AI 教育賽道向來(lái)火熱，但也是公認(rèn)的 " 卷王 " 和資源密集型戰(zhàn)場(chǎng)。在這個(gè)背景下，一個(gè)僅有六人的硅谷學(xué)生創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，卻悄然創(chuàng)下了一項(xiàng)紀(jì)錄。
他們的項(xiàng)目 VideoTutor，一個(gè) " 一句話生成 AI 視頻講解 " 的教育產(chǎn)品，在今年 5 月上線后，迅速獲得了幣安創(chuàng)始人趙長(zhǎng)鵬（CZ）旗下的 YZi Labs 領(lǐng)投，百度風(fēng)投、錦秋基金、Amino Capital、BridgeOne Capital 以及多位知名投資人聯(lián)合參投的 1100 萬(wàn)美元種子輪融資。
團(tuán)隊(duì)的背后，是兩位極具故事性的創(chuàng)始人和 CTO：一位是來(lái)自安徽小城、靠父母賣房支持留學(xué)、為創(chuàng)業(yè)夢(mèng)想毅然輟學(xué)的大三學(xué)生 Kai Zhao；另一位則是放棄谷歌高薪、" 逃離大廠圍城 " 的工程師 James Zhan。
5 個(gè)月，6 個(gè)人，千萬(wàn)美元種子輪，他們要做什么？答案是一個(gè)專注于數(shù)學(xué)等理工科領(lǐng)域的 AI" 多鄰國(guó) "。
這個(gè)定位直指其核心戰(zhàn)略：用技術(shù)將昂貴的精英教育普惠化。 多鄰國(guó)顛覆了高價(jià)的語(yǔ)言學(xué)校，而 VideoTutor 則瞄準(zhǔn)了動(dòng)輒上百美元一小時(shí)的美國(guó)高考（SAT/AP）教培市場(chǎng)。
實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的武器，并非簡(jiǎn)單的模型 " 套殼 "，而是其自研的 "數(shù)學(xué)動(dòng)畫引擎" ——它能讓 AI 通過(guò)編程精準(zhǔn)地 " 畫圖講題 "，從而以更低成本生產(chǎn)個(gè)性化教學(xué)視頻，在商業(yè)上復(fù)刻多鄰國(guó)模式的可擴(kuò)展性。
我們也與創(chuàng)始人 Kai Zhao 和 CTO James Zhan 聊了聊，試圖揭開這筆千萬(wàn)美元融資背后的秘密。
以下是對(duì)話實(shí)錄：
從一張圖到一部講解視頻，VideoTutor 如何做到精準(zhǔn) " 可視化 "？
硅星人：我看了你們的產(chǎn)品，有一句介紹是，" 一句話生成專屬視頻的教育 Agent"，可以解釋一下嗎？Agent 具體是指什么？
Kai Zhao：好的。Agent 的部分主要負(fù)責(zé) " 規(guī)劃教學(xué)內(nèi)容 "。我舉個(gè)例子，當(dāng)用戶提問(wèn) " 求這個(gè)扇形中的陰影部分的面積 "，我們的 Agent 會(huì)先調(diào)用基礎(chǔ)大模型，進(jìn)行教學(xué) Planning，規(guī)劃好在這個(gè)視頻里要講哪些知識(shí)點(diǎn)，按什么順序講，生成對(duì)應(yīng)的文字腳本。
然后，針對(duì)腳本中需要圖形輔助理解的部分，比如這個(gè)扇形和陰影，我們自研的 " 數(shù)學(xué)動(dòng)畫引擎 " 就會(huì)被調(diào)用，渲染出對(duì)應(yīng)的幾何圖形和動(dòng)畫。
硅星人：用戶提問(wèn)的方式呢？只能輸入文字嗎？如果用戶想上傳一張帶有復(fù)雜幾何圖形的作業(yè)圖片，讓模型識(shí)別和講解，可以實(shí)現(xiàn)嗎？
Kai Zhao：完全可以，我們支持用戶上傳圖片，然后基于圖片里的題目進(jìn)行講解。
James Zhan：我來(lái)補(bǔ)充一下技術(shù)路線。如果你把一張包含復(fù)雜幾何圖形的題目圖片直接發(fā)給 ChatGPT 這樣的大語(yǔ)言模型，它很可能會(huì)生成錯(cuò)誤的答案。你讓它重新畫一遍，它都會(huì)畫錯(cuò)。這是因?yàn)楝F(xiàn)在大模型的多模態(tài)能力，對(duì)點(diǎn)、線、圓這些幾何關(guān)系的理解是不夠的。
所以我們是訓(xùn)練了一個(gè)深度學(xué)習(xí)小模型，它可以專門解析用戶上傳的幾何圖形，然后輸出一段非常精確的、描述這個(gè)幾何圖形的文本。我們?cè)侔堰@段精確的文本交給大語(yǔ)言模型去理解，它就能準(zhǔn)確地 get 到用戶的問(wèn)題，不會(huì)造成混亂。
硅星人：我明白了，這是你們?cè)?" 看懂 " 用戶輸入上做的工作，那生成視頻的精準(zhǔn)度是怎么保證的？
James Zhan：這是我們的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)。我們的做法不是像 Sora 那樣用擴(kuò)散模型去生成每個(gè)像素點(diǎn)，那種成本高、速度慢，且無(wú)法保證教學(xué)所需要的精確性。
我們的技術(shù)觀念是給大語(yǔ)言模型 " 筆和紙 "，然后教它如何畫畫。市面上有一個(gè)開源的數(shù)學(xué)動(dòng)畫引擎庫(kù)，可以用代碼來(lái) " 畫 " 出動(dòng)畫，最基本的思路就是讓大模型去寫這個(gè)庫(kù)的代碼，把動(dòng)畫渲染出來(lái)，我們也專門請(qǐng)教了那個(gè)庫(kù)的作者。
硅星人：所以你們是用 coding 能力寫代碼，代碼生成的視頻，這和視頻生成模型的概念完全不一樣。現(xiàn)在各家模型 coding 的能力是卷得最快的，所以你們的視頻生成效果也會(huì)越來(lái)越好。
James Zhan：是的，可以這么理解。在這個(gè)過(guò)程中，我們也做了很多工作。
比如，原版庫(kù)上次更新是五六年前了，我們發(fā)現(xiàn)它是為 " 人 " 寫代碼設(shè)計(jì)的，因?yàn)榇竽Ｐ筒欢@個(gè)庫(kù)，所以直接寫的話，效果就一塌糊涂。
我們又做了很多中間層，用算法計(jì)算元素位置、點(diǎn)線關(guān)系，并設(shè)計(jì)了一套新協(xié)議，去 " 教 " 大模型如何正確地為這個(gè)庫(kù)寫代碼；然后又因?yàn)樵鎺?kù)不支持并行渲染，無(wú)論堆多少 GPU，速度都很慢。最后我們基本重寫了，提取出對(duì)理科場(chǎng)景有用的部分，舍棄掉用不上的，讓它變得非常輕量，并且支持并行渲染。
這就是為什么我們的視頻生成速度很快，而且動(dòng)畫效果非常精確。
硅星人：除了精準(zhǔn)的動(dòng)畫，視頻的文案腳本也很重要，能根據(jù)不同年級(jí)、不同知識(shí)點(diǎn)類型和用戶的水平去調(diào)節(jié)解讀方式嗎？這部分是怎么優(yōu)化的？
James Zhan：這部分主要靠提示詞工程（Prompt Engineering）。我們要求大模型生成的腳本不僅要規(guī)劃得好，有開場(chǎng)白、有由淺入深的講解、有總結(jié)，我們還希望它能帶上一些小幽默或小段子。
我們下一個(gè)版本會(huì)完全展開個(gè)性化教學(xué)。用戶剛來(lái)平臺(tái)時(shí)，我們會(huì)通過(guò)問(wèn)卷或小測(cè)試（Quiz）對(duì)他進(jìn)行了解，打上標(biāo)簽，存入數(shù)據(jù)庫(kù)。之后他再生成視頻時(shí)，我們就會(huì)根據(jù)這些標(biāo)簽，為他定制專屬的教學(xué)風(fēng)格和內(nèi)容。
瞄準(zhǔn)美國(guó)高考，一個(gè) " 不得不學(xué) " 的主動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景
硅星人：你們最初是怎么想到要做這個(gè)的？是從技術(shù)出發(fā)，找到了一個(gè)差異化的場(chǎng)景，還是從用戶需求出發(fā)？我對(duì)這個(gè)起源比較好奇。
Kai Zhao：這主要是從用戶需求出發(fā)的，YouTube 上有一個(gè)叫 3Blue1Brown 的頻道，也是用動(dòng)畫講解知識(shí)，有超 7 百萬(wàn)訂閱，是 YouTube 最火的學(xué)習(xí)頻道。如果有人問(wèn)我們，動(dòng)畫講解有人會(huì)喜歡嗎？就可以看看這個(gè)頻道訂閱人數(shù)。
MathGPTPro 和其他教育類產(chǎn)品一樣，更多的是一種文字問(wèn)答，瞄準(zhǔn)的是作業(yè)解答場(chǎng)景。但在整個(gè)學(xué)習(xí)流程中，作業(yè)解答的場(chǎng)景鏈條比較短，在技術(shù)上也會(huì)成為一種類似于 ChatGPT Wrapper 的天花板很低的產(chǎn)品，而我們希望能夠滿足學(xué)生更有意義、更有價(jià)值的學(xué)習(xí)和復(fù)習(xí)需求。
通過(guò)前面這些項(xiàng)目，我也意識(shí)到純文字是無(wú)法滿足用戶需求的，回顧人類的學(xué)習(xí)方式，大家學(xué)習(xí)任何知識(shí)點(diǎn)都偏愛(ài)視頻化，而且很多復(fù)雜的理科知識(shí)需要圖形化的表達(dá)。那么，有沒(méi)有什么好的技術(shù)手段能實(shí)現(xiàn)這種視頻化教學(xué)呢？正是基于這種思考，我們研發(fā)了動(dòng)畫引擎技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)它。
當(dāng)然，這個(gè)產(chǎn)品的成功也得益于幾個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：一是多模態(tài) AI 技術(shù)的成熟；二是基礎(chǔ)模型的代碼生成能力的進(jìn)步，比如 Claude。另外還有一個(gè)契機(jī)，在我們之前，斯坦福大學(xué)有一個(gè)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)做過(guò)類似的產(chǎn)品，叫 Gatekeep.ai，也是通過(guò)一句話生成講解視頻，當(dāng)時(shí)產(chǎn)生了很大的影響力。
硅星人：你們?cè)趯?duì)的時(shí)間做了對(duì)的事情，這方面的需求和市場(chǎng)也已經(jīng)被初步驗(yàn)證過(guò)。
Kai Zhao：對(duì)，斯坦福的那個(gè)產(chǎn)品最終沒(méi)有成功，原因是他們做的時(shí)候，基礎(chǔ)模型的編程能力還不夠成熟，而且他們沒(méi)有在技術(shù)上攻克視頻渲染算法和幾何解析等難題。而我們團(tuán)隊(duì)的技術(shù)人員很多都是數(shù)學(xué)動(dòng)畫引擎的核心開發(fā)者，很好地解決了這些問(wèn)題。
硅星人：其實(shí)市面上有很多 AI 教育產(chǎn)品，有的想模仿人類老師，有的想讓學(xué)習(xí)過(guò)程更有趣，有的是讓學(xué)生更快知道答案，有的主打個(gè)性化因材施教。你們的路線似乎更聚焦于單點(diǎn)功能，把視頻講解做到極致。你們是怎么看待不同路線的？
Kai Zhao：這是個(gè)好問(wèn)題，我在這方面感觸很深。我們可以把教育產(chǎn)品分為兩大類：主動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品和被動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品。被動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，比如很多少兒英語(yǔ) App，需要花很多心思去設(shè)計(jì)游戲化、反饋機(jī)制，讓產(chǎn)品變得有趣，因?yàn)槟阈枰紤]用戶的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，學(xué)習(xí)本身是反人性的。
而我們做的是主動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景。我們過(guò)濾掉了學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的問(wèn)題，因?yàn)橛脩粲蟹浅Ｃ鞔_的目標(biāo)——考試。無(wú)論是中國(guó)高考還是美國(guó)高考，不管你感不感興趣，都必須得學(xué)。主動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的就是高考、職業(yè)培訓(xùn)、考證，因?yàn)槟阌羞@個(gè)目標(biāo)，就必須逼著自己學(xué)。
至于更快知道答案，這類產(chǎn)品價(jià)值鏈比較短，很多時(shí)候更像一個(gè) " 作業(yè)解答 " 工具，比如拍照搜題，最終付費(fèi)的是學(xué)生，場(chǎng)景比較短。
硅星人：那美國(guó)高考場(chǎng)景的價(jià)值點(diǎn)在哪，用戶有什么特點(diǎn)？
Kai Zhao：美國(guó)高考（如 SAT）和國(guó)內(nèi)高考很不同，80% 的公立學(xué)校其實(shí)并不圍繞高考內(nèi)容進(jìn)行教學(xué)。這意味著，學(xué)生如果想在 SAT 中取得好成績(jī)，基本都需要靠自己報(bào)培訓(xùn)班、找校外輔導(dǎo)或在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)自學(xué)。這就創(chuàng)造了一個(gè)巨大的、學(xué)生有強(qiáng)烈主動(dòng)學(xué)習(xí)意愿的市場(chǎng)。
而且這個(gè)市場(chǎng)的客單價(jià)非常高。一個(gè)美國(guó)家庭在孩子備考上投入兩到三萬(wàn)美金（約十幾萬(wàn)人民幣）是很常見的。我們的產(chǎn)品能提供比真人網(wǎng)課更便宜、效果甚至更好的個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)，這里的價(jià)值潛力是巨大的。
硅星人：我看到你們網(wǎng)站上有一個(gè)很有趣的案例，是講解 " 為什么芬達(dá)冰鎮(zhèn)的更好喝 "。這似乎超出了備考的范疇。
Kai Zhao：（笑）是的，這也確實(shí)體現(xiàn)了我們技術(shù)的能力，能夠滿足學(xué)生各種各樣的好奇心。你可以把它理解為一個(gè) " 科學(xué)百科知識(shí)視頻化助手 "。學(xué)生時(shí)期總會(huì)有各種奇奇怪怪的想法，這些內(nèi)容用視頻的方式來(lái)解釋，遠(yuǎn)比看一段干巴巴的文字更有趣，也更容易理解。
我們希望 VideoTutor 能成為每個(gè)人學(xué)習(xí)理科知識(shí)的 AI 老師，甚至未來(lái)它可能會(huì)超過(guò)多鄰國(guó)。在 STEM 理科場(chǎng)景，過(guò)去一直沒(méi)有出現(xiàn)類似多鄰國(guó)的世界級(jí)的產(chǎn)品，因?yàn)槔砜菩枰鄨D形渲染，而現(xiàn)在基礎(chǔ)模型的技術(shù)已經(jīng) ready 了，所以我覺(jué)得理科場(chǎng)景會(huì)誕生下一個(gè)多鄰國(guó)。
硅星人：目前產(chǎn)品的市場(chǎng)反饋怎么樣？
Kai Zhao：我們產(chǎn)品上線不到 5 個(gè)月，完全沒(méi)有做任何市場(chǎng)投放，靠用戶在 Twitter 等社交媒體上的自然轉(zhuǎn)發(fā)，現(xiàn)在已經(jīng)有超過(guò) 4 萬(wàn)名注冊(cè)用戶，生成了超過(guò) 10 萬(wàn)條視頻。
我們篩選了 200 名美國(guó)高中生作為種子用戶，每天給我們提供反饋。其中一半以上的同學(xué)覺(jué)得，我們的視頻效果已經(jīng)非常準(zhǔn)了，不亞于他們花錢買的網(wǎng)課視頻。無(wú)論是圖形渲染、講解邏輯還是聲音，都讓他們感覺(jué)不到這是 AI 生成的。目前已經(jīng)有超過(guò) 1000 家企業(yè)和機(jī)構(gòu)來(lái)咨詢 API 購(gòu)買，很多美國(guó)高校想和我們合作，家長(zhǎng)們也在我們 Twitter 下留言，希望能盡快開通付費(fèi)功能。
Kai Zhao：目前確實(shí)聚焦在 C 端產(chǎn)品上，但已經(jīng)看到了非常強(qiáng)烈的 B 端需求。比如印度最大的教培機(jī)構(gòu)之一就是通過(guò)他們的老師發(fā)現(xiàn)了我們，推薦給了學(xué)校負(fù)責(zé)人，聯(lián)系我們，希望能提供定制化的服務(wù)。
不過(guò)，由于我們團(tuán)隊(duì)剛剛成立幾個(gè)月，規(guī)模還很小，目前的工程能力還不足以為 B 端客戶進(jìn)行大規(guī)模的針對(duì)性定制開發(fā)。因此，我們現(xiàn)在的策略是先全力打磨好 C 端產(chǎn)品。我們計(jì)劃在下一階段服務(wù) B 端客戶，等團(tuán)隊(duì)擴(kuò)充、產(chǎn)品更成熟之后。
輟學(xué)創(chuàng)業(yè)、大廠 " 出逃 "，六人團(tuán)隊(duì)撬動(dòng)千萬(wàn)美元
硅星人：這次千萬(wàn)美元的種子輪融資，在硅谷學(xué)生創(chuàng)業(yè)里是破紀(jì)錄的。過(guò)程順利嗎？投資人最看好你們哪一點(diǎn)？
Kai Zhao：過(guò)程非常順利，我們一共拿到了十幾家 VC 的 offer，整個(gè)融資在 20 天內(nèi)就完成了?；径际?VC 主動(dòng)找過(guò)來(lái)，聊完第一輪就直接給 offer 了。
我覺(jué)得有幾個(gè)綜合原因：
第一，團(tuán)隊(duì)背景。我個(gè)人從大一開始就在美國(guó)三次進(jìn)行教育領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)，對(duì)這個(gè)行業(yè)有足夠深的認(rèn)知。我們的技術(shù)團(tuán)隊(duì)非常優(yōu)秀，有來(lái)自斯坦福的，也有動(dòng)畫引擎核心庫(kù)的作者，工程能力很強(qiáng)。這其實(shí)是硅谷投資人很喜歡的 " 小天才團(tuán)隊(duì) "。
第二，技術(shù)壁壘。我們不是簡(jiǎn)單地套用大模型 API，而是在幾何解析、動(dòng)畫渲染算法上做了很深的 "Deep Tech" 工作，并且訓(xùn)練了超過(guò) 8000 條 SAT 和 7000 多條 AP 的樣本視頻。
第三，市場(chǎng)和時(shí)機(jī)。我們切入的主動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景痛點(diǎn)明確，價(jià)值巨大。在這個(gè)方向——多模態(tài) AI 教育里，VideoTutor 是目前跑得最快、最出名的產(chǎn)品。產(chǎn)品上線后，純靠自然增長(zhǎng)就獲得了很好的用戶數(shù)據(jù)和口碑，這證明了產(chǎn)品的價(jià)值。
硅星人：我們注意到領(lǐng)投方是幣安創(chuàng)始人趙長(zhǎng)鵬（CZ）的 YZi Labs。他為什么投你們？
Kai Zhao：CZ 本人離開幣安后就在做一個(gè)叫 "Giggle Academy" 的教育項(xiàng)目，教育是他非常關(guān)注的第二事業(yè)線。我們和他本人聊了，他非常認(rèn)可我們的方向。整個(gè)過(guò)程非?？?，他和他的團(tuán)隊(duì)在兩三天內(nèi)就做出了投資決定。
硅星人：Kai，你個(gè)人的經(jīng)歷也很有傳奇色彩，從安徽小城走出來(lái)，大一開始就連續(xù)創(chuàng)業(yè)，現(xiàn)在拿到了硅谷學(xué)生最大一筆種子輪，為什么很早就開始連續(xù)創(chuàng)業(yè)了？
Kai Zhao：我自己就是教育改變命運(yùn)的例子。我是阜陽(yáng)的，家境很普通，父母是賣了房子支持我來(lái)美國(guó)留學(xué)的。如果不是從小到大接受了好的教育，我不可能有機(jī)會(huì)在大三這年，站在硅谷的舞臺(tái)上，拿到頂尖 VC 的支持，去實(shí)現(xiàn)自己的夢(mèng)想。我高中時(shí)就向往硅谷，向往史蒂夫 · 喬布斯，所以來(lái)美國(guó)讀書的目標(biāo)之一就是創(chuàng)辦一家科技公司，教育也是我喜歡的領(lǐng)域。
其實(shí)，大一創(chuàng)業(yè)的動(dòng)機(jī)之一就是想掙些錢，讓父母不用再付學(xué)費(fèi)，和當(dāng)時(shí)還是學(xué)長(zhǎng)的 James 一起，雖然失敗了，但學(xué)會(huì)了如何判斷 PMF；大二做的第二個(gè)項(xiàng)目很成功，入選了 YC。這也是第三次教育創(chuàng)業(yè)，VideoTutor 是我過(guò)去所有認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)的迭代。為了全身心投入，我已經(jīng)從大學(xué)輟學(xué)了，不過(guò)我爸媽還不知道（笑）。
硅星人：在硅谷學(xué)生創(chuàng)業(yè)氛圍也很好。
Kai Zhao：是的，這里的環(huán)境會(huì)讓你覺(jué)得，創(chuàng)業(yè)是一件非常正常，甚至是理所應(yīng)當(dāng)?shù)氖虑椤?/p>
無(wú)論是高校還是資本都極其支持。每個(gè)大學(xué)都有自己的創(chuàng)業(yè)加速器，還有專門投大學(xué)生的 VC。這里有非常多大學(xué)生創(chuàng)業(yè)的成功案例，比如 Facebook 的創(chuàng)始人。我們學(xué)校也誕生了像 WhatsApp 創(chuàng)始人這樣的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)校友。這些先例會(huì)助推整個(gè)環(huán)境，讓資本和大學(xué)都愿意去鼓勵(lì)學(xué)生創(chuàng)新。
更重要的是，這里的年輕人普遍有一種非常寶貴的品質(zhì)，就是 " 冒險(xiǎn)精神 " 和承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力。比如我，還有一年就能拿到畢業(yè)證，但我現(xiàn)在輟學(xué)了。在很多傳統(tǒng)觀念里，這是無(wú)法接受的事情。
硅星人：你個(gè)人的三次創(chuàng)業(yè)，在拿錢上也很順利嗎？
Kai Zhao：其實(shí)大一的時(shí)候不順利，當(dāng)時(shí)我主動(dòng)去參加各種創(chuàng)業(yè)活動(dòng)和孵化器，但一直被拒絕。
我甚至見了一個(gè)國(guó)內(nèi)非常有名的、排名第一的天使投資 VC 的管理合伙人。他當(dāng)時(shí)的評(píng)價(jià)是，我 "too young, too naive"；還有凌晨 3 點(diǎn)多跑到投資人出差的酒店里，當(dāng)面講了一個(gè)多小時(shí)，結(jié)果被回復(fù)說(shuō) " 我有點(diǎn)困了，想先休息 "，然后我又屁顛兒屁顛兒地早上 6 點(diǎn)多回去。
真的被幾十個(gè)人拒絕過(guò)，但我就覺(jué)得，無(wú)論遇到多少次拒絕，都不能放棄。
硅星人：那 James 呢，你之前在 Meta 和 Google Gemini 工作，可以說(shuō)是很多人夢(mèng)寐以求的職業(yè)路徑。為什么選擇離開大廠，和 Kai 一起創(chuàng)業(yè)？
James Zhan：在大廠工作就像一個(gè)圍城，外面的人想進(jìn)去，里面的人想出來(lái)。尤其在硅谷，大廠員工遍地都是，你去飯店，天花板砸下來(lái)都能砸死兩個(gè)，你并不特別。每天上班感覺(jué)大家都有點(diǎn)行尸走肉，你只是一個(gè) " 螺絲釘 "，一個(gè)單純的 " 牛馬 "，沒(méi)有太多主導(dǎo)權(quán)。
我一直想做一些屬于自己的、與眾不同的東西。我覺(jué)得大模型的應(yīng)用層比基礎(chǔ)層更有趣，你可以直接接觸用戶，馬上看到你做的東西是好是壞，成就感更高。當(dāng) Kai 帶著 VideoTutor 這個(gè)方向找到我，加上我們無(wú)論是方向還是融資都比較順利，我覺(jué)得就沒(méi)必要耗著了，可以全職出來(lái)為自己的夢(mèng)想買單。
硅星人：現(xiàn)在你們 5 個(gè)月，就拿到了 1100 萬(wàn)美元，目前的進(jìn)展符合預(yù)期嗎？
Kai Zhao：我不太意外。因?yàn)橹皠?chuàng)業(yè)三次，每次都能拿到融資，我自己知道 VideoTutor 的方向能很好地滿足行業(yè)和用戶的需求，融資不是問(wèn)題的。
James Zhan：對(duì)我來(lái)說(shuō)，其實(shí)是有點(diǎn) Surprise 的。因?yàn)槲覀兪亲黾夹g(shù)出身，對(duì)融資這些沒(méi)有太大期望。但我很相信我們的技術(shù)，我們團(tuán)隊(duì)的技術(shù)背景很硬。所以我只能說(shuō)有一點(diǎn)驚喜，但也沒(méi)有完全超出我的預(yù)期。
硅星人：接下來(lái)，你們要做的是什么？打算拿這筆錢去做什么？
Kai Zhao：我們主要將資金用于擴(kuò)充工程團(tuán)隊(duì)，迭代動(dòng)畫引擎技術(shù)，以及一部分用于市場(chǎng)營(yíng)銷和公司日常運(yùn)營(yíng)。我們團(tuán)隊(duì)目前規(guī)模還很小，加上現(xiàn)在 AI 創(chuàng)業(yè)人才是最稀缺的，所以我們也需要在國(guó)內(nèi)大廠有過(guò)快速迭代經(jīng)驗(yàn)的人才一起把產(chǎn)品做好。
