Episodios
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上集节目，广密在OpenAI o1问世之前，准确地预言了代号为“Strawberry”（草莓）的项目走向，以及它背后暗示的AGI范式已经转移，强化学习开启了新赛道。
这集节目录制在o1问世之后，我第一时间和边塞科技创始人、清华叉院信息研究院助理教授，同时也是前OpenAI研究员的吴翼聊了聊。他的研究方向正是强化学习。吴翼从技术视角全方位地解读了o1模型，并且分享了只有内部视角才能看见的真实的OpenAI。
我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:50 2019年在OpenAI做研究员 03:04 那个年代所有PHD都希望去Google Brain和DeepMind 03:46 OpenAI o1-preview初体验，很意外在用户使用端做这么大规模的推理 07:20 pre-training（预训练）能挖的金矿越来越少，以强化学习为基础的post-training（后训练）是另一个大金矿，使迈向AGI的梯子多了几节 09:00 o1-preview版本是GPT-3时刻，到没到ChatGPT时刻要看正式版本 10:33 o1应该核心关注两个要点和背后的技术原理 13:54 强化学习能否探索出Scaling Law有希望，但很复杂 15:06 强化学习三要素：reward model+搜索和探索+prompt，每一块都很难 16:42 2014年开始，UC Berkeley集体转向，押注强化学习 19:36 RL算法的演进：从DQN（Deep Q-Network）到PPO（Proximal Policy Optimization） 23:45 相信会带来通用能力而不是垂类能力提升 24:47 长文本是实现AGI的第一步，推理能力是第二步 29:57 通过o1-preview能反向复原哪些技术细节？ 34:00 reward model不太可能有一个单独的小组闭着眼睛训练，是耦合的 38:30 思维链、安全、幻觉和算力 41:25 为什么这么项目叫“Q*”？后来又叫“草莓”？梗都很有意思 49:49 o1不代表垂直模型，依然相信会出现全能的大统一模型 57:57 关于Scaling Law，2019年OpenAI内部讨论的细节 01:00:26 2019年的OpenAI处于“闭着眼睛挖矿的状态” 01:03:20 OpenAI当年如何做管理：搞大新闻、发博客，KPI是博客关注量 01:10:28 2020年离开OpenAI后悔吗？o1发布前的预言单集：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4
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我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第4集。因为，在我自己学习自动驾驶的过程中觉得，这个行业的知识壁垒很高、信息不对称也很严重。所以邀请孟醒来做一个自动驾驶的深度科普。
之前的节目介绍过，自动驾驶分成两条线索：1、以特斯拉为代表的辅助驾驶路线；2、以Waymo为代表的全无人驾驶路线。围绕路线之争，这个行业吵了10年。
在上集，孟醒着重聊了第一条线索：特斯拉FSD进化史。本集，我们的重心则是另一条：低调的Waymo和它的对手们。很有意思的是，孟醒曾带队在凤凰城调研Waymo，还暗中探访了它的“老巢”。
本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。《技术不无聊》是孟醒制作的一档新播客。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）【嘉宾小传】
孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和CEO创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的Orbeus和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及IPO项目，参与项目金额超过600亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院MBA学位。
02:00 Waymo始于2009年，是Google X实验室一个项目 04:32 我访谈Google无人车创始人Sebastian Thrun，结果被人骂了，很惭愧 07:13 DARPA Grand Challenge（美国DARPA出资赞助的无人驾驶赛）被埋没的故事 13:24 Waymo负责人连连换届： 1. Sebastian Thrun（2009-2013）：Sebastian Thrun是斯坦福大学教授，也是谷歌自动驾驶汽车项目创始人之一 2. Chris Urmson（2013-2016）：Chris Urmson是卡内基梅隆大学机器人专家，参与了多次DARPA自动驾驶挑战赛 3. John Krafcik（2015-2021）：John Krafcik是汽车行业资深人士，曾任现代汽车北美公司总裁兼首席执行官 4. Tekedra Mawakana和Dmitri Dolgov（2021-2023）：Tekedra Mawakana是Waymo首席运营官，法律和公共政策背景出身；Dmitri Dolgov是Waymo首席技术官，参与自动驾驶技术开发多年 5. Dmitri Dolgov和Saswat Panigrahi（2023年至今）: Dmitri Dolgov继续担任CEO之一，Saswat Panigrahi是Waymo首席产品官，负责产品管理和战略规划 18:05 Waymo技术关键变化，对最简洁漂亮的架构端到端抱有理想 21:55 我带队在凤凰城调研Waymo四个月，还暗中探访了Waymo“老巢” 38:30 无人驾驶第二名Cruise（创始人Kyle Vogt），两年、40人团队，10亿美元卖给通用汽车 43:24 一起安全事故，使Cruise从顶峰极速坠落 48:00 为什么Waymo和Cruise同样作为大企业分支，风格差异这么大？ 57:40 Uber也曾是无人驾驶一个有竞争力的对手，怎么退出了比赛？ 59:17 另外两位竞争对手现况：Zoox、Aurora【从蒸汽机到无人驾驶】系列
和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊
和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”
从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史
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¿Faltan episodios?
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今天这集是我和广密【全球大模型季报】第4集。这期2024年Q3季报，提前和大家见面。
我们正进入的9月会是AGI的一个大月，OpenAI造势已久且绝密的项目“草莓（Strawberry）”将在不久后揭开它神秘的面纱。此外，Anthropic也会推出Claude 3.5 Opus，这两个模型将是AGI进程是否顺利的关键风向标。
这些项目很可能暗示了硅谷AGI范式已经静悄悄地发生剧烈转移。
本集节目带来了对AGI发展路径的最大猜想——硅谷AGI范式正在发生转移，self-play RL（强化学习）开启了新赛道。大部分人还没意识到，在纯靠语言模型预训练的Scaling Law这个经典物理规律遇到瓶颈后，多家硅谷明星公司已经把它们的资源重心押宝在一条新路径上：self-play RL（自博弈强化学习）。只不过，这个范式转移还未形成共识。Self-play RL到底是什么？它如何有别于传统路径？它能成为继续Scaling Law的一把神奇钥匙吗？
这集节目是关于self-play RL的一篇高质量科普，也希望为大模型从业者带来方向性的启发。
除了self-play RL，我们着重探讨了硅谷一级市场的明星赛道（Coding、视频生成、通用机器人），以及OpenAI与科技巨头近况。希望我们【全球大模型季报】能帮大家了解最前沿的AGI动态，并且能持续给大家带来启示。
本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。
我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）
坏的推演猜测，GPT-5不乐观；好的推演猜测，RL开启新赛道
02:30 语言模型预训练的范式或许遇瓶颈，模型scaling边际效益开始递减
05:21 为什么不一定能支持模型在GPT-4o基础上大幅跃升？现在处于“真空死亡地带”？
06:43 我最担心的是，纯靠语言模型的经典Scaling Law /Pre train这个物理规律遇到瓶颈，或者在更大参数比如2-3T以上的情况下开始失效了
09:37 如果scaling law在模型变大的过程中不work，现在有三条潜在路径：1、多模态尤其是视觉（但还没有证据说能从视觉模态训练涌现智能能力）；
2、10万卡集群（但10万卡集群充分互联的难度比预期难，可能是全人类最难的项目之一）；
3、强化学习self-play RL（这是范式级别的大转变！）
12:53 如果我是AI公司CEO，我会200%资源all in RL这条路
13:40 概念解释：Reinforcement Learning，简称RL，中文强化学习（Ilya用一句话概括强化学习：让AI用随机路径去尝试一个新任务，如果效果超出预期，就更新神经网络的权重让AI记得多使用成功的实践，再开始下一次尝试）
19:05 代码和数学可以变得很强，能不能泛化到更多领域没有证据
22:39你也可以把语言和预训练比作人类基因组，携带着人类几千年进化的基因，强化学习RL就是人类成长的一生
24:55 必须很聪明的模型才能有能力做self-play RL的探索
27:07 Anthropic Claude 3.5是这一波标志性的产品，他们不搞Sora/搜索，主线是RL；业内少数人意识到RL的重要性是最近两个月
28:35 硅谷明星公司现阶段的资源投入？1-2家公司把RL当作最高优先级
28:56 2024年9月OpenAI和Anthropic即将要发布的，什么值得期待？
29:42 AGI范式大转移之下，还会有GPT-6和GPT-7吗？（可能明年会看到很小的模型比今天GPT-4o要聪明非常多，一个期待是实现AGI不一定需要巨量参数的模型）
30:33 新范式的困境和卡点
32:52 Character.AI出售给Google预示AGI竞赛上半场结束，下半场开始，创始人Noam从Google进入self-play RL下半场
34:36 新范式下，还需要那么多GPU吗？很多人关心英伟达股价
37:06 AGI范式转移只在最核心的researcher中有共识，几百人，还没扩散
38:55 Claude 3.5 Sonnet显著提升，带动了编程工具Cursor的火爆出圈
40:08 OpenAI在造势的草莓、Q*，猜测背后都是强化学习RL
41:55 国内公司应该应该all in 200%跟进RL
42:44 语言模型和RL是乘级关系
硅谷AI一级市场的四个明星赛道
45:12 硅谷的AI赛道：围绕LLM周边有3-4个圈，搜索、代码Coding、视频、机器人
1、Coding：在硅谷出现了4-5家独角兽（Devin、Augment 、Magic、Poolside，都已经20-30亿美元估值），最近编程工具Cursor出圈
2、 视频：这个赛道诱人，但格局不稳定、决胜窗口长
3、通用机器人：想赌具身领域也有个OpenAI，现在是基础科学突破的问题，没看到在机器人领域的“通用泛化能力”出现
57:00 美国通用机器人的明星项目（Pi、The Bot是业界公认最头部的项目，除此之外融资金额很大、声量也比较高的是Skild AI、Figure AI）
58:31 国内vs硅谷机器人：硅谷投robot foundation model一个大脑，像Andorid；在国内投整机，OV和小米
01:01:56 LLM->多模态->具身智能->世界模型，这是AI发展路径
01:05:54 LLM vs 移动互联网，叙事逻辑是什么？哪些明线与暗线？
01:07:04 有没有可能，今天不做强化学习的公司未来都跑不出来
01:08:05 站在现在，重新评论一下中国LLM？“月亮和六便士”
OpenAI和科技巨头
01:12:37 OpenAI
1、有点浪费技术领先的红利，产品没接住
2、联合创始人Greg Brockman、John Schumann离职
3、Ilya离开应该是bet on两个路线（多模态/强化学习，大概率是RL）
01:17:10 Q*和草莓和RL应该是一件事，草莓是代号，RL是方法
01:18:07 回答红杉美国合伙人 David Cahn发布最新文章《AI’s $600B Question》
01:20:00 在2024年Q3，AI叙事还有哪些非共识？
01:22:45 Character.AI之后，哪些AI公司还会被收购？做个预测
01:23:38 2000年互联网hype破灭后只留下Amazon一家公司，今天AI hype如果破灭了，谁是下一个Amazon?
01:24:24 AGI第一幕是科技巨头受益，第二幕还没完全展开
【全球大模型季报】系列
2023年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观
2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：24 Q1全球大模型前沿手记
2024年Q2：口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态
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去年下半年以来，特斯拉V12版本和端到端架构为自动驾驶掀起了一波全新的热潮。这波总是在“5年之后”又“5年之后”屡屡迟到、屡屡爽约的技术革命，到今天，到底发展成什么样了？它距离我们真实的生活还有多远？
我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第3集。
我们的前两集节目里，已经推出了与何小鹏和楼天城的访谈，他们分别代表自动驾驶领域最有代表性的两类公司：一个是做L2（辅助驾驶）的汽车公司、一个是做L4（无人驾驶）的技术服务公司。这次，我邀请了在自动驾驶行业很资深且背景多元的一位人士。
孟醒在过去8年从各个维度深入参与过这个行业。他曾是连续创业者，先后在美国和中国创办了两家人工智能初创公司；他也是投资人，投资过小鹏汽车、Momenta等自动驾驶相关公司；2019年起，他出任滴滴自动驾驶COO。就在最近，孟醒刚刚更换了新身份，再次回到风投行业做一名前沿科技投资人。
我和孟醒从他亲身试驾特斯拉FSD各个版本的真实感受开始聊起，深入探讨了端到端架构和FSD进化史。不过这集只是开篇，接下来我们还会推出更多的精彩续集。
本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。《技术不无聊》是孟醒制作的一档新播客。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）【嘉宾小传】
孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和CEO创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的Orbeus和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及IPO项目，参与项目金额超过600亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院MBA学位。
01:30 孟醒的学习和创业经历，从幼儿园就开始在中美两边穿梭 08:33 为什么自动驾驶行业和公众之间充斥着信息不对称？ 11:17 自动驾驶分两条线：辅助驾驶已经到产品中期，无人驾驶产品还处在Pre-A阶段 18:18 辅助驾驶和自动驾驶各自迈过几道坎？还有哪几道坎要过？ 21:18 亲身试驾特斯拉FSD不同版本的感受（从非端到端的最后一个版本V11.3.6到端到端版本V12.3、V12.4，技术提升斜率如何？） 27:37 为什么L4公司看特斯拉FSD像小学生？优化目标和L4公司不一样 29:09 L2直到实现极高驾驶能力之前，应该有最优接管率，不能过高也不能过低 33:12 L2和L4截然不同的产品体系：L2提供更好的人机共驾体验，L4提供成本更低的出行服务能力 33:36 L1-L5的命名体系和它带来的歧义 43:06 特斯拉V12版本和端到端架构为什么重新点燃自动驾驶的热情 52:20 V12更像是辅助驾驶里的GPT-3时刻 54:11 关于特斯拉端到端架构，哪些是已知信息？哪些是黑盒？ 56:43 特斯拉自动驾驶的技术演进史（both硬件和软件） 01:02:54 特斯拉是端到端且不用任何规则兜底，国内公司很难做到 01:04:07特斯拉的纯视觉路线vs大部分公司的激光雷达路线 01:11:52 端到端是自动驾驶的终极大杀器吗？分别探讨L2和L4 01:17:32 复刻特斯拉FSD需要多少花销？大致的估算 01:19:18 几乎所有中国的竞争者都在跟进端到端架构【更多信息】
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我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第2集。
最近萝卜快跑在武汉引发广泛关注，许多人开始讨论Robotaxi是不是迎来拐点？我邀请了楼天城来聊聊。
楼天城是清华首届姚班毕业生，因在编程竞赛的优异战绩又被称作“楼教主”。他毕业后进入Google工作，在这里最早接触了无人驾驶，而后又加入百度从事无人车研发。2016年，楼天城与百度前首席架构师彭军，创立无人驾驶公司小马智行（Pony.AI），他出任联合创始人兼CTO。该公司估值达85亿美元，正寻求在纳斯达克或纽交所上市。
节目中，我们探讨了关于Robotaxi的新闻、无人驾驶的简史、自动驾驶常见的路线之争。楼天城说了一些颇为尖锐的观点：比如，“L2做得越厉害，它离L4越远，反之亦然”，又比如“当自动驾驶超越人类，数据就变成干扰项，并不是越多越好”。
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文字版可参考：《和楼天城聊Robotaxi：“L2越厉害，就离L4越远”》
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我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，记录这段承载人类出行终极梦想的技术浪潮，今天是第1集。
很多人说大模型会改造自动驾驶，加速拐点的到来，但它究竟是如何发生的？
本集我邀请了小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏。
过去1年半，作为一名汽车CEO，何小鹏倒是为大模型做了挺多事——他让团队读论文，自己到访美国三趟，试驾特斯拉FSD和Waymo，还拜访了黄仁勋。在他看来，中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司。
站在小鹏汽车创办10年的节点，我也和他探讨了友谊、商战、高峰与滑铁卢。
他形容，造车就像在“在血海里游泳”。
我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）友谊与股价 02:11 雷军怎么邀请你、李想和李斌同时出席小米SU7发布会？ 03:12 他们说“估计你气晕了，在厕所哭啊”，把我笑坏了 03:25 那场发布会上，李想、何小鹏、李斌、魏建军的座次问题 04:17 我们坐在下面讨论什么？我为什么在笑？ 05:50 什么时候发现小鹏汽车的股价跌了？什么心情？ 06:05 我对雷军和他第一台车的看法基因与局限 06:27 小鹏汽车做智驾的源头和基因 10:30 我从之前创业做UC浏览器积累的认知 14:14 蔚小理都是从互联网入局造车的创业者，但基因和思考完全不同 15:56 我的反思：如果我有汽车品牌逻辑，我会切得再高一点；如果我更懂汽车体系，我会先从P7入手，再到maybe G7的体系 17:25 论“小鹏汽车”的命名和从投资人到加入小鹏汽车 20:18 UC创业那十年心理上的高点、低点和忐忑大模型改造自动驾驶 21:32 一个现实问题：自动驾驶能帮你卖车吗？ 23:33 大模型公司没人挣到钱，它在另一个纬度可以挣到钱的，就是自动驾驶 24:33 自动驾驶做了大模型，还需要有“刹车”加“守门员” 25:28 在ChatGPT问世以后，我做了哪些动作？读论文、到美国、拜访黄仁勋 26:00 大模型不是人的思考逻辑，是machine的思考逻辑或者推理逻辑 27:25 软件从科研到规模使用很快，硬件极其难 29:58 大模型怎么在车上落地？按照它的逻辑重写我们的数据流逻辑，增加数据的收集，做预训练，最开始写出来的东西完全不能用，需要巨大的训练量 32:58 你和车企CEO、李想、李斌、雷军会聊大模型吗？ 33:20 中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司——小鹏是其中一家 35:10 怎么看马斯克同时做Tesla和xAI 36:54 吴新宙离职和拜访黄仁勋的启发敌人和护城河 40:32 今天随着华为入局，它的智驾能力也被认为是第一梯队，而它的风格又那么凶悍，你感受到了冲击吗？ 41:32 有人说，小鹏要不干脆别卖车了，学华为做智能化提供商 42:45 大模型对于小型公司不利：大AI越强所以越多数据，越多数据所以越多费用，越多费用所以要卖越多车支持这个体系，这是一个网络效应 46:32 复刻特斯拉端到端FSD（完全自动驾驶）要花多少钱、多少时间、哪些基础要素？ 47:40 未来多模态的大模型、自动驾驶模型和机器人大脑会统一吗？乱世快出现了 48:59 “兄弟们想害谁，就让他来造车” 51:40 “我只是觉得在血海里面游泳” 53:31 切忌在人的方面“一脚油门、一脚刹车” 55:49 G9事故反思、变革之难 57:00 和总裁王凤英的分工，我们没有汇报关系 01:00:28 不是壮士断腕，是“壮士把头都断了” 01:01:35 淘汰赛、全明星赛，我的目标是第一 01:03:01 合纵连横频发，乱世快出现了 01:05:44 车企发车好比“出牌”，小鹏为什么今年出MONA M03这张牌？ 01:10:33 变革中的我：最近发的小脾气，从民主到集权，关注2+3问题01:14:00 何小鹏最近在美国试驾完特斯拉FSD和Waymo之后，新鲜的体验与判断【更多信息】
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今天这集是【全球大模型季报】第3集，我与广密从AI应用端出发，复盘全球大模型这半年的进展。
AI搜索是大模型在应用端达成的第一个共识。这次，我们详细聊了聊AI搜索企业Perplexity，关于它的创业、数据、竞争与护城河。Perplexity最新一轮估值已达30亿美元。
此外，我们聊了一些业界关心的重要话题：AI应用为什么还没有大爆发？GPT-5为什么那么慢？大模型的商业模式和壁垒究竟是什么？我们也对美国科技巨头过去半年的状况一一作了点评。
我们在这集节目增加了一个互动环节，大家可以就播客中提出的问题在评论区留言，也许嘉宾会现身回复哦：）
本集是《张小珺Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:16 突然走红的Perplexity 过去1年，应用端比较无聊，Perplexity是唯一跑出来的（2000多万月活用户，2000多万美元ARR，年底可能到1亿月活，1亿美元ARR，月度环比增长20%以上） Perplexity的创始人和创立过程，硅谷核心圈都投了 Perplexity的豪华投资人天团、已完成四轮融资与估值爬升过程 （投资人包括：Google SVP Jeff Dean，Meta首席科学家Yann LeCun，OpenAI早期投资人Peter Thiel、OpenAI创始成员Andrej Karpathy、知名Solo GP Elad Gil，GitHub之前的CEO Nat Friedman，Databricks联合创始人Reynold Xin，Hugging Face CEO Clément Delangue，亚马逊创始人Bezos） 为什么硅谷的个人投资者参与这么多？ 06:16 信息检索是匹配模型能力最合适的PMF 对于知识工作者有积累创造性任务：组合型创造-探索性创造-变革型创造（信息检索就是组合型创造） Perplexity CEO是先思考产品再思考模型，而不是先做模型再找落地场景 如果Perplexity能向下改模型，Anthropic收购Perplexity，这是很好的组合 11:12 Perplexity最新估值达30亿美元，为什么它值这么多钱？ Perplexity这种产品形态和小红书长期是什么关系？都在抢传统搜索的生意 Perplexity A轮融资的时候，我们拿它和头条早期数据做对比，很有意思（留存、用户心智） 英伟达投资了Perplexity，黄仁勋公开说他用做多的一个AI产品是Perplexity Perplexity怎么和Google、OpenAI竞争？错位竞争！ 面对Perplexity，Google、百度这类传统搜索公司有哪些应对？ 秘塔AI是中国的Perplexity吗？国内一个问题是：内容有割裂性 17:50 Perplexity的护城河是什么？会独立长大还是被并购？ “今天的创业公司似乎都在巨头的辐射之下” 18:25 同样是30亿美元估值的月之暗面和Perplexity，本质区别是什么？19:16 无聊的AI应用生态 首先画一张AI创业公司脑图（大模型公司估值显著高于AI应用公司） 21:10 海外版“大模型的资本扑克牌”，很清晰、巨头主导，关注Meta和Apple接下来会怎么落子 红杉美国只投了OpenAI和xAI 22:50 AI原生应用系统性大爆发了吗？没有！ 为什么说现在模型能力和产品能力不够？ 应用大爆发的关键条件有哪些？（模型能力、调用成本、速度latency） 26:55 未来6-12个月，哪些是高确定性问题？哪些高赔率问题？ 大家远远低估了模型变小的速度——过去一年我们卷云端和数据中心的基建，未来一两年会卷端侧基建 模型变小的挑战是什么？ Apple和OpenAI合作并不稳固，Apple和Anthropic也谈了一个合作，随时热插拔ChatGPT 接下来最重要的能力跃升是：逻辑推理reasoning+多模态 34:10 一个听众互动（大家可以留言）：如果OpenAI GPT-4o给开发者的API成本大幅下降，成本可忽略，哪些应用能爆发？ 回顾一下GPT降价幅度，过去一年降低10倍；我好奇OpenAI为什么不更激进降价？摧毁其他人 AI应用型的人才画像是怎样的？ 给AI新物种大爆发的时间一个预测？ 36:33 过去半年美国AI应用生态有多无聊？（沙滩上建房子）36:58 GPT-5为什么那么慢？ OpenAI模型能力跃升停滞了吗？为什么GPT-5出来比较慢？ GPT-5预计什么时候来？GPT-5会长什么样？ 为什么GPT-4和GPT-5中间插了一个GPT-4o？（为了降成本） 硅谷和中国大模型公司牌桌发生了哪些变化？ 拿到“最后一张船票”的马斯克xAI，有什么差异化？ 41:47 “OpenAI内部状态就像是从东向西开拓美洲大陆，科学家让火车高速奔跑，infra工程师在火车前面修铁路，铁路铺设和火车齐头并进” 过去半年在大模型上，中美差距是拉大了还是缩小了？45:35 大模型的商业模式和壁垒 大模型是好的商业模式吗？壁垒在哪？ Scaling Law之外，会有不一样的路线走向AGI吗？ 怎么看通用机器人？怎么看无人驾驶？ 通用机器人和无人驾驶，哪个来得更快？ 今天通用机器人的目标还没有定义清晰55:25 最后，我们点评了硅谷科技巨头这半年的状态 OpenAI（离职风波对OpenAI有影响吗？） 苹果（AI的feature能不能带来换机潮） Google（模型上不乐观，流量优势明显） 英伟达（从股价角度超出了可分析性） Amazon Meta 微软 特斯拉 61:43 “创业公司和大公司不是颠覆关系，是依赖关系” 63:32 RAG、检索增强是阶段性需求，做得好不好是工程问题 64:18 中美创新生态的差异（创新的温室） 65:23 2024下半年展望：你会把时间和精力重点分配在哪些问题上？【全球大模型季报】：
2023年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观
2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：24 Q1全球大模型前沿手记
播客中提到的文章：
Perplexity CEO：AI 创业公司要先做产品，后做模型
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今天的嘉宾是MiniMax天使投资人、云启资本合伙人陈昱。MiniMax是中国6家大模型创业公司中，除月之暗面之外，另一家估值比较高的独角兽企业。这集我们聊了聊MiniMax的创业、融资和团队故事。
此外，最近很多投资人都去美国参加了GenAI大会，陈昱在现场聊了聊他的观察。
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GenAI大会
01:00 陈昱的自我介绍
01:55 聊聊最近在美国举办的“GenAI Summit SF 2024”大会
03:36 中美博弈下，美国基金怎么看有华人参与的AI项目？美国公司怎么看中国资本？
10:18 美国的AI创业方向和中国总体差距不大，以软件为主
11:00 GenAI大会在组织中，出了许多问题
AI在过去10年的演进
11:40 过去10年，AI在技术和投资两个层面的演进路径
13:05 三波AI应用浪潮：计算机视觉（诞生了AI四小龙）、自动驾驶（L4落地的艰难）、大模型
15:05 我这次再次体验了Waymo
18:22 2022年底all in大模型以后，也分了若干阶段
MiniMax的幕后故事
24:25 作为第一个投资人，投MiniMax背后的故事（和联合创始人贠烨祎是校友）
29:34 创始人闫俊杰的代号叫“IO”（Input/Output），见过一次后我对他有好感
31:46 MiniMax是从商汤出来的创业公司，商汤的局限性
33:57 MiniMax是一把手亲自参与、高度保密的项目
36:22 MiniMax的技术、应用、产品迭代（数字人-Glow-海螺AI、星野等）
39:30 原今日头条产品负责人张前川在高瓴的牵线下加入
40:39 关于闫俊杰、贠烨祎和团队？
43:38 怎么看巨头引发的大模型降价潮，特别是对创业公司的影响
《大模型的扑克牌》
47:12 玩家：巨头是筹码最多的大户，其次是融资领先的创业公司
49:24 后面几家创业公司的首要课题是融资
50:15 Club Deal（俱乐部交易）现象为何在大模型浪潮里如此突出？
51:00 “看看牌”，今天仍然不敢说一定有创业公司的机会
52:18 一共5轮，我们基本每一轮都在加码
52:52 6家大模型创业公司今年的入围线
55:00 巨头推出的大模型产品PK创业公司的产品
56:56 你能接受MiniMax被巨头并购吗？
我的新报道：《大模型的扑克牌：独家内幕故事》（本文访谈了20位中国大模型局中的关键创业者、投资人与生态方，记录过去一年最完整的大模型资本内幕。）
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很多企业家在过去一两年纷纷去英伟达“朝圣”，令他们最为吃惊的是黄仁勋的管理方法论。每一条都很反直觉，反共识——比如，老黄不裁员。
今天我邀请前龙湖集团CSO、专注战略与组织研究的王亚军，来系统性梳理老黄搭建组织系统。先透露两条让我听完觉得非常激动的观点：
1、一个组织的沟通结构会决定它的产品架构，英伟达组织就像它的产品一样，是分布式操作系统，“就像一台GPU”；
2、如果一个企业没有爱，是不会有创新的；恐惧永远是创新的敌人。
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01:34 英伟达的组织系统是少数存在，看起来奇怪
04:05 老黄管理第一条：60个高管直接向老黄汇报，再往下不是
07:53 老黄管理第二条：这60个人薪酬一样，精确到1美分的一样
09:43 老黄管理第三条：我不做1v1的谈话
11:30 老黄管理第四条：“Let’s reason together”（我们一起推理吧！）
12:27 Sounds kind of like a GPU.
14:26 著名的“康威定律”：一个组织的沟通结构会决定它的产品架构
18:36 学习英伟达管理的常见误区（context, not control）
28:04 拼凑式管理，以及管理的本质是什么？
31:17 “分布式决策能力”适用于什么样的企业？
35:27 老黄管理第五条：不鼓励写文档，鼓励员工给他发邮件（最重要的5件事）
38:12 老黄管理第六条：不裁员（I torture you to greatness）
42:48 老黄管理第七条：只做别人做不了的东西，不看市场份额（Market share is for the losers）
44:37 “战略不是文字，战略是行动”
45:10 老黄管理第八条：不做计划
47:47 英伟达的价值观之一是爱与关爱
48:52 如果一个企业没有爱，是不会有创新的；恐惧是创新的敌人
54:20 也聊聊黄仁勋这个人：从服务员到CEO；叫醒小狗让他感到内疚
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今天的嘉宾是李志飞，前不久他的公司出门问问刚作为“AIGC第一股”在港交所完成上市。（股票代码：2438.HK）他在节目里很坦诚地聊了聊，作为一家AI公司、一家前沿科技公司，在熬过12个年头终于站在交易所敲钟的那一刻，他到底想了些什么。还有那些你不知道的前沿科技创业中的狂妄与痛苦——他称，自己是一个看见过“创业死亡”的人。
他的故事或许能给今天在大模型浪潮中冲浪的选手，一点启发。
此外，我们也点评了最近的GPT-4o、Google AI助手和字节模型大降价等一系列AI最新进展。
我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:00 “AIGC第一股”幕后 06:37 为什么“前沿科技”总和“项目制”挂钩？ 08:36 熬了12年，敲钟那一刻的真实想法 10:17 “漏斗模型”，大部分前沿科技会消失 12:38 没有路径和节奏规划的vision是耍流氓15:15 点评GPT-4o：多模态、大统一模型 23:20 有声音生成但没有视频生成，Sora不是自回归架构 24:30 我的信仰是，大一统模型应该基于自回归 29:45 OpenAI技术迭代曲线放缓了吗？ 31:50 怎么看一天后Google的反击？ 41:51 多模态下一步是把具身智能结合进来，推理能力提高，才有Agent 46:46 字节模型大降价早在意料之中，对以API为商业模式的公司不是好事 48:51 模型公司要思考3-5年充分竞争后，还有你的生态位吗？ 51:31 我对前沿科技创业很悲观，都是熟悉的套路55:35 我的前沿科技创业12年 55:35 我做错过的战略是？它让我在巨头碾压时没有生态位 60:51 曾鸣说：模型公司在一块浮冰上，保持敏捷，一旦有坚冰纵身一跃跳上去 01:05:51 回望12年创业中的狂妄、无效勤奋和回归 01:11:06 看见了“创业死亡”的时刻，我抑郁了 01:16:21 谷底的时候在做什么？裁员、战略性躺平、算P&L 01:23:12 我写公众号释放我对技术的冲动，不折腾公司了 01:25:16 前沿科技公司融资后可能进入“负循环” 01:27:06 上市那一刻我在想：今天这个结果对得起我12年受的磨难吗？——对不起。《大模型下半场，关于Agent的几个疑问》
《关于 Google Gemini 的八点启示》
《从机器人模型 RT-2 看多模态、Agent、3D视频生成以及自动驾驶》
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这集是梦秋的返场。梦秋是清流资本创始合伙人、百度原技术VP。
过去两年，风险投资在中国的游戏规则骤变，梦秋从各个维度呈现了洗礼之后的新业态与新规则。
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(04:37) - 以朱啸虎为代表施行分红策略，但明股实债这种deal也不好做
(05:47) - VC目前主流策略是蛰伏
(08:57) - 美元基金击鼓传花式的投资方式被打破
(09:42) - 看好机器人本体的机会
(12:51) - 从第一天就不看大模型，投了两家AI企业（深势科技、aiXcoder）
(15:13) - 越早期的股东想退出越难，没什么bargain power（议价能力）
(17:06) - 大厂留给创业公司的“傻瓜窗口”没有了
(18:10) - 大模型的垂直场景
(23:08) - 过去一年，中国AI创业公司图谱
(28:15) - 一个事情push到极致都有可能成功，中间地带是最难的
(32:57) - 新的游戏规则：VC现在不靠非共识而靠共识挣钱；我们不是Venture，我们希望No Venture，不要冒险
(33:30) - 人民币 VS 美元，看现在学 VS 看未来学
(35:57) - VC成了更少数人的游戏，谁应该配置VC？
(38:53) - 这个行业至少缩水了1/3，我为什么不下牌桌？
(41:28) - 我们就做侏罗纪时代的啮齿类动物——活着——“你都做老鼠了，你还能怎么更差呢？”
(47:30) - 今年继续谷底爬行
(49:37) - 通用大模型对无人驾驶公司有多大冲击
(59:00) - 清流资本是谁？
(62:05) - 新时代VC的整个逻辑都变了
(63:50) - 新时代的founder
(66:40) - 消费洞察
(70:05) - 投国家鼓励的方向：新能源、新材料、硬科技；消费值得看，但要投挣钱的
(73:50) - 经济下行的人世百态
梦秋此前的节目：
《1. 和投资人梦秋聊聊加州、投资寒潮和林黛玉》
《21. 投资人视角下的大模型和市场真实水温｜和梦秋聊ChatGPT》
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3月，我们连续从多个角度关注了中国AGI进展，这集让我们把目光投向海外，对刚过去的 2024 Q1全球大模型的赛局做一个场上的复盘和点评。嘉宾是《商业访谈录》的老朋友、拾象CEO广密。
他提出，我们正处于一场宏大的“AGI大基建”时期。正如上世时期纪90 年代克林顿推出美国信息高速公路建设，这才有了后面的美国互联网泡沫破裂和互联网黄金20年——如果没有基建，就不可能有应用大爆发。
我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）(01:45) - 盘点2024 Q1
(03:40) - 开源 & 闭源
(06:32) - AGI 是马拉松
(06:45) - 物理硬件成阻碍AGI最大因素
(08:05) - 失败案例Inflection
(08:41) - 黄仁勋的主权 AI、T5T、不鼓励996
(10:34) – 渐进式解锁
(12:29) - 改变软件生产方式+信息检索的变革
(16:50) - 能源 + 芯片=产出智能
(19:46) - 南坡是模型，北坡是产品
(23:41) - 突然给经济社会加了两道税
(25:30) - AGI大基建：造价与玩家
(26:34) - 训练GPT-3.5和GPT-4，消耗多少算力和能源？
(39:37) - 电+芯片=产出智能
(40:38) - Scaling Law
(47:26) - AGI登山路线图和路标
(57:40) - OpenAI
(01:04:02) – 集团军作战，如何结盟？
(01:05:12) – Apple、英伟达、阿里
(01:07:20) – Killer App、硅谷投资三大件
(01:09:25) – 自动驾驶和机器人
(01:15:47) – 我们作为碳基智能，为什么在追求硅基智能上这么热衷？
(01:17:00) – Sam、黄仁勋、马斯克
广密的上一集：《54. 口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观》
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2009年，中国资金开启了一段到海外买买买的波澜豪情的大时代。
联想并购IBM的PC业务、吉利并购沃尔沃汽车，这两起在当时并不被看好的蛇吞象案例，昭示了整个时代的先驱和开端。
不止如此。2016年，中化集团更是以430亿美元的天价，收购了农产品行业有“皇冠上明珠”之称的瑞士先正达集团。此次收购标志了这个疯狂时代已经涌向最高潮，也是尾声。
本集我邀请亲历该时期全程、彼时正在中化集团做投资并购和资本运营的王威先生，聊聊这个时代的起承转合。随着全球化低头，中国式出海将去往何方？
最新消息是，先正达已撤回主板首发上市的申请。这集播客我们的录制时间是去年夏天，我们的商业口述不涉及对最新新闻的评述，也不构成任何投资建议。
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王威，职业生涯起步于四大；2009-2017年先后在中化集团负责投资并购和资本运营，参与并主导多起大型海外投资并购案，完整经历了中国资金到海外收并购热情高涨的大时代；而后出任A股上市公司梅花生物CFO；现在是某世界500强企业副总裁和董事会秘书。
02:06 自我介绍 03:01 同时在央企/民企/外企/混合所有制企业待过，几种企业文化差 06:01 “我们都是围着老板转的”和拎包文化 10:56 界定企业并购与VC、PE的区别 15:06 买买买大时代揭开帷幕的标志性事件 18:02 为什么国家倡导的是跨国并购而不是出海做业务 20:04 欧美国家并购结果惨烈，东亚儒家思潮对被并购企业较和善 20:45 联想鲸吞IBM PC业务和吉利并购沃尔沃汽车是标杆案例 22:00 这两起并购的四个共同点，其中之一是交易时都不被看好 31:40 欧美企业并购完立马裁员、干掉管理层，中国企业恰恰相反 32:48 将并购类比成从谈恋爱到结婚再到过日子 37:50 “没有不好的交易，只有不好的价格” 39:00 中国买买买大时代出现的底层动因（日本90年代是参照系） 42:38 在时代的窗口期，进入中化集团做投资并购 43:24 先正达从被誉为“皇冠上的明珠”、不可触碰，到中国企业染指 50:26 海外企业对中国买家的态度变化 51:11 亲身参与430亿美元中国有史以来海外最大并购案 52:13 并购四阶段：战略-筛选目标-执行-整合 01:09:15 旷日持久的谈判、以年为计的整合 01:12:40 大时代的高潮与落幕 01:17:10 其他收并购代表案例，成与败 01:22:45 海外收并购热情高涨，为什么反观国内收并购文化贫瘠？ 01:26:48 几个词形容这个特定的大时代 01:29:15 海外并购中好玩的：两套体系、白衣骑士、大忽悠 01:39:00 最后的建议【更多信息】
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很多听众在后台留言，希望我们的播客也放出对金沙江主管合伙人朱啸虎的访谈，他在对于大模型的观点讲了一个中国现实主义的 AIGC 故事。那么今天你们要的 Allen Zhu 终于来了。
访谈一共有两次，播客收录的是其中一次访谈。
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《对话月之暗面杨植麟：向延绵而未知的雪山前进》
《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》
《王小川想提出中国AGI第三种可能性》
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今天的嘉宾是百川智能创始人兼CEO王小川。
大家可能注意到，我在3月写了三篇关于中国AI的报道，合称《2024 AI 三部曲》。在前两篇发布后，以杨植麟为代表的理想主义“技术信仰派”和以朱啸虎为代表的现实主义“市场信仰派”，双方观点引发广泛关注。而且，朱啸虎在报道中三次点名王小川和百川智能。
几天以后，王小川接受了访谈。他试图阐释在技术和市场、理想和现实之外，中国AGI还有第三种可能性。
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02:00 对《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》的读后感
04:15 我代表中国AGI的第三种声音：“理想上慢一步，落地上快三步”
07:52 朱啸虎谈应用、应用，杨植麟谈技术、技术，我要谈的是TPF（Technology-Problem Fit，技术与行业现存问题相契合）
10:01 我认为AGI的应用是在造人，是一种类人的新物种
11:02 从2023年4月再创业百川智能的前因与思考（我想对生命做建模）
19:00 我有洁癖，不想在淘宝买账号，要用自己的账号和IP去访问ChatGPT
26:40 怎么看朱啸虎说：“你说这些创业公司有啥优势，有啥条件去做大模型？百川发布了给游戏的NPC，你有啥数据去训练游戏的NPC。大厂有大把、大把数据。我让一个公司去体验了一下，没看出任何区别。”
27:56 我想构建的三座模型大楼、三个世界（娱乐、医疗、创造）
32:21 我和朱啸虎在深创投活动上的见面聊天，他挺真实的
35:13 发完第一版模型后去了一趟美国，提升了语言体系
38:56 你怎么看之前外界总把你和王慧文（光年之外创始人）放在一起比较？
43:19 过去一年多少次遇到过朱啸虎这样的投资人，他们可能拍着你的肩说，不是我跟你的关系不好，但是我就是不能投你？
44:05 要投入成本追赶GPT-4吗？医生是一个“顶天立地”的场景
46:53 百川智能的团队建设（240人+，为什么搜狗在浏览器、搜索不是第一，在大模型能干到第一？）
47:49 蔚来创始人兼CEO李斌四五年前就预言，苹果造不出来车
51:40 百川为什么既做to C又做to B？什么to B是做的、什么是不做的？
53:05 什么是百川能做OpenAI不能做的？什么是百川能做的国内巨头不能做的？
56:12 搜狗的经验对大模型创业的帮助、和它的不同，搜索是包袱吗？
58:18 曾经在百度的阴影下、搜狗的绝境中如何突围（我们2011年遗憾错过了推荐）
01:00:55 被边缘化的经历与对个人的影响
01:03:18 低估技术和仰望技术都是不好的状态
01:04:15 对2024年、2025年的预期：技术和瓶颈
01:06:15 集中回应朱啸虎的n条质疑
01:16:16 技术同事想做Sora，被我摁死在这了
01:19:56 今年过完年，我放下了焦虑、摆脱了一味跟随GPT的惯性
《2024 AI 三部曲》合集：
《对话月之暗面杨植麟：向延绵而未知的雪山前进》
《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》
《王小川想提出中国AGI第三种可能性》
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今天的嘉宾是真格基金的戴雨森和季逸超。我们从开年AI届两件大事开始聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma。作为投资人和创业者，他们尽最大可能收集了各方的声音，试图搞清楚Sora在人才、算力和数据等各方面究竟是如何实现的。那么，这一期也是关于Sora的一幅信息拼图。同时，雨森是月之暗面和之前光年之外的天使投资人，所以我们也聊了聊国内的大模型生态及进展。
关于中美大模型，在过去几个月里，我访谈了杨植麟、李广密、朱啸虎，你会发现我们对每一个人提出一些相似的问题，但从中得出了很多截然不同的答案。这正是大模型今天发展中有意思的地方，我接下来会持续关注通用人工智能，欢迎订阅我。如果大家有更多想要讨论的话题，可以在评论区告诉我。
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03:25 从开年两件大事聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma
08:03 我们试图通过找很多人聊拼凑一幅信息拼图
08:25 Sora背后的人：Tim和Bill是伯克利师兄弟，Bill在Meta是谢赛宁的实习生，通用人工智能行业有很多渊源和师承
12:24 为什么OpenAI能让一个95后Bill去担纲做这个事？体现出年轻组织的活力
13:02 作为天使投资人如何绘制AI方向的人才地图？（北美AI四大名校）
16:35 关注近期AI届一些人才流动：谢赛宁、何恺明回到学术界；OpenAI创始成员之一Andrej Karpathy离开OpenAI；蒋路从Google去了TikTok
23:45 采样了很多人的观点以后，关于如何实现Sora，我们目前了解到的信息（模型规模/数据/实现路径）
28:54 资金规模、算力规模等绝对数量级都不是遥不可及，所有头部大模型公司和大厂都能做，但1年赶上Sora也过于乐观
34:37 Sora发布对当前大模型战局的影响（“把战争推到一个新的高度”）
37:06 我们距离“世界模拟器”的真实距离
46:22 AGI一大瓶颈：大一统模型尚且没有找到可行路径
56:19 泡沫不可怕，泡沫会带来基建，为未来的应用打下基础，99%的公司死去、留下1%公司
58:24 关于投资的思考：为什么投资月之暗面和光年之外？
01:03:36 记得有一次和杨植麟吃饭，他说不希望以后大家提到他觉得是一个技术大牛，他希望是一个做出了很好产品的企业家
01:06:05 大模型公司的出路问题
01:14:27 AI应用出现的时间点可能比移动互联网要慢，因为它需要模型到达一定能力程度，才能从没用涌现成有用，但是当它一旦变得有用，扩散速度可能远快于移动互联网应用
01:20:41 每一次OpenAI升级会带来VC投资的结构性调整吗？
01:25:29 Google推出了开源模型，对于整个市场会有什么样的影响？
01:28:06 AI越来越强悍，给人类一点建议吧
01:31:43 雨森，你为什么喜欢发即刻？
01:34:53 对于Sora至今不了解但是很想了解的地方
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今天的嘉宾是大模型公司月之暗面的创始人兼CEO杨植麟。
杨植麟是去年成立的这批国产大模型公司创始人中，最年轻的一位，也是学术、工作履历和通用AI有最直接相关的一位。他毕业于清华和CMU，总计论文引用次数超过22000次。在人人喊PMF（产品/市场契合）、人人喊商业化的中国AI生态里，这位AI研究员出身的创始人倒不那么着急。
国产大模型中，月之暗面是最坚定做to C、且只做to C的一家公司（于去年10月推出了智能助手Kimi），也是目前估值最高的一家中国大模型独角兽（投后估值超过25亿美元）。就在他们第三笔融资进行的过程中，我和杨植麟聊了聊他过去一年创业故事。
这期节目由两次访谈组成。我们主要的访谈是在2024年1月完成，不过过年期间，OpenAI重磅发布Sora，所以我们又在2月补充了一次访谈。由于杨植麟有大模型创业者和AI科学家的两重身份，所以节目中包含了许多他对于AGI技术演进的关键技术判断。
我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:51 站在巨大技术变革的开端：前面是延绵而未知的雪山 03:35 11年本科、17年收敛到大语言模型、和图灵得主合作论文：杨植麟的学术之路 06:36 为什么AGI需要新组织？为什么科研机构、巨头的AI lab无法产生伟大系统？ 10:24 全球化+AGI+很大用户量的产品，最终可能是AGI的必要条件 11:07 我们不想做“中国的OpenAI”，但应该学习OpenAI的技术理想主义 13:15 我在Google学习到的最重要一课：从无限的雕花中把自己释放出来 16:25 作为博士怎么与图灵奖得主合作？和学术大佬合作与和资本大佬合作，哪个更难？ 19:37 创业这一年时间轴：ChatGPT激活资本、人才变量，我在硅谷做了一笔精确计算 22:28 Timing很重要，第一笔融资的窗口很短，只有一个月 27:54 怎么搭建AGI团队？现在有80人 30:21 卡的问题有很多back and forth，接下来一两年不会成为很大瓶颈 32:13 为什么月之暗面做to C且只做to C？（long context与Kimi智能助手背后的技术产品思考） 37:39 你认可说“国产大模型公司去年追赶GPT-3.5，今年追赶GPT-4，没有本质差异”这种说法吗？——这句话是对的，但也是片面的 39:17 追赶GPT-4是国产大模型的必经之路，但也要做非共识的新维度 40:53 不认同2023年下半年大模型市场转冷的判断，我们下半年确实也完成了融资 42:57 登月第一步是长文本，第二步呢？接下来会有两个最重大的技术milestone 44:21 只有一个颠覆性的东西，才配得上AGI这三个字，否则我们今天说的都没意义 45:34 我对PMF、落地场景和应用的看法（“应用”不是个准确的词，听起来更像目的——应该既是手段、也是目的） 46:54 User的scaling和Model的scaling这两件事应该同时做，降维打击发生过太多次 48:54 为什么开源追不上闭源？现在开源的方式和以前不一样了，它本身还是中心化 49:48 AI不是这一两年找到什么PMF，而是未来十年二十年能做什么改变世界 51:48 怎么对抗国内的焦虑情绪？大模型创业中的长短期平衡——如果没有长期，你会错过整个时代 57:41 回顾2023年的曲折、变量和预料之外 60:30 怎么看几个市场上的几个观点（包括Yann LeCun、Geoffrey Hinton、陆奇） 62:25 现在的大模型公司配比：一半实验室，一半商业公司 64:20 怎么看大模型创业公司和巨头的关系68:05 以上是对杨植麟的第一次访谈，接下来是过完年后的第二次。这次我们重点聊了OpenAI重磅发布Sora的技术观点和对2024年的全球大模型产业预测 68:24 Sora有多少在你的意料之中，多少在你的意料之外？ 69:17 Sora解决掉的技术问题：能在一个比较长的时间窗口保持生成的一致性 69:40 Sora对于全球产业格局意义是什么？2024年大模型会有哪些新叙事？ 71:57 视频生成之前的关键技术瓶颈，更unified architecture（统一的架构）仍然没有被解决 73:04 解读OpenAI关于Sora报告：《Video generation models as world simulators》 74:30 怎么看Yann LeCun对生成式AI的新观点（“通过生成像素对世界进行建模是一种浪费，并且注定会失败”） 77:45 Sora是视频生成的GPT-3.5时刻 78:37 为什么不同模态放在同一个模型里那么难？Sora + GPT会出现什么？ 80:40 两个世界差得越来越远了吗？ 83:41 2024年的全球大模型产业预测【更多信息】
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趁着吴晓波老师出版《茅台传》，和他聊了聊中国企业家近百年小史。
他曾在将中国企业家群体描述为是“一个下落不明的阶层”，“被长期漠视甚至妖魔化的阶层”。随着改革开放，这个群体从被遮蔽的历史中转折，跨越农民、城市边缘人士、知识分子下海的一波又一波浪潮，直到PC和移动互联网两波巨浪，把中国企业家推至世界舞台中央。如今，中国企业家来到改革开放以后第六代。
这集节目，我们梳理了中国过去五波商业浪潮、推动者及其特征，吴老师也聊到他对当下这波创业者的观察。他称，第六波“是最奇怪的一波”。
我们似乎一脚迈入保守年代。如果果真像他所说，未来可能没有大生意，我们的商业文明如何延续？年轻人又该怎么过好一生？这波年轻人恰好是吴晓波的女儿及其同代人的命运，他心有戚戚。
03:09 说真的，我已经算不清楚我见过多少企业家了 04:38 茅台是中国企业史一家特殊的公司，季克良（原董事长）是“匠人型企业家” 10:08 未来中国创业者就是两条路，如果能结合在一起，你就牛了 13:22 纵观100年中国现代商业史，细数中国企业家的代际和关键年份 16:21 今天是第六波创业者，是最奇怪的一波（高速发展结束了、市场充分饱和、这一世代是有产阶级的孩子） 17:22 过去五个代际的企业家的不同特征：最容易出大家伙的？最血腥的？ 20:01 在革命叙事年代，企业家是保守力量，曾经是“被遗忘的群体” 23:42 美国企业家的群体性人格 vs 中国企业家的群体型人格 27:15 互联网企业家是革命性一代，财富创造和资源获取不再从政府获得 29:20 我们进入到保守主义时期，未来中国做企业学腾讯挺难，学茅台相对容易一点 29:51 如果企业家精神没了，国家就不进步了 30:50 采访了那么多不同代际的企业家，最有心灵共鸣的是哪一代？ 31:57 对当下的看法：AI是工具，有很强平台性、通吃性，不会带来所有人的创业机会 33:54 未来可能没有大生意了，大量人就满足做一个小生意 34:17 关于《你吃你的苦，我吃我的苦》这篇文章：“我有可能就是我女儿的苦” 37:57 怎么看新闻一则：章泽天净资产600亿冲上热搜第一，排在清华优秀校友第三（口误：张一鸣出生于83年） 38:38 给我女儿和她的同代人一些建议：不要再去幻想，不要再去讨好人家了【更多信息】
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前段时间身边人很多人追完了王家卫的电视剧《繁花》，讨论热烈。我邀请上海财经大学副教授梁捷老师来聊聊。他是上海人，又是经济学者，我们从local和财经的双重视角，看真实版上世纪90年代上海的时代风貌与股市风云。
这集节目，不仅有经济学者对剧中角色与交易的专业解析，复盘历史上第一场兼并收购案“宝延风波”，还延展了中国股市在同时代更多惊心动魄的故事。
01:39 《繁花》：王家卫的电视剧和金宇澄的小说是两部作品 04:16 作为上海人，我关于上世纪90年代与黄河路的记忆：鱼龙混杂、高深莫测 07:55 黄河路特殊的地理位置，让它“进可攻、退可守” 11:56 恢复上海证券交易所的真实故事，最开始只有八只股票，一切处于混沌中 17:35 上世纪90年代中国股市的特征与局限性 19:39 剧中人物宝总的身世与入股市动机，真实性如何？ 30:50 专业解析：阿宝抄底A先生、强总收购与反收购（历史上第一场兼并收购案，剧中叫“宝瀛大战”，原型是“宝延风波”） 37:50 90年代，中国股市中几起惊心动魄的故事 42:25 “宝总们”体现的90年代关于炒股与财富的时代风貌 50:10 剧中大大小小的人物：A先生、强总、爷叔、邮票李 53:40 《繁花》开拍前，我受邀去剧组，对方希望还原90年代K线图 01:01:25 时代逝去，繁花落尽，令人唏嘘 01:09:25 《繁花》意外地让不同代际的上海人开始重新对话【更多信息】
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本集话题是近期很火的中国消费品牌全球化的案例：名创优品（MNSO）。嘉宾是我的朋友、财经作家沈帅波。我得知他正在写一本关于名创的书，所以把他拉过来先跟大家聊聊。拼多多、名创优品崛起，是消费降级的胜利吗？名创这家在美国开了100家店的中国公司，是如何迈出国门的？
01:31 沈帅波自我介绍 02:00 爆文《藏在县城的万亿生意》的创作与调研方法 27:47 为什么开始深入调研名创优品？零售业没有虹吸效益，靠的是吃苦耐劳 36:16 中国企业出海的三阶段，各有千秋 43:30 创始人叶国富其人 50:51 消费品打造超级IP背后的零售业趋势 54:10 名创优品从单店店型跑通到全球化扩张的阶段总结 01:07:06 中国公司全球化要告别一夜暴富的心态 01:09:33 全球各地不同人群的消费习惯洞察（不爱挣钱地方的人爱买娃娃） 01:18:28 怎么看 Manner咖啡/RELX悦刻/元气森林/完美日记等中国新消费品牌？怎么看完美日记的衰落 01:21:00 消费理性化、分层分级化是趋势 01:25:17 欧美奢侈品本质是皇室东西的平民化，而不是高端化的产物【更多信息】
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