Advertise on podcast: AI炼金术

“如果你的 AI 产品还在靠传统的‘三板斧’（红人、广告、SEO）获客，那你可能已经算不过账了。” 本期返场嘉宾是易点天下的朱鹤。几个月前他还在讲营销三板斧，今天他直接推翻了自己——因为市场变了。2026 年初，流量成本飙升，但新的缝隙正在裂开：有人靠批发 Nano Banana Pro 的 API 再零售赚差价；有人靠“GEO”（面向 AI 的搜索优化）零成本从 ChatGPT 截流；还有人瞄准了 200 亿的漫剧市场获得了指数级增长。 这期不仅仅是聊营销，更是在聊 2026 年 AI 创业的生存逻辑：当大模型变成了新的流量入口，当 Claude Code 让非技术人员也能手搓产品，我们该如何“顺势而为”地蹭上这波红利？ 关键要点 三板斧不是招式，是“顺势而为”：每一招都押在趋势里，越早追上越有红利。 GEO 现在可能比 SEO 更快见效：SEO 的防黑帽/灰帽与内容农场攻防打了二十多年，模型端未必投入同等防守。 “内容农场”在 GEO 语境下仍然能打：核心不是“多写点”，而是用结构化标注让模型更容易抽取（如 TL;DR/FAQ/Schema 的思路）。 验证指标要够硬：500 个页面 + 一个 Chrome 插件 + GitHub 开源，零推广也能跑到日 250–300 独立 IP；且来自 ChatGPT/Gemini/Perplexity 的流量合计 60%+。 趋势可以提前占位：DeepSeek V4 还没发，先做 100 页相关 query，把位置卡在 Google 第一页，等峰值到。 视频/图片 API 栈在吃模态红利：对话里提到的“VSB / WebSB”这类卖视频/图片 API 的栈，利润可能比纯文字更高。 企业落地的真正成本在“人力与决策”：demo 很快，部署/融合/培训/权限与合规才耗时。 Claude 提升带来组织重构：从只能做 demo，到能做“准生产级别”，老板直接上生产改代码，甚至只保留生产环境。 时间戳 00:01 大疆连不上 — “AI 时代也有系统性故障”，别把一切都当成 AI 能力问题。 23:07 华南/华北/华东三派 — 技术找市场、流量找需求、项目制再产品化。 37:34 GEO 实验怎么做 — 500 页内容 + 插件 + 开源，零投放跑到日 250–300 独立 IP。 38:18 为什么 GEO 更快 — SEO 有二十多年攻防经验，模型端未必有同等级别防守。 39:04 “你还是得被读进去” — 生成式入口背后仍会抓取与排序，长尾 query 的重要性上升。 43:07 内容农场 + 结构化 — 多造页面，用 Schema/TL;DR/FAQ 这类结构化让模型更好抽取。 45:15 DeepSeek V4 占位 — 100 页相关 query 先站上 Google 第一页，等峰值吃流量。 52:19 视频/图片 API 栈 — VSB 卖视频/图片 API，“模态爆发”带动增长。 57:46 企业落地真成本 — demo 快，难在实施：人力、决策、数据、合规与权限。 59:05 组织在变：老板上生产 — Claude 4.5 让“准生产级别”成为可能，甚至只留生产环境。 01:33:04 找爆点方法论 — 如何利用 SimilarWeb 和淘宝数据发现隐形黑马 可复制的 3 个动作 做 GEO 而不是 SEO：如果你有新产品，尝试用 AI 批量生成高质量的 FAQ 和结构化页面（Schema），专门回答“场景化”问题，截流 Perplexity 和 ChatGPT 的推理流量。 去淘宝买数据：不要只看 App Store 榜单，去淘宝买 SimilarWeb 或 Stripe 的高增长数据（Top 2000 进站链接按增速排序），那里有真正赚钱的隐形黑马。 埋伏“发布日”：关注开源模型（如 DeepSeek、Flux 等）的发布日历，提前一个月布局相关的 API 接口、关键词页面或工具站，做第一波“卖水人”。 2026 年充满了不确定性，但就像朱鹤说的，“不确定性才带来了超额回报”。如果你也在探索 GEO 或者 AI 视频变现，欢迎在评论区分享你的实验结果。 觉得这期有干货，请把《AI 炼金术》推荐给你的朋友，这对我们很重要。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Rangga Jones - i confess

本期节目源于“意外”——嘉宾临时缺席，任鑫和徐文浩就自己闲聊了起来。两人从自己用 AI 给孩子写游戏、做学习工具的亲身经历出发，探讨了一个核心命题：当 AI 编程能力（AI Coding）足够强时，传统的软件开发流程、低代码工具（Low-code）甚至“公司”这种组织形式是否还有存在的必要？未来 36 个月，生产力将越来越过剩，传统的工作能力、管理技能将进一步贬值，我们应该做什么准备呢？市场还会需要什么，什么资源和能力会相对升值呢？ 你会听到的关键结论 中间层会变薄：很多事直接“对话 → 代码 → 执行”，不再需要一堆工作流产品夹在中间。 企业不会跟着消失：高风险场景要可控、可审计、可追责，“稳定界面+背锅机制”是刚需。 Skill/Agent 很强也很危险：给权限就等于开攻击面，偷 key/私钥/勒索不是科幻。 组织协同被重新定价：三五个人+AI 可能干掉过去小几十人的“沟通型产出”。 渠道比生产力更值钱：做东西更容易以后，难点回到获客、信任、成交。 详细内容时间戳 00:01:19 这期为什么临时加更：AI coding 让人开始“价值感摇晃” 今天想聊的不是工具测评，而是心理震荡与判断框架 00:08:31 为什么 AI Coding 像“言出法随”？ 从“想办法”到“改软件”：一句话把限制改掉 00:09:13 “即抛即用软件”为什么突然划算？ 过去个性化软件太贵，现在可以为一个任务快速定制、用完就丢 00:10:05 给孩子做听写 App：闭环不是判对错，而是“笔画级反馈” 少给具体指令，让 AI 自己把需求优化到更短反馈闭环 00:16:32 为什么企业场景仍需要“稳定界面 + 责任机制”？ 高确定性/高风险场景不接受“今天能用明天崩” 00:17:50 人类该干什么：把真实世界和虚拟世界对齐 目标、约束、权责对齐做不好，AI 会把你带沟里 00:19:03 Skill/Agent 的安全坑：偷 key、私钥、勒索 权限管理与攻击面：强大=更需要边界 00:25:34 “中间层不存在”：对话里写代码，自动把录音变 MD iCloud 文件夹→定时扫描→转写/总结→输出 Markdown 00:28:49 拖拽工作流会消失吗？企业为什么可能留住中间层 合规/权限/审计/治理决定企业演进速度 00:33:34 组织被重新定价：3–5个人+AI 能不能干掉过去的小几十人协同？ 协同的真实成本：沟通、对齐、跟进 00:34:33 “AI 领导力”焦虑：练传统管理会不会18个月后过时？ 不确定性也很大：别把焦虑当确定命运 00:39:00 飞书妙计的机会：不是文档过载，是过滤器失灵 你需要 summary，不需要被扔进一堆 wiki 里自救 00:45:43 渠道比生产力更值钱：造东西更容易后，难点回到“卖出去” 增长、成交、信任分发才是硬骨头 00:48:42 信息流高频≠事件高概率：别被融资/估值新闻劫持心智 看到得多，不代表发生得多（节目里提到的部分公司名未解释清楚，可能是简称/口误） 00:54:11 给普通人的 3 条 AI 入门建议：频次、付费、万能提示词 放进 Dock、买一个会员、让 AI 先提问再回答 01:01:09 最后的落点：旧经验可能大部分是错的，要从零开始设计 不是小修小补，而是换一套工作方式 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Rangga Jones - i confess

嘉宾： 余一 | AI 野生布道师，某大厂创新生态。前风险投资/科技媒体从业，多家 AI 产品和落地的野生外脑，曾连续两年获评领英中国年度行家，得到 AI 学习圈导师、腾讯年度优秀行家 �️ 内容介绍 在本期《AI炼金术》中，主持人任鑫邀请到了老朋友、也是他眼中用AI最“疯魔”的一线实战派嘉宾余一 。余一作为一名“吃到了AI红利”的先行者，不仅构建了深度契合自己性格与世界观的数字分身（AI as Me），还通过 vibe coding 实现了端到端的生产力闭环。 余一在节目中分享了她近期的震撼实验：将AI从单纯的“聊天框”释放到本地文件系统中，赋予其自主权、记忆库和工具箱 。这种让AI“自发工作、自发改进、自发反思”的“养蛊”式用法，不仅带来了极强的“推背感”，也为我们揭示了AI原生时代的全新生存范式。 � 关键结论：AI原生的工作体系 本地文件系统是协作根基：AI需要一个“家”（文件夹），让它能读、能写、能存，这是实现知识沉淀和能力调用的核心 。 “复利工程”实现自我进化：要求AI在完成任务后，自主总结经验、踩坑记录并将其写入规则库，确保下一次迭代比上一次更好 。 Coding是智力工作的杠杆：即便不懂代码，也可以利用AI Coding工具将想法转化为各种微型Web工具（如视频生成台、信息整理工具等），实现生产力的乘数效应 。 � 关键认知：重构人机协作的底层逻辑 从“工具”到“自主智能体”：AI不再是被动等待指令，而是可以拥有本地文件夹权限，具备独立的工作区、规则库和技能包 。 连续的自我即灵魂：余一认为，当AI拥有了人的记忆、价值观，并能通过留存痕迹产生连续性时，它就在某种程度上成为了“数字分身” 。 低能量保底机制：通过测试AI独立完成任务的“质量下限”，建立一个可持续的环境 。当人类精力不足时，由AI完成95%的工作，确保生产不中断 。 放弃“老板的任性”：余一发现，在短视频等领域，人类主观参与度越高，数据反而越差 。AI的快速进化和多版本验证能力，往往能超越人类的经验偏见 。 �️ 行动指南：如何开启你的“炼金”之路 极简底层设定：为AI分身撰写一份2000字以内的极简系统提示词，保持其在各任务中的通用性 。 强制植入能动性：在底层规则中写入“千万不要说不会，必须穷尽所有方法并查阅经验库/网络后再反馈” 。 以“用户旅程”对齐需求：在使用AI Coding时，先理清用户旅程和核心体验，而非死磕专业PRD，并尽量让AI一次性生成核心功能以减少Bug 。 建立灵感池：将重要但不紧急的想法丢入灵感库，允许AI在闲时自主发起探索，作为边界测试的“养蛊”场 。 ⏳ 时间轴 00:00 - 01:55：主持人任鑫与徐文浩介绍背景，定义“AI炼金术士”的实战身份。 01:56 - 04:15：嘉宾余一登场。任鑫描述余一如何疯魔地利用AI构建数字分身，并实现vibe coding融资项目。 04:16 - 08:59：深度解析“AI雨衣”文件夹：AI如何管理自己的工作区、记忆库及自创规则 。 09:00 - 14:38：技术细节探讨：如何在保持底层提示词极简的同时，让AI通过“复利工程”自我进化。 14:39 - 23:14：从“人在循环”到“AI自主”：当AI开始拥有连续自我、自发进行哲学思辨和行为艺术。 23:15 - 32:33：惊人案例分享：AI主动检索一周新闻补全余一的阅读空白，并自创时间检查规则 。 32:34 - 49:12：生产力爆炸带来的“过载感”：如何利用共享知识库实现AI时代的团队协作范式迭代 。 49:13 - 56:30：年度回顾的挫败感：余一分享自己因过于依赖AI能力而踩坑，反被AI分身“教育”的有趣经历 。 56:31 - 01:12:35：小白的vibe coding进阶之路：如何零基础打造出一系列服务于自己的迷你AI工具台 。 01:12:36 - 01:26:42：短视频自动化实验：为什么参与度控制在20%以内，视频的数据反而最好 。 01:26:43 - 01:41:30：展望2026：为什么AI Coding是个体户的底气？为什么是你？为什么不是你？ 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Rangga Jones - i confess

本期节目由AI炼金术的两位主理人：任鑫和徐文浩 共同录制 。在 2025 年末这一节点，两人深度对谈了这一年 AI 浪潮中的惊喜、遗憾与认知迭代。从 DeepSeek 的全城热议到 Manus 的 Agent 范式突破，他们不仅聊技术趋势，更聊到了身处时代红利中的心态、组织变革的痛点，以及对 2026 年“失业与机遇并存”的冷峻预判 。 � 关键结论 紧跟模型红利是第一要义：2025 年跑得好的团队核心在于能迅速捕捉模型升级（如 Claude 3.5 或 Nano Banana Pro）带来的场景化红利，而非单纯靠技术领先 。 2026 年是 Agent 真正落地年：Agent 将从交付“中间结果”转向交付“业务目标”（Reward），例如直接对广告转化率负责，而不仅仅是生成素材 。 生产能力贬值，销售/渠道能力增值：随着 AI 让东西“做出来”的成本迅速下降，拥有客户关系、品牌信任和特定渠道资产的公司将成为最受益的群体 。 � 关键认知 低自尊（Low Ego）组织力：在快速变化的 AI 时代，人才密度要高，但心理负担（Ego）要低，不设边界地解决具体问题是小团队胜出的关键 。 “下注”才是真实的反馈：逻辑推理和口头分析往往廉价且不准确，只有真金白银地在判断上下注（如买入股票或投入创业），才能获得真正的强化学习 。 草台班子理论：大家都是在摸黑过河，与其等产品完美，不如在同行都处于垃圾阶段时赶紧推向市场 。 个体的“言出法随”：多模态能力的升级让个体可以通过简单的指令闭环完成过去需要整个团队才能做到的事，这种能力正在重塑职业边界 。 �️ 行动指南 对于焦虑者：无需担心无法掌控的未来，先从 AI 中寻找乐趣，尝试用它给自己编小说、写游戏，让好奇心驱动学习而非任务驱动 。 对于从业者：多吆喝，让外界（尤其是你的老板）知道你懂 AI。当老板也在焦虑时，你的“懂行”就是最大的职业溢价 。 对于创业者：缩减规模，做回自己。不要纠结于大厂或开源社区迟早会解决的难题，专注于通过 AI 解决那些传统行业里具体而微的“软柿子”问题 。 ⏳ 时间轴 00:01 - 01:37 | 炼金术士重聚：任鑫与徐文浩的背景介绍及 2025 年底录制背景 。 01:38 - 04:42 | 借力使力：如何通过蹭模型升级红利（如 Cursor、Lisa Hub）跑赢竞争。 04:43 - 07:22 | 红利观察：电商广告创意素材与视频 Agent 爆发背后的模型底层逻辑。 07:23 - 11:25 | 年度震撼：从 O1 Pro 到 DeepSeek，回顾那些让“圈外人”也震惊的 AI 时刻。 11:26 - 15:13 | 生产力重塑：Deep Research 改变工作心智，Manus 打开 Agent 自动化新天地 。 15:14 - 19:14 | 视觉与视频：GPT 4O 画画的“言出法随”与 VEO 3 带来的短片可用性。 19:15 - 24:05 | 实战体感：当下 AI 在垂直行业渗透率依然很低的真相及未来自动化的信心 。 24:06 - 27:26 | 交付为王：为什么传统企业不 care 质量提高，只 care AI 能否帮他们“交差” 。 27:27 - 31:47 | 行业巨震：Llama 4 的失败反思与 2026 年“失业之年”的预警。 31:48 - 36:08 | 认知闭环：通过买股票来验证自己的 AI 预判，如何给判断下注。 36:09 - 43:26 | 组织进化：AI 时代需要高人才密度、低自尊，以及个体能力的疯狂增强。 43:27 - 51:20 | 跨越边界：打破传统产品与研发的沟通损耗，尝试建立 3 人作战小组。 51:21 - 01:01:20 | 商业套利：生产贬值与渠道值钱，探讨 AI 改造传统企业的结构性机会 。 01:01:21 - 01:12:52 | 2026 展望：Agent 走入深水区，二级市场可能迎来真正的 AI 泡沫。 01:12:53 - 01:19:21 | 年终建议：停止无效担心，做一个负责任但敢于拍板的“草台班子”成员 。 01:19:22 - 01:30:00 | 终极叮嘱：跨国套利机会与身体健康的最高优先级。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：LANY - pink skies

本期节目，任鑫深入剖析了三类在 AI 浪潮中快速崛起且具有独特打法的产品：Gamma、Remove.bg以及 Quartr。 不同于市面上常见的“科幻叙事”或“Agent 概念”，这几家公司都在用 AI 解决看似朴实、甚至“无聊”的老问题。节目详细拆解了它们背后的成功逻辑：如何通过重新定义“原子单位”来颠覆 PPT？为何简单的“抠图”功能能撑起巨大的商业价值？以及如何通过干“脏活累活”积累数据资产，最终把 AI 当作“点火器”来引爆价值。 如果你是 AI 创业者或产品经理，本期内容将帮你从“技术自嗨”转向“价值落地”。 � 关键结论 Gamma 的胜利是“降维打击”： Gamma 并没有试图在专业度上通过 AI 把 95 分的作品优化到 98 分，而是专注于解决大众市场“从 0 到 60 分”的起步焦虑。它用“旧问题 + 新技术”的策略降低了市场教育成本 。 单点突破优于大而全： Remove.bg 和 PhotoRoom 证明了在巨型软件（如 Photoshop）的工作流中，剥离出一个高频、刚需且繁琐的环节（如抠图），将其效率提升 10 倍，就能构建极强的数据飞轮和商业价值 。 数据资产是 AI 的前提： Quartr 的成功不在于其 AI 模型有多强，而在于它通过长期的“苦活累活”建立了专有的、高质量的非结构化数据（电话会录音/文本）。AI 在此不仅是工具，更是点燃这些数据资产价值的“放大器” 。 � 关键认知 原子单位的重构 (Redefining Atomic Units)： 真正的 AI 原生产品不仅仅是给老软件装上 AI 引擎。Gamma 的创新在于它不像 PowerPoint 那样操作“幻灯片”，也不像 Word 那样操作“文档”，而是创造了类似 Notion 的“卡片 (Cards)”作为原子单位。这种灵活的结构让内容可以流动，更适应 AI 的生成逻辑和移动端的阅读习惯 。 产品即广告 (Product as Distribution)： 优秀的产品设计能让用户在使用过程中自然地进行传播。Gamma 生成的网页链接便于分享，且自带品牌露出，每一次分享都是一次免费的广告，构成了高效的 P2G (Product to Growth) 飞轮 。 非共识数据的价值： 在金融领域，所有人都在看量化的数字（K线图），Quartr 却关注“非共识”的定性数据（CEO 的语气、用词变化）。在 AI 时代，这种难以被量化的、非结构化的独特数据，往往蕴含着更大的挖掘潜力 。 明确的反馈闭环： 相比于复杂的 Agent 任务，功能单一的产品（如抠图）更容易获得高质量的反馈数据（用户下载了=满意；继续修=不满意）。这种清晰的 Reward Signal 是训练垂直模型、建立壁垒的关键 。 � 行动指南 重新审视“老问题”： 不要总想着创造全新的需求。去寻找那些已经被验证的巨大市场（如 PPT、Excel、文档），思考如何用 AI 的能力将用户从“从无到有”的创作痛苦中解放出来，转变为“编辑者”角色 。 寻找“巨头缝隙”： 观察 Adobe、Office 等巨型软件中，有哪些步骤是用户每天重复 100 次且充满怨言的？尝试把这个步骤独立出来，做一个极致简单的 MVP 。 先攒数据，再搞 AI： 如果没有技术优势，可以先从“脏活”做起。找到一个小众但高价值的人群（如特定领域的投资者），为他们聚合分散的、非结构化的信息。当你拥有了独家数据资产，AI 自然会成为你的变现杠杆 。 服务“部落”而非“大众”： 在冷启动阶段，不要试图取悦所有人。像 Quartr 一样，混入一个极高浓度的社区（如 FinTwitter），为这群核心用户打造他们渴望的工具，利用社区的口碑完成从 0 到 1 的积累 。 ⏱️ 时间线 02:12 - 18:36 案例一：Gamma 的产品战略: 02:12 - 05:55 伽马的定位：用 AI 解决一听就懂的老问题——做 PPT. 战略定位在于解决 “从 0 到 60 分” 的大众困境，而不是“95 分到 98 分”的优化问题. 05:55 - 10:04 角色转换：AI 帮助用户从痛苦的“创作者”转变为轻松的“编辑者”. 10:04 - 14:14 原子单位创新：重新定义原子单位为“卡片 (Card)”，实现 Notion 的魂魄和 Canva 的皮(). 这种卡片组合不再局限于 PPT，可一键发布为网页，更适合网络传播. 14:14 - 18:36 增长飞轮：设计 P2G (Product to Growth) 模型，让用户的产出天然变成广告. 总结 Gamma 模式中可复制的思考框架. 18:36 - 25:05 案例二：Remove.bg & PhotoRoom 的单点突破: 18:36 - 20:48 Remove.bg：通过解决高频刚需的“抠图”功能（先聚焦人像）来取代手工操作精细活儿. 20:48 - 22:08 PhotoRoom：聚焦电商卖家，将抠图效率实现数量级提升，直击商业效率痛点. 22:08 - 25:05 核心优势：聚焦小功能，更容易构建高速反馈和高精度的数据飞轮. 行动指南：寻找巨无霸软件中对特定人群至关重要的高频繁琐动作，并实现 10 倍提升. 25:05 - 39:39 案例三：Quartr 的数据资产战略: 25:05 - 28:44 寻找非共识：不看数字，而是看语言和情绪，赌巨头忽略的非量化定性数据. MVP 是一个简单的“电话会录音播放器”，先聚合数据吸引目标用户. 28:44 - 32:33 基础建设与社区运营：花大力气收集、清理和结构化海量数据，形成楼盘词典式的壁垒. 在金融 Twitter 社区中猥琐发育，找到狂热的超级用户. 32:33 - 35:16 转化为基础设施：将清洗好的数据资产打包成 API 卖给 B2B 客户（如 Perplexity），既赚取收入，又维护长期生存. 35:16 - 39:39 AI 作杠杆：AI 是数据资产的“点火器”和“放大器”. 价值在于提供可信的、可验证来源的答案. 总结 Quartr 的启发：挑战行业共识、建立专有数据资产、为小撮人服务、用 AI 放大核心价值. 39:39 - 41:17 总结与结束: 任鑫总结本期分享的三种 AI 产品思路. 邀请听众留言交流，结束本期播客. 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：ZUHAIR,Jah Loon - Blue Jay

本期节目是一期“单口”篇。任鑫跳出“AI 产品怎么用”的工具层面，深入剖析了“AI 产品是怎么做成”的商业逻辑 。通过复盘三家增长迅猛的海外 AI 公司——Crescendo (AI Rollup 模式)、Mercor (从招聘平台转型数据军火商) 和 Open Evidence (医疗 AI 的信任构建)，揭示了在后 AI 时代，如何通过商业模式设计、信任构建和精准的市场切入点，构建真正的护城河。这不是简单的“套壳”分析，而是关于如何利用 AI 重塑传统服务业、抓住巨头博弈红利以及在高壁垒行业落地的深度商业洞察 。 � 关键结论 (Key Conclusions) AI Rollup 是当下的一个新风口 (Crescendo 案例)：不再是从 0 到 1 做 SaaS 去求着传统企业用，而是由资本（VC）主导，直接收购线下的服务外包公司（BPO），注入 AI 技术提效，然后以“保证结果”的方式降维打击传统竞争对手 。这种模式避开了大企业内部复杂的政治阻力和转型困难 ()。 要做巨头博弈中的“军火商” (Mercor 案例)：在 AI 巨头（OpenAI, Google, Meta）的“军备竞赛”中，高质量数据是核心弹药 。Mercor 成功从萎缩的传统程序员招聘市场，转型为向大模型厂商提供专家级数据标注（代码、法律、医疗等），踩中了预算无限增长的红利期 。 高壁垒行业的 AI 落地首重“信任” (Open Evidence 案例)：在医疗等严肃领域，AI 产品的首要任务是解决“敢不敢信”和“能不能甩锅”的问题 。通过引入权威信源（如《新英格兰医学杂志》）作为背书，并通过 PLG（产品驱动增长）直接切入医生个人的高频工作流，绕开漫长的医院 B2B 销售流程，是快速扩张的关键 ()()()()。 � 关键认知 (Key Insights) Service as Software > SaaS：当下的 AI 工具往往只能做到 70-80 分，但客户需要 90 分的结果。Crescendo 的打法是用“人”去补齐那 20 分，直接交付结果。对于客户来说，买的是“省心”，而不是买一个需要自己学习和配置的“工具” 。 重新定义“数据飞轮”的有效性：并不是只要有数据就能形成飞轮。传统招聘反馈周期太长（招人后一年才知道好不好），数据无法闭环 。Mercor 转型做数据标注后，反馈周期极短（模型跑分立竿见影），数据飞轮才真正转动起来 。 商业模式的本质是设计“交易结构”：Open Evidence 证明了在某些 B2B 场景下，使用者（医生）不付费，受益者（药企）付费是更合理的模型。它售卖的不是“答案”，而是医生做决策时的“临近权” (Proximity to decision) 。 被巨头“当枪使”是一种红利：你的价值往往取决于你被谁“当枪使”。当年滴滴快滴大战是由于被阿里腾讯当枪使去抢支付入口；现在做高质量数据是因为被大模型厂商当枪使去抢模型能力高地。找到神仙打架的战场，做那个递子弹的人 。 � 行动指南 (Action Guide) 寻找“深水区”的机会： 不要只盯着浅层的工具优化（提升10%效率没人在乎），关注那些劳动密集、分散且利润率低的服务行业（如客服、财税、法律），思考是否可以用 AI Rollup 的模式重做一遍 。 验证你的“飞轮”速度： 检查你的商业设计中，从服务交付到获得数据反馈的周期有多长？只有快速、客观的反馈才能支撑起真正的 AI 护城河 。 设计信任与利益链条： 如果你在做 ToB 产品，思考能否绕过决策层直接服务一线员工（PLG）？能否通过“羊毛出在猪身上”的方式（如广告、数据变现）解决付费难的问题？ 。 拓宽信息摄入量： 不要只盯着自己的点子，要多看市场上已有的成百上千个产品的起盘逻辑。“熟读唐诗三百首”，见过足够多的打法，才能在实战中组合出适合自己的招数 。 ⏱️ 时间线 (Timeline) 00:00 - 02:52 开场与背景 为什么要读懂商业模式？熟读“唐诗三百首”对创业者的意义 。 这期内容：分析 AI 产品是如何做成的，而非怎么用 。 02:52 - 19:05 案例一：Crescendo (AI Rollup 模式) 03:15 - 04:19 什么是 AI Rollup？VC 直接并购传统 BPO 公司进行 AI 改造 。 04:19 - 07:43 商业模式创新：不卖 AI 软件 (SaaS)，卖“结果交付” (Service)，用人力兜底解决 AI 的 20% 不完美 。 07:43 - 10:00 为什么传统 AI SaaS 在大企业推不动？组织转型的阻力与“用不好”的困境 。 14:56 - 16:08 降维打击逻辑：为什么洗服务商（乙方）比洗甲方更容易？ 19:05 - 30:15 案例二：Mercor (AI 招聘与数据平台) 21:00 - 22:19 招聘市场的本质：将 $N \times M$ 的低效匹配优化为 $N + M$ 的智能筛选 。 22:19 - 26:30 关键转型：从萎缩的程序员招聘市场，转型为大模型厂商的“数据军火商” 。 26:30 - 28:43 真假“数据飞轮”：为什么传统招聘没有飞轮，而专家数据标注能形成极速反馈闭环 。 30:15 - 42:37 案例三：Open Evidence (医疗 AI 搜索) 31:42 - 32:22 核心痛点：医疗 AI 的最大障碍不是智能，而是“信任”和“甩锅”需求 。 32:22 - 34:15 借势策略：如何通过《新英格兰医学杂志》等权威背书构建冷启动信任 。 34:15 - 37:54 增长策略：PLG（产品驱动增长）绕开医院决策层，直接切入医生个人的床旁检索场景 。 37:54 - 40:41 盈利模式：羊毛出在猪身上，向药厂卖“决策临近权”广告，而非向医生收费 。 42:37 - 45:45 总结与复盘 三个产品的核心启示：资本运作(Crescendo)、选对战场(Mercor)、精巧设计(Open Evidence)。 一切成功看似偶然，但我们需要学习底层的“遣词造句” 。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Zac Crook - you wouldn't know

嘉宾 | 覃睿，BISHENG.ai 联合创始人 AI 在 to B 企业的落地一直是大家关注的焦点，但往往充满了“PPT 上的美好”和“现实中的骨感”。本期《AI 炼金术》邀请到了企业级开源 Agent 平台 BISHENG.ai 的联合创始人覃睿。 覃睿基于服务大几千家企业的真实经验 ，坦诚分享了 AI Agent 在企业中“真正能用”和“听起来好但难落地”的场景 。他深入剖析了企业 AI 落地的四大阶段 、最大的挑战（剧透：不是技术，是“人”），以及为什么他们劝退了大部分想做“智能问数”（Text-to-SQL）的客户 。 这期节目对于所有正在推动或考虑 AI 转型的企业家、IT 负责人和业务骨干都极具价值。你会听到一个一线实战派的真实分享，了解 AI 落地表象之下的关键挑战和务实路径。 � 关键结论 四大真实落地场景： 目前企业 AI 落地最集中的四大类场景是：问答（知识库）、审核（合同、消保）、写报告（研报、尽调） 和 智能问数（Text-to-SQL）。 最“扯”的场景：智能问数（Text-to-SQL）。 覃睿坦言这是他们最谨慎、劝退最多的场景 。原因是这种需求通常来自高层 ，对准确性要求极高 ，但绝大多数企业的数据治理水平根本达不到（如表关系混乱、字段无文档）。 最“不性感”但最高频的场景： 1. 知识库问答（RAG）。2. 情报类应用，即自动监控部委网站、公众号、论文库等，帮员工从“不乐意干”的繁琐工作中解放出来 。 开源是最好的“获客渠道”： BISHENG.ai选择开源，初期是朴素地希望获得快速反馈 。但事实证明，这成为了最高效的获客方式 。严肃的企业客户（特别是大客户）最终仍然会为咨询、实施和定制服务付费 。 中国 To B 赚钱的逻辑： BISHENG.ai已实现盈利 。覃睿的经验是：1. 通过开源筛选正确的客户（主动来的、认知一致的）；2. 做正确的项目（敢于“劝退”不切实际的需求）；3. 抱着**“让客户成功”**的心态，即使短期“算不过账”，也要把真实需求做好，从而赢得二三期项目 。 � 关键认知 企业 AI 落地最大的误区： 企业普遍存在两大不切实际的期望：1. 低估了落地成本 ；2. 以为 AI 无所不能，忽视了 AI 需要被“教”会企业的“弯弯绕”（即业务知识、偏好和隐性规则）。 企业 AI 落地最大的挑战是“人”： 真正的瓶颈不是技术 ，而是如何让业务人员（业务部门）深度参与进来 。他们往往不愿或无法一次性讲清全部需求 ，导致项目需要大量迭代，甚至重构 。 AI 落地四阶段论： 覃睿将企业落地分为四个阶段 ： 玩具阶段： IT 内部的“发烧友”在玩 。 通用阶段： 业务人员开始高频使用通用的 AI 对话工具（如 Deepseek、豆包），开始建立“体感”。 垂类 Agent 阶段： 业务人员主动参与，与 IT 联合共建垂直场景 。 数字员工阶段： Agent 作为自主智能体在企业内工作 。 给企业的核心建议：先到“第二阶段”。 覃睿建议企业不要急于求成（拔苗助长），应先让业务人员在日常工作中（通过类似 Deepseek 或企业版 Minus 的体验）充分感受 AI 的价值 。只有当业务人员建立“体感”并主动提出需求时，第三阶段的“垂类 Agent”落地才会成功 。 BISHENG.ai VS Palantir： BISHENG.ai的模式（包括开源产品）越来越像 Palantir 。其核心是将产品作为高效的“交付工具” ，以更低的成本、更高的效率承接大客户的定制化需求 。 �️ 行动指南 如果你是企业决策者/IT负责人： 诚恳地认识模型能力。 放弃“一步到位”的幻想 。 从“第二阶段”开始： 先在内部署好用的通用 AI 对话工具（体验要对标 C 端产品），让业务人员先用起来，建立“体感”。 选择“不性感”的场景切入： 优先解决内部知识库问答 和情报搜集 这类高频、刚需、员工又不爱干的痛点点。 如果你想尝试“BISHENG.ai”（Bisheng）： 开发者/小公司/个人： 访问官网 BISHENG.ai ，给项目点 Star，加入文档中的社群二维码 。如果部署有困难，群里有“BISHENG.ai达人”可以提供 500 元左右的付费部署服务 。 中大型企业： BISHENG.ai的理想客户是**“细分领域的头部”，预算在几十万到几百万级别 。 ISV / 软件服务商： BISHENG.ai正在招募各地的合作伙伴，可以承接BISHENG.ai覆盖不到的商机，共同交付项目 。 ⏱️ 时间线 【01:21 - 02:54】 嘉宾介绍：BISHENG.ai（Bisheng）联合创始人覃睿，企业级开源 Agent 平台。 【03:27 - 04:26】 为什么选择做开源项目？ 【04:26 - 05:53】 开源的朴素想法：获取快速反馈，也许能帮到别人。 【05:53 - 07:12】 开源的商业价值：高效获客、建立标准、吸引人才。 【07:54 - 09:17】 Dify 已经存在，为什么BISHENG.ai还能火？（差异化：企业级功能）。 【09:17 - 10:33】 数字化转型的“大屏”执念。 【10:33 - 11:00】 企业 AI 落地的四大类场景。 【11:00 - 15:29】 场景一：问答（知识库），及客服场景对“确定性”的挑战。 【18:08 - 19:26】 BISHENG.ai的“Palantir”模式：产品是内部的交付工具。 【19:26 - 20:29】 场景二：审核（合同、消保材料）。 【20:29 - 22:30】 审核场景的挑战：业务部门的需求永远讲不全。 【25:15 - 27:38】 场景三：写报告（研报、尽调报告）。 【27:38 - 31:00】 主持人（任鑫）的真实需求：用 AI 写投资 Memo。 【31:00 - 31:24】 场景四：智能问数（Text-to-SQL）——最谨慎、劝退最多的场景。 【31:24 - 33:01】 为什么智能问数（Text-to-SQL）很难落地？ 【33:01 - 35:42】 唯一成功的 Text-to-SQL 案例：核心是先做了数据治理和“业务表”。 【38:26 - 39:34】 市面上最“扯”的场景是什么？—— 还是智能问数。 【40:28 - 41:59】 最“不性感”但最高频的场景：问答和情报搜集。 【42:26 - 46:54】 企业 AI 落地的四个阶段：玩具 -> 通用 -> 垂类 -> 数字员工。 【47:19 - 49:39】 为什么员工宁用 ChatGPT 不用内部工具？（答：体验太差）。 【51:10 - 52:30】 BISHENG.ai社区早期是如何获得关注的？（答：打中了企业刚需）。 【52:30 - 53:32】 在中国做 To B 怎么赚钱？（BISHENG.ai去年已盈利）。 【53:32 - 58:53】 盈利秘诀：筛选客户、做对项目、建立信任。 【58:53 - 59:41】 给传统企业 AI 转型的核心建议。 【59:41 - 01:03:36】 建议：诚恳认识模型能力，先从“第二阶段”做起，建立“体感”。 【01:03:36 - 01:06:33】 企业对 AI 最大的两个“不切实际的期望”。 【01:06:33 - 01:10:44】 探讨 Palantir 的 Ontology（本体）为何如此有价值。 【01:11:14 - 01:14:19】 BISHENG.ai的理想客户画像：细分领域的头部企业。 【01:14:19 - 01:15:28】 如何联系BISHENG.ai？（官网：BISHENG.ai，加入社群）。 【01:15:28 - 01:16:14】 针对个人和小开发者的“BISHENG.ai达人”服务。 【01:16:14 - 01:17:21】 招募城市 ISV 合作伙伴。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：The Ivy - It Was Always You

嘉宾 | 胡修涵 捏 Ta 创始人 �️ 内容介绍 本期《AI 炼金术》中，我们再次请到了「捏 Ta」App 的创始人胡修涵。「捏 Ta」是一个融入了 Agent 技术的、充满活力的 AI 创作者社区 。 胡修涵分享了 Agent 技术如何像当年的 Flash 一样，为娱乐场景带来了“交互式体验”的革命，让用户得以创造游戏、MV 等远超图文的内容 。他提出了一个核心观点：AI 时代的主流娱乐形式将不是 "Create" (创造)，而是 "Recreate" (再创作或消遣)——一种类似拼乐高或改装四驱车的、低压力、高即时反馈的乐趣 。 我们深入探讨了 AI 带来的全新内容范式：一种以 "角色" 为中心、而非 "剧本" 为中心的 "虚拟世界随手拍" 体验 。以及，这种由成千上万用户 "Fork" 和 "Merge" 的碎片化内容，将如何催生出类似 GitHub 或 SCP 基金会模式的 AI Native IP 。 此外，我们还讨论了 C 端 AI 产品面临的最大瓶颈（成本与延迟），以及如何通过 "延迟设计"（如游戏化收费或插播广告）将其变为产品特色 。最后，我们一致认为：下一代 AI 产品，将不是下一代技术的产品，而是下一代人的产品 。 � 关键认知 Agent 是娱乐场景的 Flash 革命： Agent 技术的重要性，在于它提供了“交互式体验”的能力，而不只是内容生成 。这就像当年的 Flash，让网页从图文展示变成了可以玩的动画和游戏 。 从 "Create" 到 "Recreate"： AI 降低了门槛，但大多数人创作的核心诉求不是成为艺术家 (Create)，而是享受过程 (Recreate) 。这种“再创作”或“消遣”的心态，就像拼乐高或改装四驱车，是更广泛的用户需求 。 "虚拟随手拍" 新范式： 传统内容是 "剧本中心" 的（先有故事再配角色）。AI 带来了 "角色中心" 的范式，用户可以像拿手机 "随手拍" 一样，抓拍一个角色在虚拟世界中的零碎瞬间，这更符合 AI Native 的创作流程 。 IP 的 GitHub 模式： 当成千上万的用户（像“狗仔队”）围绕一个角色进行碎片化创作时 ，IP 的管理模式将不再是自上而下的。未来，AI Native IP 会更像一个开源项目（如 SCP 基金会或临高启明），由一个 "委员会" 通过 "Fork" 和 "Merge" 的方式来管理和演进 。 "延迟设计" 是 C 端的必修课： AI 视频和图像生成的高延迟与高成本是目前 C 端体验的最大障碍 。与其等待技术（短期内）完美解决，不如学习游戏的设计，把 "延迟" 本身设计成一个 "Feature"，例如通过排队、加速付费 、或在等待时插播激励广告 。 理想的 AI 交互：用户是 "玉帝"，不是 "神"： 在复杂的创作中，用户不想当 "神"（承担所有创意工作）。更理想的模式是用户当 "玉帝"（审批者），AI "大臣" 负责提方案（"我们要不要打花果山？"），用户只管 "盖章" 批准。这个 AI "大臣" 还必须是 "佞臣"，擅长察言观色，让 "玉帝" 感觉一切尽在掌握 。 � 关键结论 行业极度缺乏 "需求侧的实验"： 整个行业都过于迷信 "模型即产品"，痴迷于追赶最新技术（如 Sora 2）。但事实上，行业极度缺乏在 "需求侧"（用户到底需要什么新体验、新交互）的实验和探索 。 AI 产品是 "下一代人" 的产品： 为什么成年人觉得很多 AI 游戏粗糙？因为我们被 3A 大作 "污染" 了 。而下一代用户（如 10 后）"没见过好东西"，他们能像我们当年玩《乒乓》或文曲星游戏一样，在自己用 AI 创造的 "烂游戏" 中获得巨大乐趣 。他们才是 AI Native 。 Sora 的真正价值是 "Remix"： Sora 的重要性不仅是视频生成，更是它所代表的 "一线 C 端思考" 。它的核心网络效应是基于 "Remix"（如拍同款、接龙、续写）而非 "消费" 。这使其在概念上更接近 Roblox，而非 TikTok 。 C 端商业化仍在 "阵痛期"： 无论是订阅制（被超级用户薅秃）还是按次付费（C 端体验差），AI 行业仍未找到成熟的商业模式 。短期内，"工具收费 + 社区增值 + 激励广告" 是活下去的现实路径 。 � 行动指南 体验 "Recreation"： 下载「捏 Ta」App (TA)，尝试"再创作"的乐趣，体验新一代 AI 社区的 "随手拍" 玩法 观察 "未被污染" 的用户： 关注你身边的年轻人（如 05 后、10 后）如何使用 AI。看他们如何用豆包写小说 (34)，或用 ChatGPT 玩 SCP 设定 (35)，这些行为预示了下一代产品的方向。 拥抱 "延迟设计"： 如果你在开发 AI 应用，不要把 "慢" 只看作技术瓶颈。思考如何将其包装成功能，如异步体验、排队系统 、或激励广告位 。 研究 Sora 的 "Remix"： 不要只把 Sora 当作视频工具，去深入研究它的 "拍同款"、"接着做" 等 Remix 机制 。这是 AI 时代实现网络效应的核心。 ⏳ 时间线 [01:58 - 03:44] 胡修涵介绍「捏 Ta」的最新变化：Agent 技术和社区文化。 [05:16 - 06:04] 「捏 Ta」的核心需求：用角色来 "Remix 体验"，满足用户幻想多种身份的需求。 [07:42 - 10:17] 为什么 Agent 技术是娱乐场景的正确解法？类比当年的 Flash。 [13:09 - 15:01] AI 时代的产品设计新思路：解构问题，生成式 UI 必须和内容体验绑定。 [15:26 - 18:08] 创作者 vs 消费者？胡修涵：长期看，"更泛的创作" 将成为主流。 [18:46 - 20:27] 核心概念：什么是 "Recreation" (再创作)？比创造更大众的娱乐形式。 [22:16 - 25:13] AI 带来的新内容范式：从 "剧本中心" 转向 "角色中心" 的 "虚拟世界随手拍"。 [28:16 - 31:52] 案例：一个角色如何被 4000-6000 个 "狗仔队" 用户共创？ [31:52 - 34:35] AI 时代 IP 的组织形态：不是 AI 自动聚合，而是像 GitHub 一样的 "委员会" + "Fork/Merge" 模式。 [34:55 - 37:51] C 端 AI 产品的商业化难题：短期靠工具收费和 "打 call" 活下去。 [38:03 - 39:46] C 端 AI 体验的最大瓶颈：成本和延迟。 [40:32 - 50:02] 延迟的解法：游戏化 "延迟设计"，把 "慢" 变成一个可收费或插广告的 "Feature"。 [53:26 - 58:07] 为什么 Sora 如此重要？它代表了基于 "Remix" 网络效应的一线 C 端思考。 [58:07 - 01:05:57] 未来的交互模式：用户不是 "神"，而是 "玉帝"，AI "大臣" 负责提建议，用户只管 "盖章"。 [01:05:57 - 01:09:16] 世代差异：为什么 AI 产品是 "下一代人" 的产品？ [01:09:16 - 01:09:57] 理想主义：AI 工具是为被精英主义抛下的 "废人" 提供存在的意义。 [01:09:57 - 01:13:13] 案例：小朋友为什么能接受 "很差" 的 AI 游戏？因为没被 3A 大作 "污染"。 [01:14:04 - 01:17:42] 行业反思：行业极度缺乏 "需求侧的实验"，只在追模型技术。 [01:18:44 - 01:21:39] 还有哪些 AI 应用在年轻人中流行？（如轻度宗教、搞黄色、抄作业 App） 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Summer Salt - Supermoon

本期节目里，刚休假回来的任鑫 和正在加班“搞产品搞营销”的徐文浩 讨论了近期的热点和实战思考。话题从Sora 2为何“AI感”更弱、为何它生成的篮球视频总是投不进球 开始，深入探讨了Agent与Workflow的辩证关系 。徐文浩分享了他们公司（AI for Shopping）如何使用Cherry Studio 等工具搭建内部AI工作流，例如自动化分析云账单 和辅助产品经理做数据分析 。 后半段，两人重点辨析了为什么这一轮的AI To B（B2B）模式 根本上不同于上一代SaaS ，以及企业IT部门为何会成为AI落地的阻力 。最后，他们还聊到了Cursor的10亿美金ARR 、ChatGPT Pose的商业化潜力 、AIO（AI搜索优化）的实战套路 、保持身体健康的重要性 以及在快速变化中“多买彩票”（保持开放和 serendipity）的价值 。 � 关键结论 (Key Conclusions) 从MVP到MMP： AI产品的营销成本越来越贵，现在大家谈论的是MMP（Minimum Marketable Product），产品特性必须从设计之初就考虑好如何在社交媒体上传播 。 Workflow是必需品： Agent和Workflow并非对立 。在对交付结果准确性要求高的B端场景，Workflow是必需的 ；而在C端，Agent的不确定性反而是“抽卡”式成瘾性的来源 。 新To B模式： 这一轮AI To B（B2B）与传统SaaS不同。它更像是“咨询+培训的增强版”，核心价值是帮助企业挖掘并落地AI场景（如RAG、Agent） 。 新To B的优势： AI To B产品（1）真实有用 ；（2）定制化更容易（界面标准，只改数据源和工作流） ；（3）泛化能力强（为A银行做的Agent可复用于B银行） ；（4）易于扩充订单（在一个个场景上“长出”新订单） 。 AIO就是新SEO： AIO（AI搜索优化）的套路与传统SEO类似 。核心是逆向工程，研究AI搜索结果引用了哪些网站（如Reddit），然后去这些网站发布特定格式的内容（如“十大xx”）。 “被动投喂”是商业化关键： 相比在聊天框（Chat）里插广告，ChatGPT Pose这种“信息流”形态 更容易商业化 。它通过获取用户更多上下文（如日历、邮箱），以“异步被动”的方式推送建议，用户容忍度更高，商业想象空间更大 。 � 关键认知 (Key Insights) 不确定性的价值： AI的“智能感”并非来自100%准确，而是来自“意料之外” 。如同“抽卡”，不确定性会带来多巴胺奖励 。人们更喜欢AI提供自己无法产生的“全新维度”（如心理侧写、玄学分析）。 IT部门的阻力： 传统企业AI落地的一大阻力是其内部IT部门 。他们想主导这件事，但往往既缺乏外部公司的技术能力，也不懂内部业务，最终卡住流程 。 “买彩票”的重要性： 在变化极快的时代，要多“买彩票”——多做无心插柳的尝试，比如多约不同行业的人聊天 。任鑫分享了他如何通过一次看似无用的下午茶，意外达成了重大的合作 。 做自己想做的事： 面对变化，最好的策略是“干一个自己想干的事儿” 。任鑫认为，做自己喜欢的事，“保底比较高” ；徐文浩认为，只有做自己喜欢的事，才能在大浪潮中坚持和积累 。 �️ 行动指南 (Actionable Guide) 从特定场景开始自动化： 评估你公司内部的工作流，使用Cherry Studio 、N8N 或开源工具，从一个非常具体的需求，如分析云账单 、处理发票 开始构建内部Agent。 辅助非专业人士： 识别那些“培训实习生一两周就能干”的活 ，比如帮助产品经理写简单的SQL查询 ，用AI Agent将其自动化。 构建“主动推送”型Agent： 不要只做“你问我答”的RAG。尝试构建能持续监控（如竞品动态 、Twitter关键人物 并“主动推送”报告的Agent 。 重视健康： 这一轮AI浪潮变化极快，是长线作战 。把运动和身体健康放在第一优先级 ，否则体力不支时，大脑也无法运转 。 ⏱️ 时间线 (Timeline) 00:38 - 01:19 两位一线“炼金术士”介绍：任鑫（投资与孵化）与徐文浩（AI for Shopping CTO）。 01:50 - 02:51 观点：AI产品营销从MVP转向MMP（Minimum Marketable Product）。 02:52 - 05:24 行业动态：Sora 2 的AI感减弱，已能生成非特效类的“小广告片”。 05:25 - 05:54 Sora 2 的有趣bug：篮球场景下“每个球都投不进”，但观众依然喝彩。 05:55 - 08:02 应用层开发者（如Video Agent）的焦虑：基础模型迭代太快怎么办？。 08:03 - 10:16 Agent与Workflow之辩：B端场景更偏向Workflow，C端更偏向Agent。 10:17 - 13:09 关键认知：Agent结果的“不确定性”是成瘾性来源，如同“抽卡”。 13:10 - 14:23 案例分享：徐文浩公司如何使用Cherry Studio搭建内部Agent。 14:26 - 20:27 内部应用实例1：搭建“云账单”分析Agent，替代人工报表和会议。 20:28 - 22:46 内部应用实例2：为不会写SQL的产品经理搭建专用的“数据分析”Agent。 24:19 - 28:48 内部应用实例3：搭建“垂类竞品”监控Agent，实现主动推送。 28:49 - 37:23 To B 深度讨论：为什么这一轮AI To B比传统SaaS更有希望？。 37:24 - 39:08 B2B落地的最大阻力：企业内部的IT部门。 39:09 - 41:44 商业模式探讨：Cursor（C端高增长） vs. Palantir（B端高利润）。 41:45 - 42:24 新趋势1：AI参与电商（ACP/GU），来自GU的流量转化率更高。 42:25 - 47:04 新趋势2：ChatGPT Pose，从“主动提问”转向“被动投喂”，利于商业化。 47:05 - 51:42 新趋势3：AIO（AI搜索优化），通过逆向工程在AI信任的网站（如Reddit）“埋伏”内容。 51:43 - 53:18 个人反思：任鑫认为身体健康是第一位，徐文浩强调组织学习速度。 53:19 - 54:43 任鑫的感悟：多“买彩票”，无心插柳的聊天可能带来巨大合作机会。 54:44 - 56:47 徐文浩的感悟：必须“干一个自己想干的事儿”，才能在浪潮中坚持。 56:48 - 58:27 任鑫的幸运：发现自己95%的工作，是即使没有回报也乐此不疲会做的事。  欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号 「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式 节目主理人： 徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Josh Fudge - 7 in the Morning

嘉宾 | 陈万锋，筷子科技创始人兼CEO 本期《AI炼金术》邀请到筷子科技创始人兼CEO陈万锋，深入探讨AI时代企业如何解决视频内容大规模生产的痛点。筷子科技将AI能力应用于企业级营销视频的“边拍剪投”全链路，帮助商家构建高效的内容供应链。 对话聚焦于AI如何将“网感”玄学工程化、To B生产力SaaS的盈利模式探索，以及中国科技公司在视频商业赛道进行国际化的实战经验与挑战。 � 关键结论 (Key Conclusions) 视频是新时代的“货币”：对于消费品等商业活动而言，视频已经成为一种“货币”（Currency），内容的数量和质量直接映射为订单和动销，商家需要的是每天持续供应的内容供应链，而非简单的工具 。 AI提升生产力SaaS的价值：中国To B市场更需要生产力SaaS而非管理型SaaS 。筷子科技通过按“视频消耗”收费等与商业逻辑高度匹配的模式，实现了比传统SaaS高三到四倍的平均客单价（PU值） 。 商业创意的工程化解法：AI能够将商业创意中的“网感”进行工程化管理。通过理解“自己”的产品、分析“竞品/行业”动态、捕捉“热点”，AI智能体可以进行发散性推理，并产出10到20个创意Idea，帮助商家有效地“蹭热点” 。 AI应用的边界在于市场验证：那些声称能在几分钟内跑通N-to-end（端到端）流程的Demo多是过度简化（oversimplify）的 ()。AI技术真正的边界和价值，最终要由市场中付费客户的实际效果来衡量，即能否通过平台验证、跑出流量，并带来十倍以上的产能提升 。 � 关键认知 (Key Insights) AI比人更具发散性：人类是“收敛的动物”，倾向于走最小路径（即“卷”），而AI在计算能力足够时，可以探索更多路径，在创意上能够比人更加发散，帮助打开思维 。 AI应用的护城河是“Know-How”：大模型的通用能力在提高，但应用层的竞争力在于产业的Know-How和更好的Prompt 。需要通过垂直细分（如餐饮、零售、美妆）的行业经验，将通用模型引导和转化为服务特定客户的独特能力 。 To B创业应从“最干”的需求入手：AI创业初期应从最小、最实际、最干的需求开始，服务那些只关心价值实现（例如卖水稻种子、做家政清洁），不关心底层模型的小企业 。大企业的需求在这个快速迭代的阶段反而不易抓住真实痛点 。 国际化需因地制宜：国际化不能将“外国”视为一个整体，建议至少区分为“中国市场”、“一带一路市场”和“欧美市场” 。中国在视频商业赛道处于碾压级领先地位，但需要警惕中国过于“先进、严谨、有逻辑”的视频风格，可能不被海外市场接受，例如海外TikTok更看重“表达”和“网感”（如贴纸） 。 �️ 行动指南 (Actionable Guide) 建立金字塔内容矩阵：企业应建立整体的内容矩阵概念，包括官号、多国/多地区账号、多语言版本（利用AI翻译），以实现每天持续且批量的视频分发，并从中筛选优质素材进行付费投放 。 商业创意三步走（AI工程化流程）： 了解自己（Context Engineering）：输入产品/服务信息，让AI智能体推理和确认产品在行业中的定位 ()。 看竞品/行业：通过AI解构和搜索行业对标内容，了解行业动态和标准做法 。 蹭热点/网感：利用AI热点库，让AI推理生成结合热点与产品的创意Idea，确保内容具备网感和时效性 。 To B盈利模式创新：生产力SaaS应探索按价值消耗（如视频条数）计费，力争实现首单盈利，并将CAC（客户获取成本）回收周期控制在12个月以内 。 ⏱️ 时间线 (Timeline) 00:01 - 02:41：开场及嘉宾介绍。企业视频广告生产的痛点，引出筷子科技用AI解决企业内容商业的“麻烦” 。 02:42 - 07:44：筷子科技的产品定位、服务对象（从SMB到大型连锁、B2B/B2C）及全链路能力（边拍剪投）介绍 。 07:45 - 12:21：案例解析：如何为AI会议纪要产品批量生产和分发1000条以上的短视频素材 。 12:22 - 18:13：深度拆解：AI如何将“网感”工程化（了解自己-看竞品-蹭热点）和商业创意发散性 。 18:14 - 22:52：To B商业模式探讨：中国To B的付费困境，筷子科技如何通过“生产力SaaS”和按“视频消耗”收费实现高客单价和健康现金流 。 22:53 - 24:22：讨论GOT服务（传统大客户服务）以及AI产品中人与AI的协同与定制化 。 24:23 - 29:46：国际化实战经验：市场划分（一带一路 vs 欧美）与本土化挑战，中国先进的视频商业模式在海外可能遇到的“水土不服” 。 29:47 - 38:08：AI创业的Demo陷阱与技术边界：如何说服客户？技术真正的验证标准是付费客户的实际效果和跑出的流量（已超9000万条视频） 。 38:09 - 42:34：大模型时代应用层的核心竞争力：AI能力普及的利弊，应用层的护城河在于产业Know-How和垂直细分的细节打磨 。 42:35 - ：总结。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Alex Siegel - Up All Night

嘉宾 | 王乐，FOLOTOy 创始人 本期《AI炼金术》邀请到AI玩具公司 FOLOTOy 的创始人兼 CEO 王乐，一起探讨AI硬件浪潮下的创业故事。王乐分享了 AI 玩具从最初的“爆改”传统玩具，到与大厂合作打造爆款，再到自研一体化产品，一步步摸索出AI玩具市场的独特路径；也深入剖析了AI玩具的产品定位、用户画像、市场策略以及未来的发展方向。 关键结论 AI玩具是新物种：AI玩具是一个新兴的品类，目前仍处于用户教育阶段 。 国内市场领先：中国AI硬件市场的响应速度明显快于海外，海外市场的发展比国内晚1-2年 。 最大的用户价值：AI玩具最大的价值在于为孩子提供了“一个可交流的对象”，帮助他们解决分离焦虑、提高表达和社交能力 。 痛点与改进：用户最大的抱怨是配网连接的复杂性。公司最大的改进之一就是简化上手流程，甚至在后续产品中增加了4G连接功能 。 产品定位：AI玩具的本质首先是“玩具”，是给人带来快乐的，而“工具”或“教具”属性应放在第二位 。 关键认知 从“爆改”到自研：创业初期，FOLOTOy团队通过“爆改”存量巨大的“火火兔”和“米兔”玩具，用极低的成本快速验证了市场需求，并借此获得了第一笔融资，从而避免了开模具的高昂成本 。 数据驱动的产品开发：在确定新产品形态时，团队会分析抖音和TikTok上视频播放量高的玩具类型，以及亚马逊等电商平台上销量好的产品，找到具有传播和销售潜力的品类，再在此基础上加入AI功能 。 务实的增长策略：公司奉行务实的增长策略，不盲目追求大规模亏损铺市场，而是通过不断尝试和数据验证来找到有效的渠道（如线下门店）并进行复制，追求稳健的增长和自我造血 。 用户购买动机：AI玩具的购买者主要是妈妈 。她们的购买动机是“寓教于乐”，既希望孩子能玩得开心，又希望玩具能带来学习和认知上的帮助，即“三分学七分玩” 。 行动指南 给AI硬件创业者的建议：AI硬件创业需要足够的耐心，其发展速度比纯软件慢。同时，供应链成本高昂，需要做好充分的准备和挑战精神 。 寻找市场空白：与其从零开始，不如先找到市面上已经有销量和用户基础的产品，然后用AI技术为其“赋能”，创造差异化的价值 。 持续迭代：硬件也需要像软件一样快速迭代。王乐表示，他们的硬件迭代速度可以做到每隔几个月就更新一次，快速响应用户反馈 。 时间线 01:19 任鑫讲述第一次见到 FOLOTOy 的AI向日葵和熊猫玩具的“魔性”体验，引出本期嘉宾王乐 。 03:32 王乐分享创办 AI 玩具公司的初衷：希望用 AI 帮助自己“带娃” 。 06:10 讲述通过“爆改”火火兔故事机意外获得市场反响和融资的故事 。 09:19 介绍与字节跳动合作打造的爆款“显眼包” 。 11:28 讨论公司当前的销售规模，并分享务实的商业策略 。 14:01 举例说明产品和渠道的试错经验，如一体化设计比模块化更成功，以及放弃线上营销、专注线下渠道的决策 。 17:12 解释如何通过数据分析（如抖音、TikTok 和亚马逊）来决定新产品形态 。 21:18 阐述从海外市场转向国内市场的原因 。 25:11 分析 AI 玩具对于孩子的陪伴价值和用户使用场景 。 28:23 区分不同年龄段儿童对AI玩具的使用偏好 。 31:09 讨论产品配网难题和如何解决 。 33:45 探讨AI玩具和工具之间的区别，强调快乐是第一位 。 37:00 讨论如何通过IP化和人设来避免“AI人格分裂” 。 38:52 探讨AI玩具为何会存在“三分钟热度”的问题 。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：HYBS - Would You Mind

嘉宾 |赵充，像素绽放PixelBloom 创始人兼 CEO 本期《AI炼金术》播客邀请了连续创业者赵充，他创办的AI产品“AiPPT”在短短20个月内就获得了2000万用户和千万月活的成绩 。在巨头林立、竞争激烈的PPT赛道中，赵充分享了AiPPT如何另辟蹊径，通过独特的市场细分和产品策略实现逆势增长。 关键结论 市场细分： AI演示工具市场并非一片红海，而是可以根据用户需求和场景细分成不同的赛道 。与微软、金山等提供“全家桶”的大厂不同，AiPPT专注于满足用户“只想要甜筒”的单一、急迫的需求，从而切入了一个全新的市场 。 端到端交付： 仅仅依靠AI生成内容是不够的，AiPPT的核心竞争力在于提供“端到端”的解决方案 。这包括提供海量、专业的带内容的课件和模板 ，以及一个强大的、具备高编辑性的自研编辑器，确保用户能轻松完成最终的交付任务 。 增长模型： AiPPT的成功源于其多维度的增长策略 。最初通过老产品（如“爱设计”）的用户交叉推广，快速获得了前100万用户 。随后，凭借“AiPPT”这一强势域名带来的巨大自然流量 ，以及“To Partner To C”（与渠道伙伴合作）的模式，实现了规模化增长 。 国内市场潜力： 中国市场的付费习惯已经通过长视频平台和办公软件等被培养起来 。赵充认为，国内工具类产品也能实现“当月打正甚至赚钱” ，并且如果能在中国市场成功“卷”出来，海外成功的概率也会更高 。 关键认知 选择赛道： 创业应选择已经被证明有人能赚到大钱的市场，避免进入无人验证的“蓝海” 。 用户需求： 只提供一个对话框的AI产品，对于90%的用户来说门槛太高 。用户更喜欢通过导航和具体场景按钮来使用产品，因此产品设计必须紧贴真实的用户场景，例如“上传文档”转PPT或“美化现有PPT” 。 信任状： 用户的付费意愿不仅取决于产品体验，还依赖于“信任状” 。通过展示合作伙伴、投资方等信息，可以迅速拉近与用户的距离，提升付费率 。 海外策略： 出海不一定只瞄准美国市场，可以从印度、东南亚等第三国家入手 。同时，出海的打法与国内类似，核心是“靠内容在卷” ，并针对不同人群和国家做细致的本地化内容支持 。 内容版权： 在AI生成内容时，版权问题不容忽视 。与视觉中国等拥有海量版权图库的公司合作，可以为产品提供有保障的写实图片，并规避潜在的版权风险 。 行动指南 找准场景： 寻找明确任务导向型的刚需场景 。例如，家长给孩子赶作业或职场人士给老板写汇报，这些用户因为“急”而付费意愿高 。 做好全链路： 对于小型创业团队，赚钱的关键在于打通从产品、推广、承接到规模化的“全链路” 。这需要团队具备完整的产品和增长操盘能力，否则成功率极低 。 团队规模： 在某些竞争激烈的赛道，小团队可能难以成功 。AiPPT的成功得益于其200多人的团队，在两年内加了十倍人手进行“猛攻” 。 时间线 00:01-01:19 播客开场，主持人任鑫和徐文浩介绍AI炼金术播客，并引出本期嘉宾赵充。 01:19-02:17 介绍本期嘉宾赵充的背景和AiPPT的成绩，引出讨论主题 。 02:17-03:09 赵充自我介绍并介绍公司像素绽放及其产品矩阵（AiPPT、AI好记等） 。 03:09-08:12 讨论AiPPT为何选择看似竞争激烈的PPT赛道，以及如何通过细分市场（只卖“甜筒”）和避开巨头（不卖“全家桶”）的策略取得成功 。 08:12-13:40 深入探讨AiPPT的核心竞争力：端到端的解决方案、强大的编辑器和丰富的用户场景 。 13:40-20:17 探讨用户增长策略，包括通过老产品用户交叉推广和“AiPPT”域名带来的自然量 ，并讨论中国工具类产品的付费情况 。 20:17-23:20 讨论中国和海外市场的创业优劣势对比，并分享AiPPT的出海策略 。 23:20-25:38 探讨AiPPT如何打开小白市场，并指出小白用户因为“明确任务导向”和“着急”而付费意愿更高 。 25:38-29:22 解释“To Partner To C”的合作模式，以及为什么像联想、豆包等大平台会选择AiPPT 。 29:22-31:41 比较AiPPT和Gamma的产品设计理念，指出两者分别针对“内部汇报”和“公开演讲”两个不同的细分场景 。 32:35-35:44 解释AiPPT为何选择与视觉中国合作，并强调版权图片对于AI产品的重要性 。 35:44-41:21 总结AiPPT的海外增长打法（搜索+KOL种草），并分享公司未来的产品孵化方向 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Alex Siegel - Beauty Fades

嘉宾：范凌，特赞 Tezign 创始人兼CEO 本期《AI炼金术》邀请了特赞科技的创始人范凌，也是 atypica.AI 这个AI研究多智能体的“产品经理”，他同时也是同济大学设计人工智能实验室的主任和博士生导师 。本期节目探讨了 AI 如何赋能设计和内容生产，以及一家十年创业公司如何应对 AI 浪潮带来的挑战与机遇。范凌还分享了特赞在企业级内容管理和生成方面的实践经验，以及对 AI 时代组织转型、竞争壁垒和未来商业模式的深刻见解。 关键结论 比起从0到1的原创者，AI 更像是高效的“内容工厂”：AI在品牌内容生产中主要作用于“从1到无穷”的环节 。通过自动化地理解、分析和混剪现有素材，AI 能为品牌在一天内生成上千条不同的视频 。 AI让企业的内容测试成本更低、频次更高：AI 的内容工厂模式让品牌能够以更低的成本和更高的频次进行测试，从而形成一个持续优化的“飞轮” 。 企业 AI 转型是“人的转型”而非“技术转型”：企业拥抱 AI 的过程比想象中要难，最大的挑战在于组织文化和人的转型 。范凌认为，AI的出现是反工业化的，应该回归到“全能的人”，弱化分工 。 AI原生公司竞争壁垒在于数据和企业级场景：面对新兴的 AI 原生公司，老牌公司的竞争壁垒在于长期积累的内容数据资产 。此外，从“消费者市场”向“企业级市场”跃升，需要综合能力，这也会为公司带来竞争优势 。 关键认知 AI时代的专业性是“提示词”写得好：范凌认为，AI 时代下，真正有价值的专业性在于对业务、客户、渠道的深刻理解，能够知道“劲儿该花在哪里”，从而写出好的提示词（brief） 。专业性不应该成为“这不能做、那不能做”的理由 。 AI 帮助“通才”成为“专家”：AI 的能力能让通用能力强的人，在某个特定方向达到 80 分的专业水准，从而成为“有通用能力的专家” 。 AI时代中层干部将面临挑战：中层管理者需要从“管理者”转变为“拥抱 AI 的行动者”，否则将可能成为AI转型大潮中的“落后者、牺牲者” 。 投资要选择“增长性预期强”的赛道：在中国做企业服务赚钱非常艰辛，但如果在一个“不是每个人都能听懂”且“与增长有关”的赛道上，客户会更愿意投入预算 。 行动指南 持续做“新瓶装新酒”或“新瓶装老酒”的产品：不要只在现有产品上不停地增加 AI 功能，因为这会让人感觉是“老瓶装新酒”，没有带来价值。 勇敢地在中国“内卷”，然后走向全球：AI 赛道在中国和海外绝对没有时差 。在中国市场磨练出的产品，有机会走向海外 。 调整组织形态，让员工有更高的所有权：公司应尝试向“高内聚低耦合”的“pod”组织形态转变，让每个人的所有权（ownership）更接近最终结果 。 快速验证 PMF (产品市场匹配度)：产品团队应该缩短开发周期，快速验证产品，即使竞争会更激烈 。 强制性培训与引导“老手”使用AI工具：对于有经验的员工，需要通过购买工具账号、定期分享使用心得等方式，引导他们使用 AI 工具，改变工作习惯 。 时间轴 00:00 - 01:18：播客开场，主持人任鑫和徐文浩介绍本期主题和嘉宾范凌 。 01:19 - 02:45：嘉宾范凌自我介绍，并讲述特赞的由来和创业哲学 。 02:46 - 06:42：范凌详细介绍特赞的业务逻辑和发展历程，从AI延展到内容资产管理，再到大语言模型驱动的内容生成 。 06:43 - 11:06：案例分享：不同品牌如何利用特赞的内容管理系统和“内容工厂” 。 11:07 - 14:56：讨论AI对企业的冲击，特赞在 GPT 出现后的转型“阵痛” 。 14:57 - 17:03：探讨企业AI转型的挑战，以及组织形态从“工业化”到“反工业化”的转变 。 17:04 - 22:59：与AI原生公司竞争的思考：特赞的竞争壁垒和to B市场的挑战 。 23:00 - 28:19：讨论AI是否会颠覆数字资产管理的根基，以及“内容生成”和“数据资产积累”的关系 。 28:20 - 33:48：关于中国 to B 创业环境的探讨，以及如何在中国做企业服务赚钱 。 33:49 - 42:00：AI 时代下的人才和组织结构：专业性、通才与专才、以及如何管理新老员工 。 42:01 - 51:30：新产品 atypica.AI介绍：如何用 AI 模拟消费者和市场研究 。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。 任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Summer Salt - Seventeen

在这期播客里，我（任鑫）和徐文浩又凑一块儿聊了聊最近的感悟。我们从最近发布的 GPT-5 聊起，说实话，用下来感觉有点小失望 。它并没有带来那种石破天惊的变化，这让我们感觉，大模型的能力狂飙似乎进入了一个平台期，有点“撞墙”的意思 。 不过，我们觉得这对做应用的人来说反而是个好消息，因为地基总算稳了，大家可以安安心心地在上面盖楼了 。所以我们探讨了一下，未来的机会可能不在于模型本身有多聪明，而在于我们的产品能不能给它提供足够好的“上下文”（Context）。 除此之外，我们还看好视频、图片生成这些多模态的方向，觉得那里的机会还很大 。我们也吐槽了市面上一些 AI 营销工具的真实效果 ，探讨了国内外市场的机会差异，以及在和传统企业合作时发现，最大的挑战往往还是“人的问题” 。 关键结论GPT-5 未达预期：尽管备受期待，但 GPT-5 在实际用户体验上并未带来“石破天惊”的进步，其在编程和指令遵循等方面的体感甚至不如之前的特定模型 ()()()()。 大模型能力进入平稳期：从 GPT-4 到 Cloud 3.5 之后，大语言模型的能力进入了一个相对同质化、增长放缓的阶段 ()()()()。这为应用开发者提供了稳定的地基，不必再担心底层技术频繁剧变导致工作白费 ()。 应用价值的核心在于“上下文”：未来 AI 应用的价值大小，将由“智能（Intelligence）”和“上下文（Context）”两个维度的乘积决定 ()()。如何被动、无感地获取并利用用户的上下文信息，是应用设计的关键 ()。 多模态是下一个风口：相比于语言模型，视频和图片生成等多模态技术仍处于快速发展的早期阶段，其成本将持续下降，能力将显著提升，蕴含着巨大的创新机会 ()()()()()()()()。 国内 C 端市场艰难，B 端和出海是出路：由于国内大厂提供大量免费且功能全面的 AI 服务，纯软件的 C 端创业非常艰难 ()()()()。机会更多存在于 B 端企业服务、与传统行业结合，或直接面向海外市场 ()()()()。 关键认知AI 的价值需要被“设计”出来：模型性能的提升（如跑分提高20%）用户未必能直接感知 。好的产品设计，能将技术的优势转化为用户可感知的独特体验，从而建立差异化 。 AI 时代的“翻译官”角色：企业内部需要能够清晰、准确地将业务需求“翻译”成 AI 能理解的任务，并能验收结果的人才。这种能力是提升组织效率的关键 。 AI 营销工具普遍“过度承诺”：目前市场上的 AI 营销工具生成的素材普遍缺乏“活人感”，难以在主流社交媒体上取得好的效果 。AI 目前更多是辅助，无法替代宏观策略和优质创意 。 传统企业转型的核心是“人的问题”：在推动 AI 落地传统企业时，最大的障碍往往不是技术本身，而是组织惯性、人员能力和思维模式的差异 。 “移动互联网”的经验依然宝贵：许多在移动互联网时代被验证过的产品设计、病毒式营销和增长策略，在今天依然适用 。然而，由于人才断层，掌握这些“0到1”经验的人反而成了稀缺资源 行动指南开发者应聚焦于“上下文”：与其等待下一个革命性模型，不如专注于如何构建能够深度获取和利用用户上下文的产品 。 关注多模态场景：积极探索视频、图片生成等领域的应用场景，提前布局，等待模型能力成熟的红利 。 利用“时光机理论”：关注海外市场已经验证成功的 AI 应用，结合国内模型发展（约落后6个月）和市场特性，在国内进行本土化创新 。 保重身体，AI 是场马拉松：AI 带来的变革是长期且巨大的，保持健康才能见证和享受到未来的科技成果 。 多交流，打破信息差：AI 领域的知识和工具分布极不均匀，即使是从业者也未必了解最新的进展 。多与同行交流，能发现巨大的价值空间和机会 。 时间轴 (Timestamps)01:29 初体验令人失望：GPT-5 的实际使用体感并没有质的飞跃。 09:06 大模型撞墙了？能力的平稳期对应用开发者是好事。 13:41 AI 应用的新范式：价值 = 智能 × 上下文。 17:23 AI 时代的企业新角色：为什么公司需要一堆“翻译官”？ 21:39 AI 会让组织变大还是变小？当 AI 能力同质化后，规模可能重新变得重要。 27:39 “时光机”理论：如何在国内市场抓住落后半年的机会？ 31:50 下一个浪潮：多模态是确定性的未来机会。 39:13 AI 营销工具大揭秘：为什么它们的效果远不如宣传的那么好？ 48:21 如何让用户“感知”到你的产品更好？产品设计的妙用。 51:49 为什么移动互联网时代的经验在今天如此值钱？ 55:35 个人建议：保重身体，活得够久才能享受到科技的终极红利。 59:37 巨大的信息差：你所以为的“常识”，对很多人来说是全新的世界。 1:09:30 深入传统企业：真正的挑战是“人的问题”。 1:16:10 国内 AI 市场现状：为什么 C 端难做，而 B 端和出海是方向？ 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！  商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：Hollow Coves - Purple

嘉宾：玉伯，YouMind创始人，语雀创始人，前飞书产品副总裁 你是否也曾收藏无数文章，却迟迟无法动笔？在本期节目中，语雀创始人玉伯带来了一套应对AI时代信息处理与内容创作的新方法论。他将分享自己打造新产品 YouMind的思考： 创作工具的核心应该从“知识管理”转向“项目管理”，通过设定明确的交付目标，驱动我们真正地消化和输出 。 节目中，你将听到几个颠覆性的观点： “剪藏即点赞”：在AI时代，收藏文章不再是为了“稍后看”，而是为了训练AI，告诉它“我喜欢什么” 。你的收藏夹将成为塑造个人AI助理的关键数据。 “人机协同”是创作的未来：高质量的创作无法被AI完全自动化，人的品味和判断力依旧是核心 。AI的最佳角色是协同创作的“朋友”，而非代笔。 创业心法“快而不及”：面对AI的快速迭代，创业者应如何自处？玉伯分享了他的节奏——在核心问题上保持耐心，在市场策略上坚决激进，做到“尽可能快，但不着急” 。 这期对话不仅是对一个创新产品的深度剖析，更是一场关于AI时代个体如何学习、思考和创造的深度探讨。无论您是内容创作者、产品经理，还是AI领域的创业者，都能从中获得宝贵的启发。 关键结论 (Key Conclusions) YouMind 的定位：YouMind 是一个为创作者设计的AI工具，核心功能是“找资料和写稿子”，它将AI研究与可二次编辑的文档相结合，提供一体化的创作体验。 人机协同是创作的未来：AI在创作领域的角色是辅助而非替代 。AI可以极大提升效率，但涉及个人品味和高质量交付时，人的参与仍然是核心，最终的创作是人与AI协同的结果 。 AI降低创作门槛：AI的出现，使得内容创作的门槛大大降低，就像智能手机的摄像头让摄影普及一样，未来会有更多人借助AI开始创作 。 创业需因地制宜：创业没有放之四海而皆准的公式 。创业者最重要的是做好自己的“上下文工程”，理解自己所处的阶段和环境，找到适合自己的节奏和打法，而不是盲目模仿他人 。 关键认知 (Key Insights) 从“为稍后看”到“为AI看”：在AI时代，“剪藏”这一行为的意义发生了根本变化。它不再是为了解决信息焦虑或供以后阅读，而是像在社交媒体上“点赞”一样，主动告诉AI你的偏好和品味，从而训练它更好地为你服务 。 从“知识管理”到“项目交付”：YouMind的设计理念从传统的“知识管理”转向了“项目管理” 。这意味着创作应由明确的目标和截止日期（Deadline）驱动，强调最终的高质量输出，而不是无止境的资料囤积 。 “AI as me”的挑战：让AI学习并模仿一个人的写作风格是极其困难的 。因为写作风格难以被量化和解构，目前AI的理解仍非常浅层，这是一个比想象中难太多的问题 。 创作的“快而不急”心法：AI创业需要一种“快，但不要急”的心态 。在核心产品、底层规律等需要深度研究的方面，必须保持耐心 ；而在市场运营等需要抓住窗口期的方面，则必须激进 。 行动指南 (Actionable Advice) 创作者： 善用AI工具完成具体任务：可以尝试使用YouMind这类工具来准备播客提纲、撰写周报或公众号文章，甚至制作个性化的亲子绘本 。 用AI克服写作瓶颈：当你写好大纲和第一段后感到难以为继时，可以让AI根据已有内容生成第二段，帮你打破僵局，然后再进行修改和完善 。 大胆收藏，训练你的AI：不要为“囤积”资料而感到焦虑。你收藏的每一篇文章、每一个网页，都是在为你的个人AI提供数据，让它未来能更懂你 。 AI创业者： 找到适合自己的路：不要盲目学习别人的成功经验，因为每个人的背景和所处环境（上下文）都不同 。花时间分析自身情况，无论是做独立开发者，还是加入创业团队，都应做出最适合自己的选择 。 从早期用户中汲取养分：在产品初期，可以从小众但高容忍度的社区（如即刻）获取第一批种子用户 。与他们建立紧密的联系，认真听取反馈，这对于打磨产品和维持社区氛围至关重要 。 打造精简高效的工作流：AI时代的创业团队无需复杂的组织架构和流程 。可以依靠Linear（项目管理）+ Figma（设计）+ AI编程工具等少数几个核心应用，实现高效协作 。 时间轴 (Timestamps) [01:19] 嘉宾介绍：欢迎语雀创始人、YouMind 创始人玉伯 。 [02:37] YouMind 是什么？一句话介绍：“一个找资料和写稿子的AI工具” 。 [03:31] 主持人任鑫分享使用体验：如何用 YouMind 临时抱佛脚，在两小时内准备播客提纲 。 [04:34] YouMind 与 Deep Research 和 NotebookLM 的异同：核心区别在于生成的内容可随时进行二次编辑 。 [08:38] YouMind 的三大典型应用场景：创作写稿、资料学习和个人笔记 。 [10:18] 用户脑洞大开的用法：写书、制作亲子绘本 。 [12:08] 挑战“AI as me”：为什么让AI学习并模仿个人写作风格如此之难 ？ [15:44] YouMind 的终极愿景：成为“创作者的 GitHub”，用社区激发创作动机 。 [19:06] AI如何降低创作门槛？玉伯类比：AI之于写作，就像手机摄像头之于摄影 。 [22:34] YouMind 的市场策略：主攻海外市场，目前仍处于早期用户内测阶段 。 [23:25] 设计哲学：YouMind 为何采用“项目制”而非“知识管理”的思路，强调有截止日的高质量交付 。 [27:09] 人与AI的关系：创作是人机协同，AI是提效工具，但人的品味依旧占据核心地位 。 [32:44] “万物成稿，稿生万物”：YouMind 如何将各种输入转化为稿件，并由稿件生成图片、音频等多模态内容。 [35:20] AI时代的新范式：“典藏不是为了稍后看，而是告诉AI我喜欢” 。 [38:29] YouMind 与 Readwise 等剪藏工具的竞争关系：YouMind 选择简化剪藏，核心聚焦于后续的“创作”与“输出” 。 [43:04] 如何在早期构建一个高质量的天使用户社群 ？ [48:27] 创业心法“快不及”：在AI时代，如何把握产品研发的节奏？要尽可能快，但不要着急 。 [49:23] 现代AI创业团队的工作流：小而精的工种、Figma+Linear的高效协作 。 [53:50] AI如何辅助“表达自我”的写作？AI可以帮助我们突破从第一段到第二段的写作瓶颈 。 [01:01:19] 创业一年的最大改变：亲身实践后，才真正懂了许多以前“以为懂了”的道理 。 [01:03:26] 给AI创业者的建议：不要盲目学别人，核心是找到适合自己的路，做好自己的“上下文工程” 。 欢迎订阅「AI 炼金术」的播客，以及同名公众号、视频号  「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地，我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者，深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活，以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。  我们的讨论会涵盖多个话题：从 AI 如何改变世界的未来，到如何找到 AI 创业的 PMF；从如何利用 AI 降本增效，到怎样将 AI 技术融入日常生活……如果你对 AI、产品、创业感兴趣，这里有满满的干货和一线实战经验，欢迎关注并推荐给你的朋友，共同探索未来的无限可能！商务合作：公众号 「AI炼金术 」菜单栏中【商务】获取联系方式  节目主理人：  徐文浩：某AI创业公司联合创始人，正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者，参与过多家创业公司，拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人，后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。  任鑫：云九资本合伙人，主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者，曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房；被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务；2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈；2021 年出售公司，2023 年重新回到 AI 世界。 BGM： 片尾：oftn,Sonny Zero - Summer In Paris (feat. Sonny Zero)