张月光访谈 - 决策备忘录

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张月光访谈 - 决策备忘录

一、创业动机

两个最好的创业理由

• 期望收益率最高的两个创业理由：1) 就想当老板（不想打工）——第一天就成功了；2) 特别想让某件事发生（别人做成了也不算输）
• 想发财或想证明自己的期望收益都比较差

本次创业的动机

• 做一个能突破能力边界的AI朋友
• 不是只提供情绪价值，而是提供实用价值；从PPT开始，逐步扩展到更多能力

探索期策略

• 在迷茫期用最小成本探索，不 All in直到找到笃信的方向
• 在没确定之前不会All in，把成本控制到最低水平
• 如果不知道就不要着急，着急会带来更多损耗

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二、大厂内部的两种游戏

外部游戏 vs 内部游戏

• 外部游戏是通过打赢外部敌人来升级；内部游戏是打赢身边人就能升级
• 内部游戏会让绝大部分人变成向内作战的人，这是大厂里很难克服的"地心引力"
• 没有增量时很难避免内部游戏；外部游戏需要周期支持（12-16年是黄金周期，18-19年是真空期）
• AI的诞生又提供了外部游戏的机会——增量市场重新打开

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三、妙鸭产品决策

妙鸭不是 AI Native 产品

• AI Native 需要：没有这代AI就做不了（必要条件）+ 用户输入/输出的开放性（充分条件）
• 妙鸭通过限制用户自由度来谋求更稳定的效果
• 这本质上是典型的互联网产品思维

三个关键决策

• 技术选择：当时只有图像技术相对成熟
• 垂直细分：作为后发团队，选择"写实人像"这个垂直方向
• 商业模式：选择ToC端到端定价的写真生意，而非ToB的电商图生产——电商是很长的商业链条，不是核心环节就没有溢价权

"真像美"三原则

• 真（看不出来是AI做的）+ 像（跟用户足够像）+ 美（比真实自己好看一点）
• "真"是关键——能卖过去价值就会被无限放大，卖不过去价值会有很低的上限
• "像"满足了用户最爱传播的三类内容：与我有关、对我有用、喜闻乐见

产品定位本质

• 妙鸭是新消费品牌而非图像产品，与海马体一桌，与美图不是一桌
• 产品文案中没有任何地方用到"AI"这个词
• 写真生意和图像工具是两个赛道，不是自然延伸关系

妙鸭的技术架构："三模型"策略

• 用一个模型同时实现"真像美"在当时技术下几乎不可能，解法是三个专家模型串联
• 三个专家模型各司其职——模型1负责"真"（用普通人照片训练，保留瑕疵），模型2负责"像"（人脸ID控制），模型3负责"美"（模板风格）
• 通过完全固定工程链路、将用户自由度降为零，换取效果的确定性
• 这是互联网产品思维——限制自由度以换取稳定输出，而非真正的AI Native开放范式

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四、互联网产品 vs AI Native 产品

范式变化：从流程设计到上下文设计

• 互联网产品是"面向流程"的设计，AI Native产品是"面向上下文"的设计
• 互联网产品设计路线和决策树，用户拥有有限自由度；AI Native产品的用户输入输出都非常开放，无法穷举所有行为可能
• 最关键的设计问题变成：用户需要给模型什么上下文？什么是最佳的context和prompt实践？
• 传统UI/UX思维需要升级为AI Native的context设计思维

组织协同方式需要变化

• 传统互联网产品是线性协同（产品定义→设计师画图→工程师开发），但AI Native产品需要两段式混合摸索
• AI Native 需要：1) 先对模型部分进行混合摸索（角色边界模糊）；2) 等清楚之后再分工，产品经理设计流程去获取用户的context
• 如果用老方式做AI产品，会出现"设计完了发现效果不是这样"的问题

AI Native的机会窗口

• 如果AI组织和互联网组织完全一样，理论上没有太多机会留给新玩家
• 大厂在算力、数据、人才上具有压倒性优势，"大厂难掉头、反应慢"是幻想
• 传统互联网公司的线性工作方式（产品→设计→开发）难以适应AI Native的混合探索模式
• 新玩家若能建立"不同的物种"——组织方式上的代差——可能带来突围机会

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五、"单向门"产品方法论

什么是单向门产品

• 用了之后知道再也不会用以前的解决方案了（如Cursor/Claude Code之于IDE）
• 这种产品可以慢慢做、长期做，是足够长期正确的事情
• 市场份额会一点点往上涨，最终会被充分放大

单向门 = 为旧需求提供新解法

• 创新不是创造新需求，而是为一个旧需求提供新解法
• 这个新解法比起旧解法是全方位优势的
• 哪怕今天做不到全面优势，但能看到未来它会成为全面优势
• 最大的机会在于看到一个别人都还没看到的单向门

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六、AI产品洞察

90分等于0分

• AI产品必须迈过某个可用性门槛，没迈过之前即使90分也等于0分
• AI生图在"一眼看出是AI"和"看不出是AI"之间存在非线性的价值跃迁
• 妙鸭迈过了那条线——没有人能看出这是AI做的，这时成本的巨大优势才显现出来
• 今天很多AI产品还停留在90分阶段，未迈过可用性门槛，商业价值被严重高估

效果优先于交互

• 做Agent产品时，效果比交互设计更重要
• 一开始设计了很好的交互，但模型效果特别差，产品完全不可用
• 不管产品交互长什么样，先打磨最小生成单元；先调效果，等效果明白了，再设计流程去获取必要的context
• AI Native产品的开发顺序与传统互联网相反——先验证模型能力边界，再设计产品流程

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七、AI陪伴赛道

游戏化解决方案

• 用游戏的方式可以解决AI陪伴的三个行业通病：用户门槛过高、商业化效果差、角色无法成长
• UGC转PGC降低用户门槛
• 游戏自带商业模式
• PGC角色可以不断成长

AI乙女游戏与传统乙女游戏的区别

• AI乙女游戏创造的是以互动性为优先的IP，传统乙女游戏创造的是以表现为核心的IP
• 任何IP都有四个要素：价值观、视觉包装、作品表达、用户交互
• 越贵的IP越要降低交互频次（大明星不上直播）
• AI带来的是可以创造以互动性为优先的IP
• 传统乙女游戏公司不可能在自己的游戏里把人物做成可以AI聊天，会破坏人设

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八、平台与媒体

平台诞生的条件

• 新平台的机会只来自于新媒介+新交互的组合
• ChatGPT本身就是一种新媒介形式（对话交互）
• Zora还是短视频，没有新媒介也没有新交互，不可能成为新抖音

信息媒介的演进

• 人类经历了文字→图片→短视频三代主流信息媒介的迭代
• 如果是媒介迭代，就不会只用来做内容娱乐
• 所有东西都会升级（教育、电商等）

AI与内容的结合

• AI与内容的结合是一个在合适价格下慢慢做可能会很大的东西
• 过去几年冒出来的很多好公司都是内容性公司（米哈游、游戏科学、追光动画、泡泡玛特等）
• 平台性的东西在互联网20年周期做完了
• 好内容变得稀缺起来

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九、AI时代的人才与组织

技能贬值化

• 今天的技能正在贬值化，人和AI的关系变成"人负责will（意图意志），AI负责skill"
• 上一时代的专业技能（熟练的、别人不具备的）正在被AI快速复制和超越
• 多元化品位以及博学的程度正在决定团队的核心竞争力，广度比深度更重要
• 招聘时需重新评估"技能熟练度"的权重，增加对"审美品位、跨界整合能力"的考量

团队多样性

• AI时代比上个时代更加需要团队的多样性
• 大厂的人：规范性使命必达，执行时的坚决度有保障
• 独立开发者：灵活性强，更年轻、更 native，多面手（又要开发又要设计又要产品）
• 创业公司的人：品位非常好（审美品位、产品品位、营销品位）
• 不同做事风格的人要混合在一起

组织方式必须变化

• 传统互联网的线性协同不适用于AI Native产品
• AI Native产品的组织需要两段式：1) 先对模型部分进行混合摸索（角色边界模糊，产品/设计/技术一起搞清楚）；2) 等清楚之后再分工，产品经理设计流程去获取用户的context
• 如果用老方式做AI产品，会出现"设计完了发现效果不是这样"的问题
• 这是新玩家相对于大厂的组织代差机会