在技術的快速變遷中，抓住那些“不變”的東西｜對話兩位AI創業者

編輯/文杰

導語

從Next Token到Next State。

當生成式AI已經能畫出以假亂真的圖像、寫出流暢的劇本、甚至生成連貫的視頻片段，下一個問題浮出水面：為什么我們還沒有看到一款真正屬于AI時代的互動娛樂產品？

技術要素似乎都已就位，但它們更像是散落一地的零件，尚未被組裝成一臺能跑起來的機器。整個行業更像是處在“盲人摸象”的階段，每個人都摸到了大象的一部分，但完整的圖景還沒有人真正看清。

最近405 游局請到的兩位嘉賓，恰好站在這頭大象的兩側。

戴勃，Feeling AI（云梧智能）創始人，香港大學助理教授。他從2014年讀博起就扎在生成式AI領域，博士就讀于香港中文大學MMLab，師從林達華教授，谷歌學術引用超過一萬次，近三年連續入選全球前2%頂尖科學家。他最廣為人知的工作是AnimateDiff——這個開源視頻生成模型一度席卷整個Stable Diffusion社區。2024年，他拒絕了多家大廠的邀約，選擇創辦Feeling AI，目標是構建世界模型的基礎設施，讓虛擬世界擁有：“活人感”。成立半年內，公司完成兩輪超億元融資。

胡修涵，捏Ta（看見概念）創始人。北大智能科學與經濟學雙學位，哥倫比亞大學碩士，先后在Meta擔任短視頻技術架構負責人、在阿里巴巴成為數據技術事業部最年輕的P8專家、在特贊從零搭建收入過億的產品線。2022年底，Stable Diffusion發布僅四個月，他就判斷“內容的樂高變了”，隨即離職創業。捏Ta如今注冊用戶超1200萬，日均互動時長超110分鐘。2026年3月剛完成超千萬美元的Pre-A+輪融資。

兩人的淵源比商業敘事更早。他們是計算機競賽時期的老友，而將他們再次連接起來的，是AnimateDiff——戴勃做出這個模型后第一時間發給修涵看，修涵的反應是“我一直想要這個東西”。此后一個扎進世界模型的底層架構，一個在應用層構建AI原生的創作社區，路線不同，但指向同一個終局。

這場對話圍繞幾個核心問題展開：當內容的基本單元從像素演進到概念，創作和消費的邊界會如何重新劃定？AI原生的應用為什么必須是“主動的”和“實時的”，而不能是預生成再分發？世界模型到底該怎么理解——戴勃將其拆解為想法層、動態層和靜態層的三層架構，而修涵更關注它能否成為一個有內生動力的持續系統。他們還深入討論了一個容易被忽視的區分：creation（專業創造）與recreation（大眾再創造/消遣式創作）。真正大眾化的UGC行為，本質上更接近后者——對過程質量要求高，對結果質量要求不高，享受的是搭建本身的心流。

兩位創始人有一個共同的信念：最大的機會不是有人造出一個“綠洲”，而是有人提供造綠洲的積木。當用戶能用概念而非代碼去搭建世界、定義規則、創造角色，互動娛樂的形態將不再受限于今天的想象力，而只受限于技術力何時跟上。

以下為 405 游局與戴勃和胡修涵的對話，游戲茶館經授權整理文字版本，內容有所編輯。

01

內容的積木正在被重新定義

“以前內容的積木是像素，未來的積木是概念。當概念和提示詞直接綁定的時候，就是積木層面上最核心的變化。”

筱寧：你們倆都偏技術背景，為什么這次創業都選了偏娛樂、偏內容的方向？

修涵：我和戴勃一起搞過計算機競賽，畢業后一直做產品項目，在Facebook這樣產品文化優先的公司里，做過很多設計AB testing、增長實驗的事情，逐漸習慣從工程化和產品化的角度去思考技術創新帶來的影響。每一代AI技術變化，我的第一反應都是怎么解決更確定的現實場景中的問題。

戴勃：我比較簡單。小時候我媽給我買了一臺小霸王學習機，從此對互動內容非常感興趣。讀博選方向時就想：能用自己做的技術去構建互動內容，會是讓我自己很滿意的狀態。眼看著技術逐漸成熟，就覺得不妨自己親手去做，因為只有做了才能找到答案。

筱寧：你們當時決定創業是看到了什么樣的信號？

修涵：我一直關注的是內容的原子性，怎么解構和重構，也在思考模型如何影響創作者的協作方式。當然，不是從底層原理的技術角度，而是從它怎么影響人的協作，怎么影響創作者去做內容的工程角度。

2022年7月看到Stable Diffusion的時候，甚至不需要等到大語言模型出現，我就清晰地認識到內容的樂高已經變了過去可能是一幀圖、一個圖層，甚至精確到像素；而未來的“積木”很可能是概念——某種視覺層面的概念。這是積木層面的核心變遷。我們在這個過程中做了大量探索，也經歷了 LoRA 等各種 building blocks 不斷演變的階段。

我覺得最近像 Nano Banana 和 Seedance 2.0 這類突破，已經在逐步逼近“用概念就能構建一個世界”的狀態。這是一個循序漸進的理解過程。

筱寧：我們上次聊過，有些東西從頭到尾沒變，比如你最初對這件事的定義就是“GitHub + IP”。

修涵：我們思考內容原子的變化，歷史上大概有三到四代：第一代以純像素為核心；第二代出現了模板、圖層、3D模型；第三代是Figma那一代的組件化；第四代就是現在以概念為核心的原子結構。每一代都誕生了偉大的產品：第一、二代Photoshop，第三代Figma，第四代可能就在當下。

越往深處看，這些積木越來越像代碼。而代碼的天然屬性決定了它可以實現GitHub式的協作。以前共創型的行為只有Wikipedia這種文字層面的協作，當它跨越到視覺層面，就出現了核心模式變化的機會。其中被最多復用的積木就是IP的要素。

戴勃：我2014年讀博開始關注生成式AI，一路看著它走過來。2022年看到Stable Diffusion的成熟度之后，覺得技術到了一個臨界點。

2023年我們做了一個視頻生成的工作叫AnimateDiff，做出來后我第一時間發給修涵看，他直接跟我說“一直想要這個東西”。我們開源出去后，大概兩三個月整個Stable Diffusion社區都被吸引了。Reddit上至今還有專門的分區，甚至現在有了Seedance，還是有人在用AnimateDiff做各種內容。

這給我的啟發是：我好像也能掌握這種成熟的技術了。一開始我們傾向于通過合作的方式推進——我做技術，開源或合作。但23年下半年嘗試之后，整體感覺不夠快。AnimateDiff五月做完，七月發給修涵看，但真正產生熱度是在十月份，已經過了三個月。你不親自做的話，進展會很慢。

站在那個節點你會開始反問自己：這是運氣，是偶然還是必然？最好的方式就是直接去面對需求，這樣才知道技術該往哪里加速迭代。所以我們決定自己下場，把AI的基建做好。我們相信從這種基建能誕生更原生的應用，而這需要用戶在過程中一起進化想法。

02

AI原生應用的特點：

主動、實時、在生成中消費

“如果完全是預生成之后再分發的模式，我對它打敗抖音都沒什么信心。所以我非常支持‘在生成中消費’。”

筱寧：你們都說在做一種“新的東西”，具象一點說，從體驗層面你們期待的遠方是什么樣的？

戴勃：我說不出具體形態，但可以說出它應該具備的特點。生成式AI最大的特點是它的不確定性——在可控范圍內的不確定性。“AI”這個詞1956年誕生時就定義了它應該具備creativity：能不能進行educated guess？你有control，你是educated，但又有不確定性。

這種不確定性意味著AI原生的應用一定要在推理時發生。不應該是離線產生內容然后你去消費，而是在實時交互的過程中，模型配合人進行推理、產生內容。

第二個特點是從被動式變成主動式。不是等你來操作，而是它會主動給你反饋和刺激。所以新應用最大的兩個特點就是：主動和無限實時。

修涵：從商業和需求的角度也推導到了類似方向。用戶在社區里看到別人的內容更像是一個廣告片，他真正消費的過程是他自己在生成的那一刻。

往遠期推：長期的終極形態，某種意義上就是人類的共同幻想——虛擬空間，或者西部世界式的體驗。但它會有一些傳統內容難以覆蓋的角度，因此IP的作用會更強，因為每一次內容都不固定，你需要一些不變的東西來幫助認知，一個系統如果全都在變，等于沒法用。覆蓋的長尾屬性會更強、個人屬性會更強，因為通用的高質量已經被解決得很好了，接下來的問題是“不通用的高質量”如何產出。供需關系會導致經濟利益分配也往這個方向移動，通用的高質量會貶值。

現在已經能看到這種趨勢——很多平臺上AI生成的漂亮小姐姐跳舞視頻，雖然還有流量價值，但要帶貨已經非常困難。這就是升值和貶值正在發生的過程。

筱寧：你們反復提到IP這個詞。在AI時代，IP應該怎么理解？

修涵：AI時代的IP可能不是我們現在理解的商業意義上的IP。知識產權這個概念本身是隨著印刷業誕生的，本質上是印刷業技術推演出來的制度。AI在一定程度上完全打破了“單件內容生產需要付出人類勞動”這個基礎假設。

我比較相信的本質是：IP就是對某類內容的共識。不管它是一個形象的共識，還是某個故事環境的共識，大家對這個東西有一個共同的認知。有時候表現為MEME，有時候表現為某種梗。這些本質上就是大家反復使用的“復讀機”，長期來看都是某種意義上的IP。

03

Creation與Recreation，

UGC的真實邏輯與應用層的機會

“要拆分清楚creation和recreation的區別。Recreation——消遣——是非常廣泛的UGC行為，對過程質量要求很高，對結果質量要求不高。”

筱寧：我們這一代人被PGC內容服務得非常好。那我們真的有那么多UGC需求嗎？如果消費本質依賴用戶自己參與生成過程，是不是拔高了對人的要求？

戴勃：回到修涵說的，真正的消費過程發生在創作過程中，產出的內容更像一個trailer。這個空間仍然存在，因為每個人都有表達的欲望。抖音通過相機記錄生活瞬間，就提供了UGC的途徑。

第二個問題，creativity有兩方面：有沒有動機，有沒有能力。生成式AI提供了能力。而為什么我強調應用應該是主動式的？就是為了解決動機問題。你會有靈感，但創作的過程不易，比如很多作家會說創作其實很痛苦。互動式的創作模式讓你從小的靈感開始，慢慢保持熱度。生成式AI恰恰能回答這個悖論。

修涵：從另一個角度補充。這個播客的聽眾可能更多從游戲視角看問題，我們不否認游戲行業整體主導的是PGC。但如果從廣義的娛樂型游玩體驗來看，UGC無處不在。

服務型體驗的特點是創作者要非常盡心盡力地為受眾做設計，要求很高，所以必然收束在一小群人中。但很多UGC本質上是悅己的，帶有社交性，本質是表達自我。從抖音的濾鏡玩法，到線下織毛衣、做拼豆、搭樂高，都是先享受那個心流過程，然后幻想自己能做出很好的東西去展示。炫耀是派生的，但有這個幻想空間很重要。

沒聽說過誰去搞攝影是不希望自己拍出來的東西好的。但買了設備自娛自樂的人里，全部分享出來的可能也很少，但它依然構成了一種很強的娛樂行為。

Recreation——初期不以純粹表達目的為核心的行為——對過程質量要求很高，對結果質量要求不高。有一個小圈子持續捧你，就很開心了。這符合長尾效應的內容價值。而且內容不存在絕對的UGC和絕對的PGC。你用一個抖音模板做完一個東西，模板很可能是PGC的，但最后的內容是你的表達和模板共同構成的——誰的貢獻更大，有時候拆不清楚。AI其實提供了一個通用的高質量基線保證。

在此基礎上，任何娛樂方式長期都會有四個關鍵要件：第一，角色——你自己的代表、你的POV；第二，環境和世界；第三，規則——對應衍生的玩法規則；第四，交互方式。

大家現在總想找到一種不變的交互方式來做穩定的平臺推演，但這個點被Vibe Coding很大地挑戰了。不太容易變的是世界和規則。角色最先容易成立，但用完丟的可能性也大；環境和規則比較容易持續存在，可以打造一系列的動力系統。

這些東西可以做“Creative Harness”——怎么讓AI變成一匹可以被馴服的烈馬？它不被關在籠子里，仍然有驚喜，但又被你拴著往一個方向奔馳，給大家帶來樂趣。

筱寧：如果視覺一致性攻克了，什么會被改寫？

戴勃：關鍵是實時推理能力。在長時間推理穩定性的基礎上，把單次推理的延時降到實時，你就不再是在用一個工具，而是在一個完整的世界模型里和agent一起交互。某種意義上就像是《頭號玩家》里的綠洲。

筱寧：應用層的最大機會在哪？頭號玩家里的綠洲也是有人造了一個綠洲嘛。

戴勃：最大的不是有個人造了綠洲，而是有人提供了造綠洲的積木。最終的綠洲是由一個個星球組成的，而每個星球是用戶自己創造的。因為有了積木的能力，他可以構建不同的世界觀和規則。像修涵說的，樂趣來自于構建的過程。構建完成之后——甚至不用完成——就可以有無數人過來接著參與、共同構建。出發點是有個人提供了空間和積木，讓你去搭。

修涵：我補充一點，為什么長期來看這個需求存在？人對環境的感受和體驗，本質上也是在給自己的腦子建設對世界的理解。你無法真實理解從未親身經歷過的東西。所以本質上是提供多重的人生。

人的需求無非就是延長壽命、增加體驗時間、在單位時間內增加更多體驗——通過提供更多人生體驗的基建方式，本身就是最大的機會。這些體驗沒辦法完全通過別人來給你構建好再提供給你——那在一定程度上是偽命題。

戴勃：很多時候人在現實世界里被束縛的就是“我要做選擇，只能選其中一條路”。世界模型就應該能創造這種可能性。它本質上和游戲是同一件事——“游”就是到處走走，“戲”就是這里碰一下那里碰一下去做交互。之前的游戲有一些部分是因為技術力的限制變成了當下的形態，但這不是人的想象力的限制，而是技術力的限制。這一步應該被解放。

修涵：我稍微反向debate一下。“游戲是一個有約束的藝術”——從傳統有限游戲的角度，這非常成立，也是我特別尊重游戲行業的核心原因。我們很少說“用戶能直接做出游戲來”，因為我對狹義游戲的定義是非常尊重的。它是一種體驗策劃——就像人一輩子可能只經歷一次的婚禮，它能形成現在的規范和要求是很精妙的，不是隨手拍個腦袋給你一個體驗就行了。

但體驗單元是可以被拆解和工程化的。比如現在很多開放世界游戲，大家會說像個“縫合怪”，里面有很多玩法，甚至巴不得把看電影的體驗也縫進去。這就是一種以環境和世界為驅動、在里面縫很多種玩法的趨勢。

但從把AI發揮好的角度來說，應該從小往上長，而不是從專業體驗往下拆小。因為從專業體驗往下拆會限制AI的發揮。我時常說“從游戲的視角來看，資產不重總讓人覺得沒法尊重”。這個視角會導致從游戲往UGC拆的時候總有一種說不清的味道。

所以我們在想的是：從AI原生視角出發，它最好被構造的小模塊是什么？不好被構造的部分先讓人來做。UGC的真實解法，很多還是從更原生的、從小往上長的邏輯中長出來的。

04

世界模型，

從盲人摸象到三層架構

“世界模型應該有一種活人感。活人感就是它會動。”

筱寧：如果我們想要實時性、推理能力、可控的創造性，今天距離實現差距在哪里？

修涵：要素的實現已經有了，只是沒有被很好地整體解壓縮出來，給大家帶來很好的體驗。并不是說你現在不能開始建角色、建面向AI的世界、建將來可以玩的規則——比如酒館類產品，就是在一定程度上建玩法規則為主；我們可能更多從角色到世界的角度去關注環境和視覺共識要素。只是如果模型的實時性、持續能力這些問題都很卡、成本很高，那建好的規則最終能覆蓋的體驗變革還是有限的。

戴勃：現在的狀態給我的感覺是既很近又很遠。要素都具備了，但是一種大水漫灌式的具備——每個方向都有涉及，意味著你可以開始進行要素的組合。修涵說的沉淀世界觀和規則，這些沉淀不會因為技術的進化而從頭再來。

但技術在深度、廣度和維度三個方面都有所欠缺。深度——比如酒館場景，劇情復雜度或演繹長度拉長后就開始出問題。廣度——各種類型中始終有擅長和不擅長的區分。維度——文字式的、語言為主的，要素更齊全；但更視覺化、更立體的世界模型方向還很缺乏。

總體來說，大家可以拿這種“不是零”的狀態去組合，但真的要往終局走，起碼從技術上還是要靜下心來思考技術審美，然后以比較快的速度持續推進。

筱寧：你們是怎么理解“世界模型”這個概念的？

戴勃：現在講世界模型的人很多，用一個成語來形容最合適：盲人摸象。不同的人因為不同的應用場景和背景，摸到了大象的不同部分。

我自己的理解很簡單：它就是一個類似于元宇宙的游戲，現實世界有的元素它都應該具備，我們把它拆成三層。

第一層：邏輯/想法層——每個動態實體的想法：我為什么要進行這些活動？

第二層：動態層——我有了想法之后，怎么把想法執行出來。

第三層：靜態/表現層——把動態的行動裝載到一個環境里呈現出來。不管這個環境是傳統游戲引擎構建的3D環境，還是AI構建的3D環境——比如李飛飛老師的World Lab，還是以谷歌Genie 3為代表的視頻類環境。

不同的人根據場景，可能不需要把三層都做好。但一個真正的世界模型，就是你能不能把現實一一對應，它是活著的，動態實體都有自己的想法和規劃。

修涵：我希望它至少是一個持續的、有自己內生動力的系統。現在的問題是，你一個角色去到多個場景，中間是斷層的；或者它不主動，你不推就不動。而人的現實世界和線下體驗，很多都是靠世界環境本身幫你實現目的。只要能解決持續性和主動性的問題，我們之前對優質內容的很多假設其實都可以改。

筱寧：視覺模型訓練上，是不是面臨和語言模型很不一樣的挑戰？

戴勃：語言模型的范式是next token prediction，世界模型強調的是next state prediction。其實語言模型也可以在語言domain里實現世界模型——你用文字維護世界的state。這也是為什么代碼能力很重要：它提供了一種恒定、穩定、一致的方式來檢查模型的思考過程和邏輯準確性。如果是純自然語言描述，你會陷入“它到底是真不懂，還是沒說清楚”的困境。

視覺內容還需要一致性——但不是邏輯的一致性，而是符合物理直覺的一致性。我想強調：從應用角度，我們要的不是“物理一致性”，而是“物理直覺一致性”。人不會去計算視覺內容背后的物理規律是否一致，只要不違和，我們就覺得它符合物理直覺。

筱寧：對做互動娛樂來說，視覺這塊需要攻克的難點在哪？

戴勃：傳統的方式是用游戲引擎構建世界內容。游戲引擎嵌入物理規律的方式比較“硬核”——傳統仿真學，把公式真的寫在里面進行計算。而神經網絡只告訴它輸入和輸出，中間怎么從輸入到輸出完全是自己學的，沒有任何規律或公式的guidance，非常“軟”。但這樣帶來的問題是它會走捷徑，你無法判斷它總結的規律跟你想要的規律是否一致。

所以現在需要攻克的問題就是：如何把兩者的優勢融合？既有“軟”的靈活性，又有“硬”的保證。只有這樣才能實現長時間視覺內容上的一致性。

從視覺內容的結構上來說，模型應該知道自己在表達什么。不是“這個像素現在是什么顏色、下一刻應該連續變化”，而是知道“這個像素屬于一個人的手，下一刻是整個手在變化，然后投影到像素上應該怎么變化”。有了這種更符合現實結構的認知，就能從根本上解決幻覺問題，幻覺本質上來自于模型不知道自己生成的像素是什么意思。

筱寧：你們最近開源的模型著重解決記憶和規劃，為什么？

戴勃：我們是三層同步演進的——想法層、動態層和靜態層。甚至中間的動態層，我們在構建動力學世界模型，剛好完成了模型架構的創新。打個比方——就好像Transformer架構已經確定了，剩下的就是從GPT-1到GPT-2到GPT-3的過程。

三層同步演進，每層有自己的技術成熟度和節奏。想法層因為智能體相關技術發展快、成熟好，節奏就快一些。動態層我們覺得非常重要，又是大家目前忽略的部分，它掩蓋在具身智能的浪潮里，但對互動娛樂同樣關鍵。

筱寧：“動力學世界模型”怎么理解？

戴勃：動態作為世界狀態的一部分需要遵循物理規律。人在現實中總結出來的動態物理規律統稱為動力學：人的運動學、衣服的動力學、流體動力學、空氣動力學等等。我們做的就是把動力學的物理先驗嵌入到Transformer架構上，使得next state prediction能非常穩定。

筱寧：為什么動態層在交互娛樂場景里特別重要？

戴勃：一個靜態的環境談不上交互。沒有動態的空間、動態的載體，就談不上主動和交互。靜態的東西你只能單方面參與，它沒有反饋。只有動態才會給你反饋，你才會在反饋中產生新的可能性，不斷生長出更龐大的體驗和內容。

白話來講：世界模型應該有一種活人感。活人感就是它會動，一動不動還挺嚇人的。

筱寧：視頻天然就是動的。你特別把動態拿出來強調，想說的是什么？

戴勃：視頻確實是動的，但像素上的連續不代表背后的規律是一致的——所以才會出現錯誤累積和幻覺。要么用更多數據逼模型自己學會一套統一的物理規律，要么把人在現實中積累的物理規律當先驗嵌到模型里。兩種都可以。

另外，視頻生成是把靜態環境的表現和動態用一個模型放在一起建模了。我認為應該分開。一個直觀的例子：我們坐在房間里，我揮了一下手，從合理的角度，只有人相關的狀態進行了更新，環境不應該跟著我一起刷新。就像游戲里角色往前走一步，整個環境重新生成一遍，這不合理。

05

高估與低估，

創業者如何穿越技術周期

“慢的時候公司其實挺難死的，快的時候公司很容易死。很多人有錯覺，覺得快的時候機會來了。”

筱寧：你們怎么區分一件事到底只是技術看起來很強，還是真的能長出新東西？

戴勃：我們會從客觀的定性原理上去分析一個技術——拋開名詞，看它突破的那個點到底是什么。

什么容易被高估？一是迭代速度，二是人的適應能力。人很難想象自己沒經歷過的事情。即使是做這些技術的人也有局限——AnimateDiff做出來后，最后能用它做出很好內容的人不一定是我們自己。所以我一直比較克制，不太想去定義世界模型原生的應用到底是什么。

修涵：從技術視角容易高估應用落地的速度，低估用戶心智的變化成本。過去幾年最容易犯的錯誤是過于追求終局。底層成立條件如果不存在，就是過去“純產品經理視角做AI產品”比較困難的核心原因——結果要么體驗不可持續，新鮮勁一過就完了；要么單點的東西不夠驚喜。這兩層一直在對抗。

筱寧：AI底層技術的發展速率一直在變——23年上半年很快，24年相對靜態，最近半年又特別快。你更喜歡哪種時候？

修涵：都各有挑戰。核心問題是：慢的時候思考公司在積累什么，快的時候知道那些積累怎么立刻和快速變化發生關系，這樣快的時候才不會慌亂。

另一個悖論是：慢的時候公司其實挺難死的，快的時候公司很容易死。很多人有錯覺，覺得快的時候機會來了。

筱寧：如果面對一個爆炸性的新技術，你們的第一反應是什么？

戴勃：第一時間溯源：它從哪演化來的，有什么不同，為什么引起轟動。在我的視野范圍內，不太會有從天而降的新技術的感覺。重要的是兩層：第一，拋開噪聲，了解變化的實質；第二，反省：為什么不是我做出這個變化的？長此以往才能變成引領者。

修涵：我們的第一反應是趕緊實驗，看到底是什么水平，現在論文的cherry pick太多了。越過判斷之后，關注的是它是否改變用戶主鏈路的體驗。很多技術是錦上添花，主鏈路上能影響的事情不會那么多。一個核心標準：用戶愿不愿意回來再多消耗token。如果對用戶核心loop有更大的提升和變化，那它就是一個非常需要把握住的變化。

筱寧：你們最近聊得挺多的，聊最多的話題是什么？

戴勃：一個是技術進展還是太慢了。

尤其是視覺內容這一塊。雖然視頻生成模型進展得很好，但在關鍵維度上還是太慢了——它并不是完全為互動娛樂方向在推進，有其他牽引力量。第二個就是探討：哪些技術是熱鬧，哪些是真東西。我們更多是希望，既然技術正在盲人摸象的階段，而我們在應用場景上有一些共同的vision。

筱寧：在這種環境里做應用方向的創業，對創始人最重要的能力是什么？

修涵：從自身角度出發，我覺得我們靠韌性做事。我總覺得不同的方式都能做出階段性成果，有些人沖浪，有些人爬山。更關鍵的是對自己的認知要清楚，了解自己、了解團隊，不要強迫干自己不適合干的事。如果提出過高的預期，團隊就很難發揮出最強長項，做出超出其他人水平的成果。

戴勃：拋開EGO，客觀看待技術演進，從第一性原理出發推演終局的架構和元素，然后結合團隊的擅長，選一條梯度下降最快的方向往前走。尤其要避免做技術帶來的EGO。

筱寧：未來兩到三年，你們最想達成什么？

修涵：我們在逐漸構造“共同搭世界”的工作體系，人和agent協作參與。接下來兩三年最核心的問題是：能否出現質量上真正足夠高的體驗——在消費屬性上能和其他消費類型公平競爭的體驗？只要出現頭幾個這樣的模式，它的系統性效率就能做到更好，之后就很難剎住車了。

所以我們本質上在解決冷啟動的機制——定義的問題，或者說協議的問題。接下來可能圍繞海外做更多實驗，最終的爆發力會體現在這些組合之后帶來的涌現結果上。

筱寧：最近一年，商業化會是壓力和挑戰嗎？

修涵：既有好消息也有壞消息。好消息是：互動型玩法的付費意愿和付費率在全球范圍內都比預估的更好。壞消息是：token的成本和新模型的價格并沒有變便宜，成本壓力會持續存在。所以我現在傾向于盡可能用最好的能力上限，但不要把自己玩死。收入會隨過程自然增長，可能比大家想的更自然。

戴勃：兩三年內我們會持續按照三層結構構建世界模型基模，在此基礎上探討原生應用——整個技術版圖想得挺清楚的。我們也會很關注agentic AI的發展——它一方面是世界模型想法層的組成部分，同時也是一種生產力。如果它真的能提升效率，很多事情的時間會來得更早。可能兩年之后會有點久，AI領域的兩年非常非常久。

筱寧：你們是要自己做應用的，不會滿足于只做模型？

戴勃：一定要把自己的認知在應用層打磨。遠離應用場景會讓技術迭代偏離；而且我們講的是像語言模型承載ChatGPT那樣、世界模型承載的原生應用——從模型到應用之間距離不會那么大。

筱寧：這個應用形態會是工具還是內容？

戴勃：肯定不是工具，是一種互動娛樂的應用，也不是傳統意義的內容——用戶一進來就同時在做內容消費和內容創作。

筱寧：可以理解為是一個平臺嗎？

戴勃：我覺得是平臺，但現在會比較謹慎地去描述它。就像ChatGPT——當模型成熟之后，它很快變成一種共識。所以我現在不太想用現有的詞匯去定義它。

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