42章经

去年我们做了一期年终总结，叫《24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年》，今天我仍然坚定的站在这个结论背后，24 年看似悲观实则蕴藏了很多机会，而 25 年就是爆发的一年。而还没有进场的人，可能 25 年就是最好的机会。

在这期播客中，我帮大家快速理解：

1）23 年 24 年市场发生了什么，核心重点是什么，原因是什么。

2）为什么市场普遍悲观，而我们却极其乐观。

3）当下市场中最流行的 Prosumer 概念是什么，为什么会有这个概念。

4）市场都说 Agent 是重点，我从传统软件到 SaaS 再从 SaaS 到 Agent 解释了这里的机会和做法到底是什么。

5）为什么多模态 2C 产品，反而是我们最看好的机会？这个可能就是 AI Native 的答案。

这期播客一共 30 分钟，23 到 25 年 AI 市场的精华都在其中。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【时光机】

Part1 复盘过去两年的 AI 发展

• 00:50 市场从盲目乐观走向过度悲观（不过最近有新风向
• 02:26 24 年 1-9 月，一级市场是过去十年 (大概率也是未来十年) 之最差
• 04:19 模型侧符合我们 23 年初的 4 个判断
• 05:17 应用侧不及预期，但也有人赚到钱
• 06:35 为什么我们开始乐观？
  • 06:48 ① 9 月后，融资市场明显复苏
  • 07:05 ② 多模态的能力在持续加强
  • 09:04 ③ 大多数人忽略的一点是，AI 创始人的画像发生了明显变化
  • 10:07 无论外部因素如何，最终起决定性作用的是资产价值本身

Part2 展望 2025

• 10:41 市场大环境会进一步变好，但会越来越两极分化
• 11:59 当下最好的选择不是创业，而是先加入一家 AI 公司积累经验
• 12:30 市场关键词演变：23 年「大模型」，24 年「具身智能」，25 年「应用落地
  • 13:06 目前最具共识的是 Prosumer 赛道，可能会率先跑出千万美金 ARR
  • 15:03 此外我们最看好 Agent 和多模态

Part3 详谈 Agent 和多模态

• 15:30 Agent 会是 SaaS 的十倍？
• 16:02 Agent 更可能是新公司的机会，而不是现有 SaaS 公司的机会
• 22:57 Perplexity 未来其实是一家 Agent 公司
• 26:25 AI Native 的答案是什么？
• 30:28 早入场的人、乐观的人，往往都获得了回报

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

这期是我自己一直感兴趣的话题。

我一直觉得像德扑、狼人杀这样的游戏设置非常有意思，里面的各种理性策略、感性判断和说服人的能力，都能体现在现实世界的角角落落。相信绝大多数人都大抵接触过这些游戏，哪怕不是相关领域的专家，所以我们这次就请来了一位德扑世界冠军来一起讨论他视角下的德扑，以及其中很多“技巧”对这个世界的映射。

在整个聊天过程中，嘉宾说了无数次的“绝对理性”，也谈论了在游戏中是如何对“人”进行判断（比如行为基准线的概念），另外在结尾部分，他还说了一句点破社会经济运转规律的话，即“通胀是人生的大小盲”。

这期很多内容比较偏向于德扑本身，希望大家听完能够从中收获些对现实世界中博弈、决策和投资等的参照，也祝所有人都能跑赢通胀。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

29 号珍藏：Ricky Mao，毕业于复旦、 MIT，前投资人、企业 CFO，现是全球 Global Poker Index 排名 200 左右、中国前 10 的扑克选手。曾获 WSOP（世界扑克系列赛，代表着竞技扑克的最高水平）金手链、两次 APT（亚洲扑克巡回赛）冠军。

【时光机】

Part 1 一个顶级牌手的核心素养

• 4:15 要素一：绝对理性
  • 5:53 but how?
  • 8:34 那还能 all in 吗？
• 10:26 要素二：识人
  • 11:34 核心是知道基准线在哪里，然后分析每个人动作上的偏移
  • 12:07 线下接触一个人，可以先通过外在形象给 ta 建模（日常生活不鼓励这么做哈
    - 示例：金表大哥 v.s. 沙滩白男的行事风格模型
    - 所以要怎么又快又准地给人建模？
  • 14:55 见不到面时，能通过什么信息来判断对方是什么样的人？
  • 15:28 国人更喜欢刺激、赌性更强
  • 19:47 大家最常犯的错误是什么？
  • 21:16 行业 top，最后真正拼的是什么？
• 22:29 要素三：掌握概率

Part 2 心态篇

• 23:41 为什么说「一场比赛毁一个冠军」？
• 26:51 是人都会经历大的下风期
• 27:53 拿到金手链的精彩故事
• 28:20 我曾经想过：如果拿到金手链，我愿意第二天去死
• 29:04 肾上腺素飙升…反败为胜前的尖峰十小时

Part 3 策略篇

• 31:03 大部分人对 Bluff 的认知都不对
• 35:26 更激进的打法，能引向更好的结果吗？
• 36:00 怎么打满价值？
• 40:02 位置这件事，到底有多重要？

Part 4 人生思考

• 41:01 绝对理性和保持感性并不矛盾
• 42:28 「再坚持一下」可能是一种有毒的心态
• 43:36 通胀是人生的大小盲，环境不好的时候你完全可以空仓
• 48:03 顶尖高手的风格都是万法归宗

【Notes】

• Tom Dwan：一位著名的德州扑克选手，以其非常激进和高风险的打法著称。节目中还提到了几位顶尖高手，包括  Eric Seidel、Phil Ivey、Daniel Negreanu、Dan Cates (Jungleman)、Adrian Mateos、Steven Chidwick。
• GTO（博弈论最优）：GTO 策略是一种防守性策略，目的是让你不容易被对手剥削。在 GTO 策略下，玩家通过混合不同的行动（例如：下注、加注、弃牌等）来保持平衡，使得对手即使知道你的策略，也无法从中找到漏洞。
• 大小盲：德扑中使用的强制性下注结构中的两种盲注。小盲注（Small Blind）是由庄家左手边的玩家支付的强制性下注金额，通常为最小的注额。大盲注（Big Blind）：是由小盲注左边的玩家支付的强制性下注金额，通常是小盲注的两倍。这些盲注的设置目的在于推动游戏进行，确保每一局牌都有一定的筹码池。游戏中的其他玩家可以选择跟注、加注或者弃牌，而支付盲注的玩家则已经支付了入池的初始金额。

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：12 月 7 日，我们会请到 Ted 做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

在我 9 月份的硅谷行程里，我见过的印象最深、让我最有收获的人之一就是 Ted。

那个时候他正要离开 Character.ai，作为第四十多号加入的员工，他对于 C.AI 的产品、模型、训练等等的熟悉程度都非常高，这次很开心能把他请来，跟大家一起分享下美国最著名的 AI 公司内部是如何运作的，Post Training 的最佳实践是怎么做的，以及硅谷一众 AI 从业者的现状和认知等。

这期播客的内容基本代表了美国最一线的 AI 从业者的实践和认知，非常有代表性，希望对大家有帮助！

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

28 号珍藏：Ted，前 C.AI 模型应用算法专家

Part 1 从内部视角看 C.AI

• 01:06 为什么商业化一直没做起来？
• 04:40 如果 C.AI 当时往 AGI 赌把大的，或者把产品交给字节系，能改写自己的结局吗？
• 06:51 我们很认可 Talkie，但不想学 Talkie
• 09:36 被收购后，你还相信 C.AI 类产品的未来吗？
• 11:35 有人说「C.AI 不是真正的 AI 陪伴」，那它到底是啥？
• 12:19 C.AI 为什么做得比别人好？

Part 2 我在 C.AI 做 Post Training 的这一年

• 14:56 工作状态是 996（主动的哈，passion！
• 17:15 Post Training 的核心是设计高效的迭代路径
  • 18:42 四种迭代路径，都有很多低垂的果实可以摘
  • 21:40 怎么评估和改善「模型变蠢」的问题？
  • 22:54 迭代中一个有趣的 EQ 涌现
• 24:19 Post Training 到底是怎么个流程？
  • 25:37 介绍 Post Training 三大件：SFT（监督微调) 、RLHF（人类反馈强化学习）、DPO （直接偏好对齐）
  • 32:07 以上天花板极高，RAG 和 Prompt Engineering 我们几乎没做
• 32:53 帮你拉开和同行差距的 2 道数据思考题：
  • 33:18 你微调用的数据，质量真的不能更高了吗？
  • 36:00 收集来的用户偏好数据，只能是点赞点踩吗？
• 39:32 大家现在关注的几个技术难题，C.AI 是怎么做的？
  • 39:49 怎么做好评估？
  • 41:10 怎么做好意图识别？
  • 43:22 C.AI 的语音延迟基本是业界做得最好的，是怎么做到的？

Part 3 硅谷观察

• 46:17 一个不被公开的秘密：ChatGPT 内部也是多模型混用？
• 47:28 硅谷整体还是很乐观，推理侧仍然大有可为
• 50:45 硅谷现状：
  • 51:01 做产品的想靠多模态赚钱
  • 51:06 搞算法的想复制 o1
  • 51:16 两边都在期待自动交互 Agent 解锁的想象空间
• 53:48 复盘最近的硅谷求职记
  • 53:54 Post-train 人才极其抢手
  • 54:27 印象最深的是，面 Cursor 的时候，我甚至被允许用 Cursor 现场解题
  • 56:03 最喜欢被问到「你觉得我们的 idea 有多不靠谱？」
  • 56:45 如果我是面试官，我会考察面试者的这项直觉能力
• 57:28 我很喜欢现在硅谷的氛围！当下可能是华人扬眉吐气的最好时机

【活动预告🥳】

12 月 7 日，我们会请到 Ted 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、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

几周前，EVE 的产品宣传片一上线就在 B 站获得了超百万播放，且刷屏了朋友圈。

几天前正好和一个投资人聊天，大家在讨论未来的 AI 巨头和入口型的公司/产品到底有什么可能性，我当时就说 AI 陪伴类产品肯定是有大机会的，过去两年里，真正验证了 PMF 的赛道就是 Character.ai 类的产品形态，不管从用户量级还是时长等数据来看，这类产品都一骑绝尘。

当然，如 EVE 的创始人所说，在他眼中，C.AI 根本就还不算真的陪伴，这可能也是类似产品没有获得更大突破和成功的原因。作为最早的恋爱游戏类公司创始人，他有自己一套清晰的关于陪伴的定义，这不仅让他做出了最成功的乙男向游戏《奇点时代》，也让他能做出现在的这款万众期待的 EVE。

在这期播客中，我们具体聊了他是如何定义陪伴的、他是如何用各种复杂工程手段解决长期记忆等模型问题的、以及他是如何把游戏和 AI 产品结合起来的等等话题，作为最早期的内测用户之一，我非常相信 EVE 能在明年成为一款现象级的产品。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

27 号珍藏：Tristan，EVE 创始人，《奇点时代》创始人

【时光机】

Part 1 背景介绍

• 00:54 为什么我说 C.AI 类产品根本不是陪伴
• 2:38 陪伴的第一性原理

Part 2 工程设计

• 4:22 所有人都解决不了的长期记忆问题，你们是怎么实现的？
• 4:55 被动记忆与主动记忆的区别
• 6:24 情侣实验与 128 个记忆槽位
• 8:03 给 AI 女友设计脑回路：我们用十几个模型搭建了一套工程管线
• 10:08 举个例子，一个最复杂的话题处理流程是什么样子的？
• 12:44 交代一下成本与商业模式

Part 3 游戏设计

• 14:07 一个迷思：为什么只有你们把 AI 产品做到了这个程度？
• 15:42 从游戏转做 AI 陪伴的明显优势
• 17:07 那些产品中的游戏化设计 (及用意)
• 23:51《奇点时代》一年 2 亿流水，其实远低于我们对男性恋爱游戏的市场预期
• 25:00 我相信世界 50% 人都会需要一个 AI 伴侣
• 27:14 聊聊角色设计

Part 4 AI 设计

• 29:27 怎么做到 10 个月的时间就快速搞懂、搭建起这样一套 AI 架构？
• 31:13 如何训练出市面上最好的情感聊天效果？
• 32:39 我们找了一个天资卓绝的真人陪聊，试图复刻她的大脑
• 37:51 AI 陪伴的四个核心要素
  38:10 超级对齐
  38:26 真实时空感知
  39:17 独立人格
  43:20 荷尔蒙钩子
• 43:45 模型的情商和智商到底是怎样一个关系？

【Reference】

• EVE 预告 PV (内含产品内测申请链接) 
• EVE 模型系统工作机制：

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：11 月 7 日晚，我们会请到张海龙做一场免费的线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

前一阵 Cursor 刷屏，也带火了有关 AI Coding 的讨论。

AI Coding 到底发展如何了，Cursor 为什么火了，他们和 Github Copilot 的区别是什么，Coding Copilot 又和 Agent 的区别是什么？其他那些 AI Coding 公司都在做什么，为什么国内的 AI Coding 似乎不温不火？带着类似的种种问题，作为一个非技术背景的人，我找来了张海龙一起来聊聊 AI Coding 这件事。

海龙无疑是国内在 Coding 领域最有发言权的人之一，他写了 20 多年程序，一直致力于做给程序员的工具，他曾经是开源中国的联合创办人和 Coding.net 的创始人，最近的一年多时间里他也又重新创业在做 AI Coding 方向。在摸索了一段时间以后，他也经历过产品转型、也踩过坑，这些都让他对 AI Coding 有了更深的理解，也对当下这个市场各个公司和类别有了更好的判断。

所以，你可以把这期播客当做一个对 AI Coding 领域的入门和了解的素材，哪怕不懂编程，听完这期你也会有更深的了解和认知。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

26 号珍藏：张海龙，Gru.ai 创始人，前 Coding.net 创始人兼 CEO、开源中国联合创办人

【时光机】

Part 1 为什么国内的 (AI) coding 没做起来

• 1:56 Developers 是最不愿意花钱的一群人？
• 3:37 我最新的感知是，海外比国内更卷
• 4:33 国内 AI coding 发展现状
• 5:31 国内是在有 PMF 之后卷，海外是在有 PMF 之前卷

Part 2 Coding Copilot vs Agent

• 6:20 Copilot 与 Agent 的区别：Copilot 是给你一把电钻，Agent 是给你一个小弟
• 7:43 Copilot 已经明确跑通了 PMF
  • 7:52 简评赛道老大哥 Github Copilot
  • 9:03 详评新晋顶流 Cursor：成功靠的是大胆创新，大胆到一开始很多人觉得不靠谱
• 16:53 Agent 还没有找到 PMF
  • 17:27 Devin 等等都是有声量，无留存
  • 18:53 但为什么这个赛道还如此拥挤？

Part 3 关于 Coding Agent 的实践思考

• 21:30 我们找到的一个好落地的场景：Unit Test
• 24:37 Agent 会最终淘汰 Copilot 吗？
• 25:30 我不相信「编程大众化」的未来
• 27:44 模型会最终吃掉 Coding Agent 吗？
• 30:50 我坚定地认为，AI 替代不了人类程序员
• 32:44 一些硅谷观察
  • 32:52 有千奇百怪的 AI+ 项目，且能拿钱
  • 33:52 我在国内啥 SaaS 都不买，来了这啥 SaaS 都买
• 35:27 最后的建议：多读论文多动手，获得那些微妙的体感至关重要

【活动预告🥳】

11 月 7 日晚，我们会请到张海龙做一场线上活动，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！

【Reference】

• Cursor 成功的背后：两个 PMF

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

我们做过非常多创业者的访谈，这次不一样。

封诚作为一个连续创业者，在 AI 最鼎盛的时期，反而选择加入了大厂高途，并在内部负责 AI 产品的探索。之前也有人提过说想听到更落地的实际的 AI 在传统行业的应用，这期播客中我们就聊了他们是如何在业务中具体应用 AI 的，比如在获客、转化和交付等全链条场景中的探索和试错。

作为结果，目前他们已经能用 AI 把转化效率提升至少一倍，并且模式也已经完全跑通，相信这件事不只是在教育行业可以得到应用，在其他很多行业也是类似的。此外，我们自然也聊到了很多教育领域的情况，以及他在大厂做 AI 的感受。

最后提一个问题，你觉得 AI 到底能不能取代老师呢？而当 AI 可以帮老师解决几乎所有的问题时，老师实际存在的意义又是什么呢？我很喜欢这期播客中我们一起给出的答案。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

25 号珍藏：封诚，高途 AI 提效 & 创新产品负责人

【时光机】

Part 1 AI 赋能传统业务的核心是提效

• 01:56 体现在三个环节：
  • 02:47 交付端：提效不明显，但存在彻底掀桌子的可能
  • 03:45 获客端：有很多短期的机会，但不可持续...
  • 06:38 转化端：价值最大，可稳定提效至少一倍
• 09:43 AI 把我们的成单率提高了 3-4 倍
• 12:42 招人之「让懂 AI 的人学业务」会好过「让懂业务的人学 AI」
• 14:23 转化场景里 AI 具体能做什么？
• 16:25 提效的本质是给金牌销售配了一堆助理

Part 2 AI native 的探索和思考

• 17:11 用好 AI 的最大难题：大家 ego 太大，耻于摘那些低垂的果实
• 18:37 怎么培养创业者视角？稻盛和夫培养管理者的方式对我很有启发
• 22:10 AI 和教育的本质非常 match
• 22:46 AI 提效这个事儿能不能外包来搞？
• 26:31 AI+教育都有哪些全新的产品机会？
• 29:35 当 AI 可以帮老师解决所有问题时，老师存在的意义是什么?
• 32:45 创业者都可以问自己这三个问题

【活动预告】

10 月 24 日，我们会在北京办一场线下活动。除了主讲嘉宾封诚，我们还请到了其他嘉宾，在陆续确认中。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！（尤其欢迎正在探索把 AI 和传统业务结合起来的朋友们～)

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

Albert 是我个人最喜欢的嘉宾，每次的输出都有很强的时效性、有很多的深度认知、也有很多实操经验，他很擅长总结、思考和输出金句，且言之有物。

这期播客大概正好是上期之后的一年，也是 Albert 真正做 AI 产品的一年，所以在这期播客中我们反思了很多 AI 创业和产品的认知，比如 AI 的本质到底是什么？该怎么选择 AI 的落地方向？该如何寻找 AI 产品的 PMF 等。另外，这一年对很多人来说都是面对很多 AI 的发展局限和负反馈的一年，Albert 也给我们讲了他是如何克服这个问题、如何改变思维方式的（包括他向张一鸣提的两个问题和对答案的思考）。

相信所有听过上期 拒绝三亿美金 offer 的人 节目的人，应该都认同一件事，就是小宇宙真的欠他一个首页。这不，新一期又来了。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

六号珍藏：Albert，AI 创业者 (往期考古：拒绝三亿美金 offer 的人 | 对谈音遇创始人 Albert）

【时光机】

Part 1 AI 创业的本质

• 2:15 最重要的问题有两个：
  • AI 的长期关键要素是什么？
  • 因为 AI 的出现，各行各业的哪些长期关键要素会发生变化？
• 3:05 AI 创业的本质：通过数据，提升模型的交付能力，进而提升用户体验
• 3:58 AI 创业的核心：评估 (评估决定迭代效率)
• 4:15 Albert 的进场原则用户对交付是否有明确预期？
  仅依靠模型是否能完成交付？
• 12:21 创业的核心是定义资产

Part 2 我在微信上问了张一鸣两个问题

• 16:53 如果张一鸣没做成字节，他大概率会做出拼多多
• 28:26 张一鸣回我说：对于有才华的人，要做更有把握的事
• 29:50 运气是优势被时间放大的结果
• 31:25 总说做正确的事，到底什么叫正确的事？
• 32:29 我请教了张一鸣怎么训练平常心
• 34:10 我们往往会高估理想带来的激情，低估正反馈带来的刺激

Part 3 找 PMF 就是要做没壁垒的事

• 36:33 现在 AI 有太多可做的了
• 38:20 工具产品的要义只有一个：用速度换规模
• 40:23 我是一向反对过脑瘾的，但在今天，我反而觉得你是有条件去想一些终局的
• 41:52 如果让我现在从 0 到 1 再创业，我会这样做
• 43:34 AI 还会有爆发吗？
• 47:15 快速评估一个 AI 创业者的认知，可以问这些问题
• 49:29 最近在琢磨：当摄像头带了脑子，世界能发生什么？

Part 4 人才与预期管理

• 50:32 最焦虑的还是人才 (欢迎联系!)
• 52:01 给大家传授一下为什么总能飞速跟进新技术
• 53:51 再传授一下做 C 端产品，最该具备的一个认知
• 55:23 去年最大的认知变化：别上播客 (但今年还是来了
• 57:26 对 AI 的预期？特别乐观啊，甚至都想做硬件
• 58:13 面试最常问的一个问题
• 1:00:14 我一直在思考怎么能给人才提供安全感

【活动预告】

10 月 8 号，在北京，我们还会邀请 Albert 来一场线下活动！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！(限 50 人，如果有想加入 Albert 团队的 AI 工程师同学，尤其欢迎前来面基！)

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

心识宇宙是国内最早做 AI 的公司之一，我记得 22 年中的时候就和他们交流过，当时他们说我们在做人类大脑之类的，我听得云里雾里，后来才知道，原来就是大模型，再后来他们推出了 MindOS，应该算是全球最早的 Agent 类产品。

在这期播客中，陶芳波分享了他这么多年做 AI 的经验和教训，包括他觉得 MindOS 类 Agent 产品的问题是什么，为什么他们要推出新的 Me.bot 这款产品，背后的思路是怎样的等等。我们也又花了很长时间来探讨 bot 的意义和未来，及为什么 bot 是 AI 的最小基础单元（以及入口？）。

另外，我印象很深的是，他说个人模型才是未来，还提出了很大胆的猜想，未来的大模型就是去中心化的，就像个人电脑一样，最开始大家觉得全世界就只有几台大型电脑就可以，但最后的结果是我们的身边充斥了各种小型计算机。

期待千亿 bot 和个人模型的时代！

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

24 号珍藏：陶芳波，心识宇宙 (Mindverse) 创始人

【时光机】

• 00:54 不能免俗的背景介绍：Facebook→阿里达摩院→Mind OS→Me.bot
• 02:46「个人模型」也许是下一个十年的「个人计算机」
• 4:27 AI 世界的最小基础单元
• 5:56 AI 来了，国内 2B 行业似乎可以直接跳过 SaaS 阶段
• 6:40 大家都在做「提供供给」的 bot，但我认为最重要的是「理解需求」的 bot
• 14:19 一个艰巨的问题：如何让 AI 具备自我进化能力？
• 20:34 自我的两种形式：「Experiencing self」vs「Remembering self」
• 24:46 AI 如何知道，什么该被记住，什么可以被忘掉？
• 26:45 事情有了一些眉目：我们找到了一种新的记忆训练方法
• 31:05 我本以为做 Agent 是一个工程问题，后来发现这是一个科学问题
• 36:16 最终极的 AI 助理，到底会是 her，him，them 还是 me?
• 38:09 回到眼前，Me.bot 现阶段的使用方法
• 43:00 什么应用最终能成为超级入口？
• 44:57 个人模型上生长出的应用生态
• 51:01 未来，个人模型和智能设备会是什么关系？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

这又是一期单口。

有很多人从各种视角聊过 Character.AI 被收购这件事，我的视角和大家都不太一样。

这几天我把 C.AI 创始人的各种访谈和他们官网的文章都看了一遍，再把之前了解到的各种信息串在一起以后，我突然有种融会贯通，“原来如此”的感觉：

原来海外大厂的 AI 逻辑是这样的，原来 C.AI 被收购是必然的，原来现在这个节点做 AI 应用确实是最有利的。

很多人把 C.AI 被收购解读成 AI 市场的悲观信号，但我却觉得这何尝不是一个利好创业公司的积极信号呢？（虽然背后确实有一种更深的宿命论）。

且听我娓娓道来...

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【时光机】

• 1:10 C.AI 被收购，和陪聊产品是否成立，其实没太大关系
• 6:11 如果你是 C.AI 创始人，你会把 C.AI 定位为一家模型公司，还是一家应用公司？
• 8:02 C.AI 官网第一篇文章的第一句话，就注定了 C.AI 被收购的结局
• 19:32 如果要改变 C.AI 的结局，它唯一能做的，大概是在 23 年以最激进的态度融资
• 20:14 Scaling Law 的本质是规模效应，拼的是资源整合与融资能力
• 20:55 大模型是一场拼爹游戏
• 22:51 C.AI 的收购宣告了三点：
  • 底层大模型的战争几乎结束
  • 模型注定会商品化，护城河并不存在
  • 做产品的人，可以安心拥抱开源了
• 24:13 一层更深的宿命论：Google 为什么要收 C.AI？
• 24:49 模块化 vs 全链路自营，哪个是 AI 市场的终局最优解？

• 28:07 微软和 OpenAI 的关系是最微妙最有趣的
• 29:49 关于开源，Meta 和阿里的决策逻辑是截然相反的 (这我真没想明白)
• 34:20 C.AI 可能做错了一些事情，但他们绝对选对了退场时间
• 34:46 如果 C.AI 生在中国，它能等来的大概不是收购邀约，而是回购条款

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• Ben Thompson 的文章：AI Integration and Modularization
• 红杉文章：Generative AI’s Act Two
• A16Z 文章：Who Owns the Generative AI Platform?
• 汪华播客：AI 的三个发展阶段、和移动互联网的异同、未来的演进路线｜对谈创新工场汪华
• C.AI 架构图：

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汪华是我过去十多年里见过的最有远见的投资人之一，他从 2009 年开始参与创新工场的创立并坚定地笃信移动互联网的投资机会，这比移动互联网元年还早一年，比大众市场对移动互联网形成共识还早四年。

他在 2011、2012 年出来布道的很多文章到现在回看都非常准确，而令人欣喜的是，最近几个月他又开始频繁出现在大众的视野中为 AI 站台。对此，我问他，为什么去年没出来，最近反而出来了？他的回答是“去年大家对 AI 信到科幻，今年却又莫名悲观。”（笑）

在这期播客中，我们回顾了移动互联网当年发生了什么，为什么绝大多数聪明人在 2008 到 2012 年之间都不认可移动互联网的机会，我们也再次把 AI 和移动互联网做了比较，汪华给出的答案我认为是对这个问题答案最好的阐述。

可以说，这期内容更清晰的梳理了 AI 发展的机会、逻辑、框架，也讲清了未来几年的演进路线，对之前大家讨论的很多问题给出了答案。当然，我们也聊了很多当下 AI 和一级市场的问题，但不论如何，正如汪华结尾所说，对 AI，我们的内心都是火热的。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

23 号珍藏：汪华，创新工场合伙人

【时光机】

• 1:04 去年大家对 AI 都信到科幻程度了，今年却又悲观起来了
• 2:52 为什么 08-13 年，相当多聪明人都迟迟没有意识到移动互联网的机会？
• 6:50 极少数人「因为相信所以看见」，大多数人「因为看见所以相信」
• 9:05 如果一定要拿 AI 做一个类比，它最适合对标什么？
  • 阶段 1: 交互革命 (移动互联网级别，100% 能实现)
  • 阶段 2: 复杂任务自动化 (蒸汽机级别，50% 概率能实现)
  • 阶段 3: AGI (智人走出非洲级别，不造能否实现)
    
• 13:02 AI 带来的变化和增量似乎远小于移动互联网，这会是一个问题吗？
• 18:14 AI 能否达到第 2 阶段，大概只要观察 3-4 年
• 18:50 AI 应用的发展顺序：
  • 2B&生产力工具
  • 大用户量工具
  • 图文级别的社交娱乐类产品
  • 海量的多媒体娱乐产品，以及真正意义上的商业重构
• 23:37 AI 比移动互联网更依赖创始人本身的能力
• 26:02 AI 创业，先发优势重要吗？
• 28:33 做 2C 应用，当下是最好的入场时间点
• 29:34 明年上半年，GPT-4 级别的模型一个 DAU 大概只要几分钱
• 30:28 开源模型和闭源模型会是怎样一个格局？
• 32:46 未来的 App 会变成什么样子？
• 36:49 一个新浪潮中，大厂早期优势大，但新公司晚期机会多
• 41:38 对于真正的聪明人来说，一级市场会是对 TA 天赋的浪费吗？
• 43:18 美元 VC 的消亡，可能是 AI 在中国发展遇到的最大阻碍

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 文字稿：https://mp.weixin.qq.com/s/jwnDTmODj7PWWsmLw-1FJg

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