182: 对话梁琛奇：抖音、猫箱、创业，「他们都搞生产力，我想用 AI 创造开心」

概览

本期播客围绕一个核心问题展开：当多数 AI 公司都在提升生产力时，AI 能否创造一种真正面向大众、足够长期且高频的娱乐新体验？梁琛奇认为，娱乐产品不是解决已有问题，而是主动“出题”，因此比工具产品更依赖想象力、产品设计和对人性的理解。

梁琛奇回顾了自己在字节跳动七年的经历，包括参与抖音社交能力建设、从零孵化实时社交产品，以及在 Flow 团队推动猫箱。他将这些经历归纳为一套方法：从人的真实需求出发，找到经过初步验证的内容格式，再通过产品容器、推荐、创作者生态和组织效率将其放大。

创业后，他希望探索消费与创作边界逐渐模糊的 AI 娱乐产品。其关键判断是：未来内容不会完全由 AI 自动供给，而会由人定义世界、角色和体验框架，再由 AI 扩展为可实时互动、拥有无限分支的内容。

讨论后半段集中于创业方法、成本、商业化、竞争壁垒和组织设计。梁琛奇强调，比起过早担心大厂竞争，更重要的是先做出一种足够新颖、长期、高频且不易厌倦的体验，并让普通人借助 AI 获得表达、创造和影响他人的能力。

分段落总结

[02:29] AI 娱乐产品出现的三个前提

[事实] 梁琛奇认为，AI 娱乐的发展慢于工具产品，但已经接近一个适合开始探索的时间节点。

[事实] 第一个前提是推理成本下降；娱乐产品用于“杀时间”，用户时长可能是工具产品的十倍甚至二十倍，因此对成本更加敏感。

[事实] 第二个前提是模型能够稳定遵循用户要求，并提供可规模化的审美和内容质量。

[事实] 第三个前提是用户习惯的形成；新技术通常先凭借工具性刚需跨过普及门槛，娱乐价值随后才会充分释放。

[07:31] 在主观感受与客观规律之间做产品

[事实] 梁琛奇从小喜欢带有主观性、随机性和非客观感受的创造，同时也擅长数学、逻辑和规律判断。

[事实] 他认为大型消费产品经理位于“主观与客观的十字路口”：既要理解人的感性和非理性，也要抽象出能够验证、复制和规模化的框架。

[事实] 他希望做出能够影响广泛人群的精神世界、创造力、生活方式和新体验的作品，产品是实现这一目标的载体。

[10:23] 大学时期的“群图”与早期产品启蒙

[事实] 梁琛奇在大学时做过名为“群图”的小程序，让朋友依次续画，共同完成一张画或一个故事，用户规模达到几千至上万。

[事实] 他由此体会到，强创作往往需要明确的个人意志，群体共创有时更偏向社交而非创作。

[事实] 他还认识到，社交关系需要一个共同活动或命题作为载体，但要找到兼具新颖、长期、高频和不易厌倦的载体非常困难。

[事实] 他以 Roblox 为例，说明多样化的 UGC 实时体验可以同时承载娱乐和朋友间的陪伴。

[14:21] 主动选择抖音，而不是资源更多的火山

[事实] 梁琛奇校招进入字节跳动时原本被安排到火山，但他主动争取加入抖音。

[事实] 当时火山获得的公司资源更多，抖音尚未在春节期间爆发，但他已经觉得抖音更酷，也更符合自己的兴趣。

[事实] 他判断抖音的人群更年轻、调性更高，用户表达的动力更多来自对平台及作品的认同，而不只是流量收益。

[20:16] 抖音的产品气质与关键细节

[事实] 梁琛奇从朱骏等同事身上理解到，关键路径上的微小改动会影响整个产品链路。

[事实] 他认为早期抖音具有鲜明的设计气质，全屏播放、声音、上下滑动和视觉交互共同构成了整体体验。

[事实] 在他看来，产品经理不仅要提出想法，还要把主观感受拆解为聪明的理工科同事能够理解、量化和执行的逻辑。

[25:01] 抖音社交能力与留存价值

[事实] 梁琛奇参与的社交内容消费、私信等能力对抖音留存产生了较大贡献。

[事实] 他认为留存代表产品黏性，也是此类产品的核心指标；社交玩法若足够具有爆发性，也可能带来新增。

[事实] 对已经成为超大平台的抖音而言，单一功能很难产生“掀桌子式”的规模变化，但仍可能显著改善用户心智和长期使用。

[27:21] 从产品直觉到组织协作

[事实] 梁琛奇将产品经理能力分成“产品”和“经理”两部分：前者包括理解用户、设计和创造，后者负责高效组织资源、推动想法落地。

[事实] 他起初并不喜欢沟通，但意识到如果不能与人合作，自己的判断和创意就无法成为真正的产品。

[事实] 他因此主动训练沟通、拆解问题和推动执行的能力，并认为这部分能力在字节内部不可或缺。

[30:01] 从零孵化实时社交产品

[事实] 2021 年前后，梁琛奇成为一个内部孵化实时社交产品的负责人，当时毕业约两年。

[事实] 他的出发点是，朋友圈点赞等异步行为并不完全等同于现实社交；现实中的朋友通常是在某个持续变化的环境里共同做事，并在过程中自然交流。

[事实] 他认为移动互联网使用时长增长，使朋友同时在线成为可能，但产品还必须提供一个即使双方不说话也会自然推进的共同环境。

[事实] 该项目最终被关停；他总结，新体验若同时建立太多未经验证的假设，即使每个假设看似成功概率很高，整体成功率也会迅速下降。

[40:01] “动念引线”与可进入的平行世界

[事实] 梁琛奇将公司的英文名解释为对世界进行“压缩和再展开”。

[事实] 他设想未来用户不只隔着屏幕观看一扇扇窗口，还可以进入由他人创造的世界，体验不同年代、身份、故事和人生。

[事实] 这些被创造出来的世界可以分享给其他人，而用户获得的新体验也会反过来启发现实中的创造。

[推测] 这套愿景试图把短视频式内容分发、游戏式沉浸体验和 UGC 创作平台结合起来。

[43:00] 从内部故事 Demo 到猫箱

[事实] 在字节 Flow 团队期间，梁琛奇等人尝试了基于剧本和多角色互动的故事 Demo。

[事实] 市场上角色互动产品的增长，让团队看到这类体验可能拥有进一步发展的空间。

[事实] 梁琛奇强调，自己的思考通常先从产品推演和原型开始，再观察市场上的相似产品，而不是先寻找竞品再决定做什么。

[49:00] AI 娱乐必须创造新的内容格式

[事实] 梁琛奇认为，如果 AI 只是降低短剧等既有内容的生产成本，用户仍会前往原有内容平台消费，主要机会也会落在既有大公司手中。

[事实] 新公司必须创造过去不存在的新体验，并围绕这种体验重新设计产品容器、交互和运行方式。

[事实] 大模型让计算机从预先定义按钮和路径的有限系统，转向能够实时生成无限分支的系统，这构成了 AI 原生娱乐的重要变量。

[55:01] 内容供给不会完全交给 AI

[事实] 梁琛奇不相信未来会出现一个完全由 AI 接管内容供给的世界，创作者仍将发挥重要作用。

[事实] 他将变化归纳为三部分：AI 带来新的创作者和内容供给，消费端出现无限分支的新体验，人的能力也能够借助 AI 被规模化。

[事实] 在这种产品中，消费与创作的边界会变得模糊，用户在消费过程中也会持续表达和改变体验。

[60:00] 人和 AI 共同构成混合体验

[事实] 梁琛奇认为，真正有趣的体验会同时包含人的设计和 AI 的生成。

[事实] 在当前技术条件下，若 AI 占比过高、人的想法过少，内容会显得无序或缺乏独特性。

[事实] 人的参与不仅来自正在互动的用户，也来自预先定义世界、角色、故事和体验规则的创作者。

[65:01] 猫箱的早期产品选择

[事实] 团队没有把猫箱限定为恋爱产品，而是从一开始就设想冒险、科幻、古代和爱情等多样内容。

[事实] 产品早期主要面向 18 至 30 岁的年轻女性，并考虑到未成年人保护和未来付费能力。

[事实] 梁琛奇将关键选择概括为故事格式、内容品类多样性，以及明确的早期目标人群。

[70:01] AI 产品既像造房子，也像养孩子

[事实] 传统移动互联网产品像搭建房子，需要产品经理明确设计结构、路径、信息架构和每一个关键行为。

[事实] AI 产品仍有一部分需要精确设计，但另一部分更像培养一个孩子，无法提前定义未来每一种具体情境中的行为。

[事实] 团队需要通过目标、反馈、数据和训练塑造模型，而不是穷举所有可能路径。

[74:00] 娱乐模型的数据与主观评价壁垒

[事实] 梁琛奇认为，如果一种新体验成立，它会产生稀缺且独特的用户数据。

[事实] 数学答案可以明确判断对错，但角色表达是否令人开心高度主观，不同年龄、地区和文化背景的用户可能有完全不同的评价。

[事实] 娱乐模型因此需要在真实用户环境中，依靠多样化的主观反馈持续训练奖励模型和迭代体验。

[78:00] 离开字节创业的时机

[事实] 梁琛奇认为中国团队不可能永远停留在跟随阶段，当已有经验追赶完成后，仍需要面对如何从白纸开始设计的问题。

[事实] 小团队做出重要产品的可能性给了他鼓舞，而 AI 娱乐的技术和市场时机促使他在 2025 年离开字节创业。

[事实] 他将离开视为一段旅程结束、另一段旅程开始，而不是对过去经历的否定。

[85:01] 字节娱乐产品的方法与抖音的胜出

[事实] 梁琛奇总结，字节做娱乐产品的一种典型方式，是找到经过验证的内容格式，再通过产品和组织能力将其放大。

[事实] 他认为抖音相较快手的优势之一是全屏产品容器；短视频需要结合动态画面、声音、音乐和文字在前几秒完成筛选，静态封面无法完整提供这些信息。

[事实] 他也强调，创新者需要同时具备理想主义和现实主义：先凭借想象力提出体验，再用严密逻辑和数据推动落地。

[98:00] “想象力摄像头”与松果时刻

[事实] 梁琛奇把一类 AI 创作工具比作“想象力的摄像头”，希望像手机摄像头降低影像表达门槛一样，降低普通人表达想象的门槛。

[事实] 角色扮演产品仍要求用户主动想象接下来要说什么、做什么，因此对大众而言门槛较高。

[事实] 松果时刻尝试让用户通过较低成本的输入生成内容，团队观察到准备出家的年轻人、跳广场舞的老年人等不同群体都会使用它表达自己。

[事实] 团队先用较通用的产品观察真实用法，再把具有潜力的场景留在原产品中或拆分为新产品。

[115:01] 产品交互必须让用户感到参与

[事实] 梁琛奇认为，点赞并不只是推荐系统的信号，也是用户表达喜欢、参与内容和与创作者建立联系的方式。

[事实] 即使短视频是一种相对被动的消费，上下滑动的手势仍为用户提供节奏感和控制感。

[事实] AI 娱乐不能只追求自动生成和被动观看，还需要让用户感到自己参与了体验的形成。

[120:00] 多产品探索与 AI 原生组织

[事实] 动念引线同时开发约七八个产品，但梁琛奇表示，这与字节早期按内容类型大规模铺设产品的方式不同。

[事实] 团队先用一个产品观察用户如何使用“想象力摄像头”，再根据出现的不同机会建立其他产品。

[事实] 公司设置了模型、技术等中台，并让小团队以接近 UGC 的方式快速构建和验证产品。

[事实] 他希望团队成员具备 AI native、内在动力、韧性或热情、第一性原理思考和持续自我刷新的能力。

[125:01] 从广泛 UGC 收缩到具体人群

[事实] 梁琛奇认为，产品若要建立站内消费，早期必须在特定人群和内容品类中形成垂直社区。

[事实] 在模型成本尚未充分下降时，PGC 或 PUGC 的优质内容比例通常高于完全开放的 UGC，经济性也可能更好。

[事实] 团队因此会选择更集中的用户圈层，并探索更长、更高质量的表达格式，而不是一开始服务所有人。

[126:06] 低输入、高回报的创作矛盾

[事实] AI 创作需要同时解决两个矛盾：用户输入必须足够简单，但这些输入又要对最终作品产生决定性影响。

[事实] 如果绝大多数内容都由 AI 填充，作品会显得缺乏个人特征；如果用户需要提供大量信息，创作门槛又会过高。

[事实] 另一个问题是输出相对输入的增益必须足够大，作品要比用户原本能完成的表达更丰富、更可玩、更令人惊喜。

[128:08] “涌现式创作”与新一代创作者

[事实] 梁琛奇提出“涌现式创作”：创作者定义概念、角色、规则和体验框架，再允许 AI 填充大量具体内容。

[事实] 猫箱创作者可能只写角色设定或故事框架，用户却可以据此互动数小时，这相当于反复调用 AI 的能力扩展原创设定。

[事实] 新一代创作者不必控制每一个字、画面和分镜，而是重点检查最终感受是否符合自己的表达。

[事实] 他相信优秀创作者会逐渐形成判断，知道哪些内容应交给 AI、哪些部分必须保留人的个人特色。

[130:30] 推理成本与商业化

[事实] 实时互动和更长的消费时长会持续消耗 token，因而成本是 AI 娱乐产品必须解决的问题。

[事实] 梁琛奇表示，团队通过模型后训练和工程优化显著降低了推理成本，并在这方面投入了大半年时间。

[事实] 商业模型一方面依赖单位推理成本继续下降，另一方面需要让用户从互动体验中获得足够高的价值。

[135:08] 抖音、快手与平台竞争

[事实] 梁琛奇认为，抖音与快手的竞争不仅是推荐效率之争，还涉及产品容器、内容表达方式、组织机制和商业化效率。

[事实] 他认为全屏模式更适合短视频的动态筛选和广告商业化，而平台对数据和产品判断的使用方式也会影响长期竞争。

[事实] 不同公司的做事方式难以简单移植，人员在组织之间流动时也可能出现水土不服。

[140:00] 如何识别真正的娱乐需求

[事实] 梁琛奇认为，值得投入的体验必须同时具备新颖、长期、高频和不易厌倦等看似矛盾的特征。

[事实] 单纯让用户感叹“AI 很厉害”不是稳定需求；去掉技术带来的短期震撼后，用户是否仍然在意，才是更重要的检验。

[事实] 虚构体验不需要完全替代现实关系，它的价值可以来自现实中无法获得的身份、世界和经历。

[145:00] 快速扩张后的反思

[事实] 梁琛奇承认，公司曾因担心生成技术快速发展和市场资源集中而激进招聘，短时间内人数接近翻倍。

[事实] 回头看，他认为这种扩张存在问题，也低估了 AI coding 对组织效率和用人需求的影响。

[事实] 产品一度因生活记录用户的正向反馈而让团队产生“即使不实时烧 token 也可能成立”的乐观判断，但随后仍需重新检验核心假设。

[155:00] 创业不是为了刻意不像大厂

[事实] 梁琛奇认为，创业的目标是把事情做成，而不是为了创业而创业，也不是为了证明自己与大厂不同。

[事实] 有些环节应该借鉴成熟公司的方法，有些环节则需要根据新问题重新设计。

[事实] 公司建立了定期复盘和强 review 机制，让创始人的判断也接受阶段性结果检验。

[160:00] 娱乐产品是在“出题”

[事实] 梁琛奇将工具产品概括为解决已经存在的问题，将娱乐产品概括为创造新的问题、感受、交互和世界。

[事实] 工具产品的搜索空间较窄，可以从明确的慢、贵或低效问题出发；娱乐产品的可能空间非常宽，难以仅靠模型能力线性推导。

[事实] 他的选择是先用轻量方式验证“出的题”是否成立，再投入资源解决其中的技术问题。

[165:01] 模型涌现不能替代产品设计

[事实] 梁琛奇认同 AI 时代部分产品能力会随模型进步而涌现，但仍认为产品设计在人机体验中占据更高权重。

[事实] 模型能力提升可能自动解决确定性工具问题，却未必能在宽广的娱乐空间中恰好命中一种长期需求。

[事实] 因此，娱乐创业既要理解模型能力，也需要主动提出关于人、内容和体验的假设。

[190:00] AI 时代的闲暇、创作与意义

[事实] 梁琛奇相信，未来更多人会借助 AI 进行广泛创作和表达，并从他人的互动反馈中获得意义。

[事实] 线上娱乐能够以较低成本提供丰富体验，而互联网又能把个人作品传播给远超线下范围的人群。

[事实] AI 在此基础上进一步放大个人创造力，使普通人也有机会构建可供他人体验的世界。

[195:01] 科技爆炸之后，普通人的时间投向哪里

[事实] 梁琛奇认为，现有技术已经足以设计出很有想象力的产品，即使技术不再爆炸式增长，继续演进几年也足够支持下一代应用。

[事实] 真正直接参与科学和技术突破的人始终是少数，但技术会影响所有人的工作方式和可支配时间。

[事实] 因此，社会仍需回答一个面向广泛人群的问题：当人不再把大量时间用于生计，他们将如何使用剩余时间。

[事实] 梁琛奇相信，人们会把更多闲暇投入创作和表达，使其像游戏和短视频一样成为普遍、高频的娱乐活动。

播客点评/总结

本期最有价值的部分，是把 AI 娱乐从“生成更多内容”推进到“创造新的互动格式”。梁琛奇反复区分工具的解题逻辑与娱乐的出题逻辑，并从推理成本、内容生态、产品交互、模型训练和用户心理多个层面解释为什么两者不能使用同一套创业方法。

访谈也提供了一条较完整的职业与产品脉络：从大学时期的共创实验，到抖音的社交和留存，再到实时社交项目、猫箱与创业。成功经验与项目关停、招聘过快、阶段性过度乐观等反思同时出现，使讨论不只停留在宏大愿景。

其局限在于，许多判断仍建立在尚未完全验证的未来假设上，例如普通人是否会长期投入创作、消费与创作能否大规模融合，以及高 token 消耗的互动内容如何形成稳定商业模式。梁琛奇给出了验证框架和方向，但没有给出这些问题的最终答案。

这期内容适合关注 AI 消费产品、内容社区、互动娱乐、产品经理方法和创业组织的人。对于希望理解“为什么 AI 娱乐不只是 AI 短剧或角色聊天”的听众，它提供了一套清晰且富有想象力的分析框架。