從模型到應用，AI 影片產品層出不窮。
本週，我們邀請從創業開始就專注做海外市場、到 2025 年年初有 200 萬用戶、達到百萬規模 ARR 的 Mootion 聯合創始人、首席產品官童超，和我們分享 Mootion 在 AI 影片領域的創業故事。
你會聽到 Mootion 使用者如何使用 Mootion，童超對「拿著錘子找釘子」式 AI 創業的反省，對「模型能力提升是否會淹沒應用」的看法，對提升產品體驗的心得，對 AI 影片領域的分析，以及 Mootion 作為一家從第一天就出海的企業，對巴西、阿拉伯市場的分析。
微信收聽播客：
小宇宙收聽播客：
🚥 Koji：
本週做客的朋友是童超。童超是 Mootion（AI 影片 APP）的聯合創始人和 CPO。我們一開始做一個快問快答吧。年齡？
👦🏻 童超：
36。
🚥 Koji：
畢業院校？
👦🏻 童超：
喬治華盛頓大學和香港科技大學。
🚥 Koji：
工作經歷？
👦🏻 童超：
現在是 Mootion 的聯合創始人。曾經是 360 的 AI 產品負責人和創新奇智的產品負責人。
🚥 Koji：
可以一句話介紹 Mootion 是什麼嗎？
👦🏻 童超：
我們對 Mootion 的定位是，期待讓沒有用過 AI 的人做自己的影片，講自己的故事。
🚥 Koji：
創辦 Mootion 多久了？
👦🏻 童超：
兩年半。
🚥 Koji：
Mootion 融了多少錢？
👦🏻 童超：
現在大概融了七八百萬美金的樣子。
🚥 Koji：
使用者規模？
👦🏻 童超：
到 2025 年的年初，海外有兩百萬使用者左右。
🚥 Koji：
收入規模？
👦🏻 童超：
我們大概也是同時在年初大概到百萬的 ARR 的樣子。
🚥 Koji：
我們知道市面上有很多 AI Video 的產品。再用兩句話向大家介紹一下自己，給大家安利一下 Mootion？
👦🏻 童超：
我是童超，Mootion 的聯創。Mootion 希望讓沒有用過 AI 的人開始講自己的故事，創作自己的影片。目前我們可以讓使用者簡單的實現四個步驟就完成可以 po 在短影片、自己生活場景，或者一些行業場景裡的影片內容。
🚥 Koji：
在用 Mootion 的使用者，有做出過什麼的爆款嗎？不管是在小紅書，在抖音，還是在 YouTube。
👦🏻 童超：
產品釋出不久，我請我們運營同學做了一個實驗——嘗試每天花 5 分鐘用 Mootion 做一個影片，看在小紅書上面有什麼樣的反饋。
很有意思的現象是，他大概花了兩個月的時間，每天用 5 分鐘，現在大概有一萬三千多粉絲。我在這裡給大家看一下不同的場景的一些影片的例子。這個是一個歐洲的使用者，影片是跟宗教相關的。他現在大概有十幾萬的粉絲，他也是很近的影片，大概就有幾百萬的播放量。這部分我覺得是偏短影片的領域。大家會做很多 faceless 的這種影片，會得到比較好的瀏覽量。
🚥 Koji：
faceless 就是不露臉的影片嗎？
👦🏻 童超：
是的。還有我找一些使用者又收集了一些其他的例子。這裡有一個選單，我們專門有一個功能讓老師跟學生透過生成 AI 故事來促進教學。比如這個就是一個雙語的故事，這裡面有中文和英語。另外就是我們自己的一些技術積累，我們也有一個自研的模型。我們會發現在專業的影片製作裡面也會有一個挺好的使用。
這裡給你們看一個波蘭的專業的影片工作室製作的一個影片，當這個人戴上眼鏡之後，進到虛擬環境裡，所有角色的畫面就是我們做的生成。
🚥 Ronghui：
這個影片是一個廣告片還是？
👦🏻 童超：
是一個 MV。它先有了歌，他們想做一個專業的 3D 片子，就用到我們模型的能力。我們當時跟他對接去做了一個這樣很專業的 3D 片子出來。
Mootion 用例分類：短影片創作者用生成方式替代原素材剪輯模式；生成動畫式對話教學短片；專業創作者製作 MV、廣告等
🚥 Koji：
聽播客的朋友們看不到影片，聽的過程中也比較難切換到其他平臺去搜出來看。請童超再介紹一下，使用者在用 Mootion 究竟是做哪些型別的影片？
👦🏻 童超：
第一類：使用者是短影片的創作者，完全用生成的方式替代原來的素材剪輯。
第二類：剛才在第二個影片裡面展示到的教學類場景，很多的老師跟學生利用 Mootion 做教學。
第三類：專業的創作者，他們更多的是用到我們一些底層能力，但結合了很多自己的專業技巧，製作一些專業的像 MV 或者是影片廣告，甚至一些 3D 動畫小短片裡的一些環節。
🚥 Koji：
使用者用 Mootion 做過最出圈的爆款是什麼？
👦🏻 童超：
這是個好問題。
我們更多的關注點在如何給使用者更持續的創作能力，而不是我們持續做爆款。我們內部也在討論，如果從產品的角度看，我們的爆款可能有一週的生命週期，但是過了一週的生命週期之後，我們要繼續做什麼？是持續做爆款，還是去更延續地去尋找更長期的價值，我們是要服務一週的爆款，還是我們去服務一個十年的使用者？
我們認為我們的選擇是後者。
🚥 Koji：
之前不管是 Pika、Vozo 還是 Vigo 等 AI 影片公司，都有做出過刷屏的爆款。Vozo 的創始人 CY 也來過十字路口，提到 Vozo 幾次比較里程碑式的增長都和爆款出圈有關。
但是 Mootion 如果沒有這樣的爆款，是不是也從側面在說明 Mootion 這個產品，還沒有真正的擊中市場的痛點？
👦🏻 童超：
這是個好問題或者好的角度去觀察。
從我的理解來看，
第一：影片內容本身，內容形式可以覆蓋非常多的場景，並不只限於要在 TT 上或者在 YouTube 上做好的內容，可透過多個 channel 變現。影片仍然在非常多領域有自己的價值。
第二：拿爆款作為一個增長或運營手段，我是非常同意的，這是一個很好的槓桿。在冷啟動階段，或者說在一個新的里程碑的時候，有一個非常好的反饋，所以很多人好奇會來用你的產品。這個點我完全同意，從我們的增長的角度來講，我們可能沒有在這個事情上面做太多的文章。還是回到剛才我們的思路上面，我會認為更長期的去做這個事會更好一點。
第三：是不是打到使用者的痛點，在我們的理解，應該不是從流量的角度去觀察，而是從收入的角度去觀察。如果使用者真金白銀給你付了錢，而且付費率又很好，我覺得毫無疑問應該是打到了使用者的痛點的。只是可能沒有在流量上面得到很好的展示。
🚥 Koji：
Mootion 上線有段時間了，一直在續費的使用者往往是用 Mootion 來做什麼？
👦🏻 童超：
其實也很典型，在短影片裡邊那一群做 faceless、自己把賬號運營起來的人在持續付費。
我的觀點是，AI 可能它的產值能到 50 分，原來可能只有 20 分，現在可以到 50 分。但是想運營好賬號，剩下的 30 分或者 40 分需要靠使用者自己。有沒有好的故事？有沒有好的表達？有沒有好的展示？有沒有好的運營？這些事其實都不直接跟 AI 相關，都是跟使用者直接相關。
第二部分，還是說到老師跟學生。我有一次做使用者訪談，一個老師跟我講， 他做了一個嘗試。做某一個知識點講解的時候，用 Mootion 做了一個兩分鐘的片子講給學生，發現學生在課堂裡的 engagement 突然變得很好。
🚥 Koji：
最近有一個刷屏的 AI 影片，做了一集貓和老鼠，很多使用者第一次看的時候都不知道這是 AI 做出來的，以為是貓和老鼠眾多劇集中的一集。
當時我看到它的時候，感覺這也很像 Mootion 想要做的影片。它有指令碼，有劇情，也有連貫的人物，有大概一分鐘左右的長度等等，似乎和 Mootion 的目標非常一致。但是我們也知道貓和老鼠這個影片，它是被一個基礎模型的升級給智慧湧現出來的，這個裡面幾乎就沒有工程化，沒有人的互動操作了。
所以我也很想問你，你會看到之後感到焦慮嗎？某一天自己做了非常多的產品功能，流程最佳化，但是會不會被 AI 基礎模型的能力一升級就淹沒掉、所有的努力都灰飛煙滅了？
👦🏻 童超：
其實最近一兩週的時間，好多朋友都跟我在聊那個 Tom & Jerry 的事情。
我是這麼理解的。首先從技術的角度來講，test time training 一定是個很有潛力的方向，我們其實自己也在做一些跟進研究。這個部分的能力，我相信有可能把影片生成的能力帶到下一個階段。
第二點，對於 Mootion 這樣的影片類應用來講，我們會更多地觀察基礎模型和能力的升級——這對於應用來講是好事，而不是壞事。為什麼？我們觀察一個使用者的創作過程，影片創作是一個環節很多，流程很長，利益相關人也很多的任務。不像 Jasper 或者其它文字類的產品，工作流程相對較短，我想，然後我輸出。
對 AI 來說，它很難在這個很長的流程，很多的環節，很複雜的利益裡面，把好的體驗好的功能設計出來。
🚥 Koji：
剛才你說到影片製作的環節非常多，參與的角色非常多，因此它不會像文字工作一樣輕鬆的就被模型的基礎能力淹沒掉，因為這裡面有很多的細節。但其實也有一個爭議，大家會覺得今天很多做應用的人是在做套殼。
👦🏻 童超：
如果看過往技術發展史，「套殼」這個詞往往會在技術 hype 的時間出現，技術 hype 之後就沒有人提了。AI 我覺得也是如此。
目前處在一個 AI 技術快速發展的狀態，很多人會特別高估現在技術的存在和能力。當你高估它的時候，就會認為目前在它之外做的所有的事看上去好像都是一個淺淺的一層的事。但在我們看來，當你真正做產品的時候會發現， 基礎能力是 50 分。但是使用者要的東西至少 80 分，那 30 分誰來填呢？是一個產品要去填。
Mootion 本質上是在填這 30 分。所以在這個事上，套不套殼對我們來講其實並不關鍵。假設未來的像剛才 Koji 問貓和老鼠類似的能力，基礎模型提升之後，我們認為，越發會顯得應用和產品設計的能力變成了差異化的能力。這種差異化能力會導致使用者是選擇 A 還是選擇 B，或者他什麼都不選。
我們自己作為創業者，我覺得重要的心得是，第一，不要有技術的潔癖，只想著做高精尖的別人沒做過的東西；第二，不要有技術的幻覺，覺得技術現在真的很好，或者技術兩個月之後就會變得超級無敵。我們還是要更實際一點，有一個客觀的評估，然後回到自己做的事上會比較重要。
模型能力提升變成商品，產品打磨早做一定比晚做好
🚥 Koji：
前段時間張月光難得出來做了一次分享，有人拍了他現場分享的 PPT 給我看，其中一頁是要去尋找那些在 90 分到 100 分之間的產品機會。
因為使用者是不接受 20 分、40 分、60 分、80 分的產品的，所以這和你剛才提到的觀點我覺得好像有一些不一樣。你會不會擔心今天大模型 50 分，你們花了很多時間把它做到 80 分。但是其實也有很多人在等著大模型直接變到 90 分，在那個時候再出來做產品？
👦🏻 童超：
這個事兒對我們來講可能確實是個問題，但從現在的技術的方向和真正達到使用者的要求的角度看，這 30 分的事情，像我剛才講的，影片創作是一個環節非常長，過程非常多，利益相關人也非常多的情況。
裡面存在一層非常非常重要的事，是你對影片創作的 know how 和對使用者的理解。即便模型到了 90 分，這個 90 分會變成 60 分，它會變成商品，水漲船高，變成了新的 60 分，那剩下的 30 分誰來做？仍然是產品公司要做。這個點，早做一定要比晚做好。至於說要不要等到模型能力提到 90 分我們再去做，我覺得這個是對技術的考量。
🚥 Koji：
可以給我們舉一兩個例子嗎？可能模型今天只有五六十分，但是你們在產品上面給他大大提升了體驗，讓使用者最後做出來的作品也變得很好，在互動或者設計方面的例子？
👦🏻 童超：
第一個事是，我自己有一個習慣，從去年上線開始，我每週都至少會訪談一個使用者，至少 20 分鐘左右，無論是哪個國家的，這樣積累了很多使用者反饋。有一個共同的聲音是，使用者普遍認為 Mootion 是一個易用的產品，非常簡單。
我們對使用者講，Mootion 可以讓你透過四個步驟就完成一個影片的創作。每一步就像一個引導，是非常簡單的傻瓜化操作。我們在影片創作裡邊，從起端、指令碼怎麼寫、鏡頭怎麼表達、敘事是哪些型別，這些所有的流程連在一塊讓 AI 去做自動化，才完成了我剛才說的從 50 分到 80 分的能力，使用者見到的是一個 80 分的東西。
第二個事情也很有意思，我們去年 12 月份在東京做了一個小範圍的使用者見面會。交流中，有一位可能 60 多歲一個老者，是個導演，問我為什麼平臺在生成亞洲人的形象時不能生成亞洲人呢？因為確實現在從模型的角度來講，很多的訓練資料是偏西方的。所以雖然大家給的指令是要生成一個比如說日本的或者中國人，但生成的很容易有西化屬性。他說：“你為什麼不能做這個事呢？”這個其實是當時被我忽視的一個細節。
我回來之後就專門去做模型的最佳化，讓它更好地去做指令遵循，生成不同種族形象的時候都更加匹配。後來這個人我才知道，他是一個日本非常有名的製片人和導演，叫淺井隆。周迅的第一部電影《蘇州河》，他就是製片人。
第三個事，二月份我去整個中東的國家走了一圈。發現三月份是他們的齋月，他們沒有什麼事幹，所以要做很多內容。於是我們很快就推了一個新的功能，很好的生成伊斯蘭教的故事，讓他們分享。
那這裡邊有什麼問題呢？伊斯蘭教的教義中，他們有一個真主，二十三個先知，這些人在教義裡面是不可以有形象的，往往是一個光或者光圈來代表，很神聖。我們看遍了所有 AI 生成的能力，哪一個可能預設設定就可以生成這樣的內容，發現沒有。Mootion 就很快在 3 月 1 號就上了這個功能，量起得非常非常快，甚至一度每天的用量可能百分之十幾都是這個內容帶來的。
最後一個我也覺得很有意思，現在 AI 的推理成本是不能忽略的。我們想讓每一個人用，那我們就得讓他用得更便宜，否則我們就不可能把規模做得很大。那在這個角度來講，我們其實在背後的架構和推理測試做了非常非常多的投入。這個是使用者不可見的，但是使用者可見的就是我們足夠便宜，能夠用非常簡潔的體驗和極低的價格，讓它生成足夠好的內容。從去年六月底產品上線，半年左右的時間，我們的毛利空間大概優化了 50%。
🚥 Ronghui：
前面說到四個步驟來完成一個影片創作，這個四個步驟是怎麼得出來的？為什麼不是三個、不是五個？
前面你說把整個拍攝影片的流程連起來，然後做了自動化，這個過程裡面，對創業者比較有借鑑意義的可以講一講嗎？
👦🏻 童超：
四個步驟是我們拆解了整個影片創作環節之後定義出來的。
我們認為使用者要做的是幾個事。
第一、他想要什麼，他有什麼。
第二、他要得到一個整個內容的結構。
第三、把主要的功能和內容組織好之後，選擇疊加的或者附加的元素。比如特效，轉場，聲音等等。
第四、合成，分享。合成分享就是你得到了影片之後，單影片可能不足以支撐你去做內容的分享和傳播，比如說描述怎麼寫，hashtag 怎麼做，所以我們定義成了四步。
自動化的部分，我很感謝我們的一位投資方，他們是一個非常專業的、國內非常好的影視公司。從影視創作的角度，比如影視裡面真的好的那種指令碼結構要怎麼寫，鏡頭如何表達等等，給了很多建議。比如驚恐的表情，一定是對眼睛的特寫。什麼樣能夠表達一個歡快的場面，一定是一個超廣角，有非常非常多的人。這類事情是需要我們來定義一個能夠讓 AI 生成的內容型別，包括敘事型別其實也是一樣的。
🚥 Koji：
我很好奇，AI 為什麼會不知道表達驚恐就要去拍人的眼睛，歡樂的處理方式是拍一個大廣角，然後有很多歡樂的人，這難道不應該是 AI 自己就知道的嗎？為什麼你們要自己做這個事？
另外一個類似的問題，你提到毛利最佳化，好像這也是今天很多人對創業者的一個反面建議，就是不要去在成本上做最佳化，因為大模型很快自己就會把成本降下來。聽起來你們做這些事情，有一點逆潮流或者逆主流觀點，你怎麼看？
👦🏻 童超：
第一個問題，我們在做測試的時候也期待大模型有這樣的能力。但其實它不懂，即便到現在它還不懂。
第二個，從毛利的角度看，這個其實很有意思的，我們一開始的目標是去最佳化推理架構。因為它太慢了，我們要生成一個好的影片，我們希望它很快的生成。但是我們發現慢的背後其實就是成本，因為你消耗了更多的 GPU 時長，所以你就有更多的成本。當我更快的時候，自然成本就可以降了下來。
🚥 Koji：
我真的難以相信大模型不知道一個驚恐的畫面要去拍人物特寫，所以就在你剛才回答我問題的時候，我讓 Claude 幫我生成一個文生影片的 prompt，要給一個明確的畫面需求，這個 prompt 我說的六個字就是：一個驚恐女人，它就會給一段文字 prompt 延展出來需求。
這個需求裡面它明確的有寫到一個年輕的女性，她的雙眼睜大，瞳孔放大，然後鏡頭從女性臉部特寫慢慢拉遠，展示她孤立無援的處境等等。所以我想說的是，今天我覺得這個模型是可以做到的呀，會不會你在半年前做不到，然後你們花了很多時間去用你剛才說的方法訓練，會不會擔心當時的時間和努力都被浪費了呢？
👦🏻 童超：
如果單點去做測試，它有時候是可以的。
但把它放到一個整體工程裡，說這是一個使用者的 prompt 和素材，要把它組織出來一個有效的完整內容。這個故事裡邊包含 64 個場景，這 64 個場景裡面，語義上面相連，且每一個內容，每一個圖片，每一個影片要去表達當時的語義，這是很難的。所以如果你只給一個輸入， 它是可以的。但你把它變成一個系統， 變成一個 network 的時候， 它就 fail 了。這個是很大的差異。
🚥 Koji：
我蠻好奇你們現在公司裡技術研發人員大概有多少位， 都是怎樣的組成？
👦🏻 童超：
目前人很少，20 個人左右。我們只有一位財務同學，一個運營同學，剩下的全部都是研發。這裡邊大概有一半是演算法，另外一半是工程。
🚥 Ronghui：
收入跟功能的迭代有什麼特別相關聯的拐點嗎？
👦🏻 童超：
去年 12 月我們做了一個很重要的功能，聽起來可能很簡單，叫模板。所謂的模板就是不同的入口。
這個模板區別於那些設計的模板，背後是一些 AI 的工作流。其實就是剛才 Koji 很關心的為什麼做這個事的時候好像看起來你能做，那為什麼大模型自己不能做？
其實背後就是需要有很多不同的工作流。比如說我剛才舉例的那個伊斯蘭教的故事，之後就是一長串的 AI 的工作流，或者你可以理解為那是一個 agent 在工作，他要完成一系列的任務，然後把這個好的內容給他做出來。
所以這個事我覺得是非常重要的一個變化，就是我們透過這樣的一個介面，其實更快的或者更深的扎到了使用者場景裡面去了，所以我們會發現使用者在這些不同的入口上面得到的好的內容之後，付費有一個比較大的提升。
🚥 Koji：
我在用 Mootion 的過程中發現你們有一個設計是，不讓使用者自己選影片模型。所以使用者應該沒有辦法自由選，我今天是用 Flux，是用可靈，還是用 Veo2 等等。這是出於什麼考慮來做的設計？
👦🏻 童超：
這個跟我們定位相關。
剛才提到說我們希望讓沒有用過 AI 的人能夠做自己的內容，講自己的故事。所以我們會認為使用者要的是效果，不是模型。就像趙本山說的，別看廣告看療效。他們不關心這個是什麼，或者後面的品牌是誰，他們要的是最終的結果。所以我們會有自己的選擇，給使用者模型反而增加了他們的學習成本。
他們會問什麼是可靈？什麼是 Veo ? 什麼是海螺？什麼是 Pika？什麼是 Sora? 我們都是在所謂 AI 圈子裡的人，很容易接受到這種資訊，但是 AI 的滲透率遠遠沒有到每個人都知道的狀態，所以有太多人沒有這種資訊，當他沒有這種資訊的時候，我認為不給他們或者讓他們專注在效果跟創作上面應該是更好的。
🚥 Koji：
我在想，就像剛才你也提到，我們錄播客的前一天，可靈發的 2.0 確實很炸裂。十字路口公眾號也寫了很長一篇文章來介紹可靈的 2.0。一定會有好多使用者多多少少也看到了這個新聞，他們會不會跑來問 Mootion，就是你們裡面有可靈 2.0 嗎。或者另外一個情況就是，會不會因此就流失了使用者，跑去用可靈 2.0 了，或者會不會他就跑去用了其他支援可靈 2.0 的 Mootion 類似的競品了。
這個你會怎麼看？聽起來你好像就放棄了這些使用者了。
👦🏻 童超：
對，因為我自己其實很瞭解這些使用者。我們可以統稱為他們叫 AI 的嚐鮮者或者叫技術的嚐鮮者，他們就像一個接受曲線最前面的那 3% 的人。
這些人很活躍，看法可以影響別人，所以我們會看到非常非常多他們的訊息。這個群體對新事物的接受程度非常強。但坦白講這些使用者的生命週期非常短，大概就一個月，一個月之後在現在的技術迭代上面一定會有新的東西給他們去用。他們不在意說在某個場景上面要用什麼，因為對他們來講最大的價值是「鮮」，而不是某個場景。轉換到「鮮」的事情上，轉移成本對他們而言是非常低的。
我覺得對我們來講可能就是一個取捨，做產品很多時候就是取捨。技術不成熟，資源不充足，使用者不清晰等等一系列的事。我覺得很重要的就是取捨，因為你不可能得到所有的資源，你也不可能在某一個時間內有充足的聲量，所以做好取捨，然後能識別好那個最重要的問題，應該對於產品來講是最核心的。
創業心得：創始人要堅持做使用者訪談，避免「拿著錘子找釘子」
🚥 Ronghui：
剛才提到你每週會做一個使用者訪談，這個點還挺有意思的。大部分的 founder 都會說自己非常在意使用者反饋，但是每週做一個訪談並且保持這個頻率，還是一個在操作跟堅持上都還是挺有挑戰的一個事。你現在還在做嗎？
👦🏻 童超：
我還在做，我每週大概要給 50 個使用者發郵件，就是完全 cold call，可能有一兩個人回我。
對於使用者來講，透過郵件溝通的回覆率很低，但我覺得這個事非常非常重要，就是因為我們其實談到了好多 AI 的技術，當這個技術不成熟的時候，使用者的心智，使用者的接受點很 tricky，它到底在哪兒其實是很難找的，你只有問他才知道。但是你的使用者又有很多的型別，就需要不斷的去找到他們，所以我自己會做這個堅持。
另外就是我覺得作為一個產品負責人來講，有這種體感也是很重要的，就是你自己做產品的時候很容易會先入為主，但是你在技術也在變化的過程中，很容易失去體感，不知道使用者到底在想什麼，而且他那個接受點在變化的情況下，你一定要隨時隨地知道。
那這個透過什麼實現呢？我覺得目前的狀態只有透過不斷的跟使用者交流才能實現。
🚥 Ronghui：
你說這個讓我想到以前 Stripe 的 CEO Patrick 發過一個推文，大概意思就是說他把 user research 不是當作 user research 指向了做什麼功能或者做什麼產品。而是他先讓你形成自己的思維模式，然後你再用這個思維模式去做一個產品。
👦🏻 童超：
沒錯，我特別同意，有點像我剛才說的那種體感，對於所謂高認知的人，其實比較容易喪失使用者意識。
因為自己認知很高，所以會覺得自己說的可能是對的，但是服務的人可能是你完全不熟悉的群體，那怎麼能跟他們共情、產生交集呢？我覺得就是你要不斷地把自己扔到那個場景裡面去，扔到他們的那個處境裡面，才能得到這些你往下走的方向。確實我非常同意剛才那個說法。
第二，你可以很快地切到另一個身份上面，或者你可以有兩三個或者三五個身份同時來去思考說，我的產品要怎麼做？
🚥 Ronghui：
這是不是來自之前的什麼經驗教訓？
👦🏻 童超：
我覺得是有的。
因為我自己其實是做 CS，然後又學過 Machine Learning，我其實是有技術背景的人，只是談我自己，有技術背景的人，比較容易產生技術幻覺，你認為技術都能行，但是當你把手「弄髒」，你發現它不行，就卡在這兒了。所以過往我自己經歷給我類似的負反饋，自己也要時常提醒自己說要把技術扔掉。
無論是什麼技術，當我要去解決一個使用者問題的時候，問題到底是什麼？我現在不斷地要提醒，或者說在過往的產品經歷裡，我做過很多嘗試，就是我們說拿著錘子找釘子，有時候會成功，就因為你的錘子恰好在那個場景下面，一下就能砸中它，但大多數是失敗的。所以這種失敗的經歷其實是非常強的負反饋給我後邊，尤其現在這個產品。
🚥 Koji：
所以曾經有過什麼拿著錘子找釘子、也沒找到，讓你感到非常挫敗的故事？
👦🏻 童超：
太多了，從 Mootion 的角度來講，有一個很有意思的——我覺得不能叫挫敗——但是一個很重要的教訓。我們在剛開始的時候非常專注自己的基礎技術研發，我們做了一個 3D 的動作生成的模型，尺寸不大，但應該是世界上第一個。它的作用是生成我們看到那種 3D 電影 / 動畫 / 遊戲裡面的角色動作。輸入一個文字 prompt，給你生成動作。當時 2023 年的年中，我們得到這個模型，然後把它推出去。很快收到了兩萬多個專業的 3D 創作者的積極反饋。
過了兩個月，我發現有個問題，也就是我剛才提到的你往後走要幹什麼？這個模型到底要幹什麼？生成一個角色動畫，然後呢？可以放在真正的遊戲工業或者影視工業裡嗎？還不行。那如果不行，那這個事兒往下怎麼走呢？就走不下去了。
所以我們就做了一個很快的決定，這個事不成立了。有兩個選擇，第一做一個非常專業的工作流出來，服務專業的創作者。第二把這事停掉，做另外一個事。所以我們當時非常快決定把這個模型的能力內化在現在 Mootion 的產品裡，去支撐我們生成的可控性。
所以前面說我一直要提醒自己，因為我其實也會有這樣的問題，因為非常多的技術的可能性、機遇放在這兒，你忍不住去伸出手去探索，但是當沒想好你在解決什麼問題的時候出去，就一定會被打回來。這個事兒其實是挺關鍵的，因為你想那是我們四到五個月的創業期間的嘗試，其實成本還是蠻高的。
🚥 Ronghui：
說到這裡，這跟你過往的工作經歷是不是也有一些關係？比如說之前你提到在 360 手機，還有創新奇智。可以說說這些經驗跟你之前的工作經歷，有哪些 take away 是很有關係的？
👦🏻 童超：
對，我覺得奇智也是一個點，因為奇智算是上一代的 AI 公司了，大概從 16 年到 22 年的樣子， 包括當時的四小龍。
那一代的公司其實是受 DeepMind 的影響。DeepMind 給了大家一個非常強的希望，除了下國際象棋，它還能下更復雜的圍棋了，他在非常非常多的領域有特別好的進展。所以奇智或者說那一波的 AI 公司都是心裡有了一個 AI 的技術夢去創業。但問題也在於此，如果你拿著技術，那就是典型的拿著錘子找釘子。
那有兩個問題。第一個就是當時的錘子不夠硬。以 CV 為主的技術，或者 NLP 的技術，Machine Learning 的技術等等，在某一個細分場景裡邊，可能可以達到一些可以工業化、產業化用的效能，但是普適性非常弱。所以就說你的錘子即便砸到這兒了，也要用非常多的人和額外的工程去補充或者來實現交付能力。這是很重的一個模式，它並不符合我們認為說 AI 能夠改善勞動力，甚至於說提升勞動效率。
第二個問題，還是拿錘子找釘子。作為一個創業公司，即便你融了很多錢， 那你有多少機會揮這把錘子呢？其實也是有限的。帶來的問題是你越揮，往後風險越高。你敢揮下去的決心也越小，因為你不知道這個事到底能不能成。從這個角度來講，前面的這個釘子沒有砸到足夠多，到後邊如果沒有辦法持續的幫助提營收，這個事可能也就會出現非常大的挑戰了。所以諸如這樣的經歷，是為什麼我一定要警醒，即便要去用新技術來去做產品或者做應用的時候，也一定要先想好我們的使用者到底是誰，然後我們到底解決的是什麼問題。
🚥 Koji：
當時創新奇智是一個非常明星的企業，是開復老師 all in 的一家 AI 公司。
當時也有新聞說 CEO 追隨開復老師，放棄了 1800 萬的年薪，前後也融了七輪，有軟銀這樣的國際大基金在背後支援。如此黃金的陣容，也很努力上了港股。但是上市之後年年鉅虧，股價現在已經暴跌了 80 %。你作為產品總監，應該是非常核心的高管之一。你剛才也提到拿著錘子找釘子，一直很難受。
可不可以講一講當時你們找過哪些釘子？那個時代的故事，有可能對我們眼下正在發生的這個時代的故事多多少少有一定的借鑑意義。
👦🏻 童超：
我非常贊同你說的點，即便技術有了代際變化，大家面對的場景其實是相似的。
這一點從商湯也能看得出來，商湯正在經歷轉型。回到場景上面，我們當時其實探索了非常多的場景，或者行業，零售，工業，製造，這其實是非常頭部的或者說體量非常大的行業。各自都會有問題。
工業的問題在於它的細分的賽道非常多，不同的細分賽道里面，中國的製造業確實增長的非常非常快，同時代表的就是他們的要求其實越來越高。在不同賽道上面的高要求，當時的 AI 是有侷限的。這一部分受制於技術，當你揮起錘子來的時候，不一定能砸得到這個釘子。
金融行業。我覺得金融是確實很可能是做 ToB 很理想的一個行業，因為在金融行業的人認知都很好，願意接受新技術。同時可能是一個非常好的收入來源，但是當時的金融也會有一個問題，金融行業有非常強的對於模型或者技術的訴求。你需要給一個模型，模型的歸屬和之後的更新維護等等要歸屬於銀行，或者說銀行保險，證券等等，他們都會有類似的一些訴求。這個訴求對於上一代的 AI 公司來講其實是比較困難的，你的模型部署進去，你要持續不斷的更新維護。不像現在 OpenAI 鎖一個版本，其實可以解決很多問題。但上一代你很難去這樣解決問題，你要持續不斷的去做這個事兒，意味著在這個事兒上面你要投入更多的人力維護更新，那其實是很有挑戰力的問題。
營銷領域的問題是太小了，每一個場景都不大，當然機會很多，但是每個場景都不大的時候，又沒有辦法像現在的 AI 技術更有普適性的時候，挑戰就是你要花多少橫向的人去做。比如說 10 個、50 個、100 個專案或者客戶服務。這個事是比較有挑戰的。
這一次 AI 浪潮最大的特點是普惠，可以看到很多技術路線進化的可能
🚥 Ronghui：
那你覺得之前創新奇智的經歷在 AI 這一波有看到有什麼類似的案例嗎？
👦🏻 童超：
這一波的 AI，我的判斷可能是不會。
講一個例子，如果八、九年前，我們很難想象 AI 能讓一個縣城的老奶奶跟 AI 說話，但現在國內我相信你肯定是可以找得到這樣的例子的。今年春節我回家。我有一個年齡很大的遠房表親，他說：“有個什麼 Seek，好像挺好的，你給我找找。”他說的是 DeepSeek。
背後我認為的原因是，和以往相比，AI 在這一次的能力，最大的區別是普惠。它能夠讓更多普通人，沒有用過 AI 的人，能夠享受到 AI 的能力，這是我認為這一代 GenAI 最大最大的價值。其實大概在 22 年的時候我們就做了一個 Transformer 架構的模型，不大，但是這個事不重要，這一代最大的價值就是普惠。當你有普惠能力的時候，就變成了你現在的錘子，有了更好的能力能夠去砸得到釘子。
在這個角度來講，完全跟上一代的路線不可同日而語。所以我會認為這一代 AI 無論是在應用上面還是在模型上面，可能真的都會有很大的潛力，或者不太會出現上一代集體都會啞火的這種問題。
但單獨講，如果我們只看大模型的公司的話，我覺得這個問題還是懸在他們頭上的。你做了模型，模型之間又有很多像 DeepSeek 這樣的創新者出來，會有很多對大家的衝擊。如何面對市場或者面對自己的技術？這個時候我覺得確實對現在的大模型公司可能也存在這個問題，但如果說做應用，這個包袱會小很多。
🚥 Ronghui：
我們之前聊天的時候，你有跟我們說到之前在 OpenAI 見 Ilya 的事情。
👦🏻 童超：
對，就是也挺巧的，我們剛剛開始創業沒多久，也是當時開復老師介紹我合夥人去矽谷，在那待了一個月左右的時間，機緣巧合在 ChatGPT 釋出前的一週左右，見到了 Ilya 和 Greg。當時我合夥人給我帶回來的訊息就是他們好像要做一個應用，但是 Ilya 自己也說不知道這個事會怎麼樣。然後事情就發生了，ChatGPT 釋出，變成了改變世界的應用。
這個事給我很大的衝擊是什麼呢？除了剛才說到拿錘子找釘子的事之外，第二個點是你會發現在技術快速演進、創新產品不斷出現的情況下，沒有誰比誰的認知更高，尤其面對市場的時候。大家其實都差不多，都是在探索、享受技術帶來的收穫，尋找在市場或者在使用者側可能的價值。
其實 Ilya 跟 Greg 沒有給太多的所謂內部訊息，或者很深的見解，但是他們的這種預期和後面的反轉，是給我們很多的啟發。
AI 影片創業全景圖，五類企業逐個分析
🚥 Ronghui：
很早以前，我聽過陳世駿（Steve Chen）的一個演講，他是 YouTube 的其中一個 founder，他講了一段話，我印象特別深。大家很多時候都以為一個很厲害的創業者好像是一個上帝，一個先知，他知道什麼東西，然後他去做。陳世駿說其實不是的，這是大家對創始人最大的誤解。
說回 AI video 這個領域的創業，可不可以請童超幫我們來盤點 AI video 的整個創業的前景圖，也可以著重說一說你比較看好哪些。
👦🏻 童超：
模型公司比較平均，大家都在一個水平線上挑戰模型更好的效能。從應用的角度，我大概把整個影片型別分成五類。
第一類偏 AI 剪輯，用 AI 做原來剪輯的能力，比如說 Descript，Opus Clip，Captions 這樣的公司。
第二類是 talking head，裡邊有個人，這個人比如有數字人，或者拿真人來去做數字人。典型的有 Heygen。我今天早上還看到 Synthesia，英國的公司，好像剛過了一億美金的 ARR，這一類其實最終產出也是影片，但路徑是它有一個真人在裡邊，用在不同的場景。
第三是影片特效，比如說 Pika 或 Vigo。他們做的事就是我在影片內部可以有不同的效果出現。很像我們在傳統影片製作裡後期特效的這一部分，但是他們用生成的方式去解決這個問題。
第四類，有點像 Mootion，完整的端到端，生成一個完整內容，不像生成一個 video clip。影片模型的公司更像生成一個 video clip，但是這些應用層的產品去生成一個完整的內容。包括 Mootion，Flicky，美國還有一個公司叫 Invideo，其實大概都是在這個水平上面。
最後一類像是不同功能的單點功能的型別，比如說 VideoDubbing，就是 Video Translation 的東西，或者是做這種 Face Swap，換臉，更像是在影片的整個創作過程當中某一些單點的功能，有公司專門來去做這部分的應用。
我自己對於整個的影片應用大概分成這麼五類，但我有觀察到，第一，這些公司其實都是鏟子，它都是要得到一個最終內容的一部分，或者是建立了一個環節，在這個鏟子的上面，我會認為生成和剪輯這個事可能最終會融合在一起。
因為從使用者的視角來講，我並不關心這個事是這個 clips 或者說哪個效果是生成的，還是實拍的，或者說我拿到了一段片段之後，我怎麼去剪得到一個我想要的，比如說一個 highlights 的影片。
那在這個融合的趨勢之上，其實有一個機會，就是誰能夠先定義當剪輯跟生成融合時那個產品的形態是什麼。這個其實我認為是一個很大的機會。先做個預告，可能 Mootion 會在今年年中或者下半年，推出第一個這樣形態的產品出來，也請大家期待，也是一個我們思考的呈現。
第二個，剛才 Ronghui 問到我比較關注哪個產品？從產品的創新性跟體驗來講，我很欣賞 Descript。Descript 在嘗試用自然語言互動的方式來更新或者迭代現在比較繁瑣的影片剪輯的能力。裡邊很多我自己每天也在用，其實會有很多小問題。但是這個方向我覺得是一個很好的在指引 AI 在剪輯或者影片創作裡面承擔的角色。我覺得這是一個很好的訊號，AI 在整個的影片創作裡面可能會有什麼樣的一些變化。
另外一個可能大家接觸比較少的產品，也是個英國公司做的，叫 Veed.io，產品很容易理解，但很有意思的就是，它是在跟著使用者在成長的產品。Veed 第一次上線大概在 2019 年，那個時候大概也沒什麼使用者，創始人就像一個完全跟使用者沉浸在同一個環境裡邊的一個創業者。他在推特上面，在很多的社交媒體上公開了自己所有的創業的過程跟經歷。所以有非常多的使用者跟他們反饋、互動、互動。
他們也做了非常多的點，大概在去年、前年的時間開始集成了 AI 的功能，做了自己的升級。整個 ChatGPT 裡邊第一個叫 VideoGPT，就是 Veed 做的。所以這是一個非常 agile 的一個團隊和產品。他們應該是兩年做到了一百萬的 ARR，然後又用了三年，現在應該是可能兩千多萬美元的 ARR，成長很快。但是背後你發現他們的迭代和方向是非常及時的在響應使用者的需求。
🚥 Koji：
這一代做 AI Video 的創業者裡面有非常多華人，你最欣賞哪一位？
👦🏻 童超：
Heygen 的 Joshua，很欣賞，值得學習。他有點像我剛才說的那個 Veed 的創始人。我知道他們的產品其實經過轉型，但是他們做了非常多利於使用者跟進市場的設計和迭代。我覺得這也是可能華人創業者很重要的一個特點或者很重要的一個優勢。
🚥 Koji：
有沒有誰現在在做自己的 AI video 產品，產品還沒有發或者發了還沒有得到市場足夠多的關注，但你認為假以時日他和他的產品一定會取得很了不起的成績？
👦🏻 童超：
我比較期待國內有更多的基礎影片模型出現。現在可能可靈是比較往前的，但是應該有不同的基礎路線來去得到更好的影片的結果。從這個角度來講，我還蠻期待曹越的 Sand AI，我聽說他們可能很快會有一些釋出。
Koji：
你和他打過交道嗎？
👦🏻 童超：
我還沒有直接跟他打過交道，但是因為我們都是創新工場的被投企業，間接會有一些聯絡。
🚥 Koji：
你期待的原因是什麼呢？
👦🏻 童超：
因為他們用了不同的技術路線，太細節的不方便公佈，但是不同的技術路線可能會有不一樣的好的結果，跟 DIT 可能會有一些差異。
🚥 Koji：
你自己在一線應該是非常能夠感受到從 Sora 開始，然後一系列的各種影片模型你追我趕，一年之內感覺就百花齊放，就是這一年感覺好像過了快十年的那麼久的一個演進。你最佩服哪個團隊？
👦🏻 童超：
影片大模型領域，我覺得可靈這個團隊是真的很厲害。我曾經參加過可靈一個版本的釋出會，也跟他們的團隊有過一些交流。在 Sora 之後，可靈其實蟄伏了一段時間，恰好卡在了他們在研發過程當中出現了 Sora。
但是他們出來的結果，包括可靈出海之後，他在國內和海外的結果和創作者給他們的反饋，我覺得是非常難得的。這裡面的差異點在於一個做內容的公司，一個我們理解的網際網路的公司。他們用了一個非常短的時間達到了 SOTA，然後把這個 SOTA 轉化成了一個非常非常多使用者喜歡，持續在使用的，一個基礎模型對應的產品。
🚥 Koji：
在你的觀察裡，為什麼他們可以做得那麼好？當然一方面是快手有錢，有使用者資料，這些是所有人都知道的。有沒有什麼你觀察到的，感受到的，他們背後的成功秘方？
👦🏻 童超：
我覺得就是堅持。因為其實對於可靈來講，更多的成果應該是來自 research 團隊。
產品其實沒有那麼厚。所以 research 上面我覺得他們應該是比較堅持，認準了這樣的一個技術路線，做了比較大的投入。在 Sora 出來之後也沒有亂掉陣腳，我覺得這個是比較重要的，能夠穩定的把自己的好的內容拿出來，好的結果拿出來，然後按照自己的節奏去做產品化，再去做更新。這個是我認為在國內，起碼可能卡到現在的時間點，可能是比較重要的一個屬性或者一個差異化。
🚥 Koji：
據你所知，可靈內部有哪些靈魂人物是他們成功的關鍵嗎？
👦🏻 童超：
突然想名字，還真不一定能想起來。但是確實是有比較關鍵的兩到三個人是在引導整個 research 的方向。
🚥 Ronghui：
或者策略上有什麼正確的決定呢？堅持得到好結果是不是因為前提是選了一個對的路？
👦🏻 童超：
我覺得技術路線他們是壓對了，就是跟 Sora 類似的這種技術路線，這肯定是對的，如果錯掉可能就會沒有辦法在這麼短的時間給到一個這樣的結果。
第二個點，如果說策略，這個可能未必是產品團隊的功勞，我覺得他們很快地去做了國際化，去做了全球化，把自己的產品延伸到海外。這一點甚至我自己評價可能都比快手自己的出海要做得好。
🚥 Koji：
現在因為大廠非常的猛，不管是剛才說的快手的可靈，還是位元組。那今天像深數科技或者 PixVerse 這樣也做影片模型的創業公司，你認為他們還有希望嗎？
👦🏻 童超：
我覺得現在影片的基礎模型的能力還沒有收斂，還處在一個發散的階段，可能這個點跟語言模型是比較大的差異。在這個狀態下面，我認為創業團隊新的思路、新的方向、新的成果和大廠持續不斷的高投入的新成果可能都會並行一段時間。
但最終結局是誰，我覺得也不好說。我們也無法預料到在春節的時候突然殺出 DeepSeek，然後大家突然就收斂了，我覺得影片領域可能還會跑一段時間，但最終殺出的是誰？我覺得大家都有機會。
🚥 Koji：
今天也有一個說法，位元組所到之處片甲不留。尤其在影片領域，不管是剪映 CapCut，還是最近上週在 Product Hunt 上榜首的 Pippit AI，也是位元組出的一個影片工具。
你自己對位元組這家公司做的各種各樣的 AI 影片產品裡面，你最喜歡的是哪一個？最看好的是哪一個？
👦🏻 童超：
我覺得即夢是一個挺好的基礎。即夢在產品上面有很大膽的嘗試。你會發現，當你開啟即夢的時候，第一屏是一個類似抖音的一個資訊流。它真的在嘗試把 AI 的內容變成一個使用者可以拉時長，可以持續消費的內容，這一點是很重要的。
那就代表著，即夢很有可能從一個單純的生產力工具變成一個生產力工具得到的內容，可以很好的跟使用者消費，我覺得這是一個很大膽的嘗試。即夢的負責人也是我認識的朋友。但這個事可能現在就是一個嘗試，至於能不能留得下來，或者未來能否變成新的抖音，是一個可能吧，但還有很長的路要走。
Mootion 最大的三個市場：巴西、阿拉伯地區、美國
🚥 Ronghui：
我們最後來聊聊出海。我們知道 Mootion 一直是做海外市場的。童超可不可以給我們講一下你們目前使用者量最大的三個市場是哪裡，以及你們分析是為什麼？
👦🏻 童超：
按照大的區域來分，第一是巴西。巴西是我們最多使用者的市場。第二部分主要是阿拉伯地區，就是中東海灣的六個國家。第三是美國。
從我們的觀察來講，巴西其實我們是有預期的，巴西事實上是現在很多矽谷的創業公司出海的第一站。他們也很看好巴西使用者對產品的接受，對新事物的嘗試。巴西又是一個絕對體量的單一大市場。
阿拉伯是我們相對意外的一個市場，其中一個很典型的國家就是阿曼。我昨天看了看資料，我們現在在阿曼可能得有 7 萬多使用者了。阿曼這個國家現在只有可能不到 500 萬人的樣子。所以我們在這個國家的滲透率其實是非常高的。
在這個滲透率之下，其實也比較巧。2 月份的時候，阿曼的投資管理局和阿曼的教育部邀請我過去做一些交流。他們也很好奇為什麼這樣的產品可以有這麼高的滲透。我拜訪了絕大多數阿曼的好的私立跟公立的學校，也真實的看到那些老師跟學生在用我們的產品去賦能，或者說用到他們課堂跟教學裡邊。所以這個點是我還是挺驚喜的。在阿曼其實代表了一個整個阿拉伯地區可能類似的這種使用者的場景，所以這一部分是我們比較意外。
美國我們覺得很合理。我們出海，北美市場是個重要的地方。
🚥 Ronghui：
可以分別說說這些市場使用者的特點嗎？
👦🏻 童超：
巴西是一個使用者普遍接受新事物非常快，也願意嘗試新事物的市場。使用者自己都會很好的去發起一些小的使用者的群，討論新的產品或者新的東西。所以巴西的滲透或者說做新增應該是很快的。但是巴西使用者其實很類似於 5 年前或者 10 年前的中國使用者，付費習慣其實是沒有那麼好的。這一點需要考慮到，當你去做冷啟動，也許巴西是一個很好的新增市場，但你要同時考慮三個月之後你的付費和轉化要怎麼解決。
阿拉伯的使用者又是一個使用者習慣完全不同的群體。因為他們有很嚴肅的宗教約束。他們很嚴謹，就代表他們對於新事物的接受或者轉化相對謹慎。但反過來，恰好是因為比較嚴謹的教義，會讓這些人對於新東西，就所謂帶 AI 屬性的東西，會非常有期待。所以當你在阿拉伯地區的國家找到一個小切口的時候，這個就很類似我們的經歷。你找到一個小切口的時候，會很大程度上放大這一些人對於新產品或者新概念的一個好奇，所以增長也會很快。那這種增長對我們在阿拉伯國家來講幾乎可能 90% 都是自然的增長。我們做了 2-3個 influencer 的內容，除此之外全部都是自然增長的流量。所以當你找到切口之後，我覺得阿拉伯國家的自然傳播會是一個很好的資料。阿拉伯國家的付費會有點挑戰，但是你要選擇好中東的六個國家會好很多。美國的情況我覺得大家都相對很熟悉了。
🚥 Ronghui：
阿拉伯國家比較謹慎，這是不是意味著他們的忠誠度也會比較高？
👦🏻 童超：
沒錯，從我們自己的資料也會發現阿拉伯使用者的，一旦他接受轉化之後，他的生命週期會是比較長的。
🚥 Ronghui：
你剛才也有提到就是去日本做活動，之前我們聊天的時候也有聊到臺灣，這兩塊就是可以分享一下嗎？
👦🏻 童超：
日本跟臺灣是我們今年開始會發現有一些很好的使用者的新增的區域，這個訊號特別明確，我們在日本跟臺灣基本上也是自然傳播，我們會做一些在自然傳播之上可能到了萬級別使用者之後的一些助推，比如說我們去做一些 influencer，然後我們會透過 influencer 的內容去影響更多的使用者。
但日本跟臺灣，我覺得這兩個市場很相似，他們都是使用者接受比較難，但是一旦進入之後，他們的忠誠度是非常高的，付費率也極高。
🚥 Ronghui：
你提到了五個市場，你在這些地方有看到哪些同行？
👦🏻 童超：
其實蠻多的。阿拉伯地區比較少，我覺得確實大家可能對阿拉伯地區相對陌生一點。像巴西，我在很多在矽谷的很多朋友創業，他們第一站都會選巴西。在美國就更多了，日本也是。臺灣可能相對少一點。所以見到朋友的機率非常非常大。
我這次去阿曼，有一個老師，他告訴我他用的 App，他用 DeepSeek，他給我看 PixVerse，我覺得蠻好的，就是華人的這個產品也滲透到了世界各地的使用者中。
🚥 Ronghui：
你覺得在現在這個時期華人創業者的優勢是什麼呢？
👦🏻 童超：
三個優勢。
第一，中國的創業者，起碼我認識的很多朋友們就是非常接地氣。大家能夠在技術還不成熟的時候，透過非常多的方法找到 PMF 的路徑，從而能夠讓產品快速增長。我覺得這一點是很好的。我認為在這兒，中國的創業者應該是比很多美國創業者要好的。這是一個很重要的差異。
第二，不得不說在我們移動網際網路和網際網路這種超級卷王的市場裡邊成長出來的創業者，在增長和運營的策略上面，應該是個降維打擊。所以尤其是在一個新產品冷啟動和規模化增長的時候，中國創業者可能手裡拿的就是一些秘密選單。
第三，在中國的創業者環境裡，同時有兩種人才。第一是很好的研究人員，甚至很年輕的研究人員，他們不一定是 top 的，但是有很多很年輕、有想法的研究人員。第二，作為創業者來講，很重要的是，我們有非常好的全棧的工程團隊做配合。這樣就意味著我們很快的可以把新的技術傳遞給使用者。我覺得這種技術供給是不容易在其他的國家發現的。這三點綜合起來你會發現華人創業者，尤其在 AI 的圈子裡邊是非常快的能夠突飛猛進的。
🚥 Ronghui：
最後一個問題，你覺得現在這個時代，出海的公司還需要在當地找一個 representative 嗎？
👦🏻 童超：
我會相信 AI。所以我們沒有任何想法需要在任何的國家或者區域去設一個代表。
第一，相信 AI 的力量，AI 應該作為一個員工或者一個實習生，能夠代表我們去跟使用者溝通，我們其實也在這麼做。
第二點，要相信使用者的力量。在全球化的這種背景下，你在當地的使用者是你最佳的代表。使用者自己會有足夠的動力，有足夠的能量來去幫你去做這些國家的拓展、反饋、迭代等等。
🚥 Koji：
今天非常感謝童超的時間。我們分享了 Mootion 的故事，給我們對整個 AI 影片這個大領域做了很多的科普和點評。我們在過一年的時間回頭再看今天這期內容的時候，應該能看出非常多的新意和線索。在此謝謝童超，也歡迎你再來十字路口。拜拜。
👦🏻 童超：
拜拜，多謝多謝大家
歡迎訂閱「十字路口」播客
🚦 十字路口是喬布斯對蘋果公司的一個比喻，形容它站在科技與人文的十字路口，偉大的產品往往誕生在這裡。AI 正在給各行各業帶來改變，我們尋找、訪談和凝聚新一代 AI 創業者和 AI 時代的積極行動者，和他們一起，探索和擁抱新變化，新的可能性。
👦🏻 主播 Koji：我聯合創辦了街旁/新世相/躺島，發起了 AI Hacker House 這個新一代 AI 創業者的社群空間。我相信科技尤其是 AI 是我們這一代人最大的價值創造機遇。歡迎大家找我聊天，碰撞想法，連結下一個可能性。Koji 的即刻[1]，Koji 的網站[2]
👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作過，也做過五年的矽谷駐站記者，關注科技發展和商業故事，歡迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻[3]
參考資料
Koji 的即刻: https://okjk.co/0JSUes
Koji 的網站: https://koji.super.site/
Ronghui 的即刻: https://okjk.co/0cbnYV