lovart 访谈拆解（四）
陈冕访谈拆解：方法论、金句与我在路上的反思
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Summary
- AI Native 的判断很硬核：没有 AI 体验就不存在，才叫 Native；只是从 60 分到 80 分不算。
- 创业公司的三条生存法则：不在大厂工作流下游；找新人群/新需求；做大厂看不上或不太信的方向。
- 护城河的节奏：短期靠认知 + 速度 + 信念抢窗口；长期靠社区、品味审美、先发优势滚雪球。
- 产品设计的核心不是“发明”，而是“还原人类本能”：Lovart 的 ChatCanvas 就是把人类与设计师协作方式搬到 AI 上。
- 我最大的情绪收获：焦虑不是敌人，是动力；关键是把焦虑转成行动力。
- 我最佩服的能力：在只有 10% 概率时也能 100% 投入的“信念”。
一、产品方法论：我从访谈里记下的几条底层判断
1.1 关于 AI Native 的深度思考
什么不是 AI Native？
如果没有 AI，这个体验从 60 分变成 80 分，不算 AI Native。如果没有 AI，这个体验就不存在，才叫 AI Native。
- Notion 加 AI：没有 AI 的时候 Notion 已经完整；加 AI 是增强（60→80）
- Photoshop 加 AI：本来就能修图；加 AI 更快更好
- Lovart：没有 AI，就不可能对话式生成设计，也不可能“指哪说哪”
但也别把 “Native” 理解得太教条
画布是旧事物，但画布也可以是 AI Native 的。
原因其实很直白：
- 画布本身是旧世界的，Photoshop、Figma 都有
- 但“对话式生成 + 无限画布 + 指哪说哪”这个组合是新的
- 没有 AI，这个组合就立不住
所以结论也很明确：不需要为了“新”而抛弃旧元素，关键是旧元素能不能组合出新的体验，而这个体验是否必须依赖 AI。
1.2 创业公司的三条生存法则
法则 1：不要在大厂工作流的下游
- 下游（更危险）
- 给 Photoshop 做 AI 修图插件，会被 Adobe Firefly 挤压
- 给 Notion 做 AI 总结插件，会被 Notion 自己的 AI 能力覆盖
- 上游（更可活）
- Midjourney 先生成创意，下游再用 Photoshop 精修
- Lovart 先生成设计，下游再用 Figma 调整
我听到这里的理解是：
上游是创意/灵感阶段，下游是执行/精修阶段。创业公司更适合抓上游，把下游留给大厂。
为什么下游容易死：
- 大厂很容易在原工具里加 AI 功能
- 用户有路径依赖，不愿意换工具
- 你的核心能力很容易被抄
为什么上游反而有空间：
- 抓住了“创意生成”的新需求
- 大厂擅长精修，不擅长生成
- 就算大厂做了，你也可能已经建立了用户习惯
法则 2：新人群或新需求
这一条的直觉非常像 Canva：
- Adobe 服务专业设计师
- Canva 服务“有设计需求但不会设计的人”
我把它记成一句话：
不要和大厂抢同一批用户，去找大厂服务不好的用户。
普通用户、长尾用户，往往更愿意为“更简单的解决方案”付费。
法则 3：找大厂看不上或不太信的方向
创业最重要的是找大厂看不上的业务，或者不太信的业务。
背后的逻辑也很现实：
- 大厂业务线太多，不可能对每个方向 all in
- 大厂更偏向做“80% 概率成功”的事
- 创业公司反而能赌“10% 概率但潜力巨大”的事
但前提是：你得有信念，并且用速度把它做大。等大厂反应过来，你已经滚出势能了。
1.3 关于护城河：短期靠速度，长期靠壁垒
短期护城河：认知 + 速度 + 信念
- 认知：看到别人没看到的
- 速度：最快把它做出来
- 信念：即使只有 10% 概率，也敢 100% 投入
这段我印象特别深的一点是：窗口期很短，可能只有 6–12 个月。
所以早期不是“慢慢打磨”，而是“先抢到位置”。
长期护城河：社区 + 品味审美 + 先发优势
- 社区网络效应
- 创作者贡献内容
- 吸引更多用户参与
- 形成正循环
- 品味与审美
- AI 能学技术，但 taste 需要人类赋予
- 顶尖的调性、审美仍然稀缺
- 先发优势
- 在巨头看不上的时候快速占领市场
- 等巨头转身时，你已经有用户和品牌认知
我更愿意把这部分理解成一个节奏：
护城河不是一开始就有的，是滚雪球滚出来的。
1.4 产品设计的核心：还原人类本能
人和人类设计师怎么沟通，你和 AI 设计师就应该怎么沟通。
拆开来看，其实就是三件很朴素的事：
- 需要画布
- 需要指着东西说
- 需要视觉对齐
所以我对 Lovart 的理解一直是：它不追求“发明”，它追求“顺”。
最好的产品设计不是教育用户学习新交互，而是让用户用最自然的方式完成任务。
具体案例：Touch Edit
你指着一个地方，AI 会问：你说的是这个杯子吗？
这个细节特别像人与设计师的真实对话，也解释了“能用”和“好用”的差别：很多 AI 产品能对话，但做不到“指哪说哪”这种协作感。
1.5 关于抄袭：速度 > 壁垒
现在每天都在被抄袭。
原因很典型：
- 技术门槛低，很多是调 API
- 产品形态容易复制
- 竞争极其激烈
所以策略也只能更现实：
持续创新的速度 > 对手学习的速度
不要指望一个功能成为壁垒，对手抄完 A，你得已经在 B、C、D 上往前走了。
二、我在路上的收获与反思
2.1 关于职业发展：跳槽不是原罪
我记下来的核心是：关键不是跳不跳，而是目标是什么。
- 目标是创业：跳槽可能是积累样本与认知
- 目标是打工：频繁跳槽可能会被看作不稳定
判断“什么时候该走”的标准也很清楚：
- 在这里没机会成为引领者/决策者
- 这事儿已经没什么可做的了
- 学不到东西了
2.2 关于创业时机：Timing is Everything
我把这一段记成一个公式：
创业时机 = 技术成熟度 × 个人准备度 × 市场窗口期
- 技术太早，容易做先烈
- 技术太晚，容易做炮灰
- 个人没准备好，能力不够
- 市场窗口关闭，巨头已入场
“出来”比“做什么”更重要
先出来，在做的过程中学习。
我听到这里的感觉是：别把“准备好”当成启动条件。
更现实的路径是：
- 看准大方向
- 快速启动
- 在做的过程中修正
2.3 关于产品设计：还原本能 > 发明交互
我以前更容易被“酷的交互”吸引，总觉得那才算创新。
但这场访谈让我更信一件事：让用户忘记工具，才是真正的设计。
对比也很直观：
- LibLib：要懂提示词和参数，门槛高
- Lovart：像跟设计师聊天一样，门槛低
2.4 关于心态：焦虑是动力，不是敌人
这段我听完其实挺有共鸣：
适度的焦虑不是 bug，是 feature。关键是把焦虑转化为行动力，而不是让它变成瘫痪。
焦虑并不会消失，它更像一种底噪。区别只在于：它是推你向前，还是把你按在原地。
2.5 关于信念：100% 投入，即使只有 10% 概率
理性分析可能会说：卖掉止损更“正确”。
但他选择拒绝收购、自己掏钱撑两个月、赌现金流能转正。
我对“信念”的理解也因此更具体了：
它不是盲目乐观，而是相信方向、相信能力、相信失败也能重来。
创业者和打工者最大的区别，就是“信念”。
三、让我印象最深的金句
关于创业动机
我不知道回哪儿，所以只能往前走。
希望是一切痛苦的解药，是一切痛苦的意义。
如果我能让这个世界丰富一点点，人生就无悔了。
关于产品理念
没有 AI 这个能力，你这个体验就不存在，这才是 AI Native。
甲方跟 AI 设计师交流，应该像跟人类设计师交流一样。
产品创新带来的增长才是最健康的增长。
关于竞争策略
不要坐在人家工作流的下游，但可以坐在上游。
找大厂看不上的业务，或者不太信的业务。
Speed is all you need.
关于人生哲学
大闹一场，悄然离去。
焦虑着往前走挺好的，这也是我想要的。
我没有什么可失去的，也没有什么可回去的。
关于 AI 未来
这至少是电脑级别的发明，不会小于电脑。
赌 AI 在 5–10 年内到不了真正的 AGI。
最牛的设计师还需要人类的 taste。
四、总结：一个“战斗型产品人”的创业启示录
4.1 一个极其特殊的样本
- 性格矛盾体：表面高能量 + 内在深焦虑
- 经历独特性：10 年集齐大厂样本，经历移动互联网商战
- 时机把握者：AI 爆发第一时间辞职创业
- 理性创业者：避开巨头、做上游、新需求
- 信念驱动者：账上剩 4000 块也不卖，撑到现金流转正
4.2 我带走的七条启发
- 职业发展：跳槽不是原罪，关键是目标
- 创业时机：Timing is everything
- 产品设计：还原人类本能 > 发明交互
- 竞争策略：尽量做上游，找新人群
- 护城河：短期速度，长期壁垒
- 心态：焦虑是动力
- 信念：100% 投入，即使只有 10% 概率
4.3 最打动我的一句话
如果我能让这个世界丰富一点点，那我觉得真的是很有意义的一件事。没白活一辈子。
五、写在最后
认知 × 速度 × 信念 = 改变世界的可能性。
六、附产品链接
- LibLib（哩布哩布）：https://www.liblib.art
- Lovart：https://lovart.ai
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