当你看准趋势以后，你须要选择一块宽阔的农地，哪怕是盐碱地也可以。
文 | 九连环
快手CEO宿华看上去不太擅长公众讲演，跟2016年WISE会议的上一个演讲者马薇薇相比，他的讲演不够流畅，身上的黑色西装看上去也有点皱。但那位程序员特质显著的CEO近来在媒体上的出现频度正显得越来越高，无论这符不符合他本人的意愿。
可以与之对比的是微信CEO唐岩。在很长一段时间里，在大众印象里，陌陌与约炮划上等号，它因而迅速赢得关注，成为一款名星产品，也因而在以后的两三年里，唐岩不得不花大价格和大力气去撕开固有标签，强调微信是基于兴趣和普通人社交。
与微信一样，在过去5年里积累3亿用户，却仍然高调行事的快手正跨进独角兽的门槛，CEO宿华也不得不显得低调上去。从2011年成立至今，快手走通了从工具到社区再到平台这条险路。除了用户量突破3亿，连续一年位列app store免费版TOP30之外，这家公司未曾公布过产值和其它财务数据，但外界普遍觉得快手是直播里收入可以排进TOP3的公司。它的用户量庞大，而且付费意愿强烈。每天都有很多人乐意花上几千或则上万块，在快手直播里为手机另一端的陌生人双击上热门。
对快手平台上引起舆论关注的极端现象，比如自杀或则假慈善，宿华不置一词。他更想在讲演中解释快手是怎么构建起对用户和内容的理解，这基于过去10年里他和团队在这个领域的经验。以及最为重要的，他反复指出了自己深信不疑的关于未来的预判：视频是新时代的文本。
以下是36氪整理后的讲演全文：
用户越来越不在乎工具的功能，越来越在乎他所消费的内容，这个趋势在2016年早已越来越显著。但快手做的并不是自己去创造内容，而是完善一个让所有人都可以参与创造内容的机制，这是我们听到这个趋势时作出的比较重大的选择。
6年前，快手是一个内容创作的工具，我们帮助普通用户用手机去拍摄视频，然后把它转化成GIF动图，可以拿来抒发自己的情感和小乐趣。
3年前，我们在快手工具上面降低了内容分享的功能，用户形成的内容可以在社区里分享给所有网友。
我们当初还做了一系列目前来看十分正确的战略选择，背后的核心逻辑十分简单，当你看准趋势以后，你须要选择一块宽阔的农地，哪怕是盐碱地也可以。你可以做农地改建，但是你千万不要做的一件事情是说看他人家的农地挺好，去找一个大地主，去她们家上面拔一块儿地，这会特别惨。
从定位上来讲，快手选择做记录和分享生活，我们没有做秀场或则名星，或者非常重的内容。我们选择了比较清淡的、生活化的内容，这是当初比较少有公司在做的。从用户选择上，我们选择了年青的、热爱分享的普通人，年轻和热爱分享可能是合在一起的，这上面年青是一种态度，它不是一种年纪的选择。
互联网越来越开放，普通人也越来越乐意分享，过去专门为普通人做的内容分享平台太少了，这是一块空地。
从理念上来讲，我们给用户传递的理念是，在快手里你可以发觉真实有趣的世界。因为都是普通人的视角去观察到的，他没有非常拉风的内容，但是他很普世、真实，也很有趣，在这儿你也可以让全世界发觉真实有趣的你。这是快手当初做的特别重要的战略选择。
做完战略选择之后，你在执行前面怎么样才能胜出，跟同行不一样，快手最核心的地方是我们的匹配机制，是在内容和人之间的匹配机制，这是我们团队，包括我个人早已植根了快10年的领域。
匹配机制最核心的要点是理解，过去我们的内容有各种各样的形态，图片、文字、视频、语音，另外一面是人、是用户。当你做了一个平台，里面形成大量内容，可是这种内容给谁看，怎么把内容和人之间构建联接，把她们匹配上去？核心的事情要做两件：第一，理解内容。第二，理解人。
门槛在于数据，你要有人和内容之间交互的数据去做模型。首先是理解内容。如果你是文本化的内容，今天可能有很多创业者，也许有做自然语言处理或则做过搜索引擎、推荐引擎的同学，你们会晓得理解文本的技术在10年前就早已十分成熟了。你可以动词，做动词标明、提取标题、关键词、实体，算重要性、情感，等各种各样文本剖析的方式。
最近10年，学术界又发展下来一整套用于剖析图象、分析文本、分析语音内容的工具。给你一个图象，你可以剖析出场景，他是在中学还是舞厅，里面有没有人或植物，他们高兴吗？不管是对文本还是影像，都可以让计算机构建对内容的理解。
第二个层面是理解用户和理解人的属性。分三个层面，你须要理解一个人常年的静态属性，我们叫用户画像，他的年纪、性别、身高、出生地等。另一方面，还得理解他的兴趣偏好。他喜欢吃哪些口味，最近爱踢球还是爱慢跑，最近是想旅行还是宅在家里，这是他中期会变化，但是不时常变化的兴趣偏好。
第三个层面，你须要理解人的意图。一个人在用你的APP，他当下头脑上面想哪些，他在想苹果手机还是三星手机，他是不是在想自己饿不饿？
如果你还能很丰富地在这三个层面构建起对一个用户的理解，你能够在人和内容之间构建挺好的匹配关系。但是这个匹配的关系不是靠规则来构建，而是借助在你的软件上面，用户和内容之间互相互动的数据，用现今深度学习的方式做一个模型。这个模型只须要干一件事情，用来预测一个新内容和一个新用户之间匹配的机率。如果你有这样的预测能力，内容和用户之间的匹配都会弄成一个十分简单的问题。但是你须要把这个问题拆解成三方面，每个方面都要有非常好的人去解决。
最后是认知，我们这几年做出来最重要的认知是一句大白话：视频是新时代的文本。
我跟一些同学去讨论，大家会说你认为视频行业怎么样，或者短视频行业怎么样，或者说长视频、PGC、UGC行业怎么样？我会给他一个答案，其实视频不是一个行业，短视频不是行业，直播也不是一个行业，行业早就早已存在了，视频只是一种新的信息载体。
如果再过两年，所有的人就会发觉视频会取代掉文本，就像明天你并不会说文本是一个行业，长文本是一个行业，短文本是一个行业，用户选择140个字是一个行业，编辑写专业的内容是一个行业，它并不是，它是一个承载信息的形式。但是信息承载方法会有它奇特的地方。
我们过去描述美眉，有沉鱼落雁、闭月羞花，可以有1000个词语可以来回倒，但是影像是硬生生地放到哪里，比文字的力量是要愈发深切。当我们整个产业环境，包括带宽、计算能力、存储、传输，以及对视频理解的能力，一旦提高到跟文本类似的程度，那时候所有的行业就会由于视频而重新定义，包括我们的通讯、内容分享、记录生活，过去记录生活你们能想到的可能是写日记，也可能是照合照，现在你们越来越习惯于用视频的形式来记录生活。大家会发觉一篇新闻文章没有一段视频用户都不爱看，视频在承载信息、传递信息的过程当中，越来越被人们接受和认可。
人类对对视频信息接受是最天然的，一个两岁的小孩子可以不会说话，也可以听不懂你说哪些，但是他还能看见、看懂。所以我会说视频是新时代的文本，希望还能帮助你们更快地认识到这一点，视频会改变一切，这种改变不是简简单单的一个补充，不是简简单单的一个增量，而是彻底的改变。
未来假如我们的个人设备从手机进化到墨镜，进化到VR、AR之后，影像化的产品会更大地改变这个世界。所有的应用，都会重新再做一遍，这里面蕴藏了巨大的机会。
