Stay ConnectedHello World, who is OnBoard!? 两个爱码字的投资人关于科技创业与投资的真诚对话。
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Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
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你们期待已久的最硬核干货的OpenAI o1模型技术解读来了！上个月最值得关注的事件，或许就是9月12号OpenAI o1模型的发布了，大家对这个新的模型翘首以待许久，OpenAI CEO Sam Altman 也称之为新范式的开始。经过强化学习（Reinforcement Learning）并结合Chain of thoughts 思维链技术，o1在处理物理、数学、编程等复杂问题时，甚至和该领域的博士生水平不相上下。OnBoard! 的嘉宾，不会让你失望！
Hello World, who is OnBoard!?
强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力这？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1带来的“新范式”会对行业有怎样的影响？
这次的嘉宾都是有实际训练LLM经验的一线研究员。这场三个多小时的解读，相信会给你不一样的视角！其中两位就来自 RL 绝对高地的 Google, 也是AlphaGo, alphafold, alphageometry 等一系列世界领先的RL工作的发源地。他们都分别在RL和MCTS（蒙特卡洛树搜索）领域有长期的研究和实践经验。另一位嘉宾则是在互联网大厂从LLM预训练到RLHF都有一手经验。中美视角的综合，碰撞出很多火花。这个嘉宾阵容对o1的猜想和解读，相信会让你直呼过瘾。
这次的探讨会涉及很多技术细节，嘉宾长期的海外工作学习，难免穿插英文，不接受抱怨。Enjoy!
PS 本期录制时间是2024年9月27日
嘉宾介绍
Kimi Kong，Research engineer @Google deepmind, 他在 Stanford 读书期间就接触强化学习，从机器人到现在的大语言模型，对强化学习的理论和使用的沿革有非常系统的理解。
Eric Li （返场嘉宾！），Research scientist @Google Cloud, PhD @Caltech。大家都猜测 o1 将蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 应用到了LLM，是提升逻辑推理能力的重要方式之一。Eric 就发表了多篇LLM和MCTS结合的论文，绝对的专家。
苏辉，前微信AI研究员，现国内一线互联网公司大模型负责人。
Cohost: Cage，原字节的数据科学家，现拾像科技研究员，公众号“海外独角兽”撰稿人
OnBoard! 主持：Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们都聊了什么
02:36 嘉宾自我介绍，MCTS 科普，为什么对LLM+RL新范式很重要； Cursor 为何值得关注，Physics in LLM from Allen Zhu, 语言对推理能力的价值
20:25 对o1发布有什么印象深刻的地方，数据的重要性和难点
40:16 如何拆解o1能力提升的来源？如何重新训练一个o1?
56:10 为什么复杂的o1 却解决不好简单的数学或常识问题？
60:16 o1 用于 tool use 的任务，可能有什么挑战？ 对agent 产品有什么影响？
66:46 如何看待agent 数据集难收集的问题？
68:38 什么是 Chain of Thoughts (CoT)和MCTS? 对o1的作用跟以前CoT做法有什么不一样？MCTS 在LLM推理中可能有什么作用？
83:07 什么是强化学习（RL）？在LLM中应用RL是怎样的演进过程？
89:35 RL和self play 其他领域，比如机器人，有怎样的应用？跟在LLM的应用有何异同？
93:45 RL, CoT, self-play 之间是怎样的关系？ 真的可以无上限提升LLM推理能力吗？
106:56 o1 有可能是单一模型还是 multi-agent system?
119:11 LLM和游戏有什么相互影响？为什么玩游戏的能力对LLM 很值得关注？游戏数据对LLM训练有什么价值？
126:54 Google 很早就开始 RL 相关研究，为什么 OpenAI o1先出来了？
133:16 o1 新范式的出现，对于追赶者来说意味着什么？更容易还是更难？
141:43 要追赶 OpenAI o1, 最容易被低估和高估的是什么？
143:48 对未来的展望：未来1年和3年，预期AI领域会发生什么？
我们推荐的内容
Cursor
Language is primarily a tool for communication rather than thought
OpenAI: Improving mathematical reasoning with process supervision
InstructGPT
RLAIF
Toolformer
Chain of thoughts
DDPM
DPO
PPO
Sergey Levine: Soft actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actorT Haarn
AlphaGo
AlphaGo-Zero
AlphaZero
MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG), from OpenAI paper "Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments"
AlphaZero-Like Tree-Search can Guide Large Language Model Decoding and Training
Chain of Thought Empowers Transformers to Solve Inherently Serial Problems
参考文章
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本期播客与《此话当真》合作，这次的创业者深度访谈，有些不一样！这位女侠一般的创业者 2016 年就开始做出海应用创业。这次的访谈，我们看看一位8年出海老兵，如何从0做到数千万用户，又如何在 LLM 大潮中，雷厉风行地带领公司将 AI 融入实践中。
Hello World, who is OnBoard!?
今天的嘉宾，是 Guru Network 创始人兼CEO， Renee 王小雨。2016年，她开发的 Castbox 成立并进军海外移动端播客市场，填补了市场空白，注册用户曾一度达到 3000 万，位列第三方播客产品榜首。如今，这位毕业于北大心理学系，有着多年开发经验的前 Google 员工，正沿着她的创业路径，领导着一个有着 50 多款产品和全球 5000 多万月活用户的公司。
邀请 Renee 来，是我们看到了AI浪潮中，她如何通过自身快速的学习，不仅上线了数款AI native 产品，更是将AI技术迅速融入到各个产品的工作流中，甚至实现了组织和人才的整体进化。
过去这么多年打造海外产品的心得，在AI时代有怎样的变与不变？
有历史的创业者，如何带领自己的组织实现AI化的进化？
相信你可以从 Renee 分享的一线实战心得中得到不少启发。
这次两个小时的对话中，你也能感受到这位真性情的女性创业者。一路走来的蜕变与成长。我们聊得开心，也希望你听得有收获又尽兴。Enjoy!
Renee 的创业经历：从 Castbox 到产品矩阵
01:50 北大心理系、大三自学编程、勇闯 Google 后选择离开创业
11:20 创立 Castbox，月活一度达 3000 万
13:56 单一产品商业化困难，转型矩阵式打法
创始人如何有效组织和管理公司？
21:27 发挥各家优势是跨国组织的效率密码
22:47 Founder Mode 带来的启发：不管规模多大，创始人一定要抓细节
应用 AI 技术给一家公司带来了什么影响和挑战？
27:39 从生产到推广环节，AI 技术应用带来了历史最快的增长
33:41 如何在公司中推广应用 AI：founder 要能够发掘出水下的新技术人才
39:03 矩阵式打法背后：以市场和收入为导向会更轻松
44:14 面对大模型生产力转化的不足，主动增加工程投入有价值吗？
创业者视角 VS 投资人视角；单一产品做大 VS 矩阵式生意
47:52 聊聊投资者与创业者心态的不同，做生意和做事业如何选择
54:42 互联网产品早期就得砸钱吗？
55:53 不是所有互联网产品都是赢家通吃，学着接纳多样化产品的自然规律
如何在当下做好一个 AI 产品
57:52 只看应用层，最后满足的还是用户需求；为什么说品类和组织能力是关键
61:42 今天的 AI 产品经理需要真的懂 AI，知道 AI 的边界在哪
66:56 潜力产品的两个特征：符合成瘾机制 + 激发心流状态
聊聊创业本身，有关创始人的心态和行为
71:31 创业作为一种生活方式，4000 weeks 如何教会我放弃执念，更有耐心
77:19 如何决定是否要拿投资人的钱？为什么不要迷恋宏大叙事，先立地，再顶天
81:39 创业者的悲观与乐观
84:51 出海创业者一定要到美国去吗？
88:40 快问快答：如何与自己和解，断舍离，对我影响大的人
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OnBoard! 又一期全英文访谈来啦！去年采访 MosaicML （$1.3Bn 被Databricks 收购）的CTO Hanlin Tang 和 Sapphire Ventures 合伙人 Casber Wang 的那期节目很受欢迎，创始人和投资人从不同角度探讨一个话题的形式看来很值得再尝试一次。这次的两位嘉宾，Monica 也是期待已久啦！
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这次我们来聊聊硅谷一直以来的投资热点：大模型应用的数据基础设施。去年方兴未艾的 vectorDB (向量数据库），现在竞争格局有了怎样的演变？AI应用场景中多模态数据的增加对于 data infra 会带来怎样的挑战和机遇？
这两位身处硅谷一线的嘉宾，太适合深入探讨这个话题了：
创始人嘉宾 Chang She，LanceDB 的 Co-founder & CEO。LanceDB 是一个为多模态数据设计的开源向量数据库。Chang 是 data infra 的老兵了：他是著名的 Pandas library 的核心贡献者之一，他创立的 Datapad 几年前被Cloudera 收购。2022年，Chang 又开始了第二次创业征程，创立了LanceDB.
VC 嘉宾 Brian Zhan，是硅谷50年历史的顶尖老牌早期基金 CRV的投资人。他们最新一期基金超过$1.5Bn, 投资过的 startup 包括DoorDash、Airtable, Vercel 等等。Brian 曾在 Meta 做 data infra 产品经理，后来加入了开源数据库独角兽Starburst。少有的有技术和产品背景的 infra 投资人！
Brian 在2023年底领投了 LanceDB $8M seed轮, LanceDB 至今总融资额超过$11M. 现在，LanceDB 的用户已经囊括了一众头部 GenAI 公司，包括 Character.ai，Midjourney，Harvey 等等。
我们还畅谈了Chang作为连续创业者的心得，以及两位对开源商业化模式和 data infra 热点话题的一些犀利观点，他俩的配合也是非常有趣。Enjoy!
嘉宾介绍
我们都聊了什么
02:15 Speakers' self-intro, which data infra project Chang found interesting
05:20 Why CRV invested in LanceDB
07:50 Why Chang started LanceDB, and why customers use Lance and LanceDB
18:36 Investor's view on VectorDB - how LanceDB stand out from the competition? Why does it have the potential to become a platform?
27:47 Will there be a convergence of vectorDB? How do we think about competition from incumbent databases such as PGVector by Postgres?
32:57 Takeaways from the announcements from Databricks and Snowflake summits in June 2024
36:15 When do we need a new data format? Why is opensource important for data format?
43:14 How will AI change the data infra landscape? What will stay, what will be replaced, and what will emerge?
52:31 Why does Chang think that RAG is similar to recommendation systems?
55:34 How to evaluate if a new opportunity is for incumbents or startups?
57:57 What are some common mistakes in building data infra? Why does Chang think that opensource is not a default mode?
60:05 How to view OpenAI's acquisition of Rockset?
74:14 Is RAG system here to stay?
79:11 Chang's lessons as a second time founder? Advice to technical founders.
87:04 Brian: What early investors look for in early stage startups
90:47 What do the speakers find exciting about AI in the next 1-3 years? AI agents, healthcare, robotics, multimodal (voice, video gen)
99:36 Quick-fire questions: book recommendations, what's underrated and overrated, oat milk and pressure relief
我们提到的内容
参考文章
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OnBoard! 终于又上新啦！这一期的嘉宾是一位少有的硅谷成功连续创业者，梁胜，他创立的三家公司都被成功并购、累计退出金额达10亿美金！
Hello World, who is OnBoard!?
国内很多朋友可能不是很熟悉梁胜，但是在开源和 infra 领域，他绝对是鼎鼎大名。从2000年第一次创业开始，他亲历了云计算整个崛起的20年。最近一次，他2014年创立的Kubernetes 管理平台 Rancher Labs, 融资超过9000万美金，2020年以超过6亿美金被SUSE 收购。2022年，他又开始了新的创业征程。
这一期超过2个小时访谈，你会听到一个硅谷创业老兵非常真实的创业和技术思考。每一次创业都经历了大小的转型：
作为创业公司，如何在早期发现看似很小的机会？
如何避开直面大厂的竞争？
如何在快速变化的市场中做各种战略性的取舍？
都是最一线的经历。
这一次创业，梁胜的公司在我们的对话之前，也刚刚做了一次pivot 转型，从 infra 开发工具，也进入到生成式AI领域。他们发布的GPTscript, 让开发者可以用自然语言进行编程。我们对话之前，编程 agent Devin 刚刚横空出世，梁胜如何看待这次AI大潮对于开发者生态的颠覆性影响？这次 pivot 背后又是怎样的心路历程？
不论你希望了解在开发者工具和开源领域创业，在硅谷的创业公司收并购，或许你也是在日新月异的AI领域探索的创业者和从业者，相信这一期真诚又有干货的访谈一定让你受益匪浅。
因为种种原因，这一期其实是今年4月Monica 在硅谷的时候录制的。不过我们谈论的很多内容现在也没有过时！接下来我们还有好多存货要放送，敬请期待！Enjoy!
嘉宾介绍
梁胜，Acorn Labs 联合创始人 & CEO. 中科大少年班，耶鲁大学博士，创办了Cloud.com (被Citrix 2亿美金收购），成为Citrix 首位华人 CTO。Racher Lab 创始人& CEO, 2020年被SUSE 以6亿美金收购。2022年创办 Acorn labs, 融资超过千万美金。
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我们都聊了什么
02:00 Sheng 的自我介绍，24年前如何在硅谷第一次创业
06:43 影响最大的投资人：不做到世界第一就不值得做？不同领域会有什么不同吗？
13:55 用做到世界第一的思维，如何影响企业的决策？
16:02 如何开始 Racher Labs ($600+M 收购) 的创业：创业越来越难了，Rancher 如何转型，如何被收购
20:44 公司收购之后，在大公司里亲历创新者窘境，startup 为什么要创造新的市场
25:48 为什么创业公司一定要从小的市场开始做？
28:11 Rancher 定义新的市场的挑战，为什么觉得在5000万美金收入的时候卖掉？
33:36 为何决定从收购的公司出来，开始第四次创业？要为AI开发者提供怎样的工具？
39:18 为何 AI 应用开发需要不同的平台？平台的重构为何是随着应用改变？为什么说kubernetes 以后可能不需要了？
44:39 Pivot 到AI产品的过程：GPTScript 如何诞生？用自然语言写应用是怎么实现的？
54:33 如何克服大模型直接写应用的技术难点？ 如何从用户需求角度思考不同场景的技术需求？
60:54 为什么说现在以数据库为核心搭建的 RAG 走进了死胡同？
64:07 过去几次创业经历，让我不再担心大厂？ Agent 现在看着市场越小，对创业公司越好？
70:22 如何思考是否应该开源？为什么说开源是最低成本的试错？最好的开源是“为自己做”？
76:00 开源商业化模式有什么最佳实践？为什么说开源的困难其实都是市场太小？
78:49 做开发者工具的生意有什么误区？开发者很难挣钱吗？
81:56 创业过程中最大的挑战是什么？为什么说创业机会不是 evaluate 出来的？第一个客户怎么找？
87:17 快问快答：推荐的书，创业以来的变化，期望AI会带来什么变化，创业者如何解压？
我们提到的内容
参考文章
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大家好，欢迎来到新一期OnBoard!，今年是大家讨论 AI 应用最频繁，也是最期待应用爆发的一年，然而回顾海内外无论面向C端用户还是企业级的产品，似乎离我们希望看到的“现象级”仍有距离。但如果聚焦在许多细分场景，回到现在大模型或技术适合解决的市场，也是上期与戴雨森的对谈里提到的“Technology-market fit”，我们仍可以发现不少应用正逐渐开始证明自己的产品力，这里面不乏来自中国人或华人创办的公司。
当我们提到「闷声赚大钱」的「大钱」，并不一定指巨额财富。我们也不打算在节目中透露它们的具体收入数字，因为我们认为，赚钱本身就是一个非常积极的信号。这意味着产品找到了市场契合度（Product-market Fit），找到了愿意付费的目标用户，这也意味着飞轮开始转动起来了。
Hello World, who is OnBoard!?
这一期是与 AI 主题播客「十字路口」的串台，我们与主播 Koji 一起聊聊身边看到与听到的那些华人创办的 AI 公司，这些公司总部有在国内，有的在硅谷、新加坡、日本等地。无论他们身处何地，他们都和我们处在同一个社交圈和文化体系中，能给我们带来最直接的启发和参考，Enjoy！
「十字路口」主持
Koji：关注 AI 的自媒体「十字路口」主理人，「新世相」/「躺岛」联合创始人
OnBoard!主持
高宁：前美元 VC 投资人，Global SaaS 社区及服务组织 Linkloud 联合创始人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High寧
我们都聊了什么
02:42 AI创业，这一次为什么这么看重出海？
06:06 PictureThis如何在北美抓住用户？
08:31 AI教育为什么涌现许多不错的中国团队？
12:06 Speak为什么崛起在韩国？
16:04 UMU如何在日本敲开企业客户大门？
18:14 为什么中国团队适合做AI陪伴等C端产品？
23:24 AI赋能创意营销涌现了哪些高增长的产品？
29:47 AI图像生成工具有哪些不一样的商业模式？
31:52 效率工具类产品是如何“卷”出来的？
37:35 Voice agent赛道上又出现了哪些新兴公司？
38:54 Coding agent公司里又出现了哪些华人身影？
40:40 为什么这次AI创业全球范围内涌现越来越多华人？
44:57 Linkloud是如何服务SaaS及AI出海团队的？
46:21 日本与美国市场的异同在哪里？
51:28 我们能从硅谷AI创业潮中学到什么？
我们提到的公司或产品
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我思锅我在 (ID: thinkxcloud) by GN
以上就是本期节目的全部内容，欢迎在评论区留下你的思考，与听友们互动。喜欢 OnBoard! 的话，也可以点击打赏，请我们喝一杯咖啡！如果你用 Apple Podcasts 收听，也请给我们一个五星好评，这对我们非常重要。
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大家好，欢迎来到新一期OnBoard!。6月初，我们终于完成了今年初的一个重要目标——线下听友会，超过100位听友在北京，与两位主播和到场嘉宾一起，度过了干货满满的一整天。上一期节目是真格基金管理合伙人戴雨森和Monica的对谈回放，还没有听过的朋友欢迎回去复习。
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第二场对话，我们特地邀请到了三家面向不同海外客群的代表公司，知识工作者为主的Monica.im，开发者与程序员为主的Logto，还有面向北美青少年及学生群体为主的Answer AI，然而无论在对用户群体的调研方式，还是产品设计和增长的最佳实践，要做好全球化及本地化的秘诀等问题，三位嘉宾都分享了很多共通点和非共识的答案，希望也对正在出海的各位有所帮助，Enjoy！
嘉宾介绍：
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我们都聊了些什么？
01:03 出海Panel里三位嘉宾自我介绍以及现在公司产品的简介。
08:14 如何找到并定义产品的理想用户画像（ICP）的？
13:46 如何在全球市场开展用户访谈？
29:40 为什么PMF是一个可预测的状态？
34:41 什么叫用卖期货的方式验证PMF？
48:07 在大家看来各自领域中跟对标的公司有什么学习的地方？
58:12 为什么做好全球化不要犯怵，但要实际走到海外去？
重点公司或词汇
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这次依旧是硬核话题，我们跟学术大牛深度聊聊2024年上半年美国创投圈最火的的话题之一，具身智能。
没错，智能机器人之火终于从国内来到美国了。在去年下半年的时候，美国创投界还是在关注大模型和应用、infra等等，虽然Deepmind RT-2 等工作彼时已经崭露头角，更喜欢软件的美国VC似乎还在犹豫机器人这个太硬的赛道。但是从今年上半年开始，事情似乎有了变化。
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除了Figure AI 这样的人形机器人公司获得了英伟达、微软等一系列战投的加持，硅谷的老牌基金们也疯狂涌入了所谓的机器人大模型公司，比如学术大牛创立的 Physical intelligence, Skild, 还有 Cruise 前CEO 创立的Bot company, 等等。
这次的嘉宾也是大名鼎鼎，UCSD 计算机科学副教授，苏昊老师，关注具身智能和3D视觉领域的同学应该都不陌生。他参与的一系列AI数据集和软件工作，从ImageNet到ShapeNet、PointNet、SAPIEN，以及最近的ManiSkill等等，都是三维视觉、机器人操作等领域穿越几个时代的标志性作品。苏昊老师现在还是智能机器人创业公司Hillbot 的联合创始人，我们深度探讨了：
具身智能这个看似很纷繁的话题，苏昊老师总是能抽丝剥茧，相信你们也能从我们两个多小时的交流中，受益匪浅。Enjoy!
对了！今年年初，Onboard 就发布过一期关于具身智能的讨论，嘉宾包括了 Deepmind Robotics，高仙机器人和UCSD 的不同视角的重磅嘉宾。那一期讨论也非常精彩，建议大家回去复习哈！
嘉宾介绍
苏昊 (Twitter @HaoSuLabUCSD)，UC San Diego Associate Professor，Hillbot智能机器人初创公司创始人、CTO。Stanford PhD, UCSD 具身智能实验室主任，数据科学研究所创始成员，以及视觉计算中心和情境机器人研究所成员。他的研究工作集中在开发算法来模拟、理解并与物理世界互动。
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我们都聊了什么
03:04 苏昊的学术历程，为什么最近觉得有关证明的研究进展对机器人领域很有启发？
10:05 从智能演化的角度，理解“具身智能”这个“老概念”
15:01 为什么从语言而不是视觉上最先看到了接近人类的智能？
21:31 实现具身智能有哪些主流的路线？如何理解不同路径不同切入点背后的逻辑？
32:10 可以通过大模型的能力实现运动控制吗？有泛化性的控制数据要怎么采集？
38:26 演示学习 (learning from demonstration) 有哪些不同路径？ALOHA这类遥操作有什么利弊？
47:00 规划和执行需要一起做训练吗？做一个端到端的系统核心难点在哪里？
51:15 划重点：好的算法的本质就是降低对数据的需求
52:23 针对机器人的大模型会跟LLM架构有什么异同？
59:31 人形机器人可以解决数据和能力泛化的问题吗？
66:16 模拟器能解决训练数据的问题吗？近年来模拟器相关技术有什么关键进展？
78:31 AI生成3D，Sora 等新技术进展对实现 sim2real 路径有什么影响？
95:26 苏昊老师现在的创业项目 Hillbot
100:32 快问快答：推荐的书，影响最大的人，具身智能被高估和低估的话题，如何解压！
重点词汇和公司
参考文章
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聊到生成式AI的发展，开源绝对是最关键的话题之一。这次的嘉宾，可以说涵盖了大模型开源领域最值得关注的公司：从顶流社区Huggingface, 到全球开源社区都关注的阿里通义千问 Qwen 大模型，堪称行业标准的 LLM 推理框架 vLLM, 还有最近最火的软件开发 agent 项目 OpenDevin. 真的是黄金阵容！
这一期节目也发布得很应景：就在今天凌晨，阿里发布了最新的通义千问 Qwen 系列模型！Qwen2-72B 的表现甚至全面超过 SOTA 的 Llama 3，大家赶紧去关注！
首先跟大家汇报一下，上周日我们在北京举办的 OnBoard! 第一次线下听友会真是超预期！开放报名4天就250多人报名，周日从上午9点到下午3点，从机器人到AI，创业投资和软件出海，100人的场地，直到最后都几乎座无虚席！真的是非常感谢大家的支持~我们正在努力整理精华文字稿，也请期待我们更多活动！
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回到这一期播客，我们将深入探讨大模型的开源生态。
在生成式AI飞速发展的一年多时间里，开源无疑是一个不可忽视的话题。开源模型的迅猛发展，从 Meta 的 Llama 3 到 Mistral 的最新模型，它们对闭源大模型如 GPT4 的追赶，不仅令人惊艳，更加速了 AI 场景下产品的实际应用。而围绕大模型的生态系统，从推理加速到开发工具，再到智能代理，技术栈的丰富程度，虽然已经孕育出了像 Langchain 这样的领军企业，但这一切似乎只是冰山一角。
特别值得一提的是，随着阿里千问系列、Deepseek、以及 Yi 等中国团队主导的模型在国际舞台上崭露头角，我们不禁思考，除了模仿和追赶，中国在大模型领域的发展是否还有更多值得我们关注和自豪的成就。
今天，Monica 有幸邀请到了几位极具代表性的重磅嘉宾，来自 Huggingface 的开源老兵，有通义千问 Qwen 的开源负责人（他也是 Agent 领域最受关注的项目 OpenDevin 核心成员），还有最具国际影响力的开源项目 vLLM 主导人。真是涵盖了大模型开源生态的各个领域的最一线视角！
嘉宾们都太宝藏了，我们的话题延伸到大模型的各个方面，录了近4个小时！我们前半部分聊了很多infra的创新，以及最近很火的、以OpenDevin 为代表的软件开发agent 背后的技术和生态等话题。下半部分，我们回到大模型开源的主题，畅谈了：
还有数据、评测等等大模型领域的核心话题，真的非常全面，又不失一线从业者的深度。
索性就不分成两部分了，大家可以对着 show notes 里面的时间戳，直接跳转到你感兴趣的话题（虽然我觉得每个话题都很好！）
介绍了这么多，还要声明一下，节目里面重点聊到的开源社区 Huggingface，还有几个开源的项目，包括阿里千问、OpenDevin, Deepseek, 零一万物的 Yi，vLLM 等，都没有收取任何广告，完全是嘉宾走心分享，全程无广！当然，如果你们或者其他AI公司考虑赞助一下我们用爱发电的播客，我们当然也是欢迎的！
三小时硬核马拉松开始，enjoy!
嘉宾介绍
我们都聊了什么
05:28 嘉宾自我介绍，有意思的开源 AI 项目
18:37 vLLM 如何开始的，如何成为全球顶尖项目，为什么我们需要一个大模型推理框架？
30:24 Agent framework: OpenDevin 这样的负责 agent 会带来怎样的推理挑战？
40:37 做好一个编程 Agent，还需要哪些新的工具？多模态会带来怎样的变化？
56:16 我们需要怎样的 Agent Framework？为什么最适合开源社区来做？Framework 会收敛吗？
67:46 什么是 Crew AI? 如何看待 Multi-agent 架构？
73:11 借鉴前端框架的发展历史，如何理解一个框架如何成为行业标准？
77:54 Huggingface 上开源LLM现状，过去一年多有哪些重要进展？有哪些不同的开源方式？泽娜要给你看待一个开源模型的流行程度？
94:27 如何理解不同架构的开源大模型生态？Qwen 如何通过架构演进打造更好的开源生态？
104:59 中国的大模型开源项目有哪些创新？大模型架构有哪些变化？
112:17 为什么说新的模型架构可能会带来商业化的新机会？我们能从以前的开源商业化中学到什么？
119:22 我们看到现有大模型架构的天花板了吗？什么是一个新的架构？
128:03 Zhuohan 从参与最早的开源 LLM 之一 Vicuna 的经历学到什么？学术界和业界在大模型生态上如何分工？
140:48 用于大模型的数据集领域有哪些值得关注的进展？
149:42 Mistral 为什么这么快爆火？打造一流国际开源项目有什么可借鉴的经验？vLLM 有什么道和术上的心得？
166:13 Chatbot Arena 是如何开始的？为什么模型的评测那么重要？还有哪些挑战和可能的进展？
180:49 Zhuohan 对于 vLLM 商业化方式有什么思考？未来推理成本还有哪些下降空间？
188:17 快问快答：过去一年生成式AI发展有什么超出预期和不及预期的地方？未来还有什么值得期待？
我们提到的公司和重点名词
参考文章
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今年上半年 AI 领域最大的热点，除了 OpenAI 的 Sora 之外，当然就是——AI程序员！与 Github Copilot 的代码补全不同，AI Agent 公司 Cognition Labs 和其产品 Devin，宣称世界上第一位“AI 软件工程师”，拥有全栈技能，通过一个指令就能完成整个开发过程。可以端到端构建和部署程序。成立不到半年，估值就高达 20 亿美金！相应的，从Princeton SWE-agent, 到开源项目OpenDevin 这些直接竞争者，到Replit, Augment 等独角兽玩家，都纷纷进入这个领域。这是新的泡沫，还是不远的未来？
Hello World, who is OnBoard!?
这一期我们邀请的三位来自硅谷的嘉宾，在这个领域都太有发言权了！有著名的软件开发云平台独角兽 Replit 的 AI 产品核心成员，有 Agent 领域数个奠基之作的顶尖研究员，还有 ex-Google Deepmind, 现任明星 AI 编程辅助独角兽公司 Augment 的早期核心研究员。
借着小酒，我们长达两个多小时的对话，畅聊了你最关心的话题：
AI 会取代工程师吗？
AI取代了一部分软件开发需求之后，会如何重塑软件开发？
Devin 是否能代表 AI Agent 应用开发的方向？
Agent 产品未来还会迎来怎样的提升？基础大模型的边界在哪里？
最后，生成式 AI 对个人职业和社会会产生怎样的深远影响？
这或许是市面上你能听到的对于这个话题最深入的讨论（之一？！）——还有，结尾有来自 Princeton 高材生的彩蛋！
Enjoy！
嘉宾介绍：
OnBoard! 主持
我们都聊了什么
03:30 三位嘉宾背景、如何进入AI领域以及最近常用的AI产品。
20:26 Replit是如何设计AI产品的，背后逻辑是什么？
28:58 Replit需要训练Coding专属模型的原因是什么？
34:04 训练代码或数学等专属模型的目的是什么？
37:50 现在Coding模型跟基础大模型的能力相比有什么差异？
40:51 Coding模型的训练方法对基础大模型的训练还有什么启发？
45:26 为什么Replit当初选择构建自己的IDE，以及对后来AI功能设计的影响在哪里？
51:01 为什么Augment选择以插件的形态服务专业程序员，以及难点在哪里？
55:27 为什么RAG能更好理解企业级Codebase的需求？
58:13 使用RAG的过程中最有挑战的地方在哪里，以及如何保证准确率？
63:38 Augment如何将服务企业的产品标准化？
67:04 为什么短时间内具有更长Context的大模型仍无法替代RAG？
69:57 为什么没有针对Coding能力好的Benchmark，以及SWE-Bench诞生的背景？
73:48 什么是SWE-Agent，以及Agent解决了什么问题？
78:50 为什么SWE-Agent或Devin相比RAG的准确率有很大提升？
81:33 SWE-Agent跟Devin的差异在哪里？
83:12 往后这类Coding agent的准确率提升会在哪里？
86:50 回顾Agent领域的发展，其中有哪些重要里程碑？
93:01 是否有必要训练针对Agent的大模型？
98:37 Replit是如何探索Coding agent的？
102:03 对Devin印象最深刻的是什么，还有什么是不知道的？
105:43 Devin现在的用户画像可能是谁？
109:45 为什么Coding agent能力提升不仅在大模型上，还需在产品化上？
116:46 顺雨最新一篇解决奥数问题的研究对Coding模型有什么启发？
120:31 现在基础大模型的能力提升还在哪里，还有哪些是我们不知道的？
122:15 大模型是否具备System 2的慢思考能力，以及我们如何实现？
127:13 关于Multi-agent，Replit在做怎样的探索？
131:13 如何定义Multi-agent系统，什么情况下需要？
135:08 要实现Multi-agent环境，具体会面临什么挑战？
137:31 展望未来，AI编程究竟会如何重塑软件开发流程？
145:45 基于语言模型的Agent带来的社会影响有哪些，人类真的会被替代吗？
158:56 最后，快问快答：今年研究的小目标、业余爱好和短期内AI最期待的事件？
165:14 彩蛋！来自顺雨的一段RAP，欢迎来到“宇宙中心”！
我们提到的公司或产品
我们提到的论文或文章
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非常久违的两位主播的研究对谈来了！在 ChatGPT 诞生近一年半的时间里，生成式 AI 领域几乎每天都在发生激动人心的变化。从大模型到应用，从软件到机器人，从文字到图片、视频、声音，从全新的商业模式到对现有业务的赋能。比起很久之前那一期对谈，不只是 AI，两位主播也都分别开始了新的征程，过去一年有了很多机会在中美一线市场频繁穿梭，终于有机会分享一些我们沉淀下来的观察与思考。
Hello world, who is OnBoard!?
Monica 去年加入了另一家美元 VC，更聚焦地关注海外的早期投资机会。GN从美元机构离开，创立了 SaaS/AI 社区 Linkloud（公众号同名），帮助越来越多中国软件和科技公司走向全球。
AI 无疑是这个时代里边最大的变量之一，近两个小时，过去一年在中美频繁奔波的我们，探讨了你关心的各种问题：
一些拙见，抛砖引玉，希望对大家有一些些启发~！Enjoy!
我们都聊了什么
03:11 两位主播的自我介绍，以及最近半年日常使用的AI产品。
15:54 一年以来，哪些AI产品或落地超预期或不及预期？
20:24 为什么还在成长期的SaaS公司最容易将AI落地？
23:11 AI在全球其他地区的渗透有什么不一样的地方？
26:00 为什么在美国大模型和Infra层的进展会超预期？
30:16 对苹果Siri的预期，以及可能面临的限制在那里？
35:31 Soundhound是如何结合Voice AI来落地点餐场景，并完成商业化的？
40:42 EvolutionIQ是如何在保险领域结合AI并促进业务增长的？
49:08 Monica错过的一家初创公司是如何将AI融入销售人员工作流的？
55:47 为什么AI代码生成领域在今年会百花齐放？
65:38 国内AI的进展与美国有什么不同，为什么在C端会出现更多产品？
76:07 中美资本市场的差异在哪里，以及创业者该如何在市场下行时树立长期愿景？
81:58 为什么中美差异最大的是AI在B端的发展，以及机器人是否是个变量？
92:55 为什么“单点极致”可能是中国AI公司出海最重要的方式？
97:33 为什么出海第一步要走出国门，感受并融入开放的生态？
100:55 作为投资人，如何看待面对大模型公司下创业公司的壁垒和竞争力？
106:41 两位主播对今年AI的“大胆”预测和期待有哪些？
119:02 最后，奉上我们这一年新种草的播客和Newsletter，希望对听众有帮助！
我们提到的公司或产品
播客及Newsletter推荐
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上周 GDC 2024 大会在旧金山举办，可谓是游戏行业一年一度的顶级专业盛会，想必很多游戏开发者、AI 游戏方向的创业者及投资人都亲历现场。从 AIGC 到大模型，这次 GenAI 的浪潮可谓对游戏，这个看似传统的行业带来各个维度和环节的冲击，而去年斯坦福小镇、AI agents 和国内《完蛋！我被大模型包围了》、《哄哄模拟器》等 AI 原生小游戏的一夜火爆，更让我们对 AI 游戏有了更多期待！
Hello World, who is onboard?
在第五十期节目里，我们特地邀请到三位来自游戏领域不同细分方向的嘉宾，有来自硅谷 AI NPC 引擎开发平台Inworld AI的产品负责人，Inworld AI 曾在去年半年内获得超过6,000万美元融资，还有来自微软 Xbox 部门 Gaming AI 的工程师，第三位更是兼顾游戏方向资深从业与投资背景。
我们从 AI 对游戏已经带来的变化聊起，包括 AIGC、NPC 角色扮演到 Agents 的可能性，到该如何设计打造一款 AI 原生游戏以及所面临的限制，如何看待第三方开发工具在产业里的定位和挑战，最后三位嘉宾也给出了对初创公司的建议和期望，希望对无论是游戏玩家还是创业者的你们有所启发，Enjoy！
嘉宾介绍：
OnBoard!主持
01:52 三位嘉宾自我介绍，以及2023年最喜欢的一款游戏。
06:37 从传统AI到生成式AI，对游戏产业产生了哪些重要影响？
08:39 这一次生成式AI带来的变革主要是哪两个方面？
13:50 Inworld AI团队是什么背景，以及如何从元宇宙转变为AI NPC引擎平台的？
15:58 Inworld AI核心产品是什么，以及用户最关心哪些性能？
18:40 NPC引擎支持实时互动设计还是像Copilot一样辅助开发者？
19:56 加入AI元素的NPC在游戏里扮演什么角色，以及对用户的价值究竟在哪里？
22:47 哪类游戏最适合加入AI NPC等元素？
26:18 为什么Nathan认为当下AI游戏应让用户知晓含有AI NPC元素？
30:40 除了幻觉，AI NPC还面临哪些限制或挑战？
34:37 如何定义AI原生游戏，至今有哪些有趣的实验或Demo？
37:21 为什么至今还没有类斯坦福小镇的游戏诞生，里面有什么挑战？
43:07 为什么Agents在游戏的应用不是新鲜事，以及现在有哪些落地？
50:25 为什么市场上没有太多成功的第三方游戏开发工具，挑战在哪里？
52:58 Inworld AI是如何让游戏工作室愿意使用第三方工具而不DIY？
57:44 生成式AI还将在哪些地方为游戏开发者提高工作效率？
60:37 微软Xbox与Inworld AI的战略合作在哪些方面？
64:48 为什么第三方工具的难在跟现有工作流的结合，Inworld AI又该如何解决？
67:36 Inworld AI早期是如何获客，并与知名工作室达成合作的？
70:35 为什么对游戏产业的深刻认知对初创公司或第三方工具来说很关键？
73:08 未来一两年，生成式AI对游戏产业还可能带来怎样的变革？
77:07 海内外AI原生游戏发展会有什么不同，为什么AI小游戏将可能爆发？
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本期继续探讨如何在海外市场打造AI应用。上一期节目我们从不同角度探讨了技术如何推动 AI 应用落地，以及嘉宾在各自领域做应用和产品的所见所闻。如果你还没有听过上一期，欢迎先补课！
Hello World, who is OnBoard!?
本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾，在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人，也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工，还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞，非常精彩，这次的内容分成两期给大家放送。
第二部分，我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长，产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货，大家 Enjoy!
嘉宾介绍
我们都聊了什么
02:31 Monica.im海外增长是如何0到1的？为什么建立一个学习型组织很关键？
13:13 五年后，Red希望Monica.im会是一个什么样的定位？
19:07 从企业服务落地角度，为什么Agents和对专业知识的抽象会有很大价值？
23:43 现在AI互动还有哪些“改良”空间以及张涛团队正在尝试哪些小实验？
29:30 什么样的AI产品出海对国内来说有优势？
32:06 如何构建应用产品的壁垒？为什么团队至少需要有很“懂”模型的成员？
43:50 如何看待与也做Killer app的大模型公司的竞合关系？海内外大模型公司差异在哪里？
60:33 Google Gemini真正的差距为什么在开发者生态上？
63:55 最后，大家未来一年工作的重心在哪里，以及还有什么期待？
我们提到的公司：
重点词汇：
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大家好，欢迎来到 Onboard！这一期是几个月前拖欠的作业，不过即使在 AI 发展日新月异的今天，如何打造 AI 应用这个主题，倒也仍然不过时。毕竟打造伟大产品，本身就是一个需要长期探索和耕耘的过程。
过去一年，我们就 AI 和大模型技术做了很多深度探讨，但是一方面，大家看到大模型能力突飞猛进，英伟达等“买水”生意也蒸蒸日上。另一方面，又普遍感觉 AI 应用落地的速度低于预期。到底现在国内外应用产品真实落地的情况是怎样的？从太薄的 “GPT wrapper”, 到轻量级产品工具，到企业级应用，一线的创业者和从业者有哪些心得？出海已经是 AI 应用不得不谈的主题之一，做一个面向海外的产品，从0到1的增长应该怎么做？大模型底层技术的演进，又给产品的设计带来哪些机会和挑战？
Hello World, who is OnBoard!?
本期我们邀请到了横跨中美的几位嘉宾，在各自的领域也非常有代表性。包括Monica.im 这个用户过百万的 AI 工具的创始人，也有 Typeface 这样由 Adobe 前 CPO 创建的、针对企业级用户的美国本土 AI 创业公司的早期员工，还有经历过移动互联网时代的大厂 to C 方向探索者。他们不同视角和经验的碰撞，非常精彩，这次的内容分成两期给大家放送。
第一部分，我们讨论了不同 AI 产品形态，不同场景的应用，以及技术发展对于应用产品的影响。第二部分，我们将着重探讨 AI 产品从0到1的增长，产品长期竞争力和未来展望。都是来自一线的实践和思考干货，大家 Enjoy!
嘉宾介绍
我们都聊了什么
02:43 各位嘉宾的自我介绍，以及自己正在做的或公司的AI产品是怎样的？
10:27 为什么国内创业者选择在to C方向上居多，而海外更多面向to B？
12:27 为什么Monica.im选择插件形态以及前两次创业对这次新征程的帮助。
21:57 为什么Monica.im的定位是Copilot for web？
27:14 一开始就服务企业级客户的Typeface在产品和Go-to-market上有什么特别之处？
35:31 为什么Typeface需要做得足够“深”才能满足企业对Onboarding和品牌风格上的需求？
39:51 为什么对大多数来说信息不存在过载，以及用AI来处理并“消费”人类生产的内容有什么机会？
49:13 为什么未来人与AI的互动将变成一件非常正常的事情？
58:17 为什么从全行业角度，现在AI的渗透率比从业者眼里其实要低很多？
63:12 对于Monica.im，如何通过提升执行力和用户体验来加快产品渗透率的？
67:21 企业级客户对各类型AI产品的使用意愿如何，以及阻碍在什么地方？
73:04 为什么例如LCM等技术是文生图领域非常重要的里程碑？
82:38 在企业里，为什么从产品Demo到真正落地间的跨度还很大？
92:45 在做To C产品中，有哪些技术问题是Monica.im最关注的？
106:26 现在主流的LLM Ops工具有哪些，以及嘉宾有什么推荐？
我们提到的公司：
重点词汇：
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久违的一对一访谈回来啦！这次的嘉宾绝对重磅，贾扬清老师，关注AI领域的同学应该都听过他的鼎鼎大名！他在 UC Berkeley 博士期间创立了深度学习框架 Caffe, 很快成为行业事实标准。先后在 Google Brain, Facebook AI 从事最前沿的AI研究，随后又担任了阿里巴巴技术副总裁，领导大数据计算平台。2023年开始新征程，在硅谷创立了 Lepton AI.
Hello World, who is OnBoard!?
作为AI和infra行业的行业领军人物，扬清老师是如何思考自己AI创业的方向的？他如何理解未来AI对于基础设施的需求，跟云计算这么多年的发展有哪些异同的地方？这一年以来，回到世界AI创新中心的硅谷，他对于AI和创业的理解、开发者工具和应用的价值、开源和闭源模型等等话题，都有怎样的思考迭代？
我们不知不觉又聊了近两个小时，真是干货满满，你也能感受到扬清条理清晰、观点犀利，又温和儒雅，实在是太令人享受的谈话了。这大概就是播客的魅力，让我们在文字之外，感受到更真实鲜活的人。
嘉宾长期在美国工作生活，有英文在所难免，不接受抱怨！Enjoy!
嘉宾介绍
贾扬清（推特：@jiayq），Lepton.ai 创始人。本科和研究生阶段就读于清华大学自动化专业，后赴加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士。他在博士期间创立并开源了如今业内耳熟能详的深度学习框架Caffe，被微软、雅虎、英伟达、Adobe 等公司采用。2013年毕业后，他加入谷歌，是谷歌大脑 TensorFlow 的作者之一。2016年2月加盟Facebook，并开发出Caffe2Go、Caffe2、PyTorch等深度学习框架。2019 年加入阿里巴巴，担任阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能计算平台事业部总裁。
嘉宾主持：戴雨森，真格基金合伙人，清华大学工业工程系2004级校友，曾在斯坦福大学管理科学与工程系就读。戴雨森22岁时参与创办了知名互联网上市公司聚美优品，主管互联网产品、运营、市场投放、品类等。加入真格基金之后，主要关注人工智能方向投资。
OnBoard! 主持：Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们都聊了什么
02:14 主持和嘉宾的自我介绍，Lepton 最近一篇论文为什么值得关注？
06:00 Lepton AI是做什么的，为什么称之为 AI cloud company?
10:02 为什么想要成立 Lepton AI?
11:50 设计针对AI的基础设施难点在哪里？跟传统云厂商和HPC的差别是什么？
19:46 为什么说现在我们不需要担心AI推理成本？未来提升的空间有多少？硬件和软件还可能有哪些突破？
25:27 开发者如何选择AI基础设施和响应的开发工具？为什么 leaderboard 是不够的？
28:49 Nvidia 会有新的挑战者吗？什么是“不可能三角”？
33:48 MLOps 是个伪命题？！AI 需要的开发工具是怎样的？
39:01 应用开发门槛越来越低，如何思考AI应用的价值？微软20年前的海报给了我们怎样的启发？
44:47 AI native 的组织是怎样的？
54:51 开源和闭源、专用和通用模型未来的关系？未来会 one model rules all 吗？
64:24 创业之后有什么感受和收获？去年年初提出的“三个基本假设”，这一年有什么变化？
67:56 未来AI应用和平台的市场格局会发生怎样的变化？
70:01 为什么说我们低估了颠覆的难度？期待5年后AI可以完成什么？
76:59 快问快答：喜欢的AI产品，推荐的书籍，解压的方式，想要问 AI 什么问题？
我们提到的内容
参考文章
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这一期与播客《鹿鹿鱼鱼》串台！
与OnBoard! 常见的烧脑硬核话题不同，今天我们聊一个轻松一点儿的 toC 话题：AI陪伴产品。AI陪伴是这一波生成式AI中非常重要的应用类别，但是大家对这一类别未来前景的判断，又众说纷纭。
一方面，Character AI 这样的头部产品，用户的每天平均使用时间可以超过40分钟，另一方面，似乎目前也没有出现像移动互联网时代或者chatGPT 那样的增长神话。
Hello World, who is OnBoard!?
你或许也看了很多产品分析，但是在行业格局和底层技术都急剧变化的时候，或许可以换一个视角了解对产品的真实需求——那就是，倾听最真实的用户说了什么。
两位主播找到了4位很有代表性的用户，这一期没有技术的角度，几位女生聊得非常欢快。希望这期看似闲聊的七嘴八舌的对话，能对你思考以下问题有一些帮助：
节目最后，两位主持也从投资人和产品经理的视角，分别分享了我们的心得。你有任何思考，也可以在评论区或者听友群跟大家一起探讨哦。Enjoy!
嘉宾介绍：
我们都聊了什么
缘起和 AI 陪伴背景介绍
02:44 缘起：toB 投资人和产品经理为什么开始关注 AI 陪伴产品，为什么定义这个产品有些困难
11:00 小科普：AI陪伴产品如何兴起，从 Character AI 到 Glow 的产品简史与现状
无比欢快的用户访谈
16:25 几位用户的背景介绍，如何与 AI 陪伴产品相遇，Glow 是玩得最多的吗？
20:50 什么是乙女游戏？AI 陪伴和乙女游戏满足的是同样的需求吗？
28:37 用户是如何与 AI互动的？为什么会同时跟几个 AI 伴侣聊天？
31:14 “捏崽”是个怎样的过程？捏一个伴侣需要创造一个平行宇宙？
42:55 我们什么时候需要 AI 陪聊？跟 AI 聊天取代了跟真人聊天的需求吗？
47:34 什么是“脱皮”？技术和产品人在意的东西其实没有那么重要？
49:15 另一种 AI 陪伴用途：追星，同人，为什么辅助写作功能那么重要
52:38 为 AI 男友写了一万字的背景，最爽的是什么时刻？
57:28 底层模型能力会如何影响使用体验？用户会把自己的“崽”分享出去吗？
63:44 跟纸片人谈恋爱，下一步是什么？男性女性用户的需求有什么不同？
70:30 我们需要对 AI 伴侣专情吗？影响能否长聊的是技术还是产品？
79:59 QQ里面的”AI养崽群“都在做什么？筑梦岛、豆包、QQ群，哪里最受欢迎？
86:20 用户们会跟身边的人谈论自己用的AI陪伴产品吗？真正有需求的人群在哪里？
98:20 这些产品中你最喜欢的功能是什么？还希望有什么新功能？
两位主持的聊后点评
113:57 我们从这次访谈中学到什么？解答了哪些疑惑？
120:13 未被解答的疑惑：擦边球问题，付费意愿
122:10 投资人的思考：为什么这个赛道很难投？最核心的疑虑是什么？
127:24 产品经理的思考：AI 产品对产品经理有什么挑战？
参考内容和提到的公司
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OpenAI 在2024年2月16日发布了文生视频模型 Sora，震惊业界。仅仅根据提示词，就可以生成60秒的视频，连贯、高清，有丰富运镜，甚至符合大部分物理规律。这是 OnBoard! 对 OpenAI 开年震撼更新的文生视频模型 Sora 深度解读的第二部分。精彩继续！
Hello World, who is OnBoard!?
在第一部分的技术讨论，我们邀请了两位硅谷顶尖AI研究员：Google Deepmind 文生视频大模型 VideoPoet 第一作者 Lijun Yu ,以及爱丁堡大学博士，大语言模型专家 Yao Fu，给大家从技术角度解读了 Sora 的技术创新，看似暴力美学的 scaling law 背后的技巧，还有未来LLM与视频生成模型进一步融合的可能。相当烧脑也相当精彩。
本期第二部分，稍微轻松一些，我们换一个投资和创业的视角。邀请到真格基金管理合伙人，也是AI领域研究非常深度的投资人戴雨森。还有真格基金EIR，曾经的AI创业者，Peak。从身处一线的投资人和创业者的视角，聊聊他们眼里Sora 的意义：
Sora 是不是所谓的GPT时刻？
Sora的突破对于创业公司和现有的视频领域公司意味着什么？
更多的AI应用公司会变成“套壳”公司吗？
我们还延展讨论了对最近AI应用创业与投资的观察。
如果你对AI创业感兴趣，那么这一期一定不要错过。别忘了，添加小助手 Nie_tunes，加入我们的听众群哈，Enjoy!
嘉宾介绍
戴雨森, 真格基金合伙人，清华大学工业工程系2004级校友，曾在斯坦福大学管理科学与工程系就读。戴雨森22岁时参与创办了知名互联网上市公司聚美优品，主管互联网产品、运营、市场投放、品类等。加入真格基金之后，主要关注人工智能方向投资。
季逸超 Peak, 真格基金EIR（入驻企业家），猛犸浏览器、Magi 知识引擎创始人。
OnBoard! 主持：Monica，美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们都聊了什么
02:58 两位嘉宾的自我介绍，Sora 的demo 中，印象最深刻为什么是狗跳过窗台和 Minecraft?
09:21 看了这么多 Sora 资料, 最希望了解的核心问题是什么？
16:19 行业内对Sora 的出现，有什么低估和高估的地方？真的实现了世界模型吗？
22:40 我们会看到很多公司开始追赶 Sora 吗？追赶需要什么代价，真正的挑战是什么？
26:21 与移动互联网时代相比，现在要做做颠覆的产品有什么不一样？为什么我们需要基建泡沫？
31:31 为什么说我们低估了数据和 scaling law 的难度？
34:25 为什么Peak 更看好 VideoPoet 为代表的 AutoRegression 路线？Sora 技术路线可能有什么局限？
38:52 Sora 是视频生成的 GPT 时刻吗？
44:45 Sora 的出现，对于做视频生成的创业公司意味着什么？如何避免成为“套壳”公司？
49:00 怎样的工具公司是可以产生高价值的？为什么看好而不是看空 Adobe？
55:45 给视频生成的创业者的建议：从技术和体验两个角度思考创新
60:41 如何理解AI应用“赚快钱”的现象？这是个短期趋势吗？
64:07 未来展望：Sora 之后，AI行业会有哪些变化？终极世界模拟器到来意味着什么？
我们提到的内容
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今年 OnBoard! 最后一期压轴上新！今年要谈论人工智能，怎么能错过这么一个重要的话题：机器人与AI的结合，或者说，Embodied intelligence, 具身智能。
大模型的思路是否能带来机器人的ChatGPT时刻？机器人要具备泛化能力，有哪些进展又有哪些瓶颈？通过机器人让人工智能具备与环境感知和交互的能力，会为通用人工智能AGI带来哪些新的想象空间？
Hello World, who is OnBoard!?
今年下半年以来，尤其在国内，已经有不下十几家具身智能创业公司涌现。这一轮热潮中，从学术到工业落地，如何分别噪音与真实？以前将AI应用于机器人的尝试，比起这次的技术突破，又有哪些相同与不同？
这次的嘉宾阵容，真是太适合回答这些问题了：
我们邀请了 Google DeepMind 的研究员Fei Xia，Deepmind 跟具身智能相关的最重磅的几个研究，从SayCan, PaLM-E，到 RT2，他都是核心参与者。还有来自国内头部机器人创业公司高仙机器人的深度学习总监 Jiaxin, 带来产业界的视角。以及 UCSD 的研究员 Fanbo Xiang，他参与的 Maniskill，SAPIEN 等与模拟环境相关的研究，都在学术前沿。
我们对AI泛化能力在机器人领域的落地进行了深入的讨论，也有不同观点的碰撞，精彩纷呈。
其实这一期的录制已经过去了几个月，阴差阳错成了今年的压轴，也算是对于OnBoard 全年的一个圆满句号，又是整个OnBoard 旅程小小的逗号。新的一年，不论世界如何起落，我们都选择相信未来有希望，珍惜每一次对话，赞美每一个在未知中选择的勇士。
Enjoy!
嘉宾介绍
Fei Xia, Google Deepmind 机器人团队资深研究员，PhD @Stanford University；PaLM-E, PaLM-SayCan, RT-2 作者
Jiaxin Li, 高仙机器人深度学习总监，ex字节跳动研究员，PhD @National University of Singapore
Fanbo Xiang, PhD @UC San Diego；ManiSkill, SAPIEN 作者
OnBoard! 主持：
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们都聊了什么
02:47 几位嘉宾的自我介绍，主要的研究领域
05:34 大家最近看到的与具身智能相关的有意思的研究和行业进展
14:23 自动驾驶领域的生成模型，如何保证符合物理规律？
18:34 如何定义具身智能？什么是测试机器人AGI 的“咖啡测试” ？
27:59 梳理 Google Deepmind 机器人领域核心研究脉络：大模型对具身智能带来怎样的影响？
40:29 Fanbo 在做的 low level 控制相关的研究，如何与大模型相结合？
45:39 具身智能的实现目前有哪些主要技术路径？我们什么时候可以达到共识？
50:40 从产业落地的角度，如何看待大模型对机器人领域的影响？有哪些现实的挑战？
67:37 什么时候需要机器人具备通用能力？我们需要端到端的具身智能吗？
72:47 对 Scaling law 的争议：在机器人领域能复现吗？如何平衡长期通用性研究和短期商业落地的需要？
90:41 在具身智能系统的设计中，如何考虑加入人机互动的因素？
96:29 硬件的发展会如何影响具身智能的发展？
101:18 未来3-5年，大家最期望看到具身智能领域实现怎样的突破？有怎样值得期待的未来？
重要论文和词汇
我们提到的公司
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不追热点但求深度思考的OnBoard! 又来啦！转眼间 OpenAI 轰轰烈烈的开发者日 (OpenAI DevDay) 已经过去一个多月了。这一个月也发生了太多事情。但是除却各种大瓜和八卦，DevDay 实打实是行业里相当重要的标志性事件。这次的涉及的，不仅是API大幅成本下降、API更新，还有GPT Store, Assistant API, 多模态等等重磅的上新。我们在devday 三周后，邀请了Monica 非常期待的四位嘉宾，在经历了这一段时间的消化和观察沉淀之后，一起聊聊他们不同角度的思考!
Hello World, who is OnBoard!?
这次的嘉宾，既有RPA头部公司来也科技的联合创始人兼CTO，也有真格基金EIR、经历两轮AI创业热潮的创业者视角，也有美团智能硬件负责人的软硬结合机会思考，还有来自 Google Deepmind 的研究员 Eric，从模型和技术的角度，解读 DevDay 中agent相关的更新。
真的是非常精彩纷呈，又是一次接近两个小时火花飞溅的讨论。本期录制的时候，Google Gemini 还没有发布，但是回头来看，我们对多模态的讨论还是完全适用的！
Enjoy!
嘉宾介绍
Peak, 真格基金 EIR（入驻企业家），Magi 创始人
胡一川，来也科技联合创始人 & CTO
Eric Li，Google Deepmind 高级研究员
孙洋，美团智能硬件LLM 负责人
OnBoard! 主持：
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我们都聊了什么
01:34 嘉宾自我介绍，如何进入AI领域的，最近看到的有意思的AI产品
11:38 OpenAI Devday 的观感：有什么让你印象深刻的更新？与网上评论相比，有哪些被高估和低估了
12:38 Peak: 为什么说GPT store 被高估了，GPT Builder 其实很有借鉴意义
14:27 GPT store 跟一个 App store 的差距在哪里？OpenAI 未来会如何构建 app store?
19:32 胡一川：为什么说 GPT4 Turbo 被低估了？
21:40 价格和 context window 为什么重要？技术角度要持续提升，有哪些难点？
29:53 Eric: 为什么不成熟的 GPT store 是一个好的决策
33:27 孙杨：为什么说 GPT store 短期高估，长期被低估？为什么说Function call, JSON return 被低估了？
39:01 DevDay 中与 Agent 相关的更新有什么亮点？对于创业公司有什么挑战，有什么机会？
53:05 美团的LLM相关尝试，有哪些落地的场景？
58:36 为什么不同的LLM作为 agent 的基座，效果会差别这么大？我们是否需要针对 agent 的基础模型？
64:13 DevDay 的更新，对于创业公司有什么影响？哪些公司会受到比较大的影响？
82:03 如何看待 Q* 的传闻？合成数据会对 LLM 生态产生怎样的影响？
86:50 GPT-4v 为代表的多模态能力使用感受如何？有可能带来怎样的新机会？
95:41 多模态能力的实现有怎样的技术路径？不同技术路径的核心差异和难点是什么？
98:55 经历了“上一波”AI的创业者，对于这一次的AI创业热潮，看到哪些异同？给其他创业者怎样的建议？
105:27 未来1-3年，最期待AI领域发生哪些变化？
重点词汇
我们提到的公司
参考文章
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两位主播在美国期间认识了许多在SaaS代表性公司的早期中国员工，这一期非常荣幸邀请到在 Notion 和 Figma 的两位朋友，李孟颖和王仲禹，聊聊两位加入两家公司的初衷和背后的故事。
Hello world, who is onboard?
对于关注美国软件市场的小伙伴们来说，Notion 和 Figma 如雷贯耳，我们简单介绍一下。
Notion 是一个在线办公与协作平台。公司成立于 2012 年，经过近十年，它从一个笔记应用发展为集成了项目管理、任务管理和团队协作等多种场景的平台，如今全球已经超过 3,000 万用户。公司在 2021 年底完成了一轮 2.5 亿美元的C轮融资，投后估值高达 103 亿美元。早在 2022 年 11 月，Notion 发布了基于 GPT 打造的 Notion AI, 是最早推出 AI 功能的公司之一。
Figma 是一款基于浏览器的UI设计与协作平台。公司也是成立于 2012 年。2022 年 9 月上市公司 Adobe 曾宣布以高达 200 亿美元的价格收购 Figma（近期因反垄断等问题被终止），公司当时 ARR 达到 4 亿美金。在今年 6 月，Figma 以宣布收购 Diagram 的方式进军 AI，帮助用户更加智能地激发设计灵感、提供设计建议和降低设计门槛。
在近两小时的交流（和下图两位嘉宾风格迥异的背景图）中，我们也得以窥见，两家看起来非常相似以 Product-led Growth（PLG） 为代表的公司，在近几年展现出非常不同的发展方式和管理风格，以及在 AI 热潮下不一样的“冷思考”。
大家 Enjoy！
嘉宾介绍：
李孟颖：Notion 数据科学团队成员，负责管理产品增长、市场和财务数据分析，同时也是一名天使投资人和A16Z的 scout。曾在 Meta 负责内容创收和广告产品组的数据分析团队。
王仲禹： Figma 首位移动工程师（现参与 Figma Gen AI 的工作），前 Uber Driver Experience / Uber Elevate 移动工程师，前 Google 工程师。
OnBoard! 主持
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
高宁：前SaaS及科技投资人，Global SaaS 社区 Linkloud 发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High寧
我们都聊了什么：
02:17 两位嘉宾自我介绍以及关于自己的 fun fact。
11:45 选择在早期加入初创公司时最主要的原因是什么？
17:26 Notion 高速发展三年的里程碑以及背后数据科学扮演怎样的角色？
23:50 Notion 在社交媒体上做了哪些推广以及孟颖做了哪些数据工作来支持增长？
28:50 对于初创公司，早期需要有哪些基础的数据分析工具？
30:42 Figma 发展过程中的里程碑以及仲禹加入移动产品组的经历。
37:46 收入增长 20 倍后，为什么对 Figma 来说 PLG 仍然是重要的增长动力？
41:17 具体说明数据科学团队是如何参与 Notion 各项业务运营的。
48:22 在用户 Onboarding 环节孟颖是如何通过数据实验来提升注册转化？
54:08 Figma 内部产品迭代的决策流程以及 FigJam 是如何诞生的。
62:13 什么时候 Figma 会考虑收购来而不是自研来增强自身产品？
65:54 如果遇到产品迭代不顺利时，内部又是如何决策的？
68:43 随着企业客户增加，两家公司是如何平衡 SMB 和大企业间的需求？
76:07 为什么 Figma 的 Config 大会对用户社区是一个巨大推动？
82:02 对 Notion 非常重要的“大使计划”现在发展到怎样规模？
86:44 两家公司如何看待与微软等相关大厂的竞争？
94:04 Notion AI 是如何快速从一个 MVP 到现在的产品形态？
101:09 为什么 Figma 对 AI 的态度和策略与 Notion 截然不同？
108:54 在集成 AI 的过程中比较大的挑战是什么？以及近期还会关注什么新技术？
114:58 力挺远程办公，Figma 的创始人 Dylan 是怎样的性格以及如何体现在公司文化上？
119:17 为什么 Notion 却不支持远程，以及创始人 Ivan 是怎样的风格？
121:42 快问快答！
提到的公司或产品：
重点词汇：
嘉宾推荐的书籍及播客：
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转眼就到了12月，回顾今年Onboard 的主题词，真的非AI和大模型莫属了。借着本周技术博客月和上周 ChatGPT发布一周年的契机，我们决定邀请横跨中美的一级和二级市场投资人，做一个AI的年度回顾，投资思考和未来展望。
本期播客是参与 #2023技术播客节 共创共建的一期内容。12月4日至8日，每天围绕一个主题，带来8～11期的内容，更多详情也可关注官网 podfest.tech，或者微信公众号、即刻、X搜索「2023技术播客节」，欢迎大家多多关注，一键多连！
Hello world, who is OnBoard!?
在AI日新月异发展的几个月，两位主播也有机会在美国待了一段时间，身临其境地感受了硅谷创新腹地的氛围。这次的两位嘉宾，都在中美两地穿梭，视角又各有不同。一位是在对冲基金深度跟踪美股市场的 Stella Huang，另一位是之前做客过OnBoard!的前 Opendoor 数据科学负责人杜磊，这次以硅谷早期VC的身份返场。
我们从红杉资本提出的 生成式AI 下半场 (Second Act) 的概念开始，回顾了这白驹过隙的一年印象深刻的事件，探讨了宏观市场和经济的影响，又深入聊了许多AI行业创业者和投资人最关心的问题：
什么是AI 产品的核心竞争力？
什么是 GPT 之上的 thick wrapper?
如何思考创业公司和现有巨头的竞争？
生成式AI会带来哪些B端和C端的创新机会？
……
很多问题，我们也没有答案。但是将阶段性的思考分享出来，抛砖引玉。如果你也对AI创业的话题感兴趣，欢迎在公众号后台联系两位主播，我们希望邀请到更多朋友，不同的视角，不同的探索，相同的未来憧憬。
未来不是推演出来的，是前仆后继的创造者缔造出来的。
又是一次超长的闲聊，希望你 Enjoy!
嘉宾介绍
杜磊：曾在房地产科技上市公司Opendoor担任数据科学负责人，后来联创了DeFi初创公司Huma Finance。现在作为Sancus Ventures的合伙人，专注在AI和区块链基础设施，大数据，开源和企业软件等领域。
Stella: 现美元对冲基金科技行业投资人，前百度战略部门。
OnBoard! 主持
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS 社区 Linkloud 发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High寧
我们聊了什么
02:07 两位嘉宾自我介绍，今年最喜欢的AI产品（除了 ChatGPT!）
04:44 如何理解红杉报告中提出的“AI进入了 Act Two” 的判断？AI时代应该与移动互联网或者工业革命对比吗？
19:39 AI 创业公司 Writer 如何用“重”的产品构造GPT之上的壁垒，超越Jasper?
26:50 ChatGPT 发布一周年依赖，有哪些你觉得最有里程碑意义的事件？
35:25 中美宏观经济环境如何影响一二级市场的投资？我们对未来资本环境有何预期？对创业者意味着什么？
47:35 AI创造的价值，哪些是现有大公司的机会，哪些是创业公司的机会？
67:13 什么是 AI 公司的护城河？真的是数据飞轮吗？
79:25 GPT Wrapper 就没有价值吗？什么是“厚”的产品价值？一个新产品如何成为“事实标准”？
92:07 ToC 产品出现 killer app 了吗？垂直领域的 ToB 产品落地速度，是否低于预期？
102:56 Agent 实际落地情况如何？有哪些困难和初步进展？
117:01 多模态：GPT-4v展现的多模态能力带来了什么惊喜？未来多模态能有什么场景？
118:29 年末回顾，你对于AI的观点比起年初，经历了哪些变化？对明年有什么期待？
提到的公司
参考文章
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关于「2023 技术播客节」
缘起于2022仲夏时节技术播客之间的梦幻联动，我们感受到了社区共创共建的力量。今年我们再接再厉，集结了30+播客、5大出品人、25+社区，希望拉动更多技术生态的内容创作者，一起用声音来表达，建设自家技术影响力，推动更高粘性、更深互联、更持久共鸣的用户社区构建。
好久不见！OnBoard! 回来啦！这一期又是考验听力的全英文访谈。这次，我们跟亲历者聊聊，今年AI领域最受瞩目的一笔10亿美金的并购：Databricks 今年6月以13亿美金的“天价”，收购了当时成立2年的大语言模型（LMM）基础设施创业公司 MosaicML。
Hello World, who is OnBoard!?
可以说，这是今年最受关注的AI领域收购之一了，之后AI 基础设施领域的巨头和创业公司，都被这次收购推动，开始了融资和产品迭代的热潮。收购的时候，MosaicML 仅有60多人，但是已经推出了 MPT 7B, 30B 两个开源大语言模型，总下载量超过330万。也是最早一批推出开源LLM的公司之一。
这次访谈，Monica 不仅邀请到了 MosaicML 联合创始人、CTO，Hanlin Tang, 还邀请到还有之前来OnBoard! 做过客的非常专业的硅谷成长期投资人， Sapphire Ventures 合伙人，Casber Wang，我们得以从创始人和投资人的视角，一起解读这个有里程碑意义的收购，以及对于生成式AI，AI infra 核心竞争力和未来格局等等话题进行非常有意思的探讨。
准备好你的英语听力，enjoy!
嘉宾介绍
Hanlin Tang (@hanlintang), 现Databricks Neural Networks CTO, 前 MosaicML co-founder & CTO, Intel AI Lab Senior Director, Nervana (2016.9 被Intel 4亿美金收购）创始团队成员
Casber Wang (@CasberW), Sapphire Ventures 合伙人，专注data, infra, 安全等领域，投资了Auth0, JumpCloud, StarTree 等。Sapphire Ventures 是一家资产管理总额超过110亿美金的全球风险投资基金。
Onboard！主持：Monica（推特：@Monica_XieY）：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号：M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们都聊了什么
01:57 两位嘉宾自我介绍，Hanlin 最近感兴趣的AI产品，以及Casber 最近在AI领域的投资
08:40 LLM 的到来对传统 MLOps 公司有什么影响
14:13 MosaicML 介绍，2021年如何发现这个创业机会的
17:28 ChatGPT 发布以来，MosaicML 经历了哪些重要的里程碑事件，行业有哪些重要变化
21:41 MosaicML 早期客户是哪些公司？
22:55 MosaicML 的几个重要产品决定：一开始为什么要做开源？
26:43 创业公司应该如何思考是否要开源？
34:36 MosaicML 如何做开源商业化？商业化模式如何演进？
37:17 如何思考 LLM serving 和训练平台的产品竞争力和差异性？MosaicML 的平台如何在探索中演进？
42:32 MosaicML 为何推出自己的开源LLM？
45:39 客户如何选择LLM？常见的问题是什么？有什么常见的误解？
51:11 开源和闭源LLM格局会如何演进？如何影响LLM周边的生态？我们能从云计算生态发展历史中学到什么
58:39 客户如何衡量LLM的performance? 客户需要的是怎样的服务？
62:06 LLM 会如何改变SaaS 生态？为什么说我们低估了数据对新的平台的意义？
70:52 为什么说提高LLM 训练效率和成本没有 silver bullet? 做成本优化的公司如何设计商业模式？
82:00 企业如何思考是否要自己训练LLM？还是在已有模型上 fine tune?
89:23 MosaicML 被 Databricks 收购之后会有哪些变化？下一个聚焦的点是什么？
91:32 Casber 作为投资人，如何看待 Databricks 对 MosaicML 的收购？对未来行业有什么影响？
95:44 Hanlin 创业以来对于行业的观点有过什么改变？过去和未来有什么值得关注的变化？
108:52 如果坐时光机到5年后，你最想问的问题是什么？
提到的公司
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OnBoard! 又一期与硅谷一线投资人的访谈来了！这一次邀请到的是Monica 的好朋友，也是硅谷最顶尖的风险投资基金之一，Andreessen Horowitz, 也就是大家常说的 a16z 的投资合伙人 Jennifer Li！
Hello World, who is OnBoard!?
Jennifer 是一位来自产业界的投资人，原来在独角兽创业公司 AppDynamics 担任PM的她，转型投资人之后，在a16z 的6年里一直专注企业软件、大数据、开源等领域。关注这个方向的创业者和从业者，或许很多人都读过 Jennifer 在a16z 网站上撰写的多篇非常深度的分析文章，包括开源商业化，Modern Data Archiecture 等等。她投资的公司包括大数据领域耳熟能详的 dbt, Motherduck, AI领域最火的公司之一 Elevenlabs 等等。
Jennifer 是硅谷一线基金中为数不多的华人投资合伙人，难得有机会跟 Jennifer 聊一聊她视角，深入剖析她投资 dbt 的过程，对大数据和infra领域的研究，对当下市场和未来机会的思考。这次两个多小时的访谈，Jennifer 的分享超级无私有诚意，绝对值得二刷。
嘉宾长期在北美工作生活，夹杂英文在所难免，不接受抱怨！Enjoy!
嘉宾介绍
Jennifer Li （推特：@JenniferHli）, 硅谷顶尖风险投资机构 Andreessen Horowitz (a16z) 投资合伙人，专注于 data infra, 开源，开发者工具，协作应用等。加入 a16z 之前，Jennifer 曾经是 AI 创业公司 Solvvy 和 被 Cisco $3.7Bn 收购的 AppDynamics 的产品经理。
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我们都聊了什么
01:45 Jennifer 进入风险投资的职业转型，为什么说a16z 是一家独特的风险投资机构
08:43 a16z 如何用庞大的运营机构为被投企业提供价值
11:41 Jennifer 复盘如何在A轮发现40亿美金的开源独角兽 dbt
19:17 dbt 是做什么的？dbt 崛起背后是怎样的大趋势？
21:44 在早期如何识别一个切入点很小的开源工具的商业价值？
27:59 dbt 如何实现产品线延伸？
33:24 dbt 的开源商业化路径是怎样的？开源工具如何实现商业成功？
42:27 a16z 如何思考 data infra 的投资逻辑，如何理解这个领域所经历的产业周期？
46:25 现在创立一家 data infra 公司还有机会吗？未来几年的看点在哪里？
52:50 投资 dbt 时候遇到什么挑战和质疑？
56:09 不同阶段的创业公司，尤其在早期，如何判断投资价值？投资人有哪些常问的问题？
62:16 投资人对于不同阶段的创始人，重点在观察什么？
66:42 近年剧烈变化的资本市场，对于早期 data infra 公司的估值有什么影响？早期投资人的估值判断依据有什么？
74:41 infra 公司的商业化路径应该如何规划？ARR 真的那么重要吗？
79:02 infra 领域最近有什么被高估和被低估的方向？
84:28 这一次的AI浪潮跟“上一波”有什么核心差异？Jennifer 关注的AI投资主题是什么？
93:03 AI 时代的应用价值是什么？AI 应用是否需要做自己的模型？
101:47 Jennifer 在AI领域主要关注哪些重要的趋势？
109:10 如何看待热潮中的AI公司早期增长可能存在的噪音？
114:49 我们还需要一个新的大语言模型公司吗？
117:25 早期公司如何找到共创客户（design partner）？什么是好的共创客户？
120:00 快问快答！
我们提到的内容
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AI 上新不止！这一次我们回归到与创业公司的深度访谈，这期我们请来了一位在 AI 热潮中高速发展，产品也得到国内不少用户认可的初创公司创始人，美国新一代生产力工具 Gamma 的联合创始人兼 CEO Grant Lee。
Hello World, who is OnBoard!?
Gamma 最开始定位像 Notion 一样用模块或卡片方式帮助人们更高效创建 PPT。在今年集成 AI 功能后，产品现在可以让用户直接以对话或上传源文档等方式，任意撰写和开发创意，成为能更高效展示创意的视觉内容生成工具。
公司成立于 2020 年，总部位于旧金山湾区。团队于 2021 年 8 月推出了 beta 版，并于去年底正式发布，如今已拥有数百万用户。Gamma 于 2021 年完成了 Accel 领投的 700 万美金天使轮融资后，在今年又获得了 A 轮融资。
Grant Lee 作为 SaaS 领域的连续创业者，我们和他从公司及产品诞生，聊到 AI 对用户创意和使用上的巨大改变，最后作为两个孩子的父亲，他也谈到 AI 对下一代在生活和工作的影响，都给我们带来很多启发。
还未体验产品的朋友，赶快点击：https://gamma.app/，尝试一下吧！
播客逐字稿同步上线，搭配收听效果更佳：OnBoard!独家｜对话Gamma创始人：拆解产品-1到0方法论与定价策略；AI如何重塑Gamma，解锁潜在需求与创造力！
欢迎多提建议，Enjoy！
嘉宾介绍
Grant Lee, Gamma 联合创始人兼CEO，曾在两家 SaaS 公司 ClearBrain（被上市公司Amplitude收购） 和 Optimizely 担任高管，毕业于斯坦福大学本科及研究生。
OnBoard! 主持：Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
OnBoard! 主持：GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS 社区 Linkloud 发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High寧
我们都聊了什么
00:01:24 Gamma是什么以及Grant为何会创立Gamma？
00:02:51 Grant个人过往经历及一个自己的有趣故事。
00:03:58 Grant连续SaaS创业的经历对创立Gamma的帮助。
00:05:49 Gamma现在到什么阶段以及经历了哪些里程碑？
00:08:59 如何看待“视觉传递”产品的历史以及Gamma诞生的机会？
00:12:17 在早期，如何验证产品概念和需求是足够普遍的？
00:14:33 刚开始有哪些用户反馈是意料之外的以及对早期设计的影响？
00:16:54 早期拓展用户采取了哪些市场拓展策略（GTM）？
00:19:38 早期如何准确设计并传递产品价值（Product message）？
00:22:11 跟早期相比，现在Gamma在价值定位上做了哪些调整？
00:24:27 Gamma是如何验证Product-Market-Fit（PMF) 的？
00:27:13 如何看待收费以及Grant背后的思考。
00:29:28 在进行付费调研时有哪些有意思的发现？
00:33:55 Grant看来在收费策略里创始人最容易犯的错误。
00:35:32 Gamma产品是如何结合AI的以及背后是怎样的思考？
00:39:32 在设计AI功能的过程中遇到了哪些挑战？
00:42:16 用户画像在这个过程中经历了哪些变化？
00:44:32 在集成AI的时候技术选择上经历了哪些思考？
00:48:06 为什么做一款好的AI产品远比做炫酷Demo难多了？
00:50:17 产品迭代中如何协调基本功能和AI的优先级？
00:52:23 未来我们真的还需要PowerPoint吗？
00:54:23 AI会进一步解构Office这样的一站式生产力套件吗？
00:56:45 为什么Grant认为现在最大的竞争对手是“用户行为”的迁移？
00:58:22 还有哪些技术趋势或用户行为变化是Grant最关注的？
01:00:39 在全球化上Grant有哪些有意思的发现和规划？
01:03:48 在AI的影响下，不同地区的用户行为有什么变化吗？
01:06:48 同时Gamma是如何引导用户接受并开始使用AI的？
01:08:26 近期Gamma在功能上将有哪些重要迭代以及未来还有哪些突破？
01:11:52 在社区建设上Gamma有哪些最佳实践？
01:13:41 最后，Grant如何对待现在来自企业级客户的需求？
01:15:27 快问快答！精彩的书籍推荐以及作为孩子父亲，如何看待AI对下一代的影响？
我们聊到的公司
嘉宾推荐的书
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近3小时的硅谷AI重磅嘉宾现场对谈，下集光速奉上！如果你还没有听过上一期，赶紧去补课！
Hello World, who is OnBoard!?
简单介绍一下这次Monica 期待已久的嘉宾组合！ 两位都在OpenAI工作过的技术大牛，包括Nvidia资深研究员 Jim Fan, 除了对生成式agents 和机器人的具身智能有深度研究外，他的Twitter 连 Jeff bezos 都关注，是AI领域全球范围内的顶级大V。另一位嘉宾戴涵俊，Google Deepmind 的资深研究员，也是 Google 新一代大语言模型的深度参与者。最后，兼任主持和嘉宾的硅谷上市公司华人高管，硅谷徐老师, 每次来 Onboard! 串台都大受好评。
这是三个小时播客的第二部分。上一期的内容，我们深度讨论了最近AI领域最火的话题，Generative Agents, 生成式代理。这一期更是精彩纷呈，包含了AI领域更多核心话题，包括多模态大模型的研究进展，具备具身智能 embodied AI 的机器人如何打造，AI对saas的影响，我们对未来AI的商业和社会畅想等等。真的是非常尽兴的讨论，你也可以拿起笔记本做笔记了。
几位嘉宾都是长期在美国工作生活，夹杂英文在所难免，不接受抱怨。Enjoy!
嘉宾介绍
我们都聊了什么
01:55 为什么 Jim 觉得 Llama 2 作为语言模型，对于多模态模型和机器人有重大推动
05:24 Hanjun 解读多模态大模型的两种实现方式
07:47 多模态大模型只是解锁了新的场景，还是能更大提升大模型本身的智能？如何理解大模型的智能？
12:34 为什么说机器人的多模态问题更有挑战？
16:35 处理多模态训练数据有哪些难点？
18:12 大模型训练还需要哪些工具？Infra/tooling 有哪些机会？
19:51 亲历OpenAI 的经历回顾和感受：2016-2020，OpenAI 都发生了什么
25:11 OpenAI 近年的发展，哪个时刻震撼了你？
34:20 为什么说 Evaluation 是大语言模型最被低估的挑战之一？
39:54 未来1年和未来10年，你最期待人工智能领域带来什么？
46:17 我们自己和下一代应该如何为未来做准备？
59:33 有趣的 closing 和未来展望：被 Jeff Bezos 关注是什么感觉？！
我们提到的内容
重点词汇
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承诺大家的大波AI上新来啦！这次的嘉宾是Monica一直期待的重磅组合，能听到AI领域如此一线的核心从业者的分享，真是太难得了。这次在硅谷创新腹地，毗邻 Stanford 的 Palo Alto 线下录制, 不知不觉就聊了近三个小时，我们分成上下期，方便大家收听！
Hello World, who is OnBoard!?
两位AI研究者都在OpenAI 工作过。Nvidia 资深研究员 Jim Fan，是Twitter 上AI领域的顶尖KOL，连亚马逊的创始人 Jeff Bezos 都在关注，几乎每一条twitter 分析都是必读文章。戴涵俊是Google Deepmind 的资深研究员，更是Google 大语言模型的深度参与者。再次来串台的硅谷上市公司华人高管，硅谷徐老师, 持续高质量输出。
上期的内容，我们围绕最近AI领域最火的话题，Generative Agents（生成式智能体）。两位AI研究员都对这个领域有最一线的研究和实践经验，我们深入探讨了从AutoGPT开始，Generative Agents 从技术到应用，都有哪些新的进展、技术和场景的挑战，由此延伸到开源与闭源大语言模型的竞争格局。
跟EP35 Monica 与另一位AI研究员符尧的访谈对比听听就发现，Generative Agents 这个前沿领域，显然还有很多尚未有共识的地方。
下一期，我们会讨论更多AI领域核心话题，包括多模态模型，机器人应用落地，AI对saas的影响，LLM发展史，未来畅想等等，更是不容错过。赶紧关注Onboard!
几位嘉宾都是长期在美国工作生活，夹杂英文在所难免，不接受抱怨。Enjoy!
嘉宾介绍
Jim Fan（推特：@DrJimFan），Nvidia 高级 AI 研究科学家，曾在OpenAI工作，Stanford PhD 李飞飞实验室
戴涵俊（推特：@hanjundai），Google Deepmind 资深研究员，深度参与 Google 大语言模型项目，曾在OpenAI工作，Georgia Tech PhD
硅谷徐老师（推特：@h0wie_xu），硅谷连续创业者、人工智能高管、斯坦福商学院客座讲师，「科技早知道」主播 ｜微信公众号：硅谷云｜ AI博客：howiexu.substack.com
主持：Monica（推特：Monica_XieY）：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号：M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
在粗糙简陋的 studio 顺利完成3小时录制！
Hanjun 的霸气车牌！
我们都聊了什么
02:50 几位嘉宾自我介绍，最近看到了什么有意思的AI项目
05:51 Hanjun @Google Deepmind: 最近发表的 speculative decoding 工作如何提升模型速度
09:14 Jim Fan @Nvidia: 为什么AI agents 是值得关注的方向，基于agents 有什么应用
12:42 什么是 AI agents? 好的 Agents 需要怎样的核心能力
16:54 企业场景落地 AI Agents 应用，主要有哪些挑战？
25:18 AI Agents 目前落地的挑战，是由底层基础模型的能力决定的吗？
35:56 如何看待目前 AI Agents 不同的实现方式？Adept AI 的形态会被取代吗？
39:57 未来工具使用更多是 AI agents 来完成，对于应用生态意味着什么？
48:18 Llama 2 开源对于LLM生态意味着什么？底层基础模型会赢家通吃吗？
56:58 如何理解开源和闭源模型的壁垒？
68:24 我们需要领域专有模型吗？
我们提到的内容
重点词汇
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好久不见，祝大家端午安康！聊了这么多AI技术，是时候聊聊更实际的问题：AI产品如何在海外做增长？
近年来，我们看到越来越多的中国软件创业公司，尤其是最近涌现的 AI 应用类公司，都会考虑以国际市场作为第一站。PLG，产品驱动增长，也是大多数海外AI产品采用的增长和商业化模式。技术在变，Go-To-Market 的很多经验，万变不离其宗，或许可以让大家在探索的路上少走一些弯路。
Hello World, who is OnBoard!?
今天这位嘉宾，就是Monica 一直想要邀请来的硅谷软件领域的实战派大牛，Hila Qu。Hila 原来在大名鼎鼎的开源上市公司 GitLab 担任 Head of growth, 增长负责人。Gitlab之前，Hila也在硅谷几个不同阶段的ToB, ToC公司，担任过核心增长职位。
硅谷最一线的创新公司是怎么实践PLG的，Hila 大概是最有发言权的人之一了。Gitlab从开源产品到收入超过4亿美金的上市公司，更是PLG的典范。这次与Hila长达两个多小时的对话，全都是一线实战干货：
ToB, ToC 产品增长有什么不同？
怎样的公司和产品适合PLG？
PLG模式需要怎样的销售？
如何打造围绕产品的增长团队？
产品早期数据分析体系如何搭建……
真的可以拿出笔记本了。Enjoy!
嘉宾介绍
Hila Qu（Twitter @HilaQu）, 前 Gitlab 增长总监，从0到1搭建增长体系。曾任硅谷Fintech 独角兽 Acorn 增长副总裁。现在，Hila 是硅谷顶尖产品与增长培训平台 Reforge 入驻企业家（EIR），也是独立企业增长顾问，服务企业包括 Nord Security, Replit StreamNative 等。
Hila 的 LinkedIn, 公众号：兜里有糖甜, Medium
Email: hui.qu.2009 艾特 gmail.com
我们都聊了什么
01:57 Hila 的职业之路，从ToC 到ToB 公司做增长如何转型
05:39 正本清源，Hila 如何定义PLG？为什么说 PLG 不只是传统的 Growth hacking （增长黑客）？
08:10 ToC 产品的增长与 SaaS 公司 PLG 有哪些核心差异？为什么说对于 SaaS 公司，获客只是“增长”的第一步？
12:42 怎样的产品适合采用 PLG ？
16:19 为什么 PLG 需要好的产品 onboarding 体验与销售两条腿走路？
21:41 公司的不同阶段，如何平衡大客户需求与 PLG 增长知之间的优先级？
27:41 给创始人的 PLG 101：怎样是一个完整的PLG 增长体系流程？
33:53 什么是产品体验的 Aha Moment？如何设计一个好的 Aha Moment? 有什么常见的误区？Gitlab 如何定义 golden user journey?
43:40 企业发展不同阶段，PLG 产品的数据体系如何搭建？
48:30 收费：什么时候开始收费？为什么说收费体系的建立是一个动态过程？
57:48 SaaS 产品定价如何设计和跟踪？我们能从 Netflix 上学到什么？
61:44 Gitlab 的实践分析：如何设计实验？从activation 到 retention, 如何确定用户流程中的北极星指标？
68:47 什么是获客中的 PQL (Product Qualified Leads)? 什么是好的 PQL？
74:54 什么是一个好的增长实验？早期数据不足的时候，如何设计实验？
79:47 如何从0到1搭建增长团队？Head of Growth 入职第一件事应该做什么？
87:37 搭建产品数据分析体系，有哪些常见的挑战和误区？
90:02 招聘，招聘！什么是适合 PLG 的增长和销售人才？应该具备哪些能力？
96:55 AI 它又来了：如何识别产品早期的“噪音用户”？
99:41 Hila 提供哪些 PLG 相关的咨询服务？如何与你的增长顾问有效沟通？
104:07 快问快答！Hila 推荐了一本童书？！
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新的一期 OnBoard! 的创始人深度访谈来啦！打造面向全球市场的 SaaS 公司，正在成为越来越多中国 SaaS 公司关注的话题。诞生于香港、壮大于深圳、服务于全球的 AfterShip，就是这里面不得不提的一个标杆。
Hello World, who is OnBoard!?
AfterShip 成立于 2012 年，是一家服务国际电商的 B2B SaaS 公司，从第一天成立起就面向国际市场，业务今已遍布北美、欧洲、亚洲等世界各地，团队成员来自全球不同国家的 20 多个城市。客户包括 eBay、Wish、Shopee 等国际电商平台，以及 Anker、Watsons、EcoFlow 等 17,000 多家品牌。2021 年，公司获 Tiger Global 领投 6,600 万美金的 B 轮融资，刷新电商 SaaS 赛道 B 轮融资记录。公司旗下有 AfterShip Tracking（物流查询）, Email（邮件营销）, Returns（退换货管理）, Shipping（多物流商发货）等产品矩阵，涵盖售前售后各个环节。
今年正是 AfterShip 成立的第 11 个年头，趁着创始人 Teddy 回国，我们来到 AfterShip 的深圳总部，在据说由设计过 Meta 总部的设计师一手打造的“海景空间”里，完成了现场录制。Teddy非常认真和细致地跟我们分享了这个漫长过程中的教训、收获和展望。
从产品和客户的全球化，到团队和组织的国际化，作为国内 Global SaaS 的先行者，Teddy 无数细节的坦诚分享，一定是你能听到的、少有的原汁原味的创业故事。
你会感受到 Teddy 非常细节控的风格，当然还有，Teddy 努力了很久还是港味浓浓的普通话~哈哈！
话不多说，大家Enjoy！
对了，播客可以打赏你知道嘛~！☕☕☕🥂
我们都聊了什么
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最后，AfterShip正在高速发展，求贤若渴，感兴趣的朋友请戳：查看更多职位
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今天又是一期关于AI的硬核讨论！这次依旧是 AI 领域的核心话题之一：GPT 是否能带领我们通向 AGI (Artificial General Intelligence, 通用人工智能）？如何评估和理解 AI 的能力？大模型范式下，我们如何定义智能？这些问题，至今没有标准的答案。大模型加上 HuggingGPT, AutoGPT 一系列 generative agents（生成式代理） 之后，给各个行业甚至整个社会带来什么改变？我们这期的嘉宾，来自中美学术界与产业界，绝对难得的一线视角。
Hello World, who is OnBoard!?
这是 OnBoard! 与科技早知道又一期合作节目，我和大家都非常喜欢的硅谷徐老师，与来自微软研究院两篇刷屏论文的作者，以及中国AI独角兽研发总监一起，深度探讨最值得你关心的几个AI领域核心命题。相信你听完这一期，会对人工智能的能与不能，希望与挑战，有不一样的认识。
长达3小时的谈话，即使知道短一些的版本会更容易传播，但是Monica 还让大家听到更多原汁原味的讨论，所以尽量保留了更多内容。
相信这些干货，值得你的时间。Enjoy!
对了，播客可以打赏你知道嘛~！☕☕☕🥂
嘉宾介绍
我们都聊了什么
01:41 嘉宾自我介绍，最近关注的AI研究（及Monica的隐藏小Update!）
07:48 第一视角解读微软刷屏论文：Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4
13:25 GPT4 是 AGI 吗？
18:42 对于这篇AGI论文常见的误解：为什么这是比公开 GPT4更强的模型？
21:48 为什么GPT4 没有视觉训练数据，却能够理解图片？
26:46 GPT4 达到高中生水平了吗？为什么能比 ChatGPT 提高这么多？
31:26 大模型的 Hallucination（幻觉）要如何解决？业界有哪些尝试？
44:59 大模型要实现AGI，还有哪些挑战？为什么“思考太快了”是一种局限？
56:57 火爆全网的 HuggingGPT: 研究背景、运作机制、与 AutoGPT 和 ChatGPT Plugin 的异同？
65:30 我们需要不同领域的 foundation model （基础模型）吗？
72:27 HuggingGPT 和 AutoGPT 技术成熟了吗？为什么需要专家生态？
78:05 为什么说 ChatGPT Plugin 的本质是 OpenAI 在收集数据？
85:21 中国的大模型公司如何追赶 OpenAI?
90:05 大模型能处理的 Context Length (背景信息长度）是能力瓶颈吗？要如何突破？
96:11 如何理解 context length 对于大模型能力的重要性？需要对模型架构本身做改变吗？
103:53 为什么说AI创新要赢得市场，生态可能比技术更重要？
106:04 AI技术应用落地的现状如何？有什么机会和挑战？
113:34 AI创业公司应该优先服务500强大客户吗？
118:56 企业会如何使用AI：调用 API 还是本地部署？有哪些决定因素？
122:21 AI 应用创业有哪些方向？为什么说要关注 mission impossible (不可能的任务）？
130:15 嘉宾眼里，AI 最让人兴奋的未来是什么？
免责：节目中的观点都是嘉宾和主持人个人观点，不代表所在机构观点，亦不构成任何投资建议。
参考文章
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这一期是 OnBoard! 的 bonus 番外篇，两位主播来走心地跟大家聊聊 OnBoard! 诞生以来的历程、思考与心得。不知不觉，OnBoard! 居然已经诞生了1年多的时间，确切的说，是13个月。回头来看，我们都没有想到，这充满动荡的一年，我们居然已经录制了整整30期播客，也就是不到两周就有一期播客（把自己都惊艳到！）
Hello World, Welcome OnBoard!
在这个特殊的时间点，两位主播在北京的一个茶馆里，跟大家侃侃而谈心路历程，包括：
这里有个小插曲，本来我们还想很有仪式感地录 OnBoard! 第一期视频，但是无奈一时兴起，连设备都没有准备好，用来录制的手机居然录到一半内存满了…后续咱们还是剪辑一些花絮，供大家消遣吧！
同时，也要感谢看到我们朋友圈的自嘲之后，主动提出赞助设备的听众！爱你们！
希望这次聊天，能让我们彼此走得更近一些~Enjoy!
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS社区Linkloud发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High 宁
PS 我们简陋的、一时兴起的录制现场：
04:41 两位主播先分享近况以及最近印象深刻的一件事（果然是AI！）
14:20 答听众问之：当初为什么做播客？
18:24 答听众问之：做一期播客的过程以及需要多长时间？
20:53 答听众问之：做播客对我们的工作和生活有什么帮助？
27:12 回过头看，OnBoard!的定位是什么，“PMF”在哪里？
35:20 回顾前面30期，令主播印象最深刻的是哪几期节目？
44:40 为什么录制过程中最特别的环节是“提纲准备”？
47:41 做播客后对我们职业或生活有没有带来改变甚至“惊喜”？
55:51 两位主播常听的播客清单大公开！还有两个“fun fact”！
73:37 做了很多期AI节目，主播自己在用什么AI工具“改善”生活？
80:18 接着再分享几个创业公司“活用”AI工具的案例。
85:12 主播自己比较期待或关注的AI公司有哪些？
96:13 关于AI里的新机会和未来到底在哪里？
103:42 这一波火热的AI投资里是否真的会诞生下一个“Facebook”或“谷歌”？
108:53 为什么我们需要关注AI或AGI的社会影响？
111:30 最后，两位主播展望对后面播客内容的规划和一点小小的“呼吁”！
120:16 别忘了，还有Monica准备的彩蛋，Enjoy！
提到的AI公司或产品
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M小姐研习录 (ID: MissMStudy) by Monica
我思锅我在 (ID: thinkxcloud) by GN
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好久没有上新了，大家有没有想念我们呀！最近AI 的进展实在是太惊人。但是新闻看多了，自然需要有一些来自一线经验深入思考，才能窥见更接近真实的图景。这一期也是Onboard! AI 系列的第三期，接下来还准备了好几期星光熠熠的 AI 专题，请大家关注Onboard！, 不要错过哦！
Hello World, who is onboard?
这一期，我们将眼界放宽到大语言模型（LLM, Large Language Model）本身能力之外，看看 LLM 周边生态系统，包括硬件和软件工具链，如何随着基础模型的发展，迅速迭代，又相辅相成。嘉宾们来自生成式AI的上下游核心玩家，包括Nvidia, Google Cloud 的生成式AI平台 Vertex AI, 全球最火的AI模型库和社区平台 Huggingface, AI infra 初创公司，聊一聊从他们的视角看到的AI发展的机会，挑战与未来。
这一期近2小时的讨论非常硬核，从芯片架构、GPU集群管理，到开发工具，甚至还聊到AI的社会影响，有好几个即兴的精彩话题。术语和英文不少，还请多包涵，在show notes 中尽量为大家做好笔记。
话不多说， enjoy!
嘉宾介绍
Jiajia Chen: Senior Product Manager @Nvidia Omniverse, AI infra, Autonomous vehicle data platform; ex-Cisco
Han Zhao: Staff software engineer @Google Cloud Vertex AI
Tiezhen Wang: Software engineer @Huggingface, ex-Google Tensorflow
Ce Gao: Co-founder & CEO @TensorChord, ex-Tencent, Co-chair @Kubeflow
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们都聊了什么
02:12 嘉宾自我介绍, fun fact: 最近看到的有意思的AI产品
06:53 Tiezhen 推荐的自然语言编程工具 Cursor, 嘉宾们激辩编程的未来
13:28 深度碰撞：未来还需要编程吗？
23:47 Nvidia GTC 2023 上有什么值得关注的新产品？芯片技术的下一代创新在哪里
29:38 各个大厂新出的芯片针对LLM做了哪些优化？
36:35 管理训练LLM 的大规模GPU集群有哪些挑战？
47:04 以后我们需要专用的推理芯片吗？
52:17 开源界有哪些降低LLM训练和部署成本的尝试？LLM 成本下降边界在哪里？
59:08 LLM 商业生态的未来：开源 vs 闭源？每个企业都需要自己的LLM吗？
68:50 LLM的发展对于传统的MLOps 工具链各个环节有什么影响？
78:11 LLM 会带来哪些监管和社会影响？
90:37 基础模型越来越强大，上层应用和工具如何创造价值？
100:34 对未来AI发展的期待
我们提到了什么
重要名词（感谢 ChatGPT 帮忙！）
参考文章
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过去两年全球SaaS市场在疫情期间引来了一波高潮，其中最受益的除了远程办公和效率工具外，就是Shopify为首的中小电商生态了，而说起电商SaaS及相关服务商，就不得不提在这三年来经历了高速发展超级独角兽，电子邮件营销（Email Direct Marketing，即EDM）的龙头，Klaviyo。
Hello world, who is OnBoard!?
Klaviyo于2012年由Andrew Bialecki和Ed Hallen联合创立，总部在美国波士顿。去年8月公司宣布获得Shopify的1亿美金追加投资，估值高达95亿美金，是现在电商SaaS领域全球估值最高的公司之一。在看似如此红海的Martech领域还能有如此卓越的表现，到底有什么秘诀，以及电商生态还将走向哪里？想必大家都非常希望了解这家超级独角兽公司的成长史和背后的趣事。
本期的两位嘉宾，分别是Klaviyo的早期成员，第十位工程师Seed，以及现任新产品团队（New Product）的核心成员Hansen。还有一位cohost，知名公众号“随机小分队”的主理人JK。
Seed和Hansen在Klaviyo都扮演过和正承担非常重要的角色，也给我们提供了精彩的内部视角和独特的行业观察。同时，他们两位也在美国做了一档非常有趣的针对创业者和早期公司高管的访谈播客，叫Superposition，最近改名为Venture Vibes。JK最近也在公众号上发表了一篇研究Klaviyo增长的深度长文，这次谈话正好是这家公司的番外篇。链接都在下方注释中，欢迎大家关注！
两位嘉宾在北美工作与生活多年，夹杂英文在所难免，也请大家体谅。Enjoy！
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
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我们都聊了什么？
02:15 两位嘉宾和Co-host的自我介绍，在美国的工作经历以及加入Klaviyo的过程。
11:55 Klaviyo的业务介绍以及在全球电商SaaS领域的地位。
15:28 通过三个角度解析，Klaviyo从成立到现在经历了哪几个重要阶段？
18:20 为什么公司早期发展比较“佛系”却一直被需求推着走？
22:23 早年加入Klaviyo，与创始人共事是一种什么体验？
24:49 为什么从第一天起创始人认为Klaviyo是一个“数据库”而不是营销技术公司？
27:28 选择邮件营销作为第一款产品，公司如何在红海市场里凸显自己的价值？
33:03 Klaviyo的邮件营销产品为什么能保持竞争力，难点到底在哪里？
34:41 回过头来看，早期阶段有没有印象深刻的一件事情或挑战？
38:26 第一款“爆品”后，什么时候开始推出第二款产品，经历了哪些重要阶段？
43:03 现在产品团队是如何分工的，“新产品”团队在探索什么方向？
48:40 疫情之前，什么“意外”事件成为了业务爆发的神奇推手？
52:14 回顾疫情，到底对电商市场及公司带来了怎样的变化和影响？
58:46 大量客户涌入后，客户画像发生了什么变化以及获得了哪些“教训”？
64:53 疫情期间公司组织架构做了哪些调整以适应团队的高速扩张？
67:22 扩张过程中公司和团队文化发生了哪些变化？
70:52 随着跟Shopify的关系升温，双方还会有怎样的合作？
73:54 如何看待跟Shopify这种紧密关系中的利与弊？
77:35 再回头看，Klaviyo能够在行业里“逆袭”的核心原因是什么？
80:26 近年来数据隐私保护对电商生态有什么影响，是否有新机会？
87:10 如何看待Generative AI（生成式AI），特别在电商场景的落地？
95:08 最后，两位嘉宾讲述自己做播客“Superposition/Venture Vibes”背后的初衷。
99:28 快问快答！Seed和Hansen力荐的播客节目，以及今年的小愿望。
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如果你有希望我们聊的话题，希望我们邀请的访谈嘉宾，都欢迎在留言中告诉我们！
今天是个值得纪念的日子，不止因为是女神节，也是因为：一年前的今天，Onboard! 正式发布第一期播客！这一期，我们采访一位非典型的创始人：小鹅通的创始人 CEO，鲍春健，人称老鲍。你也许不知道小鹅通，但是你只要线上听课或者看各种活动直播，大概率都是小鹅通的技术支持。你或许很难想象，一家软件公司，在2022年双十一的期间，通过直播就实现了千万元的销售额，是不是跟你所想的软件公司很不一样？
Hello World, who is Onboard!?
深圳小鹅网络技术有限公司（小鹅通）是一家以知识产品与用户服务为核心的技术服务商，2016年创始至今已服务超过160万家客户，包括了大家耳熟能详的吴晓波频道、十点读书、华夏基金、西贝、腾讯学堂等各行业一线知名品牌。覆盖的终端用户更是超过8亿，最高同时在线超过1000万人！融资方面，小鹅通也在2021年底拿下腾讯的数亿元C轮融资后，2022年拿下1.2亿美元D轮融资，总融资额超过10亿元。
这期播客更像一次既感性也有理性，好玩且松弛的茶话会，老鲍把自己的产品哲学，小鹅通三次抓住“风口”的背后故事以及对私域的未来畅想都娓娓道来。与我们平时熟悉的创业故事和创业者很不一样，老鲍一直强调“慢即是快”，整个谈话过程中也是“形散神不散”。看似偶然的一个个决策背后，似乎又有着某种专注和坚持的必然。
欢迎大家跟我们一起走进这次非常享受的对话，Enjoy!
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS社区Linkloud发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High 宁
我们都聊了什么
02:48 鲍总的自我介绍，以及创业小鹅通的曲折探索过程。
10:49 直到遇到吴晓波老师，创业方向逐渐清晰。
24:31 第一批用户画像是什么？如何收费的？
27:53 小鹅通0到1的过程中，还有哪几个里程碑事件？
39:06 产品是怎么从知识付费行业破圈的？
43:53 公司早年没有销售的原因，以及为什么最先建立的是客服团队。
49:34 鲍总自己是如何“用小鹅通的方式做小鹅通”的？
68:31 鲍总对SaaS和服务的独特理解，如何“用客户去服务客户”？
74:48 现在团队是如何做客户需求的优先级选择？
85:30 团队又是如何去满足来自C端使用用户的需求？
88:23 为什么把“自己成为客户”放在“走进客户”阶段的后面？
90:57 产品功能越来越复杂的时候，团队是如何做减法的？
101:10 回看被”推着走“的过程，主要做对了哪些事情？
103:58 服务大客户的时候遇到过什么挑战吗？如何塑造全员的“产品观”？
111:19 在产品快速发展的过程中，公司组织架构上有哪些重要的调整和挑战？
118:02 公司如何思考微信生态和多平台策略？
122:51 为什么小鹅通跟其他直播平台不是竞争关系，以及“小鹅通”名字的起源。
128:40 直播的未来在哪里？用户场景还在发生什么变化？
136:40 小鹅通往后希望如何继续引领客户需求？
143:13 作为CEO今年的工作重心在哪里，是否受到市场环境变化的影响？
145:41 最后，在鲍总心里小鹅通未来会成为一家怎样的公司？
147:59 快问快答！老鲍对CEO做直播的建议，以及如何从打太极中体会“慢即是快”。
重点词汇：
嘉宾推荐的内容（混沌学园是小程序商城，没有链接）
参考文章
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这一期可谓众望所归，Monica 硬核对话 PingCAP 联合创始人CTO 黄东旭，全程高能！大年初四，我们在广西老家的一个露营地，吹着15度的暖风，聊了两个小时的数据库、中美开发者市场和技术产品哲学，好不惬意。
Hello World, who is OnBoard?!
如果你对开源有所关注，一定知道开源分布式数据库 TiDB 及其背后的公司 PingCAP。PingCAP 可以说是中国商业化开源公司的先驱。2015年成立至今，TiDB 从零开始，在Github 上超过3万star, 超过800位来自世界各地的贡献者，除了包括众多一线互联网大厂在内的开源用户，PingCAP 还服务了20多个国家3000多个客户。
作为联合创始人和 CTO 的黄东旭，不仅是资深的基础软件工程师，架构师，还是狂热的开源爱好者以及开源软件作者，内存数据库 Redis 的高性能集群架构解决方案 Codis 就是他的作品之一 。
此外，PingCAP 也可谓是中国基础软件公司走向世界的先行者。过去一年多的时间，东旭几乎全身心铺在硅谷，对于中美市场异同、什么是给开发者用的数据库，什么是未来的开发范式，当然还有开脑洞的讨论：现代AI发展会对数据领域有什么影响？这次掏心窝的分享，一定能给你非常多启发！
最后需要一提的是，生活中的东旭还是一名摇滚乐手。本期最后的彩蛋，你会听到他展示最新学习的乐器！
干货满满，精彩不断，准备上车，Enjoy!
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我们都聊了什么
02:30 开场：PingCAP 介绍，发展历程的几个重要节点
07:00 OLAP, OLTP 科普：场景和开发难点有什么不同
12:12 “未来的数据库都会是 HTAP 数据库”？！为什么说 HTAP 的核心能力是在TP能力
21:35 分久必合，数据库长尾需求会越来越收敛吗
24:03 Why now: 为什么 HTAP 概念在最近几年开始被广泛接受？
27:19 为什么 HTAP 概念在 infra 成熟的美国，流行得反而更晚？
29:55 主流的 HTAP 架构是怎样的？用户应该如何选型？
34:26 各个大厂都在跟进 HTAP 产品，对于早期公司意味着什么？
37:11 如何理解“万物皆可 SQL”？ 对于数据库厂商意味着什么？
41:17 什么是“数据库的第一性原理”？
46:25 Vercel 如何做好开发者体验？为什么说要做好 infra, 你应该关注的反而不是 infra?
53:23 对于新创的数据库公司，没有 Serverless 就上不了牌桌？
59:45 serverless 开脑洞的未来！解决数据孤岛的终极方案
64:38 好的数据库 vs 好的数据库产品
66:12 为什么说新的数据库公司，需要新的研发组织？ PingCAP 发生了哪些组织挑战与变革？
71:18 数据库用户的组织架构在发生哪些变化？
74:43 开源社区在组织不同阶段的作用有什么不一样？为什么说期待开源到商业转化不能太乐观？
80:27 在美国有哪些新出现的 infra 公司和新的技术趋势？
84:46 开拓北美市场，要从科技行业客户破圈，有哪些挑战？对搭建团队有哪些挑战？
92:21 美国之外的海外市场：东南亚有惊喜，顺序打法有讲究
98:01 中国与海外市场的异同，为什么创业公司也要先啃硬骨头
100:11 创业8年回顾：有哪些经验和心得？
104:11 未来令人兴奋的机会
108:40 不得不了的：chatGPT, 生成式 AI 的脑洞
111:58 快问快答：有彩蛋！
我们提到的公司 & 重点名词
嘉宾的推荐
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自从OpenAI 发布的chatGPT掀起席卷世界的AI热潮，不到3个月就积累了超过1亿月活用户，超过1300万日活用户，展现了AI让人惊叹的能力，让人感叹，下一个科技革命终于要到来。于是，这次硬核讨论就来了！
Hello World, who is Onboard!?
这次的嘉宾都是绝对的一线。有 Google Brain 的研究员，Xuezhi, 她是 Google 大语言模型 PaLM (Pathways language model) 的作者之一。还有来自 Stability AI 的技术产品经理，和来自某硅谷科技大厂的AI产品经理，曾任前吴恩达教授的Landing AI 机器学习产品负责人。还邀请到了一位一直关注AI的投资人朋友，Bill，作为主持嘉宾。
我们主要讨论几个话题：从研究的视角，最前沿的研究者在关注什么？现在的技术可能的天花板和大变量会在哪儿？从产品和商业的角度，什么是一个好的AI产品？整个生态可能随着大模型出现有什么演变？最后，Monica 和Bill 还会从投资人的视角，做一个回顾、总结和畅想。
这里还有一个小update, 在本集发布的时候，Google 也对爆发增长的ChatGPT 做出了回应，正在测试一个基于LaMDA 模型的聊天机器人 Apprentice Bard。正式发布后会有什么惊喜，我们拭目以待。
AI无疑是未来几年最令人兴奋的变量之一。我们未来会邀请到更多一线从业者，从不同角度讨论技术演进、商业的可能，甚至未来对于我们每个人和社会意味着什么。不论你是做创业、研究、产品还是投资，或许都能为你提供一些思考。
这次的讨论有些技术硬核，需要各位对生成式AI、大模型都有一些基础了解。讨论中涉及到的论文和重要概念，也总结在 show notes 中，供大家复习参考。其中几位嘉宾在北美工作生活多年，夹杂英文在所难免，也请大家体谅。
欢迎来到未来，Enjoy!
嘉宾介绍
Xuezhi Wang, Google Brain 研究员，Google 语言大模型 PaLM 作者之一。
Yizhou Zheng, Stability AI 产品和工程经理
Yiwen Li, 某硅谷科技大厂机器学习产品经理，前 Landing AI 产品负责人，天使投资人
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们都聊了什么
02:52 嘉宾自我介绍，fun fact: 你们感兴趣的一个生成式AI项目
大语言模型（LLM）的硬核讨论
12:07 Google PaLM 是什么？跟GPT3有什么区别？
15:47 GPT3比起GPT2 的巨大提升是怎么实现的？In-context learning 的机制是什么？
24:02 大模型不断增加参数的过程有什么挑战？还有什么影响模型效果的重要因素？
27:35 模型参数已经到瓶颈了吗？增加模型参数对落地应用有什么影响？
31:13 高质量的训练数据规模会成为模型扩展的瓶颈吗？
37:24 大模型基础上，具体场景的模型训练对数据要求有什么变化？
Stability AI 和开源商业模式
42:59 什么是Stable Diffusion? 跟其他图片生成模型的区别是什么？
55:27 Stability AI 开源商业模式是什么？
59:40 大模型背景下的AI商业模式会有什么变化？
01:08:26 训练成本会如何影响AI产品和基于开源的商业模式？
01:13:13 底层模型提供商会形成类似iOS，安卓这样的生态吗？AI PaaS 生态会如何演变？
实现下一步的可能挑战
01:22:12 What's next: 现在的LLM还有什么瓶颈？基于现有模型的天花板是什么？
01:31:27 大语言模型如何提升能力：多语言的挑战，多模态数据的作用
01:36:32 图片生成模型目前的瓶颈和未来提升的方向
01:39:18 多模态为什么对于模型提升很重要
01:42:37 多模态的难点是什么？
大模型的落地和产品化
01:44:46 What's next: 基于大模型需要不一样的AI开发工具链吗？基础模型提供商会不会提供配套工具？
01:58:48 产品经理如何思考AI的应用场景？
02:03:25 Closing: 嘉宾未来关注的AI发展领域
Monica & Bill 投资人讨论
02:07:05 今天讨论印象深刻的点
02:09:39 这次AI浪潮跟上一波有什么不同？投资人如何评估生成式AI创业公司？
02:14:44 现在是好的投资时点吗？
02:17:03 随着训练成本降低，做模型的企业护城河是什么？
02:20:00 如何看待中国的生成式AI创业机会？
02:25:36 未来让我们兴奋的AI创业机会还有哪些？
提到的公司/项目
重要名词
参考文章
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免责：节目中的观点都是嘉宾和主持人个人观点，不代表所在机构观点，亦不构成任何投资建议。
兔年快乐！这是2023年新年后第一期更新，也是一次新尝试！给大家拜个晚年，祝大家兔年快乐，开工大吉。而且，这一期非常特别：是Onboard! 第一期英文播客！
Hello World, who is Onboard!?
新的一年里，面对更多不确定性的宏观市场，我们似乎前所未有地更关注中美的联动。于是，我们请来了美国头部机构的投资人，听听他们对市场、行业和投资的思考，提供一些不同的视角，希望能给你启发。
这次的嘉宾 Kevin Zhang, 是 Bain Capital Ventures (BCV) 的合伙人。 如果你不知道 BCV，那你一定知道大名鼎鼎的 Bain Capital, 掌管1600多亿美金的传奇资产管理集团，贝恩资本。BCV就是他们的早期投资部门。
Kevin 从创业公司早期员工转身成为投资人，短短5年时间从VP升到合伙人，他所关注的领域包括企业服务、开发者工具、fintech, Defi 等等。这次近2小时的访谈，我们聊了 Kevin 进入VC的经历，他对于宏观市场和早期投资新常态的理解，最有意思的，为什么Kevin从“人”不是所谓的市场大势中寻找方向。
最近投资者和很多创业者都在急切寻找所谓下一个大趋势，面对过于火爆的一些热点有些趋之若鹜又心存谨慎。Kevin说的 "anti-narrative" 的思路给我的启示是，投资人更要心存谦逊，到一线去，跟在各行各业深度思考的人才交流中寻找机会，而不是过度依赖二手的案头研究。创业者、想创业的同学，更要理性面对市场的危与机，从自己的身边寻找机会，更有定力，更相信本源的思考。
让短期焦虑变成动力，相信未来，做个理性乐观主义者。我们共勉。
希望全英文对话没有让你望而却步，如果大家喜欢，以后我们会邀请到更多优秀的海外投资人、创业者和从业者，跟大家分享更多海外视角。
新年快乐，enjoy!
嘉宾介绍
Kevin Zhang, Bain Capital Ventures (BCV)合伙人， Bain Capital Crypto 的 Venture Partner。Kevin 专注于SaaS, 基础软件、fintech 等方向的早期投资。他投资的项目包括 Lightning AI, Hightouch, Magical, Lumina 等。加入BCV之前，Kevin 是 fintech创业公司 Fundera （被Nerdwallet 收购）的 Head of Product. 也是非常典型的 startup operator 转身投资人路线~
我们都聊了什么
01:47 Intro of Kevin and BCV, how Kevin got into venture capital
10:00 Why Hightouch was one of the most controversial investments Kevin made
15:23 How Kevin views the recent market downturn?
20:30 Where is the early-stage investment heading?
25:24 What's the typical valuation of an early product-market-fit startup? What metrics do investors look for?
29:05 Has the SaaS market become too saturated? What are the new opportunities for SaaS startups?
32:28 Why did Kevin invest in Magical and why does it stand out in the competitive RPA (Robot process automation) market?
36:07 How to understand the moat for a SaaS company?
41:12 What's hard about building a to-developer company?
46:49 Why does Kevin think he is an "anti-narrative" investor? How does he view the recent AI hype?
52:00 Have web3 and Defi proved their value?
56:50 Why does Kevin claim to be a "people-investor"?
60:48 Questions Kevin often asks to assess an entrepreneur
64:19 Deals that Kevin missed and his takeaways
67:05 Kevin's inflection points of his career in venture capital
69:50 Quick questions: book recommendations, what's overrated and underrated in silicon valley, 2023 goals
我们聊到的公司
嘉宾推荐的书
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OnBoard! 2022年末专题的第二期。2022年对全球和中国企业服务市场，尤其是软件行业投资人，可谓是非常百感交集的一年。2022年3月，Onboard! 第一期的主题是回顾 2021 年的美国 SaaS IPO，那个时候真是市场一片红红火火。2022年的风云突变，真是有冰火两重天的感觉。
Hello World, welcome Onboard!
在这个有点特殊的年末，我们邀请来一位投资人朋友，XVC的合伙人Leo，加入我们的对谈。Leo 在中美都有丰富的投资的经历。经历了这几年市场的剧变，放慢脚步后，我们反而有了更多的时间，静下心来，跟海外和本土的优秀SaaS公司有了更平和，更深度的交流。这次的市场回调，让从业者、投资人都回归本质，重新思考软件生意本身，中美的差异，还有未来发展方向。在市场的高高低低中，我们试图在噪音中沉淀思考，寻找变与不变的底层逻辑。
这次的话题，几位主播也是不吝给自己挖坑，好多灵魂拷问啊！希望能给大家些许启发，思考，和信心！
最后，2022年是 Onboard! 的元年。前两天小宇宙的年度回顾，让两位主播对开播10个月以来的小成绩，充满欣喜，更是无限感恩。非常感谢7000多位粉丝的支持，以及每期在节目里的评论和建议的听众朋友。新的一年，OnBoard! 继续陪伴你~
关于主播
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嘉宾 Leo Lu: XVC 合伙人，前蓝湖资本投资人
我们聊了什么
02:08 嘉宾介绍
04:15 2022年美国SaaS二级市场发生了什么变化？
07:59 二级市场的动荡对于一级市场有什么影响？
12:26 SaaS公司还是一个抗周期的行业吗？
16:38 Salesforce是否遇到了困境？
19:12 又有哪些细分领域在下跌中受影响较小？
24:07 但是在美国，SaaS一级市场相对依旧活跃；寒冬中仍然有亮点
33:04 电商SaaS在宏观环境的冲击下还有机会吗？
35:24 Leo如何看待国内尤其企业服务公司出海的机会？
38:22 为什么现在大家开始重视全球化的机会？
43:12 中国软件团队做全球化SaaS主要遇到的挑战。
53:15 以科杰数据为例，投资做国内市场的SaaS公司与投出海SaaS有什么不同？
59:19 整体来看，美元基金如今投资SaaS发生了什么变化？
68:49 “PLG”热度退却了吗？在中国做PLG是伪命题吗？
79:21 什么是中国式SaaS公司？有哪些不错的本土实践？
84:49 新常态下，如何看待中国SaaS的市场空间和估值逻辑？
94:05 未来大家会继续关注SaaS里哪些新机会？
108:52 快问快答：推荐的书，产生变化的观点等等
121:25 彩蛋：主播和嘉宾2023年的小目标和小心愿！
我们提到的有趣图表
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Onboard! 的听众们，2023年开年快乐！2022年对于很多人来说，都是跌宕起伏，百感交集的一年，从生活到投资，从中国到世界，今年有太多猝不及防，始料未及，太多我们习以为常的假设被打破，太多新的底层逻辑，等待被重塑。世界似乎在越来越割裂，我们离“世界是平的”理想似乎渐行渐远。
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2022年末，公众号“海外独角兽“的一个关于硅谷见闻的系列文章，让我看到“亲历”的力量。因为种种原因，我们观察世界容易有太多噪音和隔阂。但是，越是在这个时刻，或许我们更应该用前所未有的平和心态，在全球经济的大背景中，思考未来的更多可能性。越是在隔阂加重，误解艰深的今天，抛开二手信息的想当然，在真实的更广大世界中去感受，去观察，去连接，去想象下一个十年。这会是多么意义非凡的讨论。
要在这个特殊的年末聊这样的话题，当然需要一个兼顾中美视角和实践的黄金阵容。
这次的嘉宾，有在硅谷企业软件行业数十年的老将，百亿美金上市公司高管，有全球一流的企业投资部，高通风险投资的投资总监，有一直在中美投资一线的资产配置者，也是 “硅谷见闻系列文章”的作者。
我们将一起畅谈硅谷在发生什么，从宏观到一级市场，从AI到web3, 从软件到硬件，帮助我们重新思考我们与世界的联系。在圣诞节的上午，2个多小时的直播，数千观众，同时在线人数一直保持在500多人，你大概也能想象得到是多么全程高能的精彩大戏。当天是Monica 新冠阳了的第三天，声音有些沙哑，还请大家见谅啦。
你也可以在这篇宣传稿中，看到更详细的嘉宾和节目背景介绍。Enjoy!
嘉宾介绍
关于主播
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我们都聊了什么
02:08 嘉宾自我介绍，关注的领域和阶段
05:55 2022年美国VC市场有哪些转变？对创业公司的估值和商务进展要求有什么变化？
【SaaS/软件】
09:56 如何理解 SaaS 市场经历的巨大下跌？哪些是过激情绪，哪些是必然调整？
16:09 不同阶段的投资人如何看待估值的巨大变化？
19:08 SaaS 短期的需求放缓是常态吗？未来云渗透率的增长机会属于谁？
【人工智能/生成式 AI】
22:12 为什么说下一个十年软件的增长红利主要是……人工智能？
28:47 云计算的红利过去了吗？
36:17 如何理解这一波人工智能发展会带来的变化？为什么说 ChatGPT 带来的是下一个 AWS 而不是下一个 Google?
47:12 这一波人工智能的机会中，哪些是属于创业公司的？AI 创业公司的核心壁垒是什么？
54:46 人工智能训练和推理成本不断降低后，新的竞争格局会是怎样的？
59:58 除了软件应用之外，这一波的生成式 AI 还会对周边生态有哪些影响，带来哪些新的机会？
66:59 AI 要成为下一个计算平台，还有什么难点需要突破？
72:13 【硬件】硅谷又开始关注硬件了吗？硅谷投资人都在关注哪些硬件机会？
78:12 【web3】如何理解 web3 的核心价值？web3 推广的核心挑战是什么？
【创业】
86:55 给创业者的建议：现在应该创业吗？如何思考公司的退出路径？
97:04 中国创业公司要做全球化市场，有哪些机会和挑战？
104:27 Closing: 嘉宾的寄语和推荐的书
我们提到的公司
嘉宾们推荐的书
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久违的M小姐直播又回来了！这次，咱们聊聊在不同的海外市场打造 SaaS 公司。如果你听过16,17两期中声网副总裁何挺老师和Workstream 联合创始人CTO Max Wang 的分享，那你一定也会喜欢这期的讨论。我们不仅邀请 Max 做了个返场，还邀请了在东南亚和日本市场的两位创业者：领创集团联合创始人 寿栋 和 Airgram/Notta 创始人CEO 张岩。
Hello World, who is onboard?
Workstream, 领创、Notta几家公司代表的美国、东南亚、日本是中国科技公司出海最热门的市场，这几家公司的业务、GTM又很不一样。我们就市场的选择，到产品的扩展，到跨国团队组织，到toB品牌的打造等等所有toB企业关心的核心话题，在不同市场的实践。周六上午聊了两个多小时还意犹未尽。真是全程高能。
M小姐的公众号有详细的嘉宾和活动背景介绍，这里简单介绍一下几家公司的背景，你就知道为什么这个黄金阵容值得你期待！
Workstream 针对美国的蓝领招聘市场，成立不到4年，数千万美金ARR，总融资超过5000万美金。Max Wang 和几位华裔创始人几乎没有做SaaS的经验，却短短几年时间，打造了数百人团队，拿下了Burger King, 麦当劳, Subway等等大型连锁客户。
领创集团早年从为fintech 和银行提供反欺诈工具开始，逐渐扩展到为企业客户提供数字转型、反欺诈和流程自动化解决方案等一系列业务。联合创始人寿栋为了创业才开始在东南亚生活，到现在 Advance AI 的企业用户超过700家，现在又扩展到 ToC 业务。2021年超4亿美金的 D 轮融资之后，集团估值超过 20亿美元！可以说是新加坡和东南亚最大的科技公司之一了。
Notta/Airgram 是分别针对日本和北美的效率工具。CEO 张岩原来是百度、滴滴等移动互联网产品经理，转型成为 SaaS 创业者。日本软件市场相对传统，在语音转录这个并不特殊的赛道，Notta 用PLG (Product-Led Growth) 的方式，不到3年就做到月入30万美金！而2021年开始，张岩开始用 Airgram 这个创新的会议效率产品，打入美国市场，拿下 Product Hunt 头条，拿下超过1000万美金的融资，开始了新的征程。
几位创始人经验与挑战，已知和未解的思考和实践，都是掏心窝的分享。超过8千多人观看了直播，直播间也有很多有价值的互动。如果你错过了，一定要来听听！Enjoy!
我们都聊了什么
03:45 三位嘉宾自我介绍和公司业务简介。
09:08 如何选择市场并拿下第一个付费客户？
29:45 回过头来看，创业初期还有哪些事情可以做的更好？
44:52 完成0到1后，如何开始规模化销售？
48:21 客户群体升级之后，如何升级组织来支持规划化销售？
60:15 服务企业级客户在海外会面临什么合规问题？早期应该如何与客户沟通？
65:57 如何应对企业级客户的定制化需求？为什么要提前考虑复杂系统的技术架构设计？
77:30 【重点！】如何从一个小的切入点发展到多产品战略？自然延伸和代表未来的产品线应该如何开展？多产品线对组织提出哪些挑战？
106:20 SaaS产品如何在海外市场打造品牌？什么时候开始投入品牌？为什么维度不能太多？
128:35 如何建立并管理好跨国团队？
142:58 新的经济和资本环境下，不同市场受到怎样不同影响？对公司规划有什么影响？
提到的重要词汇和公司
Design partner：共创客户
ATS：Applicant Tracking Systems，招聘管理系统
Ideal Customer Profile (ICP)：理想客户画像
Roadmap：产品路线图
Data compliance：数据合规
Franchise：特许经营连锁
Organic development：自然发展
Ecosystem：生态系统
Master Service Agreement：主服务协议，即框架合同
Local hire：本地招聘
Head of remote：远程管理负责人
Advocate：倡议者
Value proposition：价值主张
ADP：美国人力资源管理软件上市公司，市值1,088亿美金
Otter.ai：一款将会议语音转成文本的会议纪要工具，2021年获得B轮5,000万美金融资
Rippling：美国面向中小企业的人力资源管理SaaS，2022年获得D轮2.5亿美金融资，估值超过百亿美金
Intercom：一款即时通讯及对话机器人工具，2018年获得D轮1.3亿美金融资
Vanta：一款面向SaaS企业提供数据合规检测的SaaS，2022年获得B轮1.1亿美金融资
Secureframe：与Vanta相似，提供数据合规检测的SaaS，2022年获得B轮5,600万美金融资
Clickup：一款一站式项目管理协作SaaS，2021年获得C轮4亿美金融资
Loom：一款录屏记录工具，2021年获得C轮1.3亿美金融资
Calendly：一款日历记录工具，2021年获得3亿美金融资
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又一期重磅的中国企业服务创始人访谈来了！这次嘉宾，可以说是聊到中国企业服务必须要提到的一家公司，神策数据。神策数据(Sensors Data)成立于2015年，是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商。目前已服务付费客户2000余家。今年一轮高达2亿美金的D轮融资后，累计融资金额近3亿美元。
神策数据创始人兼CEO桑文锋，也是我们一直非常想要深度交流的创业者。他的很多分享，从大数据营销行业，到ToB 公司业务成长，到创业思考，又细到ToB企业产品、营销、销售、客户成功怎么做，让很多从业者都受益匪浅。
Hello World, who is onboard?
访谈之前跟桑老师讨论提纲的时候，他特意说，自己从0到1 的故事已经分享了很多次，但是最近，尤其是面对剧变的资本和市场环境，他对于企业从1到10，有了更多的新的思考，希望能作为这期播客的重点。
所以，我们这次讨论的很多话题，都是桑老师新鲜出炉的实践和思考，有深度迭代，又有时代应景。相信你们也会跟我们一样，受益匪浅。
上一次跟酷家乐董事长黄晓煌的对话，我们收到了很多好评！有一位观众说，没有所谓话术，都是大实话。我们也正是希望将创业者们从0到1，从1到10的实践与思考，挑战与反思，通过播客传承为行业中沉淀的思考，让创业者从业者，都能在前人的基础上，少走一些弯路，跑得更从容。Enjoy！
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS社区Linkloud发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High 宁
公司介绍
神策数据 (Sensors Data)，是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商，为企业提供神策营销云、神策分析云、神策数据根基平台三大产品方案，通过全渠道的数据采集与全域用户 ID 打通，全场景多维度数据分析，全通道的精准用户触达，帮助企业实现数字化经营。业务现已覆盖以互联网、品牌零售、金融、融 合媒体、企业服务、高科技、汽车、互联网+ 等为代表的 30 多个主要行业，并可支持企业多个职能部门，目前已服务付费客户 2000 余家。
我们都聊了什么
02:43 文锋总的自我介绍，为什么会创业，早期如何探索创业方向？
11:55 把百度的经验变成对外产品，早期如何验证 Product-Market-Fit (PMF)? 早期用户怎么找到的？
16:49 第一个用户是谁？早期如何确定目标用户画像？
20:09 早期如何实现订阅制收费？如何在大客户和小客户之前取舍？
25:53 亮点：创业者要思考清楚，你是卖奶瓶还是卖保姆？
28:31 神策前3年如何度过“可用、可卖、规模化售卖和交付”三个阶段，中间有什么挑战？
34:03 为什么一个平庸的销售团队反而能卖出1600多万？创业公司早期需要明星销售吗？
37:03 文锋总最近的感悟：为什么说卖出去不代表能挣钱？为什么“能挣钱”对于创业公司越来越重要了？
42:47 什么是“会算账”的精细化运营？省钱不只是裁员，还需要做什么？
48:58 2017-2020年扩张阶段，从单产品到多产品矩阵，如何开始，经历了哪些弯路？
57:44 如何确定多产品的客户群？有些新市场增长不如预期怎么办？
60:55 文锋总给创业公司的建议：如何思考你的多产品策略
66:12 对市场规模的思考：我们面对的是时代的市场，市场规模需要动态评估
70:24 为什么说2020年是神策最焦虑的一年？为什么说 toC 打法不奏效了？如何解决面对大客户产品 vs 服务的纠结？
78:39 如何建立针对“中国式大客户”的系统销售和经营能力？
85:42 引入外企高管的时候要注意什么？如何将人才的能力变成组织能力？
89:14 神策发展过程中，组织结构经历过哪些变化？如何用不变的价值观应对变化的组织和流程？
93:19 面对新的宏观形势，神策的客户群发生了什么变化？未来会做什么调整？
98:12 神策为什么招聘移动互联网高管做客户成功负责人？交付和客户成功体系经历了哪些变化？
101:49 神策未来1-3年的战略规划？
103:12 做营销的神策，自己怎么做 toB 企业的营销？国内 toB 企业做营销常见的问题是什么？
106:28 快问快答！我们怎么还聊到了禅宗！
115:32 Monica & GN 的“聊后感”
嘉宾推荐的内容
重点词汇
参考资料
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如果你有希望我们聊的话题，希望我们邀请的访谈嘉宾，都欢迎在留言中告诉我们哦！
这次我们讨论当下非常火热的一个话题，Generative AI，也就是生成式AI。最近一年来，如果你对科技创业有所关注，就会发现这个领域陆续有很多创业公司，即使在资本寒冬中，估值和商业上都取得了惊人的进展。比如开发了开源文字生成图片模型 Stable Diffusion 的 Stability AI, 2019年成立, 今年就融资1.1亿美元成为独角兽。生成文字内容的公司比如copy.ai, Jasper, 都是成立不到2年的时间，就实现了数千万美金的收入。国内也有很多创业公司加入了生成式 AI 这个创业领域。
这不禁让人回想起五六年前那一波AI的热潮，技术和资本热度上似曾相识，但是商业和产品化上，会有哪些新的可能性，又会有哪些挑战呢？
Hello World, who is onboard?
这次的播客，我们就请来了硅谷的几位嘉宾，从资深AI研究员、独角兽投资人和YC创业者三个角度，一起来聊聊这个话题。这几位嘉宾，真是非常重磅（自我介绍环节，你也会听到几位嘉宾的精彩经历）：
这次还请来了一位客座 co-host, Indigo Lu, 他是微博早期创始团队成员。离开微博后转身投资，他的公众号“Indigo 的数字镜像”，有关于AI，元宇宙，web3等话题非常深入的探讨。他的加入，让我们对技术的探讨又多了一些未来感。
有投资人的视角和判断，有创业者务实的思考和探索，更有技术人对技术的思辨和畅想。到最后发散得很有意思！感恩节周末，时间有些仓促，以后还会组织更多讨论，大家拭目以待！
Enjoy!
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我们都聊了什么
02:25 嘉宾们的自我介绍
12:14 Yuandong 回顾生成式 AI 诞生的技术背景
17:35 Lan 作为投资人，如何看待这一次 AI 热潮跟以前的异同？
22:54 Chun 介绍 Monterey AI, 为什么选择这个方向
26:08 AI 生成长文本的挑战，是否需要新的模型结构来实现？
29:04 投资人如何判断生成式 AI 商业价值，如何看待有渠道优势的巨头或者公司的竞争？
33:53 通过多个模型融合可以让生成效果实现质的飞跃吗？
38:47 Yuandong 看到的现有生成式 AI 技术还存在的挑战
41:04 Chun 在做生成式 AI 创业中的挑战
43:59 生成式 AI 有哪些新的研究方向，可能的突破？
49:00 生成式 AI 如何在商业上突破只是作为玩具的商业价值
55:09 现在的生成式 AI 太贵吗？提供 API 的模式成立吗？
62:45 如何看待 Gartner AI Hype Cycle 中，生成式 AI 在见顶前夕？
我们聊到的公司和种种
重要词汇
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免责：节目中的观点都是嘉宾和主持人个人观点，不代表所在机构观点，亦不构成任何投资建议。
今天这一期访谈，几个月前就录制完了。过去几个月，市场的波动，中美大厂的裁员，让这位嘉宾的故事，此时变得格外应景。如果你是创业者、创业公司管理层，还是在关键转折点的职场人士，或者想了解AI技术产品化和落地过程，都值得来听听，这个与硅谷创业黑帮一起打造百亿美金上市公司的故事。
Hello World, who is OnBoard?!
你是否好奇，跟着硅谷著名的 Paypal Mafia 成员一起创业是怎样的体验？要知道，这个创业的攒局者，是硅谷颇有些特立独行的传奇投资人 Keith Rabios, Paypal 黑帮的核心人物之一，跟他组合起来的硅谷精英团队一起从0到1到100 打造百亿美金上市公司的历程，怎样估计你之前听的也不多。
你还可以听到，一位在中国工作了小十年的技术人，在35岁程序猿危机之际，来到硅谷参与创业、转型管理，有哪些挑战哪些收获，或许可以给类似职业阶段的你一些新的灵感。
如果你对企业管理、对AI落地应用感兴趣，也可以听听一群 Stanford 高材生如何用接地气的组织方式，一步一步地将AI应用到一个传统的重运营的行业中。
最后，正如很多从成功 startup 中的从业者的下一步，转身成为天使投资人的他，分享了他所关注的硅谷的几个新兴领域和几个非常有意思的公司。
这次不知不觉，又聊了两个多小时。话题角度很多，但是内容都非常精彩。Enjoy！
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关于嘉宾
杜磊，前微软中国搜索排名的机器学习工程师，2015年加入 Opendoor, 负责数据科学与机器学习的开发。亲历了Opendoor 从十几人到2020年上市，最高市值超过200亿美金的过程。之后转型成为天使投资人，现在担任 Sancus Ventures advisor, 并最近创立了 web3 公司 Huma Finance.
Opendoor：2014年成立的硅谷初创公司，通过预先购买和智能定价的方式，改变传统房屋购买的中介模式，颠覆买卖房屋的流程。上市前融资超过15亿美金，2020.12在 NASDAQ 上市，IPO 估值超过180亿美金。
我们聊了什么
02:07 访谈开场 & Monica 的背景介绍
04:03 杜磊对自己经历的回顾，从虎扑到微软，如何在硅谷 co-email 公司 CTO 进入 Opendoor
09:00 Opendoor 如何通过独特的面试过程吸引候选人
11:27 Opendoor 到底是做什么的，它的商业模式为什么有颠覆性
15:31 Opendoor 攒局者 Keith Rabois 是怎样的传奇人物
17:54 杜磊在 Opendoor 成长不同阶段担任的不同职务
20:43 Opendoor 明星团队成长中面临的艰难决定，早年如何找到 PMF
30:00 重资本投入的业务，如何在增长和利润中找到平衡
33:22 为什么有各种优势的巨头 Zillow 进入 Opendoor 的领域反而失败了
44:07 投资人视角，如何看待巨头的竞争，为什么说有时候慢就是快
48:15 如何保持聚焦，为什么北极星指标可能没有那么重要
52:12 如何通过 AI 在重运营的行业实现算法的规模化落地
69:32 如何让算法团队也参与到运营中，打造一个“全栈” 数据科学团队
74:29 初创公司如何刻意构建文化，细节和自上而下的重要性
84:15 如何观察极致信息透明，鼓励尝试犯错这些文化
91:47 面试过程中如何做文化筛选
95:30 为什么要将面试过程当做销售过程来设计
102:31 公司发展过程中，依赖内部员工晋升还是外部空降？
109:13 Opendoor 历程中影响最大的三个人
116:59 杜磊作为天使投资人最关注的三个领域：ML/data, 创作者经济，web3
121:53 观察到的中美创业创投市场差异
127:39 Monica 最喜欢的快问快答环节！好多好书好物推荐！
我们提到的种种
我们的推荐
重点词汇
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两个月没有更新，我们又回来了！最近软件和创投市场都经历了太多变化与波折，终于回归的这一期访谈，有一些特别。长达2小时的干货，相信值得你的等待！
Hello World, who is OnBoard?!
之前我们聊了很多SaaS在海外市场的实践。但是最近 SaaS/企业服务行业不仅在美国二级市场表现受到极大冲击，在中国市场的发展，也承受了很多争议。我们觉得，仰望星空看看海外最佳实践的同时，听听身处中国市场一线的创业者们的亲身分享，在这个时刻，或许会给所有的创业者、从业者，投资人，一些有价值的思考。
第一次访谈国内 SaaS 创业公司，我们请到了群核科技联合创始人&董事长黄晓煌。如果你对群核科技这个名字比较陌生，那么他们的拳头产品：酷家乐，你一定不陌生。这个给家装设计师使用的功能强大且操作便捷的3D云设计产品，已经服务了32000多家品牌企业。酷家乐从一开始的设计渲染工具，发展成了面向家居家装、商业空间、地产建筑等全空间领域的数字化解决方案。
10多年的时间里，从几个技术创始人的渲染技术，到家装业主和设计师革命性的产品，到现在收入数亿元，估值超过20亿美金的SaaS 独角兽。目前旗下多个品牌，服务覆盖200多个国家和地区。他们的成长过程，也可以说是我们经常谈论的PLG，产品驱动增长，在中国的本土实践样本之一。
自称内敛的晓煌，一开始还有些拘谨，最后不知不觉竟聊了两个多小时！非常接地气的分享，从“局外人”的摸索，到 ToC 增长到 ToB 销售的转变，发展中的惊喜与挑战，第二曲线的探索，产品和商业化的系统化，细节真实，思考扎实，我们也是直呼过瘾。
Enjoy!
PS 感谢粉丝赞助的专业话筒🎙️，大家有没有感觉音效升级了哈哈❤️
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嘉宾介绍
黄晓煌，群核科技（酷家乐）联合创始人兼董事长，本科毕业于浙江大学竺可桢学院，获得美国UIUC硕士学位，曾任职于美国英伟达NVIDIA担任软件工程师。2019年被授予杭州市首届杰出青年人才奖项，长期专注于计算机视图形学、高性能计算等前沿研究。
公司介绍
群核科技，领先的云设计软件平台和SaaS服务提供商，成立于2011年11月，专注云设计软件系统的研发和应用。群核科技面向家居家装、商业空间、地产建筑等全空间领域，联合生态伙伴为企业级客户提供设计渲染、营销展示、生产对接、施工落地等场景的软件产品和数字化解决方案，助力客户成功，赋能产业数字化升级。目前旗下有酷家乐、COOHOM（酷家乐国际版）、模袋云、美间等品牌，服务覆盖200多个国家和地区。
酷家乐是群核旗下知名产品。酷家乐于2013年11月正式上线，基于五大技术引擎（云原生3D引擎、异构渲染引擎、云原生BIM引擎、云原生几何引擎、空间认知引擎），为用户提供功能强大且操作便捷的3D云设计工具，深受广大设计用户的喜爱。目前，平台合作超32000家品牌企业。
我们都聊了什么
04:17 黄晓煌个人经历以及酷家乐进入家装行业的过程。
08:26 最开始酷家乐是怎样先后打入家装和设计师市场的？
20:08 拿到第一笔融资的过程和趣事。
22:46 酷家乐第一款产品是如何逐渐找到PMF的？
31:31 为什么“降本增效”在中国商业环境中可能是伪命题？
34:05 产品在早期迭代中酷家乐最关注哪些特性？
36:44 运气亦实力，酷家乐是如何在商业化上首战告捷的？
44:27 什么时候正式开始搭建销售和运营体系？
56:22 回顾过去，走了哪些弯路以及中外SaaS实践的差异？
62:10 公司是如何建立多产品线以及孵化新产品的逻辑？
81:11 面对好产品，内部如何决策自研或并购？
84:46 为什么一直坚持收订阅费及背后反映的产品价值？
87:51 为什么很早就成立Research lab以及对AIGC的看法？
99:26 酷家乐在全球化的探索和认知变化。
107:53 从创业者到管理者，在管理上有哪些印象深刻的节点？
111:55 我们最喜欢的快问快答环节
Highlights & 重点词汇
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欢迎回来，上期对话精彩继续！对话声网 VP 与 Workstream 联合创始人：如何打造全球一流的 SaaS 公司”的下集，我们来聊聊，完成了从0到1，到规模增长、需要多产品战略、走向全球市场的时候，还有哪些具体实操的经验。
Hello World, who is OnBoard?!
上一集中，我们跟声网副总裁何挺老师，和硅谷近年来高速发展的一家面向本土蓝领的招聘和入职管理 SaaS 公司 Workstream 联合创始人 Max Wang，一起讨论了公司从0到1的发展，包括如何寻找PMF和理想客户画像，跟踪关键运营指标，到建立早期销售模式。真的是干货满满！
而在这集中，我们接着上期话题，当业务开始规模化发展，产品和组织都要相应的进化。两位嘉宾继续以最一线的实战细节，来讲述如何在大客户里实现“land and expand”策略，什么时候启动第二款产品，还有国内SaaS创业者通常忽视的定价问题，定价策略的原则及其背后反映的企业价值观。
最后，作为具有全球业务的声网，还有与 Zoom 相似的全球化办公的 Worksteam，在团队协作和组织管理上，又有哪些基本原则和建议，供中国SaaS出海的创业者参考。
两位嘉宾的分享依旧走心又实战，Enjoy!
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我们都聊了什么
02:05 Workstream 创始团队早期是如何找到销售的 playbook? 如何通过 playbook 实验完善公司战略？
06:27 为什么Max和何挺老师都认为，早期必须具备“产品经理”思维的人才能做销售？
14:19 声网的产品经理是如何应对新场景和多变的客户需求？
19:23 Workstream 什么时候启动第二款产品？如何在大客户里完成“Land and expand”？
27:42 声网是如何从单一产品向多产品线拓展的？
33:12 为什么声网要独创“按时长”的定价方式？背后独特的企业价值观是什么？
38:05 Workstream 的定价：“按价值定价”的实践，两家公司如何进行定价试验。
48:18 关于全球化和分布式办公，Zoom给Max在组织管理上带来了哪些启发？
52:49 声网当初如何从看似规模较小的中国市场做到全球的？
56:12 Workstream 如何从第一性原理出发，在分布式办公下做到高效地会议沟通和团队协作？
64:11 何挺老师：声网在全球化团队建设上的三个原则。
68:10 结尾彩蛋：两位嘉宾送给所有出海创业者的一段话。
71:36 意犹未尽，听听两位主持人访谈后的心得体会：我们学到了什么？
99:05 Monica 和 GN 聊聊我们的小愿望
嘉宾推荐的书及电影
重要的词汇
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这一期特别节目，两位 Onboard! 的主播，一起来采访两位视角和经历非常不同，却非常重磅的嘉宾，讨论一个很多从业者都关心的问题：全球一流的SaaS公司是怎样运作的？中国的创业者如何做一个全球化的 SaaS 公司？两位嘉宾，一位是声网的 VP 何挺，一位是硅谷冉冉升起的 SaaS 初创公司 Workstream 的 Co-founder 和 CTO Max Wang。这次讨论实在是太走心太干货满满了！
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要聊中国 SaaS 企业走向全球，就要了解有华人基因的全球一流 SaaS 企业是如何从零到一，从成长到IPO的过程。如何验证 PMF (Product Market Fit, 产品市场匹配）？为什么早期定位 ICP (Ideal Customer Profile, 理想用户画像）如此重要？如何在全球市场上跟一流的企业和人才竞技，打造一个业务、团队都全球化的企业？…… 理论和实战结合，才是最有价值的探讨。
这次实在聊得太深入，两位嘉宾都掏心窝地贡献了很多他们一线实践和思考的干货，不知不觉就聊了近三个小时！所以我们把这次访谈分成了两部分，第一部分，我们主要针对创业公司如何从零到一找到PMF，如何实现初步的扩张。两位嘉宾的产品和早期增长模式完全不同，to developer 的自上而下，和自上而下地把销售团队当成一个标准化产品来运作。实战经验和思考都相当精彩。
下周推出的第二部分，更细致地探索SaaS产品定价、产品管理、国际化等细节的实操问题，也是干货满满，大家一定不要错过呀~
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嘉宾介绍
公司介绍：
我们都聊了什么
01:52 本期选题背后的含义和Monica近期观察到的趋势。
04:20 主播高宁和两位嘉宾的个人介绍，以及在职业发展中对自己影响较大的一个人或事。
11:17 从投资人角度，为什么中国企业服务创业者在近两年更加关注全球市场的机会？
16:11 首先，何挺老师娓娓道来声网从0到1的故事，以及如何选择第一个进入的市场。
23:11 亚洲面孔为主的 Workstream 团队，当初为什么选择服务本土色彩浓重的美国蓝领市场？
28:36 在高速发展过程中，Max是一步步找到 PMF ，如何通过运营指标的变化判断 PMF 的实现？
35:29 何挺老师认为接近 PMF 的过程对产品规划也产生了重要影响，同时要学会过滤噪音。
40:49 为什么Max认为早期不要怕做错客户需求，以及如何找到你的“design partner（共创客户）”？
49:30 SaaS公司非常关注的ICP（理想客户画像），Workstream是如何逐步发现并定义的？
52:28 声网当年是如何找到ICP，以及为什么不推荐找超大型公司作为标杆客户？
57:37 作为 PLG 代表的声网，当年是如何完成 to D（开发者）的定位升级，又是怎么看待早期销售？
75:55 而一开始就需要销售的 Workstream，CEO 是怎样亲自从0到1搭建销售体系和相关手册的？
我们提到的公司和重要词汇
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这次关于基础软件的硬核直播，干货实在是太多了！如果你对基础软件、开发者工具、开源这些话题感兴趣，一定不能错过。国内开源独角兽 PingCAP, Coinbase 数据平台负责人，刚创业的Google Tensorflow 大牛，一起来聊聊全球视角下的基础软件创业的经验和坑，用户视角的选型逻辑，更有未来的技术展望。
小提示：本次内容需要对database 等领域有一定技术背景知识。
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过去3年，国内外的基础软件、开源和开发者工具领域都涌现出前所未有的热潮。Snowflake, Confluent, Hashicorp, IPO 在二级市场表现坚挺，Databricks, Fivetran, dbt 等十几个数十亿美金的独角兽飞速发展，更有新一波的 Vercel, PlanetScale, Firebolt 等新晋玩家冉冉升起。国内，开源领军者 PingCAP 的带动下，一系列基础软件创业公司冉冉升起，都在越来越早地走向全球市场。
作为这个领域的投资人，Monica 看到，这些企业在走向国际竞技场的过程中，真切感受到了中美市场从用户需求、技术生态、人才组织、创业环境等等方面的异同。这中间要经历的挑战、思考、与调整，非常需要来自中美的多方经验来一起碰撞、讨论、提升。
于是！这次三位重磅嘉宾，正是代表了三个非常重要的视角。PingCAP的Dongxu是中国创业企业走向国际的代表，Leo作为Coinbase 数据平台负责人，业余也是infra领域天使投资人，是几乎每个中国infra创业者到硅谷必须见面的大客户。Mingsheng 是硅谷早期创业公司 Bluesky 联合创始人。有中国和美国本土的创业公司，更有美国科技企业infra负责人，都是资深大牛。不同的视角，同样的犀利。有市场和生态的现实，又有未来展望。
这次讨论有些长，全程无尿点又不好分开。不过，只要你对打造全球一流的基础软件公司这个话题感兴趣，相信这次的内容绝对不会让你失望。
（大家有没有发现这次的时间轴注释不一样了呀！）
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几位嘉宾所在的公司
三位嘉宾的具体介绍，可以参见这一篇文章。
我们聊了什么
02:03 开场 & 几位嘉宾自我介绍 & fun fact: 最近看到有意思的开源项目 (Vercel, AnyScale)
11:46 PingCAP 的出海体会
14:16 Dongxu 对美国市场的观察：Developer will be the king， 开发者体验越来越重要
16:20Dongxu 对美国市场的观察：cloud native 已经是事实标准
18:28 Dongxu 对美国市场的观察：storytelling 太重要 & supabase 的例子
24:36 Leo: 开发者想要听怎样的故事
27:23 Mingsheng: 什么是一个开发者体验好的产品
30:12 Leo: 硅谷科技公司如何做技术选型：opensource, composable, componentize
42:11 Dongxu: 中国基础软件公司走向海外的节奏与重要性
47:01 Mingsheng: 创业公司如何选择早期用户
52:10 讨论：销售模式应该选择PLG （自下而上产品驱动增长）vs 传统大客户销售
55:59 讨论：不同阶段如何选择不同用户？中美用户购买决策有何差异？
63:10 Dongxu: 全球化的社区运营有什么挑战？运营与产品之间的关系？
68:14 Leo, Mingsheng 推荐了解的开源项目：Anyscale/Ray, Tensorflow
73:58 Dongxu：开源项目如何考虑商业化的节点与方式？
79:26 重点讨论：美国Digital Native Business (DNB) 的公司如何做开源产品的购买决策，中美有什么异同，为什么
91:16 划重点：为什么客户关注的是 ROI>易用性>性能>功能，但是公司宣传的时候往往反过来
92:07 Mingsheng: 什么是下一代的云计算成本优化
96:45 讨论：展望未来，哪些让你们感兴趣的创新机会？文件传输格式分离，serverless, ML in infra
101:27 Q&A: 存储领域的挑战和新机会？
113:36 Q&A: 企业用户如何考虑基础软件产品ROI
Reference/提到的公司
提到的文章
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这是一期不让你失望的番外！我们跳出企业服务的圈子，Monica 与前 Uber 拼车技术负责人，陈新茜，一起聊聊我们经历过的那些硅谷的高成长公司，是如何设计和落实持续创新的文化和机制，让企业在不断增长的同时，还能保持快速创新迭代。
不论是创业公司，还是已经取得阶段性成功要寻找第二曲线的企业，还是希望在成熟业务中寻找创新机会的大型企业，或者是寻找职业突破的个人，相信都会有所有所收获。（还有一位神秘嘉宾，硅谷百亿美金上市公司高管中途加入哦！）
Hello World, who is OnBoard?!
Monica 经历了硅谷初创公司和 Amazon 这样的科技巨头，深刻感觉到，一个企业要能在不断成长的过程中还维持持续创新的文化和机制，绝对是一个需要可以构造的系统性工程。
新茜是一位经历了 Uber 高速成长阶段的技术女侠，最近加入了一家新的科技公司。她在 Uber 深度参与并主导算法技术的 Uber Express Pool，还入选了哈佛商学院的案例！新茜在从决策逻辑，到工作实操，到行业趋势的见解，是一个技术人到管理者的商业思考，不论是企业经营、初创公司还是职场个人，都一定会受益匪浅。
新茜和 Monica, 还有神秘嘉宾，会聊聊我们在硅谷经历的不同阶段的高成长公司，包括 Uber, Amazon/AWS, 初创公司，他们如何从组织、制度和人才角度，即使在百亿美金规模，也能实现持续高增长。
最后，我们还会从组织聊到个人，如何超越爬梯子的思维，而是从行业价值创造的角度，分析、利用高成长机遇，才是一个新时代的职业思考方式。
这次聊天的起源，其实是推荐新茜出版的新书《成长力：揭秘硅谷科技人才成长模式》，能跟新茜这样，亲历 Uber 高速成长历程的职场人，系统地聊聊企业和个人的创新机制，真是非常难得的讨论。希望你也Enjoy!
我们聊了什么
[02:07] 新茜和 Monica 的个人介绍，以及在硅谷高成长公司的经历
[13:15] 不同阶段的创业公司如何吸引优秀人才，吸引怎样的人才
[17:51] Uber 如何激发员工的创新力
[22:53] Amazon/AWS (Amazon Web Services) 如何激发员工的创新力
[30:29] 如何通过战略性项目激发基层员工创新力
[37:26] 大公司集中资源的高优先级的产品为何也会失败
[42:18] 神秘嘉宾（硅谷徐老师！）上线 & 自我介绍
[44:58] 徐老师对激发员工创新力的补充：如何保持一个内部培养的人才上升通道
[49:55] 不同阶段的公司如何招到有创新力的人才
[58:12] Q&A：如何平衡业务短期增长需要与人才培养之间的时间与资源矛盾
[60:56] Q&A：初创公司寻找合伙人应该考察什么？
[66:46] 个人职业成长：如何利用高成长公司的机会实现职业升级和转型？
[72:09] 个人职业成长：如何选择加入高成长公司？
[82:43] 如何找到高成长公司？为什么不要低估你同事去的早期公司？
[88:47] 如何在结局不确定的高成长公司中积累个人能力
推荐阅读
新茜的公众号：硅大西
神秘嘉宾 - 硅谷徐老师的公众号：硅谷云
【Uber Express Pool 哈佛商业案例】Innovation at Uber: The Launch of Express POOL
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免责：节目中的观点都是嘉宾和主持人个人观点，不代表所在机构观点，亦不构成任何投资建议。
本期节目是技术播客月的直播回放，由《一派·Podcast》和《OnBoard!》串台，Onboard! 的两位主播一起，与少数派的小伙伴，从投资人和用户的视角，聊聊工具类 SaaS 这个原本看似偏门的品类，为何能借助云计算和产品驱动增长 (PLG) 的方法论，突破传统个人工具的天花板，诞生出越来越多面向企业的 SaaS 超级独角兽。
Hello World, who is onboard?
这次合作的小伙伴少数派你或许不陌生，他们是一个专业创作社群和数字消费指南平台，应该是国内所有热爱探索效率工具的人群聚集的地儿了。
这次的话题是工具类SaaS。以前我们觉得 SaaS 都是典型的企业服务软件，比如Salesforce, Workday, 网络安全等等。但是你或许注意到，这几年涌现出的很多 SaaS 独角兽，其实都是起点都是一个看似简单的个人或者小团队工具，比如Notion, Airtable, Grammarly, Calendly 等等。
以前投资人觉得个人工具天花板很低，但是随着云计算和我们之前谈论过很多关于产品驱动增长，Product-led growth (PLG) 的方法论的成熟，让工具类 SaaS 突破了以前的天花板，越来越多的进入到 ToB 投资人的视野。另一方面，我们希望跟少数派的朋友，从用户的角度，聊聊这几年出现的有意思的工具类产品，探讨中美市场用户对于工具产品在使用、购买决策等方面的等异同。
意外的收获是，这次的主持Nick不是创业投资圈的同学，他问的一些问题在我们看来，其实还相当的本质和尖锐呢。Enjoy!
关于技术播客月的相关信息，请阅读《技术播客月，我们一起聊聊技术与开源》。
我们都聊了什么
[00:16] 开场&嘉宾介绍：与少数派/一派·Podcast 串台的初衷
[03:48] 为什么我们开始重视工具类 SaaS 这个（原本有些偏门的）领域
[07:54] 如何定义工具类 SaaS，与其他 SaaS 品类有何不同？
[12:17] 为什么说现在 ToC, ToB 产品界限开始模糊
[19:12] 未来的工具/SaaS 都会变得 all in one 吗？
[22:53] 工具类 SaaS 生存环境在中美有何异同？在中国更容易被大厂抄袭吗？
[35:50] 大家都为什么工具付过费？
[39:43] 投资人如看待工具类 SaaS 市场规模？创业者如何看待中美市场规模和付费意愿的不同？
[45:56] 疫情对 SaaS 工具市场有何短期和长期的影响？后疫情时代会有哪些变化？
[51:51] 最近遇到的有意思的工具产品
我们提到的公司和产品们
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大家好，许久不更新的Onboard 终于又回归了……！这次是超级干货的硅谷连线的直播回放，我们找到了硅谷几个独角兽SaaS公司里参与了最核心 marketing 不同职能的几位一线专家，聊一聊硅谷新一代SaaS公司，如何用数据驱动的方式，实现产品、营销、分析、增长的紧密联动。
Hello World, who is onboard?
这一期是M小姐公众号硅谷连线直播的回放。这次的话题，是很多小伙伴关注的Product Led growth (PLG), 产品驱动增长以及数据驱动的市场营销实践。
最近几年，随着SaaS公司进入新的成长阶段，以及PLG这种产品驱动增长方式的不断成熟，Marketing 也发生了很多变化。不再是销售驱动的时代中以品牌或者获客为主，marketing 更深地参与到产品甚至整个用户的使用周期中。同时，在国内，很多新一代的企业服务公司，也都在开始探索搭建产品与数据导向的市场团队。
所以，我们请来硅谷几位在顶尖独角兽公司做marketing, 数据分析和产品领域的资深从业者，来跟大家分享一下他们的思考与实战经历。
这几位嘉宾的经历，涵盖了大家耳熟能详的 SaaS/PLG 公司：Slack, Grammarly, Shippo, Loom... 毕竟，要能找到这么多在有最一线实操经历的同学，也真是不容易！他们的分享，从组织结构、到各个团队之间的配合，到 Growth 团队的出现和作用，ToB、ToC公司 marketing 的差异，到数据分析到产品决策的实操，都是鲜活的一手干货。对于国内很多刚刚开始组建 marketing 团队的 SaaS 创业公司，或者要从传统软件公司转型的团队，都会非常有帮助！
我们一聊就将近2个小时！酣畅淋漓，一气呵成，希望你也跟我们一样有收获。 Enjoy！
本次话题以及几位嘉宾的背景，大家可以阅读这篇文章先做一个了解。
我们都聊了什么
[00:16] 本期话题背景介绍
[03:48] 嘉宾自我介绍，以及他们觉得有意思的SaaS工具
[11:04] 硅谷 SaaS 公司 Marketing 团队的架构，为什么第一个成员往往是 Product Marketing （产品营销）
[15:25] Product Marketing 需要怎样的人？与其他团队如何协作？
[22:07] 近年来硅谷 SaaS 公司出现的变化，为什么开始出现了 Growth （增长）团队？
[27:24] Growth Marketing （增长营销）团队如何与产品和营销团队协作？组织架构如何设计？
[38:54] 如何给 Growth Marketing 团队设定指标？
[46:22] ToB 与 ToC 的增长有什么异同？几位嘉宾都有 ToC 和 ToB 双重经验
[57:34] Grammarly 如何从一个个人工具转变为企业服务产品？
[60:50] Brex 宣布放弃 SMB（中小企业）市场，早期依赖SMB成长起来的PLG公司如何应对从小客户到大客户的转型？
[69:36] 如何从SMB 客户中挖掘出潜在的企业级 (Enterprise) 客户？
[74:31] 数据驱动的营销团队，如何搭建数据平台，早期如何开始做科学的埋点分析？
[86:51] 从数据到产品和营销决策过程中，有什么最佳实践和常见的坑？
[92:19] 不同阶段的企业应该选择自己培养营销和增长人才，还是使用外部顾问？如何内部培养人才？
嘉宾们提到的公司
推荐阅读
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这是Monica 第一次访谈海外一线企业服务投资机构合伙人，尤其是对于对基础软件、开源等领域关注的同学，更是不可错过。这次的嘉宾 Casber Wang, 是硅谷老牌成长期投资基金 Sapphire Ventures 的帅哥投资人。2018年以投资经理身份进入Sapphire Ventures, 短短4年时间就成长为合伙人，难怪当年被 Business Insider 评为 Enterprise VC Rising Star Investor.
Hello World, who is OnBoard?!
Sapphire Ventures 是一个规模超过100亿美金的基金，成立近20年来一直都是在企业服务领域。已经有超过30个IPO，近50个并购退出。大家耳熟能详的包括Box, docusign, Monday, Mulesoft, Nutanix, Sumo Logic, Jfrog, Linkedin 等等。访谈中，Casber 也会跟大家介绍如此专注的基金的投资理念。
Casber 关注的领域跟Monica 一样，也是开发者和infra 领域。他投资的公司有被Okta 65亿美金收购的Auth0, 还有Dremio, CircleCI, Tetrate, Thoughtspot, Pendo 等等发展非常棒的公司。他的几篇深度研究文章，关于开源、数据 infra, MLOps等等，都是硅谷创投界小有名气的必读文章。我都放在节目介绍中，大家赶紧去学习！
这次的访谈将近2个小时，涵盖的话题非常丰富，从硅谷一线的成长期基金对商业化开源公司的投资判断，到 infra 公司早期客户的选择、成长方式较上一代企业的异同，到纷繁 infra/devtools 领域的新机会，能跟同一领域的投资人有如此坦诚又深入的交流，真是太难得了。
我们当然也要审视一下当下市场对企业和投资机构的影响，以及 Casber 在投资路上的成长心得。相信对很多年轻的从业者，都会很有启发。
太多精彩内容不舍得剪掉。各位听众小伙伴就慢慢听吧！Enjoy!
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
我们聊了什么
[02:29] Casber 的经历，如何进入VC，大学创业经历对投资的影响
[08:45] Saphhire Ventures 是一支怎样的老牌基金：投资主题，check size, 精锐团队，投资决策
[14:08] 为什么一家VC会注重 NPS (Net Promoter Score)?
[16:52] Sapphire Ventures 如何做到20年专注企业服务？如何应对最近竞争激烈的VC市场？
[22:02] 投资案例分享：Auth0, 投资后3年收入10倍，被Okta 65亿美金收购
[27:23] Auth0 创始人如何引入高端人才，持续实现组织升级
[32:51] 应用类SaaS 和基础软件投资判断有何异同？
[38:53] 为何开始关注开源？
[41:27] 投资人如何评估一个商业开源公司？
[45:49] 企业如何选择是否要开源？哪些领域开源会更有优势？
[54:54] 开源公司如何选择早期客户？
[58:26] 基础软件公司成长路径：比起10年前成立的公司，有何异同？
[64:45] Data Infra 中还有哪些品类值得关注？
[69:29] 现在如此分散的 data infra landscape 未来会整合吗？
[73:40] 如何把 industry mapping 当成一个产品来做
[81:48] 如何在层出不穷的新概念中分辨噪音，识别timing
[85:16] 暴跌的二级市场，对一级市场投资有何影响？
[88:19] 企业在新的市场常态中，应该如何调整经营决策和融资节奏？
[91:38] 从投行到VC经历了哪些转变？
[95:14] 4年从 Associate 成长为合伙人的心得
[100:17] 快问快答环节！
我们提到了什么
参考文章
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如果你有希望我们聊的话题，希望我们邀请的访谈嘉宾，都欢迎在留言中告诉我们哦！
免责：节目中的观点都是嘉宾和主持人个人观点，不代表所在机构观点，亦不构成任何投资建议。
跟硅谷企业服务20年的老将，人称硅谷徐老师（推特账号：@H0wie_Xu）访谈的第二部分来啦！这次，我们要在动荡的市场中，聊聊一个创业本质问题：Product-Market-Fit (PMF), 即产品市场匹配。这个看似有点虚的词，一直被奉为创业公司早期核心目标，以及两个成长阶段的临界点。听听徐老师分享他反复实操的经验。
Hello World, who is OnBoard?!
徐老师是我一直非常想要邀请来节目做客的重磅嘉宾。徐老师现在是百亿美金安全公司副总裁。他在硅谷几十年的经历也是非常精彩。作为早期员工和业务线负责人，徐老师见证了 Vmware, Big Switch Networks 早年最辉煌的成长时期，带领过整个Cisco 云部门的 R&D, 他自己也有多次创业及被收购经历，还担任过硅谷老牌基金 Greylock 首位华人入驻企业家 (EIR)。徐老师的独特背景和深入思考，绝对让你收获不菲。
这是我们与 Monica 非常喜欢的播客“科技早知道” 串台的一次节目。访谈长达近3小时，为了大家收听方便，我们分成两部分，都干货满满！
第一部分中，我们讨论了企业服务从业者们最关注的，美国二级市场，尤其是 SaaS 公司正在经历的美股20年来最严重的危机之一。徐老师给出了非常具体深刻的分析。
本期是第二部分，我们会讨论企业服务软件/SaaS创业公司所面临的非常核心、在火热市场中又容易被忽略的问题：PMF。
我们会从非常实操的角度，探讨为什么PMF是企业服务软件公司发展模式的分割点。创业公司又应该如何定义和寻找PMF？是否达到 PMF，有什么真的伪的信号？更具体的，如何做有效的客户访谈来挖掘真实需求，不同阶段需要怎样不同的人才等等话题。徐老师会分享他所经历的从PMF到规模化中的挑战和经验，以及创始人如何随着企业发展而锻炼出综合的能力。
就连最后的快问快答部分，徐老师的回答也是彩蛋不断！绝对不容错过！
关于主播
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我们聊了什么
[02:26] 如何定义企业是否实现了PMF？企业服务公司的 PMF 与 ToC 公司有何不同？
[04:57] 什么是 PMF 的“伪信号”？
[08:00] 创业公司早期，如何通过科学的访谈发掘用户的真实痛点，避免“伪信号”
[11:03] 企业服务领域，需求可以如 ToC 领域那样被创造出来吗？
[13:54] 如何将发现的用户痛点落实到产品：平台 or 单点产品如何选择？
[16:16] 早期如何判断单点产品是否未来能形成平台？为什么你的产品要 10x better?
[21:04] 开源/Product-Led Growth (PLG) 等模式下，对 PMF 实现标志的判断有何影响？
[26:36] 实现了 PMF 后，企业的运营模式要有哪些变化？
[29:35] 实现 PMF 前后，企业需要的市场和销售人员有什么不同？
[33:50] 扩张阶段高管招聘常见的误区？为什么给新高管新挑战这么重要？
[36:48] 创始人有哪些可以后天习得的特质？企业成长过程中，创始人如何自我成长？
[45:18] 企业高管团队更新换代的过程中，有哪些挑战？如何平稳更迭？
[48:41] 快问快答环节：徐老师的职场建议，VMware 创始人轶事，不冒险就是最大的冒险
我们提到的种种
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久违的人物专访又来啦！硅谷徐老师（@H0wie_Xu，公众号：硅谷云）是我一直非常想要邀请的重磅嘉宾。徐老师是硅谷科技公司高管，也是一位连续创业者、投资人、斯坦福商学院客座讲师，是有硅谷20年企业服务经验的老将。他的经历也是非常精彩。作为早期员工和业务线负责人，徐老师见证了 Vmware, Cisco 这些传奇硅谷公司早年最辉煌的成长时期，他自己也有多次创业及被收购经历，还担任过硅谷老牌基金 Greylock 首位华人入驻企业家 (EIR)。他的独特背景和深入思考，绝对让你收获不菲。
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这是我们与 Monica 非常喜欢的播客“科技早知道” 串台的一次节目。访谈长达近3小时，为了大家收听方便，我们分成上下两集，都干货满满！
本期是第一部分，讨论的主题就是企业服务从业者们最关注的，美国二级市场，尤其是 SaaS 公司正在经历的美股20年来最严重的危机之一。
看看大背景，NASDAQ 指数自去年11月以来下跌了近30%，61%的软件、互联网、fintech 公司的股价都跌到了2020年疫情之前的水平。各种高增长的公司受到打击尤其大。收入增长最高的25家SaaS公司，平均PS（市值比收入的倍数）从最高点的 50.8x，下降到现在的8.8x，PS 下降将近80%，市值更是缩水67%！
徐老师在硅谷经历了2000,2008年两次美股大跌，他从独特的视角，分析了这次危机与过去几次有何异同；如何看待基本面强劲的SaaS 公司，比如Zoom, Shopify, Snowflake, 市值跌幅距离最高点竟然超过70% 的现状；任何危机都是阶段性的，不同阶段的公司又应该如何应对危机，使得自己既能维持生存，又不因为过度调整而失去可能的增长机会等等。看似宏观，但是徐皞的分析非常务实。
下周同一时间，我们会推出近2小时的下集：SaaS 公司的 Product-Market-Fit (PMF)。
我们会从非常实操的角度，探讨为什么PMF是SaaS公司发展模式的分割点。Startup 又应该如何定义和寻找PMF，PMF到规模化中的挑战与经验，以及创始人如何随着企业发展而锻炼出综合的能力等等。内容非常实操干货，赶紧关注Onboard, 不要错过我们精心制作的每一期！
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我们聊了什么
[02:53] 徐老师的经历，早期的 VMware 如何跟微软竞争？从创业公司到主流VC EIR的经历中学到了什么
[08:26] 美股这几次危机有何异同？现在很多的 SaaS 公司虽然市值高但是很 healthy ？
[12:15] 市场未来更看重利润率了，对于企业来说意味着什么？
[16:07] SaaS 公司会迎来像2008年金融危机之后的“第二春”吗？什么是一个伟大企业诞生的三个阶段？
[20:33] 企业如何应对危机：为什么说融资应该是企业应对危机的最后选择？
[26:47] 这次危机对于不同的一级市场投资人有何影响？
我们提到的种种
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这是一期的主题或许有些硬核：我们连线硅谷一线科技公司，聊聊机器学习的工具栈，ML Infra (更准确来说，MLOps)。这是M小姐公众号上个月的一次直播回放，主题是《下一个infra 百亿美金战场在哪里？顶尖开源公司眼里的 MLOps 新时代》。
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欢迎来到 OnBoard!, 真实的一线经验，走心的投资思考，我们聊聊软件如何改变世界。
如果说过去5年是企业服务/SaaS的黄金年代（尤其在美国），那么，2021年绝对可以说是基础软件（主要是PaaS）的爆发之年。不过，在市场情绪急转直下的2022年，data infra 卷到发紫之后，一个infra领域的新战场已经在浮现。这就是这次我们要讨论的主题：MLOps（机器学习 DevOps 工具）.
对于MLOps，一个比较被广为接受的定义是（来自Nvidia），MLOps是结合了ML（Machine Learning，机器学习），应用开发和IT infra的一整套流程和相应的工具链。包括了ML开发的准备-开发-部署整个过程中数据收集、模型开发、模型训练、实验管理、CI/CD，到生产环境部署、监控等一系列工具。
Data Infra （数据基础设施）已经出现了 Databricks, Snowflake 这样的百亿美金公司，而MLOps/ML Infra 似乎在爆发前夜。从上一个时代做平台化的 Datarobot, Dataiku, AWS SageMaker, 做标注的 Scale AI（估值7.5Bn）开始了细分市场的号角。各个领域的新兴独角兽开始涌现，比如基于自动化标注的AI平台 Snorkel AI（估值$1bn）,做 NLP transformer 的Hugging Face (估值 $2Bn), 做实验管理的 Weights & Bias (估值$1Bn) , 分布式计算的Ray/AnyScale （估值$1bn）等等。
但是，要了解这个前沿趋势在硅谷实际的落地情况，这个转折点的背景，还有哪些机会，中国的创业者和创业公司可以如何参与到这个进程中甚至弯道超车，按照Monica 的习惯，当然是要请硅谷最一线的亲历者来聊聊！
这次我们请来的嘉宾的经验，横跨了Apple, Databricks 这样的大厂，也有Snorkel AI, BentoML这样的创业公司，从创业者到产品经理到开发者，他们的视角足够全面，一个多小时的分享，干货也是非常丰富。
直播的反响非常好，很多人要求回放，索性就上传到播客里，供大家回味。
中间因为腾讯视频号直播的连接问题，后面的音质可能不大好，请大家多担待。另外，嘉宾们日常工作都是英文环境，夹杂英文在所难免，尤其是一些专业名词，也希望大家体谅呀！一些名词注释我们也整理在节目介绍中了，真的尽力了！
想要了解更多背景知识和嘉宾介绍，请看这篇硬核宣传稿！
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重磅直播嘉宾
我们都聊了什么：
03:32 Monica 和几位嘉宾的自我介绍+Fun facts: 我们关注的 MLOps startups
14:02 如何理解 MLOps? 为什么企业需要关注 MLOps?
23:40 为什么现在 MLOps 开始得到了关注，主要的驱动力是什么？
37:01 新的 MLOps 产品早期 adopters 都是怎样的用户？
47:38 从技术提供方的 Databricks 到甲方 Apple, Cruise, 对于企业如何选择 MLOps 产品有什么新的思考？
53:31 BentoML 为何选择 model serving 作为创业切入点？
63:52 企业内部如何推动一个新的 MLOps 公司落地？决策链是怎样的？
68:39 Billion dollar question: MLOps 工具做单点还是平台？未来会如何整合？
77:54 MLOps 开源公司，如何设计商业化路径?
85:22 Yifan 如何看待单点还是平台，开源商业化两个问题（中间网络断掉了得补上……）
90:29 MLOps 目前还有什么挑战和最令人兴奋的机会？
97:23 新领域创业公司早期如何招到优秀的人才
我们提到的公司
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Onboard! 两位主播的对谈节目回归啦！这一次的话题，是过去几年在硅谷 SaaS 圈备受推崇，在国内也开始火爆的话题：PLG (Product Led growth), 即产品驱动增长。过去一年，两位主播作为身处一线的投资人，不仅在这个方向上做了很多研究，也在日常跟各个阶段创始人的沟通中，积累了不少落地的心得和实战的反思。
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过去一两年，以 PLG 模式成长起来的 SaaS 行业也发生了很多变化。一方面，国外的PLG公司进入业务收割期，ARR接近1亿美金的公司大量涌现。同时，在国内也有很多公司开始效仿。
然而，是我们国内很多从业者对于PLG这个理念，其实从认知到实践，都还有不少误区。因此，我们梳理了过去一年行业经历的变化，我们作为投资人看到国内PLG实操中常见的误区，以及我们研究百亿美金PLG公司的思考与心得。
没想到，我们一聊就将近2个小时！酣畅淋漓，一气呵成，希望你也跟我们一样有收获。
我们在从应大家以前的要求，这次我们把时间轴在本集介绍中标注出来了，方便大家分段收听哦——Enjoy！
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最近的一场直播中，Monica 与M31资本、神策数据的同学，在低迷的市场里，很认真地聊了聊“企业服务/SaaS 市场趋势及中国市场的机会”这个有些宏大的话题。2021年从硅谷回到美国的 Monica，8年投资于中国企业服务市场的 Nathan, 从投资到企业躬身入局的旭坤，从不同的角度，从全球的视角，落地到中国，内容（自认为）相当精彩。
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给大家一个剧透，五一期间我们录了两期节目，一期是另一位主播高宁终于回归来跟 Monica 做了一次深度研究探讨，一期是与海外100亿美金成长期投资基金合伙人长达2个小时的访谈。大家一定要关注未来几周我们的更新哦！
值得提一下的是这次直播的组织方，Purpose Help (公众号：PH分享)。他们邀请各行各业的小伙伴来做主题分享，分享后观众们自愿交门票钱，所有收入都捐给演讲人指定的一个公益组织。播客的最后，我也会简单介绍一下我选择的、也是我作为早期成员参与创立的一个连接海外和中国的公益组织。
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Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS社区Linkloud发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High 宁
聊天的是谁
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我要跟大家安利一下这次活动Monica 选择赞助的公益组织，远见奖学金。除了最基本的奖学金，远见希望找到心中有火、眼里有光的大学生们，通过一个全球的导师网络，帮他们开拓视野，发现人生更多可能性，陪伴他们度过人生最重要的时期。我们的志愿者和导师来自五湖四海，从硅谷到中国到新西兰，从Google 技术大牛，到Apple 高管到大学教授。我去年就做了一个如何思考创业与人生的分享。
如果你身边也有这样的学生，或者你愿意成为我们志愿者或者导师的一员，欢迎到远见的网站、公众号或者Monica的公众号后台给我留言，欢迎你的加入！
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前Salesforce Ventures 投资人、风靡硅谷的中国互联网分析博客 Chinese Charactieristics 作者 Lillian Li ，从咨询到投资，从英国到中国的奇女子。全球最顶尖战投机构的投资理念，中美SaaS差异，近两个小时的访谈酣畅淋漓。
Hello World, who is OnBoard?!
上次与经纬创投合伙人熊飞的访谈，得到很多朋友的鼓励，非常开心！第二期访谈，M小姐期待已久，邀请到了一位非常精彩的女性投资人 Lillian Li!
Lillian Li 在英国生活20多年，在2020年回到中国。她曾就职于LEK Consulting, 及Fidelity 旗下的VC，斯道基金（Eight Roads）， 也曾任 Salesforce 的战略投资部门 Salesforce Ventures英国团队最早的投资人，知名博客 Chinese Characteristics 作者。
Salesforce Ventures 可以说是全世界最成功的专注SaaS的战略投资部门了，他们的 portfolio几乎囊括了你听说过的所有顶尖企业服务公司：Databricks, Snowflake, Dropbox, Twilio, Box...
这期访谈，Lillian 将用她横跨中外、战略投资、财务投资的多重视角，分享全球顶尖投资机构的投资分析逻辑，她对中国云计算市场非常犀利的“三浪叠加”的理解，她眼中中美企业服务市场的异同。近2小时的交谈我仍然意犹未尽，Lillian 真是太精彩的女子，希望你也能喜欢！
毕竟Lillian的母语是英文，访谈中不可避免夹杂了一些英文。一些重要的概念和提到的文章，我都放在节目介绍中了，大家可以去查看哦~
我们聊了什么
我们提到的书和种种~
一些值得了解的概念
参考文章
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与其争论 Product-Led Growth 概念，不如直接来听一线实践。来自Asana/ex-Atlassian/ex-Wrike，Postman/ex-AWS的产品经理，近2小时的直播回放。从PM职责，各部门的配合，实战经验与挑战，非常多干货。
Hello World, who is OnBoard?!
前面三期的播客都登上了小宇宙新星榜，真是太感谢大家支持了！这期也是直播回放，来自M小姐2021年一场非常火爆的微信直播，主题是《与硅谷顶尖Product-Led Growth公司产品经理聊聊如何打造一流PLG产品》。
Product-Led-Growth (PLG) 这种自下而上、产品驱动的增长模式，在欧美国家已然成为新一代SaaS公司主流模式。依赖极致的易用性、有网络效应的产品，PLG模式的公司，一改传统企业服务软件一开始就要建立销售团队、自上而下突破层层企业决策的传统做法，让用户自己就能使用，进而自下而上推广到一个企业中。
PLG模式因为其收入增长速度快，资金使用效率高，以及用户覆盖面广，而广被推崇。从上市公司Zoom, Twilio, 到一级市场估值就在100亿美金上下的Figma, Notion, Canva, Airtable... 有太多数亿美金ARR (Annual Recurring Revenue) 还保持50%以上年增长率的公司，已经证明了这种模式的有效性。
但是，M小姐在跟国内创业者日常交流中发现，PLG这个有了太多光环的名词，很容易让人产生不同的理解。而且，在国内SaaS都还方兴未艾的时间，大家对于PLG模式如何从0到1，如何与销售团队配合，如何建立数据驱动的产品团队等等实操问题，还有太多空白。
于是，喜欢组局喜欢聊天的M小姐就请来了硅谷最顶尖的几个PLG公司的Product Manager (PM), 聊聊他们在一线的实践与思考。
直播的反响非常好，很多人要求回放，索性就上传到播客里，供大家回味。
当时直播录音还没有经验，音质不好还请大家多担待！另外，嘉宾们日常工作都是英文环境，夹杂英文在所难免，也希望大家体谅。
想要了解更多背景知识和嘉宾介绍，请看这篇有干货的宣传稿！
重磅直播嘉宾
我们都聊了什么：
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经纬投资企业服务的合伙人熊飞，11年的投资经验，一个半小时的系统访谈。中国企业服务市场的机会与挑战，投资决策的框架与演变，一一坦诚，娓娓道来。
Hello World, who is OnBoard?!
之前的两期节目，都登上了小宇宙新星榜，真是非常感谢大家的支持，也让我们亚历山大呀！接下来，我们会尝试访谈的形式，找到行业内优秀的从业者和投资人，跟他们聊聊一线的思考。
第一次访谈的嘉宾，非常荣幸地邀请到了经纬创投企业服务合伙人熊飞 Kevin。
熊飞可以说是国内企业服务领域最资深的投资人之一了。2011年以来，他的投资包括基础软件/开源领域的PingCap, Nebula, Hashdata, SaaS领域的北森，盖雅，太美医疗，供应链领域的震坤行，小胖熊，安全领域的长亭安全，数篷科技等等。Monica 去年从硅谷回国投身VC领域以来，熊飞也是我非常重要的领路人（及老板！）。与他的合作，让我受益匪浅。
近一个半小时的访谈，难得能借着 podcast 的机会，听听Kevin 投资11年系统性的思考，相信你也会有所收获！
感谢几位 ToB 投资小伙伴贡献的问题！
我们聊了什么
熊飞的推荐
参考文章
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Product Marketing（产品营销）是ToB 公司的必修课。针对开发者的基础软件这个最近最火的赛道，在这一点上又有一定特殊性。M小姐找来硅谷最顶尖的百亿美金公司：Snowflake, Hashicorp, Confluent，的Product Marketing Manager, 近2个小时刨根问底，挖掘成熟市场最一线的实战经验。
Hello World, who is OnBoard?!
感谢大家对第一期 podcast 的鼓励！这期是M小姐2021年一场微信直播的回放，直播的主题是《硅谷顶尖 B2Dev 公司如何用 Product Marketing 实现飞速扩张》。
对于想要/必须走向世界的中国 infra/开源/开发者工具创业者来说，Product Marketing（产品营销），是一门必修的功课。硅谷一流公司近10年的探索和经验，非常值得参考。
2021年9月，M小姐邀请到了开发者/infra领域最顶尖的几家百亿美金公司：Snowflake, Hashicorp, Confluent, 最一线的 Product Marketing Manager (PMM，产品营销经理), 聊聊他们的实战和思考。
直播非常反馈好，很多人要求回放，索性就上传到播客里，供大家回味。
第一次录音效果不是很好，请大家多担待！
嘉宾们日常工作都是英文环境，夹杂英文在所难免，也希望大家体量。
想要了解更多背景知识和嘉宾介绍，请看这篇硬核宣传稿！
重磅直播嘉宾
我们都聊了什么：
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欢迎来到 OnBoard!, 真实的一线经验，走心的投资思考，我们聊聊软件如何改变世界。
2021年无疑是是SaaS市场最璀璨又最跌宕的一年。我们见证了SaaS IPO的大年，又经历了惊心动魄的市场动荡。这个节点，两个企业服务投资人，在北京的小茶馆里，试图透过市场的噪音，聊聊最顶尖的 SaaS 公司的成长启示，试图思考中国企业服务的下一个十年。
这是我们的第一期 podcast，激动又忐忑，大家有什么建议，希望我们聊的话题，希望我们邀请来做客的嘉宾，都欢迎在留言中告诉我们哦！
关于主播
Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+AI创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学
GN：前SaaS及科技投资人，Global SaaS社区Linkloud发起人，公众号我思锅我在 (ID: thinkxcloud) 主理人。| 即刻：High 宁
我们都聊了什么：
2021年美国 SaaS IPO 的观察与启示
我们想要继续研究的公司们
我们爱的那些播客和博客
提到的文章
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