最快“通关”行业 1 亿 ARR 的 ToB 老兵，为什么开始做“能玩的内容”？
过去几十年，我们一直在降低“生产内容”的门槛；下一步真正重要的是，降低“参与一个世界”的门槛。
如果只看履历，老孙不像一个会去做 AI 娱乐的人。
他是飞书 People 商业化 1 号员工，从零搭销售和售前体系，创下 HR SaaS 行业 1 亿 ARR 的最快达成纪录；之后又在大模型独角兽负责 B 端业务，从零组团队拉业务，帮助公司在两年内完成近百倍的估值成长。
这是一个典型的 ToB 老兵。
所以当他开始创业，方向却变成了 AI 互动内容，我第一反应是：为什么？
企业服务的商业模式已经被他跑通。客户、销售、方案、交付，这些东西他都熟悉。
娱乐却是另一套游戏：用户的注意力不可预测，内容成本高，爆款难复制。
更何况，互动内容并不是一个新概念。
《黑镜：潘达斯奈基》做过，国内互动剧做过，橙光也做了很多年。
为什么偏偏是现在？
聊下来我发现，老孙真正押注的，其实并不是“AI 视频”，甚至不只是“视频”，而是更广义的“内容”。
跟商业化打交道 10 年后，他反而开始关注一个看起来不那么商业化的问题：如果创作门槛变得足够低，内容供给会发生什么变化？
而 ReelFork，就是他对这个问题的一次产品验证。
上一轮 AI 做效率，这一轮为什么可能做体验
老孙过去十几年的经历看起来跨度很大。
2011 年做大数据和 MarTech，后来做移动互联网、量化交易平台，再到企业 SaaS 和 AI。
但在他自己看来，变化的是行业，不变的是一件事：一直在找新技术真正能被大规模应用的场景。
过去几年，AI 最先改变的是效率。
写代码更快，处理信息更快，做报表更快，生成文案更快。
本质上都是：原来的事情没有变，只是做得更快了。
但这一轮 AI 开始出现另一个有意思的变化。
很多 AIGC 产品在早期生产力价值还没有完全成熟的时候，依然会吸引大量用户使用。
原因很简单：新体验本身就足够让人愿意尝试。
这让老孙开始思考：当 AI 不断把体验的门槛往上推，下一个真正的体验跃迁会在哪里？
他最终把目光放到了娱乐。
因为娱乐本来就是一个高度依赖体验的行业。
用户愿意花时间，也愿意花注意力，甚至愿意为情绪、参与感和新鲜感付费。
所以他看到的机会，不只是 AI 把内容做得更快，而是：AI 会不会开始改变“内容是什么”。
从“更快生产”到“更多人开始生产”
这个问题又回到了他最熟悉的供给侧。
过去做企业软件时，老孙习惯问：一套系统能服务多少客户？一个销售能覆盖多少商机？自动化以后，原来的成本还能不能继续下降？
本质上都是在看：当生产成本下降以后，供给会发生什么变化？
AI 进入内容行业以后，逻辑其实一样。
过去几年，大家首先看到的是：写代码更快，做图更快，生成视频更快。
但老孙越来越关心另一个问题：不是一个创作者一天能生产多少内容，而是原来不会创作的人，会不会开始创作？
这是两个完全不同的问题。
过去，一个人有一个故事、一个角色，甚至只是脑子里闪过一个想法，想把它变成真正的内容，中间还隔着剧本、拍摄、剪辑、设计等一整套专业流程。
所以内容生产的入口一直很窄。
AI 真正可能改变的，不只是这条流水线的效率，而是把“我有一个想法”到“我把它做出来”之间的距离压缩掉。
于是，内容供给可能不再只依赖少数专业创作者。
更多普通人，也可能开始成为内容供给的一部分。
真正降低创作门槛，不是让人从白纸开始
但问题很快就来了：这些原本不会创作的人，真的开始创作以后，他们会创作什么？
如果答案还是：“打开一个空白页面，从零写剧本。”那门槛其实并没有真正消失。
所以 ReelFork 想做的，并不是把一个更强的创作工具交给用户，而是把创作的起点往前挪一步。
不是让用户从零创造一个世界，而是让他进入一个已经存在的世界。
你喜欢一个角色，可以继续和他互动。
你不满意一个结局，可以试试另一种走法。
你突然想到一个新的可能，可以继续往下发展。
很多人看完一部剧，其实都有过类似的念头：“如果当时不是这么选，会怎么样？”“如果他们没有分开，后面会发生什么？”
过去，这些念头大多数只会停留在脑子里。
因为从一个念头，到真正做成内容，中间还隔着一整套专业流程。
ReelFork 想做的，就是把这段距离尽可能压缩。
你甚至不需要一开始就想完整个故事。
只需要说：“我想看看另一种可能。”
剩下的部分，由 AI 帮你继续往下展开。
这时候，原来的内容就不再只是一个消费品，而变成了一个创作起点。
这里，老孙提出了一个他非常看重的标准：因果权。
不是用户有没有点击、有没有输入，而是：我的行为，究竟有没有成为后来发生的事情的原因？
如果我选择不相信她，她的态度因此发生变化，后面的剧情也随之改变，那我的行为就进入了这个世界的因果链。
但如果我的输入只是把我切换到另一段预先录好的内容，那本质上还是内容选择。
所以，“看”和“玩”的区别可以被压缩成一句话：
看，是你的输入决定你接下来看到什么。玩，是你的输入决定接下来会发生什么。
而当你的输入真正进入内容的因果链，互动才真正开始。
当内容开始记住你
但因果权再往前一步，还有一个问题：内容能不能记住你做过什么？
你第一次帮助一个角色，下一次见面，他对你的态度应该不一样。
你改变过两个人的关系，后面的故事应该受到影响。
你触发过一件事情，它就不应该凭空消失。
这时候，内容就不再只是一个固定的故事，而开始拥有自己的状态。
老孙觉得，这可能才是互动内容真正有意思的地方。
互动不是多几个按钮、多几条分支，而是这个内容有没有关于“你”的状态。
“你做过什么，它记不记得，以及这些事情会不会影响后面发生什么。”
传统游戏当然早就有状态系统。
问题从来不是“以前没有状态”。
真正的限制是：这些状态大多需要人提前设计。
创作者可以写 100 个节点、1000 个节点，但很难提前写完用户所有可能做的事情。
AI 的价值恰恰在这里。
以前是作者先写好：“可能发生什么。”
现在则可以变成：作者定义一个世界，用户进去以后，事情才真正开始发生。
AI 不一定只是让分支更多。
它真正可能做的是：让这个世界能够回应那些原本没有被提前设计的行为。
ReelFork 想做的，不是一款互动剧
聊到这里，也就能理解为什么老孙不愿意把 ReelFork 简单定义成一个 AI 视频产品。
因为如果目标只是：生成更多视频、更多分支。那最终还是视频平台的逻辑。
而 ReelFork 想探索的是另一种内容形态：内容本身可以是一个角色、一个世界、一段关系，也可以是一个会持续变化的状态。
创作者负责建立世界。
AI 让这个世界能够继续运转。
用户进入其中，通过自己的行为让它发生变化。
而用户每一次互动，也可能成为新的内容。
这意味着用户和创作者之间的边界开始变模糊。
一个人最开始可能只是观众。
看完以后，他突然想：“我想让这个故事换一种方式发生。”
于是他第一次成为了创作者。
这也是老孙真正想验证的事情：
不是让原来的创作者一天多做 100 个视频，而是让一个原本不会创作的人，也可以因为一个突然冒出来的想法，马上创造出一点东西。
如果这件事情成立，内容平台的供给逻辑也可能随之变化。
过去是：少数创作者生产，大多数人消费。
未来可能变成：消费本身，就会不断产生新的内容。
内容吸引用户进入。
用户与内容互动。
互动产生新的内容。
新的内容又吸引下一个用户。
于是，内容平台第一次可能拥有一条新的飞轮：内容 → 互动 → 创作 → 新内容。
这也是为什么老孙做的最终不是“AI 视频”，甚至不只是“AI 娱乐”。
他真正想尝试的，是一个互动内容平台。
当这个“如果”真的可以发生
从这个角度再回头看老孙过去十几年的经历，会发现他似乎并没有真正离开自己熟悉的事情。
以前，他做的是企业服务，把销售、客户和商业流程规模化。
这一次，他关注的是另一种供给：原本只停留在人脑里的那些“如果当时……”。
如果技术真的能够让这些念头快速变成内容，那么内容的生产方式可能会发生变化。
也许未来，一个用户看完一部作品，不再只是说：“很好看。”
他还会说：“我想试试，如果是我，会发生什么。”
而当这个“如果”真的可以发生的时候，内容就不只是被看见，也开始被玩出来。
访谈精选 Q&A
Q1 你过去一直在做企业软件商业化，为什么这次创业反而选择了 AI 娱乐？
老孙：其实在我过去做的几件事情里，有一个共同点：一直在找新技术真正能够被大规模应用的场景。
我从 2011 年开始做大数据和 MarTech，后来经历移动互联网、量化交易平台，到 2024 年开始做 AI 应用。
表面上看行业跨度很大，但底层逻辑其实没变——技术真正创造价值，最后还是要落到一个足够大的具体场景里。
过去几年做企业软件，让我非常确信 AI 会先在企业服务里创造一轮巨大的生产力价值。
但到了这一轮，我反而越来越看好娱乐。
因为娱乐是一个非常特殊的场景：用户天然愿意花时间、花注意力，也愿意为情绪、体验和参与感付费。
更重要的是，AI 正在第一次真正改变娱乐内容的生产方式。
所以不是从“企业服务突然跳到娱乐”，而是我觉得：过去一轮 AI 最值得做的是效率，这一轮 AI 更值得做的是体验。
而娱乐恰恰是体验最集中的场景。
Q2 从飞书 People 到大模型企服，你做过很多 0 到 1 商业化。这些经验到了 ReelFork 还有用吗？
老孙：很多业务侧的方法其实是通用的。
我在飞书 People 商业化早期，从零开始组建销售和售前体系，创造过 HR SaaS 1 亿 ARR 的最快纪录；后来在爱诗科技负责 B 端，也搭过从销售、售前、CSM 到产品运营的完整体系。
这些经历让我一直比较重视一件事：一个新业务最重要的，不是把所有事情都做好，而是尽快找到真正决定业务生死的那个变量。
ToB 和 ToC 最大的区别，还是需求验证方式。
ToB 可以通过客户、销售和业务结果快速验证；ToC 更多要通过产品体验和用户行为去发现需求。
所以到了 ReelFork，我会更关注：用户到底会不会真的喜欢、真的玩，而不是他口头上说喜欢什么。
而且现在其实连 ToB 也不完全是“客户告诉你答案”了。
模型、Agent、Skills 这些能力迭代太快，对现有工作流和管理方式的冲击很大，很多客户自己也不知道未来的工作方式到底是什么。
所以这一轮创业，一个很大的变化是：你不能只做需求响应者，还必须成为需求的引导者。
ToC 只是反馈周期更短、反馈更直接。
用户不会告诉你：“我需要一个 Stateful Content 平台。”
他只会说：“刚才那个选择居然真的影响后面了，我还想试另一个。”
产品团队要从这种行为里反推，用户真正想要的到底是什么。
Q3 如果不能说“AI 视频”“互动短剧”“Agent”，你会怎么向普通用户解释 ReelFork？
老孙：我会说：ReelFork 是一个让你“能玩的内容”的地方。
传统内容是给你看的。
游戏是让你玩的。
我们想做的是中间那个过去一直没有被真正做出来的东西。
你不需要花几个小时学一套游戏规则，也可以在几分钟里真正改变一个故事。
你进入一个故事，不只是看它怎么发生，还可以决定：他会怎么做？她会不会相信你？接下来发生什么？
所以对用户来说，它不是一个 AI 工具，他也根本不需要理解背后的技术。
就是一句话：这个故事会因为你而不一样。
Q4 现在已经有大量 AI 视频生成工具，为什么 ReelFork 没有继续做“生成效率更高”，而是走向互动？
老孙：因为单纯提高生产效率，最后得到的还是更多“可以观看的内容”。
这当然有价值，但不是我们最想做的事情。
而且 ReelFork 也不只是分支剧情。
我们最终希望能够承载文游、互动剧、轻游戏、小程序、角色互动等更多内容形态。
它们背后其实都是同一件事情：让用户从内容的观看者，变成内容世界里的参与者。
所以我们更关心的不是：“AI 能生成多少视频？”
而是：AI 能不能让一个内容世界，因为用户的行为而继续发生？
这才是我们真正想做的事情。
Q5 互动影视其实早就存在，《黑镜：潘达斯奈基》、互动剧、橙光都做过。为什么过去一直没有成为主流？
老孙：最大的瓶颈其实不是用户不喜欢互动。
而是：互动内容太贵、太难创作。
一个普通视频只需要制作一条故事线。
但互动作品要提前设计多个分支、多个结果、人物状态、不同结局，以及不同状态之间的逻辑关系。
只要分支越来越多，制作成本就会迅速上升。
所以过去的互动内容，本质上还是一个非常“手工作坊式”的产业。
AI 真正改变的，是把：原来需要大量人工预制的内容空间，开始变成可以机器实时展开的内容空间。
这才是关键。
不是 AI 第一次发明互动内容，而是 AI 第一次让互动内容有机会从“少数精品项目”，变成一种用户可以直接参与、并且具有生命力的内容类型。
Q6 你一直强调“用户因果权”。它和普通的互动、点击、选择到底有什么区别？
老孙：我觉得这是判断 AI 原生内容一个非常重要的标准：用户有没有因果权。
不是用户有没有点击一个按钮，而是：我的行为，是不是后来发生的事情的原因。
比如你点一下，播放了另外一段视频。
这只是换内容。
但如果我刚才选择了“不相信她”，导致她对我的信任下降，后面整条剧情都发生变化，那用户才真正介入了这个内容世界。
所以 AI 原生内容不应该只是：“AI 生成的内容。”
更应该是：内容能够实时理解用户，并因为用户的行为继续变化。
这也是为什么我们一直强调 Stateful Content。
因为一个真正“有状态”的内容，会记得你之前做过什么。
Q7 如果每个节点都有不同选择，内容量不是很快就会指数级爆炸吗？你们怎么解决成本和剧情一致性？
老孙：这里最容易出现的一个误解，就是认为所有互动内容都必须把所有路径提前做出来。
我们未来会明显区分两类内容。
第一类是预制分支。
关键剧情、关键节点、品牌内容，这些依然可以由人工设计和控制。
第二类是状态驱动的动态内容。
用户做了什么，AI 根据当前世界状态实时展开下一步。
所以未来不是：100 个状态 = 100 条提前制作的视频。
而是：规则 + 状态 + AI 生成。
这也意味着创作者本身的角色会发生变化。
过去是“写完所有剧情”。
未来会越来越变成：定义这个世界，以及这个世界运行的规则。
这恰恰是 AI 特别适合帮助人的地方。
Q8 那未来导演是不是也不再是“讲完一个故事的人”，而更像“设计世界规则的人”？
老孙：我觉得后者会越来越重要。
未来导演不一定要控制每一个具体结果。
他更像是在设计：这个世界允许什么发生，以及什么不能发生。
比如 D&D 最重要的价值，也不是 DM 提前把所有剧情都写死，而是建立一个足够完整的世界规则，然后让参与者真正进入其中。
所以我们真正交给用户的也不只是“选择权”。
而是：因果权。
导演定义世界和边界。
用户决定自己做什么。
AI 负责在规则之内，让这个世界继续运转。
未来创作者真正重要的能力，可能不再只是写一条非常完整的故事线，而是有没有能力构建一个可以持续生长的世界。
Q9 但用户真的愿意频繁选择吗？很多人下班以后其实只想躺着刷视频。
老孙：我觉得这里有一个很大的误区：互动不应该等于让用户不停做题。
用户下班以后确实可能只想躺着刷。
所以 ReelFork 不会要求他每 5 秒钟做一次选择。
我们真正关注的是：什么节点值得把因果权交给用户。
比如一个决定人物关系的时刻，一个会改变整个故事走向的时刻，或者一个特别强的悬念点。
这种时候，用户会非常自然地产生一个念头：“如果是我，我会怎么选？”
这时候互动并不是在打断观看，而是在观看之上增加了一层参与感。
而且我觉得 AI 带来的另外一个变化也很重要，就是它会释放更多普通人的创作能力。
过去很多人的创作天分没有机会被看见，因为表达一个完整故事的门槛太高了。
现在 AI 把生产门槛降低以后，越来越多的人可以进入内容生产。
某种意义上，我觉得这也是一种“人民史观”。
好的内容本来就应该来自生活的各个角落、社会的不同阶层，而不是永远由少数人掌握话语权。
Q10 为什么 ReelFork 要同时做 Studio 创作端和 Cinema 消费端？只做创作工具不是更轻吗？
老孙：因为创作和消费在 ReelFork 里面，其实不是两个孤立的环节。
如果只是：创作工具 → 导出视频 → 去 TikTok、YouTube 或者其他平台播放，那我们本质上依然只是一个生产工具。
但 ReelFork 真正想做的是一个完整的内容闭环：创作者创造一个世界 → 用户进入并互动 → 用户行为改变状态 → 新内容继续产生 → 新用户继续进入 → 用户和创作者继续 Fork。
所以 Cinema 不是一个额外的播放器。
它是整个 Stateful Content 闭环里非常关键的一环。
没有消费端，用户行为就不会重新反馈给内容。
而没有这个反馈，互动内容就很难真正形成飞轮。
所以我们早期会先重点解决创作供给。
内容平台最核心的资产最终还是内容。
但我们也不会走传统平台那种“先拉一大批创作者，然后等用户来”的方式。
AI 让我们有机会先用比较低的成本，和第一批创作者共同做出一批有代表性的内容。
先把：好内容 → 用户体验 → 用户反馈，这个链条跑通。
有了第一批范式，再让更多创作者进入。
Q11 AI 把内容生产门槛降得越来越低，未来真正稀缺的到底是什么？
老孙：我觉得未来真正稀缺的一定不是生成能力。
模型会越来越便宜，生成能力也会越来越普遍。
如果只是“无限生成”，最后非常容易变成一个内容垃圾场。
真正重要的不是：“你能生成多少内容？”
而是：一个好内容能不能持续衍生。
这也是我们为什么特别重视 Fork。
一个作品不是一个固定终点。
它可以被用户继续二创，可以被不同创作者改编，可以出现不同角色、不同视角、不同玩法。
所以 AI 真正的价值不是：“替你生产 1000 条内容。”
而是：让一个好的内容资产，拥有继续长出 1000 种内容的能力。
我们一直讲一句话：一个 IP，一个宇宙。
再往后，真正稀缺的其实是内容关系。
用户为什么会关注一个角色？
为什么会持续追一个世界？
为什么愿意 Fork 一部作品？
为什么愿意为了一个角色继续付费？
未来一定会出现越来越多垂类内容平台。
平台的价值不只是：“这里有很多内容。”
而是：这里有我认同的一群人、一批角色、几个我真的在乎的世界。
一旦用户和内容建立关系，平台的黏性、付费意愿和忠诚度都会和单纯的内容消费非常不一样。
Q12 从一个企服商业化老兵的视角，你怎么判断一个 AI 娱乐产品是真的成立了？三年后你希望 ReelFork 变成什么？
老孙：如果看指标，我现在会特别关注三个层面。
第一：用户有没有真的玩。
不是点了多少次，而是有没有发生真正的因果互动。
第二：用户会不会因为内容里的因果关系回来。
比如复玩、多结局探索，或者回到之前某个节点重新做一次选择。
这些指标比简单的停留时长，更能证明互动内容到底成不成立。
第三：创作者能不能持续生产。
因为平台最终一定要形成：好内容 → 更多创作者 → 更多内容 → 更多用户。
所以我最不希望看到的，是大家第一次进来以后觉得：“这个东西挺新鲜。”
我真正想看到的是，用户玩完以后产生一种冲动：“我想看看另一个选择会怎么样。”
这个时候我觉得产品才真的成立。
从行业阶段来看，我觉得现在很像移动互联网早期和大模型应用爆发初期的一个交叉点。
刚开始一定会出现大量“原来的产品 + AI”，这很正常。
但我判断一家公司是不是真的建立产品壁垒，会看三件事情：有没有新的用户行为；有没有新的内容或产品形态；有没有新的网络效应或者资产沉淀。
如果只是用 AI 更快地生产过去的内容，模型一迭代，这个优势非常容易被吃掉。
但如果一家产品开始沉淀用户行为数据、角色关系、Stateful Content、创作者网络和 IP 资产，那它实际上已经不只是在吃模型红利，而是在建立自己的产品层。
所以如果三年以后 ReelFork 真的做成了，我不希望它只是一个 AI 创作软件，也不希望它只是一家互动短剧平台。
我更希望它最终成为：一种新的内容消费和生产基础设施。
但这句话是我们内部说的。
对于普通用户来说，它不需要这么复杂。
他只需要知道：这里有很多可以玩的内容。
他可以看一部互动剧，可以和角色聊天，可以玩一段文游，可以进入一个故事世界，也可以 Fork 别人的作品。
对创作者来说则是：我给你一个世界、一段故事、一个角色，你帮我把它变成可以持续生长的内容。
所以我理想中的 ReelFork 不是一个“AI 内容工具”。
而是：让内容从“被观看的作品”，变成“可以被进入、被改变、被继续创造的世界”。
真正的 AI 原生娱乐，不应该只是“AI 帮我们做更多内容”。
而应该是：内容开始能够理解用户、记住用户的行为，并因为用户而继续发生。
过去几十年，我们一直在降低“生产内容”的门槛；下一步真正重要的是，降低“参与一个世界”的门槛。
我觉得 ReelFork 正好站在这两个趋势的交叉点上。
2011 年我第一次创业时，技术在帮助企业处理数据；移动互联网时代，技术在帮助人连接彼此。
到了 AI 时代，我越来越相信，技术最终还会把一件更古老的事情重新交还给普通人：创造世界，并参与世界。
这也是我现在愿意重新创业做 ReelFork 的原因。