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114: 秘塔闵可锐2：“我不是演员”

2025/5/5

晚点聊 LateTalk

AI Deep Dive Transcript

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闵

闵可锐

Topics

闵可锐：我融不了很多钱，也当不了演员，不懂为什么一些拙劣的故事投资人会买账。秘塔的产品决策大多是我拍脑袋决定的，80% 以上的产品策略决策都是我拍脑袋决定的。秘塔的产品决策流程与大厂不同，我更倾向于快速决策。我认为现在做agent方向的产品时机还不成熟，通用agent的挑战仍然很大。我认为在中国做辅助律师的AI产品没有机会，投入产出不成比例。产品决策的重要指标是收入，因为公司需要生存。过去七年，很多AI公司要么死了，要么大幅收缩，所以收入是重要的生存指标。我做不到融很多钱那种创业路线，也不想这么做。2023年AI热潮后，融资变得困难，因为市场判断变化太快。秘塔更倾向于做有长期价值的产品，而不是追求短期爆款。秘塔的重心是应用驱动，而不是模型驱动，因为模型永远比头部公司差一点。我认为DeepSeek不需要考虑商业价值，可以把它当成消费。字节、阿里、腾讯都有钱，但他们没有把大模型当成消费。Llama 2再次证明一流资源二流团队打不过二流资源一流团队。中国的专业市场规模太小，付费意愿也不大，所以秘塔转向更通用的产品。如果在国外，做专业领域的2B产品可能会有机会，但在中国机会有限。秘塔的产品选择标准：要有收入、用户认可、长期价值。我预料到2025年，腾讯、阿里、字节会在AI领域投入巨资，所以秘塔需要调整策略。你得相信最坏的事情一定会发生。秘塔2023年后只融了一亿人民币，因为不需要那么多钱，也融不到那么多钱。秘塔的融资策略是保守的，因为我更看重实际的收入和用户，而不是讲故事。我拒绝了去年的收购机会，因为我觉得时机太早了。我是一个谨慎但并非保守的人，我的双面性源于对市场的判断和对风险的把控。大模型能力的提升会冲击现有产品，但也会带来新的机会。模型能力的提升会改变模型和应用的边界，需要动态调整策略。所有有潜力达到1000万DAU的应用，大模型公司都会自己做。我做模型的思路是服务自己的用户，并及时跟进下一代模型解锁的能力。过去两年模型能力的提升是线性的，但外界的感知是阶梯性的。O1和R1是否真的在做推理，取决于对“推理”的定义。判断模型是否有智能，更重要的是看它的表现和结果，而不是定义。Scaling Laws不是线性外推，可能到了新的卡点，会有新的突破。很多人低估了预训练模型对于强化学习提升推理能力的重要性。Grok3证明了好的团队+好的资源可以在短期内追赶一线模型的能力。模型的持续提升可能不会是线性外推，而是会有新的突破。大型技术判断对创业本身没那么重要，重要的是找到适合自己产品的技术。我曾经低估了GPT-3的成本，但这在当时是合理的判断。秘塔在成本控制上比大厂更激进，但用户并不关心成本。创业公司很难避开大厂的阴影，但可以通过快速迭代来保持竞争力。创业公司要摸着石头过河，大厂可以摸着我们过河，所以要更快地找到下一个石头。过去两年，秘塔在产品和研发上投入的时间很多，但在投融资上投入的时间不够。过去两年，我最大的成长是变得更“会了”。AI可以放大个人能力，秘塔的运作模式是核心人员输出驱动。曼琪：王与桐：

Deep Dive

Shownotes Transcript

「你得相信，最坏的事情会发生。」

今天我们一次发了两期节目，嘉宾都是秘塔创始人，闵可锐。

113 期，是我和可锐在 2023 年年初的一次访谈，那次大模型热潮初期的漫谈中，有不少此后被印证的预言。本期，是 2025 年 4 月底，秘塔发布新产品“今天学点啥”之后，我和晚点科技组作者与桐，一起对闵可锐的访谈。

我们从“今天学点啥”这个新产品切入，聊了秘塔探索新产品的方法、思路和执行，以及闵可锐对 AI 应用发展的思考。

秘塔持续推出了一些有口碑和用户的 AI 产品，包括秘塔写作猫、秘塔搜索等。与之形成反差的是，在 2023 年的大模型热潮后，秘塔并没有加速扩张和融资，仅在 2024 年新融了 1 亿多人民币。整个公司的估值也是低得保守。

可锐是一个直言、坦诚，甚至有些“我行我素”的创始人。我问他为什么不融更多钱？他说，他当不了一个演员，他也不知道，为什么一些在他看起来拙劣的故事，不少投资人会 buy in，这超出了他的“能力范围”。

他说最初看到 DeepSeek 的人才组织方式，就觉得这样非常对。我问他为什么秘塔不是这么组织的，他说，因为“我们没钱”。

一方面，可锐的一些观点似乎有些悲观，他会说：“我们摸着石头过河，大厂摸着我们过河”；任何有潜力主要依靠大模型能力达到 1000 万 DAU 的软件应用，大模型厂商和大公司一定会自己做。另一方面，他依然在持续经营秘塔这家已经成立 7 年的小 AI 公司，拒绝了去年的一些收购机会。

这是一期小 AI 公司创始人的生存之道，也是一个“没有偶像包袱”的 AI 从业者的一手观察。

本期嘉宾： 闵可锐，秘塔科技创始人，@「AI秘塔」公众号 ID：METASOTA2018

时间线跳转： - 今天学点啥 03:05 今天学点啥：黑神话冯骥自来水，闵可锐自己打 70 分；马上会推出新优化 09:09 其实秘塔 80% 的产品决策是“我拍脑袋”的 11:18 to C、to B AI 产品秘塔都做过，不同的决策方式 18:14 “为什么没做 Agent 方向产品”——为什么做大家都在做的事？ 20:32 Manus 的很多效果得益于 Claude；25 年的模型来做通用 Agent，成功率仍是问题 25:58 秘塔为何没沿着法律场景、做垂直 Agent？ 27:56 收入是产品决策的重要指标；过去 7 年多少名噪一时的 AI 公司，要么死了，要么大幅收缩 29:45 我融不了很多钱；我讲真话大家也不信，也做不了演员

- 再聊两年前的「预言」 34:44 模型做不到全球 top 的 foundation model 创业公司挑战重重 36:14 做基础模型就应该是 DeepSeek 的人才组织方式 37:27 AI 战场都是聪明人，不要奢望兼顾 8 个产品、同时开几条模型线，还能在某个方向碾压别人 38:11 AI 一定要算 ROI 吗？AGI 也可以是消费 41:46 Llama4 再次证明，“一流资源、二流团队”打不过“二流资源、一流团队”；字节人才密度很高，关键是怎么发挥价值 42:55 梁文锋最懂什么？

- 模型和应用的边界 44:56 to B、to C 应用，基础模型，我都可以做，不过没人相信 49:48 法律翻译、秘塔搜索，都不适合出海，但“今天学点啥”之后会出海 52:48 我们的对手会是 1 万亿的公司，你得相信，最坏的事情会发生 54:30 因为保守错失了哪些机会？ 57:36 去年为什么拒绝被收购？ 01:01:21 谨慎与抛弃沉末成本，闵可锐的双面性 01:03:28 Jasper 没死，但大家都要“踩一脚” 01:05:06 所有主要依靠大模型有潜力到 1000 万 DAU 的软件应用，大（模型）公司都会自己做

-模型技术讨论 01:10:19 大模型和小模型结合，只是个很简单描述；整体思路是：1.服务自己的用户 2.及时跟进下一代模型解锁的能力 01:16:46 o 和 R 真的在推理吗？智能的形式比本质更可验证 01:23:58 用强化学习做推理模型之后，很多人低估了好的预训练的重要性 01:25:42 Grok3 和 Llama4 是两件事，Grok3 成功证明了一个后出发的团队，能快速追赶一线能力 01:29:55 Scaling Laws 不是线性外推，很可能到了新卡点，又会有新突破 01:32:59 过去曾有哪些技术误判，导致错失机会？

-过去两年，我各方面都更会了 01:37:26 我们摸着石头过河，大厂摸着我们过河，创业公司得更快找到下一个石头 01:38:43 一个足够灵敏的组织，理想 vs 现实 01:41:03 目前秘塔的团队分工、协作 01:45:52 为什么没找产品合伙人？ 01:49:33 热潮前后，秘塔团队节奏的变化 01:55:25 23 年至今的变化：自己“更会了”，接下来希望能和整个组织一起成长

剪辑制作：甜食

**本期主播： **小红书 @曼祺_火柴Q)，即刻 @曼祺_火柴Q)

**即刻 @王与桐)

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