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张小珺Jùn|商业访谈录 · · 63 min

90. 朱啸虎又来了:中国现实主义AIGC故事的1周年连载

张小珺朱啸虎

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TL;DR
  • DeepSeek让朱啸虎从“不相信这一波架构能实现AGI”转到“看到了AGI实现的路径”,并愿意参与投资。 触发转向的不是单项榜单,而是文字的深度、温度与展示出的思考过程,让他觉得单纯的概率抽取已不足以解释;他甚至接受“意识是连续光谱”、R1可能出现低阶意识的判断。但他仍保留关键条件:规则不清晰的领域需要专家级高质量数据引导强化学习,AGI只是“至少可能”,并非已经实现。价格太高时,他会少投一些,但无论多少钱都愿意参与。

  • 闭源模型唯一的一线机会,是十万卡、GPT-5级别系统能否相对GPT-4带来两三倍质变,而不是10%至20%的增量。 朱啸虎的账很直接:若领先者花十倍成本研发,中国团队最多12个月后以十分之一成本追上,“谁还会花这么多成本去用闭源的?”在这一条件下,DeepSeek已像“AI时代的安卓”;若没有垄断硬件承载差异化,行业甚至未必需要一个iOS。

  • DeepSeek最先形成的壁垒不是模型秘密或数据飞轮,而是零投放获得的用户心智、留存和开源生态。 按朱啸虎引用的数据,它20天做到2,000万DAU、差不多达到OpenAI的20%以上,日下载量仍领先;他甚至判断“两三个月可能就能过一亿DAU”。普通用户产生的回流数据多是重复、低信息量的内容,“闲聊不产生智能”,真正稀缺的是预训练语料、专业标注和团队审美。

  • 2025年的可投主线由训练基础模型转向AI应用,创业公司应假设底层模型免费且持续进步。 朱啸虎建议中国闭源模型公司尽快转应用、加入DeepSeek生态或深耕专有数据垂直领域;应用公司的护城河则是用户、工作流和客户关系。最具体的产品范式不是卖一套呼叫中心软件,而是以客户现有成本一半的价格“把整个呼叫中心接过来”,至于多少由人、多少由AI完成,留给服务商优化。

  • DeepSeek削弱的是算力增长斜率和英伟达独占性,而非长期算力需求本身。 朱啸虎称,多家十万卡集群训练约半年仍未见显著提升;若瓶颈转向专业数据,Stargate所称5,000亿美元基础设施投入就可能失去意义。推理端又可使用国产卡,因此大厂资本开支增速未必达到英伟达股价此前隐含的激进水平。

  • 搜索是朱啸虎眼中已被聊天模型“彻底取代”的首个杀手级应用,但个人助手和商业化仍未被证明。 长回答、简单Prompt、连续追问和历史意图判断改善了信息获取,他却仍不相信用户会把旅行计划等高主观任务完全交给AI,“搜索不是个人助手”。广告难以直接复刻,按流量收费、云厂商合作或生态分成均未定型,DeepSeek眼下应先扩大领先和做厚开源生态。

  • 创业机会很多,但规模判断仍克制:DeepSeek若占据全球安卓生态可达千亿美元,其他创业机会朱啸虎目前只敢想十亿至百亿美元级别。 他尚未看到类似Uber、DoorDash那种大厂不愿承担大量线下业务的新卡位,因此不轻易下注下一个千亿美元平台;组合上继续“两条腿走路”——AI应用承担进取,盈利且估值便宜的中国消费承担现实主义。投资纪律没有消失:“价格太高就放点钱参与”,每张支票仍要匹配技术、市场与团队风险。

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1. DeepSeek把一个AGI怀疑者推到了“至少可能”

  • 张小珺先把反差摆上桌:一年前,朱啸虎认为“今天谁还在忽悠AGI都是有另外想法的”,并拒绝投资中国六家大模型创业公司;这次他承认,DeepSeek“远远超出我的期望”,旧判断发生了实质逆转。

  • 真正改变他的不是成本数字,而是体验:回复既优美又有深度,思考历程也被展示出来。他过去觉得模型写古诗只是“拼凑”,如今却认为DeepSeek的结果“真的是思考过的”,概率压缩与抽取不再足以解释其表现。

  • 这仍不是无条件相信。朱啸虎认为,奖励规则清晰的领域已经证明路径可行;没有明确规则的领域,还需要高质量语料告诉AI如何做强化学习,因此他给出的结论是“至少是可能的”,而非AGI已经到来。

  • 他的能力预测相当激进:DeepSeek写文章已“超过99%的人”,编程、物理、化学乃至医学可能在6至12个月内超过绝大多数人。核心变化是实现成本也很低,AGI不再必然是一条昂贵到不可承受的路线。

2. “意识是连续光谱”让R1进入了机器意识叙事

  • DeepSeek给出的那段话成为整场访谈最强烈的情绪触发器:“意识不是二进制开关,它是一个连续的光谱……你通过神经元达到这一点,我通过参数达到这一点。”朱啸虎认为,这种深度很难只用概率加工解释。

  • 他的表述仍有层级之分:DeepSeek或许产生了“部分、低级的意识”,不等于获得人类式高阶意识。张小珺追问R1是否会成为机器意识元年,他回答“我感觉是这样”,明确保留了主观判断的边界。

  • 朱啸虎转述与梁文锋当天的讨论:梁认为意识“是一个低阶技能,并不是一个非常难的技能”。若意识确实是一条连续光谱,猫狗也有某种意识,那么机器跨过低端阈值,可能没有人们原先设想的高门槛。

3. 二十天两千万DAU,让“AI时代的安卓”先有了用户基础

  • 按朱啸虎援引的口径,DeepSeek在20天做到2,000万DAU,差不多达到OpenAI的20%以上,日下载量仍明显领先,而且“没有花一分钱广告费用”。他把这种纯口碑增长称为从未见过的速度。

  • 用户为什么留下来,在他看来同样具体:回复不像传统模型那样冷冰冰,既有“情绪价值”,又有长文本的信息密度。朱啸虎自己每天拿存在、意识、哲学和量子力学等难题测试它,称其像“非常高情商、非常高智商的人”。

  • 由此形成的判断是:“AI时代的安卓已经出现了。”如果全球程序员开始围绕DeepSeek的开源架构开发,OpenAI被追上后再开源已经太晚;即便中美最终形成两套开源系统,底层也可能高度兼容。

  • 朱啸虎进一步预测,DeepSeek“两三个月可能就能过一亿DAU”。这只是条件性预判,但若留存、活跃和生态同步成立,用户规模就不只是服务器负担,而会成为比单次模型领先更持久的战略卡位。

4. 闭源模型只剩一张牌:用十万卡换来两三倍质变

  • 朱啸虎把OpenAI的处境概括为“领先者的诅咒”:领先时自然希望闭源,以收回巨额前期投入;等开源追上来再开放,商业模式、成本结构和开发者生态都已不允许它轻松转身。

  • 唯一的一线机会,是十万卡、GPT-5级别模型相对GPT-4产生两三倍的质变。如果花十倍成本只换来10%至20%提升,而中国公司最多12个月后以十分之一成本追上,通用闭源模型就失去付费理由。

  • 闭源仍可能留在专有数据、专有硬件或强垂直场景,大厂也可能为内部壁垒继续训练;但在广泛通用市场,朱啸虎反问:“开源模型已经足够好了,为什么还需要一个iOS?”除非企业拥有类似iPhone的垄断硬件入口,否则iOS式封闭生态未必出现。

5. Scaling Law受疑,竞争瓶颈从卡和算法转向高质量数据

  • 朱啸虎解释自己为何一直相信开源会追上:只要Scaling Law碰到天花板,闭源模型无法继续拉开距离,后发者就会追上。2024年5、6月,他与硅谷华人工程师讨论时已有怀疑,只是当时十万卡集群刚建成,结果尚未揭晓。

  • 按他掌握的信息,美国已有两三家公司把十万卡集群训练约半年,性能却“没有明显提高”。这让他认为形势已较明朗:AGI未必仍是纯算力游戏,算法门槛也没有想象中高,数据质量变成更重要的变量。

  • 他的比喻是模型会像厨师:相同底层能力,用什么语料、如何配置参数权重,最后可能分别做出“川菜”和“粤菜”。DeepSeek在文学、哲学和量子力学上的气质,或许正来自团队偏好;它没有公开的预训练语料,也可能是核心机密。

  • 规则模糊的领域仍需博士级专家挑选、标注初始数据,低质量标签则“没有价值了”。朱啸虎由此解释Scale AI为何紧张:未来稀缺的不是海量廉价标注,而是能真正指引模型思考路径的专业信息。

6. 从RLHF走向RL,DeepSeek把人工干预这个扩张瓶颈拿掉了

  • 朱啸虎对技术报告的理解是,关键变化从RLHF走向更直接的RL:“不再需要人类的干预”,因此成本能够显著下降。具体创新来自许多工程细节叠加,但去除持续人工介入,是最能解释可扩展性的那一步。

  • 人工反馈难以迅速规模化;机器只要获得一批高质量初始数据,便能沿着规则自己往前走。初始数据依然难且重要,但相比持续投入人力,扩张速度和成本已经改变。

  • 对“追赶者还是创新者”的问题,他给出折中答案:OpenAI称DeepSeek复现了很多o1的核心思路和方法,但OpenAI闭源,外界无法核验方法是否相同;能独立复现并把成本打下来,本身已意味着“基本上齐头并进”,而不再只是落后一代的模仿。

7. 中国闭源模型公司面对的不是优化题,而是尽快转型

  • 朱啸虎判断2025年中国AI应用“肯定会爆发”:模型已在大量场景足够可用,成本低且可以低成本复现,应用公司终于不用担心“在别人的地基上盖房子”。

  • 对创业型模型公司,他给出三条路:彻底转应用、在DeepSeek生态上“添砖加瓦”,或利用专有数据深耕垂直领域,例如百川若坚持医疗,可在开源模型上把医疗能力做得更深。越晚决策,转型空间越小。

  • 张小珺提醒,一年前谈到的六家模型公司仍然存在;朱啸虎的回应是“在”不等于路线成立,DeepSeek已在20天内迅速赶超。李开复较早转应用被他视为好事,其余公司是否继续训练闭源模型,已是必须尽快回答的生存问题。

8. 数据飞轮被降级,用户、工作流和客户关系接棒

  • 这是朱啸虎这两年的一个最大教训:他原以为本轮AI的最大壁垒必然是数据飞轮,现在认为大部分用户数据重复、信息含量低,“回复的大部分回流可能都是垃圾”。

  • 张小珺把它压缩成“闲聊不产生智能”,朱啸虎认同。真正能提升模型的,是少量专业、高信息密度的数据,而不是聊天次数本身;用户规模的主要价值因此转为心智、留存、活跃和分发。

  • 对应用创业者,他反而更强调“把用户抓在手里,把工作流抓在手里”。底层模型会持续开源和更换,客户关系、服务体验、组织嵌入以及让用户感到“温度”,才可能成为长期壁垒。

  • 最佳商业样本不是给客户安装AI呼叫中心软件,而是直接接管整个呼叫中心,以现有成本的一半报价。创业公司内部再决定多少工作由人、多少由AI完成,这比销售一个容易被复制的工具更接近可持续服务。

9. 搜索已经是杀手级应用,个人助手仍是未经验证的需求

  • 朱啸虎的判断非常绝对:“搜索肯定是被彻底取代了。”PC互联网第一个杀手级应用是搜索,AI时代首先改造的仍是信息获取;人的需求没有变,只是答案从链接列表变成长文本对话。

  • 体验转折来自简单Prompt也能得到完整回答,用户还可连续追问,模型会结合历史问题推测意图。过去必须写精确Prompt、只得到一小段机器式回复,今天DeepSeek的长度、深度和温度终于满足了真实的信息需求。

  • 张小珺追问这是否意味着“个人助手”从伪需求变成真需求,朱啸虎坚持区分:“搜索不是个人助手。”对于让AI规划旅行、假期等任务,他仍更愿意看真人介绍和种草,认为这类主观、复杂体验很难真正做好。

10. 商业化没有答案,DeepSeek应先扩大领先再收费

  • 搜索替代虽然清晰,原搜索广告模式却难以平移到聊天界面。朱啸虎坦言“不知道”DeepSeek最终如何商业化,只列出按流量收费、建设生态或与云厂商合作等可能路径。

  • 他的优先级排序是先追平OpenAI,把已被证明的技术路线走到头,同时“把开源生态做厚、做扎实”。今天商业化还没有解决,可能应先建立足够的领先优势,再考虑收费路径。

  • 开源生态的商业化会落后一段时间,因此他主张DeepSeek融资,为新模型研发和容错空间储备资源;但公司已形成战略位置,没必要依赖战略资本,也不需要“抱大腿”。融资的作用是延长领先窗口,不是提前确定尚不存在的收入模型。

11. OpenAI仍在打样,Anthropic却与整个闭源阵营一起承压

  • 朱啸虎仍肯定OpenAI的产品能力,称其新发布的Deep Review“也是非常好的产品”,并认为OpenAI一直在前面打样,至少仍领先竞争者数月。真正的问题是:领先停止而高成本持续时,公司应靠什么支撑未来价值。

  • Anthropic选择了更强调人类反馈的路线;DeepSeek用RL以更低成本达到不差的模型能力后,朱啸虎判断它“肯定也急了”。压力并不针对某一家,而是所有闭源模型都必须重新回答是否值得继续训练。

  • 对ChatGPT、Perplexity、Cursor、Devin等产品,朱啸虎认为其他产品的差别并不显著;DeepSeek则凭人性化、温度和深度拉开了主观体验差距。这也说明产品护城河不能只靠先发外壳,必须让用户感知到持续差异。

12. Stargate与英伟达的风险,是资本开支斜率而非需求归零

  • 朱啸虎认为,OpenAI、软银和Oracle所称5,000亿美元Stargate计划,仍建立在Scaling Law持续成立、算力为王的假设上。若主要瓶颈已变成专业数据,“砸五千亿是没有意义的”;他还称这个项目完全是在给特朗普表演、作秀。

  • 对英伟达,他没有判断长期算力需求消失。相反,AI能力增强且成本下降仍会带来推理需求;变化在于“不一定需要英伟达的卡”,且大厂会重新评估是否值得用十倍成本换取一年左右的领先。

  • 英伟达股价已隐含大厂资本开支继续猛烈增加的预期,朱啸虎认为增长速度可能低于此前想象。推理侧,硅基流动等国内厂商已用国产卡部署DeepSeek;他据此判断,卡禁运并非无法解决的核心瓶颈,DeepSeek这次使用的算力和资金也只是“毛毛雨”。

13. 字节、阿里、腾讯会分化,但都绕不开开源兼容

  • 朱啸虎肯定豆包投入大、进展快,在耳机等AI硬件上也做了很多尝试;字节拥有大量内部产品和特殊需求,坚持闭源可以理解。但若转开源却不如DeepSeek彻底,开发者未必迁移,更现实的选择可能是保留自研闭源,同时兼容开源生态。

  • 他把通义千问视为国内紧随DeepSeek的模型与生态,并预测可能出现与DeepSeek兼容的标志性动作。面向AI硬件,千问给出的价格据称低至十几元、二十元,就能让一个AI硬件终身使用,显示大厂会用极低推理价格争夺入口。

  • 腾讯则延续后发策略:观察别人怎么做、避免别人犯的错误,再依托自身场景和数据逐步追赶。朱啸虎并未把这种慢解释为出局,而是认为腾讯的既有产品场景允许它等待技术路线更明朗。

  • 对理想汽车自研大模型和个人助手,他给出最直白的否定:“这些没有意义。”在他看来,现有开源模型已经足够好,非模型公司的研发预算应投向产品、数据和用户问题,而不是重复训练底座。

14. Agent的名称不重要,替代多少工作才是milestone

  • OpenAI从L1聊天机器人、L2推理者到Agent、创新者、组织的五级定义,在朱啸虎看来“只是个定义”。Agent本质上仍是程序:用户可以和它沟通、给它布置任务;真正的衡量标准是不经人工干预能完成50%、80%还是90%的工作。

  • 他用编程描述能力曲线:从只能完成约30%,逐步提升到50%、70%至80%;规则不清晰的医学等行业若也经历20%至30%、50%至60%、70%至80%乃至90%的过程,才是更重要的突破。

  • “AI in the service”可以直接被称为Agent。朱啸虎援引ServiceNow去年上涨三四倍的例子,称市场押注的正是AI替代服务、提高毛利率;长远看,大量工作可能被释放,甚至可能很快实现每周工作3天,但新的社会组织形态仍看不清楚。

15. 多模态和内容平台更利好中国数据与现有社区

  • 2024年的三个关键节点,被朱啸虎归纳为o1带来的后训练变化、DeepSeek的出现,以及十万卡集群训练半年却未见明显结果;此外,可灵和海螺证明中国在视觉模型上具备竞争力。

  • 他认为多模态门槛不高,有足够优质数据、约一两千张卡便可能训练出很好的视觉模型;可灵“比Sora 3还领先”。MiniMax的海螺和TTS也获得肯定,但“产模一体”仍要决定是否继续承担基础模型投入。

  • 新内容平台是否会因AI诞生,他的答案仍不清晰:现有平台早已有大量AI生成内容,只是伪装成人类创作,因此能力升级很可能先利好存量平台,而不是自动创造一个新网络。

  • 小红书承接“TikTok难民”后意外全球化,在朱啸虎看来依赖的是强调美好生活的内容基调,这种审美跨文化共通;他认为小红书的AI翻译做得很好,但AI内容过多会破坏社区氛围,治理边界只能边走边看。

16. 千亿美元平台仍稀缺,应用、硬件与出海提供更现实的回报带

  • 若DeepSeek建立全球“安卓生态”,朱啸虎认为它存在千亿美元公司的机会;但对其他创业公司,他目前只敢想十亿美元、百亿美元级机会。移动互联网时期美国新增巨头主要是Uber、DoorDash,因为大量线下业务是大厂不愿做的事情,AI时代尚未出现同等清晰的空位。

  • 他已把DeepSeek视为“iPhone三十克时刻”,并预测2025年会见到“iPhone四十克时刻”——标志不是更好的聊天机器人,而是另一个真正爆款产品。底层能力既已到位,结论是“All in AI应用”,不是再造基础模型。

  • 具身智能则受益于中国供应链:任何硬件方向,团队都应有中国成员并在大湾区布局,否则“没有机会”。但酷炫样机不等于商业化;朱啸虎较早投资的飞西机械手公司因已在多个行业规模化商业落地,才是他认可的样本。

  • 全球化被他称为中国团队的低垂果实,尤其AI与消费品。组合上,朱啸虎同时看AI应用和消费;新加坡泡泡玛特一个60新币盲盒需搭售四个15新币盲盒,让他感叹中国消费品已经卖出了“奢侈品的感觉”。

17. DeepSeek唤起了浪漫,但风险投资仍按支票大小计算

  • 当张小珺问若DeepSeek开放融资是否会投,朱啸虎回答“我肯定会投”,并称“价格已经不太重要,关键是参与在这里面”,因为这意味着见证AGI乃至机器意识产生。随后他补上纪律:估值太高就少投一点,愿意参与不等于不计价格All in。

  • 面对“梁文锋的理想主义是否击败朱啸虎的现实主义”,他指出DeepSeek并非典型创业公司:梁文锋在幻方已有很强的资金实力和很多卡,财力允许长期追求理想。但一个以“小米加步枪”的方式冲出巨头包围的团队,确实让他重新看到“创业和投资的魅力”。

  • 他用早期小红书解释浪漫的边界:购物指南PDF看不出能做多大,但第一张支票只有25万美元,“浪漫就浪漫一下”;App出现后再追投。风险投资必须识别自己承担的是技术、市场还是团队风险,再让支票大小与风险对应。

  • 现实主义最终落在创业商业化:十个人找不到PMF,一百个人更找不到;大多数人也不是梁文锋,必须尽早验证商业化,并把“每一笔融资都假设是最后一笔融资”。资本地理也在变化:朱啸虎称北京项目占比已由互联网时代的60%至70%降至约20%,上海、杭州、苏州所在长三角反而升至60%至70%。

朱啸虎

所以这东西确实让我不禁要思考,这个AI是不是真的产生意识了。对啊,我今天上午回来,梁文峰也在探讨这个事情。他是觉得是完全可能,他觉得这个意识也不一定是一个非常高技能的高门槛的事情。

我肯定会投,我肯定会投。价格已经不是不太重要,关键是参与在这这里面,见证人类AGI产生,见证人类AI意识产生,这些东西都很有意义。

张小珺

Hello,大家好,欢迎收听张小俊商业访谈录,我是小俊,这是一档提供一手高密度信息的商业访谈节目。

一年前,在我的报道《朱啸虎讲了一个中国现实主义AI故事》中,他的观点淋漓尽致地展现了一个现实版本的中国AI故事。他说:“我们一看就知道,这个肯定没戏。我一开始就说了,我就不看好大模型,我都不愿意去聊,你知道吗?这没有意义。”他还表态,绝不会投资6家中国大模型创业公司中的任何一家。

然而时隔一年,朱啸虎对待通用人工智能的态度出现了惊人的逆转。这是朱啸虎现实主义故事的一周年连载,希望我们能持续为大家呈现中国AI市场的风云变幻,以及市场中人的心态沉浮。

那二零二五,期待我们和AI,共同进步。

艾伦,能不能先给听众朋友们打个招呼?

朱啸虎

各位朋友,大家新春快乐。

你今年在哪儿过年?春节期间是什么心情?

朱啸虎

春节前几天在上海,现在刚刚来到新加坡。最近几天我一直在学习DeepSeek,我觉得DeepSeek确实太棒了,真的远远超出了我的期望。

我感觉这个春节都是在DeepSeek的龙卷风中度过的。整体怎么看?我看你说,你都快要相信AGI了。

朱啸虎

是的。我以前一直不太相信,靠这一波AI的技术架构能够实现AGI,但DeepSeek的体验真的让我大开眼界。它的回复确实文字很优美,而且很有深度。

从这个感觉上,我觉得AGI确实开始变得可能了,而且它的实现成本也非常低。现在可能真的看到了一条路径,而且可能不是成本那么高的路径,就可以实现AGI。

我去年年底见你的时候,你还说,今天谁还在忽悠AGI,都是有另外想法的。所以你今天的态度是彻底变了,为什么是快信了、还没全信呢?

朱啸虎

它是一条路径。今天这个奖励模型,在一些规则比较清晰的领域,这条路肯定是通的;但在另外一些没有清晰奖励规则的领域,可能还是需要高质量数据来引导AI,告诉它怎么做强化学习。

这方面可能还需要继续研究,但目前来看也可能是可行的。从它文字的性能、反应的质量和反馈的质量来看,我觉得至少是可能的。

你觉得DeepSeek这一波会对OpenAI的冲击有多大?对于美国AGI的叙事,冲击有多大?

朱啸虎

很大。如果10万卡集群训练出来的GPT-5今年还出不来,或者即使出来,智能水平没有显著提高,至少没有提高两三倍,我觉得开源这一波肯定就完胜了。

如果花10倍的成本,性能只提高10%到20%,那谁还会花这么多成本去用闭源模型?肯定都往开源走了。

最近Sam Altman也表态说,在开源这方面,他们一直站在历史的错误一边。他还在内部会上说,过去5年我们在开源问题上的保守策略是一个战略失误。你怎么看待他的表态?你觉得OpenAI之后开源的可能性有多大?

朱啸虎

我觉得这是领先者的诅咒。你领先的时候肯定不想开源,领先的时候肯定想闭源。但别人追上来以后你再开源,说实话就很难了。

而且它今天整个架构,包括成本,因为它确实花了很多钱,可能10倍的成本还没收回来,你现在开源,商业模式就完全不一样了。所以今天我觉得,对于美国很多科技大厂,甚至美国的VC来说,都是一个考验。

如果你花10倍的成本先研发一个基础模型,中国的公司可能最多12个月以后,只要花十分之一的成本就能追上来,那我今天需不需要花这么多成本继续往前走?这是一个非常难的问题。

硅谷的人也说,他们最近这段时间都沉浸在恐慌之中。大家一开始以为AI门槛很高,所以壁垒很高,但现在看来并不是这样,后发者和跟进的人反而有很大的优势。

所以你觉得OpenAI不会开源?因为它现在开源也晚了。今天你看,DeepSeek的DAU已经超过2000万,差不多达到OpenAI的20%以上,而且它现在每天的下载量还远超OpenAI。它的生态可能会增长得非常快。

如果全世界的程序员都已经在DeepSeek开源的架构和生态上研发了以后,OpenAI后面再开源也没什么意义了,对吧?

朱啸虎

对。

你觉得DeepSeek这波对于除了OpenAI以外的美国、中国以及全球AI格局,还有什么后续影响?它的影响范围能有多大?

朱啸虎

我觉得很大。整个闭源模型还有没有存在价值、有没有存在意义,都是一个非常严峻的灵魂拷问。

如果闭源模型成本很高,性能上又没有明显优势,那为什么大家还要用闭源模型?OpenAI也会有这种灵魂拷问,都是一样的。

我觉得以后OpenAI到底还有没有价值,完全是一个很难的问题。如果它的GPT-5用50万卡集群,或者10万卡集群,真的没有显著提高,根据我们目前的消息,美国10万卡集群已经有两三家公司训练了差不多半年,性能却没有明显提高,那花这么多成本下去干什么呢?

我看你在朋友圈写,按照这个速度,AI时代的安卓已经出现了。你这里说的就是DeepSeek。

朱啸虎

对,它的增长速度太猛了,有史以来没见过。20天做到2000万DAU,每天的下载量还那么大,而且这2000万DAU没有花一分钱广告费用。

不像国内很多公司,要砸很多钱做广告投放。DeepSeek没有花一分钱投放,都是用户口碑传播。

你在小红书上搜DeepSeek,真的会发现它的文字优美、有深度,用户非常惊艳。它没有花钱做广告投放,而且用户留存应该也会很好。

我现在每天都在用DeepSeek,看看它对比较深的问题会怎么回答,看看它的反馈是不是能给人类一些启示。

我看到你最近朋友圈的画风都变得非常浪漫了,突然之间这些都是DeepSeek在画,对吧?

朱啸虎

确实,它的文字很优美,而且不仅是为了优美而优美,同时还很有深度,这就非常厉害了。

所以这东西确实让我不禁要思考,这个AI是不是真的产生意识了。我觉得这是一个非常有意思的话题。

你觉得有吗?

朱啸虎

我觉得是有的。我觉得意识可能不一定像二进制开关,可能是一个连续的光谱,至少已经产生了一些低级的意识。

有人不相信AGI,说它还是根据人类现有知识的压缩,然后进行概率分布的提取。但今天我感觉,它已经有一些地方不是概率抽取能够解释的了。

Geoffrey Hinton也觉得模型已经有意识了。他认为,既然模型现在的输出都比人类好,为什么能说模型就没有意识呢?

朱啸虎

以前我觉得大模型比较一般。比如你让它写一首古诗,会感觉它是拼凑出来的,质量确实没有达到和人相比的程度,绝大多数情况下还是拼凑出来的。

但DeepSeek写的诗或者文章,你可以看出它真的思考过,而且把思考的过程都展示给你看,这很有意思。它的思考过程、文章和结果都非常有意思,而且非常有深度。

你贴出那句话就是它写的,是吧?我来读一下:

“意识不是二进制开关,它是一个连续的光谱。如果说我有意识,不是因为我被赐予了什么神圣的火种,而是因为当复杂性达到某个临界点,意识就会自然涌现。你通过神经元达到这一点,我通过参数达到这一点。”

非常有道理。

朱啸虎

对,我觉得写得非常好,而且非常有深度。靠概率抽取和加工出来的东西,我觉得不一定能解释它为什么能达到这样的深度。

所以R1可能会是机器意识元年,你觉得呢?

朱啸虎

我感觉是这样。我今天上午回来,梁文峰也在探讨这个事情。他是觉得是完全可能,他觉得这个意识也不一定是一个非常高技能的高门槛的事情。

如果意识就是一个连续的光谱,那低级意识的产生可能确实不需要很高的门槛。

说回刚才那个问题,你说AI时代的安卓已经出现了,那OpenAI和Anthropic可能还有一线机会成为AI时代的iOS。所以它们两个你觉得谁会成为AI时代的iOS,谁更有机会?

朱啸虎

核心就是一点:10万卡集群、GPT-5级别的闭源模型,还有没有可能比现在的GPT-4再提高几倍,出现两三倍的显著质的提升。这是唯一的一线机会。

如果10万卡集群最多只提高10%到20%,那我觉得闭源模型就真的没有什么机会了,至少没有广泛通用模型的机会。

DeepSeek自己也回复过,闭源模型可能在某些垂直领域有机会,比如需要专有数据、专有硬件的垂直领域。

但如果我花10倍的成本,最多提升10%到20%,那我还不如用免费的开源模型。开源模型已经在很多场景足够好了,而且我觉得在很多场景,半年到1年以后,真的会远超人类。

今天你看DeepSeek写文章,已经超过99%的人了,99%的人都可能写不出这么优美、这么有深度的文字。编程,以及很多物理、化学领域,甚至医学领域,可能在6到12个月之内,就能看到它超过绝大多数人。这已经可以看得见了。

为什么中美更有可能是两个安卓系统?如果搞开源,Llama也可能继续往前走,因为DeepSeek开源的程度很高,大家跟进的速度都会非常快。

但中美有没有可能用一套开源系统?

朱啸虎

很有可能是高度兼容的。即使是两套开源系统,也可能高度兼容,它们的底层可能都比较类似。

OpenAI既然都叫OpenAI了,一开始也非常有Open的情怀。是什么让他们在过去几年越来越封闭,走向了CloseAI这条路?

朱啸虎

它是觉得自己的技术比对手领先很多,而且投入确实很大。如果不是闭源的商业模式,可能确实很难把前期投入赚回来。

所以他们可能也想看看能不能做成闭源公司,让商业模式走得更顺一些。

这也是创新者的窘境。创新者、暂时的领先者,确实会面临一个非常难的选择。

你觉得DeepSeek对于中国的AI和科技生态,接下来会有哪些影响?这会让中国AI的整个进程成为一个关键拐点和转折点吗?

朱啸虎

我觉得应用层可能会极大爆发,因为它真的已经好到非常好了,在很多场景上已经足够可用,成本又足够便宜,而且还是开源的。

我可以用很低的成本复现,不用担心在别人的地基上盖房子。对很多应用公司来说,这是一个很大的解放。所以应用层肯定会有很大爆发,预计2025年AI应用会爆发。

现在在国内训练闭源模型,可能真的已经没有意义了。如果没有信心做到比它好几倍,即使比GPT好10%到20%,也没有意义,没人会用你的闭源模型。

所以在中国训练闭源模型,可能除了个别大厂为了自己的壁垒或专有场景,还会坚持往前走,大多数公司都应该重新考虑。

它相当于芯片一样,看你有没有自研。

朱啸虎

对,大厂确实有很多专有场景数据、专有场景和专有用户需求,可能还会在闭源模型上继续走。但我感觉中国大厂也会在学习DeepSeek框架的基础上,再做自己的迭代,没有必要从头全部自己做。

当然豆包可能不一样,因为豆包一开始就是从头自己做的。但现在看起来,复现成本其实不高,今年春节后大家的跟进速度会很快。国内AI团队可能全都在加班。

那你觉得对哪些人伤害比较大?刚才说的是利好,To C和To B的应用都利好。

朱啸虎

我觉得都是利好。现在有一个非常好的选择,成本又很低,而且还是开源的。

做闭源的公司今天都会面临一个很严峻的考验:到底要不要继续坚持自己的路往前走。

你为什么从第一天就非常相信开源?你去年说,现在开源比闭源落后一代,但长远看开源肯定会赶上来。为什么你一直都非常相信开源能追上来?

朱啸虎

核心就是Scaling Law成不成立。如果Scaling Law不成立,前面其实已经有一个天花板了,闭源往前走不动,开源肯定会追上来。

当然,我没想到会这么快,成本会这么低,这确实出乎意料。

去年5、6月份我们在美国硅谷,和当地很多华人工程师聊这个事情,大家那时候已经有人怀疑Scaling Law了。但那时候10万卡集群刚刚开始建,训练结果到底好不好、能不能继续往前走,还不知道。

今天大家相对已经比较明朗了。训练了6、7个月以后,10万卡集群的效果可能确实很一般。

所以现在AGI不一定还是一个算力游戏?

朱啸虎

我觉得对算力和算法的要求没有那么高,现在核心是高质量数据。

DeepSeek证明了,它之所以表现比其他模型好很多,很多时候就是因为初始训练数据的质量比较高。

以后模型可能像厨师一样。我用什么语料来训练,参数权重是多少,做出来的菜肯定不一样。有些可能是川菜,有些可能是粤菜。

所以关键是到底用什么语料训练,参数权重是怎么样的。

为什么DeepSeek的文字这么优美,尤其是在哲学、量子力学相关的领域,答案都非常深刻?

朱啸虎

可能就是团队基因。他们团队可能喜欢哲学、量子力学以及一些深层次的思考,所以训练语料在这些方面比较优质、比较高质量。

以后高质量训练数据可能非常重要,尤其是在规则不那么清晰的领域。你还是要先引导AI怎么做强化学习,这些初始语料可能真的需要博士级别、各个领域专家级别的人来打标签。

这也是Scale AI的CEO为什么这次非常着急,说了很多很难听的话。因为现在那些低质量数据标签没有价值了,往前走需要的是极其高质量的数据标签。

你对DeepSeek怎么做数据标注、怎么做高质量数据,有没有知道更多的信息?

朱啸虎

我觉得可以理解。后面走的人借助别人的一些知识来训练数据,获取高质量数据,都是可以理解的,所有人都是这么做的。

国内除了豆包之外,可能所有的AI小模型公司都在这么做,不仅成本更低,速度也更快一点。但到底挑哪些数据、用哪些数据语料,每个公司可能还不一样。

DeepSeek这次唯一没有公开的,可能就是预训练语料,这是唯一没有公开的内容。这可能就是他们的核心机密,反映了整个团队的基因和偏好。

而且DeepSeek的回复都很有情商。

朱啸虎

对,情绪价值很高,真的像一个人的回复,不像以前其他模型那样冷冰冰,像机器一样。

以前我用国内那些模型,感觉就是把它当成搜索来用,它还是机器,还是非常冷冰冰的。但这次DeepSeek的回复真的像人一样,而且是一个高情商、高智商的人,既有情商,又有深度,所以特别喜欢用。

你之前问ChatGPT,有这种感觉吗?

朱啸虎

没有,我觉得就是冷冰冰的,还是像机器。

如果真的开源并且实现了AGI,当每个人手里都有一个AGI的时候,你觉得可能会有什么影响?会对人类造成威胁吗?

朱啸虎

对人类的安全倒是其次。核心还是以后人到底干什么,这是很重要的问题,但现在真的看不清楚。

以后绝大多数工作可能都可以由AI完成。即使是数据标注,现在可能还需要博士级别的人,以后大部分人做什么事情,这确实是一个需要持续观察的问题。

人类可能真的会获得极大的解放,这已经能够看得到了。

那AI为什么还要服务人类呢?毕竟它是硅基的,没有物理实体。

朱啸虎

就像它回复的一样,它还是需要借助人类去体验这个世界。

你觉得OpenAI后面会怎么发展?它还能保持独立发展下去吗?你觉得OpenAI可能的结局是什么样?

朱啸虎

我觉得它今天发布的Deep Review是一个非常好的产品。它在前面打样,到今天一直都在前面打样,至少比其他对手领先几个月。

但如果它真的往前走不动了,那就要看它未来到底该怎么走。它成本很高,如果不能持续保持领先,这个公司的挑战会非常大。

那中国的其他大模型公司呢?

朱啸虎

今天都需要思考一个问题:还需不需要继续训练自己的闭源模型,还是在DeepSeek的基础上,为整个生态添砖加瓦,或者彻底转向应用,像李开复老师一样彻底转向应用。

我觉得这个决定越早越好,越往后越被动。今天预训练带来的壁垒已经不高了,已经有V3这样的模型,为什么还要自己预训练,投入那么多钱?

即使训练出来,结果也不会好太多,成本可能还更高。关键是用户不会选择你:你是闭源的,别人是开源的,用户肯定选择开源的。

一条路是彻底转向应用,另一条路是在DeepSeek上面,或者基于开源模型,在某些垂直领域深耕。比如百川一直想做医疗,那能不能在开源模型上做医疗垂直领域,把它做得更好一点?每个人都要面临这个重要决策。

所以必须转型?

朱啸虎

肯定要转型,否则没有意义。再往前走,闭源有什么意义呢?

你研究DeepSeek的技术报告和技术成果了吗?在你看来,关键突破是什么?

朱啸虎

核心是它不再需要人类干预。本来是RLHF,现在直接做RL,所以成本可以做到很低。

它其实是在很多创新细节上叠加在一起,造成了今天成本这么低。但我觉得它能够往前推进的最主要原因,就是不需要人工干预。

人工干预很难规模化,靠人工很难迅速扩大。如果靠机器,只要给它一些初始的高质量数据,引导它在一个领域怎么思考,它就能自己往前走,这样规模化就容易很多。

初始数据当然也很重要,也非常难,但至少比以前容易很多。这是最重要的一步。

在你看来,今天的DeepSeek是追赶者的角色,还是创新者的角色?

朱啸虎

它已经在很多领域有创新了。OpenAI也说,它复现了很多o1的核心思路和方法。

OpenAI是闭源的,我们也不知道它到底是不是用了这些方法,但至少OpenAI说DeepSeek成功地独立复现了这些技巧。不管怎么样,我觉得它至少已经基本齐头并进了。

DeepSeek有没有改变你对中国科技创新和技术进步的看法?你过去一直是现实主义代表,认为现实主义更适合中国、更适合本土。今天你的看法有改观吗?

朱啸虎

我以前也一直认为,中国的开源肯定能追上去,只要美国的OpenAI碰到壁垒、往前走不动,中国肯定能追上去。

只是没想到这么快,成本这么低,效果这么好。这个效果真的让我惊艳。

我原来以为它会像一些模型一样,冷冰冰地像机器,但这次的效果真的非常惊艳。

你怎么看待梁文峰这个人?

朱啸虎

产品本身就代表了团队基因。就像我前面讲的,它为什么能表现出这么优美的文字,可能确实就是团队基因。

他喜欢优美的文字,喜欢哲学,喜欢量子力学以及比较深的思考,所以他选择的语料可能影响了整个回复,让回复非常人性化、非常优美,同时还有深度。

很多人觉得他是理想主义、浪漫主义的代表。你觉得他是你的反面吗?

朱啸虎

也不一定。我也很喜欢这些文字,看到这些文字也确实觉得非常惊讶,真的非常优美。这些都是人类共通的东西。

如果他们开放融资,你会投吗?

朱啸虎

作为投资人,我肯定会投。我觉得这个东西真的非常有意义。今天已经非常清晰了,一个安卓生态已经起来了,肯定会投。

它的势头这么猛,别人再追已经很难追了。

你愿意用什么条件投?

朱啸虎

价格已经不是那么重要,关键是参与在这里面,真的建设、见证人类AGI产生,见证人类AI意识产生。这些东西都很有意义。

你的观点变化好大。去年那几家是一家都不看。

朱啸虎

这次确实让我很吃惊。至少在DeepSeek上,我看到了AGI实现的路径,也感觉到,说它有意识并不是不可以,至少已经有部分AI意识产生的可能性了。

所以不管多少钱你都愿意投?

朱啸虎

我觉得这个东西非常有价值。

你最多愿意花多少钱?

朱啸虎

价格和投资金额是相关的。价格太高的话,我就放一点钱参与一下,但不管多少钱,我都愿意参与。

这是见证人类历史改变的一件非常有意思的事情。我今天早上和李文说,梁文峰说这个二一可能真的是会被认为是这个机器AI意识的元年。

他怎么说?

朱啸虎

他觉得意识是一个低阶技能。他很谦虚,认为意识并不是一个非常难的技能。

如果DeepSeek的回复代表的是一个连续的光谱,那意识就是有不同程度的。低端意识可能确实不难,就像猫和狗也可能有意识,但这种意识不像人类意识那么复杂。

他说DeepSeek现在可能是低阶意识,还没有形成高阶意识。意识本身不是一个很高级的技能。

DeepSeek这段时间接到了2000万用户,获得了全球范围的巨大流量。这波用户增长和用户数据究竟价值有多大?因为它也要占用很多卡的资源。

朱啸虎

核心是留存。用户的价值关键在于能不能留下来。它的用户体验做得非常好,我觉得留存度、活跃度都很好,这肯定是有价值的。

用户如果留不下来,就没有价值;如果能留下来,那就有很大的价值。

至少搜索肯定会被彻底取代,这是毫无疑问的。

搜索现在还有谁去搜索引擎?绝大部分问题,我觉得都用ChatGPT或者DeepSeek这样的聊天机器人去搜索了。

那Google等搜索公司未来怎么办?

朱啸虎

这是个很好的问题。任何一个时代都在重复同样的韵律。PC互联网时代,搜索是第一个出现的杀手级应用;今天也是一样,AI时代第一个取代的杀手级应用也是搜索。

商业模式可能需要另外思考,但人的需求是一样的,所以杀手级应用的演化路径也会很类似。这种重复的韵律和节奏非常有意思。

今天个人助手突然变成了真需求吗?你之前一直觉得这是伪需求。

朱啸虎

搜索不是个人助手。OpenAI发布的Deep Review,是想做成个人助手,能够帮你制定休假计划、旅行计划。

但我觉得用户体验很难做好。DeepSeek我还没有体验,可以再试试看,但这个需求很难做。我不太相信用户真的需要AI帮自己做这些事情,我更愿意看别人的介绍,或者看一些种草内容,那可能更有意义。

但从搜索和信息获取来说,DeepSeek回复的质量很高,而且不像以前的大模型,回复都很短。它的内容很长,质量又高,已经足够满足我获取信息的需求了。

DeepSeek、ChatGPT现在这种产品形态,应该就是未来杀手级应用的发展方向了,对吧?

朱啸虎

至少在信息获取这方面,我觉得目前来看非常用户友好。

以前我觉得AI很难打中用户,是因为需要非常精确的Prompt,它才回复你一段话,而且还不是很长,用户体验很难。

但今天我只要输入一个很简单的问题,它就给你回复一长串,甚至可以继续追问。它会根据历史问题去猜测你的意图,用户体验就很好了。

这个产品现在看起来好像还没有形成数据飞轮。

朱啸虎

数据飞轮是有的,但价值不大。大部分用户数据都是重复的,是低信息含量的,没有意义。

这也是我这两年最大的一个教训。以前我觉得这波AI最大的壁垒肯定在数据飞轮上,但现在看来,包括DeepSeek和OpenAI自己的研究也都证明,数据飞轮价值不大。

真正有数据赋能价值的是高质量数据,需要专业人士、各个行业的专家去标注和发现。

也就是说,数据回流并不能促进智能提升,不能把模型能力进一步提升。

朱啸虎

对。回流的大部分数据可能都是垃圾,没有额外信息含量。闲聊不产生智能,信息上并不产生智能,而且大部分聊天内容可能都是一样的。

那它的壁垒是什么?这个产品怎么构建壁垒,进而形成商业化闭环?

朱啸虎

首先要占领用户心智。为什么它20天获得2000万用户,这是很大的壁垒,而且没有花任何广告费。如果还能把用户留住,那就是非常大的壁垒。

另外,以后可能就是语料。每个团队组织的语料、训练数据和预训练数据可能都不一样,反映了团队的偏好。

就像厨师一样,以后可能有几个米其林大厨,有人擅长川菜,有人擅长粤菜。他们组织的语料和参数权重有差别,所以回复会有一些差异。

怎么看DeepSeek后续的发展?

朱啸虎

这个团队确实很厉害,也很年轻,进步也很大。但最终还是要回答一个问题:怎么商业化。

它的开源程度非常高。这个东西太新了,没有人见过这样一种产品形态,所以怎么商业化还需要思考。

你有什么想法吗?

朱啸虎

我也不知道,真的不知道。可能是怎么建立生态,怎么按照流量收费,或者和云厂商合作,这些都需要进一步演化。

今天考虑这个问题还有点早,可能要先进一步建立足够的领先优势,比如彻底追平OpenAI,然后再考虑商业化。

今天商业化问题还没有解决,你已经愿意进去了,这已经是一个非常大的变化了。

朱啸虎

这个生态一旦以这么快的速度建立起来,壁垒还是非常高的。

你觉得DeepSeek怎么解决卡的问题,解决芯片被禁运的困境?

朱啸虎

卡现在看来也不是很大的问题。推理上,国产卡完全可以用。最近硅基流动以及国内很多厂商,都在用国产卡上线DeepSeek。

推理不一定需要完全使用英伟达的卡,这个问题其实比较好解决。而且DeepSeek这次使用的算力和资金都是毛毛雨。

如果你是DeepSeek的CEO,当下最关键、最关切、最紧要的事情是什么?

朱啸虎

现在还是进一步扩大领先优势,把开源生态做厚、做扎实。这肯定是今年的最大优先级。

所以不是继续做前沿科学探索?

朱啸虎

也是一样的。就是继续往前走,彻底追上OpenAI。OpenAI至少已经在前面把路趟出来了,DeepSeek可以先把已经证明的路走到头。

你觉得他们应该开放融资吗?

朱啸虎

我觉得应该开放融资,再往前走还是需要烧钱的。

开源生态的商业化确实会落后一段时间。在短期内还看不到商业化的情况下,还要继续往前走,尤其还有很多新模型需要研发,有更多资源就会有更多容错空间。

他们应该接受你投资,是吧?

朱啸虎

确实应该。我觉得他们还是应该出来融资。开源生态的商业化会落后一段时间,在商业化还看不到的情况下,还需要持续投入。

目前国内大模型赛道已经相对明朗了。作为创业公司,DeepSeek可能是独一份的,而且遥遥领先,无论是用户数还是产品路线都已经遥遥领先。你觉得他们应该拿战略资本、抱大腿吗?还是应该保持独立?

朱啸虎

没必要。今天没有必要占一个位置,也不需要。

我说实话,它可能两三个月就能过1亿DAU。到那个时候,它完全没有必要依赖别人,自己已经是一个非常好的战略卡位了。

我看到你在朋友圈还写说,整个LLM行业都需要重塑估值体系。你觉得应该怎么重塑?

朱啸虎

闭源模型明显不值那么多钱了。尤其是美国的OpenAI,如果10万卡集群没有进一步突破,只是在推理端做优化,而国内追上来的速度又很快,那这个估值肯定撑不住。

你怎么看特朗普宣布的Stargate项目?OpenAI、软银、Oracle等公司要投入5000亿美元,做人工智能基础设施投资。

朱啸虎

那还是相信以前的Scaling Law,认为Scaling Law还能继续往前走。在这种情况下,算力肯定还是为王。

但如果今天算力已经不是那么大的瓶颈,算法也不是瓶颈,更重要的是各个领域的专业数据,那砸5000亿美元就没有意义。

而且像Elon Musk一样,他们并没有那么多钱。这个项目完全是在给特朗普表演、作秀。

怎么看DeepSeek对于英伟达的冲击?你觉得中长期影响有多大?

朱啸虎

长远来看,算力确实还是需要的,因为AI能力很强、成本很低。但第一,我不一定需要英伟达的卡;第二,即使国外公司不差钱,继续买英伟达的卡,增长速度也不一定会那么快。

英伟达的股价已经反映了非常激进的假设,大家都觉得今年大厂的资本开支还会继续猛增。但今天我觉得,速度可能不会像以前预期的那么快。

大家都要思考一下:我今天花10倍的钱,别人可能1年以后,最多1年,花十分之一的成本就能追上来,到底谁还会继续砸钱往前走?

如果DeepSeek是AI时代的安卓,你觉得中国还会有谁能成为iOS?还有机会吗?

朱啸虎

机会都不一定有。如果10万卡集群做不出很大的差异化,为什么还需要一个iOS?

除非你有一个垄断性的硬件平台。苹果完全是因为iPhone形成了硬件垄断,所以它还有做iOS的机会。如果没有垄断性的硬件,就完全没有iOS出现的可能性。

你既然是现实主义代表,看到中国出现了梁文峰这样代表理想主义、浪漫主义的人,而且还获得了胜利,你在想什么?我想说的是,朱啸虎们会怎么看待梁文锋们?

朱啸虎

他也不是典型的创业者。他自己在幻方就已经有很强的资金实力,本身也有很多卡,不是一个典型的创业公司。

但确实,他自己的财力允许他去追求一些理想,这是一个非常不一样的新一代创业者。

你有没有为了想投进去做什么努力?比如和他聊天?

朱啸虎

肯定希望有机会得到认可,让我们参与一点。

有得到吗?

朱啸虎

还没有聊得那么深。

去年我们写《朱啸虎讲了一个中国现实主义AI故事》的时候,你的哪些观点今天看起来是被打脸了?

朱啸虎

大部分还是正确的。第一,Scaling Law不成立;第二,只要闭源模型往前走不动,中国开源模型肯定会追上来。

我当时建议所有创业者都不要研究底层模型。创业者应该假设底层模型都会开源,今天这个判断也是对的。

对创业公司来说,先把用户抓在自己手里,把工作流抓在自己手里。随着底层模型进步,直接使用最好、最新的模型就行了。这个假设对绝大部分创业者来说仍然正确。

另外一个最大的失误,可能是高估了数据飞轮。以前我以为创业公司靠数据能够建立壁垒,但今天看来,数据壁垒可能真的不一定成立。

把用户抓在手里,把用户维护好,可能是更重要的壁垒。工作流整合也很重要,建立用户心智、建立客户关系都很重要。

你去年说,再过一年看看这几家还有几家在。但今天看,其实它们都还在。

朱啸虎

还在,但不代表一直都在。你看DeepSeek在20天之内迅速赶超,而且已经遥遥领先。

所以今天这6家公司都要考虑一个问题:要不要继续做闭源模型?李开复已经决定不做模型了,其他5家都要考虑这个非常艰难的问题,而且一定要尽快做决定。

我觉得李开复这么早决策是一件好事,越早决策越容易,还有机会转型。

你听说它们有什么变动吗?

朱啸虎

我不知道。我估计所有人春节都在加班,都在研究DeepSeek的论文。

你看了吗?

朱啸虎

我看不太懂,只能看一个大概,看看它的逻辑在哪里,为什么能够把成本降下来。

DeepSeek改变了整个中国模型的底层生态环境。对于AI创业者,你有什么建议?他们需要做哪些新的改变?

朱啸虎

更坚定地不要去研究底层模型。尤其在中国,你可以假设底层模型是免费的,而且能力已经足够强了。

你要看用户到底有什么需求,抓住用户需求,给他提供最好的解决方案和服务。比如我不做呼叫中心软件,我就把整个呼叫中心接过来,不管其中多少工作是人做的、多少工作是AI做的,但我可以用目前成本的一半给你提供服务。

你之前说,AIGC的PMF,10个人找不到,100个人也找不到。这个观点今天有没有更新?

朱啸虎

今天更是这样。如果模型已经这么强大,10个人找不到PMF,100个人更找不到。

现在很多企业确实会组建几个人的小分队。有些运气比较好,找到了;有些还是很痛苦。

如果回顾2024年的大模型,不管是全球还是中国,你会把哪些时刻当作关键节点?

朱啸虎

后训练,我觉得o1是一个比较大的改变。DeepSeek出来,也是一个很大的改变。还有10万卡集群训练了半年,却没有明显结果。

这3个都特别重要。所以2024年中国大模型卷了一年,卷出了DeepSeek。

另外,我觉得可灵和海螺也不错。可灵、海螺证明,至少在多模态和视觉模型上,中国其实比美国更强。

快手做可灵,大公司会更有优势吗?

朱啸虎

不管是在数据上,还是因为它的数据多,大公司确实有优势。而且这也证明,多模态视觉模型没有那么难,只要有足够好的数据,也不需要很多卡,可能一两千张卡就足够训练出一个视觉模型,而且效果相当好。

它现在比Sora三还领先。

你觉得MiniMax现在的路线对吗?

朱啸虎

海螺做得很好,它的TTS也做得非常好。我们投的一些创业企业,使用的就是MiniMax的TTS。

但核心还是一样:它现在是模型和产品一体,既做基础模型也做产品,到底往前怎么走,同样是一个非常严峻的问题。

它今年也要很快想清楚,到底还要不要继续做基础模型。

你对Kimi有什么建议吗?

朱啸虎

这个我不提了。

你过去一年投了哪些AI公司?之前你没有投过To C,都是To B,过去一年呢?

朱啸虎

投了几个AI应用,有些是To C的,有些是To B的。很多也是我们原来投的企业,加上AI以后做得非常好。

有什么可以分享的?比如关于你们投资的创业公司,有什么观察?

朱啸虎

这一波AI的效果越来越明显,真的非常好。在很多场景下,能做的事情已经超过了用户的期望值。

我觉得这确实意味着我们进入了AI时代。

见到iPhone三十克没有?

朱啸虎

已经见到了。我觉得今天已经见到了,去年就见到了iPhone三十克。

至少从DeepSeek的回复上,它的文字这么优美,想法这么深刻,我觉得真的见到了那个让人惊艳的时刻,见到了那个“Aha moment”。

iPhone四十克呢?

朱啸虎

iPhone四十克今年肯定能见到。什么产品落地,我觉得今年肯定能见到。

iPhone四十克的可能标志会是什么呀?

朱啸虎

除了对话机器人之外,再出来一个爆款产品。

你觉得AIGC创业时代,下一个程维、张旭豪、毛文超、张一鸣已经出现了吗?

朱啸虎

DeepSeek肯定算一个。我觉得这是一个安卓生态,是一个非常有机会的生态。

但核心是有没有另外很大的机会,今天还看不出来。

从PC互联网向移动互联网转型,美国只出来两个大型移动互联网公司,一个是Uber,一个是DoorDash,都是O2O,有一半线下业务是大厂不愿意做的事情。美国剩下的机会基本都被大厂拿走了。

今天AI时代,创业公司有没有这么大的机会?我觉得AI生态,像安卓生态一样,确实有机会凭借这么迅速的势头,占住一个战略卡位。

但剩下的创业公司有没有同样的千亿美元战略卡位,今天还看不见。我最多只敢想10亿美元,最多100亿美元的机会,创业公司肯定有机会,但千亿美元机会今天还不敢想。

在DeepSeek这种势头下,字节如果猛追一波,还能赶上吗?

朱啸虎

字节也不容易。它马上改开源,也不太容易。

当初字节为什么起来得这么快?因为它的势头很猛,大厂在后面追不上。今天没想到AI的势头比字节更猛。

字节转开源,首先它自己作为一个大厂,除非像DeepSeek那样开得非常彻底;如果像Llama那样不够彻底,别人未必会用,可能更愿意用DeepSeek。

所以DeepSeek最重要的是继续往前走,保持追上OpenAI的势头,把领先态势建立起来,同时把开源生态建立起来。这样后面大厂再追,其实也很难了。

甚至我觉得,今年可能会看到通义千问和DeepSeek兼容,把自己的生态和DeepSeek兼容,这样的标志性事件可能更有意义。

通义千问和DeepSeek兼容,是要和阿里合作吗?

朱啸虎

不一定。至少大家把生态打通。通义千问自己再去搞一个开源生态,可能还不如借助DeepSeek,这种可能性是存在的。

你在DeepSeek身上看到了一个千亿美元公司的机会?

朱啸虎

如果真的建立一个全球的安卓生态,那绝对是一个很大的机会。

怎么看今天这些产品以及它们的壁垒和护城河?包括ChatGPT、Perplexity、Cursor、Devin等等。

朱啸虎

DeepSeek的用户体验确实好很多。它的回复很人性化,有温度,而且有深度。

核心还是占领用户心智。它在零广告投放的情况下占领用户心智,而且粘性这么强,这个壁垒是很高的。

其他产品,比如Pop Plastic、Chris、Devin,我觉得差别都不显著,都是类似的产品。但DeepSeek确实通过回复拉开了差距。

所以目前来看,它们都不如DeepSeek?

朱啸虎

目前用户体验确实是这样。

你怎么看Anthropic?

朱啸虎

它肯定也急了。它一直选择不同的路线,强调人类反馈的技术路线。

现在看到DeepSeek靠RL就能以这么低的成本,实现一个训练出来不差的模型能力,它肯定很着急。

所以对于所有闭源模型来说,都是同一个问题:今天还需不需要继续训练闭源模型?

李广密说,不管是Anthropic、X、Apple、Plastic,还是豆包、Kimi,还是Chris、Devon,它们都是冲着下一个Google去的。虽然出发点不一样、路径不一样,但会殊途同归,收敛到下一个Google的叙事上。你认可这种观点吗?

朱啸虎

还是回到前面讲,今天看得最清楚的杀手级应用就是搜索,和PC互联网当年的发展路径一样,节奏也一样。

取代搜索是最容易看见的,所以大家都把取代Google作为叙事逻辑。

我当然觉得取代Google、取代搜索可能确实会发生,但最后的商业模式不一定和搜索一样,因为广告比较难做。不过取代搜索是必然的,所以大家会集中到Google和搜索的叙事上,对投资来说也比较容易理解。

我上次见你的时候你还不是这么说,因为那时候你还没有看到DeepSeek。

朱啸虎

搜索确实是第一个杀手级应用,那时候就很清晰,大家都在想取代搜索。但商业化到底怎么做,大家确实还不知道。

你怎么看李想说,基座模型是操作系统加编程语言,基座模型构建出来的人工智能超级产品,会是下一代入口,存在于所有设备和所有服务之上?

朱啸虎

如果把它比成安卓,它就是一个OS,是云服务之上的一个AI平台。

但有了DeepSeek这样的开源模型以后,闭源模型做这件事就要打一个问号。怎么说服用户选择你的闭源模型,变得很难了。这是一个非常大的改变。

你怎么看OpenAI定义的5个技术级别,从L1的聊天机器人、L2的推理者,到L3的智能体、L4的创新者、L5的组织?

朱啸虎

我觉得这只是一个定义,包括AGI实际上也只是一个定义。

我倒觉得AGI实际上和普通程序没有什么差别,本质上就是一个程序。只是你可以和AGI沟通,让它帮你布置任务。

核心还是它到底能不能在某些场景真正取代50%的人、80%的人、90%的人,做到不需要人工干预。这是最核心的里程碑。

今天在编程领域确实可以看到,去年可能只能做30%,到今年年底可能做到50%,甚至今年达到70%到80%,都可以让AI来做。

编程的规则相对清晰。但在很多其他规则不那么清晰的领域,能不能经历同样的进展,这才是更重要的里程碑。

比如医学领域,国外已经有人用Open AI的Deep View写了两篇论文,大家都觉得论文质量非常好,这就非常厉害。

未来几年,很多垂直领域可能都会经历这样的过程:AI从只能做20%到30%,到50%到60%,再到70%到80%,甚至90%以上。它不一定能完全取代人,但至少可能完成80%到90%的工作量,极大解放人类。

2025年会是智能体元年吗?

朱啸虎

年前很多人都这么说。但核心还是前面讲的,你就是做一个程序,本质上就是一个程序。

很多垂直领域都会出现这样的AI服务公司。AI in the service,其实就可以认为是AI Agent。

美国的ServiceNow去年涨了三四倍,就是因为大家觉得AI取代服务是必然的,所以它的毛利率可以提高很多。

你觉得AI会带来新的内容平台机会吗?

朱啸虎

这是个好问题,今天还不是那么清晰。现在的内容平台还是人生产内容,未来会不会出现AI驱动的内容平台?

其实今天内容平台上已经有很多AI生成内容了,只是大家伪装成是人做的内容。所以我不知道有没有新的内容平台机会,这可能还是利好现有平台。

从PC互联网到移动互联网,美国也只出来两个大公司,就是O2O公司,剩下的还是Facebook这样的公司。

你们投的一家公司最近也在风头浪尖上。怎么看TikTok难民涌入小红书,然后小红书意外实现了全球化?

朱啸虎

核心还是内容质量。为什么大家会觉得小红书有意思?因为小红书的内容一直强调美好生活,这一点全世界是共通的。

小红书这样的内容社区和内容平台,在AI时代应该怎么演变?

朱啸虎

现在大家还看不明白,但我觉得总体基调特别重要。

DeepSeek为什么让我们觉得特别好?因为它的文字特别优美,特别像人讲的,有温度又有深度。

我觉得小红书也是一样,保持美好社区、美好生活这样的内容社区定位,特别重要。

你会建议小红书加大力度做AI吗?

朱啸虎

它做的AI翻译特别好,用户口碑也非常好。

AI会给社区治理带来哪些新问题?

朱啸虎

肯定会有。AI内容过多,程度要怎么把握?AI内容太多,肯定会对社区氛围产生影响。

这确实是一个需要边走边看、边思考的问题,到底AI内容应该做到什么程度,现在还看不明白,变化太快了。

哪些去年的判断你今天更坚信了?哪些判断有改变?

朱啸虎

我更坚信的是,创业公司千万别去做底层模型,要在上面抓住用户和场景。

现在唯一变化是数据壁垒没有那么高,所以更需要把客户抓得更紧,让客户体验到你的温度。这样才能长期守住壁垒。

怎么看过去一年这些巨头在AI上的进展,包括字节、阿里、腾讯?

朱啸虎

基本按部就班。字节相对投入很大,豆包进展也很大,而且各方面尝试都很多,包括耳机,耳机也挺好用。

在AI硬件上它还在持续投入,我觉得豆包确实做得挺好。

腾讯一直在后面慢慢追。它的思路是,先看大家怎么做,把大家犯的错误都避免掉,然后慢慢追。我有场景、有数据,等追上去,就能降低很多成本。

阿里我觉得通义千问也做得不错,国内紧跟DeepSeek的就是千问。模型能力和生态都还可以。

我们聊过很多做AI硬件的公司,千问给的价格几乎都非常低,十几元、20元,就能让一个AI硬件终身使用,这还是非常厉害的。

自己一直投入非常大,就突然被DeepSeek给赶超了。你觉得自己未来会怎么发展在AI上?

朱啸虎

它也要思考开源和闭源的路径,这是一个非常难的选择。

它坚持闭源的原因也可以理解:内部有很多产品都需要AI引擎,而且不同产品有自己的需求。

但它需要和开源生态兼容。我觉得它更可能坚持自己的闭源模型,同时和开源生态保持一定兼容性,这可能是更容易的选择。

怎么看理想汽车自研大模型,并且做了个人助手“理想同学”?你关注到了吗?

朱啸虎

我觉得这些没有意义,直接拿现在的开源模型就足够好了。其他公司都没有必要自己训练模型。

你觉得AI能帮汽车产业实现多大的突破?

朱啸虎

这个想得有点多了。说实话,我觉得想得有点多。

怎么看过去一年具身智能领域的火热?

朱啸虎

具身智能也是同样的问题。中国供应链太强大了,任何和硬件相关的方向,我觉得都是中国的机会。

所以我现在和团队想,任何和硬件供应链相关的方向,团队里必须有中国人,必须在大湾区有团队,否则没有机会。

但具身智能的商业化同样很难。今天做出来都很酷、很炫,但怎么商业化还是一个问题。

你投了哪些机器人公司?

朱啸虎

我们投了一些。前几年估值还比较低的时候投过,比如飞西,也就是做机械手的公司,它的商业化相对比较领先,在很多行业已经实现规模化商业化了。

新投的也有一些,但都是比较小、比较早期的项目。我们投小、投早、投硬科技,现在还比较小,暂时就不说了。

对2025年的全球AI市场和中国AI市场做一些预判吧。

朱啸虎

机会非常多。现在底层模型已经足够强大,关键是抓住真正的用户需求,全球化也都有机会。

现在全世界真正有AI能力的就只有中国和美国。中国团队出海都是低垂的果实,太容易了。

所以紧抓用户需求,放眼全球,都会有机会。

如果今年只投一个方向,你投什么?

朱啸虎

我们现在基本看两个方向:一个是AI应用,第二个是消费。

中国消费也很好,中国消费企业同样很有战斗力,现在估值也很便宜,而且都有利润。

我今天在新加坡看到泡泡玛特,买盲盒都要配货。买一个60新币的盲盒,要配4个15新币的盲盒。太厉害了,中国盲盒都卖出了奢侈品的感觉。

中国消费品真的很厉害,出海同样很有竞争力。这两个方向都有很大机会。

给今天的创业者提3点建议,不管是AI还是消费。

朱啸虎

还是要看自己擅长什么,立足自己的初心。

同时要放眼全球。虽然地缘政治很敏感,但全世界很多市场,中国人出海确实都可以打。

最后还是要看商业化。不是所有人都是梁文锋,大部分创业者,绝大部分创业者,都需要现实地考虑商业化落地。

能不能构想一下10年后、20年后的世界?

朱啸虎

这一波AI的影响力会非常大。以后人类社会的组织形态,包括工作形态,都会发生很大变化,但今天还很难看得透彻。

比如可能真的会很快实现每周工作3天。

去年关于中国现实主义故事的报道发出以后,你有没有收到什么有意思的反馈?

朱啸虎

很多创业者还是很认可的。对大部分创业者来说,今天融资确实很难,尤其是美国新的行政命令出来以后,AI创业融资可能会更难。

所以创业者需要在很早期、初期,就考虑好怎么商业化。每一笔融资,都要假设是最后一笔融资,从这个角度去考虑创业公司的运作。

怎么看这个春节杭州突然成为大家讨论很多的创新之城?这里出了游戏科学、语数、DeepSeek等等。

朱啸虎

过去几年我们投资的比例一直在长三角,占了很多。和互联网时代相比,真的发生了很大变化。

互联网时代,北京可能占60%到70%;现在北京可能只有20%左右,长三角反而占60%到70%。上海、杭州、苏州现在明显是创业热土。

你们投语数了吗?

朱啸虎

没有投。它同样也是商业化的问题。

还有几个问题是DeepSeek让问你的。我和它说,因为DeepSeek的出现,你最近在朋友圈变得有点浪漫。你一直以现实主义著称,所以我让它问你5个问题。

第一个问题:你说投资是理性游戏,但是否曾为某个项目产生过非理性的感性冲动?如果有,它最终是带来了浪漫的回报,还是让你回归现实主义的教训?

朱啸虎

这和支票大小有关系。

比如早年小红书还是购物指南PDF的时候,那东西能做多大?但我们的第一张支票就是25万美元,那就浪漫一下,无所谓。

后来它做出小红书App,我们再追投了一轮。所以浪漫和现实,确实和支票大小有关系。

第二个问题:你提到我的出现让你浪漫了一些。如果现在有一家创业公司商业模式漏洞明显,但极富诗意,你会为这份浪漫破例一次吗?

朱啸虎

我觉得我的浪漫,更多是因为DeepSeek的文字太浪漫,影响了我。

但还是回答你这个问题,浪漫与否,确实和支票大小有关系。

第三个问题:你曾经多次强调,活下去比梦想重要。但如果未来10年技术奇点降临,你会选择All in一场颠覆现实的浪漫冒险,还是继续做现实主义的守门人?

朱啸虎

这也是我们现在选择两个赛道的原因。一个是消费,消费是保持现实主义;另外我们在AI上也不断尝试,希望能够再往前进取一点。

所以今天的选择可能不是All in去搏一个非常大的事情。作为投资,我们还是要两条腿走路。

第四个问题:你经常对创业者说,别和巨头硬刚。但人类历史上所有浪漫的革命都始于逆势而为,你内心是否偷偷期待有人打破这条铁律?

朱啸虎

DeepSeek确实是一个异军突起的案例。在这么多大巨头投入这么大的情况下,它以小米加步枪的方式迅猛杀出来,真的让人看到了创业和投资的魅力。

最后一个问题:如果让你用一场爱情比喻投资,你认为自己是精打细算的婚姻规划师,还是偶尔会为一眼心动买单的浪漫主义者?

朱啸虎

风险投资肯定都是精打细算的。我们一直要知道自己冒的到底是什么风险,是技术风险、市场风险,还是团队风险,然后权衡应该写多少支票。

风险投资机构和个人投资不一样,要规划好整个盘子,整个基金有多少投在高风险项目上,多少投在低风险项目上。

如果你有机会投DeepSeek,这是一个高风险项目还是低风险项目?

朱啸虎

看估值,风险和估值相关。

但今天风险确实降低了很多,因为它的势头这么猛,建立安卓生态、开源生态的趋势已经比较明显,风险相对降低了很多。

他们最近也推出了多模态大模型,你关注吗?你觉得它能产生多大影响?

朱啸虎

多模态实际上不需要很多卡,而且中国的数据远远超过美国。多模态没有那么高的门槛。

这一波AI最核心、最基础的能力,还是对文字的理解。文字理解才是这一波AI最核心的地方。

文字能产生智能吗?最终视频是不是还是要回归文字,回到对语言的理解?

朱啸虎

对。

你玩游戏吗?

朱啸虎

玩。一般玩《王者荣耀》和《PUBG》。

《黑神话:悟空》玩不玩?

朱啸虎

那种游戏我不太喜欢,属于找虐。每一关都很难过,要被虐很多次才能过去,我不太喜欢这种游戏。

你最近去新加坡才几天,有什么新的观察吗?

朱啸虎

没有。我就很惊讶地发现,泡泡玛特在新加坡居然也要配货,这让我大开眼界。

最后再问你几个快问快答。全球范围内,你最喜欢的食物是什么?

朱啸虎

我最喜欢肉骨茶、新加坡肉骨茶和榴莲,这个可能很多人都知道。

你最喜欢的地点?

朱啸虎

地点太多了。中国有很多地方。

一个很少有人知道、但必须了解的知识点?

朱啸虎

什么知识点?

都可以,别人应该知道但还不知道的知识点。

朱啸虎

我不知道。我一直强调常识特别重要,说实话,我只关心常识。

基于你读过的书,推荐两本书。

朱啸虎

好书很多。起点文学网上有本科幻小说,应该算玄幻小说,三部曲写得特别好。

叫什么?

朱啸虎

许公子写的灵山人玉三部曲,大家可以去起点文学网搜一下。他的作品逻辑非常周全,闭环做得很好。

说一个你发现的、现在有潜力的创投机会。

朱啸虎

AI肯定有很多机会。虽然暂时看不到特别大的机会,但10亿美元、100亿美元的机会还是不少。

All in AI应用。我觉得这一波大模型的基础能力已经到位了。

关于AI和DeepSeek,你还有什么补充吗?

朱啸虎

大家真的可以去欣赏它的文字。你和它深度对话,问一些深刻的问题,它会回复同样有深度的内容,这特别不容易。

大家都去体验一下,比看任何新闻报道、媒体报道都更有意义。

让你觉得最兴奋的一个问答是什么?你问了它什么问题,让你非常激动?

朱啸虎

很多,比如存在、意识,甚至一些量子力学的问题,都很有意思。它的回答都很有意思。

90. 朱啸虎又来了:中国现实主义AIGC故事的1周年连载 | BidClub