In 30 Sekunden
张小珺在 2025 年采访 Lovart 创始人陈冕。陈冕回顾自己在滴滴、摩拜、每日优鲜和字节的工作,以及他如何选择从多模态创作切入 AI 应用。 他描述公司经历产品下架、裁员和资金紧张后恢复,再开发 Lovart 的过程,并讨论产品设计、获客、团队与未来竞争。融资数字、产品效果和行业预测均为访谈时的个人叙述。
- 1规模与成本陈冕用共享单车经历说明,补贴带来的订单量并不等于健康的商业模式。
- 2选择应用层他根据自己的产品背景,选择多模态创作而不是训练基础模型。
- 3下架与资金危机第一代产品下架后,公司经历裁员和融资困难。
- 4从节点到 Agent团队设想让 AI 规划工作流,结合画布、对话和编辑降低门槛。
- 5邀请制的取舍他说团队需要平衡早期体验、收费功能和免费使用的算力成本。
- 6创业的成就感他最兴奋的时刻是设想的产品被做出来,并得到用户反馈。
Das Wichtigste
- 增长规模需要结合供给成本和单位经济理解。
- 陈冕选择在基础模型之外,以创作场景、数据和交互建立产品差异。
- 创始人需要管理现金流和融资节奏,即使市场竞争激烈。
- Lovart 团队希望用画布、对话与 agent 规划降低设计工作流门槛。
- 早期关注有助于冷启动,长期使用和付费仍需验证。
- 通用与垂直 agent 的未来关系取决于技术和用户需求的变化。
Den bearbeiteten Text nach Kapiteln lesen
移动互联网的经验
陈冕回顾多家公司和产品的起落,反思增长、成本和个人适合的工作方式。字节的经历帮助他建立创业信心。
张小珺采访 Lovart 创始人陈冕,回顾他在移动互联网行业的职业经历、AI 创业初期的竞争和资金压力,以及设计 agent Lovart 上线后的感受。节目记录的是 2025 年创业者对产品和行业的判断。
陈冕介绍,公司于 2023 年创立,Lovart 的运营主体后来设立。访谈时他称公司仍未盈利;融资轮次、估值和经营状况都是当时的自述。
他大学期间在腾讯和 360 实习,经历了从 PC 互联网向移动互联网的转换。他说,单点突破、追求产品细节和关注用户,是当年学到的基本方法。
毕业后,他先后参与滴滴、摩拜、每日优鲜等业务。他把滴滴与快的、Uber 的竞争,以及摩拜与 ofo 的竞争称为两场战斗:最热闹的时刻不一定意味着商业模式已经成立。
以共享单车为例,他认为大量补贴和车辆供给能带来高订单量,但如果忽略供给成本和低客单价,规模并不等于健康利润。收购之后重新算账,让他更深刻地理解单位经济。
在每日优鲜,他看到线上增长也无法轻易消除零售供应链的低毛利和线下复杂度。这是他对那段经历的总结,也促使他选择更适合自己能力的线上业务。
之后他在字节参与瓜瓜龙,从零建设教育产品;业务受到“双减”政策影响后,他转到剪映,负责国内产品及 CapCut 全球商业化。频繁换工作让他获得广泛样本,也让他一度怀疑自己的方向。
他回想,早些创业或加入持续增长的业务,或许会是另一条路径。但 AI 浪潮出现后,他认为过去在不同公司观察成功与失败的经历,能够帮助自己选择适合的创业方向。
陈冕认为自己更适合需要同理心、想象力和产品创新的线上创作业务,不太适合强调线下执行和纪律的零售组织。他强调这是对自身的判断,不是所有行业的统一标准。
谈到字节,他说自己学习了如何在讨论中聚焦问题、快速决策,也看到一些成功业务如何形成。知道失败的原因与知道怎样做对,是两种不同的经验。
他举例说,团队需要思考一个市场可能的长期形态,用它排除明显走不通的方向;但这不能代替当下对用户和产品细节的判断,每件事情仍要务实地做好。
他大学时曾尝试创业,后来因为缺乏信心去大公司学习。到 2021 年,他才逐渐觉得自己有能力创业,但也担心移动互联网已经错过最佳窗口。
进入 AI 创作
他决定做多模态应用,以场景数据和产品交互建立差异。第一代产品迅速进入激烈竞争。
ChatGPT、Stable Diffusion 和 Midjourney 的出现让他决定进入 AI。他认为 AI 可能带来比移动互联网更底层的变化,因此过去分散的经历重新有了用武之地。
他回忆当时对妻子说自己要创业,获得支持。对他而言,希望让过去的挫折不再只是挫折,也让他愿意开始新的尝试。
团队从一开始就决定做应用,而不是训练基础模型。陈冕说自己的背景是产品,不是模型研究;他希望避开与通用模型最直接重合的领域,寻找多模态创作场景。
他把信息生产和消费分开分析:文档、搜索与语言模型的核心能力较接近;图像和设计可能提供不同的数据、交互和用户需求,因此成为团队的切入点。
第一代产品 LiblibAI 借助创作者素材和模板提供能力;第二代 Lovart 则尝试把画布、对话和编辑放在一起。陈冕认为差异化不仅来自模型,也来自场景数据和交互设计。
他将设计视为更广泛创作领域的一部分,认为 AI 可能同时改变创作工具和人与工具的分工。图像成熟较早,因此团队先从图像场景切入。
创业之初,他先找技术伙伴验证产品设想,再与投资人沟通。他回顾说,第一笔融资较顺利,但没有及时为后续资金需求做准备。
2023 年的图像生成市场竞争很快变得激烈。团队补贴创作者和用户,也承担免费使用产生的 GPU 开支;陈冕当时认为必须在效率和策略上胜过竞争者。
下架、裁员与融资
公司在 2023 年遭遇产品下架和资金紧张。陈冕回顾现金流管理、获客与 2024 年恢复融资的过程。
他回忆,团队专注竞争,没有及时完成相关备案,产品在 2023 年 9 月下架。公司随后裁员,并面临收入不足和融资困难;这是他对当时事件的叙述。
张小珺追问,既然产品还不是最终形态,补贴战是否值得。陈冕仍认为当时需要争取用户,但也承认公司对现金流和融资节奏缺少经验。
他将团队、算力和补贴的共同支出视为压力来源。产品下架、用户能否回来、人员离开和投资人顾虑同时出现,让融资变得更困难。
团队缩减后开始推进会员商业化。陈冕说到 2024 年 3 月公司账上只剩约 4000 元,随后获得一笔关键投资;他当时也准备在必要时自掏资金继续支撑。
关于获客,他认为广告投放只是渠道,产品是否具有新意和公众关注、进入市场的时机如何,都会影响获客成本。他提醒创业公司不能把单纯买流量当成无限可持续的增长。
他回忆困难时期每天见多批投资人,却屡屡被拒绝。对方担心产品能否恢复上线;他从中学到,在顺利的时候也要为下一轮困难准备资金和时间。
2024 年,产品恢复、收入和用户回升后,公司接连确定多轮融资。陈冕报告了融资规模,但具体金额和时间仍以他的当时口述为准。
Lovart 的产品设计与上线
团队从第一代产品的学习门槛出发,探索画布和 agent 工作流。陈冕讲述命名、邀请制和早期传播。
他认为第一代产品对专业用户能力很强,但学习成本高,主要吸引愿意深入学习 AI 的设计师。下一代产品要把能力交给更多用户,同时降低操作门槛。
团队在 2024 年下半年开始准备画布。最初考虑让用户自己连接工作流节点,但他们发现这种方式不符合部分设计师的习惯,于是继续寻找更自然的交互。
到年底,模型的 agent 能力进步让他们想到让 AI 帮用户规划工作流:画布像桌面,对话框负责沟通,工具箱和编辑器负责执行与修改。团队围绕这些组件打磨交互。
他说,从想法到产品大约经历数月,而 Manus 的出现进一步强化了团队加快推出 agent 的紧迫感。陈冕认为先发关注有帮助,但后续仍要靠产品质量。
Lovart 的名字希望像一位热爱艺术的设计师,容易在不同语言环境中使用。他笑称团队只注册了少数域名,上线后其他后缀被抢注,这也是一次节约成本带来的教训。
访谈时产品采用邀请制。陈冕说收费功能还在建设,免费使用也产生算力成本,因此团队需要控制放量;等商业化能力完善后计划逐步开放。
他回忆发布后社交媒体关注迅速增加,设计圈和 AI 圈开始讨论。这个早期传播解决了部分冷启动问题,但他也承认团队接下来仍要证明长期留存和付费价值。
为赶上线,团队连续高强度工作。陈冕坦言经常工作到深夜,这样的节奏并不健康;他希望之后能够改善。
Agent 生态与公司建设
他讨论通用和垂直 agent、定价、团队协作及大公司竞争。长期留存与产品价值仍需验证。
在产品组织上,他认为领域知识和把知识交给 AI 的能力越来越重要;同时,他强调团队做 agent 只是刚起步,还需要经历长期使用和商业化的考验。
他预测通用 agent 和垂直 agent 可能并存:通用入口处理广泛需求,专业工具负责更深的任务,用户也可能直接访问垂直产品。这是他的产业假设。
对模型公司与应用公司的关系,他认为靠近基础模型能力的功能可能由模型公司直接提供,但有些垂直应用也需要独特数据、交互和行业认知。
他预计设计工具市场会有领先者,也可能有大公司在自身生态内提供产品;这种竞争格局尚未确定。短期内团队仍以服务专业设计师为主。
商业模式也取决于用户是谁。专业人士持续使用工具,适合订阅;如果未来直接为客户交付一个设计结果,陈冕设想也可能按产出类型和价值收费。
他当时关注北美增长、跨地区团队协作和产品迭代,也准备面对未来可能进入创作领域的大公司。他说先发、用户认知和持续创新都有价值,但没有一种保证胜利的办法。
陈冕描述团队角色逐渐变化:领域专家、会使用 AI 编程的工程师和模型研究者之间需要更紧密地合作。他把这一组织方式作为自己公司的探索,而不是所有团队的模板。
焦虑、成就感与创业选择
陈冕分享困难时期的失望、产品得到反馈时的快乐,以及童年经历如何影响他的创业观。最后他讨论垂直应用和 AI 安全。
他承认创业伴随着焦虑,尤其是在知道第一代产品有局限、却不知道下一代能否成功时。他选择带着这种压力继续工作,同时也知道公司仍会面对竞争。
最让他高兴的时刻,是对未来产品形态的判断得到用户反馈。他反复强调,Lovart 的早期关注只是开始,真正让他兴奋的是把自己想象的东西做出来。
与大公司职级相比,他现在更看重创造的价值和个人成长。他说,职位和薪资有其管理作用,但无法完整衡量一个人做出了什么。
最困难的时候,一些核心成员离开,令他失望;后来他也理解每个人面对风险会作出不同选择,并更珍惜留下来的人。
他把陌生领域的创新比作反复尝试点燃潮湿的木柴:有失败和短暂火光,也需要耐心与对时机的判断。他说自己不确定最终成功的人一定是自己,但希望持续参与。
他回忆 2023 年底四处融资时,曾在投资机构办公室突然意识到,自己正在经历曾经羡慕的创业道路。即使结果未知,这个念头让他重新振作。
童年不断搬家,让他很难说哪里是故乡。电脑游戏引发他对技术的兴趣,金庸小说则影响了他对做有意义的事的想象;他希望用创业把这些经历连接起来。
他给其他创业者的建议是关注具体行业、数据和需求,并持续观察模型能力的变化。他相信垂直应用仍有机会,但这建立在他对未来通用智能发展速度的假设之上。
最后他推荐金庸小说、《中国少年儿童百科全书》和《史记》,说这些书影响了他的价值观和世界观。他也谈到对全面超越人类的 AI 的不安,认为安全和边界值得共同讨论。
张小珺结束访谈,邀请听众继续分享想听的话题。
Mehr aus diesem Kanal
1:59:52EN
2:51:18EN
2:51:18ZH
2:34:18EN
2:34:18ZH
1:09:50ZH