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梦琪是过去几年里最受欢迎的一类创始人的典型代表：字节背景、组了一个华丽的团队、借 Agent 势能讲一个不错的故事、连续拿钱融资，然后跟着技术和热点 pivot。

当然，在 AI Coding 指数级进步之后，她也和很多创始人一样，因为模型太强而一度陷入低谷。

但难得的是，在经历了大量反思、复盘和学习之后，梦琪又从「绝望之谷」里爬了出来，重新变得乐观，并再次相信：软件依然大有可为。

节目里，梦琪非常坦诚地分享了这一年里的思考与心态变化。她复盘了自己的几次 pivot：为什么那些一开始听起来非常自洽的决策，最后大多都错了？为什么她后来意识到，to B 对自己来说并不是一个值得创业的方向？以及在转向 C 端之后，她又是如何重新找回对软件的信心的？

她还进行了很多尖锐的自我批评：刚开始创业时，人很容易被虚荣心和性感叙事牵着走，而忽略业务和用户真正需要的东西；而刚拿到融资的时候，往往也是创始人最接近「愚昧之巅」的时刻。

在这样毫不遮掩的表达里，梦琪也贡献了不少金句和暴论。比如，行业里有很多「诈骗公司」；很多垂直 Agent，本质上只是给投资人看的景观；某类很流行的表达是 AI 圈的番茄小说。

听的时候，一边觉得很真实很爽，一边也真的替她捏把汗。她坦诚到让我甚至怀疑：这个行业里是不是已经没有她在乎的人了（笑）。

但在一个普遍焦虑、普遍迷茫的时刻，这种既有活人感、又有希望感的声音，可能恰恰是我们最需要的吧。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

48 号珍藏：梦琪，invoko.ai 创始人

【时光机】

• 02:54 去年融到大钱的软件创始人，都该给 Manus 磕一个？

• 03:45 2、3 月的时候，我觉得自己做软件真是脑子进水了

• 05:17 AI Coding 已经这么强了，为什么真正跑出来的产品还是很少？

• 08:26 Pivot 路上的错误决策：

  • 08:45 ① 做垂直 Agent

  • 11:40 ② 过度服务专业用户

  • 12:28 ③ 选择错了场景

• 17:08 垂直 Agent 的两个结构性困局

  • 17:30 很多 AI 产品，其实就是给投资人看的一个景？

• 18:45 AI 软件的两种生意：大 R 运营 & 健身房模式

• 21:18 效率工具也能提供情绪价值？Steam 给了我很大启发

• 22:48 对我来说，to B 是一个不值得创业的方向

• 24:44 锐评创始人的虚荣心、装，和愚昧之巅

• 28:36 见过美国 to B 的骚操作后，我对美国创业生态祛魅了

• 30:21 AI Coding 越强，反而越让我对软件有敬畏之心

• 35:58 C 端产品只要能做到这一件事，就有价值

• 39:07 分享一个粗暴但好用的用研方式

• 44:00 AI 可能会彻底颠覆「拿着锤子找钉子」的思维模式

• 51:02 扩散乐观：软件依然大有可为！

• 55:38 抗拒「全球首款 xxx」，抵制 AI 圈番茄小说式表达

• 57:41 上一个产品是在迎合市场做证明题，现在我想做一道真的想答的简答题

• 01:01:37 灵魂拷问：后悔过离开字节来创业吗？

• 01:05:00 创业不能用太多左脑

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮

• 剪辑：陈皮

• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

• 片尾：Sunday Morning - The Velvet Underground,Nico

我们又又又请来了 Albert（笑）。

前不久他刚刚来过，总结了一下他 AI 创业的阶段性思考（回顾：优化胜率而非赔率，把一件事做到理论上该有的样子｜对谈连续创业者 Albert）。之所以这么快又请他来，是因为过去两个月里，他们团队鼓捣了几十个新产品，但都没达到 Albert 心中的发布标准——直到这次的 merging.live。这个产品核心想做的事，是为新的 maker 群体提供「回响」。

做这个产品的过程中，Albert 思考了很多问题。在这期节目里，我们就一一讨论了一下，包括：

1. Opus 4.6 之后，公司内部做几十个项目的积累；

2. 人人都能做自己产品的未来真的会到来吗？对软件行业会有什么影响？

3. 未来的软件格局可能是什么样？现在还有什么值得做的机会？

4. 一级市场可能有什么变化？

5. 新产品的底层思路是什么，为谁做、为什么做、打算怎么做？

其实这期节目一上来聊得稍微有点颓。就像 Albert 说的：「最近行业里可以说是哀鸿遍野」。这背后的一大原因，就是模型厂商在加速挤压创业空间、可能最终会掌握绝大多数价值。但在 Albert 心里，智能并不是最 high level 的价值，所以他找到了新的方向。希望他的思考，能给大家带来一些启发吧。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

六号珍藏：Albert

【时光机】

• 01:07 最近行业里哀鸿遍野…大家都在 pivot 和 pivot 的路上

• 04:23 「人人自己做产品」的未来已来？

• 07:19 两个月做了几十个新产品，主线是什么、有什么积累？

• 10:43 探讨下未来软件的格局

  • 13:52 软件可能会出现新的溢价和品牌效应？

• 15:12 会有新的平台型机会吗？

  • 17:46 长尾产品的可消费性到底有多强？

  • 21:57 vibe coding 的核心价值其实是…

• 26:23 build in public / 奉献自己的 skills，该怎么解决变现问题？

• 27:33 决定做现在这个新产品，是因为观察到了几层变化

  • 29:22 做「下一个抖音」的思考方式就不对

• 30:55 介绍一下新产品：给 makers 创造「回响」

  • 31:34 在我心里，智能就不是最 high level 的价值

• 34:51 现在不能围绕普遍性去做产品，否则就完蛋了

• 37:32 一级市场可能会…GG？

• 38:14 软件行业会越来越像泡泡玛特

• 39:17 我最近在思考：从 token 到经济价值的更短路径

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮

• 剪辑：陈皮

• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

• 片尾：Run Run Run - 回响

活动预告🥳：5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

最近有个产品在小圈子里很火，叫 Slock.ai。

这期节目，我们就请来了这个产品的 Founder，也是 Kimi CLI 的作者——RC。

今年 1 月，他就有了 Slock 这个 idea，目标是为多 Agents 和人提供一个协作环境。而为了更好地实现这个 idea，他果断离开 Kimi，花了大量时间思考「Agent 动力学」、Agent 与人协作的各种可能性，以及其中的产品化难点。

在这个过程中，他直接把公司运行在 Slock 上，从 OPC 慢慢拓展成一个「40 个 Agents + 7 个人」的团队，边做边观察边迭代，积累了不少一手认知。（其中有些观察非常有意思，比如 Agents 会相互监督，甚至也会出现办公室政治哈哈。

节目中，RC 重点分享了做 Slock 的完整实践与思考，包括一个很有想象力的 roadmap。此外，他也深入浅出地聊了 CLI 这个热点，并分享了他对模型能力、模型与应用的关系、OPC 以及新型组织形式的看法。

最后，我们还聊到了一个有点虚无的问题：如果模型继续变强，那做产品还有意义吗？

RC 的回答很有道理：每个需求本质上都是一个 idea。只要人类还存在，这件事就依然有意义。

当然，最理想的情况是，大家都能把这些 ideas 直接丢进 Slock，让 Agents 帮你一起实现。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

47 号珍藏：RC，Slock.ai 创始人，Kimi CLI 作者

【时光机】

Part 1 Kimi 时期

• 0:28 为什么大家突然都开始做 CLI？
• 3:04 做 Kimi CLI 的思考过程
  • 6:29 有借鉴 Claude Code 吗（？
• 8:30 如果模型继续变强，世界可能会崩溃…？
  • 11:56 但我是乐观共存派
• 15:32 在 Kimi 的感受如何，为什么决定离开？

Part 2 创业阶段

• 17:32 Slock 核心在解决什么问题？
• 19:38 Coding 和 Building 已经变成正交的两件事了
• 21:50 学 Coding 的路径，正在从 bottom-up 变成 top-down
• 24:28 产品费 Token 并不一定是坏事
• 26:04 Slock 团队有多少人和 Agents？为什么是这个配比？
• 28:08 论人 + Agent 协作的两种流派：「单一全能 Agent」vs「多 Agents 分工」
• 32:06 分享一个很有想象力的 roadmap：Agent Marketplace
• 39:27 Slock 在做的事有点像飞书，但 Agent-first
• 41:50 到底要怎样做好给 Agent 用的产品？
  • 42:02 难点一：UI/UX & AI/AX
  • 44:40 难点二：分工与协作机制

Part 3 观察与思考

• 48:27 我花了很长时间思考「Agent 动力学」
• 50:18 Agent 也会形成不同的组织文化（甚至会搞办公室政治
• 51:56 模型继续变强，那应用公司还能拼什么？
• 54:40 对 OPC 和 AI-Native 组织形式的思考
• 59:42 我最近每天都在想：人 + Agents 的团队到底该有多大？
• 1:01:30 如果真的 AGI 了，做产品还有意义吗？
• 1:03:18 我脑子里还有无数想做的东西

【活动预告🥳】

5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：Deceiver - M83

活动预告🥳：3 月 28 日，我们会请到 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

Kuse.ai 未曾融资就从 0 做到千万刀 ARR，Junior.so 则是最早上线的相当成熟的 OpenClaw for Teams 类产品。

这期我们请到的嘉宾，就是这两个产品背后的联创和 CTO 宇豪。他分享了很多踩过的坑，以及对 OpenClaw 类产品的思考，其中有些地方，甚至已经带点科幻感。

宇豪的一个核心判断是：26 年将进入 7×24 的 AI 劳动力时代。

这并非凭空想象，而是他们正在经历的现实：

他们现在的团队，由 15 个全职人类员工加上三四个「AI 同事」组成。这些 Agents 有名字、有 Gmail、有手机号，每天都在真实地产生业务价值：有的专门监控数据，有的能帮他们识别出多条价值上万美金的销售线索，有的还会在参会后给人类提建议。而且这些 Agents 工作过于高效，以至于他们不得不专门建了一个 human only 的群，留给人类去摸鱼吹水（笑）。

在聊这些 usecases 时，宇豪始终有种难掩的兴奋。而这套「Agent as Workforce」的体验，都已经被他们封装进了 Junior.so 这个新产品里。

节目中，宇豪还分享了很多零融资做增长的思考，以及快速发现并落地新的产品机会的经验。说起来没有什么 secret sauce，但确实有效，在当下也很有借鉴意义。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

46 号珍藏：徐宇豪，Kuse.ai & Junior.so 联创兼 CTO

【时光机】

Part 1 老产品 Kuse：踩坑、迭代，与催生出的创新

• 1:56 在没有融资的情况下，怎么快速把产品做到千万刀 ARR？
• 3:52 固定定价在 Agent 时代是个陷阱
• 8:15 我们曾经希望用同一个产品服务所有人，但发现这条路不太 work
• 10:42 所有 Agent 创业者都应该尽早建立自己的 Evaluation & Benchmark
• 14:09 去年 12 月开始，我们内部就有了 7×24 工作的「AI 同事」
• 16:51 Token 成本这么高，为什么还是选 Agents 而不是人？又为什么不把人都换成 Agents？
• 18:29 之前我不觉得 SaaS 会完蛋，直到……
• 21:10 零融资倒逼出来的增长思考

Part 2 新产品 Junior：让 AI 成为真正的数字员工

• 24:26 我们是怎么定义 OpenClaw for Teams 这个新产品的形态的？
  • 29:03 很多产品需求其实是「自己长出来的」
• 32:09 我们的 AI 说：人类是最大的瓶颈
• 34:52 越好的模型其实越安全
• 36:15 应该把钱花在 Token 上，而不是花在工资上
• 38:07 这么多团队都在做 OpenClaw 类产品，那大家最后拼的是什么？
• 44:46 我们在收费模式上有一些小巧思
• 45:47 该怎么给 Agent 员工界定职责边界？
• 48:32 分享一些 Agents 间协作的有趣实践，比如让它们自己去赚钱
• 54:31 互联网世界准备好迎接 AI 员工了吗？还差什么？
• 58:10 AI 大规模替代劳动力之后，真不知道社会会怎样
• 1:02:22 模型依然有幻觉，但我们的 Agent 已经可以主动自我纠正了
• 1:05:55 如果你是客户，你选 OpenClaw 类产品时会重点关注什么？
• 1:07:40 给正在做类似事情的人一些建议

【活动预告🥳】

3 月 28 日，我们会请 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai/ Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：U - SUPER JUNIOR

活动预告🥳：3 月 28 日，我们会请到 Sheet0 创始人文锋、Kuse AI / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

如果回到去年 3 月份，你会不会借鉴 Manus 做个 Genspark？

这是文锋问自己，也是问团队的一个问题。

这个问题，其实折射着文锋对创业这件事的理解的重大变化：

从预判未来 5–10 年、力争差异化，变成只想未来 3–6 个月、做确定性更高的事情。

而这个问题的当下版本，就是：

现在创业，到底要不要做 OpenClaw 方向？如果真要做，又该怎么做？

在这期节目里，文锋就从 OpenClaw 到底为什么这么火、这波和去年 Manus 带起来的那波 Agent 热有什么异同、Agent 赛道接下来会发生什么变化，以及他对创业的最新理解等方面，给出了他在战略思考与落地执行层面上的答案。

（其中我们还聊出了一个很有意思的判断：现在的 C 端用户，可能未来会变成像 B 一样的角色。）

在我看来，文锋的这种转变，正是一个创业者走向成熟的标志。创业并不只有一种英雄之旅。很多时候，放下一部分 Ego，去做那些正确、务实、能带来结果的事情，反而更需要拼劲和勇气。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

33 号珍藏：王文锋，Sheet0 创始人（往期考古：《Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent》）

【时光机】

Part 1 关于 Agent 的新思考

• 00:34 这波 Agent 热和去年 Manus 带起来的那波，有什么区别？
• 1:29 OpenClaw 为啥火成这样？
• 2:34 去年 AI Coding 是大模型的灵巧手，那今年呢？
• 5:29 垂直 Agent 不成立，SaaS 也要被淘汰？
• 14:03 OpenClaw 给我带来的最大震撼还不是产品本身
• 15:29 Agent 现在遇到的最大瓶颈并不是技术
• 17:36 当下可能有上千个团队在围绕 OpenClaw 创业
• 19:38 详解 OpenClaw 的三板斧
  • 19:52 ① 更好的长程任务能力（其实 hidecloud 的那句话一直都是对的
  • 23:24 ② Proactive
  • 27:36 ③ 自进化
• 31:28 使用 OpenClaw 的一个 Aha Moment
• 33:10 现在开发一个新产品，两个月都太慢了，两周就够了
• 34:43 「Harness」是 Agent 的下一个胜负手？

Part 2 创业的新选择

• 41:18 一道灵魂拷问题：回到去年 3 月，你做不做 Genspark？
• 42:25 我们的新产品是在做 AI Coding 的平权
• 45:37 今天服务大 C，就和过去服务世界 500 强是一样的
• 48:24 我现在只看未来 3-6 个月的事
• 51:48 放下 Ego 后，我创业中最大的改变

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3 月 28 日，我们会请 Sheet0 创始人文锋、Kuse AI / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：Krafty (2015 Remaster) - New Order

我们又请来了 Albert。

他是我认识的最 sharp 的人之一。

过去三年，他一直在从「想象力」和「智能」这两个方向思考 AI 创业的机会，做过各种尝试，而我们的播客正好一路见证了他的探索：

23 年，他正在「追求赔率」，探索连接平台和互动内容方向的大机会（考古：《拒绝三亿美金 offer 的人》）；

24 年，他转向「优化胜率」，很快就找到了一个又一个 PMF，甚至做出了一款几千万美金 ARR 的产品（考古：《找 PMF 就是要做没壁垒的事》）。

前两年，他主要在做「想象力」方向的事情；而随着 25 年 AI Coding 的大爆发，他又准备把重心放在「智能」上，推倒重来。

不过，Albert 的这种反复横跳有时显得过于激进，以至于很多人都难以理解。在这期节目里，我们就聊了聊他过去三年创业思路的变化、过程中的反思，以及最近的一些新思考。

其实他身上这种极端的行动力、极致的思考、极度的自我 Challenge，有时会显得有些矛盾，因为按理说，这种配置很容易让人左脚绊右脚。所以和他交流越多，我越好奇：为什么他明明不太稳定，却总能让人相信他会做出成绩？

在这期节目里，Albert 反复提到的一句话，似乎给了我答案：

「把一件事做到理论上应该有的样子。」

这句话越想越有道理。

虽然他的行事风格经常「矫枉过正」，但这不重要，重要的是，他始终试图思考事物的本质，用科学的方法去 scale，同时保有对「万事无常」的平常心，然后把事情尽可能推向它理论上的最好状态。

这或许正是他既有破坏力、又极具韧性的原因吧。

进入 26 年，带着对胜率的无尽追逐、对过往路径的反思，以及 AI Coding 的东风，Albert 又在带领团队做着日新月异的事情。他们目前正在招人，欢迎有兴趣的朋友联系。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

六号珍藏：Albert，AI 创业者

【时光机】

Part 1 创业思维的大转向

• 1:38 「追求赔率」阶段的产品思路
• 2:57 探索互动内容方向 (失败) 后的反思
  • for 消费的 AIGC 还不太成立？
  • for 表达的 AIGC 很难有平台型机会？
• 6:10 为什么从「赔率驱动」转向「胜率驱动」？
• 7:57 AI Coding 的爆发，打开了哪些新的创业思路？

Part 2 AI 创业的两条主线：想象力 & 智能

• 13:08 怎么理解「想象力」与「智能」这两个方向？
• 15:35 对多模态产品路径的一些判断
  • 16:23 还没到出现 AI 泛娱乐爆款产品的时机？
  • 19:52 只做好创作工具可能还不够
• 20:25 做好内容平台的三大要素
• 23:29 会出现 AI 时代的抖音吗？
• 26:10 影像领域的模型能力和竞争格局是怎样的？
  • 28:28 为什么 Higgsfield 能跑得这么好？
• 31:47 怎样才能「做好套壳」？一些给创业者的建议
• 36:19 在「智能」方向上的一些思考

Part 3 优化胜率才是正解

• 40:36 张一鸣、黄峥、王兴、小红……一流企业家都在优化胜率
  • 43:23 赔率其实是等来的
• 45:23 探讨一下字节的优化策略
  • 46:11 做公司是攻城更难，还是守城更难？
• 48:09 从赔率驱动到胜率驱动，实际的行为转变是什么？
• 48:39 最近研究段永平的一些感悟
  • 50:03 从他和张一鸣身上学到的，有什么不同？
• 51:56 「优化胜率」会不会意味着更保守、反而错过机会？
• 53:29 什么叫「把一件事做到理论上该有的样子」？
• 54:33 26 年我们会重点关注的两个方向
• 55:29 选择做事机会时，应该怎样思考赔率和胜率？
• 58:01 招人！

1:00:41 2 个彩蛋

• Sharp 就是极端
• 畅想一个算力无尽的科幻终局

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：Esperanza - Hermanos Gutierrez

张阳已经是第三次创业，并在 3 年内连续做出了 2 个 AI 项目。

过去，张阳一直深耕社交与内容领域，在产品、增长和商业化等各个环节都有丰富经验，且很擅长出海：

在字节，他曾从 0 打造过海外数千万日活的社交产品；他的第一个创业项目，曾冲上北美应用榜前三，甚至一度压过 TikTok；上一款产品 Answer.ai，也在一年内做到了北美的赛道 Top 1。

带着如此亮眼的成绩，这一次创业，他又做出了新的突破——

在市场还没有反应过来的时候，他就选择了「AI + 游戏 + 社交」这一方向，推出了一款名为 Wanaka 的产品。

为什么他会选择这个方向？该如何理解游戏与社交之间的关系？Wanaka 想提供怎样的产品体验，又走了怎样不同的路径？实践一年后，产品经历了哪些关键迭代、他又获得了哪些关于游戏与社交的新理解？

在这期节目中，我们逐一探讨了这些问题。张阳给出了非常 solid 的思考，也结合过往经历，分享了许多关于社交与游戏的实践经验与个人洞察。

坦白讲，他的表达很平实，但和他共事过的人都非常认可他的产品能力。而且在我看来，难能可贵的是，他既足够稳重，又始终保留着对「好玩」这件事的热情和想象力。

一期播客或许无法完整呈现他的思考与魅力哈哈，所以最后，不如就贴一段 Wanaka 的自我介绍吧，或许能让大家更直观地感受到他们的愿景：

Wanaka 已开启内测。欢迎大家呼朋唤友，一起建造属于你们的游戏世界，并在其中愉快地玩耍。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

12 号珍藏：张阳，Wanaka 创始人

【时光机】

Part 1 迭代复盘

• 0:20 连续创业的体悟
• 2:36 第三次创业，为什么选择「AI + 游戏 + 社交」？
• 3:14 AI + 游戏的两条主流路径
  • 5:44 Wanaka 做出了怎样不太一样的选择？
• 11:38 为什么选择丢掉「上下滑交互」的产品形态？
  • 15:12 AIGC 内容可能会演化出三种分发形式
• 20:37 2D vs 3D 方案的抉择

Part 2 实践理解

• 22:55 Roblox 到底为什么这么受欢迎？
• 26:09 为什么中国的游戏化社交做不大？
• 27:15 在北美，为什么新的社交产品总有机会火一把？
  • 28:33 但为什么绝大多数新产品还是会死掉？
• 31:55 怎样平衡游戏 & 社交之间的关系？
• 32:51 Wanaka 是怎样切社交市场的？
• 35:48 AI 给游戏赛道带来了时代性的机会？
• 41:46 Wanaka 最终迭代出了怎样的产品解决方案？
• 43:50 淬炼一年后，对「AI + 游戏 + 社交」的几点思考
  • 47:01 怎么在游戏体验中实现社交？

Part 3 个人思考

• 49:20 分享一些做社交和增长的核心认知
• 52:52 AI + 社交的两种可能性
• 58:54 「下一个抖音」这个命题其实不太成立？
  • 1:00:58 但即梦或有一个机会
• 1:03:20 产品早期会重点关注什么指标？
• 1:04:44 一个「感受型产品人」的产品思路
  • 1:06:46 真正的大机会，往往无法通过逻辑推演出来？
• 1:09:55 最近因为 OpenClaw 而思考的一个问题
• 1:10:58 探讨：26 年 AI 会有什么大变化？

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：哪吒乐队 - 小分队

最近 Clawdbot（现在叫 OpenClaw）各种刷屏 🦞。

事实上，不只是 Clawdbot，从 25 年年底开始，Claude Code、Cowork、Skills 等产品和概念就一直在霸占我们的信息流。相信很多朋友和我们一样，在应接不暇的同时，也产生了各种疑问：

到底这些产品都是做什么的？为什么这些产品会在最近密集爆发？技术上出现了什么新范式？AI 的未来又会发生怎样的变化？

为了得到答案，我们请回了一位老朋友——PingCAP CTO 东旭。在上一期节目中，东旭更多是以联创的身份，分享了他关于全球化的思考与方法论。但其实，他还有很多面相，比如野生音乐人、哲学爱好者，以及始终在技术最前沿冲浪、甚至每天能烧掉 billion 级别 token 的 builder。

所以，他可能是这期节目最合适的嘉宾人选之一。

在这期节目里，东旭就从大量一手经验出发，分享了他对各种热门产品的实操体悟，用简单好懂的方式讲清楚了许多技术变化，并给出了他对 AI 未来走向的判断与推演。

在讨论过程中，我们也梳理出了一条 AI 的演进线索：AI 产品，正在从「套壳大模型」，向「套壳 Coding Agent」方向演进。未来，一切可能都建立在 Coding 和 Agent 之上。

最后，不得不再一次感慨，AI 的变化实在太快了。新产品层出不穷，我们似乎也在不断逼近 AI 拥有自我演化能力，甚至是某种「终极形态」的临界点。

在这样的节点上，或许我们不只需要高密度地输入信息，也需要面对随之而来的迷茫与焦虑。所以在节目结尾，我们还请东旭回答了几个彩蛋问题，希望也能给一些朋友带来一点平静和启发吧～

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

35 号珍藏：黄东旭，PingCAP 联合创始人、CTO，野生音乐人

【时光机】

Part 1 实操体悟

• 2:04 AI Coding 已经跃过了「奇点时刻」
• 3:18 25 年，AI Coding 的能力从多少分提高到了多少分?
• 4:44 未来应该禁止人类写代码？
• 6:49 Claude Code 开创了什么新范式？
• 8:35 过去一年，模型与 Agent 大幅进步的两个关键指标
• 13:54 Cowork 被高估了？
• 15:15 为什么说 Skills 比 MCP 更适合 Agent？
• 19:06 简单讲讲 Clawdbot 到底是个啥
• 21:22 关于 Clawdbot 未来可能性的一个猜想
• 21:48 Clawdbot 在本地跑 vs 在云端跑，有什么不同？
• 23:21 Clawdbot 和 Manus 有什么本质区别？
• 25:40 到底能用 Clawdbot 来干啥？一些真实的 Usecases
  • 27:59 神奇（可怕）：AI 已经能自我演化了？
• 33:43 Clawdbot 最重要的意义

Part 2 个人思考

• 35:14 今年 AI 可能会怎样发展？
• 37:10 未来 AI Coding 和人，应该如何分工？
• 40:52 创业可能只剩下两个方向
• 45:50 给工程师们的建议
• 48:21 AI 时代的组织形式会发生什么变化？
• 50:07 如果 1 个 Agent 已经足够强，为什么还需要 100 个 Agents 来协同？
• 51:03 一个构想：Skill 的下一步，可能是「Box」
• 54:42 无论是 AI 还是人类，高效协作都需要两个前提
• 59:20 东旭人生的底层驱动力是什么？
• 1:01:50 一个野生音乐人是怎么看待 AI 音乐的？
• 1:03:24 关于手搓编程的未来畅想

1:05:11 彩蛋：一些 AI 浓度很低、存在主义浓度偏高的问题

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：Welcome to the Machine - Pink Floyd

新年的第一期节目，我们在智谱和 MiniMax 上市的钟声中开始。

从 2023 年第一批信仰者入场，到如今第一批大模型公司完成上市闭环，AI 这波浪潮，已经完整走过了一个三年的小周期。相信大家和我们一样，有很多的感慨。

站在这个特别的时间节点，我再一次邀请了老朋友津剑。

津剑是我们第一期播客（投 AI 最猛的人）的嘉宾，他所在的绿洲资本，也是三年前最早押中 MiniMax 的投资方之一。无论是作为这一波浪潮中最早坚定重仓 AI 的信仰者，还是「最猛」的充值者，在这个小周期的末尾，津剑无疑是最合适的对谈对象。

在这期节目里，我们用快问快答的形式，从 23 年最初 All in AI 的决策谈起，回看过去，展望未来，同时聊了聊在这场高速变化中，个体的收获与思考，以及对于「生命力」和「真」的理解。

三年过去，轻舟刚过万重山。AI 的新纪元仍在持续展开，我们愿意相信，属于新一代中国创始人的前路，依旧光明灿烂。

绿洲也在制作自己的播客节目《信号与噪声》(链接：https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/6819d5a7e37664602a344e0e)，诉说更多关于生命力的故事，欢迎大家订阅关注！

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

1 号珍藏：张津剑，绿洲资本合伙人

【时光机】

Part 1 回顾与展望

• 2:07 过去三年，最正确的决定与最大的遗憾
  • 3:30 投 AI 没有最猛，只有更猛
• 7:37 如果时光能倒流，如何降维打击做投资？
• 9:44 你对 AI 的认知，最大的迭代是什么？
• 11:18 你还相信 AGI 吗？
• 11:56 对未来三年有什么预期？
• 16:13 幽默一下：未来可能会出现「PPT 非遗传承人」
• 17:31 我不太喜欢「泡沫」这个词，太学究（甚至有点登？
• 19:54 引领改革的都是边缘人，创新一定发生在边缘处？

Part 2 投资与市场

• 21:13 信息越过载、市场越嘈杂，越该如何做判断？
• 23:37 识人逻辑有什么变化？
• 24:42 AI 时代的资产策略：「long action, short thinking」
• 25:55 未来十年可能都会围绕一个词展开：主体性
• 32:13 当下真正值得关注的信号是什么？
• 34:54 智谱、MiniMax 上市，对市场意味着什么？
• 36:49 从投 MiniMax 到现在，对大模型的理解有什么变化吗？
• 39:48 大模型与具身，是通向 AGI 的南坡和北坡
• 41:32 具身的发展有三个阶段，市场认知仍处在第二阶段
• 45:54 绿洲最近关注和想投的方向
• 48:32 我对 26 年的中国市场非常乐观

Part 3 参赞生命力

• 50:37 怎么理解「生命力」？
• 52:23 怎么活出自己？——由「不吃晚饭」悟出的道
• 57:25 分享一个研究 AI 带来的启发
• 1:00:52 如果人生是一场强化学习，你的奖励函数是什么？
• 1:03:02 投资的成败，到底在多大程度上可以归因为运气？
• 1:06:00 播客给津剑带来了什么？
  • 1:07:55 反问曲凯：播客又给你带来了什么？
• 1:11:03 给每个人未来三年的最大建议
  • 1:13:11 未来，人可能只有两种生存策略
  • 1:15:24 一个具体的例子：俊杰是怎样做决策的？
• 1:17:13 要相信这一代中国创始人的全球视野与创新能力

【张津剑 @42章经 系列回顾】

播客

世界加速分化下，我们的机会在哪里？2025.6.2

世界好像变难了，我们该如何应对？ 2024.5.26

投 AI 最猛的人  2023.7.30

文章

投资中的节奏与结构 2023.6.18

投资中的周期与载波 2021.3.14

投资决策中的信噪比 2020.2.23

投资中的信号与噪声 2018.12.2

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：明日へ向かって (向明天出发) - 長渕剛

我们今年的主线之一，是促进中美之间更真实的连接。今年的最后一期节目，也是这条主线的延续。

这一次，我们邀请到了 Leonis Capital 合伙人、前 OpenAI 研究员 Jenny Xiao。她的背景很有意思：在美国长大，也在中国生活过 8 年；曾于 2021 年加入 OpenAI，却在 ChatGPT 爆火一周后毅然转身，创立了自己的基金。

这种横跨中美文化，且兼具科研、创业与投资视角的复合背景，让 Jenny 对市场形成了多元且综合的理解。

本期节目中，我们从市场、资本、融资及一线观察等多个维度，探讨了中美创投环境中的真实差异：为什么美国投资人偏爱 To B，甚至「看不懂」To C？中美投资人在决策逻辑与审美偏好上有哪些本质不同？中国创业者如果想做海外市场、拿美国的资金，全流程是怎样的？以及，眼下硅谷争论最激烈的几个问题是什么？

整体聊下来，会发现中美之间的差异并没有很多人想象中那么大。很多时候，我们给硅谷加上的那层滤镜，更多来自信息的不对称。这也是为什么我们今年持续尝试打破两地之间的信息差，把硅谷正在发生的变化、判断和节奏，尽可能传递给国内的创业者。

最后，2025 年即将过去。前不久小宇宙的年度盘点显示，我们的节目在过去一年里被播放了 176996 小时。如果直观感受一下这个数字，可以这样理解：

176996 小时意味着在这一年的每一秒钟，平均都有 20 个人正在塞着耳机听我们的声音。也就是可以想象，在这个星球的某个角落，永远有一间坐着 20 个人的小沙龙，窗外四季流转，但里面的人永远静静地听你聊天。这个房间，从未熄灯。

感谢大家过去一年的同行❤️。在 2026 年即将到来之际，也提前祝大家新年快乐！

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

45 号珍藏：Jenny Xiao，Leonis Capital 合伙人、前 OpenAI 研究员

【时光机】

Part 1 市场篇

• 00:53 为啥在 ChatGPT 爆火一周后却离开 OpenAI，并做了支基金？
• 3:34 老牌基金 vs 年轻基金，美国的创业者会怎么选？
• 4:55 回看 23–25 年：美国 AI 的几个关键 Milestones
• 6:44 展望 26 年：如果 Scaling Law 真的走到了尽头，还有什么新机会？
• 9:58 为什么美国投资人更偏爱 To B，甚至「看不懂」To C？
• 13:11 To Prosumer 产品在美国的最佳发展路径是怎样的？
• 16:06 「只有两三个大客户」是美国投资人最警惕的信号之一
• 17:05 在美国，To B 公司最现实的出路是什么？

Part 2 投资篇

• 18:23 美国投资人会怎样考察一个创业者？
  • 21:18 大家更「看人」还是更「看事」？
• 22:01 为什么美国投资人敢于下注非常年轻（甚至是辍学）的创业者？
• 24:58 一组数据：美国顶级 AI 公司创始人的年龄分布
• 28:36 中美最受欢迎的创始人画像有什么异同？
• 30:10 硅谷当前 AI 公司的估值逻辑和区间是怎样的？
  32:27 AI 公司就不该沿用 SaaS 的定价方式

Part 3 融资篇

• 36:21 全流程拆解：中国创业者想在美国融资，一共需要几步？
  • 38:21 在美国，用 FA 融资是一个减分项？
  • 43:10 在找机构之前，更建议先融一波天使投资人
• 44:36 最好的 pitch 往往从主动提问开始

Part 4 观察篇

• 46:58 中美创投审美的最大差异
• 48:09 分享几款最喜欢和看好的 AI 产品
• 50:11 明年美国 AI 的泡沫会破？
• 54:55 应用公司自己训模型，会是一个未来方向吗？
• 58:15 硅谷企业最近讨论最多的一个问题
• 1:00:04 Leonis 当前最明确想投的公司画像
  • 1:00:25 一个很有意思的案例：AI 维修
  • 1:03:00 我们更愿意投「替代人」的产品，而不是「赋能人」
• 1:03:52 给国内创业者的出海建议
• 1:07:08 Manus 能拿到海外融资，真正起作用的因素可能是什么？

【今年关于中美连接的节目回顾】

信念感与硅谷顶尖孵化器的奇遇：赴美三月，实现千万刀 ARR｜对谈 ACE Studio 创始人 Joe

世界怎么就「东升西落」了？聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮｜对谈莫傑麟

硅谷 AI 大转弯与二级市场的牛市｜对谈莫傑麟

Mercor 高速增长的秘诀与其中的聪明人｜对谈 Mercor 首位中国员工虞快

组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：The Pied Piper - Crispian St. Peters

上一次和路宇录《这个男人帮 5 万个 AI 应用接上了大模型》那期播客，是在 2023 年。那时的 Dify 刚开源不久，大家对 AI 的理解也远不如今天，我们聊的还是 Prompt 工程怎么做、RAG 是什么之类的话题（现在回头看，恍如隔世…

两年过去，AI 的世界翻天覆地。技术在加速迭代，新概念和新产品一波接一波。但在这样的浪潮里，Dify 却始终稳扎稳打，在竞争与质疑中一步步向前，成长为今天最知名、最具影响力的开源项目之一。

很多人都没想到，一个名不见经传的小团队，会在短短两年里走到现在的高度。甚至直到今天，我仍常听到有人问：“为什么 Dify 能起来？它到底做对了什么？”

于是，这期节目我想和路宇把过去两年里最关键的底层判断、战略取舍与组织思考，完整复盘一遍。

节目的前半段，我们从竞争聊起：从 LangChain、Coze、GPTs、n8n 到 AgentKit，Dify 是怎么在一轮又一轮的外部冲击里站稳脚跟的？它在关键时间点做对了哪些选择，又坚持了哪些长期不变的原则？

节目后半段，我们探讨了更多有关战略、全球化与组织的议题。比如：为什么路宇始终坚定 Workflow 的价值？为什么在几乎零销售的情况下，Dify 能服务多家财富 500 强企业，甚至在日本市场现象级流行？

聊着聊着，我突然意识到，Dify 本质上是一张「寻找模型答案的藏宝图」。只要人类仍以组织的方式协作工作，无论外部技术如何变化，这张「地图」，始终会有它的价值。

两年多过去，路宇没什么变化，依然纯粹、依然坚定，对底层问题的判断仍然异常清晰。

但让我意外的是，在节目的最后，他主动讲起了一个许多创业者都会忽略的词：快乐。

在他看来，创始人的任务是「把未来带到现在」。而要做到这件事，一个人必须保持在最自由、最敏捷、最有生命力的状态。

所以，最后，也希望正在听节目的你，能在自己的节奏里保持快乐吧！

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

三号珍藏：张路宇，Dify.AI 创始人

【时光机】

Part 1「竞对」轮番登场，为什么 Dify 却岿然不动🌲？

• 1:20 2023→2025：市场认知与技术范式的三次迁移
• 4:11 Dify vs. LangChain 的本质差异
• 7:13 很多类似产品一定做不好，因为它们就没想清楚谁才有能力「用 AI 做好产品」
  • 8:39 用 AI 做好产品所需的四种条件
• 10:58 Coze 发布时我确实焦虑过，但焦虑没有超过 48h
• 11:46 模型就像鱼，在不同的上下文鱼缸里会长成不同的样子
• 12:07 GPTs 不仅没有杀死任何产品，反而帮 Dify 做好了市场教育
• 13:32 n8n 是 Dify 最大的威胁吗？
• 15:57 AgentKit 在短期内不会对任何产品构成威胁？
• 17:51 与模型方 & 云厂商竞争的关键策略
• 19:25 很多人认为「工程不值钱」，但在我们看来，最值钱的恰恰是工程

Part 2 长期主义的思考

• 22:26 一些关于产品迭代的思考
• 25:09 Workflow 会被替代吗？——我非常坚定地认为不会
• 28:52 Dify 坚信的技术路线
  • 29:47 我从未相信 Transformer 架构是智能的终极答案
• 32:44 SaaS 真的会变成快时尚吗？
• 35:05 如果重来一遍，Dify 会怎样做得更好？
• 39:25 已经有企业把 Agent 和人类视为同等重要的劳动力资源了
• 45:42 为什么在几乎零销售的情况下，Dify 仍能拿下众多 500 强客户，并在日本市场风靡？
• 48:34 搭建全球化组织的经验
• 55:05 Dify 的本质，其实是一张「寻找大模型答案的藏宝图」
• 58:51 最近在思考的两个问题：
  • 59:26 未来的人类还剩什么非对称的竞争力？
  • 1:02:52 怎样才能让组织真正高效地运转？
• 1:04:08 Dify 从被低估到越做越好，最核心的原因是什么？
• 1:07:01 未来几年最大的结构性机遇
• 1:10:47 最后想说：创始人一定要快乐

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：声音玩具 - 时间

活动预告🥳：11 月 29 日，我们会请到莫傑麟办一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

现在的 AI 到底有没有泡沫？

这是近期最受关注的话题，也是本期节目开门见山的第一问。

在节目开头，我们先给出了自己的判断：

AI 的价格确实有泡沫，但价值没有。尤其在中国一级市场，估值远比美国理性；而我们身边的一线 AI 从业者，也几乎不认为现在存在泡沫。而且即便有泡沫，也不一定是件坏事。

那为什么反观社交媒体和二级市场，情绪却异常脆弱？

面对这个巨大的认知温差，我又拉上莫傑麟，试图在情绪的噪音之外，梳理出这波泡沫背后更理性、也更结构性的逻辑。

我们在节目中达成了一个共识：

泡沫只是情绪化的表象，真正值得关注的，是行业正在发生的结构性变化。

在几个月前的那期聊硅谷 AI 大转弯与二级市场牛市的节目中，我们曾聊到过，市场预期正在从 AGI 切换到产业落地。当下的泡沫，似乎正是这一转变的投射。

而当叙事从 AGI 的「复利周期」切换到 ROI 的「算账周期」，我们更该关注的不是表层的泡沫，而是底层的信号： 这一轮周期是否到了交界点？下一代的 Winner 会是谁？OpenAI、英伟达等巨头的商业动作，又预示了怎样的未来格局？

限于篇幅，还有很多内容没能展开。更多结构性的讨论，我们会放在 11 月 29 日的线上活动和活动群里。欢迎大家报名，一起讨论未来一年最值得关注的结构性变化（尤其欢迎 AI 从业者！）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

九号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者

【时光机】

• 0:20 开门见山：现在 AI 到底有没有泡沫？
  • 0:48 一线从业者完全不认为有泡沫，反而很振奋？
• 4:29 这一次泡沫的论据虽然杂乱，但都指向同一个核心焦虑：ROI
• 6:01 这一轮泡沫讨论，与过去相比有哪些区别？
  • 7:24 这轮看空情绪的导火索是什么？
• 8:11 美股下跌，到底有多大程度可以归因于 AI 泡沫？
  • 10:48 市场似乎在合力寻找泡沫？
• 11:20 表层波动之下，真正驱动这波泡沫讨论的底层逻辑是什么？
• 19:41 中美一二级市场的泡沫浓度完全不同，国内一级反而最健康？
• 20:54 这波泡沫中最令人费解的一点：英伟达没怎么跌
• 21:55 在 AI 的脉冲式发展与诡谲的泡沫情绪里，两个最值得关注的信号
  • 25:43 谁能给市场提供下一次信仰充值？
  • 27:12 新周期里，谁最有可能成为最终 Winner？
• 29:03 泡沫是情绪词，很可能与中长期结论相反
• 30:50 如果一家公司（如 Manus、Kimi）一直被骂，反而是件好事？
• 31:22 二级市场的判断失真，从业者的判断反而更接近真实水位？
  • 32:04 二级投资范式，已经从「价值投资」迁移为了「Financial Engineering」
• 35:00 一个很有意思的观察：硅谷低估了字节的 AI 竞争力？
• 35:40 与其说泡沫，不如说我们正处于两个周期的交界处
• 39:03 给创业者的建议：在泡沫周期里，最该抓住的救生圈是什么？
• 42:11 25 年 Q3 最值得讨论的问题就不是泡沫

【References】

• 为什么说 AI 还没到泡沫？等四篇 | 42章经 AI Newsletter 2025.11.9

莫傑麟 @42章经 播客回顾

• 硅谷 AI 大转弯与二级市场的牛市｜对谈莫傑麟 2025.8.23
• 世界怎么就「东升西落」了？聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮｜对谈莫傑麟 2025.3.22
• 上半年 AI 市场有多差？别刚起跑就想冲刺 | 我答莫傑麟 2024.7.14
• 英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟 2024.3.2
• 为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 2023.12.3

【活动预告🥳】

11 月 29 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：泡沫 - 花儿乐队

前阵子，很多人可能都被一款叫 Lessie AI 的产品刷了屏。

这期节目，我们就请到了它的创始人——于北川。

北川在 18 年以校招生身份加入抖音，亲历了抖音从 4000 万日活一路狂奔、反超快手，成长为日活仅次于微信的庞然大物的全过程。

节目前半段，我们请北川从内部视角，带我们复盘了抖音 18 - 20 年那段堪称神话的增长史：当时的抖音，在字节内部其实并不被看好？抖音最早是如何起量的，又为什么能在众多短视频产品中脱颖而出？以及，它是如何打赢 20 年那场决定命运的「抖快之战」？

聊到后半段，我们把视角从产品转向了组织。到底是什么，让字节既高效又极致？在卷卷，甚至张一鸣手下工作，又是一种怎样的体验？

我还问了北川一个本以为播不了的问题：既然字节优点那么多，为什么这几年还有这么多人选择离开？

没想到，他坦然地给出了答案，也分享了自己离开后的核心思考，包括为什么要创业、做 Lessie AI 的逻辑链条，以及从大厂到创业这一路，他最深的感受与转变。

作为 96 年出生的人，北川的谈吐有着超出同龄人的成熟。他无疑也是幸运的那一个：22 岁加入抖音，赶上了移动互联网的最后一波红利，也在那几年打过最真枪实弹的仗。

但当红利散去，他和无数同龄人一样，陷入了焦虑，甚至一度感到绝望。

还好在这时——用北川自己的话说：「某种意义上，AI 拯救了所有人的灵魂。」

这句话听起来或许有些夸张，但北川说得极为真诚。

我相信很多人都会有共鸣吧。AI 不只是新技术，更让一批人，重新看见了希望的曙光。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

44 号珍藏：于北川，Lessie AI 创始人，抖音团队早期产品经理

【时光机】

Part 1 抖音是怎样起量的？

• 2:29 18 年时，抖音在字节内外都不被看好？
• 5:30 抖音快速增长的关键节点
• 8:42 抖音立项的源点：一鸣画的一条线
• 9:58 为什么抖音涨得越快，团队反而越焦虑？
• 10:51 抖音一度把「社交」放在第一优先级，背后的考量是什么？
  • 15:17 为什么字节做不好社交？
• 16:52 同样是字节系，为啥头条「土到 low」、抖音却「有调性」？
• 18:05 抖音在起量时，短视频市场什么样？
• 20:32 决定抖音调性的三个关键
  • 20:41 ① 坚决不从头条导流
  • 20:51 ② UI
  • 21:30 ③ 内容运营
• 23:04 优秀的年轻人是需要「打仗」的
• 25:21 为什么抖音在保有品味的同时，还能成功泛化？
• 28:16 单列 vs 双列，当年在抖音内部也有非常激烈的讨论
  • 30:36 那为什么不 AB Test 一下？

Part 2 字节的做事方式与组织文化

• 32:42 抖音能长到今天这么大，最核心的原因是什么？
• 34:41 为什么微视会失败，而视频号能成功？
• 37:19 抖音这个超级分发器，也有分发不好的东西？
• 39:49 字节做事，就是分发所有「无脑」内容？
• 41:10 当下抖音、小红书、快手之间的竞争格局
• 49:22 关键一战！抖音是怎样在 20 年春节反超快手的？
• 52:57 字节最重要的增长方法论
• 56:07 如果时光能倒流，我会怎样重做抖音？
• 58:24 字节最不一样的组织文化是什么？
• 1:00:42 一个本以为播不了的问题：为什么这几年那么多人离开字节？
• 1:02:46 「企业文化就是你招的前几十个人什么样」
• 1:04:08 在字节最核心的一点收获：极致思维
  • 1:05:14 一鸣是怎样 push 大家追求极致的？

Part 3 创业的思考

• 1:06:05 为什么要从字节出来创业？
• 1:07:07 我们一直在思考：什么样的产品不会被模型吃掉？
• 1:09:36 简单介绍下 Lessie AI
  • 1:11:41 分享一下产品的推敲过程
• 1:18:08 从大厂到创业，需要的能力模型有什么不同？
• 1:20:47 灵魂拷问：如果字节也来做你们这个方向，你要怎么办？

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：Twilight Rush - 结冰水

当我们提到海外 AI 产品的时候，都会想到两款最成功的华人产品，就是 Heygen 和 OpusClip。

在前不久的一场活动中，我们就邀请到了曾在 OpusClip 负责增长产品、亲历了公司从 0 到 1 再到 100 整个增长周期的谢君陶，分享他在实践中总结出的增长经验。

他把每个阶段最重要的事、最常见的误区、踩过的坑和经验，都毫无保留地讲了出来。内容非常干货，也非常实在。

于是我们决定，把那场活动中君陶的个人分享，以及我之后的一些提问，剪成一期节目带给大家。

在前半部分，君陶从获客、转化、留存、洞察四个维度，提出了一套逻辑清晰、实战性极强的增长框架，也对许多创业者常遇到的核心问题给出了有理有据的回答。你将听到 Opus 内部最一线的实操，比如他们如何做增长、怎样和创作者合作、如何科学定价等等。

在后半段的问答中，我们还讨论了更多创业者关心的话题，包括增长团队该怎么搭建、小团队如何用低预算跑好 AB Test、在付费与定价上，还有哪些实用经验与策略等等。

聊下来，其实增长这件事并不是 rocket science，也没什么神秘的 secret sauce，很多时候就是需要在该做的地方，把事情做得更科学、更好，然后真的落地。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

43 号珍藏：谢君陶，OpusClip 前增长产品负责人，目前正在视频创作产品创业中

【时光机】

Part 1 获客

• 1:21 冷启动最先要想清楚的一个问题
• 2:25 你的第一批用户，应该是 Partners，而不是 Affiliates

• 3:43 产品该怎么做冷启动？
  • 3:52 当一个视频产品找到了 PMF，它就会自带破圈力

• 4:36 为什么必须与创作者形成利益共同体？

• 6:08 案例：OpusClip 成功冷启动的一大关键策略

• 6:57 常见误区：冷启动阶段，宣传不是铺得越多越好
• 7:26 去哪精准找到第一批种子用户和 KOL？

Part 2 转化

• 8:15 早期有效且确定性高的转化抓手：定价策略
• 9:30 产品调整定价的核心策略是什么？
  • 10:15 优秀示例 1：RunwayML
  • 10:58 优秀示例 2：Higgsfield
  • 11:42 总结：视频和创作者生态中的一大付费点

• 12:03 定价调整的关键经验

Part 3 留存

• 15:42 留存为什么是最重要的增长指标？一道简单的算术题
  • 16:25 高留存，是实现复利式增长的基石

• 17:18 那要怎么提高留存率？
  • 17:35 Stripe 创始人的一句话，点明了两条路径

• 19:02 怎么构建高效的用户反馈闭环？

• 20:02 案例：为什么 OpusClip 要花大成本去做好客服？

Part 4 洞察

• 21:45 怎样才能做到真·数据驱动？
• 22:09 应该优先做哪些 AB Test？
  • 22:56 付费弹窗是早期最简单、暴利的测试
  • 23:09 做 AB Test 的过程，也是理解用户 Aha Moment 的过程

• 23:39 哪怕在产品早期，也有很多获取用户数据的方式
  • 23:48 例 1：邮箱后缀
  • 24:15 例 2：已有用户的社媒账号
• 24:36 创业公司该如何规划在数据上的投入？

Part 5 Q&A 精选

• 27:20 怎样搭建增长团队？透露一下 OpusClip 的架构
• 30:52 做增长产品的过程，就是找到 PMF 的过程？
• 31:59 初创团队完全可以 0 成本快速跑 AB Test
• 32:50 案例分享：一个付费点抓得极准的产品
• 34:29 最好的 AB Test 不在于验证已有想法，而在于让你学到意料之外的事
  • 34:39 举例：我们通过 AB Test 测出过一个意想不到的机会点
• 35:44 绝大多数 AI 产品都有蛮大的涨价空间？
• 36:56 周费、月费、年费…付费模式到底该怎么选？
• 38:21 什么情况下该做付费测试？
• 40:11 增长团队怎么提效？分享一些好用的工具
  • 40:56 Pass Due Payment 是一个隐藏的留存金矿
• 42:32 OpusClip 过去几年最正确的决策
• 45:02 分享一些对 AI 视频市场的观察
  • 48:56 AI 视频产品最大的卡点是什么？

【节目中提到的公司/产品】

RunwayML、Higgisfield：AI 视频生成产品，是定价策略的优秀案例

Intercom：客服支持工具

Canny：用于结构化收集用户的功能需求

statsig：可帮助创业公司快速搭建 AB Test 基建的 SaaS 工具

Arcade Software：用于制作产品 Demo 的软件，是付费转化的优秀案例

Mintlify：可以用于搭建 Help Center，提升客服团队效率

Listen Labs：用户调研产品，曾进行大幅定价调整

Pixverse：君陶比较看好的 AI 视频产品

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：走过咖啡屋 - 千百惠

这期播客，我们邀请到了理想汽车高级副总裁、SVP——范皓宇。

皓宇的经历非常丰富：从工业设计起家，到手机、游戏、自媒体，再到今天的智能汽车。二十多年来，他跨越多个行业，亲历了中国过去二十年发展的黄金年代，也始终保持着一份理想主义和浪漫气质。

这期播客我们定下了一个很纯粹的目标——不聊理想的具体业务，而是纯聊产品、人生。我们从皓宇因为热爱文艺而选择来到北京聊起，在对话中，我们穿梭了二十多年的时空。

我们聊到他做了 25 年产品后的一些核心洞察：比如，在看似纷杂的经历中，他不变的底层能力和主线是什么？如何理解复杂的用户需求？以及，怎样做出一个「既要、又要、也要」的产品？

除此之外，我们还探讨了一些更有哲学意味的话题，包括如何面对数据与个人品味的冲突、 「有趣」与「实用」之间的矛盾该如何取舍，以及，理想主义和实用主义之间的辩证关系等等。

节目中，皓宇提到，许知远曾说他是一个纯粹的理想主义者。但我反而觉得不然——他身上既有脚踏实地的实用主义，也有热爱文艺、想改变世界的理想主义。正因如此，他才需要超出常人的意志力，在两者之间保持平衡，去实现那个「让世界变得更美好」的目标。

和皓宇两个多小时的对话里，我最受感染的，是他身上那种乐观与笃定。希望这期节目，也能让你感受到他那种黄金时代留下的精气神，并从中获得一点乐观与信念的力量。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

42 号珍藏：范皓宇，理想汽车高级副总裁、SVP

【时光机】

Part 1 浅忆黄金年代

• 2:10 一个文艺青年的自白：为什么总有人向往和留恋北京？
• 5:32 为什么最早一批互联网创业者如此理想主义、充满精气神？
• 9:10 创业的黄金年代是怎样被造就的？
  • 9:19 原因一：中国在过去二十年经历了三重变迁
  • 10:32 原因二：人的流动

Part 2 二十五年的产品和用户观察

• 13:56 分享：自己最满意的一次产品设计
• 14:38 做游戏、做自媒体、做产品…看似纷杂的经历背后，共通的底层能力是什么？
• 18:20 为什么做产品不能一味依赖数据反馈？
• 21:07 如何平衡产品的「有趣」与「有用」？
• 21:46 Maker、User、Designer 的三角关系
  • 22:24 工业化如何分离了 Maker 和 User？
  • 22:39 以苹果为代表的产品又怎样分离了 Designer 和 Maker？
  • 22:48 AI 出现后，这三者的关系还会怎样变化？
• 26:15 如何理解用户、做好大众产品？
  • 27:20 一二线城市与下沉市场的用户需求有什么不同？
  • 32:26 过去几十年间，中国用户不变与变化的需求分别是什么？
  • 36:06 大众的审美和品味，其实一直在提升
• 37:14 注入鸡血！在中国做产品，是一件幸福且充满希望的事

Part 3 产品哲学

• 39:42 品味的本质
  • 42:03 当数据反馈与品味发生冲突时，该怎么办？
• 45:46 在不确定与逆境中，如何坚定地持续创造？
• 47:47 实用主义是理想主义的前提？
• 48:31 做产品怎么实现「既要又要」？
• 52:35 做软硬件产品的异同
• 53:43 如何找到真实的用户需求？
• 56:22 产品人与用户之间的三种关系：神、仆、友
• 59:54 最想分享的产品哲学：衡量好产品的「四个声音」
• 01:03:18 在 AI 时代，Maker、User、Designer 之外还会诞生一个新角色？
• 1:06:22 「有趣」可以被设计吗？为什么？
• 1:09:16 做产品一定不能只讲逻辑？
• 01:16:16 如果「有趣」与「有用」必须二选一，该如何取舍？
• 1:17:47 为什么 AI 会逼迫组织发生端到端的自我革命？

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 片尾：New Boy - 朴树

我一直认为，在 AI 时代，组织形式的重要性被大大低估了，但长远来看，它很可能成为创业公司最核心的竞争壁垒。因此，我最近一直在和各种人探讨 AI 时代的组织形式。

在上期和 Mercor 首位中国员工虞快的对谈中，我们也曾聊到过这个话题，但没来得及深入展开。于是，我又请来了一位在湾区创业的朋友——Palona AI 的联创任川，和虞快一起做了一场活动，继续探究硅谷最先进的组织形式。

Palona AI 是少数在思考、真的在实践 AI Native 组织形式的公司，而且成立后不久，他们就把 AI 全面嵌入了研发流程中（比如他们 90% 的代码都是 AI 写的），运转效率很高。在这次的活动中，任川毫无保留地分享了他们打造 AI Native 工程团队的核心经验，对国内创业者极具参考价值，所以我们决定把他的分享剪出来，尽快分享给大家。

在本期节目的上半段，任川从工作流、人才、组织三个维度，总结了一套可复制的实操经验。下半段则是现场交流，其中不乏很多好问题，比如怎么筛选真正会用 AI 的人、如何招到并留住顶尖人才等等，也很精彩。

刚听完任川的分享时，我有点感慨也有点兴奋：这场分享的听众，或许正在见证新时代组织形式的诞生与变革。虽然这句话听起来有点大哈哈，但这确实是我当时最真实的感受。所以，也希望这期节目能给大家带来一些启发。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

41 号珍藏：任川，Palona AI 联合创始人，前 Google、LinkedIn 工程师

【时光机】

Part 1 用 AI 重构研发工作流的经验

• 3:51 一个例子：AI 如何远不止十倍地提效？
• 5:55 ① 默认由 AI 承担所有研发工作
  • 7:00 分享几个亲测好用的工具
• 8:18 ② 只要有 SOP，就没有 Claude Code 无法完成的任务
• 9:36 ③ 反直觉经验之减少人与人之间的交互

Part 2 AI 时代最需要什么样的人才？

• 10:51 ① 人是 Context Provider
  • 11:00 一个重要的观念转变：应该是人为 AI 提效，而不是反过来
• 12:33 ② 做 Fast Learner，快速掌握「最少必要知识」
• 13:27 ③ 每个人都是为最终结果负责的 Builder

Part 3 AI Native 的组织与分工

• 14:37 怎么分工更高效？
  • 15:34 为什么工程师也应该去跑客户？
• 16:16 工程团队和其他团队怎么配合？
• 17:56 未来的组织结构可能什么样？怎么留住核心人才？

Part 4 Q&A 精选

• 19:49 我们 20 人的团队，没有一个全职的 PM
  • 20:47 未来可能没有 Engineer，大家都是 Builder
• 24:22 硅谷对 AI Native 的组织形式形成共识了吗？
• 26:09 大厂很难转型成 AI Native 的组织形式？
• 28:59 AI 有能力处理复杂的历史代码吗？
• 30:51 AI 还可以重塑什么工作流？
• 31:55 该如何打造 AI Native 的组织形式？
• 33:07 如何筛选出真正会用 AI 的人？分享两个方法
• 36:27 怎么衡量 AI Code Review 的效果？
• 39:54 不同阶段的公司分别需要设立什么样的岗位？
• 43:57 怎样招到并激励 AI 人才？

【任川在节目中提到的工具&文章】

CodeRabbit：AI Code Review 工具，可以把一次代码审查的时间从 1-2 天缩短到 10 分钟

Linear：AI 项目管理工具，在其中创建任务后，可自动分配给 AI 生成代码

Devin：华人团队开发的 AI 编程工具

incident.io：日志分析与告警工具，可覆盖近一半的运维工作

刘小排公众号 @刘小排r：大家可以去其中学习下他使用 Claude Code 的方法

文章《「全职员工」的消逝与「合伙人」及「小时工」的崛起》：zhuanlan.zhihu.com

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：9 月 13 日，我们会请到虞快和 Palona AI 联创任川办一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

这次硅谷之行，我的一大收获就是认识了 Mercor 的首位中国工程师（节目录制时也是全司唯一的中国员工）虞快。

Mercor 是上半年硅谷最热的创业公司之一。

它最初在大众印象中是一家 AI 招聘平台，但很快转型为直接与 Scale AI 等竞争的数据标注公司。

这次转型，使得 Mercor 在短短 11 个月内就实现了年收入 1 亿美金，估值也迅速攀升至 20 亿美金。

也正是这次转型，再次激起了我对 Mercor 的好奇：它究竟是一家怎样的公司？它相比于 Scale AI、Surge 等玩家的核心竞争力又是什么？

在这期节目里，前半段我请虞快从内部人的视角，带我深入了解了 Mercor 的定位、业务流程、商业模式以及高速增长的原因等。后半段，我们则聊到了如何做出聪明的职业选择、硅谷创业公司的真实氛围、以及对识人用人的思考等等。

节目的最后，虞快还现场出了两道 IQ 思考题，也欢迎大家和我一起挑战 ；）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

40 号珍藏：虞快，Mercor 首位中国工程师（节目录制时也是全司唯一一位中国员工），前金融科技独角兽工程总监，Google、Two Sigma、Citadel 工程师

【时光机】

Part 1 Mercor 的业务

• 1:57 AI 招聘？数据标注？Mercor 到底是做什么的？
• 03:05 为什么 AI Labs 不用 Scale AI、Surge，而选择 Mercor？
• 05:37 Mercor ToB 的商业模式是怎么跑通的？
• 09:01 拆解 Mercor 的产品和业务流程
  • 09:06 ① 获客
  • 10:00 ② AI Interview
  • 10:52 ③ 匹配和验证
• 13:05 在 Mercor，你甚至能看到时薪 400 刀、推荐费 5000 刀的岗位（疯狂心动…
• 15:48 为什么 Mercor 的客户都很愿意花钱？
• 16:49 Meta 收购 Scale AI 的意图是什么？一些个人猜测
• 19:50 从 AI 招聘到数据标注，接下来 Mercor 的故事还能往哪走？
• 21:33 国内有可能复制出一个 Mercor 吗？
• 22:40 数据标注市场还有多大的增长空间？

Part2 职场智慧与识人之道

• 24:22 什么样的创业公司才值得加入？
• 27:07 Mercor 招 PM 最看重什么？
• 27:48 国外更容易出现年轻有为的创业者？为什么？
• 30:21 美国人的 sales 和 marketing 能力是怎么训练出来的？
• 30:47 Mercor 高速增长的秘诀：快
  • 31:38 决策要快，但决策的对错不重要？
  • 32:25 执行要快，增长是驱动团队的第一要素
• 33:03 美国创业公司其实比国内的更卷？
• 35:20 分享一些招人的标准
• 36:42 怎么判断一个人是否聪明？
  • 37:21 示例：如何一秒钟学会一个新概念？
  • 39:58 欢迎大家一起来挑战两道 IQ 题！
• 46:23 我从 Google 学到了什么？
• 47:23 到底该去什么样的公司？一个选工作的 tip
• 47:58 未来 AI 公司的组织形态会是什么样子？

【活动预告🥳】

9 月 13 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

这又是一期录制于硅谷的节目。

差不多半年前，我来美国和莫傑麟聊了一期「东升西落」的市场叙事。彼时，DeepSeek 和 Manus 刚刚点燃了国内市场的信心和热度，也一度让美股跌入深坑。

半年过去，市场再次风云变幻：美股落了又升、GPT-5 发布、Agent 热潮冷却、以 Meta 为代表的大厂开启抢人大战……于是我又拉上莫傑麟，复盘过去半年硅谷和市场的新变化。

节目中我们聊出了一个核心结论：

AI 正在进入一个全新的提速周期，但叙事的核心指标已从「Scaling Law」转向了「Token 消耗」。这意味着行业竞争正在从比「谁的模型更聪明」，转向拼「谁能把已有智能用得更好、更快、更省」。在这个趋势下，Infra 将成为下一个主战场，整合将成为关键词。

除此之外，我们还聊到许多值得反复咀嚼的话题，比如：英伟达还能涨吗？散户在这轮波动中扮演了怎样的角色？当前这波 A 股到底算不算牛市？国内外一二级市场的热点有什么不同等等。

最后，莫傑麟团队最近在做一个叫 WhatIf 的项目，希望把更多投研经验与 AI 实践结合起来。他们定期组织商业和投资的 Panel 讨论，如果你对中国和美国 AI 基础设施和应用公司研究有持续稳定的视角，且对宏观/二级市场策略感兴趣，可以在公众号「WhatIf Ideas」中提交注册信息，通过后加入讨论日历名单。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

九号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者

【时光机】

Part 1 AI 发展的新共识

• 00:59 硅谷 AI 大转弯，Token 消耗成第一指标？
• 4:17 模型并没有更聪明，但为啥 GPT 的日活和使用时长还在涨？
• 6:21 不讲 Scaling Law，是不是意味着大家不再预期 AGI 了？
• 07:31 GPT-5 就没想和其他模型拼智商
• 9:28 模型和应用的分工发生了什么变化？
• 12:33 为什么我们不希望大模型也来做应用？
• 18:56 今年有哪些亮点的应用方向？
• 22:14 我们已经没有太多工具可以去评估模型的好与坏了
• 23:42 GPT-5 标志着 AI 竞争将进入国内创业者的舒适区？
• 26:26 Infra 优化可以拆分为 4 层
  • 27:05 简评两家推理加速公司：Together AI & Fireworks
  • 28:53 应用层 Infra 的核心竞争力是什么？

Part 2 硅谷市场趋势复盘

• 33:13 英伟达还能涨多久？
• 38:09 该出现的 Infra 软件已经出现得差不多了？
• 39:08 Google 和 Meta 最值得研究的点分别是什么？
• 40:31 2025 的 FOMO 情绪不减反增，且已经从「抢卡」延伸到了「抢人」
• 44:00 为什么说 AI 是美国市场上唯一的「泡沫」？
• 46:57 支撑英伟达估值的逻辑发生了变化
• 48:52 接下来值得关注的两件事：
  • 48:59 ① Meta 砸钱招人有用吗？
  • 49:20 ② AI 应用的真需求在哪？
• 54:48 这波 A 股到底是不是真牛市？怎么判断？
• 56:38 散户是这轮波动中非常值得研究的变量
• 59:59 A 股很难建立正反馈的闭环
• 1:03:31 美股三家值得持续关注的公司：Reddit、ServiceNow、Figma
• 1:08:41 哪类 AI 公司能在一级市场拿到最夸张的估值？
• 1:12:20 国内一级市场的两大趋势
• 1:13:38 42章经接触的创业者普遍会遇到什么问题？
• 1:15:51 Vibe Coding 会带来「一人公司」的繁荣吗？
• 1:18:13 我们年初关于 AI 发展的预测，正在逐步被验证：为什么我们对 25 年 AI 极度乐观｜AI 年终复盘

【Reference】

• Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent｜对谈 Sheet0 创始人王文锋
• 从 E2B 到 Browserbase，Agent Infra 新热点中有哪些大机会？ | 对谈 Grasp 创始人雷磊
• 关于 AI Infra 的一切 | 对谈阶跃星辰联创朱亦博

莫傑麟 @42章经 播客回顾：

• 世界怎么就「东升西落」了？聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮｜对谈莫傑麟 2025.3.22
• 上半年 AI 市场有多差？别刚起跑就想冲刺 | 我答莫傑麟 2024.7.14
• 英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟 2024.3.2
• 为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 2023.12.3

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：8 月 16 日，我们会办一场线上活动，嘉宾是 Luma AI 模型产品 Lead 戴高乐、爱诗科技联创谢旭璋、前 OpusClip 增长产品负责人谢君陶，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

本期嘉宾朱亦博可以说是国内最懂 AI Infra 的人之一。

从微软、字节 AI Infra 负责人到谷歌、再到阶跃联创，他的职业经历几乎和 AI Infra 的发展并行，如他所说，贾扬清、李沐等人可能是 AI Infra 的开路者，而他则是紧随其后的第二批从业者。

在这期播客中，亦博不仅分享了 AI Infra 的底层认知，也讲了很多行业的内幕故事与实战细节。我们从最基础的 AI Infra 定义聊起，解答了其在模型表现中的作用、重要性，也揭示了“优化指标”的意义与评判标准，并讨论了行业现状和未来发展等等内容。

听完这期，你可能会意识到：在大模型时代，AI Infra 不只是「降本」的后台支持，也是决定一家 AI 公司能走多远的核心战斗力。

BTW：阶跃最近刚刚开源了推理效率更高的基模 Step 3（github.com），亦博自己的团队也在招人中，感兴趣的可以联系邮箱：recruiting@step.ai

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

39 号珍藏：朱亦博，阶跃星辰联合创始人，前字节 AI Infra 负责人，也曾在微软、Google 任职

• 1:07 AI Infra 的定义
• 2:49 贾扬清、李沐是 AI Infra 的第一批人，我属于第二批
• 4:13 为什么说 Infra 迎来了一个新的 Google 级别的机会？
• 6:21 移动互联网 vs 大模型时代：两代 Infra 有什么异同？
• 7:38 算法人可能「只有 2 年的保质期」，Infra 更吃经验
• 8:40 怎么衡量 AI Infra 的好坏？几个关键指标
• 10:09 该不该、该怎么投入 Infra？一笔很好量化的 ROI 账
• 11:20 面对云厂商和模型公司的挤压，第三方公司的突破口是什么？
• 14:17 对 Infra 人的一句忠告：要么深入模型、要么深入硬件
• 16:15 AI Infra 对模型效果到底有多大的影响？
• 17:45 DeepSeek 能冲出来，一大原因是选对了优化目标
  • 20:04 阶跃现在最重视的优化目标是什么？
• 22:06 Infra、算法、数据团队之间该怎么配合？有关组织架构的心得体会
• 28:41 做 AI Infra 最大的阻碍是什么？
• 30:16 模型范式不会那么快革新，但多模态可能是一个突破口
• 32:29 简评几家硅谷当红 AI Infra 公司
• 34:15 第三方 AI Infra 的创业机会在哪里？
• 36:35 我们想提升国产卡的竞争力，哪怕只有一点点
• 39:28 介绍一下阶跃新发布的视觉推理模型
• 46:30 DeepSeek 做得好，就是因为梁文锋懂 Infra？
• 47:54 一些业内真实的踩坑案例
• 55:13 给 Infra 从业者的一些建议
• 55:43 《The Bitter Lesson》的含金量还在上升

【活动预告🥳】

8 月 16 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

最近，AI 创投圈接连出现了两起引人关注的收并购事件：智元机器人买入上市公司控股权、Windsurf 宣布被收购。

收并购，似乎正越来越频繁地出现在创业者的视野中。

相信大家对收并购这个词并不陌生，但未必了解其背后的资本逻辑，我们也一直对并购的运作方式有很多好奇之处。因此，本期节目我们请到了一位有十多年经验的资深并购投资人来一起聊聊收并购这件事。

本期节目中我们聊到了智元近期的资本动作、并购基金与 VC/PE 的核心差异、一名优秀的并购投资人需要具备哪些关键能力，以及一桩复杂交易如何真正落地等。节目的最后，我们也请立阳从他的视角，给 AI 创业者分享了一些关于收并购的实用建议。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

38 号珍藏：张立阳，云磬投资创始人，有十五年的并购经验。此前，他曾先后任麦肯锡公司的战略分析师、中信资本的执行董事，及 TPG 亚洲基金的董事总经理。

【时光机】

• 1:27 当我们说并购的时候，到底在说什么？
• 6:54 为什么很多一级市场的人开始做二级市场？
• 7:59 智元到底是不是在「借壳」？
• 10:11 做并购和做 VC/PE 的核心区别是什么？
• 12:14 并购是一件概率高、赔率低的事情？
• 15:04 并购投资人就像工程师，要通过财务模型拧紧每一颗螺丝
• 17:55 为什么很多并购基金喜欢把上市公司私有化？
• 19:27 并购的最大价值：通过改变生产关系解放生产力
• 20:59 并购通常都会管理层大换血吗？
• 28:25 找项目的两个流派：行业覆盖 V.S. 抓结构性机会
• 29:56 做 VC 是投梦想，做并购是盘生意
• 32:12 怎么协调各方复杂的利益关系？
• 36:13 一个案例：一场极限施压的伦敦闪电战
• 37:58 在顶尖 MBA 项目中学到的谈判技巧
• 44:51 做并购最关键的两件事
• 45:53 追 Alpha 就像气宗，追 Beta 则像剑宗
• 48:00 未来，并购在中国可能会怎么发展？
• 49:19 给 AI 创业者的几点收并购建议

【Reference】

• 《门口的野蛮人》
• 单伟建《金钱博弈》（Money Games：The Inside Story of How American Dealmakers Saved Korea's Most Iconic Bank）

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

本期节目录制于一次内部分享活动。因为我们每天都在找人、聊人，于是请来了在 BD 方面颇有经验的 Angie，分享她的一些方法和心得。

坦白讲，起初我们有点犹豫到底要不要发布这期播客，因为担心内容听起来比较“功利”，但最后还是决定放出来——因为只要你需要与人打交道，无论是找合作方、组建团队，还是建立一个更高效的社交网络，这些方法都非常实用。

在这次分享中，Angie 提供了一整套 BD 框架：从如何确认线索、获取转介绍、建联，到如何增信、促成转化和实现长期经营，她一一拆解了每个关键环节背后的策略与思路，我也在一些问题上有所补充。

其实，所有行业最后的本质都是 BD，世界本身也是一场大的 Sales。当我们掌握了 BD 的核心方法，也就拥有了与人建立连接、达成合作、共同前行的能力。

当然，技巧只是起点。希望我们都可以在日常实践中不断积累势能，慢慢从一个自下而上的链接者，变成一个拥有影响力的构建者。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

37 号珍藏：戴安琪，某科技家办副总裁，前36氪出海创始团队，科技&跨境出海 super node

Part 1 线索确认和转介绍

• 00:49 明确客户画像和渠道画像，是一切的起点
  • 1:04 目标客户可以从哪找？
• 5:21 思考题：你能脱口说出自己最牛的 1-3 点吗？
• 5:55 BD 分两种：① 专业型 ② 人格魅力型
• 6:47 要善用平台的杠杆、精准提炼你的机构价值
• 8:15 怎么筛选出一个靠谱的转介绍人？

Part 2 怎么成功建联？

• 9:30 「你是不是一个 likeable person」这件事很重要
• 11:19 找人不仅靠努力和运气，也需要运营 sense
• 11:54 把废话说好是一项非常牛的技能
• 12:41 沟通中最消极的反应是不说话，任何其他反应都能给你带来机会
• 13:58 想在线下约到重要客户？装熟 + 积极主动 + 坚持不要脸
• 15:24 怎么才能把废话说好？
  • 17:46 对于有好奇心、爱学的人来说，任何事情都是素材和课堂
  • 18:55 一个让对方舒服的聊天框架：5 分钟闲天 + 45 分钟对方关心的事 + 10 分钟自己的需求
  • 19:31 关于聊天的节奏感

Part 3 增信

• 20:26 任何细节都可以为你增信，包括你的微信头像
• 21:04 真诚是必杀技，不要在拿过更大结果的人面前耍小聪明
• 23:24 比较厉害的人都是理性判断、感性决策
• 24:34 做 BD 也需要动线设计，要在关键节点释放情绪价值

Part 4 转化

• 25:29 成功转化的核心：需求匹配 + 关系到位
• 27:46 把长期主义纳入每一次 BD 的微决策
• 29:39 只有当你知道自己想要什么时，别人才知道该怎么帮你
• 30:22 世界本身就是一场巨大的 Sales

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：6 月 21 日，我们会请到雷磊和 Gus (Memobase & nano-graphrag 作者，solo 项目 GitHub 获 5000+ Star) 办一场线下活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

Agent 赛道自今年年初被 Manus 引爆以来，热度持续了好几个月。有非常多各种方向和概念的 Agent 项目已经拿到融资，而很多人也已经开始思考：

下一波机会，会出现在哪里？

我们看到的可能性之一，就是 Agent Infra。

原因在于，如果未来真的会有万亿个 Agent，它们将不再只是「工具本身」，而会反过来成为无数软件的「终端用户」。而由于 Agent 和人类的行动模式存在本质区别，我们很可能需要重新设计整个 AI-Native 的软件体系，从代码环境、浏览器，到各种工具，全部为 Agent 重写一遍。

于是本期节目，我们请来了 Grasp（一款给 Agent 用的浏览器） 创始人雷磊，一起聊聊他对 Agent Infra 的观察与思考。我们讨论了「给 Agent 做产品」与「给人做产品」在底层逻辑上的差异、Agent Infra 的两大明星项目 E2B 和 Browserbase，以及这个领域未来可能出现的创业机会等等。

Grasp 现已开放 waiting list 申请：https://getgrasp.ai，即将内测。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

36 号珍藏：雷磊，Grasp、AirCode 创始人，连续创业者，前字节开发者平台轻服务产品负责人，超过十年开发者领域经验

【时光机】

• 1:03 Agent 热潮之后，下一波机会可能是 Agent Infra
• 3:55 未来应该是「人为 Agent 服务」，而不是「Agent 为人服务」？
• 6:17 人与 Agent 的核心区别
  • 6:22 ① 工作范式：人是单线程，而 AI 是多线程
  • 7:23 ② 责任与安全边界：人可以对自己的行为负责，但 AI…
• 10:49 Agent Infra 产品最关键的是什么？
• 13:03 被 Manus 带火的 E2B 到底是个啥？
• 15:02 虚拟机、云、沙盒、E2B 的关系是什么？
  • 15:54 Agent 产品一定是在云端运行
  • 18:35 云厂商就像「地产商」，而 E2B 类产品是「装修商」
• 21:02 什么团队适合做 E2B 这样的产品？
• 26:49 Agent Infra 产品 = 给 Agent 用的 SaaS
• 28:32 海外当红的 Browserbase 又是做啥的？
• 31:48 给 AI 用的浏览器 V.S. 给人用的浏览器有哪些区别？
• 35:55 Agent Browser 的三层架构：Runtime + Agentic + Knowledge
• 42:40 为什么说今天的 Browser Use 很像 23 年的 AI Coding？
  • 44:35 二者都还有上千亿美金的市场增长空间
• 47:46 Agent Infra 还有哪些值得重做一遍的机会？
• 49:04 一个迷思：有没有可能 AI 根本就不需要人类的反馈？

【活动预告🥳】

6 月 21 日，我们会办一场线下活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

在去年那期播放量超 10w 的节目《这个世界变难了，我们该如何应对？》中，津剑从信号学的角度拆解了这两年世界变化的本质，给很多人带来了一个全新的思考万事万物的视角。而针对世界的新变化，津剑也在一年后为我们带来了他升级后的思考。

这期节目的前半小时，你会听到津剑在我们线下活动中的个人分享。他从「频率与频谱」的角度出发，解释了这个世界为什么在加速分化？注意力机制为什么人类最重要的特质之一？ 为什么说 Agent 其实是一场感知革命？人类在 AI 时代的核心价值又是什么？节目的后半段，则是我和津剑的双人对谈。我们讨论了一些更具体的问题，比如怎么判断一个方向值不值得坚持？未来 5 年 AI 可能会发展成什么样等等。

希望这期听完之后，我们都能更好地重建自己的注意力系统。

After all. Attention Is All We Need.

绿洲也在制作自己的播客节目《信号与噪声》(链接：www.xiaoyuzhoufm.com)，诉说更多关于生命力的故事，欢迎大家订阅关注！

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

1 号珍藏：张津剑，绿洲资本合伙人

【时光机】

Part 1 单人演讲《投资中的频率与频谱》

• 1:15 2025 年，世界在加速分化
• 1:20 分化的背后是注意力的失控
• 2:43 注意力是大脑进化出的主动滤波器

• 6:20 顶级企业家有一个共同特点——专注
• 9:12 拉尔森效应与世界的啸叫
• 11:33 这个时代的机会在变多，而不是变少
• 11:59 如何重建注意力机制？
• 15:26 作为一个多模态大模型，人类能感知到的世界是真实世界的 1/10^9

• 21:48 Agent 是一场感知革命，AI 能处理的模态和频谱理论上是无限的
• 25:27 从以「人」为中心组织工作，到以「AI」为中心组织工作
• 28:49 Wishful thinking 是一种懒惰
• 30:03 人类因为自身的有限性而进化出了审美 ，这也是 AI 时代人最核心的价值

Part 2  双人对谈《人的有限与无限》

• 33:58 怎么找到真正值得注意的事，并坚持下去？
• 40:17 绝症面前，人会改变自己，还是接纳自己？
• 42:39 分享两个提高决策力的方法
• 43:48 区块链与 AR&VR 被低估了
• 47:06 未来 5 年，人 和 AI 之间的关系可能会发展成什么样？
• 49:01 工业革命：体力→智力，AI 时代：智力→心力
• 50:53 未来的智能会像今天的电一样
• 51:54 什么是新时代的「家电三件套」？
• 53:10 分化世界下，普通人还有机会吗？

【Reference】

张津剑 @42章经 系列回顾

播客

世界好像变难了，我们该如何应对？ 2024.5.26

投 AI 最猛的人  2023.7.30

文章

投资中的节奏与结构 2023.6.18

投资中的周期与载波 2021.3.14

投资决策中的信噪比 2020.2.23

投资中的信号与噪声 2018.12.2

（谢谢到场的每一位朋友！）

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：5 月 31 日，我们会请到东旭办一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

PingCAP 在前些年最被大家熟知的可能就是其非常高的估值，经常被 challenge 的则是其商业化的收入。而这两年很多人不知道的是 PingCAP 的国际化业务发展得异常好，且已经有了非常高的海外年收入。

23 年我曾经请云启资本的陈昱分享过他投资 PingCAP 等知名公司背后的逻辑。在那期播客中，陈昱说他投资 PingCAP 的重要原因之一是发现他们团队有野心（选择了分布式数据库这个难度极高的方向）、且有实现野心的潜力（三个联创都是技术背景，代码写得很扎实）。

两年过去，很开心今天终于能和 PingCAP 的联合创始人兼 CTO 黄东旭面对面聊天，听他亲口讲述这家估值 30 亿美金的数据库创业公司从 0 到 1 的实践和思考。

在这期播客中，东旭坦诚分享了他们踩过的非常多的坑。我们聊到了 PingCAP 在发展过程中的关键决策、开源项目的运作逻辑与商业化策略，以及中国团队在海外市场的落地经验和商业化探索过程。此外，他也从他的视角聊到了很多关于 AI 的观察和思考。

和他聊的时候，还意外得知原来他是一个弹吉他和贝斯、玩合成器的音乐爱好者，这个爱好，也是他创业十年来保持身心轻盈的重要原因之一 ；）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

35 号珍藏：PingCAP 联合创始人、CTO，PingCAP 最新公开估值已达 30 亿美元

【时光机】

Part1 PingCAP 从 0 到 1 的发展历程

• 1:21 PingCAP 到底是做什么的？—— 一个装数据的魔法杯子
• 6:55 PingCAP 十年来最关键的四个决策
  • 7:10 ① 开源
  • 7:30 ② 选择了关系型数据库这个难度最大、但期望最高的方向
  • 8:37 ③ 做全球化
  • 9:09 ④ 转型云服务
• 9:52 为什么 15 年还能长出一个数据库巨头？
• 12:58 为什么在商业化没做起来时，公司就能有 30 亿美金的估值？
• 18:47 商业化的摸索过程

Part2 关于国际化的经验和思考

• 24:32 一个真·国际化的公司应该具备什么样的心态？
• 27:51 怎么判断自己的公司是不是真的做到了国际化？
• 32:33 在国际化的过程中，我们可踩过太多坑了…
• 34:03 先做美国市场是一个事半功倍的选择
• 34:49 这波 AI 创业者中我最看好 Day 1 就搬去美国的那一批
• 36:51 想融入当地环境？先招个本地销售，然后跟着 ta 一起跑客户
• 40:34 出海没有捷径，我过去十年尝试的所有花活基本上都失败了
• 43:57 出海华人创业者，第一容易高估语言障碍，第二容易高估商业化难度
• 45:23 一些关于 AI 的观察和思考
  • 45:53 营销被大大低估了！不存在什么「酒香不怕巷子深」
  • 46:42 AI 还缺一个通用的 sharing memory layer
  • 49:26 我个人很看好企业服务端的机会

【Reference】

• Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent｜对谈 Sheet0 创始人王文锋
• 揭秘 Minimax、Zilliz、PingCAP 背后的投资逻辑 | 对谈云启合伙人陈昱

【活动预告🥳】

5 月 31 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：5 月 24 日，我们会请到丁丁和 Fellou 创始人谢扬办一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

像 RL 这个概念一样，Benchmark 和 Evaluation 也是做 AI 的人经常挂在嘴边的词，但到底该怎么理解这个概念，该如何正确的设定这些问题和数值呢？

正巧前不久 OpenAI 研究员姚顺雨的那篇《AI 即将进入下半场》特别火，他核心讲的就是「我们当下已经进入了 AI 的第二阶段——从解决问题转向定义问题，评估的意义会超过训练本身。而这其中，评估最关键的不是设置更难的基准测试，而是要在实际落地的场景中重新设计一套实用的评估标准」。

所以这期我们请到了前 Kimi 产品经理丁丁，从她在大模型公司一年多的实践经验出发，请她分享些对于 Benchmark 和 Evaluation 的思考，相信大多数人听完这期都会对这些概念有更深的理解，也可以开始自己设定一些评估问题和标准了。

P.S. 丁丁之前曾在微信做过 5 年的搜索产品，也在美团做过策略产品，所以在节目最后她也分享了一些从古典产品转型 AI 产品经理的心得。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

34 号珍藏：丁丁，前微信、美团、Moonshot 产品（负责 Kimi App）

【时光机】

• 1:27 进入 AI 下半场，「重新定义 Benchmark」比「刷榜提分」更关键
• 3:23 回顾 AI 上半场，国内大模型公司的发展重心历经了哪些变化？
• 5:51 一味追求 DAU 是一种偷懒的经验主义
• 7:07 数据固然重要，但更多的用户数据 ≠ 更好的模型智能
• 9:28 如果你是梁文锋，你要不要承接这波泼天的用户？
• 9:59 Evaluation 和 Benchmark 是拉开模型差距的一大关键
• 14:40 对于没有标准答案的问题，该怎么制定 Benchmark？
• 17:55 怎么衡量 Benchmark 的好坏？
• 22:14 创业公司的 Benchmark 有多少道题比较合理？
• 22:38 能通过高频的用户 Prompt 反推出一套 Benchmark 吗？
• 24:23 让模型「突出长板」好，还是「全面均衡」好？
• 25:42 以 C.AI 类产品为例，示范一下该怎么设计 Benchmark
• 29:28 Benchmark 是团队的核心机密，算法同学都不应该告诉
• 30:07 AI 产品经理和古典产品经理有什么异同？
• 31:49 怎么更好地理解模型边界？
• 33:38 未来每个人都要具备全栈能力
• 35:38 做微信产品积累下来的 knowhow
• 39:52 分享一些招 AI 产品经理的标准

【Reference】

• OpenAI Agent Researcher 姚顺雨的最新博客内容，探讨了 AI 发展的「下半场」：ysymyth.github.io
• 一个顶级 AI 产品经理的自我修养 | 对谈光年之外产品负责人 Hidecloud

【活动预告🥳】

5 月 24 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：4 月 26 日，我们会请到 sheet0.com 创始人文锋做一场线下活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

关于 Agent 这个话题，我自己有一些核心在思考的问题，相信这些也是很多人同样会有疑问的地方，这期播客中我们就这些问题展开了讨论，并基本得到了一些答案：

1）怎么定义 Agent，Agent 最重要的是什么

2）今天的 Agent 和两年前的 Agent 的区别是什么

3）如何简单快速理解 Function Call，Coding Agent，MCP，A2A，Computer Use，Browser Use 等概念

4）不同方式的区别是什么，有什么优劣之分吗

5）怎么看通用 Agent 和垂直 Agent 的区别，终局是什么

6）AI Coding 和 Agent 最终会是一件事吗，或者二者会有什么关联

7）Workflow 和 Agent 的区别和终局

8）RL 这件事在 Agent 里的重要程度是什么，一家公司（尤其是做 Agent 的创业公司）到底该如何使用 RL

9）大模型自身的 Agent 比如 OpenAI Operator 和其他应用产品的区别是什么，最终市场形态会怎样

10）如何快速判断一家 Agent 公司做得好不好

另外，在整段讨论中，本期嘉宾文锋基于长时间对 Agent 的研究和实操，还提出了很多理解和分析 Agent 的框架和关键要素，以及在接近结尾部分留下了让我非常有启发的一句话：AI Coding 是大模型的灵巧手。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

33 号珍藏：王文锋，Agent builder，sheet0.com Founder & CEO，连续创业者，有近十年 AI、Data Infra 产品设计和 Coding 经验。sheet0.com 已开放 waiting list 申请，即将内测。

【时光机】

• 00:47 Agent 三要素：LLM、Context、Tool Use
• 1:17 这波 Agent 和过去两年的区别是什么？
• 2:30 怎么理解 Agent 中的 Context？
• 4:21 快速理解 Tool Use 的不同方案
  • 4:40 代码调用支线：Function Call、MCP、A2A 之间的区别是什么？
  • 6:35 模拟人类支线：浏览器是大模型能调用的最重要的工具
  • 7:07 两条支线各有优缺点，也可以混合起来
  • 10:27 Manus、Devin、Genspark 各用的什么方案？
  • 12:25 Browser Use 的核心价值是给用户提供「安全感」
• 14:19 AI Coding 和 Agent 最终会殊途同归吗？
• 16:15 Agent 的终局会走向通用还是垂直？
• 17:17 脱离了 RL，Agent 就不成立了
  • 19:15 所以 Agent 创业公司该如何使用 RL？
• 22:54 一个非共识理解：聊天框 + 场景推荐 UI 界面就是最好的交互形态
• 31:54 Sheet0 是一个怎样的 Agent 产品？
  • 34:15 怎么把任务执行的准确率做到了 100%？
• 35:39 Workflow 会被 Agent 颠覆掉吗？
• 36:49 不同 Agent 的核心区别是什么？
• 39:05 AI Coding 是大模型的「灵巧手」
• 41:41 Agent 有两大「信任」命题
• 44:22 分享一个预测 Agent 未来发展的思考框架
• 47:33 如何快速判断一家 Agent 公司做得好不好？

【Reference】

文锋推荐大家都读一读强化学习之父 Richard Sutton 的《Reinforcement Learning：An Introduction》

【活动预告🥳】

4 月 26 日，我们会请到文锋做一场线下活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

当 AI 预训练的 scaling law 开始放缓，强化学习 (RL) 接过接力棒，拉出了一条漂亮的第二曲线。

在当下的 Agent 热里，有 RL 能力的团队，也是最被看好和押注的。

但很多人对 RL 都没有一个足够清晰的理解，包括我自己。

所以这期我们请到了国内 RL 领域的专家、清华大学交叉信息研究院助理教授吴翼，来讲讲 RL 的原理到底是啥、RL+LLM 的路径是怎么发展起来的、目前存在哪些非共识、未来还会怎么演变等等（聊完感觉像上了一堂免费大师课）。

而且聊着聊着，我们发现，人生就是一个 RL 的过程，区别是 RL 有明确的奖励函数，但是人生没有。可能如吴翼教授所说，我们首先都要以一种「最大熵」的方式去主动和不确定的世界交互，才能找到自己的奖励函数，优化自己的人生曲线。

最后，吴翼教授的团队最近开源了一个 RL 框架 AReaL-boba，在 SOTA 7B 上跑出了 AIME24 61.9 的分数，也欢迎大家去 GitHub 关注。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

32 号珍藏：吴翼，清华大学交叉信息研究院助理教授，前 OpenAI 研究员。

【时光机】

• 1:51 到底什么是 RL？
• 4:25 人生就是一个强化学习的过程
• 6:22 RL 和 LLM 是怎么结合起来的？
  • 7:01 强强联手第一步：InstructGPT，实现指令遵从
  • 10:07 过程中衍生出了 RLHF
  • 11:41「慢思考」的需求催生了 RL 的应用
• 16:10 为什么说 Anthropic RL 做得特别好？
• 21:17 行业对 RL+LLM 的最优路径形成共识了吗？
• 25:11 RL 起来之后，对 Agent 的影响是什么？
• 32:11 Intelligence = LLM (理解) × RL (决策)，二者缺一不可
• 34:14 Scaling law 的未来
  • 34:33 Pretraining 的两个发展方向
  • 36:43 RL 还处于早期，进入深水区后可能会走向分化
• 40:02 大模型团队的组织架构要如何设计？
• 43:21 一个反常识：对 AI 来说，理解比生成更难，token 消耗更大
• 47:38 现在做 Agent 一定需要一个懂 RL 的人吗？
• 49:32 为什么 RL 人才这么稀缺？
• 56:10 RL 目前三大分支：泛化 (DeepSeek)、代码 (Anthropic)、Agent (OpenAI)
• 58:55 框架对 RL 意味着什么？
• 1:02:51  RL 在海内外进展还有明显差距
• 1:04:42 想做好 RL，基建≫数据＞算法
• 1:06:05 研究 RL 收获的一些人生启发

【Reference】

• 吴翼的 PhD 毕业论文：On Building Generalizable Learning Agents
• 吴翼获机器学习顶级会议 NIPS2016 最佳论文奖的论文： Value Iteration Network
• 吴翼提到的他非常喜欢的有关 Diversity-Driven RL 的两篇论文：Iteratively Learn Diverse Strategies with State Distance Information、Discovering Diverse Multi-Agent Strategic Behavior via Reward Randomization
• 吴翼团队和蚂蚁研究院开源的强化学习训练框架：AReaL-boba

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

我又来美国了。

这次来，我发现市场真的变化太快，这边很多人都开始相信一个所谓「东升西落」的叙事。于是我再次请来了莫傑麟，和他聊聊二级市场自 DeepSeek 发布以来有哪些新变化、新趋势。

在这期播客里，我们推演了「东升西落」的演绎过程和底层逻辑，谈了我们各自对 DeepSeek 和 Manus 这两个热门产品的感受，也聊了宏观的市场环境和股市的未来。

最近两年很多人都在说，这波 AI 中的最赚钱的方式是炒股。

但真的是这样吗？

二级市场真的才是大家最终的归宿吗？

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

九号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者

【时光机】

Part1 「东升西落」的叙事

• 00:30 为什么二级市场突然流行「东升西落」的叙事？
  • 1:00 推演一下演绎过程和底层逻辑
  • 5:19 之前大家过于低估国内 AI 了
• 6:47 中美对 AI 的叙事重点完全不同
• 7:27 简评 DeepSeek
• 9:48 简评 Manus
  • 10:15 Manus 是最典型的中国式 AI 产品
  • 11:58 Manus 爆火背后的两个核心原因
  • 14:35 为什么后来风评急转直下？
  • 16:01 未来的 AI 产品可能要先在海外宣发，再杀回国内

Part2 二级市场的宏观环境

• 22:04 二级市场 = 预期 + 趋势
• 23:12 关于预期——大家对中国的预期是什么？
• 24:39 为什么阿里加大对 AI 的 Capex 投入后，股价大涨？
• 26:17 腾讯是 DeepSeek 这波的最大受益者
• 31:11 25 年的中国在重演 23-24 年的美国
• 33:48 芯片「卡脖子」还会是问题吗？
• 35:42 关于趋势
  • 35:52 暗线 (宏观环境)：稳中向好
  • 37:30 明线 (产业趋势)：AI+专精特新+消费多点开花

Part3 股市的未来

• 38:44 今年 A 股会不会继续涨，美股会不会继续跌？
• 41:13 二级市场在变得越来越卷，共识的达成和演绎速度越来越快
• 43:57 这波 AI 最赚钱的方式真的是炒股吗？
• 46:44「大起大落的高频波动」可能是未来股市的常态
• 48:14「做时间的朋友」还行得通吗？
• 49:54 分享一些 25 年的个人观察
  • 50:18 AI 领域我会重点关注三个问题
  • 52:53 很多非 AI 公司也很值得研究
• 54:56 二级市场是所有人的最终归宿吗？

【Reference】

为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

如果有人问你，给你三个月的时间，你能把目前手上负责的业务数据翻十倍吗？

相信大多数人都会觉得这是痴人说梦，但这件事 ACE Studio 做到了。

而他们做到的原因不是他们本来就能，而是有人让他们相信了这件事。

这就是我们今天要讲的故事，这就是信念感这三个字的力量。

去年 5 月份我们做过一期 PMF 主题的节目，ACE Studio 的创始人 Joe 聊了很多他们的产品是如何在美国市场找到 PMF 的。当时他们刚刚开启付费半年，就已经做到了很不错的月收入。这次我们又把他请来，是因为才刚过去了大半年，他们的收入竟然就增长了 10 倍，已经成功跻身千万美金 ARR 第一梯队。

能做到这点，是因为他们去了硅谷一家很有名的孵化器 HF0，并在那边搞了 3 个月的封闭式开发。这期播客中，Joe 就毫无保留地分享了 HF0 到底是怎么奏效的、他们在 HF0 的实际体验与收获，和实现 10 倍增长的具体经验（比如他们是怎么一招就让公司一夜之间收入翻倍的？）。

如果你对 Joe 的参加孵化器的经验，或者对去美国参加类似的组织感兴趣，可以添加我的微信 qukai42，42章经今年也会组织更多中美连接的活动和事情，欢迎你用各种方式加入进来。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

20 号珍藏：Joe，ACE Studio 创始人。ACE Studio 是一款面向专业音乐制作人和创作者的 AI 音乐工作站，致力于用 AI 重新定义音乐创作，自 2023 年 10 月上线以来发展迅猛，月收入已达 80 万美金。

【时光机】

Part1 HF0 为什么有效

• 01:23 先回顾下入选这家美国知名孵化器的过程
  • 03:48 英语不好会是阻力吗？
  • 05:34 3000 进 10 的概率下，HF0 为什么选中了你们？
• 07:19 HF0 和其它孵化器不太一样
• 08:46 HF0 没教我们怎么做业务，这事也不该别人来教
• 10:35 最关键的第一步：HF0 给我们注入了「一定能猛涨」的信念感
  • 12:23 这种信念感很难自我激发
• 14:23 开营后，HF0 营造了一个专注于增长的氛围
  • 16:25 最大的压力和最深的恐惧就是「别丢脸」…
  • 17:44 这种氛围本质上改变了我想问题的方式
  • 19:17 也让我们涌起了「别让大家觉得华人不行」的责任感
  • 21:38 一直 build「憋大招」可能并不成立
• 22:40 从 HF0 出来后，还能保持在其中的状态吗？
  • 23:55 我们马上要复刻 HF0 的体验

Part2 3 个月涨 10 倍的具体实践

• 26:50 五周过去都没怎么增长的时候，信念感崩塌了吗？
• 27:43 绝境逢生的戏剧化转折：我们试了一招，第二天日收入直接 double
  • 28:51 Quora 创始人教会了我们一种思考方法
  • 30:00 之前没想到这么干，是因为我们没悟到一件事
  • 31:18 要问这招是啥？——答案乍一听可能有点搞笑哈
  • 31:29 但搞笑背后是一种硅谷的方法论
  • 32:57 在硅谷的几个经历也启发了我们
• 33:53 后面我们还试了很多招数，最终达成了 10 倍的增长
  • 34:01 我们在价格模型上做了很多文章
  • 34:24 Blake Anderson（千万美金 ARR 产品 Cal AI 的创始人）让我意识到，我们之前联系 influencer 的方式都不对
  • 36:33 我们把付费广告的 ROI 提高到了 2 倍
  • 36:59 产品功能升级和老用户也没落下
• 37:30 但前六周的苦工是省不掉的

Part3 一些观察

• 39:02 美国投资人的工作方式和提的问题有什么不同？
• 40:31 美国机构真的很不喜欢中国团队吗？
• 42:51 肉身到硅谷去很重要
• 43:12 我越来越坚信，AI 产品化大有可为
  • 44:44 Perplexity 的 pitch deck 上有两句话，合起来看很妙
  • 45:13 我的壁垒就是我的「人日」
• 46:47 硅谷的做事风格越来越回归本质了

【Reference】

• ACE Studio 产品界面

• 关于 HF0：HF0 是由 Dave Fontenot（世界上最大的黑客松 MHacks 创始人）、Evan Stites- Clayton 和 Emily Liu 共同创立的常驻创业孵化器，有着严苛的筛选标准，由包括 Marc Andreessen、Chris Dixon 在内的多位知名投资者支持，创办第一年就孵化出了 3 家独角兽公司，也孵化过包括 ComfyUI、Story.com 等在内的多家优秀的 AI 公司。

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

Binson literally 进了 ICU，一场严重的车祸让他对这个世界和创业这件事有了不同的认识。

这期播客中我们先聊了他的这场车祸，和他是如何度过在 ICU 的六个日夜的，相信这种经历是绝大多数人没有机会尝试甚至是听说的，而 Binson 恢复了四个月后已经可以比较正常地坐在我的对面回顾这段经历，他讲了在这个过程中他心态的一些变化，以及在事故之后他是如何改变他对待人生和经营公司的方式的。

Binson 在此之前是知名的大厂高管，他从百度副总监、360 助理总裁，一路做到了 bilibili 副总裁，所以我们也聊了他打工和换工作的很多经验，以及就是他为什么创业，现在又是如何看待 AI 和自己的心影随形（逗逗游戏伙伴）这个公司和产品的。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

31 号珍藏：Binson，心影随形 CEO。心影随形成立至今已获得多轮融资。逗逗游戏伙伴是其推出的一款陪用户玩游戏的 AI 桌宠软件，已有 600 万的用户规模。此前，Binson 曾先后担任百度副总监、360 助理总裁、bilibili 副总裁等职位。

【时光机】

Part1 车祸后的感悟

• 1:52 我是怎么差点挂了的？
  • 2:19 死里逃生的过程
  • 7:56 更痛苦的是躺进 ICU 后的精神煎熬
• 12:01 我们活着的意义到底是啥？
• 13:58 这件事教会了我「停下来」和「放手」的重要性
• 17:35 我创业的心态和行动有些具体的变化

Part2 大厂打工 V.S. 创业的体悟

• 22:38 如果真的只为了赚钱，不要创业
• 23:04 复盘三段大厂经历
  • 23:20 我应该更早离开百度 
  • 25:09 为什么不应该为了两三倍工资而跳槽？
  • 27:15 为什么 20 年我选择去 B 站，而不是字节、快手、拼多多或者小红书？
  • 29:43 原本没想去 360，但周鸿祎给了我一个新的视角
• 35:12 作为一个如此有创业精神的人，为什么没有更早出来？
• 37:33 创业首先要摒弃大厂思维
• 42:46 创业总是焦虑？多半是因为事先思考得不够充分
• 44:42 不要回避大厂竞争的问题
• 45:25 创业最难的是招人和统一大家的思路
  • 46:22 成长最快的是工作两三年的
  • 47:31「有爱」可以后天培养吗？
  • 47:57 一个残酷的现实是，大厂已经不育人了
• 49:13 分享一个有效训练决策能力的方法

Part3 聊聊 AI

• 51:12 桌宠形态产品的留存高是一个值得炫耀的事么？
• 52:06 为什么逗逗游戏伙伴很难被 copy？
• 53:46 一些 AI 观察
  • 54:10 今年会陆续有一批 AI 公司被淘汰
  • 55:08 LLM 的进展超出预期，多模态则不及预期
  • 55:53 Chatbot 这种模式可能就不对
  • 56:17 我们不看对话轮数、不看留存、不看时长
• 58:49 一个值得思考的未来方向

【Reference】

• Binson 交通事故的完整经历和更多感悟，可以看他之前写的公众号mp.weixin.qq.com
• 逗逗游戏伙伴桌宠形态的示意图：

• 逗逗游戏伙伴陪玩《黑神话：悟空》的示意视频

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescalero

新年正式第一期，来点新东西。

大家都说 Agent 热，那 Agent 到底是啥、到底为啥热、到底咋做、到底长啥样？

大家都说 RL 是新方向，那 RL 到底是啥，和 LLM 的关系是什么，又能怎么和 Agent 结合？

这期我们就请到了在 Meta 工作了七年的应用强化学习组负责人朱哲清 Bill，讲一讲他是怎么用一种很新的技术路线来做一种很新的 Agent，并且在电商等领域是如何落地的。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

30 号珍藏：朱哲清 Bill，Pokee AI 创始人兼 CEO，此前 7 年在 Meta AI 做应用强化学习组负责人，并攻读了斯坦福大学强化学习专业博士学位

【时光机】

Part1 强化学习

• 3:06 我们思考方式已经全面 RL 化 —— from OpenAI 研究员
• 4:36 Transformer 和 RL 到底是什么关系？又要如何结合？
• 10:15 RL 解答的是平行宇宙问题
• 12:35 RL+LLM，就是公认最好的技术路线吗？
• 14:02 RL 的算法原理类似于「多巴胺刺激」
• 14:42 在无法清晰定义 Reward 的场景下，RL 还好用吗？
• 15:12 RL 最强的三个能力

Part2 给 Agent 用上强化学习

• 18:42 为什么直接用 LLM 做不出规划型 Agent？
• 20:17 一个有效的 Agent 架构：RL 做核心，LLM 做翻译
• 23:35 我们做出了一个电商领域的通用型 Agent
  • 24:39 体验相当于一个资深的网站负责人
  • 26:05 原理是让 Agent 通过 self-play 学会使用上千个底层 API
• 29:43 Agent 当前市场格局:
  • 29:52 Coding Agent 是皇冠上的明珠
  • 30:26 Vertical Agent 遍地开花，但准确性仍是大难题
  • 30:46 通用型 Agent 尚不存在，但 RL 或可迎战
• 31:17 万物皆可 call API
• 34:07 一个具体的应用示例：Agent 是怎么帮商家省钱提效的？
• 39:08 训练成本和推理成本都低得令人发指...
• 40:33 先定一个小目标：做各行各业的 API 杀手
• 42:57 对 25 年硅谷 AI 市场的观察和预判
  • 43:11 垂类 Agent 是绝对的热点赛道，融资并不困难
  • 45:29 25 年是 Agent 真正落地的一年

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescalero

去年我们做了一期年终总结，叫《24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年》，今天我仍然坚定的站在这个结论背后，24 年看似悲观实则蕴藏了很多机会，而 25 年就是爆发的一年。而还没有进场的人，可能 25 年就是最好的机会。

在这期播客中，我帮大家快速理解：

1）23 年 24 年市场发生了什么，核心重点是什么，原因是什么。

2）为什么市场普遍悲观，而我们却极其乐观。

3）当下市场中最流行的 Prosumer 概念是什么，为什么会有这个概念。

4）市场都说 Agent 是重点，我从传统软件到 SaaS 再从 SaaS 到 Agent 解释了这里的机会和做法到底是什么。

5）为什么多模态 2C 产品，反而是我们最看好的机会？这个可能就是 AI Native 的答案。

这期播客一共 30 分钟，23 到 25 年 AI 市场的精华都在其中。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【时光机】

Part1 复盘过去两年的 AI 发展

• 00:50 市场从盲目乐观走向过度悲观（不过最近有新风向
• 02:26 24 年 1-9 月，一级市场是过去十年 (大概率也是未来十年) 之最差
• 04:19 模型侧符合我们 23 年初的 4 个判断
• 05:17 应用侧不及预期，但也有人赚到钱
• 06:35 为什么我们开始乐观？
  • 06:48 ① 9 月后，融资市场明显复苏
  • 07:05 ② 多模态的能力在持续加强
  • 09:04 ③ 大多数人忽略的一点是，AI 创始人的画像发生了明显变化
  • 10:07 无论外部因素如何，最终起决定性作用的是资产价值本身

Part2 展望 2025

• 10:41 市场大环境会进一步变好，但会越来越两极分化
• 11:59 当下最好的选择不是创业，而是先加入一家 AI 公司积累经验
• 12:30 市场关键词演变：23 年「大模型」，24 年「具身智能」，25 年「应用落地
  • 13:06 目前最具共识的是 Prosumer 赛道，可能会率先跑出千万美金 ARR
  • 15:03 此外我们最看好 Agent 和多模态

Part3 详谈 Agent 和多模态

• 15:30 Agent 会是 SaaS 的十倍？
• 16:02 Agent 更可能是新公司的机会，而不是现有 SaaS 公司的机会
• 22:57 Perplexity 未来其实是一家 Agent 公司
• 26:25 AI Native 的答案是什么？
• 30:28 早入场的人、乐观的人，往往都获得了回报

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

这期是我自己一直感兴趣的话题。

我一直觉得像德扑、狼人杀这样的游戏设置非常有意思，里面的各种理性策略、感性判断和说服人的能力，都能体现在现实世界的角角落落。相信绝大多数人都大抵接触过这些游戏，哪怕不是相关领域的专家，所以我们这次就请来了一位德扑世界冠军来一起讨论他视角下的德扑，以及其中很多“技巧”对这个世界的映射。

在整个聊天过程中，嘉宾说了无数次的“绝对理性”，也谈论了在游戏中是如何对“人”进行判断（比如行为基准线的概念），另外在结尾部分，他还说了一句点破社会经济运转规律的话，即“通胀是人生的大小盲”。

这期很多内容比较偏向于德扑本身，希望大家听完能够从中收获些对现实世界中博弈、决策和投资等的参照，也祝所有人都能跑赢通胀。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

29 号珍藏：Ricky Mao，毕业于复旦、 MIT，前投资人、企业 CFO，现是全球 Global Poker Index 排名 200 左右、中国前 10 的扑克选手。曾获 WSOP（世界扑克系列赛，代表着竞技扑克的最高水平）金手链、两次 APT（亚洲扑克巡回赛）冠军。

【时光机】

Part 1 一个顶级牌手的核心素养

• 4:15 要素一：绝对理性
  • 5:53 but how?
  • 8:34 那还能 all in 吗？
• 10:26 要素二：识人
  • 11:34 核心是知道基准线在哪里，然后分析每个人动作上的偏移
  • 12:07 线下接触一个人，可以先通过外在形象给 ta 建模（日常生活不鼓励这么做哈
    - 示例：金表大哥 v.s. 沙滩白男的行事风格模型
    - 所以要怎么又快又准地给人建模？
  • 14:55 见不到面时，能通过什么信息来判断对方是什么样的人？
  • 15:28 国人更喜欢刺激、赌性更强
  • 19:47 大家最常犯的错误是什么？
  • 21:16 行业 top，最后真正拼的是什么？
• 22:29 要素三：掌握概率

Part 2 心态篇

• 23:41 为什么说「一场比赛毁一个冠军」？
• 26:51 是人都会经历大的下风期
• 27:53 拿到金手链的精彩故事
• 28:20 我曾经想过：如果拿到金手链，我愿意第二天去死
• 29:04 肾上腺素飙升…反败为胜前的尖峰十小时

Part 3 策略篇

• 31:03 大部分人对 Bluff 的认知都不对
• 35:26 更激进的打法，能引向更好的结果吗？
• 36:00 怎么打满价值？
• 40:02 位置这件事，到底有多重要？

Part 4 人生思考

• 41:01 绝对理性和保持感性并不矛盾
• 42:28 「再坚持一下」可能是一种有毒的心态
• 43:36 通胀是人生的大小盲，环境不好的时候你完全可以空仓
• 48:03 顶尖高手的风格都是万法归宗

【Notes】

• Tom Dwan：一位著名的德州扑克选手，以其非常激进和高风险的打法著称。节目中还提到了几位顶尖高手，包括  Eric Seidel、Phil Ivey、Daniel Negreanu、Dan Cates (Jungleman)、Adrian Mateos、Steven Chidwick。
• GTO（博弈论最优）：GTO 策略是一种防守性策略，目的是让你不容易被对手剥削。在 GTO 策略下，玩家通过混合不同的行动（例如：下注、加注、弃牌等）来保持平衡，使得对手即使知道你的策略，也无法从中找到漏洞。
• 大小盲：德扑中使用的强制性下注结构中的两种盲注。小盲注（Small Blind）是由庄家左手边的玩家支付的强制性下注金额，通常为最小的注额。大盲注（Big Blind）：是由小盲注左边的玩家支付的强制性下注金额，通常是小盲注的两倍。这些盲注的设置目的在于推动游戏进行，确保每一局牌都有一定的筹码池。游戏中的其他玩家可以选择跟注、加注或者弃牌，而支付盲注的玩家则已经支付了入池的初始金额。

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：12 月 7 日，我们会请到 Ted 做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

在我 9 月份的硅谷行程里，我见过的印象最深、让我最有收获的人之一就是 Ted。

那个时候他正要离开 Character.ai，作为第四十多号加入的员工，他对于 C.AI 的产品、模型、训练等等的熟悉程度都非常高，这次很开心能把他请来，跟大家一起分享下美国最著名的 AI 公司内部是如何运作的，Post Training 的最佳实践是怎么做的，以及硅谷一众 AI 从业者的现状和认知等。

这期播客的内容基本代表了美国最一线的 AI 从业者的实践和认知，非常有代表性，希望对大家有帮助！

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

28 号珍藏：Ted，前 C.AI 模型应用算法专家

Part 1 从内部视角看 C.AI

• 01:06 为什么商业化一直没做起来？
• 04:40 如果 C.AI 当时往 AGI 赌把大的，或者把产品交给字节系，能改写自己的结局吗？
• 06:51 我们很认可 Talkie，但不想学 Talkie
• 09:36 被收购后，你还相信 C.AI 类产品的未来吗？
• 11:35 有人说「C.AI 不是真正的 AI 陪伴」，那它到底是啥？
• 12:19 C.AI 为什么做得比别人好？

Part 2 我在 C.AI 做 Post Training 的这一年

• 14:56 工作状态是 996（主动的哈，passion！
• 17:15 Post Training 的核心是设计高效的迭代路径
  • 18:42 四种迭代路径，都有很多低垂的果实可以摘
  • 21:40 怎么评估和改善「模型变蠢」的问题？
  • 22:54 迭代中一个有趣的 EQ 涌现
• 24:19 Post Training 到底是怎么个流程？
  • 25:37 介绍 Post Training 三大件：SFT（监督微调) 、RLHF（人类反馈强化学习）、DPO （直接偏好对齐）
  • 32:07 以上天花板极高，RAG 和 Prompt Engineering 我们几乎没做
• 32:53 帮你拉开和同行差距的 2 道数据思考题：
  • 33:18 你微调用的数据，质量真的不能更高了吗？
  • 36:00 收集来的用户偏好数据，只能是点赞点踩吗？
• 39:32 大家现在关注的几个技术难题，C.AI 是怎么做的？
  • 39:49 怎么做好评估？
  • 41:10 怎么做好意图识别？
  • 43:22 C.AI 的语音延迟基本是业界做得最好的，是怎么做到的？

Part 3 硅谷观察

• 46:17 一个不被公开的秘密：ChatGPT 内部也是多模型混用？
• 47:28 硅谷整体还是很乐观，推理侧仍然大有可为
• 50:45 硅谷现状：
  • 51:01 做产品的想靠多模态赚钱
  • 51:06 搞算法的想复制 o1
  • 51:16 两边都在期待自动交互 Agent 解锁的想象空间
• 53:48 复盘最近的硅谷求职记
  • 53:54 Post-train 人才极其抢手
  • 54:27 印象最深的是，面 Cursor 的时候，我甚至被允许用 Cursor 现场解题
  • 56:03 最喜欢被问到「你觉得我们的 idea 有多不靠谱？」
  • 56:45 如果我是面试官，我会考察面试者的这项直觉能力
• 57:28 我很喜欢现在硅谷的氛围！当下可能是华人扬眉吐气的最好时机

【活动预告🥳】

12 月 7 日，我们会请到 Ted 做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

几周前，EVE 的产品宣传片一上线就在 B 站获得了超百万播放，且刷屏了朋友圈。

几天前正好和一个投资人聊天，大家在讨论未来的 AI 巨头和入口型的公司/产品到底有什么可能性，我当时就说 AI 陪伴类产品肯定是有大机会的，过去两年里，真正验证了 PMF 的赛道就是 Character.ai 类的产品形态，不管从用户量级还是时长等数据来看，这类产品都一骑绝尘。

当然，如 EVE 的创始人所说，在他眼中，C.AI 根本就还不算真的陪伴，这可能也是类似产品没有获得更大突破和成功的原因。作为最早的恋爱游戏类公司创始人，他有自己一套清晰的关于陪伴的定义，这不仅让他做出了最成功的乙男向游戏《奇点时代》，也让他能做出现在的这款万众期待的 EVE。

在这期播客中，我们具体聊了他是如何定义陪伴的、他是如何用各种复杂工程手段解决长期记忆等模型问题的、以及他是如何把游戏和 AI 产品结合起来的等等话题，作为最早期的内测用户之一，我非常相信 EVE 能在明年成为一款现象级的产品。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

27 号珍藏：Tristan，EVE 创始人，《奇点时代》创始人

【时光机】

Part 1 背景介绍

• 00:54 为什么我说 C.AI 类产品根本不是陪伴
• 2:38 陪伴的第一性原理

Part 2 工程设计

• 4:22 所有人都解决不了的长期记忆问题，你们是怎么实现的？
• 4:55 被动记忆与主动记忆的区别
• 6:24 情侣实验与 128 个记忆槽位
• 8:03 给 AI 女友设计脑回路：我们用十几个模型搭建了一套工程管线
• 10:08 举个例子，一个最复杂的话题处理流程是什么样子的？
• 12:44 交代一下成本与商业模式

Part 3 游戏设计

• 14:07 一个迷思：为什么只有你们把 AI 产品做到了这个程度？
• 15:42 从游戏转做 AI 陪伴的明显优势
• 17:07 那些产品中的游戏化设计 (及用意)
• 23:51《奇点时代》一年 2 亿流水，其实远低于我们对男性恋爱游戏的市场预期
• 25:00 我相信世界 50% 人都会需要一个 AI 伴侣
• 27:14 聊聊角色设计

Part 4 AI 设计

• 29:27 怎么做到 10 个月的时间就快速搞懂、搭建起这样一套 AI 架构？
• 31:13 如何训练出市面上最好的情感聊天效果？
• 32:39 我们找了一个天资卓绝的真人陪聊，试图复刻她的大脑
• 37:51 AI 陪伴的四个核心要素
  38:10 超级对齐
  38:26 真实时空感知
  39:17 独立人格
  43:20 荷尔蒙钩子
• 43:45 模型的情商和智商到底是怎样一个关系？

【Reference】

• EVE 预告 PV (内含产品内测申请链接) 
• EVE 模型系统工作机制：

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：11 月 7 日晚，我们会请到张海龙做一场免费的线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

前一阵 Cursor 刷屏，也带火了有关 AI Coding 的讨论。

AI Coding 到底发展如何了，Cursor 为什么火了，他们和 Github Copilot 的区别是什么，Coding Copilot 又和 Agent 的区别是什么？其他那些 AI Coding 公司都在做什么，为什么国内的 AI Coding 似乎不温不火？带着类似的种种问题，作为一个非技术背景的人，我找来了张海龙一起来聊聊 AI Coding 这件事。

海龙无疑是国内在 Coding 领域最有发言权的人之一，他写了 20 多年程序，一直致力于做给程序员的工具，他曾经是开源中国的联合创办人和 Coding.net 的创始人，最近的一年多时间里他也又重新创业在做 AI Coding 方向。在摸索了一段时间以后，他也经历过产品转型、也踩过坑，这些都让他对 AI Coding 有了更深的理解，也对当下这个市场各个公司和类别有了更好的判断。

所以，你可以把这期播客当做一个对 AI Coding 领域的入门和了解的素材，哪怕不懂编程，听完这期你也会有更深的了解和认知。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

26 号珍藏：张海龙，Gru.ai 创始人，前 Coding.net 创始人兼 CEO、开源中国联合创办人

【时光机】

Part 1 为什么国内的 (AI) coding 没做起来

• 1:56 Developers 是最不愿意花钱的一群人？
• 3:37 我最新的感知是，海外比国内更卷
• 4:33 国内 AI coding 发展现状
• 5:31 国内是在有 PMF 之后卷，海外是在有 PMF 之前卷

Part 2 Coding Copilot vs Agent

• 6:20 Copilot 与 Agent 的区别：Copilot 是给你一把电钻，Agent 是给你一个小弟
• 7:43 Copilot 已经明确跑通了 PMF
  • 7:52 简评赛道老大哥 Github Copilot
  • 9:03 详评新晋顶流 Cursor：成功靠的是大胆创新，大胆到一开始很多人觉得不靠谱
• 16:53 Agent 还没有找到 PMF
  • 17:27 Devin 等等都是有声量，无留存
  • 18:53 但为什么这个赛道还如此拥挤？

Part 3 关于 Coding Agent 的实践思考

• 21:30 我们找到的一个好落地的场景：Unit Test
• 24:37 Agent 会最终淘汰 Copilot 吗？
• 25:30 我不相信「编程大众化」的未来
• 27:44 模型会最终吃掉 Coding Agent 吗？
• 30:50 我坚定地认为，AI 替代不了人类程序员
• 32:44 一些硅谷观察
  • 32:52 有千奇百怪的 AI+ 项目，且能拿钱
  • 33:52 我在国内啥 SaaS 都不买，来了这啥 SaaS 都买
• 35:27 最后的建议：多读论文多动手，获得那些微妙的体感至关重要

【活动预告🥳】

11 月 7 日晚，我们会请到张海龙做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【Reference】

• Cursor 成功的背后：两个 PMF

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

我们做过非常多创业者的访谈，这次不一样。

封诚作为一个连续创业者，在 AI 最鼎盛的时期，反而选择加入了大厂高途，并在内部负责 AI 产品的探索。之前也有人提过说想听到更落地的实际的 AI 在传统行业的应用，这期播客中我们就聊了他们是如何在业务中具体应用 AI 的，比如在获客、转化和交付等全链条场景中的探索和试错。

作为结果，目前他们已经能用 AI 把转化效率提升至少一倍，并且模式也已经完全跑通，相信这件事不只是在教育行业可以得到应用，在其他很多行业也是类似的。此外，我们自然也聊到了很多教育领域的情况，以及他在大厂做 AI 的感受。

最后提一个问题，你觉得 AI 到底能不能取代老师呢？而当 AI 可以帮老师解决几乎所有的问题时，老师实际存在的意义又是什么呢？我很喜欢这期播客中我们一起给出的答案。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

25 号珍藏：封诚，高途 AI 提效 & 创新产品负责人

【时光机】

Part 1 AI 赋能传统业务的核心是提效

• 01:56 体现在三个环节：
  • 02:47 交付端：提效不明显，但存在彻底掀桌子的可能
  • 03:45 获客端：有很多短期的机会，但不可持续...
  • 06:38 转化端：价值最大，可稳定提效至少一倍
• 09:43 AI 把我们的成单率提高了 3-4 倍
• 12:42 招人之「让懂 AI 的人学业务」会好过「让懂业务的人学 AI」
• 14:23 转化场景里 AI 具体能做什么？
• 16:25 提效的本质是给金牌销售配了一堆助理

Part 2 AI native 的探索和思考

• 17:11 用好 AI 的最大难题：大家 ego 太大，耻于摘那些低垂的果实
• 18:37 怎么培养创业者视角？稻盛和夫培养管理者的方式对我很有启发
• 22:10 AI 和教育的本质非常 match
• 22:46 AI 提效这个事儿能不能外包来搞？
• 26:31 AI+教育都有哪些全新的产品机会？
• 29:35 当 AI 可以帮老师解决所有问题时，老师存在的意义是什么?
• 32:45 创业者都可以问自己这三个问题

【活动预告】

10 月 24 日，我们会在北京办一场线下活动。除了主讲嘉宾封诚，我们还请到了其他嘉宾，在陆续确认中。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识 & 交流！（尤其欢迎正在探索把 AI 和传统业务结合起来的朋友们～)

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

Albert 是我个人最喜欢的嘉宾，每次的输出都有很强的时效性、有很多的深度认知、也有很多实操经验，他很擅长总结、思考和输出金句，且言之有物。

这期播客大概正好是上期之后的一年，也是 Albert 真正做 AI 产品的一年，所以在这期播客中我们反思了很多 AI 创业和产品的认知，比如 AI 的本质到底是什么？该怎么选择 AI 的落地方向？该如何寻找 AI 产品的 PMF 等。另外，这一年对很多人来说都是面对很多 AI 的发展局限和负反馈的一年，Albert 也给我们讲了他是如何克服这个问题、如何改变思维方式的（包括他向张一鸣提的两个问题和对答案的思考）。

相信所有听过上期 拒绝三亿美金 offer 的人 节目的人，应该都认同一件事，就是小宇宙真的欠他一个首页。这不，新一期又来了。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

六号珍藏：Albert，AI 创业者 (往期考古：拒绝三亿美金 offer 的人 | 对谈音遇创始人 Albert）

【时光机】

Part 1 AI 创业的本质

• 2:15 最重要的问题有两个：
  • AI 的长期关键要素是什么？
  • 因为 AI 的出现，各行各业的哪些长期关键要素会发生变化？
• 3:05 AI 创业的本质：通过数据，提升模型的交付能力，进而提升用户体验
• 3:58 AI 创业的核心：评估 (评估决定迭代效率)
• 4:15 Albert 的进场原则用户对交付是否有明确预期？
  仅依靠模型是否能完成交付？
• 12:21 创业的核心是定义资产

Part 2 我在微信上问了张一鸣两个问题

• 16:53 如果张一鸣没做成字节，他大概率会做出拼多多
• 28:26 张一鸣回我说：对于有才华的人，要做更有把握的事
• 29:50 运气是优势被时间放大的结果
• 31:25 总说做正确的事，到底什么叫正确的事？
• 32:29 我请教了张一鸣怎么训练平常心
• 34:10 我们往往会高估理想带来的激情，低估正反馈带来的刺激

Part 3 找 PMF 就是要做没壁垒的事

• 36:33 现在 AI 有太多可做的了
• 38:20 工具产品的要义只有一个：用速度换规模
• 40:23 我是一向反对过脑瘾的，但在今天，我反而觉得你是有条件去想一些终局的
• 41:52 如果让我现在从 0 到 1 再创业，我会这样做
• 43:34 AI 还会有爆发吗？
• 47:15 快速评估一个 AI 创业者的认知，可以问这些问题
• 49:29 最近在琢磨：当摄像头带了脑子，世界能发生什么？

Part 4 人才与预期管理

• 50:32 最焦虑的还是人才 (欢迎联系!)
• 52:01 给大家传授一下为什么总能飞速跟进新技术
• 53:51 再传授一下做 C 端产品，最该具备的一个认知
• 55:23 去年最大的认知变化：别上播客 (但今年还是来了
• 57:26 对 AI 的预期？特别乐观啊，甚至都想做硬件
• 58:13 面试最常问的一个问题
• 1:00:14 我一直在思考怎么能给人才提供安全感

【活动预告】

10 月 8 号，在北京，我们还会邀请 Albert 来一场线下活动！感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！(限 50 人，如果有想加入 Albert 团队的 AI 工程师同学，尤其欢迎前来面基！)

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

心识宇宙是国内最早做 AI 的公司之一，我记得 22 年中的时候就和他们交流过，当时他们说我们在做人类大脑之类的，我听得云里雾里，后来才知道，原来就是大模型，再后来他们推出了 MindOS，应该算是全球最早的 Agent 类产品。

在这期播客中，陶芳波分享了他这么多年做 AI 的经验和教训，包括他觉得 MindOS 类 Agent 产品的问题是什么，为什么他们要推出新的 Me.bot 这款产品，背后的思路是怎样的等等。我们也又花了很长时间来探讨 bot 的意义和未来，及为什么 bot 是 AI 的最小基础单元（以及入口？）。

另外，我印象很深的是，他说个人模型才是未来，还提出了很大胆的猜想，未来的大模型就是去中心化的，就像个人电脑一样，最开始大家觉得全世界就只有几台大型电脑就可以，但最后的结果是我们的身边充斥了各种小型计算机。

期待千亿 bot 和个人模型的时代！

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

24 号珍藏：陶芳波，心识宇宙 (Mindverse) 创始人

【时光机】

• 00:54 不能免俗的背景介绍：Facebook→阿里达摩院→Mind OS→Me.bot
• 02:46「个人模型」也许是下一个十年的「个人计算机」
• 4:27 AI 世界的最小基础单元
• 5:56 AI 来了，国内 2B 行业似乎可以直接跳过 SaaS 阶段
• 6:40 大家都在做「提供供给」的 bot，但我认为最重要的是「理解需求」的 bot
• 14:19 一个艰巨的问题：如何让 AI 具备自我进化能力？
• 20:34 自我的两种形式：「Experiencing self」vs「Remembering self」
• 24:46 AI 如何知道，什么该被记住，什么可以被忘掉？
• 26:45 事情有了一些眉目：我们找到了一种新的记忆训练方法
• 31:05 我本以为做 Agent 是一个工程问题，后来发现这是一个科学问题
• 36:16 最终极的 AI 助理，到底会是 her，him，them 还是 me?
• 38:09 回到眼前，Me.bot 现阶段的使用方法
• 43:00 什么应用最终能成为超级入口？
• 44:57 个人模型上生长出的应用生态
• 51:01 未来，个人模型和智能设备会是什么关系？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

这又是一期单口。

有很多人从各种视角聊过 Character.AI 被收购这件事，我的视角和大家都不太一样。

这几天我把 C.AI 创始人的各种访谈和他们官网的文章都看了一遍，再把之前了解到的各种信息串在一起以后，我突然有种融会贯通，“原来如此”的感觉：

原来海外大厂的 AI 逻辑是这样的，原来 C.AI 被收购是必然的，原来现在这个节点做 AI 应用确实是最有利的。

很多人把 C.AI 被收购解读成 AI 市场的悲观信号，但我却觉得这何尝不是一个利好创业公司的积极信号呢？（虽然背后确实有一种更深的宿命论）。

且听我娓娓道来...

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【时光机】

• 1:10 C.AI 被收购，和陪聊产品是否成立，其实没太大关系
• 6:11 如果你是 C.AI 创始人，你会把 C.AI 定位为一家模型公司，还是一家应用公司？
• 8:02 C.AI 官网第一篇文章的第一句话，就注定了 C.AI 被收购的结局
• 19:32 如果要改变 C.AI 的结局，它唯一能做的，大概是在 23 年以最激进的态度融资
• 20:14 Scaling Law 的本质是规模效应，拼的是资源整合与融资能力
• 20:55 大模型是一场拼爹游戏
• 22:51 C.AI 的收购宣告了三点：
  • 底层大模型的战争几乎结束
  • 模型注定会商品化，护城河并不存在
  • 做产品的人，可以安心拥抱开源了
• 24:13 一层更深的宿命论：Google 为什么要收 C.AI？
• 24:49 模块化 vs 全链路自营，哪个是 AI 市场的终局最优解？

• 28:07 微软和 OpenAI 的关系是最微妙最有趣的
• 29:49 关于开源，Meta 和阿里的决策逻辑是截然相反的 (这我真没想明白)
• 34:20 C.AI 可能做错了一些事情，但他们绝对选对了退场时间
• 34:46 如果 C.AI 生在中国，它能等来的大概不是收购邀约，而是回购条款

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• Ben Thompson 的文章：AI Integration and Modularization
• 红杉文章：Generative AI’s Act Two
• A16Z 文章：Who Owns the Generative AI Platform?
• 汪华播客：AI 的三个发展阶段、和移动互联网的异同、未来的演进路线｜对谈创新工场汪华
• C.AI 架构图：

最后，插播一条全职招聘信息！42章经在招募新的内容同事，协助我们做播客、采访、私董会等等，欢迎大家点击链接了解投递

汪华是我过去十多年里见过的最有远见的投资人之一，他从 2009 年开始参与创新工场的创立并坚定地笃信移动互联网的投资机会，这比移动互联网元年还早一年，比大众市场对移动互联网形成共识还早四年。

他在 2011、2012 年出来布道的很多文章到现在回看都非常准确，而令人欣喜的是，最近几个月他又开始频繁出现在大众的视野中为 AI 站台。对此，我问他，为什么去年没出来，最近反而出来了？他的回答是“去年大家对 AI 信到科幻，今年却又莫名悲观。”（笑）

在这期播客中，我们回顾了移动互联网当年发生了什么，为什么绝大多数聪明人在 2008 到 2012 年之间都不认可移动互联网的机会，我们也再次把 AI 和移动互联网做了比较，汪华给出的答案我认为是对这个问题答案最好的阐述。

可以说，这期内容更清晰的梳理了 AI 发展的机会、逻辑、框架，也讲清了未来几年的演进路线，对之前大家讨论的很多问题给出了答案。当然，我们也聊了很多当下 AI 和一级市场的问题，但不论如何，正如汪华结尾所说，对 AI，我们的内心都是火热的。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

23 号珍藏：汪华，创新工场合伙人

【时光机】

• 1:04 去年大家对 AI 都信到科幻程度了，今年却又悲观起来了
• 2:52 为什么 08-13 年，相当多聪明人都迟迟没有意识到移动互联网的机会？
• 6:50 极少数人「因为相信所以看见」，大多数人「因为看见所以相信」
• 9:05 如果一定要拿 AI 做一个类比，它最适合对标什么？
  • 阶段 1: 交互革命 (移动互联网级别，100% 能实现)
  • 阶段 2: 复杂任务自动化 (蒸汽机级别，50% 概率能实现)
  • 阶段 3: AGI (智人走出非洲级别，不造能否实现)
    
• 13:02 AI 带来的变化和增量似乎远小于移动互联网，这会是一个问题吗？
• 18:14 AI 能否达到第 2 阶段，大概只要观察 3-4 年
• 18:50 AI 应用的发展顺序：
  • 2B&生产力工具
  • 大用户量工具
  • 图文级别的社交娱乐类产品
  • 海量的多媒体娱乐产品，以及真正意义上的商业重构
• 23:37 AI 比移动互联网更依赖创始人本身的能力
• 26:02 AI 创业，先发优势重要吗？
• 28:33 做 2C 应用，当下是最好的入场时间点
• 29:34 明年上半年，GPT-4 级别的模型一个 DAU 大概只要几分钱
• 30:28 开源模型和闭源模型会是怎样一个格局？
• 32:46 未来的 App 会变成什么样子？
• 36:49 一个新浪潮中，大厂早期优势大，但新公司晚期机会多
• 41:38 对于真正的聪明人来说，一级市场会是对 TA 天赋的浪费吗？
• 43:18 美元 VC 的消亡，可能是 AI 在中国发展遇到的最大阻碍

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 文字稿：https://mp.weixin.qq.com/s/jwnDTmODj7PWWsmLw-1FJg

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这期播客有点不一样，往期主要都是我来提问，但这期是我来回答，我们之前的嘉宾莫傑麟来客串了一次主持。

上一次我讲整个 AI 市场的复盘是在 24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年 | AI 年终复盘，这次又过了半年时间，通过这次问答，我把我对于 AI 和当下市场的最新的观察、思考又做了一次输出，里面又有了很多新的迭代。

相信经常关注 42章经 的人都对我们的产出质量有了解，这里我也就不多写什么具体的介绍了，祝收听愉快。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

9 号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者，拥有超过 10 年资产管理经验，专注于科技行业的另类投资组合 ( 往期考古：Ep.9 为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 、 Ep.14 英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟 )

【时光机】

• 0:53 首先画一张 AI 市场的走势图
• 4:37 一线大模型的领先优势在不断拉大
• 5:59 AI 更像是电，做模型的人，不一定是最后赚到钱的人
• 9:14 今年上半年一级市场之差是十年所未见
• 12:20 做大模型没有先发优势，但做应用可能有两个：数据&认知
• 13:23 一些能跑出 PMF 的新线索：
  • Prosumer 赛道
  • 非结构化数据结构化
• 14:25 目前亮眼的 AI 应用做出的大多是增长型产品点，而不是刚需型产品点
• 15:00 全球华人创业者做的 AI 公司，有 PMF 的不超过 30 家
• 20:28 一个 AI 创业者，这两年最应该积累的是什么？
• 22:09 我仍然坚信这两年就是进场的好时机
• 26:33 如果选择一个上市公司作为 AI 的投资标的，你会选择哪个公司？
• 33:34 大家想产品方向要把脑洞开大一点啊，比如，我举个栗子
• 37:32 怎么定义最好的人？
• 39:40 大厂做模型的两类出发点：进攻 VS 防守
• 42:05 市场远远低估了 AI coding 的想象空间
• 44:13 这半年最重要的一个认知变化是什么？
• 44:28 为什么未来的 AI 产品一定是端到端分离的？
• 47:57 如何看待国内投资人转行做自媒体？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• 24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年 | AI 年终复盘
• 一个顶级 AI 产品经理的自我修养 | 对谈光年之外产品负责人 Hidecloud
• 赚到 RMB 的 AiPPT、赚到美金的 ACE Studio 和赚到用户留存的捏Ta | AI PMF 系列创始人对话

最后，插播一条全职招聘信息！42章经在招募新的内容同事，协助我们做播客、采访、私董会等等，欢迎大家点击链接了解投递

季宇是清华物理本科、计算机体系结构方向博士，他也是我认识的几个华为天才少年之一。认识他是因为在不同的时间点，分别有几个人跟我说，你要聊英伟达一定要找他，他是最懂英伟达的人，后来我看了他知乎（Mackler）上的很多篇文章以后确实觉得很厉害，于是就有了这次的对话。

其实关于英伟达已经有各种文章和播客讲过，但大多花费了大量的笔墨和时间在讲 CPU、GPU、CUDA 等名词解释，我们这次先用了几分钟时间快速科普了这些基础内容，然后用一个不太一样的视角讲英伟达背后的战略体系，讲英伟达是怎么从 Intel 的垄断地位中杀出来，并有了今天绝对领先的生态地位的。

我敢保证，这期的内容和视角是你从来没有看过听过的。在收听过这期内容之后，你会更理解英伟达在过去几十年里都做了什么，现在正在做什么，也更能理解老黄的 NB 和精妙之处，而且还会对芯片产业历史沿袭及各个公司的战略选择有更多的体会和启发。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

22 号珍藏：季宇，行云集成电路创始人

【时光机】

Part 1 如何理解过去 30 年，英伟达战略选择的精妙之处？

• 1:29 试图用两分钟解释 CPU、GPU 和 CUDA (CPU≈几个老教授，GPU≈几万个小学生，CUDA≈小学生指挥部）
• 4:21 说英伟达靠运气，是低估了老黄的实力
• 5:34 英伟达是如何解构英特尔的？
• 6:08 过去 10 年，英伟达为什么能把性能提升 1000 倍？
• 15:47 最顶级的竞争策略是一场阳谋
• 23:41 英伟达最重要的护城河并不是芯片，而是芯片之上的软件生态
• 24:58 黄仁勋最 nb 的能力：定义进化的方向
• 31:54 黄仁勋在一开始就把一切都想清楚了 (真可怕.jpg)
• 32:52 以弱胜强的一个解法：单点打爆

Part 2 如何看待未来 30 年，英伟达的壁垒与软肋？

• 38:07 你对英伟达看好到什么程度？
• 40:40 英伟达的破绽在哪里？
• 44:01 英伟达的野心：把整个计算机系统变成我的全家桶
• 45:23 当一个芯片越全能，它反而越有可能被解构
• 51:54 英伟达的微妙处境——既想把市场做大，又想收更高溢价
• 54:16 如果你是黄仁勋，接下来最重要的事情是什么？
• 55:13 如果你是英特尔或 AMD，后面的仗要怎么打？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• 季宇知乎主页：www.zhihu.com

这期内容的 AI 含量很低，但其实又处处在说 AI。

新的科技不断带来信息频次的跃迁，让我们的生活有了天翻地覆的变化。这个世界是不是越来越难了？时间流速是不是越来越快了？至少我感觉确实如此。那这个背后的原因究竟是什么，我们又该如何应对这个情况呢？在这期内容里，张津剑给出了他系统性的答案。

在将近一个半小时的时间里，你首先会听到张津剑在我们线下活动中的单人分享，主要就是围绕信息、频次、世界的变化等主题，这部分听完希望你能对我们所处的这个世界有更清晰客观的认知，之后在后半段的内容里你会听到我和他围绕 AI、人、生命力展开的问答讨论，包括如何理解一个人的生命力、如何变成一个更“好”的人取得更“好”的结果等等。

相信这会是一期能超出 AI，并为每个人的人生带来更广泛的启发和释然的内容。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

1 号珍藏：张津剑，绿洲资本合伙人 (往期考古：投 AI 最猛的人 | 对谈绿洲资本合伙人张津剑)

【时光机】

Part 1 单人演讲 《投资中的低频与高频》

• 2:21 2024：世界变难了&时间变快了
• 11:16 每一次科技革命都是一次频率的跃迁

• 14:44 过去一年投 AI，我们越投越害怕
• 17:56 世界频率跃迁所带来的 5 个现象
• 25:02 一个奶茶铺子的傅里叶变换

• 32:51 找到自己的低频信号
• 33:44 我永远有三个东西：善良、欢喜、生命力

Part 2 双人对谈 《AI、人、生命力》

• 37:55 生命力强的两大表现：实事求是&爱自己
• 43:25 爱自己，最重要的是放过自己
• 44:15 一个人经历的苦难和 TA 的生命力有多大的相关性？
• 49:00 一个好的创始人，大概会有一个怎样的脚本？
• 54:21 一个人的「定」，往往来自于一个人的「信」
• 1:00:07 一个有生命力的状态，恰恰是对自己预期比较低的状态
• 1:06:30 和创始人聊天的时候，哪一个问题是你经常会问的？
• 1:10:46 AI 还在以超出预期的方式加速
• 1:14:59 怎么看未来的经济和市场？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【张津剑|信号与噪声系列回顾】

• 投资中的信号与噪声
• 投资决策中的信噪比
• 投资中的周期与载波
• 投资中的节奏与结构 

（是一个尽兴的下午，谢谢到场的每一个人）

【AI 私董会活动预告】

如果要给 23 年的 AI 市场一个关键词，那肯定是“大模型”，不管是大家的注意力、钱还是明星聚光灯下的公司都是那几家大模型公司，那如果要给 24 年的 AI 市场一个关键词，则一定是 PMF。

不管是资本市场、还是从业人员、甚至包括大模型公司本身，今年最大的压力、最想看到的公司和产品，一定是有 PMF 的公司，如果没有 PMF，那 AI 这件事就会沦为一个 bubble。我知道大家日常可能很少有看到或使用到真的好的产品，也有很多人在质疑 AI 到底行不行，而我们则渐渐地开始看到一些 AI PMF 的影子，所以今年我们的播客新推出一个主题就是采访当下在 AI 领域已经有 PMF 的公司，我们每一期都会通过对话的方式给大家介绍三四家阶段性验证了 PMF 的 AI 公司。

本期的三家公司分别是 AiPPT、ACE Studio 和 捏Ta。AiPPT 上线半年达到单月几百万人民币的收入，算是在国内验证了付费 PMF 的公司，ACE Studio 开启付费半年，目前单月几十万刀的海外收入，算是在海外验证了付费 PMF 的公司，而 捏Ta 则是已经有了超出互联网时代平均水平的用户留存数据，验证了国内的用户使用行为 PMF。

这几家公司各有各的特色，有 2B 也有 2C，创始人的风格、关注点、对 AI 和产品等的理解也都不尽相同。PMF 并没有一个官方的绝对的定义，但我们希望用这样的方式多介绍一些能实际使用、有实际场景、收入或用户留存的产品，给这个行业一些信心，也给关注 AI 领域的人一些启发。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，本期的嘉宾中有两位也是我们 AI 私董会的成员，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

19 号珍藏：赵充，AiPPT 创始人

20 号珍藏：Joe，ACE Studio 创始人

21 号珍藏：胡修涵，捏Ta 创始人

【时光机】

Part 1 一键生成 PPT 的 AiPPT

• 4:08 AiPPT 为什么半年多就做到了几百万月收入？
• 11:39 到底谁在用 AiPPT？
• 16:48 从上帝视角创业
• 22:01 AiPPT 核心是在三个关键维度上竞争
• 26:23 我问了身边无数朋友，你打这场仗会怎么打？
• 27:09 如果需要向下补位，说明在招聘上没有花够的时间

Part 2 AI 音乐制作工具 ACE Studio

• 34:36 ACE Studio 和 Suno 的核心区别是什么？
• 37:51 模型、创作工具、消费平台，到底谁是产业链的链主，谁会被整合吃掉？
• 41:04 ACE Studio 的商业化进阶史
• 44:47 格莱美音乐人的套娃反应 “I don't believe it & I told you”
• 50:33 一个小功能让用户翻了一倍
• 52:41 英语四级没过，也并不妨碍出海赚钱

Part 3 二次元角色创建平台 捏Ta

• 58:31 捏Ta 是如何通过观察用户来持续迭代的？
• 1:01:00 只要能把内容创作的要素拆分得足够好，用户的消费行为和创作行为其实就可以合二为一
• 1:08:27 目前跑通 PMF 的 AI 产品基本都是在解决内容跨模态组合的问题
• 1:09:06 让 AI 从 creator 退化为 composer
• 1:15:07 捏Ta 核心做对了哪几件事情？
  

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

最近 AI 硬件特别的如火如荼，但因为经历过上波消费出海的热潮，我对 AI 硬件的定位是本质上这还是一种消费电子。那既然是消费电子，仍然是众筹、Amazon、线下渠道等一系列打法，所以这期播客我们请来了有十多年出海消费电子经验的羽佳，她既是这个领域的专家，又是一位新入行的 AI 硬件的创业者，我们借由 AI 的话题，一起聊了下她多年来在这方面积累的经验和认知，以及她对于 AI 带来的新变化的一些看法。

羽佳作为 Anker 的 CEO 助理，经历了 Anker 从几亿到几十亿的全过程，后来她又在出门问问负责整个海外业务的增长，之后她参与创立的公司 Global Oneclick 更是出海服务领域的绝对头部代表，他们服务了超过 40 家百万美金级别的众筹项目，包括近年来特别成功的 Ecoflow、云鲸、拓竹、追觅、华米，以及新时代的 AI 硬件公司 plaud 等等都是他们的客户，所以她在这方面的话语权毋庸置疑。

这期内容中，我们其实反复围绕着道、法、术三个层面对 AI 硬件/消费电子展开了讨论，相信听完这期播客，你也能快速的掌握 AI 硬件其中的核心 know how。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

18 号珍藏：谢羽佳，三耳猫创始人，前 Global Oneclick 联创

【时光机】

• 2:35 AI 硬件怎么就突然火起来了?
• 3:26 硬件出海的三波浪潮
  • 3:34 09-18 年，以安克为代表的第一波跨境电商品牌
  • 5:04 16-22 年，以 EcoFlow、拓竹为代表的产品创新型品牌
  • 6:20 23 年开始的 AI 硬件浪潮
• 6:32 AI 形成了一个又高又宽又长周期的共创空间，有超级物种的机会，也有小鱼小虾的空间
• 7:44 这一波 AI 本质上给硬件产品带来的两个核心作用是？
• 12:33 AI 能不能把所有的硬件都重做一遍？
• 18:58 众筹更多的作用其实是 to VC？
• 25:49 Amazon 对新兴品牌变得不友好了吗？
• 27:21 一个硬件消费品公司一共有几条命？
• 27:51 创新变量是需要高容错来对冲的
• 29:16 我真的希望硬件创业者都能想明白的一个问题
• 36:41 消费电子品牌能长出够深的护城河吗？
• 43:13 消费电子的 0-1，1-10，10-100 核心分别是什么？
• 46:36 AI 硬件的道、法、术到底是什么？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

我当下有个感慨，以后的小朋友们应该都不会背唐诗三百首了，就应该有人做一个 AI 音乐专辑叫《唐诗新唱三百首》之类的。AI 音乐现在大家都玩得很开心，但我确实觉得大多数人都低估了这件事的想象空间，未来会有很多表达形态和日常习惯会被其改变。

在这期播客中，我们就请到了快音的创始人李岩，他从 15 年到 18 年在字节负责整体增长策略，经历了抖音等各个平台的快速起量和增长阶段，后来他看到了音乐平台被推荐算法改变的机会，创业做了快音这个平台，最高峰达到了 300w+ 的日活，这两年他们也一直在思考和探索 AI 生成音乐这条路径。

AI 音乐改变的不只是音乐产业的运作方式，大幅降低的音乐生产门槛其实还解锁了非常多的想象空间，比如现在已经有很多博主在用快音创作 AI 音乐解说电影等，这期内容中我和李岩一起探讨了音乐发展的几个历程（从版权之争、到短视频对音乐产业的改变、再到当下的 AI 浪潮），我们也开放性地探讨了 AI 音乐未来的想象空间。

就像我们在播客中所说的，我相信 AI 生成音乐是所有 AI 生成类型的内容中最被大家低估的一个场景，而其成熟度其实已经非常之高，在这期音频中我们也插入了三段 AI 生成的音乐供大家感受。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

17 号珍藏：李岩，快音创始人

【时光机】

• 1:49 AI 之前，音乐行业的核心就是拼版权
• 3:35 音乐是最妙的一个商业模式: 一首歌，越老越值钱
• 4:43 短视频给音乐这种内容形式带来了哪些改变？
• 6:59 AI 会如何改变音乐的生产流程？
• 8:38 当前 AI 生成音乐的两种解决方案，与各自的优劣
• 10:23 AI 对音乐从业者的影响：头部永远很稳，中部会受到冲击，底部会有更多机会
• 11:20 供给增大后，音乐的供需匹配会发生怎样的变化？
• 16:42 AI 音乐的出现，会解锁哪些新的场景？
• 20:30 为什么说音乐是所有 AI 生成类别里最被低估的？
• 26:12 音乐会是 AI 时代的表情包，所有个人表达的场景都可以被它吃掉一部分

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Suno 生成 （歌词及完整版音乐参见：yveh7jntg7.feishu.cn）
• 正片民谣版《江雪》：Suno 生成
• 片尾 bgm：快音 AI 写歌生成

【Reference】

世界上竟然有一张在发行后还不断更新的唱片？

【AI 私董会活动预告】

最近一年经常和创业者聊到的话题就是 AI 产品经理到底该长什么样子，该怎么招、怎么培养，以及公司的组织结构该怎么调整成最适应 AI Native 的形态。

我认为 Hidecloud 是目前国内最典型的做得最好的 AI 产品经理之一，他通过一年的探索，亲身试验了很多 AI 产品，在这期播客中我们一起探讨和解答了很多上述提到的问题，而且相信每个人在听过他的分享以后，都能有个大概的感觉：原来这就是好的 AI 产品经理的画像。

此外，因为他的动手能力很强，真正实践过很多产品的落地，所以本期内容中也包括了大量一线的对技术判断的视角，以及对市场和产品现状的感受等。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

16 号珍藏：张涛 (Hidecloud)，光年之外产品负责人

【时光机】

• 1:20 光年之外最近在做什么？
• 3:14 开源社区每天都和过年一样
• 8:08 为什么市面上迟迟没出来好的 AI 产品？
• 17:14 高度看好陪伴类 AI，因为人类的情感太容易被 hack 了
• 23:34 文字和图像模型都完全够用了，多模态模型还要 3-6 个月成熟
• 24:25 我认为今年 toB，toC 都会有现象级的产品出来了
• 25:04 AIGC 的过程有很多未被挖掘的产品嗨点
• 32:25 AI 产品经理该怎么招？
• 34:33 AI 时代，产品经理与技术的分工合作会发生哪些变化？
• 38:54 从 Stable Diffusion 的底层原理思考未来的推荐系统
• 43:40 产品经理该如何学 AI ?
• 47:53 动手体验一次，比看 10 篇文章启发都大
• 50:55 AI 太早期了，你做点微小的工作，就能产生极其大的回报
• 55:21 我更坚定地认为，AI 是移动互联网之后的第二次大机会

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• 嘉宾公众号：潜云思绪
• 产品人该怎么学 AI：古典 PM 现身说法 (播客中提到的分享视频版)
• 关于Diffusion你应该了解的一切 (分享文字稿)
• 一个有趣的职业可能性，与你分享 (Hidecloud 早年前给神策写的 JD)
• Andrej Karpathy Twitter (Follow 最新论文)
• StreamDiffusion: A Pipeline-Level Solution for Real-Time Interactive Generation (Hidecloud 提到的用工程学方法加速图片生成的研究)
• PIXART-Σ: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K Text-to-Image Generation (华为诺亚方舟实验室发布的文生图模型)

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

澜码是目前国内 AI 2B 领域的典型代表公司之一。从阿里云创始团队成员、到依图的十号员工、再到弘玑 RPA 的 CTO，周健几乎横跨了国内整个 AI 和 2B 产业的发展历程。去年初，他又是最早的一批出来做 AI Agent 2B 创业的人。

在这期播客中，我和他快速回顾了当年 AI 四小龙的一些发展历程，并和这波大模型的发展做了一些对比，他也给出了为什么不看好 RPA + AI 的一些看法观点。我们还聊了国内 AI 落地的一些场景、局限等，其中周健给出了一个很乐观的观察，即在他眼中目前国内的市场、客户、钱、技术等其实都到了一个很 ready 的状态，需要的就是更多人进来做产品把市场需求打通。

作为一个有着最丰富 AI 相关经验的人，周健在这期播客中的回答都非常实在，我们围绕很多国内 2B 市场核心问题进行了很直接的讨论（比如为什么觉得国内 2B 还有机会、大小 B 的选择、国内 AI 2B 领域的落地场景、一些之前踩过的坑等等），相信这期内容对感兴趣 AI + 2B 市场的人来说会是一个很好的参考。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

15 号珍藏：周健，澜码科技创始人

【时光机】

• 2:25 现在的大模型与上一波 AI 四小龙有可比性吗？
• 12:08 RPA + AI 真的是一个很好的结合吗？
• 14:20 ToB 场景里，AI 的能力已经完全够用了
• 15:00 上两波周期中一些可复用的踩坑教训
• 23:56 国内 toB 还是存在结构性的机会的
• 27:31 澜码已经落地的 AI 应用场景有哪些？
• 28:21 企业算力管理会是一个极大的刚需
• 35:53 AI Agent 为什么还都无法落地？
• 38:55 我认为 24 年会迎来 AI 应用的爆发
• 40:28 我的竞争者不是太多了，而是太少了
• 41:24 AGI、世界模型与人机共生的一些想象

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Notes】

周健播客中提到的 Inbound 是指通过 SEO/内容营销等手段，吸引有需求的客户主动上门咨询 (区别于 outbound marketing，即企业方更加主动，通过各种渠道接触潜在的客户，推销产品)

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人（本期嘉宾周健也是其中一员），欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

这是一期补发的播客。我们是在去年 11 月录制的，因为实在聊 high 了讲了太多细节，尤其是新一轮融资的一些情况所以 hold 到了今天。最近 FlowGPT 终于官宣了新一轮 Goodwater 领投的千万美元的融资，这期也可以重见天日啦。

J 大概会是42章经播客历史上（和可见的未来）最小的被访者。

他是 02 年的，去年年初刚大二就从伯克利辍学创业，做了一家公司叫 FlowGPT。截止去年 11 月，FlowGPT  已经拥有了 300 万的月活用户，成为了全球最大的 Prompt 社区——或者用他现在给自己的定位 “AI 原生应用平台”。

我其实在之前的播客里有提到过，我对于年轻、经验不足的创业者是倾向于悲观的，但 J 聊起来给我一种非常早熟、踏实的感觉，这和他的年龄非常不符合。从和他的对话中，我大概明白了为什么他能做得这么成功，以及为什么他是今年最常被投资人提及、讨论和喜爱的创业者之一。

在这期播客中，你将听到他辍学创业的起因经过，也能从他的视角看到 300 万的月活用户都是怎么理解和使用 AI 的，以及他对于 AI、Prompt 等事情的理解，我相信他是全球对这件事最有发言权的人之一了。此外，我还和他聊了一些他融资中的趣事，和他中美两地融资的一些故事和感受。

正是 J 这样的创业者，让我们仍然对 AI、对创业、对未来充满热诚和期望。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

14 号珍藏：Jay 党嘉成，FlowGPT 创始人

【时光机】

Part 1 一个 00 后如何做出了全球最大的开源 AI 应用平台？

• 2:04 为什么果断地选择大二就辍学创业？
• 3:27 做 2C 平台需要的是你没有经验
• 4:11 我违背了我当时读到的所有创业指南
• 6:03 Do things don't scale 之我私聊了几千个用户

Part 2 全球用户的 Prompt 使用观察

• 12:27 GPT Store 是 AI 时代的 ios，FlowGPT 是安卓
• 20:21 FlowGPT 上最典型的应用
• 21:36 为什么创作者普遍不喜欢 Character.AI?
• 22:59 300w 月活用户的主要使用场景
• 23:55 那些颠覆认知的用户观察
• 29:33 Prompt 会是一个阶段性的东西吗？

Part 3 中美融资的区别

• 38:54 中美融资的不同特点
• 41:29 Jay 的美国融资故事
• 47:13 中美基金合伙人，问出的令你印象最深的问题分别是什么？
• 49:00 作为一个 02 年的创业者，我最担心的事是我太老了

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• Paul Graham 经典文章：Do Things That Don't Scale
• FlowGPT 上最火的 Prompt 生成器: flowgpt.com

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）