找 PMF 就是要做沒壁壘的事 | 42章經
我們這兩年所有的 AI 內容裡面，我自己最喜歡的就是跟 Albert 去年做的那一期 ( )。
今天終於又把 Albert 請了回來，他做了一年多的 AI 產品，對 AI 的本質，以及當下創業的方法，都有了一些新的理解和認知。
曲凱：從上次對話到現在，過去了剛好一年，這一年裡，關於 AI 創業這件事，你有沒有什麼核心的認知和發現？
Albert：當一次新的技術浪潮來臨的時候，我覺得最重要的就是：
在行業早期的時候，相對清晰地看清楚中長期成功的關鍵要素是什麼，然後長期去投入。
所以我一直在思考兩個問題：
1）所謂的「AI 行業」的長期關鍵要素是什麼？
2）因爲 AI 的出現，各行各業的哪些長期關鍵要素會發生變化？
第一個問題還是要回到 AI 本身的性質上去。
我認爲它的答案，也就是 AI 作爲產品的性質是：
「通過數據，提升模型的交付能力，進而提升用戶體驗」。
它不是通過迭代服務，不是通過創造內容，也不是通過增加更多的軟件功能，而是通過「數據」。
所以問題的關鍵其實在於：針對於你的業務場景，你怎麼評估交付的質量？你怎麼知道到底需要什麼樣的數據？不管是數據類型，還是數據規模…
曲凱：所以你認爲 AI 行業的核心要素是數據？
Albert：不，是評估。
曲凱：這其實是個閉環。因爲要評估，才能歸因，才能改進，才知道要什麼數據。
Albert：對，當你把重點放到怎麼評估這件事的時候，很多事情就會順起來。評估決定了最終的迭代效率。
所以我們過去一年定了一個選擇 AI 產品切入的原則：
1）做用戶對交付有明確預期的任務。
比如翻譯、修圖、解題，寫代碼，都屬於這一類。因爲只有用戶有預期，你才能對用戶的輸入進行科學的分類，才能對用戶的輸出建立清晰的評估標準。
假設你今天要去做一個類似於 AI 陪聊，或者說 ChatGPT 這種業務，它裡面包含的需求類型實在是太多了，尤其很多類型的任務是很難評估的，那爲了搭建一套合適的評估體系，你就要引入專家，引入複雜的測試方法。
這些也不是不能做，只是與創業公司的資源條件不匹配。
2）最好做僅依靠模型就能完成交付的任務。
曲凱：這可能和大家的認知是相反的，大家一般認爲做模型本身實現不了的事才能創造價值。
Albert：對大公司來說是的。對小公司而言，你這就很容易過度投入，把時間和精力都花在舊戰場上，而不是在積累新時代下中長期的關鍵要素。
曲凱：怎麼定義過度投入？百分之百靠模型能實現的事情才值得做嗎？那不就是套殼？
Albert：不叫套殼，我們在做一款產品的時候，講究場景，人羣，和解決方案的 match，套殼只是在說一個解決方案，而真正有效的交付，往往需要對他的場景和人羣有足夠深的洞察。
曲凱：我另外好奇，你覺得當下是一個好的創業時間點嗎？
Albert：我覺得是。
曲凱：一年前呢？
Albert：也是。
曲凱：…那你怎麼判斷究竟什麼時候是最佳的入場時機？
Albert：創業的成功率還是被你的認知水平所決定的。對入場時機的判斷，本質是對外部關鍵要素變化的時間點的判斷，比如模型能力的變化，推理成本的變化，市場對領域的關注等等。
從這個角度出發，今年肯定會比去年好很多，形勢明朗很多。但問題是，很多時候如果你不下場做事，是沒有辦法獲得這些判斷的。
今天 AI 的這一波，相對移動互聯網那個階段來說，技術的不可預測性大了很多，這就導致對外部環境變化的預判難度高了很多。
在這種情況下，團隊其實需要儘快地找到市場的正反饋，以此來矯正你對 TPF (技術和市場匹配度) 的理解。
曲凱：那是不是說你變得更現實主義了？
Albert：不是，我認爲我自己還是一個理想主義者，但問題是一個理想主義者的理想要能成爲現實，對 timing 的要求是很高的。
比如說我們現在就想象一個事情，假設張一鳴是在 08 年開始做信息分發的，那實際上他能獲得的資源、和把事情做成的難度是遠遠高於 12 年的，因爲很多條件還不具備。
反過來也是一樣，如果張一鳴在 12 年沒有幾款成功冷啓動的產品，沒能證明他對信息分發的判斷是準確的，那我覺得他最後也很可能會做出拼多多。
曲凱：我相信。
Albert：所以核心是，對於商業來說，理想主義不是實現你的理想，而是做出時代需要的產品。
我們聽了太多成功後講出來的故事，以至於我們覺得成功就是要來自某種強烈的對於問題的先驗判斷，總想找到某種特殊的，與生俱來的，甚至跟你童年陰影有關的證據。
但實際上這些判斷都是基於理性的，對技術帶來的新機會的一種分析。
所以對於一家公司的 CEO 來說，最重要的事情，就是去看時代需要什麼東西。找到一個有價值的資產，然後讓資產的價值變得越來越高。
曲凱：你怎麼定義有價值的資產？
Albert：這個要結合你的商業模式來看，核心是要能夠積累，具備一定的規模效應。
我舉一個反例，早期我們做圖像產品的時候，很快就找到了一個類妙鴨的場景，並且很快打平了投放，也就是不虧錢就可以持續增長。
但是後來我們沒有做。因爲在那個業務形態裡，用戶就是一波流的付費。沒有積累，那商業化效率實際上就起不來。
其實本質上也就是用戶並不持續需要你，社會並不持續需要你。
曲凱：但有價值的資產又要怎麼找呢？我覺得大家很多時候不是不懂得這些道理，而是確實找不到一個完美的機會。
Albert：這個事一度也很困擾我。去年有一段時間，我對於要去做一些用戶明確需要的，但影響和價值比較小的事，還是去堅持研究一些還不成熟的大機會，感到非常糾結，後來我就問了問一鳴怎麼看。
他給我的建議是說，如果你覺得自己真的比較有才華的話，那還是應該做更有把握的事。
曲凱：這又是一個有點違背認知的觀點，更有把握的事是指更小的事嗎？
Albert：我覺得不是，我覺得是因爲事實上，完成一件大事需要的要素是極其複雜的，如果你真的非常邏輯嚴密地去推敲你對這件事情的認知的話，你會發現中間有很多要素是不確定的。不確定的要素越多，對運氣的依賴度就越高，能力在其中的佔比就越低。
我後來想明白了一件事，大家都說要做正確的事，到底什麼是正確的事？
我們可以畫一個 2×2 矩陣，橫軸是你能否相對清晰地計算成功的概率，縱軸是你能否承擔失敗的代價。只有當你既能相對清晰地計算概率，又能承擔失敗的代價，這纔是正確的事。
現實中，很多時候我們算不清概率，但尚能承擔代價，結果就是在錯誤的事上浪費了精力。還有一些時候，我們能大致算出一個概率，但是承受不了失敗的代價，這就有點鋌而走險，因爲能計算出它的概率，它也只是個概率，它其實不是一個必然的結果，所以最後很多公司就是因爲這種決策死掉的。
曲凱：所以你還問過張一鳴什麼？有什麼印象深刻的麼？
Albert：我有問他說，怎麼去訓練平常心。
曲凱：你現在都需要修煉平常心了嗎 (笑)？
Albert：聰明人往往沒有耐心，不就是這樣的嗎 (笑)？黃仁勳說，高預期的人往往韌性很差，但對於創業來說，韌性又是很關鍵的，所以平常心就很重要。那平常心怎麼訓練呢？
一鳴說，還是要享受過程。
這話乍一聽有點心靈雞湯，但因爲是從他嘴裡說出來的，所以我還是花很長時間去悟了一下。「享受過程」是什麼？我的理解就是正反饋。我覺得在做一件事的過程中，大家往往都會高估興趣、理想帶來的激情，低估正反饋帶來的刺激。
曲凱：我還以爲「享受過程」指的是享受生命給你的一切，也包括所有的負反饋。
Albert：我覺得享受過程指的是，把創業本身看做一次探尋問題的旅程，享受旅程本身，而不是眼睛都盯着終點。
這樣想的話，負反饋來的時候我反而更興奮，我一開始的邏輯推演這麼嚴密，爲什麼最後得出一個這樣的結果？當我找到原因的時候我就很嗨。
曲凱：所以有什麼找 PMF 的方法論嗎？
Albert：最好是去做沒壁壘的事。
曲凱：？？？
Albert：沒壁壘意味着你有進入的空間，沒壁壘意味着成功者不止一個，成功者不止一個意味着一定有某些可以學習的規律。
我們總盯着移動互聯網時代那幾家最明星的公司，分析他們的成功路徑，可實際上互聯網造就的這些超高集中度、超高壁壘的公司在商業史上是非常非常罕見的，這麼不普遍的業態是很難學到什麼可複製的方法論的。相反，很多已經存在了幾十年上百年的行業，是有很多規律是可以學習的，理論上說，這些都算是沒有壁壘的。
曲凱：如果沒壁壘，以後怎麼辦呢？
Albert：這個看行業。比如我們做工具產品，看似沒什麼壁壘，但本質上有且僅有一個壁壘，就是速度換來的規模優勢。工具產品的增長上限靠爆款 campaign，下限靠商業化效率買量。
長期大家要爭的還是下限，而這其中起決定性作用的就是規模：規模越大，毛利越好，買量競爭力越強，最終就能形成一定的優勢。
我們這種訂閱制的模式，第一年一般都是負利或者微利，第二年續定週期來了，情況會變好，等到了第三年，毛利就相當可觀，競爭優勢就會非常明顯，這也是爲什麼很多工具產品即便沒有壁壘，但今天依然很難被撼動。
曲凱：你現在做產品最關注什麼指標？更多是看 DAU，ARR，還是什麼？
Albert：我的高頻產品看 DAU，低頻產品看收入。
曲凱：所以你同時在做好幾個產品？
Albert：對。
曲凱：爲啥同時做這麼多產品？多測幾個方向？
Albert：客觀來講的話，今天 AI 創業比較好的一點是，有一套通過迭代模型能力去交付的通用模式，不需要那麼多人力。
主觀來說，現在做的事肯定不是我創業的終點，所以我多做產品就是在多準備口糧，吃飽才能更好地趕路。
那天張月光還問我快錢賺得怎麼樣了，我說「快錢慢賺」。你要在這個過程裡搞清楚這個長路上需要什麼，所以我們花了很多時間去積累可複用的能力，比如建立科學的評估體系、建立可複用的增長體系，更深地去理解用戶需求。
曲凱：但這個度很難把控。很多人賺快錢賺舒服了，就不想做長期的投入了。有的人太關注終局，又把握不好當下。
Albert：我覺得對創業公司來說，還是得先做短期，做到你能並行做長期的時候，再做長期。
曲凱：我們假設你現在要從 0 到 1 再創業，做一個和之前完全無關的事兒，你會怎麼做？
Albert：我第一件事是把 APP Store 暢銷榜的前 100 名全部拉出來分析一遍，看後發的人做了什麼能取得今天的地位。看某個產品，在什麼時間點，做對了什麼。然後深入到這個領域裡，去研究用戶。
曲凱：你最近在想的一個新機會是什麼？
Albert：我之前一直在做攝像頭相關的業務，那現在攝像頭除了能提供給我們一雙眼睛，AI 還給它加了腦子，這個能力能解鎖什麼新的場景？
曲凱：比如拍一桌菜，自動算卡路里。
Albert：對，但這個太具體了，攝像頭帶了腦子之後，究竟會帶來什麼根本性的變化？我覺得這個要打開想象力去想。
曲凱：如果你和一個 AI 創業者聊，你會問什麼問題來快速判斷 ta 對 AI 的認知？
Albert：錢花在哪裡？超額投入在哪裡？是用來買量、訓模型、搞數據，還是其它？
曲凱：應該花在哪裡？
Albert：我覺得不同業態不一樣。但對於我們這種出海應用公司，最大的困難有兩個：一是用研，二是評估。
團隊肉身不在海外，那你用戶研究怎麼做？怎麼保證對用戶有充分的理解？
以前很多產品評估可能靠線上 AB test 就夠了。但引入模型後，可控性變弱，不可解釋性變強，經常 A 任務好了，B 任務會變差，這要怎麼解？
曲凱：你現在最關心的問題是什麼？
Albert：我現在最在乎的還是人才，尤其是 AI 相關的工程師。我覺得業內還是有很多優秀的人，ta 對新技術落地有熱情，對於用戶反饋更渴望，想做很酷的產品。我是很希望找到這樣的人的，也非常歡迎大家聯繫我！
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10 月 8 號晚，在北京，我們還會邀請 Albert 一起做一場線下閉門交流會，感興趣的朋友歡迎點擊閱讀原文或掃描下方的二維碼，一起來認識 & 交流 (限 50 人，如果有想加入 Albert 團隊的 AI 工程師同學，尤其歡迎前來面基！)
42章經
思考事物本質