Lovart 陳冕：Sora 證明巨頭無邊界，AI 創業得提前描繪未來

“事實證明，不焦慮的人做不好AI 應用。”

「明年可能是to C 應用的元年。」9 月28 日，Lovart 創始人陳冕告訴我們。

第二天，「元年」 被加速－OpenAI 發布Sora app，幾天後超越ChatGPT 和Gemini，登上美區App Store 下載總榜第一。

Sora app 開啟了消費性AI 超級應用的可能性。過去2 年多里，從聊天機器人到AI 搜尋、深度研究、再到智能體，數輪成長最快的AI 應用都集中在生產端。

今年5 月開始內測、7 月正式開放上線的Lovart 也是一個服務設計生產場景的垂類Agent。

截至目前，Lovart 獲得了約20 萬日活用戶，年化預估營收超越3,000 萬美元。但陳冕仍覺得不夠快。在Sora app 發布前，他已在思考接下來的to C 機會：

模型成本不斷降低，這讓to C 更可行。 to P（生產者）產品也讓更多人能創作AI 內容了──那最終內容消費是否也會改變？

只是，Sora 讓一切又加速了。

我們確實要考慮如何更快go big。因為在這個時代，每個巨頭都比想像中更厲害，更沒有邊界。

配合新野心，山姆·奧特曼（Sam Altman）已在瘋狂鋪設算力和能源設施。 9 月底，OpenAI 宣佈與輝達合作新資料中心，總耗電量將達10 吉瓦（GW），超過夏日高峰時的紐約市。此外還有總計17 吉瓦的其他項目正在推進。

本篇訪談的第一部分發生在Sora 發布後，產品經理出身的陳冕分享了他對Sora 的體驗和觀察：

我意識到這是一個社交產品，它可能比「AI 抖音」 還要大。

訪談第二部分，我們複盤了4 個月來Lovart 的實踐；以及2023 年以來，陳冕摸索的AI 應用創業破局之路：

AI 應用怎麼做成長？就是提前描繪未來，然後等它發生。

垂直應用公司本質在做兩件事：特殊的互動，和特殊的上下文。

因為頻繁換工作，陳冕過去被認為沒有耐性，而這次開始創業後，他經歷過公司瀕臨倒閉，也在最困難時拒絕過收購意圖。一些投資人和同行評價他很有韌性。

現在的韌性來自信念，信念又來自認知。我不是為了創業而創業，是為了贏而創業。

山還在、我們也能到達，那為什麼不能努力往那裡走呢？

Sora app 發布：“每個巨頭都比想像中更厲害，更沒有邊界”

“我想到了to C 是下一個機會，但沒想到就猝不及防地在這個假期突然發生了。”

晚點：我們上次聊剛好是Sora app 發售前夕，現在Sora 出現，產業又有了大變化。

陳冕：對，變化總會比你想像的時間早一點。幾天前，我說明年是消費性AI to C 應用的元年，這個判斷沒變；但沒想到，關鍵的timing 就猝不及防地在這個假期發生了。

我之前判斷巨頭的速度不會那麼快，但顯然錯了。 OpenAI 比想像中更激進，它不只追求AGI，也追求最牛的產品。

晚點：Sora app 上線後，你從凌晨3 點開始連玩了4 小時，你看到了什麼？

陳冕：我真的被驚到了。這種感覺我至今只體驗過3 次，前兩次是抖音和ChatGPT，第三次就是Sora app。我意識到這是一個社交產品，它可能比「AI 抖音」 還要大。

晚點：怎麼在使用中獲得這種感知的？

陳冕：一開始我本來對Sora 沒有預期，因為它上線很突然。我使用的第一個感受是順滑，很快就完成了前幾部作品。例如我讓ChatGPT 寫了一個“無間道” 天台對決的腳本，然後用Sora 的cameo（出境秀）功能讓我和Sam Altman “合拍”，那是我第一次打開聲音——Sora 2 是一個音畫同出的模型——當時我就感覺，新世界的大門打開了！

這影片有鏡頭語言，有敘事；音畫同步很好，音色很像我本人；角色一致性也很好。而這一切不需要抽卡，一次就能成功。

更重要的是社交－最開始除了和Sam 合拍，我不知道幹嘛，因為其他人我都不認識；所以我就給同事分享邀請碼，拉大家一起玩；這時我驚覺，這不就是社交嗎？這是一個特別大的aha moment。

邀請更多人後，我再去刷資訊流，又體驗了Sora 的另一個關鍵機制－Remix（重新創作）。 Remix 核心解決的是共創。這是我自己思考過的問題，就是怎麼更簡單地讓使用者接力共創，這是激發更多AI 內容的關鍵。 Sora 在Remix 上做了滑動互動，很順滑。我認為最優秀的互動不會超越點擊和滑動，而且它都太複雜了。

整體來說，Sora 的關鍵連結都設計得很好，完成度挺高。

晚點：比Sora app 早4 天，Meta 也在「Meta AI」app 上上線了AI 短視頻功能Vibes，但幾乎沒什麼聲量。

陳冕：單純的AI 生成短片產品早就有了，這次的核心還是社交。 OpenAI 自己也說，如果沒有cameo，就不會有這款產品。

晚點：你覺得Sora 的模型有甩開其它公司嗎？ Google Veo3 先前已能實現音畫同出。

陳冕：妙就妙在，它在模型能力最適合的時候，做了它最適合的產品型態。

晚點：一家中等體量的AI 新創公司有可能率先做出像cameo 這樣的新互動，從而引爆市場嗎？

陳冕：首先，Sora 不只是產品創新，它的模型也是SOTA（State of the Art，業界最優）水準。只有掌握頂尖模型，同時它的文化、組織還能孕育產品創新的公司才能做出Sora。

第二，如果一家中型公司真做出了Sora，我覺得也能火，但接下來會面臨巨大挑戰。首先是人臉資訊的隱私、監管問題，其次是成本，Sora 已到了蘋果總榜第三，卻一分錢沒收，影片產生是很貴的。更現實的是，一旦它火了，巨人馬上就會跟進。巨頭有流量、有資金，中小公司根本扛不住。所以AI 社交這註定是巨頭戰場。

晚點：你認為Sora 未來可能會是多大的產品？

陳冕：它有可能是個虛擬世界的微信。未來人類的社交可能分成兩個世界—「虛假的真實」 和「真實的虛假」。那種對人更有吸引力還未可知，很可能兩個世界會同時存在，爭奪我們的時間。如果把它看作社交產品，這可能是一個數十億級用戶的機會。

晚點：這會怎麼影響AI 領域大小公司的動作？

陳冕：這是一場所有模型巨人都輸不起的仗。無論你認為Sora 成為超級應用程式的機率是10% 還是20%，錯過的代價都太高，而贏下的意義又太大。所以想抓住這個時代最頂尖超級應用的公司，和現在已經擁有超級應用程式的巨頭，都不會放過這個機會。

晚點：社交有網路效應，有先發優勢和時間窗，你認為留給其他人的時間還有多久？

陳冕：可能就3 到6 個月。

晚點：Sora 對新創公司的影響是什麼？

陳冕：好的一面是，Sora 會為AI to C 帶來資本湧入和注意力，所有新創公司都可以好好思考to C。但同時，我們確實要考慮如何更快go big。因為在這個時代，每個巨頭都比想像中更厲害，更沒有邊界。

晚點：你把OpenAI 算作巨頭，它其實既有巨頭級的資源；又有一個新公司的銳氣和飢渴——團隊扁平，同時尚未獲得一個能帶來穩定利潤的業務。

陳冕：這就是為什麼要盡快go big，資本正以史無前例的速度聚集。人類歷史上從未有OpenAI 這樣，在推出第一款主力產品後，短短幾年內就估值超過5,000 億美元的公司。一切都在被加速，市場極度樂觀，能投的都在往這個方向砸錢。

晚點：這種樂觀中有什麼風險嗎？

陳冕：成長速度的錯配。因為太樂觀，人們對無法被加速的事也抱持過高期待，當預期落空，就會沮喪懷疑。典型的就是建設算力和能源設施都需要時間。在基礎架構更完備前，Super App 短期的成本會很高。如果應用發展和算力建設周期有較大錯配，甚至可能帶來短暫的泡沫破裂。而且算力越緊張，資源越會往頭部集中。我們非常希望基建和能源設施能更快完善，不要被實體底層卡住。

晚點：除了算力和能源基建，還看到了什麼無法被加速的事？

陳冕：人心。使用者習慣的改變需要時間。再往下，真實與虛擬的邊界會越來越模糊，我們怎麼接受？能多快接受？當然新事物都是在爭議中前進的，人心不會變得那麼快，但也一直在改變。

“不是服務所有人，而是服務有創作欲的人”

20 萬活躍用戶、3,000 萬美元年化預估收入。

晚點：5 月Lovart 剛開始內測後，你就去了舊金山。當時你提到，要在未來幾個月努力做到“幾千萬ARR”，現在實現得怎麼樣了？

陳冕：Lovart 目前的年化預估收入已超過3,000 萬美元。截止9 月底，我們日活用戶到了15 萬到20 萬，在7 月beta（內測）結束前，每天是1 萬到2 萬，beta 放開後迅速到了8 萬到10 萬；Nano Banana 後，Lovart 更好用了，用戶又上了一個台階，到了約20 萬。所以我們不是先爆、再微跌，而是一步一階往上漲。這是我挺開心的一點。

晚點：這些用戶是怎麼分佈的？

陳冕：1/3 在美國，美國也是Lovart 目前用戶數和收入最多的市場。

晚點：3000 萬美元的預測年度訂閱收入能涵蓋服務成本嗎？

陳冕：不行，現在的Agent 都不行，因為API 很貴，而且我們有一定免費額度，免費到付費的轉換需要時間。但我對Agent 的長期商業模式毫不困惑，token 一定會更便宜，就和電與上網流量一樣，都是早期貴，普及後會很便宜。訂閱至少會是一個基礎的商業模式，未來也可能發展出以思考時間收費的方式。

晚點：Lovart 團隊去北美後，為什麼還沒有接受全球化機構的投資？

陳冕：我們未來一定會考慮全球化資金，但5 月Lovart 上線那會兒，我們剛敲定融資。當時去北美的更優先工作是搭建團隊和離全球用戶更近。

晚點：直接接觸美國用戶後，看到了什麼？

陳冕：在灣區，我最常被問到的問題是，我的熱情和願景是什麼？很多人會問我們，這個產品它到底是給所有人用的，還是給專業人士？

現在答案更清楚了：因為我做這家公司的願景，就是希望把創作能力平權，釋放更多人的想像。 AI 時代，能做、想做設計的廣義設計師和創作者的數量正在變多。所以我們現在的定位是：“for everyone who wants to create”，不是服務所有人，而是服務所有有創作欲的人。

對非專業人士，Lovart 像AI 創作工作室，能幫你把創意落地。一個典型場景是北美的一些中小商家，例如咖啡店主，他想做自己的全套視覺物料，包含logo、包裝、菜單等等，如果去找設計師來做會很貴，現在AI 可以讓它更普惠。我們也在美國接觸了許多專業設計師，他們追求自我表達，不會用AI 直接出結果，而是更多把Lovart 當作靈感助手，讓它出底稿，自己再完善。所以不論是專業設計師、半專業創作者還是一般用戶，只要有創作需求，都能用Lovart 來做設計。

“AI 應用公司怎麼做成長？提前描繪未來，然後等它發生”

“垂直應用公司本質在做兩件事：特殊的互動，和特殊的上下文”

晚點：2023 年創業之初，你曾把AI 應用的創業機會分成5 個方向：生產端是Office 和Adobe，消費端是搜尋、社群和泛娛樂。這個判斷現在有更新嗎？

陳冕：目前沒有超出這個框架。現在所有大體量的To C 和To P（生產者）產品，基本上都是Office 類別的生產工具和Adobe 類別的視覺創作工具。

Coding 可以看作是新時代的Office 。程式語言是LLM（大語言模型）的原生語言。處理文字、訊息、程式碼，都是LLM 的內生能力。但所有這類應用創業都面臨一個挑戰：如何與大模型廠商拉開差異？

另一類是“Adobe 系”，圍繞著多模態模型展開。它離大模型的主軸有一段距離，既能利用大模型的能力，但又能在自己的場景下做出差異化。所以最開始我們選擇從這個角度來切入。

晚點：這種距離還成立嗎？ OpenAI、Google 等核心模型公司都在更多投入多模態。

陳冕：有距離，不是指巨人不做多模態。再往下，追求AGI 也會經過多模態和世界模型等環節。但模型巨頭的最主軸仍是語言，是構建“通用智能”，是創造一個高智商的通用人。我們作為垂類產品，則是在通用人的基礎上，創造一個設計師或創作者，它需要更多行業經驗和數據。

應用公司的生存空間，正是在於你既能用好這個「通用人」 的能力，又不要去做一個通用人就能做好的事。

晚點：這個思路怎麼體現在你們的產品設計上？

陳冕：垂類應用公司本質是在用產品表達兩件事：一是這個行業裡的特殊工作方式，它決定了人機互動方式和產品介面；二是一個行業中要積累的經驗和數據，它決定了怎麼給context（上下文）。

例如為什麼我們要做ChatCanvas 功能？就是因為在互動上，你和設計師溝通時，絕對不會只對著他的臉說話，而是必須對著一個桌面或畫布，上面擺滿圖片等素材。設計的溝通離不開視覺對齊。

如果你和一個人說話時只需要看他的臉，這就是Chatbot 要處理的通用場景；如果你必須對著視覺素材，那就是ChatCanvas 的場景。

晚點：ChatCanvas 這種互動方式好像挺自然的。為什麼Lovart 之前沒人做出來？

陳冕：因為在模型能力到之前，大多數人不會做這件事。今年有幾個密集進化：GPT-4o 更新Image-1（4o 系列的文生圖模型），在指令跟隨、一致性、文字生成能力上都大幅提升，然後是Google 的Nano Banana，包括字節的Seeddream 4.0，能力持續上台階。這些變化太快了，所以大部分人還來不及做。

晚點：而你們提前預判了模型的提升，提前做了準備？

陳冕：對。 AI 應用公司怎麼做成長？其實就是提前描繪未來，然後等它發生。

應用公司本身不掌握模型創新，所以要預判它的演化，先設計出模型到下一階段後可能出現的互動方式，等模型ready 的那一刻，你就瘋狂show 出來。

Lovart 本身就是這樣一個提前構建，原定五一上線，上線前GPT-4o 發布了Image-1，我們特別開心，等Nano Banana 出來後，就更開心了。

晚點：具體來說，你們要在產品、工程上做什麼，才能接住不斷提升的模型能力？

陳冕：第一個是密切跟進模型迭代。還是以ChatCanvas 為例，我們最早設計這個互動時，連GPT-Image-1 都還沒發。這時的模型理解不了複雜的多輪指令、一致性差、編輯能力較弱，很難實現「指那裡改那」 的體驗。但如果你密切追蹤模型迭代，和模型團隊交流，就會發現他們正集中攻克這些問題。有些紅極一時的做法，例如ControlNet，反而在模型提升後就不常用了。（編按：ControlNet 是一種神經網路結構，透過增加額外條件來控制擴散模型的圖像生成過程。）

第二，我們有一個明確假設──模型在變強，但短期是更像人，還沒超越人。所以Lovart 的設計哲學就是「還原人與人的溝通」。我們怎麼跟真人設計師溝通，就怎麼跟Agent 溝通，以此評斷互動是否合理。我賭ASI（超級人工智慧）還沒那麼快到來。

晚點：ChatCanvas 等互動創新之外，你們也在Lovart 裡更新了影片產生能力，設計群組有這個需求嗎？

陳冕：做影片的人大部分都會做圖，因為影片往往是從分鏡稿開始的。所以一個做圖的公司大機率會延伸到視頻，因為你很多用戶的下游場景就是視頻。

晚點：做3D 也是這個邏輯？

陳冕：3D 不太一樣。短期內，我們的重點還是圖和影片。因為現在的主流裝置主要展示平面視覺內容，3D 內容的消費還沒起來，生產需求就沒那麼多。

晚點：除了這些已經上線的功能，你還看到了那些未被滿足的需求？

陳冕：設計師還需要更多context。例如要為《晚點》做一套品牌設計，就需要理解《晚點》的歷史、調性、觀眾、過往視覺風格和你們的喜好。

我們把設計的context 抽象化成兩個類別：

• Reference（參考）：包括私有和公有兩種。私有reference 是品牌過往的風格素材；公共reference 是流行趨勢，例如宮崎駿或多巴胺風格。
• Preference（偏好）：來自長期合作中對顧客美感的積累，例如有人喜歡極簡，有人偏好插畫。 AI 設計師要透過多輪互動發掘並記住這些偏好。

本質上，未來的AI 設計師要能持續吸收、學習這些上下文，最終給出更滿足你需求的產出。

晚點：“給設計更多context”，落到產品上是什麼樣的？

陳冕：我們正在做一個context 模組：透過多輪對話補齊上下文，沉澱長期的素材庫，記住使用者偏好。

首先是在prompt 過程中，我們做了一個小模型，它會追問用戶，補充更多context，比如品牌歷史、過去的物料等等，我們也支援直接甩個鏈接，理解其中的多模態資訊，比如通過官網理解風格。

以上過程做的多了之後，就會慢慢沉澱一個使用者自己的素材庫，在未來呼叫中，Lovart 就可以從reference 和preference 函式庫上調相關風格，和使用者確認、快速達成共識。

晚點：大模型現在對美感和風格的判斷能到什麼程度？

陳冕：肯定沒有人那麼好，但在很多場景已經夠用。例如它看到《晚點》的風格，不會覺得這是娛樂媒體。多模態模型的理解和辨識能力都在快速變強，這還是在「提前準備，提前描繪未來」。

晚點：怎麼能做到持續提前描繪未來？或者說怎麼提高成功率？

陳冕：核心就兩點，離使用者更近，離技術更近。真正的困難是取捨：你見到用戶後，一定會發現一些需求，模型還滿足不了，那這個點你做不做？要不要用傳統方式做？

例如我們做全球市場時發現，現在除了英文和中文，影像模型在生成其他語種時的效果都不好。那一個很有意義的討論就是，該用那一種方式加文字？

• 用模型直接生成文字：美學風格更一致，但現在容易翻車，可控性不好。
• 用傳統方式，拖一個文字框加文字：好用、可控，但美學不一致，更大的風險是，如果模型很快迭代了，這些「補丁」 可能就白做了。

這類問題沒有簡單答案。從使用者體驗角度，如果模型短期內解決不了一個剛需，那麼用別的方式頂上可能是對的。但如果模型馬上有大進展，又可能摧毀掉過去的努力。

晚點：你自己離科技更近的方法是什麼？你創業前的工作經驗比較是在產品和商業化。

陳冕：最有效的方法是技術同學讀論文，再講給我聽。我常用“人” 的比喻來理解大模型：pre-train（預訓練）像培養“合格的人”，post-train（後訓練）是給他“入行經驗”，reasoning（推理）是“思考與決策”，RL 是人在實踐中學習。

所以，身為一個產品經理，我的優勢是在沒有那麼懂技術的情況下，能用產品思維快速提煉、類比，把技術能力落到產品上。

晚點：5 月聊時，你曾擔心，多模態生成領域的閉源模型會甩開開源模型，這不利於應用新創公司。現在這件事持續發生，Veo3、Nano Banana、Sora 2 等陸續出現。現在怎麼看這個問題？

陳冕：現在不擔心了。開源、閉源，本質影響兩件事：

一是成本。開源成本更低、更可控，但即使用閉源模型，token 價格也必然越來越低；

二是要不要做後訓練。閉源沒法做後訓練，但後來我們發現，即便不做後訓練，我們在上下文工程還有很多可以做的，AI 應用公司在工程側、產品側的空間已經足夠複雜了。

晚點：你有在意的競爭對手嗎？

陳冕：細到「創作型Agent」 這個品類，除了我們，其他還偏小。整體來說，這個領域有潛力的公司有3 個類別。一是2023 年那批做多模態生成的，如Krea、Higgsfield、Freepik 等，他們都可能往Agent 轉型，Midjourney 不一定，它更偏模型。然後是Adobe、Canva 這類垂直產業巨頭，但這類新產品一定要到一定收入量，例如年收入超過1 億美元，才對他們有意義。第三是核心模型公司，我認為它們短期內會更專注於通用Agent 和coding 等能力。

我覺得現在處在一個新變化的孕育期。 To P 創業窗口期已接近關閉，你現在聽到的產品都是競爭後的結果。我更看好下一波to C（消費者）應用程式的機會。

晚點：所以你們何時會做to C？

陳冕：一定會做。我覺得明年會出現有趣的公司，可能是to C 元年。影像和視訊模型的成本都在不斷降低，Veo3 前段時間開始打5 折，Nano Banana 也比GPT-Image-1 便宜很多，確定性的成本下探會讓to C 更可行。然後是to P 過去的發展，讓更多人都能創作AI 內容了。那最終內容消費是否也會改變？（編按：以上訪談發生在Sora app 發布之前。Sora app 其實就是一個生成式AI 從生產端產品到消費端產品的變化。）

“事實證明，不焦慮的人做不好AI 應用”

“往往在你覺得短期有點高估它（技術進展）時，過兩天你又發現低估了它。”

晚點：Lovart 5 月內測的目標之一，就是要做第一個上線的垂類Agent。這之後你們一直保持很快的更新節奏。這種迫切來自那裡？

陳冕：一切都在加速，timing 在AI 時代更重要了。過去抓住一個成功業務形態，可以吃10 年，現在也許只能活兩年。每一波新產品和新體驗的建置窗口期都很有限，不能快速做出產品、取得用戶，這一波就錯過了。但下一波也不遠，錯過也別太急，要提前想下一波。

所以一個公司現在想持續成功，就不能像行動網路一樣抓住一個PMF 後就慢下來。你想想，如果Manus 沒有在第一個產品後做出Manus，我們沒有很快做出Lovart，公司狀況會完全不同。

人們的情緒也不斷在「不過如此」 和「FOMO（害怕錯過）要死」 間來回搖擺。既怕技術不發展了，又怕技術發展太快。

整個情緒、業務、產品、融資和經營節奏，都面臨很大挑戰。但這也是好事，表示技術真的發展很快。往往在你覺得短期高估它時，過兩天你又發現低估了它。

晚點：從2023 年創業以來，你們錯過了什麼比較重要的時間窗口嗎？

陳冕：幾乎沒錯過重大的。總共是這樣幾波，一是23 年創業時，現在我也沒後悔，我們沒有一上來就做全球市場。因為當時Midjourney、Stable Diffusion、Leonardo 等文生圖應用都出來了，搶「全球版圖」 已晚，我們在中國市場跑得最快。第二波就是Agent，我們做了Lovart。第三波抓得準不準？就看我們to C 做得怎樣。

晚點：沒錯過重大窗口的原因是什麼？

陳冕：我很焦慮，團隊也很焦慮。但如果真想做好AI 創業，你需要和焦慮共處。核心是要搭建一個高頻迭代的組織：能不斷理解新技術；能明確快速變化中，有些事沒辦法做得很深，所以必須選擇槓桿最大的事，優先做。

晚點：這可能會帶來頻繁的方向和團隊調整，還有混亂，你覺得這是個問題嗎？

陳冕：確實有人抱怨今天這樣、明天那樣，但這在現在不能避免，除非技術放緩。一定有一些人比較喜歡優化確定性的事物。但現在常常是來不及優化，技術又變了，這對心態和組織是個考驗。

晚點：核心團隊裡，你很焦慮，其他人呢？

陳冕：沒有人是淡定的。從reasoning、強化學習到Agent 潮，再到大家發現做情境工程有很多空間，總共就半年多。你想自己慢慢搞，就很有可能跟不上。事實證明，不焦慮，做不了AI 應用。

晚點：近期你最焦慮的事是什麼？

陳冕：最近我們在做的context 模組，我認為方向是對的，但不是我們還不夠快？

晚點：實際上context 模組什麼時候會上線？

陳冕：應該是10 月底。

“過去他們說我沒耐性，現在他們說我有韌性”

晚點：你們公司在23 年底到24 年初曾瀕臨倒閉，最後還是撐過來了。一些投資人和同行認為你已經被驗證的特質之一是韌性。

陳冕：這事兒好好玩，我沒創業時換過很多次工作，大家覺得我沒耐性。創業後，對我的評價是有韌性。

我創業這次確實更有韌性了，但我不是個盲目堅持的人。過去頻繁跳槽，是因為認知不夠，那十年逐漸累積許多樣本後，現在的韌性來自信念，信念又來自認知。

我有幾個大假設：AI 是不是還在快速發展？ AI 是不是會取代所有虛構內容的創作？如果是，我們沒理由不繼續。

晚點：最困難時，你們曾獲得收購邀約，團隊裡有人想接受，但你拒絕了。當時是怎麼想的？

陳冕：先澄清一下，那不是完整的收購邀約，是有幾個收購意向，我都擋掉了。和團隊溝通前，我已經決定拒絕。回頭看，我可以有更好的溝通方式，這也是我作為CEO 的成長：如果自己相信，就要把信念堅定傳遞給團隊，我沒想過要賣。

這也不是一個感性決策，而是一個理性判斷：我不是為了創業而創業，是為了贏而創業。當時我認為，山還在、我們也能到達，那為什麼不能努力往那裡走呢？

晚點：你什麼時候發現創業比你最開始想像的更殘酷？

陳冕：我到現在都不覺得創業很殘酷。它焦慮、痛苦，但同時又很快樂、很酷。有人說過：當你做一件你熱愛、也很痛苦卻又很爽的事，那可能就是你的「天命」。

這有點像極限運動，它確實很危險。但在過程中，你不能總是想著危險，否則就真掛了，你得專註解決眼前每一件事。

它也有點像魂類遊戲：小怪兩刀把你放倒，BOSS 更是一刀秒，可一旦摸到那條“正確路徑”，也能戰勝原本強大的對手。挫敗感拉滿、正回饋也拉滿。我覺得這是創業的魅力，也是我熱愛這件事的原因。

晚點：你的投資人之一，明勢合夥人夏令說你是「遇強則強」 的創辦人。

陳冕：是有點這樣，我們遇過3 次比較大的挑戰：

第一次是找第一個產品的PMF，我覺得我先看到了PMF，後來被驗證，我很快樂。

第二次是差點倒閉。我覺得這怎麼會倒閉？不會的！然後沒倒閉，更加快樂。

第三次是怎麼做出Lovart——在明確知道上一代產品不是未來時，怎麼盡快做出下一代產品，怎麼用想像力描繪未來，而且我們居然第一個做到了，更加快樂。

每一次都是最焦慮、最痛苦的時候；但每一次跨越，我的成就感都越來越大。當然再往下，你可能還會承受更大的痛苦。但痛苦和快樂是並生的。

晚點：你害怕自己身上的什麼特質嗎？

陳冕：害怕自己迭代速度不夠快。至於要不要焦慮這件事，其實需要取捨。如果科技發展放緩，我們要沉下心做精細化，穩一點；如果仍在加速，就必須擁抱新東西，用極致的焦慮逼自己保持高敏感、快吸收、快決策。

晚點：你說焦慮需要“取捨”，但一般認為焦慮是一種情緒，挺難被控制。難道你有一個開關，可以去打開和關閉焦慮嗎？

陳冕：我可以用一些方式遮蔽它。例如你應該接收多少外部資訊？至少在目前，我覺得還是要保持高頻訊息接觸。以及我要在冷靜下來時，去處理情緒，我覺得這個我是可以控制的。

晚點：你好像在用底層的理性控制上層的感性表達？

陳冕：對。有些人會覺得我超級感性，能量很高、非常嗨。但本質上我是個感性的理性者。因為AI 真的沒辦法計劃，我越來越依賴各種資訊給我的feeling，以及靈感湧現。但做決策還是理性，例如團隊上也是，迭代很快，合適的人留下，不合適的及時調整。

晚點：我看到你最近的「感性」 一面，是分享了TI14 Dota 2 的比賽結局，Extreme 戰隊輸了，你說：「青春總有遺憾」。

陳冕：對，他們跨越六年、輸了三次。每次都是在2 比2 時輸掉最後一局。我是Dota 老玩家，所以有些感傷。這也是一種投射，他們也是為了自己的喜歡的事在努力奮鬥，有非常多波瀾起伏，也有非常多遺憾。但是如果不去做，就沒有青春。青春就是奮鬥的過程。

晚點：你現在還能感覺到青春在心中湧動嗎？

陳冕：現在就是我的青春。過去在學校、各家公司的工作，都是為了現在。這是我真正第一次自由的、全情的、瘋狂的想做成一件事情。 （晚點LatePost）