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
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
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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
重点词汇
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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
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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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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
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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！
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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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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。
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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!
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
02:30 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
参考文章
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