或者sell给VC，我们要干a这件事情。但为什么过了半年之后，我们突然又变成了一个b？这时候如何保持这个team，或者是对内的一个team的一个烂号，然后对外的，比如说这个跟VC的关系保持一个line，就是说我们的确是在在在往前走，而且这样可能这种转型对我们来说是必要的。

这这个问题，我们会遇到有过这种例子吗？如果有的话，就非常欢迎去share一下。要不还是从王博士开始。

那我可以分享一下，因为我们公司做的产品，其实就是要解决这样一个问题，帮助大家更好的有效的line在一起。所以呢，其实我们有一个很重要的一个企业文化，就是double的，就是我们要我们自己使用我们自己的产品。怎么能够用产品来帮助我们全公司的能够上下一心，齐心协力，并且能够高效的去做到这样一件事情，而不是通过很多的会议来做到这个事情。

我们这个过程中，首先分享一下，我们肯定是有批备的。就说做一个很大的一个start up，他是会肯定会需要的。在我们做刚开始做的时候，我们希望能做一个小而美的，一个垂直的一个会议的一个summarization。其实当时那点非常的简单，就是在美国有很多的这个软件，用这个auto的summary。但是大量的人用了这个auto auto录音，录音当时有一个这个会议的这个文字，但是也没有人在回去回看这个录音。那么我们能够给他做一个summary的这个工具的话，其实就会很好。

那当然大家知道现在author现在也在做，美国基本上大的这个会议视频的话，都会在做这个东西。我们现在呢，其实做的更重要是连接。我们的强项就是说，比如说alter的数据是alter在这个，或者说Microsoft team数据是在这样。那么我们强项是如果通过这个自然语言处理，包括这个chat的interface，把这个数据打通连接起来，得给人附门增效。

那在其中既有共性也有不同。那么在这个过程中，我们是如何让团队都能够认识到我们，那个什么，是我们这个公司在当下最应该做的事情。其实很重要的，第一我们是客户驱动的一个公司。那么具体到一个是客户驱动，一个是数据驱动。那么很重要的就是说，我们客户给我们的反馈，那么所有人都会进入我们的系统，然后由我们的所有条件汇总。那么所有的人都可以直接去，就是我们每一个人都是我们的客户。那么每一个人都会去能够自己去发掘，去去询问，去探索我们的客户到底在想要什么。那么其实每一个人都会独立的获得这样一个同，共同的结论。

我们在这个时候应该做这样一个事情。大家都知道，比如说我们坐飞机的话，如果是说那个大家都相互，每个就说我们，如果我们是相互两两之间都要去配对的话，去line的话，那可能就是o n方的这个这个开会次数。但是我们每个人都从一个共同的原理里面，获独立的获得结论的话，就说o n。那我们其实通过这个，我们就是有效的运用工具，把这个o n方的这个信息，line复杂度变成了o n。那么对我们公司来说，Lang倒不是说一个非常重大的一个问题。就我们把在最开始的时候，花了一点时间去做好这个流程。

其实比较难的一点，难点是如何把所有的数据都汇聚起来，进入我们这个系统。这个我们花费了一点时间去来来打磨这个东西。当这个系统真正做好了之后，大家每天看的这个东西其实都是有光truth alignment，就 ব্যথা不会是特别困难的问题。就所以说，相当于说在一个生产环境当中，我们加了一个加了一个辅助线或者辅助点。这个点呢，就是说我们的customer。然后在不同的层级的这些员工当中，他们可以看到customer的痛点是什么。然后又是一个customer obsession的一个company，他自然而然的就会去这样去align，他就能理解我们的业务性的各种的调整。是吧，就是引入了一个外面的一个信息，而不是说okay，我是老大，我这么说就就是对，就是牛的，不是这种一个从上而下的这么一个的一个方式。

OK OK。而且我们把企业文化里面，我们一个很重要的企业文化，就是market signal is a north star。我们外部信我们是一个客户驱动，外部驱动的。这样的话就是必要避免这个内耗，就是所有的人都是一致对外。另外的话，所有人都有相同的这个实际上都是方向都是一致的。在这个过程中。

OK好，我俩试一下吧。

好的好的。我觉得网易讲的特别好，然后我就来这个补充一点。我们的这个看法。我的看法就是说，我觉得people这个事情呢，我在做star w之前我就这么想的。我因为跟很我周围有很多做 star w的朋友，创业公司的朋友，然后经常会在一起聊，然后哈哈，这个people是经常一个聊起的话题。

那么people这个事情很有意思就是说，极少有成功的公司没有people的过。我曾经看过一个统计数据，在很多成功的比如独角兽以上的公司，他们如果就是符合这个商这个这个企业或者商业定义上的people的，是平均是7次。一家很大的公司，平均一下people的是7次。然后那个，那么很多失败的公司，可能一一次都不用people了。对吧，所以people有时候是个好事。

人第一个不要太过于负面去看待它。其次的话，我觉得从本质上讲，做创业的话跟赌博是有很多共同之处。就比如说你选一个不确定性的方向，对吧，你你总会去，你在做之前，其实你没有办法去预料到所有发生的情况，并且也没有办法去去保证说你对这个市场也好，对这个问题的这个领域也好，会有一个就是100%知道所有的信息对吧。所以很多东西都是一个从不确定到确定，那个过程需要去探索。那自然就涉及到有风险，你有可能会看错，有可能会踏空对吧。

那最重要的是说，你要决定什么时候PIVOT，以及PIVOT到哪个方向上去是吧。所以这里面就是也涉及到俊伟刚才讲的，如何跟team，跟这个团队保持一个一致。那么这个跟团队保持一致的话，其实相对来说的话呢，也有很多一些基础性的方法。最最典型的就是说，其实你像无论是团队也好，VC也好，甚至是你的客户也好，那都属于你整个做创业过程中，这家公司的一一个某扮演着某一种partner的角色。对吧，大家是一起合力做这件事情。

有可能市场比如说不认可，那也就说另外一方其实不认可这个事情的。对吧，那最重要的是大家最初做的时候，一定是在整个愿景上是能够一致的。在选人呢，包括这整个team之间这个也很重要。那么这个好之后，你还需要是，对整个过程中的这个决策体系，要进行一个也是要对齐。就说你大家知道说这个决策是应该怎么做，不能说就只有真的，没有最后做决定的这个事情。

还有一个就是，对所谓的成功，应该是有一个common的定义的。失败可以各种各样的定义，但成功的定义可能就是，你要定一些你的北京指标，或者什么之类的，达到一个什么样程度，或者一个什么样的milestone。对吧，那就是这些东西，是可以帮助你在什么时候决定，诶，可能这是一个，这是一个不得不people的一个时刻了。对吧，或者说这是一个主动的，一个战略性的people的时刻。

那么决定，比如说像哪一个地方Billboard的时候，也是很重要，就是能够保证是依旧保证的，从原则上讲是去解决重要的问题，同时也是整个team大能的online，就是说，这个是我们真正有热情去解决的问题。那这里面一个很重要的是，其实最后能够形成一个创业团队的，一帮人呐，我，我觉得一般能够坚持1年以上，还在一起的人，他们其实都是从愿景上是很深的，是有相似性的，就绑在一起的。对吧，那这个时候只要保持好的沟通的话，其实决定朝哪个方向去people的一群人的讨论，能够保证debus最后也是很容易达成一致的，并没有那么难其实。

所以这就是我，我想说的是，什么时候people，以及怎么样一个people，怎么样去想，一个很重要的一个一个答案，那就是说okay，在star up之前或者招人之前，其实我们本身就找到了一个打野炮，臭味相投的一些人，然后大家本身就有ambition，有这些愿景，我会去扮演，不仅扮演你这个idea，然后看到我们其实也做到的，也是你这个人，是这样，这个这个leader是，然后我们在往前走的过程当中，本身也设置好了一种自己的东西，比如说okay，就就是如果达到100万用户，然后大家在比如说开会的时间，或者是知识分享的一个东西，有一个Benchmark，我们能达到Jake，设置了一个boundary，我们就比较容易去说服我们整个一个team，无论是传销，好掉头，或者等等其他的业务现在的一个发展。

okay okay。那那这样，就是说作为leader，在一个start up当中，那我们如何去平衡这个马上盈利呢，还是要继续grows？因为宏伟，宏伟师兄以前是在Uber，我之前的也在Uber工作过，在那个过程当中的VC的融资环，境，然后大家无论是在滴滴是在国内是吧，我就要烧钱，然后去获客。然后在现在的这个融资环境，或者说从你们自己的taste来讲，你们是如何看到哎，我要马上去盈利，还是要我要现在疯狂的去先把rose烧完，烧完之后再看怎么去把把奶给挤出来去去变现？这个你们是怎么如何去平衡的呢？

很好的一个问题。王王力量田老师，哈哈，对。我觉得这是一个非常好的一个问题，就是说是盈利为主还是以增长为主。我觉得从这个角度上来讲的话，还有一点的，就是说你在不同的这个公司的阶段，其实是要选择不同的这个strategy。首先一个是公司内部的一个alignment，就说公司现在目前是一个什么样一个状况。对于AIGC的行业里面，其实我就是我个人来分享来讲的话，现在普遍行业里面的观点是，大家觉得这个东西非常有意思，在企业的落地已经找到了一些很不错的一个场景。但是在使用过程中，仍然会有比较多的friction。

那么Tob企业就是一般大家企增长，大家一般想了，比如说是Google呀，Facebook呀，增长是比如说我通过广告获客，或者各种各样的这这种增长的方式，有一套这个哲学。但是QB的行业里面增长，其实它是有另外一条哲学。那么最好的增长其实就是，比如说你获得一个企业，能够进入一个企业land，然后你可以从企业里面的一个部门到其他的部门是expand，然后这个用户对你的这个非常喜爱你，所以就会refer。并且有的用户在，比如说硅谷的离职率是非常高的，平均呢工作时间四年，认为有有的用户非常喜欢你，他离职会把你带到新的公司里面，他也会带来这种增长。

那么其实在整个top企业里面的增长，主要是靠产品内部，包括一个是你公司和客户沟通的一个流程，比如你客户成功部门，你是不是很好响应用户的反馈，能够通过用户的反馈来进行产品迭代，隔离产品本身的一个是否解决的痛点，那么是否能给他提提能增效，那么自然而然会带来一种增长。那么这个增长和盈利之间的矛盾，其实并没有像QC行业里面会那么的明显。并且整个比如说美国QBSAS企业里面，资金使用效率是相对比较高的。也就是说，增长和盈利，并不代表说你需要靠花钱来做增长。在ToB企业里面，我觉得这个东西的你会需要有一点花费一点更多的资金来做一些增加更多的腻子。但是一个很好的良性的增长，应该是由产品驱动，并且由客户的customer happily来驱动的，一个增长。那么他自然而然也会带来盈利，至少不会有那么明显的这个需要一个either all的一个，就是你只能两选一的这样一个选择。

好的，行。那我也我也谈谈我的看法吧。我觉得这个是否应该是偏重于匿迹，盈利呢，还是继续增长？那我觉得这里面其实不同的这个产品类型肯定是有不同的这个策略的，甚至同一个产品类别里面的一些产品，可能也会有不同的策略。主要是在乎上，你你你为什么去选这么一个优化策略？对吧，就是俊伟提到，比如五本，比如说MBB，跟他们的各自的优化策略，都是不太一样。

我个人观点是说，在现在特别是在与AI相关的这个产品里面呢，比如说工具类的，或者说这个SARS类的，对吧，这个里面，因为他主要主打就是一个价值交换。这个时侯其实去去focus上这个马上盈利呢，或者说至少focus上它的盈利这个潜在可能呢，我认识比较优先的一个策略。因为你其实希望能够测试出来用户是不是真的是很需要这么一个工具，或者这么一个服务。对吧，当然是，比如说你如果是ToC类的，然后工具的角色不是那么新，也不是那么强。比如说你是不是比如像我们新社交平台，对吧，它其实它的成功，很大程度上需要取决于一个人口基数效应和网络效应。也就说，你只要能够把这个数据和人的这个这个费率能够赚起来，就是像刚刚之前网金提到过的这个attention economy，是一个非常非常成熟的一个商业的这个变现的一大类。对吧，所以最终是肯定没有什么问题的。唯一的就是这个成功与否的决定，就是看你这个增长曲线能不能做起来。对吧，所以的话呢，在这个时候，那早期的时候，这个focus这个增长是很重要的。就是你早想盈利的话，你无异于把自己的这个这个可以涨一个很大机的这个这个蛋给炒着吃了。对吧，所以所以我觉得是不同的公司，公司在不同的阶段，甚至不同阶段，对都会有不同的这个策略。这两者之间可能也不一定是一个完全就是你是某一类公司，就只能选这个，你是某一类公司只能选这个。早期，可能有一个这种清晰的这么一个趋势，到后面可能逐渐在不同的时期，会会清晰这个gear。

懂了。所所以这件事情本身就取决于说，我们这个公司的业务是什么ToB，大家可能希望的是因为你subscribe，你付我钱，我慢慢实现盈利。本身呢，就是一个用户的一个声音，然后我也知道我这个market fit。但是如果我们本身想打造的，就是一个networking，那它本身就得有足够多的人，然后通过足够多的人，大家的互相的connection才会去产生收益。所以我们就不得不先把这个growth线，连线给做起来。所以就是it really depends。

OK OK。那那我也可以再补充一点，就说这个问题其实非常好，就像刚刚Harvey说的，俊伟说的，跟这个企业的商业模式非常有关系的。我也补充一点，就说比如说做to be或者SaaS企业，它其实也有一种内在的一种tension。就像Harvey刚刚说的这个做QC行业，那么增长和增长和盈利，他会累在一个tension在这个地方。你不能把下金蛋的鸡给杀了，对吧，你必须得把它养大了，才可以。

那么其实做ToB企业，虽然不存在说这个获客增长的这种这种tension的话，其实会有别的增长。因为一个企业其实一个技术，如果其实一般来说Toc应用会比较先，因为Toc应用它是相对比较简单，就是你只要做出一个很好的Demo，大家就会用。那么当一个Toc应用进入Tob的时候，其实你需要做很多的事情，可能是10倍以上的事情，甚至才能做到一个类似的应用体验。你必须要树立的安全性，一个合规性，然后整个过程的数据的隐私性，包括你在这个过程整个过程中，你整个系统架构的所有的事情，都要做的更加细致。而且整个比，包括这回复的这个准确性，也必须得达到另外一个量级。

那么这就涉及到一个问题，就是说需要可能需要大量的这些投入。那么这些投入可能是产品的build，可能是在技术上的一些投入，或者是相应的一些生化内功的一个需求。那么它会产生这个QB企业和我们把资源花费到生化内功上，还是把它花费到直接可以卖出产品的fitter来，这样一种内在的一个testing。

那我下一个问题是这样，就是我们很多情况下是Levit最底层的这些foundation的这个model，它的这个improvement。那如何或者说作为一个leader，我觉得作为一个developer potential可能OK，这个manager交给你的任务，或者是说我对一个上海人，或者我对core的一个问题，也理解就OK。那作为leader，如何说避免我们做的这个方向，恰好跟open AI或者等等，这这些做防对型model的公司去装车？可能以前比如说我套一个壳，或者是说哎，我帮你去一些这个吐小币的公司，去做一些部署，我就可以赚一些这个辛苦钱。但是如果比如说这个这个open i或者其他的公司，他说哎，我for business这个部门，我各种的privacy给你解决的都差不多了，那一下子这些公司呢，他突然也就没生意了。

那我们在做，我们再lead我们的team的时候，我觉得前面是用户，但是后面好像也会出现这些防护式的model。那我们如何保证哎，没有跟他们撞车，可以保持我们的这个积液，稍微常清一下，这这这大家是怎么思考的呢？

这个问题很有意思。行，那这次我也我现在回答一下吧。我觉得这个就像哇塞，这个这个就像那个大家经常讲这个历史的车轮滚滚向前是吧，哈哈哈，你最好不要成为正常的这个发挥。其实这个也好。所以就是说，就是对于这个大模型而言的话，一般现在小公司，基本上是没有什么大的能力和财力去开发这个大模型。大模型的对吧，肯定都是几个主要的玩家。对吧，那就是OK，a，Google，Microsoft，这个matter，这些这些公式。

其实每一家公司，他去做这个类似的事情的时候，他都是有他自己独特的一个taste，就是这个品味的就，是换句话来说，就是说像一个很大的车或者很大的船，他在前行的过程中，他的前行的轨迹是相对是好攀登。然后就是大家千万在这种时候就不要说哦，因为我看这个大圆模型，好像在某一块好像做的不够完善，我就去把这一块给做一做。因为对于他们而言，可能这如果这个力足够重要的话，又对他们这个这个很符合他们前进这个方向，这个这个关系的话，他是肯定会做的。

最典型的例子，比如说之前有一帮公司拼了命的说，我们要要做这个Marty model题，对吧，就是多模态。但这个东西显oh yeah，Google这都会去做对不对？这是很正常一个前进的方向。但是也有很多东西，他们这个大的公司也不会去，不一定会去投入很大精力去做的。最典型的例子，比如像托马，托马这个AI，他去做这个自动这个power呢，生成对吧？可能比如说卸载GPT，有一天会推出一个功能，是它你你输入某种模式的这个Prom，它可以告诉你这个PPT的大致的这个outline，或者怎么这里怎么弄。但是他并没有那么大的强强烈的兴，这个兴趣，会说哦，我要跟Microsoft的Powerpoint连接在一起，我要去做跟你生成一件生成很很漂亮的problem，同时还可以生成Google site，同时还可以生成w PDF，还有什么其他东西。对吧，所以像这种类似的应用，我觉得大概率高空压这种是不会做的。不是说不是说绝对不会，但是大概率他不会去做这种需要跟很多其他公司进行这个这个集成类的这种事情。对吧，他他更多是想扩展这个大语言模型本身是越来越智能，越来越profit这个底层能力。

所以呢，在这里面我觉得就是说，过去第一个就是说，你不要在这车轮下面去走路。第二个是不，不要就是说没有护城河的。比如说像俊伟之前提到的，如果你只是简单的套一个壳，只提供一个很微薄的这种价值的话，那这个东西其实没有什么护城河的，很快不是被这个大模型碾死，你可能会被对手卷死，或者是你这个力很大又被碾死。对吧。

所以呢，我觉得是一个是要保持一定的灵活性，其实还是一个，就是说对于这个问题也好，领域也好，有足够的深的一个理解，确定它是一个很重要的问题，然后大致的判断是不在他们那个前进的方案上，我觉得是可以一定是避免的。而且大家不要这么悲观，因为像之前大大圆模型出来之后，很多人判断，像这个Grammy，对吧，大家可能知道一个产品，还有其他的，比如说加斯多洛AI都会死掉。我个人的判断是，我觉得这些小人是不会死掉，因为他们真的是拿命来拼了一个底子，他们一定会想到好的办法，能够存活下去，能够找到一个具有差异化的其他一些方案，去做的对吧。一样也照样能跟以前一样成功，大概率不是绝对保证。

所以呢，就是这，这是我的一点观点，就是说不就是需要注意，但是也不必恐慌。对。

我也非常同意哈菲说的这个观点。然后另外我想说的一点就是说，并不是说open i就要跟所有的人竞争。其实我个人并不觉得，我们和open i是处于一个竞争关系。open i是来帮助没有open i，我们在硅谷这么小的团队，要出做出我们现在这样场场景的一个量级，或者一个产品的话，我需要招聘多少人？是不是open i实际上是把一个底层的能力，把它做到了一个接近商业化的一个能力，并且通过Demo的形式，让未来让大家展现了无限的可能。

但是我们所要解决的问题，是企业里面的提能增效，一个工作流的问题。就像Harvey刚刚说的，open i有没有这个taste，来解决这样一个问题？所以我们认为，open i其实他卖铲子就很舒服了。就另外一个，另外一个很举举一个很好的例子，英伟达有没有动力，要来做企业端提能增效的问题？他卖A100的GPU已经非常挣钱了。不管谁去做什么，他都得买英伟达的这个GPU，对于他来说，这是一个非常稳定可靠的生意。那open i他有任何动力，去做每个企业里面的吗？没有。他只要能够做好这个平台型的，一个铲子，能做好一个像亿美达这样一个生意，对欧坤来说已经很好。当然他也会碰见很多的竞争，竞争在这个过程中。

那么其实对于我们来说的话，在我们实际上是能够有对，尤其是创业公司，对于很小的创业，像哈贝说的，你是不太可能会有能力或者资源去自己做完全的大模型，从头而来做的话，如何能够有效的利用这些巨头竞争之间所产生的这个机会，其实对于创业公司一个很重要的，并且对于硅谷来说，经常来说每一代新的模式里面都会产生新的这个公司。新的技术范式和新的商业模式，它毕竟是相互交交融的一点。而且就是在新一代AI原生的公司的话，一定是的，就像Harvey刚刚说的hungry，去真正到每个具体的场景，去挖掘它实际上使用的一个特点。这样的公司，才能够真正的找到自己的未来，也

不会惧怕这个open i的竞争，而且事实上是非常有帮助的。

比如说你很多的，当然就说举QB企业的例子来说，它用了这个企业端，就用了个人端的OK i的这个工具，GPT的这个模式，它对这个东西产生了兴趣。那么它在想要在工作流域里面进行使用，但是会发现其实并没有那么好用。你很难把一个demo用到自己，结合到自己各种的工作流里面来。那么他就会naturally需要去考虑说，我有没有其他的工具。那么我们实际上就可以fill this gap。

所以我们个人认为，并不是和open i存在竞争的关系。就像哈卫刚刚说的，有一点就是说，可能会存在竞争关系的是，谁能够把open i的能力用的越好，谁能够更快的在这个企业里面立住，你能够有效的高效的建立护城河，尽力最后能够在一个行业里面做出自己的一个相当于industry。我觉得这个是更重要的一个。

哎，我们刚才讨讨论了一些，我觉得可能作为leader当中的一个非常hardcore的一些问题。那那我们现在这样说一点稍微虚的，就是我们展望往前数这个一年，那你觉得你们的公司一年希望长成一个一个什么样子？或者再换成另一种方式，假如说现在你突然有了不大，并不小的一笔钱，比如说10个年龄，然后在你这个账户上，你准备用这些资源呢，说怎么去scale你这个这个公司呢？你当然涉及到公司经历就不要说了，但是我其实想通过这个问题了解两位这个leader，就是你对你的公司这个这个愿景，或者是短期的一个一个愿景，你觉得他需要找成一个什么样子？哎，可能是比较又match到了现在这个行业的，一个一个衬的一个发展。对，一年之后我们希望长成什么样子？

哎，可能是比较又match到了现在这个行业的，一个一个衬的一个发展。对，一年之后我们希望长成什么样子？

哎，可能是比较又match到了现在这个行业的，一个一个衬的发展。对，一年之后我们希望长成什么样子？

哎，可能是比较又match到了现在这个行业的，一个一个衬的发展。对，一年之后

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