曲凯
今天我们的嘉宾又是莫傑麟。问一个最直接的问题：你觉得现在的 AI 有泡沫吗？
莫傑麟
有这么直接的答案吗？你都不分类讨论一下的吗？我觉得有。
曲凯
那你展开讲一讲。
莫傑麟
1. 价值和价格必须分开
泡沫不是很重要，有泡沫不一定是坏事，泡沫也不一定随时会破。但肯定是有泡沫啊。如果把泡沫定义为一个比现实更高的预期，那现在肯定是有的，这样才能发展嘛。
曲凯
所以你觉得有泡沫吗？
莫傑麟
我是觉得要分类来看。
曲凯
那你来分。
莫傑麟
我觉得你要把价值跟价格分开。从价值上来讲，我觉得 AI 的发展是没什么问题的。这一波的泡沫，小红书上有很多人讨论，我们看到 Twitter 上也有很多人讨论，但从身边的人角度来讲，我觉得身边真的在做 AI 的人，没有人在讲这件事情。
我甚至为了聊这件事情，还特意去问了几个人，然后他们感觉非常鄙视我，说 AI 哪有什么泡沫？发展的挺好的呀，我们都非常的激动。然后 AI 现在的智能其实也很好，很多时候都超过人了。
所以我觉得从 AI 发展的本质来讲是没有泡沫的，但是从它的价格来讲，从一级市场就是估值，从二级市场就是市值，那我觉得 depends。比如说一级市场的估值，今年一定是比去年高得非常多的，我觉得同比来讲可能高几倍是有的。当然，跟美国比，国内市场还是没有那么高。
二级市场的话，那肯定也是非常高的。二级市场肯定是你更有发言权了，所以你觉得呢？
曲凯
我觉得这几年其实泡沫不是第一次出现。从价格上来讲，去年提到泡沫的时候，大家的底气是说，你看我的市盈率其实并不是很高，因为相关的这些科技公司，它们的每股收益，也就是 EPS，其实一直在涨，而且按预期 PE 是三十倍左右。
这波很多人说没有泡沫，主要的论据就是大家是有收入的。纯粹看 PE 的话，其实是能支撑一下的。
莫傑麟
2. 预期决定价格尺度
但是我觉得它的点是两个问题。第一个问题是预期，预期不完全是以价格的方式体现的。我们在讲同一个东西，你想到的东西是不一样的，比如说大家在采购英伟达的卡的时候，你的预期是不一样的。我觉得第二个原因是——
曲凯
第一个你再解释一下，大概什么意思？
莫傑麟
就是说大家的预期是高还是低，这个其实是有很重要的区分的。比如说整个这个周期里面，AI 的第一个最重要的预期，我们上一次播客也讲过，是 AGI。第二个最重要的预期，其实是上期播客里面我们提到的整合：大家要降本增效，提高整个 stack 的效率。
比如说降本增效，降本的速度多快，直接面对的是这些模型公司建的 data center，它的 ROI 能做到多少。这个预期大家是在什么水位上面，AGI 的预期是在什么水位上面，所以我觉得这里面去判断价格，有一个很重要的尺度，就是这个预期现在是高还是低。
另外一个问题是，我觉得 AI 的发展跟任何一次科技公司发展不太一样的地方，是它的结构很明确。这次很明确，最开始就是分为中国跟美国的 AI 发展，硬件跟软件的发展，这个其实也讲了好几年了。
比如说有一张很经典的图，我就觉得整个 AI 的市值里面，可能一大半都是半导体相关的东西。那这个东西到底是正常的还是不正常的？其实这个东西不只是今年才 debate。
所以从整体来讲，我其实蛮认同的。我们作为用户，作为行业里面的从业者，当然看到 AI 在往前发展，也很相信这个东西能够创造更多的东西。但从价格上来讲，我觉得一定是有人的预期高于现在这个水平，这可能不是件坏事情，他们有可能最终也是对的。
还有另外一个角度，我觉得更重要的问题是，现在 AI 的发展结构性有没有发生变化？我们上期其实花了很大篇幅去讲这个事情，就是 AGI 阶段的结构和现在降本增效的结构是两个结构。两个结构里面一定会存在不同的 winner 跟 loser。
曲凯
所以我也能理解你说的要分不同的场景去看、分不同的板块去看的意思，可能也是跟这个相关。不同的公司，泡沫的水平可能不一样。
上期您讲的是，从 AGI 和英伟达的角度来讲，第一波是大家觉得 scaling law、pre-training 是要到 AGI。然后从去年其实从 o1 就开始有这个趋势，说大家开始讲 post-training，讲后训练，讲 RL。到今年 DeepSeek 出来以后，这个达到了一个相对的顶点，所以那个时候其实英伟达是有一波大的下跌的。
但现在的问题是，好像 RL 到今天又有点后继乏力的感觉。这个叙事好像也过去了，包括 DeepSeek 也没有再出一个多么惊艳的新版本，大家都很期待，对吧？但是至少到目前为止还没有看到这件事情。这个你觉得算是违背了大家的预期，造成大家觉得可能有泡沫的一个主要原因吗？
莫傑麟
3. ROI统一泡沫叙事
录这期播客之前，我有搜集过这个事情。最近讲泡沫这一两个月以来，大家讲的论据是非常分散的。有在讲模型绝对能力、绝对智力的问题，也有讲你刚刚提到的问题，就是 RL 这件事情，包括 PPO Train 这件事情，到底 scaling law 是不是像 PPO Train 一样，是一个没有上限的 scaling law。
也有人提到应用的发展，有人提到这个东西的商业模式怎么解决，也有人提到成本的问题，包括中国模型开源的问题。提到的维度特别多，但是我理解起来，到最后大家共同指向泡沫，其实就在指一件事情：现在模型公司投入去做 AI 的这件事情，ROI 有问题。投入成本过高，但产出收益，不管从刚刚我们提到的哪个维度来讲，ROI 都是有问题的。
曲凯
但你看，我想讲两个点。第一个点是 ROI 有问题这件事情，大家一直在讲，对吧？包括你刚才举的所有例子都不是新的东西，都是过去至少一年里面一直有人在提的事情。
另外，我们前段时间公众号发了一篇文章，里面有口头那部分的内容，讲的是为什么没有泡沫。那个观点大概就是，跟上一次 dot-com 泡沫比起来，现在其实无论是倍数，还是整体的数字，都比不上。
我想讲的不是这个点。我在看到那篇为什么不是泡沫的文章时，特意去搜了一下，到底说有泡沫的人是怎么讲的。然后我发现，并没有一个最近出来的、非常强有力的论据，也没有一个人扛大旗说现在就是有泡沫。
我们能看到的是，那个大空头 short 了英伟达什么，但你真正仔细去看，他是几个月前做的这件事情，也不是最近做的事情，所以这波还挺奇怪的。
莫傑麟
其实它是有叙事线的。首先，我觉得这次讲泡沫，和前面两年讲泡沫不太一样的点是，这次讲的论据不是单一的，是全方位的。
比如说你刚刚提到 DeepSeek 那一次，大家其实集中火力讲的是同一件事情：DeepSeek 用的是很少的钱。去年的时候讲的是 GPT-5 没有训出来，当时因为硬件的问题，整个训练没有完成。
到这波讲泡沫的时候，论据非常杂、非常多元，但是它其实是有一些引发点的。我印象里面最早的引发点，来自于 Meta 挖人的事情。然后后来是 OpenAI，包括现在 xAI 这几家公司要投入非常多的钱，去建设 20 到 30 GW 以上的 data center。
再后来是英伟达投资模型公司的事情。所以其实所有东西，都是因为资本的行为，进一步引发了大家对 ROI 里面 investment，也就是投资的讨论。大家觉得这个投资越来越大，但是 R 在收平，至少大家感知上是在收平，所以它本质上从程度上造成了这个冲突。
再结合宏观上的一些问题，确实这半年来宏观非常波动，所以我觉得是有事实在引发 ROI 的讨论的。
曲凯
4. 美股下跌不只因为AI
对，其实这也是我想问的。如果只是有网上的人在讨论泡沫，我们可能也不会录这期播客，但现在有一个实际的情况发生了，就是美股在跌，因为英伟达在跌。
我想先梳理清楚一个点：美股跌可能有很多种原因，对吧？一个是确实涨了很多，它可能是一个回调；也有一种可能是最近降息还没有落地，或者大家在想到底会不会降息。另外就是美国政府停摆这件事情，也有可能是其他地缘政治的关系等等。
其次，还有一个原因可能就是大家确实针对 AI 这件事情产生了影响。你觉得如果排序的话，这里面大概会怎么排重要性？
莫傑麟
我觉得很难排出重要性，但是我自己比较确定的事情是，它不是单一因为 AI 的泡沫在跌。
我们来想一下，一月份 DeepSeek 出来的时候，我记得英伟达是跌到过 90 美元以下的。这次其实没有到这个程度。换句话来说，如果市场是完全相信了泡沫这个事情，应该跌更多，不应该只是这个幅度。
最近这一次，刚刚我们提到的几个 AI 发生的 facts，就是大家要增加投入，其实是今年很夸张的一件事情。我们冷静下来想一下，美国的科技公司在 AI 上要投入的金额，是前面几年加起来更大的规模。但是这几个月的宏观也确实有很多波动，对不对？
我记得这一次开始下跌，很重要的一个转折点，其实是特朗普发推特的事情。所以我很难排序说这里面有多少资金是因为觉得 AI 有泡沫而撤出。我只能说整体来讲，因为宏观的原因，因为美国流动性的这些原因，包括降息的问题，再结合 AI 的科技发展问题，所有的东西加起来，大家目前的风险偏好，跟我们上期录播客之前相比，确实明显降低了。
但这个降低，我很同意两点。第一，目前来看，我没有看到它影响到从业者，至少没有大面积地影响到从业者。第二，我觉得这个风险偏好的降低，并没有充分反映出来。比如说我们周围还是有非常多的人在买 Google 的股票，对不对？所以这个风险偏好，我觉得只是结构性的小范围降低，目前还是这么一个感觉。
曲凯
我们录完的后天应该是英伟达要发财报，希望我们不要乌鸦嘴。
莫傑麟
对，因为那天有可能市场会发生更剧烈的波动。我们录完之后，后天是英伟达，明天是 Gemini 3，两个很重要的 AI 事件。
第一，大家对 Gemini 3 的预期并不低。第二，大家对英伟达财报的预期还算可控，但是它太重要了。我觉得现在最大的问题是，大家的情绪有些脆弱，或者你会隐隐感觉到这个市场在合力想要去找泡沫。
我记得有篇文章讲得特别好：不管你是看多还是看空 AI，其实都希望它跌。看多的希望跌完以后能以更便宜的价格去抄底，看空的当然就觉得它本来就该跌。
所以，市场是不是会有一种合力把它往下走？但是目前看起来，跌的幅度还 OK，还可控，可能只是回撤了一些之前的乐观。
曲凯
但我觉得这里有另外一个问题。之前从感性层面上来讲，有个非常明确的感觉，就是大家会期待 GPT-5，期待下一代的 GPT、下一代的模型，觉得是不是能解锁一些更新的能力。
但现在，至少从我自身来讲，我觉得大家没有这个期待了。大多数人会觉得，首先模型能力已经挺强了，在很多方面已经超过人了。你希望下一代再出来一个多么惊艳的东西，也不太可能了。
莫傑麟
5. 模型进入新的发展周期
所以你说的这个，其实就是我刚刚提到的那个结构性的变化。我记得我们上一次录播客的时候提到过，我们其实已经没办法有一个统一的 benchmark，去衡量模型到底好不好。
到今天已经进展为，你看我们周围很多 founder，今天录这个播客之前我们跟很多 founder 吃了个饭，大家觉得这个模型能力其实已经 OK 了。它隐含的不是泡沫问题，隐含的问题是周期问题。
什么周期呢？就是我们过去有两年的时间，都在打听各种消息：下一代模型怎么解决数学问题，怎么解决 coding 问题，从哪获得了什么数据，英伟达拿了多少卡，有多少人被挖。这些东西合在一起，都是在告诉我们一件事情：这个模型更强，它能解锁什么东西。
其实都在讲这个事情。到今天为止，期待这个事情的人变少了很多。那我们想一个问题：很多大公司的人跟我们是不是一样的呢？
我其实觉得这个问题很有意思，因为他们是真正的决策者。AI 的发展很有意思，它不取决于很多人，它取决于可能 10 个 leader 怎么想这件事情，他们是不是坚定地要投入。如果他们坚定地要投入，那这个事情泡沫不泡沫，其实也无所谓。
所以今天更重要的问题是，客观上怎么去评估，我们过去这三年的生活节奏是不是到达了一个新的周期。模型预训练的周期可能就这样了，还会做，但不会像之前这三年一样，把它当成唯一重要的事情。
未来三年可能是，在已有的模型、已有的产品上去挖掘还能做什么，跑出什么新的场景，新的商业模式怎么跟垂直场景、To B 做结合。然后模型公司会花更多精力在怎么降本增效上面。
肉眼可见的是，模型公司在卷应用，对吧？我们上期播客里也聊过这个点。我觉得这是一个非常不好的趋势和体现。当它能用更多精力去提升智能，去做下一代更有梦想、能够给用户带来 aha moment 的产品时，它其实没有必要去卷应用、卷收入。
站在 Sam Altman 的角度，他一定是看到了什么、听到了什么，然后最终做了一个决策：我要去做更多应用的东西，我要去做更多工程的东西。这是市场给他的反馈。我们可能站不到他那个位置，接受不到他的信息，但我们可以看他的行动，反向倒推。
肉眼可见的就是，现在的模型公司在卷应用，然后逼得应用又开始反向去做模型。比如 Cursor 自己又开始出模型了，这个事情其实在去年可能大家也想不到。所以我觉得从这个角度来讲，可能能回答一部分你刚才的问题。
曲凯
6. 少数领导者决定行业方向
所以这个点上，你看，莫老师，很有意思。其实我们在讲这个事情的时候，带入了自己完整的叙事，要求自己对这个事情有完整的想法。但里面有几个很重要的 fact，比如说，你怎么理解 Meta 重新去做预训练这件事情？
莫傑麟
我不理解。
曲凯
对，你看，这就是我们现在的问题：有几个很重要的特点。我试着梳理一下。
第一个，我们讲的是一个这么大的趋势，但它实际上是由少数人来做决策的一个行业，就是硅谷的一部分人和国内的一部分人。
第二个，既然是少数人的决策，它一定跟这些少数公司、少数人的内部 chemistry 有很强的关系。他们看到的东西、他们所在的环境，以及他们本身的主业和商业模式，尤其是他们很多不是创业公司，其实都跟这个有很强的关系。
同时，我们又觉得它跟宏观有关系。为什么？因为它需要花很多钱，人跟算力其实都是要花很多钱。所以我觉得我们在理解泡沫这个叙事的时候，倒觉得在二级市场里面有一个很重要的规律，就是要假设自己什么都不懂，跳出来看。
有没有可能 Sam Altman、Meta 他们也知道这是个泡沫，但他们又觉得这个东西就是一个很稀缺的东西，我就是要去投？我想讲这个东西的逻辑，还是想判断一个问题：他们可能看到的是一个方面，但他们只是我们判断这个结构的一个部分。
比如前面几年，我们觉得他们这么做是好的，对吧？前面几年，如果一家公司没有 AI strategy，比如苹果，我们觉得是不好的。但你有没有发现，这次讨论泡沫的时候，我们昨天不是翻出来很多讲泡沫的文章来看吗？大家又再一次觉得苹果是好的，因为觉得苹果没有 over-invest。
这个很有意思，它不是绝对的对跟错，它跟这个结构有关系。之前我们觉得它好，是因为我们的结构里面夹杂着一个看法：AGI 或者大模型未来能帮我们解锁非常多的东西，所以现在的投入只会不够，我们都不会去衡量它。
那现在的结构变化是什么呢？我们开始衡量 ROI 了，开始算账了：你的 R 是什么，你的 I 是什么。
与此同时，这个季度 Meta 投入了这么多，xAI 投入了这么多，Sam Altman 投入了这么多。Sam Altman 要 commit 几十个 GW 的东西，你要 commit 几十个 GW，你还缺电，还缺这些东西，怎么办？这就引申出了很多问题。
所以我觉得我们跳一步出来看，最重要的变化是：我们过去不看 ROI，现在开始看 ROI 了。
这个东西也耦合上了我们上个播客讲的内容。具体到大模型公司，每家公司不一样，但从 OpenAI 这个公司来讲，它其实从 GPT-5 开始，就已经在做整合的事情了。它可能比我们更早 care ROI 这件事情。
我们不去判断它好还是不好，只关注这个结构的变化。这个结构最大的变化，就是我们无止境地投入模型训练，期待所谓的 scaling law。Scaling law 背后隐含的最重要的东西叫 compound，就是我每年都 compound 一个成长。
现在已经变成，除了 compound 之外，我还要去看你的 investment。发生这个结构变化，你首先觉得它是好还是不好？或者你怎么去理解？
莫傑麟
7. Scaling Law正在接受检验
我觉得有两个点。第一，更大的投入，前提是 scaling law 有效，对吧？大家其实不是完全 care 你的投入，大家 care 的还是 ROI 问题。
大家觉得，OK，你投 10 倍，那是不是能实现 AGI？如果能的话，没有问题。你甚至于说，把一个国家投进去实现 AGI，然后带领人类走向下一个阶段，我觉得大家也是接受这件事情的。
但目前最大的问题是，scaling law 似乎失效了，后训练和 RL 似乎也没有看到一个非常明确的 scaling law 继续往前跑。这个时候你跳出来说，我要投几万亿来建 AI，那这个的价值和意义是什么？
它有点像说，你本来投一个连锁餐饮，比如瑞幸，我本来投瑞幸，是期待你一年能开到两万家、三万家连锁店的。最后我给了你一堆钱，你告诉我，OK，我现在要从水泥造起，那这个市场很难接受啊。
曲凯
这点就是我不同意的地方。首先，我觉得从我们的调研里面看，scaling law 没有失效，只是说它没有办法去评估了。我觉得这是一个很重要的分水岭，上期播客也提到过这件事情。
另外，我观察到一个很重要的判断，你肯定也会有共鸣：大家觉得模型已经 OK 了。现在已经比人聪明了，这么多场景已经能做到这么多事情了，还要怎么样，对吧？
无非现在所谓的最后一步，就是不管是 RL，还是很多泛化性的问题，要怎么解决。整体上没有人觉得模型现在不能用。很多 founder 都跟我们俩讲过，现在不是模型的问题，是其他成本的问题，是 infra 的问题，还有 context 的问题，以及 agent layer 的问题。
所以我们先回过头想一下，我们原来是生活在一个基建都没有的状态，对吧？我们现在先要做基建。现在基建有了，我们开始要在里面做软装，做一些至少不是纯硬装的东西了。
那这个东西是好还是不好呢？我个人觉得是好。这也是为什么我能理解你说的，其实这对行业是个好事儿啊。
莫傑麟
对，我觉得从业者角度来讲，一直是没有这个问题的。
曲凯
8. 不同市场泡沫程度不同
或者我们可以先明确一下，分成中国、美国，一级、二级，对吧？
对中国的一级市场有没有泡沫？
莫傑麟
我觉得没有，还算是保持在一个相对健康的状态。而且你去看国内一级市场里面头部项目的估值，跟美国的一级市场比起来，我觉得可能是美国的至少十分之一。
美国一个同等状态的公司，很容易拿到国内 10 倍的估值。所以我觉得美国一级市场是有泡沫的。很多公司的数据其实不是那么 solid，我们都知道 Cursor 很多时候一直是在赔钱做的，但它能到 100 亿美元的估值。
曲凯
那国内的二级市场有没有泡沫呢？你觉得？
莫傑麟
国内二级市场，我不是很确定，因为很多是美国二级市场的延伸，跟英伟达的产业链有关。但我觉得这块可能大家是相对一致的。比如光模块，比如寒武纪，它其实还是有业绩在支撑的。
曲凯
那美国的二级市场呢？
莫傑麟
9. 硬件仍然领先软件
其实这就又回到我们开始聊的那个问题了，得分开来看。我现在觉得这个结构性的变化很重要。如果模型的训练周期已经到达一个平稳的状态，那美国一定有一部分公司有泡沫了。
曲凯
但你知道这一次最让我费解的一个问题是什么吗？
莫傑麟
是英伟达本身没有怎么跌。这一次跌得最多的，其实是一些其他的东西，比如英伟达 data center 相关的标的，很明显就是 Oracle，对吧？它是 OpenAI 的 data center 合作方。
但是英伟达本身没有怎么跌，这件事情让我觉得很费解。那市场的理解是什么？市场理解还是觉得英伟达是受益方，对不对？因为你要建 data center，还是要买卡。
所以你看，这个点上的理解是有意思的。其实市场真正的结构性变化，大家已经期待很久了：要从硬件转软件，对不对？理论上来讲，现在大家在努力转软件了，但市场转过来了吗？
曲凯
看你怎么理解市场在努力转。我觉得事实上的结果就是，英伟达仍然是最赚钱的。软件事实上的结果，就是没有看到跑得特别成功、特别赚钱的。
莫傑麟
很有意思。所以你看，泡沫是一个特别难讲的议题，原因是我们以为是同一个东西，但它其实是不同的。
比如说价格，价格就是我刚刚讲的估值倍数。预期大家其实是预期硬件转软件，但是预期跟价格目前来讲不是完全一回事。有可能我有这个预期，但我还没有操作。
因为历史上那么多次都告诉我们，做空英伟达是错的，或者说不看好英伟达是错的。所以现在我的预期还没有转化为一个价格，至少不是全体投资人的预期都转换成了价格。
第三件事情，还有一个问题是，这里面的结构变化大家也看不清。我相信并不是所有人都像我们一样，每天都趴在这个行业里面，能够很明确地去聊。他可能听这些概念时都能共鸣，但没有办法在体感上做出判断：到底现在是硬件转软件的什么阶段？
还有一个东西就是宏观，它是最熟悉的陌生人。大家有感知，但其实没有办法判断。所以我现在觉得，在讲泡沫的时候，这是一个特别情绪化的结论，但它其实是一个有效的水温计。
大家有效的水温是觉得，现在这个价格可能要经历一个小周期，稍微调整一下。但我觉得这里面蕴含的一个最重要的问题是周期。每次泡沫反应的周期，可能 10 次有 9 次都是假的，就像你说的，每次都能调上去。
但这次泡沫的反应，是不是一个周期的结束？我觉得这是一个很重要的问题，我最近也一直在思考这件事情。
曲凯
我记得之前 a16z 的一个合伙人做过一期播客。他说现在很多人在聊泡沫，但大家对于泡沫的感知并不那么明确。
莫傑麟
对，因为他说自己经历过 2000 年 dot-com 的泡沫。那个时候，首先在那个节点上，没有那么多人会说现在是泡沫。然后那个泡沫的程度是，随便一家公司都能上市，上市就能涨很高，完全不需要有收入，而且真的是连出租车司机都在聊这件事情。
曲凯
我印象特别深的是，去年国庆的时候，A 股有一波特别大的涨幅。那个时候真的是，我下楼路过保安，就听到保安在聊 A 股这件事情。那肯定那个状态是不对的了，对吧？
那个时候真的是所有人都去开户，所有人都在聊这件事情，然后国庆回来就开始跌。但现在似乎确实不是这样的。我也在想，历史上有没有哪次泡沫，是大家都在聊它是泡沫？
这是不是太理性了？如果大家都觉得它是泡沫，那价格应该已经体现了，对吧？那它就不是泡沫了。
莫傑麟
这是一个点。另外，你讲的周期问题，我觉得这两年之所以比较难判断，另外一个原因就是 AI 确实变化得很快。
AI 变化得很快的另一个表现是，它不只是日常的波动，它是一个周期性的波动。你刚才讲的，我理解应该是更大的周期；我想讲的是，在 AI 里面其实有很多小周期。
我们说过好几次，AI 是脉冲式发展，也有人讲 AI 是阶梯式发展，本质上是一个类似的意思。从过去快 3 年 AI 的视角里面，我们很明确地看到了两波大的高潮。
第一波是 2023 年年初以后，2023 年上半年是 AI 特别火的时候，大家都去做大模型、投大模型、投应用。到了 2023 年下半年开始，一直到 2024 年上半年，市场转到一个非常冷的状态。我觉得那个时候，至少从国内一级市场来讲，几乎是零投资的状态。
然后从 2024 年下半年、年尾，再到 2025 年上半年，市场又变成一个特别热的状态。
我觉得所有这些热潮，最后回头去看，其实都是模型驱动的。第一波是 GPT-3.5 等模型的能力带来的，然后 Manus 那一波，其实是从 o1 到 DeepSeek 的推理模型进展带来的，还有 coding。
所以这几波浪潮，都是模型有了一个突破，然后应用随之而来一大波。但模型的突破，它就是一波一波的。
最近可能最主要的问题是，我们确实没有看到模型能够真正有更高的突破，甚至大家已经不相信这件事情了。大家相信的是，模型能力已经够用了。接下来我们会一起做更多整合、更多 infra 的东西，推理成本会进一步下降，让模型更可用。
从业者的视角来讲，会觉得这样下去一定会有更多应用被使用起来、落地。但从外部视角来讲，大家可能看到的是，好像没有一个新的模型出来，能给大家提供一次信仰充值。
莫傑麟
最近大家能看到的，或者期待的，就是像你讲的，明天可能 Gemini 3 也会发布。但大家对 Gemini 3 的期待，可能更多是它的多模态能力怎么样，它的 coding 能力或者模态结合的能力怎么样，以及里面会有什么新的产品玩法。
大家似乎没有期待它在 AGI 和智能上有一个特别明确的提升。那多模态最终又落回到 AI，落回到模型训练，落回到对卡的需求，到底会是一个什么位置？这也是一个不清楚的状态。
所以总的来说，我觉得 AI 现在欠缺的是更大的一次信仰充值。但短期内我们确实看不到，除非突然有一天又有一个 DeepSeek 时刻，又有一个新的概念可以接班。可能那个时候，这一波就又会回来。你觉得呢？
曲凯
10. 新周期会诞生赢家
我觉得会分化得很严重。我在互联网，尤其是互联网中后期，最大的总结就是，当时很流行一个词叫 winner pattern。
赢家跟 winner 是非常不一样的。Winner 的上限就是没有上限的，它会一直成长。你记不记得 2020 年之前那个阶段，巨头就是没有上限的？当时叫巨头，现在可能换成 winner 更好，一个行业的 winner 可能就是没有上限的。
泡沫当然很重要，它反映的其实是刚刚说的 ROI 里面投入的这件事情。我觉得另外一个很重要的维度是，这里面会不会出现一些新的结构，新的 winner 诞生。可能现在已经出现了，只是我们还识别不出来。
我觉得这跟泡沫同样重要，包括国内的模型和 AI 发展，到底在这个趋势里面是什么状态。它肯定已经不是 2023 年的状态了，对不对？
2023 年我们觉得自己都赶不上，你记不记得？我们当时还录了一期播客，叫《我们要乐观一点》。那个环境是什么呢？我们都觉得我们的模型赶不上，也觉得我们没有那么多的卡。
但你回头看，两年都过去了，事实情况下其实完全是大相径庭。现在肯定不是这个状态，现在开源模型全是中国模型。
莫傑麟
对，所以我想感叹一句：你再怎么复盘，再怎么经历周期，当你身处在这个周期里的时候，要抓住当下真的很难。
曲凯
现在回头来看，2023 年就是最好的时间点。那个时候估值真的都很便宜，随便投都能赚。
莫傑麟
对，你都不说 2023 年。你记不记得 2024 年的时候，有多少人，而且是行业非常牛的专家，在统一质疑一家公司，叫寒武纪？
其实那个事情离我们才过去一年。寒武纪做推理芯片之后的第一份财报，是 2024 年 10 月的。现在是 2025 年 11 月，其实才一年的时间。
所以我觉得，泡沫是一个情绪词。这里面最重要的两个词，一个是周期：我们要判断是不是有某一个周期开始、某一个周期结束。另一个话题，是判断各自周期里面产生的 winner 是谁。
我觉得这个东西很重要。历史上我们回头去看，很多时候这个东西都是出乎我们意料的。包括我们刚刚提到的 2023 年，大家觉得中国模型赶不上；现在开源模型都是中国模型。包括这次我们到北京，刚吃饭的时候，所有模型公司都觉得自己还有很多可以做的东西，对吧？
曲凯
今年其实也很有意思。你觉得大家在质疑的公司是谁？其实是 OpenAI，对不对？我们昨天看了那么多东西，几乎全都是 OpenAI。
莫傑麟
确实，因为 Sam Altman 搞了太多骚操作，所有东西都是 OpenAI。
但我们来讲一个不负责任的话：有没有可能我们判断错了？OpenAI 到最后的位置，可能跟我们最开始想的样子完全不一样，跟伊利亚当时还在的时候也完全不一样。
但是，这妨碍它成为一个很厉害的商业公司吗？我觉得有可能不妨碍。我没有结论，但我在想一个问题：情绪有的时候可能跟短期的结论比较吻合，但它跟中长期的结论，有时候是相反的。更重要的是判断这里面的周期跟结构。
曲凯
所以讲回来，我觉得是不是可以有一个说法：不要判断情绪，因为情绪真的变得非常快。
莫傑麟
我同意。
曲凯
我们今天大家都在聊泡沫，可能明天 Gemini 3 一发，后天英伟达财报一发，大家就都在唱多，或者进一步垮掉。
但这里面一定会跑出赢家。每一个商业模式和每一个技术周期里面，都会出现最后的赢家，对吧？视频直播当时字节就是这样。
你像我们当时一起在国内开一级市场的时候，那时候有多少直播公司、多少社区团购公司啊？
莫傑麟
所以我现在看公司，会觉得如果一家公司在发展过程中一直被骂，是件很好的事情。
曲凯
对。
莫傑麟
所以我看到很多人骂 Manus，其实我很为 Manus 感到开心，可以这么讲吗？
曲凯
但是有很多人骂 Manus 吗？
莫傑麟
当然，当然有啊，有各种各样的原因。总之我会觉得，如果一家公司明明数据发展得很好，但市场上都在讲这个公司不行，说“这个我做也行”，其实是非常好的事情。
从论证来看，Kimi 就是一个典型。
曲凯
有很多人骂 Kimi 吗？
莫傑麟
对，有啊，有啊，还是蛮多的。
曲凯
所以你说这个事情，我觉得很多时候，比如这次为了晚上的聚会，其实我昨天做了很多准备。我们把这次泡沫里面的文章都找出来，你会发现大家的 input 其实是有问题的。
我其中看到一个东西，大家在计算 data center 的投入金额时，都是错的。因为他提到的到底是哪一年投入，最后引申出来一个结论，就觉得 OpenAI 很大，现金流要断裂。其实我们得到的这个情绪化结论背后，可能它的 input 基础质量完全不过关。
这也是为什么我想跟你聊，因为你跟华尔街那边聊得比较多嘛，对吧？
莫傑麟
但是大家炒股也不看这个了。炒股现在都是要跑在前面，对吧？我们多次聊过二级市场的散户化。二级市场其实很追求时间，我不愿意去多拿。
现在的投资，已经极大地从价值投资这个范式迁移到了 financial engineering，也就是大家都在看：最近的情绪是什么，最近的叙事是什么，最近的 alpha 是什么。
所以现在真正专业去炒股的人，也不太愿意去构建太长期的 view，或者太绝对化的 view。因为可能你构建的 view，跟市场这 3 个月决定 buying 的 view，也是不一样的。
尤其是专业投资人，大家对绝对判断的比例，其实相对原来是有所下降的。但是我们现在比较喜欢跟谁聊呢？比较喜欢跟行业里面的从业者聊。
大家会更绝对地去看一件事情，它绝对的好跟坏。如果这个事情大家绝对分不出来，因为我没有时间，也不是专业做二级投资的，那我就不会去看这个事情了。
他们反而会去盯住那些绝对正确、相对处在一个趋势上的东西去看，所以这部分的信息含量反而会高一些。
曲凯
确实。我记得几个月前，我也跟一个很专业的做二级市场的人聊过，机构也做得蛮好。我就跟他提，说最近我身边的从业者都在买 Google。
莫傑麟
他其实没有任何反应。他觉得，为什么是 Google？因为我们都没有怎么看 Google。
所以现在二级市场，你刚刚提到，情绪是一个媒体词，对吧？然后预期，是现在二级市场里面很重要的词。因为现在的二级市场，已经从价值投资这个范式，极大地转移到 financial engineering、投资工程的范式。
大家去找预期，就是我知道的东西里面，哪些是大家不知道的，或者大家理解不够的。预期的右边是什么呢？是我看到的趋势是什么。趋势的再右边是什么呢？是我觉得这个东西一定是对的、一定是好的，是更 insight 型的东西。
我现在觉得，大家做投资的时候，因为看到的东西不一样，我周围很多二级市场的朋友，大家会对预期特别敏感，对情绪也比较敏感。大家对后面两个，其实没有大家想象中那么敏感。
但你像我们周围有很多 founder，他们现在也做投资。很多时候，他们对后面两个是非常敏感的。所以这两个东西结合，是一个很有意思的事情：怎么能把它结合在一起？这也是为什么我们会做那个讨论会的原因。
曲凯
所以你把这个东西硬套在这次的泡沫上面，至少只能说，大家最近情绪低落，风险偏好很低。大家的预期又不低，就是在预期不低的程度上，情绪很低落。
所以很有可能导致该跌的还没有跌完，也有可能因为情绪短期太低落而反弹。但大家对后面两个问题花的时间，我觉得相对不是很够。
这个趋势到底在什么地方？我觉得趋势就是结构发生变化了。大家从期待模型，已经变成期待我们上次播客提到的产业化和落地化。
莫傑麟
我倒反而觉得，这个周期应该去研究绝对的 winner 是谁。我觉得不只是我们周围的问题，我这次看了很多硅谷的文章，大家提到中国模型，都没有提到里面最重要的一个角色。
其实这个也蛮有意思的，谁？字节。你提到中国模型，应该提到字节。因为我们很喜欢做人才盘点，字节的人才储备肯定是非常好的。
你看，这种绝对的 inside 信息，大家现在其实忽略了很多。所以我觉得这件事情上，需要花更多时间去讨论结构。我觉得结构性的变化，就是从模型的预训练周期，已经转移到落地周期了。
我对这个转变的 conviction 会比较强。我觉得这个转变会诞生不同的 winner 跟 loser，市场的预期和市场的标准也在变。
如果硬要说是泡沫，现在可能可以说是两个周期和两个标准之间的一个交界时间点。应用要落地，做 AI 的人都很相信这件事情，应用一定能落地，而且未来肯定会越来越好。
但现在可能大家还没有看到一个很明确的 deliver 结果。它又是在从一个 AGI 的市梦率、scaling law 的市梦率，到一个实际市盈率转变的过程，也许就是需要一定的时间。
我还很同意一个点，我觉得这可能跟我们俩的肌肉记忆有关系。我们在互联网、移动互联网里面看到的 winner 和 loser，差别是很大的。行业第一名和第二名、第二名和第三名，差别都很大。你觉得模型会是这样吗？
曲凯
AI 里面，我觉得 To C 天然就是这样的。
莫傑麟
对，如果你把模型定义成一个 To C 的产品，那一定也是这样。
曲凯
但云计算基本上也是两三家，对吧？
莫傑麟
云计算是因为它有很高的固定成本支出壁垒，或者说门槛。
所以为什么说判断泡沫、判断预期很重要？我觉得这件事情其实我们所有人都在做，挺好的。就像你说的，所有人都在讲泡沫的时候，可能行业更健康一点。
但我觉得在后面两个结构性趋势的变化，以及绝对判断上面，还是需要多花时间。因为这跟我的 GOG有关系：最后每一个行业的 winner，第一名、第二名，第二名、第三名，以及第三名跟后面的差别都很大。
这个世界在我们这十几年的工作过程中，所接收到的头部强者效应是很明显的。我目前看到，在 AI 里面、在大语言模型里面，应该更强才对，因为它所需要的成本，对吧？它不只是成本。
现在大家还关注这个 leader 懂不懂 AI。大家的关注度，已经从人力的绝对规模，变成了其他维度的东西。所以绝对的 winner 是谁，这件事情可能对判断泡沫会更有作用。
曲凯
其实回到最早我们今天录的第一句话：你觉得 AI 有没有泡沫？你觉得是有的，对吧？
莫傑麟
对。这几年肯定都是有泡沫的。你甚至很难讲，一个行业快速发展的时候没有泡沫，这是一件非常离谱的事情，对吧？
泡沫其实是能够帮助大家更好成长的。如果你身处在泡沫里面，我觉得是好事情。你可以有更多的钱让自己成长。
不可避免的是，当泡沫破的时候，很多参与者会成为养料。这是难以避免的事情。但是你会发现，每次周期泡沫破灭的时候，都会有很多伟大的公司从泡沫里面成长起来，这也是一件好事情。
所以可能更重要的不是说现在是泡沫还是不是泡沫，而是每个阶段有每个阶段的做法，每个阶段有每个阶段的 winner。重要的是，你是不是能够清醒地意识到自己处在什么阶段，自己在做什么事情，自己想要什么东西。
而且每次泡沫里面成长起来的公司，表征其实都差不多。下跌的时候大家一起跌，但跌完之后，大家的反应还是不一样的。因为现在的从业者、leaders、投资人，都已经有了前面几十年的经验和各种能力的提升，大家考虑问题的时候都会把这些因素考虑进去。
但在考虑这个事情的时候，怎么去做更正确的事情，我觉得还是挺难的。比如说，大家都知道是泡沫，那难道我就停下来吗？我觉得肯定不是，对吧？
但在这个泡沫里面，我到底还融不融资，也是一个很重要的事情。我觉得这个节奏还是很重要。这个节奏的背后，我现在为什么觉得很多 founder 都需要做好一个投资人，是因为整个公司的成功要素里面，除了管理、技术和产品之外，很重要的一部分其实就是对泡沫的理解，融资的节奏、估值的节奏都很重要。
曲凯
我记得当时 PayPal 是最典型的泡沫破灭以后成长起来的公司。
莫傑麟
对，对，对。我记得看过他们写的一些东西，他们讲当时最核心的就是自己要能造血，有好的现金流。我觉得这个永远都是最重要的。
曲凯
11. 现金流与结构决定赢家
所以，万一你是一个创业者，是 AI 的从业者，你担心泡沫破的话，我觉得就要想办法拥有好的现金流。可能这就是一条底线。
不然真的泡沫破了，没有现金流，就真的死掉了。你就无从谈起再熬过周期、再等到下一个阶段这些问题了。
但讲到这儿，感觉好像我们已经觉得这个周期马上要结束了一样，至少目前看还是一个回调。你觉得呢？
莫傑麟
我觉得还是会有结构性的不同。首先回到上一次讲的内容，我觉得这个周期里面，比如说进入决赛圈的选手一共有 20 位，可能我们没有办法一个一个列举出来，因为我们俩的认知和信息可能也都不完全够。
但有几家公司是比较明确的，我觉得它们已经有很大的优势和特点了。比如 Google，这可能已经是特别强的共识。然后其实我觉得 OpenAI 肯定也算。国内也肯定有这样的公司。
我觉得这次比较有意思的一个点，我还是再重申一下：大家在提到泡沫的时候，可能想讲的是过度投入，但大家用 OpenAI 来举例，是一个非常有意思的现象。
当然，这跟你提到的很有关系。因为 Sam 作为 leader，就需要去承受这些。他享受了泡沫的红利，当大家说有泡沫的时候，他肯定也是要站在第一位的。
曲凯
但很有意思，享受这个泡沫最大红利的人不是他。
莫傑麟
对，不是他。我们在过去这么多年里看过非常多这样的例子。
你要知道过去几年里，我们经历了 SaaS 的一波特别大浪潮，经历了新消费的热潮，经历了线下连锁的热潮。最后其实每一波都是渠道获利。
包括教育，教育最后是渠道自己也赚到钱；游戏也是渠道自己赚到钱；新消费其实也是渠道自己赚到钱。因为它们都是最大的渠道，这也很正常。
分众其实也是教育跟新消费赚到钱，连锁其实是 shopping mall 赚到钱。大家花钱去抢位置，开到 shopping mall 里面。
每一波都是渠道赚到钱。最后你去看字节赚的钱、分众赚的钱、拼多多赚的钱，其实是投资人的钱，再往后推，其实是 LP 的钱。每一波都是这样。
所以这一次有一个很重要的话题。你看我们下个月讨论会最重要的问题是什么？我觉得 2025 年第三季度最重要的事情，其实不是泡沫，而是英伟达宣布投资 1000 亿美元给 OpenAI。
同一周，OpenAI 宣布了跟 AMD 的采购协议，过了两天又是跟 Broadcom 的一个新协议。这三个事情发生在同一段时间，我觉得非常重要。
因为 Sam 是一个投资人出身的企业家、创业者，他做的决策带有很强的投资思维，也就是 ROI 思维。他的这三个商业角色非常重要，其实我们应该多讨论这件事情。
另外一个很重要的商业角色是什么呢？除了这个之外，大家目前讨论最多的其实是 Google。Google 的商业角色也很重要：TPU 这个事情，到底占 Google 多大的商业价值？
你看，这两件事情同时都在指向一个板块：刚刚那三个协议，指向的其实都是半导体板块。但最后受伤比较严重的是谁呢？是 OpenAI 的 data center。
大家觉得这些 data center 不赚钱，甚至建不下去，因为有缺电的问题。但我觉得这个事情需要我们下一次讨论时拆得非常碎，去认真讨论。
它真正的重点是，它标志了一个非常重要的结构性变化：上游的算力格局，正在发生非常明确的转向。这个转向可能还没有以财报的形式反映出来，但从逻辑上已经变成一种预期了。
这个事情跟泡沫不完全等同，但也不是没有关系，它们有很强的关系。所以这个讨论其实很重要，它没有办法在一个播客里面讨论得很干净，因为太复杂了。
但我觉得这反而是一个跟泡沫一样重要的问题。泡沫反映的是情绪和预期，另一边反映的是结构性变化会变成什么样子。
其实我们中间提过，我觉得在一个周期里面，真的很难把泡沫讨论得很清楚。因为我们每个人都在这些周期里面，包括我们去看美国那些机构，包括微软、Google 等等的创始人去聊泡沫，我觉得也很难聊清楚。
因为每个人都是这个游戏里的一环，每个人在里面都有自己的利益和诉求。甚至当它上升到一个国家 GDP 的很大比例时，真的是每个人都是这个游戏的一部分。
所以你让他自己站在客观角度去评价这件事情，其实挺难的。我们只能尽力梳理一下整个泡沫讨论的过程，并给出一些我们的看法。
曲凯
然后随着这期播客，我们也会做一个活动，就我们日常的一个讨论会的环节，会尤其欢迎 AI 行业的从业者，我们一起来聊一下大家关于泡沫这件事情，包括对于未来一年 AI 的发展和一些结构性变化的观点和看法吧，然后欢迎大家报名参加我们后面的活动。对，尤其是模型方面，就是现在的 pre-training 在做什么样的迭代，然后 post train 视频模型需要用到的卡的范围，然后 token 的优化，应用上现在大家看到一些 PMF 从业者战略上是什么样子，然后我们团队会提供一些市场的预期吧，大家一起把这个，其实我觉得最重要的一些结构性变化看准了是比较重要的。嗯哼，对，然后最后不管是不是泡沫？就祝大家赚大钱发财。好啊，行，谢谢吉麟，拜拜。