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作者 | 刘宝丹
编辑 | 黄昱(yu)
2024年(nian)被(bei)誉为AI大模型的应用落地之年(nian)，各行(xing)各业(ye)都在积极All In AI，其中招聘行(xing)业(ye)由于场景贴合(he)大模型的技术特点而(er)成为早期落地的行(xing)业(ye)之一。
牛客(ke)创始人兼CEO叶向宇近日(ri)表示，牛客(ke)6月(yue)份将发(fa)布(bu)最新版的AI面(mian)试产品，在能力上可以覆盖更多人群，而(er)且智能化能力有了较大提(ti)高。“AI面(mian)试终(zhong)于能够像人一样(yang)面(mian)试。”
不同于近两年(nian)才(cai)纷纷奔赴AI赛道的大厂高管们，叶向宇早在2014年(nian)就离开了支(zhi)付宝，选(xuan)择为大厂培训IT人才(cai)的校园招聘赛道。
过去十年(nian)，阿里、腾(teng)讯等大厂经历了快速扩张(zhang)，牛客(ke)也迅速发(fa)展(zhan)，并在成立三年(nian)后(hou)实现盈亏平衡。
AI大模型的发(fa)布(bu)，让叶向宇看到了一个全新的商业(ye)机(ji)会，也让这家创业(ye)公(gong)司有了新的可能。
2022年(nian)底，GPT3.5发(fa)布(bu)后(hou)，叶向宇判断，大模型会是未来(lai)10年(nian)的一个大浪潮，他(ta)也开始探索AI相关产品。“我们在23年(nian)一季度就确定，未来(lai)的第二曲(qu)线一定跟AI相关，我们已经把公(gong)司的重心和未来(lai)的增长(chang)压在 AI上了。”
牛客(ke)最终(zhong)锁定在AI面(mian)试上，叶向宇认为，AI面(mian)试是一个互相对话的过程(cheng)，场景跟大模型对话具(ju)备天然适配，而(er)且牛客(ke)本身积累了多年(nian)的视频面(mian)试数据，可以用来(lai)训练大模型，这是牛客(ke)的核心优势所在。
快速锁定AI战(zhan)略的背后(hou)，牛客(ke)的底气在于资金实力。2023年(nian)2月(yue)，牛客(ke)完成B轮融资，融资金额达(da)5000万美元(yuan)，投资方包括红杉中国、顺为资本、Tiger老虎基金－中国、五(wu)源资本等。
叶向宇表示，当时融资主(zhu)要是基于对SaaS空间未来(lai)增长(chang)的判断，但当时已经隐约觉得，AI可能是一个新的未来(lai)增长(chang)曲(qu)线，这笔钱本来(lai)是出于战(zhan)略扩张(zhang)的需求，而(er)AI的出现加速了这一进程(cheng)。
可能是技术出身带来(lai)的直觉，牛客(ke)刚开始做AI面(mian)试产品的时候，叶向宇就预(yu)料(liao)，大模型的成本会快速下降。如今，阿里云、字节、百度、腾(teng)讯等厂商开启了大模型价格战(zhan)。“我们是一个偏应用的场景，大模型降价对我们来(lai)说是好事。”
目前，牛客(ke)的AI面(mian)试产品已经获得越来(lai)越多用户的使用，在商业(ye)端，也已经开始释放收入潜力。不过，跟超亿元(yuan)的主(zhu)营收入相比还有很大差距。
对于盈利(li)时间表，叶向宇也比较乐观。他(ta)认为，后(hou)续大模型相关使用成本和研(yan)发(fa)成本均会逐步下降，同时客(ke)户数在增加，盈利(li)只是时间问题。
根据叶向宇的计划，to B产品最多亏损一两年(nian)，牛客(ke)将很快凭借AI产品实现盈利(li)平衡。
不过，要想真正实现盈利(li)，除了自身的产品外，牛客(ke)也面(mian)临大模型技术迭代带来(lai)的不确定性和58同城、boss直聘等竞争对手们的奇袭。
在这场AI大模型的落地之战(zhan)中，叶向宇和牛客(ke)必须持续奔跑，尽可能深地构(gou)筑自身的护城，以完成一家创业(ye)公(gong)司在AI时代的逆(ni)袭。
以下为采(cai)访实录（经编辑）：
问：校园招聘这两年(nian)的市场情况怎么样(yang)？市场对招聘需求发(fa)生(sheng)了什么样(yang)的新变化？
叶向宇：校园招聘经过前几(ji)年(nian)的互联网和新兴(xing)企业(ye)的扩张(zhang)之后(hou)，需求趋(qu)于稳定。现在企业(ye)招人一般分两类，一类是顶(ding)尖的人，这种(zhong)人不容易找到；另一类是通用人才(cai)，现在技术发(fa)展(zhan)很快，企业(ye)用人的需求量不如以前高了，怎么筛选(xuan)出适合(he)的人就是个问题，这是行(xing)业(ye)痛点。
问：大模型加快在各行(xing)业(ye)落地，目前在招聘行(xing)业(ye)的应用大体怎么样(yang)？
叶向宇：现在还处于早期，大模型落地的时候会分两种(zhong)，一是怎么用大模型让已有产品降本增效；二是，诞生(sheng)大模型驱动的创新产品，即大模型原生(sheng)应用。
具(ju)体到招聘行(xing)业(ye)，第一种(zhong)，其实现在大家都有在用，比如AI面(mian)试，可以提(ti)高HR的效率。第二种(zhong)，纯(chun)大模型驱动的AI延伸应用，我觉得现在还没有。为什么？因为第二种(zhong)有个前提(ti)，既然所有功能都由大模型驱动的，而(er)大模型需要花钱，除非(fei)大模型成本快速下降，否则(ze)大模型原生(sheng)应用很难大规(gui)模铺开。
整体来(lai)看，纯(chun)大模型驱动的原生(sheng)应用，现在至少还没有看到一个特别成功的东西出来(lai)，但是大模型在原有业(ye)务各个节点的改进大家都在做。
问：请(qing)介绍下公(gong)司在AI大模型领域的发(fa)展(zhan)历程(cheng)，有哪些关键节点？
叶向宇：我们最早做在线笔试，然后(hou)做在线面(mian)试，尤其疫情使得这块业(ye)务实现了快速增长(chang)，大家天然就会想到能不能做AI面(mian)试，但大家心中想要的AI面(mian)试，跟当时的技术能够达(da)到的效果其实有蛮大的GAP，2022年(nian)之前的技术没法达(da)成HR心目中的AI面(mian)试。
GPT3.5发(fa)布(bu)以后(hou)，我们就判断，这个技术会是未来(lai)10年(nian)的一个大浪潮，从(cong)没有一个新技术会这么快地影响整个世(shi)界，而(er)且它(ta)真的能够改进效率，大模型能力什么行(xing)业(ye)都能用。
我们在23年(nian)一季度的时候就确定，未来(lai)的第二曲(qu)线一定是跟AI相关的，这个时候我们已经把公(gong)司的重心和未来(lai)的增长(chang)押在 AI上了。
我们当时做了很多探索，比如在线笔试，有很多主(zhu)观题需要人改卷，效率很低，我们最早就尝试着用大模型技术去打分，效果不错。通过笔试改卷，我们验(yan)证了大模型技术在评估这个领域里面(mian)能够做得很好，我们后(hou)来(lai)选(xuan)择了 AI面(mian)试。
问：为什么选(xuan)AI面(mian)试？
叶向宇：因为我们觉得AI面(mian)试是评估，这个人面(mian)试得好不好，通不通过是一个评估。既然大模型评估做得很好，那AI面(mian)试就大有可为。而(er)且，AI面(mian)试是一个互相对话的过程(cheng)，今天大模型最成功的领域也是对话，ChatGPT之所以这么厉害，也是因为理解能力强，面(mian)试场景跟大模型对话具(ju)备天然适配。
其实，23年(nian)一季度我们把公(gong)司的重心转向AI的产品，B端和C端都进行(xing)了一些AI产品的探索，后(hou)来(lai)重点放在AI面(mian)试，一直发(fa)展(zhan)到今天。
问：公(gong)司选(xuan)择AI面(mian)试这块业(ye)务，有什么样(yang)的优势？
叶向宇：第一，本身我们从(cong)技术的方向来(lai)看，现在这个技术用在AI场景非(fei)常适合(he)。第二，所有人都能做，为什么牛客(ke)做，因为牛客(ke)本身在面(mian)试上积累了多年(nian)的视频面(mian)试数据。整个面(mian)试过程(cheng)除了AI之外，我们都非(fei)常熟悉，我们16年(nian)就开始做视频面(mian)试，有一些积累，比别人更懂面(mian)试。
客(ke)户需求，技术，产品，这些方面(mian)我们都有优势，AI面(mian)试我们未来(lai)是有竞争力的。
问：公(gong)司自研(yan)AI-NowGPT，适配国内(nei)外模型，能否具(ju)体介绍下？
叶向宇：我们现在用的是开源大模型Llama，然后(hou)用我们自己的数据去训练。
问：从(cong)决定做 AI面(mian)试产品到第一款产品上线大概时间是多久？过程(cheng)是怎么样(yang)的？
叶向宇：23年(nian)第一季度开始做，最早的客(ke)户在第三季度就开始用了，有些客(ke)户是秋季的时候开始试用。第一版我们还做了针对语言能力的AI面(mian)试，后(hou)面(mian)我们开始做通用能力和专业(ye)能力的AI面(mian)试。
我们用了一个季度，很快就把AI能力在上一代AI面(mian)试里进行(xing)升级，所以整个以AI为驱动的面(mian)试产品很快就出来(lai)了。
问：当时的反馈(kui)怎么样(yang)？
叶向宇：大家会觉得这个效果很好，跟以前那样(yang)面(mian)试都不一样(yang)。今天AI生(sheng)成的效果是有逻辑性的，它(ta)通过还是不通过，结论是可解释的。
问：经过一年(nian)多的发(fa)展(zhan)之后(hou)，AI面(mian)试当下的重点是什么？
叶向宇：我们核心是要把智能感提(ti)上去，比如评估要准，还有一个难题是评估要符合(he)客(ke)户的要求，今天大模型要做的事情就是怎么用最少量的数据快速地微调出一个符合(he)客(ke)户要求的模型。
问：公(gong)司去年(nian)完成了一笔5000万美元(yuan)的B轮融资，这笔投资包括红杉也进来(lai)了，当时融资主(zhu)要也是和AI的战(zhan)略有关吗(ma)？
叶向宇：其实还没有，我们是在GPT3.5发(fa)布(bu)之前完成融资的，大家当时想的是整个SaaS领域还蛮有空间的，但大家隐隐约约已经觉得 SaaS领域以外，AI可能也是一个新的未来(lai)的空间。但是说实话那个时候，大家还没看到，大家的想象力是不够的。
毕竟牛客(ke)这家公(gong)司也做了这么多年(nian)，我们的产品也成熟，公(gong)司的现金流也很健康(kang)，投资人觉得很不错，所以就投了我们。
问：当时公(gong)司为什么要拿这笔钱？
叶向宇：我们想从(cong)校园招聘向更大的领域扩张(zhang)。以前只做校招招聘，主(zhu)要以互联网、金融为主(zhu)，中国还有很多制造业(ye)，我们都没做。C端当时也主(zhu)要做大学生(sheng)，我们也在考虑做社(she)招。
问：红杉对你(ni)们有什么要求或(huo)期待？
叶向宇：我觉得不仅是红杉，所有投资人都相信(xin)AI大模型是未来(lai)， 公(gong)司运营要AI提(ti)效，产品研(yan)发(fa)要基于AI大模型。
问：AI大模型出现后(hou)给公(gong)司战(zhan)略带来(lai)什么样(yang)的影响？
叶向宇：我们当时的战(zhan)略是从(cong)校园招聘往其他(ta)领域扩张(zhang)，我们发(fa)现AI面(mian)试是有机(ji)会的，比如，通过AI面(mian)试可以覆盖蓝领群体，智能制造的招聘也能用AI面(mian)试，符合(he)当时的扩张(zhang)方向。
问：公(gong)司AI相关的收益情况是怎么样(yang)的？
叶向宇：这个市场还需要持续教育(yu)，23年(nian)大模型刚出来(lai)的时候，市面(mian)上没有一家大模型驱动的产品，现在明显看到，整个市场已经完全接(jie)纳了，大家已经认可，大模型能够用在招聘领域了。
增长(chang)这块，目前才(cai)刚开始，跟主(zhu)营收入还有很大差距。我们去年(nian)第一季度开始做第，三季度AI相关产品就出来(lai)了，开始有第一批用户，2024年(nian)第一季度有更多的用户，整个用户增长(chang)趋(qu)势非(fei)常快，但它(ta)的绝对金额跟整体收入来(lai)说，比重还不高。
问：AI面(mian)试的定价大概是怎么样(yang)的？
叶向宇：我们收入是按次收费，目前不方便透露具(ju)体价格。
现在的成本主(zhu)要是研(yan)发(fa)成本跟大模型的使用成本，在没有大规(gui)模商用之前主(zhu)要是研(yan)发(fa)成本，现在是投入阶段。随着大模型的成本的下降，后(hou)面(mian)就有盈利(li)空间。
问：您怎么评价这一年(nian)多的AI布(bu)局，您自己满意吗(ma)？
叶向宇：符合(he)预(yu)期，有好几(ji)项在预(yu)料(liao)之内(nei)。我们刚开始做的时候，预(yu)期大模型的成本会快速下降，最近国内(nei)都打了价格战(zhan)了，成本降低符合(he)预(yu)期，效果的提(ti)升也符合(he)预(yu)期。
问：您刚才(cai)提(ti)到价格战(zhan)，大的厂商都在降价，您怎么看待降价的现象？对公(gong)司可能会有什么潜在的影响？
叶向宇： 我们是一个偏应用的场景，不是做底座大模型的，相对来(lai)说，它(ta)降价对我们来(lai)说是好事。
我们会借助大模型去训练自研(yan)模型，比如，识别这个人身上有没有纹身，国内(nei)的通义千问对图片的识别是很强的，如果它(ta)的成本降低了，我们的成本也会降低。
问：公(gong)司现在跟国内(nei)这些大部分厂商有哪些在建立合(he)作？
叶向宇： 我们把大部分模型都扩进来(lai)了，因为对不同的场景要用不同的模型去测试和微调，可能追问的时候，我用的是通义千问，评估的时候，我可能用的就是智谱(pu)，我们会在成本跟效率之间挑选(xuan)最合(he)适的模型去对接(jie)。我们给客(ke)户提(ti)供的是综合(he)解决方案。
问：公(gong)司未来(lai)的盈利(li)时间表大概是怎样(yang)的？
叶向宇：我觉得这种(zhong)to B的产品，以做在线笔试的经验(yan)来(lai)看，可能最多也就是亏损一两年(nian)就够了，因为后(hou)面(mian)成本在下降，客(ke)户数在增加，马上就会盈利(li)。
问：6月(yue)公(gong)司有一个产品发(fa)布(bu)，它(ta)最大的一个吸引力或(huo)亮点是什么？
叶向宇：核心就是覆盖的人群更多，比如一开始只能覆盖英语的，后(hou)来(lai)覆盖专业(ye)能力、白领、普工，覆盖人群更多，需要功能去叠加。第二个核心就是评估更准，个性化更准更快，智能感更好，追问的智能化在提(ti)升。
整体来(lai)看，你(ni)会觉得AI面(mian)试终(zhong)于像人一样(yang)能够面(mian)试。
问：您觉得大模型在招聘领域这块，现在面(mian)对的比较大的挑战(zhan)是什么？
叶向宇：大模型有时候是幻觉，大家都知道这个技术不是指哪打哪，有时候会有一些幻觉，在有些场合(he)下如果要做到完全的精准，大模型还需要技术提(ti)升。
大模型的微调训练可能效果还不够，微调有时候有点偏黑盒子，你(ni)知道这么多数据喂进去，它(ta)效果一定好，但你(ni)想某一个点好，不知道怎么去喂数据。在落地这个层面(mian)。我觉得所有行(xing)业(ye)都有这个问题，如何(he)个性化微调和高效定制，是大模型需要持续解决的问题，它(ta)还是需要时间的。
问：您目前最关注的问题是什么？
叶向宇：主(zhu)要抓AI面(mian)试的进程(cheng)。
问：当下公(gong)司有什么问题想要赶快解决吗(ma)？
叶向宇： 我们希(xi)望吸纳更多优秀的这种(zhong)大模型的人才(cai)，能够加速我们整个AI面(mian)试的智能化提(ti)升。