我们今天邀请了一位重磅嘉宾，我之前一直听他播客，要不请他自己来介绍吧。Hello，大家好，我是屠龙之树的主播周明浩，稍微炫耀一下自己啊，没没没，做了个播客，在关注科技啊、行业、创业啊、VC啊、AI啊这些乱七八糟的话题，主要就是自己也需要做一些记录，然后你会觉得。因为每天的变化的东西太快了，而且你经过一段时间之后，你会发现可能之前东西都没有用了。
但是你需要一个方式把它归拢一下，所以会用这样的方式，用那个张伟伟的一个比较文艺一点说法，就是说我做好他们，好跟他们好好的告别。我去，所以更多是为自己做的，不是为这个台。其实就是关于就是AI的东西啊，已经有很多在市面上飞了。咱俩也不是技术出身，所以我也不是，我也不是。然后更硬核的东西，其实欢迎大家关注庄老师的播客。
我们其实就想聊一聊，就是可能。确实，大家开玩笑说，现在AI的速度就是，只要你不学，你就不用学，因为实在变太快了。是的。然后我那天跟启事附录博客，他说AI时代在批量的产出新灯，因为每一个人觉得自己懂了，可能过一段时间就不懂了。是的。所以我们其实想聊点稍微更底层的东西，因为关注我们播客的很多还是在做。庄老师有没有一些分享哈？
就是你现在看这整体AI的情况，有没有一些什么大的观察之类的？我们可以先开个场，然后再继续聊聊，说长期来看，可能AI能带来哪些商业范式的转移？我最近想到一个观点是说，因为原来你像原来我是做VC的，然后主要是看线上的这些移动互联网的公司，嗯，什么社交啊、娱乐啊、平台公司啊、短视频啊、游戏啊这些公司。但你似乎发现我有观点是说，今天AI来之后，其实这些原来双引号的新兴经济，本质上来讲也变成双引号的传统行业了。
嗯，就传统行业就代表着，就如果今天你想象我跟你在说这个行业是个传统行业，你第一眼会想到这个行业有非常深的know how，产业链很复杂，有机器、有设备、有各种各样的不被外人所知的各种各样的经验细节。然后大家今天谈论AI是说要用AI改造也好，加盟也好去做这些事，那似乎发现我原来熟悉那些东西也变成传统行业了，所以这是一个角度观察。
第二个就是说，可能是因为过去几年中国整个的在线经济的板块走到了一个比较极端的状态里，就是。几个关键词可以总结一切，比如短视频吞噬一切，嗯，然后在线广告投放所有的位置全部被定死，L O I的价格，任何平台，所有平台大家卷成一个熔炉的绞肉机里的状态一样，然后所有的商业建立在这个体系上的商业，无论是内容还是电商还是什么样的东西，似乎都要符合这样的一个游戏规则，而且看起来越卷越卷到了一个。
无以复加的状态里，所以就出现了一些变化，是说刚才说很多行业其实本质上今天都是传统行业，它都有特别多自己的固有的规则。然后呢，我们又匹配着今天这个时间点线上这么卷跟这么疯狂的状态，就造成结果是说，其实大家都很累。都很焦虑。为什么大家反过来讲？为什么期待AI来的能够这么兴奋？原因就是大家期待AI改变这样一套已经看起来被卷到牛角尖儿里的这种规则。
所以出现了很多这样的探讨，老板的焦虑也好，大家的尝试也好。但是似乎这个时间点可能出现了一个问题。就是AI有，或者说我们把AI作为一个主体，我们假设是个人，就这一波新的AI的这些主体。他来的第一天不是这个角度来的，所以出现的变化是说，他确实他成长的非常快。我们看各种各样的什么媒体宣传，今天炸裂，明天改变，后天什么是谁谁消失，什么什么。
但实际情况在于，他确实可能从零，比如到六十分，可能就在很短的时间突然间就跨过去了。但问题在于，刚才我说我们现在做的事情是，因为我们已经走到尖儿里了，我们现在做的事情可能都是雕花，就是从九十九点五扣到九十九点六的事情。但是你告诉我，你现在只能到六十到七十，你甚至到八十，对我来说都没有意义。你想这种大模型，我们叫通用大模型，对，但似乎我们在做很多事情都不是通用的事情。
所以，我觉得这个时间点就二零二六年初。虽然这个行业又进一步感觉又加加速，但是这个融合这过程中出现的这些摩擦，这些从局部战场的八十分涨到九十五、九十九的这个事情，可能需要很长的时间。而且，可能每一个行业、每一个细分角度，它的节奏、它的效率是否真的得到那么大的提升，还是真的能够改变什么事情？就这些东西都是未知数。
而且，可能真的需要。呃，不仅仅是那些纯的技术模型公司在做的努力，可能也变成了我们这些旧世界的人需要往做往那边做更多努力的可能性。当然，没准儿也有一些板块可能最后尝试发现不行。就是人家救不了我，有可能。对我昨天跟沈开波录播课，我说大家怎么现在封膜情绪这么重？他说是好事啊，之前就没东西让你封膜，躺着也更不舒服。
是的。哎，我上次跟你聊天的时候，你讲到几个关键的数字，什么六个月一百亿百分之八，这个能跟大家分享分享吗？我印象很深，这是个暴论，还是跟跟我们刚才讲的逻辑是一样的，就是短视频吞噬一切，或者说今天在线的内容平台几乎吞噬了所有用户的时间，然后又因为在线平台都有非常丰富的广告跟算法的系统，所以几乎所有的位置本质上来讲，它的ROI早就已经被定死了。
但是在这种已经固化的算法系统里，就会出现一些周期，这些周期里面会出现一些意外的因素，导致它原来被算法固死的那个 ROI
出现一个短周期的波动。这周期不会特别长，因为算法会很快把那个波动抹掉。这种短周期一般会出现什么状况？就是说。无论是因为技术的迭代，还是因为商业模式的创新，会出现一些新的小东西。这些小东西就是在各种排列组合下出现一些小的细分板块，比如过去几年我们能够看到的，比如说之前有段时间的短剧刚刚出来的，然后去年下半年刚刚出来的漫剧。
然后小游戏刚刚出来的时候也是的，包括小游戏衍生出来我们叫直播间的弹幕游戏，这几个板块都是类似的。就刚才像我刚才说那观点，他们大概都是在六个月时间，在还没有人了解或者没有太多人外面人了解的情况下。六个月的时间，这个行业就这个小的池子会迅速的滚到一百亿左右的体量，非常快。你想过去小游戏、漫剧、短剧都是可能，新闻听到说哦，有一些人在弄，对吧？
反正也不知道怎么，反正帮帮帮过几个月就感觉全世界都在弄了，然后它的产值无限大，各种各样行业大会全都开起来了，对吧？然后无数的人去上当论坛嘉宾去讲这些，你看这几个板块都是这样，六个月一百亿，但这两个数字更多是一个，我们叫是因为今天这个时间点的现在非常成熟的这个平台跟AI的搭建体系拱出来的，有点像我有个比喻是有点像挤痘痘啊，就它本来不应该长出来，但是你要硬要挤，它就被挤出来了一个高点。
但最后那个词，其实现在时间看上去是更重要，就百分之八，百分之八大概什么意思？因为你刚才讲，你看我们铺了这么多的前提条件，你听起来最后的结论变成了这些真正意义上把这东西做出来的人，只能拿到百分之八的钱左右。就是你无论是做小游戏，还是做短剧，还是做漫剧，还是做什么，就是第一平台很大。应该要吃很多。第二，你要投流，因为你要买流量，因为你所有的商业模式建立在那个已经被搭的武装到牙齿的熔炉里的，所以你要给他付出巨大的成本，所以到最后你到你手里可能只有百分之八。
这个事情可能有点类似今天这个事件，比如在抖音上做白牌的电商的品牌遇到的问题，特别像，对，就是前提假设条件是一模一样的，就是你面临的前提的基础设施是一模一样的，你面临的竞争也是一样，然后你可能突然间在某瞬间，无论是因为你找到了一个什么算法的 bug，还是你找到了一个什么意外之前没有被抹擦干净的关键词，还是什么，你找到了一个。
我们叫意外值，但这个意外值的生命周期不会特别长，因为算法一定会算到，它就会把你拉平，而且会有一堆人挤进来做，就这也是就跟雪崩时候有些雪花是无一样，就是那些也变成力量会把这个拉平，但是就会在那个很短时间拉一个很高的高值出来。但是确实因为各种各样的原因，那个高值本质上讲是一个虚虚虚幻的烟花。你能拿到的你自己落袋为安的钱，说的直白一点，可能就是百分之八。
万骏这波可能连百分之八都不到。这故事好像刚刚大家开始推，然后他已经赚不到钱了。因为还是那观点就是。它能够出现，当然是有一些原因的。比如我们只看漫剧这个细分板块，它是因为确实图片、视频模型的能力到了一定的门槛，然后 ready 了，再加上短剧竞争过度激烈，导致短剧原来找到的那个异常值已经被抹平了，所以逼着大家往这走。
然后大家开始找到了所谓的一段阶段内有效的 SOP，然后就被复制，疯狂的复制。但是这种复制也带来了刚才我们说那个问题，同时竞争，包括算法要把这个事情拉齐。他不会，就是他已经跑了。你想去年下半年开始还嘛，已经跑了三个季度了，其实已经不短了。在AI的世界里面，三个季度已经很长了，已经两个时代的故事了，都已经是。
哦，我之前听别的做AI的人说，感觉就是有了AI之后，整个时间的速度是完全不一样的。太恐怖了！你看，三个季度变成一个老项目了。你就想，DeepSeek二一到今天不过才一年多的时间。完了，我要用波波吐槽的那个什么背后一凉。对啊，就是。今天确实，这个时间的维度真的，你会觉得，你很简单，就以我个人这工作经验，我去年可以大概每我偷懒一点，可以每三个月做一次PPT，嗯，但今年明显感觉春节前做的PPT，春节之后就过时了，而且不得不发，生怕DP，赶紧发母金，对，因为然后你看啊，我春节前总结春节这一个月，然后春节过完回来三月，现在三月份，你就明显感觉又进入到新的阶段了，对吧？
新的话题。呃，新的一体新的模型厂商的进展，新的大的版本号又都来了，就是他推着你以这种方式来弄。我有一个模型去看所有的我们管叫产品啊，不管它是虚拟产品还是实体产品，其实一个产品本身来讲，一定是有。产品属性和服务属性这两者之间呢，天然它是有bug的。比如说实体产品，实体产品它是可以规模化生产，比如说我们现在用的手机，我们现在用的其他的产品都是，就是可以规模化生产。
它的商业底层其实是叫规模经济。电商的单店的产出规模是超过实体单店的，所以很容易形成规模经济上的成本优势。那另外一个极端呢，我们叫服务。服务呢，其实比较特别。服务呢是要本地化交付的，产品要不然偏产品属性，要不然偏服务属性，它二者很难兼容。但是 AI 能做到的事情是，它其实提供了一种可能性，是在某一些领域。
它既具备比较好的产品属性，也具备比较好的服务属性。刚才庄老师提到了，就是那个动画跟漫改这个事情，因为我自己也看漫改。原来的动画其实是严重依赖于这些手艺人的手法。我记得有人跟我讲过，一分钟动画的成本大概是一万块左右。但是你看，用漫改，它其实用的是AI这种手法嘛，甚至于你可以做全自动化，它的成本只有几百块钱一分钟。
我觉得这是最大的改变，就是它实现了服务的产品化，或者说它实现了服务的低成本交付。让很多的东西延伸出来变得可能。嗯，C K，我们其实刚好就就着这个聊一聊AI到底带来了哪些可能。我们觉得更底层的商业模型的变化吧。一个，其实你刚刚说到，就是我们以前都是做线下和实体生意的嘛。那那一代最重要的一个变化，其实就是从原来手搓到了变成规模经济。
一般都是强者肯定会很强，对吧？然后到处都是可以滚来滚去搞定所有人。像C K他们那边，基本上就是你单店生意多大，你就有多牛逼，这店长都鼻子可以翘老高了。那再往下走，其实到了数字化的时候，其实它基本上就变成了不一样的一个模式。不是规模效应，是网络效应了。所以那个年代大家就疯狂的烧钱，是因为你只要能够变成头部，你有更多的用户，你能带来的经济效益是指数级的。
那个时候的数学公式就不是一个除法了，而是一个指数。那到了今天，AI这个模型听起来好像更像个长尾，就是你以前做一个东西的成本是非常高的，像那模具啊，做所有的东西，包括人员的成本，所以你只能服务最大公约数的人。然后，包括你做内容，像漫剧今天出来的乱七八糟的那些内容，甚至他们说很多游戏这种都变千人千面了，好像这波是这么个逻辑，是长尾。
对，因为原来的工业时代的逻辑是我们建立在工厂的或者说公司组织形态上，我们建立大工业流水线，建立标准品，然后以规模效应来去突破所有商业模式的可能性，建立在这样一条趋势上。但是今天AI出现之后，你会发现，呃，常规意义上的六十分的东西已经是一个唾手可及的事情。它要么就逼着两个极限嘛，要么就超级巨无霸，巨大到所有人无法超越的状态，要么就变成超级长的长尾，突出个性化。
因为你会发现，我们还以比如我所说的内容这个板块，你想就今天时间点，比如说春节，字节发了这个新的视频模型，今天去手搓一个看上去还OK的短视频的这件事情的这个能力，基本上已经是ready的。那当这个东西ready之后，什么变得重要了？就是大家会说什么审美啊、品味啊那些东西。那这个东西在平实点讲，就是变成了你自己要表达什么样的东西，你的这套东西能不能得到一部分人的认可跟编辑更多的关注？
因为那个水平线的东西已经没有意思，所以它会拉出两个极端。按那田云栋的那个观点是说，就像费曼曲线一样，就是大部分人会比这个高高的水线低，所以大家就被淹死了，就是安心的淹在这个下面了。但有一小撮人在有一些小的地方会比这个水线高，他们就会编辑显现出来特别强的差异性。这种差异性就带来了巨大的长尾的可能性，而且这种量级可能今天时间大家有没有想过？
就是今天，比如说抖音上每天。一亿视频的上传，每天一亿视频，但大部分现在是人拍的嘛？对，是人用手机跟摄像头拍的嘛？嗯，那如果AI能力真的提升到什么的，包括成本的问题出来之后，那这个数字可能会大很多。嗯，不是大十倍、一百倍，是大很多。那个数字可能是我们天马行空，可能都未必能想象到。但你想，如果到了那个程度的话，今天一亿视频、一亿这个量级或者几亿这个量级，通过算法的方式已经捉襟见肘了，就大家已经刷的。
会累，会觉得有问题，会各种各样的情况。就是算法已经很强了。你想，如果没有算法的话，每天一个平台上有一亿视频上上去，你想你能看到什么？算法已经很强了，但是局面在这种情况下也差不多到头了。就是AI的时候会把这个事情再拉高到。不知道什么量级里，算法可能也不够了。那需要什么呢？你可能那个时候，比如说大家会说，当然这是很多UP主或者说很多创作者想的，就是说个人的、你的品牌、你的影响力、你的。
一小撮人群对你的全方位、多维度的那种认知跟信任，嗯，可能编辑会更重要，他就会拉出更多的可能性来去获取更精准也好，或者是更深入的信任感，导致他会有这种偏。你相当于原来就是我们从从信息分发角度来讲，最开始是门户、黄页、搜索，然后到信息。有，然后到今天，算法推荐几乎统治所有事情。那再往后呢？真的当AI来了，就给我们叫生产效率的无限通货膨胀所带来的巨大的爆发之后，似乎算法也不够了。
那什么可能会回归呢？双引号的没准手艺可能会回归，编辑精选对，或者是什么样，反正就是你开始信任一些，就是人类。你想，人类已经没有办法去处理这个量级的很多事情了，就是你靠你脑子是不可能。对你只能去找那些相对更原始的东西了，嗯，对那些东西可能是情感，对吧？可能是信任，可能是什么？可能是那些东西，可能没准是一种双引号的复古跟回归。
所以今天这个时间，大家在赌的其实是这件事情。嗯，对，就你说到那个一亿视频，我之前还发了一条，我说现在 AI 很多，大家开玩笑叫 AI 干水嘛，对，就干水，对，就是看着一本正经，其实讲的好像很有道理，最后一想，哎，怎么好像什么都没讲？就跟你跟一个聊天机器人对话的过程中，你如果只是跟他闲聊，你也会觉得他说的侃侃而谈啊，也都很好，但是你觉得少那么点儿人味儿，少那么点东西，就像预制菜没过气嘛。
就是这种感觉，对，而且就是刷的久了，确实大家的东西都是一样的，什么背脊一凉，吓出一身冷汗，每个人都在讲一样的东西。因为算法的原理就是通过你的行为来去调控这个内容推荐，但是虽然今天比如说短视频平台对于所有内容的，比如说我们说标签，可能已经是一个。很大量级的处理了，它可能最开始的标签可能是很少的，但今天标签已经非常。
但即便是这么多的情况下，因为人性很多时候是趋同的，嗯，对吧？人类大面积大众，我们叫最大公约数喜欢的很多的，无论是情感还是类型，其实是有的，嗯，所以它必然还是要符合某种程度上的最大公约数的展现的，再加上还要考虑到。社会的引导啊，乱七八糟，对，所以那在这种情况下，他就所以今天你想这个领域短视频在中国已经十几年了，它也不是第一天，所以到这个程度之后，你会发现确实。
在某种意义上的回归到我们叫复古一点的状态，对，就好像是变成你不需要取悦大多数人，你如果能服务好一小群人，他们特喜欢你，其实感觉这个世界下去，至少内容板块很大的一个趋势。而且这个趋势跟 AI 本身的那个趋势又有一次反加成，就是 AI 的能力给今天这个时间点的个体的能力的加强是肉眼可见非常超级个体嘛？对，就超级个体。
一些公司最近讨论不是非常多吗？你跟石头不也聊了这个事情？就是它是一个反向作用，就是它会让确实原来我们比如说一个人不敢想的事，今天可以想了；然后原来一个小团队不太敢想的事情，嗯，可以往上多想一想。对，其实我们在实体经济板块，我也有些朋友现在在创业，做一个项目叫 POD，就是有点像定制化的，比如说嗯婚礼以前做的那些图，大家不都是得花很多精力自己去定制找工厂。
现在他们就直接一键上传，全部都自动化处理。还有比如说个性化的音乐、个性化的视频，所有这些东西其实都用一套非常简单的AI工作流，可能两三个人就能做到。这个引发另外一个故事，拼多多之前讲的故事，把自制鱼反过来做嘛。就拼多多之前讲的故事不是这样，就聚拢大量的零散的需求，聚拢到一个地方，通过这个聚拢之后的能量去反向影响价格嘛。
就是拼多多原来不就讲这个故事嘛。嗯，那你发现今天这个事件，其实线上的很多服务就不单是只是商品了，很多服务也在经历类似的过程。当然，这可能不仅仅是AI了，它可能跟线上、跟供应链、跟很多东西的整合都相关。所以这个故事其实在中国也在。很多板块在发生，嗯嗯，你刚刚说到一个点，其实C K也聊到，就是以前我们做东西也想做服务，包括我以前做母婴嘛，我们特别喜欢拉群，因为你的生命周期可以做很长。
你现在有小孩应该很强的感觉。我们当时叫孕婴童是三个战场。对，三个大的战场，对，虽然都叫母婴，但其实进来之后，因为它基本上所有东西都可以在你这儿买，所以我们当时本来有一个美好的想象，怎么在私域里面不停的跟他们互动，但最后发现这个实在是太费人力了。包括你对于员工的培训，因为进来的私域的小姑娘没有一个生过小孩，是随便一问就露馅了。
昨天刚好我们群里还有人在问我，以前我们私域怎么做。我说最高境界的用户还拉到群里，以我的人设做，然后我的人设叫学霸，所以帮他们小孩写作业，就是他其实这些很个性化的东西，非常个性。那之前其实就是靠怼人做这个事儿，现在AI来了之后，很多。都可以变成一个有想象空间的事情了吧？对，但这个事情就跟我们刚才讲一样，就是他想起来可能是可操作的，嗯，但执行起来的细节就还是管从八十分到一百分的每一分都寸步难行。
这就看听听我们能不能发挥一下。然后就是当然，你如果你对这个领域有非常深的研究调研。跟各种各样的知识 know how，那很简单，比如另外一个角度，健康不也是典型吗？是的。那大家为什么会期待阿福来在这件事情上做的更深？第一，健康是一个很核心、很重要的事情，大家不太相信一个很小一点的东西。第二，就是健康的复杂度太高了，嗯，对吧？
那你健康就更多各种各样的病，是慢性病，是轻微的症状，是永久的还是一次性的？是需要吃药还是不需要吃药？就是模型只是做了第一步，然后你要针对这个，你可能还要考虑中国的大部分人的，比如身体的状况。然后饮食的习惯，以及相关的适配链条的，包括药、医院的对接数据系统，然后病例，然后中国的病例可能有数据化的问题。
你说你想就这个，中国医生的字儿首先就对，然后你想这个问题的解，就真的要解到那个偏我们理想中完美的状态。这个过程中要解的题繁杂且细碎到什么程度？我们现在谈的很多的POD项目，严格意义上是是偏人文的。就举个例子，比如说做一件个性化的T恤。就这个就属于P O D，就相对来讲比较容易，因为大家对于那个图案的诉求是容错率比较高的，就是这样我也觉得好看，那样我也觉得好看。
刚才庄老师说到那个东西，比如说像医疗，我们会划为另外一类叫科学。科学的东西是讲究精准的，对吧？它是要求精准度的，而精准度就像说的一样，就是AI现在可能做到六十分到七十分，所以它对偏人文的内容非常友好，但是对于偏科学精准性的内容就没有那么友好，因为科学类的东西的容错率更低。那这里面涉及到第二个问题，就是如果
POD 不是做定制音乐或者是定制插画这种东西，而是做实体的产品，那会涉及到产品的柔性制造成本的问题。
用户涉及到，比如说转印，或者是叫 U V 打印机、数码喷涂，就这种柔性制造的可能性。所以这里面其实还是有两个东西，第一个东西是什么样的内容，用户是比较有宽容度，可以通过 AI 低成本交付；第二个问题是。当这种虚拟化的产品转化成实体产品的时候，对于柔性供应链的要求非常高。所以，我们现在看到的POD大部分局限的领域其实相对是比较有限的。
就是很多现在实体行业其实都在谈这个事情，就说哎，我们能不能做POD？我们能按需生产。但从现在的状态来讲，我觉得改造还是需要有很长的时间的，这个对供应链的要求非常高。我再补充一点，就是关于 AI 了之后，因为服务可以加强嘛，很多一次性交付的东西就变成持续服务。我之前跟朋友聊，我觉得有一个领域还是可以做的很好的，就是大健康。
你想象一下，以前有多少那种通过电话销售陪伴做减肥的，嗯，那现在比如说你用一个智能硬件，每天拍你吃什么东西，对吧？然后你再用 AI 的服务，加上甚至比如说你定制一下，每天小姐姐催你哥哥，你又多吃啦。类似这种，其实感觉有很多可以想象的空间，不一定要到医疗的领域。确实，我觉得医疗是风险太高，而且有很多伦理的问题。
毕竟 AI 本质上是一个，不是说我给你一个精确性，它都是一个概率问题，所以一定会出错。确实。AI的能力到了一定程度，打开了大家很多原来想干，但是受限于成本跟可操作性之间的各种各样的问题，没有办法干的太好的。块就能干，对。但是你要干到非常好，可能就划不来。对你可能要付出超于成本很多的投入，才可能达到一个比较理想态。
第三个，我们看到很明显的一个趋势是，以前咱们都是要做大计划，然后现在特别流行说叫 building public，这是我之前跟你吐槽的这个东西，对吧？按漂亮话来说，就是从计划驱动到反馈驱动。明浩的版本叫，就哪怕做的是屎，也要比别人先做出来。这个环境就是我有个最核心的，当然这很多人都有这个核心观点，因为还是那观点，就是。
现在基础的水线大家都知道，水线再往上一点点那个事情，大家都在试，嗯，没有人知道所谓的标准答案。所以，但凡你在水线上跳出来一点，哪怕就证明最后你跳出来这点也是徒劳。但是你在跳出来那一刻或者那一段时间内，你享受到的关注，你享受到的双引号的正向的buff，嗯，是远远大于你跳出那一点点空间的。因为没有人知道标准答案，那但凡有人踏出一小步，局面可能瞬间就打开了。
你虽然可能也没有做太多的事情。可能做的东西也没有很复杂，但是就是可能那一点点的什么东西，引发了大家的讨论也好，甚至是争论也好，还是什么也好，它会吸引来更多的双引号的关注。这种关注可能来自于用户，来自于资本。来自于媒体，甚至来自于竞争对手，嗯，但是所有这些东西都会再加入给你，然后你会再基于这些得到的，其实这些东西本不应该属于你，就在这个在这个阶段，在这个阶段，基于你现在在做这个东西的状态，你不应该得到这种程度的buff的，但是你得到了，那你就可以再往上叠嘛？
对，那万一叠着叠着，我们真的随着大家都一起在叠这个事情，叠到一个高度，那可能没准很多局面真的就被大面积打开。嗯，那似乎看上去就是今天时间不要想着像原来我们做非常长远的什么规划，做一个完美无瑕的东西，帮出来就结束了，就不是这样。就今天这个环境绝对不是这样，所以就变成了今天，哪怕是做一摊实事，你也要别别人先做出来。
对，我之前跟你聊，之前我没理解啊，我还在想说，为什么有的人融资融那么多，结果做出来一个这么鬼东西，简直就是华强北贴了个牌，然后连了个模型，为什么这种东西可以融到这么多资？但背后可能是说，他先拿类似这么一个东西，先拿到钱了。然后，因为他拿到钱了，他吸引到好的人了，他最后可能更有概率做出来一个了不起的东西。
就什么Do it nto什么就美国那地方Fake it to you make
it，对对对对，就是装着装着，说不定就成了。当然这么说特别的势利，对吧？但是但事实上你会发现，这一步还是我还是管，就是因为首先这个水线在疯狂的往上叠，嗯，所以这个叠过程中，大家可能确实很多人真的就被淹死了。就大部分情况其实是被淹死了，就是你可能突然间做着做着，你发现你三个月前立的像做了什么东西，突然间因为一个什么原因就没用了，嗯，然后你就成本成本成本，但是有些过程中，无论是幸运还是怎样，反正你就在某一段时间。
在水线上多了一点儿点儿，嗯，那就那一点儿点儿，可能就会带来很多意想不到的收获，所以就变成了因为大家都关注嘛，但关注的情况下大家都没有答案，所以大家就都希望看到有人做出来答案。哪怕是为了抄，也是有这个心理在的。所以这个说好听一点，今天这个点这个状态在奖励那些双引号敢于勇敢一点创新的，无论是人还是公司还是什么，那确实是这样的。
嗯，我跟C K前两天刚刚聊了一个智能硬件的创始人，他在这个行业已经很久了。其实他比Cloud他们做类似产品还早。但他当时就是觉得还没 ready 就没做，结果没想到 Claude 刚出来的时候不就撞到了这个 GPT 的新模型，然后多模态的那个能力一下子变强了，就全都 buff 加到了自己这个产品上，所以好像看起来这个时间点真的就是你也不知道会撞到什么大。
是啊，就是这很多东西都没有办法提前规划的呀。嗯，你可能想的越多，你越难卖出去。是，但是这么听起来，作为比如企业朋友会觉得担心，就是心里没底，对吧？肝儿颤。但似乎就是你还是要突破一点点，因为我的本职工作其实是在一家公司内做战略跟投资。我们也遇到问题，就是我们底层也是一家双引号的传统公司，虽然我们做的是一个互联网业务，然后今天也要做新的AI业务，也遇到类似的问题，就是你总想着做一个差不多的什么样的状态，在按照传统的方式推广啊、运营啊、上活动啊这些的，但似乎今天这个时间点。
老产品可以这么搞，嗯，老产品加功能可以这么，嗯，但是新的东西，尤其这个东西本身还没有定型，今天市面上没有任何一家类似业务的公司说大家都应该这么做，没有，没有，对，那你就不应该妄念说，我真的就碰到你那么强，所有事情所有的决策全部做对。然后正好贴到当下那个时间点技术发展的状态，然后配一个很好的什么壳子或者一个膜，然后搭出来一个很完美，不可能就这个前提条件不要想了，不要这么想这件事情。
索性那我们就想一想，点点点弄一弄，然后扔出来，嗯，我们看看状态，哪不行再回来重做嘛。对，就一直在水面下。你就一直在水面下在憋大招，然后永远被扛。对，再憋，你一直在憋，那水一直在涨，那你就一直在憋。嗯，那越憋不就越没有信心了吗？我想起好像就两年前吧，OpenAI的科学家不是写了本书叫《伟大不能计划》？
对，当时很火。他大概意思就是说，以后都是涌现逻辑，你根本不知道你会走到哪里去，你不如就是找块离最近的垫脚石，先走，先踩上再说，先踩上再说，对吧？其实刚才庄老师讲了。就是AI目前能走到什么程度，什么样的方向和路径是对的，没有人知道，所以计划是没有意义的。对吧？比如说，我们只知道往东走，但是你不知道往东走会面临什么东西。
这个时候，你做任何的计划，就像我们打游戏一样的，你面对一种陌生的地图，你就探出来才知道。你去做计划，你说我想做一个完美的东西，但是你连现前面的情况都不知道。而且现在的状态是在巨大的 form 的驱动下，任何有一点新意的产品扔到市场上去，就会有很多人去试用。大家试用完了以后，自然会得到一些信息和反馈给你。
至于这些信息和反馈能不能驱动这个产品变得更好，最终能够跑赢这件事不确定，但是的确是这样的，就是一种边用边学，或者是让用户先用、先反馈，然后再调整，就是一种在本质上来讲，大家因为在不知道往前走是什么样状态时候，其实就是在搏概率。它天然就适合于在不确定性的情况下，你必须要先走。就是出来混，总是要先出来。
嗯，其实 building public
现在除了就是数字端的那些产品特别火的是智能硬件，嗯，这个也被认为是过去一年中国投资圈的一个共识哈。你怎么看这个行业现在的状况？就首先为什么是共识？我觉得是挺好理解的，因为我们从投资角选择，尤其是偏早期投资角度来看。今天事件，我们刚才说，在产品端跟用户端，我们没有办法知道什么东西是对的情况下，会更优先级看重人的权重，在投资的角度来看，尤其早期投资，嗯，那看重人说的再势力一点，无非就是看人的背景、资历、title。
干过什么这些事情对吧？那所以你看，第一波投的可能大部分是什么这些大厂或技术厂的什么技术专家、科研的什么算法工程师、什么CTO这些人对吧？这是一波。然后大家发现这波人出来之后，呃，可能有些问题，就是要么是太技术，比如说没有太多商业化，或者这团队组织乱七八糟。然后要么就发现。太互联网，嗯，因为大家会有一个比较默认的共识是，这一波哪怕AI这么疯狂，可是中国用户在软件端付费这件事情听起来不太现实，因为在美国，AI肉眼可见第一个商业模式就是软件的直接付费，但这个商业模式在中国可能不太容易走得特别通，对吧？
我们不说不太容易走得特别通，那自然而然大家会就会想。能不能搞个东西？不是纯软的，又因为中国过去这些年的先进制造啊、电动车啊，包括华强北的产业链乱七八糟这些巨大的基础怼在这儿，所以似乎这两条线交集在一起了。就是一边是互联网的这一套叙事，对吧？算法呀，什么技术发展；一边是我们强大的这个供应链基础，所以这两是叠在一起了。
然后又很巧合的是，你看像过去几年有很多明星公司都是符合这个趋势的，对，典型的大疆、拓竹。Insta三六零，对吧？小一点像小米供应链那些公司，都是符合这个逻辑的。就是它既有了这边就互联网啊、社区啊、在线啊这个东西，然后还有全球化，同时又配着我们已经被证明无数次的这个强大的供应链基础。所以自然而然，大家的共识就非常容易达成在所谓的AI跟硬件结合这件事情上。
嗯，出现了很多的战场，战场再分，那眼镜就不用讲了，已经经历了几轮的厮杀了。玩具，玩具可能又分毛绒玩具、塑料玩具、陪伴型玩具，还是智能化的学习类的那些东西。最开始大家想到就是无非就是把一个模型放在一个什么东西里，对，然后做出一个样子，仅此而已。但是这么简单的想法也得有人做，那它造成结果就是说你要有专门原来把模型的能力封装成一个，比如说本地运行比较省电，参数不需要太大。
比较方便适配的。现在深圳其实供应链里有这种专门的中间件厂商，他就做一个小盒子模块是吧？就是一个模块，然后你如果想用，你就直接把我们模块买走做定制开发。当然你也可以直接卖这个小模块，很便宜。然后现在可能这个事情又跟另外一个热的话题叫3D打印关联，所以你看所有的这些议题都是让人兴奋的议题都连上。但是你要想。
这个事情从刚才我们想最开始最最原始的出发点是，我们把今天的大语言模型的能力变成一个模块，放在一个什么东西里，这是最原始的想法，大家一点。重把这个原始的idea做成一个东西，开模、供应链、铺货、上直播间，物理世界的速度跟电子速度就是不一样哈，是不一样。嗯，然后呢，你要想哦，我们最原始这个idea是基于今天这十年AI模型能力的，可是AI模型能力现在是基本是按每个月的方式在更新迭代，可是物理世界。
常规，如果这个稍微简单一点的，可能我觉得保守也得半年，对吧？半年已经是非常快的。你像我们自己，我们内部我们也做了一个AI硬件的吉他，稍微复杂一点，我们用一年半时间，就是你没有办法克服这个长时间。可是你要想，刚才我们说DeepSeek到今天也不过才一年的时间。可是过去年，完了我又背脊了。对，你AI模型在过去年已经变成什么样子了，对吧？
然后你那反过来，那出现状况是说，今天比如市面上在卖的，今天你想，现在是二六年Q一，今天在卖的，或者说今天在当红在卖的，比较新的产品，大概率都是二五年下半年出来的。你想，二五年下半年出来，代表它可能是二四年立的像。二五年做出来开始卖，这都算快的。是二四年立的像啊，DeepSeek二一那时候还没有。那你跟上耳机，你拿到那个东西，跟你每天被媒体轰炸、跟宣传、跟演示的东西之间的差距有多大？
简直是原始人哈！对，所以你就会觉得，嗯，所以造成我们只看结果。我们谈了这么一大堆，我们看结论啊。这个共识本身，我觉得没有错，它肯定值得做，而且确实这些技术条件确实是ready的。但是出现现在的问题在于，因为刚才我们那个原因，就是AI世界发展过快，那个水线提的过高，但是物理世界没有办法那么快的跟上，导致的结果是说，用户用到的东西跟心里的预期之间有比较大的差距，直接的结果退货率巨高。
就这波巨升都是好像退货率很高，就传说那些玩具有有一些朋友说退货率可能都跟女装差不多。就你们知道怎么装头盔了大概是什么样子，对吧？眼镜也是，那肯定的呀。那你在想的是钢铁侠在用的东西，对吗？视频里也是，你天天看了渲染，你就觉得钢铁侠已经来了。结果你一戴啊，弱智，就是智障。对，那他没办法，就是你从厂商的角度讲，他没办法，因为他要兼顾，你们就眼镜这个战场好了。
电池续航、算力、显示，然后你要考虑是在不在眼端显示，那显示要加屏还是加AR？就是你想这各种方案，它综合这么多选择题，最后选择了一个。结论做出来的产品又要供应链又要时间又要考虑这些乱七八糟，它怎么可能是一个我们理想中的东西呢？对吧？但是大家的宣传跟媒体的渲染已经变成，所以推广率极高。但是推广率极高带来更新的问题在于，比如今天我们也遇到现实问题，特别头疼。
我觉得今天这些在做实体业务公司的人会特别感动，是。我们真的在被受到全球化影响的过程中，对吧？打仗就会影响所有元器件的成本。对，然后呢？今天又因为我们最开始的话题，今天的时间点，所有的线上投放的ROI是定死的。你的毛利基本上是扣得出来的，你投多少流，买多少量，上多少直播间，能卖多少货，你算得出来。然后你给多少返点，你的毛利空间是定死的。
然后你为了拉人们说，你想通过供应链的方式拉出来，那供应链就会说，那你要下更大的订单量，下更大的量才能保住那个价格。我没涨价都是给你面子了。我现在原材料涨得很疯，你要不下这个量。我可能就没有办法保证你的，比如说爆目成本。但问题在于，你现在这个量去卖已经在亏着卖了，因为退货率的问题。因为退货率就是大几十的退货，你怎么搞啊？
然后呢，你面临抉择就变成了，你不下大一个量级的订单，你的。成本就降不下来，但你下了这个量单，你可能卖不出去，而且可能就淘汰了。对，而且马上就淘。你想，你都做了一年多，然后，对吧？好难过啊！真的就是所有这些问题全部绑在一起了。这么讲讲，咱们不触电也挺好的。哎，我说说，其实，在消费品行业里面，现在我服务的那些企业哈，很明显的一个感知就是，以前方法论层面上的东西，今天都变得忽然非常不值钱。
是，就像我有一个客户是厦门帮，你听说过吧？就是那种特别会搞流量，然后精通抖音算法，他们同时在跑三万多条。我的天！嗯，就是以前真的是靠年轻拼命的小伙伴有很强的网感。今天他们忽然跟我说，我发现我跑量的素材几乎都是AI了。然后他们自己有很强的忧患意识，就是发现自己原来的那些，无论是拼命对吧，不睡觉、努力、战斗文化都没用了。
所以他们现在反而回过头来重新看，说：“哎，我产品得改体验，不然的话，我这个 N P S 上不去，我这个复购上不去，我生意还是玩不转。”是的，Z K，你这儿会有别的什么感知吗？感触很深。我很清楚一个产品的从设计开始到制造周期这个有多漫长。现在的问题其实我可以给大家一个建议：如果你是做硬件的话，你千万不要纠结，觉着这个产品要做好再扔到市场上去。
你可以做烂一点，订单可以做小一点，成本可以高一点，退货率也可以高一点，然后亏也可以亏一点。但是千万不要压库存。你说我为了获得一个好的成本，我下了一个很大的订单，然后最终发现退回来还是百分之六七十、七八十，到时候你连哭的地方都没有。没事儿，同行会买你，同行怎么也得买个一千件。你看AI这一波第一波出来，其实有一个中国团队，但是在海外做做了一个小的方形的机器，叫Reddit吧，就兔子。
逻辑上讲，其实就是一个安卓机，然后里面跑了个模型。就被骂得体无完肤，被贬得一塌糊涂。但这个公司这轮又因为 OpenCL 再次被提及，这个形态可能是一种可能性。然后他们又再去尝试新的东西。虽然第一代甚至都被判了死刑，被媒体被各种各样批得一塌糊涂，但至少那个第一它没有很大量，而且都在我们这些核心圈，大家都在弄，都看了什么东西。
虽然可能那个尝试现在看起来，在那个时候可能是不太对的，但今时不同往日。我其实觉得，就是小龙虾这波啊，至少给到我身边做智能硬件的人一个很大的启示。就是用户还是喜欢一个固定的东西，一个实体证，对吧？然后另外一个很明显的特征，就他们开玩笑说小龙虾跟考扣，就我们这种用考扣的人，不是有鄙视链的嘛？就是有点像《三国志》跟《三国演义》，大家还是喜欢更通俗、更有人性的东西。
所以，如果你一开始瞄着行业从业者做，瞄着就是评论员说好的东西，你其实就做不出好东西。但如果你们要，但如果你瞄小白做，对他来说这个体验的delta特别大。所以有可能其实不是切极客人群，切懂行的人群，就是切小白。就像 Plaid 当时就是切医生、律师、老师，他们没有一天想着说我去找互联网从业者，找那些懂技术的人。
我觉得这里面有个很核心的问题是，我们现在不确定做出来一个东西，什么是用户愿意买单的。所以你快速迭代，不要怕被骂。你的确定，还那句话，就是只是你的确定。当然还有很多创始人很自信，他会觉得说：“我认为用户就需要这个东西。”那我觉得市场会教育他。记不记得有一个很火的项目？之前是那个外骨骼。然后我听说一个很好玩的故事，就是一批极客做外骨骼，其实都是希望自己变成钢铁侠。
嗯，结果都是想做钢铁侠的人买给他们的老父母。是。然后其实对于这帮创始人来说，他们就面对一个很纠结的现象，就是他们并不是很想服务老人家，他们觉得自己本来是想做个钢铁侠的。但是殊不知，好像这些人才是有真正的刚需。然后现在就是各个企业就出现了分化，有的就是说咱不纠结了，谁需要我们就做，毕竟老龄化才是个大需求。
另外一帮人就很拧巴，说我是要做个很酷的公司，不是做个老年人的康养产品。所以这个人群的选择，对吧？目标用户的选，这似乎都是没有AI时代时候大家应该去认真去想的问题嘛？嗯，都是最核心的那些问题嘛？其实是。对对，我们刚刚说了，就是偏制造端的哈。企业服务端其实这一波感觉被搞得很火，对吧？很多人都说以前SaaS的模式，反正在那篇文章出来之后，不就已经完全被颠覆了嘛？
大家都说现在是从卖工具到卖结果，包括有一只腰股对吧？那个Plenty在这一块to B服务的领域，你觉得会发生什么变化吗？两方观点吧，就是美国那边的主流观点就是认为，这种AI的能力确实非常强，无论是Agent的能力还是Coding的能力。然后最底层逻辑是说，未来所有的个人还是企业，你真的有一个什么样的需求，你可以自己弄，而且它是双引号真正意义上的个性化的满足。
然后确实，你明显看到这AI能力在过去几年打的比较深的领域，软件工程师最多的，嗯，什么律师，什么财务分析，那你看这几个板块不都是最大的一家SaaS公司在做的事情吗？对，所以自然而然这个逻辑是这样。那中国可能不太一样，是说首先中国的我们叫整个企业服务跟To B
SaaS偏软的这部分其实没有起来。嗯，即便到今天，可能会把这个事情归咎于，比如说中国的企业的非意愿，然后大家对这个事情的认知、价值的认可，乱七八糟的。
反正从结论上来说，似乎上一个十几年被美国定义的这个软件SaaS的生态，在中国其实不是特别work。嗯，那AI就来了个议题，是说两方观点啊，一方观点是AI来之国之后，我们可能更难。嗯，那另外一种观点是说，我们可能因为没有原来的包袱，没准儿我们能做出一些符合中国新的国情的 To B 的企业服务在 AI 领域的可能性，所以也有些公司在赌这个命题。
嗯，那似乎看上去也是这样，就是说今天这个时间点，中国的企业，无论是大企业、国企、央企，还是中小企业，首先比如说数据化跟在线化这件事情，已经不需要去做教育的普及，大家越来越接受这种东西。那在过程中，AI化这件事情变成了一个更新的议题。那能不能在过程中通过AI的方式，把一些原来大家无论是要花人解决，还是花很重成本去解决的事情跑通？
然后你有没有发现，就跟刚才我们最开始议题是一样的，每一个新闻领域跟新闻行业的对这件事情的接受程度跟可操作程度。也不一样，有一些板块其实已经在跑的比较顺利了，尤其是可能原来它的业务就跟在线业务关联比较深。当然，这给今天这个时间点在做已经在做相关这些to B企业服务的企业而言，提供了一个新的命题。这个命题叫做：你今天你的收入跟你传统业务的这个东西能不能变成新时代的AI收入？
所以你看，过去这一两个季度，几乎所有的这些头部大的AI的saas公司，无论是港股的还是美股的。都在讲自己的什么叫AI带来的收入增长，就大概是这样一个定义。对，但是今天这个定义还是很模糊的。但在未来，如果全部都是AI，那似乎就应该可能会有一些新的。厂商来去做这些事情，但这个逻辑就是说，今天大家在盘逻辑，就是刚才所有一段话都是在盘逻辑，它没有真正意义上实施的状态。
而且现在这个也一样，没有人知道用什么方式、什么结果。但是问题在于，还是又echo了我们前面的说法。我们今天也会看到很多这种在做相关业务的公司。然后你作为一个，比如像我们这种常规平常用比较多AI工具的用户而言，你去看他们提供的产品，就你看他们做了什么东西，你会觉得就这。套壳啊，就是甚至可能都是很粗糙的套壳，但是你听起来，你看那老板状态，但感觉他卖的还行，很多人找他们想买，然后你就觉得是不是也是符合他们讲的？
我觉得他可能只是在这个基础线上多做了一点点事情，但是因为没有人知道该做什么，但是他多做点事，建立了一定的，无论是影响力也好，口碑也好，还是有一些所谓的实施案例的客户也好，他就建立了一个他的自己的正循环。哪怕它其实那个东西非常的弱，但是它就是因为这种一点点的东西，我们见过很多这种，比如说把企业内的什么知识库，嗯，然后什么数字员工，其实就是一个对话框嘛，对，然后把原来企业内部的什么财务的数据，包括法律律师的这些原来你有的这些数据，做成一个什么上下文的记忆系统，放在一个聊天窗对话框里，然后把原来的可能企业内部的E
R P做做新的这个改革。
你就觉得是，就是这些工作应该有人做的吧？但你就会觉得这个事情值得被讨论成这个样子吗？就这些公司值得被市场给予这么多的这个反馈吗？我其实是有，我觉得主要还是因为美国这planter好成这样，每个人都说我是中国中国的planter，对对对对。但是这可能更微观的话题，planter的核心其实最开始是跟政府绑定嘛。
那本质上其实政府是个主体。它也是一个比较我们叫固化，然后有比较多历史包袱，但同时对很多新东西又比较渴望的这样一个状态，所以它其实也是个主体。那美国政府又更商业化一点，尤其在科技领域。那中美这场 AI 战，是谁都不可能输的嘛？这军备竞赛，对啊，这军备竞赛，那他就变成了新时代的军火商。其实就这么逻辑嘛。
然后他帮政府做一些更政府原来跟厂商之间没有办法直接对接的很多事情。虽然很多厂商也进来，你看这两天我遇到更现实的问题。比如周末我有个活动是帮我一个在上海大学管理学院教MBA的老师帮他们男BA去拜访上海的一家比较头部的大模型公司，嗯，然后昨天那个大模型负责对接的这个同事说，那他看了一下那MBA同学的这个简历，都是大部分都是传统行业嘛，什么上汽啊，什么上海这化工就各种各样的传统行业，他会说他们第一不是技术出身，第二不是互联网背景，我该讲什么给他？
他们会演示一些他们模型的能力，然后包括可能跟一些企业的合作的案例，然后很多这些。看到的人就是说，我们也想要，那问题在于这些企业不具备在这个时间点直接把模型拿来用的能力，无论是它的数据的状态、在线化的水平，对，乱七八糟的。那中间这个东西就得有人去填呀，它某种程度上是一种脏活累活吗？是我还算是经历过从线下，比如说我们最初审批是一张表，我要跑十层楼，到后面数字化的那个过程，其实就那个过程本身也很漫长。
然后当时的SaaS公司确实本质上就是外包了一堆PM来我们这儿，对啊，就来现场啊，做这些破事儿，对呀。所以我前两天还跟一个也是SaaS公司、上市公司的老板吃饭，我说你们这一波不担心吗？他说反正中国的这个SaaS股票也没好过。对。然后他说北美有个很大的特征，其实是他们大概有百分之三十是通过公司信用卡一直在付钱。
对，是的。他说持续性。对，他说所以这种掉起来就会很可怕，因为老板忽然醒过来说，原来我们付了这么多。对，就跟我们个人用户订阅很多东西，突然有一天意识到你不需要订阅那么多东西，然后瞬间就卡了一样。他原来就是吃的那个订阅的连贯性嘛。对，他说我们本来就是吃这种脏活累活的，忽然哎呀来了，我反而变得比较性感。所以这个时间点，你像那篇文章写的这个，就二零二八，罗伯逊他想逻辑也是一样，就是之前。
可能AI模型能力还没有到，说让大家有那么主动的意识要想这件事情。可能大家会觉得哦厉害，我们试一试弄一弄可以。但是今天你确实，你还能感觉那水线已经到你脖子了。嗯，你真的认真去想，然后你发现很多东西真的可以砍的时候，那可能瞬间就是从没有意识到一下砍到非常厉害的状态。对对，他开了，开就就没有回头见了。对对，哎，我们最后聊一个对于未来的预判吧，就是你之前不是那个六个月一百亿跟八个点，这个背后其实透露出来一个东西，就是好像平台赚更多了。
事实如此呀，对吗？就是在AI时代，至少截止到这个时间点的议题，大家会认为大家伙越来越大。嗯，就这个是一个已经偏共识的阶段性结论。虽然听起来会悲观，但似乎好多角度都在验证这件事情。你像刚才我们前面提到，昨天那个我听一波也在讲，就是我们刚才说一个人可以想一个人的事情了，对，小团队可以想中团队的事情。中团队可以想稍微大一点团队事情，但是出现了一个问题，就是超大团队会拉开超远的距离，让所有人不要想他们在做的事情。
对，就是他会拉开那个巨大的差距。那很简单，你我们就讲我们今天聊过这个字节的这个视频模型的例子。哦，搜尔今天关了吗？对，当然它有很多现实的原因，嗯，留存不好啊，成本比较高啊，可能要考虑到欧方源跟啊搜尔竞争也比较激烈，它要收拢战线，更容易。但其实有另外一条线源，就在于纯做一个To
C端的视频App，尤其是以AI内容生产这件事情，世界范围内没有任何一家公司比字节有信心跟有坚定的不疑虑的战略的保守的或者说稳定性的这个竞争，对，没有任何一家公司有。
无论是初创公司还是大公司，放弃战场了，大家就是这个战场是字节原来的主战场，已经立住了，嗯，世界第一，中国移动互联网最大的最后的结果，然后呢？大家原来期待AI来了之后，比如说AI视频这件事情，原来是说AI视频是一个从零到一的过程，然后过程中在优化，然后优化的时候，大家开始强调所谓的视频的数据的优劣导致的视频模型的能力。
但是我们说法是说，你有这个数据，并不能直接导出你做的视频模型好。嗯，有可能不是充分条件，可能只是必要条件之一。但是字节在春节发了四点三二零之后，告诉大家我找到了，我有好的数据，导出我有好的模型，这条公式。又因为刚才我们说的视频这个战场是字节的主战场，他在这件事上是不可能有任何战略的摇摆跟犹豫的。所以在这个领域，你就不可能，除非你有一些别的什么方式去想，或者说你不想做那个最大的。
就是最最最 top 那几个，你以别的方式来做那可以，因为这个行业足够的大，自己也不可能把所有事情都做了。但是如果你是想在那个皇冠的明珠上争那个，那你就要想跟字节的竞争。那似乎看起来字节在拉大跟这些想争那件事情的人之间的差距。当然这么说可能特别的字节粉了，对吧？但似乎这个逻辑就是这个样。然后我们再举个例子，今天世界上最大游戏公司叫腾讯。
AI跟游戏的结合，腾讯在做的很多工作，本质上来讲是很多厂商连想都不敢想的事情，就是他没有这个资格、跟成本、跟平台的优势来去做这件事情的想象，但是他们在做，那就变成了这件事情就不像我们原来说你靠堆量，你靠去什么传统手艺人的手艺。靠这些东西能够解决的问题，它就不是一个层面的问题了。那似乎在这个角度，我们只说这个狭义的这个战场里，那它比别人拉开的距离就远得太远了，而且它会比。
那些今天这件事情希望通过通用模型去touch到这件事情的厂商走得更远。那对于一般的商家或者在商业上的人，你觉得大家可以做些什么呢？就还有就刚才那句话没有展开，就是那今天你说自己这么强，我们就什么都不干了，也不是啊。哪怕是在视频这个自己这么强跟自制者战场，也有很多出模的初创公司也在做嘛。就你要找到自己的定位嘛，就跟传统的。
商品一样，哪怕宝洁当年洗发水卖到百分之五十，那它还会有一些新的品类出现。我们再举个更现实例子：为什么运动品这个行业每几年就会出现新的牌子？嗯，你像这两年什么安跑、Hoka、萨洛蒙，那前两年的什么始祖鸟。那为什么听起来这个品类早就不应该是耐克和阿迪的天下了吗？耐克、阿迪又有钱，又有研发能力，又持续赞助，品牌效应也在。
那为什么会持续的有新的品牌会出现？那可能就是不断的会有一些新的双引号，可能小一点的需求，嗯，然后被一些特殊的用户满足，这用户可能又符合了当下的，比如社交媒体的传播，还是什么，反正符合了某种双引号的情绪跟氛围，对，他就得到了边际更多的收获，那他就可以涨到一定阶段。当然，他涨到一定阶段，也同样会面临问题，就跟卢卢埃姆今天面临一样，他通过这个人群吃到了红利，全球化拓展，然后强调各种各样优势，但是他到了一定程度，也依然会面对当年耐克阿迪面对一样的问题。
当然，这就是不断的这个循环的过程嘛。那你就看你在哪儿嘛。也有可能，其实这个集团公司它是以一堆小东西堆起来，对吧？嗯，它是一个太偏苔藓的逻辑，不是偏森林的逻辑。是的，是的，嗯。我说话是说，国内绝大多数SaaS公司是不懂业务的，就是它有没有能力把这些功能整合成一个。AI的体系去完成这件事情，我觉得这个就是刚才庄老师说的是六十分以上内容，甚至是到了八十分、八十五分、九十分的内容，而这些内容往往隐藏在某一些人的脑子里。
把它进行 AI 化或产品化，我觉得是 To B 非常大的机会。我只是举 SaaS 这一个例子，其实有非常非常多的这种东西。我觉得 To B 市场反而可能在我的眼里，未来在 AI 的驱动下会有非常大的变化出来。确实，因为 To B 了之后，AI 很大的一个变化是它把原来很贵很贵的智力变得非常普及嘛。以前麦肯锡一小时五万，对吧？
现在你用 Deep Research 就可以了。所以我们也快被 AI 换了。哎，老师你要小心哦。没有，我就根本不跟你走一个路线了。我现在做情绪劳。情绪价值。对对对对，我最近也在找一些情绪价值的书在学习。我发现，嗯，要转型了。C K 老师，你这句话就非常的 AI。学情绪价值看书，你觉得有用吗？你要实践，你要给我们情绪价值。
哎，我人际模式，大家理解一下。好了。我们差不多就这样子啊，非常感谢明浩。然后大家如果感兴趣的话，记得关注他的播客。以上就这期的播客，如果大家感兴趣，记得一键三连或者进到我们群里，有更多人在没有更新的时候各种讨论，跟赚钱、跟生意、商业还有各种八卦。好，那就这样，拜拜。感谢感谢，拜拜拜拜。