中国大模型两巨头股价虚涨 资本估值溢价逼近美股头部

Vol.95 视频模型内卷、Agent爆发与大厂的焦虑---串台进击波财经 — 屠龙之术

屠龙之术

大模型与视频模型初创公司凭借对标美股的“1%法则”斩获超高估值,但年中到期的首批基石投资人解禁将对公司现金流与资本泡沫带来严峻的市场硬核考验。

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Detailed notes

## Background 本单集节目由播客《屠龙之术》主播庄明浩与《进击波财经》主播沈帅波于2026年4月17日在小宇宙等RSS/Web平台联合串台发布。节目围绕AI行业最新动态展开,主要探讨了中美视频模型的差异、Agent阶段的产业逻辑、大厂面临的焦虑与破局,以及AI硬件和全球AI焦虑等话题。

## TL;DR 节目深入拆解了2026年春季中美AI行业的最新变局。随着OpenAI放弃视频模型战场,该领域已演变为中国厂商的激烈内卷,而行业热点也正从纯聊天模型跨越到复杂的Agent系统。一级市场的大模型公司通过对标美股头部享受着极高的估值红利与情绪溢价,但老牌巨头阿里和腾讯则在各自的生态战术中面临严苛审视;与此同时,Anthropic凭借编程Agent对传统SaaS软件带来降维打击,而硬件端则因研发周期的物理限制在体验上普遍滞后,整个科技界正处于物理极限与应用爆发、技术狂奔与人类焦虑相互交织的复杂大变局中。

## Atmosphere & style 节目的整体基调既充满行业前沿的敏锐洞察,又交织着深深的时代焦虑感与宿命感。两位创投老兵的对谈节奏紧凑、信息量极大,呈现出一种“地上才一日,AI一千年”的紧迫性与即时感。对话中既有针对“发动机与汽车”、“蒸馏员工”等新名词的深度解构与犀利吐槽,也有对资本市场“左脚踩右脚”估值游戏的冷峻反思。从理疗师的职业焦虑到硅谷大佬住宅遇袭的社会恐慌,再到AlphaGo十周年之际人类“初识不知曲中意”的无奈,整个单集弥漫着一种身处科技海啸漩涡中心的肉身体感,让听众在感受到技术狂奔的刺激之余,也体会到一种对未知未来的复杂心境。

## Key takeaways - `01:21` 2026年春节后中美视频模型竞争格局出现明显分歧,中国厂商(如字节Sea-Dance 2.0、快手可灵3等)在最前线激烈内卷,而美国初创公司逐渐掉队,OpenAI因战线过长及主战场遭遇围剿而选择关闭并放弃视频模型战场。 - `06:41` AI行业的话题正从L1/L2的基础聊天与推理向L3的Agent(智能体)系统演进,单纯的底座模型就像发动机,而要让它“把活干好”则需要装配好方向盘、外壳等组件并消耗Token作为燃料来打造一辆完整的“车”。 - `14:08` 在科技主叙事中存在“1%到2%的估值对标法则”,中国头部科技公司通常直接对标美国同领域最顶尖公司的市值,不考虑短期财务表现,使得智谱和MiniMax等在2026年Q1享受到了极高的情绪溢价和收入暴涨。 - `17:03` 市场对智谱、MiniMax等未上市与已上市的创业公司给予了极高的宽容度与溢价,相比之下对阿里和腾讯等传统巨头的审视则过于苛责,忽视了其在产品、生态调用及抗风险方面的底蕴和优势。 - `27:45` Anthropic通过“Coding加一切”的策略使Coding Agent与Task Agent的界限彻底模糊,这种能力不仅让其ARR迎来爆发式增长,更对传统软件和SaaS公司的生存空间带来了灭顶之灾。 - `35:05` 中国大模型在成本和消费端付费上正在迎来破局,中国用户开始跨过“零付费意愿”门槛为算力和Token买单,Sea-Dance 2.0短期内连续三次涨价且供不应求便是一个典型印证。 - `36:08` 大模型厂商正在通过All-in-One打包以及将触角延展到办公、视听等全生态工具的方式来“绑住用户”,未来用户对AI软件的使用在经历长鲜期后会逐渐向特定生态收敛和稳定。 - `39:39` 当前AI硬件的体验普遍差强人意,核心在于硬件研发与供应链长达一两年的物理周期被封死,导致2026年热卖的硬件在立项时只能搭载2024或2025年的旧智能水平,面临极高的退货率。 - `50:10` 资本市场出现了异动,标普500信息科技公司的PE倍数已跌回常规公司水平,英伟达等巨头虽然财报炸裂但股价长期横盘,这反映出市场在宏大的技术想象力与严苛的商业变现预期之间反复拉扯。 - `50:40` AI技术在供给侧正迅速逼近人类的各项物理极限(如光通信传输、台积电2nm封装、数据中心土地审批等),而在需求侧(应用层)全球仍有80%以上的人从未接触过AI,预示着巨大的Gap和未来空间。 - `54:30` 中美AI的发展路径存在断层,美国更侧重2B端生产力工具和白领替代,而中国则更具普罗大众的2C娱乐与生活应用色彩;同时在社会层面上,拥有完美“人力Agent”的精英高管反而存在对AI的认知荒漠。 - `58:16` 全球范围内围绕AI的生存与失业焦虑正在日益加剧,反AI游行频发;科技界在AlphaGo十周年之际筹备Grok对决T1/Faker等更具现实物理限制的赛事,试图再次见证科技在复杂系统下决策的极限。

## Detailed walkthrough ### 中美视频模型的竞争格局与 OpenAI 的战略放弃

对话伊始,主持人与创投老兵庄明浩老师感慨,距离上一次录制虽然时间不长,但 AI 行业“地上才一日,AI一千年”,上周写的大纲现在已经过时,只能根据即时内容调整。主持人提到,他在按摩馆和理疗师一起听了庄老师的上一期节目,连理疗师都听得十分焦虑,甚至追问 AI 对按摩行业会不会产生冲击。

随后,话题切入春节后极为火爆的视频模型领域。在国内,字节跳动推出了 Sea-Dance 2.0(被公认为让中国厂商站在了领域最前沿),在此之前还有快手的可灵3、MiniMax 的海螺等。市场上如 Pixverse、Vido 等初创公司,在看不到太多模型产品的情况下,估值已达 10 亿美金,这一轮融资能拿 11 到 20 亿人民币。庄老师指出,在中国市场,视频模型是一堆厂商站在最前线。反观美国“三家车”(OpenAI、Google、Anthropic),目前真正还在和中国厂商竞争的只有 Google(其在多模态和视频领域的坚持不会有太大问题),Anthropic 则是从来没碰过这个领域,而 OpenAI 竟然放弃了这个方向。

关于美国初创公司(如 Runway、Pika)的逐渐掉队,庄老师解释称,视频模型无论从训练、实施、部署还是使用角度看,都比纯文本更加耗钱,且短期内最顶尖的厂商(如 Google、字节、快手)都完全不考虑盈利。在快手和字节(视频是其主战场且已取得领先)这种体量和资金储备的公司绝不犹豫的战略投入下,竞争门槛被拉得极高。这导致早期的明星初创公司 Runway 已经退了一步,转型做“卖铲子”的平台,允许用户在上面接入所有的视频模型,而不是只用自己的。

对于 OpenAI 彻底关闭并放弃视频模型战场这一直接举动,庄老师透露,核心原因在于 OpenAI 在过去大半年里“要的太多了”,战线拉得太长。他们既做浏览器、社区、视频模型,又想染指新闻推送、广告和电商。然而在主战场(模型本身)上,OpenAI 正面临 Anthropic 的严重围剿,再加上算力投入巨大,在衡量优先级后,不得不放弃视频模型。因此,2026 年整个视频领域的竞争,基本演变为中国厂商之间的内卷,美国方面仅剩 Google 尚可期待。

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从“发动机”到“车”:AI 词汇下沉与 Agent 的系统演进

主持人观察到,春节后行业内的话题和词汇“菜单级别”开始往下走了一级。前一年大家几乎只讨论 DeepSeek 这一个范畴(在中国 AI 的普及完全靠 DeepSeek,尽管很多人只是把它当成聊天工具或百度加常版),但今年像“龙虾”、Skills、Token 定价以及“词源”等词汇变得极其火爆。这甚至引发了职场上的巨大焦虑,例如“蒸馏员工”——用户开始尝试蒸馏庄老师的观点和表达风格。主持人分享了一个让他震惊的现象:现在各大平台推送的每日科技精选会自动生成播客,且质量非常好,“听听是挺好的,这其实一度让我觉得我们这个录下去还有什么意义”。

庄老师对此进行了深度解构。他指出,热点变化的底层逻辑依然没有绕开 OpenAI 定义的 L1 到 L5 的脉络: * **L1(对话阶段):** 最早使用的纯简单对话聊天机器人。 * **L2(推理阶段):** 如 DeepSeek-R1,会展示一个包含逻辑的思维链过程。 * **L3(Agent 阶段):** 这正是今年的主线。由于 Anthropic(Cloud)等意外事件的推动,Agent 以极其直观的显现方式让国内民众产生了强烈感知。

庄老师强调,从单纯的聊天走到 Agent 执行任务的阶段,单纯的模型已经不够了,它需要知道上下文、任务交付结果、执行标准和反馈流程,甚至需要调用用户的数据库、权限、文件和电脑。这个复杂安全系统背后的算力需求呈现几何级数提升,从而引发了关于 Token 的探讨。

为了让大家更形象地理解,庄老师打了一个“发动机与汽车”的比喻: > “我们原来做的底座模型、基础模型像一个普通的发动机引擎,推理模型像一个 F1 的引擎。但是你光有引擎是不够的,你要有台车。那个车有座位、有座舱、有仪表、有方向盘、有刹车、有离合器,甚至有外壳、有轮子、有传动轴,所有这些事情它才会变成一台车让你来开。那今天这个时间你会发现,关于这台车的探讨,那车就需要燃料,燃料就是 Token。”

今天,诸如“龙虾”这类产品的双引号普及(由多厂商推动),让民众体感到从一台“发动机”变成一台“车”所需要的新东西(即脚手架系统)。最近最热的名词变成了 “Harness”(驾驭),核心就在于解决发动机引擎外面的所有事情。厂商也意识到不能单靠发动机,正在合力往这个方向推进。2026 年的一条主线,就是从“聊天聊得很好”跨越到“把活干得很好”所要付出的努力与实施。

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大模型公司的双重估值标准与 1%~2% 对标法则

主持人提到商业化与估值的困惑,以 MiniMax 和智谱为例:去年底智谱上市第一天是下跌的(因为不挣钱,商业模式像 2B 做项目),后面才突然一路上涨。现在大家常说 MiniMax 的市值已经超过了百度,但营收只是百度的零头。而对于未上市的公司来说,由于智谱和 MiniMax 估值顶得太高,反而让后面几家融资变得很好融,大家甚至喊出“哪怕我再贵,我只有美国公司的 5%”。这种现状导致估值出现了多重标准,从某个角度看极贵,从另一个角度看又极便宜。

庄老师分享了他在去年底写 PPT 时总结的一个粗暴但有效的**“1% 到 2% 法则”**。在这一波科技(大模型、商业航天、具身智能等四五个方向)主叙事中,中国头部的公司基本直接对标美国同领域最顶尖公司的市值/估值,完全不考虑收入、亏损等实际业务状态: * **GPU 领域:** 美国 NVIDIA 市值 4.5 万亿美金,其 1% 为 450 亿美金(约 3000 亿人民币),2% 为 6000 亿人民币。国产几家 GPU 公司(包括寒武纪)正好就在这个区间。 * **大模型领域:** 美国头部 OpenAI 估值 8400 亿美金,其 1% 为 84 亿美金(约 600 亿港币),2% 则是 1000 多亿港币。这恰好是 MiniMax 和智谱报招股书时的估值。

庄老师指出,截止到目前,智谱和 MiniMax 的估值实际上已经涨到了美股头部的 5% 到 6%(达到 3000 到 4000 亿港币)。这超出的部分来自于“情绪跟挤压”,因为市场上纯大模型公司的标的只有这两家,资金只能往里挤。如果理性对标,中美最顶尖互联网公司的差距大约是 10 倍(10%),因此在涨到 10% 之前,市场都会觉得有绝对合理的理由。

此外,2026 年第一季度(Q1)成为了这一波大爆发的节点。虽然智谱和 MiniMax 年初公布的财报还只是 2025 年的数据(去年收入规模大概是小几亿人民币),但 2026 年 Q1 在“龙虾”和 OpenAI/Anthropic 情绪的渲染下,两家大模型公司的收入正在经历双位数倍数的疯狂暴涨。

这种暴涨形成了一种有趣的对比: * 已上市的两家(智谱、MiniMax)虽然股价暴涨,但由于没到时间无法做增发,股价上涨对公司现金流没有任何实质帮助,“在享受虚假的股价上涨”。 * 未上市的几家(如 Kimi 阶跃、甚至更次一级的公司)却能拿着这个估值溢价“真金白银地融钱”。

庄老师透露了一个独家细节:在春节前,Kimi 发完 2.5 版本当晚,在各种榜单上排名靠前。当时 Kimi 正在融那一轮,估值在一天晚上直接从 60 亿美金跳到了 100 亿美金。公司对当晚正在谈的投资人直接说:“60 亿那一轮的额度扣一半,你留了一半(到 100 亿)”。随后 Kimi 报出 PR 称,发完 2.5 后赶上 Anthropic 这一波,前 20 天的收入就超过去年全年。

然而,庄老师也对这种“左脚踩右脚”式的提振运动表达了担忧:智谱发了 GLM 5.1 涨 15%,MiniMax 跟着涨 8%~9%;随后 MiniMax 发新东西涨 15%,智谱再跟涨 7%~8%。股市不可能永远这样。这两家公司都是在元旦左右上市的,6 个月(即今年年中)第一批基石投资人到期解禁,12 个月(年底或明年年初)所有人解禁。当年商汤上市也是疯狂暴涨,解禁当天跌了 50%。这两家能否靠着新版本和收入暴涨的附加 Buff 顶住解禁压力,是一个硬生生摆在大家心里的问号。

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巨头博弈:腾讯与阿里的严苛审视与生态牌

主持人认为,市场对这几家创业公司非常宽容,但对阿里和腾讯有些过于苛责。这几个月关于阿里、腾讯“AI 掉队”的声音不绝于耳,但从产品、生态优势以及无缝衔接的生态调用(中国小公司基本都长在腾讯和阿里上)来看,其实并没有那么糟。

庄老师对此分析道,对于腾讯和阿里这种体量的公司,目前 AI 带来的直接收入贡献占比连 1% 的零头都算不上,因此不能用纯 AI 公司去定义它们。近期美股软件与 SaaS 板块也经历了暴跌(微软一个季度跌了 33%,创下 1990 年以来历史上表现最差的一个季度),也是因为在负向的主情绪下,AI 带来的间接收入提升这种“微观战术层的改良”无法扭转大环境的负面 Buff。

在评估国内巨头时,庄老师指出各家状态不同: * **字节跳动:** 享受到了没有上市的好处,不需要担心每个季度的财报披露,只要坚持干就可以持续干。 * **阿里巴巴:** 处境较为纠结。不仅电商业务和外卖业务还在外面烧钱打仗,春节那一轮红包大战也被质疑“老灯还是只会用老灯的玩法”,没有带来本质改变,导致整个恒生科技市场情绪绝望。 * **腾讯控股:** 腾讯在这波的策略更像苹果,因为“家底太厚”,可以非常任性地去等、去看,没有必要表现得极其激进。去年 DeepSeek 出现时,腾讯借着 DeepSeek 的开源能力在产品端和生态端站住了脚,管理层在财报中表态认为没必要每件事都自己弄。但今年大家开始担心纯开源模型的能力,且腾讯招来姚顺宇进行组织架构调整需要时间(不可能几个月就出新模型)。恰逢此时,Anthropic(OpenCloud)的爆发瞬间触发了腾讯内部最擅长的“赛马机制”:个人虾、企业虾、云端虾在 CSIG、PCG 等各事业部呼呼地全上去了,再次帮腾讯消消停停地站住了战术脚跟。尽管如此,腾讯股价此前还是经历了一些波动,一度跌到了 500 以下,最近才调回来一些。

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Anthropic 的“Coding 加一切”与软件 SaaS 的灭顶之灾

话题转向美国两大巨头 OpenAI 与 Anthropic。庄老师形容它们之间“没有相爱,只有相杀”,并且 Anthropic 已经严重影响了 OpenAI 的预期股价。

关于 Anthropic 为何能快速获得海量订单并形成“挡不住了”的势头,庄老师指出,其模型能力在过了一条基础线之后实现了爆发式的“涌现”。在过去三个月左右的时间里,Anthropic 围绕 Cloud 模型疯狂推出了 70 几个产品功能(涵盖 2B 场景、Office、编程等)。这完全不是传统组织架构和迭代功能所能承载的节奏,相当于天天在爆新东西,且完全没有影响到模型底座的进展。

Anthropic 的核心战略被总结为**“Coding 加一切”**,即用编程的方式去解决所有在线世界的问题。庄老师分享了一个颠覆性的行业结论: > “AI Coding 的这个战场比我们之前想的要大的多的多的多。”

过去,人们认为编程工具是给懂代码的人用的(如早期的 Codex、字节的 Tree)。但现在,像 Cloud Code 这样的 Coding Agent 与平常大家使用的“龙虾”等 Task Agent 之间的界限已经彻底模糊。一个完全不会写代码的人(比如只在大学学过 C 语言的普通人),同样跟它说一句话交代任务,完全不需要 Care 底下代码怎么写,只要交付结果。

这种能力跨越了市场接受度的“鸿沟”,直接从“怀疑”快进到了“争抢”,导致算力极度供不应求。原本企业 CIO 们每年通过企业信用卡、订阅制采购传统软件和 SaaS 公司的预算,现在突然发现可以通过自己的 AI Coding 方式来做。原本 100% 的预算瞬间可能被砍到 40% 甚至直接归零。这就是 Anthropic 的 ARR(年度经常性收入)每个月都在翻番爆长,今天吃掉 Palantir,明天吃掉 ServiceNow,后天吃掉网络安全公司的原因。

甚至于,Anthropic 每发布一个功能,就能直接干掉一个小的 ETF。前两天他们宣称模型在安全领域极其强大,发现了一些运行了几十年的、以安全著称的软件中从未被发现的漏洞。新闻一出,当晚网络安全的 ETF 整体暴跌 7%。这种由于 2B 战场付费转化远超 2C 带来的收入曲线扭转,正在逼迫主赌 2C 逻辑(靠用户留存、时长、性格陪伴转化)的 OpenAI 紧急调整战略。

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中国的成本优势与消费端 AI 付费的破局

主持人提出一个猜想:在很多历史领域中,第一阶段都是美国技术、理念领先,中国被吊打;但当中国厂商入门并实现“涌现”后,往往能用成本方式提供一个 80 分、但成本只有美股七分之一(基本等于美金换算人民币的汇率)甚至十分之一的产品。用户为了便宜,愿意多等两分钟。最终,中国厂商会不会在质量和价格上实现双重超越?

庄老师认为,整个行业确实正在相信并处于这个过程中。根据智谱和 MiniMax 的招股书,他们做到现在的程度,所消耗的资金成本也恰好是美国头部公司的 1% 数量级。不过目前模型竞争还在疯狂往上拉,尚未进入稳定打磨期,中国厂商依然在疯狂追赶。

但好消息是,这一波“龙虾”出来之前,大部分行业分析师和二级市场投资者对中国用户的直接付费意愿是给零分或负分的。而现在,这个态度已经跨过了零分门槛,正在往正向走。越来越多的人开始接受为算力、Coding Plan 或 Token 付钱,哪怕里面有国家补贴。

庄老师以视频板块为例,认为这可能会是最先实现反超的领域。从春节发 Sea-Dance 2.0 测试到正式上线的短短一两个月里,Sea-Dance 2.0 的价格已经连续提了三次,最近还上了热搜。 > “我们研究消费品,经历过这么多年这么多各种各样商品,还有商品哪种商品在很短的时间可以连续提三次价还供不应求?Sea-Dance 2.0 告诉你:我可以。”

主持人也从个人体感消费的角度印证了这一观点。他以前作为 Office 专家非常鄙视 WPS,觉得它垃圾、被 Office 吊打。但后来发现 WPS 界面优化了,并在去年加入了 AI 功能,他便毫不犹豫地付了 100 多块钱。同样,作为老有道云用户,他最近转向了腾讯的 QQ 文档,因为它可以无缝串联在腾讯的生态链里(而网易系的应用不够多,以前付 100 多只是为云存储付费,现在付 100 多是为了买“云存储 + AI + 串联生态”的能力)。最近各大厂商都在推出“一个提示词让你搬家”的功能,生态的粘性在这一波显露无遗。

庄老师赞同道,腾讯在赌这个故事,美国的 Google 也在赌(拥有 Gmail、Google 云盘、文档等丰满生态)。在长鲜期过后,用户对软件的使用会收敛和稳定。这种稳定态是通过企业限制(如钉钉、飞书)或个人分享、操作习惯死死死死扣在一起的。大模型厂商之所以将触角从 2B 延展到 2C、从云到 Token、到办公/视听等各种工具,做 All-in-One 的打包,核心目的就是在底层用 AI 把所有事情贯通起来,从而“绑住用户”。

目前,ChatGPT 正在做类似的战略调整,试图把先前分散的 Codex、浏览器、GPT 压缩进一个 All-in-One 的大包里。而 Anthropic 的 All-in-One 则更直接:不仅卖模型、卖 Token 和 API 赚钱,最近刚推出一个 Manager 的 Agent(车架子),开始按照时间向用户收大钱。

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咸鱼上的 AI 玩具与被物理极限封死的硬件周期

谈到硬件,主持人直言:现在的感觉是硬件世界故事吹得很好,最后体验总体比较拉。他准备写一个题目叫《那些年头很火的 AI 产品已经都挂上咸鱼了》,因为这些 AI 玩具刚买来时觉得先进,两天后就发现它们依然很呆,对物理世界的理解和记忆能力很差,基本还是靠“触发预制程序”做出反应。至于眼镜,虽然每年都说是“下一个入口元年”,但对近视眼来说,第一属性永远是看清楚和佩戴舒适,其余全是假的。

庄老师从与硬件从业者交流的角度解释了这一“时间差错位”:AI 软件层面的大事件是以月甚至以周为单位在翻篇,但硬件由于设计、开模、小定、大定、上渠道、销售的限制,周期是以“年”来计算的。 > “我们现在 2026 年 4 月份这个时间点正在热卖的产品,大概率是 25 年下半年做完的;25 年下半年做完,大概率是 24 年立项的。那立项当下就决定了它的智能水平。”

这意味着,当现在大家在讨论 Agent、讨论员工被蒸馏时,用户拿到手的硬件,其底层的智能水平还停留在 2025 年甚至更早。立项的时候,像 DeepSeek-R1(2025年1月底发布)都还没出生。硬件周期的物理现实决定了它写完就已经过时。中信出版社的朋友在书店拍到,热门书架上一排摆着《OpenCloud》和《龙虾》,底下一排摆着《豆包使用手册》,庄老师直接吐槽“下面那排已经不用再摆,已经过时了”。

硬件更新周期长还导致了极高的退货率。庄老师透露,目前智能硬件品类的退货率跟“女装”差不多(高达 50% 左右)。在如此高的退货率下,厂商还要上直播间、支付昂贵的渠道费用,且面临全球供应链物料(内存、硬盘、计算芯片)都在涨价的压力,这导致下一单“做还是不做”成为巨大难题。

以眼镜厂商为例,某家报了招股书的知名眼镜公司(由阿里系团队创办),历史累计总出货量加在一起也才几十万量级。虽然它在各大行业报告、红点设计大奖、机场和展会里经常排名前一两名,但实际上“数字后面要少两个零”。由于出货量连早期大众都算不上,根本没跨越鸿沟,导致该公司从成立第一天到报招股书,现金流就没好过。如果不能通过上市募资,现金流随时会断,创始人极其不容易。

主持人还提出了一个迷思:很多硬件都号称要代替手机,但最后发现它们其实只是增强了手机,手机更像是那个最强的 Hub 或路由器。比如对特定人群是刚需的录音卡,提升了效率后还是得第一时间导回手机。现在看来短期内看不到手机被替换的可能。

庄老师分享了他最近收到的一款由某国内车企做的眼镜。虽然该眼镜在重量、佩戴效果、摄像头、语音大模型对接以及供应链控制上都做得挑不出错,但跳出“车主”这一特定身份后,普通用户会有无数个问号,购买理由根本不充分。目前,Meta 的智能眼镜出货量能达到百万级,而中国市场上最领先的厂商出货量也不过是万级(差了两个零)。不过,最近有新闻称苹果将推出下一代主打轻量化的眼镜,市场或许可以再期待一次。

与此形成鲜明对比的是联想集团。其收入业绩在近期创下了历史新高。庄老师感慨,大众的看法往往不代表现实,大家总觉得老的东西不好、不够 Sexy、没办法画饼,但实际上这种刚需模块叠加更新换代的需求,其产生的业绩零头都比很多新厂商要大。

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人类的物理极限 vs 激进的科技代言人

庄老师透露,他现在基本每过一个半月就要把投资框架更新一版(去年是一个季度讲一次)。虽然底层的技术、产品、产业、资本(一级市场和二级市场)的脉络很清楚,但二季度的变化依然巨大。

最让他感到震荡的是资本市场的异动:标普 500 所有信息科技相关公司的 PE 倍数已经从前几年大热时的 40 倍,跌回了常规公司的 20 倍。两条曲线死死扣在了一起,“好像过去三年什么都没有发生过一样”。目前英伟达的 PE 只有 17 倍,而沃尔玛和 Costco 却有 40 倍。英伟达两季财报狂妄炸裂,股价却在 170 到 190(或 200 到 280 左右)横盘了八九个月。庄老师认为它不可能横盘一年,要么憋个大的再往上,要么就只能往下。

主持人感叹,现在新旧逻辑交替,大家处于一种每天在宣扬 AI、当“最恶劣的代言人”,但又时常会回头看的复杂心态。例如回头看还在 Web3 圈子里的兄弟们,心里会产生一种强烈的困惑:AI 讲得天花乱坠,感觉全人类的命运都压在上面,它会不会像 Web3 一样,最后被证明担不起这么大的责任,重新回格到一个泡泡?

庄老师坦言,虽然他内心坚信 AI 比 Web3 要宏大和坚实得多,但如今 AI 确实已经策马狂奔到了人类的各项极限: * **传输极限:** 去年大家还在聊存储,这个季度已经开始聊“光通信”。因为卡连在一起后发现铜线已经连不动了,传输速率不够,必须换光。 * **封装极限:** 台积电的晶圆封装已经做到了两纳米,再往下到一纳米几乎快要封死。 * **硬件与土地极限:** 算力硬盘据称 2027、2028 年的产能已经全部卖完。2026 年统计显示,美国有超过一半以上的数据中心因为土地审批下不来而被迫延期。

庄老师指出了这其中巨大的 Gap:一边是物理极限快要看得到了,硬生生被封死,短时间内看不到突破可能;但另一边,应用层却告诉你“才刚刚开始”。统计显示,中国目前有 80% 的人从来没有跟 AI(如龙虾、豆包)说过任何一句话,这意味着未来市场至少还有 10 倍、100 倍的空间。这两者之间的矛盾让人不知道该相信哪边。而那些至今留在 Web3 的兄弟们非常痛苦,既想蹭 AI 的热度,又不想放弃原有的叙事,尽管他们以前画的很多饼在慢慢变成现实,但人类已经不期待他们了。

最后,主持人对比了中西方的基建与心态差异。在欧洲,人们觉得刷信用卡、碰一下付费就已经极其方便,普及到了小镇的每个小店。中国是因为过去没有信用卡基建,才绕开并发展出了移动支付。面对新技术,各国的反应截然不同: > “美国人说我要改变世界;中国人说看到没,美国人要改变世界了,我们要跟上;欧洲人说你改变世界的这个不环保,你这个方式要先限制,法规法律一定要先上。”

对绝大多数中国人而言,AI 约等于“豆包”。主持人在欧洲发现,一到欧洲豆包就成了好朋友。以前逛博物馆必须买语音导览,现在用豆包对着建筑或画作,结合 LBS(基于位置的服务),它就能极其智能地讲解。豆包前两天还和上海的某个展进行了官方合作,这基本上把传统做导览器硬件的业务给彻底降维打击了。

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* **视频模型初创公司融资额:** 现阶段中国相关初创公司单轮融资可达 11 ~ 20 亿人民币,在未出产品时估值可达 10 亿美金。 * **1%~2% 估值对标数据:** NVIDIA 市值 4.5 万亿美金(1% 为 450 亿美金,约 3000 亿人民币);OpenAI 估值 8400 亿美金(1% 为 84 亿美金,约 600 亿港币)。智谱和 MiniMax 当前估值已顶到美股头部的 5%~6%(3000 ~ 4000 亿港币)。 * **Kimi 融资跳价:** 在发布 2.5 版本当晚,估值直接从 60 亿美金跳涨至 100 亿美金。 * **硬件退货率与出货量:** AI 智能硬件退货率高达 50% 左右。国内头部智能眼镜厂商历史 9-10 年的累计总出货量仅为万级(约几万台),而美国 Meta 的智能眼镜出货量达百万级。 * **台积电封装工艺:** 晶圆封装已达到 2 纳米(2nm)级别。 * **数据中心延期:** 2026 年统计,美国有超过 50% 的数据中心因土地审批问题而延期。 * **AI 普及率:** 数据统计显示,目前仍有 80% 以上的人从未与 AI 进行过任何对话。

中美AI的路径差异与精英阶层的认知断层

中美两国在人工智能的发展逻辑上正走向截然不同的路径。美国当前的叙事核心高度聚焦于2B端、生产力工具以及对白领工作替代的宏大叙事;而中国的AI应用则更具“普罗大众”的色彩。凭借对2C端民用体验的深刻理解,中国厂商正不遗余力地将AI能力深度融入老百姓的日常生活与娱乐中。一个生动的写照便是,许多科技圈外的父辈们,如今正热衷于在抖音上使用AI生成功能制作小视频并乐此不疲。这种AI应用就像“千万盏奶茶”一样,以一种极其普适、接地气的方式渗透进了中国非科技从业者的日常。

然而,AI的普及程度在现实中存在着巨大的断层。近期在一场与某全球500强前100名公司的中国区事业群总裁的交流中,这一认知鸿沟暴露无遗。当被问及平时使用哪些AI工具时,得到的回答是“Anthropic、Claude、Gemini和ChatGPT”。令人大跌眼镜的是,这位身处社会顶层的商业精英居然一脸茫然地追问:“这三个是什么?” 这种“精英层不了解AI”的奇特现象,本质上是因为这些掌握大量资源和决策权的高管,其日常工作早已被由众多助理构成的“人力Agent团队”所填满。他们想要点杯奶茶只需一个眼神,想看报告自然有人打印准备好。原有的高效组织流程剥夺了他们对“AI提效”的迫切需求与空间,使得这一核心群体反而距离AI世界最为遥远。

- **中美AI路径对比**:美国侧重2B生产力与白领替代;中国侧重2C普适体验、娱乐与大众化应用(如抖音AI视频)。 - **精英认知断层**:世界Top100企业的中国区总裁由于拥有完善的人力助理团队(现实版Agent),对主流AI工具(Claude、Gemini、ChatGPT)毫无概念,缺乏使用动力。 - **信息海啸的比喻**:面对AI的浪潮,身处沙滩(第一线)的人感受到了被拍打的巨大冲击;而距离一公里远的人则觉得风浪不会蔓延到自己身边,甚至还在拿出手机拍照。

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肉身体感与全球蔓延的AI焦虑

面对下周即将启程前往美国加州硅谷的行程,嘉宾坦言此行并无宏大的公务目标,更多是为了寻求一种“肉身的体感”。在如今高度平扁化的信息时代,全球的科技新闻与报道几乎实现了跨时空的实时联动,头天晚上发生的事情第二天一早便尽人皆知。信息的通畅使得单纯的“获取消息”失去了期待感,但世界又是分裂的——信息只在关注它的人面前是平的,不关注的人甚至不知道哈萨比斯(Demis Hassabis)是谁,甚至会误以为这是一款巧克力的名字。因此,真正去到大洋彼岸,肉身感受第一线从业者的探讨、关注与焦虑,成为了此行的核心意义。

这种全球蔓延的AI焦虑正变得越来越具体和沉重。近段时间,OpenAI首席执行官山姆·奥特曼(Sam Altman)的家据传已经遭遇了第二次袭击,美国各地针对反AI、反失业的游行示威此起彼伏。随着白领阶层切身感受到被“知识蒸馏”和替代的危机,全球范围内“不需要人类”的恐慌正日益加剧。尽管各类经济学家和教育学家给出了层出不穷的宏大叙事与解释,但都无法真正缓解个体的生存焦虑。在无处寻找慰藉的当下,人们不禁让人回想起十年前AlphaGo战胜李世石的历史时刻。当时大众大多抱着“看乐子”的心态,直到今天身处漩涡中心,才真正体会到“初识不知曲中意,再听已是曲中人”的切肤之痛。

- **出行目的**:前往硅谷并非为了信息获取(全球信息已实时同步),而是为了亲临一线,获取关于从业者状态的“肉身体感”。 - **全球AI焦虑现象**:山姆·奥特曼住宅遭遇袭击、反AI游行频发、白领面临失业风险与知识蒸馏危机。 - **哈萨比斯梗**:对于不关注科技的世界来说,AI巨擘哈萨比斯的名字在他们听来可能只是一款巧克力。

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围棋、电竞与英伟达的十年历史回眸

恰逢AlphaGo人机大战十周年,科技界与游戏界正在韩国筹备一场极具戏剧性的“科技复刻”。马斯克旗下的AI公司xAI(旗下模型为Grok)正在进行一项全新尝试:当年AlphaGo是在后台通过端口与围棋世界冠军对弈,而这次Grok挑战《英雄联盟》(League of Legends)世界冠军、被誉为“电竞乔丹”的六冠王Faker及其传奇战队T1时,被施加了严格的人类限制——AI不能对接后台命令行,必须像人类一样看着屏幕、物理操控鼠标和键盘来玩游戏。多年前人们认为围棋的指数级变化无法被穷举,机器不可能战胜人类;如今面对系统更为复杂、充满顺时决策与不可控动态的电子竞技,韩国节目组特别邀请了Faker与李世石展开跨越十年的对话,试图共同见证机器是否能在人类的规则下,再次颠覆复杂系统下的决策极限。

这波澜壮阔的十年留下了太多的历史反思。如果回顾这十年,一个人唯一的反思只是“那年没买房”,那无疑是错过了最大的时代红利。如果当年在英伟达(NVIDIA)还被定义为“卖电脑配件给游戏玩家显卡”的公司时买入其股票,如今的收益将是天文数字。历史的吊诡之处在于,黄仁勋自始至终在财报会上都在强调英伟达不是一家简单的显卡公司,其芯片应用场景极其广阔。但在很长一段时间里,资本市场和普通大众都把他的宏图大略当成了“放屁”,固执地认为他就是个卖显卡的。人类往往只能相信自己目光所及的世界,超越认知范围的远见在当时都会被冠以“智商税”的恶名。

由于AI领域的技术迭代与大事件发生得实在太快,录制AI相关的节目具有极高的时效性要求。不同于其他可以慢工出细活的节目,AI播客必须“立刻、马上”剪辑上线,否则后天可能就会因为新的技术爆发而彻底过时。本期节目特意赶在庄老师前往美国硅谷前加急发布,正是为了在这个日新月异的时代卡住时间节点。节目在对未来的不确定与期待中落下帷幕,或许等庄老师美国归来之时,行业又将迎来颠覆性的巨变。

- **Grok挑战T1/Faker**:xAI正在训练AI在《英雄联盟》中挑战Faker及T1战队,规则限定AI必须像人类一样看屏幕、用键盘鼠标操作,而非后台命令行对接。 - **韩国十周年节目**:韩国近期制作了特别节目,促成了电子竞技传奇Faker与围棋世界冠军李世石的隔空对话,反思科技与人类的十年。 - **英伟达的历史误解**:过去多年间黄仁勋一直强调英伟达的广阔应用,但公众和财报听众长期将其误认为纯粹的“显卡硬件商”,凸显了认知局限。 - **AI节目的时效性**:AI行业变化太快,节目具有极高的时间敏感度,今天不剪出来后天可能就面临重录。

## Notable quotes > 我们原来做的底座模型、基础模型像一个普通的发动机引擎,推理模型像一个 F1 的引擎。但是你光有引擎是不够的,你要有台车。那个车有座位、有座舱、有仪表、有方向盘、有刹车、有离合器,甚至有外壳、有轮子、有传动轴,所有这些事情它才会变成一台车让你来开。那今天这个时间你会发现,关于这台车的探讨,那车就需要燃料,燃料就是 Token。 — 庄明浩

> 哪怕我再贵,我只有美国公司的 5%。

> `35:33` 我们在研究消费品,经历过这么多年这么多各种各样商品,还有商品哪种商品在很短的时间可以连续提三次价还供不应求?Sea-Dance 2.0 告诉你:我可以。 — 庄明浩

> 那些年头很火的 AI 产品已经都挂上咸鱼了 — 沈帅波

> `39:39` 我们现在 2026 年 4 月份这个时间点正在热卖的产品,大概率是 25 年下半年做完的;25 年下半年做完,大概率是 24 年立项的。那立项当下就决定了它的智能水平。 — 庄明浩

> `53:16` 美国人说我要改变世界;中国人说看到没,美国人要改变世界了,我们要跟上;欧洲人说你改变世界的这个不环保,你这个方式要先限制,法规法律一定要先上。 — 沈帅波

> 初识不知曲中意,再听已是曲中人

> `32:45` AI Coding 的这个战场比我们之前想的要大的多的多的多。 — 庄明浩

## Mentioned 庄明浩, 沈帅波, 进击波财经, Sora, OpenAI, Anthropic, 阿里, 腾讯, 苹果, 微软, 英伟达, 沃尔玛, 智谱, minimax, seedance2.0, alphago, Google, 快手, 可灵3, 海螺, Pixverse, Vido, Runway, Pika, DeepSeek, 百度, DeepSeek-R1, Cloud, Kimi, 阶跃, GLM 5.1, 商汤, 姚顺宇, 个人虾, 企业虾, 云端虾, Cloud Code, Codex, Tree, Palantir, ServiceNow, WPS, Office, 有道云, QQ文档, 网易, 飞书, 钉钉, ChatGPT, OpenCloud, 龙虾, 豆包, 中信出版社, Meta, 联想集团, Costco, 山姆·奥特曼, 哈萨比斯, 李世石, xAI, Grok, Faker, T1, 台积电, 黄仁勋

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中文简报

中国大模型两巨头估值溢价逼近美股头部 大模型与视频模型初创公司凭借对标美股的“1%法则”斩获超高估值,但年中到期的首批基石投资人解禁将对公司现金流与资本泡沫带来严峻考验。 节目深入拆解了2026年春季中美AI行业的最新变局。随着OpenAI放弃视频模型战场,该领域已演变为中国厂商的激烈内卷,而行业热点也正从纯聊天模型跨越到复杂的Agent系统。一级市场的大模型公司通过对标美股头部享受着极高的估值红利与情绪溢价,但老牌巨头阿里和腾讯则在各自的生态战术中面临严苛审视;与此同时,Anthropic凭借编程Agent对传统SaaS软件带来降维打击,而硬件端则因研发周期的物理限制在体验上普遍滞后,整个科技界正处于物理极限与应用爆发、技术狂奔与人类焦虑相互交织的复杂大变局中。 2026年春节后中美视频模型竞争格局出现明显分歧,中国厂商(如字节Sea-Dance 2.0、快手可灵3等)在最前线激烈内卷,而美国初创公司逐渐掉队,OpenAI因战线过长及主战场遭遇围剿而选择关闭并放弃视频模型战场。 (1:21) AI行业的话题正从L1/L2的基础聊天与推理向L3的Agent(智能体)系统演进,单纯的底座模型就像发动机,而要让它“把活干好”则需要装配好方向盘、外壳等组件并消耗Token作为燃料来打造一辆完整的“车”。 (6:41) 在科技主叙事中存在“1%到2%的估值对标法则”,中国头部科技公司通常直接对标美国同领域最顶尖公司的市值,不考虑短期财务表现,使得智谱和MiniMax等在2026年Q1享受到了极高的情绪溢价和收入暴涨。 (14:08) 市场对智谱、MiniMax等未上市与已上市的创业公司给予了极高的宽容度与溢价,相比之下对阿里和腾讯等传统巨头的审视则过于苛责,忽视了其在产品、生态调用及抗风险方面的底蕴和优势。 (17:03) Anthropic通过“Coding加一切”的策略使Coding Agent与Task Agent的界限彻底模糊,这种能力不仅让其ARR迎来爆发式增长,更对传统软件和SaaS公司的生存空间带来了灭顶之灾。 (27:45)

Reading summary

创投人庄明浩与主持人指出,AI竞争重心正从单点模型(如视频与推理)转向以“Coding 加一切”为核心的Agent系统级落地,中美在此呈现出美国主攻2B生产力、中国发力2C生态与视频内卷的分化格局。 视频模型战略分歧与中美竞争演变 视频模型在训练、部署与使用上的成本远超纯文本,且短期难以盈利。快手(可灵3)、字节跳动(Sea-Dance 2.0)等中国大厂因视频为主战场而进行不计盈利的战略投入,初创公司如Pixverse、Vido单轮融资达11至20亿人民币,估值达10亿美金。面对高昂成本与激烈竞争,美国明星初创Runway退守为聚合多模型的“卖铲人”,OpenAI则因战线过长并在大模型主战场遭遇Anthropic围剿而选择战略放弃视频模型。庄明浩认为,2026年视频领域基本演变为中国厂商内部的高强度竞争,美方仅剩Google维持投入。 从基础引擎迈向Agent与Harness系统 行业讨论正从早期的基础对话(L1)和推理逻辑(L2)迈向执行复杂任务的Agent(L3)。庄明浩用“发动机与整车”打比方:底座模型与推理模型只是基础引擎或F1引擎,若要落地为能交付结果的“车”,必须补齐包含上下文、操作权限、反馈机制与安全体系的脚手架系统(Harness),这导致Token消耗呈几何级数增长。伴随Anthropic等产品的推动,“Coding 加一切”成为关键路径,编程工具正模糊化为大众可用的Task Agent,用户无需懂代码即可直接交付成果。 大模型估值锚定与SaaS遭受的结构性冲击 中国头部科技公司在一级和二级市场上普遍遵循直接对标美股龙头市值1%至2%的估值法则。庄明浩指出,智谱和MiniMax已上涨至美股头部的5%至6%(3000至4000亿港币),估值出现情绪性溢价;Kimi在发布2.5版本当晚估值从60亿美金跳涨至100亿美金,宣称前20天收入超前一年全年。然而,已上市企业面临解禁期缺乏再融资通道的隐忧。与此同时,企业CIO开始通过AI Coding削减外部采购预算,引发传统软件与SaaS板块重创,Anthropic等新兴力量正对传统2B软件生态造成直接挤压。 大厂生态防御与硬件落地的物理错位 在巨头博弈中,腾讯依托微信等庞大生态与内部“赛马机制”布局多端Agent,阿里则在电商与外卖补贴压力下艰难探索。相较于软件周期的周级迭代,智能硬件因设计、开模与供应链周期长达数年,导致当下售卖的产品智能水平往往停留在2024至2025年立项时期,退货率高达50%左右。国内头部智能眼镜累计出货量仅处万级水平,硬件现阶段更多作为手机的增强配件,尚未跨越大众普及的鸿沟。 物理底层约束与认知断层的现实反差 AI底层已逼近多重物理极限:晶圆封装达到2纳米级别,芯片互联从铜线转向光通信,算力硬盘产能排期至2027-2028年,且2026年美国超半数数据中心因土地审批延期。与物理瓶颈形成反差的是,大众应用层尚处早期,国内约80%的人从未与AI对话。此外,社会精英与大众之间存在认知脱节,部分高管因拥有人力助理团队而对主流AI工具毫无概念。全球范围内白领替代与知识蒸馏引发的群体焦虑,正随技术扩散愈演愈烈。 本期对谈揭示了AI浪潮在技术与资本狂欢背后的结构性断层:底层正遭遇芯片工艺、通信速率与土地电力的物理极限约束,应用层与硬件端则面临漫长落地周期与认知鸿沟。中国厂商能否在视频与普惠2C场景中把成本优势转化为胜势,仍有待市场与解禁周期的严苛检验。

Source quotes

庄明浩: 我们原来做的底座模型、基础模型像一个普通的发动机引擎,推理模型像一个 F1 的引擎。但是你光有引擎是不够的,你要有台车。那个车有座位、有座舱、有仪表、有方向盘、有刹车、有离合器,甚至有外壳、有轮子、有传动轴,所有这些事情它才会变成一台车让你来开。那今天这个时间你会发现,关于这台车的探讨,那车就需要燃料,燃料就是 Token。 哪怕我再贵,我只有美国公司的 5%。 [35:33] 庄明浩: 我们在研究消费品,经历过这么多年这么多各种各样商品,还有商品哪种商品在很短的时间可以连续提三次价还供不应求?Sea-Dance 2.0 告诉你:我可以。 沈帅波: 那些年头很火的 AI 产品已经都挂上咸鱼了 [39:39] 庄明浩: 我们现在 2026 年 4 月份这个时间点正在热卖的产品,大概率是 25 年下半年做完的;25 年下半年做完,大概率是 24 年立项的。那立项当下就决定了它的智能水平。 [53:16] 沈帅波: 美国人说我要改变世界;中国人说看到没,美国人要改变世界了,我们要跟上;欧洲人说你改变世界的这个不环保,你这个方式要先限制,法规法律一定要先上。 初识不知曲中意,再听已是曲中人 [32:45] 庄明浩: AI Coding 的这个战场比我们之前想的要大的多的多的多。

Original transcript

[0:00] 今天我们又一次见到了庄老师距离我们上一次入志虽然过去的并不久但仿佛已经隔了很久很久因为整个AI行业可以说是地上才一日AI一千年的感觉本来我们写了个大纲上周写的现在已经感觉有点过时了所以我们只能根据即时性的内容进行调整那么再简单介绍一下我们的庄老师如果你不知道庄老师大概率是你自己有点问题不敢我们屠龙之术的主理人AI创投老兵庄明浩老师会从这个AI行业的投资视角我们一起来聊聊最近AI发生了什么变化包括但不限于SORA关闭2026年4月到一个季度的可能会出现的变化和商业的走势以及竞争格局那么以及承接着庄老师前些日子的大作不知不觉我们已经走到了这里那一期呢我是在按摩馆和我的那个理疗师一起听了梁老师我那个理疗项目正好是梁老师最后我理疗师都挺焦虑了他说这个我想问一下这个AI行业对我们这个按摩有没有什么很大的春节那么所以啊第一个问题我们还是从最近的几个热门开始切入第一个就是说你看春节后这个Sea Dance很火对超级火那么前几天这个阿里的快乐小马美国这一边ZORA又关了为什么中美会出现这么大的差异对就在视频模型这个板块确实中美显现出来不太一样的状态春节期间大家比较过程多的是字节发了C-Dance 2.0大家真正意义上公认的在视频模型这个板块真正意义上的中国厂商站在了整个领域的最前面其实在C-Dance 2.0发之前可灵发了三我没记错的话然后其实在过去的可能一两个月时间中国的一些初创的视频模型公司融了很多的钱就是大家会想C-Dance已经这么强了而还有可灵甚至可能还有minimax的海螺理论上说已经有三四家非常强的厂商那为什么还会有你像PixworthVido他们一融这一轮可能就十一二十亿人民币的融那你想他们为什么在这个领域依然愿有人支持他们以这种方式来往前走甚至有很多这个领域的模型公司今天这时间可能还看不到太多模型产品的情况下它的估值已经十亿美金了就是视频模型这个板块看起来中国厂商确实不是一家两家是一堆厂商站在非常浅的位置那在美国那边可能今天这个时间点在这个战场里真正确实还在跟中国厂商竞争的可能只有Google一家了Google在多么太在视频这个板块的坚持看起来软性也不会有什么太大的问题但是你像另外两家就是大家会说美国的预三家OpenAI Google跟Cloud那OpenAI已经放弃了这个方向那Cloud原来从来没做过就是Antropic从来没碰过这个领域只有Google还在做了然后原来那些美国的骗食品模型领域的初上公司其实有一些公司已经慢慢慢慢离开这个战场了因为今天这些人确实这个竞争过于激烈了你想嘛在这件事情上我们都不说字节了快手都不可能放弃对吧那你想想快手的体量快手的资金储备战略的不犹豫性那所有这些问题快手这个体量公司都不会纠结那在想字节呢那自杰视频是自杰的主战场然后他又在这个事情上在这个节点拿到了领先的位置那你可想而知他在这个上的投入战略的稳定性就不需要质疑了那直接这个引发的所有这些竞争就把这个竞争拉的门槛拉特别高所以你会发现美国那几家原来什么Runway啊什么Pika这种原来美国的所谓的AI模型视频模型公司慢慢慢慢跟不上所以你像有家公司叫Runway什么Pika这种原来美国的所谓的AI视频模型公司慢慢跟不上所以你像有家公司叫Runway它可能是这一波AI多么它你第一个在做视频模型的公司它现在相当于在转型做卖铲子的公司就是你可以在我的平台上接所有的视频模型而不是单独只用我的所以它退了一步那这件事情可能会在今年看到越来越多首先视频本身就很好浅无论什么角度看了他比纯文本肯定耗的钱更多训练也好实施也好部署也好用起来也好都是然后若言可见这个竞争会非常的激烈然后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是快手都不会考虑那这个竞争的激烈程度导致的门槛的过于的提升其实某种商场也在逼迫着我们还选择这样的策略当然我们还选择这个事情关闭这个事情有更直接的理由是因为确实OpenA在过去可能大半年左右时间的业务上或者战略选择上有点要的太多了就做的事情特别多浏览器也做社区也做视频模型也做然后什么新闻推送也做广告电商也做所有事情都想做但是他在主战场就模型那个战场现在被Insopic收入 [5:00] 然后又因为算力投入巨大需要去衡量优先级的情况下综合考虑我们就放弃掉这个战场所以中美两国在这件事情上出现了比较大的区隔所以若然可见在26年整个视频领域的竞争主要可能就是看中国这些厂商之间的卷当然可能美国还有一家Google可以再期待一下那现在我就发现说川杰后几个词特别火一个叫龙虾然后后来把Skills带火了这几天然后中间这个token定名叫词源其实我觉得你像再前一年其实只有一个范的事情就叫deep seek至于AI到底是什么AI分哪些品类或者说哪些层其实大家是非常模糊的在中国AI的普及就完全靠deep seek但至于deep seek是什么其实很多人也把当个聊天的或者一个百度家常版都有可能但今年好像大家的探讨着词的菜单级别就好像往下走了一集菜单他起码分类了开始往里面讨论这就又引发了现在的一个职场巨大的焦虑对吧就是蒸留你的员工比如说我想蒸留一下庄老师的观点和所有的表达风格我前些日子比较让我感到shock的就是其实各大平台现在都会给你推每日的科技精选而且它会自动生成播客然后那个播客呢只要你没有说对于某一些人的特别迷恋其实那一些自动生成的播客听听是挺好的这个其实一度让我觉得我们这个录下去还有什么意义你是怎么看待今年以来的这一些热点的变化以及说AI在中国到底现在是属于高估还是低估虚火还是实火我觉得从最底层来说依然没有绕开之前咱们之前就聊过一个脉络就这个脉络当然是OpenHead定义就是L1到L5那L1就是我们最早用的那个纯的简单对话聊天机器人L2叫推理就DeepSickRE这种它会想一个过程给你一个逻辑的思维链然后给你回答这个叫推理L3叫agent其实agent其实去年大家就讨论只不过到今年因为我们Cloud这样意外的事件他把agent这件事情再一次的更直观的以显现的方式让中国的民众更有感知所以其实他还延续这个主线确实我们从原来的对话因为L1R主要是对话就是聊天到agentagent变成我们要执行任务要有行动要有行为走到这个阶段的时候其实它就需要单纯聊天是不够的它需要知道你的上下文知道你在做什么事情知道你任务的交付的结果是什么它甚至要知道你对任务执行的要求标准反馈的流程甚至它要用你的数据库用你的权限用你的文件甚至用你的电脑所有这些事情本正来讲它就不单纯是模型的事情然后又因为这个复杂安全系统背后需要的算力跟之前相比是几何倍数的提升所以有了关于Token的探讨所以它相当于从一个原来的简单态的聊天走到了一个复杂系统这个执行任务的系统里这个任务的系统就不单纯只需要模型它需要我们叫脚手架或者有个比喻是说我们原来做的地带模型基础模型像一个普通的发动机引擎推理模型像一个F1的引擎但是你光有引擎是不够的你要有台车那个车有座位有座舱有仪表有方向盘有刹车有离合器甚至有外壳有轮子有传动轴有所有这些事情它才会变成一台车让你来开那今天这个时间你会发现关于这台车的探讨那车就需要燃料燃料就是透干所以它是这样一个故事那这个故事其实在人家有的时候就已经大家再这么聊了只不过今天因为龙虾的双引号的普及这个普及可能是有很多厂商推动的然后让民众更有体感的感知到我从一台发动机变成一台车所需要一些新的东西是什么那那个东西有些东西是现成的有些东西可能需要重新发明然后这个过程看起来至少会延续到可能26年底没准所以你看今天这四月中可能关于OpenCloud的探讨自在变少但是会有新的名词最近最热的名词就是那个Hannis就是驾驭的那个动词本来讲就是那台车的问题就是那个发动机引擎外面的所有那些事情变得重要了因为你会发现今天事件你想真正意义上让AI帮你去干个活所以为什么要蒸留同事呢你同事不是干活的吗他干完活是要有一个任务交付的那大家去衡量这个东西的过程中当然就需要所有这些复杂与相匹配的东西而且你知道这些东西的好的结果不能单纯只依靠那台放动机这件事情厂商也知道就是模型厂商也知道所以大家在一起往那个方向所以我们可乐的热度可能在往下降但是这个路就是从原来的纯大家就跟豆包聊聊天的吧问点简单问题到他真正可以干一些哪怕只是电脑上的活 [10:00] 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26年的一条主线因为其实你看去年年底像MIMAC跟智朴上市所以我记得刚智朴上市第一天还是跌的后面才几百亿港币起来的很突然就是说一看大家就你看他也不挣钱虽然他是大模型公司但商业模式跟一个2B做项目的差不多所以它跌结果没几天就开始往上走了加上minimax现在大家最常讲的就是minimax市值都超过百度了对吧但是营收是百度的零头但是百度它也有模型你也不能说它不是模型所以到底怎么估值以及说现在对于没上市的那些公司突然我聊下来说因为那两家估值太高了以至于我们现在融资很好融对啊是因为你哪怕只有一半都比现在有很多倍的空间甚至大家又喊出来说哪怕我再贵我只有美国公司的5%所以现在这个估值好像出现了多重标准或者说你从某一个角度是太贵了你从某一个角度是很便宜对是的所以以作为一个业内人士到底咱们现在怎么看这个估值的首先是这样的我在去年底写PP的时候我写过一个规则叫1%到2%就是你会发现其实中美两国在这一波的所谓的科技的TMT主需时基本是一样的大模型商业航天巨升大概四五个方向基本就是四五个方向包括GPU美国这个领域最泼入的家公司值多少钱中国这个领域的这家公司大概值它的1%到2%这个1.2%是不考虑任何的业务状态我也不考虑你收入多少我也不考虑你实在亏损亏了多少钱只是对标所以你看算一下美国的NVIDIA 4.5万亿美金1%就是450亿美金就是3000人民币左右2%就是6000人民币左右那国产的几家GPU包括韩武器不也就在这个区间里吗大目级公司美国现在最头部大目级公司OpenEye是8400亿美金1%就是84亿美金大概就是600亿港币那不就是MIMAX跟智朴报招股书的估值吗2%就是1000多亿港币吗2%是只考虑头部的对标产生的估值那就刚才回到你的问题今天智朴跟MIMA其实已经到了5%到6%已经是3000到4000亿港币了那这多出来的部分是怎么来的呢情绪跟挤压因为纯模型公司的标的只有这两家你说百度是不是百度其实也是你说快手是不是商汤是不是那为什么这些公司没有涨甚至再跌呢就是因为大家会认为新一代的纯模型公司只有这两家然后你以后对比很简单温国的最头部的互联网公司跟美国最头部互联网公司的之间的差距可远远没有到100倍差不多就是10倍那美国最头部互联网公司几万亿中国最头部互联网公司几千亿应该是一个理性来讲10%可能是一个合理的对标方式那从1%到2%涨到10%中间听起来都是合理的10%再往上那可能你要加情绪加别的加的但在10%之前大家觉得都合理这种特别粗暴的对比方法还是那个观点它没有任何考虑到它的收入它的亏损它的商业的状态它的收入获取方式都没有完全只是对比那当然就会自然大家就会想这些问题的因素的叠加再去考虑什么时间点我们要去看更合规或者更古典意义上的财务指标但是至少截止到这个时间点似乎都不值得去讨论那些问题再加上因为春节这一波的OpenCloud就是龙虾带来的最直接对于人民厂商的影响就是收入报纸你看PMI跟Midmax是有财报你就可以查到但是他们的财报是之后的因为他们上市是在年初然后财报季公布的是25年的收入数据可是今天这一波爆发是26年的QE所以若言可见26年QE到26年整年这两家大目金公司去年收入规模大概都是小几人比今年的收入肯定是跳很多的它可能不是几倍甚至是双位数倍数的公掌那你在这种情绪的渲染下你怎么可能指望它不涨很现实的刚才你也说到正两家这么涨直接带来结果虽然他们涨但是其实他们是难受的为什么他们只要截止到今天是不能做蒸发的因为没到时间所以他们的股价涨对他们公司的现金流是没有影响它没有融到更多的钱但是对于没有上市的几家什么Kimi节月甚至再次一级的公司它是估值可以涨它估值涨就可以融到更多的钱看一笑我有一朋友说那边在享受虚假的股价上涨这边只真金白银在融钱对吧因为你原来你对标那KIMI很简单当时的故事是说KIMI当时在春节前发KIMI的2.52.5发完之后当天晚上就各种榜单排得很靠前当晚KIMI正在融那一轮当晚就直接从没记错应该是从60亿美金固值当晚跳到100亿美金固值直接跟这轮再谈的时候的人说60亿那一轮的额度扣一半你留了一半 [15:00] 100亿斤就是这么一天晚上然后他又报PR是说Kimi在发2.5之后就赶上OpenCloud这一波是前20天的收入超过去年全年对那就是相当于如果只按照20天不增长的情况下那他这一年的收入预期就是去年的18倍可是你知道那20天只是刚刚开始他局限还要再往上所以他今年的收入一定是去年的可能几十倍甚至更大的一个数字那MIMAX跟Kimi也会差不多不会差太多所以你在这种情绪渲染下你想他发个模型开源版的盘调第一然后OpenCloud这一波带来的收入增长就这种情绪的烘托再加上OpenLine的阻浪再加上标的少所以他就把股价但是你听完所有这套叙事你自然而然会有另外一个更保守的声音出现那这套故事听起来非常的危险因为从它的根1% 2%开始就没有考虑任何的应该考虑的事情然后又因为这个情绪渲染跟这个正向的buff不断的往上跌然后又因为比如今天GLM智普发了GLM5.1非常强智朴帮涨15%智朴涨15%Mindimax看起来就应该涨8%到9%没有理由的然后那边Mindimax再发一个他帮涨15%那边智朴应该也再涨个7到8个点就是提运动又来了左脚踩右脚就上去了而且似乎都有绝对强的理由去证明这个涨是合理的而且在这个情绪上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我们可以在历史上找到一些可能的苗头比如说这两个公司都是在元旦左右上市的也就是说六个月之后他们第一批的基石头的人到期要解禁这是第一批十二个月之后所有人解禁也就是说今年的年中中间的中他们解禁那是一个时间点年底或者明年年初他们所有的股票解禁是另外一个时间点历史上商汤当年上市也是疯狂暴涨的接近当天没记错跌了50%当然这两家会不会不好说因为他可能还在主情绪的浪他可能又因为比如到时又发了什么新的版本又有什么新的open cloud出现了又带来新的收入的暴涨他的附加的buff还够能顶住但也有可能顶不住我们不知道反正这几个时间点是硬生生的摆在那里大家心里是要有底的对其实我觉得一方面对于这几家现在大家好像很宽容对非常宽容但是我觉得他对于阿里跟腾讯我觉得是过于苛责了这几个月关于阿里和腾讯调队这个AI调队的声音是不绝于耳但其实站在我个人角度我觉得产品做的还可以没有那么糟这是第一第二它毕竟有生态优势对它无缝衔接在里面就是对于绝大多数人我觉得腾讯生态的这所有的调用尤其中国小公司对吧都是长在腾讯上的长在阿里上的跟微软出的这种协同的没有太本质区别所以微软这个季度也跌了33%对当然因为美好期也很惨对吧就是说现在是不是对于有偶的曼内做AI现在是不是很严苛大家对于非常严苛因为确实今天这个时间点AI还是一个哪怕用收入角度来看还是一个偏故事向的存在对于腾讯阿里征提亮公司而言今天真正AI带来的直接的收入贡献占比你连可能1%都不到就零头都算不上所以你不可能以他们是一家新时代的AI公司来去定义这样的公司那反过来讲大家总会讲比如说今天实验可能最近QE讨论比较多是软件跟SaaS的暴跌那这些软件跟SaaS公司大家讲的方式都是说AI带来的收入提升它其实是一个间接的影响它需要证明AI能力对我是有正向的加成但是这种证明有点无力就是那个主的情绪是负向的情况下你这种微观战术层的改良不能扭转那个副buff所以它就持续往下走这个如果再讨论它可能要跟整个今天动荡的国际格局这烂七八糟又相关了因为他们都大到影响整个市场的权重了所以他们当然会受到这些东西的影响对各方因素加大对起本来讲今天时间点我觉得市场在经历这个震荡我昨天看这个图表特别有意思就是他把标普不败所有的信息科技相关的公司的第一倍数拉出来然后把非P倍数拉出来前几年AI讨论最多的时候信息科技的相关公司的P倍数涨到了40倍然后像标普不败常规的公司就是20倍不怎么动然后今天其实那个信息科技的40倍已经跌回到20倍了就两个曲线已经在一起了也就是说如果只从PE的角度来看好像什么事情都没有发生过就还是那样但是这三年四年已经翻天覆地变化了多少事情但是那就这个节点呢再往后呢是不是会交叉呢就是会不会信息科技掉到更底下去呢那其实你看上去有趋势比如说今天英伟达PE只有17倍今天沃尔玛40倍Costco40倍就是停什么为什么对吧然后微软也不高微软一个季度跌了三分之一可能是微软从1990年历史上表现最差的一个季度那微软做错了什么没做错什么呀只不过可能确实AI软件跟AI corporate做的不是太好但微软毕竟那么大的生态有云有office甚至游戏有各种业务你没有做错什么但是没办法市场今天一生点似乎就在不断的 [20:00] 各方的力量或者说几方的力量都有绝对充足的理由证明自己是对的所以造成现在的这些越过对我们就说到国内吧就现在你看我觉得大家对字节是相当乐的但阿里就是纠结不管你有哪些正向的总是有足够多的负向的来证明它不够好尤其春节这一轮红包大战大家又说你看老灯还是只会用老灯的玩法腾讯阿里就还是付贴好像没有带来什么包括整个恒生科技现在也很绝望所以到底国内市场现在发生了什么大家为什么一方面对于那几家那么宽容那投资人不是同一波吗是吧现在到底什么情况我觉得还是每家状态还是不一样就自己还是因为没有上市享受到了没有上市的好处因为他不需要担心每个季度披露的财报的情况所以他只要坚持干他就可以持续干但是马里跟腾讯这种包括甚至在小一点像横坑那家比较重的权重骨美团快手百度甚至乒多本人来讲其实每家都有本难念的经就是这个AI电厂账看起来在美国已经认证持续投入至少要怼到2030年才可能见到阶段性结果那从家底角度来讲阿里的家底明明有想象中那么厚因为他的电商业务跟外面业务还在打仗还在烧钱所以很多人探讨去年这一波外卖是否这一家烧的钱值得美团也好京东跟阿里是否值得那腾讯的问题在于也不是腾讯的问题就是OpenCloud这一波相当于给了腾讯另外一个类似去年DeepSick给到的机会双眼耗的机会就是腾讯可以发挥它在产品端体验端跟生态端的优势把这个开源可以用的更溜更贴自己的想做的事情那大家总会开玩笑说每当腾讯出现一些不太好的状态的时候都会有一个意外的因素帮助他去年就DeepSeek因为去年的时候红颜也不行那出现DeepSeek然后整个业务状态包括管理层的表态每个技术财报表达的方式包括对AI的认知理解他借着DeepSeek就站住了他会觉得在那个阶段没有必要一定要自己弄但是今年这个讨论很多之后尤其大家担心红颜模型的能力包括去年他对组织架构的调整包括招来邀顺宇做所有这些事情做了努力但是他还是需要时间的他不可能招来一个人几个月就出来一个新的不可能他需要时间需要去组织内部的调整需要这些东西那就在双方的力量博弈对程中出现了奥奔可劳然后瞬间腾讯超强的产品能力就跟上了内部腾讯最擅长的赛马就来了像那一波新闻什么个人虾什么企业虾什么云端虾瞬瞬间所有事业部有相关能力的云CSIG PCG各事业部全都上呼呼就都来然后这一波就相当于又让它向小消的站着但是那个大家对它那个主担心依然没有改善它只是一个还是战术层的问题所以腾讯股价经历了一些波动你看这地我没说前日跌到了500以下那当然最近又调回来一些腾讯今天十年我觉得就是十分远方肯定是这些AI包括乱七八糟这些那眼前的苟且腾讯的问题在于也不是问题其实去年我就讲过的话就是腾讯跟苹果是一样的就加点太厚就它没有必要在这身上非常激进以什么态度去做一个非常重大的哪里不一样吗那腾讯的加点太厚厚到可以比较任性的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一个状态所以你说谁对谁错也说不清然后还有点反过来美国内面一样去年麦克7长的都还可以虽然没有像前一样但还可以那长得最不好的可能亚尔逊跟苹果那今天反过来跌的最少也是苹果对吧就是相辅相成这是一体两面的呀而且苹果财报创新高啊对呀是啊苹果这个时期就是在风光吐槽中创下了各项销售记录你有什么上网本大家各顿吐槽卖的很好尤其现在在中国市场苹果的销售额是后面的二到十位的好像总和因为这一波之前也讲过这个存储成本的提升让主流的手机厂商今年的压力非常大所以大家从结论来说就是都是体价的其实去年也很多人都说今年手一定会更贵但可能苹果因为相对长期的供应链的稳定性跟很多持续性的延续导致其实今天时间点苹果类的硬件产品的性价比其实被提升了因为其他人涨它没怎么涨甚至有些品类在降就这个一降一涨之间它的价格比就被拉起来了所以大家发现买那个可能更合适对吧那接下来就是你关于这个我们我们就不说太远就是二季度走完你觉得有什么趋势是现在还没热起来但是二季度走完的时候可能就出现了很难因为现在是我还是那个问题主浪已经非常清楚了就是我们从方机到车那当然方机本身还在变强还在变得很强而且你会发现一个问题变成了发行机可能强到了超过了某些线所以你看美国线这两家这头模型的最新版本都没有发他们做好了不敢发因为有一些安全的问题他们会担心太强大以至于人类没办法控制当然这里面有一定的营销的成分但是至少它确实可能在某些类目上超越了一些事情的线那就变得很复杂 [25:00] 那这是一个热源可见然后又因为它这么强大当然就更反向的需要那个外面的车的壳子更稳定更安全架构更可控它才会被放出来所以那就要求那个外面的东西变得更复杂所以热源可见我觉得二月份肯定大家可能还是在这个叫Hannis或者叫这个车架子上该怎么弄事情上甚至这件事情不仅仅是外面公司的事情厂商自己要弄因为它是一起的本来讲它既能对引擎未来的能力的提升提到帮助这些能力会反向影响到下一代的模型的训练上而不单纯只是拿来让大家用这些事情所以它是一起的所以它是一个循环的过程它不是这个事情厂商做引擎然后让我们做车架不是的它是一起的所以厂商自己也会做相关的事情那这个事情就首先没有别人答案今天至少没有人有绝对意义上的说大家都这么敢没有大家都在试方向目标是差不多的让它自主循环让它可以揪偏让它可以建立复杂的生态把现在的东西连起来或者建立新的东西目标是给定的但是怎么走到合适的目标每一步走到什么阶段怎么去验收优先起是怎么样的是没有人比较难所以大家在任然可见Q2头部厂商一定是跟这个在做的然后中国的厂商会跟着美国这家头部厂商再往前跟他们做的事情是类似的只不过可能像一个美国厂商可能做一个比较大的圈他们做的稍微小一点的圈但那个圈的样子是一样要做的事情还是那些有些厂商可能优先级不一样比如说Kimi可能跟质朴还是在co-agent跟codingMIMAS可能在强调多么泰的生态的融合然后接约可能一直在做的事情是跟硬件厂商的合作就是巨身也好手机也好车也好往物理世界走那这个事情可能没准跟世界模型可能有相关然后每一家有自己的某一个方向上的图书点但是那个圈是在慢慢扩大所以纯从模型这一层的竞争Q2应该还是这个主线只不过首先时间会疯狂的加速你像春节前一波就是1月底到2月中春节2月16号就从1月底开始到2月中那一波然后现在是4月中新的一波全都来了Mini Max已经发了直播已经发了KIMI应该很快了那接约应该也很快那就是原来可能是半年为一周期现在可能就三个月就是一波那可能再往前可能就两个月一个月一波就不会停下来了所以纯模型的竞争会卷到一个无以复加的状态我们来聊这个OpenAI跟Anthropic这两个其实没有相爱只有相杀而且就是现在说Anthropic已经严重的影响了OpenAI的预估的股价以及说Anthropic它为什么能这么快速的获得这么多的订单它从这个OpenAI出来的时候是带出了什么理念和秘籍吗就是我今年春节前更新了一个你听那个超长的版本然后春节后更新了一个版本那个版本我起了一个标题叫挡不住了我们只看微观层面Athopic这家公司过去几个月的变化就是你连连这家公司挡不住了挡不住的原因就在于它的模型能力到了一个基础线之后过了那个线之后我们说的好听叫涌线说难听一点就是各种各样的爆出来一些新的东西你像过去可能有人统计是过去三个月左右Athopic的Cloud模型相关的产品功能可能上了七十几个就这不是一个用传统的组织形式组织结构产品迭代功能的方式能去hold住的一个产品发布节奏它相当于每一天都有新东西而且新东西就是频繁报各方向什么2B的场景的包括什么office的然后编程的然后这个事情又没有影响到它模型的进展就这个报的状态让它感觉百花起放然后这个状态里面又因为它的模型能力确实在这段时间尤其在原来我去年写的时候叫就是coding加一切你可以以为它的核心战略就是coding加一切它用coding方式解决所有的问题就是用编程的方式解决所有的那今天这个时间点在线的世界看起来是可以用coding解决而且还有一个现实的问题在于截止到今天时间我们可以下一个结论是说AI coding的这个战场比我们之前想的要大的多的多的多一个很现实的问题比如说我是不会写代码E号代码我都不会写可能原来就大学学过C仅此而已可是今天我用一个软件的时候你会发现那些原来本来是给coding人群用的叫coding agent比如说像cloud code或者是open-air的codex或者像字节的tree今天你会发现这种coding agent跟我们平时在用的龙虾或者叫tone agent之间的界限基本上是没有因为你也是同样跟他说一句话同样让他实施一件什么事情交代一个任务给出一个结果你不care他是怎么实现的你不需要读懂他未来他的底下的coding是怎么写的你只要那个结果所以coding真的能看起来解决一切然后那coding加一切这件事情就真的在这件事情上因为底层模仿能力到了一定水平之后这件事情被证明是OK的它就扩开了然后所以在各个各样板块所以造成结果是说有一个观点是说人类的惯性是面对一个新事物的时候第一反应是傲慢是鄙视是看不起然后开始怀疑从怀疑会迅速进入到增加 [30:00] 小语不也是这样的他跨越那个鸿工吗但是那个跨越不是从怀疑到接受到慢他是从怀疑到争抢某种程度上看起来在coding相关的这个战场里他会跨过了那个阶段所以大家会抢因为算力不够所以他为什么卖的最贵依然那么多人抢因为他就是跨过了那个阶段之后大家发现别人可以做然后你就发现他做了很多统计用他的模型可以做很多的事情然后那些事情对应的比如说做IT的consulting做财务做法务做什么HR做什么市场营销做烂七八糟这些事情你从一个很现实角度来讲因为它主要做2B那这些这些场景原来的收入是被那些所谓的软件公司那SaaS公司以订阅制企业信用卡的方式每年CIO采购的方式在那但是今天这些CIO突然意识到我似乎可以砍掉很多这样原来的预算通过自己的方式来做那这个东西就不是从比如说原来100%降到80%90%可能100%瞬间砍到40%然后最后再砍到0%这是一个这样子所以这一波软件股的暴跌Ansopic的收入的暴涨全部都是这样所以你看Ansopic过去几个月基本上每个月的IRR的爆出来数字就是翻翻在场今天吃掉一个什么Plantear明天吃掉一个ServiceNow后天吃掉一个什么网络件公司都是这样一个主叙事而且看起来一个叙事没有停这太可怕了就是他甚至发布一个功能他就直接影响一个小的ETF就是这一波你像前两天他说这波模型太强然后他直接用的比喻或者说场景是安全因为他发现了非常多可能已经运行了几十年的非常以安全为著称的软件的几十年没有人找到的一个漏洞新闻一出当今晚上网络案件的ETF跌7个点大家已经不care你是具体你的公司是做安全的哪个环节做什么业务是不是能到企业流程是2B的还是2小B不care了直接整个ETF跌7个点那当然你说这个情绪肯定是有过量的悲观的情绪但他就是这样一刀一刀砍下去这个状态过程中造成的这个结果就是反而我讲对欧泊海的影响就是原来欧泊海在赌的其实是我们更熟悉的2C这套逻辑就是用户然后用户有留存有时长有转化然后以记忆跟贴近性格为主要的收入获取方式但看起来这种收入获取方式受限于个人用户付费的转化力一定是有调满的它比2B战场的付费一定是差的所以当两方的收入曲线出现扭转的情况下我们还当然就会比较重要的这个时间需要调一下自己的战略当然我们讲所有都是马路都是我们看到那些事情然后给的一个但在过程中这些两家厂商这些竞争确实我们已经很久没有见到在一个竞争这么充分激烈的领域有两家最头部的厂商疯狂的自杀拼刺刀一样在弄确实已经很久没有见到现在就是说我们就是性价比我们的成本可能只有七分之一基本是个汇率就是人家是美金我们是人民币所有都能干成七分之一再上个规模就能干成十分之一你觉得这个是否会像很多很多领域一样第一阶段美国技术领先理念领先概念领先中国基本被吊打然后学学着学着他突然他也是涌现他入门了我靠就是然后他用成本方式给你一个80分的东西但是七分之一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就是说我也可以稍微等等他你毕竟很便宜然后你慢慢慢慢结果有一天你突然质量跟价格都超越了就这件事情在整个AI领域会出现吗就至少可能大家愿意相信这个事情的我们正在这个过程中因为你看肉眼可见我还是那个1%的原则其实我们看整个智谱跟UMS招股书智谱跟UMS做的那个程度所花的钱差不多也是美国最投目的公司花的钱的1%就除了固执是1%它写需要耗的成本其实也是1%这个数量级那美国厂商就会想我只需要1%投入就可以做到80到85分为什么出现了什么当然这有中美的比如说人才的成本结构算力那些发生原因导致的但至少我们愿意相信历史上已经证明过很多次刚才你讲的那个故事但现在有个问题是说模型的竞争看起来在今天时间已经演化到刚才我说这么卷的情况下模型能力的提升依然没有放慢的状态就它还在往上拉而且看起来这个拉的这个程度还在加剧那就是说我们至少在这个阶段里还很难去指望说就是它停下来或者比较稳定态然后我们追打磨它还没有到那个阶段至少若言可见的这几年可能还在追赶的过程中只不过确实在这段过程中我们有我们的优势成本肯定是最直接的优势所以导致的这一波的状态可能也是好事是说你看这边龙虾出来之前大部分的比如行业分析师或者说二级市场投资者是不太相信中国的用户的直接付费的这个概念或者这个题目大家直接就是零分或者负分的在中国战场可是我没有告诉你大家发现这个事情虽然没有办法跟美国比但是也不至于差到零分或者负分它是往上走它在慢慢的变好因为越来越多人 [35:00] 开始接受我要为所谓的算力付钱我要去买所谓的什么coding plan什么token哪怕是国家付了钱给你补贴那也是有人真的花了这个钱就这个度的扭转其实也在从原来完全负效变得正向一点点甚至已经超过了正向零分的坎所以这个事情也是一个我觉得是个好事就是他让这个事情也在往正的方向走所以某种人来说在这个路上我们当然期待会变成我们历史上这么有很多那个样子但截止到今天这个时间点现在还没有到那个阶段还在追还在疯狂的追但反而言像我们今天第一个问题视频板块可能我们会优先看到这个情况出现你像过去一个多月从春节发C-Dance2.0测试到正式上线到今天不过才一两个月时间C-Dance2.0的价格已经提了三次了最近还上了个热搜呢对还在提你想我们都你看你们研究消费品我们经历过这么多年这么多各种各样商品还有商品哪种商品在很短的时间可以连续提三次价还供不应求CDA320告诉你我可以就是他还在提当然他有算力不够有各种各样的原因但是这个趋势你看起来就是他扭转了我们原来那个负的buff而且我发现就是说单从这个只是一个体感消费的角度就比如说以前我特别鄙视WPS毕竟我是一个office专家对吧但是慢慢慢慢你觉得这个软件这么垃圾基本是被office吊打的到突然有一天你觉得它的界面也优化了东西还可以也符合中国国际但是你绝对是不会付钱的然后突然有一天他从去年开始他加了AI其实你就是付100多然后你有一些AI的功能你觉得也还OK你就付了对又比如说以前我是有道云的用户我一年可能付个一两百块钱但是这两天我买了QQ文档因为你发现它可以练在腾讯的手里面对不对然后你会发现有道就网易系就有点尴尬就是它应用没有那么多就以前你付的一百多只是为云存储付钱你现在这一百多其实既是云存储又是AI和串联的这个所有的能力在里面而且最近你看各大厂商都推出了叫一个提示词让你搬家对吧搬家然后你就准备所有就汇拢到一起去了所以我觉得AI其实会在生态上面给大家带来一个付费的理由和很强的意愿对所以腾讯在赌这件事情其实Google也在赌这件事情你像Google在美国生态就是你有Gmail对吧有Google的云盘有Google的文档然后甚至Google图币的一些东西那本来讲Google生态是很丰满就跟中国的腾讯一样所以Google也在尝试这个故事确实如今天所说就是今天你们发现双引号的入口虽然这个关键词已经被无数人提烂掉了但是入口跟生态的这个对接跟结合确实在这一波显现出来的状态因为还是和现实的问题一个人能用的我们说软件也好工具也好总是有限他不会同一时间他可能在长鲜阶段会用比较多的做对比但是到了一个阶段大家慢慢就会收敛你可能一两个在某事情上可能就够了他不会再去为了长鲜接受一些什么信息他就变成稳定态了那这个稳定态是什么通过什么方式烙起来的比如企业的要求比如咱们企业就用飞书或者就用钉钉那你这个生态就是被钉死然后比如说你的习惯无论是你的操作习惯你的记忆习惯还是你分享的习惯各种各样的方式包括这个用户三点影响的最终的消费解册了所以变得复杂了所以大家为什么要所谓的生态所谓的复杂化所谓的这些联动所谓这些东西从2B到2C从云到token到什么算力到应用层应用层可能又分工具应用视角应用什么办公应用乱七八糟这套东西要加在一起来弄相当于在绑住用户因为你会发现AI能力在这个事情上的过程中它就不单纯只是一个点它是可能窜在底下所有事情上的一个贯通的东西那从这个角度来说你就不能单点的去看AI比如这个AI应用带来的收入也好用户它就要看整体的加成的这个影响是的因为我个人觉得这个生态还是很重要以后可能是卖的是all in one的账对所以你看反而讲像这个XGP现在在做的一个战略调整就是你看他原来要做XGPT要做Codex还要做浏览器还要做一些各种各样的软件他现在就做一起就像你说All in one他就做一个就是做一个东西相当于把所有东西都包在里面那这是他的认为的All in one那你像Ansephone那边All in one是什么就是他原来做模型对吧现在不是车重要了吗我也做了一台车他最近刚放了一张Manager的Agent你可以就是他的车他的车是要收钱的按时间收钱就是除了做模型收钱收你的Token跟API的钱之外他坐那台车也要赎钱的也是all in oneOK我们聊完软了我们来聊聊这个硬的我现在的感觉就是硬的是世界就故事吹得很好最后体验其实总体比较拉我最近准备写一个题目叫做那些年头很火的AI产品已经都挂上咸鱼了挂上咸鱼还卖不掉有时候就是尤其我们 [40:00] 说AI玩具吧你刚买来的时候你觉得噢噢很先进但是两天后你会发现它其实跟预制程序当年的就是预制程序比只是先进了一点点总体还是比较呆的它对物理事业的理解和记忆能力都一般般最后好像也就是还是你哪些动作能触发哪一些预制化的反应它没有特别多的智能化这是一个那比如说我们说这个眼镜也是远近每一年都说是下一个入口元年元年对吧但我觉得就是说其实他在中国作为一个近视眼的第一性肯定还是看清楚以及说带着舒适我觉得这个是最重要其次都是假的所以硬件我觉得好像光叫的响他没有我去Iris那边聊也是这个逻辑就是你很简单还是那个观点特别简单的逻辑今天我们像我们刚才聊的我们春节前碰的那次面然后过了个春节回来不过才两三个月时间你感觉像已经发生了对无数的事情像翻了篇一样可是问题在于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这个周期哪怕是一个超级简单看起来一个玩具可能也是以年为周期计算的可是那相当于你拿到手的那个时候比如今天我们现在26年4月份这个时间点正在热卖的产品大概率是25年下半年做完的25年下半年做完大概率是24年立的像那立项当下就决定了它的智能水平哪怕它有OTA有各种更新但是那个基础就摆在那了所以今天我们新轮在讨论龙虾讨论agent讨论同事被蒸留了可是你拿到手里那个东西底层的软的那层面的东西是二三五年的状态你要知道DeepSick 21是在二五年一月底才发的也就是说他立项的时候DeepSick 21还没有呢那你想想他怎么可能如我们预期的那么好呢他不可能他现实的现实物理世界的这个周期就决定他不可能像写书对你写完的时候已经过时了你像刚才我们中信有朋友说他在书店拍热门书的一排书放的什么OpenCloud什么龙虾然后还有底下摆了一排什么豆包的使用手册我说下面那排应该已经不用再摆已经过时了对吧那我们可能看起来也很快你看他们写这个书已经很快了对然后已经在卖但是马上他就翻篇了可是硬件的问题在于硬件周期就是没有办法而更现实的问题在于硬件本身是有更新周期的你完成了制作销售到销售到学你可能那个时间点马上要想甚至要提前再去想下一代那它马上就会被更新迭代掉然后无数次这样的叠加就造成这个结果就变成了我们今天肉眼可见的比较大的这个品类玩具是最大的玩具可能又分什么带不带摄像头是毛绒的还是硬的是接现在的一个什么设备还是独立的设备然后能不能动这几个板块是偏陪伴玩的还是偏学习的这几个场景你看每一个场景本质来讲都是已经被圈好的可实施的一个大家稳妥接受的东西它做出来然后来卖可能有一点点在某些事情上的创新这种东西还有很多品类就是它可能压周期更长我们在用的很多双一号的智能设备其实并没有那么智能因为你想它的压周期如果撑到一年半以上它就更上一时代了那今天事件我们大家每天新闻看的已经是钢铁侠了可是我们在用的东西是一年两年之前的事情所以它没有办法所以它造成结果其实特别简单最后率起高就很多刚才我们说的这个品例里面的退后率可能跟女装是差不多的跟女装差不多那就代表着可能超外面是50那你怎么卖然后你要上直播间要有渠道费用直播间的渠道费用很高然后同时现在这个时间硬件又天然的受到整个环球世界供应链的影响所有成本都在提你所有的东西都要有存储你再小的东西要有内存有硬盘有计算的芯片这些都在讲价怎么办下一单要不要做还要不要做这个形态还是怎么样这些问题对硬件本身的门槛变得更好然后更现实的比如说眼镜眼镜更是首先有一家眼镜厂商不是报了招股书吗最后还是哪家反正报了招股书Rocky不是Rocky是另外一家Rocky是原来阿里米萨做的另外一家然后你肉眼可见其实这公司历史上以来加在一起的销售量可能大概也就是几十万这个量级他已经做了9年还是10年了你要知道他在很多什么评测很多什么排名里面已经是前一两位的厂商了他的出货量也不过是这个量级那这个量级你就很难去评判他可能连早期大众还没有到他甚至连早期大众都没有到还没有到跨越鸿工他没到还没到那个阶段即便是这种情况下因为竞争的各种量源导致这公司从历史上从第一天成立到报招股书现金流就没有好过更现实的问题在于如果他不上市去募资他现金流可能就断了你要知道我们一面看的是这公司可能在什么欧洲在美国在什么各个展会在什么各个运营商在各个机场在各种各样的什么红点设计大奖在什么每个行业报告里都是排在什么前一前二的 [45:00] 你看数字可能小两个零然后公司历史以来一直是现金流压巨大因为它不可能不大就像刚才我们讲的故事但是它也撑到了第九年那就只能继续撑着它历史的投资人已经无数多它不可能这件事情在这个时间点出现所以它一定要咬着牙要上那当然就是一方面你会觉得不太对但一方面你会觉得这个创始人真的很不容易尤其做硬件的创始人所有这些事情不单纯只是考虑你自己是它有供应链的问题员工的问题烂七八糟这些事情所以硬件真的挺难的真的挺难的是而且我还有个迷思就是说每个硬件都说是代替手机出现的但是你会发现哪怕这个硬件是对一部分人有用的它还是在增强手机的手机就现在更像更强的路由更强的那个Hub比如说我个人觉得录音卡其实是个不错的东西就是它尤其对于我们这类人是刚需的它就是能比纯手机上录音提升一些效率一些体验也没那么贵对对吧然后你第一时间赶紧把它导到手机上来到手机上看你发现它的出现是增强手机是包括眼镜哪怕优化到一定程度之后最后还是要连到手机上现在好像就是可能没有下一个茅台了茅台就是那个茅台好像就是现在手机是最强如头短期间看不到手机被替换掉的可能性看不到那个眼镜你像前两天朋友送过眼镜就是某家车企做的那个眼镜就它卖的其实挺好的就或者至少在这个车企的表达反正都一直是受清空祸但问题在于就是说就那个眼镜按我说法就它没有错就比如说它的重量啊佩戴效果啊然后包括你说理想的摄像头啊然后包括语音然后你跟他对话包括后面接了个手机上大模型就这些我们说的这些功能没有错而且你有考虑到供应链的能力然后做出来也OK但是所有这些双引号的OK变成这样的东西之后你跳出理想的身份去看这个事情用户会有非常多的问号这些问号不是因为你是理想就买的能解决的当然对于理想比如理想车的车主而言可能他会有些连接他可以用眼睛控制车就是这些功能点是可能会打动比如理想车车主这个人群的可是对于普通而言购买人的事情的理由不充分而且不是他一家不充分是所有人都不充分所以造成结果是说其实大部分大家选择的方式就是只在某一小撮特殊人群中找寻一点点的突出性来满足最多人群因为大家量都不大因为市场第一第二不过才那点量但是这个故事我实际说法就是眼镜这个类目已经你想当年暴风做眼镜都是十年前的事情了那一波VR的那一波那似乎每一年都有一些所谓的故事让这个事情能够喘下去包括苹果也做就各种反正你只要坚持着也能做但确实它可能真的还没有到早期大中大家原来会认为它已经到了早期大那现在看起来可能只有麦塔到了商场都没有到因为商场商的量级跟Meta可能差了两个零Meta百万级中国商场可能就是万级万级这个体量就是你很难去做很多评判对吧它可能只满足一个用户的需求没准就够了你理想车主可能转化转化可能也够了那它可能就市场比较领先的厂商了但是中国大量的用户我们期待中国那个理想中的像Google Glass当年讲的故事那样的东西似乎还挺远那像最近也有新闻苹果要出下一代的眼睛了也是比较轻的那个方式那可能我们可以再期待一次苹果没准谁知道呢最近我觉得还有一个比较神奇的事情就是联想的收入业绩创历史最新高就是我现在发现就是很多个大众的看法不代表现实的对吧大家一直觉得联想没有什么特别的但人家就是这一些刚需率的刚需的模块叠加上更新换代的需求叠加上新技术对于它的帮助它就创历史新高然后你看那个业绩那个业绩的零头都比很多厂商都要大然后你就觉得是不是我们就是总是觉得老的东西不好但其实它是真的是特别强这个确实对很多原有业务的增强已经在很多领域就已经显现的很强烈了只不过因为市场或者股票市场总喜欢新的故事大家会认为新的故事比较sexy比较有想象空间可以画饼可以讲故事这些事情所以你无论是关注也好炒作也好对未来的期许也好它总会偏向就像所有人都会说大家会考虑年轻人用什么是一样的它总会有这样的偏好那没办法你现在关注哪些事情呢我最近在准备在新的你看我春节前一版春节回来一版4月份要再做一版4月底讲就是我原来我回看了去年去年我基本上讲了四七五七吧就是每个季都差不多一次现在基本上每一个半月就要做一次其实逻辑框架是一样就跟今天我们讲的我今天讲技术然后讲产品跟产业然后讲资本就是二一场和一一场的变化其实我觉得故事跟脉络是很清楚的都是原来讲过的事情的再延续只不过今天有了一些新的意外的点出现像今天我们聊到的Agent的实现我们Cloud [50:00] 标普500的所有的公司股价P1倍数回到了一样我们像过去三年都没发生任何事情一样可是过去三年都发生了很多事情不是吗对吧那然后呢会到底是就是像我春节那期讲的一样就看因为哪个股价因为哪个股价横在170到19就是200到月8左右已经89个月了它已经发了两季财报两季财报狂妄炸裂股价没变那你期待很简单两个结果要么它再憋个大的要么就往下没有别的结果它再横它能横一年吗我觉得不太现实那到底是别个大的还是往下我们就不好说了我觉得现在是一个新旧交替所以有一段时间你相信新逻辑有一段时间你又试图把它套在老逻辑上对对我最近有个感触是说就我们其实是最恶劣的这拨人每天在宣扬这些东西每天讲到我们是最恶劣的代言人但是你总讲这些东西你也会时不时的回头看比如你今天回头去看还在web3的兄弟们反正我最近这个感觉特别强烈你总会担心我们是不是也陷入到了类似的困境你讲的天花烂坠你感觉他妈全人类的就压在这个事情上但似乎你也会担心他最后可能证明只是一个我们不说泡泡吧就只是一个小东西它有价值它存在着但是他似乎担不起这样的一个责任或者一个态度当然我们内心还是认为它还是一个肯定有F3要大跟坚实的多的东西但你也会担心它会不会类似的在某节点会回格到一种无论是因为什么原因今天你可以觉得就是世界上除了AI没有别的事情了至少在科技领域就是AI跟其他没有别的事情了而且AI已经带着这个事情策马狂奔到了很多人类的极限里我们连去年咱们聊的时候还在聊存储那这个季度开始聊光那聊光就相当于卡连在一起发现用铜的线连不动了传输力不够要用光线要用光铜线你看这一波我们真的在触碰很多人类的极限首先封装台积电封装已经两纳米了对吧你再小一纳米还能再小吗存储已经淘了两个季度了那所能硬盘已经说是27年28年已经都卖完了然后数据中心说26年统计美国数据中心超过一半以上延期因为土地审批就下不来它就是硬的然后光通信通信传出速度不够了那这些全都是硬的封死的线短期间看不到突破的可能性的封死的就这个极限我们肉眼可见快看到了可是另一边告诉你刚开始对吗那中国现在不过才多少人用过农虾呀那天说统计全约80%多人其实没跟人家说过任何一句话那我靠那它有多远呢那至少是今天10倍100倍起吧可是问题在于今天这个状态我们已经碰到了很多事情的物理极限了我们不可能网上扩加一个零不可能但是问题这一边告诉你还远远没到那这中间的gap你怎么算呢你到底心哪边呢是不是会在某时间点真的就他会像就像刚才我说但web3这个比我觉得不是特别适合但是你总会回头去看现在今天还在web3那帮兄弟们很痛苦非常痛苦可能他也有钱但他很痛苦他很想蹭上这一波的热度然后他也不想放弃到原来这些叙事而且看起来这些叙事在慢慢慢慢的正常的乱起来很多他们原来讲的故事慢慢慢慢变得成为现实了但是人类已经不期待他们做什么事情了那会不会呢你内心当然会觉得绝对不会那个样子那是不是应该不要那么激进的不要那么恶劣的天天去讲这些有和美的去宣传这些东西你这个让我我每次在欧洲我这个感受就很强烈你说我们天天移动支付这个那个呢人家就你别扯这些信用卡方不方便吧你就说碰一下就能付费方不方便对不对我还得几个点的费率对不对这个就是很方便对吧而且人家也是普及到了一个小镇上的一个小店在那个与其所有人都有张信用卡这是他的基建我们是因为没有信用卡所以我们要绕开这件事情是吧当你有个技术条件所有人都有信用卡那么他这样这条路就是更方便甚至我在欧洲我感觉就中国人其实还是特别愿意接受信用但是欧洲人其实没有那么愿意接受这一点美国人说我要改变世界中国人说看到没美国人要改变世界了我们要跟上欧洲人说你改变世界的这个不环保你这个方式要先限制对责法规法律一定要先上对所以其实世界还是很参差非常而且我发现说可能对绝大多数中国人AI到底是什么其实AI约等于豆包对而且这次我在欧洲我发现一到欧洲豆包就是你的好朋友是当然了因为以前我喜欢看博物馆你到博物馆你必买那个语音导览我现在我甚至怀疑豆包针对博物馆场景和景点一定是做了优化的他为什么就能一对准他他就告诉你然后结合这个LBS的基础他告诉你这是哪里这个建筑是什么这一幅画是什么我觉得他是做了你好他前两天跟上海不是那个哪个展还合作了对对对就是直接拿到包展馆就是这样我觉得他其实基本就把做导览器这个业务的给 [55:00] 所以就是中美还是在很多事情上会走得上不同的路径里就是我们这边还是更强调就我们2C更强尤其对普罗大众的民众的体验端的理解这件事情确实我们很强那AI这个能力来之后让这个很多原来可能做不了太好的事情今天可以做的更深入更好那这些厂商肯定在不以虑的在做这种事情所以一边是2B什么生产力白领工作替代是这一波叙事另外一波是可能更中国的叙事就老百姓日常的无论是娱乐相的对吧你看我们父辈我们现在很多都是用抖音里的AI的生存功能做小视频天天发的更开心对吧那可能就是中国的一套比较适合中国用户尤其是中国非像我们这种科技跟相关工作的用户而言更普适的一种东西像千万丁奶茶一样对吧对然后我最近发现其实没那么普及的点是有一天我去了一个全球500强里大概Top100的公司的他们的中国出的一个事业群的总裁他问我用哪些AI然后我说安斯洛费对吧CloudGemini接约新生他说这三个是什么就是其实你过去认为他其实是属于我们说的精英成立的TOP但其实他不了解准确后来我觉得可能因为他有好多个助理这些本身就是他的agent了他其实早就实现了就是我要看什么你给我准备好打出来对吧就是说每天有所有人来跟我汇报然后这是他的工作他需要告诉我千万给我点杯奶茶他给他一个眼神他就知道要什么了所以这一撮人其实控制了大量资源的和决策的人其实他离AI世界其实是很远他到现在其实没搞明白为什么要需要这个东西有可能是原来的流程跟原来体系已经把它充满了他没有空间再去他甚至也没有动力去什么体效什么他没有当然我们昨天晚上听播客也是讲就像海啸海啸来的时候你在沙滩上当然你感觉非常明显了就一个巨大的浪已经来把你拍在那那离他100米的人或者离他1公里的人他会觉得不会演到这他先拿出手机拍个照对吧你们干嘛他可能没准人认为那个浪不够排的就是这人之常情是因为你下周要去美国所以我们发布的时候你可能已经在美国了在美利坚了在加州在硅谷去铁岭渐渐失眠就是你这次去有什么目标就是不是那个公务的目标而是说你自己有什么想要探索的一些点吗不知道去是因为一个公司的大会的邀请所以你肯定大部分时间是在会就像你想去肉身的感受一下因为你每天在看这些新闻看这些报道其实你跟它的连接跟联动其实已经是非常实实的你昨天晚上发生什么事最晚第二天你肯定知道了只不过从信息角度来讲其实没有太多的期待不会因为什么样不会真的想去提醒这件事情但更多我觉得是一个肉身的体感就是看看真正意义上在做相关的业务的这些第一线的打蛋在聊什么在说什么在感受什么在关注什么只是这样一个东西你真的很难期待说真的给你带来视频因为现在世界是平的真的信息通畅的速度太快了或者说叫信息在关注他的人面前是平的对对对不关注的好像就没发生另外一个世界就没发生哈萨比斯是谁是一款巧克力没有人care说到哈比斯最近因为正好是阿拉伯购的十周年这个故事我也讲过很多我觉得那个故事讲的很好就阿发购当年战胜李逝时的这个故事我觉得非常值得被大家今天回头来看其实罗伊特别简单就是我们今天面临的很多尤其最近几个月大家的整个业界的焦虑感特别强你像这两天我看你刚才转朋友圈塞巴特曼的家已经被第二次袭击了然后美国各地有非常多的游行去反AI然后失业率一直在提升这个事情可能今天时间很多白领肉身也是有感受的就跟蒸馏就代表着你就没有意义了就不需要你了你如果被蒸馏就不需要你了那我就用AI就解决了这个肉眼可见的这个焦虑是全球都在蔓延那这个事情到底我们如何与之相处对吧当然有很多什么经济学家什么教育学家各种各样学家去讲各种各样故事但你听完之后你觉得也不能解决什么问题然后呢但你总需要寻找一些比如说慰藉或者心灵的改善那你像当年阿尔法国就是这样就是我们当年看阿尔法国战胜理事时我们是看乐子我们不知道发生了什么但是今天我们再去看就当时那个说法就是初识不知取容易再听以示取容人就是今天我们在经历的事情跟当年是一模一样然后很有意思的是我觉得韩国人很能整事情马斯克不是有一个公司叫Groak就是也做AI的然后他们其实在游戏里在训当年就是阿尔法国找的理事时就是世界上最好的当年的AI模型找了当年世界上最好的危机选手来去打围棋今天Glock在找T1的Faker就是英联盟里的世界冠军六冠王英联盟里面的乔丹Faker以及他的队伍T1来打英联盟这个比赛应该快再打了然后前两天韩国做了场节目让Faker跟李时时对话正好十年就是再来一次然后去再一次的看 [60:00] 大家设想这次AI就是要求他让用人类一样玩游戏不是让他在后台跟端口对接的方式不是的是让他跟人类一样看着屏幕操控鼠标键盘来跟人打而不是像原来那种你可以在后台用命令行指定的方式那谁比得过AI呢但今天我让你用人的方式来跟人类历史上最好的选手跟他的team来打人类的游戏就跟当年我们用在AlphaGo之前大家不相信机器可以在围棋领域把人类干掉一样因为围棋的那个数字算出来是一个什么多少次方不可能被穷举的数字在当年是这样那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这样的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那人类会默认比较难那能不能又来一次正好十年是其实我觉得这十年发生很多上次我跟Ares录在里面我就说如果这十年过去了你的反思是应该那年买房这是你错过最大的一个历史基于就是说你那个时候你买英伟拿一个被定性为买电脑退件的就是给游戏玩家卖显卡的公司你都赚多少费而且那时候其实我后来就琢磨说黄人勋没有骗你或者黄人勋自始至终一直跟你讲我不是卖显卡的我这个东西的应用很广阔但其实在很多很多年里面在怀里之前你根本不听他的财报会上你就当他在放屁是吧你就是卖显卡的所以人其实只能相信他能看到的世界超越这个的都叫智商税那么我们今天聊了很多录AI节目的最难的事情是什么呢就是说一个时效性就是录有的节目其实你说慢慢剪我们都是下个月再剪还是那些事但是AI节目我们一般都要求要立刻马上剪出来因为如果今天剪不出来后天可能就不用再发了就是这个事情就要重录了那么我们希望在庄老师去美国前我们先发掉等他美国回来不知道有没有一些颠覆性的事情我们再来看这个事情怎么继续下去那么这一期节目就到这里结束了谢谢大家感谢