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大模型应用层创业的探索与实践|对话猴子无限尹伯昊

2024/8/3
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✨超越之路

AI Insights AI Chapters Transcript
Key Insights

为什么尹伯昊能够成为连续创业者?

尹伯昊能够成为连续创业者,主要是因为他具备敏锐的洞察力,能够发现未被满足的需求,并且有动力和意愿去解决这些问题。他认为创业的原动力是看到一个未被解决的问题,并想要去解决它。

尹伯昊在创业过程中面临的最大挑战是什么?

尹伯昊认为创业过程中最大的挑战是找到产品和市场的匹配(PMF)。虽然创业者具备各种具体的技能,但找到一个既符合市场需求又有技术可行性的产品是最难的。

从移动互联网时代到AI时代,创业环境发生了哪些变化?

尹伯昊指出,创业的综合成本下降,因为大模型降低了创业的起步成本,但构建壁垒的难度增加。资本环境变得更加苛刻,融资难度增加。此外,开源技术的普及使得技术门槛降低,但也增加了竞争压力。

尹伯昊如何看待AI时代的大模型应用层创业机会?

尹伯昊认为,AI时代的创业机会在于观察具体的人的24小时生活,找到他们不爽的环节并提供解决方案。他建议创业者不要做宏观思考,而是关注具体的需求,尤其是那些可以被AI替代或优化的环节。

尹伯昊如何培养和应用多领域的技能?

尹伯昊建议通过设定明确的目标来学习新技能,而不是按照传统的自下而上的学习方式。他认为,有了明确的目标后,学习会变得更快且更有效,因为目标可以帮助屏蔽掉不相关的知识。

猴子无限的主要业务是什么?

猴子无限的主要业务是开发大模型的流程引擎,旨在将大模型与市场上的其他应用连接起来,形成有效的业务流程。他们的目标是成为大模型时代不可替代的操作系统,类似于Zapier的角色。

尹伯昊如何看待AI对社会就业的影响?

尹伯昊认为,AI的进步短期内会导致部分人失业,但从长期来看,技术的发展会带来更多的机会和生产力的提升。他建议人们不要与AI竞争,而是去做AI无法完全替代的工作,或者驱动AI做更复杂的事情。

尹伯昊认为创业者最重要的能力是什么?

尹伯昊认为,创业者最重要的能力是拥有好的愿景,能够找到好的产品和市场匹配(PMF),并在PMF的基础上有更好的执行力。愿景是创业者最核心的差异化能力。

Chapters
在这个从移动互联网时代迈向人工智能时代的关键节点,创新创业的模式和竞争要素正在发生结构性变化。AI 技术的突破和应用正在重塑产业结构,改变工作方式,甚至重新定义人类生活。传统创业模式面临挑战,但也催生了新的商业模式和创新路径。超级个体和创业者展现出非凡的韧性和创新精神,积极探索新的实践之路。
  • 移动互联网时代向人工智能时代转变
  • AI重塑产业结构,改变工作方式
  • 传统创业模式面临挑战,催生新模式
  • 超级个体和创业者展现创新精神

Shownotes Transcript

我们

我们正处在一个从移动互联网时代迈向人工智能时代的历史性节点创新创业的生产范式和竞争要素正在发生结构性的变化在这个科技革命引领的时代 AI 技术的突破和应用正在重塑产业结构改变我们的工作方式甚至重新定义人类生活的方方面面

传统的创业模式和思维正在经受前所未有的挑战同时也催生了新的商业模式和创新路径在这个充满挑战与机遇并存的时代背景下超级个体和创业者展现出了非凡的韧性和创新精神他们不满足于现状勇于探索试图在当前复杂多变的宏观环境中开辟出新的实践道路

他们正通过跨界融合技术革新和市场洞察推动个人与企业在智能化浪潮中实现跨越式发展

今天我们就邀请到了猴子无限创始人兼 CEO 尹博浩连续创业者 前句子互动合伙人 CMO 我们今天的交流活动主要将聚焦于大模型应用层创业的探索与实践这一主题与尹博浩一起深入探讨交流尹博浩的丰富经验和深刻见解将为我们提供一个全新的视角帮助我们理解当前的大模型应用层创业的趋势 机遇和挑战

我们期待通过这次深入的交流能够激发更多的思考和灵感共同探索 AI 时代大模型应用层创业的新路径那首先我想为大家介绍一下我们本期的飞行嘉宾尹博浩他是北京猴子无线科技有限公司创始人 CEO 尹博浩自 2017 年起连续创业在 2017 年至 2019 年期间作为一家教育科技公司的创始人累计服务 200 万用户并取得了百万的营收

2020 年至 2022 年期间也就是在疫情期间作为一家营销科技公司的合伙人 CMO 服务宝洁欧莱雅等国际头部公司累计产生数千万的营收

2022 年 8 月 尹博号成立猴子无限成立第一天即获得了前百度总裁陆奇的种子轮投资猴子无限获评创业榜最值得关注 125 家 AI 公司 极新 AGI100 独角兽入选中国信通院 AI 产业图谱细分头部那么我们今天的交流话题就是对话尹博号大模型应用层的创业探索与实践

那么首先我们先请你博浩跟大家打个招呼并做一个简单的自我介绍对哈喽大家好然后我是博浩然后我自己一直在大模型这个在 GPT 出现的前夜然后开始这一段创业然后我自己也是从 17 年开始创业然后过程中一直在关心怎么样把新技术和新场景连到一起

其实可能在极端经历里面都是作为同事人或者合伙人的角色然后过程中其实关心的是每个环节的生产要素所以希望今天有机会能给大家一些启发好的 博浩那么我们首先就想请你来给我们梳理一下你之前的一个经历比如从是不是之前在学生时代在移动互联网的时代你就开始创业一直到后来现在进入了 AI 时代大模型应用层的创业

是怎样的一个路径可以给我们分享一下好

好呀,然后可以简单聊一聊我是 98 年生然后 17 年的时候我 19 岁然后做第一家公司然后当时做的事情其实就是很简单在 B 站教大家学大学物理数字电路,模拟电路,信号语系统这样的课当时其实出发点也很简单可是我发现身边的同学也好像学理工科还有点难那个时候其实最一开始的时候是没有那么多结构性的思考的

那后来我们开始发现其实在教育领域尤其是高等教育你发现其实供需是有非常强烈的顶到差的也就是在那个时间点开始然后我开始会去思考啊

做一家创业除了一方面是你看到的需求和你自己的能力另一方面可能也要去关心行业的结构性的变化然后我第一家公司一消一九年做了一段时间之后我二零年参与了另外一家公司的创业那个时候其实可能就更像如果说第一段创业算自下而上的我当时正好赶上了这件事情然后开始做

第二段创业可能是自上而下的,那个时候我们看到新的流浪入口,就是微信在成为行业标准的时候,在微信上的商业化其实是远低于其他的平台的,所以那个时候我们就在关注说,能不能在微信或者以对话的形式去产生商业价值,

那个时候我们找到的技术的落点就是怎么样用 RPA 或者是用机器人的方式去做营销当时也服务了像保德杰欧莱亚这样的客户那个时候我们跑得也还相对比较快然后第三层创业可能更接近于自上而下的去关心行业上到底需要解决什么样的问题

那个时候我们发现技术的落地尤其是大模型技术的落地其实是需要时间的所以猴子无限做的其实是我们叫大模型的流程引擎其实就是怎么让大模型有效的叫十倍加速的应用构建迭代和高可用然后当然我自己在过程中我自己也在思考

当我看到一个技术上短暂存在的减少差然后我们去提供好的能力去弥补它的供需变更的时候那更远的五年十年之后那行业上到底需要什么就我自己来关注更严用层的机会包括我在关心比如说到底有没有新一代的娱乐的方式有没有新一代的内容生产的方式

到底新一代的抖音和新一代的迪士尼它有没有机会由我参与来产生所以大概是三段经历吧第一段经历可能是我只恰好赶上了一个机会然后开始去思考怎么样把结构性的创造价值

第二轮的时候就开始在 20 年的时候开始做聊天机器人然后 20 年开始做新的一家大模型的应用构建平台的生意然后同时我自己也在关心怎么样举我们自己的应用构建平台向上去做下一代的抖音和下一代的迪士尼大概是这样博浩真的是非常厉害因为 19 岁大概是大家都是大二的水平

然后可能大家都刚进入大学开始适应大学生活博号就已经有了这个自己的一些尝试所以到现在为止我们可以称你是一位真的是连续创业者而且跟很多创业者不同的是就其实有很多创业者他们是先在大厂会待一段时间比如

比如说大学毕业之后先进大厂有了一定的不管是工作经验的积累或者是人脉或者是资源的积累也好这样之后出来再开始创业但是博好相当于是从一开始可能还在一个比较懵懂的年龄就开始创业而且后面还取得了非常好的效果那是什么促使你成为一位连续创业者呢就是是你一开始说的这个机会吗还是身边有什么样的人或者给你指点吗你可以给我们分享一下我觉得最低层的可能就是

觉得有没有被解决的需求就当你看到一个很强烈的没有被解决的需求的时候你觉得如果没人做那我就可以自己来做其实我现在视野范围内我觉得我可做的事情真的还挺多的我会觉得说即使当下这一家公司它

比如说被收购掉或者用其他那种方式然后我可能暂时把它停掉然后我依然会做新的事情其实它并不是说是个多么高深或者多么复杂的问题最朴素的就是我觉得我有动力和有意愿去参与

我视野范围内的问题的改造然后我觉得这可能是我创业的原动力吧甚至我觉得可能全世界范围内大家创业能力可能都是类似的包括 YCA 讲叫 make something people want 可能就是非常朴素的你看到一个每位姐的问题想要去解决一下

那你就是特别具备有这个创业者的最需要的一个这个特质就是能发现身边的需求也就是说能找到创业机会就有的人可能就是没有你那么敏锐就觉得我这儿可能不太舒服但我不知道怎么去解决或者说我没有能力去做一件事情然后把这个事情解决可能你就是有这方面的敏锐所以能够成为连续创业者

而且还有不错的成绩那如果我们回顾这些创业经历你觉得面临过最大的挑战是什么或者说当你遇到这些挑战和挫折的时候你第一想法是什么又是怎么去思考和应对这些挑战呢因为这肯定是每个创业者都会经历的事情

对其实从我的角度我觉得创业其实几乎只有一个大问题需要思考就叫 PMF 叫 Product Market Fit 产品和市场的匹配我觉得几乎只有这一个大问题是难倒很多人的就是因为很多人其实是有很熟练的说我要换一个原型写一行代码写一段代码或者做一次销售其实大家都不缺这种具象的技能

而且这些具象的技能其实都是在各个行业里面都有专门的系统性的培训体系比如说有专门教你怎么写代码的专门教你怎么画言行的专门教你怎么做销售的专门教你怎么做营销的其实它都不是大问题或者说你遇到问题其实

你很容易去补课但我觉得最难的东西就是找到叫 PMFProduct Market Fit 它其实是一个非常综合非常有挑战设计需要一点运气成分的因为有这种情况说我看到一个好的市场或者看到一个很大的需求但是就像你刚刚说的没有很好的解决方案

或者在某一个时间点技术没有到达进步的拐点比如说在过去十年做聊天机器人可能就会很困难因为在那个时候没有很好的技术解决方案但现在做聊天机器人就会变得很容易所以我觉得这是一种方式另外一种就是可能已经做好了一个很好的产品

然后但是他没有找到最合适的市场很多时候我们说这个强力开花强外向或者说无心插柳有成其实他都是产品其实可能已经做出来了然后你在某个方向其实做了很多的努力但发现可能在特定的场景里面其实可能没有卖出去那这个时候可能你需要一点运气然后去看到一个可能你没有意识到的市场

很多时候你做出了产品你以为你所想的那个市场可能不是真正有刷新价值的可能你完全不知道的一个市场说不定更适合你的产品所以说找到 PMF 就是产品和市场的匹配可能是我觉得挑战最大的一件事然后过去几年其实基本上每段创业都会遇到这个问题就是怎么样把自己的 PMF 做得更深入

然后怎么样让它持续的能够有商业价值我觉得过去所有的挑战基本上都来自于此要么是有一个好市场然后我们当时的时候产品没做出来要么是产品可能做出来了但是我卖的那个市场也许不是一个好市场

就是产品和市场的匹配是非常重要的对我觉得这是唯一是一个不确定的问题我觉得做销售做产品做开发然后做项目管理它当然也是挑战但是我觉得它是这种叫节奏性的挑战就是也很快能解决

但 PMF 我觉得可能是结构性的就是可能你发现世界上有很多非常好的创始人他们做很多公司可能也没有做成功他一定不是具体的说他习代码写的很差做产品做的不好看他更核心的就是你做了一个很好的产品但没卖出去或者说你找到了一个很好的市场但是当时的技术就是达不到对我觉得这个可能条件更大一点

那博浩提到的就是有些产品或者有些需求在当下也无法解决是因为技术还没有达到那我们接下来这个问题就是你认为从移动互联网时代到现在 AI 时代的创业环境发生了哪些变化哪些是变化的还有哪些是不变的有没有本质上的区别呢对我觉得这也是个特别好的问题我自己的观察就是你还是要关心变量然后你才有机会因为如果真的是一成不变的我觉得全世界所有公司都不是傻子

你能看到他们也能看到只有这种巨大的这种翻天覆地的变化的时候你才有机会弯道超车就跟开赛车是一样的就是这个晴天的时候基本上这个最后的结果基本上跟赛车手的平均水平是类似的但是如果下雨天然后一定要开这种 F1 赛车的时候你发现好像它的波动就会明显一点

然后我自己观察就是这一代创业它有几个变化我觉得第一个是整个创业的综合成本其实是下降的就是你发现在过去创业的时候其实基础设施说白了就是网络 CPU 其实它能帮你创造价值是很有限的但这一代你发现其实基础设施是下沉的

大模型其实把很多事情提前给做掉了因为你做一件事情的成本是变低了因为很多拿大模型套壳你其实能做出很有商业价值的产品这是正向的一面就是你创业的起步成本变低了但另外一个纬度就是你构建壁垒的难度其实是变高了因为你下面的这一层太能干了你好像你不晓得你有什么事

然后别人拿到同样的大模型能很快做出来对我觉得这是一个比较关键的一体两面就是开始成本很低然后做出一点小成果是很容易的但是做出有壁垒的确实会比过去难很多这是第一点第二个我觉得就是资本环境的变化也很明显就是在过去确实是比现在好融资非常多

我二一年的时候商家公司可能有了几千万那个时候其实你发现就真的是大家都很有信心然后很快的说我愿意给你投钱这一代可能你需要花很长时间去做很多验证然后才能有一些资本的投入包括你发现投资人客观上讲大家对你的估值的要求然后调款的要求都会更苛刻对于我们自己的话

投资路线也融了一些钱确实是有比较大的明显第三个我觉得挺大的变化就是供给侧的变化最近发现上一代整个这个创业其实它高度依赖的其实是一元的生态和非技术的生产要素

但这一代创业我觉得开源是一个很大的变量而且这一代的开源它一方面是模型的开源另一方面其实有上层工具链的开源然后画法论的开源甚至是终端应用的开源比如说你在 GitHub 上其实基本上能想到的这个应用场景其实很多已经有开源项目了这是一个挺大的变化意味着说你开源其实是一种坦然讲是一种技术的通缩力量

你如果大家都不开源那其实你做了一些工作能够很好的在用户视角里面形成开源也为你付费但是当上很多开源产品大家客观上就会比较说你跟开源产品的变量到底有多少所以我觉得这是三个比较大的变化了

第一个是整个生产要素的分配结构就是机座模型的变化然后第二个是资本环境的变化第三个是供给的变化但我觉得不变的东西其实特别明确就是用户的需求我觉得如果前面三个都是变的东西我觉得真的只有一个就是用户的需求是不变的人性是不变的就是人类进化了几千年最后他要的东西都还是一样所以有了前面三个的影响

其实你怎么样在现有产品下做更好的这种用户体验的改造然后就是这背后其实是我觉得一个很值得被思考的问题就是我觉得 AI Native 产品这个概念是没有那么成立就是这一代的产品它就还是要跟上一代产品来竞争时间就是你这一代的 Character AI 那你其实就是在跟抖音竞争时间用户不会因为你是个 AI 产品就使用你你还是要根本性的满足用户的这个需求

本质上是需求的五个层次,然后最下面可能是温饱的需求,最上面可能是自我实现的需求,你自己怎么样好好地满足它,大概是这样吧。

那博浩刚刚也提到了现在的这个创业的融资可能比过往的几年或者十几年难得多那除了这个在当下这个复杂多变的环境下我们创业者还面临什么哪些问题呢我觉得最核心的问题就是融资感觉只是个表象因为反映的其实是整个社会的流动性不足的问题就最后你不光同事们不愿意为你掏钱甚至可能用户可能也不愿意为你掏钱那就

那这个时候其实对大家的要求就是你在一个螺旋通缩的社会环境里面究竟怎么因为本来创业是通胀的力量就是在创造更多的钱和更多的 GDP 嘛那你怎么样在一个通缩环境里面做通胀的事情有的确实有点溺水行舟的味道

就是因为你在过去是个主流大家都这个社会都是通胀的就是大家都在往上走的时候然后你跟着这个电梯一起上是没有问题的但是电梯是下坠的但是你要背过往上走确实我觉得挑战还是挺大的但是坦率的讲我觉得就是以大家的这个创业规模之小就包括我们也一样我觉得还没有到这个程度另外一个很有意思的维度就是我自己的观察

反而越是这种时候越会有很多想要整活的需求出现就比如说你的客户可能也会希望说我也希望做出一点成绩所以这个时候你还是能够捕捉到就是我觉得早期创业还是没有那么显著的变化你还是依然能收到很多有效的需求就是

我确实可能不简单难一点但是你有效需求的总量或者大家都在穷则思变的时候甚至可能在早期创业的最远头的那个丛林道义甚至可能是更容易的

那我们接下来的问题就想跟博浩来聊一聊关于超级个体和创业者的话题那我们知道从刚刚介绍的时候我们也了解到说从猴子无限最开始其实就只有你一个人当时就拿到了奇迹创谈陆奇的投资那么这肯定就是一个超级个体这个能力的体现那能否谈一谈你对于超级个体的一个理解呢其实我觉得最本质的东西就是三件事

第一个就是你的愿景是什么是不是一个有有效的目标的你可能眼下怎么做显得没有那么清楚大家知道你是一个想做一些伟大的事情的人然后大家可能会愿意关心和愿意为你投入资源我觉得这是第一个然后第二个我觉得是你怎么样把故事讲好的能力就是我觉得

你怎么样把愿景翻译成你的员工你的客户你的投资人愿意相信的事情它其实是要把一个大的 picture 细化成一些具体的 detail 的东西让大家也觉得比较兴奋愿意跟着你一起第三个就是把你的故事实践的能力比如说我已经明确我要做一个什么样的产品那最后能不能真的做出来我已经明确说我要搞定一个客户你做能不能真的搞定

我觉得自上而下就三个部分第一个是有愿景第二个是有讲故事的能力第三个是有把故事变成现实的执行力那我们认为对于超级个体和创业者来说打造个人品牌是非常重要的

我们记得最早在你创业的时候就是用 B 站然后呢做到了 180 万的播放 10 万家的用户还有一万的付费用户可以再介绍一下你在这一块的实践吗以及在这个过程中有没有哪些比较有趣的收获

第一段创业的时候我觉得反而我做的事情是去 IP 化就我那个时候其实创业的思路是最好我希望所有的人都是在我们的品牌下面然后做事情所以那个时候可能我的 IP 也不是我自己可能也是我的品牌当时的一个教育的厂牌

然后这个时候其实我可能衍生一点就是你究竟应该怎么样做一个就是做一个个体的厂牌和做一个公司的厂牌还挺不一样的对我可能在做公司的厂牌上可能稍微有一些经验我可能尝试讲一讲第一个就是我觉得要想清楚自己的差异化就是该怎么样一句话能够讲清楚一个别人的区别第二个是在这个具体的产品形态上的差异化

就是你在一句话翻译成最后产品形态比如说当时我们做教育产品的时候我们大家很多都在做手写的课然后我们做了电子版的内容当时很多人都是这个真人出镜然后可能拍的没有那么好看然后我们做了比较漂亮的幻灯片产品上的差异化然后第三个我觉得可能是视觉上的差异化能不能让大家在人这种感官动物上然后能够记住它

其实它都是有一些比较具象的技巧的第一个定位上的差异化我觉得它其实就是最典型的商业上的工作第二个产品上的差异化我觉得也有很多将你做产品经理的书和项目去关心这件事情

第三个视觉上的差异化或者说这种感官上的差异化那市场上也有像比如数学处理这样的书就教你怎么样去被记住比如说我在几家公司它都有对应的主题色然后都会有对应的 logo 都会有对应的比如说 icon 等等

大概是这样吧就是要做一个被记住的人和被记住的品牌这件事其实说实话我觉得说起来容易我觉得大多数公司其实大多数公司和人吧都还做的没有那么好然后我们也在努力做一家被人记住的公司和被人记住的产品和被人记住的品牌

那我们认为其实创新最容易从跨领域中产生一砖多长也是超级个体最重要的特质我们知道你既在写代码也在读前沿的论文做研发的同时自己也担任 CMO 的角色那你是如何培养和应用自己多领域的技能你认为我们就是如果作为超级个体创业者怎么能去培养自己相关的能力以及对于创业者来说一砖多长有哪些意义呢

我觉得这是一个好问题很多人会问我这个问题但是我很多时候给大家建议就是你要反过来去思考就是因为你发现你正向学习的时候其实大家都觉得是很痛苦的就跟我们上小学到上至少到上大学都在学数学

但其实我们学家都是说我们是很难意识到我学的数学有什么用的比如说我在高中的时候学三小函数我在大学的时候学复变函数他们究竟怎么样具体的反馈到业务上其实你发现你其实很难直接的反馈所以大家都会觉得学习很痛苦效率很低然后进步很慢

所以一旦我们进到正着学的路径大感觉很容易失败我身边看到的所有尝试正着学尤其是学一些学校之外的一些技能不管学设计学代码还是做产品都失败了但反过来会非常容易成功

就是确定一个目标比如说我的目标是我太喜欢我的这个 idea 了然后就三个月一定要做出一个软件的 demo 出来即使我不会写代码然后我觉得我这三个月之后我一定要把这个产品做出来我也想办法针对我的目标去学习包括比如说要做一个小程序的经验小程序的例子当时因为我对小程序的技术战还不是很熟悉但是说一个月之后我就是要交付

没有办法那就是要去学这个时候你发现你有了一个明确的目标然后你学习起来是非常快而且因为你有目标其实能很自然的去屏蔽掉很多知识的比如到现在可能我依然不知道这个美容系的校长需要掌握的所有的 CSS 的语法

但是我想去预言写出来因为我只需要关心我想实现的那个效果它能不能实现出来就可以了所以我觉得掌握更多技能最直接的办法就是制定一个有效的目标而不是尝试说最基础的信息来去学习背后其实我觉得是一个很有意思的一个说法

就是比如说我们想我们学英语的时候我们很多时候就觉得是不是短的单词更容易学习长的单词更难学习那其实你发现你在非常小的时候你其实就已经在学比如说 Elephant 这样很长的单词了

但可能还大的时候可能三个字母四个字母组成的单词你还是不认识就是意味着说你其实你学习一个东西的时候你在小学一年级的时候就可以学 Elephant 这样很长的单词你可能到很年轻大家想到你死的时候你有些三个字母四个字母单词你还是不认识所以就是你的学习难度和你的学习的时间其实是不完全一定要匹配到一起的

你完全有机会在你学习的第一天就去学很难的事情然后你发现学很难的事情和学很简单的事情其实消耗你的精力和耐心其实是类似的这是我觉得唯一一点吧就是要去面向目标去做学习而不是按照课本上自洽而上的方式去学习

那我们也知道虽然说我们是超级个体创业者它其实也不意味着孤军奋战合作和组团也是非常必要的那你能给我们再介绍一下你在跨界实践的过程中合作和组建团队这一块的相关经历和收获吗

我觉得这也是一个特别好的问题其实我自己的感受就是就是我觉得这个事要坦率地讲我觉得可能也不针对大家其实相当多的人是没那么有出息的他其实是没有那么强的追求和动力然后但有一部分人可能跟你一样他是很有追求很有动力那我们如果把这个世界做一个二分法的话就是一部分人是有追求的动力有想法但是反过来讲就是他

可能会更容易和你产生争吵更容易提出来我觉得你做的不对的这是一部分人另一部分人可能是你让我做什么我就做什么我的目标是另一个公司然后其实我觉得创业和组员团队其实就是怎么样在合适的时候把这两部分人协调好和组织好的过程我觉得这个时候其实你可以看在过去十年里面最成功的几家公司比如说

比如说拼多多,拼多多可能大家了解,拼多多可能是一个黄征,是一个一言堂,他决定了我要做这件事情之后,我下面只需要招很有强执行力的同学,他们也不需要太多的思考,但是你就按照特定目标去执行,然后同时也给相对比较高的薪水,同时也相对压缩你的休息时间,你要做更长的工作,这是拼多多的做法。

相当于是我有一个超级大脑然后我招的人就是他可能不需要有那么强的自我意识但他有这个按部就班的去做实验的能力另外的公司比如说像直接跳动那可能就是要求的是有很好的创造力分布式的每个人都去做思考

每个人都做决策,他可能是一个相对有创造力,意味着说大家挑战就不是体力的挑战,而是智力的挑战,就是你到底要做一个什么样的公司,比如说拼多多,那可能就只需要招我们叫相对好绝对便宜的同事,那如果你是自己也可能要招这种绝对好绝对贵的同事,那拼多多和自己最大的区别是什么,为什么会有这样两个,

的区别它其实不是张一鸣和黄峥他们人的区别而是他们所面对的生意的区别就电商它其实是个有高度确定性的生意那你看好了一个方案确定它是个有效率可执行的方案那我们就去做它

另外一种就是比如说像这个字节那它就是一个在非常高度不确定的情况下那就是可能张一鸣自己也没有答案张一鸣可能刚创业的时候也在做互讯做最后防止至少没有那么大的生意他可能自己也想不出来我要怎么去就至少他创业的第一天一定没有设想我要做抖音这件事情到底是一个确定性的目标很确定走上去就可以了还是一个很不确定甚至在你出发的时候你自己都不知道怎么干的时候

如果前者那你就应该去提高你的组织效率甚至可能要找一些更快能做事情综合成本更低的团队如果是后者那可能他就很依赖你要有志同道合的跟你有一样甚至他那个时候真的是像联合创始人一样就即使是每一个员工他真的要有联合创始人的责任嗯

你的目标你选择的创业公司形态决定了你的团队的组件的方式然后我过去几段经历都相对还相对比较确定性所以说我可能公司组件都会偏向第一种

但是我在关键的位置比如说我们的 CTO 我会希望他是一个有独立的思考能力和跟我一起去思考的所以我们的组织架构基本上是我和我们 CTO 在扮演那个高度思考的角色然后下面我们可能会找一些更倾向于找一些快速能够执行甚至可能他没有想的那么多的同学但是

大概是这样谢谢博好那我们现在最后一个部分我们想来聊一聊关于我们在 AI 时代的一个创业探索那么首先就想请你给我们详细的介绍一下猴子无限具体是在做些什么呢我其实可以先从一个小故事说起

大家如果去看 OPI 的发布会其实你会觉得它其实是个很强的信号大家去 OPI 发布会大家要科技春暖 OPI 发布会确实相比苹果的发布会可能会做得很简单但是你从 OPI 的发布会你能看到一些很明确的前沿信号

所以我强烈建议大家如果要做 AI 发展创业要关心前公司的他发布了哪些东西在发布会上他说了什么然后我喜欢举的例子是去年 11 月 6 号就是 OpenAiFi GBTS 后来 GBTS 可能没有那么多声音但是其实全世界外面很多人在跟进这件事情

发 GPTS 的时候其实 OpenAI 在强调一个信号就是说你不要做套客应用了模型的能力其实也相对比较强我们很快能够分化出很多应用所以大家看到 GPTS 的时候觉得说你好像干掉了很多早期创业公司但是你去看 Sam Maltman 在 GPTS 那场发布会

45 分钟的核心的主持演讲里面他只提到两家外部的创业公司其实我觉得这是一个非常强的信号就因为这 OPI 觉得我随着模型能力的变强我可能会干掉很多公司然后但是有两家公司我可能一时半会干不掉我要跟他们高度的合作这两家公司我觉得就是非常值得被研究因为这是 OPI 点名觉得说我一时半会干不掉的公司一家公司是 Kava

就是做设计模本另外一家公司叫 Zapier 它做的事情是叫连接器当时他们的这个女 CTOMira 演示的用力就是我对着这个 GPT 问说我要帮我定一个日历定一个日历这个事你发现 GPT 自己是干不了了所以 GPT 就把说要定这个日历的这个需求转给了 Zapier

然后 Zipier 就把这个 Google Calendar 应用连起来所以如果你在那场发布会上你可能就会有个印象说 OPI 它对自己的定位可能我是要做未来的大脑然后我要去决策我要干什么事情

Zapier 这样的公司可能做的是小脑或者做的是手和脚它帮助把大脑想做的事情变成具象的可执行的任务所以 Zapier 这家公司现在已经 50 亿美金做的事情就是我把市场上所有的应用连起来同时跟大模型有好的接入投资无限其实就是 ZapierZapier 已经成立 10 年了我们算是 Zapier 的后辈我们觉得 Zapier 是个很好参考的例子

那我们在做的事情就是我们的大模型的流程引擎它最终要做的事就是要做大模型的时候和把大模型和市场上其他主流的应用包括搜索包括多么它的内容生成然后甚至包括营销的自动化比如说自动发到小红书发到 Instagram 发到微信然后以及一些控制节点比如循环选择

怎么样把它们连到一起连成一条有效的流程 House 无限在做这件事情然后所以这是我们的产品形态我们叫大模型流程引擎最终目标就是把大模型和业务逻辑连到一起去但是其实我们在做这件事情的时候我们发现它其实是有更远的未来

就是我们看到大家都在提智能体这个概念智能体的本质是什么如果大家看很多论文会讲智能体的本质叫做 2Use 工具实用叫 planning 计划

memory 记忆然后以及 action 行动就是怎么样把你的工具 memory 和 planning 结合起来最后产生有效的 action 产生有效的行动你发现这种主流的这些智能体的论文两类一类叫 multi-agent 就是多智能体这个思路一类叫 auto-regressive agent 叫自回归 agent 就是这两类的智能体的框架其实它背后都是流程

所以他给我们很强的信心就是我们觉得一方面我们做流程这个产品是做大模型的手和脚像 Zapier 一样让大模型发挥更大的具体的价值

另外一方面我们发现大模型的流程引擎它其实是很好的智能体的技术设施所以我们现在在看一些智能体相关的研究然后第三件事就是我们发现流程这样的一个形态其实它是很好的人类知识的一种程序化的表达意味着说其实我是能够把人类的过去的经验沉淀成一个叫流程这样的形态

那么流程这样的形态其实就是人类的鲜艳知识如果说这个大模型其实在过去它其实没有很好的有效呈现足够多的这种流程数据当我们通过产品搭建了足够多有效的流程数据之后其实我们觉得一个很有想象力的事情就是我们基于在我们产品上产生流程数据我们去构建自己的流程模型那意味着说它是专门用来构建流程的一个智能体

所以机遇以上的讨论其实我们对未来有一个很好的想象就是第一点我们觉得未来会有很多的智能体很多帮我们解决问题的帮我们订餐的帮我们做工作的帮我们画画的智能体

那这些智能体背后其实它都要有一个通用的技术实现我们觉得流程是一个很好的技术实现第三件事就是我们认为流程背后的实现其实也有机会是一个 AI 我们叫用 AI 做也所以这是侯祖宪总体在做的事情然后我尝试再快速总结一下

第一个事情我们觉得我们在做大模型时代一个不可被替代的甚至有机会成为操作系统的机会这是 OPI 也盖章认证我们的海外对标的灾品那我们具体在做的事情是大模型的流程引擎那流程引擎做的事就是把大模型和工具有效的连起来

那它最后产生的价值就是我们对未来的想象那未来我们认为它有无数的智能体智能体背后都依赖一个流程引擎这个流程引擎背后依赖由我们自己训练的这种流程智能体那反过来就是我们认为我们有机会能够有效的贡献足够多的智能体这是我们在整个大的产品上做的事情

那接下来可能我再简单介绍一下我们的商业化的情况我们觉得我们在商业上核心解决的问题就是怎么样让智能体更快的产生让 AI 真正更快的有效发挥价值所以我们快要服务了国内的一些头部客户包括全球最大的广告公司 WPP 然后包括海尔然后包括国内的一些头部的金融客户

以及包括国内的一些高校那我们在这个智能体这样的一个框架下那我们搭建出的应用是更好的解决内容生产信息检索文件的处理甚至包括一些自动化这些具象的场景

那我们觉得我们眼下是给他们提供这种智能体的平台那接下来甚至我们可能变成一家这种人力外包公司我们的人力打引号的是 AI 人力就是我们可能接下来一个客户说我给你一百万然后说我现在给你雇一百个智能体一年之后给你赚出两百万多的一百万我们两个人分掉

就是这种东西我觉得完全有可能大概介绍了一下我们的情况那刚刚博浩也就是提到这个智能体这个事情那你觉得国内做的智能体是真正的智能体吗为什么众多的平台还在疯狂的填充这些产品中的 workflow 算伪需求吗我觉得这是一个好问题它背后的问题就是智能体这个概念它本质上是什么就是其实我对智能体的理解就我不认为它是一个典型的技术概念

它其实是一个社会学甚至管理学的概念我非常喜欢举的例子是我们去看管理学上有本书然后他讲的叫安肯自由量表

安肯斯有两表里面其实描述说你给一个员工到底设计成什么样的角色他到底是一个要听从命令才能执行的人还是他是一个能自主规划任务然后定期跟你汇报的人这个时候我们觉得智能体他就是一个能够被充分授权能够自主行动的一个人

简化入化来讲可能就是我们叫 copilot 就是他只能听从你的命令而如果能够自主行动我们可以叫 autopilot 或者

或者叫它 agent 所以你会发现当我提案成自由量表在区分什么是 copilot 什么是 agent 的时候其实它没有任何的技术细节所以换句话说我觉得一个智能体它也许我填个表单然后说你要按照我的目标去做事然后它自己去发挥或者我给它设计一条流程让它去干活它可能都是智能体但反过来它们可能也都不是智能体它们可能只能都是 copilot

所以我总结一下我觉得这个问题的结论在我这里的结论就是我认为 agent 也好 copy 也好它实际上是一个产品或者说管理学上的概念但是在技术实现上然后我觉得它跟这个表单应用和一个 workflow 甚至一个这种 autoregressive 自回归的这样的一个流程它们其实没有特别强的相关性的

但只不过从逻辑上讲就是 workflow 这个产品形态更容易搭建出解决复杂问题的智能体所以大家可能会把这个 workflow 平台和智能体平台连到一起但我觉得很多时候也不完全是

那你怎么看 cycling loss 呢关于 cycling loss 有什么可以给我们分享的这个地方是 scaling lossscaling loss 我觉得这是一个好问题我觉得 scaling loss 其实它核心讲的东西是你有更多的数据更多的计算资源然后就能产生更好的结果这种逻辑上是成立的

但这个时候其实背后就意味着在这个世界上所有的这种资源的投入它背后都会有一个边际效应递减的问题也就是说我投入 1000 张卡得到一个 60 分的模型我投入一个 1 万张卡得到 80 分的模型我投入 10 万张卡得到 90 分的模型它确实是遵循 Scalen Lord 确实我随着投入更多资源最后效果变得越来越好但是我从 1000 张卡到 1 万张卡我提高 20 分我

我一起一万张卡到十万张卡从我只提高了十分甚至我再提高一个数量级可能我最后也只能提高几分那这个时候就可能就变成不可持续了所以现在大家关心的问题就是我怎么样用更多的方法来确保我的 scan out 是可持续的比如说

比如说像国内像面壁智能这样的团队提出的可能是有效的数据工程然后有效的测试然后更好的这个模型压缩和量化然后让它小模型能产生更好的效果那其实这也是一种 scanning 因为我觉得杨志林也会去讲同样的成本更好的效果和同样的效果更低的成本其实两个事情是等价的

包括你看最近 OpenAI 除了 GBT-4O Mini 它其实也是另外一个维度的 scaling 了它不追求更大的 scaling 而是追求更低成本的 scaling 我觉得这个其实也对应的是一些创业机会如果大家去关注这个世界上一些前沿的创业项目会不会大家都在提一个事叫端测 AI 因为大家都觉得说 GBT-4 这个级别的模型其实是某种程度上基本上能解决很多问题了

但是大家很多时候还没有用上因为 GPT-4 很贵在云上运行不安全那如果我在本地运行因为是说我每一次用的都是本地已经提前支付好成本的算力然后同时又能保证很好的数据安全是不是这件事情就能产生很多涌现级的创业机会我觉得结论是是的所以我觉得这是接下来未来围绕 Scanal 两个创业方向

一个是一定全世界最前沿的创业公司包括 OpenAI 在内它可能关心的是更高的成本更好的效果另外一些是更经济的更应用层的创业的 scaling law 也就是说同样的成本更好的效果或者同样的效果更低的成本我觉得这样的事情可能共同会发生

那就是因为我们现在所讨论的创业环境肯定已经是在 AI 时代的这个大环境下的这个创业那你觉得大模型应用层的创业空间在哪里是否能结合你过去的探索和实践经历谈一谈 AI 时代的创业机会在哪里能否从实践的角度出发谈一谈我们应该怎么去捕捉这样的机会呢

我觉得这朴素的道理其实就是人去关心你这个世界上有哪些没有被解决的需求或者你觉得可以更好的需求我说实话我会觉得现在真的不是一个关心技术就能成功的状态因为我看到很多看起来背景很好的创业者但他们其实就在说我有一个好的技术那个技术究竟用在哪谁是你的客户他们很难给出一个很好的回答他们

他们花很多时间去做产品做研究最后没有赚到有效的商业收入所以其实我在这个维度我的建议就是一个最最朴素的办法就是你去关心一些具体的人去观察他的 24 小时是怎么过的然后去看他的 24 小时里面有哪些可以被替代我举个例子比如你就可以关注你妈妈她的 24 小时是怎么过的

他花多少时间在买菜买菜的时候会思考什么问题你有没有也就提我一个帮他买菜买的更好的工具比如说你去关心你的同学你看他每天 24 小时他学习的时候他觉得他学习时候有哪些学习上的困扰包括你去关心一些具体行业比如设计师工程师然后包括销售市场部的同学就是你看他们 24 小时里面他每天在做什么

你有哪一个环节能够给他有显著的效率提升我觉得这是我其实我自己是很受用的一个方法就是你就去关心一个具象的人的 24 小时里面有哪些他会觉得不爽的环节然后他一定就会有创业机会

那这个时候从逻辑上讲那一周七天理论上你可以做七个人的 24 小时的访谈然后呢你可能一周七天可能你就能看到 20 个 30 个有效的创业机会

我觉得这是最快最有效的方法就是不要去做宏观的思考就是去关心具象的一个人的一天的 24 小时里面有哪些环节是他觉得不够爽的然后事实包括你自己比如说你自己每天晚上刷社交网站的时候觉得这个社交软件太难用了找不到我想聊的人那又没有可能提高它的效率比如说我觉得我的每天脏人闹钟有时候可能叫不醒我我能不能做一个很好的闹钟

你发现按照这个逻辑去思考其实能非常快的产生规模化的创业机会

那产生规模化创业机会之后可能再去顺便思考一下这件事是不是一个真的可复制的需求比如说某个需求是不是真的只有你眼下这个你掉眼的人有还是所有跟他类似的人都有这样的需求然后他的市场容量多大我们很多时候提过一个叫 TAMTAM 其实就是 P 乘 Q 就是多少人会给你付钱和每个人愿意给你付多少钱

从逻辑上讲我觉得一定要做这个 time 够大的生意因为 time 够大然后其实更有机会把它做成一个伟大的公司也更容易融资这个 YC 的创始人 Paul Graham 其实举过一个例子

就是说你开一家咖啡馆和做一家美国公司其实消耗你的心力是一样的所以如果按照这个逻辑我总结一下的话就是怎么样找创业机会第一个就是去关心你身边的人或者你自己的 24 小时里面有哪些可以被改造的机会第二不是在你选择这些机会里面去看哪一个是 time 天花板最高然后可能替代方案最少的

然后他可能就很值得作为一个选项来创业大概是这样王浩给我们提供了一个新思路就是总结起来就是观察生活观察身边的人那我们也知道你在进行跨界实践中做了很多的尝试这一次的创业跟之前有什么不同吗

我觉得这次创业还真挺不一样就是因为你面对的就是我刚刚说的三个变化和一个不变这个供应链在变化然后资本市场在变化然后你的技术的手段发生了变化但不变的是用户的需求所以怎么带着热靠去跳舞我觉得可能是这次创业我觉得最大的感受我可能可以说一些具体的我的体感第一个是技术发展的速度

事实上在过去也超出了我的预期所以我们产品其实有过几次重购背后的原因其实就是我刚刚说的就是开源软件的生态其实发展非常迅速的一定要做好准备就是面向开源软件做兼容然后能够保证你不是在闭门造车因为闭门造车大概率一定是速度一定低于全世界开源社区的进展这是我觉得第一个 take away

然后第二个我觉得是融资我觉得我们的融资速度确实还不够快就其实我完全有机会在更早的时候更积极的拿更多钱但其实没有尤其是我创业的时候 22 年的时候其实基本上还可以然后 23 年其实是疫情解封之后然后

你才遇到各种各样的经济学问题更直接的表现出来然后可能二三年底的时候二三年下半年的时候就开始融不到钱了然后我们还坚持二三年下半年融了一些钱然后第三个我觉得就是竞争的问题但我觉得我其实很多人会担心说会不会跟大厂竞争然后确实我们也有很多大厂的竞品然后我们发现其实作为一家创业公司人没有那么多的时候其实它不是一个特别大的问题因为

因为它有一些你只要找到一个足够小的历史的市场比如说我们在我们做这件事的大模型的应用构建平台或者智能体平台的时候其实字节百度阿里都在做那我们找的市场就是大企业的这种私有化

这种反而是一个看不见的大象大企业反而普遍没有很好的能力去做所以大概是这样吧就是真的有刚刚说的三个巨大的变化然后我们的过去其实都分别踩了一些坑然后我再总结一下第一个是你要正视这个时代的供给力量

这个时代供给力量其实远比你凶猛一定要去跟开源社区做很好的协作避免闭门遭车然后避免必修自真的拿着自己的东西因为你发现开源社区一定跑得比你更快你要做的事情怎么站在巨人肩膀上它其实是一个很考验的架构产品设计的一个事

然后第二个是融资我觉得可能大家都还没到这个阶段但是我觉得在这个时代可能融资可能需要更高的能力然后第三个可能是这个和市场上的产品的竞争我觉得创业公司只要找到一个小的有差异化的点其实竞争它就不是一个很显著的问题大概是这样

找到有差异性的点这是创业的这个那最近我们也看到无人驾驶 只摩托快跑 Robotaxi 在武汉的推广引起了社会广泛的讨论这可能影响到了数千万上亿的司机的饭碗这也是从 AI 出现到目前来说一直在讨论的一个问题就未来那么多的人类的工作会被 AI 替代之后那这些人该怎么办你是怎么看待这个科技变革带来的影响呢

是我觉得这是一个特别特别好的问题大家都在关心说技术的进展它一定短期内会带来少数人的失业这是确定的然后

然后在过去其实几次技术革命都出现了包括去看这个工业革命的出现然后大家工人开始砸这个纺织机器然后我们管辅运动大家可能学历史都学过辅运动其实讲的就是说这个传统的工业的工人是不希望新技术的出现其实我们在过去每一次都有这种辅运动的趋势在

但是硅谷有另外的一套说法叫做 effective acceleration 有效加速主义那它其实讲的就是我随着技术的进步那我眼下的少量牺牲是有必要的我应该长通不如短通的继续快速的发展我的新技术而不是我暂停下来然后去关心眼下的分配

然后当我做了这种动作的时候那我可能我的技术发展会更快然后当我赚到足够多钱之后我再给大家反过来分钱就我觉得这个事情是在现在是非常有机会发生的就是我们其实距离共产主义可能真的只有一步之遥比如人性机器人和人工智能的进展然后以及随着这个太空业的发展然后我们很快就会变成个多行星的物种

那这个时候其实我们就真的是有机会全世界所有人都有基本工资的我觉得是完全有可能的因为你本质上如果有足够多的机器人那他其实可以帮你自动化的采矿自动化的帮你种粮食意味着你全世界里面上所有的消费品成本都会非常低而且不能给你发钱甚至可能

我能全自动帮你盖楼全自动帮你造车到时候可能成本都会非常低只不过短暂的牺牲确实是会出现的长期来看我们应该相信这个 effective accelerator 这件事情的出现生产力终究会达到共产主义但是中间的阵痛可能确实会有十年到二十年那这十年到二十年的阵痛该怎么办

这个时候我们觉得他可能就是被迫要在这种社会分配机制事实上失灵的情况下然后大家要进到这种竞争里面那这个时候我觉得很大的一个给大家具体的启发就是说我觉得不要

跟 AI 做竞争而是去做 AI 做不了的事情或者让驱动 AI 做更复杂的事情因为当你跟 AI 竞争的时候大概率是会被直接淘汰的坦率讲就是萝卜快跑一定会让很多出租车司机失业而且这是结构性的失业但是我觉得大多数知道在会上的同学们我觉得不至于此就这样有机会去做不是 AI 百分之百能干的事情啊

那个时候其实我觉得短期内 20 年内还是很有机会的然后你知道过这 20 年然后我们进到社会分配体制重新有效的时间点大概是这样那你认为在当前复杂多别的环境下创业者应该怎么样去建立自信保持积极的心态长期持续输出呢

我觉得这也是一个好问题我觉得解决这个问题的办法其实挺简单的就是你只要每天在做事情你就不会痛苦我是真的这么觉得的就只要你每天在做有效的事情日供一组其实你的焦虑没有那么多的所有的焦虑都出现在风向和写下来我可能很难给更结构性的办法但我确实觉得你有效的每天在做一些事情就会好很多

那你认为对于创业者来说最重要的能力是什么呢比如说刚刚我们前面的聊天提到的说发现市场的机会然后这个学习能力或者是一砖多长的这个能力哪个你觉得是对于创业者来说最重要的呢我觉得最重要的还是有好的愿景因为你要知道越来越多具象的事情可能会 AI 来帮你做掉但是要做什么这件事其实是我觉得人最有差异化的事情

我觉得如果一定要说的话就是有好的愿景然后第二个是能找到好的 PMF 然后第三个是在 PMF 下有更好的执行力创业者可能第一件事就是你的愿景是什么等于是不是能够坚持住去做一些复杂的事情然后愿意那下心来去做好的那么最后我们来展望一下未来的几年你和你自己以及猴子无限有哪些规划吗

我觉得我们自己核心的规划就是就像我刚刚说的如果我们坚定的对未来有确定性的想象就是我们认为未来是由无数的智能体组成的那我们就要想办法去成为其中的基础设施的建设的可能性里面大概这是我们的关键的目标那对于未来 AI 时代跨界实践的一些新创意和技术发展有一些什么样的期待呢

我坦诚讲我觉得机会非常多而且我觉得这一代 AI 创业有一个很大的变量就是能让很多肠胃的创业有可能做举个例子比如说很多肠胃方向的创业其实它在过去是要非常高的成本的举个例子比如说我要做这个某种特定疾病的这种病人的慢性护理比如

比如说我要教别人学一个特别冷门的学科所以你发现在过去我教人学一门冷门的比如说什么数学物理方程其实

其实和我准备一个艺人要学的比如说高中数学其实你花的成本其实是一样的但是你教高中数学你能卖一亿份然后你教税务理访生可能你撑死能卖一万份所以在过去很多创业机会会因此不成立对然后所以大家备货只能去看一些很大的机会比如说大家就只能去做

高考的教育只能去做比如说糖尿病的慢性护理特别冷门的可能全世界只有几千人得的孤儿症然后这个只有几千人学的一个冷门的课程其实它是没有人去教的那这个时候有了 AI 其实会发现它能够让你做这种即使用户量很少的创业成本其实很低因为很多事被放到

机座模型这一层做掉了甚至有 AI 能帮你延展去服务它的能力所以我会觉得 AI 其实是对于这种特别小型的超级个体式的创业其实是很大的增量而且由于环境不好可能你特别小的一个市场最后没有人跟你竞争哪怕我就是 100 个客户然后每个月给我付 100 块钱那我可能我的生活费就有了

我觉得这是一个挺有意思的机会谢谢博浩其实博浩在最一开始我不知道大家有没有听到他是 98 年生所以到今年他其实才 26 岁但经过刚刚我们跟他聊这些他的分享真的是一个已经具有非常成熟的思维思想以及对现在的这个市场的把握以及对 AI 时代的理解都非常透彻的一位年轻人真的博浩真的非常棒

那我们下面有一些时间是可以给到嘉宾们大家可以给我们博浩提一些问题可以在留言板提问也可以直接开麦跟我们博浩来聊一聊我们现在看到有一个他说是没太听清猴子无限现在的主要收入来源是给大公司做私有化部署如果一直不盈利的话算不算某种程度的市场需求和技术不匹配当下的环境允许多长周期的烧钱是合适的

这是一个好问题第一个是的我们阶段性的商业模式就是做大企业的私有化的 AI 平台很多客户我们叫 AI 中台第二个就是我们指的产生商业收入就是我们自己现在在单个客户里面是能够确定性的盈利的但确实我们自己也意识到说你应该要持续的去找到更好的商业模式

我觉得商业模式可能在 AI 时代软件的话可能分三种第一种就是我是施工队的生意就是我帮你提供平台然后平台产生价值然后客户自己来获取那我们相当于是我们一年的客户单价可能是几十万

然后第二种商业模式呢就是我按消耗来收费每用一次你要给我付一次钱它的毛利会更好那第三种呢其实它就会更延展一些那就是我最后直接提供的是 AI 员工因为这我直接是能用非常高的毛利并且我断断断的为你承担结果对所以我觉得猴子无限其实我们对这件事想得很清楚我们知道我们最终目标一定是我要去做真正的

端到端的 AI 员工在我们眼下因为这个产品的成熟度然后以及我们对于场景的理解可能还是处在第一阶段然后会随着我们去跟客户一起滚动然后我们进到第三阶段所以我觉得 PMF 它就是要阶段性的一起去定期去刷新的比如说你在原始人时期一个打火机它可能就是非常好的 PMF 但你现在给我一个打火机我可能觉得好像我也未必一定要用得到

就是随着市场的需求的变化随着基础设施的变化随着大家需求的越来越旺盛可能 PMF 要定期去更新然后我觉得当下的环境可能很难接受你你在每一刻都很难烧钱

所以要做的事就是你要在每个环境去找到自己当下的 PMF 你去优化你的商业模式的频率要变高谢谢博浩那我们还有一位朋友王勇是想问 AI 中台的问题博浩老师您好就是我想有一个小问题因为我自己可能也就是刚接受 AI 不久就是我可能会觉得以后我会有一个时机想要去做一个产品或者怎么样的但是就是因为我觉得您刚刚多次就提到说要有一个好的愿景因为我也是一个 NF 人就比较

理想主义就我也觉得愿景很重要但是怎么样的愿景算是一个好的愿景因为可能每个人的愿望它都是不一样的就是好的愿景可能就是不能只是自己觉得好就是可能得要得到别人的认可

我觉得这是特别好的问题我觉得可能最直接的就是他的书店可能是要有一个正外部性的愿景你是一个让世界变得更好的愿景比如说我的愿景是让世界毁灭大概率就不是一个好的目标只要它是一个有正外部性的它或大或小我觉得都是有价值的哪怕我的愿景就是我要让某一种特定的罕见病可能只有一万个人得我希望让这些人过得更好我觉得它就是一个很好的愿景

我好一下子就把我们这个拔高了 Make the world a better place 对比如说我们认为两个正交的维度就是大和小然后正外部性和负外部性那最好的愿景肯定是又大又正外部性的一个愿景但是我觉得小的有正外部性的愿景也会很不错而且就像我刚刚说的就是因为大模型它其实把很多事情提前做掉了现在它很多潜质的帮你解决了很多问题其实你去一个小的有正外部性的生意

他在这一代是有机会做成的可能这是在过去每一代创业都很难的事现在你有机会做一个哪怕只有一万个用户的一个小创业

对因为我之前有跟一个阿里的一个设计师聊过他就是说可能他当时就是加入了阿里但原来他也是自己有公司的就是怎么样能够避免就是自己在做自己的产品的时候被大的公司给就是可能他们会收购或者说是会把你给吞并掉然后他就说可能建议就是可以尝试去做那种小而美的生意就是我不知道

如果要是真的是一个之前可能没有什么经验的人来说是不是应该先从比较小的切入点切入会比较好呢就是因为如果要是去做特别大的愿景的话很有可能就没有办法竞争过像是 OpenAI 那种比较大的公司啊

我觉得这样一件事情其实不冲突我觉得第一个是愿景是什么然后愿景我觉得可以有一个大的愿景但是我确实应该从一些具象的有差异化的甚至是大家看不到的小事情做起比如说我的投资人陆奇其实他经常会提一个叫法叫碗锅甜就是你眼下要做的这个碗里的事情是什么然后你觉得这个碗

对应的那个锅是什么对应的那个田是什么所以我觉得可能这两件事要同步做第一个是我觉得因为有大公司的存在你就没有机会去均并但同样的也确实因为有大公司的存在眼下要从一些小事和具象的事做起啊然后同时如果你把小事具象的事做好你是有机会从晚的事变成过的事从过的事变成甜的事然后慢慢一点点做大的我觉得这样的事可以两头同步去思考吧啊

一是 dream big 二是从小出乌合有差异化的事情着眼

谢谢博浩推荐我们 Zoe 可以去超越之路的播客上面听一听我们前两期关于这个小儿美确实是跟 Settle 有聊过就是我们的那一期话题是每一个人都可以拥有一个关于自己的小儿美的生意可以去听一听播客我们希望对你有启发当然博浩的分享你如果能做好小儿美你可以慢慢慢慢一步做大我觉得这也是就是一步一个脚印

慢慢来不要盲目扩张这真的是对每一个人来说都是至关重要的还有别的嘉宾有问题吗博浩老师你好我想再问那个就是活字无限的收入来源那个更细一点的就是给大公司做的私有化部署的话是那种个性化的还是就是比较通用型的就是如果你你给他们做那种个性化的话那他们的那个公司的数据的话是否就是对你这边是开放的然后怎么处理这个数据的事情我其实想问这一点

我觉得这是个特别好的问题然后我分几个维度来说首先第一个就是我们眼下我们在做叫做标准化产品加定制化服务比如说大家可能都知道海外的像 AirTable 国内像多维表格这样的产品就大家如果玩过多维表格这样的产品可能是说我用一个表格的产品然后我可以搭出一个 CR 我们搭出个 ERP 然后甚至可能搭出一个什么这个门票管理系统等等其实它能做很多事儿

所以我觉得是产品形态决定的就是产品其实天然像乐高积木一样可以搭出哈利波特的城堡可以搭出小熊可以搭出一个空龙所以我们标准化产品啊就是一个流程框架然后它流程框架里面可以拖拉拽的去做很多事情但是很多客户会说哎你给我了很多乐高积木但是我自己不会搭或者我能不能给你付些钱拜托你帮我搭好对

对那我们也是愿意的那我们会提供一些定制化的服务但是你刚刚问到说数据那可能还是要在他自己的环境里面对比如他可以在局部时间授权我们法文的数据帮他配置好我觉得这个我可以顺便衍生一个问题就是你会发现这过程中听起来他其实你的 AI 产品本身是一个固定成本意味着他可以无限复制但你的交付其实是个编辑成本

意味着说我每服一个客户我都要堆人去做很多工作那这个时候其实我们内部很关键的一个思考就是叫做怎么样把交付的编辑成本变成固定成本

所以这也是我刚刚去讲我们叫为什么我们要做用 AI 作业就是要训练这个能够搭流程的模型能够配产品的模型它最终目标就是它最后可能不依赖我这个人肉这个神经网络而是依赖我们训练好的这个模型这个神经网络来帮他去交付产品我们觉得把这个产品我们标准化已经做完了然后服务的标准化然后我们现在花时间去做稍等一下我还想更细一点就是那

那也就是说他们那边的数据是没有训练的是你们的产品可以直接拿他们的数据就直接用的意思是吗是的我觉得这是一个背后是个技术问题就是因为很多客户会讲你是否要把我的数据训到模型里这里面其实我自己的观察就是训模型它其实是个过程而不是结果最终目标其实是把它有效的数据用起来所以说我们也看到有几种方法第一种可能提示子工程我可能把已有的一些现业信息写到提示子里就可以了第二种就是 RAG

相当于我这种复杂的信息检索第三种可能是我要把这些数据迅到模型里另外现在也出现了很多种其他的方法比如说我先把我已有的数据通过这种大约模型把它处理成一个高质量的知识图或者处理成一个高质量的比如关系性数据库然后我再去做搜索但你发现这部分它其实是外挂的因为是说我模型还是那个模型我其实用的是模型的推理能力然后去帮我把已有的数据利用好

对我们觉得他其实在客户那里他的综合的效率是比我强行把数据迅到模型里效率要高很多的

好的明白了谢谢博浩老师还有有问题吗我一定要我这刚才成绩因为我自己也给那个一些别端客户做过 C8 部署如果一旦弄到定制化的话在中国这种就是他的交付其实相对于他的成本就比较高了就比较累了所以我提这个问题就是就比较关心你们是怎么做的其实我跟那个博浩在那个那个

应该是今年吧这成都的 MV 这那个会上我们是见过的所以我一直也在关注他们是我觉得这是个问题核心就是你整个项目周期里面一定要尽可能让它是一个编辑成本为零尽可能是个固定成本的状态嘛那我们觉得我们交付客户当中它有哪些编辑成本呢第一个是销售的编辑成本

第二个是部署的编辑成本第三个是交付的编辑成本因为说我如果能够让一个客户一个大企业我花非常低的成本做销售我非常低的成本去在他自己的数据库里自己的计算机群里面去部署产品非常低的成本然后把他的数据配进来那其实我这个客户就是赚钱的那

但如果我花了很多人力做销售很多人力去铸厂做部署很多人力铸厂做交付这客户就不赚钱了所以特别朴素的道理就是怎么样去把你交付客户过程中的每个环节的编辑成本变成固定成本它一方面是要依赖组织另一方面就是去构建好的技术解决方案比如说我们在销售环节我们就要去做内容去做销售

在部署环节然后我们每天要以 K8S 有个 Kubernetes 为核心的这种原生技术对战去解决它的可牵一性的问题然后在交付环节我们自己去提供好的这个用模型做模型用 AI 做 AI 的方案然后去降低它的编辑成本对反正也特别说明合资无限的这个市场能力或者是那种歌控能力是非常强的它才可能在中国这种市场去给它做一个准标准化或者是一个

那么是一个半标准化的东西吧不然的话现在当下我这边提出到的情况就还挺难的就这个东西还挺难的

对他就是挺需要很多时候我觉得很多人会抱怨说中国市场做 2B 很难但我觉得其实就是以大家的这个勤奋和认真思考的程度是还没资格去说他难的我觉得还有挺多空间可以做的就是包括我刚刚说的你是不是真的把每个环节的编辑成本变成固定成本是不是都

花了尽可能多的时间去做思考和研究我们其实花了很多时间去做这个事好的包括你们什么时候能够放出一些可公开的那种

这种就是价格或者体验的东西对其实像我们一直在交付一些大客户然后我们最近可能沿路下蛋的交付完大客户然后或者打磨好产品吧我们可能希望八月份到九月份我们希望能让我们产品全网正式发布希望我们在八月份能做完这个事如果八月份搞不定可能九月份对但就是很快了

好的好的谢谢祝你成功谢谢谢谢博昊那我们今天就先聊到这里如果后面有任何问题我们可以随时在群里面继续跟大家交流也给我们播客打一个广告超越之路所有每一期和嘉宾的聊天后续都会剪辑好发布在我们小宇宙超越之路这个账号上面大家可以帮我分享一下推荐一下在这个从移动互联网时代迈向 AI 时代的科技革命中

技术革新的浪潮一浪高过一浪 AI 时代的大门已经向我们敞开在这个充满无限可能的时代我们有幸与猴子无限的创始人 CEO 深入对话共同探讨交流大模型应用层创业的实践与探索

尹博浩先生不仅为我们分享了一位连续创业者跨界实践的成长与心路历程提供了洞察 AI 时代大模型应用层创业的新视角更为我们展现了超级个体在科技变革中的引领作用再次我代表 UP 超级个体加速计划再次感谢博浩的精彩分享也谢谢飞猛

感谢线上的朋友们谢谢你们的热情支持与参与我们相信在 AI 时代每一位超级个体和创业者都是探索者每一次尝试都是向着未来世界的勇敢航行都是为当下的社会注入积极的能量就像博豪说的只要能让这个世界变得更美好一点点这件事情都是值得去做的就是 make the world a better place

所以我们相信通过今天的分享和交流大家都能够获得在大模型应用层创业的一些收获推动在 AI 时代大模型应用层创新创业的实践未来几年我们也期待博昊和猴子无限在 AI 时代的大模型应用层创业中取得更多的成就也期待在座每一位朋友在自己的领域中找到践行之路绽放光彩那么最后

最快的就是我们期待 8 到 9 月份我们的猴子无限的产品正式发布那在活动结束之际我们诚要大家继续关注我们后续的交流活动并积极参与到我们的社群中来与更多志同道合的朋友们一起学习成长同时我们也欢迎有交流合作需求的朋友通过我们的平台与博号建立联系共同探索未来的无限可能

请持续关注我们 UP 超级个体加速计划的相关活动也欢迎大家随时和我们交流我们也期待在未来的日子里能够继续和大家共同学习共同成长并在 AI 时代中创造更多的价值和可能共同探索超级个体创业者的超越之路最后让我们再次感谢博浩的精彩分享祝大家晚安周末愉快我们下期活动再见谢谢博浩谢谢 FEMO 大家拜拜

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