十字路口Crossing

本周「十字路口」的嘉宾在职业生涯像是坐了一趟过山车——他就是前作业盒子创始人，现任 VisionFlow 创始人刘夜。

刘夜曾将作业盒子打造为覆盖上亿师生、服务十万所学校的教育独角兽，但双减突然发生，业务遭遇重创。而刘夜在经历了这场巨变后，决定在双减”废墟”上重新起航，开启新的 AI + 教育创业。

VisionFlow 获得约 1000 万美元的种子轮融资，出资方包括知名企业家李想、阿里巴巴合伙人曾鸣及语嫣等，是 AI 语言学习赛道种子轮融资最多的公司。

刘夜认为 AI 彻底解锁了语言学习中一直无法突破的口语难题，过去几十年的「不可能之事」，现在成了可能。基于此，VisionFlow 推出首款产品 Talkit，一个完全为口语练习打造的 AI x 3D 虚拟世界。

本期内容中，我们会聊产品、聊 AI，我们也会听刘夜分享他从作业盒子到 Talkit 的这段特殊旅程——这其中有关于创业的思考，有面对突然崩塌时的心态调整，以及如何重整旗鼓、再次起航的经验。

我们每个人在一生中都可能面临「人生重启」的关键时刻，希望刘夜的经历，可以给大家带来启发和勇气。

🟢 03:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍公司产品、融资情况、收入与利润、团队规模、本次创业前的探索经历

🟢 05:14 AI + 教育

• AI 来了，为什么我们学英语的方式还停留在上个世纪？
• “多邻国是一家专注于‘手’的公司，而我们是一家专注于‘嘴’的公司。”
• 一个诞生于 1980 年的语言学习理论（TBLT），为什么直到 AI 大模型出现才真正迎来春天？

🟢 09:12 Talkit：为语言学习打造一个友好的虚拟世界

• 你以为移民到美国那样的真实环境就能学好英语？不，那个世界对学习者并不友好。
• 为了创造一个完美的学习环境，他们自研了一整套“世界生成引擎 (Gen World Engine)”。
• 当 Roblox 还在靠用户创造世界，他们已经能让一个实习生一个月生成 1000 个 3D 虚拟人。
• AI 如何做到既能陪你聊天，又能像个顶级私教一样，精准控制教学内容的难度？

🟢 14:40 伟大的对手：多邻国

一个让很多人抱怨“学不会”的产品，为何能成为市值百亿美金的巨头？它真正的护城河到底是什么？

• “解决刚需的生意不算伟大，‘刚需’是农业社会陈旧和腐朽的词汇。”
• 多邻国的核心产品哲学：“轻松第一，有效第二”。你永远教不会一个不出勤的学生。
• 绝大多数人使用多邻国，就像去健身房打卡，学习只是一个令人愉悦的“副产品”。
• 多邻国流失的那 8.5 亿用户，都去了哪里？他们都在寻找真正能开口说的方法。

🟢 29:07 双减时刻：从行业清零到内心解脱

一场几乎清零了整个行业的灾难，为何对身处风暴中心的人来说，反而是一种“解脱”？

• 双减靴子落地，他和联创通电话，两个人的感受居然都是：“挺好的”。
• 如何判断你的事业是否违背初心？问自己一个问题：“如果我有小孩，会让他用我的产品吗？”
• 他曾手握近 10 万个比特币，却为了一份自己认可的教育事业，放弃了成为交易所巨头的机会。
• 如何消化一次创业失败带来的巨大遗憾？答案只有一个：做成一个更伟大的公司。

🟢 36:41 迷茫的三年：一个顶级创业者的“空窗期”生存法则

• 创业中断后，他没有报复性创业，反而陷入了“极度渴望被需要”的状态。
• 一个他调研半年、投资人追着投钱的连锁咖啡项目，为什么在最后关头被他亲手叫停？
• “价值不是由功能决定的，而是由独特性决定的。你到底是一个套利的商人还是一个企业家？”
• 为什么说创业是反人性的？因为你要去做一些“如果你不做，就没人做”的、足够难的事。

🟢 52:09 用 12 个「我是...」来造句

• 我是高山滑雪全国亚军
• 我是国家二级游泳运动员
• 我是积水潭医院骨伤科常年会员
• 我是全球医生社区会员
• ……剩下的 8 个更精彩，请收听播客

🟢 59:52 一直游到海水变蓝：给新一代 AI 创业者的三个建议

• 创业心法“苦海不苦”：当你能清晰看见远方的蓝海，当下的苦海也就不再痛苦。
• 给 AI 创业者的建议：警惕“假机会”焦虑，真正的机会其实很少，要敢于花时间寻找。
• 拥抱孤独，不要害怕做的事情只有你一个人看到了，因为孤独往往意味着稀缺和正确。
• “只有犯错，才会有机会和自己相处”，才能真正知道什么是对的。

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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：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。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。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 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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在文生图、文生视频的浪潮之外，下一个引爆我们想象力的 AI 技术奇点在哪里？答案可能是 AI + 3D。

本周，我们邀请 3D 大模型公司 VAST 的创始人和 CEO 宋亚宸（Simon），和我们聊聊 VAST 最新 3D 生成大模型 Tripo 3.0 背后的故事。

这位 97 年的创业者短期内连续融资三轮、每轮数千万美金，积攒了足够的子弹，在闷头苦干一年后，Simon 今年首次上播客，和我们探讨了几个关键的战略问题：

• 他认为大语言模型已经“撞墙”，进化放缓，这才给了应用和 Agent 繁荣发展的空间。而 3D 大模型则完全不同，它才刚刚起步，仍是一片蓝海。
• 在资源有限的初创阶段，为什么 VAST 「既要又要」？既要研发大模型，又要自己下场开发应用 Tripo Studio？
• 为什么科技的终极形态，是一场“解压缩”？他认为人类的媒介史（文字->图片->视频->3D）不是升维，而是因为技术所限，被迫对3D“源文件”世界进行的一次次降维和压缩。技术的进步，就是“解压缩”回世界本貌的过程。
• 以及，在一个机器人能代劳一切的未来，人的价值将如何被重新定义？

从小学时吸引同学们用辣条“充值”自己创造的纸上 RPG 世界，到 all in AI 创业打造一个坚信人人都会创造 3D 的“无限世界”梦想 ——欢迎收听 Simon 在创业路上的观察和思考，也欢迎你在评论区里说说你对 AI + 3D 的想法。

🟢 01:27  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、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 02:47 用 10 个「我是 xxx」来造句

1. 我是宋亚宸，也是 Simon
2. 我是 VAST 创始人兼 CEO
3. 我是一个上瘾的游戏玩家（Addictive Gamer）
4. ……剩下的 6 个更精彩，请收听播客

🟢 08:43 Part 1: 万物起源：从小学时收费的RPG，到一个无限世界的梦想

• 3D 大模型创业者的童年：手动创造 RPG 世界，同学们用辣条和豆腐干来“充值”
• 核心驱动力：物理世界是有限制的，更大的世界来自于人的大脑、想象和创意的部分，那是一个无限的世界
• 最初的“钉子”：想做一个 UGC 的 3D 内容生态，但发现世界缺少一个大众级别的创作工具——就像文字缺少了输入法，视频缺少了手机摄像头。

🟢 26:14 Part 2: 模型 vs. 工作台：为什么我们既要造发动机，也要造F1赛车？

• 一个关键的战略判断：当一个大模型还在以每 3-5 个月一次的速度飞速迭代时，纯做应用层的公司几乎没有生存意义，因为“它给你起了个新墙，你很难受”
• 做模型也做做应用（Triple Studio）：因为知道下一版模型的迭代方向，知道哪些旧墙应该糊，哪些不用
• 做大模型公司和做产品的本质区别：前者是拿着锤子找钉子，VAST 认为自己从第一天就不是

🟢 28:44 Part 3: AI 2.0 时代的生存法则：语言模型撞墙了，但 3D 没有

• 一个颠覆性观点：为什么现在涌现了大量 Agent 和应用？“我认为是 AI 1.0 时代死了，所以我在做 AI 1.0 的事情。”
• AI 1.0 vs AI 2.0：前者是用天才科学家的手工调参训练无数小模型解决长尾问题；后者是用数据驱动训练一个通用大模型去泛化地解决所有问题
• 为什么 3D 领域几乎没有纯应用公司？“因为语言模型撞墙了，但 3D 还没

🟢 57:26 Part 4: 科技的终极形态，是一场“解压缩”

• 我们以为互联网是升维（文字->图片->视频），但其实是降维和抽象——因为科技不够发达，我们被迫“压缩”了 3D 世界本来的样子
• 科技越来越发达，其实是允许它越来越解压缩。当它解压缩到极致，就是源文件
• 为什么人人都会做 3D？现在对我们而言很自然的拍视频、发照片，其实也不超过十年
• 3D UGC 平台的市场规模，应该是 Twitter、微博、小红书、抖音、TikTok 等平台加在一起的 2-3 倍

🟢 01:12:21 Part 5: 欢迎来到第四产业：当价值的唯一衡量标准是“体验”

• 终极愿景：未来物理世界大部分的事情机器人都可以为人代劳，人的价值在于创意和内容
• 如何衡量价值——“所有的人在所有的时间中，在我们的世界里停留的总量”
• 未来的“货币”是算力。你的世界越吸引人，你获得的“钱”就越多，你的推荐算法就越好，你就能创造更好的体验
• 一个来自《上传人生》的隐喻：现实中充的钱越多，虚拟世界就越流畅。未来也是这样，这就是算力

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今年我们关注了很多面向 ToC 用户的 Agent 产品，本周我们来聊聊面向 ToB 的 Agent，很可能 Agent 创造最大的商业价值不是在 ToC 而是在 ToB。

8 月底，AI Agent 被写入了国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。很多人认为，这是继十年前提出“互联网+”并且我们的生活被外卖、打车等等互联网+服务改变了之后，又一个前沿技术与各行各业结合的新的重要的机遇时刻。

接下来一段时间，「十字路口」也会做一系列相关的内容。

本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。

🟢 02:09 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、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 03:21 时序大模型不是另一个 ChatGPT

• 核心概念：大语言模型是跟人对话，时序大模型是跟未来对话
• 它的终极目标是让未来变得可预测、可管理和可优化
• 为什么工业场景需要一个“大”模型？——为了用一个通用模型，泛化地解决各行各业的问题

🟢 11:08 为什么要做？

• AI 赋能工业，就像钢铁侠的智能助手贾维斯，我们专注的不是“设计战甲”，而是“生产战甲”的过程管理和控制
• 为什么刚性的自动化产线，依然离不开“老师傅”的临场反应 ？
• 一个“数字工人(AI Agent)”最终要替代哪些角色？从设备操作员、运维人员到计划人员，实现从辅助到替代，再到超越

🟢 24:26 怎么做？

• 一个反常识的切入点：不依赖对老师傅的访谈，因为人的语言表达会有信息的损失和偏差
• 训练 Agent 依赖什么？“第一性原理”和“永远不会撒谎的数据”
• “数字工人”的大脑如何分工？大语言模型负责理解知识、能说会道；时序大模型负责模式识别、因果推理
• Agent 框架如同一个“神经回路”，将大脑、记忆和执行动作封装成一个可控、可观测的闭环流程

🟢 52:02 做出了哪些成果？

• 在垃圾焚烧电厂，一个数字工人替代了原先需要 4 班 3 倒的 4 位师傅，实现了“无人值守”
• 将技术采购转化为投资逻辑，给客户每年带来 400 到 500 万人民币的增量收益
• 一种颠覆性的商业模式：采用“劳务派遣”逻辑，客户按月为数字工人付工资，费用远低于被替代的人力成本
• 为什么这种模式是可持续的？它平衡了客户前期低投入的需求和供应商连续性收益的保障

🟢 01:09:40 未来呢？AI 会带来工业革命级别的改变吗？

• 未来的工作流将如何重塑？人会从简单的操作人员，变成设计者、监督者和创新者
• 当技术工人被解放出来，会发生什么？投入到新工艺的研发中，为企业抓住转瞬即逝的市场风口
• 终极畅想：如果有一天，整个产业链的上下游由数字工人串联起来，其响应速度将带来“工业革命级别的改变”
• 给 AI 时代创业者的一个认知：不要只扎根一个行业，而要利用大模型的泛化能力，专注于解决一种“跨行业的同种工艺问题”

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本周十字路口的嘉宾是一位「榜一大哥」，不是某直播间的榜一大哥，而是 Claude Code token 消耗排行榜上的榜一大哥。

故事是这样的，两周前，Anthropic 上周发布一个公告：他们的工程师在后台数据中发现了一个异常账户，正在以一种不可思议的速度，7x24 小时消耗着 Claude 模型的算力。公告中提到：”有一位用户，在每月200美元的套餐中，消耗了价值 5 万美元的模型使用量。“

这个消耗量大到，Anthropic 不得不公开发布声明调整全球用户的速率限制。

紧接着，这引发了全球科技圈的猜测和讨论：这个神秘的超级用户究竟是谁？他到底在用 Claude Code 做什么，能产生如此夸张的消耗？

就在所有人都好奇的时候，一个名叫刘小排的中国用户，在 X 上发帖认领了榜一大哥的身份：“Anthropic追杀的那个每个月消耗数万美金的人，原来就是我呀？！”

一瞬间，全球的目光都聚焦到了他身上。

他究竟是钻了系统空子的羊毛党，还是一个将AI潜力发挥到极限的超级玩家？天价账单的背后，隐藏着怎样的秘密？

今天，在「十字路口」，我们有幸请到了这位传说中的‘榜一大哥’——刘小排。他是一位优秀的 AI 创业者，他的三款产品 Raphael AI、AnyVoice、Fast3D 增长迅速、收入可观。

在本期内容中，他将和我们分享惊天消耗量背后的真相，以及作为一个非程序员出身的创业者，他是如何从0到1，利用AI独立完成产品洞察、开发到盈利的全过程。

🟢 03:09 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、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

🟢 04:58 榜一大哥与天价账单

他到底是钻了系统空子的羊毛党，还是一个将AI潜力发挥到了极限的超级玩家？

• 究竟用 Claude Code 干了什么成为全球榜一？一个人用77亿的Token，5万美金的账单…
• 你为什么普普通通可以消耗到全球第一？背后是不是有一些不普通的用法？
• 我们收入很不错，团队就六七个人，利润按照市场价格应该养活三五十人没问题
• 最开始，我以为 Claude Code 只比一个 Cursor 更厉害的 Cursor 而已
• 你怎么看大家说你“滥用规则”这一点？
• 我已经过了在乎谁喜欢我、谁不喜欢我的那个年龄了

🟢 08:22 一套“非主流”的AI工作流

• 只要一件事情你敢有 SOP，那一定可以被 Claude Code 自动化
• 除了写代码，它还能做什么？——做 900 种风格的 AI 绘画，我睡了一觉就好了
• 它是一个广义的编程，你说这个是在编程吗？好像是，也好像不是
• 像 Manus 那样的工具是“有限集”；对我来说，Claude Code 是“无限集”
• 经验分享：怎么让 Claude Code 不要把代码变成“屎山”？
• 认真写需求文档，然后先跟他讨论方案
• 今天一切的创新都是站在前人的肩膀上
• 值得研究的三个进阶功能：后台命令、子 Agent 和输出风格

🟢 23:56  解锁刘小排的十个身份

一个「十字路口」的社交破冰新实验：请嘉宾用十个「我是…」的句式，完成一次“全景式”的自我介绍。

• 我是一个做AI产品的创业者
• 我是产品经理
• 我也是程序员
• 我肯定是个逗逼
• 我的「得到」学分比罗振宇高一分
• 我是 QQ 音乐上认证过的音乐人
• 我是全世界最会用 Claude Code 的人之一
• 我是一个孵化器的联合创始人
• 我是国内比较著名的独立开发者
• 我是“万死不辞打工狗”的精神偶像

🟢 33:30 从猎豹到旷野，一种人生方法论

• 在微软亚洲研究院，我发现了「科技」的秘密原来是两个词：科学和技术
• 猎豹成功的秘诀是他们一直相信简单
• 与 TikTok 前身 Musical.ly 创始人 Louis 做同事：”他居然把 4 个按钮减到 1 个“
• 怎么样扩大自己的运气面积？
• 出来混最重要的是什么？是出来
• 多让自己接触到可能更多的变量，总有一些变量能够为你所用

🟢 46:33 创业者的“松节油”

• 哪些场景用哪些模型？
• 面对最高级的竞赛级别的算法，其实是 GPT 最强
• Gemini 对我来说更像一个架构师的角色
• 在这个时代做产品，和上一个时代有什么不一样？
• 很多 AI 产品都很赚钱；但头部的 AI 产品不怎么赚钱，尤其是拿了投资的那些
• 对于那些想积极行动的人，你会给什么建议？
• “It is not for you, It is you”——它不是为你而创造的工具，它就是你自己
• 人生是旷野，你有“矿”才能野

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AI时代的聚光灯，不应只属于从零到一的创业者。

我们注意到一个有趣的现象：与热衷在全球舞台上表达观点的硅谷高管相比，中国的大厂高管们通常更倾向于低调行事。尽管如此，他们的平台掌握着丰富的资源、数据、人才和资本，他们的决策在切实地塑造着 AI 行业的未来发展。

「十字路口」希望做的，就是将这些身处一线的关键思考者，也带到你的面前。

上周，我们与阿里云副总裁旭卿的对话收到了不错反响；本周我们又迎来了另一位具有传奇色彩的重量级人物：蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官，同时也是蚂蚁密算董事长的韦韬。

说韦韬是位“传奇极客”毫不为过。他是影响了一代留学生的精神家园——MITBBS（未名空间）的发起人之一；他也是一位坚定的开源信徒，自称“读着开源代码长大”，并始终致力于用自己的方式回馈社区。

这场对话源于「隐语」开源社区的三周年，韦韬和我们分享了很多日常可能不被大家关注、但非常关键的两个点：

• 密态计算 (Cryptographic Computing)： 一种能让数据“可用不可见”的技术，在保护隐私的前提下，让数据价值安全地流动起来，喂养出更强大的AI。
• 高阶程序（High-Order Program） ： 一套全新的工程化思想，通过任务拆解和自动核验，构建可靠的保障框架，让它的每一次输出都变得可靠、可控。

「十字路口」讨论了大量模型、应用与infra，而本期内容我们之所以要把焦点放在这两个部分，是因为在 AI 的狂热之下，它们或许正是决定 AI 能否真正走向工业化、赢得长期信任的决胜点所在。

这也为今天的 AI 创业者和投资人指明了下一个可能的价值高地：当模型的“聪明”本身正变得越来越像普通商品，那么通过新技术、新办法去”构建信任、确保可靠“，或许才是建立真正商业壁垒和长期价值的关键。

👬🏻 图为录制现场

🟢 Part 1 韦韬的故事

0:55: 北大“宝藏男孩”，和一段被遗忘的互联网往事

03:21 最近喜欢的 AI 产品是什么？

10:00 什么？大模型的幻觉是“必要的”？

11:17  创立 MITBBS 的故事 —— “写站规比写情书还认真？”

15:53 黑灰产攻防的精彩往事

18:24 普通人保护隐私成本最低的一招（不是改密码）

🟢 Part 2 “看不见”的技术，如何改变世界？

24:24 密算是什么？跟普通人有什么关系？

28:47 不同技术路线之争

31:48  内部激辩：我们为什么要将核心技术「开源」？

33:13  密算如何帮农民解决贷款难题？

36:46 如何让新能源车保费降下来？

🟢 Part 3 用高阶程序驯服 AI

40:19   密态计算和大模型的关系是什么？

43:35  你用大模型的方式，还停留在“手工作坊”时代吗？

45:49  管控AI、让它不再“胡说八道”的三个“紧箍咒”是什么？

48:36 “高阶程序”和密算的关系是什么？

🟢 Part 4 挑战与未来

52:03 成为密算董事长后，面临哪些新挑战？

58:22  “吃螃蟹”的生意：如何让客户相信，螃蟹真的很好吃？

01:01:31 最初接触开源社区的经历？——“我们回应了期待，没有辜负善意”

01:06:53 发起「隐语」开源社区的目标？

01:09:13  隐语社区 3 年来最有成就感的事：非洲手机巨头的加入

01:21:40  有没有被 AI 带来的冲击影响？

01:23:54 高级程序员才能幸存？不，初级程序员迎来了最好的学习时代

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上周，北京的 WRC 世界机器人大会史无前例的火爆。

维他动力半年内融资 3 亿人民币，带着新产品首次亮相，因其独特性成为了全场最多人排队的展位之一。

维他动力的联合创始人赵哲伦（哲伦班长）很兴奋，他认为：

最多十年，中国的机器人大会也许就可以类比当年的伦敦世博会 ——1851 年的伦敦世博会是第一届世界博览会，在长达 5 个月的展览期内，吸引超过 600 万参观者，展品中也包括引擎、纺织机械等现代工业的标志性创造。

本期节目，我们邀请赵哲伦和我们分享他在世界机器人大会上的见闻，也和我们梳理自波士顿动力发布第一款机器狗至今，机器人行业的的演进与关键技术，以及，他参与创办的维他动力，如何做出第一款摆脱遥控器的机器狗：他们如何做技术路线选择，如何看待今年的目标。

此外，哲伦也和我们讲述了他为什么会离开理想汽车去创业，机器人对孩子的启蒙、机器人文化以及他对未来机器人行业发展前景的预测。

————————————————

🤖 这也是十字路口的系列内容「机器人来到十字路口」的第一集。

02:05  十字路口 v.s. 哲伦班长 快问快答

03:43  刚参加完 WRC 世界机器人大会的感受

06:28  「最多十年，世界机器人大会也许会成为当年的伦敦世博会」

08:58  归纳机器人意味着什么：它提供了某种程度上的空间移动方式

10:50  从波士顿动力发布第一款机器狗至今，机器人行业演进

11:37  第一阶段：以波士顿动力为主导，第一次让人通过遥控器控制足的行动

12:53  第二阶段：以宇树为代表，结合中国供应链优势，在机器人整体结构上做精巧设计

15:20  今天进入第三阶段，在三个技术成熟的条件下

17:48  宇树科技王兴兴：VLA 是一个相对傻瓜的架构，采用 VLA 架构的维他动力怎么看？

20:03  为什么维他动力选择做机器狗而不是做机器人？

24:03  选 ToC：要交付面对用户服务的产品，联创个人经历，考虑公司的组织方式和工作方法

27:05  研究机器人究竟能为用户做什么：全网找人做用户调研

29:35  第一年追求的关键指标：NPS(Net Promoter Score净推荐值）和出货量

31:38  希望用户可以把维他动力的机器狗带出门

33:18  为什么创业者不选这个领域？

34:11  参考样本少，创业中遇到的意想不到的困难

37:42  机器人创业有两条技能线要走，宇树也有它的挑战

39:46  在理想工作这么久，为什么会考虑创业？

41:30  非常希望自动驾驶有一天能做到 L4

43:29  特别想做机器人，在理想的时候就常常找人沟通

44:22  和李想工作的感受

46:41  创业后和李想聊产品、品牌的收获

49:35  创业选择虽然多，但是也受限，因为最重要的投入就是时间

52:00  也可以靠自己做内容，但希望能找到伙伴做更大的事情

52:58  创业中的起起伏伏

56:04  机器人面向 C 端最有希望并且有商业价值的用户场景会是哪个？

58:31  特斯拉的做法是远程遥控机器人做事再积累数据，这个做法可能只适合特斯拉

01:00:35  业内讨论目前更多关注技术的进一步发展

01:03:10  对今年世界机器人大会最感触的是有很多孩子参与，也许这是他们的机器人启蒙

01:05:03  为什么机器人要去跑步，踢足球？我们需要一种类似汽车文化的机器人文化

01:07:16  现在机器人行业有泡沫吗？

01:12:22  对未来机器人行业的预测，也许会很像《机器人总动员》

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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：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。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。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站

👧🏻 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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中国的大厂高管卧虎藏龙，但普遍低调，难得出来接受播客的长时间专访。

本周，「十字路口」的嘉宾就是这样一位始终在幕后深耕的重量级嘉宾：阿里云无影事业部总裁张献涛（旭卿）。他长期负责阿里云的弹性计算团队，带领团队完成了“神龙”架构的设计与落地。这套架构奠定了阿里云在全球云计算行业中的独特地位，并在技术会议与论文中获得广泛的国际认可。

旭卿和我们聊的话题是 Agent Infra。

2025 是 Agent 元年，十位创业者有八位都在造 Agent。十字路口过去几个月做了大量相关的访谈与评测，发现决定 Agent 能力上限的，不止模型本身，也不止工程和交互的打磨，基础设施也至关重要——Agent Infra。

Memory、Tool Use、Task Planning、Runtime、Multi-Agent 协作、安全与隐私机制等等环节缺一不可。就像一个新员工入职后，我们要给他们配电脑、配网线，也要提供钉钉、飞书、邮箱还有各种 AI 效率工具，如果基础设施搭不好，Agent 和新员工一样，都只能干瞪眼。

有挑战，就有机会 ——因此，不论是创业公司还是大厂，都在纷纷加码 Agent Infra。阿里云无影团队推出的 AgentBay，就是一次全新的尝试：为 Agent 提供云端沙箱、算力和工具链，搭建一个完整的运行环境。

本周，我们邀请：

• 张献涛（旭卿）｜阿里云无影事业部总裁
• 屈立威（安陈）｜阿里云AgentBay 产品负责人

与我们一起，探讨 Agent Infra 的过去、现在与未来——从技术原理到行业格局，从战略判断到组织转型，再到创业与投资的机会地图。

如果你是开发者、创业者、投资人，这是帮助你看得更懂 Agent Infra 的一期。

🟢 第 1 部分：Agent Infra 全景

04:49 什么是 Agent Infra？和传统 AI Infra 有何不同？

07:26 为什么偏偏是今年，Agent Infra 成了行业焦点？

09:20 Agent Infra 的六大组成：记忆、工具调用、任务编排、沙箱、多 Agent 协作、安全

10:07 不同赛道的玩家和产品，你最关注谁？

12:44 哪个环节价值最高？哪个最容易被忽视？

13:29 Agent 开发者应选自研 v.s. 第三方？

🟢 第 2 部分：无影 AgentBay

16:00 为什么无影选择做 AgentBay？产品路径怎么走？

18:58 沙箱之战：AgentBay vs E2B，差异与优势在哪？

22:30 对标 AWS AgentCore：相同点与不同点

26:52 云端沙箱安全吗？如何消除开发者的顾虑

32:51 并发能力多大才算强？20 万 Session 背后的故事

🟢 第 3 部分：机会与选择

36:24 在 AgentBay 上，什么 Agent 产品最多、增长最快？

39:09 云电脑业务还在高速增长，为何转向 Agent Infra？

45:18 Manus: “我们从来不仅仅是一个AI，一直是一个独一无二的「个人云计算平台」”

🟢 第 4 部分：管理与职场

43:46 作为大厂高管，牵头启动新赛道，最难的地方是什么？

48:50 「弹性计算的神级大佬」的职业生涯

58:22 如何提前两年判断趋势？

01:04:02 如何说服老板投入新方向？

01:06:03 结尾彩蛋：招聘邀约

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你是否在职业的十字路口，既迷茫、又焦虑、又兴奋？

在 AI 时代，这种情绪可能更频繁——过去很多稳定的工作都不再稳定，机会与风险同时涌来。Y Combinator 合伙人 Garry Tan 最近分享的一个数据让人意外：在美国，计算机专业本科毕业生的失业率超过 6%，而艺术专业只有 3%。

这一期，我们和 4 位年轻人聊了他们的选择与转向：

• 走了多年的路，如果发现不适合，你会有勇气放弃吗？
• 深耕已久的领域，如果想转向，你敢重新开始吗？
• 跨入全新的创作世界，你会用 AI 试出一条新路吗？
• 还没毕业，如果有机会创业，你会抓住吗？

7 月，我们和 IDG 资本的朋友一起做了一次关于 Z 世代生活、工作状态的小调研，并对几位朋友进行了深度访谈。虽然样本有限，但他们的故事呈现了当下年轻人在 AI 浪潮下的一个真实切面。也在此感谢晨然、Leo、姝潼、Ryan 的分享，以及所有参与微信调研的朋友们。

他们的故事，也是许多人在 AI 时代的职业与人生路口的真实写照：在不确定中试探、调整、寻找方向。

听完他们的故事，你会怎么选？

03:30  三个「千禧一代」对毕业时就业环境的回忆

04:30  当时高考录取分数最高的专业是金融和计算机

06:13  外企很受推崇，移动互联网创业浪潮刚刚开始

07:23  毕业后义无反顾选择创业

07:50  我们电话访谈了四位 Z 世代年轻人，讲述他们毕业找工作的故事

08:09  晨然：专业是计算机，却在读书的时候摸索了很多内容创作方面的事情

10:24   本科的时候遇到一些困惑，计算机市场人才饱和

12:45   周围去大厂的同学并不多，大家在接受现状之后找到了自己和解的方式

13:39   Leo：从尝试做大学老师、研究员，到在麦肯锡做分析师

18:09   非常实际操作的找工作方法，列出自己感兴趣的方向，根据不同角度打分

20:37   有一段时间觉得不太开心，但人生高高低低各个维度都是一份经历

21:52   不定义成功，在当下让自己开心，让身边的人开心就是很成功很幸福的人了

22:52   姝潼：学医的三个方向都试过了，心里知道自己不喜欢什么

24:23   在 LinkedIn 上找同专业转行的人聊天，获得共鸣

27:32   「小时候很长一段时间都在尝试去做别人」但你不可能成为别人，只能成为自己

28:55   Ryan：读书时就创业，毕业后有海外大学 offer 但仍然选择创业

31:59   对 00、05 后和 85、90 后成长环境差异的分析

33:25   大家都对 AI 感到兴奋，ChatGPT 刚出来的时候都焦虑，但中国很大，更多人对 AI 的认知发生在 DeepSeek 火爆之后

35:13   能感受到 Z 世代的压力：来自大环境，也来自身边的同辈

35:31   Z 世代会花更多的时间思考「我想要什么」

37:44   他们有旺盛的好奇心，主动去探索，路也走得更宽

39:00   年轻人也需要企业、平台提供容错的机会

42:02    AI 对年轻人的冲击，比我们想象中要小一些

43:10   每一代人都有自己的命题，AI 时代也解锁了很多可能性

46:22   四位被访者如何看待 AI 带来的机会和 AI 时代的生活、心态变化

46:36  晨然：AI 出现后我的整个观念都改变了，经济下行时代也有很多新的机会

50:42  「对我职场发展最有帮助的就是 build in public」

54:30   现在更想追求注意力自由

55:08   Leo：AI 改变了我的工作方式

56:52   增加自己的不可替代性：多做和人打交道的工作，快速迭代知识

58:24   姝潼：会有对 AI 的担忧，会思考如何发展自己的优势，而不是什么都去补

1:00:05  「AI 它就是我的小员工」

1:01:43  比起 AI 焦虑，身边看到更多的是年龄焦虑，因为同辈压力去做未必适合自己的选择

1:02:19  Ryan：AI 显著的降低了做事的门槛，更多的年轻人意识到自我主体性的重要性

1:04:49  两个方向的工作很难被替代：第一和人有关的职业；第二是和 AI 赛跑，比 AI 更快

1:06:24  彩蛋时间

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本周「十字路口」的嘉宾，是 Zilliz 创始人兼 CEO 星爵。Zilliz 是世界领先的向量数据库企业，估值 6 亿美金。

在 2023 年 GTC 大会上，Zilliz 被黄仁勋点名推荐，作为 AI 大模型基础设施，向量数据库一夜之间成为所有人关注焦点。

星爵在年初一篇访谈里说：“我们没有对手”，霸气侧漏。

但 Zilliz 不是横空出世的。2018 年，他就开始做 Zilliz，目标是构建处理非结构化数据的基础设施。

Zilliz 一直坚定走开源路线。在本期播客中，星爵和我们分享了他为什么要开源、开源好在哪里、坑在哪里，以及最重要的：开源要怎么赚钱？

本期内容同样适合所有技术背景的创业者。星爵分享了自己从工程师蜕变为 CEO 的历程：在变得更现实，更懂博弈之后，发现自己的核心竞争力仍构建在“技术世界需要理想主义”之上。

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嘉宾介绍：星爵，Zilliz 创始人兼 CEO，毕业于华中科技大学，前数据库工程师。2018 年创立 Zilliz，专注于非结构化数据处理与向量数据库，在全球率先开拓了该领域的技术路线和产品形态。

——

Zilliz 介绍：一家专注于 AI 时代数据基础设施的科技公司，其开源项目 Milvus 是全球领先的向量数据库解决方案，广泛应用于生成式 AI、自动驾驶、推荐系统、生物制药等场景。公司过去 12 个月营收增长 3.3 倍，估值达到 6 亿美元。

🟢 第一部分：快问快答，认识星爵

02:07: 快问快答：星爵是谁？公司收入/利润？公司规模？

02:30: Zilliz 是 AI 时代的数据基础设施公司，专注于非结构化数据平台构建。

03:01: 黄仁勋点名推荐的一刻，心情如何？

04:07: 向量数据库是长期打磨的产品，非灵光一闪的突破。

04:53: 向量数据库怎么火起来的？

06:21: 给小白的科普：向量数据库是什么？Zilliz 是什么？

08:27: 创业初衷：向量数据库早于生成式AI，最初服务于卷积神经网络等早期AI技术。

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🟢 第二部分：“我没有对手”，really？

12:54: 最大客户案例：全球顶级 IT 公司用向量数据库检索全网信息，发展 AI 搜索

15:14: 你为什么敢说自己“没有对手”？

16:19: 开源 vs 闭源：Zilliz 坚持开源路线，认为技术优势源于开放生态

17:07: Zilliz 与竞品的竞争优势，以及开源生态的长期价值

18:38: 竞品分析：Zilliz 与算法集 FAISS 合作；其他开源项目各有切入点

21:55: 为什么传统数据库无法替代原生向量数据库？

24:06: 最大担忧：能否持续创新，而非竞争对手动作

24:20: 若能重选仍会开源。开源是护城河，非捷径

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🟢 第三部分： 开源为什么好？开源怎么赚钱？

26:03: Dual Core 模式：开源如何赚钱？

29:43: DeepSeek 为什么开源价值？快速占领开发者心智，避免技术栈锁定。

30:16: 开源还纯粹吗？是为了共创，还是品牌战略？

33:07: 星爵的创业目标：不仅做先驱，更要做集大成者

34:45: 创新不能靠“管”：真正关键在于招到对的人

35:03: 每天都在崩溃边缘，这就是创业的常态

36:03: 商业化挑战：客户流失与增长压力并存，首次商业化团队经验不足。

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🟢 第四部分： 技术背景的人怎么做好CEO？

39:50: 认知转变：从理想主义到现实主义

42:24:  技术商业化：商业中“足够好”即可，但技术追求仍需理想主义

43:26: 看好的 AI 公司：公有云（如AWS）、大模型头部企业及 AI 应用公司（如ChatGPT、DeepSeek）

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2025 年一半过去了，硅谷发生了哪些大事？

从 DeepSeek 发布给整个科技行业甚至社会带来影响，到各家大语言模型你追我赶，AI Agent 成为行业共识，再到硅谷各大公司 AI 方面竞争加速，用高价招聘+巨额收购压缩迭代周期，这些「疯狂」举动背后意味着科技巨头们在想什么，谁现在占据最佳位置，谁遇到的挑战最大？

本期播客，我们邀请在硅谷专注 AI 企业级应用、医疗和工业自动化早期投资的风险投资机构 Fusion Fund 创始合伙人张璐，梳理上半年硅谷的科技大事件，以及从 Windsurf 收购案入手，分析这件事折射出了硅谷的初创生态在发生的变化，以及从 Meta 到 Google、再到苹果、亚马逊、微软，上半年的一些关键动作意味着哪些战略选择。希望可以为大家了解硅谷上半年 AI 领域的形势提供一些有价值的信息。

PS：补充一个背景信息，Windsurf 收购事件最近备受关注，从可能被 OpenAI 以 30 亿美元收购，到创始人和个别员工被 Google 以 24 亿美元挖走，再到余下员工和业务被 Cognition Lab 收购。

本次播客录制于 Windsurf 宣布被 Cognition 收购后，北京时间 7 月 16 日，当时 OpenAI 还没有发布 AI Agent，因此没有被讨论到。

🟢 第一部分：2025 上半年硅谷形势小结

01:35  张璐及 Fusion Fund 介绍

03:10  2025 上半年，整个 AI 生态非常活跃，每周都有新产品出来

05:17  DeepSeek 让重视开源生态成为行业共识，从公司驱动到社区驱动

05:56  英伟达 GTC Conference 体现出 AI 生态的机会，大公司 v.s. 小公司协同合作

08:32  Gemini 开始发力

10:12  AI Agent 市场崛起

11:12  快速抓住 AI 机会，老牌公司 Salesforce 做了什么，创始人做 CEO 做决策更稳准狠

13:15  国内 AI Agent 常有新产品出来，硅谷也关注

14:28  AI Agent 核心是能否处理复杂任务，执行决策

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🟢 第二部分：以 Windsurf 被收购作为切口看，大公司在着急什么？

15:22  录播客的前一天，Windsurf 被 Cognition 收购，备受关注的 Windsurf 收购案反映了硅谷大公司的焦虑：技术生态迭代速度快+竞争激烈

20:05  为什么 OpenAI 收购 Windsurf 不成？与微软绑定引发的尴尬局面

22:05 「对 OpenAI 来讲，今年是很挑战的一年」

23:00  Meta：模型能力不领先，生态还没有形成

24:13  Grok：还没有发布代码模型，但 x.ai 内部很多代码已经用内部 AI 代码工具在写了

25:23  Meta 为什么要花巨资「抢人」？

27:06  Meta 一直在 AI 方面投资，但是可惜没有生态，如何专注+分配资源是很大的挑战

28:07  AI 时代，创始人不能再逐步投入建立优势，因此 Meta 最近动作的核心目的是压缩迭代周期，通过招聘+收购买时间

29:37  Meta 缺的不是执行力，而是构建大脑和建立生态

30:07  Meta 这么卷，为什么 Llama 做得不好？

32:10  现在对大公司来说，最值钱的是时间

34:45  Google 从不同部门分别做 AI，DeepMind 做研究，到整合各方面能力

36:16  Google 的挑战：以什么形式，在什么时间节点做自我革命和优化

37:22  Google 的优势：芯片、模型、云服务、Infra、应用全具备，在优化成本方面会很好做

40:15  AI 发展不影响 iPhone 销售，苹果的 AI 策略是什么？

42:06  苹果的优势：人工智能芯片，有硬件入口，具备平台效应的潜力

44:41 「卖铲子」的亚马逊，模型公司越多、AI Agent 公司越多，亚马逊的收入越高

46:27  从利益协同到利益冲突，微软 v.s. OpenAI 是否会解绑？

49:08  在应用和模型层面，微软开始不再以 OpenAI 为核心

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🟢 第三部分：2025 上半年硅谷初创生态变化

50:40  人才争夺给硅谷的初创生态带来的影响

53:40  快速收并购让资金回流更快，对创新生态有好处

54:18  针对人才的大金额收购，资金优先给团队，投资人回报有限

56:13  搅局者 Grok

57:20  前 OpenAI 团队里 Mira 创办的 Thinking Machines Lab 和 Ilya Sutskever 创办的 Safe Superintelligence Inc 的高估值融资，代表资本市场在看好什么？

01:00:12  大基金排队注册 RIA（Registered Investment Advisor）硅谷的 VC 这两年发生了什么变化？

01:01:28  初创公司收入速度和规模变化，VC 面临的挑战是：只做 VC 钱太多了

01:02:44  CoreWeave 上市表现不错，但美股 IPO 市场还没回暖

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🟢 第四部分：AI 带我们进入大航海时代

01:05:19  ToB 应用、工业自动化、医疗领域因为 AI 带来的创新

01:13:00  机器人和 AI 应用在太空产业

01:16:11  过去十几年，基础技术创新在物理世界的应用仍然有限，AI 让我们进入大航海时代

01:17:45 人工智能快速发展带来好处也有风险，但技术停滞同样有风险，不要因为惧怕未知而不向前进步

01:18:33  会使用 AI 就像过去人要学会用电脑，是未来的基础技能

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