PODCAST · 苔藓之火

2025 年 12 月节目

5 期 · 5 期带分节

  • 12-3019. Manus收购的启发：谁是下一个？- 对话Frank
    1. 00:33Meta收购Manus，金额达数十亿美元，是中国背景团队被海外科技公司收购的最大案例。
    2. 01:23回溯五天前与Frank的赌局：Frank预测Manus会被微软收购，Genspark可能被OpenAI收购。Raymond不同意，认为地缘政治因素影响更大。
    3. 02:34若2026年前两家公司中至少一家被美国巨头收购，则Raymond请客。结果五天内Manus被Meta收购，赌局提前结束。
    4. 03:40Frank判断Manus被收购的三个标准
    5. 06:00分析Manus团队：从浏览器插件Monica转型至Manus，展现极强产品洞察、迭代速度和运营能力。
    6. 07:36为何微软需要Manus?
    7. 09:19Manus公司已迁至新加坡，法律架构清晰，规避中美审批风险，加速交易完成
    8. 10:20为何Meta截胡?
    9. 11:23Genspark可能被OpenAI收购
    10. 19:07Manus用户付费可能无法覆盖API调用成本，商业模式可持续性存疑。
    11. 25:27为何中国巨头不收购？
    12. 34:14Manus的成功难以复制？
    13. 41:48中国创业者赴硅谷趋势：模型、市场、融资条件更优，但未来受中美关系影响。
    14. 45:40哪些中国AI公司还有收购价值？
    15. 49:05Kimi只能继续“攀爬无限高峰”。
    16. 53:21六小龙大逃杀，六进一？
    17. 57:20六小龙最终可能全军覆没，字节、阿里等巨头已碾压入场。
    18. 59:27刘元：“Now this is not the end, it's not even the beginning of the end, but it's pe
  • 12-2818. 如何在上市前半价买到SpaceX？ - Jarsy | 秦汉
    1. 00:56嘉宾介绍：秦汉，硅谷15年经验，Jarsy平台创始人。
    2. 03:13什么是一级半市场？填补Pre-IPO与上市之间的投资空白。
    3. 05:28SpaceX的转折——从火箭发射到星链成为核心盈利业务。
    4. 08:20SpaceX估值从2024年1800亿到如今近万亿，市场逻辑是什么？
    5. 11:34为什么SpaceX是Jarsy平台的重要资产？
    6. 13:45星链的颠覆性应用：海上救援、亚马逊村庄、全球移动网络。
    7. 16:36在远洋航行和原始部落中，星链如何改变生活？
    8. 21:26星链的商业模式——边际成本递减的太空收租生意。
    9. 24:39年收入约200亿，估值近万亿，SpaceX是否太贵？
    10. 26:25一级半市场平台是否需要价格发现与历史图表功能？
    11. 29:18货从何来？平台上的股票来源、法律风险与真实性保障。
    12. 35:02Cap Table 解析：直接持股、SPV结构与投资者权益差异。
    13. 39:25Jarsy平台如何处理不同资产的不同时间或者是不同轮次？
    14. 42:41未来战略：服务散户的初心与拓展B端业务的可能性。
    15. 44:51成功案例复盘：Circle从Pre-IPO到上市的全流程退出。
    16. 48:12平台选品地图：AI、航天、 Crypto、国防等赛道的布局逻辑。
    17. 51:17为什么没有OpenAI和字节跳动？法律实体与投资权益的关键门槛。
  • 12-2217.百亿烧出大模型第一股：智谱 v.s. Minimax - 对话庄明浩
    1. 02:13招股书初印象：两家公司同时冲刺大模型第一股，千页招股书如何阅读？
    2. 02:39中美成本对比：中国公司用几亿美金做到美国公司1%的成本规模。
    3. 06:26假设Sam Altman、张一鸣、杨植麟、梁文峰阅读招股书后的感受。
    4. 13:01招股书撰写逻辑：如何定义第一名，如何切分赛道。
    5. 14:20投资人应看什么指标？收入与token调用量哪个更真实？
    6. 18:02行业报告的可信度：智谱预测2030年中国AI企业市场仅1000亿，80%本地部署。
    7. 23:13Minimax的全球视野：2030年全球AI市场预计3000亿美金，75%来自APP应用。
    8. 27:27公司定位差异：智谱清言是“中国领先AI公司”，mini max是“全球化AI大模型公司”。
    9. 28:24业务模式对比：智谱清言重to G/to B，mini max重海外与C端产品。
    10. 29:39创业公司的“点灯顺序”：在有限资源下如何选择落地场景？
    11. 32:40谁会留下来？Coding、多模态、Agent？
    12. 38:37训练成本之谜：自媒体宣传“几百万美金训练”，财报却是“十亿级”。
    13. 39:46研发成本结构：训练、推理、多项目并行推高算力开支。
    14. 43:18DeepSeek的成本困境：是否也在每年数亿的烧钱节奏中？
    15. 45:44OpenAI 2025年研发成本预计134亿美金，中国公司成本约为1%。
    16. 49:30人才成本：中国AI研发人均年薪约15万美金，远低于美国。
    17. 52:03港股上市的现实考量：流动性、基石投资人、市场情绪、地缘政治、竞品对标——多重因素影响发行。
    18. 01:05:10估值难题：无法用PS/PE，只能对比商汤、云知声，或按“终局席位”定价。
    19. 01:10:52投资逻辑转变：从财务模型转向“生存赛”与“大国重器”估值。
    20. 01:12:10欧洲Mistral估值100亿美金：地缘政治下的“国产替代”溢价。
    21. 01:20:00早做上市准备，一口气冲过去，不能停。
  • 12-1416. ⽤Claude Code⼿搓量化基⾦靠谱吗？- Park
    1. 01:18Park自我介绍：从一级市场、VC到全职交易员，涉猎股票、加密货币、大宗商品等多类资产。
    2. 02:17如何看待近期大模型交易比赛？
    3. 04:12不同AI的倾向性
    4. 07:49AI的交易次数、交易风格这种听起来有点个人化的东西是怎么训练出来的？
    5. 11:05Claude Code的发布让非技术背景的交易者能通过多轮问答，从问不出问题到搭建完整项目原型。
    6. 19:00一个90分人类指导无数个低成本60分AI，其效能远超过一个由10个80分人类组成的团队
    7. 22:2360分的AI加起来可能还是60分
    8. 23:13做产品经理，不做CEO
    9. 27:52如何迭代的？
    10. 33:01当前AI不擅长整合多模态信息感知市场节奏。人类交易员的优势是理解市场环境和资金流向
    11. 37:42人机协作的最佳模式：人类负责判断资产类别、大趋势和交易节奏；AI负责精准执行买卖点、严格风控、24小时监控和交易复盘。
    12. 47:28大多数尝试用AI找策略的人遇到的困难是什么？
    13. 51:45未来世界只有是哪个行业：自媒体、AI和金融交易
    14. 53:41对普通人而言，仓位管理比预测市场更重要
  • 12-0115. 「25Q4」AI泡沫破裂前的狂欢？2025年度总结与展望 - 串台|人民公园说AI
    1. 00:002025年印象最深的AI产品？
    2. 08:27大厂如何挤压小公司生存空间？
    3. 10:41智谱GLM如何靠价格战突围？
    4. 12:39MiniMax为何能在海外赚大钱？
    5. 13:46Kimi如何从长文本卷到了编程？
    6. 14:54中国开源模型下载量超越美国？
    7. 16:16DeepSeek为何价格打到底还能赚钱？
    8. 19:52AI编程工具为何不需要做销售？
    9. 29:00硅谷为何流行斩首式人才收购？
    10. 32:20创业公司是在为大厂做试错吗？
    11. 41:16谷歌TPU是否引发了英伟达恐慌？
    12. 42:22硅谷巨头如何玩转三角债融资？
    13. 45:54预训练时代真的已经结束了吗？
    14. 47:53现在的AI是只会刷题的书呆子？
    15. 53:35现在的AI像极了千禧年互联网？
    16. 57:51现在的万亿基建未来会是废铁吗？
    17. 01:09:02科技七巨头如何消化AI投入？
    18. 01:16:40字节跳动能否在AI C端逆袭？
    19. 01:20:16OpenAI未来会成为时代的炮灰吗？