张小珺Jùn｜商业访谈录 – Details, episodes & analysis

上集节目，广密在OpenAI o1问世之前，准确地预言了代号为“Strawberry”（草莓）的项目走向，以及它背后暗示的AGI范式已经转移，强化学习开启了新赛道。

这集节目录制在o1问世之后，我第一时间和边塞科技创始人、清华叉院信息研究院助理教授，同时也是前OpenAI研究员的吴翼聊了聊。他的研究方向正是强化学习。吴翼从技术视角全方位地解读了o1模型，并且分享了只有内部视角才能看见的真实的OpenAI。

• 01:50 2019年在OpenAI做研究员
• 03:04 那个年代所有PHD都希望去Google Brain和DeepMind
• 03:46 OpenAI o1-preview初体验，很意外在用户使用端做这么大规模的推理
• 07:20 pre-training（预训练）能挖的金矿越来越少，以强化学习为基础的post-training（后训练）是另一个大金矿，使迈向AGI的梯子多了几节
• 09:00 o1-preview版本是GPT-3时刻，到没到ChatGPT时刻要看正式版本
• 10:33 o1应该核心关注两个要点和背后的技术原理
• 13:54 强化学习能否探索出Scaling Law有希望，但很复杂
• 15:06 强化学习三要素：reward model+搜索和探索+prompt，每一块都很难
• 16:42 2014年开始，UC Berkeley集体转向，押注强化学习
• 19:36 RL算法的演进：从DQN（Deep Q-Network）到PPO（Proximal Policy Optimization）
• 23:45 相信会带来通用能力而不是垂类能力提升
• 24:47 长文本是实现AGI的第一步，推理能力是第二步
• 29:57 通过o1-preview能反向复原哪些技术细节？
• 34:00 reward model不太可能有一个单独的小组闭着眼睛训练，是耦合的
• 38:30 思维链、安全、幻觉和算力
• 41:25 为什么这么项目叫“Q*”？后来又叫“草莓”？梗都很有意思
• 49:49 o1不代表垂直模型，依然相信会出现全能的大统一模型
• 57:57 关于Scaling Law，2019年OpenAI内部讨论的细节
• 01:00:26 2019年的OpenAI处于“闭着眼睛挖矿的状态”
• 01:03:20 OpenAI当年如何做管理：搞大新闻、发博客，KPI是博客关注量
• 01:10:28 2020年离开OpenAI后悔吗？

o1发布前的预言单集：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

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我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第4集。因为，在我自己学习自动驾驶的过程中觉得，这个行业的知识壁垒很高、信息不对称也很严重。所以邀请孟醒来做一个自动驾驶的深度科普。

之前的节目介绍过，自动驾驶分成两条线索：1、以特斯拉为代表的辅助驾驶路线；2、以Waymo为代表的全无人驾驶路线。围绕路线之争，这个行业吵了10年。

在上集，孟醒着重聊了第一条线索：特斯拉FSD进化史。本集，我们的重心则是另一条：低调的Waymo和它的对手们。很有意思的是，孟醒曾带队在凤凰城调研Waymo，还暗中探访了它的“老巢”。

【嘉宾小传】

孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和CEO创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的Orbeus和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及IPO项目，参与项目金额超过600亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院MBA学位。

• 02:00 Waymo始于2009年，是Google X实验室一个项目
• 04:32 我访谈Google无人车创始人Sebastian Thrun，结果被人骂了，很惭愧
• 07:13 DARPA Grand Challenge（美国DARPA出资赞助的无人驾驶赛）被埋没的故事
• 13:24 Waymo负责人连连换届：
• 1. Sebastian Thrun（2009-2013）：Sebastian Thrun是斯坦福大学教授，也是谷歌自动驾驶汽车项目创始人之一
• 2. Chris Urmson（2013-2016）：Chris Urmson是卡内基梅隆大学机器人专家，参与了多次DARPA自动驾驶挑战赛
• 3. John Krafcik（2015-2021）：John Krafcik是汽车行业资深人士，曾任现代汽车北美公司总裁兼首席执行官
• 4. Tekedra Mawakana和Dmitri Dolgov（2021-2023）：Tekedra Mawakana是Waymo首席运营官，法律和公共政策背景出身；Dmitri Dolgov是Waymo首席技术官，参与自动驾驶技术开发多年
• 5. Dmitri Dolgov和Saswat Panigrahi（2023年至今）: Dmitri Dolgov继续担任CEO之一，Saswat Panigrahi是Waymo首席产品官，负责产品管理和战略规划
• 18:05 Waymo技术关键变化，对最简洁漂亮的架构端到端抱有理想
• 21:55 我带队在凤凰城调研Waymo四个月，还暗中探访了Waymo“老巢”
• 38:30 无人驾驶第二名Cruise（创始人Kyle Vogt），两年、40人团队，10亿美元卖给通用汽车
• 43:24 一起安全事故，使Cruise从顶峰极速坠落
• 48:00 为什么Waymo和Cruise同样作为大企业分支，风格差异这么大？
• 57:40 Uber也曾是无人驾驶一个有竞争力的对手，怎么退出了比赛？
• 59:17 另外两位竞争对手现况：Zoox、Aurora

【从蒸汽机到无人驾驶】系列

和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊

和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”

从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史

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这集是梦秋的返场。梦秋是清流资本创始合伙人、百度原技术VP。

过去两年，风险投资在中国的游戏规则骤变，梦秋从各个维度呈现了洗礼之后的新业态与新规则。

• 01:25 美元VC重新定位
• 04:37 以朱啸虎为代表施行分红策略，但明股实债这种deal也不好做
• 05:47 VC目前主流策略是蛰伏
• 08:57 美元基金击鼓传花式的投资方式被打破
• 09:42 看好机器人本体的机会
• 12:51 从第一天就不看大模型，投了两家AI企业（深势科技、aiXcoder）
• 15:13 越早期的股东想退出越难，没什么bargain power（议价能力）
• 17:06 大厂留给创业公司的“傻瓜窗口”没有了
• 18:10 大模型的垂直场景
• 23:08 过去一年，中国AI创业公司图谱
• 28:15 一个事情push到极致都有可能成功，中间地带是最难的
• 32:57 新的游戏规则：VC现在不靠非共识而靠共识挣钱；我们不是Venture，我们希望No Venture，不要冒险
• 33:30 人民币 VS 美元，看现在学 VS 看未来学
• 35:57 VC成了更少数人的游戏，谁应该配置VC？
• 38:53 这个行业至少缩水了1/3，我为什么不下牌桌？
• 41:28 我们就做侏罗纪时代的啮齿类动物——活着——“你都做老鼠了，你还能怎么更差呢？”
• 47:30 今年继续谷底爬行
• 49:37 通用大模型对无人驾驶公司有多大冲击
• 59:00 清流资本是谁？
• 62:05 新时代VC的整个逻辑都变了
• 63:50 新时代的founder
• 66:40 消费洞察
• 70:05 投国家鼓励的方向：新能源、新材料、硬科技；消费值得看，但要投挣钱的
• 73:50 经济下行的人世百态

梦秋此前的节目：

《1. 和投资人梦秋聊聊加州、投资寒潮和林黛玉》

《21. 投资人视角下的大模型和市场真实水温｜和梦秋聊ChatGPT》

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3月，我们连续从多个角度关注了中国AGI进展，这集让我们把目光投向海外，对刚过去的 2024 Q1全球大模型的赛局做一个场上的复盘和点评。嘉宾是《商业访谈录》的老朋友、拾象CEO广密。

他提出，我们正处于一场宏大的“AGI大基建”时期。正如上世时期纪90 年代克林顿推出美国信息高速公路建设，这才有了后面的美国互联网泡沫破裂和互联网黄金20年——如果没有基建，就不可能有应用大爆发。

• 01:45 盘点2024 Q1
• 03:40 开源 & 闭源
• 06:32 AGI 是马拉松
• 06:45 物理硬件成阻碍AGI最大因素
• 08:05 失败案例Inflection
• 08:41 黄仁勋的主权 AI、T5T、不鼓励996
• 10:34 渐进式解锁
• 12:29 改变软件生产方式+信息检索的变革
• 16:50 能源 + 芯片=产出智能
• 19:46 南坡是模型，北坡是产品
• 23:41 突然给经济社会加了两道税
• 25:30 AGI大基建：造价与玩家
• 26:34 训练GPT-3.5和GPT-4，消耗多少算力和能源？
• 39:37 电+芯片=产出智能
• 40:38 Scaling Law
• 47:26 AGI登山路线图和路标
• 57:40 OpenAI
• 01:04:02 集团军作战，如何结盟？
• 01:05:12 Apple、英伟达、阿里
• 01:07:20 Killer App、硅谷投资三大件
• 01:09:25 自动驾驶和机器人
• 01:15:47 我们作为碳基智能，为什么在追求硅基智能上这么热衷？
• 01:17:00 Sam、黄仁勋、马斯克

广密的上一集：《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》

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2009年，中国资金开启了一段到海外买买买的波澜豪情的大时代。

联想并购IBM的PC业务、吉利并购沃尔沃汽车，这两起在当时并不被看好的蛇吞象案例，昭示了整个时代的先驱和开端。

不止如此。2016年，中化集团更是以430亿美元的天价，收购了农产品行业有“皇冠上明珠”之称的瑞士先正达集团。此次收购标志了这个疯狂时代已经涌向最高潮，也是尾声。

本集我邀请亲历该时期全程、彼时正在中化集团做投资并购和资本运营的王威先生，聊聊这个时代的起承转合。随着全球化低头，中国式出海将去往何方？

最新消息是，先正达已撤回主板首发上市的申请。这集播客我们的录制时间是去年夏天，我们的商业口述不涉及对最新新闻的评述，也不构成任何投资建议。

【嘉宾小记】

王威，职业生涯起步于四大；2009-2017年先后在中化集团负责投资并购和资本运营，参与并主导多起大型海外投资并购案，完整经历了中国资金到海外收并购热情高涨的大时代；而后出任A股上市公司梅花生物CFO；现在是某世界500强企业副总裁和董事会秘书。

• 02:06 自我介绍
• 03:01 同时在央企/民企/外企/混合所有制企业待过，几种企业文化差
• 06:01 “我们都是围着老板转的”和拎包文化
• 10:56 界定企业并购与VC、PE的区别
• 15:06 买买买大时代揭开帷幕的标志性事件
• 18:02 为什么国家倡导的是跨国并购而不是出海做业务
• 20:04 欧美国家并购结果惨烈，东亚儒家思潮对被并购企业较和善
• 20:45 联想鲸吞IBM PC业务和吉利并购沃尔沃汽车是标杆案例
• 22:00 这两起并购的四个共同点，其中之一是交易时都不被看好
• 31:40 欧美企业并购完立马裁员、干掉管理层，中国企业恰恰相反
• 32:48 将并购类比成从谈恋爱到结婚再到过日子
• 37:50 “没有不好的交易，只有不好的价格”
• 39:00 中国买买买大时代出现的底层动因（日本90年代是参照系）
• 42:38 在时代的窗口期，进入中化集团做投资并购
• 43:24 先正达从被誉为“皇冠上的明珠”、不可触碰，到中国企业染指
• 50:26 海外企业对中国买家的态度变化
• 51:11 亲身参与430亿美元中国有史以来海外最大并购案
• 52:13 并购四阶段：战略-筛选目标-执行-整合
• 01:09:15 旷日持久的谈判、以年为计的整合
• 01:12:40 大时代的高潮与落幕
• 01:17:10 其他收并购代表案例，成与败
• 01:22:45 海外收并购热情高涨，为什么反观国内收并购文化贫瘠？
• 01:26:48 几个词形容这个特定的大时代
• 01:29:15 海外并购中好玩的：两套体系、白衣骑士、大忽悠
• 01:39:00 最后的建议

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很多听众在后台留言，希望我们的播客也放出对金沙江主管合伙人朱啸虎的访谈，他在对于大模型的观点讲了一个中国现实主义的 AIGC 故事。那么今天你们要的 Allen Zhu 终于来了。

访谈一共有两次，播客收录的是其中一次访谈。

• 01:31 说实话，卷出200多个大模型有什么意义呢？
• 03:00 马上能变现！马上能变现！
• 08:02 AIGC PMF，你十个人找不到，投一百个人同样找不到
• 08:37 我都不愿意去聊，你知道吗？这没有意义——这些公司，要场景没场景，要数据没数据，你说它有什么价值？而且一上来估值这么贵
• 12:35 王慧文，我这么熟，我都不愿意去找他和他谈这个事
• 14:45 技术的人，都是不相信我比别人差的，你说这个怎么合并？
• 16:42 我跟王小川说过，如果没有反垄断，我愿意投王小川的
• 19:23 那个时候，大家就FOMO情绪比较高涨的时候
• 25:12 美国公司就：卧槽你们怎么做出来的？感觉很惊讶
• 31:40 短期内肯定做to B，起来快，to C要见到iPhone 3时刻
• 37:42 我跟张旭豪谈了三次：33这个数字对我不好，37是我的幸运数字
• 41:48 哎……就是……说实话一鸣确实很难判断
• 47:15 别烧钱，别烧钱，听我们话的都还可以

《2024 AI 三部曲》合集：

《对话月之暗面杨植麟：向延绵而未知的雪山前进》

《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》

《王小川想提出中国AGI第三种可能性》

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今天的嘉宾是百川智能创始人兼CEO王小川。

大家可能注意到，我在3月写了三篇关于中国AI的报道，合称《2024 AI 三部曲》。在前两篇发布后，以杨植麟为代表的理想主义“技术信仰派”和以朱啸虎为代表的现实主义“市场信仰派”，双方观点引发广泛关注。而且，朱啸虎在报道中三次点名王小川和百川智能。

几天以后，王小川接受了访谈。他试图阐释在技术和市场、理想和现实之外，中国AGI还有第三种可能性。

• 02:00 对《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》的读后感
• 04:15 我代表中国AGI的第三种声音：“理想上慢一步，落地上快三步”
• 07:52 朱啸虎谈应用、应用，杨植麟谈技术、技术，我要谈的是TPF（Technology-Problem Fit，技术与行业现存问题相契合）
• 10:01 我认为AGI的应用是在造人，是一种类人的新物种
• 11:02 从2023年4月再创业百川智能的前因与思考（我想对生命做建模）
• 19:00 我有洁癖，不想在淘宝买账号，要用自己的账号和IP去访问ChatGPT
• 26:40 怎么看朱啸虎说：“你说这些创业公司有啥优势，有啥条件去做大模型？百川发布了给游戏的NPC，你有啥数据去训练游戏的NPC。大厂有大把、大把数据。我让一个公司去体验了一下，没看出任何区别。”
• 27:56 我想构建的三座模型大楼、三个世界（娱乐、医疗、创造）
• 32:21 我和朱啸虎在深创投活动上的见面聊天，他挺真实的
• 35:13 发完第一版模型后去了一趟美国，提升了语言体系
• 38:56 你怎么看之前外界总把你和王慧文（光年之外创始人）放在一起比较？
• 43:19 过去一年多少次遇到过朱啸虎这样的投资人，他们可能拍着你的肩说，不是我跟你的关系不好，但是我就是不能投你？
• 44:05 要投入成本追赶GPT-4吗？医生是一个“顶天立地”的场景
• 46:53 百川智能的团队建设（240人+，为什么搜狗在浏览器、搜索不是第一，在大模型能干到第一？）
• 47:49 蔚来创始人兼CEO李斌四五年前就预言，苹果造不出来车
• 51:40 百川为什么既做to C又做to B？什么to B是做的、什么是不做的？
• 53:05 什么是百川能做OpenAI不能做的？什么是百川能做的国内巨头不能做的？
• 56:12 搜狗的经验对大模型创业的帮助、和它的不同，搜索是包袱吗？
• 58:18 曾经在百度的阴影下、搜狗的绝境中如何突围（我们2011年遗憾错过了推荐）
• 01:00:55 被边缘化的经历与对个人的影响
• 01:03:18 低估技术和仰望技术都是不好的状态
• 01:04:15 对2024年、2025年的预期：技术和瓶颈
• 01:06:15 集中回应朱啸虎的n条质疑
• 01:16:16 技术同事想做Sora，被我摁死在这了
• 01:19:56 今年过完年，我放下了焦虑、摆脱了一味跟随GPT的惯性

《2024 AI 三部曲》合集：

《对话月之暗面杨植麟：向延绵而未知的雪山前进》

《朱啸虎讲了一个中国现实主义AIGC故事》

《王小川想提出中国AGI第三种可能性》

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今天的嘉宾是真格基金的戴雨森和季逸超。我们从开年AI届两件大事开始聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma。作为投资人和创业者，他们尽最大可能收集了各方的声音，试图搞清楚Sora在人才、算力和数据等各方面究竟是如何实现的。那么，这一期也是关于Sora的一幅信息拼图。同时，雨森是月之暗面和之前光年之外的天使投资人，所以我们也聊了聊国内的大模型生态及进展。

关于中美大模型，在过去几个月里，我访谈了杨植麟、李广密、朱啸虎，你会发现我们对每一个人提出一些相似的问题，但从中得出了很多截然不同的答案。这正是大模型今天发展中有意思的地方，我接下来会持续关注通用人工智能，欢迎订阅我。如果大家有更多想要讨论的话题，可以在评论区告诉我。

• 03:25 从开年两件大事聊起：OpenAI发布Sora和Google推出开源模型Gemma
• 08:03 我们试图通过找很多人聊拼凑一幅信息拼图
• 08:25 Sora背后的人：Tim和Bill是伯克利师兄弟，Bill在Meta是谢赛宁的实习生，通用人工智能行业有很多渊源和师承
• 12:24 为什么OpenAI能让一个95后Bill去担纲做这个事？体现出年轻组织的活力
• 13:02 作为天使投资人如何绘制AI方向的人才地图？（北美AI四大名校）
• 16:35 关注近期AI届一些人才流动：谢赛宁、何恺明回到学术界；OpenAI创始成员之一Andrej Karpathy离开OpenAI；蒋路从Google去了TikTok
• 23:45 采样了很多人的观点以后，关于如何实现Sora，我们目前了解到的信息（模型规模/数据/实现路径）
• 28:54 资金规模、算力规模等绝对数量级都不是遥不可及，所有头部大模型公司和大厂都能做，但1年赶上Sora也过于乐观
• 34:37 Sora发布对当前大模型战局的影响（“把战争推到一个新的高度”）
• 37:06 我们距离“世界模拟器”的真实距离
• 46:22 AGI一大瓶颈：大一统模型尚且没有找到可行路径
• 56:19 泡沫不可怕，泡沫会带来基建，为未来的应用打下基础，99%的公司死去、留下1%公司
• 58:24 关于投资的思考：为什么投资月之暗面和光年之外？
• 01:03:36 记得有一次和杨植麟吃饭，他说不希望以后大家提到他觉得是一个技术大牛，他希望是一个做出了很好产品的企业家
• 01:06:05 大模型公司的出路问题
• 01:14:27 AI应用出现的时间点可能比移动互联网要慢，因为它需要模型到达一定能力程度，才能从没用涌现成有用，但是当它一旦变得有用，扩散速度可能远快于移动互联网应用
• 01:20:41 每一次OpenAI升级会带来VC投资的结构性调整吗？
• 01:25:29 Google推出了开源模型，对于整个市场会有什么样的影响？
• 01:28:06 AI越来越强悍，给人类一点建议吧
• 01:31:43 雨森，你为什么喜欢发即刻？
• 01:34:53 对于Sora至今不了解但是很想了解的地方

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今天的嘉宾是大模型公司月之暗面的创始人兼CEO杨植麟。

杨植麟是去年成立的这批国产大模型公司创始人中，最年轻的一位，也是学术、工作履历和通用AI有最直接相关的一位。他毕业于清华和CMU，总计论文引用次数超过22000次。在人人喊PMF（产品/市场契合）、人人喊商业化的中国AI生态里，这位AI研究员出身的创始人倒不那么着急。

国产大模型中，月之暗面是最坚定做to C、且只做to C的一家公司（于去年10月推出了智能助手Kimi），也是目前估值最高的一家中国大模型独角兽（投后估值超过25亿美元）。就在他们第三笔融资进行的过程中，我和杨植麟聊了聊他过去一年创业故事。

这期节目由两次访谈组成。我们主要的访谈是在2024年1月完成，不过过年期间，OpenAI重磅发布Sora，所以我们又在2月补充了一次访谈。由于杨植麟有大模型创业者和AI科学家的两重身份，所以节目中包含了许多他对于AGI技术演进的关键技术判断。

• 02:51 站在巨大技术变革的开端：前面是延绵而未知的雪山
• 03:35 11年本科、17年收敛到大语言模型、和图灵得主合作论文：杨植麟的学术之路
• 06:36 为什么AGI需要新组织？为什么科研机构、巨头的AI lab无法产生伟大系统？
• 10:24 全球化+AGI+很大用户量的产品，最终可能是AGI的必要条件
• 11:07 我们不想做“中国的OpenAI”，但应该学习OpenAI的技术理想主义
• 13:15 我在Google学习到的最重要一课：从无限的雕花中把自己释放出来
• 16:25 作为博士怎么与图灵奖得主合作？和学术大佬合作与和资本大佬合作，哪个更难？
• 19:37 创业这一年时间轴：ChatGPT激活资本、人才变量，我在硅谷做了一笔精确计算
• 22:28 Timing很重要，第一笔融资的窗口很短，只有一个月
• 27:54 怎么搭建AGI团队？现在有80人
• 30:21 卡的问题有很多back and forth，接下来一两年不会成为很大瓶颈
• 32:13 为什么月之暗面做to C且只做to C？（long context与Kimi智能助手背后的技术产品思考）
• 37:39 你认可说“国产大模型公司去年追赶GPT-3.5，今年追赶GPT-4，没有本质差异”这种说法吗？——这句话是对的，但也是片面的
• 39:17 追赶GPT-4是国产大模型的必经之路，但也要做非共识的新维度
• 40:53 不认同2023年下半年大模型市场转冷的判断，我们下半年确实也完成了融资
• 42:57 登月第一步是长文本，第二步呢？接下来会有两个最重大的技术milestone
• 44:21 只有一个颠覆性的东西，才配得上AGI这三个字，否则我们今天说的都没意义
• 45:34 我对PMF、落地场景和应用的看法（“应用”不是个准确的词，听起来更像目的——应该既是手段、也是目的）
• 46:54 User的scaling和Model的scaling这两件事应该同时做，降维打击发生过太多次
• 48:54 为什么开源追不上闭源？现在开源的方式和以前不一样了，它本身还是中心化
• 49:48 AI不是这一两年找到什么PMF，而是未来十年二十年能做什么改变世界
• 51:48 怎么对抗国内的焦虑情绪？大模型创业中的长短期平衡——如果没有长期，你会错过整个时代
• 57:41 回顾2023年的曲折、变量和预料之外
• 60:30 怎么看几个市场上的几个观点（包括Yann LeCun、Geoffrey Hinton、陆奇）
• 62:25 现在的大模型公司配比：一半实验室，一半商业公司
• 64:20 怎么看大模型创业公司和巨头的关系

• 68:24 Sora有多少在你的意料之中，多少在你的意料之外？
• 69:17 Sora解决掉的技术问题：能在一个比较长的时间窗口保持生成的一致性
• 69:40 Sora对于全球产业格局意义是什么？2024年大模型会有哪些新叙事？
• 71:57 视频生成之前的关键技术瓶颈，更unified architecture（统一的架构）仍然没有被解决
• 73:04 解读OpenAI关于Sora报告：《Video generation models as world simulators》
• 74:30 怎么看Yann LeCun对生成式AI的新观点（“通过生成像素对世界进行建模是一种浪费，并且注定会失败”）
• 77:45 Sora是视频生成的GPT-3.5时刻
• 78:37 为什么不同模态放在同一个模型里那么难？Sora + GPT会出现什么？
• 80:40 两个世界差得越来越远了吗？
• 83:41 2024年的全球大模型产业预测

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趁着吴晓波老师出版《茅台传》，和他聊了聊中国企业家近百年小史。

他曾将中国企业家群体描述为是“一个下落不明的阶层”，“被长期漠视甚至妖魔化的阶层”。随着改革开放，这个群体从被遮蔽的历史中转折，跨越农民、城市边缘人士、知识分子下海的一波又一波浪潮，直到PC和移动互联网两波巨浪，把中国企业家推至世界舞台中央。如今，中国企业家来到改革开放以后第六代。

这集节目，我们梳理了中国过去五波商业浪潮、推动者及其特征，吴老师也聊到他对当下这波创业者的观察。他称，第六波“是最奇怪的一波”。

我们似乎一脚迈入保守年代。如果果真像他所说，未来可能没有大生意，我们的商业文明如何延续？年轻人又该怎么过好一生？这波年轻人恰好是吴晓波的女儿及其同代人的命运，他心有戚戚。

• 03:09 说真的，我已经算不清楚我见过多少企业家了
• 04:38 茅台是中国企业史一家特殊的公司，季克良（原董事长）是“匠人型企业家”
• 10:08 未来中国创业者就是两条路，如果能结合在一起，你就牛了
• 13:22 纵观100年中国现代商业史，细数中国企业家的代际和关键年份
• 16:21 今天是第六波创业者，是最奇怪的一波（高速发展结束了、市场充分饱和、这一世代是有产阶级的孩子）
• 17:22 过去五个代际的企业家的不同特征：最容易出大家伙的？最血腥的？
• 20:01 在革命叙事年代，企业家是保守力量，曾经是“被遗忘的群体”
• 23:42 美国企业家的群体性人格 vs 中国企业家的群体型人格
• 27:15 互联网企业家是革命性一代，财富创造和资源获取不再从政府获得
• 29:20 我们进入到保守主义时期，未来中国做企业学腾讯挺难，学茅台相对容易一点
• 29:51 如果企业家精神没了，国家就不进步了
• 30:50 采访了那么多不同代际的企业家，最有心灵共鸣的是哪一代？
• 31:57 对当下的看法：AI是工具，有很强平台性、通吃性，不会带来所有人的创业机会
• 33:54 未来可能没有大生意了，大量人就满足做一个小生意
• 34:17 关于《你吃你的苦，我吃我的苦》这篇文章：“我有可能就是我女儿的苦”
• 37:57 怎么看新闻一则：章泽天净资产600亿冲上热搜第一，排在清华优秀校友第三（口误：张一鸣出生于83年）
• 38:38 给我女儿和她的同代人一些建议：不要再去幻想，不要再去讨好人家了

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