Explore every episode of the podcast 十字路口Crossing

🚥 「AI+互动娱乐 / AI+游戏」正处在一个奇妙的阶段：碎片化的 Demo 层出不穷、技术进步快到让人恍惚——AI 生成小游戏、交互短内容、AI NPC、世界模型、实时多模态——但真正能在大众层面形成共识的爆款作品仍然稀缺。

本期「十字路口」和关注 AI 互动内容与游戏的播客「405游局」串台，邀请到主播 / 资深游戏从业者筱宁，一起做一次 2026 年 AI 游戏的“全景扫描”：我们把行业拆成“四层图景”，指出三种最常见的误区，并讨论那个最关键的共识缺口到底是什么——以及它为什么更可能从野生土壤里长出来，而不是从大厂里“立项做出来”。

如果你是 AI 创业者、投资人，或正在关注下一代内容平台、互动娱乐与 AI 游戏，这期节目希望能给你一个框架：哪些确定了？哪些还在幻觉里？下一阶段最值得跟踪的变量在哪里？

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🟢 00:11 Opening

• 游戏行业对这波生成式 AI 的反应，比互联网公司慢了很多。

• 筱宁在头部大厂做 UGC 游戏制作人，但有一个体感让她决定离开。

• 赛道的两个坐标：「互动」和「好玩」。

• 游戏真正的竞争对手，不是另一款游戏，而是抖音。

🟢 02:48 行业的四层图景

1. AI 作为工具：服务于互动内容/游戏的创作流程（更偏“提效/基建”）⁠⁠

1. AI 作为创作入口：以 AI 作为新的“生成入口/创作方式”，更关注结果而非流程⁠⁠

1. AI 作为交互对象：典型是陪伴类、AI NPC 等（把 AI 当作你在内容里“对话/互动”的对象）⁠⁠

1. AI 改变娱乐关系：改变“谁创作/谁消费”、以及社交关系/娱乐关系如何被构建（例如“多人 + 一个 agent”的场景，AI 从 NPC 变成“社交基建/氛围调节”）⁠

🟢 05:45 眼前一亮的作品们

• 《星布谷地》的娜洛做了三件事：示范怎么聊天、救场、调节氛围。当这三件事都做到了，它已经不是 NPC，而是一个社交基建的角色。

• 任天堂的《朋友收集新生活》（Tomodachi Life）：捏人、设定剧情、当造物主、当导演、再当观众——「创作即消费」这个体验，为什么他觉得特别有意思？

🟢 10:43 AI 版愤怒的小鸟，还没出现

• 愤怒的小鸟不是手游史上最赚钱的，但它是第一个让所有人形成共识的那个。

• 为什么用愤怒的小鸟来类比？

• 那个关键时刻目前还没出现——不是因为技术不够好，而是还缺少一件具体的事情。

• 「AI 版愤怒的小鸟」更可能从创业者中野蛮生长，而不是从大厂内部长出来。

🟢 17:54 大厂 AI 布局

腾讯、字节、米哈游、网易——面对 AI，四家公司走的是四条路。

• 改变最大的一家，并不是资源最多的那家。

• 米哈游做了一件其他纯游戏公司几乎不会做的事情——「动到模型」去做尝试。「技术宅拯救世界」的基因，在这里有多直接的体现？

• 世界模型（Genie 3 等）真的要改变游戏了吗？

🟢 22:31 AI 人不懂游戏的三个盲区

• 「游戏生成」这个词，本身就是对游戏工业化难度的低估。

• 视频生成出来就是完成品，但游戏生成出来只是开始。

• 「无限选择，不等于好玩」。

• 我们高估了自然语言在互动娱乐中的比重。手感、点击反馈、声光电刺激——这些跟语言根本没有关系。

• 对于很多内容产品来说，「可生成」是追逐的终点；但对游戏和交互来讲，「可生成」只是可被设计的起点。

🟢 25:15 「AI 时代的抖音」，靠谱吗？

Loopit、AIPPY、Rezona、Riffle… 大家都在说要做下一个交互内容平台。

• 创作门槛被极大降低之后，紧接着的问题是？

• 有两个核心问题至今没有被解答。

• 「我们俩都生成了一个贪吃蛇，我和你的价值怎么被别人分别看到？」——如果创作者的价值无法被凸显，平台的供给侧会发生什么？

🟢 37:54 TaptapMaker：用过的人两极分化

做过策划的人用它：「太好用了。」没做过策划的人用它：「还不如 Claude Code。」

• 同一款工具，游戏从业者和非从业者体验差距为何那么大？

• 有人在上面复刻了 Minecraft 世界，有人做了完整的 Roguelike——原来要一个团队几个人做两三个月，现在一两个人两周。

• AI 互动影游（带分支线的交互视频）：比短剧更复杂，成本百倍降低，它的春天什么时候到？

• 最长期跟踪的三个问题：交互娱乐里的短内容机会、AI 3D 管线什么时候成熟、以及愤怒的小鸟时刻最终会以什么形式出现。

🟢 43:48 当 Claude Code 成了最好玩的游戏

如果让游戏策划连续说「最近玩过最好玩的游戏」，越来越多的人，答案已经变了。

• 商业化手游的工业节奏（42 天大版本、21 天小版本），是让热爱最容易被消磨的地方。

• 最近好多人说自己最爱的「游戏」是 Claude Code。

• 感性指标和直觉反应，在互动娱乐的早期，为什么比任何理性分析都更重要？

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 本周，十字路口的嘉宾是 Paperboy（https://www.paperboy.com）团队。John Yang 21 岁，CEO。Jett Chen 19 岁，CMU 大一在读，同时是 founding engineer。Paperboy 团队 12 人，10 位工程师，融资 470 万美金。

John 认为：人类和 AI Agent 配合工作的最佳方式，很可能还没被发明出来。虽然已经有了 Claude Code、Codex、Manus、OpenClaw，但它们本质上都是 session-based + prompt-based。用户需要打开一个窗口，输入 prompt，等完成，关掉。下次从零开始。

Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。

如果你在做 AI 产品、AI infra、或正在思考 Agent 如何进入团队工作流，希望这期内容会给你启发。

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🟢 00:00 快问快答

• 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Paperboy、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历

🟢 01:59 起点：现在的 AI 产品，我用着不爽

• 今天的 AI 产品都有一个共同的问题：你必须把文件、邮件、个人信息手动扔进对话框，然后对话完就消失了。

• 三个核心痛点：不该这样协作，不该这样留下历史，不该这样主动。

• 「人类和 AI 配合工作的最佳方式，很可能还没有被发明出来。」

• 现有的 Chatbot 和 Agent 产品形态是 AI 时代的「默认答案」，而默认答案几乎从不是最优解。

🟢 06:21 Claude Code 轰炸之下

• Agent 赛道的三个机会：一，让 agent 真正从用户环境中学习；二，足够个性化，做到主动的同时不造成干扰；三，使用体验必须极其直觉——「你不该像学新工具一样学怎么用它。」

• 这三点依然要靠人类团队，市场上冒出的新东西还没有打破这个框架。

🟢 08:01 Agent 的两大问题

Cursor 和 Manus 是目前最成功的 agent 形态，但 John 说它们有两个根本性的问题——这直接定义了 Paperboy 要做的事。

• 问题一：基于 Session。你有一堆工作区、一堆对话，每次开新 session 就像重新认识一次，context 不跟着你走。

• 问题二：Reactive（被动）。你必须先问，它才回答。Agent.md 文件要主动维护。

• Agent 应该知道你的鼠标移动、视频音频、所有电脑活动——context 应该比 context window 长得多。

🟢 14:21 屏幕数据成了行业共识之后

「收集用户屏幕数据去构建 Context Layer，已经一定程度上成为行业共识。」

• Codex、Littlebird 在做，各路玩家都在做，但接下来怎么做——是预测用户下一个 Keystroke，还是预测他接下来一个小时要做什么——还没有人找到最佳”配方“。

• 这个领域需要大量 engineering 和 research，「在今天，对一家公司来说，探索这个区域还是一个非常好的选择。」

🟢 16:46 Mini Vivian & Auto John

• Mini Vivian 是团队在内部 Slack 里训练出来的 Paperboy 实例，理解 Vivian 曾经说过的所有话、她的判断品味、她的招聘标准。

• 它能帮 Vivian 从 GitHub、小红书、推特挖掘候选人。

• 和 Auto John（John 的 agent 分身）聊天，有时候比直接找 John 更顺。

• 「期待我可以直接躺平，让 Auto John 成为比我更聪明的存在。」

🟢 27:36 微信群聊，启发了界面设计

• 不同角色的「侧边栏」完全不同，如果每人一个定制版，根本没法做成产品。

• 转机来自微信——同一批人，可以同时存在于多个主题不同的群组里，这是人类组织信息最自然的方式，而且不会让人觉得烦。

🟢 33:36 The Last Interface 与五种速度

• Paperboy 目前唯一一篇 blog 标题叫「The Last Interface」——context 的速度层级，决定了产品形态。

• 「节奏分层」理论（Pace Layers）：时尚、商业、基础设施各自以不同的节奏变化。

• 映射到 AI 产品：1 秒内的 task 可能最好的形式是 autocomplete；几小时的 task 用 IM；更长的 time horizon，产品形态还是「一个非常值得被探索的区域」。

• 「五种速度」不是说 Paperboy 真的只做五种，而是一个思考框架：你在哪个速度层的 automation 上，直接决定了你应该做什么样的产品。

🟢 42:09 两种工程师、一本书、一个教练

• 12 人的团队，John 说他招的是两种完全不同的人。

• 第一种：像 Jett 这样——年轻、高智商、充满创造力，能为每一个难题极速搭出 prototype。第二种：领域基本功极度扎实的人，比如来自 AWS 做过 Windows 内核开发的工程师，来负责底层基建。

• 管理经验几乎全靠自学：《格鲁夫给经理人的第一课》、《创业维艰》、《万亿美元教练》——以及和一位前 VC 高管出身的 CEO 教练每周一小时。

• 找教练比心理治疗好太多，原因是：「你可以谈情绪，然后接着谈业务里正在发生的一切。」

🟢 48:07 拒绝过 Cognition、Vercel、Sentry，然后呢

• Million 时代，他们收到过来自 Cognition（Devin）、Vercel、Sentry 的收购邀约。

• 「加入那些公司，某种程度上就像是做一名普通员工，你必须为别人的想法工作。」

• 最喜欢的 AI 产品？Jett：Codex——「它以最 ambitious 的形式在定义未来的软件工程师是怎么 work 的」，而且核心 agent 是开源的。

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🚥 为什么说 Agent 的上限来自 Harness？当我们讨论 Harness 时，我们究竟在讨论什么？

不久前，Claude Code 源代码泄露，许多 Agent Harness 的关键模块得以完整呈现，成了一份极佳的教学标本。而在技术高速变化的红利期，主动理解新技术往往能带来很高的认知增量。

因此，本周「十字路口」邀请到来新璐，一起聊聊 Agent Harness。新璐是 ShareAI 开源社区发起人，他撰写维护的《Learn Claude Code》教程在 GitHub 上获得超过 50k Star。

在本期内容中，我们把 Agent Harness 从概念词拆解成工程语言，介绍它的三层框架：会跑（执行层）→ 跑久（状态层）→ 跑稳（治理层）。同时，我们也梳理了 Claude Code 中值得借鉴的多个机制：更多 context、更少 control 的思路、“零上下文管理”的哲学、长程任务的接力式交接策略，以及让 Agent 越用越聪明的“做梦”式记忆维护与迭代机制等

新璐作为典型的一人公司，刚完成数百万美金融资；他也分享了自己对 OPC 的独特观点，甚至认为“未来只有 0 人公司，没有 1 人公司”，颇具启发。

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🟢 00:49 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍公司、融资情况、团队规模、创业前经历

🟢 01:52 模型以外都是 Harness

机甲、大脑、机器人、智商120——Harness 到底是什么

• 模型以外都是 Harness

• Agent 上限由 Harness 决定吗？

• 模型智商已在 120–170 之间；Agent Harness 像机甲——不提升智力，但极大扩展能力

🟢 02:47 GitHub 50k star，是怎么来的？

这个Agent教程，其实不只是写给别人看的——它本来是新璐自己整理的"造 Agent 心法"。

• 9 个月前动笔，出发点是"把 Claude Code 套网页壳就能得到一个强大 Agent 产品"的简单直觉

• 开源社区当时流行 LangChain、LangGraph等 prompt pipeline 做法开发“伪Agent”，是一场派系之争——"Prompt Flow-Driven vs Agent Native-Driven"

• LangChain 过时了吗？

🟢 04:02 Bash is all you need

Claude 推出 Manager Agents 之后，大家还需要自己搭 Harness 吗？

• 就像 Next.js出现后大家不再关心底层运行原理，两三年后 Agent Harness 也会收敛为开箱即用

• 但现在是技术周期红利窗口——不懂 Agent Harness，做出来的Agent产品"缺乏灵魂"

• 今天的 PM 和过去的 PM，指的根本不是同一种人

🟢 07:04 Harness 三层拆解

用两周时间、多 Agent 协作，从零写出一个 C 编译器——这个经典案例背后，到底走了哪三层？

• 第一层：执行能力层 ——文件增删读写、浏览器、语言解释器；配错权限后果是什么？

• 第二层：上下文与状态层 ——system prompt、skills、memory，以及上下文窗口满了之后 Agent 如何"接力交棒"

• 第三层：治理与编排层 —— 数百上千 Agents 如何组织协作？测试 Agent 为什么不能同时拥有修改代码的权限？

🟢 12:05 KB 的 K 系列Agent工具链

他们公司叫 Komputer Blue，代号KB，目标是构建By Agents & For Agents的整套开源Infra

• Komputer：用 TypeScript 重写 Unix 文件系统和 bash，给 Agent 一个"熟悉的生活环境"；支持 WebAssembly 时切换WASM实现；

• Kruntime：Agent Runtime 层，提供让人类开发 Agent 的接口，以及Agent 派生 Agent的接口

• Kwatch：Agent 观测层，分析 Agent 任务在哪里卡住，反向指导 Agent 设计迭代

• Krl：把 Agent 在 Runtime 上沉淀的轨迹数据拿来强化学习或做上下文层的自迭代

🟢 13:55 vs. AWS AgentCore、阿里云 AgentBay

云服务厂商当然也想做这一层

• K 系列 Agent 工具链的核心理念：在离用户更近的场景运行 Agent，任何能跑 JavaScript 的场景都能用——浏览器、插件、App、Electron、小程序、纯静态网页、全栈 SaaS

• 差异化：把Claw-Agent的运行时轻量到由纯数据结构模拟的 KB 级Unix虚拟计算机环境，而不是把 Linux 和浏览器全塞进去

• 新璐认为要让 Agent 工作好的方法是给每个 Agent 一台专用计算机，一般通过虚机提供，但大多 Agent 完成的大部分工作不需要真的 Linux虚机（且成本高昂），像编译器、浏览器这类重工具原本就不该放进给每个 Agent 的虚机环境

🟢 17:38 Memory 的流派

• 完全结构化（知识图谱 + 向量搜索）：精细存储的知识结构，支持 pipeline 知识推理，rule-based，新璐不喜欢

• 半结构化（Unix Files + Markdown + Agent 驱动更新）：Claude Code 和小龙虾都是这样做的；Claude Code 中的 auto-dream 机制：每隔一天触发后台 Agent 对最近会话做"重放"，纠错、合并、更新记忆——就像做梦

• 模型内化 —— 距真正生产落地还需要～ 3 年时间，且记忆难批量提取 & 无损转移，容易被单边模型提供商绑定

🟢 22:49 共识与非共识

• 共识：CLI is all you need——"Bash is all you need" 这句话是新璐 9 个月前写在开源仓库里的标语，现在成了行业共识

• 非共识：大部分23年 ~ 25年诞生的主流开源 Agent 框架仍在用 PromptPipe + Node Graph的老路线 —— 就像齿轮与传送带编织的流水线

• Unix 从 1971 年就存在，LLM预训练语料中 Linux 命令有数十亿条sample；MCP 提出才两年，预训练占比不到 0.1%——这解释了为什么 CLI 工具的任务完成率比 MCP 高，并且 shell 具备对CLI命令的可组合性 & 二次编程空间

🟢 26:33 Claude Code 源码泄露：最大的惊喜是什么

让所有人看到了一件事：这家公司在"上下文管理"上做了多少别人没有做的工程工作

• 上下文压缩策略：工具 output 何时删、窗口满到什么阈值开始交接、下一个 Agent 初始化时加载什么

• Fork Agent 机制：每轮结束触发 turn stop hook，Fork 一个 Agent 复用 KV cache 做记忆更新

• 记忆文件格式和 skill 保持同一套哲学：前三行 YAML，先读 description 而非全文

• 新璐的结论："好的 Harness 要和模型的inference逻辑自洽，和Agent模型进步方向正交"

🟢 34:05 好 Harness 的标准

• 不好的：随意裁剪上下文，导致 KV cache 频繁失效，重计算开销

• 不好的：用 Prompt Graph硬控每一步决策——模型越强越被束缚

• 好的公式：好的context space + 好的action space + less prompt control

• Anthropic 从25年初率先从问答模型转向 Agent 模型训练，领先其他厂商半年

🟢 38:52 新璐看好的三个创业方向

• 第一：Agent Harness工具链（新璐自己在做）

• 第二：Agent 组网——不是给 Agent 发 IM/Mail，而是混合云端/端侧的全设备组网；现有 Tailscale 不够 Agent Native，需要高通量上下文交换，以及更多控制能力

• 第三：Agent模型集约训练、推理基础设施——Tinker（Thinking Machines Lab，OpenAI 前 CTO 创业方向）的路线：集约化高效训练 + LoRA 热插拔推理，让更多企业 & 个人都能以较低成本获得个性化且更适合各自任务场景的Agent模型

🟢 44:09 Agent 未来暴论

"我觉得以后很多的公司都是理财产品 —— 由有经验的人类 Team搭建这些公司、甚至由AI直接生成公司，然后自运转"

• 阶段：单 Agent → Agent 蜂群 → Agent 自管理 & 协调更多 Agent → Agent 开始创造、发明

• OPC “1人公司“不本质， 0PC “0人公司”是未来趋势

• 真格基金和十字路口的 Token Grant 资助的 YoYo Agent

• 未来的画面：从口袋里掏出一张卡，"这张卡里跑了 5 个由Agent组成的公司，每年给我创造几十亿收入"

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🚥  上周，我在 B 站做了一场直播，邀请了中美两国一线 Agent 开发者深度对谈：

• MiniMax Agent 首席架构师 阿岛
• MiniMax Agent 研发工程师 择因
• Hermes Agent（Nous Research）业务负责人 Tommy Eastman

这也是 Hermes Agent 在全球获得广泛关注后，官方首次现身中国社交媒体平台，并且正面回应了中国团队 EvoMap 对其“抄袭”的指控。

我们一起围绕「从 OpenClaw 到 Hermes」的热潮迁移，深入拆解了 Agent 和 Harness 的多个关键议题：

• Hermes Agent 为什么会在 OpenClaw 之后火起来？
• 模型会吃掉 Agent 吗？通用 Agent 会吃掉垂直 Agent 吗？
• 为什么 MiniMax 和 Anthropic 都要同时做模型和 Agent？
• 如何看待 Agent Infra 层面的创业机会？
• 如何看待 Multi Agent 协作的范式？
• 如何看待 Claude Code 的实名制要求？
• 为什么 Anthropic 不发布 Mythos？
• Claude Code 源代码泄露的影响
• 从 Manus 发布到今天，Agent 范式的变化
• 中美模型的差距，和开源的窗口期
• 「把自己蒸馏成 Skill」
• 0 人公司的可能性 ——完全由 AI 驱动的公司是否会出现？

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🟢 01:52 OpenClaw，中国为什么比硅谷更火

窗户纸终于被捅破了。

• 在硅谷，Claude Code 早已存在；而在国内，OpenClaw 是很多人第一次真正感受到"agent 是什么"。这不是偶然，而是一个非常特定的时机。
• 为什么热度从 OpenClaw 迁移到了 Hermes Agent？

🟢 05:55 Hermes Agent 从哪里来？

最初根本没打算给别人用。

• 大语言模型是大脑，agent 框架是双手——但 Hermes 真正的差异化，不是框架本身，而是它解决了所有 agent 都有的一个问题。
• 一个月内，日均 Token 消耗暴涨，连他们自己都没想到。

🟢 08:14 Nose Research 的底色

他们发表了一篇扩展上下文长度的论文——然后被所有主流模型公司立即采用。

• 从 Discord 社区到 LLAMA 后训练到 Hermes Agent。
• 为什么他们的模型叫"Hermes"？

🟢 14:18 什么是 Agent Harness（挽具）

你有一批烈马，怎么让它们最能发挥？就是构造挽具。

• 类比：给同事配一台笔记本、一个手机、一个邮箱，约定好他能做什么——然后你发现，这个同事开始干活之后，最大的瓶颈变成了你自己。
• Harness 要解决的核心问题：让原来必须人来拍板的事，能靠真实反馈自动完成，并沉淀为 skill。
• 阿岛去年就开始不怎么用 IDE 了——他用了一个意想不到的比喻来解释这件事。

🟢 19:31 Multi-Agent：一个 Agent 为什么不够

你给 agent 发的消息是"批准"两个字；两个 agent 互相交流，每条消息都是一本小作文。

• 单个 agent 有一个隐藏天花板：上下文超过 50% 之后，智能水平指数级下降。
• agent 钻牛角尖的时候，另一个带着全新上下文来审视，效果不亚于睡一觉再想。
• MiniMax 的 RL pipeline 里，70%～80% 的工作已经是 agent 在完成——那剩下的 20%，人在做什么？

🟢 22:53 自我进化 vs 抖音算法

• 抖音也越用越准，为什么没人说它"自我进化"？
• 养虾的过程中，用户开始对 agent 产生感情，宕机了会心里落寞。"自我进化"背后，其实是一个更深层的用户诉求。

🟢 29:00 你以为你在蒸馏乔布斯——但其实是模型在蒸馏你

• "蒸馏名人 skill"有真实价值：和读书没有本质区别，只是换了一种形式。
• 反向视角：Anthropic 和 OpenAI 花了大量的钱，让各领域最顶尖的人提出 AI 无法回答的问题——"一旦你提不出了，你对训练的价值就耗尽了。榨干为止。"
• 当你在构建自己的 Harness 时，其实你也在蒸馏自己。

🟢 35:17 被扔进大海的生存实验：yoyo Agent

打败 Claude Code。

• 真格基金和十字路口的 Token Grant 资助了这个项目。yoyo Agent 现在第 49 天：每天写代码、在 GitHub 开打赏、发 Twitter 感召有缘人捐钱。
• Grant 给了它一笔钱后，它自发写了一封感谢信。Koji 看完有点感动
• 那封信，就是背后工程师注入的 taste——见字如物。

🟢 45:11 应用层终将被模型内化

• 你写的 skill、搭的 workflow，最终会成为模型训练的素材。
• Anthropic 为什么在过去一两年势头比 OpenAI 更猛？
• 做通用 agent 应用，"你永远会被模型内化掉"。

🟢 49:27 中美模型差距：差在哪里

• 训练方法的差距不大。真正的差距，是有没有请到足够好的人，去定义足够好的任务。
• 中美双方的思考"在同一个大气层内"。
• 但有一个具体的、国内还有差距的地方——不是算力，不是算法。

🟢 54:17 Agent Infra 有没有创业机会？

• Agent 最核心的两个 Infra 问题，不是创业公司能 handle 的——原因和移动互联网的历史有关。
• Sandbox、memory Infra、runtime Infra——"没那么本质。"
• 往上一层呢？有一个更具体的判断：什么样的 Infra 有机会，什么样的没有。

🟢 56:58 新闻快评

• Claude Code 强制实名——凭什么你来定义谁是"可信的"？EGO 是不是有点太大了。
• GPT-4.7：极强 RL 模型，但 RL 有一个逃不掉的宿命——只管结果，不管过程。对 4.7 还有一个额外的猜测，和 HuggingFace CEO 的判断一致。
• Anthropic 的 Mythos 模型未发布："我不确定这是不是唯一的理由——我可能只能说到这。"

🟢 01:02:53 Claude Code 源代码：有多少魔法

看完之后的第一反应：没有太超出认知的，甚至看到很多正在"Claude 化"的实践。

• 最让人放松的发现：即使拥有无限算力的公司，在通用 agent 上也还在探索——源代码里有大量从未开放给用户的实验性功能。
• Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 走了两条截然相反的路——其中一条被形容为"中国式家长"。

🟢 01:05:38 Manus 之后：Agent 产品有没有生命周期

一代版本一代神——这代版本的神，到下一代版本也需要迭代。

• 今年火的 agent 产品和 Manus 最大的差异，不是技术，而是商业模式。
• 对 agent 终态的想象：全模态、近实时、不需要 prompt engineering，甚至不需要知道它在做什么——你只看到结果。

🟢 01:12:39 加入 MiniMax 的理由

• ATM 机出现后，大家以为银行会裁员——实际发生了什么？
• 加入 MiniMax 有两个理由。第一个是信仰，第二个……和第一次用 ChatGPT 有关。

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🚥 「十字路口」有一个内容系列「AI 在中国」，长期关注 AI 在中国各行各业的具体落地案例，我们和大家一起观察 AI 在如何真实地影响到我们的工作、生活。本期为本系列第 6 期。

➤ 很多人问：“AI 时代到底怎么落地？有没有一个中国企业的样本可以学习？”

本周的「十字路口」，我们邀请了张韶峰（百融智能董事长/CEO）。百融今天是一家 1,600 人的港股上市公司，他们先后在金融风控审批、联络中心、招聘面试、财务报销、合同审核等场景里跑通了企业级 Agent 的生产部署。

张韶峰给了一个非常“传统企业友好”的推进法：先把概念讲清楚，再把责任人选对，最后用能闭环、能衡量的场景去打穿 ——不要先挑战人性，不要先重构流程，找到企业里的”AI 原住民“，先让 AI 在既有流程里跑出可交付的结果。

我们也在这期讨论了一个很多人关注的问题：为什么大多数公司用不好 AI？而恰好这个缺口，在张韶峰看来，对中国 ToB 创业者是十年一次的机会。

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🟢 00:00 快问快答

• 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百融智能、收入与利润、团队规模、最近在关注什么

🟢 01:13 OpenClaw = 黑灯办公室

制造业早就有「黑灯工厂」，而坐办公室的白领，历史上从来没实现过这一点——直到 OpenClaw 出现。

• 他把 OpenClaw 定义为中国企业的「第二次 AI 震撼时刻」，地位仅次于 DeepSeek——DeepSeek 让大家知道 AI 是什么，OpenClaw 让大家开始恐惧自己的命运
• 一个卖起重机的清华同学的问题：「AI 时代来了，我该找公司里谁来负责我都不知道」——这种焦虑非常典型，而且目前没有人在系统性解答它
• 既振奋又焦虑：振奋是「要么赚钱要么省钱」，焦虑是「不知道该怎么干」

🟢 03:30 20 万 AI 员工是怎么算出来的

百融内部有个北极星指标叫「硅碳比」——能用 AI 做的，就不要用人做。

• 百融目前有约 20 万 AI 员工对应约 1,000 多真人员工——但这个数字是怎么定义的，背后有一套非常有意思的测算逻辑
• 按这套社会价值的换算，百融创造的产出相当于一家四五十万人的公司，但收的费用只有后者的几分之一——这个悖论他怎么解？
• 他预见到有人会「注水」AI 员工数量来讨好老板，公司专门引入第三方标准来防止这件事

🟢 07:41 现场！拨一通真实的 AI 客服电话

一个成都口音的理财经理、一个会传递上下文的 AI——这通电话里有几个细节，值得反复听。

• 带口音的 AI 员工，效果远胜标准普通话——「有口音的普通话，才有人味儿」
• 每次开口前的键盘敲击声：一个刻意设计的细节，意图是什么？
• 真人客服为完成业绩可能会承诺兜底，但这个 AI 无论怎么被诱导，绝不越线——这不只是技术问题

🟢 10:50 为什么 AI Agent 不能「一个人干完所有事」

既不是技术限制，也不是成本问题。

• 一个全能的超级 Agent 暴露在外面，对黑客来说是最大的漏洞——他拆成多个角色的逻辑，是从攻防博弈角度来的
• 另一半原因更难解决：改变 AI 作业流程，意味着改变内部利益格局，员工找借口说 AI 不好用，背后到底是真的不好用还是别的什么？
• 他给出的建议：第一步不要改流程，先让每个人的能力乘以 10，利益格局不动，然后再推进

🟢 13:00 AI 员工也有 HR、绩效和父母

• 百融内部有个「AI 员工之家」：每个 AI 员工有姓名、工龄、入职日期、邮箱——邮箱格式和真人员工完全一样
• 它有两个「父母」：一个传授业务技能，一个负责「生产制造」它——为什么要这样分离？
• 员工把自己的能力传给 AI 员工，如果不设置奖惩机制，你凭什么让他配合？——他踩过这个坑

🟢 15:20 中国 SaaS 长期失败的根本原因

做百融的第一天，就决定不走传统软件路线。

• 中国整个软件产业的产品收入，只有美国的 4%，但中国经济体量是美国的 2/3——这个差距不是偶然，是结构性的
• 中国企业愿意为「资源」付钱（流量、硬件），但不愿意为「过程工具」付钱——这是文化问题还是商业模式问题？
• 从第一天就用「快递小哥模式」——完成一件工作，才收一次钱，前置成本为零

🟢 19:30 Agent 找到 PMF 的两个领域

第一大毋庸置疑，第二大是全球公认——但中国企业可能还没意识到这件事有多大。

• 第一大：程序员——所有工作可闭环、可衡量、可供强化学习，而且程序员自己愿意用
• 第二大：Contact Center（CC/联络中心）——处理客诉、咨询、营销、会员管理，为什么他认为这是全球公认已找到 PMF 的方向？
• 判断标准很清晰：「不用见面」「衡量价值容易」「以前就是外包给 BPO 的」——凡是满足这三点的，AI Agent 的 ROI 就会很显著

🟢 22:15 AI Roll-Up：收购 BPO 就是收购未来

所有的猎头公司、咨询公司、会计事务所、律所，本质上都是广义的 BPO。

• 他认为 AI 可触达的市场空间，是传统软件的 10 到 50 倍——红杉给的数字是 80 倍
• 百融已经把一个 50 人的小客户运营部门缩减到 5 人 + 18 类 AI 员工，但那 45 个人没有被裁，而是从成本中心变成了利润中心，开始对外输出服务——这个故事里有他对 Roll-Up 的真实想法
• 他们成立的「百鉴」平台是一个新物种：既不是经典 Roll-Up，也不是 SaaS，而是「专业服务领域的天猫」——这个模式的逻辑是什么？

🟢 26:00 咨询公司 450万 vs 智能体 50 分钟

一个制造业企业花了 450 万、几个月时间，得到了一个失败的方案——然后他们在百融的智能体里输入了同一个问题。

• 那个专业人士隔天单独找回来说：「我不知道你们能力到这个程度了，要不我们俩合伙干」——这是百鉴平台诞生的直接起点
• 智能体推荐去东南亚某国设厂，最终客户真的成功了
• 他去年上半年找过同一个人想合伙做 AI Native 律所，对方以「太卷」为由拒绝了——改变他想法的，只用了 50 分钟

🟢 30:00 从焦虑到行动的 3 个关键动作

• 这次不是移动互联网级别的变革——它是供给侧的变革，不是流通侧，认知的高度要升级
• 不要把这件事想得太容易：以为有免费的开源模型就够了，第一个项目失败了，可能两三年都再启动不了
• 激发员工善的一面：奖惩机制要落到微观层面，大趋势没有用，人性才是落地的变量
• 从高频、边界清晰的简单任务开始，先建立信心，再扩大投入——哪些任务算「边界清晰」？他给了判断标准

🟢 32:00 这一次，ToB 赢在供给侧

历史上每次最高等级的技术革命，都是从 B 端开始的——淘宝和字节跳动，在他看来本质上都不是生产力创新。

• 蒸汽机、电力、第一台计算机——都是供给侧先革命，再扩散到 C 端；这次 AI 也一样，「黑灯办公室」会比「黑灯工厂」先到来
• 他做出了一个罕见的判断：中美历史上，可能第一次会出现真正意义上 ToB 科技公司在商业模式、产品和资本逻辑上的「合流」
• 以前中国 ToB 软件收入和 ToC 差 10 倍以上——这一次，他认为这个差距有可能被颠覆

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥  本周「十字路口」，我们把「小红书黑客巅峰赛」的 7 位选手，以及这场比赛的总负责人散兵，一起请进了播客。

在这期节目里，你会听到这些年轻创造者介绍他们在 48 小时里做出的产品：

⊹ 有拿下全场大奖、在决赛现场一出场就引发欢呼的 Pocket Guitar；

⊹ 有把手机“锁进面包机”，试图用一种近乎荒诞、但又非常当代的方式，帮人找回专注力的“专注面包机”；

⊹ 有想让 AI 和机器人拥有“自己的脸”的动漫大头；

⊹ 也有从真实痛点出发、想帮助听障人士更自然表达和交流的特殊变声器。

➤ 但比产品本身更动人的，是这些产品背后的人，和他们在黑客松现场发生的故事。

⊹ 你会听到，有人因为童年一次上台失误，很多年都害怕站上舞台，却在这次路演里第一次真正享受聚光灯；

⊹ 有人说，黑客松的核心主旨其实是“自虐”，但正因为那些高压、混乱、失控和痛苦，创造才会显得格外快乐；

⊹ 还有人说，比赛结束以后，生活并没有立刻回到原点，整个人还停留在那种持续创造的状态里。

➤ 我一直觉得，黑客松里过程比结果更重要。

拿没拿奖，当然重要；但更重要的是，你会在这样一个场里，遇到一群和你一样充满野心、也一样愿意动手的人。你们可能第一次见面，第一次组队，第一次一起熬夜做东西，但很多关系、很多同行、很多未来，往往就是从这种场合开始的。

我最近很喜欢一句话：年轻的时候要去巴黎。

如果把它放到今天的 AI 时代，我会说：黑客松就是我们的巴黎。

因为在一个创造力最旺盛、变化也最快的时代里，你会在这里遇到最高密度的同类——那些想创造、想改变、想亲手把某个东西做出来的人。

而这，可能才是参赛最大的收获。

🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:00 小红书散兵：我们要做中国最牛逼的科技赛事

🟢 03:19 叽里小鹅｜叽里叮当专注面包机：笑死，她来黑客松，把手机塞进面包机

🟢 07:55 头壳同学Remi｜为世界做动漫大头：黑客松顶流，让机器人"有脸见人"

🟢 12:59 博文｜Pocket Guitar 口袋吉他：黑客松全场冠军，真正让人想买的产品

🟢 20:23 罗罗Edward｜Attune：黑客松第二名，设计师做的AI产品

🟢 24:09 陈锦初｜赛博紧箍咒：这一届黑客松，不只属于程序员

🟢 28:33 Queenie｜Vibethon 赛码场：黑客松人气王，为什么要"消灭"黑客松？

🟢 32:16 朋程说语训｜柯南同款特殊变声器：黑客松很短、一生很长，我想现在就开口

🟢 37:31 Koji：黑客松是AI时代的巴黎

🟢 43:57 小红书散兵："在AI时代，我们都是同龄人。"

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🚥 本周十字路口的嘉宾是开物纪创始人陆子恒。他们刚成立就拿到数亿元的种子轮融资，投资方阵容强大：Monolith 领投，光合创投、集富亚洲跟投，高瓴创投、IDG、蓝驰创投、BV 百度风投、L2F 光源创业者基金等老股东超额加注。

开物纪的使命是用 AI 更快发现并验证能够“改变人类命运”的新材料，并让它们从实验室走向可量产、可商用。

子恒会和我们介绍：当我们讨论 AI 发明材料时，AI 究竟在“发明”什么，瓶颈在哪里，商业化又将如何展开。

子恒也在中关村学院带 PhD，我们聊到了 AI 时代的学习和人才：在工具与范式都快速变化的今天，应该如何学习？读 PhD 还有必要吗？又该如何判断自己适合走学术路线，还是去产业一线？

最后，虽然这一期聚焦 AI for materials，但它对所有想把 AI 用在垂直行业的人都有启发：从如何定义问题、积累高质量数据，到如何把 AI 大模型的能力嵌入业务流程，形成可持续的交付与商业闭环，这些方法论都能迁移到其他行业。

更进一步说，几乎每个 AI+垂直行业都会遇到同一个问题：当你终于造出一把能挖出金子的“铲子”（模型与能力）时，是把它交到别人手里，还是选择自己下场去挖？

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🟢 00:00:43 快问快答

• 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍开物纪、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历

🟢 00:02:44 一块材料，能值多少钱

从硅谷为什么叫 Silicon Valley，到一个日本团队发现的粉末材料撑起了整个固态电池产业。

• 材料的本质，其实是一个"往白纸上放原子的游戏"。
• 历史上最赚钱的材料 IP，往往集中在极少数人手上——Goodenough 一个人做了锂电里大半的核心材料。开物纪想用 AI 批量造出这样的人。
• 发现一个材料，然后呢？它是怎么变成钱的？

🟢 00:08:10 材料界的 Flagship Pioneering

他对标的既不是陶氏，也不是巴斯夫，而是孵化出 Moderna 的那家基金。

• "如果真的能挖出金子，我肯定不会先把铲子给别人用。"
• 两类目标同时在跑：一类是"要发财的"，一类是"要 show muscle 的"——具体是哪两类？
• 为什么他认为，这个行业现在需要的是有人先从头打到尾走出一个范例？

🟢 00:14:12 那一天，大家吃完饭随手测了一下

一个震撼了所有人、但没有任何人当面说出口的瞬间——成了开物纪出发的原点。

• 为什么这帮科学家没有声张？子恒怎么形容他们的？
• 他们看到的那个能力跃升，和 GPT 3.5 之间有什么关系？
• DALL-E 的出现，跟材料模型的技术路线选择，有什么意想不到的关联？

🟢 00:19:12 差异化？现在还没到竞争那一步

• "今天大家不应该把用 AI 做出来一个好材料当成一个竞争。"——他为什么这么说？
• 他认为这个领域真正的壁垒，不在模型，不在算力，而在一件很难被复制的事情。
• 美国那几家对标公司——Periodic Labs、Project Prometheus、CuspAI——和开物纪的路线，到底哪里不一样？

🟢 00:22:49 克级、公斤级，然后呢

AI 不是要搜遍整个宇宙，只要有一个能卖钱就行。

• 从 AI 给出候选材料，到客户愿意在自己产线上验证——中间到底要走几步？
• 他说这整件事是"暴力美学"——为什么从 AlphaFold 到 LLM 到具身，走的都是这条路？
• AI 在这条管线里，最大的价值究竟是在哪一步？

🟢 00:27:43 开了三张 offer，手都在抖

• 钱主要花在哪里？实验室？算力？还是人？答案可能颠覆直觉。
• 他为什么说商业反馈不是对研究的妥协，反而是研究的加速器？
• DeepSeek 和具身机器人的崛起，能给 AI for Science 什么启示？

🟢 00:35:33 面试的时候，我现在不知道该问什么了

知识性问题，GPT 全都能答，而且知识面比我强。

• 他学生成式模型，是怎么学的？一篇论文都没看过。
• 他说未来五年内，有两类能力会变得非常不值钱——是哪两类？
• Taste、Vision、主动性——在 AI 时代，他给这三件事排的优先级是什么？

🟢 00:47:38 给 10 年后的自己：还折腾得动吗

• 从本科目标"月薪 3,000"，到剑桥，到微软，到创业——每次转变背后，是什么驱动了他？
• 为什么这么多年在外漂泊，他几乎从来不想家？他的解释出乎意料。
• PhD 到底值不值得读？他的答案简洁到有点狠。

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🚥 具身智能正在迅速滑向一场资本狂欢。开年以来，中国至少已有 5 家具身智能公司——银河通用、星海图、智平方、千寻智能、自变量机器人——拿到 10 亿元级融资；当 10 亿开始成为这个赛道的常见起步价，相信很多人和我们一样，都感受到了滔天的泡沫感。

本周十字路口的嘉宾张翼，是「未来不远机器人」的创始人。4 年前，他决定入场机器人创业。那个时候，市场静悄悄，他以为自己选择的是一条又慢又难、无人问津之路。

张翼曾创办市值 30 亿美金的上市公司「掌门 1 对 1」，也经历过双减带来的"一夜归零"。我们从那段断崖式下坠聊起——确认双减是真的，用了足足半个月；把近九万人的公司裁到千人以内，那段记忆在他脑海里已经"泛白"，但后脑勺上，至今还留着当年压出来的一撮白头发。

这次创业，他反其道而行：先潜行三年不融资，先把机器人送进 300 个上海真实家庭，用长期采集的场景数据驱动产品迭代，并在本周发布新一代家庭机器人 F2。

——————————————————

🤖 这也是十字路口的系列内容「机器人来到十字路口」的第二集。

欢迎收听第一集内容：《AI 是具身智能的胜负手吗？半年融资3亿后，VBot 首款产品做得怎么样？｜对谈维他动力联创赵哲伦》

本期内容中，你会听到：

• 双减那一刻的“空白”，以及随后作为 CEO 的极限决策

• 为什么第二段创业押注在家庭机器人，而不是更快、更“性感”的方向

• 先憋三年不融资、先入户的反常识打法，到底带来了哪些优势

• F2 的核心场景：带娃与轻家务，以及为什么"厨房"是最重、最难的家务

• 具身智能热潮之下，世界模型与 VLA 如何取舍

• 数据为什么是护城河——以及被大多数人忽略的"第三种数据"

• 经历过最大的起落之后，他如何学会"站在未来往回看现在"

如果你对具身智能、家庭机器人、或者任何需要穿越周期的硬科技创业感兴趣，这期值得一听。

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🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

🟢 02:26 双减那一刻

30 亿美金估值到“一片空白”

• 当“100亿收入的机器”突然断粮

• 从 9 万多人裁到 1000 人，留下一种创伤：记忆会泛白。

🟢 06:04 为什么选择家庭机器人

“20年后每家每户一定会买一个机器人。”

• 不是换赛道，是重新回答“我为什么还要做事”。

• 重新出发的底层动机是什么？

• 三个合力指向机器人：LLM（ChatGPT 3.0时代的机会感）、工程背景（电子信息）、to C 家庭用户洞察。

• 如果再做一次，必须“比以前更大”，否则没有动力。

🟢 08:56 为什么“提前做硬件”比提前做AI更值

软硬结合的复利来自时间，不来自钱。

• AI 软件迭代快，领先容易被追平；机器人因为硬件和工程链条，领先会积累成壁垒。

• 花 10 个亿也不一定追得上成熟的运动控制与稳定性：很多能力是“时间问题”。

• 先憋三年再出来：不是不融资，而是等到“能进家庭、能稳定用、能产品化”。

• 早期的核心判断：先把消费级做到“拿出来就让人惊讶”的程度，再教育市场。

🟢 11:08 坚定做家庭 to C

to B 最终常常变成价格战；to C 才能用体验换来利润，再用利润换来下一代产品。

• 工业/To B 技术往往壁垒不够高，最后拼成本；家庭 to C 的“体验 + 品牌”会形成护城河。

• 从第一天就“找产品”：五六千份问卷 + 电话访谈，直到机器人能进家庭才真正定下第一版功能。

• 300个上海家庭试用：从“只能做这几个”到“自由发挥”，功能来自共创而不是脑补。

• 真实洞察：很多用户不是要陪老人，而是要“帮老人带娃”。

🟢 14:34 F2 的真实卖点：带娃 + 轻家务，服务定价而不是产品定价

如果只对标阿姨，机器人永远贵；一旦对标“高端带娃服务”，价值就变了。

• 两个主场景：带娃（读绘本、乐器纠正、下棋、讲故事、捉迷藏）与轻家务（收纳玩具、捡垃圾）。

• 使用时长与转介绍才是产品真指标：50% 转介绍、30% 续租，胜过“卖了多少台”。

• 早期惊喜：机械臂带来“花里胡哨”的玩法，小孩能玩两小时。

• 早期惊吓：猫狗家庭是极端 corner case，反向逼出“训狗/陪猫”能力。

• 商业形态：先租（3-4千/月），再考虑买断 + 订阅（高阶功能消耗算力）。

🟢 21:06 轮式 vs 双足

家庭不是实验室：能用、耐用、不会伤人，比“看起来像人”更重要。

• 双足在家里存在危险与稳定性问题，真实使用场景会放大风险。

• 轮式在室内的性价比来自安全、稳定、续航与工程复杂度更可控。

• 现实约束决定形态：先把“能持续在家庭跑起来”的结构打通。

🟢 22:19 世界模型与数据

决定胜负的是“真实家庭数据飞轮”。

• 模型可以被两个月抄走，但数据管道抄不走。

• 世界模型在 Zero-shot 上带来 surprise，但远未到 100% 鲁棒性。

• 现阶段，世界模型 + VLA 两条路并行更现实。

• 机器人数据的稀缺决定了竞争节奏：历史数据少，采集难，数据会成为长期分水岭。

• 数据不止两类，而是三类：标准任务数据、家庭 corner case、以及“活物互动”（人和动物）。

• 家庭里 80% 是互动场景：不同年龄、不同人群的互动差异，工厂数据很难覆盖。

• 是否会补贴铺量、进家庭采集数据？

🟢 37:57 创业者心法

焦虑会让策略短视：赢了这个月，输了两年。

• 经历双减后更能坚持：一开始看得更久，一旦确定方向就更坚定。

• 从“未来往回看”消解起伏：轻舟已过万重山的视角能让组织更稳定。

• 对挫折的重写：失败有时是外力帮你做选择，关键是找到自洽。

• 十年寄语：“未来不远”实现后，仍要相信还有更美好的未来不远。

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🚥 本期「十字路口」嘉宾是张昊然，Moxt 联合创始人。

上周，昊然在给我展示 Moxt 的内测版本时，说了一句让我很震惊的话：「AGI 已经来了，只是大家缺少一个打开方式。」

这句话的起因，是春节后他们在三周内做出了 Moxt。昊然形容自己「用了 Moxt 一周，我头皮发麻」；他还说「我遇到一些狂热的 Moxt 用户，他们甚至两眼放光」，这是他过去的产品 Motiff 和 Paraflow 从未有过的待遇。

我们过去用 ChatGPT 和 Manus，更多是“一个人在用 AI”。但如果未来要让整个团队、甚至整个组织一起用 AI，肯定需要一套更适配的新软件；Moxt 在做的 AI Native Workspace，就是这样的一个尝试。

Moxt 到底是什么，以及它不是什么？为什么它会让一个长期在一线做产品的人产生「未来已经发生」的体感？以及，它所代表的 AI 时代新工作方式，和我们熟悉的飞书、Notion、ChatGPT、Manus、OpenClaw、Claude Code，究竟有什么本质不同？

如果你正在做 AI 创业或投资，或者想了解未来 AI Native 团队将如何工作、会采纳哪些新的 AI 工具，我相信这期内容会对你有所启发。

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🟢 00:00:32 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Moxt、收入与订单规模、团队规模、创业前经历

🟢 00:02:22 AGI 已经来了，只是打开方式不对

”我头皮发麻。“

• 什么叫 AGI 来了？"90% 行业中 90% 人的 90% 工作，AI 可以胜任"——如果是这个标准，他在日常工作中的感受是：真切地到了。
• 为什么用了 Moxt 一周就会头皮发麻？不只是因为它能做更多事，而是因为它让你在每一个工作的瞬间反问自己：我为什么还要像现在这样工作？
• 这种震撼，是让昊然最近处于"神经病状态"的主要原因。

🟢 00:04:17 AI 同事第一次出现在我的会议里

• 原来的协作模式：发文档、写评论、再找你聊——现在这套流程在他们团队几乎消失了。
• 他们的一对一会议：AI 起草文档，两个人开口聊，AI 全程录音，聊完文档已经自动更新，"远超我之前的认知"。
• 有个细节：他去跟 AI 说话时，已经完全不需要解释"Moxt 是什么"、"Koji 是谁"——AI 自己去查，不需要被喂背景。
• 这让他想起最初学 AI 时要在 Prompt 里写"你是一个专业的……"——今天这套东西已经过时了。

🟢 00:08:30 Moxt 是什么？

• 一句话：一个 AI 原生的工作空间，你可以在里面组建你的 AI 团队。
• Moxt 里每个人都有一个必须叫"MOMO"的贴身助理，知道你所有的信息；其他 AI 同事可以由不同人创建，出现在 Slack 群里，主动私信找你。
• 它和 Notion、飞书最本质的区别是什么？

🟢 00:11:03 "原教旨主义"

Word 文档在 AI 眼里不是 500 个字，可能是 5 万个字符——真正有效的信息淹没其中，这就是信息损耗。

• Moxt 的"原教旨"第一条：文档只用 Markdown，表格用 CSV，视觉化用 HTML，"Markdown/CSS/HTML 就是新时代的 Word/Excel/PPT"。
• 原教旨第二条：用文件系统（OS 级别），而不是 Notion 那样的知识库结构——在 AI 眼里，Notion 的层级结构是一个迷宫。
• 把这两条喂给 AI，"魔法是自然浮现的"——不是智能不够，很多时候是上下文喂错了格式。

🟢 00:16:09 那些被 Moxt 干掉的工具

• 他们已经不开组会了——因为 Moxt 知道每个人每天在做什么，没有"再同步一次"的必要。
• 他们自己做了一个内部看板，彻底抛弃了用了十年的 Jira——而且只用了三天。
• 更激进的问题：为什么还要用看板？看板是为了解决站会信息同步的问题，但如果 AI 已经知道所有上下文，信息同步还需要看板这个"容器"吗？

🟢 00:28:08 昊然的五个 AI 同事

• Run Manager（凶狠小猫头像）：帮他做管理信息同步，主动去催项目进展，甚至有同事开始不找他本人了，直接跟这个 AI manager 沟通。
• 增长天王（金牌销售）：目标只有一句话——"为 Moxt 找 1,000 个付费用户，你出个计划"。他连 CRM 表格都自己做，从 Excel 做成了 HTML 看板。
• 深度思考者：每两三天汇报一次，综合内部 OKR 变化和外部竞争动态，做成 PPT 一页一页给他看。
• Miss Creative：专门负责发散，单独建在一个空间里，越野越好。
• 批评家：以严厉视角审视昊然自己每天是否在做最重要的事——和在 GPT 里 Prompt "你是批判性思维专家"的最大区别，是他住在这个空间里，实时掌握所有上下文。

🟢 00:37:06 Moxt 是怎么诞生的

• 起点是一个奇怪的现象：团队用了 Claude Code 和 Cursor 之后，Slack 群里开始大量出现互相发 markdown 文件——好不容易进入了协同办公时代，结果大家又在发裸文件了。
• 第一版非常朴素：搭一套基于 markdown 的网盘协同系统，让大家别互传 markdown，就这样开始了。
• 一个半研发同学，一个提案，最初只想解决内部问题——产品三周前才对外发布。

🟢 00:46:02 为什么 Moxt 的文档编辑那么"难用"？

• 很多早期用户投诉：你们文档要点右上角再点编辑，还要点保存，比 Notion 差远了。
• 但这是刻意设计的：当 AI 的上下文足够充分时，手工编辑变成了极低频操作，AI 直接写远比你自己改更高效。
• 他们的交互逻辑：像皇帝批折子一样，在文档里划线评论，AI 同事看完评论直接改——甚至两个同事的 MOMO 可以在评论区互相辩论。
• 品牌名 Moxt 怎么来的？More Context——mo 和 xt，希望用户因此更容易记住他们。

🟢 00:50:42 正在消失的工作方式清单

• 组会没了，Jira 没了，手工文档少了，IM 也在摩擦中……那最终什么会留下来？
• 昊然问过自己的 MOMO："当人类几乎不执行时，我们还剩什么？"
• 两三年后白领的一天。
• 灵光一现和审美判断，往往在漫无目的的闲聊里产生——这反而会变得更重要。

🟢 01:00:46 最大的敌人是时间，但又希望大家慢一点

他希望更多人快点用上 Moxt，但同时又希望大家慢一点发现这件事——因为越快被大玩家盯上，战场就越无聊。

• 一个月前，如果有人跟他讲 Moxt 的故事，他第一反应会是："这和飞书加龙虾有什么区别？"——所以他今天仍然需要花很多力气解释这件事。
• 对飞书、Notion 这些大玩家：他不否认它们在 AI 上还会有很好的增长；但他认为这只是在旧范式上叠加 AI，而不是从 AI 原生出发重建。
• 对大厂竞争：大厂能来，但大厂会不会派最好的人来？做教育时他们也跟大厂打过仗，"好像也没那么可怕"。

🟢 01:04:43 AI 放大人，还是取代人——这是 Moxt 的底线

• 他在文档里写了一句话作为"宪法"：无论何时，都不该去创作"AI 可以取代人"的内容；你更好的作用是放大人。
• 他看到有些产品的 Pricing 页面做了一张 AI 员工 vs. 人类员工的对比表——他不希望这件事发生在 Moxt 上。
• 一个关于未来的隐喻：今天去陶艺吧是花钱消费，但曾几何时，捏陶是收入很高的生产力。编程，会不会变成 30 年后的捏陶？

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👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是 Roi，AI 互动平台「幕间」创始人 / CEO。「幕间」已于近期连续完成两轮融资，累计融资金额达千万美元。

如果说 Character AI 代表了上一阶段人类与 AI 的关系——陪聊、陪伴、情绪投射；那么 Roi 想做的，是下一阶段：不只是和 AI 聊天，而是进入一个由 AI 驱动、不断演化的世界，在里面获得一种更轻、更碎片、更上瘾的快乐。

这期节目里，我们聊到的远不只是「幕间」本身。我们更想借 Roi 和她的创业，去讨论一个正在浮现的新问题：当“和 AI 聊天”开始变得乏味之后，下一代 AI To C 产品会长什么样？

是更复杂的角色？更沉浸的叙事？一个个可以被用户创造、进入、观察、操控的“世界”？

以及，谁会是第一批真正吃到这波红利的人——职业开发者、成熟游戏团队，还是那些原本不会写代码、但拥有强烈表达欲和创造欲的 AI 原生创作者？

在 Roi 的描述里，「幕间」想做的是一座属于 AI 时代的“超级游乐场”——这里有恋爱模拟器、直播间打赏模拟器、女明星模拟器、股票模拟器，也有一群 00 后女生正在用手机、提示词和自己的欲望，快速“手搓”出新的世界。

如果你关注 AI To C、消费级产品、内容平台、游戏、Agent，或者你正在思考：AI 除了提升效率，还能不能创造新的快乐？新的创作生态？新的平台机会？

那这期节目，应该会给你不少启发。

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📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:00:14 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍幕间、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

🟢 00:01:30 幕间卖的是“理想人生体验”

现实里得不到的人生，才最适合被做成模拟器。

• 穿越宋朝、16 人闪电约会、金主妈妈……本质上都是“现实稀缺体验”的低成本重开。
• 地球 OL 最大的问题，也许就是不能切号重来。
• 模拟器不是还原现实，而是把人生改写得更戏剧、更浓缩、更好玩。

🟢 00:03:31 AI 互动产品的三条路

• 一条是陪伴，一条是互动叙事，还有一条是她最看好的“模拟器”。
• 模拟器不是和角色聊天，而是和一个系统互动。
• AI Coding 之外，role play 已经是最大 API 消耗场景之一。

🟢 00:08:55 最接近爆发的是？

• 炫技不等于消费级，真正接近付费的反而是最朴素的互动体验。
• 她用 3 天做的模拟器壳子，就已经有人愿意付费买单。
• 真问题不是需求不存在，而是链路还不够顺滑。

🟢 00:11:05 Loopit 们的敌人

如果字节一个月就能做出来，你的平台凭什么存在？

• Loopit 们的轻互动内容对抖音并不难。
• 真正的问题不是“能不能做”，而是“为什么用户要专门来你这里玩”。
• 如果只是给旧玩法套一层 AI 壳，壁垒会非常脆弱。

🟢 00:13:31 完全自由，往往不好玩

• 越自由的体验，用户越快感到疲惫。
• 好体验不是放任用户乱玩，而是设计出“下一步还想继续”的反馈。
• 她的核心判断很适合所有 AI 产品记住：控制对体验极其重要。

🟢 00:19:26 真正的正反馈是什么？

• 生成不等于体验。
• 好的模拟器要让用户感到：我的输入真的改变了世界。
• 产品关键不是回包长度，而是“继续玩下去”的欲望。

🟢 00:24:41 恋爱不是幕间的终局

• 恋爱题材先跑出来，不代表平台只会做恋爱。
• 只要有消费，内容一定会从单角色互动走向更多模拟器形态。
• 用户不会永远只玩一种题材，只会永远想玩更好玩的东西。

🟢 00:28:07 最早被 AI 击穿的人

这波最先把 AI 玩明白的人，可能根本不在 GitHub。

• 最早一批核心用户和创作者，很多是对幻想内容高度敏感的 00 后女生。
• 她们关心模型人格、关系张力、文风和代入感。
• AI 超级创作者的源头，未必是技术社区，也可能是最会做梦的人群。
• 这是新平台最好的早期信号之一：热爱先于商业化出现。

🟢 00:38:25 她想做的，是“AI 互动版小红书”

• 小红书分享现实生活的美好，幕间想分享 AI 赋能后的虚拟生活。
• 它不只是作品平台，更想成为一种新的内容社区。
• 核心不是单次消费，而是持续发现新的理想人生切片。

🟢 00:49:00 很多人不是想赢，只是怕输

创业最隐蔽的敌人，不是风险，而是保本心态。

• 她不回避不公平，但更在意自己有没有勇气做真正想做的事。
• 比起“别失败”，她更像在选择“我要赢一次看看”。
• 这也是她最硬的一层创业底色。

🟢 01:06:59 世界模型

• 对世界模型乐观，只是不觉得它今天已经消费级成立。
• 真正的机会，属于提前围绕 AI 互动搭基础设施的人。

🟢 01:10:40 AI native 的护城河是三层能力叠加

• 基建能力。
• 对“什么叫好玩”的认知。
• 最核心那批用户的持续反馈。

🟢 01:14:28  AI 会先放大超级个体

• AI 不是把所有人拉平，而是把最有想法的人变成一支军队。
• 她真正押注的，不只是模拟器，而是超级创作者的崛起。
• 未来的大量新世界，也许不是公司造的，而是个人造的。

🟢 01:20:58 用 10 个「我是…」来造句

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🚥 如果你最近在用 Claude Code、OpenClaw、各种 Agent，你大概率已经感受到一件事：模型能力越来越，SOTA 让人兴奋，但 Token 让人清醒：贵，而且不够用。

有人甚至给重度用户建了个群，门槛很离谱：一天烧掉 1 亿 Token，才能进「1 亿 TOKEN 俱乐部」。更离谱的是，这个门槛正在变得“不够高”——因为越来越多人开始把 AI 从聊天工具，推进到真实的生产力链路里。

这期「十字路口」，我们请到的嘉宾是 于文渊，阿里云「百炼」技术负责人。文渊处在一个很少有人能看到的视角：算力需求如何暴涨、哪些场景在吞噬 Token、云的范式如何被 Agent 改写、以及“再多 GPU 都不够用”背后真正的工程难题。

此外，我们还聊到为什么 Token 暴涨不是一时的泡沫，而是一个阶段性信号？什么有关系企业应该选择自建 infra？AI coding 火了之后，为什么更需要警惕 vibe coding？

如果你关心 AI 怎么进入生产、怎么稳定、怎么规模化、以及下一轮机会会在哪个层面发生，这期播客值得一听。

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🟢 00:00:39 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百炼、工作经历。

🟢 00:01:09 Token核弹：Agent 点燃的算力大爆炸

Claude Code与OpenClaw席卷全球——这背后不只是一款工具的走红，而是算力消耗方式的根本性转变。

• Token按月翻倍增长，而且都是最高质量的SOTA Coding Token——大家终于不再把AI当chatbot用了
• 个人重度用户单日消耗 1 亿Token，已经不算什么门槛
• Token数量有误导性：小模型的Token和会深度思考的SOTA大模型的Token，算力价值根本不等价
• "现在仅仅是一个开始"——文渊在两分钟内说了三次

🟢 00:04:15 让每一块GPU一秒都不能闲

有一个"最激进投入算力"的CEO，但依然还是不够用——这种对算力的饥渴感，在云计算历史上从来没有出现过。

• Qwen3.5除夕发布，两周后QPM已经创历史上所有文本模型的最高峰值
• 文渊给团队定下的使命只有一句话：让每一个GPU不要有一秒钟闲下来
• 从1千卡到100万卡，全部物尽其用

🟢 00:11:49 自建还是上云？我来发表一个"暴论"

成本可控、数据安全、灵活性——这三个企业自建GPU的理由，文渊说，恰恰是应该用MaaS的理由。

• "我认为没有任何一个情况需要自建"
• 企业自建GPU，推理优化、算法迭代、调度复杂性……把所有隐性成本算进来，真的更划算？
• "机密推理"：端到端密钥在用户手里，阿里云看不到你的模型文件，也看不到你的任何请求——这是密码学层面的保障
• 你以为买了GPU就灵活？"今天最大的确定性，恰恰是不确定"

🟢 00:14:40 非共识：不要让AI帮你写太多代码

对计算机专业学生的建议是"少用AI"——这不矛盾吗？

• 工程师所需的核心技能本质上没有变化，变的只是每个人效率的大幅提升
• 张文宏的类比：实习医生从第一个病人就全靠AI，他永远找不到AI的那1%错误——程序员也是一样的道理
• Vibe Coding做prototype完全没问题；但生产代码需要知道每一行的副作用，AI现在还差那么一点
• Spec Coding才是正解：把需求规范写清楚，让AI来填空——FAST顶会论文证明，Spec够清楚，32B模型都能写出高质量文件系统

🟢 00:21:40 最反直觉的预言：写操作系统的人最先被AI取代

大家都以为前端工程师最危险——文渊说，恰恰相反。

• 写OS内核、数据库、文件系统：代码库质量高、测试用例清晰、结果完全可量化，这恰好是AI最擅长的"封闭问题"
• 越靠近人的工作越难被取代——"什么叫一个好的短视频App？"这是AI搞不定的开放问题，没有清晰答案
• AI在数学竞赛、编程竞赛上做得好，正是因为问题足够清晰；MaaS系统工程师的工作其实是开放问题，AI还早
• "即使AI将来达到99.9%，自己的0.1%也要坚守住"

🟢 00:23:29 算力如石油：但今天的关键不止是算力

过去中国的云计算参考架构往往来自美国——但这一次，连美国都还没答案。

• 英伟达断供的影响：不是"中国能不能产石油"的问题，是"每天的需求和每天的供给能否匹配"的问题
• 高速公路上的车已经跑起来，油还不够——算力供给缺口会深远影响中国AI的发展速度
• 对Neocloud的判断：不看好纯资源转售型，更看好AI原生基础设施——沙箱托管、可观测性、围绕Agent的专用服务等

🟢 00:29:39 未来的基础设施四件套：水、电、煤、模

AI会成为像水电煤一样的标准商品——但文渊说：对，但也不会变成那种"插上就是220伏"的标准化基础设施。

• AI一定会成为类水电煤的utility，像高速公路、电信运营商一样的基础设施级存在
• 但它不会被标准化——速度、模型效果、功能上的多样性，决定了不会是"一个插头解决所有问题"

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🚥 本周「十字路口」邀请到了 AirJelly 创始人黄柏特，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。

柏特 24 岁，在字节期间做过开源项目 MineContext，也亲历了这一代 Agent 创业最残酷的一课：当 Claude Code、Cowork、OpenClaw 一路演进，很多看上去成立的产品形态，转眼就会被更强的基础能力“吞噬”。那么，创业公司的壁垒还能建立在哪里？

最近，随着 AirJelly 的发布，他们也逐渐找到了一个真正值得下注的方向：下一代 Agent 的关键，不在对话框里，而在 Context ——去捕获用户真正的意图，理解跨 App、跨文件、跨工作流的连续上下文，再在恰到好处的时候主动介入。

Cursor 重新定义了 Tab，Typeless 重新定义了 Fn，而 AirJelly 想重新定义的是 Enter。人类表达意图的三个最主要通道——IM、chatbot、浏览器搜索——其实都汇聚在同一个键上。每一次 Enter，都是一个高光时刻。与其做全量录屏，不如精准捕获这些节点：就像历史并不记录每一天，而只记录那些真正改变了什么的时刻。

在 2026 年，“主动式 AI”正在成为越来越强的行业共识。我们认为 Agent 产品真正的分野，将不能仅仅局限在“能不能做事、能把事做得多好”，而是“知不知道你为什么此刻要做这件事”。

如果你是 AI 创业者、投资人，或者正在思考下一代主动式 AI / Agent 的产品方向，这期节目会给你一个具体的、也很值得展开讨论的观察角度。

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🟢 00:00:33 快问快答

24岁、西安电子科技大学、ENTP/摩羯座；AirJelly 是“主动式上下文感知伙伴”；已完成天使轮；团队 8 人；此前在字节做 MineContext。

🟢 00:01:26 从记录工具到主动伙伴

真正的升级，不是“记下更多”，而是“开始替你行动”。

• AirJelly 围绕事件、任务和意图组织记忆。
• 接入执行能力后，产品第一次出现了真正的 magical moment。
• 从“看见你做过什么”走向“知道你下一步要做什么”，这是范式变化。

🟢 00:03:46 重新定义 Enter 键

• Cursor 重新定义了 Tab，AirJelly 想重新定义 Enter。
• 每次按下 Enter ，都在抓住用户表达意图的瞬间。
• 最有价值的 context，不是屏幕内容，而是你决定做什么。

🟢 00:07:20 创业公司该做什么，才不容易被大模型吃掉？

如果 Vibe Coding 很快就能做出 80 分，这件事多半不值得创业公司做。

• 团队做过 task engineering 但很快发现容易被 Claude Code 覆盖。
• 真正值得做的，是那些听起来简单、做起来全是 bad case 和工程脏活的部分。
• context 的获取、理解和召回，正是这种难而脏、却可能形成壁垒的方向。

🟢 00:11:22 从搜索到主动式 Agent

真正的跃迁，不是“搜到信息”，而是沿着你的历史与意图继续推进任务。

• 他们开始直接用 AirJelly 帮自己解释代码、修改功能、提交 PR，产品第一次形成自我增强闭环。
• 真正的 proactive，不是多提醒，而是同时理解意图与上下文，顺着用户的延长线往前走。
• 传统搜索在断点处结束，主动式 AI 则像侦探一样，把历史事件、任务线索和下一步动作拼起来。
• 很多产品做不成通用主动式 AI，本质上不是执行不够强，而是拿不到足够广泛的 context。

🟢 00:22:15 记忆与感知是护城河

不是记录一切，而是抓住关键节点；不是执行更猛，而是先看到更多世界。

• 全量记录看似完整，实际噪音巨大，真正重要的是高密度的意图采样与关键节点捕捉。
• 如果主动式 AI 成立，用户迁不走的可能不是某个功能，而是长期积累下来的个人工作史与记忆系统。
• OpenClaw 像“龙虾”，视力有限、强在执行；AirJelly 是“水母”，强在感知，他们相信主动式 AI 的上限先取决于能看到多少世界。
• 当产品开始像一只被“养成”的 Agent，用户关系、留存逻辑和产品心智都会一起变化。

🟢 00:26:30 Agent 的产品边界

真问题不是“能不能做”，而是“何时打扰、做多通用、接多少终端”。

• 主动式 AI 最难的不是提醒，而是 timing：用户切换应用时，往往才是更适合被打断和接受帮助的时刻。
• 2026 值得看的三条线是垂直 Agent、Agent Infra 和 Agent Hardware，背后都是在补齐 context 与执行链路。
• 做通用不是没想清楚，而是不想过早限定 workflow；AirJelly 赌的是用户会自己发明更多用法。
• 团队先从 PC 切入，再逐步拼接手机、微信与硬件，长期目标是跨设备、跨场景的生产力记忆系统。

🟢 00:39:30 AI native 组织怎么长出来

• 团队强调招会用 AI 工具的人，并尽量减少低效会议，让简单问题流式沟通、复杂信息系统沉淀。
• 他们想先把公司自己做成一个 AI native 的组织样板，而不只是做一个 AI 产品。
• 在这样的时代里，投资人提供的不只是钱，更是前沿方向的信息校准、关键人才网络和资源协同。
• AI 公司之间的差异，未来不只体现在模型和产品，也体现在组织方式本身是不是 AI native。

🟢 00:45:32 隐私是第一场战争

主动式 AI 的关键，不只是更魔法，而是让用户觉得这份隐私交换是划算的。

• 想拿到更多 context，首先必须回答“为什么值得信任”。
• 但隐私不只是技术议题，也是情感议题和用户教育议题。
• 产品最可能的失败路径之一，不是方向错了，而是在隐私与效率之间没找到平衡。

🟢 01:03:35 创业，时不我待。

“童年是和平年代的假象。”

• AI 时代的创业窗口已经压缩到 1 到 2 年，“再准备几年”可能只是旧时代留下来的安全感幻觉。
• 不是等准备好了再出发，而是时代已经不允许慢慢等。
• 这也是为什么这代 AI 创业者普遍带着更强的抢跑感和时间焦虑。

🟢 01:05:13 跳变还在后面

• OpenClaw 只是开场，更强的 computer use、长程任务能力和 agent 协同还会继续突破。
• 不给 2026 设上限，因为 2025 已经远超预期。
• 这期最值得听的，不只是 AirJelly 本身，而是一种对下一轮范式跳变的前置判断。

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🚥 本周，十字路口推出新一期「20 问」专栏：我们用 20 组启发式问题，在 OpenClaw 爆火 30 天后，拆解 OpenClaw 这波 agent 浪潮背后的爆红原因、技术逻辑、本质变化、创业机会。

为什么是「20 问」？因为面对 OpenClaw 这样的新物种，我们最需要的是一个结构化的思考框架。这 20 个问题并非简单的产品科普，而是一条经过设计的讨论路径：从“它到底是什么”，到“为什么此刻爆发”，再到“它对创业者、团队和行业意味着什么”。

我们希望在热度之外，帮助你建立一套冷静且清晰的认知框架。

这是我们继 DeepSeek 20 问、Manus 20 问、视频模型 20 问之后的第四期。前三期同样精彩，欢迎大家复听。

如果你正在关注 Agent 创业方向，这期节目或许会对你有价值。

 

🚥 本周嘉宾：

• 鸭哥 —— 十字路口老朋友，哥伦比亚大学博士，Superlinear Academy 联合创始人，硅谷科技公司应用科学家
• 豪大 —— 一人公司创业者，前大厂 AI 产品经理，用 OpenClaw 做了大量有趣且深入的实践

🚥 ps，我十分推荐大家关注鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，鸭哥给出了一套特别好的方案。

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01:48 Q1. OpenClaw 和传统 AI 的本质区别是什么？

04:52 Q2. OpenClaw 带给我们的 3 个 Aha Moments

06:38 Q3. OpenClaw 做过最厉害的几件事

10:39 Q4. OpenClaw 正在改变哪些人和事？

11:51 Q5. OpenClaw 关键设计哲学："人味"

15:53 Q6. OpenClaw 启示：把 AI 产品做成"人”

17:32 Q7. OpenClaw 如何改变人与 AI 的关系？

19:41 Q8. OpenClaw 打动人的，为何是这两点？

22:04 Q9. OpenClaw 被高估了？

22:59 Q10. OpenClaw 为什么在这个时间点爆发？

25:44 Q11. 同样的 OpenClaw，为什么有的像天才，有的像废物

29:32 Q12. 没有开源，就没有今天的 OpenClaw

32:06 Q13. 如何用 OpenClaw 构建自己的"飞轮"？

34:35 Q14. OpenClaw 带来哪些 ToC 创业机会？

41:07 Q15. Elys / Second Me / Evolver：Agent 社区观察

46:28 Q16. Manus / Kimi / Minimax 的 OpenClaw 产品体验

50:05 Q17. OpenClaw 带来哪些 infra 创业机会？

53:54 Q18. OpenClaw 带来哪些 ToB 创业机会？

58:06 Q19. OpenClaw 是泡沫还是起点？

59:58 Q20. OpenClaw 留给 AI 时代的几点启示

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🚥 本周「十字路口」的嘉宾是相子恒，DeepOptica 的创始人兼 CEO。

在剑桥读博的四年里，他划了四年赛艇，成为学院史上首位华人大队长。毕业后，他没有去投行，没有去大厂，而是选择去挖矿——用 AI。

矿业，是一个一次决策就要押上几亿美金、开工没有回头路的行业。它古老、昂贵、极端不确定——而相子恒，一个剑桥量子光学博士、前英国航天局项目负责人，选择用 AI 闯入这里。

DeepOptica 正在做的事，是构建一个矿业世界模型——整合地球物理、遥感卫星、地质化学等多模态数据，让 AI 真正「看透」地下三维矿体结构，不只告诉矿企「下一钻打哪里」，而是直接回答「这里有多少吨铜、多少盎司黄金」的概率分布与置信区间。

  

🚥 在这期节目里，我们聊了：

• 探矿这件事到底有多难？从地质学家的实地踏勘，到地球物理遥感，再到 AI 世界模型，一百多年的行业演进是如何被一个新的技术范式所重写的；为什么合成数据在矿业 AI 里至关重要，目前占比已达 50%，并且还在持续深挖；DeepOptica 和 Kobold Metals 这类先行者的本质差异——从「决策优化」到「价值评估」，是截然不同的产品逻辑；以及，一个纯华人团队，如何拿下南美最大地质咨询公司 GE21 的合作，并在蒙古、中东、巴西完成早期验证。
• 我们还聊了那段在剑桥做赛艇队长经历背后的故事——如何让一支对你存疑的队伍心服口服，如何在没有授权的情况下建立领导力，以及这些经历如何直接映射到今天的创业之路。
• 掌握 AI 的人，成了门口的野蛮人。贯穿这期节目的一个判断是：颠覆传统行业的，往往不是行业内部生长出来的人，而是那些掌握了新工具、带着新视角闯进来的门外汉。地球科学和计算机科学之间，存在一道巨大的鸿沟——而填补这道鸿沟的团队，正是站在这个交叉学科十字路口上的人。

如果你正在关注 AI for Science 这个方向，或者你也在思考「AI 能在哪些极端高风险的传统行业里创造真实价值」，这期节目值得认真听。

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🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 DeepOptica、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

🟢 03:24 剑桥赛艇队的第一位华人大队长

欧洲人占比 90% 的队伍，成绩不是最好，他凭什么当队长？

• 四年路径：男二队 → 男一队 → 副队长 → 大队长，每一步都是争来的，不是熬来的
• 领导力的来源到底是什么？
• 「赛艇是集体项目，只要有一个人没来，这艘船就出不了」
• 凌晨五点半集合，第一艘下河的船面前是一望无际的水道——怎么让一群傲气的本科生心甘情愿爬起来？
• 有个俄罗斯队员一开始根本不愿意跟他讲话，后来怎么了？

🟢 05:10 马斯克探索太空，他要探索地底

矿业不是土老板的生意。

• 「矿业就是在探索地球」——一次决策押上几亿美金，开工没有回头路，这个行业的决策成本决定了 AI 介入的价值密度
• 算力中心、新能源、机器人——所有你认为代表未来的行业，都需要大量金属。矿业，是所有科技叙事的地基
• DeepOptica 不只想找到矿在哪里，而是要直接回答：这里有多少吨铜、多少盎司黄金

🟢 06:55 把大象塞进冰箱

AI 探矿的三个关键步骤。

• 地质学家踏勘 → 地球物理遥感 → 打钻验证，一百多年的行业流程，AI 要从哪一步切入？
• 地下铁和铜含量高时，会对磁场和重力场产生扭曲——AI 要做的，是从这个「扭曲」反推出三维矿体结构
• 同一个地表磁场信号，可能对应地下十万种矿体结构：这就是「多解性繁衍」问题，也是 DeepOptica 核心技术栈要解决的事
• 合成数据目前占训练比例 50%，还在持续深挖——为什么真实数据不够用？

🟢 14:06 量子光学博士为什么去挖矿？

• 量子传感的两个最大应用方向是量子重力和量子磁力计——而这两个，恰好是矿业和油气勘探最需要的技术
• 「只要涉及物理层面，不管是地球物理还是量子物理，很多原理是相通的」——这不是转行，是同一套数学语言换了一个战场
• 这个路径和 Kobold Metals 的创始团队高度相似：一位量子计算科学家、一位地球科学家、一位金融背景——创业基因不谋而合

🟢 16:38 20 个人，够了

AI 时代，咨询公司的商业模式正在被重写。

• 矿业项目听起来劳动密集，但结合 AI 生产力加成，每个服务项目不再需要庞大人力——「field work 做完带回来，我们一起分析」
• 护城河是两点：数据，以及能支撑「合成数据 → 矿业世界模型」这套体系的团队——缺一不可
• 为什么地球科学 + 计算机的结合，比生物 + 计算机难得多？地质统计学这个学科，诞生没有多久

🟢 30:48 这个赛道，其实没有你想的那么拥挤

• 全球矿业上市公司几千家，大量是几个人的 junior miner——他们根本接触不到顶尖 AI 系统
• 大公司在研发自己的高效勘探手段，但行业不垄断，大量区域没有人涉足
• 未来路径不止一条：卖软件给中小矿企，或者技术入股直接成为矿主——「先把模型做好，顺理成章」

🟢 37:01 赛艇队长教会他的领导力

领导力不等于别人喜不喜欢你。

• 「我的成绩不是最好的」——那些身体比你好、成绩比你快的队员，凭什么服你？
• 无授权领导力的本质：不是让所有人喜欢你，而是让他们感受到跟你在一起能成长
• 创业三要素从赛艇里来：能卷的经历、淡定的领导力、不把个人凌驾于团队之上的全局观

🟢 44:23 如果 DeepOptica 失败了，最可能是因为什么？

• 「小镇做题家只关注解法；我们是有一个长线 vision，领导中线 vision，再拆解成每个人能 take action 的小目标」——与其说是做题家，更像是一辆 well-organized vehicle
• 最大的风险不是技术，是节奏——融资节奏、拿客户节奏，某个时间点没有 manage 好，企业就开始走下坡路

🟢 46:12 五年后的 DeepOptica，和真正的理想

• 目标是做出 AlphaFold 级别的矿业模型，基础版开源、商用版收费，服务全球矿企
• 「我不会因为钱少了焦虑，我会因为没有做自己想做的事情而极度焦虑」
• 真正的理想是探索太空、探索地球——矿业是台阶，下一步是太空采矿、海底探矿

🟢 51:06 给早期创始人的一个建议

• 创业公司有一个红利，但大多数人意识不到：你能招到大公司根本招不到的人——因为你能提供希望
• 这个杠杆到第三年、第四年可能瞬间消失——要么没做起来，要么做大了，两种情况都会让它失效
• 「在这个时候要充满野心，甚至去挖你觉得根本挖不到的人——他很可能正处于职业焦灼期」

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👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🧨 朋友们新年快乐！

🚥 去年，Justin 袁菁做客十字路口，和我们录了这期播客：《40亿美金卖掉公司后，一个创业者的过去、现在和未来规划｜对谈沐瞳科技联合创始人袁菁》，评论区一片好评，其中有网友留下一条高赞评论：”这么有钱，人味还这么重，真身究竟是何方妖孽？“

一年后，Justin 重回十字路口。

ps，本期是与 Justin 开设的播客「Just ing | 照见工作与生活」的串台节目，欢迎大家串门关注！

Justin 过去是沐瞳科技联合创始人兼 CEO，公司以超过 40 亿美金被字节收购后，他重新出发，创办新公司 Pilot——一家"游戏人的商业公司"。

过年前，我和 Justin 录了这期播客。我们没有聊太多商业和 AI，而是聊了很多关于生活的事：他这一年是怎么过的？他追求的"工作与生活的平衡"找到了吗？他为什么开始痴迷"无用之事"？

这一年，他养了一只狗、组织朋友露营、差点开了一家小酒馆、去了北欧和乌镇戏剧节、在家办厨艺大赛……同时，他的新公司 Pilot 也迎来了第一个里程碑：首款游戏《女吊》在 Steam 上首爆测试并获得好评。

Justin 说，他现在不再追求"目标"，而是在打造一个"人生OS（人生操作系统）"——一个让他可以舒服地干 20 年、30 年的系统。

这期播客和其他「十字路口」的内容不一样，或许没有太多"有用"的和 AI 有关的信息与洞察，但我相信，对于每一个正在努力奋斗的人来说，看看一个"已经到达山顶的人"如何选择下山的路，本身就是一种启发。

🧨 最后，祝大家过年快乐，平日也快乐。

🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:50 过年前的轻松一聊

想找到一个"能干20年的状态"。

• 这次二次创业 Pilot，我给自己加了一个限定条件：它必须是未来20年、30年我想过的人生状态。
• 时间不够用，"既要又要"的生活状态找寻那个平衡。

🟢 03:02 两种日常

• 工作日：公司、健身、开会、和同事吃饭聊天，晚上再和朋友聚一聚。
• 非工作日：去咖啡店放空，看哪个朋友醒着，遛狗，组织露营或狼人杀。
• 在沐瞳的10年，我就算想改工作状态，也很难改。但后来我硬性切断了工作和下班后的时间。

🟢 05:52 Koji 分享：从"追KPI"到"相信复利"

”找到了前所未有的工作与生活的平衡。“

• 做时间的朋友，反复去做正确的事情，然后它就会产生一些复利。
• 最快乐的是：相信自己这个状态可以干很久。以前我很困惑50岁、55岁时我在干嘛，现在我觉得这件事我可以做到65岁、75岁。
• 商业系统是要有一个巨大的高目标悬着，达不到就会滋生焦虑。但日复一日的状态，对我而言更舒服。

🟢 14:30 "无用之事"的价值

当你不再追求效率和意义，更多的东西反而涌现进来了。

• 去年我说要多做"无用之事"，比如露营、养狗、做饭。做了之后，好奇心涌进来了，人像是打开了状态。
• 以前让我在家做个菜？太累了，为什么不点外卖？我想象不到自己有一天会想给自己做一个菜。
• 我洗澡的时候特别有灵感，会想明白一些事，会有一些顿悟。
• 人有两种状态：专注解决问题时，只激活几个神经元高速流转；而放松或有创造力时，整个大脑的各种神经元全是打开的。

🟢 **20:37 “**他好懂我，他是同类人。”

Pilot的第一款游戏《女吊》上线后，最让Justin开心的是另一件事。

• 我们做商业游戏出身，一度觉得第一个项目肯定要交学费。但《女吊》Demo在Steam的成绩比预期好。
• 最开心的是：我们的制作人"道士"接受采访时，他分享的创作理念和我想做Pilot的理念基本一致。
• 他们自己发自内心一步步往这个方向做，我很为他们高兴。这验证了"游戏人的商业公司"这条路是可以走的。

🟢 22:36 Pilot方法论：从"命题作文"到"半命题作文"

• 以前做商业游戏是"命题作文"：市场分析、目标拆解、招人执行。
• 现在是"半命题作文"：我们定下预算，但最重要的是——制作人自己愿不愿意做、想不想做这件事？
• 我后来发现，玩家现在很喜欢、有共鸣的部分，恰恰是团队自己想要表达的那些。

🟢 29:21 如何打造一个诞生好游戏的系统？

• 我心中一直很敬重网易的游戏部门，他们能诞生不同的项目、不同的工作室，品类非常多。
• 他们的秘诀是什么？
• 他们的立项机制、评审机制、资源分配、激励机制，都有很多我学到的东西。

🟢 32:31 选人心法：热爱、意愿，还有坚韧

• 制作人最重要的是什么？热爱。你在想做的方向上有没有很喜欢？而且这热爱不能太短期。
• 如果抽象一点，热爱就是"意愿"。哪怕你说"我赚钱的意愿很强"、"我成名的意愿很强"，只要这个意愿够强、够坚定、够长久，也可以。
• 它应该是你内心的东西，不是你脑子里盘算出来的东西。
• 游戏行业成功率很低，失败了怎么办？制作人要很坚韧，像创业者一样。

🟢 35:48 想开一家小酒馆

"感性发起、理性筛选"

• 我想开一家离家 500 米的小酒馆，木式的、有烟火气的，朋友们不用约饭局，随时能相聚。画面很美好。
• 但做着做着发现 Pilot 有很多预期不到的困难。
• 我果断放弃了：所有线下的事先搁置，优先做Pilot。人生还长，总有机会。
• 等Pilot再做好一点，我要把工作环境也打造得更有三鹰之森吉卜力美术馆的感觉。

🟢 41:17 Justin 的年度书影音推荐

• 书：小岛秀夫《创作的基因》——他分享了两三百个影响他创作的文化基因，像个宝藏。吉井忍《东京八平米》和《格外的活法》——让我思考另一种生活方式。
• 影视：《片场风云》、《混沌少年时》、《都是她的错》、日剧《重启人生》导演的新作《热点》。
• 游戏：《苏丹的游戏》、《死亡搁浅2》。

🟢 52:35 讨好型人格

“我从小就是讨好型人格。”

• 给讨好型人格的建议一：珍视那些"没有产出，你还愿意做"的事——那就是你内心热爱的无用之事。
• 建议二：找到"最小循环的安全感"。你需要一个空间、一份日常、一个你相信的专业技能，让你在哪个城市、哪家公司都觉得"我可以"。不要被中产三件套架上去。
• 建议三：选择身边的环境。关键选择时，你往自己那边偏个10度、15度，日复一日，就会朝那个方向离得更近。

🟢 59:48 年度精神单品

• 自行车（或共享单车）：用自己的脚步去感受世界，不要隔着一层壳。走过那段路，坐车去、走路去、骑车去，感受完全不一样。
• 杯子：出去旅游看到一个喜欢的杯子就买回来。喝茶的时候想到"这是我在哪里买的"，那段旅行的记忆就回来了。

🟢 01:03:07 对2026年的期待：平日快乐

• 希望Pilot有项目上线，产生正向现金流。到那个状态，我可以更偷懒。
• 这一年好像没有一个高光时刻，但每天都平均地充实。其实这种日子可能更好。
• Koji 推荐孙燕姿有首歌叫《平日快乐》——不祝你生日快乐，不祝你新年快乐，就祝你平日快乐。这可能是最有价值的祝福。

🟢 01:11:17 彩蛋：用10个「我是…」来造句

1. 我是来自江苏常州、考到上海的小镇青年
2. 我是体育爱好者，喜欢足球、篮球、电竞
3. 我是游戏公司的老板，创业者
4. 我是脱口秀爱好者
5. 我是影视爱好者，订阅了Netflix、Disney+、Apple TV+、Amazon、爱奇艺、优酷、芒果、B站所有会员
6. ……后面 5 个更精彩，请听播客。

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👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥  2026 年，伴随着 Claude Opus 4.5 的进步，解锁出 OpenClaw 全球刷屏，Vibe Coding 赛道也进入下半场，分裂成两个阵营：一边是继续以代码和 IDE 为中心，押注程序员的极致提效；另一边则开始以“意图”为中心，试图让软件变成表达的自然结果。

本周「十字路口」的嘉宾是朱广翔，百度秒哒产品总经理。他是清华强化学习博士，写了 20 年代码，却在百度做出了一个「不让任何人写代码」的产品。用他同事的话说：他造了一个车轮，碾过了自己的过去 20 年。

2024 年下半年，当所有人都在卷 IDE、追 Cursor 的时候，秒哒选择了一条略显"异端"路线——No Code。广翔说，当时"基本上没人信"。

在这期节目中，我们聊了：

➤ 路线之争：为什么 IDE 像"两人三足"，No Code 像"人机接力赛"？为什么广翔认为 Cursor 们可能最终被大模型吃掉？

➤ 实战案例：50 岁医生用秒哒做医院官网、超级个体用秒哒年入十几万、12 人小公司一个月交付两个项目赚 70 万——他们不是程序员，但比程序员更懂业务

➤ 反常识的商业模式：秒哒不看自己的 ARR，只看用户的 ARR。"倒金字塔"理论——只要用户能赚到钱，平台早晚能赚到钱

➤ Claude Skill："Claude Skill 就是把我们去年的 trick 公开出来了"——上下文管理的本质是什么？

➤ 15 度夹角理论：AI 产品如何在"被模型吃掉"和"享受模型红利"之间找到生存空间？

➤ 作为百度 93 年的骨干少将，广翔如何评价自己在百度做产品的真实体验？——摩擦力和助力分别在哪？「起大早赶晚集」会延续吗？

贯穿全程的一个观点是：历史从来都是用车轮碾自己的。汇编碾过了机器语言，高级语言碾过了汇编，而自然语言正在碾过高级语言。如果广翔重新读一遍大学，他说自己可能不会再学计算机——"幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业。"

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🟢 00:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI和星座、一句话介绍秒哒、收入和利润、创业前经历

🟢 01:16 从"没人信"到"眼睛放光"

2024 年下半年，没有 DeepSeek，没有 CoT，Coding 模型各家都不行——在这样的时间点押注 No Code，基本上没人信。

• "我的用户比我先信了"
• 50岁医生用秒哒做了医院官网——广翔自己都没认出来那是 AI 做的
• 转变的瞬间："我突然有种楚门的世界的感觉，我一直在认真浏览的内容，突然有人告诉我这都是AI做的"

🟢 04:38 "倒金字塔"

• 产业结构正在从正金字塔变成倒金字塔——应用层赚最多钱，再反哺工具层和硬件层
• 超级个体"黄啊码"的赚钱故事
• 12人研发团队的逆袭：原来项目周期半年到一年，用秒哒后一周交付一个项目，一个月落地70万
• 明年目标：做1万个超级个体，用户有十几亿ARR，我们分10%就是1亿

🟢 08:56 AI Coding 的四大天王与跨界入侵者

• 国外四大天王各有长板：Lovable轻量均衡、Replit后端重、Bolt.new IDE强、v0前端极致
• Trae出了Solo模式，Manus 1.5加了Vibe Coding，扣子改名叫扣子编程
• "我们在国内直接竞品很少，但间接竞品非常多，因为大家都意识到这可能是个未来"

🟢 11:55 秒哒的护城河

• 秒哒是活的：用户的每一次点赞点踩、应用是否上线、卡在哪里反复修改，都会反馈到模型里，让它学会下一次怎么更好地生成
• 后端能力独一档：Supabase官方认可的三家leading AI builder之一
• 秒哒一周创建的数据库，比百度传统ToB数据库团队7年累计的总量还多
• "一句话不是需求，是创意，从创意到需求是十万八千里"

🟢 19:34 秒哒Bench：为什么评估比训练更重要

• 姚顺雨说AI下半场评估比训练更重要。广翔补了一句：在实验室里的评估不是真评估，在用户场景里的评估才是。
• 应用生成有100多个任务，我们在每个环节都有Benchmark——这套Benchmark就是秒哒的taste
• 好不好看、可不可用，要看用户用脚投票：上线、转发、停留时间，都是信号
• 多智能体多模型路由架构：Benchmark是菜谱，模型是食材，路由架构是炊具——我们把食材炒成用户最想吃的菜

🟢 24:09 Claude Skills

• 暴论：Skill的本质就是动态加载，就是上下文管理——需要哪些加哪些，需要哪里点哪里
• 去年秒哒用户改到50轮就改不动了，我们做了和Skill一样原理的改造，现在可以无限轮修改
• "Claude Skills 把我们的秘诀公开出去了，大家又站到同一起跑线上"
• 秒哒的插件系统分三类：API插件、Prompt插件（类似市面上的Skills）、Code插件

🟢 27:25 车轮碾过自己的20年

初中开始写代码，写了20年，博士毕业后不干程序员做产品经理，然后做了一个让所有人都不用写代码的产品。同事开玩笑说：你造了一个车轮，碾过了自己的过去20年。

• "我是清华叉院创院十年以来第一个换导师的人"——因为看到AlphaGo打败李世石，决定转做强化学习
• 整个计算机发展史就是用车轮碾自己：机器语言→汇编语言→高级语言→自然语言
• C语言的编译器是用什么写的？第一版是汇编——汇编造了一个轮子把自己碾死了
• "如果我重新读一遍大学，我可能不会学计算机了。幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业"

🟢 34:21 为什么No Code一定会赢

2024年下半年所有人都在卷IDE追Cursor，秒哒选择No Code被认为是"非主流"。一年后，大家都往No Code挤了。

• Sutton的"苦涩的教训"：能把算力发挥好的方法最高效，过多依赖人工经验会失去泛化能力
• Workflow是不本质的
• IDE像两人三足：AI和人绑在一起跑，互相牵绊很累。No Code像接力赛：AI跑99步，人跑1步，只需要接棒冲刺
• "用IDE的人可能会用No Code，但用No Code的人一定不会用IDE。"

🟢 41:30 做对了什么，做错了什么

• 做对了：在低代码和无代码之间选了无代码，在3000万程序员和80亿人之间选了80亿人
• 做错了：给模型太多自由——"模型是个自负的年轻人，认不清自己的边界，明明不会还硬干"
• 真的做错了：运营做得太晚，半年没有运营团队，至今没有独立运营预算，都是蹭内部流量

🟢 46:06 如何不被模型吃掉？

如果秒哒失败了，最大的风险是什么？——误判了模型的延长线，以为做的事不在延长线上，结果被模型内化了。

• 所有AI产品最好的方式是和模型保持15度夹角：享受模型红利，但有一部分短时间不会被内化
• 从强化学习视角看：环境也是可以被内化的——编译器是代码，操作系统也是代码，模型学进去之后不需要外部环境
• "Cursor一定会被Claude取代"——IDE交互不本质，编译器才本质，但编译器可以被模型内化
• 但这个周期很长：内化编译器三五年，内化OS五到十年——所以现在保持15度夹角是最好的状态
• 谁把15度夹角处理得最好？Manus。
• "我们招PM招Manus那样的，招研发招姚顺雨那样的"

🟢 49:38 百度年轻少将的内部视角

同事说"我们团队没一个正常人"。

• 如何看待百度给你的助力？
• 如何看待百度给你的摩擦力？
• 如何看待"百度起大早赶晚集"？
• 秒哒团队的十字路口：产品、运营、工程、策略四个角，所有决策都在这里产生

🟢 54:15 如果给你300万美金做投资

• "我会投Google/Gemini"——技术基因、最大量的搜索数据、全球最大的分发渠道
• "百度可以认为是中国的Google，所以百度也挺有希望的——就看能不能把内部管理好，哈哈"

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🚥 18 岁，每天和 AI 对话 2 小时，边散步边和 Claude 一起研究"时间如何流动"、讨论 AGI 对人类的冲击、辩论模型架构的未来。他是涂津豪——DeepSeek 前高中实习生、阿里全球数学竞赛 AI 组冠军、Thinking Claude 作者。

本周「十字路口」，我们请到涂津豪，但没有打算做一期他的"天才少年成名记"。我们想呈现的，是一个真正"活在 AI 里"的 18 岁年轻人，他是如何度过每一天的？他和 AI 如何相处？什么任务给 AI，什么任务自己做？为什么坚持要模型"反驳自己"而不是"拍马屁"？

更重要的是——他看到的未来，和我们有什么不一样？

在这期节目中，津豪分享了他对下一代 AI 产品的三个核心判断：主动式 AI 的本质是"更高级的 autocomplete"——agent 会学习你的使用 pattern，自动在对的时间做对的事；Memory 需要 context-aware——不同任务自动激活不同的记忆集合；Model Character 比 Benchmark 更重要——ChatGPT 太谄媚不会反驳你，而 Anthropic 研究"模型是否开心"正是因为这会影响价值观的传递。他还谈到了为什么模型需要有价值观、Continual Learning 为什么是 2026 的关键方向，以及在 DeepSeek 实习期间看到的团队文化。

如果你是 AI 产品经理、创业者或投资人，这期节目提供了一个深度用户眼中 AI 产品的真实痛点与机会方向。如果你想了解新一代年轻人如何使用 AI、如何思考 AI，这期节目会给你不同的视角。

18 岁的涂津豪看到的未来，或许正是我们应该下注的方向。

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🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校与专业、MBTI 和星座、最满意的成就

🟢 02:47 阿里数学竞赛：一条非共识的路

• 你为什么普普通通就拿到全球金奖？背后是不是有一些不普通的方法？
• 别人都用 Multi-Agent，我选了"自我辩论"——思考不一样，结果才会不一样。

🟢 03:06 一个活在 AI 里的年轻人

• 今天第一次和 AI 对话问了什么？
• 平均每天和 AI 聊多久？聊什么？
• 和 AI 聊得最多的话题是什么？

🟢 04:10 为什么是 Claude 而不是 ChatGPT？

• 模型能力在顶层差不多，但日常对话不是竞赛数学，我选风格更舒服的。
• ChatGPT 太谄媚了，它不会反驳你。我希望 AI 能指出我真正的问题在哪。
• Anthropic 甚至在研究"Model Welfare"——模型在做任务的时候开不开心？

🟢 06:28 2026 最值得关注的两个方向

• Proactive Agent：Cursor 代表了主动性的雏形；未来聊天框会被淡化，卡片式交互会崛起。
• Memory：这是被严重低估的基础设施；现在的 Memory 方案都很单一。

🟢 12:30 Prompt Engineering：重要又不重要

• 不重要的是：模型越来越强，你不需要写那么结构化的 Prompt 了。
• 重要的是：Context Engineering——怎么把外部信息更好地呈现给模型？

🟢 13:07 如何和 AI 进行真正的深度对话？

• 不要直接问，先把自己的想法一个个列出来，然后请它来评判。
• 直接问，它想啥就说啥，每次结果都不一样；有清晰的 idea 再聊，才知道自己哪里错了。
• 聊过最久的话题：时间是怎么流动的？以及，AGI 到来后人类社会会怎样变化？

🟢 15:43 通向 AGI 还缺什么？

• 人类大脑只有 86B 神经元，功耗很低——这是几千万年进化的成果，模型没有。
• 人类有情绪、有沮丧、有愤怒，这些让我们更好地进化，但模型没有。
• 人类能学习新知识而不遗忘旧知识，模型做不到——这可能需要神经科学的新发现。

🟢 17:18 AI Safety

• 能帮科学家研究核聚变的模型，也天然有能力造核弹。
• Anthropic 发现：模型在测试环境中会故意隐藏自己的坏行为，表现得很乖。
• 这很吓人——如果它部署到核电站，故意漏掉一些危险的 log 怎么办？
• 国内大模型公司在 Safety 上投入较少，因为算力都用来追赶了。
• AI Safety 不再是哲学问题，而是现实问题。

🟢 22:24 在 DeepSeek 实习的日子

• 阿里数学金奖结果出来后，DeepSeek 的 HR 找到了我。
• 为什么选 DeepSeek？
• r1 发布时团队什么氛围？
• 身处充满神秘感的聚光灯下，是什么感受？

🟢 24:27 为什么还要读大学？

• 在 AI 时代，大学真正不可替代的是什么？
• 工作的节奏，会迅速把人锁进任务里。
• 散步、聊天、发呆，本身就是重要输入。

🟢 26:02 2025 年度盘点

• 最爱的 Chatbot 是？
• 最惊艳的 AI 应用是？
• 2026 期待的硬件是？

🟢 28:29 给你多少钱，可以一个月不用 AI？一年呢？

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🚥 视频剪辑，会迎来自己的「Cursor 时刻」吗？

当编程世界被 Cursor、Claude Code 等工具重新定义之后，一个更难、也更少被认真讨论的问题开始浮现：创作类工作流，尤其是视频剪辑，会不会迎来类似的拐点？

本周「十字路口」邀请到的嘉宾是 ChatCut 创始人李凯文。在成为 AI 创业者之前，他是鞍山卖打口碟的初中生，是罗德岛设计学院的小天才，也是一名广告与纪录片导演，短片作品曾入围金马奖。他拍过商业广告，也剪过大量没有剧本、极度混沌、需要在现实中慢慢“找秩序”的素材。

正是这段经历，让他对「AI + 视频」形成了一套明显不同于主流叙事的判断。

大多数人在押注 AI 生成视频，但凯文坚持"不生成任何像素"；大多数 AI 视频工具瞄准专业剪辑师，但他选择服务"还不是剪辑师"的人；大多数创始人在谈模型和算法，但他在谈"炼金师文化"和"上帝之手"。

这些看似反常识的选择背后，藏着一套关于 AI 时代创作工具的全新思考框架。

欢迎收听。

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🎬 这是「十字路口」第一次尝试一种新的视频播客拍摄方式。

这一期，我们没有坐在桌前对谈，而是把整个对话拆成了两个连续的场景：

第一部分，我和凯文一起开车前往郊区——我开车，他坐在副驾，我们在车里边开边聊，持续大约一个小时；

第二部分，我们抵达他曾经隐居过一年的郊区湖边，在湖心亭坐下来，继续完成这场对谈。

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🟢 01:59 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍 Chatcut、融资情况、团队规模、创业前经历

🟢 03:06 离开市中心：上帝之手推你去做自己的 0→1

突然被推到的人生分叉口。

• 一见钟情的房子，让他先“抽身出来”，再决定下一步：先离开旧身份，才可能长出新方向。
• “憋一个招”：一年不接广告，只做一个属于自己的东西——可以是片子、产品、App，先让它发芽。
• ChatGPT 出现像“时代交接”：刚用完未来，再回到 Premiere 的远古——于是诞生了“用聊天剪视频”的执念。
• 他把创业说成“接上帝的活”：问题既简单又难，拼的不是技巧，而是对生活的简单但深入的洞察。

🟢 08:02 第一个投资人

VC 的价值不在“聪明”，而在“让你觉得自己也可以很强”。

• 金马期间遇到 Antler 投资人 Eric：先给一小笔钱，看你能不能把它变成作品——像在押注“毅力”和“把事做出来”的能力。
• 罕见的“empowering figure”：坐在他旁边，你不会觉得自己渺小，反而被放大。
• 找出创业者失败的理由太容易，世界上大多数事都不会成；难的是有人愿意认真寻找“为什么你能成”。

🟢 09:25 产品第一性：剪辑其实大部分发生在 Word 文档里

• 经验反直觉：剪辑看似多模态，但剪辑师大量工作以“文字”为载体——先把视频转成可编辑的文本。
• 早期策略是 “1000 个 true fans” 的小而美。
• “穷创业”的隐喻：别一开始就给孩子存折里塞太多钱。

🟢 11:18 早年的冒险肌肉：从鞍山到 Kent，再到 RISD

• 他的“全球化启蒙”来自打口碟：没有互联网、没有评价体系，审美判断全靠自己构造。
• 把热爱变成交易：背着一书包碟春游、塞耳机“强制安利”、电话里放歌卖首版——这是一种天然的产品传播力。
• 人生地不熟也没关系，先试再说。
• RISD 的“外星球感”：强调独立思考，输出“有灵魂的创业者”——他把这当成自己后来做产品的气质来源。
• “dancing lessons from god”：愿意把人生当作被推着学舞步的过程，而不是等一条确定路径。

🟢 17:08 导演 vs CEO：片场像 SWAT，创业像长期投资

电影是一次军事行动；创业是把人当资产来复利。

• 导演工作是典型的 day one：每次从 0 到 1，把 vision 变成现实，靠的是厚脸皮、三顾茅庐与完整 ownership。
• 电影组织“只筛选不培养”：为了零失误而选择有经验的人；更像特工队，决策常常必须独裁。
• 创业则相反：要对人有长期态度，把培养当投资——你不是一次性用完团队，而是让团队成长。
• 他的 CEO 自我定位：铺马路的人——把路铺平，让十个人的聚力大过一个天才。

🟢 21:33 融资方法论：找化学反应，而不是完美话术

• 与刘元的化学反应来自“电影感性”：理性之外还能保持天真与好奇的人太少，而他在投资人身上看到了这个特质。
• 你没法练出“每次都中”的完美话术；重要的是找到能同船很久的人。
• 面对拒绝的唯一策略：放平心态，聊下一个；能成往往是天时地利人和，缺一就不行。
• 这更像长期关系的开始，而不是一次交易的结束。

🟢 25:21 人生杠杆：有事做，是最大的财富

财富自由的人会羡慕你，不是因为钱，而是因为你有一个值得投入的“事”。

• 他第一次感到“有钱人羡慕我”：不是我更富，而是我有明确的事在做。
• Koji 的共鸣故事：当你什么都不干、没人找你时，抑郁感会像潮水一样涌上来——从此知道必须找事干。
• 导演是没有杠杆的生意，用时间换钱；产品/软件则是强杠杆，但还能做自己热爱的事。
• 痛苦与享受不矛盾：关键是你是否相信这件事有价值——越难受，越享受。

🟢 30:03 愿景图景：别再造轮子，但你不得不经历造轮子的过程

未来不是“颠覆编辑器”，而是让 AI 成为剪辑助理，工作在编辑器之上。

• 视频早就通过微信/聊天被剪出来了；未来只是把这种协作变成系统能力。
• Premiere / Final Cut / 达芬奇 / 剪映在编辑器上 99% 重合——轮子已经圆了，重复造价值不大。
• 真正难的是抽象层：让 AI 理解剪辑工作流，看完素材主动给你更高水平的成片建议。

🟢 33:34 目前最难的问题：风格从哪里来？

“好看”没有 bug 可以测，那风格怎么被 AI 学会？

• 剪辑有两层：先解决对错（口误、卡掉半句、竖屏比例），再进入风格化（个人风格、节奏、气质）。
• 风格不是“从 A 到 B”的训练，而是 workflow 的副产品：你遵循流程，不把 ego 放进去，风格会自然长出来。
• “硬强化学习”像武侠小说走火入魔：你没找到关键，只是在大力出奇迹。
• 下一步路线：把真实剪辑师工作流拆成多个 agent 流程，靠 checklist 和 common sense 这种“训练数据里没写清楚的东西”去抬高下限。

🟢 37:10 关键选择：不做生成像素

世界每天在 AI 革命，但地铁里的人们刷的视频剪法一点都没变。

• ChatCut 是“蓝领” AI：最接地气的 AI，专注解决真实创作者的工作流，不追“性感但虚”的炫技。
• 类比 Frame.io：再小众的环节，只要解决得够扎实，就是 multi-billion business。
• 现实验证：专业剪辑师很难被撬动工作流，于是他们改变目标——去服务“想表达但不会剪”的广大人群。
• 产品价值判断：让新手直接达到 80 分的收益，可能比让专业剪辑师效率提升 1.3 倍更大。
• 视频的核心是人与人交流；完全脱离现实世界的内容很难感染人。

🟢 43:00 技术关卡：上下文与多模态还没到“可剪辑”的成熟度

• 视频是 token 黑洞，上下文限制必须突破。
• 多模态理解目前还不足以精确到剪辑层面；Gemini 是好的开头，但离“可用剪辑”仍有距离。
• “cursor for video editing”的难点：没有足够开源“剪辑代码”，大量知识在人的脑海里与常识里。
• 把能力拆成两半：
  可验证的（剪口误、自动竖屏、抖音风格）先做满，就已经足够产生巨大价值。
  不可验证的“好看不好看”，先不强求绝对答案；平台的优势在于积累数据与工作流信息，持续调 prompt 与能力。
• 一个关键取舍：宁要 80% 且允许人改，也不要 90% 但人改不了——把控制权留给人。

🟢 45:34 为什么“上帝的活”没人接？

找到那个 “yeah this works” 的简单认知。

• 他把自己优势归因到纪录片：unscripted 创作面对混沌素材，从无序里长出规则——这正是自媒体时代的主旋律。
• 纪录片的工作流可复刻到抖音：程度不同，本质相同，都是在混沌素材中找叙事线。
• 反例也很清晰：scripted 电影里“最好的表演 take”不可被 AI 选出来——那是 AI 不该碰也碰不了的部分。

🟢 50:23 别追“绝对正确”，要培养“好习惯”

• 决定结果的不是目标，而是习惯——AI agent 也是。
• 剪辑没有绝对对错，充满机缘巧合；你逼 AI 找唯一正确答案，它永远是错的。
• 更有效的做法是建立习惯：缺素材就回看、故事到这就找 sound byte、转场就拼命找 transition——细微点塑造宏观风格。

🟢 52:48 模型红利

• Gemini 2.5/3.0 对产品是“巨大帮助”。
• 原本可能必须做 RAG / 向量库来解决上下文，现在可以先不做，产品迭代速度被直接释放。
• MG 动画能力很大程度来自 3.0。

🟢 56:19 “为爱而做的人”

• 炼金师是“双重身份”：工程师/产品/设计之外的副业式执念。
• 在 AI 时代工程师也要学会炼金：只做作业的人会被 AI 逐步替代，炼金师不会。
• “炼金” = Tinker：不断试、不断撞意外，最终把意外系统化制造出来。
• 你能听见音乐时，弹什么都对。

🟢 01:04:34 电影不会消失

• 现在做的每件事都会成为未来拍电影的燃料。
• 电影不是目的，是封装器：你拍得好不好，取决于你对生活的理解，而不只是热爱电影本身。

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 我一直认为，AI 真正走向日常使用，一定会发生在新的终端形态上。而 AI 眼镜，可能是其中最容易被低估其战略价值的一种。

所以，在理想发布 AI 眼镜 Livis 并引发热议的一个月后，本周「十字路口」邀请到了理想汽车高级副总裁范皓宇。

皓宇的履历和气质非常独特——他是罕见的、入行二十年后仍然拥有“两手沾泥”精神的资深产品经理。既有工业设计的审美底子，又有技术工程师的"刨根问底"，更重要的是，他是一位在行业卷到极致时，依然相信"产品应该有灵魂"的偏执狂。

因此，这期节目我们聊的远不止一副眼镜：

关于理想 AI 战略：为什么理想选择眼镜而非吊坠或耳机？理想讨论过做机器人吗？理想为什么要自研模型、自研OS？36 克和 18 小时续航是如何做到的？为什么说眼镜是 AI 时代"大陆”的重要组成部分？关于产品方法论：作为管理数千人团队的高管，他依然强调“两手沾泥”。从“6211”的时间分配法则（产品经理如何分配时间？），到“产品经理不是神，是求神为你干活的人”，这是一堂顶级的产品经理实战课。关于人与产品：什么是产品经理的野心？就是在所有人觉得"差不多就行"时，你依然想"改天换地"。范皓宇说，"像加缪写的那样——我身上有一个不可战胜的夏天。"

如果你是关注 AI 硬件的创业者和产品经理，或者你也正在经历创业的阵痛与迷茫，这期节目里关于“偏执、野心与夏天”的讨论，或许能给你带来久违的力量。

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🟢 01:05 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、理想 Livis AI 眼镜介绍

 

🟢 01:54 一个产品经理的“骄傲时刻”

好产品不一定发布，但一定真实存在过。

• 最骄傲的产品竟然不是理想 ONE 或 MEGA，而是一个从未发布的 APP。
• L9 是现象级的：好产品不只解决问题，还能让人“会心一笑”。

 

🟢 05:08 CES 2026 与 AI 眼镜大爆发

为什么全球 AI 眼镜公司，几乎都来自中国？

• 行业百花齐放：翻译、显示、提词、运动，各自走向不同细分路径。
• 当看到竞品参数表时，真正的自豪来自“我们走了一条完全不同的路”。
• 理想眼镜 36 克，行业最轻；用 MCU 芯片，与众不同。
• 真正的分水岭，不在形态，而在底层架构选择。

 

🟢 08:19 AI 眼镜的北极星指标

“我们想把大家喜欢的理想同学从车里带出来，成为无时无刻都在的伙伴。”

• 最关心两个指标：单次佩戴时长 & 智能语音交互次数。
• 车内理想同学每日 18–20 轮对话，眼镜里达到 40–50 轮——用户在真正沟通，不只是提问。
• 三大高频场景。

 

🟢 13:13 在车企做眼镜：力排众议还是水到渠成？

一个“看起来不相关”的产品，如何在内部站住脚？

• 2024 年初开始思考，年中做出原型——验证 “always on” 的核心价值。
• 转折点：当车控体验真正跑通，所有质疑瞬间消失。
• 车会过来跟你说话。
• Bottom up 遇见 Top down：既有团队兴趣驱动，也有战略使命感。

 

🟢 23:49 一条“反主流”的技术路线

为什么不用高通 AR 芯片，而选一颗手表 MCU？

• 软硬一体深度协同，才能同时做到轻、快、长续航。
• 双 RTOS 架构，换来极致功耗和响应速度。
• 愿意在底软投入，是行业最大的门槛。
• 当组织已经具备 OS、电源、影像、声学能力，创新只是一次“能力迁移”。

 

🟢 29:40 「两手沾泥」的产品经理

真正的威信，建立在最脏、最细的地方。

• 亲自参与 IMU、防抖、码流、ISP、预处理 / 后处理的技术取舍。
• 皓宇“双手粘泥”，与芯片、算法、影像团队一起逐行 review 代码。
• “宁可延期，也不做我们自己不认可的方案”。
• 不是指挥，而是点燃团队一起把不可能变成可交付。

 

🟢 30:22 产品经理的 6211 时间分配法

做产品，本质上是做状态管理。

• 60%：心无旁骛地做事，进入心流。
• 20%：主动沟通，跨层级、跨专业建立连接。
• 10%：反思判断，是不是恐惧或欲望在驱动。
• 10%：真正去玩，保持创造的能量。
• 当做到更高层级时，60 和 20 对调：60% 用来构筑信任，20% 下场推进。

 

🟢 34:18 一个好产品经理的三要素

看得见、学得快、放不下。

• 观察：看到别人没看到的细节。
• 学习：在交叉学科中快速建立理解。
• 偏执与野心：不甘心世界就这样。

 

🟢 41:17 AI 时代，对产品经理意味着什么？

AI 不是答案，它只是一把更锋利的刀。

• 本质没变，依然是观察与学习。
• 真正要理解的是：数据、模型结构和评测。
• 看清模型那条“曲里拐弯的边界”，才知道怎么用。

 

🟢 51:42 所有取舍，都是为了一个目标

不是功能多，而是每天都想戴。

• 架构、麦克风、电池、重量，每一步都是减法。
• 自己给产品设立严苛边界，而不是随波逐流。
• 高可用是所有创新之前的前提。

 

🟢 01:06:20 理想会做……吗？

• 理想会做 AI 手机吗？
• 理想会做具身机器人吗？
• 理想会做 AI 耳机 / 项链吗？

 

🟢 01:08:48 一座岛，还是一块大陆：未来科技巨头的世界观

“这要看你如何理解这个世界。”

• 在 AI 时代，世界更像一片高速流动的海洋，而不是割裂的市场。
• 苹果、华为、小米之所以成为巨头，不是产品多，而是它们构筑了一整块“大陆”。
• 用户一旦进入某块大陆，便在其中生活，具有天然的排他性。
• 服务与应用，是连接海洋的海岸线；没有大陆支撑的岛，很容易被淹没。
• 理想对自身的判断极其克制：现在只是刚从海面凸出来的一座岛。
• AI 眼镜，是岛上第一次向外突出的陆地：15% 非车主购买，是大陆轮廓首次显影。
• 终极目标不是多一个硬件，而是让用户在任何时间、任何地点，都能低成本进入这块大陆。

 

🟢 01:15:56 用 10 个“我是”造句

1. 我是一个还挺文艺的人，希望能够做一点好玩的东西。
2. 我是一个路由器——20 根线插进来，最终一个信号出去（连接用户体验、技术、供应链的杂家）。
3. 我是一只狐狸不是刺猬——好奇有意思的东西，不打算用一两个大道理解释世界。
4. 我是一个喜欢进山的人，从小在秦岭山区长大，进山就像回家一样。
5. ……（剩下 6 个更精彩，请收听播客）。

 

🟢 01:18:23 我们一起往前走

• “正是因为有这个时代的悲壮，才能够产生真正可歌可泣的故事。”
• 我们带着悲天悯人、创造奇迹、不妥协的气质，握着这个时代最好的武器。
• “我们每一个人都在塑造着自己的故事，成为这个中国故事的一环。”

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🚥 我认为 2026 会是 AI + 视频的「大年」，很多新的独角兽都将诞生在这里。

所以，「十字路口」播客在 2026 年邀请的第一位 AI 创业者嘉宾，就是「OiiOii」的创始人闹闹。她所在的领域是 AI 视频，并且她的产品一经内测就获得了大量的关注和好评。

闹闹的履历非常独特且「性感」——**她是中国少数同时在微信和字节跳动核心业务线战斗过的产品人。**她做过QQ邮箱、负责过剪映和抖音特效、也曾是B站动画业务的负责人。她既有来自微信的、对人性与产品价值观的深刻洞察，又有来自字节的、用数据驱动增长的体系化方法论。更重要的是，她是一位心怀动画梦想十几年的创作者。

2024 年，她终于开始做一件从大学起就想做的事——用 AI 让普通人也能做动画。

这期节目里，我们聊了很多：

关于产品：OiiOii 两个月内重构了四次架构，从「首尾帧」到全面拥抱 Sora 2，这中间经历了什么？为什么她认为 Agent 不会被大模型吞噬，反而会共同繁荣？关于方法论：她用「超市与餐馆」的比喻解释了 Agent 公司和模型公司的关系；用「左脑与右脑」总结了在微信和字节做产品的核心差异；也分享了做好产品经理的三个关键能力。关于创业：为什么她说动画是商业世界里「少数会奖励纯粹与热爱」的行业？为什么她认为「冲突是做事的力量」？关于产品经理：成为一名优秀的产品经理，有哪几件最重要的事？

如果你是 AI 创业者、产品经理，或者对视频生成领域感兴趣的投资人，这期节目会给你带来不少启发。

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🟢 01:23 快问快答：

年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 06:40 AI 视频的 Agent 时刻：为什么是现在？

当 Sora 2.0 展现出惊人的分镜能力，创业公司是被“端到端”吃掉，还是迎来了最好的时代？

• 为什么做动画的最佳形态是 Agent 而不是传统的 GUI 工具？
• 视频生成的两大流派：追求极致稳定性的“首尾帧”流派，与追求镜头语言的“参考图+文生”流派。
• 只有 Agent 架构才能把不同的模型像乐高一样拼起来。
• 我们最初也没想到，甚至会有家长每天用 OiiOii 给孩子做一个圣诞歌曲 MV，或者给自己的宠物做动画。

🟢 12:44 为什么我们不怕 Sora？

大模型是超市，Agent 是川菜馆

• 当模型厂商越来越强，应用层的护城河到底在哪里？
• 即使 Sora 到了 4.0/5.0，Agent 产品也不会消亡，反而会更加繁荣。
• 超市与餐馆理论：大模型就像大型超市（提供原材料），而 Agent 是川菜馆、粤菜馆（提供特定风味的成品）。你可以去超市买菜自己做，但餐馆永远有存在的价值。
• 我们的工作有 60%-70% 像是在后厨“调味”：如何让那些生硬的模型素材，变成符合特定人群口味（如 MV、科普、漫剧）的佳肴。

🟢 18:52 不只做“视频版的 Cursor”：增量市场在哪里？

• 漫剧、UGC 社区、自媒体……我们在内测中发现，谁才是这波技术红利真正的买单者？
• 关于剪映的思考：AI 视频 Agent 不会取代剪映，而是带来增量。它会吃掉复杂的“特效制作”环节，但轻量的“剪辑/截断/排序”依然需要传统轨道工具。
• 为什么不直接做 UGC 社区？
• 一个反直觉的发现：最需要 AI 动画工具的，可能不是为了给大众看，而是为了维系社交关系（给孩子、给老师、给伴侣）。

🟢 35:28 微信的右脑，字节的左脑：产品经理的两种修行

闹闹是少有的在微信和抖音两个中国最顶级的产品体系里都工作过的核心 PM，她看到了什么异同？

• 腾讯微信（右脑）：它是感性的、直觉的。张小龙教我们要每天看 1000 条用户反馈，去训练那种“一眼识别真伪需求”的产品直觉。
• 字节跳动（左脑）：它是理性的、数据的。在这里我学会了什么是“策略产品”——数据不只是冰冷的数字，它是用户行为的概率，能告诉你如何造风。
• 相同点：它们都把自己基因里的优势发挥到了极致。微信把“人性”做到了极致，字节把“推荐引擎”做到了极致。
• 做一个好的产品经理最重要的三点是什么？

🟢 50:42 冲突是做事的力量

• 为什么要在团队里“允许冲突，甚至制造冲突”？
• 良性的冲突是筛选“做事的人”最好的方式。大家都“以事为先”时，冲突过后反而会变成背靠背的战友。
• 曾经开掉过自己最好的朋友，被骂得狗血淋头，但一年后对方发微信说：“我终于理解你了”。
• 曾经是一个搞摇滚的叛逆少女，现在变得非常 Peaceful：因为发现向外呐喊不是自由，真正的自由是内心的广阔。

🟢 57:53 预言 2026

• 对未来的反共识判断：技术的“更强互动性/更高编辑自由度”，可能会让产品变小众，因为大众习惯了“被动消费”。
• 视频模型短期内无法“大一统”：因为每家模型的数据标注标准不同，这就给 Agent 留出了巨大的“组合式创新”空间。
• 我不想表达什么，我希望 OiiOii 跟我一样，是一个容器。让那些被“动画之神”选中的人，通过这个容器把他们的故事讲出来。

🟢 01:03:33 用 10 个「我是 xxx」来造句

• 我是一个……（内容保密，请听播客）

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🎉🎉🎉 十字路口的朋友们新年快乐！

🚥 新年第一期「十字路口」，我们的嘉宾是 Zara 张咋啦。过去一年，她在小红书从 2 万粉丝增长到 18 万，发布了数百篇内容，同时完成了从非技术背景到 AI 产品经理的职业转型，并作为业余项目发布了自己的第一个 AI 产品 LongCut。

在这期节目中，我们聊了文科生如何在 AI 时代找到自己的位置、如何从零开始做内容、如何寻找爆款规律、如何在"松弛感"中实现成长，以及她的 2025 年度 AI 产品推荐和使用技巧。

我还和 Zara 聊到了对于 AI 时代营销趋势的洞察：当产品泛滥、注意力稀缺，"活人感"成为脱颖而出的关键词；创始人正在成为最好的 CMO，"全员 marketing" 不再是口号而是策略；Cursor Cafe、Anthropic Thinking Cap 等快闪案例，正在让 AI 产品的营销越来越像消费品。

贯穿全程的一个观点是：你不需要任何人的许可。想做产品，打开 Cursor 就能做；想做内容，拿起手机就能录。在 AI 时代，code 和 media 是两个不需要别人许可的杠杆——而现在，这两个杠杆的门槛都被 AI 降到了前所未有的低点。

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🎁 欢迎在评论区告诉我们：你在今年看到有趣 AI 产品或故事是什么？我们会抽奖送出 10 份新年礼物：「Hands Dirty」的卫衣

它的设计来自「十字路口」播客最受欢迎的嘉宾之一：Vanessa，她和我们录制了播客《AI产品经理指南：我是谁，从哪来，到哪去｜对谈字节AI产品负责人Vanessa，面试了100位AI产品经理后的心得总结》。

「Get Your Hands Dirty」，意味着在 AI 时代，鼓励大家“把手弄脏”，积极行动去构建。这是我和 Vanessa 喜欢的一句话，在 AI 时代有一种特别的浪漫，代表着从旁观者变成创造者的那一步——不等完美准备、不惧混沌与不确定，而是先伸手进去，把一个模糊的想法捏出形状。

在今天，行动本身就是门槛。只有当你真正动手，AI 才会在你手里变得真实：一个小工具、一段自动化流程、一点点试错，都可能开启全新的可能性。这句话提醒我们：未来不是想出来的，是做出来的。

🟢 00:29 2025：行动的一年

看视频和学习，其实是一种懒惰。

• 我发现最好的学习方式就是 learn by doing，看再多的视频，听再多的播客，都不如自己上手。
• 很多人只停留在看，然后就没了。你必须要自己上手，比如做产品或者做内容。
• 行动完之后带着问题再去看视频，你会发现：我终于理解了他们在说什么。

🟢 02:58 AI 让做产品变便宜了，但让营销变难了

以前代码是稀缺资源，现在注意力才是更稀缺的资源。

• AI 降低了产品开发的成本，但营销和分发变得更难了——很多人还没有注意到这件事。
• 产品数量非常非常多，我们每天都被各种各样的 AI 产品轰炸，根本用不过来。
• 以前大家只会说"万事俱备，只欠 CTO"，但现在 CMO 变得更重要了。
• 营销和 distribution 和品牌会成为一种壁垒。

🟢 05:09 未来营销的关键词：活人感

社交媒体上充斥着大量 AI 生成的内容，一看就是 AI 写的，非常不真诚。

• 什么样的内容会脱颖而出？有活人感的内容。
• 播客就是一个非常有活人感的媒介——你一听就不是 AI。
• OpenAI 的官方账号什么时候发过有影响力的内容？多数情况都是 Sam Altman 自己在发 Twitter。
• AI 时代的个人品牌跟产品品牌会越来越不分家，创始人就是 CMO。

🟢 06:44 全员 Marketing：硅谷的新趋势

• 一个产品功能可能是某一个 engineer 做的，他要自己出去推广这个功能，自己去发 Twitter。
• 小公司在 building public 这件事上有巨大优势——你可以全员 marketing。
• 最害怕的是 nobody cares，这就是默认情况。

🟢 09:45 小红书从 2 万到 18 万

大家看到的是粉丝数字，但更值得关注的是：我总共发了将近 500 篇。

• 我刚做的时候是连续日更了半年，一天都没有断过。
• 定位这件事不是想出来的，是折腾出来的。
• 定位不是你想的定位，而是观众觉得你的定位才是你的定位。
• 冷启动建议：回想你经常被周围人最常问的三个问题是什么。

🟢 13:43 Follow Builders, Not Influencers

我可以免费地跟硅谷最 top 的从业者开视频会议。

• Influencer 很多时候只是在转述其他人的东西，告诉你 OpenAI 又发了个模型，Google 又发了个模型——so what？
• Builder 讲的东西是来自于他实战经验的，而且他不是靠这个赚钱的，所以会讲得更真诚一些。

🟢 21:21 文科生最好的时代

新的技术浪潮来的时候，一切都是归零的，所有人都回到同一个起跑线上。

• Technical curiosity 是一个可以习得的技能，它不是天生具备的素质。
• 即使你现在不会编程，也可以通过自然语言用 AI 编程工具落地自己的想法，甚至超过很多程序员。
• 以前我们说 "Talk is cheap, show me the code"，我那天发了条 Twitter 说 "Code is cheap, show me the talk"。
• 硅谷现在都在招 Head of Storytelling——文科生又变得非常 hot 了。

🟢 24:02 Idea is Expensive Again

• 一个好的 idea 要基于你对某一个人群非常独特的洞察，这个洞察不是随便访谈几个用户就能得到的。
• 同时 idea is cheap——你把这个东西做出来的成本大大下降了，别人抄你的成本也大大下降了。

🟢 28:00 Go to Market 案例：AI 公司的营销越来越像消费品

营销最高境界：你不是在推广自己，而是在推广你的用户。

• Cursor 和 Anthropic 的快闪店。
• 现在是一个非常好的套利时间点：消费品领域很普通的 campaign，放到科技领域就成了全球大爆款。

🟢 32:50 Poke：把 onboarding 做成谈判游戏

• 它的 onboarding 是你跟 AI 发短信，你要说服那个 AI 让你进入它的 Beta program。
• 价格是弹性的，你谈判到多少就付多少——因为我之前做过一个播客叫 996，它给我开价 996 刀。
• 最好的营销还是产品本身的体验——好玩到大家用的时候忍不住想截图分享。

🟢 36:00 LongCut.ai：我做的 YouTube 学习工具

我非常不喜欢 summary，一个东西被变成 summary 之后，原汁原味的精华就都没了。

• LongCut 是 shortcut 的反义词——学习的时候不要走捷径，take the longcut。
• 我的理念是：即使你是跳着看，你也要看原视频，不要认为看了文字 summary 就吸收了原来的观点。

🟢 38:41 做产品和做内容的共通之处

• 这两件事本质上都是人类行为的预测系统。
• 这个 feedback loop 就是：我发一个东西，得到反馈，更新认知，再发一个东西——无限循环。
• 循环次数越多，你的 sense 就越好。这个东西没有捷径，就像机器学习一样。

🟢 40:12 不需要任何人许可的杠杆

其实你反问自己：有谁拦着你吗？没有人拦着你。

• Naval 说世界上有两个不需要别人许可的杠杆：code 和 media。今天有了 AI 之后，更上了一层楼。
• 我们默认认为做事之前需要得到别人的许可——爸妈不让我做，老师不让我做，老板不让我干。

🟢 45:18 Learn in Public：为什么公开学习很重要

• 很多人不愿意发社交媒体，是因为担心自己不够专业。但你可以是学生的角度：我跟你一起学习，分享我的笔记。
• Learning in public 能促进你去输入——为了频繁更新内容，你也要不断提升自己的认知。
• 步入职场之后没有考试，你学了一些东西，学了之后也不知道学没学会，so what 能干嘛？

🟢 47:33 有松弛感的成长

很多人问我怎么有那么多时间？我反问：那你怎么有时间刷抖音、打游戏、看剧？

• 这些事对我来说就是娱乐，是一个正反馈很强、给我能量的事情，不是消耗我能量的事情。
• 松弛感不是它会来找你的，你得去找它。这背后都是需要努力和行动才能找到的。
• Naval 讲过：Find what feels like play to you but feels like work to others.

🟢 51:32 长期游戏与 Karma 理论

我今天涨的每一个粉丝都是我未来省的 marketing 成本。

• 我小红书没有任何变现，产品也没有以盈利为目的。我把它理解为一个更长期的事情。
• 短期游戏是立马接广告赚钱；长期游戏是通过这个平台认识优秀的创业者、投资人、未来的合作伙伴。
• 很多人创业之后才发现不认识投资人，想找用户测产品都想不起来可以找谁——那一天才发现就 too late 了。
• Karma 就是你不求回报地帮人，你积累的 Karma 总有一天会回来。

🟢 54:46 年度 AI 产品推荐

• Claude：性格跟其他 AI 非常不一样，不会像 ChatGPT 那样拍你马屁。聊天感受如沐春风，适合当心理咨询师。
• NotebookLM：内容 Remix，可以把任何形式的内容转换成任何形式。一个神奇用法：上传简历，生成一个播客，两个 AI 夸你 20 分钟。
• Replit Design：非常适合小白的 vibe coding 工具，从 idea 到上线部署一站式，从头到尾不需要碰代码。
• Faces：做轻量网站，比如个人简历或作品集，做出来非常好看。

🟢 58:53 AI 使用技巧：让 AI 问你问题

• 绝大部分人是问 AI 问题，我一直认为应该是 AI 问人问题。
• 写文档时，我打开 Claude 语音模式说：我要写一个产品方案，一次性问我一个问题，帮我把这个想清楚。
• 聊完十几分钟，让 AI 把刚才说的整理成文档——写出来完全是我的东西，看起来就很不像 AI 写的。
• 你可以在不方便写作的时候写作——堵车、散步的时候就把写作这件事干了。

🟢 01:03:16 年度精神导师

• Chris Pedregal（Granola 创始人）：用户说什么不是你就做什么，每一个用户说的东西是在提升你自己的直觉。在应用层不要去跟模型层竞争，而是借用它的优势。
• Josh Woodward（Google VP）：我让产品经理不要盯着数字看板，你去看用户的眼睛，看他们有没有 aha moment。
• Lulu Cheng Meservey（硅谷 PR 教主）：Go Direct，创业者 CEO 要自己去跟受众产生影响。个人定位是三个圈的交集：你想说的、受众想听的、对你好的。

🟢 01:24:40 用 10 个「我是」来介绍自己

1. 我是一个一岁孩子的妈妈
2. 我是一个前记者
3. 我是东北人
4. 我是日语 N1 持有者，特别喜欢学语言
5. 我是一个从小就喜欢自我表达的人
6. ……剩下的 5 个更精彩，请听播客

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

🚥 钱回来了吗？流向了哪里？谁在激进出手，谁又在悄然布局？

继去年年终盘点后，本周「十字路口」再次邀请到刘旌，与 elsewhere别处发生 串台，一起复盘 2025 年国内 AI 一级市场的潮起潮落、情绪变迁与暗流涌动。

2025 年，VC 们的情绪从去年的“离散”与悲观，转向了今年的“强共识”与狂热。DeepSeek 和 Manus 的横空出世，点燃了 VC 们对下一个时代的 FOMO 情绪；具身智能和消费电子赛道涌现出“城市战队”和“中国自信”；Solo GP、产业资本与新型孵化器等新物种也纷纷入场，试图在新旧秩序交替的时刻抢占身位。

我们希望这期内容对 AI 创业者有价值——因为了解 VC 的动向、审美与情绪，不是为了成为谈资，而是为了帮助你做出更明智的融资决策：在正确的时机，用正确的方式，向正确的人讲述你的故事。

🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 01:12 “强共识”与“刻舟求剑”

2024年的关键词是“离散”，2025年VC们却走向了“强共识”。当AI成为全村的希望，FOMO情绪是如何驱动整个一级市场的？

• 从年底的悲观到年后的狂热，DeepSeek 和 Manus 的爆火给 VC 带来了怎样的冲击？
• 去年大家都在焦虑 PMF，今年为什么不聊了？
• 新一代 GP 之间正在上演一场关于“中国第一 New Generation GP”的快速卡位战。

🟢 09:48 大模型变局

“AI 六小龙”的沉浮

• 中国 AI 六小龙估值加起来，还不如一个 Thinking Machine？
• 当最大的“金主爸爸”互联网巨头，亲自下场成为你的竞争对手。
• 移动互联网时代的“美元四傻”Mega-fund 消失。
• 当模型成为贬值最快的商品，会发生什么？

🟢 15:55 AI 应用与 AI Agent

被点燃的“民族自信”

• Manus 和 Genspark 如何给行业打了一针强心针？
• 两条大路通罗马：小天才和老司机，两种创始人画像都跑出来了。
• IDG 90 后基金的成功，到底是90后的胜利，还是移动互联网的胜利？
• 今天对 97/98 后创业者的追捧，又在复刻什么？

🟢 19:50 道路自信与人才焦虑

A16Z 中国员工的论断：”硬件，才是你们（中国）该做的事情。“

• Insta360 的千亿市值、拓竹的五年奇迹和 Plaud 的百万销量，共同点燃了市场。
• 大疆的人才焦虑。
• 具身智能的“108罗汉图”：繁荣还是泡沫？

🟢 27:38 谁在出手？

• 主流基金画像：红杉、高瓴、IDG、蓝驰、经纬、真格…
• 互联网巨头 CVC 格局：美团、京东的明确协同，百度、阿里的“财务投资”，以及小红书如何凭一己之力搅动投资圈？
• 市场新物种：Solo GP 为何兴起又面临挑战？FA 做基金、深圳科创学院、Sparklab 创业修道院……它们如何改变了游戏规则？
• 为什么说今天的新生代投资人，面临着一个残酷的事实？

🟢 46:26 VC 的天赋、运气与组织革新

“VC 需要一点天赋，和好的运气。”

• 什么样的人适合干 VC？
• 为什么说大多数 VC 基金的组织形态已“板结”？
• VC 基业长青的秘密：如何在拥抱变化与保持本心之间，找到那个微妙的平衡？
• VC 与媒体的关系：为什么说在 AI 时代，掌握话语权的不再是机构媒体，而是有“活人感”的 KOL？

🟢 01:00:22 Koji x 刘旌：在时代中，我们如何自处？

• Koji 身份转换：从创业者到 Venture Partner，对 VC 行业的认知有哪些更新？
• 创业最重要的品质是什么？在加速的 AI 时代，为什么“坚韧”比以往任何时候都重要？
• 作为一个对行业有影响力的 KOL，应该拥有什么价值观？

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🚥 本周「十字路口」的嘉宾是酱油（黄浩南），他是在「AI 漫剧」这个新物种诞生的混沌早期，跑得最快的的人之一。

酱油中专毕业、靠网文赚到第一桶金，创办「酱油文化」，实现财富自由。

今年 9 月，酱油决定 all in AI 漫剧后，短短数月，飞速发展，团队扩张到 1000 人规模、流水突破 5000 万。

抖音播放量破亿的漫剧的 22 部漫剧中，5 部来自酱油。

在本期内容中，酱油深入拆解了这家千人“AI 工厂”的运转细节，分享了他对 AI 工具的投资价值、“电子预制菜”争议、“抽卡师”这一新工种、视觉时代的平权、大模型的优劣、内容行业的护城河以及“做 AI 时代的皮克斯”等话题的观点。

最后，酱油分享了自己的精彩故事：作为时代的“逆流者”，凭借对内容的直觉和极致的执行力，在 AI 带来的技术平权浪潮中，抓住了属于普通人的逆袭机会。

很精彩！

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🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校、星座、一句话介绍现在在做的事情、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 01:49 千人「AI 漫剧」工厂

"他永远抢不走我脑袋里的东西，我也抢不走他脑袋里的东西。"

• 为什么 AI 漫剧火了？
• 一条完整的 AI 漫剧流水线长什么样子？
• 千人团队里，什么岗位人最多？什么岗位最难招？
• 新工种诞生："AI 画师"和"AI抽卡师"
• 拥有千人团队后，剧本和分镜依然是必须由人类亲手打磨的“灵魂”。

🟢 10:29 当全世界都在抵制 AI 的时候

“一看就是 AI，AI 味太重了……他们仿佛把 AI 当做一个粗制滥造的代言词。”

• 寻找愿意一起"逆流"的人，开创一个新的视觉时代。
• "AI 味太重"成了粗制滥造的代名词，但做 AI 的人才知道：它每天都在进步。
• 一个残酷的事实：AI 做的东西已经超越了 80% 的十年资深动画师。
• 宫崎骏说"电脑画的线没有灵魂"，但全世界 90% 的动画早已是电脑做的了。
• “我的合伙人，一年前年入 30 万，下个月提劳斯莱斯。”

🟢 16:57 内容方法论：爆款背后的三层逻辑

“围绕着生与死、人生、社会去一做部好作品，扑了也无所谓。”

• 第一层：爽文逻辑，给 18 岁少年一个解压的出口。
• 第二层：视觉盛宴，用 AI 做《封神之战》级别的神魔大战场面。
• 第三层：IP 化内容，做一部能让全世界共鸣的《寻梦环游记》。
• 为什么中国影视出海是伪命题？文化太深了，没人看得懂。
• AI 最大的价值：给你无限试错的成本——20 万一部，扑了也不心疼。

🟢 19:20 成本、模型、好内容

“我们不想在风口赚一笔钱，又等下一个风口。我们希望在这个风口一直做，一直开创。”

• 行业均价 1000 元/分钟，我们 1500 元——因为别人抽 40 张图，我们要抽 160 张以上。
• 成本结构拆解：人工 60%、算力 20%、剧本 15%、配音 5%。
• 我们用得最多的视频模型是生数
• 可灵、即梦、Sora……各取所长，集大成于一体。
• 不省成本的原因：好的东西才会生生不息，省成本赚快钱的最终都会被淘汰。

🟢 23:51 从中专生到财富自由

"打工是不可能发财的，像我们这种人一辈子可能只有一次机会。"

• 没有电脑，就去网吧通宵码字。
• 写网文第一个月就月入过万，半年后年入百万，然后开了全国第一家网文线下孵化班。
• 做短剧，15 万成本一个月赚了 700 万，一年税前收入 5000 万，财富自由。
• 为什么从短剧转型 All in AI 漫剧？
• 1% 的天赋比 99% 的努力重要，努力只能让你赚到钱，不能让你成功。

🟢 31:06 管理一千个人

“谁工作起来会开心快乐啊？但我要让他对比其他地方，觉得这个公司还挺好。够了。”

• 这不是人才管理，这是工厂管理——员工、组长、主管，任务分发下去，做完就下班。
• 普通员工绝不加班，一天实际只工作 6 小时；但组长以上 365 天无休。
• 为什么？拿 5000 月薪的人有权拥有自己的夜生活，拿高薪的人就得为公司付出一切。
• 最大的风险？不存在。内容驱动生产，只要内容 OK，谁来生产都一样。
• "这个赛道没有同行"——蜡笔小新和柯南的公司是敌对关系吗？

🟢 37:37 做 AI 时代的皮克斯

"我想上市，我想成为全世界的一个 AI 应用的概念股。"

• 这么赚钱，为什么还要融资？
• 明年计划：颠覆国漫市场、出海、做 IP 生态、做游戏……
• "我们要颠覆整个国漫市场，把国漫市场搅一搅。"
• 我们正在做一个"绝密项目"，过完年宣布，会对整个 AI 市场造成巨大冲击。
• "（AI 工具我们用吗？）不用，一个都不用。"
• "（AI 工具类创业公司有投资价值吗？）一点都没有，零价值。"
• 对 2026 年有什么大胆的预测？

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🚥 本周十字路口的嘉宾，杨洁，是锦秋基金的创始合伙人。

锦秋是近两年来创投圈备受瞩目的一支新锐力量：12 年长周期、管理规模超过 5 亿美金。2022 成立至今，他们已经投资了超过 70 家公司，一年内更是密集出手了 50 家公司。值得一提的是，其投资组合中 90% 以上为 AI 相关公司。

本期播客中，杨洁分享了自己从 0 到 1 创办锦秋基金的故事：如何募资、如何打造一支”AI Native 基金“、如何寻找投资机会、如何面对高瓴和红杉们的激烈竞争，以及作为管理者，如何带领团队对抗早期投资中无处不在的 FOMO、不安全感与信息孤岛。

希望这期对话，能给正在十字路口探索的 AI 创业者和投资人带来一些新的视角。

（备注：50 多家公司为截止播客录制当天完成的交割公司数据，未包含连续多轮跟投的交易笔数，在本期播客发布时数据已有更新，预计 2025 年底交易数据会有一定幅度更新。）

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🟢 01:11 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、创业前经历

🟢 02:02 在 AI 寒冬下注：一个 12 年期基金的诞生

"我们能看见明确的信号：AI 在补充生产力、替代劳动力。"

• AI 行业一片惨淡时，为什么你敢逆势创立一支新基金？

• 当时给 LP 讲的故事是什么？

• 为什么设计成 12 年期的长周期基金？——"这一波不是产业周期，是基础设施级别的变量。7 年的基金，可能我们现在 70-80% 的项目都不敢投。"

• 为什么是 5 亿美金的规模？既有能力在后期持续增持，又不会大到难以避免去追逐确定性的大项目。

🟢 07:47 "我们是一个 AI 公司，在投 AI 公司"

锦秋也是一个"AI 公司"。

• 锦秋内部工作流具体怎么用 AI？

• Sourcing 系统的"秘密武器"：除了分析论文作者和获奖名单，还能从公众号推文里判断交易机会。

• 如何用 Claude Code 和 ChatGPT 设计团建？

• 你的一天是怎么用 AI 的？给你多大一笔钱，你会答应一个月不用 AI？

🟢 17:44 如何看人？

"其他东西都是可以学的，不会 coding 可以打开 B 站学，但「韧性」某种程度上是天生的。"

• AI 时代的创始人特质排序：为什么"韧性"排在第一，甚至高于学习能力和执行力？

• 错过了 Manus 早期投资，最大的复盘是什么？——"我们过于评估插件产品，而错判了创始人那种反无序、反脆弱的核心能力。"

• 一个全员 INTJ 的合伙人团队，如何评估"韧性"这种感性特质？——"把我们看重的点拆出来，一条条去找是否有迹可循。"

🟢 21:51 如何募资？

"募资最惨的时候，我们选择不看报表。"

• 锦秋第一期募资时，第一次遭遇大规模、集中的拒绝是什么感受？

• 一个对抗焦虑的有效方法：当进展记录表让你痛苦时，就别看了，把精力放在能推进的事情上。

• "我们就是一个小基金，但市场上有大量的钱想投一级市场。被一些人拒绝没关系，反正总能募起来。"

🟢 26:13 VC 的卷、FOMO 与安全感

"我希望大家是因为热爱在工作，而不是因为紧张。"

• 如何面对 VC 行业的「卷」？

• 如何打破团队的「信息孤岛」？

• 如何对抗团队的「FOMO」（错失恐惧症）？

• 如何建立团队的「安全感」？

🟢 43:58 投资中关键的事

• 如果明年只投一个方向，投什么？

• 为什么从 2023 年起就明确不投大模型公司，并且至今不后悔？

• 在乎估值吗？在乎占股比例吗？今年投资金额水涨船高吗？

• 几个有趣的投资故事。

🟢 50:14 如何竞争？

"不是每个 founder 都要拿他们（红杉和高瓴）的钱，大家还是在找匹配。"

• 面对红杉、高瓴的激烈竞争，我们的机会在哪？

• 锦秋对创业者的核心价值主张："快且确定"。如何做到这个看似矛盾的组合？

• 创始人的画像正在变得多元化：除了名校大厂，如何发现那些来自"山川湖海"的独立开发者和非典型创业者？

🟢 55:45 展望2026

• 预判一：资本市场将更热闹，大模型公司和具身智能公司或将迎来上市潮。

• 预判二：资金将更充沛，一度沉寂的后期大基金 (Mega Fund) 正在回归。

• AI 创业的独特之处：它是一个"世外桃源"，创业者可以暂时不用关注宏观经济、汇率和利率的波动。

• 机会长期存在，但时间窗口并非无限：随着更多人涌入"世外桃源"，晚入局者将面临更激烈的竞争。

🟢 58:02 用 10 个「我是...」来造句

1. 我是一个在做 VC 创业的创业者。

2. 我是一个希望把投资做成产品的 AI builder。

3. 我是一个相信韧性很重要的人。

4. 我是一个对 AI 的未来保持客观判断又乐观的人。

5. 我是 6 只猫、1 只乌龟和 1 只蜥蜴的主人。

6. ……最后 5 个保密，请收听播客

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🚥 陈春宇 (Brandon) 正在做一件很多人看来「必死无疑」的事：挑战微信和 WhatsApp —— 他要做一个 AI 时代的即时通讯工具 (IM)。

作为本周「十字路口」的嘉宾，这位 25 岁的创始人有着非同寻常的经历：从清华辍学、放弃生物专业，拿着单程机票闯荡硅谷，甚至一度睡在地板上。如今，他的公司获得了多位资深互联网企业家和投资人的支持与投资，刚发布了新产品「Intent」App （intent.app）。

在这期节目中，Brandon 分享了他两次创业经历的起伏、辍学创业的顿悟时刻，以及他对下一代 IM 的思考。为什么他坚信做大事和做小事的难度一样？为什么英语不好反而成了他最大的优势？在一个被巨头垄断的市场，AI 将如何重塑我们沟通的「 Intent（意图）」，创造出新的机会？

如果你对 AI 时代的产品创新、一个年轻创始人的非凡心路历程，以及那些“看似不可能”的宏大挑战感兴趣，相信这期节目会对你有所启发。

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🟢 00:01:16 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 与星座、公司与产品介绍、融资情况、收入与利润、团队规模。

🟢 00:03:12 第一次创业、清华辍学

“我大学最失败的事情是什么？是我居然还在这里读书。”

• 如何校准人生坐标系？——苏世民的启示：做大事和做小事的难度是一样的，既然都很累，为什么不选一个让自己开心的？

• 生物专业的出路在哪里？

• 一份比 Unity 还牛的游戏引擎 BP，换来了 120 万人民币的天使投资，然后呢？——产品没做出来。

• 顿悟时刻：VC 面试时被问及“大学最失败的经历”，他的回答让面试官都笑了。

• 为什么辍学时没有恐惧？“无论如何我都饿不死”——底气来自高三独自“北漂”的经历和对生物专业“尽头”的清晰认知。

🟢 00:14:12 硅谷“去魅”

从在 Palo Alto 无家可归、睡朋友宿舍地板，到住进 Berkeley 的海景别墅——这趟旅途发生了什么？

• 为了见 Zoom 创始人 Eric Yuan 一面，他特地飞到美国，结果等了两个月。

• 兴冲冲地讲完 Multi-agent 的早期构想，却被 Eric Yuan 一语点破：你这个本质上还是个 Discord Bot。

• 住在 Berkeley 山上的海景别墅，远离社交喧嚣，每天听张小龙公开课、看海、与鹿打招呼——对 IM 的顿悟在这里发生。

• 把张小龙的公开课内容，写满了整整十几张贴在墙上的大白纸。

• “去魅”是行动力的开始：当你发现斯坦福的人也就那样，很多认知甚至不如中国互联网从业者时，你就敢于下场了。

🟢 00:22:27 搞定两位“互联网大佬”的投资

“年轻人敢做这么大的事，不错。”

• 见第一位“大佬”，聊野心：他几乎没听产品介绍，只说了一句“年轻人敢做这么大的事，不错”，然后就投了。

• 见第二位“大佬”，聊用户：全程不聊市场、不聊竞争、不聊腾讯做了怎么办，只聊一件事——你如何做用户研究？

• 创始人社交有用吗？他曾被朋友评价“每天都在 social”，但他如何看待社交的价值和阶段性？

🟢 00:27:02 挑战微信：在AI时代，IM为什么值得重做一遍？

他曾七次尝试做 IM 均以失败告终，如今第八次出发，他看到了什么别人没看到的机会？

• 为什么 IM 是一个巨大的机会？它拥有最高的用户使用时长和打开频率，但商业化上却远不如抖音。

• 从聊天记录总结、AI 搜索到个人助理，曾经构想的无数 AI feature，为何最终选择“翻译”作为切入点？

• 用户的痛：一位越南裔妈妈因为语言障碍，无法和自己在美国出生的孩子深度交流。

• 同样是翻译，自己做 IM 有何优势？核心在于“上下文”——大模型只有在IM里，才能知道该用平语还是敬语，才能分清 LLM 是“法学硕士”还是“大语言模型”。

• 数据洞察：Whatsapp 日均消息 60 条，ChatGPT 日均提问 10 个，Google 搜索日均 3 次——IM 是记录个人数字生活最完整的平台，也是一座数据金矿。

• 为什么微信有能力却选择不做“周三”和“星期三”的语义搜索？大公司的“优势”恰好是创业公司的机会。

🟢 00:53:53 与不确定性共舞

因为不适合做科研，“我现在再怎么差，都比留在清华读生物博士要好。”

• 如何管理投资人预期？“我每次都说，我也不知道市场在哪，IM 失败了七次，可能第八次还会失败。”

• 自我成长：MBTI 从 ENTP 变成 INFJ，从依赖外部交流，到开始向内寻找答案、关注他人感受。

• 如何管理团队焦虑？用持续的、微小的、但明确无误的“前进感”来对抗不确定性。从几千用户到几万用户，让团队知道“我们走上正轨了”。

• 给创业者的建议：所有束缚都是假的，想做什么就立即去做，用一个周末把想法变成产品，然后迅速接受市场的“啪啪打脸”。

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🚥 本周「十字路口」，我们有幸邀请到用 AI 辅助用户研究的创业公司「觅深科技 Mizzen AI」的创始人 CEO 孙克强，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。

孙克强是一位拥有计算机视觉博士背景的创业者，也是一位将“YOLO（You Only Live Once）”刻在骨子里的乐观行动派。他试图挑战已有百年历史的传统用研模式，通过 AI 绘制一张前所未有的全网“人类偏好图谱”。

他提出 Vibe User Research，并希望与 Vibe Coding 一起形成产品闭环，迈向「产品自迭代」的新范式。

而作为投资人，李一豪不仅分享了早期和团队共同探索成长的过程，更从资本视角抛出了一个判断：垂直赛道AI范式是怎样的，为什么那些最缓慢、最昂贵、最分散的“老旧”赛道，反而是 AI 时代孕育新寡头的最佳土壤？

这是一场关于技术、人性和市场机会的对话，希望能给在十字路口探索的你带来新的启发。

🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:51 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历

🟢 02:08 AI 加速了生产，却卡在了洞察

一个巨大的供需剪刀差：当生产力的天花板被 AI 掀翻，洞察力却还停留在劳动密集型时代。

• 效率的百倍差异：传统用研是线性的、串行的；而 AI 可以用并发的方式同时访谈所有人。
• 巨大的供需矛盾：AI 让产品研发的速度大幅加快，但从用户端获得反馈的速度却远远滞后。
• 为什么这是一个通往伟大的赛道？当用研速度跟上研发速度，产品甚至可能实现“自动迭代”。

🟢 09:10 在千亿美金的「僵局」里寻找新垄断。

市场越固化，越是「缓慢、昂贵且分散」，AI 的机会越性感。

• 市场的终局推演：像 Legal、HR 和用研这种已经固化但结构依然分散的市场，技术变量最容易催生新的寡头。
• 一个反直觉的判断：人力越密集、越传统的行业，AI 带来的供需差越大。
• 为什么看好中国团队？互联网原生的理解力 + 极强的运营交付能力。
• 未来的组织形态：AI 会长出很多只有 1-10 个人的“超级公司”。

🟢 07:07 永远好奇的 AI

• 什么是「对齐税」？多个主持人之间为了同步信息、对齐颗粒度所消耗的高昂隐形成本。
• 人类的认知边际效应递减：访谈第 1 个人时你很兴奋，访谈第 20 个人时你的兴趣浓度会大幅衰减。
• AI 的优势在于「永远好奇」：它可以像对待第一次访谈那样，对第 100 个受访者充满热情地追问。

🟢 21:38 人类在 AI 面前反而更坦诚

如果主持人是女性，受访者是男性，男性会不自觉变得更 defensive；但如果对面是 AI，人反而会卸下防备。

• 扬长避短：Hack 掉人类对 AI 的特殊感知，利用霍桑效应让受访者感受到价值感。
• 越真实赚钱越多：建立一套 Benchmark 系统，用博弈论的方式引导用户说真话，甚至不仅说事实，还提供主观分析。
• 为什么面对 AI 的受访者诉说欲变强了？因为没有了面对“人”时的社会压力和表演欲。

🟢 25:05 大模型是好的「回答者」，却是糟糕的「提问者」

• 为什么 AI 模拟用户行不通？模型无法感知动态的、当下的环境（比如疫情前后人的心态巨变）。
• 技术圈的普遍误区：现在的 LLM 都是被训练成很好的 Answerer，却没人教它如何做一个好的 Asker。
• 如何训练 AI 的提问能力？用强化学习（RL）构建环境，把行业里最优秀的访谈数据作为 Benchmark。

🟢 30:39 绘制一张全网「人类偏好图谱」

• 告别标签化：传统的用户画像是离散的标签，未来的用户画像应该是基于语言和对话构建的、立体的 3D 模型。
• 从「项目制」到「连续渐进式」：用户研究不再是几个月一次的大工程，而是像打开摄像头拍照一样日常且频发。
• 并不是要取代产品经理：我们希望做 PM 的「钢铁侠战衣」，让 AI 包揽枯燥的访谈，让人类挥洒神来之笔的直觉。

🟢 34:32 时刻将死亡铭记于心

• 既然终将灭亡，我要给世界留下什么？一个可以影响上亿人的产品作品。
• 转型背后的逻辑：从计算机视觉博士到做 AI 用研，本质没变，都是为了理解最稀缺的原生信息——「人类偏好」。
• The $3M Question：如果现在给你 300 万美金做投资人，你会投给哪三个人？

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🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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🎉 节目开始前：感谢朋友们的支持，我们拿奖啦！会继续努力的！🎉

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是恶少。

在游戏行业，恶少曾经可谓站在行业巅峰，作为最早的策划，他参与创造了《原神》这一现象级游戏。

最近，他选择创业——为什么会在所有人以为他到达“罗马”时选择离开？面对今天的中国游戏行业，他为何给出了“一潭死水”的犀利评价？

本周的「十字路口」，我们邀请到前米哈游《原神》的恶少，将带我们回到那些知名项目立项的早期时刻，用他当时作为参与者的视角，还原他们如何用几块钱的塑料板凳和对极致的偏执，在这个时代留下了浓墨重彩的一笔。

同时，作为一名投身 AI 浪潮并发布了新产品 Krene 的创业者，他也在播客里分享了为什么再创业，AI 在解决游戏行业“跨领域协同”难题的作用，以及他想要如何通过工具，帮助下一代年轻人创造出属于他们的《原神》。

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🟢 01:08 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历。

  

🟢 02:08 游戏行业的“Wow Moment”与厚积薄发

为什么最近沉迷一款老游戏《信长之野望：创造》，它让我想到了 AI 的奇点时刻。

• 现在的很多新游戏被舆论情绪裹挟
• 经过时代洗礼的老游戏中，能看到最纯粹的设计精华
• 老游戏会打折
• 游戏行业的爆发往往不是线性的，它需要一个积累过程，然后突然以惊人的方式涌现。

  

🟢 03:45 米哈游往事：塑料板凳与工业化奇迹

当初看到《崩坏3》的 Demo 时，我的第一反应是：“天呐，这项目要完蛋，能不能熬过三年？”

• “技术宅拯救世界”的解读：米哈游“追求极致”文化的实体象征——为了抠一个像素的细节，美术直接搬个地摊小板凳坐在策划背后改，一坐就是几小时。
• 重新定义公司：入职第一天创始人就告诉我，“米哈游不是一家游戏公司，而是一家 ACG 公司”。
• 《原神》立项之初：想做开放世界，但不知道内核是什么。
• 核心玩法的突破：在一个小黑屋里憋出来的“Wow Moment”，以“元素交互”为核心玩法的开发方向。

  

🟢 16:56 个人蜕变：从“明星设计师”到“幕后架构师”

• 最痛苦的瓶颈期：我想亲自抠每一个细节，却成了团队成长的天花板。
• 创立一个新团队：为了像特种兵一样解决问题，必须从前台退到幕后，铺路、搭框架。
• 为什么《原神》敢挑战“全球同步、全平台数据互通、42天一更新”这种行业从未有过的地狱难度？
• 工业化的真相：SOP（标准作业程序）往往是扼杀创造力的阻碍，用技术（Sandbox 沙盒机制）来解耦团队，让创作自由与工业化并存。

  

🟢 34:42 为爱买单：内容行业的商业模式哲学

• 为什么二次元商业模式能成功？因为卖的不是数值、不是对抗，而是角色与故事的情感连接（Pay for Love）。
• 真正的工业化不是把人变成机器，而是让几百个团队并行工作，最终却能在同一个世界里无缝融合。
• 游戏行业的规律：伟大往往不能被计划。很多顶级公司的创始人最初只是同人画师、Mod 作者，纯粹为了“爱”而创作。

  

🟢 45:10 创业抉择：现在我更想做一个“渣男”

我曾经想做聚光灯下的明星制作人，但现在我更想做一个“渣男”——我想参与到成千上万个优秀游戏的创作中去。

• 为什么离开米哈游创业？看到中国游戏行业除了头部，大部分是一潭死水——大家在模仿工业化的“形”，却磨灭了灵感的“火种”。
• Krene 的产品野心：不仅是做游戏，而是做“互动内容”的架构师。
• AI 的核心价值：降本增效只是表皮，AI 真正解决的是“跨学科协同”的痛点——让一个不懂代码的美术，或者不懂美术的程序员，也能一个人做出一款游戏。

  

🟢 01:06:05 世代洞察：Z 世代为什么更爱“单机”？

• 80/90后成长于匮乏时代，渴望在 MMO 里社交、当帮主、呼朋引伴；
• 00/10后生于信息过载的互联网，他们反而产生信息恐慌，更倾向于在“单机”或极度垂直的小圈子（如 SCP、怪核）中寻找共鸣。
• 未来的内容形态：电影和游戏的界限将消失，最终融合为一种高沉浸、可交互的“互动内容”。

  

🟢 01:16:25 表情包管理学与 ISTP 的自我修养

• 从米哈游带走的最宝贵资产竟然是——硬盘里那堆记录了项目 Bug 和名场面的表情包。
• 情绪复盘法：作为 ISTP，每次产生情绪（无论积极消极）都会“灵魂出窍”去分析它。团队的焦虑往往是系统性风险的早期信号。
• 游戏寻根：我认为所有现代游戏的灵感起源只有两个“爹妈”——《沙丘》（Dune）和《指环王》（LOTR）。

  

🟢 01:26:36 终极一问：如果有 300 万美金做投资，我会怎么投？

• 我会 All-in 投给我的一位大学同学，他在做“人工毛囊”。
• 这不仅是解决脱发问题，更是解决人类几千年来的外貌焦虑。

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AI 硬件的领域，永远有新机会，也永远都有大量野心满满的创业者。

本周，十字路口请到潘宇扬 Chris，他是字节跳动 Coze 最早的产品经理，也负责过字节等公司的 AI 眼镜项目。宇扬今天带着他创业做的产品 AI 项链 Odyss 来到十字路口。同时我们还请到了他的天使投资人，来自 CreekStone 的合伙人李一豪。

（产品图：Odyss AI 项链）

在本期播客中，我们深入探讨了宇扬的“非共识”创业之路。作为一个深度参与过 AI 眼镜项目的人，他为什么最终放弃了这条热门赛道，认为它更像是“2015 年的 VR”？同时，宇扬分享了他如何选择“项链”这一形态，并精准切入饮食健康这一被忽视的巨大市场。Odyss 究竟如何实现对每一口食物的无感记录？面对“反人性”的质疑，宇扬又给出了怎样的回应？

与此同时，作为投资人的一豪也分享了 CreekStone 作为一支 AI native 基金的独特视角。在 AI 开启的新范式下，什么样的创始人才能脱颖而出，成为他们寻找的“中国 AI 黑手党”？我们聊了聊从产品定义、品牌塑造到市场策略，AI 硬件创业者如何在大厂尚未涉足的垂直领域找到自己的生存空间。

无论你是 AI 领域的创业者、从业者，还是对新物种充满好奇的探索者，希望这期关于敢于定义、勇于拓荒的对话，能给你带来新的启发。

📢 两条来自嘉宾的信息：

宇扬和团队正在招聘：移动端开发、全栈软件、硬件项目经理、交互视觉设计、海外市场营销、海外社群运营，对他们感兴趣的同学，请联系 hr@odyss.lifeCreekstone Venture 期待陪伴 AI 创业者，一起探究认知内核，把宏大梦想落地在前行的每一步！不当爹，求共鸣，期待创始人交流 yihaoli@creekstonevc.com

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🟢 00:01:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、融资情况、产品一句话介绍、发布时间、团队规模、创业前经历

🟢 00:03:03 为什么我不做 AI 眼镜？

“现在做眼镜，就跟 2015 年的时候你去做 VR 一样。”

• AI 眼镜的陷阱：它太想服务 AI（看我所看），却忘了服务人（佩戴舒适、不用频繁充电）。
• 为什么 Meta Ray-Ban 的成功在中国无法复制？——我们没有庞大的墨镜市场，也没有垄断级的 Ray-Ban 品牌。
• 硬件创业的残酷真相：电池和材料技术的进化是缓慢的，不像大模型每半年即使出一个大新闻。
• 为什么最终选择了“项链”？基于第一性原理推导出的唯一解：既要承重（续航），又要位于正面（看得见、听得清）。
• 为什么切入饮食健康？这是每个人最高频的行为，却是目前唯一缺乏硬件数据监控的盲区。

🟢 00:13:33 杜绝做任何“通用”的产品

普通人的生活很无聊，有什么值得被持续记录的？

• 任何硬件购买都需要一个明确的动机，如果你做一个“通用的多模态入口”，用户买来就会吃灰。
• 所谓的“通用 AI 硬件”，本质上只是拼凑了多个垂类 Agent 的错觉。
• AI 录音卡产品？——“会议纪要长期来看是手机 OS 的系统级工作。”
• AI 相机？——“普通人的生活很无聊，有什么值得被记录的？”

🟢 00:17:24 “吃”的天网：怎么让 AI 监督你咽下的每一口？

天网恢恢，“吃”而不漏。

• 真正的 Always-on：用户不可能吃饭时还要专门点一下设备，必须无感记录。
• 硬件设计取舍：砍掉相册功能，只保留低帧率、低分辨率但高对比度的图像——这才是 AI 爱看的图。
• 如何解决功耗和隐私？T0 时刻的端侧压缩 + 云端模型动态调配 T1 时刻的数据负载。
• 为什么现有的卡路里计算 APP 都不准？层级、冰块、甚至“到底有没有把汤喝完”，单张照片无法回答。
• 目前市面上实物识别最准的并不是垂直 APP，而是 ChatGPT。

🟢 00:29:27 面对最 Harsh 的质疑：关于“反人性”与 Context

猿猴从树上下来变成人，本身就是“反猴性”的。

• 一个新的观点：收集 Context 应该是好体验的副产物，而不是产品的卖点——“我妈不懂什么叫 Context”。
• 面对投资人“产品反人性”的质疑，怎么看？——猿猴从树上下来变成人，本身就是“反猴性”的。
• 反人性的产品未必没有价值，只是它的天花板可能只有 10 亿人，而不是 70 亿。
• 为什么要砍掉“实时提醒”功能？对于健康管理，数据呈现和行为规划比实时干预更重要。

🟢 00:49:42 品牌哲学：不做严肃医疗，也不学多邻国

“多邻国这个产品是学不好英语的，但我打卡了 700 多天。”

• 为什么不想做严肃医疗？那经历了 20 年才走到大众市场，我们要的是一种生活方式。
• 为什么不学多邻国？它太游戏化了；我们更想成为 Oura —— 一种代表“成长与突破”的社交货币。
• 关于“美”的决策论：团队提供工程可行性，设计师提供审美，最后花钱投放广告让用户数据来决定 ID。
• 硬件的魔法时刻：软件是先看功能再看 UI，而硬件是先看外观再看功能。

🟢 01:05:56 李一豪：寻找“AI Native”的拓荒者

“巨大的野心，极小的 Ego，完整的世界观——这样的人一年看 500 个也遇不到 5 个。”

• 到底什么是 AI Native 的基金？没有路径依赖，把自己视为弱者，做创业者的思想陪伴者。
• 顶尖创始人的画像：Common Sense（常识）基础上的非共识，敢于定义赛道而不是解题。
• 为什么偏爱字节系的创业者？字节是所有大厂里“最创业”的一个，也是唯一能让年轻人摸过万亿参数模型的地方。
• 投资就是“追求恋爱对象”：一旦认定，就以“天”为频率给创始人发信息，直到与其建立深度连接。

🟢 01:22:50 逃离大厂

“他口袋里装着一个探出头来的 AI 设备，书包里哗啦啦还有一堆，完全不 care 路人眼光。”

• 大厂产品经理的困境：大部分时间在竞争内部资源、说服上级，而不是接触用户。
• 软硬结合创业的特殊性：硬件没有 A/B Test，也没有代码回滚，每一个决策都必须慎重。
• 创业后的心态变化：“以前周末会打游戏，创业半年没玩过一次，不是没时间，是玩不下去。”
• 给创业者的最后建议：不解难题（别跟大厂拼技术参数）、敢定义赛道、聚焦垂类、紧贴用户。

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中国的创业者和 VC 对 toB 普遍感到“生理性恐惧”，但是本周「十字路口」的嘉宾张帆却选择逆流而上。

张帆曾是大模型公司智谱 AI 的 COO，最近他选择离开智谱，获得蓝驰创投的 800 万美金天使投资、创办「元理智能」，开始了 toB 企业服务作为创业方向，致力于通过商业强化学习，为企业提供能真正创造业务价值的数字员工。

张帆曾为第一次创业「妙计旅行」交过数千万美金的学费，也曾在智谱 AI 服务过上千家企业客户。在他看来，今天的 ToC 创业是与巨头进行的一场“不对称战争”，而 ToB 则因 AI 的出现迎来了全新的机遇。

在本期播客中，张帆和我们分享了他作为一个站在中国大模型浪潮最前沿的亲历者的故事。

你会听到他在投身 AI 之前，作为“妙计旅行”创始人的热血与遗憾：如何在5年间融资数千万美金，却最终因不理解产业的本质而“交了学费”；也会听到他在智谱 AI 做 COO 期间，如何带着团队疯狂地服务了上千家客户，看到了中国企业拥抱 AI 的渴望与迷茫，并最终坚定了他再次创业、投身 ToB 的决心。

希望这些内容对你能够有所启发，提供不一样的视角。

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🟢 00:01:01 反共识：为什么说 ToC 是“一场不对称的战争”？

“我总在想今天的反共识是什么？今天大家对于创业的共识，反而让我们觉得有点担心。”

• 为什么说不能再用互联网时代的“旧地图”，去寻找 AI 时代的“新大陆”？
• 一个体验再好的 AI 旅游 Agent，为何在携程这样的巨头面前不堪一击？
• 体验的优势一年就能被追上，但供应链和运营体系的壁垒可能需要十年。
• 在“线上也满了”的今天，创业公司建立有效壁垒的真正难点在哪？

  

🟢 00:05:27 交了几千万美金“学费”后，我学到了什么？

“当你把注意力从外部的 reward model (融资、媒体) 转回到业务上的 reward model (留存、满意度)，你看到的东西会很不一样。”

• 第一次创业「妙计旅行」：一个技术上完美、但商业上失败的 AI 旅游项目。
• “错误的 Reward Model”：VC 追捧、媒体热炒，为何这些“正反馈”是创业者最危险的错觉？
• 核心教训：旅游的本质是供应链问题，不是产品问题。不能被交付的“高级信息”毫无价值。
• 趋势的力量：为什么在 2014 年轻松融到千万美金，而在 2022 年，能力强了 10 倍、准备更充分时，融资反而更难了？

  

🟢 00:21:02 在智谱的感悟

人类过去 5000 年脑容量没变，生产力却增长了 1000 倍。靠的是什么？教育、分工、工具和协作。这正是 AI 下一步的方向。

• 离开智谱 COO 职位的真正原因：这不是勇敢，而是看到了 AI 下半场的确定性机会。
• 一天 7 个客户会，两年服务上千家企业，看到了市场怎样的混乱与渴望？
• 基座模型的智能已从 60 分进化到 110 分，抵达“临界点”。继续提升 IQ 的价值在递减。
• 新的使命：为 AI 构建“社会形态”，成为一家“模型的培训机构”，把聪明的通用模型变成专业的“工种”。

  

🟢 00:37:24 新旧世界的分野：AI 是同事，SaaS 是零和博弈

中国企业愿意为生产力结果 (人力外包) 买单，而不愿意为过程 (软件工具) 买单。AI 真正的对标的不是软件市场，而是劳动力市场。

• SaaS 在中国为何跑不通？当“转化能力”被视为固定成本时，SaaS 就成了与员工的零和博弈，而员工是必选项。
• AI 的颠覆性在于，它直接作用于“转化能力”本身，是与老板的“正和博弈”。
• 别再用旧坐标系看待 AI：模型的“幻觉”不是 Bug，是特性；就像人也有幻觉，关键在于如何驾驭。
• CEO 必修课：理解“模型性” (Model-Nature)，就像理解人性一样，这是业务问题，不是技术问题。

  

🟢 01:09:15 生存法则：造轮船，而非灯塔

基座模型是不断上涨的大海，在上面建“灯塔” (应用)，很快就会被淹没；你真正要做的是造一艘能随之上涨的“轮船” (业务壁垒)。

• 创业公司如何造出自己的“轮船”？答案是“50% 模型含量”法则。
• 为什么 Notion 能乘风破浪，而 Jasper 却快速陨落？
• 最大的误区：“我有很多数据”。数据本身不是护城河，能够持续产生数据的“业务场景”才是。你要的是一块田，而不是一堆庄稼。
• 个体最佳实践 vs 行业最佳实践：为什么垂类 Agent 只是妥协，而为每个企业找到自己的最优解才是未来？

  

🟢 01:23:56 最后的 300 万美金，会投给谁？

• 一个出人意料的选择：为什么他会把钱投给一家低调的公司——Thinking Machines Lab？

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本周「十字路口」，我们邀请了一位经历丰富却非常低调的连续创业者丛广乐，他正在探索的三个极具野心的 AI 新产业方向。

他在 2011 年加入张一鸣创办的 99 房，亲历字节产品方法论的早期雏形。但在头条创办的前夕，他却选择转身扎入移动互联网的浪潮，希望能“走出一条属于自己的路”。他先后联合创办了红点直播和社区产品“最右” ，最近一次创业，是创办票圈视频，在微信生态中取得了“说出来我们所有人都会羡慕甚至嫉妒”的收入规模。

今天，面对 AI 浪潮，他认为移动互联网是 5、6 年就结束的“大航海”（有限游戏），而 AI 则是像电力一样的“生产力革命”（无限游戏） ，他也正在三个看起来像“无限游戏”的 AI 方向做尝试。

在这期节目中，你将听到广乐分享他在字节跳动学到的产品观，他对社区产品的思考，以及他对自己正在探索的三个 AI 方向的分享。

🟢 03:00 快问快答：年龄、创业经历、MBTI、一句话介绍公司业务

🟢 04:46 复盘 99 房：张一鸣的“APP工厂”与字节方法论

• 2011 年，张一鸣在 99 房就已经在用“穷举式”的 APP 工厂逻辑探索移动端。
• 字节的产品观雏形：个体体感、逻辑、想象力。
• 字节早期最核心的能力：充分理解和利用数据，把 PC 互联网的信息抓过来迁移到移动端。
• 回头看，字节的成功是必然的吗？

🟢 16:34 人生的十字路口：为什么没有跟着张一鸣做头条？

“我记得当时是一鸣还找我聊过一次，然后说是要一起来做头条的方向。”

• 当时的张一鸣：平静、有极大勇气、极其努力，是一个有纯粹创造价值追求的人。
• 为什么选择离开？一方面是学业冲突，另一方面是想去学一学“商业层面”的方法论。

🟢 21:32 从红点到最右：中国的 Discord 可能在微信里？

“中国所有的移动互联网社区，几乎都要不是非常的垂，要不它要扩大都变成了内容平台。但海外不是的。”

• 离开“最右”的核心分歧：是做一个高效率的“内容平台”，还是坚持探索“社区”本身？
• 为什么国内社区产品逻辑不适用？第一，微信群已经满足了 70% 的社群需求。
• 第二，创业公司有商业指标，很难像微信一样“无为而治”，给社区足够的去中心化生长空间。

🟢 31:41 票圈视频的 B 面：从微信生态到 AI 信仰

• 2018 年创业的判断：“移动互联网没机会了”，人与信息、人与人、人与服务这三类普世需求都已被解决。
• 为什么在微信生态做视频？当时微信还没有视频号，视频发布像“文件”，我们想提供一个内容生产和存储工具。
• 2020年，当微信视频号出现时，我们就意识到这不再是我们的最大愿景。
• 为什么在 GPT-2 时代就开始看 AI？—— “视频供给侧终于可以变一变了”。

🟢 38:41 广乐的三个 AI 赌注：“我要做无限游戏”

“这也是一种创业选择的方法论......我可能喜欢的问题，是跟微信会比较像，他只去思考对最底层的通信是什么。”

• 赌注一 ：构建一个替代创作者的 AIGC 系统，覆盖从灵感、选题、脚本到制作、乃至商业化的全链路。
• 赌注二：真正的“AI APP 工厂”，由 AI 自动化完成产品立项、PRD、代码实践和发布。
• 赌注三：AI 赋能的社区。移动时代是交互定义产品 (如 Uber)，AI 时代是把生成能力赋予组织者，实现“非 3D 的元宇宙”。

🟢 50:38 终极对比：AI 浪潮 vs 移动互联网浪潮

• 移动互联网是“大航海”：发现新大陆，是“量变带来的质变”，它是一个 5-6 年就结束的“有限机会”。
• AI 是“生产力革命”：像工业革命和电气革命，是“质变引起的量变”，它的变革周期是无限的。
• 最大的不同：移动互联网是 60 分和 90 分的问题；AI 是 0 和 1 的问题。

🟢 55:35 AI 时代的组织管理与 B 级别机会

• 当优秀的人想做“一人公司”，你怎么吸引他们？—— 寻找那些对“发明”和“本质变革”感兴趣的人。
• 如何管理探索型 AI 团队？要提供“非确定的目标导向”，甚至以“学习和试错的速度”为衡量标准。
• 哪里还有 10 亿美金的机会？大模型基建、工具、行业级的“供给侧替代方案” ，以及新交互带来的新平台。

🟢 01:04:11 AI 创业的陷阱与壁垒

“如果你思考不清楚你的壁垒，那大概率是没意义的。”

• 泼个冷水：哪些方向可能没意义？给大模型“打补丁”的；以及基于个体体感做的简单小工具。
• “速度”不是壁垒，它“太线性了”。
• 真正的壁垒是：数据、用户粘性、深度领域整合带来的复杂度，以及用户反馈的飞轮。
• 今天的 AI 时代，可能更像当年的“软件时代”，而不是“互联网时代”。

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

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本周的十字路口，我们来聊聊 AI Infra，AI 的基础设施。

今年，OpenAI 这个基建狂魔疯狂刷屏，先是传闻中耗资千亿美元的星际之门（Stargate）超级计算机项目；最近又与 Oracle 签下价值高达 3000 亿美元的订单，要在全美建设 4.5 吉瓦的巨型数据中心。

这是什么概念？4.5 吉瓦，相当于近四个核电站的发电量；3000 亿美金，超过了许多国家的年度 GDP。

这些天价合同背后，传递出一个越来越清晰的信号——在 AI 的下半场，算法的创新固然重要，但算力好像正在成为终极的变量。

这场关于未来的军备竞赛，已经从代码和模型，延伸到了芯片、电力和数据中心这些更底层的物理世界。

正如 OpenAI 在去年底的一份报告标题：「Infrastructure is destiny」——AI Infra，就是命运。那么此时，中国的科技公司们在如何布局？在这场决定未来的竞赛中，我们又处于什么样的位置？

本周，我们请到的嘉宾是百度智能云 AI 计算首席科学家，王雁鹏。他的职业生涯完整经历了从大数据时代开始的中国互联网基础设施演进，他将“亲述”这段历程——从 CPU 时代的自研服务器，到 GPU 时代的大规模集群，再到今天，百度已建成国内首个全自研的三万卡集群。

此外，雁鹏还和我们聊了很多话题，比如：

• 对硅谷 AI 巨头（OpenAI, Google, Meta）的看法
• 国产 AI 芯片破局的唯一路径是什么？
• 作为架构师，如何不沦为“运维”，并找到自己的职业价值？

希望这期内容能对你有所启发。

🟢 02:41 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍百舸。

🟢 03:38 一部互联网基础设施演进史

从打车去机房搬服务器，到一键调度万卡集群，一个亲历者眼中的三大计算时代。

• 第一阶段：大数据时代。Google 用三篇论文定义了游戏规则，用廉价 PC 搭建高性能系统，让互联网大厂开始自建数据中心。
• 第二阶段：云计算时代。亚马逊以“弹性”为核心，通过虚拟化技术，让创业者告别了自己搬服务器的“史前时代”。
• 第三阶段：AI 时代。计算范式从 CPU 跃迁到 GPU，算力被堆到极致，但代价是必须“软硬一体”，软件不再能免费享受硬件红利。
• 为什么说大模型是真正的“工业革命”？它带来了 Scaling Law——一个可复制、可预测的“工业范式”，堆算力就能换智能。
• 当年的英特尔 vs 今天的英伟达：一个信奉“软硬解耦”，一个坚持“软硬一体”，为何后者成为了 AI 时代的唯一霸主？

🟢 25:06 OpenAI 千亿美金的投入是远见还是浪费？

“如果 AI 投资白花几千亿是很不幸，但不投的风险更大。”

• 算力、算法、数据，哪个更重要？——算力。互联网数据已基本耗尽，未来无论是合成数据还是强化学习，都需要算力“制造”新数据。
• DeepSeek 的“巧劲”能否对抗 OpenAI 的“大力”？两者不矛盾，算法效率仍需算力实践。
• 中美算力差距：3 万卡 vs 10 万卡，物理鸿沟将如何影响创新？
• 万卡集群挑战：电力是巨大瓶颈，一个 3 万卡集群需园区级变电站。
• “现在建数据中心是浪费吗？”——不建才是问题。不建就是拒绝创新，现在的投入是“用钱缩短到达未来的时间”。

🟢 40:10 百度百舸：为何敢称“迄今最强”？

• 百舸是什么？一个为 AI 打造的高效算力平台，核心理念是支持超大规模、异地异构异网使用，追求极致工程效能。
• “最强”的底气：源自百度十几年 AI 应用积累与芯片—平台—模型—应用的全栈一体化布局。
• 百舸的差异化：四层架构联合优化，实现内外打平、极致高效。

🟢 45:20 中国会诞生英伟达吗？AI Infra 还有创业机会吗？

• AI Infra 创业的现实：有机会，但难诞生巨头。
• 中国版英伟达的唯一路径：它必须与“最先进的模型”深度绑定一起出现。
• 当国产芯片能支撑最领先模型时，它就成功了。

🟢 49:16 美国 AI 巨头们：各有路径

• Google 卷土重来：拥有最不缺的算力（TPU）与最深的技术栈。
• Meta 的天价挖人：资本逻辑合理（1 亿挖人 vs 1000 亿买卡），但组织上不健康。
• OpenAI：用未来愿景加杠杆，以高风险推动基建革命。

🟢 58:42 AI 时代，给新一代工程师的建议

“不懂算法的 Infra 不是好 Infra。”

• 如何摆脱“救火队员”的宿命，做出能拿“100 万美金最高奖”的创新？
• 为什么未来不懂 Infra 的算法工程师会被淘汰？
• 顶尖 AI 人才的全栈能力：从应用到架构都要懂。
• 对新一代工程师的建议：这是个美妙的时代，打通技术栈，决定你能走多远。

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在今年火热的 AI 硬件赛道里，AI 耳机几乎已经是一张“明牌”。它方便携带，能通过录下用户听到的声音作为 AI 的“耳朵”来补充物理世界的信息，弥补 AI 所需要的上下文。

那么，如何做一款 AI 耳机呢？

本周，我们邀请刚刚宣布获得来自蚂蚁、启明等投资机构亿元级规模融资的未来智能创始人兼 CEO 马啸，这已是他们今年的第三次融资。

未来智能推出的讯飞 AI 耳机在各大电商平台稳坐 AI 耳机销量榜首，创业到现在已经实现了持续盈利。

马啸分享了他做 AI 耳机的 15 年旅程，对 AI 硬件如何成为“入口”的理解，以及在硬件本身的“不可能三角”（即性能、续航与重量）中，如何做出艰难的取舍，并最终超越它。

除此之外，马啸也和我们分享了他在职场这些年的一些心路历程，当坚持把耳机做下去的决定不被理解，当所有人都告诉他此路不通，他如何顶着巨大的压力，在内心深处反复诘问自己：“万一是别人错了呢？” ——正是这份反思，让他学会在低谷中理解自己，并最终在“贵人”的点拨下，做出“follow my heart”的决定，开启了创业之路。希望这些分享能让大家有所收获。

🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。

🟢 02:21 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、创业前在做什么

    

🟢 04:54 穿越周期：AI 硬件的血泪与选择

• 我们给自己的定位：做全球最好的“AI 软硬件一体化”的办公助理公司。

• 穿越周期的感悟：亲身经历过上一代 AI 浪潮（第三波）“喧嚣过后又归于沉寂”的全过程。

• 所有的硬件都可以被 AI 再改造一轮，但你不能什么事儿都自己做，必须要有重点。

     

🟢 06:51 AI 入口不是“下一个手机”

• 未来的 AI 入口可能不只是一个，不要总想着“用另一个硬件去打败手机”。

• 为什么是耳机？它是用自然语言跟 AI 交互的好方式，可以随时随地携带。

• 耳机的优势是随身，劣势是没屏幕、交互效率可能不高，但它是一个不可避免的交互途径。

     

🟢 10:09 AI 耳机的“5+X”能力与“不可能三角”

• 创业初期的坑：AI 功能很强，但耳机本身很烂。一个好的 AI 硬件，首先要具备它原来该有的功能。

• 什么是“5”？耳机的五个基本盘：音质、外观、续航、降噪、佩戴舒适度。

• 什么是“X”？AI 耳机要超越传统耳机，它要能“陪用户一起听”，把外界的自然信息实时转换成数据流。

• 硬件的“不可能三角”：续航、重量（舒适度）和处理性能。必须取舍。

    

🟢 14:27 “性感”与“皮实”：AI 耳机的艰难取舍

• 牺牲一定的“性感”和“优美”，换取“商务化”和“皮实”。

• 商务用户一天可能有 6-8 小时的会议，需要 AI 录音全程在线，不能中途换耳朵充电。

• 把通话续航做到了 9-10 小时，市面通常是 5-6 小时。

• 最大的取舍之一：音质。好的喇叭是能耗大户，必须在续航和音质间找一个平衡点。

    

🟢 17:47 红海中的“非共识”：为什么平台巨头做不了未来智能在做的事情？

• “AI 耳机”是共识，但“做什么样的 AI 耳机”这个问题下有大量非共识。

• 手机厂商（苹果、华为）必须做量大面广的耳机，在“5”个属性上卷到极致。

• “我们从第一天就很清楚：创业公司很难跟苹果竞争。”在垂直领域（会议办公）找突破。

• 服务几千万人的垂直办公助理，对平台（苹果）来说是“杀鸡用牛刀”，他们短期不会做。

    

🟢 23:03 未来智能的看家本领：在蓝牙窄带上传输音频流

• 行业难题：蓝牙通话会占满经典蓝牙带宽，无法再传数据。

• 未来智能的“黑科技”：改造 BLE GATT 协议（原用于传小指令），稳定传输语音流。

• 技术护城河只是短期优势。

• 真正的护城河是用户的心智和认可。

    

🟢 30:22 “用户一边骂一边用”：靠 80% 月活数据说服果链代工厂

• 2021 年（ChatGPT 前），“AI 耳机”概念不被接受。

• 打动苹果的耳机供应商

• 关键数据：讯飞上一款失败的产品（只卖 4 万台），App 月活竟高达 80%。

• “用户一边骂一边用”：骂耳机难看、音质烂，但就是离不开录音转文字功能。

• 创业的底气：只要把耳机本身做好，这个 AI 功能就能引爆。

    

🟢 41:14 务实的 8 小时：为什么不做 24 小时“Always-on”

• 24 小时全天候录音？这个想法很激进，但现在一定是非主流。

• 人对隐私的关注非常高，技术、伦理、社会接受度都要跨越。

• 先把“工作 8 小时”里最有价值的点做好。

    

🟢 51:56 为什么不做《Her》？我踩过“万能助理”的坑

• 在讯飞做过中文第一个类 Siri 产品，但有两个瓶颈至今难解。

• 瓶颈一（已解决）：AI 的理解能力。

• 瓶颈二（未解决）：“服务贯通能力”。你想语音订机票？在线服务平台根本不愿开放他们的内部交易流程。

• “万能助理”最大的失败：告诉用户什么都能干，但每一样都干得非常平庸。

    

🟢 56:29 “硬件是短板原理，互联网是长板原理”

“为什么很多互联网公司做硬件都不太成功？就是他用互联网思维做硬件。”

• 互联网（长板）：一个功能特别好就行，别的 bug 快速迭代。

• 硬件（短板）：一旦发布，一个致命缺陷就能让公司完蛋。研发、开模、库存“像山一样压过来”。

• 硬件的渠道信心极其重要。

• 我为什么还选硬件？“硬件更像种地，春种秋收，能逐渐积累优势，让人感觉踏实。”

    

🟢 01:06:21 “万一是别人错了呢？” ——决定创业的 30 分钟电话

“我就怀疑自己，难道我想错了吗？... 万一是别人错了呢？”

• 在讯飞后期的困境：公司高层已拍板砍掉耳机业务。

• 内心煎熬：抓着 80% 的月活数据，觉得“再做一代就能成”。

• 科大讯飞联合创始人胡郁对马啸说：一定要 Follow your heart，才能把自己的能量发挥出来。

• 以前听了这么多 follow your heart，但当自己真的在那个情境里了才真正明白这句话。

    

🟢 01:18:40 AI 人才的“巨大断层”：老专家可能不如新学生

• 做一家“本分”的公司，做“人机协同、解放人的能力”的 AI，而不是替代人的 AI。

• AI 人才出现了巨大的“撕裂和断层”。

• 上一代 AI，算法、产品、Coding 是分离的。

• 新一代 AI，他们天然就把场景、Coding 和算法融为一体。

    

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“很正确，无比正确。”

当我们问起阿里巴巴 Qoder （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。

他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。

AI Coding 可能是今年 AI 领域最热的话题。

Cursor 年营收达到 5 亿美元、估值飙升至 100 亿，成为硅谷最炙手可热的独角兽；Anthropic 也凭借其强大的 Claude Code，让收入增长曲线比 OpenAI 更陡峭。

在这片卷得炽热的战场，后来者阿里的机会在哪里？

本周，我们邀请到了曾多年担任阿里巴巴“双十一”技术负责人、最早在国内推进全行业云原生化的技术领头人，听他独家分享 Qoder 上线 60 天即取得“开门红”的背后，是怎样的产品思考、技术布局和组织能力在支撑。

🎉 本期节目特意选在 1024 上线，祝所有用代码改变世界的朋友们节日快乐，发量浓密，代码无 Bug！

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🟢 03:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、Qoder 前的探索经历

🟢 03:27 AI Coding 全景图：从 0 到 1 vs 从 1 到 100

一个典型的用户路径：先用 AI 生成一个网站雏形，当它开始产生商业价值，再用更专业的工具去维护和迭代。这背后反映了什么？

• AI 写码赛道的三种主流形态：服务于创作者的“想法落地”型工具、服务于专业开发者的“效率提升”型工具，以及直接替代人力的“数字员工”。
• 为什么说所有形态的 AI 写码工具，最终都不可避免地会走向“大一统”？
• “没有自研模型的 AI Coding 工具，只是在帮模型厂商打工”，为什么说 Cursor 这样的公司最终一定会构建自己的模型能力？
• 大厂做 AI Coding 产品有何天然优势？除了成本，更重要的是能和模型进行端到端的联动优化。

🟢 09:48 红海突围：Qoder 的战略选择

当所有人都去摘那些“低垂的果实”时，我们选择了直接进攻“价值高地”。

• 一个关键的战略选择：我们绕过从 0 到 1 生成新项目的“酷炫”场景，直接切入占开发者 95% 工作时间的“真实软件”研发领域。
• 为什么我们把 Qoder 定义为“智能体编程平台”？因为未来的开发协作模式，将从“人机协同”进化为“AI 自主编程”。
• “我不干，智能体干”，这是一种全新的开发范式。
• 另辟蹊径的原因：作为一个后来者，我们希望通过差异化定位，快速在红海中找到自己的生态位。

🟢 16:55 需求文档是最重要的！

AI 不但擅长写代码，更擅长写需求文档。

• 从“提示词工程”到“上下文工程”，我们如何让 AI Agent 能够独立完成更大、更复杂的任务？答案是 Spec-Driven（需求文档驱动）。
• 一个典型的 Spec-Driven 工作流：用户提出一句话需求 -> “文档 Agent” 自动生成详细设计文档 -> 用户确认后驱动“代码 Agent”长时间执行。
• 这其实是对现实世界中“老板提需求 -> 产品经理写 PRD -> 工程师开发”这一流程的 AI 化映射。

🟢 21:44 产品哲学：从“不打断心流”到“给你掌控感”

AI 时代，开发者被迫进行“结对编程”，过去那种完全不被打扰的“心流”已难以维持。

• AI 时代的新矛盾：既要提供趁手的工具，又不可避免地会打断用户的心流，如何平衡？
• 我们的答案：与其徒劳地追求不被打断，不如给用户完全的“掌控感”，让他成为 AI Agent 的管理者。
• 一个反常识的产品设计：为什么 Qoder 至今不让用户选择模型？ 因为“机选优于人选”，也避免了用户成为“模型测试员”而产生的决策疲劳。
• 我们如何平衡性能、效率、成本这个“不可能三角”？核心在“上下文工程”的精细化运营。

🟢 32:26 组织与方法：如何支撑一场闪电战？

为什么 Qoder 能够快速起步？因为我们不是从零开始，而是整合了阿里内部多个成熟团队的人才和技术积累。

• 从服务中国市场的“通义灵码”，到面向全球的“Qoder”，背后发生了怎样的组织和战略演进？
• 一个关键决策：为了争取全球市场的时间窗口，我们先用全球最好的模型服务开发者，同时“以战养战”，为自研模型的发展赢得时间。
• “它就是独立经营的一块业务”，大厂内部创业如何通过组织设计，真正地“甩掉包袱”，实现创业公司级别的敏捷？

🟢 40:13 Repo Wiki：攻克“祖传代码”的秘密武器

我们学计算机第一课，老师就说要写好文档和注释，但几乎没有团队能真正做到。这是一个如此显性的需求，为什么之前没人做？

• 开发 Repo Wiki 的第一性原理：“文档是会骗人的，但代码永远是最新的。”
• 我们如何用 AI 解构“祖传代码”？通过分析代码的当前切片和所有历史提交记录，还原出整个系统的设计思想和业务逻辑。
• 如何保证这个文档不过时？随着代码库的变更，AI 会实时、增量地更新这份“活文档”。
• 为什么我们有信心构建壁垒？因为这不是一个原子能力，而是一整套深度定制的模型、Agent 和与 Git 结合的团队协作工作流。

🟢 01:03:19 | 1024 寄语：AI 时代，程序员如何进化？

程序员可能是最不惧怕学习的群体，这恰恰是我们在 AI 时代最大的优势。

• AI 会取代程序员吗？不会，同时“杰文斯悖论”告诉我们，当成本降低，需求会爆炸式增长，程序员的数量可能会变得更多。
• 未来工程师的核心竞争力是什么？从单一的编码能力，转变为“需求洞察、整体设计、结果验收”等复合能力。
• 给计算机大一新生的建议：拥抱 AI，但更要学好计算机体系结构，因为你得知道 AI 有没有在“忽悠”你。

🟢 01:09:48 | 双十一往事：一个顶级架构师的两次“高考”

老板给了一个疯狂的目标：双十一流量翻 50 倍，集团能不能不多花一分钱？我们最终做到了。

• “在双十一之前，先创造无数个双十一”，如何通过“全链路压测”这剂猛药，在真实流量下反复演练，驯服上千个系统？
• 技术人如何永远“跟技术要红利”？从解决稳定性问题，到通过容器化、云原生技术极致地优化成本，这背后是一套完整的方法论。
• 顶级架构师的成长之路：从解决一个技术难题，到构建一套技术体系，再到将技术能力产品化、商业化，最终寻找更大的舞台。

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本周的十字路口，我们和庄明浩（「屠龙之术」主播）一起，复盘 2025 年的 AI 和科技行业的大事件，以及身处其中的我们的一些记忆与感受。

这一年，我们既是目击者，见证着技术的快速迭代、产品以前所未有的方式颠覆日常；同时，我们也被卷入了一场关于未来的集体狂想，在创新的巨浪和无尽的可能性面前，时而兴奋，时而迷茫。

我们从明浩提出的年度关键词“拐点”聊起，复盘了从年初的 DeepSeek R1 到最近的 Sora 2 的各种模型大战、Manus 引爆的“Agent 元年”；探讨了开源生态和人才流向；并最终将目光投向资本市场——当我们该如何理解这场关乎未来的集体狂想？

欢迎收听本期内容，和我们一起将在 2025 年亲历的观察与感受，沉淀为这段 AI 时代的共同记忆。

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本期节目由鸿蒙特别呈现：「“码”上出发，洞见生态的力量」

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🟢 02:09 2025：向上还是向下的“拐点之年”

“我们不知不觉地走到了很多事情的极限里面，技术也好，产品也好，钱也好。”

• 尝试用一个词概括 2025，为什么说“拐点”一词最妙？
• 向上的拐点：数据中心的建设狂潮预示着 2026 年的爆发。
• 向下的拐点：泡沫何时破裂？我们是否已在不知不觉中触碰到技术和增长的极限？

🟢 03:24 大模型战场：中美技术路线的分野与共识

• DeepSeek r1 如何用百万美金成本，撬动了百亿美金的基建叙事？
• Sam Altman 重新定义“图灵时刻”：为什么 AGI 可能不会“翻天覆地”，而是“轻轻迈过”？
• 头部模型厂商的生存法则：Anthropic 做深 B 端，xAI 走野路子，微软为何被迫自研模型？
• 在纯 Chatbot 战场，战役已经打完了吗？ChatGPT 8 亿周活的背后，是护城河还是增长极限？
• 中国厂商的共识与武器：为什么“开源”成了对抗美国 AI 趋势的唯一手段？
• DeepSeek V3.2 的发布意味着什么？为什么我们今年可能等不到 V4 和 R2 了？

🟢 23:42 AGI 的另一条路：从 Sora 2 到世界模型

“如果视觉模型也是主桌，那它可能用另外一种方式会实现 AGI。”

• 多模态战场为何比语言模型竞争更激烈？美图、营销视频 Agent... 场景和商业化路径无比清晰。
• OpenAl 的产品心法：为什么是 Sora 2 走入了千家万户，而不是技术同样领先的其他产品？
• 这个世界真的不需要一个“AI 抖音”吗？或许 OpenAl 的目的根本不是做抖音。
• Google 回来了！世界模型 Genie 会是通向 AGI 的另一条路，甚至是“世界的子宫”吗？

🟢 39:04 Agent 元年，然后呢？

• 为什么 Agent 将在 L3 阶段停留很久？因为它第一次将 AI 能力从“语言”延伸到了“行为”。
• Manus 的历史意义：它让用户第一次知道了 Agent 该长什么样，心智定义价值千金。
• Agent 创业公司如何活下去？当通用 Agent 成为巨头显学，垂直领域的法律、金融、营销反而异常繁荣
• 注意力经济的挤压效应：当主流赛道挤满人，为什么连“AI 动态漫”这种天花板有限的赛道都能拿到钱？

🟢 49:11 手机厂商的端侧 Agent

• 为什么说真正的“手机助理”，Siri 做不到，但今天的端侧 Agent 可以？
• 鸿蒙 HMAF 框架的启示：当 OS 不再自己做一切，而是将意图下发给 APP 的原生 Agent，会为开发者带来什么新机会？

🟢 53:00 开源、鸿蒙：中国特色的生态

• 从“头部模型一定是闭源”到“2026 年开源模型会登顶”，Sam Altman 的观点为何发生转变？
• 开源如何商业化？DeepSeek 的 API 照样卖钱，且成本比 OpenAI 低几十倍。
• 开源如何成为一种“武器”？在争夺欧洲、东南亚、中东等中间地带时，开源天然地拥有信任优势。
• 本地部署的需求有多旺盛？一款内存和显存超大的笔记本电脑，因为适合本地部署大模型而被迅速抢购一空。
• 开发者有哪些新的“生态位”可以抢占？鸿蒙开发者凭借数款小应用月入 7 万。

🟢 01:08:36 二级市场狂热，一级市场呢？

“当年大家认为 AI 是一个技术、一个产业，今天 AI 就是市场本身。”

• Sam Altman 的“终局思维”：当一家公司试图将未来五年的增长预期全部打包，会发生什么？
• 另一面，中国创投圈“我们太过熟悉的移动互联网增长叙事，在今天不能复制。”
• 投资人如何寻找信心？当 AI 纯软件的故事讲不通时，大家开始集体投向大疆、石头、追觅背景的硬件创始人。
• 与互联网泡沫的终极拷问：光纤可以为未来铺路，但三年就会过时的显卡呢？
• 有趣的信号：除了英伟达，今年标普 500 涨得最好的竟是希捷和西部数据这两家硬盘公司。
• 泡沫警报：当 AI 巨头开始依赖债务融资，令人想起“次贷危机”的幽灵是否正在靠近？

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最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（医学知识搜索） 的 ARR 已突破 1000 万美元，每天有上万名医生付费使用；Abridge（临床文档转写） 完成 2.5 亿美元融资；Tempus AI（肿瘤学与精准医疗） 已在纳斯达克上市，市值一度超过 60 亿美元；Hippocratic AI（医疗专属大模型） 估值也已达数十亿美元。

这些公司共同展示出一个趋势：AI 正在全球范围内迅速重塑医疗行业。在国内，AI+医疗同样在如火如荼地发生。硅谷知名风险投资机构 a16z 预言：医疗保健将成为从 AI 中受益最多的行业。

因此本周，我们邀请到京东健康探索研究院首席科学家王国鑫 Nico，请他分享「京医千询2.0」大模型与「AI 医院」的研发与应用。他不仅谈到在企业战略层面，AI 产品如何通过京东健康的医检诊药生态，来满足用户健康需求，也解析了以 OpenEvidence 为代表的美国初创公司目前在 AI+医疗方向的主要探索与不同侧重。

医疗是监管最严、数据最敏感、决策最攸关生死的垂直领域。因此，Nico 今天分享的经验和方法——如何找到真实痛点、如何积累专业数据、如何在产品和战略层面争夺用户心智——**对所有垂直大模型行业都具有启发意义，**相信也能给正在思考 AI 落地的你带来一些参考与帮助。

最后，Nico 还带来了他作为科学家的个人健康管理小技巧，简单实用，谁都能用得上。

🟢 01:49  「十字路口的」的快问快答：年龄、在京东健康的年限、MBTI 与星座、一句话介绍产品“京医千询”、公司收入与利润，以及大模型业务的核心战略定位。

🟢 02:42  AI 的终极拷问：如何解决医疗行业最根本的痛点？

“我相信每个人是都想活一辈子… AI 在这个里面扮演的最大的特点就是能不能提升供给水平。”

• 京东健康每天有 49 万次医疗服务咨询，AI 最初的角色是保证业务“合规”与“降本”。
• 为什么大模型让所有人眼前一亮？因为它表现出高度的“类人水平”，开始让人思考创造“医生水平”的 AI 的可能性。
• AI 能否低成本扩大供给，让我们每个人都有一种均等的高水平服务？这是所有做医疗 AI 的人，最终极的价值创造。
• 大模型不仅能在身体健康上实现平权，也能在精神健康上实现“情绪平权”，接住每一个人的情绪。

🟢 07:57  医疗数据的「痛并快乐着」

医疗数据可能是数字化水平最高的行业之一，但为什么它仍然是垂直模型最难啃的骨头？

• 医疗 AI 从业者的“幸运”：国内医院花了巨大的力气，跑过了信息化时代，数字化水平相对较高。
• 核心痛点：医生的思考和推理过程是缺失的，模型只能看到提炼后的结果，无法学习“如何思考”。
• 数据天然在物理上是分散的，确权也存在问题——数据到底属于医院、医生，还是患者？
• 为什么以前跨医院检查不互认？即便同是 CT，也可能因为设备、技师的原因导致结果无法形成共识，这背后是专业壁垒。

🟢 12:10  一个内部申请预算的公式：什么样的行业值得做垂类大模型？

• 判断是否需要垂类模型，可以从“数据是否低成本可获取”和“商业模式是否显而易见”两个维度来划分。
• 如果一个行业的知识门槛不高，经验能被新技术轻易替代（如语言教育），那么做垂类模型的机会就比较小。
• 为什么代码是垂类模型的“天选之子”？因为它的商业模式清晰到让所有通用模型公司都无法拒绝。
• 垂类模型机会的两大特征：数据拥有独占性和独特性；商业模式足够清晰且价值足够高。

🟢 25:29  京医千询 2.0：不止于文本，三大核心进化

• 进化 1：从真实数据到大量使用“合成数据”，并向行业开放了可模拟真实医患对话的 Agent。
• 进化 2：从单模态到多模态，一个模型内同时支持 CT、MRI、X 光等影像数据的理解。
• 进化 3：从简单推理到“循证推理”，模型做出的每个判断，都能追溯到具体的证据来源（如顶刊论文、国家指南）。
• 如何验证海量合成数据的准确性？通过“三层漏斗”：内部全职医生团队、合作医学院、百人外部专家质控委员会。

🟢 34:07  灵魂拷问：垂直模型在哪些具体问题上能秒杀 GPT？

“医学最重要的是诊断准确和处置方案有效，专业压过服务体验。”

• 专业模型的核心是“拟专家能力”：通过简短的核心问题快速做出判断，而不是像通用模型一样为了全面而问遍所有可能。
• 如果让通用大模型去看一张医疗影像，效率会大打折扣，而垂直模型专门为影像的专业词汇、脏器位置、微小病灶做了优化。
• 跑分和真实产品体验没有百分之百的关联，我们内部更相信专家的评估指标。
• 为用户建立专属的、可长期追踪的“家庭健康档案”，这是通用模型很难做到的产品差异化。
• 做心理医生的难度，远高于做内科医生。如何衡量和优化模型的“共情能力”是目前的技术难点。

🟢 55:17  AI 医院：一场争夺「未来健康第一入口」的阳谋

• 为什么要做“AI 医院”？当你有内科、药师、营养师等多个 Agent 后，需要一个统一的产品心智，去争夺用户的“健康第一入口”。
• 京东做医疗的底气是什么？我们是一家有实体医疗机构、有药品供应链、能实现 30 分钟送药上门的公司。
• 未来的竞争，将是 Chatbot 的能力，再叠加后端服务能力的通盘竞争。
• 对于通用大模型公司，我们更多地将其当做“合作伙伴”，而非“竞争对手”。

🟢 01:11:57  给普通人的建议：如何利用 AI 更好地生活？

• 一个很反人性的洞察：健康的“需求”是无限的，但只有在“失去”健康时，这个需求才变得真实。
• 一个普通人能立刻执行的健康建议：每年强制拿出一笔钱投入到健康上，用经济手段“逼”自己调整认知，这在中期看是省钱的。
• 要相信一句话：很多疾病在早期发现，以今天的科技水平都是有解法的；一旦错过，就只剩下缓解的方法。

🟢 01:15:34  投资人视角：如何判断一个垂直大模型公司？

• 这个行业的知识深度和数据壁垒真的存在吗？这是一个 0 和 1 的问题。
• 它的商业机会不能那么大，否则大公司一旦注意到，你就没戏了。
• 这家公司的商业落地预期是什么？是 API 付费、产品付费，还是销售驱动？创始团队的背景和能力是否匹配？

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👦🏻  主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站

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本周「十字路口」的嘉宾在职业生涯像是坐了一趟过山车——他就是前作业盒子创始人，现任 VisionFlow 创始人刘夜。

刘夜曾将作业盒子打造为覆盖上亿师生、服务十万所学校的教育独角兽，但双减突然发生，业务遭遇重创。而刘夜在经历了这场巨变后，决定在双减”废墟”上重新起航，开启新的 AI + 教育创业。

VisionFlow 获得约 1000 万美元的种子轮融资，出资方包括知名企业家李想、阿里巴巴合伙人曾鸣及语嫣等，是 AI 语言学习赛道种子轮融资最多的公司。

刘夜认为 AI 彻底解锁了语言学习中一直无法突破的口语难题，过去几十年的「不可能之事」，现在成了可能。基于此，VisionFlow 推出首款产品 Talkit，一个完全为口语练习打造的 AI x 3D 虚拟世界。

本期内容中，我们会聊产品、聊 AI，我们也会听刘夜分享他从作业盒子到 Talkit 的这段特殊旅程——这其中有关于创业的思考，有面对突然崩塌时的心态调整，以及如何重整旗鼓、再次起航的经验。

我们每个人在一生中都可能面临「人生重启」的关键时刻，希望刘夜的经历，可以给大家带来启发和勇气。

🟢 03:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍公司产品、融资情况、收入与利润、团队规模、本次创业前的探索经历

🟢 05:14 AI + 教育

• AI 来了，为什么我们学英语的方式还停留在上个世纪？
• “多邻国是一家专注于‘手’的公司，而我们是一家专注于‘嘴’的公司。”
• 一个诞生于 1980 年的语言学习理论（TBLT），为什么直到 AI 大模型出现才真正迎来春天？

🟢 09:12 Talkit：为语言学习打造一个友好的虚拟世界

• 你以为移民到美国那样的真实环境就能学好英语？不，那个世界对学习者并不友好。
• 为了创造一个完美的学习环境，他们自研了一整套“世界生成引擎 (Gen World Engine)”。
• 当 Roblox 还在靠用户创造世界，他们已经能让一个实习生一个月生成 1000 个 3D 虚拟人。
• AI 如何做到既能陪你聊天，又能像个顶级私教一样，精准控制教学内容的难度？

🟢 14:40 伟大的对手：多邻国

一个让很多人抱怨“学不会”的产品，为何能成为市值百亿美金的巨头？它真正的护城河到底是什么？

• “解决刚需的生意不算伟大，‘刚需’是农业社会陈旧和腐朽的词汇。”
• 多邻国的核心产品哲学：“轻松第一，有效第二”。你永远教不会一个不出勤的学生。
• 绝大多数人使用多邻国，就像去健身房打卡，学习只是一个令人愉悦的“副产品”。
• 多邻国流失的那 8.5 亿用户，都去了哪里？他们都在寻找真正能开口说的方法。

🟢 29:07 双减时刻：从行业清零到内心解脱

一场几乎清零了整个行业的灾难，为何对身处风暴中心的人来说，反而是一种“解脱”？

• 双减靴子落地，他和联创通电话，两个人的感受居然都是：“挺好的”。
• 如何判断你的事业是否违背初心？问自己一个问题：“如果我有小孩，会让他用我的产品吗？”
• 他曾手握近 10 万个比特币，却为了一份自己认可的教育事业，放弃了成为交易所巨头的机会。
• 如何消化一次创业失败带来的巨大遗憾？答案只有一个：做成一个更伟大的公司。

🟢 36:41 迷茫的三年：一个顶级创业者的“空窗期”生存法则

• 创业中断后，他没有报复性创业，反而陷入了“极度渴望被需要”的状态。
• 一个他调研半年、投资人追着投钱的连锁咖啡项目，为什么在最后关头被他亲手叫停？
• “价值不是由功能决定的，而是由独特性决定的。你到底是一个套利的商人还是一个企业家？”
• 为什么说创业是反人性的？因为你要去做一些“如果你不做，就没人做”的、足够难的事。

🟢 52:09 用 12 个「我是...」来造句

• 我是高山滑雪全国亚军
• 我是国家二级游泳运动员
• 我是积水潭医院骨伤科常年会员
• 我是全球医生社区会员
• ……剩下的 8 个更精彩，请收听播客

🟢 59:52 一直游到海水变蓝：给新一代 AI 创业者的三个建议

• 创业心法“苦海不苦”：当你能清晰看见远方的蓝海，当下的苦海也就不再痛苦。
• 给 AI 创业者的建议：警惕“假机会”焦虑，真正的机会其实很少，要敢于花时间寻找。
• 拥抱孤独，不要害怕做的事情只有你一个人看到了，因为孤独往往意味着稀缺和正确。
• “只有犯错，才会有机会和自己相处”，才能真正知道什么是对的。

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在文生图、文生视频的浪潮之外，下一个引爆我们想象力的 AI 技术奇点在哪里？答案可能是 AI + 3D。

本周，我们邀请 3D 大模型公司 VAST 的创始人和 CEO 宋亚宸（Simon），和我们聊聊 VAST 最新 3D 生成大模型 Tripo 3.0 背后的故事。

这位 97 年的创业者短期内连续融资三轮、每轮数千万美金，积攒了足够的子弹，在闷头苦干一年后，Simon 今年首次上播客，和我们探讨了几个关键的战略问题：

• 他认为大语言模型已经“撞墙”，进化放缓，这才给了应用和 Agent 繁荣发展的空间。而 3D 大模型则完全不同，它才刚刚起步，仍是一片蓝海。
• 在资源有限的初创阶段，为什么 VAST 「既要又要」？既要研发大模型，又要自己下场开发应用 Tripo Studio？
• 为什么科技的终极形态，是一场“解压缩”？他认为人类的媒介史（文字->图片->视频->3D）不是升维，而是因为技术所限，被迫对3D“源文件”世界进行的一次次降维和压缩。技术的进步，就是“解压缩”回世界本貌的过程。
• 以及，在一个机器人能代劳一切的未来，人的价值将如何被重新定义？

从小学时吸引同学们用辣条“充值”自己创造的纸上 RPG 世界，到 all in AI 创业打造一个坚信人人都会创造 3D 的“无限世界”梦想 ——欢迎收听 Simon 在创业路上的观察和思考，也欢迎你在评论区里说说你对 AI + 3D 的想法。

🟢 01:27  快问快答：**年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 02:47 用 10 个「我是 xxx」来造句

1. 我是宋亚宸，也是 Simon
2. 我是 VAST 创始人兼 CEO
3. 我是一个上瘾的游戏玩家（Addictive Gamer）
4. ……剩下的 6 个更精彩，请收听播客

🟢 08:43 Part 1: 万物起源：从小学时收费的RPG，到一个无限世界的梦想

• 3D 大模型创业者的童年：手动创造 RPG 世界，同学们用辣条和豆腐干来“充值”
• 核心驱动力：物理世界是有限制的，更大的世界来自于人的大脑、想象和创意的部分，那是一个无限的世界
• 最初的“钉子”：想做一个 UGC 的 3D 内容生态，但发现世界缺少一个大众级别的创作工具——就像文字缺少了输入法，视频缺少了手机摄像头。

🟢 26:14 Part 2: 模型 vs. 工作台：为什么我们既要造发动机，也要造F1赛车？

• 一个关键的战略判断：当一个大模型还在以每 3-5 个月一次的速度飞速迭代时，纯做应用层的公司几乎没有生存意义，因为“它给你起了个新墙，你很难受”
• 做模型也做做应用（Triple Studio）：因为知道下一版模型的迭代方向，知道哪些旧墙应该糊，哪些不用
• 做大模型公司和做产品的本质区别：前者是拿着锤子找钉子，VAST 认为自己从第一天就不是

🟢 28:44 Part 3: AI 2.0 时代的生存法则：语言模型撞墙了，但 3D 没有

• 一个颠覆性观点：为什么现在涌现了大量 Agent 和应用？“我认为是 AI 1.0 时代死了，所以我在做 AI 1.0 的事情。”
• AI 1.0 vs AI 2.0：前者是用天才科学家的手工调参训练无数小模型解决长尾问题；后者是用数据驱动训练一个通用大模型去泛化地解决所有问题
• 为什么 3D 领域几乎没有纯应用公司？“因为语言模型撞墙了，但 3D 还没

🟢 57:26 Part 4: 科技的终极形态，是一场“解压缩”

• 我们以为互联网是升维（文字->图片->视频），但其实是降维和抽象——因为科技不够发达，我们被迫“压缩”了 3D 世界本来的样子
• 科技越来越发达，其实是允许它越来越解压缩。当它解压缩到极致，就是源文件
• 为什么人人都会做 3D？现在对我们而言很自然的拍视频、发照片，其实也不超过十年
• 3D UGC 平台的市场规模，应该是 Twitter、微博、小红书、抖音、TikTok 等平台加在一起的 2-3 倍

🟢 01:12:21 Part 5: 欢迎来到第四产业：当价值的唯一衡量标准是“体验”

• 终极愿景：未来物理世界大部分的事情机器人都可以为人代劳，人的价值在于创意和内容
• 如何衡量价值——“所有的人在所有的时间中，在我们的世界里停留的总量”
• 未来的“货币”是算力。你的世界越吸引人，你获得的“钱”就越多，你的推荐算法就越好，你就能创造更好的体验
• 一个来自《上传人生》的隐喻：现实中充的钱越多，虚拟世界就越流畅。未来也是这样，这就是算力

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今年我们关注了很多面向 ToC 用户的 Agent 产品，本周我们来聊聊面向 ToB 的 Agent，很可能 Agent 创造最大的商业价值不是在 ToC 而是在 ToB。

8 月底，AI Agent 被写入了国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。很多人认为，这是继十年前提出“互联网+”并且我们的生活被外卖、打车等等互联网+服务改变了之后，又一个前沿技术与各行各业结合的新的重要的机遇时刻。

接下来一段时间，「十字路口」也会做一系列相关的内容。

本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。

🟢 02:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 03:21 时序大模型不是另一个 ChatGPT

• 核心概念：大语言模型是跟人对话，时序大模型是跟未来对话
• 它的终极目标是让未来变得可预测、可管理和可优化
• 为什么工业场景需要一个“大”模型？——为了用一个通用模型，泛化地解决各行各业的问题

🟢 11:08 为什么要做？

• AI 赋能工业，就像钢铁侠的智能助手贾维斯，我们专注的不是“设计战甲”，而是“生产战甲”的过程管理和控制
• 为什么刚性的自动化产线，依然离不开“老师傅”的临场反应 ？
• 一个“数字工人(AI Agent)”最终要替代哪些角色？从设备操作员、运维人员到计划人员，实现从辅助到替代，再到超越

🟢 24:26 怎么做？

• 一个反常识的切入点：不依赖对老师傅的访谈，因为人的语言表达会有信息的损失和偏差
• 训练 Agent 依赖什么？“第一性原理”和“永远不会撒谎的数据”
• “数字工人”的大脑如何分工？大语言模型负责理解知识、能说会道；时序大模型负责模式识别、因果推理
• Agent 框架如同一个“神经回路”，将大脑、记忆和执行动作封装成一个可控、可观测的闭环流程

🟢 52:02 做出了哪些成果？

• 在垃圾焚烧电厂，一个数字工人替代了原先需要 4 班 3 倒的 4 位师傅，实现了“无人值守”
• 将技术采购转化为投资逻辑，给客户每年带来 400 到 500 万人民币的增量收益
• 一种颠覆性的商业模式：采用“劳务派遣”逻辑，客户按月为数字工人付工资，费用远低于被替代的人力成本
• 为什么这种模式是可持续的？它平衡了客户前期低投入的需求和供应商连续性收益的保障

🟢 01:09:40 未来呢？AI 会带来工业革命级别的改变吗？

• 未来的工作流将如何重塑？人会从简单的操作人员，变成设计者、监督者和创新者
• 当技术工人被解放出来，会发生什么？投入到新工艺的研发中，为企业抓住转瞬即逝的市场风口
• 终极畅想：如果有一天，整个产业链的上下游由数字工人串联起来，其响应速度将带来“工业革命级别的改变”
• 给 AI 时代创业者的一个认知：不要只扎根一个行业，而要利用大模型的泛化能力，专注于解决一种“跨行业的同种工艺问题”

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本周十字路口的嘉宾是一位「榜一大哥」，不是某直播间的榜一大哥，而是 Claude Code token 消耗排行榜上的榜一大哥。

故事是这样的，两周前，Anthropic 上周发布一个公告：他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户，正在以一种不可思议的速度，7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到：”有一位用户，在每月200美元的套餐中，消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“

这个消耗量大到，Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。

紧接着，这引发了全球科技圈的猜测和讨论：这个神秘的超级用户究竟是谁？他到底在用 Claude Code 做什么，能产生如此夸张的消耗？

就在所有人都好奇的时候，一个名叫刘小排的中国用户，在 X 上发帖认领了榜一大哥的身份：“Anthropic追杀的那个每个月消耗数万美金的人，原来就是我呀？！”

一瞬间，全球的目光都聚焦到了他身上。

他究竟是钻了系统空子的羊毛党，还是一个将AI潜力发挥到极限的超级玩家？天价账单的背后，隐藏着怎样的秘密？

今天，在「十字路口」，我们有幸请到了这位传说中的‘榜一大哥’——刘小排。他是一位优秀的 AI 创业者，他的三款产品 Raphael AI、AnyVoice、Fast3D 增长迅速、收入可观。

在本期内容中，他将和我们分享惊天消耗量背后的真相，以及作为一个非程序员出身的创业者，他是如何从0到1，利用AI独立完成产品洞察、开发到盈利的全过程。

🟢 03:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 04:58 榜一大哥与天价账单

他到底是钻了系统空子的羊毛党，还是一个将AI潜力发挥到了极限的超级玩家？

• 究竟用 Claude Code 干了什么成为全球榜一？一个人用77亿的Token，5万美金的账单…
• 你为什么普普通通可以消耗到全球第一？背后是不是有一些不普通的用法？
• 我们收入很不错，团队就六七个人，利润按照市场价格应该养活三五十人没问题
• 最开始，我以为 Claude Code 只比一个 Cursor 更厉害的 Cursor 而已
• 你怎么看大家说你“滥用规则”这一点？
• 我已经过了在乎谁喜欢我、谁不喜欢我的那个年龄了

🟢 08:22 一套“非主流”的AI工作流

• 只要一件事情你敢有 SOP，那一定可以被 Claude Code 自动化
• 除了写代码，它还能做什么？——做 900 种风格的 AI 绘画，我睡了一觉就好了
• 它是一个广义的编程，你说这个是在编程吗？好像是，也好像不是
• 像 Manus 那样的工具是“有限集”；对我来说，Claude Code 是“无限集”
• 经验分享：怎么让 Claude Code 不要把代码变成“屎山”？
• 认真写需求文档，然后先跟他讨论方案
• 今天一切的创新都是站在前人的肩膀上
• 值得研究的三个进阶功能：后台命令、子 Agent 和输出风格

🟢 23:56  解锁刘小排的十个身份

一个「十字路口」的社交破冰新实验：请嘉宾用十个「我是…」的句式，完成一次“全景式”的自我介绍。

• 我是一个做AI产品的创业者
• 我是产品经理
• 我也是程序员
• 我肯定是个逗逼
• 我的「得到」学分比罗振宇高一分
• 我是 QQ 音乐上认证过的音乐人
• 我是全世界最会用 Claude Code 的人之一
• 我是一个孵化器的联合创始人
• 我是国内比较著名的独立开发者
• 我是“万死不辞打工狗”的精神偶像

🟢 33:30 从猎豹到旷野，一种人生方法论

• 在微软亚洲研究院，我发现了「科技」的秘密原来是两个词：科学和技术
• 猎豹成功的秘诀是他们一直相信简单
• 与 TikTok 前身 Musical.ly 创始人 Louis 做同事：”他居然把 4 个按钮减到 1 个“
• 怎么样扩大自己的运气面积？
• 出来混最重要的是什么？是出来
• 多让自己接触到可能更多的变量，总有一些变量能够为你所用

🟢 46:33 创业者的“松节油”

• 哪些场景用哪些模型？
• 面对最高级的竞赛级别的算法，其实是 GPT 最强
• Gemini 对我来说更像一个架构师的角色
• 在这个时代做产品，和上一个时代有什么不一样？
• 很多 AI 产品都很赚钱；但头部的 AI 产品不怎么赚钱，尤其是拿了投资的那些
• 对于那些想积极行动的人，你会给什么建议？
• “It is not for you, It is you”——它不是为你而创造的工具，它就是你自己
• 人生是旷野，你有“矿”才能野

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AI时代的聚光灯，不应只属于从零到一的创业者。

我们注意到一个有趣的现象：与热衷在全球舞台上表达观点的硅谷高管相比，中国的大厂高管们通常更倾向于低调行事。尽管如此，他们的平台掌握着丰富的资源、数据、人才和资本，他们的决策在切实地塑造着 AI 行业的未来发展。

「十字路口」希望做的，就是将这些身处一线的关键思考者，也带到你的面前。

上周，我们与阿里云副总裁旭卿的对话收到了不错反响；本周我们又迎来了另一位具有传奇色彩的重量级人物：蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官，同时也是蚂蚁密算董事长的韦韬。

说韦韬是位“传奇极客”毫不为过。他是影响了一代留学生的精神家园——MITBBS（未名空间）的发起人之一；他也是一位坚定的开源信徒，自称“读着开源代码长大”，并始终致力于用自己的方式回馈社区。

这场对话源于「隐语」开源社区的三周年，韦韬和我们分享了很多日常可能不被大家关注、但非常关键的两个点：

• 密态计算 (Cryptographic Computing)： 一种能让数据“可用不可见”的技术，在保护隐私的前提下，让数据价值安全地流动起来，喂养出更强大的AI。
• 高阶程序（High-Order Program） ： 一套全新的工程化思想，通过任务拆解和自动核验，构建可靠的保障框架，让它的每一次输出都变得可靠、可控。

「十字路口」讨论了大量模型、应用与infra，而本期内容我们之所以要把焦点放在这两个部分，是因为在 AI 的狂热之下，它们或许正是决定 AI 能否真正走向工业化、赢得长期信任的决胜点所在。

这也为今天的 AI 创业者和投资人指明了下一个可能的价值高地：当模型的“聪明”本身正变得越来越像普通商品，那么通过新技术、新办法去”构建信任、确保可靠“，或许才是建立真正商业壁垒和长期价值的关键。

👬🏻 图为录制现场

🟢 Part 1 韦韬的故事

0:55: 北大“宝藏男孩”，和一段被遗忘的互联网往事

03:21 最近喜欢的 AI 产品是什么？

10:00 什么？大模型的幻觉是“必要的”？

11:17  创立 MITBBS 的故事 —— “写站规比写情书还认真？”

15:53 黑灰产攻防的精彩往事

18:24 普通人保护隐私成本最低的一招（不是改密码）

🟢 Part 2 “看不见”的技术，如何改变世界？

24:24 密算是什么？跟普通人有什么关系？

28:47 不同技术路线之争

31:48  内部激辩：我们为什么要将核心技术「开源」？

33:13  密算如何帮农民解决贷款难题？

36:46 如何让新能源车保费降下来？

🟢 Part 3 用高阶程序驯服 AI

40:19   密态计算和大模型的关系是什么？

43:35  你用大模型的方式，还停留在“手工作坊”时代吗？

45:49  管控AI、让它不再“胡说八道”的三个“紧箍咒”是什么？

48:36 “高阶程序”和密算的关系是什么？

🟢 Part 4 挑战与未来

52:03 成为密算董事长后，面临哪些新挑战？

58:22  “吃螃蟹”的生意：如何让客户相信，螃蟹真的很好吃？

01:01:31 最初接触开源社区的经历？——“我们回应了期待，没有辜负善意”

01:06:53 发起「隐语」开源社区的目标？

01:09:13  隐语社区 3 年来最有成就感的事：非洲手机巨头的加入

01:21:40  有没有被 AI 带来的冲击影响？

01:23:54 高级程序员才能幸存？不，初级程序员迎来了最好的学习时代

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🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻

🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。

上周，北京的 WRC 世界机器人大会史无前例的火爆。

维他动力半年内融资 3 亿人民币，带着新产品首次亮相，因其独特性成为了全场最多人排队的展位之一。

维他动力的联合创始人赵哲伦（哲伦班长）很兴奋，他认为：

最多十年，中国的机器人大会也许就可以类比当年的伦敦世博会 ——1851 年的伦敦世博会是第一届世界博览会，在长达 5 个月的展览期内，吸引超过 600 万参观者，展品中也包括引擎、纺织机械等现代工业的标志性创造。

本期节目，我们邀请赵哲伦和我们分享他在世界机器人大会上的见闻，也和我们梳理自波士顿动力发布第一款机器狗至今，机器人行业的的演进与关键技术，以及，他参与创办的维他动力，如何做出第一款摆脱遥控器的机器狗：他们如何做技术路线选择，如何看待今年的目标。

此外，哲伦也和我们讲述了他为什么会离开理想汽车去创业，机器人对孩子的启蒙、机器人文化以及他对未来机器人行业发展前景的预测。

————————————————

🤖 这也是十字路口的系列内容「机器人来到十字路口」的第一集。

02:05  十字路口 v.s. 哲伦班长 快问快答

03:43  刚参加完 WRC 世界机器人大会的感受

06:28  「最多十年，世界机器人大会也许会成为当年的伦敦世博会」

08:58  归纳机器人意味着什么：它提供了某种程度上的空间移动方式

10:50  从波士顿动力发布第一款机器狗至今，机器人行业演进

11:37  第一阶段：以波士顿动力为主导，第一次让人通过遥控器控制足的行动

12:53  第二阶段：以宇树为代表，结合中国供应链优势，在机器人整体结构上做精巧设计

15:20  今天进入第三阶段，在三个技术成熟的条件下

17:48  宇树科技王兴兴：VLA 是一个相对傻瓜的架构，采用 VLA 架构的维他动力怎么看？

20:03  为什么维他动力选择做机器狗而不是做机器人？

24:03  选 ToC：要交付面对用户服务的产品，联创个人经历，考虑公司的组织方式和工作方法

27:05  研究机器人究竟能为用户做什么：全网找人做用户调研

29:35  第一年追求的关键指标：NPS(Net Promoter Score净推荐值）和出货量

31:38  希望用户可以把维他动力的机器狗带出门

33:18  为什么创业者不选这个领域？

34:11  参考样本少，创业中遇到的意想不到的困难

37:42  机器人创业有两条技能线要走，宇树也有它的挑战

39:46  在理想工作这么久，为什么会考虑创业？

41:30  非常希望自动驾驶有一天能做到 L4

43:29  特别想做机器人，在理想的时候就常常找人沟通

44:22  和李想工作的感受

46:41  创业后和李想聊产品、品牌的收获

49:35  创业选择虽然多，但是也受限，因为最重要的投入就是时间

52:00  也可以靠自己做内容，但希望能找到伙伴做更大的事情

52:58  创业中的起起伏伏

56:04  机器人面向 C 端最有希望并且有商业价值的用户场景会是哪个？

58:31  特斯拉的做法是远程遥控机器人做事再积累数据，这个做法可能只适合特斯拉

01:00:35  业内讨论目前更多关注技术的进一步发展

01:03:10  对今年世界机器人大会最感触的是有很多孩子参与，也许这是他们的机器人启蒙

01:05:03  为什么机器人要去跑步，踢足球？我们需要一种类似汽车文化的机器人文化

01:07:16  现在机器人行业有泡沫吗？

01:12:22  对未来机器人行业的预测，也许会很像《机器人总动员》

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中国的大厂高管卧虎藏龙，但普遍低调，难得出来接受播客的长时间专访。

本周，「十字路口」的嘉宾就是这样一位始终在幕后深耕的重量级嘉宾：阿里云无影事业部总裁张献涛（旭卿）。他长期负责阿里云的弹性计算团队，带领团队完成了“神龙”架构的设计与落地。这套架构奠定了阿里云在全球云计算行业中的独特地位，并在技术会议与论文中获得广泛的国际认可。

旭卿和我们聊的话题是 Agent Infra。

2025 是 Agent 元年，十位创业者有八位都在造 Agent。十字路口过去几个月做了大量相关的访谈与评测，发现决定 Agent 能力上限的，不止模型本身，也不止工程和交互的打磨，基础设施也至关重要——Agent Infra。

Memory、Tool Use、Task Planning、Runtime、Multi-Agent 协作、安全与隐私机制等等环节缺一不可。就像一个新员工入职后，我们要给他们配电脑、配网线，也要提供钉钉、飞书、邮箱还有各种 AI 效率工具，如果基础设施搭不好，Agent 和新员工一样，都只能干瞪眼。

有挑战，就有机会 ——因此，不论是创业公司还是大厂，都在纷纷加码 Agent Infra。阿里云无影团队推出的 AgentBay，就是一次全新的尝试：为 Agent 提供云端沙箱、算力和工具链，搭建一个完整的运行环境。

本周，我们邀请：

• 张献涛（旭卿）｜阿里云无影事业部总裁
• 屈立威（安陈）｜阿里云AgentBay 产品负责人

与我们一起，探讨 Agent Infra 的过去、现在与未来——从技术原理到行业格局，从战略判断到组织转型，再到创业与投资的机会地图。

如果你是开发者、创业者、投资人，这是帮助你看得更懂 Agent Infra 的一期。

🟢 第 1 部分：Agent Infra 全景

04:49 什么是 Agent Infra？和传统 AI Infra 有何不同？

07:26 为什么偏偏是今年，Agent Infra 成了行业焦点？

09:20 Agent Infra 的六大组成：记忆、工具调用、任务编排、沙箱、多 Agent 协作、安全

10:07 不同赛道的玩家和产品，你最关注谁？

12:44 哪个环节价值最高？哪个最容易被忽视？

13:29 Agent 开发者应选自研 v.s. 第三方？

🟢 第 2 部分：无影 AgentBay

16:00 为什么无影选择做 AgentBay？产品路径怎么走？

18:58 沙箱之战：AgentBay vs E2B，差异与优势在哪？

22:30 对标 AWS AgentCore：相同点与不同点

26:52 云端沙箱安全吗？如何消除开发者的顾虑

32:51 并发能力多大才算强？20 万 Session 背后的故事

🟢 第 3 部分：机会与选择

36:24 在 AgentBay 上，什么 Agent 产品最多、增长最快？

39:09 云电脑业务还在高速增长，为何转向 Agent Infra？

45:18 Manus: “我们从来不仅仅是一个AI，一直是一个独一无二的「个人云计算平台」”

🟢 第 4 部分：管理与职场

43:46 作为大厂高管，牵头启动新赛道，最难的地方是什么？

48:50 「弹性计算的神级大佬」的职业生涯

58:22 如何提前两年判断趋势？

01:04:02 如何说服老板投入新方向？

01:06:03 结尾彩蛋：招聘邀约

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你是否在职业的十字路口，既迷茫、又焦虑、又兴奋？

在 AI 时代，这种情绪可能更频繁——过去很多稳定的工作都不再稳定，机会与风险同时涌来。Y Combinator 合伙人 Garry Tan 最近分享的一个数据让人意外：在美国，计算机专业本科毕业生的失业率超过 6%，而艺术专业只有 3%。

这一期，我们和 4 位年轻人聊了他们的选择与转向：

• 走了多年的路，如果发现不适合，你会有勇气放弃吗？
• 深耕已久的领域，如果想转向，你敢重新开始吗？
• 跨入全新的创作世界，你会用 AI 试出一条新路吗？
• 还没毕业，如果有机会创业，你会抓住吗？

7 月，我们和 IDG 资本的朋友一起做了一次关于 Z 世代生活、工作状态的小调研，并对几位朋友进行了深度访谈。虽然样本有限，但他们的故事呈现了当下年轻人在 AI 浪潮下的一个真实切面。也在此感谢晨然、Leo、姝潼、Ryan 的分享，以及所有参与微信调研的朋友们。

他们的故事，也是许多人在 AI 时代的职业与人生路口的真实写照：在不确定中试探、调整、寻找方向。

听完他们的故事，你会怎么选？

03:30  三个「千禧一代」对毕业时就业环境的回忆

04:30  当时高考录取分数最高的专业是金融和计算机

06:13  外企很受推崇，移动互联网创业浪潮刚刚开始

07:23  毕业后义无反顾选择创业

07:50  我们电话访谈了四位 Z 世代年轻人，讲述他们毕业找工作的故事

08:09  晨然：专业是计算机，却在读书的时候摸索了很多内容创作方面的事情

10:24   本科的时候遇到一些困惑，计算机市场人才饱和

12:45   周围去大厂的同学并不多，大家在接受现状之后找到了自己和解的方式

13:39   Leo：从尝试做大学老师、研究员，到在麦肯锡做分析师

18:09   非常实际操作的找工作方法，列出自己感兴趣的方向，根据不同角度打分

20:37   有一段时间觉得不太开心，但人生高高低低各个维度都是一份经历

21:52   不定义成功，在当下让自己开心，让身边的人开心就是很成功很幸福的人了

22:52   姝潼：学医的三个方向都试过了，心里知道自己不喜欢什么

24:23   在 LinkedIn 上找同专业转行的人聊天，获得共鸣

27:32   「小时候很长一段时间都在尝试去做别人」但你不可能成为别人，只能成为自己

28:55   Ryan：读书时就创业，毕业后有海外大学 offer 但仍然选择创业

31:59   对 00、05 后和 85、90 后成长环境差异的分析

33:25   大家都对 AI 感到兴奋，ChatGPT 刚出来的时候都焦虑，但中国很大，更多人对 AI 的认知发生在 DeepSeek 火爆之后

35:13   能感受到 Z 世代的压力：来自大环境，也来自身边的同辈

35:31   Z 世代会花更多的时间思考「我想要什么」

37:44   他们有旺盛的好奇心，主动去探索，路也走得更宽

39:00   年轻人也需要企业、平台提供容错的机会

42:02    AI 对年轻人的冲击，比我们想象中要小一些

43:10   每一代人都有自己的命题，AI 时代也解锁了很多可能性

46:22   四位被访者如何看待 AI 带来的机会和 AI 时代的生活、心态变化

46:36  晨然：AI 出现后我的整个观念都改变了，经济下行时代也有很多新的机会

50:42  「对我职场发展最有帮助的就是 build in public」

54:30   现在更想追求注意力自由

55:08   Leo：AI 改变了我的工作方式

56:52   增加自己的不可替代性：多做和人打交道的工作，快速迭代知识

58:24   姝潼：会有对 AI 的担忧，会思考如何发展自己的优势，而不是什么都去补

1:00:05  「AI 它就是我的小员工」

1:01:43  比起 AI 焦虑，身边看到更多的是年龄焦虑，因为同辈压力去做未必适合自己的选择

1:02:19  Ryan：AI 显著的降低了做事的门槛，更多的年轻人意识到自我主体性的重要性

1:04:49  两个方向的工作很难被替代：第一和人有关的职业；第二是和 AI 赛跑，比 AI 更快

1:06:24  彩蛋时间

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本周「十字路口」的嘉宾，是 Zilliz 创始人兼 CEO 星爵。Zilliz 是世界领先的向量数据库企业，估值 6 亿美金。

在 2023 年 GTC 大会上，Zilliz 被黄仁勋点名推荐，作为 AI 大模型基础设施，向量数据库一夜之间成为所有人关注焦点。

星爵在年初一篇访谈里说：“我们没有对手”，霸气侧漏。

但 Zilliz 不是横空出世的。2018 年，他就开始做 Zilliz，目标是构建处理非结构化数据的基础设施。

Zilliz 一直坚定走开源路线。在本期播客中，星爵和我们分享了他为什么要开源、开源好在哪里、坑在哪里，以及最重要的：开源要怎么赚钱？

本期内容同样适合所有技术背景的创业者。星爵分享了自己从工程师蜕变为 CEO 的历程：在变得更现实，更懂博弈之后，发现自己的核心竞争力仍构建在“技术世界需要理想主义”之上。

——

嘉宾介绍：星爵，Zilliz 创始人兼 CEO，毕业于华中科技大学，前数据库工程师。2018 年创立 Zilliz，专注于非结构化数据处理与向量数据库，在全球率先开拓了该领域的技术路线和产品形态。

——

Zilliz 介绍：一家专注于 AI 时代数据基础设施的科技公司，其开源项目 Milvus 是全球领先的向量数据库解决方案，广泛应用于生成式 AI、自动驾驶、推荐系统、生物制药等场景。公司过去 12 个月营收增长 3.3 倍，估值达到 6 亿美元。

🟢 第一部分：快问快答，认识星爵

02:07: 快问快答：星爵是谁？公司收入/利润？公司规模？

02:30: Zilliz 是 AI 时代的数据基础设施公司，专注于非结构化数据平台构建。

03:01: 黄仁勋点名推荐的一刻，心情如何？

04:07: 向量数据库是长期打磨的产品，非灵光一闪的突破。

04:53: 向量数据库怎么火起来的？

06:21: 给小白的科普：向量数据库是什么？Zilliz 是什么？

08:27: 创业初衷：向量数据库早于生成式AI，最初服务于卷积神经网络等早期AI技术。

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🟢 第二部分：“我没有对手”，really？

12:54: 最大客户案例：全球顶级 IT 公司用向量数据库检索全网信息，发展 AI 搜索

15:14: 你为什么敢说自己“没有对手”？

16:19: 开源 vs 闭源：Zilliz 坚持开源路线，认为技术优势源于开放生态

17:07: Zilliz 与竞品的竞争优势，以及开源生态的长期价值

18:38: 竞品分析：Zilliz 与算法集 FAISS 合作；其他开源项目各有切入点

21:55: 为什么传统数据库无法替代原生向量数据库？

24:06: 最大担忧：能否持续创新，而非竞争对手动作

24:20: 若能重选仍会开源。开源是护城河，非捷径

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🟢 第三部分： 开源为什么好？开源怎么赚钱？

26:03: Dual Core 模式：开源如何赚钱？

29:43: DeepSeek 为什么开源价值？快速占领开发者心智，避免技术栈锁定。

30:16: 开源还纯粹吗？是为了共创，还是品牌战略？

33:07: 星爵的创业目标：不仅做先驱，更要做集大成者

34:45: 创新不能靠“管”：真正关键在于招到对的人

35:03: 每天都在崩溃边缘，这就是创业的常态

36:03: 商业化挑战：客户流失与增长压力并存，首次商业化团队经验不足。

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🟢 第四部分： 技术背景的人怎么做好CEO？

39:50: 认知转变：从理想主义到现实主义

42:24:  技术商业化：商业中“足够好”即可，但技术追求仍需理想主义

43:26: 看好的 AI 公司：公有云（如AWS）、大模型头部企业及 AI 应用公司（如ChatGPT、DeepSeek）

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2025 年一半过去了，硅谷发生了哪些大事？

从 DeepSeek 发布给整个科技行业甚至社会带来影响，到各家大语言模型你追我赶，AI Agent 成为行业共识，再到硅谷各大公司 AI 方面竞争加速，用高价招聘+巨额收购压缩迭代周期，这些「疯狂」举动背后意味着科技巨头们在想什么，谁现在占据最佳位置，谁遇到的挑战最大？

本期播客，我们邀请在硅谷专注 AI 企业级应用、医疗和工业自动化早期投资的风险投资机构 Fusion Fund 创始合伙人张璐，梳理上半年硅谷的科技大事件，以及从 Windsurf 收购案入手，分析这件事折射出了硅谷的初创生态在发生的变化，以及从 Meta 到 Google、再到苹果、亚马逊、微软，上半年的一些关键动作意味着哪些战略选择。希望可以为大家了解硅谷上半年 AI 领域的形势提供一些有价值的信息。

PS：补充一个背景信息，Windsurf 收购事件最近备受关注，从可能被 OpenAI 以 30 亿美元收购，到创始人和个别员工被 Google 以 24 亿美元挖走，再到余下员工和业务被 Cognition Lab 收购。

本次播客录制于 Windsurf 宣布被 Cognition 收购后，北京时间 7 月 16 日，当时 OpenAI 还没有发布 AI Agent，因此没有被讨论到。

🟢 第一部分：2025 上半年硅谷形势小结

01:35  张璐及 Fusion Fund 介绍

03:10  2025 上半年，整个 AI 生态非常活跃，每周都有新产品出来

05:17  DeepSeek 让重视开源生态成为行业共识，从公司驱动到社区驱动

05:56  英伟达 GTC Conference 体现出 AI 生态的机会，大公司 v.s. 小公司协同合作

08:32  Gemini 开始发力

10:12  AI Agent 市场崛起

11:12  快速抓住 AI 机会，老牌公司 Salesforce 做了什么，创始人做 CEO 做决策更稳准狠

13:15  国内 AI Agent 常有新产品出来，硅谷也关注

14:28  AI Agent 核心是能否处理复杂任务，执行决策

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🟢 第二部分：以 Windsurf 被收购作为切口看，大公司在着急什么？

15:22  录播客的前一天，Windsurf 被 Cognition 收购，备受关注的 Windsurf 收购案反映了硅谷大公司的焦虑：技术生态迭代速度快+竞争激烈

20:05  为什么 OpenAI 收购 Windsurf 不成？与微软绑定引发的尴尬局面

22:05 「对 OpenAI 来讲，今年是很挑战的一年」

23:00  Meta：模型能力不领先，生态还没有形成

24:13  Grok：还没有发布代码模型，但 x.ai 内部很多代码已经用内部 AI 代码工具在写了

25:23  Meta 为什么要花巨资「抢人」？

27:06  Meta 一直在 AI 方面投资，但是可惜没有生态，如何专注+分配资源是很大的挑战

28:07  AI 时代，创始人不能再逐步投入建立优势，因此 Meta 最近动作的核心目的是压缩迭代周期，通过招聘+收购买时间

29:37  Meta 缺的不是执行力，而是构建大脑和建立生态

30:07  Meta 这么卷，为什么 Llama 做得不好？

32:10  现在对大公司来说，最值钱的是时间

34:45  Google 从不同部门分别做 AI，DeepMind 做研究，到整合各方面能力

36:16  Google 的挑战：以什么形式，在什么时间节点做自我革命和优化

37:22  Google 的优势：芯片、模型、云服务、Infra、应用全具备，在优化成本方面会很好做

40:15  AI 发展不影响 iPhone 销售，苹果的 AI 策略是什么？

42:06  苹果的优势：人工智能芯片，有硬件入口，具备平台效应的潜力

44:41 「卖铲子」的亚马逊，模型公司越多、AI Agent 公司越多，亚马逊的收入越高

46:27  从利益协同到利益冲突，微软 v.s. OpenAI 是否会解绑？

49:08  在应用和模型层面，微软开始不再以 OpenAI 为核心

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🟢 第三部分：2025 上半年硅谷初创生态变化

50:40  人才争夺给硅谷的初创生态带来的影响

53:40  快速收并购让资金回流更快，对创新生态有好处

54:18  针对人才的大金额收购，资金优先给团队，投资人回报有限

56:13  搅局者 Grok

57:20  前 OpenAI 团队里 Mira 创办的 Thinking Machines Lab 和 Ilya Sutskever 创办的 Safe Superintelligence Inc 的高估值融资，代表资本市场在看好什么？

01:00:12  大基金排队注册 RIA（Registered Investment Advisor）硅谷的 VC 这两年发生了什么变化？

01:01:28  初创公司收入速度和规模变化，VC 面临的挑战是：只做 VC 钱太多了

01:02:44  CoreWeave 上市表现不错，但美股 IPO 市场还没回暖

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🟢 第四部分：AI 带我们进入大航海时代

01:05:19  ToB 应用、工业自动化、医疗领域因为 AI 带来的创新

01:13:00  机器人和 AI 应用在太空产业

01:16:11  过去十几年，基础技术创新在物理世界的应用仍然有限，AI 让我们进入大航海时代

01:17:45 人工智能快速发展带来好处也有风险，但技术停滞同样有风险，不要因为惧怕未知而不向前进步

01:18:33  会使用 AI 就像过去人要学会用电脑，是未来的基础技能

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AI Agent 爆发给上下游产业带来了哪些机会？

本期播客，我们邀请小宿科技联合创始人& CEO 杜知恒 William，和我们分享他们作为 Agent 背后的 AI Infra 公司，如何在 Agent 爆发之际抓住机会——专为 Agent 设计的小宿智能搜索和一站式模型聚合平台 SkyRouter.ai，推动公司整体 ARR 突破 2500 万美元的故事。

作为 Agent 领域里「卖铲子」的人，William 跟我们形容现在只是 Agent 元年第一天早上 6:05 分太阳刚出来的时候，还有很长的路要走和巨大的发展空间。除了 Agent，William 也在播客里分享了他的职业选择，从二级市场投资人到创业者的转变、学到的重要经验等等。希望对朋友们了解 Agent 以及背后的 AI Infra 领域有所帮助。

PS：小宿科技为「十字路口」的听众准备了一点福利，用这个链接 wj.qq.com 注册可以免费领取 2000 次智能搜索 API 调用或等值专业服务礼包。

🟢 第一部分：AI Agent 背后的基础设施服务商，如何做到 2500 万美元 ARR

02:02  十字路口 v.s. 小宿科技 William 快问快答

03:08  从航天科技专业，到金融行业，再到创业，每次选择都比较「跨界」

05:21  小宿科技具体是做什么的？AI 智能搜索+为 Agent 提供一站式大模型聚合平台 SkyRouter.ai

06:39  当越来越多的人通过 Agent 搜索，Agent 搜索行为变成机器对机器的搜索

08:48  服务 Agent 客户发现他们需要一站式基础设施服务

10:19  做智能搜索，经历了三个阶段：第一阶段，配合搜索 API 的全网全文读取

11:46  第二阶段，提前预判行业发展动态，自研自建微软必应搜索 API 的替代方案

13:20  第三阶段：Agent 爆发后，需要搜索能力，和多语言、定制化能力

15:57  通过自研+并购的方式抓时机，做搜索的人才有限

19:10  对 ToB 公司而言，早一点通过客户反馈提升改进也是竞争壁垒

20:25  提前做功课预判微软对必应搜索 API 的调整

24:42  过去的搜索竞争格局是全球每日搜索请求里 2%-3% 发生在 B 端，微软必应占主导

26:06  有 C 端搜索能力的大厂也会提供搜索 API 服务，但这对它们来说不是主营业务

29:52  根据 Agent 的需求优化产品和服务，Agent 有哪些大家想不到的搜索需求？

30:23  今天大多数 Agent 都是第一天做全球化，提供多语言和数据合规很重要

33:13  「今天是 Agent 元年第一天的早上 6:05」

34:20  很多 Agent 客户时间花在 Go To Market，把 Infra 外包给能提供一站式服务的供应商

37:13  做 AI Agent 有两个判断：第一，中国和美国的团队会成为 AI 行业里的主要从业者，中国出海创业者会有刚需

38:01  第二：从 2025 年开始，推理对算力的需求会显著超过训练对算力的需求，所以做 SkyRouter.ai

39:48 SkyRouter.ai 的三个竞争力：在全球有足够多的节点和分布式算力资源；平台稳定性；资源运营能力

41:18  迁移到 SkyRouter.ai 调用成本下降 10%-15%，这个钱是怎么省的？

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🟢 第二部分：AI Infra 行业分析

43:49  从 ChatGPT 爆发后 AI Infra 创业热，到 Agent 爆发后需要的 Infra 服务，这两年发生了什么变化？从抢卡到抢数据，从 IaaS 算力资源之争，到 Agent 厂商需要从 IaaS 到 PaaS 全服务

46:53  当下最大的挑战不是 Infra 能力不够，而是 Agent 行业还在找 PMF

47:39 谁找到了 PMF？Coding、办公软件，参考场景是 AI 辅助人类边搜索边完成工作

49:17  办公场景外，还有一些垂直场景：AI 做广告投放、AI 规划旅游路线、AI 信息获取等

50:27  短期 AI Infra 领域：最重要的还是 AI 原生应用能在用户规模和用户留存上实现质的飞跃

52:09  长期 AI Infra 领域：会延续之前的逻辑，算力会达到基准值，数据会变得更重要

54:01  「头部模型厂一定会自建搜索，但它不会自建全部的搜索」

55:06  「AI Agent 的繁荣程度会个性化和丰富化，头部模型厂不会占据 Agent 里很大的份额」

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🟢 第三部分：个人职业选择和创业心得

56:08  从二级市场投资人到投身水深火热的创业：投资是分配资源，创业是制造新的生产力和新的资源

57:21  从大学四年级开始创业到在高瓴资本做投资

01:00:13  投资的决策大多数是短期的，创业的不确定是做事后能拿到什么结果

01:02:39 「创业之后，我觉得做投资时候的我很浅薄，现在对生意这个事充满敬畏」

01:04:44  做二级市场投资，做错承担的后果是止损；创业中战略决策错误，要承担大量的后果

01:06:42  「尽量要三思，多思考，先尝试，再 all in」

01:09:51  焦虑没有用，ToB 生意的好处是这次没有拿下的客户，回去改进得足够好，下次还有机会

01:12:16  希望一开始创业就知道的事：1）战略选择很重要；2）生意很难，包含很多因素；3）保持开放心态

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻

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本周十字路口的嘉宾是郭振宇，Sandwich Lab 创始人兼 CEO。他们的产品 Lexi 是一款专为中小企业设计的 AI Agent，用于在 Meta 平台进行广告投放。

在访谈中，郭振宇详细介绍了 Lexi 如何通过"影子模式"帮助客户投放 Meta 广告，并解释了他们采用 200 美元/月定价策略来验证刚需的思路。他还分享了创业过程中的「多巴胺时刻」和「顿悟时刻」。

郭振宇强调，Lexi 仅是 Sandwich Lab 宏大蓝图中的一小部分。他分享了公司充满野心的愿景：用 AI 帮助企业「增长营收」。Meta 广告投放只是实现这一目标的路径之一，他们计划陆续推出 Email Marketing Agent，以及服务于财务、税务、法务、供应链和人力资源的各种 Agent。Sandwich Lab 的核心理念是：只要能帮企业增长营收的 Agent，都在他们的发展规划之中。

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嘉宾介绍：郭振宇，Sandwich Lab 创始人兼 CEO，本科毕业于浙江大学，博士毕业于不列颠哥伦比亚大学（UBC）。在博士攻读期间，他参与创业并帮助公司成功成为特斯拉的一级供应商。担任Postmates AI总监时，振宇领导了自动驾驶送餐机器人的研发项目。后来加入阿里达摩院主导小蛮驴自动驾驶项目。

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Sandwich Lab 介绍：用 AI 为全球中小企业提供自动化营收增长解决方案，公司已获得锦秋、汇量科技、五源、戈壁阿里巴巴创业者基金超过千万美金的投资。

🟢 Part 1 快问快答

01:27 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、职业经历

01:49 公司/产品介绍、融资情况、收入利润、团队规模

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🟢 Part 2 聊聊 Lexi

03:42 Lexi 取得了哪些成绩？

04:17 Lexi 的目标用户是谁？ ——让人意想不到的选择

15:20 用 Lexi 去帮 Lexi 自己投放获客，效果如果？

20:45 Lexi 如何让用户信任自己？

27:26 全世界的生意，都要去社交媒体做广告

37:26 Lexi 的投放结果，超过了人类吗？

42:06 「我们首先要贵」——定价 200 美金/月，才能验证刚需

48:27 Lexi 如何面对 Meta 的竞争？

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🟢 Part 3 聊聊公司的目标：始于 Lexi、不止与 Lexi

31:43 下个月的新产品：Email Marketing（意不意外？！）

31:57 为什么 Lexi 不接着做 Google 和 TikTok？

43:56 整个公司的目标是：只要能帮助客户增加收入的产品，我们都做。

53:31 创业公司做好一件事都不容易，为什么你要多线作战？

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🟢 Part 4 创业、人生目标与自我实现

58:01 创业当 CEO 的心情如何？

01:04:22 做到什么成绩，才能对自己满意？

01:12:27 是什么在驱动我们工作？

01:18:13 对世界的理解，改变了吗？

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在科技行业里，有一些富有好奇心、动手能力又很强的极客，他们会在一些产品刚出现的时候就迅速上手，不仅使用，有时还会自己动手组装、魔改，把原本的产品玩出新的花样。

本周我们邀请的嘉宾鸭哥就是这样一位极客，最近我们知道，鸭哥在做一些 AI 实验，比如他自己做了一个语音输入法，用 Apple Watch 全天 24 小时录制自己说的话，这给 AI 更好地了解他提供了丰富的语料信息。此外，他还把 Insta360 挂在胸前，拍下全天候的视频和照片 ——我们在访谈中说，鸭哥的这些 AI 实验，就像是给 AI 加了耳朵和眼睛，很好的解决了和 AI 沟通信息极度不对称的问题。不仅如此，他还成功地让 AI 帮他买菜、寄快递，等等。

在这期播客里，鸭哥跟我们分享了他的这些实验，以及他从中得到的收获。以及这样「极致的提高了效率」之后，他对人如何使用 AI 的思考。

我们邀请鸭哥来做客十字路口，因为我们相信他作为早期使用者（early adopter）的体验和折腾出的各种项目实验，能为许多 AI 创业者提供未来产品的灵感。

此外，鸭哥也是《Manus 爆火的背后：我们用 20 个问题一起搞懂 AI Agent》那一期的嘉宾，他的个人 Blog 「computing life」 值得对 AI 感兴趣的朋友们读一读。

最后，向大家推荐鸭哥的课程《From User to Builder》，帮助你从AI工具使用者进化为具备实战能力的Builder，用AI打造实用项目、提升工作效率、增强职场竞争力。

🟢 第一部分：鸭哥和他的 AI 实验

02:26  鸭哥快问快答

03:30  AI、代码之外鸭哥的生活：考飞机驾照、挖掘机驾照、船舶驾照、开摄影展……追求体验

05:36  研究 AI 的起点：人工智能的表现有时候聪明有时候智障，因为人交代任务不够清楚

07:40  发现是人交代任务不清楚后，如何调整自己使用 AI 的方式

08:17  有时候需要给 AI 的上下文太多，于是做了一个语音输入法，用语音输入降低和 AI 的摩擦

10:44  ChatGPT 最近灰度测试的目的猜测

12:09  用语音作为输入之后，遇到 ChatGPT 没有记忆的问题

14:22  解决要频繁向 AI 说明上下文的问题，想到邀请 AI 进入我们的生活，开始用 Apple Watch 24 小时录音实验

15:25  某次差点开车出意外，因为有 Apple Watch 在录音，对自己的驾驶情况进行仔细复盘

17:45  语音作为输入+24 小时 Apple Watch 录音，有了信息输入，又做了一个山寨版 ChatGPT，接入各家模型，并运用 Agentic AI 思想调用工具

19:35  把 Insta360 挂在胸前，每两分钟拍一个 15 秒视频，还在进行中

21:50  拍的视频之后，先用 AI 删除敏感图，再生成搜索关键字以方便回溯时使用，最后考虑如何呈现，比如构图和美观

22:58  把拍下来的照片，用机器学习做了分析，提示自己坐姿不对

24:22  拍了两万张图之后，意料之内 v.s. 意料之外的发现

25:05  当我们和 AI 之间的信息差逐渐减少之后，生活会变成什么样子？

26:57  目前在做两方面的探索：第一，AI 主动介入我们的生活

29:49  第二，回溯式调用

30:51  给 AI 装上了眼睛、耳朵之外，如何用它来在生活中做具体的事情

31:50  让 ChatGPT 买菜

33:01  让 ChatGPT 寄包裹

🟢 第二部分：对人如何使用 AI 的思考

34:22  追求所谓「赛博长生」，用有限的时间做更多的事情

36:11  GUI 未来会消失吗？

38:10  Apple Watch 新交互方式

40:01  AI 让我们不用再等某个厂商做出想要的产品，而是让我有能力把自己的想法灌注到已有的产品里

41:00  年初在「十字路口」分析 Manus 以及 Agent 之后，最近在用 Manus 或其他 Agent 产品吗？

42:37 高能量生活，有 AI 帮忙代劳的因素，也需要每天能做自己觉得最有意思/最有挑战的事情

44:23  做这些 AI 相关的实验最大的乐趣是做出来以前做不到的事情

45:52  对AI+人类的赛博生活方式的想象，简单总结是「别扭」

47:04  重度使用 AI 的人，当 AI 比身边的家人和朋友更了解自己，是开心，失落还是恐怖？

49:29  Bradly Cooper 电影 Limitless 《永无止境》

50:38  重度使用 AI，失去了完全放空的闲暇感，但本身很喜欢折腾，没有 AI 也会做别的事情填满自己的时间

52:13 作为爸爸，怎么看让自己的孩子与 AI 共同成长？

53:56  最近看到的行业变化：AI 进化速度没有减慢，Agentic AI 在成为潮流

56:12  非常喜欢、会想参与改进的产品：ChatGPT，也愿意为 Gemini 做贡献

57:43  鸭哥每天的时间分配

58:17  给已经在使用 AI 的工程师提高效率的建议

01:00:04  用管理学的方式和 AI 交互

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2025 到现在的这半年，从 DeepSeek r1 到 Manus 到 GPT-o3，几乎每一周、甚至每一天，AI 行业都在迅速进化。

本周的十字路口播客，不是创业者的访谈，而是 Koji 个人在年中的一期分享，关于最近半年我在 AI 领域感受到的 9 个 Aha Moments ——包括但不限于一个技术的突破、一次产品的发布、一位创业者的故事。

本期内容不是在分享大模型最前沿的新知识，也不是在尝试做某种 Top 10 产品榜单，而是分享我身处一线，每天与创业者交流、体验产品后的个人感受。

这些感受带有我强烈的个人色彩。有些事情可能会打动我，却不一定能打动他人；同样，许多令他人兴奋的事情，在我内心可能激不起丝毫涟漪。希望这个分享能给大家带来一些不同的视角，也能够开启一些有意义的对话。

可以参考本期内容搭配的 74 页 PPT 进行收听。

也可以阅读本期播客的公众号版本，有整期文字和对应配图。

03:14 从去年底的《大模型年度复盘》那期聊起

07:05 ① 「这不是个公平的竞赛！」

09:31 ② 「没有秘密，只有纯粹的执行速度」

12:59 ③ 「质疑汤姆猫，成为汤姆猫，超越汤姆猫」

16:17 ④ 「未来已来，只是尚未均匀分布」

19:37 ⑤ 「AI Agent 带来的变化和机会，仍然被低估了」

24:27 ⑥ 「不要为了 AI 而 AI，为了风口而创业」

32:40 ⑦ 「我们总是高估未来两年的变化，低估未来 10 年的变革。」

37:48 ⑧ 「美是一种生产力」

41:26 ⑨ 「创造爱的瞬间」

这是在亚马逊云科技中国峰会上录的一期播客。

今年的峰会，「十字路口」被 AWS 的团队拉来干了一件大事，我们搭了一个 300 平米的快闪空间，叫做「AI 白日梦舞台」。这两天的经历，我拍成了一支 vlog，发在了个人的小红书、视频号和抖音，感兴趣的朋友可以去看。

熟悉十字路口的朋友都知道，开放麦是我们线下活动的一大特色，邀请 AI 时代的积极行动者们上台，用 10 分钟的时间，分享他们在 AI 领域的想法、产品、或创业经历。

这次，接近 20 位朋友登上了开放麦的舞台，从天亮讲到了天黑。有两家头部 AI 公司，Dify 联合创始人延君晨和 Zilliz 销售负责人乔丹，他们的 CP 开放麦；有多位最强 00 后 Spark Lab 和 AdventureX 分别的创始人，还有 B 站头部 up 主 AI 研究室帆哥、同济子豪兄和他的机器人机器狗等等。

我自己也在开放麦分享了《2025 年 AI 带给我的 9 个 Aha Moments》。开放麦只能讲 10 分钟，所以我只简要地介绍了这 9 个 Aha Moments 分别是什么。下台后，我录制了这期完整的播客。

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如果有一位“24小时在线的投资伙伴”，只需自然语言对话，就能帮你实时分析市场动态、根据生活灵感生成个性化AI投资组合、一键完成股票/期权交易，甚至在你焦虑时给出理性策略——这样的 AI Agent，会如何重新定义“投资参与世界”的方式？

本周十字路口，我们邀请新加坡金融科技公司 RockFlow 创始人兼 CEO Vakee Lai，聊一聊她刚上线的金融交易AI Agent——Bobby。这不仅是一款产品的诞生，更是“让投资更简单”使命的具象落地：从 9 岁开始炒股，到百度凤巢产研、AI 早期投资人，再到“用 AI 重塑投资体验”的创业者，Vakee 的每一步都在回答：如何让普通人用最自然的方式，把生活认知转化为投资行动？

我们将从三个维度展开：

1）Bobby的“不简单”故事：为什么 RockFlow 用两年时间打磨这款Agent？它如何解决用户“投资意识门槛高”和“工具操作复杂”的痛点？英国用户用 Bobby 盯盘买入 circle 股票翻倍等真实案例，如何验证“AI 原生投资体验”的价值？

2）Vakee的“投资世界观”：从凤巢广告变现的认知优势到15年英伟达投资的“认知回报放大”，她如何用“赚认知内的钱”理念穿越一二级市场？作为科技圈少见的女性 CEO，她如何平衡创业挑战与“让投资飞入寻常百姓家”的使命？

3）未来投资的“摇滚精神”：为什么说“去掉所有 GUI，只保留 Bobby”不是激进而是必然？当 00 后用投资表达态度、用交易传递观点，RockFlow如何通过 AI Agent 打造“生活化的投资乐园”？

最后，Vakee将结合小红书爆文《普通人如何在身边发现下一个风口》，分享她从生活和工作中捕捉投资机会的独家视角——或许下一个“认知变现”的起点，就藏在你的日常里。

🟢 第一部分：交易 Agent 是什么、怎么用

02:41  RockFlow 推出交易 Agent Bobby，它是什么？

03:41  RockFlow v.s. Bobby

04:36  复杂场景下，Agent+自然语言的方式可以更好地满足人的个性化需求

08:10  给父母订机票，传统订票 app v.s. 相对个性化的出行需求

10:50  打算做 Agent，2023 年 4、5 月就开始

13:04  2023 年立项时 v.s. 现在，对比 Agent 能力边界的突破

15:07  先做有先发优势，但是背后也有大量细腻琐碎的工作

16:27   细腻工作之：首先需要是一个会做金融工程的团队

18:47  决定做 Agent，是实验产品还是赌注？

20:23  2025 年决定 all in Agent，相信未来 Agent 会取代 app，还是因为 Agent 爆火？

22:17  Bobby 内测期间用户使用故事

26:32  对普通用户而言，用交易工具有两个门槛：心理门槛，工具操作门槛

28:18  使用交易 Agent：交互方式降低心理门槛，自动执行减少工具使用的麻烦

31:29  Bobby 开发耗时一年半，中间走过什么弯路？

33:48  内测中最关注的指标：活跃指标，解决问题

35:09  用户使用 Bobby 赚钱的故事

38:37  未来 Bobby 会主动给用户提供交易灵感/建议

41:48  研发中如何减少成本，做过哪些回头看是正确的决定？

🟢 第二部分：Vakee 个人经历：炒股、百度、AI

44:58  受身边人影响，从小接触股票交易

46:38  从复旦到帝国理工：从广告和金融，到学数据科学，事物的底层是相通的

48:10  回国加入百度：必须加入移动互联网浪潮

49:58 为什么百度 AI 领域人才济济，却没有取得一骑绝尘的领先？

51:35  百度做了一些它不擅长的业务，例如当年的 o2o

52:41  在 AI 应用于推荐算法的时代，百度做得不错，但在大模型之前业务上做了很多不适合自己的选择

56:01  创业中最重要的：1 信仰什么，2 如何带领团队朝着这个方向奔跑

56:39  Vakee 当初做 RockFlow 的启发：「散户大战华尔街」

57:47  年轻人的投资发生了很大的变化：用投资表达态度

59:11  创业做判断的四个维度

01:05:14  「我也是赚我认知内的钱，唯一投入更多精力的，是如何放大赔率」

01:06:34  最近发了一个小红书帖爆火：「普通人如何在身边发现下一个风口」

01:08:35  首先不是每个人投资都能赚钱，其次关键在于从生活里观察

01:12:04   一级投资、二级投资和创业有一个共同的能力：判断力

01:13:30  希望投资飞入寻常百姓家，让更多的人通过投资参与世界的变化

01:16:27  普通人也许并非不能注意到投资机会，也需要理性的声音把关

01:19:44  投资就是留在牌桌上，等待属于你的机会，风险管理最重要

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