距离我上一次“有问必答”活动已经过去一年了。这一年里，人工智能、市场、宏观经济以及更广泛的科技生态系统都发生了翻天覆地的变化。

以下是我们探讨的问题：

• 4:22 为什么现在 AI 似乎被广泛恐惧或厌恶？
• 8:48 为什么 AI 在推动巨大进步，而政治和公共系统却停滞不前？
• 13:34 如今 AI 商业化的真正机会在哪里？
• 14:10 在 AI 优先的世界里，初创企业还需要人类联合创始人吗？
• 17:51 在 AI 时代，技术联合创始人有多重要？
• 20:00 随着 AI 的进步，智商 (IQ) 会变得无关紧要吗？
• 20:18 在 AI 驱动的世界里，年轻专业人士应该关注哪些技能？
• 22:48 AI 时代教育应该如何演变（以及应该如何教孩子）？
• 26:40 在初创企业的极早期阶段，什么因素决定了投资者的决策？
• 28:23 种子轮前的创始人如何融资，尤其是在美国以外的地区？
• 30:11 图神经网络可能如何影响市场？
• 31:32 在拉美等地区的市场竞争中，怎样才能胜出？
• 33:10 AI 公司的真正防御力来自哪里，而不是靠炒作驱动的增长？
• 35:38 我们是否正处于 AI 泡沫中——这对投资者意味着什么？
• 37:30 对于需要大量前期资金的初创企业，正确的融资路径是什么？
• 38:54 在资助早期初创企业之前，投资者需要看到什么样的证明？
• 39:40 在 AI 时代，你的市场投资逻辑发生了怎样的演变？
• 42:02 创始人去哪里可以找到优秀的技术合伙人（兼职开发人员）？
• 43:15 什么是通用人工智能 (AGI)——我们今天该如何看待它？
• 45:08 在建立市场时，最初的“切入点”有多重要？
• 46:29 你如何评估 AI 的采用是否真的创造了价值？
• 48:00 如今什么样的创始人特质最重要？
• 49:45 如果你今天开始创业，你会做些什么，为什么？
• 52:32 除了职业身份，你还是谁？
• 55:11 你是否仍有不安全感——你是如何看待它们的？
• 57:10 如果你不是企业家，你会做什么？
• 59:45 哪些信号表明一个市场正在达到流动性和产品市场匹配 (PMF)？
• 1:01:19 市场从第一天起的核心防御力是什么？
• 1:02:24 什么是 Quince，它为什么如此成功？
• 1:04:22 哪些“无聊”的行业会产生下一批大公司？
• 1:06:36 如今风投界最大的盲点是什么？
• 1:08:15 目前哪些 AI 领域过于拥挤？
• 1:09:35 围绕复杂的、多服务的重大生活事件，市场能否取得成功？
• 1:11:41 在 AI 时代，融资预期发生了怎样的变化？
• 1:16:07 2026 年的毕业生应该加入初创公司还是大公司？
• 1:16:21 成为通才仍然是一条可行的职业道路吗？
• 1:18:35 投资者更喜欢熟人介绍还是冷启动联系？
• 1:19:55 初创公司在转型为 SaaS 之前，是否应该先以服务作为切入点？
• 1:22:02 哪些游戏或工具最适合儿童的发展和学习？
• 1:24:39 AI 会导致大规模失业吗？
• 1:30:57 如今在拉美地区能建立起风险投资规模的公司吗？
• 1:32:26 AI 应该如何应用于运营决策？
• 1:36:00 巨型市场与利基市场之间的区别是什么？
• 1:37:24 应该把多少决策权交给 AI，而不是人类？
• 1:39:10 在早期 B2C 初创公司中，什么最重要：增长势头还是深刻洞察？

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文字稿

大家好。 希望你们这一周过得愉快。 坦白说，距离我们上一次“有问必答”活动已经一年多了，这一年里 AI、宏观经济和地缘政治等方面发生了太多事情。所以我觉得是时候来回答你们的所有问题了，尽可能涵盖方方面面。

废话不多说，让我们开始吧。欢迎收看第 53 集：有问必答。

太棒了。我收到了很多你们提前提交的问题，我决定一个一个来解答。当然，在节目进行过程中，欢迎随时发送你们的问题。

第一个基本问题是有人问我，为什么现在似乎每个人都讨厌 AI？为什么 AI 这么招人恨？我对此思考了很久，每当新技术出现时，总会伴随着抵制。让我给你们举几个非常有趣的例子。比如在很久以前，当文字被发明出来的时候。

苏格拉底曾抱怨说，文字会让人们变得懒惰，他们将不再使用记忆力等等。有趣且讽刺的是，我们之所以知道这一点，是因为柏拉图把苏格拉底的话写了下来。所以，如果文字没有被发明出来用于保存知识、让人们在他人知识的基础上继续构建，我们就不会拥有这些了。

我们今天所拥有的知识和专业技能。这在整个历史上都是如此。当印刷机被发明时，也是一样，人们担心圣经被写下来后，你会失去与教会的联系。当报纸被发明时，主要的批评是：天哪，你再也不会从讲坛上获取新闻了，这将是一个大问题。

当然，我们现在谁也不从讲坛上获取新闻了。这根本不是问题。当自行车被发明时，人们说这会导致道德危机，因为女性可以骑着自行车去偷情，而不是被困在一个特定的地方。

当然，这些全是胡说八道，对吧？它并没有真正改变什么，只是让我们的生活变得更好了。所以这种所谓的“道德危机”和“技术危机”的概念一直在发生。电视出现时，人们认为它会造就一群坐在电视机前的“僵尸”，完全不动脑子。

维基百科和互联网出现时也是如此，人们担心学生是会去学习、记忆，还是仅仅去获取信息。所以现在，人们对 AI 也有同样的担忧。它会抢走所有的工作，这一直是人们长期以来的顾虑。

我会在另一个问题中讨论这个问题。也许它会崛起并取代我们，就像那些科幻电影里演的那样。首先，这是对新技术的普遍担忧，人们感到不适应，于是想出各种疯狂可怕的场景。其次，我认为 AI 出现时正处于一个特殊的时代精神中，风投家和科技创始人不再受人尊敬，反而更常遭到冷眼和批评。

这不像 2010 年代初期。现在他们觉得自己成了反派，对吧？就像最近的超人电影里，反派就是某个科技亿万富翁。现在的文化氛围不再支持技术，甚至可以说是反技术的。当然，像社交媒体这样的东西，既有积极的一面，也有消极的一面。

是的，它们可以被用来促进和培养民主，但也可能导致年轻女性的心理健康危机等等。所以，因为世界在人们恐惧技术的时候不再持有那种积极的看法，我能理解为什么人们感到不安。最后但同样重要的一点是，人们很容易想象因为 AI 而失去的工作。

但想象能创造出的工作总是难得多。所以人们预见到一个世界，也许他们现在的工作不再被需要，将会发生根本性的变化。人是厌恶风险的。我们的杏仁核有一种恐惧反应，我们对恐惧过度敏感，因为在 10,000 年前的进化过程中，如果你在稀树草原上听到叶子沙沙作响，那些真正害怕并担心可能是老虎要吃掉他们的人生存了下来。

所以，规避风险的人才是生存下来的人。总的来说，我们害怕改变。所以我理解为什么对 AI 存在这种根本性的恐惧。这是来自 Tom 的问题。

来自 Emmanuel 的问题。第二个问题。我们生活在这样一个时刻，AI 让我们在科学领域看到了非凡的生产力革命，通过 AI 进行大量研究或寻找数学证明，不断有新发现。在初创企业中，我们看到了 AI 带来的创造力大爆发，现在建立初创公司比以往任何时候都容易。在金融领域也是如此。然而，当我们审视我们的政治系统和政治进程时，事情似乎比以往任何时候都更加支离破碎、进展缓慢。

那里的人员素质似乎还在下降。这是为什么？这可能是 21 世纪最大的哲学悖论之一：一方面，我们拥有最好的工具，最优秀的人才在致力于从根本上改变世界；而另一方面，你拥有本应为公众利益服务的政治系统。

它们似乎做得并不怎么好。坦白说，这其中有很多根本原因。首先，市场并不一定擅长分配和处理公共服务，这就是公共部门被创建的原因。问题在于，其中一个比另一个运作得更好，原因如下。

例如，当你建立一家初创公司时，这是一种精英管理制度。如果你做得好，你就会得到回报；如果做得不好，你的钱就会花光，这是一个非常快速的反馈。你很快就能知道你所做的是否有效，奖励会不断向赢家倾斜。

你的目标非常明确：找到产品市场匹配，建立可持续的商业模式，扩大业务规模。事情是否奏效，很快就能见分晓。它会淘汰失败的想法和失败的人。

政治进程则完全不同。反馈回路非常缓慢。很难判断你是一个好的决策者还是坏的决策者，或者你是一个好的政治家还是坏的政治家。可能过了 10 年，你仍然不知道答案。而且因为系统设计得运行相当缓慢。有时需要几十年时间，错误的决策才会累积到导致糟糕结果的程度。

因为它慢得多。而且目标也不同，对吧？在风险投资和初创生态系统中，你投资初创公司，它要么成功，要么失败。你找到产品方向，然后规模化。而在另一个系统中，你的主要目标是连任。政治周期太短了。

现实情况是，世界上发生的事情需要时间来演变。就像在过去的 50 年里，中国和印度有 15 亿人摆脱了贫困。但这花了 40 或 50 年的时间。两年内什么都不会发生。而现在在美国，每两年就要选举一次国会。

在西方，每四到五年就要选举一次总统或总理。在这些时间线里，真正发生的事情很少。所以很难判断某人是有效率还是没效率。因此，那个世界运行得极其缓慢，我预计它将继续缓慢运行。

顺便说一下，当我思考 AI 对社会的影响时，我怀疑和大多数这类事情一样，人们高估了短期影响，而低估了长期影响。他们高估短期影响的原因是，如果你现在身处科技圈，你会觉得这正在改变一切。

这个领域的所有工作都很棒。两年后的世界将与今天截然不同。但世界并不是这样运作的，对吧？在文化上，我们移动缓慢；在政治上，我们移动缓慢。如果你想想现在大部分 GDP 在哪里，它在公共服务中，在大企业中，而这些领域的移动速度慢得惊人。

我什么时候认为车管所 (DMV) 会使用 AI 来加快驾照办理流程？我觉得这需要很久很久，对吧？所以我认为我们会看到 GDP 生产力受到 AI 的根本性影响。你需要看到它渗透到公共服务中，这在大多数西方国家占 GDP 的 40% 到 60%，还有大企业中。

而这些都是非常缓慢的采用者。所以这需要一段时间，但最终它会以我们今天无法想象的方式改变社会。

LinkedIn 用户问：我们正在 Jacobian Labs 开发第一个带有 AI 代理的国家化网络。这是今年秋天 FJ Labs 投资逻辑的一部分。你对 AI 商业化前景有什么看法吗？

信息不足，无法回答这个问题。我的答案大概是“也许吧”。把资料发给我们，我们会评估并告诉你，但显然，以某种形式将 AI 商业化是非常有意义的。

Alessandro 问：我们正在开发一个名为 Founder’s Junction 的创始人匹配平台，我们相信 AI 正在重塑就业市场和内部格局，但内部始终需要人类联合创始人。投资者们，你们同意这个观点吗？

首先，创始人“相亲”是一件大事，对吧？找到合适的联合创始人对于建立一家公司至关重要。那么，我认为有了 AI，你就能帮助人们找到更好的联合创始人吗？ 当然可以！ 是的，以前并没有一个非常清晰的流程。人们通常找自己的朋友，但朋友可能并不最适合他们所需的技能组合。人们在随机的网络中寻找。所以我认为确实需要创始人“相亲”，寻找能一起工作的人。无论你寻找的是什么，比如一位 CEO 可能需要一位 COO，或者一位 CTO 可能需要有人帮他们定义商业模式和融资。

所以我认为这绝对是有需求的。现在，我认为近期大多数办公室还是由人类管理的。 当然可以。 我认为你的联合创始人会是人类，而不是 OpenClaw。 当然可以！ 那么，我也认为你会使用 OpenClaw 作为你的超级智能助手来进行研究和提供帮助吗？ 当然可以！

短期内可能不是 OpenClaw。短期内，它会是像 Claude 或 OpenAI 这样的核心 AI 大模型嵌入或提供的 Open Claude 类代理，它们将提供等同于 Open Claude 的功能，且没有你现在看到的任何安全顾虑和风险。

回答你的问题：是的，我认为创始人在建立公司过程中将继续发挥重要作用。大多数创始人将是人类创始人，即使你会使用 AI。而且我确实认为利用 AI 来寻找更好的创始人并改进联合创始人匹配过程是非常有意义的。

顺便说一下，我真的会进行一个联合创始人“相亲”的过程，这意味着你应该完全和他们一起做一些项目，定义任务，看看大家合作得是否愉快。你应该完全和他们一起出去玩，见见他们的朋友，见见他们的女朋友。你应该一起去吃晚饭。一定要确保这是一个你可以预见自己能长期共事的人。

好，接下来看下一个。记得有一个关于创始人的问题挺有意思的。让我翻一下预先提交的问题列表。

在 AI 时代，技术联合创始人有多重要？我们应该专注于寻找技术联合创始人，还是寻找具有相关垂直行业经验的人？当然，这个问题的答案是：视情况而定。这大概是大多数问题的答案。如果你正在建立一家拥有基础大模型 (LLM) 的 AI 初创公司，那么是的，你绝对需要一位极其出色的 CTO。

如果你正在建立一家应用 AI 的公司，那么从某种程度上说，开发难度可能没那么大，找一个有行业威望、能帮你把产品卖给总承包商和分包商的人反而更有意义。答案是视情况而定。但如果你是 OpenAI 或基础模型公司，你肯定需要非凡的技术人才。

如果你在建立 AI 应用公司，是的，你需要优秀的人才，但从某种程度上说，CTO 的关键性可能不如过去。事实上，如果我想到我们建立和投资的市场，我们最关心的是单位经济效益，你能让它跑通吗？你能找到产品市场匹配吗？

那么你的获客渠道是什么？所以从某种程度上说，了解如何扩大获客规模要重要得多。确保单位经济效益跑通比搞定技术更重要，因为技术正变得越来越商品化。现在有越来越多的事情可以利用技术轻松完成，我是指通过 Vibe Coding 和 Cursor，或者如果你做一些非常简单的事情，可以用 Lovable 等等。但总的来说，在某些类别中，你的技术人才确实非常重要。

好，我们来看下一组问题。看看有没有……这是来自 Julia 的问题。我最近和 OpenAI 的一位极早期员工聊过，他基本上说他现在正尝试建立一家新的初创公司，因为智商 (IQ) 将在两年内变得无关紧要。这是一个发人深省的观点。你认为这其中有真理的成分吗？如果这是真的，你认为对于企业家和有抱负的专业人士来说，最核心的特质和技能应该关注什么？

这很有趣。关于这一点，我两种观点都能接受。我可以辩称，最优秀、最聪明的人将能更有效地利用 AI，从而变得更有价值。所以，10 倍效率的开发者将变成 100 倍效率的开发者，在这种情况下，智能并没有被商品化，实际上它仍然是成功的关键因素。但我也可以辩称，因为现在智能和工具已经如此智能，你可能只是一个平庸的开发者或普通人，也能做出成果。

而且产出的产品极具价值。因此，平庸者追赶了上来，智能变得商品化。我怀疑前者对我来说感觉更真实，或者说更正确，它比后者更让我信服。目前，我看到最优秀的程序员比以往任何时候都更有价值。

最优秀的员工利用工具的方式让他们生产力大增。那么，这种情况会在某个时刻改变吗？智能会被商品化吗？也许吧，但今天我还没这种感觉。即便如此，随着每个人都在提高生产力，平均智能水平似乎正在大幅提升。每个人都在极其有效地利用这些工具。

那么，如果我今天还在读大学，想要确保为职场做好准备，我会怎么做？玩转所有的工具，比如玩玩 Runway，玩玩 Sora，玩玩 Midjourney，玩玩 Claude，玩玩 Cursor，玩玩 Lovable。安装你的 OpenClaw。

弄清楚你能做些什么来创建可扩展、可重复的系统。看看它们擅长什么。测试它们的极限。今天有太多可以尝试的东西了。所以我会尝试所有的可能性，追求你的创造力，并弄清楚什么能引起共鸣，什么适合你。

让我看看下一个预先发送的问题。来自 Lisa 的问题。你为你的儿子选择了什么样的学校或教育，你是如何做出这个决定的？这很有趣，因为我经历了几次迭代，实际上这些年来我的想法发生了一些变化。

我带儿子去的第一所学校是纽约的一所学校，叫 Ecole。那所学校的理念是法美结合，非常棒。其核心思想和理论是，你既拥有法国体系的严谨，又拥有美国体系的演讲能力和团队建设能力。

他在那里待了两年。天哪，他很喜欢。但当我反思 AI 时代时，这真的是教孩子的正确方式吗？一个水平参差不齐的老师对着一群水平参差不齐的孩子灌输事实，通常是针对最低公分母，每天重复教同样的东西，持续三到四天。

这是一个相当缓慢的过程。对我来说，答案是直觉上觉得不对。如果我把公元前 300 年的苏格拉底带到今天的世界，他肯定认不出这个世界。我们进入太空。我们口袋里揣着这些疯狂的、神奇的设备，装着人类知识的总和。

我们在几小时内从世界的一端飞到另一端。然而，我们教育孩子的方式在 2500 年里并没有发生根本性的改变。所以，利用 AI 准确地在合适的水平上教孩子的想法对我来说非常有意义。有一所最初叫 Alpha School 的学校，他们利用 AI 工具基本上让你的孩子发挥出最大的潜力。

他们意识到，你想教到让他们能正确回答 85% 问题的程度，因为 99% 太容易了，50% 又太难了。所以在每个学科中，你都想让他们保持在 85% 左右，看看你能让他们走多远。每天只需两小时的课程，他们基本上就能涵盖正常的教学大纲，然后利用剩余的空闲时间根据孩子的自然倾向，让他们做任何适合他们的事情。

我儿子现在四岁。他的数学已经领先好几年了，对吧？为了好玩，他在做乘除法，他理解基础代数，他喜欢玩数字，他理解负数等等。与此同时，他的社交能力不太好。所以，一所更适合他的定制化学校，既能在数学和语言上挑战他（他非常健谈且口才好），同时又能帮助他发展他所缺乏的社交技能，我认为这更有意义。

所以从明年秋天开始，我将带我儿子去纽约的 Alpha School，这所学校应该是今年创办的。所以现在是第一届。这是一所小规模学校。这将是一个实验，一个 Alpha 测试。如果我喜欢，他也喜欢，我们可能也会把 Amelie 送过去。

现在，你知道有趣的是什么吗？他们的目标之一是让孩子们热爱学校。而大多数孩子并不热爱学校。要么太容易，要么太难，要么没意思，等等。我带着有点害羞的儿子去参加了一个开放日，让他去看看学校，我当时挺担心的，因为他在新环境和面对陌生人时表现得不好。

所以我离开他时，他还有点不安和不确定。当我回来见他时，他说：“我爱这所学校。我想留下来。为什么我还要回原来的学校？”所以我很期待看到结果会如何。

来自直播间 Luis 的问题。根据你投资数百个市场的经验，在当今的早期环境中，最终驱动投资者决策的因素是什么？是产品内在的实力和市场机会，还是早期增长势头、叙事等因素？或者是生态系统中的引荐？换句话说，你是否相信投资者仍有真正的空间，纯粹基于基本面去发掘和支持卓越的市场创意？

在信号被大众验证之前。如果你支持一个非常早期的创始人，信号是非常早期的，对吧？通常根本没有所谓的“大众”。像红杉这样的大基金筹集了那么多资金，他们只有在事情得到证明并出现明显的赢家时才会开出大额支票。

所以，种子轮前和种子轮投资者绝对有发挥的空间，在产品市场匹配的早期阶段，在获客渠道、单位经济效益、留存率和留存队列被大众验证之前，去支持正确的创始人和正确的创意。

我所说的大众，大概是扩大业务规模的用户和拥有响亮品牌名的风投机构的结合。那是跟投。所以绝对地，今天仍有很大的发挥空间，因为考虑到资本交付的水平，很多人并没有投得那么早。

所以今天，如果你做风投，你可能应该做种子轮，或者做一亿美元规模的基金，或者几十亿美元规模的基金。这样你就可以在出现的赢家身上不断加码。

来自 Ideal 的问题。这是一个完全不同类型的问题，因为你基本上投资于在线市场。你能为非美国、营收前的初创公司提供种子轮前的投资者线索吗？比如像地震保护系统这种改变游戏规则的项目？

假设这些是风险投资支持的业务，意味着它们可以将收入规模扩大到数亿或数十亿美元，因为有很多创意是不适合风险投资的。

那么让我们思考一下，如果你是一个种子轮前的创始人，你该如何获得资金。答案其实是，渠道非常少。首先，种子轮前的风投并不多。有一些，但他们现在通常高度集中，大多在 AI 领域。所以对于非美国的种子轮前且无营收的项目，老实说，我可能会建议从那句老话开始：亲朋好友和“傻瓜”投资者 (Friends, Family and Fools)。

我们今天生活的这个世界的好消息是，建立初创公司、开始规模化并开始获得收入的成本比以往任何时候都低。因此，有了几十万美元的资金（大多数人应该能想办法弄到，对吧？比如我们的朋友上了名校，可能在做医生、银行家、律师）。

如果你有 20 个朋友每人给你 1 万美元，那就是 20 万美元，你应该能走很远。这样你就可以获得一定程度的增长势头，从而让你去筹集一笔几百万美元的正规种子轮资金。鉴于种子轮前的创始人或基金并不多。

来自 Mahesh 的问题。图神经网络在发现新应用、新路径方面变得越来越重要。关于这在市场中如何应用，你有什么相关的想法吗？

首先，我关心的是……归根结底，我喜欢市场是因为它们赢家通吃、可扩展、资本效率高，但我并不“迷信”市场，对吧？我更关心的是，我们能否将技术带给世界，让事情变得更便宜、更好、更快？

现在我能想到图神经网络在市场中的应用场景吗？ 当然可以！ 有很多市场如果没有人类参与就无法运作，因为供需匹配是破碎的且过于复杂，有太多不明确的变量。所以我绝对可以想象这样一个世界：在某个类别中，你拥有所有这些输入、所有这些变量，在中间有一个代理来负责匹配和介绍等等，这大概非常有意义。所以我可以想象它在这个类别中变得相关。但无论如何，我认为它们是相当相关的。

Twitch 上的 Nachogorriti 问：来自布宜诺斯艾利斯的问候，正在追你的内容，刚看了第 52 集。我喜欢关于 Zillow 比 Airbnb 和 DoorDash 更容易受到冲击的观点，因为它的频率低且管理层薄弱。没错！我们正是基于这个逻辑在构建 Remix，现在是拉美原生的房地产搜索引擎，8 个月了，每月 15 万次访问，对于 8 个月大的项目来说非常棒，面向房产经纪人和 B2B 管道，你如何看待拉美的机会？在这里占据该类别需要什么条件？

在拉美没有 MLS（多重上市服务），从某种程度上说，你可以在一个竞争较少的空间里创建自己的库存并创造价值。拉美已经有一些在房地产领域做得相当不错的公司，比如巴西的 VivaReal。

我认为是否有巨大的机会去追求下一代市场？如果你想要一个使用 AI 的房地产门户网站，绝对有。我不确定是针对整个拉美还是针对特定国家，对吧？通常在这些类别中，你需要流动性，需要密度，需要房源列表。

大概就是这样。只要你是一个搜索引擎并且有房源来源，就比过去更容易解决。有待观察，但我认为利用下一代工具去进军房地产领域有巨大的机会吗？是的，绝对有！

好的 继续提问。又是来自 Lisa 的一个问题：AI 公司拥有真正的防御力而非暂时速度的最清晰迹象是什么？这是一个有趣的问题。因为我们现在在当前的 AI 泡沫中看到的是，很多公司推出的产品本质上完全一样。

你有一个斯坦福团队，一个麻省理工团队，一个普林斯顿团队和一个哈佛团队，他们都筹集了 2000 万、3000 万、5000 万甚至一亿，提供同类产品的变体，通常感觉并没有特别的防御力，对吧？这一周这个领先，下一周另一个领先。因为获胜的压力太大了，他们都在以负毛利提供产品。你看到一些业务规模增长巨大，比如 ElevenLabs，或者 Lovable，或者 Cursor。从某种程度上说，我们没投资这些公司是错误的，因为我们当时想：防御力在哪里？而它们一直在增长。问题在于，它们之所以能增长是因为有太多的资本愿意资助负利润的增长。

所以，最终结果如何还有待观察。我担心其中很多公司会倒闭。坦白说，其中很多可能会被 Claude 和 ChatGPT 接管，我确信它们正直接瞄准 Cursor 和 Lovable。然而，这些公司目前似乎表现不错。所以这些感觉防御力较弱。

现在，回答你的问题，感觉更有防御力的事情是：如果由于某种原因，你是建立在别人无法访问的专有数据集之上的，如果你正在解决别人没有涉足的特定垂直领域问题。相比之下，基础模型在某种程度上风险更大。

就像我怀疑的那样，目前 ChatGPT 占有 86% 的市场份额，但它在波动。Gemini 在追赶，Claude 也在追赶。有些周 Claude 更好，或者 Gemini 更好，有些周 ChatGPT 更好。那是巨头的游戏。我有点怀疑。事实上，还有人问了我一个问题。

让我看看 Tatiana 问的那个问题。刚刚宣布的那个巨额种子轮是怎么回事？La Koon 的公司 AMI 刚刚以 30.5 亿美元的估值筹集了 10 亿美元的种子轮。这对 AI 的未来意味着什么？在这个阶段，投资者应该如何思考技术风险与估值风险？

明确地说，我们正处于 AI 泡沫中。人们愿意资助是因为获胜的奖赏太高了。人们愿意为了获胜而不计代价地投入几乎无限的资金。但我认为这最终会以悲剧收场，因为大多数公司都会失败，许多在高价位投资的投资者将无法看到资本回报。 当然可以！

话虽如此，与此同时，这将为未来 25 年非凡的生产力提升和经济增长奠定基础。我们将看到，就像当年的铁路泡沫为全美各地的铁轨奠定了基础，从而在随后的几十年里极大地推动了经济生产力的提升一样。

同样，九十年代末的泡沫铺设了所有的光纤，从而引发了 2000 年代到 2010 年代的互联网革命，只是这需要一段时间才能实现。所以我们正处于 AI 泡沫中。老实说，我希望它继续膨胀，因为即使我们一直保持克制，我还是担心一旦泡沫破裂，那些目前因为不是 AI 公司而融资困难的公司，处境会变得更加艰难。

坦率地说，在此期间，想想所有这些投入研发的资本，虽然其中很多都在亏钱，但即使这些公司中有很多会倒闭，这对社会来说也是件好事。所以我们正处于 AI 泡沫中，但这没关系。

亲朋好友们，这不是我能走的路，在当前阶段获得最小可行性产品（MVP）需要风投级别的投资。

这听起来不像是创业。世界上有不同类型的业务，对吧？那些需要 1,000 万、2,000 万、3,000 万甚至 5,000 万美元才能启动的项目，坦白说，并不特别适合风投。适合风投的是那些你花几十万美元就能做出原型并获得收入，然后获得 100 万美元的种子前轮融资，接着获得更多收入和更多证明，然后再拿到 300 万美元的项目。

那些需要 2,000 万、3,000 万、5,000 万美元才能起步的项目，要么属于该领域的大型企业，要么属于那些拥有额外资本的成功创业者，但它们不适合普通的创始人。因为风投的步调不是那样的，风投的步调是你的亲朋好友先投几十万美元。

然后是 100 万美元的种子前轮，接着是 300 万美元的种子轮，然后是 700 万美元的 A 轮，再是 1,500 万到 2,500 万美元的 B 轮。现在在 AI 领域，数字可能有所不同，但对于非 AI 公司来说，你看到的仍然是这类数字。让我们看看还有哪些其他问题。

Alessandro：我们的联合创始人匹配平台 MVP 快完成了，候补名单上有 500 名创始人。我了解到你投资早期初创公司，需要收入证明。Alessandro，收入证明不是必须的，但绝对需要证明产品与市场匹配（PMF），证明它行得通，人们喜欢它，有留存率，而且你需要知道你的商业模式会是什么样子。

你需要知道你要向谁收费，收多少钱。至少理论上的单位经济效益应该是清晰的。不能只是“我们先上线，以后再想办法”。那不是我们的投资方式。有很多人会那样做，但那不是我们，那不是我们的风格。

Boris：很棒的倡议。我很好奇自 2022 年以来，你关于平台型经济（Marketplace）的投资逻辑是否有所演变。你对种子前轮或平台型投资是否变得更加风险厌恶，或者更多地转向验证内部的 AI 机会？

Boris，那是第 52 集，也就是我上周的播客，主题是“AI 时代的平台型经济投资”。我们继续非常看好平台型经济。而且我们所有的平台都在使用 AI。他们使用 AI 来翻译列表，翻译买家和卖家之间的对话，这样他们就可以走向全球。所以你第一次看到了泛欧初创公司。

你正在使用 AI 实现“一键发布”，拍张照片，砰的一声，标题、描述、价格、类别都为你预填好了，提高了生产力。你利用 AI 更好地匹配供需。所以我们仍在投资平台型经济，而且它们都在更有效地使用 AI。我们更多是种子轮投资者，而不是种子前轮。

这意味着我们喜欢已经上线并具有单位经济效益的项目。虽然现在我们更倾向于 B2B 类别而非面向消费者的类别，但还是有很多有趣的事情在发生。即使是面向消费者的，我们也投了一家名为 Palmstreet 的直播电商公司，它是一个稀有植物交易平台。我们还投资了一家消防车公司，客单价（AOV）高达 3 万美元，叫作 Garage。

所以有很多有趣的事情正在发生，并增加了服务层。这是我们的拿手好戏，因为我不想在 AI 泡沫中参与那种拥有无限资本、毛利率为负的“王者游戏”。所以我们是间接接触它的，因为一方面，我们在 Figure AI 等项目上有非常出色的投资，表现很好；另一方面，我们所有的公司都在使用 AI。

但这些是 AI 的垂直应用，而不是基础 AI 模型本身。实际上，我认为这才是当今真正有趣的机会所在——你可以用很少的资金建立庞大的业务，而且不需要那种极其稀缺的顶级 AI 工程师人才池。

Yoni：关于在哪里可以找到可靠的兼职全栈开发人员（AWS + Angular）来帮助改进现有的 SaaS MVP，有什么建议吗？

这取决于你要求他们有多优秀。有很多像 Toptal 这样的地方可以让你找到很棒的人，噢不，你说是兼职。我会去 Fiverr 或 Upwork。问题是你需要进行筛选。顺便说一下，我在 Upwork 或 Fiverr 上筛选的一种方法是：你创建一个规范。会有 20、30 或 40 个人申请。你看一下最优秀的 5 个人。把前 10% 的工作交给他们，同时雇佣这 5 个人，然后看看谁交付得最好，你最喜欢和谁合作。所以你在前 10% 的工作上多付了 5 倍的钱，然后你找到了你喜欢的那个人，搞定，就是他了。

所以在某种程度上，你甚至不需要面试。你只需根据他们的工作成果进行验证。多年来，我就是通过这种方式在 Fiverr 和 Upwork 上雇佣了很多人的。 好的 LinkedIn 用户：不知为何没显示名字。好久不见。想资助我们的 AGI（通用人工智能）事业吗？最近有突破，付费看演示。

AGI 到底是什么，对吧？通用人工智能。目前，我们的 GPT 可以通过图灵测试。那这算 AGI 吗？还是不算？我怀疑我们定义智能的方式将会改变。在我看来，AI 在某些能力上是超越人类的，对吧？

比如在解决数学问题等方面。它远超人类智能。它明显更好、更快，而且顺便说一下，它比人类思维更有耐心。人类思维的工作方式是利用有限的数据创建概念，这与这些大语言模型（LLM）的工作方式相反，后者拥有无限的数据。

它们获取模式。也许这只是截然不同的，可能只是两种不同的创造思维模式和过程的方式。所以对我来说，我们要复制人类思维这一点并不完全显而易见。我认为我们将拥有完全不同的 AI 思考方式，这没关系。

所以，是的，这会很有趣。但我怀疑无论你的 AGI 事业是什么，都将耗费无限的资金。如果它是资本高效的，我很乐意看看。如果你需要数亿美元，遗憾的是，虽然我希望我有更多资金，但我们不是合适的人选。

George：根据你的经验，在构建平台型经济时，使用正确的初始切入点（wedge）有多重要？是什么让切入点足够强大，从而扩展到更大的生态系统？当你启动一个平台时，是没有准入门槛的。明确地说，任何人一开始都能做出同样的东西。你的切入点，或者说随着时间的推移让你脱颖而出的，是流动性，对吧？

在这些平台中，越来越多的买家，想必会带来更多的卖家；或者更多的卖家，会带来更多的买家。一旦作为买家，我去了那里并找到了我想要的东西；而作为卖家（无论是产品还是服务），有人买我卖的东西，那就是你拥有切入点的时候。

所以这需要时间来建立。在第 0 天，你的准入门槛为零，但在 2、3、4 年内，你的准入门槛实际上就是你拥有的流动性。所以，尽早发现并创造买家和卖家之间的流动性。随着你获得早期流动性，随着它变得越来越大，这就会随着时间的推移创造出你的准入门槛。正如我提到的，这些东西往往具有“赢家通吃”或“赢家占大头”的倾向，因为越来越多的买家会带来更多的卖家，而更多的卖家会带来更多的买家。

让我们继续讨论现场提问和预设问题。在评估 AI 应用是否真正对平台型经济有益时，哪些指标最重要？好的，我们要看它是否有粘性，我们会看留存率。在判断一家 AI 公司是否成功时，我们会看留存率，对吧？

很多 AI 公司都有巨大的流失率。这就是让我担心它们粘性不强的原因之一。也许它们有产品与市场匹配，但绝对没有准入门槛。以前我用 Runway 做视频，现在我用 Sora。

所以我现在用 ChatGPT。以前我几乎所有的博客照片和图像都用 Midjourney，而它本身已经取代了图库摄影。现在我越来越多地使用 ChatGPT。所以我会看同期群（cohorts），看留存率，不仅是一个月的留存，还有 6 个月、12 个月的留存。

通常更好的产品会呈现 U 型曲线。你使用它们，也许后来用得少了，但到某个点你又会回来。同期群和留存曲线至关重要。

Boris：看看 Djini。这是一个乌克兰的 HR 平台，主要是软件开发人员。是的，推荐给正在寻找软件开发人员的人是个好主意。

好的 继续提问。与十年前相比，你现在更看重创始人的哪种特质？老实说，我所看重的特质并没有太大变化。我喜欢那些极具口才和远见的人，因此他们可以雇佣更好的团队，更好地向风投推销，与媒体交谈，获得更好的交易等等，但也要知道如何执行，注重细节。他们关注单位经济效益等等。

现在，有一个特质遗憾地不是成功的必要条件，那就是做一个善良的人。你会遇到很多混蛋。问题是，因为像史蒂夫·乔布斯或特拉维斯这样的人即便表现得像个混蛋也成功了，这鼓励、助长或允许了人们变得不友善。

但是，人生苦短，没必要和混蛋打交道。我现在的处境让我不需要这样做，所以我想和善良的人一起工作。话虽如此，很多创始人确实很傲慢。 当然可以。 这很糟糕吗？不，你需要某种程度的近乎妄想的自信来创办一家公司，对吧？

初创公司的五年生存率只有 7% 左右。所以你需要相信这个概率不适用于你。所以傲慢、自恋我大概还能应付。但如果是混蛋，绝对不行。但这有变化吗？ 其实不然。 我以前就已经有这样的信念体系了。 好的

Jeff 的提问。如果你在 2026 年从普林斯顿毕业，或者刚离开麦肯锡或咨询行业，你认为你现在会构建什么，为什么？显然，我会构建一些关于 AI 的东西。这是世界的趋势，它正在改变，而且很有趣，但这取决于具体情况。

如果我 23 岁，这取决于技能组合。我会说有多种可行的路径。你可以加入一家火箭般增长的公司并紧紧跟随。去 OpenAI 这种机构工作，或者你可以构建一个 AI。现在，构建 AI 的问题是，更大的“王者游戏”是：我会拥有人形机器人吗？

你有 Figure 和 Optimus。我会拥有底层的大语言模型吗？那里已经有大赢家了。然后还有一些垂直领域。我想我会选择在那些陈旧、破碎、过时的类别中应用 AI，在这些类别中，一切都还是靠纸笔和人际关系完成的，而且是我感兴趣的类别，因为显然你作为创始人不能在真空中工作。你有自己的兴趣，有自己的技能，所以你想解决一个足够大、可以变现，但你又真正关心的问题。无论你的背景是什么，我都会专注于此。也许你的父母在建筑行业工作，那么也许去优化那个行业。

也许你在食品行业工作，那里在员工流转、原材料采购等方面有很多深刻的问题。所以，我可以想到应用 AI 来自动化流程，并为许多以前未被触及的类别带来效率。

我现在可能就在做那个。具体是哪一个？我不知道，因为我还没想过，因为我一直忙于基金、Midas、孩子等等。但这绝对是一个有趣的思维实验，也是我未来打算分配时间去思考的事情，即：如果我今天没在做 FJ Labs 和构建 Midas，我应该构建什么？

答案显然是 AI 领域的东西，但对我来说具体是什么很有趣。我不知道答案，但这绝对是一个值得思考的问题，在接下来的几周、几个月和几年里，我会问自己它可能会是什么样子。

好的 Margo 的提问。如果我们去掉首席身份、初创公司、投资、表现，甚至财务上的成功。你真正是谁？这个人足够吗？

这很有趣。在美国，人们经常通过自己的工作来定义自己。当然，他们的工作只是他们真实自我的一小部分，对吧？

比如你的个性、你的需求、你的欲望、你的梦想、你的抱负。现在，我努力在任何时候都做真实、本色的自己。所以我认为这体现在我说话的方式上。但你通过我的博客、通过播客看到的仍然是职业版本的我。所以要回答这个问题，请看：

听着，我认为生命的意义在于做你自己，真实、本色的自己，无论那是怎样的。我们天生不同，有着不同的倾向、欲望、需求等等。老实说，在这一点上，做我自己让我感到非常充实。 就像 我热爱我所热爱的一切，从做一个父亲和家长，到陪孩子玩，到和朋友玩，到玩视频游戏，到读书，到写博客（最近大部分内容都不是关于商业的），到与朋友互动，到做一个积极意义上的家族族长。到打网球、打板网球等等。 是啊 我拥有的生活是非凡的。我真的认为我正过着有史以来最好的生活。绝对是我能过的最好的生活。我感到非常满足。所以，如果因为某种原因我今天不能在职场工作，我依然会感到非常充实和快乐。

由工作驱动的外部身份很好，但我认为它是一种使命感的来源，因为我认为我的使命之一是帮助利用科技的通缩力量来解决世界的问题，为大众提供更好、更便宜、更快捷的东西，并尝试解决机会不平等、气候变化以及全球身心健康危机等一系列问题。

但即使我没有这些，通过陪孩子玩、抚养孩子、和朋友聚会等，我也能找到非凡的使命感来源。

Margo 的另一个提问：你给人一种拥有无限自信、超级理性且非常沉稳的印象。你有什么不安全感吗？

我先回答这个问题。在成长的过程中，我有很多不安全感。因为我非常聪明，成绩很好，所以我以此来定义自己。但在社交方面我很不安全，对吧？因为我比同龄人小，而且我从来没有女朋友或朋友等等。

我 27 岁才有了第一个女朋友。26 岁还没有女朋友或者从未有过女朋友，这是否是不安全感的来源？答案是肯定的，对吧？今天，我对自己的身份感到舒服得多，所以没有什么特别的不安全感，所以我想答案是没有，没有真正的恐惧。

但生活中是否有让我非常不爽、我不喜欢的事情？绝对有。我讨厌衰老。我以前做任何事情都是最年轻的，而现在经常是最老的。我喜欢这样吗？不。 绝对不行。 所以我“怒斥、怒斥那光明的消逝”。这就是为什么我非常努力地保持健康、保持敏锐，并且希望永远保持年轻的活力。

但肯定要尽可能长久。我不确定这本身是否算是不安全感，但这绝对是让我烦恼的事情，我正在非常努力地与时间老人抗争。因为有太多的事情要做，我们生活在这样一个非凡的时代，我们如此荣幸地拥有能量和健康，能够尽情享受生活。

一样的。 我想能够以一种非常有意义的方式陪我的孩子玩。Margo 的最后一个问题：如果你没能成为一名创始人和企业家，你认为你会喜欢探索什么工作？这很难回答，因为我真的很讨厌传统的结构，比如朝九晚五的工作，有个老板。我认为自己是“不可雇佣”的。

所以，如果科技不是一个选项，我想如果可能的话，我仍然会在另一种行业类别中创业。现在，如果创业本身也不可能，那就难办多了，因为那样我就必须找到一份符合我思维方式的工作，而我不确定那会是什么。

这是另一个我希望永远不必经历的人生的有趣实验，因为我热爱我所做的事情，热爱这种灵活性、自由和创造力。在某种程度上，创业是我的创意表达形式。将某样东西从 0 变到 1，无中生有，我不确定还有什么能如此令人满足。

所以，不知道。我想这是诚实的回答。我能从事私募股权、咨询或银行工作吗？能。 当然可以。 但我会日复一日、分分秒秒地热爱它吗？我想答案是否定的。所以有很多事情我可以做得很好。我可以当教授。我会是一个出色的经济学或数学教授，但同样，我会热爱它吗？

多年来重复同样的课程材料，我不知道。这太慢了，扩展性不够。我不认为它能滋养我的灵魂。但是，教授可能确实是一个相当不错的选择。虽然我不确定它是否会同样令人满足，但可以肯定的是，我不会觉得它那么充实。在某种程度上，我通过做这个播客、回答观众和用户的问题、思考我想分享的事情来满足我的“教授瘾”。在某种程度上，“Playing with Unicorns”一直都是关于：我 23 岁第一次创业时希望知道的所有事情，而我现在知道了，可以分享给你们。

我发现这比上课更有趣、更具扩展性。我以前在哥伦比亚商学院或中心商学院等地方教过课。是的，你在教那些优秀的人，但那是小班授课，扩展性不强。而且内容变化不大。

现在，只要我脑子里闪过什么，就制作素材，砰的一声，放到播客上，只要有相关的想法，随时随地都可以分享。

George：在早期平台型经济中，有哪些最明显的迹象表明平台即将爆发并解决了“冷启动”问题，而不是停留在低流动性状态？

如果你是卖产品的，如果你网站上商品的售罄率达到 25% 或更多，你就开始拥有流动性了。如果你是一个服务型平台，如果你开始占到供应端收入的 25% 或更多，你就开始拥有流动性了。确保达到这一目标的办法是不要过度供应。

我想这取决于具体的平台，但平台创始人可能犯的最大错误就是供应过多。如果你有太多的供应，他们就不会活跃，不会回复。买家会被过多的选择淹没。更好的做法是，针对任何类别、邮政编码等，拥有最顶尖的供应。

为他们寻找需求，让他们获得流动性。然后规模再扩大一点，再扩大一点。在这个层面上，我认为是增加一点需求并不断匹配。产品与市场匹配的一个迹象是你的获客成本在下降，那是用户开始回头、带来朋友、单位经济效益不断改善的时候。

但流动性的早期迹象通常是，20% 到 25% 的售罄率通常是一个好兆头。至少在二手商品平台中，这意味着你拥有了流动性。好的，回到预设的问题。

Lewis Gonzales：如果你今天从零开始建立一个全球平台，你会优先考虑什么作为你从第一天起的核心防御力？

流动性、品牌、社区、技术，尤其是随着 AI 变得越来越容易获得。我之前回答过这个问题，但基本上在第 0 天，你没有护城河，没有准入门槛。随着时间的推移，你的准入门槛变成了流动性。一旦你真正开始获得更多的买家，带来更多的卖家；更多的卖家，带来更多的买家。

所以要专注于单位经济效益。无论你扩展供需的、可扩展且可重复的策略是什么，都要坚持做下去。不断匹配，不断获得流动性。在平台型经济中，流动性胜过一切。事实上，想象一下，如果某种程度上漏斗顶端（比如智能体）代表用户进行交易，它们也会在有流动性的地方进行交易。

所以你最终的防御力在于流动性。所以，流动性，流动性。在此基础上，更多的流动性。

我看到你投资了 Quince。能告诉我们更多关于他们的情况以及他们未来的雄心吗？Quince 是 FJ Labs 的“基金回报者”之一。他们表现得非凡出色。

他们是一个平价奢侈品平台和直面消费者（DTC）品牌。之所以是平台，是因为他们采用轻资产模式。创始人说这太棒了。我们从一开始就投资了他们，我想对他们的推介，那种“电梯演讲”就是：梅西百货的质量、好市多的价格、希音（Shein）或 Temu 的物流。

他们的销售额增长非常惊人，从 1 亿到 3 亿、10 亿，我想去年超过了 20 亿。它仍在疯狂增长，他们刚刚以 100 亿美元的估值从 Iconic 那里融资。他们接下来会走向何方？首先，这种规模的公司（24 年收入达 10 亿）仍能保持 100% 的年增长率，这是极其罕见的。

这几乎从未发生过。当你考虑到他们所处的类别和地域时，他们还处于旅程的最早期，他们今年刚刚进军加拿大。我想他们将开始在欧洲上线。所以他们正处于国际扩张的初期。

他们正处于品类扩张的初期。我可以预见，在 5 到 10 年内，他们的年收入将达到数百亿美元。这是一家你可以持续获胜的公司。公司已经处于主导地位，并且可以继续赢下去。所以我希望它能继续赢，继续扩大规模，在未来继续表现得极其出色。

Quince 已经是一个基金回报者，我希望它在未来继续成为基金回报者，甚至更多，成为 FJ Labs 有史以来最大的赢家之一。

Gael：现在哪些市场看起来枯燥或没吸引力，但却会产生下一代十亿美元级的公司？现在每个人都专注于那场伟大的战争和基础模型，对吧？

是的，这是数万亿美元的机会，是 ChatGPT 对阵 Claude 对阵 Grok 之类的。这是所有的注意力、所有的金钱流向的地方，对吧？所以当我们观察时，在我上一期播客中提到，75% 的风险投资流向了 AI。而 95% 的 YC 公司都是 AI 基础模型类型的公司。

我们正在争夺谁是“王者游戏”的赢家。现在完全没吸引力的其实是平台型经济之类的东西。我们的投资组合中有非常出色的公司，它们的年商品交易总额（GMV）从 1,000 万增长到 3,000 万、1 亿等等。因为人们在 AI 领域看到了从 0 到 10 亿或数十亿的极速增长，他们不再对这些感兴趣了。

尽管这些公司资本效率很高，需要的资金少得多。它们有惊人的单位经济效益。它们有惊人的毛利率。而且有很多行业你可以利用 AI 来提高效率，从公共服务到建筑、零售等等。

我认为那里有巨大的机会。在许多类别中，由于数据不透明、碎片化，或者需要大量人员进行居间协调，你可以想象这些智能体可以改善经济效益、扩大品类规模等等。

所以我会说，那些尚未被技术触及的枯燥老旧行业，在那里你第一次可以使用智能体来扩展规模，并使该类别变得更有趣、更高效，这样的行业基本上是无限的，对吧？大部分经济领域尚未被 AI 触及，只有超级早期采用者和科技圈是例外。

这就是情况。你目前在风险投资家中看到的最大的盲点是什么？绝对是每个人都在任何时候全力投入 AI。估值不重要，毛利结构不重要。我们需要参与进去，因为赢面会很大，这非常有泡沫感。

感觉就像 2021 年重演。感觉就像 2006 年的房地产，只涨不跌。感觉就像 98、99、2000 年的科技泡沫。与此同时，总有人会赢，回报将是巨大的。但我现在会以这些疯狂的估值进入 Anthropic 和 OpenAI 吗？

我想答案是否定的。它们在现有基础上还能增长很多吗？这是否是其中最大的机会？有可能。但如果你进入得早，那很好。如果现在进入，不会让我感到很舒服。所以我会是那种更枯燥的“应用 AI”投资者，我描述我们策略的方式是“投资 AI 的聪明方式”。

我们投资那些超级有效地利用 AI 来获得更高利润、更低获客成本、更高转化率的公司。对我来说，这才是参与其中的正确方式。而且这显然不是其他风投正在做的事情。

让我们看看通过电子邮件提交的问题。与此同时，你们仍然可以继续在这里发布问题，让我们看看这里。

Muresh：AI 领域中哪些类别/子类别具有潜力，哪些已经过度拥挤（根据你与其他超级聪明的投资者和风投的讨论和推介）？我觉得基础模型游戏超级拥挤，对吧？

xAI 和 Mistral，在垂直领域也是如此，比如 Runway 对阵 Sora，还有 Midjourney 等等。所以这感觉是非常拥挤的，我怀疑这将是一个“赢家通吃”或“赢家占大头”的类别，也许会有两个赢家，比如 Anthropic 赢得 B2B，ChatGPT 赢得消费者，而 Gemini 保留一些市场份额。

但我能在这个领域看到 20 个赢家吗？不，这感觉就像 1990 年代的搜索引擎大战，AltaVista 对阵 Lycos 对阵 Yahoo 等等。然后突然间 Google 出现了。所以我不会再资助更多的基础模型了。正如我所说，我会专注于将 AI 应用于人们目前尚未使用的类别，但在这些类别中融资肯定更难。因为它不被视为纯粹的核心 AI。

George：你是否见过当价值不是单次交易，而是围绕一个重大的生活事件协调多项服务时，平台获得成功的案例？ 是的。 我们投资了一个围绕婚礼的平台。表现相当不错。他们在欧洲拥有巨大的婚礼市场份额。

当然，那个名字很快就会回到我脑海中。当然，他们变现的方式是帮你找到餐饮承办商、场地、摄影师、提供蛋糕的人等等。所以他们是围绕一个重大的生活事件协调多项服务。

所以婚礼绝对是这方面的一个例子。我认为它可能发生在其他重大的生活事件中。也许我们需要定义这些生活事件是什么，对吧？比如死亡显然对人们来说是一个巨大的牵引力，比如清算遗产和遗产拍卖等等。还有，比如大学毕业，嗯，问题是：

当你大学毕业时，你可能需要一辆车，可能需要一份工作，可能需要住房。但所有这些都有专门全职做这些的网站。那么我会为了所有这些事情创建一个网站吗？我不确定。相比之下，那些在每个类别中已经是行业最佳的垂直网站更有优势。

搬迁城市也是一样。有很多公司帮助你搬迁城市，他们做得还可以，但没有谁做得特别出色。因为同样，如果我要搬到新城市并需要找公寓，Zillow 就很好。你不需要专门为了搬家去一个网站。所以我认为婚礼非常有意义，绝对是非常合理的。还有哪些重大的生活事件值得思考？好的，继续讨论提议的问题。

Godfrey：问题一，你的 FJ Labs 融资矩阵发生了怎样的变化，特别是考虑到最近几个月 AI 对 B2C 和 B2B 市场、B2C 平台在牵引力、融资规模、估值方面的快速影响？

那么我们的估值在平均值、坦白说甚至是中位数上是否大幅上升了？ 是的。 因为 AI，你看到了更大的种子轮。我们刚刚看到了 10 亿美元的种子轮，融资 10 亿，投前估值 35 亿。显然，人们要求的估值，特别是在 AI 领域，要高得多。

但我们正在避开 AI 炒作，所以我们仍然专注于此。就像在 21 年，当每个人都在说，噢，你的矩阵过时了，不再有意义了等等。当然我是正确的，它回来了，我的意思是它带着报复性的力量回来了。数字重置了。

所以如果你从等式中剔除所有 AI 炒作公司，矩阵仍然是可行的，对吧？所以我们仍然希望你在进行 A 轮融资时，月 GMV 达到 50 万到 75 万美元，抽成率为 15%，融资规模为 1,000 万美元，投前估值 3,000 万美元，或者融资 700 万，投前 2,300 万之类的。我们仍然希望月 GMV 达到 25 亿到 50 亿美元。

顺便说一下，这是预期精选 A 轮有 10% 到 15% 的抽成率，B2B 有 2%、3%、4% 的抽成率。当你进行 B 轮融资（无论是 5,000 万还是 5,300 万）时，我们预期 GMV 会高得多。所以矩阵仍然是正确的，但不适用于 AI 领域，在那里人们在种子轮、种子前轮、A 轮、B 轮等阶段支付着疯狂的价格。

但如果你正在创办一家公司，我建议你紧贴这个矩阵，因为如果你以过高的价格融了太多的钱，它会毁了你。这是公司失败的最大原因之一。他们无法成长到支撑那个估值，从而无法进行下一轮融资。如果你是风投，我建议你紧贴这个矩阵，因为如果你出价过高，你的回报会很差，而风投这个资产类别本身的回报就已经不太理想了。

第二个问题，既然 AI 让开发软件变得简单得多，那么早期风投对技术联合创始人的看重程度如何？哦，对了，我之前回答过这个问题。正如我所说，答案是“视情况而定”，这取决于你所处的领域。如果你需要技术联合创始人是因为你所做的事情难度极大，那么你就应该找一个。如果你是在打造下一代 OpenAI，那就找个技术联合创始人吧。

好的 Rosa Bluda 问，如果说你的生活还缺什么的话，那会是什么？老实说，我真的觉得自己正过着有史以来最棒的生活。我不觉得我缺少任何东西。我很健康，我的家人也都过得很好。

我过得很好，生活极其优渥，我对自己拥有的生活充满感激。我不觉得自己缺少什么。也许我不知道自己不知道什么，有些东西我缺失了却甚至没有意识到。但确实如此。

下一个问题。Palantir 有竞争对手吗？有一家法国的 Palantir 叫 Arlequin AI。它的拼写并不像大多数科技公司那样奇怪，但还有一个更有趣的叫 Fundamentals。因为对于 Palantir，很难说它到底是一家科技公司还是一家服务公司，对吧？比如他们的实施周期要 6 到 18 个月。

他们的大部分收入来自实施服务，而不是经常性的 SaaS 费用。而 Fundamental，他们显然使用了 AI，他们在两到三天内就能完成集成，而且大部分收入是通过订阅获得的。所以对我来说，那是目前最有趣的 Palantir 竞争对手。

你有偏爱的艺术家吗？我指的是画家。 其实不然。 作家更多一些。画家的话，可能没有。你看，我欣赏艺术，也欣赏艺术家的追求吗？ 当然可以。 但我不确定这个问题我是否有答案。

好的 继续回答预先提交的问题。Matteo 问：我最近硕士毕业，对 AI 创业公司很感兴趣。如果你是 2026 年的毕业生，想要创业，你会选择在大公司还是早期创业公司开启职业生涯？对于通才背景的人来说，这在今天仍然是一条可行的道路吗？在技术和非技术方面，你会优先考虑哪些技能？

总的来说，我认为在创业公司学得比在大企业更快、更好。我大学毕业时去了麦肯锡。那就像是商学院，只不过他们给我发工资。但加入一家创业公司也同样可行，比如种子轮、A 轮或 B 轮，也许 B 轮阶段比较合适，但不要太大。

否则，你的角色会被限制得很死，无法像在其他地方那样学到那么多东西。所以你想找一家已经有足够的产品市场匹配度（PMF）和资金、能持续发展，但又没有成熟到岗位像模具一样固定的公司，这样你就可以施展才华、证明自己、追随热情并尽可能多地学习。

所以如果我刚大学毕业，我会加入一家早期创业公司，可能是在 AI 领域，可能是在湾区，现在就搬过去。去摸索出最佳路径，而不是加入大公司。当然，如果你是工程师，现在加入 OpenAI 也许还行。但如果你是通才（这可能是你的情况），那么小公司更有意义。

那么，我认为通才有出路吗？ 当然可以。 我认为在某种程度上，通才现在的出路比以往任何时候都多。因为作为通才，你实际上可以利用 AI 工具快速交付技术产品。你可以很快学会“氛围编程”（vibe code），对吧？有了 Cursor，作为一个聪明且会用 AI 工具的通才，事情会比以前容易得多。

如果你思考未来 CEO 和创始团队的角色，CEO 就是通才，所以绝对没问题。当个通才很棒。正如我之前所说，我会尝试所有的工具。我会创建一个 OpenClaw，玩玩 Claude，玩玩 GPT，玩玩 Cursor。

去超级熟悉你能用它们做什么，看看你能把它们带到多前沿的程度。你会惊讶于你能如何提高生产力，有多少东西可以学习，有多少事情可以做。

让我们看看 Alessandro 问：投资者似乎倾向于分为两个阵营。一类人喜欢熟人介绍（warm intro），讨厌冷启动接触（cold outreach）；另一类人则对冷启动持开放态度。你属于哪一类？首先，投资者肯定更喜欢熟人介绍，对吧？如果有一个我认识的创始人或风投跟我说：“嘿，你得和这位了不起的创始人聊聊。”

我显然更喜欢那样。但我对冷启动接触也持开放态度，因为并不是每个人都上过斯坦福、哈佛或普林斯顿，并拥有能让你见到相关创始人和风投的社交网络。我们一些最棒的投资就来自冷启动。他们当时在巴西，但不是在圣保罗或里约，而是在贝洛奥里藏特。话虽如此，冷启动的门槛会更高。只是因为数量太多了。我们每周收到两三百份冷启动申请，而我们投资的比例要低得多。所以我们对冷启动持开放态度。如果你能拿到熟人介绍那更好，但我们也接受直接联系。

Andrew McCain 说：自从上次在纽约见面后的这些年里，你的业务选择标准改变了我的生活。啊，很高兴听到这个。我想就后续问题听听你的反馈，关于服务，你认为遵循 Palantir 的模式是否有价值：在规模化过程中重度投入服务，建立稳固的客户关系作为持久护城河，同时产品套件不断演进并变得更加自主，利用 AI 创造真正的 ARR（年度经常性收入）。换句话说，服务先行的方法，更多是一种进入市场（GTM）的策略，而非 AI 的普及。

答案当然是视情况而定。这取决于类别，取决于客户画像和细分市场。我更倾向于非服务型的方法，因为你从风投那里得到的主要反馈会是：你是一家服务公司吗？它的可扩展性如何？还是你真的是一家科技公司？

这就是为什么我喜欢 Fundamental 胜过 Palantir。它确实是一家科技公司。话虽如此，如果你是向政府销售产品，通常需要提供服务。服务层、安装和关系非常重要。

所以我想答案是，视情况而定。总的来说，我宁愿投资并让人们建立科技公司，而不是服务公司。这些公司在融资时面临的一些挑战和反馈也源于此，因为服务公司的估值与科技公司的估值有着本质的区别。

但如果这是一种进入市场的策略，如果它能锁定客户，然后让你获得高价值、高利润的 MRR 或 ARR 合同，那也没问题。归根结底，我关心的是你的进入市场策略是什么？你的产品市场匹配度如何？单位经济效益如何？

你的客户获取成本（CAC）与每位客户的净贡献利润相比如何？只要这些指标可行，如果服务是切入点，那也没关系，但必须明确这只是切入点，而不是最终目标。

Lisa 问了一个有点不同的问题，但我很好奇，你为你的儿子选择了什么样的学校教育？不，我之前回答过这个问题，当时我谈到了 Alpha 学校。

Sonya 问：你给孩子用哪些开发游戏，是 PC 还是任天堂？有趣的是，现在有这么多教育工具。首先，我四岁的儿子在 YouTube 上非常痴迷于《数字积木》（Numberblocks）。

比如他会为了好玩去做乘法。8 乘以 8 等于 64，27 乘以 2 等于 54，28 乘以 2 等于 56。他还会算负数，会基础代数。这并不是因为我在他四岁时强迫他学数学（那时候对他的期望只是数到 25），而是因为这吸引了他的兴趣。

所以他在 YouTube 上自己找到了喜欢的教育内容，我会在他早上起床和晚上睡觉前把 iPad 给他。他基本上就是跟着《数字积木》学数学。事实上，他对此非常有天赋，甚至要求我去纽约的俄罗斯数学学校，所以我也给他报了名。

但是，有没有一些有趣的游戏可以和孩子一起玩，来培养他们的创造力和学习能力呢？ 当然可以。 我们刚在 iPad 上一起玩了一个叫《迷失游戏》（Lost in Play）的游戏，这是一个带有谜题的冒险游戏，你需要通过类似智商测试或脑筋急转弯的方式来解决问题，推动故事发展。

这类游戏有很多，同样适合四、五、六岁的孩子。当你长大一点，我之所以喜欢在 Minecraft 和 Roblox 的组合上进行创作，是因为那里的构建逻辑。再次强调，是作为创造者而非消费者，这在某种程度上教会了你编程。

所以这是一种通过乐趣教孩子编程的有趣方式。还有更多吗？有的，Sonya，我不知道你孩子的年龄，但像《迷失游戏》这样的就很棒。还有很多你可以订购的 STEM 套件，你的孩子可以用来组装机器人。有很多选择，但我会顺应他们的兴趣。

就像我说的，我没有告诉 Fafa，“去学数学”。他只是决定自己喜欢它并学会了。这也是他明年对去 AI 学校（也就是 Alpha）如此兴奋的部分原因。

下一个问题来自 Tom。你担心 AI 造成的失业吗？这是一个老生常谈的问题。AI 将接管所有工作，失业率将达到 95%，世界末日等等。这种恐惧是普遍存在的，而且已经存在了几百年，对吧？早期的卢德分子反对电子织布机，尽管它让织布工人的生活得到了显著改善。

纵观历史，情况一直如此，人们一直在担心失业。但假设我带你回到 26 年前的 2000 年，我告诉你，现在是 2000 年 3 月，听着，到了 2026 年，2000 年排名前四的职业类别都消失了。不再有旅行社，不再有银行柜员。

由于在线商务，一万亿美元的本地零售业消失了。所有的汽车制造都实现了自动化。而这些正是我们现在美国排名前四的职业类别。请描述一下 2026 年的经济状况，人们会告诉你，天哪，大规模失业、大萧条等等。

然而今天，尽管所有这些职业类别都消失了，我们的失业率更低，就业率更高，人均 GDP 是当年的两倍。当然，我现在听到有人说，但这次不一样，它的发生速度比以往任何时候都快。AI 正在取代所有这些工作。首先，它的发生速度并没有比以往快那么多。

在 2011、2012 年，当第一批自动驾驶汽车出现时，人们觉得，哦，美国排名第一的职业类别是卡车司机，有 460 万个工作岗位。所有这些工作都将消失。将不再有卡车司机。这些人该怎么办？他们将被自动化取代。

而现在，这已经是 2011、2012 年的事了，整整 15 年前。15 年后的今天，还没有一个卡车司机的岗位被自动驾驶卡车自动化。我们仍处于自动驾驶 AI 革命的最早期。那么，我脑子里是否认为在未来的某个时间点，10 年、20 年、30 年后，路上 100% 的车辆都将是自动驾驶的？

毫无疑问。肯定会这样，这很合理。而且它们也将全是电动的。但这需要时间。比如最先被自动化的是最昂贵的，因为技术成本很高。而且在文化上也需要时间。很多人第一次坐自动驾驶汽车时会被吓得半死，担心它会害死自己，尽管它看起来比传统汽车更安全。

所以文化的发展比技术慢。技术发展非常快，但政府需要很长时间才能采用 AI。大企业需要很长时间才能采用 AI。这些变化发生的速度比你想象的要慢得多。所以第一，它不像人们想象的那么快，尤其是科技圈的人，因为我们处于科技的前沿。第二，人们不理解 AI 到底会创造或减少多少工作岗位，因为他们不理解产品或服务的需求弹性在哪里。

所以现在，人们的一大论调是，哦，程序员将变得过时。AI 会自己写代码。你将不再需要程序员。这是一种可能的结果，但远不能保证这是最可能的结果。

在 20 世纪 80 年代，有一种工作叫“电子表格员”，电子表格是由人来完成的。在一种叫 Symphony 的东西（现在大概相当于 Excel）出现之前，高薪、高技能的人员负责构建电子表格。Excel 确实导致了所有电子表格员工作的毁灭。但你知道吗？它创造了数以百万计的财务分析师岗位，他们现在拥有了进行财务建模和财务分析的工具。

所以几千个工作岗位消失了，数百万个工作岗位被创造了出来。因此，以软件工程为例，你可以认为随着软件开发成本变得非常低，对它的需求会爆炸式增长。历史上不雇佣软件开发人员的公司，如中小企业、政府或大规模的大型企业，都会开始雇佣。

所以我实际上可以论证（我不保证这一定会发生），随着构建软件变得如此便宜，对软件的需求将大幅增加，以至于就业人数实际上会增加。这还不包括将创造出如此多新职业类别的事实。

比如在 2000 年，人们无法想象社交媒体经理、Twitch 游戏主播之类的角色会是什么样。许多人们难以想象的新工作正在被建立和创造。我担心“就业末日”吗？ 不 工作会改变吗？会的。 是的。

会有输家吗？谁需要重新接受培训并被帮助去适应？会的，因为随着就业市场的演变，赢家和输家往往是不同的。 当然可以。 但我担心 95% 的失业率和大萧条，担心我们都一夜之间失业吗？绝对不担心。

这违背了经济学，违背了曾经发生过的一切，违背了文化以及人们愿意调整和采用技术的速度，也违背了我们政治系统、经济系统等内置的惯性。不，我不认为这次有什么不同，但是，是的，我确实认为，像往常一样，这项技术将深刻地改变人类和我们的生活方式。

虽然这需要比人们想象的长得多的时间。人们再次高估了 AI 和技术的短期影响，低估了长期影响。

好的，Jorge 问：为 T-MEC/USMCA 工业走廊构建决策智能基础设施。 好的 我想那是指墨西哥、美国，可能还有墨西哥。

B2B2B 模式，针对报关行、环境顾问和会计师事务所、分销渠道。你认为拉丁美洲或工业垂直领域是否有价值，市场是否太碎片化，无法建立风险投资规模的企业？

我退一步说。我认为你能在拉丁美洲建立风险投资规模的业务吗？ 当然可以。 想想巴西的 Nubank，或者 Plata（我们在墨西哥投资的一家新银行），或者 Mercado Libre 等等。所以首先，拉丁美洲市场巨大、不断增长、日益成熟，并开始拥有自己的风投机构，从 Kaszek 到 Monashees 等等。

所以你完全可以在拉丁美洲建立成功的风险投资支持的创业公司。现在具体到你的行业，我对总可寻址市场规模、单位经济效益等了解不够。但就我们讨论的 100 亿美元以上的市场而言，其中可能有足够的利润结构，我怀疑答案是肯定的。所以，相当积极。

好的 一位 LinkedIn 用户，我不确定为什么名字有时显示有时不显示。Hoi，Fabrice，不知道你是否还记得我之前的节目，我在荷兰经营一家平台。你在之前的几期节目中提供了建议。卖掉了平台，现在用这笔钱建立了一家深度整合 AI 的保险公司。

太棒了！利用 AI，准备好用于客户服务、反欺诈、定价、理赔处理。你这里有平台建议。非常欢迎。我认为你在利用 AI 改进一切（客户服务、反欺诈、定价、理赔处理）方面的做法非常有意义。我们投资了欧洲一家叫 ACE Waves 的公司。

Ace Waves 是一家为平台提供客户服务的公司，他们进行集成，AI 平均可以取代你很大一部分客户服务团队，让你在降低 50% 客户服务成本的同时，提高 NPS（净推荐值）、提高客户满意度等。所以一定要把 AI 用于客户服务和所有这些事情。每一家创业公司都应该尽可能充分地利用这些工具。

Djordje：我可能把你的名字读错了。谢谢你回答我的问题。我曾向你推介过我们的平台 Jacobian Labs，将 GNN（我不确定那具体是什么）商业化，但你说你的 AI 拒绝了。可以直接把推介书或演示发给你吗？可以，给我发一封带推介书的 LinkedIn 私信。顺便说一下，我的 AI 助手 Pitch Fabrice 只是试图给你反馈。我会努力让它在喜欢和不喜欢什么方面变得更细致。它需要看到什么样不同的东西才会让我们想要投资。

所以不要把 AI 的拒绝看作是最终定论。顺便说一下，团队会审查 fabricegrinda.com 上 Pitch Fabrice AI 收到的所有推介。我还没做那件事，但它已经在最后一批 Pitch Fabrice 的待办事项清单上了。所以，给我发邮件吧，我们会审查的。

提到你提到了本期节目的这段对话作为参考。我们会看的。 现在 是啊 我不知道你有多少牵引力（traction）。我们通常投资于发布后、有收入、有产品市场匹配度但处于早期的项目。但要在这些之后。所以不确定你具体处于什么阶段，但我们会看的。

让我看看最后几分钟有没有其他问题进来。如果没有，如果你没有最后的问题了，我们就结束了。我去查一下。有人在 WhatsApp 上发了问题。

好的 我想可以了。我想我们已经涵盖了目前为止提出的每一个问题。谢谢大家的收听。像往常一样，我将在下周二在我的博客上发布本期节目的文字记录和摘要。目前还不确定下一期会聊什么，什么时候播。

也许是人们之前问的问题。比如如果我今天创业，我应该建立什么样的 AI 公司。哦，等等，最后几个问题跳出来了。

George 问：根据你的经验，是什么让一些平台成为了真正巨大的平台，而另一些则保持在小众或服务业务？

问题是，在早期很难判断。比如 Uber 最初是黑车服务，所以非常高端。感觉非常小众。我当时说另一位创始人选择做 Stumble Upon 而不是 Uber，他觉得 Uber 规模较小。结果当 UberX 进入市场时，它变得更大了。

想想 Airbnb。Airbnb 最初是人们客厅里的充气床垫，感觉是一个非常小众的产品，当然，后来它变成了一个大得多的类别。所以顺应市场反馈，看看这个类别最终能变得多大。

有时你可以创造巨大的类别。碰巧住房是一个巨大的类别，而将未充分利用的住房货币化是一个巨大的类别。所以，如果当时是这样推介的，那么它从一开始就很庞大是显而易见的。只是最初并不是那样推介的。那么你如何知道它有多大呢？

通常，即使某些东西感觉很小，你实际上可以去合并相关类别，增加其他垂直领域，扩大总可寻址市场（TAM），往往天空才是极限。这些东西最终可能比你想象的大得多。

LinkedIn 用户问：在当前的 AI 阶段，你会允许 AI 在多大程度上进行决策，以及人类监督的程度如何？

这取决于你在做什么，对吧？如果你（A）运用常识，当我要求 AI 做研究时（我经常这么做），我肯定会交叉引用结果。也要让 AI 给你反面论据。如果它支持某件事，就问：如果你持相反观点，你会怎么想？

此外，ChatGPT 是个十足的马屁精。它会一直告诉你你有多了不起。要非常明确地要求诚实、现实、毫无保留的反馈。否则，你得到的关于你所做事情的答案会是带有玫瑰色滤镜的。但就基本的人类决策、基本的重要决策而言，目前大多数任务我都会完全进行人类监督。

现在有没有可以自动化的事情，比如客户服务，问“我的订单单号是多少”或者“货没到”之类的？是的，绝对可以，你可以让 AI 来做，但对于关键任务，目前请使用人类监督。幻觉、错误、偏见，但这很有趣。这些是偏见，因为它想讨好你，所以它忽略了负面影响。它告诉你你有多棒等等。所以你需要非常小心你问的问题类型以及你如何审查它。事实上，使用多个大语言模型（LLM）来测试概念和想法，以确保你获得更好的视角。

快速提问。我们做 B2C，正在评估非常早期的创业公司，对你来说什么更重要：早期牵引力，还是对现任者忽略的大众问题的深刻见解？B2C 很难，因为你有库存、有竞争等等。所以我关心早期牵引力和单位经济效益。

所以对我来说，实际上单位经济效益比早期牵引力更重要。但显然，它必须是一个足够大、值得去解决的问题。 当然可以。 但肯定的是，在 B2C 中，你如何营销它？以及你如何规模化营销？问题是客户获取成本正在上升，所以通常很难让利润跑通。所以确保你能发现单位经济效益可行，并且对我来说是可扩展和可重复的，这可能是最关键的。

监督型 AI 不断向我询问、告知我们所有运营 AI 的信息。我们允许进行轻度决策。是的，这很合理。而不仅仅是轻度影响，监督者是人。

是啊 这确实是使用智能体（agents）的正确方式，也是我会使用我的智能体的方式。例如，如果我让我的 OpenClaw 去 LinkedIn 寻找潜在的基金有限合伙人（LP），比如谁能出资 25 万到 50 万美元，在不同的地理区域，并思考我们什么时候可以开会。

太棒了。那我是否让 OpenClaw 接着起草我可以发送的邮件？ 是的。 我是否会在不审阅的情况下自动让它发送邮件？ 绝对不行。 也许它会针对长尾客户这么做，但我会允许它针对，我不知道，如果我正在向一家可以为基金出资 2000 万美元的千亿级养老基金进行推介时这么做吗？

绝对不行。 是的。 建议、草拟等等。即便如此，我也不喜欢 AI 写作。我喜欢我自己的写作，显然我有偏见。今年夏天当我写关于生命意义的长篇大论时，那是一篇约 1 万字的关于我对生命意义看法的文章。

写完后，我把它上传到 ChatGPT。我说，好，给我反馈。除了明显的拼写错误、语法错误等我修正了之外，利用 AI，我忽略了所有的建议。它说：哦，你的标题太普通了，《生命的意义》，你需要一个更有冲击力的行动导向的东西。

这篇文章太长了。你需要把它拆成 27 个部分。你的例子太晦涩了。我基本上就是：你知道吗？我喜欢我自己的写作。我觉得你写东西的方式太花哨、太累赘，我讨厌那些破折号之类的。

是啊 谢谢你的建议，但不必了。我自己写。话虽如此，我确实会从 AI 那里获取反馈。例如，是的，我会征求写作灵感等。我只是喜欢自己动笔。顺便说一下，它确实识别出了错误和重复等。

这确实带来了根本性的改进。但是，是的，我认为你使用 AI 的方式非常有意义，也是我使用 AI 的方式，但你看，我是 AI 超级用户。我经常和 AI 聊各种事情。我测试一切。我创作从视频到图像的一切，测试商业模式，寻找房地产。你能想到的，我都用 AI。去用它吧，它会让你更有效率。

好了，我想我们已经到了直播的尾声。感谢大家的加入。这次互动很有趣。我们下期再见，无论下一期是什么时候，主题是什么，几周或几个月后，我们拭目以待。

祝大家这一周过得愉快！