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
一位成功创业者和他的三个 AI 新「赌注」。
一位成功创业者和他的三个 AI 新「赌注」。
👦🏻 播客采访：Koji、Ronghui
🥷 整理编辑：Starry
🧑🎨 排版: NCon
本周「十字路口」，我们邀请了一位经历丰富却非常低调的连续创业者丛广乐，他正在探索的三个极具野心的 AI 新产业方向。
他在 2011 年加入张一鸣创办的 99 房，亲历字节产品方法论的早期雏形。但在头条创办的前夕，他却选择转身扎入移动互联网的浪潮，希望能「走出一条属于自己的路」。他先后联合创办了红点直播和社区产品「最右」 ，最近一次创业，是创办票圈视频，在微信生态中取得了「说出来我们所有人都会羡慕甚至嫉妒」的收入规模。
今天，面对 AI 浪潮，他认为移动互联网是 5、6 年就结束的「大航海」（有限游戏），而 AI 则是像电力一样的「生产力革命」（无限游戏） ，他也正在三个看起来像「无限游戏」的 AI 方向做尝试。
在这期节目中，你将听到广乐分享他在字节跳动学到的产品观，他对社区产品的思考，以及他对自己正在探索的三个 AI 方向的分享。
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由于访谈全文较长（12,230字），可先参考目录：
🟢 快问快答：年龄、创业经历、MBTI、一句话介绍公司业务
🟢 复盘 99 房：张一鸣的「APP工厂」与字节方法论
- 2011 年，张一鸣在 99 房就已经在用「穷举式」的 APP 工厂逻辑探索移动端。
- 字节的产品观雏形：个体体感、逻辑、想象力。
- 字节早期最核心的能力：充分理解和利用数据，把 PC 互联网的信息抓过来迁移到移动端。
- 回头看，字节的成功是必然的吗？
🟢 人生的十字路口：为什么没有跟着张一鸣做头条？
「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。」
- 当时的张一鸣：平静、有极大勇气、极其努力，是一个有纯粹创造价值追求的人。
- 为什么选择离开？一方面是学业冲突，另一方面是想去学一学「商业层面」的方法论。
🟢 从红点到最右：中国的 Discord 可能在微信里？
「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。」
- 离开「最右」的核心分歧：是做一个高效率的「内容平台」，还是坚持探索「社区」本身？
- 为什么国内社区产品逻辑不适用？第一，微信群已经满足了 70% 的社群需求。
- 第二，创业公司有商业指标，很难像微信一样「无为而治」，给社区足够的去中心化生长空间。
🟢 票圈视频的 B 面：从微信生态到 AI 信仰
- 2018 年创业的判断：「移动互联网没机会了」，人与信息、人与人、人与服务这三类普世需求都已被解决。
- 为什么在微信生态做视频？当时微信还没有视频号，视频发布像「文件」，我们想提供一个内容生产和存储工具。
- 2020年，当微信视频号出现时，我们就意识到这不再是我们的最大愿景。
- 为什么在 GPT-2 时代就开始看 AI？—— 「视频供给侧终于可以变一变了」。
🟢 广乐的三个 AI 赌注：「我要做无限游戏」
「这也是一种创业选择的方法论......我可能喜欢的问题，是跟微信会比较像，他只去思考对最底层的通信是什么。」
- 赌注一 ：构建一个替代创作者的 AIGC 系统，覆盖从灵感、选题、脚本到制作、乃至商业化的全链路。
- 赌注二：真正的「AI APP 工厂」，由 AI 自动化完成产品立项、PRD、代码实践和发布。
- 赌注三：AI 赋能的社区。移动时代是交互定义产品 (如 Uber)，AI 时代是把生成能力赋予组织者，实现「非 3D 的元宇宙」。
🟢 终极对比：AI 浪潮 vs 移动互联网浪潮
- 移动互联网是「大航海」：发现新大陆，是「量变带来的质变」，它是一个 5-6 年就结束的「有限机会」。
- AI 是「生产力革命」：像工业革命和电气革命，是「质变引起的量变」，它的变革周期是无限的。
- 最大的不同：移动互联网是 60 分和 90 分的问题；AI 是 0 和 1 的问题。
🟢 AI 时代的组织管理与 B 级别机会
- 当优秀的人想做「一人公司」，你怎么吸引他们？—— 寻找那些对「发明」和「本质变革」感兴趣的人。
- 如何管理探索型 AI 团队？要提供「非确定的目标导向」，甚至以「学习和试错的速度」为衡量标准。
- 哪里还有 10 亿美金的机会？大模型基建、工具、行业级的「供给侧替代方案」 ，以及新交互带来的新平台。
🟢 AI 创业的陷阱与壁垒
「如果你思考不清楚你的壁垒，那大概率是没意义的。」
- 泼个冷水：哪些方向可能没意义？给大模型「打补丁」的；以及基于个体体感做的简单小工具。
- 「速度」不是壁垒，它「太线性了」。
- 真正的壁垒是：数据、用户粘性、深度领域整合带来的复杂度，以及用户反馈的飞轮。
- 今天的 AI 时代，可能更像当年的「软件时代」，而不是「互联网时代」。
👦🏻 Koji
本周「十字路口」的嘉宾是丛广乐。两周前我和广乐在北京吃了一顿海鲜火锅，吃完那顿饭，我脑子里一直飘着一句话：「中国互联网真是藏龙卧虎。」
上次见广乐还是七八年前，我们在北航边上的一家餐厅，那会儿他刚开始创业做「票圈长视频」，只拿到了今日资本和 Atypical 的投资，那是他第一次做一号位。我记得当时的广乐摩拳擦掌、跃跃欲试。时间一晃过去了这么多年，我自己不是票圈长视频的用户，他的目标用户是叔叔阿姨们。
票圈长视频和广乐一直都很低调，但我一直有所耳闻，他们的用户数据、收入数据都很好。直到两周前那顿海鲜火锅我才知道，不只是好，是「比不错更不错」。广乐让我一定要保密这个数字到底有多好，我当然会保密。我只能说，他们每年的利润是一个让大家都会羡慕甚至嫉妒的数字。
今天很开心邀请到广乐。他在 2011 年加入了当时由张一鸣创办的 99 房，那会儿张一鸣还是众多创业者之一，广乐和他有紧密的合作经历。随后他没有加入字节，而是联合创办了一个直播产品「红点直播」。后来第二次创业，作为联合创始人创办了社区产品「最右」。再后来就是这次提到的票圈长视频，他作为一号位在微信生态做的小程序产品，并取得了很好的成绩。
今天我们会和广乐聊聊他在移动互联网时期做产品的心得，他从张一鸣及字节产品逻辑中观察和学习到的内容，他在每一次十字路口如何分析和决策。以及最重要的——他今天关于 AI 的思考与实践。
👦🏻 丛广乐
好的，感谢 Koji。
快问快答
👩🏻 Ronghui
我们先来和广乐做一个快问快答。年龄？
👦🏻 丛广乐
35。
👩🏻 Ronghui
今年是你创业第几年？
👦🏻 丛广乐
今年是创业第 12 年，做票圈的第 7 年。
👩🏻 Ronghui
票圈之前做过什么？
👦🏻 丛广乐
我的创业经历比较丰富。除了 Koji 提到的方向，我在移动互联网最早期也做过很多个人工具产品，有些产品表现不错，但无法形成规模化和可持续商业化。之后做了直播、社区和微信内视频平台的方向，也在过去几年探索过 Web3 和元宇宙相关的方向。
👩🏻 Ronghui
一句话介绍现在的公司和产品。
👦🏻 丛广乐
公司核心业务分为两块：微信内的视频平台，以及偏 AI 方向的创新探索。
👩🏻 Ronghui
你的 MBTI 和星座？
👦🏻 丛广乐
MBTI 是 INTP，有时是 INTJ。
👦🏻 Koji
星座？
👦🏻 丛广乐
射手座。
👩🏻 Ronghui
你们公司的收入和利润？
👦🏻 丛广乐
暂时不方便透露。团队规模 50–100 人。
👩🏻 Ronghui
范围有点大。
👦🏻 丛广乐
还好，因为结构比较弹性。核心团队包括北京和长沙两地，北京大概 50–60 人，长沙 30–40 人。
复盘 99 房：张一鸣的「APP工厂」与字节方法论
👩🏻 Ronghui
今天先聊聊广乐在移动互联网早期的一段经历，也是他在进入之后十年创业周期之前的重要阶段。我记得你之前在播客说过一句话，让我印象特别深——「希望走一条属于自己的路」。回看你的经历，确实如此。我记得你在那个播客里提到，你大三时加入了 99 房。你现在还记得为什么当时会加入 99 房吗？
👦🏻 丛广乐
当时对新鲜事物很感兴趣，移动互联网刚开始兴起，我在学校做的一些实验室和毕设方向都和移动相关。那时我们在校园里通过手机拍照，然后用图像识别算法识别楼栋，再做导航和介绍。这个方向在当时算很创新，把算法技术和移动设备交互结合在一起。同时实习地点离学校近，也挺方便的。
👩🏻 Ronghui
面试的时候见过谁？你好像说过很后来才记住张一鸣。
👦🏻 丛广乐
对。当时面试我的印象最深的是李飞和黄河。黄河是从百度来的算法负责人，在 99 房负责移动组。因为我面试的是工程师，所以问题一部分和数理逻辑、建模相关，另一部分是对移动端的理解，以及你对新技术是否好奇、愿不愿意深入。
👩🏻 Ronghui
那你在 99 房主要做什么？它确实是围绕房产租售做了很多事情吗？
👦🏻 丛广乐
对。 99 房的业务来源，包含后来我听说的，是来自 PC 时代酷讯的房产频道。酷讯做垂直搜索，但整体发展一般，房产需求却在激增，行业信息化又不足，所以一鸣做了 99 房。在移动端的探索上他做得很深，把交易型产品做全了——掌上租房、掌上新房、掌上买房，覆盖二手房、新房、租房，这些产品组织方式高度相似。
同时他也探索很多非交易平台的产品形态，包括房产资讯、看房日记、中介查询等，一个偏内容、一个偏社区、一个偏工具。创新能力很强。他不是只把某条既有业务做深，而是结合时代和技术变量，探索不同产品形式和能创造的价值。
👩🏻 Ronghui
像一个 APP 工厂？
👦🏻 丛广乐
没错，有点「穷举式」的逻辑。他能看到的机会都会做出来，通过实验和反馈判断哪些要加深。字节早期也很像。
👦🏻 Koji
现在回头看，你觉得在 99 房那段经历对你之后创业有什么影响？
👦🏻 丛广乐
最关键的是：**不同的人要做自己最擅长的事情。**比如一鸣如果持续做房产业务，他也无法根本性解决行业的深层问题，如中介、服务体验、线下新房产业链等。他能做的更多是信息化带来的提升。但当他进入内容领域，他能发挥的就非常多。内容形态、模式、交互方式、供给侧变革，以及内容进入各种商业场景，都能带来巨大空间。所以擅长领域的人适合解决该领域的深层问题，而科技人才更擅长捕捉大的机会和普适问题，用创新方式求解。
第二个收获：即使做的是一个垂直方向，这个团队的目标非常高远。他们会思考海外各种变革，平视那些成功产品，从中获取可模仿、可训练的能力。
具体实现层面，字节的产品观也很重要。产品负责定义问题，工程负责解决问题。字节的产品方法论可以概括为三个层次：体感、逻辑和想象力。
体感，是个人洞察——生活中哪些问题值得解决，哪些还没被解决好。
逻辑，是分析层——像梯子一样，通过竞品分析、新旧体验差异、迁移成本等方法判断方向是否值得做、怎么做。
想象力，是天花板——当你能想到很多极限情况，就能构建有颠覆性、能解决旧问题的新能力。
同时字节和当时多数移动互联网公司很不同，包括 99 房。很多移动产品的创新集中在交互层面，但字节充分理解并利用数据。比如它有全网抓取的宏观数据，在中心化的大数据量下能发挥巨大作用，这在当年很多移动端团队是不会思考的。
👩🏻 Ronghui
充分理解数据，能具体说吗？
👦🏻 丛广乐
比如做移动内容产品，别人第一反应是怎么让用户发布、怎么让用户消费。但字节会先把 PC 互联网的信息全部抓过来，利用 PC 到移动迁移的势能。它会把很多 PC 网页优化成移动可浏览的形式，先做供给侧迁移，释放势能，解决供给和消费的「先有鸡还是先有蛋」问题。之后推荐算法的探索，也是基于生产与消费的匹配问题。过去匹配靠搜索、订阅、分类，而字节想到的是在宏观数据下能否有突破式的解决方案，即个性化推荐。
👦🏻 Koji
回头看，你觉得字节发展到今天是必然吗？还是除了方法论，还有外部环境因素？
👦🏻 丛广乐
我觉得蛮必然的。当然需要「天时」，比如 PC 到移动互联网的变革。移动时代带来了更多入网用户、更贴身的设备形态，以及大量传感器采集能力。字节利用这些变革极好——在产品定义、交互实现、供需匹配效率等方面都做到极致。
它的成功既必然，也扎实。最早通过抓取解决内容供给问题，再通过多产品解决分发问题。搞笑囧途、内涵段子、早晚必读、精辟语录……先把需求拆到不同产品里各自满足。做到一定阶段，再做头条这样的统一产品。
同时它没有忽视移动互联网最终的内容变革——移动原生短视频。抖音之前，字节已经做过很多短视频尝试：火山、西瓜、头条视频，更早还有 2012 年的「今晚必看视频」。它一直知道视频是移动更原生的内容形式，UGC 也会最终普及。
人生的十字路口：为什么没有跟着张一鸣做头条？
👦🏻 Koji
我记得 2015、16 年在国贸有一次见一鸣，他提到那个月今日头条上的 VV（Video View）超过了 PV，所以他觉得之后两三年要 all in 做短视频。VV 是视频播放量，PV 是新闻页面浏览量。那个时间节点我印象很深刻。
我比较好奇，当时你站在从 99 房到头条的那个路口，是基于哪些考虑没有跟着一鸣继续做头条，而是选择自己创业？你当时的想法和考虑是什么？能不能复盘一下？
👦🏻 丛广乐
我记得当时一鸣找我聊过一次，说希望一起做头条。头条的核心是移动组和偏算法、后端组，因为这两个组可以复用。99 房在业务领域的运营同学和市场同学本质上不太能参与。
我当时其实参与了几个月，从零开始孵化的时候做了一些不同的产品，最终没加入。现在回想记忆可能不完全精准，只能总结几点。
一方面是毕设。当时头条早期节奏非常紧，一周只休半天，我在学校的时间和这边的时间有冲突；另一方面是字节的思维方式和我身边的同学还是比较相似。那会 99 房也没有完全关掉，而是请了一些安居客的高管来接手。我接触之后发现他们的商业思考更多，我想学一学商业层面和经营垂直领域的方法。
👩🏻 Ronghui
当时的张一鸣是什么状态？他聊头条时，有展现出后来字节这种气质吗？
👦🏻 丛广乐
我觉得真正伟大的思想或比较深度的思考，不一定会很外显。他是平静的，但有极大的勇气和很深的沉淀。
比如他会思考 Pinterest、Instagram 这些海外产品，或者 PC 时代偏 PUGC 的产品，以及移动时代原生内容或社交产品，并判断中国也可能出现类似方向。但他的解决路径不会完全照搬。他很早买过域名 feifei.com，就是想做 Pinterest。
当时他明确方向在「内容」，但手段会结合团队基因，通过抓取做不同场景的 App。你很难在当年的场景里看到完整构想，但事后看，包括他给王琼写在纸巾上的内容模态分析、内容核心问题、匹配问题、内容生产问题，他可能几横几纵就把一个方向定义清楚了。战略上简洁宏大、底层性强；战术上可落地、符合团队基因和当时条件。
其实我跟一鸣接触不多，也就是开会、吃饭时偶尔聊一聊。我接触最多的是移动组的同学。但我觉得他极其努力。我在上一个播客里提到，我们去张北团建，他的腰已经痛到无法入睡。他当时年纪并不大，但投入非常多。
同时我觉得他是一个对创造价值有纯粹追求的人。他可以做很多领域，做到某个阶段就达到常人认为的目标和收益，但他永远会追求下一阶段、下一个问题。
从红点到最右：中国的 Discord 可能在微信里？
👩🏻 Ronghui
我们聊聊你第一次选择做红点直播的契机。当时直播行业的平台并不多。
👦🏻 Koji
红点算是非常早的一批直播创业公司。
👦🏻 丛广乐
对。我们从 2013 年 8 月开始做。当时海外一些游戏直播平台在退场，国内还剩下像风云直播这种有一定名气的产品。后来虎牙等平台崛起，其实都证明一件事：直播本质是一种模态，是一种实时信息传递方式。
这种形态可以延展出很多应用场景——既可以做工具型 SaaS，用在上课、开会、分享，也可以做垂类平台，比如秀场直播、游戏主播、电商带货等。
直播这种形态真正成熟是在移动互联网时代，因为用户设备第一次具备了音频、视频采集能力。中国的 PC 时代并不具备这种环境：大多数人没有摄像头，也没有麦克风，所以直播在当时是新鲜的，也是一次真正的交互创新。
👦🏻 Koji
从红点到最右再到票圈，其实你一直在做 PUGC。那做完红点后，你为什么选择去做最右？
👦🏻 丛广乐
红点当时作为工具型产品是成立的，但我没想清楚 SaaS 应该深扎在哪些领域：是服务教育？还是纯交流？每个方向都需要大量迭代。所以我离开红点，开始探索更广义的 UGC。
做最右时，我在想：如何促进 UGC？有两种方式——提供更强的生产工具，或提供有文化归属的群体，让他们在互动中自然生成内容。
第一种方式当时已有短视频、美拍、快手，但它们在促进 UGC 方面的力度还不够。所以我想到第二条：把具有独特文化和身份认同的群体聚到一起，提供丰富的交互组件——弹幕、语音、改图、投票、接龙，以及神评这种带社交激励的机制。
最右的创新主要集中在三点：
- 从「搜索找到分组」转向「推荐驱动的分发与连接」；
- 社区群体的组织与管理方式更体系化；
- 内容发布与互动的多模态结构更丰富。
所以当时文化氛围和群体创造力都非常旺盛。
👩🏻 Ronghui
那你为什么后来又离开最右，去做票圈？
👦🏻 丛广乐
这涉及一个根本分歧：中国移动互联网社区要么变得极度垂直，要么被压扁成内容平台。但海外不是这样。Reddit、Discord 都能长期保持「社区就是社区」的状态，不需要变成信息分发平台。
有些合作伙伴希望最右更轻、更薄，更像内容平台，但社区的组织结构复杂，无法按照内容平台的效率去运行。内容平台靠信息分发效率，而社区依靠关系和互动密度，这两个方向并不兼容。我想探索的始终是「交流和生产」，而不是「内容消费」。
👩🏻 Ronghui
所以社区需要耐心让它自然生长？
👦🏻 丛广乐
是的。还有一点：**数字世界的社区并不等于现实世界的社区。**美国是多族裔、多文化社会，他们对信息分区、文化分区有天然需求。推荐系统无法解决这些问题，只有把相似的人聚在一起，讨论才能真正发生。
而要让社区在数字世界里产生更定制化的交互，就需要公司投入大量工作去做「场景级组件」，比如打卡、提醒、记录……这些都高度定制化。如果不做定制化，社区就会滑向「资讯生产—资讯互动」的结构，与内容平台变得相似。
👩🏻 Ronghui
那 Reddit 和 Discord 为什么能长期保持生命力？它们做对了什么？
👦🏻 丛广乐
首先是社会结构决定的——西方的文化和群体差异让他们需要分区式的社区结构，而不是统一推荐流；其次，他们一直坚持用去中心化的方式，让社区自然增长。你看微信里的各种群组，其实也是类似的逻辑。它不是微信官方去经营，而是用户自己经营，这反而形成了难以想象的丰富生态。
👩🏻 Ronghui
所以微信在这个意义上也借鉴了这种模式？
👦🏻 丛广乐
对，它尊重去中心化的群体生长，而不是用中心化的产品意志去牵引。如果你用「留存」「规模」去驱动社区，你很难让生态自然成长。Discord 也是这样，它的增长不是来自公司运营，而是来自无数独立运营的群组。
👩🏻 Ronghui
但这个逻辑在国内独立社区似乎并不适用？
👦🏻 丛广乐
首先，中国大多数社区行为已经发生在微信里。学校社团、KOL 圈子、行业群……微信已经满足了 70% 的社区需求；其次，国内企业没那么多耐心去做一个生态型社区。微信之所以能容纳这种生长，是因为它早期不背商业指标。而创业公司如果想做社区，不可能「无为而治」，但一旦要商业化，就会和群体生态发生冲突，也缺少利益分配机制。
所以真正的去中心化、多元生态的社区，很难在早期就被「敏捷迭代」和「指标压力」容纳下来。
票圈视频的 B 面：从微信生态到 AI 信仰
👦🏻 Koji
其实我们刚才聊到微信「票圈长视频」，这是一个在微信生态里成长起来的公司。当时你决定创业，是看到了什么样的机会？可以回顾一下吗？
👦🏻 丛广乐
更多是因为我认为移动互联网的机会已经不多了。移动互联网的问题已经被解决了 95% 以上。如果不谈底层操作系统、Infra 这些方向，也不谈一些具体产业级的方向，只看普适性的消费需求，大概可以分为几类：人与信息内容、人与社交、人与商品与服务。
你会发现，人与社交有微信；人与商品与服务方面，除了阿里和京东，又出现了美团、滴滴等服务型的行业；人与内容方面，字节做出了抖音，从供给到消费再到内容形式都进行了创新。整体看，移动互联网的大方向没有明显的新机会。
我们在做红点时注意到，很多人会在微信场景下使用红点完成收听需求。微信的网络非常多元，内部有很多空间。微信每增加一个能力，都会带来产业变化。比如增加红包和货币能力后，微信内部产生大量交易；如果不提供这个能力，很多事情就无法开展。我们当时思考：能不能作为一家创业公司为微信提供一些能力，而这些能力能在微信里创造新场景与新的价值满足。
当时微信还没有视频号，视频以类似文件的方式存在，无法实现中心化存储、评论、数据化、创作者收益等功能。我们认为可以为它提供内容生产和内容存储工具，发现需求很强。之后进一步做平台化和分发化的能力。
👦🏻 Koji
我知道你们做了非常多 AI 相关的探索，我们今天也很期待聊这些。但在此之前，想再问一个关于「票圈长视频」的问题。它其实做得很成功，但刚才只说了你们当时看到的机会。能否讲讲在做的过程中，你觉得哪些关键事情是「做对了的」？有没有一些关键里程碑？
👦🏻 丛广乐
我认为首先是选对了网络场景。微信是一个社交网络，它和移动网络不一样，但它又符合网络的底层定义，同时不是一个很具象的应用层产品；其次是时机。我们的小程序在 2017 年推出，在 2018 年很快就做了相关产品。整个实践过程相对平滑：先做工具，再辐射一些场景，再构建平台，再构建面向传播的推荐算法以及商业化。
相较于移动互联网早期的社区平台、短视频平台等大的赛道，这类方向没那么复杂，因此每一步的效果与准确性也会更高。
👩🏻 Ronghui
你之前提到 GPT-2 出来时你们就开始关注了。可以说说当时为什么关注 GPT-2？以及在 ChatGPT 出来之后，你们的判断有什么变化？
👦🏻 丛广乐
票圈是 2018 年开始做的，大概在 2020 年后视频号出现了。我们意识到自己可能无法承载微信里视频号的使命，觉得它不再符合我们追求的最大愿景，于是开始寻找不同方向。关注 AI 是因为当时 GPT，以及 DALL·E 的概念刚出现，大概是 2020 年左右。
我们认为视频的供给侧终于可以变化了。原来的供给侧来自拍摄和剪辑，如果能生成式生产，会非常不同。过去的生成更偏向建模、CG、影视级技术，而语言智能的提升让模型能处理逻辑和信息组织；生成能力从文到图、图到视频，也具备发展可能。
因此我们做了一个偏视频创作的产品：输入文字，通过 NLP 搜索匹配图片或视频素材，再生成完整视频，并加上 TTS。无论是讲解型、表达型还是内容展示型，都与拍摄剪辑完全不同。但受限于当时的技术——方向是对的，趋势也是对的，但生产力不如 GPT 发布后的时代，也没有 Midjourney 这些产品，因此能做的事有限。虽然产品吸引了几万个创作者，但还达不到我们期望的「变量级效果」。
广乐的三个 AI 赌注：「我要做无限游戏」
👩🏻 Ronghui
你们在 AI 上有什么尝试？我理解包括两个方面。一方面是在你们现有产品里加入 AI 能力；另一方面是从零开始做一个完全 AI 的东西。
👦🏻 丛广乐
其实票圈的探索不是特别多，全新的探索是完整理解内容创作者本身，包括创作方法、创作元素和调度工具能力，然后构建一个替代创作者的 AIGC 系统。我们更愿意把它评价为「一套系统」。这套系统的核心步骤包括分解创作工序、创作元素和创作模式，再根据用户喜欢程度给这些手段不同权重，并建立手段与元素之间的组合关系。
这样你就可以定义一个号：它是什么样的角色？它不变的元素是什么？它的核心创作方法与核心创作领域是什么？基于这个定义，它就可以生成内容，而生成内容大概率符合「点-线-面-体」的展开：从灵感的点，到选题的线，到脚本的面，再到制作实现后的丰满实体。
👩🏻 Ronghui
那视频生成模型只是一个起点？
👦🏻 丛广乐
我觉得是一个环节，就像 CG 技术在影视行业中的位置。影视行业分创作和制作，创作从编剧到导演，导演负责衔接创作和制作；制作包括灯光、摄影、服化道、执行导演、演员等。制作是实现问题，创作是创意和定义问题。制作需要很多步骤，而创意本质上是找到特殊特征、找到人类喜欢的关键元素，并对这些元素进行组合和重组。
👩🏻 Ronghui
听起来是一个很宏大的系统，因为你们既要做内容的创作生成，也要让视频生成后被自动剪辑、调用工具、封装成可以直接呈现的内容。同时它还要考虑一个视频从制作到发布甚至推广的整个链路。
👦🏻 丛广乐
对，甚至中间的商业化也要提前考虑，包括商业化目标、商业化载体，以及未来运行时如何通过强化和反馈去提升。无论环节多少，它还是有限步骤的系统；无论步骤多难，都可以通过目标、逻辑、知识和手段串联起来。
👦🏻 Koji
突然想到一句话：「如果你的目标是月球，那你至少会落在星星上面。」我知道广乐现在在探索三个方向，我们刚聊的是第一个方向——用 AI 替代人生成视频。能不能再分享你探索的第二和第三个与 AI 有关的方向？
👦🏻 丛广乐
第一个方向之所以这样定义，除了我们长期做内容平台和 UGC 供给侧，还有一个重要原因是我们认可 AI 发展的趋势：从 chat 到 reasoning，再到 agent、指令遵循、创新、组织。我是一个喜欢创新和挑战变化的人，所以我们会根据全网不同领域的需求、当下产品的实现手段，以及仍未被满足的需求，去探索新的方向。
第二个方向是基于 AI 自动化的产品生产方式：自动化形成方向和立项、自动化生成 PRD、自动化代码实践和自动化发布，也就是一个真正的 App 工厂或工具工厂。字节的 App 工厂本质上领域并不泛化，它集中在内容领域，只是做不同品类。而在我们看来，AI 时代的生产力被释放的空间更大。结合我们对创业、产品方法论、需求捕获和实践的理解，有机会做一个完整的 AI App 工厂能力体系。
👩🏻 Ronghui
感觉你的两个计划都很宏大。
👦🏻 Koji
是的。第三个更加宏大吗？还是会更具体？
👦🏻 丛广乐
这两个方向的原因是我觉得 AI 是一场长跑，是生产力的革命，和移动互联网不太一样，这个等会可以展开讲。第三个方向也比较有趣。
刚才我们聊了社区的一些产品，我先讲一个铺垫。PC 时代一些服务和交易型产品是在一个叫 Craigslist 的网站上实现的；到移动时代，它们分化成 Uber、Airbnb 等垂直产品。为什么会分化？因为 Craigslist 上只能发布表单、展示简单信息、筛选和评论式讨论，但很多功能需要进一步实现，比如 LBS 信息发布、调度匹配，因此每个领域都被分化成一个独立产品。本质上是交互决定了一个领域的体验如何更优。
什么样的交互带来更优？我们在思考最右这些方向时会觉得，从信息层面，社区交互已经做得不错，无论海外还是国内的内容平台。但如果把 AI 的生成能力赋予给社区平台、赋予给每个品类及每个群体的组织者，会产生什么不同？社区关键在于群体身份识别，包括 DID 身份验证。如果通过 AI，每个人都可以接入一个答题和判定系统来确定他是不是某个圈层的用户，比如是否是 B 站的二次元用户；也可以通过接口化程序，用学号和人脸识别自动在学信网验证是否属于某学校，保证是同一校友群体。这是身份层面的实践，功能、交互、内容展示上的可能性会更多。
我举个例子。比如说 Koji 喜欢打鸟，那有没有想过：如果所有打鸟的人都有一个产品，它既不在微信社群，也不在其他平台。每个发布的鸟的视频和图像都有一个 LBS，这张地图只承载所有打鸟人的记录。这是一种特殊交互、特殊信息模式、特殊发布方式。过去只有当一个中心化公司认为这个需求有意义，才会做一个产品来满足它；如果没有中心化公司，大量需求无法实现。过去没办法。但有了 AI，可以由组织者或经营者在一个社区产品里实现各种组件，达成类似非 3D 的元宇宙效果。
这个概念类似 Metaverse，但不依赖 3D 物理引擎，而依赖交互组件、筛选体系、验证体系等，就可以在许多群体里让信息交流之外产生行为，满足需求。这件事我们也在重点思考。
👩🏻 Ronghui
你会把主要资源放在哪块？
👦🏻 丛广乐
第一个方向会投入七八成资源，剩下两个方向更多停留在调研和思考上。两个方向也非常符合「无限游戏」的逻辑，所以我们很感兴趣，也与我们过去做的事情有关联。
👩🏻 Ronghui
我觉得你讲的和很多 AI 创业者不太一样，更像一站式的。
👦🏻 Koji
我觉得中国创业有一个共识：先赚钱。 这和务实文化、这几年的社会情绪有关。但广乐今天提供了一个很不一样的叙事：我要做无限游戏，我要解决最泛化、最通用、商业价值可能最无穷的问题。这意味着前期可能会经历寂寞、高风险甚至零回报。但票圈长视频现在是票仓、粮仓，所以你也确实可以更任性地去攻击更大的目标。
👦🏻 丛广乐
是的，我觉得这也是一种创业选择的方法论。创业选择大概有三类方法论：
第一类是基于个体感知，发现自己所在领域、职业或环境中的某个问题，然后切入，这很好。
第二类是在时代共识的机会里，比如共享经济、百团大战等新赛道，你杀进去竞争，觉得自己能做得更好、更快，也可以。
但我更喜欢的创业方式类似微信的路径：思考最底层的通信是什么、人与人社交需要什么，再一步步解决。 我也可能更喜欢这样的创业方式。我觉得美国有很多产品是用这种方法论做的，中国会相对少一些，更非共识一点。
终极对比：AI 浪潮 vs 移动互联网浪潮
👩🏻 Ronghui
刚才也说到一点。你对 AI 的这些方向的尝试，其实体现了你对这波 AI 浪潮的判断——你认为 AI 的角色和能力是什么？它和移动互联网时代相比有哪些不一样？之前大家特别喜欢把这两个时代做对比。
👦🏻 丛广乐
我先说不同。我觉得移动互联网最精准的评价是「大航海」。它从 PC 互联网开始，在格局上发现了一堆新大陆，这些新大陆带来了人口规模的巨量涌入，也带来了渐进式的变化。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 时代没有足够的人涌入时，一个 58 同城就可以解决问题；但当人涌入足够多时，就需要把它分化成每一个产品，更精细化运作，同时也带来了一些差异。
但这些差异不是 PC 时代做不了的。GPS 当时也有其他设备可以实现，车载导航也存在；摄像头和音频录制也有其他设备，在用 QQ 时也可以挂载摄像头，笔记本也有摄像头。所以移动互联网并没有创造完全 0 到 1 的不同，更像是把便捷性、高频使用、需求和规模放大带来的变化。它是有限集合。
大航海探索完世界所有大陆后，就不会再有更多未探索之地，所以它是有限结果。它的周期很短，从中国 2012 年的爆发到 2018 年，可能核心能做的事情都做完了，剩下的是迭代和升级。
AI 不一样。AI 是生产力革命，更像工业革命、电气革命。即使今天，我们仍然能看到电对电动车的改造，包括电对手机电容屏等创新，也是在近十几年才发展出来。AI 底层技术还在发展，无论语言模型、多模态模型、世界引擎等。其次是它能应用的领域和带来的变革会非常广泛。它是质变引起量变、量变引起质变。最大不同是：某些能力达到一定条件，某些事情才可以完成。
回想一下，抖音在 2012 年不能做吗？其实可以做，只是网络不够快。它的条件差异是 60 分和 90 分的问题，而不是「能和不能」的问题。但 AI 许多事情是「能和不能」的差异。当它没有 reasoning，没有 coding 能力时，就没办法做 agent 在不同领域的应用、替代或辅助人的实现。所以我觉得不同点很大。
相同点是：人类的需求本质相近。 原来的供给侧和消费侧由平台连接实现；现在可能是由 AI 辅助供给侧或替代供给侧实现。如果这么类比，大模型更像手机厂商和操作系统。移动互联网时代工具层面没有太大发挥，但在 AI 时代工具层会发挥非常多。过去连接人，现在变成一定程度替代供给的生产者。新的平台一定来自新的交互和新的能力，而不是新的群体或新的领域。
过去的平台很多来自新的领域：你构建一个垂直人群，就能形成妈妈社区、宝宝社区、游戏社区，本质上是对社会学的分隔。而现在更多会由生产力带来的能力、交互方式、新的行为方式来解决和变化。这就是相似性和不同性。
AI 时代的组织管理与 B 级别机会
👩🏻 Ronghui
你学过计算机，然后做产品经理、再到创业。你现在在做的事情，需要优秀的人与你一起，但同时你也提到 AI 正在改变组织关系。现在很多人都想自己做「一人公司」。在这种背景下，你如何找到真正适合与你共事的人？
👦🏻 丛广乐
现在很多优秀的人会投身于提升模型智能，这仍然非常有意义。至于「一人公司」，更多是个人探索和意志的延伸，是由他们的价值观决定的。他们有多元能力，也具备闭环和自我生存的能力，所以会做这样的选择。 但仍然会有人对「发明」以及对领域本质的变革更感兴趣，这类人会很适合加入我们一起做事。
👩🏻 Ronghui
那在组织方式上，你会如何调整以适配当下的年轻人？
👦🏻 丛广乐
我认为需要更多**「非确定性的目标导向」**，提供开放的探索空间，不以具体产出作为唯一衡量，而是以学习速度、试错速度为衡量标准。创新和发明不是每天推进一步，而是累积认知后可一次性前进十倍、百倍。
我们内部也反复讨论这个：很多同事觉得自己「没有进展」，因为他们习惯每日有产出的确定工作。但做发明不是这样，它看的是探索和认知的累积，而不是线性的推进。
👩🏻 Ronghui
这是当下公司普遍都要面对的问题。我曾在播客里听一位 99 年的嘉宾说，现在年轻人对「幸福」的定义已经改变了。传统「努力改变命运、阶层跨越」的叙事失效了，大家更倾向于在自己的生活原点向四周寻找幸福。
👦🏻 Koji
广乐，你的思考能力很强。我很好奇，在这一波生成式 AI 的创业浪潮中，你认为哪些方向有可能出现「10 亿美金级」的公司？你做过这方面的归纳吗？
👦🏻 丛广乐
我们思考过，因为如果一个方向短期不见效，它必须在「终局」上有巨大价值。我们认为：
第一，大模型本身及相关基础设施非常有意义，它直接代表生产力的提升，长期价值巨大。
第二，工具端会有很多空间：面向 C 端、面向不同职业、面向不同公司，都会出现好的方向。
第三，行业级的供给侧 AI 替代，这是移动互联网时代没有的。AI 可能替代司机、创作者、开发者等，这些行业的头部机会会非常大。
最后，新的平台也可能出现，但这种平台会基于新的智能和新的交互方式。
👩🏻 Ronghui
那你现在看到国内外有哪些方向特别有价值？哪些方向你觉得不太对？
👦🏻 丛广乐
早期我关注了很多产品，但后来发现精力不够，尤其我们探索的范围本身就很广。我举几个移动互联网的例子来类比：早期大家对「Room」「越狱」「应用市场」等操作系统级补丁有共识，但最后证明价值有限。今天一些给大模型「打补丁」、做场景小优化的方向，很可能长期也没有意义。
其次想给年轻创业者一点提醒：移动时代很多「个体开发者的小工具」看似满足需求，但长期价值很有限。 例如课程表、地铁查询、便签等。它们很多只是自我需求的投射，而价值不大。 便签工具我也做过，但最终发现用微信文件传输助手就能解决大部分场景。
直到 AI 出现，能总结、能提升信息效率、能给反馈，这才让工具真正有了质变。因此，一个好的方向要同时满足两个条件：匹配时代变量的根本 + 匹配领域需求的根本。真正把二者结合起来，才可能成为好方向。
AI 创业的陷阱与壁垒
👩🏻 Ronghui
你之前提到，早期头条做的许多事情，是把 PC 时代的内容复制到移动端，先解决供给问题，再让移动端长出原生的产品形态。现在我们也处在类似转变时期：从「在手机上能做什么」到「为手机加上什么 AI 能力」，再到未来 AI 原生应用可能出现。你认同这样的类比吗？
👦🏻 丛广乐
我认同这个类比，但我更关注「壁垒是什么」。如果有人认为 AI 没有壁垒、比拼的只是速度，我并不赞同。因为速度是线性的，不符合科技发展的规律。真正的壁垒要么来自数据，要么来自用户依赖产生的不可替代性，要么来自对某一领域深度整合后的复杂度，使后来者难以追上。
还有一个重要壁垒是用户反馈的飞轮效应。与其讨论「什么方向没意义」，换个角度来说，如果一个方向的壁垒想不清楚，大概率就没有意义。当然，如果你的执行力是行业第一，那一切可以另说，因为执行力在同维竞争里最有效，而真正的差异化来自「升维」，来自你能形成不同维度的核心竞争力。
我认为这一轮 AI 更像软件时代，而不一定类比互联网时代。你可以回到 Office、WPS 的早期阶段去看——当时的核心是「靠人的能力把问题程序化」。但互联网时代更多依赖连接和数据中心化，而这些 AI 帮助有限。相反，把问题变成解决方案，无论是模型、agent 还是代码，AI 都非常擅长，因此更像软件时代的逻辑。
我们在做的很多创新方向之间也存在关联：
一是 AIGC；二是 AIGI（新的交互）；三是 AIGI 辅助 UGI，让社区产生新的交互。它们不是完全独立的，而是在讨论「人和 AI 的替代与辅助关系」时，都会集中在交互与信息生成的方式上。
👩🏻 Ronghui
你为什么会类比 PC 时代？
👦🏻 丛广乐
主要是因为 PC 时代的软件，是人把问题程序化的阶段。而互联网时代更多依靠连接与数据中心化，AI 在这一点上能帮助的有限。但在「把问题变成解决方案」这件事上，不论是模型、agent 还是 code，AI 的能力都很强，所以类比软件时代更合适。
👦🏻 Koji
今天感谢广乐的时间，感谢你分享早期字节的一些经历，也聊了许多关于 AI 的思考。我们很少从一线实践中跳出来，去讨论更大的愿景和可能性。未来一年或三年回看这一期，某些观点可能被验证，也可能被推翻，但这是值得被记录的一种声音和创业样本。再次感谢你。
👦🏻 丛广乐
谢谢两位。