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

2024/3/30
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AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
张
张涛
肖
肖弘
从华中科技大学毕业后，连续创业，推出多款成功产品，包括Manus AI，专注于AI应用和人机协同领域。
莫
莫妮卡
赵
赵鑫宇
Topics
肖弘：Monica.im 是一款面向海外用户的AI个人效率小助手，采用浏览器插件形态，拥有数百万活跃用户，公司现金流为正。选择插件形态是因为其可以根据用户上下文精准分发功能，提升效率。Monica.im 的定位是“Copilot for web”，旨在成为AI时代的个人效率小助手，而非仅仅是文案撰写工具。之前的创业经历，特别是PLG和MLG模式的经验，对Monica.im的产品形态选择和市场策略制定起到了重要作用。目前最关注的技术点是模型幻觉问题和端侧模型的进步，认为解决幻觉问题将显著提升用户体验和产品粘性，端侧模型的成熟将有助于解决用户隐私问题。 赵鑫宇：Typeface 是一款面向企业级用户的创意生成平台，旨在为企业提供定制化的图文混合生成解决方案。从一开始就将目标客户定位于企业级用户，产品设计和市场策略与轻量级 To C 产品有很大不同，更注重满足企业对品牌一致性和数据安全的需求。为了满足企业对个性化品牌需求，需要进行深度定制化的Onboarding流程。过去一年，ML Ops 工具的进步显著提升了企业级AI应用的开发效率和稳定性，降低了开发者的学习成本和部署难度。多模态模型的进步将大大拓展LLM和Stable Diffusion在各自领域单一进步的局限性。 张涛：AI技术为内容创作和消费带来了新的机会，尤其是在处理和生成内容方面。信息过载并非大众普遍面临的问题，信息缺乏才是。关注多模态模型（如文生图、文生视频）的快速发展，认为实时反馈和响应机制能够有效降低用户对Prompt编写能力的要求，从而提升模型的使用效率和用户体验。认为AI应用的普及率远低于从业者预期，需要时间来逐步渗透和普及。目前最关注的是多模态模型能力，特别是文生图和语音技术，认为每秒24帧的输出将成为标配，并带来新的想象空间。

Deep Dive

Chapters
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Shownotes Transcript

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？

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M小姐研习录 (ID: MissMStudy)

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