Koji
欢迎收听十字路口，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，形容他站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。我们长期观察 AI 创业，如果你正在做一件让你自己感到兴奋的事情，哪怕它还只是一个想法，我们都很愿意听你聊一聊，我会认真看每一条留言。
Hello，我是科技。这一年，我站在一线感受到中国 AI 创业爆发出的各种热情。今天也请到了同样一直活跃在一线观察、思考和投资的真格基金管理合伙人戴雨森。我们会像去年一样做一次开年对谈。
你好，雨森，欢迎来到《十字路口》。
戴雨森
非常开心又有机会和科技一起聊聊。当然，我们和科技是天天聊。前不久我们突然意识到，我们认识快 20 年了，从 Web 2.0 到移动互联网，再到 AI，一起经历了 3 波浪潮。
所以雨森说，今年的开年对谈不能只是我问他，我也要接受他的拷问。
Koji
不过在接受他的拷问之前，我们还是先拷问他，先聊聊雨森眼里的 2025 和 2026。
1. AI进入iPhone时代
去年那一期 开年对谈，我们回顾了当时聊过的内容。很多人认为 ChatGPT 可能是 AI 的 iPhone 时刻，但你认为我们当时还处在黑莓时代。第一个问题就是，2025 年你认为我们走出黑莓时代了吗？
戴雨森
首先，我们应该是一次对谈，对吧？所以待会儿我也会问你，相识 20 年以来的很多话题。
我们回顾一下去年聊的重点。当时我们认为，AI 应用还处在蓬勃发展的前夜。ChatGPT 本身虽然非常惊艳，但我们一直有一条主线：模型能力的进步，会带来应用机会的解锁。
2024 年，我们看到很多蓄势待发的机会，但它们还需要模型能力稍微往前再进一步。所以当时一个比较大的判断是，ChatGPT 还不足以把我们带进 AI 的 iPhone 时代，需要模型能力进一步进步。
我觉得 2025 年，我们确实看到了由模型能力大幅提升带来的应用场景大爆发。模型能力的提升，首先体现在 2024 年下半年、10 月左右发布的 OpenAI o1。它提出了 “thinking time scaling” 这样一个范式。
我们看到，GPQA、SWE-bench 等一系列 benchmark 的成绩进步非常快。在一年的时间里，它们可能从原来远低于人类的水平，提升到了接近满分。GPQA 衡量的是博士级别的智力，SWE-bench 衡量的是真实世界的编程任务，这些 benchmark 都已经达到 80 分以上，超越了普通人，甚至接近人类中的强者水平。
所以我们首先看到，年初 coding 出现了大爆发。Cursor 等应用成为程序员的必备工具，甚至已经对很多初级程序员的工作产生了影响。然后是 coding agent，比如 Claude Code、Codex，这一系列产品的爆发，在一年时间里就从几乎为零，发展到了可能达到 10 亿美元 ARR 的领域。
在 agent 领域，这也是我们在 2024 年的一个大判断：接下来可能会是 agent 的元年。年初我们就看到，我们投资的 Manus 和 Genspark，作为两个典型的通用 agent 应用，在全世界获得了很多关注，尤其是 Manus，当时我们也聊过很多次。
后来 Claude Code 也是一个典型的 L3 级别的 agent，让 AI 自己去完成任务。今天我们看到各种各样的 agent 创业公司出来，有很多很有意思的产品。不过说是“元年”，也意味着这不是一年就能解决的事情。
后来 Andrej Karpathy 说，这是 “a decade of agents”，是 agent 的十年，我觉得非常准确。Agent 作为一种能够自己调用资源、帮助用户解决问题的产品，需要比较长的演进时间。
最近出现的豆包手机助手，我觉得也是一个非常重要的实践。虽然它只是一个技术预览版，并不是完整、成熟的产品，但我们一定可以看到，当 AI 能够和手机比较紧密地结合，去完成一些任务时，很多体验会变得非常不一样。
所以我觉得，agent 元年的判断没有什么问题。
我们也看到了多模态领域的进展。年初 GPT-4o 让大家看到，当图像生成与文本模型能够很好地结合起来时，会解锁非常多的使用场景。
我记得那会儿大家都在生成各种吉卜力头像，对吧？那叫“吉卜力时刻”。后来以 Nano Banana 和最近的 Nano Banana Pro 为代表，每一次都把 AI 的图像生成能力推到一个新的里程碑。
这和之前 Stable Diffusion、Midjourney 以美感为突出特点的时代不一样。现在，模型在指令遵循，以及在图片上准确体现各种信息的能力上，进步了非常多。
Nano Banana Pro 出来之后，很多人开始生成信息图。大家发现，图像生成不只是设计师的领域，它还可以把大量信息通过精美且准确的图片传达出来。这其实非常有意义，毕竟一图胜千言。
Sora 2、Veo 3 也让大家看到，当视频生成的指令遵循能力更好、保真度更高，并且能够直接生成音画之后，它可以接受非常多的应用场景。Sora 2 出来的时候，大家都在生成各种和 Cybertruck 一起做事情的视频。
最近还有一个非常火的赛道，就是 AI 生成漫剧。虽然真实短剧可能还需要一点时间，但在漫画领域，已经有非常多内容是由 AI 生成、供人类消费的。
行业应用也有很多进展。美国的法律领域有 Harvey、Legora，客服领域有 Sierra、Decagon；在中国，我们投资了 AI 加教育的有爱为伍、AI 加工业的黑湖等公司。
大家发现，当模型能力越来越强，它和产业的结合越来越有价值。而且很多时候，这需要有产业经验的玩家去进行创新。
所以我们看到，AI 不只是在通用聊天机器人、coding、图片生成这些领域发展，而是越来越多地渗透到千行百业。
整体来讲，我觉得我们确实在 2025 年走出了黑莓时代，进入了 AI 的 iPhone 时代，也就是应用的大爆发。这一切是由模型能力的不断提升推动的。
回顾的时候才会意识到，这一年有多么丰富。刚才你说“吉卜力时刻”的时候，我突然想到，吉卜力时刻竟然是发生在今年。恍惚之间，好像是几年前才有这个吉卜力时刻。
Koji
我刚才也在想，好像是去年的事情了，但发现其实是今年的事情。
而且还不是今年一月、二月，好像还是第一季度末、第二季度初，四月左右。所以一年发生了这么多事情，我们再回头看，觉得还是有 3 个关键的技术突破：推理、编程，包括工具的使用。
年初的时候，我们也在讲，这 3 个突破很可能会催生很多事情。当时我们有一个非常兴奋的发现，就是 Devin 的出现。你还提到，Devin 应该是一个真正意义上可以用的 agent 产品。
因为它的启发，我们当时很大胆地在标题里说，2025 年是 agent 的元年。这一整年下来，你觉得 agent 的发展有符合预期吗？还是事实上超越了预期？
戴雨森
2. Agent进入十年长跑
我觉得符合我的预期。当然，市场上每个人的预期不一样。
首先，标志性的产品出现了：从 Devin 到 Manus，再到 Claude Code，包括字节的豆包手机助手，我觉得都是各自领域比较标志性的 agent 产品。对于“元年”的预期，肯定是符合的。
但刚才也说到，元年意味着不是一年解决问题。我很同意 Andrej Karpathy 以及很多人对 agent 需要更长时间的判断。
从自动驾驶的例子也可以看到，从辅助驾驶，也就是 L2，到 L3，也就是完全交给 AI，让人解放注意力，这是一个比大家预期更慢的过程。因为 AI 在这个过程中要承担责任，要有更多主动性，这不是一蹴而就的。
现在有很多公司都说自己在做 agent，但我们对 agent 一直有一个定义：不是什么都叫 agent。
Agent 这个词来自 agency，也就是主观能动性。它的关键是自主性，以及能够节约人的时间。AI 要根据人的要求自主拆解目标，规划要使用什么工具、什么路径去解决问题，然后调用这些工具，获得反馈之后再调整自己的工作，思考不同的解决方式，最后判断任务是不是已经完成。
这种完全自主的系统，才叫 agent。
也有很多人是用 workflow 搭建一个工作流程，让 AI 解决一个按部就班的问题。但如果问题发生变化，AI 就不知道该怎么办了，这不叫 agent。
所以我觉得，真正的 agent 产品其实没有那么多。
现在它肯定还处在我们说的“跨越鸿沟”框架中的 early market，也就是创新者和早期采用者市场。这部分人群很喜欢尝鲜，但要真正跨越鸿沟、到达主流人群，还需要模型能力和产品形态进一步进步。
这仍然是我们说的那条主线：模型能力进步带动产品发展。
目前来看，大家都在做数据和模型训练，所以这方面的能力发展会很快，但可能仍然需要几年的时间。
DeepMind 的 Demis Hassabis 最近在采访中分享，他认为明年可能会看到 AI agent 完成大部分我们在电脑上的操作。这是一个来自行业领军者的、非常有意思的时间预期。
我觉得可以想象一个白领在电脑或手机前面，做一些比较按部就班的事情。比如点一个外卖，这个过程比较有规则，也比较容易通过数据学习和标注来训练。
这样的事情其实有很多。我觉得明年确实可能解决其中一部分，达到七八十分，甚至八九十分的水平，这一点可以期待。
3. PMF终于变成生意
一年前这个时候，很多人都在讨论 PMF，也就是 product-market fit。背后的原因是，当时大家似乎还没有找到 PMF，都在怀疑：除了 chatbot 之外，AI 到底能不能带来新的创业机会和商业价值？
但我感觉最近半年，PMF 这个词已经从我们的语境中消失了。它不见了。
戴雨森
我觉得背后的原因，是今年确实涌现出了很多证明自己有用户价值、也有商业价值的产品，而这也是技术解锁带来的结果。
AI 浪潮刚开始时，大家首先讨论的是：你花了这么多钱训练模型，有没有用户会用？也就是有没有 PMF，模型到产品的速度有多快。
第二个问题是，你有没有商业价值？大家会不会为这样的产品付钱？
我觉得，我们首先逐渐解决了有没有人用的问题。现在也看到越来越多的人愿意为 AI 带来的价值付钱，所以 PMF 和付费这两个问题都在被解决。
第三个问题是，你能不能赚到钱，也就是利润率怎么样。我觉得这个问题其实也在得到解决。
很多用户价值和商业价值的解决，都和底层模型能力的解锁有关。比如 Claude 3.5 Sonnet 解锁了 AI coding，包括 Cursor；后面又是 OpenAI o1 的推理能力，以及 Anthropic 做出来的长链路规划能力，才让 Devin、Manus、Genspark 这些 agent 成为可能。
你会预测下一个被模型解锁的趋势是什么吗？
戴雨森
我觉得有两个。
第一个就是刚才说的 agent。当 AI 能越来越好地使用我们使用的工具，比如浏览器、软件时，我们已经看到 Manus、Genspark 迈出了第一步，字节的豆包手机助手也是这个方向的发展。
当我们沿着这条路线去扩展数据，让模型变得更加强大，能够完成更多任务时，可以说现在已经解锁了 10% 到 20%。我觉得接下来到 80% 的时候，AI 能做的事情会非常多。
第二个趋势，是过去 6 个月非常清楚的：图片、文本、视频、音频等多个模态，被结合到一个统一的模型中去理解和生成。
人类本身就是多模态原生的。我们看到东西、听到声音、理解文字，通过这些方式理解世界，也和世界互动，同时还会产生内容。
过去，这些内容往往由专门的模型分别处理一个模态。但我们看到，比如 Gemini 3 就是一个多模态原生的模型。当文本理解和图片生成结合起来之后，你会发现 Nano Banana Pro 生成的信息图非常出色，这让 AI 的应用场景发生了很大变化。
同时，它的视觉理解能力也非常强。有一个 benchmark 叫 ZeroBench，里面是一百个人类做起来并不难，但现在 AI 基本还做不到的视觉理解任务。比如给 AI 一张图片，让它完成上面比较复杂的推理。
目前的模型基本只能得到 5 分左右，也就是 100 分里面的 5 分。但我预计到明年这个时候，一年之后，先进模型可能能够做到 60 分、70 分甚至 80 分。
这种理解能力的提升会非常大。
Elon Musk 说过，人其实就是一个不断接受视觉 input 的机器，是一个 pixel machine。视觉是我们理解世界、获取带宽最大的方式。
所以我觉得，多模态融合解锁出的能力以及对应的产品，会是一个非常重要的趋势。
而且我们现在还没有看到真正基于多模态能力的 Cursor 或 Claude Code。大家仍然是在 chatbot 里使用这种多模态能力。比如生成视频、生成图片，大部分人使用 Nano Banana Pro，还是在 Gemini 这个 chatbot 里面。
我觉得这里面可能会有很多新的交互和新的产品机会。
4. 2025年发生了跳变
去年这个时候，还有一件比较有意思的事情。我录了一期和肖弘的播客，正好是他创业 10 周年。当时他刚关掉正在做的浏览器项目，又正好看到 Devin，非常激动，准备启动 Manus。
那一期内容一直没有发布。我们想找一个未来比较有意义的时间点再发出来，所以大部分内容还需要保密，留一点悬念。
但当时肖弘反复提到，他觉得 2025 年一定会发生“跳变”，他用了“跳变”这个词。现在回头看，你觉得 2025 年的跳变发生了吗？
戴雨森
我觉得跳变已经发生了，而且在 AI 里面，跳变是一种常态。
我之前打过一个比方：AI 能力有点像烧开水。把水烧到 100 摄氏度之前，它只能泡咖啡；烧到 100 摄氏度，立刻就能解锁蒸汽机。
从水的温度来看，这是一个持续变化的过程；但从它带来的结果来看，却是一个跳变，或者说阶跃的过程。
Ilya Sutskever 最近的一期播客也提到，AI 可以分为 scaling 的时期和 research 的时期。先通过 research 得到范式突破，然后开始 scaling，这就像水烧开了，接下来继续提升模型能力，直到下一个范式，再重新开始烧水。
所以我觉得，跳变其实是一个研究持续进步、不断解锁对应能力的过程。
从用户端看到的跳变，就是原来大家只能想、但做不到的事情，突然变得可以做了。
比如 agent，这肯定是大家想过很多次的事情。2023 年有一个项目叫 AutoGPT，它用当时的 GPT-3.5 或 GPT-4，尝试搭建一个让模型自己思考、执行、反思的反馈闭环，去完成一些需要使用工具的工作。
但当时水还没有烧开，所以根本跑不起来。它只是一个概念。等到 Claude 3.5，尤其是 Claude 3.7 的能力达到一个阈值之后，才出现了 Devin、Manus 这样的应用。
一方面，模型能力到达一定水平很重要；另一方面，也需要有 AI 原生的、能够把这种能力很好呈现出来的产品，把跳变的结果展示给大家。
因为用户最终使用的不是模型本身，而是一个产品。所以为什么我们觉得应用非常重要？因为再好的模型能力，也需要好的应用去呈现。
不只是在 agent 能力上，多模态领域也有很多跳变。大家一直在想，怎么样生成越来越接近真实世界的内容。以人物生成来说，就是让视频和图片里的角色越来越像真人、越来越一致。
今年大家确实看到了这种跳变，从而解锁了很多有意思的场景。
今年第四季度，在雨森的邀请下，我也加入真格基金，担任 Venture Partner。所以我在真格一线看到了很多创业者在做什么，也参与了内部的讨论和思考。
我们经常一起吐槽这个行业的泡沫和非理性现象，但更多时候，还是在一起赞叹新的技术、新的产品，以及不断涌现的优秀创业者。
在我们录这期播客的此刻，我想问你：最近有什么让你感到兴奋的事情？有没有什么事情，能让你产生和去年 Devin 出现时同等级别的兴奋？
戴雨森
先讲一个小一点的。
我现在每天使用的 AI 应用有两个。一个是 ChatGPT，因为我从第一天就开始用它，积累了大量关于我的记忆，所以和它聊起来，确实越来越有一种“它懂我”的感觉。
第二个是我们投资的一家还很早期的公司，叫 Typeless。最简单的说法是，它是一个语音输入法，但它远远不只是一个输入法。
你可以按下键盘上的一个键，这个键可以任意指定，然后开始对电脑说话。说完之后，它会先去掉“嗯”“啊”这类口头禅，英文叫 filler words。
然后它会理解你说的话。比如你说：“我接下来说 3 点，第一点是 A、B、C，第二点是 X、Y、Z。”它会自动变成一个列表，第一点是什么，换行，第二点是什么。
同时，它能够适应不同的应用场景。在微信里和在工作软件飞书里，你的语气其实是不一样的。它可以把同一句话转换成适合不同场景的语气，也会学习你的打字习惯。
比如我说了一段话，它一开始可能会在结尾加句号，但我在微信里不喜欢一句话结束时加标点，所以我会把句号删掉。它会学习这样的习惯。
最后，你说出来的话经过它呈现之后，就变成了你真正需要的表达。
第一步简单来说，它是一个 AI 输入法，但会比你用过的所有听写工具都好用很多。
第二点是，语音是我们和计算机交互时非常自然的界面。以前 Alexa、Siri 也做过很多尝试，但在模型能力不够的时候，AI 不够聪明，无法理解你到底要说什么、话里的含义是什么，所以体验比较一般。
现在模型能力进步很快，我相信通过语音和 AI 交互，会变成一种特别自然、又很像魔法的时刻。
这件事没有那么宏大，但非常实用，我认为接下来很有机会。
第二个让我感到兴奋的事情，是我拿到了豆包手机助手。AI 控制手机、帮你做事情，是一件很容易想到、大家也期待了很久的事情。但豆包第一次让我们拿到了一个真正能够把这件事执行得不错的产品原型。
我把它叫作产品原型，因为这也是豆包自己的说法，它是产品预览版，还处在非常早期的阶段，并不适合普通用户使用，当然也受到了很多争议。
但它确实可以端到端、从头到尾，完成帮我点一份外卖这样的任务。这个任务需要一定的理解自由度和执行能力，还要处理一些 corner case。
我觉得这像是打开了一扇通往未来的窗户。你可以想象，几年之后，AI 会帮你完成各种原来需要自己做的事情。
不过我必须承认，现在这种兴奋感不如去年年底。去年我们非常清楚地看到，coding 和 agentic 是两个即将发生重大变化的方向。
现在多模态也有这种感觉，它同样是一个非常大的变化。但我认为，在虚拟世界里，coding 和 agent 是两个更重要的变化。因为这两者加起来，能够让人类在虚拟世界中畅通无阻。
我们通过代码做很多事情，通过使用软件做很多事情，这基本上就是人类在电脑、手机和虚拟世界里完成的事情。
所以去年那种大潮即将汹涌而来的感觉更加明显。今天我们看到很多领域已经完成了从 0 到 1，水烧开之后，大家开始猛做蒸汽机。这是从 1 到 10 的进化，所以感受可能不太一样。
此刻我还特别喜欢一个产品，叫 Sunday。它是一款人形机器人，背后是一家硅谷公司，创始人 Tony Zhao 和 Chi Cheng 都是华人。
他们要做的是面向家庭的机器人。首先最大的震撼是它的审美特别好，看完之后就觉得，它和其他一千家人形机器人公司做出来的机器人都不一样。
这是我看到之后，第一个真正想买回家放着的机器人。
再仔细看，他们两个人都是斯坦福具身智能领域的专家，之前也分别提出过很多引领行业的研究。这次发布 Sunday 时，他们还发布了一款数据手套，成本只有 200 美元。
它的结构可以和机器人的手一一对应。我记得它只有 3 根手指，对吧？这里面有很多和别人不一样的思考和实践。
所以 Sunday 一方面让人看了就想买，另一方面背后的技术很扎实，而且是软硬件一体。我觉得它发布之后，给具身智能这个虽然很热、但一直有点混战、方向并不明确的赛道，往前迈出了一大步。
我觉得这个领域很可能会出现一些非常有意思的落地突破。
我们非常喜欢 Sunday 这个团队。其实我们在 2023 年就认识 Tony 和 Chi 了。在 Tony 发布 ALOHA 之前，我们当时也非常想投资他们，但因为一些项目以外的原因，主要是地缘政治原因，最后没能投成。
不过从他们身上，我觉得看到了几个非常有意思的点。我也补充一下。
第一个是 Tony 做的 ALOHA，以及 Chi 当时做的五指夹爪，都是非常引领研究和实践方向的工作。
ALOHA 出来之后，大量团队采用了类似构型的方案，收集数据并尝试做泛化。UMI 也是大家做夹爪、收集数据时，一个基本默认的构型。
所以他们两个人，其实都是引领学术界和工业界发展的研究者。他们一起创业，肯定是强强联合。
我最近一直在想，当时 ALOHA 横空出世时，他们做了一个机器人自主炒菜的 demo，非常火。这次发布 Sunday，他们又展示了在一些家庭环境中进行零样本学习，完成放进洗碗机、清理桌子等任务。
最震撼的是，它拿红酒杯也不会摔碎。
戴雨森
对，它可以一次拿两个红酒杯，而且不会摔碎。
我觉得他们的展示做得非常好。
说到 demo，今年我们投的 Manus 也有非常优秀的展示。不仅是 demo，它还有真正可以使用的产品，所以也非常火。
最近我还看了一部关于 DeepMind 的纪录片，叫《The Thinking Game》。它又把我们带回了 AlphaGo 的时刻，当时 AlphaGo 和李世石、柯洁对战。
但每次这样的 demo 或展示出现之后，一方面会很火，另一方面也会有很多质疑，说你是不是为了炒作、为了吸引眼球、为了 PR。
我觉得，技术本身的进步始终在发生。但对于学界、对于研究员来说，如何把技术发展借助媒体的杠杆，变成让大家意识到技术已经达到什么程度，并且让大家想象技术进步会带来怎样的价值，这非常重要。
科研不能只在象牙塔里，最终还是要为世界、社会和用户创造价值。这里面，媒体的杠杆很重要。
所以我觉得，能够把这一点做好，并不是要欺骗或忽悠，而是让大家看到未来。这其实是一种非常核心的能力。
乔布斯当年的发布会，也被大家反复传颂。计算机时代最早有一个著名的演示，叫 “The Mother of All Demos”，也就是“演示之母”。那次演示展示了 GUI 以及图形界面的交互，当时是在 20 世纪 60 年代，大家几乎还不知道什么是图形界面。
很多时候，一个好的 demo 就像一台时光机，让你穿透时间，看到 10 年、20 年之后的未来。这样你才更愿意在当下为它努力奋斗。
所以我从 Sunday 的 demo 里，又看到了这种感觉。
技术 demo 还会让我想到莱特兄弟的第一次飞行，大概是 1903 年。那也是一个很有意思的发布会。当时他们有意识地记录关键时刻，拍出了视觉上非常震撼的照片，所以才掀起了大量讨论。
时代在变，但技术如何呈现给大家、吸引大家的注意力，吸引更多人才和资金进入这个领域，背后的一些东西并没有变。
戴雨森
刚才一直都是你在问我，现在应该切换一下。
大家现在对柯姐的印象，普遍是新世相联合创始人、《十字路口》的主理人。而我和柯姐应该是在 2005、2006 年，也就是我们还在读大学的时候认识的。
我们的生日只差一天，所以也非常有缘分。这 20 年里，我们有过各种合作，也共同经历了互联网、移动互联网和 AI 时代，可以说是一个缩影。
我就从大学时候说起。那时我们都很崇拜王兴，叫他“兴哥”。后来你给兴哥写了一封邮件，顺利获得了去海内网做产品经理实习的机会。
现在回头看，我们当时肯定都很早就看到了未来的大佬。为什么你那个时候那么看好兴哥？也正好可以和大家分享一下。
可以。大家总说《十字路口》的内容让人特别焦虑，因为我们总是在讲时代怎么变化、技术怎么加速。今天我们聊一些故事和八卦。
当时在学校里，我们每天都泡在校内网上。后来兴哥又做了饭否，我们就从每天刷校内网，变成每天刷校内网和饭否。
那时有一种非常强的直觉：他们做的东西就是好东西，用起来非常顺滑。很多东西好像就应该是那样，不需要你思考，也不需要你学习。
后来慢慢有了一些理论知识，才知道这叫用户体验好。
我印象很深的是，校内网和饭否也会去北京高校宿舍贴海报。当时校内网的海报就是最好看的，文案、审美都很好。
所以那个时候，我对这个产品已经产生了好奇和好感。回头看，当时不一定有分析能力，更多是直觉和情绪：我喜欢这个产品，所以想去看看它是在什么样的环境下做出来的。
如果要总结一个关键 takeaway，我会说，努力去参与自己觉得最厉害的事情，靠近自己觉得最厉害的团队。
当时并没有心灵鸡汤告诉我们要这么做，可能只是一些下意识的行为。
戴雨森
我当时也是校内网和饭否的重度用户。我的校内网 ID 是 3527，但他们的用户编号是从 1000 开始的，所以我是第 2527 号用户，应该是上线第二天就开始用了。
产品好用、让人上瘾，我觉得当时大家都感受到了。
但如果从“看人”的角度来看，当时兴哥也是 20 多岁。现在看，他就像 1999 年、2000 年出生的创业者。你观察到了什么，愿意跟着他一起做事情？
这样的创始人特质，对我们现在有哪些启发？哪些今天仍然成立，哪些也许需要调整？
首先，校内网和饭否都是社交媒体。使用社交媒体，意味着我们可以和兴哥有一些接触和了解，可以看到他每天发什么、在想什么。
当时我觉得有两个点。那时我们当然没有这样的总结，是后来有了职场经历，再回头去想，为什么当时会觉得他这么厉害。
第一个点，是兴哥身上有非常强的 bottom-up，也就是用户思维。他总在想，产品如何解决一个痛点。
第二个点，是他也有非常 top-down 的战略思考和远见。他会时不时说一些很有高度的话。
我记得有一次在咖啡馆里，兴哥对我们说，饭否和校内网的意义，在于建设人类信息的毛细血管。
他说，之前的互联网像高速公路，现在我们做的是毛细血管，要把所有人连接起来，让每个人都可以随时上路，随时获得交通带来的便利和商业价值。
这种高屋建瓴的表达，在当时听起来就觉得非常厉害，是 next level。
这里也可以分享一下，当时我去做产品经理实习之前，兴哥发给我的一封类似欢迎邮件。
我最近为了录这期播客又翻出来看，觉得特别有意思。我读其中几段。
他说：“你好，元城。你有兴趣来海内做 intern，我很高兴。我们团队有宏伟的计划，在做一件很有意义、很有挑战的事情：建设最好的中文真人网络，用科技改善亿万人的生活。”
看到这句话，我会联想到最近的一个讨论。大家以为，天天在一线见到很多创始人，会遇到很多大忽悠。
但事实上，没有那么多人会直接当着你的面说：“我要做最好的中文真人网络”，或者“我要做中国最好的 AI 产品”。
真的很少遇到这样的人。但兴哥在当年就是把这句话挂在嘴边。他给我这个实习生写邮件，第一段就是这个口号。
这是哪一年？2007 年。那时兴哥应该是 1979 年或 1980 年出生的，也就是 27 岁左右，相当于现在 1998 年出生的创业者。
邮件接着说：
“对于所有有兴趣加入我们的人，我都要强调，你需要搞清楚 3 点。第一，我们公司的目标是什么，你是否认同？如果有改进建议则更好。第二，你个人的目标是什么，你如何规划？第三，怎样使公司目标和个人目标尽可能协调？我想只有先把这 3 点搞清楚，合作才有坚实的基础，而不是一时冲动。”
紧接着他又说：
“如果你想做实事，希望有实际的贡献和实际的收获，那么海内可能是一个非常适合你的地方。我们不希望浪费自己宝贵的青春。在大公司，很可能几个月你的工作都不会产生任何影响，但在我们这里，每个人的工作都要发挥作用，我们每天都要进步。”
这段话是因为当时我还在考虑要不要去微软或者 Google 实习，可能想做一个对比。
现在回头看，还是很感慨。兴哥讲的这些，其实非常符合今天的情况。任何想加入创业公司的年轻人，都应该去想：我到底是想要一个 big title、一个大厂的名号，还是想做实事，获得实际的贡献和收获？公司的目标和个人的目标，能不能协同起来？
这些话今天我们天天在讲，但这是快 20 年前的话，所以真的很感慨。
Koji
对。那时候会觉得，跟着兴哥每天应该都能学到新东西。
去了之后还有一个小故事。有一天我有点 emo，原因是大家知道，当时做饭否、海内网、校内网，大家都说我们是在抄美国。
事实上确实也是。我做产品经理的工作，就是花大量时间研究 Facebook 和 Twitter。那天可能又在社交媒体上被人骂，说我们抄袭、不原创、没有创新精神。
兴哥看到我有点 emo。当时他住在华清嘉园，就指着窗外五道口的十字路口说：
“你看下面的柏油马路和路灯，其实都不是我们原创的。但这重要吗？重要的是用户到底需不需要，它到底有没有价值。我们要做的是，在别人的发明基础上把它做得更好，把成本做得更低。”
那一刻我的心情一下子被打开了，其实就是换了一个视角。我是在学习和借鉴最先进的经验。别人做了那么好的东西，为什么要视而不见？就应该把它分析清楚，然后为我们所用。
戴雨森
对，学习不是问题，学不好才是问题。
Koji
那你当时是怎么打动王兴的？他对人的标准也非常高。你当时只是一个大学生，怎么加入海内成为唯一的产品经理实习生？
戴雨森
当时兴哥一直是我的偶像，我一直想有更多和他接近的机会。
有一天，清华科技园有一个活动，兴哥做了分享。分享结束后，他站在观众席侧面，也没有太多人上去找他。那时还不流行加微信，讲完之后他一个人站在那里，挺孤单的。
我想，我的机会来了。我准备上去和兴哥搭讪，但又不知道该说什么。突然灵光一闪，我想：我上去给他报一个 bug。
那时我正好拿着一部黑莓手机，在用饭否的 Web 版，也确实遇到了一个 bug。我就冲过去说：“兴哥，我是谁谁谁，我遇到了一个 bug，给你报一下。”
兴哥一下子就来劲了，说：“发过来，看一看。”
回头看，我觉得我还是做了一件他感兴趣的事情。
另外，我自我介绍时发现他对我其实有一些了解。那时他在饭否上也关注我，我很喜欢在饭否上指点江山，Google 发了什么东西都要点评两句。他应该也看过我写的一些东西。
所以一方面是主动，另一方面还是要多表达。今天也鼓励大家多发博客、多发 Twitter、多发微博、多发小红书。现在这句话叫 building in public。
当时我们和 Manus 的张涛，大家其实都是写博客的圈子，年纪都在 20 出头，天天指点江山，当然也都是胡说八道，但确实因此交了很多好朋友。
Koji
你在海内实习的时候，有一个总是接你需求的工程师。你可能提了很多不太靠谱的需求，后来这个工程师受不了了，也创业了。
他后来创办的公司叫字节跳动，他的名字叫张一鸣。那时的张一鸣是什么样子？
戴雨森
我觉得张一鸣应该不是因为接我的需求接到受不了，和你没关系，开个玩笑。
他是非常经典的五道口 IT 男：格子衬衫、双肩包、戴眼镜。形象上是这样，另一方面，当时我只觉得他是一个非常靠谱的工程师，做东西的速度很快。
而且他特别爱问问题，每次要和他开会，我都会有点压力。
我最近想到一个小故事。当时坐在一鸣旁边的一位工程师告诉我，那时大家用 C++ 写程序，每次编译需要十几秒。多数人会在这十几秒里发呆、喝水或者刷网页。
但一鸣会自己嘟囔：“这十几秒每次改完都要编译，这十几秒我能用来干什么？怎么才能提高效率？”
他连这十几秒都在想办法优化掉。他觉得自己要把时间和精力极致地利用好。
他会一直嘟囔：“这十几秒我要怎么改？这里怎么改，那里怎么改？”而且他改出来的东西往往又是对的。
十几年后再看，字节做 App 工厂、疯狂做 A/B 测试，其实在那个时候已经初见端倪。现在回头看，他对极致效率和深度思考的追求，非常明显。
很多人要么想得深但做得慢，要么做得快但想得少。我觉得一鸣是想得深、做得快，而且从结果来看，做得还很好。
他经常沉浸在这个状态里很长时间。在外人看来，他很卷、很拼，但可能在他自己看来，他很容易进入心流状态，自己都不觉得累。
另一个朋友跟我说，他那时会和一鸣坐地铁下班。在地铁上，一鸣也一直在想，而且不是闷在自己脑子里想，他特别喜欢把问题说出来，或者问出来。
最近我看到一个很有趣的比喻，叫松节油。这个说法来自毕加索。他曾经说，艺术评论家聚在一起时，会讨论形式、结构和艺术的意义；但真正的艺术家聚在一起时，可能只会讨论哪里可以买到便宜的松节油。
我觉得这也像我们刚开始做产品经理、和大家一起 build 东西时的感觉。那时不会花太多时间讨论社交媒体的未来、移动互联网的未来，更多还是在想 Facebook 又发布了什么，我们能不能学过来。
最近我有一个感触：形式、结构和意义很重要，松节油也很重要。
从上往下的宏大叙事，和从下往上的脚踏实地，都要具备。就像康德说的，脚踏实地，仰望星空，都得有。
如果只讨论松节油，忽略形式、结构和意义，可能会影响公司的上限。如果只讨论形式、结构和意义，却不知道怎么脚踏实地，连松节油都买不到，那可能就都是宏大叙事、都是讲故事，产品也没有人喜欢用。
所以这两者要结合起来，我觉得才是好的创业者要做的事情。
Koji
刚才聊到兴哥和一鸣，如果放到今天的 AI 创业者身上，我也想问你：我们做天使投资，当然是想找到下一个二十几岁的王兴和张一鸣。
假设 AI 时代存在新一代王兴和新一代张一鸣，你预测他们身上会有哪些相同点，又会有哪些不同于他们的品质？
戴雨森
这也是我们一直在想的问题：怎么找到 10 年以后的王兴和张一鸣？当然，10 年之后可能还是兴哥和一鸣，那也没办法。
我觉得这很多时候是一个“术”和“道”的问题。创业者的“道”，也就是创业者之所以成为优秀创业者的底层特点，应该还是比较一致的。
不管当年做麦当劳、后来做互联网，还是今天做 AI，底层能力应该都差不多。
在真格，我们经常讲创业者必备的能力。
第一是学习能力。创业是一个不断学习的过程，你不可能一开始就会所有的东西，所以学习能力要非常强。
第二是领导力。兴哥给你的邮件，以及他当时和你的很多对话，都体现出非常强的领导力。他要找到优秀的、和自己价值观和目标一致的人才，因为创业不是一个人完成的，而是一个团队完成的。
第三是创新力。要做不一样的事情。哪怕是做中国的柏油马路和路灯，也要做出符合中国市场特点的东西。
第四是意志力。创业是一件很辛苦的事情。不管是坚持下去，还是不为小利所动、追求更大的东西，意志力都很重要。
这些底层特点，我很难想象做 AI 就不需要了。我觉得是一样的。
但我觉得，中国创业者也在不断成长，很多方面都在升级。
20 年前，也就是我们刚开始入行的时候，互联网创业很多是 copy to China。美国有 Facebook，兴哥做了校内网。这其实无可厚非，因为当时美国更先进，所以第一个阶段就是做中国的复刻。
10 年前，比如 2015 年左右，出现了很多中国特色的商业模式：共享充电宝、共享单车，包括小红书、拼多多。我觉得这些都来自中国独特的市场环境，所以产生了独特的机会。但这些产品直接搬到海外，可能需要很大的调整和修改。
到了 2025 年，我们看到中国创业者有更多是一开始就面向全球，做世界上第一个或第一批出现的创新。
比如 Manus，我们一直在说，它确实是世界上第一个通用 agent。大家使用时会感觉非常不一样，而且它一开始就是面向全球市场的。美国人、巴西人、韩国人，大家使用的是同一个产品。
刚才说到 Typeless，它也是一开始就面对全球用户。因为语音输入无论是中文、西班牙语还是日文，本质上都是同一个需求。
所以很多创业者一开始就面对国际市场，并且能够做世界领先的创新。
在硬件领域，我们也看到很多例子，比如大疆、安克创新等，它们都是这个领域里世界上第一个或第一批做出来的创新。
所以有些东西会发生变化，但底层的核心能力还是一样的。
5. 创业进入更难时代
Koji
你觉得今天的创业环境是变得更难了，还是更容易了？今天能学的东西更多，能用的工具更多，大家得到的经验也更多。你怎么看？
戴雨森
首先，我觉得创业肯定变得更难了。
竞争更加激烈。20 年前，整个中国市场 GDP 每年增长 8% 左右，整体大盘增速很快。互联网也是从 0 到 1，再到 10，从小众市场扩散到主流市场。中国 10 多亿人、全球 80 亿人的红利，这两个大的时代红利确实没有那么大了，这一点要客观承认。
同时，大厂也变得更卷了。现在你要和一鸣竞争，竞争肯定更加激烈。
但创业者的素质也在变得更优秀。我们当时只要看看海外什么产品流行，就可能变得很有竞争力。现在大家同步看到海外最新产品的发布，同步进行研究。
不管是基础知识，还是对创业这件事的理解，都在进步。以前能够认识 VC 就很有优势，兴哥一开始融资也失败过。现在资本市场成熟了，VC 也天天通过课程和交流与创业者沟通，分享什么样的创业者是他们寻找的、有哪些创业经验。
优秀企业家、优秀产品经理也在不断分享。从学习角度来说，资料多了非常多。所以创业者的能力也是水涨船高。
这始终是一个博弈：环境变难、竞争变激烈，但同年龄段的创业者也变得更厉害。
同时，AI 和互联网的创新特质并不完全一样。
移动互联网更多是分发渠道的创新，是把互联网技术通过一个新的渠道分发出去。但 AI 现在仍然更多是科研和技术创新，借助的分发渠道却是现成的互联网和移动互联网渠道。
AI 有点像半导体那一波创新。当时从集成电路发明开始，Intel 不断践行摩尔定律；今天叫 scaling law，需要大量资本开支、大量科研，然后按照不同代际不断迭代。
这和互联网有很多不同，所以创业者的特质和创业难度也会有所不同。不能简单说是难还是容易，还是适合的人做适合的事情。
Koji
我们都是在移动互联网早期开始创业的。我当时做聚美，是一家互联网公司，后来转型到移动互联网。你在 2009 年就做了中国最早的移动互联网应用之一，叫街旁。
那时大家都觉得 iPhone 的发布，尤其 iPhone 4 的发布，带来了很大的机会。每个人都觉得移动互联网很重要，但又有很多不确定性，也不知道移动互联网最后会长成什么样子。
那时创业的体验是什么样的？和现在有什么类似，又有什么不同？
戴雨森
我最近一直在感受，2009 年和今天哪些地方相同，哪些地方不同。
相同的是，大家都能感觉到这是一个真的有机会的年份。但当时没人知道具体答案是什么，是这样一个时代。
接下来问题就来了：在没有地图、没有 GPS 的情况下，所有人都知道有机会，所以必须跑得快，必须狂奔。
在这样的背景下，我们应该怎么创业，又应该怎么投资？
我觉得，在没有地图的时代创业，有两件事肯定不会错。
第一是积极行动。方向可以连猜带蒙，充满假设，但行动必须快。
第二是尽量到优秀的人扎堆的地方去。哪怕回到乔布斯和比尔·盖茨的年代，他们也是扎堆在一起的。历史上所有科技浪潮，都是从同一个小地方迸发出来的。
找到这个小地方其实很容易。比如听《十字路口》，你就已经走出了很重要的一步。
另一方面，在没有地图的时代投资，应该怎么做？
我觉得项目会非常难判断，但人是容易判断的。刚才你也提到，不管做麦当劳还是沃尔玛，创始人的一些品质是不变的。
你刚才说麦当劳和沃尔玛，我就想到我们一开始聊的松节油。
我最近看沃尔玛的自传，里面有一个特别有趣的故事。他说，孩子特别不喜欢和他一起公路旅行。
那个年代，家庭周末公路旅行是很流行的休闲方式。为什么孩子不喜欢和他一起旅行？因为他每到一个小镇，只要看到有超市，就一定控制不住自己，要停车下去看超市货架的布置、价格设计。
孩子每次都要等爸爸两个小时，所以非常崩溃。
我觉得这其实就是那个年代的松节油：关注产品怎么做，服务怎么做。
Koji
大概一年半以前，Zulu 刚做不久时，HiClaw 的张涛来上过一次我们的播客。他当时特别强调一个点，叫 “Get your hands dirty”，把你的手弄脏。
意思是，不要只听别人讲 AI，要去用 AI。你要和 ChatGPT 聊天，要自己用 AI coding 做产品，要用 Manus 试着让它完成任务。
Koji
后来呢，我们又有另外一位嘉宾，是字节的一个 PM，叫 Vanessa。她最近送了《十字路口》一个周边，今天在评论区留言可以送这个周边，我们准备了 10 份。这个周边叫 Hans Dirty Club 的卫衣，就是“把手弄脏俱乐部”卫衣，欢迎大家留言。那你可以分享一下 2025 年你自己看到的 AI 领域让你感到有意思的人物、事情或者产品吗？
戴雨森
是李程锦吗？
Koji
对对对，是他很有影响，他很早就去了 Musical.ly，后来也去了字节，在字节也是非常资深了。
因为你在 2009 年开始做街旁，是二号位；后来来到聚美做高管；再后来你在西十区做二号位，在唐岛做一号位，之后又做《十字路口》。当然，《十字路口》是你自己的公司。
这些经历有什么不同？你最喜欢哪一种，为什么？
戴雨森
我觉得做一号位最难，因为它真的非常模糊，也非常孤独。
我看到了千千万万种不同的二号位。我觉得自己更像是在和导演配合的制片人，负责张罗各种事情，是这样的定位。
做高管，是在一个复杂组织里面工作。当时聚美其实已经没有那么复杂了，但不管怎么说，它是最年轻的美股上市公司之一，成立 4 年就登陆纽交所。
在这样的组织里，怎么沟通，怎么在错综复杂的关系中把事情做成，我觉得这对高管的能力要求，是自己创业时不一定需要的。
但因为有这些不同的视角，所以我今天无论是在一线做内容，还是做投资，都比较容易理解不同位置的人所处的状态，他们在焦虑什么、恐惧什么。这对今天的工作仍然有帮助。
至于最喜欢什么，我可能还是最喜欢做一号位，因为它最能够自由地创造，最能够发挥主观能动性。
但我也在想，如果有一个团队结构，我作为二号位或三号位，也能够自由地创造价值，同时上面还有一号位去分担模糊、孤独和压力，那其实是非常完美的。
Koji
我记得之前有一篇文章，你在接受采访时自称是“二把手性格的人”。你怎么看？
戴雨森
这也是很多人问我的问题。
作为二号位离开之后，很多人会问：你接下来是不是要当一号位？是不是要连续创业，做一个老司机？“我要投资你。”
但我本人就是一个职业二号位。在聚美是二号位，在真格也是二号位。
我觉得最后还是一种生活方式的选择。
我昨天正好看了小晚和曹曦的采访。曹曦说，创业的感觉是发现身后没人了。自己是最后那个一号位，是最后一道防线，什么事情最后都要自己扛。
所以一号位更累，幸福感往往也更低。当然，一号位的权力更大、回报更大，做成之后名气和回报也更大。
如果一个人对权力、回报和影响力有极致要求，就应该当一号位。但很重要的是，这到底是不是自己真正喜欢的生活方式。
我离开聚美之后，后来想明白，我喜欢的是和一群非常聪明的人一起做很有价值的事情，但我确实不希望管理 1000 号人，也没有那么强的权力和影响力诉求。
所以我要做自己真正喜欢的事情。就像你刚才说的，能够有一个好的团队，其实是一件非常幸福的事情。
当你知道自己有时候不是最好的一号位，那就应该去寻找最好的 一号位、最好的老板。就像你当时加入王兴一样。
当然，后来你加入我的团队，可能说明你找老板的能力还不够好。所以还是应该找最厉害的老板。
Koji
这是雨森的谦虚说法，大家注意。
6. 投资人寻找闪电
我们说，看人、找人是真格的主题，也是你站在《十字路口》非常重要的主题：不断和 AI 领域，当然不只是 AI 领域的从业者打交道。
你现在也在真格做 Venture Partner。最近这段时间，给你留下深刻印象的创始人有什么特点？如果让你用自己的钱去投其中一些人，你会投什么样的创始人？
戴雨森
我觉得每个人都是投资人。对职场人来说，你选择加入什么公司、和什么人一起工作，其实就是你人生中最重要的投资，因为你投资的是自己的时间，而时间是不可再生资源。这比用钱投资的代价大多了。
从这个角度，我可以说我是投过王兴的人，你是投过陈欧的人，我也投过你。这个投资回报一般还是很可以的，至少是 top 千分之一的回报。
聚美上市之后，我们有了一点钱，也做过一些早期天使投资。2015 年左右，也很有幸在刘媛的介绍下投了一点小红。
你问在 AI 领域做天使投资时，什么样的创始人让我印象深刻，我觉得最重要的是韧性。
很多品质可能是不变的，但今天尤其要关注韧性，有两个原因。
第一，AI 时代迭代变得更快。这意味着创始人和团队可以创造出更多产品、更快地创造产品，但也意味着更频繁的失败。
第二，模型进化也很快。大家知道，模型会淹没应用。这意味着你之前筑起来的一座小城堡、取得的一点小成功，很可能很快就被淹没、被废掉。
所以在这个时代，要迅速尝试，坦然接受快速尝试带来的多次失败，并且迅速调整，还要带着团队一起调整、一起重振旗鼓。韧性就变得更加重要。
比如肖弘带领 Manus，在浏览器项目受阻的情况下迅速找到新的机会，all in Manus，做出一个 agent，这就是一个例子。
除此之外，还有两点是亘古不变的。
第一是产品思维，尤其在今天仍然重要。技术变化之后，人很容易拿着锤子找钉子。但这时要退一步想，到底有没有在解决用户的问题？这是不是用户真的需要的，还是因为我正好掌握了这项技术，非要把它用起来？
这是人很容易陷入的误区，需要时刻提醒自己。
第二是营销能力。尤其在注意力碎片化的时代，如何做好营销也变得非常重要。
不同时代的能力要求可能是一样的，只是优先级不同。
总结一下，今天有 3 点：第一是韧性；第二是在技术迭代时，很容易拿着技术找需求，所以更需要注重产品思维；第三是营销能力。
不过总结来总结去，感觉还是在打嘴炮。
昨天我也看了小晚和曹曦的访谈。曹曦说，看到闪电的时候，你就知道你看到了。
有些创始人确实是第一次见面，就会让你产生一种电流通过的感觉。
Koji
雨森，你在这一波 AI 浪潮里，大模型投了月之暗面，应用和 agent 投了 Genspark、有爱为伍，真格还投了 Manus、无问芯穹、黑湖、Opus Clip、Typeless，可以说投得非常好。
我问你的问题是，在 AI 时代，什么样特质的创始人值得投？你自己的答案是什么？
戴雨森
这也是我们一直在讨论的问题。
我们内部经常用姚明做比喻。我看潮汐的访谈里也提到过，我们刚才应该也交流过这个问题。
一个屋子里有很多人，如果要找一个人打篮球，你可能不知道谁打得好。但如果姚明在屋子里，你一定不要错过他。
后来我发现，NBA 里也有一些身高 1 米 70 以下的优秀运动员。我还专门找了录像，看 1 米 60 几的人是怎么打 NBA 的。
所以姚明不只是身高高。如果一个人的身高不够高，但你看过他打球，也会很明显地发现他的能力。
这就是为什么要见过足够多的创业者。当你看到闪电、看到姚明时，才能第一时间认出来。
除了创业者的通用特质，我也总结了一下我们投的这些在 AI 第一阶段发展不错的公司，它们有一些共同特点。
首先，因为 AI 是一场技术革命和技术进步，所以优秀的创始人要对技术发展有自己的认知和观点。
如果你做的产品依赖的是一个已经很成熟的技术，那可能已经做得比较晚了。但如果你做的产品需要一项 3 到 5 年之后才成熟的技术，那你可能会成为先烈。
要成为先驱，我觉得就是要提前一步，做 6 到 12 个月之后技术突破能够支撑的产品。这需要创业者对技术发展的方向和节奏有一定判断。
一种情况是杨植麟。他本身就是技术大牛，所以 2023 年时就判断长文本会变得非常重要。长文本最后解锁的是 memory，也就是记忆，这会成为 AI 应用非常重要的一环。
今年他也很早就判断要做 agentic，所以大家看到 Kimi 的 agentic 能力也很强。他属于自己就是技术权威。
肖弘他们则不一样。肖弘本身不是 AI 技术权威，但第一，他有 Peak 的加入。Peak 非常重要，带来了对 AI 模型前沿发展的认知。
第二，他们当时先想做 AI 浏览器，所以对 AI 如何操作浏览器有很多技术研究和预判。他们看到模型能力越来越强，能够把浏览器和一系列工具使用好。
基于这些判断，Manus 在 2024 年 10 月开始做时，就预判模型在几个月后、Claude 3.7 发布时，会在 agentic 任务和浏览器工具使用上达到一个新的高度。
所以 Manus 是非常符合当时技术进步方向的产品。
第一点就是，对技术的发展路线要有自己的判断和观点。
第二点，我们刚才也反复提到，AI 产品现在一开始就可以面向全球市场。大语言模型解决了语言问题，而且面向白领和知识工作者的应用，无论用户在哪个国家，需求大体都类似。
所以，如何面向全球市场做好产品设计、运营和推广，也很重要。
这并不意味着一定要是海归，或者一定要有出海经验。我觉得现在中国新一代创业者，无论之前有没有出国学习、工作，对全球优秀产品都有很好的认知。
很多人读着乔布斯、埃隆·马斯克等全球优秀创业者的传记，看着 Peter Thiel 等优秀投资人的思想分享长大。
所以中国新一代创业者的国际化能力，从产品审美到运营推广能力，都强了很多。但这肯定也是一个需要学习和积累的过程。
AI 还有一个很好的特点：每年都会出现很多新的机会。
假设你今天做移动互联网创业，可能一年出现一个机会就不错了。如果把它看成一张牌桌，那张牌桌可能已经不怎么发新牌了。
但 AI 不一样。我们刚才复盘了 1 年发生多少事情，这张牌桌一年可能发 10 张、20 张牌。
对创业者来说，摸到一张牌没打好很正常，那就换一张牌再打。
比如 Manus 是蝴蝶效应团队的第三个产品。Typeless 也是这个团队的第三款产品。他们上一个产品叫 Max AI，是一个浏览器插件，和 Monica 竞争。后来 Monica 去做 Manus，Max AI 去做 Typeless。
我们最近投的彪哥，他的 Polo 也可能只是 AI 时代的第二个产品。他在 AI 时代的上一个产品叫 HIX，在那之前还做过很多应用出海。
大家都在持续翻牌。可能做着做着，就翻到一张属于自己的大牌。
这时候，创始人的毅力就很重要：我不能下牌桌。同时，我要对新机会足够敏感，快速执行，这样才有机会翻到属于自己的牌。
现在大家也在讨论，模型能力越来越强之后，对于应用来说，如果做的事情和模型能力高度重合，就可能遇到很多挑战。
比如海外的 Cursor 和 Perplexity，它们都是非常好的应用，估值也很高。但大家会担心，它们做的事情和模型提供的能力比较接近，最后会不会被模型取代。
所以到最后，你需要有产业经验、产业数据、分发渠道等模型本身不具备的能力。把模型的智能，加上专有的产业经验、数据和分发渠道，去做模型厂商做不了的事情。
比如我们投的 AI 加教育的有爱为伍、AI 加制造的黑湖，以及美国的 AI 加法律公司 Harvey、AI 加客服公司 Sierra，都结合了产业经验。这会是非常好的特点和壁垒。
中国做消费电子，软硬件一体，本来就是中国创始人得天独厚的优势。
找到我们这个市场、这个团队所擅长的，找到不能被模型简单替代的东西，非常重要。
Koji
今年我们也看到，AI 应用因为模型能力进步进入了 iPhone 时代，所以 AI 领域创业者非常多，无论是软件应用，还是消费电子硬件。
《十字路口》也很适合和这些创业者打交道，甚至可以成为他们展现自己的媒体。你今年聊了很多创业者。
如果要给想上《十字路口》的创业者一些和媒体打交道的建议，你会建议他们怎么做？他们经常犯什么错误？
Manus 火了之后，我看到很多人都要拍一个视频，坐在沙发前讲英文，也都想上播客。你怎么看这个现象？
戴雨森
首先，我觉得很多人上播客会有心理负担。但我认为，上播客不需要把自己包装得很成功，也不需要显得自己很聪明。
上播客不是一个“万事俱备，我出来收获掌声”的时刻。
如果要给创业者上播客的建议，我觉得有两点。
第一是以终为始，想明白自己的目标是什么。
《十字路口》可能是一个行业媒体，它的价值是把创始人的想法和产品，带到创投圈的公共舆论场和公共讨论中。
所以很多人来《十字路口》，目标可能是 to VC、to 人才，或者 to 行业影响力。
你要先想清楚，为什么别人应该在乎你做的事情。不要上来就平铺直叙“我做了第一、第二、第三”，而是要讲清楚：你为什么做这件事？为什么你比别人更适合做这件事？为什么现在是做这件事的正确时间？
要把意义说出来。
第二是知己知彼。“彼”指的是媒体。你要知道媒体需要什么。
媒体需要影响力和美誉度，而这两件事都来自一个核心：媒体做的内容必须是好内容。
什么是好内容？我一直觉得有 3 个词：有趣、有用、有共鸣。
如果你准备的观点和故事符合有趣、有用、有共鸣，我就会非常愿意和创始人一起创造这样的内容。
关于营销，我有一个非常极致的暴论：最可悲的不是营销时说错话、做错事，而是你辛辛苦苦做出来的东西根本没人知道、没人讨论、没人关心。
这样的话，你的产品到底对不对都无法被验证，也无法吸引人才，更无法形成任何势能。
所以我在《十字路口》一线想做的，就是帮助早期创始人让行业知道他们在做什么，让他们的产品被更多人看见。
被更多人看见，本身就是一件具有公共价值和社会价值的事情。
Koji
从今年下半年开始，你作为 Venture Partner 参与真格基金的投资例会、务虚会、讨论会和投决会。
以前你一直在创业者那一边，现在和我一样，来到桌子的另一边，去看一家机构化基金如何运作，也对 VC 行业有了更多了解。
对你来说，有什么是以前没有想到、现在觉得很新鲜的？又有什么是你希望自己创业时能更早知道的？
戴雨森
我希望自己更早知道这样一个道理：时代永远会奖励那些愿意在模糊中先迈一步的人。
而且先迈一步，不一定是辞职创业这样的一大步，很多时候只是迈出一小步。
我最近很喜欢一个产品，叫 Plan Coach。它是一个小产品，我今年做小红书黑客松评委时发现了它。这个产品是帮助人解决拖延症的。
一开始，开发者本人瘫坐在电脑前，妻子一直催他去洗碗，但他实在动弹不得，于是问 AI 该怎么办。
AI 告诉他：“你的第一步，只需要先站起来。”
他突然顿悟，原来改变拖延症不是靠决心，而是靠一些可以完成的小动作。于是他把这个想法做成了一个 App，发到小红书之后，那条笔记获得了 26 万个赞。
我真的没见过点赞数比 26 万更高的小红书笔记。
所以，如果你今天打算做 AI 创业，或许你的一小步是什么？你在模糊中愿意先迈出的、可能被时代奖励的那一步，是什么？
Koji
或许就是在播客的 show notes 里加我微信找我聊一聊。我感觉，和我聊过天的创业者多多少少还是能收获一些东西，至少能收获情绪价值。当然，这一小步也可以是关注正和基金的公众号，因为我们有各种各样的日常、和创业者互动的活动或分享，很多时候这样的一小步也都是后面一大步的来源。广告时间。
那你觉得投资人这份工作怎么样？当然，你还不是一个完全全职的投资人，但你也看到了我们每天的工作是什么样的。
戴雨森
我觉得投资是一份特别好的工作，尤其是在技术范式发生变迁的时候。投资是一个人可以亲自参与未来、参与各种机会的最佳方式之一。
我也觉得天使投资和媒体很像。每天都在寻寻觅觅，希望捕捉到别人没有注意到的、很早期、很微弱但又非常有生命力的信号，以及优秀的创始人。
然后去看到他们、接近他们、帮助他们。在这个过程中，自己也会收获媒体影响力或股权投资回报。
所以这件事既有情绪价值，也有经济价值，是一份非常好的工作。
刘言之前在《十字路口》的播客里说过，天使投资人的荣耀、幸福和价值，都来自发现别人没有发现的产品和创始人。
当然，这个过程也很辛苦，需要不断学习，充满不确定性。尤其 VC 在中国是一个充分竞争的行业。
但我个人还是比较享受这个过程。
Koji
那雨森你呢？你前不久提到，自己做投资快 10 年了，时间已经超过创业的年限。做了这么久 VC，你觉得这份工作怎么样？
戴雨森
确实是一种很不一样的工作和生活方式。
创业时我觉得投资人好像什么都不懂，自己做投资之后发现，自己确实什么都不懂，但还被迫要发表很多看法。
第一个区别，我可以讲讲创业者和投资人的不同。因为这两件事我都算是比较深度地做过。
我觉得创业者要把一件事情做得特别深。比如当时做聚美，我应该是中国最会卖化妆品的人之一，但我也就只会卖化妆品。你让我卖衣服，我也不太会。
一件事做得非常深，才有差异化和价值。
但做 VC，尤其是早期 VC，显然是对任何话题都可以谈一谈。吃饭闲聊时，大家可能觉得你什么都懂，但实际上没有什么东西是你真的懂。
因为如果你真的像创业者一样懂那么多，那你就应该去创业。
所以我们做投资，不想指点江山，是因为我们投的创业者在自己的领域肯定比我们懂太多。杨植麟做模型，肖弘做应用，他们都比我们懂得多。
我们更像一个大模型，不断收集最好的数据，然后吐出一些 token。但大家现在也知道，大模型并不真正理解自己吐出的 token。
所以大家也要知道，不要把投资人说的话太当回事。如果他们真的懂，可能就不会去做投资了。
当然，深度和广度也不是完全对立。很多事情都略懂，也能帮助你获得融会贯通的机会，不一定是坏事。
第二个区别是，创业时目标有时很明确。比如 6 个月把产品上线，3 个月开发、2 个月测试、1 个月上线和 go-to-market。
这里有明确的进度条。很辛苦，因为要在有限时间和有限资源里完成目标。
投资，尤其早期投资，很难有进度条。我不能说接下来 3 个月要投到一个独角兽，可能明天就遇到，也可能两年后才遇到。
所以无法做进度规划。它有时没那么辛苦，但很容易焦虑，因为命运有时不在自己手里。
创业者当然也会焦虑，尤其在没找到方向时。但创业者更多是事情做不完的辛苦，投资人则是不知道进度条在哪里、不知道接下来会不会遇到好项目的焦虑。
所以投资人容易害怕自己没有赶上这波浪潮。
我还记得你说过一句话：“批评的时候显得很聪明，创造的时候显得很笨拙。”
我们天天在说这个产品没做好、那个产品怎么样，但真正动手做一个产品，哪怕做到有 1 万个用户，让世界上 1 万个人真的使用它、从中获得价值，都是非常难的事情。
创业者不管做得好不好，60 分、80 分，甚至 30 分，只要有人用、有人愿意付钱，我都觉得非常厉害。
但创业时，确实有时学习时间会变少。我创业时其实非常喜欢读书，你也知道，但创业期间确实没读多少书。
投资之后读了很多书，也有很多学习机会。每天和创始人聊天，不断从不同创始人身上学习。
但你问我创造了什么，可能确实没有创造什么。
这就是不同的生活方式。不管创业、投资，还是去大厂工作，本质上都是一种生活方式。你想过什么样的生活，非常重要。
对年轻人来说，先去感受创业其实很好。刚才说的这种浅度学习，不是辛苦，而是焦虑，可能更适合有一定经验之后的人。
所以我们还是特别鼓励年轻人去尝试创业，像你说的，在时代的模糊中先迈出一步。
整体来讲，我现在很喜欢投资这份工作。成就感来自于和最优秀的创始人、和那些可能定义这个时代的人一起成长，给他们提供一些很小但有价值的帮助。
Koji
我们还是回来聊 AI。既然是开年对谈，还是要聊一下 2026。
对 2026 年，你有哪些展望和预测？
戴雨森
到了 2025 年底，不管是给 LP 的复盘、内部复盘，还是我们自己，都会对明年做很多展望。
但首先要叠个甲。刚才说过，投资人其实不懂，而 AI 变化又非常快，所以这里面肯定会有很多错误，也肯定会有很多幻觉。
引用张小龙那句话：我所说的都是错的。
既然做预期，大家往往会想总结成一句话或者一个概念。我最近提出了一个想法，叫 “Year of R”，也就是 R 的一年。
R 代表两个单词。
第一个是 return，也就是回报。
过去几年，大家看到 AI 带来了很多应用价值。但媒体 headline，包括最近 6 个月，更多是各种巨额交易：谁又要投入 100 亿、几百亿美元买算力、建数据中心；Meta 挖人，一个人一年给 1 亿美元薪酬；英伟达、光模块、存储等硬件价格上涨。
这些交易的其实都是 ROI 里的 I，也就是 investment。ROI 的全称是 return on investment，投资回报。
过去 3 年交易的是 I。为什么大家愿意投资这么多？因为大家被潜在的巨大回报，也就是 return 所吸引。
回到 2022 年底 ChatGPT 发布之后，大家愿意购买这么多算力、建设这么多数据中心，潜在的巨大 return 主要有两个。
一个是 AGI，它可以解决非常多问题，甚至可能对人类产生威胁。第二个是从务实角度来说，AI 应用可以赚很多钱。
这是对 return 的巨大吸引。
但现在 investment 越来越大，大家会越来越关注 return 什么时候落地、能够落地多少。
只有当 return 持续符合预期时，才能推动未来的 investment。
为什么我们认为 2026 年大家会加大对 return 的关注？首先，我们看到了一些对 return 的担心。
从模型角度来说，模型能力的进步是驱动 AI 应用出现、落地产生价值的本质动力。大家当时也是看到了模型能力的进步，才产生了 AGI 这样宏大的预期。
但我们确实看到，虽然模型能力还在快速进展，可如果看单位时间里的进步，它似乎正在放缓。
最新 SOTA 模型发布之后，无论是 OpenAI o3、GPT-4.5 还是 GPT-5，我们会看到，它们相较于上一代 SOTA 模型，可能是 6 个月前或年初的模型，进步幅度正在放缓。
这从 benchmark 和用户反馈中都能看到。
与此同时，模型投入大了很多。模型已经达到 80 分之后，从 80 分到 90 分需要更多投入。
所以我们看到，算力和人工投入大了很多，但大投入带来的前沿模型能力进步却有所放缓。同时，追赶者也无法被阻止。
今年非常典型的就是中国开源模型，以很低的成本达到了前沿模型 80% 到 90% 的能力。
现在经常是一个 SOTA 模型发布，6 个月之后，中国头部模型厂商就会推出一个开源版本。
比如今年年中，大家看到 IMO 金牌，OpenAI 和 Gemini 都是用通用模型拿到的。最近 DeepSeek Math-V2 发布，也是一个可以拿到 IMO 金牌成绩的开源模型。
只用了 6 个月，而且训练成本显然低很多。
所以，“简单地大力出奇迹，别人跟不上”的叙事受到了挑战。这是模型端回报出现增长瓶颈的一个信号。
第二个是应用端。
前几年大家讲的是 AGI 愿景，当时有很激进的预测，说 2027 年 AGI 就可以实现。我记得当时还有一本在线的书，叫《Situational Awareness》，也有类似预测。
但现在来看，大家从“AGI 会对人类存亡产生影响”，逐渐转向几条比较现实、能够预测的主线。
第一条是 ChatGPT 代表的订阅制：向每个用户收费。现在可能收 20 美元，也可能收 200 美元，但针对普通用户提价并不容易。
Netflix 从 20 年前到现在，订阅价格基本没有大幅变化。以前大家预期模型能力越来越强，所以今年收 20 美元，明年收 200 美元，后年收 2000 美元。
但实际情况可能是，去年、前年卖 200 美元的智能，现在只能卖 20 美元。因为 token 价格下降很快，如果你卖 200 美元，就会有人只卖 20 美元和你竞争。
尤其大家看到 Gemini，表现很好，价格也很便宜。Google 有很强的资金能力打价格战。
所以 chatbot 这类 AI 应用的订阅制，提价比较难，渗透率却已经不低。全世界的知识工作者基本都用上了各种 chatbot，但大部分人用免费版就能解决很多问题，或者 20 美元就能解决很多问题。
竞争在变激烈，提价能力在变慢。
第二种变现方式，是 OpenAI 这样的高 DAU 应用。
ChatGPT 的 DAU 已经超过 5 亿，很快肯定会稳步向 10 亿 DAU 发展。历史上，大 DAU 的互联网产品基本都是靠广告和电商变现的，Google、Meta、字节、腾讯都是这样。
所以 OpenAI 在电商和广告上的扩展，也受到很多关注，这是最近一直在测试的方向。
但大 DAU 产品卖广告，和 AGI 叙事之间的反差还是挺大的，因为这是一个非常成熟的商业模式。无论广告由谁来卖，很多都只是存量分配。
电商是社会零售在线渗透率的体现，而在线渗透率提高的速度相对稳定，在美国甚至已经有些停滞。
在线广告是在线商业活动带来的价值的一部分，也不是一年可以突然翻倍的事情。
大量价值其实来自存量，只是原来这些存量在 Meta、Google、字节，现在 ChatGPT 可能进来分这个蛋糕。所以它创造了多少新价值，还存在疑问。
第二，对于 ChatGPT 这种新的大 DAU chatbot 应用来说，如何做好广告，速度可能会低于大家预期。
Google 1998 年发布之后，到 2003、2004 年才做出 AdWords、AdSense 这种搜索引擎原生广告模式。
Facebook 2005 年上线，直到 2012 年才上线适合社交网络的信息流广告。
抖音 2016、2017 年上线，它的广告化探索也大概到 2020 年才成熟。
这些非常先进的公司，都花了不少时间探索。Chatbot 不能简单地插广告，否则用户对 AI 助手的信任，尤其付费用户的信任，可能会出现问题。
如何把广告和电商做好，明年可能还需要大量试错和探索，很难简单兑现。
第三种是以 AI coding 为代表的按用量付费模式。
有一个很大的故事是：如果 AI 替代了很多程序员的工作，原来程序员工资很高，全世界可能有几千万、上亿程序员，每个人每年 10 万美元工资，那么这里有可能创造出 10 万亿美元的价值。
有人会问，AI 能不能赚到其中的 3 万亿、5 万亿？
但我有不同看法。AI 能替代很多程序员的工作，并不意味着它能赚到这些程序员的工资。相反，它意味着原来需要花很多钱做的事情，变得不那么值钱。
大家也看到，AI 智能的价格，也就是 token 价格，一直在下降。
一个任务变得比较简单、不那么 frontier 时，很快就会变成一个固定订阅费用，比如每月 20 美元或 100 美元。再过一段时间，可能变成几乎免费，甚至可以在端侧运行。
所以目前只有最 SOTA、最前沿的任务，才能按照用量持续收费。但这些能力也会很快同质化。
简单来说，原来值钱的事情会变得不值钱。
一方面，AI 会让更多人成为程序员；另一方面，也会让程序员能够收取的工资变低。这也是很多人担心 AI 带来通缩的原因。
短期来看，它会让整体价值变得更低。
第四个部分是企业服务，比如 Harvey 这样的 AI 企业服务应用，卖给大企业。
这部分今年增速比较快。年初时，这类企业服务应用的 ARR 还很小，今年已经有公司达到 1 亿、2 亿美元 ARR。
但大家可以回到我们之前讲的“跨越鸿沟”框架。早期市场的 AI 应用扩散比较快，但在企业内部部署 AI，并没有那么容易。
比如微软的 Office Copilot，已经是非常通用的场景，加上非常成熟的技术，但它在企业里的应用仍然低于预期。对大公司来说，使用新技术并没有那么快。
所以这方面还有一个跨越鸿沟需要验证。
整体来看，Amara 定律可能会应验：我们倾向于短期高估一项技术的影响，长期低估一项技术的影响。
我觉得 2026 年，很多回报预期较高的事情，可能会出现不及预期的情况。但与此同时，因为投了这么多 investment，大家对回报的要求和预期也很高。
这种高预期和慢落地之间的反差，可能会对市场情绪和大家的投入产生很大影响。
Satya Nadella 讲过，什么叫 AGI？他说，要实现 GDP 加速增长，甚至让全球 GDP 年增速达到 10%，把蛋糕做大，才是真正的 AGI。
如果互联网广告只是存量蛋糕的重新分配，那不叫增量价值。
AI 创造新药、发现新知识，真正提高人类整体生产力、拓展人类边疆，这才是真正的 AGI，或者说 AI 带来的增量价值。
刚才说 Year of R，第一个 R 是 return。
我再补充一点，这对创业者有什么启示？
年初时，很多公司的增长其实是负毛利增长。典型的例子是 Cursor，大家说 Cursor 可能是把大模型公司的 token 打折卖出去。
当时大家预期，token 价格会快速下降，所以现在即便负毛利销售，未来也会变成正毛利。那时增长最重要。
但现在硅谷已经发生了一些变化，大家越来越在意增长质量。
投资应用时，投资人会想：你花 1 美元买来的 token，能不能通过应用增值成 2 美元卖给用户？即使现在进价是 10 美元，但当 token 价格下降时，你能不能创造正向毛利？
所以现在硅谷投资人越来越在意收入增长、毛利、用户 retention，以及现金流。
你是负毛利，还是正毛利？你抓来了很多用户但留不下来，还是能够把他们留下来？
据说 Lovable 的现金流已经转正。这样它就不太需要融资来维持增长。还有 Midjourney，从来没有融过资；或者中国有 Unplowed 这种现金流也很好的公司。
当大家看到有质量的增长时，就会问：你是不是还需要依靠负毛利、纯烧钱来增长？
这是投资人叙事和心态的转变。
所以这是第一个 R：Return。
第二个 R，是最近经常被提到的 Research。这和现有模型范式的进展放缓密切相关。
历史上，AI 都是研究突破带来 scaling law 的应用。大家可以 scale 算力、scale 数据，带来能力增长。
但当 scaling 到达瓶颈，就需要新的 research 来驱动进展。
Ilya 最近也聊到，现在又进入了 research 阶段。Dario Amodei 最近也说，AI 能力在增加，但经济回报的速度可能会放缓，或者说经济回报是不确定的。
Demis Hassabis 最近说，他认为还需要 5 到 10 年才能达到 AGI，但这中间还需要 1 到 2 个 breakthrough，也就是研究范式的突破。
现在前沿研究中，一个重要方向是 self-play，让 AI 通过持续学习和自我迭代来提升能力。
另一个重要方向是 world model，让 AI 通过视觉和逻辑推理理解世界。
我们看到，前沿研究者和思想领袖都对 AI 新的 paradigm shift 提出了非常重要的期待，认为这是 AI 再上一个台阶最重要的事情。
Research 的第二个体现，是最近美国硅谷投资出现了一个新趋势：一系列以研究为导向的公司拿到了大量投资，这部分被统称为 New Labs。
大家比较熟悉的有 SSI，也就是 Ilya 的公司；还有 Mira Murati 做的 Thinking Machines Lab，据说它的天使轮估值达到 500 亿美元。
这是非常惊人的数字，超过了中国所有生成式 AI 创业公司的估值总和。中国几家大模型公司加起来，也就是 200 多亿美元。
此外还有 Reflection AI、Hume 等一系列 New Labs。
我的总结是，这些 New Labs 希望以研究为导向，探索和头部模型公司不同的科研路径。
现在头部模型公司正在激烈竞争具体场景：ChatGPT 做 C 端用户，Anthropic 做 coding 和企业服务，Gemini 做多模态，都有明确的优化路径。
但接下来的 research 可能需要新的组织和新的环境，在更加宽松的情况下解锁能力。做工程、做产品和做研究非常不同，研究不能有太多时间和 KPI 限制。
大家都希望投出下一个 OpenAI。
OpenAI 早期几年很像现在的实验室，没有商业化目标，甚至不是一家传统公司，而是一个 nonprofit，里面有不同的人从底层向上探索科研。
这也是美国硅谷投资的新趋势。
当然，也有人批评说，科研和 VC 投资有时不是一回事。你可能投了很多钱，但不一定有确定回报。
不管怎么样，这是我们看到的投资趋势，中国也有可能出现这样的公司。
Research 还有一个很重要的问题：衡量标准是什么？
之前语言模型成长过程中，从早期的 MMLU，到后来姚顺宇提出的 SWE-bench，都是衡量模型训练和能力提升的好标准，有点像高考命题。
但现在 benchmark 也确实快被刷爆了。80 分、85 分、90 分，每前进几分都很难。
这让我想起我在清华时发现，有人高考能考满分。那当然非常厉害。
但另一方面，benchmark 的进步是不是已经不足以体现模型能力的增长？
比如 Gemini 3 Pro 在编程上可能是 SWE-bench 78 分，GPT-4.5 大概是 80 分出头。从分数看差别很小，可能只有两三分，但用户实际使用时会发现，GPT-4.5 其实好很多，肯定不只是 1%、2% 的区别。
所以我们如何更好地衡量模型能力的提升？如果无法衡量能力，很多时候在训练、预训练和后训练时，也不好判断方向是否正确。
姚顺雨曾写过一篇文章，叫《AI 的下半场已到来，我们需要新的 benchmark》。这对现在也很有启发。
所以 Year of R 的第二个 R 是 Research：新的能力突破，可能需要新的研究创新来解锁。
一方面，我们需要新的组织，New Labs 可能是硅谷的一种尝试，大家投资那些可能产生研究突破的组织。
另一方面，短期内可能需要新的 benchmark 指导 AI 训练，因为我们越来越难衡量先进模型的进步。
Koji
你提了一个非常有意思的概念。大家往往喜欢总结成 3 个，所以我开始想，Return 是一个，Research 是一个，能不能再来一个 R？
戴雨森
我后来想，其实我们现在看到应用的一个关键差异化，叫 memory。
所以如果一定要再讲一个 R，那就是 remember。
Memory 是 AI 应用的关键差异化。有人说，因为 memory 能力增强，ChatGPT 的留存出现了翘尾曲线，也叫微笑曲线。
当然，也有人说主要是 GPT 模型能力提升了。这个不得而知，但我的感觉是，memory 能力的进步，确实极大改善了我使用 ChatGPT 的体验。
我最近问它，如果春节有一周假期，推荐我去哪里玩。它给我的不是一个通用答案，而是根据我喜欢偏远、小众的地方，给出更符合我的推荐。
它对我的了解比 Gemini 更深，因为我毕竟和 ChatGPT 聊了 3 年。
我还问了同样的 prompt，它给我的答案是日本的屋久岛，而且有理有据。那确实是我知道、也非常想去的地方，只是被我遗忘了。
它说出这个答案时，我非常震惊，因为它说中了我的旅行目的地。
但现在的 memory，基本还是基于 retrieval。
简单理解，就是 AI 带着一个很大的笔记本，记录你和它聊过的很多内容。你问它一个问题，它就去笔记本里翻，把相关内容检索出来，再回答你。
这其实不叫真正的理解。
真正的理解应该是：我的脑子里已经有了一个关于你的模型。我不需要重新去看笔记本，虽然可能记不起你说过的某句具体的话，但我更理解你会做出什么选择、给出什么反馈。
这部分可能也是研究的必争之地。
这有点像现在讲的 online learning。最后，我们每个人和模型交互的，可能都是一个属于自己的模型，这里面还有很大的提升空间。
当你有了很好的 memory，模型能力又越来越强，我觉得现在有一个大的主题叫 proactive agent。
现在我们使用 AI，基本还是被动的：我得给 AI 提一个需求，我得问 AI 一个问题。
但人都是懒的。就像刚才说拖延症，第一步是先站起来；使用 AI 的第一步，是先问一个问题。很多时候，我们没想到要问问题，AI 能不能主动为我服务？
如果把 AI 比作一个助理，好的助理不能一直等老板喊，否则就会一直坐在那里不动。好的助理会主动解决问题。比如老板接下来要开会，他会主动把材料准备好，察言观色。
如果 proactive agent 能够通过深度了解用户和用户的上下文，把这些能力解锁出来，那可能是一个 10 倍的机会延展。
所以我觉得，2026 年应用关键的差异化里，memory 如何做出来、如何用好，以及它带来的新产品形态，都非常值得关注。
再回到 Year of R，就是 Return、Research、Remember。反正 VC 喜欢凑框架，这就是“3 个 R”的概念。
好，我们可以明年开年对谈时，看看这 3 个 R 实现得怎么样。
Koji
我也想问你，你对过去一年的 AI 复盘是什么样的？对 2026 年又有什么展望？
戴雨森
我觉得，可能 10 年之后我们回头看，2025 年很可能是 AI 大规模进入人们日常生活的一年。
这一年，豆包 DAU 突破 1 亿，ChatGPT 突破 5 亿，而且这两个产品都出现了所谓的微笑曲线。
这说明，很多早期下载的用户曾经流失，但现在又重新装回来继续使用。
最近有两个小故事。
一个朋友告诉我，他去广东吃茶餐厅。那是一个很大的空间，可能有 80 张桌子。他有一瞬间抬头，发现周围五六桌的小孩全都拿着手机在玩，而且都是拿着手机和豆包对话。
那个画面非常有冲击力。
第二个故事是，我的孩子现在读一年级。他们学校今年征集志愿家长，给孩子们做分享，有一个主题是给孩子讲 AI。
为了准备这次分享，我做了一些调研，想知道一年级孩子有多少知道 AI。调研结果是，100% 的孩子都知道 AI，而且都以不同方式和 AI 交互过。
这是 6 岁的孩子。
至于未来，刚才你说 2026 年是 Year of R。我最近也在想，真格内部，王强老师上个月让我们每个人写一篇小作文，想象 10 年之后的未来。
10 年之后就是 2036 年，所以我们都写了小作文。今天可能没有体力展开讲 2036 年的预测了，我们可以放在 show notes 里面，大家也可以关注正和基金的公众号，之后我们应该会把小作文发出来，大家也可以看看我们对未来的展望。
10 年预测基本就是等着被打脸，但我觉得也是一个很好的思考实验。
整体来讲，投资和创业都是：你想要什么样的未来，所以你去做、去投，或者去为实现这个未来的公司工作。
这也是一种投资思路，很有意思。
你刚才也说到，Dario 在今年 1 月时对自己的收入预测非常不准确。ChatGPT 到现在也才刚过 3 年，这 3 年里，每个人的认知都发生了很多变化。
对你来说，变化最大的认知是什么？你认为现在什么被高估了，什么被低估了，什么又被忽视了？
戴雨森
变化最大的认知是，3 年前如果有人告诉我，今天 AI 能做到这些事情，我是不可能相信的。
如果有人告诉你，AI 可以回答任何问题，可以生成以假乱真的图片，可以生成一首歌，你可能都会觉得不可能。
3 年前我们还经历着 AI 四小龙哀鸿遍野的时代。
这让我想起 Founders Fund 几年前官网上的一句话，大概意思是：硅谷曾经梦想创造会飞的汽车，但如今我们满足于只有 140 个字的 Twitter。
这表达了当时大家普遍的失落：技术没有带来承诺中的未来，于是大家开始躺平，每天刷 Twitter。
我那时也去卖枕头了。
最近我又去看 Founders Fund 的官网，那句话早就不见了。现在的首页像电影大片一样轮播展示他们押注的各种未来、支持的技术和相信的公司，充满未来感和信念感。
我没想到短短 3 年会发生这么大的翻转。我们又重新开始相信，飞行汽车级别的创造性事物可能会出现。
所以在这个时代，还是要敢于 dream big，敢于造梦，也要敢于 shoot for the moon，敢于登月。
有野心的宏大梦想，又很可能得到很多人的支持，这是一个很大的变化。
再说低估的东西，我觉得现在仍然被低估的，是中国开源模型的力量。
年初时，张伟光在奇绩创坛有一次闭门分享。他说，对应用创业者来说，这不是一场公平的竞赛。
为什么不公平？因为你用不到模型厂商的 SOTA 模型。那时还没有 DeepSeek R1，开源模型和闭源模型之间的差距很大，所以他觉得不公平，是因为自己用不到最好的模型去和别人竞争。
年底时，有一位投资人说，在通义千问 3 之前，他都不敢投应用，背后逻辑也是类似的。
但大家没有想到，中国开源模型在 10 个月里可以发展得这么快，冲到今天的位置。
现在回头看，这其实也有情理之中的部分。虽然今天模型还有中美之分，但中间的墙并没有那么泾渭分明，大家仍然在同一场竞技。
闭源世界里，往往只有第一名，或者有特色的第二名、第三名，才有商业价值。而闭源市场显然被最有钱、人才密度最高的 OpenAI、Anthropic，以及硅谷的 Google、Meta、xAI 占据了。
无论研究前沿性还是资金储备，它们都遥遥领先。就像刚才说的，中国几家大模型公司和所有应用公司加起来，估值甚至不如 Thinking Machines Lab 这样的 New Lab 高。
但在闭源之外，开源就像核武器。
半年前你花 5 亿美元训练了一个模型，6 个月后，我很可能通过开源模型学习、跟随，做出一个能力相当的模型。被摧毁的，就是你花 5 亿美元获得的技术先进性。
一方面，开源补足了我们的一些短板；另一方面，开源也有优势：它便宜，而且因为透明，所以更安全，能够吸引很多用户。
还有一个特别关键的优势，是开源很能吸引人才。
如果你能参与一项伟大的事业，并且把自己的工作展示给全球的人看，这对最优秀的人才有很大吸引力。
但在闭源公司，你可能不会被关注，大家不知道你做了多厉害的事情。在开源公司，你可以被大家看见。
被忽视的还有一点：现在创业的切入点真的非常多。
刚才提到的语音、视频、agent、记忆能力提升带来的主动式 AI，以及消费电子软硬件结合，都有很多被忽视的细分创业方向。
欢迎大家来和我们探讨创业想法。
我觉得和编程交流有一个很好的特点：它会持续不断地学习，知道很多东西，甚至比天使投资人听过更多 AI 产品，也读过非常多内容。
过去一年，什么 AI 产品给你带来了巨大的惊喜？有没有什么播客，或者在播客这种媒体形式上，对你影响最大的一期？
戴雨森
如果是年度 AI 产品，那肯定是 Manus，遥遥领先。
最近还有一个中国团队做的音乐产品，叫 Tuny AI。
我用它，让它用我两个女儿的名字写了一首圣诞歌曲。它还配了一个 MV。女儿拿到 MV 后，就在 iPad 上循环播放，一直播放、一直播放，还跟着唱，甚至两个人在屋里一直跳舞。
因为歌曲里有她们的名字，她们觉得特别有代入感。
我也用 Suno 做了对比，首先我觉得生成音乐的质量差不多。那为什么 Tuny AI 让我特别惊喜？
因为它很有中国创业者的特点，特别重视短视频。生成一首歌之后，它可以用多种方式生成 30 秒、60 秒或者完整版本的短视频，让你在抖音和 TikTok 上传播。
相比之下，Suno 的短视频功能需要付费，生成出来的短视频目前主要是歌词视频。
大家看到 Suno 今天大概 2 亿美元 ARR，已经形成了很强的心智。但从用户角度出发，仍然有很多小的创新机会。
至于影响最大的一期播客，我最近自己的上下文窗口也很短。一个月前发生的事情都觉得很遥远，更早之前听过的播客也记不太住。
最近两周听到的，最厉害的还是 Ilya 那一期。我们也发了一篇公众号文章，总结了里面的 10 个 takeaway。
比如刚才雨森提到 Year of R 的第二个 R，Research。Ilya 说，今年会从 Year of Scaling 变成 Year of Research，我们会迎来很多研发范式的突破，或者说，只有研发范式突破，才能进入下一个阶段。
第二点特别有意思，他强调了情绪。
他举了一个例子：有一个人因为某些原因失去了情绪，也失去了一些行动能力。比如他每天可能有 1 个小时都无法决定自己要穿什么袜子。
他举这个例子，是想说明情绪对人的智力和判断有至关重要的作用。情绪不是累赘，情绪可以被看作机器学习里的价值函数，对人类进化至关重要。
所以回到 AI，如果 AI 想进一步发展，变得更高效、更智能，可能需要思考如何把情绪这套机制引入进来。
第三点，大家都在讨论 AI 会不会伤害人类。Ilya 认为，如果未来超级智能能够感知到自己是有生命的，是地球生命体的一员，它自然会开始关注有生命的人类。
就像人类也会下意识关爱各种小动物一样。
最近 Elon Musk 的一期访谈，是和印度 Zerodha 的创始人对谈。他说，在 AI 时代，有趣很重要。
他一直认为，我们很可能生活在一个 simulation 里。如果你运行一个模拟，里面没有有趣的事情，就会把它关掉。
所以为了让 AI 学到东西，也为了让 AI 不要把我们关掉，我们要变得更有趣。既要努力成为有趣的个人，也要让人类社会变得更有趣。
说到有趣的内容，《十字路口》今年有两期特别有趣。
一期是和阿彪聊 SEO 新卷王，他做 Polo AI。第二期是和刘小排聊，他当时在 Claude API 排名第一。我们惊讶地发现，第一名是一个中国人，于是找到了他，录了那期内容。
AI 创投领域里，有很多人大家都知道很厉害，比如景鲲、肖弘、怀亭、张伟光、杨植麟、姚顺雨、林俊旸，我们可以说出几十个、甚至上百个企业家、研究员和大厂高 P。
和这些人录播客，肯定有意思，也有价值，但内容可能也是情理之中的。
阿彪和小排这两期有趣，是因为他们非常低调，不在主流创投视线里，但又非常厉害。他们甚至可以说是把 AI 用得最淋漓尽致、最会在 AI 时代找到风口、把握机会的创业者。
他们身上有方法论，也充满故事性。
Marc Andreessen 在 a16z 之前的一期播客里，被主持人追问：AI 时代人类最稀缺、最有价值的资源是什么？
他的答案很耐人寻味：那些能够用 AI 放大人类创造力的创业者。
我们也预告一下，接下来会发布一期更有趣的播客。主人公是一个中专生，他在几个月时间里，建设起了一家 AI 漫剧公司，从很小的团队发展到 1000 个人。
而且他不只是相信 AI 可以帮助人逆天改命，还看到了身边很多人借助 AI 逆天改命。
戴雨森
你刚才说到找姚明的比喻。
有些姚明很明显，因为他们身上已经有很多标签和光环。就像身高 2 米 23 的姚明，走到哪里都会被看见。
但 NBA 里也有 1 米 60 几的球员。他们可能不是人群中最高的那个人，但你看他们打球，会发现他们非常灵活、非常厉害。
所以，志玲、肖弘、景鲲、怀亭这些人，可能一看背景就很厉害。肖弘也是 20 多岁就把公司卖了几个亿。
但阿彪、小排属于之前完全没有和媒体打过交道的人。他们的成绩和结果已经不言自明，甚至排到了世界排行榜第一。
我也想回应一下“用 AI 放大人类创造力的创业者”。
至少目前来看，AI 要真正创造，甚至让它创造一个好的笑话，都还很难。
AI 现在非常擅长复制数据集里反复出现的东西。数据集里有很多毕加索的画，所以它能够复刻毕加索。
但当一个新的、像毕加索一样的画家出现时，那是 AI 从来没见过的东西。这种 out of distribution，也就是 OOD 数据的创造，目前仍然不是 AI 具备的能力。
从原创的笑话，到原创的艺术风格，再到真正原创的创业公司，在这个过程中，人类很多时候起到了画龙点睛的作用。
AI 可以给人增加几百倍、甚至 1000 倍的杠杆，但关键还是人要有 agency，能够产生创造力，然后用 AI 放大并执行这种创造力。
至少在 2025、2026 年，当 AI 还没有解决创造力难题时，这种人和 AI 的结合，仍然是人类在 AGI 时代可以持续拥有的价值。
Koji
开年对谈最后一个部分，还是回到幸福感。
昨天我们看到曹曦和小婉的访谈。曹曦说，他记得曾经有机构调查中国顶尖创业者的幸福指数，大部分人都是 6.5 分左右，他觉得 6.5 分可能就是世界的真相。
后来我们在群里各自报分。雨森，我记得你给自己打了 9 分。我特别惊讶，但也为你感到开心。
你差的那 1 分是什么？
戴雨森
幸福感确实比较强。当然，9 分、8 分，每个人的衡量方式不一样。
我创业时，幸福感可能也就是 6.5 分。创业者要承担很多责任，处在高速发展阶段时，很多东西自己也不会，还会遇到很多挑战，很难是一件特别幸福的事情。
成长总是痛苦的，有时候就是 growing pain。
所以创业首先是一种生活方式的选择。你做自己喜欢的事情，以自己喜欢的方式生活，那么即使痛苦也愿意承受。如果本身不喜欢这样的生活，那又痛苦，肯定就不愿意了。
我现在幸福感比较高，首先是因为环境和团队。我在真格做投资，真格有非常好的团队，也有很多有意思的项目和应用，我们可以和很多人交流。
家庭方面，有了孩子之后，也有很多幸福的时刻。
不管是工作、事业还是家庭，都带来了很多幸福感。而且能够帮助创业者、看到很多有趣的东西，又不用自己承担创业的很多痛苦，这也是幸福感的来源。
扣分的地方，主要是希望自己多花一点时间运动、锻炼，照顾家人。
当 AI 大幅提高生产力之后，很多时候我们会回到自己的小环境：有没有让自己成为更好的自己？无论是心性、身体还是家庭，我都希望能做得更好。
我也觉得，在这个时代，创业者其实都很不容易。我们作为投资人，也希望帮助创业者更幸福一点。
无论是提供资金支持、资源支持，还是有时一起喝酒、拍拍肩膀，提供情绪支持，这些都是投资人至少可以做的事情。
那你的分数是多少？我记得是不是也是 8 分？
戴雨森
对，8 分。我觉得还挺好的。
如果去年这个时候，我的分数可能会低很多。但这一年我觉得还不错，有很多事情可以做，也有人可以爱，有家庭要照顾，感觉很多人需要我。
我现在做的事情，自己比较喜欢，也比较擅长。短期内有正反馈，长期看也像是在和时间做朋友，可以持续做下去。
所以我很珍惜现在的生活、事业和朋友。
Koji
希望来真格之后，也能让你的幸福感提高一些。
最后一个问题。王厚荣一直说你是“行走的中信书店”，所以最后来给大家推荐一下今年读到的好书。
戴雨森
老王说我是“行走的中信书店”，但刘源一直觉得这是在黑我，因为他总觉得中信书店的书很多都不能传世，可能要叫“行走的万圣书园”才足够高级。
我确实喜欢科技、商业和历史类的书。今年我也会写一篇年度阅读，大概每年读 100 本书左右，其中可能有 5 到 10 本特别值得推荐。
今年首先推荐《智能简史》，英文名是《A Brief History of Intelligence》。
我推荐给了很多人，包括姚顺雨。后来我看到他在张晓军的博客里也提到了这本书。
作者是一位很年轻的创业者，好像 30 多岁。他说，想写一本自己想看的书。
这本书从智能的诞生开始写起，从海洋中的鼻涕虫、单细胞生物，一直写到 GPT-4。它非常宏大，通过智能发展的 5 个阶段，描述智能是如何产生的。
里面有很多有意思的观点。比如，为什么动物会从中心对称的结构，像海星、海胆，进化成有头有尾的双边对称结构？
为什么会出现头，为什么会出现尾，这对智能有什么启发？我觉得这本书非常精彩。
年初推荐时只有英文版，现在已经有中文版了，非常值得一读。
最近我还读到一本书，中文标题叫《穿越平行宇宙》。作者是平行宇宙理论领域最重要的物理学家之一。
这本书把多重宇宙理论的由来和展望交代得很完整。它听起来比较科幻，但其实是非常严谨地从数学角度展开。
不管宇宙是不是作者认为的数学实在，也不管是否存在我们无法企及、无法观察的平行宇宙，他最后有一句话很有意思：
“并不是宇宙赋予生命以意义，而是生命，也就是我们，把意义赋予了宇宙。”
这对我来说是很有意思的启发。
环境发生变化时，我们有时会产生一种在历史洪流中的无力感，觉得个人很渺小，不知道自己能做什么。
但如果平行宇宙理论成立，我们每做一次选择，世界就可能分裂出一个副本。那我们的每个选择都意义重大。
我们希望生活在一个更好的宇宙里，生活在一个我们想要拥有的宇宙里。
所以不管环境如何、不管遇到什么挑战和挫折，我们都应该努力把宇宙一点点变成自己希望看到的样子。
这不仅在社会意义上很重要，甚至可能是宇宙学上很合理的一种解释。
看完之后，我觉得平时的工作和生活，每一个选择都多了一点意义。
你有什么想推荐的书吗？
大家总说《十字路口》是一个学习型、学习型、学习型，让人很焦虑的节目，所以我给大家推荐一些轻松的。
今年只要有一点空余时间，除了刷小红书，我还会读短篇小说。我非常喜欢爱丽丝·门罗，几乎把她所有的短篇小说都读了，可能有上百篇。
她应该是唯一一位获得诺贝尔文学奖的短篇小说家。短篇小说在文学殿堂里似乎处在鄙视链底部，但她只写短篇小说，一生没有写过长篇，最后获得了诺贝尔文学奖。
有一点碎片时间时，我就读一篇爱丽丝·门罗的短篇小说。
另外一本书和观鸟有关。今年我看了很多鸟类书，其中最有意思的一本叫《远东冰原上的猫头鹰》。
作者是一位鸟类爱好者，他深入俄罗斯东部的森林，前后断断续续用了 5 年时间，寻找世界上体型最大的猫头鹰之一——毛腿鱼鸮。
书里讲他如何找到、观察这些猫头鹰，非常有意思。
读这本书的时候，你会暂时忘记这个世界正在发生 AI，回到一个自然、平静又有趣的世界里。
戴雨森
我也讲一个小故事。
那天我们讨论 AI 做推荐购物。有人说，AI 知识非常丰富，所以可以给你很好的推荐。
我举了一个反例。最近我在小红书刷到一个非常神奇的东西，是一个小车模型。
大家知道有跑车、轿车、货车等各种模型，但这个模型是什么车？是蛇颈龙运输车。
它是一辆非常长的拖挂车，上面运着一条蛇颈龙，一条脖子特别长的恐龙。
这辆车肯定不存在，因为现在只能挖出恐龙骨头。但它非常搞笑：你会看到一辆运恐龙的车。
我就买了这个小车模型。我说你看，这又是一个例子：AI 再怎么想，也很难想到一个科技投资人居然会买一辆蛇颈龙运输车。
所以刚才听你讲西伯利亚荒原上的超大猫头鹰，我也有类似感觉。
这属于有时候的“有趣”就来自分布之外。AI 当然知道猫头鹰存在，但它怎么知道你喜欢某一只冰原上的猫头鹰，喜欢这样一个洪荒世界里非常具体的存在？
这其实很难。
刚才说到幸福感，这可能也是幸福感的来源之一。
当 AI 能在虚拟世界里帮你做越来越多的事情时，真实世界里一只冰原上的超大猫头鹰带来的幸福和愉悦，可能也会变得更强。
好，今天我们就先聊到这里。
希望所有人 2026 年都能生活幸福、工作有成就感，也希望大家可以有更多放下手机、暂时忘掉 AI、享受真实世界的快乐。
也希望我俩明年的幸福指数可以 hold 住，不要跌到 8 分以下。
大家新年快乐，拜拜，明年见。
戴雨森
希望大家每个人的幸福指数明年都 up、up，也希望 AI 能给我们的幸福指数带来更多 boost，让我们都成为 8 分的快乐的人。
明年见。