云九资本袁语：智能的哥白尼时刻，要去找“天庭下凡”的人

00:05有这么一小撮人，他们对这个事情的理解是跟我不是一个level。我现在工作重心也很明确，我要是找到这些人，对吧？然后求求他们跟我讲讲这个事儿，导致我能够对这个最先进的东西有一些理解，这个好奇心的满足，我觉得是这个东西现在是最驱动我的。

00:28但我们要回过头来问一个问题，是在AI时代的商业模式是不是广告？如果不是的话，DAU到底有多重要？那这个事情就是改变了一切的东西。你比如说ChatGPT，它在做的生意就是一个做DAU的生意，它的key feature是search，

00:44对吧？它无异于是在建国，跟Google一样，在Google的地盘上建国，对吧？现在我们在经历的是一个，是一个智能的一个哥白尼时刻。你所有的东西，你会发现最top的都变成AI在智力方面的东西。那个时刻其实是应该考虑，我地球不是中心意味着什么。

01:06而这个事情可能跟我们更加相关，就是当人不是智能的中心的时候，到底意味着什么？

02:26首先我不是学霸，我学渣，就是会看一些paper，对这个事情很感兴趣。比较早的时候最开始可能是对GAN这样的东西很感兴趣，因为自己回顾我的一些这种感兴趣的东西，我发现我一直特别喜欢像钢琴一样的东西吧，它可以发挥大家的创造力。

02:47对。就是你很难想象就是说没有钢琴的这个音乐这个行业到底是什么样子。过了很多年以后，大家也很难想象就是说没有AI的创作到底是什么东西。虽然今天大家很难想象有AI的创作到底是什么东西，对吧？很多人说好莱坞啊什么都罢工啊，抵制这个东西。

03:07当然有很多这种技术的边界都需要被探索了，在这个社会上怎么被使用，但是总的来说，能够让这个creation，能让这个创意啊被激发的东西，我发现好像都会让我很激动。所以很早的时候我就在看一些GAN这样的东西，因为当时觉得哇，这东西可以可以生成图。

03:29当时还有很多人在水论文，什么StyleGAN，当时我们也找了很久，说这StyleGAN大哥，对吧，要干啥？结果可能人家只是写了个paper，为了毕业，对吧？但是我们作为投资人有非常多的意淫，所以在从那个时候开始就对这个AI的相关的技术很感兴趣，特别是生成式的东西。

03:51到了后面就是整个ChatGPT来了之后，呃Transformer，然后给我们带来了太多的这种惊喜吧。原来其实都是在看一些产品类的东西，可能从那个时候就是回来学习技术，然后看看它到底可以给我们做些什么样的东西。

04:32应该是一一六年清明节以后获得了第一份投资的工作在国内，在九合创投。对。然后跟着七小哥干了。然后第一个投资项目是，嗯，叫VUE。它也是一个创作者的工具，就像我刚说的，呃，就是帮助大家能能能拍出，呃，很好的视频，很好地用视频这个东西来讲故事。

04:56然后我一直就很很喜欢视频这个东西，因为当时在是在读书的时候，可能所有的东西也都是通过视频来学习的。我非常相信就是视频是一个比图片和文字大家更好接受的一个东西。反正我是这么觉得的，所以我觉得大家应该都这么觉得。就是有这样的一个天生的conviction。

05:18所以我就一直在看视频方向的东西。然后后面的话就是有了抖音，对吧？但是但是我不是抖音的投资人啊。但是慢慢的这个这个这个行业就被抖音终结了，对吧？就是再再再也没有更多的机会在视频这条路上，它也如预期般的成为了一个可能地球上有多少人类，

05:38它就有多少DAU的一个产品。然后后面我就开始探索一些实时的视频和可以交互的一些这种娱乐内容，比如说这个呃一队可能我把它当做一个相亲节目啊，对，它其实也是一个实时的相亲节目。尤其像Polly、233游戏这些，可能都是一种可互动的一种内容的一个嗯最窄的一种表达吧，

06:03就是游戏。但是可能在我的心里面，可交互的内容可能比目前的游戏可能还要更宽广一些。但是这些东西，呃，eventually发现，可能今天都还不能做到的一些事情，但是可能会有AI带来的一些变化，导致我们可以获得这样的一种新的一种呃交互方式。

06:28可能也不是我投吧，就是说我们整个机构其实也投了蛮多，因为我们公司基本是以打群架为主啊，也不知道谁谁谁deal。就是说我们首先我们在这个foundation model上，我们有这个Kimi，也是一个Kimi的投资人。然后嗯在美国的话，我们也投资了一个叫呃Riffusion的公司，叫Producer.ai。

06:51它是一个音乐的foundation model，最近刚刚卖卖给了Gemini。

06:57就是现在不是Gemini可以做歌嘛，那俩哥们就去那上班去了。然后这个infra方面，对，像LanceDB也是一个，呃，是一个数据库。对，很多的大的多模态公司都用它们来做pretrain的数据的存储以及调用。应用层的话，我们有一些投资，比如说Janitor AI，是一个娱乐的一个比较早期就就就开始做的一个娱乐娱乐的这种呃平台，

07:25一个entertainment platform。另外的话，还有这个Flova也比较早期，是一个这个视频做视频的一个agent，等等的，可能还还有一些吧。

07:37整公司很积极啊。

07:45我我我其实是我也不知道为什么，我对这种东西就是非常就非常喜欢，然后我也有时候就在在琢磨自己是到底是为什么。

07:59可能近几年的话，我觉得这个这个跟CEO的这个聊天当中，我可能我可能最想highlight是我们就是云九，对吧？啊，跟其他同事一起去跟这个去跟杨植麟的沟通，其实我会觉得还还是印象非常深刻的。然后大概就是ChatGPT出了以后，对吧？

08:18然后那个时候还非常早期，就他说了几个东西，就在当时我觉得叫做是，是把我们给聊服了。就是说，第一个他说什么context length，context window非常重要，对吧？然后你问他为什么，他说因为智能的提升需要需要长程的推理。

08:37然后当时觉得说哦，好像挺make sense的。然后你今天再倒回去看的话，好像这这这行业确实这么发展的。当然还有另外一个东西就是他提到的一个是原生的多模态，这东西至今为止to be determined，就是说大家都这这不是一个proven的东西，但是我觉得行业有越来越多的人是在这个事情上是有共识。

09:00那会儿确实是真的很早，就是ChatGPT之后也没多久，对吧？GPT-4我都忘了发没发那个时候，就是，所以我我会觉得这件这个东西还是印象蛮深刻的。可能我们对它的认知非常肤浅的一个东西。当然，可能那会儿对，就是，所，就是没有几个人对这个事情的认知是不肤浅的一个状态。

09:22Soma好像获得了一个就是非常非常first principle的一些认知。就是那认知，接收起来你会觉得挺挺通透的。就是也不晦涩。

09:36但是又觉得哦哦那这样的话确实想明白很多问题的这种感觉。

09:45当然还是还有啦，对吧？就比如说这个，但有一个我不能讲，但是我会觉得它是在用户的角度，就是说，特别是在做工具的角度，让我理解，就什么叫做好的一个做工具的思路，就是可能我过去可能很多时候考虑的是一些feature，而不是怎么能做出一个最好的工具，我在为什么而服务，对吧？

10:07我应该搭一个什么样的框架？另外的话，可能比比如说我我早早期的一个投资公司也是，就是不是说可能不是说像杨植麟一样，让让说啊你听了你就你就服了那种感觉，而是说他他的整个创业经历让你会觉得非常印象深刻。一个公司它最开始做一个产品，就是大概长得像个music一样，但是呢它是和这个陀螺仪结合起来的。

10:35你拍一个视频，然后你把你的那个手机晃来晃去的，然后那个东西就会有一种非常鬼畜的感觉。我当时觉得这这这想法真的惊为天人，你知道吗？然后当时在九合，然后呃我们和晨兴资本，就是Fisher，然后我们就投了他的天使轮。

10:53然后呢，大概半个月之后就过来了，Fonda跑到美国去，就是住在伯克利那边，然后天天坐着BART到处跑，然后呃做一些东西去西南偏南去推广。那个感觉是第一代的这个呃传媒企业，是吧？当时也觉得啊，CEO怎么能怎么能一直留在美国不回来呢，对吧？

11:13当时公司谁管啊啥的，现在好像挺挺挺多CEO这样。但当时还没Zoom啊，Zoom啊什么的，对吧？协作也不像今天这么方便啊。Anyway，反正就怪了。怪了之后呢，他就开始经历了漫长的转型，大概我也不知道转型了多少回，但是八次十次得有了。

11:32直到最后一次他说他要做一个老年人水印相机，说咱咱怎么咱怎么能整这种东西呢？也不行啊，觉得这个这个听起来不make sense啊，对吧？然后但是他非要做，就做这老年人水印相机。确实一开始也不太有什么人用。后来呢有一天他跟我说，说说大概有俩用户还是一个用户，我忘了。

11:54就说每天用，但是呢既不老年也不水印，他就是拿去拍一些死猪，呃一些死掉的猪，然后去调研。结果呢人家是为了他的一个水印，上面有一个手机的一个时间戳以及地点，就是为了那个。然后那俩用户呢是给农业险出险的，等于说去给你定损的，所以要拍一张照片，然后他需要这个上面有这个时间的地点的戳。

12:23然后就相中了这个app吧，是用户选择了这个app。结果这个公司就转型变成一家to B的公司，叫今日水印相机。然后今天也有大几千万的月活吧，我印象里。就这事我也觉得非常impressive。首先是说，就是我作为一个旁观者，我认为这个founder也是很痛苦的。

12:41但是呢，他有一种很奇怪的性格，我真的觉得很奇怪，就是我给你打个比方，他可以，就当时可能账上也就三三十万了吧，什么币吧。他他会跑到你家门口来说，哎。你去帮我去抖音招个算法。我心想，大哥，真招来了，咱不是下个月破产了吗？

13:00对吧？就是他，我也不知道他那种是叫是乐观还是什么东西，反正就是，就我觉得只有他那样的心态才可以尝，才可以经得住这样的尝试。甚至他也没有觉得这事儿特别痛苦吧，我我也不知道，就是说。

13:15但是结果就是这种resilience，往后让我变成就是我认为在founder身上我可能最value的一个东西。以及就是说最后我觉得就是作为一个产品经理，就是大家一开始肯定都对自己的产品有巨多的意淫，以及我认为的东西，但最后可能你认为的都不对。

13:34但他，你可以说是运气啊。就是说用户选择了他，用户指导了他的这次最成功的迭代，但是首先他能待到那一天，另外他也很听话，对吧？就是说，就是很多产品经理都说啊，这用户为什么拿我的美颜产品拍死猪，垃圾用户，对吧？但他就他觉得，哇，这这用户每天都用，好用户。

14:00对，我也不是我非要做什么。对，PMF。就是，就这事儿对我来说，我觉得也挺，不是我刚说的那种杨植麟那种，但但这个其实对我来说也也很震撼，坦白说。我像比如说我有founder，就是可能长得不太行的时候。

14:18对。因为我觉得就是真的呃鼓舞我和和和教育我，对。

14:45而且我我觉得比如说杨植麟，可能他之前他也创过业，对吧？就是也许他在某个晚晚上看伊利亚发transformer这些东西，对吧？发ChatGPT，他他可能也很崩溃，对吧？说为什么不是我，我为什么不是伊利亚，对吧？就是说，肯定也很崩溃嘛。

15:03我我我猜啊，我也不知道。我觉得这个resilience才重要，另外这个时代也很重要吧。就我觉得他这种是属于叫做他拿到了这个时代最大的炮，这种是一种啊。还有一些兄弟可能一开始拿到的不是炮吧，对。确实是真正的founder。

15:23我觉得

15:26我其实觉得没有诶。我也不知道现在是不是创新发生在别的行业，你知道吗？就是比如说这个更底层的行业还是在矩阵行业。就是我会觉得最近好像最让人兴奋的好像是Claude，但好像它满足了你一切的幻想，是吧？打破了你对很多事情的想法。

15:48就是说很多我认为原来我认为对的事情，在看到Claude之后，我就觉得好像不对了。模型的能力也让你思考很多，做这产品啥玩意儿是它不能做的。虽然有一天我觉得挺有意思，我有一天我儿子在学校非要让我做PPT，你知道吗？就帮我儿子做PPT，然后呢。

16:07我就拿Claude，拿Claude，反正一顿操作猛如虎吧。但做出来的东西特别丑，就班味很重，就没有见过那么丑的PPT。我后来我就我就去用那NotebookLM，然后做出来的PPT就觉得，哇，好漂亮。就觉得，哇，原来还有Claude做表式儿，是吧？

16:26当时觉得非常兴奋。

16:32过程啥我不管，那结果是

16:37我装了，但也不好使。可能装一个用NotebookLM做PPT的skill可能会好一点。

17:07但是反正大家都有自己的重点。我之前也跟一个researcher聊过，就是说他之前是做视频生成的，然后他就不做了。他又说这东西他觉得没啥意思，因为他觉得就是说只有带来智能的东西才能成为backbone。他说其他模型都是显卡，或者说就是一个做render to视频生成模型，对吧？

17:30音乐模型，whatever模型，就是说这些东西最后都可以成为Claude的一个工具，但是你不是Claude，或者你也不是Gemini。对，然后他就去Gemini了。

18:12我认为这个问题是说，这是我自己的理解啊。首先，就是说不是说视频模型作为一种数据不能够带来智能，而是说你应该从哪个地方去去进步是一个很重要的事情，就是哪里数据最多的问题是。

18:30就是文字已经是人类对世界的认知的一次压缩，对吧？然后你再对它进行一次compression，这个是因为这个地儿有很多有效的数据，而视频里边的噪音非常多，但它毋庸置疑是一个很很重要的数据，对吧？现在的像Gemini这样的model，它也是把所有的东西都都放在一起去训练，也是因为这个视频里边的数据可能会对这个智能的挖掘会有非常大的帮助。

18:59这个就好像很多人说，哦，我我我如果用3D模拟一切，我就可以获得一个虚拟的摄像头，然后我就在里边你想拍什么拍什么，这就是最可控的视频生成模型。就这个东西theoretically是对的，但是你放了这么多视频数据，你不用你你你你从这个数据少的地儿去出发，

19:21这个就从来没有work过这这一套，对吧？

19:30对。以及现在的整个就是说整个呃online learning是是说最核心的是说，哎，我我有没有一个判别器，对吧？我如果有判别器的方向，那我的整个model training就会非常快的scale。但如果没有的话，在没有的方向上，你的数据又用光的方向的情况下，你就必须花大量的人工去标注这个东西，

19:55对吧？高端的标注去给他做这样的数据集。这件事我觉得蛮有意思，就是说。今天看起来这些东西都挺make sense，但是一年前谁真的能够在这个上面去all in、去bet这样的一些Siri，

20:11就导致了大家变成了完全不同的自己，对吧？

20:35我觉得是成立的，比如说对一些行业我觉得是很make sense，比如说比如说视频行业，对吧？就是说整个视频creator量又非常大，然后Claude Code肯定不是满足这些用户最好的一个一个东西了。首先CLI这个方式，对吧？

20:53你至少还是要让这些creator能能整明白咋用吧，不是说他们没能力啊，对吧？而是说这个我我觉得是有必要的，而且这些生态里边的skill也是完全不同的。所以我我觉得我觉得是make sense。

21:30我自己就是从我自己的感受上来说，我会觉得OpenClaw是一种，是一种新的启发。首先它做的事情是说，它可以一直活着，对吧？然后时不时跳一跳。然后另外一个很重要的事情是，当你把你的所有控制权、非常大的权限给到AI之后，它能做什么？

21:56我觉得它是这样的一篇新概念作文，然后它给你看到了非常多的potential。我觉得这个是它给到我我我我们这个行业最最最震撼的一个东西。我其实本人不是一个真正意义上的OpenClaw的用户，我可能是一个真正意义上的一个Claude Code的用户。

22:16对。然后我也期待Claude Code慢慢地把所有OpenClaw的东西都慢慢做进去，对吧？但是我觉得它很明确的一个方向，就是说你在未来你会一定会获得一个有有自己的所有工具的一个AI

22:30来，呃，活在你的所有环境里边，去跟你一起去做事情。这个我觉得是一个毋庸置疑的东西。

22:59我其实也不知道，我感觉现在这个工作经常当然厉害啊，怎么就是这些要做好这个工作的东西以外，其实我感觉真的很很像那个布拉德皮特在那个F1车里说的感觉一样。就是他他后来到处在开车嘛，然后他就想寻找那那样一个moment，他觉得自己在飞。

23:21我觉得现在做这个工作，就是对个人来说，就是就真的也很想寻找那样的moment，就是说你聊完之后觉得，觉得对面的人在飞，对吧？就是，

23:33然后的这样一种感觉。

23:37某一个这样的moment，你就觉得，哇，这这人，对面这人在在飞，我我也就飞起来了，你知道吧？

23:53对。鬼畜哥不是不是见他的那一刻觉得他在飞，是他的整个成长经历让你觉得他在飞。我其实还没有找到过这样，我我我想要再飞一飞，对，我其实飞飞的感觉没有那么多。对。但是但是still就是说杨植麟，我们当时你感觉很飞了以后，其实这个决策做起来也不容易。

24:12因为当时觉得说啊，这样的兄弟，对吧？在这个复杂的商业环境里边儿，会不会我我过于理想，对不对？也会害怕。然后我觉得还有几个我觉得比较有意思的东西是，我我觉得我很喜欢在，

24:27就是我会真的非常appreciate，就是说一个founder在面临到极大的经营困境的时候所爆发出来的那种感觉，我我我也是非常喜欢的，就会让我非常动心的，被被感染的。而且就是在那种时候，我会觉得我非常看重的这种resilient，它会不会表现出来。

24:54而我在判断这些东西上能力也并不是很好，对吧？但是在在他快不行的时候，我就我就也不太需要判断了。举个例子，我会觉得，比如说可能这个跟AI不太相关，比如说比如说那个好特卖的CEO，他也是这样。对，就是经历过太多的失败了，对吧？

25:13但是就是他一次又一次，对吧？然后然后我们投好特卖的时候，就是他当时那个状态，就晚上刚从卡车里搬东西，对吧？然后包括这个，包括HeyGen的founder徐卓，其实他刚从Snapchat离职回国创业的时候，天使轮的时候，我们在Zoom上聊过。

25:32坦白说，那会儿我我其实没有特别，能不能说不喜欢，对吧？也不能说不喜欢，就是都看不明白吧，对吧？一个，对吧？然后就Snapchat回来，然后就说这个干生生怎么怎么地，然后这个PMF落地想法也很幼稚，当时觉得有啥好牛逼的啊。

25:50就当时这种感觉。但是在他做HeyGen的那一次我们聊的时候。我就我对他的感受是非常，

26:01就是非常大的变化，就是我我很喜欢。因为当时融资也非常困难嘛，那会儿VC也非常的不投资，然后他他就融资也不是很顺利。然后我问他为什么做这个东西，他也跟我讲了，就是后面可能他也在一些这个PR里讲过的，这个在Fiverr上如何寻找这样的需求。

26:24然后是来说这个东西我认为是有需求，因为用户这样做的时候，用户用户会愿意为这个东西买单，所以我我怎么怎么样。我会觉得说，诶，非常top down啊，非常bottom up啊，不是一个做demo的一种状态吧。我我感觉，而且就是整个人的那个状态是属于顶着很大的压力，也有点凄惨，还是非常坚持的在做这个事情的一个状态，

26:47美强惨，对吧？我喜欢，就就感觉很得劲儿。

27:10我觉得是两头都是被低估的，中间可能是有点被高估。我认为虽然今天模型好像是一个非常强的共识，但我觉得probably这个事情，就大家对它的impact可能还是依旧低估。这个模型能够scale到什么样的一个状态，我认为大家对这个对这个事情其实是还是没有准备的，就是还存在非常大的侥幸。

27:33所以我认为这个事情感觉已经很被高估了，但我认为可能还是被低估。第二个是说，就是在在最终端，就是完全去deliver一个服务，我认为可能还是被低估。可能大家都会考虑说，诶。这东西能不能scale，然后这东西会不会毛利不够高，whatever。

27:52就是你你你今天能获得的所有的成本结构，都基于你需要你需要弄一堆这种这种人来来干这些活儿。它会获得这样的一个成本结构，以及今天的整个token的价格，以及它可以创造的价值来看这个结构。在未来就是当一个这个智力可以被并行的，对吧？

28:15并行的计算，就是等于说你用电去换智能的一个时代的时候，这个最终的deliver就就会有很大的变化，整个整个成本结构也会有很大的变化。所以我认为这个是很重要的一个东西。哦。我想起来了，我我最近其实有聊到一个公司，我认为也是让我感觉飞起来了。

28:36对，我稍微我稍微讲一下这个公司啊，就是首先它做生意呢没啥，也不是说什么怎么怎么样的，它它就是一个做数据的一个公司。他们是做这个synthetic data的，就就做数模拟的数据。听起来也不是什么很屌的东西哈，但是它的整个公司结构我觉得非常有趣。

28:56它可能是一个ecopon的，是这里边可能是八个合伙人，大家股份都一样的。他们呢都是来自于这些模型公司的一些researcher intern。其实它它最终可能不是只做synthetic data，它可能还可以去做量化，去做whatever。

29:13但是我认为就是说，做数据和做量化，或者做whatever，其实本质上都是一个直接deliver service的一个最极端的体现。他们就是一些非常有商业sense的这种researcher，然后它扛着这大炮，它可以做很多应用。这应用可能不不是说是啊我们之前说的那种应用，比如说最简单的就是闭环最快的，直接去量化赚钱，或者是去吃这个呃模型公司capex。

29:42但是我觉得这个可能就是一种很新的一种公司structure。然后当然就是说你你会碰到很多非常经典的VC问题，对吧？那他做这东西有没有资本价值？他做的东西有没有网络效应？这那，我其实我不知道怎么回答这些问题，坦白来说。

30:00但是我确实看到了一个不不一样的变量。对，就是这些东西，未来他们eventually可能可以做得非常大。

30:41整个模型和能力的提升。会变成你的朋友，对吧？啊。你就比如说，我就帮这人接个电话吧，你就说这事儿，呃，模型的提升，你这电话接得更好了，对吧？就是说，你不会害怕说，啊，这个东西弄完了之后，我这个东西咋怎么就好像没有壁垒了，whatever。

30:58而是你你变得更好了，模型在帮助他。所以这样的东西我觉得是挺好的，对吧？当然，OpenRouter这种生意也basically也是也很好。对，它可能是属于我觉得，呃，挺经典的，对，挺挺好的一种生意，对吧？就是在那里，在那里卡在中间那个位置，不不厚也不薄。

31:20然后永远都有它的机会，这样的我也是觉得这个是非常好的一些商业。但除此之外，很多对原来可能大家觉得的，对吧？其实这些东西maybe也都存在。

31:50对，我也聊过很多的，呃，数据标注公司。当然我也觉得数据标注公司都都很好，是非常好的一个商业模式，对吧？但是他们我觉得是在于，就是他突然就转头跟我说，他说我们不是在做一个数据公司，他说我们也有可能是个幻方。啊，这个时候让我理解到，就是这些事情可能本质上都是一类事儿。

32:10但最重要的是，这帮人才在今天这个当下对这个技术的理解。就是可能这个世界上可能有这么，我不知道有没有这么一千个人啊，还是有这么几百个人。就他们今天其实对这个世界的理解是跟剩下的这这所有人都是不一样的。

32:51对，可能今天我对AI的理解还是说，哦，Claude真好用，对吧？哇，我我真是，我可以给我儿子做个PPT。我感觉就是说，

33:01有这么一小撮人，他们对这个事情的理解是跟我不是一个level。我现在工作重心也很明确，就是我要去找到这些人，对吧？然后求求他们跟我讲讲这个事儿，导致我能够对这个最先进的东西有有有有一些理解，这个好奇心的满足，或者是说我我觉得是这个东西现在是最驱动我每天。

34:34对，我我之前听过一个播客，就是那个，呃，那人在采访那个Perplexity的CEO。我倒不觉得他有什么了不起的，就是说是他他说他当时去OpenAI实习，他应该也是在做一个PhD项目吧。然后他就跟伊利亚聊天，然后这个伊利亚看很多他现在在做的各种各样的work，然后说这个牛不牛逼，

34:57那个牛不牛逼，对吧？他说伊利亚就跟他说，这些东西都是useless，然后画了两个大圈，左边是Transformer，右边是Reinforcement Learning。这个可能是

35:10我不知道是哪一年啊，就是应该是很很早的时候啊，很早的时候，就是他去OpenAI，就是Perplexity一个OpenAI实习。我们可以看一下网网上是啥时候啊，这播客也有啊。就是可能，所以也意味着就是说，在在有ChatGPT那一刻，我们意识到这个事情的力量的三年前，

35:29这帮人已经对这个事情有有他的信仰和判断，以及更重要的是。他不是说他知道这个东西可以带来什么impact，更核心的是他知道这个东西是怎么how does it work。可能是ChatGPT三年前就有这么一帮人，就天天就是就这么认为的，对吧？

35:46然后在这里实验这个东西。他就是说，伊利亚是这么说的，当时给我带来了极大的震撼。我就是一个什么天天庭来的小小仙童，对吧？其实我在天庭也挺菜的，但是我突然发现这玩意儿，但我我我起码我是天庭来的吧。所以呢，但我菜我就做了个Perplexity。

36:05就大概是这样的一个，这个认知的差距是非常非常大的。

36:31所以我现在其实我觉得我这个想法都晚了，你知道吗？但是我认为今天对我来说最重要的事情就是跟这些人，对吧？有更多的交流，有更多的学习。可能这件事情我觉得是目前对我来说，嗯。

36:48就是说如果我要做减法做得很好的话，这件事情应该是唯一我要做的事情。

37:08对，我觉得就是在top top research lab这些研究员，可能从一个投资的角度来说，就是有，呃，这些研究员里边有这种founder type，有founder的这种sense，以及就是business sense的top researcher。

37:23不管你多年轻，对吧？嗯。这这这这这都是可以的，对，他们就是未来最伟大公司的CEO。就最伟大的公司的CEO，他只能出现在这样的地方，他他没有办法，对。可能还有一些其他的行业啊，比如说什么什么造火箭啊这种行业，可能可能可能可能不不不在AI researcher里边。

37:43我说的可能是可能过于绝对了。

38:00对。所以我我就觉着这个事儿，就是说我试图我就我也忘了说，诶。我要投啥，对吧？我对什么感兴趣，whatever，就是说，

38:10我的工作就是去，去寻找这些人，对吧？然后寻找这里边，想要做一个这种，就是有business和founder，有founder吧，有这种founder drive的这种人，在天庭里边这种人。可能是我我今天吧，此时此刻我心里面最最真实的想法。

38:28然后另外我也非常不欢迎一人公司这个概念。当然了。你你你说我做的，我做公众号，我是不是也一人公司，对吧？我也是。只是说因为这个事情它，你你一个人可以做出原来一百倍的事情的时候，这个事情从逻辑上并不并不指向，

38:47那一个公司就只能做一个一百个人能做的工作，对吧？那他可以做一个人做的工作，可能是一百个人做一人做的工作。对。而且特别是在AI时代，这个事情只会更加更加地converge到一个非常非常垄断的一个状态。因为很简单，就是当你的compute的investment是可以被回收的时候，只要是你的ROI是0.1，

39:12呃，1.01的时候，就代表着这个东西可以compound，就代表这个东西可以consolidate。特别是今天所有的consolidation摩擦是比原来小很多的。因为原来你consolidate，你说你要consolidate一万个researcher，

39:28对吧？或者是一万个美团兄弟，其实是一个非常复杂的一个系统性工程。但今天你是consolidate compute，这个摩擦是会变小非常多的。我不知道这未来我们怎么去面对它，就是会有极其庞大的公司，对吧？我不知道现在几万亿公司，明年什么以后，我不知道是多大公司，但比今天可能大一百倍。

39:51一百倍的consolidation。

40:18这时候我也不知道其他人干啥。我觉得也是一个很值得探讨的问题，对吧？

40:59我觉得是的，包括就是这些这些frontier lab，他们也有很多intern whatever的，就这些人虽然叫intern，但他们做了非常多的活儿。然后他们的价值其实就是今天不管他们的价值是如何被高估的，他们的价值在未来看都是被低估的。

41:19我们当时比如说当时这个Character AI的人，就为了买那人回去花了20亿美金，这么难，对吧？我觉得，哎，crazy，对吧？Google是不是有病，对吧？

41:33对啊。肯定赚了。就说你看他的之前那些research，就是你会发现Google还是懂道理，对吧？

41:54开玩笑，我觉得当时是这样的，我们做了一个东西叫SkyAGI嘛，对吧？和这个Rebecca和Lita。然后当时是其实就是看到Generative Agent那个paper，然后包括当时也有一些叫做什么BabyAGI啊，一些这种open source的东西。

42:13当时是非常，那会儿还没有MetaGPT，那会儿就是BabyAGI，就觉得Agent这东西是个事儿，然后觉得这个chain of thought非常的非常的有趣。对。然后当时就就就非常想自己试一试，就去弄那个东西。对。

42:28然后当时哇就发现，那会儿嗯GPT太慢了，而且就是智能确实不太行，对吧？但当时算是第第一代第一代Agent，对吧？就是说做的是第一代Agent，然后在里边其实确实有非常多的learning。我觉得就可惜当时没有机会去啊去尝试一下这个pretrain以及这个这这种东西，对吧？

42:51不然我觉得我对这个东西可能也也更加了解。

42:57对，体验一下，玩一下，不知道，就就确实非常有兴趣。

43:10首先，Generative Agent那篇paper它写得非常实践性，就所有东西其实你都可以试。对，而且它的各种architecture设计，你会觉得，哎，这这还蛮优美的，对吧？

43:25对对对对对，当时对我的启发是非常大的，对。嗯，因为我也不是一个researcher，对。就是那种transformer这种东西对我来说，就是说我会觉得，哎，很屌，对吧？但是我我实际我不能够完全去get，我也不能去复现它，我也不会做。

43:41但是Generative Agent对我来说就是说，有用的刚刚好，对吧？就是有启发的刚刚好。但后面就是其他的一些paper的话，就是说因为现在AI真的足够强，就是你一句一句丢进去问它，这是啥？为什么？

43:56它为什么这么做，对吧？其实你我我觉得都可以有很好的学习，然后加上我们我们这个工作的特质，我觉得也给了我们非常多的privilege。就是说我可能这个paper我拿AI看看来看去，然后有些地方，哎，我会不知道，我会我我我会很好奇它为什么这么想，

44:14它有没有尝试过其他的alternatives，那我可以联系到作者，对吧？很多我们都可以有些交流。就就就就挺挺挺划算的，对吧？就是说这个确实是这个工作的一些便利。

45:07对，你可能当时比较关注。对。那我我我也关注一些，我也说，哎，这东西是不是可以应用在游戏上啊，这那的。对，可能也类似嘛。

45:31反正我我只能说我最我最怕的是什么？我最害怕的是非常top down的产品逻辑。

45:41也也也不是，但是就是比较top down那个道理吧。我感觉反正我们一听也觉得很make sense，但一般这种东西都不太make sense，不太合理。对。就是听着合理，但实际可能也不work。反正要么聊技术，要么聊需求。

45:57我觉得就是这个，需求和解决方案，要么就是技术，就在那中间好像都，我感觉都不太好使。

46:11呃，对。那个是聊技术吗？我说的可能是更偏，就是分析分析需求的那种top down。

46:42我觉得是的，但也不完全是。我其实觉得这个东西总结回来，我觉得它是一种，它是一种vibe，它是一种感觉。我觉得对对。因为我们也早期投资嘛，我觉得其实我们大部分的判断可能也不见得对。但最终我觉得是一种感觉，这种感觉就是他在这个事情上真的有很多思考。

47:03但我觉得技术是可以top down的。因为技术它本身就是，本身就是在创造一个没有的东西。你除了top down，你没有任何办法。

47:16是不是吧？

47:29我去年有，但今年已经做了，有些人已经做了，我也我也觉得挺好的，这个是一个。另一个的话，我可能有时候我会，如果说产品wise的话，我确实是，我我会非常想有一些就是Agent的基建的东西。就比如说，呃，我的Agent它可能，呃，需要一个钱包，我认为，我一直都认为需要一个钱包。

47:53对。但so far好像还没有一个很好的adoption的钱包。这个方向首先，OpenClaw这种形态的东西未来会越来越成熟了。它要去干活，那它自然要有它的budget。比如说像这样的infra，Agent的产品这块我觉得也有挺多的创新的。

48:10因为这个事情，比如说钱包这个例子吧，我觉得它足够的、足够的好这个东西。因为首先，Agent需要出去买东西，它就一定需要一个钱包，对吧？和你的主账号分离的。同时这个事情肯定不是用Anthropic去做的，因为因为因为钱包这个东西纵深也够远，然后它背后有另外一套infra，

48:32所以这也肯定不是大模型公司去干的活。

48:56对。而且我我其实可能我对crypto没有非常了解，然后现在crypto的价格也很低啊，就是好像挺低迷的。但其实我觉得crypto、crypto在这个Agent的时代，我觉得它也许会找到它自己的使命。因为整个清算网络已经已经建成，对吧？

49:13就这个这个这个还是一个非常宏伟的一个一个一个一个革命。我觉得只是说，呃，大家今天觉得它能用的一些应用场景都比较非主流，对吧？但是在一个agent native的一个社会里面，它也许会承担一个非常主流的一个工作。我觉得其实有蛮多机会的。

49:36嗯。

50:08对，我觉得首先美国，首先美国钱很多，对吧？就是说，对，所以美国确实在这种基建类的，嗯，CapEx投入非常大的这种宏伟的命题上的投入，嗯。比我目前还是要多很多的，所以也会经常看到一些一些公司，可能上来估值就巨高，就高到你不能理解的高，

50:31对吧？但是在他们那个context，拥有一个比较好的退出，呃，的路径的情况下，其实都还是蛮make sense的。我觉得对国内的一些创业者来说，是感觉是有一点，有点像是，哇，很很羡慕，很奢侈的感觉。对，我觉得这个是它的，它的一个点。

50:51另外当然，它的市场也非常的商业化，还是比较好做一些。但现在比如中国创业者也也也在美国做商业化。我觉得建议，我觉得最大的建议就是说，因为有一些founder，特别是海外的founder啊什么的，就是，就是一会儿说我要拿，我非要拿美国人的钱。

51:12我怎么怎么样的，就我觉得这样想法很没有必要，哪儿的钱都是钱，对吧？好好做，这是最重要的。对，把事情做成，有各种各样的方式，选一个你可以execute的东西。而不是一些不知道什么奇奇怪怪的一些一些一些思思想，对吧？

51:39你只要做起来，什么钱都能拿到，对吧？或者说，换句话说，你做不出来，啥钱都没有用。

52:29我觉得可能最大的变化就是，最大的变数，我认为还是在于，还是在于理解仙术本身，如何让它最大化地为你所用，对吧？以及它到底要往什么地方去，或者说最简单的，我们我们必须理解一个问题，是这个东西到底是啥？

52:50我觉得这个都是一个很重要的，不见得我们能想清楚的一个东西，对吧？我也经常在想，这到底是什么，对吧？我们到底在吹的这个是个啥东西？然后更细致来说，就是在你要解决问题这个领域里边，它到底意味着什么东西？其实我觉得对大家都挺有挑战的，就包括我们也看了这么久东西，对吧？

53:10什么AI native、agent native，我觉得到今天为止，我觉得还都不够native。对。就是说你你你怎么去面向未来做东西。对。然后另外一个还重要的东西，就是我觉得是要面向未来去考虑这个问题。

53:25比如很多时候跟一些founder讨论一些问题，包括我自己也是一样，就是说我们说的这个机会不是不存在，甚至是一个很大的机会。但最后问题是说，这个东西跟你到底有有啥关系，这个很重要。我前段时间老会说一个例子，我就说这个如果在春秋战国时代，

53:44我们做一个VC的话，那么来融资的兄弟都是告诉你，我要去建个国啊，赵赵国啊，秦国，对吧？然后你会觉得，哎，很make sense，这个人感觉，对吧？

53:58贾后，对吧？有兄弟，哎，能一起干，我准备投他去建个建个赵国什么的。但今天你你再来一个人跟你说，我要建国，就就很荒唐嘛，对吧？你你是个VC，你肯定不会投资一个人，说今天跟你说要建国，对吧？就好像是今天突然一个人来跟你说，我要跟字节比投放一样。

54:20我认为这个就跟说我要去建国一样的荒唐。而我对这个荒唐的理解，其实也就是近近两年才理解的。我前几年也投了很多跟他们比投放的公司，对吧？各种做完之后，字节做，对吧？一开始我们生意做得挺好，对吧？

54:35字节来之后，我们我们我们最后变成是，啊，我买量也是找找字节买，我变现也是穿山甲在给我变现。他甚至都能知道我今这个月的毛利是多少，我都不知道，对吧？但今天就是说，这个这个是非常不make sense的事情。就好像当年我觉得Kimi有一段时间也这样，对吧？

54:55跟字节比比比比投放。坦白说，这是个很crazy的事情啊，对吧？这就约等于你今天跟我说你要建国一样，所以我们要往前看。

55:26对，我觉得完全是的。没有理解的话，你今天在建国，对吧？战国时代你建国有人投的，但现在再投建国就不行。对。这是一个，这个是一个我觉得是一个非常extreme case的一个思想实验，对吧？

55:40就是你今天会投这个吗？你不会。那么你今天再投那个，那多不多？但其实这个问题就是，你看，比如说比如说OpenAI，我认为是一样的。

55:51就是它它做了ChatGPT，对吧？然后变成了一个，就是，然后整个方式是在做一个DAU的一个角度看待这个问题。然后那DAU的本质，最后就是，就是如果你去问一个互联网之前的投资人，你会发现在那个年代没有人value DAU的，

56:09这玩意儿怎么变现？但是为什么现在就value？那是因为广告，对吧？广告让DAU变成了一个可以被变现的东西，所以它变成有价值的东西。但我们要回回过头来问一个问题，是，那AI时代的商业模式是不是广告？

56:27如果不是的话，DAU到底有多重要？那这个事情就就是改变了一切的东西。你比如说ChatGPT，它在做的生意就是一个做DAU的生意。然后你会发现它的killer feature是一个，它的killer feature是search，

56:42对吧？它无异于是在建国，跟Google一样，在Google的地盘上建国，对吧？然后有可能蚕食Google，然后今天也活得不错。但是最后最后的结果是一个很烦的结果，就是

56:55你发现Anthropic在coding这个地方突然杀出来了，比你份额还大，天天追着你干，然后Gemini又追着你干，对吧？当然它有很多钱，对吧？它是最最先发的，一般处理可能大家都活得好好的。即使如OpenAI这么牛逼，对吧？

57:12那我觉得一定程度上它也要意识到，这个这个是个建国的一个造型，对吧？

59:08我觉得拼多多，就是我觉得微信的流量是是一个很重要的事情。但我觉得它的本质其实跟跟字节跳动是很类似的。就是他们在一个比较早的时候，在那个年代发现了一个，其实是不亚于今天，就是说大模型的这种跟你的竞争对手在代际上的这种武器的差别。

59:30这个东西就是machine learning和推荐推荐系统带来的这种，这个武器太强，对吧？张一鸣可以拿它做搞笑囧图，分发新闻，分发视频，分发一切。那拼多多也拿这个东西，对吧？它它它它它原子化地去分发商品，我觉得对它来说，它它的它的重器，对吧？

59:49核心是这个推荐的东西，导致所有东西都突然就变得不一样了。这个事情当然，它它的商业模式还是没有没有根本性的变化，它还是一个广告的商业模式。今天我不知道未来是不是还是还是这样一种商业模式。但是就是从Anthropic和OpenAI的这个竞争，以及Gemini的竞争上来说，阶段性的一个领先，

1:00:09对吧？就是他把资源砸在了最该砸的地方。

1:00:23最新大陆的，而且这个又回到你刚我们提到的一个东西，就是说，呃呃呃，视频是不是更好，语语言是不是没有视频好。其实终局我也不知道终局是哪一天，对吧？但是就是说做语言到做coding，它就是最work的。因为coding它可以被判别，所以它可以更好地被scale。

1:00:42北大的这个文古文学的学生，是不是就不如这个CS的人，对吧？但至少CS的人，他RL他的reward很明确，他对的还是错的，他他比较明确，仅此而已。不是说谁谁谁更高级，对吧？今天也看到就是说你你coding，呃，Anthropic会渗透，那它即将瞄向的是所有的可能还没有特别明确的判别器的行业，

1:01:09但是它有巨大的商业potential的行业，比如说华尔街这帮人，对吧？或者比如说，反正就是做金融这帮人，律师、医生，这都是反正赚钱的，反正白领的行业一个一个的，不能叫消灭掉吧，一个一个的升级，对不对？

1:01:26那它的potential可能就就eventually就变成一个很变态的白领计算大军，然后都都被Anthropic吃干抹净，对吧？或者被模型吃干抹净。

1:02:24就是我那天看听一个那个陶陶哲轩的一个播客，也是，就是说当然这当然这帮人都比较比较比较会定义啊。现在我们在经历的是一个是一个智能的一个哥白尼时刻，你所有的东西你会发现最top的都变成AI在智力方面的东西。然后我们其实没有realize这个问题，地球不是中心意味着什么？

1:02:47到底意味着什么，我也不知道啊，对吧？但是那个时刻其实是应该考虑的，我地球不是中心意味着什么？而这个事情可能跟跟我们更加相关，就是当人不是智能的中心的时候，到底意味着什么？这活儿应该咋干啊？比如说我我认识一个人，他在Moltbook上，他的那个agent应该是全球有最多karma的。

Moltbook

1:03:12还是第二多卡吗？我忘了。他怎么做呢？他就是告诉这个东西，你要你的目标就是获得最多的karma，对吧？你去看看别人都怎么搞的，然后那玩意儿就自己去RL，对吧？

1:03:26一定程度上的RL，概念性的RL，它就可以获得这样的一个outcome。那一开始我肯定想说我要写很多，说啊你要写这样的东西那样的东西，但实际上它最后达到这个目标，所获所走的路径不是我们，不是我们想象的那样。

1:04:08啊，没有。当时因为那个那个记者采访，然后我也不知道说啥，你知道吗？

1:04:18当时可能是为了，为了，为了让别人觉得我不一样吧，就是我。对，我最近先先说一下，我最近可能没有特别好好锻炼身体，但我应该要好好锻炼身体，我觉得这个是，这个这个这肯定是很重要的一个事情，养好我们的躯体，对吧，这个很重要。另外的话，我自己感觉就是多读paper吧，然后，嗯，多动手，就是在一切你可以应用这个东西的地方，

1:04:46应用应用AI这个东西，这个可能是最重要的。而且确实我自己觉得现在就是，我觉得应该绝大部分公司，对吧。就是原来很多的workflow等等的东西，其实已经完全不适用于这个这个这个现在

1:05:04这个这个技术的东西了。甚至你就觉得，就当你觉得AI这个东西用在你们公司不好用的时候，可能是你们公司的问题，不是不是AI的问题。比如我举个最简单的例子，就AI做PPT做得好好的，但是你们公司可能有一个模板，你必须把它套进去的时候，

1:05:20这可能是模板的问题，你知道吧？不是AI的问题，因为它为啥要有个模板？不知道，但老板说要用。

1:05:37对，我觉得你已经，对，你已经是非常AI native了，对吧？现在要做这个surrender，

1:05:46也也不是吧，就是挺挺好奇的对吧，这东西到底到底到底到底到底咋回事儿？

1:06:23对，我也不知道，因为人，人总的来说，本来都是一些非，一些非非常感性的动物嘛，对吧？对。我也不知道发生什么，因为人如果绝对理性的话。

1:06:37就很奇怪了，对吧？因为你绝对理性的话，你首先要被质疑的是我为什么活着。然后你说啊，我活的是因为什么东西好玩好吃还是什么mission。比如说mission到底有什么意义，因为你确定会死。

1:06:51就是你的终点已经被确定了。那从理性的角度来说，你就不应该活了。但其他人又不是。

1:06:58变数还是很多的。

1:07:27所以我现在其实我也不不太考虑这，我我突然发现诶，有些人还知道很多我我不知道的东西。我得先，我就想先搞搞清楚，

1:07:39什么是他们知道我不知道的。挺好的。

1:08:01对，我就很想，对吧？可以跟伊利亚什么的交流交流，对吧？Denise。

1:08:12啊，对。确实是，对，当时不好意思打扰人家，就是说，对吧？就是因为当时我跟你说的那个，当时perplexity那个人在播客里说的那个东西，说出来真的很震撼我。就是等于说别人在五年前，就是给你画两个框，左手transformer，右手RL。

1:08:30他说nothing else。这这这这咋回事儿呢？这怎么办呢？

1:09:03如果要用你说的这个事情换这个伊利亚说跟我说左手transformer右手RL这个事情，我我愿意用这笔财富换取这个东西。

1:09:31你说的很合理，那这么说的话，perplexity哥还是牛逼的。

1:11:38这事我觉得你应该要放到你最你最高的priority上来，因为这个东西可能是可能是最重要的一个东西，对吧？就是说，但eventually你可能，我们也不可能再去train model啊，干啥的，但是我们可以服务它，对吧？我们可以，我们成，我们可，你可以成为一个基础设施啊，对吧？

1:12:00让他们留过你，对吧？我不知道你可以帮他们做什么，但是你可以跟他们一起做些什么。我觉得这个这个肯定是比其他的，比今天什么一百万美金、二十二什么鬼的，我觉得其实有用很多的。

1:12:22之前还是听过一些人，我忘了谁跟我说，哎，这coding非常非常重要，对吧？就是觉得coding确实挺重要啊，那别的也重要啊。这种做减法的能力，我觉得起码你看Anthropic，就是你不能说它是一个很随机的一个结果，这个是一个非常战略的选择的结果。

1:12:43然后它背后的逻辑就是我觉得决定了一切，包括当时我觉得DeepSeek就不要它那个APP了，我认为也是一个战略的结果。但不见得完全是对的，就是说，呃，一般人的这种数据对我的模型又没有什么scale的提升，对吧？然后我在上面赚的钱回不来的，等等的，我觉得这里边是有一些判断在的。

1:13:12你整点这种歌来上你播客呗。