122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡

最近很多人在讨论 AI bubble，所以在 2025 年的尾巴上，你又嗅到泡沫的味道没有？

我觉得至少 3 年内看不到泡沫。而且大家都在讲泡沫的时候，泡沫肯定是没到的。

关于 AI 泡沫的讨论，它的悲观情绪是怎么传导的？它从哪儿来的呢？

我觉得是很多二级市场投资人在故意引导。他们有很多目的，希望市场回调一下。过去 1、2 个月的回调，实际上为明年再进一步的爆发打好了很好的基础。

你怎么看待英伟达的回调？

回调一下更健康。

你还持有吗？

我觉得应该有比英伟达更好的一些标的。

你怎么看 Sam Altman 这个人？

在今天，他嘴上说一套，但做的是另外一套。嘴上可能说的是 AGI，但事实上做的都是应用端。

2024 年 3 月、2025 年 2 月，我曾经两次更新了朱啸虎的中国现实主义 AI 故事。现在又过去了快 1 年，站在 2025 年的尾巴上，AI 产业有泡沫吗？泡沫会破吗？投资人对 2026 年的预期乐观吗？现在还是投资英伟达、OpenAI 的好时候吗？

大家好，这是我们近 2 年的第 3 次聊天，也是朱啸虎讲中国现实主义 AI 故事的第 3 次连载。我们想持续记录你在这波 AI 浪潮中的观察笔记。

1. OpenAI 转向现实应用

从年初到现在，你觉得自己对 AI 产业的判断有没有发生一些根本性的变化？有没有什么出乎意料的？

大家都越来越现实了。我觉得看 Sam Altman 就知道了，他今年几乎不太提 AGI 了。ChatGPT 也上线了很多功能，更多是在往应用转型，比如 Pulse、浏览器，甚至最近刚上线的群聊。

以前这是不可想象的。你追求 AGI 的公司，怎么会去做一个群聊这样的软件工具？所以我觉得大家都越来越现实了。

你怎么看 OpenAI 今年的变化？

我觉得非常好，它的战略还是很清晰的。Sam Altman 是从投资人出身的创业者，他的战略方向和定位还是非常清晰的。

你看它最新的一些应用转型，都是从周活到日活的聚焦。不管是搜索，还是 ChatGPT 这种 AI 对话 chatbot，都是周活型的场景。周活型场景很难防守大厂的进攻，但日活就不一样了，日活场景的防守厚度会越来越深。

所以不管它做 Pulse——类似今日头条——还是浏览器，甚至群聊，都是在增加使用频次，从周活到日活重新聚焦。这是一个非常重大的战略转折和变化。

ChatGPT 会成为一个新的超级入口吗？

会。它为什么要聚焦日活，就是想成为超级 App 的入口。群聊之后，它后面的想象空间更大。群聊建立以后，它是不是要建立新的 social map，让大家重新建立社交关系？这是一个非常有意思的变化。

它真的可能会对 Meta 产生很大的影响。这是新时代的社交软件，至少是一个新的超级 App 入口。

你怎么看它即将要上市这件事？

我觉得还是可能有点早。当然它的体量已经很大了，但我觉得它今天没有这个必要性。一级市场募资还非常容易，它 3,000 亿估值的融资远远超募，所以不一定有必要尽快上市。

那为什么他们现在启动了这个事情呢？

有可能是因为它的增长速度和体量都已经足够大了。

你怎么看 OpenAI 的商业模式？

在海外市场，用户付费意愿还是非常强的，而且黏性非常好。除非产品显著比它好很多，或者有很大的差异，否则用户不愿意变化。这是海外 C 端用户特别好的地方。

你觉得这种类似 ChatGPT 的产品，最终会是一个什么样的终局？它是垄断型市场吗？

所以为什么要切日活特别重要。切到日活以后，产品最多也就两三家。就像聊天 App 一样，有微信、WhatsApp、Instagram、Messenger，可能也就那么几家。

中国的 OpenAI 是谁？

2. 国内超级入口之争

说实话，我感觉豆包和千问是领先的。阿里最近在 C 端刚刚开始发力，我觉得稍微有点晚，但目前看潜力还是有的。不管是千问，还是蚂蚁的灵光，我觉得都特别有亮点。

你看 Google 最近的格局突然变好了，你觉得是为什么？

Google 说实话一直积蓄很深。我一直没觉得 Google 落后。Google 的产品和模型一直做得挺好的。

之前我们会说，Google 搜索被 OpenAI 打了，OpenAI 会替代 Google 的搜索引擎。今天你还这么看吗？

没有。Google 自己革自己的命也很坚决，它自己的搜索也非常坚决地拥抱 AI。

Chatbot 对搜索的替代是特别明显的。国内现在很多用户直接用 Chatbot 来搜索了。

你觉得 Google 和 OpenAI 是竞争关系吗？它们最后的竞争格局会怎么样？来锐评一下。

肯定是竞争关系。关键还是看谁往日活切得更坚决，谁在日活这个应用场景上走得更深。

ChatGPT 现在至少有一招很亮眼，就是群聊。群聊这招非常漂亮。群聊以后，它是不是会建立 social map、social graph，建立社交关系？这个东西很有想象空间，而且打的是 Google 不太擅长的地方。

它打的是 Meta。

对，打的是 Meta。但它反而能建立自己的护城河，所以国外的竞争进一步白热化了。更像是你中有我、我中有你，最终还是对日活和市场的竞争。

国内的竞争态势跟国外会有不一样吗？

国内我觉得现在还刚刚开始。阿里刚刚开始发力 C 端，腾讯还没有发力，腾讯一直在后面跟着。

腾讯过去 20 年从来没有在前面烧钱试错，一直是等到大家把事情打明白了，它才从后面发力，然后慢慢从第五、第六名变成第三名、第二名，最后追成第一名。所以国内的格局还比较早。

我看你发小红书说，千问可以硬刚 OpenAI。

阿里模型能力是有的，它的 C 端 App 做得也相当不错，就是稍微有点晚，但还是值得期待的。

字节、腾讯、阿里这 3 家，你更看好谁？

在新的入口之争上，目前肯定是字节领先。豆包的体验确实非常好，而且它的流量优势很明显。

阿里肯定要重新聚焦。包括最近的财报，即时零售两头烧钱，压力可能会很大。即时零售是不是要重新聚焦到 AI 的 C 端应用上，这对阿里是一个战略考验。

你怎么看阿里跟美团的战争？

现在看确实是两败俱伤，先不考虑京东。而且这个投入说实话意义可能不是很大。相对来说，AI 超级入口可能更有意义，所以千问或者灵光对阿里的重要性可能更大一些，而且这个竞争才刚开始。

进入 2025 年，其实不管国外还是国内，都开始了新一轮的入口之争。

对，已经不是大模型之争了，这是一个很大的变化。大家都已经不讲 AGI 了，因为大家感觉 AGI 说实话比较难。往应用转是必然的，接下来就是超级入口之争、日活之争、时长之争，到底哪些 App、哪些入口会真的成为下一个日活级的超级 App。

我看你之前说，每个科技浪潮都重复着相似的韵律。这一波应用之争，像移动互联网或者互联网的哪些阶段？当时争夺的又是哪一个入口？

还是回到了类似微信这样的超级入口竞争，也就是社交网络。真正日活级、高时长、能够积累很多用户数据的超级入口竞争，如果里面再加上社交关系，那就非常强大了。

ChatGPT 群聊刚刚揭露出一点可能性，但现在还很早。

你用过 ChatGPT 群聊吗？

用过。它在群聊里确实很有意思，而且它会自己在下面鼓掌。比如我们表扬 OpenAI，它自己就在上面点个赞，这是非常有意思、非常拟人化的表现，以前没有过。

所以你看好新的 AI 入口会替代传统社交网络吗？

今天还很早期，看不清楚，远远看不清楚，但至少群聊显示出了一点可能性。

以前在移动互联网时代，很多做社交网站的公司后来都加入了群聊。加入群聊以后，日活和时长都会显著提高。群聊对社交网络是非常重要的功能点。

ChatGPT 的切法不一样，它先做群聊。反过来，它会不会再切社交网络，今天还看不出来，但至少是一个可能性。有可能出现新的社交网络争夺，这个想象力非常大。

如果 OpenAI 要成为万亿美元公司，肯定要切社交网络。

3. Scaling 撞上技术高墙

你看最近 Elon Musk 说，过去几年 scaling 是主旋律，只要堆算力和数据就能够提升，现在进入了研究时代，预训练数据即将耗尽，不能只盲目扩大规模，而是要寻找新的配方。这样的表态是不是说明 AI 的进步速度，未来不太乐观？

这其实“老坤”一直在这么说。到了这个时间点，大家确实都感觉到继续往前走很难，所以大家觉得这个想法可能是对的。

LeCun 前面讲的时候，大家一门心思往前冲，觉得他年纪大了，是在给年轻人泼冷水，大家不相信。但今天 Elon 这么说，大家就觉得这东西确实可能是对的。

Scaling 撞墙，过去 1 年已经很明显了。再往前走，进度很慢，成本却非常高，而前进带来的提升实际上很有限。

技术的发展到头了吗？

至少在 Transformer 架构上，基本上可能到头了。

对于新一轮技术周期，现在的技术水平能够支撑一轮新的浪潮爆发吗？

应用今年已经开始爆发了。今年全行业的 token 消耗量增长了十几倍，这就证明今天这波 AI 技术已经足够用了，在很多场景下已经足够用了。现在 token 消耗量已经开始十几倍、十几倍地爆发。

最近很多人在讨论 AI bubble，所以在 2025 年的尾巴上，你又嗅到泡沫的味道没有？

4. AI 泡沫尚未到来

我觉得阿里的财报讲得挺好，至少 3 年内看不到泡沫。而且大家都在讲泡沫的时候，泡沫肯定还没到。他们讲的那些论点，我觉得都是无稽之谈，都是因为根本不了解这个行业。

比如 GPU 折旧，按 2、3 年折旧，怎么可能？现在 GPU 卡根本远远不够，很多 5、6 年的卡，甚至 7、8 年的卡都在用。只要有卡就能用，所以根本没有到那个点。

现在 token 消耗量爆发得太快了。今年我觉得爆发了十几倍，明年还能爆发十几倍，但数据中心建设远远跟不上 token 消耗量的爆发。电力消耗成本，尤其是在美国，是一个问题。中国现在一下子建十几个核电站，也建很多海洋光伏、光伏电站，我觉得这绝对是正确的。

后面的竞争是不是 AI 的竞争，是数据中心的竞争，是电力的竞争？这方面中国的机会很大。

关于 AI 泡沫的讨论，它的悲观情绪是怎么传导的？它从哪儿来的呢？

我觉得是很多二级市场投资人在故意引导。他们希望市场回调一下，过去 1、2 个月的回调，实际上为明年进一步爆发打好了很好的基础。

你看 token 消耗量就知道了。中国 token 的消耗量甚至比美国增长得更快。我们现在很小的公司，每天就消耗几百亿 token。OpenAI 说月消耗万亿 token 的是它的大客户，而中国每天消耗百亿 token、每月接近 1 万亿 token，甚至超过 1 万亿 token 的公司有很多。

1,000,000 DAU 就能消耗几百亿 token，这个量级很容易做到，很多创业公司都可以做到。现在每个 GPU 每天消耗的 token 数还在增长，还会进一步增长。这个量明年可能还有很大的潜力继续爆发，后面的瓶颈真的是数据中心和电力。

这波成本会由谁来负担？

国内大模型给的成本很便宜，价格很低。每天消耗几百亿 token，成本肯定也没多少，因为大部分 token 是 input，也就是输入型 token。输入型 token 本来就很便宜，输出型 token 的量比较小。

如果大厂认为这个场景有战略价值，token 还可以进一步打折，甚至几乎免费提供。所以创业公司很愿意继续往前冲。

现在基本上每个 DAU、每个 token 的消耗，每天差不多是 0.2 元人民币。靠广告或者一些很简单的变现，就能赚回 0.1 元，所以补贴量计算在 token 成本上以后，成本是非常可控的。

如果今天还没有到 AI 泡沫的时候，那么未来有一天如果存在 bubble，你觉得可能显现的指标是什么？

从历史周期来看，大家都不说泡沫的时候，肯定就是泡沫。比如去年消费行业，大家都不说自己投消费，也没人说投消费，那才是真正的最低谷。

真正泡沫的时候，大家不会说泡沫，而是一窝蜂往里冲。比如铺设的光纤有 90% 以上没人用的时候，可能就是一个很好的指标。

今天 AI 这一块，几十万卡、数据中心还是远远不够用的。

你还说过，2000 年的互联网泡沫是价盈分离，2025 年 AI 没有泡沫，是价盈同体，对吧？

对，它的收入确实涨得很快。但核心问题还是收入，因为这有一个很大的差别：美国的 AI 和中国的 AI 不一样，美国 AI 的估值是中国的 100 倍，肯定有一端是错的。要么美国的收入不可持续，要么中国的收入被低估了。

这里面确实有一些背离点，后面会怎么演化，现在还不知道，也看不清楚。

你怎么看现在所谓的 GPU 飞轮现象？比如 OpenAI 和甲骨文互相交易，互相增大估值和市值。

这确实和当年的互联网泡沫有点像。但今天我觉得也可以理解，因为折旧确实需要表外化。这些都是上市公司的一些会计技巧，因为放在自己的财务报表上确实不好看，所以靠一些表外操作，可以把财务报表做得更好看一些。

但今天这不是核心问题。核心问题是，不管表外还是表内，到底有没有人在用，到底够不够用。这才是核心问题。

所以这并不影响你的乐观情绪？

对，这不影响。这只是会计上的操作。今天卡确实不够用，数据中心也不够用，这是最核心的问题。

你怎么看英伟达的回调？

回调一下更健康，可以为明年的进一步爆发打好更好的基础。

你还持有吗？

我觉得应该有比英伟达更好的一些标的。

OpenAI 是个好标的吗？

5. OpenAI 面临入口考验

在现在这个时间点，OpenAI 3,000 亿左右估值的融资是供不应求的，我很多朋友都没有拿到额度。

但我觉得它未来一个很大的考验就是 C 端，是不是能在超级入口这一端站得住、守得稳。这是一个很重要的考验。

至少 Sam Altman 已经证明了他的战略选择，几个产品的定义都定得非常好。下面就看它在群聊之后，会不会建立社交网络、建立社交关系。

你怎么看 Sam Altman 这个人？

今天他嘴上说一套，但做的是另外一套。嘴上可能说的是 AGI，但事实上做的都是应用端。

所以比较符合你的观点？

我觉得他也是一个很务实的人，是投资人做的公司。

对，这样挺好的，毕竟要对投资人、员工和所有人都有交代。

如果给你 5 亿美元，现在投硅谷那几个 AI 大公司，你会怎么布局？谷歌、微软、OpenAI 呢？

求稳的话，相对来说谷歌、微软，包括苹果，可能更稳一些。

OpenAI 不会是你的选择？

OpenAI 还是有些挑战。它能不能站住一个 C 端超级入口，这个考验非常巨大，因为它面对的对手是不一样的。

今天还看不清楚。我觉得它的战略选择很到位，但在执行层面还是会持续面临考验。群聊以后能不能建立社交关系，这是一个很大的考验。

OpenAI 会是一个泡沫吗？

今天谈不上泡沫。

OpenAI 的商业模式，盈利拐点会在什么时候？

我觉得它分成两个部分。一个是它是不是还要持续训练基模，这一块非常烧钱。另一块我觉得成本和收入相对来说都比较可控，泡沫不大，离盈利可能也不会特别遥远。

刚才说到 OpenAI，Anthropic 会成为你的选择吗？

API 业务我不太喜欢。API 用户是毫无忠诚度的，任何一个模型只要更便宜、更好，用户马上就全部切走了。

还有几家模型厂商，比如 xAI、Thinking Machines Lab，你怎么看？

它们也不会成为我的选择。我个人的钱肯定不选这些，我会选微软、谷歌这种相对稳健的公司。

今天 AI 公司都会说自己的收入规模很巨大，或者未来预期收入规模很巨大。这些钱是从哪里来的？是从传统巨头的腰包里掏出来，还是有新的增量？

很多是取代你的工作。这个岗位本来要招人的，现在不招人了。

全世界按照 Office 用户数来看，有 10 亿白领。每个人的成本就算 4 万美元，也是一个巨大体量。取代其中 1%、2%，都是巨大的收入。

另外还要看毛利。很多像“科瑟”这样的产品是负毛利的，等于在补贴程序员，但确实也有很多是正毛利。正毛利收入就来自于取代工作岗位。

这会给社会结构带来什么样的巨大改变？

那肯定是非常巨大的社会问题，而且这个问题非常复杂。

国内的大公司你会怎么配置？

国内我觉得也是一样的。字节是好标的吗？

肯定是好标的。阿里呢？

阿里也是。

腾讯呢？

腾讯也是。

年初大家说，你遇到 DeepSeek 是遇到了 AI 真爱。现在怎么看 DeepSeek？

6. DeepSeek 重写开源生态

大家现在还是低估了它对整个人类，或者说对历史的改变。我觉得 10 年以后大家回过来看，DeepSeek 仍然会是整个 AI 进程中非常重要的转折点。

如果没有 DeepSeek，很有可能今天中国的开源生态不会这么坚决。如果没有 DeepSeek，人类的 AI 很可能会被几家私有公司的 AI 模型控制，这对整个人类来说是有危险的。

中国有了 DeepSeek 以后，可以帮助中国的 AI 模型和 AI 公司奠定长期优势。

它有像你当时预期的那样，扩展成一个安卓生态吗？

DeepSeek 根本没有考虑商业化，甚至没有考虑生态。它就是一门心思往前看：有没有 AGI，壁垒到底在哪里，一直往前走。我很期待它的 R2，看看最终会走到哪一步。

但不管是中国还是美国，都证明了再往前走、实现 AGI，难度确实非常大。

如果 AGI 见顶，你对 DeepSeek 后续发展的预期是什么？对他们有什么建议？

今天所有的开源生态，肯定还是基于 DeepSeek 的架构。包括最近国内发布的几个开源模型，它们的架构可能还是基于 DeepSeek，这个仍然非常有价值。

你觉得 DeepSeek 的商业化路径是什么样的？API 是个好生意吗？

API 肯定不是一个好生意。API 就像水和电一样，以后越来越会变成基础设施。

那 DeepSeek 应该怎么商业化？有什么合理的、更好的商业化模式？

商业化都太远了。它连生态都没考虑，完全没有考虑这些事情。

但是 AGI 现在见顶了。

至少今年上半年、今年春节的时候，大家还不是这么认为。到了现在，可能中美都觉得再往前走很难，很不容易。至少语言模型本身已经见顶了，多模态可能还有点机会，再往前走两步。

所以在这种情况下，你给 DeepSeek 什么建议？

这和年初已经发生了巨大的变化，整个市场格局也变了。但 DeepSeek 也不需要建议，他们有自己的梦想。

你后来跟梁文锋见到了吗？

没有，没有见。

为什么国内大部分模型都开源，只有少数选择闭源？你怎么看自己的闭源路线？

我觉得还是商业化选择的问题。因为它本身的生态太丰富了，各种各样的产品都有，各种各样的入口都有，所以不开源也无所谓。

你去年说，再过 1 年看看这几家大模型公司谁还在。它们今天都在，但开始出现了分化。现在怎么看这“六小龙”？

7. 六小龙难解商业化

这证明训练基模的能力还是稀缺的。即使基于 DeepSeek 的开源架构进一步训练基模，这个能力也仍然稀缺。

它的扩散速度比我想象的要慢一些，因为在国内最难的还是商业化。大厂几乎都免费提供 token，或者以很低的价格提供 token，创业公司从商业化角度就很难做。

“六小龙”的终局会是什么样？

不知道，看不出来，现在真的看不出来。大厂 token 给得太便宜了，创业公司怎么做商业化？

智谱和 MiniMax 都在争先上市，但上市不上市，说实话意义不大，关键是最终怎么商业化。

你觉得它们有什么更好的商业模式吗？

现在看不出来。不管是火山还是阿里，token 给得都太厉害了，价格非常便宜，而且模型足够好。

目前我们看到的企业，基本上不是火山就是阿里。创业公司没有大模型的生态位，很难竞争。大模型本身就是云服务的一部分，价格又给得非常便宜，模型还足够好，你靠什么竞争？

我看到你说，大家现在都叫你们“老登投资人”。但“老登投资人”的好处是记忆窗口更长。作为一个记忆窗口足够长的投资人，你经历过各种周期。今天这个 AI 周期，跟之前有哪些共同模式？又有哪些是不可参考的？

8. 每轮周期都始于基础设施

太像了，真的太像了。最早从 infra 开始，从底层技术开始，从硬件、芯片，到 infra 层，再到应用层，太像了。每一波周期都是这样，节奏一模一样。

有什么是不一样的？

这次速度更快，可能是当年 PC 互联网的 6 倍速，是移动互联网的 3 倍速，进步速度非常快。

你觉得今天到了哪个时间点？现在是 2025 年的尾巴。

我觉得确实已经开始加速普及了。

如果对 2025 年做一句总结，再对 2026 年做一个预测，你会怎么说？

今年就是大家已经不再谈 AGI 这个梦想了，都聚焦在现实的应用层。这是一个非常好的故事。

明年就是应用层进一步真正爆发。应用爆发、token 消耗量进一步爆发以后，底层架构和基础设施能不能跟得上，是一个非常重要的考验。

这主要是对美国市场的考验。中国市场相对来说，问题会更容易解决一些。

第二，我觉得中国的开源生态值得期待。如果闭源模型，比如 GPT 或者 xAI，都往前走不动了，中国的开源生态进一步爆发，还是有很大潜力的。

我们看到很多创业公司现在都拿开源小模型做私有化部署，做各种各样的应用，效果非常好，成本非常低，收入爆发也非常快。

你对于技术进展是不乐观的，但对于 AI 的继续爆发是乐观的。

对，非常乐观。我们看到很多场景的 token 消耗量增长速度非常快，超出了我现在的预期。

一个很小的公司一天就消耗几百亿 token，我都惊呆了。很多公司 1,000,000 DAU 一天就能消耗几百亿 token。1,000,000 DAU 在移动互联网里根本不算什么，1,000,000 DAU 的 App 太多了。

Token 消耗量现在已经成为衡量创业公司的一个重要标准了吗？

至少是一个 AI 含量指标。当然这里面也有很多水分，因为大部分有 70%～80% 是硬凑 token，技术含量低一点。

你今年投了哪些新的公司？

投了很多家，我们今年特别忙。

投了多少？

十几家。

都是什么样的公司？

9. 投资转向实用场景

主要都是 AI 应用类，还有一些干活的牛马机器人。

你不投人形机器人？

对，没有场景的我们基本不太看。

你现在还持有那种比较激进的、主张全面退出人形机器人公司的观点吗？

谈这个没有意义，而且这些公司都很贵。

你觉得人形机器人不行？

共识太集中的赛道，我觉得投进去没什么意义。

我们现在都是错开共识，偏离 15 度。共识太集中的赛道我们就不碰，偏开 15 度，比如干活的机器人、干活的具身智能就挺好的。

你们投的都是干什么活的机器人？

很多。我们投了一个洗船机器人，在海里洗船，做得很好。刚刚又投了一个按摩机器人，也很好，而且还能和客户对话：“姐，我按得怎么样？要不充个值？”它不仅会按摩，还能和你对话、做销售。

这种机器人公司投了多少钱？

都很便宜，性价比非常高。和共识错开 15 度，性价比就能拉出来。

这些创始人都是什么背景？

很草根。

什么样的草根？

对这个赛道特别有兴趣，已经研究了很多年。

跟他们聊了多久？

都差不多半小时。半小时就投了。

除了机器人，你还投了什么？

AI 应用，AI 应用投了好多。

你投了 AI 陪伴？

对，AI 陪伴做得很好。我们也是聊了十几分钟，20 分钟不到就定了。今年投的，今年投的以后也涨得很好，远超预期。

不到半年，现在已经是这个赛道比较明显的头部了。出货量、活跃度指标，包括 token 消耗指标都非常厉害，也超出我的预期。

这个公司的护城河是什么？

还是把用户体验做到极致。就这么小的一个玩具，把用户体验做好也很不容易。连 Wi-Fi 做好都很不容易。

也有其他公司入局做 AI 陪伴，你觉得这个产品最后会是一个非常离散的市场吗？

不会。它就像游戏公司一样，有几个游戏公司有一个游戏做得特别好，也有其他游戏。只是打法会不太一样。

除了这个软硬件一体的产品，你还投了什么软硬件？

干活机器人。基本都是软硬件一体的，十几家公司大部分都是软硬件，软件为主。一部分以软件为主，一部分是软硬件。

哪个更多？

软件为主的偏多一些。

你怎么看拓竹？

做得很好。今年我为什么特别乐观？因为每个细分赛道上，中国创业者做的产品都遥遥领先，机会太多了。

怎么看 PLAUD 呢？

也很好。虽然今天竞争者很多，但 PLAUD 在美国的市占率非常稳定。

我觉得中国创业者非常能打，而且基本上都是中国创业者之间的竞争，老外不用想。像这种产品，老外不用想，都是中国创业者之间竞争。你的竞争对手都在你 20 公里以内。

这是一波以深圳为代表的硬件制造创业潮。

对，机会真的太多了。

你去深圳多不多？多少项目在深圳看，多少在杭州、北京、上海看？

都挺多的，反正就这几个城市。每周兜一圈也很方便。

中国的供应链优势到底有多大？

非常大。我举一个很简单的例子：我们在越南投了一个企业，做男士运动衣，T 恤卖得非常好。我让他做自然延伸，卖电动剃须刀，但电动剃须刀做不出来。

虽然看上去很简单，但就是做不出来，还得回到大湾区来。成体系的供应链优势巨大无比。每个东西看上去都很简单，但它是成体系的。你有 100 个零部件的时候就很厉害了，别人去做就会非常累。

你怎么看智能穿戴设备？你们投了吗？

投过一个为第三方提供解决方案的公司。这个赛道也非常卷。

未来肯定会 AI 化，现在已经很明显了。所有穿戴设备，包括眼镜、耳机、指环、手表，肯定都会 AI 化。

现在所有大厂都有高度共识，不管是一线、二线还是三线公司，都在做自己的智能穿戴设备，竞争会非常激烈。解决方案提供商可以为各种一线、二线、三线公司提供智能硬件解决方案。

还有投别的吗？

有些我们现在先低调一些，等明年过一段时间再说。

你怎么看 My纳斯、Lafite 这些中国的 Agent 产品？

在应用端、用户体验上，中国创业者肯定更能打。

你为什么没投这几家？

10. Agent 必须远离巨头

Lafite 是我们的企业。My纳斯一开始我们就有顾虑，因为它讲的是通用 Agent 的故事。

纯工具类产品我们一直有点顾虑。移动互联网时代，工具类产品一开始用户增长确实很大，但最终可能渐渐销声匿迹。大厂、模型公司或者操作系统公司只是暂时没有时间搞这些东西，等它们腾出手来，必然会接过去。

Lafite 的生态位，你觉得稳固吗？

Lafite 至少有一个设计师生态在里面。中国几乎所有的图片设计师都在 Liblib 上，它在尝试建立自己的生态。

这个生态能成为护城河吗？

有可能。这也是我们觉得 Liblib 的切入点相对有护城河的原因。

什么样的 Agent 产品现在不在巨头的叙事之下？你更愿意投哪种 Agent？

My纳斯 讲的是通用 Agent 的故事，所以要聚焦，聚焦在垂直领域，可能要离开大厂 3 条马路。

移动互联网时代，我们说离开大厂 1 条马路；AR 时代可能要离开大厂 3 条马路，或者做私有化部署。比如拿 30B 的小模型做私有化部署，然后做垂直应用，这里面都是机会，是大厂不愿意干的事情。

你看到什么样的好垂直场景？

很多。基金项目投了好几个，都是垂直场景，做各种垂直硬件的私有化部署。它们增长都挺快，比如去年几千万，今年 1 个多亿，明年两三个亿这样的速度。

你怎么判断它是不是离大厂 3 条马路以外？

就是大厂不愿意干的垂直场景。第一要做垂直优化，第二要做私有化部署，第三要做销售。大厂一般也会找创业公司帮它做最后落地。

现在很多人会说，今年 AI 创业感觉像当年投 App，你觉得像吗？

很像。所以要知道过去为什么说从上一个周期里面学习很重要。

哪些 App 在移动互联网时代一开始增量很大，后来没有了？太多了。最简单的，像手电筒，一开始安卓、iOS 都没有，所以做一个手电筒 App 就可以有很多用户；还有万年历、浏览器、AI Native 邮件产品 Mailbox，当年甚至都拿了不少钱。

今天这些公司在哪里？对不起，富盛啊，这个安卓优化大师，当年全世界有几亿用户。

这些不一定是伪需求，是真需求，但关键是守不住。因为 OS 或者底层模型一开始来不及做，或者顾不上，所以给创业公司一些机会。但它们腾出手来做这些东西很容易，因为这些 App 其实就那么几个功能，却能做到很多 DAU。

所以不要做工具。

纯工具确实很难防守。至少这是我从上一个周期得到的一个教训。

你当时也投过财务管理这类项目？

没有，我们投过一个 OS，想做中国版的 OS。还好后来卖给了大厂，至少没亏钱，赚了一点小钱。

上一个周期里，活下来并且活得很好的公司，一般有什么特性？走的是什么样的轨迹？

移动互联网在美国是很清晰的：Amazon 还是 Amazon，Facebook 还是 Facebook，Google 还是 Google。纯移动互联网公司里，后来出来的就是 Uber、DoorDash 和 Airbnb，它们都有一半是线下大厂不愿意干的苦活、累活。

中国也是这样。滴滴和美团都有一段大厂不愿意干的苦活、累活。抖音、快手和小红书，则是因为大厂持续战略犯错，给出了生态位和空间。

现在 AI 这一波，有没有大厂会持续犯错？

看不到，中国和美国都看不到。你根本不敢赌。不说一线大厂，二三线公司都在 all in。

看起来 Meta 要慢一点。

对，Meta 犯了一些错误，ChatGPT 可以找到这些战略位置去补位，但创业公司真的不容易。

在中国看到这样的空隙了吗？

根本看不到。所以要投大厂不愿意干的苦活、脏活和细分场景，离开大厂 3 条马路。

你觉得会有通用 Agent 吗？

肯定会有。关键是谁来提供通用 Agent 的服务。

你觉得是大厂？

肯定是大厂。阿里肯定会提供，微信肯定会提供，抖音也肯定会提供。

为什么 ChatGPT 从周活切日活切得这么坚决？

就是必须切到日活。不是日活型的场景，根本守不住。

你觉得基础模型公司和 Agent 创业公司的边界会在哪里？这个生态最后会是什么样？通用 Agent 公司和垂直 Agent 公司会怎么分工？

行业里肯定会有很多垂直 Agent，而且场景都会不一样。

比如美国就很清晰，有一些应用做医生和病人之间的问诊。做垂直 Agent，核心是把准确率做到极致，要有非常高的准确率，达到 95% 以上。

你觉得多模态会改变 AI 的生态格局吗？

不会。多模态也一样，大厂还是大厂。

Nano Banana 会干掉多少创业公司？

会干掉很多。一个发布会就能干掉一堆创业公司。包括 Google Gemini 出来以后，很多场景都不需要 RAG 了，留给创业公司的空间就没了，一堆项目都会消失。

今天创业公司的生态位是不是更难找了？

非常难找。尤其是希望做出千亿美元公司的生态位，几乎找不到。夹缝里找一个几十亿美元、100 亿美元的机会，可能还有一点可能性。

百亿美元的机会还是有可能，但更像饿了么这样的机会，不一定有抖音。不过抖音第一天大家也不知道它是这么大的机会。

所以必须是第一天大家都看不上的机会，才有可能慢慢增长。可能要猥琐发育 3 年，3 年之内让别人看不明白，都觉得这是个小机会，才有机会突然爆发。

如果对比投 A 轮和投 App，你觉得不同是什么？

感觉挺像的。App 时代可能一条网络就够了，那时候大厂少，国内就是 BAT。现在巨头林立，太多了。大厂小厂林立，所以在里面找一个夹缝、找一个生态位，真的太难了。

AI 时代大厂会更大吗？

必然会更大。移动互联网时代的大厂，相比 PC 互联网时代可能大了 10 倍以上。AI 时代大厂可能会更大，我觉得 10 万亿美元公司肯定会出现，而且很快，可能 3～5 年之内就出现，甚至 3 年之内就会出现。

大厂肯定会更大。关键是创业公司能不能出来一个千亿美元机会。美国可能现在千亿美元机会很多，甚至可能出现万亿美元机会；国内能不能出现千亿美元机会，现在还是一个问号。

这种应用型 AI Agent 公司，你怎么看它的北极星指标？你看哪些指标最核心？

一个是增速，一个是留存，两个都很重要。

跟 App 时代其实差不多。

对，一样的，核心逻辑还是一样。

今年看到收入增长最快的公司是谁？

都增长了十几倍，但当然规模都还很小。大一些的公司，可能一年增长 3 倍。

海外的收入增长是不是比中国更多？有没有反例？

国内也有。小规模企业增长很快的也很多。比如前面讲的 To B 应用，去年几千万、今年 1 个多亿、明年两三个亿，也有不少企业能做到这样的速度，还是挺让我们吃惊的。

移动互联网时代，你们都在找比较大的机会。如果 AI 时代机会变小了，投资人的信任度会降低吗？

当年我们投移动互联网的时候，也不知道那是大机会。投饿了么、滴滴、小红书的时候，大家都不看好，甚至我们分给别人一半的份额，别人都没人要。

今天还是一样，要让创业公司猥琐发育 3 年左右，才有机会长大。当然也要有大厂持续犯错。

但今天大厂持续犯错的可能性降低了。

降低了，至少降低了一个数量级。现在不仅有大厂，还有很多小厂会去补位。创业公司的机会太少了，大家都在动态地找自己的位置。

刚才我们说的是捡漏式投资。过去 3 年，你是不是避开了所有共识赛道？

也不是完全避开，而是错开 15 度。完全避开的话，基本上就没人关注了，但错开 15 度，就会发现很多性价比很高的项目。

15 度这个度很难拿捏。

对。大模型没投，人形机器人也没投，基本上是这样。中美很多投资人都是闭着眼睛投人形机器人公司，我们看不懂，所以就避开了。

今天创业者这么难，你做投资的兴奋感还来源于什么？

一旦错开 15 度，就会发现很多有意思的机会。它们可能没有那么性感，但很扎实。

过去 1 年，你见到最让你兴奋的创业项目是什么？

今年投的几个项目都很让我兴奋，比如海里洗船的机器人。

真正了解以后，会发现市场还是挺大的，而且壁垒很高。海水腐蚀性非常高，海浪很大，中国的海水也很浑浊。你要在海水里看清楚船底，然后把附着物全部清洗掉，门槛非常高。

你现在收到一份 BP，怎么决定见不见这个创业者？

就看有没有意思。很多时候还是要见面聊，才能真的感觉到项目和这个人的潜力。有点意思的项目，我们都愿意见面聊一下。

你都会亲力亲为地聊。大家都知道你是“10 分钟”，投不投都 10 分钟。

对，我一般就是 10 分钟。如果觉得兴趣不大，10 分钟结束，大家也不会觉得不太好。大家都知道我是 10 分钟的会。

你一个星期能见多少人？

挺多的，还是要多见、多聊才能有感觉。如果能聊到 30 分钟，那已经是非常长了，说明我已经很有兴趣，基本上就是要投了。

关键还是要讲清楚市场在哪里、壁垒在哪里、为什么你能成功。这些基础问题要想清楚。

你问过创业者最意想不到的问题是什么？

没有，我基本上还是问比较常见的问题，有些会和具体场景、赛道有关。

你现在投的创业者是 90 后偏多吗？

30 多岁的多一些。因为这些事情还是需要一些行业经验，至少在这个行业里做了 5、6 年。

10 年前你投的是哪一波人？

To C 和 To B 不一样。To C 的创业者很多相对年轻一些；To B 的创业者如果没有行业经验，基本上不太可能。

这一波创业者跟 10 年前的创业者有什么不一样？

今天很多是 To B，所以相对更偏经验型。10 年前移动互联网大部分是 To C，更年轻化一些。

什么样的创业者应该拿 VC 的钱？什么样的创业者应该不融资？

很多小而美的企业，拿 VC 的钱没有意义。尤其今天，很多小而美的企业拿人民币投资，可能 5 年以后就要赎回，那就要想清楚，拿 VC 的钱可能确实没什么意义。

多大的故事应该拿融资？

今天去港股上市，标准相对比较明确。消费企业至少要有 1 亿美元以上利润，做到这个规模，去港股 IPO 才比较有意义。

To B 企业，比如软件、SaaS 或 AI 应用企业，至少要做到 10 亿元人民币以上收入，去港股上市才可能比较好。这是两个比较明确的标准。你要衡量一下自己的场景和行业，能不能做到这两个标准。如果做不到，就可以不融资。

尤其是消费企业，如果只有 1、2 亿元利润，融资没有意义。

现在 VC 签对赌吗？

早期对赌比较少，后期对赌还是比较常见。

上个季度好像金山办公是 20 周年，是吧？20 周年你们有什么复盘和总结？

我们每半年都有复盘和总结，还是要经常反思。

今年我们感觉，过去 2、3 年节奏相对比较慢，但今年又开始明显加速。这和当年用户量的变化很像：一个新周期刚开始的时候，应用侧还没有 ready，应用侧的机会还没有显现，节奏可能会慢一点；应用侧开始爆发以后，节奏就开始加速。

所以我们感觉，还是和过去几个周期非常像。

你的生活有什么变化？相比过去 2 年？

今年忙很多，投的项目多，项目后续融资也很多。

后续融资你们还要参与吗？

很多都要参与。很多投资人会问我们怎么看，问我们要不要加注。刚投的项目，还要和团队保持比较频繁的接触，看看大的方向上要不要调整，有哪些细节需要注意。

但是你说应用爆发了吗？好像这些项目还是很小。

对很多大众来说，因为很多是 To B，所以关注不到。但从投资指标来说，我们感觉这些项目还是很令人兴奋的。增长速度、留存、客户留存和复购都非常好。从早期历史角度看，它们的数据指标让我们非常兴奋。

但它不是一开始就跟你讲一个很大的故事。

真的。一开始讲大故事，反而我不敢投，和别人不一样。你一开始就讲很大的故事，我反而不敢投。

现在要在大中小公司之间找一个缝隙非常不容易。

这一年你投胆子最大的项目是什么？

AI 玩具可能算是比较大胆的，一个相对红海的赛道。

这个项目好像不太像你投的，因为它比较偏情绪价值。

我们投过不少情绪价值的产品，移动互联网时代也投过不少。

你当时见这个创业者是什么感觉？

他确实都想到了。我问的所有问题，他不仅想到了，而且都在 App 里实现了。

他怎么看待这个红海市场？怎么在红海市场里脱颖而出？

核心还是把用户体验做到极致。虽然看上去是一个很简单的产品，但把用户体验做好，真的还是不容易。

怎么看最近有不少港股 IPO？

这是今年市场活跃的重要原因，退出渠道通畅了，投资人就敢投了。

有些基金开始同时投一二级市场，你们会做这种选择吗？

我们在考虑，但我们最舒服的肯定还是一级市场。

一级市场风险很大，但回报也高。最主要的是风险可控、波动小。不像二级市场，每天都要 benchmark 行业指数，和别人做对标，压力是不一样的。一个是每天的压力，一个是相对更长周期的压力，两个心态完全不一样。二级市场需要完全不同的角度和心态。

有没有可能，AI 这一轮创业对创业公司非常不友好，最后都是大厂更大，创业者的生态位受到严重挤压？

很有可能。所以对早期基金来说，控制规模、控制进入成本非常重要。

控制在多少？

我们一直控制在统一体量，基本没变过，两三千万。第一张支票差不多就是这个规模，项目做得好，后面可以继续加注。

这还是比互联网时代要多？

差不多。

有没有一些“灯下黑”的产业已经被 AI 改变得很大，但我们讨论得非常少？

很多。大家不愿意说，也不愿意让别人关注到，真的很多。

今天中国很多创业公司每天消耗几百亿 token，这些都是大家关注不到的地方。看 token 消耗量就知道，为什么能消耗这么多 token？肯定是场景有价值，有用户在用。

举一个例子呢？

AI 陪伴玩具。大家看起来觉得很不起眼，但 token 消耗量很大。

人和人真的很不一样。有些人确实很喜欢这种陪伴玩具。很多公司的规模还不大，但 token 消耗量都让我很吃惊，不需要很高的数据就能达到这个效果。数据飞轮的壁垒实际上很小。

你对于人的审美现在发生变化了吗？喜欢什么样的创业者？

我们还是差不多。我觉得这很难改变，核心还是要把事情想清楚。

什么样的创业者是你见了一次就不见第二次的？

不太诚实的创业者。我觉得有些人说话明显是在迎合你，觉得你喜欢什么，就改变讲述方式和故事。这个可以看出来，肯定能看出来。

美国基金在一些投资策略上发生了变化，更相信集中仓位、下重注。你们有发生这样的变化吗？

VC 赚钱肯定要靠命中的企业，而且要有足够的股份比例，才能赚到钱。

上周在香港开 VC 节，很多 LP 在抱怨，这个周期 GP 的共识太集中了。每个项目都是 club deal，十几家基金一起投，每家的股份比例都很小，那怎么赚钱？

GP 如果赚不了大钱，LP 也不开心。而且投不同的 VC 好像差不多，每家投的项目都差不多。对于 LP 来说，这没有分散风险，因为每家投的比例都很小。

这是这个周期很明显的问题，共识太集中了。

为什么会出现这样的状况？

我觉得是审美过于一致。所以我们希望有点差异化，稍微偏离 15 度，但也不偏离太多。

其他人为什么不偏离 15 度？为什么要做共识性的选择？

我不知道。共识性的选择最容易，而且现在也没有轮次之分了，大家都去抢最源头、最早的轮次。

现在有什么 A+、A++、A+++，后面无数个加。

对。

你跟其他同行讨论过这个问题吗？

这是一个很长的话题。大家会说，VC 可能就是靠共识赚钱，因为需要有人不停给你接盘。

互联网、移动互联网时代的共识，最终都能证明可以商业化。虽然有些共识当初被人嘲笑，比如一开始互联网被嘲笑是眼球经济，但后来证明只要有眼球就能商业化。甚至共享单车、共享充电宝当年也被嘲笑，但后来证明都能够商业化。

当时共识和商业化可能有点脱节，但最终还是能赶上去。

但今天呢？

今天我觉得有些共识确实和商业化差得很远，商业化可能很难赶上去，这是一个风险点。

如果商业化一直实现不了，那共识就是泡沫。

对。如果商业化一直实现不了，无法兑现，那共识就是泡沫。

那些进去的人怎么办？

我不知道。所以我们一直强调，你的商业化到底在哪里？你在哪里可能实现商业化？

今天大模型公司像上一轮周期的哪些公司？

我觉得和“四小龙”很像，甚至比“四小龙”更差。

“四小龙”当年的商业化至少不是问题，只是很快大家的技术都赶上去了，所以毛利很低。今天可能真的连商业化都不容易。

“四小龙”的那些生意，大厂都不太愿意干；但今天基础模型大厂都在拼命 all in。

所以这几年最火的项目也就这么几个：大模型、Manus、人形机器人。人形机器人这一波公司，你都觉得有可能是泡沫？

这不好说，这不是我说的，是你说的。我只是说，这几个赛道的共识都太集中了，所以我们要偏离 15 度，离开共识太集中的赛道。

为什么今天 VC 的共识这么高？

对标美国。美国这几个赛道都很火，而且除了机器人以外，美国这些赛道的商业化都做得很好。

美国也是高度共识，对吧？

对，美国也是高度共识，但他们的共识是有道理的，因为商业化可以做得很好。OpenAI 这些公司的商业化都做得不错。

那中国公司会不会只是时间没到？

不知道。大家要让时间告诉我们最终结果会怎么样。

你有语重心长地警告过什么同行，或者劝告过什么同行吗？

不敢警告，大家回头交流交流。

你之前的言论有哪些被打脸过？

没有，但我们确实错过了一些赛道，比如 EV。EV 主要是因为我们以前吃过亏、上过当，提前太早布局，早了整个周期 5 年，亏了很多钱。

后来这个周期真正起来的时候，我们反而不敢投了。

那你觉得现在大模型和人形机器人属于这种类型吗？

不知道，只有时间才能告诉我们。

今年有什么你人生中的 GPT-4 时刻吗？

没有。我觉得 ChatGPT 让我震撼的，一个是 Pulse，这个产品想得太好了。我觉得这是 AI 版的今日头条。

群聊也让我出乎想象，而且它的群聊做得很好。我把公司的群放到 ChatGPT 里面，它可以帮我们总结过去讨论的内容，这个用户场景定义得特别好。

包括 Sora，Sora 的产品场景也定义得很好。

但你说你不配置 OpenAI，因为它确实在做从 0 到 1 的事情，产品场景都想得特别好，但它能不能守得住是另外一个问题。

对，这就是我很大的困惑。

DeepSeek 适合走 To C 这条路吗？

DeepSeek 一开始就没有走这条路，它根本没有考虑 DAU，也没有考虑用户体验。

但它可以转向考虑这些事情。

如果它转向考虑 AGI 以外的事情，那就是完全不一样的思路，完全不一样的 DNA 和运营方式。

所以我为什么对 OpenAI 能不能守得住还有困惑？因为这需要完全不一样的 DNA 和运营经验。

如果 OpenAI 出现一个临界点，什么时候会让你觉得“我一定要下注了”？

它的社交网络建立起来的时候。如果它通过群聊反过来建立社交网络、建立社交关系，这个壁垒就非常深厚了。那 Meta 真的就危险了。

今年再去冲 SOTA 模型、冲排名还重要吗？

没有意义。很多场景不需要 SOTA，需要 SOTA 干什么？我需要的是性价比，需要适合这个场景的模型。

很多场景里，30B 的小模型是最好的，成本很低，准确率也很高，根本不需要 SOTA。30B 的小模型对很多场景已经足够用了。

而且今年 SOTA 模型的排名变化似乎更大了。

对，Google 也追上来了。你花几亿美元训练一个领先不到 1 个月的 SOTA，有什么意义？

所以 SOTA 模型不应该成为创业公司的指标，对创业公司肯定没有意义。对大厂来说可能还有点意义，因为大厂本身要提供云服务，基础模型对云服务是有价值的。

创业公司还是要看日活和留存。

2026 年还有哪些预测？

Token 消耗量肯定会进一步爆发。

这会带来什么连锁反应？

11. 中国开源生态迎来机会

很多场景都会变得很有意思。关键是对美国来说，数据中心和电力能不能跟上。

所以我想对中国创业者说，抓住机遇、全速前进。未来几年对中国创业者是非常好的机会，不要去想大的机会，就在夹缝中找出一个生存空间。

那创业者大概率也不需要融资？

也不一定，早期的钱还是需要的。

什么样的项目应该来找你？

场景想得很清楚，用户在哪里想得很清楚，怎么做也想得很清楚，这是我最喜欢的创业者。

讲宏大趋势的，是我最不喜欢的创业者。

你听过最宏大的趋势是什么？

太多了，真的，很多都很离谱。

现在 VC 你觉得 95 后、00 后有机会吗？

有机会，机会还是很多。我们几个年轻人都非常激动，今年投了很多好项目。

有一个项目今年一年做了 3 轮加轮？

对，那对年轻人来说肯定是非常激动的事情。因为大模型投资的时候，基本都是 GP 在投，年轻投资人没什么机会。我们还是鼓励年轻人出手。

对年轻投资人有什么建议？在今天这个时代，VC 还是一个好的职业吗？

核心还是要有自己的观点，不要人云亦云。大家追什么热点，你都去追，那你没有价值。你要有自己的观点，才有价值。

你对明年的投资机会怎么看？

说实话，我很乐观。就像 2 年前我在投中说的，要留在牌桌上。今天我要说的是，抓住机遇、全速前进。

机会真的太多了，每个细分赛道上中国创业者都在领先，机会太多了。

你今年去美国多不多？

多，我下个月还去美国。

你觉得中美现在的创业生态有什么不一样？

主要是中国人在中国创业，和在美国的中国人创业。

我为什么去美国多，也是去聊在美国的中国人。我会请斯坦福的中国学生吃饭，我们投了很多斯坦福的博士生。这次还要单独请商学院的学生吃个盒饭。

你觉得中美 AI 的差距在扩大还是缩小？

还是有点差距，但差不多，稳定在 3～6 个月，至少不再扩大了。未来几年有机会缩小。

只要差距在缩小，我觉得中国的开源生态肯定会领先。所以我特别看好 3～5 年以后中国的开源 AI 生态。

其实今天聊完，我还是觉得有很多不确定性。在现在这个时间点，你非常确信的事情有哪些？

关键是时间周期。如果看 1、2 年，肯定有很多不确定性；但如果把时间拉长到 5～10 年，我特别相信中国的开源 AI 生态肯定会遥遥领先。

而且 10 年以后，中国的 AI 肯定会领先美国。美国的数据中心和电力跟不上，但算法和模型赶上来，要比建设数据中心、建设电力容易得多，尤其是在美国建核电站很麻烦。

中国的 AI 会超过美国，中国的开源生态也会超过美国。把时间周期拉长，中国的国力肯定会领先美国。

你在公众号里讲过一篇文章，我觉得特别赞同：中美已经擦肩而过了。对于创业者来说，这意味着什么？

中国创业者的机会太多了。所以我们今年很兴奋、很忙，真的在任何一个领域，都有中国创业的机会。

你今年典型的一天是什么样的？

聊天，喝茶聊天。有时候会集中安排几天会议，然后有几天专门看文章、休息、思考。

出差多吗？

很频繁。今年飞得太多，已经飞不动了。这次从美国回来，我就想出去休假。今年差不多了。

自己看了什么新的电影、电视剧吗？

看剧比较多，主要是在飞机上看。最近 Apple TV 有一部剧《Pluribus》，很有意思。它讲的是人类感染了外星病毒，绝大多数人的意识统一了，记忆也统一了，所有人共享记忆，最后只剩 12 个人没有被统一，然后他们再想办法解救人类。

其实 AI 发展到最后，会不会出现这一幕？

这是另外一个概念，是人类的共同意识。

有打游戏吗？

还打。现在还没有忙到完全没有时间，手机游戏打一局王者，抽 20～30 分钟就够了。