开场0:00
他训练了一个模型 ， 就是把所有的佛经丢给了一个模型 。
哇 。
最潮的一个咖啡 ，也是用了 Plug 之后， 销量号称翻了 2.3 倍 。
就是 Paul Graham 以前讲的 ， 让 100 个人爱你 ， 比让 1000 个人喜欢你更有用 。
Hello 大家好 ， 欢迎收听 《 十字路口 》， 这是一个探讨科技与人文融合的播客节目 ，由新世相播客计划支持 。
我是 Koji。
我是 Ronghui。
为什么这个播客叫做 《 十字路口 》 呢 ？ 首先 ， 这句话来自苹果创始人乔布斯曾经说过的 " 站在科技与人文的十字路口 "。
那借用这四个字的目的也很简单 ： 我们想用它来比喻这个播客的定位和内容计划 。 我们想借这个播客探讨技术与人文的结合 ， 或者说技术与消费 、 与内容等更多行业结合的故事 。
我介绍一下自己 ： 我之前连续创业 ，在移动互联网的时代创办过街旁 ， 后来也在聚美油品的早期加入 ， 作为移动事业部的负责人， 参与和见证了这家公司全面移动化 ，以及在纽交所上市 。16 年的时候我联合创办了内容公司 " 新世相 "， 后来创办消费品牌 " 躺岛 "。
我觉得自己是一个蛮典型的站在很多圈子的交集上的人。 现在我们都身处在 AI 的浪潮当中， 我也相信这一代的 AI 会给很多行业都带来深刻的变化 ， 发生蛮多激动人心的故事 。
因此我也希望自己可以借着这个播客来观察 、 来见证 、 来分享这一切 。
嗯 。 呃 ，在讨论播客的名字的时候 ，其实我们俩对这个名字是一拍即合 。其实 ， 呃 ， 乔布斯的英文原文他其实用的词是 "technology married with liberal arts, married with the humanities"，其实指的是融合 。
不过中文翻译为 《 十字路口 》， 一条线是科技 ， 一条线是人文 ， 十字路口是它们的汇合点 。其实我觉得是用了一个中文更有优势 、 更形象的一个解读 。
我记得就是以前有人开玩笑说 ， 自从乔布斯说了这句话之后， 这个路口就站了越来越多的公司和人， 已经很拥挤了 。
不过我觉得其实从某个角度来说 ， 这也是个好事 ，因为它说明这个融合的理念已经成为了创新的理念共识 ，也说明有很多故事在发生 。
呃 ， 那我自己呢 ？ 我的工作其实一直是在记录故事 ， 之前一直在做记者 ，在硅谷驻站过几年， 做科技商业方面的报道 ， 现在也在投资机构做投后服务工作 。
我觉得我勉强也算是一个站在十字路口的人， 不过我更偏向文科一些 。 呃 ，不过是在 2023 年， 当我更多地使用 AI 工具之后， 这种融合的感觉比过去更强 ， 同时它带给我的危机感也更强 。
我从心里相信 AI 会给我们带来非常多的改变 ， 我也希望自己可以继续作为一个观察者 ， 通过输出来推动自己有更多的学习 、 记录和分享这些正在发生的变化 。
我们打算每一期都围绕一到两个最近发生的与人工智能相关的话题 ， 聊聊自己看到的信息和想法 ，也会根据话题邀请各种各样的嘉宾来一起跨界 、 一起聊天 。
欢迎大家订阅我们的播客 《 十字路口 》。
然后今天呢 ， 为了让这个播客有一个好的开始 ， 我们决定先喝一个可乐 。 为什么喝可乐 ？ 哈哈哈 。
AI可乐3:32
对 ， 我们今天现在坐在 Koji 家的书房里面 ， 面前摆了两瓶 AI 可乐 。
哈哈哈 ， 听起来非常荒谬 。AI 可乐 ？
对 。
那是因为最近还蛮关注 AI 的 ，因为做自己做消费品的嘛 。 所以 ， 呃 ， 再加上自己又是有一定的 TMT 的背景 ， 所以我自己还蛮感兴趣 ， 就是这一波 AIGC 的浪潮会怎么影响消费品 。
看到各种各样的公司都在用 AI 来帮助做产品 ，但是我试下来觉得最靠谱的 ， 或者最认真的 ，是可口可乐 。他们在整个 global 都在做一个大的项目 ， 叫做 " 未来 3000 年 "。
这个是一个通过对消费者的调研 ，他就问消费者 ： 你觉得到那个时候 ， 可口可乐会是什么样的口味 ， 会是什么样的样子 ？
然后他把所有的调研的结果丢给 AI，由 AI 来生成了一个配方 、 一个口味 ， 同时用 AI 来做了包装 。他们也就是花了大价钱 。
我看到他们不但在北美市场 ，在欧洲市场 ，但中国就更不用讲了 ， 都花了不少的价钱来做市场的投放 ，而且是真的做出来消费者可以买到的 。
我买了一箱 ， 所以已经喝了蛮多了 。 我还挺喜欢喝的 ， 要不你喝一下试试 ？
行 。
对 ， 感觉味道怎么样 ？ 喝出了 AI 的感觉吗 ？
哈哈哈 。 老实说 ，因为我是一个不喝可乐的人， 所以其实喝下去 ...... 但其实我觉得味道倒不一定是最重要的 ，而是觉得听下来的触动是在于说 ， 首先这个品牌它非常的愿意去拥抱这个新的技术 。
我觉得这一点就已经非常值得肯定了 。 因为一个这么大的公司能去做一个这样子的决定 ，其实也是不容易的 。
做这么大的投入 ， 对 ， 这是这肯定是不容易的 。他愿意在这件事情上付出这么多 ， 这其实 ， 呃 ， 对相关同品类的产品来说 ， 我觉得这是一个积极信号 。
对 ， 对 。 它在那个内地的名字叫 " 未来 3000 年 "，在 shownotes 里面可以看到我们放的包装 ， 真的还是挺符合说一个 AI 应该做出来的图长什么样子的 ，是有一点点未来感的 。
对 ， 对 ， 我觉得包装看起来还是还还挺好看的 。
食物更好看 。 它做出了 ， 我感觉这个印刷应该也蛮贵的 ， 它应该比普通可乐花了更多钱来做这个包装 ， 所以它的工艺是能看出一些立体感 。
对 ， 挺感觉挺不一样的 。 我觉得这对市场是释放了一个很积极的信号 。
AI包装6:03
给想象力插上翅膀这件事情 ， 看来今天已经慢慢的成真了 。 最近还会看到一个蛮好玩的东西 ，是在日本市场的 ， 就因为今天有一个很热议的话题嘛 ， 就是 AI 到底怎么能够在消费品公司身上赚到钱 。
那对消费品公司来说 ， 就是其实我们是开放的 ， 就 AI 到底你能做什么 ， 能帮我把我的工作做得更好 。
那日本这个公司呢 ， 叫做 Plug，他们甚至还拿到了一个不明觉厉的奖 ， 日本总务大臣奖 。他们是做什么呢 ？ 他们的客户还蛮多的 ， 包括卡乐比薯条 ， 包括雀巢咖啡 ， 特别多知名企业 ， 号称啊 ，他的官网上说有 860 多家日企在用他们的服务了 。他们做的就是帮助消费品更新自己的包装设计 ， 然后他们第一阶段的这个产品是设计师来做包装 ， 把这个新的包装
丢给 AI，AI 告诉你这个包装我估计它会更好还是更坏 。 如果你有 10 个版本的这个新的设计方案 ， 它会告诉你你应该用哪一个 ， 它会斩钉截铁的告诉你 。
有一些这个品牌也挺敢的 ， 相信了他的建议 ， 然后推向市场之后呢 ， 确实取得了不错的数据啊 。 我们在 shownotes 里面有放两个对比图 ，其中一个是卡乐比的薯片 ， 它在这个 Plug 的帮助之下更新了包装之后， 销量翻了 1.3 倍 。
而雀巢的一个咖啡也是用了 Plug 之后， 销量号称翻了 2.3 倍 。 但是我自己在去看这个图的时候 ， 我就想说 ，因为就是我自己有时候日常也会做一些决策 ， 设计师做了新的包装 ， 或者做了新的方案 ， 拿过来要不要用这个方案 。
这样的决策其实在日常中是天天发生的 ， 大型的发生的 。 所以我自己在看就是卡乐比和雀巢的这个包装的前后对比的时候 ， 我也会带入这个决策者的这个状态 。
我觉得我真的看不出你要让我选 ， 我可能真的不知道选哪个 。 我可能都会说好像都行 ， 甚至我会说别改了 ， 别折腾了 ，也没有好很多呀 。
大家可以看一看啊 ， 就在 shownotes 里面放着 ， 还挺有趣的 。
我因为现在在 Koji 旁边 ， 可以看到电脑上的对比图 ，其实我作为一个人类 ， 我是我我我是看不出来 。
人类比我们更懂人类 。
我觉得 AI 它其实是把一个所谓的玄学变成了一个数据分析 。 所谓的玄学 ，其实比如说一般情况下， 这样子的包装拿到像你这样子的老板面前 ， 让老板拍板的时候 ， 老板的思维里面其实它包含了他对这个消费人群他有可能喜欢的是什么东西 。
一个主观感受 。
对 ，以及对这个包装它是不是好看 ， 就是这么简单的一个审美上的一个判断 。 但是 AI 它应该是用了非常多的数据分析 。其实理论上啊 ， 一般我们遇到在内部遇到这样的真实的情况 ，有非常重要的一个决策的时候 ， 都会做用户调研 。
对 。
这不会是主观的决定的 。 但是我们的用户调研 ， 它的成本 ， 它的时间是就是很难的 。 而且就是在我们这样规模的团队里面 ， 要把这个调研做到很精确 ， 哪怕我们知道正确的方式是什么 ， 我们也不一定有那个金钱去做那个事 。
但是 AI 它是可以帮你一秒钟完成的 ，因为它就是训练出来的嘛 。 所以这个 Plug 它还有一个有趣的点 ， 比如说你告诉它我的目标人群是北海道 30 多岁的男性用户 。
人物画像非常的清楚 。
对 ， 对 ， 比如如果我今天要去做一个新的产品 ， 比如说给儿童做猫头皮纸 ， 那我得找到我们的目标群体 ， 就在一线或者新线城市生活的 30 到 40 岁的妈妈 ， 准妈妈们 。
那这个其实要找起来也不容易的 。
对 。
嗯 ，而且你要找到没有偏见的用户 。 没有偏见的意思就是很多用户你找他做调研 ， 你得给他费用 。
那给费用这件事情 ， 就可能让你招到的并不是说能够代表所有的人群的用户了 。在中间其实要做一个科学的调研 ， 对企业来讲很困难 。
但是就这个 AI， 它理论上啊 ， 我觉得它是完全可以帮你做到这一点的 。 同时还有一个特别有趣的是 ， 呃 ，他们后来做了一个功能 ， 就原来最早这个 Plug 它只是帮企业做包装的评估 ， 现在它可以就是基于 AIGC 的新的技术 ， 它可以帮企业做包装的生成 。
它是收费的 ， 一个项目它收 30 万日元 ， 差不多就是 15,000 人民币 ， 很便宜的 。 我觉得因为 AI 是不知疲惫的 ， 所以你把你的想法告诉它 ， 它一下子可以丢 1,000 个设计方案出来轰炸你 。
它也知道这种轰炸会让人懵逼 ，因此它会提供这个附加的一些帮助 ， 比如它可以让你从各种维度来排序 ， 比如你可以按照可爱的维度来排序 ， 你也可以按照畅销的维度来排序 。
同时呢 ， 它除了给你一个可爱度和畅销度的绝对数字之外， 它还会给一个标准差 。 因为没有任何一个包装它是全世界都爱它的 ， 像没有一个明星会是全世界都粉它的 。
对 。
对吧 ， 就连易烊千玺都有人不喜欢的 。 就说回来 ， 所以它会在除了给绝对的数字之外， 它会给标准差 。
所以你在做决定的时候也很有趣 ， 比如说可能我的风格 ， 我就会选择愿意选择标准差大一点的 ， 我宁愿就做一个产品 ， 一小部分人超爱它 ， 哪怕另外一小部分人超级讨厌它 。
我觉得这样的产品可能在某些阶段 ， 对一个品牌来讲 ，也会更容易让这个品牌获得市场上的差异 ， 从而得到一些竞争力 。
就是 Paul Graham 以前讲的 ， 让 100 个人爱你 ， 比让 1,000 个人喜欢你更有用 。
对 ， 就 Paul Graham 之前有一篇我想我们都看过的文章 ， 就讲如何选择创业方向嘛 。他建议是你如果能挖一口井的时候 ， 你不要去挖一片地 ， 就是在一个地方挖到足够深 ， 挖到那 100 个爱你的人。
对 ， 听下来会感觉它可能有两个影响 ， 一个是确实有可能会取代一部分市场调研公司工具的好处 ， 就是它可以让那些过去没有接触这个领域的人 ，他可以很快的获得这些可能没有那么系统性的来运作 。
那他其实用用这些工具 ，他可以很快的上手 ，他可以得到一些他从前没有得到的东西 。
对 。
这就是就所谓技术平权嘛 ， 它可以让从前那些没接触过这些新技术 、 新的产品的人 ，他可以得到得到一些东西 。
竞争思考11:51
对 ， 那我也在想一个有点哲学的 ， 或者有点难解的问题 ，是假设啊 ， 这个世界上我们假设现在在全世界有 100 家薯片企业 ，他们现在如果都会用 AI 的话 ， 那最后会形成一个什么样的竞争格局 。
不管是听到的一些行业里的人的讨论吧 ， 这个行业非常有影响力的人， 一个人叫 Michael Jordan，他的一个采访 ， 就他有提到说 ，不管怎么样都是人类在使用工具 。
我觉得对我的启发 ， 越来越多的这种创意型的工作可以被工具取代 。 首先工具的质量跟工具的效率 ， 它都可能会比人类高很多 。
确实需要去想的是一些其他的东西 ，不是把自己局限于说啊 ， 我能不能完成一篇文章 ， 或者是我能不能画一张图 ，而是你可能会需要有一些更高维度的思维 ， 你用这个东西来干啥 。
我现在的心态就是说 ， 就是这个浪潮到底会怎么改变我们的生活 ，并不知道的 。 那能做的就是在当下拥抱这个浪潮 ， 尽量的去多试这些工具 ， 多了解一下别人在用它干嘛 。
那至于未来 ， 比如说 100 个薯片企业都会用 AI 的这个世界会发展成什么样子 ， 这个就再说吧 。 所以啊 ， 说到这里其实有一点佛教的意思嘛 ， 就活在当下 。
AI大藏经13:01
最近看到一个特别有趣的一个 AI 应用 ， 它就把这全世界有多少本佛经啊 ， 理论上没有任何一个高僧可以读完所有的佛经 。
但是呢 ， 它训练了一个模型 ， 就是把所有的佛经丢给了一个模型 。
哇 。
你现在可以去和那个模型对话啊 ， 那个模型会讲全世界各种语言 ，而且它用白话文讲 ， 所以你不用去找高僧来打理解惑了 ， 你可以找一个 AI 来打理解惑 。
这是一个最近看到之后深感震惊的一个 idea。 就说到这个 ，AI 创业的浪潮还挺山呼海啸的 ， 我们身边有好多朋友都在干这个 。
对 。
然后我想的特别多的也是说 ，AI 怎么能够帮到躺岛 ， 帮到新世相 ，在做消费 、 做内容 、 做营销的时候 ， 可以更赋能 ， 可以更让我们效率变高 ， 或者这个做出来的东西更好 。
我最近看到的 ， 看到两个大佬吧 ，他们分别在不同的场合建议创业者应该怎么办 ， 一个是这个 Sam Altman，他其实就是在上个礼拜在 Y Combinator 2024 年的启动会上 ，他有一个比较短的演讲 ， 然后理论上那是一个闭门会议 ， 告诉大家不能分享 ，但是呢 ，也有人分享到推特上了 。
大佬建议13:50
那他其实讲了两个对创业者比较建议的大方向 ，他暗示大家现在他看到的 AI 的新的技术领域 ， 会让我们越来越接近 AGI。AGI 就是通用人工智能吧 ， 就因为简单说就是 ChatGPT 也好 ，OpenAI 也好 ，其实这样的这个基于 Transformer 的大模型 ， 它并不是通用人工智能 ， 它其实还是是就是用大量的语这个语料去做训练 。
它是一个概率模型 ， 就一个字下一个字 ， 它应该大概是什么 ， 一个词下一个词 ， 下一个像素 。 它是用这种方式来去逻辑推理出来的 。
这中间是一个非常大的黑盒 ，其实机器自己也可能不知道自己在干嘛 ， 它只是一个数学模型 。 那 AGI 呢 ， 就是更接近人类的通用人工智能 。
所以其实 Altman 在暗示说这个已经非常接近了 ， 所以他建议下一代的创业者在思考创业方向的时候 ， 要假设一个完美的模型 ， 一个完美的 AGI 是存在的 ，在此基础上再去设想你能干嘛 。
因为过去一年其实很多看到的创业项目都是修修补补 ， 就 ChatGPT 3.5 的时候有幻觉 ， 文本不够长 ， 或者它会很难控制 。
很多人在解决这个问题 ，Sam Altman 建议大家不要解决这个问题 ， 你们就应该还是想一想 ， 假设今天模型已经完美了 ， 你能做点啥 。
这是它的第一个方向 。 第二个方向其实是它建议更多的初创公司去通过 RAG 来去让 AI 落地到各个行业场景当中 。
而这个我觉得有点意思 ，是如果今天我们去问 ChatGPT 啊 ， 就是问呃 ， 躺岛的爆款产品猫头皮纸 ， 它经历过多少次迭代啊 ， 每次迭代市场反馈怎么样呀 ，其实 ChatGPT 是不知道的 ， 它回答不了 。
RAG 是什么的缩写 ？
RAG 的意思其实是检索增强生成 ， 大概意思就是说这个我们今天的通用大模型 ， 它都是用互联网的公开的语料库来去训练的 ， 所以它取不到实时的新数据 。
对 。
呃 ， 同时它也取不到一些私域的数据 。 所以像我刚才举的例子 ， 就是躺岛的猫头皮纸几次迭代 ， 这个在公寓是没有这样的信息 ， 包括卖的怎么样 ， 公寓可能就更没有了 。
那对于一个企业来讲 ， 这样的这个信息 ， 或者如果我们内部要用 AI 的话 ， 这样的问答是非常重要的 。
所以呢 ， 用 RAG 可以把企业内部的知识库啊 ， 我们沉淀的各种数据信息文档 ， 就预估脑全部丢进去 ， 再去问这个 AI 的时候 ， 再去问这个 AI agent 的时候 ， 它可能就可以给出一个满意的答案 。
那这个对于哪怕是我觉得像躺岛这样规模的公司 ， 都极其有价值 。 那对于更大规模的公司 ， 它能够为此支付的费用 ， 或它为此来去产生的商业价值 ， 那就可以想象有多大 。其实这感觉也是蛮摆在面上的道理的 。
另一方面就是吴恩达 ， 吴恩达在去年 7 月份的时候 ，在 Stanford 做了一个讲座 ， 这个主题非常的直接 ， 就是 AI 里的新机遇 。
我看这个现场的视频 ， 就这个标题 ，也吸引到了很多 Stanford 的学生去听 ， 大家都觉得这是一个新的淘金热潮吧 。
吴恩达呢 ，他这一次的这个讲座并不是教大家 ，以计算机教授的身份去教大家 AI，他其实更是用一个这个投资人从商业的角度告诉大家 ， 用 AI 怎么来选择创业方向 。
那他举了两个有趣的例子啊 ， 一个是一个 AI 帮助做披萨 ， 一个是 AI 帮助这个航运 。 做披萨是什么呢 ？
它其实是一个披萨的连锁公司 ，他们认为做披萨里面有一个重要的环节 ， 就是你要把奶酪均匀的抹到这个披萨上面 。在过去呢 ， 一线的操作人员有没有把这个事做好 ，他们可能只能抽查 。
有了 AI 之后， 它通过摄像头把这个图像传回去 ， 可以迅速的判断 。 然后这个事肯定不是一个就是什么十亿级别的项目 ，但是呢 ， 它是一个还是有可观的收入的 。
至少我作为一个披萨连锁公司 ， 我在美国有 500 家店 ， 我是愿意为这个事情付一个不小的一个费用 ， 来去请一个技术团队帮我开发 ， 帮我落地的 。
所以他讲的一个第一个应用案例是这个 。 第二个呢 ， 就更大一点 ，他们投了一个公司叫做 Bearing AI， 这是一个专门做这个船舶的航线优化的 AI 公司 ， 它是通过 AI 来去帮船舶规划自己的这个航行路线 ， 更加省油 。
它可能会考虑天气 ， 可能会考虑你的这个这一次你载的货物是什么等等。 所以它的数据是 ，因为这个其实也跑了一段时间了嘛 ， 它最后这个告诉大家的数据是 ， 它可以帮每艘船每年省 45 万美元的燃料 ， 这个省下的钱还是蛮可观的 。
因为它哪怕从中间 take 5%， 这也是一个很赚钱的一个生意 。 所以其实吴恩达在讲 ，因为今天在 AI 领域的创业者 ， 多数还是科技领域背景的人嘛 ， 那大家会特别容易啊 ， 就去做科技 ， 做大模型 ， 或者做消费互联网 ， 或者做工具 ， 做效率 。
但是呢 ，他提醒大家不要忘了 ， 这个世界上真正赚钱的其实也有 ， 各行各业都能赚到钱嘛 。 所以他希望就大家能够更多的打开自己 ， 去和各行各业的行业专家去配合来做事情 。
你说这个我让我想到 ， 你的微信公众号里面也有写那一段 ，Sam Altman 应该他是在哪一次演讲最后他自己主动说了那段话 。
拥抱浪潮19:03
我当时其实也是听到这段话 ， 非常的有感触 。 当一个新的东西出现的时候 ， 你可以去尝试它 ， 这个东西它可能它会带给你什么结果 ，其实不一定 。
但是最重要的是你用一个开放的心态去拥抱它 。 后来在大家在用 Midjourney 不是要用那个 Discord 来注册 ， 后来注册还挺麻烦的什么之类的 ， 我就想到其实就是那个 Casey Newton， 然后他当时出来的时候 ，他最我记得当时我有订阅他的 newsletter 吧 ，他要在 Discord 上建一个社群 。
我当时就赶紧点了那个链接 ， 然后建了一个 Discord 账号 。 这也是我后来 Midjourney 出来之后， 马上可以用的一个很便利的一个原因 。
这让我想到那个 08 年， 还在跟着王兴实习的时候 ， 那会我们做 Funfor，但是 Funfor 被关了 ， 然后那天应该天蛮晚了 ，因为那会我们早上 10 点上班 ， 晚上 10 点下班 ， 就经常在晚上开会 。
我觉得在一个很阴暗的会议室 ，不知道为啥那天也没怎么开灯 ， 就那个画面我至今记得很深刻 。Funfor 被关的时候大家都有点丧 ， 那是一个一对一的谈话 ， 那王兴就给我讲说没事 ，因为我们只要相信自己在一个大的方向里面 ， 这个时代浪潮一定会把我们推到下一个地方去的 ， 会把我们带向下一站 。
感觉就是一个 。
一个巨型的心灵鸡汤 。
但是就是其实我觉得如果是我跟你说这个话 ， 你可能这个鸡汤的作用不太大 。
那是鸡汤需要靠大佬 。
就是这一个有过非常丰富实践经验的人给你说出来这些话 ， 它的可信度会非常的 ， 这个鸡汤就很有营养 。
对 ， 还有还有你刚说到吴恩达 ，其实我也可以跟大家推荐 ， 我有付费上他的那个 deeplearning.ai 的课 ，他在教大家怎么用 ， 怎么来理解它是什么 。他以前就是老师嘛 ， 所以他讲课还是蛮深入浅出的 ，不过他就是有一点英国口音 。
2024预测20:57
对 ，因为现在 1 月初 ， 我感觉到处都看到文章讲 2024 会怎么样 ， 那其实也很有趣啊 ， 就中国的互联网大佬不太出来预测 2024 的 ， 一个都没有吧 。
但是我们看到硅谷的各种大佬都在预测 2024， 就是从 Bill Gates 这样的老江湖 ， 到各种 VC 就更不用讲了 ，他们非常这个要站出来发声 。
最近你有看到什么好玩的东西吗 ？
我最近就是在看我之前一直还蛮关注的一个博客 ， 叫 AVC， 就是呃 VC 的意思 。 它是 Fred Wilson 一个在纽约的风险投资机构 Union Square Ventures 的创始合伙人 ，他写的这个 2023 年的回顾跟 2024 年的预期 。他的回顾特别搞笑 ，他的回顾就说 2023 年对科技行业最大的两件事 。
没有预测到 ， 然后还鼓起勇气继续预测 2024。
对 ， 就他就说 2023 年影响最大的两件事 ，他都没预测到 ， 一个是硅谷银行爆雷 ， 另外一个是 ChatGPT。他的一个挺有意思的观点是 ，他说他觉得这两件事情其实是意味着一个周期的结束跟一个周期的开始 。
OK。
对 ， 就是硅谷大佬 ， 我觉得他们表达能力都很强 ，他们也很擅长把一些看起来不相关的事情 ， 用一些他们的逻辑给你解释清楚 。
它的 2024 预测 ， 首先是它对美国的经济还是有一个相对乐观的态度 ，因为现在这个加息暂时加息暂停 。
它预测 A 股能不能保住 2,800 点 。
它是觉得现在因为现在加息暂停 ， 它可能它是预测现在美国经济是会有一个软着陆的预期吧 。 如果对这个资本市场相对来说友好一点的话 ， 那其实对创投行业也是非常利好的 。
它是在这个乐观的前提下看好三个方向吧 ， 一个是 AI， 当然 AI 它重点强调的其实是 AIGC，也是认为说 2024 年会是 AI first 的应用爆发年 。
红杉其实从去年开始 ， 它有红杉美国 ， 它就一直在写跟 AI 相关的分析文章 ，他们其实出了好几张图 。
我看国内行业里面大家用的也挺多的 ，他们出的这个对应的各个领域的这个 AI 应用的一些分析 ，他们应该是最新的 ，也是他们这个系列的第三篇文章 ，也是表达类似的观点吧 ， 对 AI 应用的看好 。
第二个 Fred Wilson 比较看好的方向是 Web3。
当然 。
对 ， 这个跟人家本身是投 Web3 的 。
他要等 LP 交差 ，不能够突然风向一头 ， 那今天投的项目怎么办 ， 钱怎么办 。
对 ，因为他们本身就是投 Web3 非常活跃的机构 。 之前我有问 Monica 她 AI 应用啊 ， 美国投 Web3 最活跃的机构来列一个表 ， 应该 USV 应该是第二吧 。
对 ， 她是非常看好 Web3 这个领域 ，也投了一些项目 。
遇到这种情况我就特别想知道 ， 从他的字里行间蛛丝马迹里面 ，他是真的还是他被迫相信 。 被迫相信的意思是对自己过去说出的话 ， 或者融到 LP 的钱 ， 投出去的项目负责任 。
对 ， 你觉得呢 ？
我觉得确实 2024 年一开始看到 ETH 的合法还是一个很乐观的信号 ， 确实是一个这个应该怎么说 。
里程碑式的事件吧 。
对 ，是 ，因为从自从 08 年中本聪发明了比特币到现在经过了 16 年 。 哇 ，16 年 。 那天我看到我的朋友圈好多人在发 ， 感觉就是在庆祝一个大事的那个感觉 。
对 ， 我觉得这确实是一个很积极的信号了 。Fred Wilson 的观点 。
一个去中心化的社群 ，在庆祝自己被一个中心化的交易所认可 。
对 ，Fred Wilson 的观点是 ，他觉得 AI 是花了 40 年从这个实验 ， 从观点变成了主流 。他说我相信 ，他说他相信 Web3 是可以用一半的时间 。
他预测的第三个大方向是 。
第三个方向是储能 ， 还是跟现在的这个全球变暖有很大的关系 。其实储能这个话题 ， 我看最近这个达沃斯论坛上也是非常热门的话题 。AI 跟储能都是最近达沃斯论坛上左到哪都在都在聊的这几个话题吧 。其实其实指向的全都是全人类面对的问题吧 。
对 ，其实我还蛮希望看到更多的这个 ， 就是中文互联网的大佬可以做出来做一做 2024 的预测的 。 对 ，2024 肯定还是一个蛮值得期待的一个年份的 ， 会发生蛮多事情的年份的 。
不管就是我们现在的经济环境会怎么样 ， 我觉得整个世界来看吧 ， 尤其在科技行业 ， 它绝对是会发生非常多我们过 10 年、 过 20 年， 甚至过 100 年再回头看 ， 让人感觉里程碑一样的巨大的时间的 。
我们反正录这个播客呢 ，也有一点点这种感受吧 ， 我们生在了这样的一个时代 ， 怎么能够让这样的浪潮 ， 新一波的科技浪潮 、AI 浪潮更好的帮到我们的生活 ， 帮到我们现在在做的事业 。
这个事我们本来也天天都在想 ， 一见面也都或多或少会聊起 。 对 ， 我们就想说有个播客我们聊一聊 ，有可能能够倒逼我们思考更多 。
结尾26:00
因为也在想这个播客要说什么嘛 ， 所以就也有把至少我读的一些文章或者是一些观点 ， 会把读完了之后可以把它系统的写出来 。
因为其实不做记者 ，不写文章了以后是是比较少动手而已 。 我觉得就是把它整理出来 ，其实还是相对来说是有是有系统性的 。
另外就是就像前面说 ， 为什么会读 Fred Wilson 这篇文章 ，其实也是有一点通过一个大佬的年终总结去回顾一下， 就是他提出来的一些事实 ，他是怎么把这些东西串在一起的 。
当然这里面是有很多他自己个人的一些一些观点的 。 我觉得有用的地方是 ，其实我们知道这个里面哪些是他有可能是跟他个人有关的 ， 就他的观点你可以不完全同意 ，但是他其实提供的是一个线索 。
前几天就也是听一个播客 ， 我觉得去年特别特别多的人都提到了一本书 ， 就是 《 纳瓦尔宝典 》。 我就看听到一个播客也是在讲说把纳瓦尔推荐的那些书去研究一遍 ，也对自己来说可能也是很有意很有用的地方 ， 就是你通过一个很学识渊博的人 ，他推荐的书有有一点类似于你去把他书架上的书拿出来 ， 拿下来看一遍 。
并且他其实在他那本书里 ，他已经给你总结了一些他对一些什么事是怎么看的 。 我觉得这也是一个输入的一个很好的一个办法 。
因为是第一期 ， 我们俩其实还挺紧张的 ， 第一期甚至可能前几期的内容都会相对来说比较糙 ，也请大家多多包涵吧 。
也可能会糙到 100 期
。 不要不要觉得我们几期之后就会进步 ， 我们要对自己的预期降低一点 。
努力进步吧 。 我觉得是一个希望相对来说轻松愉悦一点 ， 跟大家可以分享探讨最近关注的一些话题事情 ， 跟消费跟内容跟科技相关的一些东西 。
好的 ， 那今天就到这里喽 。
好的 ， 拜拜 。
拜拜
。