Z Potentials | 党嘉成，00后大二辍学硅谷创建了全球最大的开源AI应用平台，多家全球顶级风投投资
Jay的创业之路起源于高中时期对于AI的不懈探索和尝试。在经历多次失败和挑战后不断复盘，最终与生成式AI的新浪潮撞了个满怀。
FlowGPT坚信AI和大模型将在未来成为人们工作生活中不可替代的一部分，为创作者提供基于Prompt开发AI原生应用的工具，并为全球用户提供最新和最热门的AI原生应用。长期愿景是让任何人能搭/找/用AI原生应用，成为全球AI原生应用平台。我们曾被FlowGPT的Slogan：“当AI无限化放大我们的创造力，限制我们的，只剩下想象力。”深受鼓舞，那是一种全身被能量注满的难以言喻的惊喜，我们希望通过这次访谈传达这份能量和惊喜。
ZP邀请大家欢迎一起走进这次和党嘉诚（Jay）和他的联创王利凡（fafa）的精彩对谈！Enjoy！
ZP：请做个自我介绍。
Jay：大家好，我是Jay，2002年出生，我是FlowGPT的创始人。FlowGPT是今年1月开始做的项目，最近月活三百多万，每月都保持着高速增长。FlowGPT现在是全球最大的Prompt创作者社区，未来致力于打造一个AI原生应用的生态平台，希望没有编程背景的人也可以在这个平台上可以编写AI应用。
我从初中开始写代码，读高中的时候就对AI很感兴趣，做了很多尝试。第一个尝试是用AI做青光眼的检测，这个想法的来源是家里人有相关的疾病。当时训了模型，发了论文，也做了一个Demo，但是后来没有做下去。原因是当时不太懂创业，跟国内投资人聊了一下，被劝退了，劝退的原因是投资人让我们不要趟国内医疗的浑水。后来把做的东西开源了，出去比赛，也算经历了从0到1的过程。
虽然那次尝试没有继续下去，但是埋下了一颗创业的种子，一开始读大学的时候就想创业。大一的时候去了四个不同的创业公司实习，把跟科技有关的职位都做了一遍。大一下学期把工作辞了，开始了创业的尝试，当时做的事是用AI模型做广告的AB测试。这个想法的初衷是我观察到有很多的中小型企业是没有机会、财力和资源去做广告AB Test的。当时有了一个小团队，也有上市公司的客户，最后也是失败了，原因是和当时的合伙人有一些冲突。合伙人更想卖算法，但是自己更想往生成式AI去做。
ZP：那个时候就想做生成式AI了吗？那是什么时候？
Jay：当时是在2022年1月，想用AI的方式自己生成广告。后来放弃的原因是，在那段创业中，我主要负责产品，另一位合伙人负责销售，我自己没有和客户交流太多，很多客户相关的需求都是从合伙人那里知道的。那段创业做到了2022年12月，也就是ChatGPT刚出来的时候。我自己一直想做2C的AI产品，觉得是新科技，而且可以做很多人做不了的事。上一代传统机器学习对数据的要求很高，大部分场景都在企业内部，这个想法无法实现，但是ChatGPT让这件事成为了可能。
ZP：什么时候和什么契机让你决定开始做FlowGPT？
Jay：当时玩了很久ChatGPT，也在Discord和推特上与很多ChatGPT的用户聊天，发现了一个很有意思的现象：用户们在各个地方分享自己写的Prompt。有的用户会把Prompt放在邮件附件，有的用户把它变成TXT文档在IM里发。当时有很多跟ChatGPT相关的Discord，每个地方都一定有一个Prompt Panel。你能看到有非常多的人都在讨论Prompt，当时感觉已经有一种协作的社区形态了，就像Github的早期形态Ruby on Rails那样。2023年1月3日有这个想法，1月5日上线，产品做的很快，上线就爆了。(超强执行力！)
ZP：为什么叫FlowGPT这个名字？
Jay：我相信AI可以在在底层颠覆工作流，Flow是一个工作流的代表，未来这个平台可以承载不同工作流。GPT是模型的名字，当时大家都觉得ChatGPT代表了生成。这个名字的含义就是FlowGPT是承载不同生成式工作流的平台，人人都可以在FlowGPT上找到适合自己的工作流。
ZP：你们产品迭代的频率怎么样，最大的收获是什么？
Jay：每2天一次新版本，每1周一次有意义的大更新。收获是对用户的积累，每次迭代都是一次试错。
ZP：迭代这么快，你们有多少人？
Jay：一开始3个人，现在有10个人。
ZP：今年你们有了一个很大的变化，从Prompt社区转型到AI Native APP/Agent，背后是什么考虑？
Jay：最早ChatGPT没有API的时候，我就让大家直接在平台上用ChatGPT，但那个时候做法非常hack，用法就是大家需要装一个浏览器的插件，插件会登录你的ChatGPT账号，就相当于你的账号在我们平台上直接用。Prompt就是AI Native的代码。用户在平台上用Prompt，和用一个软件没有区别。之所以当时以Prompt为主体，是因为大家觉得这个词最克制。
3月的时候意识到可以做AI Native APP。Prompt需要迭代，当时很多人愿意去分享Prompt，是希望知道怎么能提高Prompt本身。创作者创作出来之后就希望大家能用，用了之后能留反馈，创作者能根据反馈去做修改。这个事本身就很像产品迭代的过程。我们看到的GPT Store和C.AI等平台，本质也是类似，都是在通过各种特殊的方式改Prompt本身，修改给大模型的Input（输入）。
ZP：你们早期怎么建立PMF？
Jay：早期的PMF，最重要的是要贴近用户。有种隐约的感觉，OpenAI的Sam的优化点不是用户，而是AI能在未来的社会扮演什么角色，所以他很在乎Alignment，很在乎什么该出现什么不该出现。但是我们的理解不同，最重要的是让用户觉得是自己在用AI、在控制AI，而不是AI在用户之上，这也是当时安卓打动很多开发者的一个重要的点。所以从一开始我们就是非常开放的，我们只面向用户需求优化，用户想要什么我们就给他做什么，给用户最高的自由度。大家不只是可以在平台上使用，还可以互相学习。
ZP：相比于OpenAI这样的闭源的生态，你们最大的差异点是什么？
Jay：差异化是我们有不同的模型大家可以使用，不同的模型大家都可以修改。比如我们会连接SD的生态，大家可以自己修改自己上传，这样的做法理论上是把上限拉高了，选择更多了，对模型有更多的控制。我们希望创作者在这个平台之上，创作者拥有这个平台，而不是平台把创作者当成一个资产。
ZP：怎么定义创作者拥有这个平台？
Jay：三点：是创作者的工具；创作者可以做任何的东西；创作者有100%的控制权，可以选择开放，也可以选择不开放。这三点差异化带来的是更高的自由度、天花板和延展性。
ZP：这样做的风险是什么？
Jay：如果你想让大家做任何事，就会有人做任何事。我们决定在保证这个平台不被查封的情况下，给大家最大的自由度。
ZP：如何看待创作者和平台的关系？如何增强创作者与平台的粘性？
Jay：自信地说，我们是最了解创作者的。我们做的最早最久，而且本身是非常注重创作者的团队。平均每个创作者的创作量，这三个月翻了4倍。Native app的总量，超过10万，每个月翻3倍。
ZP：关于创作者的最大非共识理解是什么？
Jay：有些人以为，会写Prompt的人是工程师，但是实际上工程师写Prompt的时候是在给AI增加一个功能模块，他们把Prompt当成代码的一部分，只会花一定比例的时间。真正会花时间去研究Prompt的人，完全没有技术背景，他们把Prompt当成新时代的代码，去做各种各样原生的应用，他们在乎的是这个原生应用有没有提供好的体验、解决用户的问题。
ZP：FlowGPT能够成为最大prompt开源社区的关键（事件、元素）是什么？
Jay：做的早，做的快，每次迭代是一次学习的机会，学习的次数非常多，积累了非常多的理解，实操也非常多次。
ZP：迭代过程中，有经历什么受挫的过程或者心态的改变吗？
Jay：每次迭代都是用户导向的。我们非常喜欢跟用户聊天，两个联创这几个月加起来聊了超过1000人次的用户（包括创作者和潜在创作者）。也经常有用户凌晨3点给我们打电话反馈产品迭代的问题。
ZP：用户的需求天生是分散的，你们如何收敛用户的需求？
Jay：怎么和用户聊天，里面有很多学问。要通过用户要的东西，知道他底层的需求是什么。需求是可以归纳的，无外乎是几个东西，“我想做更牛的东西”，“我想用更简单的方式做更牛的东西”，“我想体验更好”。
ZP：大语言模型能力的边界拓展，是否会影响平台的发展？
Jay：我们看到的是随着模型能力变强，Prompt变得越来越复杂，我们做了数据分析，过去6个月Prompt的平均长度翻了7倍，从400+字到3500字，这是量化上的结果。
ZP：是否可能是因为大家慢慢想去做更复杂的应用？
Jay：这可能是其中一个原因，有三件事在推动这个数字。
第一是模型能力变强。指Context Window变多、以及模型能做的事儿更多，比如可以联网、运行代码、生成图片等；
第二是社区的增长和繁荣。FlowGPT是一个开放的社区，创作者可以非常轻松地可以互相学习、互相讨论，存在一个社区为基础的共同创新机制，比如3月份的时候，有一个创作者发现一个特别的写Prompt的方式，可以让ChatGPT去调用外部文生图模型的API，然后让ChatGPT直接生成图片，这个事儿其实比DALL·E 3早了半年，所以当时他发现这个事儿之后就爆火，在那之后平台都快速地去采纳了这样一个新的用法，让他们自己做出来这些多元化应用，所以开放社区在这个过程中的价值，是能够让社区创作者共同学习、共同成长，触达潜在的天花板；
第三是平台的赋能。平台提供底层能力，让创作者可以任意调用工具，去做更复杂的事儿和应用，比如之前需要写代码才能实现的功能组件，像设计UI、调用向量数据库，现在包装成全部都只需要写Prompt，让创作者去做天花板更高的事儿。
以上三点共同推动着平台上的内容和应用的复杂度。
ZP：你觉得平台上的创作者最在乎的是什么？
Jay：头部创作者更在乎天花板，就是理论上最难能做出什么应用，更多是探索技术的天花板；腰部创作者更在乎增长空间，能否用平台工具或者在社区学习到有意思的用法和灵感，帮助自己去做出更复杂的应用，更多在提升个人能力和影响力。
ZP：未来AI Native应用和传统软件的关系会是什么，是否可以替代传统软件？
Jay：大模型可以当成新的CPU/新的计算机，能够做很多传统软件做不到的事儿，但传统软件也能做到很多大模型做不到的事儿，因为本身底层能力是不一样的。
不会替代，我觉得更多是扩张软件市场，AI Native APP是提供了新的能力，解决传统软件解决不好的问题，举个例子，教育行业最好的解法是真正做到因材施教给每个学生、提供一套定制化的学习方案，这个用软件是做不到的，但是大模型可以做到，因为大模型最厉害的地方在于千人千面，根据每个人不同的Prompt或需求定制化输出，所以是从技术层面上，用新的能力更好地解决旧的问题。
同时从社区层面上，它做到的事是降低了软件创作的门槛，之前软件开发的成本非常高，需要专业的工程师、产品团队，一起协作几个月、甚至几年，才能做出来一个软件解决方案，同时人才非常集中，这就导致了之前能够被软件解决的问题需要商业价值非常高，ROI是正的，才值得被用软件去解决。但现在大模型降低了软件开发的门槛和成本，让没有技术背景的个体能够持续写自然语言，去做出能够解决问题的原生应用，而且这些人非常分散，能够观察到更多的需求，本质上是把长尾、之前不值得被做出来一个软件解决的需求，能够用一个更低成本的方式，让AI Native应用去解决，所以其实是在扩张软件市场，而不是替代。因为确实有一些问题用传统软件是更好的，有一些问题软件+AI是更好的，有一些问题纯AI就可以解决。
今天大模型将软件工程师的角色变成了软件创作者，更普世更民主化，本质是民主化软件开发，让更多人以更低成本去做软件，所以之前非常长尾问题，没有足够的市场或商业价值，也可以用AI Native应用去解决。
ZP：从技术层面上下一步的迭代计划是什么，是否会做自己的大模型？
Jay：我们不是一个技术导向的公司，而是一个产品驱动的公司，觉得做好一个产品，最重要的是非常了解用户，然后知道怎么样把生态做起来，更多是Leverage市面上已有的好的模型，给创作者提供帮助，给他们更多选择。
ZP：是否会做自己的Killer APP？
Jay：一开始自己做了很多，但是慢慢发现自己的Prompt能力平台上的创作者强。但后面会有更专业的、对于产品理解更深的人去继续做一些示范，引导平台上的创作者。
ZP：FlowGPT也一直在做产品迭代，你觉得是什么样的精神和能力，让你们能够持续走在相对正确的路上？
Jay：团队非常数据导向，会要求团队的每个人，包括工程师、运营，每天都会关注用户行为数据和用户反馈，我们两个人每天或者每两天都会和用户交流，而且还会有一些固聊，自己也承担客服的角色，有一些用户甚至凌晨3点打电话过来说遇到了什么问题，因为毕竟全球有时差。
ZP：在这个过程中，有哪些指标是刚开始不是特别理解，但是后面观测到了之后逐渐在优化的？
Jay：创作者/消费者的比例，这个数据翻了10倍，方式就是不断降低创作门槛、提升创作体验，以及通过活动提供一些激励。
ZP：作为00后的创业者，你觉得你们最大的优势是什么？
Jay：我们和我们的用户思维方式非常像，用户都是GenZ，能了解他们在想什么，也能理解他们更喜欢什么，比如00后更简单直接明了，沟通起来会更轻松。
ZP：那么我们看到FlowGPT作为华人团队出海，第一步迈得很成功，有什么想要给其他出海创业者的建议么？
Jay：想到就去做，Get your hands dirty。冷启动的过程中，需要是全球第一个做这个事儿的团队，或者至少是第一个出现在大家眼前的，当时FlowGPT就是第一个，就类似GPTs Hunter也是第一个做的，第二个做的就没有多少流量了。
ZP：以及想对年轻人创业者说的话？
Jay：做这个事儿之前没有任何平台和社区的经验，但是年轻的好处就是，愿意花的时间多、愿意学习，No Ego，就可以让我们快速学习快速成长，最近最大的感受是，产品类的创业，没有什么东西是从0到1是需要非常多经验的，只要愿意花时间、愿意去思考这个问题，就能够做好。不要有什么包袱，边做边学。
ZP：可以分享下你们最崇拜的人是谁么？或者最喜欢的一本书？
Jay：乔布斯和王慧文，王慧文是我的产品经理启蒙老师，是他的粉丝，看了他的清华产品课，觉得省了一个MBA！虽然王老师说的可能不适合现在，但依然给了我非常多思考，推荐大家都去读一读。
Fafa：马斯克，是跳出来想问题；最喜欢的一本书是《霍乱时期的爱情》，因为非常喜欢研究人性相关的话题。
ZP：最后一个问题，OpenAI的GPTs对我们会有冲击吗？以及对于未来1-2年AI领域发展最期待的事儿？
Jay：不会，因为他本身做的是ios，但这个产品形态做出来之后，也许会有更多的创业者可能来做安卓AI Native Platform/App Store，但现在还没看到。最期待的还是视频大模型，因为从内容消费者的角度，视频这个形态作为娱乐内容，天然会让多巴胺分泌会更快。
在访谈的结尾，我们还讨论了关于FlowGPT的长期愿景，非常有趣也足够具有颠覆性，但出于商业层面的保密在本篇文章中就暂时不展开了，也许几年后会来揭开这个彩蛋，让我们共同期待吧！
以上访谈内容有删减和整理，已和Jay&Fafa沟通后发出，如果想了解FlowGPT的更多信息，欢迎前往官网和后台留言。
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