访谈 | 铅笔道创始人 王方
撰稿 | 铅笔道编辑 赵松格
唱吧的创始人陈华近期情绪略显紧张。他敏锐地察觉到人工智能领域的巨大商机即将涌现，然而，此刻他仿佛置身于浓雾弥漫的森林之中，难以确切把握未来的具体路径。
恰如2007年苹果手机问世，2012年前后移动互联网迎来迅猛发展。目前我国的人工智能创业领域，某种程度上类似于2011年，正处于即将爆发的临界点。
他亲历了PC和移动互联网的全过程。在PC互联网时期，他成功创办了酷讯，成为了字节跳动创始人张一鸣的前任上司——张一鸣曾是他的第五位员工。进入移动互联网时代，他又创立了唱吧，引领了手机K歌的潮流。
面对AI应用浪潮，他认为：这次是剧本重写。
首先，二者（AI与移动互联网）有相同点：
1、产业发展周期类似。
iPhone于2007年问世，然而其真正迎来爆发期是在2011至2012年间，即发布后的四年之后，那时其生态系统也在逐步得到完善。
AI技术新浪潮中，GPT等大型模型自2022年起纷纷涌现，然而，这些模型的大规模实际应用可能还需经历相似的周期，预计可能在2026年实现。
2、“工具属性”被认可。
在移动互联网的初期阶段，主要流行的是工具型应用，比如天气预报和日程管理，随后逐渐演变为社交和电商领域。与此同时，人工智能技术也首先在面向企业客户和工具类应用（例如图片处理和视频编辑）的领域得到了广泛应用。
然而，二者的区别更加明显。
1、商业化路径不同。To B先行 vs To C引爆
移动互联网领域，先是面向消费者（如社交、短视频）的应用爆发式增长，随后逐渐向企业服务（如SaaS）等领域拓展渗透。
人工智能的浪潮中，面向企业（例如在设计与自动化、客户服务、财务流程等方面）的应用已经初步实现，而面向消费者的领域尚在探索阶段，并且众多机会往往被行业巨头所掌控。
2、驱动因素不同：技术突破 vs 硬件革命
移动互联网的发展，得益于iPhone等智能设备的推动，从而引发了“硬件生态”的迅猛增长。
人工智能的浪潮，得益于大模型等基础技术的重大突破，其与硬件的关联性相对较弱；实际上，在个人电脑端的应用甚至比在移动端更为契合（考虑到企业客户在办公场景中的需求较多）。
3、商业化逻辑不同：效率优先 vs 流量优先
移动互联网：靠用户规模变现（广告、电商、游戏）。
AI浪潮席卷而来，对于面向企业的服务，主要通过“减少人力成本和节省开支”来实现直接的经济收益（企业更愿意为明确的投资回报率支付费用），而针对个人消费者的服务，则主要依靠会员制度或专业工具来收取费用。
4、竞争格局不同：生态封闭 vs 开放创新
移动互联网：早期创业公司有机会打造平台（如微信、抖音）。
在AI的浪潮中，面向消费者的入口已被大型企业所掌控，因此初创企业只能将目光集中在特定的工具或企业服务领域。
尽管如此，陈华依然有非常看好的AI应用机会：
面向企业的效率提升工具（企业服务领域）：企业倾向于支付费用以实现“减少人力成本和节省开支”，其投资回报率（ROI）清晰可见。
C端高频应用工具（针对特定行业）：诸如办公软件套装、日程管理工具、网络浏览器等，这些都是用户日常频繁使用的应用程序。
这些机遇具备一个检验标准：若产品在上线两周后，用户未发出惊叹“哇塞”，那么该方向便可以考虑放弃。
更深入地了解相关信息，请参阅铅笔道创始人王方与陈华的对话。在人工智能浪潮汹涌而至的当下，陈华的见解或许能为从事AI行业的专业人士提供一份明智的指引：警惕泡沫，专注于价值创造，静待AI时代的“iPhone时刻”到来。
01 AI应用：to B先行
铅笔道：您亲身见证了个人电脑互联网时代以及移动互联网时代的变迁。针对目前这股人工智能的浪潮，您有何见解？它与过去的移动互联网在哪些方面存在相似之处，又在哪些方面有所不同呢？
陈华：还是有很多不一样的地方，但也有点像。
目前来看，这一领域的主要参与者依然是大型企业，尽管已有若干应用型初创企业崭露头角，但总体上它们仍处于发展的初级阶段，数量有限，这主要是因为人工智能技术目前仍处在基础研发的初期阶段。
GPT问世了，这让我想起了当年iPhone首次亮相时的情景。
iPhone于2007年问世，然而真正引发移动互联网热潮的，则是在2011年和2012年，大约是在发布四年之后。
目前状况与先前相似，自大型模型问世数年后，我们正站在人工智能应用全面爆发的门槛上。
iPhone初问世的那段时间，许多人并未觉得其特别便捷，然而随着时间的推移，其性能有了显著提升。
随着AI模型的接连问世，人们开始尝试使用它们，起初效果并不理想。然而，近期AI工具的使用频率显著上升，它们正逐渐演变为提升生产效率的重要工具。
铅笔道：从应用场景看，AI应用和移动互联网有哪些不一样？
陈华提到，移动互联网的发展路径是先面向消费者（toC），随后转向企业（toB）。然而，在AI应用领域，情况则有所不同：面向企业的AI应用已经相当丰富，而面向消费者的AI应用却相对较少。目前我所观察到的面向消费者的AI应用机会，主要集中在工具类领域。
在To B领域，这一特点尤为突出，企业对于提高生产效率的需求极为迫切。只要能够帮助我节省人力和资金，我便愿意采纳。因此，无论是在美国还是中国，To B领域的AI应用都展现出了最为明确的商业模式，并且AI带来的效益转化速度极快。
我们公司的一个典型用途是图片和图像的生成，这一应用对设计团队的效率提升极为显著，几乎能让产出翻倍至三倍。在相同的人力投入下，产量可达到原来的两到三倍，而成本仅需每年支付几百元的会员费，或者自行搭建服务器，几乎无需额外开销。这种解决方案还是颇受欢迎的。
不过，你回想一下，早期的移动互联网并非企业端先迈出的步伐，而是消费者端先行，随后才是企业端，对吧？这样的发展轨迹与常规路径确实有所不同。
铅笔道：和二者的基础设施条件是不是有一些关系？
陈华指出，并非仅仅因为基础设施的完备。在移动互联网领域，硬件的发展起到了引领作用，推动了整个生态系统的变革。然而，AI的发展则有所不同，它代表着底层技术的重大突破，与硬件的联系并不紧密。
为何如今你却觉得电脑端使用起来更为便捷？这主要是因为它的主要用户群体多为面向企业的，比如商务人士和办公室职员，他们在工作期间主要依赖电脑。若在应用程序中开发面向企业的AI功能，其便捷性自然不如电脑端。因此，电脑端的发展速度反而更快。
从事财务工作、担任客服角色，抑或是其他面向企业端的应用，电脑版的使用体验无疑要优于手机版。即便你提到飞书平台集成了众多AI功能，但最终得出的结论依然是，在PC端上的使用体验更为优越。
铅笔道：因此，在 To B 应用中加入人工智能技术，客户是否能够立即感受到工作效率和成本的显著提高？
陈华表示，他的看法正是如此。对于面向企业的应用，其成效往往能够迅速显现。只要能够准确计算出使用该产品后能够减少多少人工成本、提高多少工作效率，企业通常会毫不犹豫地表示认可。
目前的问题依旧悬而未决。在我国，AI 在企业服务领域的应用尚不完善。以客服为例，我们迫使客服团队积极寻找市场，试图找到那些能够达到商用标准的 AI 客服。尽管我们已努力寻找了一年多，却始终未能找到令我们满意的解决方案。对于简单的业务流程，AI 的应用尚可，然而一旦业务变得复杂，用户体验便不尽如人意。
AI编程目前应用颇广，人们普遍讨论着用AI来编写大型程序的话题。然而，实际上，在大型项目中运用AI编程，其体验通常并不理想。
它能够充当辅助工具，例如编写算法或排查Bug，这类任务它都能胜任。然而，在大型项目的改进迭代方面，它尚显不足。目前，它主要发挥辅助作用，尚未达到完全替代的程度，但已经非常接近了。
铅笔道：目前，国外的AI应用最大的机会在哪？
陈华提到，去年他访问了硅谷，当地的反馈主要聚焦于与AI应用相关的企业办公流程自动化领域。这包括财务流程、财务合同以及供应链管理等场景，AI自动化在这些方面展现出显著的效果。此外，招聘系统也是一个充满机遇的领域。
铅笔道：类似于飞书做的那种事情？
陈华表示赞同，然而飞书在这方面的工作尚不充分。在硅谷，众多小型企业专注于开发与商务流程相关的AI产品。实际上，企业中后台所需系统原本就众多，过去这些工作多由人工完成，而现在AI技术能够助力其优化升级。
铅笔道：可以理解为是 SaaS 的升级版吗？
陈华表示，确实，国外的SaaS付费模式已经相当成熟，而我国的SaaS发展却相对滞后。美国之所以具有优势，是因为他们的分工非常细致，同时API接口开放，使得任何人都能接入。相较之下，我国在面向企业客户的服务中，往往倾向于将服务集成在飞书或钉钉等平台上，或者干脆自行完成所有工作，生态体系尚未完全成型。
铅笔道：国外这些AI企业都发展到什么阶段了？
陈华指出，在海外，往往是由规模不大的企业负责开发，这些团队的成员数量有限，然而他们所制作的产品却具有极高的专业性，质量上乘。一旦产品得到推广，便足以支撑整个团队的生存和发展。
铅笔道：他们也会融资吗？
陈华表示，确实会进行投资，但投入的金额并不大；有时甚至不依赖外部融资，仅靠个人盈利就足够了。在美国，创业者通常会用少量的资金进行创业，一旦项目成功，他们就会选择出售公司，或者直接通过盈利进行分红。
铅笔道指出，在我国，创业的生态圈确实存在独特之处，资金投入相对较高，特别是在硬科技领域。以往，只需300至500万元的天使投资，便足以对创业构想进行初步验证。
陈华表示，从事AI创业并不需要投入大量资金。观察发现，许多表现良好的团队规模仅限于十几到二十人，运营成本相对较低。因此，他建议不要急于扩大团队规模。
铅笔道：主要是商业模式发生了变化？
陈华表示，以往众多产品依赖强大的运营团队，然而如今众多AI产品已实现SaaS化，用户只需自行购买即可使用。针对面向消费者的产品，通常采用会员制，用户已乐意为AI服务支付费用，特别是在需要大量后台计算资源的情况下，用户对此认知度已显著提高。
铅笔道：您之前所讲的那个国外的专注于TOB领域的AI小团队，在我们国内是否存在类似的组织呢？
陈华：也有。但国内这边，还是 To C 多一些？
铅笔道：相较于面向企业客户的toB领域，国内面向个人消费者的To C创业领域为何显得更为艰难？
陈华表示，面向C端用户的挑战主要在于基础设施建设，换句话说，整个生态系统基本上已被大型企业所掌控。以大模型入口级应用为例，对于初创公司而言，想要进入这一领域几乎是不可能的，一旦进入，几乎注定会走向失败。
铅笔道：你说的toC应用，具体指哪些？
陈华提到，AI工具领域大致可分为图像、视频和教育三大类。图像方面，如美图和图片优化工具；视频方面，涵盖视频生成和剪辑等；教育领域则专注于英语和数学辅导，AI技术正在逐步替代教师的部分职能。此外，用户对这些产品的付费习惯已经形成。
铅笔道：音乐类呢？
陈华表示，在音乐领域，虽然已有一些公司涉足，但相较于图像和视频行业，其发展尚不成熟；商业化水平有待提升，用户的消费习惯也尚未形成——大多数人不会仅仅为了购买一首歌曲而付费。即便是音乐爱好者，其数量也相对较少，可能只有几十万左右，这样的规模难以支撑起一个全国性的应用。
02 To C机会：多被巨头垄断
铅笔道：前文已经提及诸多机遇，同时您也在AI领域进行投资。就您个人而言，您更倾向于关注面向消费者（toC）的业务，还是面向企业（toB）的市场？
陈华表示，我们在开展业务时始终坚持面向消费者，无论选择何种发展方向，都应以消费者视角进行思考。首先，这是由我们企业的本质属性所决定的；其次，我认为面向消费者的产品往往更具趣味性。
然而，正如之前所述，寻找面向消费者的商机实属不易，我认为对于众多创业者而言，无论是大型企业还是中小型企业，大家实际上都在人工智能领域寻求机遇和定位。显而易见的好机会已被大企业先行一步，而普通企业几乎无法触及。至于那些看似模糊的创新机会，更是愈发罕见。
近两日，我参与了一场人工智能领域的盛会，并现场聆听了相关讲座。在众多项目中，我仅对其中一项抱有较大期待，而其他项目则给我的感觉是草草了事，似乎带有误导成分。当然，这类情况难以一概而论，创业公司的发展往往充满变数，有时一个项目在不知觉中调整了产品形态，竟意外走红，这种情况并非不可能发生。
铅笔道提出疑问：是否会有幸存者偏差现象，即在某个不经意的角落，某些企业能够在大厂的竞争压力下崭露头角，如同昔日的字节跳动那样。
陈华：有可能，肯定有。
我认为存在几个潜在的发展路径，其中之一便是AI与基础工具的结合，特别是那些我们日常生活中常用的技术型工具，大型企业未必能迅速抢占先机。以AI编程为例，便是这一现象的典型代表。
听闻AI编程时，我的首要想法同样是，这究竟能实现什么？添加一个功能到VS Code不就足够了吗？微软开发的VS Code在全球的占有率高达80%以上，可以说是垄断了市场。那为何会出现Winsurf和Cursor这样的产品呢？为何VS Code至今所推出的AI功能并没有什么特别出色的？反而是那些小型团队开发的AI插件，其用户体验更为出色。
最终，Winsurf被出售，成交金额高达数十亿美金，整个过程仅在一两年内完成。
铅笔道：这个案例让人难以想象
陈华：没错，原本只是个编程辅助工具，引入AI技术后，它瞬间变成了价值数十亿美金的商业项目。那么，我们何不探究一下，在日常工作中，还有哪些工具可以通过AI技术进行全新改造呢？
铅笔道：比如办公套件？算不算个好生意。
陈华表示同意，他还提到了浏览器、邮件客户端、计算器以及输入法。记得当年搜狗的“三驾马车”吗？它们全都是工具类应用，亿级用户每天都在使用它们。然而，我们使用得太过频繁，以至于常常感觉不到它们的存在。
铅笔道：搜索引擎也算吧？
陈华提到，虽然如此，当前搜索引擎的领域已被人工智能所覆盖。我如今已很少使用百度，日常更倾向于使用豆包或Deepseek进行搜索，几乎能找到所需的一切。尽管界面有所差异，但它们在满足用户需求方面的运作逻辑却保持一致。
拿起手机一瞧，便能发现日常使用的工具种类繁多，或许AI的机遇便隐藏其中（动手点开手机）：日历、天气预报、路线导航、拍照、相册、文件管理、翻译功能、时钟、指南针、语音备忘录……这些应用都是我们日常频繁使用的。创业者不妨列出清单，从中发掘AI技术可以切入的创新领域。
铅笔道：听起来跟移动互联网早期做工具类产品的逻辑很像。
陈华表示认同，但他认为事情并不那么简单。举个例子，编程工具领域，原本全球有数千万程序员都在使用VS Code，然而，一款外观相似且加入了AI功能的工具，竟然能创造出价值数十亿美金的商业帝国。
铅笔道：相较于行业巨头，Cursor在竞争中展现出的独特之处是什么，这样的竞争策略是否值得其他创业人士学习借鉴？
陈华认为关键有两处：首先，行动要趁早；其次，对人工智能的需求把握与解决方案的融合需紧密。应将AI视为一位“智能人”，他具备助你完成任务的潜能，如同你的“助手”。以编写代码为例，并非仅是要求“搜索一下”，而是直接告知所需编写的内容，它便能自动生成。这实际上标志着交互方式的提升。
铅笔道：确实，这更像是指导一个人去执行任务，而非仅仅操作某种工具。
陈华表示赞同，他认为可以将它视作机器人或智能助手，这一领域确实蕴藏着不少发展潜力。
铅笔道：首先，尽早行动至关重要。其次，需充分利用人工智能的优势，使之成为人类力量的延伸。
陈华表示赞同，指出即便大型企业资源雄厚，也未必能做得尽善尽美。事实上，许多初创企业所使用的“小工具”，起初大企业可能并不重视，这便为创业人士提供了一个发展的机会窗口。
铅笔道：那工具之后，再往下可能就是社交了？
陈华表示认同，然而社交领域的挑战更为艰巨。大型企业占据了市场入口，享受着舒适的竞争环境，举例来说，若要打造一款新的即时通讯软件，如何与微信竞争？又或者开发一款短视频应用，如何与抖音抗衡？
铅笔道：就像当时很多人（包括小米雷军）都和腾讯竞争一样？
陈华表示，那个时期我们还有机会。那时的信息传播途径是开放的，而如今却变得封闭。以往在微博上随意分享APP链接是件易事，可如今要在微信上推广APP，却变得异常困难，难以打开，各种限制层出不穷。
昔日，借助社交平台进行裂变营销尚属可行，然而今时今日，此法几乎行不通。因此，你不得不动用资金，加大投入，方能开拓市场，打开新的局面。
除非是那种一经推出便迅速走红、全民热议的卓越产品，例如Deepseek。
陈华表示，这必须实现技术上的重大进展，例如初现的大规模模型那样级别的创新。
铅笔道：确实，光有钱也不够，还得有绝对强的产品力。
陈华表示赞同，他指出Deepseek不仅其大模型表现优异，而且在产品形态上亦实现了创新。例如，“联网搜索”与“深度思考”这两项功能，正是OpenAI最初未曾涉足的领域。
之前OpenAI提供的数据信息已略显陈旧，因此进行联网搜索变得尤为必要。此外，Deep Think这一平台，用户过去普遍倾向于追求速度，然而对于一些较为复杂的问题，若能经过一番深思熟虑给出满意的解答，用户对此反而更为青睐。
铅笔道：这么听下来，AI+社交机会比较难。
陈华表示，他目前尚未确定AI如何能够创造出新的形态，进而分割大企业的市场份额。或许在手机领域，这样的机会并不存在，或许需要等到下一代设备，例如眼镜的出现。然而，眼镜本身也存在一些问题，比如电池的续航能力。
铅笔道指出，观察移动互联网的发展，我们可以发现一条明确的路径，这条路径包括了从门户网站、实用工具、社交平台，直至电子商务等多个阶段。那么，人工智能的发展是否也会遵循这样的路径呢？
陈华认为，这并非遵循常规的逻辑。每当新的机遇浮现，他感觉AI创业的浪潮或许会重现2011年初的景象，那时许多人渴望投身移动化创业，然而他们尚未明确具体的发展方向，仍在不断探索与适应。
何时才能磨砺完成呢？你注意到，直至2012年，众多现今所谓的移动行业巨头才逐渐崭露头角。2011年，这股潮流才刚刚兴起，而真正的爆发则是在次年，那时还经历了一年的积累沉淀期。
铅笔道：因此，众人皆徘徊于迷雾重重的森林之中，对未来的道路一无所知。
陈华表示赞同，指出为了未来，或者某个地方突然出现一个出色的AI应用，那个地方会变得非常吸引人，大量资金会随之涌入，这样的情况是完全有可能发生的。
铅笔道：你认为随着AI工具和AI社交的进一步发展，AI技术将会对哪些行业产生变革？
陈华提到，以电商为例，与社交领域相比，电商的竞争门槛较低，这主要是因为电商行业本身就具有较为分散的特点。若要创立一个新的电商平台，相较于创建一个新的社交平台，其难度相对较小。
社交领域具有极高的市场垄断性，想要进入其中颇为不易。然而，如果你从事电商业务，拥有独特的商品或服务，便有可能吸引顾客光顾你的店铺。实际上，在购物体验上，这种差异并不是特别显著。
尽管大型企业在电商行业同样具备强大实力，然而电商市场本身是高度分散的，过去存在多家规模相近的电商平台，因此即便切入其中，仍有机会获得成功。
铅笔道：你觉得AI游戏有机会吗？
陈华表示，对于游戏的设计尚未有明确想法。他认为游戏的发展并不会明显趋向于人工智能化，这或许只是现有游戏发展路径中的一个方向。游戏的核心更在于其故事性和玩法设计。至于人工智能，尽管游戏内已经存在众多算法，但用户对此的感受并不明显。目前，许多游戏中的非玩家角色（NPC）已经引入了大型模型，但用户并不会觉得这比之前有显著的提升。
铅笔道：未来还有类似App Store这种东西吗？
陈华表示，这种可能性是存在的。随着AI技术的广泛应用，导航以及应用市场的需求日益增长。昔日，诸如豌豆荚、91助手等平台，以及专门对应用进行评测的点评类产品，曾一度盛行。然而，如今AI应用种类繁多且更新迅速，排行榜的参考价值已经不大。人们更倾向于深度体验和应用分析。官方的评分不再受到重视，深度评价成为了人们更加关注的焦点。
铅笔道：你觉得爆发可能就在明年或后年？
陈华表示，进展可能不会那么迅速，我们团队每天都在探索AI能带来哪些创新性的应用。自去年开始，我们就开始讨论这个问题，但至今还未发现真正让我下定决心投入其中的项目。就好比从PC时代过渡到移动互联网时代，那些大公司占据了关键位置，普通人想要成为巨头几乎不可能，我们只能选择做那些巨头未曾涉足的事情。
铅笔道：您看好机器人吗？比如人形机器人？
陈华认为，人形机器人面临的主要困境在于——它们缺乏实际的应用领域。简而言之，许多客户实际上是那些自身也想要研发机器人的企业……这显得有些不合常理，因为制造这类机器人的初衷是为了服务于个人消费者，然而现在却变成了为商业客户进行研究的工具，这种逻辑显然是错误的。或许该领域未来有望实现数十亿乃至上百亿的收入规模，甚至有可能走向资本市场，然而，关于其核心的“能够满足哪些实际需求”这一关键问题，至今尚未找到确切的答案。
03 AI应用检验标准：2周定生死
铅笔道：方才我们探讨了行业的动态，若从唱吧的战略视野出发，你是否察觉到人工智能的应用领域即将迎来新的发展机遇，然而对于具体的发展方向却尚不明朗，此刻你是否感到内心的焦虑呢？
陈华表示，自然会有焦虑的情绪，因为其中存在众多难题。例如，在市场上，如果十个人同时投身其中，有些技术难度极高，我们团队难以胜任；又或者，你至少需要投入十亿资金用于GPU的研发，对于我们这样的团队来说，实在难以承担，这类项目更适合大型企业去尝试。实际上，这些机会足以让大部分竞争对手出局。一旦项目变得热门，就最好不要再涉足其中。
这类应用挺有趣，不过市场规模有限。若由大型团队操盘或许会有些棘手，但三五人的小团队便能轻松应对，挣得一些小钱也能感到满足。然而，对于我们这类公司而言，开展那些能赚钱却难以壮大的业务并无太大价值。
或许它有可能成长，或许会错失良机，然而一旦付诸行动，却又感到遗憾，市场的规模如此庞大，计算起来确实颇为不易。
某些领域规模庞大，然而关键在于你是否具备相应的实力。当前国内市场竞争异常激烈，无论从事何种行业，均无一家独占鳌头。即便方向正确，竞争依然不可避免，你无法确保自己能成为最终的胜利者。
铅笔道：AI这波机会，有没有让你想跳出音乐这个赛道？
陈华表示，他所关注的机会并不局限于音乐领域，音乐方面的机会或许尚未形成明确的想法。同时，他们也在探索TOC（主题导向内容）的领域，而与娱乐及AI硬件相关的领域也是他们考虑的方向之一。
铅笔道：AI会给唱吧的原有业务带来威胁吗？
陈华表示，威胁尚可承受。传统业务相对稳健，对AI的依赖程度不高，主要依赖社区和人际服务，而非单纯的技术。然而，若AI能够创作出商业级别的音乐作品，音乐产业或许将经历巨大变革。
例如，播放器和媒体或许会被取代，未来或许会出现无需购买版权的新式播放器，类似于QQ音乐这样的主流播放器曾投入数十亿用于版权费用，而新型的播放器则可通过人工智能技术创作出类似风格的歌曲，其制作成本几乎可忽略不计。
这种情况存在可能性，但需要技术突破，目前还没实现。
铅笔道：这生意规模挺大？
陈华表示认同，指出播放器业务体量庞大。由于无需承担版权费用，且在作词、作曲以及演唱方面无需支出，其生产效率显著高于传统方式。
铅笔道：但前提是AI生成的音乐质量要过关？
陈华表示，不仅要顺利通过考核，更要超越录音棚的音质要求，确保音质高且效率高。这主要是为了帮助企业有效降低版权费用。
铅笔道：假若眼前聚集了一批致力于国内人工智能应用的创业者，你最想向他们传达哪些观点？
陈华提到，他或许会谈论对人工智能，特别是大型模型的认识。许多人并未将大型模型视为“人”，它实际上是一个辅助你工作的助手，而非仅仅是API。只有真正理解这一点，我们对于应用场景的思考才会产生显著差异。
铅笔道：如果创业者没理解这一点，会有什么后果？
陈华表示，用户体验不佳，成功的可能性较低。缺乏显著的体验提升，未能有效解决多数问题。
铅笔道：在您从事创业多年的历程中，尤其是借鉴了在唱吧的实践经验，您认为AI领域的创业者最容易出现哪些失误呢？
陈华表示，关键在于：产品一旦上线一两周，用户若未感受到惊喜，那么这个方向可能就错了。即便你自己觉得产品不错，一旦用户反应冷淡，如同“这就是全部？”这样的质疑，那么这条路基本上就可以放弃了。这时，不妨借鉴经验，转向其他领域，无需再为此纠结。
铅笔道：过去人们常认为“功能仍在不断优化”，或许经过细致的打磨，仍有可能迎来转机。
陈华表示，确实，过去的情况是这样的，但如今情况已经发生了变化。你可能还想着去进行补救，但实际上框架已经很难进行大幅度的修改了。特别是对于AI应用来说，它存在一个节奏上的问题，如果前期表现不佳，即便后续投入一两年时间去改进，基本上也是不切实际的。倒不如彻底推倒重来。
铅笔道提到，当前我国在硬科技领域投入颇多，尤其是机器人、芯片、航天等领域，这些领域的投资似乎与人工智能应用的步伐和逻辑存在一定差异。那么，您认为人工智能应用的投资是否应该走一条不同的路径呢？
陈华表示，国家投资这些项目，其目的并非单纯追求商业利益，而是有着更深层次的战略考量。为何国家会大力支持机器人、航天等领域的发展？尽管这些领域在短期内难以带来丰厚的经济回报，但从长远来看，为了与美国的科技实力抗衡，这些领域的发展是不可或缺的。
从表面来看，这样的投入或许显得有些奢侈，然而从国家发展的角度来看，这样的做法无疑是正确的。投入十个、二十个项目，其中必然会有几个能够成功。只要有一家企业能够存活下来，国家的战略目标便得以达成。
铅笔道：在AI应用领域，若投资资金并非主要来源于政府，那么它们究竟源自何处呢？
陈华认为美元基金更适合，尽管人民币基金也有所投资，不过美元基金的投资路径更为纯粹。不过，目前美元基金的资金募集变得较为困难，确实面临着一定的紧张状况。
铅笔道指出，在AI领域，某些特定赛道有望跻身“国家队”行列，例如操作系统和手机行业。
陈华表示，或许AI操作系统会表现出一定的兴趣，然而对于AI应用这一领域，恐怕兴趣并不会太高。政府方面，其关注的焦点仍旧集中在基础技术以及制造业领域的创新。
