张小珺Jùn｜商业访谈录

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founding team逐渐离开 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 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: [email protected] Jump into the new world-and explore with us!😉

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:) LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: [email protected] Jump into the new world-and explore with us!😉

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 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: [email protected] Jump into the new world-and explore with us!😉

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始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 01:21:05 两次拒绝了Ilya 01:37:50 杨立昆和李飞飞往事 01:58:30 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” LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: [email protected] Jump into the new world-and explore with us!😉

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】 免责声明：本内容不作为投资建议。

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！ 01:31 一个新的身份 15:14 残酷的淘汰赛和赌注 21:09 重新定义阶跃星辰 45:00 打后发战役 53:03 AI 1.0到2.0的转轨与反思 01:14:32 聪明人的诱惑、技术信仰与技术投机 01:37:35 预判 01:42:27 姚班、创业和超多元方程 《和张祥雨聊，多模态研究的挣扎史和未来两年的2个“GPT-4时刻”》 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

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 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

上市前夕，智谱CEO张鹏在一次出差途中摔断伤了右腿。到达访谈地点时，他拄着一副拐杖。 当时，智谱的上市日期尚未明朗。它与MiniMax之间围绕“中国大模型第一股”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”。 在这个意味深长的时刻，我与张鹏进行了一场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 【更多信息】 本集由语言即世界工作室与微博财经联合呈现。 免责声明：本内容不作为投资建议。

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》

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》 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

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》 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

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OpenAI12:14 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IPO28:25 投资Anthropic31:25 Neo labs32:31 投资Robinhood40:29 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》 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

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》 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

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》

2024年3月、2025年2月，我曾两次更新朱啸虎的中国现实主义AIGC故事，现在又过去了快1年时间。 站在2025年的尾巴上，AI产业有泡沫吗？泡沫会破吗？投资人对2026年的预期乐观吗？现在还是投资英伟达、OpenAI的好时候吗？——这里是朱啸虎现实主义故事的第三次连载。 2025年的最后一个月，还想和大家说那句：期待我们和AI共同进步！ 01:40 越来越现实的OpenAI：你看Sam Altman就知道了，今年几乎不太提AGI了，对吧？ 05:46 AI的超级入口之争：必然的就是超级入口之争，而且是日活之争、时长之争 08:34 三年内看不到泡沫：他们讲的这些论点，我觉得都是无稽之谈 13:24 你持有英伟达、OpenAI吗？ 16:16 大家低估了DeepSeek：如果没有DeepSeek，可能人类的AI是被几个私有公司控制的 19:06 和共识错开15度，那性价比一下子拉出来了，是吧？ 24:41 离开大厂三条马路，离开大厂三条马路，对吧？ 30:21 大家知道，我投不投都是十分钟 38:30 今天的VC共识太集中了：每个项目上都是Club Deal（俱乐部交易），每个股份比例都很小，那怎么赚钱？——GP赚不了大钱，LP也很不开心 40:50 手机游戏打个《王者荣耀》，单独抽半小时、二十分钟就够了 《62. 你们要的朱啸虎，来了》 《90. 朱啸虎又来了：中国现实主义AIGC故事的1周年连载》 【更多信息】 本集由语言即世界工作室与微博财经联合呈现。 免责声明：本内容不作为投资建议。

今天的嘉宾是Google DeepMind机器人团队的高级研究科学家兼技术负责人谭捷，他的研究方向是将基础模型和深度强化学习方法应用于机器人领域。 中美在机器人领域一直存在两种叙事：市场普遍认为，中国在硬件上发展更快，美国在机器人大脑设计上更领先。 本期节目中，谭捷将带我们一窥硅谷视角，尤其是Google DeepMind视角下的机器人前沿叙事。 前不久，他们刚发布了新工作 “Gemini Robotics 1.5 brings AI agents into the physical world”（Gemini Robotics 1.5将AI Agents带入物理世界），我们也聊了聊他们的最新发现。 由于嘉宾工作环境的原因，会出现一定程度的中英夹杂，还大家多多包容和支持。 02:00 机器人是在真实世界里做图形学，图形学是在simulation里做机器人嘉宾小传：小时候喜欢打游戏，读博士读的计算机图形学 从图形学转型机器人的变轨 我在Google的第一篇论文《Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots》（从仿真到现实：学习四足机器人敏捷运动），开创了强化学习和seem to real在足式机器人上的应用 Paradigm Shift，过去十年第一个是强化学习，第二个是大语言模型 大语言模型对机器人的影响（大语言模型类似大脑，强化学习类似小脑） 13:06 机器人基座大模型到底是不是一个非常独立的学科？So far, not yet今天的机器人发展到什么阶段了？ 从demo到真正落地，隔十年并不是一个非常夸张的事 从我的角度来说，我不得不承认，最近几年的机器人智能发展主要还是依赖于多模态大模型 但多模态模型缺什么呢？缺少robot action的输出 当你真正有一个generalist model（通用模型）的时候，specialized model（专有模型）就完全不能与之竞争 23:44 Robotics最大问题是数据，它在一个非常复杂的unstructured environment里，可以发生任何事情最大的问题还是数据问题 但是robotics是在一个非常复杂的unstructured environment（非结构化环境）里，可以发生任何事情 它需要极大量的、非常diverse（多元）的数据，但这些数据现在是不存在的 现在有很多startup叫data factory（数据工厂） 所谓“数据金字塔”包括哪些？ ​27:52 Gemini Robotics 1.5：我们有一个方法叫motion transfer，这是独门秘诀Gemini Robotics 1.5最重要的发现是什么？ 第一个是我们把“thinking”加入了VLA模型 第二个非常重要的突破是cross-embodiment transfer（跨具身迁移） Gemini Robotics 1.5的工作中，我们做了一个快慢模型的划分 它应该是个过渡的方式，因为现在受制于算力的限制、模型大小的限制 当你要一个unify model（统一模型）的时候，它必须非常大 Motion Transfer？It’s very secret 47:32 生成极大量仿真数据，是弥补它缺点的一个重要手段我们比较重视的一点还是数据、数据、数据 遥操作是非常难以获取的数据 我们会花更多的精力，比如利用simulation数据，利用human video（人类视频），利用YouTube上的一些数据，甚至利用模型生成的数据，比如VEO生成的一些数据 真实数据没有sim-to-real gap（仿真到现实差距），但是泛化性是由数据的coverage（覆盖）导致的，并不是因为它本身是真实数据还是虚拟数据 在不远的将来，传统物理模拟仿真会慢慢地被生成式模型的仿真所取代 我信仰的是scalable data 01:03:48 世界模型就是Vision-Language-Vision，vision和language in，生成下一帧的图像世界模型的定义是：如果给上前一帧，再给上机器人的动作，你可以预测下一帧 从另外一个角度，VEO它是一个视频生成模型，但是Genie它更像一个世界模型 当你在每一帧的时候，可以有一个输入来改变你的下一帧，那个感觉就是世界模型；但是如果它是一个已经生成好的、几秒钟的静态视频，那就不是 世界模型其实就是Vision-Language-Vision，vision和language in，它可以生成下一帧的图像 01:08:29 如果你有灵巧手，触觉就非常重要，之所以我前面觉得触觉不重要，是受限于当时的硬件如果你有灵巧手，触觉就非常重要 之所以我前面觉得触觉不重要，是因为它其实受限于当时的硬件 现在还在夹爪时代 在所有夹爪能完成的任务里，我还是觉得视觉可能可以解决95%的问题 在未来，人形机器人不会成为唯一的形态，但一定是个主流的形态 如果你的目标是solve AGI in the physical world（在物理世界实现AGI），那么我会非常聚焦于最终的形态是什么样子，其他的东西可能都是distraction（干扰） 01:17:35 一个有使命感的人，他不会容忍说“I’m on a wrong ship”这几年Google AI或者robotics的研究文化上有没有发生过变化？ 不管是从promotion、performance review、incentive，还是各种各样的structure上，Google想创造一个环境，使得更多的人可以一起解决更大的事情 像Gemini Robotics，它更多是自上而下 我发觉好像国内不一定比我卷，我一周可能工作70到80个小时 真的，这个时代真的是等不起，不然别人都做出来了 AI有很多是数学，华人数学比较好 《106. 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》 《109. 机器人遭遇数据荒？与谢晨聊：仿真与合成数据、Meta天价收购和Alexandr Wang》 【更多信息】 本集的文字版本已发布，请搜索我们工作室的官方公众号： 语言即世界language is world

今天的嘉宾是小鹏汽车自动驾驶中心负责人刘先明。 就在2025年10月9日，小鹏汽车突然宣布，原自动驾驶中心负责人李力耘将卸任，由世界基座模型负责人刘先明接任。 这意味着，刘先明成为小鹏在自动驾驶上，既谷俊丽、吴新宙（现英伟达自动驾驶中国团队负责人）、李力耘之后的第四任负责人。外界对他有诸多的好奇。 这是刘先明上任后首次接受专访。我们访谈的时间是2025年10月30日。这集节目，我们聊了聊他上任后拆掉大模型Language等关键技术决策，以及一家车企的AI战略转型。 02:16 人物小记曾在Meta、Cruise，从事机器学习与计算机视觉研究 恰好Cruise当时是第二名，加入第二名再逆袭的故事永远是令人兴奋的 加入小鹏汽车始末：2024年1月在美国办公室与何小鹏见面1小时 所亲历过的自动驾驶的技术stage 19:00 大模型拆Language我们的做法简单直接，把VLA的Language拆掉就完了 模型是机器，燃料是数据，一旦掺入Language会让效率变得极低 我们干脆把Language全都拆掉好了：输入V-L联合语料，直接输出Action “拆L”的过程、“简单就是美” 关键的数据问题 33:53 小鹏汽车向物理AI战略的转型为什么一家汽车公司的自动驾驶战略需要向AI战略转型？ 转型的开端可能是去年小鹏汽车10周年 自动驾驶企业关心的是KPI、接管率，AI企业关注底层的技术指标，甚至risky的长期指标 刘先明的短期和长期KPI AI对于小鹏汽车意味着什么？“是乘法因子” 除了今年拆Language，之前还拆了激光雷达、规控规则、端到端 人工智能发展为什么一直在经历着拆拆拆的过程？ 世界模型 明年对L4的规划 54:30 换帅的背后过去1年做过“头铁”的事情 看起来我性格很好，我也拍过桌子、发过火 “拆L”过程中遇到很大阻力，因为这很反paper里的常识 DeepSeek-OCR的反共识 现在关注的AI前沿方向 回应地平线创始人余凯的观点（“自动驾驶应该交给供应商”） 为什么国内自动驾驶还没有代际差？ AI是车企下一阶段的重要赛点，做不好会被淘汰 何小鹏对于AI的关注时间、方式和最近的3次话题 制造企业和AI企业的基因问题 接下来，对于我的挑战 小鹏智驾一号位，每个人的历史使命 《70. 和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊》

今天这集节目，我们将讨论一个在当下非常关键的话题：人工智能的算法与架构创新。 嘉宾是我们的往期嘉宾返场，她是MIT在读博士杨松琳，研究方向是线性注意力机制。 我们将从最新发布的几个模型Kimi Linear、Minimax M2、Qwen3-Next切入。松琳参与讨论Kimi Linear和Qwen3-Next的部分工作，是Kimi Linear论文的作者之一。 算法创新为什么在2025年变得尤为重要？ 它的背后原因是，数据、算力和算法是驱动人工智能的三驾火车，在数据撞墙的无奈前提下，各个模型公司不得不重新开始“雕模型架构”，以期Scaling Law的魔法继续。而由于中国的算力相对美国有限，这反而让中国的AI算法创新走在了世界前沿。 这集节目你将听到，近几年架构最大突破是DeepSeek的MoE（混合专家模型），它让MoE成为了全球共识；而下一个突破的重要方向可能就是Attention（注意力机制）。 中国公司在Attention展开了不同技术bet（押注）： 截至目前已发布模型，DeepSeek正在探索Sparse Attention（稀疏注意力机制）； Kimi正在探索Linear Attention（线性注意力机制）； Minimax在年初的M1版本中探索Linear Attention，而在刚发布的M2版本中又回退到 Full Attention（全局注意力机制）。 节目中，松琳将讲解她参与的这篇《Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture》的工作，并分析以上这些公司在Attention上的不同抉择； 与此同时，她也将带领大家考古人工智能算法变种史，并预演未来算法与架构的改进方案。 本集比较硬核，会有一些专业难度，大家可以根据自己的实际需要收听嗷:)因为嘉宾的工作环境会出现中英夹杂，希望大家多多理解和支持。 04:00 个人、研究主线与线性注意力机制的探索之路06:27 松琳做过一个开源库：flash-linear-attention（简称FLA）07:04 怎么通俗理解Linear Attention的Linear？11:19 聊聊最近参与的新工作，前几天刚发布的《Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture》（Kimi Linear：一种具有强表达能力与高效率的注意力架构）（FLA库的另一个作者Zhang, Yu邀请）12:20 为什么Kimi在年初开始需要重新设计注意力机制？设计的背景和目标在Linear Attention下，推理阶段的计算与显存成本都显著降低；而使用Full Attention时，长文本解码的代价会非常高昂14:39 《Kimi Linear》论文重点讲解：KDA模块（Kimi Delta Attention，增量注意力机制）18:56 Kimi内部有一个Scaling Ladder（规模阶梯），在一个规模下面表现好就在下一个规模下面去scale，就像通关20:20 Kimi Linear Attention vs DeepSeek Sparse Attention：Kimi走线性注意力路线，DeepSeek走稀疏注意力路线，都想解决长文本decoding（长上下文生成）的效率问题23:01 Minimax从M1到M2的架构变化，从Linear Attention退回到Full Attention，为什么？27:00 硅谷的注意力机制方案不方便说，但可以浅聊一下OpenAI有paper的方案28:05 Linear Attention从2020年发明出来开始后的前进线索每一次大家关心Linear Attention都是因为大家撞到了Context Wall最近长文本的decoding卷土重来，让人们不由自主审视这一套技术38:16 纯Linear Attention是无效的，混合注意力机制还是有很多全局注意力层，这样下限有保证40:30 Kimi Linear每3层KDA插入1层全注意力层，三比一的比例快变成共识了Minimax之前用的是七比一，但现在大家逐渐回到三比一——这成为不共识的混合注意力机制中的共识了42:32 权衡（Trade-off）表达能力（expressivity）与计算效率（efficiency）Minimax曾经也提到，混合线性注意力/混合滑窗注意力在“多跳推理”上会有缺陷对于“多跳推理”，如果我们开发一些硬件高效但表达能力更好的RNN（循环神经网络），这个GAP有可能缩小46:28 chunkwise algorithm for parallelization（分块并行算法）47:55 如何设计Attention？两条主流和一些非主流路线49:36 结合Linear Attention和Sparse Attention的未来理想方案Linear Attention和Sparse Attention没什么竞争关系，Linear Attention的竞争对手可能是Sliding-Window Attention（滑窗注意力）工业界Linear Attention和Sparse Attention结合的探索似乎还没开始我想象中的理想方案是：把混合注意力的全局注意力（Full Attention）换成稀疏注意力（Sparse Attention）只要Sparse Attention选得准，完全可以取代Full Attention，但现在的问题是它选不准55:36 公平的比较：Linear Attention vs Sliding-Window Attention（滑窗注意力）57:05 Transformer → MoE → Linear/Sparse Attention的算法演变，背后动因是给定你相同的FLOPs（浮点运算量），利用这些FLOPs，取得更低的损失函数MoE（混合专家）是更高效的FNN（前馈神经网络）的替代品58:26 近几年架构方面突破最大的是MoE，下一个突破可能是Attention；Transformer就两个模块，一个是FFN，一个是Attention；现在FFN已经雕成MoE，现在Attention大家也可以雕一下01:01:28 数据、算法、算力是驱动人工智能的三驾马车，当数据遇到数据强，算法创新变得更重要01:02:48 架构的未来：1、能不能干掉全局注意力？它是阻止context window继续scale up的主要瓶颈2、Continue Learning，让AI自己学习01:04:30 如何把Linear Attention的Transformer继续scale up?01:07:43 中国AI的算法创新相比海外肯定是更强的——因为没有那么多卡（不过美国公司更多投入优化器一点，国内在逐步重视01:10:56 其他训练细节：NoPE vs. RoPE01:12:09 DeepSeek-OCR01:12:55 松琳也参与了Qwen3-Next，没有参与Minimax M201:13:39 “雕”架构的人01:15:16 自己的心路：“当你很清楚你要做什么的时候，你是不会遇到什么挫折的”经验分享：PhD还挺顺利的，得益于我入学之前的半年考古01:23:12 说到考古，我们在最后聊聊从Transformer开始的算法变种历史01:29:50 Delta Rule算法、硬件亲和、DeepSeek非常追求硬件和算法的匹配01:42:23 给更年轻的年轻人的建议 嘉宾往期节目： 《逐篇讲解DeepSeek、Kimi、MiniMax注意力机制新论文——“硬件上的暴力美学”》 谈到的论文： 《Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture》 《MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention》《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》

2025年4月，我与理想创始人兼CEO李想录制AI Talk第二季。那次对谈持续了很长时间，播出版仅1小时，今天你看到的是完整版。 这一集节目的发布比预期晚了些。过去几个月实在太忙了，我一度犹豫要不要继续放出。但当我重新整理这些内容时，仍然被它打动——这是一份关于人工智能技术变革的“节点式思考存档”。 你可以结合2024年底我们那场3小时谈话一起观看，感受两次对话之间，思考的延展与呼应。 这次，我把李想当作一个“CEO大模型”来提问。 假设他是一种MoE（Mixture of Experts，专家混合）架构的模型，我在对话的前三个回合调用了他的三位“专家”：技术专家、战略专家、组织专家。而当谈话深入到后半程，我们开始讨论人、能量、亲密关系、记忆程序与人类的智慧。 “AI与人的关系”，是本次对话的母题。 （录制于2025年4月） 02:35 第一章：假若你是一个CEO大模型人类做熵减，AI做熵增 工具的三个分级：“信息工具”、“辅助工具”、“生产工具” “生产工具”重要的衡量是：你愿意为它付钱 梁文锋极简运用了人类最佳实践 按照最佳实践是反人性的，随心所欲才满足人性 我只能做最好的自己，我一直在自己的长板延长线上 理想为什么还做基座大模型？ 当时我们比较担心陈伟团队（基座模型自研团队）怎么想？这个压力挺大的 36:18 第二章：调用MoE之技术专家李想手把手教你训VLA 达到VLA不是突变的过程，是进化的过程，经历了三个阶段 我给你讲一下VLA是怎么训的，以及VLA自己怎么去工作的 我不会做超长CoT，我的CoT链条一般两步到三步 至少5年内不会有通用Agent，但会有一个Agent OS 要顺着人性去说，逆着人性去做 如果大家不想做前面包子的积累，只想吃第10个包子，很像练《葵花宝典》 黑盒、世界模型和定价逻辑 每1万公里的验证成本，我们做到从最开始18万降到4000块钱 01:25:36 第三章：调用MoE之战略专家2025年雁栖湖战略会 如果看战略，中间的圈是规模，圈外边有三个变量：用户需求、技术产品、组织能力 具备这四个特点的，就是AGI时代的终端：360度对物理世界感知的能力、认知决策的能力、Action的能力、反思反馈能力 到了AGI时代的终端，对于能力的要求变得不一样了 如果看到2030年，我们希望能够成为全球领先的人工智能终端企业 这是我们未来的3-6年要去解的题 李想的理想会不会太过于理想？ 构建3-7人能量体 高维组织兼容低维组织 02:09:26 第四章：智慧是我们和万物的关系我的记忆程序 创业不容易，但是没必要苦哈哈的 大女儿 我们家里实现了一个“三人支撑”，这让家里的能量大幅地提升 人是用来发挥的，人不是用来改变的 不要构建那么多亲密关系，亲密关系太多了就证明这个人不会经营关系 把智慧当成一个重要的人类特质去发展 对李想的第一次3小时访谈： 《对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯》 本集节目同步上线文字版和视频版： 文章：公众号（语言即世界language is world） 视频：Bilibili（张小珺商业访谈录）

今天的嘉宾是谢青池，他是美团光年之外的产品负责人。 一个月前，青池找到我，说他用了一年多的时间一篇一篇地啃完了200多篇AI论文，从开始全然不得要领，到后来逐渐地入门——而他希望将他的论文探索之旅开源给大家。 就这样，我们有了今天这集特别的节目。 他从200多篇论文中精选了36篇经典，4小时讲解，带你穿越AI变迁史。 他说，读论文是“给你打开一扇门”，让你能直接“与这个世界最聪明的头脑对话”。 2025年，期待我们和AI共同进步！ 01:30 探索的缘起 07:25 怎么读论文？（用AI学AI） 10:20 辅助小工具和路书 论文讲解的主干： 19:35 Part 1：模型的范式变迁 故事要从1999年的第一颗GPU开始讲起 Brook: 用GPU进行计算 （2004.08） AlexNet: 深度学习的开端（2012.10） 对序列建模：seq2seq和Attention的引入（2014.09） 蒸馏：模型能被学习吗？（2015.03） ResNet: 比深更深（2015.12） Transformer来了！拉开一个时代的序幕（2017.06） AlphaGo Zero: 强化学习的突破（2017.10） 现代MoE的开端（2017.01） CoT: Prompt Engineering的奠基之作（2022.01） LoRA: 那个我们每天都在用的东西（2021.06） ReAct: Agent从理论到落地（2022.10） The Bitter Lesson: 过去70年的教训（2018.08） 01:52:58 Part 2：Infra与数据的变迁 ZeRO: 大规模的GPU并行计算（2019.10） Scaling Law & Chinchilla: 上帝的指挥棒（2020.01 2022.03） LAION-5B: 开源社区的英雄主义（2022.10） The RefinedWeb: 互联网的数据也很够用（2023.06） MegaScale: 万卡GPU集群的训练（2024.02） 02:21:29 Part 3：语言模型的发展 Word2Vec: 用机器学习将单词向量化（2013.01） Google Translate: 神经网络的大规模线上部署（2016.09） GPT-1，它来了（2018.06） BERT: 曾经的王（2018.10） GPT-2: 是时候告别微调了（2019.02） GPT-3: ChatGPT来临前夜（2020.05） InstructGPT: 给LLM以文明（2022.03） Tulu 3: 后训练的开源（2024.11） 03:08:08 Part 4：多模态模型的发展 DeepVideo: 深度学习进入视频领域，Andrej 初出茅庐（2014.06） 双流网络: Karén和学术重镇牛津登场（2014.06） 图像生成的序章: GAN来了（2014.06） Diffusion: 在GAN的阴影下，悄然成长（2015.03） DDPM: Diffusion重回图像舞台的中央（2020.06） ViT: 当图像遇到Transformer（2020.10） CLIP: 文生图的奠基石（2021.03） Stable Diffusion，它来了（2021.12） DiT: 人们期待一个融合的未来（2022.12） 03:56:38 最后的聊天 架构抱住了硬件的大腿 今天技术的边界到达了哪？ 给“站在AI世界门外张望的人”和“已经在体系中工作多年的人”的建议 【技术之美】系列： 逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净” 逐篇讲解DeepSeek关键9篇论文及创新点——“勇敢者的游戏” 逐篇讲解DeepSeek、Kimi、MiniMax注意力机制新论文——“硬件上的暴力美学” 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” 逐段讲解Kimi K2报告并对照ChatGPT Agent、Qwen3-Coder等：“系统工程的力量” 【更多信息】 本集的投屏视频版已经同步发布于Bilibili（张小珺商业访谈录）：https://www.bilibili.com/video/BV1pkyqBxEdB/?spm_id_from=333.1365.list.card_archive.click&vd_source=aa7c66a3d015be4b5bfcd520784f2790 50页完整PPT开源地址（所有论文链接附在PPT上）：https://w7py8ou4dk.feishu.cn/wiki/KacewdlmSiSGC9kUOKDch9gwnKf?from=from_copylink

今天的嘉宾吴明辉是明略科技的创始人、CEO兼CTO，明略科技于2025年8月29日获境外发行上市备案通知书，不久后将于香港上市。 这是一次上市前的访谈，吴明辉口述一家To B公司漫长的19年故事，其间经历了好多次的分分合合、沉浮与急转。你能在这里面找到许多我们节目嘉宾的身影——肖弘、李广密、杨植麟。 我们也聊了聊面向全新的AI时代，企业服务级AI与Agentic Model的前景。 但这个故事的最开始，要从他与峰瑞资本创始合伙人李丰的公司合并聊起。 2025年，我们和AI共同进步！ 02:11 Part 1：第一段创业 开始的快问快答 和我们嘉宾广密、Red的渊源 创业的开始：祝伟投资吴明辉和李丰合并后的公司 最开始罗永浩、李笑来是我们的股东 第一版商业计划书就是推荐系统，为什么没做今日头条？ 奥林匹克竞技训练的心理调适 秒针系统的成功 眼睁睁看着今日头条的流量哗啦啦起来 56:08 Part 2：第二段创业 “老板上完商学院，团队遭殃” 同时创立明略科技、云迹机器人 学习美国一家数据分析公司Palantir，但从To G转向To B 收购Red的决策，我希望他做我的CEO successor 2020-2021年：战场开得太宽、走过的弯路 2022年：痛苦的急转，人生最suffer的一年 有AI以后，预计企业级服务会出现并购潮 01:45:01 Part 3：企业服务级AI 基于公开数据训基础模型、以卖Token为商业模式的公司会很卷，卷成电费 有私有Data的公司能产生差异化价值 现实世界的数值游戏 新产品“DeepMiner”的由来 Agent或Tool Use在企业服务领域产生了新的链接 Agent是一种交互技术，对To C和To B互联网都会产生革命性变化 那些不提供供给侧能力、只提供链接网络，而这个网络又不是根结点的公司，会很危险 将来企业只有两类人？老板和合伙人（合伙人不是公司员工） 一个幸福的老板，个人使命、家庭使命和公司使命高度相关

今天的嘉宾，我们很开心邀请了OpenAI研究员姚顺雨。 2025年4月，姚顺雨发布了一篇有名的博文《The Second Half》，宣告AI主线程的游戏已进入下半场。这之后，我们与他进行了一场播客对谈。 姚顺雨毕业于清华和普林斯顿大学，开始智能体的研究非常早。在博士期间他意识到语言可能是人类发明的最接近本质的工具，于是转向语言智能体研究，至今已6年。他有许多有代表性的工作。 我们的谈话从个体出发，共同探索由人、组织、AI、人与机器的交互，所抵达的这个世界智能的边界以及人类与机器的全景。 前不久，我刚刚创立了一家新的内容工作室「语言即世界工作室」，顺雨很意外地从另一个角度帮我回答了，我们工作室创立的初心。 为什么我们相信语言是这个世界的本质奥秘？他的表达是：“语言是人为了实现泛化而发明出来的工具，这一点比其他东西更本质。” （本次访谈发生在2025年5月，访谈为个人观点，与所供职公司无关。） 02:58 第一部分：人 感觉我前28年的人生，非常的乖 我一直有这个非共识：我想要去做Agent 第一年最大收获是，要用GPT，不要用BERT；第二个learning是任务或环境非常重要 我的研究有两个核心：一是怎么去做一些有价值、和现实世界更相关的任务和环境；二是怎么去做一些简单、但又通用的方法17:50 第二部分：系统 Agent是一个非常古老的概念，任何能进行自我决策、与环境交互，并试图优化奖励的系统，都可以被称为Agent Agent演变的三波兴衰：大家可能更多注意到方法线，容易忽视任务线，但这两条线是相辅相成的 Agent发展最关键的两个方向：一个是让它拥有自己的reward（奖励），能自己探索；另一个是Multi-Agent（多智能体），让它们之间能形成组织结构 Code有点像人的手，它是AI最重要的affordance（环境给予行动者的可能性） 任务的设定 泛化的工具 奖励的机制48:38 第三部分：吞噬的边界 创业公司最大机会是：能设计不同的interface（交互方式） 可能模型的能力会产生beyond ChatGPT（超越 ChatGPT）的交互方式，变成Super App 拥有一个Super App对于公司是双刃剑，当你有像ChatGPT这样的Super App，很自然你的研究就会围绕这个Super App Assistant、Her，或者像人一样的交互方式，显然是最重要的交互方式之一；不显然的是，我能不能基于不像人的交互方式？ 这世界是个相互抄的关系，而不是一个单向抄的关系 OpenAI可能会成为一个类似Google的公司，成为新世界里非常重要的一环，但这并不代表，这个世界就会被这样一个单极系统垄断 最终的智能边界，是由不同的交互方式决定的，而不是由一个single model（单一模型）决定 前年冬天，我读到冯诺依曼临终前写的一本书：The Computer and the Brain 环境永远是记忆层级中最外层的部分，这很哲学 模型公司的Chatbot系统会演化成一个很自然的Agent系统01:05:01 第四部分：人类的全局 人与系统：Agent要不要像人？“是一个效用问题” OpenAI是一个bottom-up（自下而上）的公司 如果你没有一个different bet（不同的下注方向），很难超越前面的霸主 我导师是GPT‑1第二作者，他在OpenAI待了一年，他对这件事是有点怀疑的 如果你成为了伯克希尔的CEO，未来要拿出500亿美金allocate（分配）到AGI行业，你会怎么allocate这笔钱？ 真正的危险，不是一个类似微信的东西打败了微信，而是一个不一样的东西打败了微信 恰好这个时代，做上限更高的事更好【更多信息】 文字版同步上线 文字版请前往公众号：语言即世界language is world

今天的嘉宾是萨洛蒙中国区总经理殷一和小红书商业服饰潮流行业负责人欧迪。我们一起来聊聊，这两年比较火的一个户外品牌，萨洛蒙。 萨洛蒙和始祖鸟都属于亚玛芬集团，2019年亚玛芬被安踏收购；2021年以后，萨洛蒙这个70多岁的法国品牌，意外在中国开启了增长之路。 这个最早从滑雪品类起步，逐步扩展到越野跑鞋的小众品牌，在中国的传统消费群体以男性以及专业滑雪、越野跑爱好者为主；但近几年，他们通过在小红书的一系列品牌行为，成功吸引女性消费群体和新户外人群，扩圈增长，而这又进一步反向刺激了男性消费者以及核心运动人群的增长。 希望这些新鲜的品牌知识，也能给你带来新的启发:) 02:00 两位嘉宾的自我介绍 03:06 萨洛蒙1947年诞生于法国，雪是DNA里最深的那道烙印 04:39 我们曾经被阿迪达斯收购，阿迪达斯帮我们做了sports style 06:04 越野跑核心人群，十年前只有10万人，今年也是10万人，区别是什么？ 11:52 品牌应该从小众走向大众，还是从大众走向小众？ 16:22 2019年母公司亚玛芬被安踏收购后，萨洛蒙发生了什么？ 18:07 中国女性占比最高接近七成，现在是六成不到 20:45 女性对男性的拉新高于男性对女性的拉新 23:21 2021年以后，越来越多海外户外品牌主动地集中进入中国 27:31 小红书帮萨洛蒙拓展人群：“尖货尝新档”和“色彩敏感控” 34:55 以人为主体的品牌策略：找到“超级用户代表” 43:26 10年前我们做品牌会更注重the winning moments，现在更注重成长的过程和细节 45:37 萨门少女背后的消费者洞察：女性不再追求仪式感的堆叠，更追求内心的松弛 48:36 结合小红书和安福路萨洛蒙门店，线上和线下循环流量 55:24 萨洛蒙拉新女性消费者，又反哺了男性消费者的增长 58:16 如果一个非常男性化的品牌想要女性化，应该怎么做？ 01:00:43 潮流化会不会削弱专业户外基因？ 01:01:33 年轻人消费新变化 01:08:05 当做AI品牌也像做消费品品牌，从品牌角度给AI创始人一些建议 分享一下漂亮的录制现场：

今天的嘉宾是月之暗面创始人兼CEO杨植麟，距离他上一次来我们的节目（《商业访谈录》59集）已经过去1年半。 就在刚刚过去的7月，Kimi K2模型发布，引发了比较广泛的关注。K2是一个基于MoE架构的开源编程和Agentic大语言模型。形象来说，模型借助编程能力走出封闭的“缸中之脑”，长出了“手”，开始操控外部数字世界。 今天这集节目我和杨植麟聊了聊K2的研发和他当下的技术认知、技术判断。 以及，在过去一年的舆论风暴与创业起伏中，作为创始人，他的心情与思考。 01:49 一座无限的山这有点像我最近在看的一本书：The Beginning of Infinity（无穷的开始） 也许有一天会发现，这座雪山没有尽头，我希望它一直没有尽头 但它还是一个“缸中之脑”：想象一个鱼缸，你把一个脑子放在里面，跟外界没有联系 不管是基于长思考的强化学习，还是Agent的强化学习，都指向同一个东西：test-time scaling（测试时扩展） 还有一个很有意思的趋势是，现在有更多模型公司去做“一方的Agent产品” L1到L5不一定是串行关系，Claude就bet这一点：它在Reasoning上做得不是特别多，但在Agent上做得非常好 只有当模型参与到开发过程，才能解锁真正的Innovator（L4）阶段 24:58 K2是乔戈里峰K2的重点有几个：一，我们希望它是一个非常好的基础模型 我们希望能最大化使用每一份数据，就是所谓token efficiency——喂一样多的数据，“脑子”长得更多 我们会对数据做很多Rephrase（改写）操作 我们很关注Muon优化器，它对token efficiency提升很大 二，我们希望K2有好的Agentic能力，对于Agentic模型来讲，最大挑战是模型的泛化 它可能是一个从“缸中之脑”变成可以跟世界交互，因为所谓Agent最重要的特征是，可以多轮地使用工具 人是所谓的universal constructor（万能构造器） 有一种潜在思路，需要用更AI native（原生人工智能）的方式去训练AI Muon你去训的时候，它会炸 54:08 既简单又复杂的系统为什么Kimi从闭源转向开源？ 模型训练完成，产品也基本完成了，做交互上的改进当然有价值，但那是锦上添花的一步 多模态不损伤“脑子”已经很好了 你可能学出来的多模态是个“傻的多模态”，我们希望它是个“聪明的多模态” Scaling Law遇到数据墙了，这是客观事实 数据飞轮很依赖外部环境的feedback（反馈），我们不希望feedback有很多噪声，但现在没有把这个问题解决得非常好 现在看起来，基于FLOPs的scaling是更有效路径，但这个平衡什么时候会发生变化？ 很多Long Context架构会影响“智商” 纯粹的Linear Attention（线性注意力机制）可能影响智商，因为这个架构会有一些bias（偏差） 基座模型公司和做Agent产品的应用公司，长期看边界在哪？ 今天怎么思考商业模式？API是好生意吗？ Kimi能赚钱吗？ 01:25:05 在自己的故事里面Tim（周昕宇）天天跟我讲——要用RL的方式去管理，而不是用SFT 用RL管理团队最大问题是，你容易被hack 很多复杂性都是人为强行加上去的，实际并没有那么复杂 只能说是在自己的这个故事里面——你不断地感受自己到底是什么样的一个人，你为什么要做这个事情 这个问题我也问过Kimi，他说，AI是“人类文明的放大器” 这也是Kimi跟我讲的——任何中间状态都有可能成为被批评的对象 肯定有恐惧，更多要关注你当前这一步，能做什么？——想这个问题更重要 2024年对杨植麟的访谈： 《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》 【更多信息】 文字和视频版同步上线 文字版请前往公众号：语言即世界language is world 视频版请前往Bilibili：张小珺商业访谈录

在大家的强烈催更下，新一集的《全球大模型季报》终于来了。 这一集有两个关键词。 第一个关键词是分化。硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了Google Gemini和OpenAI还在做通用的模型；Anthropic分化到Coding、Agentic的模型能力；Mira的Thinking Machines分化到多模态和下一代交互。 第二个关键词是产品。《大模型季报》过去一直把视角放在模型的智能探索上，而广密开始浓墨重彩地聊产品，这还是第一次。 这里是《全球大模型季报》的第7集，如果大家喜欢我们的系列，希望大家多多给我们一些鼓励和支持。你们的夸奖对我们来说，非常的重要。 2025，期待我们和AI共同进步！ 03:54 模型在分化 通用各项能力的模型 - Gemini/OpenAI All in Coding+Agentic 能力 - Anthropic 多模态原生 - Thinking Machines Lab Grok 今天还在摸索自己生态位置 Meta 原创 0-1 的基因还是很弱 最领先的这几家很像 F1 竞赛 21:37 横向全家桶，纵向垂直整合 C端是一个非常明显的头部收敛趋势，ChatGPT可能在C端会收敛掉很多产品 作为投资人或 AI 创业者，一面兴奋是技术每个月都在进步，另一面有点绝望 横向全家桶的例子是ChatGPT，已经包含了Chat+搜索+Coding+Agent+WorkSpace 纵向垂直整合的例子是 Gemini，从 TPU 芯片，到 Gemini 模型，到上面 Agent 应用，再到 Google 文档/Chrome浏览器/安卓操作系统/YouTube视频，可以做超级集成 33:35 智能和产品都重要 过去 3 年一直是对智能上限的探索极度上头，但在过去两个月开始重视产品了 ChatGPT 身上有很多非技术性壁垒，而 Coding 或模型公司只是技术壁垒 OpenAI 是平衡最好的一家，一边探索智能上限，一边又把智能红利转化成产品流量和品牌心智 38:52 做 AI 产品很像挖矿，保鲜窗口很关键 挖矿：第一个做出来让用户惊叹的体验很重要，哪怕 token 消耗很大，只要你是第一个做出来让用户惊叹的 Magic moments，就等于你起码得到了 5 亿美金的营销费用，比如 Perplexity/Cursor/Manus 但这个窗口期又特别有意思，窗口是逐渐在缩短的：从 2 年、1 年、3 个月 产品公司能赢过模型公司做的产品吗？ 44:21 L4 级别的体验 最优秀的俩 Agent 都有了 L4 体验：ChatGPT 的 Deep Research + Anthropic 的 Claude Code，分别对应信息搜索+软件开发 今天最大红利还是 language/code 红利，尤其是 code，还不是多模态/世界模型/机器人 Claude Code 最近大杀四方，Claude Code 是一个 L4 的体验 接下来还有哪些领域能有 L4 级别体验？ 52:43 对Google看法的转变 一个猜想是，ChatGPT 后面肯定会做广告平台，因为最近招了新的商业化 CEO 但我在想 Google 还是全球最好的广告平台，最后大家产品形态上都会殊途同归，融合到一起的，就是全家桶逻辑，Search 也会演变 55:53 其他话题 AGI有泡沫吗？假如AGI有泡沫，什么事情会是导火索，戳破泡沫？ 人类和大猩猩的智能水平差异在哪？ 最近湾区有没有什么新的讨论比较高的话题？ “犹太人的金融，华人的AGI” （免责声明：本节目不构成投资建议） 【全球大模型季报】系列 2023年：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 2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能 2024年Q2：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 2024年Q3：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL 2024年Q4：大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路 2025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

过去10年，中国新能源汽车产业从无到有，经历蓬勃发展。大家最熟悉的可能是理想、小鹏、蔚来这些整车品牌，但另一面这场变革背后的产业链企业也在变化。 《商业访谈录》的108集对余凯和本集对禾赛联合创始人和CEO李一帆的3小时访谈，关注的都是汽车产业链上的隐形选手。 这集也是李一帆对他们做激光雷达11年硬核科技创业的一部口述史。 随着中国科技创新从互联网的模式创新，走向硬核科技的前沿创新，中国也许还会出现更多的技术型创业者。禾赛的故事也许能提供一个参考样本。 （本次访谈录制于2025年4月） 00:02:00 开始的快问快答 00:02:33 股价过山车 00:03:40 激光雷达99.5%的降本 00:12:05 家庭和成长 00:32:13 罕见的3人平分股份 00:43:35 融资的伎俩 00:49:02 第一笔2000万大单 00:55:45 想说完蛋了… 01:10:06 余凯比多我一个0 01:20:47 定价心思 01:38:15 开始倒戈 01:58:07 进入汽车大本营 02:38:34 新钱和老钱 03:02:16 最后的快问快答 【从蒸汽机到无人驾驶】系列 《对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯》 《和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊》 《对话奔驰全球CEO康林松：转型期CEO和转型之中的139岁奔驰》 《余凯口述30年史：世界不止刀光剑影，是一部人来人往的江湖故事》 《和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”》

我们又来读论文啦！！！ 今天我们要读的论文是最近几个星期内最值得品读的几篇技术报告，分别是：Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder的技术报告，以及Manus的一篇技术博文。他们的相关性是，这几篇内容都和Agent有关系。 今天的嘉宾是俄亥俄州立大学（The Ohio State University）的在读博士郑博元，他的研究方向是Language Agent，他会带我们一起读上述技术报告和博文。 这是《商业访谈录》的“技术之美”系列，期待和你一起读论文，领略科技平权，感受技术之美——做你的赛博组会：） 00:02:00 给Agent下定义和分类 00:14:50 Kimi K2、ChatGPT Agent、Qwen3-Coder、Manus的技术路线对比 00:28:29 Agent Training 的关键环节：合成数据、强化学习、安全 00:30:57 第一篇技术报告：Kimi K2: Open Agentic Intelligence github.com 00:43:50 第二篇技术报告和访谈：Introducing ChatGPT agent: bridging research and action openai.com 红杉访谈OpenAI：OpenAI Just Released ChatGPT Agent, Its Most Powerful Agent Yet www.sequoiacap.com 01:53:38 第三篇技术报告：Qwen3-Coder: Agentic Coding in the World qwenlm.github.io 01:59:04 第四篇技术博文：AI代理的上下文工程：构建Manus的经验教训（作者：Yichao 'Peak' Ji） manus.im 02:06:06 展望：也许会有一个新的范式 02:15:20 我感觉Agent是“我拓展的大脑”，我背后有一个“军团”（Family of Agents） 02:16:41 不同Bot的语言风格：DeepSeek嘴臭，元宝舔狗 智能体定义 Agent是一种能够与环境进行交互（interaction）的智能系统。 它具备两个基本能力： 感知能力（Perception）能够观察环境的状态，包括获取外部信息、读取反馈信号、解析上下文等。 行动能力（Action）能够在环境中执行动作，例如调用工具、生成输出、控制界面、修改变量等。 简言之，Agent = 感知 + 行动在一个循环中不断执行“观察 → 决策 → 行动”的流程，以达成任务目标。 Agent 的定义与分类 1. Coding Agent（代码智能体）代表产品：Cursor、Windsurf特点：代码生成与编辑能力强，用户体验优秀应用场景：代码补全、代码重构、多人协作编程 2. Search Agent（搜索型智能体）特点：结合搜索引擎，自动完成信息检索和汇总应用场景：市场调研、报告生成、竞争对手分析等潜力：在企业级场景中有很强的应用价值 3. Tool-Use Agent（工具使用型智能体）特点：能够调用多种外部工具完成复杂任务应用重点：是目前 Agent 研究和落地的主要方向举例：ReAct（推理 + 行动）类 Agent，通过 tool calling 执行任务 4. Computer Use Agent（电脑操作型智能体）代表产品：OpenAI Operator、Claude 的 Computer Use特点：模拟人类使用电脑，完成跨应用的复杂操作应用场景：执行流程自动化、远程助理、办公代理 Agent 的技术路线对比 1. In-Context Learning（上下文学习）特点：依赖强大的预训练模型，通过提示构造实现任务规划与执行优势：无需微调，灵活性高局限：泛化能力弱，rollout 长度有限，容易失控 2. End-to-End Training（端到端训练）特点：将 Agent 的全部行为编码进模型权重优势：推理稳定，可控性强局限：训练成本高，环境构建复杂 Agent Training 的关键环节 1. Data Synthesis（数据合成）方法：生成大量高质量的 trajectory（行动轨迹）用途：训练 Agent 在任务中如何决策、调用工具、管理 memory（记忆） 2. Reinforcement Learning（强化学习）条件：需要定义清晰的 task（任务）与 verifiable reward（可验证奖励）挑战：任务难度与环境反馈设计直接影响 Agent 的行为质量 3. Safety（安全性）问题风险：Agent 具备自主决策能力，容易误用工具、走偏轨迹对策：加入 sandbox（沙盒）限制、行为约束机制、Human-in-the-loop（人类监控） 展望：也许会有一个新的范式 生成数据的核心会从 input-output 式的数据标注，转向构建 environment（环境）以及对应的 task-reward（任务-奖励）。比如 Scale AI 提出的 rubrics as reward（用评分标准作为奖励机制） Agent 能不能实现自我提升（self-improve）？一方面，Agent 在和环境交互的过程中会不断获得新数据；那它能不能自己找到或构造 verifiable reward（可验证的奖励）？交互中积累的 experience（经验），能不能被更有效地利用起来？

今天又是一集机器人专场。嘉宾是光轮智能创始人兼CEO谢晨，他曾在英伟达、Cruise及蔚来汽车担任自动驾驶仿真负责人。我们的话题非常具体，即:仿真与合成数据。 今天的具身智能尚且没有找到scaling law的有效配方，其中，数据是一个关键卡点。我们106集的嘉宾银河通用创始人王鹤就提到，真实数据在他们的训练数据比重仅仅1%，合成数据挑起大梁。 今天这集节目，我与谢晨聊了聊仿真与合成数据的实操细节。 02:00 开始的快问快答 02:48 高频词汇解析：Sim2Real（从仿真到现实）、Sim2Real的gap、合成数据 04:31 从Cruise到英伟达到蔚来，怎么做合成数据和仿真？ 14:11 制作合成数据的具体流程？合成数据与真实数据的配比？ 16:17 在合成数据上，智能驾驶和具身智能的区别（智能驾驶是视觉的游戏，具身智能的物理交互最关键） 32:41 物理的Real2Sim（真实到仿真）工作流是怎样的？怎么评估成功的仿真？关键技术节点？ 46:18 Physical Intelligence（π）对仿真与合成数据的两难态度 48:55 辣评Meta 300亿美金收购Scale AI和极其aggressive的Alexandr Wang 53:57 合成数据目前面临的瓶颈 55:25 全球具身智能产业链Mapping： 硬件公司（宇树） 基座模型公司（π、Skild、英伟达和DeepMind） 在垂域落地的软硬结合公司（Figure，特斯拉Optimas、The Bot Company） 以仿真为中心做端到端落地的公司（光轮） （“特斯拉Optimas的管理文化和π完全不一样”） 01:09:22 美国存在具身模型层的创业机会，中国在我看来字节、小米、理想更适合做“大脑” 01:15:33 老黄在内部说：NV is a simulation company 01:21:25 终局的模型应该是是跨宇宙、跨世界、跨本体（提升跨宇宙的能力，本质是提升泛化性） 01:23:28 具身智能的产业还在GPT-1阶段，还没找到scaling law的配方 01:28:21 我创业刚开始，从具身的本科开始学起 01:37:37 最后的快问快答 【机器人专场】 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” 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

今天的嘉宾是地平线创始人兼CEO余凯博士。 在过去49年人生中，他一路闯关过德美学术圈、中国互联网圈、创投圈、资本圈、汽车圈。在每个圈子和江湖，都从籍籍无名的无名小卒开始升级打怪。到最后，在每个圈子，他混得都不错。 一位与他打过交道的前企业高层评价，余凯是科学家里非常具有社会智慧的一位。 余凯毕业于南京大学和慕尼黑大学，毕业后，先后就职西门子、NEC研究院，于2012年回国加入百度，又于2015年离职创立地平线。 很巧的是，2025年正好是地平线创立10年。今年上半年，我与余凯博士聊了两次，这集节目是他的一部口述史。 随着大语言模型浪潮爆发，更多人工智能科学家从高校系统涌入创业轨道。余凯的创业观，也许能给大家一些启示——创业不仅是技术和商业，也不仅仅有刀光剑影，更是一部人来人往的江湖故事。 就像电视剧《少帅》张作霖的台词：“江湖不是打打杀杀，江湖是人情世故。” 2025年，我们和AI共同进步！ 03:06 初入学术江湖一开始在学术圈籍籍无名，算命先生说我24岁前“籍籍无名，劳而无功” 发表过100篇论文，我很陶醉，夜深人静都会翻我以前的paper自我欣赏 结识Geoffrey Hinton、Yann LeCun、吴恩达的故事 我这边的对面坐了一个人特别的沉默，没人搭理他，一个人在那吃闷饭——这个人叫Richard Sutton，前段时间拿了图灵奖 31:18 再入互联网江湖我应该是旅美人工智能华人学者第一个回国的 我立刻就跟Geoffrey Hinton写信，他回信：Kai，挺好的，但你介不介意我也问一下其他公司？ 我当时拿到的授权是，最高出到2400万美金，2400美金以后，每一次出价就要跟国内商量 我为了小概率能赢，抢先第一个出价，1200万美金 “哎呀，你看Geoffrey Hinton开会好像不太出现啊，他在干嘛…？” 我就问他：唉，Andrew（吴恩达）你在干嘛？各方面怎么样？开始试探他 吴恩达一下子震惊到了！说：你小子把我忽悠到百度，你自己跑掉，太不够意思了吧？ 51:19 又入创业江湖我做了3个投资：买了英伟达，买了特斯拉，全身心把我投到地平线 这个哥们跟我讲：兄弟，你知道吗？我现在在我家的地位，就靠你那句话！ 地平线刚创立那一天我看了一下，英伟达才是一个107亿美金公司，现在是3万亿！ 吴恩达在Google lead谷歌大脑，有一个frustration（沮丧）是什么？不能买GPU！ 共识要么是错的，要么是没价值的 你的商业的secret是什么？有什么东西你看见了别人没有看见？这个世界是不是有Bug？这个世界是不是有通向未来的窄门，而大部分人没有关注到？ 01:11:21 也入资本江湖我们一页BP没写，就融了第一轮，我觉得：哎呀，Life is so easy！ 结果第二轮就发现，见了50-60家机构，没一个下单。特别tough……没人理解…… 我说的简直是口干舌燥……地老天荒……昏天黑地……也没人动心 我定了一个铁律：我跟投资人第一次见面，绝不能在他办公室，一定要在我办公室 我继续装！我说：我真的没时间，我就是一个专注的、情商低的科学家，正在倒腾我自己的事情，懒得理你 我们创造了C轮业界传奇的12小轮，一把拿了16亿美金——这也是一个反共识——中间没有加1分钱估值 哇，地平线竟然有102家股东投资机构，我都不知道我怎么磕出来的 01:21:39 转战汽车江湖科学家创业通常有这个问题：360度扫射 曾鸣那堂课上完以后，我们班好多同学回去都去砍方向、裁团队 有天晚上睡觉，我梦中突然一惊：我靠，这样不对啊！ 和长安：故意输球，你们要优雅地、不露声色地、故意地输啊 和李想：李想在2019年初，我们俩爬山他讲：你应该聚焦汽车方向 和何小鹏：我现在还没有磕下小鹏————有的时候你要强攻，有的时候你要迂回 和王传福：我们逮着机会窗口，相当于这个门开一个小缝，咱们就呲溜一声冲进去 02:09:48 我不是江湖人领导者我的role model是刘邦 电影这些角色，你知道我最喜欢谁吗？《飘》里的白瑞德 我的名字姓余，公司的名字地平线——余地，余地，做人做事永远要留有余地 智能驾驶：主机厂未来不会自研，它是一个标准化的功能 3年完成100%hands-off，5年完成100%eyes-off，10年完成100%minds-off 死门是什么？ 机器人的CUDA 下一代芯片创新 02:35:23 最后的快问快答这个世界我认为是写好了程序，每个人都是按照剧本来演 02:39:26 补充花絮传授技巧：如果你决心离职，不要说公司任何不好 闫俊杰的发型像我（玩笑） 我和吴恩达在美国serious讨论过创业 我为了调一个校招生喝茅台，不像李想手起刀落 微信头像为什么关公？ 【从蒸汽机到无人驾驶】系列 《对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯》 《和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊》 《对话奔驰全球CEO康林松：转型期CEO和转型之中的139岁奔驰》 《和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”》 本集文字版：《对话余凯：世界不止刀光剑影，是一部人来人往的江湖故事》

这集没有宏大叙事，相当随性。嘉宾是清流资本创始合伙人、百度前技术VP梦秋。 关注《商业访谈录》比较久的朋友可能知道，梦秋基本每年都会来返场一次，和我们一起catch-up当下的创投水温以及她自己的生活。在狼性文化蓬勃的中国投资人圈里，梦秋一直是很佛系也很道家的存在。 这一集更是松弛，她直言工作挺无聊，所以在聊了正经话题以后，我们也聊了聊读书、旅行、观影和女生的碎碎念。 （本次节目录制在4月底） 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:00 2025年资本寒冬过去了吗？没… 04:00 DeepSeek的出现，让AI应用创业变得活跃了吗？没… 10:45 现阶段各种Bot的体验：神婆？舔狗？尤其点评微信、元宝和小红书 25:28 探讨一下，微信里怎么做Agent？通用Agent成立吗？ 31:25 垂直Agent的创业机会和创业者 35:52 现在的组织倾向于小组织，这可能利好年轻创业者 37:42 为啥组织更小，融资额却更高了？ 38:18 除了Agent，还在看的是具身智能（仿真器很重要） 43:57 可穿戴设备 54:54 大模型公司 58:31 这两年工作很boring，我的旅行之路 01:03:55 我的读书之路 01:12:34 聊影视行业（梦秋是中影独董）、《好东西》和女性主义 梦秋此前的节目： 《1. 和投资人梦秋聊聊加州、投资寒潮和林黛玉》 《21. 投资人视角下的大模型和市场真实水温｜和梦秋聊ChatGPT》 《65. 风险投资的钥匙失灵了吗？和梦秋聊：蛰伏、更少人的游戏和啮齿动物》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天继续《商业访谈录》的机器人专场，嘉宾是北京大学助理教授、银河通用创始人兼CTO王鹤。 王鹤毕业于清华和斯坦福大学。他给我们从“具身智能”的学术缘起开始聊起，这是一个学术流派从一个学科中萌芽到边缘再到主流渗透的全过程。 而随着ChatGPT诞生，“具身智能”这个小众概念，在过去2年成了新的资本宠儿——但一时间，也带来了新的乱象。 我们探讨了一些具身智能产业界关键问题： 1/具身智能起源于计算机视觉的学术流派，视觉、语言、智能的关系是什么？为什么VLM（视觉语言模型）的表现显著弱于LLM（大语言模型）？ 2/具身智能的最大困境之一是数据采集，合成数据是正解吗？具体应该怎么做？ 3/如果大模型提倡的是“智能即产品”，那么具身智能呢？王鹤的回答是“生产力即产品”。 去年底，英伟达创始人黄仁勋来华访问。答谢宴上，王鹤不仅和黄仁勋同桌，而且就在做黄仁勋旁边（挨着坐）。在节目最后，我们也聊了聊这个有趣的插曲——他提到，那晚黄仁勋吃了不少水煮肉片。 2025，我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）03:00 开始的自问自答 05:58 语言不是智能的本质，而是“一次跃变”“具身智能”和“机器人”是不同学术流派 “具身智能”起源于“计算机视觉”的研究流派 视觉有智能吗？纯视觉智能的可解释性差，是端到端的 语言不是智能的本质，不能说没有语言就没有智能 智能的本质是什么？“一种视情况对环境做出反应的能力” 语言是人类能产生这么高智能的“一次跃变” 视觉的本质是一种非常强的sensor（传感器） 25:08 具身智能的学术边缘史具身智能最早兴起的task（任务）是，导航 加入视觉模态，强调Perception–Action Loop（感知-动作循环），成为具身智能研究流派能立起来的核心叙事 标志性事件：“具身智能是计算机视觉未来的三颗北极星之一”（李飞飞） 我和Skild创始人Deepak Pathak在Facebook人工智能实验室FAIR打过交道 41:15 我的学术之路2016年，博士第一个项目：从人类视频里学多步的人与物体交互过程的生成（动画领域） 在Stanford博士第一年，在不喜欢的方向非常挣扎，后来换组、换方向 Stanford是高度自由的市场：你可以随时踢你老板，你老板可以随时踢你 第一篇论文憋了很久，很绝望 完全从视频中学习，学习世界模型，还没成为当下能推进具身智能的技术 我的第二个项目：位姿估计和合成数据相关 2020年李开复曾在湾区丽思卡尔顿组织brunch，观点分歧 回国坚定以家庭机器人为目标推进research，根本没有allies（盟军） 01:25:08 具身智能的软件和硬件是螺旋上升的问题ChatGPT火了以后，很多人开始找我创业，我说创不了 所有工业机械臂在去年的全球总产值才1000亿RMB，和理想一家车企产值相当 如果采取不成熟的激进的硬件方案，对智能会是一种拖累 在这个硬件基础上，我们的方案是，做相对专用的智能和越来越通用的智能 VLM为什么显著弱于LLM？互联网视觉数据/所有人眼观测的覆盖〈〈〈互联网文字数据/人类所有说的话的覆盖（VLM数据不够，VLA的Action数据是最近两年才开始收集的） 01:44:34 我们要避免陷入以下泥潭这一代具身智能公司相比此前机器人公司，差异在哪？ 在我看来，具身智能公司如果陷入以下两个泥潭，天花板会很有限： 1、“长期漂浮”的公司；2、“算不过来账”的公司，边际成本不降 我们要做一个应用场景内的泛化（现在选择的是货架场景） 在我看来，机器人领域的头部效应很重 01:55:17 具身智能是，“生产力即产品”雇人摇操采真实数据的成本到底有多高？一笔经济账 真实数据在我们训练数据的比重是1%，合成数据管线挑起大梁 行业内的tricky现象：把没有功能的机器人卖给别人（这是一种商业模式） 关于合成数据和Sim-to-Real（仿真到现实迁移）的常见误区 有出货量后的数据回流和数据飞轮 如果大模型是“智能即产品”，那么具身智能就是“生产力即产品” 02:13:51 资本轰炸后的人为乱象谁在创造生产力，谁在讲故事，这是最乱的——这个源自美国 对Figure的估值400亿美元的两种逻辑 有的人胆子很大，不告诉别人我是摇操，但实际摇操 呼吁：真实展示！不要摇操！ 5年内我们一定要有万台以上的应用，如果做不到这个，我们这个领域就被证伪了！ 不要去搞一些砸我们行业招牌的事情！这些模式是很可怕的，是在砸这个行业的饭碗 通用机器人的到来不要想得那么快 02:25:25 一个插曲去年黄仁勋访华为什么和黄仁勋同桌且在旁边？聊了什么？ 黄仁勋能吃辣，吃了很多水煮肉片 02:28:26 最后的快问快答 【机器人专场】 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】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

《商业访谈录》访谈过很多中国新能源车企的CEO和高层，今天的嘉宾来自一家德国百年车企，他是奔驰中国自动驾驶与车联网研发负责人王忻。 我们聊了聊中国汽车产业20年变革的历程，以及一家德国车企的转型与秘密故事。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 产业大转型 01:25 20年前，就连波导手机也做过汽车 07:54 我曾在汽车Tier 1德尔福18年，3年前加入奔驰，背后是产业大转折 09:30 过去20年全球汽车产业的几个技术周期（2004年以前，2004-2014年，2014-2020年，2020年至今） 11:31 现在转变成数据驱动的时代，Tier 1黑盒交付的时代不再 话语权 27:40 中国团队和德国总部的话语权是争夺过来的吗？ 28:27 奔驰中国研发团队组织架构、沟通机制和battle 34:08 德国企业的battle文化和美国企业是不同的 41:23 为中国设计生产的功能要反向输出全球的时候，需要哪些流程？ 新技术 43:21 智能化是不可逆的趋势，但不能激进 46:50 车车通讯在L3实现以后需要重新定义 51:54 科技和豪华的关系：如果智能平权，豪华的标准变了吗 01:01:49 去年从规则算法切换到端到端的过程挺煎熬的 01:04:40 激光雷达是一个很好的冗余 01:05:35 CLA和豆包合作大语言模型 139岁车企 01:09:36 以人为本 01:11:08 安全的步骤 01:13:08 世界上第一位汽车驾驶员是奔驰创始人的太太 01:15:00 在百年企业工作是什么体验——荣耀是什么？负担是什么？ 01:17:48 百年一遇的大转型、大变革 01:33:22 奔驰CEO康林松会发脾气吗？ 相关单集： 对话奔驰全球CEO康林松：转型期CEO和转型之中的139岁奔驰 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

随着AI的软件能力向硬件溢出，除了具身智能，智能眼镜或许是另一个会受益的产业。 今天的嘉宾是智能眼镜公司Rokid创始人祝铭明（Misa），2025上半年Misa佩戴其公司开发的智能眼镜出现在一次演讲中，一度引发关注，今年也是他在硬件黑森林里创业的第11个年头。 我们从他的第一家公司1000万美金被阿里并购开始聊起——聊了聊马云和吴妈，也聊了聊他的第二段创业、智能眼镜市场的中美对比、阶段与趋势。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:00 开始的快问快答 02:36 阿里1000万美金收购我的第一个创业公司，全部换成了股票 05:14 最糟糕的时候，马云找我聊，引荐了Joe Cai（蔡崇信），又引荐了王坚博士 08:05 我还有两个星期发薪水，账上只有4000块 15:55 在阿里当高管，吴妈（吴泳铭）提出想做AI，成立M lab 22:43 Rokid的融资、马云的建议 27:40 吴妈当年是我的顶头上司，对吴妈的comments 31:41 2019年重要决策：一星期内从AI切换AR赛道 48:00 像器官一样的硬件会从手机切换到智能眼镜？ 59:17 重要决策之后裁员了一大半，清空了一幢楼 01:05:45 转型后第一次PMF 01:09:55 现在的智能眼镜在黑莓到iPhone 1的中间阶段 01:11:52 AI在硬件上的展开：具身智能、随身智能 01:13:05 在智能眼镜，明年上半年会是与巨头竞争的时间点 01:19:29 马云总结创业公司和巨头竞争的4个机会：4个不 01:23:38 中美定义智能眼镜产品的不同 01:41:35 公司价值观第一条是玩心，老板总是那个trouble maker 01:48:32 聊聊杭州创业者们 01:59:05 硬件创业的黑森林 02:27:00 最后的快问快答 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾又是一位AI应用创业者，Lovart创始人陈冕。 他的产品成为2025年既Manus之后，另一个在全球斩获一定知名度的Agent。不同的是，Manus是通用Agent，Lovart是垂直Agent，面向设计师使用。 与其说他是做产品的CEO，他的精神状态更贴近一名“战斗型CEO”。 这次访谈发生Lovart火了之后，你能感受到陈冕在过去2年遭遇了补贴战争、产品下架、账上只剩4000块现金的绝境、怎么都融不到资等一系列愤懑之后——此时此刻，充斥着的要溢出的快乐。 这是2025年对一位Agent创业者精神状态的截取。浪潮的大幕才刚刚拉开。 2025，期待我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）03:00 开始的快问快答 漂泊05:00 一个90后的不断跳槽的10年移动互联网经历 （腾讯、360、百度、滴滴、摩拜、美团、每日优鲜、字节教育和剪映） 07:02 经历了两次战斗，战斗正酣的时候是顶点，后面一地鸡毛 13:58 从0到1做瓜瓜龙，刚升字节4-1，就撞上双减了 15:18 换一种选择，会更好吗？ AI来了，觉得自己被解救了25:25 AI至少是电脑的发明，比肩信息革命的变革（智能化vs信息化） 28:58 被救赎的一刻：“希望是一切痛苦的解药，是一切痛苦的意义” 29:51 避开大模型主航道和语言主轴，选择多模态、创作 2023年：前一秒赢了中国第一，下一秒被下架了、裁员了、没钱了36:00 见的第一个投资人是张予彤 37:43 2023年6月-9月，我全情的战斗！——3个月烧了200万美金 39:03 前一秒刚赢了中国第一，下一秒被下架了、裁员了、没钱了 40:45 怎么看投流？怎么看Kimi投流？ 42:35 被下架什么心情？奔溃啊 44:09 公司账上只剩4000块 45:17 现在获客成本是多少？怎么有效获取用户？ 49:38 时机稍纵即逝，好的节奏时一定要扩大战果 2024年：哐哐哐狂投50:05 2024年哐哐狂投，一个月一轮融资，close了3轮 52:21 我们非常清楚第一代产品liblib的局限性，开始考虑第二代产品 55:58 第二代产品Lovart是怎么预研的？ 2025年：Lovart火了59:48 如果这个设计师叫Lovart，他/她又Love art，还蛮酷的 01:01:47 争抢“全球第一个XX Agent”究竟带来什么？ 01:03:00 为啥搞邀请码成了标配？ 01:03:56 Lovart火了之后 01:07:30 AI应用创业的know-how 这是我创业最！！爽的！！东西！！01:19:57 我是双子座，时而发狂，时而很软 01:24:04 与焦虑共生，就是干！ 01:25:26 这是我创业最！！爽的！！东西！！ 01:28:00 但在这一刻就是好爽啊！！！我爽了好一会儿——就是我朴实的快乐哈哈哈哈哈 01:28:32 给我多少钱、给我多少职级，都买不到 01:32:35 在陌生领域的创新，就像用火柴在潮湿的木头上反复地滑动，点燃又熄灭；直到有一天，你抓住了某一个缝隙，把木柴点燃，火势弥漫整个山洞 01:33:58 2023年底去高瓴办公室，阳光中，我恍惚了 大闹一场，悄然离去01:35:00 童年：漂泊、武侠小说和电脑游戏 01:26:01 我不知道故乡是哪，只能一直往前走 01:38:46 给其他AI应用创业者的建议 01:42:29 最后的快问快答 【2025上半年Agent创业三部曲】 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 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 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 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天这集，《商业访谈录》第一次迎来一位co-host，是大家熟悉的李广密。 广密邀请了大模型公司阶跃星辰的首席科学家张祥雨，来聊聊，多模态的前世今生和未来技术的前沿走向。 张祥雨在这集节目详细阐述了：他参与的多模态的10年历史，对多模态的全新思考，以及所预见的下一个“GPT-4时刻”。 他提到一个细节：在训练过程中他曾经发现一件百思不得其解的现象——模型的通用对话能力、情商和知识量都是随着模型变大变得更强，但模型的推理能力（尤其是数学）表现却是先上升后平缓，再扩大反而是下降——这点在业界还未引发广泛讨论。关于这个怪现象，他也给出了自己的解答。 下面是广密和祥雨的聊天。 2025，我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）多模态研究的10年史：迷茫和转机02:00 张祥雨的学术经历和个人研究主线 12:25 CV（计算机视觉）向NLP（自然语言处理）的学习历史 17:14 2022年我开始对单纯靠视觉学出“CV领域的GPT时刻”比较悲观 18:22 纯视觉这个domain有什么问题？GPT这样的生成模型你可以同时拥有生成、理解和人类对齐，而静态图像这三者是割裂的 24:23 我停止了对静态图像表征的研究，构思新的研究主题：短期内利用视觉和语言的对齐关系 29:10 经过尝试还是没做到图像的理解、生成和对齐一体化，我得到一个越来越强的生成模型，和一个越来越强的理解模型，没有起到叠加效果——为什么如此难以融合？ 38:45 做了大半年十分迷茫，但在此刻出现了转机 训练大模型发现的怪事、蛛丝马迹与办法41:11 训练过程中发现了一件百思不得其解的怪事：模型的通用对话能力、情商、知识量确实模型越大越强，但模型的推理能力（尤其是数学）表现是先上升后平缓，再扩大反而是下降 43:10 一些蛛丝马迹：更大的模型做数学题倾向于跳步，不老实 44:33 经过分析，这是next token prediction的本质缺陷 45:42 更大的压缩率未必对应更高的计算精度，我们来做一个思想实验 47:27 生成模型的“特征坍缩现象” 50:48 解决方案就是引入RL（强化学习） 53:28 o1的核心是思维链的pattern——“做思考模型，pattern is all you need” 01:01:52 当模型走到某一步，摆在面前有两个分支——走左边？还是走右边？——一个token之内到底能不能解决？（critical decision）——不能，所以引入反思pattern 01:10:16 o1范式的本质是一种Meta-CoT ，是CoT的CoT 对多模态研究的新思考和新进展01:10:57 研究完o1，返回研究为什么视觉生成可控性这么差，就有了眉目 01:15:13 简单把生成和理解做到一起，难度非常大，缺失了重要一环CoT 01:15:54 去年中开启新的project：视觉理解（视觉空间的Long CoT） 01:19:06 尝试了半年，结果给大家透露一下吧！ 01:21:30 o系列不仅泛化了domain，更吸引人的是泛化了pattern 01:22:16 博弈类问题是难以泛化的领域，有很多无效思考和低级错误 01:24:07 o1激发的反思pattern，在预训练语料中都有分布了 01:31:31 关于预训练加多模态数据有两种说法：影响了text智商？还是增强了scaling law？ 01:36:43 往后两条腿走：扩充预训练语料和扩展动作空间 01:45:42 多模态的“GPT-4时刻”还有多久 预见下一个“GPT-4时刻”01:46:56 long context和多模型协作 02:07:09 架构不重要，架构是服务算法和系统的（为什么我说Linear Transformer不本质） 02:08:30 下一个“GPT-4时刻”？模型的在线学习/自主学习 02:21:22 澄清一些有关Agent的观点 02:25:00 人虽然没有生成器官，但人有世界模型 02:26:34 我们的智能水平还在为视觉挣扎，机器人领域在抢跑 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是明超平（小明/Leon），一名AI应用创业者。 2024年的AI叙事还是大模型，《商业访谈录》访谈了杨植麟、王小川、李开复等大模型公司创始人；稍一转眼，2025年的AI叙事已然变成应用公司和Agent——新的主角登场了。 这集节目和往期《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》一样，也是来自一线“AI应用爆发”、“Agent爆发”的前沿声音。 在中国创投圈，明超平是一位创业伊始就受到资本相对共识的创业者。他出生于95年，曾先后在OnePlus、ByteDance、Moonshot做产品。这是他第一次做CEO，发的第一个产品叫YouWare。 他和我们此前的两位嘉宾有一些渊源：一个是杨植麟，2023年他和杨植麟深谈了10个小时，从白天到黑夜，聊完决定加入Moonshot；另一个是肖宏，有时候我会听到创投业人士将小明与小红对比来聊，说他们都属于“Hands-on型、产品型创业者”。 是不是这样呢？今天的3小时访谈希望能呈现小明的真实状态，是不是大家说了算。 不过，虽然老被关联，小红与小明至今没见过。 期待2025，我们和AI共同进步：） 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 03:16 开始的快问快答 那些散漫的叛逆的挫败的少年成长 04:36 童年和少年片段 06:52 我在武大打辩论，尤其擅长四辩 13:00 辩论让我学会的最重要的：“永远具有第三方视角，辩论不是说服你的对手”，“1秒钟把自己变成傻子”（by张小龙） 14:40 大学后两年基本睡在实验室里，沉浸式打“智能汽车竞赛”，拿了国奖 19:43 哎，好惨，惨痛的经历——我是输掉比赛最多的队员，也是拿最佳辩手最多的队员 23:06 那是学长的退役比赛，我到今天还很愧疚 产品经理之路的前三站：OnePlus、ByteDance、Moonshot 26:37 产品经理之路第一站：OnePlus导师带我们去坐地铁、逛商场 30:18 “体验不是数据”：续航数据和续航体验不划等号，95-100%和0-5%电量是用户对体验最敏感焦虑的时候 33:58 产品经理之路第二站：刚去字节极不适应，觉得自己很菜 37:42 字节产品方法论劣势是什么？“它会磨灭掉很多灵光一现的创意” 39:35 “数据是‘开车的后视镜’，但它不能指引你前进” 41:03 字节没有乔布斯，字节没有张小龙，但字节有一鸣啊——有一些很小很小的创业团队，一鸣都聊过了 42:08 怎么看字节过去这些年出来了许多创业者，但无人大成？ 43:28 23年和杨植麟聊了10个小时，聊音乐、艺术、爱好、产品、过去的经历，实在是到晚上8点我们要去吃pizza，我说“要不给我讲讲技术吧” 50:14 海外产品Noisee的走红与骤停 01:03:03 字节能成为字节，契合了时代几个重要变量（移动设备普及、带宽速度、推荐引擎） 跳下大船创业啦！ 01:05:05 立马就遇到the bitter lesson（苦涩的教训） 01:11:59 想雕花的本能，情不自禁给它更多脚手架，你会和这个时代的最大变量背道而驰 01:12:45 突然意识到，这个东西不对劲——产品没上线就停掉了 01:13:18 失眠的顿悟：AI时代关键指标之一是“token消耗速度”，要追求“per token valuation” 01:16:33 “壳”被低估了，应该叫“容器”和“环境”（环境是人的反应器） 01:17:52 只给用户一个Chatbot输入框，是蛮不负责任的 01:21:18 今天Coding发展和当年Camera类似，早期聊相机说的是“拿着单反的人”，巨大变化是出现了新的人群——“手机摄影师” 01:23:50 早期趋势变量是出现新的人群，增速快，今天的新人群是“Vibe Coder（氛围编程师）” 01:25:23 今天Anthropic是不是承担索尼的角色？其他创业公司把时间花在Camera/基座模型上，还是花在——随着Camera迭代出现了Snapchat、Instagram、TikTok、TikTok Live 今天的Agent就像大猩猩刚拿起一根烧火棍 01:37:12 Agent未来可能的两种生态：类比新加坡vs美国 01:40:44 Page rank变成Agent rank 01:42:07 如果你把所有to C公司都变成to B公司，会受到大家的反抗 01:44:02 Agent的网络效应 01:46:02 我们也想成为OS Agent呀！——路径不告诉你：） 01:46:30 我对团队说：“咱们99.9%是要死掉的” 01:46:57 今天的Agent像一个大猩猩拿起石头开始砸东西 01:47:58 “永远相信Model会变好，永远相信Model和你无关” 01:49:50 基础模型在造更聪明的人，应用公司在通过环境/经验适用我们的生产需求 01:53:54 我设想的OS Agent：它是活的 01:58:26 Agent接下来会像人类社会出现部落，遇到信任问题，需要身份证、密码锁 02:03:33 过去2年对AI技术和产品的观察（以更高效的方式消耗token、压榨智能） 第一次做CEO 02:14:50 给你的员工提供情绪价值 02:19:53 90后founders更自信、更洒脱、更叛逆 02:21:17 融资风生水起，我却感觉如履薄冰 02:23:35 有意识地对抗Ego 02:33:45 棋手和对弈的人 02:36:57 最后的快问快答 相关单集： 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 和王小川聊再创业这一年：回应朱啸虎与中国AGI第三种可能 和李开复聊聊：如果美国形成AGI霸权，我们应该怎么办？ 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 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

2025年3月底，奔驰汽车全球CEO康林松先生（Ola Källenius）来华9天，期间我对他做了一次访谈。 奔驰是世界上第一个发明了燃油车的公司，现在正处于奔驰139年历史上最重大变革时期，可以说康林松是主导这场关键变革的“一名转型期CEO”。 他1969年出生于瑞典，1993年加入了奔驰，绝大多数职业生涯都在奔驰；6年前，他在2019年担任了奔驰全球CEO。值得一提的是，他是奔驰历史上第一位在上任时非德裔的CEO。 我和康林松先生聊了聊他上任6年的重要战略决策（包括豪华车战略、电动化战略）、中国市场的成与败、科技平权与豪华车是否有悖论，以及在他领导之下的这场奔驰有史以来最重大的关键变革。 我想给大家呈现的是一个，转折之中的139岁巨人。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 04:12 第一部分：谈中国市场 过去6年，你对中国市场最重要的观点是什么？ 你们在中国的市场份额过去3年一直下降，什么原因导致的? 这是否意味你们在中国的电动车之战中，输了？ 你们更强调豪华车战略，而不是电动化转型，是这样吗？ 你喜欢中国汽车里的彩电、冰箱、大沙发吗？ 你们在中国市场的成败会决定全球转型的成败吗? 计划采用哪些创新策略来扭转在中国市场的局面? 18:24 第二部分：谈AI和新技术 外界说特斯拉在电动车上比你们领先10年，你如何回应? 但如果你们无法控制所有技术，你们能控制自己的豪华车吗？ 随着汽车行业转向电动化和智能驾驶，奔驰没有完全引领这些新技术，奔驰还能主导豪华吗？ 你们正在测试固态电池，能否分享更多进展？ 人工智能将如何改变全球汽车行业的游戏规则？ 中国DeepSeek正在全球范围内崛起，你会考虑合作吗？ 随着“技术民主化”，技术不再是超级排他性，消费者还需要豪华车吗？ 如果必须在豪华和科技之间选择，你会选择哪一个？ 如果卡尔本茨先生还在世，你觉得他会选哪一个？ 40:17 第三部分：谈转型期CEO和转型之中的奔驰 拥有139年历史的奔驰巨头，如今正处于其历史上前所未有的转折点上？ 回到2019年5月22日，你接任首席执行官的那一天，那天都发生了什么？ 作为变革时期掌舵者，请说出你至今面临过的最大困境 特斯拉和中国车企仍然是创始人驱动，而德国汽车制造商经历了几代职业经理人，这是否会让德国汽车制造商更加保守？ 你有没有感觉过，这位139岁的巨人转型缓慢？ 当你做出每一个重大决定时，有没有觉得本茨先生在关注着你？这会让你有很大压力吗？ 如果能问卡尔本茨先生一个问题，你想问什么？

2021年，Sam Altman以个人名义向美国核聚变初创公司Helion Energy注资3.75亿美金，这是他迄今最大的一笔个人下注。Helion豪言称，将在2028年前建成全球首座50兆瓦聚变电厂。 马斯克持不同看法。他曾说：“我们的头顶一直就有一个取之不尽、用之不竭的核聚变反应堆——太阳”。他相信太阳能才是人类能源问题的根本路径。 不过，在许多人眼中，可控核聚变仍然是“能源界的圣杯”。 随着今天我们向AGI迈进，能源将是文明演进的最大瓶颈——毕竟，AGI或许不惧怕人类，但一定害怕断电。 这集节目，我邀请了中国可控核聚变创业公司、能量奇点创始人杨钊来聊聊。相比AI，可控核聚变是一条更漫长、更人迹罕至的创业之路。 它几乎是面对人类有史以来最复杂的物理难题之一，站在科技与人类文明的边界上，做技术摸索。 节目中，杨钊帮我们做了一次关于可控核聚变的前沿技术科普；作为中国可控核聚变事业的参与者，他也相对清晰地计算出了，人类驯服可控核聚变还需要多少资金要消耗？还有多少路程要走？我们也聊了聊，在更远处的未来，当能源成为无限，我们的世界、我们的文明又将怎样？ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）03:00 开始的快问快答 高频专业名词解释04:10 核聚变、核裂变、可控核聚变、托卡马克、高温超导托卡马克，全世界只有3台全低温超导装置 13:22 多国联合推出的“国际热核聚变实验堆计划”（ITER）， 一个超大型托卡马克装置，已投入资金250亿欧元，建设周期30年 14:47 高温超导材料和低温超导材料都是低温（高温超导在的能量增益的条件下，可以将装置体积缩小两个数量级，也意味建造成本大约缩小两个数量级） 19:17 一个关键指标：Q值/能量增益由三乘积（等离子体的密度×温度×约束时间）决定，Q值全球最高刚过1，目前追求Q>10 可控核聚变的历史21:55 从爱因斯坦质能方程E=MC²开始说起，非常小质量损失会产生巨大能量 27:09 从氢弹到惯性约束到磁约束，不同磁场形状对应不同磁约束分叉技术路线 27:50 上个世纪60年代，苏联想到用甜甜圈一样的磁场位形托卡马克路线 28:50 全世界大概有100台以上托卡马克装置 29:11 从用铜做托卡马克的时代过渡到用超导做托卡马克 30:17 2024年，我们建成全世界第一台全高温超导托卡马克（“洪荒70”装置） 核聚变创业这4年34:01 2021年想法：也许高温超导显著缩小装置体积，将成本两个数量级降低 39:43 想清楚以后搭团队，最开始4个人 41:05 杨钊的个人背景：斯坦福博士方向是比较底层的物理，量子引力、弦论、量子引力和量子信息的交叉，离这个世界比较远的基础物理 46:36 人类科学的“明珠”和“有生之年”系列 51:05 从博士毕业到核聚变创业之间？在金沙江创投美国做EIR（驻场准创业者）、第一段人工智能和音乐教育结合的创业 55:36 2021年初，针对核聚变科研院所和供应商的市场调研 “洪荒70”、“洪荒170”和经天磁体59:37 “洪荒70”是怎么建造的？做一台全高温超导托卡马克需要几步？ 01:07:33 每个环节都在不断出问题，你越接近实物状态，你的问题越大、问题越多，改动修补成本越高 01:15:43 “洪荒70”的意义 01:18:49 通往第一个可控核聚变商品的“三步走” 01:21:10 经天磁体（大孔径磁体）和“洪荒170”的意义 01:35:18 点评世界上3台全低温超导装置（中国合肥的EAST、韩国的KSTAR、日本的JT-60SA） 01:38:40 “洪荒380”，按照完整能长时间运行的示范电站的要求做 人类驯服可控核聚变还有多少路程？01:41:40 Sam Altman迄今为止最大的一笔个人投资是Helion Energy：“磁场位形是直线性的，不像我们是甜甜圈” 01:45:06 核聚变和AI的关系是什么？ 01:52:13 中美核聚变市场格局的分割与差异 01:54:10 我们和CFS（Commonwealth Fusion Systems，美国麻省理工学院分拆出来的联邦核聚变系统公司）技术路线是相似的 01:56:40 真正聚变商业化的原料需要用氘氘去发电，而不是氘氚 02:03:16 当能源无限，世界会怎么样？ 02:04:57 聊聊自我与组织、登山与跌落 02:30:57 最后的快问快答 位于上海临港的能量奇点现场及装置图： （上图：公司外） （上图：厂房内） （上图：“洪荒70”建设中） （上图：“洪荒70”等离子体） （上图：“洪荒70”建成时刻） （上图：“经天磁体”） （上图：“经天磁体”的测试系统，“经天磁体”躺在大罐子里） 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是清华大学交叉信息研究院助理教授、星动纪元创始人陈建宇。他的研究和创业方向都是人形机器人。 大语言模型浪潮爆发后，学界和工业界看见了机器人从专用走向通用的可能迹象，机器人革命随之而来。其中，本轮革命最重要的是，对机器人底层架构，也就是机器人“大脑”的探索。 但通用机器人还在科学研究阶段，处于产业发展早期。这集节目，陈老师将带领大家，概览式阅读机器人基座模型和当下最前沿的架构VLA架构（Vision-Language-Action Model，视觉语言动作模型）的经典论文。 希望我们的节目能直观地帮助更多人靠近科学前线，感受技术之美，并且能直观感知当前技术拐点。 还是那句话：期待2025，我们和AI共同进步！ （因为因为，陈老师真的分享了很多很多的动图和视频，本集结合视频服用效果更佳噢！可以前往：含投屏的视频版本。嘿嘿！预祝你学得开心！学得顺利啦！）我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:30 陈建宇的研究和创业方向 04:11 讲解开始前，先提问几个小问题 17:36 当下最大变量：从专用模型到通用模型（robot foundation model）的可能性 21:12 大模型浪潮爆发后，机器人领域经历了两个阶段：从利用基础模型进行机器人研究（leveraging foundation models in robotics）到为机器人预训练基础模型（pretraining foundation models for robotics） 第一阶段：利用基础模型进行机器人研究（leveraging foundation models in robotics）21:59 机器人传统三板块：Planning+Perception+Actuation（规划+感知+执行）——第一步，用LLM（Large Language Model，大语言模型）替代Planning 23:54 由Google Robotics团队提出的具身智能开创性论文Say Can《Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances》 （中文名：我能做到，而不是我说到：将语言与机器人的可供性相结合） 27:03 第二步，用VLM（Vision-Language Models，视觉语言模型）替代Perception 27:52 来自Google的论文《Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning with Language Models》 （中文名：内心独白：通过语言模型规划进行具身推理） 29:51 由清华和上海姚期智研究院提出的《DoReMi: Grounding Language Model by Detecting and Recovering from Plan-Execution Misalignment》 （中文名：DoReMi：通过检测和恢复规划-执行不一致来落地语言模型） 32:47 第三步，想把Actuation进一步自动化，用Code LM（专门用于代码相关任务的大型语言模型）来替代Actuation 32:24 由李飞飞团队提出的《VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models》 （中文名：VoxPoser：使用语言模型进行机器人操作的可组合3D价值地图） 第二阶段：为机器人预训练基础模型（pretraining foundation models for robotics）38:36 VLA端到端模型（Vision-Language-Action Model，视觉语言动作模型）——“人是很智能的VLA Agent” 39:53 关于VLA的经典论文及分类： 40:17 Aloha论文《Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware》 （中文名：学习用低成本硬件进行精细双手操作） 47:36 Mobile Aloha论文《Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation》 （中文名：移动ALOHA：使用低成本全身远程操作学习双手移动操作） 50:15 论文《A Generalist Agent》介绍了一个名为Gato的通用型人工智能代理 （中文名：通用型代理） 52:45 RT-1论文《RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale》 （中文名：RT-1：机器人Transformer用于大规模现实世界控制） 59:02 Octo论文《Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy》 （中文名：Octo：一个开源的通用机器人策略） 01:02:20 CrossFormer论文《Scaling Cross-Embodied Learning: One Policy for Manipulation, Navigation, Locomotion and Aviation》 （中文名：扩展跨具身学习：操控、导航、运动和飞行的统一策略） 01:06:58 字节跳动AI Lab的两个工作GR-1和GR-2： 《Unleashing Large-Scale Video Generative Pre-Training For Visual Robot Manipulation》（为视觉机器人操控释放大规模视频生成预训练模型） 《A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation》（用于机器人操作的网络规模知识生成视频-语言-动作模型》） 01:15:02 Palm-E论文《PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model》 （中文名：PaLM-E：具身多模态语言模型） 01:20:02 当前VLA最有名的开山工作：Google推出的RT-2论文《RT-2：Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control》 （中文名：RT-2：视觉-语言-动作模型将网络知识迁移到机器人控制中） 01:26:05 RT-X论文《Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models》 （中文名：开放X具身：机器人学习数据集与RT-X模型） 01:31:16 《OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model》（约等于开源版RT-2） （中文名：OpenVLA：一个开源的视觉-语言-动作模型） 01:32:56 陈建宇课题组《HiRT: Enhancing Robotic Control with Hierarchical Robot Transformers》 （中文名：HiRT：利用分层机器人Transformer增强机器人控制） 01:38:40 Figure AI Helix，没发论文，但是今年Figure最新架构 01:39:28 Pi0论文《π₀: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control》 （中文名：π₀：一个视觉-语言-动作的流模型用于通用机器人控制） 01:41:36 英伟达最近发布的GROOT N1模型《GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots》 （中文名：GR00T N1：通用人形机器人的开放基础模型） 01:42:32 《Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion》 （中文名：扩散策略：通过动作扩散进行视觉运动策略学习） 01:47:39 清华发布的《RDT-1B: A Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation》 （中文名：RDT-1B：双手操作机器人的扩散基础模型） 01:51:04 《Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process》（动作预测：通过联合去噪过程进行视觉策略学习） 和续作《Video Prediction Policy: A Generalist Robot Policy with Predictive Visual Representations》（视频预测策略：一个预测视觉表征的通才机器人策略） 02:03:06 两个未来方向：《UP-VLA: A Unified Understanding and Prediction Model for Embodied Agent》（UP-VLA：具身智能体的统一理解与预测模型） 《Improving Vision-Language-Action Model with Online Reinforcement Learning》（通过在线强化学习改进视觉-语言-动作模型） 02:09:22 最后的提问 【技术之美】系列： 逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净” 逐篇讲解DeepSeek关键9篇论文及创新点——“勇敢者的游戏” 逐篇讲解DeepSeek、Kimi、MiniMax注意力机制新论文——“硬件上的暴力美学” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

很多人在催更《全球大模型季报》的2025年第一集，在Q1的最后一天，终于和大家见面了！ 这一集广密依然带来了信息满满的有关于全球大模型最新的的前沿认知。经历了最近几个月的全球AI格局巨变，他最大的变化是，重新坚信了Pre-training（预训练）——认为只有Pre-training才能决定模型内在的上限，涌现新能力，而Post-training+RL（后训练+强化学习）是加强。 在这一集季报中，我们对于Q1的全球明星DeepSeek、作为模型“盗火者”的Manus、OpenAI的烟雾弹、硅谷的认知分歧与价值观、未来的范式级新路线，都进行了一一讨论。更重要的是，他更新了在一位AGI原教旨主义者的眼中，AGI的主线、珠峰与路途。 希望《全球大模型季报》能持续陪伴你，2025，我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）04:22 Pre-training叙事卷土重来今天最大非共识是Pre-training空间还非常大，Pre-training决定了模型内在的上限 还是要再喊一下，大家还是要重视Pre-training了，这个最本质 OpenAI现在不那么重视Pre-training，为什么？OpenAI的Pre-train核心团队一直挺动荡 11:56 Coding是最通用赛博世界的环境，是模型的手我对两年内实现AGI有前所未有的信心 Coding意义不在于编程本身，而在于Coding是数字经济GDP活动最重要的环境，是最通用的赛博世界的环境 Coding是比搜索引擎和推荐引擎重要的东西 19:55 OpenAI vs Anthropic：战略是不同组织能力的表达OpenAI和Anthropic同宗同源，最开始路线一样，但走着走着，核心战略bet或路线已经发生了分化 OpenAI是frontier team做出了O系列，frontier team的老大Mark Chen现在成为了仅次于Sam/Greg的三号人物 硅谷的认知分歧？这个问题本质是：智能重要，还是流量重要？ 我有点担心OpenAI过早的走向一家消费互联网公司 30:18 一位AGI原教旨主义眼中的AGI roadmap（路线图）智能提升是唯一主线，智能本身就是最大应用 今天回头看，ChatGPT只是这座高山山脚的第一站，后面还有很多个山头：Coding、Coding Agent、General Agent、AI for Science、Robotics ChatGPT只是前菜，接下来Agent才是正餐 今天还是围绕智能主线，最重要的是push智能能力往上走，做应用的要构建一个环境或容器，承接研究溢出的智能红利 文生图有可能是OpenAI烟雾弹 今天做Robotics Foundation model/Research的做法不够本质 26/27年可能是AI for Science爆发的时间点 43:00 智能的本质是什么？这是个极好的问题——大家有想法可以打在评论区：） 人类进化就3个关键词：1. 生存，2. 探索，3. 自动化 智能进步的衡量标志是什么？ 一个Chatbot对话可能消耗几千个Token，一个Perplexity搜索大概几十K Token，但一个Manus平均可能要70-80万个Token 48:03 Agent是新物种“智能水平离AGI越近，可能就越像宇宙大爆炸” Agent落地最关键的3个能力：1. Long Context reasoning, 2. Tool use, 3. Instruction following指令遵循 AGI接下来的milestone是long-term memory，这个会取代long context 55:49 未来范式级的路线，可能Online Learning是一个 如果说未来还有范式级的路线，可能Online Learning是一个，让模型可以在线自主探索并学习 对GPU或者英伟达叙事影响有多大？ 怎么看待贾扬清的公司（Lepton AI）被卖掉？英伟达在下一盘什么大棋？ 01:02:45 模型与产品的关系、壁垒和商业模式今天定价为什么20美元，是copy SaaS的定价吗？但SaaS不会消耗大量token 裸模型发布的时代即将结束？形成壁垒主要是两个：一是成为Cloud，OpenAI自己变成微软的Azure Cloud；二是成为OS，要有生态，后面打造新的Operating System 投资人怎么投AI应用？ 模型长期会把产品吃掉吗？本质是，feature system vs Learning system哪个更快 Perplexity/Cursor/Manus都是“模型的盗火者” 01:15:11 全球大模型公司竞争格局和全球AI产品公司GPT-4.5算不算领先？GPT-5为什么一直在跳票？OpenAI有没有失败的风险？ 怎么看待OpenAI支持了Anthropic的MCP协议？OpenAI和微软为什么会有裂痕？分家对微软影响多大？ Manus vs Perplexity，都是执行力很强的团队，被称作“套壳之王” 理想的投资组合：25% Anthropic, 25% Bytedance, 10% OpenAI, 10% Mira Thinking Machine Lab, 5% SSI, 5% Cursor, 5% Manus, 另外15%还没想好 如果DeepSeek融资，我会放基金的25% 01:54:32中美格局：如何跨越地缘封锁科技投资不是靠“混”能混出结果的，很多VC investor到处混圈子，其实没意义，还是得靠“创造” 【全球大模型季报】系列 2023年：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 2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能 2024年Q2：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 2024年Q3：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL 2024年Q4：大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路 【免责声明】 单纯内容分享，不作为投资建议。 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天发布的是和理想汽车自动驾驶研发副总裁郎咸朋的聊天。本次访谈发生在2024年12月，和我们之前发布的《对李想的3小时访谈》在同一时期进行。 郎咸朋13-18年在百度做自动驾驶，18年加入理想，过去10年都在中国的自动驾驶领域。他以亲历者的视角聊了自动驾驶10年演进史，详解了其中的关键节点和技术细节。这次谈话更像是对自动驾驶的一次技术科普。我觉得我们聊的还不错，所以决定分享给大家。 （因为访谈发生在去年，如果大家听到今年，指的是24年；如果听到去年，指的是23年。） 期待2025，我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）01:32 10年前的自动驾驶当成有轨电车研发，现在看起来很可笑 04:30 2018年，从高精地图+激光雷达到BEV+Transformer，Tesla是标杆 12:07 当年激光雷达50-60万/台，早期百度/Cruise一辆车7-8个激光雷达，传感器成本远高于这辆车（当时我们在百度，一辆车500万人民币） 13:09 为什么特斯拉要用视觉解决问题？为什么自己造芯片？ 15:16 特斯拉一辆车的传感器+芯片成本？一辆车有几个芯片？ 20:06 特斯拉总在用“升维”方式解决问题 25:06 激光雷达和camera解决方案区别 28:46 端到端、“我们以前做自动驾驶都做错了” 41:14 我的工作经历：13-18年在百度，18年开始在理想 50:50 “L3不是L2的延长，而是L4的先导” 01:15:15 端到端是最典型的强化学习，端到端+VLM+世界模型是RL架构 01:26:40 2024年3月李想对智驾团队发火 01:32:23 “卫城”项目：“他就觉得你一定要跪下来求他”“老子就算死也要站着死” 01:35:51 想过职业生涯栽在这儿吗？李想脾气不太好？ 【从蒸汽机到无人驾驶】系列 对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯 和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊 和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远” 从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史 从蒸汽机到无人驾驶4｜Waymo和它的对手们：我暗中考察了四个月 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是肖弘（小红/小宏），一名AI应用创业者。 我们从去年在不同时期进行谈话，可以算是展开了一场“接力式访谈”。 大模型的模型能力还在迅速变化，身处其中的创业者要不断根据外部环境身段柔软地时时调整姿势。《商业访谈录》希望记录一名AI应用创业者，在技术变革之中、当一切都处于不稳定状态下的持续思考历程。而这个历程富有魅力之处就在于，它是变化的，而且还会继续变化。 我们正在开启的2025可能会是AI应用爆发的元年、Agent爆发的元年，这集节目正是来自一线“AI应用爆发”、“Agent爆发”的前沿声音。 肖弘提供了一种身处浪花中创业者的心态：“世界不是线性外推的，要让自己成为博弈中的重要变量。” 期待2025，我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 第一次访谈发生在2024年秋天，彼时小红刚完成一轮融资。（提醒大家注意的是，第一次访谈中，当我们说到今年、去年这些词语的时候，可能脑海里需要转化一下——“去年”指的是2023年，“今年”指的是2024年） 03:03 开始的快问快答 05:15 连续创业者、第一段创业、沮丧时刻、不同年龄段毕业生的最优选 17:04 已经把大学赚的钱花完了，山穷水尽 33:16 “VC是很贵的集资手段”，它的贵不体现在你不好的时候，而是体现在好的时候 42:10 最重要的转折点：预判大厂的预判、《大空头》、等待、诱惑 52:27 每次觉得自己技能点还可以的时候，就会冒出一个新维度——这次是资本 56:19 嗅到泡沫的味道 58:15 卖过公司founder的生活和心态、“让你的生活状态变得昂贵是更昂贵的” 01:05:55 第二段创业的第一款产品：浏览器插件、Monica.im、ChatGPT for Google 01:28:04 从2022年底创业开始每年重要的决策 01:48:38 有模型 vs 没模型，“贸工技”vs“技工贸”，“模型是技术平权” 02:02:14 我脑海中大模型应用的分类和方法论：主场景补充、模型能力带来的变化、模型能力在特定领域的外溢 第二次访谈发生在2025年春节后，此时DeepSeek一时间改写了中国AI应用底层生态，我们坐下来又聊了一次。这次话题主要围绕他即将要发布的Agent产品（Manus，但当时还没上线），他讲述了对新产品的完整思考过程。 02:09:32 2025年春节真是梦回2023年呐！ 02:10:09 我尝试把火过的AI应用作为少量数据点，总结规律做预测 02:20:00 开源一个AI创业idea：预判大模型的下一个能力是什么，先做好应用，在那里等着 02:21:01 大模型原厂做什么 vs 应用公司做什么 02:23:51 DeepSeek最佛却取得最好结果，精神上给了大家鼓励：BE YOURSELF！！ 02:26:27 从产品角度解析为什么DeepSeek全球爆火，而OpenAI o1遗憾错过 （02:29:00-02:29:44 注：这里有几处口误，不是Perplexity而是DeepSeek） 02:31:12 对即将要发布的新产品的完整思考：国内Agent的第一枪！ 02:47:49 这几天正在经历“A-ha moment”，真的觉得在制造生命一样的东西 02:49:27 在一切都不稳固的状态下，AI应用创业者应该保持什么心态？ 02:51:36 大厂能理解你的创新的时候就是很危险的时候 02:58:24 用时代的年龄思考，而不是用生理的年龄思考 03:01:02 我让DeepSeek解释“贪、嗔、痴” 03:01:53 为什么不做底层模型？ 03:04:39 Peak Ji（Manus首席科学家）问黄仁勋：接下来几年什么事情发生会让你觉得很惊讶？黄仁勋的回答：Basically nothing。 03:09:08 Founder是没得选的 03:12:20 Founder应该用“博弈的方式”思考，而不是用“逻辑推理的方式”思考 03:15:00 一位founder的生活和对世界的认知 03:17:50 最后的快问快答 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天这集节目延续我们的论文系列。我邀请MIT计算机科学与人工智能实验室的在读博士松琳，来给大家解读上个星期DeepSeek和Kimi发布的全新技术报告。 DeepSeek和Kimi又一次技术对垒。在同一天发布论文，两篇集中在改进注意力机制以处理长文本任务上。而春节前，MiniMax也发布了一篇注意力机制相关的论文。 松琳将带领大家阅读这3篇注意力机制有关的文章，解析不同模型公司的技术哲学和路线选择。 我们希望能让更多人领略AI科技平权，体验技术之美。 2025，我们和AI共同进步！ （如果如果，你觉得光听还不够刺激，觉得一定要坐在电脑前看着投屏、拿起纸笔学习更有沉浸感…如果你实在是真心想要找虐的话…请前往：含投屏的视频版本。预祝你学习顺利啦！）我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:30 讲解开始前，先提问几个小问题15:36 DeepSeek最新论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》讲解论文中文名：《原生稀疏注意力：硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力》 路线：稀疏注意力机制 本篇工作最大亮点：Native Sparse Attention 全线压制 Full Attention 01:19:14 Kimi最新论文《MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs》讲解论文中文名：《MoBA：面向长文本上下文的块注意力混合架构》 路线：稀疏注意力机制 01:44:42 MiniMax春节前的论文《MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention》讲解论文中文名：《MiniMax-01：利用闪电注意力扩展基础模型》 路线：线性注意力机制 02:30:07 最后强化学习一下【技术之美】系列： 逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净” 逐篇讲解DeepSeek关键9篇论文及创新点——“勇敢者的游戏” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天这集节目是春节前，我和前今日头条用户产品负责人、前MiniMax产品负责人张前川的一次聊天。 张前川从2005年开始入行成为产品经理，经历过百度、360、字节、知乎等公司，最后一次出现在新闻是他从大模型公司MiniMax离职。 这次聊天分成两个部分：第一部分是他作为一位20年的产品经理的思考，特别是他观察到的中国内容产品演变史。 第二部分是他最近半年的所思所想。和上一集节目张亚勤对AGI勾勒的乐观前景不同，关于AGI，张前川发出了对人类威胁的预警，并分析人类灭绝的n种可能性。 他告诉我，他接下来会考虑成立一家pro-human的非营利组织。 （本集节目录制于春节前） 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）内容产品的20年演变史 02:00 张前川自我介绍：一位产品经理的20年 （曾供职过的企业：百度、360、字节、新浪微博、知乎、MiniMax） 03:39 搜索引擎、拉里·佩奇和俞军 17:35 2005-2025，过去20年，内容分发产品的演化历史和内生逻辑 24:28 推荐引擎、今日头条和张一鸣 28:28 小红书在推荐引擎范式的延长线上吗？为什么小红书不是字节做的？ 39:29 微信送礼物的功能maybe对于小红书更有意义 42:50 泛化如水流有方向：女生向男生，年轻向年长用户的泛化更容易 52:00 面试时张一鸣问我的问题离开大模型公司的张前川，发出AGI预警这里对AGI推演和92集张亚勤的观点截然不同 54:10 AI是人类的最后一个发明，加速度无限大 57:00 把AI当目的 vs 把人当目的（更多公司是在for AI的目的？） 01:09:08 Agent就是“baby阶段的AGI” 01:19:56 人类灭绝的n种可能性（人利用AI灭绝人类/AI有意识的灭绝人类/AI无意识的灭绝人类） 01:24:30 人类如何幸福生存下去？ 01:26:03 如果AI产品收费模式是付费制，大部分人类会逐渐失去和AI的连接 01:40:21 AGI公司的承诺和制度安排 01:58:48 人类不要逃避危险本身而逃避思考【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

人人都谈论AGI，但在可见的未来，AGI到底是一幅什么样的画面？ 针对这个话题，我邀请了清华大学智能产业研究院（AIR）院长、前百度公司总裁张亚勤院士，来聊聊。 在他的脑海中，人工智能会按照信息智能〉物理智能〉生物智能的图谱逐步实现AGI。这种构想和信仰之下，AGI呈现的是一个乐观的前景画面。 但这不是人们预感AI进化的全部图景，在之后的节目中，我也会推出对AGI的另一种思考与隐忧。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:45 在AI冬眠期，微软亚洲研究院成立了 03:57 微软怎么管理亚洲研究院？目标如何设置？ 05:53 清华智能产业研究院（AIR）的目标和路径，不做基层通用大模型 10:45 我脑海中的AGI地图：信息智能〉物理智能〉生物智能 12:40 信息智能是大脑的智商，5年内达到AGI水平 14:25 物理智能首先落地是自动驾驶，人形机器人需要10年 15:51 机器人分三类：家庭机器人、工厂机器人、社会机器人 21:05 人形机器人：未来可能每个人有一个你的copy、你的“分身” 22:25 为什么大模型大幅加速了自动驾驶和具身智能的开发速度？ 39:38 生物智能：20年实现，人的寿命更长，诞生新物种 45:56 构想10年后的世界 51:27 最后推荐两本书【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

2025年这个春节，DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际，我们特别想沉下来做一些基础科普工作。 在《商业访谈录》89集节目中，我邀请了加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡，为大家对照解读了春节前的DeepSeek-R1-Zero、R1、Kimi发布的K1.5，以及OpenAI更早发布的o1技术报告。这些模型聚焦的都是大模型最新技术范式，RL强化学习，简单来说就是o1路线。 今天这集，我邀请的是香港科技大学计算机系助理教授何俊贤。他的研究方向是大模型推理，从很早就开始关注DeepSeek的系列研究。我们会focus在最近引发全球AI届关注的DeepSeek上。 何老师将带领大家从DeepSeek的第1篇论文开始，阅读经过挑选的这家公司历史上发布的9篇论文。 我们希望帮助大家从一个更延续、更长期、也更技术底层的视角来理解DeepSeek，以及它所做的复现与创新工作；与此同时也希望能让更多人感受到技术之美。 （如果如果，你觉得光听还不够刺激，觉得一定要坐在电脑前看着投屏、拿起纸笔学习更有沉浸感…如果你实在是真心想要找虐的话…请前往：含投屏的视频版本。嘿嘿！预祝你学习顺利啦！2025我们和AI共同进步！）我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）03:01 讲解开始前，先提问几个小问题整体风格：Open、Honest、低调、严谨的科学态度 DeepSeek基座模型21:00 《DeepSeek LLMScaling Open-Source Language Models with Longtermism》技术讲解 45:48 《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》技术讲解 01:06:40 《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》技术讲解 01:40:17 《DeepSeek-V3 Technical Report》技术讲解 DeepSeek推理模型02:05:03 《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence》技术讲解 02:12:16 《DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence》技术讲解 02:47:18 《DeepSeek-Prover: Advancing Theorem Proving in LLMs through Large-Scale Synthetic Data》和《DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search》技术讲解 02:52:40 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》技术讲解 03:01:41 9篇论文到这里都讲完啦！最后我们一起强化学习一下！关于强化学习往期节目： 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 和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角 王小川返场谈o1与强化学习：摸到了一条从快思考走向慢思考的路 逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净” 开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会： 一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

1年前，在我的报道《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》中，他的观点淋漓尽致地展现了一个现实版中国AI故事。 他用“我们一看就知道，这个肯定没戏”，“我们一开始就说了，我就不看好大模型”，“ 我都不愿意去聊，你知道吗？这没有意义”，表态绝不会投资6家中国大模型创业公司中的任何一家。 然而，时隔1年，Allen Zhu对待通用人工智能的态度出现了惊奇的逆转。 这是朱啸虎现实主义故事的1周年连载。希望《商业访谈录》能持续为大家呈现中国AI市场的风云变幻与市场中人的心态起伏。2025，期待我们和AI共同进步！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:30 DeepSeek快让我相信AGI了 03:08 这是对领先者的curse、诅咒 05:21 闭源模型还有没有价值？是很严峻的灵魂拷问 06:00 20天做到2000万DAU：DeepSeek是全球App增速历史第一，不需要任何限定语 07:00 梁文锋觉得，意识不一定是一个非常高技能、高门槛的事情 11:19 不用担心在别人的地基上盖房子，对AI应用公司是极大的解放 14:40 初始语料需要博士级别、各个领域专家级别的人来打标签 15:53 DeepSeek这次唯一没有公开的可能就是预训练语料 17:40 OpenAI成本很高，如果不能持续保持领先，挑战会挺大 18:09 中国大模型公司都需要重新思考 20:05 今天的DeepSeek是追赶者还是创新者角色？ 21:02 怎么看梁文锋？梁文锋是你的反面吗？ 21:40 我肯定会投啊！我肯定会投！——这个价格已经不太重要了，关键是参与在这里面 22:59 我今天上午和梁文锋说，R1可能会被认为是机器AI意识的元年 24:00 至少搜索肯定是被彻底取代了——这是毫无疑问的！ 26:14 AI产品的数据飞轮价值不大，这是我这两年最大一个教训 27:51 如果你是DeepSeek CEO，你当下最关切、最紧要需要解决的问题是什么？ 31:32 怎么看特朗普上任第二天宣布的Stargate（星际之门）项目？怎么看英伟达？ 33:29 “朱啸虎们”怎么看待“梁文锋们”？ 34:07 复盘1年前《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》里的观点，哪些被打脸？哪些更坚定？ 36:16 尤其在中国，你可以假设底层模型是免费的！ 37:07 回顾2024年的大模型行业，你会把哪些时刻当作关键节点？ 40:45 字节今天如果马上改开源追赶，那也不太容易 41:30 今年会不会看到通义千问把自己的生态向DeepSeek兼容，这样一个标志性事件？ 42:08 点评新出现的AI产品（包括但不限于Perplexity、Cursor、Devin） 47:39 聊小红书、具身智能、杭州和理想汽车 52:26 现在全世界就只有中美有AI能力，出海都是Low-Hanging Fruits（低垂的果实） 52:57 我今天看到在新加坡的泡泡玛特，买盲盒还要配货，你想到吗？！买盲盒都要配货！！ 55:30 答DeepSeek问 59:50 最后的快问快答朱啸虎往期节目： 你们要的朱啸虎，来了 1年前的报道： 《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

2025年这个春节，DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际，我们特别想沉下来做一些基础科普工作，一起来研读这几篇关键的技术报道。 今天这集节目，我邀请加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡，来做技术解读。他的研究方向是语言模型的后训练。 这期播客中，家怡将带着大家一起来读，春节前DeepSeek发布的关键技术报告，他在报告中发布了两个模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1；并对照讲解Kimi发布的K1.5技术报告，以及OpenAI更早之前发布的o1的技术博客，当然也会聊到它春节紧急发布的o3-mini。这几个模型聚焦的都是大模型最新技术范式，RL强化学习。 希望我们的节目能帮更多人一起读懂这几篇论文，感受算法之美，并且准确理解目前的技术拐点。 （以下每篇技术报告都附了链接，欢迎大家打开paper收听✌️） 期待2025，我们和AI共同进步！ 【嘉宾小记】 加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生，上海交通大学本科毕业。他的研究方向主要集中在语言模型的后训练领域，通过强化学习等方法提升AI在智能体行为决策与推理方面的能力。这是他做的有关R1-Zero小规模复现工作：github.com 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）03:46 讲解开始前，先提问几个小问题16:06 OpenAI o1技术报告《Learning to reason with LLMs》讲解报告链接：openai.com 中文标题翻译：《让大语言模型学会推理》 OpenAI在报告中有几个重点: Reinforcement Learning — 强化学习 It learns to recognize and correct its mistakes. It learns to break down tricky steps into simpler ones. It learns to try a different approach when the current one isn’t working. （它学会识别并纠正自己的错误，学会将复杂的步骤分解为更简单的步骤，学会在当前方法行不通时尝试不同的解决途径。）这些是模型自己学的，不是人教的。 我们还在技术早期，他们认为这个技术可拓展，后续性能会很快攀升。33:03 DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1技术报告《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》讲解报告链接：github.com 中文标题翻译：《DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力》 35:24 摘要（Abstract） 37:39 导论（Introduction） 44:35 发布的两个模型中，R1-Zero更重要还是R1更重要？ 47:14 研究方法（Approach） 48:13 GRPO（Group Relative Policy Optimization，一种与强化学习相关的优化算法） 57:22 奖励建模（Reward Modeling） 01:05:01 训练模版（Training Template） 01:06:43 R1-Zero的性能、自我进化过程和顿悟时刻（Performance, Self-evolution Process and Aha Moment） 值得注意的是，“Aha Moment”（顿悟时刻）是本篇论文的高潮： 报告称，在训练DeepSeek-R1-Zero的过程中，观察到一个特别引人入胜的现象，即“顿悟时刻”。这一时刻出现在模型的中间版本中。在这个阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其最初的方法，学会了为一个问题分配更多的思考时间。这种行为不仅是模型推理能力不断增长的有力证明，也是强化学习可能带来意想不到且复杂结果的一个迷人例证。 这一时刻不仅是模型的“顿悟时刻”，也是观察其行为的研究人员的“顿悟时刻”。它凸显了强化学习的力量与美感：我们并没有明确地教导模型如何解决问题，而是仅仅为其提供了正确的激励，它便自主地发展出高级的问题解决策略。这种“顿悟时刻”有力地提醒我们，强化学习有潜力在人工智能系统中解锁新的智能水平，为未来更具自主性和适应性的模型铺平了道路。 01:14:52 模型能涌现意识吗？ 01:16:18 DeepSeek-R1：冷启动强化学习（ Reinforcement Learning with Cold Start） 01:24:48 为什么同时发布两个模型？取名“Zero”的渊源故事？ 01:28:51 蒸馏：赋予小模型推理能力（Distillation: Empower Small Models with Reasoning Capability） 01:35:27 失败的尝试：过程奖励模型（PRM）与蒙特卡罗树搜索（MCTS） 01:42:33 DeepSeek-R1技术报告是一片优美精妙的算法论文，有很多“发现”，这是它成为爆款报告的原因 01:43:50 对DeepSeek-R1训练成本的估算： 往高里估，一万步GRPO更新, 每步就算1000的batch size（试一千次），一次算一万个token；模型更新用的 $2.2 / 1M tokens, 总共是100B tokens — 0.22M 算上效率损失，模型训练也有一定开销，说破天也就1M；如果优化的话很有可能只有10万美金左右的成本 相比之下，预训练用了600万美金，相当便宜01:49:05 KIMI K1.5技术报告《KIMI K1.5:SCALING REINFORCEMENT LEARNING WITH LLMS》讲解中文标题翻译：《KIMI K1.5：利用大语言模型扩展强化学习》 报告链接：arxiv.org 该报告公开了许多技术技巧细节，对于想要复现的人，两篇paper一起使用更佳。如，数据构造、长度惩罚、数学奖励建模、思维链奖励模型、异步测试、Long2short、消融实验等。 02:20:07 DeepSeek论文的结尾谈未来往哪里发展？ 02:24:35 以上是三篇报告所有内容，接下来是提问时间，我们继续强化学习一下！“数据标注”在几篇论文中藏得都比较深，小道消息OpenAI一直以100-200美元/小时找博士生标数据 “DeepSeek的论文隐藏了技术细节，但把算法的精妙之处和美展现给你，让你感受技术之美，给你震撼。” 它解密了后训练范式革命可以何处去，让你发现原来算法这么简单！ 再一次验证——“最优美的算法永远是最干净的。” 关于强化学习往期节目： 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 和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角 王小川返场谈o1与强化学习：摸到了一条从快思考走向慢思考的路 开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会： 一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

2025刚开年，全球AI届就已高度共识，将2025年定义为“智能体元年”。 北京时间1月24日凌晨，OpenAI率先抢跑，发布智能体产品Operator（操作员），打响了全球智能体竞赛的第一枪。 在Operator发布前，广密在我们的节目中预言，25年核心关键词是Agent、Agent、Agent，这些AI产品最终会演变成一个任务容器，朝着“下一个Google”方向进发。 本集节目，在Operator发布后，我邀请前OpenAI研究员、清华叉院信息研究院助理教授吴翼，从技术视角解读Operator和Agent之年。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:55 对Operator的感官感受 04:19 Operator在AGI路线图上的地标：多模态、连续交互、闭环控制系统 06:34 OpenAI内部还有更好的模型，智力会刷得很高，Operator带有泛化性 08:17 Operator是多模态、闭环的o1，一个Agent o1的版本 08:57 为什么Operator是单独入口？ 11:13 Operator包含的技术要点：基座模型、高质量数据集、高效大规模支持Agent的强化学习系统 14:10 有关Operator底层用的新模型：Computer-Using-Agent（CUA） 19:02 2025是Agent之年：多模态模型+强化学习 20:49 回溯到2016年，OpenAI成立后第一个大项目就是Web Agent，但失败了 22:40 OpenAI的5级分类：聊天机器人Chatbots〉推理者Reasoners〉智能主体Agents〉创新者Innovators〉组织Organizations，技术演进轨迹，人类参与越来越少 31:26 Operator在与人类协作时，如何平衡自主决策和人类指令的优先级？ 32:30 Operator怎么整合语言、视觉和动作等不同模态的信息？ 34:11 Operator能否支持与其他Agent的协作？这种协作的机制是什么？ 38:45 广密说Chatbot不是提取智能最有效的交互方式，Operator能有效提取智能吗？ 42:14 OpenAI智能提升与更多产品的关系 49:48 Agent这个词从博弈论进入人工智能，现在指大语言模型调用外部世界 54:29 Agent中有创业公司的机会吗？ 58:57 Operator释放了信号：逻辑推理从抽象世界走向视觉物理世界的开端 01:02:27 如果Agent在未来成为主流，人类与AI的协作方式会发生哪些变化？ 01:06:46 大公司全部开着重装坦克往前走，其他人怎么办？预言单集：大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路 吴翼往期：和OpenAI前研究员吴翼解读o1：吹响了开挖第二座金矿的号角 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这里是《张小珺商业访谈录》2025年与大家见面的第1集节目，我邀请的嘉宾是理想汽车创始人兼CEO李想。 2024年12月，理想将车机助手理想同学作为手机版App推出，并于此前做了基座大模型。这相当于，这家人们认知中的新能源车企，要跨界参与到与字节豆包、Kimi等个人助手的红海之战。 这场对话涵盖了这名非技术背景、被认为在产品上有天赋的创始人，过去两年对人工智能完整的技术与产品观的思考。他也首度谈了谈，MEGA失利、苹果放弃造车、雷军造车成功、如果他当了OpenAI CEO、理想会做机器人吗、怎么管理00后等各种话题。 此外，播客还放出了一部分加长版聊天。这部分和此前两小时会稍微有一些重复，保留的都是一些觉得李想有增量表达，也许能给大家一些启发的地方（如果不想听，可以直接跳过）。 同时，这部分偏后的篇幅会更加个人，聊了聊一名宅男的日常生活，他长达几十年的玩游戏史，改变过他的游戏，以及从游戏中获得的世界观。 祝大家2025年，正直勇敢有阅读量：） 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:55 第一节：谈人工智能 1. 我绝对不止做一棵树了 2. 你都不能让你雇的人相信，你怎么让大众相信？ 3. 我做OpenAI CEO会比Sam Altman更好吗？ 4. 理想同学+Mind GPT要去和豆包、Kimi竞争了？ 5. 基座模型是操作系统+编程语言 6. L4就是智能体 7. 终极产品想象是硅基家人 8. 人工智能表达的是能力，不是功能 9. 李想有理想吗？56:12 第二节：谈智能驾驶 1. 三年我们能推出把方向盘摘掉的产品 2. 我们相比特斯拉又不缺胳膊少腿 3. L4实现，买车的人会更多 4. 我们100%会做机器人，但不是现在01:17:50 第三节：谈汽车之战 1. 买法拉利 2. 复盘MEGA失利 3. 今天做的所有事是为了拿L4门票 4. 对雷军说，小米车要想成功，你必须all in 5. 2030年，我们有概率做一辆超级跑车 6. 我从来没有司机01:42:47 第四节：消失的李想 1. 典型的李想的一天 2. AI是知识、认知和能力平权 3. 我人生最大改变是，对自己好 4. 从对事不对人，到先对人再做事 5. 只要所有的中国企业不放弃02:08:42 以上是对李想的正式访谈内容，以下是播客的加长内容。 02:08:42 补充内容（可跳过） 02:31:49 宅男、家庭、孩子、《再见爱人》、游戏和天梯 02:49:24 最后的快问快答嘉宾推荐的书： 《高效能人士的七个习惯》 苹果三部曲：《史蒂夫·乔布斯传》《蒂姆·库克传》《乔纳森传》 【更多信息】 本集文字版本：腾讯新闻原文 & 作者的收藏夹 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天这集是我和广密【全球大模型季报】第5集，是2024年Q4季报，也是我们录制的第二次跨年特辑。 提前和大家见面啦：） 这次你会发现，我们的聊天篇幅开始从大模型技术转向对大模型产品的探讨。很大概率来说，产品会是2025年AI的最大趋势之一。AI产品会如何落地？产品形态又会如何演变？ 广密带来了最新猜想。他提出，过去半年他最强烈的认知变化是，不管国外的ChatGPT、Anthropic、xAI、Perplexity，还是国内的豆包、Kimi，甚至是做Coding相关的Cursor、Devin……虽然各个产品的产品形态不一，从不同路径发散，但最后会殊途同归。他们最终很可能收敛到同一个叙事之下，争夺同一片领地。 很开心转眼之间，【全球大模型季报】已经陪伴大家1年，明年仍然希望这个系列能持续地帮大家了解最前沿的AGI动态并带来认知进化。 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯。02:33 Part 1: OpenAI ChatGPT本质是奔着“下一个Google”方向去了，如何beat Google是最大的牌 一定要逛计算机历史博物馆，理解“计算架构+信息分发”演变的主线逻辑 Google也是从Yahoo边缘市场撑大做起来，伟大公司是从边缘市场起来 小红书非常有意思，融合了搜索+推荐+问答+做任务一体化 这些产品最终的最终会变成任务引擎、任务容器，是下一个Google 电商过去最核心的是GMV，订单转化率，AI时代我感觉是任务完成率 Chatbot对话形态大概率不是提取智能最有效的交互方式，模型如何更主动？ 可能的一个产品形态是个人助理或者超级助理 Context非常核心，绝大多数人都还没意识到，是一条关键的暗线 如果AI的生成能力增强了，未来会生成的是什么？Mobile最大增量是内容，LLM最大增量新型软件 既然这些LLM产品想成为Google已经变成了一张明牌，你觉得Google有能力阻止这件事发生吗？ “下一个Google”的产品，会是一家垄断吗？ 微软和OpenAI同床异梦，微软可能会投资Anthropic51:04 Part 2: 硅谷其他AI公司和产品 Anthropic：得Coding，得开发者，得API消耗，有机会得生态，做OS Anthropic比较专注Agent，怎么让Agent更快落地是更高优先级 Killer App长期要有竞争力，要端到端垂直整合能力，向下优化，优化成本、模型架构、模型大小、调整模型数据分布、甚至向下优化推理芯片 xAI：还是注定要成功，但是upside还有多少不太确定 Perplexity：更像是一个信息处理的Agent Cursor：Coding产品形态要快速迭代，之前补全下一个代码，Cursor补全下一个Action，明年可能端到端生成软件 Devin：第一个真正意义上做长距离复杂任务的Agent，明年最具有商业价值的是long horizon Agent（长期规划智能体） Mistral：已经不用再关注了，他们内部也正式放弃预训练了01:02:24 Part 3: 对2025/2026关键预言性判断 1/ Long horizon task 是下个重点，重要核心圈子几个大佬级人物都在重点做 2/ 产品形态的探索，全新的交互界面 3/ AI商业模式的探索，今天商业模式还是移动梦网时代 4/ 高质量+scalable的数据，尤其是各个垂直行业里面，有没有几千条甚至上万条，任务+Reward数据，要高水平专家标注 5/ GPT-5/4.5 Orion：提升能有多大 6/ O1后面天花板走到哪：大规模scale RL/o1之后会怎么样，会不会很快遇到瓶颈 7/ 假设Coding能力明年提升10倍，软件开发范式怎么改变 8/ Context很重要，大家都还不够重视 创业公司没法同时做好这么多，得找锋利的切入点，一根针捅破天01:11:11 Part 4: 再谈Scaling Law Ilya最近提的pretrain data wall（预训练数据壁垒）是什么？ 后训练中有一个关键问题是奖励模型（reward model），整个地球上没有一个reward model衡量所有人，你相信会未来有吗？ O1系列天花板会卡在哪？这条路通往AGI吗？ Scaling Law关键阻碍不是算力，不是算法，是data问题 ChatGPT有数据飞轮吗？未来会出现吗？哪些产品里有高价值数据？01:22:19 Part 5: 复盘2024 回顾一下，能定义2024年全球大模型产业的关键时刻？ 全球大模型又狂卷一年，卷出了什么？ 今天想要进入决赛圈，条件是什么？ 哪些去年的判断你今天更坚信了，哪些去年的判断你今天认知有改变？ Mega7巨头里面最看好哪个？ 硅谷人才在流向哪几家公司？ 明年如果只投一个方向，投什么？ 这一轮大的机会，我总结是这3个…… 2024关键词？2025关键词？【全球大模型季报】系列 2023年：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 2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能 2024年Q2：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 2024年Q3：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

Kevin Xu曾经参加奥巴马总统竞选，并在美国商务部和白宫都工作过。今天，我邀请他来聊聊美国总统大选的幕后故事。 由于Kevin在科技业从业多年，他提供了一种有意思的视角来看美国政治与大选活动——总统候选人作为一个产品，它在走向市场的过程中，如何与国家叙事实现PMF（Product Market Fit，产品市场匹配度）？ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:30 自我介绍 02:23 22岁参与奥巴马竞选团队，后担任他在白宫的新闻助理 03:13 美国大选的框架：scale up、地推、集资、媒体… 06:46 大选就是把产品（候选人）和市场（国家环境）做Product Market Fit 08:25 总统竞选成员每天具体在干嘛？ 14:31 大选输赢对于竞选团队成员的职业生涯有多大影响？ 15:30 大选怎么获胜？“首先你的产品要好” 19:25 从商务部（骆家辉任上）到白宫新闻部，给奥巴马写新闻稿 22:08 特朗普的胜选在预期内，有些与08年雷同 25:09 特朗普是个好产品吗？共和党缘何胜利？民主党缘何惨败？ 30:12 奥巴马这个产品如果放在现在，还能fit今天的美国吗？ 31:35 哈里斯是一个仓促的、还没有准备好的产品？ 32:19 我在大选框架中亲历4次，大选当天都是枯燥的一天 33:36 是共和党跟着特朗普走，不是特朗普跟着共和党走，特朗普就是特朗普 34:50 特朗普如何争取硅谷精英选票？他对美国科技业的后续影响？【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

做这集节目是因为，我想看看那些融了很多钱的AI创业者在干嘛？他们似乎已经很久不出来发声了，把整个舆论场留给几家基础大模型公司和巨头们。 本集嘉宾是深言科技创始人岂凡超。 他公司的融资规模没有大模型公司那么大，但相比一般的创业者，也已经属于账上有非常多钱的了。在去年融资中，估值12亿元人民币。拿了这么多钱找方向，做了1年，他们现在怎么样了？ 这是岂凡超第一次接受访谈。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:48 自我介绍 02:45 94年，博士还没毕业开始创业 12:49 清华AI创业的脉络和门派 14:34 ChatGPT之前，见了100个投资人 22:18 ChatGPT之后，资本环境发生过山车式的变化 25:39 23年下半年开始发现差异化训模型变难，于是战略转型 29:30不认可模型即产品，未来没有模型公司 33:50 我们产品有5个模型组合，试图解决模型输出不确定性 40:11 产品构想：新闻阅读？信息助手？ 42:40 内容生产消费分发变迁史 44:52 内容是信息的载体，从以内容为颗粒度到以信息为颗粒度 53:36 内容生产消费链路变化，重心一直从内容创作者往消费者移 56:49 新一代创作者会是什么样？ 60:06 刚上线的产品：语鲸 70:30 聊聊好产品：Cursor、NotebookLM、Perplexity 73:55 创业像航海，没有航海图 81:18 我干的一件很蠢的事 83:18 90后CEO幼稚吗？大发雷霆吗？两面三刀吗？画饼吗？喜欢管理者做信息差管理吗？ 88:28 大模型输出的不确定性很大程度影响AI组织 102:15 最后的快问快答嘉宾推荐的书： 《自私的基因》 《学会提问：批判性思维指南》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

最近关于英伟达战略和组织的新书《英伟达之道》上线，这本书的作者Tae Kim专访了黄仁勋。我邀请本书译者和上过我们节目的王亚军来聊聊：黄仁勋和3万亿美元英伟达是如何炼成的？ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:45 黄仁勋的危机感来源：移民家庭、在“问题少年学校”受霸凌 09:54 服务员黄仁勋特别不喜欢顾客点奶昔 16:16 英伟达的三位创始人和创办（黄仁勋、普里姆和马拉科夫斯基） 22:05 Nvidia为什么叫Nvidia：要成为让所有人嫉妒的公司？ 23:52 英伟达发展的三个阶段：从NV1、NV2的败笔开始 36:22 细数英伟达发展史上的重大战略决策，成功的和再次失败的 48:57 黄仁勋怎么治理公司？白板文化、Top 5、机长、“战略不是文字，是行动”、“运送一整头牛”… 01:30:16 联合创始人普里姆的离开，黄仁勋没有二号位 01:33:11 3万亿美元英伟达是如何炼成的？往期英伟达节目：谈谈黄仁勋搭建的组织系统：分布式操作系统，“就像一台GPU” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

最近，我访谈了以太坊联合创始人Vitalik Buterin，他站在加密技术（Crypto）的彼岸远眺人工智能技术。 Vitalik是俄裔加拿大人，出生于1994年，19岁大学辍学创立以太坊，20多岁成了最年轻的加密亿万富翁。在中国，人们称他“V神”。 他试图阐述一种技术哲学观。在他的认知中，AI和Crypto代表的是两种底层哲学。AI更中心化、富有权力，它可能正在构建史无前例的强大权力中枢；而Crypto相反，倡导的是一种去中心、平等的生存主义哲学。 技术革命或将推动关乎人类命运的“权力游戏”。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:00 我会6门语言 05:00 站在Crypto技术浪潮那一端看人工智能革命，在想什么？ 10:03 AI是非常有权力的，ChatGPT是非常中心化的应用 13:35 OpenAI第一步为了安全牺牲了开源，第二步为了利益牺牲了安全 28:21 如果人工智能的终极势力抑或是“老大哥”要毁灭人类… 35:18 比人类更聪明的东西一定会出现，有两种选择 37:56 Crypto和AI可以如何结合？ 41:13 如果我们行业就是发个币、做个交易所，这个行业是失败的 44:44 为什么以太坊生态或Web3生态依然没有实际应用？ 46:40 中心化的应用 vs 去中心化的应用（提到的产品名：Farcaster、Twitter、Warpcast、Firefly） 53:30 如何看待Crypto行业中的投机分子？ 56:19 谈自己：生活、思考、恐惧【更多信息】 本集文字版本：腾讯新闻原文 & 作者版本 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

最近美国大选尘埃落定，今天我们的话题不是美国政治，而是讨论一个地缘相关的科技话题：如果美国形成AGI霸权，我们应该怎么办？ 这集嘉宾是李开复（零一万物创始人和CEO、创新工场董事长和CEO）。由于他有40年人工智能从业经历，曾经在苹果、微软和Google等科技巨头中担任高管，和中美各界联络广泛；这次，我们把话题推向了更为宏大的议题：AGI霸权与垄断、海外科技巨头的卡位与现状、AI超级应用的隐形崛起。 访谈中，他提供了一个如果美国有望形成AGI霸权，中国可以走的第二条道路的可能性视角。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:03 从2024诺奖开始聊起：聊聊我熟悉的Geoffrey Hinton 09:19 Hinton的功劳不只是机器学习，还有识别GPU对机器学习的价值 10:20 23年开始的第一次也是最后一次创业：顶着“教父”、“偶像”这样的帽子创业，有包袱吗？ 15:17 24年零一最重要决策是做成本更低的推理，如何实施？ 27:36 做世界最牛的模型和做应用，是不能衔接的（Character.AI的两难） 35:39 要追求第一个做到AGI且完全碾压别人，这个梦想我们没有，也不能有 41:25 第一个做出AGI碾压对手的，必然是商业霸权垄断者，会有成为终极垄断者的野心 43:03 中国可以走的第二条道路的可能性视角 49:43 我认可说AGI会7年以后会发生 54:11 谈零一最近的战略选择：2C先走海外，国内聚焦2B 01:02:22 2C应用预计会在明年上半年爆发 01:04:45 智能助手可能走向委托式用户界面，变成Super App 01:14:18 OpenAI还藏了很多牌，我们千万不要低估它 01:17:50 《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》是标准硅谷共识 01:20:11 大模型公司为什么还要继续做预训练？ 01:23:40 为什么创业穿西装？“穿西装比较遮我的肚子” 01:26:55 锐评海外巨头的卡位与挑战：英伟达、Meta、微软、OpenAI、xAI、Google（这里有很多增量：） 访谈中提到的文章： 《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》(生成式AI的o1行动：代理推理时代的开启) 《Can AI Scaling Continue Through 2030?》（《人工智能的规模定律能否持续到2030年？》） 李开复推荐了三本书： A Brief History of Time（《时间简史》）, by Stephen Hawking Leonardo da Vinci（《列奥纳多·达·芬奇》）, by Walter Isaacson Man's Search for Meaning（《活出生命的意义》）,  by Viktor Frankl 【更多信息】 本集文字版本：腾讯新闻原文 & 作者版本 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是知乎创始人和CEO周源。 可以说，大模型技术浪潮的崛起正冲击着现存内容社区的既有秩序。 拿知乎来说，有了大模型之后，当我们都可以向机器提问了，为什么还需要一个“向人提问”的产品？ “向人提问”与“向AI提问”能在一个社区中共存吗？ 更有甚者，倘若人类不再需要与另一个人类连接识别意义，这种人与人交流的平台，会不会最终被机器吞噬，成为机器理解人类的语料？ 这不仅是知乎需要思考的，而是在AI技术变革面前，所有内容社区所面临共同的时代命题。 这集我和周源就聊了聊内容社区与AI。今年知乎上线了自己的AI搜索产品，知乎直答。周源对AI搜索、搜索引擎市场和Perplexity发表了一些特别的看法。 此外，我们也聊了聊一家内容社区14年的生存故事，以及它上市后的挣扎。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）AI、内容社区与Perplexity 02:27 见到ChatGPT，第一感受是一股强烈的脱节感 05:29 我说要拿出1亿美元推动大模型，现在想来还是格局小了 06:50 早期几个判断：牌照制、开源、“人是AI的目的” 11:38 针对大模型，知乎的投资决策（面壁智能）、产品决策 21:16 Perplexity更像一个内容产品 26:41 搜索引擎该被“颠覆”的地方都被“颠覆”好几轮了记者周源和社区的核 38:09 站在报刊亭，觉得自己突然被慧星击中了 43:01 在媒体的面霸经历、撰文《桌面神话终结》基本被录用 45:20 “它可能是一个可以无限扩展的编辑部” 49:04 第一段失败的创业（Meta搜索） 49:50 30岁创办知乎的心情？你是谁？你想成为谁？ 54:24 知乎的内核是社区，社区的内核是什么？与字节那场仗 56:01 字节当年做悟空问答？“我们做的可能不是一款产品” 57:24 和字节那场仗结束的时候，你觉得知乎已经无敌了吗？ 47:58 “从搜索引擎进入到推荐引擎时代，推荐引擎的横向兼容性变得更大” 58:38 在面对综合平台竞争的时候，有感觉到压力很大的时刻吗？挣扎的本质 01:01:59 挣扎来自“评判标准的一致性” 01:02:55 上市后知乎快速摇摆，战略上大起大落、大开大合，为什么？ 01:08:11 有评论说知乎水化，老用户声称要离开知乎，这是你不能接受的吗？ 01:09:00 知乎的股价就像坐上了跳楼机，你的心情是怎样的？ 01:12:32 知乎会认命吗？你会认命吗？ 01:15:51 海盗文化和“船长” 01:16:31 孤独的悖论：“这个CEO还会在他该孤独的时候依然很孤独”【更多信息】 本集文字版本：腾讯新闻原文 & 作者的收藏夹 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

受到万众期待又迟到2个月特斯拉Robotaxi大会，终于来了。但却以该公司股价下挫告终。这集节目我和孟醒在第一时间，逐字逐句点评了这场行业盛事。 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:30 一场莫名其妙的会议？发布会时间还没延迟长 02:50 更像Party、年会，粗糙是特斯拉的常态 05:54 给特斯拉Robotaxi大会划重点 08:40 偷巧的用词：有监督版本FSD和无监督版本FSD （FSD：Full-Self Driving，完全自动驾驶） 13:30 马斯克说2025在得州和加州实现无人监督FSD？ 14:28 一周168小时，每台车一周使用10小时，如果车辆自动驾驶，使用率提升5-10倍——这更像共享经济的老故事 17:45 点评赛博出租车Cybercab：是Model2改造的？ 20:50 Model3的BOM成本12-13万出头，Model2的BOM成本10万以内 22:52 测试难度？封闭测试->固定路线开放场景->开放路线开放场景 25:20 算算账？马斯克预计，Cybercab运营成本降到20美分/英里，在美国包含税和其他费用的成本30-40美分 28:19 “牧羊人”、Car Partner、资金杠杆 38:54 特斯拉股价跌了、Uber股价涨了 39:41 到底为什么特斯拉要讲Robotaxi的故事？ 41:30 1亿量车、100吉瓦、分布式计算资源 43:05 点评无人驾驶多功能车Robovan 47:45 点评整场唯一超预期的人形机器人：是摇操作？【从蒸汽机到无人驾驶】系列 和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊 和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远” 从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史 从蒸汽机到无人驾驶4｜Waymo和它的对手们：我暗中考察了四个月 从蒸汽机到无人驾驶5｜谈谈自动驾驶创投过山车这8年 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第5集。 因为，在我自己学习自动驾驶的过程中觉得，这个行业的知识壁垒很高、信息不对称也很严重，所以邀请五源资本合伙人、前滴滴自动驾驶COO孟醒来做一个自动驾驶的深度科普。在之前的两集中，他分别以L2和L4自动驾驶为线索，分别聊了聊特斯拉FSD进化史和低调的Waymo及它的对手们。大家可以在《商业访谈录》的72集和74集收听。 今天这集更偏孟醒个人。这次聊天发生在他刚离开滴滴、即将加入五源资本的短暂间隔期之中。我们聊了聊为什么那么多人都在逃离风投，而他却选择在此刻回归？以及他所亲历的自动驾驶创投这8年。 建议大家把72、74和78这三期节目连起来收听。 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 【嘉宾小传】 孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和CEO创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的Orbeus和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及IPO项目，参与项目金额超过600亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院MBA学位。 创业和投资是一个旋转门 那么多人离开VC，我为什么在这时回来了？ 中美的孵化器对比 投资小鹏汽车、Momenta的经历 天使轮估值1亿美元以上的前沿科技公司还没有成功案例 16年通用汽车10亿美元并购Cruise带来了自动驾驶创投热潮 在创投端，亲历过去8年自动驾驶的起起伏伏 16年创立的自动驾驶相关公司到今天还活着的，大概一半 细说自动驾驶的产业版图和分工 L2和L4领域今天已经高度头部化 经历多轮周期的自动驾驶能给今天的大模型哪些借鉴？ 【从蒸汽机到无人驾驶】系列 和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊 和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远” 从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史 从蒸汽机到无人驾驶4｜Waymo和它的对手们：我暗中考察了四个月 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

2024年，不少海外大型PE纷纷募集了巨额的并购基金，中国也出台了针对并购多项鼓励政策。就在前不久，9月24日，证监会发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的意见》（即“并购六条”）。 并购重组市场会变活跃吗？ 本集我们的主题正是并购。我邀请霞飞资本创始人、百度前VP陆复斌来聊聊。陆复斌离开百度以后，从2017年就开始在全球并购市场上寻找机会。到今天他总计完成5笔交易，投出21亿美金。这些交易来自美国、以色列和东南亚，大多完成得隐蔽，在网络上你能找到的只有只言片语。我很好奇，他为什么要保持一种刻意营造的低调。 插一句口播：除了小宇宙，大家还可以在Apple Podcast、Spotify、YouTube、腾讯新闻、喜马拉雅等多个平台关注《张小珺Jùn｜商业访谈录》。特别是Apple Podcast。希望大家能够在Apple Podcast上多多给予积极的评分和留言。谢谢大家！大家国庆节快乐！ 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 03:00 嘉宾经历：美国NASA-创业-亚马逊-百度VP 06:27 贝索斯管理方法：Two-Pizza Teams 20:51 过去5年在全球市场做并购，投出21亿美金 26:06 当互联网越来越像传统行业，退出方式会变得多元 30:13 并购、时代与案例 36:46 已并购deal的幕后故事： 全球同性恋社交网络Grindr（三年两次转手、从昆仑万维买过来） 以色列公司英为财情（Investing.com） 加密货币交易所Coins 01:00:48 常见并购步骤 01:05:22 怎么判断好资产？什么是便宜？ 01:12:39 我竞价试图收购Yahoo的故事 01:16:45 最难的是收购完的经营 01:18:50 美国、以色列、东南亚做生意差异性 01:25:21 未来几年并购重组趋势【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

在过去两集节目中，关于OpenAI o1和AGI范式转移，我们先是推出了一集预言，之后推出了一集解析。在一个新范式来临的临界点上，我们希望听到更多来自业界不同视角的声音。哪怕这些声音是切片的、冲突的，我们都希望当做一种记忆和留存收集起来。 今天这期是王小川的返场。 王小川在创业开始就关注到强化学习并且很早开始公开谈论。他曾说，大模型代表快思考，它叫“学”；强化学习是慢思考，它叫“思”。“学”和“思”两个系统最终会走向融合。除了o1，王小川也聊了聊强化学习在一个特定场景——医疗——中的应用。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:30 大模型是“学而不思则罔”，强化学习是“思而不学则殆” 03:45 Sam Altman被宫斗下课与强化学习大神Noam Brown的动态 05:45 OpenAI o1是范式升级，摸到了一条从快思考走向慢思考的道路 （DIKW模型：Data – Information – Knowledge – Wisdom） 08:18 怎么看o1隐藏思维过程，有人破解o1思维链会被警告要封号？ 09:04 从以语言为核心走向思维链，分两阶段运行增加泛化性 11:38 强化学习 vs 监督学习 16:39 除了数学和代码以外，医疗是可以用强化学习提升的领域 19:55 之前做强化学习实验没有CoT（思维链），今天更强调CoT了 22:16 复现o1 vs 复现GPT-4 26:30 未来几年将从强化学习范式走向写代码解决问题新范式 28:35 做“水涨船高的应用”，不只是“沿途下蛋的应用” 31:35 创业公司要走出大厂射程，在射程内你是没什么好活的【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

上集节目，广密在OpenAI o1问世之前，准确地预言了代号为“Strawberry”（草莓）的项目走向，以及它背后暗示的AGI范式已经转移，强化学习开启了新赛道。 这集节目录制在o1问世之后，我第一时间和边塞科技创始人、清华叉院信息研究院助理教授，同时也是前OpenAI研究员的吴翼聊了聊。他的研究方向正是强化学习。吴翼从技术视角全方位地解读了o1模型，并且分享了只有内部视角才能看见的真实的OpenAI。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:50 2019年在OpenAI做研究员 03:04 那个年代所有PHD都希望去Google Brain和DeepMind 03:46 OpenAI o1-preview初体验，很意外在用户使用端做这么大规模的推理 07:20 pre-training（预训练）能挖的金矿越来越少，以强化学习为基础的post-training（后训练）是另一个大金矿，使迈向AGI的梯子多了几节 09:00 o1-preview版本是GPT-3时刻，到没到ChatGPT时刻要看正式版本 10:33 o1应该核心关注两个要点和背后的技术原理 13:54 强化学习能否探索出Scaling Law有希望，但很复杂 15:06 强化学习三要素：reward model+搜索和探索+prompt，每一块都很难 16:42 2014年开始，UC Berkeley集体转向，押注强化学习 19:36 RL算法的演进：从DQN（Deep Q-Network）到PPO（Proximal Policy Optimization） 23:45 相信会带来通用能力而不是垂类能力提升 24:47 长文本是实现AGI的第一步，推理能力是第二步 29:57 通过o1-preview能反向复原哪些技术细节？ 34:00 reward model不太可能有一个单独的小组闭着眼睛训练，是耦合的 38:30 思维链、安全、幻觉和算力 41:25 为什么这么项目叫“Q*”？后来又叫“草莓”？梗都很有意思 49:49 o1不代表垂直模型，依然相信会出现全能的大统一模型 57:57 关于Scaling Law，2019年OpenAI内部讨论的细节 01:00:26 2019年的OpenAI处于“闭着眼睛挖矿的状态” 01:03:20 OpenAI当年如何做管理：搞大新闻、发博客，KPI是博客关注量 01:10:28 2020年离开OpenAI后悔吗？o1发布前的预言单集：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 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第4集。因为，在我自己学习自动驾驶的过程中觉得，这个行业的知识壁垒很高、信息不对称也很严重。所以邀请孟醒来做一个自动驾驶的深度科普。 之前的节目介绍过，自动驾驶分成两条线索：1、以特斯拉为代表的辅助驾驶路线；2、以Waymo为代表的全无人驾驶路线。围绕路线之争，这个行业吵了10年。 在上集，孟醒着重聊了第一条线索：特斯拉FSD进化史。本集，我们的重心则是另一条：低调的Waymo和它的对手们。很有意思的是，孟醒曾带队在凤凰城调研Waymo，还暗中探访了它的“老巢”。 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。《技术不无聊》是孟醒制作的一档新播客。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）【嘉宾小传】 孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和CEO创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的Orbeus和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及IPO项目，参与项目金额超过600亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院MBA学位。 02:00 Waymo始于2009年，是Google X实验室一个项目 04:32 我访谈Google无人车创始人Sebastian Thrun，结果被人骂了，很惭愧 07:13 DARPA Grand Challenge（美国DARPA出资赞助的无人驾驶赛）被埋没的故事 13:24 Waymo负责人连连换届： 1. Sebastian Thrun（2009-2013）：Sebastian Thrun是斯坦福大学教授，也是谷歌自动驾驶汽车项目创始人之一 2. Chris Urmson（2013-2016）：Chris Urmson是卡内基梅隆大学机器人专家，参与了多次DARPA自动驾驶挑战赛 3. John Krafcik（2015-2021）：John Krafcik是汽车行业资深人士，曾任现代汽车北美公司总裁兼首席执行官 4. Tekedra Mawakana和Dmitri Dolgov（2021-2023）：Tekedra Mawakana是Waymo首席运营官，法律和公共政策背景出身；Dmitri Dolgov是Waymo首席技术官，参与自动驾驶技术开发多年 5. Dmitri Dolgov和Saswat Panigrahi（2023年至今）: Dmitri Dolgov继续担任CEO之一，Saswat Panigrahi是Waymo首席产品官，负责产品管理和战略规划 18:05 Waymo技术关键变化，对最简洁漂亮的架构端到端抱有理想 21:55 我带队在凤凰城调研Waymo四个月，还暗中探访了Waymo“老巢” 38:30 无人驾驶第二名Cruise（创始人Kyle Vogt），两年、40人团队，10亿美元卖给通用汽车 43:24 一起安全事故，使Cruise从顶峰极速坠落 48:00 为什么Waymo和Cruise同样作为大企业分支，风格差异这么大？ 57:40 Uber也曾是无人驾驶一个有竞争力的对手，怎么退出了比赛？ 59:17 另外两位竞争对手现况：Zoox、Aurora【从蒸汽机到无人驾驶】系列 和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊 和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远” 从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天这集是我和广密【全球大模型季报】第4集。这期2024年Q3季报，提前和大家见面。 我们正进入的9月会是AGI的一个大月，OpenAI造势已久且绝密的项目“草莓（Strawberry）”将在不久后揭开它神秘的面纱。此外，Anthropic也会推出Claude 3.5 Opus，这两个模型将是AGI进程是否顺利的关键风向标。 这些项目很可能暗示了硅谷AGI范式已经静悄悄地发生剧烈转移。 本集节目带来了对AGI发展路径的最大猜想——硅谷AGI范式正在发生转移，self-play RL（强化学习）开启了新赛道。大部分人还没意识到，在纯靠语言模型预训练的Scaling Law这个经典物理规律遇到瓶颈后，多家硅谷明星公司已经把它们的资源重心押宝在一条新路径上：self-play RL（自博弈强化学习）。只不过，这个范式转移还未形成共识。Self-play RL到底是什么？它如何有别于传统路径？它能成为继续Scaling Law的一把神奇钥匙吗？ 这集节目是关于self-play RL的一篇高质量科普，也希望为大模型从业者带来方向性的启发。 除了self-play RL，我们着重探讨了硅谷一级市场的明星赛道（Coding、视频生成、通用机器人），以及OpenAI与科技巨头近况。希望我们【全球大模型季报】能帮大家了解最前沿的AGI动态，并且能持续给大家带来启示。 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）坏的推演猜测，GPT-5不乐观；好的推演猜测，RL开启新赛道 02:30 语言模型预训练的范式或许遇瓶颈，模型scaling边际效益开始递减 05:21 为什么不一定能支持模型在GPT-4o基础上大幅跃升？现在处于“真空死亡地带”？ 06:43 我最担心的是，纯靠语言模型的经典Scaling Law /Pre train这个物理规律遇到瓶颈，或者在更大参数比如2-3T以上的情况下开始失效了 09:37 如果scaling law在模型变大的过程中不work，现在有三条潜在路径：1、多模态尤其是视觉（但还没有证据说能从视觉模态训练涌现智能能力）； 2、10万卡集群（但10万卡集群充分互联的难度比预期难，可能是全人类最难的项目之一）； 3、强化学习self-play RL（这是范式级别的大转变！） 12:53 如果我是AI公司CEO，我会200%资源all in RL这条路 13:40 概念解释：Reinforcement Learning，简称RL，中文强化学习（Ilya用一句话概括强化学习：让AI用随机路径去尝试一个新任务，如果效果超出预期，就更新神经网络的权重让AI记得多使用成功的实践，再开始下一次尝试） 19:05 代码和数学可以变得很强，能不能泛化到更多领域没有证据 22:39你也可以把语言和预训练比作人类基因组，携带着人类几千年进化的基因，强化学习RL就是人类成长的一生 24:55 必须很聪明的模型才能有能力做self-play RL的探索 27:07 Anthropic Claude 3.5是这一波标志性的产品，他们不搞Sora/搜索，主线是RL；业内少数人意识到RL的重要性是最近两个月 28:35 硅谷明星公司现阶段的资源投入？1-2家公司把RL当作最高优先级 28:56 2024年9月OpenAI和Anthropic即将要发布的，什么值得期待？ 29:42 AGI范式大转移之下，还会有GPT-6和GPT-7吗？（可能明年会看到很小的模型比今天GPT-4o要聪明非常多，一个期待是实现AGI不一定需要巨量参数的模型） 30:33 新范式的困境和卡点 32:52 Character.AI出售给Google预示AGI竞赛上半场结束，下半场开始，创始人Noam从Google进入self-play RL下半场 34:36 新范式下，还需要那么多GPU吗？很多人关心英伟达股价 37:06 AGI范式转移只在最核心的researcher中有共识，几百人，还没扩散 38:55 Claude 3.5 Sonnet显著提升，带动了编程工具Cursor的火爆出圈 40:08 OpenAI在造势的草莓、Q*，猜测背后都是强化学习RL 41:55 国内公司应该应该all in 200%跟进RL 42:44 语言模型和RL是乘级关系硅谷AI一级市场的四个明星赛道 45:12 硅谷的AI赛道：围绕LLM周边有3-4个圈，搜索、代码Coding、视频、机器人 1、Coding：在硅谷出现了4-5家独角兽（Devin、Augment 、Magic、Poolside，都已经20-30亿美元估值），最近编程工具Cursor出圈 2、  视频：这个赛道诱人，但格局不稳定、决胜窗口长 3、通用机器人：想赌具身领域也有个OpenAI，现在是基础科学突破的问题，没看到在机器人领域的“通用泛化能力”出现 57:00 美国通用机器人的明星项目（Pi、The Bot是业界公认最头部的项目，除此之外融资金额很大、声量也比较高的是Skild AI、Figure AI） 58:31 国内vs硅谷机器人：硅谷投robot foundation model一个大脑，像Andorid；在国内投整机，OV和小米 01:01:56 LLM->多模态->具身智能->世界模型，这是AI发展路径 01:05:54 LLM vs 移动互联网，叙事逻辑是什么？哪些明线与暗线？ 01:07:04 有没有可能，今天不做强化学习的公司未来都跑不出来 01:08:05 站在现在，重新评论一下中国LLM？“月亮和六便士”OpenAI和科技巨头 01:12:37 OpenAI 1、有点浪费技术领先的红利，产品没接住 2、联合创始人Greg Brockman、John Schumann离职 3、Ilya离开应该是bet on两个路线（多模态/强化学习，大概率是RL） 01:17:10 Q*和草莓和RL应该是一件事，草莓是代号，RL是方法 01:18:07 回答红杉美国合伙人 David Cahn发布最新文章《AI’s $600B Question》 01:20:00 在2024年Q3，AI叙事还有哪些非共识？ 01:22:45 Character.AI之后，哪些AI公司还会被收购？做个预测 01:23:38 2000年互联网hype破灭后只留下Amazon一家公司，今天AI hype如果破灭了，谁是下一个Amazon? 01:24:24 AGI第一幕是科技巨头受益，第二幕还没完全展开【全球大模型季报】系列 2023年：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 2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能 2024年Q2：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 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

去年下半年以来，特斯拉V12版本和端到端架构为自动驾驶掀起了一波全新的热潮。这波总是在“5年之后”又“5年之后”屡屡迟到、屡屡爽约的技术革命，到今天，到底发展成什么样了？它距离我们真实的生活还有多远？ 我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第3集。 我们的前两集节目里，已经推出了与何小鹏和楼天城的访谈，他们分别代表自动驾驶领域最有代表性的两类公司：一个是做L2（辅助驾驶）的汽车公司、一个是做L4（无人驾驶）的技术服务公司。这次，我邀请了在自动驾驶行业很资深且背景多元的一位人士。 孟醒在过去8年从各个维度深入参与过这个行业。他曾是连续创业者，先后在美国和中国创办了两家人工智能初创公司；他也是投资人，投资过小鹏汽车、Momenta等自动驾驶相关公司；2019年起，他出任滴滴自动驾驶COO。就在最近，孟醒刚刚更换了新身份，再次回到风投行业做一名前沿科技投资人。 我和孟醒从他亲身试驾特斯拉FSD各个版本的真实感受开始聊起，深入探讨了端到端架构和FSD进化史。不过这集只是开篇，接下来我们还会推出更多的精彩续集。 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。《技术不无聊》是孟醒制作的一档新播客。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）【嘉宾小传】 孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和CEO创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的Orbeus和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及IPO项目，参与项目金额超过600亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院MBA学位。 01:30 孟醒的学习和创业经历，从幼儿园就开始在中美两边穿梭 08:33 为什么自动驾驶行业和公众之间充斥着信息不对称？ 11:17 自动驾驶分两条线：辅助驾驶已经到产品中期，无人驾驶产品还处在Pre-A阶段 18:18 辅助驾驶和自动驾驶各自迈过几道坎？还有哪几道坎要过？ 21:18 亲身试驾特斯拉FSD不同版本的感受（从非端到端的最后一个版本V11.3.6到端到端版本V12.3、V12.4，技术提升斜率如何？） 27:37 为什么L4公司看特斯拉FSD像小学生？优化目标和L4公司不一样 29:09 L2直到实现极高驾驶能力之前，应该有最优接管率，不能过高也不能过低 33:12 L2和L4截然不同的产品体系：L2提供更好的人机共驾体验，L4提供成本更低的出行服务能力 33:36 L1-L5的命名体系和它带来的歧义 43:06 特斯拉V12版本和端到端架构为什么重新点燃自动驾驶的热情 52:20 V12更像是辅助驾驶里的GPT-3时刻 54:11 关于特斯拉端到端架构，哪些是已知信息？哪些是黑盒？ 56:43 特斯拉自动驾驶的技术演进史（both硬件和软件） 01:02:54 特斯拉是端到端且不用任何规则兜底，国内公司很难做到 01:04:07 特斯拉的纯视觉路线vs大部分公司的激光雷达路线 01:11:52 端到端是自动驾驶的终极大杀器吗？分别探讨L2和L4 01:17:32 复刻特斯拉FSD需要多少花销？大致的估算 01:19:18 几乎所有中国的竞争者都在跟进端到端架构【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第2集。 最近萝卜快跑在武汉引发广泛关注，许多人开始讨论Robotaxi是不是迎来拐点？我邀请了楼天城来聊聊。 楼天城是清华首届姚班毕业生，因在编程竞赛的优异战绩又被称作“楼教主”。他毕业后进入Google工作，在这里最早接触了无人驾驶，而后又加入百度从事无人车研发。2016年，楼天城与百度前首席架构师彭军，创立无人驾驶公司小马智行（Pony.AI），他出任联合创始人兼CTO。该公司估值达85亿美元，正寻求在纳斯达克或纽交所上市。 节目中，我们探讨了关于Robotaxi的新闻、无人驾驶的简史、自动驾驶常见的路线之争。楼天城说了一些颇为尖锐的观点：比如，“L2做得越厉害，它离L4越远，反之亦然”，又比如“当自动驾驶超越人类，数据就变成干扰项，并不是越多越好”。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:11 先谈两条新闻：1、萝卜快跑火了，2、Tesla推迟Robotaxi发布时间 04:39 用时间概念来表达“无人驾驶小史”：1小时/10小时/100小时/1000小时/10000小时，自动开不用人接管（跨越每一步中的关键点） 10:10 我主要精力花在“Contest based metric system”（“基于竞赛的度量系统”，旨在根据不同的场景分别评估系统的能力。） 16:45 “端到端”根本变化是，让整个模型的能力加强了，避免模块之间传输信息丢失 17:18 “端到端”只能做到100小时，从100到1000小时是超越资源和能力的 17:50 自动驾驶的路线之争：先有目标不同，才有路线不同 1、激光雷达/纯视觉？“纯视觉只能做好学生，但激光雷达能作弊” 2、车路协同/单车智能？“互相加成，但单车智能是priority” 3、渐进式自动驾驶/跨越式自动驾驶？“一个是足球、一个是篮球” 4、辅助驾驶/自动驾驶？“L2做得越厉害，它离L4越远” 26:57 无人驾驶创业这8年：高潮与低谷，落地得快与慢 35:54 “当你真的超越人类，数据不是越多越好，数据是干扰项” 44:06 关于个人：姚期智先生令我印象深刻的、ACRush、“只有冠军才知道冠军和亚军的差距” 49:10 坚持20年编程竞赛的人告诉你一个竞赛技巧：“Hold cold card”【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，记录这段承载人类出行终极梦想的技术浪潮，今天是第1集。 很多人说大模型会改造自动驾驶，加速拐点的到来，但它究竟是如何发生的？ 本集我邀请了小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏。 过去1年半，作为一名汽车CEO，何小鹏倒是为大模型做了挺多事——他让团队读论文，自己到访美国三趟，试驾特斯拉FSD和Waymo，还拜访了黄仁勋。在他看来，中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司。 站在小鹏汽车创办10年的节点，我也和他探讨了友谊、商战、高峰与滑铁卢。 他形容，造车就像在“在血海里游泳”。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）友谊与股价 02:11 雷军怎么邀请你、李想和李斌同时出席小米SU7发布会？ 03:12 他们说“估计你气晕了，在厕所哭啊”，把我笑坏了 03:25 那场发布会上，李想、何小鹏、李斌、魏建军的座次问题 04:17 我们坐在下面讨论什么？我为什么在笑？ 05:50 什么时候发现小鹏汽车的股价跌了？什么心情？ 06:05 我对雷军和他第一台车的看法基因与局限 06:27 小鹏汽车做智驾的源头和基因 10:30 我从之前创业做UC浏览器积累的认知 14:14 蔚小理都是从互联网入局造车的创业者，但基因和思考完全不同 15:56 我的反思：如果我有汽车品牌逻辑，我会切得再高一点；如果我更懂汽车体系，我会先从P7入手，再到maybe G7的体系 17:25 论“小鹏汽车”的命名和从投资人到加入小鹏汽车 20:18 UC创业那十年心理上的高点、低点和忐忑大模型改造自动驾驶 21:32 一个现实问题：自动驾驶能帮你卖车吗？ 23:33 大模型公司没人挣到钱，它在另一个纬度可以挣到钱的，就是自动驾驶 24:33 自动驾驶做了大模型，还需要有“刹车”加“守门员” 25:28 在ChatGPT问世以后，我做了哪些动作？读论文、到美国、拜访黄仁勋 26:00 大模型不是人的思考逻辑，是machine的思考逻辑或者推理逻辑 27:25 软件从科研到规模使用很快，硬件极其难 29:58 大模型怎么在车上落地？按照它的逻辑重写我们的数据流逻辑，增加数据的收集，做预训练，最开始写出来的东西完全不能用，需要巨大的训练量 32:58 你和车企CEO、李想、李斌、雷军会聊大模型吗？ 33:20 中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司——小鹏是其中一家 35:10 怎么看马斯克同时做Tesla和xAI 36:54 吴新宙离职和拜访黄仁勋的启发敌人和护城河 40:32 今天随着华为入局，它的智驾能力也被认为是第一梯队，而它的风格又那么凶悍，你感受到了冲击吗？ 41:32 有人说，小鹏要不干脆别卖车了，学华为做智能化提供商 42:45 大模型对于小型公司不利：大AI越强所以越多数据，越多数据所以越多费用，越多费用所以要卖越多车支持这个体系，这是一个网络效应 46:32 复刻特斯拉端到端FSD（完全自动驾驶）要花多少钱、多少时间、哪些基础要素？ 47:40 未来多模态的大模型、自动驾驶模型和机器人大脑会统一吗？乱世快出现了 48:59 “兄弟们想害谁，就让他来造车” 51:40 “我只是觉得在血海里面游泳” 53:31 切忌在人的方面“一脚油门、一脚刹车” 55:49 G9事故反思、变革之难 57:00 和总裁王凤英的分工，我们没有汇报关系 01:00:28 不是壮士断腕，是“壮士把头都断了” 01:01:35 淘汰赛、全明星赛，我的目标是第一 01:03:01 合纵连横频发，乱世快出现了 01:05:44 车企发车好比“出牌”，小鹏为什么今年出MONA M03这张牌？ 01:10:33 变革中的我：最近发的小脾气，从民主到集权，关注2+3问题01:14:00 何小鹏最近在美国试驾完特斯拉FSD和Waymo之后，新鲜的体验与判断【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天这集是【全球大模型季报】第3集，我与广密从AI应用端出发，复盘全球大模型这半年的进展。 AI搜索是大模型在应用端达成的第一个共识。这次，我们详细聊了聊AI搜索企业Perplexity，关于它的创业、数据、竞争与护城河。Perplexity最新一轮估值已达30亿美元。 此外，我们聊了一些业界关心的重要话题：AI应用为什么还没有大爆发？GPT-5为什么那么慢？大模型的商业模式和壁垒究竟是什么？我们也对美国科技巨头过去半年的状况一一作了点评。 我们在这集节目增加了一个互动环节，大家可以就播客中提出的问题在评论区留言，也许嘉宾会现身回复哦：） 本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:16 突然走红的Perplexity 过去1年，应用端比较无聊，Perplexity是唯一跑出来的（2000多万月活用户，2000多万美元ARR，年底可能到1亿月活，1亿美元ARR，月度环比增长20%以上） Perplexity的创始人和创立过程，硅谷核心圈都投了 Perplexity的豪华投资人天团、已完成四轮融资与估值爬升过程 （投资人包括：Google SVP Jeff Dean，Meta首席科学家Yann LeCun，OpenAI早期投资人Peter Thiel、OpenAI创始成员Andrej Karpathy、知名Solo GP Elad Gil，GitHub之前的CEO Nat Friedman，Databricks联合创始人Reynold Xin，Hugging Face CEO Clément Delangue，亚马逊创始人Bezos） 为什么硅谷的个人投资者参与这么多？ 06:16 信息检索是匹配模型能力最合适的PMF 对于知识工作者有积累创造性任务：组合型创造-探索性创造-变革型创造（信息检索就是组合型创造） Perplexity CEO是先思考产品再思考模型，而不是先做模型再找落地场景 如果Perplexity能向下改模型，Anthropic收购Perplexity，这是很好的组合 11:12 Perplexity最新估值达30亿美元，为什么它值这么多钱？ Perplexity这种产品形态和小红书长期是什么关系？都在抢传统搜索的生意 Perplexity A轮融资的时候，我们拿它和头条早期数据做对比，很有意思（留存、用户心智） 英伟达投资了Perplexity，黄仁勋公开说他用做多的一个AI产品是Perplexity Perplexity怎么和Google、OpenAI竞争？错位竞争！ 面对Perplexity，Google、百度这类传统搜索公司有哪些应对？ 秘塔AI是中国的Perplexity吗？国内一个问题是：内容有割裂性 17:50 Perplexity的护城河是什么？会独立长大还是被并购？ “今天的创业公司似乎都在巨头的辐射之下” 18:25 同样是30亿美元估值的月之暗面和Perplexity，本质区别是什么？19:16 无聊的AI应用生态 首先画一张AI创业公司脑图（大模型公司估值显著高于AI应用公司） 21:10 海外版“大模型的资本扑克牌”，很清晰、巨头主导，关注Meta和Apple接下来会怎么落子 红杉美国只投了OpenAI和xAI 22:50 AI原生应用系统性大爆发了吗？没有！ 为什么说现在模型能力和产品能力不够？ 应用大爆发的关键条件有哪些？（模型能力、调用成本、速度latency） 26:55 未来6-12个月，哪些是高确定性问题？哪些高赔率问题？ 大家远远低估了模型变小的速度——过去一年我们卷云端和数据中心的基建，未来一两年会卷端侧基建 模型变小的挑战是什么？ Apple和OpenAI合作并不稳固，Apple和Anthropic也谈了一个合作，随时热插拔ChatGPT 接下来最重要的能力跃升是：逻辑推理reasoning+多模态 34:10 一个听众互动（大家可以留言）：如果OpenAI GPT-4o给开发者的API成本大幅下降，成本可忽略，哪些应用能爆发？ 回顾一下GPT降价幅度，过去一年降低10倍；我好奇OpenAI为什么不更激进降价？摧毁其他人 AI应用型的人才画像是怎样的？ 给AI新物种大爆发的时间一个预测？ 36:33 过去半年美国AI应用生态有多无聊？（沙滩上建房子）36:58 GPT-5为什么那么慢？ OpenAI模型能力跃升停滞了吗？为什么GPT-5出来比较慢？ GPT-5预计什么时候来？GPT-5会长什么样？ 为什么GPT-4和GPT-5中间插了一个GPT-4o？（为了降成本） 硅谷和中国大模型公司牌桌发生了哪些变化？ 拿到“最后一张船票”的马斯克xAI，有什么差异化？ 41:47 “OpenAI内部状态就像是从东向西开拓美洲大陆，科学家让火车高速奔跑，infra工程师在火车前面修铁路，铁路铺设和火车齐头并进” 过去半年在大模型上，中美差距是拉大了还是缩小了？45:35 大模型的商业模式和壁垒 大模型是好的商业模式吗？壁垒在哪？ Scaling Law之外，会有不一样的路线走向AGI吗？ 怎么看通用机器人？怎么看无人驾驶？ 通用机器人和无人驾驶，哪个来得更快？ 今天通用机器人的目标还没有定义清晰55:25 最后，我们点评了硅谷科技巨头这半年的状态 OpenAI（离职风波对OpenAI有影响吗？） 苹果（AI的feature能不能带来换机潮） Google（模型上不乐观，流量优势明显） 英伟达（从股价角度超出了可分析性） Amazon Meta 微软 特斯拉 61:43 “创业公司和大公司不是颠覆关系，是依赖关系” 63:32 RAG、检索增强是阶段性需求，做得好不好是工程问题 64:18 中美创新生态的差异（创新的温室） 65:23 2024下半年展望：你会把时间和精力重点分配在哪些问题上？【全球大模型季报】： 2023年：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 2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：24 Q1全球大模型前沿手记 播客中提到的文章： Perplexity CEO：AI 创业公司要先做产品，后做模型 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是MiniMax天使投资人、云启资本合伙人陈昱。MiniMax是中国6家大模型创业公司中，除月之暗面之外，另一家估值比较高的独角兽企业。这集我们聊了聊MiniMax的创业、融资和团队故事。 此外，最近很多投资人都去美国参加了GenAI大会，陈昱在现场聊了聊他的观察。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）GenAI大会 01:00 陈昱的自我介绍 01:55 聊聊最近在美国举办的“GenAI Summit SF 2024”大会 03:36 中美博弈下，美国基金怎么看有华人参与的AI项目？美国公司怎么看中国资本？ 10:18 美国的AI创业方向和中国总体差距不大，以软件为主 11:00 GenAI大会在组织中，出了许多问题AI在过去10年的演进 11:40 过去10年，AI在技术和投资两个层面的演进路径 13:05 三波AI应用浪潮：计算机视觉（诞生了AI四小龙）、自动驾驶（L4落地的艰难）、大模型 15:05 我这次再次体验了Waymo 18:22 2022年底all in大模型以后，也分了若干阶段MiniMax的幕后故事 24:25 作为第一个投资人，投MiniMax背后的故事（和联合创始人贠烨祎是校友） 29:34 创始人闫俊杰的代号叫“IO”（Input/Output），见过一次后我对他有好感 31:46 MiniMax是从商汤出来的创业公司，商汤的局限性 33:57 MiniMax是一把手亲自参与、高度保密的项目 36:22 MiniMax的技术、应用、产品迭代（数字人-Glow-海螺AI、星野等） 39:30 原今日头条产品负责人张前川在高瓴的牵线下加入 40:39 关于闫俊杰、贠烨祎和团队？ 43:38 怎么看巨头引发的大模型降价潮，特别是对创业公司的影响《大模型的扑克牌》 47:12 玩家：巨头是筹码最多的大户，其次是融资领先的创业公司 49:24 后面几家创业公司的首要课题是融资 50:15 Club Deal（俱乐部交易）现象为何在大模型浪潮里如此突出？ 51:00 “看看牌”，今天仍然不敢说一定有创业公司的机会 52:18 一共5轮，我们基本每一轮都在加码 52:52 6家大模型创业公司今年的入围线 55:00 巨头推出的大模型产品PK创业公司的产品 56:56 你能接受MiniMax被巨头并购吗？【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

很多企业家在过去一两年纷纷去英伟达“朝圣”，令他们最为吃惊的是黄仁勋的管理方法论。每一条都很反直觉，反共识——比如，老黄不裁员。 今天我邀请前龙湖集团CSO、专注战略与组织研究的王亚军，来系统性梳理老黄搭建组织系统。先透露两条让我听完觉得非常激动的观点： 1、一个组织的沟通结构会决定它的产品架构，英伟达组织就像它的产品一样，是分布式操作系统，“就像一台GPU”； 2、如果一个企业没有爱，是不会有创新的；恐惧永远是创新的敌人。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:34 英伟达的组织系统是少数存在，看起来奇怪 04:05 老黄管理第一条：60个高管直接向老黄汇报，再往下不是 07:53 老黄管理第二条：这60个人薪酬一样，精确到1美分的一样 09:43 老黄管理第三条：我不做1v1的谈话 11:30 老黄管理第四条：“Let’s reason together”（我们一起推理吧！） 12:27 Sounds kind of like a GPU. 14:26 著名的“康威定律”：一个组织的沟通结构会决定它的产品架构 18:36 学习英伟达管理的常见误区（context, not control） 28:04 拼凑式管理，以及管理的本质是什么？ 31:17 “分布式决策能力”适用于什么样的企业？ 35:27 老黄管理第五条：不鼓励写文档，鼓励员工给他发邮件（最重要的5件事） 38:12 老黄管理第六条：不裁员（I torture you to greatness） 42:48 老黄管理第七条：只做别人做不了的东西，不看市场份额（Market share is for the losers） 44:37 “战略不是文字，战略是行动” 45:10 老黄管理第八条：不做计划 47:47 英伟达的价值观之一是爱与关爱 48:52 如果一个企业没有爱，是不会有创新的；恐惧是创新的敌人 54:20 也聊聊黄仁勋这个人：从服务员到CEO；叫醒小狗让他感到内疚【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是李志飞，前不久他的公司出门问问刚作为“AIGC第一股”在港交所完成上市。（股票代码：2438.HK）他在节目里很坦诚地聊了聊，作为一家AI公司、一家前沿科技公司，在熬过12个年头终于站在交易所敲钟的那一刻，他到底想了些什么。还有那些你不知道的前沿科技创业中的狂妄与痛苦——他称，自己是一个看见过“创业死亡”的人。 他的故事或许能给今天在大模型浪潮中冲浪的选手，一点启发。 此外，我们也点评了最近的GPT-4o、Google AI助手和字节模型大降价等一系列AI最新进展。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:00 “AIGC第一股”幕后 06:37 为什么“前沿科技”总和“项目制”挂钩？ 08:36 熬了12年，敲钟那一刻的真实想法 10:17 “漏斗模型”，大部分前沿科技会消失 12:38 没有路径和节奏规划的vision是耍流氓15:15 点评GPT-4o：多模态、大统一模型 23:20 有声音生成但没有视频生成，Sora不是自回归架构 24:30 我的信仰是，大一统模型应该基于自回归 29:45 OpenAI技术迭代曲线放缓了吗？ 31:50 怎么看一天后Google的反击？ 41:51 多模态下一步是把具身智能结合进来，推理能力提高，才有Agent 46:46 字节模型大降价早在意料之中，对以API为商业模式的公司不是好事 48:51 模型公司要思考3-5年充分竞争后，还有你的生态位吗？ 51:31 我对前沿科技创业很悲观，都是熟悉的套路55:35 我的前沿科技创业12年 55:35 我做错过的战略是？它让我在巨头碾压时没有生态位 60:51 曾鸣说：模型公司在一块浮冰上，保持敏捷，一旦有坚冰纵身一跃跳上去 01:05:51 回望12年创业中的狂妄、无效勤奋和回归 01:11:06 看见了“创业死亡”的时刻，我抑郁了 01:16:21 谷底的时候在做什么？裁员、战略性躺平、算P&L 01:23:12 我写公众号释放我对技术的冲动，不折腾公司了 01:25:16 前沿科技公司融资后可能进入“负循环” 01:27:06 上市那一刻我在想：今天这个结果对得起我12年受的磨难吗？——对不起。《大模型下半场，关于Agent的几个疑问》 《关于 Google Gemini 的八点启示》 《从机器人模型 RT-2 看多模态、Agent、3D视频生成以及自动驾驶》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这集是梦秋的返场。梦秋是清流资本创始合伙人、百度原技术VP。 过去两年，风险投资在中国的游戏规则骤变，梦秋从各个维度呈现了洗礼之后的新业态与新规则。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:25 美元VC重新定位 04:37 以朱啸虎为代表施行分红策略，但明股实债这种deal也不好做 05:47 VC目前主流策略是蛰伏 08:57 美元基金击鼓传花式的投资方式被打破 09:42 看好机器人本体的机会 12:51 从第一天就不看大模型，投了两家AI企业（深势科技、aiXcoder） 15:13 越早期的股东想退出越难，没什么bargain power（议价能力） 17:06 大厂留给创业公司的“傻瓜窗口”没有了 18:10 大模型的垂直场景 23:08 过去一年，中国AI创业公司图谱 28:15 一个事情push到极致都有可能成功，中间地带是最难的 32:57 新的游戏规则：VC现在不靠非共识而靠共识挣钱；我们不是Venture，我们希望No Venture，不要冒险 33:30 人民币 VS 美元，看现在学 VS 看未来学 35:57 VC成了更少数人的游戏，谁应该配置VC？ 38:53 这个行业至少缩水了1/3，我为什么不下牌桌？ 41:28 我们就做侏罗纪时代的啮齿类动物——活着——“你都做老鼠了，你还能怎么更差呢？” 47:30 今年继续谷底爬行 49:37 通用大模型对无人驾驶公司有多大冲击 59:00 清流资本是谁？ 62:05 新时代VC的整个逻辑都变了 63:50 新时代的founder 66:40 消费洞察 70:05 投国家鼓励的方向：新能源、新材料、硬科技；消费值得看，但要投挣钱的 73:50 经济下行的人世百态梦秋此前的节目： 《1. 和投资人梦秋聊聊加州、投资寒潮和林黛玉》 《21. 投资人视角下的大模型和市场真实水温｜和梦秋聊ChatGPT》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

3月，我们连续从多个角度关注了中国AGI进展，这集让我们把目光投向海外，对刚过去的 2024 Q1全球大模型的赛局做一个场上的复盘和点评。嘉宾是《商业访谈录》的老朋友、拾象CEO广密。 他提出，我们正处于一场宏大的“AGI大基建”时期。正如上世时期纪90 年代克林顿推出美国信息高速公路建设，这才有了后面的美国互联网泡沫破裂和互联网黄金20年——如果没有基建，就不可能有应用大爆发。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:45 盘点2024 Q1 03:40 开源 & 闭源 06:32 AGI 是马拉松 06:45 物理硬件成阻碍AGI最大因素 08:05 失败案例Inflection 08:41 黄仁勋的主权 AI、T5T、不鼓励996 10:34 渐进式解锁 12:29 改变软件生产方式+信息检索的变革 16:50 能源 + 芯片=产出智能 19:46 南坡是模型，北坡是产品 23:41 突然给经济社会加了两道税 25:30 AGI大基建：造价与玩家 26:34 训练GPT-3.5和GPT-4，消耗多少算力和能源？ 39:37 电+芯片=产出智能 40:38 Scaling Law 47:26 AGI登山路线图和路标 57:40 OpenAI 01:04:02 集团军作战，如何结盟？ 01:05:12 Apple、英伟达、阿里 01:07:20 Killer App、硅谷投资三大件 01:09:25 自动驾驶和机器人 01:15:47 我们作为碳基智能，为什么在追求硅基智能上这么热衷？ 01:17:00 Sam、黄仁勋、马斯克广密的上一集：《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》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

2009年，中国资金开启了一段到海外买买买的波澜豪情的大时代。 联想并购IBM的PC业务、吉利并购沃尔沃汽车，这两起在当时并不被看好的蛇吞象案例，昭示了整个时代的先驱和开端。 不止如此。2016年，中化集团更是以430亿美元的天价，收购了农产品行业有“皇冠上明珠”之称的瑞士先正达集团。此次收购标志了这个疯狂时代已经涌向最高潮，也是尾声。 本集我邀请亲历该时期全程、彼时正在中化集团做投资并购和资本运营的王威先生，聊聊这个时代的起承转合。随着全球化低头，中国式出海将去往何方？ 最新消息是，先正达已撤回主板首发上市的申请。这集播客我们的录制时间是去年夏天，我们的商业口述不涉及对最新新闻的评述，也不构成任何投资建议。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）【嘉宾小记】 王威，职业生涯起步于四大；2009-2017年先后在中化集团负责投资并购和资本运营，参与并主导多起大型海外投资并购案，完整经历了中国资金到海外收并购热情高涨的大时代；而后出任A股上市公司梅花生物CFO；现在是某世界500强企业副总裁和董事会秘书。 02:06 自我介绍 03:01 同时在央企/民企/外企/混合所有制企业待过，几种企业文化差 06:01 “我们都是围着老板转的”和拎包文化 10:56 界定企业并购与VC、PE的区别 15:06 买买买大时代揭开帷幕的标志性事件 18:02 为什么国家倡导的是跨国并购而不是出海做业务 20:04 欧美国家并购结果惨烈，东亚儒家思潮对被并购企业较和善 20:45 联想鲸吞IBM PC业务和吉利并购沃尔沃汽车是标杆案例 22:00 这两起并购的四个共同点，其中之一是交易时都不被看好 31:40 欧美企业并购完立马裁员、干掉管理层，中国企业恰恰相反 32:48 将并购类比成从谈恋爱到结婚再到过日子 37:50 “没有不好的交易，只有不好的价格” 39:00 中国买买买大时代出现的底层动因（日本90年代是参照系） 42:38 在时代的窗口期，进入中化集团做投资并购 43:24 先正达从被誉为“皇冠上的明珠”、不可触碰，到中国企业染指 50:26 海外企业对中国买家的态度变化 51:11 亲身参与430亿美元中国有史以来海外最大并购案 52:13 并购四阶段：战略-筛选目标-执行-整合 01:09:15 旷日持久的谈判、以年为计的整合 01:12:40 大时代的高潮与落幕 01:17:10 其他收并购代表案例，成与败 01:22:45 海外收并购热情高涨，为什么反观国内收并购文化贫瘠？ 01:26:48 几个词形容这个特定的大时代 01:29:15 海外并购中好玩的：两套体系、白衣骑士、大忽悠 01:39:00 最后的建议【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

很多听众在后台留言，希望我们的播客也放出对金沙江主管合伙人朱啸虎的访谈，他在对于大模型的观点讲了一个中国现实主义的 AIGC 故事。那么今天你们要的 Allen Zhu 终于来了。 访谈一共有两次，播客收录的是其中一次访谈。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:31 说实话，卷出200多个大模型有什么意义呢？ 03:00 马上能变现！马上能变现！ 08:02 AIGC PMF，你十个人找不到，投一百个人同样找不到 08:37 我都不愿意去聊，你知道吗？这没有意义——这些公司，要场景没场景，要数据没数据，你说它有什么价值？而且一上来估值这么贵 12:35 王慧文，我这么熟，我都不愿意去找他和他谈这个事 14:45 技术的人，都是不相信我比别人差的，你说这个怎么合并？ 16:42 我跟王小川说过，如果没有反垄断，我愿意投王小川的 19:23 那个时候，大家就FOMO情绪比较高涨的时候 25:12 美国公司就：卧槽你们怎么做出来的？感觉很惊讶 31:40 短期内肯定做to B，起来快，to C要见到iPhone 3时刻 37:42 我跟张旭豪谈了三次：33这个数字对我不好，37是我的幸运数字 41:48 哎……就是……说实话一鸣确实很难判断 47:15 别烧钱，别烧钱，听我们话的都还可以《2024 AI 三部曲》合集： 《对话月之暗面杨植麟：向延绵而未知的雪山前进》 《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》 《王小川想提出中国AGI第三种可能性》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是百川智能创始人兼CEO王小川。 大家可能注意到，我在3月写了三篇关于中国AI的报道，合称《2024 AI 三部曲》。在前两篇发布后，以杨植麟为代表的理想主义“技术信仰派”和以朱啸虎为代表的现实主义“市场信仰派”，双方观点引发广泛关注。而且，朱啸虎在报道中三次点名王小川和百川智能。 几天以后，王小川接受了访谈。他试图阐释在技术和市场、理想和现实之外，中国AGI还有第三种可能性。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:00 对《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》的读后感 04:15 我代表中国AGI的第三种声音：“理想上慢一步，落地上快三步” 07:52 朱啸虎谈应用、应用，杨植麟谈技术、技术，我要谈的是TPF（Technology-Problem Fit，技术与行业现存问题相契合） 10:01 我认为AGI的应用是在造人，是一种类人的新物种 11:02 从2023年4月再创业百川智能的前因与思考（我想对生命做建模） 19:00 我有洁癖，不想在淘宝买账号，要用自己的账号和IP去访问ChatGPT 26:40 怎么看朱啸虎说：“你说这些创业公司有啥优势，有啥条件去做大模型？百川发布了给游戏的NPC，你有啥数据去训练游戏的NPC。大厂有大把、大把数据。我让一个公司去体验了一下，没看出任何区别。” 27:56 我想构建的三座模型大楼、三个世界（娱乐、医疗、创造） 32:21 我和朱啸虎在深创投活动上的见面聊天，他挺真实的 35:13 发完第一版模型后去了一趟美国，提升了语言体系 38:56 你怎么看之前外界总把你和王慧文（光年之外创始人）放在一起比较？ 43:19 过去一年多少次遇到过朱啸虎这样的投资人，他们可能拍着你的肩说，不是我跟你的关系不好，但是我就是不能投你？ 44:05 要投入成本追赶GPT-4吗？医生是一个“顶天立地”的场景 46:53 百川智能的团队建设（240人+，为什么搜狗在浏览器、搜索不是第一，在大模型能干到第一？） 47:49 蔚来创始人兼CEO李斌四五年前就预言，苹果造不出来车 51:40 百川为什么既做to C又做to B？什么to B是做的、什么是不做的？ 53:05 什么是百川能做OpenAI不能做的？什么是百川能做的国内巨头不能做的？ 56:12 搜狗的经验对大模型创业的帮助、和它的不同，搜索是包袱吗？ 58:18 曾经在百度的阴影下、搜狗的绝境中如何突围（我们2011年遗憾错过了推荐） 01:00:55 被边缘化的经历与对个人的影响 01:03:18 低估技术和仰望技术都是不好的状态 01:04:15 对2024年、2025年的预期：技术和瓶颈 01:06:15 集中回应朱啸虎的n条质疑 01:16:16 技术同事想做Sora，被我摁死在这了 01:19:56 今年过完年，我放下了焦虑、摆脱了一味跟随GPT的惯性《2024 AI 三部曲》合集： 《对话月之暗面杨植麟：向延绵而未知的雪山前进》 《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》 《王小川想提出中国AGI第三种可能性》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是真格基金的戴雨森和季逸超。我们从开年AI届两件大事开始聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma。作为投资人和创业者，他们尽最大可能收集了各方的声音，试图搞清楚Sora在人才、算力和数据等各方面究竟是如何实现的。那么，这一期也是关于Sora的一幅信息拼图。同时，雨森是月之暗面和之前光年之外的天使投资人，所以我们也聊了聊国内的大模型生态及进展。 关于中美大模型，在过去几个月里，我访谈了杨植麟、李广密、朱啸虎，你会发现我们对每一个人提出一些相似的问题，但从中得出了很多截然不同的答案。这正是大模型今天发展中有意思的地方，我接下来会持续关注通用人工智能，欢迎订阅我。如果大家有更多想要讨论的话题，可以在评论区告诉我。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 03:25 从开年两件大事聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma 08:03 我们试图通过找很多人聊拼凑一幅信息拼图 08:25 Sora背后的人：Tim和Bill是伯克利师兄弟，Bill在Meta是谢赛宁的实习生，通用人工智能行业有很多渊源和师承 12:24 为什么OpenAI能让一个95后Bill去担纲做这个事？体现出年轻组织的活力 13:02 作为天使投资人如何绘制AI方向的人才地图？（北美AI四大名校） 16:35 关注近期AI届一些人才流动：谢赛宁、何恺明回到学术界；OpenAI创始成员之一Andrej Karpathy离开OpenAI；蒋路从Google去了TikTok 23:45 采样了很多人的观点以后，关于如何实现Sora，我们目前了解到的信息（模型规模/数据/实现路径） 28:54 资金规模、算力规模等绝对数量级都不是遥不可及，所有头部大模型公司和大厂都能做，但1年赶上Sora也过于乐观 34:37 Sora发布对当前大模型战局的影响（“把战争推到一个新的高度”） 37:06 我们距离“世界模拟器”的真实距离 46:22 AGI一大瓶颈：大一统模型尚且没有找到可行路径 56:19 泡沫不可怕，泡沫会带来基建，为未来的应用打下基础，99%的公司死去、留下1%公司 58:24 关于投资的思考：为什么投资月之暗面和光年之外？ 01:03:36 记得有一次和杨植麟吃饭，他说不希望以后大家提到他觉得是一个技术大牛，他希望是一个做出了很好产品的企业家 01:06:05 大模型公司的出路问题 01:14:27 AI应用出现的时间点可能比移动互联网要慢，因为它需要模型到达一定能力程度，才能从没用涌现成有用，但是当它一旦变得有用，扩散速度可能远快于移动互联网应用 01:20:41 每一次OpenAI升级会带来VC投资的结构性调整吗？ 01:25:29 Google推出了开源模型，对于整个市场会有什么样的影响？ 01:28:06 AI越来越强悍，给人类一点建议吧 01:31:43 雨森，你为什么喜欢发即刻？ 01:34:53 对于Sora至今不了解但是很想了解的地方【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是大模型公司月之暗面的创始人兼CEO杨植麟。 杨植麟是去年成立的这批国产大模型公司创始人中，最年轻的一位，也是学术、工作履历和通用AI有最直接相关的一位。他毕业于清华和CMU，总计论文引用次数超过22000次。在人人喊PMF（产品/市场契合）、人人喊商业化的中国AI生态里，这位AI研究员出身的创始人倒不那么着急。 国产大模型中，月之暗面是最坚定做to C、且只做to C的一家公司（于去年10月推出了智能助手Kimi），也是目前估值最高的一家中国大模型独角兽（投后估值超过25亿美元）。就在他们第三笔融资进行的过程中，我和杨植麟聊了聊他过去一年创业故事。 这期节目由两次访谈组成。我们主要的访谈是在2024年1月完成，不过过年期间，OpenAI重磅发布Sora，所以我们又在2月补充了一次访谈。由于杨植麟有大模型创业者和AI科学家的两重身份，所以节目中包含了许多他对于AGI技术演进的关键技术判断。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:51 站在巨大技术变革的开端：前面是延绵而未知的雪山 03:35 11年本科、17年收敛到大语言模型、和图灵得主合作论文：杨植麟的学术之路 06:36 为什么AGI需要新组织？为什么科研机构、巨头的AI lab无法产生伟大系统？ 10:24 全球化+AGI+很大用户量的产品，最终可能是AGI的必要条件 11:07 我们不想做“中国的OpenAI”，但应该学习OpenAI的技术理想主义 13:15 我在Google学习到的最重要一课：从无限的雕花中把自己释放出来 16:25 作为博士怎么与图灵奖得主合作？和学术大佬合作与和资本大佬合作，哪个更难？ 19:37 创业这一年时间轴：ChatGPT激活资本、人才变量，我在硅谷做了一笔精确计算 22:28 Timing很重要，第一笔融资的窗口很短，只有一个月 27:54 怎么搭建AGI团队？现在有80人 30:21 卡的问题有很多back and forth，接下来一两年不会成为很大瓶颈 32:13 为什么月之暗面做to C且只做to C？（long context与Kimi智能助手背后的技术产品思考） 37:39 你认可说“国产大模型公司去年追赶GPT-3.5，今年追赶GPT-4，没有本质差异”这种说法吗？——这句话是对的，但也是片面的 39:17 追赶GPT-4是国产大模型的必经之路，但也要做非共识的新维度 40:53 不认同2023年下半年大模型市场转冷的判断，我们下半年确实也完成了融资 42:57 登月第一步是长文本，第二步呢？接下来会有两个最重大的技术milestone 44:21 只有一个颠覆性的东西，才配得上AGI这三个字，否则我们今天说的都没意义 45:34 我对PMF、落地场景和应用的看法（“应用”不是个准确的词，听起来更像目的——应该既是手段、也是目的） 46:54 User的scaling和Model的scaling这两件事应该同时做，降维打击发生过太多次 48:54 为什么开源追不上闭源？现在开源的方式和以前不一样了，它本身还是中心化 49:48 AI不是这一两年找到什么PMF，而是未来十年二十年能做什么改变世界 51:48 怎么对抗国内的焦虑情绪？大模型创业中的长短期平衡——如果没有长期，你会错过整个时代 57:41 回顾2023年的曲折、变量和预料之外 60:30 怎么看几个市场上的几个观点（包括Yann LeCun、Geoffrey Hinton、陆奇） 62:25 现在的大模型公司配比：一半实验室，一半商业公司 64:20 怎么看大模型创业公司和巨头的关系68:05 以上是对杨植麟的第一次访谈，接下来是过完年后的第二次。这次我们重点聊了OpenAI重磅发布Sora的技术观点和对2024年的全球大模型产业预测 68:24 Sora有多少在你的意料之中，多少在你的意料之外？ 69:17 Sora解决掉的技术问题：能在一个比较长的时间窗口保持生成的一致性 69:40 Sora对于全球产业格局意义是什么？2024年大模型会有哪些新叙事？ 71:57 视频生成之前的关键技术瓶颈，更unified architecture（统一的架构）仍然没有被解决 73:04 解读OpenAI关于Sora报告：《Video generation models as world simulators》 74:30 怎么看Yann LeCun对生成式AI的新观点（“通过生成像素对世界进行建模是一种浪费，并且注定会失败”） 77:45 Sora是视频生成的GPT-3.5时刻 78:37 为什么不同模态放在同一个模型里那么难？Sora + GPT会出现什么？ 80:40 两个世界差得越来越远了吗？ 83:41 2024年的全球大模型产业预测【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

趁着吴晓波老师出版《茅台传》，和他聊了聊中国企业家近百年小史。 他曾将中国企业家群体描述为是“一个下落不明的阶层”，“被长期漠视甚至妖魔化的阶层”。随着改革开放，这个群体从被遮蔽的历史中转折，跨越农民、城市边缘人士、知识分子下海的一波又一波浪潮，直到PC和移动互联网两波巨浪，把中国企业家推至世界舞台中央。如今，中国企业家来到改革开放以后第六代。 这集节目，我们梳理了中国过去五波商业浪潮、推动者及其特征，吴老师也聊到他对当下这波创业者的观察。他称，第六波“是最奇怪的一波”。 我们似乎一脚迈入保守年代。如果果真像他所说，未来可能没有大生意，我们的商业文明如何延续？年轻人又该怎么过好一生？这波年轻人恰好是吴晓波的女儿及其同代人的命运，他心有戚戚。 03:09 说真的，我已经算不清楚我见过多少企业家了 04:38 茅台是中国企业史一家特殊的公司，季克良（原董事长）是“匠人型企业家” 10:08 未来中国创业者就是两条路，如果能结合在一起，你就牛了 13:22 纵观100年中国现代商业史，细数中国企业家的代际和关键年份 16:21 今天是第六波创业者，是最奇怪的一波（高速发展结束了、市场充分饱和、这一世代是有产阶级的孩子） 17:22 过去五个代际的企业家的不同特征：最容易出大家伙的？最血腥的？ 20:01 在革命叙事年代，企业家是保守力量，曾经是“被遗忘的群体” 23:42 美国企业家的群体性人格 vs 中国企业家的群体型人格 27:15 互联网企业家是革命性一代，财富创造和资源获取不再从政府获得 29:20 我们进入到保守主义时期，未来中国做企业学腾讯挺难，学茅台相对容易一点 29:51 如果企业家精神没了，国家就不进步了 30:50 采访了那么多不同代际的企业家，最有心灵共鸣的是哪一代？ 31:57 对当下的看法：AI是工具，有很强平台性、通吃性，不会带来所有人的创业机会 33:54 未来可能没有大生意了，大量人就满足做一个小生意 34:17 关于《你吃你的苦，我吃我的苦》这篇文章：“我有可能就是我女儿的苦” 37:57 怎么看新闻一则：章泽天净资产600亿冲上热搜第一，排在清华优秀校友第三（口误：张一鸣出生于83年） 38:38 给我女儿和她的同代人一些建议：不要再去幻想，不要再去讨好人家了【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

前段时间身边人很多人追完了王家卫的电视剧《繁花》，讨论热烈。我邀请上海财经大学副教授梁捷老师来聊聊。他是上海人，又是经济学者，我们从local和财经的双重视角，看真实版上世纪90年代上海的时代风貌与股市风云。 这集节目，不仅有经济学者对剧中角色与交易的专业解析，复盘历史上第一场兼并收购案“宝延风波”，还延展了中国股市在同时代更多惊心动魄的故事。 01:39 《繁花》：王家卫的电视剧和金宇澄的小说是两部作品 04:16 作为上海人，我关于上世纪90年代与黄河路的记忆：鱼龙混杂、高深莫测 07:55 黄河路特殊的地理位置，让它“进可攻、退可守” 11:56 恢复上海证券交易所的真实故事，最开始只有八只股票，一切处于混沌中 17:35 上世纪90年代中国股市的特征与局限性 19:39 剧中人物宝总的身世与入股市动机，真实性如何？ 30:50 专业解析：阿宝抄底A先生、强总收购与反收购（历史上第一场兼并收购案，剧中叫“宝瀛大战”，原型是“宝延风波”） 37:50 90年代，中国股市中几起惊心动魄的故事 42:25 “宝总们”体现的90年代关于炒股与财富的时代风貌 50:10 剧中大大小小的人物：A先生、强总、爷叔、邮票李 53:40 《繁花》开拍前，我受邀去剧组，对方希望还原90年代K线图 01:01:25 时代逝去，繁花落尽，令人唏嘘 01:09:25 《繁花》意外地让不同代际的上海人开始重新对话【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

本集话题是近期很火的中国消费品牌全球化的案例：名创优品（MNSO）。嘉宾是我的朋友、财经作家沈帅波。我得知他正在写一本关于名创的书，所以把他拉过来先跟大家聊聊。拼多多、名创优品崛起，是消费降级的胜利吗？名创这家在美国开了100家店的中国公司，是如何迈出国门的？ 01:31 沈帅波自我介绍 02:00 爆文《藏在县城的万亿生意》的创作与调研方法 27:47 为什么开始深入调研名创优品？零售业没有虹吸效益，靠的是吃苦耐劳 36:16 中国企业出海的三阶段，各有千秋 43:30 创始人叶国富其人 50:51 消费品打造超级IP背后的零售业趋势 54:10 名创优品从单店店型跑通到全球化扩张的阶段总结 01:07:06 中国公司全球化要告别一夜暴富的心态 01:09:33 全球各地不同人群的消费习惯洞察（不爱挣钱地方的人爱买娃娃） 01:18:28 怎么看 Manner咖啡/RELX悦刻/元气森林/完美日记等中国新消费品牌？怎么看完美日记的衰落 01:21:00 消费理性化、分层分级化是趋势 01:25:17 欧美奢侈品本质是皇室东西的平民化，而不是高端化的产物【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这集更新的是前段时间与小Lin的一场线下活动。起因是小Lin最近发布了她的新书《时势：周期波动下的国家、社会与人》，借着这个时机聊了聊小Lin从投行到创业再到内容创作者的个人成长史，以及她做爆款内容的方法。因为现场来了很多年轻的朋友们，我们也展开聊了聊：在不可控周期中，如何提高微小个体的生命质量？ 【人物小记】 小Lin（Lindsay），知名财经科普UP主，2022年、2023年B站百大UP主，用轻松幽默的风格和专业的视角分享商业财经内容。本科毕业于北京大学经济学院金融系，硕士在哥伦比亚大学主修金融数学，曾就职于纽约摩根大通投行，目前是Offer帮创始人。 01:37 普通人为什么要学金融？ 07:22 一个地区的周期史也是几方势力的博弈史（以日本为例） 09:20 小Lin从投行到创业再到内容创作者的故事 11:00 纽约投行内部：暴躁同事、金字塔里“爬格子”、游戏规则 14:15 投行里，人人都是理财高手吗？ 14:35 辞职创业前纠结了半年，我的mentor鼓励了我 15:38 创业做咨询平台中遇到的波折 18:45 做了CEO的小Lin发现了哪些打工时不知道的职场真相？ 19:26 从2019年底开始发布第一条视频到爆发 21:46 每个人都是时代的个体，怎么看待处于周期中的自己？ 23:25 工作方法和爆款方法论 27:06 做UP主挣得多还是投行挣得多？:) 28:48 个人怎么做到更高质量地生活在不可控的周期中？ 30:25 现场观众提问环节（由于录音质量的原因，只放出了一部分）【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这是《商业访谈录》的跨年特辑。我邀请拾象创始人李广密口述全球大模型这一年——当顶级商业领袖、顶尖科学家这些人类最聪明的大脑，手握数以千万计的资本狂卷一年，2023年全球大模型卷出了什么？ 人类这场以大模型为名的豪赌实验，能否将世界带到新的摩尔时代？简单说，模型产业的发展规律会不会极类似半导体行业：未来，模型能力每1-2年提升一代，模型训练成本每18个月是原来的1/4、推理成本每18个月是原来的1/10。 广密今年一整年全身心泡在大模型，一大半时间肉身在硅谷，参与相关投资。这期信息量非常密集。我会在show notes里尽可能详细地标注播客中的专业词汇。 02:03 过去一年，大模型的核心secret藏在这三家公司：OpenAI、Anthropic、Google 04:22 回顾全球大模型这一年，我脑海里闪现的关键产品与瞬间 07:56 从OpenAI分裂出去的Anthropic，它的前世今生（OpenAI正以1000亿美元融资，Anthropic正以200亿-250亿美元融资） 10:26 硅谷大模型的融资是巨头在定价和主导了，硅谷VC几乎全体错过 12:13 卷了这一年，全球大模型到底卷出了什么？ 14:03 如果复刻GPT-4是进入决赛圈，目前的3名入围选手和3名高潜黑马 15:20 提升模型capability的北极星指标与关键变量？ 16:51 这次是极少数科学家推动的“登月时刻”，天才科学家的聚集效应与分布图 23:05 模型竞赛很残酷，我们对于终局的推演、猜想 23:53 中国模型公司现状：技术辨识度/资源集中度/领军人物 25:53 人类烧尽千亿美金做一场AI实验，赌的是什么？AI能推动未来15年全球GDP翻倍？ 26:26 硅谷巨头和它们分裂的大模型阵营：微软和它支持的OpenAI/Google、Amazon和它们支持的Anthropic/Google自成一派/Tesla和它支持的X.AI/Apple——明年Apple支持谁值得关注 30:29 2024年会决定大模型格局，窗⼝可能就在未来12个⽉ 33:39 大模型公司一定要追求GPT-4吗？不做怎么样？晚做到又怎么样？（壁垒） 37:35 大模型有可能开启了“新摩尔时代”：明线是智能capability提升，隐线是成本下降 46:16 硅谷模型公司更像research lab，八成以上可能性会被收购 49:15 学习硅谷经验，“国内公司也可以提前抱大腿” 50:34 大模型时代与互联网时代的不同特征（还没看到网络效应和数据飞轮） 54:53 回头看，今年初我们低估了GPT-4的难度，高估了应用爆发的速度 55:14 开源和闭源/大模型和小模型/通用模型和垂直模型的格局问题 57:47 多模态和Agent的下一步？ 01:07:14 硅谷VC最大的竞争压力来自微软和OpenAI，GitHub前CEO Nat Friedman在这波AI里标的质量高，position比很多传统硅谷VC要好 01:11:33 对2024年的预测和猜想：应用大爆发？ 01:20:04 美国“模型即应用”，国内产品和场景定义可能做得更好 01:26:00 说三条今年行业的最大噪音 01:27:05 OpenAI政变进展：Sam Altaman像政客，Ilya Sutskever不怎么去公司了 01:29:09 接下来，我最想知道的4个问题提到的公司/产品/人： 全球前三的模型公司：OpenAI (ChatGPT)、Anthropic (Claude-2)、Google (Gemini)(Gemini Ultra) 另外可能的黑马：马斯克支持的X.AI、Transformer核心贡献者Noam Shazeer创办的Character.AI、字节 做开源模型的公司：Meta (Llama)、Mistral (一家欧洲做开源大模型的公司) 多模态：Midjourney (图像生成)、Runway/Pika (视频生成) DAU稳定在200w以上的产品：ChatGPT、Character.AI 企业级业务探索大模型的公司：微软copilot、Adobe 贡献很大的科学家：Noam Shazeer (Character.AI CEO)、Dario Amodei (Anthropic CEO)、Ilya Sutskever (OpenAI首席科学家) 在AI投资领域最欣赏的一个人：Nat Friedman (GitHub的联合创始人之一)专业或英文词汇： ARR："Annual Recurring Revenue"，即年度经常性收入，是一种衡量公司在一年内通过订阅、合同或其他定期收费服务获得的收入的指标。它特别适用于那些提供订阅型服务的公司，如软件即服务（SaaS）公司。 RLHF：基于人类反馈的强化学习，Reinforcement Learning from Human Feedback。 Transformer：是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（seq2seq）任务的深度学习模型架构。它由Google在2017年的一篇论文中首次提出，并在提出后的几年中成为了许多NLP任务中的标准模型架构。Transformer架构抛弃了传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），而采用了自注意力机制（Self-Attention）来实现序列建模。 inference cost：推理成本 pre-train：预训练 scaling law：在大模型领域，"scaling law"（规模定律）是指模型规模的增加与性能、能力或其他相关指标之间的关系。当在深度学习中讨论模型规模时，通常指的是模型参数的数量、训练数据的大小，或者计算资源的使用情况。规模定律通常涉及到增加模型规模会如何影响模型的性能和训练效果。 diffusion model：扩散模型延展阅读：本集文字精华版 & 拾象完整版 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

就在前不久，嘉程资本李黎女士带队赴中东考察。16天走过中东三国四城，访谈百余人。这集播客我们通过声音，记录那些他们在途中遇到的赴中东掘金的华人面孔，试图把这个鱼龙混杂世界中的每类人真实的生存状态刻画出来。 片尾曲是 It's Beginning to Look a Lot like Christmas，祝大家圣诞快乐🎅🎅🎁：） 【嘉宾小记】 李黎是嘉程资本创始合伙人。她曾在科技财经媒体10年，曾担任《IT经理世界》副总编，独家专访过亚马逊创始人贝索斯，著有商业财经畅销书《轻公司》。2011年她投身科技早期投资领域，在某知名机构担任管理合伙人。她也是知名创投服务平台《小饭桌》创始人。2017年，李黎创立科技早期投资机构嘉程资本（Next Capital）。她是乐信(NAS:LX)、老虎国际(NAS:TIGR)、PingCAP、元气森林、核桃编程等公司的早期投资人。 01:31 16天走过中东三国四城，密集访谈百余人 06:25 赴中东掘金的中国人有这几波浪潮：央企/国企做基建、移动互联网（Yalla /TikTok）、中国优势供应链/科技的输出 09:21 我们大概访谈了这5个群体，第一类：在巨头公司的华人肖像（举例前华为VP史耀宏、Yalla创始人） 14:08 中东各地区迥异的市场样貌 17:18 要知道，中东是高度看重商务礼仪的 18:57 从政府话事人看中东宏大的叙事风格 22:17 中、西方公司在中东微妙的竞争关系 26:42 第二类：华人做的创业公司肖像（举例最大的华人超市温超、文远知行/Pony.AI、95后创办的空气提水公司） 29:10 tips：不要随便miss偶然的中东小订单！ 31:40 在中东看到的创业机会（提到的公司：跨境电商物流公司iMile） 35:55 第三类：在中东读书的年轻人肖像（“他们都好有钱啊”） 39:39 第四类：在中东工作的年轻人肖像（“非常happy”） 41:52 在中东，如何与巨头角力？ 43:23 第五类：那些鱼龙混杂的面孔 50:55 地缘如何影响中东科技与创新？ 55:08 扩展一些中东的政经知识 59:27 女性地位与日渐提升的离婚率 01:01:30 最后五个快问快答往期有关中东的节目：200位GP赶去中东募资？聊聊沙漠上的白袍、主权基金和金钱王国 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

查理·芒格曾说：“世界不受贪婪驱使，它是由嫉妒驱动的。”他察觉到，在人们的争论中，嫉妒似乎是一个“普遍的禁忌”。如果将某个人的某个立场指控为“受嫉妒驱使”，会被认为是对持有者的极度侮辱。 然而，嫉妒总是无孔不入。 这集我和王亚军老师大声谈论嫉妒。尤其是谈论嫉妒在商业世界中暗流时，它的形状、样貌与表现。 近日东方甄选CEO与董宇辉事件，也可以用本期话题来解释。 =_=||| 【嘉宾小记】 王亚军现为境门管理创始人，曾经是龙湖集团首席战略官、宝龙地产执行副总裁、麦肯锡大中华区战略与组织转型业务创始团队成员。出版有《企业即算法》一书，他对如何建设大规模敏捷组织有长期实践和研究。 01:41 当听说我们要聊嫉妒…第一反应是啥？? 04:06 嫉妒与爱、痛苦、恐惧一样与我们亲密接触，我们却对它避之不及 04:57 什么令我们嫉妒不已？谁在设计着嫉妒？ 06:17 如果你试图消除引起嫉妒的一种偏差，人类会立马发明另一种偏差 07:09 职场嫉妒（workplace envy）的N种形式：“暗流无处不在” 09:46 上级对下级的嫉妒 vs 下级对上级的嫉妒 13:12 嫉妒也有积极意义（消极的嫉妒 vs 积极的嫉妒） 15:05 公司里，高层/中层/基层都在嫉妒着什么？ 16:51 我们一边嫉妒，一边创造着“被我们嫉妒的东西” 17:53 女人嫉妒一切女人，男人只嫉妒一部分男人？ 20:35 奢侈品、豪车被发明出来，专门承载人类的妒忌之心 22:11 当年终绩效考核引发不公感和嫉妒感，该如何自处？ 26:42 “被嫉妒的人” 29:59 企业文化与嫉妒的关系 30:50 企业家之间的嫉妒，处理不当会将企业带入歧途（真实故事） 34:34 为什么我们对嫉妒绝口不提？“普遍的禁忌” 36:19 聊聊影响我们行为的“四元框架”，也聊聊董明珠与王自如 42:15 你想象不到的空间分配（工位/办公室/电梯/食堂），是诱发嫉妒心的元凶之一 47:09 那么，谁应该成为坐在CEO最近办公室的人？ 53:51 挑逗手下嫉妒心能成为管理者的手腕吗？ 58:46 假如你是马云同学，没跟着他创业，如何克服嫉妒心？ 01:04:06 考察一家公司该不该加入、该不该投资，不妨尽调一下嫉妒含量 01:08:38 反嫉妒的心理技巧播客中提到的论文《Workplace Envy》：https://www.annualreviews.org/doi/10.1146/annurev-orgpsych-012420-055746 上面这篇论文的中文版本（大家可编辑、可优化）： https://docs.qq.com/doc/DTFlpUFRNb2FZZUVD 【一则有趣的招募令】 12月22日（周五）晚8点，小珺将和知名财经UP主小Lin在建投书局·北京国贸店有一场对谈，这也是小Lin新书《时势》线下分享会。小Lin将分享她创作背后的故事，同时，我们希望通过对各国/地区经济史（如日本、韩国、印度、英国、中东等）进行梳理，帮助个体更好地理解经济周期与时代脉络，从而从容地生活其中。 你可以通过下方海报扫码报名。期待在现场遇见你：) 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这一集我们聊聊地缘政治与大国汽车工业。 据中汽协最新数据，2023年1月至11月，中国出口汽车441.2万辆，同比增长58.4%，其中新能源汽车出口109.1万辆，同比增长83.5%。今年中国首次超过日本，跻身第一大汽车出口国。中国要想跃居全球汽车工业的下一个区域重心，出海成为一个绕不开的课题。 随着专辑《汽车史话》展开，大家会看到全球汽车工业的区域重心发生过几次重大迁移。前几集我们深入聊了美式汽车的辉煌与衰落，接下来我们会看到，汽车区域重心从欧美转向日本。在当时，日本车企面临着异常坎坷的大出海之路。他们在美国遭遇了第一次重大失败，经历漫长的调整期，最终借助了一场大型全球危机夺得成功。 这集节目我们会对比中国和日本汽车出海之路。你会看到，对于汽车出海，政治风险与经济风险会一路相伴，险象环生；但与此同时，一个国家汽车工业的崛起与地缘政治，甚至历史中的大冲突、大危机、大风波是密不可分的。 【嘉宾小记】 张君毅是奥纬咨询亚太区私募资本与工业品业务主管合伙人。现任飞乐音响、如祺出行、纵目科技独立董事，在复旦等高校担任客座教授。加入奥纬之前，曾与李斌联合创立蔚来资本并担任管理合伙人，在三年内投出10余家科技领域独角兽和上市公司。此外，他曾担任平安集团执行委员会成员兼智慧企业首席运营官、罗兰贝格大中华区合伙人等职。 Part 1: 疫情中爆发的中国汽车出海 02:10 中国新能源汽车和燃油车汽车出海的起点 05:24 2012-2020年这八年汽车出口总量（含新能源和燃油车）才100万台/年，为什么？ 1）2005年有中国车企在全德汽车俱乐部（ADAC）碰撞测试中得0分，造成第一次出海失败 2）出口地区单一，伊朗是中国很多车企的第一大市场，包括比亚迪/长安/奇瑞都依托当地企业进行属地生产和销售；后因伊朗遭美国制裁，导致出口的一次重大下滑 3）欧美法规和技术要求高且繁杂 4）海陆运通道运力有限制，仓位紧张 07:45 疫情给了中国车企一次意外的增长机会 1）2021年中国汽车出口破200万台，超韩国，仅次于日、德，是第三大汽车出口国 2）2022年破300万台，超德国，是第二大汽车出口国 3）今年数据喜人，到10月份已经423万台，首次超过日本成第一大汽车出口国 08:58 细说中国汽车出海爆发的构成要素： 1） 产品具有了全球竞争力，包括质量和性价比 2） 疫情让国际供给发生中断，中国汽车成为补充 3） 海外运力等前期困境慢慢被解决 4） 中国电动车产品补充了当地市场空白，如泰国 10:19 造车新势力的出海进程：蔚来、小鹏、爱驰很早筹备出海，哪吒在中东、泰国很努力，对出海审慎的理想也开始迈出脚步 12:35 新能源汽车是规模化竞争的市场，所以“攘外必先安内” 14:21 出海的挑战与危机将始终存在 14:59 中国汽车出海案例与2012年以前更早期的探索道路Part 2:日车汽车出海史：第一次失败、在意外的大危机中爆发 20:14 全球汽车工业的区域重心从美国转向日本 22:05 以丰田为例，上世纪50年代第一次出海在美国遭遇了巨大挫折 23:04 上世纪70年代石油危机，为小排量的日本车带来机会 24:26 丰田做出了哪些有效准备？ 1）车型调整，2）销售和保养市场，3）成本与价格优化，4）在美国成立经销商网点，5）在当地建厂和投资，6）在各国有研发基地 29:01 当年日本车出海遇到的大危机（石油危机）是美苏对抗，日本只是作为旁观者；今天中国作为全球角力的对抗主体之一，是不是将面临更错综复杂的环境？ 29:39 汽车出海的政治风险与经济风险是相当的——丰田在中国追逐利润增长而不是市场占有率增长，它考量的是如果出现潜在政治风险，我该怎么办？ 31:01 为什么日本车决心要走出去？ 33:20 为什么现在日本专注研究氢能源而不是纯电动车？（地缘原因） 34:14 全球汽车工业发生区域性重心转移的原因，我们能站上下一个区域重心吗？ 38:02 看似是产业变革，重心区域转移，背后有许多地缘政治色彩 40:10 日本几家重点车企的创立故事，第一家是丰田 1）丰田汽车创始人丰田喜一郎，父亲是纺织大王和发明狂丰田佐吉 2）二代继承和做创新业务的故事 3）日本百年家族企业超过3万家，原因在于它虽然也亲属继承，但不一定非得是长子继承（妹夫也可以） 4）丰田汽车刚成立遇到经济危机，差点倒闭 5）战争让它得以生存和壮大 48:51 第二家是本田，从零部件到摩托车再到汽车的创业之路 1）创始人本田宗一郎小学学历，是汽车迷、发明家 2）第一次创业是发明活塞装置，作为丰田供应商获得丰田注资 3）意外的地震把他的工厂震毁了，他把所有东西（零部件）卖给丰田 4）再一次创业：本田技术研究所，先从摩托车入手，再涉足汽车 5）本田宗一郎的管理哲学，拒绝让自己的儿子进公司（反对裙带关系） 01:02:43 丰田的精益化管理 01:06:21 日本车企大出海的巅峰与之后遭遇的几次挫折 01:11:09 日式车企现状 01:11:45 日本汽车出海史能给中国车企哪些借鉴？ 01:15:36 中国车企大出海的未来，仍然是高度不确定的【汽车史话】专辑： 【汽车史话01】世界上第一辆燃油车、女车手和慈禧太后 【汽车史话02】集权者福特与全球第二畅销T型车的衰落 【汽车史话03】从“盛产管理大师”的通用汽车，看美式车企百年荣辱 闲话蔚小理往事：大佬、出牌、生死时局【汽车史话番外】 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

95后、00后创业者是主流媒体之外一群面目模糊的人。 事实上，在今年如火如荼的AI创业潮中，这波新生代创业者已占据相当比例。只是媒体仍将镜头对准那些成功过的创业者（如王慧文、王小川），或学术大咖创立的公司（如智谱AI）。 今天这名嘉宾是一位95后创业者宋亚宸（Simon）。他出生于1997年，还没毕业就在商汤CEO办公室工作，后以001号身份作为MiniMax早期联创参与创建这家公司，去年底他开始独立创业，方向是AIGC 3D。这是宋亚宸接受的第一个访谈。 这集，你可以视作是对以宋亚宸为代表的95后、00后创业群体的速写。 他有一个令我印象很深的描述：这波年轻创业者的“马斯克值”拉满。他们的创业偶像悄然从乔布斯过度为马斯克。 【嘉宾小记】 宋亚宸于1997年出生，2019年毕业于约翰霍普金斯大学。他于2018年开始在商汤CEO办公室实习并工作，2021年6月作为早期联合创始人参与创立AI新兴独角兽Minimax，2022年底他创立AIGC 3D公司VAST，获国内知名基金投资。2023年，宋亚宸在国际图形学顶级会议Siggraph上，与英伟达⻩仁勋、Sony和Unity高管同台发表主题演讲，是首位在该会议上进行主题演讲的中国创业者。 02:13 个人时间线 08:02 以商汤为代表的AI 1.0公司 vs 以Minimax为代表的AI 2.0公司09:42 速写95后、00后创业者群像 创业还是一个好选择吗？ 对喜欢的东西两眼发激光，对不喜欢的东西一下就蔫了 经济基础决定上层建筑，他们的驱动力不一样了 这代年轻人不是苦过来的，而是，从小就爱玩儿 我的同龄朋友毕业后有哪些主流选择？ 这代人创业不是先积累社会资源、名望，然后找老伙伴 刚开始融资，我的投资人完全不知道我在说啥，认为我们很偏激 一开始创业，我就像一只“无头苍蝇”，除了头铁一无所有25:45 95后、00后这代创业者的“马斯克值”拉满 怎么定义“马斯克值”？ 我怎么参加Siggraph大会，与英伟达⻩仁勋同台发表keynote演讲 为了形成“人才黑洞”，我甚至和OpenAI抢人 我的创业偶像是？说实话，很上一辈人 这代人的创业偶像从乔布斯变成了马斯克，两人是迥异风格 怎么看字节跳动和张一鸣？他是我的偷师对象但不是偶像57:08 当生猛撞上现实 AIGC公司普遍存在两类人（三清/学霸派，感性派），年轻CEO怎么做管理？ 创业城市、创业方向选择？ 怎么看当下冷峻的创业现实？ 一些应对方法：我们不再用传统的“轮次”来融资——更灵活、更短平快 公认的厉害的年轻创业者 为什么95后、00后创业者在了主流媒体上面目模糊？ 对于这些具体的人，最后再透露一点点细节吧（一些奇奇怪怪的趣味） 给投资人三条与95后、00后打交道的建议【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

王潘是中国最早一批追踪新能源造车的作者之一，见证了这个行业在过去短短八年间，从萌芽、艰难踱步、濒临生死一线，到意外崛起。更引人注目的是，蔚小理三家公司在这段时间里地位的斗转星移。这集，我们一起闲话蔚小理往事。 01:10 第一章：2014-2015入局年 10:48 第二章：曲折地找人又找钱 13:58 第三章：老巨头投资新巨头 22:54 第四章：艰难发车的成与败 39:49 第五章：2019年遇生死危局 45:10 第六章：新造车穿越生死线 48:20 第七章：三位CEO今日困境延展阅读：《新造车穿越生死线》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

距离OpenAI版“权力的游戏”开播已经过去四天四夜，科技圈全员都在追剧。这集节目我和硅星人与品玩创始人骆轶航老师聊聊，截至目前的剧集全回顾、关键人物光谱、权力失控的根源，以及这背后更深层次的硅谷精英政治话题。 骆老师曾担任《第一财经周刊》驻硅谷记者，后来长期联络中国与硅谷，所以他与本剧里一些关键人物有过直接、多次接触，比如Sam Altman。 这集播客的源起是我读了他最近写的《关于OpenAI CEO被出局的事实、猜测和看法》一文，觉得很受益。这篇文章和播客中提到的人名，都会放在show notes里，供大家参考。 就在节目播出的当天，最新消息确认，Sam Altman将回归——这恰好应证了我们在节目里的预测。但这不意味着皆大欢喜。OpenAI后续还有许多有待妥善解决的问题。 理念未达共识，冲突不会结束，创伤远没愈合。 权力的游戏 02:38 四天四夜剧集全回顾 08:59 这次政变的根源是什么？从理念之争演化成political斗争剧 11:13 OpenAI中间人谈Sam Altman：对安全问题说一套做一套关键人物脸谱 11:53 辍学派、创业派（CEO Sam Altman、董事长兼总裁Greg Brockman）VS学院派、大厂派（首席科学家Ilya Sutskever、CTO Mira Murati） 13:21 怎么看Ilya Sutskever的倒戈：他与Sam Altman、Elon Musk的关系，“马斯克明显是一个吃瓜群众” 14:53 三名独立董事：Adam D'Angelo，Quora 创始人；Tasha McCauley，管理过多家中小科技公司，也是好莱坞明星Joseph Gordon-Levitt的妻子；Helen Toner，乔治城安全与新兴技术中心战略总监——当前，Adam D'Angelo正成为众矢之的 17:40 从独立董事名单中消失的三个人（最关键的是LinkedIn创始人Reid Hoffman） 19:16 历史上那些被解雇的美国公司CEO、高管 22:07 这起事件发酵至今，令我震惊的两件事 49:03 尴尬的临时CEO 、Twitch联合创始人Emmett Shear失控的权力机制 23:14 权力的机制怎么从独创走向失控 23:32 我们那时办活动请OpenAI科学家都放第四个 24:37 没有盈利性的机构OpenAI Inc控制有盈利性的机构OpenAI LP 26:07 投OpenAI是微软变化很大的一年：陆奇离开，微软重新确立了AI路线 28:55 “事出反常，必有妖” 29:26 设计机制的背景，而后它为何失效了再谈Sam Altman 32:18 我对Sam Altman的印象：见过他两次、和他聊过一次 33:12 “过去YC连创业者有口音都不要”——对比YC创始人Paul Graham和他的接班人Sam Altman 36:18 这两天他干的事刷新了我的印象，一个nerdy形象的人干了马斯克的事 38:30 2017年的Sam Altman想从中国的LP口袋中募钱 39:35 他看起来nerdy，却是“硅谷人脉王”的另一版本 42:00 有全球愿景而不是强烈美国本位意识的人 42:40 Sam Altman对这起政变的应对硅谷精英政治 50:10 硅谷的政治与手腕 51:33 华人在硅谷的不适，印度人更擅长美式“拉帮结派” 52:21 硅谷精英政治的具体做法 52:54 Meta中的华人开始有意识地操控 56:04 中国企业出海遇到美式政治很头疼，even是TikTok 56:51 两类人在硅谷剧本中会非常受欢迎 58:27 那些隐形的压制和不公，“因为有些人会嫌弃别人的口音” 01:01:05 对比乔布斯当年被罢免 01:02:25 相比Ilya Sutskever，硅谷更喜欢Sam Altman（中国则不同）本剧的反讽意味 46:56 剧中，我最想知道哪些隐藏细节 47:54 预言接下来的剧情 01:04:54 dramatical and ironical：OpenAI被AGI未来可能的威胁以人类斗争的方式反噬延展阅读：《关于OpenAI CEO被出局的事实、猜测和看法》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

前不久，我发表了一篇还原真格基金接班故事的文章《徐小平退后一步，方爱之向前一步：中国风投第一起交接故事》。真格或许是中国一线基金里第一个完成从一代到二代交接和传承的风投机构，非常具有典型性。 这集播客就是其中一部分访谈。基金里那些隐秘的交接故事是如何发生的？这个故事揭开了面纱。 本集录制时间于2022年。如果存在一些实效性问题，希望大家多多包涵。 02:11 Part 1 喜欢写信的投资人 给沈南鹏写的信、沈南鹏的回信 给方爱之写的信 结识徐小平和方爱之 中国士大夫想要寻一明君奉献自己一辈子 盛情难却 成为徐小平的第四位门徒 写过的情书 给founder写过最受挫的一封信——to汪莹（RLEX悦刻创始人）17:43 Part 2 权力交接的历程 从薛定谔的出现，到不参加任何投委会 徐小平和王强很早就开始说，这个基金未来是你们的 可能是中国唯一完成generation transition的一家基金 总想去找那个“宗师级的人”，但都忍住了 2022年和徐小平的所有聊天，他说自己成了一个幸福的父亲 徐小平的焦虑、多巴胺的诅咒 错失RLEX悦刻的故事（无数次地辗转反思：what if） 寓意基金正式交接的一刻：2019年新年party27:58 Part 3 从内部视角审视真格 方爱之和戴雨森的性格特点 基金升职的量化指标 对一个基金来说，合伙人代表什么？ Founder’s Fund的机制设计：一旦晋升Principle，随即进入4年倒计时 向Benchmark学管理：合伙人结构、open end会议、米其林三星厨师 真格的投委会（IC会）怎么投决？ 全员sourcing机制 合伙人收不了年轻人的税 创始人徐小平和王强的两种性格、两种角色 作为一家天使机构的培养体系42:19 Part 4 量化研究创始人 方法论和其他所有基金都不兼容：“信则灵” 四象限理论（小天才、操盘手、科学家、老司机） 教授创业不一定要全职 创始人籍贯、年龄、教育背景的地图 “阳澄湖大闸线理论”（投高管创业是危险的） 对连续创业者的反复思考 创业者有什么表现是巨大的减分 作为投资人，问过最狡猾的问题是什么？ 遗憾和自省 和其他基金相反，现在投的创始人反倒越来越年轻 投天使像开盲盒 从文艺青年身上挣到钱了吗？ 为什么字节没有走出来特别成功创业者？ 现在，会投更多没打过工的人 为什么真格投资人大多爱发即刻？01:07:43 Part 5 徐小平和他的门徒 盯人战术、对人的投资组合 现在的团队是黄金一代（除了三个80后，其他全是90后） 共同的成长、反思、焦虑、痛苦 “平台”是什么？“平台”的反面是什么？ 充当徐小平保镖的故事 细节塑造文化 徐小平退后一步，接班的挑战是什么？ BIG SHOES TO FILL（有大鞋子要填）延展阅读：《徐小平退后一步，方爱之向前一步：中国风投第一起交接故事》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往文字版 & 音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

在2023年11月11日聊聊，来到第15个年头的双十一，也是失去逍遥子的第一个双十一。 我们谈到在这场年度大戏里的各方心态和诡计，15年双十一背后的中国电商演进史，以及双十一会消失吗？节目里也有很多双十一战役里的平台内部故事。 【嘉宾小记】 赵圆圆是前淘宝直播运营负责人，他参与过孵化薇娅和李佳琦，此前是奥美创意总监。 01:45 今年双十一：鸡肋的？割裂的？充满阳谋的？ 08:23 淘宝、京东、拼多多、抖音、快手、小红书、得物、唯品会……有史以来最浩瀚的平台大乱战 13:55 双十一的内涵演变，它对于各平台/商家/消费者分别意味着什么 18:16 消费者精准画像：二线城市25-35岁已婚女性>学生>中老年 21:18 男女购物习惯的差异根源——“互联网消费环境是为女性设计的，男生敲个边鼓” 25:15 空前复杂的双十一是怎么形成的？（老板都头疼，但解决不了） 29:37 商家能从这次双十一挣到钱吗？消费者心理为什么变得冷淡？ 35:37 最不像双十一氛围的平台排名：拼多多倒数第二，小红书倒数第一 37:50 各个平台直播带货的表现 39:46 为什么淘宝形成了以薇娅和李佳琦为超头主播的马太效应生态？和抖音生态（反超头）差别那么大的根源是什么？ 44:21 超头主播的兴衰与临界点 48:06 网红的五个阶段和双十一中的李佳琦事件 50:37 15年双十一背后的中国电商演进史（流量时代-货品时代-内容时代-？） 57:00 一个我们没提到、但可能会成为未来电商大鳄极的平台 57:45 这个时代属于服务商（平台）非常挣钱的时代，平台、大主播、商家分别拿走蛋糕的多少？ 01:00:05 坑位费里的门道（含李佳琦坑位费） 01:00:45 变相“二选一” 01:01:12 我参与过的双十一战役、胜负和它的幕后故事 01:13:21 茅台与双十一 01:14:38 没有逍遥子的双十一 01:15:43 透过双十一这个国民消费凸透镜，我们看到了什么？（消费不多、段子很多） 01:20:50 淘宝都到抖音投开屏广告了 01:22:57 双十一会消失吗？【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这一集和Allen聊有186年历史、坐拥3500多亿美金市值的消费品王国——宝洁。 这家公司是怎么扛过近两个世纪枪林弹雨的？令我惊讶的是，它不是一家有强烈爆品思维和创意基因的公司，甚至有点笨笨的。那么，它的人才、原则、方法论、体系如何支撑这个巨无霸军团走到今天？ 本集嘉宾Allen（王怀南）上世纪90年代末入职宝洁美国，他是少见地以华人身份掌舵一个美国消费品品牌的人，宝洁历史上的传奇CEO雷富礼曾经是他在内部的coach。Allen以亲历者的视角给我们带来了隐藏在这个王国里面的绵密干货和一手细节。 【嘉宾小记】 王怀南（Allen）的职业生涯贯穿了上世纪90年代到现在。从清华半导体+英文系起步，到纽约的哥大社会学系求学，自此迈入美国的社会大熔炉。凭借着对社会的兴趣，毕业后在美国走了一条很少有华人走的路——做咨询、市场这些广泛与文化、人打交道的工作。他先后加入麦肯锡咨询、宝洁、Yahoo、Google，横跨美国最具有时代标志性的企业。直到2006年回国创业，是上市公司宝宝树、初创公司米茶科技创始人，也是陆奇创办的奇绩创坛合伙人、导师。 02:05 90年代末的美国，哪家公司最难进？美林、通用电气、宝洁 04:15 宝洁的一个严肃传统：不喜欢被拒绝offer，不允许第二次敲他的门 06:52 宝洁曾经有巨大的食品和饮料部门，但在过去十几年统统卖掉 09:18 “任何人可以伪装，但你不可能伪装十次” 10:45 宝洁在中国有6000+毕业生，知名校友如蔚来汽车秦力洪 11:34 宝洁美国最喜欢的人才：本科军校，硕士商学院，中间最好在军队作战 12:26 无数宝洁CEO从“品牌助理经理”出发——美国人有一个梦想，有一天成为美国总统；宝洁品牌经理有一个梦想，从助理品牌出发，有一天成为宝洁CEO 13:48 宝洁原则之一：Promotion From Within（只从内部提拔） 14:50 宝洁原则之二：Up Or Out（不提升，就滚蛋） 15:35 始料未及的白热化竞争：你们中只能活1-2个 17:54 我从品客薯片的品牌助理经理出发，如何在那届KO了所有人？而且，收获了宝洁一任伟大的CEO雷富礼（A.G. Lafley）做我的教练 21:40 这家近190年的公司会孜孜不倦地做美国家庭入户调研 24:55 消费品王国的起点：德国的后裔、移民、战争、象牙肥皂——秉持了德意志民族的精神 27:52 宝洁每30多年遇到一次大周期、大挑战（近十年在中国就是其中之一） 28:49 从家族企业到公司化运作，但因为家族参与了很久、又坐落在美国三线城市，反而使宝洁文化得以传承 32:10 宝洁创立时是清朝道光十七年，已历经12代领军人物 35:25 宝洁有一个理论：被攻击的时候，你要分清这是能摧毁你的炮弹？还是你只要躲在工事里就完了（德国人特别会修筑工事） 37:23 战斗中是没什么政治的，政治多往往是因为人“死”得慢了 41:41 当军校背景的人进入商业战场（我的海军背景同事，每天掐着表工作；战争是一门艺术，在绝境中想方法） 44:20 宝洁没有爆品思维——它不是一个灵活部队，而是一个德国军团 47:50 宝洁强大的是？“创意不是它的基因” 48:05 宝洁方法论之一：Brand House（品牌屋） 48:50 宝洁方法论之二：品牌+供应链+R&D的组合，品牌最年轻但话语权最大 53:30 宝洁方法论之三：品牌管理制+品类管理制 56:12 宝洁高峰时管理600多个品牌，它判断什么战场该拿下，什么战场该放弃？ 01:00:24 为什么宝洁剥离食品和饮料？宝洁认为自己的核心能力在于：1、家庭清洁技术；2、美妆个护 01:04:38 宝洁三种途径孵化新产品，最后要选一个美国城市做test market（比如，亚利桑那州的图桑，这里什么东西都像“平均美国人”） 01:13:05 宝洁有两个强大的中后台（研发、销售）： “品客薯片的技术和女性卫生巾的技术是一样的” “99%世界高端奢侈护肤品牌，宝洁是代运营商” 01:19:00 宝洁曾经痛失过的品牌和赛道 01:20:15 电视机浪潮、互联网浪潮面前，宝洁如何误判以及它如何走出危机？（宝洁和肥皂剧的关系） 01:24:20 那些宝洁历史上振臂一呼群情振奋的CEO 01:26:30 宝洁出海是创立150年以后的事了（广州是中国很像辛辛那提的地方） 01:29:00 中国没有“中国的宝洁”、“中国的雀巢” 01:30:30 中国消费品的机会、艰难和出路 *口误：阿里市值现为2173亿美元，约为宝洁市值61%【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 节目视觉设计：阿崔

北京时间10月9日，瑞典皇家科学院宣布，2023年诺贝尔经济学奖授予给哈佛经济系教授Claudia Goldin，表彰她“增进了我们对女性劳动力市场结果的理解”。 本集我邀请北大教授、经济学家赵耀辉女士做客。我们从Goldin和她的研究聊起，引申到很多中国女性面临的现实话题： 1. 我们观察到，现在在一线城市的投资/咨询/高校等职业中，站在事业起点上20+女性表现大大优于男性。2. 但与此同时，很多20+闪闪发光的事业女性，在40+消失在了黄金阶梯上。3. 对当代女性，晚婚婚育会不会是更优解？4. 社会怎么完善制度，帮助女性同时获得事业和家庭？ 这集能给职场女生有很多启发。 【嘉宾小记】 赵耀辉是北京大学国家发展研究院经济学教授。1995年于美国芝加哥大学获得经济学博士学位，曾任教于美国乔治华盛顿大学，1996年开始任教于北京大学国家发展研究院/中国经济研究中心，长期专注劳动经济学和老年经济学的研究与教学。赵耀辉教授曾于2006年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”，也是中国健康与养老追踪调查（CHARLS）项目组负责人，《The Journal of the Economics of Ageing》副总编，曾任北京大学中国女经济学者研究培训项目联合主任。 02:55 Claudia Goldin教授和她的研究和书（《事业还是家庭》）：把女性追求平等的百年历程，分成5组做实证研究 07:35 “性别歧视”在历史轨迹中的演变 09:30 避孕药带来的“quiet revolution”(安静的革命） 15:30 歧视少了，但女性面临的“生育惩罚”/“母职惩罚”持续存在 18:14 在家庭内部，生孩子之后女性和她的丈夫收入差距拉大 19:12 隐藏在我们周围无处不在的“性别歧视”（女性退休年龄比男性要早5年，是一种性别歧视） 26:25 初入职场，在许多行业内部，20+的女性表现优于男性 30:28 然而，女性优势随着时间被慢慢消磨，以学校、企业、政府为例 31:10 上述变化的根源？Goldin给出解释 35:09 中国要防止出现Goldin研究中的第四组现象（女性为了事业牺牲家庭） 35:58 社会怎么完善制度，能够帮助女性同时获得事业和家庭？ 37:12 为什么鼓励生育的政策频出，却没有提高生育率？ 40:39 晚婚晚育值得鼓励吗？这会给社会带来怎样的结构性变化？ 46:02 给职业女性、事业女性一些建议【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 节目视觉设计：阿崔

今天播出的是《汽车史话》第三集，主角是曾是全球最大的跨国车企通用汽车。 和上集福特公司所展现的家族制、集权和早期坚持做单一车型很不同，通用汽车几乎处处是它的反面，然而正是这样一家公司终结了T型车的神话。 通用有一位特立独行、擅长营销又极度热爱买买买的创始人，这位并购狂人曾3年收购25家公司。而他又总是把公司的管理和财务状况搞得很糟，为了挽救公司他不得不引入财团，陷入权力的博弈，自己也一度被赶出公司。 这些都间接影响通用。财团主导的历史使创始人无法将权力攥在自己手里，反而使这家公司为职业经理人和现代化管理提供了土壤——这让它成为“一家盛产管理学大师的公司”——不管是被誉为20世纪最伟大的CEO斯隆，还是现代管理学之父彼得·德鲁克，都和这家公司有千丝万缕的关系。 这集我们就看通用这个巨人是如何长成，又是如何慢慢倒下的？ 02:36 先聊聊德国慕尼黑车展见闻：想低调但规格异常高 05:08 今年上半年中国超越日本，成为汽车出口第一大国 07:36 “China Speed”:从汽车开发流程看，德国车企需要36个月，中国车企只要24个月 08:22 在大众和小鹏、地平线，奥迪和上汽智己接连展开合作的背景下，骄傲的德国人对中国车企的看法？ 10:43 通用汽车早期历程：创始人威廉·杜兰特从马车制造商到并购别克 12:25 杜兰特善于推销，为别克带回了1000多辆订单结果只造出20辆，遭遇停职 14:42 喜欢买买买、并并并的杜兰特先生，短短三年收了25家公司，这让通用从第一天就和福特大有不同 15:25 然而买买买的另一面是，遭遇财务危机，杜兰特引入两家大财团，从被扫地出门到把公司夺回来 17:37 杜兰特和亨利·福特的性格对比 18:44 独立独行的创始人+创始人被扫地出门+财团主导的架构，为“职业经理人”提供了土壤 22:04 通用汽车从创始人向职业经理人治理阶段过渡 22:24 艾尔弗雷德·斯隆被称作20世纪最伟大的CEO，他终结了T型车的神话 23:28 斯隆与现代管理学之父彼得·德鲁克的故事 24:01 斯隆的管理哲学：集中政策、分散经营、财务独立 25:51 斯隆创造了BU（事业部）机制 28:32 今天的造车企业谁更像通用？谁更像福特？ 31:31 如果经后一个世纪是中国的汽车世纪，中国还欠缺两件事 33:51 通用汽车历史上危机、辉煌与承压的现状 39:32 欧亨利的《汽车城》：“不能买星期三造的车” 41:54 通用汽车的知名CEO们 42:59 现任董事长兼CEO玛丽·博拉：历史上第一位跨国车企的女性CEO 51:11 国内外车企的薪酬体系（玛丽·博拉去年总包是3410万美金），为什么美国工人罢工频发 55:13 “多品牌”和“单一品牌”的策略选择和常见误区——中国公司相信“多生孩子打群架”，连内部员工都分不清，怎么指望消费者记得住？ 58:02 品牌与销量的四象限理论【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 节目视觉设计：阿崔

《商业访谈录》正在播出一个商业史系列，我和张君毅老师聊聊《汽车史话》，目标是勾勒100多年汽车工业的发展历程，描摹百年汽车史中的那些闪耀瞬间，也希望从历史片段中给今天的中国汽车产业找到借鉴。 今天是第二集，主题是汽车史上第一位亿万富翁亨利·福特先生，以及那个时代的超级垄断车型：T型车。 1908年发生了两件大事。第一件是福特旗下T型车问世，第二件事是通用汽车诞生。这同一时期的两家企业，有两个相反性格的创始人（福特和杜兰特），塑造了两种不同的组织和文化，也选择了相左的两种战略。建议把这一期和我们接下来要推出的关于通用汽车的一集对比收听。 我们也会以历史为镜，把这两家企业和今天的车企进行一些比照。 02:51 亨利·福特：从农场主的儿子到汽车史上第一个亿万富翁 04:33 奢侈品不是他的目标，他想做让普罗大众能承担的东西 05:38 奔驰先生vs福特先生的原生家庭与性格养成 10:47 当我们有些车企挣扎于5万/10万销量的时候，T型车已成为全球销售量第二的车型（1500万-1600万） 12:16 T型车为什么只做一款车型？为什么是黑色的？ 14:32 福特是最早做上下游垂直整合的企业家，他和马斯克有变革者的相似性 16:32 福特一直希望公司作为家族永续产业，最大遗憾是他的儿子埃德塞尔·福特去世 17:18 亨利·福特的孙子威廉·福特起到承前启后的作用，开始引入人才 19:20 最大的敌人也是后来的超越者：通用汽车 20:23 为什么T型车没落？ 20:54 老福特的保守与刚愎自用 21:58 这些美国公司很注重盈利性，福特内部能做财务的人晋升快——这让他们经受住了金融危机 23:39 福特定义了“车轮上的王国” 27:32 福特家族对于公司的控制很强，这也直接造成传奇人物李·艾柯卡离开，他后来将克莱斯勒从破产边缘拯救出来 30:05 美国汽车产业因何没落？不能在中国站住脚，如今想成为全球领军车企很难 31:33 福特犯过的战略失误（单一车型、低价销售、离中国远） 33:05 福特先生坎坷的晚年 33:42 不愿意退休的一代和憋屈的二代 35:35 “家长式的管理”发生在很多创一代的企业 36:22 金融危机以后，福特导入了体系外人才救助业务 37:06 家族意味着长期性，职业经理人意味着创新性，需要平衡两者关系 37:37 战将：李·艾柯卡（曾任福特总裁）和艾伦·穆拉利（现任福特总裁兼CEO） 41:38 亨利·福特的太太和家庭生活 46:07 福特公司现状【福特家族谱系】 亨利·福特（一代）——埃德塞尔·福特（二代）——威廉·福特（三代）——比尔·福特（四代） 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 节目视觉设计：阿崔

《商业访谈录》正在启动一个新系列，我邀请了我们的往期嘉宾张君毅老师来聊《汽车史话》，目标是勾勒100多年汽车工业的发展历程，描摹百年汽车史中的那些闪耀瞬间，也希望从历史片段中给今天的中国汽车产业找到一点点借鉴。今天是第一集，我们从遥远的19世纪80年代开始聊起。 张君毅从1996年开始在同济大学攻读汽车专业，然后从事汽车相关咨询和投资快20年。他目前是奥纬咨询董事合伙人，此前是蔚来资本创始和管理合伙人。 这集节目我们聊到的主角人物是，奔驰先生和他的夫人贝莎、戴姆勒先生。 这个系列刚启动，大家对于我们有任何的建议和想法，都欢迎在评论区积极留言。 02:22 1886年，第一辆内燃机汽车（三轮车）拿到专利 02:35 奔驰先生（卡尔·弗里德里希·奔驰，Karl Friedrich Benz）其人：奔驰汽车创始人，落实了发动机在车上应用，被誉为“汽车之父” 03:40 戴姆勒先生（戈特利布·戴姆勒，Gottlieb Daimler）的百年遗憾，他成为了四轮内燃机汽车的发明人 04:27 奔驰先生是一位连续创业者，失败的创业逼迫他研究内燃机 05:29 汽车品牌创始人很多是工程师背景，他们未必是汽车行业出身，但一定在其他产业有很长时间积淀 06:48 作为德国汽车之都，斯图加特哺育了很多品牌（奔驰、博世、保时捷） 07:30 世界上第一位车手是女车手，即奔驰先生的夫人（贝莎·奔驰，Bertha Benz），她开着车回娘家 08:18 当时没有加油站，汽油是在药房里配的 09:05 周围人称呼奔驰夫人为“女巫” 10:45 英国曾制定“红旗法案”，车前面有一个人引道，间接影响了当年英国的汽车业发展 14:06 在当时汽车是富人的玩具与梅赛德斯品牌名的诞生（金主爸爸女儿的名字） 16:00 当动力总成改变的时候，很多技术会改变，很多企业也会因此消亡 16:37 对世界上第一辆内燃机汽车的描述 21:25 100多年以来，整个汽车产业没有停止过新品牌的诞生，也没有停止旧品牌的衰败 25:06 慈禧太后：中国第一位车主 29:41 上一次关于内燃机的能源选择 35:15 汽车历史的驱动力是汽车文化。汽车是改变世界的机器，它不仅是工业革命，也是能源革命，同时改变了社会结构、经济面貌 22:30 车企的“合久必分，分久必合” 45:25 聊聊中国新能源汽车创始人和太太【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 节目视觉设计：阿崔

我们做过很多中国AI的节目。自ChatGPT诞生后的309天，美国AI都发生了些什么？他们又达成了哪些新共识？ 这集我和两位美国科技界人士聊聊硅谷AI的冷与热。Kevin和Sophia两位是从小移民过去的华人。其中Kevin参与过奥巴们竞选团队，目前在开源社区GitHub；Sophia供职于一家美国Top5的VC机构。他们将从技术和投资视角来分享。 03:52 美国AIGC拉开了第二波热潮的帷幕 07:10 新共识：模型不是产品，更不是护城河 11:01 硅谷AI的关键事件和节点 14:20 算力短缺，创投从软件开始往硬件转 17:23 不止科技巨头，非科技企业也很活跃 20:10 看到比较有前景的Copilot方向 26:48 除了风投机构，企业战投部门在这轮浪潮中参与感强 28:23 一些美国AI的大型收并购案 33:43 硅谷创投圈怎么看美团收购光年之外？ 39:28 论文作者被VC游说出去创业 43:07 跻身第一梯队的产品 47:25 AI这么热，硅谷房价涨了吗？ 53:38 开源和闭源优劣势 57:50 这次wave很大不同：过去企业觉得离华盛顿越远越好，这次更主动【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 Sophia参加的上期播客：《加州土著谈硅谷精神与职场：You can be totally weird!》 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 节目视觉设计：阿崔

“凯文·凯利有一把标志性的络腮胡子。20岁出头，这把胡子就跟着他从美国远赴亚洲游历，他到过中国、日本、韩国，也到过印度、尼泊尔、阿富汗，他拿着摄像机四处拍摄；随后，这把胡子跟着他回了美国，安坐在自家漏雨的后院小棚里创作，花了5年写出《失控》，而后参与创立《连线》杂志；再之后，凯文·凯利意外在华走红，收获了名望与财富，他又带着这把大胡子一次又一次到访中国。” 这段文字是我写的一篇文章的开头，文章记录了最近对于凯文·凯利的访谈。 凯文·凯利是美国知名杂志《连线》创始主编，著有《失控》《科技想要什么》《必然》等书，曾在上世纪90年代预言了后来互联网的走向，因而他被认为是全球科技界的预言家。中国读者喜欢叫他KK。 最近，71岁的KK带着新书《宝贵的人生建议：我希望早点知道的智慧》再次来到中国。他的行程很紧凑，利用间隙，我们向KK提出了50个问题，范围涵盖寡头、平台、网络秩序、人工智能、科技的国界和人生之问。 访谈用英文进行，为了减轻收听英语的压力，我特地把播客分成了6个部分，每个部分有一个小主题。 你也可以在下方链接中找到中文的文字版本。 第一部分05:20 预言下一个寡头：我确信，一家人工智能公司会成为下一个垄断者 第二部分12:21 预言垄断者与新秩序：成功的故事总来自于外部 第三部分20:43 谈科技的国界：当中国最终造出世界级品牌，可能会是电动汽车 第四部分26:34 谈科技精英化与安全：把爱因斯坦和老虎关进一个笼子，谁能活？ 第五部分36:06 答人生之问和亿万富翁的烦恼：我劝年轻人尽一切努力，不要拥有10亿美元 第六部分54:18 盲盒问答：回答几位中国读者、粉丝的提问中文版本：《对凯文·凯利的50问：垄断者与国界、大富翁与人生》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往文字版 & 音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 节目视觉设计：阿崔

大家可能也注意到，大模型经过上半年的狂欢后，在全球迎来了降温时刻。我们应该如何看待这样的温差呢？本集我邀请陈恂先生来聊聊。 我之前采访过陈恂，他当时反复聊到一个词：技术周期。他认为，人类发展大致有三个周期——经济周期、技术周期和意识形态周期——这里头最容易被忽视的是技术周期。 技术周期相对更特殊。意识形态和经济周期是钟摆性质的，是起伏的；技术周期不同，它是一路往上的，是单向的，浮动的只是进步速度。而这三个周期互相纠缠，互相影响。技术的大进步会推动经济的大发展，但爆炸性发展之后，意识形态和经济往往会出现回调、重整、摇摆。 这次，我们就让他聊聊人工智能时代的技术周期轨迹。从他的经验看，大模型现在这种温度骤降的时刻，恰恰是到了重要且极佳的做事情的时候。 除了这些之外，因为陈恂职业生涯很丰富，不仅创过两次业，而且先后帮银湖和软银愿景组建了中国office，主导投资业务。我们也聊了聊他的事业、选择，以及投资+创业的双重视角，希望能对大家有一些启发。 【嘉宾小记】 青少年时期，陈恂曾代表中国参加物理国际奥林匹克，获银牌。而后求学于北大物理系和斯坦福大学，获电子工程博士学位。 职业生涯早期，陈恂在位于瑞士日内瓦的国际联合研究机构欧洲核子中心从事理论物理研究工作。 此后，他是摩根大通的高级副总裁，负责协调在全球范围内的电子行业的投资和研究工作。 2002年陈恂第一次创业，在硅谷创立睿初科技，2007年该公司被欧洲光刻机巨头阿斯麦并购，他出任阿斯麦高级副总裁和全球执行委员会成员。 这之后他成为职业中后期投资人，2008年以董事总经理的身份加入银湖投资，创建了位于香港、东京和上海的亚洲办公室和亚洲投资及管理团队，负责银湖的亚洲投资业务；2018年他出任软银愿景基金的管理合伙人，负责软银在中国的投资业务。 2016年他联合创立了另一家公司翼方健数，担任联合创始人和董事长，并于2022年孵化了AI应用平台和生态揽睿星舟。 02:59 个人的创业和投资生涯 05:39 机器智能不会止步语言大模型，现在刚刚开始 06:50 机器智能现在的学习像牛的反刍过程，未来会从世界直接观察和学习 09:45 我在软银愿景一期基金投资的是AI 2.0，面临最大挑战是什么？ 12:25 2.0出现的优秀企业共性是，找到了单一可放大的市场 18:00 大模型带来了AI 3.0，最大变化是把可变成本变成固定成本 24:20 未来模型的世界：全民AI时代、基础大模型、衍生大模型 25:13 OpenAI是否会一骑绝尘，取决于能否将技术优势转化成商业壁垒 30:23 怎么看大模型在全球的降温现象？ 34:14 从骤然狂热到骤然降温，在历史技术周期中的映照 34:55 狂热后冷静是最重要的时刻，坚持的人能走到最后 36:32 我们还没完成从模型训练和微调到大量推理和上量的过渡，这是未来三年最值得期待的 40:00 我对人工智能更长远未来的判断 45:16 我经常说，投资是自下而上（bottom-up）的业务 46:35 我在不同周期里投资/创业两条路线的切换 51:20 做中后期投资人我培养的是「商业模式的美学」，是一种taste 52:19 中后期的职业投资人更看重的是现金流而不是盈利，是EV/EBITDA 而不是PE（市盈率） 54:10 早期投资人和中后期投资人视角和审美是不同的（早期投资人认为中后期投资人像冷血的鲨鱼？） 59:29 对做native AI创业者的一些建议 62:06 我在美国大公司担任董事【更多信息】 本文首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

小冰是2014年由微软推出的一款对话式人工智能产品，是中国最早的对话式AI之一，于2020年独立分拆。但在今年上半年人们对大模型展现出万众痴迷之时，小冰CEO李笛保持着缄默。 考虑到这家公司和OpenAI的关系——同样是做对话式人工智能，也同样属于微软系——这种缄默不免令人感到几分奇怪。 今年8月，我和李笛聊了聊，他对于大模型的许多观点听上去有点反叛。他说，上半年很难与他人交流这些——对狂热者说，“无异于对宗教狂热分子去说一点理性的话”；对冷静者说，“好像是一群loser”。因此他选择沉默和苟活。 【嘉宾小记】 2013年，李笛在微软原全球执行副总裁陆奇的邀请下加入微软，此前是微软（亚洲）互联网工程院副院长，也是微软搜索引擎Bing（亚洲）总经理。 02:08 加入微软始末，陆奇对我说的第一句话：我们太需要在中国了 10:53 如果没有我们的坚持和情怀，小冰和Bing在中国都不会存在 13:40 小冰是怎么在微软起步的？为什么做情感？ 19:59 大模型的商业模式问题：大家不要抱有幻想 23:59 大、中、小模型的范围界定，模型绝不是越大越好 28:03 只做大模型不追求商业模式是很难生存的 29:50 中国市场对大模型的几个误读 37:01 国内大模型们目前普遍处于的阶段 39:04 用大模型来进行竞争：是行业第二名的攻击性武器 44:05 企业发论文没什么帮助 49:04 会羡慕、嫉妒OpenAI吗？我们是很怂的 01:01:34 做小冰的过程中，对于人、人性和社会的更多认知 01:19:58 当CEO的快乐与痛苦，我的愿望是小冰能永远活下去 01:22:48 最后几个快问快答【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往文字版 & 音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这是和跳海酒馆创始人二狗的聊天。伴随过去三年疫情，这个从一开始挣扎在北京胡同里的、没有任何商业目的的小酒馆突然火了。 创始人出生于1993年，见证了90前的这波人从走出校园到而立之年的时代幕布——90后创业项目ofo从癫狂走向幻灭，自己的创业项目账面卖了2个亿，但世界急转直下，一分钱也没拿到。自己还是个穷光蛋。 他开始对世界充满了怀疑、追问，在这种强烈情绪的驱使下，他和朋友一起跳向后海。没想到误打误撞，从时代缝隙中找到一条生路。他说跳海代表的就是这样一帮“站在背面”的人。 5段创业经历与90后眼中令人唏嘘的世界 见过太多“眼看他起高楼，眼看他楼塌了”的故事，要把跳海变成赚钱的项目 2018年，我经历的25岁危机 2019年，26岁对世界充满了追问，不断跳后海的那个夏天 内心有很大情感汹涌，不知道自己能干嘛，只能喝酒、唱歌、打鼓、跳后海——不只是我，整个年代开始下沉了，年轻人的social ladder（社会阶梯）越来越模糊 我是谁？我们是谁？创业项目卖了2个亿，但我还是个穷光蛋 网红酒馆的两个独特机制：礼宾部和打酒师机制 跳海在这三年活下来挺不容易的，账户见底 我们这帮人，怀疑现存秩序、想建立自己的秩序 一个爱哭的CEO，偶像是王微和张向东，他们已经不在今天主流互联网名单上了 2020年，决定让三个合伙人走，在后海一边打鼓一边哭 文艺青年算商业账 不同城市的酒文化和年轻人 怎么看待关于酒贵、没服务的评价？ 我们的立场是“站在背面”，永远站在阳光照不到的地方呼唤阳光，永远站在宏大叙事的背面对话主流【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今年中东火了，投资机构的创始/管理合伙人们（GP）前赴后继地跑去中东募资，越来越多企业也选择到中东找钱、找市场。 不过，只有少数人如愿以偿，大多数人失落而归。 预期和实际的gap从哪来？这集我邀请在阿联酋常驻的Bill来聊聊，今年他接待了不少这类型的华人团。 他提供了许多超出我认知的关于中东资本结构、那些“富可敌国的”主权基金及它们背后管理人的新知。同时，他也讲了与当地人打交道的经验之谈。 【嘉宾小记】 Bill Qian，职业生涯起步于一家美元PE fund挚信资本；后加入京东负责京东全球的科技、金融科技的投资；web 2见顶后，他加入币安出任全球投融资负责人（主管币安的M&A和Binance Labs）；现在常驻迪拜，是中东最大的web 3平台Phoenix集团合伙人，以及旗下基金Cypher Capital董事长，也是8亿月活的Telegram孵化的公链Ton基金会董事 02:10 自我介绍，我在阿联酋迪拜的金融区录这集pod 05:16 迪拜很像卡萨布兰卡和70年代的香港，还有点超现实：一边是沙，一边是海 06:30 今年国事访问是节点，基金管理人、 创始人、生意人和商学院成团来中东 08:15 来中东的不止华人，还有俄国人、欧洲人、印度人 08:37 华人到中东主要两个目的：找钱and找市场 09:21 “怎么中东大LP都跟国内地方政府一样？” 13:36 华人GP到中东普遍的拜访轨迹？拜访谁？ 14:12 中东资本结构：哑铃型——两头大（主权基金和family office）、中间小 15:37 老牌主权基金和它们的特色：沙特国家主权基金（PIF）、阿布扎比主权基金穆巴达拉投资公司（Mubadala）、阿布扎比投资局（ADIA）、卡特尔投资局（QIA）、沙特投资部（MISA） 16:10 新兴主权基金：ADG（Abu Dhabi Growth Fund，阿布扎比增长基金）、ADQ（Abu Dhabi Developmental Holding Company，阿布扎比发展控股公司） *口误：中东资本与商汤的合作关系应为：商汤科技与沙特人工智能公司（SCAI）达成合作协议，SCAI将为商汤与沙特国家主权基金于2021年末成立的合资公司SenseTime MEA投资7.76亿沙特里亚尔，约14.29亿元人民币。 19:16 趋势：大型主权基金开始逐渐直投化 20:09 和中东主权基金打交道的两个经验之谈 22:10 “现在的中东是牛市，而不是熊市” 23:08 中东主权基金远比你想象得了解中国，有成建制的华人团队 24:58 未来中东机构投资者有可能超配中国 31:17 中东对今年猛增的中国来访者态度：欢迎+疲劳 34:04 闭门羹？大家要降低预期，中东大LP第一次投一个GP需要18个月甚至更长时间 36:26 相对于主权基金，中东family office保守，在另类资产配置不足 36:58 主权基金之间风格差异：Mubadala、ADG、ADQ侧重本土，ADIA很早布局全球 37:58 主权基金掌门人一般都是His Highness（H.H.）、His Excellency（H.E.）——对他们来说，政治属性、社会地位属性是第一性，商人属性只是工作而已 41:23 中东热还能持续多久？ 42:05 迪拜的房价、社区、日常生活开销 46:49 迪拜创业环境：大多数创业的年轻人是外乡人，哪怕一个创业的阿拉伯人也是黎巴嫩人 50:53 中东的VC、独角兽和本土企业家很少，为什么？ 52:30 了不起的迪拜酋长 54:10 什么样的企业到中东融资更有机会？条件直接了当 56:20 今年中东AI大爆发，Sam Altman到中东巡讲 58:05 中东的商业文化、潜规则与未来 01:07:47 最后几个快问快答【术语解释】 VC：Venture Capital，风险投资 GP：General Partner，指一家基金的掌舵者 LP：Limited Partner，指基金的出资者，GP找LP募集资金 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

中腰部公司占据了商业世界很大比例，但我们总习惯性把聚光灯对准巨头明星们，而忽视了这个群体。 中腰部公司活得还好吗？我邀请了先后在两家非常典型的中腰部企业（唯品会、好未来）担任首席战略官的吴杉杉来聊聊这个话题。除了做企业高管，他也在咨询公司有十多年从业经历。 他分享了许多只有内部视角才知道的，中腰部企业真实的赛道瓶颈、创始人看不见的欲望和挣扎，以及他们终究难以抵抗的共同天命。 【嘉宾小记】 吴杉杉，物理学本科和博士毕业后，一脚迈进咨询行业，历任麦肯锡咨询经理、罗兰贝格咨询总监，而后加入唯品会和好未来出任CSO（首席战略官），现在是某全球咨询公司董事总经理，负责高科技互联网业务 03:25 名校博士入麦肯锡记 上世纪末咨询公司有神秘色彩，100个博士集体上考场 毕业即进麦肯锡是什么感受呢？拿百万年薪“端茶送水” 美系麦肯锡vs德系罗兰贝格，大对比 17:05 总体而言，如何界定中腰部公司 “第一名吃肉，第二名喝汤，第三名什么都没有” PHD，永久的头部损伤？21:47 唯品会：两个温州老板闷声发大财的故事 进入唯品会，彼时它是中国电商第三极 很快，它就面临增速瓶颈、进入平台期 两个温州老板沈亚（Eric）和洪晓波（Arthur）的合作关系 拼多多刚上线几个月我们就监测到了它的崛起，想收购但它不卖 中腰部公司往往是大赛道里开辟的一个二级赛道 蔚、小、理仍然在二级赛道，他们有可能替代燃油车一级赛道 中腰部公司如何摆脱二级赛道诅咒？ “多元化”是多数中腰部公司打破宿命的方式 难难难，很多时候出生就决定了命运 为什么聚美优品没了，唯品会却还活着？51:00 好未来：沉默的CEO、拒绝明星讲师、军团文化 张邦鑫带着独特的资源禀赋，冲进一个没有对手的赛道 好未来虽不是最出名的，但有极强大的特质 新东方培养脱口秀明星，好未来不！它打造集体军团 新东方和好未来的两种文化、两种特质，面对双减他们截然不同的处理风格 一句令人动容的话：“一鲸落而万物生” 特殊的资源禀赋中首要的是个性资源（偏执？不近人情？） 沉默的张邦鑫和好未来的反思文化01:11:58 中腰部公司CEO的共性和天命 一级和二级赛道有哪些？ 创始人能“改天换命”吗？ 中腰部企业CEO的最大共性是，都不想做一家中腰部企业 他们对头部CEO怀抱着巨大的仰望，然而“时也命也” 这些中腰部公司CEO，扣吗？【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

《商业访谈录》的老朋友Colin，返场啦！ 今天推出【职场人性】第二集，探讨的是组织行为学——企业内斗，究竟在斗什么。 【嘉宾小记】 英文名Colin，毕业于复旦大学，职业生涯很长很长，从大学生创业计划“挑战杯”金奖到宝洁到GE通用电气到BCG波士顿咨询到百度公司副总裁再到美的总裁办总监，现在是爱博医疗的持股公司爱博星辰CEO。 01:28 无形的内耗 vs 有形的内斗 05:16 什么导致了内斗？为什么为斗而斗？ 06:08 隐形的内耗更恶劣，无异于集体慢性自杀 12:07 那些保护伞、老白兔 14:06 一定程度的内斗被默许甚至被鼓励 23:02 当企业内“烟囱林立” 24:50 内斗是职场人的必选项么？ 26:38 基层没机会斗，中层高频地斗，高层低频但高强度地斗 27:39 请你具备一种能力：组织商 28:33 中间层是内斗主发地 31:24 高层内斗更高级、辐射范围广，演化成办公室政治 33:19 高层怎么看基层吃自己的瓜 41:20 旷日持久的被包装的争斗 45:50 市场越萎缩，内斗越高发 49:30 哪些岗位内斗更易发 50:07 个体如何保护自己不陷入泥潭 53:12 如何看待企业内“谁是谁的人”——你很可能猜错了 01:00:56 高处不胜寒的CEO、掌握权谋之术的CEO 01:04:13 一些感触和建议【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 Colin往期节目：《那些挣到钱、消失的互联网中高层去哪了》 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

你肯定听过这些耳熟能详的书名：《达·芬奇密码》《追风筝的人》《大秦帝国》《穷查理宝典》和李录的《文明、现代化、价值投资与中国》——本集嘉宾施宏俊正是这些风靡一时书籍背后的出版人。 施宏俊是把芒格最早引入中国的人。2009年他第一次见到芒格先生，把这本美国的咖啡书《穷查理宝典》带到中国。那时中国听过芒格这个名字者寥寥。往后的数十年芒格在华持续走红，其知名度甚至高于他在美国的名望。 再之后，施宏俊陆续出版了芒格中国学生李录的图书以及这本刚问世、集纳芒格所有股东会讲话的《芒格之道》。 而作为芒格的中国出版人，施宏俊本人也受到这位老先生思想的强烈启发，彻底改变了生活轨迹。 总之，这是一个人与书互为交错、相互影响的故事。 【嘉宾小记】 施宏俊曾任上海世纪出版集团副总裁、中信出版集团董事总经理，世纪文景、中信大方出版公司创办人，曾策划出版数百种图书，包括《达·芬奇密码》《追风筝的人》《大秦帝国》等现象级图书。 他也是《穷查理宝典》《芒格之道》《文明、现代化、价值投资与中国》的出版人。 04:01 出版人生涯和中国出版风云二十年 16:44 “那真是一个嘈杂的时代啊” 23:04 黄金十年就这样消逝了，人类缺乏一个抽象的书房 33:11 咖啡书《穷查理宝典》入华始末（登场人物：李录、六六、译者李继宏） 36:42 他在美国不算名人 38:17 第一次见面，芒格是不理人的 39:05 今年见芒格，问了他两小时问题 40:50 芒格让我有勇气离开中信，重启人生 42:50 芒格“富可敌国”的起点 48:38 《文明、现代化、价值投资与中国》背后的故事 51:23 谈《芒格之道》和芒格的家庭、秘诀和思维模型 01:06:54 向芒格学习交朋友【听众福利】 评论点赞数最高者赠送一套礼盒装《芒格之道》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这集是和播客《老范聊创业》的串台，我和高樟资本创始合伙人范卫锋重新聊聊内容产业。范卫锋曾也是一名媒体人，2001年起在《证券时报》社工作。而后，他转型投资人并于2015年创立高樟资本，投资了许多内容、流量和消费项目（包括饭统戴老板、星球研究所），到今天他投资的流量矩阵统计3亿。 但是，这位凭借着投内容建立起声名的投资人，如今几乎不投纯内容了，取而代之的是自己做内容。他说，内容是马鞍、是鞭子，而他要找的是千里马。2023年了，内容还会是好项目、好生意吗？它会适合哪些人呢？ 02:19 最近和小马宋、林少、刘飞聊了聊，一些意外启发 05:08 从公众号生态发展轨迹看如今的播客生态 06:40 爆款能力绝对是天赋 06:59 我和咪蒙错过的故事 09:03 好的内容创作者 vs 好的内容企业家 12:00 播客的反流量逻辑 vs 抖音、哔哩哔哩 16:31 踢场子的话：“播客生态没有真正的头部” 18:10 2023年了，内容项目还是好标的吗？ 20:10 内容是马鞍、是鞭子，而投资人在找千里马 23:16 投资人不投纯内容项目了，自己开始做内容 25:45 我有2个听友群，小马宋说他个人维护93个群 26:45 内容成功率远大于绝大多数生意，但它不一定是巨大的生意 29:02 做得好的内容公司有两种：玩IP的人和玩流量的人 30:30 内容组织：一个点加一个杠杆 31:53 复盘投资饭统戴老板、Bigverse、星球研究所始末 36:16 消费品公司比内容公司难度指数级提高 38:01 “做难而正确的事”是毒鸡汤 46:00 内容公司的三重境界 51:10 流量型内容公司 56:41 为什么投资人不投UP主？ 58:00 媒体人转型投资人那些事 01:03:11 建议年轻人不要给中老年人接盘【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 老范的节目：《老范聊创业》 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

在日常工作中你有没有一些感知——随着组织扩大，人的画像不仅变了，而且对于人的情商和在组织里生存能力的要求也大幅提升。 那么，情商是晋级的通行证吗？职业经理人真的是情商越高越好吗？ 本集我邀请龙湖前首席战略官王亚军，来聊聊情商这个矛盾又有意思的话题。他分享了非常精彩的观点。很有意思的一点是，他尤其讨厌“职场”这个词，特别是当高管也开始谈职场，这可是危险信号。 【嘉宾小记】 王亚军是境门管理创始人，曾经是龙湖集团首席战略官、宝龙地产执行副总裁、麦肯锡大中华区战略与组织转型业务创始团队成员。出版有《企业即算法》一书，对如何建设大规模敏捷组织有长期实践和研究。 02:07 了解嘉宾：清华-麦肯锡-龙湖-宝龙-咨询和投资 03:17 “高管都是人精”、“管理都是管人性”，这些是偏见还是事实 04:05 当我们谈论情商的时候，在谈什么 07:23 极端来说，情绪价值最高的是太监 08:40 搭建敏捷组织，要容忍低情商的人 12:36 为什么公司越大富有情商的人越多？ 13:55 情商对个人是低成本解决问题的方法，对组织却是高昂的 14:18 情商之于不同职业阶梯上的人：基层、中层、高层 17:19 当高管都是玩情商的人 vs 当高管都是低情商的人 （提到的人物：苹果乔布斯、中华人民共和国开国大将粟裕） 22:06 情商含量与公司发展阶段、市场竞争格局有巨大关系 22:36 当有外部危险时，低情商的人更有生存空间 25:20 我不喜欢“职场”这个词，意味有边界的游戏 27:34 作为顶层设计者，如何塑造更好的“场” 31:06 高管不能把情商当作解决问题的主要工具 31:59 人类行为的四种动机：性、恐惧、爱、信念 34:26 中层难干，应该怎么干？ 35:22 情商低的人，业务能力强？ 37:37 情商含量越高，公司越平庸？ 39:07 当“看破不说破”是生存必要手段，很危险 39:47 一些潜台词和隐晦的语言信号 42:17 满满现实感的基层 vs 缺乏现实感的高层 45:10 内行不看组织架构，坦率说架构怎么拼都行 54:14 我们做的不是战略、不是组织，做的是企业——组织难道能单独上市？ 56:07 从麦肯锡到地产公司开始喝酒了 57:34 在企业里，不要告诉我你著作等身 59:33 擅长在大公司生存的人来了，瓶颈也来了 01:00:15 智商、情商双高的第三类人，就做CEO了 01:04:40 双向ChatGPT是情绪滤镜，让我们生活在自我的bubble里【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这是一集商业新闻评述，我们从马斯克44小时闪电访华谈起，聊聊今年上半年的外企CEO来华潮，我们该如何看待这股访问热潮与当今世界形势所呈现的反差？它的政商含义是什么？释放了哪些新信号？ 本集嘉宾是对宏观经济有长期观察的王威，目前他是某世界500强企业副总裁和董事会秘书。某种意义上，这次是逆全球化思潮下的一次重新连结。 【嘉宾小记】 王威的职业生涯起步于四大；2009-2017年先后在中化集团负责投资并购和资本运营，参与并主导多起大型海外投资并购案；而后出任A股上市公司梅花生物CFO；现在是某世界500强企业副总裁和董事会秘书。 00:11 嘉宾的自我介绍 00:41 马斯克这次访华的行程、目的和唯一的特别之处 03:00 为什么马斯克不支持民主党而高调表态支持共和党 04:53 戏剧的一幕：在华44小时，身价暴涨340亿，重回世界首富的宝座 06:09 和马斯克上次来华相比，整个世界已大不一样 10:54 全球割裂局势下，商界代表访问意味着什么？ 12:21 美概股会成为现实吗？ 16:53 商界大佬海外访问的一系列细节（握手/合影/议题）都有脚本 20:14 当马斯克和宁德时代曾毓群照片不经意地流出…… 21:51 会面时的心理战和信号释放 23:43 上半年密集的外企CEO访华潮的长长一串不完全名单 27:35 这些外企来华CEO分属全球的几股不同势力 30:17 海外访问团和中国访问团有截然不同的意义 32:21 访华潮对中国经济有刺激作用吗？ 34:58 对逆全球化思潮的一次重新连接【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天会是AI和大模型系列中最诙谐的一集。嘉宾是真格基金合伙人刘元。 我们从最近各地纷纷复兴的黑客马拉松（Hackathon）聊起。即刻前不久也组织了一场盛大的AI黑客松，刘元和数位投资人参与其中。但就在这些AI的狂欢夜里，他却时不时体会到一点人类的失落之意。 01:44 真格作为这轮AI投资的激进派基金之一 04:27 自我介绍和“著名的文艺投资人”由来 06:13 为什么文艺青年和优秀创业者有些背道而驰 07:57 当文艺青年开始投AI，很多人惊呼文科生的春天来了 10:24 从近期黑客松的复兴开始聊起 11:54 参加即刻以copilot为主题的黑客松那一天，几个印象深刻的项目 （瓦总是指即刻创始人叶锡东） 19:59 对于AI应用层创业，投资人的普遍疑虑 24:36 到底什么是护城河？钱不是，人或许也不是 25:39 即刻做AI孵化器幕后：一个叫小宏的即友收购另一个叫wong2的即友 30:24 “确保中国下一波AI革命发生在即刻” 34:29 创业者一个月给自己发几万块工资，有问题吗？ 40:08 那天，黑客松观光团里的投资人们离开时在聊些什么 55:24 美国创投system和中国的对比 （从人的角度，对比小天才/操盘手/老司机/科学家四个象限） 58:59 “人类的时代成为了一个黄昏” 01:03:59 今年真格投的10多个AI项目是做什么的 01:08:04 投资人从看AI怎么投，到研究AI怎么用 01:08:58 夹缝中的AI创业者和他们的三重境界 01:15:13 现在，AI项目呈现出鲜明的两极分化 01:17:29 “混沌是阶梯”，我们这代人的机会来了 01:11:34 在这间IC（投委会）会议室里最近聊最多的话题 01:24:04 最后的快问快答【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski）是杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）之外，另一位深度学习奠基人、先驱人物。 上世纪80年代，在深度学习经历了漫长的寒潮与黯淡后，它的出现为极少数相信“连接主义”、“神经网络”和“深度学习”的研究人员，带来一丝曙光。 “我们就是AI的莱特兄弟。”谢诺夫斯基说。 在很长一段时间，深度学习都不是人工智能主流学派。彼时的统治者是MIT人工智能实验室的马文·明斯基（Marvin Minsky），他曾尖锐指出深度学习的重大缺陷，并围绕自己对人工智能的见解构建了一套体系。绝大部分科学家都是他的追随者，信奉“符号主义”。 这是势力悬殊的两个学派。“符号主义”是基于逻辑推理和编程规则的学派；“连接主义”则更像是逆向工程大脑，通过模拟神经元之间的连接和权重调整来处理信息。 后来，辛顿成为AI教父、深度学习之父，以4400万美金将自己的公司卖给Google后出任Google科学家，他的学生IIya Sutskever参与创立了如今炙手可热的OpenAI。 谢诺夫斯基则是美国四院院士，也是全美在世仅三位的四院院士之一。他有一档知名的慕课《学习如何学习》（Learning How To Learn）。 对话中，他谈到神秘莫测的大脑、AI派系对决颇有冲击力的一幕、人工智能的潜在危险，以及大语言模型的未来演进方向等话题。 他认为，给AI注入情感要比加入语言更容易，未来每家公司都会建立自己的模型。 如果你对深度学习、AI很感兴趣，欢迎参考本期节目。 中文全文翻译见：《对话深度学习奠基人谢诺夫斯基：穿过这扇门，再也不会一样了》 给对深度学习感兴趣的听众朋友们推荐两本书： 《深度学习》（The Deep Learning Revolution），作者是本集嘉宾，这本书在全球销量超过300万 《深度学习革命》（Genius Makers），作者是《连线》和《纽约时报》的记者Cade Metz 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往文字版 & 音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这期主题是车。在刚刚过去的2023年上海车展上，一名咨询公司的德国同事，表达对车展观感是：受到了惊吓。 本集节目，我邀请了从1996年就开始读汽车专业，而后从事汽车相关咨询和投资快20年的张君毅老师，来聊聊这届特斯拉缺席的、有史以来最热闹最卷的、外企高管纷纷来华的特殊车展。 车展是一幅当代汽车众生图。我们从展览会出发，依次点评了身处如今转型年代的美系、德系、中国车企的场上表现和未来可能。 01:46 简述个人经历：同济大学汽车工程系-管理咨询公司并购和咨询-参与创立蔚来资本-奥纬咨询负责汽车和工业品业务 06:24 中德影响力相互渗透（从向德国学习，到以中国需求定义车型、中德车企争夺） 10:36 对本届车展的整体观察，很多外企CEO在华待了很长时间 13:42 大众集团最近人事地震，车展就是导火索 15:00 德国同事为什么惊吓 17:15 几个1/3的启示 19:21 哪些品牌表现亮眼，哪些平庸？（受冷落的部分豪华车） 21:36 特斯拉的缺席，马斯克的全局筹谋、新闻对冲 27:21 特斯拉降价和蔓延的车企降价潮，成因剖析和现状 31:50 价格战是透支行为 38:04 美系、法系车企为什么表现平庸 41:23 谈这次的明星之一德系车企（宝马说家在中国） 47:00 复杂的决策权问题：某合资车型在中国成功，总部却把决策权从地方拿回总部 49:20 大众是中心决策，通用早期成功缘于决策分散 50:50 德系企业目前的优势是什么 52:58 （口误：沃尔沃声称目标是到2030年全部电动化） 59:54 亏损、负债都不会让企业死亡，但它会死在现金流上 01:01:32 李斌：“这世界上还有比卖车更难的事吗？” 01:09:14 中国车企的表现（讨好女性和年轻人） 01:11:18 “今年是非常热闹的车展，但也有可能是最热闹的车展” 01:12:17 2023年之于全球汽车产业的意义 01:15:27 中国车企洗牌，最后的13张门票 01:17:03 合资企业会淡出历史舞台吗 01:22:45 生动的观察：女性买车取悦自己vs理想奶爸车，开阿斯顿马丁的中国车主平均年龄比海外小20岁【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

前不久，我和Allen再聊大模型。他带来了一些来自美国的新消息。 一是，OpenAI即将开源；（今天科技媒体The Information也曝光，OpenAI即将发布一款全新的开源大语言模型。） 二是，Amazon动向值得关注。据Allen了解，Amazon接下来将会推出两个模型，分别是大模型和小模型——前者为了尝试争夺一下通用大模型的船票；后者则是向垂直领域发力，更有可能抢夺先机。 OpenAI和Amazon的动态代表了全球大模型发展的最新进程。 我们着重聊了大模型市场的形势变化、场上选手和机会点分析。令人唏嘘的是，过去的互联网一直是年轻人的机会，而这次，似乎留给年轻人的空间少了许多。 【嘉宾小记】 王怀南的职业生涯贯穿了上世纪90年代到现在。从清华半导体+英文系起步，到纽约的哥大社会学系求学，自此迈入美国的社会大熔炉。凭借着对社会的兴趣，毕业后在美国走了一条很少有华人走的路——做咨询、市场这些广泛与文化、人打交道的工作。他先后加入麦肯锡咨询、宝洁、Yahoo、Google，横跨美国最具有时代标志性的企业。直到2006年回国创业，是上市公司宝宝树、初创公司米茶科技创始人，也是陆奇创办的奇绩创坛合伙人、导师。 01:49 相比两个月前的市场变化：大家认识到大模型是机会，但也是很残酷的被剥夺 05:50 OpenAI和微软以垄断者的姿势在往下推进 06:59 这次不是简单的机会，而是一次复杂的机会 07:25 底层的大模型是年轻人在Sam的带领下借助微软做出来，上面长出的行业副驾驶机会大概率属于老炮 07:55 出现涌现的时间比Sam的预期提前了5-8年 08:10 真正的商业机会是每个行业垂直的智能副驾驶（copilot） 11:08 垂直行业1/2甚至2/3以上会被ChatGPT自己干掉 12:00 那么，中国的大模型格局呢？ 12:57 我不认为再有第二家公司会拿到通用大模型的船票 13:10 亚马逊的选择和预判值得深思：1个月内，会发大模型+小模型两个model 15:06 OpenAI一定会开源，这一旦发生，会对什么造成一系列影响？ 19:55 也许中国做的是若干个垂直的小语言模型的叠加和合并，成了一个类似大语言模型 20:25 拆解所谓“复杂的机会” 25:57 我判断，底层大模型的战争已经结束了 27:30 垂直领域的壁垒不在于算法，甚至不在于算力，而在于数据+社交+商业模式 32:40 大模型战争第一枪在搜索打响，第二枪、第三枪会在哪？ 37:50 这件事太怪异了，互联网曾经排除35+，今天全部是35+焕发青春 47:40 我越来越觉得人类是一台台不完美的、被操纵的机器 50:41 现在见人聊大模型的频次和话题相比两个月前的变化 53:18 预告：和Allen接下来会聊什么话题？延展阅读：《陆奇的大模型世界观》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

北森（09669）是近期一起备受关注的中国SaaS企业赴港上市，作为疫情解封后的中国SaaS第一股，刚一上市，便遭遇了股价的腰斩。这集节目，我和北森早期投资人、经纬创投合伙人熊飞聊了聊。他非常真诚地分享了这起曲折的北森IPO，我们也聊到企业服务充满挑战的这两年，以及如今的AI浪潮会如何改造SaaS行业。 他的一个重要判断是：大模型行业，iPhone时刻来了，但开源的Android时刻还没到。底层格局未定。因为开源会对生态起决定性作用——特斯拉开源专利引爆了新能源浪潮，安卓开源引爆了移动互联网浪潮——而大模型的开源正在逼近引爆点。 聊企服 01:59 过去两年企业服务赛道刚经历了过山车，北森上市是投石问路 05:28 我参与的大部分公司在做今年年底单月、明年全年盈亏平衡 07:50 2025年将会有一波企服公司上市的浪潮 09:15 企服公司上市的可行路径和盈利标准 13:56 非常坦诚地说，过去两三年，整个企业服务市场是被溢价的 14:48 一些信号：今年下半年或明年上半年，全行业PS会回到10倍以下 15:52 这些公司一定要上市吗？还有其他路径的选择吗？——以Airbnb/Uber为例 17:30 Airbnb和Uber上市后，健康性、经营精细度比上市前显著优化，背后有一只隐形的手在做调整 18:58 外部说北森IPO是“丐版IPO”，你怎么看？ 20:15 相比2015-2017年上一个周期，中国企服公司的变化：1. 真金白银，2. 离资本市场更近，3. 集中化趋势 23:25 作为投资人，在波峰波谷中的心态变化 31:45 那么多投企服的投资人都转型了，你为什么还在这个赛道？ 32:45 我和贾扬青在这件事的看法非常一致，贾扬青出来创业没有去做大模型，做的是大模型的工具链，开源会让这件事有非常大的different 35:26 我很怀念2020年往前的企服赛道，这个赛道承载不了那么多投资人 38:26 对于现在还在这个赛道中坚持前行的创业者有什么建议吗？ 41:16 大小客户之争：只做小客户在经济上行周期很好，在下行周期很难受聊AI 44:05 看AI项目，目前看到两层投资机会 45:40 Midjourney vs Stable Diffusion 53:10 最好的infra（基础架构）是play with the winner（和赢家一起开发市场） 56:17 AI会怎么改造SaaS行业？ 59:04 AI投资目前还有很多待验证的地方，开源会对生态起决定性作用 59:44 未来ChatGPT会长期存在，就像Mac或iPhone，是闭环、独立的存在，但我相信会有廉价、开源的AI出来，就像Android 01:01:49 iPhone时刻来了，但是Android时刻还没到 01:10:55 创投行业的重力加速度 01:11:36 今天投资人还是一个好职业吗？对于年轻人来说【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

傅盛是一位很性情的CEO。过去，他会为恩怨哭、为市值不服气，也会突然带着2000多位员工坐游轮出海、去迪士尼。 从2016年起，傅盛把精力逐步转到机器人和人工智能赛道。这次我们从伟大的AI变革聊起。他坚定认为大模型技术会从高精尖向普及化过度，“平民化大模型”会诞生。 他也分享了这三年遭遇企业危机和市值滑坡的心情和改变。 01:30 现在出门都要背一个Mac电脑 02:06 大语言模型本质是一种逻辑能力 03:33 可能的两条路径：造一个“爱因斯坦”vs“平民化大模型” 04:12 “爱因斯坦”对其他会是一种碾压吗？ 09:41 OpenAI首席科学家Ilya Sutskever说话酷似GPT 11:02 知识图谱、切词技术是包袱 11:40 场景应用：搜索、办公、社交 13:57 机器人创业这几年 17:38 人工智能在过去2-3年遇到低谷 18:21 我是做交互出身，永远把应用性放在第一位 19:12 这次是人类第一次不再以机器为中心，而是机器围绕人转 20:08 机器人预计进入家庭的时间、价格和形态 22:58 “我在那家公司招过的博士比我过去见过的都多” 30:40 这次革命意义不能拿互联网去比，相当于蒸汽机诞生 33:31 现在创业和十年前的区别：认知差持续不了多久 38:09 还会因为恩怨哭吗？ 39:21 最难的那段时间，突然理解为什么有企业家会自杀 41:44 对周鸿祎的态度 46:44 给年轻人一些建议 47:15 最后5个快问快答【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往文字版 & 音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

中国大模型经历了短暂沸腾后，一部分人骤然冷静下来。在过去1个月，行业已悄然分化。前Google科学家、出门问问创始人兼CEO李志飞就是其中之一。 1个月前，他率先声称要做“中国OpenAI”，但现在，他却说：“中国是不是存在一个跟OpenAI一样的这种组织？我觉得大概率不存在。”他还希望劝大部分人不要去做大模型，包括大佬们。 我很好奇，这中间到底发生了什么？为什么他的想法变化这么大？据我了解，他的变化不是这波大模型创业者的孤例。 01:47 我怎么走上自然语言处理（NLP）这条路 07:25 NLP的关键技术迭代 10:45 ChatGPT这次最大不同是：大一统的模型 14:00 “自监督”而不是标注数据 16:00 我的硅谷见闻实录：春节后立马去美国，带着三个问题四处找人聊 （1. 技术原理，2. 为什么是OpenAI而不是Google？3. 壁垒有多高） 22:40 Google组织形态是潜在问题 24:03 微软研究院所在感低，这是能和OpenAI协作的原因之一 25:49 和王慧文的晚餐 26:53 过去1个多月，我的想法有很大改变 34:58 有没有像OpenAI这样探索人类天花板的大模型？不一定 35:55 大模型给人类带来什么 41:45 “我会不会miss这波机会？” 43:36 上一代AI公司和这一代AI公司各有各的痛苦，中国未来会有50家+大模型 46:06 创业路途艰难、性格大变 01:00:37 创业的真相褪去了我的狂妄 01:03:42 我想劝一些人不要做通用大模型 01:06:23 张一鸣自己看论文推荐我的新文章：《陆奇的大模型世界观》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往文字版&音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

《商业访谈录》的老听众知道，梦秋是我们第1集的人气嘉宾。上次聊天是去年5月，刚好是北京疫情封锁正严的时候。这次是和她的catch-up。 我们聊了今年一级市场投融资风向，也聊了聊目前正极速狂飙的ChatGPT、AI、大模型。她对这个话题有一定话语权。熟悉梦秋的人知道，她是清流资本创始合伙人，转型投资人以前是百度技术VP。我们重点聊了聊，大模型会带来新一轮巨头革命和格局重置吗？一级市场投资人如何看这轮AI创业？以及，市场的真实水温。 你可以从这里听到，关于ChatGPT，来自投资人和前技术高管的视角。 她说，我们进入了每天醒来如果AI没有新东西，都会隐约喘口气的时代。 但与此同时，截至目前投资人们的投资标的其实没那么多。这中间的gap从何而来？ 02:14 最近，我正忙着对自己的大脑进行预训练 03:47 OpenAI的女性CTO Mira Murati 对C端产品发挥了关键作用，这带来iPhone时刻 07:05 未来十年AI是长期有价值的方向，有solid价值基础 07:40 每天一睁眼要是AI没新闻都隐约松口气……我从没有过这种感觉，even在我们的互联网1.0时代 08:53 为什么这次这么快？ 11:38 AI从1.0到2.0的范式变化 12:45 DeepMind已经是世界上最奇怪的机构，但最后还是卖给了Google 14:20 所有技术Google都有，但为什么Google没有做起来？ 15:00 那么，OpenAI为什么可以做起来？（belief、钱、资源、人） 17:41 2023当下，一级市场投资的水温：新能源、新材料、新消费、AI的投融资冷热 20:26 对AI项目，投资人看起来狂热，但出手很理智 22:40 大模型时代的Killing App在哪里？什么时候会是iPhone 4时刻？ 24:17 我不认为大模型和搜索引擎是替代关系，在我看来是补充关系 27:10 对教育系统的挑战，未来需要有想法的人类 28:15 中国SaaS企业面临土地不平整的问题 30:45 很多人在观察，因为大模型还没有稳定下来一个格局 31:13 截至目前，我对国内大模型格局（巨头/创业公司）的态度 31:46 作为投资人，我们划掉一些很容易，但什么能投还没有答案 32:15 不要走Jasper.AI的老路 33:08 在大模型时代，创业机会在哪 36:48 这轮创业的特征：资金门槛高、人才密度高、时间漫长 39:50 每天早上看到风起云涌多开心，但是不着急啊 40:00 对比历史上的搜索引擎、移动OS、云计算浪潮，来看这次大模型浪潮 48:38 大模型总体是大厂的菜 50:12 赞成李彦宏说的中国不需要第二个大模型吗？ 53:30 生成式AI里有随机因子 57:53 大模型创业是昂贵的，以前Web 1时100万美金都能创业 01:02:34 “涌现”让人意外，但能理解 01:05:58 Prompt Engineering一定是中间形态【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这是一集很轻松的节目，聊天对象是我的好朋友Yunan，过去半年她在海外游历而且其中一站是遥远的南美——从巴西回国需要经历30多个小时的折腾。 Yunan是美国科技媒体The Information前记者，让我们看看当一名科技记者空降巴西，会发生点什么吧。 01:20 用葡萄牙语打招呼、介绍Yunan 02:42 一个科技记者为什么空降到拉美游历 03:50 巴西的外卖和出行软件体验：Rappi｜iFood｜99（滴滴收购）｜Uber （主播口误：Uber在美国） 09:03 对中国人，到拉美做生意是排位第几的选择？具体在哪些国家？ 10:31 巴西商业生态：税收政策、劳工法、中部企业存在断档 13:40 没有本地的growth VC fund，软银曾经活跃但现在撤退 15:11 在当地活跃的美元基金和退出方式 16:42 文化反差：浓郁的"中间人"文化、cold email没啥用 18:49 一个巴西人的典型周日，美国的小家庭vs巴西的大家庭文化 20:24 空降到圣保罗，怎么利用记者技能开拓本地圈子 23:33 一些基础数据（人口/结构/中位数/GDP），现在的巴西像中国7-8年前 25:15 在巴西的几类中国公司：传统企业、硬件企业、互联网企业（快手、滴滴、字节） 27:42 华裔到拉美的几个浪潮，但是他们的后代就不太会说中文了 29:49 巴西的投资人在投什么 30:55 阿根廷vs巴西 32:30 巴西正缓慢从政治和经济危机中恢复 32:58 "我们政治的不稳定是稳定的"by巴西投资人 34:54 在拉美，政治家和罪犯的界限是模糊的 35:24 情绪的巴西人，进去的时候激动，出来的时候也很彻底 36:49 茨维格、《巴西：未来之国》、巴西统一的民族意识 40:10 几个词点评当地人：emotion、多元混乱、"懒"…（背后是不同价值观） 41:06 阿根廷的一面："那是罗丹，没人觉得是个masterpiece" 41:51 阿根廷的另一面：货币通胀离谱，换现金是厚厚一沓 43:40 荐书：刘瑜《可能性的艺术》 44:07 职场里巴西人的反差感：情绪的，却又回避冲突，但必须让你看见他的情绪 45:50 给想要拓展拉美市场的中国人几条建议、市场特点概况 48:40 少有人知道的新知：巴西是除了日本本土外，日本人所在地最多的地方 51:00 我在巴西种睫毛 51:25 最后几个快问快答【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

上集节目发布后，听众留言说希望多多邀请Allen，没想到这么快又请他录了一期：震动全球的硅谷银行危机。 就在北京时间本周一，美联储宣布救市——保全了所有存储人的钱、却抛弃了股东利益。这集节目聊了危机的技术细节，包括成因、美联储的选择、svb（Silicon Valley Bank，硅谷银行）特殊性、与中国的纽带关系，同时也探讨了未来风险传导的3个可能性。对于把钱存在硅谷银行的创业公司和风投机构来说，他们的钱安全了。但是，这场危机尚未结束。 这会是一个更长线下坠的开端吗？用他的话来说，“这到底是end of the beginning还是beginning of the end？” 【嘉宾小记】 王怀南的职业生涯贯穿了上世纪90年代到现在。从清华半导体+英文系起步，到纽约的哥大社会学系求学，自此迈入美国的社会大熔炉。凭借着对社会的兴趣，毕业后在美国走了一条很少有华人走的路——做咨询、市场这些广泛与文化、人打交道的工作。他先后加入麦肯锡咨询、宝洁、Yahoo、Google，横跨美国最具有时代标志性的企业。直到2006年回国创业，是上市公司宝宝树、初创公司米茶科技创始人，也是陆奇创办的奇绩创坛合伙人、导师。 01:38 我们生在一个前所未有离奇的时代，聊最近震动世界的3起大事 02:21 ChatGPT比OpenAI创始人自己Sam Altman的假设早了5-10年 04:50 硅谷银行危机下，过去那个最紧张的周末、svb与中国的纽带关系 05:54 硅谷银行的标志性，但它管理危机的过程并不好 08:01 美联储做了个黑白分明的决定：保护了存款人、抛弃了股东，这背后的价值观 10:12 谈危机蔓延：令人担忧的未来风险传导的3个可能（内在信心的危机） 15:08 ChatGPT远远超过工业革命对人类的影响、工业革命超过互联网对人类的影响 17:15 硅谷银行危机成因、可能杜绝挤兑吗、错在何方 24:12 硅谷银行的特殊意义，虽然破产了但仍然是一个好资产 28:38 从硅谷银行取出来的钱，存到哪里呢？ 30:35 和2008年雷曼危机的对比：一开始就觉得这次不会是末日现象 34:03 世界的连接和魔幻：硅谷银行倒闭了，一群中国人很着急【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

ChatGPT来了，Google拉响红色警报。本集邀请前Google亚洲区CMO，也是为Google中国取名“谷歌”的王怀南先生，来聊聊ChatGPT和紧急应战的谷歌。 这次聊天让我得到了很多意料之外的惊喜。王怀南作为上世纪90年代赴美留学、在外企的第一批华人高管，他的经历刚好钩沉出一段美国往事。今天包括OpenAI创始人Sam Altman、奇绩创坛创始人兼CEO陆奇、微软CEO Satya Nadella、LinkedIn CEO Jeff Weiner等等这些处在世界舞台中心的大人物全部交错在这段历史之中。 正改写人类命运的ChatGPT，也正是从这段往事中演化出来。 【嘉宾小记】 他的职业生涯贯穿了上世纪90年代到现在。从清华半导体+英文系起步，到纽约的哥大社会学系求学，自此迈入美国的社会大熔炉。凭借着对社会的兴趣，毕业后在美国走了一条很少有华人走的路——做咨询、市场这些广泛与文化、人打交道的工作。他先后加入麦肯锡咨询、宝洁、Yahoo、Google，横跨美国最具有时代标志性的企业。直到2006年回国创业，是上市公司宝宝树、初创公司米茶科技创始人，也是陆奇创办的奇绩创坛合伙人、导师。 01:52 一个华人的历史钩沉出一段美国往事 04:09 在上世纪90年代，背靠半个世纪产物的麦肯锡 08:19 从风云演绎的理论家，到美国宝洁艰难生存 11:17 消费品带着强悍的文化色彩，作为外来者重新定义了品客薯片 19:55 2001年，媒体巨变，一句名言是“money follows eyeball” 20:58 奋然一跳到雅虎，每天想辞职——这里尊重工程师、尊重销售，但不尊重做品牌的人22:09 “我在雅虎认识的第一个人是陆奇” 22:50 我和陆奇在搜索和平台事业部，汇报给一个人：Jeff Weiner（现在是LinkedIn CEO） 24:00 在雅虎，我们全面开战 24:30 彼时的战友去哪了：一个人创立Snapchat、一个人当上LinkedIn CEO，一个人投资Facebook，一个人代表雅虎创立YC——美国互联网很多事情从这里展开 24:58 雅虎败了，陆奇去了微软，我去了Google （陆奇后来是微软二号位、必应创始人，差点成了微软CEO）28:16 雅虎和谷歌的两种命运 28:25 雅虎是没有灵魂的雅虎 29:55 雅虎错过了收购Google，宝洁错过了收购星巴克 32:23 深刻感知：创始人不要轻言撤 32:55 同样是收购，为什么Google多成功、雅虎多失败？（允许无为的智慧）36:59 ChatGPT来了，Google输掉第一局 37:00 Google天生的毛病 39:19 聊Open AI和Sam Altman 40:35 中国和美国会分享世界的半壁江山 41:00 对未来格局的推演：大、中、小公司分别能做什么？超级选手从哪儿诞生？——所有人来到人生最重要的节点 50:33 面对他/她，我们应该感到害怕吗？ 52:58 Google、Amazon、Meta谁在“命悬一线”？谁更有后劲？ 56:45 微软，一家46岁的巨头如何抵抗衰老 59:31 从Meta、Google看企业应该如何老练地平衡一、二把手关系 （小扎和桑德伯格的关系有更优解吗？） 01:03:18 “这已经是高科技领域的军备竞赛了” 01:11:40 “我们也许本身就是一个机器、由蛋白质构成的机器，我们的目标可能就是引导机器人的到来” 01:12:50 老牌创业者的嗅觉、给创业者的建议 01:14:18 网景、谷歌诞生那天，我都跑到了现场——革命来了，是这样的一片景象 01:15:42 遥远过去发生的事，终于都在你的一度空间、熟人圈里 01:15:53 Sam Altman其人延展阅读：本集节目文字精华版 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

富豪有富豪的苦恼。 富人的部分痛苦来源于“钱多了、情就薄了”。最近香港名媛蔡天凤碎尸案就是极端案例。 今天这集节目，我和田娜女士不仅聊了2023港股走势、赴港IPO趋势，也借着聊目前在富人群体中盛行的家族办公室，探讨了许多有关金钱、人性与价值观的话题。原来，很多富豪对遗产传承是有价值观要求的，而且他们将这些条条框框、那些你完全想象不到的细节，写进了家族信托的隐秘条款里——人走了，条款一直在。 01:23 Tina的自我介绍：20年嘉实人、最近6年常驻中国香港 03:39 为什么中国香港、新加坡、迪拜在拼命吸引家族办公室（family office） 05:17 去年底港股耐人寻味的突然转折、反弹原因 09:04 2023年会是牛市吗？ 09:30 2017-2023港股曲线图，我亲历的两个牛熊交替大周期及其涨跌成因 16:50 香港资本发展已走过四个时代 21:54 港股何处去：不确定因素、信心、流动性，现在是系统性买入好时机吗？ 29:45 赴港IPO的冷、热和预判（蚂蚁金服要上市的时候，全球机构的钱都来了…蚂蚁金服不上了，这些钱去…） 35:16 王一博背后经纪公司乐华娱乐的上市表现（"投乐华不是投王一博"） 41:18 现在，香港资本发展进入第五个时代（财富管理/wealth management） 44:08 家办概况：门槛、种类、和私行的关系、成立步骤 47:00 "家族办公室比家族都多"，鱼龙混杂 50:00 除了管理财富，家办还要帮富豪打理什么？棘手难题？ 54:11 签婚前财产的悖论："财产有了、婚没了"——怎么办——Trusty Boy 55:52 新贵和老牌富豪、二代和一代的理财差异 57:24 钱，当然有文化价值观的！（条款太细节了…细节到怎么扫墓） 01:06:40 富人的苦恼可多了 01:07:27 钱、人性和命运 01:09:03 分别给年轻人和有身价的人几条财富管理建议 01:11:13 阴暗面：很多银行有"睡眠账户"，占银行收入20%延展阅读:本集文字精华版 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺 嘉宾观点仅代表个人，不代表所供职机构 本节目不构成投资建议

这集播客中，我们不仅探讨了互联网中高层“集体出走”的比例、类型和根源，讨论了顶级职业经理人的可能回报，同时也复盘了上一个黄金二十年中的四个最佳“上车”时点。在Colin看来，今天也许是面向未来二十年的另一个不错的“上车”时机。 这档节目正在推出【趋势2023】系列特辑，嘉宾包括创业者、一级市场和二级市场投资人。如果你想了解2023年最新的商业趋势、科技前沿和时代面貌，欢迎订阅《商业访谈录》。 【嘉宾小记】 Colin的职业生涯很长很长，从大学生创业计划“挑战杯”金奖到宝洁到波士顿咨询到百度副总裁再到美的总裁办总监，现在是爱博医疗的持股公司爱博星辰CEO。 01:04互联网巨变下，中高层的“集体出走”现象 03:49传统消费和互联网两大段工作经历 06:18中高层“出走”的比例、类型和根源 14:46复盘上一个黄金二十年，“上车”的四个最佳时间点 23:36Shein是互联网思维和传统产业结合得最好的案例 36:39职业经理人转型CEO，在极大的自由和极大的不自由之间跳跃 42:47 一人之下、万人之上的职业经理人，为什么内心始终有缺失 43:37方洪波是中国最成功的职业经理人之一，美的如何遴选接班人 45:55很多企业面临下一代管理人危机 52:7传统企业VS互联网企业职业经理人的回报比较、年化上亿的人 55:47预判2023:现在或许是不错的“上车”时机 01:04:27离开的互联网中高层，如今聚在一起会聊点什么延展阅读：本集文字精华版 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

逆全球化时代下，企业家正做出截然相反的选择：他们更早更快崭露出强劲的出海野心，第一站就希望占领高地：美国。这对过去的中国创业者来说，是不可想象的。 在新时代路口，我邀请了三位嘉宾。她们都是华人，在人生不同阶段赴美，熟悉双边文化面貌；现在她们致力于帮海外企业进入美国市场。你会发现，在我们重新与世界连结的2023年伊始，世界变了，全球化也变了。 Part 1：全球化3.0 1:18 三人自我介绍 5:10 聊天的起点是Sophia的两个观点：1、going global is going local；2、不是跨境创业，而是如何到美国去做一家本土企业 7:50 Joyce去过100多个国家，她的观点是：think global, act local 10:12 为什么如今全球化被提到了全新高度？globalization 3.0（全球化3.0） VS deglobalization（去全球化） 15:22 全球化新特征：equalization（均衡化） 16:20 为什么现在是出海的好时代？ 17:15 不是巨头才能出海，创业公司从第一天就可以建立全球框架、思考美国市场 20:55 创始人要有growth mindset 23:35 过去三年的全球化趋势观察：本地人心态的转变、Zoom使人们更均衡Part 2：中国创业者赴美 32:00 中国公司常遇到的问题 35:05 文化差异的诸多细节（年龄、照片、生育问题） 38:30 go to market的难题 42:20 在美国marketing and story-telling非常非常重要 45:30 在美国建立跨国企业的成功中国选手：Zoom创始人Eric Yuan（袁征）、Otter.ai创始人Sam Liang（梁松） 53:30 哪些中国模式在美国会常常碰壁？（cold email、996和007、政府和大企业关系） 62:00 即使你在自己国家是一条大白鲨……Part 3：跨文化思考 64:50 其他国家的企业家去美国会遇到什么？（加拿大、欧洲、印度、南非企业也都有困局） 67:55 在美国，高科技公司招人是最难的，比融资还难 68:35 即使从外部看裁员潮惨烈，硅谷工程师依然hot——35岁才刚刚开始 75:30 对比：在美国的犹太人、中国人、印度人、欧洲人 84:12 美国不只是资本主义国家，也是人和关系的社会 88:30 华人群体缺乏互帮互助的文化（sense of community），这是我们致力于改变的 88:50 到美国创业最重要的3件事 94:09 美国如何学习中国？最后5个快问快答 96:07 好吃的、好去的、要知道的、好读的、值得创业的【推荐读物】 Life 3.0: Being Human in the Age of ArtificialIntelligence, by Max Tegmark Crying in H Mart, by Michelle Zauner The Great Gatsby, by F. Scott Fitzgerald Geopolitics Are Changing. Venture Capital Must, Too.（这篇最近发表于《哈佛商业评论》的文章探讨了再全球化/re-globalization） 全球化3.0阶段与新型工作模式的未来 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

宇翔跟我们详细聊过东南亚11国，但作为香港人的他，对本土更有发言权。这集就和老朋友以语言政策为切口聊聊香港。 香港今天在语言政策上展现的迷惘，正是这座城市真实的精神状态。 00:53 香港的"两文三语"政策需要调整吗？论其混杂性 13:20 "如果中文和英文水平相当，我大概率是一个头脑不太灵光的人" 14:03 对比新加坡：从双语并重，到以英文主要教学语言、消灭方言 19:18 新加坡的阻力和代价 22:12 李光耀、李显龙和他们家族的语言水平 27:16 语言政策对新加坡的重塑及负面影响 29:52 "新加坡是一个经过消毒的地方"VS香港的复杂、暧昧 31:45 语言政策之上所承载的 33:08 香港语言学习的悖论和困境，香港的幸运与不幸 39:58 香港经济的重新定位和迷思 42:18 失落的香港青年 46:44 没想到香港状元选专业是这样变化的：不读金融、法律了，全部学医科 48:24 在香港上学的真实体验 55:31 香港怎么办？【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

建斌在过去十几年登上过100多艘邮轮，他说邮轮像“海上的乌托邦”。在一艘艘远离陆地和现实的乌托邦上，他目睹过毕加索真迹，看见过火山在黑夜里喷发、红色的岩浆流入海里，而前不久他刚从南极归来——邮轮带他走到世界尽头，去和世界有了一场对话。 希望在2023年邮轮与大海能慰藉你、带给你与众不同的精神体验。 03:16 自我介绍，从传统旅游闯入邮轮行业 06:24 一部邮轮小史 13:55 5家邮轮巨头的爱恨情仇——嘉年华、皇家加勒比、诺唯真、MSC地中海、云顶（疫情中破产） 22:46“教母” 26:13 很特别的邮轮：玛丽皇后二号（远洋邮轮、遵循贵族传统可以带宠物、old money） 28:45 分类和价格：大众邮轮、内河邮轮、探险邮轮、小型奢华邮轮 30:45 登上小型奢华邮轮大开眼界：毕加索真迹、钻金铜做的一整面墙、鱼子酱畅吃 32:15 关键指标：人均服务比、人均空间比 33:47 推荐小型奢华邮轮和大众邮轮 36:45 最美好的邮轮出行体验之一（半夜偶遇火山喷发，红红的岩浆流向海里） 37:40 漂泊在“海上的乌托邦”之上，看着日出、日落、星空、大海、邮轮靠港和远去 39:02 过去两个月：游历（美国、智利、南极、中国香港）、忐忑和疫情后的世界 41:14 抵达南极，走到世界尽头、去和世界对话 44:05 邮轮在中国 46:54 邮轮上的基础知识 48:12 为2023推荐入门级邮轮航线 50:15 漂浮在黄金水道上的黄金产业 54:59 最后5个快问快答【提到的书】 古镇煌《邮轮客的天书》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

之前和宇翔聊过《东南亚6国：政治、杀戮和国父》，那一期反馈不错，听众提出也想听其他几个东南亚国家。我们讨论推出下集：东南亚另5国。这次我们将把视线放在5个小国上，由近及远是：缅甸——老挝——柬埔寨——文莱——东帝汶。 商业有个词是“对冲”，指特意减低另一项投资风险的投资，让我们看看这些小国家是怎样在大国地缘政治博弈中实现“政治对冲”的。 另一点，令我惊奇的是，中国人出去创业做生意范围如此广，已经有人把触角伸向了东南亚最偏远角落、也是世界最不发达的国家之一：东帝汶。 对上集播客褒奖和批评的回应 论讨论小国的办法：扈从和对冲12:51 第七站：缅甸 未完成建构的国家，北部尤其乱 为什么军政府要推翻昂山素季？ 第一产业资源开采为主（翡翠、林业）27:03 第八站：老挝 东南亚唯一内陆国，过渡的地理单元 山地多，缺乏资源，靠连接（类似阿富汗） 经济援助依靠中国、越南、泰国 中国、日本在东南亚投资最多，美国搞事情多33:36 第九站：柬埔寨 曾经辉煌（高棉帝国、吴哥文明），因何没落？ “自我屠杀” 君主基本没有权力 经济潜力处东南亚二梯队45:39 第十站：文莱 这么小的面积，经济这么成功 石油、天然气赚的钱用去建福利体系，经济多元化刚开始 伊斯兰国家的“一夫多妻”和中国人想象得不一样50:35 第十一站：东帝汶 要飞去东帝汶，必须先到新加坡转 国父和法国记者谈恋爱大国和小国 政治对冲能力和国力息息相关 中、美、日战略交错点在东南亚 影响东南亚的关键人物最后5个快问快答读书方法分享【延展阅读】 李光耀，《我一生的挑戰－新加坡雙語之路》，時報出版 張安翔，《回不去的家－羅興亞難民的真實現況》，大將出版社 羅金義、秦偉燊，《老撾的地緣政治學－扈從還是避險》，香港城市大學出版社 韓恩澤著，林紋沛譯，《強鄰在側－中泰邊區博弈下緬甸的國家命運》，香港中文大學出版社 宋興洲，《大湄公河次區域地緣經濟角力：衝突與調和》，香港城市大學出版社 喬‧布林克里, 傑‧馬瑟，《柬埔寨：被詛咒的國度》，聯經出版社 吳丹敏，《緬甸的未竟之路：種族、資本主義與二十一世紀的民主新危機》，馬可孛羅出版社 JamesC. Scott，《The Art of Not BeingGoverned: An Anarchist History of Upland Southeast Asia》，Yale University Press 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

Neil HAN（轶东）北大毕业后前往新加坡，在狮城16年。他在新加坡当过全球跨国公司高管、自己多次创业，亲身经历了新加坡从Web 2到Web 3的商业小浪、中浪和大浪——新加坡也在淘金热潮中，从边缘走向了枢纽。 这集我们聊了聊新加坡淘金热和政商环境。他聊到许多只有本地人才了解的细节——比如新加坡主权基金淡马锡，政府对官员的管理机制，企业怎么从政府拿钱等等。他们甚至调侃某家政府机构为“慈善组织”。 03:23 Part 1：淘金热 新加坡的数次淘金热 2016-2018年是中国移动互联网的溢出效应和“逼上梁山” 这次淘金热始于2021年底，怎么形成的？有多火？ 一系列诡异事件后，web 3项目融资从易变难 web 3基础知识：什么是web 3、构成要素、什么类型的企业需要进入web 3、行业演进、谁需要web 3 新加坡政府对web 3态度从开放到谨慎 2010年国有基金淡马锡就给每个人发了一个比特币 新加坡不会成为web 3中心，只会是枢纽37:34 Part 2：政商环境 新加坡政府鼓励本地人创业，给本地企业做市场拓展补贴 我第一次创业，新加坡政府无条件给了250万元人民币；第二次创业，政府给了150万元人民币，占15%股份，退出条件是任何投资人都可以以它投资的估值买过来 给钱的组织：新加坡企业发展局下面一个…我们叫它“慈善机构” 熟悉新加坡政策可以帮你降低创业成本 新加坡营商环境和中国差异、近几年变化 我的第一个创业项目是亚太第一个短视频（比字节跳动早四五年）：Snyppit 美元投资大量进新加坡是2014年，很多独角兽出现 Rocket Internet，一个把北美项目复制到全球各地的臭名昭著的德国投资公司，成功地区是东南亚 新加坡是淘金地，还是全球割裂时代的避难所？52:53 Part 3：“web 3时代的犹太人”来了 这波来新加坡的主要人群：富豪和互联网人 新移民社交欲望强、组织大量徒步局 很夸张：去年每个月房租以10%增长，看房必须立马下定金 以前是我们去找投资人，现在是不想见、不敢见投资人59:27 Part 4：李显龙、接班人和淡马锡 红杉、淡马锡在新加坡的投资变化 每个新加坡人都有一个账号，政府每年给你2500元人民币，只能用于学习新课程 李显龙执政思路 李显龙的接班人：黄循财（副总理兼财政部长） 政府对新加坡官员的管理：KPI导向、高效（随时回复）、薪资标准和企业靠拢（总理大约是千万人民币）、政策极严、数据说话 给想去新加坡的中国企业家3条建议 怎么看张一鸣常驻新加坡？ 新加坡主权基金的特色：很多人不存款，而是充钱到公积金账户，让政府帮忙管钱——没亏过 拿到淡马锡的钱，对本地人是极大荣耀 淡马锡比红杉投资范围更宽泛 中国最大的外资投资来源是新加坡01:23:13 最后5个快问快答 一道必吃食物？ 一个必须打卡地？ 一个很少人知道但是必须了解的新加坡文化新知？ 一本必读书？ 一个新加坡有潜力的创投机会？【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

硅谷是移民的聚集地，土著是少数人。这期我邀请的Sophia Xiao（萧慧平）就是加州土著，从小在这生活迄今35年。她将从本地人的视角轻松聊聊，硅谷职场文化、中国创业者到美国融资会遇到的困境，以及美国人如何看赴美做生意的中国企业。 Sophia的职场选择体现了硅谷高速流转的职场文化。我联想到谢丽尔·桑德伯格在《向前一步》分享的一个观点： 人们常用“梯子”比喻职业生涯，但这个概念已不再适用大多数人。据统计，2010年至今，美国人在18-44岁之间会换11次工作。这意味着加入一个组织或进入一个公司，待在那里一步步往上爬的时代已经过去了。“职业生涯是方格架，不是竖梯。” 竖梯会限制人的行动，要么往上爬要么往下退，要么站在阶梯上要么跌下来；而方格架能让一个人拥有更多探索的可能。要爬到梯子顶端只有一种方式，但要爬到方格架的顶端则有很多种方式。方格架的比喻适用每个人，尤其适合处于职业初期、转行阶段、由于外部障碍止步不前，或休息一段时间准备重新进入职场的女性。和僵直的梯子相比，女性若能够走出一条时上时下、迂回曲折甚至偶尔误入死胡同的独特路线，才会为自我实现提供更好的机会。站在竖梯上，大多数攀爬者都不得不盯着上面一个人的屁股。 02:05 个人经历： 上世纪80年代从上海移民旧金山 1000美金重建生活 15岁打工：遇到抢银行、对方用枪指着我说：“我不想伤害任何人，我只要钱。” FBI也来了，抢银行破案几率很小 美式VS亚洲教育：美国对青少年保护没那么好 15-18岁的社会教育：做零售业，小孩应该看老板脸色20:18 硅谷职场： 乐观土地 职场经历：IBM（闪辞）、BOX（上市）、Twitch（亚马逊收购）、美国一线投资公司 两年是节点 参加一个火箭 It’s never about your next role, it’s about your next-next role 创造工作而不是填补空缺 做ambiguous（模棱两可）的工作 中国创业者去美国融资因何受挫？ What’s missing is sometimes the storytelling pitch deck（融资演讲稿）只需要10个slides 在上两个萧条中受影响的人，现在怎么样了？ 美国人怎么看中国公司：TikTok、SHEIN、Wish（争议性） 美版拼多多Temu虽然便宜，但在culture上做得很好 Going global is going local 细数亚洲人在美国成功创办美国公司的人：Zoom、DoorDash、Deel、Twitch、YouTube、Lime、AirTable、Scale.ai 在硅谷，you can be totally weird【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

上期很多听众留言说希望听作家原声，所以临时加更一期。 塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby）是一位绅士的英国记者和作家，出版过记录对冲基金历史的《More Money Than God》（富可敌国）、格林斯潘传记《The Man Who Knew》（格林斯潘传），两次入围普利策。他的妻子是知名期刊《经济学人》总编辑。 马拉比的新书《The Power Law》（风险投资史）揭露了硅谷风投的内幕故事。这期节目里，你将听到一部由他口述的硅谷风投史。 01:25 Part 1 起源和秘密 The Power Law是风险投资的秘密钥匙 叛逆是起源 风险资本也是解放资本 重塑了硅谷商业文化 05:56 Part 2 风投史上的大人物肖像 这些大人物似乎都有一个悲惨的家庭出身和不快乐的童年，为什么？ 相比豪门望族，风险投资人这个职业更适合平民子弟吗？ 风险投资第一人：阿瑟·洛克 他的贡献：第一笔投资交易、设置LP机制、提前募集资金 阿瑟·洛克的性格和命运：一个loner（孤独者） 有的人天生喜欢当老板：如，今日资本徐新 风投“双子星”的缔造者：红杉创始人唐·瓦伦丁和凯鹏华盈创始人汤姆·帕金斯 他们的贡献：分阶段投资（stage by stage）、深入介入被投企业 为什么红杉能长久立于鳌头，而另一个明珠凯鹏华盈陨落了？ 红杉的内部管理方法、细节 一个今天红杉美国老板（三代领军人）鲁洛夫·博塔的故事 唐·瓦伦丁没有用自己的名字命名基金、开会故意沉默 唐·瓦伦丁出动让位给迈克尔·莫里茨和道格·莱昂内（红杉二代掌门人） 红杉不是个人ego的展现 风险投资是一项团队运动（Facebook的故事） 硅谷VC如何遴选接班人？——红杉的三代领军人画像 为什么硅谷VC总是任命两个GP、两个领军人？ 在红杉中国，沈南鹏是更单一的领导人模式 如果红杉失败了，会是因为什么？ 孙正义和尤里·米尔纳：来自系统外的游戏规则改变者 他们的贡献：成长期投资、大额支票理论 为什么孙正义激进的投资风格最近失效了？怎么看待孙正义最近声称要退居软银幕后？ 特色基金：Benchmark、Founder’sFund、YC和Accel 这些鼎鼎大名的人物，共性是什么？ 风险投资人和对冲基金经理的差异 这些Big Names中，最欣赏谁？谁在单个项目赚到了最多钱？谁是最疯狂的人？谁是硅谷的成功之父？ 53:02 Part 3 社会学网络 "大量松散的关系比少数紧密的关系更利于思想分享和创新" 风险投资人是花园里的蜜蜂 59:16 Part 4 风险投资在中国 中国风投VS硅谷风投 中国、美国正回到硬件时代 中国风投的女性角色 怎么应对萧条 01:08:11 Part 5 写作那些事 妻子是《经济学人》总编辑 【硅谷风投史，大人物名索引】 阿瑟·洛克（Arthur Rock）：第一个现代意义上的风险投资人 唐·瓦伦丁（Don Valentine）：红杉资本创始人 迈克尔·莫里茨（Michael Moritz）：红杉资本二代接班人 道格·莱昂内 （Douglas Leone）：红杉资本二代接班人 鲁洛夫·博塔（Roelof F. Botha）：红杉资本美国老板、第三代 汤姆·帕金斯（Tom Perkins）：凯鹏华盈创始人 约翰·杜尔（John Doerr）：凯鹏华盈主要合伙人 孙正义（Masayoshi Son）：软银集团创始人 尤里·米尔纳（Yuri Milner）：DST Global CEO 保罗·格雷厄姆（Paul Graham）：YC创始人 彼得·蒂尔（Peter Thiel）：Funder’sFund创始人 比尔·格利（Bill Gurley）：Benchmark主要合伙人 文字版：和作家马拉比聊《The Power Law》：硅谷风投的起源、秘密和大人物肖像 【BGM】 Woody Guthrie-This Land Is Your Land 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

我们对中国风投的大人物如数家珍，但对风投在硅谷的起源、进程和隐秘故事鲜少涉猎。 我们可能了解沈南鹏，却不了解红杉资本创办人。 我们可能了解凯鹏华盈在中国止步不前，却不了解这家曾与红杉共享"双子星"美誉的基金，在硅谷是如何下坠的？ 最近，我采访了塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby），他是一名英国记者和作家。他出版过记录对冲基金历史的《More Money Than God》（富可敌国）、格林斯潘传记《The Man Who Knew》（格林斯潘传），两次入围普利策，而他的新书《The Power Law》（风险投资史）揭露了硅谷风投的内幕故事。 The Power Law可以翻译成幂次法则或指数法则，它揭示风险投资的秘密规律，即大多数项目终将失败，但只要赌中少数几个有巨额回报的大项目，就能赚得盆满钵满。 在两小时的采访中，我和马拉比聊了硅谷风投的起源、秘密，以及那些撼动风投史的大人物们的性格与命运——可以看到，他们可都是一些怪家伙。 （感谢刘一鸣对本期播客的中文配音支持） 01:20 Part 1：起源和秘密 The Power Law是风险投资的秘密钥匙 叛逆是风投起源 风险资本也是解放资本 解放资本重塑了硅谷商业文化 05:17 Part 2：风投史上的大人物肖像 这些大人物似乎都有一个悲惨的家庭出身和不快乐的童年，为什么？ 相比豪门望族，风险投资人这个职业更适合平民子弟吗？ 07:39 风险投资第一人：阿瑟·洛克 他的贡献：第一笔投资交易、设置LP机制、7年存续期、提前募集资金 阿瑟·洛克的性格和命运：一个loner（孤独者） 有的人天生喜欢当老板：如，今日资本徐新 11:17 风投"双子星"的缔造者：红杉创始人唐·瓦伦丁和凯鹏华盈创始人汤姆·帕金斯 他们的贡献：分阶段投资（stage by stage）、深入介入并塑造被投企业 唐·瓦伦丁对付难搞的企业家很有一套 13:58 为什么红杉能长久立于鳌头？ 怎么看另一个明珠凯鹏华盈的陨落？ 能从红杉身上学到什么？ 红杉的内部管理方法、细节 一个今天美国红杉老板（三代领军人）鲁洛夫·博塔的故事 17:48 唐·瓦伦丁没有用自己的名字命名基金、开会故意沉默 唐·瓦伦丁出动让位给迈克尔·莫里茨和道格·莱昂内（红杉二代掌门人） 红杉不是个人ego的展现 风险投资是一项团队运动（Facebook的故事、红杉的管理细节） 22:38 硅谷VC如何遴选接班人？——细数红杉资本三代领军人的画像 为什么硅谷VC总是任命两个GP、两个领军人？ 在红杉中国，沈南鹏是更单一的领导者模式 双GP（迈克尔·莫里茨和道格·莱昂内）的分工 30:59 如果红杉失败了，会是因为什么？ 32:17 孙正义和尤里·米尔纳：来自系统外的游戏规则改变者 他们的贡献：成长期投资、大额支票理论 强大的赚钱方法，也是巨大的赔钱方法 为什么孙正义激进的投资风格最近失效了？ 怎么看待孙正义的一条新闻：他声称要淡出软银日常经营管理？ 35:35 特色基金：Benchmark、Founder’s Fund、YC和Accel 这些鼎鼎大名的人物，共性是情商 风险投资人和对冲基金经理的差异（一座孤岛的笑话） 上述Big Names中，最欣赏谁？ 什么样的创始人是"对的人"？ 谁在单个项目上赚到了最多钱？ 谁是最疯狂的人？ 谁是硅谷的成功之父？ 47:58 Part 3：社会学网络 "大量松散的关系比少数紧密的关系更利于思想分享和创新" 硅谷是花园，风险投资人是花园里的蜜蜂 52:51 Part 4：风险投资在中国 中国风投VS硅谷风投 中美正回到硬件时代 中国风投的女性角色：方爱之、陈小红、林夏如 金融历史学家对应对萧条的建议 59:52 Part 5：写作那些事 妻子是《经济学人》总编辑 【硅谷风投史，大人物名索引】 阿瑟·洛克（Arthur Rock）：第一个现代意义上的风险投资人 唐·瓦伦丁（Don Valentine）：红杉资本创始人（2019年去世） 迈克尔·莫里茨（Michael Moritz）：红杉资本二代接班人 道格·莱昂内 （Douglas Leone）：红杉资本二代接班人 鲁洛夫·博塔（Roelof F. Botha）：红杉资本美国老板、第三代（接班道格·莱昂内） 汤姆·帕金斯（Tom Perkins）：凯鹏华盈创始人 约翰·杜尔（John Doerr）：凯鹏华盈主要合伙人 孙正义（Masayoshi Son）：软银集团创始人 尤里·米尔纳（Yuri Milner）：DST Global CEO 保罗·格雷厄姆（Paul Graham）：YC创始人 彼得·蒂尔（Peter Thiel）：Funder’s Fund创始人 比尔·格利（Bill Gurley）：Benchmark主要合伙人 文字版：和作家马拉比聊《The Power Law》：硅谷风投的起源、秘密和大人物肖像 【BGM】 cello suite no.1 in g major 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这是两场冒险。 第一场是作为女性的冒险。2019年，谈婧赴硅谷，在纪录片镜头下完成冻卵。本集节目，她详细描述了冻卵前的崩溃大哭、冻卵期间的疼与痛苦，意外的是，冻卵半年后迎来惊喜反转。某种意义上，是通过一次"反婚姻"行为，达成了女性主体性，以及对亲密关系和婚姻的接纳。 第二场冒险是在商业上。过去半年，她作为投资人拿着三个大箱子落地了全球十多个地方。这群狂热的Web3信徒，像是发起一场针对逆全球化时代的嬉皮士运动。她说，Globalization never ends - it is happening in another domain。 冻卵历险记 04:35 从Web2跳到下一条曲线区块链，同时参加拍摄《"炼"爱》纪录片 08:09 拍纪录片的一点遗憾 有气无力地趴在急诊台对医生说，救命！ 10:13 女强人从兔子变成龙 12:53 冻卵前后的外貌大变化 13:56 冻卵前的biological clock（女性被选择、坐在那就像面试） 14:35 冻卵后的惊喜反转（女性的主体性） 16:25 剪短发意味什么 17:45 冻卵的疼和痛苦 18:29 在上海KTV崩溃大哭：我为什么走到了这一步？ 20:57 冻卵的时长、详细过程 22:22 冻卵的花销 22:32 辅助生殖技术很成熟，冻卵是硅谷科技公司、华尔街金融公司的员工福利 24:02 冻卵后的他人目光 26:45 一个against婚姻的事情，反而让自己对婚姻的看法变了环球商业之旅 28:25 为什么启动环球周游？ 29:56 到访地：美国的硅谷、洛杉矶、奥斯汀、纽约、迈阿密，欧洲的柏林、巴黎、瑞士，亚洲的新加坡、越南…… 31:17 美国、欧洲、亚洲的生态和商业机会对比 36:48 对Web3的狂热来源、智力挑战 38:21 和Web1、Web2的差异：传输的不是信息，是钱；公共服务基础设施 40:45 Web3能如何革新社会？（书：《网络国家》） 43:53 逆全球化时代下的一次反叛行动 Globalization never ends - it ishappening in another domain 45:50 工业时代和智能时代globalization的区别 48:48 环球之旅最兴奋的国家：越南 50:12 着重看和金融相关的项目（最接近PMF） 51:38 各国对Web3的监管 54:07 相当于互联网95-98年 56:03 FTX暴雷的连锁反应 59:04 现在住在crypto大house里，未来取代家庭的一种形式 59:53 为什么每一站都住Airbnb？一次住在纽约时尚杂志的主编家里 01:01:10 在硅谷，个人投资人变成巨大趋势，Web3之下VC的民主化和下沉01:04:06 最后5个快问快答 一道必吃食物？ 一个最喜欢的地方？ 一个很少人知道但是必须了解的新知？ 一本必读书？ 一个有潜力的创投机会？ 【延展阅读】 《主权个人》（The Sovereign Individual），James Dale Davidson / William Rees-Mogg 《网络国家》（The Network State），Balaji Srinivasan 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

Neal Zhang是Meta产品经理，在去年刚经历完国内双减，今年人在硅谷，又亲历了Meta史上最大规模的裁员风波。可谓在双重打击下绝地求生。 这期播客录制时间是美国西部时间的2022年11月11日，也就是在Meta裁员尘埃落定的周五晚上，他以亲历者的视角讲述了这"黑色系一周"到底发生了什么，以及自己的心路历程。 我们还聊到华人在硅谷的真实生活状态、收支状况、中美薪酬对比和离职补偿金的现实话题。 01:31 裁员始末 06:48 小扎的两个会议、一封邮件、赔偿方案 08:43 裁员的田野观察 10:35 高科技就业市场冷冻，我的冷血建议 16:30 在这个大裁员刚刚落定的周五晚上（美国西部时间），情绪怎样？ 16:57 对有绿卡和没绿卡挑战完全不一样 17:52 算一算，被裁能拿多少补偿金？ 20:53 硅谷high tech的"职业打工人" 24:46 中美职场阶梯（多少级别对应多少package）、职场环境、生活成本的全对比 28:19 华人最高在哪里 29:25 裁员根源 30:23 这次衰退和2008年体感的差异 32:53 我的建议【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

【到全世界创业生活】第2期 东南亚是我们最陌生的近邻。很多人落地第一反应是，哦，这里竟然有11个国家，历史、文化、政治、宗教渊源大有不同。 本期节目，我邀请了《亚洲周刊》策划编辑黄宇翔。出于兴趣和工作，他一直站在中国香港遥望东南亚。他经常被同事说成「屠夫型记者」，因为他格外关注一个民族的暴力事件及其呈现的民族性。我们这期以政治为切口，揭开东南亚各国政治演变历程——它也是一部冲突史。 我们重点聊了东南亚6国：印度尼西亚——马来西亚——菲律宾——泰国——越南——新加坡。 可以将这期节目当作东南亚政治导览。你会近乎残忍地发现，今天经济发展最具潜力的国家，是站在由血腥杀戮带来的稳固政权之上。经济的脚下是政治，政治的脚下是血骨。 【主持】 张小珺，商业作者（微博@张小珺-Benita） 【嘉宾】 黄宇翔，《亚洲周刊》策划编辑 【你会听到】 03:00和东南亚渊源 05:00中国对东南亚研究是稀薄的 10:53从矛盾又微妙的地理词汇聊起：「中南半岛」、「缅甸」（缺乏当地主体性） 客观名词：东南亚半岛、东南亚群岛 14:13地理环境使管制的触角难以伸向东南亚很多地区 16:50《强邻在侧》、力量投射、强国吸附效应和另一方的空洞化 17:52第一站：印尼看好印尼和越南的发展 政治与经济的关系：政治整合没有成功，就没办法发展经济 印尼这样一个群岛国家如何变成有强有力管控的国家？ 语言选择背后的政治远见（马来语or爪哇语） 国父：苏卡诺 暴力冲突事件：930事件（苏卡诺下台、美国支持的陆军司令苏哈托上台） （口误：930事件发生在1965年） 人道主义谴责以外的另一面：930事件给印尼建立了全国管制体系 印尼总统佐科维的区域平衡政策：政治中心、经济中心 「共和制」的形成 吸纳日本投资、第一大煤炭出口国、2亿8千万人口、外国直接投资（FDI）二季度同比增长39.7%、三季度同比增长63.6% 越南VS印尼，谁更有潜力？ 为什么研究一个国家要看它的极端事件和国父？ 民族性：民风剽悍（为什么天气热的地方人比较懒？但为什么印尼人不是？） 社会矛盾 44:09东帝汶的独立：东南亚11国中唯一没加入东盟的国家 47:20第二站：马来西亚三大族群：华人、马来人、印度裔 一个分裂的国家（族群问题、宗教问题） 国父：东姑阿都拉曼 李光耀的回忆（马来西亚逐渐伊斯兰主义至上、马来人至上） 马来人至上的推手：马哈蒂尔·穆罕默（他富有争议的书：《马来人的困境》） 暴力冲突事件：513事件（1969年） 今年11月19日选举，种族问题、国家认同问题依然困扰马来西亚 华人在马来西亚面临困境 3000万人口、自给自足 适合旅游、退休，发展潜力不大，陷入中等收入陷阱 民族性：懒洋洋（马来人）、奸诈（印度裔）、用功（华人） 经济命脉在华人手里 华人/华侨/中国人，不要混为一谈 薪酬体系 58:27第三站：菲律宾立国之初，是亚洲最发达国家 美国是相对温和的殖民者，一个公投、独立就结束了 在独裁者马可仕年代经济蓬勃 现在菲律宾出口菲佣，但在马可仕年代出口方是中国（广东顺德佣人出口菲律宾） 暴力冲突事件：人民力量革命（独裁者推翻、国家管制体系瓦解） 依附家族势力（阿基诺家族、许寰戈家族、马可仕家族） 杜特尔特从原先许寰戈家族的附庸，走向独立 双中心：马尼拉、达沃，北部政令贯彻不到南部 杜特尔特遭遇3次暗杀 最大挑战是建立强而有力的中央政府 政治延续性低：总统只能当6年、只能1届、不能连任 经济以第一产业为主 马可仕年代的戒严和人民力量革命是钟摆的两端，菲律宾始终摇摆 经济走三步、退两步 东南亚各国的「囚徒困境」 「一带一路」从战略改为倡议 东南亚会不会巴尔干化？ 01:13:08第四站：泰国西边是英属缅甸，东边是法属印度支那，泰国是缓冲带 保存了国家历史完整——拉玛王朝 没有去殖民化危机 「政令不出曼谷」、国家统一能力差 洪水 泰王的权力边界？ 20多次政变、20多次宪法颁布、20多次民主选举（过几年就大乱一次） 泰国华人本土化很早、在当地地位高 国王统，而军人治 普密蓬·阿杜德（在位时间最长的国王） 明年大选有变天可能 东南亚几个东南亚君主立宪制国家对比 01:29:47第五站：越南共产主义、基层管制能力强 长期处于战争状态（奠边府之战、越南战争） 南北：北部是革命圣地，南越比较西化 以发展经济为主 北派代表人物阮富仲访华 01:32:46经济与政治的关系 越南、印尼是经济最有潜力的，也是历史上杀戮最多的 01:36:28第六站：新加坡地理位置好（马六甲海峡） 国家认同问题、语言问题处理有特色（华语/英语/马来语/泰米尔语） 产业政策规划 李光耀其人（现实主义） 国父背后的立国论述： 新加坡官方没有国父的说法，细数11个founding fathers（李光耀是其中之一） 菲律宾国父黎刹、越南胡志明、印尼苏卡诺、缅甸昂山将军 国父的门槛之一是，反殖民地 为什么老挝、缅甸经济不行？ 我们的历史观是线形、滚滚向前的；但东南亚不是 01:55:47最后5个快问快答一道必吃食物？ 一个必须打卡地？ 一个很少人知道但是必须了解的文化新知？ 一本必读书？ 一个有潜力的创投机会？ 【延展阅读】 播客中提到的： 《强邻在侧——中泰边区博弈下缅甸的国家命运》，韩恩泽 《南方浪潮》，SujitSivasundaram 《揭开泰国君权网络神秘面纱》，黄宇翔 其他推荐读物： 通史 《亦近亦远的东南亚：夹在中印之间，非线性发展的多文明世界》，石泽良昭 《从东南亚到东协：存异求同的五百年东南亚史》，岩崎育夫 《东南亚史：多元而独特，关键的十字路口》，Anthony Reid 《风之帝国：全球贸易的关键地带，海洋亚洲的盛世繁华》，Philip Bowring 学术回忆录 《椰壳碗外的人生》，本尼迪克特．安德森著 泰国 《图绘暹罗：一部国家地缘机体的历史》，通猜.威尼差恭 新加坡 《李光耀观天下》，李光耀 《李光耀回忆录——我一生的挑战 新加坡双语之路》，李光耀 《风雨独立路：李光耀回忆录（1923-1965）》，李光耀 《经济腾飞路：李光耀回忆录（1965-2000）》，李光耀 【BGM】 Ramin Djawadi, The Czech Film Orchestra, TheCzech Film Choir Cast Soundtrack-Zorba the Greek 咖喱咖喱 【这档节目】 《张小珺Jùn｜商业访谈录》是一档商业深度访谈节目，描摹我们时代的商业、文化和新知。 收听渠道：苹果Podcast｜小宇宙｜Spotify｜喜马拉雅｜QQ音乐 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

本期嘉宾杨帆（Francis）是上海人，墨尔本念书，在香港、上海做律师和投资；但最终，1年前他决定安家越南。据他说，搬到越南以后，幸福指数直线拉高，他未来不仅会一直生活在这，还要娶越南太太，孩子上学也要在越南。我表示难以置信。而这种诧异代表了很多人对越南的信息滞后。 让我们带上耳朵去旅行。在这期节目，我和Francis一起，打开了各种越南严肃话题（产业链外溢、越南会成为世界工厂、发达国家吗？），同时勾勒了这个国家经济和社会生活的真实面貌。可以跟随他的脚步，漫步河内的秋、胡志明的现代街头，看下了班打渔回家的Grab司机，感受这个浪漫国度里的暧昧和女性味道。 播客最后，你能听出弥漫在西贡的粉红泡泡。 Part1：个人选择 03:15 软绵绵的越南语 05:28 为什么2021年决定移居越南 06:52 越南是最后一个受儒家文化浸染的新兴市场（拿筷子吃饭） 08:40 2003年出国留学，错过了最迅速发展的黄金十年，历史在越南重现 08:58 2017-2019年到越南的几次印象 11:35 在胡志明市买房，涨了1倍多 13:10 越南的刻板印象和真实面貌 13:40 简述越南史，真正发展是过去10年Part2：经济生活 16:30 为什么近两年越南在国内火了？ 17:36 投资人落地胡志明市的第一反应：先买套房子吧！ 18:31 越南不会成为"世界工厂" 19:57 亚洲四小龙的历史抉择 20:50 越南会成为发达国家吗？ 21:53 越南崛起会重塑东南亚、东亚政治经济格局吗？ 22:37 天时、地利、人和 24:08 越南是除了印度以外全球第二大IT外包中心 24:19 越南女性就业率比中国还要高10% 25:25 越南有一句谚语：男人是做大事情的（打仗才是大事情） 31:27 越南对中国会形成竞争关系吗？ 35:45 倘若穿越回2000年的中国，棋该怎么下？ 36:39 越南有四苗条：国土、河粉、穿了奥黛的女人、房子 38:28 外国人只能买公寓，不能买土地 40:09 营商环境与中国的异与同 45:03 越南人从内而外洋溢的幸福感（打渔回家的Grab司机） 47:50 薪酬和男性、女性最popular的职业 49:33 对中国企业到越南发展的建议和风险点提示Part3：社会文化生活 52:14 culture shock：越南的南北差异居然这么大 55:37 中国人在越南都在做什么 57:33 越南很安全、是发展中的儒家社会 58:53 在越南生活，和香港、上海的差异点 59:35 越南美食（少油、饮食清淡带来了越南女生苗条） 01:02:59 业余时间去画廊、在街边喝咖啡 01:05:18 和本地人聊，越南的南北差异渊源 01:08:58 越南北部人存钱，南部人不存钱 01:09:33 "越南老婆"，对中国男性很有吸引力 01:10:35 刻板印象里的"越南新娘"不是普遍现象 01:12:24 越南女生喜欢的是"男性本身" 01:13:29 越南语的暧昧一面 01:15:23 社会里的人情味（河内大妈们） 01:18:50 生活成本 01:21:06 河内的秋 01:25:16 在河内，男生约会成本不超过10块 01:28:23 摩托车上的爱情和生活 01:32:05 "这座城市天生适合恋爱"by杜拉斯 01:32:21 晚风中闻到荷尔蒙味道 01:33:56 为什么"胡志明"名字给了西贡而不是河内？（胡志明市原名西贡）01:34:30 最后5个快问快答 一道越南必吃的食物？ 一个必须打卡地？ 一个很少人知道但是必须了解的文化新知？ 一本必读书？（口误：书名是《越南：世界史的失语者》） 一个有潜力的创业机会？【延展阅读】 《Dương Hải Phong：曾经，渡西贡》（Francis公众号文章） 《越南：世界史的失语者》by ChristopherGoscha 《Vietnam: Rising Dragon》by Bill Hayton 《蔷薇岛屿》by安妮宝贝 《情人》by 杜拉斯 【BGM】 HoàngTôn - Dành Cho Em LeHieu - Và Tôi Cũng Yêu Em 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

上期播客我们从马斯克发布人形机器人擎天柱聊起，从投资人视角，聊到了宏观的机器人产业格局。这期我们也聊机器人，不过更轻松，嘉宾是一名6年的机器人创业者，也是一家独角兽公司CEO。他从清华和慕尼黑工大毕业以后，先在德国公司做机器人，16年转战国内开始创业。 和他聊天，更像是听了一场robot漫谈。 01:50 人形机器人犹如登月 03:09 马斯克的"讲故事"能力有多惊人 07:40 人形不一定会是robot主流形态 09:14 大众期待和人类真实技术中间差了50年 14:35 技术大PK：自动驾驶、登火星VS人形机器人 21:54 "机器"和"机器人"的区别 23:30 robot的原生语意是奴隶 25:23 电影《环太平洋》里的spirit 29:14 机器人如今阶段类似80年代的互联网 39:18 机器人创业途中凶险时分：一击不中，就跪了 43:00 1个亿意味什么 46:38 航空航天曾是机器人行业的金主 49:45 雷军是可学企业家的天花板，马斯克、乔布斯天赋异禀、谁学谁死 51:43 工业机器人的两步走：从车厂到其他【BGM】 CantinaBand - John Williams Robot– Papa Topo 延展阅读:《对谈5位CEO/投资人：人形机器人犹如登月计划》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

前不久，马斯克发布叫擎天柱的人形机器人，我采访了一系列中国机器人公司CEO和投资人。想要听听他们对这款备受期待机器人的想法，也想看看正在爆发的中国机器人产业发展到什么阶段了。 本集嘉宾是投资人曹巍，他从5-6年前就专注研究机器人。聊天话题很有意思也非常硬核，包括马斯克的机器人和他的终极梦想、人形机器人进入家庭可能面临的恐怖谷效应，以及机器人产业宏观演变和未来格局。他觉得，机器人浪潮对中国企业来说是无与伦比的新机会。 02:43 人形机器人历史上的milestone 04:31 一款人形机器人需要满足哪些要素 07:20 特斯拉做机器人，从自动驾驶什么能沿袭的？什么不能沿袭？ 09:03 精细化控制有多难 10:52 特斯拉AI Day关注什么 14:00 说人形机器人能颠覆一切，是错误的 17:07 什么场景下机器人需要人形 19:30 "恐怖谷效应" 25:40 马斯克又做车，又做航天，又做人形机器人，这几个方向对人类未来意味什么？ 25:34 没准马斯克是《西部世界》粉丝，100年后还活着 39:49 投资人目前在投什么 40:37 波士顿动力的核心革新、三次易主背后 44:25 好的服务机器人公司将没有边界，越来越像消费电子公司 45:38 《I, Robot》《西部世界》代表人形机器人向前发展的两个形态 46:02 如果人形机器人时代来临，潜在负外部性 46:59 在机器人赛道，中国有无与伦比的系统性机会 延展阅读:《对谈5位CEO/投资人：人形机器人犹如登月计划》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

在《仅仅是昨天：我们亲历的萧条、繁荣和时代》里，清流资本创始合伙人王梦秋女士，是我采访的一位嘉宾。 但我觉得，我们俩聊天的好玩程度要远远高于文中节选片段。 在征求了她的同意后，我把两个多小时的聊天做成了这期播客。 我们不仅仅聊了最近的投资环境，她所经历过的资本周期以及周期对她职业生涯的影响，还聊了一些有意思的话题——比方说，大观园里谁最有可能成为创业者、企业家；要是把林黛玉、薛宝钗放在今天，谁更有可能成为千万顶流的B站UP主？我收获了许多意料之外的答案。 03:30 投资人的集体躺平、丧和谨慎 07:06 2000年硅谷的造富神话 08:35 我毕业的时候，互联网泡沫破裂，一下冷下来了 12:18 "资本寒冬"被说烂了，是一种心理状态 13:43 这次和过往不同：大环境发生了根深蒂固变化 20:00 Tiger在印度都投天使了 22:03 非典型投资人的一天（2022年5月居家状态中）：像学语文一样读《世界葡萄酒地图》 25:22 我不移民的原因 28:15 我的黄金二十年起步期：所有大公司冻结招聘 31:00 有时候人的心思要单纯一点 35:16 那个时候觉得自己可有钱了，有资本浪了 38:21 投资的下一个主题 41:57 最理想的硬科技创业者："聪明的老实人" 43:00 有什么生意是经久不衰的？ 49:17 《红楼梦》里，探春最适合创业，是庶出，有改变命运的动力 50:04 林黛玉PK王熙凤：谁能成为B站千万顶流UP主？ 52:20 按达利欧的周期论，现在是从繁荣峰顶开始往下走延展阅读:《仅仅是昨天：我们亲历的萧条、繁荣和时代》 【更多信息】 本集首发于腾讯新闻，点击前往音频版 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

上周参加了由泓君主理的《硅谷101》新一期访谈的录制，聊了一些文章以外的弦外音。 从0到10亿月活用户，TikTok用了不到4年的时间，这也是第一个真正打入美国主流市场的中国社交产品。这期，我们从商业的角度来聊聊，TikTok为什么能够在海外成长起来。 05:02 Facebook也曾想收购Musical.ly，但不够坚定 05:30 TikTok在美国成长起来的三大因素 10:40 留存率低，为何还敢下狠手做海外投放？ 11:54 那么多短视频产品，为什么只有TikTok做起来了？ 14:44 增长瓶颈，Musical.ly创始人主动要求变更品牌 16:10 "不留空档，全面压制" 17:36 TikTok的成功是体制的胜利，不是人的胜利 22:26 张一鸣关注公司高管如何发朋友圈 26:23 海外用户如何看待TikTok？ 29:40 中国公司在海外会遇到哪些挫折？ 35:41 如何写出好的商业故事：耐力与坚韧度 36:47 商业记者是一份需要耐得住寂寞的工作 【相关阅读】《TikTok内幕：张一鸣的巨浪征途》 mp.weixin.qq.com 【泓君播客】 《硅谷101》

上周更新了《TikTok内幕：张一鸣的巨浪征途》音频版的上篇，下篇也终于完成了，包含这篇长文的6-10章节。 希望能方便到没时间阅读文字的朋友们。这个形式作为文字作品的衍生品，目前还处于尝试中，您有任何的意见和建议，都欢迎反馈给我。 第六章：双月涨了1.1亿！——"不要沾沾自喜"、"我们是风口上的猪" 00:18 第七章："不留空档，全面压制" 05:38 第三章：政治大冒险 14:17 第四章：巨浪上的舰队 24:40 第五章：格子衫、月饼、宇宙条 34:48【可以在这里看到全文】TikTok内幕：张一鸣的巨浪征途

文章很长，为了方便还没来得及阅读的朋友，或者读了一半中间中断了，又或者阅读完后还觉得不过瘾的，我制作了全文的音频版本。❤️ 今天更新"上集"，"下集"我会尽快更新。 希望这期播客，可以陪伴你度过五一节——抓住春天的尾巴。 欢迎您多多评价。我会精选评论，后续送出我的收藏版小册子！ 序 第一章：张一鸣的纯粹人格 02:02 第二章：暗线 05:52 第三章：失败了 09:44 第四章：黑白双T 17:05 第五章：Facebook的大意 28:22【注释】 1、几个产品名称： TikTok、News Master、TopBuzz、Buzz Video、Helo 2、几个关键指标： DAU：日活用户数 ARPU值（Average Revenue Per User）：每用户平均收入 3、DAU乘以ARPU值： 日活总数，乘一个日活用户能赚多少钱，能依此得出一个市场可供榨取的最大商业利益。 4、P0战略=最高优先级战略 5、字节国际化事业部是字节成立的第一个事业部，简称"i18n"。 （来源是internationalization，i和n是首末字符，18是中间的字符数。） 6、生命周期：用户拿到新手机多少天会卸载App 7、tick tock=嘀嗒声 8、阳陆育和朱骏先后做的三款产品：知了、音乐地、Musical.ly 9、Facebook做的阻击TikTok产品：Lasso 【可以在这里看到全文】TikTok内幕：张一鸣的巨浪征途