印象笔记CEO唐毅：做好垂直AI应用场景才能“对抗”大厂|界面新闻 · 科技

界面新闻记者 | 伍洋宇

界面新闻编辑 | 宋佳楠

“面向AGI ，我们现在走到一个从来没有这么近
，但仍然很远的点 。 ”对于AI的发展进程，印象笔记CEO唐毅如此总结道
。

在所有参与2024年世界互联网大会乌镇峰会的企业中 ，印象笔记是一家相对特殊的创业公司。它起源于美国科技公司Evernote
，以“印象笔记
”为品牌作为外企入华，在2018年完成独立重组 ，成为具有独立决策权的中国公司
，随后又开始反向出海 。

虽然印象笔记不是一个以AGI（通用人工智能）为目标的公司，但AI 2.0的出现的确让其拥有了在垂直场景弯道超车大厂的机会
。

去年 ，该公司上线了包含智能写作等功能在内的“印象AI”，其由印象大模型支撑
，后者是一款基于开源大模型BLOOM开发的百亿参数轻量级模型，根据自有“APP+PC端 ”公开数据建立起垂直领域数据库 ，通过预训练和精调来做针对解决特定行业问题的专用模型（Domain Expertise）。

目前
，几乎所有大模型厂商都盯上了“工作流+AI
”场景，相继推出了AI个人助理产品 ，包括文心一言 、通义千问
、豆包、Kimi等 。印象笔记作为独立的中小型创业公司
，要对抗大厂的主要竞争点就在于专有数据积累
。

对于自己掌握的数据量，贴近办公室场景的内容生成 、内容理解
、知识总结、知识库提醒 、个人知识助理等 ，唐毅认为是足够的。同时
，他表示印象笔记具备一个差异化优势，即端侧和云端都有用户数据 ，这意味着平台可以提供更好的弱网场景乃至离线场景下的推理服务
，并且能够解决数据隐私问题 。

“我们能做好的地方是对场景更深的理解，对数据更多的积累。”唐毅说 ，这一定程度上能够带来更好的用户留存，而这也是AI应用在投放获客过程中面临的主要问题
。当前许多AI应用都存在用户增长较缓的情况
，他认为这与使用场景相对比较泛存在一定关系。

一个专有数据决定场景理解差异的例子可以说明上述问题 。目前大量AI应用以自然语言交互为主，但工作流中并不是每个环节都适用于此 ，有的场景可能更适合菜单选择等交互方式
，这是用户体验需要持续改进的地方
。这种经验来自于足够多
、足够高频的用户数据。

在印象AI上线两三个月后，公司就做出收费的决定 ，这在同类产品的商业化进程中并不常见 。

“除非你的终极目标是解决AGI问题
，否则最好早早认识到自己如何能够健康地发展
。 ”唐毅指出，当前美国AI投资方向已经变成了不仅仅看活跃用户数 ，还要看付费用户数
，“只有用户拿钱包投票才算数
”。

这家公司同时做了硬件产品线，包括智能笔、电子马克笔 、扫译笔、智能录音笔等等 ，这些都是与知识工作者使用场景严密相关的品类
，不那么担忧有大厂闯入 。

但唐毅表示，不排除未来向一个更大场景布局的可能性
。团队目前正在思考 ，例如Rayban Meta这类眼镜产品，未来是否可以成为因自身普及而带动应用场景的智能硬件。这是一个挤满创业公司
，并且已经有大厂虎视眈眈的赛道 。

就AI应用层公司的出海趋势来说，唐毅并没有感受到过于激烈的竞争
。一方面在于印象笔记的企业基因 ，对海外市场的打法相对了解。另一方面
，唐毅认为在部分垂直领域中，海外市场并没有太多非理性投放 ，能够仅凭产品本身培养用户习惯和建立口碑 。 

在移动互联网时代
，软件和硬件两种商业模式下都诞生了商业巨头，但这件事在AI 2.0时代还相对模糊——哪个领域有可能率先取得成功？

在唐毅看来 ，“软硬交替”或是非常重要的规律
，例如曾经在互联网泡沫时期高速建设的海底光缆，最后促成了YouTube等一众视频公司的爆发 ，而乔布斯在发布iPhone的时期
，也无人预测过这里能够诞生抖音和美团。并且，每个赛道的胜利者并不一定是第一批尝试的人
。 

“有时候你要等整个生态的成熟 ，要跟着跑，持续调优
，这一点我觉得是非常重要的。 ”唐毅说 。