#出海相对论 第二十六期上线🐣

本期嘉宾是一位成熟的00后创业者高鸿志，深入硬核的就AI陪伴硬件话题展开，对硬件创业/投资、AI陪伴、硬件出海等领域感兴趣的小伙伴一定要听👂

先分享印象很深的几个金句📒：
- 「你没法通过降价来抢走别人的朋友」。这可能是AI陪伴（不管软件还是硬件）产品价值第一性原理级别的思考；
- 「全球硬件看中国，中国硬件看深圳」。虽是老生常谈，却也极其精准概括了硬件产业价值链的分布；
- 「我们选择美国首发，不是因为那是终点，而恰恰是因为那里是最好的起点」。以终为始，更加激进的全球化是这代AI创业者的特质，也预示了一个更global中国企业的未来。

其实回想这期还有几个延伸的意外收获💡：
- 比如再次印证了那句「创意是旧元素的新组合」，话话糖Sweekar是唯一将AI、机器人、游戏化设计有机结合的产品，差异化就是竞争力；
- 更看好AI版「拓麻歌子」因为这是在已经被验证的需求和产品基础上叠加新的技术和模式，这种创新往往更容易成功，相比创造一个毫无认知的东西而言；
- 之前就听朋友讲过「人类的情感是很容易被hack的」，这次更加明白情感背后原来也是有算法的：比如宜家效应、情感沉没成本、不可预测的惊喜、仪式感等。

没有人永远年轻，但永远有人年轻。勇于创新（全球首款深度游戏化设计AI宠物、首款AI版「拓麻歌子」），敢于All-in（贷款200万、每天睡办公室），创业者的故事永远令人澎湃🌊

最后，Sweekar话话糖已顺利登陆这几天的美国CES，很快也会上Kickstarter，祝大卖💰

#出海相对论 第二十五期上线🇺🇸

本期对话的嘉宾是出海企业家第一IP，百万粉丝大V（视频号：瑞哥说出海），「出海北美第一站」——Telling创始人瑞哥，聊了聊消费品怎么实际在美国落地业务的相关话题。

瑞哥是老炮，在早期的金山、腾讯、微软中国都做过高管，参与创立也投资过上市公司（如聚美优品、老虎证券、乐信等）。22年举家移居美国，在洛杉矶建立了北美最大直播基地专注TikTok，帮很多上市公司（爱慕内衣、梦百合、小天才等）在美国落地业务，连加州副州长的IP也是Telling打造的。🌉

值得一提的是，Telling帮很多中国品牌（如叮叮酸菜鱼）落地了北美主流线下渠道，那是更深更大的市场。🐳

另外，「目前60%以上的亚马逊大卖是中国人」、「在美国市场的竞争对手不是美国人而是中国人」、「本地化的核心是本地团队、本地文化、本地需求挖掘」、「做创始人IP千万不要想讨好所有人」… 瑞哥的分享总是直白而有力。

中美关系短期看不会更糟只会更好，长期看中国供应链必将统治全球，中国品牌任重道远。想要在美国市场落地业务的品牌主们，通过我们或直接联系「瑞哥说出海」，报「出海相对论」，去LA瑞哥可以请你喝一杯咖啡☕️[机智]

最后，恭喜米菲总播客首秀圆满成功🎉

#出海相对论 第二十四期上线🏭

本期对话的嘉宾是AI驱动的定制产品采购平台——Wayo创始人&CEO Julia Xu，深入聊了聊美国定制制造市场、AI重塑供应链、创业与个人成长等话题。

一个相对传统的行业，因为AI的加入得以创造出全新的丝滑体验和商业机会，这样的例子在各行各业会越来越多。但能抓住机会的人总在少数，个中原因听了就会有一定收获😬

和往期略有不同的是，这期大量的对话围绕嘉宾个人经历，因为属实精彩！
- 高中在北京四中，创立北京高中演讲联盟并获得新东方俞敏洪支持和赞助；
- 大学在布朗，创立帮助低收入单亲妈妈的社会企业Tink Knit，并由此荣获麦肯锡女性影响力奖；
- 职业生涯从麦肯锡开始，后加入迪士尼参与Disney+从0到1，之后担任阿里巴巴北美及欧洲首席幕僚；
- 20年从独立咨询师做起开始创业，期间创立女性生活方式品牌Multitasky；
- 23年创立Wayo，已获得Neo等顶级硅谷投资者300万美元种子轮投资
- …… 故事仍在继续，故事刚刚开始，毕竟她还是个95后！

全程高密度高能量输出，错过血亏哦[机智]
（再次感谢Kate徐婷的联合主持～）

#出海相对论 第二十三期上线🍵

本期对话嘉宾是创意中式茶品牌——TPlays创始人Siyi任思怡。西班牙与荷兰的求学经历造就的“慢品牌”主理人，为古老中式茶添上有趣的外衣和灵魂，品牌近十年，没抓住过所谓的风口，却在泡沫褪去后愈发找到自己的节奏，并在去年扎根新加坡开启全球化模式。

分享其中一些有趣有料的观点，一窥具备全球化视野的消费品牌主理人的内心世界👀：

关于创意来源：不是为了有趣而有趣，核心是要站在用户需求角度，通过既熟悉又陌生的新奇感打动用户

关于打造爆品：一款爆品的来源很可能是一个极其细分市场或场景的洞察，需要极其深入了解消费决策的每一个主体和环节

关于创意商业化：idea一点都不值钱，从idea到营销、渠道、运营等整个通路的贯穿更重要

关于茶行业标准化：行业巨头来自于规模化，规模化前提是标准化，标准化就是要把事情搞得明明白白，不能云里雾里。从标准化到行业巨头还需要跨越一个鸿沟，就是产品极其直观，可以简单便捷地使用

关于品牌价值观：价值观形成的标准是在冲突面前如何选择和践行，而不是墙上贴的或PPT里写的口号

关于出海：在中国做消费品是最幸福的事情，因为有足够统一的大市场，但这个幸运在出海时又会成为制肘，容易陷入经验陷阱。降低期望值，对出海有敬畏之心。

关于小而美（全新定义❗️）：组织规模小且有竞争力，能够小而聪明地解决问题，保持创造力和热情

最后，感谢Kate徐婷的再一次联合主持🎙️

#出海相对论 第22期上线～🇺🇸

本期嘉宾是美国社交电商技术平台——Pear的创始人&CEO Brad，聊了中国品牌在美国弯道超车的绝佳机会——社交电商，（想）出海美国的品牌一定别错过！

Brad顶级创业者、投资人和职业经理人的经历即使放在硅谷也够耀眼✨从0到1打造欧美最大共享微出行品牌-Lime，一年半干到独角兽，业务覆盖30多个国家几百个城市；也是昆仲资本创始合伙人；还是腾讯海外第一人，腾讯美国总经理，微信英文名WeChat就是Brad起的！

印象很深的是Brad说：认知的差别会带来截然不同的结果。比如腾讯游戏免费玩卖道具的模式曾一度被欧美游戏巨头看不上，但眨眼间腾讯就成了全球第一大游戏公司。当然时机也很重要，但究其本源，不论人还是公司差别真的在于认知。

还有一点是让我重新理解了成本优势或者说成本领先的重要性。Lime背靠中国供应链，所以一台车的综合成本低于同类玩家三倍以上，迭代效率更是十倍不止。所以由此让Lime可以更快更广地铺全球市场，也因此带来了运营效率和网络效应。而网络效应是成败的关键。

关于AI：技术永远都是工具而不是目的。核心还是为客户和用户创造价值，可以提升价值的事就去做，不能提升价值就往后稍一稍。当然这也涉及创业公司节奏和资源的问题。

最后一点Brad在正片没说，我之前问：为什么功成名就还要去创业？答曰：喜欢做新事。如果只把世俗的成功（比如赚多少钱，做多大估/市值的公司）当成人生目标，那是个有限游戏；而不断打破自己，不断追求价值创造，就是个无限游戏。我们聊的关于伟大公司的定义也可以和这点联系起来。

最后回到美国社交电商，尽管有很多阻碍，尽管有很多不确定因素且仍将会有，但我还是相信：行动本身就是答案。冲吧，去赚美元～何况，这道题已经在中国考过一次了🧐

#出海相对论 第21期上线🎥

这期是和出海营销老炮——Will的对谈，聊了完整的出海全球化营销链路和其中的全方位AI应用，我愿称之为——《出海视频营销AI实践操作指南》。其实不出海的也能有所收获，因为底层逻辑是相通的。

分享几个我印象深刻的点：

- 做内容就像谈恋爱，如果每次约会都奔着结婚去，那结果大概率不会好。而如果“只是不断地进行不同场景的约会，讲着不同的话术，送着不同的礼物，只是做这些有迹可循的尝试的时候，女生总归会在一场电影、一个城市，比如说是巴黎，还有比如穿着西装这样的一个风格被打动，那这个 moment 就是我们要放大的。”

- 纯AI生成的营销视频，起码目前效果还是远远达不到需求的，好的方式是人机结合。“真实的情况是，通过外籍留学生和多脚本的赛马带来的播放量，单条可以争取做到过千万甚至五千万，甚至上亿。而不管是 Pika、Runway甚至是OpenAI ，他们全渠道的社媒单条视频的播放量少有能过百万的（除了宣传片）。”

- 客服和私域环节的数据，如果AI Agent 化、标签化，“是非常有价值甚至可以说是最有价值的一段数据金矿。”“第一可以指导整个人群画像的标签增补，让投放也就是内容分发环节效率更高。第二通过跟私域的对话，能找到消费者真实的内容需求和痛点，可以指导内容创作，做更精准的能够贴合用户需求的内容引爆。”更不用说直接和间接带来的转化了。

- ……

更多精彩观点和实践经验大家还是自己去听吧🤓，可能还会收获不只干货的精神体验，这也是播客这个媒介形式独特而有趣的价值。

最后，消费决策视频化是不可逆的趋势，不论消费还是科技，不论硬件还是软件，相信都可以在这期得到启发～✨

#出海相对论 第二十期上线啦🔢

这期对话的主角是14岁就上大学的少年班天才少女岳天溦。一年打造超百万月活的数学AI Agent 产品 Mathos AI，已商业化且盈利，零投放，团队人数个位数… 还有一堆 title：YC、奇绩、CMU、福布斯U30、顶会论文作者…🐮

这期其实聊得蛮轻松的，只是可能忽然会在一句简单表述的转角给我惊喜和冲击，这种感受其实发生了很多次。

最让我印象深刻的一个点是：天溦其实认为自己不是「天选CEO」，会承认自己是普通人。首先我不一定同意这个说法，其次我想也正因如此才让她事实上做得比大多数CEO都好（不只是年轻的CEO）。只是努力去做，理性客观、快速迭代，然后，轻舟已过万重山。

也会突然蹦出金句：世界是乌合之众，泡沫就是泡沫，但是我们要在这样的世界上做事情。有芥川龙之介的感觉：和世俗最好的相处方式是，既对世俗抛以冷眼，又与世俗同流合污。

我强烈推荐这期最大的理由正如我在播客中说的：幸运的背后往往有迹可循，而你可以从她的表达中隐约感受到那痕迹的脉络和缘由。祝你幸运✨

#出海相对论 第19期上线～🐼

本期很荣幸邀请到近期被OpenAI、Amazon等投资的Heeyo创始人，应该也是目前唯一一个被OpenAI投资的华人（女性）创始人&CEO——曲晓音（她上一家创办的公司被 a16z、Founders Fund等投过[社会社会]）

当然，华人不是关键，女性也不是，原因我们这期内容有提到哦～

最让我印象深刻的其实是她在之前被福布斯采访的视频中说的一句话：「失败多少次都不重要，只需要成功一次就够了。你尝试得越多，成功一次的概率也越高。」如今我常拿这句话激励自己💪

关于创业这期有两个观点也值得分享给大家：第一是接受自己的有限性。你不可能擅长做所有事，也不可能在创业伊始就能聚集全世界各领域最顶尖的人才。但是，在自己擅长的领域，在公司的核心领域，要做到世界顶尖，这才是自己有壁垒的地方，也能在无序的创业过程中更松弛更游刃有余。

第二是创业最好解决自己的问题，不盲目跟风。风口来的快去的也快，最关键的问题是没法判断。那既然没法判断，而创业又是一条艰难的道路，所以需要发自内心的热情才能坚持下去。当然，能抓住风口也是好的，或者在前行过程中能和风口结合也没问题。但更核心的是：是不是真的想去做这件事，解决自己认为重要的问题。

最后，抛开行业、市场、技术等专业话题，我最推崇的其实是她作为一个成熟、有阅历、有能量，同时又雄心勃勃的年轻创业者，浑身散发出的「赢」的气场。就让这期播客带你，领略这位硅谷华人创业者的独特风采吧～✨

#出海相对论 第十八期上线💻

本期嘉宾是中国第一的AI+PPT产品——AiPPT.cn的创始人&CEO赵充赵总。值得真正想做或在做AI创业的朋友们收听👂

我个人聊下来最深的感受是：真理往往都是朴素的。

PMF的实现是朴素的——ROI＞1就可以放量。但说起来容易做起来难。首先是确定产品方向，方向不对努力白费，背后是大量的战略研究、行业洞察和商业经验；然后是快速打造出差异化的产品，考验过往积累、产品洞察更考验组织执行力；再然后是用户增长、留存、定价、付费率，然后闭环。打确定性的仗有确定的方法，确定的执行有确定的结果，一个环节做不好结果就千差万别。

生态合作的方法是朴素的——门当户对。产品不好资源再好也白搭，产品不错没有资源整合的能力也不行。从对标产品流量地图和目标用户旅程的角度考虑，在合适的生态位赚合理的钱，对重要的入口有能力等待，在可以变现的渠道广泛尝试，用数据说话，保持momentum就掌握了话语权和选择权。

打赢AI战争的原因也是朴素的——有足够的子弹。就像最近红杉美国的合伙人David Cahn说的：要想参与大模型游戏，你需要一台提款机，而这台提款机不是AI业务。AI应用这场游戏何尝不是如此？要么有足够强的募资能力，要么自己就有现金奶牛业务做支撑，当然核心还是产品和数据，但没有足够的子弹可能动作就会变形，不坚持自己的战略可能就是走过场，结果可想而知。

虽然很多话听起来简单，但云淡风轻的背后，往往是朴素的现实，就像商业世界一样现实。但我依然祝你明白生活的真相，却依然对此充满热情❤️‍🔥

#出海相对论 第十七期更新🧠

本期对话的嘉宾是《出海相对论》的老朋友，Mindverse心识宇宙创始人陶博。从苹果发布苹果智能（Apple Intelligence）聊起，重点聊了Mindverse全新个人模型（Personal Model）产品 Me.bot，完整讲述了一个与流行说法截然不同的大模型叙事。

✨为什么做个人模型？
大模型公司统治世界？这是不是一个更好甚至更确定的未来？
- “全世界可能有10-20家真正做大模型的公司，他们都会说你来用我这些模型就可以了，我给你提供公共服务，很像 IBM 当时那个 CEO 说的话对不对？”

✨做什么个人模型产品？
当AI成为一种社会参与，怎样才是真正属于自己且有用的AI？
- “乔布斯作为一个如此有创造力的人，其实他的很多创造力并不一定来自于外部的世界，因为外部世界能给他带来的灵感非常少，他的很多创造力来自于他过往经历的重组。”
- “其实一切都归到两个字——记忆。”
- “我们拥有了人的记忆数据，就可以把它当做一个人的想法的河流，这时候如果你在这个河流当中截断任何一个点，说基于过去河的内容，去预测接下来会流向河方，预测越准，你对这个人真正的理解就越准。”

✨怎么做个人记忆模型产品？
要不要训模型？怎么训练才能实现？放在端侧还是云端？怎么做trade-off？
- “本质是预测人的下一个想法。”
- “预测下一个 token 就有点像死记硬背，但ta并不理解。要更好地理解，我们需要去构造很多自我对抗的数据，要做大量的数据增强。”
- “先一次性的学会你的所有的记忆，白天的时候用个人模型来把你的新记忆当做上下文来使用，但是到晚上把这些新的记忆再去学到这个模型的参数里面，每天这样来一次，用的时候就临时用，睡觉的时候就好好学。”
- “RLMeF-当我给ta一个反馈，ta马上会把这个反馈通过数据增强的方法变成数据，再尝试让 AI 在这个数据当中学会反馈到底是什么意思，所以是一个持续不断的动态的强化学习的过程”
- “RAG 最大的问题是什么？它是一个分离结构，是用一种非常脆弱的叫做向量相似度来粘起来的。”
- “长上下文可以把记忆变成参数，但这个参数并不是模型本身的连接，而是一种临时参数，是通过上下文理解它的。更本质的问题是长上下文天然跟人的思考方式是违背的。”
- “Process is the magic。”
- ……

个人模型不只是一个概念，而是一个扎扎实实的技术和产品创新过程。不对，是个“游戏”，因为“人生本身是一个游乐场，首先你要确定好你想玩的游戏，第二是怀着爱意去玩这个游戏。”🌟