文｜周鑫雨

編輯｜蘇建勛

如果沒有親自上手，真的很難形容Loopit的產(chǎn)品定位。

它像是內容“活過來”的抖音。通過Feed流喂給用戶的內容，不只是視頻、圖片、音樂，而是可以通過點擊、劃動、自拍、語音、搖一搖等玩法，進行互動的內容。

由于產(chǎn)品交互太新，在和Loopit創(chuàng)始人陳煒鵬交流之前，他極力囑咐我們：“不能只看demo，一定要親自體驗！”

此前，陳煒鵬是搜狗和百川智能的技術負責人。2025年6月，他創(chuàng)立了AI應用公司“涌躍智能”，產(chǎn)品方向為AI內容社區(qū)。《智能涌現(xiàn)》獨家獲悉，涌躍智能過去30天內完成了兩輪融資。據(jù)測算，最新估值較1個月前提升了6倍。

2026年2月10日，旗下產(chǎn)品Loopit正式上線，一名海外用戶將使用視頻，發(fā)布到了X，隨即得到了埃隆·馬斯克的評論轉發(fā)。

△馬斯克轉發(fā)Loopit。圖源：馬斯克X賬號

的確，在一眾工具型、服務垂直場景的AI產(chǎn)品中，這款名為Loopit的平臺型AI社區(qū)應用，形態(tài)和玩法，都令人眼前一亮。

△打開Loopit，就能看到單列Feed流中，有用戶發(fā)布的各種互動內容，比如用手指滑動掉落的柚子，讓它們在卡皮巴拉頭上保持平衡。圖源：作者試用

在內容生產(chǎn)的另一端，與UGC平臺類似，用戶可以通過Loopit，制作并發(fā)表互動內容。

但Loopit的不同之處在于，創(chuàng)作的門檻，被AI壓得很低。用戶只需要用文字輸入大致的想法，Loopit會主動提供點子，并且生成支持圖像、語音、視頻、3D等全模態(tài)的可交互H5，并發(fā)布在社區(qū)中。

比如生成一款“Y2K風格的答案之書”，我們只經(jīng)歷了兩輪對話。

△用文字在制作界面輸入想法，Loopit就能生成點子，并且制作出互動內容。圖源：作者試用

產(chǎn)品上線初期，不少人將其定義為“AI游戲”。陳煒鵬不以為然：“我們不希望把產(chǎn)品定義得這么狹窄，用戶在探索產(chǎn)品的過程中自己會拓寬邊界?！?/p>

2025年12月，Loopit在海外開啟了小范圍測試。陳煒鵬發(fā)現(xiàn)，一些用戶會制作變身特效、設計整蠱游戲、搭建理想中的城市、投擲賽博臭雞蛋，“本質上，這些互動內容，都是用戶表達自我的一種新形式?！?/strong>

十多年的職業(yè)生涯中，陳煒鵬最為人所知的身份，一是前搜狗搜索研發(fā)總經(jīng)理、9年晉升超過10級的NLP（自然語言處理）大牛，二是百川智能聯(lián)創(chuàng)、大模型負責人。

△陳煒鵬。圖源：互聯(lián)網(wǎng)

然而，在和我們的交流中，他主動提及最多的經(jīng)歷，是Soul。2021年，搜狗被騰訊收購后，陳煒鵬加入Soul，出任技術VP，負責AIGC技術和內容社區(qū)業(yè)務。

這段經(jīng)歷，彌補了他在內容社區(qū)產(chǎn)品管理經(jīng)驗上的空缺。他發(fā)現(xiàn)，Soul內部，“我們不關心競爭對手，也不認為有人會是我們的競爭對手。我們在意的只有怎么給用戶創(chuàng)造價值，這點給我?guī)砗艽蟮恼鸷场薄?/p>

某種意義上，Soul的產(chǎn)品方法論，也被用于如今的創(chuàng)業(yè)。陳煒鵬告訴我們，他不擔心 Loopit 未來潛在的競爭對手，“如果我們能夠用持續(xù)的創(chuàng)新拓寬行業(yè)對 AI 應用的想象力，一定就會獲得用戶的激勵?！?/p>

但鮮為人知的是，Loopit上線前，經(jīng)歷了7個多月的漫長探索。陳煒鵬記得，幾乎每隔一兩周，團隊就要推翻產(chǎn)品demo，從頭開始。

彼時和他們在一棟寫字樓創(chuàng)業(yè)的焦可（前百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人），偶遇陳煒鵬后也疑惑道：這么久了，你們的產(chǎn)品怎么還沒發(fā)？

產(chǎn)品形態(tài)的動搖，源自陳煒鵬對一條新路線的押注：把模型的Coding能力，和多模態(tài)能力結合在一起。

在他看來，多模態(tài)是最貼近C端應用的一種能力，能夠拓寬用戶與產(chǎn)品交互的邊界。而Coding能力則更貼近底層架構，“所有的產(chǎn)品，都是靠Coding驅動的”，而AI，則幫普通人把Coding的門檻降低了。

創(chuàng)業(yè)第一天，他就提出了一個大膽的構想：AI Coding不只是程序員的工具，AI Coding驅動多模態(tài)生成構成的互動引擎，會產(chǎn)生內容互動上的創(chuàng)新。

然而，走這條路并不容易。

一是技術難，用Coding驅動多模態(tài)的可控生成，是一條鮮有人嘗試過的路——團隊用了整整7個月，才做出了能落地的架構。

另一面，則是對產(chǎn)品形態(tài)的糾結。團隊曾經(jīng)想過做工具型產(chǎn)品，確定性強，第一天就能收費。但陳煒鵬判斷，AI工具既沒有想象力，也很難形成網(wǎng)絡效應。他形容自己做了個“任性的決定”：“即便做社交平臺更復雜、更艱難，但我很興奮?！?/p>

在更宏觀的創(chuàng)投環(huán)境中，早期，陳煒鵬也并不是第一梯隊的明星創(chuàng)業(yè)者。最早的融資過程，陳煒鵬被貼了很多標簽：技術人不擅長做產(chǎn)品；年紀不夠輕；之前在搜狗、百川等公司做過高管，沖勁可能不足。

“我一直不是最開始就被看好的那個人，但10多年來，我也做了很多很棒的事?！彼嬖V我們，“如果先驗我沒有優(yōu)勢，那我就創(chuàng)造后驗?！?/strong>

以下是《智能涌現(xiàn)》與前百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人、涌躍智能創(chuàng)始人兼CEO陳煒鵬的交流，內容經(jīng)編輯整理：

我說服小川，做了幾個重要決策

智能涌現(xiàn)：離開搜狗后，你去了Soul，看上去跨度挺大的。

陳煒鵬：這段經(jīng)歷其實很寶貴。搜狗是一個由算法驅動的公司，我在里面獲得的認知是怎么用算法驅動產(chǎn)品發(fā)展。

但技術導向的公司就比較容易“拿著錘子找釘子”。所以當時我比較好奇，更加產(chǎn)品導向的公司，是怎么運作的。

我去Soul的時候，發(fā)現(xiàn)這家公司很特別，內部從來沒有人討論Soul的競品是什么。他們更關心要創(chuàng)造的用戶價值是什么，怎么開創(chuàng)新體驗。

他們在2021年就意識到，AIGC會在未來扮演非常重要的角色。所以Soul當時就開始布局對話系統(tǒng)、文生聲音，還做AI虛擬角色交互產(chǎn)品，比MiniMax的Glow（發(fā)布于2022年10月）還要早。

這個產(chǎn)品思路的轉變，對我現(xiàn)在的創(chuàng)業(yè)影響很大。AI時代會獎勵能夠開拓人類想象力的公司。

智能涌現(xiàn)：怎么理解“開拓人類想象力”？

陳煒鵬：剛出來創(chuàng)業(yè)的時候，我就很堅定，我們一定要做通用產(chǎn)品。

這算是一個很大的非共識。大家都說，創(chuàng)業(yè)要做垂直領域，確定性更強。

但所謂的AGI，最核心的特點就是通用。我從上學，到工作，一直做NLP（自然語言處理）。一直以來我們遇到的最大問題，就是技術不夠通用，所以很難構建可規(guī)?；纳虡I(yè)模式，所有的市場是被切割的。

既然我們終于在ChatGPT上看到了AGI的可能性，為什么還要回頭做一個垂直產(chǎn)品呢？

智能涌現(xiàn)：做通用的創(chuàng)業(yè)公司，需要有怎樣的能力？

陳煒鵬：大模型公司相信能力涌現(xiàn)，AI應用公司要追求的東西，叫做組合能力，就是如何把AI背后的所有能力，比如代碼、模型、語言、視頻、圖像、推理，甚至未來的世界模型，都組合起來。

組合其實也能帶來用戶體驗的“涌現(xiàn)”，用戶會認為你的產(chǎn)品是可以探索的，能持續(xù)創(chuàng)造驚喜感。所以我覺得通用才是AI時代最大的確定性，這是我們做產(chǎn)品或者技術的principle。

智能涌現(xiàn)：2022年底ChatGPT發(fā)布，如果沒有小川組局，你當時會自己創(chuàng)業(yè)嗎？

陳煒鵬：會。我已經(jīng)決定從Soul離職了。

當時我下了很大的決心。因為還有3個月，我就能拿到Soul兩年的期權。但我覺得大模型的機會很難再有了。

我們做NLP的人一直講，自然語言是智能皇冠上的明珠。所以我看到ChatGPT是非常震驚的，因為過去我想做的事一直沒有突破，突然OpenAI給你做了示范。

我就反思，過去自己還是認知不足，沒有非常堅定地Scale up模型。所以我放棄了Soul兩年的期權，尋找做大模型的機會。剛好那時小川也找了我。

智能涌現(xiàn)：自己從0開始訓基座是百川內部第一天的共識嗎？

陳煒鵬：是，我們非常堅定要自己訓。即使可能存在很大的復雜性和風險，但是從發(fā)展的眼光來看，如果我們能夠持續(xù)推動行業(yè)的發(fā)展，就一定能夠得到行業(yè)的激勵。

智能涌現(xiàn)：你能想到模型層的競爭這么快變激烈嗎？

陳煒鵬：我有預料到。如果我們做的事足夠重要，競爭一定會變得激烈。

但一些事也比我想象的困難。當時很多人下場之后，早期大家對百川能不能做好大模型，是有疑問的。

2023年5月的時候，我們的壓力已經(jīng)蠻大了。當時融資，我經(jīng)常要回答非常多有關模型訓練的細節(jié)。為什么大家會問這么多細節(jié)問題？核心原因是不相信我們能做到。

智能涌現(xiàn)：你怎么消化這些壓力？

陳煒鵬：說實話我個人沒什么困擾。因為在我個人的職業(yè)發(fā)展中，我從來不是最開始就被看到的那個人，但我總有信心能夠創(chuàng)造條件。

我們當時做了幾個重要的決策：

第一，百川要走開源，開源是最容易建立Reputation的方式；

第二，我們只能從零開始訓模型，掌握預訓練的能力。很多公司基于風險和確定性的考慮，都想基于別人的模型做contiue pretrain，但是并不本質，比如你不知道別人的數(shù)據(jù)配比，團隊的經(jīng)驗不可積累?？此频惋L險，長期是高風險。

第三，如果要短期出成果，我們在模型結構上要盡量保守。我的經(jīng)驗是，早期模型結構對智能的影響，沒有數(shù)據(jù)大，模型結構也不是一個短時間內可以做激進創(chuàng)新的事。

第四，要建立模型評測的完整體系，這對提升團隊的迭代效率非常重要。

我記得很清楚，2023年5月8日我正式從Soul離職，上午坐上從上海到北京的高鐵，下午到公司，把團隊拉起來。

當時我們決定未來3個月發(fā)布3個模型，后來也做到了。6月17日，百川發(fā)了第一個開源模型，就用了大概40天。后面我們的融資就非常順利了，沒有人再懷疑。

智能涌現(xiàn)：現(xiàn)在看來，這些決策也大多是正確的。

陳煒鵬：是的。所以做Baichuan 1-4的一整年時間，我都很快樂。

智能涌現(xiàn)：Baichuan 4之后你在做什么？

陳煒鵬：我轉去和施政（前百川智能醫(yī)療業(yè)務負責人，涌躍智能聯(lián)合創(chuàng)始人）一起做醫(yī)療大模型。當時我有些迷茫，不是對技術，而是運營的優(yōu)先級。

智能涌現(xiàn)：什么樣的基模創(chuàng)業(yè)公司，能跑出來？

陳煒鵬：組織能力強的公司。我經(jīng)歷過搜狗和Soul，知道一家技術導向的公司，如果要做出一個成熟的應用型產(chǎn)品，復雜性在哪里。

你需要把產(chǎn)品思維和技術思維放在一個腦子里，沒幾家公司可以做到。

智能涌現(xiàn)：這兩種思維可以通過招人彌補嗎？

陳煒鵬：很難。我學到的一點是，一家公司的成敗，很多時候都和創(chuàng)始團隊有很大的關系。

智能涌現(xiàn)：你決定離職創(chuàng)業(yè)的契機是什么？

陳煒鵬：OpenAI o1的發(fā)布，是一個非常重要的時間點。這代表大模型的范式發(fā)生了很大變化。

我當時的第一個判斷就是，未來大模型公司和應用公司的界限，會越來越模糊。o1的技術是強化學習，這個技術更貼近應用場景。

我就想，為什么不自己去做應用，創(chuàng)造一個全新的事？

智能涌現(xiàn)：百川對o1的態(tài)度是什么？你有考慮在內部做探索嗎？

陳煒鵬：小川對強化學習很關注，場景聚焦在醫(yī)療。

但我有自己專注想做的事情，所以選擇從百川離開。

做拓寬用戶想象力的產(chǎn)品：Coding+多模態(tài)

智能涌現(xiàn)：o1發(fā)布后，你有想好自己的創(chuàng)業(yè)方向嗎？

陳煒鵬：當時我就想做跟AI Coding相關的事。

在整個技術范式中，Coding是一個自驗證任務，所以進化的速度很快。我們很容易能預測到AI Coding是未來AI最大的變量。

抽象來看，整個移動互聯(lián)網(wǎng)其實都是基于Coding去構造的。所以最早思考Coding這件事，我并沒有把它當作類似Cursor的程序員工具。當時我最喜歡的產(chǎn)品是Lovable，因為它讓每個人都可以創(chuàng)造一個網(wǎng)頁、游戲或者應用。

另外一個我看到的方向，是多模態(tài)。所以創(chuàng)業(yè)第一天我就思考，怎么把Coding和多模態(tài)結合起來，做一個有意思的通用產(chǎn)品。

智能涌現(xiàn)：為什么看好多模態(tài)？

陳煒鵬：因為多模態(tài)是離C端最近的技術能力。很多時候我們對邏輯或理性的評價是確定的，但對美的評價是相對模糊的。這種包容性，對目前AI技術架構的能力不足更友好。

所以我覺得多模態(tài)在應用場景里會有很大的價值。多模態(tài)的每一個改變，都在延展我們的想象力。

智能涌現(xiàn)：你是怎么找到結合Coding和多模態(tài)能力的產(chǎn)品形態(tài)的？

陳煒鵬：產(chǎn)品不是第一天就ready的，我們用了很長時間探索。平均一到兩個月，我們就會做一個不同的demo，去判斷用戶會不會覺得有意思。

最早的時候，我們內部定義了一個系統(tǒng)，叫做互動內容引擎，也就是用Coding去操作多模態(tài)。

早期我們想把這個引擎包裝成一個工具，比如用Coding去做可以互動的PPT，或者用Coding去剪輯視頻。

智能涌現(xiàn)：后來為什么推翻？

陳煒鵬：因為AI的Coding和多模態(tài)能力在不斷提升，尤其到了Nano Banana和Sora 2，我們覺得產(chǎn)品可以不只是一個面向專業(yè)人士的工具，而是能變成更ToC的、低門檻的產(chǎn)品。

當時我們思考做一個互動式的短劇，但過程中發(fā)現(xiàn)，這個場景不通用。短劇雖然“短”，但它相對文章、圖片來說是長內容。長內容對技術的要求、對創(chuàng)作者的要求是很高的，所以一開始很難是個UGC產(chǎn)品。

最后我們放棄了長內容和故事性，轉做一個短交互的產(chǎn)品和社區(qū)，也就是現(xiàn)在的Loopit。

智能涌現(xiàn)：Coding結合多模態(tài)，在技術層面困難嗎？

陳煒鵬：很難。從2025年6月出來創(chuàng)業(yè)開始，我們可能每隔幾個禮拜，就覺得之前的架構是一堆垃圾，又重新推翻。

其中的難點在于，通用的AI Coding，或者是通用的多模態(tài) Agent，本身就有很大的復雜性。

在我們的場景里面，AI還需要根據(jù)用戶的需求，Coding一個物理引擎，在這個引擎里面去驅動多模態(tài)的生成。本質上，Coding和多模態(tài)的生成都是受到一定的約束，比單純做生成要難得多。

直到三個月前（2025年12月），我們才看到可能性。我們創(chuàng)新了一條結合Coding和多模態(tài)能力的好路徑。

這個過程我們要克服兩點，一是技術的挑戰(zhàn)性，二是怎么把他包裝成一個讓用戶覺得“Aha”的產(chǎn)品。這兩件事都有很大的不確定性。

智能涌現(xiàn)：你找到的讓用戶“Aha”的點是什么？

陳煒鵬：在Soul的經(jīng)歷，讓我觀察到今天的用戶其實并不滿足于觀看，而是希望參與到內容中。

我們用空間打一個比方。抖音像舞臺，大多數(shù)人在看，少數(shù)人在演；小紅書更像廣場，每個人都可以擺個小攤，說自己的故事；

Soul的群聊房是更開放的房間，大家圍繞同一個話題即時互動。包括我們看到直播平臺內容的變化，用戶的參與逐漸在成為內容本身。

我慢慢意識到，內容的形態(tài)在發(fā)生一個很清晰的進化 ——人和內容的距離越來越近。從觀看，到交流，再到參與。

所以我就希望我們能做一個可以和內容互動的平臺。

智能涌現(xiàn)：Loopit現(xiàn)在的產(chǎn)品設計，比如單列Feed流，和抖音挺像的。為什么這么設計產(chǎn)品？

陳煒鵬：互動內容最重要的價值，是讓用戶第一時間感受到內容可以互動。所以產(chǎn)品的分發(fā)方式一定要內容優(yōu)先。

過去有兩種內容分發(fā)的方式，一種是單列，一種是雙列。為什么我們依然在過去的產(chǎn)品范式中思考？因為用戶消費內容的渠道沒有改變，仍然在手機上。

我們認為，其中單列Feed流，是突出內容的一種更好的方式?，F(xiàn)在光互動內容，就占了屏幕的80%。

△Loopit首頁的單列Feed流。圖源：Loopit

智能涌現(xiàn)：但短視頻傳遞信息的效率很高，互動內容把信息傳遞的門檻提得很高。用戶愿意跨過門檻去體驗嗎？

陳煒鵬：我們之前也找過一些朋友，尤其是年輕人去體驗，他們對這種形態(tài)的接受度蠻高的。另一方面，我們的產(chǎn)品設計也在刻意追求一件事，就是做符合用戶直覺的交互，來降低交互的門檻。

用戶本質上評判的是互動的ROI，也就是我輸入的注意力，能獲得多少爽感。

我認為互動內容提供的爽感密度，一定會大于視頻。即便現(xiàn)在沒有，但未來一定會發(fā)生。

智能涌現(xiàn)：這是共識還是非共識？

陳煒鵬：我不太確定，但我愿意相信。

AI應用大多沒有網(wǎng)絡效應，工具沒法成為新的平臺

智能涌現(xiàn)：你理想的產(chǎn)品用戶畫像是什么？

陳煒鵬：早期肯定是年輕人，而且有想法、有創(chuàng)意。

但未來很難描述清晰，比如小紅書早期在幾百萬DAU的時候，是很難預測未來會成為一個什么樣的平臺。所以很多時候，我們只能討論自己不想做什么。

智能涌現(xiàn)：你們不想做什么？

陳煒鵬：比如我們不想做成一個游戲平臺。我不想給這么死的定位，還是希望用戶自己去探索邊界，我們提供的是能力和機制。

智能涌現(xiàn)：有人把你們的產(chǎn)品定義為“可以玩的抖音”。你認同嗎？

陳煒鵬：挺好的。一個新物種，讓人們認識的最好辦法就是類比過去的事物。

就像最早，馬云把淘寶定義為“商品搜索”，因為當時沒有電商的概念，用戶只知道搜索引擎。

概念不重要，最重要的是讓用戶先用起來。

智能涌現(xiàn)：在冷啟動階段，用戶和內容交互的動力是什么？

陳煒鵬：很多內容平臺最后切中的是癢點，而不是痛點。當好的內容不斷涌現(xiàn)，用戶每刷一次都有驚喜的時候，交互動力的問題就不存在了。

這就是我們下一步要構建的事，人會愿意把互動式內容當作一種新的表達方式。

智能涌現(xiàn)：這個結論是怎么得出的？

陳煒鵬：表達和展示自己是非常底層、非常人性的欲望，因為我們都希望獲得認可。

如果表達是人的本能，那我們只需要思考，怎么樣的表達是更高效的，或者是更fancy的。

整個AI技術的發(fā)展其實解決的都是人和世界交互的問題。從圖片到視頻，我們看到交互增加了時間，時間包含了邏輯；等到世界模型，又增加了時空的維度，讓你的input都能得到回應。

所以互動本身，我不理解為是人類的需求，而是一種能力。這個世界本來就應該是可以互動的。

智能涌現(xiàn)：早期你們怎么做增長？

陳煒鵬：在海外，我們先定向邀請了幾百個專業(yè)創(chuàng)作者，在平臺里創(chuàng)作高質量的互動內容。就像早期的抖音一樣，我們先用優(yōu)質內容建立創(chuàng)作生態(tài)。

智能涌現(xiàn)：你之前提到，未來大模型公司和應用公司的界限，會越來越模糊，你怎么做一個不會被模型吃掉的產(chǎn)品？

陳煒鵬：還是那個邏輯，應用公司更要注重組合能力，因為組合能力能帶來新的價值。

模型公司關心的是智能的涌現(xiàn)，應用公司關注的是怎么把智力通過組合，去提供全新的體驗。

現(xiàn)在的AI應用已經(jīng)不再是個模型了，很多時候是一個系統(tǒng)，里面包括了模型本身、模型使用的工具、使用的上下文，甚至包括模型運行的整個環(huán)境。至少目前，應用不再只由模型決定一切。

我還想提一點，有個現(xiàn)象比較少被討論，AI應用大多是沒有網(wǎng)絡效應的。

智能涌現(xiàn)：為什么多數(shù)AI應用沒有網(wǎng)絡效應？

陳煒鵬：大多數(shù) AI 應用是工具，不具備網(wǎng)絡效應，就像剪映很難發(fā)展成為抖音。

Sora2 雖然是一個很大的技術創(chuàng)新，但是沒有產(chǎn)生新的交互維度，它很容易變成抖音的一個工具，因為現(xiàn)在視頻最大的分發(fā)渠道就是抖音。對用戶來說，用Sora 2制作視頻之后，ROI最高的方式就是在抖音分發(fā)。

智能涌現(xiàn)：Loopit能產(chǎn)生網(wǎng)絡效應嗎？

陳煒鵬：我認為能。我們做的是互聯(lián)網(wǎng)時代完全沒有的形態(tài)，沒有一個平臺能夠支持互動內容。

智能涌現(xiàn)：平臺型產(chǎn)品必然涉及內容的分發(fā)。你會做推薦引擎嗎？

陳煒鵬：我們會做，我和另一個聯(lián)創(chuàng)，之前就是做推薦出身的。

但AI時代的推薦和上一個時代一定會不一樣。我們一直在探索，怎么把推薦和生成式AI結合起來，這樣內容的創(chuàng)作，會直接更貼近用戶的消費。

這形成的閉環(huán)是：內容分發(fā)會影響創(chuàng)作工具，創(chuàng)作工具也會影響內容分發(fā)。

智能涌現(xiàn)：你在互聯(lián)網(wǎng)時代經(jīng)歷過平臺型產(chǎn)品競爭激烈的年代。Loopit未來也會面臨這樣的競爭？

陳煒鵬：現(xiàn)在這個問題不重要。過去每一個產(chǎn)品出來，如果創(chuàng)造的價值足夠大，那一定會面臨激烈的競爭。但我們依然能看到，每個時代都有新公司、新產(chǎn)品出來。

所以，競爭是個偽命題。Soul的經(jīng)歷讓我得出一個結論，與其考慮競爭本身，不如考慮怎么持續(xù)創(chuàng)造價值。

智能涌現(xiàn)：現(xiàn)在AI應用打品牌、做增長都很卷。你打算怎么做？

陳煒鵬：我不太受外部影響。我們有自己完整的思考和計劃，但我們不太方便對外說，因為我不是一個習慣把信念和可能性，說成確定性的人。

智能涌現(xiàn)：產(chǎn)品的商業(yè)模式呢？

陳煒鵬：這太早了。在我的視角里，過早討論一個社區(qū)型產(chǎn)品的商業(yè)化，是不專業(yè)的、不懂社區(qū)的行為。

只有當社區(qū)具有較大的用戶規(guī)模，你才能夠真正說清楚用戶是誰，才能圍繞這批人做商業(yè)化。

我并不擔心商業(yè)模式。過去內容平臺的商業(yè)化有兩個變化，一個是分發(fā)效率提升，帶來商業(yè)效率的提升；另一個是廣告內容化。

互動天然可以獲得更多的注意力，互動廣告和內容的邊界也更模糊，用戶的體驗更平滑。

但我現(xiàn)在不想給出答案，因為大概率會有更好的商業(yè)模式出現(xiàn)。

如果先驗沒有優(yōu)勢，就創(chuàng)造后驗優(yōu)勢

智能涌現(xiàn)：從創(chuàng)業(yè)到上線產(chǎn)品，差不多花了7個月的時間。這段時間你焦慮嗎？

陳煒鵬：焦慮肯定是有的。

因為我們很早就看到了這個方向，但真正難的是把想象力變成產(chǎn)品。

創(chuàng)業(yè)的前幾個月，其實每天都在和時間賽跑——怎么更快驗證、迭代。

智能涌現(xiàn)：你會擔心自己比別人慢嗎？

陳煒鵬：我認同要快速迭代、快速收集反饋。但對我們來說，更重要的是方向對不對。

如果一件事從一開始就是錯的，再快也沒有意義。

我們節(jié)奏并不慢，幾乎每隔幾周就會做一個 demo，只是很多都被我們自己推翻了——因為還不夠好。我們要確保的是，我們的每次迭代都是在我們相信的方向上持續(xù)的探索，讓團隊的努力有積累。

智能涌現(xiàn)：這期間你有踩過坑嗎？

陳煒鵬：肯定有。

我最大的體會是，要盡快做出選擇，不選擇本身也是一種選擇。

當時我們面臨一個很現(xiàn)實的分岔：做工具，更確定、更容易變現(xiàn)；做社區(qū)，更難、更復雜，但天花板更高。

最后我們選擇了后者。因為我們想做的不是一個效率工具，而是一個新的內容形態(tài)。如果只是做工具，我們自己都不會那么興奮。

智能涌現(xiàn)：早期融資順利嗎？

陳煒鵬：當時產(chǎn)品還在 0-1 階段，基本沒有數(shù)據(jù)和模型可以證明自己。

所以第一輪融資，本質上不是投產(chǎn)品，而是投人——投團隊對這個方向的判斷力，以及把事情做出來的能力。

智能涌現(xiàn)：當時投資人對你創(chuàng)業(yè)是什么態(tài)度？

陳煒鵬：確實有人擔心，我們會不會做得太保守。

因為市場上有一種刻板印象：年輕才有想象力，有經(jīng)驗反而會變穩(wěn)。

但我不太相信標簽。創(chuàng)業(yè)本質上是創(chuàng)造，而不是符合畫像。如果意識到經(jīng)驗可能是我的負擔，那經(jīng)驗就是我的優(yōu)勢。

所以我現(xiàn)在對貼標簽釋然了，如果先驗我沒有優(yōu)勢，那我就創(chuàng)造后驗。一個算法人的工作模式，就是提出假設，然后證明它。我接受大家不同的假設。

智能涌現(xiàn)：“年輕人”，對AI行業(yè)來說到底意味著什么？

陳煒鵬：對攻堅大模型這樣一個全新的技術，我覺得年輕人肯定有優(yōu)勢。

但如果探討一個工程問題，反倒有工作經(jīng)驗的人更有優(yōu)勢，因為工程問題需要的是架構思維。至于產(chǎn)品經(jīng)理，年輕人有一定的優(yōu)勢，但不是壓倒性的。

那么創(chuàng)業(yè)這個事，我不認為年輕人有極大的優(yōu)勢。我不討論判斷，就討論結果，今天大模型應用領域比較成功的創(chuàng)業(yè)公司，國內有哪一個是非常年輕的人做的？

智能涌現(xiàn)：產(chǎn)品上線后，投資人的態(tài)度有變化嗎？

陳煒鵬：有，疑慮都打消了。產(chǎn)品上線后，我們一個月里融了兩輪。

智能涌現(xiàn)：你是NLP出身的，轉向多模態(tài)有門檻嗎？

陳煒鵬：我不認為這是門檻。就像我之前從搜狗到Soul，一個更技術導向，一個更產(chǎn)品導向。這種差異對我來說不是阻力，反而是認知升級。

我們在組建團隊時，也刻意追求這種差異帶來的互補。所以我們在組建團隊時，反而刻意做了跨模態(tài)組合：我偏語言模型背景，合伙人是文生視頻方向。這不是偶然，而是設計出來的。

智能涌現(xiàn)：你是怎么組團隊的？

陳煒鵬：我們找團隊的思路很明確，要找有互補性的人。我希望每一個成員的加入，都對團隊有增益。

但同時大家又有一定的信任，一旦團隊形成共識，大家能堅定地推動。

我認為這個時代團隊最重要的事，就是有技術想象力。AI時代做產(chǎn)品和過去不太一樣。過去是先確定用戶需求，技術大概率都能做到。

現(xiàn)在技術是動態(tài)發(fā)展的，只有想象力，很多時候只是對技術的幻想；只有技術，可能只是做一個平庸的產(chǎn)品。只有把技術和產(chǎn)品放在一起思考，才可能做出提升想象力的產(chǎn)品。所以我現(xiàn)在既負責技術，也負責產(chǎn)品。

智能涌現(xiàn)：為什么選擇在臨近春節(jié)的時間在國內上線產(chǎn)品？大家的注意力都被幾家公司的模型發(fā)布吸引了。

陳煒鵬：這件事我思考了很久，也有很多人提醒我春節(jié)發(fā)布的風險。

不久前一天，我突然想明白，在這么多熱點面前，如果我們能夠給市場提供一個新的想象力，會不會反而有超額的回報？

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