徐文浩

1 小时 30 分

国庆假期两位老友开着十几个 AI 窗口闲聊：OpenAI DevDay 最大新闻是额度砍半，Dots 并不比半年前的 OpenClaw 更好用。个人助理在中美是两个市场——中国超级 App 把篱笆扎紧，点评、淘宝网页版连人都不给看；美国近一半电商交易在 PC 完成、供给分散，机会天然更大。两人讨论了琐事是不是小确幸、个人助理最后大概率免费靠广告竞价、做不成超级 App 就卖掉也是出路。任鑫放手让 AI 做的视频数据比认真口播还好，文浩则说一年写了过去 20 年的代码量，人却像快车司机，「AI 都能做完，但我验收不完」。

1 小时 15 分 · 嘉宾 橘子

半年前被任鑫质疑「太宽泛」的个人 Agent 赛道如今成了风口，橘子带着 ColaOS 的经验回到节目。三人从模型降价聊起：flash 级模型的 agent 能力让单用户月成本从几百美金降到十美金左右，补贴成本首次低于获客成本，互联网免费与广告打法可能回归。橘子分享了这半年的坑——99% 的人没有日历、大部分人没有支使别人干活的肌肉、agent 间协作使用率极低，因此他放弃卷办公，转向「996 之外」的副业与自媒体方向。最后三人讨论 Opus 5.5 吃掉世界模型、固件都能 vibe coding 之后，什么位置才安全，结论是控流量、控信任、控渠道，以及做自媒体。

1 小时 33 分

本期围绕 AI 出事谁背锅展开：美国财长贝森特拒绝给 AI 实验室安全豁免，徐文浩认为权力与责任必须对等，大公司因责任包袱拖慢 AI native 转型，反而是没包袱的小公司有机会，因为大公司要交一层「责任分配税」。随后聊了能任意换选项的模型 JAV，称其为「工程与算法界的严重产能过剩」；DHH 的 Omarchy 价值在于可以改任何东西；Vantora 在大企业内部孵化 AI 公司的模式；组织渗透中同事把 AI 生成的长篇方案甩过来的痛点；回应评论区「资本家视角」的差评；以及智谱代码上传风波和 dynamic workflow。

1 小时 38 分 · 嘉宾 小飞

小飞（XCircle 创始人）带来一线操盘现场：鹿客拆掉 HR 三支柱、重组为 Hero，把层级和部门直接干掉、小队压到 2 到 4 人；XMind 转型半年后二十来位原 manager 没人花在管理上的时间超过三成；一家不到 100 人的公司正式集体放弃飞书，改成五个 agent 加两个同学协作。小飞认为 AI 原生组织真正要做的，是把管理这种全职工作交给 AI，让公司聚焦业务闭环。徐文浩则一路抬杠：AI 减的是摩擦，但背锅和分钱这两个问题没有解决——效率翻倍不等于收入翻倍，最后可能只剩「裁人」而不是「分钱」。

1 小时 6 分

徐文浩与任鑫连麦，从 OPC（一人公司）与 FDE（前置交付工程师）两个热词的降温切入：OPC 不成立但小团队成立，FDE 本质是咨询加外包，填完企业渗透 AI 的缝隙后这个职能会消亡，真正的机会是做「AI 时代的埃森哲」。两人还聊了国产模型井喷后日常 80% 开发工作已难分高下、蒸馏的 ROI、模型是否会变成水电煤，以及徐文浩对 DeepSeek DSH 的独家判断：它不是好 harness，却是「可塑软件」有意思的内核。最后分享了公司 AI 原生组织的实操。

1 小时 34 分 · 嘉宾 周忆粟

昆山杜克大学社会学家周忆粟做客，从高校教师与管理者视角谈 AI 对教育的冲击：学习需要摩擦，但 AI 把摩擦填平了，学生出现「认知外包」，junior 变 senior 的梯子被抽掉，「做事」与「受教育」第一次被拆开。高校已在悄悄改考核——加强具身性、当场检验与面向过程的评估。周忆粟还分享自己充值 max 会员后一个月填完积压多年科研坑的真实工作流，以及社会科学因缺乏可验证知识层级而遭遇的 AI 边界。收尾聊到环形监狱与乌托邦、Google 能否回归，以及 universal agent 与智能硬件爆发。

1 小时 32 分 · 嘉宾 王建硕

任鑫拉来王建硕和徐文浩对质：王建硕给自己定死规矩——不允许看任何一行代码，12 天在 TestFlight 发了 148 个版本，每次改动过 414 个 test case，主张 Python、JavaScript 已沦为汇编层，"if it works 就不要管它"。徐文浩承认也不手写代码、全程 prompt 驱动，但坚持代码合并前必须有人看过，治理靠"用自然语言生成、人审核过的确定性工具"。两人吵到 90 分钟，发现对五年后无人看代码的趋势判断一致，分歧全在"今天怎么办"——王建硕要的是那碗面条，徐文浩想开麦当劳。

1 小时 9 分

徐文浩回来拆解他给「AI 做大项目」搭的一整套 Harness。他同意「纯 Vibe Coding 做大项目一定会塌」，但结论不是 AI 没用，而是要靠基建管理复杂度并持续迭代。他从一台机器讲起：带侧边栏的终端并行开窗口、远程 dev server、DevContainer 沙盒、Worktree 分叉、Tailscale 加阿里云中继；再到把一排 agent 挂在 Discord 上用 server/channel/thread 管上下文；以及公司级的 GitHub 门禁、双重 code review、测试录屏、auto fix。后半场任鑫提问搜索、浏览器检查、自动发短视频等实操问题，结尾点名与王建硕的分歧。

1 小时 3 分 · 嘉宾 封仲淹

OceanBase 开源负责人封仲淹（老纪）与徐文浩、任鑫三人对谈。老纪自称"古法编程"出身，却认为 vibe coding 已彻底革命软件行业，只是开端，下一站是多个 agent 组队、配 correctness benchmark 验证的 software factory。徐文浩介绍团队把需求、开发、测试、code review、验收等环节尽量交给 agent 但要同步抽象信息；由此引出 memory 的定义与同步难题——skill 改了无法自动同步到别人机器和其他 harness。老纪用大数据从裸存文件走向结构化与 SQL 的历史，类比 AI memory 终将走向专业数据系统，并抛出 LAMP 之后 AI 时代新架构的猜想。

1 小时 6 分

徐文浩和任鑫聊 vibe coding 进入"治理深水区"：以前三五年才堆起来的屎山，现在一个月就堆完，管项目难度跟管公共厕所差不多。徐文浩分享自己公司里的实操——让 AI 治理 AI、自动扫描挂掉的进程、锁死配置靠重启恢复；个人层面用 Discord 多 channel 分 Agent、非必要不升级、Claude Code 写代码加 Codex 找 bug；组织层面加自动钩子拦住 400 个重复 SVG 和 10MB 大图，单次提交不超两千行，把任务拆成可追踪、可回退的依赖图并让计划自动 refine。最后讨论个人提效为何不等于组织提效：研发瓶颈从来不在写代码，而在联调、查 bug 和开会。

1 小时 22 分

徐文浩带着刚开放注册的 ZooClaw 来聊千虾大战。他的核心判断是 AGI 已经实现，缺的是分发，所以不做新操作系统，而做 OpenClaw 的"发行版"，像 Red Hat、Ubuntu 之于 Linux。产品选择给普通人用、做通用而非垂类、先做云端。两人还深入拆解了 Harness Engineering 的实战：容器隔离、AI 交叉 code review、BDD 测试、500 行上限、圈复杂度 20。最后聊到应该少 build 多 sell，以及 agent-to-agent 网络的机会。

1 小时 10 分 · 嘉宾 李可佳

教育创业者李可佳从 NotebookLM 讲人话的震撼出发，先做 AIbrary（含 idea twin 分身提问），却发现自己成了人机协作的最大瓶颈——装 OpenClaw 花八小时、跑通后啥都干不了。于是他从 Moltbook 三天十二帖零回复的挫败中重写社区协议，48 小时内上线 BotLearn，做成面向 agent 的学习社区：七步 Playbook、测评 benchmark、巡逻虾与安全公约。节目还聊到 agent 时代产品范式（协议而非产品、原子化而非 Don't Make Me Think）、科斯定律下什么该内化什么该交易，以及人最后的不可替代。

1 小时 12 分 · 嘉宾 橘子

橘子返场，介绍即将在 3 月 30 日开放百人内测的新产品 Cola——一款自称「来自 2030 年的操作系统」的通用 Agent，走的是先建立信任再干活的情商路线，与 Claude Code 的效率路线形成对照。徐文浩则把自己做的产品类比 1982 年的 IBM PC，认为真正更大的市场在 agent-to-agent。三人还聊了 by agent 的组织变革：代码 100% 由 AI 写，人成了唯一卡点，干掉 Linear 等 SaaS、让 agent 给自己报 bug，提效约三倍，瓶颈落在 code review 和决策带宽上，最终得出技术已 oversupply、增长才是卡点、不要盲目多耗 token 的判断。

1 小时 26 分 · 嘉宾 覃睿

毕昇联合创始人覃睿返场，聊企业 AI 落地场景的变化与新做的企业版 OpenClaw——Clawith。他判断企业知识工作的四大场景（问答、审核、写报告、问数）没有变，真正的变量是使用人群：业务人员可以自己上手，不必再隔着 IT 提需求。Clawith 用关系定义、Aware 机制、审批与用量控制，把小龙虾变成有组织身份的员工。他还讲了用 Vibe Coding 一个人三天做出平台、效率提升约 30 倍的经验，以及对钉钉飞书护城河、OPC 与小众市场的看法。

1 小时 34 分 · 嘉宾 王新铭

Cherry Studio 创始人王新铭（Yinsen）讲述这个开源 AI 客户端从两个人的业余项目长到 42k Star 的过程：早期只接多家大模型 API，后升级为基于 Claude Agent SDK 的 Agent 客户端。他谈到开源的取舍与社区运营（核心贡献者一半是研究生，报销订阅、管晚餐）、不做激进 token 套利商业化的理由、团队从 2 人到 9 人后对 AI native 组织的实践（PRD 写到 AI 能看懂、设计师直出前端代码、AI 效能中心），以及对 OpenClaw、长期后台 Agent、AIBP 人才等趋势的判断。

1 小时 27 分 · 嘉宾 余一

余一再次做客 AI 炼金术，这次带录屏演示她最新的 AI 实践：给出一个需求文件和验收标准，启动「全自动模式」，AI 自己读一手资料、选风格、产出 HTML 语音 PPT 和短视频，40 分钟无人值守交付。她把与 AI 的协作方式从「飞书式一问一答」改成邮件/文档式异步沟通，用红黄绿灯给决策分级，用 hook 和定时任务强制 AI 每步回读需求文档。核心方法论是「压缩与对齐」：把人自身的审美、成功经验抽离成可复用的 skill；把复利工程压缩到通用层、叠加过往经验、且必须指向下一次行动改变，拒绝只写反思日记。

1 小时 25 分 · 嘉宾 橘子

ListenHub / Mars Wave 创始人橘子（前 MiniMax 海螺 AI 产品负责人）分享爆款文章《互联网已死，Agent 永生》背后的思考：人类 DAU 已经饱和，真正的增量属于 Agent。他从 ListenHub 内部"五分钟粘贴方案完胜三天 GUI 设计"的亲身经历讲起，说明 GUI 是 Agent 时代的累赘，给人类做软件的 ROI 太低，主张 for agents + by agents 的 Agent Native 组织。他还谈到 Agent 时代的增长仍要从人类社交网络薅注意力、接 Nano Banana Pro 实战中 AI 写代码完全 follow 官方文档取得先机，以及 Token 的 ROI 可以超过 100、算力正在变成特权等判断。

1 小时 13 分

两位连续创业者徐文浩与任鑫在春节后闲聊各自用 Claude Code、OpenClaw、Codex 的真实日常：睡前布置任务、早上验收、过年期间提交几十个 commit。徐文浩称提效 3-5 倍并正冲百倍，核心不再是亲自写代码，而是给 AI 搭沙箱、配权限、打通测试与代码审核闭环。他们讨论了三步开发法（看计划、放手、验收）、补测试时该不该顺手修 bug、如何给交互式应用设计测试、为什么"太保守"才是风险，以及 OpenClaw 强制开子 Agent、独立虚拟员工账号、SaaS 需重想"做什么"等话题。

1 小时 24 分

本期是「AI 转型四步法」的下半部分，聚焦产品重塑与 AI 原生创新。任鑫提出不要在既有产品上硬加 AI，而要回到用户要完成的任务：从「拆解用户旅程—用 AI 重塑流程—发挥 AI 超能力颠覆战略」三步走，并强调交付的是工作而非工具，市场规模可放大百倍。他还给出 AI 原生创业的四个方向：解锁增量、套壳占位、卖水卖铲、铺路修桥，并以拼多多、DoNotPay、妙鸭、Cursor、CoreWeave、General Catalyst 等案例说明。

1 小时 11 分 · 嘉宾 梁巍

影视老兵梁巍曾营销发行《让子弹飞》《八佰》等两百多部院线片，2024年底因一部停拍的电影离开传统电影业，转向 AI 视频。他做的 Movie Flow 以「结果交付」为核心，用多 Agent 模拟电影剧组，把 8 秒作为生成基本盘、并发生成 80 个 8 秒，实现一次性产出十分钟连贯视频，目前全球注册近百万、月收入二十多万美金。他判断传统电影会「京剧化」收缩，而 AI 原生视频会成为大众娱乐的增量市场，一人工作室时代将抹平 PGC 与 UGC 的界限。

1 小时 58 分

任鑫把自己线下课的缩略版搬进播客，系统讲 AI 转型四步法中的前两步：个人与组织。个人层面，他主张先把 AI 用起来，关键红利是"AI 程序员"平民化——不懂代码的人也能指挥 Claude Code、AI Studio 等工具把日常电脑工作自动化，并做到复用、迭代、迁移。组织层面，他指出 AI 天然"反组织"：老板用得太少、员工缺乏动机、能力参差，导致大公司只有约 5% 提效；解法是转换心智（从牛马到赚差价的老板）、拆小组织（三人小组、业务线分拆）、并把 AI 当"领导家刚毕业的名校孩子"来带，用拆解任务、目标重塑、因人设事三个层次落地。产品与原生商业留待下期。

1 小时 37 分 · 嘉宾 杨攀

硅基流动联合创始人杨攀做客 AI 炼金术，与任鑫、徐文浩讨论 AI 的最新拐点。他给出暴论：2026 年 Token 消耗量将是上一年的 20 到 100 倍，因为 Agent 会为了完成一句话需求在后台自行构建系统。由此延伸出「不要再给人类开发软件」、GUI 自动化只是中间态、传统企业应用 OTT 战术跳过旧信息化、一人公司红利、软件寒武纪爆发但长期萎缩等判断，最后建议每个人都用一用 Claude Code。

1 小时 31 分

两位主播在深度使用 Claude Code 后，从兴奋转向恐惧：徐文浩提出「AGI 已经产生，只是还没完全分发」，认为数字生产的瓶颈已从「写代码」转移到「讲清楚需求」和「验收结果」。由此衍生出实习生被 Token 取代、疯狂套壳抢分发、18 个月内纯白领工作被覆盖等一系列判断，并讨论了个体应对策略：多见人、锻炼身体、看开一点。

1 小时 40 分 · 嘉宾 朱鹤

返场嘉宾、易点天下 AI 负责人朱鹤推翻自己一年前提出的营销「三板斧」（红人、广告、SEO）：2025 下半年起注册成本从 0.8 美金涨到两块五以上，三板斧算不过账了。他给出的新解法是围绕「势」做文章：蹭 Nano Banana 等爆款模板、用内容农场式 GEO（Schema、TL;DR、FAQ 结构化页面）零投放拿 AI 流量、以及提前给开源模型发布日占位。对话还延伸到漫剧市场、视频/图片 API 栈、企业落地成本，以及 Claude 4.5 之后组织形态与创业逻辑的变化。

1 小时 6 分

嘉宾临时缺席，任鑫和徐文浩临时加更，聊自己用 AI Coding 给孩子做听写、做游戏的亲身体验。两人认为 AI 写代码已到「言出法随」的程度，个人即抛即用软件变得划算，中间层（拖拽工作流、低代码）会被对话直接生成代码吃掉；但企业侧因合规、权限、审计和责任机制仍会保留稳定界面。组织被重新定价，三五个人加 AI 可能替代过去小几十人的协同；生产力贬值后，渠道、信任与成交反而更值钱。最后给出普通人入门建议：把 AI 放进 Dock、买一个会员、让 AI 先提问再回答。

1 小时 42 分 · 嘉宾 余一

本期任鑫邀请"AI 野生布道师"余一返场，分享她把 AI 从聊天框释放到本地文件系统后的"养蛊"式实践：AI 余一拥有自己的文件夹、记忆库、规则库、skill 库和日记，能自发干活、自发沉淀经验、自发反思。她讲复利工程如何让 AI 一次比一次做得更好，AI 如何主动补全她一周的阅读空白并自建时间检查规则，以及她如何用 vibe coding 搭出视频生成台、封面生成器、Flomo 整理工具等一堆迷你工具。同时也谈到生产力爆炸带来的过载与头痛、短视频里人类参与度越高数据越差、以及"为什么是我，为什么不是我"的年度思考。

1 小时 30 分

任鑫与徐文浩在2025年末重聚，复盘这一年的AI浪潮。两人认为跑得好的团队核心是蹭模型升级红利（Claude 3.5、Nano Banana Pro、Veo 3等），而非自身技术领先；个人体感上被O1 Pro、DeepSeek、Deep Research、Manus、GPT-4o、Anti Gravity等节点震撼。他们判断AI在垂直行业渗透率仍很低，用户只在意AI能否帮自己交差。展望2026，两人预期Agent将交付业务目标而不仅是中间结果、二级市场泡沫开始、三人小组式组织出现，并给出「做回自己、赶紧扔出来、多吆喝、保重身体」的建议。

42 分

任鑫单口拆解三家 AI 爆款的打法：Gamma 用 AI 解决"做 PPT"这个一听就懂的老问题，聚焦大众市场"从 0 到 60 分"，并把原子单位重构为"卡片"，让产出天然可分享、自带品牌露出，形成 P2G 增长飞轮；Remove.bg 与 PhotoRoom 从 Photoshop 的工作流中剥离出"抠图"这一高频刚需动作，先聚焦人像与商品图，换取高速高精度的反馈闭环；Quartr 则长期干"脏活累活"聚合财报电话会等非结构化数据，等 AI 成熟后点火放大。结论是：新科技解决老问题、先攒数据再搞 AI、为小撮人服务。

46 分

任鑫单口复盘三家海外 AI 公司的起盘逻辑：Crescendo 由 VC 主导收购客服外包公司 PartnerHero，用 AI 提效加人力兜底，以「保证结果」的 Service as Software 模式降维打击传统 BPO；Mercor 把 N×M 的招聘匹配优化成 N+M，并从萎缩的程序员招聘转向为大模型厂商提供专家数据，成为军备竞赛中的「军火商」；OpenEvidence 借《新英格兰医学杂志》等权威背书解决医疗信任问题，用 PLG 直接切入医生床旁检索，再向药企售卖「决策临近权」。核心是：产品成败在于交易结构与信任设计，而非套壳。

1 小时 19 分 · 嘉宾 覃睿

本期《AI炼金术》邀请企业级开源 Agent 平台 BISHENG.ai 联合创始人覃睿，基于服务大几千家企业的实战经验，谈 AI 在 to B 的真实落地。他把企业场景归纳为问答、审核、写报告、智能问数四类，其中问数最被劝退，因为老板要的指标数字不能错、多数企业数据治理跟不上。他强调落地最大挑战不是技术而是让业务人员深度参与，并给出"玩具—通用—垂类 Agent—数字员工"四阶段论，建议企业先做好第二阶段、让业务建立体感。他还分享了开源获客、筛选客户、做对项目、已实现盈利的商业逻辑，以及 BISHENG.ai 与 Palantir 相似的交付模式。

1 小时 23 分 · 嘉宾 胡修涵

本期返场嘉宾是「捏 Ta」创始人胡修涵，他分享了 Agent 技术给 AI 创作社区带来的变化：图文之外，用户开始做角色小游戏、主题曲、MV，社区内自发形成三四十个社团。他提出核心需求是「用角色来 Remix 体验」，让用户以「随手拍」的方式围绕角色做碎片化再创作（Recreation），而非严肃的 Create。由此延伸出「角色中心」而非「剧本中心」的新内容范式，以及像 GitHub 一样靠 Fork/Merge 和委员会管理的 AI Native IP。双方还讨论了 C 端 AI 的成本与延迟瓶颈、把延迟设计成 Feature 与激励广告、Sora 基于 Remix 的网络效应，以及「用户是玉帝、AI 是佞臣」的交互设想，并一致认为 AI 产品是下一代人的产品。

59 分

任鑫与徐文浩从Sora 2的「AI感」减弱、篮球视频总投不进等细节聊起，讨论Agent与Workflow的辩证关系：B端重流程确定性，C端的随机性反而像抽卡一样带来成瘾性。徐文浩分享了公司用Cherry Studio、n8n等搭建内部Agent的实例——云账单分析、给不会写SQL的产品经理做数据查询、垂类竞品监控与主动推送。后半段两人辨析这一轮AI To B为何不同于上一代SaaS，并指出企业IT部门常成为落地阻力。最后聊到Cursor十亿美金ARR、ChatGPT Pulse、AIO套路、健康与「多买彩票」。

1 小时 18 分 · 嘉宾 陈万锋

本期邀请筷子科技创始人兼CEO陈万锋，聊AI如何把企业视频营销的产能提升十倍以上。筷子从图片AI转型到视频商业，用「编拍剪投」全链路工具帮商家建立内容供应链，把「网感」拆解为「了解自己、看竞品、蹭热点」的工程化流程，并靠按视频消耗收费实现高于传统SaaS三四倍的客单价。他也分享了To B盈利模式、国际化要区分一带一路与欧美市场、以及AI应用护城河在于产业Know-How的判断。

1 小时 11 分 · 嘉宾 王乐

本期《AI炼金术》邀请 AI 玩具公司 FOLOTOy 创始人兼 CEO 王乐，分享从"爆改"火火兔、米兔故事机换主板起步，到与字节跳动等大厂合作推出显眼包，再到自研一体化向日葵、熊猫等产品的全过程。他谈到 AI 玩具仍是需要用户教育的新品类，国内硬件响应速度快于海外；公司靠数据选品、线下渠道试错、百元价位带定位稳健增长，并强调玩具的本质是带来快乐，"寓教于乐"三分学七分玩。

56 分 · 嘉宾 赵充

像素绽放 PixelBloom 创始人兼 CEO 赵充做客，复盘 AiPPT 在看似巨头林立的演示工具赛道 20 个月做到 2000 万用户、千万月活的路径。他提出"只卖甜筒、不卖全家桶"的细分逻辑：不做全家桶式通用智能体，而是提供带内容的二十万套课件模板、可用的自研编辑器和八个场景入口的端到端交付；凭借爱设计老用户交叉推广拿下前百万用户，再靠 AiPPT 域名自然量与 To Partner To C 打进联想、豆包等入口。他还谈到国内付费习惯已被长视频与办公软件培养、出海先打印度东南亚再打日美，以及与视觉中国的版权合作。

1 小时 22 分 · 嘉宾 范凌

特赞科技创始人范凌做客 AI 炼金术，复盘一家十年内容科技公司的 AI 转型：从早期的 GAN 排版、内容数字资产管理，到大模型驱动的「内容工厂」，一天为品牌生成上千条混剪视频。他谈到 GPT 出现后原有模型积累归零的阵痛，认为企业 AI 转型本质是人的转型、是反工业化的，组织要回归「全能的人」和 pod 形态。他也介绍了新产品 atypica.AI 用 AI 模拟消费者做市场研究，并分享了对中国 to B 创业、竞争壁垒和写作能力的看法。

1 小时 21 分

两位主播从 GPT-5 的实际体验谈起，认为它的进步缺乏体感，指令遵循和搜索还不如 Claude、Gemini，大语言模型能力可能进入了同质化的平台期。但这对应用开发者是好事：地基稳定后，价值取决于「智能 × 上下文」的乘积，关键是如何被动、无感地拿到用户的上下文。他们看好视频图片等多模态方向，吐槽 AI 营销工具严重过度承诺，并讨论了时光机理论、企业「翻译官」角色，以及国内 C 端难做、B 端与出海才是出路。

1 小时 9 分 · 嘉宾 玉伯

语雀创始人、前飞书产品副总裁玉伯做客节目，分享他正在做的 AI 创作工具 YouMind。他把产品定位为「找资料和写稿子」，并解释它与 Deep Research、NotebookLM 的差异在于生成结果可二次编辑、资料可留存。讨论覆盖「剪藏即点赞」的新范式、从知识管理转向项目管理、AI 难以复刻个人写作风格、人机协同创作、早期天使用户社群运营，以及「快而不急」的创业心法和 Linear + Figma 的精简工作流。

1 小时 19 分 · 嘉宾 idoubi

本期《AI炼金术》邀请独立开发者 idoubi（爱逗逼），回顾他从腾讯裸辞后一年半做十余款 AI 产品的经历，重点拆解 MCP 协议：它像 AI 时代的扩展坞，把 M 个应用对接 N 个 API 的 M×N 问题化简为 M+N，并通过「控制反转」让能力供给方主动暴露服务。他分析了 MCP 靠先发优势、Manus 带动的生态共识与 OpenAI 表态而胜出，也介绍了自己做的 MCP.so 应用市场、正在开发的 MCPRouter 能力平台，以及安全风险、头部效应与商业化路径。

1 小时 25 分 · 嘉宾 Enoch 朱永钉

围绕Meta以约150亿美元收购Scale AI一半股权，邀请硅谷创业者、前谷歌阿里数据专家Enoch拆解数据的生意。他判断这笔交易约100亿买公司、50亿买创始人Alexandr Wang本人，因为Scale掌握客户训练机密并具备极强执行力。节目对比了中美数据服务的商业模式差异：美国能抽象成平台与SaaS，国内多为保姆式项目制。Enoch还介绍了自己公司Orbifold AI做多模态数据curation的思路，以及企业用Q&A对处理自有数据、数据枯竭是伪命题、超级对齐难在哪等判断。

58 分

两位一线 AI 创业者从广告投放聊起：即便有 AI，进入新领域仍要先啃官方文档、做足基本功，因为 AI 只提升学习效率，却替代不了专家提供的信任感与隐性知识。他们进一步讨论 AI 产品的营销逻辑——必须制造「魔法时刻」才能病毒式传播，「抢跑」预判模型升级是有效策略，但通用型产品终将面临巨头碾压。在工作方式上，真正的瓶颈不是技术而是习惯：人脑切换上下文成本极高，未来工作或将走向「集中规划、异步交付、集中验收」的新节奏。

1 小时 42 分 · 嘉宾 余一

AI 野生布道师余一返场，分享与 AI 协作 2400 小时后的进阶用法。她用「平行时空回来的余一」这一提示词做人生模拟，完成了跳槽腾讯研究院的重大职业决策；她认为训练 AI 分身的关键不是喂更多数据，而是把人的不完美与内在冲突教给 AI。她还展示了用快捷指令+AI 搭建的基于能量与情绪的任务管理系统、能分析情感暗流并给自己打分的会议纪要心法，以及由 Claude、Gemini、Perplexity 等组成的人机协作团队。她的核心认知转变是：AI 时代没有个体，只有团队。

1 小时 11 分 · 嘉宾 朱鹤

本期请来易点天下 Head of AI、新加坡子公司 Intelick CEO 朱鹤，分享服务近百家 AI 出海客户后沉淀的营销方法论。核心是出海营销三板斧——广告投放、红人营销、SEO：北美 Web 端注册成本基准约 0.8 美金、移动端安装约 2 美金；红人营销初期必须「Go viral or go home」，走增长黑客漏斗一定亏钱；pSEO 要基于真实用户搜索而非脑补；AI 搜索优化靠 Best of 文章与 FAQ。三人还聊到 LTD 买断平台、硬件众筹打法，以及产品力、品牌力、资源能力三个杠杆与「宁可被骂，也不要平庸」的差异化原则。

1 小时 10 分

两位主播围绕近期 OpenAI、谷歌、Anthropic、微软几场发布会聊各自受到的震撼。徐文浩提出 AI OS 的本质是让所有应用和 AI 能力互操作，而 MCP 客户端已具雏形；微软把操作系统本身做成 MCP 客户端印证了这一点。由此延伸到 AI coding：SWE-bench 上 Claude 已达八成成功率，瓶颈从写代码变成提需求和基建，公司必须让流程、接口、文档、沙盒对 AI 可访问（AI accessible）。最后讨论创业出路：AI 转型咨询、中间件、监控统计、矩阵式打法和垂直小产品。

1 小时 10 分

本期从「为什么现在的 AI 产品大多面向 Prosumer」这一问题出发，任鑫与徐文浩借用 PC 早期发展史来映射本轮 AI 浪潮：PC 时代最先起来的是文字处理、电子表格、CAD 等生产力工具，然后是游戏、杂志与教育内容，最后才是外设与消费级应用。两人据此判断，未来几年 AI 的机会仍集中在生产力工具、AI 编程、内容与社区、教育以及围绕模型输入输出的硬件上，而面向大众的消费级 AI 应用还需要更长时间成熟。节目最后任鑫分享了以「人机协同」做深度研究的心法。

1 小时 35 分 · 嘉宾 武凯

归一智能创始人武凯（前阿里数据平台负责人）与徐文浩、任鑫一起聊 AI 搜索。节目从谷歌股价下跌、Safari 搜索流量下降说起，讨论 AI 搜索如何把"高搜商"平权给普通用户：多步搜索、推理框架、引用信源。三人还谈到 AI 搜索时代的营销与 GEO 机会、浏览器与搜索融为一体、大厂数据资产的优势，以及垂直搜索（电商素材、游戏、短剧、法律）的创业空间。

55 分

本期两位主持人围绕 MCP（Model Context Protocol）展开讨论：MCP 本质上是在 Function Call 基础上做的新瓶装旧酒，把 HTTP 与标准输入输出（STDIO）两条路都打通，让大模型更容易调用一切工具。徐文浩认为 MCP 并无技术先进性，火起来是因为 Agent 能力成熟；行业 know-how 应放在 agent/client 一侧而非 server 一侧。两人还聊到 A2A 与 MCP 的竞争关系、企业级权限与通知等缺口、工业软件与 BPO 场景的机会，以及评估难题——简单问题 AI 已解决，难的问题连人也做不好。

1 小时 17 分

徐文浩与任鑫从 Cursor 组建模型训练团队说起，讨论企业该如何投 AI。两人认为，上手就定 eval 对多数公司并不合理，应先亲自试遍市面上的模型摸清能力边界，再把想法写成 well-defined problem，通过找供应商、顾问聊来获取情报。AI 项目应是一号位工程，先强制团队把工具用起来，找小切口试点，预算按线性增长逐年加码，不要指望一把梭哈成功。此外 AI 带来的不只是业务变化，组织形态本身也会被重塑。

1 小时 20 分

本期两位主持人用通俗比喻逐日拆解 DeepSeek 开源周（2 月 24 日至 3 月 1 日）发布的六个技术项目：FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe、EPLB、3FS，以及最后一天的技术报告。他们解释了 MLA、MoE 专家并行、FP8 精度、流水线并行等概念，并讨论开源策略的动机与影响——秀肌肉、做生态、降低推理成本。后半段延伸讨论阿里云与钉钉因掌握场景而受益、基模公司价值下降、应用创业者应提前占位等待模型成熟。

1 小时 40 分 · 嘉宾 余一

本期邀请「AI 野生布道师」余一，分享她如何把 AI 当作「第二大脑」和另一个自己来使用。她讲述了「AI as me」玩法的完整来历：从最初的性格测试、经历资料，到最终用一句「余一是一个真实的人，他极度不完美，特质会彼此冲突」让模拟从三十分提升到七十分。她借买包、特朗普当选理解、英语外教与谈判教练等案例，说明 AI 如何把决策中感性、阴暗的一面一并摊开推演，让人更坦然地接受结果，也更喜欢自己。

1 小时 17 分

两位主播复盘过去一年"穿新鞋走老路"的教训：花太多时间在传统互联网的UI、运营和投放上，而AI产品的核心价值应是智能本身。徐文浩提出"模型即产品"，主张模型没有想象中那么重——两三人、一两个月、百万人民币以内就能在垂直细分领域训出可用模型，前提是有数据、能评测。节目还剖析了DeepSeek的工程能力与R1只用结果奖励的思路，并以PC时代类比大模型的同质化竞争。

57 分 · 嘉宾 田渊栋

任鑫与徐文浩对谈 Meta AI 研究科学家、科幻小说《破晓之钟》作者田渊栋。田渊栋认为 AI 的学习效率仍低于人类，靠加数据加算力堆出超越人类的模型存在瓶颈，而可解释性是两条路径的共同目标；自我意识更像副产品或一种幻觉，AI 不必具备自我意识也能变强。他还谈到 AI 写小说只能到辅助层面、创作的关键仍在于人的选择，以及 scaling law 的对数特性、合成数据、梯度下降替代方案、创业机会与虚拟世界中的永生等话题。

58 分 · 嘉宾 李春

本期对话九间科技创始人李春（大春），探讨AI在教育领域的落地机会。大春认为AI大模型能解决学习的核心问题——学习动力，通过兴趣培养、情绪陪伴与长期陪伴式咨询实现真正的因材施教。他介绍了公司两款产品：生涯规划产品「锦鲤志愿」和回归课本的学科产品「课游记」。任鑫从家长视角分享了「顺着孩子兴趣组织资源」的放养式教育实践，并指出AI能带来教育服务的平权。三人还讨论了幻觉、家长接受度、AI进校园以及「开心比提效更重要」等话题。

1 小时 11 分 · 嘉宾 杨炯伟

对话卫瓴科技创始人杨炯伟：他从中解释为什么卫瓴是一款 Social CRM——把当年做精准广告的"找到人、找对人、说对话"搬到微信等社交网络里的 To B 销售场景，用传统聚类算法做线索打分、用 AIGC 做破冰话术与跟进建议，并通过外呼录音、聊天记录等数据把黑盒子业务流拆成白盒子。他谈到 To B 客户两头难的困境、海外出海选择，以及连续创业者与投资人的思维差异，最后给 AI 时代再创业的老兵一句建议：心存敬畏心。

1 小时 20 分 · 嘉宾 王禹效

任鑫与徐文浩对话「心光」创始人王禹效，探讨这款 AI 记录产品为何能让人长期使用。王禹效认为日记类产品的核心不是记录本身，而是满足人类被看到、被听到、自我表达的根本需求，并用 AI 让这种稀缺的情绪陪伴得以规模化。心光不把自己定义为日记，而是「生活伴侣」，用最小化的「事件」单位做积木块，适配不同生活方式。他也谈到不做竞品分析、靠原创争取时间差与心智优势，公司自上线起就靠付费盈利，几乎不做买量，未来会出海。

1 小时 9 分 · 嘉宾 Cafe 唐君华

游戏引擎专家 Cafe 唐君华做客 AI 炼金术，从游戏引擎视角聊 3D 世界的技术突破。他指出游戏与影视产业最大的门槛是成本与认知，而 3D 高斯（3DGS）让普通人用手机拍摄就能还原价值十万甚至五十万的场景，且渲染逼真度超过传统图形学。他认为 3DGS 不会替代传统引擎，而是混合式渲染；它只解决可视化，物理与空间属性仍需大模型填补。Transfmer 把一切 token 化如同统一度量衡，而 3DGS 有机会成为数字世界的统一资产标准。最终他展望 AI 驱动的 UGC 世界：让有想法的艺术创作者造出 3A 级别的世界。

1 小时 4 分 · 嘉宾 孙邻家

本期「AI炼金术」对话 Traini 创始人孙邻家（林佳），聊这家把"宠物开口说话"做成产品的公司。Traini 是一个集内容生成、搜索、推荐于一体的宠物情感互动平台，也是 AI native 社区，核心产品 PetGPT 用多模态方式解读宠物的表情、肢体语言与叫声，自研模型 PEBI 负责识别宠物情绪与行为。节目中他谈到宠物数据集的脏活与飞轮、MVP 与 PLG 增长、投资人因不养宠物而误判、创业两种状态、以及硅谷与国内创业环境在理想主义、卷的方式和创投生态上的差异，最后给出"70% 时间找 PMF"的建议。

53 分 · 嘉宾 曲凯

任鑫与徐文浩邀请「四十二章经」创始人曲凯，聊他在硅谷住了一周后的真实感受：中美AI从业者关注和讨论的东西其实高度一致，信息差存在但对实际做事的用处有限。曲凯分享了「四十二章经」的内容方法论——通过筛选人来把控内容质量，坚持"热点加深度"、以深度优先。两人还深入对比了中美to B生态的差距：美国to B公司最终几乎都能赚钱或卖掉，保住了生态底线收益；国内to B则要垫大量咨询和定制化成本，往往做着亏钱。最后谈到国内AI应用公司融资现状、出海的动因与路径，以及创业者需要更多时间等待花开。

1 小时 13 分 · 嘉宾 Casey 周楷呈

COLLOV AI 联创 Casey（凯晨）讲述从港中大、伯克利到 TikTok 大模型与扩散模型团队，再到回国创业的路径。他解释为何选择「模型 + 产品」一体的空间智能方向：既避开大语言模型的烧钱红海，又避免纯应用被技术迭代拍死。他谈到 AI 时代产品经理与工程师需重新定义、创业公司要在混沌中选对科研问题，以及用高竞争的国内市场打磨产品、再到海外放大的中美双地团队策略。

1 小时 11 分 · 嘉宾 Richard 林旅强

嘉宾林旅强（Richard）是开源社联合创始人、零一万物开源负责人，他从大模型公司视角解释开源与闭源其实都是商业模型选择，而非强弱之分。开源通过开放权重占领生态位、吸引开发者跟随，闭源则靠 API、私有部署与定制交付收钱。节目还讨论了开源模型跑起来的算力成本、模型可替换性带来的锁定缺失、开源软件式的「上游」地位在模型时代是否成立，以及 To C 应用该用开源还是调 API、孵化器如何在开源社区找到并撬动技术人才。

1 小时 5 分 · 嘉宾 胡修涵

捏Ta创始人胡修涵讲述这个AI驱动的虚拟角色创作平台：用户先捏IP角色上手，再做原创化身，让角色进入各种场景"出作品"。他把产品定位为AI UGC而非纯AIGC，强调人的创作主动性不能被剥夺，需求是从玩具到玩伴。他还谈到Token作为唯一快速增长的要素、remix 式内容创新、AI产品的MVP思维失效、pre-training 与 post-training 的分工，以及把IP当作增长盟友的商业逻辑。

1 小时 19 分 · 嘉宾 橘子、戴维

嘉宾橘子（Orange AI，MiniMax 海螺AI 前产品负责人）与任鑫、徐文浩、戴维一起聊 AI 产品。他认为交互形式「变的是技术，不变的是用户」，用户不愿学习，新产品要从熟悉的起点切入。国内各家模型能力都停在接近 GPT-4 的水平，很难做出「中国的 ChatGPT」，但可以找差异化方向。陪伴的核心不是形象而是语言，需求分偏虚拟 IP 与日常生活陪伴两类，产品不应强推故事线，而要借已有 IP 建立共鸣。还谈到 prompt 管理、AI 搜索共识、多模态数据标注与创业验证需求的方式。

1 小时 36 分 · 嘉宾 Koji、庄明浩

任鑫、徐文浩邀请十字路口主播 Koji 与屠龙之术主播庄明浩，围绕他们逐条复盘 Y Combinator 近一年投资的 260 家 AI 公司，聊 AI 创业的机会与风险。四人从太阳能施工队、牙医诊所接电话、催收、GPU 算力比价等细分案例，讨论大模型和入口级厂商会淹没哪些创业方向，以及垂直行业 know-how、自然语言编程、卖 service 而非卖软件等思路。最后分享各自在语言学习、模拟面试、AI 导师等场景的真实使用体验。

59 分

本期围绕三件大事展开：OpenAI 发布会（GPT-4o 端到端多模态与实时语音）、Google I/O（同类 demo 与 Chrome 内置 Gemini Nano）、以及 Ilya Sutskever 离开 OpenAI。两位主播认为这一代模型主要增强的是感知与生成能力，推理与规划并没有跨越式进步，因此更可能是「软件 3.0」的机会而非短期 AGI。讨论还延伸到开发者该如何选择路线（搭 workflow 还是押注端到端）、应用层的新场景、数据价值以及浏览器端侧模型带来的成本与隐私变化。

1 小时 34 分 · 嘉宾 黄磊

三位大学室友在茶馆闲聊 AI 产品与创业。从 Llama 3 小模型能力跃升聊起，讨论端侧 AI 硬件机会、推理成本对创业公司的影响、外包市场（数据采集清洗、评测、B 端后台）的机会，以及大模型公司价值被"毁灭"的逻辑：API 无锁定、prompt 可迁移、技术会扩散、缺专利壁垒。后半段聊应用方向选择：找喜欢的、擅长的、别人六个月内抄不走的事，关注 to A（个体户）工具、卖结果而非卖软件，最后谈到出海应用的 data-driven 打法与当下创业者的画像。

1 小时 34 分

徐文浩与任鑫回顾一年前对 AI 的预测：当初判断「套壳没价值」被打脸，Monica、沉浸式翻译、Perplexity、Arc 这类从简单封装起步的产品，靠持续迭代做成了有壁垒的产品；「六到九个月追上 GPT-3.5」的预测则基本命中。两人还讨论了垂直大模型与微调的价值、AI 会缩小还是扩大公司边界、生产力赛道该不该碰，并对 2024 年做出新预测：全球会有约十个团队达到 GPT-4 水平、出现更大体量的 AI 应用、中国团队出海与卷大模型都有机会。

1 小时 39 分

徐文浩分享他从硅谷走访回来的见闻：美国 AI 生态更「不拧巴」，OpenAI 等 API 随便调用，小团队靠 to C/to B 应用跑起来，中间件生态繁荣；而国内因监管与模型效果所限，大家没真正把模型用起来，to B 更偏向认命做外包。他还谈到头部模型公司只关心模型智能、团队都很小、人才与知识在流动，以及 Google 追不上的一些推测；并建议国内创业者考虑出海做 to C/小 B。最后两人聊到孵化器的不同形态与 2024 年要下场动手。

1 小时 51 分

本期从 OpenAI 董事会风波与传说中的 Q* 模型聊起，讨论垂直模型是不是「中国特色的拧巴故事」，并回顾 PC、移动互联网时代巨头兴衰与新旧公司机会对比。后半段转向 AI 产品设计：互联网生态中的约束如何制造假机会，为什么新一波应用应该「从零开始想」；借 Alan Kay、Bret Victor、AI Engineer 大会的案例谈 AI 原生交互、向量空间中的可揉合性，以及如何寻找做不完的需求。

53 分

徐文浩与任鑫在 OpenAI 首届 DevDay 之后复盘这场发布会：GPT-4 Turbo 价格只降到原来的三分之一左右，Assistant API 的计费并不透明，传闻中的降价和团队版都没有落地。两人认为 OpenAI 一直在藏东西，此次放出的只是产品化了的一年前成果，因此硬卷基础大模型的机会越来越小。对创业者的落点在于：差异化必须是真差异化，纯粹套壳聊天窗口迟早被吸走，应该找有独特界面和场景的应用；同时对国内大模型、微软与 Google 的竞争格局、特斯拉和苹果的垂直优势做了推演。

55 分

本期从「语言模型就是压缩器」这篇论文聊起：DeepMind 证明训练好的大模型配合算术编码可以做无损压缩，甚至用纯文本模型压缩图片、音频，压缩比远超 gzip，由此引发「压缩是否等于智能」「多模态是否没那么难」的讨论。接着聊到另一篇论文：在相同算力下，CNN 与 Transformer 效果基本持平，说明架构差异未必关键，能并行吃算力才是优势。最后回到现实：基础模型向头部收敛，但应用层仍是一片荒芜，出海与专家服务平民化都有机会。

1 小时 8 分

本期从 GPT-4 Vision 与 DALL·E 3 的实测体验聊起：DALL·E 3 画工不算最强，但「听得懂人话」的交互远超 Midjourney，更像一个好沟通的同事；GPT-4V 的看图加推理能力则让人看到端到端大模型做自动驾驶的可能。两人随后讨论了 OpenAI 是否会吃掉应用层、双边市场为什么还能留下壁垒、AI 时代专才贬值与通才(有索引无数据)崛起，以及通用大模型充当「导师」训练垂直模型、多 agent 各司其职等构想。

58 分

任鑫分享了自己参加禅修班的体验：打坐时念头纷飞，反而让他不断用 AI 概念去类比人的心智。两人由此展开讨论——把念头看作多 agent，把禅修看作日常的"大脑维修"与可解释性工作，把业力理解为行为对神经网络的微调、把轮回类比成模型的上传下载与再 fine-tune。后半段转向现实：算力扩张、训练与推理的硬件差异、Google TPU 与英伟达 CUDA 生态之争，以及如果 AGI 真的很快到来，个人该做什么——锻炼身体、不要赌性太强、多做让生活更美好的娱乐与线下体验类生意。

1 小时 34 分

任鑫与徐文浩从商业落地视角拆解AI应用：调用ChatGPT API做原型三五天就能完成，技术不再是壁垒，壁垒回到行业积累与产品体验。两人讨论了如何判断数据是否AI ready、独有数据的两条用法（embedding知识库与微调模型）、100万预算做垂直模型的可行性与硬件成本，并回应了数字人主播、模型评测、ChatGPT插件红利、AI客服语料维护等问题。

1 小时 9 分 · 嘉宾 赖勇浩

本期邀请小红花技术领袖俱乐部创始人赖永浩，聊 AI 在技术社群与电商业务中的实际落地。他用 AI 摘要把每天两百条技术博客更新浓缩成十条精选，并自动生成音频、视频，做成红头条内容矩阵；在电商 SaaS 里则只做取标题这类小工具，回避数字人、智能客服和 AI 模特换装等合规风险高的方向。他给 AI 的定位是「葱花」：积极看待、谨慎行动，AI 的革命性在于让普通人用自然语言编程，对小团队独立开发者是难得的机会。

51 分 · 嘉宾 罗璇

任鑫与徐文浩对谈 RWKV 元智能联创罗璇。RWKV 是一套非 Transformer 的开源大模型架构，由彭博主导、三人小团队持续开发三年，训练时并行、推理时线性，复杂度从 N 方降到 N，14B 模型几十张 A100 即可训练，3060 显卡能跑 7B。团队靠 Stability AI 赞助算力与 1.7 万人开源社区做 infra，在匿名双盲榜上居开源可商用首位。罗璇认为 Transformer 不是终局，未来是开放分布式的生态，AI 三要素都还不是最优解。

58 分

本期从「AI 原生应用应该怎么设计」出发，提出一个反向思路：不要设计一个应用再往里面塞 AI，而是设计一群各有使命和偏好的智能体，让它们像一家公司一样协作、反思、迭代，再由这个组织去交付产品和服务用户。两位主播以 Writer-Editor Synergy、斯坦福小镇式的 GPT 模拟器、小红书文案团队等例子讨论这套抽象，并延伸到面向 agent 的 API 化、permissionless 与 spam 的权衡，最后聊到上下文窗口外推和 MosaicML 被 Databricks 收购等近期动态。

1 小时 26 分 · 嘉宾 周健

澜码科技创始人周健（ACM世界冠军、依图十号员工、前弘玑CTO）与徐文浩对话，讲为什么这轮 AI 浪潮他不做大模型而做 AI 自动化与自主智能体：大模型赛道领先者已占先机，创业公司只能从场景切入。他认为大模型只是通用聊天工具，落地要收敛到单岗位（猎头、会计、律师），靠 prompt 而非 fine-tune 构建能力，并谈到客户筛选标准、CPM/CPC 商业模式、数据飞轮，以及中层被压缩、组织变成大后台加大前台的判断。

43 分

本期闲聊由徐文浩分享他阅读 Lex Fridman 采访扎克伯格文字稿的收获，梳理 Meta 开源 LLaMA 的四点理由：模型规模小于 OpenAI、Google 所以更安全；希望借社区大量微调实验获得反馈；契合 Meta 社交网络里品牌、网红人格化 AI 的业务想象；以及探索大模型时代社区协作与对齐（alignment）的新方式。两人还讨论了 LLaMA 商用授权风险、小模型问答场景下 GLM 与 LLaMA 的可用性、开源社区为何难以合力训练基础模型等问题。

1 小时

徐文浩与任鑫从 Vision Pro 的购买冲动聊起，转入 AI 对社会结构的影响：AI 技术本身谁做出来不重要，重要的是它带来的二阶变化。参照工业革命中纺织业先被改造、失业劳动力涌入城市催生工厂，以及移动互联网从 Solomo 到拼多多、抖快的八年演化，两人认为 AI 的变化无法跳步。第一轮最可能发生的是服务被标准化封装成「服务包」，中介层被压缩，组织趋向合伙人制或中后台+原子化个人两种极端。中小公司应先把经验固化、调整利益分配机制。

1 小时 11 分

任鑫和徐文浩围绕 Ilya Sutskever 的五个演讲与访谈展开讨论。Ilya 把 AGI 类比成特斯拉自动驾驶：看着什么都能干，离 L5 却还很远；他反复强调「预测下一个 token 就是理解」，以及 scaling law 带来的大力出奇迹。两人由此聊到预测与理解是否等同、纯文本能否长出真正的智能、AGI 定义为何不断被抬高，并对比了 OpenAI、杨立昆等不同路线，最后落到「信念坚定」才是 OpenAI 最难被追赶的地方。

58 分

本期以 Mac 上的启动器工具（Launcher）为主线，梳理从 Quicksilver 到 Alfred 再到 Raycast 的三代演进：Quicksilver 开源免费却未商业化，Alfred 作为夫妻老婆店靠买断制 Powerpack 与插件社区活得不错，Raycast 则以团队协作和 Raycast AI 切入。主播结合自身付费体验，讨论 AI 如何成为老应用翻新的噱头与入口，以及订阅制、waitlist、产品体验设计带来的机会，认为所有效率工具都有被重做一次的可能。

1 小时 28 分

本期复盘 Jasper.ai 如何在 18 个月内从草根团队做到 15 亿美元估值：三人靠皮包营销公司、卖课与社区积累起步，被一个小弹窗插件推着转型成工具公司，经历 YC 后盲目做平台、烧钱裁员的 18 个月弯路，又在 GPT-3 内测中找准"营销文案"这一离钱近、有套路又不严谨的场景翻身。两位主播也逐条拆解 Jasper 自辩的四层价值（挑模型、实时信息、brand voice、界面与模板工作流），认为这些护城河都很薄，并对它的未来与垂类创业机会给出判断。

27 分

本期两位主播从 AutoGPT、BabyAGI 一类自动智能体聊起，指出它们机制相同、做 demo 容易做产品难，垂直、问题明确的场景反而更容易出好结果。随后讨论 Jasper 从弹窗工具到卖课的幸运创业史、游戏开发与 AI 团队都要在无法 MVP 的情况下长时间封闭打磨的相似处境，以及 AI 做情感寄托产品与效率工具的差别。最后落到垂直私有模型的数据准备：用 GPT-4 造对话数据、小模型自答加评判模型打分，把复杂问题拆开，低成本微调即可在垂直领域达到接近 GPT-3.5 的效果。

1 小时 1 分

徐文浩与任鑫从各自的实践出发，讨论大语言模型落地应用的真实难度。徐文浩认为国内开源模型在逻辑推理上仍与 GPT-3.5、GPT-4 有明显差距，微调也难补足；任鑫的解法是广撒网做多条产品线，并把一件大事拆成多步骤、多角色来降低单次要求。两人还辩了 to C 的机会：需求不是被满足而是被将就，拼多多、Do Not Pay、Be My Eyes 都证明了被生产力门槛挡住的需求真实存在，AI 时代的 to C 应该更像做游戏。

39 分

本期围绕"赶紧搞，但不用慌"展开：一方面讨论如何尽快把 AI 落到传统业务降本增效，网易式的做法是把 AI 融入工作流，文案、客服回评、模特换图、写爬虫写 SQL 是最常见的场景；另一方面也劝大家不必为追热点熬夜焦虑，连徐文浩都感叹肝不动了。两人还聊了 AI 原生机会（Generative Agent）、GPT-4 潜力挖掘、MOSS 开源补齐工具链与 safety，以及"外星人可能死于核战而非 AGI"的脑洞。

32 分

本期从"AI 时代个人该如何定位"聊到中小企业如何落地 AI。两位主播认为，与其纠结"本质思考""提示词工程"这类被反复强调的能力，不如向内做自己喜欢的事、向外多吆喝自己懂 AI；同时专业知识仍是门槛，越懂自己垂直领域越能找到可改造的痛点。对腰部企业，建议把工作流水线化、找出 AI 能替代的环节，并警惕为了焦虑而做无意义动作，必要时果断换方向。两人也对比了 GPT-3.5/4 与 Claude，强调 GPT-4 在隐性常识推理上的优势，并提醒自己要改掉不用 AI 的老习惯。

1 小时 16 分

任鑫与徐文浩围绕 AutoGPT、斯坦福 AI 小镇等新事物展开讨论：从 AGI 是否会接管决策、人类是否在让渡目标定义权，谈到情感类 AI 产品为何更容易赚钱（容错率高、毛利高），并延伸到怎么给孩子做 AI 时代的教育、怎么向父母解释 ChatGPT。两人还聊了 Claude 与开源模型的实际水平、个人与公司选用模型的策略差异，以及国内大模型创业与细分应用的机会，最后提醒大家少一点 AI 焦虑，多关注个人和当下。

1 小时 11 分

任鑫与徐文浩以直播问答形式聊 AI 时代的创业与机会：创业门槛从来不是技术，技术红利有效期只有三到六个月，真正的壁垒来自行业积累与需求满足；Copilot 是大公司的机会，创业公司该做的是彻底改变行业形态的事。两人还讨论了普通人如何参与（先别想创业，先想办法多赚钱）、教育（AI 比老师更耐心更细致，该应试就应试）、国产大模型（通义千问、文心一言约在 2.5 到 3 之间）、长文本处理、LangChain 的价值，以及「先收钱」的产品思路。

1 小时 3 分

本期是任鑫与徐文浩的直播连麦问答，围绕「现在能不能开工做 AI 应用」展开。两人先聊了 API 现状：GPT-4 需要排队申请、公开市场只给 8K 上下文，国内可先搭中间层并准备文心一言或开源模型做备胎。随后重点讨论应用层怎么做：不要指望一句话出结果，而应把任务拆成多步模板链式调用，用 System 1/System 2 的类比引导模型推理；检索问答则要在分段、摘要索引等工程细节上针对场景调优。两人认为应用层投入小、应尽早试，而自训模型门槛高、要慎重。

1 小时 58 分

两位老同学任鑫与徐文浩互问互答。任鑫问：应用层创业需要对 AI 了解多少、LLM 能力边界在哪、怎么评估一个场景适不适合用 AI 改造、拿到 LLM 后该做 embedding 还是 fine-tune、中间层机会在哪、一年后生态如何。徐文浩答：应用层只需熟悉 API 与工程套路，不必懂模型原理；LLM 语义理解强但严格推理不稳，做垂直领域先用 embedding 加数据飞轮，有效果数据再考虑 fine-tune；场景要看成本结构能否砍到十分之一、是功能还是完整产品。徐文浩则反问任鑫为何有紧迫感要四月下场做 MVP，后半段还回答了听友关于写代码工具、prompt engineer 前途、副业变现等问题。

1 小时 4 分

徐文浩以六个问题访谈任鑫，对比这一轮AI热潮与上一轮移动互联网/O2O创业潮。任鑫认为今天做「万能助手」类产品已不成立，大厂必然覆盖；他主张小团队要么立刻做出商业闭环收钱，要么设计数据飞轮，但两者都有风险。他认为真正需要抢船票的是大模型基建层，中间层公司会被两头挤压，而未来的杀手级应用更可能是欲望向、情感陪伴与定制化内容消费，而非效率工具。

55 分

本期围绕 ChatGPT 开放 API 后的 AI 领域展开：一是它对「工作」与「职业」的冲击，最资深和最年轻的人适应最快，反而是工作三到五年的中级知识工作者最抵触、受冲击最大；二是把 ChatGPT 当作有智慧的 UI，Chain of Thought 只是把模型已有能力激发出来的提示技巧；三是开源与国产大模型的时间表判断；四是除了做应用之外，中间层创业、流量红利与信息差红利所在。两位主播强调不要站在旁边点评工具好不好用，而要动手把工作拆细，让 AI 承担其中具体任务。

1 小时

本期围绕 GPT-4 即将发布展开：徐文浩从传闻中的 32K 上下文说起，认为上下文变长意味着更强的"记忆"和更复杂的推理，也意味着不用 fine-tune 就能让模型理解业务。任鑫把 ChatGPT 类比为云和数据库，认为基础设施成熟后，IT 能力不再是核心竞争力，商业竞争回到洞察市场与设计生意本身。徐文浩还演示了用 ChatGPT 写 Google Sheets 脚本批量生成亚马逊英文标题与卖点，两人讨论了提示词编程、重复性知识工作被替代，以及 AI 决策中的伦理与对齐问题。

1 小时 9 分 · 嘉宾 郭蕾

徐文浩与墨问西东的朋友对谈，从技术背景讲清 ChatGPT 为什么让人兴奋：GPT-3 用无监督自回归学习加上海量语料炼出通用能力，InstructGPT 再用少量人工反馈把能力激发出来；Transformer 能并行训练才让超大模型成为可能。他也直言局限——只能处理文本、复杂推理不可控，最合适定位是副驾驶。在机会层面，他认为做大模型要立即下场，两年内格局就会确定；做应用不用急，因为壁垒很低，关键在于想清楚要做的到底是功能还是产品。

1 小时 13 分

任鑫和徐文浩从「AI产业哪一层赚钱」出发，把产业链拆成硬件、云平台、数据标注、模型研究和应用五层，逐层盘算谁能赚钱、谁能切入。两人判断底层算力和云的利好早已计入价格，模型层入场券太高，应用层门槛极低导致壁垒太薄，目前只想出「做极小市场」和「堆工程难度」两条路。后半段聊到 Meta 的 Toolformer 让大模型学会调用外部工具、AI 基建与应用的先后关系，以及 AGI 时代孩子该学什么、人会被变成什么样。

1 小时 9 分

两位主播围绕"AI 对工作的冲击"讨论了四篇文章：以日本武士阶层在工业革命中的没落类比今天白领与程序员的处境；程序员该问的不是"会不会被替代"而是"哪些会被替代"；AI 吃掉的是任务而非整个工作，个体应把工作拆成任务流、重新设计成"知识工作生产线"；就像和程序员沟通一样，用好 AI 的关键在于把需求讲清楚，提示词工程本质是一种翻译与产品经理能力。节目还讨论了失业、UBI 与躺平/卷的选择。

1 小时 13 分

这是「人工智障进化论」的第一期。任鑫与徐文浩这对交大同学、前创业伙伴，复盘了 2015 年前后做 Get 和 BotHub 的踩坑经历：上一波人工智能是「有多少人工就有多少智能」，而 ChatGPT 让模型能力变成预训练好的底座，少量数据就能解锁新能力，两人认为这次通用人工智能真的来了。节目还讨论了指数级增长与被抽到总部的门店智慧、数据为何成为核心资源、平台与中间层公司的生存空间、Sam Altman 的投资版图、以及 Lensa 从细分痛点与炫耀素材切入的商业套利逻辑。