无代码开发，让AI产品打造触手可及｜对话Zion蒋耀锴
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各位线上的朋友们大家下午好我是主持人孟茗非常感谢大家来到我们今天的 Ultra Talk 第 16 期线上交流活动本次交流活动是由超越之路社区支持的 UP 超级个体加速计划主办在当今快速发展的数字化时代人工智能已经成为推动创新和变革的关键力量

AIGC 大模型技术的日新月异释放出前所未有的创造力和生产力从科学技术到人文艺术再到各式各样复杂深刻的社会议题 AI 正在逐步渗透参与甚至改变整个世界的规则

我们正处于从移动互联网时代迈向 AI 时代的科技浪潮之中这次科技变革不仅带来了技术革新更催生了新的商业模式和个人发展范式为我们的工作和生活开启了无限可能

随着大模型技术对个体能力的加持 AI 拉低了几乎所有专业技能的门槛个体生产力有了显著提升个体能力正在被重新定义个体的潜力也有了全新的想象空间企业的生产模式也正在发生显著变化我们正在进入一个创新创意优先的时代传统的重资产大企业大团队的模式正在向轻资产艺人公司小企业小团队转变

AI 正在降低创新创业的门槛使得超级个体和艺人公司的概念从理想变为现实无论是在海外还是国内越来越多的创造者正在利用 AI 工具对个人能力进行加持实现个人价值的最大化

正是在这样的背景下我们今天邀请到了韩子科技 CEOZion 无代码平台 Founder 蒋耀凯今天我们的交流将围绕对话 Zion 蒋耀凯无代码开发让 AI 产品打造触手可及与蒋耀凯一起交流探讨 Zion Moment 在无代码开发的探索与实践无代码开发 AI 产品案例分享 AI 时代无代码开发的趋势与观察等话题

我们期待通过这次深入的对话能够给更多致力于成为 AI 时代创新创业的超级个体创业者尤其是关注无代码开发打造 AI 产品的朋友提供一些新的视角共同探索 AI 时代下创新创业的新路径

那我们本期活动的分享嘉宾蒋耀凯他是韩子科技的 CEOZION 无代码的 Founder 硅谷已上市 2B 独角兽 Modelia 早期资深工程师美国卡奈基梅隆大学大规模信息系统技术硕士英国剑桥大学计算机科学学士 ZION 是新一代的全站无代码开发工具它并有海外版 Moment

用户可以利用 Zion 完成页面、业务逻辑和数据模型的可视化设计,通过高性能后端来实现复杂的数据交互与管理,并将项目一键部署上线。目前,Zion 支持搭建微信小程序和网站应用,可以覆盖各类商业化场景,例如支付电商 SaaS、AI 应用、互动社区、营销活动等等。

产品已服务超过 20 万用户并获得红杉资本线性资本和奇迹创盘的投资那今天我们就将围绕交流话题对话在要讲要开无代码开发让 AI 产品打造触手可及

那首先请耀凯跟线上的朋友们打个招呼吧大家好我叫蒋耀凯然后我是出生在杭州在大概 13 岁的时候去了意大利读的一半的初中然后后面读了高中然后后面在这个剑桥和卡内基梅隆读的

计算机的本科和研究生后面就像介绍的一样就一直在这个写代码那你这一课公司的一个原因就其实是因为在工作的过程中我自己有一些个人的项目然后大概做了四五个其中也比较涉猎比较广的有些是什么自助的通过 RFID 做结账就零售结账的然后有做过股票的策略回溯的这些功能然后在这个过程中就会发现有很多重复的事情然后有

需要不断的重新搭基建然后真正核心的代码的数量其实也很少对所以我就那个时候开始觉得就是这么一个产品是应该有人需要的所以我更多也是在有点像 scratching my own niche 的感觉嗯

那我们也知道您在求学的过程当中在意大利英国美国都有读书经历那我们想请你聊一聊在不同的文化背景它的教育有没有什么优缺点吗或者说有没有什么不同可以给我们分享一下其实我在意大利读的是一个英国的国际学校所以就是可能更多的我还是走是一开始是中国的这个系统后面是英国的系统然后再是美国这个系统区别的话就是不管在这个英国的学校里还是在美国学校里

叫你自己去想的东西会多很多然后正确答案会少很多比如说我记得我们当时的历史课就是问的问题是有人说希特勒对于德国人民是利大于弊的你有多同意这个观点就是会有这些问题那这些东西其实是没有正确答案的然后重要的是你要引经据典去解释你的论点当然数学肯定是有这种是有正确答案的但是其他的东西基本上都是

就这些会少很多另外的话英国的教育和美国的比起来尤其是那个上大学和上研究生的时候区别是我们当时在计算机科学的时候是更偏理论的所以讲了很多关于这个就从硬件到软件都有各种各样的理论去指导他真正写代码其实不多的我们当时记得上 C 和 C++的这个课加起来才 16 小时就是上课总共只上 16 个小时

但是在美国的话就会动手的东西要多很多我们是直接其中一门课就是从写 CPU 的 interrupt handler 开始从那里开始一路自己写一个操作系统出来运行在虚拟机上量也是大很多所以其实在美国其实更累一点学的东西可能会更扎实但是理论的东西讲的反而更少一点就在英国的时候就有很多数学相关的

的一些东西比如说 denotational semantics 这些东西都就是各种数学推导所以可能是我也不确定是学校的区别还是这个各种各样的教育体制的区别大概就

主要这些区别那我们看到您在六岁的时候就借出电脑了然后九岁就开始写代码了那这样的体验对于您之后的人生有什么影响吗我觉得就是它会天然的变成你的这个熟悉的一个工具吧就跟现在的孩子就是比如说他们一出生可能就有可以用 XGBT 对吧

其实主要是熟悉的更早然后对于这些东西就不觉得可怕我觉得这是很重要的其实很多时候阻止我们去做一件事情的原因并不是可能我们真的学不会只是觉得绝大多数时候是因为我们觉得这不属于我们应该能接触到的东西那

提早的接触他们其实对我来说是这个就更多是降低这种恐惧吧然后另外还有一些好处是怎么说呢基本功啊比如说我当时非常认真的把就是 Windows 的这个

这个控制面板的事还是管道室酒吧我一个个选项看过来我其实干过很多这些常人觉得非常无聊的事情就不止在电脑上其实我都会去看那些很枯燥的东西所以这个对于后面的有些东西的处理旁通也有些帮助那能给我们介绍一下国内外无代码开发相关服务的现状吗海外和国内有什么区别可以啊这个在

其实五代码开发这些东西其实分得很细的有一些东西是面向企业内部比如说 Retool 这个是国外卖得非常好的一个公司它营业额估计已经一年的 AR 可能已经上亿美金了它只做一件事情就是让

你可以高速的对接内部的数据库或者内部的数据源并且显示出来给内部员工用所以它收费的方式就是开发者加使用者的账号数量那它也不需要处理后端它只需要跟那个现有的后端对接就可以就那对接的方式一种是 http 的 API 有的是 SQL 它一开始是直接是对接的是 SQL 这是一种然后还有一种是邦尼做的是这个

我觉得有一个东西要总结一下就是无代码或者任何类型的应用开发它其实都是 UI 加上逻辑加上数据这三层你可以理解为数据是 source of truth 就是世界的真实是怎么样 UI 是呈现中间的逻辑有的是绑定有的是流程那么有很多是做数据加上流程的比如说

AirTable 是国外的国内比如说对应的就是什么明道云简道云飞数多维表格这些都是数据加流程然后也有只做流程的在国内比如说极简云对应在国外可能是 Zapier Make.com 国内还有当时叫 Highflow 腾讯有 Highflow 反正大家都有自己这一套这些东西一般都是串联各种各样的 API 然后让你可以在串联 API 的过程中

做逻辑判断和循环然后再往上就是贴近用户的话那就是 UI 层在国内我倒不知道有谁是专门做 UI 层的在国外是有比如说 Flutter Flow 是做这个移动原生应用的 UI 层的那比方说 WeWeb 做的是网站就网页端的这个纯 UI 层的无代码所以这里就是国外是分得非常细的啊

就每一个里面的玩家他其实都有自己的一个特征就特征都非常明显那么在国内的话往往会出现就是很多人有比较类似的这个功能比如说你说飞书的就同样做 air table 生意的话你就可以至少

在一两年前都不能说出五六加来但是在在国外的话其实做数据加上流程的基本上也就是 air table 在做其他的大家就可能是意思意思比如说 google 会做 google sheetsgoogle sheets 理论上是一个这个 excel 的线上版它会做一点

AirTable 的声音但是绝大多数人其实用的还是这个 AirTable 所以这个是我觉得算是这个 landscape 那从移动互联网时代到今天的这个 AI 时代我们都经历了那在这个过程当中你有哪些收获是什么促使您在推进无代码开发这一块的相关创业实践你的动机或者说嗯

灵感创意来源是哪里呢动机其实我刚才说过就是因为我之前在做一些应用然后就会觉得有很多的工作是重复的并且实际上是不应该让一个专业的工程师来做因为你只需要一些概念知道了之后你就可以

你就可以不经过四年的专业训练也能做这个是最大的一个动机吧然后在 AI 出现之前其实绝大多数的应用做的都是信息的搬运和信息的组装那这也体现在我们的产品形态里你可以想象信息生产者他有可能是这个运营者也有可能是用户

终端用户生产信息之后进入了数据库然后进行了转化之后或者是没有进行转化在另外一个地方呈现举个最更明显的例子比如说这个启威启威有点不太好那么就微博吧

微博对吧我在发贴然后发贴之后别人会这个是产生信息那别人会看到那是这个系统进行信息的搬运然后那个人会给你点赞或者点赞或者是评论那又是产生更多的信息然后再回到那个系统进行加工变成了一个排序就以这种方式这是绝大多数的生意嘛那到了这个 AI 时代之后呢其实

然后为什么做这个生意其实本质上是因为整个移动互联网或者是互联网它降低的是信息传递的传递的编辑成本我们曾经为了获取一个信息和生产一个信息我要不然我一开始是完全不能做比方说我最早的时候我要走到 publisher 我要去上报纸我要去写一本书我才能够产生信息并且散播出去

我要获得信息的时候也是一样我要去图书馆我才能获取信息我要去买报纸我才能够获取信息那么到了互联网的时候就还没有移动互联网的时候实际上你的传播能力已经变得快了很多你可以你发 email 对吧然后你可以有一个这个网站大家都可以访问那你再到了移动互联网的时候那你就是可以脱离着固定的座位也可以这个有个随身可以携带的这么一个生产和消费信息的东西嘛所以

他也决定了那个年代的这个产品形态基本上都是基于说我们怎么样更好的利用好这个这种信息生产和传递的这个编辑成本下降去创造价值那 AI 其实出来之后它的区别是它降低的是这个决策和推理的编辑成本曾经能够做这些东西的只有雇佣一个人那你一个人你就需要每分钟我们就按小时来算的话如果你

一个月是少说一点我们 6000 人民币的话他工作 22 天你算他工作 20 天一天 300 块一个小时就是除以 8 就是 40 块钱差不多你一个小时就要 40 块钱然后你一个问题解决的时长可能是 5 分钟你就可以推断出来说 40 除以 12 你可能 3 块钱一个问题这就是你的编辑成本而且很多的信息就很多这些问题处理只能让他处理

一般都是那些从现实世界把它搬运到虚拟世界里的这种事情比如说我们跟客户打交道客户传递的是现实世界中的相对比较模糊不够结构化的东西然后我们把这个信息通过人给它转化到能够被自动处理的系统里

这些工作其实在 AI 的阶段上它就是有了 AI 的加持之后它的处理成本就可能会除以 100 可能你就是不是三块钱一个问题你就是三分钱一个问题这个时候曾经很多不能够做的或者是我们想做

但是因为成本的限制做不了的东西就可以做了举个典型的例子就是长期的监控这个一个群你原来可能是需要一个人一直在那值班那么在晚上你就不能做到这个事情那么现在你可以了或者是默认的晚单一旦用户要退款

那我就可以直接让 AIC 对每一个订单每一个退款进行晚单的操作那你晚单的操作你的收回来的钱你可能一单只能回收两元钱那你原来如果说我要解决一个晚单我就要花一个人五分钟的时间是三元钱的话

那我实际上是亏的嘛但用了 AI 之后那就是个进转所以这里会暴露出非常多的新的这个商业模式和这个商业机会然后无代码的话我刚刚还有一个忘了讲就是无代码的话其实在

在这里我们在目前这个阶段是最想帮助的人是他有一些自己的行业的 know how 他想快速的将这一部分东西变现就相当于有一点创造出自己的分身并且变现的能力那么这个东西在就是绝大多数人能够写一点 prompt 虽然离写好 prompt 离得还比较远但是绝大多数人在曾经

没有 AI 的情况下因为它没有办法生成的规则一定要是个专家它一定要经过代码的训练才可以生成可复用的规则那现在这个可复用的规则可以用人类语言来描述那这个就是可以让更多的人进入到

把自己的能力复制并且传播的这么一个状态下那您认为在过往的工作以及创业实践过程当中面临过最大的挑战是什么当你遭遇挑战的时候第一想法是什么又是如何思考和应对这些挑战的挑战面对最大的话长期跟短期的平衡吧

人一般都有所谓的 hyperbolic discounting 我们不是以一个固定的比例去 discount 未来的价值所以这个体现到尤其是创业的时候的话你对长期价值跟短期价值的比例就非常的难以平衡人就会有非常大的冲动说我想获得短期价值因为它更有确定性但是

时间只要稍微拉长一点如果你不长期的你不一直坚持长期价值的话很多的这些对于短期价值的争夺会让你陷入到一个局部的最优解然后并且走不出来你会要付出额外的代价再从局部的最优解里再出来去找真正的全局最优解所以这个是一个思维

思考的上面的一个问题但是现实就是说回到我们做产品你可以坚持自己对产品的路线的这个打算对吧就是我有个产品路线图他们之间有相互的依赖这个是最顺的路但是呢我们也犯过这样的错就是在没有想明白的时候就

急匆匆的上了一些功能那么后果是到了可能一年之后或者是两年之后我们都要必须要回去并且把整个东西推倒重做那么重做的过程中其实成本是远远大于一次性就做对的这种是有两种情况一种是我们会

是知道自己在有这个技术的债务那是我说的被短期的利益所诱惑了还有一种是其实本来就不知道那这个就没有办法那个是因为认知的限制只有到了真正知道的时候你才能做对它这种是我觉得是必须要付出的代价然后

我目前碰到这种问题的时候我现在是越来越偏向是考虑长期的吧因为也算是本身个人的偏好我是在创业的过程中因为看到一些书说你书和人都说你要在什么情况下做一些可能说取巧吧但这个听起来好像有点负面但我也不觉得是个负面的事情但因为我们就是吃了几次亏然后

并且反过来有几次坚持长期价值做出来的效果比较好之后呢现在我是更加偏向这个长期价值那么在短期的这种功能上的话就会放得比较开一点这可能是我这个创业之后的这个心态的一些变化吧嗯

那作为一位在硅谷独角兽上市公司的早期员工和创业者您经历了从移动互联网时代到今天的 AI 时代那您认为创业环境发生了哪些变化哪些是变化的哪些是不变的有没有本质上的区别呢我觉得在创业环境的话分几个维度一方面是资金的局面

这个可用性就是当你资金的成本增加了之后最典型就是如果当美联储加息的时候那有一点像这个大浪淘沙的过程就会有一堆的一堆的创业项目会死掉那这个是一个一直在发生的事情这个只是不断的周期在发生啊

这种是我们一定要去期待的它是属于你可以理解为它是既是变化但它又不变因为它的节奏几乎不怎么变然后还有的变化是技术上的带来的变化技术上带来的变化就是像我刚才讲到的其实你在兑现的红利在变化曾经我们兑现的红利是信息传递的成本下降的红利那么我们现在要兑现的红利在 AI 的时候兑现的红利应该是

这个模糊信息处理或者是这个灵活决策和非理能力的这个成本下降的这个红利所以这个是技术上造成你的这个你要变现的红利是不一样的然后还有的就是地缘政治在我

刚出国的时候那个时候大家其实对中国的创业者也没有什么就没见过后来呢大概到 15 16 年的时候呢就觉得中国创业者很多就见了很多然后现在的话呢中国创业者就相当于有个黑点了你就是在这个尤其是在美国呀或者是在欧洲欧洲还是稍微好一点啊

你跟其他国家的创业者比起来如果你要融资或者获取客户就会变得更困难这个是地缘政治这个是

但这个我觉得也是会持续很长时间了其他的话很多人会说那人会变或者是整个工程师文化会变这些道其实不怎么会变因为人类追求的东西还是比较一致的我们在创立团队维持一个公司的文化上面其实你最终要给员工的东西都是差不多的除了钱之外

你要给他的东西就是他要感觉有控制对自己做的东西有控制他要感觉被世界所认可这些东西都有了之后其实就是公司的这方面的这个 organization 其实相差不是很大然后像有些人会说在这个疫情之后移动办公变得更多什么这些我觉得影响也没有那么大你说

marginally 是不是面对面的传输的带宽更高那的确是的但是越是这个 senior 就是资格老的人他们处理这种带宽下降的能力就越强所以他们单独远程办公的能力就越强所以我们只要做好就是刚来的这个刚出校门的员工能够把它培养好习惯之后其实剩下来的这种办公上的东西相差也不是很大

对大概就是这么几个角度那您为什么会选择在国内创业呢从您的角度看国内的创业和硅谷有着哪些不同呢当时只是机缘巧合吧然后

国内创业的话最大的优势就是其实还是人员成本同样的团队你在你可能跟美国比起来的成本是五分之一到七分之一这个是一个对最大的一个区别那么国内创业的坏处的话就是

regulation 会更多你能做的就是不一定是你自己你自己当然也会受管管制更多那么你的客户也受管制更多比如说我们是一开始做的是这个小程序的无代码开发微信小程序的无代码开发

那个时候其实不用备案的那不用备案的时候我们也自己感觉到就是不用备案的时候新上线的小商区是明显更多的就通过我们平台新上线的小商区是更多的那一旦出现了这个备案的这个事情之后呢马上这个就会迅速的下降所以就是阻力创立自己的生意的阻力其实是在增大的然后在硅谷的话其实不止在硅谷哪怕你去纽约其实也一样

规模只是更加夸张一点啊就是他们的绝大多数人在创立他自己的生意的时候受到的监管其实是很少的呃对就是这个并且卖的时候也是通常是面向全世界在卖那国内创业的话其实他的

整个生态都不太一样比如说支付跟国外是不一样的哪怕搜索也跟国外是不一样的全部都有一套自己的从某种意义上来说几乎每个国家都有一些东西是本地特殊的就比如说在日本你可能会有 PayPay 而不是用 Stripe 但是他们日本跟美国的共性可能比中国跟日本的共性还是会更大一点的你

欧洲跟这个美国的共情也比中国跟这个欧洲的共情更大一点是就是中国有一点特立图形的感觉了还有一点呢就是尤其是现在硅谷那边做梦的人还是更多一点吧就是虽然很多梦我一听就是就是觉得是不可靠的就是不靠谱的但是做梦的人的数量还是很多就很有二十多岁的人呃

其实绝大多数都是 20 多岁的人在那边幻想创造自己的商业地口这个还是在目前在国内还是比较少碰到那在当前这个宏观环境复杂多变的时代你认为我们创业者面临哪些问题和挑战呢第一就是经济下行经济下行的时候要有

大部分人不怎么敢花钱这个事情是可能最简单的办法是尝试卖到国外去吧把自己的这个产品也好认知也好尝试卖到国外去因为这个世界毕竟不只是只有中国这么大了

嗯第二个是有一点像 2000 年的时候的互联网很多人开始拿着 AI 这个锤子在找钉子本身这不是什么大问题啊但是有的时候他往往不需要这个就这是个常见的一个误区就当年嗯

我们说的是互联网会改变世界那互联网的确改变了世界但是当时去做的那些事情实际上在那时候是不成立的比如说 Pets 当时就好像叫 Pets.com 之类的就是卖在线卖

宠物的饲料那现在是这个成熟的生意但是在 2000 年的时候由于各种各样的周遭的这个基建还不成熟他那个生意根本就是做不下去他的编辑成本太高了所以直接就他就倒闭了对吧那我们现在也应该是有有这样的认知就是 AI 绝对会完全的改变我们的世界但是他肯定不是一朝一夕的然后如果你想做一个什么事情的话一定要想好对现实对周遭的这种条件的依赖是什么

要想明白这个在那个依赖满足的时候或者是你可以遇见他马上要被满足的时候再进去不然容易就是变成就去的太早是先烈嘛对吧这个是要避免的然后这种也是非常容易在这种大变革的时候就是人会

这个也是我觉得大家需要注意的一个点北戴沙尔大概就是这样那我们接下来这一部分想要讨论一下关于超级个体和现在创业者的一些话题那在 AIGC 大模型的技术加持下个体的潜力其实得到了极大的释放那艺人公司超级个体也成为了可能

那超级个体这个概念是随着移动互联网时代的自媒体蓬勃发展而提出的我们观察到在 AI 时代超级个体的概念也发生了显著的变化我们团队为此也做了一些阐述我们认为超级个体是指那些在真实世界中拥有非凡能力超越常规思维挑战现有边界探索未知世界创造未来无限可能的人

那具体的来说超级个体的主要特点包括了一砖多长自我驱动创新驱动强洞察力个人品牌资源整合身为哲学这些特征那您是如何看待 AI 时代的超级个体呢能否谈一谈您对于超级个体的一个理解您认为超级个体艺人公司的模式对我们当下推动创业有没有一些启发和帮助这肯定是有的我们绝大多数人的绝大多数的能力都是很差的

我们只有自己专业的上面的能力是够格的对吧就我们正常情况比方说我是一个专业的马龙但是你让我如果去做设计的话我做出来的东西是完全不够看的呃

或者你让我去做这个视频编辑的话那我做出来的东西肯定也是完全不够看那是因为这就是我们人类的特征我只有这一些能力那 AI 的出现其实是可以非常显著的弥补我们这些短板它可以马上把我的能力拉到一个它不能把我的能力拉到一个它可以帮助我

做到或者是替我把一些东西做到一个平均值他也许不能替我把它做到非常的卓越但是他可以把我做到平均值 AI 画出来的 AI 剪的视频肯定比我剪的好 AI 做的设计肯定比我做的好但是 AI 写的代码目前还比我差很多所以这个是一个特征那么这就是你刚才说的一砖多长这个多长很有可能不是我自己真正的完全的掌握

但是我现在可以用到他这个能力了就这种时候可以理解为是我有了一群平庸的各个就是我需要的各种能力上平庸的雇员这么一种感觉然后有一点我觉得在这个环境下是很重要的是学习的能力吧就是曾经的

学习的壁垒有几个一个是你自己的理解能力一个是你学习的这个就是我们可以归结到他本身的学习能力第二个是信息收集能力那么信息收集能力在 AI 出现之后呃

这个问题可以得到极大的缓解所以前面的一个问题就是你本身对他的这个信息的理解和真正的学习掌握的这个能力的限制就变得更明显了为什么说信息收集能力不再那么重要呢我就我记得很清楚就是在我刚回国的时候我花了很久时间教我的同事怎么样去用谷歌怎么样去问出一个

能够找到答案的问题然后输入浏览器的搜索框这是一个其实很重要的能力那么这里面最难的一种就是所谓的 unknown 我都不知道从何问起那这种不知道从何问起的东西在 ChatGPT 出现之后就一下子变得容易解决了很多我就可以开始描述然后让 ChatGPT 去

这个给我思路也好给我答案也好当然我们也不能完全的相信 XGBT 给出的答案我更多是会把它当成一个灵感的来源就是我去真正问问题的灵感来源毕竟它是有这个大模型社会幻觉的这个幻觉其实

我自己的感觉是永远不可避免的因为就像一个人一样这是一个功能幻觉实际上是一个功能而不是一个不一定是一个 bug 就是只有有了这种遗忘的能力他才有真正的学习的能力遗忘就是神经元的这个简直嘛只有有了简直你才可以有一个就有一个规律有规律才可以预测未来不然你拥有的就是一大堆的这个单点那

这个其实全是单点其实没有用的我们只有减值了之后才可以预测那么所以在用的时候就是要当心一点但回到刚才这个话题就是

这种能力的价值开始下降了然后我们学习的门槛是降低的但是你的学习的带宽这个人的学习带宽就会变得重要很多然后像创新驱动这类东西其实也是还是一样曾经最难受的东西都是未知的未知我根本就不知道什么

这些基于一个就我已经知道有这几个概念这几个概念我还不懂的时候这个时候其实往前走是更简单的所以我相信在 AI 的这个时代的话我们的整个社会的创新也会变得更快因为其实我们的灵感来源会变得多很多曾经你要找到一个如此博学的对象去跟他碰撞是一个极度昂贵的这么一个奢侈吧

剩下的这个个人品牌和这个资源整合其实这些东西我自己做的就不是很好所以我也没有什么可以分享的然后在哲学层面的思考的话我觉得更多的还是就我曾经没有那么认同这个观点但是我在 14 年到 18 年之间就到处乱转也没有什么目的性我每个周末

都会跟我老婆去各种各样的城市转悠所以我美国的每一个州我全部都去了至少两次然后就是所谓行万里路然后读万卷书行万里路然后其实这个也是一个从很多很多的单点开始逐渐简直然后生成自己的一个

总结出一个规律的这么一个过程所以这个是我觉得这个其实是我们人类的这个发展跟 AI 也没有这么大的差距对那么在这个超级个体这种情况下就不只是就它还是会碰到边界它的边界就是你一个真正做的很大的公司的话它需要在很多的维度上都变得卓越

那他才可以做到一个真的是非常大的公司比方说苹果它的硬件也非常好它的软件也非常好它的生态也非常好它的品牌的调性也非常好那这些东西都是各种方向向的卓越你才能真的做到一个特别大的公司但是就像我说的有了 AI 帮你补充所有的短板之后一个人开始兑现某一个特定能力的

门槛是显著下降的这点是我们应该充分去拥抱的对大概就是这样那认为在 AI 时代的超级个体打造个人品牌也是一个非常重要的能力那常见的打造个人品牌的方式比如出一本书开源一个项目或者说写技术博客和个人的自媒体 IP 等等这些都是打造个人品牌的方式那您如何

和看待当下创业者打造个人品牌的实践对于创新创业的意义呢这个话题我其实没有什么可以输出的因为我做的也很不好所以这个也许就是我能想到的一些好处就是让更多的人从更多的角度去审视你的想法补充一些盲点吧但是

我对这个个人品牌的建立其实没有任何的见解好那我们接着往下那我们认为就是创新更容易从跨领域的实践当中产生这也是包括谷歌在内的很多大企业的一个共识那您是如何看待一砖多长和跨领域实践对于创新创业的必要性您又是如何培养和应用自己多领域的技能

你认为我们应该如何去培养自己的相关能力呢我非常同意这个观点就是一个六边形战士其实是非常非常重要的很多时候你有些人是可以看到问题有些人是能做出这个

解决方案但是你真正要兑现商业价值你两个都得一起有但是之前就如果这个这两个能力不是在同一个人身上的话能够让就他的这个交易成本就这两个人必须要先撮合他的

发现的成本和交易的成本都会变得就变得很高所以这个是我非常认同这点这其实不只是谷歌了就是那个芒格也说过就是说这个如果你只会一个东西的话你只在一个你只是会一个特别牛逼的东西那你你的这个他说的是 a one-legged manin an ass-kicking contest 你就只有一只脚然后你在场你在那边一个踢屁股比赛里你只有一只脚

这是他的一个说法然后培养的话其实更多是兴趣导向吧也很难预测

什么东西会真的有用我自己的话学的跟就离我自己的专业比较远的东西比如说金融和这个会计啊然后包括心理啊这些东西我都是去我实际上都是去看书的啦我就是一本本书看过来但是这个在现在这个年代是不是最有效的是不是最高效的信息获取和技能获取的这个途径我不知道呃

我有试过用 AI 去学一些东西学的比较深的时候它往往会开始胡言乱语所以可能目前的情况下还是需要两者结合如果你是想要潜藏机制的话可能用 ChatGPT 就可以满足你绝大部分的需要

然后如果你要真的是想懂得很深的话那目前啊我的选择还是会去用读书吧然后书的很多时候它的信息的传递并不只是给你个结论尤其是就国外的书国内书其实我没有看过几本就是我我自己感觉在国外买到的那些对于技能

的那些书或者介绍一些学科的书他们都是会非常注重它的可读性的里面会有故事那么故事也是我们人类认知这个世界比较天然的一种方式它会用故事

或者是一个或者多个故事加上他的这个推论证到最后有提出一个论点然后并且尝试用这个论点比如说去预测一个未来对吧然后我们自己也可以做这样的这个算是一个 exercise 那这个也我觉得是我自己学习的过程中非常有帮助的那

举个具体的例子比如说会计看完了一本会计书之后那就得把企业的财报拿出来真的看一遍确保这里面每一个东西我真的都理解了它是怎么产生的它的角度里面是什么角度里面是不是对应到你的会计书里的某一个会计准则这些东西学习的方式我觉得其实永远都大差不差我们都是

需要 repetition 对吧有 targeted 有意识的去重复那

这个时候就学的会比较快然后多学的好处的话其实我觉得也是有点复利的就学过就一个东西之后学一个新的我不知道原理是什么但是目前我自己的感觉是更简单的不管是就是哪怕是投资心理换一季历史这些东西我觉得做完一个之后下一门学科其实反而是更简单我也不知道原理是什么这是我自己的感觉而已

对所以总结的话就是利用 AI 去做这个就首先很重要然后用 AI 去做铺面的东西然后现在还是要靠读书去做那些升砖的事情嗯

那我们说虽然是我们说超级个体包括创业者它并不意味着孤军奋战艺人公司也不意味着所有的工作仅仅依赖一个人完成而更多的是当下的创业环境下创业者持续作战的一种选择

那合作和组团其实也是非常必要的那您能介绍一下在您过往的这些创业创新实践过程当中合作和组建团队这一块的观察和收获吗在创新创业的合作和组建团队过程当中我们应该注意哪些问题呢这个我刚才稍微提到过一点但是这个也是不创业我自己可能不会有心得的一个点吧

就是大家第一点就是不要把合作方当成傻子就是大家都是成年人大家都知道对方心里可能会有什么小揪揪不要搞得好像别人完全发现不了一样这是第一个就是说的冠冕堂皇也就是真诚这是有点底线然后完了之后那么人追求的是什么就是钱当然是一个

那除了钱之外人还要追求对自己环境的控制人还要追求自己的成长人还要追求来自外界的任何这些东西都是在这个团队合作的时候我们需要注意的点其实就是都是将心比心对吧那你说控制的话就是说我做了什么

我可以对我的周遭环境有一个可预测的影响当我使劲了之后什么会变这个东西是需要让每一个人都有这个感觉的那么这种情况下尤其是刚刚毕业的人他可能会不太容易找到

明白我做这个事情意义到底是什么就是我做的事情好像跟没有做也没有什么区别世界没有任何一根指针在动对吧那这个时候作为他的上级也好他的朋友也好其实需要给他就告诉他你要观察的那一根指针到底是什么你要看的是哪一个维度的东西只有这样情况下这个他才会觉得对自己是有掌控的然后

然后第二个就是我刚刚说到的这个自我成长的事情然后有人说那为什么要成长其实我也不知道为什么要成长但是我们你就看一个刚生下来的小孩子第一次站起来的时候基本上都是在笑的因为他觉得自己比曾经的自己更加强大了那可能这就是我们这个人的一个

底层的一个 drive 就是生物本能这个时候要考虑的问题就是要让每个人做的事情都有一点点的挑战而不是做重复的事情那么重复的事情曾经我们是解决重复的问题是靠招新的人因为对于我来说是重复的事情对别人来说可能是新鲜的那么现在其实你还有一个新的做法就当一个事情对人来说已经比较重复了之后你可以通过

更廉价的方式就是通过用 AI 去做那一个流程对这个是关于关于成长然后还有成长跟刚才那个控制其实在某些程度上是会冲突的一个过于混乱的环境说过于复杂的问题对于大多数人来说其实是没有异于成长并且也会让他感觉丧失控制嘛所以这个度一定要控制好嗯

这个也是跟刚才我说的有一点像,未知的未知对人来说是最难受的,他不知道该怎么使劲,所以尽量要让他可能 80%的东西是轻车熟路的,那剩下来 20%、10%的东西是未知的有挑战的,不知道该怎么做的。其实这些东西跟我们喜欢音乐也是一样,完全重复的音乐我们觉得讨厌,完全不一样的音乐我们也不喜欢。

那跟我之前听过的有点像但是有一点点变的东西我又喜欢了对吧这个人的偏好一般都是这样对然后那个最后就是认同感嘛就我需要知道我需要来自外界的肯定那么这个其实跟刚才说的他要观察哪一个指针其实也是很相似的就是他知道他做的事情别人看在眼里这个是

就是每个人心里都需要满足的一些东西所以在合作里面我觉得核心就是一个就将心比心吧只是叫自己要自己总结一下我到底在乎的是什么在这个过程中去将心比心而不是有些人是那种说我一定要让你喜欢我也喜欢那种喜欢那种有点越过了一下的线将心比心是指抽象层面上的我们偏好的是什么那么我要给我的

这个合作伙伴也提到这些东西那下一个部分我们想要讨论的就是关于 AI 时代的创业机会和如何捕捉这样的创业机会那我们知道韩子科技 Zion 正在积极推动无代码开发这一块的探索和实践您能给我们介绍一下 Zion 无代码平台正在做什么吗从个人实践出发分享一下 Zion 当下的一个探索与实践行我们其实就是让

没有技术背景的创业者能够做出自己的商业应用来那么那要提供的能力其实就是我之前说的我们要把 UI 的生成附用运行这个逻辑的生成附用运行和数据的生成和运行都帮他解决了

数据天然可复用对这些抽象来说就是这样这个实际上是我们的那个产品经理最近总结出来的我们到底我们的任务是什么那么 AI 在这里其实是逻辑层的一部分它是一个新的软件基础功能那么软件基础功能呢既然是个软件基础功能它既可以让我们给我们的用户去应该说给我们的开发者对吧虽然是一个非技术出品

创业者但他也是个开发者因为我们提供的是个工具我提供的不是开箱即用的解决方案他需要自己去开发既可以让他开发出东西来为他的客户服务用到 AI 的能力就比如说我去做一个多模态的这个入库软件假设并且去向用户收钱这个是

我们的开发者给他的客户通过 AI 给他的客户赋能这是一种那么还有一个就是我们其实也可以用 AI 给我们的开发者赋能这是两条完全是不不冲突的路我们

我们走的第一步还是让我们的开发者能够做出有 AI 能力的这个应用来因为这个就是的背后想的其实就是我之前说的这个会有很多很多新的商业模式产生因为曾经不能做的东西现在能做了那么第二个就是曾经的核心逻辑是一定要经过专业训练才可以写出来的

现在你的核心逻辑是可以利用 AI 来做你可以用提示词来做那么这个是我们

我们目前在做的事情那 Zion 的愿景是什么呢就是比如说您刚刚提到的就是大家没有这样专业的四年的这个专业的培训不是专业的这个软件工程师代码工程师他也可以去做软件那 Zion 主要面向的群体是哪些就是这些对就是这些人但是又有想法的人对对对那他会有怎样的偏向性和那个商业模式合作模式又会是怎样的呢

我们自己的愿景的话就是稍微抽象点我们的愿景就是如果创业者是一个英雄他在一本故事中他是那个英雄他要出去这个屠龙对吧我们就应该是屠龙少年首领的把剑这个就是我们跟他的商业合作模式永远我都不是那个主角你是那个主角那么

既然是一个工具那我们的这个定位就是说我们的这个跟创业者的合作就是工具永远不可能是占你的成本的大头所以我们是

然后挥动这把剑的人也是你剑本身没有用只有那个英雄拿着这把剑才有用所以本质上是英雄驱动了杀龙不是剑在杀龙对吧所以这个就是整体的一个思考那么为什么是偏向非技术的这个创始人呢就是因为创始人的本质就是我们要创造新的业务新的商业模式新的商业模式一定要新的软件来承载那这样的人一般都是

我有一个天才的想法我就差一个马农了对吧那曾经就差一个马农了这件事情就让大部分人就卡住了那么我们其实就要解决他这个问题你就可以变成你现在缺少的那一个就差的那个马农对那么我们其实没有特别复杂的商业合作模式了就是按照项目收费呃

项目收费以及资源收费那么这就是这个我们的两种收费模式应该是合在一起的对就是你可以理解为我们是一个有额外功能的云的二道饭子对就是这么一个能力那

那您能否给我们分享一些通过 Zion 和 Moment 打造 AI 产品的一些典型案例呢今天其实我们就演示了一个它本质上是一个在 Zion 里面搭了一个通过关键字生成故事并且将故事进行分镜并且通过分镜去生成对应的这个

四格漫画或者是我们也可以叫连环画吧这么一个功能其实呢我们就差不多是一个半小时之内因为早上在跟另外一个机构在聊天嘛然后我的同事正好在那打一个半小时那我们就可以搭出这么一个功能那这个东西其实你可以理解为它的唯一作用是给小孩子讲讲故事对吧那生成一个给小孩子适合给小孩子看的故事那么但是之前的还有个问题是你可以用裤子做它但是

你怎么样去把它变现呢其实我们在那一个半小时之内把这个变现的部分也做了就是我可以高速的做出一个产品并且商业化这是一种然后还有一个例子是我们在这个今年夏天的时候 WAIC 世界人工智能大会上面我们做了一个展会专用小程序的助手

那大概花了我们三天的时间因为那个的以外我们实际上是要做的比较好看一点的嘛然后那个是可以帮助来我们展台的这个参参展的人找到根据他的需求找到在整个世界人工大会人工智能大会里面有可能可以满足他的需求的参展商的这么一个一个能力这基本上背后就只是个 RAG 嗯

但是一个 RAG 你是它并不是一个产品它不能够商用你要真的商用的时候你是要帮用户把它的流程给梳理好并且你要有对应的不管是什么 access control 也好这个尤其是 payment integration 这是非常重要因为大部分人做产品还是希望是赚钱嘛对当然是这应该算是比较典型的例子吧其实我可以再举个例子很小的一个例子那个是一个客户所的

他就做了一个 AI 的论文标题生成器那你可以想象背后它其实就是一个 prompt 那他这个 prompt 的来源就是因为他自己是个大学里面专门在

写论文的人所以他知道论文的标题应该怎么写对吧所以这个是呃然后他实际上就是说你可以免费试两次然后后面就按次卖是什么八块钱十次什么之类的对啊那这个也是一个非常典型的这种就是利用咱们快速让一个想法上线并且商用化的这么一个一个例子嗯那在目前来说国内推动无代码开发有没有什么困难呢有没有面临什么困难还是说推起来嗯

有一些吧其实最多的是市场教育上面的就是大部分人这个其实国内国外都有啊大部分人会把 Zion 跟比如说 Cose 啊跟这个明道云啊跟凡科建站啊这些去对于会问你你

你们跟他们的差距是什么但其实这个就像我说的其实如果是分得很细的话其实数据这个逻辑和 UI 这三层每个人对的是不一样的然后又分对内和对外对吧公司内部和面向客户其实场景是相当非常大的那就像 Codes 的话

它是一个逻辑层的东西它并不是不分对内和对外但它只是个逻辑层的东西那么像明道云之类的它是一个数据加逻辑对内的这么一个产品形态所以这个是比较麻烦的你跟人讲的时候

说我们是一个无代码开发平台他会觉得那是不是就是明到云对吧然后还有个就是刚才说的那个反科建站反科建站它是个对外带 UI 三层都带但它无法定制的这么一个东西它是一个预制的东西所以这个又有一层所以这里面维度非常的多这个是我们推广起来最头疼的一个点除了这个之外我觉得还有一个吧就是国内的

这个用户很多人是真的对电脑没有那么熟大部分人就老的人成长的过程中没有电脑年轻的人如果你自己不是学这个这方面的话用的更熟的是手机就对于这个整个对于电脑上面的这些东西就没有国外相比那么的

德行应手吧用的比较少应该就是这两个嗯嗯那 Zion 和 DeFiCode 这些智能体的开发平台有没有什么区别呢就是我刚才说的区别就是他们是一个 DeFi 生成的是一个 chatbot

或者是 DeFi Code 生成的都是个 channel port 然后或者是个 API 这些东西其实是不能够它不是个完整的应用它是有用但是不是完整的应用那么如果你要是个完整的应用的话你要解决的是用户账号的问题你的交易数据存储的问题你的收费的问题这些都是需要解决的其实我们有不少用户是在 DeFi 跟 Code 上做出东西来然后把它连到 Zion 里面去商用

这个也是很常见的因为对于我们来说他们生成的东西就是个 API 那我就直接只是调用一个 API 而已然后我们做数据的存储我们来做用户的管理我们来做支付的处理所以我们跟他们其实没有特别强的竞争关系因为面向的对象也不太一样然后他们还有一个好处是尤其是 Codes 它的预制件非常多它的

AI 的那个预制的工具非常多你可以有 YouTube8 transcript 你有这个跟非书文档的直接对接你可以直接去连这个百度地图的这个 API 在我们的平台上都得手动去导入他们已经帮你做好了对吧这个也是他们的一个一大优势所以我不认为我们跟他们是一个特别强的一个竞争关系因为我们面向的客户不太一样然后甚至是我们是一个我可以集成他他可以作为这个模拟

我们的这个对外这个集成的一个点吧那结合当下的这个环境您认为产品 PMF 的关键点是什么你是指新的就是我们的创业者还是说是 Zion 这个产品的 PMF 呢您都可以聊一聊比如说 Zion 它的关键点是什么和以及我们现在我觉得我们其实对我们其实已经找到 PMF 了就是其实现在

之前你提到我们大概服务了 20 万的那个是注册的编辑就开发者编开发者大概是二十几万吧就是这个是注册过的你真正活跃的开发者肯定没有这么多但是我们的开发者开发出来的应用里面已经有 400 万的用户就是各种各样的应用加起来已经有 400 万的用户

所以我觉得我们是已经有这个 PMF 了但是曾经我们是纠结过到底是服务谁的吧这个是当时有摇摆过我们是要更偏向更多的预制件呢还是就是更开箱即用呢还是更加偏向这个专业开发者呢所以最后现在是回到这个点就是我说的非技术型创业者这个是我们的回到最近可能也就一年这个历清头的点吧

那我希望现在我们在创业的朋友最好是不要经历我们这个过程因为那是因为我一开始在服务自己所以这个不一定是个好的出发点那么最好是你已经确认有问题要解决然后再去考虑这个 feasibility 只要可以被解决并且问题存在可以赚到钱那你直接就去做就好就是从问题出发

而不要从技术出发就是我说不要尝试用 AI 去解决问题应该是不断地想现在有什么问题它是不是因为 AI 的出现造成它可以被这个一边赚钱一边被解决因为很多东西你只要亏钱你都能解决对吧但一边赚钱一边解决才是真正这个提升整个世界的运行效率的东西所以我希望就是尽可能大家能走那个路这个算是我们的一个弯路吧

那我们观察到其实越来越多的 AI 初创团队早期只有一个人或者几个人在推动产品的 PMF 你是如何看待这种初创团队组织形式的变化那无代码开发能否在 AI 相关方向的创新创业早期项目中产生价值我觉得这个价值应该是非常大的就是在无代码开发就像我刚才举过那几个例子就是都是个人开发者有一个想法然后就马上去可以去

试验在市场上获得反馈然后一个人或者几个人推动呢其实不只是因为 AI 的这个原因其实还有的原因是我们支撑整个世界支撑创业者的这些能力都开始逐渐的商品化比如说有专门做这个产品的 marketing 的有专门做分发的有专门做 SEO 的有专门对接这个

这些东西都是逐渐的在成熟所以这不一定只是 AI 的当然 AI 肯定是给了你一个很大的就是基座就是我刚才提到的 AI 可以补全你很多很多的短板因为我们大部分人大部分事情都不会做所以这个是

可能是相辅相成吧所以会造成这个变化那么无代码开发就是我们给自己的一个 slogan 就是说从 MVP 到 100 万 DAU 对吧我希望在这一段过程中可以变成承载你的产品的这个

然后如果你真的有 100 万的 DAU 的时候那时候你已经也肯定不是一个个人团队了你肯定也应该真的去找一个工程团队去把你的整个产品重新按照甚至可能应该重新做一遍因为每一个就像我们这样的产品也好或者是哪怕 Salesforce 也好你到了一定程度都是它有一个天生的一个天花板

你不应该超过它超过它的时候你的效率反而下降我们之前在交流中也谈到说应用层有不少的项目正在秉承从社区出发从用户出发运营优先的策略你是如何看待这个问题的我觉得很好我觉得这些做法有一点像回归商业本质因为商业本质是我们不考虑什么市场什么商业本质就是我要解决你的一个问题你给我钱

那在这个过程中理想情况下我跟你的沟通是越多越好我跟你沟通的越多我越理解你的问题我给你提供的解决方案就越符合你的这个你的预期这个是我觉得是符合商业本质的所以我觉得这种东西是非常好的然后那他我们为什么之前不这么做呢就一方面是成本我个人的时间成本是有限的对吧然后这里以

其实又可以提到就是用 AI 怎么加速这个东西其实我们自己也在做这个事情我们做了一个 Reddit 的监控器我们也做了这个喜威的那个监控器就是所有的这个聊天记录都用 AI 去判定先用 AI 去找它的上下门然后再用 AI 去判定它的意图

然后再去用 AI 去给我们提供这个建议你应该怎么去回复它那这个建议有一些是就是就绝大多数其实是通过一个知识库来的就是说你这个知识库里面比如说我们有这个产品文档对吧用户在问一些问题那么直接从里面捞完你应该用这个去回答然后还有一些是就是

就是进行批处理我们在比如说 bubble 或者是 reddit 上面的用户我们会把数据扒下来然后去看最近他们又在头疼什么问题对吧这其实是个效率问题对所以你说就这种情况下一方面你可以培养用户的忠诚度就是纯粹从我们自己的自私的角度去考虑

我希望用户年轻越强越好对吧那么他觉得我跟他有情感连接的话那他的年轻就越来越强了那么就回到刚才说的就是从商业的本质上来讲能够充分的理解用户本来就是商业应该最理想的样子但你抛弃成本情况下这是最理想的样子所以我觉得这个是值得鼓励的然后有些人会担心说 Build in Public 会被人偷想法这个怎么说呢就是这个其实是不可避免的话你差的也没有这么大

因为你最终把产品做出来之后毕竟别人也是看得到你是怎么做的然后相比之下我觉得让用户更多的这个参与感和归属感和这个情感粘性是利大利弊的嗯那我们现在有很多的项目也在积极的推动 building public 公开构建透明创业的一个理念那您认为这样的实践对我们推动创业有没有相应的启发嗯

其实也是去跟那个用户他只是用户社区的一个公开版对吧其实我觉得刚才我想的那些在这里其实也完全是一样就是他只是一个公开的社区然后里面可能面向的人不只是用户也可能是同样在创业的人那么这里可以多一个好处的话那就是他山之士可以公寓有些东西是你的认知范围之外的有些东西是你的盲区之内的那有些人其他人可能会帮你补足

那么坏处就 again 就是你的想法可能会被人偷走对吧这个我我觉得如果本身怎么说呢我自己不是特别担心这件事情所以我自己其实一直在会写一些文章说我们怎么打的杂样就是怎么样让这个它的成本更低对但是见仁见智吧这个取决于你觉得自己的这个 secret sauce 有多 secret 嗯

那您认为什么样的适合创新创业能否结合您的个人实践和观察给我们介绍一下您认为当下的 AIGC 大模型技术带来的创新创业的空间在哪里能否结合您过去的一个探索和实践谈一谈 AI 时代的机会在哪里

能否从实践出发谈一谈我们应该怎样去捕捉这样的机会呢这个其实回到就首先第一个问题就是什么样的人适合创新创业的话那就是想要在世界上留下一些印子的人吧就像改变世界一点点可能不是说你说我真的像那个乔布斯一样改变世界我只要改变世界一点点有一些在比较喜欢让用户去用你的

让用户的效率增加让他得到更多的人我觉得这个是初衷这个是比较重要然后如果你想技能上来讲的话那肯定是越多元越好有一个专业就是你们提到的那个有很多的市面很广然后有一个东西特别专这个是最适合的

然后创业的空间其实就是我提到的怎么样去拿到红利的问题就这几个现在编辑成本下降的能力的红利我们怎么获取那么最脚踏实地的去想

那就是你去看所有的 6000 块钱左右的信息处理的工作它很有可能月薪在 6000 块钱左右的信息处理的工作它很有可能都可以用 AI 来做因为这些工作的本质很多都是根据一个相对模糊的输入加上一个固化的规则做下面的步骤并且那个步骤很有可能也是你员工手册里面写好的对吧

这些东西是典型的这个 low-hanging fruit 然后在这个里面去找越新越高的越好其实我们有个例子比如说那个在美国的我举两个例子吧就是在美国的警察他的年薪在加州那儿可能是大概 9 万到 10 万美金吧那他一个小时呢你除以 2000 呢就是大概是这个 50%

美金左右这就是他的时薪好那么警察要花很多时间在出警之后写报告这个报告的信息来源其实是在他的那个执法记录里面那么这就回到我刚才说的你要把物理世界的信息给他处理完了之后放到虚拟世界里面然后让他可以后面再被统计被那个处理这个事情现在是警察在做

那你就要花一个小时 50 美金的成本这个事情完全可以让 AI 来做甚至还有一个这个东西我跟当时一个警察局的 IT 负责人说的时候他说我们大概一个警察平均一天要花一个小时的时间做这个事情这个东西我觉得用了你们这个玩意儿可以降低 45 分钟对吧那 45 分钟对他来说就是 40 块钱的成本

40 美金的成本那你用 AI 去做这个事情的成本绝对不可能有 40 美金对吧那么他当然不会把 40 美金传给你但他可能会给你 10 美金那你的成本可能不到 1 美金那这个时候整个世界的效率是在增加的

然后第二个例子是比如说医疗系统里面在麻醉之前需要做各种各样的检测然后需要有个专门的麻醉护士去从病人那边获取信息从各种各样的渠道里面去拉取信息比如专科那边再去拉信息它是根据一个 procedure 来的这件事情其实是还是

又是一个从现实世界往虚拟世界往信息系统里面去同步的那么一个过程这个时候他要的成本就更高了因为麻醉酷使的年薪就大概是要 20 万美金了这个时候你一个小时就是 100 块钱我觉得这些都是我们可以去考虑的事情这是最常见的一些东西然后这里还有一个点是很多人容易犯的一个错是不要

一定想着用 AI 做所有的流程因为商业上我们只要让效率提高就可以了没有必要说所有都用 AI 做那就像我们曾经的流水线是纯人工后来放了一个机器进去后来又放了个机器进去后来又放了个机器人但是并不是一瞬间就一定要把整个流水线全部都自动

这个是没有必要的这不是一个非黑即白的过程只要你能在里面降低成本创造价值那本身就是一个值得做的生意嘛然后随着 AI 的能力以及我们对于这个所谓 agent work flow 的这个理解整个世界对它的理解更深入那么就会有更多的自动化的空间用 AI 做自动化的空间这个就是效率的来源这个后面可以一点点往上加这个我觉得是一个啊

大家需要注意一点的地方我见过很多人过于追求全自动接下来这个问题我们简单聊一聊近日我们大新闻就是 2024 年诺贝尔奖开奖三大科学奖当中有两项都授予了 AI 相关的研究工作诺贝尔奖以其对基础科学研究及人类福祉的卓越贡献为评选基准是当代科学的重要风向标您是如何看待这次 AI 横扫诺奖

这个我是一点看法都没有对不好意思我完全对这个都没有关注好的好的那没关系我们下一个问题就是您认为在当下的这个复杂多变的环境下有诸多的困难和这个诸多的问题那创业者应该如何建立自信而且要保持一个积极的心态去长期的输出呢嗯

我觉得就是永远是要关注在自己能控制的东西上然后不要过于的去

就是所谓的焦虑其实就是因为有很多东西无法控制就会产生焦虑那这个时候你只要不断的就你只能去做的事情就是关注你可以控制的东西并且去对它进行操作然后你才会有正向反馈然后才会有正向的心态那最后我们就想问就是这个也是我们对每一个嘉宾都会问到的一个问题您认为对于创业者来说最重要的是什么常识

我觉得最重要的是常识不要做一些有被常识的事情有被常识的事情即便在短期可能会有用它通常对整个系统是一个所谓整个系统是指社会是一个负价值的东西所以我觉得就是符合常识做符合常识的事情是最重要的

那我们也想展望一下未来那您能给我们分享一下未来的几年您和 Zion 的发展有哪些规划吗我们会首先把现在的这一套东西做得更顺一点就是我们现在的所有的功能做得更顺附用要做得更加的这个

就各种东西都要能复用目前能复用的只有后端的工作流和这个数据结构前端我们现在都没有办法复用这个东西是要解决就是现在的缺陷然后包括可观测性也是我们要解决是你的程序运行的状态这个是任何一个开发者都想知道的这个我们目前是缺失的东西这些都是像补短板然后

后面的扩张的话那就是不一样的运行时就运行的平台那你可能现在我们是微信小程序加这个网页那么我们接下来肯定会做的是这个原生的移动应用那再往下你是不是有可能要去做这个 Apple 的这个 Vision Pro 的这个东西对吧这个也不知道

然后这是上面的我们理解为是 UI 层的扩展那你再往下的话那会有数据层的扩展我们怎么样跟更多的数据源可以以我的说法叫更加无痛的对接我们现在的对接方式

比较单一就是用 http 的 api 那能不能够后面是不是要去接这个 iot 的 mqtt 的协议啊我们是不是要直接去对接这个数据库的 sql 的结果比如说要去接一个那个买 sql 啊然后跟这些东西对接的时候权限怎么做啊

以及对面的这个原数据变化之后我们怎么我们怎么知道会出问题并且提示用户这些东西都是接下来会做的东西但那些都是在我们补完短板之前是我会避免去去做的事情然后还有一个比较大的东西就是

让整个开发过程都有 copilot 化就是我们现在写代码的人很多人会去用 cursor 的那你 cursor 就会不断地帮助你在写代码的时候过程中帮助你写代码但是你的 driving seat 你真正在推动这个事情往前走还是人还不是 AI 那我觉得目前这也是一个正确的路我们也会做的是这么一个事情而不是说一开始就变成说 AI 驱动一切往前走

因为那是个更难的事情并且我不认为我们整个世界对 AI 和软件工程的结合的认知已经到达了可以把它产品化的阶段所以我这个我也是不会去碰至少在接下来可能三五年之内都不会去碰的但我会碰的是那个我们叫就是 Copilot 大概这个就是我们的一些计划那这是对 Zion 的一些计划那您对 AI 时代的超级个体以及无代码开发的发展有哪些期待吗我觉得这两者会在短期内

有短期我是指两年之内吧会有一大就是有点百花齐放的感觉吧就是在利用超级个体利用 AI 和无代码做出各种各样的产品来这个我觉得是短期内就会发生的事情尤其是在一个监管比较少的地方国内可能比较难一点因为有什么各种备案啊什么算法备案啊什么但是如果放到放眼世界的话这个一定会是就是井喷一样的出来就会有各种各样的东西开始出来

对尤其是之前其实就是其实我们可以看到这里面几波第一波是最简单的这个 prompt talk 那就是一句话然后有个 prompt 模板然后你往里面一填就结束了对吧这个是 prompt talk 那那个时候其实来了一波的这个应用然后后来被这个 OpenAI 出了那个 GPTS 或者 Codes 出了豆包那一批就挂了

这是第一波那第二波其实是要基于这个 agentic workflow 的东西那么你这个时候你就可以真正嵌入到这个生我们真正的这个很多这个商业行为当中去了因为那个东西是要利用到私有数据私有规则这些东西都不可能是 openAI 可以拥有的那

这一波现在还没有完全出来但这一波我觉得是下一个就是一大批初创会走的那个路嗯

在下面我就不知道了因为这个东西就是可能多模体多模态吧现在我们大家对多模态的利用还是都比较有限的多模态之后是不是也可能变成一个另外一个角度的这个另外一个维度的这个乘法就相当于是 agentic workflow 乘以各种各样的模态那做出来的东西可能就更多但总的来说互联网初期的样子差不多一大堆人在那边做初创好

谢谢 谢谢耀凯那我们今天就先这样耀凯分享的我觉得真的已经非常丰富了非常细致都是毫无保留的跟我们交流一个半小时持续输出谢谢耀凯

对我也学到了很多那在今天的深入交流和探讨中耀凯分享了 Zion 在无代码开发的探索与实践让我们每个人都可以通过无代码开发打造 AI 产品将创意变为现实的可能性那在此我仅代表超越之路社区和 UP 超级个体加速计划对耀凯的精彩分享表示衷心的感谢感谢他今天的真诚分享也感谢大家的热情参与与支持谢谢耀凯

那我们期待耀凯和 Zion 未来在无代码开发领域取得更多的成就在活动结束之际我们也承邀大家继续关注我们后续的交流活动我们将持续为大家带来更多高质量的交流机会和深度内容同时我们也欢迎有交流合作需求的朋友通过我们的平台和耀凯

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我们探索超级个体创业者的超越之路最后让我们再次感谢耀凯的精彩分享祝大家周末愉快我们下期再会