Thank you.今天啊，我们又一次见到了庄老师。距离我们上一次录制呢，虽然过去的并不久，但仿佛呢已经隔了很久很久，因为整个AI行业可以说是地上才一日，AI一千年的感觉。本来我们写了个大纲。上周写的，现在已经感觉有点过时了啊，所以我们只能根据及时性的内容进行调整。那么再简单介绍一下我们的庄老师，如果你不知道庄老师，大概率是你自己有点问题，别别别不敢啊。我们屠龙之术的主理人，AI创投老兵庄明浩老师，会从这个AI行业的投资视角，我们一起来聊聊最近AI发生了什么变化，包括但不限于Sora关闭，二零。二零二六年四月到一个季度的可能会出现的变化和商业的走势以及竞争格局，那么以及承接着庄老师前些日子的大作，叫不知不觉我们已经走到了这里那一期呢？我是在按摩馆和我的那个理疗师一起听了两小时，我那一个理疗项目正好是两小时，最后我理疗师都挺焦虑了，他说这个我想问一下这个AI行业对我们这个按摩有没有什么很大的冲击啊？那么所以啊，第一个问题我们还是从最近的几个热门开始切入，第一个就是说你看。
沈帅波
春节后，Seedance 很火，对吧？超级火。前几天，阿里的 Wan，美国这边的 Sora 也关了。为什么中美会出现这么大的差异？
庄明浩
1. 视频模型内卷升级
在视频模型这个板块，确实中美显现出了不太一样的状态。春节期间大家比较关注的，是字节发布了 Seedance 2.0。大家真正意义上公认，在视频模型这个板块，中国厂商站到了整个领域的最前面。
其实在 Seedance 2.0 发布之前，可灵发布了 Kling 3.0，我没记错的话。过去一两个月，中国的一些初创视频模型公司融了很多钱。大家会想，Seedance 已经这么强了，还有可灵，甚至还有 MiniMax 的海螺，理论上已经有三四家非常强的厂商，那为什么 PixVerse Video 这些公司一融资就是十亿、二十亿人民币？为什么在这个领域依然有人愿意支持它们以这样的方式往前走？甚至还有很多视频模型公司，今天可能还看不到太多模型产品，但估值已经十亿美元了。
视频模型这个板块看起来确实不是一家两家，而是一堆中国厂商站在非常靠前的位置。在美国，今天这个时间点，真正还在这个战场里跟中国厂商竞争的，可能只有 Google 一家。Google 在多模态、视频这个板块的坚持，短期内看起来不会有太大问题。
大家会说美国的前三家是 OpenAI、Google 和 Anthropic。OpenAI 已经放弃了这个方向，Anthropic 原来从来没做过，也从来没碰过这个领域，只有 Google 还在做。原来美国视频模型领域的初创公司，也有一些已经慢慢离开这个战场了，因为今天这个时间点，竞争确实过于激烈。
你想，在这件事情上我们甚至不说字节，快手都不可能放弃，对吧？你想想快手的体量、资金储备和战略上的不犹豫性，所有这些问题，快手这样的公司都不会纠结。再想字节，视频是字节的主战场，而且它又在这个节点拿到了领先的位置，那你可想而知，它在这件事情上的投入和战略稳定性就不需要质疑了。
所有这些竞争直接把门槛拉得特别高。所以你会发现，美国原来像 Runway、Pika 这样的所谓 AI 视频模型公司，慢慢跟不上了。比如 Runway，它可能是这一波 AI 多模态里最早做视频模型的公司，现在相当于转型去做卖铲子的公司：你可以在我的平台上接入所有的视频模型，而不是单独只用我的模型。它退了一步，这件事情可能会在今年看到越来越多。
首先，视频本身就很耗钱。无论从什么角度考量，它比纯文本耗费的钱更多，训练、推理、部署和使用都是这样。肉眼可见，这个竞争会非常激烈。无论是中美现在最领先的厂商，短期内都不太可能考虑盈利的问题。Google 不会考虑，字节也不会考虑，甚至快手都不会考虑。
竞争的激烈程度导致门槛过度提升，其实某种程度上也在逼迫 OpenAI 选择这样的策略。当然，OpenAI 选择关闭 Sora，有更直接的理由。过去大半年左右，它在业务和战略选择上有点要得太多了，做的事情特别多：浏览器也做，社区也做，视频模型也做，新闻推送也做，广告、电商也做，所有事情都想做。
但是在主战场，也就是模型这个战场上，它现在被 Anthropic 的收入超过了。再加上算力投入巨大，需要衡量优先级，综合考虑之后，它就放弃了这个战场。所以中美两国在这件事情上出现了比较大的区隔。肉眼可见，2026 年整个视频领域的竞争，主要可能就是看中国这些厂商之间怎么卷，当然美国还有一家 Google 可以期待一下。
沈帅波
2. Agent 从聊天走向执行
现在我发现，春节后有几个词特别火。一个叫“龙虾”，后来又把 skills 带火了，这几天 token 也成了热词。前一年大家其实只有一个比较泛的事情，叫 DeepSeek。至于 AI 到底是什么，AI 分哪些品类、哪些层，大家其实非常模糊。
在中国，AI 的普及基本完全靠 DeepSeek。但至于 DeepSeek 是什么，很多人也把它当成一个聊天工具，或者一个加强版的百度，都有可能。今年大家讨论的词，菜单级别好像往下走了一级，至少开始分类，开始往里面讨论了。
这又引发了现在职场上的巨大焦虑。比如说“蒸馏”你的员工，我想蒸馏一下庄老师的观点和所有表达风格。前些日子让我特别震惊的是，各大平台现在都会给你推每日科技精选，而且会自动生成播客。只要你不是特别迷恋某些人，那些自动生成的播客其实听起来还挺好。
这甚至一度让我觉得，我们继续录这个节目还有什么意义？你怎么看待今年以来这些热点的变化？AI 在中国到底是高估还是低估，是虚火还是实火？
庄明浩
我觉得从最底层来说，依然没有绕开我们之前聊过的那条脉络。当然，这个脉络是 OpenAI 的定义，就是 L1 到 L5。
L1 是我们最早使用的、比较简单的对话聊天机器人。L2 叫推理，也就是 DeepSeek 和 o1 这一类模型，它会先想一个过程，给你一个逻辑上的思维链，然后再回答你，这叫推理。
L3 叫 Agent。其实 Agent 去年大家就已经在讨论了，只不过到今年，因为 OpenClaw 这样一个意外的事件，它把 Agent 这件事情再一次以更直观、更显性的方式呈现出来，让中国民众有了更强的感知。所以它其实还是在延续这条主线。
我们从原来的对话，也就是 L1、L2 主要做聊天，走到 Agent 之后，变成要执行任务，要有行动和行为。走到这个阶段，单纯聊天就不够了。它需要知道你的上下文，知道你在做什么，知道任务交付的结果是什么，甚至要知道你对任务执行的要求、标准和反馈流程。
它还要使用你的数据库、权限、文件，甚至使用你的电脑。所有这些事情，本质上就不单纯是模型的事情了。又因为这个复杂的安全系统背后所需要的算力，相比以前是几何倍数提升，所以才有了关于 token 的讨论。
它相当于从原来简单状态的聊天，走到了一个复杂的执行任务系统里。这个任务系统不单纯只需要模型，还需要所谓的脚手架。可以打个比喻：我们原来做的第一代基础模型，像一台普通的发动机；推理模型像一台 F1 发动机。但是光有发动机是不够的，你还要有一台车。
这台车要有座位、座舱、仪表盘、方向盘、刹车、离合器，甚至还要有外壳、轮子、传动轴。所有这些东西加起来，它才会变成一台可以让你驾驶的车。今天你会发现，关于这台车的讨论越来越多，而车需要燃料，燃料就是 token。
这个故事其实大家之前已经在讨论了，只不过今天因为“龙虾”这个概念的普及，可能还有很多厂商在推动，让普通民众更有体感地意识到：从一台发动机变成一台车，需要哪些新的东西。
这些东西有些是现成的，有些可能需要重新发明。这个过程至少会延续到 2026 年年底，没准。今天是 4 月中旬，可能关于 OpenClaw 的讨论在减少，但会有新的名词出现。最近最热的名词就是 harness，也就是“驾驭”的意思。
本质上，它说的就是车的问题：发动机外面的所有东西变得重要了。你想真正意义上让 AI 帮你干活，为什么要蒸馏同事？因为同事不是干活的吗？他干完活之后，是要有一个任务交付的。
大家在衡量这个东西的过程中，当然就需要所有复杂且匹配的系统。而且你知道，这些事情要取得好的结果，不能单纯依靠那台发动机。模型厂商也知道这一点，所以大家都在一起往这个方向走。
OpenClaw 的热度可能在下降，但从原来大家只跟豆包聊聊天、问一些简单问题，到它真正可以帮你干一些哪怕只是电脑上的活，这条路还在继续。从聊天聊得很好，到把活干得很好，中间需要付出的努力和实施，可能就是 2026 年的一条主线。
沈帅波
3. 大模型估值进入情绪区
去年年底，MiniMax 和智谱上市。我记得智谱上市第一天还是跌的，后面才涨到几百亿港币，很突然。大家一看，它也不挣钱，虽然是大模型公司，但商业模式跟一个做 To B 项目的公司差不多，所以它先跌了。结果没几天就开始往上走。
加上 MiniMax，现在大家最常讲的就是 MiniMax 的市值超过百度了，对吧？但它的营收只是百度的零头。百度也有模型，你也不能说它不是模型厂商。所以到底应该怎么估值？
对于还没上市的那些公司，因为这两家估值太高了，以至于现在融资很好融。毕竟哪怕只有它们一半的估值，也比现在有很多倍的空间。甚至大家又喊出了一个说法：“哪怕我再贵，我只要达到美国公司的 5% 就行。”
所以现在这个估值好像出现了多重标准：从某个角度看太贵，从另一个角度看又很便宜。作为一个业内人士，我们到底应该怎么看这个估值？
庄明浩
我去年年底写 PPT 的时候，写过一个规则，叫 1% 到 2%。你会发现，其实中美两国这一轮科技的 TMT 主趋势基本是一样的：大模型、商业航天、具身智能，大概四五个方向，包括 GPU，基本就是这些方向。
美国这个领域最头部的公司值多少钱，中国这个领域最头部的公司大概值它的 1% 到 2%。这个 1% 到 2% 不考虑任何业务状态，也不考虑收入多少、亏损多少，只做对标。
比如美国的英伟达现在大概是 4.5 万亿美元，1% 就是 450 亿美元，约合 3000 亿元人民币；2% 就是 6000 亿元人民币。国产 GPU 的几家公司，包括寒武纪，不也就在这个区间里吗？
大模型公司方面，美国现在最头部的大模型公司 OpenAI 的估值是 8400 亿美元，1% 就是 84 亿美元，大概 600 亿港币。这不就是 MiniMax 和智谱报招股书时的估值吗？2% 就是一千多亿港币。
1% 到 2% 是只考虑头部对标所产生的估值。回到刚才的问题，今天智谱和 MiniMax 其实已经到了 5% 到 6%，也就是 3000 亿到 4000 亿港币。那么多出来的部分是怎么来的？是情绪跟挤压。
因为纯模型公司的标的只有这两家。你说百度是不是？百度其实也是。你说快手是不是？商汤是不是？但为什么这些公司没有涨，甚至还在跌？因为大家会认为，新一代纯模型公司只有这两家。
以后对比就很简单了：中国最头部的互联网公司和美国最头部互联网公司之间的差距，远远没有到 100 倍，差不多是 10 倍。美国最头部的互联网公司是几万亿美元，中国最头部的互联网公司是几千亿人民币。从理性的角度讲，10% 可能是一个合理的对标方式。
所以从 1% 到 2% 涨到 10%，听起来都合理。10% 再往上，可能就要加情绪和其他因素了，但在 10% 以前，大家会觉得都合理。
这种特别粗暴的对比方法，完全不考虑收入、亏损、商业状态和收入获取方式，只是做对标。当然，大家会把这些因素叠加起来，再考虑什么时间点应该去看更合规、更古典意义上的财务指标。但至少截至今天，似乎都还不值得讨论那些问题。
再加上春节这一波 OpenClaw，也就是“龙虾”，对热门厂商最直接的影响就是收入暴涨。Kimi 和 MiniMax 有财报，可以查到数据，但它们上市是在年初，财报季公布的是 2025 年的收入数据。可是这一波爆发发生在 2026 年第 1 季度。
肉眼可见，从 2026 年第 1 季度到全年，这两家大模型公司的收入都会跳很多。它们去年收入大概都是几亿元人民币，今年可能不是几倍，甚至可能是两位数倍数的增长。庄老师，你在这种情绪渲染下，怎么可能指望它不涨？
很现实的是，这两家涨得越多，它们其实越难受。为什么？因为截至今天，它们还不能做增发，时间还没到，所以股价上涨对公司现金流没有影响，它们没有融到更多钱。
但对于还没上市的公司，比如 Kimi、阶跃，甚至更下一级的公司，它们的估值可以上涨。估值上涨，就可以融到更多钱。一个朋友说得很形象：那边享受的是虚假的股价上涨，这边是真金白银地融钱。
沈帅波
因为你原来对标 Kimi 很简单。Kimi 发布 2.5 之后，当天晚上各种榜单都排得很靠前。当晚 Kimi 正在融资，估值没记错的话是 60 亿美元，结果当天晚上直接跳到 100 亿美元。
它直接跟这一轮谈的投资人说，60 亿美元那一轮的额度砍一半，你留下的一半钱按 100 亿美元计。就这么一个晚上。
后来 Kimi 又发公关稿，说发布 2.5 之后，赶上 OpenClaw 这一波，前 20 天的收入超过了去年全年。也就是说，如果只按这 20 天的收入、且后面不再增长，它今年的收入预期就是去年的 18 倍。
但你知道，那 20 天只是刚刚开始，曲线还要继续往上。所以它今年的收入一定是去年的几十倍，甚至更高。MiniMax 跟 Kimi 也差不多，不会差太多。
在这种情绪渲染下，它的模型开源榜能排到第一，OpenClaw 又带来了收入增长，再加上 OpenAI 的主浪、标的数量少，这些情绪叠加在一起，就把股价推了上去。
庄明浩
但是听完这整套叙事，你自然而然会有一个更保守的声音出现：这套故事听起来非常危险。
因为它从 1% 到 2% 的根基开始，就没有考虑任何本来应该考虑的事情。又因为情绪渲染和正向的 Buff 不断往上叠加，比如今天 GLM-5.1 发布，智谱大涨 15%；智谱涨 15%，MiniMax 看起来就应该涨 8% 到 9%，好像没有理由不涨。
然后 MiniMax 再发布一个版本，它又帮智谱涨 15%；那边智谱应该也再涨 7% 到 8%。这就是“左脚踩右脚”往上走，而且似乎都有绝对充分的理由去证明上涨是合理的。
但股市不可能永远都是这个样子，总会有一些时间点和意外事件。我们可以从历史上找到一些苗头。比如这两家公司都是元旦左右上市的，也就是说，6 个月之后，它们第一批基石投资人到期解禁；12 个月之后，所有人解禁。
今年年中是一个时间点，年底或者明年年初是另一个时间点。历史上商汤当年上市时也是疯狂暴涨，解禁当天没记错的话跌了 50% 多。
当然，这两家公司会不会这样不好说。它们可能还处于主情绪的浪里，到时候又发布了新版本，或者又有新的 OpenClaw，带来新一轮收入暴涨，附加的 Buff 可能还顶得住，也可能顶不住。我们不知道，但这些时间点确实摆在那里，大家心里要有数。
沈帅波
4. 市场正在惩罚老巨头
我觉得一方面，大家现在对这几家公司好像非常宽容；另一方面，我觉得大家对阿里和腾讯又过于苛责了。
这几个月关于阿里和腾讯在 AI 上掉队的声音不绝于耳，但站在我个人角度，我觉得它们的产品做得还可以，没有那么糟。第一，它们毕竟有生态优势，可以无缝衔接进去。
对于绝大多数人来说，腾讯生态里的各种调用，尤其是中国的小公司，本来就都是长在腾讯上的。躺在阿里上的，跟微软做的这种协同也没有本质区别。所以微软这个季度也跌了 33%，当然，M365 也很惨。
现在是不是对于有 old money 的公司做 AI，市场特别严苛？
庄明浩
大家确实非常严格，因为今天这个时间点，AI 还是一个很难定义的东西。哪怕从收入角度来看，它仍然偏向一个故事。
对于腾讯、阿里这样的体量来说，今天 AI 带来的直接收入贡献，可能连 1% 都不到，甚至只是零头。所以你不可能把它们当成新时代的 AI 公司来定义。
反过来，最近第 1 季度讨论比较多的是软件和 SaaS 的爆点。大家谈这些软件和 SaaS 公司时，会说 AI 带来了收入提升。但这种提升其实是间接影响，需要证明 AI 能力对它有正向加成。
可是这种证明有点无力。当主要情绪是负向的时候，微观战术层面的改良不能扭转那个负 Buff，所以它就会持续往下走。
如果继续讨论，这可能还跟整个动荡的国际格局有关，因为这些公司太大了，已经大到影响整个市场的权重，所以当然会受到这些事情的影响。
各方面因素加到一起，本质上讲，今天这个时间点市场正在经历震荡。我昨天看到一个图表，特别有意思：它把标普 500 里所有信息科技相关公司的市盈率拉出来，又把非信息科技公司的市盈率拉出来。
前几年 AI 讨论最多的时候，信息科技公司的市盈率涨到了 40 倍，而标普 500 常规公司的市盈率大概是 20 倍，基本没怎么动。今天信息科技公司的 40 倍已经跌回了 20 倍，两条曲线重新在一起了。
也就是说，如果只从市盈率角度看，好像什么事情都没有发生过，还是原来的样子。但这三四年已经发生了多少翻天覆地的变化？接下来这个节点，会不会进一步下探？新科技会不会跌得更低？
你看，今天英伟达的市盈率只有 17 倍，沃尔玛是 40 倍，Costco 也是 40 倍，凭什么？微软的估值也不高。微软一个季度跌了三分之一，可能是它从 1990 年代以来表现最差的一个季度。
微软做错了什么？没做错什么。它可能确实没有把 AI 软件和 AI Copilot 做得特别好，但微软毕竟有那么大的生态，有云、有 Office，甚至还有游戏等各种业务。它没做错什么，但没办法，今天市场似乎就是这样。
各方力量都有充分理由证明自己是对的，所以才造成了现在的结果。
沈帅波
说到国内，现在大家对字节相当乐观，对吧？但对阿里总是纠结。不管阿里有什么正向因素，总是有足够多的负向因素来证明它不够好。
尤其是春节这一轮红包大战，大家又说，你看，老登还是只会用老登的玩法，腾讯和阿里还是补贴，好像没有带来什么。包括整个恒生科技现在也很绝望。
所以国内市场现在到底发生了什么？为什么大家一方面对那几家公司那么宽容？投资人不是同一波吗？现在到底是什么情况？
庄明浩
我觉得还是每家的状态不一样。
字节因为没有上市，享受到了没有上市的好处。它不需要担心每个季度披露财报，只要坚持做，就可以持续做。
但阿里、腾讯，包括再小一点的恒科几家重权重股，美团、快手、百度，甚至拼多多，本质上每家都有一本难念的经。
AI 这场仗，在美国已经确认要持续投入，至少要怼到 2030 年才可能看到阶段性结果。从家底角度讲，阿里的家底并没有想象中那么厚，因为它的电商业务和外卖业务还在打仗、还在烧钱。
所以很多人会讨论，去年这一波外卖大战烧的钱到底值不值得，美团、京东和阿里烧这些钱是否值得。
腾讯的问题倒不是腾讯本身的问题。OpenClaw 这一波，相当于又给了腾讯一个类似去年 DeepSeek 带来的机会。腾讯可以发挥自己在产品端、体验端和生态端的优势，把开源模型用得更顺、更贴近自己想做的事情。
大家总会开玩笑说，每当腾讯出现一些不太好的状态，就会有一个意外因素帮助它。去年就是 DeepSeek。当时混元也不行，DeepSeek 出现之后，整个业务状态、管理层的表态、每个季度财报的表达方式，以及对 AI 的理解，都借着 DeepSeek 站住了。
腾讯会觉得，在那个阶段没有必要一定自己做。但今年讨论越来越多之后，尤其大家开始担心混元模型的能力，再加上去年它对组织架构的调整，以及招来姚舜禹做的这些事情，腾讯还是需要时间。
它不可能招来一个人，几个月之后就做出一个新的模型，不可能。它需要时间，需要组织内部的调整，需要把这些事情做起来。
就在双方力量博弈的过程中，出现了 Moltbot，腾讯超强的产品能力瞬间就跟上了。腾讯内部最擅长的赛马机制又来了。那一波新闻里出现了个人虾、企业虾、云端虾，所有事业部里有相关能力的团队，包括云、CSIG、PCG，都一起上，呼呼地全来了。
这一波相当于又让腾讯暂时站住了一点，但大家对它的主要担心并没有改善。这仍然只是战术层面的问题，所以腾讯股价经历了一些波动。前段时间最低跌到了 500 港币以下，最近又调回来一些。
腾讯未来 10 年的诗和远方，肯定是 AI 以及这些乱七八糟的事情。但眼前的苟且，其实去年我就讲过：腾讯跟苹果是一样的，家底太厚，没有必要在这件事情上表现得特别激进，或者摆出一个特别重大的姿态。
腾讯的家底厚到可以比较任性地看、任性地等。但今天的市场情绪希望你们更激进，而腾讯管理层从历史上看又不是那么激进的状态，所以到底谁对谁错，也说不清楚。
美国那边也一样。去年微软涨得还可以，虽然没有前两家那么好；涨得最不好的可能是亚马逊和苹果。今天反过来，跌得最少的也是苹果。它们是相辅相成的，一体两面。
沈帅波
而且苹果的财报还创了新高。
庄明浩
对。这个时期苹果是在疯狂被吐槽的过程中，创下了各项销售记录。大家各种吐槽它的产品，但卖得很好。
尤其现在在中国市场，苹果的销售额，好像是后面第 2 到第 10 位品牌的总和。
这一波之前也讲过，存储成本上升让主流手机厂商今年的压力非常大。结论就是大家都要提价。去年很多人就说，今年一定会更贵。
但苹果因为供应链相对稳定，而且很多事情具有持续性，导致今天这个时间点，苹果硬件产品的性价比反而被提升了。其他品牌涨价，它没怎么涨，甚至有些品类还在降价。一降一涨之间，它的性价比就被拉起来了，大家就会发现，买苹果可能更合适。
沈帅波
5. Harness 成为下一条主线
接下来我们不说太远。第 2 季度走完，你觉得有什么趋势现在还没有热起来，但到第 2 季度结束时可能会出现？
庄明浩
很难，因为主浪已经非常清楚了，还是从发动机到车。
当然，发动机本身还在变强，而且可能强到超过了某些界限。你看美国现在两家最头部模型公司的最新版本都还没有发布，它们做好了却不敢发，因为存在安全问题，会担心模型太强大，以至于人类没有办法控制。
这里面当然有一定营销成分，但至少它确实可能在某些类别上跨过了一些线，那事情就会变得很复杂。
因为它这么强大，反过来就更需要外面的车架子稳定、安全、架构可控，模型才能被放出来。这就要求外面的东西变得更复杂。
所以肉眼可见，第 2 季度大家可能还会继续讨论 harness，也就是车架子应该怎么做。而且这件事情不仅是外部公司的事情，模型厂商自己也要做。
它本身既能帮助引擎未来能力的提升，这些能力又会反过来影响下一代模型的训练，而不只是拿来给大家使用。所以这是一个循环过程，不是模型厂商只负责做引擎，外面的人负责做车架子，而是两边一起做。
这件事情首先没有标准答案。今天没有人能说，大家都应该统一这么做。所有人都在试方向。目标差不多：让它自主循环、可以纠偏、建立复杂生态，把现在的东西连接起来，或者建立新的东西。
目标是给定的，但怎么走到合适的目标，每一步走到什么阶段，怎么验收，优先级是什么，没有人有标准答案。
所以第 2 季度，头部厂商一定还会继续做这些事情。中国的厂商会跟着美国的头部厂商往前走。它们做的事情类似，只不过美国厂商可能做一个更大的圈，中国厂商做一个稍微小一点的圈，但圈的形状是一样的，要做的事情还是那些。
有些厂商的优先级可能不一样。比如 Kimi 和智谱可能还在抠 Agent、抠推理；MiniMax 可能更强调多模态生态的融合；阶跃星辰一直在做跟硬件厂商的合作，无论是具身智能、手机还是汽车，都在往物理世界走。这个事情没准跟世界模型也有关系。
每家公司在某个方向上都有自己的突出点，但那个圈正在慢慢扩大。所以纯从模型这一层来看，第 2 季度应该还是这条主线。
只不过时间会疯狂加速。春节前那一波，从 1 月底到 2 月中旬，春节是 2 月 16 日；现在是 4 月中旬，新的一波已经全来了。MiniMax 已经发布，智谱已经发布，Kimi 很快，阶跃也很快。
原来可能是半年一个周期，现在可能 3 个月就是一波，再往下可能 2 个月、1 个月一波。它不会停下来，所以纯模型的竞争会卷到一个无以复加的状态。
沈帅波
6. Anthropic 正在反攻
我们来聊聊 OpenAI 和 Anthropic。这两家公司其实不是相爱，只有相杀。现在大家都说 Anthropic 已经严重影响了 OpenAI 的预估股价。Anthropic 为什么能这么快获得这么多订单？它从 OpenAI 出来的时候，是带出了什么理念和秘籍吗？
沈帅波
我今年春节前更新过一个超长版本，春节后又更新了一个版本，标题叫《挡不住了》。
我们只看微观层面，Anthropic 过去几个月的变化，确实让人明显感觉到这家公司挡不住了。挡不住的原因在于，它的模型能力到了一个基线之后，跨过那条线，就会出现很多新的东西。好听一点叫涌现，说难听一点，就是各种各样的能力突然爆出来。
过去三个月左右，Anthropic 的 Claude 模型相关产品功能可能上了 70 多个。这不是传统的组织形式、组织结构和产品迭代方式能够承受的发布节奏。它相当于每天都有新东西，而且新东西覆盖各个方向：To B 场景、Office、编程，以及各种其他事情。
这些产品功能的爆发，又没有影响模型本身的进展，所以整个状态看起来百花齐放。
它的核心战略，原来我去年写的时候叫“编程加一切”：用编程的方式解决所有问题。今天这个时间点，在线世界里的很多事情看起来确实可以用 coding 解决。
还有一个现实问题：截至今天，我们可以下一个结论，AI coding 这个战场比之前想象的要大得多。
比如我不会写代码，一行代码都不会写，可能大学时学过 C 语言，仅此而已。可是今天我使用一个软件时，会发现原来给程序员使用的 coding agent，比如 Claude Code、OpenAI 的 Codex，或者字节的 Trae，跟我们平时使用的通用 Agent 之间，界限基本没有了。
你同样是跟它说一句话，让它实施一件事情，交代一个任务，给出一个结果。你不关心它是怎么实现的，也不需要读懂它底层的代码怎么写，你只要结果。
所以 coding 看起来真的可以解决一切。“编程加一切”这件事情，在底层模型能力达到一定水平之后，被证明是可行的，于是它就扩展开了。
人类面对新事物时，第一反应往往是傲慢、鄙视和看不起，然后开始怀疑；从怀疑又会迅速进入争抢。它要跨越那个鸿沟，但这个跨越不是从怀疑到接受再到慢慢使用，而是从怀疑直接进入争抢。
某种程度上，在 coding 相关的战场里，它已经跨过了那个阶段，所以大家开始抢。又因为算力不够，它为什么卖得最贵，却依然有那么多人抢？因为跨过那个阶段之后，大家发现别人可以用它做很多事情。
它可以做 IT、财务、法务、HR、市场营销，以及各种各样的工作。非常现实地讲，因为 Anthropic 主要做 To B，这些场景原来的收入，是被所谓的软件公司、SaaS 公司通过订阅制、企业信用卡和 CIO 采购预算拿走的。
但今天这些 CIO 突然意识到，我似乎可以砍掉很多原来的预算，通过自己的方式来做。这个预算可能不是从 100% 降到 80% 或 90%，而是从 100% 瞬间砍到 40%，最后再砍到 0%。
所以这一波软件股暴跌、Anthropic 收入暴涨，基本都是这个逻辑。Anthropic 过去几个月基本上每个月的 IR 报出来的数字就是翻番在涨。今天吃掉一个 Palantir，明天吃掉一个 ServiceNow，后天吃掉一个网络安全公司，都是同一个主趋势。
而且看起来这个趋势没有停。这太可怕了。它甚至发布一个功能，就直接影响一个小的 ETF。
前两天它说这一波模型太强，直接拿网络安全举例。它发现了很多运行几十年、以安全著称的软件里，几十年都没有人找到的漏洞。新闻一出来，当天晚上网络安全 ETF 就跌了 7%。
大家已经不在乎你的公司具体做安全的哪个环节，也不在乎你做什么业务，不在乎你是 To B、To 小 B，还是其他类型，直接整个 ETF 跌 7%。
当然，这里面肯定有过量的悲观情绪，但它就是这样一刀一刀砍下去。
反过来讲，这对 OpenAI 的影响是什么？OpenAI 原来押注的其实是我们更熟悉的 To C 逻辑：用户、留存、时长和转化，然后通过记忆和贴近用户性格来获取收入。
但这种收入获取方式受限于个人用户的付费转化率，一定存在天花板。它的付费能力一定比 To B 战场差。所以当两边的收入曲线出现反转时，OpenAI 当然需要调整自己的战略。
我们讲的这些都只是马后炮，是根据看到的现象做出的解释。但在这个过程中，两家厂商之间的竞争，确实是我们很久没有见过的：在一个竞争如此充分、如此激烈的领域里，两家最头部的厂商疯狂厮杀，像拼刺刀一样。
沈帅波
7. 中国模型还在追赶
现在我们的优势就是性价比。我们的成本可能只有它的七分之一不到，基本就是汇率差：人家是美元，我们是人民币。所有事情都能做到七分之一，再上规模之后，可能做到十分之一。
你觉得这件事情会不会像很多领域一样：第一阶段，美国技术领先、理念领先、概念领先，中国基本被吊打；学着学着，突然就涌现了，入门了。
中国用成本的方式给你一个 80 分的东西，但只需要七分之一的成本。大家会觉得，我也可以多等两分钟，不用那么快，稍微等一等，毕竟便宜。然后慢慢地，有一天质量和价格都超过了。
这种事情在整个 AI 领域会不会出现？
庄明浩
至少大家愿意相信，我们正在这个过程中。
你看，肉眼可见，还是那个 1% 的原则。我们看智谱和 MiniMax 的招股书，它们做到那个程度，所花的钱差不多也是美国最头部模型公司花费的 1%。除了估值是 1%，它们消耗的成本也大概是 1% 这个数量级。
美国厂商可能会想，我只需要 1% 的成本，就可以做到 80 分到 85 分。为什么会出现这种情况？当然有中美人才成本结构、算力以及其他各种原因，但至少我们愿意相信，历史上已经证明过很多次你刚才讲的故事。
但现在有个问题，模型竞争已经演化到这么卷的情况下，模型能力的提升依然没有放慢。它还在往上拉，而且这个拉升的程度还在加剧。
所以至少在这个阶段，我们还很难指望它停下来，进入比较稳定的状态，然后让我们追上去慢慢打磨。它还没有到那个阶段。肉眼可见，这几年可能还在追赶过程中。
只不过在追赶过程中，我们也有自己的优势，成本肯定是最直接的优势。
这波 OpenClaw 出来之前，大部分行业分析师和二级市场投资者都不太相信中国用户直接付费这件事。大家对中国市场的直接付费基本是零分，甚至是负分。
但现在大家发现，这件事虽然没有办法跟美国比，却也没有差到零分或者负分。它在往上走，慢慢变好。越来越多人开始接受为算力付费，购买 coding plan 和 token。哪怕是国家付钱给你、给你补贴，那也是真有人花了这个钱。
这个需求的扭转，正在从原来的完全负向变得一点点正向，甚至已经超过了零分的坎儿。我觉得这是好事，它让这个事情也往正的方向走。
所以从这个角度来说，我们当然期待它最终变成历史上已经证明过的那种状态。但截至今天，还没有到那个阶段，还在追，还在疯狂追。
反过来讲，视频板块可能会更早出现这种情况。过去一个多月，从春节前发布 Seedance 2.0 测试版，到正式上线，再到今天不过一两个月，Seedance 2.0 的价格已经提了 3 次，最近还上了热搜。
沈帅波
对，还在提。你想想，我们研究消费品，经历过这么多年、这么多各种各样的商品，哪种商品能在很短的时间内连续提 3 次价，还供不应求？Seedance 2.0 告诉你，它可以。
当然，它可能有算力不够等各种原因，但这个趋势看起来就是在扭转我们原来那个负 Buff。
8. 生态决定最终付费
单从消费体感来说，以前我特别鄙视 WPS。毕竟我是 Office 专家，WPS 基本上被 Office 吊打。慢慢地你会发现，它的界面优化了，功能也还可以，基本能满足需求，但你绝对不会付钱。
突然从去年开始，它加入了 AI。你付一百多块钱，就能获得一些 AI 功能，感觉也还不错，于是你就付了。
以前我是有道云笔记的用户，一年可能付一两百块钱。但这两天我买了腾讯文档，因为它可以接入腾讯生态。你会发现，有道云属于网易系，应用没有那么多；以前付的一百多，只是为云存储付钱，现在这一百多既包含云存储，又包含 AI 和各种串联能力。
最近各大厂商还都推出了提示词，让你一键搬家。你把东西都搬到一起，慢慢就汇拢到一个生态里去了。
所以我觉得，AI 会在生态上给大家带来一个付费的理由，以及很强的付费意愿。
腾讯其实就在赌这件事情，Google 也在赌。Google 在美国的生态里有 Gmail、Google Drive、Google Docs，甚至还有很多 To B 的产品。本质上，Google 的生态很丰满，跟中国的腾讯一样，所以 Google 也在尝试这个故事。
今天你会发现，所谓的入口，虽然这个关键词已经被无数人说烂了，但入口和生态的对接、结合，确实在这一波 AI 里显现出来了。
一个很现实的问题是，一个人能用的软件和工具总是有限的。他在尝鲜阶段可能会用很多产品做对比，但到了一定阶段，大家就会慢慢收敛。某个事情上可能一两个工具就够了，不会再为了尝鲜而接受新的产品，最后就会进入稳定状态。
这个稳定状态是通过什么方式形成的？比如企业要求，企业统一使用飞书或者钉钉；比如个人习惯，无论是操作习惯、记忆习惯还是分享习惯；再加上公司的整体生态，都会影响最终的收敛过程。
所以最终的消费决策，不单纯是技术能力这个单点决定的，它变得复杂了。大家为什么要生态、要复杂化、要各种联动？因为从 To B 到 To C，从云到 token、算力，再到应用层，应用层又分工具应用、社交应用、办公应用，这些东西都要加在一起。
这相当于在绑定用户。AI 能力在这个过程中不单纯是一个点，它可能贯穿底下所有事情。
从这个角度来说，你不能只看某个 AI 应用带来的收入和用户，而要看它对整体生态的加成和影响。
庄明浩
我个人也觉得生态很重要。以后可能会慢慢变成 all in one 的账户。
所以你看，反过来讲，ChatGPT 现在就在做战略调整。它原来要做 ChatGPT、Codex、浏览器以及各种软件，现在想把它们放到一起，就像你说的 all in one，做成一个东西，把所有东西都包在里面。
这就是它理解的 all in one。
那 Anthropic 那边的 all in one 是什么？它原来做模型，现在不是车更重要了吗？那我也做一台车。它最近刚放了一个叫 Manus 的 Agent，你可以把它理解成它的车。
这台车是要收费的，按时间收费。除了模型收你的 token 和 API 的钱之外，它做的那台车也要收费。这也是 all in one。
沈帅波
好，我们聊完软的，来聊聊硬的。
我现在的感觉是，硬件的故事吹得很好，最后体验总体比较拉。我最近准备写一个题目，叫《那些年头很火的 AI 产品，已经都挂上闲鱼了》，挂上闲鱼还卖不掉。
尤其是 AI 玩具，刚买来的时候你会觉得，太先进了。但两天之后你会发现，它其实跟预置程序相比，只是先进了一点点，总体还是比较呆。它对物理世界的理解和记忆能力都一般，最后好像还是哪些动作能触发哪些预置反应，没有特别多的智能化。
再比如眼镜，每一年都说是下一个入口元年。但我觉得，眼镜在中国作为近视眼镜，第一性肯定还是看得清楚、戴得舒适，这才是最重要的，其次的很多东西都是假的。
我去跟 XREAL 聊，也是这个逻辑。还是那个特别简单的观点：我们春节前见了一次面，过完春节回来，不过两三个月时间，你感觉像已经发生了无数事情，像翻了一篇。但问题在于，硬件的周期不是按月算的。
做一个东西，从设计、开模、小批量生产、大批量生产，到上渠道开始卖，这个周期哪怕是一个看起来很简单的玩具，也可能要按年来计算。
你今天拿到手里的产品，大概率是 2025 年下半年做完的；2025 年下半年做完，大概率是 2024 年立的项。而立项的当下，就决定了它的智能水平。
哪怕它有 OTA 和各种更新，基础也摆在那里。今天我们讨论 OpenClaw、Agent，讨论模型被蒸馏了，但你拿到手里的那个硬件，底层软件可能还是 2025 年的状态。
你要知道，DeepSeek-R1 是 2025 年 1 月底才发布的。也就是说，它立项的时候，DeepSeek-R1 还没有出现。那你想，它怎么可能像我们预期的那么好？不可能。
现实物理世界的周期决定了这一点。就像写书一样，等你写完的时候，可能已经过时了。今天有个中信的朋友在书店拍了一排热门书，里面有 OpenClaw、龙虾，还有一排豆包使用手册。
我说，下面那排应该已经不用摆了，已经过时了。模型看起来迭代很快，写书也已经很快了，但书刚卖出去，马上可能就翻篇了。
硬件的问题在于，它的周期就是没办法改变。而且更现实的是，硬件本身还有更新周期。你完成制作、销售和铺货之后，可能马上就要想下一代产品，甚至要提前去想。它很快就会被更新迭代掉。
无数次这样的叠加，就造成了今天肉眼可见的结果。玩具可能是最大的品类，又可以分为带不带摄像头、毛绒还是硬质、是否连接其他设备、能不能动，以及偏陪伴还是偏学习。
每一个场景，本质上都是已经被圈定的、可以实施的、大家比较稳妥接受的东西。做出来之后拿去卖，可能只在某些事情上有一点点创新。
还有很多品类研发周期更长。我们现在用的很多所谓智能设备，其实没有那么智能，因为研发周期如果拉到一年半以上，它就已经落后一个时代了。
今天大家每天看到的新闻已经是钢铁侠，但我们手里用的东西还是一两年前的产品，所以它没有办法。
这就造成一个很简单的结果：退货率奇高。刚才说的这几个品类，退货率可能跟女装差不多，可能超过 50%。那你怎么卖？你还要上直播间，还要承担渠道费用，直播间的渠道费用又很高。
同时，今天硬件又天然受到全球供应链的影响，所有成本都在上涨。所有东西都需要存储，再小的东西也要内存、硬盘，也有计算芯片，这些都在降价。下一代还要不要做？还要不要做这个形态？这些问题都让硬件本身的门槛变得更高。
更现实的是眼镜。有一家眼镜厂商不是报了招股书吗？XREAL 还是哪家，反正不是 Rokid，是另外一家。Rokid 是原来阿里出来做的另外一家。
肉眼可见，这家公司历史上加在一起的销售量可能也就是几十万的量级。它已经做了 9 年还是 10 年。你要知道，在各种评测、各种排名里面，它已经是前一两位的厂商了，但出货量也不过是这个量级。
这个量级很难说它已经进入早期大众，甚至还没有跨越鸿沟。即便如此，因为竞争等各种原因，这家公司从成立第一天到报招股书，现金流就没有好过。
更现实的问题是，如果它不上市募资，现金流可能就断了。你一方面看到它在欧洲、美国、各种展会、运营商、机场和行业报告里，都是前一前二的厂商；另一方面一看数字，可能少两个零。
公司历史以来一直有巨大的现金流压力。但它也撑到了第 9 年，那就只能继续撑着。历史投资人已经有很多，不可能让这件事情在这个时间点出问题，所以它一定要咬牙往前走。
一方面你会觉得不太对，另一方面你又会觉得这个创始人真的很不容易。尤其是做硬件的创始人，考虑的不单纯是自己的事情，还有供应链、员工以及各种各样的问题。
所以硬件真的挺难，真的挺难。
沈帅波
我还有一个疑问：每一个硬件都说是要替代手机，但你会发现，哪怕这个硬件对一部分人有用，它还是在增强手机。手机现在更像一个更强的路由器、更强的 Hub。
我个人觉得录音卡是个不错的东西，尤其对我们这类人来说是刚需。它比单纯用手机录音提升了一些效率和体验，也没那么贵。
但你买来以后，第一时间还是要把它导到手机上，在手机上查看。它的出现是增强手机，而不是替代手机。
眼镜也是一样，哪怕优化到一定程度，最后还是要连到手机上。现在可能没有下一个茅台了，茅台就是茅台。手机是最强的入口，短期内看不到它被替代的可能性。
前两天有个朋友送我一副眼镜，是某家车企做的，卖得其实挺好，至少从这家车企的角度看，一直处于售罄状态。
但这副眼镜没有错。它的重量、佩戴效果，包括摄像头、语音、跟它对话，以及连接手机上的大模型，这些功能都没有错。它还考虑到了供应链能力，做出来也可以。
但所有这些所谓的“可以”，放在一起之后，跳出这家车企的身份来看，用户还是会有很多问号。这些问号不是因为你是这家车企就能解决的。
对于这家车企的车主来说，它可能有一些连接，比如可以用眼镜控制汽车。这些功能点可能会打动车主，但对于普通用户来说，购买的理由并不充分。
而且不是它一家不充分，是所有人都不充分。所以大家最后的做法，就是在一小撮特殊人群中找一些突出性，满足这部分人群。
因为大家的量都不大。市场第一、第二名加在一起，也不过就是那么一点量。但这个故事我一直是这么看的：眼镜这个品类，当年暴风做眼镜已经是 10 年前的事情了，那一波 VR 也是这样。
每年总会有一些所谓的故事，让这个事情继续喘下去。苹果也做，大家只要坚持着就还能做。但它可能真的还没有到早期大众。
大家原来会认为它已经到了早期大众，但现在看起来可能只有 Meta 到了，其他厂商都没有。因为其他厂商的量级跟 Meta 可能差了两个零，Meta 是百万级，中国厂商可能还是万级。
万级这个体量，很难做出很多判断。可能它只满足一个用户的需求就够了。比如理想车主的转化率可能就够它成为市场上比较领先的厂商。
但中国大量用户期待的、当年 Google Glass 讲的那个故事，似乎还很远。最近也有新闻说苹果要出下一代眼镜，可能会采用更轻的形态。那我们也可以再期待一次，谁知道呢？
沈帅波
9. 旧业务仍然更强
最近还有一件比较神奇的事情：联想的收入和业绩创了历史新高。
我现在发现，很多时候大众的看法并不代表现实。大家一直觉得联想没有什么特别的，但它就是把刚需里的刚需模块、更新换代的需求，以及新技术对它的帮助叠加起来，创了历史新高。
你一看那个业绩的零头都比很多厂商都要大，就会觉得，我们是不是总觉得老的东西不好，但其实它真的特别强？
AI 对很多原有业务的增强，已经在很多领域显现得非常强烈了。
只不过市场，尤其是股票市场，总喜欢新的故事。大家会觉得新故事更性感，更有想象空间，可以画饼，可以讲故事。所以无论是关注、炒作，还是对未来的期待，市场总会偏向新的东西。
就像所有人都会讨论年轻人用什么一样，市场天然有这样的偏好。但现实就是这样。
沈帅波
你现在主要关注哪些事情？
我最近准备做一个新的版本。春节前做了一版，春节回来做了一版，4 月底还要再做一版。
我回头看了一下去年，去年基本上讲了四五期，每个季度差不多一次。现在基本上每一个半月就要做一次。
其实逻辑框架是一样的，跟杰哥聊的时候也是这样：先讲技术，再讲产品和产业，最后讲资本，包括二级市场和一级市场的变化。
我觉得故事和脉络都很清楚，都是原来讲过的事情的延续，只不过今天出现了一些新的意外。
比如今天聊到的 Agent 实现、Claude、标普 500 所有公司的市盈率回到了一样，好像过去三年多什么都没有发生。但过去三年多，明明发生了很多事情。
春节那一期我讲过，英伟达的股价横在 170 到 190 美元之间，已经 8、9 个月了。它已经发布了两季财报，财报都非常好，但股价没变。
你期待的结果其实很简单：要么它再憋一个大的，要么就往下，没有别的结果。它不可能一直横着，它能横一年吗？我觉得不太现实。
到底是憋一个大的，还是往下走，我就不好说了。
沈帅波
我觉得现在是新旧交替。有一段时间你相信新逻辑，有一段时间你又试图把它套回老逻辑。
我们其实是最恶劣的这波人，每天在宣扬这些东西，每天讲各种各样的事情，是最恶劣的代言人。但你总讲这些东西的时候，也会时不时回头看。
你今天回头去看还在 Web3 里的兄弟们，就会有特别强烈的感觉：你总会担心，我们是不是也陷入了类似的困境。你讲得天花乱坠，感觉全人类都压在这件事情上，但似乎也会担心，最后它可能只被证明是一个小东西。
它有价值，它存在，但它似乎担不起这么大的责任，或者担不起这样的标题。当然，我们内心还是认为它肯定比 Web3 大得多、坚实得多，但你也会担心，它会不会在某个节点，因为某种原因，回归到另一种状态。
今天你可以觉得，世界上除了 AI 没有别的事情了，至少科技领域里就是 AI 和其他。但 AI 已经把这件事情策马狂奔到了很多人类的极限。
去年我们还在聊存储，这个季度开始聊光。聊光就意味着很多东西连在了一起：用铜线已经传不动了，传输率不够，要用光纤、光通信。
这一波我们真的在触碰很多人类的极限。台积电的先进制程已经到 2 纳米了，再小还能怎么小？存储已经讨论两个季度了，内存和硬盘据说 2027 年、2028 年的产能都已经卖完了。
数据中心方面，2026 年美国超过一半的数据中心项目延期，因为土地审批下不来。这些都是硬限制。光通信的传输速度也不够了。它们全都是短期内看不到突破可能的硬线，极限肉眼可见。
可是另一边又告诉你，这一切才刚开始。中国现在有多少人用过 OpenClaw？有统计说，全世界 80% 多的人还没有跟 AI 说过任何一句话。那我们离真正普及还有多远？至少还有 10 倍、100 倍的空间。
但问题在于，今天我们已经碰到了很多物理极限，不可能再往上扩一个数量级。另一边又告诉你，远远还没有到头。这个 Gap 到底怎么算？你到底相信哪一边？
你总会回头看 Web3。现在还在 Web3 里的那帮人很痛苦。他们可能也有钱，但很痛苦，很想蹭上这一波热度，又不想放弃原来的叙事。
那些叙事可能正在慢慢变得正常，原来讲的很多故事也慢慢成为现实，但人类已经不期待他们做什么了。
你内心当然会觉得，AI 绝对不会变成那个样子。但你是不是也应该不要那么激进，不要每天这么恶劣地去渲染这些东西？
对。你这个问题让我每次在欧洲的时候，感受都特别强烈。
你说我们天天移动支付、这个那个的，人家会问：信用卡到底方不方便？你就说，碰一下就能付费，方不方便？管你几个点的费率，对吧？这就是很方便。
而且人家的信用卡已经普及到一个小镇上的小店，那个语境里所有人都有一张信用卡，这是他们的基础设施。我们是因为没有信用卡，所以才要绕开这件事情。
当所有人都有信用卡时，那条路反而更方便。甚至我在欧洲会感觉，中国人特别愿意接受新事物，但欧洲人没有那么愿意接受。
美国人说，我要改变世界；中国人说，看，美国要改变世界了，我们要跟上；欧洲人说，你改变世界的方式不环保，要先把规则、法规和法律弄好。
所以这个世界还是很参差，非常不一样。
庄明浩
我发现，对于绝大多数中国人来说，AI 到底是什么？其实 AI 就约等于豆包。
这次我在欧洲，发现豆包就是你的好朋友。以前我喜欢看博物馆，到了博物馆一定会买语音导览。现在我甚至怀疑，豆包一定针对博物馆和景点场景做了优化。
你把它对准某个东西，它就能告诉你这是什么。结合 LBS，它会告诉你这里是哪里、这座建筑是什么、这幅画是什么。我觉得它肯定做了专门优化。
前两天上海不是有个展览跟它合作吗？直接就是豆包展馆。我觉得它基本上已经把导览器这个业务给干掉了。
所以中美还是会在很多事情上走出不同的路径。
中国这边更强调 To C，尤其是对普通大众的用户体验端的理解，这件事情我们确实很强。AI 能力来了之后，很多原来做不太好的事情，现在可以做得更深入、更好，所以这些厂商肯定会不遗余力地做这类事情。
一边是 To B 的生产力和白领工作替代，这是当前的一条趋势；另一边可能是更中国的趋势，也就是老百姓日常的娱乐。比如我们的父辈、母辈，现在很多人都在用抖音里的 AI 生成功能做小视频，每天发得更开心。
这可能是更适合中国用户，尤其是非科技和非相关工作用户的一种普适方式，就像点奶茶一样。
庄明浩
我最近发现，AI 其实还没有那么普及。
有一天我去了一个全球 500 强、排名大概前 100 的公司，见到他们过去某个事业群的总裁。他问我平时用哪些 AI，我说 Anthropic、Claude、Gemini、阶跃，他说：这三个是什么？
你原来会认为，他应该属于我们说的精英层里的 Top 人群，但其实他并不了解这些。
有可能是因为他有好几个助理，本身这些助理就是他的 Agent。他其实早就实现了：我需要看什么，你给我准备好、打印出来。
他每天让所有人来跟他汇报，这本来就是他的工作。他甚至不需要告诉千问帮他点一杯奶茶，只要给大家一个眼神，大家就知道他要什么。
所以这一撮控制了大量资源和决策的人，可能离 AI 世界其实很远，到现在也没有搞明白为什么需要这个东西。
庄明浩
有可能是原来的流程和体系已经把他填满了。他没有空间，也没有动力再去提效。
昨天晚上听播客时也讲到一个海啸的比喻：海啸来的时候，你在沙滩上，当然会感觉非常明显，一个巨大的浪已经把你拍在那里了。
但离他 100 米的人，或者离他 1 公里的人，可能会觉得，应该不会打到这里。他先拿出手机拍个照：你们干嘛？他甚至可能觉得，那个浪还不够大，不值得拍。
这就是现在的行情。
你下周要去美国，所以节目发布的时候，你可能已经在美国，在加州、硅谷，去见见世面。这次去，你有什么目标？不是公务上的目标，而是你自己想探索哪些事情？
沈帅波
不知道。去是因为受一家公司大会的邀请，所以肯定大部分时间都会在会上。
我想去亲身感受一下。你每天都在看新闻、看报道，跟这个世界的连接和联动已经非常实时。比如昨晚发生什么事，最晚第二天你肯定就知道了。
所以从信息角度讲，其实没有太多期待，不会真的想去见世面。更多是肉身的体感：看看真正做相关业务、在第一线打仗的人在聊什么、说什么、感受什么、关注什么。
你很难期待它真的给你带来什么世面，因为现在世界是平的，信息传递速度太快了。或者说，信息只在关注它的人面前是平的；不关注的人，好像根本没有发生过，像处在另一个世界。
沈帅波
Hassabis 是谁？不知道，一款巧克力吗？
说到 Hassabis，最近正好是 AlphaGo 十周年。这个故事我也讲过很多次，我觉得它非常值得今天回头来看。
我们最近几个月整个行业的焦虑感特别强。前两天我看你转的朋友圈，Sam Altman 的家已经第二次被袭击了，美国各地也有很多反 AI 的游行，失业率一直在提升。
很多白领今天肉身上也能感受到焦虑。所谓蒸馏，就代表你没有意义了，不需要你了。如果你被蒸馏，就说明不需要你，AI 可以直接解决这件事。
这种焦虑正在全球蔓延。到底应该如何与之相处？当然有很多经济学家、教育学家以及其他领域的专家在讲各种故事，但听完之后，你会觉得也没有真正解决什么问题。
人总需要寻找一些慰藉，或者让心灵得到改善。AlphaGo 当年就是这样的。我们当年看 AlphaGo 战胜李世石，是在看热闹，不知道当时到底发生了什么。
但今天再回头看，就像那句话说的：“初时不知曲中意，再听已是曲中人。”今天我们经历的事情，跟当年其实是一模一样的。
很有意思的是，我觉得韩国人特别会做事情。马斯克不是有一个这个公司叫 Grok 嘛，就是也做 AI 的嘛，然后他们其实在训，在那个游戏里在训。
当年 AlphaGo 找的是李世石，世界上最好的 AI 模型，对战当年世界上最好的围棋选手。今天 Grok 找的是 T1 的 Faker，英雄联盟里的世界冠军、六冠王，英雄联盟里的乔丹，以及他的 T1 队伍。
他们应该很快就要打英雄联盟比赛了。前两天韩国还做了一档节目，让 Faker 和李世石对话，正好十年之后再回头看一次。
这一次的设想是，让 AI 像人类一样玩游戏，不是在后台通过接口对接，也不是用命令行指定，而是像人类一样看屏幕、操控鼠标和键盘来跟人类比赛。
如果只是通过后台接口，谁能比得过 AI？但今天是让它用人的方式，跟人类历史上最好的选手和他的团队，玩人类的游戏。
这就像当年 AlphaGo 之前，大家不相信机器可以在围棋领域击败人类。围棋的可能性空间大到无法穷举，当年大家就是这样认为的。
今天相当于又来一次。大家会认为，游戏本身已经足够复杂，有太多决策、太多不可控性、太多瞬时反应和人类经验。它不单纯是算力问题，而是一个包含太多复杂系统的问题。
人类会默认它比较难。那它能不能再来一次？正好十年。
庄明浩
其实我觉得，这十年发生了很多事情。
沈帅波
上次我跟 Iris 录节目时就说，如果这十年过去了，你的反思应该是：那一年为什么没买房？
如果那时候你买了英伟达——当时它还被定义成一个卖电脑配件的公司，给游戏玩家卖显卡——你现在赚了多少倍？
后来我仔细想，黄仁勋其实没有骗你。他自始至终都在告诉你，我不是卖显卡的，我这个东西的应用非常广阔。
但在很多年里，在它真正出现拐点之前，你根本不听。财报会上他说什么，你都觉得他是在放屁：你就是卖显卡的。
人其实只能相信自己看得到的世界。超越这个世界的东西，很多时候都会被叫作智商税。
那么我们今天啊聊了很多，录AI节目呢最难的事情是什么呢？就是说一个时效性，就是录有的节目其实你说慢慢剪啊，我们都是下个月再剪，还是那些事。但是AI节目我们一般都要求要立刻马上剪出来，因为如果今天剪不出来，后天可能就不用再发了，就是这个事情就要重录了啊。那么我们希望在庄老师去美国前我们先发掉，等他美国回来不知道有没有一些颠覆性的事情我们再来看这个事情怎么继续下去。那我们这一期节目就到这里结束了，谢谢大家，感谢感谢。