前剪映中国负责人张琪智创业：留下的和扔掉的字节基因｜OJO如何破局

字节系｜判断｜中间层｜产业更迭

Intro

要理解 2026 年的创业困境，需要理解 AI 时代的技术演进。

移动互联网有相对清晰的作战图。

2011 年前后，3G 和智能手机让信息移动起来，催生了微博和微信；2014 年前后，4G 和移动支付等基础设施成熟，服务得以实时匹配到人，滴滴和美团迎来爆发；再往后，才是抖音的登场。

AI 时代的技术演进是跳跃式的。2023-2024 是基建期（GPT-4、Claude、Gemini），到 2025-2026，第一批应用就已出现，创业者如同在行驶的火车上造火车。

• 制图：AI闹

另外，移动互联网解决了「最后一公里」，AI 解决的是「能力平权」，前者的护城河是流量和规模；后者是一个创业者的认知壁垒，对垂直场景的理解深度。

对应到资本市场最青睐的字节系创业者，他们的优势是原本就行驶在一辆全球增速最快的火车上，定义过产品，也做过大规模的增长，从 2025 年至今，字节系大概走出过 100 多位创业者。

「去年市场好的时候，字节系的天使轮能拿到 200 万美元，但今年应用遇冷，定价腰斩。」一位投资人告诉我们，字节系创业者经历一年的市场检验，有个比较大的通病：字节信奉大力出奇迹，但 AI 时代的应用服务超级个体，不做双边市场，「拿着旧地图找不到新大陆，他们出来创业的第一步要做自我阉割。」

张琪智（以下简称 kiki）身上就有一种「反惯性」——这也许是她刻意摆脱字节记忆的对抗。她在字节工作八年，是少数亲历剪映从 0 到全球破亿完整周期的产品人，2026 年创业之前，她是剪映中国区负责人，直接向张楠汇报。

她的创业项目 OJO——没有选择剪映系创业者最擅长、也最热的视频赛道，而是一款设计决策平台。

简单解释，就是让没有专业设计功底的人，拥有一支设计团队，交付产品、网页、创意和设计方案——召唤「乔布斯」梳理产品本质，召唤「梵高」定审美基调，召唤「特朗普」写营销文案。

和市面上绝大多数「一句话直出结果」的产品不同，OJO 强调人在决策过程中的思考。它会追问用户：产品服务什么人？用户为什么需要它？并且内置了一个反驳机制。

kiki 认为，在通用模型已经普遍实现能力平权的时代，「判断」一定是最稀缺的能力。「设计也不是一个高效率场景，真正影响设计结果的，是人在链路上游做出的判断。」

行业一直强调的提效，在她看来，可能只是个「中间态」，大模型能带来的价值远不止效率，「如果只围传统工作流做效率优化，未来模型一升级，产品会瞬间失去价值。」

更深一层的思考：过去，审美是阶层标志——请得起大牌设计师的品牌看起来高级，请不起只能用模板。在工业化的模板和个性化的设计之间，隔着一条 Gap。OJO 想解决的也正是这个：让普通人稳定产出有审美的结果，比如个人网站、自媒体视觉，全是审美的外化。

OJO 已在 8 月上线，是一款全球化产品。首轮融资近亿元，由顺为资本、联想创投联合投资。

我们挑选了 8 个问题。

很有意思的一点是，在「为什么创业」以及「为什么选择做设计场景」这些关键决策上，kiki 还是保留了字节的肌肉记忆。

• kiki

• 产品推导图

• OJO首页

「八问kiki」

AI闹先聊聊外界对你最大的好奇，在资本市场对「应用」趋于消极的 2026 年，你却决定创业，你的思考以及想要解决的问题是什么？

kiki 我觉得 2026 年反而对创业者是新起点。前两年，大家还可以用「模型很新很早期」解释很多不成熟。但 2025 年明显感觉到模型尤其是多模态的进步是指数级，很多想法可以立刻实现，反而不会受到技术的制约。

所以今年的创业者要清晰回答一个新问题：你的应用在模型之上的价值到底是什么？自己做的是不是只是套了一层界面、赚效率差，还是在一个具体行业里，真的改变了原来的生产方式。

过去在剪映的经历给了我很强的体感。剪映的成功不是因为它比 Adobe 多做了几个功能，而是因为视频创作的生产结构变了。过去是专业团队、专业设备、专业流程完成的事情，现在普通人也可以低成本完成表达和传播。

真正被改变是创作者是谁、钱从哪里来、团队怎么组织、作品怎么交付。

今天看 AI 应用也是同一个逻辑：应用和模型不是简单的竞争关系，应用真正的价值，是把模型能力放进一个具体场景里，重构交付关系。

这也解释了为什么我在 2026 年出来创业。模型能力到了一个阶段，你必须回答：当能力被 AI 平权之后，产品提供的稀缺价值是什么？

对我来说，答案是判断、审美和交付。

OJO 不提供「让 AI 更快生成一个页面」，而是帮助用户把想法变成一个有结构、有审美、能交付的产品结果。

AI闹所以你解题的原点是：AI 应用创业者要先思考产业结构被颠覆后，机会是什么？

kiki 对，如果旧流程本身会消失，优化旧流程就不是创业机会，是陷阱。

AI 应用创业最难的，不是判断今天的需求，而是判断一个行业原来哪些关系会被打破，生产者、决策者、交付者的生产关系会发生什么变化——这才是新的产品机会。

如果只是盯着今天的痛点，很容易做成「中间态」产品。比如大厂没有服务好的某个细分场景，确实有真实需求，但它不一定代表未来。

避免在局部问题上越做越深，最后发现问题本身被模型能力或者大厂入局吞没。

我更习惯从终局往回看。先问：如果三年、五年后，模型能力继续提升，行业的生产结构会变成什么样？再回到今天，找最早出现、还没有被好好产品化的断点。

AI闹OJO 就是这么推导出来的吗？

kiki 是，我们不是从「AI 能不能更快生成 UI」开始思考，而是从一个底层的问题：当代码、设计、内容这些专业能力都被 AI 降低门槛之后，产品生产里真正稀缺的东西是什么？

要从终点倒推答案。

另外，OJO 最初也来自几个我的具体体感。

第一个是技术信号。起点是去年 10 月，我们在剪映内部孵化一个新的产品，同事用 Gemini 产出的原型让我觉得已经比一些设计师做得更快更好，这代表模型在审美能力上有了很大的突破。

第二个是工作方式的变化。我们这个孵化项目的小团队内部，产品经理、设计师、工程师的边界已经开始松动。产品经理可以自己生成原型，设计师可以直接做可交互方案，工程师也可以更早参与产品表达。

过去设计是一个相对下游的环节，但 AI 出来之后，设计判断开始前置，甚至变成每个想做产品的人都要参与的事情。

第三个是我发现，市面上很多工具其实混淆了几个问题：UI/UX 不等于前端，设计也不等于 vibe coding。一段代码能跑不代表它像一个真的产品；一个页面被生成出来，也不代表里面有清楚的产品结构、交互逻辑和审美判断。

最近我们 1.0 内测版本的发布，也得到了一些验证。在我们 X 官宣的评论区，海外用户直接反馈「OJO 是否能把他们从 Figma 中解救出来」，他们早就不想再用一个绘制工具了。

用户用钱包投票，上线几小时内，我们就在 Stripe 上看到了明确的用户付款。

AI闹说到 Figma，已经是全球最成功的设计工具，同时也在 AI 转型，很多人把你们视为挑战 Figma 的 AI 公司，大卫如何打败歌利亚？

kiki 我不太会把这个问题理解成怎么在 Figma 的战场上打败 Figma。要把产品做大，就要更关注增量市场，而不是卷存量市场。

Figma 是非常伟大的产品，它的价值很大一部分来自大公司内部复杂的设计流程、多人协作、规范管理和交付对齐。真正付费的是背后的组织。

但今天新进入到这个行业的人，未必会先打开一个复杂的绘制工具，再一点点学图层、组件和交互连线。就像剪映的 AI 功能做得很好，但用户想做 AI 视频时，未必第一个想到剪映。

Figma 解决「专业设计团队如何协作」，Claude Code、Codex 解决「如何实现」，OJO 解决的是中间这个gap：一个非专业设计用户，如何把模糊想法变成有结构、有审美、可交付的产品设计。

直接点说，OJO 是设计决策工作台，更靠近上游，也就是产品想法，也更靠近 Coding Agent 之前的那一层。

AI闹如何避免成为 token 中转站？

kiki 很多 AI 应用的商业逻辑之所以不成立，根源在于把成本单元和价值单元耦合在一起了。比如接入了 Coding 类产品的 API，消耗很高，是非常重的成本单元，但实际它并不是你的价值单元。

这也导致用户感知不到你的价值单元，商业模式会很脆弱：模型降价、模型升级、平台能力外溢，都会直接冲击你的价值。

所以我们从第一天就想清楚，OJO 不卖token，不做模型中转站。

Coding 是成本，不是我们的价值。代码环节用户可以接 Codex、Claude Code，也可以接以后任何更强的模型。

我们卖的是 coding 之前的设计判断：一个想法为什么成立，产品结构应该怎么搭，审美方向怎么选，交互逻辑怎么收敛，最后什么样的结果可以被继续开发和交付。

这也是为什么我们会把大量精力放在 Agent Team、Skills、上下文管理和可编辑画布上。它们不是为了让模型多跑几次，而是为了让模型跑在正确的问题里。

AI闹「设计决策」是一个相对主观的事情，如何做成能被用户感知且愿意付费的产品价值点？

kiki 审美是主观的，但审美带来的结果很客观。商业产品里的审美不是不可判断的。

一个设计是不是真的好，是看用户愿不愿意采用、修改、交给开发、最后把它发出去。

通用模型的问题是，能生成一个「看起来像设计」的东西，但往下走就会露出很多问题：结构不对、信息层级不清、交互逻辑断掉、风格和业务场景不匹配。

OJO 不帮用户定义审美，而是把审美拆到更具体的过程中：产品定位、用户理解、信息结构、视觉方向、交互逻辑、动效细节、行业风格、地域偏好。

以上通过 Agent Team 和 Skills 被组织起来，也可以在画布上不断修改和校准。

用户看到 OJO 产出的东西，心里一定会觉得，这就是我最初想要的设计，而且比我在大模型一句话生出来的质量更好，有时候会更便宜。

AI闹在剪映的经验哪些可以复用 OJO ，哪些不行？

kiki 首先，我们没有字节的家底厚，很多事情要考虑资源。

尤其今天做 AI 产品，每一次用户使用都有真实的模型成本。投放的钱能算清楚，难的是「不明确」的成本，用户越多，消耗的免费 token 越多。

AI 产品的增长逻辑和过去不一样。移动互联网时代，你可能先把口子放大，追规模，再想商业化。但现在必须更早回答一个问题：今天让用户用掉的成本，明天有没有机会变成付费和留存？

如果这个信号不清楚，增长越快，可能亏得越快。

OJO 现阶段不做大规模投放，也不会找纯恰饭式的推广。我们的策略是找到足够精准的人群，把产品讲清楚，让他们理解 OJO 解决的是什么问题，然后看他们愿不愿意持续用、愿不愿意付费。

复用剪映到 OJO 的方法是走到用户里面去。剪映早期非常重视用户反馈，很多具体问题会被看见、被回应。OJO 内测期也是这样，我们做了大量用户访谈，包括国内用户、北美用户、印度用户等等。有时候为了迁就用户的时间，周末一天有好几场访谈。

• 大概做了100多个一对一用户访谈

AI闹8 年字节生涯教给你最重要的一件事？

kiki 极致地想，务实地做。在字节，业务负责人做三年计划，我们叫三年 BP，每半年就要更新一次，节奏非常快。

作为业务负责人，你不能只看今天的需求，也不能只讲一个很远的愿景。你必须同时做两件事：一边把未来三年、五年这个行业可能变成什么样想得足够远；一边把判断拆回到半年、三个月、今天到底要做什么。

这套方法让剪映在过去的每一次市场变化中都没有掉队，这八个字也已经刻在我的 DNA 里，也是我的创业方法论。

图片来源｜被访者供图

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