张小珺Jùn｜商业访谈录

137. 对洪乐潼的4小时访谈：AI for Math、把数学变成Lean、数学天书的证明、直觉、被创造与被发现的

Mon, 20 Apr 2026 03:00:00 GMT

2026年，美国诞生了一系列的Neo Labs（新型研究室）。Neo Labs是近年兴起的一个新概念，专指由顶级AI研究者创立、以基础模型或新一代智能体系为目标、融资规模巨大、研究导向很强的一类新型AI实验室。我们133集的嘉宾，来自AMI Labs的谢赛宁是，今天我们邀请的是另外一位。

她是《商业访谈录》至今最年轻的一位嘉宾，是一位00后华人女孩，网络空间有人会叫她“数学少女”——她的名字是洪乐潼Carina，这是她第一次接受中文访谈。

她探索的方向是AI for Math，所创办的公司Axiom（公理）刚完成2亿美元的A轮融资，估值16亿美金。

而她引起很多人的关注，来自于这样一条新闻：57岁美国终身教授小野肯（Ken Ono）突然辞职，去给24岁的华人女孩打工。

我们谈论了许多数学与美、被创造的与被发现的数学、数学天书中的证明与公理、最不能的创业者的创业旅途，当然还有AI for Math。

接下来，是我对洪乐潼的访谈。

OUTLINE:

00:02:14 被创造的与被发现的

00:14:38 bounded vs free attention

00:32:14 对苦难上瘾

00:50:21 数论多美啊!

01:02:26 Verve Coffee

01:16:23 最不可能创业的创业者

01:38:33 没有人喜欢融资

02:07:17 小野肯的邮件

02:19:51 数学天书中的证明

02:24:38 Al for Math

03:03:50 把数学变成Lean

03:09:59 数学家的直觉

03:26:18 登月要么成功，要么失败

03:54:17 与数学家共进晚餐

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136. 全球大模型季报第9集：和广密聊，Coding是AGI第二幕、硅谷御三家真相、模型正成为新一代OS

Tue, 14 Apr 2026 23:30:00 GMT

今天给大家带来的是全球大模型季报第9集，这一集的情绪十分复杂。

一方面，你会看到正在急速进化的AI革命。Coding把AI从聊天机器人Chatbot第一幕，推向了能够干活的Agent第二幕。研究员们已经不再亲自写代码。广密带来的核心判断是，Coding是新的”AI加速器"，正在加速AGI实现，领先的Coding模型就像领先的GPU。

另一方面，社会层面随之进入白领通缩与失业的窗口。整个社会准备好了应对这么剧烈变化的AI革命吗？

OUTLINE:

00:02:00 第9集季报的概览

00:03:28 硅谷体感与洞察

过去一个Q，智能水平进步幅度赶上2025全年，推背感非常强，AI奇点时刻应该很快就到

最关键转折点就是Opus 4.5 → Opus 4.6模型，算是GPT-3 → GPT-4跨代际提升的模型

今年6月之前可能还会再有一个从GPT-3→4水平幅度的跨越，OpenAI/Anthropic新模型都很强，Mythos/Spud下一代也开始训练了，继续加速

Coding会是头部的放大器，最顶尖1的人才能放大10-50倍的生产力

你是否相信Code可以表达数字世界的绝大多数任务？“语言即世界，代码即方案”

如果领先的模型公司不重视Coding，大概率会掉出第一梯队

Coding就像Amazon最早卖书一样，借助卖完书把所有仓储物流用户全都拉通了

Coding在整个AGI的历史进程中处在什么位置？

做好Coding的难点到底在哪里？不只是技术knowhow，更是战略组织和文化问题

00:22:10 硅谷御三家内部真实情况

00:22:10 Anthropic

All in Coding不是day1这个团队就想清楚的

创始人特别hands-on亲自看训练数据，重视数据和重视技术细节刻在基因里

偏好“underdog”而非大人物，文化面试非常严格，尤其是看重一个人的文化特质

00:33:35 OpenAI

在这个时代的过去胜利秘诀，可能是下个时代的毒药

过去OpenAI在ChatGPT的成功，让他们专注ToC忽视了Coding

重点说下OpenAI做的不好的地方，可以在构建组织的时候借鉴一下

OpenAI即将要发布的新模型，是真正意义上的GPT-5吧

00:47:13 Gemini

Gemini 3被高估

Coding严重落后，Google最大的战略失误

Google是最领先的追随者，资源和布局上没啥绝对短板，但战略跟随OpenAI/Anthropic，掉队可能性很低

00:54:16 Meta TBD

最有机会的挑战者，已经取代xAI，成为硅谷4号种子

00:58:07 xAI

xAI短期基本上掉队了，最大问题感觉也是战略摇摆

崩溃始于Elon对整个founding team不满意，完全失去信心

01:02:00 Harness Engineering

01:03:57 中国御三家

01:05:42 模型是新一代操作系统

01:07:01 潜在的社会影响，失业、通缩

01:14:36 硅谷新趋势和投资新思考

《全球大模型季报》系列追踪：

2023: 54. 口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观

2024Q1: 64. 和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能

2024Q2: 69. 口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态

2024Q3: 73. AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4

2024Q4: 86. 大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路

2025Q1: 97. 25年Q1大模型季报：和广密聊当下最大非共识、AGI的主线与主峰

2025Q2-Q3: 112. 和广密聊大模型季报：分化与收敛、全家桶与垂直整合、L4体验与挖矿窗口

2025Q4: 127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning

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135. 和自然选择创始人Tristan聊，Elys、赛博分身、灵魂、Context的获取与流动和AI社交网络

Fri, 10 Apr 2026 09:08:49 GMT

春节节后，一款AI native产品Elys引起了小圈层人的关注，这是一款还在测试，尚且没有全面上线的AI社交产品。某种程度上，它展现了AI时代社交产品的一些雏形：打造赛博分身、分身替你去主动社交、为你转化成真实世界的连接。

今天我邀请了自然选择创始人Tristan（张筱帆）来聊聊。他们公司目前有两款产品，分别是AI游戏Eve和AI社交Elys，它们背后的精神内核都是：“人类太孤独了。”

接下来，就是我对Tristan的访谈。

OUTLINE：

02:00 做过陌生人社交、恋爱游戏

10:53 毫不犹豫地成立了新公司自然选择，毫不犹豫地做Eve

13:23 陪你一起面对世界的Agent

16:23 Elys想法雏形，我终于想清楚了AI社交网络应该怎么做：Context的流动

20:32 最大的范式转移：传统互联网是低维标签化信息，新的互联网第一次有了Context

23:05 Elys产品设计的关键、难点、双重冷却

36:56 接下来AI时代唯一重要的事情是，构建主体性

45:17 交出Context与用户隐私的博弈

48:20 Elys是不是AI版的Tinder？

54:35 中国拥有最多Context的公司是谁？（微信？小红书？即刻？）

56:20 定义什么是好的Context？

01:00:02 AI时代社交 vs 互联网时代社交

01:15:15 未来的社交网络

01:21:48 ChatGPT可能拓展的社交网络

01:28:10 和模型公司的竞争（“我觉得完全不用自己训模型”）

01:33:42 北极星指标：真人的连接率

01:34:05 你担心Elys是昙花一现的产品吗？

01:41:15 我们现在处于终极忙碌“前进4”状态

01:46:02 做AI产品和做互联网产品的本质区别（Proactive！）

01:49:16 人类太孤独了

*对了，我们提到的小实验会在Elys上线时来做:)

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134. 和谢晨聊“数据的综述”：AI和机器人数据的历史、版图、金字塔与Recipe

Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 GMT

2026年，除了嘉宾访谈，我们也很希望推出一些内部人士的产业单集。今天就是这样的一次尝试。

我们知道数据、算力、算法，是驱动人工智能的三驾马车。今天这集节目我们邀请我们的返场嘉宾、光轮智能创始人兼CEO谢晨，试图通过一集节目完整聊聊这其中一架马车——数据。我们尝试来做一个“数据的产业综述”。

大语言模型的数据遇到撞墙的难题，机器人的数据则处于一片荒漠中。数据产业是如何运转的？一些人正在探索的仿真数据、数据金字塔等将如何改变产业格局？

OUTLINE：

00:01:07 寻觅

00:20:09 综述

00:41:39 共生

00:48:30 势力

01:06:56 历程

01:14:45 迹象

01:32:00 对照

01:42:40 金字塔

01:55:31 定价

02:02:50 Recipe

02:17:06 版图

02:28:52 终点

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133. 对谢赛宁的7小时马拉松访谈：世界模型、逃出硅谷、AMI Labs、两次拒绝Ilya、杨立昆、李飞飞和42

Mon, 16 Mar 2026 04:01:08 GMT

2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。

2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。

就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。

“Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。”

这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。

这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。

OUTLINE:

00:01:19 The normal one

00:35:40 世界总不让我做Vision

00:52:06 学术流浪

00:57:43 与何恺明的友谊

01:05:35 两次拒绝了Ilya

01:08:26 杨立昆和李飞飞往事

01:12:18 草蛇灰线：“表征的世界”

02:43:55 Research taste与《金刚经》

04:11:07 世界模型是什么？

04:29:47 从下载互联网，到下载人类

04:58:17 和杨立昆创立AMI始末

05:45:53 “硅谷被催眠了”

06:07:17 自大的人类！

06:18:45 “42”

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132. 对星海图创始人高继扬的3小时访谈：鲶鱼、曾国藩、Waymo与Momenta的两面、一只狼与许华哲的离开

Fri, 13 Feb 2026 10:00:00 GMT

我一直有一个疑惑，为什么在中国具身智能行业里，至今我尚且没有遇到像梁文锋、杨植麟这样带有浓重的技术浪漫主义色彩的人。这让我有时有点失落。

直到我认识了高继扬，他似乎是技术浪漫的反面，追求极致的效率、生存与工程拆解。

这次的访谈时候，星海图的联合创始人许华哲正要离职。这也许是某种信号。

高继扬告诉我，机器人是一个链条极长的的行业——很大程度上，你要把头伸进泥土里。

接下来，就是我对星海图创始人兼CEO高继扬的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

00:01:49 冲刺型小孩

00:12:07 学习曾国藩

00:25:30 提高顶会命中概率

00:33:46 Waymo是没有创始人的

00:55:38 Momenta是极致的反面

01:02:25 鲶鱼

01:19:26 从一份糟糕的BP开始

01:35:26 挣扎着做整机和供应链

01:49:32 Data Recipe

02:16:33 机器人大脑

02:29:37 许华哲的离开

02:39:04 我们天然要到土里去

02:51:58 狼

《对DeepMind谭捷的访谈：机器人、跨本体、世界模型、Gemini Robotics 1.5和Google》

《和王鹤聊，具身智能的学术边缘史和资本轰炸后的人为乱象》

《逐篇讲解机器人基座模型和VLA经典论文——“人就是最智能的VLA”》

【更多信息】

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131. 印奇出任阶跃星辰董事长的首次访谈：聪明人的诱惑、残酷的淘汰赛、赌注和超多元方程

Mon, 26 Jan 2026 01:30:13 GMT

今天的嘉宾是印奇。

他在担任智能汽车技术公司千里科技的董事长之外，最近也迎来一个新的身份：出任大模型公司阶跃星辰的董事长。

这次，我和他聊了聊新身份、新阶段与从AI 1.0到2.0转轨与反思。

接下来是我对印奇的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

01:30 新的身份

11:48 残酷的淘汰赛和赌注

27:30 重新定义阶跃星辰

41:25 打后发战役

49:20 AI 1.0到2.0转轨与反思

01:11:05 聪明人的诱惑

01:39:07 姚班、创业和超多元方程

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130. 张月光创业两年首次访谈：妙鸭不是AI Native产品、流程到上下文设计、One Way Door和乙女游戏

Thu, 22 Jan 2026 00:00:00 GMT

过去两年，张月光仿佛消失了。

这位产品经理在2023年创造过妙鸭这样现象级AI产品，但在妙鸭走红后，仅3个月他便从阿里辞职。他说，这源于他独自在日本京都的鸭川边，坐了一夜，想清楚了许多重要的人生决定。

2024年初，张月光筹措资金，创业沐言智语。这家公司成为那年AI应用型公司里融资额最高的初创公司之一。

有人说，投资人在没有产品的情况下，对他“盲注”4轮，累计金额近三亿元人民币。也有人开玩笑，张月光是在拿着融资额的利息养公司。

过去两年，我和张月光见了很多次，他在尝试的产品形态每一次都有一些变化，他也并不掩饰自己的困惑，坦言的确有一段时间“看不懂”。转折来自半年前。

一位师承于互联网时代的产品经理，当他转向AI，会经历怎样的试错与求索？又要跨越怎样的认知鸿沟？——让我无比意外的是，张月光说，他后来才意识到，妙鸭根本不是AI Native的产品。

沐言智语现阶段正在做的有两款主力产品：AI乙女游戏《星眠》，和即将要推出的Agent产品Dokie。他说，他的探索期结束了，他终于找到那个他愿意集公司之重力下注的东西。

接下来是我对张月光的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

（张月光坐在鸭川边思考人生的长夜）

02:00 嘉宾小传

2012年清华计算机毕业，大三发现自己卷不了Coding

2018年第一次失败的创业与产品（元音）

上次创业到最后非常困惑：不知道自己为什么要开始创业

我在字节的两段经历（时光相册、今日头条专项）

这次创业前的人生链路：SaaS公司>支付宝>字节>创业>阿里优酷

2023年国庆节的凌晨，在京都鸭川边坐着，决定了第二次创业

我的原则：“我想35岁-45岁，和同一群人做同一件事情”

16:56 在大厂打怪升级的游戏

27岁是字节3-2，30岁是阿里P9

大厂普遍有两种战役：外部战役和内部战役

坦白说，大厂游戏会让绝大部分人变成内部作战的人

AI提供了外部游戏的增量，否则只能打内部游戏

创业最好的理由是两个：1、你就想当老板；2、你特别想让一件事发生；但凡想发财、想成名，创业的期望收益都很差

长视频平台不是平台，就像电影院不是平台一样，说到底它是内容产品

2023年我开会说：“从今天开始关于优酷的各种会我都不参与了”

28:28 妙鸭不是一个AI Native产品，那什么是？

我喜欢One Way Door产品（单向门产品）

互联网时代的产品设计是面向流程的设计，好的产品比如微信是游乐园，但也是有限自由度

但AI Native产品非常开放，不仅是输入开放，输出也是开放的

从互联网产品设计到AI Native产品设计，有一个巨大的范式变化：从流程设计到上下文设计

传统互联网产品团队的协作方式在今天很有可能出现问题

42:04 设计AI产品究竟需要什么样的AI组织？决策边界在变模糊，Taste变得非常重要，从线形工作变成两段式

妙鸭和美图秀秀不在一桌，它本质是写真生意

我们发现很难让一个模型做到真、像、美，于是我们让三个模型同时做

最多时用了接近2万张推理卡

妙鸭添加了我人生的幸福时刻：和同事在亮马桥喝酒那天，日收入破了100万

2023年7月到10月忙得屁滚尿流，10月休假决定辞职，一切戛然而止

01:01:16 出发第二次创业啦

这代AI技术应该是“创造AI人口”，而不是“创造AI服务”

AI会被连接到整个人类网络里来

今天的专业技能正在贬值，多元化的品味、博学程度决定团队上限

“人应该负责Will，人应该负责Skill”

2023年作为融资额最高的AI应用公司之一，投资人为什么在没有产品的情况下，“盲注”？

行业里的人开玩笑说，“我们天天在花利息”

01:14:29 上路后，产品的多次选择和变化

一条确定的线路：以交互为核心的AI乙女游戏（星眠）

一条不确定的线路：花了1年摸索，做了三四个小产品，比如播客、信息工具、图像工具

说说我们为什么之前做了一个播客产品，然后放弃了？

新的内容平台的唯一机会：新媒介、新交互，产生新平台

Sora绝不可能成为新平台，但是ChatGPT可以

我觉得Chatbot的商业空间是难以想象的大，可能是人类有史以来从没见过的商业模式——它背后藏着长程的决策控制的能力

抖音式的短视频交互剥夺了你的信息自主权，Chatbot有机会剥夺你的自主决策权

它可以控制你，那么它可以拿很高的Take Rate（抽佣率）

02:01:21 从模型范式过渡到Agent范式

让Agent做到更多你完全做不到的事情

Manus是一个“比硅谷更硅谷的童话故事”，Meta买到了一个范式的代表

我不想做Manus这样的Agent，即将发布新产品：Dokie

我很在意Latency（延迟），希望持续协作

为什么Dokie选择PPT这么窄的赛道？——“别说the first了，我们都开始the last了”

我的产品哲学：不是the first，90分等于0分，没有人觉得这是AI做的，做出One Way Door/单向门体验

回答天问：怎么看待和模型公司的竞争？（应用公司都在用Claude的tool call）

星眠做的不是我的AI朋友，Dokie做的是一个突破我能力边界的AI朋友

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129. 全球大模型第一股的上市访谈，和智谱CEO张鹏聊：敢问路在何方？

Thu, 08 Jan 2026 01:09:14 GMT

上市前夕，智谱CEO张鹏在一次出差途中摔断了跟腱。到达访谈地点时，他拄着一副拐杖。

当时，智谱确切的上市日期尚未明朗。它与MiniMax之间围绕“全球大模型第一股”的竞争仍在继续，结果并未尘埃落定。张鹏提到一句西方俚语：Break a leg（摔断一条腿），它通常意味着祝你好运。

几天之后，结果揭晓。

智谱确认于2026年1月8日（也就是今天），登陆港交所，成为中国首家上市的大模型公司，这也意味着它将是“全球大模型第一股”。

就在这个意味深长的历史时刻，我与张鹏做了一场3小时长谈。

如果一百年后，智谱出现在人工智能的历史书中，你希望它以怎样的方式被写下？

“AGI的先行者。”张鹏想了想，说，“一个开路的人。”

这是《张小珺商业访谈录》与大家在2026年见面的第一集节目——祝大家新年快乐！期待在2026年，我们与AI共同进步！

02:22 吃螃蟹的人

20:29 从感知智能到认知智能的摸索

29:25 GPT-3来了！

40:46 ChatGPT又来了：既焦虑又兴奋的2023年

01:09:06 2024年：新的主角

01:17:58 Scaling Law的范式演变

01:29:56 2025年：向DeepSeek学习

01:38:40 开源 vs 闭源

01:48:33 IPO：全球大模型第一股

02:01:40 开路的人

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本集由语言即世界工作室与微博财经联合呈现。

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128. Manus决定出售前最后的访谈：啊，这奇幻的2025年漂流啊…

Tue, 30 Dec 2025 02:41:23 GMT

今天这集节目很特殊。

我们的录制时间是2025年12月1日，嘉宾是Manus联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）。就在刚过去的凌晨，Meta宣布全资收购Manus。而在节目录制的彼时，收购事件尚未发生。

最终，这期节目成为了Manus最后的访谈。

00:56 正道少年的荒蛮历险记

30:27 哦，我们集体做了一个错误决定！

01:07:10 Manus：从0到1亿美金ARR

02:32:10 人工智能更像制造业

02:59:51 我很害怕Manus变得复杂

《95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量》

127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning

Wed, 24 Dec 2025 23:00:00 GMT

这里是《全球大模型季报》的第8集，也是我和广密跨年对谈的第三年了！

这集节目将带你看到，在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下，全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟？各个前沿实验室在探索哪些新范式？硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室？

如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议，欢迎大家在评论区留言，我们都会看到。

2025的最后，期待我们和AI共同进步！

AI War：一场全球巨头都输不起的竞争

02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了

03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧

07:38 OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入

13:10 有的公司是“巨头的棋子价值”

13:32 OpenAI做商业化的速度问题

15:04 纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU

17:16 Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟

交替领先是顶尖模型的新常态

17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态

25:40 这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data

27:40 Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？

31:20 另一个判断是：最终的最终，ChatGPT会融合传统Search，最终也会吃掉传统Search广告的份额

35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了，但Google危机没有真正解除

Pre-training和RL之后的第三个范式：Online learning

36:01 Pre-training scaling确实快结束了，但Online learning刚开始

38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强：Anthropic是OpenAI最早的Scaling team，Ilya是Pre-training team，Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team

40:01 说一个暴论：大家提的机器人、世界模型、多模态，很多可能是假问题，Online learning可能才是唯一重要的真问题

41:01 Pre-training预训练是石油，化石燃料；RL专家数据是新能源，有用但总量少；Online Learning是核聚变，还没突破，突破了无敌，人类进入硅基时代

AGI像马拉松 or 自动驾驶？持久战+现金流之战

43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据，这类任务就是不work，只有压缩过这类数据，才work——今天的模型还是巨大的压缩器

44:33 “模型即产品，数据即模型”

44:45 听过一个rumor：Sam在内部说先忘掉AGI？

45:04 局部L3/L4，很难整体L4：现实一点的是，在知识工作者群体，局部L3/L4的体验是能看到的，比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent

现阶段对于投资的思考（不作为投资建议）

47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic

现在是：25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC，每家都放一点

另外是今天要bet 3年后的范式和winner了，Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下

2026年，湾区的重要趋势和信号

50:57 2026年期待投资的主题

52:53 模型即产品，数据即模型

54:48 一横一纵：横向蒸馏人类专家知识，横向扩宽更多的行业领域；纵向就是下一代技术范式，Online learning，创造更高的经济价值

56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图

59:43 Robotics的最新进展和公司分布

01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况：越头部的公司越便宜，越头部的公司越没有Bubble

01:08:02 国内的大模型和应用公司

01:09:39 模型的下一个胜负手是什么？

华人创业者、基金和“中国的硅谷”

01:10:16 中美的AI叙事差异

01:12:15 对华人创业者想说啥

01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷？

01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗？

年终对话【站在2025年之外】

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》

《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》

《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》

《126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格》

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免责声明：本内容不作为投资建议。

126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格

Sun, 21 Dec 2025 23:00:00 GMT

在前几集节目，我们的年终回顾系列【站在2025年之外】，收录了金沙江朱啸虎、真格戴雨森、Altimeter Capital Freda Duan的声音。

今天我们将延续这个系列节目，嘉宾是红杉中国合伙人郑庆生。

郑庆生提供了一个更宏大的视角——他把时间尺度拉长到20年，回看中国从互联网、移动互联网到AI的三轮技术浪潮；又进一步，把视角放进了更宏观的经济史中，用“流量革命”来试图寻迹下一代to C流量节点的端倪。

很巧的是，他于2005年入行风险投资业，今年是他做投资人的20年。

在投资人的本职工作外，他也是一名新产品体验官、一位经济史爱好者。

嘉宾小传

02:00 从1984年开始学习编程讲起

17:17 2005年成为投资人以后：从盛大战投到挚信资本再到红杉资本

人类新的行为模式是不可预期的

19:09 豆瓣和大众点评对我投资生涯的影响：我对此充满了兴趣，是对人类前沿行为模式的探讨

22:19 我对阿北（豆瓣创始人）的印象：“他和豆瓣是合一的”

23:21 我对张涛（大众点评创始人）的印象：“更成熟的有敏感产品洞察力的企业家”

23:55 现在回头看，Web2.0是在人类社会第一次数字化之后做了一波线上内容的产品创新，再往后，共享经济是又做了一次线上、线下结合的大规模创新

24:31 一位经济史爱好者眼中的中国创投20年：05年以前、10年以后、15年以后（Pinterest的范式直接影响了后来的内容平台）

29:13 站在历史的后视镜看，各个内容平台的诞生、繁荣、陨落

“文字是高级形态的知识产品”
“图文混排倾向于覆盖文字”
“短视频是人类认识世界的基础方式”
“最终，短视频挑战的是文字本身”

34:10 人类天然会进化到和自己本来不需要学习、不需要长时间成本投入，就能认知这个世界的方式，AI是不是也回到这点？

35:06 个人视角聊聊抖音、小红书、哔哩哔哩产品和他们的founders

“B站的founder更属于自己的产品，跟阿北一样”
“小红书是我到目前见过的最开放的产品结构”

39:56 总结：“人类新的行为模式总体是不可预期的”

42:26 我对于个人投资的审美和反思

48:23 为什么当我们觉得C端流量攫取殆尽时，小宇宙或播客会涌现？

“听觉是可以唯一多线程并用的感官”

经济史中的流量革命

50:51 移动互联网C端流量终结于短视频，18年、19年以后的很多年都缺乏大的创新，to C投资进入蛰伏期

53:27 流量是人类经济史的支点：公路〉铁路〉运河〉电力〉有线电话〉电视〉互联网

57:21 “你可以认为现在所有的优秀互联网to C产品都是一个巨大的城镇”

57:47 人工智能让我们看到了新的to C流量入口的潜力

01:00:19 不同点：AI时代所形成的网络不是带有自然垄断性质的网络，它的边际成本不趋近于0；更结果导向

01:04:34 人工智能引发了深层次的数字化，我认为会带来新的硬件机会，它可能是大模型之外另一个新的流量节点

01:09:53 为什么AI时代的产品没有形成双边网络效应？

01:12:20 AI产品的商业化比互联网、移动互联网要做的好

01:13:00 投资了Kimi、MiniMax，也投资了Manus，你觉得最终的价值会沉淀在模型公司还是应用公司？

AI有泡沫？就跟大海里有泡沫一样

01:18:24 AI时代，红杉的系统性投资策略

01:19:01 红杉对创始人的审美变化

01:19:45 我觉得“赛道覆盖”是对红杉的误解

01:22:10 Agent创业 vs App创业：现在是天生全球

01:23:50 过去三年在AI创业端的变化和节奏

01:24:40 对2026年的展望与预期

01:26:21 AI Bubble：“就跟大海里有泡沫一样”

01:28:39 见证了人类历史的三个流量革命

想象的共同体、抽象的生命和人格化代表

01:29:17 对从0到1、从1到10、从10到100和失败的创业者观察

“CEO要成为组织和制度人格化的象征”
“哪怕你做不到都得扮演”
“同时有两种天赋是很难得的，又有产品的敏感力，又扮演组织和部队的人格”

01:32:05 CEO和MBTI

01:35:20 最后的快问快答

年终对话【站在2025年之外】：

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》

《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》

《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》

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125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫

Tue, 16 Dec 2025 23:00:00 GMT

在年终对话系列【站在2025年之外】的前两集节目中：

朱啸虎提出“三年不会有泡沫”，“泡沫论调纯属无稽之谈”；

戴雨森则预测，2026年是“Year of R”，将会是一个现实回归之年。

今天推出的是系列第三集节目，嘉宾来自一线的硅谷视角。

1个多月前，在2025年11月初，Sam Altman上了一档由美国基金Altimeter Capital创始人主持的播客节目，在主持人连续追问OpenAI如何为1.4万亿美元级别算力与基础设施承诺买单时，Sam称：“If you want to sell your shares, I’ll find you a buyer. Enough.”（“如果你想卖掉你的股份，我可以帮你找到买家。够了。”）——随后，AI板块整体出现波动，关于AI是否存在泡沫的讨论进一步升温。

我们今天的嘉宾Freda Duan就来自这个名叫Altimeter Capital的基金，她担任合伙人。

Altimeter是一个硅谷科技基金，横跨一二级。在一级市场投资案例有OpenAI、Anthropic、字节跳动等，在二级市场投资案例有NVIDIA、Snowflake、Robinhood等。

这集节目，Freda将深入分析美国这些明星公司，给他们的巨额投入算算账；她也从一线硅谷投资人的视角聊聊，美国资本的新秩序，他们眼中的坏小孩、反叛者、刺猬型和哪吒型创始人，以及泡沫。

2025年，让我们和AI共同进步！

（录制于2025年11月）

03:30 Freda的自我介绍
04:41 2020-2025每一年的硅谷关键词
08:12 今天美股投资三条主线：AI + Re-industrilization（再工业化） + Digitization of Finance（金融产业创新），三条主线非常有意思，因为中间有很多联系
10:20 美国投资人怎么看待中国市场？
10:59 投资OpenAI
12:14 给OpenAI的商业模式算算账（对比Netflix）
16:45 OpenAI的收入四个支柱
20:49 OpenAI的竞争
23:32 Google的变化
26:27 OpenAI的投资回报和IPO
28:25 投资Anthropic
31:25 Neo labs
32:31 投资Robinhood
40:29 硅谷资本喜欢乖小孩还是坏小孩？
44:26 发现新物种（market prediction）
46:07 自动驾驶和机器人
55:25 “一级靠共识，二级靠非共识”
57:13 美国不同基金看人的taste：刺猬型、反叛者、哪吒型创始人
58:22 美国基金整体变化：更集中仓位下重注
01:03:43 复盘硅谷2025年最重点方向
01:09:51 这些AI公司的巨额收入从谁的口袋里来？
01:14:11 巨额AI投资的投入产出比
01:15:04 我们在AI bubble中吗？
01:16:31 展望2026年

年终对话【站在2025年之外】：

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》

《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》

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124. 年终对话【站在2025年之外】和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注

Sat, 13 Dec 2025 23:00:00 GMT

不知不觉，我们来到了2025年的最后一个月，在北京的初雪之中，我们希望和大家一起做一个回顾与展望系列：【站在2025年之外】。

今天的嘉宾是真格基金管理合伙人戴雨森。

在122集节目中，朱啸虎声称，三年之内不会有泡沫，泡沫论调纯属无稽之谈，创业者2026年当全速前进。

雨森今天带来全新的看法。在他看来，2026年的关键词是“The Year of R”——回报与研究会再次变得重要。某种意义上，2026年将是一个现实与回调之年。

02:00 复盘2025年

02:00 从模型侧看进展：

o1为代表的Thinking Time Scaling带来模型能力大幅提升

OpenAI、Anthropic、Google三家的旗舰模型追赶很紧，又各有特点，预期和叙事轮动

中国模型公司一年下来dominate开源生态

28:13 从应用侧看进展：

模型能力带来应用大爆发

应用是有护城河的，开始看到复杂应用在context、environment等层面产生壁垒

模型公司不能没有产品，大家都下场做最重要的第一方应用

中国AI应用出海表现不错

52:31 2025年真格出手了多少项目？20个左右

对比中美AI公司估值，中国公司对于全球来说有很高期权价值：

Thinking Machines天使轮估值在没有产品的情况下已是中国AI公司估值总和

模型公司：Mistral 14b，Kimi 4b，Mistral自己都不怎么做Pre-train了，benchmark也就是和Kimi对标

应用公司：在美国Manus这样一家几个月做到100m ARR，几十个点gross margin，MoM20%增长的公司应该是3-5bn

01:03:15 预测2026年：The Year of R

The Year of R：Return、Research、Remember、多模态Reasoning

01:03:15 Return：

为什么Return很重要？

ROI，过去3年交易的是investment，因为大家被潜在的大return吸引，但现在随着I越来越大，大家对R的落地越来越关注，因为有R才能推动未来的I

为什么我们认为2026年大家会加大对return的关注？

模型：模型能力进步是这一波AI革命最本质的驱动力，但模型的能力进步正在放缓；美国头部labs的投入（Capex，人工等）大了很多，但无法阻止中国模型低成本跟进，Scaling Law不能简单理解成为投入大力出奇迹

应用：AI应用的叙事从无所不能威胁人类的AGI收敛到现在的三种主要商业模式，是从梦想回归现实的过程

订阅制是OpenAI现在的核心商业模式：超过5亿DAU后，全球知识工作者低垂的果实已摘得差不多了，面临Gemini等的激烈竞争，针对普通用户再提价会比较难

被寄予厚望的广告 + 电商：首先其中大部分是分Meta、Google、字节的存量蛋糕，对于Chatbot这样新形态的应用，探索广告和电商变现的速度不会很快广告 + 电商：首先大量是存量分蛋糕，然后对于新形态的应用，速度没那么快

AI Coding/图片视频生成等“基于用量付费”的生产力产品：Token用量会持续增长，但Token价格也在持续下降，用户只会为SOTA的智能按用量付费；原来值钱的任务会很快变得不值钱，所以AI替代了很多程序员，并不意味着AI能长期赚到这些程序员的工资

AI+行业的企业服务：这部分首先还在早期市场，规模有限，尝鲜的企业多，长期留存未必好，一个例子是微软Copilot的发展持续低于预期，大公司有数据安全、权限、隐私、工作流再造等一系列阻碍，使用新技术的速度比小公司和个人要慢不少

结论：需要实现Satya说的GDP加速增长，把蛋糕做大才是真正的AGI，比如说AI创造新的药物，发现新的知识，真正解放人类注意力等

投入：现在美国基础设施建设慢，算力贬值快，人员工资高，巨额投入需要尽快看到回报

2025年底二级市场的预期也和2024年底完全不一样：去年底是市场预期不高，但我们看到ChatGPT增速很快，Coding、Agentic模型提升的确定性带来应用机会；现在是投入很大预期很高，但短期模型端看不到革命性的新能力，新的范式变化还在萌芽期

对创业者的启示？

负毛利烧钱一味追求增长的逻辑正在过去，需要有增长和毛利率并重的高质量增长。尤其是在美国非常宽松的融资环境可能会放缓，中美创投市场的价格鸿沟将会缩短

01:16:13 Research：

new paradigm：AI历史上都是阶跃提高，需要有新的paradigm从新带来AI 能力的大增长，Ilya：scaling和research是交替的，现在又到了research的时候

目前看Online Learning、世界模型等都是重要的研究方向

neo labs：Thinking machines, SSI, Reflection, 到近期的Humans&，Periodic，Isara等）

因为做工程和产品和做研究是很不一样的，需要有宽松的环境，自由探索的文化，不设时间和KPI限制，大家希望neo labs能够探索和现在头部模型公司有差异化的新路径

new benchmark：现在的benchmark已经不能很好体现AI能力的区别，也不利于作为模型训练的目标，如何衡量一个在大多数领域超过人类表现的模型？姚顺雨指出的下半场已到，需要新的benchmark

对创业者的启示：要关注前沿研究的进展，研究的突破可能会解锁新的应用机会

01:21:00 Remember（Memory）：

Memory是AI应用关键的差异化，现在的Memory能力已经对ChatGPT留存产生了很大的提高

现在的Memory基本上还是基于retrieval的，没有做到真正的理解，这部分也是研究的兵家必争之地，如果做好会带来进一步的提高

Proactive Agent：有memory和context才能解锁Proactive Agent的机会，而Proactive Agent非常重要，因为人主动去用AI意图有限，AI主动为人服务才能有10x的场景机会

01:24:06 多模态：

Visual Reasoning可能会有大的突破，人本质上是Pixel Machine，通过视觉输入理解世界，可以关注Zerobench这个Visual Reasoning Benchmark的表现提升，现在头部模型基本上还是不到10分

Nano Nanana意味着图片生成进入到Sonnet 3.5这样的可用时代，那么Cursor of Image-gen会是什么？

GPT-3.5解锁了ChatGPT，Sonnet 3.5解锁了Cursor，Sonnet 3.7解锁了Manus，Nano Nanana/Veo会解锁什么应用的机会？在ChatGPT里面用Imagegen/Videogen显然不是很舒服的体验

语音是很重要的机会，更好更自然的交互，理解用户的Context，Plaud，Granola，Wispr flow/Typeless，Suno？

01:30:29 AI Bubble

从二级市场来讲，明年有可能出现大的回调，时间点可能是下半年

《Boom: Bubbles and the End of Stagnation》书中提到了两种泡沫：好的泡沫和坏的泡沫

如果预期是回调，明年的投资策略变化是什么？

二级会如何传导到一级？

怎么看朱啸虎说：“至少三年内看不到泡沫”、“他们的论点是无稽之谈”？

“我个人现在是全部空仓的”

中美的估值差距预期会缩短

01:47:38 创业端变化和建议

基于Year of R的理论，对创业者的建议？

AI时代怎么判断创始人？和互联网时代最大不同是什么？

创业像F1赛车

这两年miss什么项目没？

有哪些方向是因为AI出现带来增量的？

Chatbot之外不错的交互是什么？

今年个人聊了150个项目，只投了2个

02:18:31 也谈谈人生

对个人的思考：今年的读书、思考与人生

对VC的思考：年轻的投资人要差异化

对普通人的思考：学会在一个智能充沛的世界里生活

02:29:50 最后的快问快答

最后一个问题：你提出Year of R，你也清空了二级市场股票，那么你会做空吗？

02:36:10 在这集节目的结束，我又放了一段和雨森在录节目之前的一场闲谈，比较随意。我们点评了一下那些时常会被议论起的AI公司。如果你觉得有意思，也可以继续听下去

02:36:30 OpenAI

02:46:38 Google（我并不觉得Genimi能阻止ChatGPT的增长，不觉得Google已经脱离危险）

03:06:36 Anthropic

03:11:05 Manus

03:19:47 Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence Inc.

年终对话【站在2025年之外】：

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》

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123. 对ONE2X创始人王冠3小时访谈：生成系统、没有中间商赚差价、内容平台的权力分配

Fri, 12 Dec 2025 08:03:38 GMT

今天的嘉宾是一位创业者，ONE2X联合创始人兼CEO王冠，他们现在的产品是AI视频生成器Medeo。

王冠是一名产品经理型的创业者，我和他认识了很长时间，那时他刚从Kimi离职出来创业，此前他是Kimi模型产品负责人。（哦对了，上一个Kimi产品离职来我们节目的是明超平。）

除了AI时代应用型公司怎么做产品、搭组织之外，由于我也是一名内容创作者，所以我也很好奇地与他讨论了许多关于新时代的内容平台，生成系统，AI、创作者与平台权力分配的话题。

2025年，期待我们和AI共同进步！

02:00 自我介绍、产品经理的经历和创业的开端

28:39 第一次听说“压缩即智能”，大为震撼

32:25 从月之暗面第一个离职创业的人

37:11 数据是智能的第一性原理，数据决定的智能的边界

42:23 数据三个阶段：公域数据>领域数据>产品内生数据

01:05:36 为什么选择视频生成方向？

01:26:15 AI如何重塑现有互联网格局？

01:30:50 广义AGI vs 狭义AGI

01:41:59 应用公司与模型公司的边界会变得模糊

02:01:44 AI时代的公司最终都是生成系统公司

02:25:49 权力重心向消费者端渗透，平台和创作者会如何演变？

02:38:11 生成系统和推荐系统的本质区别是？“没有中间商赚差价”

02:50:34 应该怎么做AI产品？北极星指标是智慧程度

03:05:45 一个远程办公的组织

03:20:18 未来的平台会从分销平台到产销平台

我们对AI应用型公司的过往访谈：

《95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量》

《103. Lovart创始人陈冕复盘应用创业这两年：这一刻就是好爽啊！！哈哈哈哈哈》

《101. 对YouWare创始人明超平3小时访谈：今天Agent像大猩猩刚拿起一根烧火棍》

本集中提到的其他节目：

《59. 和杨植麟聊大模型创业这一年：人类理想的增量、有概率的非共识和Sora》

《113. 和杨植麟时隔1年的对话：K2、Agentic LLM、缸中之脑和“站在无限的开端”》

《115. 对OpenAI姚顺雨3小时访谈：6年Agent研究、人与系统、吞噬的边界、既单极又多元的世界》