PODCAST · 张小珺Jùn｜商业访谈录

2026 年 5 月节目

5 期 · 5 期带分节

  • 05-28143. 对何小鹏的第二次访谈：更大赌注、人形机器人Iron诞生、那场意外、技术剧变下CEO、GX和缝合怪
    1. 00:02:00CEO使用AI小调研
    2. 00:11:24不能做缝合怪
    3. 00:18:232025年下的赌注
    4. 00:41:15IRON机器人的诞生故事
    5. 00:49:51去年那场意外
    6. 00:57:43我们有两成胜率
    7. 01:09:20新车GX
    8. 01:17:17没有一家游出血海
  • 05-27142. 雨森的创投观察第2集：Harness、下一个字节、2026大机会和Stanley Druckenmiller
    1. 00:02:00雨森回应第一集“被打脸”往事：“Strong Opinions, Weakly Held”
    2. 00:06:50我的二级市场投资偶像是Stanley Freeman Druckenmiller
    3. 00:09:07在《雨森的创投观察》第1集，我说对了什么？说错了什么？
    4. 00:13:06理解Anthropic的选择、组织和价值观（Dario的memo和对齐）
    5. 00:18:57Harness由模型公司第一方地来做，更有优势吗？
    6. 00:20:07Anthropic vs OpenAI，Claude Code vs Codex
    7. 00:23:17“Year of Return”，到今天return的问题并没有真正被解答
    8. 00:34:05重新总结2026年的大叙事、大变化
    9. 00:37:14在模型外面包了越来越多的层次，“壳”早已不是简单的壳：model - harness - context - runtime
    10. 00:41:30通过Harness带来的数据也能够反哺模型的训练，形成数据飞轮。Chatbot没有数据飞轮，是因为普通人的聊天很难给模型带来新的知识。但Agentic模型要的就
    11. 00:44:45之前节目中罗福莉和姚顺宇的观点差异（关于Harness重要性），其实不矛盾
    12. 00:46:26一个好的Harness是很有生命力的。按照出现顺序，像Manus、Claude Code、OpenClaw、Codex、Hermes是用户喜欢的Coding A
    13. 00:52:25我认为Harness本身更像是OS：之前广密有一个比方说，模型公司是新生代的OS，但我感觉，模型更像是驱动OS的处理器，我们看到有越来越多的应用是跟用户的Har
    14. 00:55:24一个反直觉的现象是，勇敢地去做创新，勇敢地去做通用的，是有大机会的
    15. 00:57:33我的第一个暴论：“AGI是在缩水的”
    16. 00:59:20模型能力提升会不会向下吞并Harness的空间？有可能出现Agent的网络效应
    17. 01:04:032026年各个基金投的创业公司变多了，估值也变高了
    18. 01:04:07创业者要做大厂看不上的事情，比如曾经的“套壳”、“开源”
    19. 01:10:50好的创始人和好的方向有时候是共振的
    20. 01:21:26“你原来的护城河可能会变成你的软肋”
    21. 01:26:24对于AI产品，大DAU应该成为目标吗？ 大DAU vs 高质量任务，优化哪个指标？
    22. 01:28:51“AI有点像外星人，来到了人类的世界”，这里面的机会
    23. 01:34:35AI时代的组织与组织变革
    24. 01:38:51“下一个字节跳动级的公司可能长得不像字节”
    25. 01:41:42我的第二个暴论：“字节系创始人，要把在字节学的东西，自己颠覆自己”
    26. 01:42:37我眼中的AI创业框架和大机会
    27. 01:48:01美国vs中国创业端对比
    28. 02:01:30思考需要刻意练习，创新需要刻意练习
  • 05-18141. Freda的投资札记第2集：Tokenmaxxing、把电机塞进蒸汽机、接力赛变篮球赛、孤独、人的连接
    1. 02:13Token的世界
    2. 11:44模型公司的赛点与竞争
    3. 27:41投资人是在抛弃软件公司吗？
    4. 36:32组织架构变革
    5. 44:21AI对投资行业的影响
    6. 50:08应用创业公司还剩什么？
    7. 01:00:42大票和资本市场
    8. 01:08:33AI会带来裁员和通缩吗？
    9. 01:14:17焦虑、孤独与人的连接
  • 05-11140. 对姚顺宇的4小时访谈：请允许我小疯一下！在Anthropic和Gemini训模型、技术预测、英雄主义已过去
    1. 00:02:41两个Shunyu Yao
    2. 00:06:50竞争与逃逸
    3. 00:26:37“Pre-train没有到头”
    4. 00:36:23Coding的爆发
    5. 00:51:25字节和豆包
    6. 00:54:45"硬蒸"和"聪明的蒸"
    7. 01:05:22机器人
    8. 01:10:00在Underdog之地赌一把
    9. 01:20:59非厄米系统与量子物理
    10. 01:37:42高能物理
    11. 01:44:24物理与AI
    12. 01:53:47在Anthropic训练Claude 3.7、4.5
    13. 02:36:18"AI本质是简单的"
    14. 02:42:25在Google DeepMind训练Gemini 3
    15. 03:02:43"Pre-train也是一种RL"
    16. 03:08:04技术预测
    17. 03:14:06组织搭建
    18. 03:24:48集体主义胜利
  • 05-01139. 【Agent的综述】和苏煜聊Agent技术史、OpenClaw Moment、边界的消弭和社会的辐射
    1. 00:02:00苏煜是谁
    2. 00:03:30Agent的技术演进史：从Logical Agent（1960-90s） → Neural Agent（2000年以后，神经代理） → Semantic Pa
    3. 00:27:21人类的进化史来说，语言非常晚发生，但对人类文明有了指数型发展
    4. 00:29:28过去三年发展速度比过去几十年都要快，复盘Language Agent上的关键工作
    5. 00:40:56At the end of the day，大家想要的就是universal digital agent；边界的消弭和coding有关
    6. 00:45:18我是最早从Semantic Parsing转型做Language Agent的学者之一
    7. 00:48:56OpenClaw Moment和ChatGPT Moment有非常多相似的地方
    8. 00:55:10中美科技辐射的pattern不同，中国更全民化，在应用层的动作更快
    9. 01:02:05创业新公司NeoCognition，最近融完了一轮$40M的seed round
    10. 01:20:30聊聊Continual Learning、世界模型、交互（GUI vs. CLI）
    11. 01:44:34Agent现在最大的瓶颈是什么？对2026年Agent进展的预期？
    12. 01:47:09各个大厂都在Agent上bet什么，有什么有意思的bets？
    13. 01:52:47我们这一代人经历了Agent的完整周期，我喜欢搭建conceptional framework
    14. 02:10:13最后的快问快答