# 拆解2025：AI的泡沫、拐点与幸存者 郑庆生x刘英俊x李彦男x李广平 the prompt · 2025-12-29 · 117 min · https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6950fd1f2db086f897610e21 ## 逐字稿 红杉HongShan 今天我们主要聊一下对2025年的复盘，然后再聊一下各位对2026年的展望。我的感受是，2025年多少有一点转折的意味。2024年的时候，虽然AI已经比较红、比较火了，但整体节奏还没有那么快；2025年从DeepSeek开始，后面又有一系列标志性的中国模型和Agent出来，所以我感觉市场情绪有了巨大的提升。不知道各位是不是也有这样的感受？英俊，你先说。 刘英俊 ### Devin Defines the Turning Point 其实我不是从DeepSeek那个时候开始感觉到转折的。年初的时候，我看到一个产品叫Devin。去年差不多这个时候，我用了一下Devin当时的新版本，最大的震撼是：Devin是第一个能让你离开屏幕、去完成一个任务的产品。 我们在两年前其实在内部做过一次关于Agent的讨论，当时大家还有一点像是在写小说。从看到Devin那一刻起，我觉得Agent产品或者模型能够完成任务、进行规划这件事情，已经快要实现了。那个时刻对我来说有一点“aha moment”，也有一点转折的意味。 红杉HongShan 它能够直击结果。你除了在一个界面上跟它聊天之外，还可以直接给它一个任务，不用一直盯着它，等它做好之后再回来查看结果。这个意义对我来说非常震撼。你们几位怎么抽象这个转折点？ 李彦男 我觉得最重要的是，它不再只是跟你对话，而是能够直接去完成事情。以前你和AI交互，更多是在一个界面里问问题、拿答案；但Devin让你感觉到，你可以把一件事情交给它，它会自己往结果走。 李广平 我自己觉得，过去几年有3个比较AI-native的产品。第1个当然是ChatGPT。互联网出现以来，大家第1次可以跟一个东西对话，然后那个东西会给你非常明确的反馈和答案，而且这种反馈是自由、多维度的。 第2个是2023年的Rewind。AI出现之前，不会有人这样设计产品：有一个东西常驻在你的电脑和手机上，可以随时看到你的一举一动，知道你做了什么、看了什么，并且把这些内容全部记录下来。当然，Rewind出现的时间点可能有些过早，技术还处在很早期，但这个产品理念完全是因为AI才诞生的。 第3个就是Devin。我们的工作里经常会和实习生交互：早上布置一个任务，中午问进展，晚上再要结果。这个沟通过程本质上是人与人之间的沟通。Devin把这种工作关系数字化了，所以我觉得它可能确实是我看到的第1个真正意义上的Agent-native雏形，也给大家打了一个样，导致今年出现了那么多Agent公司。 郑庆生 我比较喜欢条理化、逻辑化地思考。今年让我感受最深的是Nano和Nano Banana Pro。类比刚才说的，如果要说“iPhone时刻”，在我看来可能出现过3次。 第1次当然是ChatGPT。第2次可能是Claude 3.5，它在背后开启了Agent和Coding这样一个非常大的市场和趋势，是一个很重要的触发点。第3次可能就是Nano Banana Pro。现在距离它发布还只有两周，但每天仍然有很多人在发现新的玩法，而且效果非常惊艳。 如果一定让我选一个，我会选Nano Banana Pro。因为它已经到了普通人、普通消费者可以非常容易地感知的程度，毕竟它和娱乐、视觉相关。它有点像当年的iPhone 4：iPhone刚出来时是极客的狂欢，但到了iPhone 4，每个人拿在手里都会说“真帅、真流畅、上网速度真快”，甚至可以拿来玩游戏。我觉得这就是一个tipping point。 刘英俊 ### Deep Digitization Begins 我接着说一下刚才的Rewind。其实我特别喜欢这种Total Record型的产品。今年我有一个感受，就是这可能代表了一种深层次的数字化。 互联网推动的数字化，过去更像是浅层次的数字化：把原本写在纸上的文本搬到线上，把地址、电话这些信息线上化。但今年开始，我们看到的是把那些从来没有被记录过的信息也数字化了，特别是录音，以及人的操作方式。 我们一下子给AI提供了大量新的材料。我觉得这件事非常有意思，而且它甚至可能影响人类的语言。我现在给大模型留言，只关注自己是不是把所有信息点都说全了，至于先后顺序、后面要不要补充，我都不太介意，因为我觉得它能够理解。很多原本没有机会被数字化的信息，正在被数字化。 红杉HongShan 这个话题很有意思，也揭示了互联网和AI这一波最大的差别。过去10到20年，互联网最重要的事情，还是把供给搬上线，变成更好的数字化呈现。 过去大家做的事情，一是把信息变成一篇篇文章、一个个推荐条目；二是把商品做成商品图和文案；三是把服务，比如一杯咖啡或一杯奶茶，变成一张照片加一段描述。这是过去20年的主线：把线上线下的供给标准化，然后进行分发。 但今天很不一样。你能够记录的信息更多了，一个人能够表达的需求和意图也更多了。当这个意图和AI交互时，就可能带来很多不同的玩法和新的机会。往后看，很可能是一个人完整表达意图，再到最后完成交付之间的匹配过程。这和互联网时代还是很不一样的。 李彦男 我觉得这一步确实存在明确的差异。以前不会一开始就出现这么多偏To B、偏工具的东西，当然也有，但相对简单。比如iOS刚出来的时候，天气预报、日历、算命的万年历都很火，那些都是小工具、小插件。 后来内容越来越复杂，娱乐产品越来越多，功能也越来越多。移动互联网先经历了工具，然后是O2O，再到社交、短视频、手机游戏。互联网早期其实也差不多。 如果最终没有本质变化，还是人与人之间交互，或者人消费娱乐内容，那么很多东西可能依然相通。但有些东西可能会发生本质变化。以前只有人与人之间交互，或者人消费信息和产品；以后一个人身边可能围绕着几十个Agent，无论工作还是娱乐，都围绕着你运转，这可能会带来范式变化。 李广平 ### AI Rewrites Network Effects 我倾向于认为，过去的一些定律大部分仍然存在，包括网络效应。只不过现在还没有真正做到To C，也没有让用户之间产生交互。用户用AI生产内容、再给别人消费的模式，今天好像也还没有真正形成。 如果回到移动互联网早期，那个阶段也没有什么网络效应。最早在iPhone上用到的都是非常简单的游戏和工具，但当时最热门的品类之一叫Productivity，也就是生产力工具，另外就是阅读。 如果AI注定要改变互联网，那么今天可能还处于早期，还没有到百花齐放、出现大量大产品的阶段。AI的能力可能都隐在幕后，更多还是产品创新，以及产品究竟为用户提供什么本质价值。这些东西不会变。 我们今天会记得抖音、美团、滴滴，但不一定会很清楚地记得美团依靠的是LBS，滴滴依靠的也是LBS。那时候LBS是一个投资主题，但后来大家不会再强调这些底层技术了。现在还在卷基础技术，往前推进，离技术真正变得平权、底层、完善，然后在上面构建更大的东西，可能还没有到那个时间点，但也未必不会很快到来。 郑庆生 我有一种模糊的感觉：现在所有交互形式里，人的介入还是很深。过去10年我们能理解的AI，更多是搜索、广告和推荐相关的技术；今天的大模型，不管叫Agent、Workflow，还是其他什么，本质上很可能是人与AI共同存在于一个业务或场景里，一起完成某个具体任务，一起把一条业务流执行下去。 在这种情况下，引入的AI越多，人与AI协作越多，也许会产生某种程度的网络效应，但今天确实还不知道。 李广平 因为之前所有的创新都发生在连接层面。无论是修路、修运河，还是互联网，本质上都是在建立连接网络。但这一次，网络里加入了智能。我觉得这是一个非常大的差异。 而且这一波到现在仍然处在技术和产品双线演进的过程中。过去基础设施也在演进，但不会和产品演进得一样快。PC互联网时代的网络、移动互联网时代的无线网络，在当时已经相对成熟，发展速度没有产品那么快；但这一次，所有榜单都一直在变化。 刘英俊 我觉得上个时代的演进过程，很多变化藏在产品背后，等你发现它发生变化的时候，事情其实已经完成了。但这一轮技术和产品几乎是同步变化的。 我在10月、11月刷了很多Sora 2生成的短视频。很多人生产视频之后，会发到抖音、TikTok和小红书。我很深的一个感受是，现在有很多内容一眼看上去就是AI生成的，Sora水印也很明显，视频里也经常会提示这是AI生产内容。 但我看到的很多评论区，用户已经不是在讨论AI本身了。换句话说，最关键的是，用户已经不在乎它是不是AI。即使一眼看出来是AI，评论区大量讨论的仍然是梗本身，是剧情和内容是不是有趣。真正吸引大家的还是内容。 如果时间线继续往后推，未来大家消费的很多内容，人们可能已经分不出来它是不是AI生成的；或者即使一眼看出来是AI，心态也会改变，已经不在乎了。 李彦男 这和我们以前闲聊时说过的一个事情很像。最早电影发明的时候，人类其实不能理解剪辑。大家会觉得，一个故事必须从头到尾一镜到底地拍下来，中间不能突然剪到别的地方。 如果突然拍一个人的特写，当时的人甚至可能会觉得这个人被砍掉了一半。后来剪辑越来越复杂，闪回、交叉剪辑都变得很自然。对应到AI上，未来大家很可能也会不再介意它是不是AI生成的，人的心态会变化。 甚至我已经相信，和我聊天的那个人，背后是有自主意志、甚至有灵魂的。人的心态变化不是一条数学曲线可以推导的，它有可能在某个地方突然发生变化。 我自己的感受是，短视频刚出现的时候，产品形态非常创新，但当时也有很多不合理的地方。过去大家打开一个视频App或网站，都是主动筛选内容：点进去，挑选想看的视频，再点击播放，然后拖动进度条消费内容。 短视频第1次让用户点开之后，声音就直接开始播放。对当时很多用户来说，这非常冒犯，因为有些场合并不适合突然放出声音。而且第1个视频为什么会被推给你，你也不知道。今天看来，单列、全屏、自动播放都成了非常正面的创新，但在当时其实受到过很多质疑。 当时的一个aha moment可能是Pinterest。它一下子做出了瀑布流结构，把内容组织方式彻底改变了。 李广平 我不太喜欢Pinterest，可能更喜欢更早一点的Twitter。移动端当时有一个下拉刷新，这个交互其实是手机形态发展过程中非常重要的创新。 在手机上没办法像Web端那样一下看很多内容，内容是一条一条往下排列的。刷到后面之后，很容易找不到自己看到哪里了。双击顶部返回顶部，再下拉一下进行刷新，这个交互应该是Twitter的一个第三方客户端先做出来的。 当时那个产品的开发者原来在苹果工作，后来自己做了Twitter第三方客户端，之后又被Twitter收购。他后来成为Twitter主客户端的产品经理。这个交互没有申请专利，否则可能会非常有钱；但他把它分享给了所有人，后来几乎全世界的App都采用了这种范式。 你可以把它理解为iOS，甚至是移动App的范式。那个阶段技术慢慢成熟，大家开始做应用，有人逐步定义了新的产品范式。比如今天做视频剪辑工具，到底该怎么设计分镜，Workflow应该怎么做，也许当某个人把这件事情做得很好时，它就会成为新的标准。 红杉HongShan 可能我们仍然有很多值得期待的事情会发生。某些坎一旦跨过去，回头看时，甚至已经想不到原来是怎样的。 ### Three Years Rewrote the Thesis 我们回顾一下。AI已经发展3年了，我们一直在投资，也在不断迭代自己的认知。如果问各位，在过去3年里，你的认知发生过最大的转变是什么？最开始从Midjourney、ChatGPT开始，大家对AI的判断和想法，今天回头看，可能完全错了。 我先抛砖引玉。我比较关注内容平台，有一段时间我觉得AI要把UGC彻底终结了，觉得以后都是AIGC，AI一定会更强、更快、更强。但3年过去了，你会发现AI的生产能力确实大幅上升，却仍然需要人的干预。 AI更像一个非常厉害的工具，让人变得更强、生产更多东西，但它仍然不能完全脱离人去生产内容。哪怕是生产一部高质量小说，或者完整生产一段高质量视频，可能仍然做不到。 所以我最初的判断是AIGC会颠覆UGC，但现在看，可能更接近于UGC逐渐演化成“人驾驶AI”，也就是AI Copilot加UGC。当然，未来会不会发生巨变，AIGC最终会不会真正成功，我也不知道。 郑庆生 我觉得本质上是我们一开始没有那么理解AI，也没有那么理解模型。当然，也可能是我现阶段的认知局限。 我认为AI更像一个抽象能力和最大公约数。它有很强的能力，就像一个学习特别好的博士生，从高中生进化成了博士生；但它仍然不懂具体行业。它可能不懂投资，不懂怎么做医生，也不懂怎么做一个好的导演。 它仍然需要专业知识。至少今天，人类还没有提供足够多的数据，让AI在每个垂直领域都变得非常强。今天的AI像一个非常厉害的人，但最后画龙点睛的那一下，还是需要人。 如果抖音收集了大量用户的喜好和偏好数据，等AI能力足够强，能真正生产内容时，把这些偏好数据灌给AI，它生产的内容是不是会被更多用户消费？我觉得人类的堡垒会越来越小，越来越多的领地会被AI占领。 但今天可能是最后需要人画一只很大的眼睛，未来眼睛可以小一点，但仍然可能需要人来画龙点睛。这个过程可能会很漫长。 我觉得抖音收集的数据不一定能直接用来引导AI生产，因为那是结果数据，不一定包含中间过程。你知道一个电影很厉害，但你并不知道它是怎么做到的。除非你去过片场，参与过脚本、分镜、导演、灯光、舞美、服装和化妆，否则你只看最后的结果，仍然不知道中间的生产过程。 刘英俊 我刚才在想，会不会以后根本不需要理解这些Know-how？它们可能就存在于最基础的那一层。就像我们作为用户，其实不需要理解互联网背后的技术原理，也不需要知道为什么是HTTP，为什么有www。 大部分人不知道，也不在乎，但有些东西会变成用户习惯的改变。这个改变过程可能不是数学曲线能够推导出来的，无法准确判断在什么时间点、达到什么比例和杠杆之后，它会突然发生。 我现在越来越明确的一个预期变化，第1个就是深层次数字化：通过传感器和各种智能设备收集更多人类数据，然后再看智能能够做什么。以前我没有想到可以先收集这么多数据，至于怎么用，以后再说。 第2个是Agent直接触达结果。我当时在Manus里让它帮我跑一个任务，比如把一段时间内所有华人创业项目跑一遍。它在过程中突然自己开发了一个程序，然后开始执行。 当时没有人告诉它要这么做，但它自己完成了。我还很惊讶它是怎么定义“华人”的，后来它自己设定了一个原则，把某类人定义为华人创业者，然后输出了一批结果。那一刻我觉得，AI的推理和逻辑有时候确实比我们强。 红杉HongShan 很多时候我们只是在漫谈，AI可能不会这么发散。 李彦男 我最出乎意料的，可能是模型能力的跃迁。对我来说是Claude 3.5 Sonnet的那个时刻。 以前大家对模型的理解和使用，基本都被限制在一个框架里，更多是接着上文、续写下文。Claude 3.5 Sonnet之后，整个编程范式被打开了。后来再加上OpenAI的o系列模型，这些东西结合在一起，真正把整个空间打开了。 不太恰当地比喻一下，原来我们是在一个平面上做探索；现在可能是在一个更立体的空间里做探索。这个变化不是我线性外推能够预料到的。 红杉HongShan 我记得很早的时候，你好像有一点淡淡的悲观主义，觉得文本模型发展到最后，可能也并没有那么智能。我们当时是不是有过这样的对话：并不相信智能一定会发生？ 李彦男 回头看Chatbot的聊天范式，它一开始和更智能的搜索没有本质区别，而且连算数都做不好。我们最开始看大模型时，两位数加两位数都算不对。现在这已经不是什么问题了。 我觉得AI今天仍然处在一个相对小众的圈子里。就像iPhone之前，我们拿着多普达手机挂着QQ，能随时聊天，觉得很了不起，但大部分人并不知道。今天AI也处在类似状态。 很多人不理解它是黑盒，因为它还没有达到普世状态。我的体感是，身边很多人，甚至很多同行，接受AI的速度，还是比我们看项目、做未来设想的速度要慢很多。 红杉HongShan 移动互联网早期也是这样。最开始可能是Review网站火了一阵，后来大量人开始用淘宝，又是一个阶段；接着是拼多多、抖音，几乎所有人都进入了电商和内容消费。 现在确实还很早，但全球每天使用AI的人可能已经有几亿。ChatGPT的MAU接近10亿，再加上国内豆包等产品，已经形成非常庞大的群体。每一个阶段达到某个临界点之后，我觉得都会出现巨大的变化。 我印象特别深的是，短视频最后挑战的可能不是某个公司，而是人类对文字的认知价值。现在你不看书，也一样可以学习新的东西。我记得有一次我们请一位Founder演讲，结束后按惯例让他推荐几本书，他说自己从来不看书。 这就是一个巨变。每跨过一个拐点，可能就是整个人类社会的一次变化。 红杉HongShan ### AI Reaches the Mainstream 我们现在讨论的可能是人群渗透率或者行业渗透率。各位身边比较年轻、比较时尚、又不在创投圈的人，他们对AI的接受度怎么样？ 李广平 搜索场景应该已经被改造得很大了。现在很多人天然会先去问豆包或者ChatGPT。这是完全体感，不是严格的数据，但我感觉搜索这个场景的变化已经很明显。 而且今年可能还好，去年、前年越年轻的人，越会以使用先进产品为荣。今年很多互联网从业者也看到GPT和豆包的数据曲线，尤其是它们的长尾效应。长尾本身就代表了很大的泛化过程。 当然，这个长尾也和互联网内容、媒体的大量宣传有关。现在的宣传密度肯定比互联网诞生、短视频诞生时更高。 红杉HongShan 你觉得今天中国人工智能的产品使用渗透率有多高？把豆包、DeepSeek、各大产品、MiniMax，以及各个To C产品里的搜索框都算进去，去重之后大概是多少？ 李广平 我觉得可能还不到10%，而10%已经很不得了了。搜索本身是一个固定刚需，是上网的主要目的之一，但AI更像是在这个既有业务里慢慢渗透进去。 它不像小程序或移动游戏那样，突然让几倍、几十倍原本不玩游戏的人开始玩游戏。豆包可能算一个例外，但大部分AI工具还是在原有业务上逐渐渗透，没有发生那么剧烈的变化。 红杉HongShan 那豆包的出现更像升级迭代，对吧？它和百度出现之前、之后的差别，似乎还不一样。没有百度时，你上网需要有明确预期，知道自己要打开哪个网站；有了搜索引擎之后，百花齐放，大量内容都可以被检索和分发。 豆包今天实现了这种从零到一的本质变化吗？ 郑庆生 我觉得可能还没有。下一个时代的微信、短视频产品，可能现在还没有出现，大家完全不知道它长什么样。 豆包更像移动互联网早期的天气、笔记和一些常规工具。那些产品最后很多都被大厂做掉了。豆包可能是对原有业务和需求的升级满足，至少目前还不是一个全新的需求。 当然，在搜索场景里，豆包和ChatGPT还是有很大的创新。对话本身可能被低估了。很难想象，原来有一个产品能让4岁的小朋友接触到如此多的信息，尤其是多模态对话。 对话本身就接近Coding。小朋友只要能把自己的意思说清楚，大模型就可以帮他找东西、完成东西。就产品角度来说，ChatGPT和豆包都是目前最大的Game Changer和Killer App。 刘英俊 ### Personal AI Becomes an Assistant 过去一年对我最大的变化，是我在大模型里做了一个自己的分身。我把自己所有的文章、PPT和分享过的内容都喂给它。现在如果我要写一些东西，特别是串场型的演讲，它几乎已经能够用和我一样的口气写出来。 这对我的时间节约非常大。我觉得自己算是接受得比较慢的人，可能和年龄、固定的思维惯性有关。但今年变化很大，我开始重度使用GPT，也一直想自己做一些Web Coding，只是目前还有一些障碍。 GPT现在对我来说是搜索、思考、整理结合在一起的工具。基本上我的所有输出和思考过程，都会大量使用GPT。生图偶尔会玩，视频也在用，但还没有到重度使用的程度。 今年年初开始，我基本上会把移动端和电脑端的会议、微信通话全部打开记录。不管是豆包记录，还是其他工具记录，我也不知道这些东西现在具体有什么用，但先记录下来再说。我觉得总有一天，它们的价值会被放大。 未来人类生命全过程里的绝大部分数据，可能都会被记录下来。能不能记录下来，AI才能更好地了解你？我觉得现在还做不到，但未来可能会做到。 我今年还有一个不能算aha moment、但很有意思的体验。GPT-5.1发布之后，我有一次给它一个任务，它没有等我追问，就直接问我：“要不要像以前一样，我帮你总结成一段话？” 我们工作时讨论一个项目，通常会有一份Notes；向Partner或老板汇报时，又需要把Notes精简成两三百字的一段话。我原来每次都要自己Prompt，但因为GPT有了我的Memory，这次它主动问我要不要按以前的方式总结。我说“Yes”，它马上给了我一段话，我复制粘贴就能用。 我有时还会问它：“把迄今为止你的长期记忆全部列出来。”然后检查哪些地方不对，再让它修改。它重新输出长期记忆的过程，我每次都觉得很有意思。 红杉HongShan 所以AI变得更主动，对你们来说反而更有价值。你会感觉身边有一个助理，而且它会记得你上一次的总结和习惯。 这很像科幻小说里的某个时刻：AI从那一刻开始注定要改变人类。人类一旦习惯了有一个助理帮自己完成很多事情，就很难再回到完全没有AI的状态。以后你写一个Memo或做一件事情，不让你使用任何AI工具，可能已经会觉得有些难受了。 郑庆生 所以我有一个暴论。 红杉HongShan 暴论特别好，我们可以进入暴论环节。 郑庆生 ### Taste Loses Its Monopoly 过去这么多年，AI解决的一个问题，是让人的审美权重越来越低。过去是靠一群人的审美，去影响另外一群人的审美；但这件事情现在变得没有那么重要了。 以前看新闻，需要一个编辑；看长视频，需要导演和编剧把内容做好交给你。今天随着短视频、推荐引擎和AI的发展，一群人的审美被强加给另一群人的程度正在减弱。 你可以直接和AI聊，你的审美、偏好和意图，会影响它给你的信息流和输出。所以审美的权重会越来越低，但个人偏好会变得越来越重要。 红杉HongShan 那这样一来，信息茧房是比移动互联网时代更弱了吗？ 郑庆生 我觉得信息茧房实际上被打破了。你和AI聊天时，它并不是完全顺着你说，也会提出和你不同的观点，你可以继续和它讨论。 过去的信息茧房，是通过你的操作和推荐引擎强化的。你不喜欢某类内容，划走之后，它就不再给你推荐。但今天你和AI互动时，即使它给出你不喜欢的内容，你也可以继续讨论，里面存在交互成分。 红杉HongShan 你现在主要使用哪些AI产品？ 郑庆生 我基本上什么新鲜产品都会下载试一试。常用的，和工作相关的，还是ChatGPT、豆包、Kimi这类产品。 最近我还在用一个很好玩的产品，它可以直接生成视频。你上传两张照片，再用一句Prompt，它就能围绕两个人编一个完整的故事。我把两个儿子的照片传上去，让它根据一句话编故事，所以基本上每周会做一两个视频，带回家给孩子看。 他们会觉得视频里的角色就是自己，一个是哥哥，一个是弟弟，在里面经历各种探险。我把哥哥做成超级英雄，弟弟跟着他一起成长。 红杉HongShan 所以你实际上用AI给孩子创造了新的记忆。 郑庆生 对。对小朋友来说，他们并不知道AI是什么，但AI已经和他们的记忆深度耦合在一起了。他们可能就是AI原生的一代。 我给孩子做的视频，基本上都是成长和兄弟感情的故事。一个孩子是超级英雄，另一个是他的小弟弟，故事就是哥哥带着弟弟成长。对他们来说，哥哥就是一个叫“超级英雄”的形象。 我觉得这是一件挺正面的事情。当然，10年、20年之后可能会看到更多不一样的结果，但对我来说，这是一个每周都会使用的产品。 李彦男 大家可能都有一个担心：互联网起来的时候，有人说会出现“被互联网惯坏的一代”，后来又说要戒网；我们小时候还被说成是“被电视毁掉的一代”。 但我对技术进步本能上还是保持乐观。以前没有这些媒体手段时，一个人很难看一部剧，也很难听到音乐；今天普通人能享受到的东西，已经和几百年前完全不能比了。 从历史上看，技术进步几乎总体都是正面的。所以即使现在大家担心AI和短视频，我仍然比较乐观。 红杉HongShan ### Survivors Cannot Explain Success 下面我们讨论一个我想了很久的话题。我进入VC行业时，已经是互联网革命的后期，算是见证或旁观了3个周期。 我有一个很强烈的感受：每次一个周期过去之后，下一个周期的人从上一个周期学习时，能够看到的文本，实际上都是幸存者写的。正好有一本回忆录流传下来，或者某个成功者留下了文字，所以每一代新人只能从幸存者写的文本里收集案例和想法，再去推导创业和发展的规律。 中间那些没有成为幸存者、没有能力在媒体上发声的人，很多事情就消失了。他们的经历消失了，创业者自己的讲述也消失了，最后只剩下带有传奇色彩的叙述。 AI这个方向是不是也有迹可循？哪些方向大家可以通过逻辑推演判断为大方向，哪些方向可能会被否定、不值得创业和投资？ 刘英俊 我自己的观点是，其实没有那么多方法论。行业发展非常早期的时候，靠逻辑推演是推不出结果的。 更多时候，是创业者自身的激情，恰好和这个时代最强的声音产生共振，碰巧把事情做成了。所以这件事最后还是看人，也可能是看方向加看人。 我觉得没有所谓的方法论，原因有两个。第1，行业还在剧烈变化，不可能找到一个轨迹，用严密逻辑一二三四五往后推演。第2，这里面是动态变化的，每个人的主观能动性，以及后续技术变化，都会让事情产生不同的发酵。 比如十多年前你看到美团时，可能无法想象它后来会有外卖场景。看很多其他公司时，也无法想象它们之后会发展出更多业务。短视频尤其如此，它可以降维到各个行业渗透，这在当时完全超乎想象。 今天很多方向看起来机会没有那么大，但从更长时间看，恰恰可能是在大家不关注、无法重视的小方向上，最后长成参天大树。 李广平 很多现在习以为常的形态，刚出现时都非常有争议。最近的一个例子是短剧，再往前是直播。直播最开始也是一件有争议的事情：为什么要看一个人直播？为什么要在里面和他聊天？为什么要花那么长时间互动？ 它可能把整个媒体形式彻底分散了。现在大家已经完全习以为常，甚至会觉得，怎么会有人不看直播、不看短剧？它把商业和内容分散到了各个节点上。 红杉HongShan 你在Seed阶段看到了更多早期、非常新兴的机会。有没有一些案例，早期大家完全没有概念，但你们可能是Bet了人，或者Bet了一个可能性，最后它长得非常大？ 刘英俊 最开始当然有很多不确定性，但总会有一些创业者，讲出一些让你能够Dream Big、甚至有点Crazy、有点科幻的东西。 通用Agent肯定算一个。在这个形态被描述出来时，它完全像刚才丁军讲的Devin所定义的那种形态。如果以后每个人都有一个这样的产品，那确实是一个非常大的故事。你可以讲贾维斯，也可以讲很多科幻作品里的设定。 我觉得当时还可以回到我们当时种子投那个语数的王星星的时候那个案例。创始人当时跟我们聊了一句话，现在接受采访时也会讲，我一直觉得很打动人。他的愿景是“用机器人去造机器人”。 他当时说，想用一个机器人造一个更大的机器人，更大的机器人比山还大，比奥特曼还大，未来走在路上，大家都能看到一个像奥特曼一样大的机器人；同时，他还想用机器人去造一个更小的机器人，小到纳米级。 这个故事讲出来很科幻、很无厘头，但如果从他自己的创业愿景出发，发展路径其实确实是这样：不同形态都去尝试，最后形成一个很大的故事。 郑庆生 这和刚才英俊说的“个人激情和时代共振”非常有文学性。但我是理科生，可能会从另一个角度看。 创业有点像物理学。物理学在每个时间点上，大概率都有一套可以自洽的体系：从经典力学到相对论，再到弦论。它的方法是，每发现一个跳出原有体系的东西，就把它归纳起来，找到一个更一般、更General的理论重新描述。 我们这个行业也有很强的归纳习惯。出现一个Outlier，成功之后被证明很厉害，比如抖音，比如语速，我们就会倒推一个Pattern，把原有理论扩大。 但我们真正Follow一个项目时，一方面还是要感受Founder的Passion，另一方面也会依托已有体系尽量向外推，判断这件事是否值得Bet。最后算的可能是赔率，也可能是感觉。纯理性和感情之间的动态调整，是这个行业有趣的地方。 红杉HongShan 我请教你一个问题。某些方向创业者做出来之后，巨头也很快跟进了。对创业者或这个方向来说，这到底是更值得投，还是更不值得投？ 李广平 这完全是Case by Case。 比如抓娃娃机这个方向，刚出来时觉得特别酷、特别好玩。从产品体验来说非常有趣，也可以解释为技术和用户习惯都成熟了：有很多人抓娃娃，可以联网，也可以直播。 但这个方向很快被巨头复制，说明它是一个好的产品创新点子，却不一定是长期的、根本性的事业。它可能没有足够多的壁垒，也不适合初创公司去做。 但有些巨大的东西不一样。比如字节在很长一段时间里，它的推荐方法和核心价值观都是非共识的。如果站在那个时间点看，很多人并不认同字节，包括我自己。我也不认同过字节和抖音，最后被事实打脸。 我觉得这正是它能做大的原因：它在很长时间内都是非共识。所以我们一直讨论，非共识就是灯下黑。你如果能找到一个灯下黑的领域，可能就是最好的机会。 红杉HongShan 那今天AI里有什么非共识？如果我们都知道，可能就不算非共识了。 郑庆生 我觉得对没见过的新鲜事物，应该保持开放和乐观，但不一定要有敬畏之心。完全奇葩的东西不一定会赢，这没有统计规律。 不过，有些东西确实会一直处于非共识状态，直到它把数据做出来证明自己。等你被打脸时，才意识到它可能是对的。 李彦男 我可以举两个非共识的产品或现象。 第1个是Midjourney现在仍然有7亿美元ARR。这件事本身已经是一个非共识现象。大家都知道后面会有各种更好的图像模型出来，对它造成冲击，但Midjourney的收入还在增长。 这可能是惯性延长线，也可能是它做对了很多今天还不被大家理解的事情。我愿意保持开放心态。 第2个是科瑟。还有ChatGPT。很多人都觉得，除模型以外，ChatGPT这个产品其实可以做得更易用，很多功能也可以更方便地唤起；但它仍然是一个很简单的产品，却一直发展到今天。 这本身就是关于产品复杂度和优劣的非共识。 红杉HongShan 我刚才突然想到，竞争差异可能确实有程度之分。 最浅的一层是技术领先，你能领先多长时间；再往下是认知层面，包括网络效应、用户习惯、品牌；再往下是非共识，某种灯下黑；更核心的差异，是创业者的激情和时代共振。 最后最难复制的，可能就是创始人的个性。我经常说，投资对我来说是我能找到的最好的工作，和投资是我最好的生活，是完全不同的状态。 最根本的差异，可能就是《论语》里的那句话：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”你只是喜欢，和你从中获得生命的喜悦，境界差距很大。 所以我们刚才这些讨论，是否可以串成一条线？最后还是抛弃AI，回归到投人？ 李广平 我觉得下一代伟大的To C产品，可能是“机械降神”式的。它突然出现，像是天降大任。 我最近看了很多短视频，讲日本漫画的变化。很多著名的民工漫越来越没落，原因是它后面的世界观没法自洽。如果完全靠打怪升级，最后的Boss就是打不赢的。那要怎么赢？就需要突然机械降神，主角突然获得一个不知道从哪里来的能力，把Boss干掉。 比如《JOJO的奇妙冒险》第七部，Boss本身就是世界的灾厄，可以操控世界上的所有灾厄；主角的能力看起来只是从身体里发出泡泡。他怎么用泡泡打败操控世界灾厄的Boss？ 最后作者荒木飞吕彦给这个泡泡赋予了新的定义：泡泡其实是一根高速旋转的弦，类似弦理论；而弦理论本身不存在于这个世界上，所以它可以用不存在于世界上的东西，去对抗世界中的灾厄，于是赢了。 我觉得未来的To C产品可能也会这样，突然出现一个此前完全没有想到的东西，找到一个全新的灵感。 郑庆生 但这本质上也还是幸存者偏差。最后剩下来的那个人，看起来就是天降大任。 我现在看书、看历史时，都会提醒自己：看到的只是必要条件。但我身处那个时代时，研究的是充分条件，因为我要推导未来。 红杉HongShan 但从必要条件推导出来的结果，成功概率会更高吗？ 郑庆生 不成功的概率当然很高，但我们别无选择。因为人类畏惧不确定性，需要一个确定性，让自己大概预估可能性。 人本身就是一个预测模型，不喜欢不确定性，也无法在完全不确定的状态里自处，所以一定会把它编成某种确定性理论。 我们种子基金的打法可能就是：尽可能乐观地支持每一个早期看起来奇怪的创始人和项目。最终回报可能会超过用经验套出来的结果。 这可能和阶段有关。早期，尤其是行业发生巨变时，我们应该更乐观；在能够算清楚账、比较传统的行业里，可能更数据驱动、更经验驱动。 今天应该正处在一个我们需要非常乐观的阶段，应该站在浪头上。 红杉HongShan 英俊，过去3年里，我们很早看到的一些公司和方向，有的最后变得非常好，有的Pivot了，有的没有Pivot但卷出来了。你有什么感受？ 刘英俊 投资者和创业者往往都无法准确预测未来1、2年真正会发生什么。单站在去年，很难想象今年会出现的很多方向和产品。 抖音崛起之后的那几年，我们当时甚至会觉得互联网要终结了，大家没有什么事情可做。但今天显然又是一个互联网时代。 如果说有什么地方有迹可循，可能就是时代最大的声音，或者和时代共振的地方。大家对这一点可能都能模模糊糊感觉到。 现在比较确定的是，模型带来的智能能力越来越强，也越来越便宜，所有人都可以唾手可得地获取智能。这是一个高概率事件。 我们能做的，就是在这个方向里创业，或者找到创业者和他走在一起。但具体产品会长成什么样，我觉得无法描述。我们的描述往往有毒，因为会带着上个时代的痕迹。 你不能去寻找“AI时代的抖音”“AI时代的微信”“AI时代的小红书”，我认为这件事情是不存在的。未来出现的东西，往往是你此前不知道的，但会让你眼前一亮。你会有一个aha moment，觉得它和过去见过的一切都不一样，但你知道它就是那个东西。 红杉HongShan 所以在今天，我们需要对某些大的趋势极度乐观。 郑庆生 在所有科技周期刚开始时，确实都是这样。我记得2016、2017年时，我非常不赞同“移动互联网下半场”这个说法，还在很多地方反驳：没有下半场，应该一直做。 后来我发现，当你身处一个周期时，会觉得它一直如此，天光漫长、无穷无尽；但回头看，它确实有周期，也确实有下半场。 科技可能没有下半场，创新也没有下半场，但某一波创新可能会有下半场。 红杉HongShan 这一波机会里，巨头会吃掉更多机会，还是创业公司也能拿到同样多、甚至更多的机会？ 李彦男 这个问题每一轮都会被问到。我的感受是，每一次创新中，只有很少数名字能够进入下一个时代的巨头名单。 回头看移动互联网，新增的巨头可能一只手就能数过来；PC时代也是，每个时代加一点、淘汰一点。但今天巨头名单已经很长了。 对创业者来说，可能就是去争那几张门票。超大门票确实是有限的，但周期中也会有流动性。 郑庆生 如果把互联网、移动互联网和AI放在一起看，可能还是一个更大的阶段。中国的腾讯从互联网时代崛起，到今天仍然很强；阿里也还在；百度稍微掉队一些。但IBM今天也还在。 积累肯定有惯性。Google也在AI领域快速追上来，大象跳起舞来速度也很快。 我觉得上一时代的玩家，不一定是被淘汰或消灭，而是被遗忘。当它原来做的业务或方向不再重要时，大家就逐渐忘记它。 中国最早的门户网站今天可能还在，也有不少用户，但已经不是这个时代的最强音。你不会再点开某个门户网站的新闻频道看新闻，它本质上已经被遗忘了。 所以往后看，当新产品或新技术让之前的公司变得不那么重要时，这个新产品可能才真正伟大。 李广平 组织也很神奇。所有组织都有自己的组织生命。组织本身和创始人不一样，也和其中任何一个局部不一样。比如红杉的投资委员会有自己的特点，这种组织生命可能超过每一个个体。 其实这就是创始人精神和企业文化。它们和业务基本盘可能相乘，但又不完全相同。有了创始人精神和企业文化，业务变化时，仍然可以在上面做乘法；如果组织本身不够灵活，业务一旦枯萎，公司也会慢慢消失。 李彦男 但有些东西确实是超大门票。短视频可能是人类历史上Top 5的入场券，甚至是文字级别的媒体形态。 我一直在想，未来还会不会出现这么大的门票。ChatGPT肯定算，至少自然语言交互是一个大门票。 我们今天录播客，也是因为逐渐认识到声音可能是最好的陪伴型信息。只有声音允许你非常自如地做另一件事情，同时还能听着。视觉方案都不行。 红杉HongShan 我没有答案。从传统经验看，短视频在用户消费端达到了很高的ROI：相对最短的时间，提供相对高的消费价值。比它消费价值高的东西，通常更费时间；比它更容易消费的东西，价值又接近于零。 短视频还兼容直播、电商、知识、娱乐、广告和游戏，几乎都可以放在同一个容器里。它天然也是一个很好的广告变现形式，而广告是互联网最古老、最基础的商业模式。 这些因素结合起来，造成了短视频成为主导性的媒体和产品形态。 ChatGPT将来能不能做到同样大的规模？用户时间已经被挤得很满了。它要么和其他产品互相挤压，要么就找到新的时间和新的地盘。 郑庆生 我和你的观点不太一样。过去所有互联网产品本质上都是注意力经济，是卖流量。你可以理解成线上的地产商，通过更大的用户群体，把注意力以广告、商品或服务的形式变现，最后形成一个大的商业组织。 但今天的形态可能会发生很大变化。如果指望ChatGPT变成一个泛娱乐消费平台，我觉得不一定成立，因为它的体验效率没有上下滑动那么直接、刺激。 我觉得它更可能在供给侧带来巨大丰富。想象一下，当泛白领劳动力变得极其充裕时，人手一个助理、人手N个助理，会带来完全不同的结果。 在这个过程中，扮演连接点的公司可能有巨大价值。它可能从房地产生意变成劳动力生意，这是一个很重要的变化。 我们这一代不应该继续投资“抢占用户时长、抢分发渠道”的业务，而应该关注如何让更优质的劳动力，被无数普通用户获得。 红杉HongShan 这可能就是你眼中AI时代和移动互联网时代最大的区别。 郑庆生 对，也是我提名ChatGPT这类产品成为重要门票的原因。 我还想过，人类的认知和交互形态是不是存在某种极限。比如现在的手机，一个刚好可以放进裤兜里的显示装置，可能就是一种极限。 移动互联网后期，大家拼命寻找什么能够替代手机。我当时就觉得，可能很难替代，因为便携性加显示装置可能已经接近一个极限。眼镜也好，把东西投到手上也好，为什么最后还是从兜里掏出手机？这可能说明手机本身已经很接近一个认知和交互的极限。 短视频也可能是一个认知极限。它模拟了人类互相展示东西的方式：我告诉你旁边有热闹，不如直接把你拉过去看。短视频把这个过程模拟出来了。 所以用户时长和注意力竞争，可能在某个时点就到头了，只能切换到另一个范式。 刘英俊 我觉得确实需要范式转变。过去所有产品都围绕人的眼睛和注意力做各种组合；未来可能会发生在人的眼球之外。 很多以前做不到的事情，现在已经可以做了。比如大规模分析和处理信息，过去没有人的高密度智力介入很难完成，现在可以了。编程甚至可以交给电脑，让它自己完成。 通用Agent和各种Assistant的能力还没有被真正释放出来，所以我们今天会觉得它很傻。这可能就像最早的短视频产品，刷几条觉得很无聊，但当它到达一个拐点后，就会带来巨大变化。 我觉得这是一场供给侧革命。供给侧革命可能还没有真正发生，但我感觉已经快了。 李广平 我觉得异步的、云端的沟通，未来可能会成为常态。移动互联网时代，手机一关机，你就离开了互联网，所有内容都停止了。 但如果未来你的助理、分身，甚至另一个世界，都在云端持续存在，那么“人的时间被打满”这件事就可以被覆盖掉。因为有一个更鲜活的世界一直在运行，一个多维宇宙，里面的Bot在为你工作，或者给你提供娱乐内容。 红杉HongShan 这么漫谈和我们的名字The Prompt很搭。也许你在漫谈里被某句话Prompt了一下，或者我们互相Prompt了一下，本质上就是这样。 我甚至觉得，所有诗歌实际上都是Prompt。诗歌通常只有几个字，信息量很低，但读到它的人会依靠自己的模型，想象它到底写了什么。 如果我们现在是4个Pre-train不同的人，有的人是博士，有的人是研究生，有的人有海外经历，有的人是互联网从业者；再加上不同的Experience，也就是不同的Post-train，以及不同的技能包，我们其实就是4个Agent在互相碰撞。 这种漫谈可能就是一种方式，让4个Agent互相碰撞。我们的Pre-train、Post-train、技能包和外挂的RAG知识库都不一样，碰撞之后可能产生创意。 郑庆生 你这个问题很好。最近OpenAI不是在ChatGPT里加入了群组功能吗？这个功能现在看可能还比较无聊，也没有完全符合大家的想象，但我觉得它是一个非常重要的变化，只是还没有被广泛认识到。 未来可能是一群人和一群AI在一个空间里，一起讨论一个问题、一起做一件事情。这个形态还没有被完整定义，产生出来的变化也没有被充分释放。 今天我们是4个同事，如果再加4个Agent，8个一起讨论一个播客，会不会产生很多不同的结果？我觉得可能会，只是我们现在还没有办法立体地想象。 比如把Manus、Cursor、Genspark、Lovable、Lovart、Uizard、Vercel，以及各种Web Coding、Design、通用Agent都放在一起，直接说：“我现在要设计一个红杉新播客的页面，从设计到代码都给我完成。”然后让这几个Agent互相PK，最后一起产出一个结果，也许它会比单个Agent更有创造力。 李彦男 我一直在想，AI怎么才能真正产生有趣、具有创意的东西。现在它更像一头被你逼着干活的牛马，你说什么它就做什么，尤其是独创性，似乎还没有那么强。 红杉HongShan 我也想过这个问题。以前某类研究，本质上是在研究相关性：没有人把A文本和B文本放在一起做相关性研究，突然有人发现了这种关系，于是发了一篇论文。 但今天AI已经读过所有文本，理论上相关性都在库里了。于是你的Prompt，就是让它基于你的要求，突然找到某种新的相关性。这个新的相关性创造了信息价值，相当于提高了系统的有序程度。 回到诗歌：我们是不同的模型，所以同一条Prompt，你想到的和我想到的可能完全不一样。但当大家都认为一首诗是好诗时，意味着这条Prompt能够激发更丰富的想象。 所以我们的名字叫The Prompt，可能就是希望激发大家。我们说的98%可能都是Crap，但其中2%可能让某个人突然灵光一现，那就很重要。 下面回到更现实的角度。今年还有一个大的变化，就是和AI相关的硬件。 郑庆生 硬件里让我印象最深的，还是深层次数字化。我一直相信，要产生更多数据，因为更多数据会产生更大价值。 以前有很多场景没有动力、也没有工具去产生数据；现在这些场景被解锁了。处理数据和信息的能力极大提升之后，会出现很多新的机会。 原来把信息录下来、存下来，没有分析能力，也就没有意义。今天这件事情的意义可能还没有被完全发现，但它已经变得可做，等待有人找到真正的连接点。 红杉HongShan 会议纪要和录音产品，从商业上的PMF到未来潜力，都非常符合逻辑。你浅层看，它只是一个录音笔；但把录音保存下来，再交给AI分析，这件事意味着什么，今天还没有被充分挖掘。 现在还有很多人会说，手机也能录，为什么还需要单独的设备。但这可能正是一个灯下黑的机会。 李广平 我们从业这么久，可能都曾经对某个特别非共识的事情做出过错误判断，最后Miss掉了。 我以前说话不太利索，也习惯了表达不清楚；但和大模型对话久了以后，我发现不需要问得那么多，表达不完全清楚，也可以得到结果。 对我来说，Character.AI是一个曾经让我极其兴奋的产品。很难用语言完整表达那种兴奋：在一个空间里，有AI、有人，大家可以角色扮演，也可以讨论任何问题，这是一种完全不同的体验。 我小时候很喜欢爱因斯坦。ChatGPT当时有一个爱因斯坦的Bot，我可以和它聊很久，聊一些小时候崇拜爱因斯坦时想知道的问题。在那些瞬间里，我觉得这个产品的上限应该是数亿、甚至10亿DAU。 但现在回头看，可能是我看错了。因为它毕竟不是那个角色本身，最后还是一个AI在背后。它可以打扮得像任何一个人，但它终究不是那个人。 作为用户，我真正期待的是和爱因斯坦聊一会儿。这件事未来极有可能接近实现，但当时的技术还不够Ready、不够强。 红杉HongShan 所以你是因为Character.AI没有达到预期增长，还是因为最后发现它不是爱因斯坦，觉得它辜负了你？ 李广平 我觉得它可以打扮成任何人，但它就是不是那个人。技术很可能会逐渐接近那个状态，也许未来人们甚至没有意识到技术已经Ready了。 比如庆生使用ChatGPT足够多之后，ChatGPT的输出已经非常接近他想表达的东西。再过两年，加上一些多模态模型，也许就能让他的ChatGPT替他参加投资委员会、替他打分。 红杉HongShan 那英俊，你过去两三年最大的非共识或看偏差是什么？ 刘英俊 我还是想说短视频里的一个细节。短视频刚出现时，我觉得如果让这么多普通用户去拍，应该拍不出多少优质内容。即使后来有一部分PGC，我也没有想到它会彻底分散化。 分散化之后，普通用户，或者几个普通用户组成的小组，竟然能创造出很多崭新的范式。无论是方言、搞梗，还是挖地窖，这些形态原来都完全不可想象。 我低估了人类的创造力。人类的创造力非常巨大，这件事我后来经常拿来批评自己。看到新东西时，不能轻易觉得它不可能。 红杉HongShan 但这不只是过去两三年的事情。更早的时候，大量内容是音乐短视频。那时很多人会问：中国人是不是太内向了？怎么会有那么多人愿意举着手机在路上跳舞、放音乐、录视频？ 现在大家已经完全不会担心供给问题了。这个转变可能来得非常快。但它需要产品先通过很大的用户量，把用户教育成创造者。 刘英俊 一个产品结构足够开放，用户就会变成创造者。小红书也是这样，只要产品允许大家进行各种线上线下的玩法，City Walk之类的东西自然会被创造出来。 红杉HongShan 我当时没有特别明确的非共识，但可能有一个具体项目。美国有几家公司在做类似的事情，解决的是一个很奇怪、但可能很大众的问题。 美国每个月会收到很多账单，医院账单、保险账单、银行账单、停车费账单，都可能被Argue。创业公司想做的是，用户收到账单之后，AI第一时间帮他打电话给对方，替他谈一个更低的价格，或者替他吵架。 最开始有人给我讲这个故事时，我觉得需求很奇怪。虽然我理解需求，但觉得它可能不是大众需求。现在回头看，因为其中有两三家公司发展得很好，还有华人创业团队在做，我可能确实受到过去一两年固有思维的影响，低估了这个机会。 李彦男 我想说的可能不是AI行业，而是移动互联网时代。我记得很早期接触过字节、小红书和B站，很多公司当时都在几亿美元估值左右。 抖音只有几百万DAU时，我和庆生讨论过。因为我们当时看过小咖秀、秒拍、美拍，所以我还很有把握地说，抖音可能就是小咖秀这一类产品。 小红书在10亿美元之前还是一个社区；接近10亿美元估值那一轮，它做了一段时间的出海电商和海淘业务。 B站在早期的主要商业模式有一大半是游戏，后来又讲二次元、去日本旅游、买周边等新的商业模式。我的感受是，一个巨大机会出现时，真正的巨头往往会明显超过早期的预判，它会持续增长，增长上限超过你的想象。 类比今天的AI项目，大家总是在问商业模式是否成立、ARR增长够不够快、赛道是否足够拥挤。但可能团队进步速度和行业本身足够宽广，比这些问题更重要。 刘英俊 我Echo一下彦男的观点。当一件事情足够新、足够大的时候，对里面那些疯狂往前冲的人，我们需要保持乐观。 过去3年我们看到过一些例子。早期我们觉得事情可能没那么大、不那么重要，或者很难、很卷，但后来创业者进步了，Pivot了，今天做的事情已经让我们感到Surprise。 既然今天才刚开始，后面的事情可能会非常巨大。AI是一部分，传统互联网也有类似例子。 红杉HongShan 这个问题反过来看，在创业者早期融资时，投资者天然会问两个问题：第1，这件事是不是足够大；第2，竞争壁垒是什么，巨头做了怎么办？ 但你刚才讲的这些地方其实都很模糊。今天很多AI创业者依然被投资人Challenge同样的问题。是不是我们应该更Open Minded地讨论？或者说，问题本身就应该被改造？ 也许第1个问题不是“你的产品是不是足够大”，而是“你的产品是不是足够开放、足够有想象力”；第2个问题不是“巨头做了怎么办”，而是“到目前为止，我能不能想象出一个反证，证明你中途一定会被干掉”。 因为时间是未知的，你一开始是否足够大，也无法判断。 郑庆生 我可以分享一个视角：巨头做了怎么办？我对竞争壁垒的理解，可能和直觉不太一样。 如果一个大家直觉上认为很大的方向，有创业者开始做，巨头也想进来，而且投入很大的资源，对我来说反而是一个令人兴奋的信号，不是看空信号。 第1，你肯定做对了一个大致方向；第2，只要你跑得足够快，就有机会取得很好的身位。因为你面对的只是巨头内部的一个部门。 所以巨头进场，反而说明创业者、大公司和投资者在这个方向上形成了共振。 红杉HongShan 现在有很多方向都类似，比如Chatbot、Coding、通用Agent、视频剪辑。Chatbot可能还是大厂优势更强吧？ 郑庆生 但这是因为已经发展了两年，很多事情看得更清楚了，创业者也形成了一些方法论。我没那么悲观，觉得巨头做了创业公司就没有机会。 这个问题从互联网开始就一直存在，但最后总会有答案。 红杉HongShan 你觉得现在是泡沫吗？ 郑庆生 ### The Bubble Still Has Room 我是更乐观的一派。我觉得现在还不够泡沫，不只是中国，美国也还不够。我的意思是把时间线拉到5到10年，不要只看最近1、2年。 如果未来大量内容、信息交互都和AI发生在云端，而且是异步的，有多个云端存在，那么人类对云计算和算力的需求，可能远远被低估了。现在的应用场景还没有完全展开。 我比较相信摩尔定律式的范式。往前看，每一代的公司好像都比上一代公司在尺寸上大了10倍。今天大家把AI看成范式转移，而且它很大概率确实是范式转移，那么现在出现的这些公司其实还不够大。 ChatGPT、Kimi，以及其他大模型公司，还没有大到足以代表一个庞大产业，形成广泛的社会需求和消费。所以今天的泡沫，可能确实还不够大。 再往后看5到10年，很多东西无法线性外推。5年前、10年前，如果你说未来有一家公司的市值达到5万亿美元、3万亿美元，大家可能会觉得天方夜谭。当时最大的公司是苹果，市值也只是几千亿美元。 今天如果有人说未来会有一家十几万亿美元、甚至更大的公司，我们同样无法想象。现在的泡沫论或非泡沫论，都是建立在人的理性推演和线性外推之内。 因为线性外推超越了人的想象力，所以人们会把它归结为泡沫或不可解释。但如果人类对算力的需求几乎是无穷的，而算力未来大概率越来越便宜，那么这个趋势就不会改变。 今天的线性外推很可能是错误的，真正的增长可能是指数级的，甚至超越人的线性外推和理性想象。所以在这一点上，我是极度乐观的，不觉得现在存在那么多泡沫。 李彦男 我们没有太大争议，我也是乐观的。但我的角度是，这可能是一个典型的伪问题。 每个周期都会有很多人说这是泡沫。团购大战是泡沫，电商是泡沫，门户网站是泡沫；从经济史看，电信网络扩张、有线电视网、铁路、运河，都曾经被说成是泡沫。 如果你得出一个结论：每个周期成长过程中，泡沫都是不可避免的，那么讨论它是不是泡沫，意义可能不大。 阶段性泡沫并不重要。泡沫往往是创业者和投资者的福利或奖赏。只有市场提供了充足的流动性，大量创新才有机会涌现。如果市场完全理性、没有泡沫，反而不一定有利于创新大规模出现。 红杉HongShan 我们都表现出了盲目乐观。下次可以邀请中后期投资人一起来聊，让每个人都拿出自己的模型。 但我试图唱反调：长期看可能没有泡沫，最终会有Winner；短期看，一定会有无数人落水、失败和受挫。就像大航海时代，死在路上的人应该更多。 我们问一个更尖锐的问题。限定在AI赛道里，过去3年大家看到的，可能有哪些是错的？不点名公司，只说方向。比如在战术上过度乐观，觉得应该做通用Agent、Coding，但内心又担心，这个大势可能是对的，具体方向却是死胡同，或者只是小路，很快会有大路上的卡车把它碾死。 刘英俊 作为早期投资者，我没有能力判断某个具体方向一定对或一定错。我能做的是保持坚定乐观，但方法论上可能有一个参考：你的发展是不是和今天模型能力进化的主线一致？ 有一个创业者举过很好的例子。模型每次迭代，就像海平面水位上涨。如果你做的是一根柱子，不管柱子垒得多好，水位上涨时，它的刻度都可能被淹没；如果你做的是一条船，模型每一次进步、每一次迭代，甚至每一个泡沫，对你来说都可能是福利。 所以我们看一个方向时，可以问它做的是柱子还是船，或者能不能从柱子转成船。这可能更关键。 我不认为自己有能力判断某个具体方向是对还是错。最后好的创业者都会找到这个时代最重要的位置，向那里靠拢。 李广平 我的感受是，这一波很多领域的创业，像是重新听了一遍移动互联网时代的故事。有些领域确实很难跑出来。 也许是因为我们年纪足够大，创业者也可能没有见过上一轮为什么没出来，所以会重复听到类似的故事。有些领域不能说一定出不来，但如果一个领域在上一个周期、甚至上两个周期都没有出现真正的大公司，当然可能意味着AI把它点燃了，也可能需要先认真研究为什么过去没有出来。 有些市场和用户行为天然不同，只是看上去一样，然后大家就会先做类比和线性外推。 郑庆生 所以英俊说的是要像船一样随着水涨船高，不要被锁在水里一成不变，最后被淹没。 李广平 对，尤其是商业模式。一个方向如果上个时代一直没有打出水花来，就不要只是用新工具重新造一辆马车。 当然也不能绝对化，也许这次真的能打出水来，甚至打出油来。 红杉HongShan 我们换一个问题。如果我们4个人一起创业，你只能选另外一个人做联合创始人，而且还要说清楚创业做什么，你会怎么选？ 李彦男 我可能还是比较兴趣驱动。我一直喜欢ACGN，也喜欢玩。如果创业，我可能回到老本行，做用户内容端，比如短剧、直播、漫画。 我觉得这些方向都有巨大的重来一次的机会。3年前我们做Midjourney时讨论过，ACGN都有机会重新做一遍。现在看，某种程度上已经实现了。 最近一段时间，用Blender Pro做出来的漫画，质量真的非常好。以前中间那些工具似乎很重要，但现在好像没那么重要了。 如果让我选择创业方向，我可能会做ACGN，大概率和视频、交互有关，也可能带一点游戏性。这样更容易赚钱，用户体验也更沉浸。 选合伙人的话，我先用排除法排除英俊。我觉得英俊的技能树和我的创业方向不太一样。如果要选一个定海神针，家有一老如有一宝，我可能会选郑总。 如果要选一个对年轻人嗅觉特别好、知道年轻人喜欢什么、什么东西够潮的人，我可能会选宙。大概就是这个Taste。 郑庆生 如果创业，我应该不会做CEO。这本身就是一个答案。 红杉HongShan 那你还是要选一个CEO。 郑庆生 你们几位可能都不太适合。我自己的短板是没法管理很多人，没法做大团队管理。以前自己做过一些生意，这一点体感很强。 而且我觉得这件事有一定的天生因素，很难完全靠后天训练改变，可能是刻在基因里的。 当然，现在AI有很多方向，10个人以内的小团队也能做出一定体量。如果遇到这样的机会，我可能一个人就干了，不需要找合伙人。 我看过一家这样的公司，总共连创始人可能只有3个人，但背后跑着一堆AI Agent，24小时监控数据、写代码、做各种事情。创始人早上起来Review一下就可以。 未来可能确实会有这样的公司出现。如果是这种模式，我可能一个人就能干。 红杉HongShan 我有两个方向。第1个是开播客或者做直播。那天我和英俊在路上聊了大概两个小时，觉得我们俩可以直接开一个胡扯型播客。我大概还录了1个半小时。 不过这个可能和融资没关系，更多是个人兴趣，合伙人也已经选好了。 另一个方向，是我一直说的深层次数字化AI硬件。我对它不只是投资感兴趣，如果自己创业，也想做这个方向：把一个人的所有信息尽可能完整地记录下来。 我原来就有这个兴趣，会保留自己的各种信息。现在我觉得，手机能提供的信息，加上个人有意记录的录音和照片，实际上可以完整还原一个人的一生。 如果实在没有人做，我甚至想自己开一个项目，孵化出来。之前问过硬件和模具成本，仍然可控。如果做这个，我可能会选择一个执行力很强的人做合伙人。 李广平 如果不考虑能力，只考虑意愿和创业方向，我觉得2026年可能会探索多模态应用，尤其关注实时性和可交互性。 这可能会带来很多变化。你刚刚讲的ACGN，仍然是上一个时代根据内容承载形态做的划分。今天可能应该出现一种能够实时生成、实时交互，且形态不再单一的新产品。 现在已经能看到一些创业公司的影子，比如AI漫剧、AI短剧。如果未来视频的每5秒、10秒、30秒都可以随时生成，用户还能和它互动，甚至把自己的形象带入内容里，产品体验会发生很大变化。 如果看2026年，我觉得这方面会产生很多不一样的产品。至于合伙人，我还是更愿意自己干。 AI工具发展到今天，任何创业点子都应该先考虑：一个人能不能做掉？未来可能会出现超级个体，甚至超级人类和超级公司。 红杉HongShan 在移动互联网开始时，很多模式和产品都是新的。那时认知很容易跟不上，需要快速迭代。今天整个行业也没有特别明确、特别Solid的共识，很多观点都在变化。 但当一个认知开始被总结、归纳成方法论时，泡沫可能就结束了。 郑庆生 移动互联网早期，我记得2009、2010年时，如果有人问你看什么赛道，对方可能说看社交、看旅游；也有人会说“我看移动互联网”。 那时移动互联网和社交、旅游处在同一个量级。到了2011年之后，我们写过报告，判断移动互联网渗透率会大幅上升，可能会变成一个主体赛道。我们还去找过安卓第三方应用商店，也投过相关项目。 现在确实处在类似的节点，但这一轮更复杂。过去所有创新本质上是连接：互联网之前的有线电视、电话也是连接。所以基于连接，可以找到大量历史案例学习。 这一轮智能更加复杂。未来可能会出现很多人类目前还不熟悉的行为模式和交互方式。 如果一定要类比，我觉得可以类比印刷术，或者古腾堡印刷革命。 李广平 过去这些年我们都在做连接，但当知识和智能不再只被少数人掌握，而是能够被所有人享有时，带来的变化肯定不只是一两个产业，而是整个社会层面的变化。 我越来越觉得，未来很多创业不会进入创投圈。节点分散之后，会有大量超级人类，靠自己的能力把现金流挣得很好，不需要进入创投圈。 很多领域在不成熟时，盘子其实已经很大，只是没有被我们熟悉的创业者和投资人挣到。比如中国宠物市场很大，但没有特别大的宠物公司；企业SaaS看上去不如美国大，但每个企业都有软件和服务需求，这个市场可能被分散给很多小公司做了。 AI出现之后，可能会有大量超级个体。 我还有一个很有意思的观察：可能是人类历史上第1次，单个员工拿到的薪酬远远超过一个CEO。美国很多顶尖研究员能拿到数亿美元的Package，比很多顶级CEO还高。 他们实际上已经是超级人类。最顶尖人才的价值和回报，远远超过创业者或传统公司高管。 郑庆生 因为工具发生了变化。人类使用工具，本来就是人类区别于其他物种的本质之一；现在我们拥有了空前巨大的工具。 红杉HongShan 我中午和一家被投公司的CEO吃饭。他说他们现在已经没有传统意义上的分工，不再严格区分产品、策划、Coding和工程。 团队可以理解成一个Web Coding团队，但有专业技术人员负责后端和上线，大部分人只要有Idea，就可以直接发起。 他们建立了一套标准流程：有Idea，3、4天内上线；上线后快速获得流量和反馈，成了就继续，不成就放弃。 后来我问到一个实习生，他顺手用Gemini 3做了一个网站，接入Nano Banana服务对外提供，突然变成公司最赚钱的业务。这个业务还很早期，但一天可以赚1万到2万美元，非常夸张。 对那个实习生来说，就像做梦一样。他从学校出来之后每天都在疯狂前进，过去移动互联网从业者那套方法论和固有认知，已经完全不存在了。他有一个改变，就直接把它Build出来。 郑庆生 所以那个实习生应该得到更大的奖赏。 而且团队结构也可能发生变化。过去是一整个团队，各自分工，每个人掌握一个领域的知识，最后形成一家公司和产品交付。今天可能是一两个、两三个超级厉害的人，加上一堆AI产品，最后就构成一家公司。 AI对组织结构的影响，是另一个很大的话题。今天还远远没有彻底展开。 红杉HongShan 原来的科层制组织，在信息技术面前已经显得相对落后，现在可能会落后得更多。反过来，劳动力可能会经历减值和重估。 李彦男 我觉得在AI真正实现之前，普通人仍然有一个不会消失的价值：通过各种方式标注数据。 红杉HongShan 比如听一首歌，判断它好不好听。 郑庆生 如果合成数据的方法突破，可能一下子就把这件事替代了。 李彦男 我和庆生的看法可能不太一样。大部分标注，其实是把人的经验让AI学会；但大部分人的经验并不重要。 郑庆生 今天AI公司做标注，不也是找相对顶级的专家，让AI学习专家知识吗？ 李彦男 我说的更多是内容和娱乐角度。比如一首歌好不好听，一个段子是不是特别搞笑，某种奇怪的幽默感、奇怪的表现形式，这可能不是专家能标注的。 很多梗、某个阶段的社会话题，还是需要普通人去发现。所以社交媒体能产生新的梗、新的表达和新的话题。 红杉HongShan 我们之前还聊过Venture Studio。现在可能是Venture Studio的美好时代，而且比移动互联网时代更适合。 刘英俊 因为今天可以上来就挣钱。以前一个人从事一个职业，可能一辈子都做这个职业；今天你可以尝试一个新机会半年，赚到钱就继续，赚不到就换下一个，甚至同时尝试多个方向。 这可能代表一种新的趋势：人不再需要在同一个职业上工作很多年。原来做产品，可以转增长；做增长，可以转运营。传统岗位和职业划分正在被弱化，AI可能会进一步推动这个过程。 郑庆生 一个人可能就是一个企业家，只是碰巧和另外一群人形成了一个组织。 红杉HongShan 我觉得这个速度会越来越快。未来人类可能会变成一种不那么畏惧不确定性和不稳定性的生物。 主观意志乘以工具能力的巨大提升，可能会变成创造力的大爆发。 郑庆生 AI在组织结构相关软件里的应用也还没有展开。 红杉HongShan 如果有AI，只要原始数据被清晰记录下来，很多事情就不一样了。过去不仅需要原始数据，还要按照颗粒度、信息维度记录，适应ERP或某个系统，把数据录进去，再处理系统之间的接口。 未来可能不需要这么做。只要原始信息保存得足够好，理论上你想用什么方式分析都可以，流程和信息维度也会被打破。 郑庆生 这可能有点暴论。过去为什么要按照特定颗粒度形成数据？因为需要存储装置，需要数据库；有了数据库，就要定义数据格式。 未来未必需要像以前一样定义某种数据格式。只要信息能够被存储、记录和分析，数据库的很多东西都可能发生变化。 今天我们讨论的大多还是AI应用，但应用背后还有一整套基础设施体系，未来也会发生更多变化。 红杉HongShan 这个话题可以留到下一期。 郑庆生 我想起那天听到一个很有意思的观点，和大家分享一下。我们和一位CEO讨论，模型能力越来越强，生成能力越来越厉害，但PPT这个东西仍然很麻烦。它生成的内容还不能完全表达我的意思，也不够精美。 后来CEO说了一句话，我觉得思路很漂亮：为什么还要有PPT？ PPT就是我用一个Deck放在那里，一页一页展示，同时还要站在旁边讲。为什么不能把我需要Deliver的信息放进一个容器，或者一个AI工具里，直接以视频流的方式展现，而且用户还可以随时和它沟通？ 每个人看到的内容可以不一样，每个人都可以和它实时交互。只要Message被Deliver出去就够了。 以前PPT是因为没有更好的办法，是当时的最优解；未来PPT可能变成最陈旧、最老朽的破马车。 红杉HongShan 如果这样看，很多有趣的产品都会出现。PPT原来是对商业故事的压缩，未来可能不需要压缩，而是把完整内容放在你面前，让你直接和它交互。 你甚至可以在见面之前先和AI聊一遍，模拟一次见面。原本被压缩、藏在背后的内容，等你想问时再告诉你。 AI还会改变信息授权的程度。比如LinkedIn上的信息，通常只有“给你看”和“不让你看”两种状态。你毕业于哪里、上一份工作是什么，可能并不是对方真正感兴趣的，但你必须把这些信息全部暴露出来。 AI时代，你可以逐级和对方聊。对方对你来自哪里不感兴趣，就不问，你也不需要说；家庭情况不需要说，也不需要进行不必要的个人信息泄露。 AI带来的很多改变，可能还没有被我们意识到。 我们每个人说一个对2026年的预期，最好是比较具体、比较炸裂的事情。一年或两年后再回来看，判断它有没有发生。 郑庆生 ### 2026 Brings AI Hardware 我对2026年最大的期待有两点。 第1是AI硬件化。我希望出现真正的AI硬件，让它把智能展示出来，真正帮我把事情搞定。比如像豆包手机这样的设备，我对它说一件事，它能够直接帮我完成。 第2是刚才一直说的深层次数据化。我希望出现一种记录生活的数据硬件，去记录我的生活。 数据和智能都硬件化。明年我们再录这期节目时，也许每个人都已经被完整记录下来，甚至基于历史数据生成了一个自己的脚本。 红杉HongShan 所以你觉得豆包手机对你会有很大用处？ 郑庆生 不一定是豆包手机本身，但这个思路是对的：智能硬件和数据硬件。 李广平 我对2026年最大的期待，还是多模态，尤其是实时、可交互的内容产品。我觉得应该会出现比较大的突破。 今天我们还按照剧、游戏、动漫去划分各种内容，但未来可能会变成一类东西。当你和一个画面互动时，它到底是游戏体验、电影体验还是剧的体验，可能没有那么重要。你觉得爽就行了，形式不再重要。 红杉HongShan 你能说得更具体、具象一些吗？比如明年AI漫剧全球爆火。 李广平 我觉得2026年多模态会进一步进步，出现实时、可交互的产品。 比如今天我们按照传统的剧、游戏、动漫来划分内容，但未来可能变成一种混合形态。你和一个画面互动，它可以同时拥有游戏、电影和剧的体验，具体形式不再重要。 刘英俊 我有一个更乐观的判断。到明年年底，或者2027年初，早期投资人可能都不再讨论“AI”这个主题了。 就像移动互联网时代，2012、2013年之后，没人再天天讨论移动互联网技术。那时如果还说“我看移动互联网”，反而会显得这个人特别落后。 我觉得1、2年之内，AI会变成一个大家不再关心、但已经无处不在的常态。现在还像特斯拉和爱迪生在电力市场大战的时期，最酷的是电力；但等电力成为基础设施，谁还会说“我研究电”？ 我还有两个更具体的判断。第1，我推测明年年底或2027年初，豆包DAU可能达到5亿，海外市场排名第3，仅次于GPT和Gemini。 第2，未来1到2年，微信的AI会做得非常好，微信里会出现很多实质性的AI能力。 红杉HongShan 终于还是被两个人把我最看好的事情都说完了。 我再补充一句：腾讯一直被低估。它的很多壁垒非常强。比如视频号，比抖音晚了接近6年，但现在视频号单DAU接近4亿，其实并不比抖音差太多。 我觉得腾讯的壁垒仍然非常强。你们今天分享了两个被低估的巨头，已经很乐观了。 李彦男 我看好的两件事，基本也都被说了。第1是多模态，因为我们在这个方向上有一些Portfolio积累和可能性。 可交互会重新定义产品范式。更具体一点，我期待视频领域出现类似Nano Banana Pro的PMF时刻，比如速度、实时性或成本降到某个关键节点。API一旦开放，产品经理会集体狂欢，所有人想玩的花样都可以做出来。 第2是微信。我从Day One就认同微信是一个非常好的生态。它动作慢其实是好事，因为它几乎不犯错，通常等到PMF之后才会做。 它的壁垒足够厚，而且今天大家对AI手机、智能助手的很多想象，在微信上都可以实现得非常漂亮，不需要付出太多额外努力。虚拟人、数字人也天然有使用场景。 所以明年大家可以看看微信会发生什么变化，到年底回头看，可能会非常惊人。 红杉HongShan 好了，确实没有更多了，可以去吃饭了。