2025 年第 15 场 AI 开放麦：十字路口和朋友们聊到了这些…

开放麦是「十字路口」社区线下活动的经典形式。

从最开始的探索到现在，我们已经举办了 16 场 AI 开放麦，邀请了超过 150 位新一代 AI 创业者和积极行动者登上开放麦的舞台，每个人用 10 分钟时间，分享他们在 AI 领域的产品和见解。

这周五（8 月 29 日）下午，我们和 Founder Park 一起，在百度云智大会的现场举办了新一场 AI 开放麦。

在这篇文章中，我们梳理出 9 位 AI 创业者在开放麦舞台上分享的金句，以及他们关于 AI 的观察与思考。

AI 开放麦现场，轻松活泼严肃认真

怎么找准路？怎么活下去？

整场开放麦，你会发现，嘉宾们虽然做的方向各不相同，但他们关心的问题却非常集中。

抛开那些复杂的术语，他们的「实在话」其实可以归结为两大核心：

【1】怎么找准路？

【2】怎么活下去？

围绕这 2 点，嘉宾们抛出了各种「金句」和自己对 AI 产业、创业的思考。

我们一一总结了他们的精彩分享内容。

赵纯想 (胃之书创始人)：AI Coding 正处于「蛮荒时代」

这一次，赵纯想没有介绍自己的产品，而是选择和大家分享他对 Vibe Coding 的最新观察与思考。

在过去的一年里，他发布了「纯想强制爱计划」，带领数百名 0 基础初学者走进了 Vibe Coding （氛围编程）的世界，在大量独立开发者社群里看到了大家 Vibe Coding 的日常。

基于这些实际的体验，他提出了一个观察： Vibe Coding 的价值分层非常明显。

【1】高手能借助它显著提速业务，有代码基础的人能够在这种工具中深度受益；

【2】新手反而容易陷入混乱，项目复杂度迅速「熵增」。因此，AI Coding 对大多数人来说仍是「蛮荒时代」。

这里的「熵」借自物理学，指的是系统复杂度与无序程度的快速增加。

很多 AI IDE 产品看似是 To C 产品，但实际上是 To B 逻辑：它们让小白用户的项目更快走向失控，而没有真正回应这些用户的持续需求。

因此，他认为：

低代码依旧是一个伪命题，只是换了一种形式重演。

在赵纯想整理的 TIMELINE 里，AI Vibe Coding 仍大多处在最早期的第一阶段。

作为补充，他还提到国内一些产品已在尝试突破第 3、第 4 阶段，比如 Qoder。

目前 AI Vibe Coding 更深层的问题在于：

即使 AI 写代码很快，人类用户在「规划」上的投入依旧远超「生成」本身。即便手写率不足 3%（赵纯想提到大多数时候，实际的手写编程量甚至不超过 1%）。

但是，为此规划任务的时间，仍远超实际生成代码的时间。

今天的 AI Coding 仍停留在「一句提示词，才能让 AI 动一下」的阶段，用户很难进入「心流」工作：一句话下去，Agent 忙活 10 分钟，用户反而被打断，无法保持连贯的思维流。

所以他认为：

Agent 只是一个过渡形态。

在下面这个赵纯想现场给出的「未来 Vibe 产品 4 象限」里，他给出了「未来 AI Vibe Coding 工具」的范式：

它们可能坍缩到两端：要么是全自动后台运行，要么是高频交互的高手工具，中间的灰色地带难以长期存在。

核心观点落在一句话上：

整个 AI Vibe Coding 领域才刚刚起步，真正的下一代编程工具，还需要跳出「Agent」这个过渡阶段，找到让人持续进入心流的形态，而不是继续假想：用户能够自己参与 Coding。

唐垲鑫 ( Nooka 创始人)：从做「防沉迷」到做「沉迷」

唐垲鑫在开放麦上，提到了自己曾经在之前的公司做过的一个很有意思的项目 ： 给大爷大妈以及青少年做「防沉迷系统」，防止他们刷短视频太长时间。

但是，短时间内，却收到了来自大爷大妈的几万个投诉，让人哭笑不得。

当他离开前公司的时候，他开始思考短视频如何将人们的注意力短时效化。如果有了 AI ，如何让人们享受到有意义、有知识的内容。

将获取知识，做到「沉迷」的程度。

他很直白地说道：AI 会写文章、会画画，但它不懂真正的「创意」。同一个 Prompt 输入 3 遍，结果差不多，这就是证据。

所以他的方法是：让不同风格的 AI 碰撞，制造意外。这样才可能激发新火花。

他认为，未来所有产品的竞争都会回到「体验」。他的团队选择了音频作为突破口，想用 AI 做到过去无法实现的「沉浸感」和「实时反馈」。

目标很简单：像短视频让人沉迷一样，但这次是让人沉迷于学习和获取有价值的信息。这也是为何「95 后用 AI 音频应用 Nooka 重构《康德》」，获得如此大声量的原因。

翟星吉 (语核科技创始人)：B2B 创业者的「滑跪」与生存法则

「不做什么，比做什么更重要」

这是翟星吉给出的 To B 创业的生存指南。他强调，创业必须切入企业的核心业务，能交付真生产力。

至于「中国 To B 有没有未来？」他给出的答案是：努力不如选择。要懂风险，要追求高质量的营收。

最让我印象深刻的，是他的「滑跪」理论：

【1】战略坚定 ≠ 死磕

【2】能滑跪，才能走得远

你怎么知道你的选择是对的？

该坚持时坚持，该转向就转向。方向大致正确，组织就会充满活力。

创业者要有风险偏好的，要有风险感知。战略坚定不等于「死磕」，「滑跪」才能走得更远。

心态要足够的开放，上一秒坚定，下一秒就可以滑跪，快速迭代。

最后，我们听到了他分享的一个有趣的小故事。在语核的团队里经常有人起不来床，大家居然用 iPhone 的「查找手机」功能互相叫醒。

刘如山 (旷野群星创始人)：不自己干，是做不到有血肉的体验的。

在充满「速度与激情」的 AI 创业圈，旷野群星创始人刘如山踩了一下「刹车」。

「我用半年当用户，才敢做 AI 产品。」

这位「客户成功」背景出身的创始人，带着一种久经沙场的务实，做了十几年「客户成功」工作：把销售吹的牛圆上，把销售挖的坑填上。

她表示在传统行业里踏实、诚信、长期主义才能满足用户需求，但当她跨界到 AI 行业时，表示自己「有点看不懂了」

我看不懂，但我大受震撼。

刘如山曾经碰到过投资人说：你们搞一个 PPT ，就能给你一千万美元，但请你别当 CEO 了，换一个人当。

她大为震撼，但最后选择，「做些更基础的、再吃点苦吧」。

很多人 To 投资人、To 领导，就是不肯 To 用户。

她在创业过程中，表示自己见多了太多的常见的失败场景：

【1】拿锤子找钉子：有了技术，硬找场景。

【2】不接触真实用户：手不沾泥，洞察太空。

【3】急功近利：产品仓促上线。

她说，很多 AI 产品只是「更高效的垃圾制造机」，因为它们是做给投资人或领导看的，不是做给用户的。

付费用户到底有什么痛点，让我们亲手干 6 个月再说。

第一天赚到钱，才是好产品，所以她用自家产品，以一个「短视频」代运营、广告片各种「微」业务。

虽然她戏称「代运营」在圈子鄙视链里处于最底层，「狗带不干」，但她们仍然产出了很好的效果。1600 位作者参与了拍同款挑战，产生了上亿流量。

既然可以安稳挣钱，还要冒险吗？

「笨笨拙拙」和坚持，让他们真正摸到了用户的痛点。她相信，护城河就藏在这些「血肉体验」里。

她们的产品 Mulan 木兰 是一个 AI 版的剪映。

这款产品的内核是：观众和平台对优质、精准内容的需求是无止境的。内容的生成与分发，本质上应该是一个流式（streaming）且不断迭代的过程。

AI 本应该能够在整个链路中发挥作用，Native 地融入平台运作中。然而，对于现在的产品，她认为：内容创作与分发之间没有无缝衔接，AI 只能在部分环节辅助，效率也比较低。

因此，当观众对内容质量和精准度的期待不断提升时，现有的产品形态显得力不从心，也就无法真正支撑起这种「无止境」的需求。

面对剪映这种跨时代的「英雄级」产品，她觉得其中有「可以找到的裂缝」。

「血肉」是我们听到刘如山金句中频率最高的词汇，这个词意味着：不亲手沾泥，就无法获得「血肉」般的体验。

张伟 (X-FUN 创始人)：保持「空杯心态」，把一把大刀磨成「指甲刀」

身处包装设计这个极其传统的行业，张伟延续了对「深度」的追求，但他将焦点从「用户」进一步聚焦到了「行业」。

他追问了全场的观众 2 个问题：

你真的了解行业吗？你真的知道自己的优势吗？

他的结论是：「了解行业，比了解 AI 更重要。」AI 创业的姿态，应该是 「行业 + AI」，而不是 「AI + 行业」。

你对 AI 有清楚的边界认知及发展预判吗？

他大方地分享了 X-FUN 早期「踩过的坑」。当时 AI 模型对中文语料理解能力很有限，而 X-FUN 团队则在思考「要不要单独进行中文训练」，导致产品走了弯路。

这次经历让他对百度这样的大厂有了更清醒的认知：创业公司不应该去重复造轮子，而应该聪明地站在巨人的肩膀上，善用大厂推动模型能力跃迁的成果，聚焦于自己的优势领域。

你有「空杯」的心态和准备吗？

他建议创业者保持「空杯心态」，把一把大刀磨成「指甲刀」，去打磨一个极其微小、极其精准的「小切口」，像「指甲刀」一样。

在一个点上做到极致锋利，解决一个高频、刚需的场景。

同时要多找「行业陪跑伙伴」，比闭门造车靠谱得多。

Koji (十字路口创始人)：新一代 AI 创始人的「变」与「不变」

「当艺术评论家聚在一起，他们谈论的是艺术的形式、结构和深层含义。而当艺术家聚在一起时，他们谈论的是在哪里可以买到便宜的松节油。」

作为「十字路口」的创始人，Koji 在访谈了超过 100 位 AI 创业者后，用毕加索这句名言，为当下 AI 创业的氛围找到了一个绝妙的注脚——「松节油」。

他发现，真正走在最前沿的行动者们，越来越少空谈宏大理论，而是更关心那些能让产品跑起来、让团队活下去的具体「弹药」和「工具」。

围绕「松节油」，他分享了自己观察到的新一代 AI 创始人身上，正在发生的几个关键变化。

1. Momentum is the New Moat：抢占「势能」，就是抢占一切

「营销在 AI 圈子有点被污名化了」，Koji 敏锐地指出了当下的矛盾。

从 Kimi 的投放浪费争议到 DeepSeek 纯靠技术封神，似乎让「搞营销」成了一种原罪。但他认为，越是如此，越是营销创造力的洼地，也越是真正的机会所在。

我但凡遇到有创始人犹豫要不要搞事情，我都会告诉他们，Transformer 的论文名字就叫《Attention is All You Need》，你就无脑相信 Transformer 吧。

他引用了 a16z 的观点 「Momentum is the New Moat」（势能是新的护城河），并坚信在当下这个时间点，叙事能力和声量制造，是创始人最重要的能力之一。

无论是早期的 Cursor 还是现象级的 Manus，它们的成功都证明了：在产品解决真问题的前提下，快速掀起势能，能带来后来者望尘莫及的超额回报。

领先一周发布，和落后一周发布，世界可能完全不同。

2. 重新定义「韧性」：拥抱「Fail Fast」的连续打击

Ship Fast（快速发布）的必然结果，就是 Fail Fast（快速失败）。

这要求创始人具备一种「新韧性」。Koji 认为，过去的韧性是「坚持」，而今天的韧性，是能承受连续的失败与负反馈，而不被击垮的能力。

Sam Altman 说的「SaaS 快时尚化」，本质就是高频试错的游戏。现在一笔融资能让你比过去多开好几枪，但很多创始人被前两枪的空响和快速的负反馈就打蒙了、吓退了。

在这种环境下，能扛住连续打击、保持乐观并习惯它，本身就是一种巨大的竞争优势。这种韧性，能让你在牌桌上多留一两年，而这一两年，足以让你等到 AI 模型下一次进化的红利。

3. 人才的磁场：从吸引人才，到为人才「建城」

「AI 人才非常稀缺」，Koji 强调。这已经不是简单的招聘问题，而是决定生死的核心瓶颈。

他分享了一个惊人的案例：一家预计年净利润 1 亿美金的公司，360 人的团队，产研却一度只有两个人。创始人不得不为了人才，在全球范围内开设新的 Office。

这说明，优秀的创始人必须是一个「人才磁场」。

个人再强也有限，AI 创企需要团体作战。能吸引并留住顶尖的 AI PM、工程师、营销高手，是创始人最被低估，也最关键的能力。

他以 Manus 举例，CEO 小宏不仅吸引了 Peak、Hidecloud 这样的顶级人才，其团队中许多优秀的年轻人也是被他的磁场所吸引。这种能力，是产品之外，最坚实的壁垒。

自由开放麦

最后的自由开放麦环节，欢迎更多现场的朋友登场即兴分享，成了一个有趣的收尾。

Seede AI 的联合创始人 MUJI 和观众们「抱怨」自己被提示词折磨的经历。也提到对用户的洞察：普通人对 AI 的需求可能很简单，比如「让图片里的字对齐」。

把这些最简单的需求做好，就能让产品更完整。

专注于 AI 旅游的「旅伴 AI」创始人陈业熙，和大家分了如何把一个需求做到闭环的经历。

在他看来，把一个需求真正做到闭环，意味的是：不仅解决用户表面的问题，还把后续的服务链条都打通。

让技术想象力，快速落地

当个体创业者将目光聚焦于应用创新和场景突破时，他们成功的背后，离不开一个稳定、开放且高效的「技术基座」。这个「基座」的质量，决定了他们的想象力能否顺利地落地，变为用户手中的产品。

如今，搭建和维护这个基座的角色，正由平台型企业来承担。

在本次云智大会上，我们恰好有机会近距离地观察「百度智能云」的实践。透过它，我们或许能找到这个问题的部分答案。

所以，百度这样的平台型企业是如何在整体战略上，与 AI 创业者、创企产生连接，并以此带动「新产业、新增长」的？

我们做了个总结：通过创新效率带来「新增长」；通过降低门槛，带来「新产业」。

在现在的 AI 浪潮中，一个好的创意要最终成为用户手中的成功产品，往往需要跨越模型、算力和复杂工程化这几重障碍。这对于资源有限的开发者和初创团队来说，是一个巨大的挑战。

而平台在这些方面提供支持的直接结果，是为新产业的萌芽提供了更适宜的土壤。当创业者不必再为底层技术过度分心，他们就能将全部精力投入到对用户需求的理解和应用场景的挖掘上。

于是，一些过去因技术门槛太高、实现成本过高而难以落地的想法开始变得可行。这些探索最初可能只是解决某个特定问题的新工具或新服务，但当它们逐渐汇集、成熟，就有可能形成全新的商业赛道。

更重要的是，这也为平台、开发者、创企带来了新增长的动力。这种增长来自门槛的降低。通过利用平台成熟的工具和服务，产品从概念到推向市场的周期被大大缩短，试错成本也显著降低。

这意味着，更多样的创意有机会得到快速验证，整个市场的创新密度和迭代速度也随之加快。

而带来带动「新产业、新增长」的抓手，大致分为 3 个层面：【1】底层模型技术【2】算力【3】应用。

1）学会预测大厂的「前进路线」

在百度云智大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖，将麦克风递给了 3 位年轻的创业者，让他们实地地分享了些关于「新产业、新增长」的经验：做 AI 眼镜业务的李未可创始人& CEO 茹忆、做 AI 3D 大模型的 VAST 创始人兼 CEO 宋亚宸、心影随形（逗逗游戏伙伴）创始人& CEO 刘斌新。

像是宋亚宸提到得益于百度在模型推理能力上的提升，让他们的业务的流程更加顺畅了，也无需花费额外的成本。

他们各自讲了讲大平台能给初创企业带来什么「利好」。

这其中，我们关注到、也是 AI 开放麦现场大家提到的「 AI 大模型，无需创企重复搞，要学会预测大厂的「前进路线」」这一点。

百度这样的平台，正努力扮演好平台的角色。他们以文心大模型为核心，在千帆平台上搭建了一个庞大的模型「货架」。货架上既有像文心这样能力全面的「通用款」，能应对各种常见任务；也摆满了为特定行业定制的「精装款」，比如专门面向金融、教育或客服领域的模型。

除此之外，过去模型精调需要海量高质量数据，成本高到让小团队望而却步。

现在，平台正在尝试通过基于奖励模型的强化学习精调（RFT） 方式，用更少的数据也能跑出好效果。比如在人岗匹配任务上，少量数据就能把百亿参数模型调到接近千亿模型的水准。对创业者来说，这是「小成本，大效能」的典型案例。

这使得创企不必从 0 开始训练自己的大模型，可以直接站在平台的肩膀上，利用经过市场验证的模型能力，快速启动产品研发。

就像 X-FUN 创始人张伟说的那样，创业者需要预测百度这类大厂的战略发展路径。

搭在他们造的轮子上，自然能被带着往前走。

现在，AI 产品构建的速度被大大加快了。

创业团队可以直接从货架上选取最适合自己的模型，把宝贵的资源和时间，全部倾注在对用户需求的理解、对产品体验的打磨上。

这样一来，从一个想法到一款成熟产品的距离，被大大缩短了。

2）让算力即取即用

讲完底层技术，再来看下 AI 的起点 —— 算力，这也是创业者最沉重的成本之一。

Scaling Law 依然有效，意味着对极致算力的追逐远未停止。但从 0 搭建和维护一个大规模 GPU 集群，对绝大多数创业公司而言是不可想象的，同样对于专注于应用场景的企业来说也是没有太大必要的。

除了从 0 构建大模型有些难以想象之外，为大模型调用提供日常的算力，对于许多小团队来说也并不轻松。

因此，平台方的首要角色，就是将复杂的「算力」转化为像「电力」一样的标准品，让创新者可以按需取用，即插即用。

其战略意图是让开发者和创企，将复杂的底层硬件问题外包给平台，从而能将宝贵的资金和精力聚焦于算法和应用本身的创新。

3）「积木化」应用

我们可以先来看看目前 AI 开发的核心之一 —— AI Agent。本次大会上，就发布了千帆企业级 AI 开发平台发布 4.0 ，提供了一站式的 Agent 开发能力，显著降低了门槛。

一个简单的例子，现在的企业方可以直接通过智能客服能通过用户拍摄的故障图片，精准匹配说明书内容，提供多语种的解决方案。对于需要快速验证市场的创业团队，也有一些成熟应用。只需上传一段标准操作视频，几分钟内就能生成 SOP，也能快速定制出，前段时间网络短视频平台爆火的「吴彦祖数字英语教练」。

通过这一系列「积木化」的工具和平台，创业者得以站在平台的肩膀上，快速将创意变为现实。

一个生态内，调用全部服务

这种「积木化」应用的意图，其实在 MCP 协议的推广上表现得更为明显。

百度正试图将其积累了 25 年的搜索能力，以及地图、翻译等核心服务，通过标准接口开放给开发者。例如，新一代的智能硬件，如李未可的 AI 眼镜或儿童 AI 玩具，无需自己搭建复杂的知识库和搜索引擎，就能直接调用百度的实时搜索能力来回答用户的时效性问题。

这背后，是一种平台战略的延伸。

当越来越多的开发者习惯于在一个生态内调用服务、开发应用时，对于创业者而言，这意味着可以更快地集成强大的功能；而对于平台方，这则是在 AI 应用生态中，抢占了一个中心化的、不可或缺的位置。

开发者和创企们，有了更多「业务可能性」

有了算力，如何快速、低成本地开发出强大的 AI 应用，是第二个难题。

这考验的是平台的「工程能力」，或者更直白地说，他们是否愿意付出更多的资源与精力将复杂的模型、数据、工具链，封装成易于使用的模块。

无论是多模态 RAG、工具调用（MCP），还是多 Agent 协作，平台都提供了现成的框架和工具。这旨在最大限度地降低开发难度，让创新想法能以最快速度变为现实。

通过近距离观察，我们可以清晰地看到 AI 时代这对最核心的共生关系：「探路者」的成功，验证了「铺路者」的价值；而「铺路者」决定了「探路者」们能走多快。

总而言之，我们能清楚地看到，在这场 AI 创业者的「等风来」过程中，百度这类平台也获得了「飞轮效应」。

【1】通过技术普惠，让模型无需重复造、让算力即取即用，吸引最广泛的开发者和创企；

【2】通过技术开放，帮助这些用户快速开发、「积木化」应用，并得到商业验证；

【3】成功的应用和案例，会反过来验证并繁荣百度 AI 平台的能力，吸引更多开发者和客户加入。

这个飞轮的最终目的，或许是为了繁荣平台自身，让「云智一体」带动新产业、新增长。但在路径上，让 AI 创业者获得了更多的「业务可能性」。

在一场场的 AI 开放麦里，我们相信，最有价值的洞察，往往来自创业者之间最坦诚的交流。

如果你也是一位正在 AI 领域探索、行动、创造的同行者，无论你处在哪个阶段，都欢迎你来到「十字路口」的开放麦。

期待与你连接！

文章来自于微信公众号“十字路口Crossing”，作者是“镜山”。