Lovart 创始人陈冕×罗永浩！且让我大闹一场，然后悄然离去

概览

本期播客围绕 AI 创业者陈勉的人生和职业选择展开，从童年频繁迁徙、住校成长、游戏和计算机兴趣，聊到他为什么长期焦虑、为什么始终想做“能主导和改变一点什么”的事。

职业部分是核心脉络。陈勉复盘了腾讯、360、百度、滴滴、摩拜、每日优鲜、字节跳动等经历，认为这些频繁跳槽并非单纯不稳定，而是为了寻找能够成为决策者、主导者的机会；这些经历也让他亲历了移动互联网时代多场激烈竞争。

AI 创业部分集中讨论了他如何在 ChatGPT、Stable Diffusion、Sora 等节点判断 AI 是重大技术革命，为什么选择多模态和设计方向，为什么先做 LibLib，再做面向专业设计需求的 AI Designer 产品 Lovart，以及 AI native、工作流上游、新人群新需求、护城河和速度的重要性。

最后，两人讨论了 AI 对设计师、插画师、内容创作者乃至人类文明的影响。结论并非完全乐观：AI 会大幅替代中下游同质化技能，但最前沿的审美、风格和新表达仍暂时需要人类；同时，AI 的长期风险和社会治理仍缺少确定答案。

分段落总结

[00:07] 节目开场与嘉宾介绍

[事实] 罗永浩介绍本期嘉宾是 AI 创业浪潮中的明星创业者，曾在十年间经历多家中国互联网大厂。 [事实] 罗永浩认为陈勉参与过多场互联网商战，这让他在创业中形成了特殊判断力和工作方法。 [事实] 节目开头还解释了录制场景偏暗，是为了让嘉宾忘记录制状态、进入纯聊天。

[03:24] 迁徙童年与弱家乡感

[事实] 陈勉出生在重庆涪陵，小学四年级后去四川达州，高中回重庆主城区，大学到南京，毕业后先后在深圳和北京。 [事实] 他表示自己没有特别明确的家乡概念，现在待得最久的是北京，但没有北京户口，户口在成都却没在成都住过。 [推测] 频繁迁徙和弱家乡感，是他后来“必须往前走”的焦虑来源之一。

[05:00] 住校、教育压力与游戏

[事实] 陈勉从初中开始住校，父母都是大学老师，母亲在教育上比较“卷”。 [事实] 他高中前成绩很好，高中因沉迷游戏和计算机奥赛，成绩下滑，最终去了东南大学。 [事实] 他认为高中受挫对自己有意义，如果高中没受挫，可能之后也会受挫。

[11:21] 计算机兴趣与领导倾向

[事实] 陈勉小时候想法多，喜欢电脑和游戏，初中时竞选成为班级“网管”，带同学看魔兽争霸录像。 [事实] 他自述希望让自己有影响力，讨厌 follow，喜欢做自己想做的事。 [推测] 早期对资源、兴趣和同伴影响力的运用，后来延续为产品和创业中的主导欲。

[17:21] 焦虑而非缺乏安全感

[事实] 陈勉认为自己不是缺乏安全感，而是焦虑；原因是“没有什么可失去，也没有什么可回去”。 [事实] 他提到父亲在他小时候读研读博，母亲工作养家，童年陪伴并不多。 [事实] 他曾看过精神和心理医生，并认为童年陪伴不足对焦虑有影响。

[19:34] 信息管理专业与大学实践

[事实] 陈勉选择信息管理，是因为喜欢计算机但不想纯写代码，觉得自己处在人文和科技的交叉口。 [事实] 大学期间他发现课堂内容对自己吸引力有限，更多参与辩论赛、话剧、挑战杯和实践活动。 [事实] 他感谢大学和学院比较开明，允许他因实践活动请假和减少课堂出勤。

[24:19] 第一次创业与产品经理启蒙

[事实] 大二时，陈勉和研究生学长尝试做类似中国版 GitHub 的程序员社区，并参加创业比赛。 [事实] 这个项目让他第一次听到“产品经理”岗位，并意识到自己可能适合做人文与计算机交界处的产品工作。 [事实] 后来他认为“中国版 GitHub”方向不靠谱，因为技术社区和代码协作有全球统一性。

[27:33] 腾讯实习与移动互联网窗口

[事实] 陈勉通过校招场景获得腾讯实习机会，但最终没有留在腾讯。 [事实] 他承认 2014 年毕业时移动互联网正处黄金时代，但当时在南京的信息环境中并没有清晰意识到这是大浪潮。 [推测] 早期创业和腾讯实习让他看到更大的世界，也推动他进入互联网产品经理路径。

[30:00] 学历遗憾、人生机会与想赢

[事实] 陈勉曾在低谷期想过没去北大清华的影响，但后来认为没那么重要。 [事实] 罗永浩补充说，学历和本科阶段人脉确实会影响起点；自己高二辍学后，常用自嘲化解外界轻视。 [事实] 陈勉认为核心还是“想赢”，小城市经历也可能成为理解用户和社会的“数据集”。

[38:04] 频繁跳槽的逻辑

[事实] 陈勉承认自己频繁跳槽曾造成外界质疑，也让潜在高阶人才担心他不稳定。 [事实] 他复盘说，每次离开通常是因为看不到成为引领者、决策者的机会，或觉得事情已没有太多可做。 [事实] 他认为如果目标是创业，过去选择整体上没有后悔；如果目标是在一家公司长期打工，那这些选择可能会很糟。

[41:18] 360、百度与产品基因判断

[事实] 陈勉放弃腾讯转正去 360，原因之一是希望与当时的女友在同一城市。 [事实] 他在 360 工作约六个月，之后去了百度直达号团队，但只待了三个多月。 [事实] 他认为百度当时不是强产品基因公司，不太适合产品经理出身的自己。

[48:33] 滴滴、摩拜与 O2O 战场

[事实] 陈勉去滴滴是因为 O2O 和“连接一切”成为移动互联网热点，他在滴滴待了一年八个月。 [事实] 他经历了滴滴与快的、Uber 等补贴竞争，但后期因晋升空间有限和被老板否定而非常沮丧。 [事实] 他后来加入摩拜，负责找车修车等 B 端产品，并认识到共享单车核心不是 C 端体验，而是运营、维修、找车、成本和财务账。

[55:01] 摩拜收益错过与理想主义

[事实] 摩拜被美团收购后，陈勉需要再待一段时间才能拿到较大股票收益，但他提前离开，后来因美团股价上涨而感到痛苦。 [事实] 他在摩拜做过产品副总监，也负责过增长和团队管理。 [事实] 他离开是因为觉得共享单车生意本身有局限，产品经理能发挥的空间有限。

[58:08] 每日优鲜与第一次正反馈

[事实] 陈勉在每日优鲜负责产品、运营和增长，做过类似“砍一刀”的裂变活动，给业务带来数以亿计用户。 [事实] 他后来意识到生鲜即时零售核心是供应链、仓和商品新鲜度，而这些不是自己擅长或能主导的部分。 [事实] 他认为每日优鲜经历很重要，因为这是自己第一次主导一件事并看到预期实现，建立了强烈正反馈。

[60:33] 字节教育、剪映与低谷

[事实] 陈勉后来去了字节教育，负责瓜瓜龙动画课业务，产品团队曾有一百多人。 [事实] 他认为瓜瓜龙是自己打工阶段最接近理想状态的经历，因为自己成为了业务决策者之一。 [事实] 双减之后业务受挫，他随后去剪映和 CapCut，把原本服务抖音的工具推进为独立商业化业务。 [事实] 他在字节三年半，曾被媒体称为公司历史上最年轻的 4-1 之一；他本人说主要是跟着业务走。

[90:46] AI 浪潮与辞职创业

[事实] 陈勉在 2022 年看到 Stable Diffusion、Midjourney 和 ChatGPT 的快速进步后受到巨大冲击。 [事实] 他研究几个月后判断 AI 至少是电脑发明级别的机会，不小于移动互联网，于是在 2023 年 5 月辞职。 [事实] 他没有先谈融资，也没有等团队完全齐备，而是认为 timing is everything，先出来最重要。

[100:17] 从外包起步到融资教训

[事实] 创业初期，陈勉先自掏腰包，找朋友和外包做第一版产品。 [事实] 他承认后来吃了融资节奏的亏：第一轮估值低、进了太多家投资人、没有持续融资，导致现金流一度极其紧张。 [事实] 公司最困难时账上只剩四千块钱，但他认为业务做得不错，问题主要在融资节奏。

[102:11] 为什么选择多模态与设计

[事实] 陈勉选择图形图像和多模态，是因为它更容易产生垂直商业机会，也相对避开巨头的通用入口竞争。 [事实] 他强调创业团队要找真需求、可留存需求，避开大厂正面战场，并构建自己的能力。 [事实] 他认为工具赛道不能迷信用戶量，价值和商业化能力同样关键。

[126:02] Lovart 的由来与 AI Designer

[事实] Lovart 是在 LibLib 之后启动的产品，陈勉认为第一代产品仍然偏专业创作者，门槛较高。 [事实] Lovart 的定位是每个人的 AI Designer，服务专业设计需求，但使用者可以是甲方、市场部或非专业设计人士。 [事实] 他认为 AI 会替代部分设计师，尤其是中下游、同质化、只有技能但缺少想法和 taste 的设计从业者。

[129:14] 画布、交互与 AI native

[事实] Lovart 的核心交互包括无限画布、上下文理解、指向式编辑等，目标是还原人与人类设计师沟通的方式。 [事实] 陈勉认为 AI native 不等于抛弃旧元素，而是没有 AI 能力时这个体验或业务就不存在。 [事实] 他提出创业公司可做旧工作流的上游，或做新人群、新需求，避免在巨头已有工作流下游被吞掉。

[145:08] 设计师、产品经理与团队构成

[事实] 陈勉否认“让设计师主导产品”的说法，强调公司仍有产品经理，只是设计师的重要性变重。 [事实] 他认为设计师要贡献审美，因为产品如果没有审美，就不是好的 AI 设计师。 [事实] Lovart 所属公司当时约五六十人，产品经理和设计师各不到十人。

[151:22] AI 对设计职业的冲击

[事实] 陈勉判断未来五年，AI 可能干掉设计师工种中 80% 以上的工作。 [事实] 他认为最顶尖、有创造力、有审美和 taste 的设计师会留下，并可能变得更贵。 [事实] 罗永浩认为这种冲击比程序员中“码农”被替代更剧烈，因为设计甲方更容易直接使用 AI 表达需求。

[156:22] 增长、现金流与竞争门槛

[事实] Lovart 推出后成绩好于 LibLib，但陈勉认为它不容易被抄，因为算力、API 成本和产品能力都是门槛。 [事实] 他表示产品在收入和算力成本层面已经刚刚正现金流，但公司整体盈利仍较远。 [事实] 他预计明年有机会实现毛利转正，但公司还会继续研发和投入。

[163:33] 护城河：认知、速度和信念

[事实] 陈勉认为创业最重要的是认知、速度和信念：看到别人没看到的东西，并最快实现它。 [事实] 他认为创业公司要做大厂看不上或不太信的事，并在局部战场投入 100% 信念。 [事实] 他也强调做大之后一定会遇到更强竞争，必须在变大后形成足够牢固的壁垒。

[166:27] 中美 AI 创业生态差异

[事实] 陈勉观察到国内 AI 创业跑出来的“老炮”更多，年轻新人较少。 [事实] 他认为这与国内创业生态、融资环境、商业化难度、付费环境和上一代头部集中有关。 [事实] 罗永浩补充说，硅谷退出机制更好，优秀产品即便公司走不下去也更可能被收购，而中国很多好产品曾原地解散。

[171:20] Lovart 破圈与创新传播

[事实] 有用户用 Lovart 做了特斯拉相关恶搞海报，并被马斯克点赞，引发传播。 [事实] 陈勉认为马斯克点赞不等于认可产品本身，更可能是因为海报内容，但确实带来媒体关注。 [事实] 他认为 Lovart 的增长核心仍是产品创新：把大家潜意识期待的东西描绘出来，让用户愿意传播。

[179:31] 模型覆盖风险与 AGI 假设

[事实] 陈勉认为如果五年内真正 AGI 到来，除模型相关产业链外，其他应用都会面临巨大风险。 [事实] 他和罗永浩都认为五到十年内 AI 全方位让人类变得毫无必要的可能性较低。 [事实] Lovart 的阶段性假设是：AI 无限接近人但尚未超越人，因此人类 taste 和介入仍有意义。

[188:07] 公司目标与人生目标

[事实] 陈勉希望公司成为全球化、成功的一流 AI 应用公司，做到应用层能做到的极限。 [事实] 他的人生目标一直是“改变世界”，这一点受到小时候读金庸武侠小说的影响。 [事实] 他特别喜欢杨过式的“大闹一场，然后悄然离去”，希望自己推动世界变丰富一点。

[201:32] Sora、AI 视频与社交产品判断

[事实] 陈勉说 Sora 是继抖音、ChatGPT 后又一次让他震撼的产品，因为他看到了超级 2C app 的雏形。 [事实] 他认为 Sora 本身成为超级 2C app 的概率很低，但它强化了自己对 AI 内容产品方向的信念。 [事实] 他判断 Sora 原始点更像社交产品，而不是纯短视频或内容产品，因为早期活跃依赖社交关系。

[207:13] AI 味与表达同质化

[事实] 陈勉认为 AI 味已经越来越弱，部分 AI 味来自技术限制，部分来自用户提示词简单导致表达同质。 [事实] 他认为专业用户或专业 agent 更深入地使用模型后，生成内容的差异化会越来越大。 [事实] 他判断 AI 真假难辨是很快会发生的事，只是现在还没有全面做到。

[209:44] 插画师与风格保护问题

[事实] 罗永浩提出，AI 让人人都能模仿宫崎骏等成熟风格，这会冲击插画师和艺术家的终生追求。 [事实] 陈勉认为摄影术出现后人像画师必须转型，AI 时代的创作者也要创造不能被旧工具替代的新表达、新情绪和新风格。 [事实] 他承认风格如何被保护、如何不被抄，目前没有答案，需要行业、司法和立法共同探索。

[213:58] AI 文明风险与人类周期

[事实] 陈勉对 AI 整体发展并非完全乐观，承认存在让人类变得不再必要的终极风险。 [事实] 他认为人类文明会在疯狂拥抱、疯狂抵制和重新拥抱之间摇摆，关键是不要在极端阶段“玩脱”。 [事实] 他总体仍偏乐观，因为从历史看人类生活水平和生产力一直在上升，但越到后面掌握的力量越强，风险也越大。

[218:16] 速度时代与个人焦虑

[事实] 陈勉认为 AI 时代没有“憋几年再出成果”的节奏，所有事情都在滚雪球和加速冲刺。 [事实] 他总结为 speed is all you need，并说团队以小时为单位迭代认知。 [事实] 回到个人状态，他认为自己仍然焦虑，但焦虑着往前走也是想要的状态；罗永浩补充说轻度焦虑对人可能有好处。

[221:09] 嘉宾推荐与收尾

[事实] 节目最后按惯例请陈勉推荐嘉宾，他提到可以帮忙联系一些熟悉的人，也推荐了《影之刃零》的创始人梁其伟。 [事实] 罗永浩表示自己更热衷采访新生代创业者，因为他们的想法有价值且尚未被充分表达。 [事实] 两人最后表示聊得非常高兴，全程近四小时没有中断。

播客点评/总结

这期的价值在于，它不是单纯介绍一个 AI 产品，而是把一个创业者的性格、焦虑、职业路径、行业样本和产品判断串在了一起。陈勉的经历提供了一个少见样本：他不是从单一大厂成长，而是在多个移动互联网战场中反复切换，因此对“什么事能赢、为什么赢、谁会被规模或供应链碾压”有很强的实战感。

亮点是 AI 创业方法论部分讲得比较具体，尤其是“不要做人家工作流下游”“做新人群或新需求”“AI native 不是形式教条，而是没有 AI 就不存在的体验”“创业公司靠认知、速度和信念抢窗口”等观点，对 AI 应用创业者有直接参考价值。

局限也很明显：转录稿中涉及部分产品名称、人名和外部案例存在识别不稳定，部分判断属于嘉宾和主持人的经验性推断，并非可验证结论。关于 AGI 时间、设计师替代比例、风格保护和人类文明风险等议题，本期更多提供判断框架，而不是给出确定答案。

[推测] 这期适合 AI 产品创业者、设计工具从业者、产品经理、投资人，以及正在思考职业路径和创业时机的人听；如果只想了解某个产品的功能教程，信息密度会显得偏人物访谈和商业复盘。