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114: 秘塔闵可锐 2:“我不是演员”

晚点聊 LateTalk

Shownote

「你得相信,最坏的事情会发生。」 今天我们一次发了两期节目,嘉宾都是秘塔创始人,闵可锐。 113 期,是我和可锐在 2023 年年初的一次访谈,那次大模型热潮初期的漫谈中,有不少此后被印证的预言。本期,是 2025 年 4 月底,秘塔发布新产品 “今天学点啥” 之后,我和晚点科技组作者与桐,一起对闵可锐的访谈。 我们从 “今天学点啥” 这个新产品切入,聊了秘塔探索新产品的方法、思路和执行,以及闵可锐对 AI 应用发展的思考。 https://cdn.z.wiki/autoupload/20250505/dMYX/1008X1218/WechatIMG207.jpg 秘塔持续推出了一些有口碑和用户的 AI 产品,包括秘塔写作猫、秘塔搜索等。与之形成反差的是,在 2023 年的大模型热潮后,秘塔并没有加速扩张和融资,仅在 2024 年新融了 1 亿多人民币。整个公司的估值也是低得保守。 可锐是一个直言、坦诚,甚至有些 “我行我素” 的创始人。我问他为什么不融更多钱?他说,他当不了一个演员,他也不知道,为什么一些在他看起来拙劣的故事,不少投资人会 buy in,这超出了他的 “能力范围”。 他说最初看到 DeepSeek 的人才组织方式,就觉得这样非常对。我问他为什么秘塔不是这么组织的,他说,因为 “我们没钱”。 一方面,可锐的一些观点似乎有些悲观,他会说:“我们摸着石头过河,大厂摸着我们过河”;任何有潜力主要依靠大模型能力达到 1000 万 DAU 的软件应用,大模型厂商和大公司一定会自己做。另一方面,他依然在持续经营秘塔这家已经成立 7 年的小 AI 公司,拒绝了去年的一些收购机会。 这是一期小 AI 公司创始人的生存之道,也是一个 “没有偶像包袱” 的 AI 从业者的一手观察。 本期嘉宾: 闵可锐,秘塔科技创始人,@「AI 秘塔」公众号 ID:METASOTA2018 时间线跳转: - 今天学点啥 03:05 今天学点啥:黑神话冯骥自来水,闵可锐自己打 70 分;马上会推出新优化 09:09 其实秘塔 80% 的产品决策是 “我拍脑袋” 的 11:18 to C、to B AI 产品秘塔都做过,不同的决策方式 18:14 “为什么没做 Agent 方向产品”—— 为什么做大家都在做的事? 20:32 Manus 的很多效果得益于 Claude;25 年的模型来做通用 Agent,成功率仍是问题 25:58 秘塔为何没沿着法律场景、做垂直 Agent? 27:56 收入是产品决策的重要指标;过去 7 年多少名噪一时的 AI 公司,要么死了,要么大幅收缩 29:45 我融不了很多钱;我讲真话大家也不信,也做不了演员 - 再聊两年前的「预言」 34:44 模型做不到全球 top 的 foundation model 创业公司挑战重重 36:14 做基础模型就应该是 DeepSeek 的人才组织方式 37:27 AI 战场都是聪明人,不要奢望兼顾 8 个产品、同时开几条模型线,还能在某个方向碾压别人 38:11 AI 一定要算 ROI 吗?AGI 也可以是消费 41:46 Llama4 再次证明,“一流资源、二流团队” 打不过 “二流资源、一流团队”;字节人才密度很高,关键是怎么发挥价值 42:55 梁文锋最懂什么? - 模型和应用的边界 44:56 to B、to C 应用,基础模型,我都可以做,不过没人相信 49:48 法律翻译、秘塔搜索,都不适合出海,但 “今天学点啥” 之后会出海 52:48 我们的对手会是 1 万亿的公司,你得相信,最坏的事情会发生 54:30 因为保守错失了哪些机会? 57:36 去年为什么拒绝被收购? 01:01:21 谨慎与抛弃沉末成本,闵可锐的双面性 01:03:28 Jasper 没死,但大家都要 “踩一脚” 01:05:06 所有主要依靠大模型有潜力到 1000 万 DAU 的软件应用,大(模型)公司都会自己做 - 模型技术讨论 01:10:19 大模型和小模型结合,只是个很简单描述;整体思路是:1. 服务自己的用户 2. 及时跟进下一代模型解锁的能力 01:16:46 o 和 R 真的在推理吗?智能的形式比本质更可验证 01:23:58 用强化学习做推理模型之后,很多人低估了好的预训练的重要性 01:25:42 Grok3 和 Llama4 是两件事,Grok3 成功证明了一个后出发的团队,能快速追赶一线能力 01:29:55 Scaling Laws 不是线性外推,很可能到了新卡点,又会有新突破 01:32:59 过去曾有哪些技术误判,导致错失机会? - 过去两年,我各方面都更会了 01:37:26 我们摸着石头过河,大厂摸着我们过河,创业公司得更快找到下一个石头 01:38:43 一个足够灵敏的组织,理想 vs 现实 01:41:03 目前秘塔的团队分工、协作 01:45:52 为什么没找产品合伙人? 01:49:33 热潮前后,秘塔团队节奏的变化 01:55:25 23 年至今的变化:自己 “更会了”,接下来希望能和整个组织一起成长 相关链接: 晚点聊 108:与马毅聊智能史:DNA 是最早的大模型,智能的本质是减熵 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67d8a5084e49c8b5501f611b) 晚点聊 110:与明势夏令聊 Agent 竞争:通用入口之战就要来,创业要做垂、做专 (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67fd8cafcc06f8ff48a73642) 晚点聊 107:与真格戴雨森长聊 Agent:各行业都会遭遇 “李世石时刻”,Attention is not all you need (https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/67cdb53f7ccfd410926b0c66) 剪辑制作:甜食 * 本期主播: * 小红书 @曼祺_火柴 Q (https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5dfa9e92000000000100626f?xsec_token = YBSKzbnOGWpnyJ5fxw_yafTdnAUIDw - EfCtqmFTkCIM2o=&xsec_source = app_share & xhsshare = CopyLink & appuid = 5dfa9e92000000000100626f & apptime = 1736682459 & share_id = 331aecb9ca7941f498d81fb9c32ea810),即刻 @曼祺_火柴 Q (https://okjk.co/FBoH1Q) https://cdn.z.wiki/autoupload/20250129/p96l/1428X298/% E6%92% AD% E5% AE% A2-% E7% BB%93% E5% B0% BE% E4% BD%9C% E8%80%85% E7% AD% BE% E5%90%8D.png ** 即刻 @王与桐 (https://okjk.co/UmgW69) https://cdn.z.wiki/autoupload/20250313/tAbq/2062X376/% E4% B8%8E% E6% A1%90-shownotes_% E7% AD% BE% E5%90%8D.png ☆《晚点聊 LateTalk》建立「 播客听友群」啦!☆ 欢迎关注科技、商业大公司动态和创业创新的小伙伴进群交流,第一时间收听新节目。 这里有更多互动,更多话题讨论。欢迎贡献选题 & 推荐嘉宾。 请先添加「晚点」小助手的微信号,备注:“晚点聊”,我们邀请您入群。 https://tc.z.wiki/autoupload/f/vF9vElnh05iCqwr0xfm9iL4wP3sHaC7Y1psXYbgMe5eyl5f0KlZfm6UsKj-HyTuv/20250730/YNjr/907X339/WechatIMG1646.jpg 关注公众号《晚点 LatePost》和《晚点对话》,阅读更多商业、科技文章: https://hv.z.wiki/autoupload/20250129/DqTi/1452X514/% E6%92% AD% E5% AE% A2% E7% BB%93% E5% B0% BE% E6%88% AA% E5%9B% BE.png

Highlights

秘塔科技创始人闵可锐在访谈中分享了公司的发展历程及对 AI 应用的思考,探讨了新产品 “今天学点啥” 的推出背景及其市场定位。他还分析了 AI 行业竞争格局以及创业公司在大厂压力下的生存之道。
01:12
闵可锐坦言秘塔因资金问题未采用特定组织方式
05:18
产品最初面向成人,现发现辅助孩子学习是痛点
10:18
若能自洽推导其重要性则会快速决策
17:03
用比喻和类比降低理解门槛是关键
20:17
让绝大多数人认可 Agent 的有效性难度很大
23:00
2025 年通用 Agent 预计只能较好完成 30% 的任务
26:00
投入研发资源可使案件自动化效率比传统律师高 100 倍
28:01
AI 产品容易被快速复制,需注重差异化竞争
31:51
很多产品投入研发后只能火两周,应更倾向提供持续价值
34:44
秘塔认为无应用侧重会导致模型虽多但不如头部
36:14
DeepSeek 侧重于研发,产品优化不足被认为是个人品味
37:27
聪明人不应一心多用,而应专注于大机会
39:07
阿里在 ROI 出现前已用强化学习做推理研究,与 DeepSeek 差距不大
41:50
字节跳动团队的关键在于一号位的带领与资源调配
43:55
多数名校学生缺乏对计算机执行次数数量级的认识
47:01
做有价值的事需要正反馈,深入做都有意义
51:19
去年用户侧倾斜,投资人希望打造高技术 C 端产品
53:54
DeepSeek 成为未被考虑到的变量,需做最坏打算
54:33
没能力拿到的机会不算错失
58:46
对市场判断需保持谨慎,确保团队和公司基础价值
1:02:24
能引发媒体关注的是少数激进且能讲大故事并实现的人
1:03:28
大模型普及使 AI 写作成为普遍功能,冲击传统应用
1:08:12
市场对 AI 公司的态度常从一个极端到另一个极端
1:15:38
数学推理能力的提升得益于生成数据放回预训练集
1:23:29
模型下半场需找到合适评判标准以提升现实任务能力
1:23:58
强化学习需以较好的预训练模型为基础
1:25:42
优秀人员搭配顶尖资源能在短时间内实现一定水准的推理能力
1:31:03
技术判断应更关注实际应用而非理论瓶颈
1:34:16
Sam Altman 通过终局故事吸引投资,但模型变现应用仍有限
1:37:26
新推产品可能被模仿,小团队需规划后续布局
1:38:45
AI 热潮下顶尖人才成为各厂商争夺对象
1:41:06
下一个好想法藏在上一个执行的细节里
1:46:49
持续学习不应成为管理负担
1:55:00
不确定之前花几个月做的事是否值得,反思公司策略
1:59:57
2025 年前通用 Agent 仍面临技术瓶颈

Chapters

秘塔创始人谈 AI 应用与新产品
00:00
今天学点啥
今天学点啥: 黑神话冯骥自来水,闵可锐自己打 70 分;马上会推出新优化
03:05
其实秘塔 80% 的产品决策是 “我拍脑袋” 的
09:09
to C、to B AI 产品秘塔都做过,不同的决策方式
11:18
“为什么没做 Agent 方向产品”—— 为什么做大家都在做的事?
18:14
Manus 的很多效果得益于 Claude;25 年的模型来做通用 Agent,成功率仍是问题
20:32
秘塔为何没沿着法律场景、做垂直 Agent?
25:58
收入是产品决策的重要指标;过去 7 年多少名噪一时的 AI 公司,要么死了,要么大幅收缩
27:56
我融不了很多钱;我讲真话大家也不信,也做不了演员
29:45
再聊两年前的「预言」
模型做不到全球 top 的 foundation model 创业公司挑战重重
34:44
做基础模型就应该是 DeepSeek 的人才组织方式
36:14
AI 战场都是聪明人,不要奢望兼顾 8 个产品、同时开几条模型线,还能在某个方向碾压别人
37:27
AI 一定要算 ROI 吗?AGI 也可以是消费
38:11
Llama4 再次证明,“一流资源、二流团队” 打不过 “二流资源、一流团队”;字节人才密度很高,关键是怎么发挥价值
41:46
梁文锋最懂什么?
42:55
模型和应用的边界
to B、to C 应用,基础模型,我都可以做,不过没人相信
44:56
法律翻译、秘塔搜索,都不适合出海,但 “今天学点啥” 之后会出海
49:48
我们的对手会是 1 万亿的公司,你得相信,最坏的事情会发生
52:48
因为保守错失了哪些机会?
54:30
去年为什么拒绝被收购?
57:36
谨慎与抛弃沉默成本,闵可锐的双面性
1:01:21
Jasper 没死,但大家都要 “踩一脚”
1:03:28
所有主要依靠大模型有潜力到 1000 万 DAU 的软件应用,大(模型)公司都会自己做
1:05:06
模型技术讨论
大模型和小模型结合,只是个很简单描述;整体思路是: 1. 服务自己的用户 2. 及时跟进下一代模型解锁的能力
1:10:19
o 和 R 真的在推理吗?智能的形式比本质更可验证
1:16:46
用强化学习做推理模型之后,很多人低估了好的预训练的重要性
1:23:58
Grok3 和 Llama4 是两件事,Grok3 成功证明了一个后出发的团队,能快速追赶一线能力
1:25:42
Scaling Laws 不是线性外推,很可能到了新卡点,又会有新突破
1:29:55
过去曾有哪些技术误判,导致错失机会?
1:32:59
过去两年,我各方面都更会了
我们摸着石头过河,大厂摸着我们过河,创业公司得更快找到下一个石头
1:37:26
一个足够灵敏的组织,理想 vs 现实
1:38:43
目前秘塔的团队分工、协作
1:41:03
为什么没找产品合伙人?
1:45:52
热潮前后,秘塔团队节奏的变化
1:49:33
23 年至今的变化: 自己 “更会了”,接下来希望能和整个组织一起成长
1:55:25

Transcript

曼祺: 欢迎收听晚点聊,我是曼琪。今天我们一次发了两期节目,嘉宾都是秘塔创始人闵可锐。113 期是我和可瑞在 2023 年年初的一次访谈。有意思的是,那次大模型热潮初期的漫谈中,有不少印证的预言。本期是 2025 年 4 月底,秘塔发布新产品。今天学点啥之后,我和晚点科技组的作者王与桐,一起对闵可锐的访谈,我们从今天学点啥这个新产品切入。聊了秘塔探索新产品的思路,组织方式和闵可锐对 AI 应用发展的思考。秘塔持续推出了一些有口碑和用户的 AI 产品,包括秘塔搜索等等。不过与之行程反差的是,在 2023 年大...