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Lovart陈冕:Sora证明巨头无边界,AI创业得提前描绘未来丨晚点聊

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-10-11 06:19 等级:
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①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

打开“Lovart陈冕:Sora证明巨头无边界,AI创业得提前描绘未来丨晚点聊”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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气笑了,数千年执掌九州牛耳,所到之处,上到帝王将相,下到贩夫走卒,哪一

> 厂商新闻《Lovart陈冕:Sora证明巨头无边界,AI创业得提前描绘未来丨晚点聊》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-11 08:23

    • 编辑:CN



    “事实证明,不焦虑的人做不好 AI 应用。”

    文丨程曼祺

    “明年可能是 to C 应用的元年。”9 月 28 日,Lovart 创始人陈冕告诉我们。

    第二天,“元年” 被加速——OpenAI 发布 Sora app,几天后超越 ChatGPT 和 Gemini,登上美区 App Store 下载总榜第一。

    Sora app 打开了消费类 AI 超级应用的可能性。过去 2 年多里,从聊天机器人到 AI 搜索、深度研究、再到智能体,数轮增长最快的 AI 应用都集中在生产端。

    今年 5 月开始内测、7 月正式开放上线的 Lovart 也是一个服务设计生产场景的垂类 Agent。

    截至目前,Lovart 获得了约 20 万日活用户,年化预估收入超越 3000 万美元。但陈冕仍觉得这不够快。在 Sora app 发布前,他已在思考接下来的 to C 机会:

    模型成本在不断降低,这让 to C 更可行。to P(生产者)产品也让更多人能创作 AI 内容了——那最终内容消费是否也会发生变化?

    只是,Sora 让一切又加速了。

    我们确实要考虑如何更快 go big。因为在这个时代,每一个巨头都比想象中更厉害,更没有边界。

    配合新野心,山姆·奥特曼(Sam Altman)已在疯狂铺设算力和能源设施。9 月底,OpenAI 宣布与英伟达合作新数据中心,总耗电量将达 10 吉瓦(GW),超过夏日高峰时的纽约市。此外还有总计 17 吉瓦的其他项目正在推进。

    本篇访谈的第一部分发生在 Sora 发布后,产品经理出身的陈冕分享了他对 Sora 的体验和观察:

    我意识到这是一个社交产品,它可能比 “AI 抖音” 还要大。

    访谈第二部分,我们复盘了 4 个月来 Lovart 的实践;以及 2023 年以来,陈冕摸索的 AI 应用创业破局之路:

    AI 应用怎么做增长?就是提前描绘未来,然后等它发生。

    垂直应用公司本质在做两件事:特殊的交互,和特殊的上下文。

    因为频繁换工作,陈冕过去被认为没有耐性,而这次开始创业后,他经历过公司濒临倒闭,也在最困难时拒绝过收购意向。一些投资人和同行评价他很有韧性。

    现在的韧性来自信念,信念又来自认知。我不是为了创业而创业,是为了赢而创业。

    山还在、我们也能到达,那为什么不能努力往那儿走呢?

    Sora app 发布:“每一个巨头都比想象中更厉害,更没有边界”

    “我想到了 to C 是下一个机会,但没想到就猝不及防地在这个假期突然发生了。”

    晚点:我们上次聊刚好是 Sora app 发布前夕,现在 Sora 出现,行业又有了大变化。

    陈冕:对,变化总会比你想象的时间更早一点。几天前,我说明年是消费类 AI to C 应用的元年,这个判断没变;但没想到,关键的 timing 就猝不及防地在这个假期发生了。

    我之前判断巨头的速度不会那么快,但显然错了。OpenAI 比想象中更激进,它不只追求 AGI,也追求最牛的产品。

    晚点:Sora app 上线后,你从凌晨 3 点开始连玩了 4 小时,你看到了什么?

    陈冕:我真的被惊到了。这种感觉我至今只体验过 3 次,前两次是抖音和 ChatGPT,第三次就是 Sora app。我意识到这是一个社交产品,它可能比 “AI 抖音” 还要大。

    晚点:怎么在使用中获得这种感知的?

    陈冕:一开始我本来对 Sora 没有预期,因为它上线很突然。我使用的第一感受是顺滑,很快就完成了前几个作品。比如我让 ChatGPT 写了一个 “无间道” 天台对决的脚本,然后用 Sora 的 cameo(出境秀)功能让我和 Sam Altman “合拍”,那是我第一次打开声音——Sora 2 是一个音画同出的模型——当时我就感觉,新世界的大门被打开了!

    编者注:cameo 的玩法是,用户在 Sora 界面里拍摄自己的面部(类似人脸识别步骤),念数字,生成 AI 形象和音色,然后选择授权范围。这样你自己或被授权的其他人就可以在生成视频时让你 “出镜” 合拍。Sam Altman 向所有用户开放了 cameo,所以它一度刷屏 Sora。

    这条视频有镜头语言,有叙事;音画同步很好,音色很像我本人;人物一致性也很好。而且这一切不需要抽卡,一次就能成功。

    更重要的是社交——最开始除了和 Sam 合拍,我不知道干嘛,因为其他人我都不认识;所以我就给同事分享邀请码,拉大家一起玩;这时我惊觉,这不就是社交吗?这是一个特别大的 aha moment。

    邀请更多人后,我再去刷信息流,又体验了 Sora 的另一个关键机制——Remix(重新创作)。Remix 核心解决的是共创。这是我自己思考过的问题,就是怎么更简单地让用户接力共创,这是激发更多 AI 内容的关键。Sora 在 Remix 上做了滑动交互,很顺滑。我认为最优秀的交互不会超出点击和滑动,其它都太复杂了。

    总体来说,Sora 的关键链路都设计得很好,完成度挺高。

    晚点:比 Sora app 早 4 天,Meta 也在 “Meta AI”app 里上线了 AI 短视频功能 Vibes,但几乎没什么声量。

    陈冕:单纯的 AI 生成短视频产品早就有了,这次的核心还是社交。OpenAI 自己也说,如果没有 cameo,就不会有这款产品。

    晚点:你觉得 Sora 的模型有甩开其它公司吗?Google Veo3 此前已能实现音画同出。

    陈冕:妙就妙在,它在模型能力最适合的时候,做了它最适合的产品形态。

    晚点:一家中等体量的 AI 创业公司有可能率先做出 cameo 这样的新交互,从而引爆市场吗?

    陈冕:首先,Sora 不只是产品创新,它的模型也是 SOTA(State of the Art,业界最优)水平。只有掌握顶尖模型,同时它的文化、组织还能孕育产品创新的公司才能做出 Sora。

    第二,如果一家中型公司真做出了 Sora,我觉得也能火,但接下来会面临巨大挑战。首先是人脸信息的隐私、监管问题,其次是成本,Sora 已到了苹果总榜第三,却一分钱没收,视频生成是很贵的。更现实的是,一旦它火了,巨头马上会跟进。巨头有流量、有资金,中小公司根本扛不住。所以 AI 社交这注定是巨头战场。

    晚点:你认为 Sora 未来可能是个多大的产品?

    陈冕:它有可能是一个虚拟世界的微信。未来人类的社交可能分成两个世界——“虚假的真实” 和 “真实的虚假”。哪种对人更有吸引力还未可知,很可能两个世界会同时存在,争夺我们的时间。如果把它看作社交产品,这可能是一个数十亿级用户的机会。

    晚点:这会怎么影响 AI 领域大小公司的动作?

    陈冕:这是一场所有模型巨头都输不起的仗。无论你认为 Sora 成为超级应用的概率是 10% 还是 20%,错过的代价都太高,而赢下的意义又太大。所以想抓住这个时代最顶尖超级应用的公司,和现在已拥有超级应用的巨头,都不会放过这个机会。

    晚点:社交有网络效应,有先发优势和时间窗,你认为留给其他人的时间还有多久?

    陈冕:可能就 3 到 6 个月。

    晚点:Sora 对创业公司的影响是什么?

    陈冕:好的一面是,Sora 会给 AI to C 带来资本涌入和注意力,所有创业公司都可以好好思考一下 to C。但同时,我们确实要考虑如何更快 go big。因为在这个时代,每一个巨头都比想象中更厉害,更没有边界。

    晚点:你把 OpenAI 算作巨头,它其实既有巨头级的资源;又有一个新公司的锐气和饥渴——团队扁平,同时尚未获得一个能带来稳定利润的业务。

    陈冕:这就是为什么要尽快 go big,资本正在以史无前例的速度聚集。人类历史上从未有 OpenAI 这样,在推出第一个主力产品后,短短几年内估值就超过 5000 亿美元的公司。一切都在被加速,市场极度乐观,能投的都在往这个方向砸钱。

    晚点:这种乐观中有什么风险吗?

    陈冕:增长速度的错配。因为太乐观,人们对无法被加速的事也抱有过高期待,当预期落空,就会沮丧和怀疑。典型的就是建设算力和能源设施都需要时间。在基础设施更完备前,Super App 短期的成本会很高。如果应用发展和算力建设周期有较大错配,甚至可能带来短暂的泡沫破裂。而且算力越紧张,资源越会向头部集中。我们非常希望基建和能源设施能更快完善,不要被物理底层卡住。

    晚点:除了算力和能源基建,你还看到了什么无法被加速的事?

    陈冕:人心。用户习惯的改变需要时间。再往下,真实与虚拟的边界会越来越模糊,我们怎么接受?能多快接受?当然新事物都是在争议中前行的,人心不会变得那么快,但也一直在变。

    “不是服务所有人,而是服务有创作欲的人”

    20 万活跃用户、3000 万美元年化预估收入。

    晚点:5 月 Lovart 刚开始内测后,你就去了旧金山。当时你提到,要在未来几个月努力做到 “几千万 ARR”,现在实现得怎么样了?

    陈冕:Lovart 目前的年化预估收入已超过 3000 万美元。截止 9 月底,我们日活用户到了 15 万到 20 万,在 7 月 beta(内测)结束前,每天是 1 万到 2 万,beta 放开后迅速到了 8 万到 10 万;Nano Banana 后,Lovart 更好用了,用户又上了一个台阶,到了约 20 万。所以我们不是先爆、再微跌,而是一步一个台阶往上涨。这是我挺开心的一点。

    晚点:这些用户是怎么分布的?

    陈冕:1/3 在美国,美国也是 Lovart 目前用户数量和收入最多的市场。

    晚点:3000 万美元的预测年度订阅收入能覆盖服务成本吗?

    陈冕:不行,现在的 Agent 都不行,因为 API 很贵,而且我们有一定免费额度,免费到付费的转化需要时间。但我对 Agent 的长期商业模式毫不困惑,token 一定会更便宜,就和电与上网流量一样,都是早期贵,普及后会很便宜。订阅至少会是一个基础的商业模式,未来还可能发展出按思考时间收费的方式。

    晚点:Lovart 团队去北美后,为什么还没有接受全球化机构的投资?

    陈冕:我们未来肯定会考虑全球化资金,但 5 月 Lovart 上线那会儿,我们刚敲定融资。当时去北美的更优先级工作是搭建团队和离全球用户更近。

    晚点:直接接触美国用户后,看到了什么?

    陈冕:在湾区,我最常被问的问题是,我的热情和愿景是什么?很多人会问我们,这个产品它到底是给所有人用的,还是给专业人士?

    现在答案更清楚了:因为我做这家公司的愿景,就是希望把创作能力平权,释放更多人的想象力。AI 时代,能做、想做设计的广义设计师和创作者的数量在变多。所以我们现在的定位是:“for everyone who wants to create”,不是服务所有人,而是服务所有有创作欲的人。

    对非专业人士,Lovart 像一个 AI 创作工作室,能帮你把创意落地。一个典型场景是北美的一些中小商家,比如咖啡店主,他想做自己的全套视觉物料,包含 logo、包装、菜单等等,如果去找设计师来做会很贵,现在 AI 可以让它更普惠。我们也在美国接触了很多专业设计师,他们追求自我表达,不会用 AI 直接出结果,而是更多把 Lovart 当作灵感助手,让它出底稿,自己再完善。所以不论是专业设计师、半专业创作者还是普通用户,只要有创作需求,都能用 Lovart 来做设计。

    “AI 应用公司怎么做增长?提前描绘未来,然后等它发生”

    “垂直应用公司本质在做两件事:特殊的交互,和特殊的上下文”

    晚点:2023 年创业之初,你曾把 AI 应用的创业机会划分为 5 个方向:生产端是 Office 和 Adobe,消费端是搜索、社交和泛娱乐。这个判断现在有更新吗?

    陈冕:目前没有超出这个框架。现在所有大体量的 To C 和 To P(生产者)产品,基本都是 Office 类的生产工具和 Adobe 类的视觉创作工具。

    Coding 可以看作是新时代的 Office 。编程语言是 LLM(大语言模型)的原生语言。处理文字、信息、代码,都是 LLM 的内生能力。但所有这类应用创业都面临一个挑战:如何与大模型厂商拉开差异?

    另一类是 “Adobe 系”,围绕多模态模型展开。它离大模型的主轴有一定距离,既能利用大模型的能力,但又能在自己的场景下做出差异化。所以最开始我们选择从这个角度来切入。

    晚点:这种距离还成立吗?OpenAI、Google 等核心模型公司都在更多投入多模态。

    陈冕:有距离,不是指巨头不做多模态。再往下,追求 AGI 也会经过多模态和世界模型等环节。但模型巨头的最主轴仍是语言,是构建 “通用智能”,是造一个高智商的通用人。我们作为垂类产品,则是在通用人的基础上,造一个设计师或创作者,它需要更多行业经验和数据。

    应用公司的生存空间,正是在于你既能用好这个 “通用人” 的能力,又不要去做一个通用人就能做好的事。

    晚点:这个思路怎么体现在你们的产品设计上?

    陈冕:垂类应用公司本质是在用产品表达两件事:一是这个行业里的特殊工作方式,它决定了人机交互方式和产品界面;二是一个行业中要积累的经验和数据,它决定了怎么给 context(上下文)。

    比如为什么我们要做 ChatCanvas 功能?就是因为在交互上,你和设计师沟通时,绝不会只对着他的脸说话,而是必须对着一个桌面或画布,上面摆满图片等素材。设计的沟通离不开视觉对齐。

    如果你和一个人说话时只需要看他的脸,这就是 Chatbot 要处理的通用场景;如果你必须对着视觉素材,那就是 ChatCanvas 的场景。

    晚点:ChatCanvas 这种交互方式好像挺自然的。为什么 Lovart 之前没人做出来?

    陈冕:因为在模型能力到之前,大多数人不会做这个事。今年有几个密集进化:GPT-4o 更新 Image-1(4o 系列的文生图模型),在指令跟随、一致性、文字生成能力上都大幅提升,然后是 Google 的 Nano Banana,包括字节的 Seeddream 4.0,能力持续上台阶。这些变化太快了,所以大部分人还没来得及做。

    晚点:而你们提前预判了模型的提升,提前做了准备?

    陈冕:对。AI 应用公司怎么做增长?其实就是提前描绘未来,然后等它发生。

    应用公司自己不掌握模型创新,所以要预判它的演化,先设计出模型到下一阶段后可能出现的交互方式,等模型 ready 的那一刻,你就疯狂 show 出来。

    Lovart 本身就是这样一个提前构建,原定五一上线,上线前 GPT-4o 发布了 Image-1,我们特别开心,等 Nano Banana 出来后,就更开心了。

    晚点:具体来说,你们要在产品、工程上做什么,才能接住不断提升的模型能力?

    陈冕:第一是密切跟进模型迭代。还是以 ChatCanvas 为例,我们最早设计这个交互时,连 GPT-Image-1 都还没发。这时的模型理解不了复杂的多轮指令、一致性差、编辑能力弱,很难实现 “指哪儿改哪儿” 的体验。但如果你密切跟踪模型迭代,和模型团队交流,就会发现他们正集中攻克这些问题。一些红极一时的做法,比如 ControlNet,反而在模型提升后就不常用了。(编者注:ControlNet 是是一种神经网络结构,通过添加额外条件来控制扩散模型的图像生成过程。)

    第二,我们有一个明确假设——模型在变强,但短期是更像人,还没超越人。所以 Lovart 的设计哲学就是 “还原人与人的沟通”。我们怎么和真人设计师沟通,就怎么和 Agent 来沟通,以此评判交互是否合理。我赌 ASI(超级人工智能)还没那么快到来。

    晚点:ChatCanvas 等交互创新之外,你们也在 Lovart 里更新了视频生成能力,设计群体有这个需求吗?

    陈冕:做视频的人大部分都会做图,因为视频往往是从分镜稿开始的。所以一个做图的公司大概率会延伸到视频,因为你很多用户的下游场景就是视频。

    晚点:做 3D 也是这个逻辑?

    陈冕:3D 不太一样。短期内,我们的重点还是图和视频。因为现在的主流设备主要展示平面视觉内容,3D 内容的消费还没起来,生产需求也就没那么多。

    晚点:除了这些已经上线的功能,你还看到了哪些未被满足的需求?

    陈冕:设计师还需要更多 context。比如要为《晚点》做一套品牌设计,就需要理解《晚点》的历史、调性、受众、过往视觉风格和你们的喜好。

    我们把设计的 context 抽象成两类:

    - Reference(参考):包括私有和公共两种。私有 reference 是品牌过往的风格素材;公共 reference 是流行趋势,比如宫崎骏或多巴胺风格。

    - Preference(偏好):来自长期合作中对客户审美的积累,比如有人喜欢极简,有人偏爱插画。AI 设计师要通过多轮交互发掘并记住这些偏好。

    本质上,未来的 AI 设计师要能持续吸收、学习这些上下文,最终给出更满足你需求的产出。

    晚点:“给设计更多 context”,落到产品上是什么样的?

    陈冕:我们正在做一个 context 模块:通过多轮对话补齐上下文,沉淀长期的素材库,记住用户偏好。

    首先是在 prompt 过程中,我们做了一个小模型,它会追问用户,补充更多 context,比如品牌历史、过去的物料等等,我们也支持直接甩个链接,理解其中的多模态信息,比如通过官网理解风格。

    以上过程做的多了之后,就会慢慢沉淀一个用户自己的素材库,在未来调用中,Lovart 就可以从 reference 和 preference 库上调相关风格,和用户确认、快速达成共识。

    晚点:大模型现在对审美和风格的判断能到什么水平?

    陈冕:肯定没有人那么好,但在很多场景已经够用。比如它看到《晚点》的风格,不会觉得这是娱乐媒体。多模态模型的理解和识别能力都在快速变强,这还是在 “提前准备,提前描绘未来”。

    晚点:怎么能做到持续提前描绘未来呢?或者说怎么提高成功率?

    陈冕:核心就两点,离用户更近,离技术更近。真正的难点是取舍:你见到用户后,一定会发现一些需求,模型还满足不了,那这个点你做不做?要不要用传统方式做?

    比如我们做全球化市场时发现,现在除了英文和中文,图像模型在生成其他语种时的效果都不好。那一个很有意义的讨论就是,应该用哪种方式加文字?

    - 用模型直接生成文字:美学风格更一致,但现在容易翻车,可控性不好。

    - 用传统方式,拖一个文本框加文字:好用、可控,但美学不一致,更大的风险是,如果模型很快迭代了,这些 “补丁” 可能就白做了。

    这类问题没有简单答案。从用户体验角度,如果模型短期内解决不了一个刚需,那用别的方式顶上可能是对的。但如果模型马上有大进展,又可能摧毁掉过去的努力。

    晚点:你自己离技术更近的方法是什么?你创业前的工作经验更多是在产品和商业化上。

    陈冕:最有效的方法是技术同学读论文,再讲给我听。我常用 “人” 的比喻来理解大模型:pre-train(预训练)像培养 “合格的人”,post-train(后训练)是给他 “入行经验”,reasoning(推理)是 “思考与决策”,RL 是人在实践中学习。

    所以,作为一个产品经理,我的优势是在并没有那么懂技术的情况下,能用产品思维快速提炼、类比,把技术能力落到产品上。

    晚点:5 月聊时,你曾担心,多模态生成领域的闭源模型会甩开开源模型,这不利于应用创业公司。现在这件事在持续发生,Veo3、Nano Banana、Sora 2 等陆续出现。你现在怎么看这个问题?

    陈冕:现在不担心了。开源、闭源,本质影响两件事:

    - 一是成本。开源成本更低、更可控,但即使用闭源模型,token 价格也必然越来越低;

    - 二是要不要做后训练。闭源没法做后训练,但后来我们发现,即便不做后训练,我们在上下文工程还有很多可以做的,AI 应用公司在工程侧、产品侧的空间已经足够复杂了。

    晚点:你有在意的竞争对手吗?

    陈冕:细到 “创作型 Agent” 这个品类,除了我们,其他还偏小。总体来说,这个领域有潜力的公司有 3 类。一是 2023 年那批做多模态生成的,如 Krea、Higgsfield、Freepik 等,他们都可能往 Agent 转型,Midjourney 不一定,它更偏模型。然后是 Adobe、Canva 这类垂直行业巨头,但这类新产品一定要到一定收入体量,比如年收入超过 1 亿美元,才对他们有意义。三是核心模型公司,我认为它们短期内会更专注通用 Agent 和 coding 等能力。

    我觉得现在处在一个新变化的孕育期。To P 创业窗口期已接近关闭,你现在听到的产品都是竞争后的结果。我更看好下一波 to C(消费者)应用的机会。

    晚点:所以你们何时会做 to C?

    陈冕:肯定会做。我觉得明年会出现有意思的公司,可能是 to C 元年。图像和视频模型的成本都在不断降低,Veo3 前段时间开始打 5 折,Nano Banana 也比 GPT-Image-1 便宜很多,确定性的成本下探会让 to C 更可行。然后是 to P 过去的发展,让更多人都能创作 AI 内容了。那最终内容消费是否也会发生变化?(编者注:以上访谈发生在 Sora app 发布之前。Sora app 其实就是一个生成式 AI 从生产端产品到消费端产品的变化。)

    “事实证明,不焦虑的人做不好 AI 应用”

    “往往在你觉得短期有点儿高估它(技术进展)时,过两天你又发现低估了它。”

    晚点:Lovart 5 月内测的目标之一,就是要做第一个上线的垂类 Agent。这之后你们一直保持很快的更新节奏。这种紧迫来自哪儿?

    陈冕:一切都在被加速,timing 在 AI 时代更重要了。过去抓住一个成功业务形态,可以吃 10 年,现在也许只能活两年。每一波新产品和新体验的构建窗口期都很有限,不能快速做出产品、获取用户,这一波就错过了。但下一波也不远,错过也别太着急,要提前想下一波。

    所以一个公司现在想持续成功,就不能像移动互联网那样抓住一个 PMF 后就慢下来。你想想,如果 Manus 没有在第一个产品后做出 Manus,我们没有很快做出 Lovart,公司状况会完全不同。

    人们的情绪也不断在 “不过如此” 和 “FOMO(害怕错过)要死” 间来回摇摆。既怕技术不发展了,又怕技术发展太快。

    整个情绪、业务、产品、融资和经营节奏,都面临很大挑战。但这也是好事,说明技术真的发展很快。往往在你觉得短期高估它时,过两天你又发现低估了它。

    晚点:从 2023 年创业以来,你们错过了什么比较重要的时间窗口吗?

    陈冕:几乎没错过重大的。一共是这样几波,一是 23 年创业时,现在我也没后悔,我们没有一上来就做全球市场。因为当时 Midjourney、Stable Diffusion、Leonardo 等文生图应用都出来了,抢 “全球版图” 已晚,我们在中国市场跑得最快。第二波就是 Agent,我们做了 Lovart。第三波抓得准不准?就看我们 to C 做得怎样。

    晚点:没错过重大窗口的原因是什么?

    陈冕:我很焦虑,团队也很焦虑。但如果真想做好 AI 创业,你需要和焦虑共处。核心是要搭建一个高频迭代的组织:能不断理解新技术;能明确快速变化中,一些事没办法做得很深,所以必须选择杠杆最大的事,优先做。

    晚点:这可能会带来频繁的方向和团队调整,还有混乱,你觉得这是个问题吗?

    陈冕:确实有人抱怨今天这样、明天那样,但这在现在不能避免,除非技术放缓。一定有一些人更喜欢优化确定性的事物。但现在常常是没来得及优化,技术又变了,这对心态和组织是个考验。

    晚点:核心团队里,你很焦虑,其他人呢?

    陈冕:没有人是淡定的。从 reasoning、强化学习到 Agent 潮,再到大家发现做上下文工程有很多空间,一共就半年多。你想自己慢慢搞,就很有可能跟不上。事实证明,不焦虑,做不了 AI 应用。

    晚点:近期你最焦虑的事是什么?

    陈冕:最近我们在做的 context 模块,我认为方向是对的,但是不是我们还不够快?

    晚点:实际上 context 模块什么时候会上线?

    陈冕:应该在 10 月底。

    “过去他们说我没耐性,现在他们说我有韧性”

    晚点:你们公司在 23 年底到 24 年初曾濒临倒闭,最后还是挺过来了。一些投资人和同行认为你已经被验证的特质之一是韧性。

    陈冕:这事儿好好玩,我没创业时换过很多次工作,大家觉得我没耐性。创业后,对我的评价是有韧性。

    我创业这次确实更有韧性了,但我不是个盲目坚持的人。过去频繁跳槽,是因为认知不够,那十年逐渐积累很多样本后,现在的韧性来自信念,信念又来自认知。

    我有几条大假设:AI 是不是还在快速发展?AI 是不是会取代所有虚构内容的创作?如果是,我们没理由不继续。

    晚点:最困难时,你们获得过收购邀约,团队里有人想接受,但你拒绝了。你当时是怎么想的?

    陈冕:先澄清一下,那不是完整的收购邀约,是有几个收购意向,我都挡掉了。和团队沟通前,我已经决定拒绝。回头看,我可以有更好的沟通方式,这也是我作为 CEO 的成长:如果自己相信,就要把信念坚定传递给团队,我没想过卖。

    这也不是一个感性决策,而是一个理性判断:我不是为了创业而创业,是为了赢而创业。当时我认为,山还在、我们也能到达,那为什么不能努力往那儿走呢?

    晚点:你什么时候发现创业比你最开始想象的更残酷?

    陈冕:我到现在都不觉得创业很残酷。它焦虑、痛苦,但同时很快乐、很爽。有人说过:当你做一件你热爱、也很痛苦却又很爽的事,那可能就是你的 “天命”。

    这有点像极限运动,它确实危险。但在过程中,你不能总想着危险,否则就真挂了,你得专注解决眼前每一件事。

    它也有点像魂类游戏:小怪两刀把你放倒,BOSS 更是一刀秒,可一旦摸到那条 “正确路径”,也能战胜原本强大的对手。挫败感拉满、正反馈也拉满。我觉得这是创业的魅力,是我热爱这件事的原因。

    晚点:你的投资人之一,明势合伙人夏令说你是 “遇强则强” 的创始人。

    陈冕:是有点这样,我们遇到过 3 次比较大的挑战:

    - 第一次是找第一个产品的 PMF,我觉得我先看到了 PMF,后来被验证,我很快乐。

    - 第二次是差点倒闭。我觉得这怎么会倒闭?不会的!然后没倒闭,更加快乐。

    - 第三次是怎么做出 Lovart——在明确知道上一代产品不是未来时,怎么尽快做出下一代产品,怎么用想象力描绘未来,而且我们居然第一个做到了,更加快乐。

    每一次都是最焦虑、最痛苦的时候;但每一次跨越,我的成就感都越来越大。当然再往下,你可能还会承受更大的痛苦。但痛苦和快乐是并生的。

    晚点:你害怕自己身上的什么特性吗?

    陈冕:害怕自己迭代速度不够快。至于要不要焦虑这件事,其实需要取舍。如果技术发展放缓,我们要沉下心做精细化,稳一点;如果仍在加速,就必须拥抱新东西,用极致的焦虑逼自己保持高敏感、快吸收、快决策。

    晚点:你说焦虑需要 “取舍”,但一般认为焦虑是一种情绪,挺难被控制。难道你有一个开关,可以去打开和关闭焦虑吗?

    陈冕:我可以用一些方式屏蔽它。比如你应该接收多少外部信息?至少在目前,我觉得还是要保持高频信息接触。以及我要在冷静下来时,去处理情绪,我觉得这个我是可以控制的。

    晚点:你好像是在用底层的理性控制上层的感性表达?

    陈冕:对。一些人会觉得我超级感性,能量很高、非常嗨。但本质上我是个感性的理性者。因为 AI 真的没法计划,我越来越依赖各种信息给我的 feeling,以及灵感涌现。但做决策还是理性,比如团队上也是,迭代很快,合适的人留下,不合适的及时调整。

    晚点:我看到你最近的 “感性” 一面,是分享了 TI14 Dota 2 的比赛结局,Extreme 战队输了,你说:“青春总有遗憾”。

    陈冕:对,他们跨越六年、输了三次。每次都是在 2 比 2 时输掉最后一局。我是一个 Dota 老玩家,所以有些感伤。这也是一种投射,他们也是为了自己的喜欢的事在努力奋斗,有非常多波澜起伏,也有非常多遗憾。但是如果不去做,就没有青春。青春就是奋斗的过程。

    晚点:你现在还能感觉到青春在心中涌动吗?

    陈冕:现在就是我的青春。过去在学校、在各家公司的工作,都是为了现在。这是我真正第一次自由的、全情的、疯狂的想做成一件事情。

    题图来源:Lovart

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