明星項目都在排隊賣身，現在AI創業是不是晚了？丨投中吐槽大會

2024年下半年這個時間點聊AI創業，其實整體情緒會很“沮喪”。雖然在新聞上，AI賽道仍然在造富，Cohere最新一輪的估值已經達到了55億美元，Anthropic據說新一輪估值會接近200億美元。但新聞的另一面，是你聽說過的那些有頭有臉的AI團隊都在賣身：

近300億的大模型明星企業Stability AI，一直在資金鍊斷裂邊緣反覆徘徊，一會兒尋求賣身，一會兒尋求合併；拿到了英偉達和微軟雙重buff的Adept，正在和Meta討論收購事宜；創新AI硬件Pin聞名的Humane，被曝在與一名財務顧問接觸，尋找意向買家，目標價格是7.5-10億美元；Character.AI則整了一個大活兒，創始人把自己和核心團隊，賣給了谷歌，留給了Character.AI是技術和模型的使用許可費。

仔細想想，這好像真應了一年前ChatGPT剛誕生的時候，我和很多大模型投資人談到的那句話：人工智能可能很難帶來新的一波創業潮，它甚至會帶來新的一輪“創業霸權”。

那麼現在進行AI創業，晚了嗎？而txyz.ai是個很有趣的樣本——它的切口非常小，是身處很多人眼裡“遲早會被基座模型取代”的垂直應用；它的創始人是全網百萬粉絲的科普大V，先天自帶光環；它的創始團隊橫跨中美，並且充滿了科研底色，正等待着商業化轉型——在他們的眼裡，這個問題的答案是什麼呢？

研討會成員：知名科普作者、AI應用txyz.ai創業者嚴伯鈞；AI野生布道人、領英年度行家餘一

一個AI應用創業項目是怎麼成型的？（00:43）

蒲凡：之前我熟悉的嚴伯鈞老師，是科普大V，是科普作家，但這一次對話的身份是“AI應用創業者”。我的話題也都是圍繞着這個身份設置的。比如一款應用層面的AI創業項目，它的成形過程到底是怎樣的？

嚴伯鈞：其實我們思考的出發點並不是創業。事情的背景是這樣的，那是2022年的下半年，我正在計劃去斯坦福大學去念物理學的博士，重新迴歸學術研究，導師都找好了，準備研究的課題是和量子材料有關的一個科研方向。

結果在這個過程中，趕上了大語言模型橫空出世，每個人都感受到了大語言模型的強大。當然這時候我們的思考都還是很底層，更多是去分析了大語言模型跟過往的創新有什麼不一樣，更多集中在哲學觀上的震撼。然後不斷討論，我們開始意識到，還要靠人來一個項目一個項目地做科研效率太低了——就像我經常說的一句話，人就不要搞物理，人應該去搞AI，然後讓AI來搞物理。

毫無疑問，當我們思考到這個階段，這件事就具備了創業所需要的商業視角。我們相信這個路徑是能推起來了，於是就開始幹了。

之前也有很多投資人問過我同樣的問題，我的回答就是，我不存在“選擇創業”這件事。我們的路徑還是建立在科研上。再講得高大上一點，我們尋求的是幫助人類拓展認知邊界的效率更高，我們in the passion，是我們本身感興趣的方向、人生追求。

蒲凡：我可以理解，你所做的事情其實是一個產業發展到現階段的必然結果。但是時間點呢？就像我在提綱裡提到的背景，最近半年已經有很多明星項目，因爲高軍備競賽頂不住了，要麼倒閉要麼賣身，創投行業的耐心正在慢慢一點耗盡。

另外，基座模型正在變得越來越強大。很多人都跟我說過AI時代會是一個“創業霸權時代”，任何一個細小的創意類產品，都會被基座模型快速抹平掉。所以我很好奇，你們不會覺得這個時間點再來做這件事，有點晚嗎？

嚴伯鈞：不會。首先我們的產品是2023年下半年開始做的，已經跑了一段時間。

其次在我們來，人工智能技術帶來的價值，其實跟互聯網、移動互聯網的價值完全不是一回事，我們將其總結爲“降低人腦去處理信息的複雜度”。在以往的任何科技時代，沒有任何的工具可以做到過這件事情。

再往深處剖析，AI的出現到底改變了什麼？我們的理解是，它改變了計算機輸出信息的複雜度。在過去的科技時代，任何計算機輸出的信息，其複雜度都很低，基本上可以分爲三種：複製、粘貼、排序。無論產生的過程有多複雜，出來的最終結果都比較簡單，都來自於已有的數據，本質上仍然是人類在產生內容。所以這也解釋了爲什麼這一代AI叫生成式AI，因爲它在底層上是大幅提升計算機生成內容的複雜度。

從這個觀點出發，一些傳統的互聯網、移動互聯網的項目，他們的應用創新被底層模型去磨平，我覺得是很正常的，因爲它複雜度不夠高。尤其是如果一個行業能夠擁有一個超級的互聯網APP，就說明這個行業主要的矛盾、痛點是“信息不對稱”，而互聯網主要的作用就是“打破信息不對稱”。反過來說，如果是10億的問題都可以用一個APP解決，那麼這個行業的複雜度一定不會太高，必然不是什麼特別複雜的問題。

而AI的能力，恰恰體現在複雜度，這是傳統的互聯網產品沒有辦法做到的。並且根據一些最新的研究，發現現在的通用模型開始出現“打地鼠現象”，你提升能力A，可能之前的能力B就會下降。

我們認爲AI應用最有前途的是哪些行業呢？應該是那些即便互聯網來了，也不能夠大規模替代人類，且需要人類智能高度集中的領域。比如說法律領域、金融領域、諮詢領域等等，這些即便在有互聯網的年代之下，人裡面的價值還是無可替代，並且他們的收入工資非常高的這些領域，我覺得是AI才能夠真正發揮力量的地方。

所以我們不會覺得我們的產品會被大模型磨平。因爲如果你真打算要磨平的話，那對不起你就要直接一口氣給我幹到AGI。

爲什麼目前的AI應用，都很難體現出“差異化”？（10:25）

餘一：這一兩年，我試用了非常多國內外的AI產品，算起來使用時長可能已經接近1800個小時。包括嚴老師的產品，我也很認真去試用了一下。所以我的好奇更多來自產品的角度，比如嚴老師爲什麼會選擇現在的產品形態？

另外，我之前其實在即刻上推薦過一款類似的科普類AI產品，是智譜團隊出來做的Amine。此外國外也有一款叫做Consensus的產品，剛剛拿到融資，它的定位也是科普搜索相關。我在使用的時候，能夠明顯地感受到他們與現有的AI產品有明顯的差異性，而嚴老師的Txyz跟perplexity、秘塔，差異性就沒那麼明顯了。所以我同樣好奇，在產品形態的取捨上，嚴老師是一個什麼樣的標準？

嚴伯鈞：其實也沒有什麼取捨和決策。你之所以看到產品呈現目前這個形態，主要原因還是當前的功能簡單、好做，先上了再說，先吸一波用戶再說。後面更多的功能上來之後，你就會發現當前的產品非常不一樣。比如我們下個月就要上線AI寫作功能，professional writing。

我們目前所上線的功能也都是免費的。關於用戶願不願意付費，我們有一個很簡單的判斷標準，那就是你對應的用戶需求，在傳統的場景當中是不是收費。如果傳統的場景不收費，你只是給了他一個更好的體驗，那麼用戶的付費心智就沒那麼強。比方搜索、閱讀這些功能，在傳統的使用場景裡是很少收費的，所以我們的產品目前也不會選擇收費。

但professional writing，這個在傳統的場景當中，你找別人來幫你寫，我不管你是找槍手、代寫，還是找你的秘書，付費心智都非常強，所以在我們的計劃裡，產品需要擁有寫作功能之後再去收費。

但這仍然不是我們產品的願景。還是那句話，我們選擇先上閱讀、搜索、寫作這些功能，就是因爲它比較容易做，能夠在短期內吸引一定的精準的用戶。我們的產品大招是一項被我們稱之爲Self-organization network的技術，可以理解爲“自組織智能型網絡”。

它的形態，簡單形容就是每個用戶都可以通過自然語言，去打造一些專業的work flow來解決問題，並且可以分享出去，然後形成一個marketplace。目前，我們實現了一個showcase，成功地通過AI去預測量子材料。傳統場景中一個科研工作者一週的工作量，我們基本可以通過和AI對話的方式，用5分鐘來完成。

這就是我們最終的目標，我們希望AI能夠真正參與到一線，去做更深、更專業的專業，例如預測量子材料、量子計算等等實用方面發揮功能，最終演化成一個社區。我們的目標是專業用戶，他腦子裡有很多know how。我們希望通過一套技術，讓用戶可以把他腦子裡的know how通過自然語言的方式，交給AI自動化進行處理。那時候就不再是“用戶想要一個什麼內容——我們來幫他開發”，而是用戶可以通過自然語言，跳過寫程序的這個階段，就能解決自己的問題。

AI應用在國內市場仍然沒有到“普及”的程度（15:54）

餘一：之前嚴老師提到過一組數據，目前txyz已經積累了500多篇論文、100萬用戶，那麼現在的用戶畫像會有很突出的特徵嗎？我之所以關心這個問題，是因爲直接影響了它們後面一些產品的策略。例如前面提到的Consensus，他們的主要用戶就有兩個明顯的畫像，一個是學生，另外一個是醫療行業，因此他們目前需要更多去和醫療、健康相關的數據集進行合作，有很多的設計也會重點去抓學生和醫療的羣體。

嚴伯鈞：我當然不會阻礙大衆來用，但我們的目標還是更加垂直的換專業，我們的最大領域也是醫學，第二大領域是計算機，第三大領域材料、工程、物理等方面。總的來說，99%的用戶基本上是專業人士，學生並不是最大的羣體。

另外還有一組數據是，用戶平均的使用時長是超過20分鐘的，所以目前來看用戶的黏度比較好。

蒲凡：如果聊到用戶畫像，我其實更好奇地域分佈。

嚴伯鈞：國內用戶大概佔30%多，其餘大部分是國際用戶。國際用戶裡，主要人羣除了英語國家之外，西班牙語人羣也是我們比較主要的用戶羣。

蒲凡：在我的印象裡，AI創業方向很受當地市場的影響。比如在美國那邊，泛GPT產品實際上已經中學生文具化了，已經普及中學生做作業都開始用GPT的程度了，所以創業者們仍然對“垂直應用”的創業感興趣。但是在國內，目前的AI應用，核心的產品驅動就是玩，或者就是爲了塑造某種“效果”。

比如我第一次聽說Minimax這家公司，就是因爲他們的AI對話類產品Glow在“小學生語C文化”裡很有名——“語C”的意思就是語言Cosplay——當然這或許不是他們主動規劃的一個用戶場景，更多是用戶們後期自發探索的結果。

我特別想請教二位，在今天這個時間節點（2024年8月），中國和歐美市場在AI應用層面的差異到底是怎樣的？又爲什麼會呈現出這樣的差異？

嚴伯鈞：關於這個問題，很大一部分原因就是模型能力差異。當然，差距肯定沒有一開始大，但是因爲我們的需求集中在學術科研方面，對模型要求的能力很高，所以整體試用下來，發現目前國內的模型不太能夠滿足比較深入科研的需求。

如果更深入一些，從技術角度去談爲什麼模型能力有一定差距，這就和中文語料有一定關係了。英文可以使用的語料非常多，並且即便到了2024年，海外用戶使用瀏覽器、使用網站的頻次仍然不低，而由於我們國內移動互聯網普及得特別深入，大量的數據私有化地積累在不同的APP裡面，相應的積累在瀏覽器裡、能夠被扒到的數據就會少了很多。

最典型的一個場景是，當我向我的粉絲介紹txyz的時候，很多人第一反應是“這個APP在哪裡下”。很多年輕人可能已經忘記有一個東西叫瀏覽器，瀏覽器裡面有一個東西叫網站了。這種互聯網生態之間的差別，會導致最終呈現的模型能力出現差異。

餘一：其實在這個問題上，我還挺有發言權的。因爲我自稱是AI野生布道師，不僅在公司內部進行了很多分享，也對外和許多企業溝通過很多問題，比如企業業務層面如何實現落地AI。我甚至幫別人梳理過實際的應用方案。

從我的觀察而言，國內市場確實還是沒有普及到大衆應用層面。今年年初做分享的時候，我還特地去查了一下微信指數，發現雖然體感上AI的熱度非常高，但在微信指數層面，直到Sam Altman的“宮鬥”事件之後，AI、生成式AI、ChatGPT的指數才超過了元宇宙。也就是說，在大衆認知層面，AI的熱度並沒有想象中那麼高。

包括我前段時間把很多上市公司的2023年財報扒了下來，看看它們是否提到了生成式AI應用，以及他們用在哪個方面。好的地方是，凡是有全球化佈局、業務與出海相關，需要進行能夠跨越語言溝通，工作中需要頻繁涉及到翻譯、製作當地宣傳等等，其實已經落地得非常廣，甚至可以整個工作流都已經完全改變了。有很多應用類的AI產品，例如ElevenLabs，已經確立了自己主供應商的位置。

但距離大家所期待的，在工作中扮演“數字員工”的程度，其實還遠遠沒有達到。這裡的原因還是像嚴老師剛纔提到的，模型能力還有不足的地方，還不足以處理龐大的工作流程。目前AI能夠做到的，就是還不錯地去完成一些任務，但這個過程很難脫離人的相關處理和幫助。

當然從個人的角度而言，你去評估AI的價值，一方面你可以從生產力的角度去評估，你需要去考慮ROI，另一方面你也可以從怎麼提高組織效率、怎麼通過AI降低員工的工作痛苦去考慮。這一塊AI明顯已經有很多案例。即使這些案例雖然它沒有百分百完成這項職能，但是至少也提供了20%的協助。

所以我在內部也會給HR團隊“洗腦”，說你可能需要更早一步去假設AI成爲員工，思考你的組織要怎麼變革，現階段你如何去識別AI應用的最佳實踐，遇到一些非常好的軟件或者案例應該多去做推廣等等。

不過今年還有一個特別明顯的感覺，就是大家已經產生疲態了。無論是toC層面的新產品、還是面向產業的產品，哪怕在AI比較重度使用的羣體裡面，大家好像多多少少都有一些疲憊感。很多企業也重新思考AI到底對我的企業、對我的狀態、對我的公司運營到底要發揮什麼作用。

海外市場的話，我自己的觀測可能會比國內的生態更好一些，我關注的很多產品，即便是通過訂閱的方式，目前的發展狀況也還算不錯。比如我們前面提到的Consensus，它剛剛拿到拿到了一輪融資，現在的ARR大概是150萬美元左右，積累了40萬的用戶——這算是一個比較健康的數字了。

AI的核心用戶們，已經產生“疲態了”（25:52）

蒲凡：關於您剛纔提到“疲態”，您能不能展開說一下呢？

餘一：我們還是以Consensus舉例，去年的那一波AI應用產品，它們到底是怎麼做推廣，怎麼獲得用戶的？其實這裡面有第一波的紅利，大家看到了AI畫的餅，看到了AI對未來的描繪，激活了大家的新鮮感。包括我在內，很多人在去年瘋狂地試用着新產品。只要它能推出來，跟我描述有什麼新的功能，發佈了一些我想象不到的、很漂亮的視頻，我都願意打開去試一下，最起碼加入自己的wait list當中。

我的wait list就收集了五六十個產品，到目前爲止實現了20多個，還有30多個不知道是因爲企業沒了還是其他什麼原因，現在沒有後續了。總之在去年我們還能看到意願非常強烈的嚐鮮人羣，再加上各種各樣的新聞報道製造的流量，導致給與新產品的寬容度特別高。

但今年，拿我自己而言，通過各種各樣的嘗試，我已經有一些非常固定的使用習慣。已經擁有了自己的主供應商、主產品，也不再會像以前那樣給與新產品機會，除非你有一個非常強的理由擺在我面前。

另外AI使用其實是有一定門檻的。它不是像原來移動互聯網的應用那樣有明確的使用場景，你會發現需要更多來自於你的探索。那麼對於大衆而言，如果他們帶着過去使用軟件的習慣，或者只是把AI當工具用，他們是沒有“我們一起沉澱經驗、去探索使用方式”的意願的。反過來說，一些純粹是嘗新的大衆用戶，由於需要時間去適應你跟AI的關係應該是“協作”而不是“使用”，那麼這部分人也就逐漸不太怎麼關注AI應用產品了。

企業就不需要多說了，大家普遍感受到了資本環境的衝擊，其次在付費率和用戶增長方面都遇到了瓶頸。正像我前天提到的，非常多的普通用戶開始思考，怎麼能把AI真正地使用過來，而不是用來看新聞，但在這個過程中又很多受挫。那麼第一波的新鮮感過去之後怎麼做到用戶持續付費，我覺得今年遇到的挑戰比去年更大。

市場的“疲態”會讓創業者着急嗎？（29:00）

蒲凡：聽起來都很累人，尤其是像嚴伯鈞老師這樣，有“科研人員”到“創業者”這層身份轉變的前提下，需要考慮的問題似乎變得更多。

嚴伯鈞：這個問題我們其實已經想得很清楚，那就是我們不會選擇在同一個功能上去卷。

我是覺得，如果我們要去把AI應用，發揮出它的核心價值，最重要的是要跳出傳統移動互聯網的思維定式，或者叫“知識的詛咒”。

我經常在和投資人交流的時候被問，你的用戶羣大不大？你的覆蓋怎麼樣？這些問題其實有一個隱含假設，那就是任何一款產品，只有你覆蓋的人羣足夠多、足夠廣你們才能夠有足夠大的價值。這個公式在移動互聯網時代是成立的，原因就是我剛剛說過的那樣，互聯網主要的核心價值是打破信息的不對稱，而“打破信息不對稱”這件事情產生的價值本身沒有那麼高。

換句話說，投資人都想要投一個覆蓋人羣非常大，最好是每個人都可以用得產品，隱含地假設是這名投資人下意識地認爲，這款產品從用戶每個人身上其實掙不了幾個錢。一個產品10億人都可以用，並且人均可以掙到1000美元，這不可能。

所以如果你還是去追求大的人羣覆蓋度，要在很多產品相互競爭的情況下，思考相同功能的好壞差異，思考我怎麼樣去地推，我怎麼樣去觸達他，我怎麼樣說服他來換，這個其實就是移動互聯網的打法，這個裡面有很多know how是非常成熟，（不是我們擅長的競爭方式）。

而AI這一波恰恰提供給了我們很多非共識的機會。就像我前天提到的，AI最大價值的核心就是降低複雜度，它要去替代那些傳統場景裡，必須由人類智能高度參與的領域。在這樣的情況下，我們不用去追求10億用戶量，不應該是是在“術”的層面競爭，它應該是在“道”的層面去競爭。

具體而言，我們很清楚，我們要做的就是在他實際的科研當中，幫你預測一個量子材料，幫你預測一個蛋白質的摺疊。在很多實際的科研、產研當中，過去那些只能由非常專業的科研人員解決的問題。在這件事裡，一定會有很多有價值的創業項目在裡面。就像全球有幾千萬的科研人員，而大家研究不一樣，每一個AI也需要負責某個單獨領域的更深方向，我覺得這個就OK了。

蒲凡：但是就算投資人認同你這部分論述，但我認爲他們還是會問你一個特別實際的問題，那就是你頭100萬的用戶是怎麼來的？因爲這是企業經營層面必然要較真的問題。

嚴伯鈞：頭100萬用戶，有一部分來自我自己的影響力。海外市場的用戶，更多還是偏自然增長。

蒲凡：目前的反饋如何？

嚴伯鈞：留存率還是不錯的。我們有一個數據——一般AI產品都有功能的點贊和點踩——我們點贊是比點踩多的，這個其實很難得。當然，這或許是我們專注於科研這個賽道。通用大模型的點贊比例一般都比較低，因爲他們用的人多也很雜。我們還設置了一個wish list，讓用戶們想要什麼功能，他就可以上來說。

蒲凡：我聽下來總有一種用空間換時間的感覺，就是說目前這些功能會爲後續的發展爭取時間？

嚴伯鈞：是的。

蒲凡：那作爲創業者的嚴伯鈞，就是你會覺得時間不多了嗎？因爲我們剛纔聽了一大篇論述，共識是無論是投資人還是核心擁有都出現了疲態，並且核心用戶已經建立自己護城河這麼一個階段，也就是說市場留給你接下來產品實現的耐心，已經沒有那麼多了。這種情況下，你會不會着急？

嚴伯鈞：我覺得還好，因爲我們比較清楚我們的用戶是誰，而且這批用戶很顯然屬於“爺爺不疼、姥姥不愛”但是個人價值非常高的那種。我覺得是緊迫感還是有，但它沒有捲到“大家很多人都在做一樣的東西”那種程度。

“網紅老闆”會是創業過程中的阻礙嗎？（36:25）

蒲凡：我還準備了一個比較冒犯的問題。你有一個非常外在、大家很難迴避的身份，那就是“網紅”。“網紅”意味着你是具備影響力、擁有私域流量。說得更抽象一點，你具備了一定社會影響力。

而就我個人的經驗而言，跟這樣的同事或者老闆相處是一件難事。第一，他更容易得到注意力和資源的傾斜，從而製造了一個實質上不太公平的博弈環境。第二點他作爲一個長期被“偏愛”的存在，他就會有相應的ego，咱們中國人都比較談“面子”，那麼提出反對意見就變成了一件比較危險的事。

而且在創業這件事上，咱們都講結果導向。無論之前你吵得再兇，只要你結果是好的，我都可以認可你的堅持部分是對的。那麼從現在來看，能夠成爲一名領域內頂流的網紅，意味着你是拿到過結果的人，那麼至少從在外部視角來看，你說出來的結論可能會更有參考性。

所以我在想，你的“網紅光環”是否會給企業經營層面帶來一定的誤判？你的存在是否會讓團隊產生一定的幻覺呢？比如我剛纔爲什麼會問你100萬用戶是怎麼積累，那就是因爲我從刻板印象出發，會猜測txyz目前還不錯的活躍度有可能不真實，它與現在的產品力不一定是匹配，會有一層的隱憂在裡面。

嚴伯鈞：你說的這個問題肯定是客觀存在的，所以在團隊內部，我非常注意自己的言行。並且作爲一個有影響力的管理者，你要特別注意不要亂說話，尤其是你要特別清楚哪些東西你是不懂，要避免家長式的管理。

具體到我們團隊內部的技術方案等等東西，我是不會下任何決定的，都會交給我們的CTO去做決定，除非他主動問我有什麼想法。

另外我們團隊是比較多遠的，並不是一個純中國的團隊。所以我這個網紅buff、影響力buff，並不是所有人都會認同。並且我們團隊的小夥伴，各個聯合創始人都在自己的領域有非常強的建樹。比方我們首席科學家，他是斯坦福最年輕的終身教授之一，也在國際上拿過很多科研方面的大獎，那你說在這個領域當中，誰的buff更強？

總的來說我們非常早就意識到了這個問題，然後採取的管理風格就是大家相互信任，CEO不要什麼東西都你來定。這種情況下就是團隊目前的狀態，其實還是不錯。

是否信任職業經理人，科研人轉創業者的最大短板？（39:58）

蒲凡：這似乎佐證了外界的一個猜測，那就是相比於國內的創投行業，國外的科研人員在轉型創業者這件事上更加從容？

嚴伯鈞：對，這可能是文化上的差異，在國外創業觀點裡“專業人做專業事”這個普及得比較好。一個科學家轉型成老闆，第一件事情就會想到找一個善於管理的管理者跟你搭班。哪怕是谷歌的早期創業，Sergey Brin和Lwarence Page這兩個人也是做了一段時間沒有起色，被投資人建議找一個職業經理人。每一個人要清楚自己擅長的地方，每個人要有邊界感。

蒲凡：而且這裡可能還涉及到一個創始人ego的問題。我聽一些投資人聊過，他覺得很難去說服被投企業把公司賣了。或許傳統中國人“致仕”的觀念裡，會默認老子打下來的江山憑什麼把它讓給你。嚴伯鈞老師會有內心兩個靈魂打架嗎？會有中國傳統“致仕”概念和硅谷車庫文化之間的衝突嗎？

嚴伯鈞：不會，我非常flexible。你說自己的公司舍不捨得賣之類問題，我唯一的判斷點就是“賣”這個行爲對公司的未來發展是否更好，那如果是更好就賣，這點沒有什麼糾結。剛纔大家討論的一點我比較同意，就是中美創業者會遇到的問題是不同的。在硅谷，投資人一定不會問“如果谷歌做了這個東西你怎麼辦”、“大廠做了你這個東西你怎麼辦”？

這背後的原因，就是海外的金融環境，相對來說比較成熟一點，流動性比較好。谷歌規劃一個相同定位的產品，第一選擇一定是買你。

蒲凡：就是造不如買，買不如租？

小野醬：爲什麼中國創投圈爲什麼熱衷於“我要自己做”？

嚴伯鈞：或許是因爲國內成本比較低，融資渠道也不是那麼多，金融環境也不是流動性那麼強。

還有一個很大的原因，就是傳統文化的差異。硅谷就有很多像我們一樣，聯合創始人有很多的公司，大家會默認公司是共同創造的。相應的，如果你的心態是ownership，你必然會思考要有一番抱負，會思考這是我打下的江山如何如何。

蒲凡：這樣說起來，嚴伯鈞老師的經驗就是要和“聯合創始人”們當朋友一樣處，要和朋友們一起創業。而《中國合夥人》裡面得出來的教訓是，千萬別和兄弟一起創業。

小野醬：我覺得這或許是“教育背景”的影響。《中國合夥人》原型裡的那位前輩，他高考都經歷過三次，他對於很多東西的理解是沒有那麼輕盈，會更厚重一些。而嚴老師所身處的文化氛圍，思維模式更偏職業經理人一些。

蒲凡：對，很多人都跟我提到過“職業經理人”這一點。曾經有位投資人跟我說，他去英國做一個孵化園項目，發現那邊的創投主要由三股力量自稱，一個是高校與風險基金、一個是創業者，另外就是從世界500強裡面不斷循環出來的職業經理人——而這個羣體在他看來是最重要、最能夠形成跟中國創業氛圍形成差異的要素。

他現在就開始更多地去說服被投企業的創始人們，讓他們認識到自己企業短板，接受這一套的模式，讓“職業經理人”輪動起來把一個一個項目都跑出來。

嚴伯鈞：甚至我們可以再拔高一點。所有的生物體第一屬性都是要“活下去”，但是我們每個人又不可能永遠的活下去。那麼退而求其次，既然肉身不能永遠活下去，那什麼東西可以永遠活下去？你的作品、你的思想可以永遠活下去。

那你的最高目標，難道不應該是我打造的這個東西、這款產品、這家公司，只要大家從歷史上知道是我打造的，以後不管有沒有我，它都能永遠運轉下去，這纔是我最大的成功。如果它離了我就不能好好運轉，那這個東西必然就是隨着你沒了就沒了，所以你還是沒有達到“永生的追求”。

所以換句話說，企業家做到一定程度，聘用職業經理人，逐漸淡出，讓它自己就可以運轉，這纔是一個更大的成功。

“收支平衡”是一個什麼難度級別的目標？（47:56）

蒲凡：你有沒有給自己設置過一個目標？你覺得txyz要做到什麼樣的程度，就算創業有所小成了呢？

嚴伯鈞：收支平衡，能活下去就可以了。

蒲凡：距離這個目標還有多遠？

嚴伯鈞：我覺得明年就差不多，因爲我們現在已經開始有一些收入，並且cost也不太大，我們這個也領域不需要人多。

蒲凡：這個目標好像有些太佛了，這就讓我很好奇了——你說你與很多投資人見面聊天，到底是你主動找的投資人，還是投資人主動找的你？

因爲我覺得對於創業者來說，投資人只會在短期內和你目標一致。長期的相處話，你們目標一定會分岔。這就帶來兩個問題，第一“這麼佛”的發展目標能說服投資人嗎？第二，如果你抱着這麼“佛”的目標去創業，理論上你不太需要過多的接觸資本市場。

嚴伯鈞：“收支平衡”這件事情不佛，因爲這涉及一個問題，企業做大、做強、做久，這三件事之間應該是什麼關係？

在我個人看來，企業的目標就是做久，就是活下去。而想要活下去，你就要不斷地、持續地產生價值，這是一個很高的要求。所以做久是你的目標，做強是你的手段，做大是你的結果——我要不斷地變強才能夠活下來，然後我活了足夠久了之後我把別人都卷死，我自然而然就大了——這就是我的看法。所謂的“大而不倒”，其實不是說我想要大而不倒，我只是爲了“不倒”，最終必然的結果就是我會變得“很大”。

蒲凡：那麼下一個問題，是投資人找你，還是你主動找投資人？

嚴伯鈞：大部分是投資人找我。

蒲凡：他們主動找你，是想投一個AI項目還是想投一個明星創業者？

嚴伯鈞：我覺得一個主要的原因他們覺得有意思，因爲很多投資人都看我的節目。第二點，或許在於我們這個領域比較小衆，大家也想看看是怎麼回事。

如果說投人的話，上一輪種子人確實是投人，本聊了一次就投了。但他投的也不是我一個人，我們團隊裡面還有很多夥伴，例如我們的首席AI官，我們的CTO都有非常強的背景。

國外創業者的分享欲，強到了一種什麼程度？（54:13）

蒲凡：最後我想問問餘一老師，通過今天的交流，你是否感受到了中美AI創業者之間的差異？

餘一：是的。而且我自己平時也老去聽海外一些創業者的播客，我發現無論是出於打造個人IP的目的也好，還是想要分享自己關於產品的經驗，國外的創業者在“分享”這件事上做得都更好。對於一些新的創業者而言，你光聽那些分享的話，就可以得到非常多很具體、很細節的答案，可以指導你自己再去做一些後續創業動作，可以提供借鑑。包括我自己很喜歡去看他們網站的blog，裡面會有很多關於產品開發、關於產品營銷的方法論，甚至會有關於用戶獲取方面的實際操作經驗。

這是我觀察海外開發者、創業者羣體這麼久以來，注意到的非常顯著的一面。無論從代碼還是從個人經驗，大家都是一個“開源”的態度。

而國內確實這一撥的AI創業者，雖然也會看到有非常多的分享，但是整體而言，相對國外會少一些，這也是我覺得稍微有點遺憾的地方。

包括現在，雖然大家都會說AI時代每個人都是創業者，每個人都可以去做一些自己的開發應用，包括我自己其實也會嘗試去寫一些小的工具給自己用。偶爾你也會想試一些小的推廣，看看怎麼推廣到市場層面。但是相對而言國內跟國外在開發者生態上，尤其是在早期的一些幫助方面，中國的創投圈還有很多不足。

包括我有觀察到非常新的創業者，現在大家不會特別侷限於中國市場，而是在做一個全球市場去分佈和佈局，包括我也問到說有一些其實海外用戶，就是做海外市場確實你能夠去從先賢者身上看到和學習到的東西的確比國內多很多。

蒲凡：剛纔聊的是創業者，那你有感受到國內AI投資人和國外AI投資人的差異嗎？

餘一：投資人的差異這個還用說嗎？