[大衛選讀] 剛聽完 Lovart 創辦人陳冕的訪談。本來就很好奇這個設計工具的發展脈絡，聽完之後還真是蠻有趣味的。
根據陳冕自述的產品發展歷史，Lovart 的現況只是個過渡，隨著模型能力逐步增強，它就會立刻把握機會，從工具到代理，再從代理到直接販售價值。
在工具跟代理階段，設計師族群是早期用戶，是操作數據的來源跟融資談判的籌碼。一旦成熟到可以直接販售價值的階段，那設計師就變成是競業。
從技術發展來看，Lovart 的最大對手不是其他 AI 產品，而是 AGI。這像的人工智慧新創，一方面要賭 AI 模型會大幅提昇，另一方面要賭 AGI 不會在五年內到來。
很有趣的業內訪談。把幾個重點整理如下，原始 Podcast 連結則放在留言中。
AI 是全新的創作手段，會徹底改變創作
我們從第一天定的題目就是要做的是創作，我們相信的是 ：AI 會徹底改變創作。
陳冕將 AI 比喻成「新的照相機和新的畫板」，它不僅改變創作工具，更將顛覆創作的生產關係本身。
本質上，在上一波資訊化時代，其實帶來的只是工具的數位化。不論是圖像和視覺內容的創作，都還是依賴實體的相機，或是在物理或數位的畫板上進行手動繪製。要使用這些工具，都還是需要人類掌握特定的操作技能。
但是這一波 AI 變革，創作的手段整個變了。
AI 幫你拍照，它不需要一個相機就能幫你拍照，它是用擴散模型幫你拍照。而且 AI 不僅幫你照相，它也幫你畫畫，它是一種過往沒有見過、全新的創作手段。
近期新模型的能力提昇，帶來了 Agentic 設計流程自動化的機會
畫布 (Canvas) 的部分我們準備的很早，因為很早就判斷到，未來的 AI 工具的中期形態應該是一個畫布。
其實ㄧ開始我們想做的是 workflow，但是說白了就是當時模型的 Agentic 的能力其實不夠的。
後來也發現 workflow 這個東西在設計師那兒根本就不管用。因為設計師不講邏輯，講感覺。如果搭節點是你要自己把這工作流搭出來，對設計師來講，這是很難接受的。
轉折點出現在2024年12月左右，隨著像 Claude 3.5 這樣更強大模型的出現，模型的 Agentic 能力得到了顯著提升。我們就想到一個非常簡單的事情，這樣就可以用 AI 來幫設計師和創作者規劃工作流，不用自己動手了。
會去學 AI 的設計師太卷，真正的終極用戶是甲方
回頭看，我們第一代產品 AI 繪圖工具 LibLib，是比較專業的設計師才會去使用它。並不是所有的設計師都能接受這個產品，只有設計師裡面最卷的那批，而且他不是卷設計，是卷學 AI 這件事的設計師才會使用。它的門檻太高了。
所以我們要推出第二代產品去把所有的用戶都滲透掉。甚至我們也想過，最終，你將不只是把所有的用戶都滲透掉。
如果只是把所有的用戶滲透掉，根本上還是停留在工具邏輯。本質上，現在的用戶從使用原來的設計工具，變成使用 AI 這樣的工具，那最終的生產關係是會發生變化的。
甚至這個 AI 最終，會變成一個真正的 AI ，更像人的 AI 了。然後，它就會真的變成一個設計助理，甚至是一整個設計團隊，來直接幫甲方完成任務。
所以最終，我們不是要把所有的用戶都滲透掉，而是要把一部分用戶改變掉。
它不再是給設計師用，而是給甲方用。
長期的收費方式，訂閱制之外，應該針對價值產出收費
Lovart在剛推出時採用邀請碼制度，並且是不收費的。這主要是因為當時商業化收費的功能還未完全做好，同時也為了提升早期用戶體驗和產品傳播 。
短期收費模式可能還是訂閱為主。這個模式主要是針對專業工作者，也就是設計師，因為他們會持續使用工具來產出工作結果，比較適合訂閱制。
長遠來看，收費模式可能會根據交付的結果是服務還是具體產出物，以及面向的終端用戶是專業工作者還是甲方而有所變化。
如果直接服務甲方，由於甲方不是持續使用工具的專業工作者，而是會購買一次性的成果，那麼「按產出物付費」可能會是更合適的模式，例如根據產出物的類型和提供的價值來定價 。
AGI 來臨前，首重發展垂直領域應用
我覺得通用 AI 模型沒辦法吃掉所有應用，它在很多細分場景都做不精，所以會有非常多體驗設計的空間。未來垂直領域的 AI，機會應該會越來越多。
要注意行業數據，然後要注意行業認知。相較於靠產品經理去拍腦袋，好好的把垂直領域的知識教給AI，可能會更靠譜一些。
在技術預判上，要相信模型的智能會持續的提升。同時也要提前在模型智能還沒有發生之前，就先去做準備，不然就會晚了。
所以我們一個很重要的打賭是，AGI 不會在5年以內到來。如果 AGI 馬上就到來了，那就別幹了，大家都給 AI 打工吧，反正 AI 又不需要人類 (笑)
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