# AI来了，玩一场无限的创业游戏｜对谈原今日头条初创期成员、票圈视频创始人丛广乐

十字路口Crossing · 2025-11-09

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本期嘉宾丛广乐，原今日头条初创期成员、票圈视频创始人，复盘了在99房学到的字节方法论，解释为何没跟张一鸣做头条而选择独立创业。他对比移动互联网（有限游戏）与AI（无限游戏）的本质差异，并披露正在探索的三个AI方向：替代创作者的AIGC系统、AI APP工厂、AI赋能社区。他还给出了AI创业壁垒的判断：速度不是壁垒，数据、粘性和领域整合才是关键。

## Key moments

- **[0:00] 嘉宾介绍**
- **[3:00] 快问快答**
  - [3:03] Q: 丛广乐，你的MBTI是什么？他回答INTP，有时是INTJ。
- **[4:46] 99房复盘**
  - [4:46] 丛广乐复盘99房：张一鸣用‘穷举式’APP工厂逻辑探索移动端，字节产品观雏形——个体体感、逻辑、想象力。
  - [9:09] 丛广乐总结字节核心能力：充分理解和利用数据，将PC信息迁移移动，用推荐算法解决匹配问题。
  - [12:05] 丛广乐概括字节产品观：‘体感、逻辑、想象力’。
  - [14:12] Q: 字节的成功是必然的吗？丛广乐认为有必然性，他们抓住了PC到移动的变革，并扎实地渐进创新。
- **[16:34] 未选头条**
  - [17:21] 故事：张一鸣曾邀请丛广乐一起做头条，广乐因学业冲突和想学习商业层面方法论而选择离开。
  - [18:55] 丛广乐回忆张一鸣：平静、有极大勇气、极其努力，是一个纯粹追求创造价值的人。
- **[21:32] 红点最右**
  - [21:50] 丛广乐谈红点直播：2013年开始，直播作为一种即时信息传递模式，可演变为工具、教育、秀场等场景。
  - [24:11] 最右的核心创新：通过推荐和群组分发内容，引入弹幕、改图等互动组件，促进UGC和独特社区文化。
  - [25:50] 内容平台 vs 社区探索：丛广乐离开最右的核心分歧——是做高效率的内容平台，还是坚持探索真正的社区？
  - [28:45] Q: 为何Reddit和Discord能保持生命力？丛广乐认为西方多元性需要信息分隔，且它们坚持去中心化自由生长。
  - [30:30] 丛广乐指出：国内社区需求70%已被微信群满足，且微信不背商业指标能无为而治，创业公司难以效仿。
- **[31:41] 票圈创业**
  - [31:54] 丛广乐决定做票圈视频：认为移动互联网机会已被解决95%以上，微信内视频发布像文件，他们想提供内容生产和存储工具。
  - [34:53] 票圈视频成功关键：选对微信社交网络场景，抓住小程序红利，从工具到平台再到商业化逐步演进。
  - [36:28] 2020年视频号出现后，丛广乐意识到票圈不再符合最大愿景，GPT-2让其看到视频供给侧变革可能，开始探索AI。
- **[38:41] 三个AI赌注**
  - [38:42] 丛广乐的第一个AI赌注：构建替代创作者的AIGC系统，覆盖灵感、选题、脚本、制作到商业化全链路，非单一视频生成模型。
  - [43:11] 第二个AI方向：真正的‘AI APP工厂’，由AI自动化完成产品立项、PRD、代码实现和发布，释放创业生产力。
  - [44:39] 第三个AI方向：将AI生成能力赋予社区组织者，实现‘非3D的元宇宙’，让每个群组定制交互组件，解决多元需求。
  - [48:19] Q: 主要资源分配？丛广乐表示第一个AIGC方向占70-80%，后两个更多在调研思考阶段。
  - [49:31] 丛广乐谈创业选择方法论：他喜欢像微信那样思考最底层问题，做无限游戏，而非只追逐显性赛道。
- **[50:38] 浪潮对比**
  - [50:58] AI浪潮 vs 移动互联网浪潮：移动互联网是有限的大航海，5-6年结束；AI是生产力革命，像电力，无限游戏。
  - [53:51] 丛广乐对比：移动互联网是60分与90分的问题，AI是0与1的问题，没有某些能力就完全无法实现。
- **[55:35] 组织管理**
  - [56:15] 丛广乐谈如何吸引人才：寻找对发明和本质变革感兴趣的人，而非只想做一人公司的优秀者。
  - [57:11] 丛广乐谈组织调整：提供非确定目标导向，以学习速度和试错速度为衡量标准，适应AI创新探索。
  - [59:36] Q: 哪些地方有机会出现10亿美金公司？丛广乐列举大模型基础设施、工具、行业级供给侧AI替代方案和新平台。
  - [1:01:09] 丛广乐泼冷水：给大模型‘打补丁’和基于个体体感做的简单小工具可能长期价值不大。
- **[1:04:11] 陷阱与壁垒**
  - [1:04:12] 丛广乐强调壁垒：‘如果你思考不清楚你的壁垒，那大概率是没意义的。’壁垒不是速度，而是数据、用户粘性、深度整合和反馈飞轮。
  - [1:06:35] 丛广乐类比：今天的AI时代更像当年的软件时代，因为AI擅长将问题程序化，而非互联网时代的连接和数据中心化。

## Speakers

- **Koji 杨远骋** (host)
- **Ronghui** (host)
- **丛广乐** (guest)

## Topics

创业

## Mentioned

99房 (company), 字节跳动 (company), 酷讯 (company), ChatGPT (product), DALL·E (product), Discord (product), GPT (product), GPT-2 (product), Midjourney (product), Reddit (product), 今日头条 (product), 微信 (product), 快手 (product), 抖音 (product), 最右 (product), 票圈视频 (product), 红点直播 (product), 视频号 (product)

## Transcript

### 嘉宾介绍

**Koji 杨远骋** [0:03]
欢迎收听 《 十字路口 》， 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会 。 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻 ， 形容它站在科技与人文的十字路口 ， 伟大的产品往往诞生在这里 。AI 正在给各行各业带来改变 ， 我们寻找 、 访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者 ， 和他们一起探索和拥抱新变化 、 新的可能性

。 本周十字路口的嘉宾是丛广乐 ， 我两周前和广乐在北京吃了一顿海鲜火锅 ， 吃完这顿饭我满脑子都有一句话飘着弹幕 ：" 中国互联网可真是藏龙卧虎啊 。"

上次是两周前 ， 那上上次见广乐其实七八年了 。 那个时候我们在北航边上的一家餐厅 ， 那会儿广乐刚开始创业做票圈长视频 ，是拿到了今日资本还有 Atypical 的投资 ， 那是他第一次做一号位的一次创业 。

然后我还记得那个时候的广乐 ， 摩拳擦掌 ， 跃跃欲试 ，但时间一晃就那么多年就过去了 。 我自己也不是票圈长视频的用户 ， 对吧 ，他的目标用户是年龄比我们更大的叔叔阿姨们 。

票圈长视频 ， 包括广乐 ，也一直非常的低调 ，但是我是一直有所耳闻 ，他们的用户数据 、 收入数据都非常不错 。

但直到两周之前那一顿海鲜火锅 ， 我才知道 ，不但不错 ，而且是比不错更不错还不错 ， 就是那么的不错 。

广乐是让我一定要保密这个数字到底有多好 ， 那我肯定要保密 ， 对吧 。 我只能说 ，他们每年的利润是一个说出来我们所有人都会羡慕甚至嫉妒的一个数字 。

我们今天很开心邀请到广乐 ，他其实 2011 年就加入了当时由张一鸣创办的 99 房 ， 那会儿张一鸣还是一个万千创业者之一 ， 那会儿广乐和他就在一起 ，有紧密的工作配合的一些经历 。

随后广乐并没有选择加入字节 ，而是去联合创办了一个直播产品 ， 叫做红点直播 。 然后再后来广乐第二次创业 ，也是作为联合创始人创办了社区产品 " 最右 "。

那再后来就是这一次我们刚才提到的票圈长视频 ，他作为一号位的一次创业 ， 那这是在微信生态的一个小程序产品 ， 然后也取得了非常好的成绩 。

今天我们会和广乐首先聊一聊他在移动互联网时期做产品的心得 ，以及他从张一鸣个人 、 从字节的产品逻辑当中他观察到了什么 ， 学到了什么 ，他自己每一次在他的十字路口的时候 ，他是怎么分析 、 怎么决定的 。

那以及最重要的 ，也是我觉得最值得和大家分享 ，也是我特别希望邀请广乐来上十字路口的原因 ，是我们今天希望可以和他聊一聊他今天对 AI 的各种思考与实践 。

**丛广乐** [2:59]
好的 ， 感谢 Koji。

### 快问快答

**Ronghui** [3:01]
那我们先来跟广乐做一个快问快答 。 年龄 ？

**丛广乐** [3:05]
年龄 35。

**Ronghui** [3:06]
今年是你创业第几年 ？

**丛广乐** [3:08]
今年是创业的第 12 年， 然后做票圈的第 7 年 。

**Ronghui** [3:13]
在票圈之前做过什么 ？ 其实我们刚说了 。

**丛广乐** [3:16]
没错没错 ，其实我个人的创业经历算是比较丰富 ，其实除了 Koji 谈的一些方向 ， 我在移动互联网最早期也做了很多个人的工具产品 ， 就是比较早期和一些朋友探索的 。

有一些产品做得还不错 ，但是无法形成一个规模化和商业化的可持续性 。 然后之后就会做刚才聊到的直播方向 、 社区方向和微信内的视频平台的方向 。

也还做了一些在过去几年中关于一些 Web3 和一些元宇宙的思考和探索 。

**Ronghui** [3:54]
一句话介绍一下现在的公司跟产品 。

**丛广乐** [3:58]
我们现在的公司核心的业务可能会分为两块 ， 一块是一个微信内的视频平台 ， 一块是一个偏 AI 的一些大的方向的创新型的探索 。

**Ronghui** [4:11]
你的 MBTI 核心座 ？

**丛广乐** [4:13]
MBTI 是 INTP， 然后有的时候是 INTJ。

**Koji 杨远骋** [4:18]
星座呢 ？

**丛广乐** [4:19]
星座是射手座 。

**Ronghui** [4:21]
你现在公司的收入和利润 ？

**丛广乐** [4:24]
暂时不方便透露 。

**Ronghui** [4:26]
团队规模 ？

**丛广乐** [4:28]
团队规模 50 到 100 人。

**Ronghui** [4:30]
你这个范围也有点大 。

**丛广乐** [4:33]
其实还好 ， 我觉得就因为也比较弹性 ， 然后我觉得核心的同学 ， 包括我们还有一个长沙的团队 ， 那边北京可能有 50 多人 、50、60 人， 然后长沙可能有 30 到 40 人。

### 99房复盘

**Ronghui** [4:46]
那我们就像刚刚 Koji 说的 ， 我们今天会跟广乐先聊一聊他的一段 ， 应该说是在这个之前波澜壮阔的十年里面的一段创业经历 。

然后我记得之前我看过 、 之前听过广乐的一个 ， 我应该是之前我一上过的一次播客 ， 然后里面讲了一句话我印象特别深 ， 就是说 " 希望走一条属于自己的路 "。

然后我觉得整个经历其实看起来确实是这样子 。 我记得是你在那个播客里面说你当时大三的时候就加入 99 房 ， 你现在还记得你当时为什么会加入 99 房吗 ？

**丛广乐** [5:19]
我觉得有几个核心的考虑吧 ， 一个考虑是当时对新鲜事物比较感兴趣 ， 然后移动互联网刚开始兴起 ， 然后我在学校做的一些实验室和一些必设的方向跟移动还蛮有关系的 。其实当时的方向是在校园里面通过手机来去拍照 ， 然后这个照片通过一些图像识别和算法能识别到它是什么样的楼 ， 然后它能做一个导航和一个介绍 。

我觉得当时在很早很早的时间点 ， 它把一些算法的技术和移动的设备的交互结合在一起 ， 还是蛮创新的 。

然后再加上实习的场地和学校也比较近 ， 然后我会觉得比较方便 。

**Ronghui** [6:07]
那个时候面试的时候有见过谁 ？ 因为我记得你好像之前有提过说是很后来才进入的张一鸣 。

**丛广乐** [6:16]
对 ， 那会儿面试我记得我印象好像深的是李飞和黄河 ， 是一个百度的一个算法的人， 然后加入了 99 房 ， 然后黄河就是 99 房的移动组的负责人。

我面试比较深的问题可能就是一部分是偏 ，因为我面试的是工程师 ， 然后一部分是有一些这种数理逻辑和一些这种建模思考的一些问题 ， 然后还有一部分可能就是对移动的一些感知和一些学习能力 ， 对你对新鲜事物 、 新鲜技术你是否是比较喜欢去探究的 。

**Ronghui** [6:55]
那你当时在 99 房主要都做了些什么呀 ？ 就是它是一个围绕着房产租房做了很多事情是吗 ？

**丛广乐** [7:04]
对 ，其实 99 房的业务的来源我理解包括事后听说 ， 可能都是来源于 PC 时代的酷讯的一个房产频道 ， 酷讯可能做垂直搜索 ， 当它可能发展不是那么好的情况下， 房产的业务的需求还在激增 ， 就是对房产的查找的需求 ， 然后以及信息化的需求在这个领域当时还是比较弱的 。

然后可能一鸣就做了 99 房这么一个业务方向 ， 然后一鸣在 99 房的移动探索上面会做得非常的深 ， 对 ，他会把这种交易型的产品都做了 ， 就是掌上租房 、 掌上新房 、 掌上买房 ， 就包括二手房 、 新房和租房的业务都会形成一个产品 。

但这些产品其实比较像的 ，其实租房和二手房它其实的组织方式 、 信息组织方式和功能是高度接近的 。

对 ，但它同时还探索了一些非这种交易平台的产品形态 ， 包括我记得是房产资讯 ， 还有一个叫看房日记 ， 还有一个叫什么中介查询 。

对 ， 就是一个是一个内容产品 ， 一个是一个偏社区产品 ， 一个是偏工具产品 。 对 ， 我会觉得还是非常的有创新能力的 。

对 ， 它不是完全以某一种既有的业务然后做得很深为目的 ，而是以偏结合着时代和科技的变量 ， 然后去探索不同的一些产品形式和它能创造的价值 。

**Ronghui** [8:41]
是不是有点像一个 APP 工厂的那种感觉 ？

**丛广乐** [8:45]
我觉得没错的 ，有点偏穷举式的一个逻辑 。 对 ， 它能看到的一些机会在这个领域下， 它都会穷举做出来 ， 然后通过实验和客观的反馈 ， 然后再去看什么样该去加深 。其实字节早期的事情也会比较相似 。

**Koji 杨远骋** [9:02]
那现在回头看 ， 你觉得当时在 99 房这段经历对你后面自己创业有哪些影响或者学习 ？

**丛广乐** [9:09]
我觉得最关键的一个事情其实是不同的人他可能要去做自己最擅长的事情 。 我举个例子 ， 比如说一鸣如果持续的做 99 房这样子的业务 ，他也无法改造房产行业的具体的更根本的问题 ， 比如说一些中介 、 服务体验 、 以及一些线下的这些新房产业的问题 ， 我觉得他可能都解决不了 。他可能只能用信息化的网络做一个外层的一些提升 。

对 ，但当他做一个内容领域的时候 ，他所能发挥的就会非常的多 。他能探索的这些变革 ， 无论是内容形态 、 模式 、 交互方式 、 以及供给侧的变革 、 以及将内容带入到各种各样的商业的场景 ， 这个就会有极大的发挥 。

所以我觉得领域的人可能擅长于把领域的问题去做更深入的解决 ， 科技的人可能擅长于去捕捉比较大的机会和普世的问题 ， 然后去用创新的方式求解 。

对 ， 我觉得这是一个蛮重要的一个收获 。 然后第二个收获可能是 ， 我会觉得这个团队即使做着某一个垂直的方向 ，但他们是目标极其高远的 ，他们可能会去思考各种各样的一些海外的变革的问题 ， 很轻微的看这些成功的产品 。

因为当你把它平视之后， 你就会从中获取到一些可以去模仿和可以去锻炼的一种能力 。 对 ， 我觉得这个还蛮重要的 。

然后具体的实现层面 ， 我会觉得字节将会有很好的一个产品观 。 对 ， 然后这个产品观可能来自于比如说 ，因为产品是一个定义问题的一个岗位 ， 然后工程可能是一个实践问题的一个岗位 ， 从定义问题的一个角度和发现需求的角度 ， 它会比较明确的提出一些方法论 ， 比如说个体的体感 ， 就你作为一个个人， 你的洞察 、 你的生活遇到的经历 ， 让你觉得什么样的问题

是值得被解决的 、 还没有解决好的 。 然后第二个点是偏逻辑 ， 逻辑更像是一个梯子 ， 就是你可以通过逻辑分析 、 竞品分析 、 新体验 、 旧体验 、 减迁移成本 ， 这一系列的方法判断出来什么样的方向应该怎么 ，是否值得做 ， 应该怎么做 。

然后最后是一个想象力 ， 我觉得想象力会作为一个天花板 ， 当你可以想到很多很多的这种创新的不同的 ， 甚至是可能性的极值的情况 ， 你才会构建出来一些比较有颠覆式创新 ， 甚至是能解决过去解决不了问题的一种核心的能力 。

**Ronghui** [12:03]
体感 、 逻辑 、 想象力 。

**丛广乐** [12:05]
没错没错 。 然后同时我觉得字节这家公司和早期移动互联网的公司会蛮不一样的 ， 或者包括 99 房 ， 就是很多移动互联网早期的一些产品的实现 ， 它会非常的强调一种交互的变化 。

对 ， 就是在最早的时候会做大量的这种交互式的创新 ， 比如说一些功能型的和一些手段型的 。 但字节是一个 ， 包括 99 房 ， 它是一个充分理解利用数据的一家公司 。

对 ， 它是比如说它会有全网抓取的宏观数据 ，在一个中心化的极大的数据的情况下， 它会产生多么大的作用 ， 这是可能很多的移动公司早期就是在那几年不会去思考的问题 。

**Ronghui** [12:51]
充分理解数据你能再详细一点吗 ？

**丛广乐** [12:54]
比如说如果我们做一个移动互联网的一个内容产品 ， 我们可能原发的会想到的是 ， 我怎么构建一种内容的发布功能 ， 然后让大家愿意去产生一个内容的发布 ， 然后怎么去消费 。

但可能字节会想到的事情可能是把 PC 互联网的信息全部抓过来 ， 它借助于 PC 到移动的势能 。 对 ， 就是它有很多很多的数据 ， 它可以先在供给侧里边单边转移过来 ， 比如说当时就会把很多 PC 的网页优化成移动手机可以浏览的一个形式 ， 就是它做的是迁移 ， 然后释放了这个势能 ， 然后解决了一个供给侧和消费侧先有鸡还是先有蛋的问题 。

对 ， 然后同时包括后期的这种推荐算法的思考 ， 都是因为它解决的是一个生产内容和消费内容的一个匹配问题 。

那可能过去人类是怎么解决的这个问题呢 ？ 可能靠的是搜索 ，由人去主动的去寻找 ， 或者靠的是订阅 ， 用一些简单的机制 ， 或者靠的是一些分类 ， 分成不同的板块 。

那字节就会想到在宏观的很复杂的数据情况下 ，有没有一个突破式的 、 颠覆式的 、 更高效的解决方案 ， 那可能是一个个性化推荐 。

**Koji 杨远骋** [14:12]
所以其实现在回头看 ， 你会觉得字节发展到今天这个程度是某种必然吗 ？ 还是说在这个用对方法论之外， 仍然有一些这个外部的这个影响的因素 ， 这个造就了它今天的成就 ？

**丛广乐** [14:25]
我觉得还蛮必然的 ， 就是当然肯定是要有这个天时的机会 。 就如果没有一个从 PC 互联网到移动互联网的这个变革 ，因为这个底层的变革是入网人数增加了很多 ， 还有就是说它带来了贴身性 ， 带来了极多的传感器的采集能力 ， 那这些变革字节利用的极好 。

它在利用这些所有的变革方面 ，在产品的定义 、 交互的实现和这些

消费侧 ， 就是供给消费侧的匹配效率等所有的方面都做得非常的强 。 对 ， 所以我会觉得字节的成功是非常必然的 ，而且它实现的过程还蛮扎实的 。

比如说最早它可能通过抓取解决了一些内容的问题 、 供给的问题 ， 它可能没有解决一个分发的问题 ， 它就会做很多的产品 ， 搞笑 、 囧图 、 内涵段子 、 什么早晚必读的话 、 精辟语录 ， 它会把它先通过产品名分隔开 ， 让它这个供需匹配的问题和用户消费的问题在不同的产品里边单独被满足 。

等它做到一定的阶段 ， 它可能就会做头条这种比较一统型的产品 。 对 ， 然后而且它最终它也没忘记移动互联网的最后的变革 ， 就是内容的变革还是供给侧的 ， 还是要有移动原发的短视频的内容的出现 。

所以它也在就是渐进式的创新的同时， 永远还去思考就是最终局的这个点可能是什么 。 因为字节在做抖音之前已经做过很多短视频的方向 ， 包括火山 、 包括西瓜 、 包括什么头条视频 ， 甚至更早它还有一个产品叫 13、12 年的时候还有一个产品叫今晚必看视频 。

对 ， 所以它其实一直知道视频的模态是移动更原生的内容 ，UGC 一定会能达到这个全民的普及 。

### 未选头条

**Koji 杨远骋** [16:35]
我记得 15 年、16 年在国贸有一次见一鸣 ，他就提到在那个月在今日头条上面的 VV 超过了 PV， 所以他觉得自己之后两三年要 all in 搞短视频 。

叫 VV 就是 video view， 就是视频的播放量在今日头条 APP 上超过了这个新闻的 page view。 我觉得那个时间节点还是我印象很深刻的一个点 。

对 ， 我比较好奇广乐就是你站在就是当时啊 ， 就是从 99 房到头条那样的一个路口的时候 ，是出于哪些考虑 ， 你没有跟着一鸣继续往前去走头条这条路 ，而是你自己出来另辟蹊径 ， 自己开始创业 。

就当时你的这个想法或你的考虑是什么 ？ 可不可以给我们复盘一下 ？

**丛广乐** [17:21]
我记得当时是一鸣还找我聊过一次 ， 然后说是要一起来做头条的方向 ，因为头条的方向核心就是移动组和那个偏算法和后端组 ，因为这两个组是可以复用的 。

偏业务的组 ，99 房业务的领域的运营的同学 、 市场的同学本质是不好去参与的 。 对 ， 然后我当时的其实是参与了几个月 ， 从零开始孵化的时候做了一些不同的产品 ， 然后最终没加入是我现在回想不一定记忆那么的精准了 ， 就是只只能说我现在能总结出来的可能是一方面是要闭社 ， 然后头条早期的节奏非常的紧 ， 就是一周只收起半天 ， 然后

可能我的这个学校的时间和这边的时间会有一定的冲突 。 第二方面是我会觉得字节的思维方式还是有比较多的接近的 ， 和身边的同学还是比较相似的 。

然后那会儿 99 房也没有完全的关掉 ，而是请了一些安居客的高管来接手 ，而这一些人我也接触了 ， 我会发现他们的商业思考会更多 。

我想去学一学这种商业层面和经营某一个垂直领域层面的一些方法 。

**Ronghui** [18:40]
当时的张一鸣是一个什么样子的状态啊 ？ 就是他聊头条这件事的时候 ， 你有觉得他当时有表现出哪些后来呈现出来的这个能做成这个字节这家公司的这个气质吗 ？

**丛广乐** [18:55]
我觉得真正比较我们说伟大的思想 ， 或者说比较深度的思考 ， 它是不是很强烈外显的 ， 它是一种就是

平静的 ，但是有极大勇气和很深度沉淀的 。 对 ， 比如说他会思考说海外有 Pinterest、 有 Ins、 有这种移动 ， 就是或者 PC 时代的偏 PUGC 的产品 ，有移动时代的这种原生的内容产品 ， 或者叫社交产品 。他会思考中国可能也可以有 ，但它解决路径又不会完全一致 。其实最早字节买过域名叫 feifei.com，其实就想做 Pinterest。

对 ， 所以当时只想明确的是内容方向 ， 然后做的手段是跟这个团队的基因和经历是比较结合的 ， 就是要通过抓取的手段来做一些不同场景的产品的 APP。

对 ，但你也很难认知到当年的构想 ，但事后来看 ， 包括各种各样的消息 ， 可能说一鸣当时给 Joan 王群写的这个一个纸巾上面 ， 可能就包括和如波写出来的那个对于内容的模态和内容的这个核心的问题 ， 比如说是匹配问题 ， 然后内容生产问题 ， 可能他就几横几纵也就把一个方向定义清楚了 。

对 ， 我觉得战略上是简洁而宏大且底层的 ， 然后战术上是一个可落地符合团队基因 ， 然后符合当时的条件的 。

哦 ，其实我跟一鸣接触的不多 ， 我可哦真的不多 ， 就是也就是有时有的时候一些开会 、 一些吃饭 ， 可能稍微聊一聊 。

我可能跟当时移动的团队 ， 就是那边移动是一个单独的组 ， 我接触的会比较密切 。 然后我觉得他是一个极其努力的人， 极其努力的人， 这个是真的 ， 就是因为对我上一个播客也讲过 ， 就是我们去那个张北团建 ， 然后他他的腰已经痛到无法入睡 。

对 ， 这个让我印象还挺深 ，因为他年纪也并没有很大 ， 然后已经投入的还蛮多的嘛 。 然后同时我觉得是一个有纯粹的这种创造价值追求的一个人。

对 ，其实他可以做很多的领域 ， 然后做到某些阶段 ，他可以就达成就是常人所认为的一个目标和收益 ，但他永远会追求在下一个阶段和下一个问题的可能 。

**Ronghui** [21:32]
哎 ， 那我们可以说说你当时选择去做 ， 第一次选择去做红点直播的时候 ， 当时其实这是一个直播领域 ， 好像就像我们之前聊说 ，其实当时做直播的平台并不是很多 。

### 红点最右

**Koji 杨远骋** [21:46]
红点直播是很早的一个直播的创业公司 。

**丛广乐** [21:50]
对 ，13 年开始 ，13 年 8 月份 ， 然后海外会有一些游戏的平台 Twitch， 然后国内会有一些可能我觉得当时还有一定名气的叫风云直播 。

对 ，其实后边的虎牙和这些 ，其实直播是一种是一种是一种模态类型 ， 然后它是一个即时的信息传递方式 。

它其实能去基于这个出发点能去演化的应用场景是非常多的 。 它可以作为一些工具 ， 然后作为 SaaS 用于上课 、 用于开会 、 用于分享 ，也可以作为一个某一些领域的平台做成秀场 、 做成游戏的这个主播 ， 然后甚至是一些电商等场景 。

对 ， 所以我会觉得直播是一个形态 ，在移动互联网出现的时候 ， 更多的契机是移动就是设备上有了信息采集能力 ， 它有了音频和视频的采集能力 。

中国的 PC 互联网时代其实是没有的 ， 就是因为多数的人也没有加入到 PC 的这个使用 ， 即使有了 PC， 它也不一定会有这个摄像头和麦克风 。

对 ， 所以那会儿会觉得还蛮新奇的 ， 然后而且它也符合一种交互形式的一种创新 。

**Koji 杨远骋** [23:14]
所以其实从红点到最右再到票圈 ， 你一直都在做 PUGC， 然后红点之后又做了最右 。 当时做最右是一个什么样的考虑啊 ？

就怎么决定做这个方向的 ？

**丛广乐** [23:26]
我是觉得红点当时还可以作为一个工具 ，但是没想清楚要做哪些领域的 SaaS，因为你可能要服务教育 ， 你可能有一种方法 ， 然后纯是用来做交流的工具 ，也有一些要去迭代的 。

所以当也都没有想清楚之后， 我自己又很想去探索 UGC 的一些可能 ， 我就离开了红点 ， 然后开始做最右 。 然后做最右的时候 ， 嗯 ， 我的考虑是我觉得就是怎么能促进 UGC，有几种方式 ， 一种是提供生产侧的工具 ， 第二种是提供一种群体聚集的文化和互动的组建 。

对 ， 我觉得第一种的话当时没有看到很好的解法 。 当时其实短视频美拍和快手都有了 ，但我觉得它对于人们的这个 UGC 的促进当时还没有那么的强 。

对 ， 然后我会想到 ， 哎 ， 如果把一些特殊的群体 ，他们自身是有这个独特的文化和群体的认同度的 ， 那把他们聚集在一起 ， 然后提供各种各样的交互方式 ， 这种交互方式包括了弹幕 、 发语音 、 然后什么改图 、 然后投票 、 然后兼容 、 然后评论的顶彩的神评 ， 一系列的这种交互的组建 ， 我觉得会蛮有价值的 。

对 ， 然后我就做了这么样的一个产品 。 我觉得最右的核心的一些创新和变化 ， 我觉得有几点 ， 一点是过去的这些社区平台的产品 ， 可能靠的是搜索引擎才能找到你确定的分组 ， 才能进去消费的 。

然后在移动互联网时代 ，在 APP 里边 ， 你可能需要一个推荐和一些群组的一个更好的一个分发和连接 。 对 ， 然后这是一个变化点 。

第二个点就可能是偏社区的群体的如何组织 ， 然后如何的管理 ， 然后第三个点就可能偏这个内容发布和交互的各种各样的互动形式和信息模式 。

对 ， 当时文化应该还蛮好的 ， 然后一些独特的群体效应和独特的内容产生和互动产生应该还是蛮多的 。

对 ， 嗯 。

**Ronghui** [25:46]
那你为什么会离开他去做票圈呢 ？

**丛广乐** [25:50]
哦 ， 这个问题就会稍微有一定的差别 ， 可能会有一些分歧吧 。 一个分歧就是要其实我觉得一个社区啊 ， 移动互联网社区非常有意思 ， 就是中国所有的移动互联网社区几乎都要不是非常的垂 ， 要不它要扩大都变成了内容平台 。

但海外不是的 ， 海外的很多的社区的社区平台就可以长期都是社区平台 ， 比如说 Reddit， 比如说 Discord， 它是可以去中心化组织的 ， 它既不用做的非常的垂和专 ，也不用把它就是压缩成只有信息的内容的生产和内容的消费 。

对 ， 所以这是一个分歧 ， 可能当时一些合作的朋友想去做的是把它更压薄 ， 然后变成一个内容平台 ，但其实社区的这种复杂的组织结构是没办法像内容平台这样子信息分发效率那么高的 。

包括快手 ， 它可能从双列变成单列 ， 它就会降低了很多的发现性和提升了更多的内容消费的效率 。

但我一直想探索的可能还是更偏这种交流生产层面 ，而不是一个内容消费层面的一个方向 。

**Ronghui** [27:05]
那是不是说社区你就是得有耐心让它自然生长呢 ？

**丛广乐** [27:10]
嗯 ， 我觉得是的 。 而且我而且我觉得还有一个很有趣的问题 ， 就是社区它人类的社区里边并不是人类物理世界的这种社区 ， 尤其是美国 ， 它有多民族多多国籍的人， 然后它并不是只是做信息的发布和讨论的 。

但是在数字世界 ， 从 PC 互联网到移动互联网的发展 ， 它可能在早期只能沉淀信息的发布和互就是评论的互动 ， 然后如果你想让它去做更定制化的交互 ， 可能就需要一家公司针对这个场景做特殊的东西 ， 比如说随便举个例子 ， 可能可能打卡 ，他要在这个频道来打卡 ， 就需要一个特殊的组建功能帮他记录今天打没打 ， 如果没打给他 push 一个消息 。

但这个事情是比较垂直和定制化的 。 对 ， 所以过去的社区的方向很多时候它如果开始做定制化就会比较垂 ， 如果不定制化就会面向一个问题 ， 它还是在信息生产和信息互动本身 ， 那它就容易跟内容平台会有一定的相似性 。

**Ronghui** [28:30]
那横向对比一下 Reddit 跟 Discord， 你觉得他们能就是我觉得像 Reddit 它能一直保持这样的生命力 ， 跟 Discord 它后来是做对了什么 ， 就是可以让它在现在好像成为了一个新的一个主流的一个社区平台 ？

**丛广乐** [28:45]
我觉得首先就是西方的这个国家和它的这种民族的组成 ， 它就会对这种信息的就是分隔性会有要求 。

就比如说我是这个宗教的 ， 我喜欢这种内容 ， 可能另一个群体就会不喜欢 。 它通过简单的推荐系统可能也解决不好这个问题 ， 它可能就是要把不同的人聚集在一起 ， 大家才是最舒服的 ， 大家讨论才能真正的开展起来 。

对 ， 这是一个客观的条件 。其次我觉得你说的也很对 ， 它会长期坚持就是以去中心化的方式让它自由的生长 。

对 ，其实你看微信里边的各种各样的群组 ， 它的发展其实是没有微信抑制的 ，但它里边产生出来的这种产业群组的交流比多数人想的要丰富的多得多 。

**Ronghui** [29:40]
所以你觉得微信在这一点上其实也有借鉴这种 ？

**丛广乐** [29:43]
嗯 ， 对 ， 我会觉得它是符合去中心化的群体的这种生长方式的 ，而不是靠你中心化的抑制一家公司 、 一家产品 、 一家什么留存为指标或者是规模为指标去核心推进的 。

就包括 Discord 这样子的产品 ， 可能很多的公司它会自己去经营它 ，而不是说 Discord 这家公司去为这个规模和一些指标负责 。

**Ronghui** [30:11]
但是这个逻辑在国内的社区产品就不太适用是吗 ？

**丛广乐** [30:17]
嗯 ， 我觉得首先国内的社区的社群的很多的实践就在微信里边 。 对 ，因为你看大家无论是一个 KOL 还是一些群组 ， 对 ， 就大学里边那种社团 ，他们一定会有一个微信群 。

所以在这里边已经完成百分之七十左右的一些交互和需求的满足 ， 它就不需要再一些独立的一些特殊的产品来去实现了 。

对 ， 我觉得这个还是也有一定的关系 。 然后其次就是之前移动互联网时代 ， 可能大家没有那么大的耐心去做这么有想象力和和有生态发展空间的事情 。

对 ，因为微信能做是因为它不背商业指标 ， 很长一段时间 。 那创业公司想去做这个事情 ， 你还是要有很多很多的商业指标的 。

那你想去无为而治 ， 你就不可能有很很简单的变现手段 。 你可能需要你的变现手段是跟群体之间是不冲突的 ， 那是互相包括有一些互相的利益分配机制的 。

对 ， 所以这个事情会非常的难 。 所以大家当大家想简化 、 敏捷 、 敏捷迭代 、 快速去提升的时候 ， 往往就不会给这种多元化分支那个去中心化的生长提供那么大的空间和可能性 。

### 票圈创业

**Koji 杨远骋** [31:42]
哎 ，其实正好我们聊到微信哈 ， 票圈视频就是一个在微信生态里面长起来的公司 ， 然后当时你决定创业是看到了一个什么样的机会 ， 可以再这个回顾一下吗 ？

**丛广乐** [31:54]
我觉得更多的是觉得移动互联网没机会 ， 就是移动互联网的问题已经被解决的真的 95% 以上了 。

如果我们不说这种底层的操作系统 infrar 的这些方向 ， 我们也不说某一些具体的产业级的这种方向 ， 那我们只说这种人类普世的消费 、 人类普世的需求方向 ， 大概可以分为几类 ， 比如说人与信息内容 ， 这是一类 ； 人与社交 、 人与人的偏社交社区的是一类 ； 人与商品与服务的 ， 这算一类 。其实你会发现就是人与人的有微信 ， 然后人与商品与服

务的其实除了除了阿里 、 除了京东以外， 又增加了包括美团 、 包括滴滴这种不同的一些非商品型的服务型的产业 。

然后人与内容方面 ， 字节又做到了抖音这种内容的从供给侧到消费侧到内容形式的一个创新和一统 。

对 ， 我觉得就会看到移动大的方向没有很明显的机会 。 我们在做红点的时候 ， 我们就会发现很多的人会使用红点作为工具 ，在微信的场景下去完成那个收听的需求 。

那我们会觉得微信的网络还是非常的多元的 ， 它里边会有很多的一些空间 ， 比如说微信每增加的一个能力 ， 它就会带来很多产业的变化 。

举个例子 ， 它增加了一个红包和货币 ， 它里面就会有大量的交易去运转 。 如果它不提供这个能力 ， 那可能微信里边好多事情都做不了 。

那我们会思考到 ， 那我们能不能作为一家创业公司给它提供一些能力 ，而这种能力能在微信里边能创造一些新的场景和新的价值的满足 。

因为当时的微信还没有视频号 ， 没有视频号的情况下， 它发布的视频都是一个像文件一样的东西 ， 它是不可被很好的这个中心化存储 、 评论 ， 然后包括可被数据化 、 可给创作者提供收益 ， 所有的事情它都做不了 。

那我们觉得好 ， 给它提供一个内容的生产以及内容的存储工具 ， 然后然后我们发现还蛮有需求的 。

然后在这个阶段之后， 进一步的会做一些平台化的和分发化的一些能力 。

**Koji 杨远骋** [34:26]
我知道广乐做了非常多 AI 相关的探索哈 ， 我们今天非常期待和你聊这个 AI 方面的一些探索和思考 ，但在聊 AI 之前还有最后一个问题 ， 就我们知道这个票圈视频其实做的也很成功 ，但刚才只是简单的讲了一下你看到了什么机会决定做 ，但可不可以也讲一讲就是做的过程中你觉得 ， 比如说你觉得做对了哪些非常关键的事情啊 ， 或者这个有没有一些

关键的里程碑啊 ， 这里可不可以也分享一些 ？

**丛广乐** [34:53]
我觉得

可能就是因为选对了一个网络场景 ， 就是本质微信是一个社交网络 ， 它跟这种移动网络其实不一样 ，但它又足够的就是符合一个网络的底层定义 ， 它又不是一个很应用层面很具象的一个产品 。

对 ， 我觉得首先是第一步的选择 ， 然后第二步可能跟时机也有关系 ，因为是 17 年出的小程序 ， 我们 18 年很快就做了这个小程序的产品 ， 然后我们在这次做的时候会相对来说实践上也会比较平滑 ， 通过做工具 ， 然后做一些工具辐射到的场景 ， 再去构建一个平台 ， 再去构建一些面向传播的这个推荐算法等一系列的事情 ， 包括商业化 。

对 ， 就是我也觉得会稍微简单一点 ， 可能比移动互联网早期的时候没有一些就是某一个大的赛道的解决方案 ， 你要去创新探索的时候 ， 比如说社区平台 ， 比如说短视频平台 ， 它可能会更没那么的复杂 。

然后那当它没那么复杂的时候 ， 你的每一步可能会做到的效果和准确性也会更高一些 。

**Ronghui** [36:13]
然后我们之前聊的时候你有说到就是在 GPT-2 出来的时候 ， 你们当时就已经在看了 。 对 ， 可以说一说就是你们当时为什么会在看 GPT-2 和对 ， 然后 GPT 出来就 ChatGPT 出来之后的 。

**丛广乐** [36:28]
对 ， 就是我们大概应该是票圈是 18 年开始做的 ， 差不多在 20 年之后可能视频号就出现了 ， 我们就发现我们可能承载不了微信里边视频号的使命了 。

对 ， 然后我们会觉得它可能就不是我们追求的最大的那个不符合最大愿景的这么一个产品的这个空间 ， 然后我们就会思考别的不同的方向 ， 然后看到了 AI 是因为当时应该是 GPT-2 还是 3， 还有那个 DALL·E 的概念刚出应该就是 20 年左右 ， 我们觉得 OK， 视频供给侧终于可以变一变了 。

就是原来的所有的供给侧其实来自于拍摄剪辑 ， 那如果它能去做一种生成式的供给方式 ， 它会有非常大的不同 。

过去的生成式可能更偏建模 CG 各种各样的这种影视级的技术 ， 那我们觉得 OK， 这个基本的语言的智能有提升 ， 它能解决很多逻辑和一些信息组织的问题 ， 然后生成型的这种制作能力从文到图 、 图到视频 ， 未来应该也可以去能发展出来 。

所以我们会做一个产品是更像是一种创作视频的一个产品 ， 它把文字输入就可以去通过 NLP 搜索匹配到一些图片或者一些一些视频素材的一些不同的素材 ， 然后它就可以形成一个很好的视频 ， 然后加上 TTS， 无论是讲解型的 、 表达型的 ， 还是一种内容展示型的都可以 。

对 ， 它跟拍摄和剪辑会完全的不同 ，但是受限于当时的概念是对的 ， 趋势是对的 ，但是生产力毕竟没有 GPT 发布和那些 Midjourney 的这些产品的出现 ， 我们其实能做的事情还比较有限 。

所以虽然构建了一个产品会有几几万个创作者 ，但我觉得可能也不是达成我想要的那种那种变量的效果的一个方向 。

### 三个AI赌注

**Ronghui** [38:42]
然后你们在 AI 这块有做什么尝试呀 ？ 就是我理解可能包括两个方面 ， 一方面是可能在还是在你们本身的产品的里面加 AI 的能力 ， 另外一方面等于是要就是从零开始做一个完全 AI 的东西 。

**丛广乐** [38:55]
对 ，其实票圈的探索也不是特别的多 ， 所以我觉得也还好 。 全新的探索是完整的去理解内容创作者本身 ， 然后以及它的创作方法 ， 然后创作元素 ， 然后以及调度工具的能力 ， 然后去构建一个替代创作者的一个 AIGC 系统 。

我们更好的一个评价是一套系统 ，而这套系统里边它的核心步骤可能包括分解它的工序 、 分解它的元素 、 分解它的一些模式 ， 然后通过这些分解以及用户的喜欢程度 ， 然后会产生对这些手段的一些不同的权重 ，以及这些手段和元素之间的组合关系 。

这样子的话 ， 你就可以去定义一个号 ， 比如说一个号它是一个什么样的角色 ， 它不变的元素是什么 ， 它想做的核心的创作方法是什么 ， 核心的创作领域是什么 。

然后基于这个号本身的定义之后， 它就可以去做那些具体的内容的生成 ，而这种内容的生成大概率符合一种点线面体的展开 ， 比如说从灵感的点到选题的线到脚本的面到实现的制作的完整的一个内容的丰满的一个实体 。

**Ronghui** [40:22]
那等于视频生成模型这件事只是一个起点 ？

**丛广乐** [40:27]
我觉得它是一个环节 ， 就是它就像就像你的 CG 技术 ， 就是我们说我们拿影视行业举例子 ， 就是它里边分创作和制作 ， 创作里边其实核心是从编剧开始到导演 ， 这个核心的创作 ， 导演其实是一个衔接 ， 理解创作就是把创作和制作衔接起来 ， 然后制作可能会分为这种什么灯光 、 摄影 、 服化道 ， 然后以及执行导演以及演员 。其实制作是一个实现问题 ，

创作是一个开放的创意和定义问题 ， 所以我们会觉得制作应该是有各种各样更实现这个问题是需要很多步骤的 。

然后创意这个问题本质上是要找到特殊的特征 ， 然后以及找到人类喜欢的一些特点的关键元素 ， 然后对它进行一定的组合重组的 。

**Ronghui** [41:23]
对 ， 就是这听起来是一个很宏大的事情 ，因为我听起来感觉就是你们既包括了内容的创作生成 ， 然后也包括了这个 ， 比如说一个视频生成出来之后， 就是可能按照你的想法是它已经被剪辑好了 ， 就是它它应该调用的工具 ， 它已经把它剪辑封装成一个完整的可以呈现出来的东西 。

同时它也考虑到了就是一个视频可能从制作到发布 ， 甚至到就是怎么推广的整个这一站都已经全想好了 。

**丛广乐** [41:54]
是的 ， 我觉得甚至它中间的商业化可能都要都会想好 。 对 ， 它的商业化的目标 、 商业化的载体 ， 然后以及各种各样的 ， 无非就是它在未来运行的时候可能要有更多的强化和反馈去提升它 。

然后它的环节无论再多 ， 它也是一个就是有限的步骤 ， 无论这个步骤多难 ， 它也是一个可以被目标和逻辑和知识和手段去串联的一个问题 。

**Koji 杨远骋** [42:26]
我突然想到一句话 ， 就是这个如果你的目标是月球 ， 那至少这个你会落在星星上面 。 我知道广乐现在在探索三个方向嘛 ， 我们前面聊了第一个方向就是用 AI 去替代人生成视频 ， 然后我们可不可以再分享一下你现在在探索的第二个和第三个与 AI 有关的方向分别是什么 ？

**丛广乐** [42:45]
对 ，其实第一个事情就是我们定义这个问题 ， 除了我们做了很久的内容平台和一些 UGC 的这些生产供给侧以外， 还是一个很重要的原因是我们还是会认同 AI 发展的趋势的 ， 比如说从 chat 到 reasoning 到 agent 指定遵循到创新到组织 ， 我们觉得还有什么是一些比较创新的问题吗 ？

而且可能从上面我所有的表述来讲 ， 我是一个非常喜欢创新和这种挑战变化的一个人， 所以我们会觉得做一些就是根据全网的一些不同的领域的一些需求 ， 然后以及根据当下的产品的实现的手段 ，以及它还满足不好的需求 ，AI 自动化的形成方向和产品的立项 ， 然后以及自动化的形成 PRD，以及自动化的形成这个代码实践和自动化的发布 ，也就是真正的 APP 工厂或者说

工具工厂 。 我觉得这个事情是有机会的 ，因为像字节所谓的 APP 工厂 ， 它其实它的领域并不是很泛 ， 它其实都是一个内容领域 ， 它只不过做不同的品类 。

那我在我们看来 ，AI 时代有机会去释放的这个生产力 ， 结合着我们对于这种创业的理解和对如何做产品的理解 ，不过需求的理解和如何实践的理解 ， 可能有机会可以做一个就是完整的 APP 工厂 ，AI APP 工厂的能力 。

**Ronghui** [44:20]
感觉你的两个计划都很宏大 。

**Koji 杨远骋** [44:23]
是的 ， 第三个呢更加宏大吗 ？ 还是会更加具体 ？

**丛广乐** [44:27]
这两个的原因都是因为我觉得 AI 是一个很长跑的一件事情 ， 就是对 ， 就是生产力的革命 ， 它跟移动互联网还蛮不一样的 。

对 ， 这个一会可以再展开聊 。 然后第三个事情可能也比较有趣 ， 刚才我们聊了很多的社区的一些产品 ， 我先讲一个铺垫 ， 我先讲一个铺垫 。PC 时代有一些服务和交易型的产品 ， 它是在一个叫 Creative 的网站上面去实现的 ， 然后到移动时代它就会分化成垂直的具体的产品 ， 包括 Uber， 包括 Airbnb， 包括很多很多的 。

为什么它会分化呢 ？ 因为 Creative 的上面只可以发布表单 ， 然后进行简单的信息展示筛选和简单的评论式的讨论 ，但它需要更多的功能 ， 这个功能一方面是可以去实现比如说 LBS 的信息的发布 ， 一方面是可以实现一些调度的匹配 ， 所以它就会分化每一个具体的领域分化成一个产品 。

本质上是交互决定了决定了一个领域的解决的体验如何能做到更优 。 对 ， 什么样的交互带来了这个更优 。

那我们在思考刚才聊过的最右的这些方向 ， 我们会觉得从信息的层面 ， 社区的交互已经做得还蛮好了 ， 无论是海外还是内容平台 ，但如果我们把 AI 的生成能力的这个赋予给社区 ， 赋予给社区平台 ， 赋予给每一个品类和每一个人群的一个组织者 ， 会产生什么样的不同 ？

比如说社区很关键的是群体身份识别 ， 包括这种 DID 身份的验证 ， 那如果通过 AI 可能每个人都可以涉及到一个答题和判定系统来确定像用户加入 B 站一样 ，他是不是一个二次元用户 。

同时它也可以做一个接口化的程序实现 ， 来通过你的学号和你的人脸识别自动化的在学信网验证你是不是这个学校的 ， 保证你跟我们是同样的有效有关系的这么一个群体 。

这是从身份上面去做的一些实现 。 如果从功能上 、 交互上 、 内容展示上， 那可能会更多 。 我举个例子 ， 比如说 Koji 喜欢打鸟 ， 那你有没有想过如果所有打鸟的人他都可以有一个产品 ，他既不在微信的社群里边 ，也不在某一个平台 ，他每一个发布的鸟的视频 ，他都图像都会有一个 LBS，而这张地图只承载所有打鸟人的这个记录 。

这是一种特殊的交互 ， 特殊的信息模式 ， 特殊的发布 。 这个事情有可能被一个中心化的公司觉得这个领域的人群和这个需求有意义 ， 那我就做一个产品来实现 。

那如果没有这个中心化的公司 ，其实大量的需求是没办法被实现的 。 所以过去是没办法的 ，但有了 AI 之后就可以由一些偏组织者和一些经营者 ，他们来在一个社区产品里边实现各种各样的组件 ， 能达成一个类似于就是非 3D 的元宇宙的效果 。

我不知道能不能理解这个概念 ， 就是元宇宙它其实依赖的是这种物游戏的物理引擎 ， 那我觉得在多数的场景下面 ， 可能它依赖于一些交互功能组件 ， 然后筛选体系等等等等等 ， 包括验证体系 ， 就可以实现好多好多的群体里边除了信息交流能产生行为 ， 能产生这个需求满足的解法 。

对 ， 所以这个事情我们也在很重点的思考 。

**Ronghui** [48:16]
你会把主要资源放在哪一块啊 ？

**丛广乐** [48:19]
第一个方向会放百分之七八十 ， 然后剩下两个方向我们更多的还在停留在一个调研和思考的方面 。

对 ， 然后后两个方向也都非常符合一个无限游戏的逻辑 。 对 ， 然后所以我们会非常的感兴趣 ， 跟我们过去做过的事情也会有一定的关联 。

**Ronghui** [48:40]
我觉得你讲的跟我觉得跟我们好像碰到的很多 AI 的创业者想的还挺不一样的 ， 就是比较一站式 。

**Koji 杨远骋** [48:49]
或者我觉得其实中国今天有一个这个创业的叫什么共识 ， 就是大家要先赚钱嘛 ， 对吧 ？ 这个和我们务实的文化有关 ，也和就这几年的整个社会情绪有关 。

但是广乐今天提供了一个非常不一样的叙事 ， 我要做无限游戏 ， 我要去解决最泛化的 、 最通用的 ，但可能商业价值最无穷的一个问题 。

但这个带来的可能就是你前面的寂寞和前面的这种可能高风险甚至零回报的投入 。 但是 anyway， 反正票圈长视频现在是一个票仓 ， 是一个粮仓 ， 所以它也确实可以这个更加的任性一点去这个攻击一个更大的目标 。

**丛广乐** [49:31]
对 ， 然后还有就是我觉得这也是一种创业选择的方法论 。 我觉得创业选择有三种方法论 ， 一种选择是你通过你的个体体感 ， 然后发现了某一个问题 ， 或者你所处于的某一个领域 、 某一个职业 、 某一个环境 ， 你找到一个问题你去切入 ， 我觉得也蛮好的 。

第二种是你看到一个时代的一些大家共识的机会 ， 然后比如说什么共享经济啊 ， 百团大战啊 ， 任何的一个很显性的赛道 ， 然后你杀进去竞争 ， 你觉得你会做得比别人好 ， 比别人做得快也也 OK。

但我可能喜欢的问题还有另一种创业方式 ， 可能就是我觉得跟微信会比较像 ， 就它只去思考对最底层的通信是什么 ， 人与人的社交需要的是什么 ， 然后它去一步一步的去解决 。

对 ， 我我也可能会喜欢这样子的一个问创业方式 。 我觉得可能美国还是会有蛮多的产品是这样子的创业方法论去做的 ， 可能中国会稍微少一点 ， 稍微非共识一些 。

### 浪潮对比

**Ronghui** [50:39]
刚才也说到了一点 ， 就是你觉得你对 AI 的这几个方向的尝试 ， 它其实背后体现了你认为就是 AI 在就是这一波的 AI 的浪潮 ， 你认为 AI 的这个角色和它的能力是什么 ， 然后跟移动互联网时代相比的话是一个什么样子的不一样 。

当然就是我们之前其实聊天的时候也说嘛 ， 就是大家非常喜欢把这两个时代做一个对比 。

**丛广乐** [51:04]
我首先觉得我先说不同吧 ， 我觉得移动互联网最精准的评价就是大航海 ， 它就是从一个 PC 互联网 ， 然后在格局上发现了一堆新大陆 ，而这个新大陆能导致人口的巨大的规模的涌入 ， 然后能有一些就是渐进式的不同 。

所以我们会觉得 ， 我会觉得移动互联网本质上是通过量变带来的质变 。 很多垂直领域在 PC 时代没涌入这么多人的时候 ， 可能一个 58 同城就可以解决这个问题了 ，但当你涌入了足够多的人， 你可能需要把它分化到每一个产品更经济化的去运作 ， 然后同时它还带来了一些不同 ，但这种不同不是 PC 时候做不了的 。GPS 可能当时也有别的设备可以去做 ， 包括车载的导航 ，

然后摄像头和音频的录音也有别的设备 ， 用 QQ 的时候也会挂载这些摄像头 ， 笔记本可能也会有 。

所以它并没有创造一个 0 到 1 的完全的不同 ，在我看来 ， 它更多的时候是把一些东西的便捷性 、 高频性 ， 然后以及需求和规模无限的放大带来的一个不同 ，但它是有限集合 。

就是大航海它发探索完了世界的所有的大洲之后， 它其实也不会再有更多的未探索的地方 。 对 ， 所以它是一个有限集合 ， 所以它的周期非常的短 ， 大概可能 5 到 6 年就可能把从中国 12 年的爆发到 18 年， 可能就把所有移动互联网核心能做的事情都做完了 ， 剩下的就是迭代和升级的问题 。

但我们把 AI 比作生产力的革命 ， 类比工业革命和电气革命 ， 即使到今天为止 ， 我们还在能看到电对于电动车的一个改造 ，而且甚至包括于电力对于手机电容屏等 ， 可能也就是近十几年才去发展发生出来的一些创新 。

所以它的底层 ， 首先它的技术还在发展 ， 无论是对于语言模型还是多模态模型 ， 还是任何什么世界引擎 ， 任何的东西 。其次是它能应用到的领域和做的变革会非常的广泛 ， 它是质变引起的量变 ， 质变引起的量变和量变引起的质变 ， 最大的不同是可能是你某一些能力达到了一定的条件 ， 某一些事情才可以完成 。其实我们现在回想一下， 举个例子 ，

抖音难道在 12 年就不可以做吗 ？ 其实也可以做 。 对 ， 无非是网络还不够快 ， 它的条件是一个 60 分和 90 分的一个问题 。

对 ， 它不是一个完全能与不能的问题 ，但 AI 其实很多时候是一个 ， 当它没有 reasoning 的时候 ， 当它没有 coding 能力的时候 ， 可能就是没办法去做这种 agent 的这种在不同领域的应用和替代人辅助人的实现 。

对 ， 所以我会觉得其实不同还蛮大的 。 然后相同的地方可能就是一种人类的需求 ， 本质是相近的 ， 无非原来的是供给侧和消费侧是由平台来去连接的 ， 作为连接去实现的 ， 那现在可能是由这个 AI 去辅助供给侧还是替代供给侧去实现的 。

所以如果这么类比的话 ， 那其实大模型可能更像手机厂商和操作系统 ， 然后工具层面在移动互联网的变革没有那么大的发挥 ，但 AI 时代会发挥的非常多 。

过去连接人会变成一定的替代供给的生产者 ， 然后新的平台一定是由新的交互和新的能力所产生的 ，而不应该是由新的群体和新的领域所产生的 。

对 ， 过去的平台很多是新的领域 ， 你构建一个垂直一个人群 ， 你就可以形成一个妈妈的一个社区 ， 一个什么宝宝的社区 ， 或者是一个游戏的社区 ， 过去都是这么样去切分的 ， 本质上是对一个社会学的分割 。

而现在更多的一定是被生产力 、 生产力带来的能力 、 带来的交互方式 、 带来的新的一些行为方式去解决去变化的 。

对 ， 这就是相近和不同性的 。

### 组织管理

**Ronghui** [55:35]
那你自己作为一个曾经应该是学计算机 ， 对吧 ？ 然后后来做产品经理 ， 到创业到现在 ， 就是你会在现在这个时期看起来你想要做的事情都需要很多很棒的人跟你一起 ， 然后但是现在这个时期又就是你刚才也提到了一些就是 AI 对于组织关系的影响嘛 ， 那现在这个时代可能他们都很想自己去搞一个一人公司 ， 很想自己去做一些东西 。

那你现那你会怎么思考 ， 就是你现在就是你想要做的这些尝试 ， 你要怎么样去找到特别合适的人跟你一起工作呢 ？

**丛广乐** [56:15]
现在的我觉得很多很优秀的人， 一方面投入的是模型本身的智能性的提升 ， 我觉得这个事情还是高度非常有意义的 。

然后一人公司的这件事情 ， 我会觉得其实还是更偏个人的探索 、 个人意志的实现 ， 然后以及某一些领域的改造 。

我觉得这是他们的价值观决定的 ， 它有丰富的多元的能力 ， 它有这个可闭环可生存的能力 ， 然后它可能会做这样子的选择 。

但我觉得还会有一些人 ，他可能对于这种发明 ， 然后以及这种领域的就是最广泛的一些大的领域的本质的变革会很感兴趣 。

我觉得这样子方向的人可能就非常适合跟我们来一起来合作 。

**Ronghui** [57:04]
你对公司的工作方式也会有什么样子的调整呢 ？ 来适应这个新时代的这个年轻人的需要 。

**丛广乐** [57:11]
我觉得会有更多的非确定的目标导向 ， 能提供一定的开放的探索的可能 ， 或者说不以不以达成某一些进展为目的为衡量标准 ， 甚至以学习的速度 ， 学习的东西和你试错的速度为衡量标准 。

我觉得都可以 ， 就是我觉得这样子才会适配一些创新和适配一些这种探索和发明 。 我们最近内部也在反复思考这个问题 ， 我们很多团队的同学 ，他觉得他没有进展 ，因为他原来做的事情确定的事情 ，他每天是有产出的 。

但是我会跟大家讲 ， 就是做发明和做这种非常复杂的或者创新或者说无限问题的挑战 ， 它不是以你一天往前走一步为目的的 ，而是以你就是你的探索和你的成长和我们团队的认知达到一定的程度 ， 我们一下子乘以 10 乘以 100 为为行进的节奏的 。

**Ronghui** [58:19]
就我问这个问题到就是我觉我觉得其实这是一个现在大部分的公司都得考虑的一个问题 ，而且我觉得其实它挺迫在眉睫的 。

就是之前我们有一期播客里面 ，有一个 99 年生的人说了一句话 ， 我让我印象特别深刻 ， 就是他就说现在这个时代 ，其实大家对于幸福的定义的标准已经变了 ， 特别是对年轻人。

就是曾经可能我们特别讲的都是你要努力 ， 然后努力改变命运这种这个什么阶层跨越这种这种叙事 ， 现在在现在这这个时期 ， 这个叙事已经不奏效了 。

然后大家可能更多的是从就是在你生活的这个原点 ， 四面八方的去找一些让自己感到幸福的事情 。 它可能就是两条线都会有 。

**Koji 杨远骋** [59:02]
我觉得广乐你的这个思考的习惯 ， 还有思考的这种就是能力啊 ， 我觉得都非常的强 。 所以我也会很好奇 ， 就是你怎么看在今天这个生成式 AI 带来的一波创业机会里面 ， 你觉得在哪些地方有可能可以出现 ， 比如说我们说的所谓的这个 B 力级别的公司 ，10 亿美金估值级别的公司 ， 你有曾经做过这样的归纳总结吗 ？

**丛广乐** [59:24]
我们还是思考过的 ，因为我们要保证我们做的事情是 ， 如果它短期不是一个特别能见到效果的 ， 那它一定是终局一定是极有价值的 。

对 ， 所以我们会觉得像大模型和大模型相关的各种各样的 infrared 层的一些基础设施 ， 我们都会觉得非常的有意义 。

而且作为最生产力本身的表现 ，其实还是就是长期的价值和它可能突破的地方 ， 我们都会觉得蛮多的 。

然后第二点是我们觉得

工具本身就是会有很多很多的很好的公司和很好的方向 ， 比如说对于 C 端来讲 ， 可能会有这种给个体去使用的 ， 还有就是给这些不同的职业去使用的和不同的公司去使用的 ， 我觉得都会有蛮多的 。

对 ， 然后

除了这两者以外， 我们在思考的就是行业级的供给侧的 AI 替代方案 ， 我觉得这个是过去移动互联网没有的 。

对 ， 可能会替代司机 ， 替代创作者 ， 替代开发者 ， 替代各种各样的角色 。 我觉得这个会有一些很头部的行业会非常的有价值 。

然后最后可能还会有一些新的平台 ，但这种新的平台可能是依赖于新的智能化带来的新交互的变革而产生出来的 。

**Ronghui** [1:00:56]
那你自己现在就是现在此刻 ， 你觉得就是看到的不管国内国外吧 ， 就是看到有哪些方向上的产品是觉得特别的有价值的 ，有哪些是你觉得这个方向不太对 ？

**丛广乐** [1:01:09]
我其实最早的一段时间关注各种各样产品还非常多 ， 后来我发现就关注不完 ， 就是就是真的是精力上关注不完 ， 尤其我们还想探索的一个领域还比较广泛 ， 比较开放 。

然后我会举几个移动互联网的例子 ， 思考一下什么是早期大家共识觉得有意义 ，但实际上就是最终发现并没有那么大价值的 。

第一件事情就是那种包括 room， 包括越狱 ， 包括应用市场 ， 就是那种很操作系统级别的一些事情 ， 给它打补丁和其实过去有很多人给大模型做打补丁和做一定场景的一些适配的优化 ， 我觉得这个可能长期去看都是一定是没意义的 。其次 ， 我可能要给年轻的一些创业者泼一点点小冷水的是 ， 我觉得当时有很多的个体的移动 ，因为它开发也比较简单 ，其实个

体开发者做的偏自身体感的应用也蛮多的 ， 就包括一个简单的课程表 ， 一个简单的这个地铁的一个查询 ， 一些简单的各种各样的工具 ， 表面上看解决一定的需求 ， 长期上来看它的价值真的不是很大 。

对 ， 所以我会觉得包括我自己做的一些便签的工具 ， 我在想移动到底便签跟 PC 的这个进步到底有什么本质区别呢 ？

无非就是贴身性 。 后来我发现很多的这种便签就是我自己的需求 ， 我可能用一个微信的文件传入助手 ， 我也就解决差不多 。

对 ， 你把你每天记的事放在这 ， 你所有的未完成的提醒 ， 你不把这个信息删掉 ， 你留着一个小红点 ， 你还经常打开微信 ，OK 吗 ？

对 ， 直到我在发现 AI 的时候 ，AI 能帮你去总结 ， 能帮你去真正的去提升信息的效率 ， 能去做很多很多的这个反馈 ， 我觉得可能才有意义 。

所以还是要思考一个时代变量的根本和一个领域需求的根本 ， 把这两者真正匹配起来的 ， 我觉得才是好方向 。

**Ronghui** [1:03:29]
你觉得你刚才提到的就是在头条的早期做很多事情 ，是它先把就是 PC 时代的一些东西先复制到移动上来解决这个供求 ， 对 ， 来解决这个供需中的供给问题 ， 然后让解决这个供给问题之后， 再有空间来让这个移动端的产品它有它自己原生生长的空间 。

现在我们也在一个转变的时期里面 ，以前手机上我们可以做什么样的事情 ， 然后现在给它加什么样 AI 的功能 ， 再过一段时间 ， 当这个 AI 所谓 AI 原生有更大的生长空间了之后， 它可能会有真正的这个所谓的 AI 原生的应用出来 。

我不知道就是你同不同意这样子类比的 。

### 陷阱与壁垒

**丛广乐** [1:04:12]
我觉得类比我还是很同意的 ， 可能但我个人会比较容易思考 ， 就是你的壁垒是什么 。 如果你觉得 AI 不是没有壁垒 ， 就是速度 ， 那我是不认同的 。

就我觉得速度这件事情它太线性了 ， 它太线性了 ， 就跟三体封锁和科技 ， 你就搁那就再去堆工业堆数量 ， 我觉得这个东西太线性了 ， 它不符合科技的逻辑 。

你的壁垒要不是数据 ， 要不是用户集中时的依赖 ， 产生不可替代的粘性 ， 要不是你对一个领域很深度的整合解决 ， 导致对它里边的复杂度已经复杂到任何一个人再介入都会比你就是更难 ， 或者说很难去逼近你 。

我觉得这些才是有意义的 ， 包括你的有用户场景下的用户反馈的飞轮 。 对 ， 我会觉得就是与其说 AI 什么样的方向是没意义的 ， 可能换个角度来讲的话 ， 就是你思考不清楚你的壁垒的大概率是没意义的 。

就是当然如果你的执行力是天下第一 ， 那我觉得这一切话都可能不需要去谈 ，因为我觉得执行力是可以在同为竞争里边最有效的手段 。

然后所有的差异化的这种东西 ，其实都靠的是升维 ， 就是和不同性去变成核心竞争力的 。其实这个 AI 时代挺像当年的软件时代 ，不一定非要类比互联网 ， 就是你可以回到 office 什么 WPS 那个时间去 ， 很多的方法论和一些做事的节奏可能更适合一些 。

对 ， 然后还有好多好多吧 ， 比如说我举一个例子 ， 比如说我认为我们在做的事情是那三个方向创新的方向它是有关联的 ， 比如说一个是 AIGC， 然后一个是就是 AIGI， 就是它产生新的交互 ， 一个是 AIGI 辅助 UGI 在社区里边产生新的交互 ， 它可能不是一个就是完全独立的东西 ，而就是在我们关心人和 AI 互相是替代和辅助作用的情况下， 都在关注它的交互和

信产生的交互和产生的信息的问题 。

**Ronghui** [1:06:33]
为什么会类比 PC 呢 ？

**丛广乐** [1:06:35]
就是关于软件的部分 ，因为我觉得 PC 时代正是最开始产生软件 ， 就是靠人的能力把问题程序化的一个阶段 ， 把问题程序化 ，而不是因为互联网时代很多时候不是靠的是靠的是把它变成程序化 ，而产生一个连接和中心化的数据 。

而这件事情其实 AI 能帮助的就有限 ，但是把一个问题变成一种解决方案 ， 无论是模型 agent 还是 code，其实都是非常非常擅长的 。

所以它可能类比软件时代也蛮有就是蛮有相关性的 。

**Koji 杨远骋** [1:07:13]
那今天非常感谢这个广告的时间啊 ， 然后和我们聊了过去的职场经历 ， 尤其是和这个字节最最最早期参与其中的一些故事 。

我相信可能在别的地方从来都没有提到过的一些历史和小秘密啊 。 然后另一方面 ， 我觉得聊 AI 我们也很少就是如此脱离这个在一线的 ， 就是可能 dirty works 吧 ， 去聊星辰大海 。

我觉得也是在十字路口很难得的一期 ， 如此去这个畅想未来的一个超级大的有野心有愿景的一个这样的一个事业的一期内容吧 。

我觉得还挺好玩的 ， 我们可能过一年过三年再回头看这一期 ，有一些想法可能会得到验证 ，但或许有一些想法也会被打脸 。

但不管怎么样 ， 我觉得这是在这个时代挺值得被记录的一种声音和一个创业的样本 。 那再次谢谢广乐 ，也期待你这个之后再来十字路口 ， 谢谢你 。

**丛广乐** [1:08:06]
好的好的 ， 感谢感谢 。

**Koji 杨远骋** [1:08:11]
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