本期嘉宾
王强 ZelinAI、考考创始人
王强，ZelinAI、考考创始人兼CEO。ZelinAI成立于2023年，零代码构建AI应用，大模型落地最后一公里，累计获得1万+开发者、4万+智能体、4000+AI应用，服务建发集团、京港地铁、58同城等知名公司。考考成立于2017年，是游戏化企业培训考试平台，服务1.2万家企业客户，累计用户超600万。王强曾任高德高级产品经理、百度产品经理。
主持人
赵九州 腾讯云轻量云产品中心总监
赵九州，腾讯云轻量云产品中心总监。负责腾讯云DNSPod产品，历任 58 到家平台总经理、360 集团同城帮业务副总裁，曾作为小程序SaaS - 火速移动的创始人，累计获得创新工场、DCM、合力资本等VC 1000 万美元风险投资。同时也是资深的实体企业数字化专家，牵头制订了《中国中小企业数字化标准等级认证》。
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赵九州：你最开始是在百度地图，后来在高德地图工作，负责的都是商业化的工作，很多人会觉得在大厂呆着已经非常舒服，为什么后来会选择自己出来创业？大厂的工作经历对你的创业最大的帮助是什么？
王强：其实最开始让我有创业冲动的，就是刚入职百度那几天。我从华中科技大学毕业后就入职百度，属于一个非常草根的北漂。当时我刚去北京，房子还没找好，兜里又没有几个钱，于是只能在百度奎科大厦三楼的休息室窝了七天。
休息室里只有按摩椅，硌得难受，我几乎每天都失眠，睡不着就想未来，觉得一直打工在北京根本无法立足，于是就萌生了创业的想法。
既然要创业，我只是一个产品经理，如何找到技术、设计等合伙人？如何搞到钱？
于是，背靠着大厂，我开始给校友内推百度的岗位，并且租了一个三居室，让被百度录取的校友和我一起合租，最多的时候住了8个人。我们经常一起聊产品、聊创业，其中2个人成为了我后来创业的合伙人。
创业早期，王强与两位合伙人
钱是怎么来的？契机是我从百度跳槽到高德的时候，工作一年后正好赶上高德被收购，我们部门的员工要么选择离职拿N+1赔偿，要么选择转岗，我最终选择了离职，也因此攒到了启动资金。2014年10月，我正式开启了我的创业生涯。
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赵九州：你在创业过程中做了几款产品，其中“考考”应该是知名度最高的，这是一款面向企业提供的数字化、游戏化企业培训SaaS，上架到了腾讯会议的应用市场。你之前的工作经验其实都是和地图商业化相关，为什么突然会做起了培训类的产品？
考考在腾讯会议应用市场
王强：一句话总结：被市场逼出来的。
在考考之前，我们的第一款产品叫快红包，属于娱乐型产品，赶上了当时大家对红包的强烈需求，两年用户量就达到800万。商业化的方式是按广告投放的CPD收费，每天能赚5万。
但后来流量被友商瓜分，加上这个产品本身是即用即走的，无法为用户提供太大的价值，而且对我们而言，用户基本都是羊毛党，价值也不高，于是我们只能转型。
在做快红包的期间，借着《中国诗词大会》的热度，我们做了一个答题小工具。虽然当时只是为了给快红包导流，但也积累了不少企业客户，最终我们转型的希望押在了这个工具上，这个工具后来成为了考考。
我们最开始做考考商业化时有非常多误判，包括刚开始我们主打校园，想让它成为一个K12的数字化工具，帮老师解决批改作业的问题。后来我们反思才知道，学校这里的水很深，不是靠搞定老师就能进入这个行业。
学校这块几乎没有带来任何收入，再加上疫情影响，我们的资金链断了。当时我把能借的钱都借光了，4个月发不出工资，最后实在走投无路联系了我们的投资人唐总，没想到他二话不说就给我们打来了100万，这个雪中送炭让我们有机会继续走下去。
我们重新复盘后，果断放弃了学校，而是选择了企业。由于我们不是销售主导的公司，于是我们就复制互联网的打法，通过找到一个流量池来导入流量。当时恰逢飞书刚刚发布，也非常需要我们这种新颖的产品加入，于是我们上架了飞书，陆续与蔚来、安克创新、绿城等合作，商业化开始步入正轨，后来也很荣幸加入到腾讯会议的应用市场。
考考挂牌新四板孵化版
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赵九州：你最新的创业产品就是今年做出来的ZelinAI，是一款零代码连接大模型、开发AIGC应用的工具，这个名字听说是你儿子的名字“泽霖”。既然考考已经越做越好了，为什么没有选择继续深耕，而是今年又开始做一款新领域的产品？都说隔行如隔山，从培训赛道转入AI赛道，转变过程中有遇到非常困难的时刻吗？
王强：最开始做ZelinAI，其实是考考的一位客户跟我说，他们用考考来考试的频率很高，每次自己出题要被逼疯了，问我们能不能提供自动出题的功能。我当时非常震惊，虽然我是一个产品经理，但从来没有从这个角度考虑过问题。
为了满足这个客户的需求，我在国内做了很多调研，都找不到实现的方法，直到我的一个百度前同事推荐我去试一下ChatGPT，我被它的功能惊艳到了，于是我们公司的开发同学开始推进AI题库和试卷。
在开发过程中，我发现产品经理即使不懂代码，参与度也非常高。开发同学对接完接口后，更多时候是我在不断调参，因此我提出了一个假设：AI时代真的到来了，人人都可以成为AI开发者。
既然如此，我们就需要一个好用的AI开发工具。于是，我就让研发同学把我调参时的经验做成一个SaaS调参工具，开放出来后发现用户增长特别快，各种资源也找上了我们，于是我们就增加了新的产品线——ZelinAI。
做ZelinAI的过程都比较顺利，难点在于早期如何拿到合规的大模型资源。例如，在校友的介绍下，微软领导认为ZelinAI能够为他们的企业用户提供应用层能力，于是我们很早就拿到了GPT-3.5、GPT-4的资源。
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赵九州：ZelinAI可以直接与原生大语言模型进行对话交流，相当于在国内就能用ChatGPT。其实ChatGPT本来打开浏览器就可以进行对话，还发布了APP，只是限制了使用区域，自从ChatGPT火了以来，国内很多企业都像你们这么做来盈利。但是，这里面只有接口，没有任何技术壁垒，很多观点认为这只能赚点快钱，没有任何价值创造，你对此是怎么看的？
王强：我们从最开始就没有纯粹面向to C，就像我刚刚说的，在没有行业know-how的情况下，我们做to C应用就只是“套壳”，就是没有懂行的人专业，顶多只能赚一个信息差——只有流量，没有沉淀，和我们之前的产品快红包一样。产品本身没有价值，就一定不会走得长远。
在人人都是AI开发者的时代，人们需要的不是喂给他们一个应用，而更需要一款能让他们开发出自己的小助手的工具。例如我是一名HR，我对我的工作内容和流程都非常清楚，那么我就能根据我的工作需求做出一个招聘小助手，帮我出面试题；我负责公众号内容产出，那么我就能用我的经验训练出一个文章小助手。
对用户来说，我们的产品给他们带来了便利。对我们来说，我们也积累了非常多优质、高价值的用户，大多数还是to B的企业用户。那么，我们这款AI工具产品就真正拥有产品价值。
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赵九州：ZelinAI提供了GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、Midjourney等大模型，用户还能将模型微调、训练成具有解决垂类问题的能力，更容易落地到企业的真实使用场景中。从头训练大模型对数据、算力等资源要求极高，对于大多数企业来说遥不可及，不过即使在现有大模型的基础上微调，也需要花费不少成本，尤其是显卡。那么ZelinAI提供的这个模型微调、训练能力是如何实现的？如何让用户低成本、快速地调整出客制化的小模型？
王强：其实我们的花费也不少，但由于我们的量比较大，拿到的价格比市场价更低一点。此外，我们还与一些云厂商合作，得到了一定的算力支持。
模型的训练方法之一是微调（fine-tune），微调后的结果有点像开盲盒，一般成功率在50%左右，很有可能调完后效果还不如原来的好。而我们的技术同学对这个能力做了优化，我们的微调成功率能达到60%+，体验相对来说比其他产品好。
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赵九州：像ZelinAI这样的AIGC开发工具，其实大厂们也想到了，百度已经在5月正式发布文心千帆平台，不仅可以在上面训练和调优文心一言模型，还支持第三方模型，不需要了解代码，也不需要做命令行操作，只需要关注业务数据和业务应用。此外，大厂们有更多大客户资源，交付、运维和保障团队更优质。那么你们的优势在哪里？你会担心ZelinAI很快就会被大厂的工具所替代吗？
王强：我们的第一个优势就是不站队，什么优秀模型都能接。
虽然大家都叫大模型，但每个模型的核心能力还是不一样的。例如，我要讲个故事，需要用到基本的语言能力，那么我可以用一个免费的开源模型来解决，也可以用贵一点的文心一言。而我要做一些决策分析、语义理解的时候，用GPT-4会更好。在我们这个工具平台，用户可以根据自己的需求调用不同的模型。
另外，对于大厂来说，他们不太可能会真正接入友商的产品。即使支持第三方开源模型，他们自己的大模型一定会是整个平台的天花板，不太可能接入比自己能力更强的其他大模型。这么来看，我们小公司的开放性比大厂还更强。
我们的第二个优势在于组织，公司小，决策链路更短、执行效率更高。大厂要判断是否做这个需求，会考虑到很多方面，并且需要逐层上报，决策链路非常长。而我们能快速迭代、多次试错，产品体验更好，创新力相对来说也会更强。
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赵九州：从ChatGPT引爆全球关注以来，其背后的“大模型”也站在风口上，“百模大战”打得热火朝天。但是每家公司都说有自己的大模型，不禁让人疑惑，在你有我也有、趋向同质化的情况下，大模型是否还会是Game Changer？大模型创业是否还具有意义？你作为大模型的创业者，你自己是怎么看待的？
王强：大模型还需要一段时间的发展，那么大模型创业还是具有意义的。
我们现在说的大模型大多数都是语言模型，使用场景也非常多，不仅能做交流，还能做逻辑分析等等。国内的大模型都集中在语言模型，大玩家基本入场完毕，创业机会其实不大。
但图像类的模型，例如比较出名的Stable Diffusion，也可以说是多模态的模型，国内相对来说还是比较欠缺。如果能训练出拥有中文知识的多模态大模型，应用在制作海报、视频等领域，这里的创业机会是非常多的。
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赵九州：AIGC的这股创业浪潮里，很多人的第一反应都是去做AIGC的相关应用，海外非常多AIGC应用都趁着这次机会成为独角兽，那么你为什么没有自己直接上手做AIGC应用，而且去做开发者工具？独角兽Jasper的没落是否意味着AIGC创企其实在走绝路？
王强：没有做应用，主要是基于两个点。
第一，AIGC应用的主要作用是提升效率，那么要形成竞争力，就要求有很深的行业know-how，深入理解这个行业需要怎样的AI能力，这是我们所欠缺的。
例如同样是AI文案生成工具，很多都“能写”，但很少能做到“写好”。而像“小红书文案助手”这种应用，专门积累了对小红书的认知，开发者本身可能就是一个小红书的深度用户，深刻知道怎么写小红书会获得更多点赞、收藏、评论，那么这样的应用才不会很快被取代。
基于此，我们知道自己没有很深的行业know-how，那么做AI工具型产品，反而对我们来说机会更大。
第二，AIGC的信息差正在消退。比如像Jasper，它做得比较早，GPT-3刚出来的时候就借此做出了产品，吃到了信息差的红利，但本身的文案、策划能力还是太薄了，也就是我说的第一点没有行业know-how。
后来ChatGPT爆火，Claude、文心一言等横空出世，大家对大模型的应用越来越多，信息差被抹平，那么Jasper的优势就慢慢消退了。
Jasper，海外知名的AI文案生成应用，近期发出了裁员公告
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赵九州：ZelinAI现在汇聚了1万多名AIGC开发者，开发了4000多款应用，其中1500款已经上架，那么根据你们的经验，现在AIGC应用的开发格局是怎样的？如果只能推荐一个方向，你认为现在做怎样的AIGC应用最有价值？从你或者从你接触客户的经验出发，开发AIGC应用有什么经验或者踩过的坑可以分享一下？
王强：让我推荐的话，我可能会推荐两个方向。
第一个方向是做图形方向。现在to C语言类应用已经比较饱和了，但是图形AI能力还比较欠缺。前几天有个非常火的应用叫“妙鸭相机”，就是赶上了这个机会。从我们的后台数据来看，用户也非常愿意为图形AI付费。因此，非常欢迎大家来ZelinAI，我们提供Midjourney、Stable Diffusion的入口，方便大家开发出图形类的应用。
妙鸭相机
第二个方向是做to B方向。从我们的经验来看，to B客户更关注降本增效，因此对大模型的需求非常大。企业里的各个岗位都可以结合AI去生成小助手，或者基于行业去形成解决方案，我们的一个园林行业客户就用ZelinAI沉淀了非常多种植相关的知识，然后赋能给他们行业的客户。
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赵九州：现在非常火的GPT3.5、GPT4、文心一言等大模型，其实都属于通用大模型，最近垂直（行业）大模型的讨论热度非常高，很多观点认为通用大模型的商业能力做不深，开发成本也非常高昂，只有做to B的垂直大模型，适用于特定行业的使用场景，才能真正发挥出大模型的价值，企业用户才愿意买单，未来的战场一定是垂直大模型的胜利。你自己是如何看待通用大模型和垂直大模型之间的关系的？
王强：就当前来看，垂直大模型和通用大模型都会有市场。通用大模型扮演底座的角色，垂直大模型则去解决垂直的业务问题，例如华为的盘古。到后期，我认为垂直大模型会优于通用大模型，毕竟大模型是要用来解决各行各业的问题。
在未来，我觉得大模型不会区分通用和垂直，而有可能演变成个人级大模型或者企业级大模型。我们现在用垂直大模型，是因为企业还没办法低门槛、低成本地训练出企业自己的模型，因此只能选择所在行业的模型。
当我们训练模型的成本大幅下降、训练方法也变得非常简单的时候，个人或者企业只要有数据，一放进大模型里就能学习出来，满足他们的要求，那么人人都能训练出专属模型。
生ZelinAI企业版，可管理员工权限
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赵九州：用户用ZelinAI训练出自己的垂直模型时，必定会投入各种各样的数据集、开发出不同的应用，其中你们作为工具平台，是怎么实现数据审核和内容风控，保证用户不会借助你们的工具做坏事，让你们变成递刀子的人？同时，企业在使用的时候不愿意泄露自己的数据，你们怎么解决数据隐私的问题？
王强：我觉得在国内，风控是重中之重。
除了某些企业是独立部署，完全在企业内部使用外，其他用户一律都要选择我们提供的基本风控能力。
我们的能力是“去头掐尾”，用户把内容输入进来的时候，我们就会对内容做排查，剔除涉政、涉黄、涉赌等内容；模型输出以后，我们不会马上给到用户，而是先风控审核过关，才在用户侧呈现出来。
针对企业数据隐私这块，我们现在不仅能支持SaaS模式，还支持前置机的混合部署模式，数据是可以存放在客户自己的服务器或者私有云上，由客户来做数据管控。
ZelinAI创始人王强
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赵九州：ZelinAI未来的规划会是怎样的？你自己本来也是做商业化出身，现在大模型创业还处于开天辟地的状态，你认为未来更成熟的商业化模型应该会是什么？
王强：未来可能会往更加智能的方向发展。
我们可以看到现在的AI还是比较初始的工具。例如我是一个HR，我在招人的时候可能要做3个助手，一个JD助手、一个简历识别助手、一个面试助手，才能最终把人招进来。未来，AI Agent的能力会更强，我只要给一个指令让AI帮我招3个产品经理，AI就能自动执行，我不需要训练3个助手，直接就能拿到最终录用名单。
大模型本质上是一个效率工具，它的商业立足点在于：AI帮用户解决问题后，能给用户带来多少结余，用户省下的成本或者增加的收入，就是我们作为工具产品的收入上限。以这个逻辑来看，目前国内to B的市场空间比to C更大。
ZelinAI未来坚持的事情，就是给企业带来更多价值，最终自己才能收获更多的利润。
* 图片来源：ZelinAI、考考、Jasper、Github、妙鸭相机
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责任编辑 | 黄绮婷 庄雅捷 张洁
栏目顾问 | 草禾言
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