今天给大家带来的是全球大模型季报第9集，这一集的情绪十分复杂。

一方面，你会看到正在急速进化的AI革命。Coding把AI从聊天机器人Chatbot第一幕，推向了能够干活的Agent第二幕。研究员们已经不再亲自写代码。广密带来的核心判断是，Coding是新的”AI加速器"，正在加速AGI实现，领先的Coding模型就像领先的GPU。

另一方面，社会层面随之进入白领通缩与失业的窗口。整个社会准备好了应对这么剧烈变化的AI革命吗？

OUTLINE:

00:02:00 第9集季报的概览

00:03:28 硅谷体感与洞察

过去一个Q，智能水平进步幅度赶上2025全年，推背感非常强，AI奇点时刻应该很快就到

最关键转折点就是Opus 4.5 → Opus 4.6模型，算是GPT-3 → GPT-4跨代际提升的模型

今年6月之前可能还会再有一个从GPT-3→4水平幅度的跨越，OpenAI/Anthropic新模型都很强，Mythos/Spud下一代也开始训练了，继续加速

Coding会是头部的放大器，最顶尖1的人才能放大10-50倍的生产力

你是否相信Code可以表达数字世界的绝大多数任务？“语言即世界，代码即方案”

如果领先的模型公司不重视Coding，大概率会掉出第一梯队

Coding就像Amazon最早卖书一样，借助卖完书把所有仓储物流用户全都拉通了

Coding在整个AGI的历史进程中处在什么位置？

做好Coding的难点到底在哪里？不只是技术knowhow，更是战略组织和文化问题

00:22:10 硅谷御三家内部真实情况

00:22:10 Anthropic

All in Coding不是day1这个团队就想清楚的

创始人特别hands-on亲自看训练数据，重视数据和重视技术细节刻在基因里

偏好“underdog”而非大人物，文化面试非常严格，尤其是看重一个人的文化特质

00:33:35 OpenAI

在这个时代的过去胜利秘诀，可能是下个时代的毒药

过去OpenAI在ChatGPT的成功，让他们专注ToC忽视了Coding

重点说下OpenAI做的不好的地方，可以在构建组织的时候借鉴一下

OpenAI即将要发布的新模型，是真正意义上的GPT-5吧

00:47:13 Gemini

Gemini 3被高估

Coding严重落后，Google最大的战略失误

Google是最领先的追随者，资源和布局上没啥绝对短板，但战略跟随OpenAI/Anthropic，掉队可能性很低

00:54:16 Meta TBD

最有机会的挑战者，已经取代xAI，成为硅谷4号种子

00:58:07 xAI

xAI短期基本上掉队了，最大问题感觉也是战略摇摆

崩溃始于founding team逐渐离开

01:02:00 Harness Engineering

01:03:57 中国御三家

01:05:42 模型是新一代操作系统

01:07:01 潜在的社会影响，失业、通缩

01:14:36 硅谷新趋势和投资新思考

《全球大模型季报》系列追踪：

2023: 54. 口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观

2024Q1: 64. 和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能

2024Q2: 69. 口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态

2024Q3: 73. AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4

2024Q4: 86. 大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路

2025Q1: 97. 25年Q1大模型季报：和广密聊当下最大非共识、AGI的主线与主峰

2025Q2-Q3: 112. 和广密聊大模型季报：分化与收敛、全家桶与垂直整合、L4体验与挖矿窗口

2025Q4: 127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning

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春节节后，一款AI native产品Elys引起了小圈层人的关注，这是一款还在测试，尚且没有全面上线的AI社交产品。某种程度上，它展现了AI时代社交产品的一些雏形：打造赛博分身、分身替你去主动社交、为你转化成真实世界的连接。

今天我邀请了自然选择创始人Tristan（张筱帆）来聊聊。他们公司目前有两款产品，分别是AI游戏Eve和AI社交Elys，它们背后的精神内核都是：“人类太孤独了。”

接下来，就是我对Tristan的访谈。

OUTLINE：

02:00 做过陌生人社交、恋爱游戏

10:53 毫不犹豫地成立了新公司自然选择，毫不犹豫地做Eve

13:23 陪你一起面对世界的Agent

16:23 Elys想法雏形，我终于想清楚了AI社交网络应该怎么做：Context的流动

20:32 最大的范式转移：传统互联网是低维标签化信息，新的互联网第一次有了Context

23:05 Elys产品设计的关键、难点、双重冷却

36:56 接下来AI时代唯一重要的事情是，构建主体性

45:17 交出Context与用户隐私的博弈

48:20 Elys是不是AI版的Tinder？

54:35 中国拥有最多Context的公司是谁？（微信？小红书？即刻？）

56:20 定义什么是好的Context？

01:00:02 AI时代社交 vs 互联网时代社交

01:15:15 未来的社交网络

01:21:48 ChatGPT可能拓展的社交网络

01:28:10 和模型公司的竞争（“我觉得完全不用自己训模型”）

01:33:42 北极星指标：真人的连接率

01:34:05 你担心Elys是昙花一现的产品吗？

01:41:15 我们现在处于终极忙碌“前进4”状态

01:46:02 做AI产品和做互联网产品的本质区别（Proactive！）

01:49:16 人类太孤独了

*对了，我们提到的小实验会在Elys上线时来做:)

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2026年，除了嘉宾访谈，我们也很希望推出一些内部人士的产业单集。今天就是这样的一次尝试。

我们知道数据、算力、算法，是驱动人工智能的三驾马车。今天这集节目我们邀请我们的返场嘉宾、光轮智能创始人兼CEO谢晨，试图通过一集节目完整聊聊这其中一架马车——数据。我们尝试来做一个“数据的产业综述”。

大语言模型的数据遇到撞墙的难题，机器人的数据则处于一片荒漠中。数据产业是如何运转的？一些人正在探索的仿真数据、数据金字塔等将如何改变产业格局？

OUTLINE：

00:01:07 寻觅

00:20:09 综述

00:41:39 共生

00:48:30 势力

01:06:56 历程

01:14:45 迹象

01:32:00 对照

01:42:40 金字塔

01:55:31 定价

02:02:50 Recipe

02:17:06 版图

02:28:52 终点

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2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。

2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场始料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。

就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。

“Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。”

这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。

这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。

OUTLINE:

00:01:19 The normal one

00:35:40 世界总不让我做Vision

00:52:06 学术流浪

00:57:43 与何恺明的友谊

01:21:05 两次拒绝了Ilya

01:37:50 杨立昆和李飞飞往事

01:58:30 草蛇灰线：“表征的世界”

02:43:55 Research taste与《金刚经》

04:11:07 世界模型是什么？

04:29:47 从下载互联网，到下载人类

04:58:17 和杨立昆创立AMI始末

05:45:53 “硅谷被催眠了”

06:07:17 自大的人类！

06:18:45 “42”

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本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》

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我一直有一个疑惑，为什么在中国具身智能行业里，至今我尚且没有遇到像梁文锋、杨植麟这样带有浓重的技术浪漫主义色彩的人。这让我有时有点失落。

直到我认识了高继扬，他似乎是技术浪漫的反面，追求极致的效率、生存与工程拆解。

这次的访谈时候，星海图的联合创始人许华哲正要离职。这也许是某种信号。

高继扬告诉我，机器人是一个链条极长的的行业——很大程度上，你要把头伸进泥土里。

接下来，就是我对星海图创始人兼CEO高继扬的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

00:01:49 冲刺型小孩

00:12:07 学习曾国藩

00:25:30 提高顶会命中概率

00:33:46 Waymo是没有创始人的

00:55:38 Momenta是极致的反面

01:02:25 鲶鱼

01:19:26 从一份糟糕的BP开始

01:35:26 挣扎着做整机和供应链

01:49:32 Data Recipe

02:16:33 机器人大脑

02:29:37 许华哲的离开

02:39:04 我们天然要到土里去

02:51:58 狼

《对DeepMind谭捷的访谈：机器人、跨本体、世界模型、Gemini Robotics 1.5和Google》

《和王鹤聊，具身智能的学术边缘史和资本轰炸后的人为乱象》

《逐篇讲解机器人基座模型和VLA经典论文——“人就是最智能的VLA”》

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今天的嘉宾是印奇。

他在担任智能汽车技术公司千里科技的董事长之外，最近也迎来一个新的身份：出任大模型公司阶跃星辰的董事长。

这次，我和他聊了聊新身份、新阶段与从AI 1.0到2.0转轨与反思。

接下来是我对印奇的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

01:31 一个新的身份

15:14 残酷的淘汰赛和赌注

21:09 重新定义阶跃星辰

45:00 打后发战役

53:03 AI 1.0到2.0的转轨与反思

01:14:32 聪明人的诱惑、技术信仰与技术投机

01:37:35 预判

01:42:27 姚班、创业和超多元方程

《和张祥雨聊，多模态研究的挣扎史和未来两年的2个“GPT-4时刻”》

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过去两年，张月光仿佛消失了。

这位产品经理在2023年创造过妙鸭这样现象级AI产品，但在妙鸭走红后，仅3个月他便从阿里辞职。他说，这源于他独自在日本京都的鸭川边，坐了一夜，想清楚了许多重要的人生决定。

2024年初，张月光筹措资金，创业沐言智语。这家公司成为那年AI应用型公司里融资额最高的初创公司之一。

有人说，投资人在没有产品的情况下，对他“盲注”4轮，累计金额近三亿元人民币。也有人开玩笑，张月光是在拿着融资额的利息养公司。

过去两年，我和张月光见了很多次，他在尝试的产品形态每一次都有一些变化，他也并不掩饰自己的困惑，坦言的确有一段时间“看不懂”。转折来自半年前。

一位师承于互联网时代的产品经理，当他转向AI，会经历怎样的试错与求索？又要跨越怎样的认知鸿沟？——让我无比意外的是，张月光说，他后来才意识到，妙鸭根本不是AI Native的产品。

沐言智语现阶段正在做的有两款主力产品：AI乙女游戏《星眠》，和即将要推出的Agent产品Dokie。他说，他的探索期结束了，他终于找到那个他愿意集公司之重力下注的东西。

接下来是我对张月光的访谈。

期待2026年，我们和AI共同进步！

（张月光坐在鸭川边思考人生的长夜）

02:00 嘉宾小传

2012年清华计算机毕业，大三发现自己卷不了Coding

2018年第一次失败的创业与产品（元音）

上次创业到最后非常困惑：不知道自己为什么要开始创业

我在字节的两段经历（时光相册、今日头条专项）

这次创业前的人生链路：SaaS公司>支付宝>字节>创业>阿里优酷

2023年国庆节的凌晨，在京都鸭川边坐着，决定了第二次创业

我的原则：“我想35岁-45岁，和同一群人做同一件事情”

16:56 在大厂打怪升级的游戏

27岁是字节3-2，30岁是阿里P9

大厂普遍有两种战役：外部战役和内部战役

坦白说，大厂游戏会让绝大部分人变成内部作战的人

AI提供了外部游戏的增量，否则只能打内部游戏

创业最好的理由是两个：1、你就想当老板；2、你特别想让一件事发生；但凡想发财、想成名，创业的期望收益都很差

长视频平台不是平台，就像电影院不是平台一样，说到底它是内容产品

2023年我开会说：“从今天开始关于优酷的各种会我都不参与了”

28:28 妙鸭不是一个AI Native产品，那什么是？

我喜欢One Way Door产品（单向门产品）

互联网时代的产品设计是面向流程的设计，好的产品比如微信是游乐园，但也是有限自由度

但AI Native产品非常开放，不仅是输入开放，输出也是开放的

从互联网产品设计到AI Native产品设计，有一个巨大的范式变化：从流程设计到上下文设计

传统互联网产品团队的协作方式在今天很有可能出现问题

42:04 设计AI产品究竟需要什么样的AI组织？决策边界在变模糊，Taste变得非常重要，从线形工作变成两段式

妙鸭和美图秀秀不在一桌，它本质是写真生意

我们发现很难让一个模型做到真、像、美，于是我们让三个模型同时做

最多时用了接近2万张推理卡

妙鸭添加了我人生的幸福时刻：和同事在亮马桥喝酒那天，日收入破了100万

2023年7月到10月忙得屁滚尿流，10月休假决定辞职，一切戛然而止

01:01:16 出发第二次创业啦

这代AI技术应该是“创造AI人口”，而不是“创造AI服务”

AI会被连接到整个人类网络里来

今天的专业技能正在贬值，多元化的品味、博学程度决定团队上限

“人应该负责Will，人应该负责Skill”

2023年作为融资额最高的AI应用公司之一，投资人为什么在没有产品的情况下，“盲注”？

行业里的人开玩笑说，“我们天天在花利息”

01:14:29 上路后，产品的多次选择和变化

一条确定的线路：以交互为核心的AI乙女游戏（星眠）

一条不确定的线路：花了1年摸索，做了三四个小产品，比如播客、信息工具、图像工具

说说我们为什么之前做了一个播客产品，然后放弃了？

新的内容平台的唯一机会：新媒介、新交互，产生新平台

Sora绝不可能成为新平台，但是ChatGPT可以

我觉得Chatbot的商业空间是难以想象的大，可能是人类有史以来从没见过的商业模式——它背后藏着长程的决策控制的能力

抖音式的短视频交互剥夺了你的信息自主权，Chatbot有机会剥夺你的自主决策权

它可以控制你，那么它可以拿很高的Take Rate（抽佣率）

02:01:21 从模型范式过渡到Agent范式

让Agent做到更多你完全做不到的事情

Manus是一个“比硅谷更硅谷的童话故事”，Meta买到了一个范式的代表

我不想做Manus这样的Agent，即将发布新产品：Dokie

我很在意Latency（延迟），希望持续协作

为什么Dokie选择PPT这么窄的赛道？——“别说the first了，我们都开始the last了”

我的产品哲学：不是the first，90分等于0分，没有人觉得这是AI做的，做出One Way Door/单向门体验

回答天问：怎么看待和模型公司的竞争？（应用公司都在用Claude的tool call）

星眠做的不是我的AI朋友，Dokie做的是一个突破我能力边界的AI朋友

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上市前夕，智谱CEO张鹏在一次出差途中摔断伤了右腿。到达访谈地点时，他拄着一副拐杖。

当时，智谱的上市日期尚未明朗。它与MiniMax之间围绕“中国大模型第一股”的竞争仍在继续，结果并未尘埃落定。张鹏提到一句西方俚语：Break a leg（摔断一条腿），它通常意味着祝你好运。

几天之后，结果揭晓。

智谱确认于2026年1月8日登陆港交所，成为中国首家上市的大模型公司，这也意味着它将是“全球大模型第一股”。

在这个意味深长的时刻，我与张鹏进行了一场3小时长谈。

如果一百年后，智谱出现在人工智能的历史书中，你希望它以怎样的方式被写下？

“AGI的先行者。”张鹏想了想，说，“一个开路的人。”

这是《张小珺商业访谈录》与大家在2026年见面的第一集节目——祝大家新年快乐！期待在2026年，我们与AI共同进步！

02:22 吃螃蟹的人

20:29 从感知智能到认知智能的摸索

29:25 GPT-3来了！

40:46 ChatGPT又来了：既焦虑又兴奋的2023年

01:09:06 2024年：新的主角

01:17:58 Scaling Law的范式演变

01:29:56 2025年：向DeepSeek学习

01:38:40 开源 vs 闭源

01:48:33 IPO：全球大模型第一股

02:01:40 开路的人

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本集由语言即世界工作室与微博财经联合呈现。

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今天这集节目很特殊。

我们的录制时间是2025年12月1日，嘉宾是Manus联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）。就在刚过去的凌晨，Meta宣布全资收购Manus。而在节目录制的彼时，收购事件尚未发生。

最终，这期节目成为了Manus最后的访谈。

00:56 正道少年的荒蛮历险记

30:27 哦，我们集体做了一个错误决定！

01:07:10 Manus：从0到1亿美金ARR

02:32:10 人工智能更像制造业

02:59:51 我很害怕Manus变得复杂

《95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量》

这里是《全球大模型季报》的第8集，也是我和广密跨年对谈的第三年了！

这集节目将带你看到，在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下，全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟？各个前沿实验室在探索哪些新范式？硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室？

如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议，欢迎大家在评论区留言，我们都会看到。

2025的最后，期待我们和AI共同进步！

AI War：一场全球巨头都输不起的竞争

02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了

03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧

07:38 OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入

13:10 有的公司是“巨头的棋子价值”

13:32 OpenAI做商业化的速度问题

15:04 纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU

17:16 Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟

交替领先是顶尖模型的新常态

17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态

25:40 这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data

27:40 Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？

31:20 另一个判断是：最终的最终，ChatGPT会融合传统Search，最终也会吃掉传统Search广告的份额

35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了，但Google危机没有真正解除

Pre-training和RL之后的第三个范式：Online learning

36:01 Pre-training scaling确实快结束了，但Online learning刚开始

38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强：Anthropic是OpenAI最早的Scaling team，Ilya是Pre-training team，Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team

40:01 说一个暴论：大家提的机器人、世界模型、多模态，很多可能是假问题，Online learning可能才是唯一重要的真问题

41:01 Pre-training预训练是石油，化石燃料；RL专家数据是新能源，有用但总量少；Online Learning是核聚变，还没突破，突破了无敌，人类进入硅基时代

AGI像马拉松 or 自动驾驶？持久战+现金流之战

43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据，这类任务就是不work，只有压缩过这类数据，才work——今天的模型还是巨大的压缩器

44:33 “模型即产品，数据即模型”

44:45 听过一个rumor：Sam在内部说先忘掉AGI？

45:04 局部L3/L4，很难整体L4：现实一点的是，在知识工作者群体，局部L3/L4的体验是能看到的，比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent

现阶段对于投资的思考（不作为投资建议）

47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic

现在是：25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC，每家都放一点

另外是今天要bet 3年后的范式和winner了，Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下

2026年，湾区的重要趋势和信号

50:57 2026年期待投资的主题

52:53 模型即产品，数据即模型

54:48 一横一纵：横向蒸馏人类专家知识，横向扩宽更多的行业领域；纵向就是下一代技术范式，Online learning，创造更高的经济价值

56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图

59:43 Robotics的最新进展和公司分布

01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况：越头部的公司越便宜，越头部的公司越没有Bubble

01:08:02 国内的大模型和应用公司

01:09:39 模型的下一个胜负手是什么？

华人创业者、基金和“中国的硅谷”

01:10:16 中美的AI叙事差异

01:12:15 对华人创业者想说啥

01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷？

01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗？

年终对话【站在2025年之外】

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》

《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》

《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》

《126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格》

【更多信息】

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在前几集节目，我们的年终回顾系列【站在2025年之外】，收录了金沙江朱啸虎、真格戴雨森、Altimeter Capital Freda Duan的声音。

今天我们将延续这个系列节目，嘉宾是红杉中国合伙人郑庆生。

郑庆生提供了一个更宏大的视角——他把时间尺度拉长到20年，回看中国从互联网、移动互联网到AI的三轮技术浪潮；又进一步，把视角放进了更宏观的经济史中，用“流量革命”来试图寻迹下一代to C流量节点的端倪。

很巧的是，他于2005年入行风险投资业，今年是他做投资人的20年。

在投资人的本职工作外，他也是一名新产品体验官、一位经济史爱好者。

嘉宾小传

02:00 从1984年开始学习编程讲起

17:17 2005年成为投资人以后：从盛大战投到挚信资本再到红杉资本

人类新的行为模式是不可预期的

19:09 豆瓣和大众点评对我投资生涯的影响：我对此充满了兴趣，是对人类前沿行为模式的探讨

22:19 我对阿北（豆瓣创始人）的印象：“他和豆瓣是合一的”

23:21 我对张涛（大众点评创始人）的印象：“更成熟的有敏感产品洞察力的企业家”

23:55 现在回头看，Web2.0是在人类社会第一次数字化之后做了一波线上内容的产品创新，再往后，共享经济是又做了一次线上、线下结合的大规模创新

24:31 一位经济史爱好者眼中的中国创投20年：05年以前、10年以后、15年以后（Pinterest的范式直接影响了后来的内容平台）

29:13 站在历史的后视镜看，各个内容平台的诞生、繁荣、陨落

• “文字是高级形态的知识产品”

• “图文混排倾向于覆盖文字”

• “短视频是人类认识世界的基础方式”

• “最终，短视频挑战的是文字本身”

34:10 人类天然会进化到和自己本来不需要学习、不需要长时间成本投入，就能认知这个世界的方式，AI是不是也回到这点？

35:06 个人视角聊聊抖音、小红书、哔哩哔哩产品和他们的founders

• “B站的founder更属于自己的产品，跟阿北一样”

• “小红书是我到目前见过的最开放的产品结构”

39:56 总结：“人类新的行为模式总体是不可预期的”

42:26 我对于个人投资的审美和反思

48:23 为什么当我们觉得C端流量攫取殆尽时，小宇宙或播客会涌现？

• “听觉是可以唯一多线程并用的感官”

经济史中的流量革命

50:51 移动互联网C端流量终结于短视频，18年、19年以后的很多年都缺乏大的创新，to C投资进入蛰伏期

53:27 流量是人类经济史的支点：公路〉铁路〉运河〉电力〉有线电话〉电视〉互联网

57:21 “你可以认为现在所有的优秀互联网to C产品都是一个巨大的城镇”

57:47 人工智能让我们看到了新的to C流量入口的潜力

01:00:19 不同点：AI时代所形成的网络不是带有自然垄断性质的网络，它的边际成本不趋近于0；更结果导向

01:04:34 人工智能引发了深层次的数字化，我认为会带来新的硬件机会，它可能是大模型之外另一个新的流量节点

01:09:53 为什么AI时代的产品没有形成双边网络效应？

01:12:20 AI产品的商业化比互联网、移动互联网要做的好

01:13:00 投资了Kimi、MiniMax，也投资了Manus，你觉得最终的价值会沉淀在模型公司还是应用公司？

AI有泡沫？就跟大海里有泡沫一样

01:18:24 AI时代，红杉的系统性投资策略

01:19:01 红杉对创始人的审美变化

01:19:45 我觉得“赛道覆盖”是对红杉的误解

01:22:10 Agent创业 vs App创业：现在是天生全球

01:23:50 过去三年在AI创业端的变化和节奏

01:24:40 对2026年的展望与预期

01:26:21 AI Bubble：“就跟大海里有泡沫一样”

01:28:39 见证了人类历史的三个流量革命

想象的共同体、抽象的生命和人格化代表

01:29:17 对从0到1、从1到10、从10到100和失败的创业者观察

• “CEO要成为组织和制度人格化的象征”

• “哪怕你做不到都得扮演”

• “同时有两种天赋是很难得的，又有产品的敏感力， 又扮演组织和部队的人格”

01:32:05 CEO和MBTI

01:35:20 最后的快问快答

年终对话【站在2025年之外】：

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》

《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》

《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》

【更多信息】

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