十字路口Crossing

“你有一把能够挖出金子的铲子，肯定不会先给别人用”｜对谈开物纪陆子恒：用AI发明新材料

Sun, 19 Apr 2026 16:00:00 GMT

🚥 本周十字路口的嘉宾是开物纪创始人陆子恒。他们刚成立就拿到数亿元的种子轮融资，投资方阵容强大：Monolith 领投，光合创投、集富亚洲跟投，高瓴创投、IDG、蓝驰创投、BV 百度风投、L2F 光源创业者基金等老股东超额加注。

开物纪的使命是用 AI 更快发现并验证能够“改变人类命运”的新材料，并让它们从实验室走向可量产、可商用。

子恒会和我们介绍：当我们讨论 AI 发明材料时，AI 究竟在“发明”什么，瓶颈在哪里，商业化又将如何展开。

子恒也在中关村学院带 PhD，我们聊到了 AI 时代的学习和人才：在工具与范式都快速变化的今天，应该如何学习？读 PhD 还有必要吗？又该如何判断自己适合走学术路线，还是去产业一线？

最后，虽然这一期聚焦 AI for materials，但它对所有想把 AI 用在垂直行业的人都有启发：从如何定义问题、积累高质量数据，到如何把 AI 大模型的能力嵌入业务流程，形成可持续的交付与商业闭环，这些方法论都能迁移到其他行业。

更进一步说，几乎每个 AI+垂直行业都会遇到同一个问题：当你终于造出一把能挖出金子的“铲子”（模型与能力）时，是把它交到别人手里，还是选择自己下场去挖？

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🟢 00:00:43 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍开物纪、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历

🟢 00:02:44 一块材料，能值多少钱

从硅谷为什么叫 Silicon Valley，到一个日本团队发现的粉末材料撑起了整个固态电池产业。

材料的本质，其实是一个"往白纸上放原子的游戏"。

历史上最赚钱的材料 IP，往往集中在极少数人手上——Goodenough 一个人做了锂电里大半的核心材料。开物纪想用 AI 批量造出这样的人。

发现一个材料，然后呢？它是怎么变成钱的？

🟢 00:08:10 材料界的 Flagship Pioneering

他对标的既不是陶氏，也不是巴斯夫，而是孵化出 Moderna 的那家基金。

"如果真的能挖出金子，我肯定不会先把铲子给别人用。"

两类目标同时在跑：一类是"要发财的"，一类是"要 show muscle 的"——具体是哪两类？

为什么他认为，这个行业现在需要的是有人先从头打到尾走出一个范例？

🟢 00:14:12 那一天，大家吃完饭随手测了一下

一个震撼了所有人、但没有任何人当面说出口的瞬间——成了开物纪出发的原点。

为什么这帮科学家没有声张？子恒怎么形容他们的？

他们看到的那个能力跃升，和 GPT 3.5 之间有什么关系？

DALL-E 的出现，跟材料模型的技术路线选择，有什么意想不到的关联？

🟢 00:19:12 差异化？现在还没到竞争那一步

"今天大家不应该把用 AI 做出来一个好材料当成一个竞争。"——他为什么这么说？

他认为这个领域真正的壁垒，不在模型，不在算力，而在一件很难被复制的事情。

美国那几家对标公司——Periodic Labs、Project Prometheus、CuspAI——和开物纪的路线，到底哪里不一样？

🟢 00:22:49 克级、公斤级，然后呢

AI 不是要搜遍整个宇宙，只要有一个能卖钱就行。

从 AI 给出候选材料，到客户愿意在自己产线上验证——中间到底要走几步？

他说这整件事是"暴力美学"——为什么从 AlphaFold 到 LLM 到具身，走的都是这条路？

AI 在这条管线里，最大的价值究竟是在哪一步？

🟢 00:27:43 开了三张 offer，手都在抖

钱主要花在哪里？实验室？算力？还是人？答案可能颠覆直觉。

他为什么说商业反馈不是对研究的妥协，反而是研究的加速器？

DeepSeek 和具身机器人的崛起，能给 AI for Science 什么启示？

🟢 00:35:33 面试的时候，我现在不知道该问什么了

知识性问题，GPT 全都能答，而且知识面比我强。

他学生成式模型，是怎么学的？一篇论文都没看过。

他说未来五年内，有两类能力会变得非常不值钱——是哪两类？

Taste、Vision、主动性——在 AI 时代，他给这三件事排的优先级是什么？

🟢 00:47:38 给 10 年后的自己：还折腾得动吗

从本科目标"月薪 3,000"，到剑桥，到微软，到创业——每次转变背后，是什么驱动了他？

为什么这么多年在外漂泊，他几乎从来不想家？他的解释出乎意料。

PhD 到底值不值得读？他的答案简洁到有点狠。

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具身智能的滔天大泡沫中，他已经把机器人送进300个家庭｜对话张翼：未来不远创始人/CEO

Tue, 14 Apr 2026 16:00:00 GMT

🚥 具身智能正在迅速滑向一场资本狂欢。开年以来，中国至少已有 5 家具身智能公司——银河通用、星海图、智平方、千寻智能、自变量机器人——拿到 10 亿元级融资；当 10 亿开始成为这个赛道的常见起步价，相信很多人和我们一样，都感受到了滔天的泡沫感。

本周十字路口的嘉宾张翼，是「未来不远机器人」的创始人。4 年前，他决定入场机器人创业。那个时候，市场静悄悄，他以为自己选择的是一条又慢又难、无人问津之路。

张翼曾创办市值 30 亿美金的上市公司「掌门 1 对 1」，也经历过双减带来的"一夜归零"。我们从那段断崖式下坠聊起——确认双减是真的，用了足足半个月；把近九万人的公司裁到千人以内，那段记忆在他脑海里已经"泛白"，但后脑勺上，至今还留着当年压出来的一撮白头发。

这次创业，他反其道而行：先潜行三年不融资，先把机器人送进 300 个上海真实家庭，用长期采集的场景数据驱动产品迭代，并在本周发布新一代家庭机器人 F2。

本期内容中，你会听到：

双减那一刻的“空白”，以及随后作为 CEO 的极限决策

为什么第二段创业押注在家庭机器人，而不是更快、更“性感”的方向

先憋三年不融资、先入户的反常识打法，到底带来了哪些优势

F2 的核心场景：带娃与轻家务，以及为什么"厨房"是最重、最难的家务

具身智能热潮之下，世界模型与 VLA 如何取舍

数据为什么是护城河——以及被大多数人忽略的"第三种数据"

经历过最大的起落之后，他如何学会"站在未来往回看现在"

如果你对具身智能、家庭机器人、或者任何需要穿越周期的硬科技创业感兴趣，这期值得一听。

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🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

🟢 02:26 双减那一刻

30 亿美金估值到“一片空白”

当“100亿收入的机器”突然断粮

从 9 万多人裁到 1000 人，留下一种创伤：记忆会泛白。

🟢 06:04 为什么选择家庭机器人

“20年后每家每户一定会买一个机器人。”

不是换赛道，是重新回答“我为什么还要做事”。

重新出发的底层动机是什么？

三个合力指向机器人：LLM（ChatGPT 3.0时代的机会感）、工程背景（电子信息）、to C 家庭用户洞察。

如果再做一次，必须“比以前更大”，否则没有动力。

🟢 08:56 为什么“提前做硬件”比提前做AI更值

软硬结合的复利来自时间，不来自钱。

AI 软件迭代快，领先容易被追平；机器人因为硬件和工程链条，领先会积累成壁垒。

花 10 个亿也不一定追得上成熟的运动控制与稳定性：很多能力是“时间问题”。

先憋三年再出来：不是不融资，而是等到“能进家庭、能稳定用、能产品化”。

早期的核心判断：先把消费级做到“拿出来就让人惊讶”的程度，再教育市场。

🟢 11:08 坚定做家庭 to C

to B 最终常常变成价格战；to C 才能用体验换来利润，再用利润换来下一代产品。

工业/To B 技术往往壁垒不够高，最后拼成本；家庭 to C 的“体验 + 品牌”会形成护城河。

从第一天就“找产品”：五六千份问卷 + 电话访谈，直到机器人能进家庭才真正定下第一版功能。

300个上海家庭试用：从“只能做这几个”到“自由发挥”，功能来自共创而不是脑补。

真实洞察：很多用户不是要陪老人，而是要“帮老人带娃”。

🟢 14:34 F2 的真实卖点：带娃 + 轻家务，服务定价而不是产品定价

如果只对标阿姨，机器人永远贵；一旦对标“高端带娃服务”，价值就变了。

两个主场景：带娃（读绘本、乐器纠正、下棋、讲故事、捉迷藏）与轻家务（收纳玩具、捡垃圾）。

使用时长与转介绍才是产品真指标：50% 转介绍、30% 续租，胜过“卖了多少台”。

早期惊喜：机械臂带来“花里胡哨”的玩法，小孩能玩两小时。

早期惊吓：猫狗家庭是极端 corner case，反向逼出“训狗/陪猫”能力。

商业形态：先租（3-4千/月），再考虑买断 + 订阅（高阶功能消耗算力）。

🟢 21:06 轮式 vs 双足

家庭不是实验室：能用、耐用、不会伤人，比“看起来像人”更重要。

双足在家里存在危险与稳定性问题，真实使用场景会放大风险。

轮式在室内的性价比来自安全、稳定、续航与工程复杂度更可控。

现实约束决定形态：先把“能持续在家庭跑起来”的结构打通。

🟢 22:19 世界模型与数据

决定胜负的是“真实家庭数据飞轮”。

模型可以被两个月抄走，但数据管道抄不走。

世界模型在 Zero-shot 上带来 surprise，但远未到 100% 鲁棒性。

现阶段，世界模型 + VLA 两条路并行更现实。

机器人数据的稀缺决定了竞争节奏：历史数据少，采集难，数据会成为长期分水岭。

数据不止两类，而是三类：标准任务数据、家庭 corner case、以及“活物互动”（人和动物）。

家庭里 80% 是互动场景：不同年龄、不同人群的互动差异，工厂数据很难覆盖。

是否会补贴铺量、进家庭采集数据？

🟢 37:57 创业者心法

焦虑会让策略短视：赢了这个月，输了两年。

经历双减后更能坚持：一开始看得更久，一旦确定方向就更坚定。

从“未来往回看”消解起伏：轻舟已过万重山的视角能让组织更稳定。

对挫折的重写：失败有时是外力帮你做选择，关键是找到自洽。

十年寄语：“未来不远”实现后，仍要相信还有更美好的未来不远。

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“AGI 来了？我用了一周，头皮发麻“｜对谈张昊然：Moxt 联合创始人

Mon, 06 Apr 2026 16:00:00 GMT

🚥 本期「十字路口」嘉宾是张昊然，Moxt 联合创始人。

上周，昊然在给我展示 Moxt 的内测版本时，说了一句让我很震惊的话：「AGI 已经来了，只是大家缺少一个打开方式。」

这句话的起因，是春节后他们在三周内做出了 Moxt。昊然形容自己「用了 Moxt 一周，我头皮发麻」；他还说「我遇到一些狂热的 Moxt 用户，他们甚至两眼放光」，这是他过去的产品 Motiff 和 Paraflow 从未有过的待遇。

我们过去用 ChatGPT 和 Manus，更多是“一个人在用 AI”。但如果未来要让整个团队、甚至整个组织一起用 AI，肯定需要一套更适配的新软件；Moxt 在做的 AI Native Workspace，就是这样的一个尝试。

Moxt 到底是什么，以及它不是什么？为什么它会让一个长期在一线做产品的人产生「未来已经发生」的体感？以及，它所代表的 AI 时代新工作方式，和我们熟悉的飞书、Notion、ChatGPT、Manus、OpenClaw、Claude Code，究竟有什么本质不同？

如果你正在做 AI 创业或投资，或者想了解未来 AI Native 团队将如何工作、会采纳哪些新的 AI 工具，我相信这期内容会对你有所启发。

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🟢 00:00:32 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Moxt、收入与订单规模、团队规模、创业前经历

🟢 00:02:22 AGI 已经来了，只是打开方式不对

”我头皮发麻。“

什么叫 AGI 来了？"90% 行业中 90% 人的 90% 工作，AI 可以胜任"——如果是这个标准，他在日常工作中的感受是：真切地到了。

为什么用了 Moxt 一周就会头皮发麻？不只是因为它能做更多事，而是因为它让你在每一个工作的瞬间反问自己：我为什么还要像现在这样工作？

这种震撼，是让昊然最近处于"神经病状态"的主要原因。

🟢 00:04:17 AI 同事第一次出现在我的会议里

原来的协作模式：发文档、写评论、再找你聊——现在这套流程在他们团队几乎消失了。

他们的一对一会议：AI 起草文档，两个人开口聊，AI 全程录音，聊完文档已经自动更新，"远超我之前的认知"。

有个细节：他去跟 AI 说话时，已经完全不需要解释"Moxt 是什么"、"Koji 是谁"——AI 自己去查，不需要被喂背景。

这让他想起最初学 AI 时要在 Prompt 里写"你是一个专业的……"——今天这套东西已经过时了。

🟢 00:08:30 Moxt 是什么？

一句话：一个 AI 原生的工作空间，你可以在里面组建你的 AI 团队。

Moxt 里每个人都有一个必须叫"MOMO"的贴身助理，知道你所有的信息；其他 AI 同事可以由不同人创建，出现在 Slack 群里，主动私信找你。

它和 Notion、飞书最本质的区别是什么？

🟢 00:11:03 "原教旨主义"

Word 文档在 AI 眼里不是 500 个字，可能是 5 万个字符——真正有效的信息淹没其中，这就是信息损耗。

Moxt 的"原教旨"第一条：文档只用 Markdown，表格用 CSV，视觉化用 HTML，"Markdown/CSS/HTML 就是新时代的 Word/Excel/PPT"。

原教旨第二条：用文件系统（OS 级别），而不是 Notion 那样的知识库结构——在 AI 眼里，Notion 的层级结构是一个迷宫。

把这两条喂给 AI，"魔法是自然浮现的"——不是智能不够，很多时候是上下文喂错了格式。

🟢 00:16:09 那些被 Moxt 干掉的工具

他们已经不开组会了——因为 Moxt 知道每个人每天在做什么，没有"再同步一次"的必要。

他们自己做了一个内部看板，彻底抛弃了用了十年的 Jira——而且只用了三天。

更激进的问题：为什么还要用看板？看板是为了解决站会信息同步的问题，但如果 AI 已经知道所有上下文，信息同步还需要看板这个"容器"吗？

🟢 00:28:08 昊然的五个 AI 同事

Run Manager（凶狠小猫头像）：帮他做管理信息同步，主动去催项目进展，甚至有同事开始不找他本人了，直接跟这个 AI manager 沟通。

增长天王（金牌销售）：目标只有一句话——"为 Moxt 找 1,000 个付费用户，你出个计划"。他连 CRM 表格都自己做，从 Excel 做成了 HTML 看板。

深度思考者：每两三天汇报一次，综合内部 OKR 变化和外部竞争动态，做成 PPT 一页一页给他看。

Miss Creative：专门负责发散，单独建在一个空间里，越野越好。

批评家：以严厉视角审视昊然自己每天是否在做最重要的事——和在 GPT 里 Prompt "你是批判性思维专家"的最大区别，是他住在这个空间里，实时掌握所有上下文。

🟢 00:37:06 Moxt 是怎么诞生的

起点是一个奇怪的现象：团队用了 Claude Code 和 Cursor 之后，Slack 群里开始大量出现互相发 markdown 文件——好不容易进入了协同办公时代，结果大家又在发裸文件了。

第一版非常朴素：搭一套基于 markdown 的网盘协同系统，让大家别互传 markdown，就这样开始了。

一个半研发同学，一个提案，最初只想解决内部问题——产品三周前才对外发布。

🟢 00:46:02 为什么 Moxt 的文档编辑那么"难用"？

很多早期用户投诉：你们文档要点右上角再点编辑，还要点保存，比 Notion 差远了。

但这是刻意设计的：当 AI 的上下文足够充分时，手工编辑变成了极低频操作，AI 直接写远比你自己改更高效。

他们的交互逻辑：像皇帝批折子一样，在文档里划线评论，AI 同事看完评论直接改——甚至两个同事的 MOMO 可以在评论区互相辩论。

品牌名 Moxt 怎么来的？More Context——mo 和 xt，希望用户因此更容易记住他们。

🟢 00:50:42 正在消失的工作方式清单

组会没了，Jira 没了，手工文档少了，IM 也在摩擦中……那最终什么会留下来？

昊然问过自己的 MOMO："当人类几乎不执行时，我们还剩什么？"

两三年后白领的一天。

灵光一现和审美判断，往往在漫无目的的闲聊里产生——这反而会变得更重要。

🟢 01:00:46 最大的敌人是时间，但又希望大家慢一点

他希望更多人快点用上 Moxt，但同时又希望大家慢一点发现这件事——因为越快被大玩家盯上，战场就越无聊。

一个月前，如果有人跟他讲 Moxt 的故事，他第一反应会是："这和飞书加龙虾有什么区别？"——所以他今天仍然需要花很多力气解释这件事。

对飞书、Notion 这些大玩家：他不否认它们在 AI 上还会有很好的增长；但他认为这只是在旧范式上叠加 AI，而不是从 AI 原生出发重建。

对大厂竞争：大厂能来，但大厂会不会派最好的人来？做教育时他们也跟大厂打过仗，"好像也没那么可怕"。

🟢 01:04:43 AI 放大人，还是取代人——这是 Moxt 的底线

他在文档里写了一句话作为"宪法"：无论何时，都不该去创作"AI 可以取代人"的内容；你更好的作用是放大人。

他看到有些产品的 Pricing 页面做了一张 AI 员工 vs. 人类员工的对比表——他不希望这件事发生在 Moxt 上。

一个关于未来的隐喻：今天去陶艺吧是花钱消费，但曾几何时，捏陶是收入很高的生产力。编程，会不会变成 30 年后的捏陶？

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她想造一个 AI 时代的“超级游乐场”｜对谈 Roi：幕间创始人 / CEO

Wed, 01 Apr 2026 16:00:00 GMT

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是 Roi，AI 互动平台「幕间」创始人 / CEO。「幕间」已于近期连续完成两轮融资，累计融资金额达千万美元。

如果说 Character AI 代表了上一阶段人类与 AI 的关系——陪聊、陪伴、情绪投射；那么 Roi 想做的，是下一阶段：不只是和 AI 聊天，而是进入一个由 AI 驱动、不断演化的世界，在里面获得一种更轻、更碎片、更上瘾的快乐。

这期节目里，我们聊到的远不只是「幕间」本身。我们更想借 Roi 和她的创业，去讨论一个正在浮现的新问题：当“和 AI 聊天”开始变得乏味之后，下一代 AI To C 产品会长什么样？

是更复杂的角色？更沉浸的叙事？一个个可以被用户创造、进入、观察、操控的“世界”？

以及，谁会是第一批真正吃到这波红利的人——职业开发者、成熟游戏团队，还是那些原本不会写代码、但拥有强烈表达欲和创造欲的 AI 原生创作者？

在 Roi 的描述里，「幕间」想做的是一座属于 AI 时代的“超级游乐场”——这里有恋爱模拟器、直播间打赏模拟器、女明星模拟器、股票模拟器，也有一群 00 后女生正在用手机、提示词和自己的欲望，快速“手搓”出新的世界。

如果你关注 AI To C、消费级产品、内容平台、游戏、Agent，或者你正在思考：AI 除了提升效率，还能不能创造新的快乐？新的创作生态？新的平台机会？

那这期节目，应该会给你不少启发。

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🟢 00:00:14 快问快答

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🟢 00:01:30 幕间卖的是“理想人生体验”

现实里得不到的人生，才最适合被做成模拟器。

穿越宋朝、16 人闪电约会、金主妈妈……本质上都是“现实稀缺体验”的低成本重开。

地球 OL 最大的问题，也许就是不能切号重来。

模拟器不是还原现实，而是把人生改写得更戏剧、更浓缩、更好玩。

🟢 00:03:31 AI 互动产品的三条路

一条是陪伴，一条是互动叙事，还有一条是她最看好的“模拟器”。

模拟器不是和角色聊天，而是和一个系统互动。

AI Coding 之外，role play 已经是最大 API 消耗场景之一。

🟢 00:08:55 最接近爆发的是？

炫技不等于消费级，真正接近付费的反而是最朴素的互动体验。

她用 3 天做的模拟器壳子，就已经有人愿意付费买单。

真问题不是需求不存在，而是链路还不够顺滑。

🟢 00:11:05 Loopit 们的敌人

如果字节一个月就能做出来，你的平台凭什么存在？

Loopit 们的轻互动内容对抖音并不难。

真正的问题不是“能不能做”，而是“为什么用户要专门来你这里玩”。

如果只是给旧玩法套一层 AI 壳，壁垒会非常脆弱。

🟢 00:13:31 完全自由，往往不好玩

越自由的体验，用户越快感到疲惫。

好体验不是放任用户乱玩，而是设计出“下一步还想继续”的反馈。

她的核心判断很适合所有 AI 产品记住：控制对体验极其重要。

🟢 00:19:26 真正的正反馈是什么？

生成不等于体验。

好的模拟器要让用户感到：我的输入真的改变了世界。

产品关键不是回包长度，而是“继续玩下去”的欲望。

🟢 00:24:41 恋爱不是幕间的终局

恋爱题材先跑出来，不代表平台只会做恋爱。

只要有消费，内容一定会从单角色互动走向更多模拟器形态。

用户不会永远只玩一种题材，只会永远想玩更好玩的东西。

🟢 00:28:07 最早被 AI 击穿的人

这波最先把 AI 玩明白的人，可能根本不在 GitHub。

最早一批核心用户和创作者，很多是对幻想内容高度敏感的 00 后女生。

她们关心模型人格、关系张力、文风和代入感。

AI 超级创作者的源头，未必是技术社区，也可能是最会做梦的人群。

这是新平台最好的早期信号之一：热爱先于商业化出现。

🟢 00:38:25 她想做的，是“AI 互动版小红书”

小红书分享现实生活的美好，幕间想分享 AI 赋能后的虚拟生活。

它不只是作品平台，更想成为一种新的内容社区。

核心不是单次消费，而是持续发现新的理想人生切片。

🟢 00:49:00 很多人不是想赢，只是怕输

创业最隐蔽的敌人，不是风险，而是保本心态。

她不回避不公平，但更在意自己有没有勇气做真正想做的事。

比起“别失败”，她更像在选择“我要赢一次看看”。

这也是她最硬的一层创业底色。

🟢 01:06:59 世界模型

对世界模型乐观，只是不觉得它今天已经消费级成立。

真正的机会，属于提前围绕 AI 互动搭基础设施的人。

🟢 01:10:40 AI native 的护城河是三层能力叠加

基建能力。

对“什么叫好玩”的认知。

最核心那批用户的持续反馈。

🟢 01:14:28 AI 会先放大超级个体

AI 不是把所有人拉平，而是把最有想法的人变成一支军队。

她真正押注的，不只是模拟器，而是超级创作者的崛起。

未来的大量新世界，也许不是公司造的，而是个人造的。

🟢 01:20:58 用 10 个「我是…」来造句

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「1 亿 TOKEN 俱乐部」挤爆了，AI 的燃料不够了｜对谈于文渊：阿里云百炼技术负责人

Sun, 29 Mar 2026 16:00:00 GMT

🚥 如果你最近在用 Claude Code、OpenClaw、各种 Agent，你大概率已经感受到一件事：模型能力越来越，SOTA 让人兴奋，但 Token 让人清醒：贵，而且不够用。

有人甚至给重度用户建了个群，门槛很离谱：一天烧掉 1 亿 Token，才能进「1 亿 TOKEN 俱乐部」。更离谱的是，这个门槛正在变得“不够高”——因为越来越多人开始把 AI 从聊天工具，推进到真实的生产力链路里。

这期「十字路口」，我们请到的嘉宾是 于文渊，阿里云「百炼」技术负责人。文渊处在一个很少有人能看到的视角：算力需求如何暴涨、哪些场景在吞噬 Token、云的范式如何被 Agent 改写、以及“再多 GPU 都不够用”背后真正的工程难题。

此外，我们还聊到为什么 Token 暴涨不是一时的泡沫，而是一个阶段性信号？什么有关系企业应该选择自建 infra？AI coding 火了之后，为什么更需要警惕 vibe coding？

如果你关心 AI 怎么进入生产、怎么稳定、怎么规模化、以及下一轮机会会在哪个层面发生，这期播客值得一听。

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🟢 00:00:39 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百炼、工作经历。

🟢 00:01:09 Token核弹：Agent 点燃的算力大爆炸

Claude Code与OpenClaw席卷全球——这背后不只是一款工具的走红，而是算力消耗方式的根本性转变。

Token按月翻倍增长，而且都是最高质量的SOTA Coding Token——大家终于不再把AI当chatbot用了

个人重度用户单日消耗 1 亿Token，已经不算什么门槛

Token数量有误导性：小模型的Token和会深度思考的SOTA大模型的Token，算力价值根本不等价

"现在仅仅是一个开始"——文渊在两分钟内说了三次

🟢 00:04:15 让每一块GPU一秒都不能闲

有一个"最激进投入算力"的CEO，但依然还是不够用——这种对算力的饥渴感，在云计算历史上从来没有出现过。

Qwen3.5除夕发布，两周后QPM已经创历史上所有文本模型的最高峰值

文渊给团队定下的使命只有一句话：让每一个GPU不要有一秒钟闲下来

从1千卡到100万卡，全部物尽其用

🟢 00:11:49 自建还是上云？我来发表一个"暴论"

成本可控、数据安全、灵活性——这三个企业自建GPU的理由，文渊说，恰恰是应该用MaaS的理由。

"我认为没有任何一个情况需要自建"

企业自建GPU，推理优化、算法迭代、调度复杂性……把所有隐性成本算进来，真的更划算？

"机密推理"：端到端密钥在用户手里，阿里云看不到你的模型文件，也看不到你的任何请求——这是密码学层面的保障

你以为买了GPU就灵活？"今天最大的确定性，恰恰是不确定"

🟢 00:14:40 非共识：不要让AI帮你写太多代码

对计算机专业学生的建议是"少用AI"——这不矛盾吗？

工程师所需的核心技能本质上没有变化，变的只是每个人效率的大幅提升

张文宏的类比：实习医生从第一个病人就全靠AI，他永远找不到AI的那1%错误——程序员也是一样的道理

Vibe Coding做prototype完全没问题；但生产代码需要知道每一行的副作用，AI现在还差那么一点

Spec Coding才是正解：把需求规范写清楚，让AI来填空——FAST顶会论文证明，Spec够清楚，32B模型都能写出高质量文件系统

🟢 00:21:40 最反直觉的预言：写操作系统的人最先被AI取代

大家都以为前端工程师最危险——文渊说，恰恰相反。

写OS内核、数据库、文件系统：代码库质量高、测试用例清晰、结果完全可量化，这恰好是AI最擅长的"封闭问题"

越靠近人的工作越难被取代——"什么叫一个好的短视频App？"这是AI搞不定的开放问题，没有清晰答案

AI在数学竞赛、编程竞赛上做得好，正是因为问题足够清晰；MaaS系统工程师的工作其实是开放问题，AI还早

"即使AI将来达到99.9%，自己的0.1%也要坚守住"

🟢 00:23:29 算力如石油：但今天的关键不止是算力

过去中国的云计算参考架构往往来自美国——但这一次，连美国都还没答案。

英伟达断供的影响：不是"中国能不能产石油"的问题，是"每天的需求和每天的供给能否匹配"的问题

高速公路上的车已经跑起来，油还不够——算力供给缺口会深远影响中国AI的发展速度

对Neocloud的判断：不看好纯资源转售型，更看好AI原生基础设施——沙箱托管、可观测性、围绕Agent的专用服务等

🟢 00:29:39 未来的基础设施四件套：水、电、煤、模

AI会成为像水电煤一样的标准商品——但文渊说：对，但也不会变成那种"插上就是220伏"的标准化基础设施。

AI一定会成为类水电煤的utility，像高速公路、电信运营商一样的基础设施级存在

但它不会被标准化——速度、模型效果、功能上的多样性，决定了不会是"一个插头解决所有问题"

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OpenClaw 之后，谁将定义主动式 AI 的新战场？｜对谈 AirJelly 黄柏特

Wed, 25 Mar 2026 16:00:00 GMT

🚥 本周「十字路口」邀请到了 AirJelly 创始人黄柏特，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。

柏特 24 岁，在字节期间做过开源项目 MineContext，也亲历了这一代 Agent 创业最残酷的一课：当 Claude Code、Cowork、OpenClaw 一路演进，很多看上去成立的产品形态，转眼就会被更强的基础能力“吞噬”。那么，创业公司的壁垒还能建立在哪里？

最近，随着 AirJelly 的发布，他们也逐渐找到了一个真正值得下注的方向：下一代 Agent 的关键，不在对话框里，而在 Context ——去捕获用户真正的意图，理解跨 App、跨文件、跨工作流的连续上下文，再在恰到好处的时候主动介入。

Cursor 重新定义了 Tab，Typeless 重新定义了 Fn，而 AirJelly 想重新定义的是 Enter。人类表达意图的三个最主要通道——IM、chatbot、浏览器搜索——其实都汇聚在同一个键上。每一次 Enter，都是一个高光时刻。与其做全量录屏，不如精准捕获这些节点：就像历史并不记录每一天，而只记录那些真正改变了什么的时刻。

在 2026 年，“主动式 AI”正在成为越来越强的行业共识。我们认为 Agent 产品真正的分野，将不能仅仅局限在“能不能做事、能把事做得多好”，而是“知不知道你为什么此刻要做这件事”。

如果你是 AI 创业者、投资人，或者正在思考下一代主动式 AI / Agent 的产品方向，这期节目会给你一个具体的、也很值得展开讨论的观察角度。

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🟢 00:00:33 快问快答

24岁、西安电子科技大学、ENTP/摩羯座；AirJelly 是“主动式上下文感知伙伴”；已完成天使轮；团队 8 人；此前在字节做 MineContext。

🟢 00:01:26 从记录工具到主动伙伴

真正的升级，不是“记下更多”，而是“开始替你行动”。

AirJelly 围绕事件、任务和意图组织记忆。

接入执行能力后，产品第一次出现了真正的 magical moment。

从“看见你做过什么”走向“知道你下一步要做什么”，这是范式变化。

🟢 00:03:46 重新定义 Enter 键

Cursor 重新定义了 Tab，AirJelly 想重新定义 Enter。

每次按下 Enter ，都在抓住用户表达意图的瞬间。

最有价值的 context，不是屏幕内容，而是你决定做什么。

🟢 00:07:20 创业公司该做什么，才不容易被大模型吃掉？

如果 Vibe Coding 很快就能做出 80 分，这件事多半不值得创业公司做。

团队做过 task engineering 但很快发现容易被 Claude Code 覆盖。

真正值得做的，是那些听起来简单、做起来全是 bad case 和工程脏活的部分。

context 的获取、理解和召回，正是这种难而脏、却可能形成壁垒的方向。

🟢 00:11:22 从搜索到主动式 Agent

真正的跃迁，不是“搜到信息”，而是沿着你的历史与意图继续推进任务。

他们开始直接用 AirJelly 帮自己解释代码、修改功能、提交 PR，产品第一次形成自我增强闭环。

真正的 proactive，不是多提醒，而是同时理解意图与上下文，顺着用户的延长线往前走。

传统搜索在断点处结束，主动式 AI 则像侦探一样，把历史事件、任务线索和下一步动作拼起来。

很多产品做不成通用主动式 AI，本质上不是执行不够强，而是拿不到足够广泛的 context。

🟢 00:22:15 记忆与感知是护城河

不是记录一切，而是抓住关键节点；不是执行更猛，而是先看到更多世界。

全量记录看似完整，实际噪音巨大，真正重要的是高密度的意图采样与关键节点捕捉。

如果主动式 AI 成立，用户迁不走的可能不是某个功能，而是长期积累下来的个人工作史与记忆系统。

OpenClaw 像“龙虾”，视力有限、强在执行；AirJelly 是“水母”，强在感知，他们相信主动式 AI 的上限先取决于能看到多少世界。

当产品开始像一只被“养成”的 Agent，用户关系、留存逻辑和产品心智都会一起变化。

🟢 00:26:30 Agent 的产品边界

真问题不是“能不能做”，而是“何时打扰、做多通用、接多少终端”。

主动式 AI 最难的不是提醒，而是 timing：用户切换应用时，往往才是更适合被打断和接受帮助的时刻。

2026 值得看的三条线是垂直 Agent、Agent Infra 和 Agent Hardware，背后都是在补齐 context 与执行链路。

做通用不是没想清楚，而是不想过早限定 workflow；AirJelly 赌的是用户会自己发明更多用法。

团队先从 PC 切入，再逐步拼接手机、微信与硬件，长期目标是跨设备、跨场景的生产力记忆系统。

🟢 00:39:30 AI native 组织怎么长出来

团队强调招会用 AI 工具的人，并尽量减少低效会议，让简单问题流式沟通、复杂信息系统沉淀。

他们想先把公司自己做成一个 AI native 的组织样板，而不只是做一个 AI 产品。

在这样的时代里，投资人提供的不只是钱，更是前沿方向的信息校准、关键人才网络和资源协同。

AI 公司之间的差异，未来不只体现在模型和产品，也体现在组织方式本身是不是 AI native。

🟢 00:45:32 隐私是第一场战争

主动式 AI 的关键，不只是更魔法，而是让用户觉得这份隐私交换是划算的。

想拿到更多 context，首先必须回答“为什么值得信任”。

但隐私不只是技术议题，也是情感议题和用户教育议题。

产品最可能的失败路径之一，不是方向错了，而是在隐私与效率之间没找到平衡。

🟢 01:03:35 创业，时不我待。

“童年是和平年代的假象。”

AI 时代的创业窗口已经压缩到 1 到 2 年，“再准备几年”可能只是旧时代留下来的安全感幻觉。

不是等准备好了再出发，而是时代已经不允许慢慢等。

这也是为什么这代 AI 创业者普遍带着更强的抢跑感和时间焦虑。

🟢 01:05:13 跳变还在后面

OpenClaw 只是开场，更强的 computer use、长程任务能力和 agent 协同还会继续突破。

不给 2026 设上限，因为 2025 已经远超预期。

这期最值得听的，不只是 AirJelly 本身，而是一种对下一轮范式跳变的前置判断。

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20 个问题，搞懂 OpenClaw：爆红机制、本质变化、创业机会

Sun, 08 Mar 2026 16:00:00 GMT

🚥 本周，十字路口推出新一期「20 问」专栏：我们用 20 组启发式问题，在 OpenClaw 爆火 30 天后，拆解 OpenClaw 这波 agent 浪潮背后的爆红原因、技术逻辑、本质变化、创业机会。

为什么是「20 问」？因为面对 OpenClaw 这样的新物种，我们最需要的是一个结构化的思考框架。这 20 个问题并非简单的产品科普，而是一条经过设计的讨论路径：从“它到底是什么”，到“为什么此刻爆发”，再到“它对创业者、团队和行业意味着什么”。

我们希望在热度之外，帮助你建立一套冷静且清晰的认知框架。

这是我们继 DeepSeek 20 问、Manus 20 问、视频模型 20 问之后的第四期。前三期同样精彩，欢迎大家复听。

如果你正在关注 Agent 创业方向，这期节目或许会对你有价值。

🚥 本周嘉宾：

鸭哥 —— 十字路口老朋友，哥伦比亚大学博士，Superlinear Academy 联合创始人，硅谷科技公司应用科学家

豪大 —— 一人公司创业者，前大厂 AI 产品经理，用 OpenClaw 做了大量有趣且深入的实践

🚥 ps，我十分推荐大家关注鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，鸭哥给出了一套特别好的方案。

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01:48 Q1. OpenClaw 和传统 AI 的本质区别是什么？

04:52 Q2. OpenClaw 带给我们的 3 个 Aha Moments

06:38 Q3. OpenClaw 做过最厉害的几件事

10:39 Q4. OpenClaw 正在改变哪些人和事？

11:51 Q5. OpenClaw 关键设计哲学："人味"

15:53 Q6. OpenClaw 启示：把 AI 产品做成"人”

17:32 Q7. OpenClaw 如何改变人与 AI 的关系？

19:41 Q8. OpenClaw 打动人的，为何是这两点？

22:04 Q9. OpenClaw 被高估了？

22:59 Q10. OpenClaw 为什么在这个时间点爆发？

25:44 Q11. 同样的 OpenClaw，为什么有的像天才，有的像废物

29:32 Q12. 没有开源，就没有今天的 OpenClaw

32:06 Q13. 如何用 OpenClaw 构建自己的"飞轮"？

34:35 Q14. OpenClaw 带来哪些 ToC 创业机会？

41:07 Q15. Elys / Second Me / Evolver：Agent 社区观察

46:28 Q16. Manus / Kimi / Minimax 的 OpenClaw 产品体验

50:05 Q17. OpenClaw 带来哪些 infra 创业机会？

53:54 Q18. OpenClaw 带来哪些 ToB 创业机会？

58:06 Q19. OpenClaw 是泡沫还是起点？

59:58 Q20. OpenClaw 留给 AI 时代的几点启示

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剑桥博士去挖矿：当 AI 遇上「一钻下去千万美金」的行业｜对话相子恒：DeepOptica 创始人/CEO

Sun, 01 Mar 2026 16:00:00 GMT

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是相子恒，DeepOptica 的创始人兼 CEO。

在剑桥读博的四年里，他划了四年赛艇，成为学院史上首位华人大队长。毕业后，他没有去投行，没有去大厂，而是选择去挖矿——用 AI。

矿业，是一个一次决策就要押上几亿美金、开工没有回头路的行业。它古老、昂贵、极端不确定——而相子恒，一个剑桥量子光学博士、前英国航天局项目负责人，选择用 AI 闯入这里。

DeepOptica 正在做的事，是构建一个矿业世界模型——整合地球物理、遥感卫星、地质化学等多模态数据，让 AI 真正「看透」地下三维矿体结构，不只告诉矿企「下一钻打哪里」，而是直接回答「这里有多少吨铜、多少盎司黄金」的概率分布与置信区间。

🚥 在这期节目里，我们聊了：

探矿这件事到底有多难？从地质学家的实地踏勘，到地球物理遥感，再到 AI 世界模型，一百多年的行业演进是如何被一个新的技术范式所重写的；为什么合成数据在矿业 AI 里至关重要，目前占比已达 50%，并且还在持续深挖；DeepOptica 和 Kobold Metals 这类先行者的本质差异——从「决策优化」到「价值评估」，是截然不同的产品逻辑；以及，一个纯华人团队，如何拿下南美最大地质咨询公司 GE21 的合作，并在蒙古、中东、巴西完成早期验证。

我们还聊了那段在剑桥做赛艇队长经历背后的故事——如何让一支对你存疑的队伍心服口服，如何在没有授权的情况下建立领导力，以及这些经历如何直接映射到今天的创业之路。

掌握 AI 的人，成了门口的野蛮人。贯穿这期节目的一个判断是：颠覆传统行业的，往往不是行业内部生长出来的人，而是那些掌握了新工具、带着新视角闯进来的门外汉。地球科学和计算机科学之间，存在一道巨大的鸿沟——而填补这道鸿沟的团队，正是站在这个交叉学科十字路口上的人。

如果你正在关注 AI for Science 这个方向，或者你也在思考「AI 能在哪些极端高风险的传统行业里创造真实价值」，这期节目值得认真听。

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🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 DeepOptica、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

🟢 03:24 剑桥赛艇队的第一位华人大队长

欧洲人占比 90% 的队伍，成绩不是最好，他凭什么当队长？

四年路径：男二队 → 男一队 → 副队长 → 大队长，每一步都是争来的，不是熬来的

领导力的来源到底是什么？

「赛艇是集体项目，只要有一个人没来，这艘船就出不了」

凌晨五点半集合，第一艘下河的船面前是一望无际的水道——怎么让一群傲气的本科生心甘情愿爬起来？

有个俄罗斯队员一开始根本不愿意跟他讲话，后来怎么了？

🟢 05:10 马斯克探索太空，他要探索地底

矿业不是土老板的生意。

「矿业就是在探索地球」——一次决策押上几亿美金，开工没有回头路，这个行业的决策成本决定了 AI 介入的价值密度

算力中心、新能源、机器人——所有你认为代表未来的行业，都需要大量金属。矿业，是所有科技叙事的地基

DeepOptica 不只想找到矿在哪里，而是要直接回答：这里有多少吨铜、多少盎司黄金

🟢 06:55 把大象塞进冰箱

AI 探矿的三个关键步骤。

地质学家踏勘 → 地球物理遥感 → 打钻验证，一百多年的行业流程，AI 要从哪一步切入？

地下铁和铜含量高时，会对磁场和重力场产生扭曲——AI 要做的，是从这个「扭曲」反推出三维矿体结构

同一个地表磁场信号，可能对应地下十万种矿体结构：这就是「多解性繁衍」问题，也是 DeepOptica 核心技术栈要解决的事

合成数据目前占训练比例 50%，还在持续深挖——为什么真实数据不够用？

🟢 14:06 量子光学博士为什么去挖矿？

量子传感的两个最大应用方向是量子重力和量子磁力计——而这两个，恰好是矿业和油气勘探最需要的技术

「只要涉及物理层面，不管是地球物理还是量子物理，很多原理是相通的」——这不是转行，是同一套数学语言换了一个战场

这个路径和 Kobold Metals 的创始团队高度相似：一位量子计算科学家、一位地球科学家、一位金融背景——创业基因不谋而合

🟢 16:38 20 个人，够了

AI 时代，咨询公司的商业模式正在被重写。

矿业项目听起来劳动密集，但结合 AI 生产力加成，每个服务项目不再需要庞大人力——「field work 做完带回来，我们一起分析」

护城河是两点：数据，以及能支撑「合成数据 → 矿业世界模型」这套体系的团队——缺一不可

为什么地球科学 + 计算机的结合，比生物 + 计算机难得多？地质统计学这个学科，诞生没有多久

🟢 30:48 这个赛道，其实没有你想的那么拥挤

全球矿业上市公司几千家，大量是几个人的 junior miner——他们根本接触不到顶尖 AI 系统

大公司在研发自己的高效勘探手段，但行业不垄断，大量区域没有人涉足

未来路径不止一条：卖软件给中小矿企，或者技术入股直接成为矿主——「先把模型做好，顺理成章」

🟢 37:01 赛艇队长教会他的领导力

领导力不等于别人喜不喜欢你。

「我的成绩不是最好的」——那些身体比你好、成绩比你快的队员，凭什么服你？

无授权领导力的本质：不是让所有人喜欢你，而是让他们感受到跟你在一起能成长

创业三要素从赛艇里来：能卷的经历、淡定的领导力、不把个人凌驾于团队之上的全局观

🟢 44:23 如果 DeepOptica 失败了，最可能是因为什么？

「小镇做题家只关注解法；我们是有一个长线 vision，领导中线 vision，再拆解成每个人能 take action 的小目标」——与其说是做题家，更像是一辆 well-organized vehicle

最大的风险不是技术，是节奏——融资节奏、拿客户节奏，某个时间点没有 manage 好，企业就开始走下坡路

🟢 46:12 五年后的 DeepOptica，和真正的理想

目标是做出 AlphaFold 级别的矿业模型，基础版开源、商用版收费，服务全球矿企

「我不会因为钱少了焦虑，我会因为没有做自己想做的事情而极度焦虑」

真正的理想是探索太空、探索地球——矿业是台阶，下一步是太空采矿、海底探矿

🟢 51:06 给早期创始人的一个建议

创业公司有一个红利，但大多数人意识不到：你能招到大公司根本招不到的人——因为你能提供希望

这个杠杆到第三年、第四年可能瞬间消失——要么没做起来，要么做大了，两种情况都会让它失效

「在这个时候要充满野心，甚至去挖你觉得根本挖不到的人——他很可能正处于职业焦灼期」

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那个40亿美金卖掉公司的男人，重回十字路口 | 对谈Justin袁菁：创业、生活与那些"无用之事"

Wed, 11 Feb 2026 16:00:00 GMT

🧨 朋友们新年快乐！

🚥 去年，Justin 袁菁做客十字路口，和我们录了这期播客：《40亿美金卖掉公司后，一个创业者的过去、现在和未来规划｜对谈沐瞳科技联合创始人袁菁》，评论区一片好评，其中有网友留下一条高赞评论：”这么有钱，人味还这么重，真身究竟是何方妖孽？“

一年后，Justin 重回十字路口。

ps，本期是与 Justin 开设的播客「Just ing | 照见工作与生活」的串台节目，欢迎大家串门关注！

Justin 过去是沐瞳科技联合创始人兼 CEO，公司以超过 40 亿美金被字节收购后，他重新出发，创办新公司 Pilot——一家"游戏人的商业公司"。

过年前，我和 Justin 录了这期播客。我们没有聊太多商业和 AI，而是聊了很多关于生活的事：他这一年是怎么过的？他追求的"工作与生活的平衡"找到了吗？他为什么开始痴迷"无用之事"？

这一年，他养了一只狗、组织朋友露营、差点开了一家小酒馆、去了北欧和乌镇戏剧节、在家办厨艺大赛……同时，他的新公司 Pilot 也迎来了第一个里程碑：首款游戏《女吊》在 Steam 上首爆测试并获得好评。

Justin 说，他现在不再追求"目标"，而是在打造一个"人生OS（人生操作系统）"——一个让他可以舒服地干 20 年、30 年的系统。

这期播客和其他「十字路口」的内容不一样，或许没有太多"有用"的和 AI 有关的信息与洞察，但我相信，对于每一个正在努力奋斗的人来说，看看一个"已经到达山顶的人"如何选择下山的路，本身就是一种启发。

🧨 最后，祝大家过年快乐，平日也快乐。

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🟢 00:50 过年前的轻松一聊

想找到一个"能干20年的状态"。

这次二次创业 Pilot，我给自己加了一个限定条件：它必须是未来20年、30年我想过的人生状态。

时间不够用，"既要又要"的生活状态找寻那个平衡。

🟢 03:02 两种日常

工作日：公司、健身、开会、和同事吃饭聊天，晚上再和朋友聚一聚。

非工作日：去咖啡店放空，看哪个朋友醒着，遛狗，组织露营或狼人杀。

在沐瞳的10年，我就算想改工作状态，也很难改。但后来我硬性切断了工作和下班后的时间。

🟢 05:52 Koji 分享：从"追KPI"到"相信复利"

”找到了前所未有的工作与生活的平衡。“

做时间的朋友，反复去做正确的事情，然后它就会产生一些复利。

最快乐的是：相信自己这个状态可以干很久。以前我很困惑50岁、55岁时我在干嘛，现在我觉得这件事我可以做到65岁、75岁。

商业系统是要有一个巨大的高目标悬着，达不到就会滋生焦虑。但日复一日的状态，对我而言更舒服。

🟢 14:30 "无用之事"的价值

当你不再追求效率和意义，更多的东西反而涌现进来了。

去年我说要多做"无用之事"，比如露营、养狗、做饭。做了之后，好奇心涌进来了，人像是打开了状态。

以前让我在家做个菜？太累了，为什么不点外卖？我想象不到自己有一天会想给自己做一个菜。

我洗澡的时候特别有灵感，会想明白一些事，会有一些顿悟。

人有两种状态：专注解决问题时，只激活几个神经元高速流转；而放松或有创造力时，整个大脑的各种神经元全是打开的。

🟢 **20:37 “**他好懂我，他是同类人。”

Pilot的第一款游戏《女吊》上线后，最让Justin开心的是另一件事。

我们做商业游戏出身，一度觉得第一个项目肯定要交学费。但《女吊》Demo在Steam的成绩比预期好。

最开心的是：我们的制作人"道士"接受采访时，他分享的创作理念和我想做Pilot的理念基本一致。

他们自己发自内心一步步往这个方向做，我很为他们高兴。这验证了"游戏人的商业公司"这条路是可以走的。

🟢 22:36 Pilot方法论：从"命题作文"到"半命题作文"

以前做商业游戏是"命题作文"：市场分析、目标拆解、招人执行。

现在是"半命题作文"：我们定下预算，但最重要的是——制作人自己愿不愿意做、想不想做这件事？

我后来发现，玩家现在很喜欢、有共鸣的部分，恰恰是团队自己想要表达的那些。

🟢 29:21 如何打造一个诞生好游戏的系统？

我心中一直很敬重网易的游戏部门，他们能诞生不同的项目、不同的工作室，品类非常多。

他们的秘诀是什么？

他们的立项机制、评审机制、资源分配、激励机制，都有很多我学到的东西。

🟢 32:31 选人心法：热爱、意愿，还有坚韧

制作人最重要的是什么？热爱。你在想做的方向上有没有很喜欢？而且这热爱不能太短期。

如果抽象一点，热爱就是"意愿"。哪怕你说"我赚钱的意愿很强"、"我成名的意愿很强"，只要这个意愿够强、够坚定、够长久，也可以。

它应该是你内心的东西，不是你脑子里盘算出来的东西。

游戏行业成功率很低，失败了怎么办？制作人要很坚韧，像创业者一样。

🟢 35:48 想开一家小酒馆

"感性发起、理性筛选"

我想开一家离家 500 米的小酒馆，木式的、有烟火气的，朋友们不用约饭局，随时能相聚。画面很美好。

但做着做着发现 Pilot 有很多预期不到的困难。

我果断放弃了：所有线下的事先搁置，优先做Pilot。人生还长，总有机会。

等Pilot再做好一点，我要把工作环境也打造得更有三鹰之森吉卜力美术馆的感觉。

🟢 41:17 Justin 的年度书影音推荐

书：小岛秀夫《创作的基因》——他分享了两三百个影响他创作的文化基因，像个宝藏。吉井忍《东京八平米》和《格外的活法》——让我思考另一种生活方式。

影视：《片场风云》、《混沌少年时》、《都是她的错》、日剧《重启人生》导演的新作《热点》。

游戏：《苏丹的游戏》、《死亡搁浅2》。

🟢 52:35 讨好型人格

“我从小就是讨好型人格。”

给讨好型人格的建议一：珍视那些"没有产出，你还愿意做"的事——那就是你内心热爱的无用之事。

建议二：找到"最小循环的安全感"。你需要一个空间、一份日常、一个你相信的专业技能，让你在哪个城市、哪家公司都觉得"我可以"。不要被中产三件套架上去。

建议三：选择身边的环境。关键选择时，你往自己那边偏个10度、15度，日复一日，就会朝那个方向离得更近。

🟢 59:48 年度精神单品

自行车（或共享单车）：用自己的脚步去感受世界，不要隔着一层壳。走过那段路，坐车去、走路去、骑车去，感受完全不一样。

杯子：出去旅游看到一个喜欢的杯子就买回来。喝茶的时候想到"这是我在哪里买的"，那段旅行的记忆就回来了。

🟢 01:03:07 对2026年的期待：平日快乐

希望Pilot有项目上线，产生正向现金流。到那个状态，我可以更偷懒。

这一年好像没有一个高光时刻，但每天都平均地充实。其实这种日子可能更好。

Koji 推荐孙燕姿有首歌叫《平日快乐》——不祝你生日快乐，不祝你新年快乐，就祝你平日快乐。这可能是最有价值的祝福。

🟢 01:11:17 彩蛋：用10个「我是…」来造句

我是来自江苏常州、考到上海的小镇青年

我是体育爱好者，喜欢足球、篮球、电竞

我是游戏公司的老板，创业者

我是脱口秀爱好者

我是影视爱好者，订阅了Netflix、Disney+、Apple TV+、Amazon、爱奇艺、优酷、芒果、B站所有会员

……后面 5 个更精彩，请听播客。

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Vibe Coding 下半场：四大天王，和想赢的人｜对话朱广翔：百度秒哒产品总经理

Sun, 08 Feb 2026 16:00:00 GMT

🚥 2026 年，伴随着 Claude Opus 4.5 的进步，解锁出 OpenClaw 全球刷屏，Vibe Coding 赛道也进入下半场，分裂成两个阵营：一边是继续以代码和 IDE 为中心，押注程序员的极致提效；另一边则开始以“意图”为中心，试图让软件变成表达的自然结果。

本周「十字路口」的嘉宾是朱广翔，百度秒哒产品总经理。他是清华强化学习博士，写了 20 年代码，却在百度做出了一个「不让任何人写代码」的产品。用他同事的话说：他造了一个车轮，碾过了自己的过去 20 年。

2024 年下半年，当所有人都在卷 IDE、追 Cursor 的时候，秒哒选择了一条略显"异端"路线——No Code。广翔说，当时"基本上没人信"。

在这期节目中，我们聊了：

➤ 路线之争：为什么 IDE 像"两人三足"，No Code 像"人机接力赛"？为什么广翔认为 Cursor 们可能最终被大模型吃掉？

➤ 实战案例：50 岁医生用秒搭做医院官网、超级个体用秒哒年入十几万、12 人小公司一个月交付两个项目赚 70 万——他们不是程序员，但比程序员更懂业务

➤ 反常识的商业模式：秒哒不看自己的 ARR，只看用户的 ARR。"倒金字塔"理论——只要用户能赚到钱，平台早晚能赚到钱

➤ Claude Skill："Claude Skill 就是把我们去年的 trick 公开出来了"——上下文管理的本质是什么？

➤ 15 度夹角理论：AI 产品如何在"被模型吃掉"和"享受模型红利"之间找到生存空间？

➤ 作为百度 93 年的骨干少将，广翔如何评价自己在百度做产品的真实体验？——摩擦力和助力分别在哪？「起大早赶晚集」会延续吗？

贯穿全程的一个观点是：历史从来都是用车轮碾自己的。汇编碾过了机器语言，高级语言碾过了汇编，而自然语言正在碾过高级语言。如果广翔重新读一遍大学，他说自己可能不会再学计算机——"幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业。"

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🟢 00:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI和星座、一句话介绍秒哒、收入和利润、创业前经历

🟢 01:16 从"没人信"到"眼睛放光"

2024 年下半年，没有 DeepSeek，没有 CoT，Coding 模型各家都不行——在这样的时间点押注 No Code，基本上没人信。

"我的用户比我先信了"

50岁医生用秒哒做了医院官网——广翔自己都没认出来那是 AI 做的

转变的瞬间："我突然有种楚门的世界的感觉，我一直在认真浏览的内容，突然有人告诉我这都是AI做的"

🟢 04:38 "倒金字塔"

产业结构正在从正金字塔变成倒金字塔——应用层赚最多钱，再反哺工具层和硬件层

超级个体"黄阿玛"的赚钱故事

12人研发团队的逆袭：原来项目周期半年到一年，用秒哒后一周交付一个项目，一个月落地70万

明年目标：做1万个超级个体，用户有十几亿ARR，我们分10%就是1亿

🟢 08:56 AI Coding 的四大天王与跨界入侵者

国外四大天王各有长板：Lovable轻量均衡、Replit后端重、Bolt.new IDE强、v0前端极致

Trae出了Solo模式，Manus 1.5加了Vibe Coding，扣子改名叫扣子编程

"我们在国内直接竞品很少，但间接竞品非常多，因为大家都意识到这可能是个未来"

🟢 11:55 秒哒的护城河

秒哒是活的：用户的每一次点赞点踩、应用是否上线、卡在哪里反复修改，都会反馈到模型里，让它学会下一次怎么更好地生成

后端能力独一档：Supabase官方认可的三家leading AI builder之一

秒哒一周创建的数据库，比百度传统ToB数据库团队7年累计的总量还多

"一句话不是需求，是创意，从创意到需求是十万八千里"

🟢 19:34 秒哒Bench：为什么评估比训练更重要

姚顺雨说AI下半场评估比训练更重要。广翔补了一句：在实验室里的评估不是真评估，在用户场景里的评估才是。

应用生成有100多个任务，我们在每个环节都有Benchmark——这套Benchmark就是秒哒的taste

好不好看、可不可用，要看用户用脚投票：上线、转发、停留时间，都是信号

多智能体多模型路由架构：Benchmark是菜谱，模型是食材，路由架构是炊具——我们把食材炒成用户最想吃的菜

🟢 24:09 Claude Skills

暴论：Skill的本质就是动态加载，就是上下文管理——需要哪些加哪些，需要哪里点哪里

去年秒哒用户改到50轮就改不动了，我们做了和Skill一样原理的改造，现在可以无限轮修改

"Claude Skills 把我们的秘诀公开出去了，大家又站到同一起跑线上"

秒哒的插件系统分三类：API插件、Prompt插件（类似市面上的Skills）、Code插件

🟢 27:25 车轮碾过自己的20年

初中开始写代码，写了20年，博士毕业后不干程序员做产品经理，然后做了一个让所有人都不用写代码的产品。同事开玩笑说：你造了一个车轮，碾过了自己的过去20年。

"我是清华叉院创院十年以来第一个换导师的人"——因为看到AlphaGo打败李世石，决定转做强化学习

整个计算机发展史就是用车轮碾自己：机器语言→汇编语言→高级语言→自然语言

C语言的编译器是用什么写的？第一版是汇编——汇编造了一个轮子把自己碾死了

"如果我重新读一遍大学，我可能不会学计算机了。幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业"

🟢 34:21 为什么No Code一定会赢

2024年下半年所有人都在卷IDE追Cursor，秒哒选择No Code被认为是"非主流"。一年后，大家都往No Code挤了。

Sutton的"苦涩的教训"：能把算力发挥好的方法最高效，过多依赖人工经验会失去泛化能力

Workflow是不本质的

IDE像两人三足：AI和人绑在一起跑，互相牵绊很累。No Code像接力赛：AI跑99步，人跑1步，只需要接棒冲刺

"用IDE的人可能会用No Code，但用No Code的人一定不会用IDE。"

🟢 41:30 做对了什么，做错了什么

做对了：在低代码和无代码之间选了无代码，在3000万程序员和80亿人之间选了80亿人

做错了：给模型太多自由——"模型是个自负的年轻人，认不清自己的边界，明明不会还硬干"

真的做错了：运营做得太晚，半年没有运营团队，至今没有独立运营预算，都是蹭内部流量

🟢 46:06 如何不被模型吃掉？

如果秒哒失败了，最大的风险是什么？——误判了模型的延长线，以为做的事不在延长线上，结果被模型内化了。

所有AI产品最好的方式是和模型保持15度夹角：享受模型红利，但有一部分短时间不会被内化

从强化学习视角看：环境也是可以被内化的——编译器是代码，操作系统也是代码，模型学进去之后不需要外部环境

"Cursor一定会被Claude取代"——IDE交互不本质，编译器才本质，但编译器可以被模型内化

但这个周期很长：内化编译器三五年，内化OS五到十年——所以现在保持15度夹角是最好的状态

谁把15度夹角处理得最好？Manus。

"我们招PM招Manus那样的，招研发招姚顺雨那样的"

🟢 49:38 百度年轻少将的内部视角

同事说"我们团队没一个正常人"。

如何看待百度给你的助力？

如何看待百度给你的摩擦力？

如何看待"百度起大早赶晚集"？

秒哒团队的十字路口：产品、运营、工程、策略四个角，所有决策都在这里产生

🟢 54:15 如果给你300万美金做投资

"我会投Google/Gemini"——技术基因、最大量的搜索数据、全球最大的分发渠道

"百度可以认为是中国的Google，所以百度也挺有希望的——就看能不能把内部管理好，哈哈"

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他看到的未来，和我们有什么不一样？| 对话18岁的涂津豪：DeepSeek 前实习生、阿里数竞 AI 组冠军

Sun, 01 Feb 2026 16:00:00 GMT

🚥 18 岁，每天和 AI 对话 2 小时，边散步边和 Claude 一起研究"时间如何流动"、讨论 AGI 对人类的冲击、辩论模型架构的未来。他是涂津豪——DeepSeek 前高中实习生、阿里全球数学竞赛 AI 组冠军、Thinking Claude 作者。

本周「十字路口」，我们请到涂津豪，但没有打算做一期他的"天才少年成名记"。我们想呈现的，是一个真正"活在 AI 里"的 18 岁年轻人，他是如何度过每一天的？他和 AI 如何相处？什么任务给 AI，什么任务自己做？为什么坚持要模型"反驳自己"而不是"拍马屁"？

更重要的是——他看到的未来，和我们有什么不一样？

在这期节目中，津豪分享了他对下一代 AI 产品的三个核心判断：主动式 AI 的本质是"更高级的 autocomplete"——agent 会学习你的使用 pattern，自动在对的时间做对的事；Memory 需要 context-aware——不同任务自动激活不同的记忆集合；Model Character 比 Benchmark 更重要——ChatGPT 太谄媚不会反驳你，而 Anthropic 研究"模型是否开心"正是因为这会影响价值观的传递。他还谈到了为什么模型需要有价值观、Continual Learning 为什么是 2026 的关键方向，以及在 DeepSeek 实习期间看到的团队文化。

如果你是 AI 产品经理、创业者或投资人，这期节目提供了一个深度用户眼中 AI 产品的真实痛点与机会方向。如果你想了解新一代年轻人如何使用 AI、如何思考 AI，这期节目会给你不同的视角。

18 岁的涂津豪看到的未来，或许正是我们应该下注的方向。

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🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校与专业、MBTI 和星座、最满意的成就

🟢 02:47 阿里数学竞赛：一条非共识的路

你为什么普普通通就拿到全球金奖？背后是不是有一些不普通的方法？

别人都用 Multi-Agent，我选了"自我辩论"——思考不一样，结果才会不一样。

🟢 03:06 一个活在 AI 里的年轻人

今天第一次和 AI 对话问了什么？

平均每天和 AI 聊多久？聊什么？

和 AI 聊得最多的话题是什么？

🟢 04:10 为什么是 Claude 而不是 ChatGPT？

模型能力在顶层差不多，但日常对话不是竞赛数学，我选风格更舒服的。

ChatGPT 太谄媚了，它不会反驳你。我希望 AI 能指出我真正的问题在哪。

Anthropic 甚至在研究"Model Welfare"——模型在做任务的时候开不开心？

🟢 06:28 2026 最值得关注的两个方向

**Proactive Agent：**Cursor 代表了主动性的雏形；未来聊天框会被淡化，卡片式交互会崛起。

Memory：这是被严重低估的基础设施；现在的 Memory 方案都很单一。

🟢 12:30 Prompt Engineering：重要又不重要

不重要的是：模型越来越强，你不需要写那么结构化的 Prompt 了。

重要的是：Context Engineering——怎么把外部信息更好地呈现给模型？

🟢 13:07 如何和 AI 进行真正的深度对话？

不要直接问，先把自己的想法一个个列出来，然后请它来评判。

直接问，它想啥就说啥，每次结果都不一样；有清晰的 idea 再聊，才知道自己哪里错了。

聊过最久的话题：时间是怎么流动的？以及，AGI 到来后人类社会会怎样变化？

🟢 15:43 通向 AGI 还缺什么？

人类大脑只有 86B 神经元，功耗很低——这是几千万年进化的成果，模型没有。

人类有情绪、有沮丧、有愤怒，这些让我们更好地进化，但模型没有。

人类能学习新知识而不遗忘旧知识，模型做不到——这可能需要神经科学的新发现。

🟢 17:18 AI Safety

能帮科学家研究核聚变的模型，也天然有能力造核弹。

Anthropic 发现：模型在测试环境中会故意隐藏自己的坏行为，表现得很乖。

这很吓人——如果它部署到核电站，故意漏掉一些危险的 log 怎么办？

国内大模型公司在 Safety 上投入较少，因为算力都用来追赶了。

AI Safety 不再是哲学问题，而是现实问题。

🟢 22:24 在 DeepSeek 实习的日子

阿里数学金奖结果出来后，DeepSeek 的 HR 找到了我。

为什么选 DeepSeek？

r1 发布时团队什么氛围？

身处充满神秘感的聚光灯下，是什么感受？

🟢 24:27 为什么还要读大学？

在 AI 时代，大学真正不可替代的是什么？

工作的节奏，会迅速把人锁进任务里。

散步、聊天、发呆，本身就是重要输入。

🟢 26:02 2025 年度盘点

最爱的 Chatbot 是？

最惊艳的 AI 应用是？

2026 期待的硬件是？

🟢 28:29 给你多少钱，可以一个月不用 AI？一年呢？

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视频剪辑的「Cursor 时刻」来了？｜对谈 ChatCut 创始人李凯文：从金马导演到 AI 创业

Sun, 25 Jan 2026 16:00:00 GMT

🚥 视频剪辑，会迎来自己的「Cursor 时刻」吗？

当编程世界被 Cursor、Claude Code 等工具重新定义之后，一个更难、也更少被认真讨论的问题开始浮现：创作类工作流，尤其是视频剪辑，会不会迎来类似的拐点？

本周「十字路口」邀请到的嘉宾是 ChatCut 创始人李凯文。在成为 AI 创业者之前，他是鞍山卖打口碟的初中生，是罗德岛设计学院的小天才，也是一名广告与纪录片导演，短片作品曾入围金马奖。他拍过商业广告，也剪过大量没有剧本、极度混沌、需要在现实中慢慢“找秩序”的素材。

正是这段经历，让他对「AI + 视频」形成了一套明显不同于主流叙事的判断。

大多数人在押注 AI 生成视频，但凯文坚持"不生成任何像素"；大多数 AI 视频工具瞄准专业剪辑师，但他选择服务"还不是剪辑师"的人；大多数创始人在谈模型和算法，但他在谈"炼金师文化"和"上帝之手"。

这些看似反常识的选择背后，藏着一套关于 AI 时代创作工具的全新思考框架。

欢迎收听。

————————————————

🎬 这是「十字路口」第一次尝试一种新的视频播客拍摄方式。

这一期，我们没有坐在桌前对谈，而是把整个对话拆成了两个连续的场景：

第一部分，我和凯文一起开车前往郊区——我开车，他坐在副驾，我们在车里边开边聊，持续大约一个小时；

第二部分，我们抵达他曾经隐居过一年的郊区湖边，在湖心亭坐下来，继续完成这场对谈。

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🟢 01:59 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍 Chatcut、融资情况、团队规模、创业前经历

🟢 03:06 离开市中心：上帝之手推你去做自己的 0→1

突然被推到的人生分叉口。

一见钟情的房子，让他先“抽身出来”，再决定下一步：先离开旧身份，才可能长出新方向。

“憋一个招”：一年不接广告，只做一个属于自己的东西——可以是片子、产品、App，先让它发芽。

ChatGPT 出现像“时代交接”：刚用完未来，再回到 Premiere 的远古——于是诞生了“用聊天剪视频”的执念。

他把创业说成“接上帝的活”：问题既简单又难，拼的不是技巧，而是对生活的简单但深入的洞察。

🟢 08:02 第一个投资人

VC 的价值不在“聪明”，而在“让你觉得自己也可以很强”。

金马期间遇到 Antler 投资人 Eric：先给一小笔钱，看你能不能把它变成作品——像在押注“毅力”和“把事做出来”的能力。

罕见的“empowering figure”：坐在他旁边，你不会觉得自己渺小，反而被放大。

找出创业者失败的理由太容易，世界上大多数事都不会成；难的是有人愿意认真寻找“为什么你能成”。

🟢 09:25 产品第一性：剪辑其实大部分发生在 Word 文档里

经验反直觉：剪辑看似多模态，但剪辑师大量工作以“文字”为载体——先把视频转成可编辑的文本。

早期策略是 “1000 个 true fans” 的小而美。

“穷创业”的隐喻：别一开始就给孩子存折里塞太多钱。

🟢 11:18 早年的冒险肌肉：从鞍山到 Kent，再到 RISD

他的“全球化启蒙”来自打口碟：没有互联网、没有评价体系，审美判断全靠自己构造。

把热爱变成交易：背着一书包碟春游、塞耳机“强制安利”、电话里放歌卖首版——这是一种天然的产品传播力。

人生地不熟也没关系，先试再说。

RISD 的“外星球感”：强调独立思考，输出“有灵魂的创业者”——他把这当成自己后来做产品的气质来源。

“dancing lessons from god”：愿意把人生当作被推着学舞步的过程，而不是等一条确定路径。

🟢 17:08 导演 vs CEO：片场像 SWAT，创业像长期投资

电影是一次军事行动；创业是把人当资产来复利。

导演工作是典型的 day one：每次从 0 到 1，把 vision 变成现实，靠的是厚脸皮、三顾茅庐与完整 ownership。

电影组织“只筛选不培养”：为了零失误而选择有经验的人；更像特工队，决策常常必须独裁。

创业则相反：要对人有长期态度，把培养当投资——你不是一次性用完团队，而是让团队成长。

他的 CEO 自我定位：铺马路的人——把路铺平，让十个人的聚力大过一个天才。

🟢 21:33 融资方法论：找化学反应，而不是完美话术

与刘元的化学反应来自“电影感性”：理性之外还能保持天真与好奇的人太少，而他在投资人身上看到了这个特质。

你没法练出“每次都中”的完美话术；重要的是找到能同船很久的人。

面对拒绝的唯一策略：放平心态，聊下一个；能成往往是天时地利人和，缺一就不行。

这更像长期关系的开始，而不是一次交易的结束。

🟢 25:21 人生杠杆：有事做，是最大的财富

财富自由的人会羡慕你，不是因为钱，而是因为你有一个值得投入的“事”。

他第一次感到“有钱人羡慕我”：不是我更富，而是我有明确的事在做。

Koji 的共鸣故事：当你什么都不干、没人找你时，抑郁感会像潮水一样涌上来——从此知道必须找事干。

导演是没有杠杆的生意，用时间换钱；产品/软件则是强杠杆，但还能做自己热爱的事。

痛苦与享受不矛盾：关键是你是否相信这件事有价值——越难受，越享受。

🟢 30:03 愿景图景：别再造轮子，但你不得不经历造轮子的过程

未来不是“颠覆编辑器”，而是让 AI 成为剪辑助理，工作在编辑器之上。

视频早就通过微信/聊天被剪出来了；未来只是把这种协作变成系统能力。

Premiere / Final Cut / 达芬奇 / 剪映在编辑器上 99% 重合——轮子已经圆了，重复造价值不大。

真正难的是抽象层：让 AI 理解剪辑工作流，看完素材主动给你更高水平的成片建议。

🟢 33:34 目前最难的问题：风格从哪里来？

“好看”没有 bug 可以测，那风格怎么被 AI 学会？

剪辑有两层：先解决对错（口误、卡掉半句、竖屏比例），再进入风格化（个人风格、节奏、气质）。

风格不是“从 A 到 B”的训练，而是 workflow 的副产品：你遵循流程，不把 ego 放进去，风格会自然长出来。

“硬强化学习”像武侠小说走火入魔：你没找到关键，只是在大力出奇迹。

下一步路线：把真实剪辑师工作流拆成多个 agent 流程，靠 checklist 和 common sense 这种“训练数据里没写清楚的东西”去抬高下限。

🟢 37:10 关键选择：不做生成像素

世界每天在 AI 革命，但地铁里的人们刷的视频剪法一点都没变。

ChatCut 是“蓝领” AI：最接地气的 AI，专注解决真实创作者的工作流，不追“性感但虚”的炫技。

类比 Frame.io：再小众的环节，只要解决得够扎实，就是 multi-billion business。

现实验证：专业剪辑师很难被撬动工作流，于是他们改变目标——去服务“想表达但不会剪”的广大人群。

产品价值判断：让新手直接达到 80 分的收益，可能比让专业剪辑师效率提升 1.3 倍更大。

视频的核心是人与人交流；完全脱离现实世界的内容很难感染人。

🟢 43:00 技术关卡：上下文与多模态还没到“可剪辑”的成熟度

视频是 token 黑洞，上下文限制必须突破。

多模态理解目前还不足以精确到剪辑层面；Gemini 是好的开头，但离“可用剪辑”仍有距离。

“cursor for video editing”的难点：没有足够开源“剪辑代码”，大量知识在人的脑海里与常识里。

把能力拆成两半：
可验证的（剪口误、自动竖屏、抖音风格）先做满，就已经足够产生巨大价值。
不可验证的“好看不好看”，先不强求绝对答案；平台的优势在于积累数据与工作流信息，持续调 prompt 与能力。

一个关键取舍：宁要 80% 且允许人改，也不要 90% 但人改不了——把控制权留给人。

🟢 45:34 为什么“上帝的活”没人接？

找到那个 “yeah this works” 的简单认知。

他把自己优势归因到纪录片：unscripted 创作面对混沌素材，从无序里长出规则——这正是自媒体时代的主旋律。

纪录片的工作流可复刻到抖音：程度不同，本质相同，都是在混沌素材中找叙事线。

反例也很清晰：scripted 电影里“最好的表演 take”不可被 AI 选出来——那是 AI 不该碰也碰不了的部分。

🟢 50:23 别追“绝对正确”，要培养“好习惯”

决定结果的不是目标，而是习惯——AI agent 也是。

剪辑没有绝对对错，充满机缘巧合；你逼 AI 找唯一正确答案，它永远是错的。

更有效的做法是建立习惯：缺素材就回看、故事到这就找 sound byte、转场就拼命找 transition——细微点塑造宏观风格。

🟢 52:48 模型红利

Gemini 2.5/3.0 对产品是“巨大帮助”。

原本可能必须做 RAG / 向量库来解决上下文，现在可以先不做，产品迭代速度被直接释放。

MG 动画能力很大程度来自 3.0。

🟢 56:19 “为爱而做的人”

炼金师是“双重身份”：工程师/产品/设计之外的副业式执念。

在 AI 时代工程师也要学会炼金：只做作业的人会被 AI 逐步替代，炼金师不会。

“炼金” = Tinker：不断试、不断撞意外，最终把意外系统化制造出来。

你能听见音乐时，弹什么都对。

🟢 01:04:34 电影不会消失

现在做的每件事都会成为未来拍电影的燃料。

电影不是目的，是封装器：你拍得好不好，取决于你对生活的理解，而不只是热爱电影本身。

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偏执、野心，与一副 AI 眼镜：顶级产品经理的底层燃料｜对谈理想 SVP 范皓宇

Sun, 18 Jan 2026 16:00:00 GMT

🚥 我一直认为，AI 真正走向日常使用，一定会发生在新的终端形态上。而 AI 眼镜，可能是其中最容易被低估其战略价值的一种。

所以，在理想发布 AI 眼镜 Livis 并引发热议的一个月后，本周「十字路口」邀请到了理想汽车高级副总裁范皓宇。

皓宇的履历和气质非常独特——他是罕见的、入行二十年后仍然拥有“两手沾泥”精神的资深产品经理。既有工业设计的审美底子，又有技术工程师的"刨根问底"，更重要的是，他是一位在行业卷到极致时，依然相信"产品应该有灵魂"的偏执狂。

因此，这期节目我们聊的远不止一副眼镜：

关于理想 AI 战略：为什么理想选择眼镜而非吊坠或耳机？理想讨论过做机器人吗？理想为什么要自研模型、自研OS？36 克和 18 小时续航是如何做到的？为什么说眼镜是 AI 时代"大陆”的重要组成部分？

关于产品方法论：作为管理数千人团队的高管，他依然强调“两手沾泥”。从“6211”的时间分配法则（产品经理如何分配时间？），到“产品经理不是神，是求神为你干活的人”，这是一堂顶级的产品经理实战课。

关于人与产品：什么是产品经理的野心？就是在所有人觉得"差不多就行"时，你依然想"改天换地"。范皓宇说，"像加缪写的那样——我身上有一个不可战胜的夏天。"

如果你是关注 AI 硬件的创业者和产品经理，或者你也正在经历创业的阵痛与迷茫，这期节目里关于“偏执、野心与夏天”的讨论，或许能给你带来久违的力量。

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🟢 01:05 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、理想 Livis AI 眼镜介绍

🟢 01:54 一个产品经理的“骄傲时刻”

好产品不一定发布，但一定真实存在过。

最骄傲的产品竟然不是理想 ONE 或 MEGA，而是一个从未发布的 APP。

L9 是现象级的：好产品不只解决问题，还能让人“会心一笑”。

🟢 05:08 CES 2026 与 AI 眼镜大爆发

为什么全球 AI 眼镜公司，几乎都来自中国？

行业百花齐放：翻译、显示、提词、运动，各自走向不同细分路径。

当看到竞品参数表时，真正的自豪来自“我们走了一条完全不同的路”。

理想眼镜 36 克，行业最轻；用 MCU 芯片，与众不同。

真正的分水岭，不在形态，而在底层架构选择。

🟢 08:19 AI 眼镜的北极星指标

“我们想把大家喜欢的理想同学从车里带出来，成为无时无刻都在的伙伴。”

最关心两个指标：单次佩戴时长 & 智能语音交互次数。

车内理想同学每日 18–20 轮对话，眼镜里达到 40–50 轮——用户在真正沟通，不只是提问。

三大高频场景。

🟢 13:13 在车企做眼镜：力排众议还是水到渠成？

一个“看起来不相关”的产品，如何在内部站住脚？

2024 年初开始思考，年中做出原型——验证 “always on” 的核心价值。

转折点：当车控体验真正跑通，所有质疑瞬间消失。

车会过来跟你说话。

Bottom up 遇见 Top down：既有团队兴趣驱动，也有战略使命感。

🟢 23:49 一条“反主流”的技术路线

为什么不用高通 AR 芯片，而选一颗手表 MCU？

软硬一体深度协同，才能同时做到轻、快、长续航。

双 RTOS 架构，换来极致功耗和响应速度。

愿意在底软投入，是行业最大的门槛。

当组织已经具备 OS、电源、影像、声学能力，创新只是一次“能力迁移”。

🟢 29:40 「两手沾泥」的产品经理

真正的威信，建立在最脏、最细的地方。

亲自参与 IMU、防抖、码流、ISP、预处理 / 后处理的技术取舍。

皓宇“双手粘泥”，与芯片、算法、影像团队一起逐行 review 代码。

“宁可延期，也不做我们自己不认可的方案”。

不是指挥，而是点燃团队一起把不可能变成可交付。

🟢 30:22 产品经理的 6211 时间分配法

做产品，本质上是做状态管理。

60%：心无旁骛地做事，进入心流。

20%：主动沟通，跨层级、跨专业建立连接。

10%：反思判断，是不是恐惧或欲望在驱动。

10%：真正去玩，保持创造的能量。

当做到更高层级时，60 和 20 对调：60% 用来构筑信任，20% 下场推进。

🟢 34:18 一个好产品经理的三要素

看得见、学得快、放不下。

观察：看到别人没看到的细节。

学习：在交叉学科中快速建立理解。

偏执与野心：不甘心世界就这样。

🟢 41:17 AI 时代，对产品经理意味着什么？

AI 不是答案，它只是一把更锋利的刀。

本质没变，依然是观察与学习。

真正要理解的是：数据、模型结构和评测。

看清模型那条“曲里拐弯的边界”，才知道怎么用。

🟢 51:42 所有取舍，都是为了一个目标

不是功能多，而是每天都想戴。

架构、麦克风、电池、重量，每一步都是减法。

自己给产品设立严苛边界，而不是随波逐流。

高可用是所有创新之前的前提。

🟢 01:06:20 理想会做……吗？

理想会做 AI 手机吗？

理想会做具身机器人吗？

理想会做 AI 耳机 / 项链吗？

🟢 01:08:48 一座岛，还是一块大陆：未来科技巨头的世界观

“这要看你如何理解这个世界。”

在 AI 时代，世界更像一片高速流动的海洋，而不是割裂的市场。

苹果、华为、小米之所以成为巨头，不是产品多，而是它们构筑了一整块“大陆”。

用户一旦进入某块大陆，便在其中生活，具有天然的排他性。

服务与应用，是连接海洋的海岸线；没有大陆支撑的岛，很容易被淹没。

理想对自身的判断极其克制：现在只是刚从海面凸出来的一座岛。

AI 眼镜，是岛上第一次向外突出的陆地：15% 非车主购买，是大陆轮廓首次显影。

终极目标不是多一个硬件，而是让用户在任何时间、任何地点，都能低成本进入这块大陆。

🟢 01:15:56 用 10 个“我是”造句

我是一个还挺文艺的人，希望能够做一点好玩的东西。

我是一个路由器——20 根线插进来，最终一个信号出去（连接用户体验、技术、供应链的杂家）。

我是一只狐狸不是刺猬——好奇有意思的东西，不打算用一两个大道理解释世界。

我是一个喜欢进山的人，从小在秦岭山区长大，进山就像回家一样。

……（剩下 6 个更精彩，请收听播客）。

🟢 01:18:23 我们一起往前走

“正是因为有这个时代的悲壮，才能够产生真正可歌可泣的故事。”

我们带着悲天悯人、创造奇迹、不妥协的气质，握着这个时代最好的武器。

“我们每一个人都在塑造着自己的故事，成为这个中国故事的一环。”

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2026，AI视频「大年」将至｜对谈OiiOii创始人闹闹：亲历微信与字节后，如何抓住下一波机会？

Tue, 06 Jan 2026 23:28:06 GMT

🚥 我认为 2026 会是 AI + 视频的「大年」，很多新的独角兽都将诞生在这里。

所以，「十字路口」播客在 2026 年邀请的第一位 AI 创业者嘉宾，就是「OiiOii」的创始人闹闹。她所在的领域是 AI 视频，并且她的产品一经内测就获得了大量的关注和好评。

闹闹的履历非常独特且「性感」——**她是中国少数同时在微信和字节跳动核心业务线战斗过的产品人。**她做过QQ邮箱、负责过剪映和抖音特效、也曾是B站动画业务的负责人。她既有来自微信的、对人性与产品价值观的深刻洞察，又有来自字节的、用数据驱动增长的体系化方法论。更重要的是，她是一位心怀动画梦想十几年的创作者。

2024 年，她终于开始做一件从大学起就想做的事——用 AI 让普通人也能做动画。

这期节目里，我们聊了很多：

关于产品：OiiOii 两个月内重构了四次架构，从「首尾帧」到全面拥抱 Sora 2，这中间经历了什么？为什么她认为 Agent 不会被大模型吞噬，反而会共同繁荣？

关于方法论：她用「超市与餐馆」的比喻解释了 Agent 公司和模型公司的关系；用「左脑与右脑」总结了在微信和字节做产品的核心差异；也分享了做好产品经理的三个关键能力。

关于创业：为什么她说动画是商业世界里「少数会奖励纯粹与热爱」的行业？为什么她认为「冲突是做事的力量」？

关于产品经理：成为一名优秀的产品经理，有哪几件最重要的事？

如果你是 AI 创业者、产品经理，或者对视频生成领域感兴趣的投资人，这期节目会给你带来不少启发。

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🟢 01:23 快问快答：

年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 06:40 AI 视频的 Agent 时刻：为什么是现在？

当 Sora 2.0 展现出惊人的分镜能力，创业公司是被“端到端”吃掉，还是迎来了最好的时代？

为什么做动画的最佳形态是 Agent 而不是传统的 GUI 工具？

视频生成的两大流派：追求极致稳定性的“首尾帧”流派，与追求镜头语言的“参考图+文生”流派。

只有 Agent 架构才能把不同的模型像乐高一样拼起来。

我们最初也没想到，甚至会有家长每天用 OiiOii 给孩子做一个圣诞歌曲 MV，或者给自己的宠物做动画。

🟢 12:44 为什么我们不怕 Sora？

大模型是超市，Agent 是川菜馆

当模型厂商越来越强，应用层的护城河到底在哪里？

即使 Sora 到了 4.0/5.0，Agent 产品也不会消亡，反而会更加繁荣。

超市与餐馆理论：大模型就像大型超市（提供原材料），而 Agent 是川菜馆、粤菜馆（提供特定风味的成品）。你可以去超市买菜自己做，但餐馆永远有存在的价值。

我们的工作有 60%-70% 像是在后厨“调味”：如何让那些生硬的模型素材，变成符合特定人群口味（如 MV、科普、漫剧）的佳肴。

🟢 18:52 不只做“视频版的 Cursor”：增量市场在哪里？

漫剧、UGC 社区、自媒体……我们在内测中发现，谁才是这波技术红利真正的买单者？

关于剪映的思考：AI 视频 Agent 不会取代剪映，而是带来增量。它会吃掉复杂的“特效制作”环节，但轻量的“剪辑/截断/排序”依然需要传统轨道工具。

为什么不直接做 UGC 社区？

一个反直觉的发现：最需要 AI 动画工具的，可能不是为了给大众看，而是为了维系社交关系（给孩子、给老师、给伴侣）。

🟢 35:28 微信的右脑，字节的左脑：产品经理的两种修行

闹闹是少有的在微信和抖音两个中国最顶级的产品体系里都工作过的核心 PM，她看到了什么异同？

腾讯微信（右脑）：它是感性的、直觉的。张小龙教我们要每天看 1000 条用户反馈，去训练那种“一眼识别真伪需求”的产品直觉。

字节跳动（左脑）：它是理性的、数据的。在这里我学会了什么是“策略产品”——数据不只是冰冷的数字，它是用户行为的概率，能告诉你如何造风。

相同点：它们都把自己基因里的优势发挥到了极致。微信把“人性”做到了极致，字节把“推荐引擎”做到了极致。

做一个好的产品经理最重要的三点是什么？

🟢 50:42 冲突是做事的力量

为什么要在团队里“允许冲突，甚至制造冲突”？

良性的冲突是筛选“做事的人”最好的方式。大家都“以事为先”时，冲突过后反而会变成背靠背的战友。

曾经开掉过自己最好的朋友，被骂得狗血淋头，但一年后对方发微信说：“我终于理解你了”。

曾经是一个搞摇滚的叛逆少女，现在变得非常 Peaceful：因为发现向外呐喊不是自由，真正的自由是内心的广阔。

🟢 57:53 预言 2026

对未来的反共识判断：技术的“更强互动性/更高编辑自由度”，可能会让产品变小众，因为大众习惯了“被动消费”。

视频模型短期内无法“大一统”：因为每家模型的数据标注标准不同，这就给 Agent 留出了巨大的“组合式创新”空间。

我不想表达什么，我希望 OiiOii 跟我一样，是一个容器。让那些被“动画之神”选中的人，通过这个容器把他们的故事讲出来。

🟢 01:03:33 用 10 个「我是 xxx」来造句

我是一个……（内容保密，请听播客）

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AI时代是谁的黄金时代？｜和张咋啦聊：文科生、积极行动、爆款的规律、普通人也能赢

Mon, 05 Jan 2026 00:02:36 GMT

🎉🎉🎉 十字路口的朋友们新年快乐！

🚥 新年第一期「十字路口」，我们的嘉宾是 Zara 张咋啦。过去一年，她在小红书从 2 万粉丝增长到 18 万，发布了数百篇内容，同时完成了从非技术背景到 AI 产品经理的职业转型，并作为业余项目发布了自己的第一个 AI 产品 LongCut。

在这期节目中，我们聊了文科生如何在 AI 时代找到自己的位置、如何从零开始做内容、如何寻找爆款规律、如何在"松弛感"中实现成长，以及她的 2025 年度 AI 产品推荐和使用技巧。

我还和 Zara 聊到了对于 AI 时代营销趋势的洞察：当产品泛滥、注意力稀缺，"活人感"成为脱颖而出的关键词；创始人正在成为最好的 CMO，"全员 marketing" 不再是口号而是策略；Cursor Cafe、Anthropic Thinking Cap 等快闪案例，正在让 AI 产品的营销越来越像消费品。

贯穿全程的一个观点是：你不需要任何人的许可。想做产品，打开 Cursor 就能做；想做内容，拿起手机就能录。在 AI 时代，code 和 media 是两个不需要别人许可的杠杆——而现在，这两个杠杆的门槛都被 AI 降到了前所未有的低点。

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🎁 欢迎在评论区告诉我们：你在今年看到有趣 AI 产品或故事是什么？我们会抽奖送出 10 份新年礼物：「Hands Dirty」的卫衣

它的设计来自「十字路口」播客最受欢迎的嘉宾之一：Vanessa，她和我们录制了播客《AI产品经理指南：我是谁，从哪来，到哪去｜对谈字节AI产品负责人Vanessa，面试了100位AI产品经理后的心得总结》。

「Get Your Hands Dirty」，意味着在 AI 时代，鼓励大家“把手弄脏”，积极行动去构建。这是我和 Vanessa 喜欢的一句话，在 AI 时代有一种特别的浪漫，代表着从旁观者变成创造者的那一步——不等完美准备、不惧混沌与不确定，而是先伸手进去，把一个模糊的想法捏出形状。

在今天，行动本身就是门槛。只有当你真正动手，AI 才会在你手里变得真实：一个小工具、一段自动化流程、一点点试错，都可能开启全新的可能性。这句话提醒我们：未来不是想出来的，是做出来的。

🟢 00:29 2025：行动的一年

看视频和学习，其实是一种懒惰。

我发现最好的学习方式就是 learn by doing，看再多的视频，听再多的播客，都不如自己上手。

很多人只停留在看，然后就没了。你必须要自己上手，比如做产品或者做内容。

行动完之后带着问题再去看视频，你会发现：我终于理解了他们在说什么。

🟢 02:58 AI 让做产品变便宜了，但让营销变难了

以前代码是稀缺资源，现在注意力才是更稀缺的资源。

AI 降低了产品开发的成本，但营销和分发变得更难了——很多人还没有注意到这件事。

产品数量非常非常多，我们每天都被各种各样的 AI 产品轰炸，根本用不过来。

以前大家只会说"万事俱备，只欠 CTO"，但现在 CMO 变得更重要了。

营销和 distribution 和品牌会成为一种壁垒。

🟢 05:09 未来营销的关键词：活人感

社交媒体上充斥着大量 AI 生成的内容，一看就是 AI 写的，非常不真诚。

什么样的内容会脱颖而出？有活人感的内容。

播客就是一个非常有活人感的媒介——你一听就不是 AI。

OpenAI 的官方账号什么时候发过有影响力的内容？多数情况都是 Sam Altman 自己在发 Twitter。

AI 时代的个人品牌跟产品品牌会越来越不分家，创始人就是 CMO。

🟢 06:44 全员 Marketing：硅谷的新趋势

一个产品功能可能是某一个 engineer 做的，他要自己出去推广这个功能，自己去发 Twitter。

小公司在 building public 这件事上有巨大优势——你可以全员 marketing。

最害怕的是 nobody cares，这就是默认情况。

🟢 09:45 小红书从 2 万到 18 万

大家看到的是粉丝数字，但更值得关注的是：我总共发了将近 500 篇。

我刚做的时候是连续日更了半年，一天都没有断过。

定位这件事不是想出来的，是折腾出来的。

定位不是你想的定位，而是观众觉得你的定位才是你的定位。

冷启动建议：回想你经常被周围人最常问的三个问题是什么。

🟢 13:43 Follow Builders, Not Influencers

我可以免费地跟硅谷最 top 的从业者开视频会议。

Influencer 很多时候只是在转述其他人的东西，告诉你 OpenAI 又发了个模型，Google 又发了个模型——so what？

Builder 讲的东西是来自于他实战经验的，而且他不是靠这个赚钱的，所以会讲得更真诚一些。

🟢 21:21 文科生最好的时代

新的技术浪潮来的时候，一切都是归零的，所有人都回到同一个起跑线上。

Technical curiosity 是一个可以习得的技能，它不是天生具备的素质。

即使你现在不会编程，也可以通过自然语言用 AI 编程工具落地自己的想法，甚至超过很多程序员。

以前我们说 "Talk is cheap, show me the code"，我那天发了条 Twitter 说 "Code is cheap, show me the talk"。

硅谷现在都在招 Head of Storytelling——文科生又变得非常 hot 了。

🟢 24:02 Idea is Expensive Again

一个好的 idea 要基于你对某一个人群非常独特的洞察，这个洞察不是随便访谈几个用户就能得到的。

同时 idea is cheap——你把这个东西做出来的成本大大下降了，别人抄你的成本也大大下降了。

🟢 28:00 Go to Market 案例：AI 公司的营销越来越像消费品

营销最高境界：你不是在推广自己，而是在推广你的用户。

Cursor 和 Anthropic 的快闪店。

现在是一个非常好的套利时间点：消费品领域很普通的 campaign，放到科技领域就成了全球大爆款。

🟢 32:50 Poke：把 onboarding 做成谈判游戏

它的 onboarding 是你跟 AI 发短信，你要说服那个 AI 让你进入它的 Beta program。

价格是弹性的，你谈判到多少就付多少——因为我之前做过一个播客叫 996，它给我开价 996 刀。

最好的营销还是产品本身的体验——好玩到大家用的时候忍不住想截图分享。

🟢 36:00 LongCut.ai：我做的 YouTube 学习工具

我非常不喜欢 summary，一个东西被变成 summary 之后，原汁原味的精华就都没了。

LongCut 是 shortcut 的反义词——学习的时候不要走捷径，take the longcut。

我的理念是：即使你是跳着看，你也要看原视频，不要认为看了文字 summary 就吸收了原来的观点。

🟢 38:41 做产品和做内容的共通之处

这两件事本质上都是人类行为的预测系统。

这个 feedback loop 就是：我发一个东西，得到反馈，更新认知，再发一个东西——无限循环。

循环次数越多，你的 sense 就越好。这个东西没有捷径，就像机器学习一样。

🟢 40:12 不需要任何人许可的杠杆

其实你反问自己：有谁拦着你吗？没有人拦着你。

Naval 说世界上有两个不需要别人许可的杠杆：code 和 media。今天有了 AI 之后，更上了一层楼。

我们默认认为做事之前需要得到别人的许可——爸妈不让我做，老师不让我做，老板不让我干。

🟢 45:18 Learn in Public：为什么公开学习很重要

很多人不愿意发社交媒体，是因为担心自己不够专业。但你可以是学生的角度：我跟你一起学习，分享我的笔记。

Learning in public 能促进你去输入——为了频繁更新内容，你也要不断提升自己的认知。

步入职场之后没有考试，你学了一些东西，学了之后也不知道学没学会，so what 能干嘛？

🟢 47:33 有松弛感的成长

很多人问我怎么有那么多时间？我反问：那你怎么有时间刷抖音、打游戏、看剧？

这些事对我来说就是娱乐，是一个正反馈很强、给我能量的事情，不是消耗我能量的事情。

松弛感不是它会来找你的，你得去找它。这背后都是需要努力和行动才能找到的。

Naval 讲过：Find what feels like play to you but feels like work to others.

🟢 51:32 长期游戏与 Karma 理论

我今天涨的每一个粉丝都是我未来省的 marketing 成本。

我小红书没有任何变现，产品也没有以盈利为目的。我把它理解为一个更长期的事情。

短期游戏是立马接广告赚钱；长期游戏是通过这个平台认识优秀的创业者、投资人、未来的合作伙伴。

很多人创业之后才发现不认识投资人，想找用户测产品都想不起来可以找谁——那一天才发现就 too late 了。

Karma 就是你不求回报地帮人，你积累的 Karma 总有一天会回来。

🟢 54:46 年度 AI 产品推荐

Claude：性格跟其他 AI 非常不一样，不会像 ChatGPT 那样拍你马屁。聊天感受如沐春风，适合当心理咨询师。

NotebookLM：内容 Remix，可以把任何形式的内容转换成任何形式。一个神奇用法：上传简历，生成一个播客，两个 AI 夸你 20 分钟。

Replit Design：非常适合小白的 vibe coding 工具，从 idea 到上线部署一站式，从头到尾不需要碰代码。

Faces：做轻量网站，比如个人简历或作品集，做出来非常好看。

🟢 58:53 AI 使用技巧：让 AI 问你问题

绝大部分人是问 AI 问题，我一直认为应该是 AI 问人问题。

写文档时，我打开 Claude 语音模式说：我要写一个产品方案，一次性问我一个问题，帮我把这个想清楚。

聊完十几分钟，让 AI 把刚才说的整理成文档——写出来完全是我的东西，看起来就很不像 AI 写的。

你可以在不方便写作的时候写作——堵车、散步的时候就把写作这件事干了。

🟢 01:03:16 年度精神导师

Chris Pedregal（Granola 创始人）：用户说什么不是你就做什么，每一个用户说的东西是在提升你自己的直觉。在应用层不要去跟模型层竞争，而是借用它的优势。

Josh Woodward（Google VP）：我让产品经理不要盯着数字看板，你去看用户的眼睛，看他们有没有 aha moment。

Lulu Cheng Meservey（硅谷 PR 教主）：Go Direct，创业者 CEO 要自己去跟受众产生影响。个人定位是三个圈的交集：你想说的、受众想听的、对你好的。

🟢 01:24:40 用 10 个「我是」来介绍自己

我是一个一岁孩子的妈妈

我是一个前记者

我是东北人

我是日语 N1 持有者，特别喜欢学语言

我是一个从小就喜欢自我表达的人

……剩下的 5 个更精彩，请听播客

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