白皮书案例 | 刘岩：从算法到提示词，43 Prompts的AI原生方法

从全球经验到本土模式的创新演进

时间回到1998年，在拨号上网仍为主流、门户网站主导信息分发的Web1.0时代，刘岩便预判出“宽带+内容”将重塑现有的媒体格局，推动图文向音视频转型。为加速这一变革，他创立了中国首家宽带公司，通过“以太网入户”实现了“最后一公里”的突破，将下一代互联网基建引入千家万户。彼时，盗版光盘盛行，他便同步推进基础设施建设与内容版权的双重布局，以超前的版权意识为后续在线视频时代的崛起奠定技术与资源基础。

2006年，谷歌以16亿美元收购新兴视频网站YouTube，这一并购事件印证了他的判断，并意味着全球视频互联网发展进入了一个新阶段。刘岩注意到，随着中国宽带普及和用户规模增长，从图文门户迁移到视频平台的条件已经具备。与YouTube在北美依托成熟广告市场和资本生态快速扩张不同，中国在线视频的商业模式仍处于探索期，还需在用户行为和付费习惯方面找到新的突破口。刘岩判断，单纯复制北美模式难以奏效，需结合本土用户行为和产业环境探索创新路径。

在商业模式上，“六间房”没有沿用YouTube以广告为主的盈利路径，而是率先探索直播互动，创新性地引入“虚拟礼物打赏”机制。该机制为屏幕空间赋予了商业价值，并确立了以“用户注意力”为核心的变现模式。这不仅打通了直播内容的收益通路，也为移动视频经济的商业模式打下了基础。

从互联网基础设施建设到在线视频，再到直播商业模式，刘岩的创业路径体现了他对技术变革周期的洞察与思考。他既借鉴了北美市场的经验，也在本土环境中探索出了差异化创新的路径。这种“参考全球与本地实践”的思维，为其后续进入AI领域积累了重要经验。

在大模型竞逐中寻找差异化路径

2022年，ChatGPT问世，引发了人工智能发展的新一轮浪潮。它不仅推动了大语言模型的产业化进程，还带来了“智能涌现”现象，即当模型参数达到一定规模后，性能表现超出传统预期。刘岩在这场变革爆发之前，就已密切关注AI行业的动向。他敏锐地意识到，大语言模型的快速迭代背后，是算力、体制与人才的深度捆绑。北美市场拥有硅谷的资金优势与开源生态，华人企业家如果想在同一条跑道上直接竞争，几乎没有优势。因此，他决定在AI产业体系中寻找差异化突破口。

刘岩判断，真正值得深耕的远不止单纯的模型指标，而是长期被低估的提示词体系。“算法决定了模型的结构，但提示词是人类探索模型边界的手段。”刘岩如此形容道。当一个大语言模型诞生时，算法工程师并未完全了解它的潜力和界限，通过提示词工程，人们才能有效地调动AI模型，充分发挥其性能。从这个角度看，提示词并非模型的附属功能，而可视为与算法并行的关键驱动力量。

刘岩进一步将提示词体系划分为三个层次。第一个层次是系统提示词。这一类提示词隐性存在，类似于操作系统的源码，虽不被用户所看见，但却决定了特定模型的运行逻辑。如果我们要为通用大语言模型设置安全边界，或者进行价值观的约束，都需要在这一层次上打交道。

第二个层次是上下文工程。如果缺乏上下文语境，人工智能其实并不知道如何与用户交互，因此，AI模型的可持续性、准确性以及各类智能指标都相当依赖上下文。上下文就像AI的“记忆力”，人的记忆是智慧之源泉，AI的上下文则决定了它的聪明程度：上下文不够，对话就难以继续；上下文token过长，又会使处理难度骤增。

第三个层次才是我们常见的用户提示词。这类提示词深深嵌入各类场景的交互逻辑中。每当我们与AI具体交互，完成诸如在线订票、保险理赔、应用设计等复杂的工作流，都需要由提示词编排完成。而实际应用中的提示词工作流，需要协调系统、上下文、用户从里到外三个层次的有机落地，才能成为一套完整的业务逻辑链。

提示词作为一种高速发展中的应用语言，融合了心理学、交互设计、逻辑编程等多种领域，是一套复杂的系统科学。提示词工程将超越现有的语言体系，让AI真正理解人类的意图并形成稳健的反馈机制。系统化的理解使提示词不再是技巧，而是可以被抽象、被训练、被复制的理论框架。刘岩将“提示词科学”视为人工智能产业未来十年的一大基础设施。

2023年前后，刘岩带领团队进行音乐大模型的研发，他们推出的AI“才虫”在业内大数据检验中表现良好，但推广到C端市场时，主流接受度却停滞不前。转折出现在一次合作中，团队邀请一位资深音乐家用模型创作蒙古草原风格的作品，多次调试后，效果并不理想，但当音乐家将提示词翻译为蒙语再输入模型时，结果大为改观，马头琴、呼麦等元素被灵活运用，风格焕然一新。刘岩意识到，提示词才是释放模型潜力的关键变量。他逐渐将战略重点转向提示词科学的研究与应用。

与音乐大模型同时开展的还有“数字生命”的探索项目。刘岩发现，通过分层化的提示词逻辑，AI不仅能模仿语言风格，还能在多模态中模拟记忆延续与人格特质，在情感与精神传承上大有可为。这一早期项目虽然有很大的实验性质，但清晰地展现了提示词在构建个性化AI上的基石作用，为后续的应用落地铺平了道路。

刘岩与他的43 Prompts在提示词工程的探索中，继续孵化出许多AI应用。其中“山顶”(Summira.ai)这款App可以主动向用户提问，生成10万字规模的个性化传记。山顶的特别之处在于，它是一个由AI模型主导对话并驱动任务的应用。而市面上90%的AI应用，仍然是人类主导提示词，然后模型再给出反馈。为了打破这种单向输入—输出的人机关系，山顶没有止步于单一模型调用，而是由70多个提示词和近百个工作流协同运行，开发难度极大，是提示词工程的一大阶段性发展成果。

基于这些探索，刘岩目前将其43Prompts的业务布局为四大引擎。其一是创新引擎（Lab）。通过自研产品与原生AI应用，他们正不断验证提示词科学的实际价值，保持每月20余款产品处于市场测试状态，形成快速迭代循环。其二是资本引擎（Fund）。刘岩实验性地设立了纯AI驱动基金，投资流程由AI Agent全自动执行，实现了从项目筛选到资金投放的全链路自动化。其三是赋能引擎（Consulting）。团队为B端客户提供提示词工程咨询，服务案例涵盖支付宝AI内核咨询等大型企业。其四是人才引擎（Academy）。团队通过训练营培养复合型提示词工程师，进一步推动跨学科思维人才库的建设。

刘岩将43 Prompts定位为建设者、投资者、引路人和布道者。他认为，模型的竞逐仍在加剧，但真正的市场分水岭是算法与提示词的平行价值。对于初创企业而言，提示词工程不仅可能成为差异化竞争的潜在突破口，也关系到生产力模式的转变。

AI语境下的人机关系与未来想象

2024年3月，音乐人包小柏利用AI“复活”了因病离世的女儿包容。刘岩作为其旧友和“数字生命”实验的负责人，参与了整个项目。此次尝试，既是履行他对旧友的承诺，也承载着他长久以来对技术与生命关系的思考。做AI的契机，源自于刘岩对父子生命经验如何传承的疑问，而越是涉足其中，他越是发现，做人工智能，永远避不开生命的意义和生死的界限这些究极的伦理问题。这让人不得不追问：如果1和0的数据能产生意识，如果音容笑貌能被完美再现，那人类和“数字生命”的边界将如何界定？

包小柏亲自参与项目全程的测试，包容的母亲也在现场见证了“数字版包容”的诞生过程，当包容熟悉的声音再次浮现，情感瞬间涌上心头，一时间泪如泉涌。同为人父的刘岩深受触动，也逐步领悟到，“数字生命”的关键，并非复制一个可视可听的形象，而是如何以AI的方式保留并延续个体的思维方式与精神内核。

在他看来，“数字生命”的真正意义并不在于“替代”逝者，而在于激发我们对精神传承与文化延续的新理解。例如，“数字版包容”如果能够继承她的音乐理念、艺术修养，就可以通过新的数字载体将文化价值传递给更广泛的受众。这不仅助于探索新的文化传承方式，也可能为公众情绪支持、艺术教育乃至公益行动提供全新平台。

在北美，围绕AI“复活”已故亲人或公众人物的案例同样引发了广泛讨论。例如纪录片和影视作品中使用AI合成逝者声音，就曾在社会舆论中被质疑触及伦理边界。这表明“数字生命”并不是某一地区的特殊现象，而是全球性的共同议题。北美的研究机构和高校（如MIT Media Lab、斯坦福HAI）也在推动相关的跨学科研究，试图为AI与伦理的关系提供制度化框架。

“数字生命”项目带来的情感冲击，也促使刘岩进一步思考AI对未来社会的深远影响。他谈到，AI不仅正在重塑传统行业，还将引发学习方式、语言理解和文化生产机制的演变。从提示词工程引发的语言本质重构，到“数字生命”激活的集体情感链接，AI的角色正逐步从“工具”转向“关系”, 成为一种嵌入人类经验的参与者，而非单纯的服务者。

展望未来，刘岩提出“数字生命”或将走向“数字人口”阶段，催生出新的社会组织形式与经济活动范式。这将重新定义“存在”的边界，推动人类对永恒与传承的认知转型。或许，某种意义上的“永生”将不再依赖肉体的延续，而是一种通过AI实现的精神价值的延续与流动。

“面对这样的变革，我们需要的不只是技术能力，而是持续的想象力与反思力。”刘岩认为，AI创业的未来，属于那些既敢于探索技术前沿，又愿意反思人类位置的实践者。他们将以伦理为准绳，以未来为尺度，为AI的发展争取更稳固的公共认知基础和更广阔的应用想象空间。

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