“天哪，學(xué)不完根本學(xué)不完。每當(dāng)你以為能夠?qū)Ｐ难芯磕硺邮挛飼r(shí)，就會(huì)又出來一個(gè)新東西，你又得再分一些精力出來學(xué)習(xí)?！蓖顿Y人Leo（化名）總在深夜陷入知識(shí)焦慮的漩渦?；貞浧餗anus公布那晚，他已經(jīng)準(zhǔn)備睡覺，突然微信推送出Manus創(chuàng)始人那條展示視頻。他想，不管了，無論如何要睡覺。第二天起來，AI Agent又刷屏了。

　　1個(gè)月前，我們?cè)谝婚g咖啡館里，聊著彼此都是剛學(xué)到的知識(shí)點(diǎn)。AI是當(dāng)下最大的投資共識(shí)，他所在機(jī)構(gòu)也把AI設(shè)為主要方向。以朱總為代表，盯著的是現(xiàn)實(shí)的商業(yè)化，考量的是項(xiàng)目能不能成為即刻可用的提效工具，或者說，能不能賺錢。這當(dāng)然是市場(chǎng)的主流。當(dāng)我把同樣的問題拋給Leo，他的回答則讓人意外。

　　Leo讀的是別人嘴里面沒用的專業(yè)。比起有沒有商業(yè)模式，他更關(guān)心的命題是，當(dāng)AI越來越先進(jìn)，除了從純商業(yè)的角度看能帶來多少投資收益和效率提升外，是不是還應(yīng)該同時(shí)考慮這種破壞性創(chuàng)新帶來的負(fù)面影響，以及這種成本是不是現(xiàn)階段我們能承受的？

　　從更廣闊的維度，他思考的是新科技和新產(chǎn)品對(duì)于生產(chǎn)關(guān)系的變革?；诖耍琇eo分析了Agent大規(guī)模落地的挑戰(zhàn)——因?yàn)槿耸巧鐣?huì)性的動(dòng)物，這導(dǎo)致Agent沒有辦法去實(shí)現(xiàn)更大的想象空間。他對(duì)AI應(yīng)用的投資悲觀——因?yàn)楝F(xiàn)有的項(xiàng)目在他眼里都長得差不多，僅僅局限在優(yōu)化現(xiàn)有流程的層面。他還在等待一個(gè)奇點(diǎn)時(shí)刻，“當(dāng)AI從本質(zhì)上改變了生產(chǎn)關(guān)系，能創(chuàng)造出人與人之間、人與物之間交互的全新模式，在這個(gè)模式里真得離開AI都玩不轉(zhuǎn)?！?/p>

　　Manus后面，又有Genspark出來，但只有業(yè)內(nèi)人在圍觀。DeepSeek也正在經(jīng)歷祛魅時(shí)刻——短暫的嘗鮮后，人們開始抱怨網(wǎng)絡(luò)上充斥著DeepSeek味道的文章。AI應(yīng)用像一個(gè)模子出來的，AI生成的語句也帶著明顯的機(jī)器烙印。短短數(shù)月，世界徹底變了。

　　這是一場(chǎng)史無前例的技術(shù)革命，也必然深刻塑造未來的人類社會(huì)。正是在這個(gè)意義上，Leo對(duì)當(dāng)下AI投資的困惑和質(zhì)疑，不一定都對(duì)，但也不乏價(jià)值。

　　很多純理工科或者純金融背景的投資人，不太關(guān)注具體的人在技術(shù)變革中所遭受的困境。

　　一個(gè)最直接的問題是，AI取代掉人的崗位之后怎么辦。很多人的工作沒了，而且是徹底沒了。工業(yè)革命帶來了蒸汽機(jī)和紡織機(jī)，之后出現(xiàn)了紡織工人這樣的崗位，但再往后，連紡織工人都不用了。

　　我以前看過一些文章，預(yù)測(cè)未來數(shù)千年人類社會(huì)按勞分配的原則可能會(huì)改變。這眼看著機(jī)器工作就是比人的效率高，怎么辦呢？社會(huì)可能不需要那么多人勞作了，那對(duì)于那些無法通過勞作獲取報(bào)酬的人來說，如何應(yīng)對(duì)這種歷史的摩擦力呢？

　　大膽設(shè)想一下，國家發(fā)錢可能是一個(gè)思路，類似北歐那樣的稅收體系和財(cái)富再分配體系，但制度建立需要時(shí)間，磨合成合適的樣子也需要時(shí)間，必然有一部分人的利益來不及得到保障。這些利益受損的人就會(huì)成為技術(shù)推廣過程中的犧牲者。

　　美國從上個(gè)世紀(jì)70年代開始加速，發(fā)展成今天以金融服務(wù)業(yè)為主的國家，這個(gè)過程中美國工人的利益被犧牲?，F(xiàn)在他們?yōu)槭裁匆氐揭环N更低效的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方式呢？雖然金融賺錢是效率最高的，但如果沒有做好財(cái)富再分配，人民再就業(yè)的引導(dǎo)，那些利益受損的人就會(huì)用腳投票。

　　這可能是一個(gè)不太恰當(dāng)?shù)念惐?，總之我想表達(dá)的是，技術(shù)不是萬能的。我看到一部分人現(xiàn)在有點(diǎn)太樂觀了，但這社會(huì)怎么會(huì)像你想得那樣在很短時(shí)間內(nèi)發(fā)生翻天覆地的改變。當(dāng)AI越來越先進(jìn)，除了從純商業(yè)的角度看能帶來多少投資收益和效率提升外，是不是還應(yīng)該同時(shí)考慮這種破壞性創(chuàng)新帶來的負(fù)面影響，以及這種成本是不是現(xiàn)階段我們能承受的？

　　去年7月，當(dāng)時(shí)一個(gè)事件引發(fā)的說法是，自動(dòng)駕駛會(huì)帶來新的工作崗位。我覺得這種說法很扯淡，它是放在了一個(gè)很宏觀的歷史的角度去講。沒錯(cuò)，它確實(shí)能夠帶來一些新的崗位。但是，首先，這些崗位有多少呢？如果他們指的是安全員或者說給自動(dòng)駕駛的車收集數(shù)據(jù)的這些駕駛員，能有多少跟這些的士司機(jī)的崗位數(shù)量相當(dāng)？其次，新的崗位更偏愛年輕人。他們上網(wǎng)，能更理解技術(shù)，更能接受新事物。但那些四五十歲的司機(jī)怎么辦？

　　很多人不去討論AI的倫理，其實(shí)這是一個(gè)很重要的問題。商業(yè)上總會(huì)有一個(gè)模式出來，前提是先把倫理的問題給解決了。比如說，自動(dòng)駕駛的車出車禍了，責(zé)任是由誰來擔(dān)？現(xiàn)在很多地方在推車路云協(xié)同之類的，但是關(guān)鍵并不在于技術(shù)上或者說商業(yè)上未來有沒有實(shí)現(xiàn)的可能，而是恰恰是權(quán)責(zé)的問題。沒有人愿意站出來承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，所以就推不下去。

　　另外，技術(shù)本身的發(fā)展水平也是一個(gè)挑戰(zhàn)。自動(dòng)駕駛出來三四年了，但是直到今年才允許它開到人流和車流量大的地方。背后的原因是，一旦路上車多起來，一定開得很慢，掉個(gè)頭變個(gè)道，都可能磨蹭半天，因?yàn)樗ＷC安全。就跟我小時(shí)候過馬路似的，其實(shí)車離我大概50米遠(yuǎn)，成年人覺得能過了，但是小孩就覺得我要左看右看，直到視野范圍內(nèi)一輛車都沒有?？陀^的結(jié)果，就是我在斑馬線前面停了很久。自動(dòng)駕駛的車也是這樣，無論是從安全還是交通效率的角度，都沒有辦法大規(guī)模地開到哪個(gè)市區(qū)，所以自動(dòng)駕駛依然會(huì)有爭議。

　　技術(shù)當(dāng)然在不斷進(jìn)步，但技術(shù)改進(jìn)，又是一個(gè)“雞生蛋還是蛋生雞”的問題。因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的訓(xùn)練需要數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)需要上路開來獲取，但是高峰期的路不讓你開，那你就收集不到這個(gè)數(shù)據(jù)，所以技術(shù)就總是沒法進(jìn)步到足夠好。

　　當(dāng)然，行業(yè)內(nèi)早在探索采用仿真數(shù)據(jù)，包括李飛飛在美國做的World Labs，也包括智慧君當(dāng)年發(fā)布的機(jī)器人，它的強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是靠著仿真數(shù)據(jù)，蘋果最近也在搞仿真數(shù)據(jù)。他們都在試圖繞開現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景中收集不到數(shù)據(jù)的問題。我直接打造一個(gè)模型，模型里面仿真現(xiàn)實(shí)世界里面可能會(huì)發(fā)生各種各樣的問題。問題是，你能仿真到多大的程度？總有一些沒有辦法求取出來的場(chǎng)景。

　　比如，路上突然跑過來一只貓，這種問題怎么處理？比如，有人看到老朋友突然變道到機(jī)動(dòng)車道怎么辦？很多仿真數(shù)據(jù)是人建立的，在這種情況下，人的認(rèn)知的上限就是仿真數(shù)據(jù)的上限。

　　相比于過往的任何一次技術(shù)革命，AI給每個(gè)人帶來的影響都更深遠(yuǎn)持久。之前的技術(shù)浪潮只是提升效率，但在不同場(chǎng)景的復(fù)用性沒那么強(qiáng)，從來沒有一個(gè)技術(shù)能替代每一個(gè)人。所以技術(shù)推廣面臨的問題不只是來自技術(shù)本身，也不只來自商業(yè)，還來自文化傳統(tǒng)、監(jiān)管、以及社會(huì)公平正義的要求。

　　說回PG電子網(wǎng)站AI應(yīng)用，說白了，人類基本就兩個(gè)需求嘛，一種是save time，一種是kill time。save time就是生產(chǎn)力工具，幫你完成績效，幫你寫個(gè)文檔，幫你畫個(gè)PPT。kill time就是陪伴工具，娛樂休閑談戀愛。

　　有的創(chuàng)業(yè)者試圖在二者之間做一個(gè)嫁接，比如，在同一個(gè)平臺(tái)上，這邊讓你用AI生產(chǎn)一個(gè)東西，那邊再給你搭建一個(gè)社區(qū)，讓你把生產(chǎn)出來的內(nèi)容發(fā)進(jìn)去，大家一起討論。但我不是特別理解這個(gè)邏輯。無論是效率工具，還是娛樂工具，本質(zhì)上都是用戶直接跟AI互動(dòng)。我覺得很難在這個(gè)平臺(tái)上交流怎么一起玩AI，這一點(diǎn)都不AI原生。非要我跟你到一個(gè)新的平臺(tái)上聊，我們各自是怎么玩AI的，那我為什么不跟你加個(gè)微信聊呢？

　　現(xiàn)在大家都還在拿移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的思路來做AI的產(chǎn)品，當(dāng)然這也是因?yàn)榧夹g(shù)的局限，大家還想象不出來一個(gè)AI原生的東西是什么樣的。AI幫你寫東西，幫你畫PPT，都只是把人給替代掉了。AI搜索，也只不過是改變了檢索排列和歸納信息的方式，但搜索這個(gè)東西早就有了。

　　我還是在等待一個(gè)奇點(diǎn)時(shí)刻，當(dāng)AI從本質(zhì)上改變了生產(chǎn)關(guān)系，能創(chuàng)造出人與人之間、人與物之間交互的全新模式，在這個(gè)模式里真得離開AI都玩不轉(zhuǎn)。什么事是離開AI做不了的？一個(gè)是技術(shù)上實(shí)現(xiàn)不了，一個(gè)是離開AI的話，這個(gè)生意就實(shí)現(xiàn)不了。

　　比如說，AI能夠幫一個(gè)模式從不成立到成立，我原來用人來做這件事情沒有辦法形成正向現(xiàn)金流，這個(gè)時(shí)候我把人替代掉換成AI，現(xiàn)金流變正了。這是一個(gè)質(zhì)變對(duì)吧？就是所謂的改變了生產(chǎn)關(guān)系。我在等待和尋找這樣的東西。

　　從這個(gè)角度來看，現(xiàn)在的項(xiàng)目確實(shí)都長得很像，看不出什么區(qū)別。你會(huì)發(fā)現(xiàn)用AI做PPT的，都是先在數(shù)據(jù)庫里放了一堆的PPT模板，然后用AI來寫文字，再把文字填充到模板里，再稍微調(diào)一下字體。其實(shí)從技術(shù)實(shí)現(xiàn)上來說很簡單，壁壘可能就是你原來寫的文字有多好，擺放文字的位置合不合理。

　　從商業(yè)上考慮，我再講另外一件事。在印度，洗衣機(jī)是很稀有的家用電器，因?yàn)橛《扔萌讼匆路扔脵C(jī)器洗衣服更便宜。所以這背后還是一個(gè)商業(yè)問題。我知道洗衣機(jī)很省人力，而且洗得更干凈，但是我用人來洗比用機(jī)器來洗更便宜，哪怕慢一點(diǎn)。類似地，在我們國家，如果開啟一些業(yè)務(wù)也比在美國更難，因?yàn)槊绹娜斯こ杀咎吡?。就拿打車來說，美國打車?yán)腺F了，所以這個(gè)時(shí)候換成打那些無人駕駛的、不用給小費(fèi)的、以及有補(bǔ)貼的車能省很多?？ㄜ囈惨粯樱緳C(jī)一年工資老高了，把人力省掉以后，利潤率暴漲，所以無人卡車這個(gè)場(chǎng)景在美國的商業(yè)空間也很大。

　　再看國內(nèi)，2016、2017年左右的時(shí)候，做卡車無人駕駛的圖森未來就已經(jīng)拿了很多融資，但后面出了一堆雞毛蒜皮的事情。架不住國內(nèi)人力成本不算太高，所以你打一個(gè)真人開的車跟打一個(gè)自動(dòng)駕駛的車，價(jià)格沒差多少。

　　所以，我對(duì)AGI的到來是有信心的，我對(duì)AI會(huì)帶來很多的商業(yè)機(jī)會(huì)也是有信心的。但現(xiàn)階段我看到的讓我感覺多數(shù)人都還只是在賭。當(dāng)然也有邏輯很順的場(chǎng)景，比如AI coding，海外的cursor，國內(nèi)字節(jié)的Trae，基本上已經(jīng)可以滿足很多人對(duì)寫代碼的需求，只是獨(dú)創(chuàng)性的部分還是需要人來實(shí)現(xiàn)。

　　其實(shí)創(chuàng)業(yè)者都很有激情，很有理想，但還是那個(gè)雞和蛋的問題。技術(shù)就這個(gè)水平，你看不到他能做更多的事情，所以就只能先做水平以下的產(chǎn)品，產(chǎn)品就不能由量變引起質(zhì)變。原來的模式?jīng)]有受到?jīng)_擊，新入場(chǎng)者就分不到市場(chǎng)上的那杯羹，就只能靠投資人的錢活著。所以說去年AI投資一下子縮水這么多，大家好像不敢再這么下注了，你這什么時(shí)候才能有回報(bào)呢？

　　當(dāng)然，具體到項(xiàng)目上，我們除了看團(tuán)隊(duì)看創(chuàng)始人，看這個(gè)技術(shù)有沒有壁壘，產(chǎn)品上有沒有一些獨(dú)到的東西，也看其他投資人有沒有關(guān)注。別人投了，哪怕我看不懂，應(yīng)該也是個(gè)有價(jià)值的東西對(duì)吧？

　　現(xiàn)在的共識(shí)是，Manus和復(fù)刻Manus的產(chǎn)品，還在一個(gè)小白裝機(jī)的階段。因?yàn)樗鼈冎皇前迅鱾€(gè)東西拼湊起來，算力的消耗并不是最經(jīng)濟(jì)的路徑，任務(wù)完成的效果也未見得滿足人的期待。重點(diǎn)是，它們形成了一個(gè)富有啟發(fā)性的新范式——我們可以圍繞這么一個(gè)核心的技術(shù)這樣來操作，也許未來就會(huì)有更多人把它做得更好，做成一個(gè)可以賣錢的臺(tái)式主機(jī)。

　　Manus也再次印證了一個(gè)AI時(shí)代的原則，人們都喜歡白盒。當(dāng)DeepSeek的R1把思維鏈展示出來的時(shí)候，用戶很激動(dòng)，意識(shí)到原來AI是這么思考問題的。當(dāng)Manus把規(guī)劃工作的流程展示出來，也讓用戶覺得很新奇很有意思，而且增加了信任度。當(dāng)電腦只是一個(gè)龐大的機(jī)器的時(shí)候，它是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的to B商品。后來它走向?qū)こ０傩占?，還是因?yàn)橛锌梢暬牟僮飨到y(tǒng)，用戶還是想看到它里面到底在干嘛。

　　過去，我們把Agent理解成一個(gè)類似于插件的東西，比如說豆包里面，有各種AI翻譯、AI學(xué)術(shù)和AI編程的工具。放在一個(gè)通用的模型里面，然后你自己主動(dòng)或者是模型幫你去調(diào)動(dòng)另外一種工具，完成特定的任務(wù)，之前對(duì)于Agent的認(rèn)知是這樣的。也是因?yàn)榧夹g(shù)限制，Agent沒有辦法像今天一樣做那么多事。

　　但今天Agent仍然面臨很多技術(shù)以及技術(shù)之外的限制。我自己有時(shí)會(huì)幻想，會(huì)不會(huì)有一天Agent就像鋼鐵俠的助手小辣椒一樣，本身獨(dú)立存在，像個(gè)真正的得力助手。但是技術(shù)上能實(shí)現(xiàn)嗎？能不能打通那么多的數(shù)據(jù)孤島，獲得那么多權(quán)限？就算可以，那有多少人愿意為這個(gè)付費(fèi)？

　　首先是數(shù)據(jù)的問題。Manus聲稱他們是General Agent，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它實(shí)現(xiàn)通用能力的方式是給它配個(gè)虛擬機(jī)，讓它像人一樣去開網(wǎng)頁開視頻，調(diào)用別的工具。比如說，你讓它剪個(gè)視頻，它其實(shí)不會(huì)剪，但讓它給你打開一個(gè)能剪視頻的網(wǎng)站，它就能幫你剪了。厲害的點(diǎn)在于，它能理解你的意圖，并且找到對(duì)應(yīng)的能用的工具。

　　我擔(dān)心的地方是，萬一之后這些地方就像是APP之間的數(shù)據(jù)孤島一樣，把你給屏蔽了，不讓你用怎么辦？不管是Agent還是AI應(yīng)用，真正的價(jià)值在于垂類深耕。做得太淺了，沒辦法觸動(dòng)真正的付費(fèi)意愿。那要深耕某一個(gè)領(lǐng)域，就涉及到數(shù)據(jù)收集和打通的問題。

　　比如說，醫(yī)療垂類Agent，要能幫你完成從線上診療到線下掛號(hào)到復(fù)診的就醫(yī)全流程，必須得打通上下游的數(shù)據(jù)體系。前述到這么多的數(shù)據(jù)，這么多的服務(wù)機(jī)構(gòu)，這件事情很難辦。事實(shí)上，你能拿到醫(yī)院的病歷數(shù)據(jù)就已經(jīng)很難了。咱們現(xiàn)在老說數(shù)據(jù)不夠用，或者數(shù)據(jù)用完了，前提是互聯(lián)網(wǎng)上的高質(zhì)量的公開數(shù)據(jù)。但更多的數(shù)據(jù)埋在水下，在各個(gè)公司的數(shù)據(jù)庫里，這些都是私有數(shù)據(jù)，都是商業(yè)機(jī)密。

　　在這樣的情況下，我不給你這個(gè)數(shù)據(jù)，你拿什么來訓(xùn)練模型？或者是就算你仿真出來一些數(shù)據(jù)，似乎是具備了某種能力，但真要用的時(shí)候還是調(diào)不出來。你不知道我的身份證號(hào)背后對(duì)應(yīng)的是哪張社?？?，不知道對(duì)應(yīng)的之前的病例都有哪些，不知道這次開藥的時(shí)候要注意哪些過敏原。當(dāng)然，國家也在發(fā)力打通數(shù)據(jù)。中央和各個(gè)地方最近都成立了數(shù)據(jù)集團(tuán)，就是為了把零散的數(shù)據(jù)收集起來。

　　算力和成本也是大問題。執(zhí)行任務(wù)的算力消耗和聊個(gè)天的算力消耗完全不能同日而語。一個(gè)任務(wù)可以拆解成幾百步，每一步都需要思考和消耗算力，這個(gè)是幾何量級(jí)的算力增加。一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問題是，不是每個(gè)人都愿意為這個(gè)算力付費(fèi)。一個(gè)員工要是干不好，我可以扣他工資，或者不給他發(fā)獎(jiǎng)金。但是AI做不好，得是它做完了以后，你才知道它做不好，而且這時(shí)候錢已經(jīng)花掉了。當(dāng)你不是月結(jié)工資，而是每秒結(jié)工資的情況下，你肯定不敢給這個(gè)員工隨便安排任務(wù)。你必須得讓他做那些確保能做出來的東西，才能保證每一秒的工資都是有回報(bào)的。

　　相當(dāng)于給你兩個(gè)選擇，A是你做完了再付費(fèi)，B是邊做邊付費(fèi)。這個(gè)時(shí)候多數(shù)客戶會(huì)在二者之間做一個(gè)相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)小的選擇。寧愿上限低一些，也要保下限高一些。

　　在營銷界有一個(gè)很重要的概念叫experiencing markting。很多店很多品牌在搞一些旗艦店和體驗(yàn)店，那些店里面沒賣多少商品，人家就沒打算讓你在里面買東西，就是為了塑造一個(gè)品牌調(diào)性，讓你在里面玩，讓你體驗(yàn)感受一下原來擁有這個(gè)品牌是這種感覺。如果Agent真幫人把這些過程都替代掉，你確實(shí)能省很多時(shí)間，但是我也喪失了我的生命體驗(yàn)。

　　再來問一個(gè)問題，萬一Agent出錯(cuò)了怎么辦？以采購為例，你讓Agent去采購一個(gè)公司需要的零件，零件的編號(hào)都特別長，特別細(xì)。萬一有一個(gè)字母或者一個(gè)數(shù)字出錯(cuò)，完了，它給買成另一個(gè)型號(hào)了，或者在后面多加一個(gè)0之類的，那就是巨大的錯(cuò)誤。這種情況下，誰來背責(zé)任？Agent公司嗎？

　　反正我認(rèn)可Agent的前景，但對(duì)于它為什么現(xiàn)階段無法大規(guī)模應(yīng)用有一些自己的思考，不僅僅是從技術(shù)的角度出發(fā)，而是更多從商業(yè)上，或者從社會(huì)文化的角度出發(fā)。假如我是一個(gè)自己要去做這個(gè)事的人，我需要這個(gè)專屬體驗(yàn)，或者說我花不起這個(gè)錢。如果我是一個(gè)老板的話，我雇傭一個(gè)真的人來干某件事，也不僅僅是因?yàn)槲倚枰@個(gè)人的專業(yè)知識(shí)，而是也許需要有個(gè)人來幫我背鍋。

　　很多人開玩笑說會(huì)計(jì)是最難被AI取代的東西，因?yàn)锳I沒法背鍋。不妨換一個(gè)更正面的例子，我招聘一個(gè)人，不只是需要他來干活，也需要這個(gè)人來跟著公司一起共同成長。AI能背股權(quán)嗎？AI能給你注資嗎？但是你拉一個(gè)真人來公司干這個(gè)活，他或許真能給你帶來錢和更寶貴的資源。有個(gè)理論叫六度空間，我跟世界上任何1個(gè)人之間都隔著不會(huì)超過6個(gè)人，AI能做到嗎？所以在很大程度上，Agent能否普及不僅僅是有技術(shù)的趨勢(shì)就足夠。人是社會(huì)性的動(dòng)物，這點(diǎn)導(dǎo)致Agent沒有辦法去實(shí)現(xiàn)更大的想象空間。

　　回到那個(gè)問題，Agent的投資是一個(gè)課題嗎？首先，現(xiàn)在沒有多少人做出真正值得投的Agent，Manus以及復(fù)刻Manus的東西，都沒有什么技術(shù)壁壘。投資人就是關(guān)心壁壘的問題，擔(dān)心我投了你，萬一另外一家做起來了，我不就白投了。就像前面講的，Manus的意義并不在于它這個(gè)產(chǎn)品本身，而在于它打開了一個(gè)想象力的空間。哪怕是套殼，但能在這個(gè)基礎(chǔ)上再加一些獨(dú)有的壁壘，也許它就能work，就是一個(gè)商業(yè)上能賺錢的東西。