エピソード
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AI 编程赛道彻底杀疯了！OpenAI 挥舞钞票 30 亿美金“截胡”编程助手 Windsurf，转头 Cursor 就敢顶着 90 亿美金估值疯狂吸金，连谷歌都坐不住了，在Google IO大会前先给 Gemini 2.5 Pro 打鸡血提升编码能力。AI编程的未来格局愈发扑朔迷离。这究竟是资本的狂欢，还是AI生产力革命的真正开端？在这场巨头与新秀的角力中，AI编程的终局将走向何方？
一、 OpenAI 的“钞能力”与 Windsurf 的“价值”：这 30 亿美金花得值吗？
00:00:30 30亿美金！OpenAI 为何突然“相中”曾被 Cursor 光芒掩盖的 Windsurf？
00:06:02 专业赛车 vs. 家用轿车：Cursor 与 Windsurf 的用户体验鸿沟有多大？
00:08:10 革命者姿态？Windsurf 为何激进“干掉”代码补全，强推 AI 当“主驾”？
00:11:43 基因论：Windsurf 生来 To B，Cursor 天生 To C？
00:12:19 30 亿美金，OpenAI 买下的仅仅是技术和客户吗？
00:13:58 OpenAI 的“难言之隐”：为何自家有 Copilot，仍需外购 Windsurf 补齐企业短板？
00:24:06 抢占心智：OpenAI 需要 Windsurf 这个“代言人”来打开 AI 编程市场。
00:26:32 最值钱的不是代码，而是过程！OpenAI 为何渴求编码中的“人机交互”数据？
00:28:05 数据无价：搞定 Windsurf，“非完整”但极其宝贵的训练数据到手了！
00:32:49 Know-how 的价值：用户心智和过程数据，是钱买不来的“护城河”。
二、Cursor 的“疯狂”估值与“Vibe Coding”的“钱景”：90 亿美金是真牛逼还是吹上天？
00:18:43 90 亿美金！Cursor 这估值是泡沫还是真金白银？
00:18:50 资本宠儿的底气：百万用户、数亿营收，Cursor 凭什么撑起 90 亿？
00:20:07 市场上还有第二个 Cursor 吗？
00:20:49 To C 的天花板？高估值背后，Cursor 是否面临用户流失和企业市场壁垒？
00:27:25 “Vibe Coding”听着酷，但能撑起严肃的产品开发吗？
三、谷歌 Gemini 的炸裂更新，AI 编程的终局会是什么样？
00:33:40 Google IO 前的“狙击”？Gemini 更新放出“草图变代码”大招！
00:34:32 “看起来比前端做得好”？Gemini 一键生成的代码是惊喜还是“惊吓”？
00:35:21 产品经理狂喜！Gemini 让“画个草图”直接变成可交互原型？
00:36:45 强强联合？Gemini 的多模态能力能否赋能 Cursor 等专业 IDE？
00:37:56 告别低效沟通：AI 如何抹平产品、设计、开发之间的鸿沟？
00:41:33 Google 的阳谋：Gemini 的功能是“秀肌肉”，最终目标是赋能自家生态？
00:42:42 一次性生成 vs. 持续迭代：Gemini 的“全量修改”适合生产环境吗？
00:44:39 别指望创业公司？Google Gemini：稳定压倒一切的“中年力量”。
00:46:36 “关键时刻能扛事”：为何 B 端用户更看重 Google 的稳定与可靠？
00:47:49 AI 功能只是“试验田”？Google 的真正野心是抢占 B 端市场？
00:49:20 站在巨人的肩膀上：普通人如何从大厂战略中挖掘时代机遇？
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“研究神器”NotebookLM 凭借多语言支持再次持高调“出圈”，其背后的孵化器 Google Labs 负责人 Josh Woodward---那个一手打造NotebookLM和AI Studio的男人，现在更是直接接手了核心的 Gemini 应用。这一系列操作是巧合还是精心布局？Woodward 这位“关键先生”和他所代表的 Labs 敏捷模式，能否成为谷歌这头“AI 大象”成功转身，并找回失落的“创新光环”的关键？这期我们就来深扒这背后的人事、产品与战略联动。
一、出圈：NotebookLM 为何能成功“出圈”？为什么Google能做出NotebookLM？
00:01:28 NotebookLM 再度翻红：音频播客功能支持超50种语言，即将发布独立App
00:03:16 NotebookLM 新用法：秒读YouTube、探索来源、音频概览
00:40:07 AI时代不再需要传统笔记本，NotebookLM 可以成为第二大脑，用户只需提问，无需记录和存储
二、换帅：Gemini临阵 “换帅”，谷歌在下怎样一盘大棋？
00:17:08 Gemini 应用新气象：原 NotebookLM 负责人、Google Labs 的 Josh Woodward 已转而负责 Gemini App
00:23:17 “换大将”而非“换帅”：让专门负责“失败”（创新）的人来做创新。
00:24:07未来不会有提示词，因为Google在技术上投入超长上下文，并让NotebookLM将文档、视频、照片、笔记等都变成上下文。00:16:14 Google Labs 的“特区”环境：允许犯错、快速迭代的创新孵化器
00:27:47 敏捷机制：最快50-100天出一个产品，且团队融合了作家、电影导演等跨界人才。
00:28:51 技术共享与团队串联：NotebookLM与Gemini的深度合作。NotebookLM 出圈的音频概览能力很快用到了Gemini的深度研究功能上，NotebookLM 的探索信息源功能也共享了Gemini深度研究团队的技术。三、未来：谷歌这头大象转身会有多可怕？
00:44:43 大象转身还是恐龙复活？Google的AI转型之路
00:45:11 如果Google（曾经的霸主）在AI时代重新夺回地位...
00:48:19 Google 历史上有很多开放的生态和技术，如安卓、Gmail等，为创业者提供了机会。Google 强大后，能为开发者提供更多选择和更好的技术基建
00:55:14 全家桶整合的可怕之处：当所有Google应用在NotebookLM深度集成📕小红书：叫我小苏就好啊
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Perplexity最近发布了体验贼好的iOS语音助手，大有取代Siri的势头，接入wahtsapp，插入meta腹地，而且准备发布Comet浏览器，甚至扬言收购Chrome，一副要颠覆谷歌霸权的架势。但我们想泼盆冷水：挑战巨头是勇气可嘉，还是不自量力？这期就来聊聊一下 Perplexity 的“狂”资本在哪，再扒一扒它头顶悬着的几把“达摩克利斯之剑”——尤其是谷歌、苹果这些平台大佬，真能容忍一个“闯入者”在自家地盘撒野？
一、Perplexity 凭什么这么“狂”？
04:04 Perplexity”到底解决了什么搜索痛点？
12:15 与摩托罗拉合作、iOS 语音助手、接入wahtsapp、以及备受争议的“Comet”浏览器计划
15:40 订阅制 vs 广告，ARR 增长背后的隐忧？二、挑战者的“劫” ，Perplexity会被巨头轻松“摁死”？
24:00 Google 的 AI Overviews 如何构成威胁？Perplexity 危？
28:16 Apple Intelligence 入局：系统级整合的降维打击有多可怕？
32:04 被巨头“借鉴”然后干掉的风险有多大？
三、Perplexity 的“生路”在哪？44:40 未来任何一个产品都是一个细分领域的Perplexity
45:55 Pro 付费模式能走通吗？用户真的愿意为“更好”的答案付费？46:00 AI下半场都在自动化入口，最优解是OS，次优解是浏览器
48:40 估值与投资：180亿美金估值是泡沫还是真价值？
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ChatGPT 看着风骚，出圈不断，但最近 Gemini 2.5 Pro 口碑反杀，像个闷声干活的技术宅。这期就来扒一扒：为啥说谷歌这套“不性感但耐用”的打法，可能才是真牛逼？还有，为啥我们觉得 AI 下半场，最终还得看谷歌、腾讯这些“包租公”谁的生态家底更厚？
一、反杀靠2B｜Gemini 2.5 Pro 口碑反杀：到底做对了啥？
00:08 Gemini 2.5 Pro 初体验——“不止香，都吃撑了”。
01:02 口碑反转：从“嫌弃谷歌嫌弃的要命”到“现在打脸”，Gemini 2.5 Pro 如何一夜“真香”？
02:01 技术宅 vs 产品经理：谷歌的发布偏技术化、工程化，UI 难用，体验反人类？
03:16 真香警告：一旦理解 Gemini 的能力（推理、长文本、原生多模态），就会开启真香模式。
19:16 To B 的野望：谷歌 Cloud 业务年增长30%，Gemini 的“硬核”能力是否主要为 To B 服务？
23:03 全栈自研的底气：从芯片到应用再到云服务，谷歌的全栈投入是其成本和能力优势的关键。
二、下半场靠推理｜想明白后，谷歌卷起来是真的卷
10:31 底盘而非产品：Gemini 更像是谷歌 AI 能力的“底盘”，而非独立产品，旨在提升所有产品的“内力”。
11:41 巨人转身的加速：谷歌内部迭代速度前所未有，“六个月以前的产品已经是上一代”。
12:48 推理的窗户纸：DeepSeek 如何捅破了“推理”这层窗户纸，让行业方向更加明确？
16:05 推理是钥匙：AI 下半场，解决实际问题需要推理能力，Agent 等概念都基于此。
30:00 形象比喻：GPT 像“聪明的孩子”，灵光幽默；Google 像“稳重的高材生”，全科但可能不那么有趣。
37:31 留住核心人才：谷歌成功留住 DeepMind CEO、谷歌云 CEO 等关键人物，并吸引人才回流。
三、终局靠生态｜为啥说 AI 最后还得拼“家底”？
40:03 终局之战：AI 的竞争最终是否会演变成生态的比拼？
46:04 被颠覆的品类：AI 将如何重塑现有产品？例如，NotebookLM 可能让传统笔记应用消失。
51:59 生产者工具 vs 消费级产品：目前 AI 更像是生产力工具，尚未出现真正的消费级 AI 应用。
提到的文章：《From ‘catch up’ to ‘catch us’: How Google quietly took the lead in enterprise AI》
提到的文章：《The Second Half》
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微信能跟AI聊天了！一夜之间，腾讯的AI助手“元宝”悄悄以‘联系人’的身份住进了我们十几亿人都在用的微信里。
当我第一次在微信里搜到“元宝”，并像添加一个普通朋友一样加上它时，后背真的有点发凉。在我看来，不是什么新功能测试，而是腾讯这位终局玩家，在AI入口这场牌局里，直接掀了桌子。
如果你之前的创业方向，只是想在微信这个生态里，做个简单的AI聊天机器人或者应用入口，那么抱歉，游戏可能已经结束了。
00:00 元宝从app，变成了微信“联系人”
原因很简单：元宝不是一个独立的APP，甚至不是小程序---它就是一个微信号。
这意味着什么？意味着AI不再是一个你需要跳转、切换才能使用的“工具”，它就住在你每天打开几十上百次的微信里，和你躺在同一个列表，你可以像跟任何朋友聊天一样，直接给它发文字、发语音、甚至发图片（虽然视频和群聊暂时还不行）。
总结公众号文章？是别家AI想做都做不到的独门绝技，因为微信把自家后花园-公众号链接看得死死的。甚至问个实时新闻？拍张花问名字？扔个表格让它总结？也都挺丝滑。
02:45 这种无缝、低摩擦的体验，是中国用户最熟悉的交互方式。这才是真正的“中国版ChatGPT”，一个嵌在14亿人生活里的AI。
09:53 快得不像微信！亿级投入，总办拍板的闪电战
这次微信的动作，快得不像那个一向以“克制”闻名的团队。
没有大版本更新预告，没有小范围灰度，直接开放给所有人（虽然入口藏得深，需要主动搜索或分享），而且背后是能支撑800万并发访问的恐怖算力储备。这至少是几十亿级别的基建投入。这背后，一定是腾讯总办级别的战略决策，是跨事业群（WXG+CSIG）协同的结果。
为什么现在出手？因为时机成熟了。
12:21 消化DeepSeek流量，外部赛马、内部整合
一方面，外部赛马已经跑出了结果。
豆包证明了纯聊天AI的市场热度，DeepSeek则用开放的“思考链”和现象级的用户增长，验证了先进模型的吸引力，也暴露了初创公司承载巨大流量的局限性。
而腾讯看在眼里，先是力排众议，果断接入DeepSeek，用元宝APP承接住那泼天的流量，顺便用极低的成本完成了冷启动。紧接着，又迅速迭代，用自家优化过的混元大模型悄悄替换了默认的DeepSeek，把流量和技术洞察都消化吸收了，这手“外部赛马、内部整合”玩得炉火纯青。
24:37一级入口背后，腾讯高层到底在下怎样一盘棋？
另一方面，我觉得腾讯想清楚了AI的定位，还是回归：连接器。
元宝这个“微信号”，它的使命不是陪你闲聊，不是成为一个服务本身（否则就该做成小程序或APP），而是要连接微信生态里的一切——公众号的文章、小程序的服务、电商、微信支付的交易、搜一搜的信息（甚至可能取而代之）。
想象一下，未来你在元宝对话框里说“帮我订故宫门票”，它直接推送给你订票小程序和支付卡片；你说“规划去XX的路线”，它调出地图和携程的小程序。它要把AI变成驱动整个微信商业和服务生态运转的hub。
28:40 入口已死，生态“脏活”尚有生机
这对创业者意味着什么？
如果你想在微信里再造一个AI入口，或者做简单的AI工具，比如AI客服已经哭晕在厕所，AI识图认植物这种，基本可以洗洗睡了，一级入口已经被焊死。但如果你做的是基于微信生态的服务，比如特定场景的小程序、公众号内容优化、与支付结合的AI应用，那么机会仍然存在，甚至可能更大。
腾讯向来是自己搭台（提供基础设施和入口），让生态伙伴唱戏（做具体的服务和应用）。现在AI这个新舞台搭好了，接口（虽然文档可能依然很烂，支持可能依然靠“找人”），但我猜未来会逐步开放。
30:15 机会就在那些腾讯“不愿做”或“做不好”的脏活累活里。
最早一批在腾讯生态赚到钱的，都是在微信开放的API基础上，啃下硬骨头，满足了商家或用户的细分需求。未来，围绕元宝AI，一定会出现类似的生态位。比如，针对大模型的“AI SEO”优化，让你的服务更容易被元宝发现和推荐；比如，开发能调用元宝能力的、面向特定行业的解决方案；我想这都是元宝目前刻意避开的领域。
39:11 这次，踩着国民应用DeepSeek上位！中国互联网的历史证明，少一步就是赢
回顾微信小程序的发展历程，你会发现惊人的相似，但这次AI的势能显然更大—元宝是踩着国民应用DeepSeek上位的！
当年小程序推出时，很多人不理解，需要市场教育。而现在，经过一个春节DeepSeek的教育，AI的概念已经深入人心，用户几乎没有学习成本。而且，小程序的能力是逐步完善的，而元宝AI一上来，就已经整合了业界领先的模型能力和微信全生态的潜力。
不得不说，精还是腾讯精，微信虽然不是AI最早发力者，但凭借“入口级整合能力”实现后发制人。用户0学习成本、功能即服务，是它们的底气。
终归，中国的ChatGPT，还是微信。
55:25记得以前有句话，“微信之下，寸草不生”。
红包大战，让微信支付以占手机支付60%的笔数逆袭支付宝，打车大战以及无数中国移动互联的历史证明了，只要少跳一步，你就赢了。
试想如果AI聊天工具就长在微信里，谁还跳出去玩一下豆包？最终，这场由微信元宝开始的AI入口序幕，可能将深刻改变中国的AI格局。
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最近有个暴论：AI Agent，其实就是一群P人在干活。一个Agent60分，5个Agent凑在一起就约等于0分。
上周，OpenAI 悄悄上线了全局记忆系统，能记住你的偏好、文风和工作节奏；谷歌则搞了个 A2A（Agent-to-Agent ）系统，让AI之间开始协同对话；更早前的Anthropic，则是推出了 MCP 协议，想让多智能体像“USB设备”一样无缝衔接。所有人都在朝一个方向狂奔：让AI Agent变得像人一样“能协作”“有记忆”“能独立判断”。可这些技术，真的能让AI Agent变聪明吗？还是只是我们试图用协议、记忆和结构，驯服一群“行为混乱”的P人？
本期，我们就来聊聊：AI Agent的集体上岗，是技术奇点，还是协作灾难的开始？
00:00Agent 概念到底有多混乱？
我们为什么说现在的 AI Agent 像是一群“P人”？你以为是协作，其实可能是一场低效会议03:28 AI 自主性还远未到位，强如Manus也只有40%的成功率
感知、思考、行动三大核心能力中，我们的重点错了，总以为大模型的思考足够强，就能搞定执行08:03 如果车和手机也算Agent，那苹果、特斯拉都还搞不定 。自主Agent的成功率，是眼泪写的
15:07 我们试图用Agent，驯服大模型这个“高智商的刺头 ”，其实是不对的
16:19 MCP & A2A：AI世界的“转接头”和“内网协议”
MCP就像AI的USB协议，解决纵向整合；A2A让Agent之间可以协作，解决横向沟通24:32 OpenAI全局记忆悄悄上线、超长的上下文，是Agent时刻的信号吗？
30:05 传统软件+AI，还是AI agent？
GPT4O vs Canva AI？Claude vs Cursor？42:49 没有数据的 AI 就像没上岗证的实习生
为什么我用腾讯元宝跑DeepSeek？因为有公众号的数据呀47:40 想做 Agent 创业，核心在于：找到细分领域 + 拥有专属数据 + 构建稳定链路
51:41 Agent是你的“赛博牛马”，你愿意去做脏活累活、建立流程，AI才会带来价值
人工智能=人工×智能，人工缺席，一切归零01:00:13中美AI发展路径：制造业回流 vs 工业智能化
美国缺工人，中国缺AI。一边是教育体系跟不上，一边是Know-how提取不出01:03:23 夫妻吵架式脱钩：中美合作，才可能AI突围
中美关系像夫妻分居，吵归吵，日子还得一起过。AI 是全球协作问题，不是谁能独立完成的事【关注主播】：
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这期和无穷动空中联动！也是一次超级深度的文理碰撞！
做品牌营销的Jennifer告诉我：“我觉得品牌更像心理学，互联网更像行为学，品牌的底层是人文主义精神，人文才是最底层的战略。我觉得数据、数学都是掌握世界的规律，但人性是诗意且没有固定标准的——“数学太确定了，所以我不喜欢”。而做AI创业的我认为，人文未必是进步的，但科技被要求必须一直进步（很可悲）。我们不能把人文和科技放在一起，要求他们赛跑，可能他们会走向相反。而技术是中立的，人文是认识世界，技术是改变世界。非要选，我喜欢中立的工具，它比人可爱。今天我和《Jennifer无穷动》的主播Jennfer一起聊聊AI和品牌、内容这些“文科”、文科生的关系，以及AI对于企业来说，到底有什么用？
【对话嘉宾】：
小苏：JustSayAI联合创始人、AI创投播客《人民公园说AI》制作人，小红书：叫我小苏就好啊
Jennifer：Gaga前CMO、KINFOLK中国创刊市场总监，《Jennifer无穷动》主播，小红书：Jennifer Jia
一、做到极致即是艺术，文理殊途同归
02:26 AI是给我们捣乱吗？
人文建立世界，科学改变世界。世界是灰度的，科技是中性的，任何的赞许和焦虑之于AI，是不公平的05:29 文理矛盾，一旦陷入二元对立，即不客观
人文是libra，代表自由，科学是science，代表确定性的计算。他们都是认识世界的方式，而不是本质08:45 科学永远只是“挖宇宙的墙角”，我们最终无法用数学算出一个理性的世界
佛祖问弥勒菩萨：”是诸世界，可得思惟校计，知其数不？" 弥勒菩萨说，"世尊！是诸世界无量无边，非算数所知，亦非心力所及"二、宫崎骏的匠人精神 ，GPT-4o的生图狂欢，你支持谁？
11:27 如果AI能帮我们每个人都成为60分的宫崎骏...
是不是我们社会的审美会前进一大步？我认为AI是“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”，唐诗宋词元曲，也都是从宫廷词句到百姓吟诵Jennifer：所有主流文化，曾经都是亚文化18:24 强者无需被保护
马斯克公开所有专利，DeepSeek是开源的，伟大的艺术家都希望被模仿！只有弱者才需要被“保护”Jennifer：被剽窃是牛人的宿命毕加索风格的演变
三、如果说品牌营销更像心理学，互联网更像行为学，那AI呢？
29:28 AI更像是沟通数字世界的语言
1）从科学角度，以前，数学是物理世界的语言，我们发现了牛顿第一定律，写出了相对论2）后来，代码成为了数字世界的语言，我们用代码去链接人和互联网/手机/数据3）未来，AI会成为数字世界的通用语言，我们，通过AI这个“导游”，获得一张技术平权的门票四、互联网解决的是“信息不对称"，而AI解决的是"知识不对称"
31:34 互联网创造了更多的财富，但是AI似乎在剥夺我们的机会？
33:57 互联网解决的是"信息不对称"，AI解决的是"知识不对称"
1）互联网把线下40万亿的生意和“信息”搬到线上10%，就成就了BAT，比如点外卖就是解决菜品供给的3KM信息不对称2）AI通过学习人类社会的知识，把“信息Infomation”变成“数据data”3）当年野蛮的互联网人，如今野蛮的AI人，没有不同五、把你自己变成“算法”，成为那个不被AI替代的人？
39:59 被替代的是逆时代的人
41:39 AI干了“Dirty Job”，你才能获得“得体Job”
AI取代了大量初级律师，但是他们从大量脏火累活中解脱出来，去给AI做专业数据标准、训练模型，本质是提高了职业的含金量43:10 什么叫逆时代？今天还有所谓的“文案大师”在小红书大行其道
47:32 为什么AI时代知识的提取最重要？如何用20分钟做一个智能体，取代文案？
51:40 AI本质是一个强者恒强的事，稀缺的是洞察力、框架能力
六、关于AI我们有哪些认知差？
01:02:00 今天AI的焦虑，本质是AI为这个社会在背锅，AI还在很早的阶段
1）认知差一：先进还远没到，真的先进不需要包装名词。现在AI本质是资本的堆积和大力出奇迹2）认知差二：智能，但不精确。我们每天被媒体渲染焦虑的是AI的“智能”一面，可是，作为从业者，我焦虑的是AI的“精确”一面3）认知差三：我们人类社会的基础设施还没跟上七、品牌和科技，都需要有机地长出来
01:05:15 中美AI叙事大不同
1）从宏观层面，AI对于美国是资本增值，对于中国是新质生产力，这决定了我们在中国看AI的视角是不同的；2）从企业层面，在中国AI是一个效率的革命，它不会以一个AI公司的形象出现3）从个人层面，未来能受益的一定是那些在AI牌桌上且能用AI改造生产关系的组织/个人01:07:09 中国公司终点是PPT，美国公司终点是净利润
01:09:33 国外关系提效，国内关心老板的情绪价值
01:13:14 契约社会和人情社会的矛盾
古代我们基于宗族治理的民间社会传统，更重视人情和关系来维持社会稳定；而英美国家更重视契约和法律，来维持社会的稳定01:16:09 95%的中国企业不需要用AI，信息化和数字化都没做，上AI就会扯到蛋
01:17:56 95%的中国企业不需要做品牌！你搞货搞价格的就别提品牌了！
01:20:16 在中国做toB，最终都是免费咨询换业务机会
01:23:21 品牌和价值观，都是长出来的，是有机的
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真正的技术变革不会以颠覆的姿态突然降临，而是通过“玩”的形式被社会悄然接纳。吉卜力风格的AI图像，正是这个“玩具”——它让新技术带来的陌生感变得安全，引导人们拥抱而非恐惧未来。
01:23 为什么宫崎骏风格的图片席卷全网？
真的变革是糖衣炮弹， 吉卜力风格是AI技术与社会情绪的完美接口。就像当年chatgpt破圈一样，科技进步总是伴随情绪价值05:48 文生图早就有了，GPT-4O强在哪里？
OpenAI 大幅提升了“文本-图像对齐”（text-image alignment）能力，所以语言模型的质量决定了多模态模型的上限。12:12为什么每次大模型更新，都要死掉一波公司？
技术还有不稳定性，LLM或许会被推翻23:48 技术变革更要看生产关系的变化，组织方式的迭代
27:29 纯技术驱动，必然被技术反噬
33:13普通人和创业公司怎么办？未来，没有骑墙派
39:11技术是中立的，AI是创意的“杠杆”，但支点必须握在“能定义AI的人”手中
40:44 为什么不是谷歌，Gemini2.5封了个假神？创新者的窘境
44:46 整个社会请给创新者，留一点灰度
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一则采访，谢谢前同事阿林，目前阿林在安踏负责运营，一起聊聊AI和运营人的未来～
00:00 创业vs打工
03:00 选人vs育人
05:30 背锅vs上位
09:50 品效难以合一
15:46 AI取代运营人？
18:33 如何做社交媒体
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（截止发稿，Gemini2.5带AI搜索的Google上线了）今天借此我们聊聊是不是Google老了？一旁的百度尚能饭否？
01:30 虽迟但香的Gemini2.0 Flash。让我觉得谷歌像个中年人，上有老下有下，瞻前顾后。不过抖一抖家底还是很厚的～
Google近期发布了Gemini 2.0 Flash，增强了多模态能力，并推出了Deep Research 2.0、Canvas和Audio Overview等新功能，提升了AI的研究、协作和内容转换能力。
18:03 N次打脸的百度，AI时代还能打吗？聊聊谷歌和百度躺在现金流水上，发育不全的第二曲线
百度发布了新一代预训练模型“文心大模型4.5”和推理模型X1，声称X1性能可与DeepSeek-R1媲美且成本更低；同时，百度搜索业务全面接入DeepSeek和文心大模型的深度搜索功能；此外，副总裁谢广军的13岁女儿因“开盒”他人隐私信息引发公众关注，谢广军对此公开致歉
33:18 每到AI的转折点，李开复博士一定会上来敲黑板~
NVIDIA GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋发布了新一代AI芯片Blackwell Ultra和Vera Rubin，展示了在AI推理和机器人技术方面的重大进展。 与此同时，李开复在采访中表示，随着开源模型的崛起，OpenAI的商业模式可能难以为继，并预测未来只有DeepSeek、阿里巴巴的Qwen和字节跳动的模型等三家大模型能够持续发展。
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Cursor+Claude 3.7混合推理模型，让“口述式编程”成为现实！美国已有25%的代码由AI生成，YC新投资的初创公司中，这一比例甚至高达95%。这是否意味着程序员会被AI淘汰？讲真，程序员对冲失业的终极Buff，是无脑拥抱AI编程！“口述型产品经理”+“意识流编程”是否是未来我不知道，但我确定的是1）程序员一定会分化为“产品工程师”和“技术工程师”，区别是你和人沟通还是和代码沟通！2）让你失业的不是AI，而是对于优秀程序员的评价标准变了！
01:05YC新公司95%代码由AI生成，口述型产品经理崛起？
07:20 生成容易改动难，人类仍需debug，进步在仅在生成端
14:06 Cursor更适合拿来打样、0-1找PMF
18:00 真在大型项目推AI编程，后果堪比把高管都换成印度人
21:22 程序员如何才能在AI时代稳如老狗，前端、UI、后端、测试，谁会先被淘汰？
28:39 未来人才会分为”产品工程师“和”技术工程师“，区别是愿不愿意和人沟通
31:02 淘汰你的不是AI，而是对程序员的评价方式会变
36:38 AI原生一代和现程序员都怎么看AI编程
43:43 程序员对冲失业的终极Buff，是拥抱AI编程
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这是一期纯纯聊天局，不能说水，适合陪睡。
1:07 不知道干什么没关系，反正先接入DeepSeek，就能上牌桌！
6:48 同行都在用，就是第一生产力！
12:53 骄傲的BAT，狂蹭DeepSeek流量
18:04 故事1：我的咨询顾问朋友怕被客户发现他在用AI
21:51 故事2：程序员们开始探讨自己的价值，结论是AI不能背锅！
30:44 故事3：现在搞AI，好比当年卖组装机，缺的是会装机的人
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Manus一方面作为第一个自媒体老师比技术专家先内测的AI，邀请码被炒到3万一码难求，另一面是成本为OpenAI Deep Research的1/10，能力覆盖了YC 76% 的垂直类 Agent 项目。这背后的争议，到底说明了什么？
一、AI Agent是什么？
01:49 AI Agent长期处于概念模糊
07:45 大模型是脑，Agent是手脚
二、通用AI Agent的挑战是什么？
11:08 成本为OpenAI Deep Research 1/10（2美金）， 成本差距就是反映到团队差距，做应用的和LLM是两拨人
13:19 基于multi agent的产品工程组合和交互，本身就很吃团队认知
14:05 基于浏览器的底层自动化对资源消耗很大，而且速度也会有问题（团队也承认了幻觉和速度问题）
25:56 对于复杂的工程组合产品，迭代和维护是脆弱的
28:25 大模型决定了AI产品不存在护城河，更拼交互创新+垂直洞察
三、Agent的时代来了？
33:00 Manus打响第一枪，本身就值得尊敬
37:16 通用vs垂直，是AI产品的核心矛盾
46:25 Manus被metaGPT和Camel AI一夜复刻的背后，
50:42 2C产品并不以效率为卖点，AI或许很难产生现象级2C产品，更多会被2B内化
52:36 AI应用的下半场，从生成到完成
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在DeepSeek上面我们最近讨论很多的是：美国方案vs中国方案。Scaling law停滞和预训练的终结，本身是因为这是一个标准的美国方案----因为去工业化、而攻坚尖端科技、脱虚向虚的方案。如果回到中国的视角，其实AI的未来，未必是AGI、未必是Scaling law，未必是那么多算力、那么多数据...
这波DeepSeek在中国，与其说是技术革命，更像是一次观念革命，一次给大家的技术科普，去加速过去企业没做好的信息化、数字化，然后再回到传统AI能做的那些事情上面。我觉得从这个角度，是更有价值的。
一、刚刚“满月”的DeepSeek R1，是否给整个人类的发展按下了加速键？
01:24 DeepSeek在中国，更像观念革命，而不是技术革命
DeepSeek是一次给大家的技术科普，去加速过去企业没做好的信息化、数字化13:22 为什么甲方急着上牌桌？
传统行业硬蹭DeepSeek，没必要但必须要！23:16 为什么DeepSeek没诞生在美国？
体制不同，美国是数目字管理（抽象管理），体系化作战分工明确，创业更像是一个填空题二、基本无海归人才的DeepSeek团队，是不是证明国内的“应试教育”还是牛X闪闪的？
33:32 颠覆式创新需要高毛利的产业支持！
中国企业的利润率约为美国的61.9%，美国企业通过“超高毛利环节”积累资金，支撑长期创新，而中国企业面临较多“低毛利、高竞争”的市场环境，难以支撑 OpenAI 级别的风险投资。41:03 产业结构决定教育模式，预训练和后训练时代需要的能力不同
43:00 梁文锋用人的方式是一招险棋，不标准但是能赌中颠覆性创新
颠覆性创新vs 工程规模化创新需要的人才不同，教育为产业服务，我们目前培养的是工业化人才50:10 中美看似越走越选，其实某种程度上越走越近
就像冷战促使了社会主义和资本主义的融合一样三、对DeepSeek开启AI下半场的展望
57:52 下半场看融合：多模态、端边云、软硬件将得到极大的融合
01:03:39 AI将成为数字世界的通用语言
就像数学成为上帝的语言一样，它将连接起整个物理世界和数字世界【关注主播】：
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在DeepSeek开源周期间，DeepSeek计划每天开源一个新项目，总的来说，目前这三个项目分别从文本处理（FlashMLA）、模型内部通信（DeepEP）和基础计算（DeepGEMM）三个方面提升了AI模型的性能和效率，推特网友们纷纷感叹，DeepSeek才是真的OpenAI，英伟达股票不保了...那么，硬核之外、情绪背后，我们一起聊聊到底什么是开源？开源如何赚钱？
一、什么是开源?
01:29 DeepSeek开源周的评论区太热闹了，英伟达股东要睡不着了？
06:58 开源到底是什么？
09:10 DeepSeek开源了什么？
推特热评“开源整个训练框架才是真开源，其他公司只发模型权重简直是行为艺术”20:04 开源有什么好处？
开源好比自媒体博主，视频是免费看的，带货是有的，知识付费也是有的二、DeepSeek为什么要开源?
25:38 开源有哪些协议？DeepSeek为什么用这么宽松的MIT协议？
31:57 开源者，求名还是求利？
注意，DS是生产环境验证完才开源，而不是边做边开源，白嫖开发资源三、为什么DeepSeek敢开源?
41:54 能力：敢于做底层，而不止于解决问题
44:49 选择：作为中国大模型公司选择开源，本质是把朋友搞得多多的
47:17 组织：开源要求极强的组织能力、代码规范和独立思考能力
四、开源怎么赚钱?
58:00 开源都有哪些商业模式？
01:01:43 DeepSeek想做那种开源?安卓? linux?
01:03:53 DeepSeek开源商业化的猜想
01:09:38 彩蛋
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如果座谈会是围攻光明顶，DeepSeek就是张无忌！阿里像武当，马云回归，股价涨幅创3年新高、腾讯秀了吸星大法，全家接（ceng）入（shang）DeepSeek，元宝逆豆包来到AppStore第二；DeepSeek宣布连high5天，一周内开源5个核心代码库...
00:00 “围攻光明顶”，谁来了，谁没来
一、阿里，握手之后，马云归来
08:17 阿里：握手之后，马云回归
11:25 阿里过去被低估了？阿里Q3财报超预期，业绩同比增长8%，净利润同比暴涨333%，人们才意识到AI和云计算是阿里的新增长引擎？
21:00 大厂做AI不必自宫。云计算还是AI的命根子，掌握了前端流量和后端云计算的阿里，依然可以上牌桌依然可以很淡定
二、腾讯的吸星大法
24:05微信全面接入DeepSeek-R1大模型：腾讯其他 产品矩阵深度整合DeepSeek
26:18 元宝逆袭增长：腾讯元宝在AppStore中国区超越豆包，升至第二位，仅次于DeepSeek。此前，元宝在排行榜中位列200多名，短短10天内实现逆袭
28:38 腾讯后发致胜：公众号和腾讯生态的优质数据，加上腾讯云的稳定服务，腾讯上演了完美的逆袭战役
三、各派围攻光明顶，DeepSeek原是张无忌！
38:28 DeepSeek官宣连high5天：一周内开源5个核心代码库DeepSeek宣布将陆续开源语言模型、视觉语言模型、数学推理模型等5个代码库，强调“车库创业精神”与社区共建，加速行业技术迭代
45:06 某人说开源是智商税？之前说DeepSeek像安卓，其实更像是Linux，OpenAI+英伟达的墙碎了
55:12 AI不要盯着软件：开源对硬件的意义更大 ！关键如何平衡好成本、精确与智能！
01:05:31 下一个乔布斯不发明AI：硬件+AI的时代终于到来，下一个乔布斯不发明AI，而是整合AI
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如题。
00:00 如果说ChatGPT是AI的iPhone时刻，那DeepSeek将是AI的安卓时刻！参考上期播客
一、本地部署DeepSeek真的可行吗？
04:19 这样说说吧，奥拓就别想着买奥迪的发动机了
09:22 为什么大家希望本地部署？当年安卓刚出来，人人都想去下个ROM刷个机，就好像今天大家都想试着部署DeepSeek，为什么有这种心理呢？
12:22 混合部署与蒸馏小模型未来如何？理论上会有更多蒸馏的小模型出来，利好各方面的创业，但是难点还是如何调优，而不是模型本身的能力
二、要不要本地部署，核心是考虑：成本vs精确vs智能
20:27 成本vs精确vs智能。本质上要解决这个三角，除了调优以外，也考验你对需求的结构能力
29:55 云服务是AI的底座，AI只是云服务的卖点。如果说 DeepSeek模型是满血的，那么运营就是残血状态，毕竟AI的运维能力和成本不是小厂能cover的
34:51 成本！深度学习推理与本地化架构的成本。要考虑到运维工程师、部署环境和工具可能每六个月就会完全迭代一次，这将是很大的成本
44:33 最大的悖论！有能力把模型做到本地的团队，很可能做不好数据标注和调优，很可能不懂市场和运营。更重要是你要想明白用什么，是总结、生成还是推理，不同的用法，部署的模式不一样
47:14 做大模型和做应用本质上是两套班子。为什么OpenAI要投资Harvey和Speak，理论上他们都是基于GPT做的优化，但是产品架构和团队的技术能力完全不同，无法用一套班子cover掉
三、哪些行业适合本地部署模型？
53:44 哪些业适合本地部署？1）只需要归纳、总结、生成的，不需要过高智能的；2）数据有限但需要专业数据标注的，如法律、会计师
58:28 个人层面的AI，未来文件夹式的文件结构将会被颠覆，取而代之的是本地的自然语言的搜索和展现
01:04:49 彩蛋
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为什么说DeepSeek则是AI的安卓时刻？历史总是惊人的相似，一个绑定了微软和英伟达的OpenAI，一个闭源的OpenAI，像极了那一刻的iPhone，从领先性到封闭而完整的体验；而一个慢半拍但足以挑战闭源的DeepSeek，一个开源的DeepSeek，像极了后发的安卓，是一个骨折价人人用得起的AI，从而开启了端边云+AI想象力的“安卓时刻”。大胆预测下：
1️⃣AI用户渗透率提升：之前哪怕是最乐观的估计，ChatGPT的渗透率也没超过5%，在中国则因为你懂的原因会更低。DeepSeek的快速出圈，长期会提升整个AI用户的渗透率，有了更多的用户，才会有更多AI应用的需求。就像安卓一样，小米借此打掉了山寨机，从此触屏手机人人都用得起，也才有了后续疯狂的小鸟、水果忍者，也才有了直到移动互联网尾声，移动互联网普及的最大收益者—抖音的出现
2️⃣AI创业成本下降：且不说DeepSeek的费用仅GPT的2%，它的开源策略也会直接利好闭源，更多受到DeepSeek启发的“小模型”产生，大家也都会推出“类DeepSeek”的方案，从而端侧智能、AI应用将有至少50%以上的成本下降。就像当年国产厂商们基于 AOSP 定制的 ROM一样MIUI、ColorOS、Flyme、EMUI一路崛起，从而构成一个正循环，更多的用户、更多的开发者、更低的开发成本
3️⃣最终的交汇点是产品创新：我很反对一会喊应用一会喊Agent。即使是今天DeepSeek那么火，AI的使用成本还是高的，创业的门槛也是高的。1）对于一般用户，AI聊天应用的效率极低，大部分人提不出好的问题，也终将得不到好的答案，AI聊天必不可能是AI产品的终极形态；2）对于创业者，工具成本的下降并不代表认知成本的下降，创业还是一件九死一生、很吃创始人、需要团队协作的事情，AI创业的核心越来越清晰，就是产品交互的创新，去年我就高喊大家别再搞AI聊天类产品了，没有任何意义，把它藏到后面去！真正work的AI产品，AI含量不用高，但是AI应该是产品的“胶水”，它粘合了信息和数据，从而形成了一个完全不同的体验，想像一个1亿用户全是AI，只有你一人是真人的微博，不要觉得它不可能！
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初五迎财神，补一期DeepSeek讨论。重点聊聊这段时间媒体的过激反应，以及我们担心的“华为式”的捧杀，一会国运级的创新，一会中国人站起来了...所以从创业者角度冷静聊聊，作为创业公司的DeepSeek的5个挑战！
一、开源vs闭源
09:06 对于创业团队，开源是务实的做法。对于大厂，云计算是AI的底座，AI是云计算的卖点和护城河
17:23 如何理解梁文锋“把价值沉淀在团队上”？AI时代最值钱的是认知
二、先发vs后发
20:05 年前的零一万物和阿里云整合，其实是一个正面做法，可惜被解读为负面降本动作。当时李开复已经看到了DeepSeek的创新价值，创业还是要看时机
27:03 技术壁垒是资本愚蠢的问题。如果技术有终极壁垒，那么将再无科技革命。AI技术亦然
三、资本vs人才
34:12 为什么说DeepSeek胜在团队？因为资本驱动的创业过时了！
34:12以零一万物为代表的资本驱动型精英创业vsDeepSeek为代表的实践型创业，将在2025年完成交替，知识被资本取代，愿景+事情驱动是笼络天才的方式
四、大厂vs小厂
40:12 大厂如何应对DeepSeek？这是可选项+经济问题。云服务商大力欢迎，而开源的DeepSeek也能补齐大厂的闭源模型
五、高调vs低调
46:03 现在说什么也没用，保持沉默最好，创新最怕捧杀
49:24 开源的DeepSeek如何做商业化？开源服务，2C，被收编，做量化本行
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预祝大家新春快乐！多听人民公园说AI，多听多发财！
一、DeepSeek只是开始，它是时机的产物
00:36 外媒如何看DeepSeek？天下苦gpt久矣
05:12 从黑盒变白盒，对比ChatGPT O1拥有更透明的逻辑思考
06:49只要GPT2%的钱？GPT用一个月DeepSeek能用三年！
10:58中国鲶鱼DeepSeek：王侯将相宁有种乎？
14:24DeepSeek的轰动，是后发优势还是技术优势？
22:07DeepSeek开源的支点是什么？
30:53 只要Meta一个高管年薪的训练费用，真的AI时代别再问你公司有几个人了 ！
二、川普2.0星际之门
41:24川普2.0星际之门（聊天因为各种原因被掐了....）
三、2025AIの草台展望
55:21 小苏：2025，AI从“生成“到“完成“
57:45 闲哥：掌握AI的思考方式，未来人脑的结构会改变
01:02:49老修：还是要保持在牌桌 ！
01:07:52DeepSeek对创业者的意义
01:10:422025的挑战：AI的上下游配套生产力会趋于成熟，不成熟的是生产关系！
01:13:29拥抱创业新范式，新思路，新态度，2025一切都会变好的！
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