进击的沈帅波 |进击波财经
大模型行业正经历从聊天工具向复杂Agent系统的演进,虽然中国次级大模型公司收入爆发且估值虚高,但年中与年底将面临首批投资人解禁套现的巨大暴跌风险。
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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Detailed notes
## Background 本期内容来源于小宇宙及RSS平台上的播客节目《进击的沈帅波 |进击波财经》,发布于2026年4月17日。节目邀请了AI创投老兵庄明浩,深入探讨了近期Sora关闭后中美视频大模型的差异、AI创投圈疯狂的估值法则、迈向Agent阶段的产业逻辑,以及AI在不同国家和圈层中展现出的巨大“参差”。
## TL;DR 在AI行业“地上才一日,AI已千年”的极速迭代下,中美视频模型竞争格局剧烈分化,中国凭借Kimi、MiniMax及字节Sea Dance等产品在2C端与视频主战场坚定投入,而美国则因OpenAI战略收缩呈现Google苦撑、Anthropic通过“Coding加一切”吞噬SaaS市场的拼刺刀局面。同时,国内大模型公司正经历“1%对标法则”带来的估值爆发与年中解禁周期的隐忧,而相比软件的突飞猛进,AI硬件因研发开模等物理周期限制正陷入退货率高企的“咸鱼困境”。科技海啸将至,精英圈层的冷漠与前线从业者的极度焦虑形成了鲜明对比,整个产业在理想与物理极限的撕裂中暴露出巨大的参差逻辑。
## Atmosphere & style 整期节目散发着一种在“高密度信息轰炸”与“深度时代焦虑”之间拉扯的硬核科技体感。对谈节奏紧凑、高频输出,主理人与嘉宾作为行业老兵,用“造发动机与造车”、“海啸来临前在沙滩拍照”等生动犀利的比喻,将极其前沿的底层技术概念与粗暴实用的资本估值逻辑拆解得淋漓尽致。对话中既有对中国大模型弯道超车的激昂摇旗,又充满了对老牌大厂掉队舆论的客观冷峻审视,整体流露出一种既想肉身奔赴硅谷触摸一线体感,又不得不面对物理极限与解禁期危机的清醒与紧迫感。
## Key takeaways - `03:40` 中美在视频大模型领域呈现出截然不同的竞争格局,中国厂商(如字节跳动、快手、MiniMax、可灵等)在产品落地和资金投入上相对领先且坚定,而美国“御三家”中目前仅剩 Google 在视频板块苦苦坚持,OpenAI 因战线过长及基础模型面临 Anthropic 的严峻挑战已战略性放弃视频模型。 - `06:02` AI 发展正沿着 L1 到 L5 的阶段推进,从纯聊天对话(L1)和推理模型(L2)走向智能体(Agent)阶段(L3)。AI 系统正从“单纯聊天”演进为“复杂系统执行任务”,从底层大模型引擎走向需要综合理解上下文、反馈流程并获取操作权限的复杂系统车架,而 Token 则是这台车的燃料。 - 未上市的中国大模型和科技初创公司估值普遍采用粗暴的“1% 到 2% 法则”,即直接对标美国同领域最顶级公司估值的 1% 到 2%,而不考虑收入或具体商业状态,部分头部公司的估值溢价在市场情绪挤压下甚至已顶到了美国同行的 5% 到 6%。 - 2026 年第一季度中国大模型公司迎来收入爆发式增长,但也面临由于未到增发解禁时间而无法获得真金白银现金流的尴尬。同时,部分公司在年中和年底将迎来创始人及投资人的第一批全面解禁期,可能存在类似当年商汤上市后解禁暴跌的资本市场危机。 - 资本市场与舆论环境对老牌互联网大厂(如腾讯、阿里)极其严苛,尽管大厂的生态优势依然稳固,但由于 AI 带来的直接收入占总营收比例不足 1%,且无法扭转整个 SaaS 软件板块因国际大盘情绪带来的暴跌,频繁被外界质疑“AI 掉队”。 - 大模型竞争周期大幅缩短至一两个月一波。在海外,Anthropic 凭借 “Coding 加一切” 的核心战略,通过 Coding Agent 蚕食传统软件和企业 CIO 的 SaaS 采购预算,月度 ARR 迎来翻番式增长,直接逼迫赌 2C 逻辑、面临付费转化天花板的 OpenAI 调整战略。 - 中国厂商通过提供具有 1/7 至 1/10 成本优势、达到 80 到 85 分水平的产品,成功复制了历史上屡试不爽的成本优势,并且逐步扭转了“中国用户付费意愿为零”的偏见,用户正在建立为 AI 算力、Token 注入以及 All-in-one 综合生态账户付费的习惯。 - AI 硬件领域面临“高预期与低智能”的咸鱼困境。由于硬件开发存在长达数年、无法轻易逾越的物理周期,2026 年在售的硬件底层智能在立项时就被死死锁在了上一代,高退货率与全球供应链成本上涨让硬件创业举步维艰,目前所有 AI 硬件短期内都无法替代手机,仅能作为增强手机的 Hub。 - 整个科技产业正在触碰硬生生的“物理极限”,包括台积电 1 纳米半导体封装突破难、光通信铜线传输力不够被迫聊“光铜纤”、以及美国超过一半以上数据中心因土地和电力审批延期等,这些物理极限导致 2027 和 2028 年的硬盘和算力产能已被提前全部订满。 - `55:00` 中美 AI 发展的叙事路径出现分歧:美国偏向 2B 的生产力叙事,侧重提升效率和替代白领工作;而中国偏向 2C 的娱乐体验和普适性生活化场景(如豆包的博物馆丝滑导览、大众的抖音 AI 视频生成等),强调对大众切身娱乐需求的低成本满足。 - `56:56` 由于顶级精英和全球 500 强高管本身拥有成熟、高效的高级助理团队(人工 Agent),其工作流程已被高度饱和,导致身处资源控制核心的阶层往往缺乏使用 AI 进行工具提效的客观动力,社会不同圈层对 AI 的感知存在巨大参差与“海啸围观”式的迟钝。 - `58:14` 世界大势和行业焦虑感极强,反 AI 游行在全美蔓延。在 AlphaGo 战胜李世石十周年之际,各行各业正面临从当年“看乐子”到如今肉身面临被 AI “蒸馏”(替代和失去社会生产价值)的残酷冲击,行业在短期内极度激进与保守之间不断撕裂。 - `01:00:00` xAI 旗下的 Grok 正通过复刻 AlphaGo 的逻辑向《英雄联盟》六冠王 Faker 及其战队 T1 发起人机大战,且被严厉要求模拟人类物理操作(看屏幕、动鼠标键盘),这场电竞对决将再次测试人类复杂决策与瞬时反应等经验边界。
## Detailed walkthrough ### 中美视频模型的激烈战局与OpenAI的战略退却
整个AI行业的发展呈现出“地上才一日,AI一千年的感觉”,许多在一周前拟定的大纲如今都已过时。近期,中美两国在视频模型板块显现出了截然不同的竞争格局。春节期间,字节跳动发布了 Sea Dance 2.0,行业公认中国厂商在视频模型领域已走在了最前沿。不仅有可灵、MiniMax 的海螺等成熟产品,像 Pixworth 和 Vido 这类初创公司,甚至在还没看到太多模型产品的情况下,单轮融资就达 11 到 20 亿元人民币,估值迅速冲上 10 亿美元。在中国,快手和字节跳动等体量庞大的巨头在视频主战场上战略坚定,投入绝不犹豫,这直接拉高了整个行业的竞争门槛。
相比之下,美国在视频模型战场的“预三家”(OpenAI、Google、Anthropic)中,Anthropic 从未触碰该领域,而原本处于领先地位的 OpenAI 却在近期关闭了相关业务,目前美国仅剩 Google 一家在多么太(Multimodal)视频板块苦苦坚持。诸如 Runway 和 Pica 等美国初创视频模型公司已逐渐跟不上节奏,Runway 甚至被迫转型做“卖铲人”的平台型公司。视频模型从训练、实施到部署,其资金消耗量远超纯文本模型。
> “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。”
OpenAI 放弃视频模型有其自身更直接的战略考量。在过去大半年中,OpenAI“要的太多了”,战线拉得极长,浏览器、社区、视频模型、新闻推送、广告电商等所有事情都想做。然而,其主战场(基础模型)正面临 Anthropic 的严峻挑战,在算力投入巨大且需要衡量优先级的情况下,综合考虑最终放弃了视频模型战场。
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从“发动机”到“车”:AI迈向Agent时代的系统演进
中国 AI 的普及在很大程度上靠 Deep Seek 推动,但过去大众对 AI 的认知较为模糊,往往将其当作聊天机器人或“百度加长版”。今年以来,探讨的词汇菜单开始往下延伸,出现了诸如“龙虾(模型代号/统称)”、Skills、Token、词源等更底层的技术概念。这种变化在职场上引发了巨大的焦虑,甚至出现了“蒸馏员工”(复制其观点与表达风格)的讨论。各大平台自动生成的播客科技精选,质量已达到足以让传统播客对自身存在意义产生怀疑的水平。
从底层演进脉络来看,AI 依然在沿着 OpenAI 定义的 $L1$ 到 $L5$ 阶段推进: * **$L1$ 阶段:** 最早期的纯简单对话联系机器人。 * **$L2$ 阶段:** 具备逻辑思维链的推理模型(如 Deep Seek)。 * **$L3$ 阶段:** Agent(智能体)阶段。
随着 Anthropic 的 Cloud 等产品的推出,中国民众对 Agent 的感知变得更加直观。AI 已从“单纯聊天”走向“复杂系统执行任务”。在 Agent 阶段,系统需要理解上下文、任务交付结果、反馈流程,甚至需要获取用户的数据库、文件、电脑操作权限。
这套复杂系统背后所需的算力呈几何倍数提升。业内对此有一个生动的比喻:基础大模型像一个普通的发动机引擎,推理模型像 F1 的引擎;但光有引擎是不够的,还需要一台包含座舱、仪表盘、方向盘、刹车、离合器和外壳的“车”,让用户能够驾驶。目前行业最核心的探讨正是围绕这台“车”的架子展开,而 Token 就是这台车的燃料。这个从“聊天聊得很好”到“把活干得很好”的脚手架搭建过程,构成了 2026 年 AI 发展的一条主线。
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“1%对标法则”与中国大模型公司的估值多重标准
当前没上市的中国大模型公司估值出现了“多重标准”:从某个角度看极贵,从另一个角度看又很便宜。业内存在一个粗暴但实用的“1% 到 2% 规则”:在这一波科技大趋势中(大模型、商业航天、具身智能等),中国最头部公司的估值,往往直接对标美国同领域最顶级公司估值的 1% 到 2%,且这种对标完全不考虑收入、亏损或具体的商业状态。
以巨头市值对标为例: * **英伟达(NVIDIA):** 市值 4.5 万亿美元,其 1% 为 450 亿美元(约 3000 亿人民币),2% 为 6000 亿人民币,这正对应了寒武纪等国产 GPU 厂商当前的估值区间。 * **OpenAI:** 估值 8400 亿美元,其 1% 为 84 亿美元(约 600 亿港币),2% 为 1000 多亿港币。
目前,智谱 AI 和 MiniMax 的估值已经顶到了 5% 到 6% 的水平(约 3000 到 4000 亿港币),这部分溢价主要来自市场情绪的挤压。因为大家认定新一代纯模型公司的股票标的极度稀缺。从理性的角度看,中国头部互联网公司的市值规模大约是美国头部的 10%(美国几万亿,中国几千亿),因此在对标比例达到 10% 之前,市场都认为这种粗暴的对比是合理的。
支撑这一波估值暴涨的,还有 2026 年第一季度大模型公司收入的迎来“暴涨爆发”。虽然智谱和 MiniMax 在年初上市时公布的 25 年财报数据只有小几亿元,商业模式一度被质疑像偏 2B 的项目制公司,导致股价出现过下跌。但 26 年一季度的这波爆发,预计会让它们的全年收入实现双位数倍数的跳跃式增长。不过这种暴涨对已上市的公司(如智谱、MiniMax)存在尴尬之处,因为尚未到增发解禁时间,股价的虚假上涨并不能为公司注入真金白银的现金流。
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解禁期的潜在危机与大厂的严苛舆论环境
与已上市但无法增发的公司不同,未上市的次一级公司(如 Kimi、节月)正在真金白银地融资。在春节前发完 2.5 版本当晚,Kimi 在融资谈判中,估值直接从 60 亿美元跳单到 100 亿美元,甚至对投资人表示“原额度扣一半,想留只能按 100 亿谈”。公关数据显示,Kimi 发版后前 20 天的收入就超过去年全年。若按此基数不增长计算,年收入预期也是去年的 18 倍,而实际曲线还在上扬。
然而,这种“左脚踩右脚”的繁荣背后隐藏着巨大的保守担忧。这一套叙事从根本上就没考虑古典意义上的财务指标,纯靠情绪渲染。智谱发了 GLM 5.1 帮涨 15%,MiniMax 没有理由地就能跟着涨 8% 到 9%,形成了提运作用。历史不会永远如此,硬生生的时间点就摆在眼前:这两家公司都在元旦左右上市,6 个月(年中)将迎来第一批创始投资人到期解禁,12 个月(年底或明年年初)面临所有人全面解禁。当年商汤上市同样疯狂暴涨,解禁当天直接跌了 50%,这个历史苗头需要大家心里有底。
> “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。”
与之相对的是市场对腾讯、阿里等“Old Money”的极其严苛,甚至出现两家公司“AI掉队”的声音。实际上,腾讯和阿里的生态优势十分稳固,国内小公司的调用无缝衔接在两家大厂的生态上。但在当前偏故事向的周期里,AI 带来的直接收入贡献在腾讯、阿里这种体量的总营收中连 1% 都不到。同时,AI 软件与 Copilot 的微观改良,无法扭转整个 SaaS 和软件板块因国际格局等大盘负面情绪带来的暴跌。
从市盈率(PE)角度看,图表显示标普 500 信息科技公司的 PE 倍数已从前几年 AI 讨论最热时的 40 倍,跌回到了与常规公司持平的 20 倍。也就是说,从 PE 来看这三年仿佛什么都没发生。现在沃尔玛和 Costco 的 PE 到了 40 倍,而英伟达的 PE 只有 17 倍,微软更是在上个季度经历了自 1990 年以来历史上表现最差的一个季度(跌去三分之一)。市场正在经历剧烈的利益阵痛与力量重组。
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字节的无忧与腾讯的“小虾”赛马战术
国内市场中,大众对字节跳动的包容度极高,对阿里则极为纠结,总能找到负面因素来证明其不够好。字节跳动核心的优势在于“没有上市”,不需要担心每个季度披露财报的压力,只要战略方向确定就可以持续坚定地烧钱。
对于阿里、美团、京东、拼多多等公司而言,各家都有本难念的经。AI 这场仗在美国已经过认证,至少需要持续投入到 2030 年才可能看到阶段性成果。阿里的家底并没有想象中那么厚,其电商主业和海外业务仍在激烈打仗、持续烧钱。
腾讯则在这一波行业变化中,获得了类似于去年 Deep Seek 给其带来的“双引号的机会”。腾讯的核心优势在产品端、体验端和生态端,它可以把开源模型用得最溜。当外界担心其自研底层混元模型的能力时,随着新趋势的爆发,腾讯超强的产品能力和其最擅长的“内部赛马”机制瞬间启动,个人虾、企业虾、云端虾等相关产品在云(CSIG)、社交与内容(PCG)等各事业部全面开花。腾讯和苹果非常相似,家底太厚,厚到可以任性地去等、去观察,历史证明其管理层从来都不是激进的风格,但眼下的市场情绪却总在逼迫其必须更加激进。
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模型竞争周期缩短与Anthropic吃掉SaaS市场
在硬件供应链方面,存储成本的提升给主流手机厂商带来了巨大的提价压力。然而苹果凭借相对长期的供应链稳定性,在其他人提价时保持稳定甚至部分品类降价,反而提升了性价比,在吐槽声中创下了各项销售记录,其在中国市场的销售额甚至超过了后面二到十位的总和。
展望二季度,基础大模型的最新版本甚至因为“超越了某些安全红线”、太强大以至于担心人类无法控制而不敢放出来(虽然其中包含营销成分)。这反向要求外面的“车壳子”必须更稳定、可控。未来的模型训练和复杂生态是个自主循环的闭环。
模型的竞争周期已大幅缩短,从早期的半年一周期,演变成三个月、甚至一两个月一波。中国各厂商在扩大圈子的同时各有侧重: * **Kimi与智谱:** 偏向 Co-agent 和 Coding。 * **MiniMax:** 强调多模态生态的融合。 * **阶跃星辰(节月):** 侧重与硬件厂商(具身智能、手机、车载)合作,往物理世界走。
在海外,OpenAI 与 Anthropic 的厮杀已进入拼刺刀阶段。Anthropic 过去三个月上线了 70 多个产品功能,其核心战略是 "Coding 加一切"。AI Coding 战场比想象中大得多,即使完全不会写代码的人,在使用这类 Coding Agent(如 Cloud Code、字节的 Tree)时,也只需给出任务和一句话,界限已被完全打破。
人类面对新事物第一反应往往是傲慢与怀疑,但 Coding 战场直接跨越了怀疑鸿沟,演变成了疯狂的争抢。原本企业 CIO 采购传统软件和 SaaS 公司的订阅预算,正在被这种更高效的方式直接从 100% 砍到 40% 甚至归零。Anthropic 过去几个月的月度 ARR 呈现翻番式增长,今天吃掉 Palantir,明天吃掉 ServiceNow。它发布一个关于网络安全漏洞发现的新功能,甚至能让当晚整个网络安全的 ETF 基金大跌 7 个点。相较之下,赌 2C 逻辑(靠用户留存、时长与性格记忆转化)的 OpenAI 在付费转化率上面临天花板,被迫开始调整战略。
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七分之一的成本优势与中国用户的付费扭转
中国厂商在追赶过程中,正在复制历史上屡次被证明过的“成本方式”:用美金与人民币之间约七分之一(规模化后可达十分之一)的成本,提供一个 80 到 85 分的产品,让用户用时间换取极致的性价比。智谱和 MiniMax 做模型所花的钱,差不多也只是美国头部厂商的百分之一。
这波新趋势扭转了过去二级市场和行业分析师对“中国用户直接付费意愿为零或负分”的偏见。越来越多的人开始接受为算力、Token 和编程服务付费,大盘正在跨越零分的坎。在视频板块,这种趋势尤为明显。Sea Dance 2.0 在从测试到正式上线的短短一两个月内,价格已经连续提升了三次,在供不应求的战略资源(算力)限制下,依然打破了原来的负向循环。
> “我们经历过这么多年各种各样的商品,好多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。”
在生态体验上,AI 正在为用户创造极强的付费理由。以办公和云存储为例,以前用户普遍鄙视 WPS,认为其被 Office 吊打且绝不付钱;但当它加入了 AI 功能后,用户花 100 多元觉得完全可以接受。有道云文档和 QQ 文档的竞争也是如此,用户以前付费是为了云存储,现在则是为了 AI 串联生态的能力。各大厂商近期推出的“一键提示词搬家”功能,正在加速将用户的数据汇拢。Google 在美国同样在赌这个故事,通过 Gmail、云盘、文档等丰满的生态入口来死死绑定用户。未来 AI 不是单点突破,卖的将是 complex、All-in-one 的综合账户。
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硬件的“咸鱼”困境与物理世界的物理极限
相比于软件的突飞猛进,AI 硬件领域的现状则是“故事吹得很好,最后体验总体比较拉”,许多大热的 AI 玩具买来两天后就被发现非常呆,对物理世界的理解极差,最后纷纷挂上咸鱼且卖不掉。
造成这种“时间差”的根本原因在于硬件的物理周期。软件可以按月甚至按天迭代,而硬件从设计、开模、小定、大定到上渠道,是以年为周期计算的。2026 年 4 月在售的智能硬件,大概率是 24 年立项、25 年下半年做完的。在立项时,很多今年爆发的推理大模型甚至还没发布,这导致硬件底层的智能水平天然被死死锁在上一代。这种高期待与低智能的落差,导致 AI 玩具和智能设备的退货率极高,甚至跟女装差不多(超过 50%)。同时,全球供应链成本上涨、内存、硬盘、芯片全部在涨价,直播间渠道费用高昂,让硬件创业举步维艰。
以 AR 眼镜行业为例,某些在行业报告和设计大奖中排名前一、前二的厂商,在报招股书时透露的历史总出货量其实也就几十万台,连早期大众阶段都未触及,更谈不上跨越鸿沟。这些公司成立九年十年,如果没有持续上市募资,现金流随时会断。
目前来看,短期内完全找不到手机被替换的可能性,所有的 AI 硬件(包括录音卡、眼镜)最终都变成了增强手机的 Hub。例如某车企做的眼镜,戴效果、重量和供应链能力都做得很好,但在跳出特定车主身份后,普通用户购买的理由完全不充分。全行业目前可能只有 Meta 达到了百万级的出货量,中国厂商大多还停留在万级体量。
同时,整个科技产业正在触碰硬生生的“物理极限”: * **半导体封装:** 台积电的封装已经到了 2 纳米,往 1 纳米突破极难。 * **光通信:** 铜线传输力不够,逼得整个行业开始从聊存储转向聊“光铜纤”。 * **基础设施:** 26 年统计显示,美国超过一半以上的数据中心因土地审批和电力问题硬生生延期,至 27、28 年的硬盘和算力产能已被全部订满。
物理极限已经封死,无法再轻易加个零。但另一边,全球仍有 80% 的人甚至没跟 AI 说过一句话,理想与现实的巨大 Gap 让人在激进与保守之间不断撕裂。在欧洲,信用卡的普及和高度完善的基建使得人们对移动支付并不感冒。世界是非常参差的,这需要从业者在摇旗呐喊的同时,时常回头审视规律。
`55:00` 豆包的欧洲博物馆体验与中美 AI 叙事的路径分歧
在聊到具体的 AI 应用时,嘉宾分享了自己近期在欧洲的切身感受,感叹“AI 约等于豆包”。过去在欧洲逛博物馆时,往往必须购买官方的语音导览器,而现在只要把豆包对准眼前的建筑或画作,结合 LBS(基于位置的服务)基础,它就能精准地进行讲解。嘉宾甚至怀疑豆包专门针对博物馆和景点场景进行了深度优化,因为这种体验极其丝滑,基本可以说把传统做导览器的核心业务给“干掉了”。这也引发了关于中美 AI 发展路径分歧的讨论:中国在 2C(面向消费者)端、尤其是对普罗大众民众体验端的理解上确实非常强,AI 能力的注入让许多原本做不好的事情变得更加深入。
相比之下,目前行业中存在着两种截然不同的 AI 叙事。一边是以美国为主导的 2B(面向企业)生产力叙事,侧重于替代白领工作、提升组织效率;另一波则是更具中国特色的叙事,聚焦于老百姓的日常娱乐。例如许多父辈现在非常热衷于使用抖音里的 AI 生成功能来制作小视频,每天发得不亦乐乎。这种极具普适性的应用,就像让千万普通人低成本、高快乐地“订了一杯奶茶”一样,切中了大众最真实、最接地气的需求。
- **应用案例**:豆包与上海某展馆(如福美等展览)开展直接合作,将 AI 导览直接引入展厅。 - **中美路径对比**:美国偏向 2B 生产力与白领替代叙事;中国偏向 2C 娱乐体验,强调对普罗大众日常需求的普适性满足。
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`56:56` 顶级高管的 AI 盲区与海啸将至的“沙滩拍照”心态
尽管 AI 概念轰轰烈烈,但它在现实中的普及程度远没有圈内人想象得那么高。嘉宾分享了一个极具反差感的社交片段:他最近接触了一位全球 500 强旅游行业前 100 名公司的中国区事业群总裁。当被问及平时都用哪些 AI 时,嘉宾列举了 Anthropic、Claude、Gemini 等顶尖工具,对方却一脸茫然地反问“这三个是什么”。后来嘉宾意识到,这些身处顶级精英阶层、控制着大量资源和决策的人,身边往往围着好几个助理,这些助理本身就是最高效的“人工 Agent(智能体)”。他们早就习惯了“一个眼神就知道要什么”的秘书体系,原来的工作流程已经把时间塞满,他们既没有空间也没有动力去通过 AI 追求所谓的“提效”。
这种社会不同阶层对 AI 的感知差异,让嘉宾联想到了一个生动的“海啸比喻”。当科技海啸来临的时候,站在沙滩第一线的人(如科技圈从业者)感知最为强烈,眼睁睁看着巨大的浪头拍过来;然而离沙滩 100 米甚至 1 公里远的人,却觉得洪水绝对不会淹到自己这里。面对滔滔巨浪,他们的第一反应甚至不是逃跑,而是笃定地“先拿出手机拍个照”,甚至认为那个浪根本拍不倒人。这种麻木与迟钝,恰恰是人在面对未知的时代剧变时最真实的“人之常情”。
- **高管现状**:拥有成熟的人类助理团队,工作流高度饱和,缺乏使用 AI 提效的客观动力。 - **海啸比喻**:一线从业者焦虑紧迫(身处沙滩);离得远的人缺乏危机感,甚至围观拍照(离沙滩 100 米/1 公里处)。
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`58:14` 肉身赴美的体感期待与 AlphaGo 十周年的时代焦虑
由于下周即将启程前往美国加州硅谷参加重大会议,主持人和嘉宾聊起了这次“去铁岭见见世面”的预期。嘉宾直言,在如今这个“世界是平的”的信息时代,昨晚海外发生的事情最晚第二天国内就能实时掌握。因此,从纯粹获取信息的角度来看,肉身出国其实没有太多神秘的期待,不可能真的指望去“舔舔世面”。他这次去更在乎的是一种“肉身的体感”——去第一线看看那些真正在做相关业务的人在聊什么、说什么、在感受和关注什么。信息只在关注它的人面前是平的,对于不关注的人来说,另一个世界就像没发生一样,“哈萨比斯是谁?可能人家还以为是一块巧克力,没有人 care”。
由哈萨比斯(Demis Hassabis)聊开去,恰逢 AlphaGo(阿尔法狗)战胜李世石十周年。嘉宾认为这个历史节点非常值得今天处于严重焦虑中的行业回头重看。最近几个月业界的焦虑感极强,反 AI 游行在全美蔓延,白领失业率提升,许多人肉身感受到了被 AI “蒸馏”(意指被精简、替代后失去社会价值)的残酷。面对这种全球蔓延的肉眼可见的焦虑,经济学家或教育学家的宏大叙事往往无法提供个体慰藉。反观十年前,大家看 AlphaGo 战胜李世石就像是在“看乐子”,根本不知道人类即将迎来什么,正所谓“初听不知曲中意,再听已是曲中人”,当年的围棋界震惊,与今天各行各业正在经历的冲击如出一辙。
- **赴美目的**:不为追求信息差,旨在肉身感知硅谷一线的真实探讨氛围与情绪体感。 - **社会现象**:山姆·奥特曼(Sam Altman)的家近期遭遇第二次袭击;全美多地爆发反 AI 游行。 - **时代隐喻**:被 AI “蒸馏”代表个体在生产力链条中被替代、不再被需要。
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`01:00:00` Grok 约战 Faker、错失英伟达的历史反思与节目尾声
为了给时代寻找心灵的改善与慰藉,韩国业界近期又“整了新活”。马斯克旗下的 AI 公司 xAI(其模型为 Grok)正在游戏领域复刻当年 AlphaGo 的神话——他们邀请了《英雄联盟》历史上的“六冠王”、被称为电竞乔丹的明星选手 Faker(李相赫)及其战队 T1,来与 Grok 进行一场人机大战。前两天韩国还专门做了一档节目,让 Faker 与李世石展开了一场跨越十年的传奇对话。这一次,AI 被严厉要求必须“像人类一样玩游戏”,即通过视觉看着屏幕、物理操控鼠标键盘来对决,而不是直接在后台进行端口对接或命令行指令。围棋的变数曾被认为无法穷举,而今天的电竞游戏由于包含更多瞬时反应、复杂系统决策与不可控性,人类再次默认机器很难攻克。这场十年一遇的对决,将再次测试人类经验的边界。
回顾这十年,嘉宾开玩笑说,如果有什么深刻的反思,那就是“那一年应该买英伟达(NVIDIA)”。当年英伟达被外界定性为“卖电脑配件的”,只是一家给游戏玩家卖显卡的公司,谁能想到今天能赚这么多。后来琢磨发现,黄仁勋其实自始至终都没有骗大家,他一直在财报会上强调“我不是卖显卡的,这个东西应用很广阔”,但在火爆之前,所有人都当他在“放屁”,认为超越显卡定义的说辞都叫“智商税”——人往往只能相信自己当下能看到的东西。
在节目的最后,主持人提到了制作 AI 节目的核心痛点:时效性。普通的节目可以慢慢剪辑,留到下个月发也无妨;但 AI 领域的迭代速度太快,节目必须“立刻、马上剪出来”,否则后天可能就直接过时不用发了。主持人希望在庄老师肉身赴美前将这期内容发布,等他美国归来,看看是否又有颠覆性的事情发生。节目在向观众表达感谢、邀请加入社群以及推广公众号“竞技波财经”的尾声中圆满结束。
- **人机大战新赛制**:Grok 对战 T1 战队及 Faker;AI 必须模拟人类操作(看屏幕、动鼠标键盘),不得使用后台命令行指令。 - **商业反思**:十年前的英伟达被主流舆论视为纯粹的“显卡/游戏配件厂商”,其算力愿景曾被市场严重低估。 - **宣发渠道**:公众号“竞技波财经”,全视频平台同名。
## Notable quotes > 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。
> 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。
> 我们经历过这么多年各种各样的商品,好多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。
> `55:00` AI 约等于豆包
> `56:56` 这三个是什么 — 某中国区事业群总裁
> `58:14` 去铁岭见见世面
> `58:14` 哈萨比斯是谁?可能人家还以为是一块巧克力,没有人 care
> `58:14` 初听不知曲中意,再听已是曲中人
> `01:00:00` 像人类一样玩游戏
> `01:00:00` 那一年应该买英伟达(NVIDIA)
> `01:00:00` 我不是卖显卡的,这个东西应用很广阔 — 黄仁勋
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