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AI智能总结...
AI 正在思考中...
本集内容尚未生成 AI 总结
简介...
这是一期单口。
2023 年，我聊过市场上大部分的 AI 创始人，和几乎所有的 AI 投资人，我们自己也服务了十多家 AI 公司的融资，并且参与了其中四家的投资。可以说我的视角相对而言是最一线和全面的，在这个过程中我也有很多自己关于 AI 市场、产品、资本环境等等的思考。
这一期播客，我就和大家无保留地分享下我对于 23 年 AI 市场的总结观察，以及对 24 年及之后市场变化趋势的判断。这期虽然叫复盘，但其中大量的内容和思考都是未在市场上出现过的，希望不会听起来太“干” :P
诚如这期的标题，我觉得 24、25 年就是我们这代人最关键的两年的机会，而我敢说任何人都可以通过听这期播客快速拉齐信息和认知差，成为最懂当下 AI 市场的人之一。希望这两年能和大家一起加油努力，也期待能和大家以各种方式产生合作和联系。
另外，因为发现42章经有好多宝藏听友，评论区总卧虎藏龙，所以我们决定，往后每一期节目的评论区都留出一场小型的讨论会，欢迎大家补充你们的观点，我们一起切磋讨论。或者，你也可以把它当成一场为期一天的 AMA (Ask Me Anything)，向我们随意发问，凡是第一天的评论我们都会及时回复 (往后就一切随缘啦)。
【时光机】
- 0:20 24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年
- 7:51 当下市场的核心问题：AI 并不能被称为一个 “赛道”
- 9:16 创业者要解决的核心问题从 “如何讲故事拿融资” 变成了 “如何靠自己赚钱做收入利润”
- 11:18 解决大模型可控性差的三条路径
- 14:29 技术不成熟的阶段，反而更需要好的产品经理
- 16:22 2024 会不会是 AI 时代的 2010 (移动互联网元年) ？
- 18:36 一个判断：24 年会出现大规模落地的产品，25 年 AI 会迎来爆发
- 19:11 当下一定要接受的两个设定：
- 19:18 ① 暂时放弃对 AI Native 的追求
- 21:12 ② 当前所有的产品都将成为先烈和炮灰 (但团队不会)
- 24:00 一些未来的方向和机会：
- 24:23 ① 所有的外包场景都有机会用 AI 重做一遍，并扩大 n 倍
- 26:17 ② 大多的双边平台都有机会被 AI 改造
- 33:33 ③ 大多的复杂产品都有机会被简化成聊天类产品交付
- 35:56 ④ 内容生成即渠道
- 37:45 2024 年我们判断公司和选择项目的标准
【The gang that made this happen】
- 制作人：Celia
- 剪辑：思娜
- 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
- 推送文字稿：https://mp.weixin.qq.com/s/0XOBiRjjTR8KZIB5eRxS5g
最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）
主播...
曲凯
评价...
空空如也
小宇宙热门评论...
LiamZ
1年前
荷兰
2
14:18 技术不成熟的阶段，反而更需要好的产品经理去定义技术的边界，AI创业并不是单纯的技术为王。
sparky_cZXB
1年前
陕西
3
AI生成有个鸡生蛋蛋生鸡的问题，当前AI生成还离不开人类产生的高质量数据，基于概率的大模型目前还是没法做到和人类创作相当的水平
大大大大老师
9个月前
广东
3
1、历史必然性，历史上其实没有哪一个事情会像今天的 AI 一样，快速地形成一个极大的共识，但是同时市场上也存在着非常多的非共识，质疑时间和落地；
2、过去十年这个资本市场的核心矛盾是创业者要靠讲故事拿到融资，现在的核心矛盾是如何把产品做到落地赚钱，非常重要！！
3、我们经常开玩笑，在之我们全国的创业者分成了三类，第一类呢是北京的创业者，大家日常讲的都是我要怎么融资，然后怎么做大，一轮轮最后上市；第二类是上海的创业者，上海创业者呢很多是比较这个有调性的做生意的这种消费品啊什么这种创业者；第三类深圳南方那边的创业者就是特别喜欢落地搞钱的一个风格；
4、AI时代创业会快速迭代，流水的产品和公司，不变的王牌团队，不要拘泥于某一产品或公司，跟着时代创新。
5、在时代的洪流中要be there，不要想着红利来了才开始动。
6、大模型不定问题，在目前阶段辅以一定的人工解决交付是最佳方案。
林_FAOt
1年前
上海
4
28:12 有点好奇，这里人都被代替了，那人都去哪呢？人单纯成为一个消费角色么？
庄明浩
1年前
上海
4
07:39 哎 这个结论去年上半年就有了
TimChen
1年前
美国
4
请教曲老师，我们使用的下一代软件，不管我们叫它 bot，还是 software，还是 agent，是会越来越少，所有功能都被一个单一的主体实现呢，还是会越来越多，只是 maybe 存在一个统一的入口？
EthanPanda
1年前
北京
5
我们想的好像呐，有机会真想跟你聊聊，交换思想、相互增强
熠熠star
1年前
广东
5
29:59 没怎么了解过ai的未来，如果生成代替推荐的话，还是蛮恐怖的，现在的我真的想不到到时候会是什么样的场面。这样的话，人类创作者怎么办呢？
HD588362z
1年前
浙江
5
听了近一年ai相关的访谈，应用场景还是局限在现有场景的应用优化上，还是非常缺乏想象力的.科技的进步也许真的要靠科幻小说家，在下一代天马行空的脑袋里.他们是最可期的产品经理.
JASting
1年前
北京
5
10:03 现在ai的核心矛盾是如何产品变现不是拿融资
四十不获
1年前
浙江
6
33:34 4个方向中，1、2、4可以，从paper和工具来看，也是大厂已经一致入局的方向。 第3条， 对于供给侧生产力提升几乎为0，纯用户体验变更（还不一定是改善），短期最难突破价值对比。不过，反而是这里最有可能有下一代创业成功的机会，例如rabbit r2-199美金。 不过这个节奏肯定漫长，因为是新一代使用习惯的变化。
LearnWise
1年前
安徽
9
这个说的太好了，非标到标准化本身就是之前技术和商业的限制后的折中办法，现在 AI 可以直接回到问题和场景的本质，无穷尽的 bot
Delta_one
1年前
上海
9
相比PC，移动互联网创造了许多新元素：二维码、短视频、语音、小程序、摇一摇、附近的人等等。这些新元素创造了新场景，带来了新体验和新需求，所以促进了繁荣。而AI现在创造的新元素只有一个，就是prompt，还远不够。
花笙姑娘
1年前
重庆
13
我之前是一个形象改造ip的操盘手，有会员社群服务，因为要管很多群，就用AI进行本地化部署，设置了一个形象美学导师机器人，投喂形象管理的专业知识，公司的产品信息，能够解答非常多用户的学习问题，但有一点，用户经常发图在群里让机器人帮她看看，她的穿搭有什么问题，如果AI能够准确识别图片，并给出穿搭建议，我就觉得是个很好的应用场景
JASting
1年前
北京
17
15:36 AI能力的可控性差如果无法快速改变怎么办：不直接给客户AI，而是了解AI技术的边界，融合在现有产品里。具体有三类方法：1） 交付给客户结果而不是模型（但是解决客户问题的方法融入了AI）；2）在产品中优先应用到生产端（b端市场）不是消费端（c端市场），消费端用户不需要了解AI（比如剪映剪视频很好用但不用知道里面ai模型的含量；比如抖音创作者先用AI，但抖音用户不用知道AI）；3）基于可控性较强的场景多用AI，如多用AI的分析能力而不是生成能力，因为分析比生成可控性更高。
校招人-社招魂
1年前
广东
17
26:17 听完有感：当用户输入prompt的操作成本下降到和搜索、主动选择一样时，内容生成的质量、速度和被动的算法推荐一样时，大模型的生成式服务就有了价值。即针对用户的个性化场景和需求，生成专属的内容帮助用户消费，覆盖已有内容的空白。新平台可能就这样诞生了！
所以机会或许就在于把握技术边界，找到搜索和算法推荐还没满足到的用户需求？
Kenny肯尼
1年前
广东
23
12:05 解法1：给客户交付结果，AI是达成结果的一部分，这样客户不好的体验转移到自己身上，给他们交付的是产品；解法2: 先应用到生产端，消费端不要有太多跟AI直接交互，给他们交付物料；解法3: AI的分析比生成的可控性准确度更高，跟现有技术结合，如ai+知识图谱，这里难在如何摸索技术的边界，产品的定义和用户需求的匹配，在技术能力不足，更需要产品经理来定义技术和需求的边界
曲凯
1年前
北京
29
https://zhangjing42.feishu.cn/share/base/form/shrcnY2ab9rvvQPNn4rU0Xvi7WT
👆我们 AI 私董会的报名链接，里面也有目前已加入的成员名单，欢迎报名！
施宏斌
1年前
浙江
30
串起来看。似乎：谁有“超级prompt ” 谁是渠道，或者说 谁能有效编码客户的需求进而分发，谁是渠道，（说人话，谁更好理解客户意图） 谁是渠道； 那么二阶段（10年至今） 算法驱动产品，事实上也是对客户偏好进行结构与半结构的编码系统工程，而且到 图结构表达的阶段， 用自然语言编码，也未必比一个图来表达 意图更精确。 但是为了提高系统效率，带来副作用效用也是明显的，比如需要损失客户的需求表达（同质化、茧房）等，或者长尾 、非标需求、复杂需求，完全被遗漏。 （新需求纳入数字分发）； 一个问题： 新的流量分发，是多久有一个超级助理，以及这个超级助理如何与多个中心化的供给端协作，以及这个助理是边缘还是中心的？
琳琳Celia
1年前
北京
56
我先自己抛几个这期播客搞完后冒出的问题：
如果未来一切是定制生成的，那内容平台的排行榜、评论区会演变成什么形态？AI 时代还存在多少文化共识和集体记忆啊？我们又要怎么取得“满足个人偏好”和“创造共享语境之间的平衡”呢？