PODCAST · 张小珺Jùn｜商业访谈录

2025 年 12 月节目

7 期 · 7 期带分节

  • 12-30128. Manus决定出售前最后的访谈：啊，这奇幻的2025年漂流啊…
    1. 00:56正道少年的荒蛮历险记
    2. 30:27哦，我们集体做了一个错误决定！
    3. 01:07:10Manus：从0到1亿美金ARR
    4. 02:32:10人工智能更像制造业
    5. 02:59:51我很害怕Manus变得复杂
  • 12-24127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning
    1. 02:00全球大模型季报陪伴大家到第8集了
    2. 03:19一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧
    3. 07:38OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入
    4. 13:10有的公司是“巨头的棋子价值”
    5. 13:32OpenAI做商业化的速度问题
    6. 15:04纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU
    7. 17:16Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟
    8. 17:48全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态
    9. 25:40这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data
    10. 27:40Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？
    11. 31:20另一个判断是：最终的最终，ChatGPT会融合传统Search，最终也会吃掉传统Search广告的份额
    12. 35:08大家不把Google当做AI loser诺基亚了，但Google危机没有真正解除
    13. 36:01Pre-training scaling确实快结束了，但Online learning刚开始
    14. 38:49OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强：Anthropic是OpenAI最早的Scaling team，Ilya是Pre-training team，Th
    15. 40:01说一个暴论：大家提的机器人、世界模型、多模态，很多可能是假问题，Online learning可能才是唯一重要的真问题
    16. 41:01Pre-training预训练是石油，化石燃料；RL专家数据是新能源，有用但总量少；Online Learning是核聚变，还没突破，突破了无敌，人类进入硅基时
    17. 43:05如果模型数据分布里面没有这类数据，这类任务就是不work，只有压缩过这类数据，才work——今天的模型还是巨大的压缩器
    18. 44:33“模型即产品，数据即模型”
    19. 44:45听过一个rumor：Sam在内部说先忘掉AGI？
    20. 45:04局部L3/L4，很难整体L4：现实一点的是，在知识工作者群体，局部L3/L4的体验是能看到的，比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, O
    21. 47:11上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic
    22. 50:572026年期待投资的主题
    23. 52:53模型即产品，数据即模型
    24. 54:48一横一纵：横向蒸馏人类专家知识，横向扩宽更多的行业领域；纵向就是下一代技术范式，Online learning，创造更高的经济价值
    25. 56:45硅谷新冒出的Neo Labs的分布图
    26. 59:43Robotics的最新进展和公司分布
    27. 01:05:55硅谷头部公司的ARR增长状况：越头部的公司越便宜，越头部的公司越没有Bubble
    28. 01:08:02国内的大模型和应用公司
    29. 01:09:39模型的下一个胜负手是什么？
    30. 01:10:16中美的AI叙事差异
    31. 01:12:15对华人创业者想说啥
    32. 01:14:20为什么说希望推动中国有个硅谷？
    33. 01:16:453-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗？
  • 12-21126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格
    1. 02:00从1984年开始学习编程讲起
    2. 17:172005年成为投资人以后：从盛大战投到挚信资本再到红杉资本
    3. 19:09豆瓣和大众点评对我投资生涯的影响：我对此充满了兴趣，是对人类前沿行为模式的探讨
    4. 22:19我对阿北（豆瓣创始人）的印象：“他和豆瓣是合一的”
    5. 23:21我对张涛（大众点评创始人）的印象：“更成熟的有敏感产品洞察力的企业家”
    6. 23:55现在回头看，Web2.0是在人类社会第一次数字化之后做了一波线上内容的产品创新，再往后，共享经济是又做了一次线上、线下结合的大规模创新
    7. 24:31一位经济史爱好者眼中的中国创投20年：05年以前、10年以后、15年以后（Pinterest的范式直接影响了后来的内容平台）
    8. 29:13站在历史的后视镜看，各个内容平台的诞生、繁荣、陨落
    9. 34:10人类天然会进化到和自己本来不需要学习、不需要长时间成本投入，就能认知这个世界的方式，AI是不是也回到这点？
    10. 35:06个人视角聊聊抖音、小红书、哔哩哔哩产品和他们的founders
    11. 39:56总结：“人类新的行为模式总体是不可预期的”
    12. 42:26我对于个人投资的审美和反思
    13. 48:23为什么当我们觉得C端流量攫取殆尽时，小宇宙或播客会涌现？
    14. 50:51移动互联网C端流量终结于短视频，18年、19年以后的很多年都缺乏大的创新，to C投资进入蛰伏期
    15. 53:27流量是人类经济史的支点：公路〉铁路〉运河〉电力〉有线电话〉电视〉互联网
    16. 57:21“你可以认为现在所有的优秀互联网to C产品都是一个巨大的城镇”
    17. 57:47人工智能让我们看到了新的to C流量入口的潜力
    18. 01:00:19不同点：AI时代所形成的网络不是带有自然垄断性质的网络，它的边际成本不趋近于0；更结果导向
    19. 01:04:34人工智能引发了深层次的数字化，我认为会带来新的硬件机会，它可能是大模型之外另一个新的流量节点
    20. 01:09:53为什么AI时代的产品没有形成双边网络效应？
    21. 01:12:20AI产品的商业化比互联网、移动互联网要做的好
    22. 01:13:00投资了Kimi、MiniMax，也投资了Manus，你觉得最终的价值会沉淀在模型公司还是应用公司？
    23. 01:18:24AI时代，红杉的系统性投资策略
    24. 01:19:01红杉对创始人的审美变化
    25. 01:19:45我觉得“赛道覆盖”是对红杉的误解
    26. 01:22:10Agent创业 vs App创业：现在是天生全球
    27. 01:23:50过去三年在AI创业端的变化和节奏
    28. 01:24:40对2026年的展望与预期
    29. 01:26:21AI Bubble：“就跟大海里有泡沫一样”
    30. 01:28:39见证了人类历史的三个流量革命
    31. 01:29:17对从0到1、从1到10、从10到100和失败的创业者观察
    32. 01:32:05CEO和MBTI
    33. 01:35:20最后的快问快答
  • 12-16125. Freda的投资札记第1集：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫
    1. 03:30Freda的自我介绍
    2. 04:412020-2025每一年的硅谷关键词
    3. 08:12今天美股投资三条主线：AI + Re-industrilization（再工业化） + Digitization of Finance（金融产业创新），三条主线
    4. 10:20美国投资人怎么看待中国市场？
    5. 10:59投资OpenAI
    6. 12:14给OpenAI的商业模式算算账（对比Netflix）
    7. 16:45OpenAI的收入四个支柱
    8. 20:49OpenAI的竞争
    9. 23:32Google的变化
    10. 26:27OpenAI的投资回报和IPO
    11. 28:25投资Anthropic
    12. 31:25Neo labs
    13. 32:31投资Robinhood
    14. 40:29硅谷资本喜欢乖小孩还是坏小孩？
    15. 44:26发现新物种（market prediction）
    16. 46:07自动驾驶和机器人
    17. 55:25“一级靠共识，二级靠非共识”
    18. 57:13美国不同基金看人的taste：刺猬型、反叛者、哪吒型创始人
    19. 58:22美国基金整体变化：更集中仓位下重注
    20. 01:03:43复盘硅谷2025年最重点方向
    21. 01:09:51这些AI公司的巨额收入从谁的口袋里来？
    22. 01:14:11巨额AI投资的投入产出比
    23. 01:15:04我们在AI bubble中吗？
    24. 01:16:31展望2026年
  • 12-13124. 雨森的创投观察第1集：2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注
    1. 02:00复盘2025年
    2. 02:00从模型侧看进展：
    3. 28:13从应用侧看进展：
    4. 52:312025年真格出手了多少项目？20个左右
    5. 01:03:15预测2026年：The Year of R
    6. 01:03:15Return：
    7. 01:16:13Research：
    8. 01:21:00Remember（Memory）：
    9. 01:24:06多模态：
    10. 01:30:29AI Bubble
    11. 01:47:38创业端变化和建议
    12. 02:18:31也谈谈人生
    13. 02:29:50最后的快问快答
    14. 02:36:10在这集节目的结束，我又放了一段和雨森在录节目之前的一场闲谈，比较随意。我们点评了一下那些时常会被议论起的AI公司。如果你觉得有意思，也可以继续听下去
    15. 02:36:30OpenAI
    16. 02:46:38Google（我并不觉得Genimi能阻止ChatGPT的增长，不觉得Google已经脱离危险）
    17. 03:06:36Anthropic
    18. 03:11:05Manus
    19. 03:19:47Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence Inc.
  • 12-12123. 对ONE2X创始人王冠3小时访谈：生成系统、没有中间商赚差价、内容平台的权力分配
    1. 02:00自我介绍、产品经理的经历和创业的开端
    2. 28:39第一次听说“压缩即智能”，大为震撼
    3. 32:25从月之暗面第一个离职创业的人
    4. 37:11数据是智能的第一性原理，数据决定的智能的边界
    5. 42:23数据三个阶段：公域数据>领域数据>产品内生数据
    6. 01:05:36为什么选择视频生成方向？
    7. 01:26:15AI如何重塑现有互联网格局？
    8. 01:30:50广义AGI vs 狭义AGI
    9. 01:41:59应用公司与模型公司的边界会变得模糊
    10. 02:01:44AI时代的公司最终都是生成系统公司
    11. 02:25:49权力重心向消费者端渗透，平台和创作者会如何演变？
    12. 02:38:11生成系统和推荐系统的本质区别是？“没有中间商赚差价”
    13. 02:50:34应该怎么做AI产品？北极星指标是智慧程度
    14. 03:05:45一个远程办公的组织
    15. 03:20:18未来的平台会从分销平台到产销平台
  • 12-09122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡
    1. 01:40越来越现实的OpenAI：你看Sam Altman就知道了，今年几乎不太提AGI了，对吧？
    2. 05:46AI的超级入口之争：必然的就是超级入口之争，而且是日活之争、时长之争
    3. 08:34三年内看不到泡沫：他们讲的这些论点，我觉得都是无稽之谈
    4. 13:24你持有英伟达、OpenAI吗？
    5. 16:16大家低估了DeepSeek：如果没有DeepSeek，可能人类的AI是被几个私有公司控制的
    6. 19:06和共识错开15度，那性价比一下子拉出来了，是吧？
    7. 24:41离开大厂三条马路，离开大厂三条马路，对吧？
    8. 30:21大家知道，我投不投都是十分钟
    9. 38:30今天的VC共识太集中了：每个项目上都是Club Deal（俱乐部交易），每个股份比例都很小，那怎么赚钱？——GP赚不了大钱，LP也很不开心
    10. 40:50手机游戏打个《王者荣耀》，单独抽半小时、二十分钟就够了