在 AI 创业的热潮中,每月甚至每天都会诞生新创意,但是能够以“年”为单位持续发展的好项目却屈指可数。由此可见,AI 创业不仅要靠依靠好点子,更需要商业化、产品力、视野格局等等方面的基本功。

近期,米可世界 AI lab 的负责人 Simon 接受了播客“硬地骇客”主理人 Saito 的专访,在对谈中,Simon 从个人创业史、商业化、AI 与社交游戏产业结合等方面分享了她对 AI 时代创业的思考与理解。

在很多人看来,Simon 是个“非典型”的创业者,求学和职业履历与众不同:她本科在卡内基梅隆大学学计算机,后面又读了心理学硕士。和她的很多同学不同,Simon 完全没有“大厂镀金”的经历,也不属于白手起家式创业,她选择在中厂米可世界“内部创新”。

这条路小众但很适合她。加入米可世界后,Simon 先带领团队在中东市场做出热门游戏社交产品 TopTop ,又成为 AI lab 项目的负责人,开启这家公司在 AI 领域的新尝试,据说 AI lab 做的也不错,新产品在测试期间收获了很多自然流入的忠实用户。

对创业者来说,Simon 的观点也许也是 AI 时代一套与众不同的解法。

关于 Simon,关于米可世界

Saito:

大家好,最近我看到一个数据,说 Z 时代的年轻人有 34% 愿意与 AI 建立情感连接。说实话,这个数据远超我的认知。虽然有这么大的用户群,但 AI 社交的玩家们普遍还处在烧钱换增长的路上。尤其是头部的 Character AI,也因为融资困难,在去年年中时卖回给了老东家 Google。我其实对 AI 社交产品的未来蛮感兴趣的,我们今天也特别荣幸,邀请到来自米可世界 AI Lab 的负责人 Simon,她专注于研究 AI 与社交游戏的结合,我们今天跟她好好请教一下AI社交游戏的底层逻辑、商业化路径跟未来挑战,也看看米可世界怎么准备在未来突围。话不多说,首先欢迎 Simon!Simon 先跟大家打个招呼,然后简单介绍一下自己和米可世界。

Simon:

Hello,硬地骇客的朋友们大家好!米可世界是一家做社交泛娱乐的公司,我们主要做海外市场,目前公司规模在千人以上,现在还在持续扩招,也欢迎更多的小伙伴加入。国内的小伙伴可能不太了解我们,我们在海外的话,重点是在中东和东南亚地区做得比较好,像直播、语音房、游戏社交等等这些出海社交赛道上比较常见的品类,我们都有一些在当地比较有名气的产品。我们在全球都有布局,所以现在也在重点发力一些像海外华语区、日本这些市场。

我叫 Simon,在米可负责一个 AI 社交游戏的项目。我是卡内基梅隆大学的本科,宾州州立大学的硕士。一开始学的计算机,后来是转到了心理学。

我对今天的访谈还挺感兴趣的,因为我一开始根本不知道米可,后来我去查了一下,发现米可是做海外市场的,主战场在中东地区,感觉那边挺赚钱的,所以我特地去查了一下,发现米可属于闷声赚大钱的类型。之前我看到米可 CEO 的一个访谈,提到说年收入有几十亿,所以我就挺好奇,米可是怎么在中东这种富豪区,依靠社交游戏这个赛道赚到这么多钱的。

希望 Simon 一会儿能跟我们好好讲讲,带着我们一起赚钱。好,那我们继续。能不能跟我们分享一下,你为什么从卡内基梅隆大学的计算机专业转到心理学?毕竟对我们学计算机的人来说,去卡内基梅隆大学学计算机是件很向往的事,大家都说它是世界排名第一的计算机专业嘛。

Simon:

其实我去学计算机的理由可能跟大部分高中生一样,就是不知道自己要学什么,觉得卡内基梅隆大学的计算机专业很牛,就申请了,然后被录取了,就去读了。其实当时并没有想清楚。当时学校对计算机科学专业有要求,你不能只学计算机,必须要有一个辅修或者双专业。所以我当时主修计算机科学,辅修心理学。后来发现学校里学计算机的大牛太多了,我在里面非常普通。感觉自己是个学渣,如果以后毕业了,可能也就是个非常平庸的程序员,永远做不到顶尖。而我感觉自己学心理学比较有天分,可能更有机会做到顶尖。当时上学的时候,我的性格就是,要做一件事就必须做到世界顶尖水平,做不到就不做了。所以就换专业了。

Saito:

我觉得卡内基梅隆大学的教学方法挺好的。国内学计算机就是学计算机,但在卡内基梅隆大学,学计算机一定要辅修一个东西。计算机其实就是工具,总得跟现实世界结合,不管结合什么,对未来发展,对未来做的产品等等,都有很大的帮助。我觉得这个挺好的,尤其是在现在的 AI 时代,大家都说 Vibe Coding,感觉如果不是去做研究的话,对计算机能力的要求没有那么高了。

你如果要做产品,最好还是有其她专业背景。不管是挖掘需求,还是做市场运营,我相信心理学都会很有帮助,非常棒。那我想问一下,米可是做社交的公司,对吧?你在社交领域也做了很多年,这跟你之前的心理学背景有关系吗?学习心理学让你在社交方面做得更好吗?

Simon:

这要分两个方面来说。首先,学习心理学专业,与其说是学习一些心理学的理论,比如微表情,不如说是思维方式的训练。尤其我们学校的心理学比较重视研究能力的建立,其中有很多工作中会用到的用户研究方法论,比如问卷、访谈、田野调查,以及数据分析的专业基础,如何做实验、分析数据等等。这些都是心理学专业会花很长时间训练的,也是日常工作中会用到的专业技能。

另外,我读硕士时的研究课题是跨文化心理学,研究不同文化群体之间底层思维逻辑的差异,以及如何研究和自己文化不同的群体,包括语言可能都不同的群体。比如中国人和美国人,一个是从中国文化延续下来的,一个是从古希腊文化延续下来的,他们的思维模式有很大差别。美国人认为一就是一,二就是二,可能整体来说大致是这样。而中国人可能认为一不一定是一,二不一定是二,就像阴和阳的思维可以互相转换。

举个例子,假设你妈和你老婆吵架了,你觉得是谁的错?大部分中国人可能会觉得这个问题很奇怪,琢磨半天说,可能两个人都有错。但如果你去问美国人,之前有研究显示,美国人很可能直接给你一个答案,比如我妈错了或者我老婆错了,做一个二选一。

这里还涉及到如何研究语言不通的群体。比如,我们当时做中东市场,当地人说阿拉伯语,而我们不说。我们要给中东用户发问卷、做访谈,怎么确定,尤其在发问卷时,怎么确定我们提供的阿拉伯语问卷是准确无误的?因为问卷调查中,问题哪怕有一点偏差,用户的回答结果都会大相径庭。这里有一套方法论,比如,我们会先培训翻译人员,确保他们精准地翻译问卷。翻译完成后,我们会再找另一位与其无关的翻译,拿着翻译好的版本,按照同样的培训标准,再翻译回中文。然后我比较回译的中文和我最初写的中文,看看有没有区别。大概就是这些小技巧,我们在学习心理学的时候也会学到。这样能保证最终的调查问卷效果符合预期。

Saito:

这很有意思。你在米可做的第一个社交产品是什么?

Simon:

我在米可做的第一个社交产品是一款游戏社交 App,用户可以在 App 里语音聊天,同时玩一些当地热门的休闲小游戏。这个产品是 2018 年做的,2019 年成为了中东最热门的游戏社交产品之一。

Saito:

当时你们选择进入中东市场的时候,应该也有一些竞品吧?从产品形态来看,你们是社交加小游戏,我记得这种产品市面上挺多的,之前有一阵中东淘金热,大家都去中东发展。所以,当时你们做这个社交产品的时候,是怎么看待竞品的?

Simon:

我们当时做这个东西的时候,社交游戏还没有完全火起来,只是一个概念,大家觉得这个方向可能行。当时中东市场还比较蓝海,大部分做社交产品的,主要是做一些露脸社交,比如视频直播、一对一视频聊天,还有像探探那种把照片放上去滑动的。大家可能觉得中东女生出门都蒙着黑布,不太能和陌生男性交流,所以觉得中东人比较缺异性社交的机会,大部分产品都往这个方向去了,没有太往游戏社交这个方向去。游戏方面呢,大部分也就是直接做游戏,像我们当时做的那些游戏品类,比如飞行棋,当时其实也蛮多人做的,但他们也就直接做游戏了,或者是一些大型游戏,基本上不会把游戏和社交做强结合。

Saito:

中东人群还蛮复杂的,像迪拜、阿联酋那些地方,除了传统的当地人之外,还有很多劳工,包括埃及,人群也很大。你们当时做中东市场的时候,怎么找到这些高价值用户?大家之前不是一直说中东土豪多吗?但土豪毕竟是少数,怎么找到土豪让他们付钱?

Simon:

中东大部分产品运营都比较重,他们的方式就是看别人的产品里谁花钱多,就直接去找他。我们的产品可能比较特别,是一个纯产品驱动的,我不做重运营,当时几乎没有运营团队,只有一些客服、审核什么的。所以我们的方式也比较简单,就是把人群分成经济比较发达的国家和经济比较不发达的国家。经济比较不发达的国家,我们在做投放的时候,会重点投放女性用户。不管她们有没有钱,刚好有钱是我的运气,没有钱就算了。主要是吸引一些女性用户过来,这样能营造更好的社交氛围。因为在中东,如果社交场合有女性在场,大家会更礼貌,不说脏话,因为在女性面前说脏话不太合适。这样一来,整体素质会提高,大家也会更友善,社交欲望更强,另外男用户也更愿意在女性面前花钱。

对于有钱的国家,我们主要通过 Google 和 Facebook 等传统渠道投放广告。投放时,会重点关注富裕人口多的、消费意愿强的国家,比如沙特。投放沙特时,我们会排除菲律宾和印度籍的外来务工人员。这里用了个技巧,是在投放设置中,要求用户的手机系统必须是阿拉伯语,才会进行广告投放。

Saito:

我觉得这个挺有意思的。你提到给女性投放是为了营造社交氛围,让我想起国内的各种“局”,比如相亲局,都是男性买门票,女性免费。其实也是类似的思路,不管女性能不能花钱,反正钱从男性那里赚就好了。我觉得这算是心理学的一种应用吧,挺有意思的。

Simon:

这其实是社交软件的常规套路了,大家都这么做。

如何在中东打造一个爆款游戏社交产品

Saito:

你们在沙特等地找到了有钱人让他们付费,能跟大家讲讲你们第一步是在哪里起步的吗?

Simon:

我们第一步是在埃及起步的。最开始投放时,我们基本上只投女用户,这样能让一开始的社交氛围更好一些。很快男用户就进来了。上线一周左右,我们在埃及的员工坐公交车时,就有看到旁边有人在推荐我们的产品。

Saito:

也就是说,你们先在埃及把社交氛围做起来了,然后再投放沙特、阿联酋等地,让他们来平台互动,对吗?

Simon:

对的。

Saito:

我还想问一个跟中东文化相关的问题。我们都知道中东很多国家女性是蒙面的,您刚才也介绍了,这跟她们的社会地位比较低有关。我们一直听说中东女性社会地位比较低,不让出门等等,您能给我们介绍一下中东相关的这些情况吗?

Simon:

关于社会地位,每个国家的保守程度不一样。比如埃及和阿联酋比较开放,沙特有的城市开放一些,有的城市保守一些。比如在麦加圣城这种地方,蒙面程度很夸张;在首都利雅得就好一些;还有一些城市可以不蒙面,或者袍子可以是彩色的,不用是黑色的。每个地方都不太一样。

首先,蒙不蒙面就不一样,埃及的女性基本上都不蒙面,在大街上很少见到蒙面的女性。其次,关于蒙面和穿黑袍这些事,我跟当地女性,特别是沙特女性聊过,她们认为这不是一种限制,而是一种保护。我在利雅得跟一个家境富裕、进出都有司机接送的女生聊过。她来见我时,从司机的车上下来,她的司机是男的,但她并没有觉得这是一种限制,也没有觉得不能跟司机交流。

我们约在咖啡厅外面的椅子上见面。她一坐下,周围还有不少其他人,她就把黑布摘了下来。我问她摘掉有没有关系,她说蒙布是她自己选择的一种自我保护,可以避免一些麻烦,比如遇到不礼貌的人,但她想不蒙也可以不蒙。

在他们认知里,这是一种保护。我还与一些埃及和沙特的男生聊过,他们很多人也表现出很强的保护家族女性的意识。

Saito:

埃及相对世俗化一些,可能不太愿意蒙面,而其他国家蒙面更普遍,宗教色彩更浓厚。你们做社交 App 时,那些宗教色彩浓厚的国家,会限制女性上网露脸吗?有法律法规限制吗?

Simon:

我们做产品的时候,包括现在,相关规定都在逐渐放开。因为我们产品里没有露脸的机会,所以不存在这个问题。用户一般不愿意让别人知道真实身份,因为这可能会带来麻烦。在中国,用陌生人社交软件,聊几句就会加微信。但在我们的产品里,他们不想让别人知道自己是谁,所以社交关系会留在我们的产品里。

Saito:

这样粘性就会更强。那你们是怎么在中东市场崛起的?

Simon:

如果想实现 ROI 打正,我们重点要关注比较富裕的国家。这些国家的用户消费能力很强,你不太需要费力,他们也会花钱。你只需要提供非常本地化的、他们喜欢的东西。用户自己会提出他们想要什么样的付费功能。那边的用户很有意思,他们会直接告诉你,“你怎么还不收费呢?你快点收费,快点做送礼物功能,我就要花钱!” 所以我们会收集他们自己提出的想花钱的点,然后结合我们的产品做一些改造。比如,像刚才提到的送礼物,直播软件中送礼物的效果非常炫酷,会占据整个屏幕。但我们是游戏,玩到一半突然弹出礼物,会影响游戏操作。所以我们把送礼物改成了送花,可以以最小单位一朵来送,也可以送很多朵,基本不影响游戏。

Saito:

如果以现在的视角来看,因为你们做社交产品已经是几年前的事了,现在的中东还那么好赚吗?

Simon:

现在的中东肯定没有以前好赚了。从 2020 年左右开始,中国公司都发现中东很赚钱,然后一窝蜂地涌入。现在这个市场上,不管是做游戏的还是做社交的,竞品都很多。像我们当时作为第一批探路者,团队里也有人出去在行业里做交流,或者去到别的公司。他们大概也知道我们当时是怎么做的,哪些产品做成功了。我们之前还发现有些公司刚上线时,广告投放素材直接用我们的,UI 也直接用我们的,只是稍微改个颜色,这种情况很多。所以整体来说,竞争肯定更激烈了,但也倒逼着大家做得更好,就没有了之前那种野蛮生长的状态。

AI 创业的“第一性原理”

Saito:

现在更像是正规军了。你之前一直在做社交产品,现在负责米可世界的 AI Lab,对吗?我想问一下,你是什么契机想从社交产品转向 AI 的?AI 产品的热度真正起来是在 2023 年初,因为 2022 年底 ChatGPT 发布了。我不确定你的转变是如何发生的。

Simon:

我们的 AI Lab 成立于 2023 年春天,当时 ChatGPT 开始火爆,在国内全面流行起来。那时我们觉得 AIGC 是未来的方向,必须布局。在成立 AI Lab 之前,公司也考虑过一些 AI 技术方向。但到了 2023 年,我们整个行业发现 AIGC 技术本身并没有什么特别之处,只要能看懂论文,大家基本都能做,主要在于算力够不够,工程团队的交付能力强不强。我们公司,包括整个行业,遇到的难题是 AIGC 出来了,但好像没有哪个公司在社交泛娱乐赛道上用得很好。像 Character AI 这种,虽然很火,但似乎没有找到商业化路径。大部分公司能做出很火的产品,但没有找到能提供长期价值并实现商业化的方式,至少在社交泛娱乐的 C 端,大家都没有很好的答案。

所以,我们成立 AI Lab 是希望探索如何用 AIGC 更好地赋能社交、赋能泛娱乐,如何在这些方面落地应用。本质上,这仍然是社交,只是把 AIGC 作为工具融入其中,所以才有了这样的转变。

Saito:

也就是说,你们是社交加 AI,没有脱离之前的社交基因,而是基于这个基因,叠加了 AI 的能力。

Simon:

是的,因为我之前做的是游戏社交,所以这次我们做了一个社交游戏,并把 AI 融入进来。AI 的准确性一直是个问题,尤其在医疗等需要准确性的领域,问题会比较突出,它只能作为参考。但像我们做游戏,AI 生成内容的不准确性反而变成了优势,天马行空的效果更好。

Saito:

你们刚开始成立 AI Lab 的时候,有看过 Character AI 吗?当时在那个方向上,Character AI 算是一个比较标杆的企业,但他们自己其实不赚钱。看似订阅用户很多,但其实是入不敷出的,因为当时 AI 的成本也很高。我不确定你们当时有没有看过这个方向,你们的判断是什么?

Simon:

最开始肯定会关注 Character AI,因为它当时很火,而且和社交领域强相关。但我们研究了这类产品的技术实现和成本后,决定不做这个方向。因为当时做这个事情的成本比较高,尤其如果直接用 ChatGPT 这种方式快速上线,会非常贵,它是按 Token 收费的。

它的贵主要体现在,为了保证和 NPC 聊天时的体验,NPC 需要记住你前面说了什么。

Saito:

是。

Simon:

你不能跟它聊天的时候,它上一句不知道你在说什么,那就很没意思。所以为了记住上下文,行业里的通用做法是,当你和它聊一句话时,它会先搜索之前的聊天记录,把相关的句子提取出来,放在这次的提示词里。也就是说,你问它“吃了吗”这三个字,但它的提示词可能包含了很多与“吃了吗”相关的历史聊天记录。

我实际发给它的提示词可能有好几千字。这种情况下,用户越聊越贵,因为每次的提示词会越来越多,成本基本没办法覆盖。因为用户在这个场景下,除了一些不太合法的领域外,没有太强的付费需求。

Saito:

我之前看过一个节目,采访一些和 AI 角色谈恋爱的人。有人甚至和AI角色求婚,还答应了。虽然可以理解为角色扮演,但这种交互深度超出了我的想象,这其中的需求是存在的。而且我理解,他越聊沉没成本越高,就越舍不得这个虚拟角色,对吧?聊得越多,但问题还是成本。那你觉得今天或者以后,这会成为一个可以解决的问题吗?在我看来,这仍然是一个存在的需求。

只是现在成本高,大家不愿意花那么多钱和虚拟角色深入聊天,对吧?

Simon:

对,这个人群肯定存在,只是愿意花那么多钱的人比较少,这样商业模式就不太好成立。至于提示词、token 的成本会不会降低?我觉得一定会降低。任何新技术刚出来成本都高,而且现在AI发展非常快,几乎是井喷式发展,成本降低的速度我觉得应该是每年好几倍。时间长了,成本一定能降到大家都能接受的程度。

但这可能涉及到硬件商的生产力限制,比如中国能不能生产出足够多的卡来支撑这么多项目,美国是不是不卖给中国这些卡?

Saito:

对,我们之前也在聊成本高、打不正等各种问题。那你们 AI Lab 选择下场做AI游戏社交产品,最核心的支撑点还是成本吗?

Simon:

我们从2023年开始做这个项目,当时的成本非常高。像我刚才分析的,Character AI 的模式我们不考虑,因为成本太高。所以我们当时主要考虑两点:第一,边际成本要可控;第二,选择用户群体庞大、成熟,付费能力、意愿和习惯都已经培养好。所以我们选择了游戏领域。

因为游戏市场的数据比较明确,比如每个国家有多少玩家,每个游戏品类的付费能力如何,玩家的付费习惯、付费点和付费金额等等,这些数据都比较成熟。我们再把 AIGC 技术融入进去,成本核算和盈利就比较容易。

Saito:

Simon,最近两年 AIGC 产品井喷式发展,主要体现在效率提升方面,比如写文章、画画等等,现在也逐渐扩展到游戏领域。你能介绍一下目前 AI 游戏的市场趋势吗?或者你看到哪些新的 AI 游戏产品?之前好像看到米哈游的蔡浩宇也发布了一款 AI 游戏,你看到的 AI 游戏市场是什么样的?

Simon:

现在市场上尝试比较多的 AI 游戏主要有几类:第一类是大型游戏,比如开放世界游戏,这类游戏会大量使用 AI 技术来制作美术素材和文字剧情。第二类是独立小游戏,比如一个小村庄里全是 AI 小人,玩家在里面观察这些 AI 小人互动,看他们发生什么故事。第三类不是开发新游戏,而是在已有的游戏中融入 AI 技术。

我把AI玩法融入到老游戏中,比如恋爱养成游戏。以前这类游戏只能和 NPC 进行像微信聊天一样的固定对话,现在可以更自由地回复,NPC 也会有不同的反应,算是老游戏的一种新玩法。

Saito:

听你介绍下来,感觉大家现在都还在探索阶段。

Simon:

对,都在探索阶段。

AI 产品背后的组织和人才

Saito:

我不确定你们在招聘的时候,对于 AI 人才有什么样的要求?比如,对 AI 的理解,或者你们会去找什么样的 AI 相关人才?

Simon:

我们的人才划分比较清晰,分为专门做 AI 的人才和不做 AI 的人才。当然也有一些交叉的。比如做游戏开发的,像客户端、后端,他们不需要会 AI,只要对 AI 有兴趣,愿意做一些接入的工作就可以了,不用懂 AI。而对于做 AI 相关的人才,我们主要有两块,一块是非常重 AI 的,比如做算法的。这类同学的招聘要求和常规公司会有很大区别。

我们会要求算法的同学对游戏方向和内容有很深的理解。因为我们不做科研,不做底层算法、大模型,我们主要是研究如何把现有技术更好地应用到产品中。所以我们对这部分人才的要求主要是业务水平,比如图像算法方面,因为我们游戏画风非常真实,我们会要求你对光、影、皮肤的纹理、质感有很强的审美,或者至少能听懂美术的描述,比如美术说阴影不真实,光线角度不对,你得能理解。

文字算法,也就是 NLP 这块,我们希望他们对文字内容、泛娱乐内容,比如电影、小说、网文、短剧等有一定的理解,至少知道霸道总裁、赘婿是什么,能 get 到其中的乐趣点。

我们希望这样的人对业务有非常强的理解。另外,对 AI 不需要有那么强的理解,但需要有一些了解或兴趣,因为你的工作可能跟 AI 强结合,比如游戏策划或产品经理。我们希望即使你不懂 AI,也能够保持高度的兴趣,经常关注一些相关的资讯,了解新的趋势和技术,看看有什么可以应用到工作中。同时,也希望你脑洞大、创意好,能够通过观察其他公司的产品和技术发展,联想到我们业务场景中可能的应用。这种脑洞和联想能力非常重要。这种脑洞和联想能力会比较重要。

Saito:

了解。米可之前一直在做互联网社交产品,现在你们的 AI Lab 做的是 AI 游戏,再加上一些社交元素。你觉得做这两类产品最大的区别是什么?

Simon:

游戏更注重艺术创造,讲究每个细节的设计和氛围感,因为它本身就是一件艺术品。而纯互联网社交 App 更关注效率,而不是艺术感或美感。做社交 App,我们更注重逻辑和理性分析,比如如何提高社交效率,如何缩短用户路径,如何引导用户点击我们希望他们点击的内容,做我们希望他们做的事情,以及如何避免一些我们不希望发生的行为,比如骂人。这更多是一个逻辑分析和数据分析的过程。所以,传统社交 App 的从业者通常更偏向逻辑分析,他们会根据数据和行业套路进行理性分析和优化。而游戏行业从业者通常是出于热爱才入行,比如喜欢玩游戏,毕业后就去了游戏公司。

所以很多时候,你会发现,包括制作人在内,很多都加入了很多感性成分。他们会把游戏当成自己的作品,投入更多的情感和热爱。当然,现在游戏行业也逐渐趋于理性,开始重视数据。但总体来说,这个行业有很重的“看感觉”元素,个人审美非常重要。很多时候,就是因为喜欢、觉得有意思,所以才去做。尤其是一些大型的、精良的游戏,可能就是因为制作人觉得这样做有趣、好玩、好看,所以才有了最终的成品。游戏行业有相当一部分人就是这样工作的。这样做的好处是,你可能会做出一些非常有创意、非常有意思的东西,而不是炒冷饭。坏处是,你可能做了半天,却没有什么用。

Saito:

我感觉在你们公司团队里,可能更需要发挥大家的创新和创造能力。它不像在大厂里,做前端的就只做前端,做后端的只做后端。在你们公司,即使是做算法的,也要和内容结合,对吧?也要了解霸道总裁、鱼塘小说之类的,才能更好地结合产品,甚至提出一些建议。在你们公司,大家都可以给主管、制作人提建议,共同完善产品。

这也让我想到,你们团队在招聘时会有什么要求?我以前在选择加入一个团队时,比较看重的是:首先,团队能给我更多的自由度和空间;其次,团队的相处氛围要好;最后,团队成员的能力要强,我喜欢和聪明人一起工作。这是我的个人特质,我不确定你们团队招聘时的要求是什么。

Simon:

聪明人都喜欢和聪明人共事,所以我们理想中的伙伴一定是聪明、能力强,能独立完成工作,并且团队氛围简单融洽,每个人都能开心地工作。实际上招人的时候,我们会考虑候选人的定位,是资深人士还是年轻新人。年轻的同学大概率能力不如资深人士,需要一个成长过程。

我们对人才的要求首先是兴趣,兴趣是最好的老师。我希望他至少对游戏感兴趣,有热情,会认真琢磨,思考如何把事情做得更好,学习能力强。其次,AIGC 很新,还在不断发展变化,它加入游戏后,很多传统换皮游戏的认知可能不再完全适用,或者说适用但并非最佳方案。所以人选要敢于思考,勇于接受新事物。

由于工作性质特殊,他会面临很多新问题,所以另一个重点是拥有解决新问题的能力和意愿。遇到没碰过的问题,我希望他的态度是积极学习研究、思考解决方案并尝试,而不是因为没做过就放弃。

Saito:

我想问一下,你们在做AI游戏的时候,是如何判断项目是否能成功的?有没有总结出一些必须达成的要素?

Simon:

我认为有几个基本点,但可能不一定完全正确。我至少会看这几点:第一,成本能不能算过来,整个商业逻辑是否成立。有些大厂可能不太看重现有回报,因为它可以持续超前投入,觉得未来回报很大,但未来一定也会计算成本能不能收回。而小厂可能需要很快的回收。整体来说,我觉得成本核算很重要。展开来说,很多创业公司,尤其是融了很多钱的 AI 创业公司,一下子有了很多钱,就会大量秀肌肉,因为这是它融资的主要点。大量秀肌肉,搞很多算力,买很多卡,我们可能要去考虑它的性价比,技术成本或维护成本上去了以后,业务产出是什么?业务产出能不能支撑这么多的技术成本?我觉得这很重要,尤其在应用型公司很重要。在纯技术型公司,我觉得也需要稍微考虑一下。

因为中国和硅谷的投资逻辑不完全一样。硅谷很多公司,只要觉得你的技术有未来,就有一些机构能投。中国可能不一定完全是这样。你拿了第一轮,纯做技术,跑到下一轮的时候,估值高了,你不一定能拿到下一轮融资。

至少在中国创业,做 AIGC 创业,首先要考虑的是怎么活下去,能不能融到下一笔钱,或者赚到下一笔钱,首先它得自洽,所以成本很重要。我觉得秀肌肉秀多了,不一定能突出技术有多好、多先进,这不一定是最优解。

Saito:

所以本质上还是要去满足用户的需求?

Simon:

一方面要满足用户需求,另一方面要以用户能接受的成本和价格去满足他们的需求。在 AI 创业中,后者可能更重要。此外,我觉得剩下的都是人的问题。我跟很多 AI 项目的创业者聊过,发现很多时候,创始人对项目的期望是否与市场实际的天花板相符,是非常重要的一件事。如果不相符,可能会走一些弯路。

通常来说,在美国,任何一个创业项目,只要听起来还行,就一定有一部分人有需求,无非是挣多挣少的问题,基本都能成立。但如果你的用户群体很小,或者说这个需求本身很小,而创始人却天天讲故事,说要搞一个像微信、Facebook 这种级别的产品,那在做的过程中就会走形,最终可能不太能够成功。

Simon:

比如之前聊过一个人,他想做一个树洞软件。他说他的软件数据其实挺好,有很多自传播,留存也不错。这肯定没问题,说明这个东西是成立的,有一定数量的用户,比如大学生,会非常喜欢这个东西。但他却说要做一个微信级别的树洞软件。这就出现了预期和他产品实际能达到的天花板之间的差距。微信级别,我理解就是连村里的老头老太太都要用。树洞软件好像不太会这样。

所以,如果你的想法是把树洞软件做成微信级别,那可能就要花大量的钱去烧钱,可能不太关注近期的收入回报,最终可能撑不起来。因为微信这种产品,主要靠广告收入,而广告收入需要至少千万以上的日活才能有比较好的收益。

如果达不到一定的量,这个东西就会很别扭。创始人梦想和产品方向有区别时,就会很难受。比如游戏行业的创始人,他们会有一些自己的审美,但这个审美不一定符合付费玩家的诉求,这时就会有很多问题。

另外,创始人的心力也很重要。他有没有足够的精力和精神头去处理创业过程中遇到的一堆麻烦事?其实我觉得绝大多数问题都是比较好解决的。比如缺能力就招人,缺钱就融资。大部分问题都能解决,关键在于创始人有没有心力去解决,相不相信自己和团队能解决,有没有足够的耐心。很多时候问题就在这里。

Saito:

我很同意。我们团队也有过十年的创业经历,创始人的心力确实特别重要。如果创始人的劲头鼓不起来,公司就好不了。创始人得一直努力,持续不断地推进事情。我觉得在现在这个 AI 时代,大家都在烧钱,最好的方法就是把成本算回来,把收益目标和市场匹配起来。

你们公司团队规模多大?目标市场有多大?你们的收入目标是多少?这些都必须脚踏实地。现在中国的融资环境不像美国硅谷,不像你刚才说的随便一个 idea 就能融到钱。在国内的创业环境下,想拿到钱并不容易,而且投资人也比较谨慎,不像前几年那样愿意大笔投资了。所以我觉得如何精打细算非常重要,不光是米可世界,所有创业的团队都必须这样想。如果你第一天不能盈利,意味着很长一段时间内可能都无法盈利,我觉得这一点非常重要。

AI Lab 的优势和未来展望

Saito:

你在米可世界的 AI Lab 算是内部二次创业,对吗?因为你之前做社交产品,现在又重新组建 AI Lab 这个新部门或子公司,你为什么会有二次创业的想法?

Simon:

米可这几年一直在推 “一百个 CEO” 的概念,就是说每个人都可能发掘出有潜力的同事,让他们独立负责一个项目或业务,像 CEO 一样管理。另外就是米可的生态很适合做 AIGC 创业。首先,第一波做 AIGC 创业的可能是头部大厂,做一些小的创新项目。但头部大厂的决策流程比较长,参与的人多,会导致大家各有审美和看法,最终选择的方案往往是所有人都能接受的,但可能没有人觉得特别好。这样一来,创新速度和效率就会慢一些。

我们会看到很多创新项目,比如 DeepSeek、 Character AI、黑神话:悟空等等,都出现在小厂。因为小厂决策流程快,做出的产品也带有强烈的个人风格,更容易成功或失败,也更容易出现明星产品。

所以,我觉得比较有自信的人在决策快的团队里会发挥得更好,而求稳的人更适合去头部大厂。至于纯创业公司,市面上有很多,有些可能融了数千万甚至上亿美金。我觉得这些公司很容易为了融下一轮,过分强调他们的 AI 特色,过度秀肌肉。

他会有一种拿着锤子找钉子的感觉,不管钉子需要多大的锤子,反正锤子一定要够多。这会在业务方向上有限制,元素少一点看起来都不太行。另一方面,融到这笔钱之后,它有没有下一笔钱还不知道,所以会非常急于证明自己,希望业务方向能马上得到验证。同时,如果要找高阶人才、搭建优秀的团队,是需要花很多钱的。

这时候他可能就会想,我已经花了这么多钱,下一笔融资还不知道什么时候能到,公司的钱都投进去了,可能也没有其他业务了,就剩这一个了。两个月三个月还没出成果,会让人很焦虑、很着急,可能没有太多耐心去打磨一个有长期未来感的产品,而是更想快速在三个月六个月内证明这个东西能做起来,数据好,能赚钱,这样就比较急功近利。他可能还会面临招人的困难。

没有大厂光环,现在大家求稳,问题会比较多。除非你的东西做的很有特色,比如非常有社会价值,像用 AI 技术做猫狗交流,可能有人因为爱好加入。除此之外,很难招到优秀的人才。像米可,我觉得它就处于一个刚刚好的状态。

首先,它有小厂的灵活性,决策速度很快。像我们做这个项目,基本上有很强的自主权,公司层面不会干涉,部门内部拍板就能做,非常高效,容易出明星产品。而且,跟其他小厂相比,米可现在在一个细分领域里也算头部公司了,现金流很好,不靠融资,自己就能赚钱。

能烧多少钱,明年还有没有钱,这些都非常确定,不会有太大的生存压力。所以公司也不会像小厂、纯创业公司那样,面临着三个月六个月以后做不出来,项目就废了的情况。我觉得它整体就处在一个刚刚好的状态,比较适合新项目的生存,就像一片土壤。而且我们公司做海外、做社交泛娱乐比较多,所以像一些资源、一些经验是可以共享的,你有需要就可以用,你不需要自己搞也行。

Saito:

米可现在的规模比较合适,因为如果这个产品是在大厂里面,就比较容易走向平庸。大厂里有很多关联部门,每个人都可能会给你指导,你不听还不行。而且决策很慢,每个团队都可能会说,今天这个产品要到我这来上会,明天到另一个部门去上会,全部都上一轮,可能一个月都过去了。但现在AI产品迭代这么快,一个月过去之后都不知道是怎么回事了。

小厂的话又比较容易走极端,因为小厂是靠融资活着。现在很多小厂融了一轮钱之后就去砸广告,砸完广告之后再融第二轮钱。就像 Simon 说的,大家其实都是在融资的过程中不断地秀肌肉,而不是不断地证明我能赚钱。所以在做产品的时候就特别容易走偏,总是想着秀肌肉,而不是满足用户的需求。我觉得这块有很大的区别,决定着你到底能不能赚钱。我觉得米可现在的情况就很像一个背靠大厂。

大厂战略投资,提供时间和启动资金,同时你们还保有小厂的灵活性,我觉得你们现在的规模非常好,很适合目前的 AI 环境。现在 AI 市场很多人都在探索,如果没有稳定的现金流支撑,很难做长远考虑,产品也不一定能做好。我觉得你们这种方式方法真的很好。

今天跟 Simon 学到了很多,包括中东的人文地理、社交情况、AIGC 游戏现状以及团队情况,听到了很多不同的观点。最后,我们节目惯例,留最后一分钟给 Simon,可以跟观众再留个言。

Simon:

那我就谈个需求。我们AI Lab团队正在快速扩张,有很多岗位在招聘,目前最需要的是游戏服务器工程师,最好有 Golang 背景,熟悉 Go Micro 和 Gin 框架就更好了。此外,我们还有很多其他岗位,比如投放增长、游戏策划、社交产品、社群运营,以及 Golang 和 Flutter 开发。如果你对 AIGC 方面有特殊天赋和热情,我们也可以因人设岗,欢迎小红书联系“米可世界 HR 三里”。