Episodes
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前面几集节目，我和大家一起遇见了许多年轻的面孔——他们是AI时代原生的创业者和技术领袖。但是AI对社会的渗透是全方位的，不止于新技术与新产品。
今天我们的嘉宾是安克创新的创始人兼CEO阳萌。他是1982年生人，2011年开始创业，如今掌舵一家市值超过600亿人民币的科技企业。
面对新的范式变化，阳萌会怎么做？尤其在消费电子这个无限战争、速生速死的赛场之上。
他有很多对产品与组织方法论的思考。
接下来，就是我对阳萌的访谈。
OUTLINE:
00:01:13 不叛逆中的叛逆
00:14:34 这世界特别公平
00:31:13 打游戏，我开始选了easy模式
01:02:27 现在我想去打hard难度
01:48:29 我不是集权的人
02:04:17 高利润的公司要融资和IPO么？
02:14:34 消费电子的死与生
02:28:59 AI的组织革命
02:58:42 你永远还是要相信人性
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本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。
在我们之前那次访谈（70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。
在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，造人形机器人的胜率也要比造车低得多。
对此，何小鹏在2025年下了更大的赌注。
我们这次从“赌”开始聊起。他也聊了聊人形机器人Iron的诞生与意外、技术变革下CEO的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。
接下来，就是我对何小鹏的访谈。
OUTLINE:
00:02:00 CEO使用AI小调研
00:11:24 不能做缝合怪
00:18:23 2025年下的赌注
00:41:15 IRON机器人的诞生故事
00:49:51 去年那场意外
00:57:43 我们有两成胜率
01:09:20 新车GX
01:17:17 没有一家游出血海
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Episodes manquant?
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今天是我们的系列节目《雨森的创投观察》第2集。
在《雨森的创投观察》第1集（我们节目124集）中，真格基金管理合伙人戴雨森预言称，2026年的关键词是“The Year of R”，他彼时较为谨慎，觉得2026年将是一个现实与回调之年。并在过年前清空了所有二级市场股票。
现在过去了小半年，很多人说他的一部分观点有点打脸。雨森经过了短暂的内心挣扎，决定还是继续录制我们的系列节目。他将持续分享自己的投资思考。
OUTLINE:
Strong Opinions, Weakly Held
00:02:00 雨森回应第一集“被打脸”往事：“Strong Opinions, Weakly Held”
00:06:50 我的二级市场投资偶像是Stanley Freeman Druckenmiller
00:09:07 在《雨森的创投观察》第1集，我说对了什么？说错了什么？
00:13:06 理解Anthropic的选择、组织和价值观（Dario的memo和对齐）
00:18:57 Harness由模型公司第一方地来做，更有优势吗？
00:20:07 Anthropic vs OpenAI，Claude Code vs Codex
00:23:17 “Year of Return”，到今天return的问题并没有真正被解答
好的Harness是很有生命力的，Harness本身更像OS，模型更像处理器
00:34:05 重新总结2026年的大叙事、大变化
00:37:14 在模型外面包了越来越多的层次，“壳”早已不是简单的壳：model - harness - context - runtime
00:41:30 通过Harness带来的数据也能够反哺模型的训练，形成数据飞轮。Chatbot没有数据飞轮，是因为普通人的聊天很难给模型带来新的知识。但Agentic模型要的就是帮用户解决真实问题，用户真实使用产品的轨迹是很好的训练资料
00:44:45 之前节目中罗福莉和姚顺宇的观点差异（关于Harness重要性），其实不矛盾
00:46:26 一个好的Harness是很有生命力的。按照出现顺序，像Manus、Claude Code、OpenClaw、Codex、Hermes是用户喜欢的Coding Agent Harness，甚至说ChatGPT可以认为是GPT API的第一个 Harness
00:52:25 我认为Harness本身更像是OS：之前广密有一个比方说，模型公司是新生代的OS，但我感觉，模型更像是驱动OS的处理器，我们看到有越来越多的应用是跟用户的Harness对接，而并非直接跟用户使用的底层模型去进行耦合
00:55:24 一个反直觉的现象是，勇敢地去做创新，勇敢地去做通用的，是有大机会的
00:57:33 我的第一个暴论：“AGI是在缩水的”
00:59:20 模型能力提升会不会向下吞并Harness的空间？有可能出现Agent的网络效应
字节系创始人，要把在字节学的东西，自己颠覆自己
01:04:03 2026年各个基金投的创业公司变多了，估值也变高了
01:04:07 创业者要做大厂看不上的事情，比如曾经的“套壳”、“开源”
01:10:50 好的创始人和好的方向有时候是共振的
01:21:26 “你原来的护城河可能会变成你的软肋”
01:26:24 对于AI产品，大DAU应该成为目标吗？ 大DAU vs 高质量任务，优化哪个指标？
01:28:51 “AI有点像外星人，来到了人类的世界”，这里面的机会
01:34:35 AI时代的组织与组织变革
01:38:51 “下一个字节跳动级的公司可能长得不像字节”
01:41:42 我的第二个暴论：“字节系创始人，要把在字节学的东西，自己颠覆自己”
01:42:37 我眼中的AI创业框架和大机会
01:48:01 美国vs中国创业端对比
02:01:30 思考需要刻意练习，创新需要刻意练习
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今天是我们的系列节目《Freda的投资札记》第2集。
可能有听众是第一次听我们的节目，那还是先介绍一下——Freda Duan在湾区做投资，是Altimeter Capital的合伙人。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英伟达、存储芯片、Snowflake、Robinhood等。
在《Freda的投资札记》第1集，也就是我们的125集节目中，Freda深入分析了当下美国的明星公司，给他们的巨额投入算了算账；也探讨了美国资本新秩序，以及当时大家很关心的泡沫。
可以预告一下的是，在本集，我们除了一如既往聊AI和投资这些很干的内容——如，Tokenmaxxing、AI时代的组织架构；还会聊一些感性的东西，尤其在这个充满不确定、每个人都很焦虑和孤独的时代，人和人的关系剩下什么？
OUTLINE:
02:13 Token的世界
Token是一个非常容易误导人的单位
同样一个task，不同模型消耗的token可能差几十倍，甚至上百倍
Token消耗是越多越好吗？肯定不是越多越好，而且是反过来的
Tokenmaxxing 现在有大量浪费 - 是的；Token用量未来还会继续上升 - 也对
行业会逐渐从按token收费，转向按效果收费
11:44 模型公司的赛点与竞争
Coding Agent成熟之后，出现了一个很重要的loop：better AI makes better AI
现在到了无法追赶的地步了吗？用一个不太恰当的类比 - 马车换汽车
最早的汽车经常抛锚，跑在前面的几匹快马还能跟一跟、追一追，那时候两者差距没有那么清楚；但一旦汽车可以稳定跑起来，没有汽车引擎的马，再快也追不上
OpenAI按GPT和Coding两条主线重组，把Coding放到非常高的位置；Google是Sergey直接管Coding；Meta内部也开始推自己的Coding model，目标是年底前做出SOTA；xAI公开收购Cursor
27:41 投资人是在抛弃软件公司吗？
Anthropic Cowork这么成功的产品，是两个人做出来的，AI来了以后，值得重新思考“一个公司到底应该需要多少人”
投资人是在抛弃软件公司吗？对，是。最简单的投资逻辑是discount rate
哪些软件更脆弱？AI时代新的软件机会在哪里？软件是不是要为Agent重新设计？
36:32 组织架构变革
Dario提过两个概念：technology diffusion和economic diffusion
AI现在在曲线的哪个位置？在“把电机塞进蒸汽机位置”这一阶段——每个人都在把AI加进自己的工作流，但很少有人退一步问：这个流程本身、这家公司本身，为什么长成现在这样？为什么需要这么多层级？
接力赛变篮球赛——过去是接力赛，一棒接一棒，每一棒都是一次翻译、一次等待；未来更像篮球赛，3到5个人的小分队，必要技能都在队里，同步推进，自己拍板，只有重大方向才往上升级
44:21 AI对投资行业的影响
投资行业是一个非常低效的行业，大量时间花在找信息、清洗数据、比较预期、判断positioning
我这几个月想的问题是：如果给Agent足够干净的数据和足够清晰的交易目标，它有没有可能做的比我好？
AI时代会让更多人参与股市，散户行为会更复杂，也更值得tracking
投资本质上会越来越像一个解构市场玩家的游戏
50:08 应用创业公司还剩什么？
AI这波创业公司，哪些方向已经跑出收入？一波快问快答
这几年经历了一个过程 - 23年大家特别担心模型公司吃一切，wrapper大家都不敢碰；过去两年大家不担心了，因为应用或者叫wrappers收入增长很快；但到了今年我现在又重新开始担心了
Anthropic先吃编程这一块，现在第二大业务吃金融领域；OpenAI马上自己推出音频模型，对ElevenLabs会是什么影响？OpenAI和Anthropic都和大的私募基金合作，把自己模型推到私募基金的被投企业里面，这个决心是很大的，真的adoption还没有开始
2026年了，你还投应用创业公司吗？
硅谷最火的是Neo Labs，另一个很重要方向是给Agent用的基础设施
01:00:42 大票和资本市场
01:08:33 AI会带来裁员和通缩吗？
01:14:17 焦虑、孤独与人的连接
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姚顺宇戴了一副茶色眼镜走过来，这副眼镜会随光线变化而改变颜色。
硅谷AI业界有两位Yao Shunyu，他们曾是清华同一届毕业生，这让姚顺雨与姚顺宇时常成为话题人物。
前一位姚顺雨2025年从OpenAI跳槽到腾讯，他去年来过我们节目（第115集）；后一位姚顺宇也于同年跳槽，从Anthropic来到Google DeepMind。
今天的嘉宾姚顺宇，毕业于清华和斯坦福大学，曾经的研究方向是理论物理——非厄米系统、量子物理与高能物理。他的人生奋斗姿态是——“总想挑战一些自己不太会的事”。
他人生最大的一次跨步是博士毕业，毅然决然离开深造9年的物理，来到崭新的AI行业。过去两年，他先后在Anthropic和Google DeepMind出任研究科学家，参与了Claude 3.7、4.5、Gemini 3等关键模型的开发过程。
姚顺宇一点也不nerd。有时，他会令你猝不及防，突然发表一点“小疯”言论。
第一次见面，他就对我说：“我在这个行业又没有什么导师，又没有什么旧友，我当然想喷谁喷谁。”
转行AI的两年，他变得越来越直接，越来越不害怕得罪人。访谈中，他也说了一些直白言论：
“AI个人英雄主义时代已经过去了，所以也没有什么英雄，有时候甚至觉得旧时代英雄有点蠢。”
“没有哪个老登是你的亲属，所以你觉得他傻，他就是傻，就可以直接说他傻。无所谓的啊。（笑）”
“现在大家都是冲浪的人，本质上是那个浪，而不是你那个冲浪的人。”
“AI这个事，本来也不太需要脑子——真的不太需要脑子。这个行业最重要的特质，就是靠谱，就是做事细，对自己做的事情负责任。”
“你不用太担心因为自己的观点而惹到什么人。只要你的观点是自洽的，不是说随便喷人，你是有一套自己的理解。最终你在这个领域做的怎样，是有客观评价标准的——大家是会尊重你的。”
不过，在描述自己的研究时，姚顺宇又显得异常审慎。
他对于这些工作的描述是：“我自己对那个事没那么重要，更多的是，我很幸运，有机会在那个时候加入了一个重要的项目，做了一些事。”
他反复强调，AI个人英雄主义的时代已经过去了，现在都是集体主义的故事，要对神话个体的一切叙事充满警惕。
我们的节目录制于2026年3月，距离我们这次节目录制完，世界又发生了许多意想不到的变化：Meta对Manus的收购被撤销、Cursor可能被SpaceX收购、xAI将终止独立运营并入SpaceX，并更名为SpaceXAI等等。如果我们的谈话内容有一定滞后性，请大家多包涵——AI的世界实在变化太快、太出乎意料了。
可能还要特别说明的一点是，技术细节会涉及企业机密，有一些嘉宾是不方便分享的，也请大家能够包容。
在访谈中，我们尽最大可能和大家一起学习AI。你会收获姚顺宇在Anthroic和Google Gemini的技术探索历程与思考洞察。
而对于那些离经叛道的微小片刻，还请允许我们小疯一下。
接下来，就是我对顺宇的访谈。
OUTLINE:
00:02:41 两个Shunyu Yao
00:06:50 竞争与逃逸
00:26:37 “Pre-train没有到头”
00:36:23 Coding的爆发
00:51:25 字节和豆包
00:54:45 "硬蒸"和"聪明的蒸"
01:05:22 机器人
01:10:00 在Underdog之地赌一把
01:20:59 非厄米系统与量子物理
01:37:42 高能物理
01:44:24 物理与AI
01:53:47 在Anthropic训练Claude 3.7、4.5
02:36:18 "AI本质是简单的"
02:42:25 在Google DeepMind训练Gemini 3
03:02:43 "Pre-train也是一种RL"
03:08:04 技术预测
03:14:06 组织搭建
03:24:48 集体主义胜利
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本集的文字版：《独家对话姚顺宇：请允许我小疯一下》
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前面在福莉和广密的节目中，我们深入揭示了AI的进化从第一幕Chat走向第二幕Agent。可以说，Agent是2026年的高频词。
关于Agent，我一直非常希望深入技术原理层，给大家做一次技术讲解，能够让我们一起非常清晰地了解技术的脉络。
今天我邀请的是俄亥俄州立大学计算机系教授、也是创业公司NeoCognition创始人，苏煜。苏煜是少数见证过Agent演化史的学者，研究方向是Language Agent。我们从更长周期复盘了Agent的技术演进史，尤其是最近三年Language Agent的快速进化。此外，苏煜也是2025年“斯隆研究奖”得主。
接下来，是我们对Agent的技术综述。
祝大家五一假期学习快乐啦^。^
OUTLINE:
00:02:00 苏煜是谁
00:03:30 Agent的技术演进史：从Logical Agent（1960-90s） → Neural Agent（2000年以后，神经代理） → Semantic Parsing（另一边的故事，语义解析） → Language Agent（语言代理）
00:27:21 人类的进化史来说，语言非常晚发生，但对人类文明有了指数型发展
00:29:28 过去三年发展速度比过去几十年都要快，复盘Language Agent上的关键工作
00:40:56 At the end of the day，大家想要的就是universal digital agent；边界的消弭和coding有关
00:45:18 我是最早从Semantic Parsing转型做Language Agent的学者之一
00:48:56 OpenClaw Moment和ChatGPT Moment有非常多相似的地方
00:55:10 中美科技辐射的pattern不同，中国更全民化，在应用层的动作更快
01:02:05 创业新公司NeoCognition，最近融完了一轮$40M的seed round
01:20:30 聊聊Continual Learning、世界模型、交互（GUI vs. CLI）
01:44:34 Agent现在最大的瓶颈是什么？对2026年Agent进展的预期？
01:47:09 各个大厂都在Agent上bet什么，有什么有意思的bets？
01:52:47 我们这一代人经历了Agent的完整周期，我喜欢搭建conceptional framework
02:10:13 最后的快问快答
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2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕——从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。
在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空间有很多标签，例如“AI天才少女”，但她不喜欢这个称呼。
这次是她的第一次访谈，也是她第一次进行长时间的技术访谈。
我们系统性地谈论了，2026年由Claude Opus 4.6、OpenClaw等技术变量所触发的AI巨震，以及后续结构性影响。
在这个生产力大爆炸的时代，人人都有危机感。哪怕是对于亲手训练模型的研究者来说。
“我之前认为我们自己做的工作已经足够有创造力、足够不会被Skill化、不会被Workflow化。但我现在发现，它竟然也能！那它可不可以训出更强的模型？自己左脚踩右脚就提升了？——这是这一两年会发生的事情。”
当人类的知识与智慧内化为模型能力，未来的人类去做什么？我们的社会如何消化这次剧烈的技术变革？——这些宏大的时代命题我们不得而知。
但无论如何，这仍然是一次信息密度极大的访谈——你能从中看见，当面临一次巨大技术范式转折时，一家AI Lab内部，在技术押注、资源调配、组织与人员等诸多方面的系列举措。而它应对巨变的根基是，文化与价值观的成型。
罗福莉对当下有一些关键的技术判断： Anthropic的路径是正确的，这是当下共识。 在路径更清晰的情况下，国内大模型团队进入加速追赶的状态。现在大家在Pre-train上的代差是基本没有的，或者说非常接近。 现在至少跟23年要去追平Pre-train的差距一样，大家很all in，要去做好Agent的Post-train。更具体说，是在Agent上怎么做好RL的scaling。 系统从“以Rollout推理引擎为核心”，转变为“以Agent为核心”的一个更复杂系统。这对团队提出了更高的要求：必须具备足够敏捷性，能够快速开发出适配当前时代的RL Infra系统。 接下来两三个月，大家怎么发生变化，是考验团队整体研究水平、技术敏捷程度，以及怎么拥抱新的范式来做研究的关键。 一个for更长期的事情：我们不会在1T水平上走太久。如果要拿到下一个阶段的领先，就要寻求更大规模scaling。到底是去scaling模型的参数量，还是去scaling什么东西？以及要在什么样的芯片上去scaling？——这是当下立即需要去决策和判断的，这才决定了大半年过后谁更领先。在卡的调配上： 至少在Chat时代，for研究、for Pre-train和for Post-train的用卡比例非常夸张，比如3比5比1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3比1比1。 预训练跟后训练一个比例，这是今年可能发生的很大变化。顶尖团队应该都是1比1了。在组织的重组上： 做后训练现在一个重要的范式变化是，需要具备diversity（多样性），让预训练的人做后训练是个很好的补充。“接下来两三个月会非常精彩。”罗福莉称。
接下来，就是我对罗福莉的访谈。
OUTLINE:
00:02:16 OpenClaw引发巨变
00:24:17 群体智能提升Agent框架
00:41:31 2026是生产力变革之年
01:01:45 Agent的自进化与自迭代
01:19:39 MiMo-V2：觉醒和伏击
01:45:24 1T模型是入场券
01:52:33 组织平权
02:02:56 训练细节和成本
02:09:03 另类架构
02:22:32 AI没有生存危机
02:39:12 每天在否认昨天的自己
02:48:34 过去3年的AI进化史
03:05:54 当下共识与竞争
03:19:45 环境比经验更重要
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2026年，美国诞生了一系列的Neo Labs（新型研究室）。Neo Labs是近年兴起的一个新概念，专指由顶级AI研究者创立、以基础模型或新一代智能体系为目标、融资规模巨大、研究导向很强的一类新型AI实验室。我们133集的嘉宾，来自AMI Labs的谢赛宁是，今天我们邀请的是另外一位。
她是《商业访谈录》至今最年轻的一位嘉宾，是一位00后华人女孩，网络空间有人会叫她“数学少女”——她的名字是洪乐潼Carina，这是她第一次接受中文访谈。
她探索的方向是AI for Math，所创办的公司Axiom（公理）刚完成2亿美元的A轮融资，估值16亿美金。
而她引起很多人的关注，来自于这样一条新闻：57岁美国终身教授小野肯（Ken Ono）突然辞职，去给24岁的华人女孩打工。
我们谈论了许多数学与美、被创造的与被发现的数学、数学天书中的证明与公理、最不可能的创业者的创业旅途，当然还有AI for Math。
接下来，是我对洪乐潼的访谈。
OUTLINE:
00:02:14 被创造的与被发现的
00:14:38 bounded vs free attention
00:32:14 对苦难上瘾
00:50:21 数论多美啊!
01:02:26 Verve Coffee
01:16:23 最不可能创业的创业者
01:38:33 没有人喜欢融资
02:07:17 小野肯的邮件
02:19:51 数学天书中的证明
02:24:38 Al for Math
03:03:50 把数学变成Lean
03:09:59 数学家的直觉
03:26:18 登月要么成功，要么失败
03:54:17 与数学家共进晚餐
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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
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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；
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DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。
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2026年，除了嘉宾访谈，我们也很希望推出一些内部人士的产业单集。今天就是这样的一次尝试。
我们知道数据、算力、算法，是驱动人工智能的三驾马车。今天这集节目我们邀请我们的返场嘉宾、光轮智能创始人兼CEO谢晨，试图通过一集节目完整聊聊这其中一架马车——数据。我们尝试来做一个“数据的产业综述”。
大语言模型的数据遇到撞墙的难题，机器人的数据则处于一片荒漠中。数据产业是如何运转的？一些人正在探索的仿真数据、数据金字塔等将如何改变产业格局？
OUTLINE：
00:01:07 寻觅
00:20:09 综述
00:41:39 共生
00:48:30 势力
01:06:56 历程
01:14:45 迹象
01:32:00 对照
01:42:40 金字塔
01:55:31 定价
02:02:50 Recipe
02:17:06 版图
02:28:52 终点
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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”
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本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》
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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”》
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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”》
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过去两年，张月光仿佛消失了。
这位产品经理在2023年创造过妙鸭这样现象级AI产品，但在妙鸭走红后，仅3个月他便从阿里辞职。他说，这源于他独自在日本京都的鸭川边，坐了一夜，想清楚了许多重要的人生决定。
2024年初，张月光筹措资金，创业沐言智语。这家公司成为那年AI应用型公司里融资额最高的初创公司之一。
有人说，投资人在没有产品的情况下，对他“盲注”4轮，累计金额近三亿元人民币。也有人开玩笑，张月光是在拿着融资额的利息养公司。
过去两年，我和张月光见了很多次，他在尝试的产品形态每一次都有一些变化，他也并不掩饰自己的困惑，坦言的确有一段时间“看不懂”。转折来自半年前。
一位师承于互联网时代的产品经理，当他转向AI，会经历怎样的试错与求索？又要跨越怎样的认知鸿沟？——让我无比意外的是，张月光说，他后来才意识到，妙鸭根本不是AI Native的产品。
沐言智语现阶段正在做的有两款主力产品：AI乙女游戏《星眠》，和即将要推出的Agent产品Dokie。他说，他的探索期结束了，他终于找到那个他愿意集公司之重力下注的东西。
接下来是我对张月光的访谈。
期待2026年，我们和AI共同进步！
（张月光坐在鸭川边思考人生的长夜）
02:00 嘉宾小传2012年清华计算机毕业，大三发现自己卷不了Coding
2018年第一次失败的创业与产品（元音）
上次创业到最后非常困惑：不知道自己为什么要开始创业
我在字节的两段经历（时光相册、今日头条专项）
这次创业前的人生链路：SaaS公司>支付宝>字节>创业>阿里优酷
2023年国庆节的凌晨，在京都鸭川边坐着，决定了第二次创业
我的原则：“我想35岁-45岁，和同一群人做同一件事情”
16:56 在大厂打怪升级的游戏27岁是字节3-2，30岁是阿里P9
大厂普遍有两种战役：外部战役和内部战役
坦白说，大厂游戏会让绝大部分人变成内部作战的人
AI提供了外部游戏的增量，否则只能打内部游戏
创业最好的理由是两个：1、你就想当老板；2、你特别想让一件事发生；但凡想发财、想成名，创业的期望收益都很差
长视频平台不是平台，就像电影院不是平台一样，说到底它是内容产品
2023年我开会说：“从今天开始关于优酷的各种会我都不参与了”
28:28 妙鸭不是一个AI Native产品，那什么是？我喜欢One Way Door产品（单向门产品）
互联网时代的产品设计是面向流程的设计，好的产品比如微信是游乐园，但也是有限自由度
但AI Native产品非常开放，不仅是输入开放，输出也是开放的
从互联网产品设计到AI Native产品设计，有一个巨大的范式变化：从流程设计到上下文设计
传统互联网产品团队的协作方式在今天很有可能出现问题
42:04 设计AI产品究竟需要什么样的AI组织？决策边界在变模糊，Taste变得非常重要，从线形工作变成两段式
妙鸭和美图秀秀不在一桌，它本质是写真生意
我们发现很难让一个模型做到真、像、美，于是我们让三个模型同时做
最多时用了接近2万张推理卡
妙鸭添加了我人生的幸福时刻：和同事在亮马桥喝酒那天，日收入破了100万
2023年7月到10月忙得屁滚尿流，10月休假决定辞职，一切戛然而止
01:01:16 出发第二次创业啦这代AI技术应该是“创造AI人口”，而不是“创造AI服务”
AI会被连接到整个人类网络里来
今天的专业技能正在贬值，多元化的品味、博学程度决定团队上限
“人应该负责Will，人应该负责Skill”
2023年作为融资额最高的AI应用公司之一，投资人为什么在没有产品的情况下，“盲注”？
行业里的人开玩笑说，“我们天天在花利息”
01:14:29 上路后，产品的多次选择和变化一条确定的线路：以交互为核心的AI乙女游戏（星眠）
一条不确定的线路：花了1年摸索，做了三四个小产品，比如播客、信息工具、图像工具
说说我们为什么之前做了一个播客产品，然后放弃了？
新的内容平台的唯一机会：新媒介、新交互，产生新平台
Sora绝不可能成为新平台，但是ChatGPT可以
我觉得Chatbot的商业空间是难以想象的大，可能是人类有史以来从没见过的商业模式——它背后藏着长程的决策控制的能力
抖音式的短视频交互剥夺了你的信息自主权，Chatbot有机会剥夺你的自主决策权
它可以控制你，那么它可以拿很高的Take Rate（抽佣率）
02:01:21 从模型范式过渡到Agent范式让Agent做到更多你完全做不到的事情
Manus是一个“比硅谷更硅谷的童话故事”，Meta买到了一个范式的代表
我不想做Manus这样的Agent，即将发布新产品：Dokie
我很在意Latency（延迟），希望持续协作
为什么Dokie选择PPT这么窄的赛道？——“别说the first了，我们都开始the last了”
我的产品哲学：不是the first，90分等于0分，没有人觉得这是AI做的，做出One Way Door/单向门体验
回答天问：怎么看待和模型公司的竞争？（应用公司都在用Claude的tool call）
星眠做的不是我的AI朋友，Dokie做的是一个突破我能力边界的AI朋友
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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
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本集由语言即世界工作室与微博财经联合呈现。
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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》
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这里是《全球大模型季报》的第8集，也是我和广密跨年对谈的第三年了！
这集节目将带你看到，在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下，全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟？各个前沿实验室在探索哪些新范式？硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室？
如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议，欢迎大家在评论区留言，我们都会看到。
2025的最后，期待我们和AI共同进步！
AI War：一场全球巨头都输不起的竞争
02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了
03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧
07:38 OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入
13:10 有的公司是“巨头的棋子价值”
13:32 OpenAI做商业化的速度问题
15:04 纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU
17:16 Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟
交替领先是顶尖模型的新常态
17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态
25:40 这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data
27:40 Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？
31:20 另一个判断是：最终的最终，ChatGPT会融合传统Search，最终也会吃掉传统Search广告的份额
35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了，但Google危机没有真正解除
Pre-training和RL之后的第三个范式：Online learning
36:01 Pre-training scaling确实快结束了，但Online learning刚开始
38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强：Anthropic是OpenAI最早的Scaling team，Ilya是Pre-training team，Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team
40:01 说一个暴论：大家提的机器人、世界模型、多模态，很多可能是假问题，Online learning可能才是唯一重要的真问题
41:01 Pre-training预训练是石油，化石燃料；RL专家数据是新能源，有用但总量少；Online Learning是核聚变，还没突破，突破了无敌，人类进入硅基时代
AGI像马拉松 or 自动驾驶？持久战+现金流之战
43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据，这类任务就是不work，只有压缩过这类数据，才work——今天的模型还是巨大的压缩器
44:33 “模型即产品，数据即模型”
44:45 听过一个rumor：Sam在内部说先忘掉AGI？
45:04 局部L3/L4，很难整体L4：现实一点的是，在知识工作者群体，局部L3/L4的体验是能看到的，比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent
现阶段对于投资的思考（不作为投资建议）
47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic
现在是：25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC，每家都放一点
另外是今天要bet 3年后的范式和winner了，Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下
2026年，湾区的重要趋势和信号
50:57 2026年期待投资的主题
52:53 模型即产品，数据即模型
54:48 一横一纵：横向蒸馏人类专家知识，横向扩宽更多的行业领域；纵向就是下一代技术范式，Online learning，创造更高的经济价值
56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图
59:43 Robotics的最新进展和公司分布
01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况：越头部的公司越便宜，越头部的公司越没有Bubble
01:08:02 国内的大模型和应用公司
01:09:39 模型的下一个胜负手是什么？
华人创业者、基金和“中国的硅谷”
01:10:16 中美的AI叙事差异
01:12:15 对华人创业者想说啥
01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷？
01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗？
年终对话【站在2025年之外】
《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》
《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》
《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》
《126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格》
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在前几集节目，我们的年终回顾系列【站在2025年之外】，收录了金沙江朱啸虎、真格戴雨森、Altimeter Capital Freda Duan的声音。
今天我们将延续这个系列节目，嘉宾是红杉中国合伙人郑庆生。
郑庆生提供了一个更宏大的视角——他把时间尺度拉长到20年，回看中国从互联网、移动互联网到AI的三轮技术浪潮；又进一步，把视角放进了更宏观的经济史中，用“流量革命”来试图寻迹下一代to C流量节点的端倪。
很巧的是，他于2005年入行风险投资业，今年是他做投资人的20年。
在投资人的本职工作外，他也是一名新产品体验官、一位经济史爱好者。
嘉宾小传
02:00 从1984年开始学习编程讲起
17:17 2005年成为投资人以后：从盛大战投到挚信资本再到红杉资本
人类新的行为模式是不可预期的
19:09 豆瓣和大众点评对我投资生涯的影响：我对此充满了兴趣，是对人类前沿行为模式的探讨
22:19 我对阿北（豆瓣创始人）的印象：“他和豆瓣是合一的”
23:21 我对张涛（大众点评创始人）的印象：“更成熟的有敏感产品洞察力的企业家”
23:55 现在回头看，Web2.0是在人类社会第一次数字化之后做了一波线上内容的产品创新，再往后，共享经济是又做了一次线上、线下结合的大规模创新
24:31 一位经济史爱好者眼中的中国创投20年：05年以前、10年以后、15年以后（Pinterest的范式直接影响了后来的内容平台）
29:13 站在历史的后视镜看，各个内容平台的诞生、繁荣、陨落
“文字是高级形态的知识产品”
“图文混排倾向于覆盖文字”
“短视频是人类认识世界的基础方式”
“最终，短视频挑战的是文字本身”
34:10 人类天然会进化到和自己本来不需要学习、不需要长时间成本投入，就能认知这个世界的方式，AI是不是也回到这点？
35:06 个人视角聊聊抖音、小红书、哔哩哔哩产品和他们的founders
“B站的founder更属于自己的产品，跟阿北一样”
“小红书是我到目前见过的最开放的产品结构”
39:56 总结：“人类新的行为模式总体是不可预期的”
42:26 我对于个人投资的审美和反思
48:23 为什么当我们觉得C端流量攫取殆尽时，小宇宙或播客会涌现？
“听觉是可以唯一多线程并用的感官”
经济史中的流量革命
50:51 移动互联网C端流量终结于短视频，18年、19年以后的很多年都缺乏大的创新，to C投资进入蛰伏期
53:27 流量是人类经济史的支点：公路〉铁路〉运河〉电力〉有线电话〉电视〉互联网
57:21 “你可以认为现在所有的优秀互联网to C产品都是一个巨大的城镇”
57:47 人工智能让我们看到了新的to C流量入口的潜力
01:00:19 不同点：AI时代所形成的网络不是带有自然垄断性质的网络，它的边际成本不趋近于0；更结果导向
01:04:34 人工智能引发了深层次的数字化，我认为会带来新的硬件机会，它可能是大模型之外另一个新的流量节点
01:09:53 为什么AI时代的产品没有形成双边网络效应？
01:12:20 AI产品的商业化比互联网、移动互联网要做的好
01:13:00 投资了Kimi、MiniMax，也投资了Manus，你觉得最终的价值会沉淀在模型公司还是应用公司？
AI有泡沫？就跟大海里有泡沫一样
01:18:24 AI时代，红杉的系统性投资策略
01:19:01 红杉对创始人的审美变化
01:19:45 我觉得“赛道覆盖”是对红杉的误解
01:22:10 Agent创业 vs App创业：现在是天生全球
01:23:50 过去三年在AI创业端的变化和节奏
01:24:40 对2026年的展望与预期
01:26:21 AI Bubble：“就跟大海里有泡沫一样”
01:28:39 见证了人类历史的三个流量革命
想象的共同体、抽象的生命和人格化代表
01:29:17 对从0到1、从1到10、从10到100和失败的创业者观察
“CEO要成为组织和制度人格化的象征”
“哪怕你做不到都得扮演”
“同时有两种天赋是很难得的，又有产品的敏感力， 又扮演组织和部队的人格”
01:32:05 CEO和MBTI
01:35:20 最后的快问快答
年终对话【站在2025年之外】：
《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》
《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》
《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》
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在年终对话系列【站在2025年之外】的前两集节目中：
朱啸虎提出“三年不会有泡沫”，“泡沫论调纯属无稽之谈”；
戴雨森则预测，2026年是“Year of R”，将会是一个现实回归之年。
今天推出的是系列第三集节目，嘉宾来自一线的硅谷视角。
1个多月前，在2025年11月初，Sam Altman上了一档由美国基金Altimeter Capital创始人主持的播客节目，在主持人连续追问OpenAI如何为1.4万亿美元级别算力与基础设施承诺买单时，Sam称：“If you want to sell your shares, I’ll find you a buyer. Enough.”（“如果你想卖掉你的股份，我可以帮你找到买家。够了。”）——随后，AI板块整体出现波动，关于AI是否存在泡沫的讨论进一步升温。
我们今天的嘉宾Freda Duan就来自这个名叫Altimeter Capital的基金，她担任合伙人。
Altimeter是一个硅谷科技基金，横跨一二级。在一级市场投资案例有OpenAI、Anthropic、字节跳动等，在二级市场投资案例有NVIDIA、Snowflake、Robinhood等。
这集节目，Freda将深入分析美国这些明星公司，给他们的巨额投入算算账；她也从一线硅谷投资人的视角聊聊，美国资本的新秩序，他们眼中的坏小孩、反叛者、刺猬型和哪吒型创始人，以及泡沫。
2025年，让我们和AI共同进步！
（录制于2025年11月）
03:30 Freda的自我介绍
04:41 2020-2025每一年的硅谷关键词
08:12 今天美股投资三条主线：AI + Re-industrilization（再工业化） + Digitization of Finance（金融产业创新），三条主线非常有意思，因为中间有很多联系
10:20 美国投资人怎么看待中国市场？
10:59 投资OpenAI
12:14 给OpenAI的商业模式算算账（对比Netflix）
16:45 OpenAI的收入四个支柱
20:49 OpenAI的竞争
23:32 Google的变化
26:27 OpenAI的投资回报和IPO
28:25 投资Anthropic
31:25 Neo labs
32:31 投资Robinhood
40:29 硅谷资本喜欢乖小孩还是坏小孩？
44:26 发现新物种（market prediction）
46:07 自动驾驶和机器人
55:25 “一级靠共识，二级靠非共识”
57:13 美国不同基金看人的taste：刺猬型、反叛者、哪吒型创始人
58:22 美国基金整体变化：更集中仓位下重注
01:03:43 复盘硅谷2025年最重点方向
01:09:51 这些AI公司的巨额收入从谁的口袋里来？
01:14:11 巨额AI投资的投入产出比
01:15:04 我们在AI bubble中吗？
01:16:31 展望2026年年终对话【站在2025年之外】：
《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》
《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》
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