当大厂的射程每半年延长一次，你打算跑向哪里？
坦白讲，初创团队完全没有壁垒。
说这话的人是Phil，新加坡人，卖AI数字员工的。他身旁的三位嘉宾却没人反驳他。
这是非凡大赏一场AI出海圆桌的开场气氛。主持人非凡资本合伙人王朝超CC上来一个灵魂拷问：技术很酷，那怎么赚钱？
而他们聊的第一件事不是技术，是跟大厂之间的距离。
四种姿势搞钱，但底色只有一种
先说最俗的事实：这四个人现在都在赚钱，但赚法完全不同。
Angel Lam在Google Cloud做了10年，负责帮初创公司搭建出海全链路。她的逻辑简单粗暴：谷歌有云、有广告、有变现，从你建产品到出海到赚钱，一站式包了。“游戏、电商、做AI的初创，我们都用一站式服务来聊。”——这是航母的姿态，不跟你比单点。
刘昆，98年生人，同济建筑系毕业，大学时去黎巴嫩维和过，现在创业做AI营销。他的公司橙果视界两年前成立，模式叫“按结果付费”——帮品牌方在TikTok东南亚、欧美做社交媒体获客，赚Commission。“我们当时定义的这个词在硅谷那边还没火，硅谷火起来可能是去年的事情。”
事实上他没吹牛。硅谷的outcome-based pricing（按结果付费）确实在2025年才成为AI创业圈的热词。刘昆2023年就在做了。
殷天明，三七互娱前产品副总裁，做游戏20年。他的公司森罗智绘本质上是家文娱公司——做游戏发行、做短剧。AI创作平台是被业务需求逼出来的。“做着做着，为了业务赋能，我们就自己研发了一套AI创作平台。这个也没想到效果这么好。”
Phil，Canlah.AI创始人，新加坡上市公司投资，卖的是“数字员工”——十个AI Agent对应营销部十个岗位。数据分析师、运营、内容生产、亚马逊店铺优化，各管一摊。“我手机里的小龙虾（OpenClaw），每天我也不用看它在干什么，它就帮我产出了该产出的东西。”
听起来各有各的路。但剥掉行话，底色只有一种：用AI帮客户降低内容生产和营销的成本，从中抽成。
这就引出了一个必须捅破的问题。
拷问一：去掉AI的外衣，这不就是外包吗？
刘昆自己承认了。
“FTE这个词最近最火嘛，本质上用中国话说不就是驻场嘛？只不过你在驻场过程中把定制化的客户服务沉淀为标准化的SOP，然后再去服务其他客户。”
Phil也没遮掩。主持人CC直接问他：是卖人头还是卖效果？
“现在是卖人头。”
那问题来了——帮客户投放拿佣金的刘昆，和卖Agent人头费的Phil，跟十年前的广告代理商、人力外包公司，本质区别在哪？
区别在一条陡峭的曲线上。
刘昆给了一个关键数字：AI在交付中的参与度，已经从最初的50%爬到了95%。 “可能只有5%要靠人。从公司愿景来看，我们非常坚信在半年或一年之后能100%由AI完成。”
这句话的含义需要拆开看。
如果永远停在95%，它就是一门劳动密集型的外包生意——还要养人，还要培训，还要面对甲方爸爸的无穷改稿需求，利润迟早被卷到地板上。但如果真的捅破100%，它就变成了一台边际成本趋近于零的印钞机。同样的AI系统同时服务100个客户和服务1000个客户，成本差异微乎其微。
Phil用了一个更直觉的比喻：“先招一个员工得付工资对吧，但是当他特别厉害了成为我的CTO，我就可以给他分红了；变得更厉害成了合伙人，我就去给他卖效果。”
翻译一下：现在的AI营销公司，是在用外包的微薄现金流，为未来纯AI交付的“性感模式”买一张期权。
赌的是那最后5%何时归零。
拷问二：大厂射程之外，天花板够高吗？
这场圆桌最有意思的暗线，是每个人都在算自己跟大厂之间的距离。
Phil说得最直白：“谷歌现在非常友善，但每次模型迭代其实就打落了一大堆初创团队，说明离人家射程太近了。”
刘昆的措辞更温和但意思一样：“聚焦去做大厂射程之外、大厂懒得去做或看不上去做的东西。”
连主持人CC也做了总结：“创业公司也没必要去冲航母的航道，离得越远越好。”
好，那问题来了——你躲到的角落，天花板能撑多高？
Phil给出了一个技术层面的回答。他说大模型的本质是输出“正态分布”——你让它生成一张“高级的图”，出来的一定是全网审美的最大公约数，中庸的、安全的、不犯错但也不出彩的。
“什么是真正能在Instagram、Pinterest上火的图？它有很多特征在里面。老板不用告诉我什么叫高级图，你把品牌和网站告诉我，我自动帮你生成。”
他的壁垒是：让客户不写Prompt就能拿到好结果。 这话听起来简单，但往深了想——每次大模型变聪明一点，Prompt的门槛就降低一点。你的“不用写Prompt”优势，保质期有多久？
刘昆给出了另一种方案。他不跟大厂比技术，比的是颗粒度。“过去48小时在TikTok东南亚，比如泰国或印尼，什么样的内容ROI更高？同样预算下应该铺多少粉丝量级的KOL、KOC？你去问大厂，他说也能实现，但可能要等一两个月。”
这是一种“毛细血管式”的壁垒。大厂能造血管，但不会去管每一根毛细血管里流的是什么。
殷天明的壁垒最特别，因为它不来自AI。
“我们可能跟别人家做AI创作平台不太一样。别人可能只是为了在AI浪潮之下做个工具去卖。我们是因为自己懂业务，懂游戏发行、懂短剧的爽点、懂出海的规则。”
他用了一句狠话：“写菜谱的人很多，但不一定每个人都会做菜。”
他的意思是：森罗智绘不是“做了一个AI工具然后卖给内容行业”，而是“做了20年内容，顺手做了一个AI工具给自己用，然后发现别人也想用”。方向完全反过来。
Angel在旁边听完，补了一句：“如果将来走高质量路线——因为最后每个人都能生成图片和素材，但怎么做到高质量，需要品味和很细的工作流。”
她最近在帮一个YouTube音乐平台做虚拟歌手MV。唇型同步、人物一致性、画面质感，全是细活。“需要很长的交流。”
我的判断是：只做工具的创业公司，天花板极低，因为每次大模型迭代都在蚕食你的地盘。但如果深入具体的业务流、扎进私有数据——你的天花板就不再由大厂的射程决定，而是由你所在的垂直行业有多大的商业盘子来决定。
Phil自己也说了一句关键的话：“您的数据不在谷歌上，谷歌永远训练不出来您的东西。”
数据和Know-how。在大厂射程之外，只有这两样东西能挡子弹。
拷问三：ROI翻倍的保质期是多久？
殷天明给了一组数据。
使用AI创作平台之后，他们的市场投放ROI提升了30%到50%。具体怎么来的？“以往优秀的美术原画师一天搞两三个就不错了，我们团队现在一天产出上百个高质量的素材。”产能暴增几十倍，加上他们自研的抽卡优化算法——“市面上别人抽五次能抽出满意的，我们平均抽四次就可以，资源节省率至少能到20%。”
刘昆那边，同样预算下转化率提升1.2到1.5倍甚至更高。“以前100万的预算做5000万次曝光和10万到20万的转化”，现在同样的钱，效果翻一截。
数字好看。但参照系是什么？
殷天明的基线是自己半年到一年前的投放表现——也就是说，是跟“没用AI的自己”比。刘昆的基线是同等预算下的纯人工或旧体系。
这就引出了一个不那么舒服的问题：当全行业都标配AI工具的时候，你的“倍数提升”还在吗？
2025年海外微短剧市场已经突破40亿美元。AI漫剧从2025年的1亿美元预计涨到2026年的6.5亿——一年6倍。制作成本比传统真人拍摄降低80%到90%。这意味着什么？意味着所有人都在用AI。你用AI省的钱，你的竞争对手也在省。
殷天明吃到的倍数红利，本质上是先发优势的红利。他做游戏20年，AI工具是顺手的事；但当隔壁的竞品公司也用上了差不多的AI平台，30%的ROI提升就会慢慢回落到行业均值。
到那时候拼的是什么？殷天明自己给了答案，虽然他可能没意识到这就是答案。
他搞了一个叫“剧游联动”的打法。“我发一款西游题材的游戏，我就做一个西游题材的AI短剧去做联动。在平台上我会把短剧做成无数个切片，反向提供给游戏做买量素材。”
这件事在传统影视时代叫“影游联动”，听了十年，成功案例一只手数得过来。为什么？因为拍一部剧太贵了，跟游戏发行周期对不上。
AI把成本打下来之后，这件事突然变得可执行了。三到四天一部精品AI短剧，想做西游配西游，想做仙侠配修仙，随手就来。
这才是AI带来的结构性变化——不是让某个环节快30%，而是让以前“想了但做不起”的事情变成了“试试又不亏”。
动态壁垒：没有安全的角落，只有不停奔跑的人
刘昆说了一句很诚实的话。
“对于我们初创来说，我们的壁垒其实是一个动态的壁垒。每个阶段我们比同行业老大哥做得差异化一点点或者多一点点，靠这一点点领先性去换客户、换粘性，靠这些再积累下一段壁垒，形成这样的飞轮。”
他甚至说：“如果明年我还有机会站在这里，我可能会提出新的壁垒。”
这句话的潜台词是：今年的壁垒到明年可能就不管用了。
我听完这场圆桌最强烈的感受是——这四个人没有一个觉得自己是安全的。Google的Angel在想怎么让生态系服务更多初创；刘昆在赌AI参与度从95%捅破到100%；殷天明在用20年的游戏直觉喂养一个AI平台；Phil在计算自己的数字员工什么时候能从“实习生”升到“合伙人”。
他们共享一个清醒的认知：在AI出海这条赛道上，不存在挖好护城河然后躺着收租的可能。所谓壁垒，就是你比别人多跑了半步——然后明天继续跑。
Phil说的那句话，可能是整场圆桌最值得记住的判断标准：“到最后，还是看我们有没有数据和Know-how，有没有躲在大模型射程范围外。”
当大厂的射程每半年延长一次，你打算跑向哪里？
更多对话细节
嘉宾：
Google Cloud业务拓展经理-Angel Lam
橙果视界 创始人-刘昆
森罗智绘 创始人-殷天明
Canlah.AI 创始人-Phil
主持人：非凡资本 合伙人-王朝超CC
王朝超CC：我是非凡资本的合伙人CC。感谢大家来到本场圆桌。“感官重构”，其实这个词听起来是非常宏大的，但是落在商业世界里面去是一件非常具体的事情。什么意思呢？AI不只能够写文案，它还正在看懂图像、听懂音乐，可能还要读懂视频，最终可能要接管整个内容的生产工作流。但是有一个老问题它就一直是存在的，就是技术很强很酷炫，但是怎么搞钱，怎么赚钱呢？特别是在深圳这么一个搞钱的城市，大家特别关心搞钱、搞商业化这个问题。好的，我们今天邀请到了四位来自不同生态位的嘉宾，我们一起来聊一聊多内容的生产在海外到底是怎么搞钱的。那有请我们的嘉宾按顺序介绍一下自己和公司的情况，Angel这边开始吧。
Angel Lam：可能我说一下在谷歌的整个生态系吧，我觉得谷歌最好的点是它有不同的生态。举例来说，谷歌云是一个生态，谷歌广告是一个生态，谷歌变现又是另外一个生态。如果有一个Business从建构产品就在谷歌，我们就有一些资源给他建构。之后他真的要出海了，要Go to Market了，他就会去到广告部门，我们可以提供不同的Insights，比如说你要出海日本，日本大家搜索哪一个产品比较好，这些所有的Insights我们都可以提供。好了，我们都要搞钱嘛，怎么赚钱，我们也有变现的团队。告诉大家哪一个广告位置对你们来说比较好，或者IAP、IAA这些变现的意见我们都提供。我觉得谷歌最好的一个点就是一站式的生态系。比如刚才提到的游戏，游戏也是我们很多的客户，从创建一个游戏，在里面怎么用AI的场景，可能云这边会负责，最后广告去到变现，提供一站式的服务。所以不同的客户，比如游戏、电商或是做AI的初创，特别是视频平台，我们都会跟客户用一站式服务来聊，主要帮助他们创建产品和出海。相信大家在不同场景下也跟谷歌有合作啦。
刘昆：我觉得我可能想分享两个点，第一是我们在过去两年中商业模式是经历过变化的，另外我分享一下这里面不变的是哪里。我先讲一下不变的。我记得第一次认识CC应该是一年半以前，那会我们公司刚成立半年，在融完种子轮的阶段，公司大概只有五六个人。我们当时明确了一个战略型的商业模式，叫做“按结果付费”。当时这个词在硅谷那边还没火，硅谷火起来可能是去年的事情。但我们定义的可能没那么清晰，可能叫交付、做落地，这中间跟你去卖铲子、卖工具，或者投资人理解的SaaS那种随着规模化、边际成本递减的性感商业模式，是完全不一样的概念。所以其实我们当时对投资人讲是非常受阻的，但是比较庆幸的是，我们从很早期就可以从客户那里拿到收入，并且在这个过程中不断提升了自己的产品能力和规模化的中台能力。最近最火的一个词叫FTE，本质上用中国话说不就是驻场嘛？只不过你在驻场过程中把定制化的客户服务沉淀为标准化的SOP，然后再去服务其他客户。回到赚钱的方式，没有变的是我们在为客户提供结果的价值。对于营销来说，最大的结果就是帮客户赚到钱。你可以用Commission分成的形式、赚取佣金的方式，我们现在也有一部分收入来自于这里。更多的是陪伴一些看好的品牌共同成长，这在未来会成为我们非常重要的一条收入线。另外一个模式呢，其实现在在很多品牌方、市场总监的认知里，按点击次数（CPC）、按曝光收费（CPM）、按CPS等已经形成了一系列指标。我觉得到今天为止没有任何纯工具能完全实现这个点，但我们还在坚持往这个方向去做。过去两年里，AI在完成交付的参与度经历了变化。一开始AI的参与度可能只有50%，剩下50%要靠人；但到今天我们发现AI的参与度已经到了95%，可能只有5%要靠人。从公司愿景来看，我们非常坚信在半年或一年之后能100%由AI完成一个CPM或者CPS的交付方式，这个是我们在变的过程。
王朝超CC：我简单总结一下，就是通过AI浓度极高的标准化营销，通过分成获得收入。虽然说昆总没有说收入规模到底是什么样、处在什么样的阶段，但是我可以透露一点，一年半前我认识昆总的时候，他的体型可不是现在这个样子。当时跟特种兵还是直接能够联想在一起的，大家可以知道商业化程度跟体重在昆总这里是成正比的。
殷天明：我们本来是做内容的嘛，核心业务是游戏的发行、短剧的制作和发行业务。文娱内容本质上的发行就是投流买量。我们去年做了几百部的真剧，Q4的时候AI起来以后，我们开始大力做AI内容。无论是真剧还是AIGC剧，我们也做了很多爆款。我们在今年4月份的时候已经顺利接入了海外TikTok的短剧盒子小程序，接下来会去做短剧出海业务。在整个链路的打通上面，我们已经完成了生态的建设。因为在做内容过程中为了做更好的内容、做更好的发行业务和ROI投产比，我们就内部研发了森罗智绘这个AI创作平台。有了这个工具以后，我们现在做一部精品的短剧大概只要三到四天。我们接入了所有国内外主流的模型，通过自己的技术算法去优化。大家都在说抽卡浪费资源、浪费坑位，市面上别人抽五次能抽出满意的，我们平均抽四次就可以，资源节省率至少能到20%。我们市场投放的ROI，在使用AI创作平台之后至少提升了30%到50%。我们目前整个公司的商业化收益还是在游戏发行和短剧发行，但是有了AI创作平台以后，整体ROI投产比提升了30%到50%。现在也让一些做游戏或短剧的朋友公司去用我们的工具，大家基本上都有不同程度的ROI提升赋能。所以我觉得在公司未来的定位上，我们还是做内部内容创作加上AI相关联生态赋能的定位，持续去深耕。
王朝超CC：因为天明总是做游戏出身的，游戏是重度商业化产品。所以整个森罗是做重度商业化内容、卖内容，这倒逼着要产出很好质量的内容，因为如果内容很普通现在是很难打的。倒逼着你自己要降本增效，需要顺手的工具和平台，但核心还是为了做内容和卖内容对吧？
殷天明：我们可能跟别人家做AI创作平台或者做SaaS服务不太一样。别人可能只是为了在AI浪潮之下做个工具去卖。我们是因为自己懂业务，我们懂游戏发行、懂短剧的爽点、懂出海的规则，知道在业务赋能上需要什么样的价值和工具体现。所以我们跟其他做工具的提供方不一样，我们在同行业里面是比较懂内容的团队。
王朝超CC：来说就是见过大钱，见过大规模买量发行、大规模搞钱变现的。
Phil：我们现在是这样，在回答这个问题之前忽然意识到我跟昆总非常有缘，咱们不仅做相似的东西，我19到21年也在当兵，也有军旅生涯。我也非常认同这种以结果付费为导向的方式，但是整体来说，以结果付费对我们来说要求太严苛了。你的结果是由谁来产出的，其实并不清楚，有可能是Agent、AI、人加工具或是人加AIGC产出的。我们更像是“卖员工”，卖十个数字员工。你的营销部里有数据分析师、战略、运营、做内容的、做亚马逊电商店铺优化的、建站的。每个部分都可以理解为我们有对应的一个AI Agent，可以直接理解为你招了一个员工。FTE这个概念现在来讲就是，我Onboard这个员工，如何让他懂得公司里的工作流逻辑，了解在卖什么产品、品牌定位是什么。最开始的时候，我们把公司背景框架告诉我们的Agents，它就会像一个员工一样。比如我现在手机里我的OpenClaw（小龙虾），每天我也不用看它在干什么，它就帮我产出了该产出的东西。我到网站上一查，它帮我的Reddit发了多少文章、获得了多少粉，Twitter、Instagram该发的东西发了，KPI完成了，我就可以为它付费。这也是我们想把数字员工介绍给保税卖家的原因。
王朝超CC：问题来了，是卖人头呢还是卖效果、结果分成？
Phil：现在是卖人头。等我们有足够自信，每个数字人头都是最优质的时候，我们就会卖效果了。
王朝超CC：卖你的特种兵数字员工。
Phil：可以这么理解，我先招一个员工得付工资对吧，但是当他特别厉害了成为我的CTO，我就可以给他分红了；变得更厉害成了合伙人，我就去给他卖效果。
王朝超CC：你应该参加上一场关于“数字员工”的圆桌。
Phil：被吴总安排到这一场了。
Angel Lam：其实我也想补充一点，刚才听到各位的分享，我觉得在谷歌不同的场景也有不同的合作方式。比如AI Agent我们可以提供技术支持，研发上有问题我们可以支持。像天明总你们在发行业务的时候，可能发行在Play Store上面，我们就有Play Store的团队可以帮助大家。像刘总可能在ROI数据洞察上有需要，我们广告团队也可以分享一些行业分析。所以不同的场景，我们都像合作伙伴一样跟不同的初创企业一起成长。
王朝超CC：插播一下，其实非凡资本的这种大会偏公益性质，一方面请嘉宾上来分享洞察给大家Know-how，另一方面也可以让各位嘉宾现场大型带货对吧。行，那我计划把第二、第三个问题合在一起。现在大家已经比较了解AI大模型能做什么了，接下来我们聊AI比人到底能做好多少。大家都在做各自的产品，最核心的技术壁垒是什么？客户为什么选你不选别人？这样的壁垒在商业化层面带来了什么优势？希望各位嘉宾用自己身边的案例讲一讲这个粘性、壁垒和付费问题。OK，还是Angel这边开始吗？
Angel Lam：我分享一个例子吧。在云上面我们通常分三层，最底层的是TPU、GPU算力，支持不同的企业做产品研发和模型测试；另外就是平台层，提供接入不同的模型来训练自己的AI Agent；最后就是应用层。我最近跟一个在音乐方面比较强的YouTube平台合作，帮他们做一个虚拟歌手的MV。因为要做MV，对质量要求很高，特别是嘴唇的Lip-sync（唇型同步）、人物的一致性等，质量要求很高。在过程中，我们的技术怎么跟MV制作平台不断研发、做出高质量的MV，这是需要很长的交流的。我想说的是，如果将来走高质量路线，因为最后每个人都能生成图片和素材，但怎么做到高质量，需要品味和很细的工作流。我们就是帮这些不同的企业、平台坐下来，看看工作流上怎么做得更细，做到更高质量。
王朝超CC：昆总关于壁垒。
刘昆：我先从壁垒出发，这非常感慨，我觉得壁垒这个词可能只对Google、字节这样的大厂有用。我们在旁边听的时候一直在思考，感觉讲什么都比不过人家，创业者应该都有类似的感觉。我们在AI赛道创业也有三年多时间了。对于我们初创来说，我们的壁垒其实是一个动态的壁垒。每个阶段我们比同行业老大哥做得差异化一点点或者多一点点，靠这一点点领先性去换客户、换粘性，靠这些再积累下一段壁垒，形成这样的飞轮。在这个过程中，2023年初我们在做Stable Diffusion、ComfyUI、WebUI等早期开源项目建设的时候，聚焦于一些微小的更新。比如解决图像一致性、人物材质一致性、画面帧间连续性等细节问题。我们取得了一些小突破，吸引到了客户和资本的关注。当我们往产品优化和用户体验方向走的时候，发现原先那点技术领先性很快被大厂碾过了，所以我们得重新寻找技术方向。我们现在的结论是：聚焦去做大厂射程之外、大厂懒得去做或看不上去做的东西。比如在美妆快消赛道，过去48小时或一周在TikTok东南亚（比如泰国或印尼），什么样的内容ROI更高？在同样的预算下应该用什么打法，铺多少粉丝量级的网红、KOL、KOC？这一系列能力你去问大厂，他说也能实现，但可能要等一两个月。所以我们逐渐积累了一些更垂直、离结果更近的壁垒能力，为客户提供更直接的价值。比如一次规模化Campaign中，以前100万的预算做5000万次曝光和10万到20万的转化，我们在同预算下，能把转化率做到以前的1.2到1.5倍甚至更高。这在创业公司就是一个动态的过程，如果明年我还有机会站在这里，我可能会提出新的壁垒。
王朝超CC：刚才我有个体会，总结一下，就是在验证和实践的过程当中找到适合自己的模型，验证自己成熟的方法论，然后快速迭代复制、扩产能，用杠杆原理去撬动无限放大的收益。
殷天明：对我来讲，我们AI创作平台的核心壁垒，不是说做一张特别的图或者酷炫的视频，它应该是产品生产力和AI Know-how的深度结合。你要知道如何去做这种生态。我们核心三个老炮基本上都是游戏行业20年的从业者了。运营合伙人原来是腾讯IEG的发行负责人，市场买量负责人是三七互娱的初创员工。我们一直都是通过内容来触动市场，懂短剧怎么做、懂出海的规则。这是我们的壁垒。用户为什么选我们？核心就是我们自己是赚ROI的人，卖给别人，别人也是想赚钱的。做工具的很多，但深入市场的其实不多，就像写菜谱的人很多，但不一定每个人都会做菜。
王朝超CC：就是集20年重度商业内容之功力融入到一个平台里面，我已经反复验证过了我要赚钱，你要不要来试试？
殷天明：所以我们打通了一套自己的投放系统逻辑。我们自己每天需要大量的广告素材，知道怎么用AIGC优化做出更好用的内容。我们团队自己就是第一需求方，用需求方的逻辑去迭代工具。在ROI逻辑上，反复迭代自己的内容和工具才更有价值。以往优秀的美术原画师一天搞两三个就不错了，我们团队现在一天产出上百个高质量的素材。我再举个简单例子，我把以前“影游联动”的逻辑套到“剧游联动”上。比如我发一款西游题材的游戏，我就做一个西游题材的AI短剧去做联动。在平台上我会把短剧做成无数个切片，反向提供给游戏做买量素材。做仙侠游戏一样，就配修仙题材的AI短剧。AI节约了大量真人的拍摄成本和制作周期，性价比非常高。我在剧游联动上吃到了红利，所以在这个上面深耕我们工具系统的迭代。
王朝超CC：就是多内容之间的联动。AI把之前想干的事情成本降到足够低，现在可以实现强联动了。天明总他们做的系统就是经过自己反复验证、持续迭代的一种产品对吧？
殷天明：我们这系统市面上有类似的，但我认为别人不一定优化得比我们好，因为他们只做工具，自己不生产剧、不发短剧。我们在优化过程中思考了专业用户和小白用户两套不同体验。小白用户通过一句话生成剧本、抽卡、分镜、视频。ChatGPT最新发布后，帮我们优化了一道环节：随时可以极低成本修改中间任何地方。我们有算法去优化，稍微做些小提示词的修改，就能达到极高性价比的内容产出。对于资深AI用户，节约效率就会更高。本质上还是让用户有更好的体验。
王朝超CC：就是把ROI融入到毛细血管里面，各个环节都在强调ROI。
殷天明：我们一直都是这么考虑的。
Phil：刚刚信息量非常大，我稍微总结一下。首先我赞同对于初创团队来说，坦白讲是完全没有壁垒的。随便找两三个人，拿几百万的钱，大概率明天就能攒出一个跟你差不多的东西。所以我们的壁垒是动态的，在于我们离大模型厂商、离Google的“射程”有多远。谷歌现在非常友善，但每次模型迭代其实就打落了一大堆初创团队，说明离人家射程太近了。
王朝超CC：不能怪环境。
Phil：没错，不能怪环境。初创团队要判断什么是大模型迭代不会做的东西。比如我的Image Model精准到每个细节、连胡子都能调，但大模型生成出来的永远是一个Normal Distribution（正态分布）。大模型首先需要人去输入Prompt，只要我能做到你不需Prompt就能生成一张好图，那就离大模型的射程远一点了。如果是老板下场，大概率只会说“帮我生成一个高级的图”，但在大模型里“高级”是中庸的。什么是真正能在Instagram、Pinterest上火的图？它有很多特征在里面。所以老板不用告诉我什么叫高级图，你把品牌、网站告诉我，我自动帮你生成出认可的高级图，这就是我们作为初创躲着大模型射程的壁垒。另外，谷歌的壁垒是有海量的数据，而您（刘昆/天明总）的壁垒也是一样，就是您的数据不在谷歌上，谷歌永远训练不出来您的东西。所以到最后，还是看我们有没有数据和Know-how，有没有躲在大模型射程范围外。
王朝超CC：数据和Know-how，有没有上云，有没有被别人拿走，会不会被共享，是吧？因为40分钟其实很短的，讨论还是比较精彩的。不管大厂、中厂、小厂，大家处在不同的领域和规模，没有优劣之分，各赚各的钱对吧。创业公司也没必要去冲航母的航道，离得越远越好。
