AI十年內不會讓人類沒用：這是陳冕押上全部身家的賭注
如果AI十年內學不會人類的品味和判斷，像Lovart這樣需要人介入的設計產品就還有價值；一旦判斷錯，公司也會跟著完蛋。
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核心論點 · 點時間戳可跳到原聲
七次跳槽不是漂泊，是篩選
陳冕十年裡換了七八份工作，幾乎把中國互聯網大廠走了個遍(騰訊、360、百度、滴滴、摩拜、每日優先、字節跳動)。他說這不是漂泊，而是明確的篩選標準：只要判斷自己在某家公司成為不了決策者和主導者，或者這件事已經沒什麼可做的，就換地方。後來創業找人，曾有候選人因為他「跳槽太多」而遲遲不願加入，他的回應是——如果最終是創業，過去跳了多少次槽根本不重要，重要的是十年攢下的樣本量，讓他幾乎摸清了每一場中國互聯網大戰誰會贏、為什麼會贏。
— 陳冕摩拜教他：產品不決定勝負
陳冕在摩拜負責找車修車端業務時發現，這門生意的勝負手根本不在產品體驗上——用戶端其實只需要掃碼開鎖，不需要App,真正決定成敗的是車輛運維、維修成本和經營賬能不能打平。這打破了他作為產品經理的自我認知：在滴滴和摩拜這兩段經歷裡，產品經理都不是起決定性作用的人，反而是運營和供應鏈。這個認知後來直接影響了他創業時判斷「什麼值得做」的標準。
— 陳冕訂閱制是妥妥的雙贏
陳冕在字節把剪映從服務抖音的內部工具做成獨立商業化產品，核心是把買斷制改成訂閱制，再用不斷更新的模板、素材(花字、貼紙)作為持續付費的正當理由。他認為訂閱對企業和用戶是「妥妥的雙贏」——用戶不用再像當年買一套Office花五六千元那樣一次性心驚肉跳。但他同時指出，中國用戶為虛擬商品付費的意願依然薄弱，這會是中國軟件行業長期的隱患，政府扶持也幫不上忙。
— 陳冕沒談融資，先辭職再說
2022年底，Stable Diffusion突然「變好」和ChatGPT接連出現，給陳冕帶來連續兩次衝擊，他判斷這至少是「電腦發明」級別的技術革命，不會小於移動互聯網。他認定做圖像和Agent類產品的窗口期只有2024年之前的一兩年，必須搶在爆發前籌備，於是5月直接裸辭——沒有談融資、沒有拉合夥人、沒有和同事商量，只憑「出來混最重要是先出來」的判斷就辭職動手，甚至放棄了職業生涯最後一年能拿到的大筆期權。
— 陳冕賬上剩四千元，靠自己墊錢撐
LibLib上線後，陳冕一開始把主動找上門的VC「雨露均霑」全收了，導致估值定得很低、後續輪次可選的投資人也變少；又趕上一個資金比自己雄厚得多的競品「對著燒」補貼，公司賬上最緊張時只剩四千元，靠他自己準備掏錢撐過現金流轉正前最後兩個月，同時一邊裁員一邊應付團隊裡「要不要被收購」的猜測和情緒崩潰。他的結論是：業務做好不等於一定能融到錢，這個認知本身是錯的。
— 陳冕不做巨頭下游，只做新需求
陳冕把AI應用避開巨頭絞殺的邏輯歸納成兩條：第一，不要做在巨頭工作流的下游(比如修圖特效永遠打不過Photoshop和美圖秀秀),而要做在它們的上游——Midjourney和LibLib的用戶下游大都是Photoshop,但這不妨礙它們做大；第二，要服務巨頭接不住的新人群或新需求，他舉Canva相對Adobe的例子來說明。按這個框架，Lovart相對LibLib不是上下游關係，而是徹底的新需求——目標是讓「請設計師的甲方」自己就能完成設計，本質上想替掉一部分設計師這個職業角色，而不只是換一個更好用的工具。
— 陳冕中國AI創業者幾乎全是老炮
陳冕觀察到，這一波中國AI創業跑出來的大多是移動互聯網時代就「憋著一股勁」的老炮，年輕新人很少。他認為這和硅谷不同：硅谷創業者可能只憑一個點子就能單點突破，做不下去大不了把產品打磨好直接賣掉，退出機制足夠好；但中國市場的付費環境和競爭烈度，要求創業者同時具備商業化、融資和增長的全面能力，年輕人很難僅憑單點能力跑出來，反而是上一代打過硬仗、還沒來得及兌現的老兵更容易抓住這波機會。
— 陳冕公司的賭注：AGI十年內不會來
陳冕公開表示不相信AI會在五到十年內全面超越人類，這不是樂觀情緒，而是Lovart整個產品假設的根基：如果真信AI很快會全面碾壓人類，那除了做模型本身什麼都不值得做；但如果判斷人類的審美和判斷在未來五到十年內仍有意義，Lovart該做的就是讓「無限接近人」的AI模型，以人與人溝通的方式被使用——這也是他們堅持做可交互畫布、而不是單純一個對話框的原因。他承認一旦AI真的全面超過人類，那將是遠遠地超過，公司也會跟著失去意義。
— 陳冕原話 · 已逐字校驗
我是一個很想贏的人 然後我覺得我是一個很想 很想自己做點什麼 很想自己決策 改變點什麼的人 對 這個是我的原動力
我是一個很想贏的人，我很想自己做點什麼、自己做決策、改變點什麼，這就是我的原動力。
陳冕39:20
你就發現只有這個東西是重要 其他東西都不重要 其他東西就是補貼重要
你會發現只有這件事(車輛運維成本)是重要的，其他都不重要——其他東西里，補貼才重要。
陳冕53:29
到22年底的時候突然 怎麼這麼好了 對 感覺像科幻了 對那個時候我是被 被Shark到的
到22年底的時候突然變得這麼好了，感覺像科幻片一樣，那個時候我是被震驚到了。
陳冕1:30:50
我看過一個很誇張的報道 說最後賬上剩四千塊錢 最後一天就是只有四千塊錢
我看過一個很誇張的報道，說我們公司最後賬上只剩四千塊錢，最後一天賬上就只有四千塊錢。
陳冕1:55:11
一個是你不要做在人家工作流的下游 但你可以做在人家工作流的上游 這是一個特別好的point
第一，你不要做在別人工作流的下游，但你可以做在它的上游，這是一個特別好的點。
陳冕2:20:25
我不可能 我覺得十年內都不會 我覺得十年內都很難
不可能，我覺得十年內都不會發生，十年內都很難。
陳冕3:04:49
他覺得他幫助了成千上萬的人 對自己長相不滿意 對自己有面容焦慮的人 把自己弄好看 然後他心情很愉快
他覺得自己幫助了成千上萬對長相不滿意、有容貌焦慮的人把自己變好看，他們因此心情愉快。
陳冕3:18:00
因為就是 就叫大鬧一場 然後悄然離去 這也是我的願望
因為那就叫「大鬧一場，然後悄然離去」,這也是我的願望。
陳冕3:21:02
數字與實體
| LibLib資金最緊張時賬上餘額 | 四千元 | 1:55:11 |
| 字節跳動時期瓜瓜龍產品團隊規模 | 一百多人 | 1:02:32 |
| Lovart首條宣傳推特的訪問量 | 一百多萬次 | 2:57:45 |
| Lovart團隊現有規模 | 五六十人 | 2:25:27 |
| 陳冕創業早期對比的正版Office價格 | 五六千元 | 1:14:36 |
| 陳冕在字節跳動的職級 | 4-1級(公司歷史上最年輕之一) | 1:16:38 |
術語
- AI nativeAI原生
- 產品體驗離開AI能力就不再成立，而非給舊產品加AI功能
- reward model獎勵機制
- AI訓練裡判斷「做對了沒有」的反饋信號，陳冕借指驗證自己能力的心理機制
- AGI通用人工智能
- 在幾乎所有認知任務上全面超越人類的AI
- Agent智能體
- 能自主拆解任務、連續執行多步操作的AI程序
收聽指南
想搞清楚AI應用創業怎麼避開大廠絞殺、怎麼判斷入場窗口期的創業者、產品經理和投資人。
前20分鐘的童年家庭背景閒聊，對理解後面的創業邏輯幫助不大，可以跳過。