OpenAI收缩战线 字节快手与Anthropic分头蚕食AI预算
进击的沈帅波 ｜进击波财经
大模型竞争正从底层算法转向落地工程，中国团队虽以极低成本抢占视频与应用生态，但脱离营收支撑的对标估值与芯片电力瓶颈注定让行业面临兑现清算。
AI-assisted summary of Vol.117 人间一日，AI千年，从视频模型内卷到AI产业的极限跨越与世界的“参差”逻辑 — original source. Check the original for full context.
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Key ideas
- 中美视频大模型竞争格局发生戏剧性分化：字节跳动即梦、快手可灵等国内梯队高歌猛进，而 OpenAI 战略性放弃 Sora 转向保障核心业务算力，美国仅剩 Google 仍在坚守多模态视频路线。 (0:00)
- AI 演进全面从 L2 推理模型迈向 L3 Agent（智能体）阶段，技术重点由单纯的基础模型底座转向围绕安全、权限及执行落地的 Harness（脚手架）系统构建。 (6:02)
- 资本市场采用“1%至2%法则”将国内 AI 标的估值粗暴锚定美国龙头，未上市黑马如 Kimi 2.5 发布当晚估值暴增至 100 亿美元，同时其前 20 天收入即超去年全年。 (10:52)
- Anthropic 凭借“Coding+一切”策略加速掠夺 B 端 SaaS 采购预算，导致传统企业软件与网络安全板块遭受重创，而 2C 订阅为主的商业模式天花板显现。 (30:00)
- AI 硬件陷入严重的软硬件生命周期错配，2026 年销售的硬件产品受制于以年为单位的立项周期，搭载的仍是 2024 年架构，导致退货率暴增且出货量难以破圈。 (41:27)
Detailed notes
## Background 本期节目由小宇宙播客频道《进击的沈帅波 ｜进击波财经》于2026年4月17日发布。节目邀请到《屠龙之术》主理人、AI创投老兵庄明浩对谈，围绕Sora退潮、中美视频大模型差异、创投圈估值逻辑、Agent演进及全球不同圈层的认知参差展开深度拆解。
## TL;DR 节目从Sora关闭与中国视频大模型的激烈竞争切入，揭示了行业从单纯聊天模型向以执行为核心的Agent（智能体）与Harness脚手架演进的技术主线。庄明浩深入剖析了二级市场纯模型标的的“梯云纵”炒作与初创公司的估值泡沫，并对比了Anthropic凭借“Coding+一切”蚕食传统B端SaaS预算对标OpenAI的竞争格局。针对国内大模型的打法，嘉宾拆解了“1%成本做出80分体验”的追赶路径与生态入口护城河，并指出了AI硬件受制于物理开发周期的尴尬现实。最后，两人探讨了算力狂欢背后逼近的制程与电力基建极限，以及AI在欧洲精英、中国大众等不同地缘与圈层间呈现出的巨大认知断层。
## Atmosphere & style 整场对谈快节奏且信息密度极高，沈帅波与庄明浩的互动默契风趣，既有科技从业者对日新月异技术爆发的由衷惊叹，又贯穿着资本老兵冷眼旁观泡沫时的克制与警惕。从剖析身价暴涨的狂热到直面物理极限的冷水，谈话充满了强烈的现实张力与“Web3式PTSD”的危机感。听众仿佛置身于一场狂奔中的行业复盘会，既能感受到技术呼啸而过的压迫感，又能在宏大叙事与微观生活体验的参差对比中体会到一丝荒诞与清醒。
## Bulletin - `00:00` 中美视频大模型竞争格局发生戏剧性分化：字节跳动即梦、快手可灵等国内梯队高歌猛进，而 OpenAI 战略性放弃 Sora 转向保障核心业务算力，美国仅剩 Google 仍在坚守多模态视频路线。 - `06:02` AI 演进全面从 L2 推理模型迈向 L3 Agent（智能体）阶段，技术重点由单纯的基础模型底座转向围绕安全、权限及执行落地的 Harness（脚手架）系统构建。 - `10:52` 资本市场采用“1%至2%法则”将国内 AI 标的估值粗暴锚定美国龙头，未上市黑马如 Kimi 2.5 发布当晚估值暴增至 100 亿美元，同时其前 20 天收入即超去年全年。 - `30:00` Anthropic 凭借“Coding+一切”策略加速掠夺 B 端 SaaS 采购预算，导致传统企业软件与网络安全板块遭受重创，而 2C 订阅为主的商业模式天花板显现。 - `41:27` AI 硬件陷入严重的软硬件生命周期错配，2026 年销售的硬件产品受制于以年为单位的立项周期，搭载的仍是 2024 年架构，导致退货率暴增且出货量难以破圈。
## Key takeaways - `00:00` 视频大模型已演变成极致烧钱的军备竞赛，字节跳动与快手依靠雄厚现金流和战略定力持续下注，短期内中美最领先阵营均无法将盈利纳入考量。 - `06:02` 行业认知正从单纯把 AI 当作聊天窗口下沉到关注 Token 成本与落地效率，Agent 的核心在于跨越“聊天”走向“代行任务”并打通本地执行权限。 - `06:02` 大模型与应用的关系如同 F1 引擎与整车的关系，2026 年行业核心工程重心在于利用 Harness 脚手架装配座舱、仪表盘与刹车等系统以驾驭狂暴的底层算力。 - `10:52` 二级市场对纯大模型资产极度饥渴，智谱 AI 与 MiniMax 产生互为参照的“梯云纵”式估值上涨，但即将到来的基石解禁期将对其估值带来硬性兑现压力。 - `17:45` 成熟科技大厂遭遇资本严苛对待，微软创下数十年来极差单季跌幅，标普科技板块 PE 腰斩；因 AI 增量收入占大厂总体盘子极小，传统生态反而成为估值拖累。 - `17:45` 腾讯与苹果依靠极深厚的业务家底选择“以时间换空间”，不盲目在算法底层冒进，等待爆款逻辑与开源生态明朗后迅速借赛马机制铺开应用。 - `25:10` 底层基础模型的智力水平在特定维度逼近安全红线，头部厂商陷入“做好了不敢发”的困境，产品推新周期被大幅压缩至两到三个月。 - `30:00` Anthropic 坚信现实世界的多数业务逻辑可抽象为编程问题，通过打通普通用户的代码生成能力降维打击传统 SaaS 软件、财务及 IT 咨询市场。 - `33:23` 中国大模型走出“以 1% 的美国同行资金消耗换取 80 分体验”的打法，极具性价比的优势甚至在视频生成等领域催生了逆势连续提价且爆单的现象。 - `36:30` 用户的日常办公工具最终会收敛并锁定在飞书、钉钉、微信或 Google 等少数 All-in-One 生态入口，单点技术突破难以撼动企业级协同与使用习惯壁垒。 - `41:27` AI 硬件受到开模、芯片架构等物理周期的严格制约，无法实时匹配软件大模型的几何级进化，绝大多数设备最终沦为手机生态的附庸。 - `50:00` AI 狂潮正在全面逼近半导体 2nm 极限、光通信传输瓶颈、存储协议锁死以及数据中心电力审批受阻等人类物理与基础设施死墙。 - `53:57` 全球各层级对 AI 呈现巨大认知参差：欧洲偏向合规克制，中国大众将 AI 视作平民娱乐与生活辅助（如“AI约等于豆包”），而大型跨国企业高管则因拥有真人团队秘书而处于信息茧房之外。 - `58:57` AlphaGo 十周年之际，电竞界重现人类经验与 AI 算法的对抗，世人再次面临算力穷举能否突破多变微操与复杂系统的终极检验。
## Detailed walkthrough ### `00:00` 视频模型的中美分水岭：Sora落幕与中国厂商的“军备竞赛”
沈帅波在开篇感慨，尽管距离上次录制才过去不久，但整个 AI 行业却呈现出“地上才一日，AI已千年”的极速迭代，原本上周写好的提纲转眼就已过时。二人从最近的重磅事件切入：春节后字节跳动（ByteDance）的即梦（SeaDance 2.0）引爆网络，快手可灵（Kling）也升级到了 3.0，而美国那边 OpenAI 的 Sora 却传出关闭与退潮的消息。中美在视频大模型赛道上呈现出极其戏剧性的两极分化。
庄明浩分析指出，在视频生成领域，中国厂商已经真正意义上集体站在了全球最前沿。除了字节跳动、快手以及 MiniMax 的海螺 AI 之外，爱诗科技（PixVerse）和生数科技（Vidu）等初创团队即便产品尚未完全铺开，单轮融资也能轻松拿下十亿、二十亿人民币，估值飙升至 10 亿美金。反观美国“御三家”（OpenAI、Google、Anthropic），Anthropic 的 Claude 从未触碰该领域，OpenAI 在主战场面临收入被赶超以及算力优先级的艰难权衡下主动放弃，只剩 Google 还在依靠多模态的底蕴独自坚持。曾经先行的美国初创公司如 Runway 也逐渐跟不上消耗，不得不转型退居幕后成为聚合各家模型的“卖铲人”。
这一分化的根源在于视频模型极高的资本与战略门槛。视频训练、推理与部署所消耗的资金和算力远超纯文本，且短期内完全无法谈及商业盈利。快手凭借充裕的现金储备与决不犹豫的战略定力死磕到底，而视频本身就是字节跳动的核心命脉与主战场，其战略投入更是不容置疑。正是这种大厂无上限的重注，将整个竞争门槛拉到了令人绝望的高度。正如庄明浩所断言：“无论是中美现在最领先这家厂商，短期内都不太可能去考虑要盈利的问题，就 Google 不会考虑，字节也不会考虑，甚至快手都不会考虑。”
- 中国视频大模型梯队：字节跳动（SeaDance 2.0）、快手（可灵 3.0）、MiniMax（海螺 AI）、爱诗科技（PixVerse）、生数科技（Vidu）。 - 创投估值现状：部分国内初创公司即便尚无成熟商业化产品，单轮融资金额已达 10 亿至 20 亿人民币，估值达 10 亿美金。 - 美国竞争阵营收缩：Runway 转为提供聚合平台；OpenAI 放弃视频路线，转向精简算力保障核心业务；仅 Google 仍在维持视频多模态战线。
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`06:02` 从“做发动机”到“造整台车”：Agent阶段与Harness脚手架的崛起
沈帅波提到，2025 年国内大众对 AI 的认知几乎完全被 DeepSeek 垄断，大部分人仅将其视作聊天窗口或“百度增强版”；而到了 2026 年，舆论讨论的颗粒度明显下沉，Token 成本、Skills、甚至“蒸馏员工”的职场焦虑成了日常热词，平台甚至能自动抓取科技精选并一键生成高水准播客，令人产生强烈的职业危机感。
庄明浩用 OpenAI 划定的 L1 至 L5 演进路径阐明了这背后的逻辑断代：L1 是单纯对话的聊天机器人，L2 是具备逻辑链与思维链的推理模型（如 DeepSeek-R1），而如今行业正全面撞向 L3——Agent（智能体）。Agent 的本质是“从聊天走向执行任务与行动”，这要求系统必须打通用户的上下文、理解交付标准、接入数据库与本地权限，甚至直接操控电脑。由于复杂的安全与执行系统需要几何倍数增长的算力支持，Token 消耗量迎来暴增。
庄明浩在此打了一个极度形象的比喻：过去大家研发的基础推理模型就像是一台极致强悍的“F1 赛车发动机”，但普通用户无法直接坐在发动机上跑，它必须装配上座舱、方向盘、离合器、仪表盘、刹车和外壳，才能成为一台真正能开上路的整车。当前业内最火热的词汇 Harness（驾驭/脚手架），正是围绕着这台发动机搭建整车系统的关键工程。庄明浩总结道：“从原来的纯大家就跟豆包聊聊天的、问点简单问题，到他真正可以干一些哪怕只是电脑上的活的这一路，从聊天已经聊得很好到把活干得很好，这中间要去付出的努力跟做的实施可能就是 2026 年的一条主线。”
```mermaid flowchart TD accTitle: 从基础模型到Agent执行系统的演进 accDescr: 展示L1至L3的发展阶段，以及从F1发动机到整车系统的工程架构映射。
subgraph Evolution["AI演进层级 (OpenAI定义)"] L1["L1: 对话聊天<br>(基础Chatbot)"] L2["L2: 逻辑推理<br>(思维链/DeepSeek R1)"] L3["L3: 智能体 Agent<br>(执行任务/产生行动)"] L1 --> L2 --> L3 end
subgraph CarMetaphor["整车工程隐喻 (Harness)"] Engine["F1引擎 / 基础模型<br>(算力与核心推理能力)"] Chassis["车架 / Harness 脚手架<br>(上下文感知、安全纠偏、接口打通)"] Controls["操控系统与座舱<br>(权限文件、数据库、电脑执行端)"] Fuel["燃料<br>(消耗的大规模 Token)"]
Engine --> Chassis Controls --> Chassis Fuel --> Engine end
L3 -.->|"落地形态"| Chassis ```
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`10:52` 资本市场的“梯云纵”：大模型估值的1%法则与未上市标的狂欢
随着 MiniMax 与智谱 AI（GLM）在港股成功敲钟，二级市场与一级市场的估值逻辑出现了剧烈的认知重构。沈帅波指出，MiniMax 的市值一度超越了百度，虽然百度也有文心一言大模型，营收更是前者的几百倍，但资本市场却对两家纯模型新贵给出了极为夸张的溢价，让从业者陷入“究竟是太贵还是太便宜”的估值迷思。
庄明浩揭示了业内推演科技资产时通用的“1%到2%法则”：在中美商业叙事完全对标的领域（大模型、商业航天、具身智能、国产 GPU），国内头部公司的估值通常直接粗暴锚定美国第一梯队的 1% 至 2%，完全撇开收入体量与实际亏损不谈。例如英伟达达到 4.5 万亿美元市值时，国内头部 GPU 厂商（如寒武纪等）的估值便自然落入 450 亿至 900 亿美元（3000 亿至 6000 亿人民币）的区间；OpenAI 估值达数千亿美元，其 1% 对应的数百亿港币便成了智谱与 MiniMax 招股书的定价基准。
然而，在狂热情绪与稀缺性的双重挤压下，智谱和 MiniMax 的对标倍数被推高到了 5% 甚至 6%（市值飙升至三四千亿港币）。由于二级市场上纯血大模型标的极度匮乏，两家公司在市场中上演了左脚踩右脚的“梯云纵”式轮动上涨。更为戏谑的是，已上市的大模型公司受限于锁定期无法直接增发融资，只能享受“虚假的股价暴涨”；而一级市场的未上市黑马如月之暗面（Kimi）和阶跃星辰（StepFun），则借着这股狂热真金白银地大举揽资。庄明浩透露，Kimi 在春节前发布 Kimi 2.5 后霸榜，融资估值当晚直接从 60 亿美元跳涨至 100 亿美元，甚至要求资方“额度砍半，留下钱来”。同时，Kimi 借由新版本发布，前 20 天的收入便超过去年全年。
面对狂暴的资本叙事，庄明浩表达了冷静的警惕。基石投资者在半年后迎来第一批解禁，一年后所有股份全部解禁。当年商汤上市初期同样遭到非理性爆炒，但在首个解禁日股价暴跌超过 50%。历史的钟摆终将面临硬性兑现的考验。正如庄明浩所分析的：“从它的根 1% 到 2% 开始就没有考虑任何的应该考虑的事情，然后又因为情绪渲染跟正向的 buff 不断地往上迭……但是股市不可能永远都是这个样子，总会有一些时间点跟一些意外的事件。”
- “1%到2%法则”：中国垂直头部硬科技资产不看财务指标，仅粗暴对标美国龙头市值的 1%-2%。 - 估值跳涨案例：Kimi 2.5 发布当晚估值从 60 亿美元飙升至 100 亿美元，单轮额度直接压缩。 - 业绩爆发估算：Kimi 2.5 发布后前 20 天总收入超越其上一年全年总和，推算年化收入增长将达数十倍。 - 历史清算周期：智谱与 MiniMax 在年中（6个月）及年底至明年初（12个月）将迎来两波解禁抛压。
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`17:45` 旧巨头的原罪：标普信息科技PE腰斩与大厂的生态守成
沈帅波与庄明浩针对“老钱巨头”（Old Money）在当前资本语境下的艰难处境展开了深入探讨。外界对腾讯与阿里巴巴“AI掉队”的批评声浪不断，春节红包大战更被嘲讽为“老头玩不出新花样”。与此同时，美股 Mega 7 中的老牌巨头同样遭受毒打：微软单季度暴跌约 33%，创下 1990 年以来最差单季表现之一；标普 500 信息科技板块的平均市盈率从高峰期的 40 倍一路砸回 20 倍，与传统板块持平，英伟达 PE 跌至 17 倍，反而沃尔玛和 Costco 享受着 40 倍的 PE 溢价。
庄明浩解释道，市场对大厂的苛责在于，对于腾讯和阿里这种数千亿体量的巨兽而言，AI 业务带来的直接增量收入在其大盘中甚至连 1% 都占不到，市场绝不可能按“纯 AI 公司”给其高估值。加之全球宏观地缘震荡与传统 SaaS 软件股的全面崩塌，战略层面的微小改善根本无力扭转负面大势。以微软为例，其底层的云服务、Office 与游戏生态毫无破绽，仅仅因为 Copilot 与 AI 软件端的落地不及华尔街过于苛刻的预期，便遭遇了无情的资本踩踏。
但大厂拥有初创公司无法企及的生态韧性与试错厚度： 1. **阿里巴巴**：电商与本地生活业务虽仍在持续烧钱打仗，家底承压，但算力基础设施与云端底座依旧是国内不可逾越的护城河。 2. **腾讯**：遵循着与苹果类似的“家底太厚”逻辑。腾讯无需在底层算法上极度冒进，面对外界对混元模型能力的质疑以及组织架构调整（引入姚顺宇等关键人才），腾讯选择以时间换空间。一旦开源生态与外部爆款逻辑明朗，腾讯内部迅猛的“赛马机制”便会瞬间激活——CSIG（云与智慧产业事业群）、PCG（内容与平台事业群）全线出击，快速落地针对个人与企业的场景化产品。 3. **苹果**：在全网对配置与“上网本”的冷嘲热讽中，苹果逆势创下销售新高，在中国市场的销售额甚至压倒了第 2 至第 10 名的总和。在上游存储与元器件成本暴涨导致安卓厂商集体提价的大背景下，苹果依靠长期稳固的供应链锁价，反而变相拉高了硬件性价比。
庄明浩在对比大厂定力与市场躁动时直言：“腾讯跟苹果是一样的，就家底太厚，厚到可以比较任性地去看、去等，但是今天的市场情绪似乎希望你们更激进，但腾讯管理层历史以来都不是那么激进的。”
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`25:10` 模型的安全禁区与Anthropic的“Coding+一切”风暴
展望 2026 年二季度的技术演进，庄明浩指出，基础模型（发动机）的单体智能已经在某些维度逼近甚至跨越了人类设定的“安全红线”。美国头部厂商最新迭代的模型版本已经研发完毕，却因担忧系统过于强大且不可控而选择“做好了不敢发”。这一客观事实逼迫所有研发重心全面倾斜向 Harness（车架系统）的构建——通过安全护栏、反馈闭环与自适应纠偏架构，把野兽般的推理能力规训在可控的边界之内。
在技术周期的节奏上，整个模型层的推新频率正从过去的半年甚至一年，极速压缩至两到三个月一次，国内厂商呈现出鲜明的阵营分工：智谱与 Kimi 主攻 Code-Agent 与代码执行；MiniMax 持续深挖多模态的深度融合；阶跃星辰则押注具身智能、硬件端侧及物理世界模型的落地。
在巨头的捉对厮杀中，Anthropic 与 OpenAI 的关系早已从早期的同门演变为全方位的你死我活，甚至在估值和商业客户抢夺上直接压制了 OpenAI。庄明浩在专栏中曾用“挡不住了”来形容 Anthropic 的狂暴进化：在过去三个月内，Anthropic 围绕 Claude 密集上线了 70 余项重磅产品功能，彻底打乱了传统软件公司的迭代周期。
Anthropic 攻城略地最核心的武器是其坚决贯彻的“Coding + 一切”战略。技术团队敏锐地发现，真实在线世界的大部分业务逻辑与数字工作流，本质上全部能够被转化为编程问题来解决。更颠覆性的认知在于，AI Coding 的潜在受众与商业盘子远远超越了传统程序员的边界。正如庄明浩所剖析的：“截止到今天时间，我们可以下一个结论是说，AI coding 的战场比我们之前想的要大得多的多的多。”像 Claude Code、OpenAI Codex 乃至字节跳动的 Trae，正在将从未写过一行代码的普通白领与泛办公人群直接拉入编程世界，用生成代码的方式直接摧毁并重建现有的 B 端 SaaS 软件生态。
`30:00` Coding+一切：Anthropic对B端SaaS与传统软件的降维打击
庄明浩指出，当底层模型能力达到一定阈值后，所谓的“Coding Agent”与普通用户日常使唤的“任务型 Agent”之间的界限已经被彻底抹平。用户并不在乎底层代码到底怎么写，只需输入一句话交代目标，AI 就能端出结果，这促成了“Coding 加一切”的爆发。人类面对新事物的惯性往往是从傲慢、鄙视到怀疑，但在 Coding 战场上，市场直接从怀疑跨越鸿沟进入了疯狂争抢的阶段，Anthropic 的模型即便价格昂贵依然被企业抢购。传统上由 IT 咨询、财务、法务、HR、市场营销等软件与 SaaS 公司依靠企业信用卡、订阅制年费把持的预算，正在被企业的 CIO 们断崖式削减——预算并非温和地从 100% 降到 80%，而是瞬间腰斩至 40% 甚至归零。
这种采购逻辑的剧变直接反映在资本市场上，Anthropic 的 ARR（年度经常性收入）以月度翻倍的节奏狂飙，叙事上宛如每天在吞食 Palantir、ServiceNow 或网络安全巨头的地盘。庄明浩举例，前几天 Anthropic 发布新功能时宣称其模型极其强大，甚至找出了运行几十年且以高安全性著称的软件中从未被发现的漏洞，结果当天美股网络安全板块 ETF 直接暴跌 7%。资本市场不再细究企业是做安全哪一环、流程是 2B 还是 2b，只剩下一刀刀砍下去的情绪杀跌。
相比之下，OpenAI 过去重注的 2C 商业模式面临瓶颈。2C 模式依赖用户留存、使用时长、记忆与性格贴近度来获取个人订阅转化，但个人支付意愿天然存在天花板，在吸金能力上远落后于 2B 战场。随着 Anthropic 与 OpenAI 双方收入曲线的逆转，OpenAI 也不得不紧急调整战略重心。
> “在竞争这么充分激烈的领域里，有两家最头部的厂商疯狂的厮杀，拼刺刀一样在弄，确实已经很久没有见到。” —— 庄明浩
```mermaid flowchart LR accTitle: Enterprise SaaS Budget Disruption accDescr: Anthropic models using Coding-plus-everything logic divert enterprise CIO budgets away from legacy SaaS vendors. subgraph Enterprise["企业预算变革"] CIO["企业 CIO / 决策层"] Budget["原有企业软件/SaaS采购预算"] end subgraph Disruption["降维替代路径"] Claude["Anthropic / Claude<br/>Coding+一切 Agent"] Legacy["传统 SaaS / 安全 / 咨询<br/>(Palantir / ServiceNow 等)"] end CIO -->|"大幅削减"| Budget Budget -->|"100% 砍至 40% 乃至 0%"| Legacy Budget -->|"预算转移 / 订阅暴增"| Claude ```
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`33:23` 1%成本与中国大模型的追赶逻辑：以极高性价比重塑付费意愿
沈帅波提出一个经典的产业发展模式：在技术初期往往是美国理念领先、概念领先将中国吊打，但中国厂商凭借极致的成本控制，用七分之一（甚至汇率折算后十分之一）的成本做出 80 分体验的产品，让用户觉得“多等两分钟也没关系”，最终随着规模扩大逐步实现质量和性价比的反超。庄明浩证实了这一点：从智谱 AI（Zhipu AI）与 MiniMax 等公司的招股书和开销来看，中国头部大模型研发所消耗的资金量，大致就是美国头部同行所花资金的 1% 左右；中国团队用 1% 的投入达到了 80 到 85 分的水平。
然而，庄明浩也指出了当前的残酷现实：过去许多产业反超是因为技术进入了平台期，但今天大模型前沿能力的拉升不仅没有放慢，反而在加剧狂飙，这导致模型层短期内依然处于“疯狂追赶”的非稳态。尽管如此，成本优势带来了意外的正向反馈。在智谱等中国大模型推出前，二级市场与行业分析师对中国 C 端用户的 AI 付费意愿普遍给出了“零分乃至负分”的悲观预期，但如今无论是企业采购 Coding Plan、个人按 Token 付费，还是算力补贴拉动的真实开销，都证明了付费意愿正越过零分门槛、缓慢爬坡。
沈帅波以视频生成模型举例，从春节前后的技术迭代到正式上线仅仅一两个月，国内视频生成模型在极短时间内连续提价三次，居然还供不应求、频频登上热搜。这种在消费品领域极其罕见的“逆势连续提价且爆单”的现象，表明 AI 正强行扭转国内市场的付费心智。
> “中国大模型打法是用成本方式给你一个80分的东西，但是1/7成本，大家觉得我也可以多等两分钟对吧，就是我不用那么快，我也可以稍微等等它，你毕竟很便宜。” —— 沈帅波
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`36:30` 生态绑定与All-in-One入口战：从单点工具到全流程锁定
沈帅波以自身工具迁移的经历拆解了生态的威力。以前用户为了云存储可能每年给有道云笔记付一两百元，但在腾讯文档推出后，因其与微信生态无缝链接，加上各大厂商相继上线“一键提示词搬家”功能，原本割裂的网易系笔记就被抛弃了。如今用户付的一两百元会员费，不再单纯是买存储空间，而是买“云存储 + AI 能力 + 协同生态”的一揽子方案。这解释了为何腾讯与 Google 都在重注这一打法：Google 在海外拥有 Gmail、Google Drive、Google Docs 的严密协同，与腾讯在中国的护城河如出一辙。
庄明浩分析，用户长期能够高频使用的工具极其有限。在技术狂欢的尝鲜期，大家会尝试五花八门的应用做横向对比；但到了平稳期，用户会迅速收敛并被“钉死”在极少数工具上。这种稳定态的形成不是由某个单点技术的强弱决定的，而是由企业强制要求（如全员飞书或钉钉）、用户记忆习惯、分享关系链等生态复杂性决定的。因此，巨头们必须将 2B 与 2C、底层算力与 Token、上层办公套件与工具全部打通，提供“All-in-One”账号。
在这种压力下，主流模型厂商也在演化其产品形态： - **OpenAI 的 All-in-One 整合**：过去散落在 ChatGPT、Codex、专属浏览器、独立插件等多个方向上的能力，正重新被打包收敛进统一的超级入口。 - **Anthropic 的软硬车架战略**：Anthropic 原本只专注底层基础模型，如今也推出了自身作为执行载体的“车”（Manager Agent），除了按 Token 和 API 计费外，还直接按使用时间对其 Agent 容器收费。
> “入口跟生态的对接跟结合确实在这一波显现出来的状态……一个人能用的软件也好工具也好总是有限，到了一阶段大家慢慢就会收敛，稳定态是通过企业的要求、你的操作与分享习惯定死的，它就不单纯只是一个技术能力单点影响的最终决策了。” —— 庄明浩
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`41:27` AI硬件的物理周期硬伤：拿2024年的“预制芯片”跑2026年的模型
转向硬件领域时，沈帅波直言许多红极一时的 AI 硬件最终体验拉胯，已经纷纷被挂上闲鱼且根本卖不掉。以 AI 玩具为例，刚买时觉得新奇，两天后就会发现它对物理世界的理解极其笨拙，本质上依然是由几套动作触发的预制程序升级版；而宣传为“下一代交互入口”的 AI 眼镜，在中国首先面临的是近视人群“必须看得清且佩戴舒适”的第一性原理，智能化反而是次要的。
庄明浩从底层物理周期揭示了 AI 硬件的结构性困境：软件层面的大模型只需两三个月便翻天覆地，但硬件从 ID 设计、开模、打样、测试、排产到铺渠道，动辄是以年为单位。2026 年 4 月市面上热卖的 AI 产品，往往是 2025 年下半年量产，这意味着其立项时间早至 2024 年甚至更早。立项当下的芯片与物理架构锁死了它的算力天花板——立项时连 DeepSeek-V1 甚至都不存在，哪怕后续可以通过 OTA 升级固件，其硬件基础也无法承受最新的密集型推理或复杂 Agent 架构。
这种产品与软件代差的割裂导致了一系列灾难性后果： - **退货率媲美女装**：由于现实体验与公众在新闻中看到的“钢铁侠式 AI”差距巨大，AI 玩具等品类的退货率飙升，部分品类甚至超过 50%。 - **供应链成本高企**：面临高额渠道费与直播带货抽成的同时，由于全球硬件供应链涨价，内存、硬盘、主控与计算芯片成本齐齐抬升，硬件厂商每推一代产品都在承受巨大的现金流失血。 - **出货量级困境**：像近期递交招股书的 Rokid 等老牌硬件厂商，即便做了近十年、斩获各大设计奖项并在垂直类目名列前茅，其历史总销量也仅在几十万台量级，远未跨越“早期大众”的鸿沟。如果不依靠上市募资，严峻的现金流可能瞬间崩断。 - **手机 Hub 地位无法撼动**：市面上绝大多数所谓“替代手机”的硬件，无论是录音卡还是车企推出的 AI 眼镜，最终都沦为手机的配件与路由外设（增强手机的存在感），生态依然回流至手机大模型中。除了 Meta 依靠体量达到数百万级出货量之外，中国绝大多数同类厂商的出货仅在万级徘徊。
> “硬件它的周期不是按月来算的，做一个东西从设计开模小定大定上渠道开始卖，哪怕是一个超级简单的一个玩具可能也是以年为周期计算的……你拿到手里那个东西底层的软的那层面的东西是24、25年的状态。现实物理世界的这个周期就决定他不可能如我们预期的那么好。” —— 庄明浩
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`50:00` 物理极限与Web3PTSD：算力狂欢背后的现实瓶颈
庄明浩透露，由于 AI 领域变化太快，他的行业复盘频率已经从去年的“一个季度一次”被迫提升到“一个半月一次”。但令人心惊的是，资本市场却呈现出怪异的停滞感：标普 500 信息科技板块的整体 PE 倍数仿佛倒退回三年前，英伟达的股价在 170 到 190 美元区间已经横盘了八九个月，连续两季极其炸裂的财报都没有打破这个僵局，未来要么“再憋个大的”，要么只能向下均值回归。
更深层的危机在于 AI 技术正在全方位撞上人类工业文明的“物理死墙”： - **半导体先进制程极限**：台积电封装已经逼近 2nm，向 1nm 推进的物理空间近乎锁死。 - **互连与通信瓶颈**：服务器节点间卡与卡互连因传输吞吐不足，传统的铜线已经完全跑不动，被迫全面转向光通信与光铜混合方案。 - **存储与电力基建短缺**：存储芯片产能连被包揽数个季度，内存与硬盘协议甚至被排到了 2027、2028 年；全美超过一半的大型数据中心因土地审批受阻、电网负荷等物理现实而严重延期。
这种极端背离引发了庄明浩类似“Web3 创伤”的警惕与反思。他坦言，作为天天在行业宣扬新技术的鼓吹者，自己常会冷汗直流地担忧：整个科技圈如今摆出一副“世界上除了 AI 再无别的事情”的疯狂姿态，但当全人类资源压上去、触碰物理极限时，它会不会在某个时刻被证明无法承担起改造一切的宏大叙事，进而像 Web3 那样让身处其中的从业者陷入漫长而痛苦的尴尬？这种激进的狂热，恰恰掩盖了物理世界残酷的兑现门槛。
> “世界上除了AI没有别的事情了，至少在科技领域……这个事情策马狂奔到了很多人类的极限里：台积电封装已经两纳米了，存储淘了两个季度，数据中心超过一半以上延期因为土地审批下不来，光通信传输速度不够了。这些全都是硬的、封死的线，短期间看不到突破的可能性。” —— 庄明浩
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`53:57` 世界的参差：欧洲的克制、500强高管的茧房与“豆包”包围的中国大众
沈帅波与庄明浩对比了全球不同地域在对待 AI 上的巨大认知裂痕。在欧洲，人们对于“美国人改变世界、中国人拼命跟上”的技术竞速显得异常冷淡与克制，其成熟的信用卡网络甚至让他们连移动支付都不屑一顾，面对 AI 第一反应永远是环保合规与严苛立法。
在中美两国内部，认知同样呈现出剧烈的断层： 1. **中美的落地形态参差**：美国大模型极度聚焦于 2B 领域的专业替代（如写代码、取代白领工作）；而在中国，AI 的主战场却被深深打上了“2C 普惠”的烙印。对绝大多数中国普通老百姓而言，“AI 约等于豆包”。沈帅波分享他在欧洲逛博物馆时发现，豆包结合 LBS 定位与摄像头，几乎完全碾压并取代了传统的语音导览机；在中国本土，大量中老年群体正热衷于用抖音内置的 AI 生成模板制作小视频，“就像千万级用户用一键点奶茶一样自然”。 2. **精英层的信息茧房与幻觉**：沈帅波提到近期拜访一位全球前 100 强企业的业务群总裁，对方竟完全没听过 Anthropic、Claude 或 Gemini。这位掌管庞大商业帝国的高管之所以对大模型无感，是因为他身边的数十位真人秘书与助理早就构成了其专属的物理“Agent”——他只需要一个眼神，助理就能把分析框架和奶茶端上来。那些真正手握核心资源与预算决策权的人，其既有工作流早已被现实体系填满，压根没有体验 AI 的紧迫动力。
庄明浩形象地打比方：AI 的爆发就像海啸扑向沙滩，站在浪花里的人正被拍得粉身碎骨，而在距离海岸线 100 米甚至 1 公里开外的人，却只会优哉游哉地掏出手机拍张照，觉得海浪根本淹不到自己脚下。这种“信息只在关注它的人群中穿梭，对不关注的人而言宛如不存在”的现象，让世界裂变出不可思议的参差。
> “对绝大多数中国人AI到底是什么？其实AI约等于豆包……一边是2B什么生产力白领工作替代，另外一波是可能更中国的叙事，就是老百姓日常的娱乐项，更普适的一种东西。” —— 庄明浩、沈帅波
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`58:57` AlphaGo十周年与Faker对局：在人类经验与复杂系统的重演中前行
庄明浩回顾道，眼下恰逢 AlphaGo 击败李世石十周年。近期硅谷反 AI 游行不断、失业恐慌蔓延，甚至山姆·奥特曼（Sam Altman）的住宅也遭遇袭击；职场白领被“蒸馏”替代的焦虑席卷全球。十年之前人类围观李世石落败时全当看乐子，十载之后却惊觉“初听不知曲中意，再听已是曲中人”。
富有戏剧性的是，这一幕在韩国正在以电竞的形式重演。马斯克旗下的 xAI（Grok）正在训练大模型，叫板英雄联盟（LoL）六冠王、电竞界的“迈克尔·乔丹”Faker 及其所属的 T1 战队。韩国专门制作了让 Faker 与李世石对谈的十周年纪念特别节目。与以往后台接口传输指令不同，这次规则极其苛刻： - **拟人化限制**：模型必须与人类一样，坐在屏幕前通过视觉捕捉画面，依靠操控实体鼠标与键盘与选手竞技。 - **复杂系统的终极检验**：当年在 AlphaGo 之前，世人笃信围棋的状态空间复杂度无法被算力穷举；如今人们同样认为电竞赛事包含太多即时微操、瞬时情绪反应、团队协同与不可控决策，绝非单纯的算力堆砌所能击垮。
沈帅波感叹，十年前大众将英伟达判定为一家平平无奇“给游戏玩家卖显卡的电脑配件厂”，即便黄仁勋在财报电话会上反复呐喊自身技术应用前景极其广阔，大多数人也充耳不闻，只当他在放屁。人类往往只能相信眼见为实的有限认知，超出认知的预判一律被扣上“智商税”的帽子。两人在播客尾声总结道，由于当前 AI 演进过于迅猛，AI 节目的录制具有残酷的保鲜期，今天录完必须立刻剪辑发出，否则几天后很可能就因技术代差而沦为废案。
> “在阿尔法狗之前，大家不相信机器可以在围棋领域把人类干掉一样……今天现在再来一次，大家会认为游戏本身已经足够复杂，有太多的决策、太多的不可控性、太多顺时的反应、太多人类的各种经验，它不是一个单纯的算力的问题，它是一个太多的复杂系统的问题。” —— 庄明浩
## Notable quotes > `06:02` 从聊天已经聊得很好到把活干得很好，这中间要去付出的努力跟做的实施可能就是 2026 年的一条主线。 — 庄明浩
> `33:23` 中国大模型打法是用成本方式给你一个80分的东西，但是1/7成本，大家觉得我也可以多等两分钟对吧，就是我不用那么快，我也可以稍微等等它，你毕竟很便宜。 — 沈帅波
> `25:10` AI coding 的战场比我们之前想的要大得多的多的多。 — 庄明浩
## Mentioned 沈帅波, 庄明浩, 字节跳动, 即梦, 快手, 可灵, OpenAI, Sora, Google, Anthropic, Claude, MiniMax, 海螺 AI, 爱诗科技, PixVerse, 生数科技, Vidu, Runway, DeepSeek, DeepSeek-R1, 智谱 AI, GLM, 百度, 文心一言, 英伟达, 寒武纪, 月之暗面, Kimi, 阶跃星辰, StepFun, 商汤, 腾讯, 阿里巴巴, 微软, 沃尔玛, Costco, 苹果, 混元, 姚顺宇, Palantir, ServiceNow, Trae, 有道云笔记, 腾讯文档, 微信, 飞书, 钉钉, Rokid, Meta, 台积电, 豆包, 抖音, AlphaGo, 李世石, 山姆·奥特曼, Faker, T1, xAI, Grok, 黄仁勋
## Video description 本期播客，我们再次邀请到老朋友——《屠龙之术》主理人、AI创投老兵庄明浩老师。 AI行业的发展仿佛“地上才一日，AI已千年”，距离上次对谈才过去几个月，整个产业又发生了翻天覆地的变化。 在这期节目中，我们从近期Sora关闭以及中美视频大模型的差异聊起，深入探讨了当前AI创投圈疯狂的“估值法则”与情绪溢价；拆解了从单纯聊天模型走向Agent阶段的产业逻辑，以及OpenAI与Anthropic的相爱相杀、老牌大厂（阿里、腾讯、苹果、微软）面临的市场苛责、AI硬件面临的物理周期无奈，以及AI在不同国家、不同圈层中展现出的巨大“参差”。 无论你是科技从业者、投资人，还是对未来充满好奇与一丝焦虑的普通人，这期高密度的信息分享都不容错过。
03:40 为什么美国“御三家”中只有Google还在坚持视频大模型？ 06:02 从“造发动机”到“造台车”，AI不仅要有推理逻辑，还要能执行任务。 10:52 疯狂的资本与估值法则：是虚火还是实火？ 11:48 大模型公司的估值逻辑：“1%到2%法则”——对比美国头部公司，不看营收只看对标。 14:15 龙虾带来的收入暴涨情绪，与市场上纯模型稀缺标的产生的“梯云纵”效应。 17:45 为什么市场对腾讯、阿里的“AI掉队”如此严苛？旧时代巨头的生态优势还在吗？ 19:35 标普500信息科技PE倍数的缩水：微软“没做错什么”为何大跌？ 25:10 头部厂商的默契：越强大的模型越不敢发，大家都在忙着搭乘Harness。 28:05 Claude如何靠“Coding+一切”疯狂抢夺B端SaaS预算。 33:23 花1%的钱，做到80分的水平：七分之一成本的“中国大模型打法”。 38:46 未来不会有几百个应用，习惯与办公生态最终会将用户“钉死”在少数工具中。 41:27 硬件开发周期的硬伤：你今天买到的热销硬件，其实搭载的是一两年前立项的AI系统。 53:57 全球不同视角的AI冷暖：欧洲人的克制、500强高管的信息茧房，与被“豆包”包围的普通老百姓。 58:57 AlphaGo十周年启示录：Faker与AI的电竞对战，见证十年沧海桑田。
[Source](https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/69e1eba6b977fb2c473151dc)