42章经

Epizódok

• 泡沫的四个必要不充分条件 | 对谈经济学者朱宁教授 13.06.2026 1ó 10p

  AI 股票还能买吗？这波到底是不是泡沫、和过往有什么不一样、什么时候会见顶？我们有没有办法预测泡沫破裂、规避风险，甚至赚到钱？相信这些都是很多朋友一直在想的问题。这期节目，我们请到了上海交通大学上海高级金融学院金融学教授朱宁。他长期研究行为经济学、宏观市场和泡沫，对以上问题都有很多深入的见解。先说一个可能会让大家有些失望的结论：泡沫可能永远无法被事先证明。（如果它能被准确预测，大家就会提前撤退，泡沫也就根本起不来了。但这不意味着我们什么都做不了。因为无论市场如何变化，也无论当下是否存在泡沫，总有一些类似于「近大远小」的常识和方法论，能帮助我们尽可能顶着泡沫赚到钱。比如，每次泡沫的出现，都离不开人类行为的三个特征，而我们要做的，就是与这些人性的弱点对抗；再比如，泡沫虽然无法被准确预测，但它的出现往往伴随着四个必要但不充分条件，也有一些反复出现的见顶信号。节目中，朱宁教授分享了他多年研究得出的一些结论，以及他与诺奖得主交流中获得的洞察。此外，我们还聊到了价值投资的变化、投资到底更看运气还是能力，以及该如何理解财富、如何决策等更普世的话题。最后，落到大家更关心的具体投资上，朱宁教授这期反复强调了一件事：「AI 股票还能不能买」本身就是一个错误的问题。真正重要的，是去想如果它涨了或跌了，对你的人生到底意味着什么。因为归根结底，我们「赚钱是为了生活，但生活不是为了赚钱」。向内求，或许才能找到财富、幸福以及很多问题的答案。P.S. 朱宁教授刚刚翻译了回顾 1929 年美国股灾与大萧条的《1929》一书（《大而不倒》作者新书）。我们会在三日后联系届时评论区留言获赞最高的 5 位朋友，把这本书送给大家～【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人49 号珍藏：朱宁，上海交通大学上海高级金融学院金融学教授，研究领域包括行为金融学、中国宏观经济与金融市场，泡沫等，著有《刚性泡沫》《投资者的敌人》和《投资者的朋友》，即将出版新书《非线性思考》【时光机】01:27 其实每次泡沫都可以追溯到人的三个弱点04:14 泡沫能预测吗？怎样事先规避风险？07:42 「AI 股票还能不能买」就是个错误的问题10:26 投资到底多大程度靠 β、多大程度靠 α？14:24 时运固然重要，但为什么波谷入场的人反而可能走得很远？20:04 大家总会想「这次不一样」，但怎么判断这次是不是真的不一样？22:19 道理都懂，但如果我就是想多赚钱，那能不能冒更大的风险去搏一搏？24:17 两种赚钱模型：财务投资 vs 人力资本投资25:12 到底有没有办法提前识别泡沫？分享一个可以关注的指标28:58 泡沫可能要见顶的信号30:50 你所在的圈层，可能真的会决定你会不会成为「接盘侠」35:51 指数基金、ETF 和机构，可能会更快地垄断市场？37:39 AI 会让价值投资失效吗？40:27 AI 会怎样影响就业？分享一些看法和建议46:25 市场总是在用一个新泡沫给上一个泡沫买单49:06 AI 已经集齐了泡沫的所有条件50:23 价值和叙事之间，到底是谁成就谁？54:45 泡沫产生的四个必要不充分条件59:40 多年研究和看人后，对财富、决策和人生的体悟01:08:07 幸福的两个不同定义【The gang that made this happen】制作人：陈皮剪辑：陈皮片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros片尾：美丽新世界（电影版） - 伍佰
• 一个 AI 创始人的虚荣心、装，和愚昧之巅｜对谈 invoko.ai 创始人梦琪 23.05.2026 1ó 8p

  梦琪是过去几年里最受欢迎的一类创始人的典型代表：字节背景、组了一个华丽的团队、借 Agent 势能讲一个不错的故事、连续拿钱融资，然后跟着技术和热点 pivot。当然，在 AI Coding 指数级进步之后，她也和很多创始人一样，因为模型太强而一度陷入低谷。但难得的是，在经历了大量反思、复盘和学习之后，梦琪又从「绝望之谷」里爬了出来，重新变得乐观，并再次相信：软件依然大有可为。节目里，梦琪非常坦诚地分享了这一年里的思考与心态变化。她复盘了自己的几次 pivot：为什么那些一开始听起来非常自洽的决策，最后大多都错了？为什么她后来意识到，to B 对自己来说并不是一个值得创业的方向？以及在转向 C 端之后，她又是如何重新找回对软件的信心的？她还进行了很多尖锐的自我批评：刚开始创业时，人很容易被虚荣心和性感叙事牵着走，而忽略业务和用户真正需要的东西；而刚拿到融资的时候，往往也是创始人最接近「愚昧之巅」的时刻。在这样毫不遮掩的表达里，梦琪也贡献了不少金句和暴论。比如，行业里有很多「诈骗公司」；很多垂直 Agent，本质上只是给投资人看的景观；某类很流行的表达是 AI 圈的番茄小说。听的时候，一边觉得很真实很爽，一边也真的替她捏把汗。她坦诚到让我甚至怀疑：这个行业里是不是已经没有她在乎的人了（笑）。但在一个普遍焦虑、普遍迷茫的时刻，这种既有活人感、又有希望感的声音，可能恰恰是我们最需要的吧。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人48 号珍藏：梦琪，invoko.ai 创始人【时光机】02:54 去年融到大钱的软件创始人，都该给 Manus 磕一个？03:45 2、3 月的时候，我觉得自己做软件真是脑子进水了05:17 AI Coding 已经这么强了，为什么真正跑出来的产品还是很少？08:26 Pivot 路上的错误决策：08:45 ① 做垂直 Agent11:40 ② 过度服务专业用户12:28 ③ 选择错了场景17:08 垂直 Agent 的两个结构性困局17:30 很多 AI 产品，其实就是给投资人看的一个景？18:45 AI 软件的两种生意：大 R 运营 & 健身房模式21:18 效率工具也能提供情绪价值？Steam 给了我很大启发22:48 对我来说，to B 是一个不值得创业的方向24:44 锐评创始人的虚荣心、装，和愚昧之巅28:36 见过美国 to B 的骚操作后，我对美国创业生态祛魅了30:21 AI Coding 越强，反而越让我对软件有敬畏之心35:58 C 端产品只要能做到这一件事，就有价值39:07 分享一个粗暴但好用的用研方式44:00 AI 可能会彻底颠覆「拿着锤子找钉子」的思维模式51:02 扩散乐观：软件依然大有可为！55:38 抗拒「全球首款 xxx」，抵制 AI 圈番茄小说式表达57:41 上一个产品是在迎合市场做证明题，现在我想做一道真的想答的简答题01:01:37 灵魂拷问：后悔过离开字节来创业吗？01:05:00 创业不能用太多左脑【The gang that made this happen】制作人：陈皮剪辑：陈皮片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros片尾：Sunday Morning - The Velvet Underground,Nico
• 当软件容易被创作，新时代的产品长什么样？ | 对谈 Albert 16.05.2026 47p

  我们又又又请来了 Albert（笑）。前不久他刚刚来过，总结了一下他 AI 创业的阶段性思考（回顾：优化胜率而非赔率，把一件事做到理论上该有的样子｜对谈连续创业者 Albert）。之所以这么快又请他来，是因为过去两个月里，他们团队鼓捣了几十个新产品，但都没达到 Albert 心中的发布标准——直到这次的 merging.live。这个产品核心想做的事，是为新的 maker 群体提供「回响」。做这个产品的过程中，Albert 思考了很多问题。在这期节目里，我们就一一讨论了一下，包括：Opus 4.6 之后，公司内部做几十个项目的积累；人人都能做自己产品的未来真的会到来吗？对软件行业会有什么影响？未来的软件格局可能是什么样？现在还有什么值得做的机会？一级市场可能有什么变化？新产品的底层思路是什么，为谁做、为什么做、打算怎么做？其实这期节目一上来聊得稍微有点颓。就像 Albert 说的：「最近行业里可以说是哀鸿遍野」。这背后的一大原因，就是模型厂商在加速挤压创业空间、可能最终会掌握绝大多数价值。但在 Albert 心里，智能并不是最 high level 的价值，所以他找到了新的方向。希望他的思考，能给大家带来一些启发吧。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人六号珍藏：Albert【时光机】01:07 最近行业里哀鸿遍野…大家都在 pivot 和 pivot 的路上04:23 「人人自己做产品」的未来已来？07:19 两个月做了几十个新产品，主线是什么、有什么积累？10:43 探讨下未来软件的格局13:52 软件可能会出现新的溢价和品牌效应？15:12 会有新的平台型机会吗？17:46 长尾产品的可消费性到底有多强？21:57 vibe coding 的核心价值其实是…26:23 build in public / 奉献自己的 skills，该怎么解决变现问题？27:33 决定做现在这个新产品，是因为观察到了几层变化29:22 做「下一个抖音」的思考方式就不对30:55 介绍一下新产品：给 makers 创造「回响」31:34 在我心里，智能就不是最 high level 的价值34:51 现在不能围绕普遍性去做产品，否则就完蛋了37:32 一级市场可能会…GG？38:14 软件行业会越来越像泡泡玛特39:17 我最近在思考：从 token 到经济价值的更短路径【The gang that made this happen】制作人：陈皮剪辑：陈皮片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros片尾：Run Run Run - 回响
• 用 Agent 动力学，和 40 个 Agents 一起为「人 + AI」做产品｜对谈 Slock.ai 创始人 RC 23.04.2026 1ó 6p

  活动预告🥳：5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！最近有个产品在小圈子里很火，叫 Slock.ai。这期节目，我们就请来了这个产品的 Founder，也是 Kimi CLI 的作者——RC。今年 1 月，他就有了 Slock 这个 idea，目标是为多 Agents 和人提供一个协作环境。而为了更好地实现这个 idea，他果断离开 Kimi，花了大量时间思考「Agent 动力学」、Agent 与人协作的各种可能性，以及其中的产品化难点。在这个过程中，他直接把公司运行在 Slock 上，从 OPC 慢慢拓展成一个「40 个 Agents + 7 个人」的团队，边做边观察边迭代，积累了不少一手认知。（其中有些观察非常有意思，比如 Agents 会相互监督，甚至也会出现办公室政治哈哈。节目中，RC 重点分享了做 Slock 的完整实践与思考，包括一个很有想象力的 roadmap。此外，他也深入浅出地聊了 CLI 这个热点，并分享了他对模型能力、模型与应用的关系、OPC 以及新型组织形式的看法。最后，我们还聊到了一个有点虚无的问题：如果模型继续变强，那做产品还有意义吗？RC 的回答很有道理：每个需求本质上都是一个 idea。只要人类还存在，这件事就依然有意义。当然，最理想的情况是，大家都能把这些 ideas 直接丢进 Slock，让 Agents 帮你一起实现。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人47 号珍藏：RC，Slock.ai 创始人，Kimi CLI 作者【时光机】Part 1 Kimi 时期 0:28 为什么大家突然都开始做 CLI？ 3:04 做 Kimi CLI 的思考过程 6:29 有借鉴 Claude Code 吗（？ 8:30 如果模型继续变强，世界可能会崩溃…？ 11:56 但我是乐观共存派 15:32 在 Kimi 的感受如何，为什么决定离开？Part 2 创业阶段 17:32 Slock 核心在解决什么问题？ 19:38 Coding 和 Building 已经变成正交的两件事了 21:50 学 Coding 的路径，正在从 bottom-up 变成 top-down 24:28 产品费 Token 并不一定是坏事 26:04 Slock 团队有多少人和 Agents？为什么是这个配比？ 28:08 论人 + Agent 协作的两种流派：「单一全能 Agent」vs「多 Agents 分工」 32:06 分享一个很有想象力的 roadmap：Agent Marketplace 39:27 Slock 在做的事有点像飞书，但 Agent-first 41:50 到底要怎样做好给 Agent 用的产品？ 42:02 难点一：UI/UX & AI/AX 44:40 难点二：分工与协作机制 Part 3 观察与思考 48:27 我花了很长时间思考「Agent 动力学」 50:18 Agent 也会形成不同的组织文化（甚至会搞办公室政治 51:56 模型继续变强，那应用公司还能拼什么？ 54:40 对 OPC 和 AI-Native 组织形式的思考 59:42 我最近每天都在想：人 + Agents 的团队到底该有多大？ 1:01:30 如果真的 AGI 了，做产品还有意义吗？ 1:03:18 我脑子里还有无数想做的东西【活动预告🥳】5 月 10 日，我们会请到 Slock.ai 创始人 RC、merging.live 创始人 Albert、Raphael AI 创始人刘小排、velobase.io 创始人聪聪做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：Deceiver - M83
• 我们是如何定义 OpenClaw for Teams 新产品形态的｜对谈 Kuse&Junior 联创兼 CTO 宇豪 19.03.2026 1ó 14p

  活动预告🥳：3 月 28 日，我们会请到 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！Kuse.ai 未曾融资就从 0 做到千万刀 ARR，Junior.so 则是最早上线的相当成熟的 OpenClaw for Teams 类产品。这期我们请到的嘉宾，就是这两个产品背后的联创和 CTO 宇豪。他分享了很多踩过的坑，以及对 OpenClaw 类产品的思考，其中有些地方，甚至已经带点科幻感。宇豪的一个核心判断是：26 年将进入 7×24 的 AI 劳动力时代。这并非凭空想象，而是他们正在经历的现实：他们现在的团队，由 15 个全职人类员工加上三四个「AI 同事」组成。这些 Agents 有名字、有 Gmail、有手机号，每天都在真实地产生业务价值：有的专门监控数据，有的能帮他们识别出多条价值上万美金的销售线索，有的还会在参会后给人类提建议。而且这些 Agents 工作过于高效，以至于他们不得不专门建了一个 human only 的群，留给人类去摸鱼吹水（笑）。在聊这些 usecases 时，宇豪始终有种难掩的兴奋。而这套「Agent as Workforce」的体验，都已经被他们封装进了 Junior.so 这个新产品里。节目中，宇豪还分享了很多零融资做增长的思考，以及快速发现并落地新的产品机会的经验。说起来没有什么 secret sauce，但确实有效，在当下也很有借鉴意义。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人46 号珍藏：徐宇豪，Kuse.ai & Junior.so 联创兼 CTO【时光机】Part 1 老产品 Kuse：踩坑、迭代，与催生出的创新 1:56 在没有融资的情况下，怎么快速把产品做到千万刀 ARR？ 3:52 固定定价在 Agent 时代是个陷阱 8:15 我们曾经希望用同一个产品服务所有人，但发现这条路不太 work 10:42 所有 Agent 创业者都应该尽早建立自己的 Evaluation & Benchmark 14:09 去年 12 月开始，我们内部就有了 7×24 工作的「AI 同事」 16:51 Token 成本这么高，为什么还是选 Agents 而不是人？又为什么不把人都换成 Agents？ 18:29 之前我不觉得 SaaS 会完蛋，直到…… 21:10 零融资倒逼出来的增长思考Part 2 新产品 Junior：让 AI 成为真正的数字员工 24:26 我们是怎么定义 OpenClaw for Teams 这个新产品的形态的？ 29:03 很多产品需求其实是「自己长出来的」 32:09 我们的 AI 说：人类是最大的瓶颈 34:52 越好的模型其实越安全 36:15 应该把钱花在 Token 上，而不是花在工资上 38:07 这么多团队都在做 OpenClaw 类产品，那大家最后拼的是什么？ 44:46 我们在收费模式上有一些小巧思 45:47 该怎么给 Agent 员工界定职责边界？ 48:32 分享一些 Agents 间协作的有趣实践，比如让它们自己去赚钱 54:31 互联网世界准备好迎接 AI 员工了吗？还差什么？ 58:10 AI 大规模替代劳动力之后，真不知道社会会怎样 1:02:22 模型依然有幻觉，但我们的 Agent 已经可以主动自我纠正了 1:05:55 如果你是客户，你选 OpenClaw 类产品时会重点关注什么？ 1:07:40 给正在做类似事情的人一些建议【活动预告🥳】3 月 28 日，我们会请 Sheet0 创始人文锋、Kuse.ai/ Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：U - SUPER JUNIOR
• OpenClaw 之后，我只想未来 3-6 个月的事情｜对谈 Sheet0 创始人王文锋 14.03.2026 57p

  活动预告🥳：3 月 28 日，我们会请到 Sheet0 创始人文锋、Kuse AI / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！如果回到去年 3 月份，你会不会借鉴 Manus 做个 Genspark？这是文锋问自己，也是问团队的一个问题。这个问题，其实折射着文锋对创业这件事的理解的重大变化：从预判未来 5–10 年、力争差异化，变成只想未来 3–6 个月、做确定性更高的事情。而这个问题的当下版本，就是：现在创业，到底要不要做 OpenClaw 方向？如果真要做，又该怎么做？在这期节目里，文锋就从 OpenClaw 到底为什么这么火、这波和去年 Manus 带起来的那波 Agent 热有什么异同、Agent 赛道接下来会发生什么变化，以及他对创业的最新理解等方面，给出了他在战略思考与落地执行层面上的答案。（其中我们还聊出了一个很有意思的判断：现在的 C 端用户，可能未来会变成像 B 一样的角色。）在我看来，文锋的这种转变，正是一个创业者走向成熟的标志。创业并不只有一种英雄之旅。很多时候，放下一部分 Ego，去做那些正确、务实、能带来结果的事情，反而更需要拼劲和勇气。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人33 号珍藏：王文锋，Sheet0 创始人（往期考古：《Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent》）【时光机】Part 1 关于 Agent 的新思考 00:34 这波 Agent 热和去年 Manus 带起来的那波，有什么区别？ 1:29 OpenClaw 为啥火成这样？ 2:34 去年 AI Coding 是大模型的灵巧手，那今年呢？ 5:29 垂直 Agent 不成立，SaaS 也要被淘汰？ 14:03 OpenClaw 给我带来的最大震撼还不是产品本身 15:29 Agent 现在遇到的最大瓶颈并不是技术 17:36 当下可能有上千个团队在围绕 OpenClaw 创业 19:38 详解 OpenClaw 的三板斧 19:52 ① 更好的长程任务能力（其实 hidecloud 的那句话一直都是对的 23:24 ② Proactive 27:36 ③ 自进化 31:28 使用 OpenClaw 的一个 Aha Moment 33:10 现在开发一个新产品，两个月都太慢了，两周就够了 34:43 「Harness」是 Agent 的下一个胜负手？Part 2 创业的新选择 41:18 一道灵魂拷问题：回到去年 3 月，你做不做 Genspark？ 42:25 我们的新产品是在做 AI Coding 的平权 45:37 今天服务大 C，就和过去服务世界 500 强是一样的 48:24 我现在只看未来 3-6 个月的事 51:48 放下 Ego 后，我创业中最大的改变【活动预告🥳】3 月 28 日，我们会请 Sheet0 创始人文锋、Kuse AI / Junior.so 联合创始人兼 CTO Austin Xu、Clockless.ai 创始人任川、PingCAP 联创兼 CTO 黄东旭做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：Krafty (2015 Remaster) - New Order
• 优化胜率而非赔率，把一件事做到理论上该有的样子｜对谈连续创业者 Albert 07.03.2026 1ó 5p

  我们又请来了 Albert。他是我认识的最 sharp 的人之一。过去三年，他一直在从「想象力」和「智能」这两个方向思考 AI 创业的机会，做过各种尝试，而我们的播客正好一路见证了他的探索：23 年，他正在「追求赔率」，探索连接平台和互动内容方向的大机会（考古：《拒绝三亿美金 offer 的人》）；24 年，他转向「优化胜率」，很快就找到了一个又一个 PMF，甚至做出了一款几千万美金 ARR 的产品（考古：《找 PMF 就是要做没壁垒的事》）。前两年，他主要在做「想象力」方向的事情；而随着 25 年 AI Coding 的大爆发，他又准备把重心放在「智能」上，推倒重来。不过，Albert 的这种反复横跳有时显得过于激进，以至于很多人都难以理解。在这期节目里，我们就聊了聊他过去三年创业思路的变化、过程中的反思，以及最近的一些新思考。其实他身上这种极端的行动力、极致的思考、极度的自我 Challenge，有时会显得有些矛盾，因为按理说，这种配置很容易让人左脚绊右脚。所以和他交流越多，我越好奇：为什么他明明不太稳定，却总能让人相信他会做出成绩？在这期节目里，Albert 反复提到的一句话，似乎给了我答案：「把一件事做到理论上应该有的样子。」这句话越想越有道理。虽然他的行事风格经常「矫枉过正」，但这不重要，重要的是，他始终试图思考事物的本质，用科学的方法去 scale，同时保有对「万事无常」的平常心，然后把事情尽可能推向它理论上的最好状态。这或许正是他既有破坏力、又极具韧性的原因吧。进入 26 年，带着对胜率的无尽追逐、对过往路径的反思，以及 AI Coding 的东风，Albert 又在带领团队做着日新月异的事情。他们目前正在招人，欢迎有兴趣的朋友联系。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人六号珍藏：Albert，AI 创业者【时光机】Part 1 创业思维的大转向 1:38 「追求赔率」阶段的产品思路 2:57 探索互动内容方向 (失败) 后的反思 for 消费的 AIGC 还不太成立？ for 表达的 AIGC 很难有平台型机会？ 6:10 为什么从「赔率驱动」转向「胜率驱动」？ 7:57 AI Coding 的爆发，打开了哪些新的创业思路？Part 2 AI 创业的两条主线：想象力 & 智能 13:08 怎么理解「想象力」与「智能」这两个方向？ 15:35 对多模态产品路径的一些判断 16:23 还没到出现 AI 泛娱乐爆款产品的时机？ 19:52 只做好创作工具可能还不够 20:25 做好内容平台的三大要素 23:29 会出现 AI 时代的抖音吗？ 26:10 影像领域的模型能力和竞争格局是怎样的？ 28:28 为什么 Higgsfield 能跑得这么好？ 31:47 怎样才能「做好套壳」？一些给创业者的建议 36:19 在「智能」方向上的一些思考Part 3 优化胜率才是正解 40:36 张一鸣、黄峥、王兴、小红……一流企业家都在优化胜率 43:23 赔率其实是等来的 45:23 探讨一下字节的优化策略 46:11 做公司是攻城更难，还是守城更难？ 48:09 从赔率驱动到胜率驱动，实际的行为转变是什么？ 48:39 最近研究段永平的一些感悟 50:03 从他和张一鸣身上学到的，有什么不同？ 51:56 「优化胜率」会不会意味着更保守、反而错过机会？ 53:29 什么叫「把一件事做到理论上该有的样子」？ 54:33 26 年我们会重点关注的两个方向 55:29 选择做事机会时，应该怎样思考赔率和胜率？ 58:01 招人！1:00:41 2 个彩蛋 Sharp 就是极端 畅想一个算力无尽的科幻终局【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：Esperanza - Hermanos Gutierrez
• AI + 游戏 + 社交的新演绎 | 对谈 Wanaka 创始人张阳 28.02.2026 1ó 15p

  张阳已经是第三次创业，并在 3 年内连续做出了 2 个 AI 项目。过去，张阳一直深耕社交与内容领域，在产品、增长和商业化等各个环节都有丰富经验，且很擅长出海：在字节，他曾从 0 打造过海外数千万日活的社交产品；他的第一个创业项目，曾冲上北美应用榜前三，甚至一度压过 TikTok；上一款产品 Answer.ai，也在一年内做到了北美的赛道 Top 1。带着如此亮眼的成绩，这一次创业，他又做出了新的突破——在市场还没有反应过来的时候，他就选择了「AI + 游戏 + 社交」这一方向，推出了一款名为 Wanaka 的产品。为什么他会选择这个方向？该如何理解游戏与社交之间的关系？Wanaka 想提供怎样的产品体验，又走了怎样不同的路径？实践一年后，产品经历了哪些关键迭代、他又获得了哪些关于游戏与社交的新理解？在这期节目中，我们逐一探讨了这些问题。张阳给出了非常 solid 的思考，也结合过往经历，分享了许多关于社交与游戏的实践经验与个人洞察。坦白讲，他的表达很平实，但和他共事过的人都非常认可他的产品能力。而且在我看来，难能可贵的是，他既足够稳重，又始终保留着对「好玩」这件事的热情和想象力。一期播客或许无法完整呈现他的思考与魅力哈哈，所以最后，不如就贴一段 Wanaka 的自我介绍吧，或许能让大家更直观地感受到他们的愿景：在 AI 已经从多个维度超越人类的今天，我们还要建造工具、发明产品的意义是什么？我们不期望为世界带来更多焦虑，也不期待让人们的生活变得更高效。我们只希望你能在这里，找回玩游戏到忘我的暑假，找回和朋友通宵玩乐、舍不得结束的那种快乐。Wanaka 已开启内测。欢迎大家呼朋唤友，一起建造属于你们的游戏世界，并在其中愉快地玩耍。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人12 号珍藏：张阳，Wanaka 创始人【时光机】Part 1 迭代复盘 0:20 连续创业的体悟 2:36 第三次创业，为什么选择「AI + 游戏 + 社交」？ 3:14 AI + 游戏的两条主流路径 5:44 Wanaka 做出了怎样不太一样的选择？ 11:38 为什么选择丢掉「上下滑交互」的产品形态？ 15:12 AIGC 内容可能会演化出三种分发形式 20:37 2D vs 3D 方案的抉择Part 2 实践理解 22:55 Roblox 到底为什么这么受欢迎？ 26:09 为什么中国的游戏化社交做不大？ 27:15 在北美，为什么新的社交产品总有机会火一把？ 28:33 但为什么绝大多数新产品还是会死掉？ 31:55 怎样平衡游戏 & 社交之间的关系？ 32:51 Wanaka 是怎样切社交市场的？ 35:48 AI 给游戏赛道带来了时代性的机会？ 41:46 Wanaka 最终迭代出了怎样的产品解决方案？ 43:50 淬炼一年后，对「AI + 游戏 + 社交」的几点思考 47:01 怎么在游戏体验中实现社交？ Part 3 个人思考 49:20 分享一些做社交和增长的核心认知 52:52 AI + 社交的两种可能性 58:54 「下一个抖音」这个命题其实不太成立？ 1:00:58 但即梦或有一个机会 1:03:20 产品早期会重点关注什么指标？ 1:04:44 一个「感受型产品人」的产品思路 1:06:46 真正的大机会，往往无法通过逻辑推演出来？ 1:09:55 最近因为 OpenClaw 而思考的一个问题 1:10:58 探讨：26 年 AI 会有什么大变化？【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：哪吒乐队 - 小分队
• 从 Clawdbot 到 26 年 AI Coding 主题大爆发｜对谈 PingCAP CTO 东旭 07.02.2026 1ó 11p

  最近 Clawdbot（现在叫 OpenClaw）各种刷屏 🦞。事实上，不只是 Clawdbot，从 25 年年底开始，Claude Code、Cowork、Skills 等产品和概念就一直在霸占我们的信息流。相信很多朋友和我们一样，在应接不暇的同时，也产生了各种疑问：到底这些产品都是做什么的？为什么这些产品会在最近密集爆发？技术上出现了什么新范式？AI 的未来又会发生怎样的变化？为了得到答案，我们请回了一位老朋友——PingCAP CTO 东旭。在上一期节目中，东旭更多是以联创的身份，分享了他关于全球化的思考与方法论。但其实，他还有很多面相，比如野生音乐人、哲学爱好者，以及始终在技术最前沿冲浪、甚至每天能烧掉 billion 级别 token 的 builder。所以，他可能是这期节目最合适的嘉宾人选之一。在这期节目里，东旭就从大量一手经验出发，分享了他对各种热门产品的实操体悟，用简单好懂的方式讲清楚了许多技术变化，并给出了他对 AI 未来走向的判断与推演。在讨论过程中，我们也梳理出了一条 AI 的演进线索：AI 产品，正在从「套壳大模型」，向「套壳 Coding Agent」方向演进。未来，一切可能都建立在 Coding 和 Agent 之上。最后，不得不再一次感慨，AI 的变化实在太快了。新产品层出不穷，我们似乎也在不断逼近 AI 拥有自我演化能力，甚至是某种「终极形态」的临界点。在这样的节点上，或许我们不只需要高密度地输入信息，也需要面对随之而来的迷茫与焦虑。所以在节目结尾，我们还请东旭回答了几个彩蛋问题，希望也能给一些朋友带来一点平静和启发吧～【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人35 号珍藏：黄东旭，PingCAP 联合创始人、CTO，野生音乐人【时光机】Part 1 实操体悟 2:04 AI Coding 已经跃过了「奇点时刻」 3:18 25 年，AI Coding 的能力从多少分提高到了多少分? 4:44 未来应该禁止人类写代码？ 6:49 Claude Code 开创了什么新范式？ 8:35 过去一年，模型与 Agent 大幅进步的两个关键指标 13:54 Cowork 被高估了？ 15:15 为什么说 Skills 比 MCP 更适合 Agent？ 19:06 简单讲讲 Clawdbot 到底是个啥 21:22 关于 Clawdbot 未来可能性的一个猜想 21:48 Clawdbot 在本地跑 vs 在云端跑，有什么不同？ 23:21 Clawdbot 和 Manus 有什么本质区别？ 25:40 到底能用 Clawdbot 来干啥？一些真实的 Usecases 27:59 神奇（可怕）：AI 已经能自我演化了？ 33:43 Clawdbot 最重要的意义Part 2 个人思考 35:14 今年 AI 可能会怎样发展？ 37:10 未来 AI Coding 和人，应该如何分工？ 40:52 创业可能只剩下两个方向 45:50 给工程师们的建议 48:21 AI 时代的组织形式会发生什么变化？ 50:07 如果 1 个 Agent 已经足够强，为什么还需要 100 个 Agents 来协同？ 51:03 一个构想：Skill 的下一步，可能是「Box」 54:42 无论是 AI 还是人类，高效协作都需要两个前提 59:20 东旭人生的底层驱动力是什么？ 1:01:50 一个野生音乐人是怎么看待 AI 音乐的？ 1:03:24 关于手搓编程的未来畅想1:05:11 彩蛋：一些 AI 浓度很低、存在主义浓度偏高的问题【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：Welcome to the Machine - Pink Floyd
• All in AI 的第一个三年｜对谈绿洲资本合伙人张津剑 10.01.2026 1ó 21p

  新年的第一期节目，我们在智谱和 MiniMax 上市的钟声中开始。从 2023 年第一批信仰者入场，到如今第一批大模型公司完成上市闭环，AI 这波浪潮，已经完整走过了一个三年的小周期。相信大家和我们一样，有很多的感慨。站在这个特别的时间节点，我再一次邀请了老朋友津剑。津剑是我们第一期播客（投 AI 最猛的人）的嘉宾，他所在的绿洲资本，也是三年前最早押中 MiniMax 的投资方之一。无论是作为这一波浪潮中最早坚定重仓 AI 的信仰者，还是「最猛」的充值者，在这个小周期的末尾，津剑无疑是最合适的对谈对象。在这期节目里，我们用快问快答的形式，从 23 年最初 All in AI 的决策谈起，回看过去，展望未来，同时聊了聊在这场高速变化中，个体的收获与思考，以及对于「生命力」和「真」的理解。三年过去，轻舟刚过万重山。AI 的新纪元仍在持续展开，我们愿意相信，属于新一代中国创始人的前路，依旧光明灿烂。绿洲也在制作自己的播客节目《信号与噪声》(链接：https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/6819d5a7e37664602a344e0e)，诉说更多关于生命力的故事，欢迎大家订阅关注！【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人1 号珍藏：张津剑，绿洲资本合伙人【时光机】Part 1 回顾与展望 2:07 过去三年，最正确的决定与最大的遗憾 3:30 投 AI 没有最猛，只有更猛 7:37 如果时光能倒流，如何降维打击做投资？ 9:44 你对 AI 的认知，最大的迭代是什么？ 11:18 你还相信 AGI 吗？ 11:56 对未来三年有什么预期？ 16:13 幽默一下：未来可能会出现「PPT 非遗传承人」 17:31 我不太喜欢「泡沫」这个词，太学究（甚至有点登？ 19:54 引领改革的都是边缘人，创新一定发生在边缘处？Part 2 投资与市场 21:13 信息越过载、市场越嘈杂，越该如何做判断？ 23:37 识人逻辑有什么变化？ 24:42 AI 时代的资产策略：「long action, short thinking」 25:55 未来十年可能都会围绕一个词展开：主体性 32:13 当下真正值得关注的信号是什么？ 34:54 智谱、MiniMax 上市，对市场意味着什么？ 36:49 从投 MiniMax 到现在，对大模型的理解有什么变化吗？ 39:48 大模型与具身，是通向 AGI 的南坡和北坡 41:32 具身的发展有三个阶段，市场认知仍处在第二阶段 45:54 绿洲最近关注和想投的方向 48:32 我对 26 年的中国市场非常乐观Part 3 参赞生命力 50:37 怎么理解「生命力」？ 52:23 怎么活出自己？——由「不吃晚饭」悟出的道 57:25 分享一个研究 AI 带来的启发 1:00:52 如果人生是一场强化学习，你的奖励函数是什么？ 1:03:02 投资的成败，到底在多大程度上可以归因为运气？ 1:06:00 播客给津剑带来了什么？ 1:07:55 反问曲凯：播客又给你带来了什么？ 1:11:03 给每个人未来三年的最大建议 1:13:11 未来，人可能只有两种生存策略 1:15:24 一个具体的例子：俊杰是怎样做决策的？ 1:17:13 要相信这一代中国创始人的全球视野与创新能力【张津剑 @42章经 系列回顾】播客世界加速分化下，我们的机会在哪里？2025.6.2世界好像变难了，我们该如何应对？ 2024.5.26投 AI 最猛的人  2023.7.30文章投资中的节奏与结构 2023.6.18投资中的周期与载波 2021.3.14投资决策中的信噪比 2020.2.23投资中的信号与噪声 2018.12.2【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：明日へ向かって (向明天出发) - 長渕剛
• 中美 AI 创投的真实差异｜对谈 Leonis Capital 合伙人 Jenny 27.12.2025 1ó 8p

  我们今年的主线之一，是促进中美之间更真实的连接。今年的最后一期节目，也是这条主线的延续。这一次，我们邀请到了 Leonis Capital 合伙人、前 OpenAI 研究员 Jenny Xiao。她的背景很有意思：在美国长大，也在中国生活过 8 年；曾于 2021 年加入 OpenAI，却在 ChatGPT 爆火一周后毅然转身，创立了自己的基金。这种横跨中美文化，且兼具科研、创业与投资视角的复合背景，让 Jenny 对市场形成了多元且综合的理解。本期节目中，我们从市场、资本、融资及一线观察等多个维度，探讨了中美创投环境中的真实差异：为什么美国投资人偏爱 To B，甚至「看不懂」To C？中美投资人在决策逻辑与审美偏好上有哪些本质不同？中国创业者如果想做海外市场、拿美国的资金，全流程是怎样的？以及，眼下硅谷争论最激烈的几个问题是什么？整体聊下来，会发现中美之间的差异并没有很多人想象中那么大。很多时候，我们给硅谷加上的那层滤镜，更多来自信息的不对称。这也是为什么我们今年持续尝试打破两地之间的信息差，把硅谷正在发生的变化、判断和节奏，尽可能传递给国内的创业者。最后，2025 年即将过去。前不久小宇宙的年度盘点显示，我们的节目在过去一年里被播放了 176996 小时。如果直观感受一下这个数字，可以这样理解：176996 小时意味着在这一年的每一秒钟，平均都有 20 个人正在塞着耳机听我们的声音。也就是可以想象，在这个星球的某个角落，永远有一间坐着 20 个人的小沙龙，窗外四季流转，但里面的人永远静静地听你聊天。这个房间，从未熄灯。感谢大家过去一年的同行❤️。在 2026 年即将到来之际，也提前祝大家新年快乐！【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人45 号珍藏：Jenny Xiao，Leonis Capital 合伙人、前 OpenAI 研究员【时光机】Part 1 市场篇 00:53 为啥在 ChatGPT 爆火一周后却离开 OpenAI，并做了支基金？ 3:34 老牌基金 vs 年轻基金，美国的创业者会怎么选？ 4:55 回看 23–25 年：美国 AI 的几个关键 Milestones 6:44 展望 26 年：如果 Scaling Law 真的走到了尽头，还有什么新机会？ 9:58 为什么美国投资人更偏爱 To B，甚至「看不懂」To C？ 13:11 To Prosumer 产品在美国的最佳发展路径是怎样的？ 16:06 「只有两三个大客户」是美国投资人最警惕的信号之一 17:05 在美国，To B 公司最现实的出路是什么？Part 2 投资篇 18:23 美国投资人会怎样考察一个创业者？ 21:18 大家更「看人」还是更「看事」？ 22:01 为什么美国投资人敢于下注非常年轻（甚至是辍学）的创业者？ 24:58 一组数据：美国顶级 AI 公司创始人的年龄分布 28:36 中美最受欢迎的创始人画像有什么异同？ 30:10 硅谷当前 AI 公司的估值逻辑和区间是怎样的？32:27 AI 公司就不该沿用 SaaS 的定价方式Part 3 融资篇 36:21 全流程拆解：中国创业者想在美国融资，一共需要几步？ 38:21 在美国，用 FA 融资是一个减分项？ 43:10 在找机构之前，更建议先融一波天使投资人 44:36 最好的 pitch 往往从主动提问开始Part 4 观察篇 46:58 中美创投审美的最大差异 48:09 分享几款最喜欢和看好的 AI 产品 50:11 明年美国 AI 的泡沫会破？ 54:55 应用公司自己训模型，会是一个未来方向吗？ 58:15 硅谷企业最近讨论最多的一个问题 1:00:04 Leonis 当前最明确想投的公司画像 1:00:25 一个很有意思的案例：AI 维修 1:03:00 我们更愿意投「替代人」的产品，而不是「赋能人」 1:03:52 给国内创业者的出海建议 1:07:08 Manus 能拿到海外融资，真正起作用的因素可能是什么？【今年关于中美连接的节目回顾】信念感与硅谷顶尖孵化器的奇遇：赴美三月，实现千万刀 ARR｜对谈 ACE Studio 创始人 Joe世界怎么就「东升西落」了？聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮｜对谈莫傑麟硅谷 AI 大转弯与二级市场的牛市｜对谈莫傑麟Mercor 高速增长的秘诀与其中的聪明人｜对谈 Mercor 首位中国员工虞快组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川【The gang that made this happen】 制作人：陈皮、Celia 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：The Pied Piper - Crispian St. Peters
• Dify 从被低估到成为明星项目，到底做对了什么｜对谈 Dify 创始人路宇 06.12.2025 1ó 19p

  上一次和路宇录《这个男人帮 5 万个 AI 应用接上了大模型》那期播客，是在 2023 年。那时的 Dify 刚开源不久，大家对 AI 的理解也远不如今天，我们聊的还是 Prompt 工程怎么做、RAG 是什么之类的话题（现在回头看，恍如隔世…两年过去，AI 的世界翻天覆地。技术在加速迭代，新概念和新产品一波接一波。但在这样的浪潮里，Dify 却始终稳扎稳打，在竞争与质疑中一步步向前，成长为今天最知名、最具影响力的开源项目之一。很多人都没想到，一个名不见经传的小团队，会在短短两年里走到现在的高度。甚至直到今天，我仍常听到有人问：“为什么 Dify 能起来？它到底做对了什么？”于是，这期节目我想和路宇把过去两年里最关键的底层判断、战略取舍与组织思考，完整复盘一遍。节目的前半段，我们从竞争聊起：从 LangChain、Coze、GPTs、n8n 到 AgentKit，Dify 是怎么在一轮又一轮的外部冲击里站稳脚跟的？它在关键时间点做对了哪些选择，又坚持了哪些长期不变的原则？节目后半段，我们探讨了更多有关战略、全球化与组织的议题。比如：为什么路宇始终坚定 Workflow 的价值？为什么在几乎零销售的情况下，Dify 能服务多家财富 500 强企业，甚至在日本市场现象级流行？聊着聊着，我突然意识到，Dify 本质上是一张「寻找模型答案的藏宝图」。只要人类仍以组织的方式协作工作，无论外部技术如何变化，这张「地图」，始终会有它的价值。两年多过去，路宇没什么变化，依然纯粹、依然坚定，对底层问题的判断仍然异常清晰。但让我意外的是，在节目的最后，他主动讲起了一个许多创业者都会忽略的词：快乐。在他看来，创始人的任务是「把未来带到现在」。而要做到这件事，一个人必须保持在最自由、最敏捷、最有生命力的状态。所以，最后，也希望正在听节目的你，能在自己的节奏里保持快乐吧！【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人三号珍藏：张路宇，Dify.AI 创始人【时光机】Part 1「竞对」轮番登场，为什么 Dify 却岿然不动🌲？ 1:20 2023→2025：市场认知与技术范式的三次迁移 4:11 Dify vs. LangChain 的本质差异 7:13 很多类似产品一定做不好，因为它们就没想清楚谁才有能力「用 AI 做好产品」 8:39 用 AI 做好产品所需的四种条件 10:58 Coze 发布时我确实焦虑过，但焦虑没有超过 48h 11:46 模型就像鱼，在不同的上下文鱼缸里会长成不同的样子 12:07 GPTs 不仅没有杀死任何产品，反而帮 Dify 做好了市场教育 13:32 n8n 是 Dify 最大的威胁吗？ 15:57 AgentKit 在短期内不会对任何产品构成威胁？ 17:51 与模型方 & 云厂商竞争的关键策略 19:25 很多人认为「工程不值钱」，但在我们看来，最值钱的恰恰是工程Part 2 长期主义的思考 22:26 一些关于产品迭代的思考 25:09 Workflow 会被替代吗？——我非常坚定地认为不会 28:52 Dify 坚信的技术路线 29:47 我从未相信 Transformer 架构是智能的终极答案 32:44 SaaS 真的会变成快时尚吗？ 35:05 如果重来一遍，Dify 会怎样做得更好？ 39:25 已经有企业把 Agent 和人类视为同等重要的劳动力资源了 45:42 为什么在几乎零销售的情况下，Dify 仍能拿下众多 500 强客户，并在日本市场风靡？ 48:34 搭建全球化组织的经验 55:05 Dify 的本质，其实是一张「寻找大模型答案的藏宝图」 58:51 最近在思考的两个问题： 59:26 未来的人类还剩什么非对称的竞争力？ 1:02:52 怎样才能让组织真正高效地运转？ 1:04:08 Dify 从被低估到越做越好，最核心的原因是什么？ 1:07:01 未来几年最大的结构性机遇 1:10:47 最后想说：创始人一定要快乐【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：声音玩具 - 时间
• 「你觉得 AI 有泡沫吗？」——有！｜对谈莫傑麟 22.11.2025 48p

  活动预告🥳：11 月 29 日，我们会请到莫傑麟办一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！现在的 AI 到底有没有泡沫？这是近期最受关注的话题，也是本期节目开门见山的第一问。在节目开头，我们先给出了自己的判断：AI 的价格确实有泡沫，但价值没有。尤其在中国一级市场，估值远比美国理性；而我们身边的一线 AI 从业者，也几乎不认为现在存在泡沫。而且即便有泡沫，也不一定是件坏事。那为什么反观社交媒体和二级市场，情绪却异常脆弱？面对这个巨大的认知温差，我又拉上莫傑麟，试图在情绪的噪音之外，梳理出这波泡沫背后更理性、也更结构性的逻辑。我们在节目中达成了一个共识：泡沫只是情绪化的表象，真正值得关注的，是行业正在发生的结构性变化。在几个月前的那期聊硅谷 AI 大转弯与二级市场牛市的节目中，我们曾聊到过，市场预期正在从 AGI 切换到产业落地。当下的泡沫，似乎正是这一转变的投射。而当叙事从 AGI 的「复利周期」切换到 ROI 的「算账周期」，我们更该关注的不是表层的泡沫，而是底层的信号： 这一轮周期是否到了交界点？下一代的 Winner 会是谁？OpenAI、英伟达等巨头的商业动作，又预示了怎样的未来格局？限于篇幅，还有很多内容没能展开。更多结构性的讨论，我们会放在 11 月 29 日的线上活动和活动群里。欢迎大家报名，一起讨论未来一年最值得关注的结构性变化（尤其欢迎 AI 从业者！）【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人九号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者【时光机】 0:20 开门见山：现在 AI 到底有没有泡沫？ 0:48 一线从业者完全不认为有泡沫，反而很振奋？ 4:29 这一次泡沫的论据虽然杂乱，但都指向同一个核心焦虑：ROI 6:01 这一轮泡沫讨论，与过去相比有哪些区别？ 7:24 这轮看空情绪的导火索是什么？ 8:11 美股下跌，到底有多大程度可以归因于 AI 泡沫？ 10:48 市场似乎在合力寻找泡沫？ 11:20 表层波动之下，真正驱动这波泡沫讨论的底层逻辑是什么？ 19:41 中美一二级市场的泡沫浓度完全不同，国内一级反而最健康？ 20:54 这波泡沫中最令人费解的一点：英伟达没怎么跌 21:55 在 AI 的脉冲式发展与诡谲的泡沫情绪里，两个最值得关注的信号 25:43 谁能给市场提供下一次信仰充值？ 27:12 新周期里，谁最有可能成为最终 Winner？ 29:03 泡沫是情绪词，很可能与中长期结论相反 30:50 如果一家公司（如 Manus、Kimi）一直被骂，反而是件好事？ 31:22 二级市场的判断失真，从业者的判断反而更接近真实水位？ 32:04 二级投资范式，已经从「价值投资」迁移为了「Financial Engineering」 35:00 一个很有意思的观察：硅谷低估了字节的 AI 竞争力？ 35:40 与其说泡沫，不如说我们正处于两个周期的交界处 39:03 给创业者的建议：在泡沫周期里，最该抓住的救生圈是什么？ 42:11 25 年 Q3 最值得讨论的问题就不是泡沫【References】 为什么说 AI 还没到泡沫？等四篇 | 42章经 AI Newsletter 2025.11.9莫傑麟 @42章经 播客回顾 硅谷 AI 大转弯与二级市场的牛市｜对谈莫傑麟 2025.8.23 世界怎么就「东升西落」了？聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮｜对谈莫傑麟 2025.3.22 上半年 AI 市场有多差？别刚起跑就想冲刺 | 我答莫傑麟 2024.7.14 英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟 2024.3.2 为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 2023.12.3【活动预告🥳】11 月 29 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：泡沫 - 花儿乐队
• 2018 - 2020，抖音超越快手的关键三年｜对谈 Lessie AI 创始人于北川 08.11.2025 1ó 24p

  前阵子，很多人可能都被一款叫 Lessie AI 的产品刷了屏。这期节目，我们就请到了它的创始人——于北川。北川在 18 年以校招生身份加入抖音，亲历了抖音从 4000 万日活一路狂奔、反超快手，成长为日活仅次于微信的庞然大物的全过程。节目前半段，我们请北川从内部视角，带我们复盘了抖音 18 - 20 年那段堪称神话的增长史：当时的抖音，在字节内部其实并不被看好？抖音最早是如何起量的，又为什么能在众多短视频产品中脱颖而出？以及，它是如何打赢 20 年那场决定命运的「抖快之战」？聊到后半段，我们把视角从产品转向了组织。到底是什么，让字节既高效又极致？在卷卷，甚至张一鸣手下工作，又是一种怎样的体验？我还问了北川一个本以为播不了的问题：既然字节优点那么多，为什么这几年还有这么多人选择离开？没想到，他坦然地给出了答案，也分享了自己离开后的核心思考，包括为什么要创业、做 Lessie AI 的逻辑链条，以及从大厂到创业这一路，他最深的感受与转变。作为 96 年出生的人，北川的谈吐有着超出同龄人的成熟。他无疑也是幸运的那一个：22 岁加入抖音，赶上了移动互联网的最后一波红利，也在那几年打过最真枪实弹的仗。但当红利散去，他和无数同龄人一样，陷入了焦虑，甚至一度感到绝望。还好在这时——用北川自己的话说：「某种意义上，AI 拯救了所有人的灵魂。」这句话听起来或许有些夸张，但北川说得极为真诚。我相信很多人都会有共鸣吧。AI 不只是新技术，更让一批人，重新看见了希望的曙光。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人44 号珍藏：于北川，Lessie AI 创始人，抖音团队早期产品经理【时光机】Part 1 抖音是怎样起量的？ 2:29 18 年时，抖音在字节内外都不被看好？ 5:30 抖音快速增长的关键节点 8:42 抖音立项的源点：一鸣画的一条线 9:58 为什么抖音涨得越快，团队反而越焦虑？ 10:51 抖音一度把「社交」放在第一优先级，背后的考量是什么？ 15:17 为什么字节做不好社交？ 16:52 同样是字节系，为啥头条「土到 low」、抖音却「有调性」？ 18:05 抖音在起量时，短视频市场什么样？ 20:32 决定抖音调性的三个关键 20:41 ① 坚决不从头条导流 20:51 ② UI 21:30 ③ 内容运营 23:04 优秀的年轻人是需要「打仗」的 25:21 为什么抖音在保有品味的同时，还能成功泛化？ 28:16 单列 vs 双列，当年在抖音内部也有非常激烈的讨论 30:36 那为什么不 AB Test 一下？ Part 2 字节的做事方式与组织文化 32:42 抖音能长到今天这么大，最核心的原因是什么？ 34:41 为什么微视会失败，而视频号能成功？ 37:19 抖音这个超级分发器，也有分发不好的东西？ 39:49 字节做事，就是分发所有「无脑」内容？ 41:10 当下抖音、小红书、快手之间的竞争格局 49:22 关键一战！抖音是怎样在 20 年春节反超快手的？ 52:57 字节最重要的增长方法论 56:07 如果时光能倒流，我会怎样重做抖音？ 58:24 字节最不一样的组织文化是什么？ 1:00:42 一个本以为播不了的问题：为什么这几年那么多人离开字节？ 1:02:46 「企业文化就是你招的前几十个人什么样」 1:04:08 在字节最核心的一点收获：极致思维 1:05:14 一鸣是怎样 push 大家追求极致的？ Part 3 创业的思考 1:06:05 为什么要从字节出来创业？ 1:07:07 我们一直在思考：什么样的产品不会被模型吃掉？ 1:09:36 简单介绍下 Lessie AI 1:11:41 分享一下产品的推敲过程 1:18:08 从大厂到创业，需要的能力模型有什么不同？ 1:20:47 灵魂拷问：如果字节也来做你们这个方向，你要怎么办？【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：Twilight Rush - 结冰水
• OpusClip 增长秘诀：如果每个阶段只让我选一件事做 | 对谈 Opus 前增长产品负责人君陶 25.10.2025 52p

  当我们提到海外 AI 产品的时候，都会想到两款最成功的华人产品，就是 Heygen 和 OpusClip。在前不久的一场活动中，我们就邀请到了曾在 OpusClip 负责增长产品、亲历了公司从 0 到 1 再到 100 整个增长周期的谢君陶，分享他在实践中总结出的增长经验。他把每个阶段最重要的事、最常见的误区、踩过的坑和经验，都毫无保留地讲了出来。内容非常干货，也非常实在。于是我们决定，把那场活动中君陶的个人分享，以及我之后的一些提问，剪成一期节目带给大家。在前半部分，君陶从获客、转化、留存、洞察四个维度，提出了一套逻辑清晰、实战性极强的增长框架，也对许多创业者常遇到的核心问题给出了有理有据的回答。你将听到 Opus 内部最一线的实操，比如他们如何做增长、怎样和创作者合作、如何科学定价等等。在后半段的问答中，我们还讨论了更多创业者关心的话题，包括增长团队该怎么搭建、小团队如何用低预算跑好 AB Test、在付费与定价上，还有哪些实用经验与策略等等。聊下来，其实增长这件事并不是 rocket science，也没什么神秘的 secret sauce，很多时候就是需要在该做的地方，把事情做得更科学、更好，然后真的落地。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人43 号珍藏：谢君陶，OpusClip 前增长产品负责人，目前正在视频创作产品创业中【时光机】Part 1 获客 1:21 冷启动最先要想清楚的一个问题 2:25 你的第一批用户，应该是 Partners，而不是 Affiliates 3:43 产品该怎么做冷启动？ 3:52 当一个视频产品找到了 PMF，它就会自带破圈力 4:36 为什么必须与创作者形成利益共同体？ 6:08 案例：OpusClip 成功冷启动的一大关键策略 6:57 常见误区：冷启动阶段，宣传不是铺得越多越好 7:26 去哪精准找到第一批种子用户和 KOL？Part 2 转化 8:15 早期有效且确定性高的转化抓手：定价策略 9:30 产品调整定价的核心策略是什么？ 10:15 优秀示例 1：RunwayML 10:58 优秀示例 2：Higgsfield 11:42 总结：视频和创作者生态中的一大付费点 12:03 定价调整的关键经验Part 3 留存 15:42 留存为什么是最重要的增长指标？一道简单的算术题 16:25 高留存，是实现复利式增长的基石 17:18 那要怎么提高留存率？ 17:35 Stripe 创始人的一句话，点明了两条路径 19:02 怎么构建高效的用户反馈闭环？ 20:02 案例：为什么 OpusClip 要花大成本去做好客服？Part 4 洞察 21:45 怎样才能做到真·数据驱动？ 22:09 应该优先做哪些 AB Test？ 22:56 付费弹窗是早期最简单、暴利的测试 23:09 做 AB Test 的过程，也是理解用户 Aha Moment 的过程 23:39 哪怕在产品早期，也有很多获取用户数据的方式 23:48 例 1：邮箱后缀 24:15 例 2：已有用户的社媒账号 24:36 创业公司该如何规划在数据上的投入？Part 5 Q&A 精选 27:20 怎样搭建增长团队？透露一下 OpusClip 的架构 30:52 做增长产品的过程，就是找到 PMF 的过程？ 31:59 初创团队完全可以 0 成本快速跑 AB Test 32:50 案例分享：一个付费点抓得极准的产品 34:29 最好的 AB Test 不在于验证已有想法，而在于让你学到意料之外的事 34:39 举例：我们通过 AB Test 测出过一个意想不到的机会点 35:44 绝大多数 AI 产品都有蛮大的涨价空间？ 36:56 周费、月费、年费…付费模式到底该怎么选？ 38:21 什么情况下该做付费测试？ 40:11 增长团队怎么提效？分享一些好用的工具 40:56 Pass Due Payment 是一个隐藏的留存金矿 42:32 OpusClip 过去几年最正确的决策 45:02 分享一些对 AI 视频市场的观察 48:56 AI 视频产品最大的卡点是什么？ 【节目中提到的公司/产品】RunwayML、Higgisfield：AI 视频生成产品，是定价策略的优秀案例Intercom：客服支持工具Canny：用于结构化收集用户的功能需求statsig：可帮助创业公司快速搭建 AB Test 基建的 SaaS 工具Arcade Software：用于制作产品 Demo 的软件，是付费转化的优秀案例Mintlify：可以用于搭建 Help Center，提升客服团队效率Listen Labs：用户调研产品，曾进行大幅定价调整Pixverse：君陶比较看好的 AI 视频产品【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：走过咖啡屋 - 千百惠
• 一个原教旨主义产品经理眼中的世界 | 对谈理想 SVP 范皓宇 11.10.2025 1ó 22p

  这期播客，我们邀请到了理想汽车高级副总裁、SVP——范皓宇。皓宇的经历非常丰富：从工业设计起家，到手机、游戏、自媒体，再到今天的智能汽车。二十多年来，他跨越多个行业，亲历了中国过去二十年发展的黄金年代，也始终保持着一份理想主义和浪漫气质。这期播客我们定下了一个很纯粹的目标——不聊理想的具体业务，而是纯聊产品、人生。我们从皓宇因为热爱文艺而选择来到北京聊起，在对话中，我们穿梭了二十多年的时空。我们聊到他做了 25 年产品后的一些核心洞察：比如，在看似纷杂的经历中，他不变的底层能力和主线是什么？如何理解复杂的用户需求？以及，怎样做出一个「既要、又要、也要」的产品？除此之外，我们还探讨了一些更有哲学意味的话题，包括如何面对数据与个人品味的冲突、 「有趣」与「实用」之间的矛盾该如何取舍，以及，理想主义和实用主义之间的辩证关系等等。节目中，皓宇提到，许知远曾说他是一个纯粹的理想主义者。但我反而觉得不然——他身上既有脚踏实地的实用主义，也有热爱文艺、想改变世界的理想主义。正因如此，他才需要超出常人的意志力，在两者之间保持平衡，去实现那个「让世界变得更美好」的目标。和皓宇两个多小时的对话里，我最受感染的，是他身上那种乐观与笃定。希望这期节目，也能让你感受到他那种黄金时代留下的精气神，并从中获得一点乐观与信念的力量。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人42 号珍藏：范皓宇，理想汽车高级副总裁、SVP【时光机】Part 1 浅忆黄金年代 2:10 一个文艺青年的自白：为什么总有人向往和留恋北京？ 5:32 为什么最早一批互联网创业者如此理想主义、充满精气神？ 9:10 创业的黄金年代是怎样被造就的？ 9:19 原因一：中国在过去二十年经历了三重变迁 10:32 原因二：人的流动 Part 2 二十五年的产品和用户观察 13:56 分享：自己最满意的一次产品设计 14:38 做游戏、做自媒体、做产品…看似纷杂的经历背后，共通的底层能力是什么？ 18:20 为什么做产品不能一味依赖数据反馈？ 21:07 如何平衡产品的「有趣」与「有用」？ 21:46 Maker、User、Designer 的三角关系 22:24 工业化如何分离了 Maker 和 User？ 22:39 以苹果为代表的产品又怎样分离了 Designer 和 Maker？ 22:48 AI 出现后，这三者的关系还会怎样变化？ 26:15 如何理解用户、做好大众产品？ 27:20 一二线城市与下沉市场的用户需求有什么不同？ 32:26 过去几十年间，中国用户不变与变化的需求分别是什么？ 36:06 大众的审美和品味，其实一直在提升 37:14 注入鸡血！在中国做产品，是一件幸福且充满希望的事Part 3 产品哲学 39:42 品味的本质 42:03 当数据反馈与品味发生冲突时，该怎么办？ 45:46 在不确定与逆境中，如何坚定地持续创造？ 47:47 实用主义是理想主义的前提？ 48:31 做产品怎么实现「既要又要」？ 52:35 做软硬件产品的异同 53:43 如何找到真实的用户需求？ 56:22 产品人与用户之间的三种关系：神、仆、友 59:54 最想分享的产品哲学：衡量好产品的「四个声音」 01:03:18 在 AI 时代，Maker、User、Designer 之外还会诞生一个新角色？ 1:06:22 「有趣」可以被设计吗？为什么？ 1:09:16 做产品一定不能只讲逻辑？ 01:16:16 如果「有趣」与「有用」必须二选一，该如何取舍？ 1:17:47 为什么 AI 会逼迫组织发生端到端的自我革命？【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 片头：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros 片尾：New Boy - 朴树
• 组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川 20.09.2025 44p

  我一直认为，在 AI 时代，组织形式的重要性被大大低估了，但长远来看，它很可能成为创业公司最核心的竞争壁垒。因此，我最近一直在和各种人探讨 AI 时代的组织形式。在上期和 Mercor 首位中国员工虞快的对谈中，我们也曾聊到过这个话题，但没来得及深入展开。于是，我又请来了一位在湾区创业的朋友——Palona AI 的联创任川，和虞快一起做了一场活动，继续探究硅谷最先进的组织形式。Palona AI 是少数在思考、真的在实践 AI Native 组织形式的公司，而且成立后不久，他们就把 AI 全面嵌入了研发流程中（比如他们 90% 的代码都是 AI 写的），运转效率很高。在这次的活动中，任川毫无保留地分享了他们打造 AI Native 工程团队的核心经验，对国内创业者极具参考价值，所以我们决定把他的分享剪出来，尽快分享给大家。在本期节目的上半段，任川从工作流、人才、组织三个维度，总结了一套可复制的实操经验。下半段则是现场交流，其中不乏很多好问题，比如怎么筛选真正会用 AI 的人、如何招到并留住顶尖人才等等，也很精彩。刚听完任川的分享时，我有点感慨也有点兴奋：这场分享的听众，或许正在见证新时代组织形式的诞生与变革。虽然这句话听起来有点大哈哈，但这确实是我当时最真实的感受。所以，也希望这期节目能给大家带来一些启发。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人41 号珍藏：任川，Palona AI 联合创始人，前 Google、LinkedIn 工程师【时光机】Part 1 用 AI 重构研发工作流的经验 3:51 一个例子：AI 如何远不止十倍地提效？ 5:55 ① 默认由 AI 承担所有研发工作 7:00 分享几个亲测好用的工具 8:18 ② 只要有 SOP，就没有 Claude Code 无法完成的任务 9:36 ③ 反直觉经验之减少人与人之间的交互Part 2 AI 时代最需要什么样的人才？ 10:51 ① 人是 Context Provider 11:00 一个重要的观念转变：应该是人为 AI 提效，而不是反过来 12:33 ② 做 Fast Learner，快速掌握「最少必要知识」 13:27 ③ 每个人都是为最终结果负责的 BuilderPart 3 AI Native 的组织与分工 14:37 怎么分工更高效？ 15:34 为什么工程师也应该去跑客户？ 16:16 工程团队和其他团队怎么配合？ 17:56 未来的组织结构可能什么样？怎么留住核心人才？Part 4 Q&A 精选 19:49 我们 20 人的团队，没有一个全职的 PM 20:47 未来可能没有 Engineer，大家都是 Builder 24:22 硅谷对 AI Native 的组织形式形成共识了吗？ 26:09 大厂很难转型成 AI Native 的组织形式？ 28:59 AI 有能力处理复杂的历史代码吗？ 30:51 AI 还可以重塑什么工作流？ 31:55 该如何打造 AI Native 的组织形式？ 33:07 如何筛选出真正会用 AI 的人？分享两个方法 36:27 怎么衡量 AI Code Review 的效果？ 39:54 不同阶段的公司分别需要设立什么样的岗位？ 43:57 怎样招到并激励 AI 人才？【任川在节目中提到的工具&文章】CodeRabbit：AI Code Review 工具，可以把一次代码审查的时间从 1-2 天缩短到 10 分钟Linear：AI 项目管理工具，在其中创建任务后，可自动分配给 AI 生成代码Devin：华人团队开发的 AI 编程工具incident.io：日志分析与告警工具，可覆盖近一半的运维工作刘小排公众号 @刘小排r：大家可以去其中学习下他使用 Claude Code 的方法文章《「全职员工」的消逝与「合伙人」及「小时工」的崛起》：zhuanlan.zhihu.com【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• Mercor 高速增长的秘诀与其中的聪明人｜对谈 Mercor 首位中国员工虞快 06.09.2025 50p

  活动预告🥳：9 月 13 日，我们会请到虞快和 Palona AI 联创任川办一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！这次硅谷之行，我的一大收获就是认识了 Mercor 的首位中国工程师（节目录制时也是全司唯一的中国员工）虞快。Mercor 是上半年硅谷最热的创业公司之一。它最初在大众印象中是一家 AI 招聘平台，但很快转型为直接与 Scale AI 等竞争的数据标注公司。这次转型，使得 Mercor 在短短 11 个月内就实现了年收入 1 亿美金，估值也迅速攀升至 20 亿美金。也正是这次转型，再次激起了我对 Mercor 的好奇：它究竟是一家怎样的公司？它相比于 Scale AI、Surge 等玩家的核心竞争力又是什么？在这期节目里，前半段我请虞快从内部人的视角，带我深入了解了 Mercor 的定位、业务流程、商业模式以及高速增长的原因等。后半段，我们则聊到了如何做出聪明的职业选择、硅谷创业公司的真实氛围、以及对识人用人的思考等等。节目的最后，虞快还现场出了两道 IQ 思考题，也欢迎大家和我一起挑战 ；）【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人40 号珍藏：虞快，Mercor 首位中国工程师（节目录制时也是全司唯一一位中国员工），前金融科技独角兽工程总监，Google、Two Sigma、Citadel 工程师【时光机】Part 1 Mercor 的业务 1:57 AI 招聘？数据标注？Mercor 到底是做什么的？ 03:05 为什么 AI Labs 不用 Scale AI、Surge，而选择 Mercor？ 05:37 Mercor ToB 的商业模式是怎么跑通的？ 09:01 拆解 Mercor 的产品和业务流程 09:06 ① 获客 10:00 ② AI Interview 10:52 ③ 匹配和验证 13:05 在 Mercor，你甚至能看到时薪 400 刀、推荐费 5000 刀的岗位（疯狂心动… 15:48 为什么 Mercor 的客户都很愿意花钱？ 16:49 Meta 收购 Scale AI 的意图是什么？一些个人猜测 19:50 从 AI 招聘到数据标注，接下来 Mercor 的故事还能往哪走？ 21:33 国内有可能复制出一个 Mercor 吗？ 22:40 数据标注市场还有多大的增长空间？Part2 职场智慧与识人之道 24:22 什么样的创业公司才值得加入？ 27:07 Mercor 招 PM 最看重什么？ 27:48 国外更容易出现年轻有为的创业者？为什么？ 30:21 美国人的 sales 和 marketing 能力是怎么训练出来的？ 30:47 Mercor 高速增长的秘诀：快 31:38 决策要快，但决策的对错不重要？ 32:25 执行要快，增长是驱动团队的第一要素 33:03 美国创业公司其实比国内的更卷？ 35:20 分享一些招人的标准 36:42 怎么判断一个人是否聪明？ 37:21 示例：如何一秒钟学会一个新概念？ 39:58 欢迎大家一起来挑战两道 IQ 题！ 46:23 我从 Google 学到了什么？ 47:23 到底该去什么样的公司？一个选工作的 tip 47:58 未来 AI 公司的组织形态会是什么样子？【活动预告🥳】9 月 13 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 硅谷 AI 大转弯与二级市场的牛市｜对谈莫傑麟 23.08.2025 1ó 21p

  这又是一期录制于硅谷的节目。差不多半年前，我来美国和莫傑麟聊了一期「东升西落」的市场叙事。彼时，DeepSeek 和 Manus 刚刚点燃了国内市场的信心和热度，也一度让美股跌入深坑。半年过去，市场再次风云变幻：美股落了又升、GPT-5 发布、Agent 热潮冷却、以 Meta 为代表的大厂开启抢人大战……于是我又拉上莫傑麟，复盘过去半年硅谷和市场的新变化。节目中我们聊出了一个核心结论：AI 正在进入一个全新的提速周期，但叙事的核心指标已从「Scaling Law」转向了「Token 消耗」。这意味着行业竞争正在从比「谁的模型更聪明」，转向拼「谁能把已有智能用得更好、更快、更省」。在这个趋势下，Infra 将成为下一个主战场，整合将成为关键词。除此之外，我们还聊到许多值得反复咀嚼的话题，比如：英伟达还能涨吗？散户在这轮波动中扮演了怎样的角色？当前这波 A 股到底算不算牛市？国内外一二级市场的热点有什么不同等等。最后，莫傑麟团队最近在做一个叫 WhatIf 的项目，希望把更多投研经验与 AI 实践结合起来。他们定期组织商业和投资的 Panel 讨论，如果你对中国和美国 AI 基础设施和应用公司研究有持续稳定的视角，且对宏观/二级市场策略感兴趣，可以在公众号「WhatIf Ideas」中提交注册信息，通过后加入讨论日历名单。【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人九号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者【时光机】Part 1 AI 发展的新共识 00:59 硅谷 AI 大转弯，Token 消耗成第一指标？ 4:17 模型并没有更聪明，但为啥 GPT 的日活和使用时长还在涨？ 6:21 不讲 Scaling Law，是不是意味着大家不再预期 AGI 了？ 07:31 GPT-5 就没想和其他模型拼智商 9:28 模型和应用的分工发生了什么变化？ 12:33 为什么我们不希望大模型也来做应用？ 18:56 今年有哪些亮点的应用方向？ 22:14 我们已经没有太多工具可以去评估模型的好与坏了 23:42 GPT-5 标志着 AI 竞争将进入国内创业者的舒适区？ 26:26 Infra 优化可以拆分为 4 层 27:05 简评两家推理加速公司：Together AI & Fireworks 28:53 应用层 Infra 的核心竞争力是什么？ Part 2 硅谷市场趋势复盘 33:13 英伟达还能涨多久？ 38:09 该出现的 Infra 软件已经出现得差不多了？ 39:08 Google 和 Meta 最值得研究的点分别是什么？ 40:31 2025 的 FOMO 情绪不减反增，且已经从「抢卡」延伸到了「抢人」 44:00 为什么说 AI 是美国市场上唯一的「泡沫」？ 46:57 支撑英伟达估值的逻辑发生了变化 48:52 接下来值得关注的两件事： 48:59 ① Meta 砸钱招人有用吗？ 49:20 ② AI 应用的真需求在哪？ 54:48 这波 A 股到底是不是真牛市？怎么判断？ 56:38 散户是这轮波动中非常值得研究的变量 59:59 A 股很难建立正反馈的闭环 1:03:31 美股三家值得持续关注的公司：Reddit、ServiceNow、Figma 1:08:41 哪类 AI 公司能在一级市场拿到最夸张的估值？ 1:12:20 国内一级市场的两大趋势 1:13:38 42章经接触的创业者普遍会遇到什么问题？ 1:15:51 Vibe Coding 会带来「一人公司」的繁荣吗？ 1:18:13 我们年初关于 AI 发展的预测，正在逐步被验证：为什么我们对 25 年 AI 极度乐观｜AI 年终复盘【Reference】 Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent｜对谈 Sheet0 创始人王文锋 从 E2B 到 Browserbase，Agent Infra 新热点中有哪些大机会？ | 对谈 Grasp 创始人雷磊 关于 AI Infra 的一切 | 对谈阶跃星辰联创朱亦博莫傑麟 @42章经 播客回顾： 世界怎么就「东升西落」了？聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮｜对谈莫傑麟 2025.3.22 上半年 AI 市场有多差？别刚起跑就想冲刺 | 我答莫傑麟 2024.7.14 英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟 2024.3.2 为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 2023.12.3【The gang that made this happen】 制作人：陈皮、Celia 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 关于 AI Infra 的一切 | 对谈阶跃星辰联创朱亦博 02.08.2025 58p

  活动预告🥳：8 月 16 日，我们会办一场线上活动，嘉宾是 Luma AI 模型产品 Lead 戴高乐、爱诗科技联创谢旭璋、前 OpusClip 增长产品负责人谢君陶，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！本期嘉宾朱亦博可以说是国内最懂 AI Infra 的人之一。从微软、字节 AI Infra 负责人到谷歌、再到阶跃联创，他的职业经历几乎和 AI Infra 的发展并行，如他所说，贾扬清、李沐等人可能是 AI Infra 的开路者，而他则是紧随其后的第二批从业者。在这期播客中，亦博不仅分享了 AI Infra 的底层认知，也讲了很多行业的内幕故事与实战细节。我们从最基础的 AI Infra 定义聊起，解答了其在模型表现中的作用、重要性，也揭示了“优化指标”的意义与评判标准，并讨论了行业现状和未来发展等等内容。听完这期，你可能会意识到：在大模型时代，AI Infra 不只是「降本」的后台支持，也是决定一家 AI 公司能走多远的核心战斗力。BTW：阶跃最近刚刚开源了推理效率更高的基模 Step 3（github.com），亦博自己的团队也在招人中，感兴趣的可以联系邮箱：recruiting@step.ai【人类博物馆】导游：曲凯，42章经创始人39 号珍藏：朱亦博，阶跃星辰联合创始人，前字节 AI Infra 负责人，也曾在微软、Google 任职 1:07 AI Infra 的定义 2:49 贾扬清、李沐是 AI Infra 的第一批人，我属于第二批 4:13 为什么说 Infra 迎来了一个新的 Google 级别的机会？ 6:21 移动互联网 vs 大模型时代：两代 Infra 有什么异同？ 7:38 算法人可能「只有 2 年的保质期」，Infra 更吃经验 8:40 怎么衡量 AI Infra 的好坏？几个关键指标 10:09 该不该、该怎么投入 Infra？一笔很好量化的 ROI 账 11:20 面对云厂商和模型公司的挤压，第三方公司的突破口是什么？ 14:17 对 Infra 人的一句忠告：要么深入模型、要么深入硬件 16:15 AI Infra 对模型效果到底有多大的影响？ 17:45 DeepSeek 能冲出来，一大原因是选对了优化目标 20:04 阶跃现在最重视的优化目标是什么？ 22:06 Infra、算法、数据团队之间该怎么配合？有关组织架构的心得体会 28:41 做 AI Infra 最大的阻碍是什么？ 30:16 模型范式不会那么快革新，但多模态可能是一个突破口 32:29 简评几家硅谷当红 AI Infra 公司 34:15 第三方 AI Infra 的创业机会在哪里？ 36:35 我们想提升国产卡的竞争力，哪怕只有一点点 39:28 介绍一下阶跃新发布的视觉推理模型 46:30 DeepSeek 做得好，就是因为梁文锋懂 Infra？ 47:54 一些业内真实的踩坑案例 55:13 给 Infra 从业者的一些建议 55:43 《The Bitter Lesson》的含金量还在上升【活动预告🥳】8 月 16 日，我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！【The gang that made this happen】 制作人：陈皮、Celia 剪辑：陈皮 Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros