对话 Koji - AI 创业真谛:“套壳”不丢人 你的“品味”才值钱 / INDIGO TALK - EP29

本期 Indigo Talk,邀请了我的老朋友 Koji,他是国内头部 AI 媒体「十字路口」的创始人,在上海发起了类似硅谷 AGI House 的一座「AI Hacker House」,据说已经成为了国内 AI 创投圈的最热「据点」,常有大神出没。 我很好奇, 联合创办过多家知名公司(街旁、新世相、躺岛)的 Koji 为什么要创办「十字路口」和「AI Hacker House」?他又是如何在一年之内从 0 做成了国内最头部的 AI 媒体/社区之一?他的下一步计划是什么?在硅谷,我观察到 20VC、Sarah Guo 都创办了媒体+社区+基金的新一代 VC,成为中国的 20 VC 也是 Koji 的目标吗? 以上述问题为起点,我邀请 Koji 做客 Indigo Talk 和我进行了一场深度对话。在本期内容中,我们还探讨了产品经理的底层逻辑,“套壳”的价值 ,AI Native 组织的运作心法 ,以及在 AGI 时代,人类还剩下什么无可替代? 一如既往的量大管饱,值得思考! 嘉宾 Koji 杨远骋 (十字路口 创始人) Indigo(数字镜像博主) 时间轴 * 01:57 嘉宾 Koji 与十字路口 * 06:28 Koji 聊对 20VC 的理解 * 10:34 产品经理思维与价值创造 * 14:13 创业的选择与连接的需求 * 18:48 Deepseek 与 Manus 之后的中国 AI 创业 * 26:18 勇立潮头的精神与 Manus 的创业故事 * 36:07 Agent 需要聚焦和套壳的价值 Lovart AI 的案例 * 41:27 广告行业的智能化和 Agent 网络 * 49:29 人类在 AI 时代的情感连接 * 51:46 AI 时代的广告与交易模式 * 54:37 AI Native 的组织(十字路口的经验) * 59:37 按结果计费的商业模式 * 1:03:12 设计价值在 AI 时代的回归 * 1:10:32 AGI 时代人类体验、品味与能动性的不可替代性 详细总结 www.indigox.me

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1个月前

AI 产品的 Go To Market / INDIGO TALK - EP19

INDIGO TALK 第十九期,邀请了数字产品增长与营销公司 Hash Matrix 的合伙人 Jennie 和 Shawn,深度揭示 AI 产品出海与营销秘诀,从策略定位到 KOL 投放,再到 2B 与 2C 的产品策略与增长逻辑,更有 2024 CES 硬件爆款案例解析。大家详细分享了 AI Agent 将会给行业自动化带来的深刻影响和对未来的观察,本期干货与灵感兼具,绝对不容错过! 本期嘉宾 Shawn(HashMatrix - 联合创始人) Jennie(HashMatrix - 联合创始人 / CEO) Indigo(数字镜像博主 - 主持) 时间轴 06:14 什么是 GTM? 11:43 2024 年初的爆点案例分享 18:07 什么样的产品真正赚钱? 22:05 AI 领域 2B 与 2C 的差异 28:02 营销业务 Agentic 的可能性 33:50 业务流 Automation 的进化 38:08 AI 产品的定价方式 45:21 社群与 KOL 营销经验 50:11 哪些工作能用 Agent 实现?哪些不行? 59:30 AI 应用和模型之间的竞争 1:03:47 2025 普通人 AI 创业的方向 1:08:57 AGI 时代最适合做什么工作? 对谈详解 ================ 一、嘉宾与公司背景 Jennie(CEO,中文名吴乙嘉) * 在洛杉矶工作,早期是 UX 出身,之后转到产品设计和市场营销。 * 过去约十年的工作经验,见证了从元宇宙、Web 3 到 AI 爆发的过程,逐渐完善了 Hash Matrix 的业务。 Shawn(联合创始人) * 人在温哥华,曾做过程序员、后端研发、产品经理,也有过创业与融资经验。 * 过去在元宇宙/ Web3 行业做过项目,对技术与前沿产品的落地和增长都十分关注。 * 和 Jennie 一同创立 Hash Matrix,希望帮助更多 AI 产品和科技公司获得海外增长。 Hash Matrix 的业务定位 * 主要帮助 AI 及其他科技产品做北美市场的用户增长、市场声量和品牌影响力。 * 服务内容包含 SEO、广告投放、KOL/红人营销(influencer marketing)、社群营销等。 * 覆盖在美国本土和部分中国出海企业,尤其是帮助中国团队在全球进行推广。 Hash Matrix 的客户构成 * 一半左右是国内(包含大厂和独角兽),主要产品类型与 AI 相关;另一半多在北美(尤其硅谷/Y Combinator/Hustle Fund 等所投项目)或欧洲,也以 AI 赛道为主。 * 其中 1/4 左右是纯非华人创始团队,其余则是华人背景团队。 * 在项目类型上,以 2B 的 AI 工具类或偏技术的 Dev Tool 居多,2C 的 AI 陪伴类、AI 工具类产品也有涉及。 精彩观点摘录: * Shawn:“我们最初意识到,单纯专注技术或产品,并不一定能快速让企业成功;而‘如何把产品推给更多用户’才是关键。所以我们成立了 Hash Matrix,帮更多的创新产品做海外市场增长。” * Jennie:“AI 的出现给了许多产品新的爆发机会,我们能看到大量的新工具、新想法涌现,这也是为什么我们在北美市场的用户增长服务需求越来越大。” 二、AI 产品的 Go To Market(GTM)要点 在对话里,Shawn 结合团队经验,对「go to market」提出了一个四步框架,并附以他们的实际操作要点: 明确目标用户(ICP)与核心价值(Value Proposition) * 创业团队需在 30 秒内清晰传达:“我到底在为哪群人解决什么问题?” * 很多项目初期是对 VC 讲未来愿景,但真正做执行时,需要更清晰、具体地定位受众,并匹配核心需求。 梳理与提炼关键信息(Key Messaging) * 如果是新产品或新赛道,应更多讲使用场景和痛点;若是旧产品的大版本迭代,则需讲清创新点与对比度。 * Shawn 提到在 ProductHunt 等平台上做投放时,如何简短地说出“你解决了什么场景”至关重要。 设计流量漏斗和用户飞轮 * 获客的最终目标,不仅是流量,更要看各层漏斗的转化、留存和二次传播。 * 好的产品应有明显的 “Aha Moment” 或关键操作,让新用户在几秒或几分钟内感受到价值。 * Shawn:“任何没有二次传播的营销都是失败的营销(虽然这很难做到),但我们要尽可能去触发这种飞轮效应。” 规划预算与时间线 * 对营销计划进行整体把控:渠道如何选择、投放周期如何排布、分发策略如何落地等。 * 资金有限时,应考虑相对有效的红人投放、SEO 等具备杠杆效应的方式。 精彩观点摘录: * Shawn:“First-time founder 关注产品本身;Second-time founder 关注分发。GTM 的核心就是把核心价值、受众与分发渠道串起来,让产品快速被更多人体验。” * Jennie:“我们内部讨论 go to market 时,一定会先落实:你到底给谁解决什么问题?然后才考虑用什么渠道、如何投放来把信息推送出去。” 三、成功案例:某 AI 硬件的海外引爆 嘉宾分享了他们曾在 2024 年 CES 帮一家 AI 硬件公司做海外营销的案例(节目中未指名,但对外界常拿其与 AIPin 对比的“橙色盒子”): 产品特点与时机 * 这是一款极具辨识度、色彩鲜明的 AI 硬件,在当时新品不多的 CES 上非常抢眼。 * 时间节点与「AI 硬件元年」的概念相呼应,形成话题点。 如何做到「爆点」 * 前期:悬念营销。在公开前保持神秘感;同时进行竞品对标,用 AIPin 等知名产品做话题引导,吸引关注。找到曾报道 AIPin 的科技博主,让他们二次对比或评论,精准覆盖同一批对 AI 硬件感兴趣的粉丝。 * 选择话题,制造讨论。强调“2024 年会不会是 AI 硬件元年?”等具争议和前瞻性的问题,引导舆论产生正反讨论。 * 投放渠道。Twitter/X 作为观点型社交平台,容易触发二次转发和 Meme 传播;YouTube、Instagram 等则侧重更直观的产品演示。 通过操作与话题引导,成功在社交网络形成二次传播,口碑与讨论度迅速发酵。 精彩观点摘录: * Jennie:“我们做法题高于投放,先思考好怎样让产品看起来有争议、有创新,从而引发用户和媒体自发讨论与转发,这比单纯买多少条 KOL 广告有效。” * Indigo:“这个硬件设计确实很出彩,第一眼就能抓人眼球。再加上 timing 好、话题性强,能在 Twitter 引爆就容易出现 Meme 效应。” 四、AI 产品的 2B 与 2C 营销 2B 端(企业客户)的特点 Dev Tool: * Shawn 认为:对程序员开发工具(Dev Tool),企业付费意愿相对更高,因其稳定性和效率提升对企业来说价值明确。 * 即便产品可能是「封装多个通用 API」的形式,只要在工作流中应用成熟,也能获得高额溢价。 市场空间: * 2B 营销往往看中定制化和专业度,即使是 “套壳” AI,也能为企业省掉大量对接与研发成本。 * 但 2B 的挑战在于销售周期长、每个客户需求都很非标,需要一定的服务或定制。 精彩观点摘录: * Jennie:“营销工具与运营工具,在大厂中其实推广并没想象中容易,因为企业内部存在很多流程、人沟通和惰性。但程序员工具不一样,开发者非常乐意尝试新技术。” 2C 端(面向消费者)的特点 爆款逻辑: * 常见做法是快速切入热点拿“好奇心流量”,但持续增长并不稳定。 * 小团队可能凭借陪伴类、陪聊类应用在短期内赚到不错收入,但规模化或持续性会遇到瓶颈。 需要“产品工厂” * 如果要持续扩张,就要持续研发新功能、新应用,把流量周期不断延伸。 * 很多 2C AI 工具是“撞到机会”后迅速火爆,之后要靠产品迭代保持热度。 精彩观点摘录: * Shawn:“在 to C 里,流量大风吹得快去得也快,小团队也许一夜爆火也许很快又被遗忘,维持长久 ROI 就要有产品迭代的能力。” 五、关于定价模式与未来趋势 常见定价模式 * 传统买断制:一次付费,终身使用,已不再主流。 * SaaS 月费/年费:最常见的模式,适合大多数软件产品。 * Usage-based / Credit-based:文生图、代码生成等需要消耗大量算力时,会采用“基础费 + 使用量付费”的方式。 * Performance-based:纯看最终交付结果的模式还不多见,除非某些「按销售额分成」、「按回款分成」等极端场景(如催收)。 应用 vs. 模型的竞争 * 许多 AI 应用害怕被“大模型”官方功能替代,但嘉宾们认为,真正的壁垒在于对客户具体场景和上下文的深度理解。 * AI 基础模型无法主动感知企业的复杂流程和个性需求;这部分定制化或结合场景(workflow)的应用依旧有价值。 * Shawn:“关注场景,不要盲目在底层模型优化上跟大厂硬碰硬。” 精彩观点摘录: * Indigo:“如果我已经付费了 GPT-4 Pro,这 200 块刀的月费,可能什么都想用它干,这就意味着你要从场景价值去补足模型没覆盖的 1% 。” * Shawn:“没错,你可以在场景中加入更多上下文,把一些业务逻辑和数据源对接好,让模型去跑,这才是AI应用的机会。” 六、Agent 话题与未来演进 Agent 的现状与难点 * 自动化 vs. 情感化:Agent 能够替代大量填写表格、爬数据、做重复操作的工作,但在客户沟通、情感交流和决策时仍需人工。 * Browser Use Agent:Shawn 特别提到 browser use / operator use 等技术在 2025 年有望出现 “ChatGPT 时刻”。自动化浏览器操作成功率在不断提升,可能会带来巨大变革。 * 成本与准确率:当下 Agent 在浏览器端的一些关键操作,Token 消耗和准确率仍是限制。需要更好的基础设施支撑。 对数字营销从业者的影响 * 沟通者的价值:AI 帮忙做重复的执行和数据分析,人类做关键的策略、情感沟通和翻译工作。Jennie:“最终还是有人需要挨骂,也有人需要将客户的模糊需求转换为可执行的 Prompt;这部分沟通价值,是 AI 很难取代的。” * 锻炼好身体,随时迎接变化:Shawn 半开玩笑地说:“淘汰你的不会是 AI,而是会用 AI 的人。所以别熬夜,多运动,也许过两年技术成熟了,你就可以用得更好。” 七、总结与寄语 市场营销层面 * 强调话题营销与二次传播价值,高质量的 KOL 投放往往胜过纯粹拼量的投放。 * 2B 和 2C 的增长逻辑不同;大厂与小团队在补贴、拉新和 ROI 目标上区别很大。 AI 产品层面 * 场景深耕是关键,别只盯着模型本身的性能。 * 企业级客户更看中稳定与定制化;消费者则需要强爽点或新奇体验。 * Agent 技术(自动化浏览器、自动化工作流)未来 1-2 年或爆发,对基础设施和 Token 成本管理提出新要求。 对普通创作者或从业者 * 尽早熟悉 AI 工具,把重复、机械的流程交给机器,聚焦人类独有的情绪、沟通、策略价值。 * 「潮水」来了并不一定是坏事,技术在提升效率的同时,也为更多人创造了创意与创业的空间。 结尾精彩点: * Jennie:“AI 不是为了替代所有人,而是让更多有创意的人更快实现想法。” * Shawn:“先让自己保持健康和好奇心,很多你现在做不到的,AI 将很快做到;但只有你才知道如何把它用在最合适的场景里。” Indigo 总结: “从他们两位的分享中,我们看到新一代 AI 与 Agent 的崛起正在深刻改变营销和产品出海的方式。深耕场景、善用工具、做好人机协作,这是 2025 年的关键词。”

72分钟
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5个月前

深度剖析 AI Agent 新范式 / INDIGO TALK - EP18

祝大家 2025 春节快乐 - 蛇来运转 万象更新🧧✨ INDIGO TALK 第十八期,邀请了来自硅谷的研究驱动型基金 Leonis Capital 的创始人 Jay 与合伙人 Jenny,一起来深度剖析 AI Agent 新范式!这次大家分享了对 AI 投研的洞见,模型推理的发展、AI Agent 应用场景与商业模式如何演进,并展望了 2025 年多 Multi Agent 网络与行业并购的机会。本期内容丰富且有深刻的行业洞察,适合大家的春节假期收听 🎧 本期嘉宾 Jay(Leonis - 创始人) Jenny(Leonis - 合伙人 / 前 OpenAI Researcher) 李厚明(棕榈资本创始人 - 嘉宾主持) Indigo(数字镜像博主 - 主持) 时间轴 01:32 Jay 与 Leonis 投资策略介绍 04:04 Jenny 的介绍与什么是研究型 VC 09:32 对 2024 年展望的复盘 14:49 如何区分真假 AI Agent 公司? 17:08 推理模型在 Agent TechStack 中的作用 19:24 合成训练数据的突破 22:50 如何让模型主动学习(具有好奇心) 25:03 Anthropic 与 OpenAI 对推理模型理解的异同 31:56 deepseek 是大语言模型届的拼多多么? 42:08 做 AI Agent 的小公司机会在哪里 54:14 消费者端的 AI Agent 与 Prosumer 应用 1:01:47 AI Agent 的价值 1:04:31 AI Agents Network 1:07:58 Agent 创业的护城河 1:11:35 如果 AI 替代了 99% 的工作人类应该做什么? 1:16:29 AI 针对人类个体的终极目标函数 1:20:48 大家的年度展望 对谈内容摘要 o1-pro 根据对谈语音转录的文本生成 一、关于 Leonis Capital 的投资理念与背景 研究驱动(Research-driven) * Jenny 强调:“投资人对 AI 科技的了解往往落后研究者 3~5 年。”因此 Leonis Capital 希望通过研究导向模式,利用“time machine 先发优势”:能在研究社区和市场端之间发现前瞻趋势,填补认知空白。 * Jay 也提到基金除了资本支持,更通过技术研究与生态系关系,为初创团队提供差异化的帮助。 合伙人背景补充 * Jenny:博士期间已与 OpenAI 合作,参与了 GPT2、GPT3 发布早期阶段,之后在 OpenAI 任职,主要负责模型评测工作;离开后与 Jay 共同创办 Leonis Capital。 * Jay:在美国硅谷有超 12 年风投经验,投资并担任多家知名企业的董事会成员;基金创立伊始就瞄准 AI 软件智能化演进方向。 二、关于 AI/Agent 的技术演化与产业前景 AI Agent 与大模型(LLM)的区别 * AI Agent 的重点在于“采取行动”Jenny:“Agent 需要在现实网络或环境中 ‘take action’(行动)——例如金融 KYC 决策、医疗诊断等,对准确率与可靠性要求远高于单纯的 ChatBOT。” 大模型(LLM)更多偏向信息梳理与生成,而 Agent 还需进行决策与执行。 * Agent TechstackJenny 举例:要在 Agent 中减少 Hallucination(幻觉),常需多个子模型分工,如“搜集信息模型”“处理模型”“决策/落地模型”等协同。 Jay 补充:“多模型协作”或“多智能体架构”将成未来趋势,并需更高等级的可靠度。 推理模型(O1 / Chain of Thought)的重要性 * OpenAI 与 Anthropic 不同的推理思路Jenny:OpenAI 是在 GPT4O 的基础上,明确划出推理能力(Chain of Thoughts),形成 O1 这一“专项强化”。 Anthropic 则更采取“综合成一体”的做法,认为推理是模型内自然涌现,不做明显拆分。但实则两家都在进行类似的 Chain of Thoughts 强化。 * “深蹲 vs. 练腿”的比喻Jay:OpenAI 更像是“锁定推理肌群独立强化”,Anthropic 则偏向“整体能力提升”。 大模型开源 vs. 后训练(Post-training)的观点 * DeepSeek 与模型成本Jenny:“DeepSeek 其实站在巨人肩膀上,主要做后训练(Post-training)与微调;不能忽视 OpenAI、Anthropic 之前在底层所投入的大量成本。” 大模型势必走向价格下压,但也同时带来利润率挑战。 Jay:“技术演化非常快,未来不断可能有新技术爆发。例如 Agent Net、AutoGen 等,都可能成为新的突破点。” 三、Agent 的应用场景与商业机会 垂直领域(Verticals)机会 * 高价值专业行业Jenny:“医疗、金融等对准确率要求高,Agent 大有可为,且容易衡量 ROI。” Jay:“Agent 能理解领域知识,并带来生产力飞跃,提供差异化价值。” 企业服务(Enterprise)的新形态 * Service as Software vs. Software as a ServiceJay:“未来 Agent 更像‘企业员工’的替补或助手,企业将以人工成本替代的概念去衡量 ROI,而非传统的 SaaS 订阅方式。” Jenny:“Agent 不仅能自动化,还能理解 ‘institutional knowledge’(组织内部上下文),并进行更主动、精准的决策。” 消费者端(2C)与内容生产 * 娱乐内容生成的瓶颈Jenny 认为短期内 AI 难以“自发创作爆款”取代顶尖创意人,但 AI 可大幅增进创作者效率,助力 KOL 快速产出内容。 * 多智能体网络(Multi-Agent Network)Jenny 预测:“2025 年开始,Agent 会从单兵作战进化成‘多智能体网络’彼此协同;OpenAI、Anthropic 等都有可能推出能够协同工作的 Agent Net,分别聚焦在消费、企业、科研三大板块。” 四、商业模式、投资与并购趋势 大模型与推理成本 * Jenny:“2025 年起,各家公司在高昂的基础设施投入面前,将不得不思考定价与营收模式,不再是无限补贴阶段。” * 定价将更贴近真实成本,Agent 形态也将从传统 SaaS 转向“按任务或成果付费”的新模式。 并购(M&A)压力与机会 * Jay:“大企业不想错过 AI 时代,很多会通过收购加速技术与产品落地;预计会出现 10~20B 美元级的大案。” * 创业者亦可把握‘应用端’‘垂直行业’等差异化机会,与大模型基础设施互补。 五、对未来工作的影响与人类角色 重复性工作的消失 * Jenny:“30% 的纯线上工作将率先被 AI 大规模取代;70% 需物理交互的工作短期内依然相对稳定。” * Jay:“AI 与 Agent 可使人类从执行层面抽离,更专注设计、决策或创造。” 社会不平等加剧? * Jenny:“AI 会放大不平等;少数精英掌握 AI 等生产力和决策权,多数人可能被推向‘娱乐至死’的状态。” * 需警惕技术革命对就业与社会结构的冲击,或通过政策(税收、UBI)等方式干预。 人类角色转向“高层次思考” * Jay:“未来更多人像‘CEO’,定义目标、判断方向;AI/Agent 如海量的执行员工。” * Jenny:“人类从‘生产价值’走向‘创造意义’,拥有更自由的空间,但对自我要求更高。” 小结 2025 年将是 Agent 发力的分水岭: * 预计多智能体网络、企业级深度应用等多方向突破; * 推理模型与可靠度进一步升级; * 商业模式从 SaaS 订阅演进到“按任务付费 / 按成果收费”。 投资并购: * 大厂可能出现超大规模并购,补足技术与行业落地; * 初创公司则专注纵深应用以获得高 ROI,并与大模型基础设施形成互补。 长远冲击: * 大范围“标准化工作”将被取代,人类走向更具创造力或更高决策层面; * 同时要正视社会不平等、工作与教育模式的巨大变迁。 以上为 Jay 与 Jenny 围绕“AI/Agent 发展、投资策略与未来工作形态”等主要观点的详细汇总。 嘉宾精彩发言 以下五段节录自 Jay 与 Jenny 的核心访谈内容,力求保留原始表达或重点思想,体现他们最具“火花”的观点(略有顺序与文字精简,仅为便于阅读): 1. Jenny 谈“研究与投资存在的时间差” 「风险投资界和科研界有非常大的鸿沟。很多时候,投资人看世界会落后研究者三到五年;当我在 OpenAI 看到 LLM 崛起的时候,不少 VC 朋友还在关注区块链或 Web3。我们希望用研究驱动弥补这个空缺,更前瞻性地找到 AI 创业者。」 1. Jay 谈 AI Agent 与企业 ROI 「未来的 Agent 更像企业‘虚拟员工’。从投资角度看,它需要真正给公司省下人力或放大产能,才有可衡量的价值。一个好的 Agent,既能执行具体任务,也要理解企业的内部知识和流程,这才是明确的 ROI。」 1. Jenny 解释为何推理能力(Chain of Thought)至关重要 「没有推理,就只能局限在训练数据内,AI 无法突破‘记忆’的天花板。Chain of Thought 让模型像人一样分步思考、逐步推导,这让 AI 拥有一定程度的创造与演绎能力,而不只是在已有的数据里 ‘翻箱倒柜’。」 1. Jay 谈多智能体网络(Multi-Agent Network) 「现阶段不少人只看到单一 Agent 的趋势。可实际上,Agent 们也会互相协作,演变成 ‘Agent Net’;它们要如何通信、如何分工,将带来更复杂也更有威力的应用。不同公司也许会推出各自的 Agent ‘集群’,值得长期关注。」 1. Jenny 对未来社会分化的担忧 「AI 会放大不平等:少数精英掌握技术与资本,能高效用 AI;大多数人如果没机会介入,就可能被推往 ‘娱乐至死’的状态。技术革命本身中立,但后果往往是收入与资源进一步聚集在头部,需要社会和政策层面去平衡。」

89分钟
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5个月前
EarsOnMe

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