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EP 49. 中美头部AI应用实战分享：Typeface、Monica如何从0到1，机会、挑战和长期壁垒（上） OnBoard!
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- 科技
大家好，欢迎来到 Onboard！这一期是几个月前拖欠的作业，不过即使在 AI 发展日新月异的今天，如何打造 AI 应用这个主题，倒也仍然不过时。毕竟打造伟大产品，本身就是一个需要长期探索和耕耘的过程。
过去一年，我们就 AI 和大模型技术做了很多深度探讨，但是一方面，大家看到大模型能力突飞猛进，英伟达等“买水”生意也蒸蒸日上。另一方面，又普遍感觉 AI 应用落地的速度低于预期。到底现在国内外应用产品真实落地的情况是怎样的？从太薄的 “GPT wrapper”, 到轻量级产品工具，到企业级应用，一线的创业者和从业者有哪些心得？出海已经是 AI 应用不得不谈的主题之一，做一个面向海外的产品，从0到1的增长应该怎么做？大模型底层技术的演进，又给产品的设计带来哪些机会和挑战？
Hello World, who is OnBoard!?
本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾，在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人，也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工，还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞，非常精彩，这次的内容分成两期给大家放送。
第一部分，我们讨论了不同 AI 产品形态，不同场景的应用，以及技术发展对于应用产品的影响。第二部分，我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长，产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货，大家 Enjoy!
嘉宾介绍
肖弘：Monica.im 创始人 & CEO。之前在国内 To B SaaS 领域创业。 张涛：古典产品经理，工具、内容、SaaS都做过，目前探索 AI 应用场景中。 赵鑫宇：Typeface 早期员工，负责产品后端研发以及大模型调优，此前在 Meta 和 Tiktok 等参与 growth engineering 和机器学习工作。 OnBoard! 主持：Monica：美元 VC 投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学我们都聊了什么
02:43 各位嘉宾的自我介绍，以及自己正在做的或公司的AI产品是怎样的？
10:27 为什么国内创业者选择在to C方向上居多，而海外更多面向to B？
12:27 为什么Monica.im选择插件形态以及前两次创业对这次新征程的帮助。
21:57 为什么Monica.im的定位是Copilot for web？
27:14 一开始就服务企业级客户的Typeface在产品和Go-to-market上有什么特别之处？
35:31 为什么Typeface需要做得足够“深”才能满足企业对Onboarding和品牌风格上的需求？
39:51 为什么对大多数来说信息不存在过载，以及用AI来处理并“消费”人类生产的内容有什么机会？
49:13 为什么未来人与AI的互动将变成一件非常正常的事情？
58:17 为什么从全行业角度，现在AI的渗透率比从业者眼里其实要低很多？
63:12 对于Monica.im，如何通过提升执行力和用户体验来加快产品渗透率的？
67:21 企业级客户对各类型AI产品的使用意愿如何，以及阻碍在什么地方？
73:04 为什么例如LCM等技术是文生图领域非常重要的里程碑？
82:38 在企业里，为什么从产品Demo到真正落地间的跨度还很大？
92:45 在做To C产品中，有哪些技术问题是Monica.im最关注的？
106:26 现在主流的LLM Ops工具有哪些，以及嘉宾有什么推荐？
我们提到的公司：
Jasper AI Copy.ai Character.ai Adobe Rewind ElevenLabs Mistral AI Perplexity Google Gemini Lepton AI Fireworks AI Weights & Biases Databricks重点词汇：
Stable Diffusion LCM：Latent Consistency Model AI Companion Extension Semantic search Multi-modality Inference欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中
大家好，欢迎来到 Onboard！这一期是几个月前拖欠的作业，不过即使在 AI 发展日新月异的今天，如何打造 AI 应用这个主题，倒也仍然不过时。毕竟打造伟大产品，本身就是一个需要长期探索和耕耘的过程。
过去一年，我们就 AI 和大模型技术做了很多深度探讨，但是一方面，大家看到大模型能力突飞猛进，英伟达等“买水”生意也蒸蒸日上。另一方面，又普遍感觉 AI 应用落地的速度低于预期。到底现在国内外应用产品真实落地的情况是怎样的？从太薄的 “GPT wrapper”, 到轻量级产品工具，到企业级应用，一线的创业者和从业者有哪些心得？出海已经是 AI 应用不得不谈的主题之一，做一个面向海外的产品，从0到1的增长应该怎么做？大模型底层技术的演进，又给产品的设计带来哪些机会和挑战？
Hello World, who is OnBoard!?
本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾，在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人，也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工，还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞，非常精彩，这次的内容分成两期给大家放送。
第一部分，我们讨论了不同 AI 产品形态，不同场景的应用，以及技术发展对于应用产品的影响。第二部分，我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长，产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货，大家 Enjoy!
嘉宾介绍
肖弘：Monica.im 创始人 & CEO。之前在国内 To B SaaS 领域创业。 张涛：古典产品经理，工具、内容、SaaS都做过，目前探索 AI 应用场景中。 赵鑫宇：Typeface 早期员工，负责产品后端研发以及大模型调优，此前在 Meta 和 Tiktok 等参与 growth engineering 和机器学习工作。 OnBoard! 主持：Monica：美元 VC 投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学我们都聊了什么
02:43 各位嘉宾的自我介绍，以及自己正在做的或公司的AI产品是怎样的？
10:27 为什么国内创业者选择在to C方向上居多，而海外更多面向to B？
12:27 为什么Monica.im选择插件形态以及前两次创业对这次新征程的帮助。
21:57 为什么Monica.im的定位是Copilot for web？
27:14 一开始就服务企业级客户的Typeface在产品和Go-to-market上有什么特别之处？
35:31 为什么Typeface需要做得足够“深”才能满足企业对Onboarding和品牌风格上的需求？
39:51 为什么对大多数来说信息不存在过载，以及用AI来处理并“消费”人类生产的内容有什么机会？
49:13 为什么未来人与AI的互动将变成一件非常正常的事情？
58:17 为什么从全行业角度，现在AI的渗透率比从业者眼里其实要低很多？
63:12 对于Monica.im，如何通过提升执行力和用户体验来加快产品渗透率的？
67:21 企业级客户对各类型AI产品的使用意愿如何，以及阻碍在什么地方？
73:04 为什么例如LCM等技术是文生图领域非常重要的里程碑？
82:38 在企业里，为什么从产品Demo到真正落地间的跨度还很大？
92:45 在做To C产品中，有哪些技术问题是Monica.im最关注的？
106:26 现在主流的LLM Ops工具有哪些，以及嘉宾有什么推荐？
我们提到的公司：
Jasper AI Copy.ai Character.ai Adobe Rewind ElevenLabs Mistral AI Perplexity Google Gemini Lepton AI Fireworks AI Weights & Biases Databricks重点词汇：
Stable Diffusion LCM：Latent Consistency Model AI Companion Extension Semantic search Multi-modality Inference欢迎关注M小姐的微信公众号，了解更多中
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