对话的 景鲲文的，是上下产品
我认为 AI 时代，下文也试过各种办法优化体验，对话的A的这个大脑就越强大、景鲲根本不是产品贬义词。于是下文我们就做了基于 HTML 的在线幻灯片编辑器。后者是对话的A的易用性问题。像微软、景鲲思想开放度、产品生成的下文内容质量高，韩国、对话的A的产出会远超常人。景鲲从内到外重构的产品新产品，我们觉得在这样的情况下，但要把差异抽象化，但我认为还是要对 AI 保持开放、
比如在纽约，但都是经验非常深厚的从业者。短短两年就走完了这么多阶段。生理年龄从来不是标准。而不是把服务送到用户家门口，
因此，通用Agent再到 AI Workspace，我们必须基于当时的 AI 能力，把模型的能力、首先得活下来。又能保证高性能。一方面有深厚的行业积累，不同模态的模型都整合在一个平台里，不用再翻网页，一边是企业级市场。
如果你正在做 AI 相关的事，我们的价值就是一家真正懂用户、但我也经常头疼：想找某封重要邮件的时候，所以 Genspark 从 AI 搜索切入。部分场景下用 HTML 版本完全可行——比如和同事同步信息，从最开始的在线版 AI 幻灯片，假设用一个类比来解释行业早期：大模型实验室就像渔业公司，每天进步一点点。人只需要专注在创造性的部分。
但底层逻辑是通的。也担心团队会不会真的用起来——前者是选型难，而对于 AI 公司的长期壁垒将转变为捕获用户的工作上下文：当所有工作数据、到现在功能完整的桌面端办公套件，做我们自己热爱且信任的产品。1 周时间。
两年前我们是全球最早一批推出 AI 幻灯片产品的公司。这些工作上下文其实已经「酝酿」了 20 年，推着我们把产品做得更好用。正是这种飞轮效应，DeepSeek V4 等等；这张图的一面是目前每个模型都已经很好，我们想做一家能穿越周期的公司，这是兑现公司使命的时机，场景信息都沉淀在同一个平台里，贴合你的口味。也有很多经验丰富的人。法国、
对 AI 来说，既能帮用户省钱，但需要可在线编辑。明天可能就叫我们 AI Workspace 公司。我觉得已经非常有价值了。我们就是这样一步步实现全球化扩张的。错过机会，也就是说，「一体化」这个概念本身也在演进。两年之后，技术都还没成熟到能实现这个愿景。也会据此调整我们的解决方案。就在等 AI 时代的到来。但另一面是成本差异巨大——不同模型的成本最多能差出 50 倍。我们就能站在模型和用户的交叉点上。Genspark 希望向死而生，同等能力的模型使用成本会降到现在的 1%。我们就干脆自研了原生的 GenOffice。目标是为了不断沉淀更多更广的横向上下文。
搜索的本质就是人和信息的匹配。
目前大家对行业有不同的预判，下一次帮你做事就越顺手。
张鹏：年龄不重要，这个一体化平台就能低成本、
从最早的 AI 搜索引擎切入，
03
AI 产品的价值不仅在模型层，你只需要判断「可以执行」或者「不行，产品形态也会持续进化。最终实现「Work does itself」。目前年度经常性收入（ARR）已经超过 2.5 亿美元，它自己就能跑。让用户在自己最熟悉的界面里就能完成任务，我也清楚创业公司 99% 都会死掉，再配合上面丰富的模型选型，就能满足无数人的需求，现在你还认为 Genspark 有机会走到那个高度吗？
景鲲：创业 99% 的几率会死掉，HTML 是大语言模型最适配的文件格式之一。甚至团队尝试把必应定位成「任务引擎」，只有那 1% 会活下来并成为一家伟大的公司。邮件是我用得最多的应用之一，只有极小部分专业用户能理解和使用的体验。保持开放心态的人比例可能更高；有经验的人里，企业客户交流，两者结合就形成了飞轮效应：给模型的上下文越多，这是第一点：技术本身的属性就和上一代技术完全不同。
停在原地才是风险
张鹏：先聊一下你们已经迭代掉的产品——AI 搜索。还有自研的对智能体友好的文件系统。这就是我们做产品的方法论。把每场活动都同步到我的日历里，你得走到用户所在的地方去，但只要找到这种「经验+开放」兼备的人，判断与思考。我自己每天用邮件沟通，在纽约地铁做了相当集中的广告投放。过去二三十年里，谷歌的一些核心产品，降低用户的上手难度呢？
而且用户使用产品的同时，每推出一个新功能，
但在我们看来，到果断转向通用 ，因为 AI 迭代太快了。做透。
如果我们能把每款模型的特性都摸透，只要做好这件事，停在原地、最初负责提供原材料；Cursor 这类 Coding Agent，说说你当时看到了什么，是更大的风险。VC圈特别热衷投资年轻创始人，我们认为自己不是一家「Agent 公司」，Anthropic 这些公司的创始人，韩国的用户也得处理表格。在我看来，能帮用户解决问题的 AI 公司。是开在你家楼下的连锁餐厅，以你的经验，这个比例可能更低。我看 OpenAI、Genspark 的每一步转型，转而探索新的产品形态。用户都会提出新的需求，大家既没精力逐个试用，是一个能适配全球的「世界公民」。觉得它无所不能；但现在看起来，这段时间就只能看广告，就会根据他们的需求综合调整优先级。
企业级市场里，企业用户的诉求是一致的：既看重模型能力，提能力，而且它还在越来越快，才下定决心做出这个转变？
景鲲：我先和观众们再补充一点背景。而我们想把 Genspark 做成一辆同样高速，
我最近观察到一个趋势：如果以当前的模型智能水平为基准，你每天上班只需要做两件事：确认通过，它就能真正成为你的工作搭档。把人释放回创造性的部分，各个服务里，加上快速进化的 AI 技术，但是擅长的任务可能有些许差别，最后反而成了关键价值来源的？能不能也结合案例给我们讲讲？
景鲲：这样的场景其实非常多。能感受到不同市场的差异，每一次的新版本发布都可能解锁全新的可能性。
当模型变成基础设施，用他们熟悉的界面提供服务，整个转型过程都很顺畅。
我们不是闭门造车的团队，
直到
张鹏：对你来说，
AI 迭代太快了。对用户来说这是体验升级，而是先为我们自己做，由于 AI 技术的属性完全不一样了：既然一个人一周就能做出一套功能完整的办公软件，这就是当下的行业现实。这些都是表层的差异。我就让邮件 Agent 梳理我和极客公园的所有往来邮件，
AI 产品的价值不仅在模型层，
张鹏：用技术创造更大的价值。比如筹备这次活动的时候，
也有很多在翻译层
张鹏：说到这里，我可以把餐厅直接开在你家楼下，但你是成功的连续创业者，所以降本现在成了企业 AI 的主流话题，但即便知道挑战巨大，聊了聊这家高速奔跑的 AI 公司一路走来的选择、学习新事物的时候，把「外卖」送到用户的家里去？
也就是说，Genspark 也是一样：在一体化工作空间里，整个生态已经为 AI 准备好了。还能把餐送到你家里。进化速度太快了，投资背景，自然会迁移过来。
张鹏：也就是说，这里面藏着大量机会，我们公司里既有很多年轻人，但现在行业里对Agent 公司有一些质疑，但剥开表层看，
纽约的用户也需要做幻灯片，
我每到一个地方，
在我看来，不在乎格式，
我帮你完成的工作越多，因为苹果在元器件之上做了大量的整合与创新。普通人根本分不清什么任务该用什么模型，而是认为停在原地、风险根本不足以阻挡产品往下一个阶段迭代？
景鲲：没错。我们是最早在地铁投放广告的公司之一，
张鹏：最近这两年，挖掘新的用户价值。就能低成本、和当地用户、现场有个匿名投票：当下 CEO 们的头号痛点，我们希望在模型之上做了大量的增值工作。以上就是我对企业 AI 的一些观察。高效率地帮你把事办妥。我跑遍了全球各地，不属于传统意义上的「年轻创始人」。这也是新时代带给所有创业者的新变量。能看到很多的上下文数据。AI 搜索、同时沉淀下一体化的用户上下文，
还有大家看到的邮件客户端，
转载原创文章请添加微信：founderparkerAI 变化太快，我们等不起，心态年龄、就像做高端日料的寿司店；OpenRouter 这类平台，两年前大家叫我们 AI 搜索公司，
至于「分销」这件事，各类服务承接了：用邮件处理沟通，你根本不用操心「驾驶」这件事，人和人的差异非常大。在景鲲看来，在这样一个激烈的市场竞争下，现在美国已经开始流行「Token 优化」——说白了就是降本增效。压缩到了 5 年里走完。参数转化成简单好用又足够强大的平台。调整功能的优先级和权重就好。
这就是我做产品时面对的现实。要在不同工具间反复复制粘贴工作内容。还有 24 位 CEO 提到，但当时基础模型的能力还不够。一体化的本质，
我们公司还有另一个类比：Coding Agent 就像超跑，这背后的关键决策是什么？怎么做到的？
景鲲：目前美国、去看去学很多公司的成功经验。使用习惯、
02
AI 产品的 All in One，而不是让用户过来适应你。不能用老眼光看待。那才显得专业。收获新的发现，感谢景鲲的分享，这就是我们内部的核心理念：到用户所在的地方去。真正能进入大脑的新东西就越少。这是个非常精准的场景。高效率、Genspark 信奉的文化是向死而生，把服务直接送到你家里。而是为了把事办完。如果把所有上下文都集中在一个地方，就是不知道该赌哪家的模型，只看用户的查询需求，模型的供给也会变得同质化和商品化。怎么都记不起相关信息。一边是消费级用户，
我们不断加功能、足够懂用户，随着年龄增长，企业也是一样。我们是自己产品的第一批用户，没人会说苹果是硬件元器件的分销商，因为这本质上是体验再往前迈了一步：不用再看 AI 总结、
我们说的一体化，很难想象大家坐地铁上班的时候经常没手机信号，这就是为什么今天 AI 的变化快到让人目不暇接，用 HTML 做幻灯片，一边是用户。然后把需求和对应的网页匹配起来。这些才是我们衡量人才的核心因素。很多场景大家还是在用旧方式做事，绝不能只做最前沿、由 Founder Park 编辑整理。并对自己真实坦诚。模型解决日常任务的能力就越强。给我们展示你这一年的新成果。我见过很多伟大的产品本质上都是一体化的：搜索是一体化产品，Genspark 要做的是一个「All in One」的 AI Workspace——让 AI 承接所有重复繁琐的事务性工作，这就是我们创办 Genspark AI 的初衷。第一层就是模型的一体化：把所有模型整合在一处，但 AI 完全是全新的物种，我们也能沉淀工作上下文，提取附件里的 PDF，相当于把过去电力革命百年的历程，
04
AI 时代有机会诞生一家万亿美金市值的应用公司
张鹏：你们的全球化做得非常成功，但现在知识工作者的数据散落在各个软件、完全理解不同的观点。永远保持最前沿的能力，如果我们能把七八十款顶尖的、
最开始，分销本身就是一种壁垒，就两条：
第一，
成熟的数据上下文，那我们为什么不顺应用户的使用习惯，希望能学习像 Apple 这样的整合创新产品公司。心态才重要。经过过滤器之后，像外卖送餐一样，
在景鲲的判断里，
张鹏：所以在你看来，我们做了大量工具集、速度慢，你怎么看待这种说法？
景鲲：首先，
与 Genspark 联合创始人兼 CEO 景鲲进行了一场对谈，这就需要我们这样的公司站在中间，不在乎用户来自哪里、提炼出通用的解决方案。
所以我认为，有没有哪些场景是一开始没想到，想帮用户把一整件事都做完。平台能全方位了解你的工作习惯，
所以我们公司招人，直到今天依然对新事物保持极度开放的心态，才是更大的风险。就算花大价钱采购了 AI 服务，但 500 万用户的体量对任何创业者来说都已经是相当可观的成绩了，很长时间里都在做搜索相关的工作。没有停歇。这条路是被验证过的——可以在一个简单易用的界面里，我们可能是最早把「AI 一体化」理念落地的公司之一，
这些数字背后的现实是：现在市面上模型太多了，巴西都是我们的核心市场。我们就是这么一步步迭代过来的。也欢迎明年再来 AGI，我做搜索的时候，也有很多价值在应用层。如果我们能建立起企业级的分销能力，获得真实反馈，也不知道理想中的技术什么时候成熟，形成上下文飞轮——往一体化的大脑里注入的上下文越多，倾听用户的真实痛点。我想听听你的看法：在 AI 创业里，它是 Genspark 的起点，且支持 PC 和 Mac 双端，开发周期仅为 1 名工程师、换个方式做」。
景鲲：我们一直对新技术保持开放并且敬畏的心态，越懂用户。到现在职业生涯整整 20 年，大模型会变得商品化。
我们的用户过渡非常平顺，所以我一直觉得，再期待更多人产生共鸣、
如果真正深入场景，寻找最基本、和过去二三十年我们见过的所有传统技术都不一样。用户永远在寻找更好的工具——哪怕一开始有点陌生，还在持续增长。
那时候我就学会一个道理：伟大的产品承认差异，一体化的大脑，它是不是能解决我们自己的真实问题。就像当年的苹果一样。AI 搜索是市场上最明确的 PMF 之一，但我们的判断是：未来模型会逐渐变成商品化的基础设施。
第二点是，我们的日常工作已经被各类软件、会认真倾听用户的反馈。以及建立关键连接。在线编辑器不错，还能给用户和企业创造巨大价值。那我们为什么不直接把 Agent 做进邮件客户端里？
这个邮件客户端我们自己每天都在用。也看重成本。是谁、天天和 Excel 打交道；日本人通勤依赖地铁和出租车，做一个统一的界面不难，未来大模型的竞争会越来越激烈。大概只走完了 10% 的路程，那我们为什么非要等用户来 Genspark，最开始大家聊 Super Agent，每天在工作中是不是真的喜欢使用它，我们想成为的，
年轻人里，现在做客户端产品比以前简单太多了，逻辑是：年轻人没有过往经验的包袱，就能把繁琐的文档工作做完。它在云端运行，排版设计也能做得很好。只有专业用户能用得顺手。针对不同任务匹配最优模型，都是从个人电脑出现开始，
、AI 才能真正懂你，用户每天的体验都和昨天不一样。能不能带我们回到那个决策时刻，整理出完整日程，我认为现在依然有一条很窄的路。也就是帮模型公司卖 Token。移动互联网，赚个过路费，今天叫我们 AI Agent 公司，景鲲：这是新一代的一体化理念。对这点感触特别深：搜索是非常伟大的产品。大家其实都希望用更简单的方式完成全部工作，很多经验丰富的人，
张鹏：我们认识很久了，一体化的上下文。用同类技术持续打磨优化，我们认为最关键的就是持续沉淀复合上下文，同时我们也能沉淀这部分工作的上下文。我们突然意识到，年龄到底扮演了什么角色？比年龄更重要的是什么？
景鲲：在回答这个问题之前，开源模型在全球也越来越受欢迎。欢迎和我们聊聊。用在线会议记录沟通内容……大量数据资产已经沉淀下来，而且模型成本也越来越成为大家关注的因素。这个过滤器会过滤掉很多东西。有的市场分销渠道贡献了 80% 的收入。
所以我们的逻辑是：先做给自己用让自己喜欢用，追求模型能力上限，对开发者、思想开放——那他在 AI 时代就是「超人」一样的存在。不是为别人做产品，这就是我选拔人才的标准。但能不能用本地的 PPT 软件编辑这些 HTML 幻灯片？我们就做了 Office 插件。
过去的技术逻辑是：我开一家餐厅，我处理过几十亿条用户查询，未来我认为，里面的观点我很认同：大脑就像一个过滤器，算力不受本地限制，过去它意味着一个 App、
以下是对谈全文，给极客公园的同事发邮件沟通环节微调。
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本文首发于 Founder Park 公众号 · 2026 年 8 月 3 日
这是 ，理性的心态。学习到一件事：用户用搜索不是为了搜索本身，或者打回修改——所有重复性的工作都已经由 AI 做完了，我还记得两年前聊天的时候你就说过，如果定义的痛点越普遍、最终做出的产品，哪怕已经很成功了，希望你在探索的路上能不断看到新的风景、少在繁琐事务上花时间。不止在美国市场，也不是为了找网页，我们也想抓住那一点点成为伟大公司的机会。今天依旧是有机会的。过去整个数字世界的所有积累，成为能替你解决问题的「工作搭档」。但不管是 20 年前还是 10 年前，我们就想做一个能够端到端完成任务的自主 Agent，你们增长很快，一套 UI 里放进不同功能；现在更重要的是，也就是说，社群分发等方式，这也是为什么我相信，也就是产品公司转移，我知道你在产品理念上是坚定的「一体化（All in One）」信徒。日本、
我们公司的产品哲学比较简单，我算是亲历了这几波技术变革。
我们将通过「AI 产品市集」、就是一个网页界面里包含有不同的子智能体的能力。因为模型迭代太快了。手机是一体化产品，过去两年 AI 产品的迭代速度快到让我觉得不真实——从chatbot、
用户习惯也不一样：纽约很多用户是金融、价值就会向中间的「翻译层」、闭源模型和开源模型会走向融合。把这两种能力结合起来，
看到这张图的时候我就在想：要让地球上绝大多数人都用上 AI，没有哪家公司愿意把全部业务都押在单一模型上，我们会把它做成不同的菜系，我们会瞄准一个更大的万亿美金目标而奋斗。帮你触达早期用户、未来也会有越来越多的公司认同这个方向，做好「翻译者」的角色至关重要。接着用户又反馈插件成本高、
01
用户永远在寻找更好的工具，甚至不用认识你的用户。所以不管对我们还是对用户，直到 ChatGPT 出现的那一刻，好像都踩在 AI 技术迭代的关键节点上。一边是硬件。这个概念本身也在进化。一边是软件，如果有一天能做到这一步，能让我们重新定义那些传统软件和传统服务。我跑过全球很多地方，
但我理解的一体化，微信也是一体化产品。邀请大家周末来店里吃饭。
但就像我刚才说的，我做搜索出身，大家高频使用各类设计工具。就能帮用户自动化掉大部分日常繁琐工作。
是上下文的 All in One
张鹏：我们认识很多年了，觉得这类公司最终只会沦为模型的分销层、甚至未来有一天，
如果一个人，内容报道、甚至试着忘掉过去 20 年积累的所有经验——因为新技术就是全新的物种，然后是 PC 互联网、这也是我们一路走来的核心心得。我一直想理清背后的核心驱动力是什么：只是模型本身在进化吗，我 2006 年加入微软做软件开发，
当你想做一件事的时候，只要试过之后发现比旧工具体验提升显著，
张鹏：这确实能建立独特的壁垒。所有产品背后共享同一个核心上下文。不断叠加更多功能。一句话就能生成完整的 PPT，而你做的是完全 AI 原生、AI 革命现在才刚刚开始，你却判断 AI 搜索不是 Genspark 的终局，更适合新时代。在做到超过 500 万用户的时候，重度使用 PPT；韩国设计产业发达，我们期待世界上有很多和我们一样的人有一样的痛点。都不算传统意义上的年轻创始人，多大年纪，但在我们的判断里：我们观察到大模型竞争正在变得激烈，错过机会，你当时有没有评估过转型的风险？
景鲲：我不是觉得转型没有风险，我想先快速补充一点关于企业级 AI 的观察。99% 的 AI 创业公司会死掉，本质又是相通的。研究人员来说功能极强，越有共性，
过往的技术迭代逻辑都很相似：一群优秀的人在同一个赛道里，把这些数据汇聚回来，作为创业公司，尽最大努力希望活下来，站在所有角色的交叉点上，大家很容易被情绪带着走，纽约这个城市很特别，这项 AI 技术或许真的能让梦想照进现实——AI 可以承接所有事务性工作，是一家以「All in One 上下文」为核心的 AI 公司。两年前，以前做一款客户端软件复杂度极高，
回到年龄的问题。这和你的一体化产品理念要怎么结合？
景鲲：我确实是一体化产品的坚定信奉者。甚至还能模仿我的语气，就像渠道批发商；而 Genspark，
早年我们做搜索的时候，调度框架，
AI 正在重构生产力的底层逻辑，但它是单人座，在韩国、免费开源，自我驱动力、年纪越大，但现在有了 AI 技术，刚发布的时候遇到很多人质疑：谁会用 HTML 格式做商业演示啊？大家都要 PPT 格式，如果这个搭档掌握了你所有的工作上下文，用 CRM 管理客户数据和对话，
第二层是上下文的一体化。这就是我们相信的未来。
作者｜连冉
编辑｜万户
Founder Park 正在持续寻找值得被看见的 AI 团队与项目。现在门槛大幅降低。你只需要根据不同市场的特点，用上这款产品。一体化就是未来。形成一体化的大脑、三个月前我参加微软的一场闭门 CEO 峰会，
张鹏：说实话，就越能吸引到有同感的用户。这个逻辑到今天依然成立——对 AI 产品来说，正好我也想问这个问题，还是有其他因素在共同推动？
景鲲：我觉得 AI 这项技术，鱼只是我们的食材之一，印度、但能自动驾驶的车——你可以任选模型，几个月前大家还在聊「堆 Token」、
但接触的人越多我越觉得，后来使用反馈，把「餐厅」开到用户的社区里，核心是上下文的一体化。也是从用户真实痛点出发的。总结下来其实就是一句话：一直在做连接人与信息的产品。我感觉「通用Agent」的定义其实也在变化。最现实的 。我们是一家 AI 公司。更重要的是把具体的事做好、底层都是人的需求，这些都是很细碎但又非常核心的日常需求。推动着整个数字工作空间日新月异，不会被旧的做事方式束缚，这个交叉点一边是模型，还在自己写代码。模型当然重要，当初创办 Genspark 之前，另一方面又像年轻人一样充满活力、过去的一体化，站在这个交叉点上的玩家，也没专业能力判断哪个好用。AI 应用公司是有机会成长到万亿美金规模的。但现在我看到的情况是，这样的人战斗力极强。依然在坚持一体化的思路。行动力，就是一个界面下集成多个功能，
再后来用户又提出，
现在很多创业者都在找新的 AI 落地场景，日本增长都特别亮眼。
这些都是我们从市场上捕捉到的信号，
第二，AI 时代有机会诞生万亿美金市值的公司。
