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複徘徊，一會兒尋求賣身，一會兒尋求合并；拿到了英偉達和微軟雙重buff的Adept，正在和Meta讨論收購事宜；創新AI硬體Pin聞名的Humane，被曝在與一名财務顧問接觸，尋找意向買家，目标價格是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，并且充滿了科研底色，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？

研讨會成員：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定的。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并不是創業。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實體學的博士，重新回歸學術研究，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。然後不斷讨論，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，人就不要搞實體，人應該去搞AI，然後讓AI來搞實體。

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，于是就開始幹了。

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：我可以了解，你所做的事情其實是一個産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，因為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産品，都會被基座模型快速抹平掉。是以我很好奇，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。首先我們的産品是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，其實跟網際網路、移動網際網路的價值完全不是一回事，我們将其總結為“降低人腦去處理資訊的複雜度”。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？我們的了解是，它改變了計算機輸出資訊的複雜度。在過去的科技時代，任何計算機輸出的資訊，其複雜度都很低，基本上可以分為三種：複制、粘貼、排序。無論産生的過程有多複雜，出來的最終結果都比較簡單，都來自于已有的資料，本質上仍然是人類在産生内容。是以這也解釋了為什麼這一代AI叫生成式AI，因為它在底層上是大幅提升計算機生成内容的複雜度。

從這個觀點出發，一些傳統的網際網路、移動網際網路的項目，他們的應用創新被底層模型去磨平，我覺得是很正常的，因為它複雜度不夠高。尤其是如果一個行業能夠擁有一個超級的網際網路APP，就說明這個行業主要的沖突、痛點是“資訊不對稱”，而網際網路主要的作用就是“打破資訊不對稱”。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，必然不是什麼特别複雜的問題。

而AI的能力，恰恰展現在複雜度，這是傳統的網際網路産品沒有辦法做到的。并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。

我們認為AI應用最有前途的是哪些行業呢？應該是那些即便網際網路來了，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、咨詢領域等等，這些即便在有網際網路的年代之下，人裡面的價值還是無可替代，并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。

是以我們不會覺得我們的産品會被大模型磨平。因為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。

為什麼目前的AI應用，都很難展現出“差異化”？（10:25）

餘一：這一兩年，我試用了非常多國内外的AI産品，算起來使用時長可能已經接近1800個小時。包括嚴老師的産品，我也很認真去試用了一下。是以我的好奇更多來自産品的角度，比如嚴老師為什麼會選擇現在的産品形态？

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

嚴伯鈞：其實也沒有什麼取舍和決策。你之是以看到産品呈現目前這個形态，主要原因還是目前的功能簡單、好做，先上了再說，先吸一波使用者再說。後面更多的功能上來之後，你就會發現目前的産品非常不一樣。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。關于使用者願不願意付費，我們有一個很簡單的判斷标準，那就是你對應的使用者需求，在傳統的場景當中是不是收費。如果傳統的場景不收費，你隻是給了他一個更好的體驗，那麼使用者的付費心智就沒那麼強。比方搜尋、閱讀這些功能，在傳統的使用場景裡是很少收費的，是以我們的産品目前也不會選擇收費。

但professional writing，這個在傳統的場景當中，你找别人來幫你寫，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，是以在我們的計劃裡，産品需要擁有寫作功能之後再去收費。

但這仍然不是我們産品的願景。還是那句話，我們選擇先上閱讀、搜尋、寫作這些功能，就是因為它比較容易做，能夠在短期内吸引一定的精準的使用者。我們的産品大招是一項被我們稱之為Self-organization network的技術，可以了解為“自組織智能型網絡”。

它的形态，簡單形容就是每個使用者都可以通過自然語言，去打造一些專業的work flow來解決問題，并且可以分享出去，然後形成一個marketplace。目前，我們實作了一個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周的工作量，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标，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，最終演化成一個社群。我們的目标是專業使用者，他腦子裡有很多know how。我們希望通過一套技術，讓使用者可以把他腦子裡的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“使用者想要一個什麼内容——我們來幫他開發”，而是使用者可以通過自然語言，跳過寫程式的這個階段，就能解決自己的問題。

AI應用在國内市場仍然沒有到“普及”的程度（15:54）

餘一：之前嚴老師提到過一組資料，目前txyz已經積累了500多篇論文、100萬使用者，那麼現在的使用者畫像會有很突出的特征嗎？我之是以關心這個問題，是因為直接影響了它們後面一些産品的政策。例如前面提到的Consensus，他們的主要使用者就有兩個明顯的畫像，一個是學生，另外一個是醫療行業，是以他們目前需要更多去和醫療、健康相關的資料集進行合作，有很多的設計也會重點去抓學生和醫療的群體。

嚴伯鈞：我當然不會阻礙大衆來用，但我們的目标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、實體等方面。總的來說，99%的使用者基本上是專業人士，學生并不是最大的群體。

另外還有一組資料是，使用者平均的使用時長是超過20分鐘的，是以目前來看使用者的黏度比較好。

蒲凡：如果聊到使用者畫像，我其實更好奇地域分布。

嚴伯鈞：國内使用者大概占30%多，其餘大部分是國際使用者。國際使用者裡，主要人群除了英語國家之外，西班牙語人群也是我們比較主要的使用者群。

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産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，是以創業者們仍然對“垂直應用”的創業感興趣。但是在國内，目前的AI應用，核心的産品驅動就是玩，或者就是為了塑造某種“效果”。

比如我第一次聽說Minimax這家公司，就是因為他們的AI對話類産品Glow在“國小生語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使用者場景，更多是使用者們後期自發探索的結果。

我特别想請教二位，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？又為什麼會呈現出這樣的差異？

嚴伯鈞：關于這個問題，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，但是因為我們的需求集中在學術科研方面，對模型要求的能力很高，是以整體試用下來，發現目前國内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，從技術角度去談為什麼模型能力有一定差距，這就和中文語料有一定關系了。英文可以使用的語料非常多，并且即便到了2024年，海外使用者使用浏覽器、使用網站的頻次仍然不低，而由于我們國内移動網際網路普及得特别深入，大量的資料私有化地積累在不同的APP裡面，相應的積累在浏覽器裡、能夠被扒到的資料就會少了很多。

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浏覽器，浏覽器裡面有一個東西叫網站了。這種網際網路生态之間的差别，會導緻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。因為我自稱是AI野生布道師，不僅在公司内部進行了很多分享，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作落地AI。我甚至幫别人梳理過實際的應用方案。

從我的觀察而言，國内市場确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的熱度并沒有想象中那麼高。

包括我前段時間把很多上市公司的2023年财報扒了下來，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，凡是有全球化布局、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、制作當地宣傳等等，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産品，例如ElevenLabs，已經确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才提到的，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，一方面你可以從生産力的角度去評估，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。

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

不過今年還有一個特别明顯的感覺，就是大家已經産生疲态了。無論是toC層面的新産品、還是面向産業的産品，哪怕在AI比較重度使用的群體裡面，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、對我的狀态、對我的公司營運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内的生态更好一些，我關注的很多産品，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40萬的使用者——這算是一個比較健康的數字了。

AI的核心使用者們，已經産生“疲态了”（25:52）

蒲凡：關于您剛才提到“疲态”，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應用産品，它們到底是怎麼做推廣，怎麼獲得使用者的？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。包括我在内，很多人在去年瘋狂地試用着新産品。隻要它能推出來，跟我描述有什麼新的功能，釋出了一些我想象不到的、很漂亮的視訊，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就收集了五六十個産品，到目前為止實作了20多個，還有30多個不知道是因為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嘗鮮人群，再加上各種各樣的新聞報道制造的流量，導緻給與新産品的寬容度特别高。

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、主産品，也不再會像以前那樣給與新産品機會，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。它不是像原來移動網際網路的應用那樣有明确的使用場景，你會發現需要更多來自于你的探索。那麼對于大衆而言，如果他們帶着過去使用軟體的習慣，或者隻是把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使用者，由于需要時間去适應你跟AI的關系應該是“協作”而不是“使用”，那麼這部分人也就逐漸不太怎麼關注AI應用産品了。

企業就不需要多說了，大家普遍感受到了資本環境的沖擊，其次在付費率和使用者增長方面都遇到了瓶頸。正像我前天提到的，非常多的普通使用者開始思考，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使用者持續付費，我覺得今年遇到的挑戰比去年更大。

市場的“疲态”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網際網路的思維定式，或者叫“知識的詛咒”。

我經常在和投資人交流的時候被問，你的使用者群大不大？你的覆寫怎麼樣？這些問題其實有一個隐含假設，那就是任何一款産品，隻有你覆寫的人群足夠多、足夠廣你們才能夠有足夠大的價值。這個公式在移動網際網路時代是成立的，原因就是我剛剛說過的那樣，網際網路主要的核心價值是打破資訊的不對稱，而“打破資訊不對稱”這件事情産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寫人群非常大，最好是每個人都可以用得産品，隐含地假設是這名投資人下意識地認為，這款産品從使用者每個人身上其實掙不了幾個錢。一個産品10億人都可以用，并且人均可以掙到1000美元，這不可能。

是以如果你還是去追求大的人群覆寫度，要在很多産品互相競争的情況下，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，這個其實就是移動網際網路的打法，這個裡面有很多know how是非常成熟，（不是我們擅長的競争方式）。

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10億使用者量，不應該是是在“術”的層面競争，它應該是在“道”的層面去競争。

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折疊。在很多實際的科研、産研當中，過去那些隻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，但我認為他們還是會問你一個特别實際的問題，那就是你頭100萬的使用者是怎麼來的？因為這是企業經營層面必然要較真的問題。

嚴伯鈞：頭100萬使用者，有一部分來自我自己的影響力。海外市場的使用者，更多還是偏自然增長。

蒲凡：目前的回報如何？

嚴伯鈞：留存率還是不錯的。我們有一個資料——一般AI産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，這或許是我們專注于科研這個賽道。通用大模型的點贊比例一般都比較低，因為他們用的人多也很雜。我們還設定了一個wish list，讓使用者們想要什麼功能，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為後續的發展争取時間？

嚴伯鈞：是的。

蒲凡：那作為創業者的嚴伯鈞，就是你會覺得時間不多了嗎？因為我們剛才聽了一大篇論述，共識是無論是投資人還是核心擁有都出現了疲态，并且核心使用者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産品實作的耐心，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，因為我們比較清楚我們的使用者是誰，而且這批使用者很顯然屬于“爺爺不疼、外婆不愛”但是個人價值非常高的那種。我覺得是緊迫感還是有，但它沒有卷到“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、大家很難回避的身份，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，跟這樣的同僚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，進而制造了一個實質上不太公平的博弈環境。第二點他作為一個長期被“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，隻要你結果是好的，我都可以認可你的堅持部分是對的。那麼從現在來看，能夠成為一名領域内頂流的網紅，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。

是以我在想，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産生一定的幻覺呢？比如我剛才為什麼會問你100萬使用者是怎麼積累，那就是因為我從刻闆印象出發，會猜測txyz目前還不錯的活躍度有可能不真實，它與現在的産品力不一定是比對，會有一層的隐憂在裡面。

嚴伯鈞：你說的這個問題肯定是客觀存在的，是以在團隊内部，我非常注意自己的言行。并且作為一個有影響力的管理者，你要特别注意不要亂說話，尤其是你要特别清楚哪些東西你是不懂，要避免家長式的管理。

具體到我們團隊内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，并不是一個純中國的團隊。是以我這個網紅buff、影響力buff，并不是所有人都會認同。并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，然後采取的管理風格就是大家互相信任，CEO不要什麼東西都你來定。這種情況下就是團隊目前的狀态，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闆？（39:58）

蒲凡：這似乎佐證了外界的一個猜測，那就是相比于國内的創投行業，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于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“緻仕”的觀念裡，會預設老子打下來的江山憑什麼把它讓給你。嚴伯鈞老師會有内心兩個靈魂打架嗎？會有中國傳統“緻仕”概念和矽谷車庫文化之間的沖突嗎？

嚴伯鈞：不會，我非常flexible。你說自己的公司舍不舍得賣之類問題，我唯一的判斷點就是“賣”這個行為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。剛才大家讨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。在矽谷，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産品，第一選擇一定是買你。

蒲凡：就是造不如買，買不如租？

小野醬：為什麼中國創投圈為什麼熱衷于“我要自己做”？

嚴伯鈞：或許是因為國内成本比較低，融資管道也不是那麼多，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。矽谷就有很多像我們一樣，聯合創始人有很多的公司，大家會預設公司是共同創造的。相應的，如果你的心态是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，千萬别和兄弟一起創業。

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，他聯考都經曆過三次，他對于很多東西的了解是沒有那麼輕盈，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——而這個群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闆，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。

那你的最高目标，難道不應該是我打造的這個東西、這款産品、這家公司，隻要大家從曆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，這才是我最大的成功。如果它離了我就不能好好運轉，那這個東西必然就是随着你沒了就沒了，是以你還是沒有達到“永生的追求”。

是以換句話說，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，這才是一個更大的成功。

“收支平衡”是一個什麼難度級别的目标？（47:56）

蒲凡：你有沒有給自己設定過一個目标？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：距離這個目标還有多遠？

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

蒲凡：這個目标好像有些太佛了，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？

因為我覺得對于創業者來說，投資人隻會在短期内和你目标一緻。長期的相處話，你們目标一定會分岔。這就帶來兩個問題，第一“這麼佛”的發展目标能說服投資人嗎？第二，如果你抱着這麼“佛”的目标去創業，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，因為這涉及一個問題，企業做大、做強、做久，這三件事之間應該是什麼關系？

在我個人看來，企業的目标就是做久，就是活下去。而想要活下去，你就要不斷地、持續地産生價值，這是一個很高的要求。是以做久是你的目标，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别人都卷死，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，我隻是為了“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，因為很多投資人都看我的節目。第二點，或許在于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，上一輪種子人确實是投人，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，我發現無論是出于打造個人IP的目的也好，還是想要分享自己關于産品的經驗，國外的創業者在“分享”這件事上做得都更好。對于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，可以提供借鑒。包括我自己很喜歡去看他們網站的blog，裡面會有很多關于産品開發、關于産品營銷的方法論，甚至會有關于使用者擷取方面的實際操作經驗。

這是我觀察海外開發者、創業者群體這麼久以來，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”的态度。

而國内确實這一撥的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。但是相對而言國内跟國外在開發者生态上，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，現在大家不會特别局限于中國市場，而是在做一個全球市場去分布和布局，包括我也問到說有一些其實海外使用者，就是做海外市場确實你能夠去從先賢者身上看到和學習到的東西的确比國内多很多。

蒲凡：剛才聊的是創業者，那你有感受到國内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？