和广密
作为 AI 的投资人或者 AI 的创业者，你一方面是很兴奋的，兴奋的是每个月技术都在很明显地进步；另外一方面，其实又是有点绝望的。绝望的是，头两名跑得太快了，还在不断地吃掉 VC 或者创业者的机会。
如果今天我是一个 AI 创业公司的 CEO，我怎么去面对头上的这几个模型公司的竞争？我手上是没有硬牌的，只能硬着头皮往前走了。
张小珺
听着好悲观，好难受。我觉得广密是有点绝望的。前三名的基础模型大哥们都要发力做产品了，那作为 AI 产品的创业者，怎么避开跟巨头的直接竞争？
和广密
对。应该说，大模型季报的前六期，一直都是对智能上限的探索极度上头，而且逻辑一直比较自洽、比较一致。但过去两三个月，确实是更重视产品了。
我觉得有一个总结是非常好的，叫“犹太人的金融，华人的 AGI”。
张小珺
广密，先给听众朋友们打个招呼。
和广密
Hello，我是广密。
张小珺
我最近在各个平台都被催更全球大模型季报。我们要不要先解释一下，为什么这次季报推迟了？你前段时间都在出差，对吧？
和广密
对，好久没有回北京了。
张小珺
所以刚回北京，对吧？
和广密
对。
张小珺
你是不是这段时间把之前的 6 期重新都听了一遍？有什么感受和想法吗？
和广密
其实蛮有意思的，就是用内容来记录阶段性的思考。每个时间切片下的思考都很有意思。之前黄峥个人好像有个公众号，我看了好多遍，觉得蛮有意思。其实那个号是一个 role model。
张小珺
对于这个系列持续想给大家传递什么，你们有什么想说的？
和广密
我觉得这一期大家能记住几个关键词就挺好了。
第一个，大模型其实也在分化，也在收敛，就是怎么分化、怎么收敛。第二个趋势叫横向的全家桶，纵向的垂直整合。第三个关键词叫 L4，什么是 L4 级别的 AI 产品体验。
我觉得能记住这 3 个关键词，就是这一期播客比较重要的意义了。
张小珺
这里是全球大模型季报的第 7 集。你从硅谷视角看过去一个季度，这次整体感受怎么样？你会觉得今年全球大模型的趋势有一点平淡吗？
和广密
1. 模型市场开始分化
绝对不平淡，反而我感觉爆发性更强，波涛汹涌，大家每个人都在蓄力。
其实最突出的一个感受就是模型在分化。往后走，有可能就只剩 Google Gemini 和 OpenAI 两个真正做通用模型的公司，也就是各项能力全都要：从多模态到推理模型，到 coding、agentic，再到 To C，甚至 Google 还想做世界模型，追求真正的通用能力。
但其他模型公司都开始分化到各个领域。比如 Anthropic 分化到了 coding 和 agentic；Mira 创办的 Thinking Machines Lab，想做多模态和下一代交互。分化是我比较突出的一个感受。
张小珺
你对 Anthropic 应该比较熟悉。最近他们的 Claude Code 也非常火，他们为什么押注 coding 加 agentic 这个方向？这个选择是在什么时候做的？
和广密
2. Anthropic押注编码
很明显，Anthropic 这家公司已经分化到了 coding 和 agent，或者说 all in，几乎放弃了多模态，放弃了 To C，也没有推出独立的推理模型。
他们应该是在 2024 年夏天推出 Claude 3.5 的时候，外界开发者对 Claude 的反馈给了团队很多正反馈。我理解，应该就是在那个时候，整个团队更加 all in 到 coding 和 agentic，因为这些方面的反馈非常强，可能整个管理团队也被 coding reward hacking 了。
我们能看到的公开信息是，2023 年底它的 ARR 可能还不到 1 亿美元，2024 年可能达到 9.5 亿美元。有人猜测，2025 年年化收入可能会超过 120 亿美元，甚至 2026 年可能达到 300 亿到 400 亿美元。
他们最新一轮不是 1,700 亿美元估值吗？我觉得其实不贵，因为一年还有 10 多倍的增长。
为什么我觉得不平淡？就是太夸张了。OpenAI 和 Anthropic 每个月的 token 消耗量，月对月的复合增长都非常夸张。比如像 Sorpay（音）这种，不管是营收还是 token 的增长，可能每个月都有 20% 到 30% 以上的增长。
以前有这种增速的，可能就是抖音或者拼多多。这两家公司可能是最近两年全球范围内增速最快的公司。
我前几天看到一张图，说 AI Labs 最近新增的 ARR，可能已经超过上市 SaaS 公司的新增 ARR。我觉得这很夸张，其实是在抢掉很多 SaaS 的增量。
说回 Anthropic，我觉得他们核心就是赌 coding 和 agent。如果 Anthropic 不专注，像 Google、OpenAI 一样，既做多模态又做 To C，这种撒胡椒面的战略其实很危险。
但同样，如果 OpenAI 和 Google 举全公司之力，全力 all in 做 coding，那 Anthropic 也危险了。不过 Google 和 OpenAI 想要的更多，它们要支持一个更宏大的叙事。
你去问 Google Gemini 或者 OpenAI 的 CEO、管理层，要不要只 all in 到 coding 这一个能力项，他们的答案都是 no。因为大家觉得，只做 coding 不足以支撑这个宏大叙事。所以 coding 这里依然有很强的非共识。
张小珺
Anthropic 为什么押注 coding？这里的非共识能展开讲讲吗？
和广密
前几天 Google DeepMind 的 CEO Demis 描述 Google 的世界模型 Genie 3，说它是一个孕育 AGI、能够无限扩展的虚拟子宫。
其实我觉得 coding 也是这个虚拟子宫。世界模型和 coding 其实是一件事，只是不同的路径。
这里的非共识就是说，coding 和 agentic 可能会比外界想象的还要大很多。人与动物的区别是什么？人有语言、创造工具和使用工具的能力，这让人类的活动空间无限扩展。
语言和 coding，再加上 agent 这个工具能力，其实就能让 agent 在数字化世界里实现人在电脑上、在手机上能够操作的所有行为。我觉得这已经是 AGI 了。
比如我要做一个前端网站或者 PPT，甚至设计一个东西，过去需要和工作室进行很多轮沟通，几百步、上千步的 agent 推理，最后通过 coding 生成 HTML，可能是动态的、可交互的前端，也可能是一个一次性软件，还可以导出 PDF。
其实格式我觉得都不重要了，核心能力就是 coding 和 agent。这里的非共识就是说，coding 和 agentic 可能比外界想象的还要大很多。
还有一点，Anthropic 这个团队我觉得比外界想象的更强，身上可能也有很强的非共识。我们前两期播客就聊到，不管是 Kimi、千问还是 DeepSeek，可能在某些能力上不再 follow OpenAI 的路线，而是更 follow Anthropic、Claude 的某些路线。我觉得这也是一个比较有意思的现象。
张小珺
现在很多人说，Kimi 从以前想做中国的 OpenAI，变成想做中国的 Anthropic。你认可这个观点吗？
和广密
我觉得是很聪明的。
张小珺
DeepSeek 也是这样吗？还有千问？
和广密
我感觉是的。
张小珺
还有一家公司也很有意思，就是 Mira 创办的 Thinking Machines Lab。能不能给大家介绍一下这家公司以及 Mira 这个人？
和广密
3. 模型实验室押注差异化
Mira 之前是 OpenAI 的 CTO。她创办的 Thinking Machines Lab，应该是全球历史上最贵的天使轮，100 亿美元估值，融了 20 亿美元。
这家公司我觉得有 3 个点最关键。
第一，这个团队是我认为硅谷过去几年最强的初创团队。我是比较有信心的，可能比今天的 xAI 还要强。它更像是 OpenAI 的 ChatGPT、Post-Train，加上核心 Infra 团队的拆分。
你看，Meta 的小扎花 15 亿美元挖其中的一个人，就是那个 Infra 的 leader，直接被拒绝了，一个人都没有被挖走。Meta 还开出了好几个几亿美元的 offer。
其实 Meta 既挖不动 Thinking Machines，也挖不动 Anthropic。我觉得这两个团队的向心力很强，文化也很独特。
第二，Mira 是 OpenAI 最核心的管理层，作为 CTO，她知道 OpenAI 哪些做得好、哪些做得不好，以及 OpenAI 下一步要做什么，对路线肯定有独特的思考。
比如在 chat 这个形态下，ChatGPT 已经稳赢了，领先性已经逃逸到地球之外。Mira 可能会分化到多模态原生，做 To C，专注探索下一代交互的产品。
有可能是在手机上。我觉得她可能不会做新的硬件，因为人类大多数 context 的数据都已经在手机上了。
我其实相信，手机在 AI 时代会越来越强，而不是被削弱。过去手机这个终端只能打电话、发短信，但现在承载了娱乐、联网和数据存储。我觉得未来真正的智能手机会有新的属性，比如更加主动，或者具备其他属性。
另外一个比较有意思的点是，前三家——OpenAI、Gemini、Anthropic——我觉得是一种“智能为先”的文化。到底是智能为先还是产品为先，对整个团队的配置、思考以及思考问题的方式，影响还是很大的。
我猜 Mira 可能是以产品为先，因为她可能觉得现有的智能技术已经能做出很好的产品。所以，探索下一代产品和下一代交互，产品为先也是蛮有意思的。
第三，我觉得 Mira 在全球范围内有可能适合做苹果公司的 CEO。产品为先的理念也和苹果很匹配。
我们可以观察未来 1 到 2 年，苹果董事会是否会邀请 Mira 过去，这件事可以期待一下。
张小珺
这是什么脑洞？
和广密
这是一个猜测。假如苹果没有一个真正懂 AI 的团队，那下一代手机如何规划都很难，因为下一代手机的核心到底是什么？是更加主动，还是新的交互，还是 24 小时的 always-on 能力？
如果没有这些能力，我觉得苹果管理层可能无法规划下一代手机。
张小珺
它的多模态原生，是完全从零开始自己设计模型吗？
和广密
应该会的。
张小珺
什么叫多模态原生？
和广密
你看，我们在搜索框里面搜索，基本上只有 3 个关键词。但我用 ChatGPT 之后，用户习惯已经改变了，我可能会输入 30 到 50 个关键词。
如果我们进行对话，我可能输入得更多，用户输入的 context 更多；语音输入更多，多模态输入也更多。AI 智能操作你的电脑，或者集成你的软件，也能获取更多 context。
这样一来，很多交互一部分已经在后台自动化了，另一部分是你能够更自然地输出更多 context。它不再只是 text-based 的交互。
ChatGPT 今天还是 text-based 的交互。之前 Google Search 是 keyword-based 的交互，所以未来可能是语音：我跟它讲话，它也可以借此收集更多 context。
张小珺
应该说不止语音，人与人的交互更像是……
和广密
对。
张小珺
还有其他几家公司，比如 xAI、Grok 以及 Meta，他们都做出了什么样的选择？
和广密
我先说 xAI。Grok 是我觉得马斯克之前最大的 bet，我们之前播客也提到过，他 bet on 单一超大的集群算力能够带来模型的根本性提升。
但目前还没有得到 payback。超大算力只能说是不掉队的基础，但不一定能让 Grok 反超。
其实 Grok 今天还在摸索自己的生态位。Grok 到底做 chat？赢不了 ChatGPT。做搜索，前面还有 Google 和 Perplexity。做 coding，也有 Anthropic。做多模态、做视觉模型，感觉 Grok 今天都还没有想清楚。
因为马斯克可能想要的比较多，什么都想要，反而没有专注分化或者下注，这其实是比较危险的。
Grok 这个模型非常大，应该说花了别人可能 10 倍、20 倍的资源，但没有带来 10 倍以上的好处。我觉得一定程度上，豆包都比 Grok 好用，语音的端到端体验也更好。
我猜测，xAI 未来半年到 1 年很大概率可能会并入特斯拉，做一体化。因为一个独立的 AI Lab 没有一个大腿，其实是很难的。
我担心 xAI 可能会掉队，除非未来超大的集群、几十万张卡，或者新的 GB200 哪一天把模型推到发生质变，那别人可能短期追不上。Elon 在数据中心这块是极其领先的。
张小珺
那 Meta 呢？
和广密
Meta 的话，那个 Superintelligence 团队，从模型上短期进入全球前三还是挺难的。
你看，就连马斯克这么 push xAI，其实还没有进入全球前三。前三是 OpenAI、Gemini 和 Anthropic。
Meta Superintelligence 到底是智能为先还是产品为先，现在还不知道。如果是智能为先，那其实还在 Grok 后面；如果是产品为先，Meta 这个团队从 0 到 1 的基因也还不知道。
我觉得可能是边走边看。小扎要确保自己在牌桌上，他们挖人的动作也很夸张。
张小珺
是啊，公司其实玩不起。
和广密
对，这个时候是用小扎超能力的关键时刻。
你看这样排下来，硅谷的前三名——GPT、Gemini、Claude——在能力上彼此前三名可能拉不开很大的差距，或者彼此也甩不开，但其他人想进前三，好像也没有那么容易。
这也说明，一定程度上这种范式级的技术路径大家已经比较清晰了。过去两年主要是两个大的范式变化：一个是 pre-training 的 scaling，另外一个是 RL 的 scaling。这两个都出自 OpenAI，OpenAI 对整个业界的贡献还是很大的。
张小珺
长期看，你觉得刚才说的这些公司——Gemini、OpenAI、Anthropic、Thinking Machines Lab、xAI、Meta——今天的 bet 会让它们长出不一样的东西吗？在生态中，大家分别的位置是什么样？
和广密
4. 巨头走向不同终局
今天所有的巨头都叫科技公司、互联网公司，但 Google 做搜索，Meta 做社交，Amazon 做电商，Apple 做手机，字节做信息分发和短视频。虽然今天的 AI 公司都在奔向 AGI，但我感觉后面还会更加分化和演变。
如果要找一个方便理解的比喻，可以偷懒地说，ChatGPT 可能就是下一个 Google。之前我们有一期播客聊过“ChatGPT 的超越 Google 之路”，大家感兴趣可以回头去听。
Anthropic 有可能就是下一代 Windows。为什么是 Windows？因为 coding 提供的是 API，API 支持应用的无限扩展。
之前很多人说自己是 OS，但其实都不是真正的 OS。今天全球范围内只有 Windows、iOS 和 Android，而今天大模型的 coding 能力，才能支持应用的无限扩展。无限扩展是非常重要的。
Google 真的还是会非常强，它会赢在规模效应上。
张小珺
后面我们可以聊一下，在这些公司里面你现在最看好谁、最不看好谁。从财务投资和人才加入的角度，应该 bet 哪家？
和广密
判断模型的终局是很难的，因为技术变化太快，没办法判断哪一家一定稳赢。
比如上一期播客，我对 Anthropic 极度乐观，但大家都在追 coding，也在猛追，所以很难判断哪一家一定稳赢。大家也没法躺赢，因为今天的强模型可能过 3 个月、6 个月，就已经变成市场平均水平了。
技术进步还是非常快。最领先的 3 家或者 4 家，很像 F1 竞赛，非常激烈，你追我赶。今年模型发布的速度比过去两年都还要快。之前半年、一年可能发布一个模型，今天可能两三个月就是一代模型。
规模效应越来越明显，还要确保自己不能犯错，不然很容易掉队。所以我感觉只 bet 一家其实很难。
张小珺
如果今天有 100 块钱买股票，你会买谁家的股票？
和广密
很好的问题。如果它们都有股票，按照今天这个时间切片下的回答，40 块钱我会放到 OpenAI，40 块钱买字节的股票，10 块钱给 Anthropic，10 块钱给 Google。
张小珺
为什么 OpenAI 还比 Anthropic 多这么多？
和广密
ChatGPT 身上有很多非技术壁垒。
张小珺
这跟我们上次播客的配置比例不一样，发生了变化。为什么你变了？
和广密
ChatGPT 身上有很多非技术壁垒，我对 ChatGPT 有了新的理解。
coding 的壁垒、模型的壁垒，远远没有 ChatGPT 的壁垒高。
张小珺
你刚才说 Gemini 和 OpenAI 是做通用各项能力的模型，那这两个基座模型有一些不同的 bet 吗？
和广密
5. ChatGPT收敛消费端
OpenAI 的 ChatGPT 赢在口碑、品牌，其实模型能力上大家已经趋同了。
过去一个季度我自己最大的感受就是，C 端其实是一个非常明显的头部收敛趋势。ChatGPT 这个产品在 C 端有可能会收敛掉很多其他产品。
你看，ChatGPT 可能是历史上全球范围内最快达到 10 亿活跃用户的产品。2025 年以来，我感觉 ChatGPT 经历了一个品牌大众化的下沉，尤其是它的心智和品牌壁垒，今年大大变强了。
它的增长还在加速，陡峭程度比其他人都高，可能已经迈过了某个大众用户渗透的门槛。
今天你问身边很多新的 AI 用户，很大比例的人会把 ChatGPT 当作首选 AI 工具。两年前很多尝鲜用户还经常会对比不同产品，但今天的大众用户基本不对比了，ChatGPT 就是默认的 AI 首选工具，有点像默认 Google 是搜索的首选工具一样。
你看，很多人的手机首屏都会把 ChatGPT 或者豆包放在最下面、最方便的位置。
还有一个有意思的点。以前 Netflix 需要好的内容和流量，对吧？模型训练其实也很像 Netflix 拍内容。只要你有领先的模型，模型训练花掉的钱，都会转化成产品、心智或者品牌，不像以前做增长、投流、获客那样，钱烧掉就没有了。
ChatGPT 好像几乎没有在投流、获客上花太多钱，但模型训练烧掉的钱，很大程度上都转化成了品牌。
还有一个有意思的就是留存。随着模型能力变强，之前退订的老用户今天又重新回来了，这种长期留存是比短期留存更好的。
ChatGPT 的留存数据可能惊人地好，可能仅次于微信这种产品。这很夸张。就像我们喜欢喝碳酸饮料，首先想到的就是可口可乐。我觉得 ChatGPT 很像可口可乐。
所以，这个趋势验证了我们最早一两期一直以来的判断：最好的模型还是拿走了最大的流量。
还有一个事实，从营收角度看，OpenAI 公开的 ARR 是 120 亿美元，Anthropic 今天可能是 50 亿到 60 亿美元。这是前两名。再往下数，可能就是断层，你找不到今天 ARR 达到 10 亿美元的 AI 产品。
头两名加起来，其实已经占到 AI 产品营收的 70%、80%，甚至更高。而且这两家头部公司的增速还越来越陡峭，完全没有停下来的意思。它们是全球范围内有体量、同时增速最高的公司。
刚才说到断层，下一个能够达到 10 亿美元 ARR 的产品，可能就在未来 1 到 2 个月。我觉得 Claude Code 可能很快就到 10 亿美元 ARR 了。这个产品是今年三四月份发布的，可能很快就是 Cursor 的两倍。
最后发现还是模型公司的产品，我觉得这又说明了之前那个判断：最好的模型拿走了最大的价值。
OpenAI 很大程度上已经很快成为所谓 Mag 7 的巨头之一，或者马上会有新的科技巨头命名。以前还有那些公司，现在我觉得 OpenAI 可能会成为其中之一。
张小珺
所以，你作为一个 AI 投资人或者 AI 创业者，一方面是很兴奋的，兴奋的是每个月技术都在很明显地进步；另一方面，其实是有点绝望的。绝望的是，头两名跑得太快了，还在不断吃掉 VC 或者创业者的机会。
如果今天我是一个 AI 创业公司的 CEO，我怎么去面对头上的这几个模型公司的竞争？我手上是没有硬牌的，只能硬着头皮往前走了。
听着好悲观，好难受。我觉得广密是有点绝望的，但绝望的时候肯定也有新机会。
Claude Code 非常有意思。既然模型公司都要端到端做好 agent，那对于 Anthropic 来说，做 Claude Code 意味着什么？为什么做模型还不满足于 API 收费，而是要自己下场做 agent 呢？
和广密
6. 模型公司开始收割应用
最简单的一个道理就是，模型公司花了上百亿美元做模型训练，就像挖矿一样，挖智能的矿。
结果你发现，挖了矿之后，前端应用 Cursor 在那里赚得很多。模型公司也不傻，肯定要往前做收割。
Claude Code 是一个很好的产品。它比 Cursor 可能晚了 8、9 个月，但过去仅仅三四个月的时间，就已经反超了 Cursor 很多 ARR。
Cursor 公开的 ARR 我不知道是多少，可能是 5 亿美元，但 Claude Code 远远已经高于这个数字。我估计很快能看到 10 亿美元，甚至 15 亿美元。这个产品 ARR 的增长速度，有可能比 ChatGPT 还要快。
过去一个季度有一个非常明显的感受：基础模型公司都要端到端做好 agent，而不只是依赖模型 API 的生意。因为 API 的壁垒和留存其实还是不够好。
以前 Anthropic 是最想做生态的公司，现在也要重点做一方产品 Claude Code。我觉得，做好 Claude Code 这一类 coding agent，它的经验肯定还会在其他领域批量复制。
这又回到一个问题：前三名基础模型的大哥们都要发力做产品了，那作为 AI 产品的创业者，怎么避开跟巨头的直接竞争？
张小珺
我觉得这个问题很有意思。你看，PC 转移动互联网的时代，很多 PC 老大哥是看不懂、看不起，或者后来跟不动，对吧？
但今天的科技巨头们既看得懂，又很重视，还跟得动。像小扎这样集团军作战，其实留给创业者的窗口有点小。
既做模型公司做 agent 的，和像 Manus 这种通过整合外部模型做 agent 的，各自优劣势是什么？像 Manus 这种应用公司还有任何优势吗？第三方 agent 创业公司会不会被边缘化？
和广密
7. 全家桶压缩创业窗口
我的一个感受是，不提具体公司，今天最明显的是两个趋势。
一个叫横向的全家桶，第二个叫纵向的垂直整合。
横向全家桶的例子就是 ChatGPT。你花 20 美元或者 200 美元买一个账号，里面已经包含了 chat、搜索、coding、agent、workspace、PPT 等功能。
你每个月付 20 美元或者 200 美元，买的是十几个套件。这对做单一垂直能力套件的公司非常不利，因为我不用再额外花 20 美元或者 200 美元买一个了。
通用模型的全家桶已经能满足大众用户很多需求，专业 agent 的市场规模就会被限制。
就像当年买 Office，一块钱买 3 件套：Word、PPT、Excel。甚至未来 PPT 的内容格式都不重要了，直接通过 Web coding 生成一个漂亮的前端。前端未来可能就变成交互界面，或者一次性软件。
我感觉未来可能不需要 PPT 了，或者 PPT 和前端会融合成一个东西。这就是横向的全家桶。
纵向垂直整合的例子其实是 Google Gemini。你看它从 TPU 芯片，到 Gemini 模型，再到上面的 agent 应用，还有 Google Docs、Chrome 浏览器、安卓操作系统、YouTube 视频，它可以做超级集成。
其实 Google Gemini 的模型落后几个月也没问题，何况它现在还不是落后的。我感觉 Google 的后劲可能是最强的。
ChatGPT 今天是在心智或者品牌上非常领先，但从长期规模优势上，可能不如 Google。
张小珺
你刚才说，现在留给 AI 创业公司的窗口期很小。面对这些大模型公司的巨头布局，AI 产品创业公司如何避开正面竞争？
和广密
刚才提到，过去移动互联网时代，PC 老大哥们看不懂、看不起、跟不动。但今天的科技巨头确实很卷。
此时此刻，第一点是绝望，第二点我很乐观，会有新机会。
从事情的逻辑上来看，我想不到好的解决办法。正面战场去硬扛这些巨头，从逻辑上很难打赢。但总是要乐观的。
这件事让我回想到 2015 年。那时候我刚入行做投资，很多人都觉得电商平台的规模效应非常强，淘宝不可撼动。所以很多人在 2015 年 pass 了 A 轮、B 轮的拼多多，包括 Shein。
这就是非共识。今天就是要去寻找能够破局的那个黄峥，要对 AI 模型、对今天的产业结构有深刻的、自己的洞见，逻辑还要比较自洽。
你越看着这些巨头林立，就越像当年淘宝规模效应不可撼动的时候。我们始终要乐观，相信一定会有更好的创业者。
所以我今天一直在想一个问题：今天怎么才能理解谁是当下的黄峥？这个人的特点到底是什么？他怎么思考今天的东西？
作为一个投资人，怎么去理解创业者、读懂他内心的想法，跟他一起思考，我觉得这是比较有意思的。
张小珺
你今天有看到什么今天的黄峥吗？
和广密
在努力当中。
张小珺
今天我们其实讲了很多产品相关的内容。大模型季报之前一直更注重讲模型，那你觉得模型和产品在你看来哪个更重要？过去两个月如果大家开始更注重产品，背后的原因是什么？
和广密
8. 模型红利转向产品
应该说，大模型季报的前 6 期，一直都是对智能上限的探索极度上头，而且逻辑一直比较自洽、比较一致。但过去两三个月，确实更重视产品了。
第一个原因，可能是 ChatGPT 在流量上的成功或者壁垒非常高。
第二个原因是，上一期季报我对 Anthropic 的 Claude 在 coding 上的领先高度自信，但没想到紧接着 Gemini 2.5 Pro 在 coding 上的能力很快就追上来了。
这两件事一定程度上改变了我之前的观点。模型公司肯定还是需要把模型或者研究领先的红利，转化成产品领先的红利或者壁垒。这样商业壁垒肯定更高。
但你反观 ChatGPT，其实它没有受到太大影响。年初 DeepSeek、Gemini、Claude 这些模型变好，其实都没有从根本上冲击 ChatGPT。
这里其实就提到了一个非常关键的判断：ChatGPT 身上有非常多非技术性的壁垒，而 coding 或者其他模型公司只有技术壁垒。
Sam Altman 去年在一次公开采访中提过，他好像有两个 vision：第一个是 ChatGPT 能做到 10 亿 DAU，第二个是实现 AGI。这两个可能是平行的。
有可能全球领先的 AI Lab 都能实现 AGI，但不是所有人都能实现 10 亿 DAU。
所以 OpenAI 是一家在智能和产品之间平衡最好的一家。一边探索智能的上限，它的研究能力也是全球 Top 1；一边又把智能的红利转化成产品流量或者品牌心智。
我觉得这个平衡是最好的，因为 C 端流量大的产品，商业价值还是比较大的。
Anthropic 的模型不错，Gemini 的模型也不错，甚至 Grok 的模型也不错，但 C 端就是没有那么强。ChatGPT 身上还是有很多在特定社会时间窗口下积累起来、不可复制的品牌价值。
10 亿 DAU 的商业价值是巨大的。我们不把 OpenAI 只当作一个 AI 公司，而是把 ChatGPT 当作一个互联网产品看，它的估值可能也是很高的，不仅仅是 3,000 亿、5,000 亿美元。
你假设模型不进步了，就停在这里，ChatGPT 的规模效应和分发优势也是最强的。你假设模型会继续进步，OpenAI 在研究和模型上也是 Tier 1。短期内，我感觉很难有人在模型上领先 OpenAI 10 倍。
前几名模型之间的差距可能就是 3 到 6 个月。既然差距没有那么大，模型技术的保鲜期只有 3 到 6 个月，那产品就更关键了。
张小珺
之前大家可能觉得，模型即产品，只要模型能力有代际差、产品跟得上，就能接到这波流量。你现在还认可这个观点吗？
和广密
我觉得有一个观念叫：模型不行，留存就不行。
张小珺
我觉得你说得很有意思。今天给品牌充值不一定是通过广告，而是直接把模型能力提高。充模型的钱，也是充品牌的钱。
关于品牌，我记得第一次见 Rad（音）的时候，他就说大模型产品可能会很像消费品，品牌价值很重要。
和广密
非常同意。Reid 说得非常有道理。ChatGPT 今天最大的壁垒不是技术壁垒，而是品牌壁垒。
即便今天我们配出可口可乐的配方，可能做得更好喝一点，但大家可能还是会首选可口可乐。
张小珺
说到产品，你怎么看 Thinking Machines Lab 的产品形态？我们什么时候可以看到他们的产品？
和广密
刚才提到他们的团队很强，我非常喜欢。但即便他们做出更好的交互或者下一代技术，这种新的公司也缺少一个分发出口。
今天很难再有像 ChatGPT、像豆包这样长的窗口，能够让一个产品涨到这么大。
新的 AI Lab 在美国的出口可能还是 Apple。最后 Mira 可能会去建立 Apple 的 AI，再让它独立长出来。
ChatGPT 这种级别的 C 端产品是不容易做出来的，但豆包是极有可能的。
张小珺
在你看来，模型和产品的关系应该是什么样的？
和广密
模型公司就是挖矿的，产品公司就是第一个打开挖矿窗口、在那边炼矿的。
张小珺
挖矿、炼矿一起做。
和广密
对。做 AI 产品肯定要挖矿，对吧？那个窗口就特别关键。你不能让挖矿的人也去炼矿。
第一个做出来、让用户惊叹的体验是最重要的。哪怕 token 消耗非常大，只要你第一个做出来，能让用户非常惊叹，产生 magic moment 或者 aha moment，那种“很哇塞”的感觉，你起码可能得到了 5 亿美元、10 亿美元的广告费。
Manus、Perplexity、DeepSeek，包括 Cursor，其实这几个都是挖到了模型的矿。可能是信息检索的矿，也可能是 coding 能力溢出的矿，或者 agentic 能力溢出的矿。
但这个窗口期又特别有意思。我让同事专门拉了一下窗口期，发现窗口正在缩短。有的窗口是 2 年，有的窗口是 1 年 3 个月。
Perplexity 的窗口是最长的。模型公司自身开始加联网搜索，平均晚了 2 年。也就是说，差不多有将近 2 年的窗口，模型公司没有加联网搜索功能，或者模型公司自身没有做好。
但今天 ChatGPT 加入联网搜索之后，Perplexity 依然保持高速增长，每个月可能还有几千万新增用户，我觉得这蛮神奇的。
Cursor 是因为 Claude、Claude Sonnet 火起来的。从 Cursor 开始有热度，到 Claude Code 发布，其实只有 9 个月时间。Claude Code 也成为了 Anthropic 最重视的产品，很明显在挤压 Cursor 的空间。
Cursor 的窗口从 2 年变成了 9 个月。Manus 是今年三四月份发布的，ChatGPT 跟进类似产品，大概只用了 3 到 4 个月。
从 2 年、1 年、9 个月到 3 个月，窗口正在缩短。这不代表大模型公司发布类似产品之后，创业公司就没法打了，只是意味着竞争更加激烈，这场仗更难打。
张小珺
产品公司也用模型公司做的产品吗？
和广密
一定程度上大家是公平的，因为一开始大家都是用模型 API。比如 Claude Code，我们就把这个产品当作一个独立创业团队，它们也是纯基于 API 的。
最开始可能是 Boris 一两个人，后面三五个人，现在可能也就十几个人。这说明小型产品团队的空间是很大的，存在自下而上的创新能力。
你看，Claude Code 已经迈过 5 亿美元，可能马上冲击 10 亿美元，年底可能达到 15 亿到 20 亿美元。你先把第一波抓住，没有自己的模型，但这个独立创业公司的估值可能也已经是几百亿美元。
我觉得 Claude Code 如果独立估值，可能是一个价值两三百亿美元的公司。
张小珺
所以你说它有小公司的优势？
和广密
模型公司内部可能比外部公司更懂模型一些，知道这些工具训练和命名，调用起来更方便。
但有一个点，我觉得很大程度上是不公平的，就是成本。假设大家 agent 产品的效果都一样，创业公司的 token cost 会被拖死。
基础模型公司卖 API，毕竟还有一层毛利；长期来看，它还可以把端到端优化做得更好。
所以今天 AI 产品的成功，很大程度上是研究红利或者模型核心能力挖矿带来的红利。从对话、搜索，到 coding、工具调用，再到后面做 PPT，这些关键能力就很像手机时代的传感器。
你看，手机上的每一个传感器，都催生了一个或者几个大的互联网公司。GPS 催生了打车、外卖；大屏幕催生了抖音；麦克风也对应着很多应用。这些都是关键红利。
今天 AI 模型的核心能力，就对应手机上的每一个 sensor。
张小珺
很有意思。做 AI 产品肯定和做移动互联网产品不一样。那你觉得这一代优秀的 AI 产品经理，在你心目中有没有画像？你现在见到哪些创业者，会很清晰地知道他们是一个很好的 PM，也是一个很好的 founder？
和广密
上一代的产品经理很多都是码农出身。码农出身的人，其实知道哪些功能是可以实现的。
所以我们倾向于认为，这一代产品经理大概率可能是算法或者模型出身，同时又有比较好的产品或者业务 sense。不然的话，你没法利用好模型的关键红利，也无法判断未来 6 到 12 个月模型的变化。
所以肯定倾向于从懂模型的人里面找。他对于模型的技术变化要比较清楚，还要有预判力。
张小珺
什么是一个好的产品的北极星指标？核心应该看什么？
和广密
核心是看在哪个领域能大规模交付 L4 级别的体验。
L4 级别的体验，可能就是说端到端的感觉比较“哇塞”，有 aha moment、magic moment。今天我感觉，最优秀的两个 agent 都有了这种 L4 级别的体验。
第一个是 ChatGPT 的 Deep Research，第二个是 Anthropic 的 Claude Code，分别对应信息搜索和软件开发。
只要给用户交付了 L4 级别的体验，就会触发商业模式的变革。之前订阅费可能都是 20 美元，现在大家愿意付 200 美元，说明模型能力变强以后，商业模式也会跟着升级。
张小珺
为什么 coding 和 Deep Research 最早交付了 L4 级别体验？为什么是这两个领域？
和广密
今天最大的红利还是 language 和 code 的红利，尤其是 code。还不是多模态、世界模型或者机器人。
通用 agent 目前最主要的两个需求，一个是信息检索，第二个是编程。所以 search 和 code 还是最大的超级应用。
在 code 和 text 的环境下，最容易给用户交付这种 L4 级别的体验。
换一个视角，今天白领的工作价值还是数倍于蓝领，白领的工资水平肯定偏高。白领里面，程序员的工资是最高的，所以最容易闭环的就是软件开发工程师。
蓝领还涉及机器人的硬件和各种迭代。如果 coding 这个程序员领域都无法大规模实现 L4 体验，其他领域肯定会更慢。
为什么是搜索或者 code，很大程度上也和数据积累有关。互联网上积累了几十年的网页数据，GitHub 也积累了几十年的代码数据。这两大块其实是人类过去活动中最高价值的抽象。
法律也是对人类活动的一种抽象。之所以是这两个领域，是因为它们在比特世界里迭代最快；只要涉及物理的原子世界，迭代就会变慢。
张小珺
Claude Code 近期表现非常好。你觉得这是产品策略的成功，还是模型能力自然的结果？
和广密
我觉得是模型能力自然的结果，90% 靠模型，10% 靠产品和工程，尤其是 context。
张小珺
Claude Code 在 context 这块是不是有一些独特的 know-how？Claude Code 的数据怎么样？怎么看待 Claude Code 和 Cursor 的前景以及未来的竞争态势？这是不是会让应用公司特别被动？
和广密
Claude Code 的负责人 Boris 最近在播客访谈里说，ARR 已经涨了很多。我猜测，未来 1 到 2 个月很快就能到 10 亿美元，可能是历史上最快达到 10 亿美元的产品，可能是 Cursor 的两倍。
如果作为独立公司，它可能值两三百亿美元。
照这个趋势下去，Claude Code 下半年会把 Cursor 打得非常惨。如果让我站在 Cursor 团队的角度，我觉得今天要跟 Claude Code 长期竞争，是很悲观的。
假设 Cursor 现在马上能够复现一个 Claude Code 一样的产品效果，它也要面对很高的亏损率。产品定价是每月 200 美元，但很多用户有时候几天就能用掉几千美元的 token，甚至是 1 比 3、1 比 10 的 token 亏损率，成本是吃不消的，很容易被拖死。
这里还没有谈后面怎么优化模型能力。如果 Cursor 想针对某个能力或者数据分布进行优化，它的模型训练能力也跟不上。
刚才提到 Claude，我感觉还有一个好的点，就是它对 context 的压缩比较好。它会在后台读取你的 codebase，不断对 context 做压缩，判断哪些东西是重要的。
一个 codebase 的量是比较大的，所以对 token 的要求也很高。Claude 很重视 long context，最近也发布了百万级 context 的能力。
Claude Code 团队也知道 Claude 在模型训练时可能有几百个工具的命名，在 tool use 这些场景里，肯定知道调用哪个 tool。
还有一点，我觉得 Cursor 今天积累的用户数据，对 Cursor 产品能力的提升可能并不大，因为最重要的 90% 还是底座模型。
最后极端一点说，Cursor 或者 coding 公司如果不做模型，未来是没有优势的。未来我觉得就是比拼成本优势。
Cursor 的终局有可能是跟某个大厂合并，比如微软、Google、Gemini、Grok 或者 Meta。
Cursor 今天肯定盼着：GPT-5 的成本又低了好几倍，Gemini 的成本也能降下去，或者这几个模型在 agent 能力上能够提升，跟 Claude 打平，那 Cursor 的位置就会很好。
但今天的判断肯定也不是一成不变的，这几个模型动态变化的边界也会不停发生变化。
张小珺
而且应用公司可能通过融资，自己再做模型。有一些公司是从模型起步，有一些公司是从产品起步，产品做得不错之后，融更多的钱也来做模型。模型人才是更稀缺的。
Claude、Gemini、ChatGPT 的 agent 应用会不会趋于同质化，从而加速 API 的商品化？
和广密
今天的 AI 产品形态，应该还处在非常非常早期。未来的演变空间还是非常大的。
比如 ChatGPT 有可能和 Google 未来走向一样的产品，融合成全家桶。小红书就是一个很好的例子。
你看，在年轻人里面，它已经融合了很多东西：融合了搜索、短视频，也融合了朋友圈。我们身边很多年轻朋友，第一搜索心智是小红书，朋友圈也是小红书。
所以科技产品是在融合的，这是一个比较有趣的现象。ChatGPT 也好，Google 也好，这些产品都在融合。
张小珺
你预判接下来会有哪些 L4 级别的体验？
和广密
Claude Code 这个模式 work 之后，这套模式可以在其他领域不断复制。比如 Office、Workspace、PPT、Excel 数据分析。
Office 跟 code 有一些类似，结构化的东西比较多，可以确认和闭环。但它的奖励系统差一些，因为你不知道什么 PPT 是好的、什么 PPT 更好看。
不过 overlap 能力非常多。PPT 最需要的其实就是 coding 和 agentic 的能力，很像生成前端 HTML。前端和 PPT 也在融合。
更重要的是，Office 或者 Workspace 的用户规模比 coding 用户大得多。coding 现在大概有 3,000 万用户，而 Office 可以卖到 5 亿、6 亿的规模，因为上班的人都会用。
张小珺
我觉得你这次有一个很大的变化，就是重新看好了 Google。
我记得 ChatGPT 刚出来的时候，很多人说 ChatGPT 必将颠覆 Google，会是下一个 Google。你为什么有了新的认识？
和广密
9. Google重新获得规模优势
一个观察是，ChatGPT 和 Google 最终的产品形态肯定会殊途同归，就像小红书那样。
另外一个猜想是，ChatGPT 后面肯定会做广告。它最近刚招了一个新的商业化 CEO，之前是 Instacart 的 CEO，之前还负责搭建过 Meta 的广告系统。
所以 ChatGPT 后面势必要把广告平台搭出来。也许未来头部用户收费很贵，每月 200 美元，甚至每月 2,000 美元，但付费用户可能只有 3% 到 5%。95% 以上的用户都是免费的，但要看广告。
我就在想，Google 还是全球最好的广告平台。如果最后大家的产品形态殊途同归、融合到一起，全家桶、搜索都会变强，广告匹配效率也会变高。
Google 最近还在推 AMO 的那个产品，这能把长尾需求刺激出来。所以 Google 的后劲和规模效应可能会很强。
张小珺
你重新看好 Google，是因为它的技术优势，还是因为它的商业化能力？
和广密
是规模效应。ChatGPT 今天赢在品牌心智效应，Google 未来可以靠规模效应扳回一城。
张小珺
Google 和 ChatGPT 有什么用户习惯的差异吗？
和广密
ChatGPT 一定程度上深刻改变了用户习惯。
之前我们用 Google 搜索，最多输入两三个关键词；今天用 ChatGPT 或者豆包，我们会输入几十个关键词，输入 30 到 50 个关键词，甚至是一整段描述。
这样的话，AI 产品获取的 context 更多，匹配效率和推理效率也会更高。
后面最大的一个不确定性，就是 Google 能不能改变用户习惯。
Google 今天手上的大牌或者硬牌非常多，因为所有东西都是端到端自己 own 的：芯片、模型、语音、OS。未来它的规模效应会非常强。
张小珺
从 search 到 chat，再到 agent 的演进中，下一代主导入口的产品形态会是什么样？
和广密
具体形态今天还比较难想象，但肯定会融合，可能介于手机屏幕和 app 之间，我不知道那个形态应该叫什么。
App 的端到端优势可能就没有那么强了。以前都是端到端的，未来 agent 可能会打破端到端，直接调用这些东西。
张小珺
10. AI泡沫检验现实
AGI 会有泡沫吗？假如有泡沫，你觉得什么事情可能是导火索，戳破泡沫？
和广密
最好的观察方式，就是观察最聪明的一拨人在用什么。
比如做量化的人，或者非常强的程序员，他们几乎都在用 Claude。我觉得只要最聪明的人还在用，就还好。
张小珺
那你最担心什么呢？
和广密
今年可能是 AI 的 capex。硅谷那些大厂加起来可能投入 3,000 亿美元。
最怕的是套娃收入：我投进去了，英伟达的收入涨了；模型公司的收入也涨了，但最担心的是前端没有创造价值，也没有跑出来实际的用例。
前端的价值能不能支撑后端投入，这是比较关键的。
张小珺
如果 AGI 泡沫破裂，第一批受冲击的会是基座模型公司，还是应用公司？
和广密
最简单的逻辑就是，资本会收敛到前几家公司。
在未上市公司里面，字节因为能赚钱，肯定是最健壮的。其次是 OpenAI。像 xAI 这样的公司，后续融资能力会收敛，我觉得资本会收敛。
张小珺
最近湾区有没有什么新的、讨论比较高的话题？
和广密
你在美国待久了，尤其在加州，就会有一个突出感觉：美国现在最核心的是两件事，一个叫金融的铸币权，一个是硅谷的科技领先。
除了这两个东西，美国其他很多东西都在被中国的产业化蚕食，而且蚕食得很厉害。
金融铸币权和硅谷科技，是整个社会金字塔最顶尖、塔尖的东西。它们推动资本主义走到极致，有助于让钱、让美元越来越多。但美元本身的价值在稀释，美元就流到了科技巨头的股票上。
中国人之前买房，美国人今天都买 Mag 7 巨头的股票。
今天的美国，感觉是一个由资本家、科技企业家和商人主导的国家。
张小珺
科技企业家和商人不是一回事吗？
和广密
也算一回事。
而且非常令人吃惊的是，特朗普家族竟然可以这么大张旗鼓地发币、敛财、割韭菜。我觉得这实在不可思议。
资本主义赚钱太容易，其实会让人麻痹。美国人不愿意干脏活累活。比如跟我同龄的这些人，很多都不愿意干脏活累活，觉得做投资很爽，科技赚钱也很爽。
所以美国制造业工厂很难起来。
我们做一个极端假设：如果硅谷科技不再领先，美国会怎么办？科技不再领先，我不知道金融铸币权还存不存在。
假如中国的光刻机在 2 年内突破先进制程，我不知道全球资本会不会又回流到中国，这是比较有意思的事情。
张小珺
今年我的感觉是，华人创业者好像拿到了全球 AGI 的声誉。不管是 DeepSeek、Manus，还是 James Park，还有 Lovart。你怎么看这一波华人在全球 AGI 中扮演的角色？
和广密
我觉得有一个总结非常好，叫“犹太人的金融，华人的 AGI”。
张小珺
是谁说的？
和广密
一个老前辈说的。
张小珺
那你觉得华人团队在技术、产品、商业上的优劣势，在 AI 这一波尤其是什么？
和广密
未来肯定是全球竞争。
中国本土市场供给非常充裕，制造能力非常强，但内需不够强，很容易陷入过度内卷。北美市场供给不算充裕，但付费需求非常强，所以大家还是要积极探索全球市场，尤其是北美高价值市场。
当年第一次工业革命之后，英国也是这样。本土市场不够大，所以需要东印度公司。美国第二次工业革命以后，也催生了很多跨国公司。
今天可能正处在华人做全球跨国公司的一个重要时代节点。
我觉得优劣势最本质的，可能还是快速迭代、快速学习。劣势肯定很多，有些劣势可以克服，但只能更激进地做全球化，尤其是做好北美市场。
做好北美市场的核心就是做好硅谷；做好硅谷的核心，就是先拿下 VC 圈子，或者旧金山的 AI 圈子。这个圈子是有扩散作用的。
张小珺
你觉得今天还有哪些非共识？
和广密
非共识还挺多。
第一，今天看着格局已定，但还会有这个时代的黄峥，发现不一样的结构性机会。
第二，优秀团队的价值仍然被低估。比如 Anthropic，我觉得还是被低估的；Mira 的 Thinking Machines Lab 也还是被低估的。这种团队的凝聚力和向心力非常强。
第三，coding 的价值依然被低估。这一轮科技革命，coding 可能会贡献非常多。
机器人在中国非常火，硅谷我觉得属于正常。我觉得，未来机器人真正的突破，可能不是今天机器人这帮人，而是语言这帮人，因为只有语言走通用泛化了。
今天做机器人的很多人都是视觉出身，所以这就是一个非共识。语言是非常特别的东西，语言、code 和 pattern，这些东西很不一样，所以我觉得这有可能是非共识。
机器人可能不会那么快，可能还需要迈过好几个 GPT-4 级别的技术成熟阶段。
我觉得非共识还很多。未来 3 到 5 年，华人创业者可能会非常牛。过去几年因为疫情和其他原因，大家可能相对悲观，但未来 3 到 5 年，我对华人创业者可能会极度乐观。
张小珺
这是期待的嘛，盼着祖国好嘛。人类和大猩猩的智能水平差异在哪儿？
广密
人类有语言，会使用工具，还会创造工具，所以人类的探索空间是足够大的。
张小珺
11. 投资策略必须重新迭代
你觉得如何做好 AI 投资？这是你的本职工作。如何做一只 30 倍 DPI 的基金？
广密
今天的挑战很大。
一个是技术变化很快，每个月都有变化。第二个是头部又在收敛。
OpenAI 很大程度上是一个 VC。Sam 就是在做 VC，他的 hype 很大，融了很多钱，然后 Sam 作为 VC，把资源分配给内部的 researcher、另一个 researcher、产品，以及几十个团队。
OpenAI 很大程度上把硅谷 VC 的某些生意吃掉了，所以头部在收敛，OpenAI 还在吃掉很多其他 AI agent 公司的机会。
硅谷很多人已经忘记 Jasper 当年的痛了。所以今天 AI 投资，坦白说挑战非常大。
现在需要好好思考未来 3 到 5 年的投资策略，而且要持续迭代。它非常像我刚入行的时候，很多人都说淘宝、电商平台格局已定，但依然有黄峥。
今天就是要花时间理解新一代创业者，理解他们的逻辑，到底在想什么，机会到底在哪里。
创业者的核心就是抓机会。怎么理解他们？要花足够多的时间，自身的认知水平也要上去。
张小珺
为什么你说传统 VC 的人海战术一定程度上失效了？分散也是失效的，今天集中才是有效的吗？
广密
过去在硅谷做投资，如果不投上这几个模型公司，其实其他应用公司也就那么几家。
很多硅谷 VC miss 了很多 big names。如果你不投 OpenAI、不投 Anthropic、不投 xAI，又错过了 Stable 和 Cursor，这一波就白忙活了。
张小珺
历史上互联网、移动互联网那一波里面，有哪些是能做到 30 倍 DPI 的基金？
广密
移动互联网就那 5 到 10 个大牌：微信、手游、短视频、信息分发、外卖、电商、打车。
如果错过这些，移动互联网就白忙活了。
比如高榕资本投中了拼多多，那肯定有 30 倍；五源资本投了小米和快手，那肯定也有；红杉投了字节，那肯定也是。
我觉得还是要抓到几个大牌。
如果今天管理一只 3 亿美元的基金，要实现 30 倍回报，就要做到 100 亿美元。但我又很乐观，因为 AI 的爆发性足够强。
你看，一年美国 AI capex 投入是 3,000 亿美元，3 年加起来就是 1 万亿美元。这是在给未来沤肥，爆发性非常强。
微信当年就是在给拼多多沤肥，移动互联网也是在给拼多多和短视频沤肥。这个土壤非常肥沃，上万亿美元的 AI capex 投进去，都是未来爆发性的养料。
所以站在今天，投资人的投资策略要反复被挑战。技术变化太快，头部公司还在收敛，分散是失效的，集中是有效的，但后面有可能又会变。
复盘 ChatGPT 发布以来，最大的赢家还是 OpenAI 和 Anthropic。这些技术模型还是拿走了最大的价值。
但硅谷很多 VC 都没有投这两家，为什么？因为他们觉得 AI capex 投入太大，商业模式不够好，毛利不够高。很多硅谷经典 VC 都在说毛利不够高。
今天 Mira 出来创业，天使轮就是 100 亿美元估值，很多硅谷 VC 都 pass 了。Anthropic 当年出来融资的时候，四五十亿美元估值也没人投。
所以这里面也有非共识。
今天好好思考谁是最优秀的创业者，是最有意义的事情。还是要集中精力支持最优秀的创业者，看谁成长最快，每个季度都要和优秀创业者反复聊。
2025 年的一鸣，对信息分发有非常深度的思考；2015 年的一鸣、2016 年的黄征，对社交电商也有非常深刻的洞见。
你看，当年腾讯和微信封锁了字节在微信里面的传播，字节也是在各种巨头的夹缝中生存下来。拼多多也是。
所以，看着格局已定，但总是有新机会。
张小珺
非常想问，听完这期播客的人，如果让你未来 4 年加入一个公司，或者选一个好的 CEO，你会 pick 哪个 CEO？