🚀 创业判断
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创业
"出来混最重要——timing is everything。从大厂干出来的，必须得在那个东西爆发前一两年筹备，才来得及。"
2022 年底 Stable Diffusion + ChatGPT 双重冲击，陈冕判断"至少是电脑的发明"。不谈融资、不约合伙人、字节最后一年差半年发的最大期权都不要了，2023 年 5 月直接提离职。
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方法论
"什么是 native？没有这个能力，你这个体验就不存在，而不是打折。"
Notion 加 AI 是 60 分提到 80 分，没 AI 照样能用——那就不是 AI native。AI native 的定义：去掉模型能力，产品根本不成立。做 AI native 但不教条，这是陈冕给垂直应用活路的第一条。
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创业
"做 generative fill、做修片加 AI 特效，大概率做不过 Photoshop 和美图秀秀。做上游，不做下游。"
避开大厂三件套：做工作流上游不做下游（下游入口握在别人手里）；找新人群或新需求（Canva 打的是不会用 Adobe 的人）；在巨头看不上的领域猥琐发育。
🎨 产品哲学
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产品
"Lovart 不是让设计师提效——它让请设计师的人不请设计师了。"
第一代 LiblibAI 给专业设计师换 AI 工具；Lovart 直接服务甲方（市场部、品牌方）。用户画像已经倒过来：大部分是甲方。一个公司市场部只要有一个聪明孩子试用后给出成果，投入就定了。
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产品
"人和人怎么沟通？指着说。所以你一定需要画布，一定需要指着改。"
Infinite Canvas + Touch Edit 的推导：AI 设计师应该像人类设计师一样沟通——人类设计师讨论时要黑板、要指着说。Touch Edit 就是"你指一个地方，AI 问你怎么改"。罗永浩当场共鸣：这就是锤子 TNT 想解决的问题。
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技术
"模型的 scaling 摧毁了原来的工程积累——大部分价值模型已帮你实现了，你上层就套了层皮。但那层皮还是很重要的。"
Adobe 时代靠工程量堆笔刷、图层、滤镜，几乎不可逾越。模型时代"套层皮"就能拿到基础能力——但交互层、数据、工作流位置仍是真壁垒。Lovart 押的就是这里。
📊 行业判断
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判断
"5 年内设计师工作可替代80% 以上，比码农被淘汰来得更剧烈。"
原因很残酷：设计的甲方本来就想摆脱设计师——需求是甲方定的，没能力设计还要看设计师脸色还要给钱。留下的是有想法、有 taste 的顶尖设计师，他们会更贵；其余被淘汰。
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判断
"Sora 能火起来就是因为社交，本质上你对它的定义应该是一个社交产品。"
AI 视频内容的消费性不够——进去没刷到朋友，没有优质内容生态。但 Sora 后续定位模糊，既不像社交又不像内容。陈冕认为这跟团队"以 researcher 为主"的结构有关。
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创业
"国内老炮更多，年轻人跑出来的少——上一代憋着劲儿的人还没发挥完。"
国内跑出来的大部分是老炮，和创业生态、付费环境、退出机制都有关。不是新人不够好，是上面一堆憋着劲的人（包括陈冕自己）在大厂存了十年样本，终于等到值得出来的窗口。
⚡ 增长与风险
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产品
"创新换来流量的本质，是把潜意识里大家期待的东西描绘出来了。"
第一条推特 0 投放、100 多万访问。马斯克点赞只是花絮（他点的是 Cybertruck 梗）。真正的增长是产品创新本身——用户觉得"这是我想要的东西，它做出来了"，传播是副产品。上周现金流已转正。
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方法论
"我们的假设是 AI 无限接近人，但还没超过人——赌 5 年内不发生真 AGI。"
如果模型很快远超人类，那除了做模型什么都不该做。陈冕的窗口赌注：AI 还没超越人的这段时间里，最顶尖的设计仍需人类，Lovart 做下面那层。罗永浩判断更激进："10 年内都不会。"
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反思
"我希望我能大闹一场，然后悄然离去——最后做投资人加速器，让其他人继续闹。"
最喜欢的金庸人物是杨过。他有很强的正向改变世界的愿望——Lovart 取代一部分设计师，但也是设计的平权：让普通人不经严苛训练就能实现好的输出。世界被看到的截面更丰富了，世界本身也就更丰富了。