本文转载自「自象限」， 作者程心，编辑罗辑。每当新一波的技术大爆炸来临，最为之兴奋的，当属创业者。大模型之前，无论是AI、消费、电商、还是互联网，创业者们面临的机会都只剩一条门缝，毕竟如今这个红海竞争的时代，无论什么项目，无论什么赛道，随时都能冒出100个同类竞品肉搏厮杀。直至2023年，大模型提出“重做一遍”的口号，将创业者拉回2015年遍地黄金时代，这是所有人的机会，也是时代再造英雄的时刻。今年以来，「自象限」格外关注关于大模型创业的一切，并见证了大模型创业的波折与变化：

• 4月是混沌的4月，功成名就的大佬躬身入局，普通创业者也蜂拥而至，但创业的方向却并不明朗；

• 7月开始，以打“团战”为主的孵化器、大厂战投开始站到了台前，奇绩创坛、Founder Park、黑客马拉松、百度战投们开始组织各类集体路演，一时间，创业者们带着项目四处奔走，热闹的氛围下，百川、智谱、MinMax等创业公司也撕下了创始人的标签，独立发布产品和战略；

• 9月，大模型创业来到了AI原生应用的创造中，妙鸭短暂爆红之后，不少创业者都试图复制出下一个网红应用；

• 11月，OpenAI的一场开发者大会敲碎了不少创业者的梦，但同时，以GPTs为代表Agent形式，让人们意识到了究竟何为原生，国内紧跟其脚步出现了一大波Agent公司。

所以今天，不讲道理，只有故事。

01

两个月，ChatMind从诞生到被收购 

2023年提起大模型，十个人中有九个都在创业，但真正能赚到钱的，其实并不多。在所有早期创业者中，大学还未毕业的石天放应该是幸运的代表。从有想法到做成ChatMind，他只用了一个晚上；从产品成型到获得第一批付费用户，他的团队只用了三周；从短暂迭代到最终被Xmind团队收购，也仅仅只用了两个月。

▲图源：受访者提供‍天放的幸运来自于几次关键的选择，当然除了运气，这其中也有实力的体现。去年开始，稍微学深一点人工智能的都会觉得，AI快死掉了，没有什么机会了。正确率上不去，通用性也上不去，整个行业弥漫着低落的情绪，大公司消弭，创业者更没力气。本科人工智能专业，又在该领域进行了多次创业的天放，曾做过游戏、机器人和编译器，积累了大大小小十几次创业经历，但即便是“身经百战”的他，在那个节点，也开始迷茫。“奇绩和YC有一些渊源，能接触到更多前沿信息。”天放讲道。快速抓住AI的时代机遇，是他的第一次选择。2023年3月份，他率先接触到了各类基于ChatGPT生成的文本应用，当ChatExcel横空出世时，他便开始思考，这一波的创业机会还有哪些。“ChatGPT出来之后，马上有人做了ChatExcel，我在奇绩发现投资行业都会去梳理思路、梳理关系、梳理行业，自己也尝试着先把创业地图逐个点亮，那时候文本类的PDF、思维导图都还没出来，我发现GPT的逻辑能力更强，做脑图更简单。”有想法之后，天放并没有浪费时间在验证上，即便团队的小伙伴还在讨论项目的执行性，但据天放回忆，他用了一个晚上，就把ChatMind的雏形搞了出来。“其实技术上并没有什么难题，但我们做的早，那时候正是ChatGPT最热的时候，微信群、即刻上有很多人在探索新的工具，在不到三周的时间里，我们积累了差不多一万的种子用户。”由于卡位较早，在ChatGPT一号难求的三四月，就能直接用上了ChatGPT的能力做旅行攻略、做工作计划的一个有效的，生产力工具开始快速破圈。然后，天放他们开始尝试订阅制的商业化变现，以30元/月的价格对订阅用户提供Plus版。不犹豫，说干就干，是天放的第二次选择。但很快，天放也发现了生产力工具所存在的问题。使用思维导图的用户群体本来就比word、excel的人要少很多，在这部分群体中，还要拥有对新鲜事物的探索和持续购买能力的，则更加凤毛麟角。同时订阅制这种传统的SaaS付费模式一旦开始，就会面临着续费率低这样棘手的问题，第一波种子用户之后，ChatMind的发展空间在哪？天花板有多高？如何打造更高的技术壁垒？成为天放紧跟而来的问题。据「自象限」了解到，大部分创业项目一旦开始跑起来，下一步往往是向投资人寻求资金支持，但融资面临的更现实的问题是增长空间、差异性和未来市场占有率这样“现实”问题，所以最后获得融资的，大多是故事讲的漂亮的，而不是产品做的最好的。“当时就没想太多，先做，但比较幸运的是，我们占领了第一波用户心智，被当时国内已经非常成熟的思维导图产品Xmind看到了。”不纠结、当断则断，是天放做的第三个选择。“Xmind创始人碰巧来北京，当时我正在和一位投资人吃饭，然后我们一起去了一个附近的酒吧，在简单的了解之后他提出了要我开一个价格把ChatMind卖给他的建议，我当时就脱口而出：好啊。”很快，各大新闻平台上出现了Xmind收购ChatMind的消息，天放也即将在6月份正式毕业。而这次的创业经历也让天放发现文本项目的局限性，所以早在妙鸭爆火之前，天放就开始瞄准了文生图领域。毕业之后，他进入了美团联合创始人负责的AI图像部门，到今年10月份，天放一直在看图像方面的机会，中间也和各种不同的“队友”组队，尝试新的项目。但由于各种原因，最终都都没有结果。

▲图源：受访者提供‍“这一年大概做了七八个项目，妙鸭之后我们也和几个朋友一起做了看似技术创新的Muse相机，但我们发现大模型创业里面坑还是比较多的，很多人做了很多看似炫酷的产品，但离用户真正使用还差的很远，最主要的原因是大家在做产品的时候满足于过程而不是结果，或者误把过程当结果，其实用户根本不感兴趣这些看似创新实则无用的功能或产品。”

▲图源：受访者提供‍“我觉得大部分人的创业失败都来自于根深蒂固的假设，觉得做出来就会有人用，做出来就会在新闻上火爆一时，实际情况不是这样的，背后的因素非常多，当因素都与你的努力相关，爆款产品就会从你手里出来，少了几个因素可能这个事就黄了。”诚如天放所讲，大模型应用层的创业，并不是简单的技术创业，也并不是有创新想法就够了，2023年的大模型创业，路还很长。而这一年之后，开始的“急”是为了抢占时间窗口，走到今天，天放反而冷静了许多：“最近思考下来，发现绝大部分大家认为的机会都能排除，真正的机会还没有出现。”‍

02

“复活”过世亲人， 大模型的温度 

4月，一位过世奶奶利用大模型“复活”的视频，在B站上走红。

▲图源：B站博主吴伍六‍B站UP主吴伍六是一位上海的00后视觉设计师，视频中，吴伍六用AI工具生成了奶奶的虚拟形象和视频剪辑，并和奶奶进行了对话。“奶奶”在视频里讲着湖北的方言，头发花白，像她生前一样“唠叨”。视频一经发出，便迅速在B站火出了圈，当冰冷的技术和暖热的亲情交杂，虚拟人有了实体，也成为了情感的寄托。在评论区中，不少人想起了自己已故的亲人，认为这样能寄托哀思，非常有意义。网友们看了热闹，也对这种形式展开了伦理的讨论，而阿亮（化名）却在其中发现了创业机会。阿亮进行了一轮市场调研，发现市场对过世亲人的需求一直存在，只不过受限于技术的发展，此前的产品大多都是单向交互。这个过程中，阿亮也发现，其实早在两年前，国外就有团队通过GPT3实现了和去世亲人进行文字对话的产品，而且一直活到了现在。既然需求存在，技术又开始有了迭代，大模型有了角色扮演能力，如果再通过双向交互或者VR/AR技术，就可以提供一种可交流的体验。更重要的是，大模型一直无法解决的幻觉问题在其他场景可能是个弊病，但在这样与过世亲人沟通中，幻觉产生的不可控性反而可以成为一种优势，将缺陷变为长板。“我们的产品在1月份上线，目前在小红书和视频号上发一些视频引流获客，也已经有十几位付费的客户 。”阿亮说道。事实上，这也是大模型发展至今整个行业都在通过技术的手段解决幻觉问题，而在某些2C或者娱乐场景下，在技术无法再次突破之时，如何利用现有的大模型完成落地，是考验每个创业者的关键问题。王小川也曾在公开发言中提到：“要用不够好的模型做出好的应用，中国有最好的产品经理，这是中国创业者的机会。““我的创业思路是想办法用一个不成熟的技术，做一个相对靠谱的产品，而不是先找一个用户需求，基于需求构建产品。”拿着锤子找钉子还是对着钉子造锤子，这也是当下创业两个不同的思路。阿亮认为，对于草根创业团队而言，一开始不一定要面向投资机构，就目前的创业环境而言，创业往往是一个不确定性的“赌注”，而投资寻求的是确定性，创业要打开一个全新的市场，而投资却只能参考当下和以往的情况进行比对，这样创业和投资目的的错配，让很多创业者走了弯路。阿亮的团队也曾为了满足融资标准，找技术大牛为团队简历“贴金”，讲融资故事、强调技术壁垒，甚至在做产品规划时，把整个产品路线变成一种线上线下的组合。比如，阿亮曾为了获得一家投资机构的青睐，想出了一个打开市场空间的模式，即将线上的产品和线下的殡仪馆谈合作，定制一套已故亲人的数字人。当然，这样的改变也直接导致团队要做的事情变多，产品形态变形严重，变得重和复杂之后以博得高价，但这却违背了阿亮团队的初衷。“如果壁垒要靠故事逻辑才能成立，那项目就会变形。”阿亮回忆到，那段时间为了寻求融资，除了正常寻求融资的方式和手段，也参与了一场接一场的黑客马拉松和创业马拉松。“一开始，参加黑客松有正向意义，第一能够增加曝光第二有可能拿到一定的奖金，第三也能够促使大家加快开发进度，同时通过黑客松也能认识更多圈子里的人。”但是后来慢慢发现，黑客松的获奖项目多倾向重技术占比的项目多以技术性见长，比如阿亮团队最早的AI社交产品，AI技术只是社交产品的一部分，核心更在于对传统社交方式的改变，但黑客松多以技术的差异性为主，产品侧并不突出，故而最终并没有进入决赛圈。“今年在北京和上海都参加了几场，也发现了其中的固有模式，大多数获奖的都是一些技术中间层的公司，另一部分就是帮助弱势群体或者比较有情怀的团队，获奖的概率可能会更高。”在参与了几场黑客松之后，阿亮的团队也开始回归了最开始做产品的初心，并从中找到了价值和认同感。“我们现在的第一位付费客户是海外华人，她说自己生活工作压力非常大，想和小时候很爱自己，但已经去世的奶奶聊聊天，于是找到了我们……这位跨越国界找到了我们付费的客户，给了我们很多动力”不过，现实永远比想象更复杂，阿亮也发现，有用户即便买了产品，一个月也未敢和亲人真正对话，这和想象中的大相径庭，面对过世亲人，总是需要勇气。同时也有很多用户并没有留存亲人数据，这让复刻也充满难度。“虽然现阶段不管是从融资、获客和市场认可度上难度都很高，但用户给到的正反馈给了我们更大的信心和长期动力，能让他们再次听到亲人的声音、再次和亲人对话、再次进行某种精神层面的交流，他们的感谢也激励了我们。”

03

用Agent，打开游戏和现实世界的大门 

当时间来到年底，Agent一瞬间的爆火让所有人又开始兴奋起来。

这一波的火爆，来源于投资人态度的一百八十度大转弯，因为在这一年的摸索中，年底终于在Agent上找到了一个更加确定的方向，于是投资人的目光一瞬间都集中这个新的机会上。

毕业于杜克大学的陈锴杰，最早接触到Agent还是在2018年大二休学的时候，那时Agent还处于探索阶段，更偏向于自主处理复杂任务的状态机和规则系统。2023年，大模型的出现让Agent开始有了思考能力。大模型成为Agent发展的新底座，而Agent也成为了大模型应用落地的新途径。

2018年，陈锴杰就曾和来自MIT的伙伴Andrew等人筹建过一个AI研究小组，讨论AI前沿技术，过去几年也陆续吸纳了来自剑桥、普林斯顿、Google Brain、Amazon AI等机构的20余名研究成员。2023年，核心研究小组正式确认以Agent相关技术为主要研究方向，取名为System2 Research（以下简称S2R），专注于探索⼤模型自主解决复杂问题的能力，目前已经在游戏、时尚等领域落地和商业化。

当然，Agent只是一种实现手段和方式，最终要考虑的仍然是应用场景。

和其他Agent技术公司不同，陈锴杰的初衷和目的更为明确，即通过Agent为用户创造新的游戏体验和娱乐模式。据透露，其团队已经和国内Top游戏公司签订合作，正在探索Agent＋游戏的更多可能性。团队发布的游戏化产品midreal.ai近日也在海外出圈，在Discord中为玩家提供了“爽文级”的图文互动体验，玩家只要输入一句世界观，就能看到一个充分满足自己幻想的故事。

瞄准游戏和娱乐领域，也源于陈锴杰和游戏的渊源。

2020年，大模型还没有如此出圈时，陈锴杰和他的伙伴们就曾用GPT-3搭建过一个“斯坦福小镇”。他们认为，完成游戏世界规则的构建，需要压缩现实世界的知识。他们希望通过模拟NPC和玩家的心智，达到如美剧“西部世界”般的体验。那时起，陈锴杰就开始深入研究Agent和游戏的关系，为今天我们看到的游戏领域商业化埋下了伏笔。

GPT时刻之后，陈锴杰也沿着此前的探索轨迹，试图完成自己一直以来想要开启的想象与现实世界连通的大门。

“在2023年5月份，我们用 AI，为海外普通年轻人们打造了一款游戏化应用。它能把你现实世界的生活转化到游戏世界中。比如，你上学路上拍了一只小狗的照片，而你又很喜欢《塞尔达》，那在应用中，这张照片里的小狗可能就会变成奥尔龙（游戏中的生物），你骑在龙背上很潇洒。”

“而且那时候我们就加入了上传照片，生成你真人形象的功能，就是之后在妙鸭相机看到的功能。那时候我们在美国内测，高中生们非常喜欢，因为可以把自己放进游戏世界里，和喜欢的游戏角色一起生活。”

▲图源：受访者提供

“但可惜的是，我们应用收集的数据模态比较多，当时又是大模型数据安全和隐私安全讨论的最高峰，海外的监管机构注意到了我们，要求我们下线。现在想起来还是觉得很可惜，如果有了手机本地大模型，我们还是想继续尝试这个想法，满足大家生活在平行世界的幻想。”

对于AI和游戏的关系，陈锴杰也分享了自己的思考。

他认为AI对游戏的第一层影响是降本增效，这是肉眼可见的收益，但其实要真的做到AI成为主要生产力还需要一段时间。第二层影响则是对游戏体验本身的改变，由AI创造全新的游戏玩法。或许今年我们就能看到一个由大模型驱动的多人在线游戏世界，其中的NPC由一个个Agent组成，整个世界根据玩家行为的变化，拥有无穷的剧情和可能性。

其实不止陈锴杰，「自象限」发现，在这一轮的众多大模型创业者中，大部分创业者都曾有游戏方面的背景，也通常是连续创业者，他们在不断创业的过程中，持续校准目标和期待。

“我18年第一次创业的时候，遇到问题还是会紧张，现在遇到问题就解决问题，心态完全不同了，我想这样可以走得更远。”

而这或许只是这个时代年轻创业者的一个个缩影，整装待发凭借的不再是有勇气但没思考的冲劲，而是在一次次有规划的尝试之后，做出的最佳选择。这让整个大模型创业，更具希望。

* 文中配图来源于网络

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