Koji
今天的嘉宾是 BAI Capital 的合伙人 Will 汪天凡。你好，天凡，欢迎来到《十字路口》。
Will 汪天凡
Hello，大家好，我是 BAI Capital 的 Will。
今天我们开的车是马自达 MX-5，还是从《十字路口》的传统快问快答开始。请问你的年龄？
Will 汪天凡
37 岁。
你的 MBTI 和星座？
Will 汪天凡
前阵子是 ENTP，后来有一阵子有点 INFJ，星座是双鱼座。
你的毕业院校？
Will 汪天凡
本科是上外，硕士是伦敦商学院。
在 BAI 之前你在做什么？
Will 汪天凡
在 BAI 之前我在上学。
所以你在 BAI 多少年了？
Will 汪天凡
从 2011 年实习到现在，可能已经 15 年了。
所以今天我们要不要就从你怎么入行开始聊？在一级市场做了 15 年，你还记得刚入行的时候是什么样的契机吗？
Will 汪天凡
1. 从实习生到投资人
很有意思。因为我在大学里面其实也是比较卷的，做过咨询、投行，也在快消公司实习过。当时还在世界上市值最高的公司实习。那个年代，世界上市值最高的公司，你猜是什么？
ExxonMobil，埃克森美孚？
Will 汪天凡
对，我那时候在那家公司做市场营销实习。实习过所有这些地方之后，就觉得 VC 这个工作很有意思。从 2012 年开始我就加入 BAI 了，一眨眼 15 年。
你现在回忆这 15 年，会觉得它分成了几个明确的阶段吗？
Will 汪天凡
我一直都觉得自己是一个学徒的心态。通常我们会按照一个投资人经历过多少个周期，来看他的成熟程度。从 2011、2012 年到现在，其实我们也经历了三四个周期。
在这个过程中，刚开始你看待投资会觉得，年轻人嘛，都想做项目，都要出手。一开始在没有建立审美的时候，基本就是乱撞，市面上有什么就看什么。
所以你感觉自己这 15 年一直都是学徒的心态？
Will 汪天凡
对，一直都是学徒的心态。刚开始就是到处找项目，在微博上联系人，把 coverage 做好。
但那时候对 coverage 的理解，和现在已经很不一样了。
怎么讲？
Will 汪天凡
2. 建立自上而下的判断
我觉得那个时候没有一个真正的 top-down 思路。移动互联网开始之后，整个行业百花齐放，什么样的人都在出来创业。
那时候就是 36 氪报道谁了，我们就不要错过；或者身边的同行说谁不错，我们也不要错过，然后尽量去找。但如果你永远都是用这种 bottom-up 的方式去找，时间其实是被浪费的。
那现在不一样的地方在哪里？
Will 汪天凡
现在我觉得对投资人的最高要求，尤其是在 AI 这个时代，是你得先有一些判断。如果没有一个先入为主的判断，你找来的项目很可能都是 market deal。
也就是说，等投资人去看的时候，这些项目已经是半共识或者全共识了，价格也已经被推满。在这种情况下，投资人要真正赚到信息差和认知差的钱，是很难的。
换一个角度去找项目，那应该是一个什么样的角度？
Will 汪天凡
这对投资人的要求是，你必须同时有两种能力。
一种是抽丝剥茧、建立非常底层的宏观认知的能力。你得有 high-level 的 belief 和价值观。我觉得如果没有信仰，在这个时代是很难做投资的。
第二，你也还得在一线，得真的用这些产品、用这些模型、测这些模型。要不然很容易被概念误导。
最近几个月，大家好像都不投 AI 应用了。对于这一点，你是有相同观点，还是有不同观点？
Will 汪天凡
3. 从智能走向智慧
我一开始有相同观点。我觉得如果最重要的应用是模型带来的，那我本应该去投资于火星。
但是后来我发现，智能是通胀的，智慧是稀缺的。我就在想，如果将来有 100 个、200 个 lab 和应用公司，交付了那么多的智能，这时候什么是稀缺的东西？
然后我就把这个问题抛给了 3 个 AI。其实它们引导我去理解：不要只看智能，智能还是很浅的一层，你应该去想想什么是智慧，区别是什么。
GPT-3 给我的答案是，智慧是智能加上反馈、经验和反思之后得出的：你为什么要做一件事情，什么事情对你重要，以及你不做什么事情的综合判断。
对，所以这个很可能是纯粹的智能无法提供的。
Will 汪天凡
虽然我也可以问 AI：“你帮我做一件事情的排序”，但如果它没有我的 context，它根本做不了这个判断。它没有办法做价值判断。
所以这时候其实就涉及大家也在老生常谈的一个词：context。我觉得从智能到智慧，最重要的转变就是中间要加入 context。
从这个角度看，AI 应用还是有机会的。我个人有一个观察和暴露：很可能这件事情是由硬件定义的。
从 AI 硬件的投资角度来说，我们非常强调它是不是一台 context machine。就是说，我说的东西它能记下来吗？我听到的东西它能记下来吗？我看到的东西它能记下来吗？甚至我因此而做出的反馈和动作、我的行为，它能记下来吗？
这些是我们觉得很有价值的东西，但是现在的设备还承载不了。
所以在这个方向上，你们投了 Looki？
Will 汪天凡
其实不只是 Looki。包括 Looki，还有我们背后的一家企业，可能会在今年下半年发布一款眼镜。它和市面上所有的眼镜都不一样，可能更多是围绕 memory 来做的。
我们甚至还投了一些类似于能够随身携带、挂在身上的录音机。它不需要连接手机，直接联网，就能够给用户提供各种各样的 memory 和 agent 能力。
我们还投了一个可能只录你自己的声音、不录别人声音，非常注意 privacy 的 AI 配饰。我们在 context machine 这个方向上，可能已经投了四五家公司。
但是这些收集 context 的设备，说到最后其实就是录音和录像，对吧？这能有什么差异化？最后华强北有可能 80 块钱就能买到一个。
Will 汪天凡
这里面最重要的事情是交互。交互层的设计，需要注入——说得伟大一点——需要注入人性的光辉。
录音和录像是很浅层的东西，最重要的是我用什么样的交互结合 AI，让用户觉得我不戴不行；我戴了之后，真的能够反思、更了解自己，获得某种程度的关照。
这是其他 PC 和移动端上的应用，以及通过打字聊天无法得到的那种深度结果。
你记得我之前跟你抱怨过，我觉得过去两三年其实好像在 AI 圈里面没见过特别棒的产品经理。我觉得到了这个时刻，需要有很强的产品经理去定义这个产品。
它不是一个纯粹的硬件公司。
那你觉得有了 AI 之后，你自己做投资和之前发生了什么变化？
Will 汪天凡
4. AI 重塑投资工作
在 AI 的帮助之下，我觉得有很多方面发生了变化。
第一个是会前准备极其充分。我有多个固定的 prompt，针对不同的创始人、学术类产品、产品类项目，以及海外和国内的公开信息。我还会让 AI 帮我准备很多关于行业方向、技术方向的问题，所以会前准备会极其充分。
第二个是在尽调的时候，我们获得的所有内容，或者说访谈录音，最后都可以用 AI 做挖掘和总结。之前有一个项目，我看了 AI 对整个访谈的整理，感觉多了一整层的了解。
当然还有投后的追踪。我们跟几百家公司，要追踪它们的发展；很多公开信息和蛛丝马迹，也可以用 AI 来追踪。虽然这些不一定能够直接影响最高层级的判断，但如果我们是投产品、投公司的话，对这些东西要很敏感。
我之前也发过一个即刻。我说，在这个时代，固执地追求网络效应，可能已经是一个比较过时的追求，因为 AI 项目的 growth driver 变了。
首先，已经出现了明显的数据飞轮，比如 coding。模型公司有了这样的飞轮之后，对于模型进步会有巨大帮助，这是第一个增长动力。
第二个是用模型开发模型，也就是所谓的 AI for AI。
第三个是模型公司本身作为一个 AI-native organization，也有了不同的组织方式。很可能它们是最先能够把组织当中的上下文利用好，减少团队协作之间的摩擦和低效的组织。
过去我们没有见识过这三者合一的情况。我觉得所有赛道都是这样，甚至比如你开一家餐厅，如果这家公司对于数据飞轮、内部 R&D 的递归能力，以及整个组织的 AI-native 建设，这三者都有很强的认知和执行力，我觉得这会是翻天覆地的变化，会让一些公司凸显出来，成为行业里的前 5%。
那同样的逻辑套到 VC 上，是不是也成立？
Will 汪天凡
我觉得这方面会有很大的可能性，继续迭代出一批新的 VC 或者投资机构。
做了 15 年 VC，你还喜欢这个行业吗？
Will 汪天凡
5. 十五年后仍然热爱投资
我非常喜欢这个行业。我觉得这个行业对任何人来说，都是一种奖励和奢侈。
奖励在于，它能够让我们有机会去满足好奇心。我觉得这个世界上能够不断满足好奇心的行业，既是一种奖励，也是一种奢侈，并不是所有行业都有这样的可能性。
第二，它的反馈来得既不快也不慢。很多人会抱怨，觉得 VC 好像是一个长周期，对吧？其实不是。董事会理论上应该是一个季度一次反馈，这是一个很有意思的练习。
你可以看到这家公司是否真正掌控着自己的未来，也可以看到 CEO 是否真的理解自己的业务，以及有没有很强的执行力。所以我从来没有觉得我们这个行业是长周期反馈，我们投完的那一刻，就已经开始有反馈了。
所以它很奢侈、很像一种奖励。除了充分满足好奇心，还有别的原因吗？
Will 汪天凡
而且这是一个充满信任的行业。
对于 LP 的受托责任、对于 founder 的信任，以及对于我们团队的信任，我们都要给予。首先，我们要赚认知差和信息差的钱，对吧？同时，我们也不能在团队内部创造太多的认知差和信息差。
所以我觉得，怎么样构建这样一个信任体系，是做风险投资非常重要的基础。
其实很多人离开一级市场、不做 VC，是因为他们觉得这个行业努力当然是一部分，但很大程度上还是在靠运气。你怎么看？
这种焦虑和不确定性，你自己是怎么对抗的？
Will 汪天凡
我觉得很大程度上取决于你从什么视角去看待这个问题。如果你总想搏一个大的，就会把很多因素归咎于运气。
你不想搏一个大的吗？
Will 汪天凡
我当然想搏一个大的，而且我认为有非常多大的机会。
但这里面最重要的事情是，你该用什么样的姿势去搏到这个大的。因为如果这个大的东西本身就不在你的视野范围内，你再怎么搏也没用。
你会把那些视野范围外、你没看到的东西，或者说“你不知道你所不知道的东西”的发生与不发生，归咎于运气。
这里面有一个可以工程化解决的问题，就是你怎么样让“你不知道的不知道的东西”，尽可能被划归到“你知道你不知道的东西”里面来。
你觉得什么样的投资人，在一级市场算是卓越的投资人？
Will 汪天凡
知行合一。
很多时候我们都知道什么是泡沫。比如，当一个项目需要你两轮估值一起投；当你看到一家公司融了明显比它需要的钱更多的钱；当公司发生严重稀释，或者缺乏有效 governance；当产品明显没有 PMF，但市场好像已经为这家公司定价了非常大的规模。
在这些时候，该冷静的时候是否真的能冷静，这是非常考验人的。
所以你觉得 2026 年这个时间点——我们录播客的时候是 7 月份——这是一个该冷静的时候吗？
Will 汪天凡
这是一个该做选择的时候，该有所取、有所舍的时候。
要取什么，舍什么？
Will 汪天凡
我觉得最重要的事情是，通常在市场最热的时候，一定有一些项目、创始人和方向，并没有真的得到市场的关注。
当大家觉得市场很热的时候，其实有很多东西是不热的。这个时候能不能安下心来，非常重要。
去年比如说 AI 硬件非常火。其实那个时候我们内心是很焦虑的，焦虑的不是能不能抓到项目，而是觉得市场在给我们投资的 founder 错误的奖励信号，让他们过早地觉得，好像自己做到了超过真实水平的事情。
所以今年如果 AI 应用冷下来，我们反而会更想和一些真正还在坚持做这件事情的创始人多交流、多沟通。
这里的风景很好。刚才开车到了青浦一个郊野咖啡馆，我们现在坐下来继续聊。
我们肯定会谈论 AI。在 AI 时代，好像我们都在关注 cyber 的东西，对吧？很少有人关注 physical 的东西了。
Will 汪天凡
是，甚至关注自己都很少。
6. 重新关注线下与身体
但是你知道，WHOOP 是 OpenAI 前 20 大 token 消耗客户。你去看过 OpenAI 晒过的客户 top 20 列表，它好像正好是第 20 名。
因为这里面有非常多我的训练 context，它都喂给了 OpenAI 的 ChatGPT。然后在 WHOOP 的 App 里面，你可以得到非常个性化的解答。
你可以告诉它，两周之后要参加 HYROX 比赛，让它给你训练上的 guidance。我会觉得，这对我的帮助非常大。
我们也很关注线下，很关注人与人之间的体验。你也知道，我们其实投过线下娱乐综合体，也投了最近的一个线下 AI 社交产品，叫 Table for Six。
我们最近也在和这个团队以及我们的出资人沟通，也会重视消费方面的投资。我觉得大家不能全部都只看 AI，有很多资产和创业方向其实是被低估的。
你之前提到过，在 AI 时代，投资应该投那些让人活在当下的项目。这个是什么意思？
Will 汪天凡
7. AI 产品应该照顾人性
回到我今天很想讨论的几个命题，我觉得就算智能再怎么发展，也没有办法帮一个人完全做到，因为人需要自己锻炼自己的大脑。
如果你把所有能力项都包给 AI，就会无形当中弱化自己的大部分能力。但如果像我们锻炼身体一样，用 AI 当作教练来锻炼自己，把 AI 创造的环境当作健身房，那么自己的智能和能力会得到提升，也能够更好地排序，去做符合自己价值观的事情。
这可能才是智慧。
所以我们认为，AI 产品、AI 应用应该做的事情，是帮助用户将智能转化为智慧。好的 AI 产品应该是这样。
这里面可能提到的是审美、价值观和人性的光辉。这些事情应该融入产品当中，而不是只追求 productivity、追求工具属性。
说到这个，你能想到哪个具体的产品满足你刚才说的这些点？
Will 汪天凡
包括我们之前投的 Looki。我们希望用户在使用这些设备的时候，获得的 context 最后产出的结果，能够让用户反思，能够让用户看到身边原本看不到的东西。
它能够做到这一点的原因，是因为它有 photo context。这里面最重要的事情不是说我去抄这个范式，而是谁先提出这个范式，谁先建立用户的信任，让用户因此能够把 full context 交给他。
你可以说，大厂有机会去抄这样的范式。刚才你听到了，那你去抄。但是这里面产品有很多 subtlety 和细节，它反映的是一种价值观。
所以你认可什么样的产品价值观？
我认可把人当作唯一对象的 AI 应用价值观；认可帮助人去实现“用进废退”的价值观；认可不只是交互 productivity，而是交互关照、交互反思、交互反馈链路和交互智慧这样的产品。
这里可以举一个正面例子，再举一个反面例子吗？
Will 汪天凡
比较好的产品案例，比如我们投的 Table for Six。
我们能够在线下一个饭局和酒局上聊上 3 个小时都不腻，让我更多地去关注其他人、建立更多联系，而且这些建立联系的环境非常安全。
AI 可以 empower 这样的事情发生。在线下的时候，每个桌上的题卡也都不一样，会根据这 6 个人之前回答的问题，个性化地生成你们可以创造话题的 trigger。
这是我们当时看到觉得很有意思的地方。虽然它还很早期，但已经在 6 个城市铺开，有非常多高度复购的用户，而且女性用户特别多。她们觉得这个环境很安全。
这让我觉得，AI 好像还激发了一些人性的光辉。
所以你非常希望看到 AI 激发人性的光辉，而不只是提高工作效率的项目。
刚才你提到，过去移动互联网发展的这十几年，对人最大的影响，是注意力经济带来的严重碎片化和剥削。
你一天要打开手机 97 次，短视频可以刷两三个小时，但感受不到快乐。你的互联网时长极长，但好像没有因此更开心，反而更焦虑。
你去看演唱会的时候，在拍演唱会视频，眼睛盯着手机，却没有盯着现场。你出去玩，也在做各种各样的自拍，无暇顾及身边的人和风景。你跟人聊天的时候还得看手机、盯着 push。
我相信这种状态不会被继续无限放大，因为听上去挺悲哀的，对吧？
Will 汪天凡
对。所以我们觉得，注意力经济可能有明显的天花板。
但其实我觉得这不是本质。它的本质是，怎么样去服务于让用户活在当下，不再懊恼过去，也不焦虑未来。
那 AI 能不能做到？这也是为什么我们在投 AI 硬件的时候，不是说这个 form factor 可以有多么便携，而是说这个 form factor 能不能把用户从手机和电脑里解放出来。
所以为什么投 Looki？因为如果你挂着 Looki 记录你的一天，在东京街头游玩的时候，其实可以不用再把手机掏出来拍照了。
能够给用户带来真正快乐的产品——我指的是真正的快乐，不是过去移动互联网时代的奶头乐——是能够让用户回归当下的产品。
当下意味着，就算你和别人开会，如果有 AI 记录了，你就不听了吗？不是。你要更好地开好这个会，更注重在当下建立连接、建立信任、建立认知。
你带小孩玩，有了 AI camera 之后，就不关心孩子了吗？恰恰相反，你可以更多地关心孩子，不需要总是举起相机和手机，让孩子摆 pose 拍照。
你可以把大部分时间花在像我们这样有 eye contact、有眼神交流的互动上。这是对生命的尊重。在这里面获得的快乐，远大于多刷几个短视频。
所以我觉得，这和注意力经济完全是不同的一种体验。
我知道你们在英国还投了一个意识上传、记忆永生之类的项目。那是一个什么样的项目？
Will 汪天凡
我觉得整个 AI 的发展，会让人们更有概率获得某种程度的永生。
最浅层来讲，如果你所做的任何事情能够被模型预训练到，某种程度上，你的贡献和你在这个世界上的存在，就会随着模型版本的发布和迭代一直被传下去，因为大家都会使用这个模型。
我们在英国也通过一个 Side Pocket 投过一个项目，它做的是 mind uploading。但他们可能更多是从神经科学的角度去看，先在小白鼠上做实验：怎么样把它的脑电信号加上运动视频，然后获得未来可能能够控制小白鼠行动的模型。
从纯粹的模型角度来看，我觉得我们能做的事情，是更多地去创造，去做别人没做过的事情。这样你被预训练到的概率更高。
所以我觉得在这个时代，创造性工作为什么重要？因为当你想要获得某种程度的永生，或者每个人都希望自己没有白来过这个世界时，你唯一能做的事情可能就是创造，然后被模型预训练进去，再被模型训练。
之前我们聊天的时候，你提到，今天大家不投 AI 应用，开始大量去看 AI infra，但你觉得投 AI infra 很像当年大家去投 crypto。这是一个什么样的类比？
Will 汪天凡
8. 上游泡沫正在重演
这个类比相当于，大家对于一些暂时无法证实或证伪的事物，给予极大的估值灵活性，并且认为只有上游重要。
这个状态很像三四年前的 crypto 领域。大家对很多 crypto infra——所谓的各种链、存储等——感兴趣时所带来的泡沫，是一样的。
但你会发现，事情总是会不断变化。
你觉得这是合理的，还是危险的？
Will 汪天凡
我觉得这里面埋藏着一些危险信号。
它的正作用是，会使行业资源向上游和基础研究、基础设施建设投入，这是好事。我觉得没有哪个行业可以不投入上游，就单纯发展下游应用。
但它也会给很多创始人错误的奖励信号：我只需要关注怎么做 new lab、怎么做模型，不需要关注这个模型做出来之后是否真的有人用。
很多时候过几年你会发现，大部分 lab 产出的东西真的没有用。那时候它们还是会遇到生存问题，行业也有周期性，这会是一个挑战。
其实之前有一段时间你们也在投 crypto。现在还在继续投吗？你回头看那段经历，有什么样的感受？因为现在大家聊到 crypto，好像会有一种恍如隔世的感觉。
Will 汪天凡
我们当时投的是 blockchain-based financial innovation，也就是基于区块链而诞生的各种金融应用。
比如国外的稳定币、新的区块链金融，甚至美债、美股和美元在整个区块链上的发行。这些现在看起来好像已经是既定事实，但在 5 年前都还处于萌芽阶段。
我觉得这很可能是一个不亚于 AI 的变革。因为它会使每一个拥有手机和电脑的人，都能够拥有自由选择不同货币的权利。
它也很可能让美元资产更大规模地渗透到世界各个角落。它和现在整体的 AI CapEx 投入、美债发行，以及货币的贬值和增值，都高度相关，甚至会成为一种对冲。
当我们都在关注 AI、把所有资金投向 AI 的时候，什么资产真的变得更稀缺，什么资产变得不稀缺或者更泛滥，最后也会通过这套金融体系显示出来。
我觉得，至少从人类社会运行的角度来讲，这样的变革也是同等重要的。
当然，我觉得很多人对 AI 变革的理解，也有不同层面的差异。
我最近上课时得到了一些 inspiration：如果我们用 30 年的尺度看 AI 的变革，就像在看一场中型技术革命。如果新的技术，或者说一个显而易见的技术革命，用 300 年的尺度去看，很可能是工业革命级别的事情。
从工业革命到现在可能有 300 年。但如果你认为它是一个文明级别的变革，那它可能是 3000 年尺度的事情。
之所以我们觉得这件事特别，是因为它很可能把一个 3000 年级别的文明革命，压缩在几十年里发生。
什么是文明级别的革命？
Will 汪天凡
诞生新的物种。智人和尼安德特人之间的竞争，资本主义和前资本主义时代国家之间的竞争，星球与星球之间物种文明的竞争，都是这个级别。
你可以理解为，它会诞生一些新的物种。什么样的人能够跨过去？
我一直觉得，看周遭的人，包括审视我自己，真的要能够在 AI 时代把那种极强的主动性挑出来。刚才我们说的，能够构建自己组织、成为 AI-native organization 的人，这样的 CEO 还是少数。
我觉得这个世界上不会有大部分人都能够跨过这个坎儿。
那如果跨过去的 5%、1% 的人，和没跨过去的人，在未来可能会分开；那些没跨过去，或者有可能跨过去、但今天还没有掌握方法的人，如果你给他一个建议，你觉得那个助推性的建议会是什么？
Will 汪天凡
如果温水煮青蛙可以煮很久，比如说它是 500 年、1000 年的温水煮青蛙，那我确实不需要给他建议。因为他还在温水里，活得挺好的，我不需要无病呻吟。
但可怕就可怕在，到底这一次文明革命被压缩在了多快的尺度里。如果它压缩在 30 年、20 年，那在我们的有生之年，都会感受到这场文明变革所带来的物种的飞升和灭绝。
我能够给他的建议，可能真的只能送他一本书，叫《高效能人士的 7 个习惯》。第一条叫 proactivity，也就是你要有很强的自主性。
我给大家的建议就是，你真的要把 AI 当作健身房，去锻炼自己。用进废退，就像练身上的每一块肌肉一样，你要练它。
你不练它，当你把能力外包出去的时候，其实可能是在被机器剥削，而不是你在剥削机器。
所以这可能是我唯一的建议：一定要锻炼。就像我要练 HYROX、练我的肌肉一样。到了三四十岁，或者年纪更大的时候，身上的肌肉量和心肺能力，决定了你接下来的生活质量。
就像我告诉你，你现在使用 AI 的频次、多么强的烈度，以及你和 AI 过招的程度，决定了你将来的思维和思考质量一样。这件事情无比关键。
一旦你没有跨过去，一旦你的组织没有办法这样去构建，你可能就会被那个行业里已经跨过去的公司打败。
但我相信这个世界不是非黑即白的。我们刚才提到的，好像又变成了一个效率论，好像效率至上。
我觉得还有另外一面，就是人性光辉的一面：创造、关注，以及更多地去创造。
我问 AI，智慧和智能的区别是什么？昨天 AI 给了我一个答案：智慧和智能的区别之一，是你是否利他。
智能不会利他，但智慧当中有利他性。这可能是一种更高级的协作方式，或者说，实现目的的一种方式。
所以这些东西能不能被放大？利他性被放大，对别人的关照被放大，对自己的反思被放大。还有刚才说的，关注当下，放大对身边人的关注，放大真实情感和真实回忆。
我觉得那一块，是创造力非常重要的一个地方。
所以在 AI 时代，我能给的建议就是这些。
9. 把提示词拉长变成优势
我现在特别重视自己的 prompt。刚才我想分享给你，我手机的微信输入法里有十几条 prompt 模板。
比如我最近有一个 prompt，叫“去听几遍某某播客”。要听原声去理解，不要只看收录总结，尤其是最新的 3 期。分别帮我把每一期的核心逻辑脉络梳理出来，详细的数据支撑越多越好、越细越好；明显的非共识和有思考价值的观点，有趣的、值得深挖的八卦，以及值得我作为 VC 投资人关注的事项，都整理出来，让我作为一个没有听过这几期的人，判断自己要不要亲自去听。
我让它跑了一遍你们公路播客的前 3 期，就得到了很有意思的结果。
是吗？
Will 汪天凡
对。它可以帮我做这样的思考锻炼。我先看一遍，然后再去听那个播客的时候，也许就能听得更深、更仔细。
但这只是一种偏效率的用法。还有一些，比如我们跟产品类公司交流时，我会输入：
“我准备建立一家产品公司，请你帮我研究这个产品的社区、应用商店、小红书、微博自然流量和社交媒体，尤其是一手用户反馈。用户喜欢和不喜欢的点、正面和负面反馈，以及大家都在对比的竞品；产品的可持续性、复购率、复购概率、NPS 值；用经典的营销定位理论，分析用户画像、需求拆分、定价、定价接受度、销售渠道、渠道分布、促销情况和力度反馈。最后从投资人的角度判断它是否具备投资价值、估值方式以及融资历史。”
如果创始人发表过言论、学术文章、技术文章或者博客，也帮我梳理脉络，分析迭代情况和谱系。
感觉这是一个非常精炼的 prompt。
Will 汪天凡
对，它基本上给我出了大概 2 万字的报告。
所以，怎么样把自己的 prompt 尽力输入到这个层面，是需要很强的 productivity 的。
Will 汪天凡
我觉得这很重要。
如果今天要给刚入行的 VC 一个建议，你的建议会是什么？
Will 汪天凡
这不只是给同行的建议，我觉得是给每个人的建议：你要尽可能把 prompt 拉长。
拉长的重点在于，你要告诉它你担心什么、害怕什么、想要什么。而且你不用觉得自己的 prompt 有水平高低。
就像我刚才那个 prompt 里面，有一些很傻的点，比如“喜欢和不喜欢的点”“正面和负面”，对吧？
我最近还有一个 prompt，是说：“你帮我扒一遍清华姚班最新一期的所有人，一个都不少，越全越好。把他们正在做的工作、前沿和前瞻程度、发布过的作品和论文全部收录，并筛选其中已经创业、加入大厂或者实验室，以及有创业倾向的人。把这些创业者找出来，找到他们的联系方式，包括小红书和推特。最后的产出要尽量按照他们的厉害程度来排序。”
这也是很通俗的话，像是以前安排给分析师或者一线投资经理去做的事情。
我不厌其烦地把我想要的东西，以最直白的方式交给 prompt。它给我的结果反而是最好的。
但要输入这么长一大串 prompt，我觉得需要很强的愿力。
Will 汪天凡
所以逼自己每次输入 prompt 至少超过 300 字。
因为给得越多，它就越能帮你分析和取舍。
最近一周，你们有两家被投企业先后发布融资 PR，一家是 Looki，一家是 Meshy。可不可以分别讲一讲，这两家一开始投的时候的故事，以及你们当时投资的思考？
Will 汪天凡
Looki 是一个很有意思的故事。
10. 非共识最终指向愿景
大概在一年半到两年前，市场上大家都很热衷于看 AI 眼镜。刚才看到 Manna Ribbon 的销量，就觉得眼镜是一个确定性的范式，国内很多创始人都在做。
但我看下来，觉得这里面的成功要素首先被误解了。大家都理解为，用户买 Manna Ribbon 的眼镜，可能只是在买一副太阳眼镜。
第二，供应链的齐备程度也不够。这里面的 SoC 芯片、通信模块，甚至电池都还没有 ready，以至于最后的产品是一个用户用用停停的产品。
所以当时我们觉得，大家一头热地去看眼镜这件事情，是一个很大的问号。
但你们其实还是投了眼镜，对吧？
Will 汪天凡
这是另外一个话题。我们投的是一个做减法的 AR 眼镜，它服务于游戏用户的观影需求，是 VITURE。那个是另外一个时代，不是在大家都看 AI 眼镜的时候，而是在 AI 眼镜之前投的。
当时有一家公司对我很有启发，是 Limitless。它做了一个 Pendant，挂在身上。
我看到之后就觉得，如果挂在身上的设备可以录到你说过的所有话、开过的所有会，那如果上面再加一个摄像头，会不会也能够更方便地录到你看到的东西？
受此启发，我们觉得这个形态可能有机会，因为做的人很少，而且它的 context 容量很大。
戴 AI 眼镜的人其实不会一直在录，因为电量不够。但如果做一个 pendant，就算没有摄像头，单纯录音也肯定可以录一天。
我们做了这方面的预演。当时我们向市场喊出的 top-down 需求，是想投一家做 pendant 的公司，而不是想投一家做眼镜的公司。
正好我的朋友在另外一家基金，他们当时把这个项目拿去上会但没有通过。他很喜欢这个项目，觉得它和我所说的、想要投资的范式很像，所以把它推荐给我。
这不是一个 market deal，不是市场上大家都在追的项目。我跟孙杨当时聊的时候一拍即合，因为我们俩想的事情完全一样。
我不需要听他说服我为什么需要一个挂在脖子上的东西，我只需要和他一起讨论一代、二代产品应该怎么规划，怎么样越做越小，越做越不需要用户干预，越做越让大家不担心隐私。
虽然第一代产品大家看到的，可能只适合有小孩、养宠物、需要 hands-free、并且不是很在乎画质，但喜欢 AI 输出的漫画和记录的用户；但未来的产品可能会更加通用。
当时我们投资也不只是因为 pendant 或者眼镜。更重要的是，我发现一个自动驾驶出身的团队——来自 Pony.ai 和 Momenta 的两个创始人——来做一个和他们经历高度相关、需要软硬件结合的事情，居然会被市场忽略，没有得到 fair evaluation。
我们当时觉得，这非常值得支持。
但当时要怎么 argue？他们做的这种采集 context 的硬件，最后很可能华强北也能轻松做出一个平替。
如果你用过 Looki，会发现硬件虽然只能帮你采集数据，但最重要的还是软件部分，对吧？它出圈的第一个重要原因，是它做的 AI 漫画。
这是第一次有人能够把你一天发生的事情，用一幅漫画展现出来，而且这个体验在 Looki 身上是不需要用户主动操作就会发生的。
我觉得这种交互设计和内容产出设计，是这个团队对于这类事情的理解带来的。还是说，交互其实是可以抄的？
Will 汪天凡
交互可以抄，但这种理解能力是稀缺的。
我反过头来问：过去两年大家都在谈 AI 硬件，真的有哪个 AI 硬件实现过这样的出圈，或者产生过这样的内容，让你感受到新的体验？
甚至，你有没有觉得它把所有录音、拍摄完成的东西，真正转化成了除了效率之外的快乐？
很少。所以我还是觉得，这是一种稀缺能力。
很多早期投资人经常要问创业团队，什么是壁垒。壁垒的经典定义是规模效应、网络效应、无形资产和转换成本，这是 4 个方面。
当我们问一个创始人壁垒的时候，其实是在问他的防守策略：规模达到一定程度时，我的成本比别人低；用户积累到一定程度时，新进入的用户在这个网络里更有价值；我已经产生了无形资产，有很好的 reputation，有 IP；或者用户使用我的产品之后，很难再转换到别的地方。
这些都是结果，也是防守型能力。
但你在问一个早期创业公司防守型的问题时，这是非常 ridiculous 的。所以我建议大家问团队的竞争力。
那天我听一个播客，播客里的 founder 被迫回答一个关于壁垒的问题。他说：“我们觉得我们没有什么壁垒。”那是新海图的创始人，他在播客里回答说：“我们核心的壁垒是迭代速度。”
我觉得他也很无奈，被迫回答壁垒这个问题。这不是壁垒，这是竞争力。
所以当我们看早期公司时，我现在不会问任何关于壁垒的问题，我会问竞争力的问题。
因为早期公司都在进攻，用一种新技术去进攻一个新市场。它要做的事情，是怎么样躲过巨头；或者它甚至不用躲，因为真正的“创新者窘境”理论讲的是，在新市场和新技术里，这个赛道或者这个象限是巨头天然忽视的。
回过头来讲，刚才我们提到 Looki。我们希望投什么样的公司，真正能够给我们带来回报？比较重要的是“三非理论”。
第一是非共识。非共识对投资人的好处是它便宜，定价上还有空间。
第二是非连续。现有的大厂和玩家没有办法容易地进入这个赛道、这个市场、这个象限。他可能是不愿意、不能够或者不敢，但就是不进来。
第三是非线性。大部分风险投资不管怎么样，还是有时间限制的。我们需要在 7 到 10 年的时间里，使一个业务增长到一定规模。
如果要在有限的时间里增长到一定规模，就必须有非线性增长。非线性增长很简单，就是增长动力不止一个。指数增长，指数就是乘出来的：一个增长动力乘上另外一个增长动力，再乘上一个增长动力，就变成三次方了。
比如刚才提到的 AI，现在模型公司可能有 coding 带来的数据飞轮，加上 AI for AI 的能力，再加上组织建设的 AI 化。这 3 个增长动力，可能让一家模型公司出现指数型增长。
再加上利用现有互联网的分发渠道。
Will 汪天凡
没错。所以你会看到，Anthropic、OpenAI 的 revenue takeoff 会那么快。
非共识、非连续、非线性，3 个都满足，就可以使一家早期创业公司在被投资之后，享受比较长的安全期，同时投得便宜，最后涨得也快。
说白了就是：投得便宜，涨得快，没竞争。没竞争就意味着少稀释和更低的死亡风险。
这就是最完美的标准。但现在 AI 时代，好像这 3 个标准经常被挑战。
大家在一级市场上会说，一个年份是不是像葡萄酒一样，是不是一个好的 vintage。你觉得 2026 是一个什么样的 vintage？
Will 汪天凡
一定不是最好的 vintage。
OpenAI 这样的公司也诞生于 10 年前。那个时候投了这样公司的投资人，现在是在摘果子。
当然，这就是尺度问题。当你觉得这是一件 10 年尺度的事情，觉得现在已经是摘果子的时候，你的核心假设就是尺度很短，那你会觉得现在好像是泡沫。
但如果把尺度拉大，觉得这是 3000 年文明被压缩在 30 年里，所有事情都被放大了 100 倍速，那么你又会觉得，现在很可能也是一个好的年份。
这也构成了很多投资人在这个时刻，给那些暂时未证实真伪的上游模型公司比较高估值的原因。
我觉得，对此刻的投资来讲是很艰难的。但也有一些分析会从资金面角度出发：大家可能觉得大型互联网公司的 AI CapEx 在未来几年总会边际下降，到那个时候，上游的产出也会过剩，市场对于上游的预期会下降，上游的股票可能会承压。
现在很多模型公司上市之后，股东可能会 take profit，解锁后的股价会承压。二级市场的 benchmark 下来之后，一级市场也会被传导。
所以肯定会有一些中短期资金面带来的市场波动，包括投资人解锁后 take profit，以及 CapEx 投入边际下降等因素。
如果看这个，你会觉得今年年底到明年年初可能就已经有点危险，泡沫要破了？或者你会觉得，CapEx 会投入到 2028 年底，到那个时候可能也会出现预期变化，泡沫也要破了？
Will 汪天凡
但如果你又把它拉回到 3000 年尺度的压缩来看，你会觉得一切才刚刚开始。
这个时候你就会又被收敛到另外一个维度：如果一切才刚刚开始，我们针对具体问题的讨论就变得微不足道了，因为中间很可能会发生很多变化。
那你到底投的是什么事情？你是投在一件会变化的事情上，还是投在一个能够应对变化的人身上？
这个时候又不得不回到对人、对团队，以及对他们初心和愿景的判断。
我刚才说了，这已经不是一个纯粹效率驱动的时代。AI 可以让所有事情加速，但效率不是最重要的，起点很重要，价值观很重要，你为什么做这件事情很重要，你的野心很大也很重要。
如果我的野心很大，但我不是做 AI 的，我在其他领域有很大的野心，同时又是一个能够把 AI 用起来的人，那我把这件事情做成，不也很靠谱吗？
比如 AI for science。如果我要做一种新的材料，想做出一种能够让人长生不老的药，那我也希望通过 AI 加速这件事情的实现。
AI 在这里面是一个工具，但我的价值观和愿景是很大的。可能 10 年前实现这件事情的速度真的很慢，现在真的可能会加快。
那我应该投 AI，还是投他的愿景？其实他的愿景更重要。
所以我觉得，在这个时代，对创始人真实的野心、愿景和创业动力的 evaluation，重要性远超过从数字上看他是不是 AI。
有意思，因为它很可能起点就决定终点。中间的过程被压缩了，不需要 3000 年去证实或证伪，可能 30 年、3 年就可以因为加速而被证实或证伪，所以起点太重要了。
最近有遇到这样的人吗？
Will 汪天凡
有。我其实觉得刚才你提到的 Meshy，渊明就是很典型的例子。
我觉得他也经历过拿着锤子找钉子的过程，因为他不是这个年份才创业的 AI 创始人。5 年前、6 年前，我们就支持他了。当时是 Taichi 语言、Taichi 引擎，是一个非常优秀的开源项目。
当时资本市场对于国产替代、对于科学家回国创业非常支持，也给了很高的溢价。
渊明经历了 5 年，从一个纯粹的 lab 研发，到把它产品化，并和 AI 结合，服务于他过去非常熟悉、和图形学相关的用户，包括游戏开发者和 3D 打印用户。
他真正面对用户，变成了一家从模型到用户完全打通的公司，走了 5 年的时间。
看到渊明的阶段性成功，也让我们经常把他和其他人放在一起交流。上次基金年会的时候，我们就邀请他和其他现在在做 lab、做世界模型的同学同台竞技、交流。
因为我觉得，很可能很多年轻的 lab 创业者都会经历渊明当时经历过的过程：从一个纯粹的 lab，到一个真正面向用户、有用的模型和 workflow 产品。
但他的愿景很简单。他一直在讲一件事，叫 AI for fun。
他认为，AI 不能只是一个纯粹 productivity 的存在。他觉得，如果 AI 不能让人们玩得更开心、更欢乐，那如果 300 天之后 AGI 就到了，什么事情都由效率解决了，人到底能干什么？
那个时候，人应该更快乐还是更不快乐？
他最近也发过一篇博客，讲怎么样真正实现 AI for fun。我觉得那是一篇写得非常好的文章，这就是他的愿景。
他的愿景是 AI for fun，不是 AI for 3D。
AI 来了之后，你变得更快乐了吗？
Will 汪天凡
我经常和 AI 之间进行心流式的对话，我觉得在那一刻很快乐。我也经常用 Looki 产生漫画，发在小红书上，那个时候我也觉得很快乐。看到这些漫画，我也很快乐。
我会有一些一闪而过的念头，觉得好像 AI 要替代很多东西。但那只是一闪而过，我马上又回到当下了。
我甚至觉得，AI 现在的渗透还不充分。你我身边的人，包括我们的父母，他们使用 AI 的过程可能还只是很浅层地和豆包聊聊，好像还没有真正渗透到更深的程度。