“事實證明，在AI應用領域，不保持焦慮的人很難取得成功。”Lovart創始人陳冕在訪談中直言。9月28日，他向外界透露了對明年to C應用市場的期待，認為這可能是一個重要的轉折點。然而，僅僅一天后，OpenAI發布的Sora app便以驚人的速度超越ChatGPT和Gemini，登頂美區App Store下載總榜，為消費級AI超級應用打開了一扇新的大門。

過去兩年，AI應用的增長熱點主要集中在生產端，從聊天機器人到AI搜索，再到深度研究和智能體。Lovart作為一款服務于設計生產場景的垂類Agent，自今年5月內測、7月正式上線以來，已積累了約20萬日活用戶，年化預估收入超過3000萬美元。但陳冕坦言，這樣的增長速度仍不夠快。他指出，模型成本的持續下降使得to C應用變得更加可行，而生產者（to P）產品的普及也推動了更多人參與AI內容創作，這促使他開始思考內容消費領域的變化。

Sora app的發布無疑加速了這一進程。陳冕回憶，在Sora上線后的凌晨3點，他連續體驗了4小時，這種震撼感讓他聯想到初次接觸抖音和ChatGPT時的情景。他發現，Sora不僅是一個視頻生成工具，更是一個潛在的社交平臺，甚至可能比“AI抖音”更具影響力。通過Sora的cameo功能，用戶可以生成自己的AI形象和音色，并與其他用戶“合拍”，這種社交屬性讓他意識到，Sora可能成為一個擁有數十億用戶的虛擬社交世界。

在體驗Sora的過程中，陳冕特別關注了其交互設計。他提到，Sora的Remix功能通過滑動交互實現了用戶之間的共創，這種設計非常順滑，符合他對優秀交互的定義——不超過點擊和滑動。他認為，Sora的關鍵鏈路設計得非常完善，完成度很高，這得益于OpenAI在模型能力和產品創新上的雙重優勢。

當被問及中等規模的AI創業公司是否有可能率先推出類似cameo的新交互時，陳冕表示，這需要公司同時掌握頂尖模型和文化組織能力。他指出，即使中型公司能夠推出這樣的產品，也會面臨隱私監管、成本和巨頭競爭等多重挑戰。因此，AI社交領域注定是巨頭的戰場。

對于Sora的未來規模，陳冕認為它有可能成為一個虛擬世界的微信，未來人類的社交可能分為“虛假的真實”和“真實的虛假”兩個世界，而這兩個世界可能會同時存在，爭奪用戶的時間。他強調，這是一場所有模型巨頭都輸不起的戰役，因為錯過的代價太高，而贏下的意義又太大。

在訪談中，陳冕還分享了Lovart的實踐經驗和增長策略。他提到，Lovart目前的年化預估收入已超過3000萬美元，日活用戶達到約20萬，其中1/3來自美國市場。他指出，Lovart的定位是服務所有有創作欲的人，而不是所有人。對于非專業人士，Lovart像一個AI創作工作室，可以幫助他們將創意落地；而對于專業設計師，Lovart則是一個靈感助手，可以提供底稿供他們完善。

在談到AI應用公司的增長策略時，陳冕認為，關鍵在于提前描繪未來，然后等待它發生。他指出，垂類應用公司本質上在做兩件事：特殊的交互和特殊的上下文。以Lovart的ChatCanvas功能為例，這種交互方式之所以自然，是因為它還原了人與設計師溝通時的真實場景——必須對著一個擺滿素材的桌面或畫布，而不是只對著設計師的臉說話。

陳冕還提到，Lovart之所以能夠提前預判模型的提升并做出相應的產品設計，是因為他們密切跟蹤了模型迭代，并與模型團隊保持交流。他強調，應用公司自己不掌握模型創新，因此需要預判模型的演化，先設計出模型到下一階段后可能出現的交互方式，等模型ready的那一刻，再瘋狂展示出來。

在談到未被滿足的需求時，陳冕認為設計師需要更多的上下文信息，比如品牌歷史、調性、受眾和過往視覺風格等。他透露，Lovart正在開發一個context模塊，通過多輪對話補齊上下文，沉淀長期的素材庫，記住用戶偏好。他相信，隨著多模態模型的理解和識別能力快速變強，Lovart將能夠持續吸收和學習這些上下文信息，最終給出更滿足用戶需求的產出。

當被問及如何保持對技術發展的敏感性和快速決策能力時，陳冕表示，核心在于離用戶更近、離技術更近。他提到，自己通過技術團隊讀論文并講解的方式保持對技術的理解，同時用產品思維快速提煉和類比技術能力。他強調，在AI領域，往往在你覺得短期高估技術進展時，過兩天又會發現低估了它，因此需要保持高頻迭代的組織狀態。

在回顧創業歷程時，陳冕提到，自己在創業前頻繁換工作被認為沒有耐性，但創業后卻展現出了韌性。他認為，現在的韌性來自信念，而信念又來自認知。他強調，自己不是為了創業而創業，而是為了贏而創業。當被問及最困難時拒絕收購邀約的決定時，他表示這是一個理性判斷——當時他認為山還在、自己也能到達，因此選擇繼續努力。

在訪談的最后，陳冕分享了自己對創業的感悟。他認為創業既焦慮痛苦又快樂爽快，類似于極限運動或魂類游戲。他強調，每一次跨越挑戰都讓他的成就感越來越大，而痛苦和快樂是并生的。當被問及是否害怕自己身上的某些特性時，他表示最害怕迭代速度不夠快。他相信，在AI領域，只有保持高頻迭代和快速決策才能跟上技術發展的步伐。