十字路口Crossing

🚥 本周「十字路口」，我们有幸邀请到用 AI 辅助用户研究的创业公司「觅深科技 Mizzen AI」的创始人 CEO 孙克强，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。

孙克强是一位拥有计算机视觉博士背景的创业者，也是一位将“YOLO（You Only Live Once）”刻在骨子里的乐观行动派。他试图挑战已有百年历史的传统用研模式，通过 AI 绘制一张前所未有的全网“人类偏好图谱”。

他提出 Vibe User Research，并希望与 Vibe Coding 一起形成产品闭环，迈向「产品自迭代」的新范式。

而作为投资人，李一豪不仅分享了早期和团队共同探索成长的过程，更从资本视角抛出了一个判断：垂直赛道AI范式是怎样的，为什么那些最缓慢、最昂贵、最分散的“老旧”赛道，反而是 AI 时代孕育新寡头的最佳土壤？

这是一场关于技术、人性和市场机会的对话，希望能给在十字路口探索的你带来新的启发。

🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。

🟢 00:51 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历

🟢 02:08 AI 加速了生产，却卡在了洞察

一个巨大的供需剪刀差：当生产力的天花板被 AI 掀翻，洞察力却还停留在劳动密集型时代。

• 效率的百倍差异：传统用研是线性的、串行的；而 AI 可以用并发的方式同时访谈所有人。
• 巨大的供需矛盾：AI 让产品研发的速度大幅加快，但从用户端获得反馈的速度却远远滞后。
• 为什么这是一个通往伟大的赛道？当用研速度跟上研发速度，产品甚至可能实现“自动迭代”。

🟢 09:10 在千亿美金的「僵局」里寻找新垄断。

市场越固化，越是「缓慢、昂贵且分散」，AI 的机会越性感。

• 市场的终局推演：像 Legal、HR 和用研这种已经固化但结构依然分散的市场，技术变量最容易催生新的寡头。
• 一个反直觉的判断：人力越密集、越传统的行业，AI 带来的供需差越大。
• 为什么看好中国团队？互联网原生的理解力 + 极强的运营交付能力。
• 未来的组织形态：AI 会长出很多只有 1-10 个人的“超级公司”。

🟢 07:07 永远好奇的 AI

• 什么是「对齐税」？多个主持人之间为了同步信息、对齐颗粒度所消耗的高昂隐形成本。
• 人类的认知边际效应递减：访谈第 1 个人时你很兴奋，访谈第 20 个人时你的兴趣浓度会大幅衰减。
• AI 的优势在于「永远好奇」：它可以像对待第一次访谈那样，对第 100 个受访者充满热情地追问。

🟢 21:38 人类在 AI 面前反而更坦诚

如果主持人是女性，受访者是男性，男性会不自觉变得更 defensive；但如果对面是 AI，人反而会卸下防备。

• 扬长避短：Hack 掉人类对 AI 的特殊感知，利用霍桑效应让受访者感受到价值感。
• 越真实赚钱越多：建立一套 Benchmark 系统，用博弈论的方式引导用户说真话，甚至不仅说事实，还提供主观分析。
• 为什么面对 AI 的受访者诉说欲变强了？因为没有了面对“人”时的社会压力和表演欲。

🟢 25:05 大模型是好的「回答者」，却是糟糕的「提问者」

• 为什么 AI 模拟用户行不通？模型无法感知动态的、当下的环境（比如疫情前后人的心态巨变）。
• 技术圈的普遍误区：现在的 LLM 都是被训练成很好的 Answerer，却没人教它如何做一个好的 Asker。
• 如何训练 AI 的提问能力？用强化学习（RL）构建环境，把行业里最优秀的访谈数据作为 Benchmark。

🟢 30:39 绘制一张全网「人类偏好图谱」

• 告别标签化：传统的用户画像是离散的标签，未来的用户画像应该是基于语言和对话构建的、立体的 3D 模型。
• 从「项目制」到「连续渐进式」：用户研究不再是几个月一次的大工程，而是像打开摄像头拍照一样日常且频发。
• 并不是要取代产品经理：我们希望做 PM 的「钢铁侠战衣」，让 AI 包揽枯燥的访谈，让人类挥洒神来之笔的直觉。

🟢 34:32 时刻将死亡铭记于心

• 既然终将灭亡，我要给世界留下什么？一个可以影响上亿人的产品作品。
• 转型背后的逻辑：从计算机视觉博士到做 AI 用研，本质没变，都是为了理解最稀缺的原生信息——「人类偏好」。
• The $3M Question：如果现在给你 300 万美金做投资人，你会投给哪三个人？

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🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

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🎉 节目开始前：感谢朋友们的支持，我们拿奖啦！会继续努力的！🎉

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是恶少。

在游戏行业，恶少曾经可谓站在行业巅峰，作为最早的策划，他参与创造了《原神》这一现象级游戏。

最近，他选择创业——为什么会在所有人以为他到达“罗马”时选择离开？面对今天的中国游戏行业，他为何给出了“一潭死水”的犀利评价？

本周的「十字路口」，我们邀请到前米哈游《原神》的恶少，将带我们回到那些知名项目立项的早期时刻，用他当时作为参与者的视角，还原他们如何用几块钱的塑料板凳和对极致的偏执，在这个时代留下了浓墨重彩的一笔。

同时，作为一名投身 AI 浪潮并发布了新产品 Krene 的创业者，他也在播客里分享了为什么再创业，AI 在解决游戏行业“跨领域协同”难题的作用，以及他想要如何通过工具，帮助下一代年轻人创造出属于他们的《原神》。

🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

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🟢 01:08 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历。

  

🟢 02:08 游戏行业的“Wow Moment”与厚积薄发

为什么最近沉迷一款老游戏《信长之野望：创造》，它让我想到了 AI 的奇点时刻。

• 现在的很多新游戏被舆论情绪裹挟
• 经过时代洗礼的老游戏中，能看到最纯粹的设计精华
• 老游戏会打折
• 游戏行业的爆发往往不是线性的，它需要一个积累过程，然后突然以惊人的方式涌现。

  

🟢 03:45 米哈游往事：塑料板凳与工业化奇迹

当初看到《崩坏3》的 Demo 时，我的第一反应是：“天呐，这项目要完蛋，能不能熬过三年？”

• “技术宅拯救世界”的解读：米哈游“追求极致”文化的实体象征——为了抠一个像素的细节，美术直接搬个地摊小板凳坐在策划背后改，一坐就是几小时。
• 重新定义公司：入职第一天创始人就告诉我，“米哈游不是一家游戏公司，而是一家 ACG 公司”。
• 《原神》立项之初：想做开放世界，但不知道内核是什么。
• 核心玩法的突破：在一个小黑屋里憋出来的“Wow Moment”，以“元素交互”为核心玩法的开发方向。

  

🟢 16:56 个人蜕变：从“明星设计师”到“幕后架构师”

• 最痛苦的瓶颈期：我想亲自抠每一个细节，却成了团队成长的天花板。
• 创立一个新团队：为了像特种兵一样解决问题，必须从前台退到幕后，铺路、搭框架。
• 为什么《原神》敢挑战“全球同步、全平台数据互通、42天一更新”这种行业从未有过的地狱难度？
• 工业化的真相：SOP（标准作业程序）往往是扼杀创造力的阻碍，用技术（Sandbox 沙盒机制）来解耦团队，让创作自由与工业化并存。

  

🟢 34:42 为爱买单：内容行业的商业模式哲学

• 为什么二次元商业模式能成功？因为卖的不是数值、不是对抗，而是角色与故事的情感连接（Pay for Love）。
• 真正的工业化不是把人变成机器，而是让几百个团队并行工作，最终却能在同一个世界里无缝融合。
• 游戏行业的规律：伟大往往不能被计划。很多顶级公司的创始人最初只是同人画师、Mod 作者，纯粹为了“爱”而创作。

  

🟢 45:10 创业抉择：现在我更想做一个“渣男”

我曾经想做聚光灯下的明星制作人，但现在我更想做一个“渣男”——我想参与到成千上万个优秀游戏的创作中去。

• 为什么离开米哈游创业？看到中国游戏行业除了头部，大部分是一潭死水——大家在模仿工业化的“形”，却磨灭了灵感的“火种”。
• Krene 的产品野心：不仅是做游戏，而是做“互动内容”的架构师。
• AI 的核心价值：降本增效只是表皮，AI 真正解决的是“跨学科协同”的痛点——让一个不懂代码的美术，或者不懂美术的程序员，也能一个人做出一款游戏。

  

🟢 01:06:05 世代洞察：Z 世代为什么更爱“单机”？

• 80/90后成长于匮乏时代，渴望在 MMO 里社交、当帮主、呼朋引伴；
• 00/10后生于信息过载的互联网，他们反而产生信息恐慌，更倾向于在“单机”或极度垂直的小圈子（如 SCP、怪核）中寻找共鸣。
• 未来的内容形态：电影和游戏的界限将消失，最终融合为一种高沉浸、可交互的“互动内容”。

  

🟢 01:16:25 表情包管理学与 ISTP 的自我修养

• 从米哈游带走的最宝贵资产竟然是——硬盘里那堆记录了项目 Bug 和名场面的表情包。
• 情绪复盘法：作为 ISTP，每次产生情绪（无论积极消极）都会“灵魂出窍”去分析它。团队的焦虑往往是系统性风险的早期信号。
• 游戏寻根：我认为所有现代游戏的灵感起源只有两个“爹妈”——《沙丘》（Dune）和《指环王》（LOTR）。

  

🟢 01:26:36 终极一问：如果有 300 万美金做投资，我会怎么投？

• 我会 All-in 投给我的一位大学同学，他在做“人工毛囊”。
• 这不仅是解决脱发问题，更是解决人类几千年来的外貌焦虑。

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AI 硬件的领域，永远有新机会，也永远都有大量野心满满的创业者。

本周，十字路口请到潘宇扬 Chris，他是字节跳动 Coze 最早的产品经理，也负责过字节等公司的 AI 眼镜项目。宇扬今天带着他创业做的产品 AI 项链 Odyss 来到十字路口。同时我们还请到了他的天使投资人，来自 CreekStone 的合伙人李一豪。

（产品图：Odyss AI 项链）

在本期播客中，我们深入探讨了宇扬的“非共识”创业之路。作为一个深度参与过 AI 眼镜项目的人，他为什么最终放弃了这条热门赛道，认为它更像是“2015 年的 VR”？同时，宇扬分享了他如何选择“项链”这一形态，并精准切入饮食健康这一被忽视的巨大市场。Odyss 究竟如何实现对每一口食物的无感记录？面对“反人性”的质疑，宇扬又给出了怎样的回应？

与此同时，作为投资人的一豪也分享了 CreekStone 作为一支 AI native 基金的独特视角。在 AI 开启的新范式下，什么样的创始人才能脱颖而出，成为他们寻找的“中国 AI 黑手党”？我们聊了聊从产品定义、品牌塑造到市场策略，AI 硬件创业者如何在大厂尚未涉足的垂直领域找到自己的生存空间。

无论你是 AI 领域的创业者、从业者，还是对新物种充满好奇的探索者，希望这期关于敢于定义、勇于拓荒的对话，能给你带来新的启发。

📢 两条来自嘉宾的信息：

宇扬和团队正在招聘：移动端开发、全栈软件、硬件项目经理、交互视觉设计、海外市场营销、海外社群运营，对他们感兴趣的同学，请联系 [email protected]Creekstone Venture 期待陪伴 AI 创业者，一起探究认知内核，把宏大梦想落地在前行的每一步！不当爹，求共鸣，期待创始人交流 [email protected]

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🟢 00:01:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、融资情况、产品一句话介绍、发布时间、团队规模、创业前经历

🟢 00:03:03 为什么我不做 AI 眼镜？

“现在做眼镜，就跟 2015 年的时候你去做 VR 一样。”

• AI 眼镜的陷阱：它太想服务 AI（看我所看），却忘了服务人（佩戴舒适、不用频繁充电）。
• 为什么 Meta Ray-Ban 的成功在中国无法复制？——我们没有庞大的墨镜市场，也没有垄断级的 Ray-Ban 品牌。
• 硬件创业的残酷真相：电池和材料技术的进化是缓慢的，不像大模型每半年即使出一个大新闻。
• 为什么最终选择了“项链”？基于第一性原理推导出的唯一解：既要承重（续航），又要位于正面（看得见、听得清）。
• 为什么切入饮食健康？这是每个人最高频的行为，却是目前唯一缺乏硬件数据监控的盲区。

🟢 00:13:33 杜绝做任何“通用”的产品

普通人的生活很无聊，有什么值得被持续记录的？

• 任何硬件购买都需要一个明确的动机，如果你做一个“通用的多模态入口”，用户买来就会吃灰。
• 所谓的“通用 AI 硬件”，本质上只是拼凑了多个垂类 Agent 的错觉。
• AI 录音卡产品？——“会议纪要长期来看是手机 OS 的系统级工作。”
• AI 相机？——“普通人的生活很无聊，有什么值得被记录的？”

🟢 00:17:24 “吃”的天网：怎么让 AI 监督你咽下的每一口？

天网恢恢，“吃”而不漏。

• 真正的 Always-on：用户不可能吃饭时还要专门点一下设备，必须无感记录。
• 硬件设计取舍：砍掉相册功能，只保留低帧率、低分辨率但高对比度的图像——这才是 AI 爱看的图。
• 如何解决功耗和隐私？T0 时刻的端侧压缩 + 云端模型动态调配 T1 时刻的数据负载。
• 为什么现有的卡路里计算 APP 都不准？层级、冰块、甚至“到底有没有把汤喝完”，单张照片无法回答。
• 目前市面上实物识别最准的并不是垂直 APP，而是 ChatGPT。

🟢 00:29:27 面对最 Harsh 的质疑：关于“反人性”与 Context

猿猴从树上下来变成人，本身就是“反猴性”的。

• 一个新的观点：收集 Context 应该是好体验的副产物，而不是产品的卖点——“我妈不懂什么叫 Context”。
• 面对投资人“产品反人性”的质疑，怎么看？——猿猴从树上下来变成人，本身就是“反猴性”的。
• 反人性的产品未必没有价值，只是它的天花板可能只有 10 亿人，而不是 70 亿。
• 为什么要砍掉“实时提醒”功能？对于健康管理，数据呈现和行为规划比实时干预更重要。

🟢 00:49:42 品牌哲学：不做严肃医疗，也不学多邻国

“多邻国这个产品是学不好英语的，但我打卡了 700 多天。”

• 为什么不想做严肃医疗？那经历了 20 年才走到大众市场，我们要的是一种生活方式。
• 为什么不学多邻国？它太游戏化了；我们更想成为 Oura —— 一种代表“成长与突破”的社交货币。
• 关于“美”的决策论：团队提供工程可行性，设计师提供审美，最后花钱投放广告让用户数据来决定 ID。
• 硬件的魔法时刻：软件是先看功能再看 UI，而硬件是先看外观再看功能。

🟢 01:05:56 李一豪：寻找“AI Native”的拓荒者

“巨大的野心，极小的 Ego，完整的世界观——这样的人一年看 500 个也遇不到 5 个。”

• 到底什么是 AI Native 的基金？没有路径依赖，把自己视为弱者，做创业者的思想陪伴者。
• 顶尖创始人的画像：Common Sense（常识）基础上的非共识，敢于定义赛道而不是解题。
• 为什么偏爱字节系的创业者？字节是所有大厂里“最创业”的一个，也是唯一能让年轻人摸过万亿参数模型的地方。
• 投资就是“追求恋爱对象”：一旦认定，就以“天”为频率给创始人发信息，直到与其建立深度连接。

🟢 01:22:50 逃离大厂

“他口袋里装着一个探出头来的 AI 设备，书包里哗啦啦还有一堆，完全不 care 路人眼光。”

• 大厂产品经理的困境：大部分时间在竞争内部资源、说服上级，而不是接触用户。
• 软硬结合创业的特殊性：硬件没有 A/B Test，也没有代码回滚，每一个决策都必须慎重。
• 创业后的心态变化：“以前周末会打游戏，创业半年没玩过一次，不是没时间，是玩不下去。”
• 给创业者的最后建议：不解难题（别跟大厂拼技术参数）、敢定义赛道、聚焦垂类、紧贴用户。

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中国的创业者和 VC 对 toB 普遍感到“生理性恐惧”，但是本周「十字路口」的嘉宾张帆却选择逆流而上。

张帆曾是大模型公司智谱 AI 的 COO，最近他选择离开智谱，获得蓝驰创投的 800 万美金天使投资、创办「元理智能」，开始了 toB 企业服务作为创业方向，致力于通过商业强化学习，为企业提供能真正创造业务价值的数字员工。

张帆曾为第一次创业「妙计旅行」交过数千万美金的学费，也曾在智谱 AI 服务过上千家企业客户。在他看来，今天的 ToC 创业是与巨头进行的一场“不对称战争”，而 ToB 则因 AI 的出现迎来了全新的机遇。

在本期播客中，张帆和我们分享了他作为一个站在中国大模型浪潮最前沿的亲历者的故事。

你会听到他在投身 AI 之前，作为“妙计旅行”创始人的热血与遗憾：如何在5年间融资数千万美金，却最终因不理解产业的本质而“交了学费”；也会听到他在智谱 AI 做 COO 期间，如何带着团队疯狂地服务了上千家客户，看到了中国企业拥抱 AI 的渴望与迷茫，并最终坚定了他再次创业、投身 ToB 的决心。

希望这些内容对你能够有所启发，提供不一样的视角。

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🟢 00:01:01 反共识：为什么说 ToC 是“一场不对称的战争”？

“我总在想今天的反共识是什么？今天大家对于创业的共识，反而让我们觉得有点担心。”

• 为什么说不能再用互联网时代的“旧地图”，去寻找 AI 时代的“新大陆”？
• 一个体验再好的 AI 旅游 Agent，为何在携程这样的巨头面前不堪一击？
• 体验的优势一年就能被追上，但供应链和运营体系的壁垒可能需要十年。
• 在“线上也满了”的今天，创业公司建立有效壁垒的真正难点在哪？

  

🟢 00:05:27 交了几千万美金“学费”后，我学到了什么？

“当你把注意力从外部的 reward model (融资、媒体) 转回到业务上的 reward model (留存、满意度)，你看到的东西会很不一样。”

• 第一次创业「妙计旅行」：一个技术上完美、但商业上失败的 AI 旅游项目。
• “错误的 Reward Model”：VC 追捧、媒体热炒，为何这些“正反馈”是创业者最危险的错觉？
• 核心教训：旅游的本质是供应链问题，不是产品问题。不能被交付的“高级信息”毫无价值。
• 趋势的力量：为什么在 2014 年轻松融到千万美金，而在 2022 年，能力强了 10 倍、准备更充分时，融资反而更难了？

  

🟢 00:21:02 在智谱的感悟

人类过去 5000 年脑容量没变，生产力却增长了 1000 倍。靠的是什么？教育、分工、工具和协作。这正是 AI 下一步的方向。

• 离开智谱 COO 职位的真正原因：这不是勇敢，而是看到了 AI 下半场的确定性机会。
• 一天 7 个客户会，两年服务上千家企业，看到了市场怎样的混乱与渴望？
• 基座模型的智能已从 60 分进化到 110 分，抵达“临界点”。继续提升 IQ 的价值在递减。
• 新的使命：为 AI 构建“社会形态”，成为一家“模型的培训机构”，把聪明的通用模型变成专业的“工种”。

  

🟢 00:37:24 新旧世界的分野：AI 是同事，SaaS 是零和博弈

中国企业愿意为生产力结果 (人力外包) 买单，而不愿意为过程 (软件工具) 买单。AI 真正的对标的不是软件市场，而是劳动力市场。

• SaaS 在中国为何跑不通？当“转化能力”被视为固定成本时，SaaS 就成了与员工的零和博弈，而员工是必选项。
• AI 的颠覆性在于，它直接作用于“转化能力”本身，是与老板的“正和博弈”。
• 别再用旧坐标系看待 AI：模型的“幻觉”不是 Bug，是特性；就像人也有幻觉，关键在于如何驾驭。
• CEO 必修课：理解“模型性” (Model-Nature)，就像理解人性一样，这是业务问题，不是技术问题。

  

🟢 01:09:15 生存法则：造轮船，而非灯塔

基座模型是不断上涨的大海，在上面建“灯塔” (应用)，很快就会被淹没；你真正要做的是造一艘能随之上涨的“轮船” (业务壁垒)。

• 创业公司如何造出自己的“轮船”？答案是“50% 模型含量”法则。
• 为什么 Notion 能乘风破浪，而 Jasper 却快速陨落？
• 最大的误区：“我有很多数据”。数据本身不是护城河，能够持续产生数据的“业务场景”才是。你要的是一块田，而不是一堆庄稼。
• 个体最佳实践 vs 行业最佳实践：为什么垂类 Agent 只是妥协，而为每个企业找到自己的最优解才是未来？

  

🟢 01:23:56 最后的 300 万美金，会投给谁？

• 一个出人意料的选择：为什么他会把钱投给一家低调的公司——Thinking Machines Lab？

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本周「十字路口」，我们邀请了一位经历丰富却非常低调的连续创业者丛广乐，他正在探索的三个极具野心的 AI 新产业方向。

他在 2011 年加入张一鸣创办的 99 房，亲历字节产品方法论的早期雏形。但在头条创办的前夕，他却选择转身扎入移动互联网的浪潮，希望能“走出一条属于自己的路”。他先后联合创办了红点直播和社区产品“最右” ，最近一次创业，是创办票圈视频，在微信生态中取得了“说出来我们所有人都会羡慕甚至嫉妒”的收入规模。

今天，面对 AI 浪潮，他认为移动互联网是 5、6 年就结束的“大航海”（有限游戏），而 AI 则是像电力一样的“生产力革命”（无限游戏） ，他也正在三个看起来像“无限游戏”的 AI 方向做尝试。

在这期节目中，你将听到广乐分享他在字节跳动学到的产品观，他对社区产品的思考，以及他对自己正在探索的三个 AI 方向的分享。

🟢 03:00 快问快答：年龄、创业经历、MBTI、一句话介绍公司业务

🟢 04:46 复盘 99 房：张一鸣的“APP工厂”与字节方法论

• 2011 年，张一鸣在 99 房就已经在用“穷举式”的 APP 工厂逻辑探索移动端。
• 字节的产品观雏形：个体体感、逻辑、想象力。
• 字节早期最核心的能力：充分理解和利用数据，把 PC 互联网的信息抓过来迁移到移动端。
• 回头看，字节的成功是必然的吗？

🟢 16:34 人生的十字路口：为什么没有跟着张一鸣做头条？

“我记得当时是一鸣还找我聊过一次，然后说是要一起来做头条的方向。”

• 当时的张一鸣：平静、有极大勇气、极其努力，是一个有纯粹创造价值追求的人。
• 为什么选择离开？一方面是学业冲突，另一方面是想去学一学“商业层面”的方法论。

🟢 21:32 从红点到最右：中国的 Discord 可能在微信里？

“中国所有的移动互联网社区，几乎都要不是非常的垂，要不它要扩大都变成了内容平台。但海外不是的。”

• 离开“最右”的核心分歧：是做一个高效率的“内容平台”，还是坚持探索“社区”本身？
• 为什么国内社区产品逻辑不适用？第一，微信群已经满足了 70% 的社群需求。
• 第二，创业公司有商业指标，很难像微信一样“无为而治”，给社区足够的去中心化生长空间。

🟢 31:41 票圈视频的 B 面：从微信生态到 AI 信仰

• 2018 年创业的判断：“移动互联网没机会了”，人与信息、人与人、人与服务这三类普世需求都已被解决。
• 为什么在微信生态做视频？当时微信还没有视频号，视频发布像“文件”，我们想提供一个内容生产和存储工具。
• 2020年，当微信视频号出现时，我们就意识到这不再是我们的最大愿景。
• 为什么在 GPT-2 时代就开始看 AI？—— “视频供给侧终于可以变一变了”。

🟢 38:41 广乐的三个 AI 赌注：“我要做无限游戏”

“这也是一种创业选择的方法论......我可能喜欢的问题，是跟微信会比较像，他只去思考对最底层的通信是什么。”

• 赌注一 ：构建一个替代创作者的 AIGC 系统，覆盖从灵感、选题、脚本到制作、乃至商业化的全链路。
• 赌注二：真正的“AI APP 工厂”，由 AI 自动化完成产品立项、PRD、代码实践和发布。
• 赌注三：AI 赋能的社区。移动时代是交互定义产品 (如 Uber)，AI 时代是把生成能力赋予组织者，实现“非 3D 的元宇宙”。

🟢 50:38 终极对比：AI 浪潮 vs 移动互联网浪潮

• 移动互联网是“大航海”：发现新大陆，是“量变带来的质变”，它是一个 5-6 年就结束的“有限机会”。
• AI 是“生产力革命”：像工业革命和电气革命，是“质变引起的量变”，它的变革周期是无限的。
• 最大的不同：移动互联网是 60 分和 90 分的问题；AI 是 0 和 1 的问题。

🟢 55:35 AI 时代的组织管理与 B 级别机会

• 当优秀的人想做“一人公司”，你怎么吸引他们？—— 寻找那些对“发明”和“本质变革”感兴趣的人。
• 如何管理探索型 AI 团队？要提供“非确定的目标导向”，甚至以“学习和试错的速度”为衡量标准。
• 哪里还有 10 亿美金的机会？大模型基建、工具、行业级的“供给侧替代方案” ，以及新交互带来的新平台。

🟢 01:04:11 AI 创业的陷阱与壁垒

“如果你思考不清楚你的壁垒，那大概率是没意义的。”

• 泼个冷水：哪些方向可能没意义？给大模型“打补丁”的；以及基于个体体感做的简单小工具。
• “速度”不是壁垒，它“太线性了”。
• 真正的壁垒是：数据、用户粘性、深度领域整合带来的复杂度，以及用户反馈的飞轮。
• 今天的 AI 时代，可能更像当年的“软件时代”，而不是“互联网时代”。

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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

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本周的十字路口，我们来聊聊 AI Infra，AI 的基础设施。

今年，OpenAI 这个基建狂魔疯狂刷屏，先是传闻中耗资千亿美元的星际之门（Stargate）超级计算机项目；最近又与 Oracle 签下价值高达 3000 亿美元的订单，要在全美建设 4.5 吉瓦的巨型数据中心。

这是什么概念？4.5 吉瓦，相当于近四个核电站的发电量；3000 亿美金，超过了许多国家的年度 GDP。

这些天价合同背后，传递出一个越来越清晰的信号——在 AI 的下半场，算法的创新固然重要，但算力好像正在成为终极的变量。

这场关于未来的军备竞赛，已经从代码和模型，延伸到了芯片、电力和数据中心这些更底层的物理世界。

正如 OpenAI 在去年底的一份报告标题：「Infrastructure is destiny」——AI Infra，就是命运。那么此时，中国的科技公司们在如何布局？在这场决定未来的竞赛中，我们又处于什么样的位置？

本周，我们请到的嘉宾是百度智能云 AI 计算首席科学家，王雁鹏。他的职业生涯完整经历了从大数据时代开始的中国互联网基础设施演进，他将“亲述”这段历程——从 CPU 时代的自研服务器，到 GPU 时代的大规模集群，再到今天，百度已建成国内首个全自研的三万卡集群。

此外，雁鹏还和我们聊了很多话题，比如：

• 对硅谷 AI 巨头（OpenAI, Google, Meta）的看法
• 国产 AI 芯片破局的唯一路径是什么？
• 作为架构师，如何不沦为“运维”，并找到自己的职业价值？

希望这期内容能对你有所启发。

🟢 02:41 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍百舸。

🟢 03:38 一部互联网基础设施演进史

从打车去机房搬服务器，到一键调度万卡集群，一个亲历者眼中的三大计算时代。

• 第一阶段：大数据时代。Google 用三篇论文定义了游戏规则，用廉价 PC 搭建高性能系统，让互联网大厂开始自建数据中心。
• 第二阶段：云计算时代。亚马逊以“弹性”为核心，通过虚拟化技术，让创业者告别了自己搬服务器的“史前时代”。
• 第三阶段：AI 时代。计算范式从 CPU 跃迁到 GPU，算力被堆到极致，但代价是必须“软硬一体”，软件不再能免费享受硬件红利。
• 为什么说大模型是真正的“工业革命”？它带来了 Scaling Law——一个可复制、可预测的“工业范式”，堆算力就能换智能。
• 当年的英特尔 vs 今天的英伟达：一个信奉“软硬解耦”，一个坚持“软硬一体”，为何后者成为了 AI 时代的唯一霸主？

🟢 25:06 OpenAI 千亿美金的投入是远见还是浪费？

“如果 AI 投资白花几千亿是很不幸，但不投的风险更大。”

• 算力、算法、数据，哪个更重要？——算力。互联网数据已基本耗尽，未来无论是合成数据还是强化学习，都需要算力“制造”新数据。
• DeepSeek 的“巧劲”能否对抗 OpenAI 的“大力”？两者不矛盾，算法效率仍需算力实践。
• 中美算力差距：3 万卡 vs 10 万卡，物理鸿沟将如何影响创新？
• 万卡集群挑战：电力是巨大瓶颈，一个 3 万卡集群需园区级变电站。
• “现在建数据中心是浪费吗？”——不建才是问题。不建就是拒绝创新，现在的投入是“用钱缩短到达未来的时间”。

🟢 40:10 百度百舸：为何敢称“迄今最强”？

• 百舸是什么？一个为 AI 打造的高效算力平台，核心理念是支持超大规模、异地异构异网使用，追求极致工程效能。
• “最强”的底气：源自百度十几年 AI 应用积累与芯片—平台—模型—应用的全栈一体化布局。
• 百舸的差异化：四层架构联合优化，实现内外打平、极致高效。

🟢 45:20 中国会诞生英伟达吗？AI Infra 还有创业机会吗？

• AI Infra 创业的现实：有机会，但难诞生巨头。
• 中国版英伟达的唯一路径：它必须与“最先进的模型”深度绑定一起出现。
• 当国产芯片能支撑最领先模型时，它就成功了。

🟢 49:16 美国 AI 巨头们：各有路径

• Google 卷土重来：拥有最不缺的算力（TPU）与最深的技术栈。
• Meta 的天价挖人：资本逻辑合理（1 亿挖人 vs 1000 亿买卡），但组织上不健康。
• OpenAI：用未来愿景加杠杆，以高风险推动基建革命。

🟢 58:42 AI 时代，给新一代工程师的建议

“不懂算法的 Infra 不是好 Infra。”

• 如何摆脱“救火队员”的宿命，做出能拿“100 万美金最高奖”的创新？
• 为什么未来不懂 Infra 的算法工程师会被淘汰？
• 顶尖 AI 人才的全栈能力：从应用到架构都要懂。
• 对新一代工程师的建议：这是个美妙的时代，打通技术栈，决定你能走多远。

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在今年火热的 AI 硬件赛道里，AI 耳机几乎已经是一张“明牌”。它方便携带，能通过录下用户听到的声音作为 AI 的“耳朵”来补充物理世界的信息，弥补 AI 所需要的上下文。

那么，如何做一款 AI 耳机呢？

本周，我们邀请刚刚宣布获得来自蚂蚁、启明等投资机构亿元级规模融资的未来智能创始人兼 CEO 马啸，这已是他们今年的第三次融资。

未来智能推出的讯飞 AI 耳机在各大电商平台稳坐 AI 耳机销量榜首，创业到现在已经实现了持续盈利。

马啸分享了他做 AI 耳机的 15 年旅程，对 AI 硬件如何成为“入口”的理解，以及在硬件本身的“不可能三角”（即性能、续航与重量）中，如何做出艰难的取舍，并最终超越它。

除此之外，马啸也和我们分享了他在职场这些年的一些心路历程，当坚持把耳机做下去的决定不被理解，当所有人都告诉他此路不通，他如何顶着巨大的压力，在内心深处反复诘问自己：“万一是别人错了呢？” ——正是这份反思，让他学会在低谷中理解自己，并最终在“贵人”的点拨下，做出“follow my heart”的决定，开启了创业之路。希望这些分享能让大家有所收获。

🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。

🟢 02:21 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、创业前在做什么

    

🟢 04:54 穿越周期：AI 硬件的血泪与选择

• 我们给自己的定位：做全球最好的“AI 软硬件一体化”的办公助理公司。

• 穿越周期的感悟：亲身经历过上一代 AI 浪潮（第三波）“喧嚣过后又归于沉寂”的全过程。

• 所有的硬件都可以被 AI 再改造一轮，但你不能什么事儿都自己做，必须要有重点。

     

🟢 06:51 AI 入口不是“下一个手机”

• 未来的 AI 入口可能不只是一个，不要总想着“用另一个硬件去打败手机”。

• 为什么是耳机？它是用自然语言跟 AI 交互的好方式，可以随时随地携带。

• 耳机的优势是随身，劣势是没屏幕、交互效率可能不高，但它是一个不可避免的交互途径。

     

🟢 10:09 AI 耳机的“5+X”能力与“不可能三角”

• 创业初期的坑：AI 功能很强，但耳机本身很烂。一个好的 AI 硬件，首先要具备它原来该有的功能。

• 什么是“5”？耳机的五个基本盘：音质、外观、续航、降噪、佩戴舒适度。

• 什么是“X”？AI 耳机要超越传统耳机，它要能“陪用户一起听”，把外界的自然信息实时转换成数据流。

• 硬件的“不可能三角”：续航、重量（舒适度）和处理性能。必须取舍。

    

🟢 14:27 “性感”与“皮实”：AI 耳机的艰难取舍

• 牺牲一定的“性感”和“优美”，换取“商务化”和“皮实”。

• 商务用户一天可能有 6-8 小时的会议，需要 AI 录音全程在线，不能中途换耳朵充电。

• 把通话续航做到了 9-10 小时，市面通常是 5-6 小时。

• 最大的取舍之一：音质。好的喇叭是能耗大户，必须在续航和音质间找一个平衡点。

    

🟢 17:47 红海中的“非共识”：为什么平台巨头做不了未来智能在做的事情？

• “AI 耳机”是共识，但“做什么样的 AI 耳机”这个问题下有大量非共识。

• 手机厂商（苹果、华为）必须做量大面广的耳机，在“5”个属性上卷到极致。

• “我们从第一天就很清楚：创业公司很难跟苹果竞争。”在垂直领域（会议办公）找突破。

• 服务几千万人的垂直办公助理，对平台（苹果）来说是“杀鸡用牛刀”，他们短期不会做。

    

🟢 23:03 未来智能的看家本领：在蓝牙窄带上传输音频流

• 行业难题：蓝牙通话会占满经典蓝牙带宽，无法再传数据。

• 未来智能的“黑科技”：改造 BLE GATT 协议（原用于传小指令），稳定传输语音流。

• 技术护城河只是短期优势。

• 真正的护城河是用户的心智和认可。

    

🟢 30:22 “用户一边骂一边用”：靠 80% 月活数据说服果链代工厂

• 2021 年（ChatGPT 前），“AI 耳机”概念不被接受。

• 打动苹果的耳机供应商

• 关键数据：讯飞上一款失败的产品（只卖 4 万台），App 月活竟高达 80%。

• “用户一边骂一边用”：骂耳机难看、音质烂，但就是离不开录音转文字功能。

• 创业的底气：只要把耳机本身做好，这个 AI 功能就能引爆。

    

🟢 41:14 务实的 8 小时：为什么不做 24 小时“Always-on”

• 24 小时全天候录音？这个想法很激进，但现在一定是非主流。

• 人对隐私的关注非常高，技术、伦理、社会接受度都要跨越。

• 先把“工作 8 小时”里最有价值的点做好。

    

🟢 51:56 为什么不做《Her》？我踩过“万能助理”的坑

• 在讯飞做过中文第一个类 Siri 产品，但有两个瓶颈至今难解。

• 瓶颈一（已解决）：AI 的理解能力。

• 瓶颈二（未解决）：“服务贯通能力”。你想语音订机票？在线服务平台根本不愿开放他们的内部交易流程。

• “万能助理”最大的失败：告诉用户什么都能干，但每一样都干得非常平庸。

    

🟢 56:29 “硬件是短板原理，互联网是长板原理”

“为什么很多互联网公司做硬件都不太成功？就是他用互联网思维做硬件。”

• 互联网（长板）：一个功能特别好就行，别的 bug 快速迭代。

• 硬件（短板）：一旦发布，一个致命缺陷就能让公司完蛋。研发、开模、库存“像山一样压过来”。

• 硬件的渠道信心极其重要。

• 我为什么还选硬件？“硬件更像种地，春种秋收，能逐渐积累优势，让人感觉踏实。”

    

🟢 01:06:21 “万一是别人错了呢？” ——决定创业的 30 分钟电话

“我就怀疑自己，难道我想错了吗？... 万一是别人错了呢？”

• 在讯飞后期的困境：公司高层已拍板砍掉耳机业务。

• 内心煎熬：抓着 80% 的月活数据，觉得“再做一代就能成”。

• 科大讯飞联合创始人胡郁对马啸说：一定要 Follow your heart，才能把自己的能量发挥出来。

• 以前听了这么多 follow your heart，但当自己真的在那个情境里了才真正明白这句话。

    

🟢 01:18:40 AI 人才的“巨大断层”：老专家可能不如新学生

• 做一家“本分”的公司，做“人机协同、解放人的能力”的 AI，而不是替代人的 AI。

• AI 人才出现了巨大的“撕裂和断层”。

• 上一代 AI，算法、产品、Coding 是分离的。

• 新一代 AI，他们天然就把场景、Coding 和算法融为一体。

    

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“很正确，无比正确。”

当我们问起阿里巴巴 Qoder （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。

他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。

AI Coding 可能是今年 AI 领域最热的话题。

Cursor 年营收达到 5 亿美元、估值飙升至 100 亿，成为硅谷最炙手可热的独角兽；Anthropic 也凭借其强大的 Claude Code，让收入增长曲线比 OpenAI 更陡峭。

在这片卷得炽热的战场，后来者阿里的机会在哪里？

本周，我们邀请到了曾多年担任阿里巴巴“双十一”技术负责人、最早在国内推进全行业云原生化的技术领头人，听他独家分享 Qoder 上线 60 天即取得“开门红”的背后，是怎样的产品思考、技术布局和组织能力在支撑。

🎉 本期节目特意选在 1024 上线，祝所有用代码改变世界的朋友们节日快乐，发量浓密，代码无 Bug！

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🟢 03:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、Qoder 前的探索经历

🟢 03:27 AI Coding 全景图：从 0 到 1 vs 从 1 到 100

一个典型的用户路径：先用 AI 生成一个网站雏形，当它开始产生商业价值，再用更专业的工具去维护和迭代。这背后反映了什么？

• AI 写码赛道的三种主流形态：服务于创作者的“想法落地”型工具、服务于专业开发者的“效率提升”型工具，以及直接替代人力的“数字员工”。
• 为什么说所有形态的 AI 写码工具，最终都不可避免地会走向“大一统”？
• “没有自研模型的 AI Coding 工具，只是在帮模型厂商打工”，为什么说 Cursor 这样的公司最终一定会构建自己的模型能力？
• 大厂做 AI Coding 产品有何天然优势？除了成本，更重要的是能和模型进行端到端的联动优化。

🟢 09:48 红海突围：Qoder 的战略选择

当所有人都去摘那些“低垂的果实”时，我们选择了直接进攻“价值高地”。

• 一个关键的战略选择：我们绕过从 0 到 1 生成新项目的“酷炫”场景，直接切入占开发者 95% 工作时间的“真实软件”研发领域。
• 为什么我们把 Qoder 定义为“智能体编程平台”？因为未来的开发协作模式，将从“人机协同”进化为“AI 自主编程”。
• “我不干，智能体干”，这是一种全新的开发范式。
• 另辟蹊径的原因：作为一个后来者，我们希望通过差异化定位，快速在红海中找到自己的生态位。

🟢 16:55 需求文档是最重要的！

AI 不但擅长写代码，更擅长写需求文档。

• 从“提示词工程”到“上下文工程”，我们如何让 AI Agent 能够独立完成更大、更复杂的任务？答案是 Spec-Driven（需求文档驱动）。
• 一个典型的 Spec-Driven 工作流：用户提出一句话需求 -> “文档 Agent” 自动生成详细设计文档 -> 用户确认后驱动“代码 Agent”长时间执行。
• 这其实是对现实世界中“老板提需求 -> 产品经理写 PRD -> 工程师开发”这一流程的 AI 化映射。

🟢 21:44 产品哲学：从“不打断心流”到“给你掌控感”

AI 时代，开发者被迫进行“结对编程”，过去那种完全不被打扰的“心流”已难以维持。

• AI 时代的新矛盾：既要提供趁手的工具，又不可避免地会打断用户的心流，如何平衡？
• 我们的答案：与其徒劳地追求不被打断，不如给用户完全的“掌控感”，让他成为 AI Agent 的管理者。
• 一个反常识的产品设计：为什么 Qoder 至今不让用户选择模型？ 因为“机选优于人选”，也避免了用户成为“模型测试员”而产生的决策疲劳。
• 我们如何平衡性能、效率、成本这个“不可能三角”？核心在“上下文工程”的精细化运营。

🟢 32:26 组织与方法：如何支撑一场闪电战？

为什么 Qoder 能够快速起步？因为我们不是从零开始，而是整合了阿里内部多个成熟团队的人才和技术积累。

• 从服务中国市场的“通义灵码”，到面向全球的“Qoder”，背后发生了怎样的组织和战略演进？
• 一个关键决策：为了争取全球市场的时间窗口，我们先用全球最好的模型服务开发者，同时“以战养战”，为自研模型的发展赢得时间。
• “它就是独立经营的一块业务”，大厂内部创业如何通过组织设计，真正地“甩掉包袱”，实现创业公司级别的敏捷？

🟢 40:13 Repo Wiki：攻克“祖传代码”的秘密武器

我们学计算机第一课，老师就说要写好文档和注释，但几乎没有团队能真正做到。这是一个如此显性的需求，为什么之前没人做？

• 开发 Repo Wiki 的第一性原理：“文档是会骗人的，但代码永远是最新的。”
• 我们如何用 AI 解构“祖传代码”？通过分析代码的当前切片和所有历史提交记录，还原出整个系统的设计思想和业务逻辑。
• 如何保证这个文档不过时？随着代码库的变更，AI 会实时、增量地更新这份“活文档”。
• 为什么我们有信心构建壁垒？因为这不是一个原子能力，而是一整套深度定制的模型、Agent 和与 Git 结合的团队协作工作流。

🟢 01:03:19 | 1024 寄语：AI 时代，程序员如何进化？

程序员可能是最不惧怕学习的群体，这恰恰是我们在 AI 时代最大的优势。

• AI 会取代程序员吗？不会，同时“杰文斯悖论”告诉我们，当成本降低，需求会爆炸式增长，程序员的数量可能会变得更多。
• 未来工程师的核心竞争力是什么？从单一的编码能力，转变为“需求洞察、整体设计、结果验收”等复合能力。
• 给计算机大一新生的建议：拥抱 AI，但更要学好计算机体系结构，因为你得知道 AI 有没有在“忽悠”你。

🟢 01:09:48 | 双十一往事：一个顶级架构师的两次“高考”

老板给了一个疯狂的目标：双十一流量翻 50 倍，集团能不能不多花一分钱？我们最终做到了。

• “在双十一之前，先创造无数个双十一”，如何通过“全链路压测”这剂猛药，在真实流量下反复演练，驯服上千个系统？
• 技术人如何永远“跟技术要红利”？从解决稳定性问题，到通过容器化、云原生技术极致地优化成本，这背后是一套完整的方法论。
• 顶级架构师的成长之路：从解决一个技术难题，到构建一套技术体系，再到将技术能力产品化、商业化，最终寻找更大的舞台。

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本周的十字路口，我们和庄明浩（「屠龙之术」主播）一起，复盘 2025 年的 AI 和科技行业的大事件，以及身处其中的我们的一些记忆与感受。

这一年，我们既是目击者，见证着技术的快速迭代、产品以前所未有的方式颠覆日常；同时，我们也被卷入了一场关于未来的集体狂想，在创新的巨浪和无尽的可能性面前，时而兴奋，时而迷茫。

我们从明浩提出的年度关键词“拐点”聊起，复盘了从年初的 DeepSeek R1 到最近的 Sora 2 的各种模型大战、Manus 引爆的“Agent 元年”；探讨了开源生态和人才流向；并最终将目光投向资本市场——当我们该如何理解这场关乎未来的集体狂想？

欢迎收听本期内容，和我们一起将在 2025 年亲历的观察与感受，沉淀为这段 AI 时代的共同记忆。

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本期节目由鸿蒙特别呈现：「“码”上出发，洞见生态的力量」

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🟢 02:09 2025：向上还是向下的“拐点之年”

“我们不知不觉地走到了很多事情的极限里面，技术也好，产品也好，钱也好。”

• 尝试用一个词概括 2025，为什么说“拐点”一词最妙？
• 向上的拐点：数据中心的建设狂潮预示着 2026 年的爆发。
• 向下的拐点：泡沫何时破裂？我们是否已在不知不觉中触碰到技术和增长的极限？

🟢 03:24 大模型战场：中美技术路线的分野与共识

• DeepSeek r1 如何用百万美金成本，撬动了百亿美金的基建叙事？
• Sam Altman 重新定义“图灵时刻”：为什么 AGI 可能不会“翻天覆地”，而是“轻轻迈过”？
• 头部模型厂商的生存法则：Anthropic 做深 B 端，xAI 走野路子，微软为何被迫自研模型？
• 在纯 Chatbot 战场，战役已经打完了吗？ChatGPT 8 亿周活的背后，是护城河还是增长极限？
• 中国厂商的共识与武器：为什么“开源”成了对抗美国 AI 趋势的唯一手段？
• DeepSeek V3.2 的发布意味着什么？为什么我们今年可能等不到 V4 和 R2 了？

🟢 23:42 AGI 的另一条路：从 Sora 2 到世界模型

“如果视觉模型也是主桌，那它可能用另外一种方式会实现 AGI。”

• 多模态战场为何比语言模型竞争更激烈？美图、营销视频 Agent... 场景和商业化路径无比清晰。
• OpenAl 的产品心法：为什么是 Sora 2 走入了千家万户，而不是技术同样领先的其他产品？
• 这个世界真的不需要一个“AI 抖音”吗？或许 OpenAl 的目的根本不是做抖音。
• Google 回来了！世界模型 Genie 会是通向 AGI 的另一条路，甚至是“世界的子宫”吗？

🟢 39:04 Agent 元年，然后呢？

• 为什么 Agent 将在 L3 阶段停留很久？因为它第一次将 AI 能力从“语言”延伸到了“行为”。
• Manus 的历史意义：它让用户第一次知道了 Agent 该长什么样，心智定义价值千金。
• Agent 创业公司如何活下去？当通用 Agent 成为巨头显学，垂直领域的法律、金融、营销反而异常繁荣
• 注意力经济的挤压效应：当主流赛道挤满人，为什么连“AI 动态漫”这种天花板有限的赛道都能拿到钱？

🟢 49:11 手机厂商的端侧 Agent

• 为什么说真正的“手机助理”，Siri 做不到，但今天的端侧 Agent 可以？
• 鸿蒙 HMAF 框架的启示：当 OS 不再自己做一切，而是将意图下发给 APP 的原生 Agent，会为开发者带来什么新机会？

🟢 53:00 开源、鸿蒙：中国特色的生态

• 从“头部模型一定是闭源”到“2026 年开源模型会登顶”，Sam Altman 的观点为何发生转变？
• 开源如何商业化？DeepSeek 的 API 照样卖钱，且成本比 OpenAI 低几十倍。
• 开源如何成为一种“武器”？在争夺欧洲、东南亚、中东等中间地带时，开源天然地拥有信任优势。
• 本地部署的需求有多旺盛？一款内存和显存超大的笔记本电脑，因为适合本地部署大模型而被迅速抢购一空。
• 开发者有哪些新的“生态位”可以抢占？鸿蒙开发者凭借数款小应用月入 7 万。

🟢 01:08:36 二级市场狂热，一级市场呢？

“当年大家认为 AI 是一个技术、一个产业，今天 AI 就是市场本身。”

• Sam Altman 的“终局思维”：当一家公司试图将未来五年的增长预期全部打包，会发生什么？
• 另一面，中国创投圈“我们太过熟悉的移动互联网增长叙事，在今天不能复制。”
• 投资人如何寻找信心？当 AI 纯软件的故事讲不通时，大家开始集体投向大疆、石头、追觅背景的硬件创始人。
• 与互联网泡沫的终极拷问：光纤可以为未来铺路，但三年就会过时的显卡呢？
• 有趣的信号：除了英伟达，今年标普 500 涨得最好的竟是希捷和西部数据这两家硬盘公司。
• 泡沫警报：当 AI 巨头开始依赖债务融资，令人想起“次贷危机”的幽灵是否正在靠近？

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最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（医学知识搜索） 的 ARR 已突破 1000 万美元，每天有上万名医生付费使用；Abridge（临床文档转写） 完成 2.5 亿美元融资；Tempus AI（肿瘤学与精准医疗） 已在纳斯达克上市，市值一度超过 60 亿美元；Hippocratic AI（医疗专属大模型） 估值也已达数十亿美元。

这些公司共同展示出一个趋势：AI 正在全球范围内迅速重塑医疗行业。在国内，AI+医疗同样在如火如荼地发生。硅谷知名风险投资机构 a16z 预言：医疗保健将成为从 AI 中受益最多的行业。

因此本周，我们邀请到京东健康探索研究院首席科学家王国鑫 Nico，请他分享「京医千询2.0」大模型与「AI 医院」的研发与应用。他不仅谈到在企业战略层面，AI 产品如何通过京东健康的医检诊药生态，来满足用户健康需求，也解析了以 OpenEvidence 为代表的美国初创公司目前在 AI+医疗方向的主要探索与不同侧重。

医疗是监管最严、数据最敏感、决策最攸关生死的垂直领域。因此，Nico 今天分享的经验和方法——如何找到真实痛点、如何积累专业数据、如何在产品和战略层面争夺用户心智——**对所有垂直大模型行业都具有启发意义，**相信也能给正在思考 AI 落地的你带来一些参考与帮助。

最后，Nico 还带来了他作为科学家的个人健康管理小技巧，简单实用，谁都能用得上。

🟢 01:49  「十字路口的」的快问快答：年龄、在京东健康的年限、MBTI 与星座、一句话介绍产品“京医千询”、公司收入与利润，以及大模型业务的核心战略定位。

🟢 02:42  AI 的终极拷问：如何解决医疗行业最根本的痛点？

“我相信每个人是都想活一辈子… AI 在这个里面扮演的最大的特点就是能不能提升供给水平。”

• 京东健康每天有 49 万次医疗服务咨询，AI 最初的角色是保证业务“合规”与“降本”。
• 为什么大模型让所有人眼前一亮？因为它表现出高度的“类人水平”，开始让人思考创造“医生水平”的 AI 的可能性。
• AI 能否低成本扩大供给，让我们每个人都有一种均等的高水平服务？这是所有做医疗 AI 的人，最终极的价值创造。
• 大模型不仅能在身体健康上实现平权，也能在精神健康上实现“情绪平权”，接住每一个人的情绪。

🟢 07:57  医疗数据的「痛并快乐着」

医疗数据可能是数字化水平最高的行业之一，但为什么它仍然是垂直模型最难啃的骨头？

• 医疗 AI 从业者的“幸运”：国内医院花了巨大的力气，跑过了信息化时代，数字化水平相对较高。
• 核心痛点：医生的思考和推理过程是缺失的，模型只能看到提炼后的结果，无法学习“如何思考”。
• 数据天然在物理上是分散的，确权也存在问题——数据到底属于医院、医生，还是患者？
• 为什么以前跨医院检查不互认？即便同是 CT，也可能因为设备、技师的原因导致结果无法形成共识，这背后是专业壁垒。

🟢 12:10  一个内部申请预算的公式：什么样的行业值得做垂类大模型？

• 判断是否需要垂类模型，可以从“数据是否低成本可获取”和“商业模式是否显而易见”两个维度来划分。
• 如果一个行业的知识门槛不高，经验能被新技术轻易替代（如语言教育），那么做垂类模型的机会就比较小。
• 为什么代码是垂类模型的“天选之子”？因为它的商业模式清晰到让所有通用模型公司都无法拒绝。
• 垂类模型机会的两大特征：数据拥有独占性和独特性；商业模式足够清晰且价值足够高。

🟢 25:29  京医千询 2.0：不止于文本，三大核心进化

• 进化 1：从真实数据到大量使用“合成数据”，并向行业开放了可模拟真实医患对话的 Agent。
• 进化 2：从单模态到多模态，一个模型内同时支持 CT、MRI、X 光等影像数据的理解。
• 进化 3：从简单推理到“循证推理”，模型做出的每个判断，都能追溯到具体的证据来源（如顶刊论文、国家指南）。
• 如何验证海量合成数据的准确性？通过“三层漏斗”：内部全职医生团队、合作医学院、百人外部专家质控委员会。

🟢 34:07  灵魂拷问：垂直模型在哪些具体问题上能秒杀 GPT？

“医学最重要的是诊断准确和处置方案有效，专业压过服务体验。”

• 专业模型的核心是“拟专家能力”：通过简短的核心问题快速做出判断，而不是像通用模型一样为了全面而问遍所有可能。
• 如果让通用大模型去看一张医疗影像，效率会大打折扣，而垂直模型专门为影像的专业词汇、脏器位置、微小病灶做了优化。
• 跑分和真实产品体验没有百分之百的关联，我们内部更相信专家的评估指标。
• 为用户建立专属的、可长期追踪的“家庭健康档案”，这是通用模型很难做到的产品差异化。
• 做心理医生的难度，远高于做内科医生。如何衡量和优化模型的“共情能力”是目前的技术难点。

🟢 55:17  AI 医院：一场争夺「未来健康第一入口」的阳谋

• 为什么要做“AI 医院”？当你有内科、药师、营养师等多个 Agent 后，需要一个统一的产品心智，去争夺用户的“健康第一入口”。
• 京东做医疗的底气是什么？我们是一家有实体医疗机构、有药品供应链、能实现 30 分钟送药上门的公司。
• 未来的竞争，将是 Chatbot 的能力，再叠加后端服务能力的通盘竞争。
• 对于通用大模型公司，我们更多地将其当做“合作伙伴”，而非“竞争对手”。

🟢 01:11:57  给普通人的建议：如何利用 AI 更好地生活？

• 一个很反人性的洞察：健康的“需求”是无限的，但只有在“失去”健康时，这个需求才变得真实。
• 一个普通人能立刻执行的健康建议：每年强制拿出一笔钱投入到健康上，用经济手段“逼”自己调整认知，这在中期看是省钱的。
• 要相信一句话：很多疾病在早期发现，以今天的科技水平都是有解法的；一旦错过，就只剩下缓解的方法。

🟢 01:15:34  投资人视角：如何判断一个垂直大模型公司？

• 这个行业的知识深度和数据壁垒真的存在吗？这是一个 0 和 1 的问题。
• 它的商业机会不能那么大，否则大公司一旦注意到，你就没戏了。
• 这家公司的商业落地预期是什么？是 API 付费、产品付费，还是销售驱动？创始团队的背景和能力是否匹配？

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🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

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👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻

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