对话Funloom AI创始人吴同：估值两亿，连续创业的零零后，创造了一款一句话就能手搓文字模拟游戏的AI平台

用自由度换取可行性

2026年3月底，吴同在自己创立的Funloom AI平台上做了一个文字游戏，取名《崇祯模拟器》。

纯文字交互，配有插画，用户在对话框里输入决策，系统返回剧情文本，帮风雨飘扬的大明找到一条不同的剧情线，游玩量超过万，已经是同类型头部平台的爆款水平。

这个文字模拟器游戏，从剧情生成到彻底跑通，只花了他两天，也帮助吴同验证了产品逻辑：一个不会编程、不懂美术的人，用几天甚至几小时，上传一份概括自己游戏设计的PDF，就能做出一个完整可玩、完成度颇高的文字游戏。

（Funloom AI是一个AI游戏创作平台，用户只需要上传一份世界观设定，AI就能生成一个带规则、带反馈、带叙事逻辑的互动游戏）

Funloom AI的做法是，把文字游戏创作简化成四个步骤，并环环嵌套，在剧情上，他们引入类型小说里的剧情结构，使生成的故事能持续保持吸引力；敲定剧情，再调用现有AI绘图工具生成素材，通过定位识别技术，自动拆分UI和背景图，一键替换掉初期白模，提升成品画面的精细度。

而交互方面，平台上的游戏提供的也不是单一的聊天框，而是一套包含了“GUI界面+可选项+自定义输入”的组合，同时适配不同设备，并保证NPC对话逻辑在全局保持一致。

在2025年11月，这个平台完成千万级天使轮，盛大网络创始人陈大年、奇绩创坛投资；2026年5月完成数千万Pre-A轮，晴澜家族办公室领投，上海天使会跟投，估值2亿元。

而回望创始人吴同的创业经历，就能发现，走到今天创办出Funloom AI，对他来说，有一种命运般的必然性。

今年25岁的吴同，在16岁时就开始编程做游戏；20岁，他开始游戏创业，赚到人生第一个一百万，推出过十余款商业游戏，拿过吉比特、CUSGA、电魂等多个游戏创作大赛的最佳玩法奖，还上了25Under25 AI创业者榜单。

与此同时，B站上大量有表达欲却被代码劝退的粉丝让他意识到，水面下潜藏着庞大的个人创作需求，而大模型浪潮的爆发，让他捕捉到了重构游戏生产关系的可能。

23岁，吴同选择果断辞职创业，创立库兰织梦科技做AI+游戏。他判断，AI最大的商业价值，不在于给大厂做辅助，而是摧毁普通人创作的专业壁垒，下一代互娱生产力工具，必须顺应普通人的自然语言直觉。

基于这个判断，他顺着全自动生成的思路做了第一次尝试。RetainerAI，比Claude Code还早。用户把想法用自然语言说出来，它直接生成可用的代码，但这套试图用一句话越过所有工程的设想，很快就因为用户应用层面的复杂而遇到了天花板不高的问题。

吴同意识到，Vibe Coding这条路，要走通还嫌太早。不论是市场对用户的教育程度，还是国产大模型本身，都还不够成熟。

Funloom AI是推倒重来的产物。

吴同认为，大多数普通用户写不出结构化的代码提示词，但描述一段游戏体验并不难。AI工具要做的，就是把那些需要专业技能的环节从用户身上剥离开。

因此，核心逻辑是用平台规则的约束，换取体验的下限。用户只负责讲故事，系统生成和数值测试全部交给后台，自由度的代价换来了成品游戏的稳定性和可玩性。

迄今为止，Funloom AI官网上已经积累了一批完成度不错的文字游戏。《宫妃》和《顶流密恋》走女频恋爱宫斗路线，《网红Coser模拟器》对准年轻圈层的职业体验，《三国群雄逐鹿模拟器》和《天启崇祯》在男频历史军事方向跑出了数据。都是文字形态，配有插画和基础UI，依托紧凑的剧情悬念与角色互动建立核心吸引力。

在吴同背后，主打一键生成的AI游戏平台，也引发了一场资本的密集下注。

赛道正在迅速变挤。海外，李飞飞联合创办的Astrocade在2026年5月完成5600万美元A+B轮融资，红杉领投，谷歌、英伟达跟投。Aippy完成数千万美元首轮融资，投后估值2.5亿美元。Rosebud AI、Seele、Ludo.ai、RPGGO都在抢占位置。

国内同样热闹。腾讯两个月连推四款AI互动内容产品，5月发布“代号Craft”和“造化工坊”；SOON平台拿了横店资本、恺英网络、比高集团的投资。

面对巨头的资金碾压，吴同清楚，创业公司不能在真空中等待底层技术的突破临界点，大厂进来之后，窗口期会比想象中短得多。在他看来，去年入局的团队还有机会，今年才起步的基本没戏。

在今天，吴同的Funloom AI则试图用先发积累的Z世代生态去对冲技术同质化的风险，他的判断是：“只有Z世代的人才知道这帮人真正需要什么，喜欢什么样的内容，习惯什么样的创作模式。因为我们是同龄人，没有任何代沟，做产品定义时更符合大家的心智。”

以下是游戏茶馆与吴同的对话，内容经编辑。

游戏茶馆： 先聊聊你的创业经历吧，怎么想到做AI游戏生成平台的？

吴同： 我从20年开始做传统游戏研发的创业。20年到23年研发了一款卡牌手游。最早跟其他游戏研发厂商一样，做完游戏后去发行，通过游戏内购获得收入。但跟其他人不太一样的是，我们偏私域运营。项目立项的时候手头没什么钱，就搞了个众筹，拿了第一笔资金。游戏运营也主要在QQ群里做。因为这个缘故，跟玩家接触很密切，从他们那儿获得了很多启发，尤其是他们对游戏的各种想法，这也为后面想做UGC打了个底。

玩家的反馈是，他们对这个游戏有特别多的想法和建议。因为是众筹来的项目，必须得认真看大家提的意见，结果从中挖出了很多有意思的设计。这也是游戏众筹发售之后，新用户留存特别好的原因——这个游戏是从玩家来的，玩家能在过程中不断给出体验上的反馈，打磨得特别细。

第一家公司23年因为一些原因关停了。中间去了Unity中国，23年参加了一系列游戏设计大赛，拿了不少奖。拿奖过程中Unity给开了一个绿通卡性质的offer，让我们直接去带游戏项目。当时觉得自己还年轻，想去更大的平台看看，就把第一个公司关了，去了Unity。

在Unity期间一直有经营B站账号，自己做的游戏都会自己做发行。机缘巧合下认识了一位同样是游戏爱好者的朋友，我偏好发历史策略类游戏，恰好他也是这类游戏的狂热爱好者。他私下联系我，问能不能把之前做的一些小demo正式立项，他愿意出点种子资金。我当时觉得确实聊得来，项目也是我特别想做的历史策略类，就接受了他的投资，从Unity辞职出来接着干。

一开始库兰织梦还是当一家游戏研发公司来做的，立项做了一款历史模拟经营加角色扮演的策略游戏。项目demo完成了，在TapTap和Steam上都上线测试过，数据挺不错的。但项目体量比较大，后续融资和找发行的时候遇到了很大障碍。24年年初那个时间点不太好，投资找不到，发行也没人接，项目就搁浅了。

过程中我把做游戏架构设计时自己写的一些工具代码和小插件拿了出来。当时AI挺火的，就想能不能结合AI和现有的工作积累，搞一个能帮大家快速做游戏的工具。就是从那个时间点——融资受挫加上发行找不到——开始转型的。加上之前积累了不少游戏开发经验，就优先切入AI做游戏开发这个赛道。

切进来之后，我们比Claude Code更早做出了一个叫RetainerAI的项目，是个AI生成游戏的垂类写代码工具，能把你的想法直接变成游戏工程项目，不光有代码，还包含美术素材、游戏场景，全都给你拼好，直接端出一个能玩的游戏来。因为这个工具做得不错，后面融资比较顺利，就彻底转型到AI加游戏赛道了。

但在后面迭代的过程中，发现了一个致命问题。Vibe Coding做游戏确实能提效，但前提是你得既懂游戏策划又懂程序开发，门槛太高了，大部分想用AI做游戏的人根本用不了。小白和从业者用AI做游戏，做出来的效果天差地别。如果继续往下走，大概率只能做成内部提效工具或者B端的小工具，天花板很低，还会面临大厂的激烈竞争，继续做这个方向不太明智。

后来机缘巧合转到了Funloom AI现在这个方向——以内容为核心的内容共创引擎。目标是做ToC市场，让更多人能把想法落地成游戏和内容作品，分享给别人一起消费。UGC是我们非常看重的方向，但Vibe Coding的提示词问题把UGC用户挡在了门外，所以必须转型。

之前刷小红书的时候，突然刷到一类叫AI原生文字游戏的产品。很多用户在讨论这个，有的人做PDF提示词指令，有的人买PDF提示词指令，直接在DeepSeek或豆包这类通用大模型上玩。先写一段不太规范的感受描述当提示词，做成PDF，塞到DeepSeek里让它模拟玩游戏。

我当时观察到，大部分人可能写不出一段生成代码的提示词，但让他们写一段描述自己游戏体验的提示词，很多人能写明白。这给了我很大启发——要实现UGC，应该在Vibe Coding外面再包一层，让普通用户只负责讲故事、只描述心流体验，而那些代码和交互层面的专业活，由AI工具来干。

更直接的想法是，先给用户提供一个好玩的游戏本体，让他们在上面打mod，用AI帮着打。这样既能保证做出来的游戏是可玩的、好玩的，还能拿出去变现。同时因为AI的介入，原来做不了游戏的人也能做了。

迭代到了Funloom AI现在的做法——让用户专注讲好自己的心流感受，先帮他把心流体验转化成AI原生的文字游戏，再用这个文字游戏（相当于智能策划案或智能剧本）去指导后面的Vibe Coding和游戏开发Agent。用户只需要描述自己想做什么样的游戏，至于落地成什么玩法、什么形态，都可以在Agent里通过选模板或搭积木的方式让AI帮忙实现。

这套流程跑下来不光能做游戏，还能兼顾影视和文学——直接拿去拍短剧、做互动影游、写小说、画漫画、做音乐都行。作品想表达的核心故事和体验全在这个AI原生的文字游戏里。这有点像在大模型外面加了一层微调——大模型加上这个文字游戏，就变成了专门为你那个游戏定制的模型。用这个模型可以源源不断地输出你需要的游戏内容。我们还可以把游戏开发中的各种技能做成AI的Skill，或者通过其他技术手段教给AI，让AI替玩家干这些专业活。

用户完全不用考虑怎么实现、怎么搭架构，只需要琢磨故事怎么讲、游戏怎么玩才更有意思。这就是我们现在的产品思路。

游戏茶馆： 现在团队多大？怎么构成的？

吴同： 20多人，八成以上是产品研发背景的，两成是做运营的。

游戏茶馆： 到年底或明年，平台会有什么大变化？

吴同： 到今年年底，最大的变化是产品能生成的内容形态会更丰富，用户活跃度会有明显提升。今年3到4月我们主要测了AI原生文字游戏模式，数据很不错。按照规划一步步走，要把文字游戏转化成互动影游、AVG、RPG等各种形态，同时视觉表现也会有质的提升。

（Funloom AI AI正在尝试的RPG类游戏生成）

到今年年底，平台上能看到跟TapTap上那些游戏一样质量、一样画面、一样系统复杂度的作品。到明年，平台会变成一个很大的内容入口——游戏、电影、短剧、互动游戏、小说、音乐都能在这里找到。用户不需要离开Funloom AI就能消费到想要的一切内容。

游戏茶馆： 创业过程中遇到过比较大的挫折吗？

吴同： 挫折主要在产品研发上。因为做的是比较创新的事，需要大量实验，失败率挺高的。Funloom AI花了一年半才摸索出一条相对可行的路，大部分挫折都来自实验失败。

游戏茶馆： 你个人最喜欢的游戏是什么？

吴同： 我自己最喜欢的是席德·梅尔的《文明》。

游戏茶馆： 你刚才说Vibe Coding工具时用户写不清提示词，当时有没有什么具体事让你觉得这条路走不下去？

吴同： 主要是做用户推广的时候遇到了很大阻力。我做产品测试习惯去线下，直接端着产品给用户用，在旁边观察他们的表现和表情。

推广Vibe Coding工具的时候，我发现用户大概分三类。

第一类是纯小白，压根没接触过AI编程。他们有新鲜感，随便说个粗糙的想法，AI做出个东西来，他觉得很好玩。但这个新鲜感是AI编程本身带给他的，产出的游戏以从业者标准来看非常粗糙，没有商业价值，没人会为这个付钱。很多人愿意试，但第二天就不来了，留存留不住。

第二种是真的有游戏想法、想落地的，可能是策划或学生，不会编程也不会画画，很想做但没技能。这类人用AI工具的时候，提示词写不明白，AI也没法准确理解。第一次抽卡结果跟预期差很多，特别失望。再试第二次还是不行，一点点失望下去，大概试个五次就直接弃了。有想法又需要AI帮助的人，因为AI的理解能力和提示词不规范的问题，很容易被劝退。

第三种是专业从业者，压根不会碰这种工具。他们跟我说，为什么要用你们的？Cursor、Claude Code、GPT也能解决问题，没必要专门用你们的。出了问题自己能搞定，除非你能直接帮我做大型商业游戏，那才可能考虑。

最后我琢磨着，哪一类用户用Vibe Coding都很难抓住。事实证明，26年最近比较火的几个AI编程平台，走的路线就是明知道做的是垃圾游戏、赚不到钱，所以走社交路线、当玩梗游戏。有个产品干脆在自己名字后面打括号写“玩梗的游戏”。大部分都是粗制滥造的东西，玩玩梗就结束了，商业回报看不到任何可能。我当时看到这些，就觉得Vibe Coding这条路做UGC的话，无论从用户需求还是商业回报都看不到希望。

游戏茶馆： 平台的收入模式怎么设计的？

吴同： 很直接。首先作为内容共创引擎，要保证用户做出来的游戏是可玩的、稳定的、有趣的，这样才有商业价值。核心模式是建一个内容市场——有人做游戏，有人消费游戏。游戏是用我们的工具做出来的，所以卖游戏的时候，无论内购还是买断，交易额的一部分要分给我们，相当于抽个过路费。

所以我们核心要做的是：让更多创作者加入进来，内容越来越丰富，吸引更多玩家，交易额变大，收入自然就多了。还有一些细节变现方式，比如我们自己做的游戏在平台上分发也能有收入。

游戏茶馆： 工具本身收费吗？

吴同： 部分是收费的，分免费服务和增值服务。比如生图API的token消耗，我们相当于中间商，给创作者提供增值服务，收一点费用。

游戏茶馆： 用户制作时主要用到哪些AI模型？

吴同： 会用到Funloom提供的关于AI原生文字游戏特别训练的模型，优化了AI推演剧情、平衡数值、做游戏系统设计层面的能力，以及Funloom与合作伙伴训练的关于图片、动画生成的模型，我们也兼容第三方的大模型。

游戏茶馆： 平台对游戏的稳定性和完成度有什么标准？

吴同： 我们跟Vibe Coding工具最大的思路差异是——不是让用户随便做什么都行。Vibe Coding就是给个工具让你随便搞，但我们这边故事性上可以自由发挥，游戏机制是限定死的。更像是一系列内容模板，在模板基础上打mod。

平台上的创作者分两类：做原创的和做二创的。原创的是生产模板的人；二创者是绝大多数，他们不会用AI写提示词、设计游戏机制，只会讲故事。所以二创作者的游戏玩法基本是在原创基础上做微创新，本身就挺稳的。原创作者一般是专业从业者，为了自己游戏的收益和口碑会考虑很多细节，鲁棒性也有保障。我们是在牺牲一部分自由度的前提下，换来了游戏的稳定性。

游戏茶馆： 目前平台内容以历史文字游戏为主？

吴同： 对。之前做了小范围测试，主要测了男频和女频两个方向。男频以历史军事为主，女频是谈恋爱、宫斗这些。

游戏茶馆： 题材的选择是参考了网文或短剧平台吗？

吴同： 没有，我们直接通过用户增长来做的。我自己做了一个示范模板——崇祯模拟器，做完后在社交媒体上宣传，把游戏发出来，同时告诉用户想做个类似的也可以在平台上轻松搞定。剩下的内容就靠自然量转化进来的用户自己发挥。最后跑下来，数据好、能上排行榜的就是这几类，是用户用点击量投出来的。

游戏茶馆： 平台会帮优质游戏做宣发吗？

吴同： 我们自己会做内容推广，加上早期合作的创作者在自媒体上有不少粉丝，他们做完内容自己就有渠道。

游戏茶馆： 所以是制作和宣发一体？

吴同： 对，就是在这儿连做带发。我们观察到一个现象：愿意用AI做游戏的人，大部分是游戏行业之外的，因为自己有需求没被满足才想自己做。当一个人有需求没被满足的时候，他天然知道哪里能找到同类。我们给他提供好用的工具，保证游戏能做出来、能挣到钱，他自己就会去找用户——他自己就是用户，在玩和推广的过程中也知道哪些朋友有同样的诉求。

游戏茶馆： 这种垂类打法，后续规模化的时候会调整吗？

吴同： 规模化不一定是让一个游戏有很多人玩，而是要有大量的游戏各自有人玩。因为我们是UGC创作，不是PGC，产能没有上限。我们先帮用户解决游戏的稳定性，商业性有保障了，创作者能稳定赚钱，剩下的就是他们自己去琢磨什么题材有人玩、会火，然后用我们的工具做出来推给这些人。

游戏茶馆： Funloom AI会做社区吗？

吴同： 我们有自己的平台，本身就是个小社区。大家可以把自己的作品发上来，也支持原创作品被其他人引用、修改，改完了再发回来。同时我们也会跟一些KOL联运。因为游戏性有保障，KOL运营我们的作品能拿到稳定收益，推广积极性很高。推广过程中因为工具上手简单，KOL自己也能变成创作者，做自己的作品拿到私域里继续推。这样能形成很好的社交裂变，创作者和玩家已经分不开了。他们能在生产和消费中受益，所以会主动参与并且拉更多人进来。

游戏茶馆： 从剧情到交互的分阶段发展思路是怎么来的？

吴同： 这相当于用AI技术把游戏发展的路径重新走一遍。我做AI创业第一天就想明白了一件事——以现在的技术条件，想一步登天用AI直接做3A游戏是不可能的，得一步一个脚印来。

游戏发展史本身也不是一上来就这么复杂，都是从简单形态开始的。我翻过游戏发展史——最早就是文字游戏，后来渲染技术和硬件提升了，开始做2D，再做更复杂的系统，再到3D和大型3D。游戏从简单到复杂是跟着技术迭代走的。

（早期MUD类游戏Genocide，该文字游戏包括RPG、PVP、在线聊天、骑马砍杀等要素）

我们现在处于AI应用早期，从文字游戏切入比较符合技术发展的节奏。我们会跟着AI技术的迭代走——能生成文字的时候做文字游戏，生图和视频能搞定了、3D建模能做了，就迭代到2D、3D。在这个过程中AI技术在进步，我们团队的能力也在积累，这给了我们一个借势的时间窗口。不然作为一个初创团队，直接去拼像李飞飞做Sora那样的大项目，根本做不了。而且阶段性目标拆得太粗的话，团队也容易失焦。

游戏茶馆： 其他平台有用户越多亏钱越狠的问题，Funloom AI会这样吗？

吴同： 不会，这个也是我当初核心要解决的问题。我们平台的内容，AI介入分两块：一类是AI介入游戏玩法的原生游戏，这种会消耗token，但因为做了商业化本身有利润，用户越多营收越高。另一类是AI for edit game，做出来的游戏里面不再有任何AI开销，可以直接拿出去卖，无论是买断还是内购都能直接向用户收费，所以我们不需要帮创作者承担创作时的token费用。

游戏茶馆： 有对标对象吗？希望它长成什么样？

吴同： 对标对象还真不太明确，因为太新了。如果按平台形态对标，肯定是对标抖音——抖音是一站式内容平台，集合了游戏、视频、图文、音乐，所有内容载体都能在抖音上消费。如果按工具的易用性对标，可能得对标Roblox，虽然我不太想对标Roblox。我觉得还是跟抖音最接近。抖音是个内容分发平台，从分发侧看我们像抖音。但平台还有一个特性——它还是个较大的IP孵化平台，从这个角度讲，可能更像阅文集团。

游戏茶馆： 有没有让你印象深刻的用户作品？

吴同： 为了让生成的游戏足够稳定，我们在测试时的机制是定死的，玩法变不了，只能改故事，所以惊艳的故事有很多。官网上首页头图展示的都是很精致的故事，比如宫妃、顶流密恋、网红Coser模拟器、三国群雄逐鹿模拟器、天启崇祯。虽然是文字游戏，但依然形成了很强的钩子效果，让人一回合接一回合停不下来，故事的丰满度做得非常好。

游戏茶馆： Funloom AI相比其他平台有什么优势？

吴同： 我觉得我们服务的用户跟别人不是一批人。有些国内平台服务的是专业从业者，在我看来，它们还得再迭代两三年，等技术再成熟一些，才能下放到真正需要AI辅助创作的人手上。

我都深度体验过这些产品。虽然它们也想往UGC方向走，但遇到的问题是跟Vibe Coding一样的——确实想把门槛降下来，但降得又不够低，卡在了一个不上不下的位置。专业从业者看不上，真正需要的人又学不会，只剩下中间那一小撮本来就有可能成为专业人士的用户。说到底还是技术没到位，整个AI技术还没到能直接支持那种创作方式的程度。

有一款编辑器类产品我印象挺深，它有自己的编辑器，学了Unity那样的专业引擎来做场景编辑，让用户操作场景，旁边有个AI对话框可以先让AI生成草稿再改。我们之前也探索过类似方向，但有个技术问题很难避免——=这些引擎本来是为人类操作设计的，让AI去操作本身就很难。整个软件做了高度封装方便用户使用，但这个封装对AI来说是个障碍，因为它读不到完整的项目信息。比如Unity的Scene做了很高的封装让用户以节点方式编辑，但AI读到的可能是一串乱码，根本没法帮你操作场景生成。

这类编辑器都有这个问题。语言模型甚至缺乏对游戏场景空间的理解，把Unity编辑器搬出来指望用户能操作好、AI也能生成好，这个技术卡点到现在也没有好的解决方案。据我了解，行业还在期待基模能力提升，某天突然能操作Unity了就好办了，没有确切的方案，只有对基模的期待。

游戏茶馆： 整个AI游戏生成产业目前还比较尴尬？

吴同： 对。我们做的这个产品也是为了阶段性地服务市场。最终目标跟其他国内平台是一致的，只是实现路径不同。我们为了在短期内获得足够的用户，选择了牺牲自由度换取生成结果的稳定性，保证做出来的游戏起码是OK的、能上线销售、能获得正向收益。其他平台背后有大厂支持，资金更雄厚，可以选更烧钱的打法。我们作为初创公司，必须更细致地平衡短期目标和长期目标。

游戏茶馆： 可以不可以这么理解，当前AI游戏生成平台的的前景，还是ToC端？

吴同： 对。我们很难憋技术一直憋到临界点，不可能憋两年东西不好用，等到第三年好用了才开始维护用户关系。我们需要在这两年里就有足够多的用户在用、而且能用起来。这说到底是个战略选择的问题。

游戏茶馆： 大厂现在也开始下场了，中小平台的机会窗口还在吗？

吴同： 得看阶段。如果去年25年已经开始做的，像跟我们同期的团队，我觉得还有机会。如果今年、26年才开始干，基本就不太可能了。我们现在已经在猛推技术、迭代产品形态了。25年还在做文字游戏，今年7月底会在ChinaJoy发布RPG形态，已经进化到大众认知里游戏该有的样子了。如果现在才加入进来做文字游戏生成，或者做那种Claude Code也能搞定的超休闲小游戏，机会不大了。

游戏茶馆： 你16岁编程，不到20岁创业，怎么看“00后创业者”这个标签？

吴同： 对我们现在做的生意绝对是正向的，因为我们做的是Z世代的生意。换个90后来做，他不懂这帮人。AI时代的文娱行业，现在最活跃的是10后，玩家里面10后很多，还有00后到10后这批年轻人在消费AI文娱内容。再往后三四年到2035年，那批10后就成为创作主力了。

只有Z世代、00后的人才知道这帮人真正需要什么、喜欢什么、习惯什么。因为我们是同龄人，没有代沟，做产品定义的时候更符合大家的口味。早期就是同龄人更有共同话题，做出来的产品更吸引这批人。同样的路走下去，五年后吸引的这批创作者又会成为下一代内容创作的中坚力量。

我们能争取到的这批用户，比其他年龄更大的团队能争取到的，是更有创造力的。Meta雇的首席科学家也很年轻，好像才29岁。AI行业本身就出现年轻化的现象，我觉得这是个好事，尤其对我们现在做的这个生意来说。