透过硅谷 PC 往事,寻找下一波 AI 浪潮的真机会AI炼金术

透过硅谷 PC 往事,寻找下一波 AI 浪潮的真机会

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本期 AI 炼金术,任鑫和徐文浩深入探讨了当前 AI 产品为何大多面向专业消费者 (Prosumer) 市场,并从个人电脑 (PC) 兴起的历史中寻找 AI 时代创业的真实机会和发展脉络。他们认为,相比移动互联网,PC 时代的发展轨迹对理解当前的 AI 浪潮更具参考价值。


时间线: 

00:00:30 被低估的 AI 游戏新机遇:AI 的个性化互动能力在游戏应用中潜力巨大,可能开创新的游戏媒介。 
00:01:08  核心议题:为何当前的 AI 产品主要瞄准 Prosumer 市场,而非大众消费者? 
00:05:51 Prosumer AI 产品主导市场:目前盈利和知名的 AI 应用多为生产力工具,面向设计师、开发者等专业人群。 
00:06:08 消费级 AI 产品的盈利困境:与生产力工具相比,纯娱乐或日常消费类 AI 应用更难让用户付费。 
00:07:06 中国市场特色:AI 填补搜索空白:豆包等国内 AI 产品火爆,部分原因是填补了现有搜索引擎未能满足的用户需求。 
00:10:06 AI 浪潮 vs. PC 革命:本轮 AI 更像 PC 的诞生,提供了前所未有的“智能”,而非仅仅是“便捷”。 
00:10:48 回顾 PC 早期黄金软件:文字处理、电子表格、数据库、CAD 等生产力工具是 PC 时代的首批杀手级应用。 
00:14:28 AI 内容创作的“上限”:AI 生成的内容虽已超越普通水平,但与顶级创作者相比仍有差距,难以满足被高质量内容“惯坏”的消费者。 
00:16:27 Character.AI 类产品:新时代的游戏:强调 AI 带来的互动性是其核心价值,而非单纯的内容精美度。 
00:19:32 AI 商业模式的探索之路:如同早期搜索引擎和短视频,AI 应用也在寻找可持续的商业模式。 
00:21:41 PC 时代的“消费级”启示:学习软件和成人内容曾是早期 PC 消费市场的重要组成部分。 
00:25:47 AI 创业的阶段性重点:未来几年,Prosumer 和生产力工具仍是主流;大众消费级 AI 或需更长时间成熟。 
00:26:23 AI 编程工具:当前的营收高地:类比早期 Borland,GitHub Copilot 等 AI 编程辅助工具已展现强大吸金能力。 
00:33:01 PC 时代的“内容付费”:科技杂志与教程:PC 普及催生了大量指导用户如何使用新技术的杂志和书籍。 
00:34:39 AI 时代的“新杂志”:内容与社区:AI 工具公司应重视内容创作和社区建设,帮助用户更好地使用产品,这可能成为新的竞争壁垒。 
00:37:00 PC 外设的繁荣与 AI 硬件的机遇:打印机、声卡等 PC 外设的兴起,对应着当前 AI 录音笔、AI 芯片等硬件机会。 
00:38:27 技术浪潮的演进顺序:生产力工具 -> 游戏 -> 信息与教育内容。 
00:42:53 AI 时代呼唤“新一代 Excel 教程”:市场缺乏帮助普通职场人士在工作场景中有效使用 AI 的优质内容。 
00:50:27 AI 与下一代教育:孩子们已开始利用 AI 学习编程等技能,引发对传统教育方式的反思。 
00:51:51 AI 使用的代际差异:不同年龄段用户对 AI 的理解和使用方式迥异,年轻人将其视为“操作系统”。 
01:01:47  历史借鉴:AI 更像 PC 而非移动互联网:创业者应更多从 PC 时代而非移动互联网时代吸取经验。 
01:02:26 任鑫的 AI 研究心法:分享如何通过“人机协同”进行深度研究,核心在于将个人偏好与上下文“喂”给 AI。 
01:05:25  复古计算机的启示:“阳光之下并无新鲜事”,回顾早期计算机发展史能带来诸多灵感。 

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「AI 炼金术」是一档由徐文浩和任鑫——两位多年老友、AI 领域的资深从业者——打造的播客。这里是探讨 AI 和创业的理想聚集地,我们会邀请一线创业者、产品产品和科研学者,深入探讨 AI 如何重塑行业、变革生活,以及如何从 0 到 1 打造 AI 原生产品。 

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节目主理人: 

徐文浩:某AI创业公司联合创始人,正在面向全球市场开发AI应用。连续创业者,参与过多家创业公司,拼多多早期员工。广告科技公司MediaV的算法和数据负责人,后被360收购。离开后加入成立不到1个月的拼多多。后创办了基于AI的海外客服聊天机器人公司 BotHub.AI 和 海外社交电商平台 Bukito 都宣告失败。2023年再次下场创业。

 任鑫:云九资本合伙人,主要在投资和孵化面向全球市场的 AI 应用。之前是连续创业者,曾经打造“今夜酒店特价”用移动互联网应用特价销售酒店尾房;被京东并购后内部创业“京东到家”开展本地即时零售业务;2015 年再次创业 Get 探索对话式人工智能助理成为先烈;2021 年出售公司,2023 年重新回到 AI 世界。


BGM:

片头:Shortwire - Reconfig

片尾:Brett - Electric


展开Show Notes
42:54 生成式游戏 Generative Games: Positioning, Progress and Prospects
abc_eNr3
abc_eNr3
7天前
我做了一个开源游戏,实现了节目里说的效果
HD551863z
HD551863z
2025.5.25
听了两遍,很有价值,谢谢。结合了我之前的一些思考:在 AI 时代,孩子(或者说初学者)要不要学习基础知识(或者说要不要“死记硬背”一些事实和概念),可以参考与记忆、学习、专家相关的科学研究。量子计算领域的科学家 Michael Nielsen 在他的一篇科普性质的文章(https://augmentingcognition.com/ltm.html)中提到:理解复杂概念往往依赖于对基础知识的熟练掌握。原因在于,我们的工作记忆容量非常有限,如果每次都需要临时加载一堆基础知识,就会迅速导致认知过载。这也解释了,为什么即使一篇论文的 background 写得再详尽,我们依然难以进入状态 —— 因为我们对相关背景知识没有真正“内化”。
此外,我的理解是 insight 往往来自于对某些刻印在脑海中的事实、概念的串联。它们在遇到新现象、新信息时会自然激活,形成类比、归纳、甚至跳跃性的理解。例如,在这次的播客讨论中,一个深度经历过或理解 PC 时代的人,往往能够在当下的 AI 时代中看到许多相似之处并获得启发。这种跨时代的联想,可以说是一种“知识迁移”,而这种能力必须建立在牢固的长期记忆基础之上。当然,它也可能带来路径依赖的副作用。
我觉得核心还是要搞清楚使用工具的目的:为了快速搞定工作而使用 AI,那就太不用考虑自己学到了什么;而如果是做一些练习,不假思索地使用 AI 而只关心答案就是自欺欺人。
HD551863z:最后一点的补充:如果孩子是以玩为主,以培养创造力为主,那么使用 AI 来辅助编程没有任何问题;但如果是学习编程的原理,学习算法,如果不去从头想和写,就很难说得上是否真得掌握。所以可能要拆分成两门课来交:1)创意编程和2)算法与数据结构。
Kircheis
Kircheis
2天前
留言,也在做ai化的互动探索
GoneB0y
GoneB0y
6天前
再次推荐《硅谷之火:个人计算机的诞生与衰落》https://www.douban.com/doubanapp/dispatch/book/34875818
王学民
王学民
7天前
ai的逻辑其实更近pc,都是生产力工具,互联网的故事影响的是分发而非生产
53:02 每个页面什么?有点没听清,小朋友是怎么用的呀
懵圈博
懵圈博
2025.5.26
39:38 上一代是个性化推荐,下一代是个性化生成。上一代是根据用户需要用内容填充,下一代是根据用户需要直接实时生成内容。
懵圈博
懵圈博
2025.5.26
39:34 说的很对,cai其实还是没有从chatbox里走出来,不是最终答案
懵圈博
懵圈博
2025.5.26
01:47 哈哈哈,这个机会被你们发现了,我们做了产品出来,确实机会很大
HD551863z
HD551863z
2025.5.25
52:38 为什么要规定不能有人类代码呢? 是觉得这样能提高效率,所以让大家形成使用 AI 的习惯吗?不知道有没有这方面实践的分享。
MingyangTopi
MingyangTopi
2025.5.25
在做相关的游戏AI产品,期待加入DAO,微信 18210055213
LiamZ
LiamZ
2025.5.23
54:14 可以让AI先 summarize,再读原文,有问题可以继续问ai
兽医
兽医
2025.5.22
对你们聊到的AI游戏相关的DAO感兴趣,期待加入。此前写过小说,也做过游戏。
为什么中间有一段没声音?
佐井观天
佐井观天
2025.5.21
划时代新工具出现后,引起社会结构体系的变化,是不可能通过回顾历史预见未来的。否则,当年的柳传志就会一心一意创建自己的QQ/微信/阿里巴巴 了。反向刻舟求剑的寓意是何意~~~hhh
鬼大师:产品是很变数的,但方向是大概率的
RookieStar
RookieStar
2025.5.20
14:09 这里录播客用的是啥?realside?
Mars任鑫
:
riverside
值得_KEBv
值得_KEBv
2025.5.21
这个播客不仅内容好听,片尾曲也好听,是任老师选的吗
54:17 但 summarize 是微调,是蒸馏啊,比 pretrain 效率高多了
Mars任鑫
:
微调在“调”方面效率很高,但世界知识和推理能力的培养方面未必有效,而且Summary的预料内容太单一了
李晨-煊安:主要还是因为几乎所有公众号信息担不起“知识”二字😜
最大的c端场景就是搜索吧,已经被大厂卡住位了。剩下的c端产品主要是kill time的,不需要ai提升效率。