在AI创造者嘉年华期间，播客《乱翻书》主理人潘乱与真格基金合伙人刘元、蓝驰创投合伙人曹巍、锦秋基金合伙人臧天宇以及峰瑞资本投资合伙人陈石一起进行了一场对话，聊了聊今天最活跃的投资人们，在如何寻找新一代的创业者。
以下为对话实录，经不改变原意的编辑：
“一人公司”是未来么
潘乱：直接切入主题，现在我们流行的叙事是AI降低了创业门槛，催生了超级个体，甚至一个AI工程师能够被用一亿美元这样比肩足球明星的价格挖掘跳槽，请教各位，在今天AI技术平权趋势下，当前的创业生态跟团队生态都发生了什么样的变化？这多大程度改变了创业和投资的团队？以及各位如何看待新的创业者？
刘元：从归因来看的话，很多一人公司已经出现了，只要出现了一个案例做了一亿美金的收入，就证明它是可能的。我们现在看好的公司，人越来越少，人越来越年轻，不一定是要连续创业者，比如说有创作者设计师，大家都能够快速学习，很短时间很高的效率，做出很可用的产品，有收入，有用户，门槛变得更平权了，这是非常显著的现象。
曹巍：两个观点。第一个观点，刘元刚才讲的我同意，现在生产工具能力大幅度提升，让生产效率和组织结构发生很大变化，一个人干的事儿干多了。第二个观点，也有一点的噱头成分，特别在国内。硅谷咱们单讲，国内一人公司还有点早，它的复杂度，包括生态环境流畅对接的能力，包括我们现在的MCP各大平台推的官方接口，从数字世界到物理世界到服务，形成闭环，还在走的过程中，我觉得大方向没问题。组织结构和生产关系发生变化，因为生产力的改变，但是目前来看国内还有一段时间，才能到真正一人公司明确的时间点。
臧天宇：我们支持的几个独立开发者创业，创业之后还是搭了团队，至少还需要产品、工程、运营的人，很难严格说，是一个一人公司，你去完成一个最小可行的业务，或者是商业闭环去验证它所需要团队的规模，确实变小了，我们看到很多团队四五个人，其实已经把一个产品的可行性跑完了，甚至10人左右的公司，也能做到几十万美金的月收入，并且在这个规模下，可以支撑他们发展更长时间。总体组织是浓缩的，但是还没有到一人公司这样的程度。
陈石：如果是一个伟大的商业模式，一人公司刚开始还可以，但是后面不能是一人公司了。你今天来看，当然一人公司这个方向是对的，确实现在人越来越少，像Midjourney很长时间人都很少，但是先进来的时候是OK的，往下发展还是有挑战。另外从投资角度来说，也可以发生一些变化，比如说我们可以更早的去找这些个体，不是等它有一个公司，甚至有一个产品再去投资，帮助它找一些资源，让它先切入，做一个单点突破，后面再慢慢的追加投资，让它长大，可能这个是对我们投资的启示。
今天的投资人，在投AI的时候都在投什么
潘乱：过去两年随着基础模型能力的成熟，AI已经从模型转向应用层相关方向，市场上AI行业的投资，从去年下半年开始，再去做大模型早期投资的比较少了，更多是聚焦Agent和具身智能等各个方向，大家的投资策略有什么变化？在模型稳定下，大家早期投资关注的方向是哪些？大家此刻今天最看好，或者最担心的AI创业赛道是什么？
刘元：真格基金一直没有预设方向的习惯，我们从来不知道下一个方向投什么赛道，比如说AI应用，像投Manus、Kimi，都是两三年前投的，那个时候投AI应用也没有像今天这样的显学。把这个作为一个例子，没有今天一定不投的东西，简单回答，对于我们来说，我们关注的是创业者发生什么样的变化，有哪些十年前我们觉得创业的时候是必备的要素在今天权重有没有改变。方向上，至少在真格基金还是开放的心态，什么都有可能投的。
比如我们现在更看重产品，过去我们经常被批评，说真格投资风格过于精英主义，我们今天投的，最近好几个创始人都不是985院校的。我们今年投了很多个性的项目，看到的都是从年轻的时候展现热情，很早开始实践，作为一个创造者的能力。这样的创业者，他们有的做硬件，有的做游戏，有的做SaaS，从简历上看没有独特的地方，从作品上看，都在很年轻的时候，做出非常成熟的作品。
曹巍：我们还是有自己一些场景变化上的取舍，像AI和具身，这是长期关注大的底层方向。像机器人的话，我们也算是从15到16年，一直坚持在投的方向。我们相信机器人现在还在非常早的阶段。
比如说我们把机器人拆解成为四大核心能力。第一个是navigation（导航），第二个是Local motion（局部运动），第三个是interaction（交互），第四个是我们说的manipulation（操作）。这四个方面里面，现在真正解锁的，比如说navigation基本上是一个基础问题了。Local motion又唱又跳不摔倒，能够基于环境各种各样的变化，做一些应对。现在百分之四五十已经完成了。第三个就是我们说的interaction，interaction现在其实还是有点傻。然后manipulation就更差了，现在机器人可能manipulation只解锁了5%的能力。所以我觉得具身这块还是我们长期在关注的一个超长周期、超大赛道的潜在投资机会。
最后我们看到这里面还有一些更大的变量，是在整个AI层之外的，当我们看到一个物理形态产品的时候，它有很多比如在材料侧的stack，不管是你穿戴设备也好，机器人也好，材料侧是人机交互里面很关键的一点。大家戴的眼镜，重一点你就不喜欢了，或者是跟你的皮肤有一点点过敏，或者技术上的问题，你就不喜欢了。这是很多还没有被很好解决的问题。长期来看，材料侧机器人人机交互，这里面有很多问题点。所以我们围绕更底层的机器人在物理世界的底层，我们还在做投资。
臧天宇：我们是24年中的时候确实是把比较大的精力或者是重心放在应用上面，大概统计过去年下半年，我们投的项目有60%左右是分布在应用层。到今年上半年，像模型的Agentic能力，包括Coding能力又在提升，进一步激发了相对更复杂的Agent的场景和应用。再到最近多模态，无论是图像还是视频，非常多的模型，像Nano Banana等都有一波比较大的迭代，对应到内容体验上，你又可以进一步往视频化或者是多模态化方向上去尝试。所以我们觉得沿着这个脉络，现在应用的机会是越来越清晰了。
另一个点，现在大家都讲模型也是进入下半场，Experience（体验）时代，这个也是跟应用场景天然结合在一起的，因为你需要为这些Agent创造体验的场景跟环境。姚顺雨也是离开OpenAI，这也是一个比较重要的信号，我们确实有比较大的一部分精力放在应用上了，不代表其他方向不投，其他方向也是有我们配置的存在。
陈石：我觉得从模型到应用，还是挺好的进步，其实前面的一年，就是2023年到2024年一年半的时间，投资行业是boring的。什么意思？我觉得大家都集中在恨不得三个赛道，大模型、算力芯片、具身智能，方向特别集中，标的又特别集中。所以就造成大家投资有点像是去拍卖市场，出来一个科学家，大家冲上来去投。我觉得这个过程，当然是必经的过程，从24年下半年开始，真正的应用领域慢慢就有机会了。
从现在角度来说，一个方面进入应用才是给AI行业造血，否则前面都是泡沫。第二，只有进入了应用，才有可能进入百花齐放的非集中式的，非共识的创业和投资机会，所以我们其实觉得这个领域如果进到这个时候，对我们早期投资人来说，还是感觉非常好的，而且刚刚刘元讲了，也会有非共识的。我们以前认为的名校大厂之外的创业者可以进来做这方面的创业，这个我们还是比较看好下半场的机会。
AI让“学习”更快了，创业者的“年龄”越来越不重要
潘乱：下一部分聊聊创业者，创投圈对于00后讨论非常热烈，甚至是追捧，大家都觉得年轻人，投资就是投人，投资应该投年轻人，非常正确的逻辑，各位如何看这个现象？
刘元：00年出生的人，今年已经25岁了，哪怕在PC时代，看中国第一代互联网创业者，马云、马化腾、丁磊，丁磊创业是26岁左右，包括马化腾，我们再往后到移动时代，我们看张一鸣、王兴，也是20多岁，做到成功那一次是28岁、29岁，都是20多岁开始做的，只是说今天我们年龄都大了，我们才说00年出生还小，包括在美国也是一样，扎克伯格，比尔盖茨他们的PC时代，他们的移动时代都是20多岁创业的，历史说变也没有那么大的变化，只是有这个视角的人变老了。
曹巍：我从另外一个角度聊这个事儿，第一点，大家学习的通路和知识习得的速度，和10年前、15年前、20年前，跟我刚入行的时候比完全不一样了，你只要能问出好的问题，想作好的事情，问ChatGPT问什么都告诉你，这里有大量的非常先进的生产力工具和10年前和15年前已经有了质的变化，所以我觉得年龄这个事而不重要，最重要的是一个团队的自己学习能力，人事匹配度。
我们最早跟稚晖君聊，他给我的第一个印象，就是超级全栈能力的，不管是软件硬件，甚至是到关节模组，自己拿着电焊去焊硬件，到一些非常前沿模型的落地，甚至模型方面的思考，我们问他，你怎么能够有这么广的知识面，你手里面有大量的工具，需要问什么，需要学什么，只要你想学，就跟智能的终端交互，跟AI模型学习，很快可以学习到大量知识。这个时间点只谈创业者年龄，年龄以后不重要，我们看到一个趋势。在南方很多创业学院从高中就开始搞了，甚至初中就开始灌输创业等你到大学的时候，创过两次业了，这个年轻化是势不可当的趋势。
第二个,把事做好跟年轻又是两回事，有些东西是通过模型学不来的。比如说组织能力，怎么管好一个团队，过去管500人的能力，我们叫大厂能力，现在管50个人，就可以把公司做到独角兽区别，我们非常关注组织能力，现在看起来这个能力重要性在边际下降，所以我们觉得还是要动态去看人事匹配，整个底层工具的变化。
最后是整体这个事情，它是不是能够带来颠覆式创新的结果，最后大家看的还是创新的本质，而不是看背后年龄，或者说基于年龄的维度。因为我们自己年龄都大了，这一点挺有感触的。
超级能卷的巨头之下，年轻人还有哪些创业缝隙
潘乱：如果我们看美国的移动互联网的话，因为上个时代有太多巨头，其实并没有出现几个新的大公司。今天中国在移动互联网时代发展出来的巨头是领先全世界的，是不是有可能在AI时代没有给更多年轻人留下更多的缝隙，因为我们看到今天中国巨头非常卷。
臧天宇：确实在海外的话，本身互联网发展已经非常成熟的情况下，你去做移动化对这些巨头来讲，还是天然的事情，但是还是长出了共享经济里面，像Uber这样一些新的公司，只不过不是在原有的巨头最擅长，最关注的领域里面。今天我们如果从移动互联网再到AI的话，它不是完全天然的延展，其实在那个转变中，也有新的公司跑出来，你只要避开大厂显而易见会做的一些方向，还有机会。
潘乱：哪些是大厂显而易见会做的方向？要避开的？
臧天宇：现在大厂先抓模型，持续迭代智能，在这个基础上做应用，最终高度依赖智能的方向，像Coding也好，Agent也好，这是大厂会做的事情。在这个以外，很多的事情，是建立在模型智商基础之上，很多方向是创业者去探索的。
陈石：中国的移动互联网，或者中国互联网为什么比海外做得更大，是因为基础产业不太行。到今天为止，我觉得移动互联网加上以前的互联网，已经把AI软件硬件的通道给堵死了，今天人家“+AI”，比你“AI+”明显效率更高的。这个是我们当前说的下半场的挑战，下半场都是草根创业者，它的挑战是今天的对手都严阵以待，包括中国太卷了，保证几个大厂都在做各种各样的应用，你今天想到的应用它都做了。
第二个问题是说，有什么缝隙？我觉得缝隙是什么呢？一个是跟大模型保持安全距离，第二个你要找一个垂类的赛道，无论是AI应用的垂类，还是垂类行业里头的一些应用，一定不要搞通用。通用理论上讲，就是今天大模型公司的事情。一个是大模型投了太多的钱，它现在直接靠应用收费，有压力，在这个时代，我现在觉得AI大模型时代，广告这个事情，看起来不太可行了。
基本上商业模式的变现有三个途径，第一个叫广告，第二个叫电商，第三个叫前向付费，我觉得广告这个商业模式，估计在AI时代不会存在了，或者它会有很大的变化。所以这些大厂投了这么多钱做模型，它肯定会做应用。所以不可阻挡。其实我今天想说，大家做创业，一定要想好你要做什么，如果想不好的话，可以找这些投资人去聊。真的不要一上来就想做什么事情，比如说Coding这个事情，大概率在中国大的机会不是创业者的，很明显，这个大家要多思考。
曹巍：有一点我不同意，大家想做什么就做什么，创业还是做自己想做的事，你做不好，你自己就会改。我觉得跟投资人聊之前，还是做自己想做的事。我们去找你们靠谱的。不靠谱的，你就交学费就完了。
攀比融资没意义，花钱可能比融钱更难
潘乱：我们发现市场上出现一些备受追捧的创始人，他们甚至连产品都没有的情况下，就能获得很多融资，作为投资人，是因为在给创始人未来的潜力做一个提前定价？另外，在今天AI这股大的热潮之下，你怎么判断一个创始人他是真的就是想干这个，或者只是仅仅追逐一下风口呢？
刘元：这个也回到PC时代。当年马老师的灵魂三问，“你有什么，你要什么，你愿意放弃什么”。我们现在跟创业者聊的时候，经常问创业者，为什么你要融资。很多时候融资不是因为钱是这个项目或者是事业的瓶颈，或者是壁垒，而是因为觉得好像出来融资会获得安全感，融资会获得认同，融资会获得某种攀比上面的虚荣符号。刚才提到形成了共识类型的明星创业者，在什么都还没有的时候融了很多钱。
一方面，关于投资人为什么要投，其实很好理解，因为这样子的创业者类型供给是稀缺的，你能投到伟大项目的机会窗口是少的，所以大家都有这样一个疯魔心态。但是创业者为什么要融资？尤其是为什么要在短时间内多轮融资？其实多轮融资说明你没有计划好，一次没融完，而且价格还在涨，就类似于你如果IPO，突然涨了很多，说明定价是不是定低了。
当年街上摆很多颜色的自行车，大家的自行车都是一样的。当年各个团购网站都是一样的，大家要融钱去补贴用户，我觉得这可能是一些惯性的遗留。这个manus创始人我觉得他说得挺好的，原来他以为差的公司每一轮融资都是珍贵的，后来他意识到一个好的公司，每一轮的融资才是珍贵的，因为这可能是他最后一轮需要融资的时候。所以我觉得现在很多出来什么都没有，先融了很多钱，我觉得这个习惯，这个风气肯定是不好的。不应该去做无意识的先去攀比融资的估值，把它做一个安全垫。
曹巍：我说点跟刘元不一样的观点。第一点，我举个例子，比如说智元，我们投的时候他们就20多个人，最高给了35亿的估值，当时的确估值给的很高，内部有一些压力，行业有些争议，其实背后的原因是什么呢？因为我们做了足够多的homework，我们跟团队前后聊了六七次，基于他们的资金使用用途，整个团队的规划，包括产品迭代的速度，以及他们为什么需要这么多钱，还是有一个非常详细的推演。这里面它有的时候是个例，因为每一个，我们看到能够连续融资的super team，大概率情况下都是个例，它不是范例。所以我说你用一个个例的情况去描述范例，不是很好的一个视角。
所以我觉得每一个优秀的团队，当这个团队足够优秀的时候，它在资本市场的号召力和在人才市场的号召力，甚至在政府资源市场号召力是完全与众不同的，包括我们看到的具身智能，它在机器人产业侧的号召力，其实我们在投这些团队时候，我们会从这四个维度评估，你到底在四个领域的号召力是什么样的，是不是钱是你最大的瓶颈，还是我给了你钱，其他问题还是解决不了。所以好的团队的定价，还是更市场化导向。
基于团队，刚才你说的灵魂三问，那个是马云那个时候的，我们现在说保安三问，你是谁，你从哪来，你要到哪去。其实我们现在看到很多问题，很多团队融的钱，不具备花钱的能力。投资人比较上头，市场比较热的时候，大家都能融到钱，但是融到钱之后你敢花吗？你花完之后，你能够把这个钱变成业绩，变成价值吗？这个其实是更难的一件事。
所以我们既希望能够看到优秀的团队，又给优秀的团队比较充足的粮草，一个很重要的前置条件就是团队想的比较清楚，融这些钱怎么用。有一点认可刘元说的，节奏要管理好，不能说无组织无目的融资，同时钱的使用要用好，这样的话，才能形成从资金的注入到价值创造的正向循环，而不只是看到大家往里放钱，而没有看到价值的体现，那是更大泡沫的产生。
潘乱：16年张一鸣提到一个指标，论述当年的今日头条，为什么值得大家更多的关注？因为他们是从估值比上他们融资的钱来说，他们是效率最高的，他们融最少的钱，去创造了最高的估值。
臧天宇：作为投资人来讲，谁不希望在一个更合理的价格去投这些人呢？给自己留出更多回报的空间，反过来也说明，也不是很多人上来就引起投资人共识和抱团的，肯定还是少数优秀背景的创始人才更快形成共识，再加上市场确实有这个情绪，造成的结果。其实有时候我们也挺慌这个事情，你会发现在这个方向上，前面出来一个人拿了很多钱，你说这个人是天之骄子，后来发现又出来一个项目，又来一波，形成一个共识。那这个天之骄子是新的人，还是之前那个人。
潘乱：我们不谈天之骄子的话，在早几轮没被看到，或者说在后来，大家非共识发展的很好的，有案例吗？
陈石：我想补充乱总说的案例，今日头条有一次我碰到一个投资人，他说当时错过今日头条最大的原因是什么？不是宏观的东西，他说他从渠道了解到非公开的运行数据，发现说他的什么指标不太好，留存还是什么的，我记不清楚了，他就去问头条，大佬没有特别给出很好的解释，所以就不投了，投资其实是很难的，如果说关注很多细节，你就有可能就不投了，但是你要不关注细节，又不行，刚才你说的所谓的为什么他出来一个人，他也没有产品就可以投他，我觉得是有道理的。一个是这个人足够的优秀。第二个，这个赛道要足够的有机会。
无论怎么样，你跟优秀的人，进入一个优秀的赛道，总归能产出一些大的机会。我觉得其实本质上赌这个。我们还要有一些偏细节一点的，但不是特别细节的一些考察。比如说我们会问他，其实有时候你们会觉得VC问一些问题很愚蠢，比如说大厂进来怎么办呢？VC真的会问大厂进来怎么办？它其实是一个思想实验，考察你到底想没想过，有没有深度思考，我觉得深度思考非常重要。如果我问大厂进来怎么办？他的反应是“为什么问这样的问题？”那说明你没有自己脑子里的思想实验和深度思考，年轻人创业的时候要避免。
产品导向vs技术驱动，哪条路更容易成功
潘乱：今天创业的时代，在开源模型跟套壳的模式，降低了创业门槛，让更多非技术背景，懂市场懂用户的人得以入场。我们又看到AI创业门槛似乎在提高，因为它对底层技术的理解非常重要。当一位技术背景稍弱，但对客户需求有深刻理解的创始人，跟一位技术顶尖，但是对商业生态略显生疏的创始人同时出现的时候，你们更倾向于谁？产品导向跟技术驱动的创始人谁更容易成功？以及你们实操实践里面，成功率有什么差别吗？
刘元：我个人是极度偏爱前者的，创业是做自己的公司，做公司做产品，目的是服务用户，创造用户价值，对于需求是什么？这个问题精确理解，就是理解的越精确越接近于答案本身，对于问题的理解，就是答案本身。理解的问题才知道哪里找，用什么样的技术，什么方式出现。反过来先有技术，再去找需求，从某种程度上完成了技术竞赛，这是很典型的拿锤子找钉子，永远是不好的，即便在今天技术显得前所未有重要的时代，我们仍然觉得在这两种基本素质中，肯定是对于需求的理解和去追求对于需求的理解这个素质是更重要的，追求理解需求，比追求技术高级先进，在我们看来是更重要更本质的素质。
曹巍：我有个不同的观点。咱们开玩笑叫年轻人才做选择，成年人什么都要。作为成熟的投资人，希望两边都要强，因为现在这个市场环境进入到非常激烈的竞争，我们要找的创业者，我管他叫六边形战士，其中技术栈的链条越复杂，多维度的信息融合和整个产品创新的维度才会更丰满和丰富。
一个是产品方面，贴近用户，理解需求，定义出好的产品，这是以用户为中心定义产品。但是当技术链条足够长的时候，特别是涉及到模型侧，因为我觉得模型侧，像预训练模型侧，有点难了，动辄十亿美金的消耗，不是创业团队能做的。但是持续训练，包括后训练SFT，或者有强化学习方面的能力，能够在现有的数据，现有模型基础上，能够做出来很fancy（惊艳）的效果。因为它最后的理解，本身对技术的理解，不是对模型本身的定义，或者模型本身的创新，而是对更复杂的，能够支持你的产品功能系统的理解。你能不能够站在系统层面上看问题，而不是站在单独的技术点上看问题，这决定了团队认知的高度，以及决定最后执行上能补上它多维度能力的一个关键。
我觉得这两边如何去看，葱重要性来讲，在当下这个时代，特别是具身和AI Agent时代，我觉得这两者都重要，而且我们看到不管是在硅谷还是国内做得好的团队，很少有缺角缺得特别厉害的。作为投资人来讲，我们大部分时刻，看到团队有一技之长，我们就投了，但是在后续的投资过程中，我们会围绕它自己在各方面能力维度的认知，去给他们建议，帮助团队补充它的缺角的能力，这样的话，才能起到早期投资人副驾驶的作用。
臧天宇：有点类似于曹巍刚才说的，做应用的公司，首先对用户需求理解肯定是最重要的，现在做模型产品挺复杂的，你要围绕底层核心构建用户体验，同时要知道模型能力整个框架不同维度上能力的边界是什么。所以我们现在看到很多founder一方面对用户需求有很好的把控，另一方面对模型的变化，技术的sense也很好。本身我们看人也是动态的，偏向于这个产品和商业的人，和偏向于技术的人，本身自己学习迭代能力怎么样，能不能快速进步，我们以这样的视角去看。
陈石：本质上是选择，你是选技术或者是商业和产品，我的观点是说，在技术边界没有收敛的时候，现在还在快速发展的时候，押技术是有道理的，但是如果到了一个技术进步曲线逐渐收敛的时候，你就需要考虑，因为AI只是技术，我觉得AI创业最大的问题是说，需要这个人有现实世界的手感，我觉得你没有现实世界的手感，你不知道怎么去管人，你不知道怎么去竞争，你不知道怎么去定你的增长方法，或者是融资，社会资源等等，其实也是会受到挑战的。倾向于这两者都要投，如果是技术边界不收敛，要多投，但是到一定程度，特别是到应用时代，我觉得后者更重要一些。
在AI创业时代创业，如何避免成为炮灰
潘乱：最后一个话题。今天的创业环境，有人觉得拥挤，有人觉得刚开始，也有人基于现在的模型去做应用，大概率成为炮灰。底层技术一旦革新会被淘汰。对于创业者来说，不管处在哪个年龄段，在AI创业时代，如何避免成为炮灰？
陈石：我说三点，第一点，你还是要提前想想你的商业模式护城河，尽管不见得一定能做出来。第二点，在技术上要搭好脚手架，不要妨碍模型发展，这样模型一发展，你就可以迅速用上，第三点，要平衡现实的生存和未来的远景之间，投资行业叫沿途下蛋。这个很重要。目标是远景，但是你要活下来，主要这三点。
臧天宇：因为现在信息非常对称，认知领先就一两个月，更多是速度快，迭代快。第二点，做产品的时候，不要把壁垒押在模型提升上面，更多是解决具体的问题，有那里面的knowhow和业务流，或者构建C端用户多边的双边的网络效应，或者是社区的调性氛围等等，把壁垒建立在模型之外。
曹巍：我觉得这个问题很难回答，因为现在整个模型技术变化的速度，远远超过大家想象的，如果你以基模为基础，在上面做应用，模型能力延展无处不在。我觉得变炮灰的可能性只有一点，就是速度。其他的我觉得都不本质。因为其他不管是产品上的创新还是数据飞轮，底层数据都是跟大模型共享的，模型能力从基模一直贯通到应用层，所以我觉得只有速度这一层。
刘元：动手实践是非常重要的，是基础的，作为创业者不应该把自己定位成——我能做出来的原因就是因为我能比别人快，不要期待比所有人快，虽然可以把自己推的尽可能快。具体需求，寻找什么不一样的地方，新的地方，别人没有做，而自己有可能尝试的，尽可能快把这件事儿做出来，看客户用户、从实践中得到反馈，这才是亘古不变的，从PC到移动都是这样的。
潘乱：希望大家都避免成为炮灰，时间关系这场讨论就到这里，希望给大家带来一些思维碰撞，谢谢大家！
文章来自于微信公众号 “硅星人Pro”，作者 “硅星人Pro”
