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欢迎收听 《 十字路口 》， 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会 。 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻 ， 形容它站在科技与人文的十字路口 ， 伟大的产品往往诞生在这里 。
我们长期观察 AI 创业 ， 如果你正在做一件让你自己感到兴奋的事情 ， 哪怕它还只是一个想法 ， 我们都很愿意听你聊一聊 。
我会认真看每一条留言 。 哈喽 ， 我是 Koji， 这一年呢我站在一线 ， 感受到中国 AI 创业爆发出的各种热情 。
那今天呢 ，也请到了同样一直活跃在一线 、 观察 、 思考和投资的真格基金的管理合伙人戴雨森 。 那我们会像去年一样做一次开年对谈 。
你好 ， 雨森 ， 欢迎来到 《 十字路口 》。
好的 ， 非常开心又和 Koji 有机会一起聊聊 。 当然我们和 Koji 是天天聊 。
前不久我俩突然意识到我们认识快 20 年了啊 ， 从 Web 2.0 到移动互联网 ， 再到 AI， 一起经历了三波浪潮 。
所以雨森说今年这个开年对谈不能只是我问他 ， 我也要接受他的拷问 。 不过在接受他的拷问之前 ， 我们还是这个先拷问他哈 ， 就先聊聊雨森眼里的 2025 和 2026。
那在去年我们那一期开年对谈里面 ， 回顾当时聊了些什么呢 ？ 首先是很多人在那个时候认为 ChatGPT 可能是 AI 的 iPhone 时刻 ，但是雨森你是认为我们那个时候还处在黑莓时代 ？
复盘20251:09
第一个问题就是 ，2025 年你认为我们走出黑莓时代了吗 ？
确实 ， 我们应该是一个对谈 ， 对吧 ？ 所以待会我也会问你相识 20 年来的很多想聊的话题 。 我们回顾一下去年我们聊的一个重点 ， 应该是说当时觉得 AI 的应用还在一个蓬勃发展的前夜 。
因为 ChatGPT 本身虽然是非常非常的惊艳 ，但是我们一直有一条主线是模型能力的进步会带来应用机会的解锁 。
那么当时我们看到在 24 年的时候有很多蓄势待发的机会 ，但是都还需要模型能力稍微往前再进一步 。
所以当时有一个大的判断是说 ChatGPT 不足以把我们带进 AI 的 iPhone 时代 ， 需要模型能力的进一步进步 。 那么我觉得 2025 年我们确实看到了由模型能力的大幅提升带来的应用场景大爆发 。
这个模型能力的提升首先是在 24 年下半年 10 月份左右 O1 发布啊 ， 这样提出了 thinking time scaling 这样一个范式 。
随着这个的到来呢 ， 我们看到像 GPQ 呀 、Switch Bench 等一系列的 Benchmark 进步非常快 ，在一年的时间里面可能从原来远低于人类的水平 ， 然后在 GPQA 这种测量 PhD 级别的智力 ， 到 Switch Bench 这种衡量真实世界编程任务的 Benchmark，其实都已经达到了几乎快到满分 80 分以上啊 ， 超越人类甚至是人类中强者的水平 。
所以我们首先看到在年初呢 ，Coding 是有一个大爆发的趋势 ，Cursor 等这些应用成为程序员的必备啊 ， 甚至对很多初级程序员的工作产生了影响 。
然后是 Coding Agent 的如 Cloud Code、Codex 这一系列的爆发 ， 一年时间就从 0 可能到达一个 billion 10 亿美金 AR 的领域 。 然后在 Agent 领域 ， 这也是我们在 24 年的一个大的判断 ， 就是接下来可能 25 年是一个 Agent 元年 。
那么在年初我们就看到我们投资的 Manus、GenSpark 作为两个典型的 General Agent 通用 Agent 的应用 ，在全世界都获得了比较多的关注 ， 尤其是 Manus， 当时我们也聊过很多次这个话题 。
后来 Cloud Code 我觉得也是一个典型的叫 L3 级别的让 AI 自己去完成任务的 Agent。 当然今年我们看到有各种各样的 Agent 的创业公司出来 ，有很多很有意思的产品 。
不过呢 ，因为说是元年， 也就意味着这不是一年就解决的事情 。 那就 Karpathy 后来说这是一个 Decades of Agent， 是一个 Agent 的十年， 我觉得是非常对的 。Agent 作为一种要自己去帮用户调用资源解决问题的产品呢 ， 它是需要比较长的眼镜时间 。
当然在最近豆包出现的这个豆包手机助手 ， 我觉得也是个非常非常重要的一个事件 。 虽然它只是一个技术预览的产品 ， 我觉得还并不是一个完整的成熟的产品 ，但是我们已经可以看到 ， 当 AI 跟手机能够比较紧密结合去完成一些任务的时候 ， 很多体验会变得非常不一样 。
我觉得这个 Agent 元年的大概判断也是没有什么问题的 。 然后我们也看到在多模态领域 ，在年初 GPD4O 给大家看到 ， 当图像生成与文本模型能够很好的结合起来的时候 ， 就解锁了非常多的使用场景 。
我记得那会儿大家都在做各种各样吉卜力的头像 ， 对吧 ？ 叫做吉卜力时刻 。 然后后来 Nano Banana 以及最近的 Nano Banana Pro 为代表 ， 每一次其实都把 AI 的图像生成的能力推到一个新的里程碑 。
这跟之前在 Stable Diffusion 啊 ， 包括 Mini Journey 这个时候以美感为突出的时代不一样 ， 现在在指令遵循以及在图片上体现各种信息的能力多了非常多 。
大家看到 Nano Banana Pro 出来之后，Infographic 有非常多人去做 。在这里面大家发现 ， 图像生成不只是一个设计师的领域 ，而是一个把大量的信息能够通过非常精美且准确的图片进行传达 ， 这其实是非常有意义的 ，因为一图胜千言嘛 。
然后 Sora 2、Veo 3 这也都让大家看到视频生成 ， 当指令遵循更好 ， 保真度更好 ， 然后音画直出之后， 可以解锁非常多的场景 。Sora 2 出来的时候 ， 大家其实都在生成各种各样和 Sam Altman 做各种事情的视频 。
然后最近有一个赛道也非常火 ， 就是 AI 生成慢剧 。 虽然在真实的短剧中可能还需要一点时间 ，但是在漫画领域其实已经有非常多内容就是 AI 产生给人类来消费 。Koji 也做了很多这样的采访 。
然后同时行业应用其实也有很多的进展 ， 像美国比如说法律领域的 Harvey LaGarra， 客服领域的 Cyera、Datacom 这些 。 然后在中国我们投资的 AI 加教育的与爱为伍 ，AI 加工业的黑狐等等。
大家发现当模型能力越来越强 ， 它跟产业它的结合其实是越来越有价值 ，并且这里面其实很多时候是需要有产业经验的玩家去进行这样的创新的 。
所以我们也看到 AI 不仅是在 General Chatbot 或者是 Coding 图片生成这些领域 ，而是越来越到千行百业去渗透 。 所以整体来讲 ， 我觉得确实我们在 2025 年我们走出了黑莓时代 ， 进入了 AI 的 iPhone 时代 ，也就是说应用的大爆发 。
那么这个也是由模型能力的不断提升来推动的 。
其实在回顾的时候才会意识到这一年有多么丰富啊 。 刚才你说吉卜力时刻的时候 ， 我突然想到哇 ， 吉卜力时刻竟然是发生在今年， 就恍惚之间好像是几年前才有这个吉卜力时刻了 。
对 ， 我刚刚也在想 ， 好像以前以为是个去年的事了 ，但是发现其实是个今年的事 。
对 ，而且还不是今年 1 月 2 月的吧 ， 好像是今年这个一季度末二季度初的样子啊 ， 这个记不太清楚了 。
4 月吧 。
对 ， 所以就是一年发生了那么多事情了 ， 我们再回头看 ， 觉得还是有这个三个关键的技术突破 ， 推理 ， 然后编程 ， 包括工具的使用 。
然后在年初的时候我们也在讲三个突破 ， 很可能会催生很多的事情 。 那当时我们有一个非常兴奋的发现 ， 就是 Devin 的出现 。
然后当时雨森你还提到 Devin 应该是一个真正意义上可以用的真的 Agent 的产品 。 然后当时我们觉得它非常非常的重要 ，也因为有它的启发 ， 所以我们当时这个很大胆的在标题里面说我们这个开年对谈 ， 认为 2025 是 Agent 的元年 。
那这一整年下来 ， 你觉得 Agent 的发展有符合预期吗 ？ 还是事实上有超越预期 ？
我觉得是符合我的预期的 。 当然我觉得市场上每个人的预期不一样 。 首先它出现了比较标志性的产品 ， 从 Devin 到 Manus， 然后 Cloud Code， 包括字节的豆包手机助手 ， 我觉得都是在各自的领域比较标志性的 Agent 的产品 。
这个对元年的预期肯定是符合的 。 但刚才也说到元年就意味着不是一年解决问题 。 我很同意 Andrew Karpathy 以及大家对于 Agent 的需要更长时间的判断 ，因为我们从自动驾驶这样的例子也看到 ， 要从辅助就是 L2 这样的辅助驾驶到 L3，也就是完全交给 AI， 人可以解放注意力 ， 这是一个比大家预期要慢的过程 。
因为 AI 确实在这过程中要承担责任 ， 要有更多的主动性 ， 这个不是一蹴而就的 。 当然现在有很多公司都说自己在做 Agent，但是我们对 Agent 其实也是有一个一直以来的定义 ，不是什么都叫 Agent。Agent 这个词是来自于 agency， 就是主观能动性的意思 。
它的关键就是自主性 ， 能够节约人的时间 。 那么 AI 来去根据人的一个要求去自主拆解目标 ， 规划它要去使用什么样的工具 ， 什么样的路径去解决问题 ， 然后调用这些工具获得反馈之后， 再对自己的工作进行调整 ， 去思考不同的解决方式 ， 然后最后看任务是不是已经完成了 。
这种其实是一个完全自主的才叫 Agent。 也有很多人其实是用 workflow 搭建了一个工作流程 ， 所以 AI 可以解决一个很按部就班的问题 ，但如果这个问题发生一些变化 ，AI 就不知道怎么办了 ， 这个不叫 Agent。
所以我觉得真正的 Agent 的产品其实也没有那么多 。 现在呢 ， 它肯定还是在我们讲跨越鸿沟这个框架里面 ， 它属于 early market， 就是它是在前面创新者和早期采用者这个人群 。
这个人群是很喜欢去尝鲜的 ，但是你要真正跨越鸿沟到达主流人群 ， 就需要在模型能力上 、 产品形态上进一步的进步 。
就还是我们说的模型能力进步带动产品发展这样一条主线 。 目前来看 ， 大家都在做这方面的数据和模型的训练 ， 所以我想这方面的能力发展是很快的 ，但可能也是需要一个几年的时间 。Demis DeepMind 啊 ， 大家他最近在采访中分享 ，他认为明年我们可能可以看到 AI 的 Agent 能够完成大部分我们在电脑上面的动作 。
这个我觉得也是一个来自于大佬 ， 对吧 ？ 非常有意思的一个预期的时间线 。 我觉得我们可以想象一个白领在电脑前面或者手机前面 ，他做的比较按部就班的事情 ， 比如说我们点一个外卖 ， 这个过程是比较有规矩的啊 ， 是一个比较容易去通过数据的学习标定去学到的 。
这样的事情其实很多 ， 对吧 ？ 我觉得在明年确实这样的事情能被解决到比如说七八十分 、 八九十分的水平 ， 这个我觉得是可以期待的啊 。
其实一年前的这个时候 ， 我们很多人都在讨论 PMF 这个词 ， 就是产品和市场的这个 fit。 那其实它背后的原因呢 ，也是因为当时好像大家并没有找到 PMF， 都在怀疑说除了 Chatbot 之外，AI 到底能不能够带来一些这个新的创业机会和商业价值 。
但是这个我感觉最近半年好像 PMF 这个词已经从我们的语境当中消失了啊 ， 它不见了 。 这背后的原因也是确实今年涌现出了很多证明了自己有用户价值也有商业价值的东西 ， 然后这里面也是被技术的解锁所带来的 。
在 AI 这一次浪潮开始的时候 ， 大家首先讨论的是你花了这么多钱训模型 ， 你有没有用户会用 ， 对吧 ？
就是有没有 PMF 是模型到产品它的速度有多快 。 第二个大家讨论的是你有没有商业价值 ， 大家会不会用这样的产品付钱 。
我觉得我们首先逐渐的在解决有没有人用这个产品的问题 。 然后现在其实也看到也有越来越多的人愿意为 AI 带来的这种价值付钱 。
所以其实 PMF 和付费这两个问题其实都在被解决 ，并且第三个问题就是说你能不能赚到钱 ，也就是你的利润率怎么样 。
我觉得这个其实也是在得到解决的 。
而且很多的用户价值 、 商业价值的解决背后也和底层模型能力的解锁是挂钩的 。 比如说 Sonnet 3.5 其实是解锁了 AI Coding， 包括 Cursor， 然后后面也是 O1 的推理 ，以及 Anthropic 做出来的强链路的规划能力 ， 才让 Devin、Manus、GenSpark 这些 Agent 成为了可能 。
那雨森你会预测下一个被模型去解锁的趋势可能是什么 ？
其实我觉得有两个吧 。 第一个就是我们刚才说的 Agentic， 当 AI 能够越来越好的使用我们使用的工具 ， 比如说浏览器软件这样的时候 ， 我们已经看到 Manus、GenSpark 这些是第一步 ， 对吧 ？
趋势解锁11:48
然后字节的豆包手机助手也是一个这样方向的发展 。 当我们在这条路线上去 scale 数据 ， 让模型变得更加强大 ， 它能够完成更多任务的时候 ， 可以说是已经解锁了 10%、20%。
那我觉得接下来它到 80% 的时候 ，AI 能做的事情会非常多 。 第二个我觉得在过去的六个月非常清楚的就是图片 、 文本 、 视频 、 音频等多个模态被结合在一个统一的模型里面去进行理解和生成 。
因为我们人类其实就是多模态 native 的去理解这个世界 ， 我们是看到了东西 、 听到了东西 ， 然后理解了文字去跟这个世界去理解 ， 同时也跟这个世界去互动的 。
因为人也是在产生这样的内容 。 之前其实这些内容往往都还是有一个专门的模型去处理一个模态的内容 ， 对吧 ？
但是我们看到比如说 Gemini 3， 它是一个多模态很 native 的模型 。 所以当我们对文本的理解跟图片的生成结合起来的时候 ， 你会发现 Nano Banana Pro 生成的这些 infographic 信息图就非常的棒 。
这个是让 AI 的应用场景发生了很大的变化 ， 然后同时他们也对视觉理解也非常强 。 有一个 Benchmark 叫 Zero Bench， 它是 100 个人类做起来没有那么难 ，但是现在 AI 基本还做不到的视觉理解任务 。
比如说你给 AI 一张图片 ， 然后你去让它去做上面一些比较复杂的推理 ， 这个 Benchmark 目前的模型基本上得到 5 分左右 ， 就是 100 分里面的 5 分 。
但我预计比如说在明年的这个时候 ， 一年之后可能先进的模型能做到一个 60 分 、70 分 、80 分的水平 。
这种理解能力其实是要大很多的 。Elon Musk 说过 ， 人其实就是一个不断的接受视觉 input 的机器 ， 对吧 ？
它是个 pixel machine， 这也是我们在理解这个世界带宽最大的方式 。 所以我觉得在这种多模态的融合 ， 从而解锁了很多能力以及对应的产品 ， 这是一个非常重要的趋势 。
并且呢 ， 我们现在还没有看到什么产品是这种多模态下面的 Cursor 也好 ， 或者是 Cloud Code 这样的产品 ， 大家还是在一个 Chatbot 里面去使用这种多模态的能力 。
比如说我生成一个视频 ， 我生成一个图片 ， 大部分的人用 Nano Banana Pro 其实还是在 Gemini 这个 Chatbot 里面 。 我觉得这里面其实是可能会有很多新的交互 、 新的产品的机会的 。
其实去年这个时候还有一个比较有意思的事 ，是我录了一期播客 ，是和小红录的 ， 然后那个时候是他正好创业十周年， 然后那会他刚关掉了在做的浏览器那个项目 ， 然后正好看到 Devin 也是非常激动准备启动 Manus。
然后在那期播客里面呢 ， 这个我们的内容一直还没有发 ， 我们要准备找一个未来比较有意义的时间点发出来 。
所以里面的大部分内容还是要保密的 ， 要留一点悬念 。 不过在那个时候 ，其实小红就反复提到 ，他觉得 2025 年是一定会跳变的 ，他用了跳变这个词 。
那现在再回头看 ， 雨森你觉得 2025 的跳变有发生吗 ？
呃 ， 我觉得跳变是已经发生的 ，并且在 AI 里面跳变是一个常态 。 我之前打过个比方 ， 就是 AI 能力其实有点像烧开水 ， 你把水烧到 100 度之前只能泡咖啡 ，但是烧了 100 度立刻会解锁蒸汽机 。
所以在从水的温度来看是个持续变化的过程 ，但是从它带来的结果来看是一个跳变或者说阶跃的过程 。
这个其实呃 ， 伊利亚最近的一期播客 ，他也说 AI 其实可以分为 scaling 的时期和 research 的时期 ， 就是搞 research 得到一个范式的突破 ， 然后开始 scale。
这个就有点像水烧开了 ， 然后开始在上面提高这个模型的能力 ， 然后到下个范式继续开始烧水 。
所以我觉得这个跳变其实是一个嗯 ， 研究持续进步 ， 解锁对应能力的这样一个过程 。 嗯 ， 如果从用户端看到的跳变 ， 那就是一个原来大家只能想但做不到的事情变得可以做了 。
比如说像 Agent， 那实际上这个肯定是大家都想过很多的事情 。在 23 年的时候 ，有一个项目叫做 AutoGPT， 它其实就是用当时的模型 GPT-3.5 或者 GPT-4 来尝试去搭建一个模型 ， 自己去思考 、 执行 、 反思这样一个反反馈闭环 ， 对吧 ？
然后去完成一些比较实用工具 Agentic 的工作 。 但那个时候因为水没烧开嘛 ， 所以你就根本就无法把这个跑起来啊 。
所以它是一个概念 。 但当这个 Sonnet 3.5 做 ， 尤其是 3.7 的能力达到了这样一个阈值之后， 才能够出现像 Devin、Manus 这样的应用 。
一方面呢 ， 模型能力到达一定的水平很重要 ， 同时呢 ，也需要有 AI native 的 ， 或者说能把这个能力很好体现出来的产品去呈现出来大家这样一个跳变的结果 。
因为用户最后用的不只是模型本身 ， 用户用的是一个产品 。 所以为什么我们觉得应用是非常重要的 ，因为再好的模型能力 ， 你也需要有好的应用去呈现 。
然后其实不只是在 Agentic 的能力 ， 刚才我们说到多模态里面也有很多的跳变在发生 ， 大家始终都在想我怎么样生成一个跟真实世界越来越像 ， 就拿人的生成来讲 ， 对吧 ？
就跟真人越来越像 ， 越来越一致的视频图片 。 那今年肯定也是大家看到了这个跳变的发生 ， 从而解锁了很多很有意思的场景 。
然后今年这个第四季度也是雨森邀请我开始到真格基金做 Venture Partner， 然后所以其实我觉得在真格也是在一线看到了很多的这个创业者在做什么 ， 包括这个内部在讨论什么 ，在思考什么 ，也会经常一起吐槽这个行业的泡沫和非理性的现象 。
不过更多时候还是在一起赞叹新的技术 、 新的产品 ，以及新的牛逼的涌现出来的创业者 。 那就在今天啊 ， 我们录播客的此刻 ， 想问一下雨森 ， 就是有什么是你最近感到兴奋的事情吗 ？
就是或者说和去年 Devin 出现让你感到同等级别的兴奋的事情 。
先讲一个小一点的 ， 就是我现在每天用的 AI 应用有两个 ， 一个是 ChatGPT，因为我确实从第一天就开始用 ， 它积累了大量关于我的记忆 ， 所以我跟它聊起来确实就越来越懂我的感觉 。
兴奋产品17:45
但第二个呢 ，是我们投资了一家还很早期的公司叫 Typeless， 最简单的想法是它是一个语音输入法 ，但是它又远远不只是一个输入法 。
简单介绍一下， 你可以按下键盘上的一个键 ， 你可以任意指定一个键 ， 然后就开始对电脑说话 。 说完话之后呢 ， 它会把你说的话进行 ， 首先是去掉这种 nr 这种英文叫 vulture word 口头禅 ， 然后呢 ， 它可以去理解你说的话 。
比如说如果你说我接下来说三点 ， 第一点 ABC， 第二点 XYZ 这样 ， 它会把它自动变成一个列表 ， 就是一啊什么什么 ， 然后换行二什么什么 。
同时呢 ， 它能够在不同的应用里面 ， 比如说在微信里面和在一个工作的飞书里面 ， 你的语气其实是不一样的 。
它能够帮你把一句话变成适合这个应用场景的对应的语气 ，以及它会学习你打字的习惯 。 比如说我可能说了一段话 ， 然后它一开始可能会在这段话的结尾加上一个句号 ，但是我在微信里面 ， 我不喜欢在一句话结束的时候加了变量符号 ， 所以我会删掉 。
它会学习你的这样的习惯 ， 最后你说出来的话在它呈现之后就变得是你真的需要的了 。 我觉得这个其实第一步简单来讲是一个 AI 输入法 ，但是它会比你用过的所有的这种听写都要更好用很多 。
但第二个呢 ， 我想说的是语音是一个我们跟计算机交互非常自然的界面 。其实之前像 Alexa、Siri 这些都做了很多这样的尝试 ，但是因为在模型能力不够的时候 ，AI 不足以聪明到理解你到底要说什么以及含义啊 ， 所以体验其实一般 。
但是在现在因为模型能力进步很快 ， 我相信各种语音去进行 AI 的交互会变成一个特别自然又很像魔法的一个时刻 。
所以这个是一个没有那么宏大 ，但是呢 ， 非常实用 ，并且我认为接下来还有机会的特点 。 那第二个我觉得最近感到兴奋的呢 ， 确实是我拿到了那个豆包的豆包手机助手 ， 这个 AI 控制你的手机 ， 帮你去做事情是一个比较容易想到 ， 大家已经期待了很久 ，但第一次我们拿到一个真的把这件事情执行的不错的产品原型 。
我把它叫做产品原型 ，其实这也是豆包他们自己说的 ， 叫做产品的预览版 ， 对吧 ？ 因为它还在非常早期的阶段 ，也不是很适合普通用户去使用 ， 当然也受到了很多的争议 ，但是呢 ， 它确实能够端到端 ， 从头到尾完成一个帮我点个外卖这种需要一定的理解自由度和执行 ，并且要去解决一些 corner case 的任务 。
所以这个我觉得也是一个对未来的有点像又是打开一扇窗户 ， 对吧 ？ 你可以想象几年之后 AI 帮你在做各种你原来需要自己去做的事情 。
但我必须承认呢 ， 现在这种兴奋感是不如去年年底的 。 去年是很清楚的看到 Coding 和 Agentic 的两个巨大的方向即将发生重大的变化 。
现在确实多模态是有这个感觉 ， 就是也是一个非常大的一个变化 ，但我认为在虚拟世界 ，Coding 和 Agent 是两个更重要的大变化 ，因为它们两个加起来就能让人类在虚拟世界畅通无阻 ， 对吧 ？
通过代码去做很多事情 ， 然后通过使用软件去做很多事情 ， 这基本上就是我们人类在电脑上 、 在手机上 、 虚拟世界做的事情 。
所以我觉得去年的那种大潮要汹涌澎湃而来的感觉是更加明显的 。 当然今天我觉得有看到有很多领域是完成了从 0 到 1 之后， 把水烧开之后， 大家在猛做蒸汽机 。
所以它是一个很从 1 到 10 的一个进化 ， 所以可能也是不太一样的一种感受吧 。
此刻我还有一个特别喜欢的一个产品叫 Sunday， 是一个巨声机器人， 嗯 ， 然后它是一个硅谷的公司啊 ，但其实背后两个都是华人，Tony Zhao 和驰成 ， 然后他们要做的是这个给家庭用的机器人。
首先呢 ， 最大的一个震撼就是审美特别好 ， 看完之后就觉得和 1,000 个其他的巨声机器人公司做出来的这个机器人都不一样 。
这应该是这个真的第一个我看到之后想要买一个回来放在我家里的一个机器人。 再有就是在细看 ， 就其实他们俩都是斯坦福的巨声智能的大佬 ， 就之前其实有非常多引领行业的这种研究也是他们分别提出的 。
然后这一次发 Sunday 的时候 ，他们还发了一个手套 ， 一个成本只有 200 美元的一个数据手套 ， 然后它的结构可以和机器人的手去一一对应 ，而且我记得它是只有三个手指 ， 对吧 ？
所以其实这个里面有很多他们的与别人不一样的这种思考以及实践 。 所以 Sunday 一个是看到想买 ， 另外一个就是背后技术过硬 ， 同时软硬一体 。
我觉得它发了之后也是给巨声智能的整个虽然很热 ，但是之前我觉得一直有一种混战 ， 就是方向没有那么明确的一个赛道 ， 这个往前迈了一大步 。
我看到这里很可能会出现一些很有意思的落地的突破 。
Sunday 这个团队我们非常非常的喜欢 ，其实我们跟 Tony 和驰成在 23 年就认识了 。在 Tony 当时发 Aloha 之前 ， 我们当时也非常想投资他们 ，但确实当时因为一些这个项目以外的原因 ， 就是这个地缘政治的原因 ， 当时也没有能够投得了 。
但从他们身上其实我觉得看到了也几个非常有意思的点 ， 我也可以补充一下 。 第一个就是 Tony 做的 Aloha， 然后驰成当时做的 Umi 这个 Gripper，其实都是很引领大家研究方向和实践方向的工作 。
当时 Aloha 出来之后 ，其实有大量采用类似构型的方案 ，并且去收集这样的数据去尝试做泛化 。 然后 Umi 也是在大家做这种假爪收集数据的时候的一个基本默认的构型啊 。
所以他们两个其实都是引领学术界和工业界行业发展的两个人。 当然他们在一起创业 ， 这肯定是个强强联合 ， 对吧 ？
其实我最近在想一个事情 ， 就是当时 Aloha 横空出世的时候 ，是他们做了一个机器人自主炒菜的 demo， 非常火 。
然后这次 Sunday 呢 ，他们其实也是提出了一个 ， 就是在他们找了些 Airbnb，在这里面可以 zero shot， 然后去完成美国家庭常见的这种放洗碗机啊 、 打扫桌子啊这种任务 。
很正经的是拿那个红酒杯 ， 还这个不会碎 。
对 ， 可以一次拿两个红酒杯 ， 对吧 ？ 然后不会碎 。 我觉得他们这个展示是展示的非常好的 。 然后说到这个 demo 呢 ， 或者展示呢 ， 那其实今年我们投的 Manus， 对吧 ？
他们有非常优秀的这样一个展示 ， 当然不仅是 demo， 它是有实际的产品可以用上， 所以也非常的火 。 然后我进一步的想到最近看的那个讲 Demis 的一个纪录片 ， 叫做 Thinking Game， 它里面其实又带我们回到了那个 AlphaGo 的时刻 ， 对吧 ？
当时 AlphaGo 和李世石 ， 然后和柯洁对战 。他其实每次这样的这种 demo 或者说演示出现之后 ，他一方面很火 ， 一方面又会有很多黑 ， 对吧 ？
就说你这个是不是为了炒作 ， 为了眼球 ， 为了 PR。 但我是觉得技术本身的进步实际上是始终在发生的 。
但对于学界 ， 对于一个研究员来说 ， 你如何把技术的发展 ， 把它利用媒体媒介的杠杆 ， 变成一个让大家意识到技术已经到达了这个程度 ，并且让大家去想象那技术的进步会带来什么样的对我们的价值 ，其实这是非常重要的 。
因为科研不能只在象牙塔里面 ， 它最后还是要为世界 、 为社会 、 为用户创造价值 。 那这里面媒体的杠杆是非常重要的 。
所以我是觉得能把这一点做好 ， 就是你不是要欺骗 ， 或者你不是要忽悠 ，而是说你让大家看到未来 ， 这其实是非常核心的能力 。
那么乔布斯的 demo 当时发布会也是被大家所非常的这个传颂 。 那在这个计算机时代 ， 最早有一个叫做 Demo of All Demos， 还是叫 Master of All Demos， 就是最早那个他们演示了整个 GUI，GUI 的交互 。
那个是在六七十年代的时候 ， 大家都还完全不知道什么是图形界面的时候 。 所以很多时候好的这种 demo 是让你有一种时光机的效果 ，是让你穿透时光 ， 看到 10 年、20 年之后的未来 ， 然后你在现在才会更加愿意为它去努力奋斗 。
所以我其实从 Sunday 当时的那个 demo 我又看到了这种感觉 。其实我觉得技术的 demo 会让我想到这个莱特兄弟的第一次飞行 ， 那差不多是 1903 年吧 ， 没记错的话 。其实那也是一个很有意思的发布会啊 ， 就是当时他们很有这种意识的记录下了一些关键的时刻 ， 然后拍出了这种就视觉上很震撼的照片 ， 所以才掀起了很多的这个讨论 。
所以其实时代在变 ， 技术怎么呈现给大家 ， 吸引大家的注意力 ， 吸引更多的人才和更多的资金进入这种技术 ， 我觉得其实这背后的一些东西是没有变的 。
刚才都是这个你在问我啊 ， 这个我觉得要这个切换一下， 哈哈哈 。 大家现在对 Koji 的印象普遍叫做新思想联合创始人 、 十字路口 Crossing 的主理人。
而我呢和 Koji 其实是在 1205/06 年， 就我们都还在读大学的时候认识的 。其实我们俩的生日就差一天 ， 所以也是非常非常的有缘分 。
这 20 年来我们有各种合作 ， 正好也是代表着我觉得我们都经历的互联网 、 移动互联网 ， 然后 AI 时代的一个缩影 。
那么我就从这个大学时候说起啊 ，在读大学的时候我们都很崇拜王兴 ， 我们叫兴哥 。 后来你给兴哥写了一封邮件 ， 顺利获得了去海内网做产品经理实习的机会 。
往事26:39
那现在看来肯定我们都还是在很早的时候看到了未来的大佬 ， 对吧 ？ 为什么你那个时候那么看好兴哥 ， 可以给大家正好也分享一下 。
可以可以 ，因为大家老说这个十字路口的内容让人特别焦虑 ，因为我们总是在讲这个时代怎么变 ， 然后技术怎么快 ， 然后今天我们聊一些故事和八卦 。在学校里面 ， 包括我们都一样吧 ， 我们就真的是每天泡在校内网上， 然后后来兴哥又做了泛否 ， 然后我们就从这个每天刷校内变成每天刷校内和泛否 。
而且同时能够这个有一种非常强的这种直觉 ， 就是他们做的东西就是好东西 ， 就你用起来是很丝滑的 ， 就很多东西它好像就应该那样 ， 没有一些让你就是要去思考啊 、 要去学习啊 。
但后来慢慢的有了一些理论知识 ， 这个才知道哦 ， 这叫用户体验好 。 然后还有就是我觉得那个时候 ， 比如说我印象很深是校内也好 ， 泛否也好 ，他们也会在北京的高校的这种宿舍来贴海报 。
当时校内的海报就是最好看的海报 ， 然后文案也好 ， 然后那种审美也好 ，其实那个时候就对这个产品是有好奇的 、 有好感的 。
所以回头看 ， 我觉得那个时候不一定有分析的能力啊 ，但更多是直觉和情绪 ， 就喜欢这个产品 ， 所以就想要去看看这个产品到底是一个在什么样的环境下做出来的 。
如果回头看要有关键的 takeaway 的话 ， 我其实会认为就是努力去参与自己感觉到的最牛逼的事情 ， 去靠近你觉得最牛逼的团队 。
当时其实并没有一些心灵鸡汤告诉我们要这么做 ， 它可能是一些下意识的一些行为 。
对 ， 我当时也是校内泛否的重度用户 。 我的校内网 ID 是 3527，但是他们是从 1000 开始的 ， 所以我是第 2527 号用户啊 。
我应该是在它上线的第二天我就开始用啊 。 所以产品的好用这个上瘾啊 ， 我觉得肯定是当时大家都感受到的 。
但如果从我们说看人的角度 ， 对吧 ， 当时兴哥也是 20 多岁 ， 像现在看也是类似于一个 99 年、00 年的创业者 。
那个时候你观察到了什么 ， 让你愿意去跟随他一起去做事情 ， 这样的这种创始人的特质 ， 对我们现在会有哪些启发 ， 哪些是现在还成立的 ， 哪些也许是要调整的 。
因为首先这个校内和泛否它都是社交媒体的嘛 ，因为我们用社交媒体呢 ， 就意味着其实我们可以和兴哥有一些接触与了解 ， 我们可以看到他每天在发些什么 ，在想些什么 。
所以那个时候我觉得有两个点吧 ， 就是当时其实也都没有这种总结啊 ， 这都是事后自己有了职场经历再去回忆 ， 为什么看到他觉得他那么牛逼 。
我觉得第一个点是当时兴哥身上有非常强的这个 button up 的所谓的用户思维 ， 就他总在想这个产品是怎么解决一个痛点 。
然后第二呢 ，是我觉得兴哥也有非常 top down 的战略思考的这种远见吧 ， 就他总是时不时的会说一些话 ， 比如说我记得有一次在一个咖啡馆里面 ， 兴哥给我们说这个泛否和校内的意义在于它是在建设人类信息的这个毛细血管 。他说之前的这种互联网是高速公路 ， 然后现在我们在做的是毛细血管 ， 要把所有人连接起来 ， 让每个人都可以这个随
时上路 ， 随时这种获得交通带来的这种便利和商业价值 。 然后这种高屋建瓴的在当时就是我们听起来觉得哇 ， 这个很牛逼 ， 就是 next level。
哎 ，其实这里可以分享一下， 当时我开始去做这个产品经理实习之前 ， 兴哥发给我的一封邮件 ， 类似是一个欢迎邮件 。
然后我最近为了录这期播客又翻出来在看 ， 觉得特别有意思 ， 我挑里面的一些段落读一读 。 首先是这个 ，他说你好 ， 元成 ， 你有兴趣来海内做 intern 我很高兴 ， 我们团队有宏伟的计划 ，在做一件很有意义也很有挑战的事情 ， 要建最好的中文真人网络 ， 用科技改善亿万人的生活 。
我看到这句话 ， 我想联想到最近我们还在有一个讨论 ， 就是说大家以为每天这个在一线见到很多的创始人， 你会见到很多大忽悠 ， 对吧 ？
但事实上其实没有那么多人会直接当着你的面告诉你说我要做最好的中文真人网络 ， 或者说我要做中国最牛逼的 AI 产品 ，其实真的很少遇到这样的人。
但兴哥在当年就是把这句话是挂在嘴边的 ，他给我就是这样一个实习生写邮件的第一段 ，他就是这个口号 。
所以我觉得 。
这是哪年 ？
是 2007 年 。
07 年， 兴哥应该是 80 年还是 79 年来的 ， 所以等于他那个时候是 27 岁 ， 相当于现在可能 98 年的创业者 。
然后那个邮件他接着说 ， 对于所有有兴趣加入我们的人， 我都要强调你需要搞清楚三点 。 首先第一是我们的公司的目标是什么 ， 你是否认同 ， 如果有改进建议则更好 。
然后第二点是你个人的目标是什么 ， 你如何规划 。 然后第三点是怎样使公司目标和个人目标尽可能的协调 。
啊 ， 我想只有先把这三点搞清楚了 ， 合作才有坚实的基础 ， 才不是一时冲动 。 然后紧接着他又说 ， 如果你想做实事 ， 希望有实际的贡献和实际的收获 ， 那么海内可能是个非常适合的地方 。
我们不希望浪费自己宝贵的青春 ， 那在大公司呢 ， 很可能有几个月你的工作不产生任何的影响 ，但在我们这里 ， 每个人的工作都要发挥作用 ， 我们每天都要进步 。他写这段话是因为当时我可能还在考虑要不要去微软或者去 Google 实习 ， 可能想做一个对比 。
现在再回头看这个还是挺感慨的 。
我觉得兴哥讲的这个其实非常也符合现在 ，其实我觉得任何想加入创业公司的年轻人其实都应该去想的问题 ， 对吧 ？
就是到底我是想要一个这个 big title 去一个大厂的名号 ， 还是我想做实事 ，有实际的贡献和实际的收获 。
那公司的目标 ， 个人的目标是不是能够协同在一起 ？ 当然现在看来其实也是我们天天讲的 ，但是这可是快 20 年前啊 ， 所以真的还是非常的感慨 。
对 ，以及那个时候就是会觉得跟着兴哥每天应该都感觉会学到新东西 ， 然后去了之后有一个小故事啊 ，有一天那个我有点 emo，emo 的原因呢 ， 就是大家知道那个时候做泛否 、 做海内 、 做校内 ， 大家都说我们是超美国嘛 。
那事实上确实也是 ， 我做产品经理的工作就是花大量的时间去研究 Facebook 和 Twitter， 然后那天可能也是在社交媒体上又被人骂了 ， 说你这个抄袭啊 ，不是原创 ， 没有创新精神 。
然后兴哥就看到我有点 emo，他就那个时候在华金家园 ，他就指着这个窗户外面五道口的那个十字路口 ，他指着十字路口给我说 ，他说你看下面的这个柏油马路 ， 还有路灯 ，其实都不是我们原创的 。
但是这个重要吗 ？ 重要的应该是用户到底需不需要 ， 它到底有没有价值 ， 然后我们怎么能够在别人的发明的基础之上把它做得更好 ， 把它的成本做得更低 。
然后那一刻我感觉就是心情一下子被这个打开了 ，其实换了一个视角 。 我觉得我就是在学习和借鉴真的最先进的经验呀 。
比如别人做了一个那么牛逼的东西 ， 你为什么要视而不见呢 ？ 就应该把它好好的这个分析干净 ， 分析清楚 ， 然后为我们所用 。
对 ， 就学习不是问题 ， 学不好才是问题 。 那你当时是怎么打动王兴的 ， 对吧 ？ 因为那他也是对人标准非常高 ， 所以你当时也就是一个大学生 ， 你怎么就加入了海内成为唯一的产品经理实习生呢 ？
其实当时是这个兴哥一直是偶像 ， 对吧 ？ 我一直想有更多的和他接近的机会 ， 然后有一天呢 ，是在清华科技园有一个活动 ， 然后兴哥有一个分享 ， 分享完了之后呢 ，他就站在就是整个观众席的侧面 ， 然后也没有太多人上去要 ， 那个时候也不留心加微信 ， 反正他讲完了就站在那也挺孤单的 。
然后我就想说我猜我的机会来了 ， 我想说我要上去和兴哥搭讪 ， 然后但是给他说什么呢 ？ 然后突然那个时候灵光一闪 ， 我说我上去给他报一个 bug 吧 。
然后确实正好那会拿着一个就是黑莓的手机 ， 然后在用泛否的 wap 版 ，也确实遇到了一个 bug， 然后我就冲过去给兴哥说 ， 我说兴哥我是谁谁谁 ， 我这里遇到了一个 bug 给你报一下 。
然后兴哥一下子就来劲了 ， 就什么 bug 看一看 。 回头看我觉得其实还是是去做了一个他感兴趣的事情 。
再有就是其实当我自我介绍的时候 ， 发现他对我是有些了解的 ，因为那个时候在泛否上他也关注过我 ， 然后那会也很喜欢哔哔哔哔 ， 对吧 ？
这个指点江山 ，Google 发了什么东西都要点评两番 ， 所以他应该也看过我写的一些东西 。 所以我觉得一方面是主动吧 ， 另一方面就是可能还是要多表达 ， 鼓励大家在今天也要多发几课 ， 多发推特 ， 多发微博 ， 多发小红书 。
现在这叫啥叫 building public， 对吧 ？ 其实我们当时包括和 Manus、 张涛 ， 大家这个当时君玉 ， 我们其实都是这个写博客那个圈子的 。
那个时候也都是 20 出头 ， 天天指点江山 ， 当然都是胡说八道了 ，但是确实交了很多好朋友 。 然后你在海内实习的时候 ， 就是有一个就老是接你这个需求的工程师 ， 然后可能你也这个提了很多比较这个不靠谱的需求吧 。
后来这个工程师可能受不了了 ，他也创业了啊 ， 然后他后来创办的公司就叫字节跳动啊 ，他的名字叫张一鸣 。
所以那个时候的张一鸣是什么样子的 ？
我觉得张一鸣应该不是接我需求接的受不了的 ， 哈哈哈 。
哈哈哈 ， 跟你没关系 ， 哈哈 ， 开玩笑的啊 。
我觉得是非常经典的五道口的 IT 男 ， 格子衬衫 ， 双肩包 ， 戴眼镜 ， 然后就是形象上是这样啊 。
但另一方面就是在那个时候 ， 我只感觉是非常靠谱的工程师 ， 做东西的速度很快 ， 然后还有就是他特别爱问问题 ， 然后每次要去和他开会我会有点压力 。
最近想到有一个小故事啊 ， 就是在当时坐在一鸣旁边的一位工程师 ，他告诉我 ， 就那会其实大家用 C++ 写程序嘛 ， 然后每次编译的时候呢 ， 就有十几秒的时间 ， 然后多数人呢 ， 就是在这十几秒里面会发个呆 ， 喝口水或者刷刷网页 。
但是这个一鸣当时就会自己嘟囔 ，他就会说哎呀这个十几秒每次改完都要编 ， 这十几秒我能用来干什么呢 ？
怎么才能提高效率呢 ？ 就说这十几秒他都在想要把它优化掉 ， 就是这样的一个这种风格 ， 就他觉得他要把他时间精力极致的用好 ， 然后一直在嘟嘟囔囔在那念叨 ， 就这十几秒我要怎么改 ， 这怎么改 ， 那怎么改 。
而且就他改出来的东西往往也都是对的 。 所以十几年后再看 ， 比如说字节搞 APP 工厂 ， 这个疯狂的做 AP 测试 ， 就是其实在那个时候我觉得就是但也是后视镜来看哈 ， 我觉得是初见端倪的 。
就他这样的对极致效率和这种深度思考的追求 ， 就是我觉得很多人会是要么想的深 ，但是做的慢 ， 然后另外一种呢 ， 就是要么做的快 ，但是想的少 。
我觉得现在回头看 ， 我觉得一鸣他是想的又深 ， 做的又快 ，而且从结果来看做的还很好 ， 然后他经常沉浸在这个状态里面 ， 可以很长的时间 。在外人看来就是会感觉他很卷很拼 ，但是可能在他自己看来就是很容易进入到心流状态 ， 自己都不觉得累 。
然后另外一个朋友有次跟我说这个 ，他和一鸣那会会坐地铁下班一起 ，他说在地铁上面一鸣也一直在想 ，而且一鸣是特别的不是他闷在就是自己脑子里面想的状态 ，他特别喜欢就是说出来或者问出来 。
最近其实看到一个比喻特别有趣 ， 就是叫做关于松节油 ， 然后这句话其实来自这个毕加索啊 ，他曾经说这个当艺术评论家们聚在一起的时候 ，他们会讨论形式啊 ， 结构啊 ， 艺术的意义啊 ，但是当真的艺术家们聚在一起的时候 ，他们可能谈论的只是哪里可以买到便宜的松节油 。
所以我觉得这个也是就是回忆起一开始入行做产品经理和大家一起去 build 东西时候的感觉吧 。 就那会其实没有花那么多时间去讨论社交媒体的未来 ， 移动互联网的未来 ， 可能更多的还是在思考 Facebook 又发了什么 ，是不是我们可以学过来 ， 哈哈 。
是最近这个我有一个感触 ， 就是就是形式结构和意义也很重要 ， 松节油也很重要 。 有些这种从上往下的宏大趋势和一些从下往上的脚踏实地 ， 对吧 ？
就像这个康德说的嘛 ， 脚踏实地 ， 仰望星空 ， 都得具备啊 。 如果只是讨论松节油呢 ， 那忽略了形式结构意义 ， 可能对公司的上线会有影响 。
那如果只是讨论形式结构意义 ，不知道怎么脚踏实地 ， 松节油都买不到 ， 那可能这个都是宏大叙事 ， 都是讲故事 ， 对吧 ？
那产品大家不喜欢用啊 ，也不行 。 所以这个两个要结合起来 ， 我觉得可能才是好的创业者要做的事情 。
对 ， 刚才聊到这个兴哥和一鸣啊 ， 如果放到今天的这些 AI 的创业者身上 ，也想问一下雨森 ， 就是我当然觉得很多品质变了 ， 然后做天使投资呢 ， 我们也是想要找到下一个二十几岁的他们 。
但是我们假设存在 AI 时代新一代的王兴和新一代的一鸣 ， 你预测他们身上会有哪些相同点 ， 又有哪些不同于他们的品质 ？
其实这也是我们一直在想的问题 ， 对吧 ？ 怎么找到十年以后的王兴 、 张一鸣 ？ 当然可能十年之后还是兴哥和一鸣啊 ， 那那这也没辙 。
所以我觉得很多时候它是一个术和道的问题 。 我觉得创业者的道 ，也就是说创业者之所以成为优秀创业者 ，他的底层特点 ， 我觉得其实还是比较一致的 。
AI创业者39:24
不管是当年做这个麦当劳 ， 还是后来做互联网 ， 还是做 AI，其实应该都差不多 。 那我们在真格 ， 我们经常讲一些创业者必备的能力 ， 比如说第一个是学习能力 ， 对吧 ？
因为创业是一个不断学习的过程 ， 你不可能一上来就会所有的东西 ， 所以你的学习能力要非常强 。
然后是第二是领导力 ， 对吧 ？ 兴哥给你的邮件 ， 兴哥当时跟你的这种对话 ， 都是体现了非常强的领导力 ， 就是我要找到优秀的 、 跟我价值观目的一致的这样的人才 。
因为创业不是一个人去做 ，他是一个团队去做 。 第三个就是创新力 ， 要做这个不一样的事情 ， 哪怕我是这个做中国的柏油马路和路灯 ， 我也要做的符合中国市场的特点 。
第四个就是意志力 ， 创业是一件很辛苦的事情 ，不管是坚持下去 ， 还是说要不为小利所动 ， 追求大的东西 ， 意志力都很重要 。
所以我觉得这些底层特点我很难想象 ， 做 AI 就不需要了 ， 我觉得是一样的 。 但是我觉得呃 ， 创业中国现在创业者也在不断的成长 ， 觉得很多是在术上面会有很多的升级 。
比如说当时兴哥和一鸣 ，他们一开始都是做中国市场 ， 如果说互联网这个创业呢 ， 经历过几个阶段 。
第一个阶段可能是 20 年前 ，也就是咱们刚开始入行的那个时候 ， 确实还是很多是 Copy to China， 美国有一个 Facebook， 兴哥搞了一个校内网 ， 这个其实也无可厚非 ，因为当时美国就是更先进嘛 。
所以第一个就是说做中国的复刻 。 那么在十年前 ， 可能比如说 2015 年的时候 ，其实有很多叫中国特色的商业模式 ， 比如说共享充电宝 、 共享自行车 ， 包括小红书 ，其实拼多多这些 ， 我觉得都是因为中国有这样的市场环境 ，有它的一些特点 ， 所以我们有带一些独特的机会 。
但这些产品它直接搬到海外去呢 ， 它也是可能要经过很大的调整和修改的 。 那么在现在 2025 年， 我们看到的是中国创业者有更多的这种一上来就是全球化 ， 就是世界可能第一个或者第一批做出来的这种创新 。
比如说在 Manus， 我们一直在讲 ， 就确实嗯 ， 是一个世界上第一个 General Agent， 大家用到确实感觉非常不一样 ，并且它一上来也是针对全球市场的 ，不管是美国人 、 巴西人 、 韩国人， 大家都用的都是一样的 。
比如刚才说的 Typeless，其实也是一个上来就面对全球市场的用户 ，因为语音输入这个 ， 你不管是输入中文 、 输入西班牙语还是输入日文 ，其实都是一样的一个需求 。
所以一开始可能就是面对国际化市场 ，并且能够做更加世界领先的创新 。在硬件领域我们也看到了很多 ，不管是大疆 、Bamboo 像这些 ，其实也都是在这个领域都是世界第一个或者说第一批做出来的创新 。
所以在这里面我觉得很多术会变得不太一样 ，但是底层的这些特点所需要的这些核心能力还是一样的 。
哎 ， 那你觉得这个在今天创业的环境是变得更难了还是更容易了 ？ 因为其实今天能够学的东西更多了 ， 能够用的工具更多了 ， 对吧 ？
大家能够得到的这个经验也更多了 ， 你会怎么看 ？
首先我觉得创业肯定是变得更难了 ， 竞争首先更加激烈 ， 然后在 20 年前整个中国市场 GDP 都是 8 个点的增长 ， 整体大盘的增速都很快 。
那互联网的也是从一个从 0 到 1 再到 10， 从小众市场扩散到主流市场 ， 中国十几亿人， 全球 80 亿人的红利 ， 这两个大的时代红利确实没有那么大了 ， 这点要客观承认 。
同时大厂也变得更卷了 ， 这个现在都是一鸣跟你竞争了 ， 那肯定竞争会更激烈 。 但是呢 ， 我想创业者的素质也在变得更优秀 ， 我们当时其实能够去看看海外什么产品流行 ， 就可能变得很有竞争力 。
那现在大家可能是跟海外同步看到最新的产品发布 ， 同步去研究 ，并且不管是从基础的知识到对创业这件事情的理解 ， 记得当时能够认识 VC 就非常的有优势 。其实兴哥一开始融资就是都融资失败嘛 ， 对吧 ？
那现在资本市场变得很成熟 ， 作为 VC 也在天天录播客跟创业者交流 ， 什么样的创业者是我们寻找的 ， 什么创业的经验 ， 那有各种优秀的企业家 、 优秀的产品经理也都在跟大家交流分享 ， 从学习的角度来讲 ， 多了非常多的资料啊 。
所以我觉得创业者的能力也是一个水涨船高的过程 ， 所以它始终是一个有点博弈的 ， 就环境在变难 ， 竞争变激烈 ， 同样年龄的这个创业者其实变得更厉害 。
同时呢 ， 我觉得 AI 和互联网其实它的创新特质还是不太一样的 ， 移动互联网更多它是一个分发渠道的创新 ， 就是把互联网的这样的技术通过一个新的渠道去把它分发出去 。
但是 AI 呢 ， 我觉得现在还是在很多科研技术的创新上， 它借助的分发渠道其实是现成的 ，是互联网和移动互联网的渠道 。
所以 AI 其实它有点像是半导体那一波的创新 ， 就是当时从集成电路发明 Intel 在进行践行摩尔定律 ， 当然现在叫做 Scaling Law， 它是不断的需要大的 Capex， 然后很多的科研 ， 然后在里面按不同的代际去迭代 ， 这个跟互联网其实有蛮多不一样的地方 。
所以这种不同的性质也会导致创业者的特质以及难度会不太一样 。 所以我觉得不能简单的说难和容易 ， 还是适合的人做适合的事情 。
当然确实你看咱们都是在移动互联网的最早期开始创业 ，其实我当时做聚美 ， 我们是一个互联网公司 ， 后来我们做了移动互联网转型 。
创业与投资44:21
你其实在 09 年就做了真的中国最早的移动互联网的应用之一 ， 叫接旁 ， 对吧 ？ 那个时候大家也是觉得 iPhone 的发布 ，iPhone 4 的发布带来了很大的这个机会 ， 每个人都觉得移动互联网很重要 ，但是又有很多不确定性 ， 大家也不知道移动互联网最后会长成什么样子 。
那个时候创业的体验是什么样的 ， 对吧 ？ 和现在有什么类似的地方 ， 然后又有什么不同的地方 ，也可以跟大家分享分享 。其实我最近一直在感受 ， 就是 09 年和今天有哪些是相同的 ， 哪些是不同的 ， 然后我觉得相同的点 ， 这种感受就是是一个真的人人还是都能感觉到机会的一个年份 。
但是那个时候呢 ，也没有人知道具体的答案是什么 ，是这样一个时代 。 那接下来这个问题就来了 ， 那在这样一个背景之下 ，因为没有地图 ， 没有 GPS，但是所有人都知道有机会 ， 所以你必须要跑得快 ， 你需要狂奔 。
那在这种背景下， 我们应该要怎么创业 ， 又要怎么投资 ？ 我的想法是这样的 ， 就是在没有地图的时代创业 ，有两件事情肯定是不会错的 ， 那一个呢 ， 就是积极行动 ， 那方向可以是连猜带蒙 ， 充满假设的 ，但是行动必须要快 。
然后第二个不会错的 ， 我觉得是尽量到优秀人扎堆的地方去 ， 就哪怕回到这个乔布斯和 Bill Gates 的年代 ， 对吧 ？
他们也是扎堆在一起的 ， 历史上所有的科技浪潮都是从同一个小地方这样迸发出来的 。 你其实去找到这个小地方是很容易的 ， 比如说听十字路口 ， 你就已经走出了很重要的一步了 ， 哈哈哈 。
然后另一方面啊 ， 就是说在没有地图的时代投资 ， 这个时候应该怎么做 ？ 我觉得项目当然会非常难判断 ，但是人是容易判断的 。
就像刚才雨森也提到 ， 就在任何时代 ，不管你做麦当劳还是什么做沃尔玛 ， 创始人的一些品质是不变的 。
比如说你刚才说这个麦当劳 、 沃尔玛的时候 ， 我就想到我们一开始聊松节油嘛 。 我最近看沃尔玛的自传里面有一个故事特别的有趣 ，他就说那个时候他的小孩特别不喜欢和他一起出去公路旅行 ，因为在他们那个年代 ， 就家庭周末公路旅行是很流行的休闲方式 。
那为什么他的小孩不喜欢和他公路旅行呢 ？ 就是因为他每到一个小镇 ， 只要有超市 ，他一定就是控制不住自己要停车下去看那个超市货架的布置 、 价格的这种设计 ， 然后他的小孩就很崩溃 ， 每次要等爸爸等两个小时 。
所以我觉得这其实也是那个年代的松节油 ， 就在关注产品怎么做 、 服务怎么做 。 说到这里啊 ， 然后大概一年半之前吧 ， 就十字路口刚做不久的时候 ，HiCloud 有张涛来上过一次我们的播客啊 ，在那个时候他非常强调一个点 ， 就叫做 Get Your Hands Dirty， 把你的手弄脏 。
意思就是说不要只听别人讲 AI， 你要去用 AI， 你要去和 ChatGPT 聊天 ， 然后你要自己用 AI Coding 去做产品 ， 你要去用 Manus 试一试 ， 让它完成任务 。
后来呢 ， 我们又有另外一位嘉宾 ，是自己的一个 PM 叫 Vanessa， 然后她最近就是送了十字路口一个周边 ， 然后今天在我们的这个评论区留言 ， 可以送这个周边 ， 我们准备了 10 份 。
这是一个什么周边呢 ？ 就是这个周边叫做 Hands Dirty Club 的一个这个卫衣 ， 就是把手弄脏俱乐部卫衣 。 欢迎大家在今天的播客里面跟我们留言 ， 那你可以分享一下在 2025 年你自己的看到的 AI 领域让你感到有意思的人物 、 事情或者产品 。
是历程锦腰吗 ？
对对对 ，是他 ， 很有影响 。他是最早去 Musicaly 的 ， 然后后来就也去了字节 ，在字节也是非常资深了 。 对 ，因为你其实在 09 年开始做接旁 ， 你是二号位 ， 然后后来你来到聚美作为一个高管 ， 然后呢 ， 后来你做西施巷二号位 ， 做唐岛一号位 ， 然后做十字路口 ， 当然这是你的这个公司 。
所以有什么不同的体验 ？ 你最喜欢哪一个 ？ 为什么 ？
我觉得做一号位是最难的 ，因为它真的是非常的模糊和孤独 。 我看到了千千万万种不同的二号位 ， 我觉得我自己更像是和导演在配合的一个制片人， 就我觉得我是在负责张罗各种事情的人， 我是这样一个定位 。
然后做高管呢 ， 就是在一个复杂的组织里面 ， 就是当时在聚美嘛 ， 我觉得聚美其实已经没有那么复杂了 ，但是不管怎么说 ， 我们也是这个最年轻的美股上市公司 ， 只到四年时间就登陆纽交所 。
所以就在一个这样的组织里面 ， 怎么沟通 ， 怎么在错综的这种关系里面把一件事做成 ， 我觉得这个可能对高管的能力要求是自己创业不一定需要的 。
但我觉得 anyway，因为有这些视角啊 ， 所以我今天不管是就是在一线做内容或做投资 ， 我觉得我都还比较容易去理解不同位置的人 ，他们的这种处境 ，他们就在焦虑什么 ，他们在恐惧什么 ， 这些情绪 ， 我觉得这个对今天还是有一些帮助的 。
还有一个问题是最喜欢什么吗 ？ 我觉得我可能还是最喜欢做一号位吧 ，但这个原因是因为我觉得它最能够自由的创造 ， 最能够发挥主观能动性 。
但是我也在想 ， 如果有一个团队的结构 ， 我作为二号位 、 三号位 ， 我也能够很自由的创造价值 ， 然后上面还有一号位去分担这些刚才提到的模糊也好 、 孤独也好 、 压力也好 ， 那其实是非常完美的 。
雨森 ， 我记得之前就是有一篇文章 ， 就是你在接受采访的时候提到自称自己是二把手性格的人， 你怎么看 ？
你问我的这个问题啊 ？
对 ，其实这也是有不少人问我的问题 ，因为作为二号位离开呢 ， 很多人就问我 ， 那你是不是接下来当一号位了 ？
是不是要自己再去连续创业者当老司机了 ， 对吧 ？ 那我要投资你 ，但本人就是作为一个职业做二号位的 ， 对吧 ？
哈哈 ，在聚美是二号位 ， 现在真格也是二号位 。 我觉得其实最后是一个对生活方式的选择 。 我记得昨天正好也看了小婉和潮汐的那个采访嘛 ， 她就说创业什么感觉 ，是发现身后没人了 ， 就是自己就是最后的那个做一号位啊 ， 就是说自己就是最后的那条防线 ， 什么事情最后都得自己扛 。
所以一号位它是更累的 ， 往往幸福感也更低 ， 当然它的权利更大 ， 回报更大 ， 做成了这个名气啊 ， 回报都更大 。
所以我觉得如果性格就是对权利 、 回报 、 影响力有极致的要求 ， 就应该当一号位 。 但我觉得很重要的就是说 ， 这到底是不是自己真的喜欢的生活方式 。
所以当时我离开聚美之后， 我后来在想 ， 我喜欢的是跟一群非常聪明的人在一起做很有价值的事情 ，但我确实不希望去管理一千号人， 我确实对于权利 、 影响力这些都没有那么大的诉求 。
所以我觉得那我要做自己真正喜欢做的事情 。 所以像你刚才说的 ， 就是能够有一个好的团队 ，其实也是非常幸福的事情 。
所以当你知道自己如果有的时候不是最好的一号位的时候 ， 那就是应该去寻找最好的一号位 、 最好的老板 ， 对吧 ？
就像你当时加入王兴一样 ， 当然你后来加入我的团队 ， 那可能就说明这个找的老板不够好 ， 对吧 ？
所以还是应该找最厉害的老板 ， 哈哈哈 。
没有没有 ， 这是这是雨森一个谦虚的说法啊 ， 大家注意 ， 哈哈哈 。
然后对 ， 我觉得确实我们说这个找人看人其实是真格的主题 ， 然后我觉得也是你站在这个十字路口一个非常重要的主题 ， 就不断的跟这些 AI 领域 ， 当然可能也不只是 AI 领域吧 ， 这些从业者去打交道不少 ，其实也是创始人， 然后当然你现在也在真格做 Venture Partner。
所以你觉得在这段时间里面给你留下的深刻印象的创始人 ，他们有什么样的特点 ？ 然后如果说让你用自己的钱去投其中的一些人， 你觉得会投什么样特点的创始人 ？
其实我觉得每个人都是投资人， 对于职场人来说你也是投资人 ，因为你选择加入什么公司 ， 选择和什么人一起工作 ， 那这其实就是你人生最重要的投资 ，因为你在投资自己的时间 ， 这是不可再生资源 ， 这可比用钱去投资要代价要大多了 。
所以从这个角度呢 ， 我也可以说我是投过王兴的人， 然后你是投过陈欧的人， 然后我也投过你 。
啊 ， 这个投资回报一般 ？
还是很可以的 ， 那至少是这个 top 1/10,000 的回报 ， 哈哈哈 。 然后当时其实聚美上市之后， 我们有了一点小钱之后， 也做过一些早期的天使投资嘛 ， 比如 15 年的时候 ，也很有幸在留言的介绍之下投了一点小红 。
然后在关于你提到这个问题啊 ， 就印象深刻的创始人， 就在 AI 领域做天使投资 ， 我觉得最重要的就是觉得是韧性 ， 就是这里面很多的品质可能是这个不变的 ，但我觉得可能在今天要特别关注的是韧性 。
这有两个原因 ， 第一个是在 AI 时代迭代是变得更快了 ， 这意味着一个创始人， 一个创业团队 ，他可以创造出特别多的产品 ， 更快更多 ，但是这也意味着更频繁的失败 。
然后第二个呢 ，是模型的进化也是很快的 ， 大家知道模型会淹没应用 ， 所以这意味着有可能你之前筑起来的一个小城堡 ， 一些小成功也很可能被淹没的 ， 被废的很快 。
对 ， 所以在这个时候迅速的去尝试 ， 然后坦然的去接受你的这些快速尝试带来的多次失败 ，并且迅速调整 ， 还能够带着团队一起调整 ， 一起重振旗鼓 ， 韧性就变得更加的重要了 。
这里比如我们之前也多次分享过小红怎么带队 Manus，在浏览器受阻的情况下， 就迅速找到新的机会 ，All in Manus 做出一个 Agent 这样的故事 。
然后除此之外就是亘古不变的两点吧 ， 一个就是产品思维 ， 我觉得尤其在今天这个也很重要 ，因为技术变化之后， 人很容易拿着锤子找钉子 ，但在这个时候就退一步想想 ， 到底我有没有在去解决用户的问题 ， 这是不是用户真的需要的 ， 还是因为我只是正好掌握了这个技术 ， 我非得要去把这个技术用好 ， 这是人特别容易陷入的误区 ， 要
时刻提醒自己 。 然后第二点这种不变的是营销能力 ， 尤其在今天这种碎片化的注意力的时代 ， 怎么能够做好营销也变得尤为重要 ， 可能不同时代的能力要求是一样的 ， 只是会有优先级的区别 。
所以我觉得总结一下， 今天一个是韧性 ， 一个是在技术迭代的时候 ， 很容易自我麻痹去拿着技术找需求 ， 那就更需要注重这种产品思维 。
然后第三是营销能力 ， 总结来总结去吧 ， 感觉都打嘴炮 。 昨天也是看到小婉和潮汐的那个访谈了吧 ， 就像潮汐说的 ， 就是你看到了闪电 ， 你就是看到了 。
所以有些创始人确实是你第一次见 ， 就会有那种电流通过的感觉 。 雨森你呢 ，其实在这一波 AI 的浪潮里面啊 ， 就是大模型你投了月之暗面 ， 然后应用和 Agent 你投了 Gen Spark、 与爱为伍 ， 然后真格还投了 Manus、 无问星穹 、HeyGen、Opus Clip、Typeless， 我们可以说出一大堆啊 ， 非常厉害 ， 可以说投的非常之好 。
那你问我的问题啊 ， 就是在 AI 时代投什么样特质的创始人， 你自己的答案是什么 ？
对 ， 这个其实也是我们在真格不断的讨论的 ， 当然我们在内部经常用姚明做比方 。 我看潮汐那个访谈里面也提到了 ， 应该是我们也跟他也这个交流过 ， 就找姚明这个问题嘛 ，因为一个屋子里有很多人， 你如果找个人打篮球 ， 你可能也不知道谁打的好 ，但如果姚明在屋子里边 ， 你就确保不要错过 。
当然我后来发现 NBA 也有一些一米七以下的牛逼的这个运动员 ， 我说哇 ， 一米七不到还能打 NBA， 我还去专门找了那个录像 ， 就是看看一米六几是怎么打 NBA 的 。
但是显然就说姚明不只是说身高要高 ， 对吧 ？ 所以如果你虽然看到这个人身高不够高 ，但是你看过他打球啊 ， 这个也会是一个非常显然的例子 。
所以就是要这个见过足够多的创业者 ， 当你这个时候看到闪电也好 ， 看到姚明也好 ， 你会这个第一时间认出来 。
那我觉得在 AI 这一波里面呢 ， 确实除了刚才说的创业者的一些通用特质之外， 我觉得也是总结了一下我们投的这些应该说在 AI 的第一个阶段发展的不错的公司 ，他们有些什么样的特点 。
我觉得首先就是因为 AI 是一个技术革命和进步 ， 所以我觉得这里面优秀的创始人呢 ， 对于技术的发展是要有自己的认知和观点的 。
整体来讲 ， 如果你做的产品是用一个现在已经很成熟的技术 ， 那可能已经做的比较晚了 ，但如果你做的产品需要一个技术三五年之后才成熟 ， 那你可能变成先烈 ， 对吧 ？
所以要成为先驱呢 ， 我觉得就是要提前一步 ， 做 6-12 个月之后技术的突破能够支撑的产品 ， 这就是需要创业者对于技术的发展的方向和节奏要有一定的判断 。
这里面可能一种情况是像杨植麟这样 ，他本身就是这个技术的大牛 ， 所以当时 23 年的时候 ，他就判断长文本会变得非常重要 。
长文本最后解锁的也是 Memory 这个记忆 ， 那会是 AI 应用非常重要的一环 。 然后他在今年也其实很早就做出了要做 Agentic 的判断 ， 所以大家看到 K2 的 Agentic 的能力很强 ， 这种是我自己就是这个技术的这个权威 ， 对吧 ？
那么小红他们其实小红本身并不是对 AI 技术那么权威 ，但是第一他有 Pete 的加入 ， 对吧 ？Pete 是非常重要 ， 带来了对于 AI 模型前发展的认知 ， 然后他们当时因为先想做 AI 浏览器 ， 所以对 AI 如何去超充浏览器有很多的技术的研究和预言 ， 所以他们才看到 AI 的模型其实能力越来越强 ， 能够把浏览器以及一系列的工具用好 。
但基于这个 Manus 因为也是对于 AI 在沙盒里面使用浏览器做了非常好的一个产品 ， 所以它其实有点像是一个应该是在这个 24 年的 10 月份开始做 Manus 的时候 ， 预判到了说呃模型在几个月之后 Sony 3.7 发布的时候 ， 它对于 Agentic 的任务 ， 对于浏览器这些工具的使用会到达一个新的高度 。
所以 Manus 是最符合当时技术进步的产品 ， 所以这第一点就是说对技术的发展路线要有自己的判断和观点 。
第二个也是我们刚才反复提到的 AI 产品 ， 现在一上来其实就可以面对全球市场 ，因为大语言模型解决了语言的问题 ，并且呢像现在针对这些白领这些知识工作者的应用 ，其实不管他在哪个国家 ，他应用大概都是差不多的 。
所以对于全球市场怎么样做好的产品设计和运营推广 ， 那这个点其实也不是说一定要是一个海归 ， 或者一定要是之前做过出海的产品 ，而是我觉得现在中国新一代创业者 ，其实不管他之前有没有出过国学习工作 ，他对于全球优秀的产品是有很好的认知的 。
那我们其实很多人都是读着乔布斯 、 伊隆 · 马斯克这些顶级的全球优秀的创业者的传记 ，以及看着像 Peter Thiel 像这些优秀投资人的思想的分享去成长起来的 。
那这个时候我相信中国新一代创业者的国际化能力 ， 从产品的审美到运营推广的能力上来讲 ， 我觉得是要强很多的 。
但这个肯定也是一个需要去学习去这个积累的过程 。 那么 AI 现在还有一个很好的特点 ， 就是每年都会有很多新的机会会出来 。
假设你现在做一个移动互联网的创业 ，不好意思 ， 可能一年有一个机会就不错了 。 如果像是一个牌桌的话 ， 那可能这个牌桌已经不咋发新的牌了 。
但是 AI 呢 ， 我觉得每年你看这个我们刚才复盘 ， 一年发生多少事情 ， 对吧 ？ 这里面其实这张牌桌一年会发 10 张牌 、20 张牌啊 ， 那么对于创业者来讲 ， 摸到一张牌没打好很正常 ， 那我就换张牌再打 。
说明看到比如说 Manus 是蝴蝶效应的第三个产品 ， 然后 Typeless 其实也是这个团队的第三款产品 ，他们是其实上个产品叫 Max AI，也是个浏览器插件 ，是跟 Monica 竞争的 ， 结果 Monica 去做 Manus 了 ， 然后 Max AI 去做 Typeless， 然后我们最近投的彪哥 ，他这个 Apollo 其实也是 ，他可能都只是 AI 时代的第二个产品 ，他 AI 时代上个产品叫 Higgs， 然后在之前他们做了很多应用出海 ， 所以大家都是在持
续翻牌 ， 可能做着做着你就翻到了一张属于你的大牌 。 那这个时候就对创始人呢 ， 刚才提到了毅力很重要 ， 要我要不下牌桌 ， 那么同时呢我要对于新机会很敏感 ， 快速的执行 ， 这样可能就会有这个翻到牌的机会 。
那现在大家也在讨论就是模型能力越来越强 ， 那对于应用来讲 ， 如果你做的事情跟模型能力高度重合 ， 你就可能会遇到很多挑战 ， 比如说我们在海外看到 Cursor 和 Perplexity，他们其实都是非常好的应用 ， 现在当然也其实也做得非常好 ， 估值都很高 ，但是大家也会担心你做的事情跟模型提供的能力好像是比较接近的 ， 那这个时候你会不会最后
被取代 。 所以我觉得到最后， 当你需要有产业的经验 、 产业的数据也好 、 分发渠道也好 ， 这些在模型里面不具备的能力 ， 所以把模型的智能加上专有的产业经验数据以及这个分发渠道 ， 做模型厂商做不了的事情 ， 这个我们在比如说我们投的 AI 加教育 、 与爱为伍啊 ，AI 加制造的黑狐 ，以及在美国看到 AI 加法律 ， 像 Heavy 这样的公司 ， 或者是 AI
加客服 、Cyera 这样的公司 ，其实我们也看到有产业的经验的结合 ，也会是一个非常好的特点和壁垒 。
对 ，其实在中国其实做消费电子啊 ， 就软硬一体 ，其实也是一个我们得天独厚的这个中国创始人的优势 。
我觉得在这里面就是找到我们这个市场 ， 我们这个团队所擅长的东西 ，不能被模型简单替代的东西 ，其实是蛮重要的 。
当然我觉得今年我们也看到 ，因为 AI 应用刚才提到模型的能力进步带来了 iPhone 时代 ， 所以 AI 领域的创业者不管是软件的 、 应用的 ， 还是消费电子类这种硬件的 ，其实都特别多 。
然后十字路口我想也是最适合我们这些创业者去打交道啊 ， 甚至去去这个展现自己的媒体 ，因为你今年也聊了很多的这个创业者 ，有很多期播客啊 ， 所以如果你要给想上十字路口的创业者一些给媒体打交道的建议 ， 你会有什么建议 ？
比如说他们会经常犯什么样的错误 ？ 然后确实 Manus 这个火了之后呢 ， 我看见大家每个都要拍个视频 ， 都是一个人在沙发前面这个坐着去讲英文 ， 对吧 ？
都要去这个上一些播客 ， 就是怎么看现在这个现象 ，有给他们会有什么样的建议吗 ？
首先我觉得这个上播客很多人是有心理负担的 ，但我认为其实我就有 ， 哈哈哈 ， 我觉得上播客你不需要包装的自己很成功 ，也不需要显得自己很聪明 ，因为上播客其实不要把它理解成啊 ， 对创业者来说是一个万事俱备了 ， 我出来收获掌声的这样一个时刻 。
然后再说回来 ， 如果是给创业者上播客的建议的话 ， 我觉得可能两个点吧 ， 第一个是以终为始 ， 主要是要想明白你的目标是什么 ，因为十字路口呢是一个行业媒体 ， 这意味着它的价值是把创始人的这种想法和产品带到就创投圈的这种公共舆论场 、 公共讨论里面来 。
因此很多人来十字路口他的目标呢 ， 要么是 to VC， 要么是 to 人才 ， 要么是 to 这种行业的影响力 。
所以你要先思考清楚 ， 就是为什么别人应该在乎你做的事 ， 这个比较重要 ， 就是不是上来平铺直叙我做了一二三 ，而是讲一讲你为什么做这件事情啊 ， 为什么你比别人更合适做这个事情啊 ，以及为什么现在是一个对的时间点做这个事情 ， 把意义说出来 。
然后第二个建议呢 ， 就还是知己知彼 ， 这里的彼指的就是媒体 ， 那就是你要知道媒体需要什么 ， 媒体其实需要的是影响力和美誉度 。
那这两个事情呢 ，其实都来自一个核心 ， 就是媒体做的内容必须是好内容 。 那好的内容又是什么呢 ？
我一直觉得就是三个词 ： 有趣 、 有用 、 有共鸣的内容 。 如果你准备的观点 、 故事是符合有趣 、 有用 、 有共鸣的 ， 那我就会非常的喜欢和创始人一起去创造出这样的内容 。
然后再说回这个雨森的第二个问题啊 ， 就如何看营销 。 那关于这个如何看营销的问题 ，其实我有一个非常极致的这种暴论观点 ， 我觉得最可悲的其实你不是营销出来讲错话或者做错事 ，而最可悲的是你辛辛苦苦做出来的东西根本就没人知道 ， 没人讨论 ， 没人 care， 这样你的产品到底对不对都没办法被验证 ， 你也没有办法吸引到人才 ，
行不成任何的事呢 ？ 所以我们在十字路口 ，在一线 ， 我想做的也是帮助早期的创始人们 ， 让行业知道他们在干什么 ， 就能够让他们的产品能够被更多人看见 。
对 ，其实被更多人看见是一个非常具有公共价值 、 社会价值的事情 。 从今年的下半年吧 ， 你也作为 Venture Partner 参与到智科基金的我们各种投资的例会 、 务虚会 、 讨论会 、 投决会 ， 这里面我觉得你是从这个原来都是在创业者的桌子的那一边 ， 对吧 ？
然后现在跟我一样也来到了桌子的这一边 ， 去这个看到我们作为一个机构化的基金怎么去运作 ， 当然也对 VC 这个行业会有更多的了解 。
对你来说有什么是有新鲜感 、 之前没想到的 ？ 什么是你希望自己创业的时候能够更早知道的 ？
其实我希望自己早点知道的是这样一个道理啊 ， 就是时代真的会永远奖励那些愿意在模糊里面先迈一步的人。
而且先迈这一步并不是说你非得要去辞职创业这种一大步 ， 就很多时候其实是迈一小步 。 然后我最近很喜欢那个一个产品叫 Plan Coach， 一个小产品 ， 今年在做小红书黑客松评委的时候发现的一个产品 ， 它在治疗拖延症 。
然后一开始呢 ，是这个开发者他自己瘫坐在自己的电脑前面 ， 然后老婆一直催他去洗碗 ，他实在是这个动弹不得 ， 于是他就问 AI 这个时候怎么办 ？
然后 AI 告诉他说你的第一步其实只需要先站起来就好 。 然后他当时顿悟 ， 原来改变拖延症的不是靠决心 ，而是靠可以被完成的一些小动作 。
所以他把这个做成了 APP， 然后发了小红书之后那条笔记有 26 万的赞 ， 我真的没见过一条笔记有比这个 26 万赞更高的一条笔记啊 。
所以说回来 ， 如果你今天打算 AI 创业 ， 那或许你的一小步是什么呢 ？ 就是你的这个在被时代奖励的愿意在模糊里面先迈的这一小步是什么呢 ？
或许就是在播客的 show notes 里面 ， 对吧 ？ 来加我微信找我聊一聊 ， 然后我感觉啊 ， 就是和我聊过天的创业者多多少少还是能收获一些东西的 ， 至少能收获情绪价值吧 。
当然这一小步也可以是这个看关注真格基金的公众号 ，因为我们有各种各样的日常的跟创业者互动的活动或者分享 。
很多时候这样的一小步其实也都是后面一大步的来源 ， 对吧 ？ 广告时间 。 所以那你觉得投资人这工作怎么样 ？
当然你还不是一个完全全职的投资人 ，但是你也看到了 ， 对吧 ？ 我们每天的工作是什么样的 ？
我觉得投资是一个特别好的工作 ， 尤其在这个技术范式变迁的时候 ， 投资是一个人可以亲自的参与未来 ， 去参与各种机会的最佳的方式之一 。
然后我也觉得天使投资其实和媒体很像吧 ， 就每天好像都在寻寻觅觅 ， 希望捕捉到那些别人没有注意到的很早的 、 很微弱的 ，但是又非常有生命力的信号和牛逼的创始人， 然后去看到他们 ， 接近他们 ， 帮助他们 。
然后在这过程中呢 ， 自己也会收获不管是媒体影响力还是股权投资的回报 ， 对吧 ？ 所以这个事情它又有情绪价值 ， 又有经济价值 ， 我觉得特别好的一个工作 。
刘彦智在十字路口的播客里面也说嘛 ， 就一个天使投资人的荣耀 、 幸福和价值都来自于你发现了一个别人没发现的产品和创始人。
但这个过程我觉得也是辛苦的 ， 需要不断的去学习 ， 然后又充满了很多的不确定性 。 然后尤其是这个 VC 在中国也是一个充分竞争的行业 ，但我感觉自己吧 ， 就个人还是比较能够享受这个过程的 。
那雨森你呢 ， 就是前不久你也提到自己做投资都快 10 年了 ， 这个时间都已经超过了你创业的时间的长度了 。
那做了这么久的这个 VC， 你觉得这个工作怎么样 ？
确实是挺不一样的工作和生活方式 。 然后我自己在创业的时候就觉得投资人好像啥也不懂 ， 我自己做投资之后发现自己确实啥也不懂 ，但是被迫还要去这个尝试发表大发厥词啊 ， 包括现在 。
所以第一个感觉的这个区别呢 ， 我可以讲讲啊 ， 就是创业者和投资人的这个区别 ，因为在这两个我都算是还比较深度的去做嘛 。
我觉得创业者是要把一件事情做得特别深 ， 比如说当时做剧美 ， 我应该是当时中国最会卖化妆品的人之一 ，但是我也就只会卖化妆品 ， 你要卖衣服我也不太会 ， 就是一件事非常深 ， 所以你才有差异化 ， 才有价值 。
但做 VC 啊 ， 尤其做早期 VC， 那显然就是说你对于任何话题你可能都能谈一谈 。 所以如果你是在这个吃饭时候闲聊 ， 可能大家会觉得你是懂很多东西 ，但实际上没有什么东西是你真的懂的 。
因为如果你真的懂 ， 像创业者那么多 ， 我们一直说那你就应该创业 。 所以我们投资为什么说我们不想去指点江山 ，是因为我们显然投的创业者他在 AI 领域 ， 对吧 ？
不管是杨植麟做模型还是这个小红做应用 ， 肯定比我们懂太多太多了 。 所以我们更多像是个大模型 ， 我们不断的在这个收集最好的这个数据 ， 然后我们吐出一些 token，但是大家现在也知道大模型并不真的懂这些 token， 对吧 ？
所以大家也要知道这点 ， 就是不要把投资人说的话太当回事 ，因为他们要是真懂的话 ，他们可能就不会去做投资了啊 。
当然就是深度与浅度 ， 就是一个事情很深 vs 很多事情很浅 ，但是确实很多事情都略懂呢 ，也能帮助你去有很多融会贯通的机会 ，也不是说完全是个坏事 。
第二我觉得创业的时候 ， 我觉得是有的时候目标很明确 ， 比如说我们这六个月要把这个产品搞上线 ， 这个目标很明确 ，但是呢它是有个明确的进度条的 ， 对吧 ？
比如说这三个月是开发 ， 这两个月是测试 ， 这一个月是上线 go-to-market。 所以这里面很多是要确定的事情 ， 我很辛苦 ，因为我要把这个时间压缩在有限的时间 、 有限的资源里去完成 。
我觉得做投资呢 ，其实尤其早期投资啊 ， 它是很难有一个进度条的 ， 比如说我很难说接下来三个月我要投个独角兽 ， 那我可能明天就遇到一个 ， 或者我要两年之后才会遇到一个 ， 对吧 ？
所以你没法去做这种进度条的规划 。 所以这个时候它有的时候没那么辛苦 ，但是它很容易焦虑 ， 焦虑是因为你确实有的时候命运不在自己的手里面 。
这个不仅是一级 、 二级市场也是这样的 ， 我肯定不能说我买了这只股票明天就给我涨 ， 我没法去有一个进度条的规划 ， 我只能说啊 ， 现在好像是一个投入回报比比较好的机会 。
所以创业者我觉得容易很辛苦 ， 当然也很焦虑 ，因为尤其是你没找到方向的时候容易焦虑的 。
但是投资人呢 ，其实很多时候他的这个不是叫做说这种事情做不完的辛苦 ，而是叫做说我不知道进度条在哪 ， 我不知道接下来会不会有个好项目的焦虑 。
所以为什么投资人容易 FOMO，他害怕自己没有赶上这波浪潮 。 然后我觉得创业者确实做了特别多创造的事情 。
我记得你当时说过一句话 ， 叫做说批评的时候就显得很聪明 ， 创造的时候就显得很笨拙 ， 对吧 ？
我们天天去讲哎 ， 这个产品没做好 ， 那个又怎么样 ，但实际上你真的动手做一个产品 ， 哪怕做到有一万个用户 ，有世界上有一万个人真的要用你的产品创造价值 ，其实都是挺难的事情 。
创业者在创造这点上 ，不管他创造的好不好 ，60 分 、80 分 、30 分 ，有人用 ，有人愿意付钱 ， 我觉得就是非常厉害的 。
但是在创造的时候呢 ， 确实有的时候创业者他的学习的时间也会变少 。 我创业的时候其实我是个非常喜欢读书的人， 你也知道 ，但是创业的时候确实读的书不多 。在投资之后其实读了非常多的书 ，有非常多学习的机会 ， 每天跟创始人聊 ，也是不断的从不同的创始人那学习 。
但是确实你说什么创造 ， 可能也没有什么创造 ， 对吧 ？ 所以这也是不同的这个生活方式 。 那我觉得其实最后不管是创业 、 投资 ， 当然还有这个去大厂打工啊 ， 这些其实都是一种生活方式 。
你想过什么样的生活 ， 这个其实非常重要 ，但我确实觉得对于年轻人来讲 ， 很多时候先去感受创业其实是蛮好的 。
因为刚才说的这种浅度学习 ，不是叫辛苦 ，而是焦虑 。 很多其实还是比较适合有一定经验之后的同学 ， 对吧 ？
所以我觉得年轻人我们还是特别鼓励大家去尝试创业 ， 像你说的在时代的模糊里先迈出那一步 。
但是整体来讲 ， 投资这个工作我现在是很喜欢的 。 很多这样成就感也来自于说我们是做早期和最优秀的创始人和我们觉得那些有可能定义这个时代的人一起去成长 ， 一起对他们做一些我们非常小 ，但是我觉得也很有价值的帮助啊 ， 这个就是非常有成就感的来源 。
展望20261:10:41
哎 ， 我们还是再回来聊一聊 AI 啊 ， 就是开年对谈嘛 ， 我们还是要聊一下 2026。 那对 2026 你会有怎样的一些展望和预测 ？
对啊 ， 好像这是我们其实这次聊天的重点 ，是吧 ？ 哈哈哈 ， 确实到了 25 年底呢 ， 嗯 ， 我觉得不管是我们给 LP 还是我们内部的复盘 ， 还是哪怕就我们自己 ， 对于明年其实都会做很多的展望 。
但是首先就是这个叠一个甲 ， 刚才也说到投资人其实啥也不懂 ， 所以 AI 变化又很快 ， 对吧 ？ 所以这里面肯定会有很多错的东西 ， 肯定会有很多幻觉 。
引用张小龙那句话 ， 就是我所说的都是错的啊 ， 这个可能是也是要叠一个这样的甲 。 然后那既然预期呢 ， 往往大家就会想形成一个什么样的一句话或者一个概念 ， 对吧 ？
那我最近也在想 ， 我可能提出了一个想法 ， 叫做这 Year of R 啊 ， 就是是 R 的一年 。 这个 R 是什么意思呢 ？
我觉得它是代表着两个单词 ， 第一个叫做 Return， 就是回报 。 过去大家看到的这几年，AI 带来了很多的这个应用价值 ， 很多媒体的 highline， 包括最近的六个月 ，其实都是各种很大的交易 ， 比如说谁谁谁又要投入一百亿美金 、 几百亿美金去买算力 、 建数据中心了 ， 或者是 Meta 挖人， 对吧 ？
一个人一年给一亿美金的薪酬 ，其实包括英伟达 ， 包括最近光模块 、 存储 ， 所有的这些硬件的上涨 ，其实交易的都是这个 ROI 里面的 I， 就是 Investment，因为 ROI 的全称叫投资回报 ， 就是 Return on Investment。
过去三年交易的是这个 I。 为什么大家有这么多的投资 ？ 其实是因为大家被潜在的巨大的回报 Return 所吸引 。
那么大家可以回到 22 年底 ，ChatGPT 发布之后， 大家愿意买这么多的算力 、 建这么多数据中心 ， 大的 Return 呢 ，其实就是两个 ， 一个就是这个 AGI， 对吧 ？
它能够解决非常多的问题 ， 甚至说给人类产生威胁 。 那第二个当然就是说务实的角度来讲 ，AI 应用可以挣很多钱 ， 对吧 ？
所以这是巨大的对于 Return 的吸引 。 但是现在随着这个 Investment， 这个投资越来越大 ， 大家其实对于 Return 什么时候落地 ， 能落地多少就会越来越关注 。
当你的 Return 能够持续符合预期的时候 ， 才能推动未来的 Investment。 所以首先这个 Return 很重要 。 那么为什么我们认为 2026 年大家会加大对 Return 的关注呢 ？
我觉得首先是我们看到了一些就是对 Return 的担心 。 这个从模型角度来讲 ， 模型能力的进步 ， 我们一直说是驱动 AI 应用的出现 ， 然后落地产生价值 ， 是一个本质的驱动力 。
包括当时大家也是看到了模型能力的进步 ， 所以才会产生像 AGI 这样非常宏大的预期 。 但我们确实也看到 ， 虽然模型能力还在快速进展 ，但是呢 ， 如果你从单位时间的进步来看 ， 它还是有一些在放缓的 。
那么最新的 SOTA 的模型发布之后， 不管是 Opus 4.5 还是 Gemini 3 还是这个 GPT-5， 我们会看到它跟上一代的 SOTA 模型 ， 可能六个月之前或者今年年初的话 ， 它的进步幅度其实是在放缓 。
这样可以从一些 Benchmark 可以看到 ， 从一些用户使用出的反馈也可以看到 。 那么同时呢 ， 模型的这个投入又大了很多 ，因为当它已经到达一个 80 分的时候 ， 从 80 分到 90 分 ，其实是要多很多的投入的 。
所以我们看到算力的投入 、 人工的投入大了很多 。 但与此同时 ，在大投入带来模型能力在前沿进展有点放缓的时候呢 ， 又无法阻止它的这个追赶者 ， 尤其是今年非常典型的就是中国的开源模型 ， 它以很低的成本达到了这个前沿模型可能 80% 到 90% 的能力啊 。
现在是一个 SOTA 的模型发布之后， 可能六个月之后， 中国这几个头部的模型厂商就会有一个开源的版本出现 。
比如说我记得今年年中， 大家看到 IMO 的金牌 OpenAI 和 Gemini 都是用一个通用模型拿到了 IMO 金牌的成绩 。 最近 Deepseek 的 MATLAB V2 就发布了 ， 它也是一个开源的能够拿到 IMO 金牌成绩的模型 ， 就是六个月的时间 ，并且显然它训练的成本就要小很多啊 。
所以就是这个简单的大力出奇迹 ， 别人跟不上这个叙事其实受到了很多挑战 。 这是模型端回报上， 大家发现好像有点在出现一些增长的瓶颈 。
那么第二呢 ， 就是在应用端 。 应用端现在我们可以看到 ， 就是在几年前大家讲的是一个 AGI 的愿景 ， 当时有很激进的预计是说 27 年 AGI 就可以实现 。
当时我记得还有一本就是在线的一本书吧 ， 叫做 Situation Awareness， 当时是有这么一个预计的 。 但现在来看 ，其实大家从之前讲的这个 AGI 要对人类都产生存亡产生影响 ，其实现在逐渐的大家谈的反而是几条很现实能够去预测的三条主线 。
第一条主线呢 ， 就是 ChatGPT 为代表的订阅制 ， 就是找每个用户收钱 。 那么现在可能收 20， 收 200， 那这个实际上是一个针对普通用户提价比较难的模式 。
就 Netflix 20 年前到现在 ， 基本上这个订阅的价格是没怎么变的 。 之前大家有个预期是说 AI 的模型能力越来越强 ， 所以我今年收 20， 明年收 200， 后年收 2,000， 可以这样提价 。
但实际上的结果是 ， 去年前年卖 200 的智能 ， 现在只能卖 20，因为 token 的价格下降非常快 。 你如果卖 200， 会有人只卖 20 跟你竞争 ， 尤其大家看到 Gemini 的模型 ， 对吧 ？
表现也很好 ， 同时价格也很便宜 。Google 有非常强的这个资金能力去打这个价格战 。 所以你会发现 ， 对于 Chatbot 这样 AI 应用的订阅制呢 ， 提价比较难 ，并且渗透率其实已经不低了 。在这个全世界的知识工作者 ， 现在基本上都用上了各种 Chatbot，但大部分的人就可能免费版就已经能解决很多的问题 ， 或者 20 美金能解决很多问题 。
这方面的竞争在变激烈 ， 提价能力在变慢啊 。 所以现在第二个大家看的很多的 ， 就是像 OpenAI 这样的大 DAU 应用 ， 现在已经是超过 5 亿的 DAU 啊 ， 很快肯定是要稳步向 10 亿 DAU 进展 。
那历史上这样的大 DAU 互联网产品 ，其实都是靠广告和电商去做变现的 。Google、Meta， 然后字节 、 腾讯其实都是这样 。
所以 OpenAI 的这个电商加广告这块的扩展 ，其实也非常受人关注 。 这也是最近 OpenAI 一直在测试的点 。
但是首先呢 ， 大 DAU 产品卖广告这件事情 ， 跟 AGI 的叙事中间的反差还是挺大的 ，因为这是一个很成熟的商业模式 。
这里面其实不管是这广告谁来卖 ， 我认为它很多都是存量的分配啊 ，因为整个电商其实是社会零售的一个在线渗透率的体现 。
这个在线渗透率 ，其实它提高的速度是相对比较稳定 ， 甚至在美国提高速度已经有点就是已经停滞了 。
在线广告呢 ，其实也是一个在线的商业活动带来的价值的一个比例 ， 它其实也不是一个说一年可以突然翻倍的事情 。
所以这里面大量的其实是在存量 ， 只是说原来这些存量是在 Meta、 在 Google、 在 Binance， 那现在可能 ChatGPT 要进来分这个蛋糕了 ， 所以它产生多少新价值 ， 这里可能是存疑的 。
第二就是对于 ChatGPT 这样一个 Chatbot 形态的新的大 DAU 的用户应用 ， 它怎么去把广告做起来 ， 这个速度可能会低于大家预期 。
我们其实去看 Google 在 98 年发布之后 ，是到 03/04 年才搞出来了 ADWord、ADSense 这种叫做搜索引擎 native 的广告商业模式 ， 然后 Facebook 是在 05 年上线 ， 然后直到 12 年才上线了信息流广告 ， 这样一个适合 social network 这叫做 native 的广告形态 。
然后抖音呢 ，其实也是在 16/17 年然后上线啊 。 那抖音的这些广告化探索 ， 应该也是要到 20 年左右的时间 。在自己这样一个非常先进的公司 ，其实都是花了不少时间去探索的 。
那么 Chatbot 我觉得现在也是一个这样的情况 ，不能够简单的去插广告 ， 那样的话用户对于一个 AI 助手的信任 ， 尤其是付费用户的信任 ， 可能都会出现很多问题 。
所以在这里面怎么样把广告做好 ， 把电商做好 ， 我觉得都有非常多的需要去试错 ， 需要去探索了 。
所以这个我觉得在明年可能也很难简单的去进行兑现 。 然后第三个就是大家现在讲的这种 AI coding 为代表的这种按用量付费的模式 ，因为有一个大的故事是说 ， 如果 AI 替代了很多程序员的工作 ， 那原来这些程序员工资很高 ， 对吧 ？
全世界可能有几千万 、 一个亿的程序员 ， 每人每年 10 万美金的工资 ， 那这里面就有可能 10 万亿的工资的价值被创造 。
那现在 AI 是不是可以赚到这 10 万亿里面 ， 比如说 3 万亿 、5 万亿 ？ 但我会有一个不同的看法是 ， 如果 AI 能替代很多程序员的工作 ，并不意味着说它能赚到这些程序员的工资 ， 相反它意味着说这些原来要花很多钱做的事情变得不那么值钱了 。
因为大家现在也是看到了 ， 就是 AI 智能的价格 ，也就是 token 的价格在不断的下降 。 当一个任务变得比较简单 ，不那么 frontier 的时候 ， 它会迅速的变成可能只能收到一个固定的订阅费用 ， 比如说 20 美金一个月或者 100 美金一个月 ， 然后再过一段时间 ， 它可能就变成几乎免费 ， 或者甚至在端侧可以跑的任务了 。
所以只有目前来看 ， 只有最 SOTA 的任务 ， 最前沿的任务才能够按照用量这个不断的去能够收持续性的费用 ，并且这部分也会迅速的被变成同质化 。
简单来讲 ， 就是原来值钱的事情会变得不值钱 。AI 在这个里面 ， 一方面它会带来更多的人成为程序员 ，但是同时呢 ， 它会让程序员本身的这个能够收取的工资变得很低 。
所以这也是很多人在担心 AI 变成一个通缩的事情 。 就短期来讲 ， 它会让这个整体价值变得更低啊 。
还有第四个部分就是企业服务啊 ， 就像比如说 Harvey 啊 、Sierra 这样的这种 AI 来作为一个企业服务应用 ， 然后卖给大企业的这个场景 。
这部分的话 ，其实现在也是在今年增速比较快 ，因为基本上在今年年初的时候 ， 这样的企业服务应用 AR 都还很小 。
所以今年大家看到一些公司是达到了 ， 比如说 100 个 manage， 就 1 亿美金 、2 亿美金的 AR。 但这里面呢 ，其实大家也可以回到我们之前讲的跨越鸿沟这个框架啊 ， 就是在早期市场 ，其实这部分的 AI 应用扩散是比较快的 。
但是因为在企业里面去部署 AI，其实大家发现这个事情没有那么容易 。 就是像微软的 Office Copilot，其实已经是个非常通用的场景 ， 加上非常成熟的技术 ，但实际上它的这个企业里面的应用是低于预期的 。
对于大公司来讲 ，其实也没有那么快的去使用新技术 。 所以在这方面 ， 我是觉得还有一个跨越鸿沟需要验证 。
整体来讲呢 ， 我们觉得 Amarello 就是倾向于短期高估一个技术的影响 ，并且但长期又低估一个技术的影响 ， 我觉得会应验 。
然后我觉得 26 年， 我们对于很多回报的比较高的预期 ，是可能去出现不及预期的情况的 。 但同时呢 ， 又因为投了这么多的 investment， 所以大家对于回报的要求和预期是比较高的 。
这种高预期和较慢落地吧 ， 我觉得会有一个反差的出现 ， 这个也可能对于市场的情绪 ， 对大家投入会有很大的影响 。Satya 他是讲过一个 ， 就是说什么叫 AGI，他说要实现 GDP 加速增长 ， 甚至说达到全球 GDP 年增速达到 10 个点 ， 把蛋糕做大才是真正的 AGI。
所以如果说这种互联网的广告 ， 大家说存量的蛋糕再分配 ， 这个其实我觉得都不叫做一个增量价值 ， 是一个存量价值 。
那 AI 创造新的药物 ， 发现新的知识 ， 这种其实把人类整体的生产力整体提高了 ， 人类的边疆扩展了 ， 这个我觉得才是叫做真正的 AGI， 或者说 AI 带来的增量价值 。
所以刚才说 Year of R 的这个 R， 第一是 Return， 对吧 ？ 然后第二个 R 是什么 ？ 对 ， 这个第一个 R 是 Return。 我再补一句 ， 就是说我觉得这个对创业者 ， 我们的这个目标受众的这个启示是什么呢 ？
是我们看到在年初的时候 ，其实很多公司的增长是一个负毛利在增长 。 那个时候 ， 比如说典型的像 Cursor， 大家说啊 ，Cursor 其实是把这个 Adobe 的 token 打折卖出去 ， 对吧 ？
当然大家预期是说 ，因为这个 token 的价格会下降很快 ， 所以你现在负毛利卖 ， 那你以后会正毛利 。
那个时候增长是最重要的 。 但是我们现在看到 ，其实在硅谷已经发生一些变化 ， 就大家越来越在意增长的质量 。
当大家在投硬的时候 ，其实大家是觉得你一块钱买来的 token， 你能不能通过你的应用把它增值变成两块钱卖给用户 。
那虽然你现在定价可能是 10 块钱 ，但是你当你变一块钱的时候 ， 你能不能创造一个正向的毛利 ，因为 token 的降价始终在发生的 ， 对吧 ？
所以我们看到 ，其实硅谷的投资人在越来越在意收入增长 ， 它的毛利怎么样啊 ？ 你是负毛利 ， 还是说你说正毛利 ？
你的用户 retention 怎么样 ？ 你是抓了很多用户但留不下来 ， 还是能把它留下来 ？ 然后你的现金流怎么样 ？
因为出现了一些在这方面做了很好的应用 ， 比如说据说 Lovable， 可能它的这个现金流已经是现金流为证了 ， 那这样的话 ， 它就不太需要去融资去维持了啊 。
当然还有像 Midjourney 这种从来就没融过资的 ， 或者中国有像 Cloud 这种其实现金流也很好的公司 。 所以当大家看到了有质量的增长的时候 ， 大家就会觉得 ， 那你是不是还需要这种负毛利的纯烧钱去增长 ？
我觉得这个也是一个投资人叙事和心态的转变 。 所以这个是我们刚才说到的这个第一个 R 叫做 Year of R 的 Return。
那么第二个 R 呢 ，其实最近也经常被人提到 ， 就是 Research， 这其实是跟第一个 Return， 或者说现有模型范式的进展在放缓息息相关的 。
因为我们看到历史上，AI 其实都是研究的突破带来了一个 scaling law 的应用 ， 就是大家可以去下面 scale 算力 ，scale 数据带来能力的增长 。
但是当这种 scaling 到达一定的瓶颈的时候 ， 又需要有新的 research 去驱动这样的进展 。 所以 Ilya 最近其实聊了这个 ，他说现在又进入到了 research 的阶段 。
然后我看 Dario 最近也说 ， 那 AI 的能力在增加 ，但是这个经济回报速度可能会放缓 ， 或者说他说经济回报是很不确定的 ， 它是一个像圆锥一样的锥体 。
然后在这里面 ， 我们又需要有很多研究的突破 。Demis 最近也说 ，他觉得要 5-10 年的时间才能到达 AGI，但是过程中呢 ， 还需要一到两个 breakthrough，也就是研究的范式的突破 。
那我们现在来看这个在前沿的研究员里面 ， 比如说像 self-play 的 AI 这种持续学习自我来进行迭代的这个能力 ， 是一个呃 ， 这个非常重要的研究方向 。
然后所谓的这个世界模型 ， 能够理解这个世界啊 ， 通过视觉 ， 通过逻辑推理 ，也是一个非常重要的研究方向 。
所以这个我们看到了说 ， 重新这些最前沿的研究者 ， 这些思想的领袖 ，他们对于 AI 的新的 paradigm shift 的研究 ，其实提出了非常重要的期待 ，并且认为这是现在 AI 要上个台阶最重要的事情 。Research 的第二个体现呢 ， 就是最近美国硅谷投资有个新趋势 ， 就是有一系列要做研究的公司拿到了不少的投资 ， 这部分被统称为叫 New Labs， 比如说之前大家比较熟悉的 SSI 伊利亚的公司 ， 然
后 Mira 做的这个 Thinking Machine Labs， 它们是 500 亿美金的天使投资轮的估值 ， 这个是超过应该是中国所有的居生智能 ，不是啊 ， 所有 AI 就是生成式 AI 里边所有的创业公司的估值总和 ， 我想 500 亿 ，因为大模型公司几个加起来也就是 200 亿多 ， 就是这个真的是非常非常的厉害啊 。
然后 Reflection， 那近期有几个也 Humans and and 是那个 and 的符号 ， 然后 Theoretic， 然后 Yusara， 就有一系列这种 New Lab。 我的总结就是 ，他其实是希望这些 New Labs 从研究的导向能够探索和现在头部模型公司有差异化的科研的路径 ，因为现在头部几个模型公司已经在非常的激烈的竞争具体的场景了 ， 比如说 ChatGPT 的这个 C 端用户场景 ， 那么 Adobe 在做关于 coding， 关于写服务的场景 ，Gemini 是多
模态 ， 对吧 ？ 它是有一个明确的优化路径 。 那大家想 ， 那接下来的 Research 可能需要新的组织 、 新的环境 ，在更加宽松的情况下去解锁 ， 做工程和产品和做研究是很不一样的 。
这个时候可能也不能有太多的时间和 KPI 的限制 ， 所以大家都想投出下一个 OpenAI 这样的公司 ，因为 OpenAI 在早期的几年其实就是像现在一个实验室很像 ，他们也没有什么商业化的目标 ， 甚至都不是一个公司 ， 是一个 nonprofit， 然后里面有不同的去从下往上探索的科研 ， 这也是美国硅谷投资的一个新趋势 。
但是呢 ， 当然也有人去诟病说这个科研跟 VC 投资可能有的时候它就是不是一回事 。在这过程中的话 ， 你可能投了很多钱 ，但是你不一定有确定的回报 。
但不管怎么样 ， 这是我们看到了一个投资趋势 ， 中国也许也有可能出现这样的公司 。 那么在 Research 的角度 ，其实还有一个很重要的就是 Research 的衡量标准是什么 ， 对吧 ？
其实之前语言模型的成长过程中， 不管是早期的 MMLU 这种 ， 现在看很简单的 Benchmark， 然后到像比如说我们中国 Research 姚顺雨 ， 她提出来的这个 Three Bench，其实都是对于模型训练和能力提升很好的一个标准 ，有点像是这个高考命题 ， 对吧 ？
但现在的 Benchmark 我们也看到确实第一快被刷爆了 ， 就是 80 分 、85 分 、90 分 ， 每前进几分都很难 。 这样我想起我在清华的时候就发现 ，有人能把高考考到满分 ， 对吧 ？
那这个确实太厉害了 。 但另外一方面 ，Benchmark 的进步是不是已经不足以体现模型能力的增长了 ？ 比如说最近 Gemini 3 Pro 应该在编程上是一个 78 分 ，Swabench 78 分的水平 ， 然后 Opus 4.5 大概是 80 出头的水平 。
你从这个分数来看 ， 差别很小 ， 可能就 2 分 、3 分 ，但是实际用户用起来其实会反映 Opus 4.5 其实好很多 ， 肯定不只是 1%、2% 的区别 。
所以我们这个怎么样能够更好的衡量模型能力的提升 ，因为你如果没法衡量这个能力 ， 很多时候你其实在训练 ，在不管是 pre-training 还是 post-training 的时候 ，也不好去这个做出一个方向是否正确的一个判断 。
所以当时顺雨写了篇博文 ， 叫做 《AI 的下半场已经到来 ， 我们需要有新的 Benchmark》。在这个里面 ，其实我觉得也是一个对现在很有启发的看法 。
所以为什么说这个 Year of R， 第二个 R 是 Research， 总结一下就是新的能力的大突破 ， 可能需要新的研究上的创新来解锁 。
所以在这个里面呢 ， 我们可能一方面需要新的组织 ， 像 New Labs 可能是一个硅谷的尝试 ， 大家去投资新的有可能产生研究突破的组织 。
那么另外一个就是可能在更短期一点 ， 需要有新的 Benchmark 来指导 AI 的这个训练 ，因为现在我们已经越来越难以去衡量先进模型的进步了 。
然后所以这个是 Year of R 的第二个 R， 就是一个是这个 Return， 一个是 Research， 对 ， 提了一个非常有意思的概念 。 往往大家都喜欢总结三个嘛 ， 所以我开始在想这个 Return 是一个 ，Research 是一个 ， 能不能再来一个 R 呢 ？
后来我在想 ，其实我们现在看到一个应用关键的差异化叫 Memory， 所以我说如果又要讲第三个 R， 那肯定是 Remember。
对于 Memory 其实是一个 AI 应用关键的差异化 ， 我们也看到据说也没有得到验证 ， 就是说因为有了 Memory 这个能力变强 ，ChatGPT 的流程有了这个小的叫翘尾曲线 、 微笑曲线 。
当然也有人说 ，其实这个主要是因为 GPT 的模型能力提升了啊 ，不得而知 。 但是我自己的感觉是 ，Memory 这个能力的进步呢 ， 确实对于我使用 ChatGPT 的体验有很多的进步 。其实我最近问他一个问题 ， 说我春节假期 ， 如果有一个星期的假期 ， 你推荐我去哪玩 ？
他给我的答案其实不只是一个比较通用化的答案 ，而是一个他真的对于我 ， 比如喜欢去那种比较偏远 、 比较这个小众一点的地方 ，其实他有很多很深刻的了解 ， 给出来答案其实是要比我问 Gemini 要更好的 ，因为我毕竟跟他聊了 3 年了嘛 。
我同样的 prompt 我也问了 ChatGPT，他给我的答案是日本的屋久岛 ， 然后有理有据 ， 那确实是一个我知道的地方 ，而且那是我一个非常非常想去的地方 。
对 ，但他有点被我遗忘了 ， 那应该是一个就是我的旅行目的地 。 哇 ，他说出这个答案的时候大为震惊 。
但现在的记忆呢 ， 基本上还是基于 Retrieval 的 。 如果你简单的理解 ， 就是说 AI 带了一个非常大的笔记本 ， 上面记下来了你跟他聊的很多内容 ， 然后你问他一个问题 ，他就去这笔记本里面去翻 ， 把它重新 Retrieval， 把它重新拿出来去回答你 。
这个其实并不叫真正的理解 ， 对吧 ？ 我们说真正的这个理解应该是我的这个脑子里边已经有对你的一个属于你的模型了 ， 我不用再去看笔记本 。
虽然我可能记不起来你说的某句具体的话 ，但我更理解你会做出什么样的选择和反馈 。 这部分我感觉也是研究的必争之地 。
如果这个其实有点像现在讲 Online Learning， 可能我们每个人跟这个模型最后交互的都是一个属于我们的模型 ， 这里面我觉得会有进一步的提高 ，并且呢 ， 我觉得当你有了很好的 Memory， 然后模型能力越来越强的时候 ， 我觉得现在有一个大的主题叫做 Proactive Agent， 就是现在我们用 AI 基本上还是比较被动的 ， 就我得去给 AI 提一个需求 ， 我得去给 AI 问一个问题 ，但这
个人都是懒的嘛 。 像你刚才说拖延症 ， 第一步要站起来 ， 对吧 ？ 所以你用 AI 第一步要问个问题 。
那很多时候我们没有去问问题的时候 ，AI 能不能主动为我去服务 ？ 因为如果我们把 AI 比作一个助理 ， 那好的助理肯定不能只是说等着老板去喊 ， 否则他就一直转着一动不动 。他肯定是主动帮老板去解决 ， 比如老板接下来要开个会 ，他主动把材料准备好 ， 对吧 ？
然后察言观色 ， 我们叫这个叫做是好助理的特点 。 所以这个当 Proactive Agent 通过对用户的深度的了解 ，以及对用户 Context 上下文的深度了解 ， 能够把这个解锁的话 ， 那可能这个是一个 10 倍的机会的延展 。
所以我觉得在 26 年的话 ， 应用的关键差异化里面 ，Memory 怎么把它做出来 ， 怎么把它用好 ， 带来的这个新的产品形态 ， 我觉得也是非常值得关注的 。
所以再回到这个 Year of R， 就是叫做 Return、Research、Remember， 反正 VC 嘛 ， 就是喜欢凑一个框架 ， 这就是三个 R 的概念 。 好 ， 我们可以明年开年再对谈的时候看看这三个 R 这个实现的怎么样 。
但这个是我的一个这个框架吧 。 那我也想问你 ， 你对过去这一年的 AI 复盘是什么样的 ？ 你对 2026 年又会有什么样的展望呢 ？
其实我觉得过去这一年啊 ， 很可能比如说在 10 年之后我们再回头看的话 ，2025 很可能是 AI 大规模进入人们日常生活的一年 。
就在这一年， 其实豆包是 DAU 破亿了 ，ChatGPT 破了 5 亿 ，而这两个产品都出现了所谓的这个微笑曲线啊 ， 就说明这个很早下载的用户流失掉的 ， 现在又重新装回来再继续用了 。
然后最近有两个小故事啊 ， 一个是一个朋友告诉我说他去广东吃茶餐厅 ， 就是那个一个大的空间里面可能有 80 桌那种大的茶餐厅 。他说他有一瞬间突然抬头 ， 然后发现他周围五六桌的桌子上坐着的小孩全是拿着手机在玩 ，而且都是拿着手机在和豆包对话 。
我觉得那一个画面感是很有冲击力的 。 然后第二呢 ，是因为我小孩现在读一年级嘛 ， 然后他们学校今年就征求志愿者家长去学校给大家做分享 ， 然后有一个分享的主题呢 ， 就给孩子们讲 AI。
那我就这个就是报名要去分享 ， 然后为了准备这个分享 ， 我提前做了一些调研 。 我就想知道这个一年级他们的孩子们有多少是知道 AI 的 ， 然后目前调研下来的结果是 100% 都知道 AI，并且以不同的方式和 AI 有过交互啊 ， 这是 6 岁的孩子们 。
然后再对未来的展望这个问题 ， 刚才宇森说 2026 是 Year of R 嘛 ， 那我就在想 ，其实最近在真格内部啊 ， 就王强老师上个月安排了一个小作文给我们 ， 让每个人写一写 10 年之后你认为未来会是长成什么样子 。
那 10 年之后就是 2036 年， 所以宇森和我都写了小作文 。 我觉得我们今天可能没有体力再展开讲 2036 年的小作文了啊 ， 我们可以放在 show notes 里面啊 ， 大家也可以关注真格基金的公众号 ， 之后我们应该会把小作文发出来 ， 然后在那里面可以看看对未来的展望 。
对这个小作文 ，因为 10 年的预测维度 ， 那基本上就等着被打脸啊 。 但但我觉得也是一个很好的一个思考实验 。
整体来讲的话 ， 我觉得投资和创业都是你想要什么样的未来 ， 所以你去做 ， 或者你去投 ， 或者实在不行你去要实现这样未来的公司去工作 ， 对吧 ？
我觉得这其实都是一个像 Koji 开始说也是个投资的这样一个思路 。 所以我觉得这也是非常有意思的一个实践吧 。
你刚才也说到 ， 就连 Dario 在这个 1 月的时候 ，他都对自己今年的收入预测都是非常不准确的 ， 对吧 ？
所以我觉得从 ChatGPT 到现在也刚过 3 年的时间 ， 这 3 年里面我们每个人都有很多的认知变化 。 对你来说 ， 变化最大的认知是什么 ？
认知变化1:34:23
你认为现在什么被高估了 ， 什么被低估了 ， 什么又被忽视了 ？ 我觉得变化最大的认知啊 ， 就是 3 年前如果有人告诉我今天 AI 能做到的这些事情 ， 我是不可能相信他的 。
就你想想 ， 如果有人告诉你说 AI 可以回答你的任何问题 ，AI 可以给你生成一个就是以假乱真的图片 ， 或者 AI 生成一首歌 ， 这个不可能吧 ？3 年前我们经历的是哀鸿遍野的 AI 四小龙的这个时代 。
所以就是这也让我想起这个 Founders Fund，他们几年前官方网站上有一句话 ， 我印象很深 ， 那句话大概是这么个意思 ： 他是说硅谷曾经梦想创造会飞的汽车 ，但是如今呢 ， 我们满足于只有 140 个字的 Twitter。
这其实表达的是那个时候大家普遍有的一种失落情绪 ， 就技术没有给我们承诺中的未来 ， 大家开始躺平了 ， 天天刷 Twitter 了 ， 对吧 ？
然后我也在那个时候这个去卖枕头了 。 哈哈 ， 我刚才又去看了一下他们的官网啊 ， 我发现这句话早就不见了 。
现在的首页呢 ， 很像电影的大片一样 ， 这种风格在轮播展示他们押注的各种未来 ， 各种他们支持的技术和相信的公司 ， 就充满了未来感和信念感 。
确实我没想到这 3 年这种突然的一个翻转吧 ， 我们又重新开始相信 ， 就这种所谓飞行汽车级别的创造性的事物在出现 ， 就是我们相信它可能会发生了 。
所以我觉得在这个时代还是要敢于去 dream big， 去所谓的这个造梦 ，也要敢于去这个 shoot for the moon， 就是敢于去登月 ， 对吧 ？
我觉得在这个时候 ， 这些有野心的宏大的梦想又是很可能得到很多人的支持了 。 这是一个很大的变化 。
然后再说回这个低估啊 ， 我其实觉得最低估的在眼下仍然是中国开源模型的这种力量吧 。 然后我想到年初的时候 ， 张卫光其实在奇迹有一个闭门的分享啊 ，他在那个上面说应用创业者来说 ， 这不是公平的竞赛 。
然后为什么不公平呢 ？ 是因为你用到的模型不是模型厂的这个 SOTA 模型 ， 对吧 ？ 因为在那个时候就是还没有 Deepseek R1， 就是开源和闭源之间的差距还是很大的 。
所以他觉得不公平 ，是因为我用不到最好的模型去和别人竞争 。 然后到年中的时候 ，有一个投资人他说在千问 3 之前他都不敢投应用 ，其实也是类似的这个背后的逻辑 。
但是大家都没有想到 ， 今年就中国的开源模型可以这么猛 ， 就 10 个月的时间冲到了今天的位置 。 但是现在回头再看 ， 我觉得它也有它的这种情理之中的部分 ， 就是虽然今天这个模型还是会有中美之分 ， 对吧 ？
但是这中间的墙其实是没有那么泾渭分明的 ， 那大家还是是在同场竞技的 。 而在闭源的世界里面 ，其实往往只有第一名 ， 或者说有特色的 ， 就是第二名和第三名才有它的商业价值 。
那闭源的位置呢 ， 显然又被这种最有钱 、 人才密度最高的 OpenAI、Anthropic， 还有硅谷的这种 Google、Meta，他们给霸占了 ， 包括 XAI。
啊 ，不管是研究的前沿性还是资金的储备 ， 就像刚才我们讲到的六小龙 ， 加上中国所有的应用公司 ， 甚至都不如 Thinking Machines 这样一个 NeoLab， 它的这个估值高 ， 对吧 ？
所以他们是遥遥领先的 。 但是就是闭源之外， 从开源像核武器嘛 ， 前脚半年前你花 5 个亿训练了一个模型 ， 那 6 个月之后我很可能用开源 ， 就是学习你 、follow 你 ，也做了一个同等 SOTA 的模型出来 ， 那毁灭掉的就是你这个 5 个亿的这种模型带来的这种技术的先进性 。
一方面其实开源比补足了我们的某些意义的短板 ，但另一方面其实开源还有优势 ，因为它便宜 ，并且因为它透明而安全 ， 所以它吸引了很多用户 。
同时还有一个特别关键的是 ， 开源很能够吸引人才 ，因为你想想 ， 今天如果你可以参与一个伟大的事业 ，并且把自己的工作展示给全球的人看 ， 就这个对于最优秀的人才来说是有非常大的吸引力的 。
但是如果你在一个闭源的公司 ， 你很可能不会被关注到的 ， 大家不知道你那么牛逼 ， 做了那么厉害的事情啊 ，但在开源的公司你就可以被大家看见 。
还有一个被忽视的 ， 对吧 ？ 被忽视的呢 ， 我是觉得其实现在创业的切入点真的是非常非常多的 ， 比如说我们刚才提到的语音 、 视频 、Agent， 然后也包括这个记忆能力的提升带来的主动式 AI， 然后以及消费电子 、 软硬结合 。
我自己觉得其实有很多被忽视的这个细分的创业方向吧 。 所以 anyway， 欢迎大家来找我们探讨创业的想法 。
是 ， 我觉得在跟 Venture 交流 ， 我觉得它有个非常好的特点 ， 就是它持续在不断的去学习 ， 它知道特别特别多 ， 甚至投资人角度可能都还没有听过的 AI 的产品 ， 包括特别多的阅读的内容 。
所以过去这一年有什么 AI 的产品给你最大的惊喜 ，有什么 ， 比如说播客吧 ，在咱们现在聊的这个媒体形式上， 对你影响最多的最大的一期播客会是什么 ？
最大的惊喜的 AI 产品 ， 如果是年度 AI 产品 ， 那肯定是 Manus， 对吧 ？ 遥遥领先 。 一样一样 。 哈哈 ， 那如果说到最近的话 ，其实有一款产品也是这个中国团队做的 ， 叫 Tune AI， 它是一个这个做音乐的一个产品 ， 然后我用它 ， 让它用我女儿们的名字 ， 然后来做了一首这个圣诞歌曲 ， 然后我女儿就是拿到那首歌曲 ，因为它其实也配了一个 MV， 然后拿到那个 MV 之后，
就在他们的 iPad 上循回播放 、 循回播放 、 循回播放 ， 然后跟着唱 ， 甚至两个人在屋里一直跳舞 ， 然后那个歌因为里面有他们的名字嘛 ， 所以他们觉得就特别的有代入感 。
然后同时我也为了对比 Suno， 就首先我觉得生成的音乐的质量差不多 ， 那为什么 Tune 让我那么惊喜呢 ？
是因为我觉得这确实也很有中国创业者的特点 ， 就是它尤其重视短视频 ， 就你生成一首歌之后， 它可以用多种方式给你做出 30 秒的 、60 秒的 ， 或者全篇的各种短视频 ， 让你在抖音和 TikTok 上去传播 。
而相比 Suno 呢 ， 短视频功能是一定要充值的 ， 要付费才能用 ，而且生成出来的短视频目前只有歌词短视频 。
所以大家看到的 Suno 今天说 2 亿的 ARR 啊 ， 如果我没记错的话 ， 感觉也有非常这种领先的一个这种心智 。
可是我觉得就是还是有很多的创业机会的 ， 就是从用户角度出发的这种小的创新点 ， 然后影响最多的一期播客 ， 就是最近自己的上下文窗口都很短 ， 一个月前发生的事情都觉得很遥远 ， 然后更早之前听的播客也记不太住 ， 然后这两周听到的就是感觉最厉害的播客 ， 还是 Ilya 那一期吧 。
然后当时我们也发了一篇公众号嘛 ， 就总结了里面的 10 个 takeaway， 然后比如说一个是呃 ， 像刚才宇森说到的这个 Year of R 里的第二个 research，也是 Ilya 说今年会从这个 Year of Scaling 变成 Year of Research， 这我们会迎来很多的这个研发范式的突破 ， 或者说研发范式的突破才能让我们进入下一个阶段了 。
然后第二点是特别好玩的一点 ， 就 Ilya 特别强调情绪这个点 ，他举了一个小例子 ，他说他看到一个故事 ，是说一个曾经因为某些原因失去了情绪的人， 然后他失去了一些行动的能力 ， 比如说他每天就一个小时都无法决策自己要穿什么袜子 。他举这个例子的意思是说 ， 情绪对人的智力和人的判断是有至关重要的作用的 ， 情绪根本不是累赘 ， 情绪可以认为是机器学
习里面的所有的这个价值函数 ， 它对人类的进化是至关重要的 。 所以再回过头看这个 AI， 如果 AI 要再就是向前进一步 ， 要变得更加的高效 ， 变得更加的智能 ， 可能要思考怎么把情绪这套机制引入进来 。
那然后第三点 ， 大家都在讲这个 AI 会不会伤害人 ，他觉得如果未来的超级智能能够感知到自己是有生命的 ， 它是整个这个地球上的生命体的一员 ， 那它自然而然的它就会开始关注有生命的人类 ， 就像人类也是对于有任何生命的小动物都会下意识的更去关爱它们一样 ， 这也很有意思 。
这个 Elon 最近一期访谈就跟哎 ， 那个印度的就做那个 Zero Data 的那个创始人 ，他就说在 AI 时代有趣很重要 ，他一直就认为我们有很大的概率在一个 simulation，在一个模拟里边 。他说如果你在运行一个模拟 ， 这个模拟里面没有什么有趣的事情 ， 你就会把它关掉 ， 对吧 ？
所以为了不管是让 AI 学到东西 ， 还是让 AI 不要把我们关掉 ， 那我们要变得更有趣 。 所以这也是让我们努力要变成更有趣的个人和让人类社会变得更有趣 。
啊 ， 说到这个有趣的内容啊 ， 十字路口我觉得今年有两期内容是就特别有趣的 ， 一个是这个我们和阿彪聊的 SEO 新卷王那一期啊 ，他做 Polo AI， 然后第二个呢是和刘小牌聊的 ， 就当时他在 Cloud API 排第一 ， 我们惊讶的发现第一名是个中国人， 然后去找到了他 ， 然后录了一期内容 。
所以其实在 AI 的创投领域里面 ，有很多人是属于大家都知道他们很牛逼 ， 对吧 ？ 比如说景坤 、 萧红 、 怀婷 、 张月光 、 杨紫玲 、 姚舜宇 、 林俊扬 ， 就我们能说出一大堆这样的企业家 、 研究员 、 大厂高屁 ， 可能好几十个甚至上百个名字 。
那和这些人录播客呢 ， 肯定是非常有意思也有价值的 ，不过出来的内容可能也是情理之中的 。 但是我觉得有趣 ， 比如说阿彪和小牌这两期有趣 ，不一样的地方在于他们是非常低调的 ，他不在这个主流创投的视线之内 ，但是他们又非常的厉害 ， 甚至可以说他们是把 AI 用的最淋漓尽致的人， 也是最会在 AI 时代去找到风口 ， 去把握机会的这样的
创业者 。 就他们身上有方法论 ， 同时也是充满了故事性 。 然后这个 Mark Andreessen 在 A16Z 之前就也有一期这个播客 ，他被主持人追问说你觉得 AI 时代人最稀缺的这个资源价值是什么 ，他当时有一个答案也很耐人寻味 ，他说是那些能够用 AI 来放大人类创造力的创业者 。
所以也预告一下， 我们接下来会发一期我觉得更有趣的播客 ， 这个播客的主人公是一个中专生 ， 然后他在几个月的时间建设起了一个做 AI 漫剧的千人公司 ， 就几个月从一个很小规模的团队到 1,000 个人， 然后而且这个嘉宾他是一个不但相信 AI 可以帮人逆天改命 ， 然后他还看到了身边很多人逆天改命的这样的一个创业者 。
对 ， 你刚说的这个就让我想起我们开始说到找姚明的这个比喻嘛 ， 对吧 ？ 比如说有的姚明是比较显然的 ，因为他们身上已经有很多标签和光环 ， 就好像 2023 的姚明走到哪都会被人看见了 。
但另外我们刚才提到 NBA 其实有一米六几的球员 ， 对吧 ？ 他们可能不是那种一眼看上去就是人群中最高的那个人 ，但是他看他们打球的时候 ， 你会发现原来他们这么灵活这么厉害 。
所以一方面像这种 ， 比如说不管是志玲 、 萧红 、 景坤 、 怀婷 ， 大家都是这种可能一看背景就特别厉害的 ， 萧红其实也是 20 多岁就把公司卖了几个亿 ， 对吧 ？
但是像阿彪 、 小牌这种就是属于他们之前都完全都没跟媒体打交道 ，但是他们的成绩 ，他们做出来的这个结果都是已经非常不言自明的 ，也是这个甚至都排到了世界排行搒第一名 ， 对吧 ？
然后确实我刚刚也非常想 echo 一下， 就是说能让用 AI 放大人类创造力的创业者 ，因为至少在目前来讲 ，AI 你要真正去创造 ， 甚至你让它创造一个好的笑话 ，其实都还是很难的 ，因为 AI 现在非常擅长于去复制那些在数据集里面反复出现的东西 ， 比如数据集里有很多毕加索的画了 ， 所以它能够复刻毕加索 。
但是当一个新的毕加索一样的画家出现的时候 ， 那是 AI 从来没见过的 ， 这种去创造 out of distribution 就 OOD 的数据 ，其实还是 AI 目前还不具备的能力 。
从一个原创的好笑的笑话 ， 到一个原创的艺术风格 ， 可能再到一个比如说真的原创的创业公司 。 所以在这个过程中， 人类其实很多时候起到了画龙点睛的作用 ， 对吧 ？
那这个 AI 给人会加无穷的非常非常大 ， 几百倍千倍的杠杆 ，但关键还是要人有这个 agency 去得出来一个创造力 ， 然后用 AI 来放大来执行这个创造力 。
所以这样的结合 ， 我觉得至少在 2025 年、2026 年， 当 AI 还没有解决创造力难题的时候 ， 是一个我们人类在 AGI 时代可能也具备的持续的价值 。
幸福分1:46:29
然后我们再看一点对谈最后的这个部分哈 ， 然后也是昨天我们看到曹西和小婉的那篇访谈嘛 ， 曹西说他记得曾经有个机构调查过中国最顶尖的创业者的幸福指数 ， 大部分人都是 6.5 左右 ，他觉得 6.5 可能是世界的真相 。
然后呢 ， 我们就在群里面各自报分 ， 然后宇森我记得你当时给自己的是 9 分 ， 我特别惊讶 ，但也为你感到开心 。
那你差的这一分是什么 ？ 因为确实我觉得幸福感还是比较强的 ， 当然 9 分 、8 分可能每个人的量度不一样 。
我觉得首先当我创业的时候 ， 幸福感其实确实可能也就是个 6.5 分 ，因为创业自己要承担非常多的职责 ， 然后又高速发展的时候呢 ， 确实很多东西自己也不会 ，也会遇到很多挑战 ， 那个很难是个特别幸福的事情 。
成长总是痛苦的嘛 ，有时候 growing pain， 对吧 ？ 所以为什么我们说创业一定要首先是一种生活方式的选择 ，因为你做自己喜欢的事情 ，以自己喜欢的方式过生活 ， 那痛苦也愿意 。
如果你本身不喜欢这样的生活 ， 那又痛苦 ， 那肯定就不愿意了 。 为什么我觉得这个幸福感还比较高呢 ？
因为我觉得首先是这个一个环境和团队 ， 对吧 ？ 我在真格做投资 ， 真格有非常好的团队 ，有非常多有意思的项目应用 ， 我们可以看到跟大家去交流 。
同时在家庭 ， 我觉得有了孩子之后， 我觉得也是有很多幸福的时刻 。 所以不管是从工作还是事业还是家庭 ， 我觉得都带来很多的幸福感 ，并且呢 ， 我觉得能够帮到创业者看到很多有趣的东西 ， 又不用自己去承担创业的很多痛苦 ， 那这个都是幸福感的来源 。
扣分的地方主要还是在于说希望自己多花点时间运动和锻炼 ， 照顾家人。 因为当这个 AI 把你的生产力大幅提高之后， 很多时候是回到自己的这个小环境 ， 对吧 ？
自己比如说有没有让自己变成更好的这个自己 ，不管可能从心性上 、 从身体上 、 家庭上 ，其实我觉得这个可能是希望能够做得更好的 。
但我确实觉得在这个时代 ，不像曹西其实是基金的创业者 ， 我觉得很多我们投资的公司的创业者 ， 实际上都很不容易 。
我们其实作为投资人 ，其实也是努力的希望帮助我们的创业者更加幸福一点 ， 比如说能够提供不管是钱的支持 、 资源的支持 ， 或者有的时候甚至就是能够在一起喝喝酒 ， 能够在一起拍拍肩膀这种情绪的支持 ， 我觉得都是投资人也许也做不了什么太多别的 ，但至少可以做的事情 。
那你呢 ？ 你的这个得分是多少 ？ 我记得是不是也是 8 分来着 ？ 对 ，8 分我觉得还挺好的 。 如果去年这个时候我可能这个分数要低很多呢 ， 这一年我觉得还是蛮蛮好的 ，有很多事情可以做 ，也有人可以爱 ， 家庭要照顾 ， 感觉很多人需要我 。
现在做的事情我感觉自己也比较喜欢 ，也比较擅长 ， 短期内有正反馈 ， 然后长期感觉做时间的朋友也可以这个做的比较的持久 ， 所以还是比较珍惜现在的生活 、 现在的事业和现在的朋友吧 。
希望来真格让你的幸福感也提高一些 。 那我们最后一个问题 ， 就王后一直说宇森你是行走的中性书店 ， 所以最后来给大家推荐一下你今年读到的好书吧 。
荐书1:49:24
首先这个老王说我是行走的中性书店 ， 然后留言一直觉得这是黑我的 ，因为他总觉得中性书店的书好像很多都不能传世 ， 可能要那个万圣书园 ， 哈哈哈 ， 行走的万圣书园才才足够高级 。
但我确实对于就是讲科技 、 讲商业 、 讲历史的这些书都比较喜欢吧 。其实今年我也会写一个就是我的年度阅读 ，因为我每年大概读 100 本书左右 ， 所以这里面可能有那么 5-10 本书我觉得尤其值得推荐的 。
今年我的年度推荐首先是智能简史 ， 就是 A Brief History of Intelligence 这本书我推荐给了很多人啊 ， 包括我后来推荐给姚舜宇 ， 我看他在张小军的播客里也说了这本书 。
这个书的作者是一个创业者 ， 很年轻 ， 好像 30 多岁 ， 然后他是说我要写一本我自己觉得我自己想看的书 ， 然后他是从这个智能的诞生 ， 就是海洋中的鼻涕虫 、 单细胞生物开始 ， 一直写到 GPT-4， 那这个是非常非常宏大的 ，并且他通过智能的发展了五个阶段 ， 然后去描述了就是智能怎么产生的 。
这里面有非常多有意思的这个观点和或者说总结啊 ， 比如说为什么动物从一个中心对称 ， 比如说一个海星 ， 对吧 ？
海星是一个中心对称的 ， 或者一个海胆是个球 ， 然后进化到了一个有头有尾的 ， 一个叫做说双边对称的结构 。
那这里面其实来源于什么 ？ 就为什么会有个头 ， 为什么会有个尾 ？ 这里面对智能有什么样的这个启发啊 ？
我觉得这本书真的非常精彩 。 当时年初推荐的时候只有英文版 ， 现在我看也有了中文版了 ， 非常值得一读 。
然后最近我读到一本有趣的书 ， 中文标题叫 《 穿越平行宇宙 》， 作者其实是平行宇宙理论 ， 就关于这个理论最重要的物理学家 。他这个里面呢 ， 把多重宇宙这个理论的由来和展望交流的很全 ， 可能是比较科幻的一个话题 ，但是他其实是一个很严谨的从这个数学角度去讲 。
但我觉得不管宇宙是不是作者所认为的这个数学实在 ， 或者说有很多个我们无法企及 、 无法观察的平行宇宙 ，他最后有句话是非常有意思的 ，他说并不是宇宙赋予生命以意义 ，而是生命 ，也就是我们 ， 对吧 ？
把意义赋予了宇宙 。 我觉得这个其实对我来说是一个很有意思的启发 ，因为我们有的时候在环境发生很多变化的时候 ，其实也有种一种历史洪流中的无力感 ， 或者说觉得我们个人很渺小 ， 我们能做什么 ，但实际上我们所在的这个宇宙 ，其实是有一种物理上的可能是我们每做一次选择 ， 世界就分裂出一个副本 。
那么我们如果这个理论真的是成立的话 ， 那我们的每个选择都意义重大 ， 那我们是希望在我们在一个觉得更好的宇宙 ， 是一个我们想要去拥有的宇宙里面去生活 ， 对吧 ？
所以不管是环境怎么样 ，不管是遇到什么挑战挫折 ，其实都要努力的去把宇宙变成一点点我们希望想要看到的样子 。
我觉得这个不仅是一个叫做说所谓社会意义上很重要的事情 ， 同时可能反而是一个宇宙学上很合理的一种解释 。
所以看到的时候我觉得 ， 嗯 ， 这个好像让平时的工作和生活每个选择都多了点意义 。 你呢 ？ 你有什么想给大家推荐的书吗 ？
还是回到大家老说十字路口 ， 一直是这个学习型 、 学习型很焦虑 ， 听起来我给大家推荐轻松的吧 。
就今年其实我但凡有点这个空余时间 ， 除了刷小红书之外， 我还会读短篇小说 。 我非常喜欢这个爱丽丝 · 门罗 ， 就我把她所有的短篇小说可能上百篇吧 。
她是应该是唯一拿过诺贝尔文学奖的短篇小说家 ，因为短篇小说其实在文学殿堂里面是一个这个鄙视链的底部 ， 对吧 ？
但她其实是只写短篇小说 ， 她人生没有写过长篇 ，但她拿了诺贝尔文学奖 ， 然后每次这个有一点碎片时间看一个短篇小说 ， 就爱丽丝 · 门罗的 。
然后还有另外一本书是这个 《 因为观鸟 》， 所以今年看了很多鸟书 ， 关于鸟的各种 ， 然后其中我觉得最有意思的一本叫做 《 远东冰原上的猫头鹰 》。其实这也是一个这个鸟类爱好者 ，他将自己就是深入这种俄罗斯的东部的一个森林里面 ，有前前后后就断断续续五年的时间 ，他去寻找这个世界上体型一个超大的猫头鹰 ， 叫做毛腿鱼鸮的故事 ， 就他怎么找
到它们 ， 怎么去观察它们 ， 很有意思 。 就看的时候心里会好像忘掉这个世界在发生 AI， 你会回到一个就是很自然的 、 很平静的 、 又很有趣的世界里面去 。
徐硕也想讲个小故事 ， 就是我们那天在讨论这个 AI 去做推荐购物嘛 ， 然后有人的观点是因为 AI 非常的渊博 ， 非常多的知识 ， 所以它可以给你有很好的推荐 。
然后我当时就举了个反例 ， 我说最近我在小红书上面刷到了有一个非常神奇的东西 ， 是一个小的一个小车模型 ，因为大家知道有各种的 ， 比如说跑车 、 轿车 、 货车的模型 ， 它是什么车呢 ？
它是蛇颈龙运输车 ， 它就是一个非常长的一个拖挂车 ， 然后上面运着一个蛇颈龙 ， 就是脖子巨长的恐龙 。
当然这个车肯定是不存在的 ，因为你现在只能挖出来骨头嘛 ，但是它就非常搞笑 ， 就是你会发现有一个运恐龙的车 ， 然后我就买了这个小车模 ， 我说你看这就是个例子 ， 你 AI 再怎么去想 ，AI 很难想到大家居然这个一个科技投资人会买一个这个蛇颈龙运输车 ， 对吧 ？
所以我刚才听你讲这个西伯利亚荒原上的超大猫头鹰 ， 我有这个感觉 ， 就是这种是属于有的时候就是有趣就来自于你在分布之外， 对吧 ？
当然 AI 肯定也知道这个猫头鹰的存在 ，但是呢 ， 怎么知道你喜欢这样一个这个冰原上的猫头鹰 ， 这种常常非常的在这种洪荒的世界里面非常具体的一个存在 。
看刚才说到的幸福感 ，其实这可能也是幸福感的一个来源之一吧 。 当 AI 能够在虚拟世界帮你做越多的事情的时候 ， 你可能在真实世界中一个冰原上超大猫头鹰带来的这种幸福感与愉悦感可能也会变得更强 。
好 ， 今天我们就先聊到这里吧 ， 希望所有人 2026 都能够生活幸福 ， 工作有成就感 ， 然后也希望大家可以有更多的放下手机 、 忘掉 AI 之快的这种快乐 ， 然后也希望我俩明年的幸福指数可以 hold 住啊 ，不要跌到 8 分以下 。
大家新年快乐 ， 拜拜 ， 明年见 。 好 ， 希望大家每个人的幸福指数明年都 up up， 然后也希望能够看到 AI 给我们的幸福指数带来更多的 boost， 做一个 8 分的这个快乐的人。
好 ， 明年见 。