苔藓之火

“前端用户和机器的交界面的形态每次发生变化，你能收集到的数据本身也不一样。”

“广告是建立在用户有一个新的行为、有 attention、在一个时间或场景的情况下，我怎么样去变现。”

“行为一直存在，但以前 capture 不到；现在很多东西被闭环收集起来。”

“广告聊天过程中我可以影响你的决策。如果我影响了你的决策，并且我收了广告主的钱，这就是一种广告场景。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube

其他地方：Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火

嘉宾：Jaggie - Meta GenAI 广告产品负责人｜Linkedin

免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

Shownotes:

1. 00:12 嘉宾身份与传奇经历——14 岁创业、Momenta 天使投资、字节/TikTok、Meta AI 广告。

2. 04:48 14 岁易趣开店：登录费、置顶广告、七浦路进货、站停送货。

3. 09:40 宝洁到创业：Chatbot 生活助理、Magic 模式与上一代 NLP 的局限。

4. 17:06 投资 Momenta：AI 下注、团队判断与几千倍回报。

5. 22:46 推荐引擎作为 AI 应用：字节 vs Meta，推荐是产品还是 feature。

6. 32:20 广告底层变化：用户信号从少到多，从语言表达到行为特征。

7. 36:23 对话流：多轮意图、上下文、搜索框与聊天框的异同。

8. 43:27 广告定义与形态：软广/硬广、GEO、链接点击、交互小游戏。

9. 54:16 广告主困境：宝洁/WPP 组织摩擦 vs 创始人 AI native。

10. 1:02:53 广告衡量：5A、品牌/效果、中国闭环 vs 美国分散与隐私限制。

11. 1:13:26 OpenAI/Anthropic 能否成为广告巨头？Meta 的现有盘子优势。

12. 1:17:21 豆包：医疗、陪伴、入口与数据飞轮，广告可能性与底线。

13. 1:22:27 Memory 与切换成本：ChatGPT vs Muse，体验 delta 决定迁移。

14. 1:33:17 中美科技心态：硅谷为何重新关注中国，TikTok/短剧/供应链。

15. 1:40:33 广告只是 consumer 的延伸，新交互形态才刚刚开始。

核心观点总结

1. 广告是交互形态的影子
   广告形态不是孤立创新的，它建立在用户新的行为、注意力和场景上。前端“用户—机器”的交互界面一变，能收集的数据、能设计的广告形态都会变。

2. 用户信号经历三次跃迁

   • PC/搜索时代：用户主动用语言表达 query。

   • 推荐/短视频时代：行为特征更重要，如停留、滑动、点赞、完播。

   • AI 对话时代：多轮语言 + 行为 + 上下文 + memory，意图更深、更 personal，也更涉及隐私边界。

3. 对话流广告已经在发生，但新形态还没成熟
   对话流里会出现软广/硬广、链接点击、GEO、原生影响决策等形态。判断广告的关键是：是否影响用户决策，并且收了广告主的钱。
   但真正的“AI 时代抖音/小红书”还没出现，新广告形态要等新的 organic 交互形态长出来。

4. 广告衡量会继续分化
   品牌 vs 效果仍会存在，对应 5A、决策链路、MMM、增量、last touch 等衡量方式。
   中国生态集中，抖音、淘宝、小红书等容易闭环；美国转化分散、隐私法规限制多，历史数据又被 Google/Meta 等巨头掌握。

5. 广告主侧的最大问题不是认知，而是组织
   宝洁这类大广告主有预算，但素材、投放、agency、WPP 等层层外包，职业经理人缺少创始人式决断力。
   年轻 DTC/抖品牌/淘品牌更 AI native，创始人更能直接改工作流、改组织。

6. OpenAI/Anthropic 有广告潜力，但 Meta 有现有盘子优势
   广告收入取决于用户数据、用户时长、意图深度和变现效率。
   即使 AI 产品 DAU/时长接近，Meta 仍可能因为 Instagram、Threads 等跨 App 信号，拥有更高变现效率。

7. 豆包可能成为入口和数据飞轮，不一定要靠自身广告赚钱
   国内豆包已深入医疗问诊、陪娃、实时摄像头等场景。它可能像入口一样反哺抖音/头条广告，也可能面临“百度医疗广告”式的底线问题。

8. Memory 和切换成本是 AI 产品竞争关键
   Memory 让产品更懂用户，但用户迁移取决于体验 delta 是否足够大。嘉宾自己从 ChatGPT 切到 Muse，就是因为后者在非 coding 的任务完成上更好。

9. Google/Apple 有数据但慢，信任与组织能力是变量
   Google 掌握 Gmail、地图、Drive 等核心数据，但后发、组织能力和用户信任会决定它能否反击。

10. 中美科技心态正在变化
    以前是中国创业者看硅谷；现在越来越多硅谷投资人/创业者关注中国：TikTok、小红书、短剧、直播电商、供应链、机器人、能源、芯片。美国不再那么傲慢，更多是学习心态。

一句话总结：
AI 时代的广告不会只是“把旧广告塞进聊天框”，而会跟随新的 consumer 交互形态、memory 和数据飞轮，重新长出形态、衡量方式和商业模式。

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硅谷温差

“我们是在 GPT 发布三个月前就开始做这个工作了。”

“水龙头形状已经定义下来，后面更多是卷水，不卷水龙头。”

“SharePoint 里的数据是整个互联网的很多很多倍。”

“Google 太按照规矩来做事情。”

“Personal assistant 在两年前 Google I/O 就聊到了，但产品迭代速度不够看。”

“很多现在跑在云端的大模型，六七年之后都可以跑在手机上。”

“现在头部公司很少发 paper，因为只能保住三个月，发 paper 只能保一周。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube

嘉宾：Lewis - 微软 Product Lead，谷歌 Gemini founding PM

Linkedin / 小宇宙 播客 / 小红书: 硅谷温差

免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

Show Notes

00:13开场：Lewis 背景，Oracle 公有云到 Google PM

01:55PaLM 2 产品化：GPT 前三个月开始，团队八九人

03:48大模型史前时代：Document AI 泛化，内部 chat 未发布

05:49ChatGPT 冲击：Google 两派、危机感、Bard 与苔藓之火

08:20离开 Google：Gemini 2.5 Pro 高峰，转微软做 agent/knowledge

09:40大公司组织病：层级多、信息 withhold、指令上传下达失真

11:08为什么去微软：企业护城河，SharePoint 数据是互联网很多倍

12:27微软做什么：agent memory、knowledge、context graph、procedure memory

16:40企业 memory 权限：个人/双人/team/公司层级，consolidation 与隐私

24:35Personal agent 兴起：Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw/Aris；读 Gmail/Calendar

32:42为什么不是 Google 先做 Muse：Google 慢、reactive、合规束缚

36:15Google 会封数据吗：开放文化 vs 中国 walled garden，微信/小红书机会

42:46Personal agent 定价：C 端 freemium/token，B 端 ROI 抽成，长期 commodity

51:40端侧模型与硬件：Mac Studio 跑万亿参数，千问 27B，苹果/Google 后发先至

57:17Google 前景与 DeepSeek 冲击：发布慢、SOTA 窗口短、不发 paper

核心观点总结

1. Google 不是没看到 personal agent，而是做得太慢、太 reactive
   Lewis 认为 Google 在 Gemini/Bard 时代就定义过 personal assistant，但组织层级多、信息 withholding、法律与 Responsible AI 束缚，导致产品迭代速度跟不上 OpenAI、Anthropic，甚至被 Muse 这类新产品弯道超车。

2. 大模型产品化的“史前时代”
   2022 年 8-9 月，ChatGPT 发布前三个月，Lewis 已加入 PaLM 2 产品化团队，团队仅八九人。内部早有 chat 产品，但因 legal/responsible AI 没发布。ChatGPT 出来后，Google 内部有明显危机感。

3. 微软的企业护城河：数据量 + 权限 + 场景
   SharePoint 里的企业数据是互联网很多倍，但企业找不到、用不上。Agent 要利用这些数据，必须解决 memory、knowledge、权限、consolidation 等复杂问题。

4. 企业 memory 与 C 端 memory 完全不同
   C 端主要做 personalization；企业里 CEO、员工、双人 chat、team、公司各有层级权限。什么能 promote 到 team/公司，涉及隐私、法律、当事人控制，不能由模型或 manager 随意决定。

5. Personal agent 兴起，核心是产品导向而非技术导向
   Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw、Aris 等产品，技术上很多建立在类似 harness 上，护城河不高。关键是谁能把 Gmail/Calendar 数据变成具体、傻瓜式 use case，如退订、退款、保险追款、生活琐事。

6. 隐私与安全是 personal agent 的核心矛盾
   Instinct 条款被质疑可拿用户数据训练，Muse 有自己模型，用户不信扎克伯格，但也不一定信小公司。企业里 99% 公司不会无故看员工 chat，但 Anthropic 等公司 policy 可能不同。

7. 端侧模型与硬件会重新定义 personal agent
   Mac Studio 已可跑 trillion 参数模型，千问 27B 满足日常。未来六七年，现在云端大模型可能跑在手机上。苹果、Google 可能后发先至，创业公司先打样。

8. Google 仍有底子，但发布节奏和合规文化是最大挑战
   Gemini 2.5 Pro 后压力持续增加，SOTA 窗口只有一两周。DeepSeek 出现时 Google 内部惊讶，但 Google 合规严格，不参考/蒸馏，不发 paper，员工不能上播客。技术瓶颈人员发光期可能只有 18 个月。

EP53
中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep53-google-muse/
English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep53-google-muse/

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“生子当如庞若鸣！”

“DeepSeek 十年 Vesting，感觉比长征还久。”

“聚光灯都打给了 Sam Altman、Ilya，但我非常清楚这个活儿到底是谁干的。”

“AI 人才的半衰期非常短，就像模型的半衰期一样。”

“多模态往下走，核心门槛不在算法，而在数据。”

“Cursor 是先瞄准全世界 50 到 100 个最好的人，然后持续派人追踪他的动向。”

“OpenAI 2025 年股权激励占了收入的一半，平均 150 万美元一个人。”

“Dinq 一句话介绍：Open Router for People Search。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube

嘉宾：Sam Gao 高岱恒，DINQ 创始人，前阿里达摩院研究员

Dinq / Twitter / 小红书: 小黑兔Sam

免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

1. 作品定义人，进入“小小文艺复兴”时代
   学历、大厂背景不再是唯一通行证，公开作品、代码、博客、播客等，正在成为定义个人价值的新标准。Sam 本人从双非土木到达摩院，靠的就是 Learning in Public：写博客、给开源项目提 PR、持续公开输出。

2. AI 英雄列传：关注关键技术背后的“边缘人”
   聚光灯常打在 Sam Altman、Ilya 身上，但真正推动关键技术的人很多来自非顶尖机构、非主流路径。RAG、思维链、Adam 优化器、Claude Skills 等背后都有具体作者，他们的故事值得被记录。

3. 硅谷人才战争进入“体育转会”级别
   Meta 因 Llama 落后而着急，扎克伯格亲自挖人，庞若明等华人研究员拿到 2 亿美元级总包，超过 NBA 球星。AI 人才市场远大于体育市场，一亿美金线可能只有小几十人。

4. 人才定价看“代表作”和稀缺经验
   典型特征是有代表作，如推理能力、O1 系列、管过万卡/十万卡集群。管卡经验、训练基础设施经验、后训练能力都极度稀缺。

5. 技术方向冷热分化明显
   多模态在收敛，核心门槛从算法转向数据；顶会一作贬值，GPT-6/vivo 5.1 几小时就能产论文。上升方向包括：数据相关、On-Policy Distillation、AI Infra、推理提效。

6. AI 人才半衰期极短
   过去会 GAN、搜广推的人可能迅速贬值。传统互联网人追求确定性、CTR 涨点，但 AI 模型竞争是混沌的，Benchmark Maxing 和 Reward Hacking 不一定有用。

7. 招聘哲学：从漏斗转向 High Touch
   Cursor 的思路是瞄准全球 50-100 个最好的人，持续追踪、送吉他、办 Workshop、招通才。不要等投递，而要反向经营“前 100 人”。人生和投资也应如此。

8. DeepSeek 与 OpenAI 的激励问题
   DeepSeek 十年 Vesting 对人才不友好，融资部分是为了留人；OpenAI 2025 年 SBC 占收入一半，平均 150 万美元/人，但相对估值涨幅不算高。

9. Dinq：Open Router for People Search
   Sam 的创业项目 Dinq 把 LinkedIn、Indeed、JobStreet 等招聘平台 API 集成，让用户通过 Agent 用自然语言搜人、找联系方式，按 Token 扣费。客户包括字节、蚂蚁、前沿模型公司等。核心判断：未来工作习惯会收敛到跟 Agent 对话。

10. 人才流动是投资信号
    投资人可提前发现人才活跃痕迹，比如庞若明转会前就有迹象。追踪 AI 科学家转会、方向、价格，可能成为重要 Alpha。

Show Notes

00:12开场：作品定义人，属于我们的“小小文艺复兴”

01:19Sam 自我介绍：双非土木 → 达摩院 → 研究 AI 关键人物

02:20从土木转 AI：Learning in Public，写博客、提 PR 拿到 offer

06:17离开达摩院：扩散模型、数据 + Copilot 让算法与工程贬值

11:34OpenAI 堵门：为 AI 关键技术背后的作者立传

15:50智力超级垄断时代、AI 英雄列传与欧林工程学院

23:07硅谷人才战争：Meta 挖人、庞若明 2 亿美金总包

30:08代表作与一亿美金线：小几十人，管卡经验值钱

37:38方向冷暖：多模态向下，OPD / AI Infra 向上

45:12AI 人才半衰期：顶会论文贬值，搜广推思维失灵

50:46Cursor 招聘哲学：全球 50-100 人、送吉他、反漏斗

58:12DeepSeek 留人：10 年 Vesting、保密与融资

01:01:22OpenAI SBC：占收入一半，平均 150 万美元/人

01:07:14Dinq 创业：Open Router for People Search，Agent 搜人

01:17:23投资人用法、人才转会追踪与结尾

EP52
中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep52-ai-researcher-price/
English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep52-ai-researcher-price/

在小宇宙查看该单集文稿

“单点违约没问题，但单点违约往往是行业系统性危机的开始。”
“AI就是国运级别的竞赛，不是私营企业该独自扛的。”
“蒸馏不是抄袭，是萃取精华——拼多多蒸微信，中国模型蒸海外架构。”
“A100还在涨价，因为推理需求分层，老卡也能做差异化服务。”
“中国人太爱工作，机场全是办公AI广告；欧洲人觉得这事跟他没关系。”
“未来不是AI代替人，是Buddy跟悟空去开会，人和人沟通变复杂。”

本集播客文字稿可以看这里 或者关注 苔藓之火 公众号

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube

相关单集：40. AI应用能融下一轮吗？收购、擦边、中转站、大厂围猎 - 对话｜马克汤

编辑推荐 - 46. 办公Agent大战：为什么大厂做不出好AI产品？- 马克汤

嘉宾：马克汤 - 发财搭子 主播 / 财搭子AI 联合创始人 / MIT毕业，CFA/FRM持证分析师

精彩单集

EP31-AI产业链跟踪5月刊-从LTA长协到800VDC电力链，寻找AI 硬件的新机会EP26-AI产业链跟踪4月刊-光模块的爆发只是冰山一角，更大的叙事正在酝酿EP20-你不会想让朋友们都知道你染上了恒生科技吧！

免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

Show Notes

00:13开场：八月市场回稳，但情绪仍脆弱

01:34马克汤从UTMB越野赛归来，野人思考

03:50英伟达循环借贷：银团、数据中心资产化、残值叙事

05:30老黄的残值逻辑 vs 系统性风险（单点违约≠行业安全）

08:50Michael Berry的“大空头”逻辑：折旧造假、电子产品逻辑

13:50为什么A100老卡仍坚挺？推理分层与差异化服务

20:27如何观测泡沫破裂？看A100价格、CDS、存货与应收账款

24:49AI是国运竞赛：David Sacks的“国防部该买单”观点

28:44机器人行业：短期泡沫、运动会表演、长期UBI→UHI愿景

35:23中国推动机器人亲民 vs 美欧恐惧AI

41:56中国洗碗机渗透率低，机器人场景需先打穿单点

47:00模型“斩杀线”：DeepSeek V4成基准，Kimi K3部署成本高64倍

54:46蒸馏之争：张一鸣 vs 拼多多式“先模仿后超越”

01:07:33中国办公AI广告大战，月活数据与员工习惯

01:17:25宏观：美债、日元、石油——无论AI成败，长端利率终将下行

核心观点总结

1. AI资本泡沫争论：八月市场从七月暴跌中回稳，但情绪仍脆弱。英伟达财报带来“镇定剂”而非“强心剂”，市场担心反弹非反转。

2. 英伟达循环借贷与残值叙事：老黄拉银团将数据中心资产化，强调芯片高残值与流动性，但系统性风险下残值可能崩塌，类似债券违约时的股债双杀。

3. 大空头Michael Berry的质疑：他认为科技公司折旧作假，芯片如电子产品快速贬值，但实际中A100等老卡因推理需求梯度和差异化服务仍坚挺，Berry可能脱离技术现实。

4. 中国AI模型的“斩杀线”：DeepSeek V4以极低成本和高能力成为基准，多数模型若无性价比则无存在必要，开源模型梯队分化（如Kimi K3部署成本远高于DS）。

5. 蒸馏争议：中美互相“蒸馏”，张一鸣认为蒸馏难超车，但拼多多式“先模仿后超越”在中国科技界被认可，蒸馏是追赶阶段的合理策略。

6. 机器人行业泡沫：中国机器人一级市场过热（千家创业公司），短期场景不成熟，但长期看好人形机器人与国运级机会，需经历优胜劣汰。

7. 中美AI态度差异：中国积极拥抱AI（机场广告、办公软件），美国民众担忧替代与风险，欧洲漠不关心，反映政策与生活方式差异。

8. 宏观压力：美债长端利率高企，融资成本上升压制科技股估值，但无论AI泡沫破灭还是成功，长端利率终将下行。

EP51
中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep51-who-pays-for-ai/
English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep51-who-pays-for-ai/

在小宇宙查看该单集文稿

“愿打愿挨，愿赌愿服输，这就是个游戏。”

“字节比香港大。”

“你买的是Robinhood的信任，不是股份所有权。”

“信息到成交，中间差了一个太平洋。”

“老板不下班，并购就没戏。”

“这圈子没有那么大，跟豪宅中介一样，一年成交几单就够了。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

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嘉宾：庄明浩 - AI司马迁，不需要介绍，没有人不知道

他的播客，他和我之前的串台

Show Notes

00:00开场：串台介绍，本期脱稿聊“水下江湖”

03:00科普：一级半市场是什么？（老股交易、SPV、基金到期退出）

07:00美国标杆：SpaceX如何从千万美元门槛变5000美元“散户可投”

12:00中国资本如何绕道参与美国AI/航天标的？匿名基金的“删稿”故事

18:00“真·Mag 7”登场：OpenAI、Anthropic、Stripe等未上市巨头

23:00估值泡沫 vs 基本面：信息不透明下，多数人买的是“叙事”

28:00从二手手机回收看S基金：估值打折、打包清仓、烂账归零

33:00小红书、字节、希音的定价密码：上市时间表、基金到期潮、老板意志

39:0036氪留言板五年数据：从“87%想卖”到“57%想买”的情绪翻转

45:00SHEIN的千亿→260亿：好业务+烂资本操作

50:00菜鸟、喜茶等“俱乐部标的”：出生即巅峰，潮退无人接

55:00并购信号：2024年321条卖身通告，老板们终于“想下班”了

60:00AI赋能研究：从简历、留言板挖出行业趋势，未来还可深挖

核心观点

1. 一级半市场定位：介于未上市融资（一级）与公开交易（二级）之间，本质是老股、SPV份额、代持等非标交易。因基金到期退出压力和IPO通道受阻，近年来在中美两国显著活跃。

2. 美国代表标的：SpaceX、OpenAI、Anthropic、Stripe等构成“真·Mag 7”，通过多层SPV和Token化将投资门槛降至数千美元，体现“金融民主化”，但法律结构存在灰色地带。

3. 中国特殊生态：字节跳动最特殊——每年主动定价回购员工期权，自身充当“流动性池”；小红书、希音（SHEIN）等交易活跃，估值随业务与情绪剧烈波动。

4. 数据洞察来源：基于36氪留言板五年5000+条数据，虽非成交数据，但可作为市场情绪先行指标，反映行业热点从互联网消费→Web3→硬科技→AI的轮转。

5. 交易非标性与风险：法律结构复杂（代持、SPV嵌套、币种、付款条件），信任比文件更重要，“愿打愿挨”属性强，存在链条断裂甚至欺诈可能。

6. 估值决定因素：基本面、上市时间表、基金到期潮、中美政策、买卖盘额度等多重博弈，同一公司同期可能多个成交价。

7. 并购需求涌现：2024年卖身通告增多，反映创始人愿意“下班”的罕见局面，但并购在中国仍极度依赖人脉与缘分。

8. AI赋能分析：利用AI整理海量非结构化数据，使文科生也能做宏观量化研究，未来可进一步挖掘简历、并购意向等隐藏信息。

9. 字节不可复制：体量、现金流、创始人意志、地缘政治共同使其成为“特殊存在”，上市地选择远超投资逻辑。

EP50
中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep50-pre-ipo-market/
English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep50-pre-ipo-market/

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“如果一个人愿意离开OpenAI去某家公司或者创业，那是对那个方向最大的背书——这是极具投资价值的信息。”

“在谷歌工作，你会真实地感受到同事不断离职——去新的startup，去Anthropic，这肯定有一点点peer pressure。”

“一个非上市公司的季度数据，居然可以对美股半导体板块产生巨大影响——你简直无法想象这些公司上市之后会怎样。”

“中美大模型的竞争，其实是在美国的中国人和在中国的中国人之间的竞争。”

“这些表格如果你不认真看标题，都觉得是同一家公司的——名字换一下你都无法发现谁是谁。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

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Show Notes 时间轴：

00:13 – 开场：OpenAI/Anthropic未上市已撼动美股，今年或明年IPO在即
01:08 – 为何要扒简历？想看清“谁造出了大模型”
01:49 – 数据来源与免责声明：2万份→1.7万份有效，误差极多，当“细说”听
03:27 – 聚焦OpenAI与Anthropic，DeepMind数据因与谷歌混同仅作参考
04:26 – 城市分布：旧金山湾区占绝对主力，伦敦、都柏林、东京、新加坡是海外重镇

06:32 – 学校分布：前5所名校占14.7%，但另一半员工来自1308所“长尾”学校

08:40 – 清华是唯一排进前排的外国大学（23人），但LinkedIn数据严重低估中国学历
09:50 – 前雇主排行：Google、Meta、AWS前三，Stripe向Anthropic输送106人（创始人背景）
12:48 – OpenAI前雇主：Meta、Google、Apple，收购Stack AI带来129人“打包进场”

14:33 – DeepMind 44.6%员工上一份在Google，高盛居然贡献22人（意外）
15:51 – 三角人才流动：二线实验室（Scale AI、Character AI等）持续向前三家输血

17:26 – 职能分类：Anthropic工程30%+研究20%+销售18%；OpenAI工程38%+研究21%，销售比例更低

21:37 – 语言标签：中文排第二外语（20%+），仅次于西班牙语

23:12 – 华人深度挖掘：严格“中国背景”343人（2%），拼音姓名2952人（15%），整体华裔约20%

31:02 – 核心洞察：三家公司高度同质化，竞争激烈；安全对齐部门Anthropic是OpenAI两倍
33:28 – 流动方向：44人从OpenAI跳Anthropic，反向仅9人，趋势明显
35:23 – 结尾彩蛋：想看完整图表请关注公众号“苔藓之火”；欢迎提供新分析角度（尤其离职去向统计）

EP49
中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/who-builds-anthropic-openai/
English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/who-builds-anthropic-openai/

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“中转站就是在你和官方之间差了一层，技术上一点都不神秘，就是一个收银台加上一个路由器。”

“如果倍率调到10，你付10块，调到100你付100，但官方真正收的还是7块——换模型你还能查，调倍率是你不知不觉钱被扣光了。”

“真正理性的站长可能不换模型，而是去调整倍率。”

“当有一个东西我们不知道应该被定义为石油、能源、电还是货币时，最先看懂它的可能不是VC或投行分析师，而是走私的人。”

“中国人实在是非常聪明，但身为中国人，竞争也是非常的激烈。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火

Show Notes

时间轴：

1. 00:15 开场：做AI内容被骂，却因不删评论引来中转站广告

2. 01:45 意外发现：评论区“牛皮癣”站长主动求合作

3. 03:04 中转站怎么赚钱？——收银台+路由器，倍率结算

4. 04:09 货源之谜：80%来自“号池”，合法渠道只是“缘分”

5. 05:20 为什么官方5折不够？中转站要一折甚至更低

6. 05:44 数据留痕：你的对话全在服务器，10%站长可能卖数据

7. 06:43 真实需求：有人定制“45~55岁美国女性对话”

8. 09:01 偷换模型？其实不普遍，更狠的是调倍率

9. 11:21 倍率详解：1倍=0.14折，调到10倍你就被悄悄吸血

10. 13:20 生意模型：3人团队，月流水70万，净利40万

11. 14:43 行业天花板：头部月流水千万级，团队不到20人

12. 15:56 猫鼠游戏：封号145万个，恢复率仅3.3%

13. 17:36 法律风险？他自称“可控”，但具体手段不便展开

14. 18:57 官方为何恨中转站？政治、订阅制被滥用、模型蒸馏

15. 21:28 类比影子船队：智能是新的石油，走私者最先看懂它

本期节目仅为行业观察，不构成任何使用建议。

EP48
中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep48-relay-station/
English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep48-relay-station/

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“替代人不是AI的极限，AI的极限是创造我们想象不到的东西。”

“你如果只用自由现金流去衡量Capex，那铁路、电气化一开始全是泡沫，但它们是文明的基石。”

“开源模型把中低端智能打成白菜价，但闭源模型只要比人类天才再高一点点，就能拿走绝大部分价值。”

“现在AI就像1920年的电车和电灯，你想象不出收音机，但收音机后来涨了300倍。”

“Token价格下降不可怕，可怕的是需求弹性不够。AI弹性的上限是‘智力替代能源’。”

“债务本身不是坏事，高杠杆才是。目前AI的杠杆远低于运河和铁路泡沫时期，跌40%也没人爆仓。”

本次播客的核心矛盾在于：AI的巨额资本开支（Capex）究竟是即将破裂的泡沫，还是文明级技术革命的必经成本？多方认为，市场错把“成长股”当“价值股”来估值。他通过算账指出，单G瓦数据中心已能实现极高回报率（年收入可达成本的1.5倍以上），且AI对标的是电气化革命——前十年投入占GDP 2%却未见生产力爆发，后期才催生收音机等颠覆性应用。AI是“智力”本身，TAM不止于Coding或SaaS（3000亿），而是全球40万亿白领市场，甚至能创造人类无法想象的新物种。当前的股价波动不影响实体采购，泡沫破裂须待极高杠杆（如4万亿Capex）出现，现在远未到顶。空方则质疑万亿美元级的年折旧需要5万亿收入支撑，而全球七姐妹总营收仅2万亿；同时Token价格长期趋近于零（如电费），行业可能沦为公用事业，且企业级AI目前尚未带来财报上的显著提效。最终结论偏向长期乐观：AI的“智力”属性决定了其弹性远高于光伏或互联网，但短期场景能否从Coding扩散到全企业工作流，仍是决定市场二阶导的关键胜负手。

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

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嘉宾：唐奕波 - 私募基金分析员，播客《随处奔波》，文章（公众号"奔波儿r"）

• 《AI 到底是泡沫吗——从 100 年前的电气化找答案》

• 《让研究的归研究，交易的归交易》

• 《投资的审美》

• 开源项目（github.com/Benboerba620）：ai-signal 每天抓一线推特/播客/论文；ai-workspace-hub 带知识库闭环的 AI 投研工作流

• 本期提到的（《三点下班》）唐奕波 v.s. 星辰

免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

时间轴（Time Table）

00:00 开场：七月市场巨震后，AI多头还剩下谁？
01:00 嘉宾自我介绍：8年私募研究员，从新能源到AI硬件
02:40 核心争论：Capex每年七八千亿，钱从哪来？够不够？
04:00 拿自由现金流质疑Capex是错的，电气化、铁路都这样
05:30 算账：1个G瓦数据中心=400-600亿成本，年收入600-1000亿（闭源推理）
07:30 开源模型收入低40-50%，但利润率也低
10:00 Token价格战：中国开源模型倒逼OpenAI降价，但唐认为这倒逼闭源向前沿狂奔
14:00 光伏 vs AI：光伏TAM被火电价格锁死，AI的TAM是“人类智力天花板”，无上限
18:00 后发优势：中国用1/10成本训出90%性能，但探索前沿的人必须烧钱
24:00 市场主要矛盾：不是Capex太多，而是担心只有coding一个场景
30:00 企业级AI突破：Claude Tag（公司级Agent）可能改变组织架构，Block已裁员40%提效
37:00 AI帮他20分钟从800只股票中筛出MLCC大牛股
44:00 空头发问：5万亿收入从哪来？全球SaaS才3000亿
51:00 对标电气化——Capex占GDP 2%投了15年，前10年无生产力提升
55:00 债务观点：泡沫破裂要到杠杆极高时，现在远未到
1:07:00 AI是“智力”，它不只是替代人，它会创造新物种，就像电催生了收音机

关键词：Capex，TAM，电气化对标，Token价格，推理收入，开源vs闭源，智力商品化，折旧压力，自由现金流，杠杆率，场景扩散，企业级Agent，AI-native应用，后发优势，需求弹性

中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep47-last-ai-bull/

English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep47-last-ai-bull/

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“局部理性，就是每个部门都在做自己定义下正确的事情，但最终结合产出就偏离了最初的目标。”
“模型的忠诚度是零，谁强用谁的。迁移成本一旦被抹平，用户随时可以走。”
“搬起石头砸自己的脚——旧业务太赚钱，新业务就下不了决心砸资源。”
“未来的竞争，最终就是渠道之争。谁把握流量和预装，谁就把握AI应用的命脉。”
“一个老师傅带五个Agent，比五个老师傅带五个应届毕业生厉害多了。”

电梯广告里铺天盖地的“办公AI”到底是大厂的新希望，还是新内卷？本期我们请回老朋友马克汤，拆解字节、阿里、腾讯、百度等中国大厂在AI办公Agent上的布局与困境。为什么手握重金和人才的大厂，至今做不出一款让人“眼前一亮”的AI原生应用？大公司病、局部理性、内部赛马如何扼杀创新？海外Google、微软、苹果、Meta又走到了哪一步？未来的AI入口是手机厂商的OS，还是微信这样的超级APP？一场关于“替代白领”的终局猜想，正在发生。

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube

相关单集：40. AI应用能融下一轮吗？收购、擦边、中转站、大厂围猎 - 对话｜马克汤

嘉宾：马克汤 - 发财搭子 主播 / 财搭子AI 联合创始人 / MIT毕业，CFA/FRM持证分析师

精彩单集

EP31-AI产业链跟踪5月刊-从LTA长协到800VDC电力链，寻找AI 硬件的新机会EP26-AI产业链跟踪4月刊-光模块的爆发只是冰山一角，更大的叙事正在酝酿EP20-你不会想让朋友们都知道你染上了恒生科技吧！

免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

时间轴（Time Table）

00:07电梯里的办公AI广告引发的“周五烦躁”与分众传媒的商业信号

01:12新系列「Every-buddy」开场：谁会成为中国办公Agent的超级APP？

02:19大厂广告投放有多猛？网红一个月接4条Body广告，单条十几万

04:05什么是“AI原生”产品？GUI硬改LUI就是反人性

06:30大厂通病①：OKR拆解导致“局部理性”，算法只关心准确率，不关心用户感知

08:40大厂通病②：内部赛马与合并，玉伯离开阿里的无奈

09:40经典案例：钉钉被曝“面试先拉5个新用户”，大公司病有多离谱

12:00组织解法对比：字节Flow（独立部门+内部结算）vs 阿里ATH（CEO直管）

* 晚点：当一个年轻人空降：改造腾讯混元的 300 天

16:00小米雷军的“放权”式管理：给空间，不查岗，让团队自己跑

19:00为什么字节相对做得更好？独立期权、亲兄弟明算账、不耦合旧业务

22:00海外篇①：Google为什么稳住了？搜索份额没掉，Gemini在抢ChatGPT的量

26:00海外篇②：Meta没有应用亮点，微软输在Windows生态和Office的“可替代性”

29:00硬件终端之争：Mac统一内存吊打Windows，AI开发者都在换苹果

34:00未来入口之争①：OS Agent（手机厂商）vs Super App Agent（微信/支付宝）

38:00未来入口之争②：“预装应用”战争卷土重来，排他协议将决定渠道命脉

43:00AI替代人力的进度条：从“赋能”到“替代”，美国裁员加速，中国隐性变相裁员

48:00终局猜想：12个月内办公Agent将进入替代阶段，白领岗位面临蒸馏

中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep46-office-agent-wars/

English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep46-office-agent-wars/

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450亿美金的对冲基金Situational Awareness摔了个大跟头。

“基金强平从来不是行情的终点，它通常是下半场的发令枪。”

“四倍杠杆去表达一个十年期的判断，市场根本不care你是对是错，市场只要证明你撑不住爆仓。”

“七月份最大的强制卖家已经出清，但这次以后，买家的火力被削弱，涨得更慢，跌得更快”

“他学会的可能不是不用杠杆，而是巧妙的隐藏杠杆。”

主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播

视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube

中文逐字稿

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免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。

• SA基金（Situation Awareness）于2026年7月遭遇多空双杀，四倍杠杆下单月亏损67%，被迫折价甩卖约160亿美元公开仓位。

• 基金并未破产，而是去杠杆后以零杠杆形态继续存活，但投资人的钱因两年锁定期无法赎回。

• 从规模看，这是五年来最大基金爆仓（峰值450亿），但破坏力远小于比尔黄、三箭资本和FTX。

• 短期：强制卖家出清，AI基建基本面未崩，短期底部可能已现；长期：暴露了AI行情的杠杆化程度，未来廉价杠杆难再获得，行情或将减速。

• 真正的警示不是方向错误，而是用四倍杠杆赌十年判断——市场只要证明你撑不到那一天

时间轴（Time Table）

00:00背景：25岁基金经理Lipo Brunner在7月24日发信称“大跌是最好买入机会”，但六天后（7月30日）其SA基金将160亿美元头寸折价卖给Citadel。

01:04本期三大任务：理清事实、历史排名、分析对AI行情的含义。

01:45Lipo其人：15岁哥大，曾任职FTX、OpenAI超级对齐团队，2024年发表165页论文《态势感知》，论证AGI将于2027年到来。

02:51基金以论文募资，豪华LP阵容，2024年底2亿美金起步，半年回报439%，规模飙至450亿美元。

04:32七月行情逆转：AI重仓股暴跌35-50%，做空软件股反涨，四倍杠杆下单月亏损67%，净值从年初100变539再变回180。

05:35Margin call触发，投行连夜找买家，最终折价卖给Citadel；但基金未破产，仍剩100亿美元资产（含Anthropic未上市股权）。

07:16第二封信：去杠杆、平空头、留全额付清仓位，基金继续以混合形态“打下一仗”。

08:04投资人困境：两年锁定期，无法赎回；年内仍赚80%，但心情从狂喜到失落。

09:46历史对比：AUM峰值450亿>比尔黄（360亿），但名义敞口（1600亿）不及；破坏力远小于三箭、FTX，未伤及银行系统。

11:44对AI行情的短期影响：仓位出清，而非基本面崩盘；最大强制卖家已现，短期底部可能形成。

13:31历史规律：LTCM、比尔黄爆仓后市场仍上涨，但往往成为周期下半场信号（互联网泡沫、2022年熊市）。

14:44长期警示：暴露了AI生态的多层杠杆（基金、散户、矿企、云厂商），未来杠杆融资将收紧，上涨变慢、下跌加速。

16:03问题不是方向错误，而是用四倍杠杆赌十年判断；SA基金本身就是AI行情的“保证金测试”，裸泳者现形。

17:35担忧：或学会隐藏杠杆而非放弃杠杆，下一轮拥挤仓位将更不透明，重蹈比尔黄TRS覆辙。

EP45
中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep45-margin-call/
English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep45-margin-call/

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