告别网感玄学！AI如何把你的爆款视频产能暴增10倍？| 对话筷子科技创始人陈万锋

02:25大家好。我是筷子科技CEO陈万锋。筷子科技就是目前我们是focus在AI内容商业的一个平台。当然现在我们认为内容商业基本上等于video commerce，就是视频商业了。所以你也可以理解就是一个视频商业平台。

02:42那你刚刚讲其实有一点还挺对的，就是其实你看个人来讲你就会想说，哎——我我要做视频，一周两更就OK了。这个你都认为说可能挺麻烦的，但是商家就更麻烦了，因为exactly你讲对，商家每天是不只需要只有一条片，他可能是需要N条，对吧？

03:02那可能跟他的体量相关，比如说他可能有多个SKU，那可能不同SKU就有不不不停每天有内容。另外就是可能他会有说一个SKU可能也得不同角度去讲讲故事。我觉得现在这个整个AI赛道应用其实还是蛮丰富的，对吧？而且国内啊全球，视频赛道其实也是蛮大的。

03:23啊这里面有很多细分，包括视频的model模型。包括其实现在大多数视频的工具我认为是给creator，我们其实serve的是business creator。那business creator跟呃纯creator，像你像现在这个角色是creator，

03:37对吧？你是把这个内容拿去，用这个内容去吸引更多这个受众。但是呢，我们的客户其实是他不是吃内容这碗饭，他吃的饭还是服务跟产品的钱。卖什么餐饮啦、咖啡啦、酒旅啊，或者是说线上的产品。但他最终其实是需要内容去获客。

03:57所以这里面其实很多场景都不太一样。所以我觉得我们内部有个戏称，其实筷子是解决AI时代的视频传单，视频传单。

04:18对对。对，我们现在觉得说，视频本身或者是content本身，就是一个business所要存在的很重要的一个东西。你需要有产品供应链，然后你需要有内容供应链。现在出海，我也跟很多出海企业主说，你现在出海就是把产品供应链带出去，第二个要把内容供应链带出去。

04:35而且内容供应链并不是说我想到就做，或者有新品才做，而是每天每天需要去供应的。然后内容来拉动产品的动销。的确就是你讲，我们想变成一个商家在AI，特别是内容商业时代这个essential tools。那这个意思，我们essential tools是什么？

04:52就是吃饭工具，就是筷子。

05:10我们现在的场景还是蛮丰富的，首先我们现在不是特别挑行业，然后从客户体量来讲，我们觉得从中小型的这种小的一个业务团队，比如说他可能真的十个人以内，然后maybe content的团队只有一两个人，也许他就只有一个剪辑，他就是我们的，他给客户了。

05:30因为我们首先他能把他的productivity boost十倍以上，对吧？如果说一个这样的只有一个剪辑师的一个团队，然后呢他可能需要做一些编导，他可能不是专业编导，他可能用我们的tool，因为我们是编拍剪投，我们有一个叫编拍剪投全链路的一个full stack的工具。

05:47那AI能帮他解构视频啦，能帮他generate script啦，对吧？然后他可能做AI配音了，然后再用AI生成一些片段，加上他自己自拍的，mix一些自拍的东西，他可以使到他产能变大。所以呢，我们其实蛮多这种挺startup的团队，甚至有些客户还没，他们叫还没起盘就要买这个AI工具，

06:07想买筷子。如果你做一个消费品，如果只有比如说个位数的团队，然后你只有一两个人团队，其实非常适合就adopt这样的tool。然后到了这种中型的，像几十人，然后上到上百人，甚至我们现在有一些超大集团里面的，比如说你刚讲餐饮，

06:25有一些一两千个线下店的，首先让店员在店里先用camera采集一些内容。那他们也不用编，采集这些说，哎，比如说有人在店里吃饭，对吧？吃火锅或者怎么样，然后呢采集之后，在店里环境，它可以upload到这个云上面，然后在我们的这个platform上面，

06:42那可以AI帮你编，帮你再把其他模态加进去。其实视频是一个不同模态的integration。所以我们是一个一个模态的生成完之后把它怎么组起来。所以在这个过程中，它可以可能一天可以produce几千条视频，然后再去重新再分发到不同的这个触点上面，

07:01让他的店员再去把它download下来再去分发，或者是说通过我们的一个平台把它账号授权进来，我们可以批量的分发。所以大概是，所以呢你说从这种小的商家到这个中型的消费品——到这种大型的连锁啊，或者这种这种连锁的团队，呃——包括说大型的集团其实都是很适用的。

07:22电商包括线下的本地生活，卖线下服务跟线上服务，包括现在甚至有些B2B。我们最下沉的客户是卖水稻种子的。所以我们现在有些什么工厂源头，生产什么钢铁供应商什么的，他都需要用，因为现在video变成一个communication的方式，

07:41对吧？它不仅仅是，所以我们觉得B2B、B2C其实都还蛮适用。

08:31对对对。所以呢，呃，很好，我觉得我们拿那个做例子哈。比如说你刚讲那个app或者那个工具呢，就是你讲说它可能有的就是比如说操作这个APP的一个界面，一些操作的这种体验。第二个呢，就是会有很多可能已经记录过的这种会议纪要，对吧？

08:49那你可以，这种场景可能是创始人的或者团队的，或者是团队怎么协同的。那这些其实它需要被理解，所以其实筷子的AI很多时候在在理解，我们要理解那些content，对吧？好。但是呢你干巴巴的，像我们这种，我们现在也像是一个会议的过程。

09:05因为它最终去推广，并不是说让大家来看这个播客，可能会让大家看说我有三十秒的内容。那这个东西其实你还是要编的，对吧？你要编说到底我现在里面哪些是会议纪要，哪些是demo产品的这个过程，然后你要加什么一些点，然后怎么引入。那这里面是要有个structure。

09:25那这个structure其实我们AI是能够知道你说，那你现在如果说前几秒应该讲什么，后几秒讲什么，然后再再mix什么东西进去。然后中间如果需要一个场景的话，比如用不同的voice啊，或者用不同生成的这个片段。比如说只有干巴巴的这个会议纪要这个画面，但是你没有office的场景，那这个时候你可以用我们的AI生成一些，

09:48或者你自己演一下office的场景，然后呢AI复刻出来。对，它可以复刻出来，包括你在可能在你的过程中，你可以复刻成不同的场景，然后呢它可以mix进去。所以我们就要说商业视频它并不像——娱乐或或这种短剧，它是说视频模型都在追求，我一句prompt出来，

10:08五分钟的长的这种嘛，对吧？但是我们认为其实商业视频更多中间的logic很重要，所以你还是需要editing。但是这里面不同不同的片段，不同场景需要什么，我们很多智能的工具可以帮帮助你。那这样来讲，你然后呢你要考虑怎么投放。

10:24那你可能现在可能会有是说，OK，maybe我有一个官号，另外我我可能会有五十个不同的国家地区的。比如说现在我们就按，如果你这个产品是全球的，那你现在其实是可以在全球一百多个地区，每个地区都开五个TikTok的号，那就五百个号了。

10:41然后这个时候那这五百个号其实每天可以填充两到三条，所以你每天需要一千五百条。这个生产出来之后，其实我们平台，因为我们跟TikTok官方也做对接。我们有很多怎么measure一个视频，比如说1500条出来，我可以看说到底哪一条是重复率太高，

10:58我可以把它去掉，所以我还能去重。然后你就给publish出去，那每天每天就有这些存在。然后这里面如果1500条你发现说，哎，这里有30条比较好，你如果额外的budget，你再去connect paid media。付费广告也是需要大量素材去做消耗的。

11:14其实现在很多投流其实就是吃的素材，那这个变成一个你就变成个金字塔式的，对吧？我觉得很多这种内容团队或者特别非消费品的团队，他可能最终就只有一个什么视频号、公众号、小红书。它没有这个overall的一个矩阵的概念。所以我们其实还是非常鼓励大家去说，那你如果它有不同市场客户，然后刚刚讲我们不同市场，你可能还要不同语言，

11:39我们还有AI翻译，直接视频可以翻译出来。如果我已经有十条，我可以翻译成N多的语言。所以这里面很多我们在场景里面发现很多商家里面的需要，然后呢去adopt他们，然后能能让他启动这个东西。我们现在讲我们的，特别是我们国际版产品，说用我们产品可以启动你的这个视频生意。

12:23我觉得这个点其实我们也是慢慢在improve在改善的。我认为以前我们的确会比较规矩，说产品介绍，然后引入怎么怎么样子的。网感的事情其实这个是很好的，因为我觉得这才是商业视频的首先要解决的问题，就是你先要logic，再on top，再加上什么。

12:40所以呢，其实我们来解构一下商业创意。那商业创意我们自己基本上怎么看呢？因为我本身其实我比较特殊，我是做品牌出身的。所以我大概知道说到底你要做一个商业品牌的话，你每天其实讲想讲故事需要所吸取的信息是什么。

12:58而且我们可以mapping跟现在的AI技术哈。第一就是你要了解自己，对吧？你卖什么肯定要了解自己，所以这个有点像上下文理解，叫context engineering，这个相信最近是挺火的一个概念。所以我们比如说，我们其实很多时候，包括我们现在有个智能体叫升级智能体，你就告诉它你在做什么产品，

13:19比如刚刚讲我有个AI内容纪要的产品，或者你要什么这个服务，然后输入进去，这个时候它会reasoning出来说，哦，基于我对行业的理解，我认为你是做这个的，然后你confirm它，对吧？那这个地方其实已经input了一个上下文理解，那这个是叫做知道自己做什么，对吧？

13:38所以我们认为大量的商家，不管你是多下沉。比如说我刚讲水稻种子的客户，他肯定知道我自己卖的水稻种子，对吗？我我认为全世界做生意的人，你可以不会编，不会creative，但你肯定知道自己卖什么。因为你每天就在做这个事儿，肯定是对这个品类，这个品质最理解的。

13:57好。那这个就是首先有一个点。第二点呢，你是会去看这个竞品或行业，对吧？那比如说我现在卖一个气泡水，我旁边放了一个气泡水。那气泡水那你可能说那元气森林怎么说的，或者其他什么这个可口可乐怎么说的。

14:15那你会看行业，这个行业其实就看竞争或者对标的东西。我们知道有一个standard的动作，很多商业的编导每天九点半上班，就先看昨天行业里面大家在发什么视频，这是另外一个context。所以我们有AI解构跟这个搜索，我们现在觉得智能体它要帮你找，哎。

14:36昨天可能在你行业上有哪些讲的是什么。第三就网感的问题，网感很好，那这点来讲其实就是热点。其实我们把网感讲下来，就是热点。传统的广告，像我以前在大的外企做传统电视广告，传统电视广告没有那么topical。它最topical就是夏天你要夏天的场景，冬天要冬天的场景。

14:59所以我们以前戏称一个品牌消费品啊，一年两条片，一条夏天一条冬天，对不对？基本上这样子对吧？就是时令级的，时令就是以前的top热点。但是现在不一样，现在整个social media情况下。其实你可以理解每个商业品牌每天都在打引号蹭热点。

15:19就网感其实就是热点，说最近大家在讲什么，有什么hot的词。我们认为现在AI也能做到了，所以我们现在那个智能体它是能够帮你搜热热点的。所以我们有一个热点库，每天我们会去爬取一个热点库。然后你可以理解这三者呢，这三者的context，从理解你自己，到你的竞品，到这个全部用这个理解完之后，

15:44把它们全部放到向量数据里面，然后在里面做reasoning出来，然后prompt它做reasoning出来。用AI来rank这个向量数据库，在这些context出来，然后这个时候可能会出来十到二十个idea。就所以呢，我们最近有一个证据，就是你input之后，它可以通过在一两分钟时间帮你搜帮你找，这个时候它就会推理出可能十到二十个idea。

16:08这些idea就是跟现在的可能，如果你是美妆，它就可能跟明星更有关。如果你看最近台风，我告诉你，我们现在那个产品里面就会出很多台风的东西。其实台风最近挺多，我给你举个例子，那天我们在测这个智能体，刚好有一家家政的，我们说，哎，我们有客户做家政清洁的，

16:27我们说我们input进去，input进去之后。他就说，哎，台风天之后，墙发霉了，你要请家政。有时候他可能比人更加发散。我经常会问到问题，说机器出来的话会不会没有创意？其实我现在会

16:43跟大家讲，其实AI比我们更发散。我最近一个论调是人是收敛的动物，我们只会走最小的路径。但AI不需要，因为它computing power如果够的话，它可以走一大圈然后出来那个。所以呢，我认为从今年开始，其实很多时候包括我们做好的好的reasoning之外，其实AI会帮我们把我们的更多思维思路打开。

17:06卷的意思就是我们找最小路径，这就是卷。但AI其实necessarily需要去卷，它可以更发散之后我们来来来选来挑这样子。

17:40其实你就去蹭嘛，我们讲去蹭嘛。其实我告诉你啊，这个东西在传统的创意行业就是这么做的，就我们不要把它变得太神秘。

17:51对，没错，就就是exactly就是这样子。那只是说你模仿的痕迹重还是steal的这个精髓而已。合格的创业人员就他会搬，然后搬的跟你自己相关，然后更好的就是精髓，他有内核。商业创意其实很注重就被触发。其实我们每天都是在接收行业的东西，然后再去再重新二创三创四四创。

18:14大概是这样。

18:48我觉得很好的问题，而且我觉得这里面我们还有不同的阶段。那首先我们现在还是cash flow还是挺好的。我们可能是国内企业级的AI应用，应该是蛮top的一个cash flow的一个产品。因为我觉得上一代的SaaS呢或者应用企业应用呢，它是管理型的。

19:05以前不是有个topic说中国需不需要SaaS，我觉得中国的确不太需要管理型SaaS，但生产力SaaS是需要的。我们其实你你刚讲的说筷子从以前是从图片，我们其实在GPT来之前，在22年大概就转型，就是all in video，因为我们当时判断了video是未来几乎是最dominate的一个format。

19:26另外呢，从一个视频能够承载的这种转化的能力啊，包括它的复杂度，其实远远高于图片。你基本上认为视频就是一个currency，它就是货币。其实现在一个商家，说实话，你如果做消费品，你多少视频就代表你有多少订单，你可以几乎这么去画约等于号，

19:46对吧？所以我们其实在token消耗还没来之前，其实我们已经按视频消耗做收费了。所以它是很mapping它的商业逻辑的。然后后来当然有generative AI之后，但其实generative AI对我们来讲，就是我们以前可能偏editing。

20:02偏这种说，刚开始其实我们从图片转过来的时候，还是偏edit，对吧？因为我原来图片就做edit的。那有generate之后，我们等于说你可以理解，我们之前就解决了剪跟头的批量化问题。后来有GenAI之后呢，那就是我们叫编跟拍就成为可能了。

20:20你可以零到一地generate一些模态出来就变成可能。那这个时候其实使得我们的这个生产力解决得越来越好。我们现在还在说，我们有这个洞察模块，就是你帮他找热点都可以。所以呢越来越上游，越来越上游，可能现在从reasoning idea都可以帮他。

20:36所以呢我们认识整个过程都是可以做到这样的供应。那我们有个特点，我觉得在我们这个segment，就因为筷子其实也是从SMB开始到中大型。其实我们看下来，我们自己的平均的ARPU值是传统的一些SaaS在这个层级的三四倍。通常来讲，可能在我们的客户画像里面，就是刚刚讲十个人以下的这个团队，你可能一个标准的SaaS可能只能给他收一千几千块钱，

21:03我们可以四倍这个number。其实我认为这非常重要。对，exactly。就我们是从生产出发，因为其实内容管理也曾经有一波这个讲说我做这个这个asset management，其实管理内容没啥用，生产出来的内容被管理还是有用。

21:19所以其实我们也有asset management那一板块，但是我们更重要的是说我要帮generate，我要帮他先先produce出来。就仓库可以有，但是我得供货进去。所以呢，我觉得这点很重要。对。

21:29所以我觉得在model上，UE模型上，我们其实对比，我我也自己做过一些benchmark，其实对比传统来讲，我我我认为我们首先首单就是正的。我们如果按照这个硅谷那些SaaS来讲，我们的这个叫recoup，这个CAC是少于十二个月的。

21:47第二个就是说那个，因为UE模型就是那个好一点。当然了，我觉得在中国做还是说续费模型怎么做得更好，以后智能体如果越来越能托管，相信我觉得这。所以其实我自己还蛮看好，在AI可能会让中国可能更加接近于是说美国那个水平，因为我认为说business needs是存在的，

22:05但是当生产力能够能够生产真正解决的话。我认为从客单，从整个这个续费模型，包括以后真正的智能体能托管，我认为它可能会以后慢慢接近美国这个付费能力跟水平，当然有一定有一定的过程啊。对。只是说我们发现有一定的苗头在这边。

22:44对对对。就是我觉得现在是平到正的一个level在那边，但是我觉得我们的我们规模还是要更大一些，大概在这个tipping point这个点上。

23:00对。就就帮企业，就帮特别是大企业，我们会帮他把整个过程都run，就有点像BPO。但这个其实是，其实这个是筷子的。以前其实我们是从大客户的做这个服务出来，然后后来才做到标准的产品。所以你可以理解它有点像我们legacy的服务，就是有点像反倒是我们以前的这种传统做法。

23:21但现在这个占比就比较低一点。

23:53我们是这样，我觉得首先我们肯定不做工作流的定制。但是我觉得有时候调一些模型啊，这个是要的。但是呢，刚刚讲如果有一些客户，我们认为他们其实还比较难自助去用起这个产品的话，我觉得我们是可以有人帮他去实现这个过程的。对，但目前这个来讲占比来讲不会在，就我们整个base要以一个标准产品去scale up，对吧？

24:18然后在里面如果有不同segment的客户，我觉得可以可以选择一些带一些服务在里面。

24:33我们其实24年就拆了一个国际版的产品，那目前也大概服务了一千个海外企业家、跨境企业了。对。那现在也小几千万的人民币收入，所以呢还挺快的。我们认为如果单独把它拆出来，也是一个不错的体量的这种创业项目了。但是现在我们的打法还是有点像focus。

24:53视频商业其实我我经常对标一个行业，新能源车。真的，中国在视频商业这个赛道上是跟新能源车一样，是碾压级的领先。所以很多人问我说那个出海，我说这个东西存量市场就在国内，所以我们叫win in China。然后呢我们还要win globally。

25:12你看China的新能源车的这种base肯定是很好做globalization的一个基础嘛。所以呢我们现在是希望把我们这些经验复制过来，但是从产品形态或增长方面要考虑，比如说海外可能要更多去做PLG。所以呢我们现在其实国际版更多卖给海外华人企业，因为海外华人企业是最懂视频商业的，所以它是比较容易被接受啊，

25:34所以呢我们先卖给他们，然后呢通过他们再渗透本对本的企业。然后我们还会launch一些pure全球化的这种智能体产品，在未来一两个季度，呃下个季度应该就会有PLG，跟现在的那个agent全球增长是一样。

25:58其实我觉得倒不是说踩坑，更多是说觉得我们的gap在哪里。我觉得一个植根中国的组织，然后真的想要做全球，其实对我来，我觉得我个人DNA还是比较，因为我外企出来，然后英文也不错，我觉得还是比较OK的。但是呢，从组织角度来讲，其实的确很不一样。

26:14因为我最近也中美两边跑，我越来越觉得两边其实真的很不一样。其实全球你可以理解我看成三个market了，一个叫中国market，一个叫一带一路market，一个叫非一带一路market，对吧？就是更偏欧美那边。我认为这，我觉得一带一路跟中国这块可以同样一个团队去manage，包括我们现在其实东南亚呀什么，

26:34中东啊或者这块，其实我们团队去service去manage其实也是OK的。跟那边和海外华人合作，但可能和欧美就会比较不一样。所以更多来讲，我觉得并不是坑，而是说怎么样我能加速这个组织能够adapt到不同的地区，然后再用不同的地区的思维去想这个事儿。

26:51这个我认为目前还没有很好的，也许就需要时间，还有要去让团队去感受这个事儿，然后包括从组织搭建角度来讲，如何配比国内国外的团队啊，如何在海外好，就是再讨一些点啊这种。但我觉得坑，我其实我们还蛮谨慎，我们其实我们在国际化在过去一两年其实也没有太多资源说我去invest很多。

27:11其实我们这个刚刚讲小几千万收入已经是在一个非常minimum的investment里面出来。对。但我们如果想要去更大胆的那个，我我认为其实还是团队的，团队对市场的洞察，以及说如何design好产品，如何贴近那个行那个市场。

27:29我们观察下来，从客户或者这种general的需求角度来讲，还是趋同的。对，他需要大量的视频，他不懂怎么编排剪辑，这个应该还是全球趋同的。所以好处是这个workflow没有那么的偏离。但是呢，可能不同地方的stage不一样。

27:46比如说我就很很简单说，中国视频商业，我们就从这个视频来讲，你如果去海外刷TikTok或者怎么样，那边卖货没有逻辑的。中国人买东西最最看逻辑的。比如说一个服装对吧，现在你看服装的视频直播在中国，你要讲质地啦、款式啦。海外现在卖服装就是一个模特在那边转两个圈就OK了。

28:09所以现在海外的视频商业里面的视频卡片啊、视频这个传单啊，它基本上就是表达就行了，跟你的团队诟病你没有网感一样。我们很多客户在用我们国际版的时候诟病我们不够TikTok感。

28:24我我我也是研究逻辑研究挺深的，但是我们没有贴纸，所以呢我们最近在OK，那我们怎么补足这个asset library，甚至怎么样去develop。所以呢maybe那边真的你就贴个猫猫贴纸就有量了，对吧？消费者觉得，哎，这个很cute，进去然后就买了。

28:41所以这个就在于是说，其实有人可能想象说，哎——海外这个视频商业是不是更讲究，不讲究，更很不讲究。这就像说你拿中国现在一个非常先进的新能源车，把它放到一个海外模式上，你放那边肯定并不习惯的。啊，太先进、太严谨、太过有逻辑，可能在一些市场上不行。

28:59所以呢，这就是说说整个从整个产业发展的development，各个行业不一样，中东啊，什么印尼、东南亚又又不一样。所以呢，这我觉得还蛮挑战的。

29:33并不是先进，他现在就要接接受啊，对吧？他可能觉得挺好的，但是呢并不是他现在就得接受或者能接受。

31:15在其实不仅是这个营销视频赛道，其实几乎所有都一样。其实我也看很多说，哎。我挺有需求这个东西，然后我自己一用觉得啊，其实不是那么样子。我觉得现在AI就是因为它有这个模型的，它串起来这个东西啊，它就是说我我很自然把人的工作流串起来，

31:31这个东西看上去是很以前的过程。我觉得你还是要分，说到底它是serve那些。我觉得现在AI有一个认知套利了。你如果给那些完全没有做过，说我根本不熟，我不知道这个东西怎么做的，对吧？我完全并不懂，他可能觉得说那样的流程就OK了。

31:47但是呢，如果稍微懂一点，你可能觉得那个result就并不合适。所以呢，我觉得现在首先，我觉得我们其实还比较少，因为我们我们可能不是说这一波Agent出来，我们才出来做。我们其实已经做了有有几年的这个这个产品。其实我们还是不断不断碰客户，然后出案例，然后呢，从刚开始一个月客户到十个客户到一百个，到一千个，

32:10不断不断在行业里面去碰壁，然后被客户去诟病说哪里怎么样怎么样。所以呢，我觉得其实这里面刚才讲，我觉得那些说现在end to end的，然后在几分钟里面跑通那个都是oversimplify，就这个东西太oversimplify了，它太过于说简单化，特别是商业的协同，因为商业协同其实包括我们刚才讲编排剪头，

32:30它是一个不同角色的协协同。现在我们的做法更多是说，OK，我们过去几年其实已经解构了工作流。就我们打开我们的产品，上面就是编排剪头，里面有不同的app，然后你可以去用。那我们现在自己做Agent，就是说那我希望在里面有valuable的地方，我把它更好地通过好的Agent模型还有架构去把它串起来。

32:51所以这些tools都是我们做的，对吧？然后呢模型是在，因为Agent就是模型加tools嘛，to use嘛。模型方面我们就是based on我们最佳的实践。就这个实践，我们的实践其实非常严格的。你今天如果是作为客户来买筷子的产品，你首先要过两道关，对吧？

33:09第一道关是，OK，这个东西做完之后是不是就十倍产能了？OK，所以呢，你要看说今天可能做三个，明天可能三十个五十个，那这就是它的efficiency。第二个，这些能不能过平台？我出去之后会不会被ban回来？这也是一道坎。

33:26第三道坎就是他们能不能跑跑流量。所以我们其实已经经过我们过去来讲，通过不同的这个工具和不同的工作流串起来之后，不同的案例，包括教客户怎么用，其实已经验证了这一点。那现在我们要做的是说让Agent去做这样。但很多可能之前没有经历过我们这个把工作流先打造出来这个过程呢，他很容易就进入说我只要把task完成就可以了。

33:50其实完成那个task并不难，其实对我们来讲就两周开发可能就那个就就出来了。但是呢我们现在也发觉，包括我们自己的智能体刚出来，它可以帮你找热点可以怎么样，我们发觉说还有一些坑，还有一些还有一些过程的东西没有跑跑通。所以我们更多是跟客户再去那边去调。

34:07所以可能在于是说我刚刚也强调一点是，其实筷子的客户是非常严苛的，就是我们的客户就是得拿这个去赚钱。他如果没有看到exactly能赚钱，那就那个。我们今天刚发了一个milestone，是我们刚刚是已经超过九千万条视频，就是客户生产即分发，

34:26九千万条。其实我们觉得渗透率还很低。但我们刚pass这个milestone是九千万条，那这些都是实打实客户做完之后拿出去获取流量去增长的内容。那就它应用起来，那我们无非就以后可不可以Agent化这个事情。所以我觉得我们是呃从工作流再做到智能体，那有些如果native的智能体，他可能觉得说我在demo中让你看到这个流程能跑完就行了，

34:50但他其实不care那个result最最最重。但care那个result最重，你就得看它在市场in market的客户的反应，还有解决客户的问题。所以呢，我觉得这个它还是得客，呃，市场的付费客户的这种真正的，他能够每天每天不断用它来实现它的效果。

35:11对我们来讲，我们认为这个其实我们都还没有怎么做到。如果如果需要一个智能体每天帮一个客户，就很简单，我给你结构一下。我认为我们的客户每天稳定的，不说多，三到五条视频，

35:25publish在他想要的平台或者account上面，能够获取五百到一千个播放，每个五百到一千播放，产生一定的inbound的这种流资或引流，就OK了。这个是非常非常简朴的，但是从这点来讲，我们人中间有些step，比如说每天三到五条五到十条，possible，

35:48但是这里面它要填充什么东西，对吧？比如说我刚刚讲商业视频最难就是你怎么跟他的卖的东西结合起来。你现在可以prompt一个AI V3啊或者怎么样的，说这个这个场景很漂亮，但是他的产品植入不进去，他卖不了他的产品。所以其实筷子很多时候我们是以实拍，我们认为现在实拍然后再慢慢把实拍变少一点比例，但长期都可能具有一定的要实拍，

36:12特别是线下的，线下的像什么你刚刚讲麦当劳，你本身就有麦当劳这个店，我干嘛要生成一个虚拟的麦当劳店呢，对不对？所以采风还是挺重要的。所以呢我觉得很多时候你的出发点不一样，还有你的stage不一样。我觉得我们这个stage，因为我刚刚讲了，我们也有一定体量了。

36:28其实我们我们如果现在才再去说想说，哎。我给大家一个demo，然后这个demo就ok了。其实它我们已经远远超过那个stage。我们是要在现存的已经有high demand的客户里面去验证我们智能体，其实这个难度会更高，但我认为如果跑通也更有价值。

37:38不是还有很多Agent现在做网红的撮合吗？就是去跟网红聊吗？那个不是有一大堆吗？那可能估计有一一一百工具，好像其实后来也发现中间有些过程还蛮蛮人工的。你搜是容易的，对吧？

37:52我们现在想象说搜容易，就是你一个prompt，然后后来后面有爬虫，你就爬这些那个，然后出来信息，人Agent computer use，就是搜这方面还是OK。但是呢搜之后的东西，就是还是路还是挺长的，对吧？其实它就是帮我们加速这个搜的过程。

39:23我觉得压力肯定有的，就是我们也不断关注不同模型，那我觉得呃luckily到目前为止我认为它是在，因为当你有模型出来时候，通常你只要等一点时间，不管它多闭源，多不给我们用，我们都能有alternative对吧？有这点来讲就是说，就是起跑线我觉得永远大家都是在在一样的。

39:46其中我觉得其中不一样还是说我们要保的还是说我们的呃产业的护城河。就你做应用你一定要嵌入客户场景的。我还是要知道know-how是什么。我其实为什么我们特别注重视频理解，我们现在视频理解的token每天都百亿级的。然后最近跟什么豆包什么的，就是经常在，比如说，呃，我们跟豆包合作视频理解，那他们可以做这个非常raw的这个怎么理解里面的这个画面描述什么的。

40:14我们比他们更懂怎么引导，对于我们客户商业视频的做理解。因为比如说安防的视频，你做理解是一条，是一个方式。所以呢，我觉得这个中间我们其实还是要站在行业的know-how角度，就是说到底餐饮怎么做视频，它里面商业逻辑是什么，其他是做什么。

40:33因为最终还是prompt，其实我认为prompt就是竞争力。最后面怎么prompt才是最重要的。所以它如果有好的剪辑或者它的模型。可以understand这个东西，那我们就要prompt，prompt的更好。所以我觉得这点来讲，不管是之前的这种Sora啊，包括说后来这些VEO啊，包括各种模型，包括说生成模型，

40:52包括剪辑。当然你刚刚讲剪辑，我还想再提一点，就是剪辑、剪短剧、剪动画片、剪电影、剪影视、剪商业视频、剪creator视频都不一样。那所以呢，这里面，那对对，这类的还有垂直，垂直里面还有垂直。那我们垂直里面还有餐饮、零售、什么什么美妆、什么三C，他们也会不一样。

41:15所以这里面就还是看谁够细分。以及够这个垂直在里面能够打出不一样。所以我认为那个是通用的模型能力，我们要把通用模型能力怎么，就是等于说他帮我训好的一个很好的摄影师，我让这个摄影师来做商业视频，来做不同行业，我能够让他做出不一样。

41:33我觉得这是一个一个我们需要保的东西。那当然我们最终最怕的就是他那个模型好了之后，他还能迅速可能十秒钟就能进入一个行行业。但这点来来讲，我们就得看说，那这里面就里面你还要脚手架要打。其实他，我刚讲，你要了解自己context engineering，就是你要了解自己，了解行业了，

41:53它是还不断变化的。它不仅是editing能力。那今天热点不一样，那你这工程能不能做得更好？你得喂喂喂给它。所以这里面还有很多很多工作要做。

42:03剪辑只是一部分，里面还有voice over啊，BGM啊。我们的模型平台是很多的。所以这里面它如果那个，那其他也可以发挥作用。所以呢，我觉得这里面就是对我们来讲，我们就细节很多。我对我们挑战来讲就是，我们现在其实呃，工程团队还没有太大，我们就是三四十人。

42:20其实产品挺大的，但里面细节好多好多。但当我们把这些细节每个每个都调得不错的时候，其实我认为它是跟我们最好的状态，就是好的模型我们能switch，然后switch完了之后它就提升能力。但我们那些细节调是不断不断嵌入产业里面去做。

43:02我们最近在考虑很多，那我们是不是得更供应更多，甚至我们自己是不是可以design一个分发的机制，去engage更多的消费者，帮客户分发，所以我们是上下游都在拓。除

44:04我对未来的终局还是有想象的。我的确觉得现在很多中间的，特别是代理层，这层的确说实话，未来的确是，我认为存在的必要越来越少。就首先讲这一点，那你知道说MarTech其实很多，或者说很多marketing的这个service里面，

44:24其实都是我们讲agency嘛。就agent对agency就是最大的挑战，就是最大的威胁。因为我想象未来就是一个企业，不管大小，它就是通过一系列的AI的工具，甚至硬件。By the way，我们也在想硬件的事儿，去实现它以前可能通过需要外包去实现的事儿。

44:44包含洞察，包含生成，包含editing，包含publish。那好，那这是一个点。那你讲说现在相相差不多体量的，我会去判断这种公司或者怎么样。当然他们可以说哈，但其实我认为其实我也知道说一家公司其实基因来讲，我觉得除非那些公司非常有决心去完全去adopt一个新的商业模式，

45:07就是纯卖AI或者工具或应用性。如果说他还是以说广告的收入，或者是说服务的收入为主的话，其实他我认为说除非他们很有魄力，他真的要断臂，或者是完全不一样，因为那个其实是肯定是hurt。我用人来制作一个视频可以三百块钱，我现在用筷子就三块钱，我要做这个决决定，这个决定等于说我的现在的生意可能就是少少到二分之一或者三分之一，

45:36对吧？那这个时候其实还是蛮蛮蛮挑战。其实我知道有有蛮多服务公司拿我们去，在我这里可能支付的是一块多一个视频，然后收客户三十块钱。还是说说现在有这个认知差，对吧？客户觉得我三十块钱买是OK的。

45:54但是呢他可能有这个，他可能说哎这边有筷子，我拿这个东西可以improve我的这个能力呢。我们认为其实也OK，在这个阶段肯定是他们完全是可以去用，对吧？而且有些客户也是需要这样的服务，也是挺好的。所以我觉得其实它会有一个dynamic的变化。

46:10所以呢，呃，其实我最怕的还是说就是head to head想做这件事的人。我如果说观察说他是比较还是传统的这种业务来讲，我会通常还是认为，当然我也会看他的产品，但通常我还会认为说其实如果我站他角度也是挺难迅速改变，我也是我现在就完全用AI来执行我的东西。

46:30可能我讲会这么讲，但实际上可能从收费角度，从其他角度可能还是会说，哎。这里面很多人在那边。通常观察都还是说，哎，跟我们差不多，就是想解决这个问题的。然后倒逼自己就只在这件事情上面去。如果我我我还是永远相信说你做一个产品，但是收费是另外的东西，你这个产品其实是挺难跑好的。

46:52但我们就每天被客户诟病，就是干的这个东西你到底能不能发出去，这个稳不稳定。然后呢，这个这个并发怎么样，每天是我们现在每天大概产出二十万视频。这个能不能过，然后哪里怎么，然后我们有客户说，哎。你这个泰国语口音不行。这

47:10经常这种很细很细的，嗯，东西。那那我认为这是在一个对的一个叠叠叠迭代内。我觉得我们现在有一个护城河也是说，我们每天都有无数的需求从我们客户那边喂喂过来。对，那。我认为现在很多其实很多AI应用，我甚至认为现在也还没有到这个程度。

47:27我认为这个闭环一定要，就尽快让客户吐槽你的产品是最好

47:56这肯定可以讲了，我觉得，我觉得因为因为客户愿意听嘛，对吧？或或者这是on trend的东西嘛，是on trend的东西，但是你要看本质它是不是真的那个，就无非是就是它能不能demo。我认为我不敢说大话，但是现在能够全链路的demo一个产品integrated的，我认为其实筷子可能是one of few，

48:17甚至只有我们。就是能够整个链路demo出来，而这个demo并不只是说看上去OK，而实实在在能够那个。对，我都说我们已经贡献了九千万次视频了。它也不是generate，它是generate完之后，就这些都是实实在在拿出去用的。

49:22所以我觉得我现在也担心说是不是能有一些PLG产品，因为我们才是SLG然后MLG，就是比较直销加市场营销。所以我们自己最近也在稍微想要defend这件事情，就是说我大概这几天我们的网站就能试用我们产品。就之前我们不行的。其实我们就是我我我们认为说的确有一种可能是说因为我还是比较believe的确AI是bottom up的。

49:46呃而且我们最近几年的增长模型也并不是说做超大客户，其实反过来我们其实是从SMB去卖，然后呢反倒这个时候，其实我们现在有些大客户不同BU，他可能五到十万一单他可能就就买了，然后他就一些BU在用，有些大集团有几个BU同时买。所以呢，我觉得，呃，的确是有可能，你刚讲那一点，我认为其实它是有可能的。

50:08因为我认为说，如果说，因为我们这个东西，就所有现在在AI里面解决生产力，其实都是一线人员在用。一线人员用才会是最真正在生产角度去解决问题嘛，因为一线做生产嘛。呃，所以呢，我觉得这块来讲，还是我们其实你可以理解，我们也需要把我们的流量和增长变成是更灵活。

50:27那意思就是说，我们我们可能以后也会有个人用户，但这些个人用户其实我最终还是引导他的主工作台。所以我变现还是会最终更高value是在主主工作台。但是我们会希望有一些轻量级的一个trial的场景引进来这样子。然后这是一个点，所以我们也会等于说把那一块PLG的那一块流量把它补足起来，确保在那块是有一定的竞争力的。

50:52但是第二点呢，我也想反过来想说，当你刚讲说这些工具想要去bottom渗透之后，它想去往上那个，那也要考虑卖的问题了，对吧？所以呢，它又进到我们的这里问题。所以呢，我觉得这里是大家最always这么想，那我觉得我们就是要补足更下沉的，更organic的这种流量市场，

51:13我们想去做一些动作。但是我们觉得说别人如果说我们现在当然还没有看到特别强的是说，哎，有某个工具好像渗透我们的客户渗透得特别强。其实这里还有个点，商业视频我我觉得单点是打不过all in one的，我现在非常确凿。我之前其实过去几年一直担心说，有没有一个单点的什么配音、什么作图、什么单点的脚本去去渗透很快，

51:42然后就把我们的客户就吃掉，然后说能做我们这个东西，然后就搬过去了。后来觉得并不是的。因为这个东西平权很快。如果你现在比如说，哎，某段时间可能有个脚本模型好像特强。那过几天我adapt进来我就有了。

51:57然后我即使比他差百分之二十，但因为我已经解决他以前另外一些问题，客户就OK的。所以其实从这点来讲，我反倒是是占优势的，就是说现在外面有一个什么新东西，客户觉得很好，我啪啪两周时间adapt进去，我即使比大家稍微刚开始做的差一点，但是我其实有点一加一大于二的意思。

52:20因为他不用换账号，我们就这么讲就很简单。所以我们其实还是蛮蛮那个关注这些点。所以我后来觉得说，当你在一个商业工作流里面，我认为说我们想到的更多说关键节点上，我们反倒觉得说其实洞察这些东西。我们更能，其实我们无数次都遇到说，有些客户说，哎，有有有有些做洞察工具其实要找筷子合作。

52:43他说，客户问他说洞察之后能干嘛？就要做生产嘛，对吧？那其实就到我们这边来。那其实我们自己思考，那我们自己为什么不能做洞察呢？因为洞察无非就是爬完之后reasoning一下。

52:55那所以呢，我们也会这么去做。反倒是反倒是这样的情况，所以但是同时我们也不能完全blindside地说没有什么呀，很肯定还是有。所以呢我们其实也是，但这个时候我们要聚焦，又要使到点打得对，我觉得。因为我们最近觉得说筷子到今年5.0，我们现在在5.0的version上面，我觉得我们场景差不多了。

53:16其实反倒有些地方要做得更细、更聚焦，反倒最近在做一些梳理。我觉得未来一年我们应该也不会再加，比如我们现在几乎怎么产这些不同场景都，但是有些地方我们发现说我们quality还不是特别好，我们要要把它呃sharpen得更多，这样子。

53:32对，

54:01没错没错。他加一个RemoveBG是简单的嘛，对吧？但你吃他的客户就难了，但你可以吃他更下沉的那个，所以他们的always还是更下沉一点。

54:23我我们再这么思考，我们可能会这么执行试一下。

54:32大概是这个思路。后面会在我们网站上看到类似，我可能这里也卖个关子，介绍就是就是会在上面试一下之后就continue到筷子企业工作台。这个时候就留留资，我卖卖给你我的大产品，对。

55:12代码肯定是Cursor啊，这些，这个Claude这些，他们他们在用。我觉得现在我们应该是三四成代码，肯定是AI辅助生成吧，对吧？这个肯定，我觉得现在大家基本上，我觉得如果一家科技公司里面都没有写代码这个东西，那那那肯定不对嘛。

55:29然后营销层面肯定，我认为现在我们的这些文章什么，那肯定也就是通过这个AI去写出来。那中间我认为产品角度还是少一点。那这是一个点，但是呢最近我自己在内部，我在带一个小团队，我们想做一个自己的商业运营系统，就是AI drive的，就是从获取商机到分配给销售，到反正从营销端到这个怎么签单合同。

55:59CRM到后面的那个，然后到这个，然后他当然也会integrate一些外部供应商的能力，到这个产品的这个监控啊，包括这种呃服务的feedback各方面，然后到最后的整个流程全链路。我最近反倒是在提起这个东西，所以会有几个人的这个工程师团队跟我一起去把我们整个你可以什么，

56:25从销售CRM到业财系统，全部打通起来。

56:32主要是自己，但是可能中间也会比如说AI外呼了，我们最近加了AI外呼系统。外呼系统去帮销售筛选一些线索什么的，在做效果还可以。然后呢，所以这里面有些外部能力好，我就integrate进来，但因为我们自己的数据，自己的整个商业体系还是要自己去搭的。

56:50对，但应该不会所有东西都自制。但因为现在大模型比以前你去做这种系统容易很多，因为你就AI理解一下，然后觉得太容易了，那这个时候其实就很好搞。所以我现在想不是说把以前的OA升级，或者说完全搞一套AI的这样子。

57:16然后我觉得这是能能实现，但这肯定是我认为就是应该我去那个主主导的一个事。你你可以理解有点像传统的企业的IT系统，现在完全要变成AI的business ops，对吧？对对对。对。这个是最近我觉得挺想做的，因为我觉得我们体量到下阶段也是需要这样系统化做支撑。

57:37呃最近觉得很多系统化工程其实没有做好内部的。

58:07反正我就是说后面可能也越来越依赖就AI AI来做分配了，AI来做这些决定，包括AI monitor，然后决定我们我们自己有一个客户的保障系统，就AI来monitor客户的使用情况，然后来决定说要不要给他上人上保障。以前我们是人判断，我现在说不要不要人判断。

58:26人人人就做AI分配的东西就行。所以大概是这个理念吧，我认为并不太难。但我这里就有个可能问题就是说，那其实以后很多像这种技术公司，他其实自己用用大模型，然后稍微有功能就能搭一搭，那那些工具他服务谁呢？

58:49面嘛。所以我觉得真的智谋AI一定要搞生产力的，搞生产力，搞管理搞协调，我觉得还是对于越大语言模型就能搞。

59:19买效果或者数据，或者你爬过的东西，或者是说你已经有的数据，你这个数据我没有，但你可以更快的给我，对吧？

1:00:12当然有啊，我觉得我们有一个大的转型，就是当时，呃，从图片到视频的时候。那当时正好是疫情，然后也是行业融资最难的时候，所以当时现金流是极其艰难的。呃。我觉得整个筷子到目前来讲，首先我们整个初心没有变。因为我觉得从我的背景角度，我们还是从day one就觉得说以后机器是要介入到品牌的内容里面来。

1:00:37但当时还没有AIGC，我们只是觉得说好，未来。因为其实当时我在大公司做那个营销的时候，就接触这种算法的营销嘛，人群找找人是自动化，媒介交易自动化的，那最终内容就自动化，其实就是无非就是最终内容就自动化。然后刚开始图图片，图片就是那我如何把把这些image layer不同的层打标签之后，把它怎么样用算法把它生产出来，

1:01:03当时还没有像素级生成嘛。但是有想象会向自己生成。所以其实从GPT来之前，我们对当时Stable Diffusion什么都早于GPT出，其实我们已经关注那个点。所以我们内部的AIGC团队是早于GPT出来就有的。所以我们会比别人adapt得快一点，就是我们比别人可能快半年到一年的时间，内部在消化这些事情。

1:01:23然后呢，当时我觉得2022年就是转型整，我觉得这个是一个说从图片到视频的大的转型。第二个就是我们从整个画像，以前可能偏大客户服务，到下沉到比较general的这样一个过程，到general的产品标准产品。以前可能偏服务型，就刚讲GOT那种，我们认为客户自助不起来。

1:01:44但是我用这个，那个就是result service啊，就是这个term。呃，当时叫BPO。所以反正这种term有时候在不同的这个时代下它有不同的含义，以前它是大家是嫌弃BPO这个东西的，但是当时我觉得这两个决定还是做得很对的，因为我觉得视频肯定是比图片更大更大的一个事情。

1:02:04第二个就是在视频量急剧爆发的过程中萌发了是说其实我们认为这个工具的存在就有意义了。因为它的难度大十倍，它的需求大N倍以上，它就使到因为一个工具使用是在于说使用工具的成本低于，就因为你要使用工具就有成本，即使是免费也是成本。

1:02:27时间成本包括你要学，对吧？你为了实现这个难东西，所以必须要够难，他才会用工具。所以我们认为那个视频就是够需求够大，但是又够难。所以呢，这个工具就那个，所以当时这两个决定我觉得还挺对。那当然这个过程不只是伤筋动骨了，基本上整个公司的基因是重重刷的。

1:02:46从怎么卖到怎么做产品，到怎么服务，完全几乎是totally不一样。所以你可以理解重新创，创了一。

1:03:04这种，就是在于是说可能为以前的能力所那个，然后当然还有说搭建新的核心团队或新的这种这个骨干层去做，对吧？所以这里面其实就是在转型过程中作为一号位，就是就是你精力放在那，你不能说我又hold着原来的，所以你要很笃定说这个就是未来，就我一定是要把这个跑跑通。

1:03:30啊，所以我当时我记得跟我的原原来那个那个业务的团队讲说，你们今年就保住他就行了，我今年估计百分之九十我不会管这个。然后当时就是也是心流难集中最难的时候。那团队是缩到非常小的。

1:03:45当时就十十到十五号人的研发，就做这个新的产品了。对对对。当然跟今天大家讲说AI创业可能不到十个人一样了，但我其实还蛮蛮崇尚真的是小团队才能做出好东西的一个理念的。对

1:04:04但我觉得还是一个我觉得自己吧，本身可能我对这个行业还是比较那个，我认为这个的确是接近最优解，就是就是它只是阶段问题。然后我觉得这个过程中特别需要每天你有信号是告诉你说，哦，的确是在往前move。有时候一个愿景的实现它不是说，哎，突然过了这个月然后突然就呈现眼前。

1:04:26反倒是过一段时间之后你觉得，哦哦，这些move感觉跟以前那种想要的东西接近，那就很需要说不断不断去客观地去看，但同时也要那个去看。

1:04:44实干。创造力，坚韧，韧性。哇，

1:04:57具？还是ChatGPT，Gemini。这两个我其实基本上就只用这两个。

1:05:06我第一最多是公司如果有些东西要取名的时候，我跟他做脑暴，比如说产品系列名啊，或者我这个是我用用的最多的。

1:05:17没有。有时候可能说，哎，这个这个产品可能新的，然后或者是说下，因为你还要跟未来挂钩起来嘛。包括包括子品牌什么考虑，或者域域名域名，还有一些域名的注册什么的。第二个场景应该是说，有些时候可能有一些文档或者有些那个，让他先帮我整理整理吧。

1:05:35包括最近说有一个，我们最近我们最近调研了一千家客户，然后呢收集上来一个大表格，然后是多维表格，然后就扔给AI，让他给我吐一些Chat这个Excel表，然后呢给我一些结论，我觉得这个其实还是蛮好

飞书多维表

1:06:00我我我都说那个未来其实AI是不用被prompt的嘛，就我觉得之前可能很多agent产品是要去人去启动的，后来包括我们做智能体，其实我觉得我们那个内容商业智能体就是我告诉团队说不行，我们要做自启动的，就是未来如果你真的要一个商家，我我认为我认为prompt就是很大的门槛，提示就是很大门槛，特别是因为我们可能接触很多下沉的商家，

1:06:24就是我认为提示就是一个智能的行为，就是你你要问他，我们讲说最难的是什么，最难是问问题，不是给答案，所以你要给AI prompt出个东西，这本身就是很高门槛的事情，我们要做的产品就是要低门槛，就是no prompt。所以我说叫promptless，呃产品以后应该是promptless的东西，啊所以这点来讲我觉得可能是比较意识得到，

1:06:46然后我们认为方向也要这么做。

1:06:54我客户产品系列还比较多，但我我我讲讲一个例子，我们当时做那个AI editing的工具，给商业的，对吧？然后呢，这里我们当时有一个叫黑盒白盒的事儿。我们做了那个AI商业剪辑，你可以理解商业版剪映吧，就是但是它可以量产内容的。

1:07:11然后后来上了之后，我是亲自带的，就当时转型的时候，然后亲自带的，然后呢跟团队就去做那个这个尝试。然后这个产品推出去之后呢，发现说用不太起来。然后我们发现一个场景，我们去调研一些客户，发现一个剪辑师，特别是在一个企业内部。

1:07:30他是要跟老板去告诉他说我是怎么做的，就要做可解释。但是我们当时做太智能了，就操作几下，点一个东西，东西就都生成出出来了。然后这个时候我们发现那他们就不不用了，因为他说老板过来问我，这你这个东西想要怎么做的时候，我回答不出来。

1:07:47所以呢当时我们就说，那啊那我们说哦不行，其实有些东西，特别在商业场景里面，你要可解释，因为他要汇报，大家要共识，大家要对对对齐。但你如果完全黑盒的话，他会认为这个没办法，我交不了差啊。好。所以我们就专门设计了一个那个是说当你在配置的时候，配置一些功能的时候，自动化功能时候，我直接在上面展现说你此刻你后面的视频可能在15到20秒内能出来多少条，

1:08:17你的框架是什么，然后大概怎么样让他可预期。这个时候呢，他看那个就可以跟别人解释。老板来的时候他说可以这样。然后后来就这个东西出去之后就adoption就高很多。所以我觉得现在有时候你刚刚讲的也很对。

1:08:32其实我们讲说这个现在很多工具它都是说哎其实你让AI从头到尾是最不难的事，最容易的事。我们来做一个反共识的事，就是一个观点，叫做恰恰就是你现在让AI从头到尾是最没门槛的事。有门槛是你知道什么时候stop，什么时候跟人去做这个intervention。

1:08:53这是最难的。因为那个时候你恰恰要想说这个时候人在思考什么。如果现在你我一个人用Cursor可能就能code一个从头到尾全流程的AI，这是最低难度的，这是最没门槛的。所以我觉得今天可能我们在大模型情况下，可能你去看一些项目，你可能说其实从头到尾最没门槛，关键是在哪一步。

1:09:14能够真正来获取人的再度input或者外部数据再度input，使得它最后quality是好的。我觉得那个才是难的。所以越自动可能越越没门槛。看上去好像越神奇越没门槛。

1:09:56对呀，所以有时候这这种我觉得就是你要你真的要去看他们用户怎么想。我觉得我们在过程中其实很多时候。这很重要，注意这一点。所以我们现在其实非常，呃，鼓励我们产品团队就不断跟用户聊，跟客户聊。

1:10:38事儿？我可能更快地把这个AI的产品，包括这个这个，会分开来。因为因为我觉得现在我们团队其实还是说在过程中要去学，到底比如AI Agent架构怎么样各方面。所以我觉得当时是还是做太多表面应用，呃。没有特别深入去想说到底这个后面能力层到底是怎么样子。

1:11:01这个其实我们到了可能，呃，今年Q1才开始做这个事儿。所以我觉得就提醒是说，可能因为整个其实AI的思路，包括那个跟以前的整个架构啊，包括怎么思路、怎么去想、怎么做产品都不一样。这点我们其实是要经过之前，刚开始我们出来做二，呃，二三年出来的时候，就是接入GPT做API，

1:11:23然后来回问答。我觉得我们在踩点上还是踩得对的。但我觉得比较，呃，晚地去做了这个整个架构的思考。我觉得这个思考可能就是近近一年才是在，才在变。

1:11:44我我觉得就是第一点，我觉得更多是说团队更多去理解说，哦，原来现在去做AI的这种思路，其实AI产品思路跟以前这种做SaaS不一样。我现在有时候跟团队在聊产品的时候，还是说你这个太SaaS了。但是当时我觉得也是一个阶段吧。你看从SaaS到Copilot到Agent，其实都到Chat Interface，到现在的Agent Interface，

1:12:07其实都变化很大。其实我觉得也也不能说是提醒吧，中间可能学到之后，现在可以这么去想。就我觉得更当时更加，呃，底层去想说到底怎么组织这个团队，包括不要按SaaS那种思路去。现在我们想的东西一定不能说我们就说太SaaS了。太SaaS意思就是说还是太依赖这个以前的这种说，你你一定要AI来服务人，然后不是说人人去提取东西出来，

1:12:33所以AI要做得更主动。所以那个架构，我那天跟跟别人聊，他们说现在AI其实做产品就两个角色最重要，就是架构师跟产品经理，说这两个是最不replaceable的。

1:12:53比如说很喜很喜欢出一些选项，让用户来选啊，任何高阶的选择都应该留给更专业的，就是更高阶的用户。就以前可能SaaS就是说我给你很多选项啊，我给你越多就认为这个东西更powerful，现在应该是越少，然后以及越越能够action。

1:13:24而而且我们在做这个东西，就是认应该认为我们就是比用户专业的，就把这个东西做得更好。我会帮他找到更好的热点，去出来更好的创意，是好于他的，对吧？就要从这一点去想。

1:13:54我觉得企业里面还是有蛮多需求的。但是我觉得首先呢，就是说肯定是要去，我认为还是第一个要从这种小小小企业开始。很多人觉得说我我我我是大企业出来，所以我去大企业，然后大企业可能付费能力比较强。我认为大企业现在在这个阶段上面，而AI迭代那么快，它没办法真实给你需求。

1:14:18我认为最真实接地气的需求就来自于最小且最实际的、最干的那个需求。然后它，呃，比如说一个做家政清洁，做卖水稻、种种子，他们他们不care什么AI，他只care最终你价值实现的东西。那你去跟大客户聊，他还会问你说用什么模型什么的，还有怎么样。

1:14:39我觉得不是不行。它不relevant，它它不相关。你跟投资人聊了可以聊这个东西，但是我认为说真正你要相关的是说现在那个问题我到底怎么解，然后很实际的解。然后客户不会因为你说你用了那个模型，所以我觉得我会加分一点，不会。他会用很干的体感跟他最终的结果来告诉你说这个东西work不work。

1:15:02啊，这样其实反倒少走弯路。所以呢，我仍然认为这一波AI其实是一个bottom up的一个一个情况，是能最最对。然后更有价值的肯定是服务更普普遍的客户。我然后我另外一点就是说，我认为以后的企业服务就是不分客户的，有AI的加持下。

1:15:21我认为一个企业就是能从最小最小的个体户服务到最大最大的集团。我认为以后应该好的AI to B企业应该是不分体量、不分行业的，这也是我们想做的。谢谢

1:16:11好，谢谢徐老师。好，拜