【雷军】 关于造车，雷军近年唯一深度专访，206分钟完整无删节版_哔哩哔哩_bilibili

很好的内容，雷军三个小时真诚分享，大佬有时候做事情和普通人也一样会迷茫会紧张，也会面对很多人的挑战，处难处之事愈宜宽，处至急之事愈宜缓，背后思考的方式可以学习。

（李翔的镜头可以全剪了，声音都屏蔽，真的是灾难性的主持状态，全程各种小动作 频繁到已经影响正常看内容的程度）

今天和算法技术大佬吃饭，有很多启发：

1. 做一个产品主要看两点：能不能做出来（技术实现可能性）和有没有人用（PMF）。

2. 虽然现在是AI风口，但是不能为做AI应用而做。最好是这个需求几年前已经有了，现在正好可以用AI解决，这是最好的。把AI当锤子找钉子这样做是不好的。

3. AI并不一定是产品核心，可以只是引流工具、锦上添花。最核心的还是产品本身，AI只是工具。

4. 做自己的community社区。

还有很多细节，慢慢反思。

在AI圈子待里久了，有些人会过分重视算法，而轻视工程能力。判断一件事的可行性，往往只会从算法层面出发，而不考虑工程难度。

但对调用方来说，服务的稳定性却是至关重要的。

毕竟谁也不想吃着火锅唱着歌，突然一下，自家产品因为调用的底层服务不稳定，招来大面积差评吧。

就拿我们textin的文档解析服务来说，在正式上线前，我们就定了两个指标，一是文件错误率，二是页面错误率。

前者是指，一定时间范围内，所有请求的文件处理失败的比例；后者指请求的文件中，我们解析失败的页面比例。

下图是我们某一天的请求情况，请求有小2万次，但错误率均为0。

其实这也不是一蹴而就的，早期我们的错误率足足有万分之5。那个时候，我们花了很大的力气去提升稳定性。

当时，我们的开发还不理解，和我说：刚上线就要求万分之一的错误率，是不是要求太高了？

然后我举了个例子：要是小孩喝的奶粉里，一万桶里有一桶空的或者坏的，然后你正好是买中的那个人，心里作何想？其实，万分之一的错误率都是很高了，我们应该追求百万分之一，甚至更低。

他听了之后觉得有道理，于是又回头认认真真看代码去了。

这也是为什么我们建议有生产需求的用户，都选择一家工程实力强、资源足、并且口碑好的公司作为底层供应商。

要知道，灾备、高并发、负载均衡、自动扩容、健康检查、服务自监控，这些东西都做得好，才能对外提供稳定的服务。

大家在选择底层供应商时，也可以关注一下这方面的背景，避免自己用着用着服务全线报错的情况。

不懂就问，董-铁之争，除了要靠罗敲边鼓，从技术上就没有解决方案了么？难道一定要靠资本方良心发现，才能保障IP方权益？

做内容，文字一定是基石，其他诸如音频，视频等都是文字衍生的其中一种方式。

从本质上，文字，音频，视频等都只是一种表达方式，能不能把内容做得好，最关键的还是思考，不应该太关注外在表现，而应该琢磨如何提高自己的思考能力。

但是，我之所以特意把文字提出来，原因是文字从一定程度上可以等同于思考，写文字的过程就是思考的过程，文字能够写得很精炼的人，思考能力不会差到哪里去，而在文字层面落实清楚了，视频，音频等形式基本可以做到无脑转化，比如电影，编剧和分镜锤炼清楚了，拍摄会变得非常简单，比如做口播视频，直接逐字稿对着念就可以了。当然，我这里的文字不仅是对外输出的文案，也包括了运营的思路，注意事项等过程的思考记录。

所以，不仅是做内容，我逼自己做任何事情，一定要先用文字做操练，在文字层面没有任何问题后，才会去做下一步的推进。

有一个不成熟的判断
现在AI很快进入并购潮，对早期项目极度不友好，只有巨头能够继续赌下去。
再过10年，能真的结合AI，拿到大结果的创业者，要么这波套现，等商业化清晰一点，继续创业。
要么就是在其他产业深耕，积累行业认知和资源，团队，等基础设施更加完善，弯道杀进来。
还有一种，一开始就是纯生意视角，也不走资本，各种换脸，培训，套壳，甚至有点灰，猥琐到最后，这种里面也会长出一些牛逼创业者。
反正大多数AI创业者，在这一轮，很残酷，就是炮灰，一旦撤退，机会很难再有，下一波AI大概率是另一种范式，认知又不一样。

大家还记得，当年团购大战，外卖大战，打车大战，直播大战，共享大战，社区买菜的创业者吗？很残酷，都不记得了，只记得王兴，拼多多，张一鸣，而且只会更加残酷，因为张一鸣的今日头条和王兴的美团团购，饿了么在财务模型上，如果不是补贴，是可以打正，可以用老业务挣钱，投入新业务，资本也可以无限加注，现在openai 都打不正，算力服务器只能持续烧下去，不然其他巨头很快赶上来，马斯克都卷到超算中心了，投入按照百亿级别。

老扎还是那么凶猛，已经持续战斗 20 多年了…

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大模型给我工作上的一个帮助就是，我可以在需求评审之前就把功能演示出来了。