EP 49. 中美头部AI应用实战分享:如何从0到1,机会、挑战和长期壁垒(上)

2024-04-01 09:27:50111:17 169
所属专辑:OnBoard!
声音简介

大家好,欢迎来到 Onboard!这一期是几个月前拖欠的作业,不过即使在 AI 发展日新月异的今天,如何打造 AI 应用这个主题,倒也仍然不过时。毕竟打造伟大产品,本身就是一个需要长期探索和耕耘的过程。

过去一年,我们就 AI 和大模型技术做了很多深度探讨,但是一方面,大家看到大模型能力突飞猛进,英伟达等“买水”生意也蒸蒸日上。另一方面,又普遍感觉 AI 应用落地的速度低于预期。到底现在国内外应用产品真实落地的情况是怎样的?从太薄的 “GPT wrapper”, 到轻量级产品工具,到企业级应用,一线的创业者和从业者有哪些心得?出海已经是 AI 应用不得不谈的主题之一,做一个面向海外的产品,从0到1的增长应该怎么做?大模型底层技术的演进,又给产品的设计带来哪些机会和挑战?

Hello World, who is OnBoard!?

本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾,在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人,也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工,还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞,非常精彩,这次的内容分成两期给大家放送。

第一部分,我们讨论了不同 AI 产品形态,不同场景的应用,以及技术发展对于应用产品的影响。第二部分,我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长,产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货,大家 Enjoy!


嘉宾介绍

肖弘:Monica.im 创始人 & CEO。之前在国内 To B SaaS 领域创业。

张涛:古典产品经理,工具、内容、SaaS都做过,目前探索 AI 应用场景中。

赵鑫宇:Typeface 早期员工,负责产品后端研发以及大模型调优,此前在 Meta 和 Tiktok 等参与 growth engineering 和机器学习工作。

OnBoard! 主持:Monica:美元 VC 投资人,前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人,公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻:莫妮卡同学


我们都聊了什么

02:43 各位嘉宾的自我介绍,以及自己正在做的或公司的AI产品是怎样的?

10:27 为什么国内创业者选择在to C方向上居多,而海外更多面向to B?

12:27 为什么Monica.im选择插件形态以及前两次创业对这次新征程的帮助。

21:57 为什么Monica.im的定位是Copilot for web?

27:14 一开始就服务企业级客户的Typeface在产品和Go-to-market上有什么特别之处?

35:31 为什么Typeface需要做得足够“深”才能满足企业对Onboarding和品牌风格上的需求?

39:51 为什么对大多数来说信息不存在过载,以及用AI来处理并“消费”人类生产的内容有什么机会?

49:13 为什么未来人与AI的互动将变成一件非常正常的事情?

58:17 为什么从全行业角度,现在AI的渗透率比从业者眼里其实要低很多?

63:12 对于Monica.im,如何通过提升执行力和用户体验来加快产品渗透率的?

67:21 企业级客户对各类型AI产品的使用意愿如何,以及阻碍在什么地方?

73:04 为什么例如LCM等技术是文生图领域非常重要的里程碑?

82:38 在企业里,为什么从产品Demo到真正落地间的跨度还很大?

92:45 在做To C产品中,有哪些技术问题是Monica.im最关注的?

106:26 现在主流的LLM Ops工具有哪些,以及嘉宾有什么推荐?


我们提到的公司:

Jasper AI

Copy.ai

Character.ai

Adobe

Rewind

ElevenLabs

Mistral AI

Perplexity

Google Gemini

Lepton AI

Fireworks AI

Weights & Biases

Databricks


重点词汇:

Stable Diffusion

LCM:Latent Consistency Model

AI Companion

Extension

Semantic search

Multi-modality

Inference


欢迎关注M小姐的微信公众号,了解更多中美软件、AI与创业投资的干货内容!

M小姐研习录 (ID: MissMStudy)


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