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张小珺Jùn｜商业访谈录
Zhang Xiaojun's long-form conversations with founders, scientists, and industry practitioners track technology, business, and innovation across China.
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142. 雨森的创投观察第2集：Harness、下一个字节、2026大机会和Stanley Druckenmiller
戴雨森复盘认为，Harness更像OS、模型更像CPU，用户忠于记忆与工作流而非单一模型，Cursor用壳沉淀数据训练Composer印证其价值。Agent之间的专有知识可能形成网络效应与交易市场，但Anthropic的回报问题仍被推给客户，token投入能否转化为新业务和利润值得持续观察。
141. Freda的投资札记第2集：Tokenmaxxing、把电机塞进蒸汽机、接力赛变篮球赛、孤独、人的连接
Token消耗不等于价值，任务效果、token per task与dollar per token才揭示单位经济性；浪费下降与AI总支出增长可同时发生。Coding agent的递归自我改进可能令Anthropic领先结构化，模型迭代已缩至约一个月；但云厂商到2027年集体转负自由现金流的风险仍待验证。
127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning
AI不是泡沫，而是一场由算力、模型与资本共同驱动的长期战争。节目从英伟达与Google的联盟格局、OpenAI的商业账本，谈到online learning可能带来的范式跃迁，以及中国团队争夺下一代AI公司的机会。
125. Freda的投资札记第1集：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫
围绕AI是否构成泡沫，节目从模型成本、企业收入与劳动力市场拆解OpenAI的估值逻辑，以及谷歌、云厂商和英伟达的竞争位置。讨论也延伸至Robinhood、集中持仓与2026年市场锚点，呈现AI投资从技术预期转向收入兑现的路径。
124. 雨森的创投观察第1集：2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注
戴雨森围绕“Year of R”审视AI投入、模型竞争与商业化回报，判断美股下半年回调风险，厘清泡沫与估值的边界。讨论也延伸至中美估值差、应用护城河，以及投资者和创业者在2026年的配置与生存策略。
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
朱啸虎判断AI至少三年内难有泡沫，真正的机会在应用、电力与开源生态，而非追逐大模型共识。对谈从OpenAI的社交化转向、创业公司的生存缝隙，谈到错开共识十五度的投资纪律，以及中国AI长期领先美国的可能性。
112. 和广密聊大模型季报：分化与收敛、全家桶与垂直整合、L4体验与挖矿窗口
广密梳理大模型从通用能力到 coding agent 的收敛，解释模型公司为何下场收割应用，以及创业窗口为何从两年缩至数月。话题延伸至 Office agent、Google 的反攻、泡沫风险，以及巨头主导下的创业与投资判断。