42章经

这期是我自己一直感兴趣的话题。

我一直觉得像德扑、狼人杀这样的游戏设置非常有意思，里面的各种理性策略、感性判断和说服人的能力，都能体现在现实世界的角角落落。相信绝大多数人都大抵接触过这些游戏，哪怕不是相关领域的专家，所以我们这次就请来了一位德扑世界冠军来一起讨论他视角下的德扑，以及其中很多“技巧”对这个世界的映射。

在整个聊天过程中，嘉宾说了无数次的“绝对理性”，也谈论了在游戏中是如何对“人”进行判断（比如行为基准线的概念），另外在结尾部分，他还说了一句点破社会经济运转规律的话，即“通胀是人生的大小盲”。

这期很多内容比较偏向于德扑本身，希望大家听完能够从中收获些对现实世界中博弈、决策和投资等的参照，也祝所有人都能跑赢通胀。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

29 号珍藏：Ricky Mao，毕业于复旦、 MIT，前投资人、企业 CFO，现是全球 Global Poker Index 排名 200 左右、中国前 10 的扑克选手。曾获 WSOP（世界扑克系列赛，代表着竞技扑克的最高水平）金手链、两次 APT（亚洲扑克巡回赛）冠军。

【时光机】

Part 1 一个顶级牌手的核心素养

• 4:15 要素一：绝对理性
  • 5:53 but how?
  • 8:34 那还能 all in 吗？
• 10:26 要素二：识人
  • 11:34 核心是知道基准线在哪里，然后分析每个人动作上的偏移
  • 12:07 线下接触一个人，可以先通过外在形象给 ta 建模（日常生活不鼓励这么做哈
    - 示例：金表大哥 v.s. 沙滩白男的行事风格模型
    - 所以要怎么又快又准地给人建模？
  • 14:55 见不到面时，能通过什么信息来判断对方是什么样的人？
  • 15:28 国人更喜欢刺激、赌性更强
  • 19:47 大家最常犯的错误是什么？
  • 21:16 行业 top，最后真正拼的是什么？
• 22:29 要素三：掌握概率

Part 2 心态篇

• 23:41 为什么说「一场比赛毁一个冠军」？
• 26:51 是人都会经历大的下风期
• 27:53 拿到金手链的精彩故事
• 28:20 我曾经想过：如果拿到金手链，我愿意第二天去死
• 29:04 肾上腺素飙升…反败为胜前的尖峰十小时

Part 3 策略篇

• 31:03 大部分人对 Bluff 的认知都不对
• 35:26 更激进的打法，能引向更好的结果吗？
• 36:00 怎么打满价值？
• 40:02 位置这件事，到底有多重要？

Part 4 人生思考

• 41:01 绝对理性和保持感性并不矛盾
• 42:28 「再坚持一下」可能是一种有毒的心态
• 43:36 通胀是人生的大小盲，环境不好的时候你完全可以空仓
• 48:03 顶尖高手的风格都是万法归宗

【Notes】

• Tom Dwan：一位著名的德州扑克选手，以其非常激进和高风险的打法著称。节目中还提到了几位顶尖高手，包括  Eric Seidel、Phil Ivey、Daniel Negreanu、Dan Cates (Jungleman)、Adrian Mateos、Steven Chidwick。
• GTO（博弈论最优）：GTO 策略是一种防守性策略，目的是让你不容易被对手剥削。在 GTO 策略下，玩家通过混合不同的行动（例如：下注、加注、弃牌等）来保持平衡，使得对手即使知道你的策略，也无法从中找到漏洞。
• 大小盲：德扑中使用的强制性下注结构中的两种盲注。小盲注（Small Blind）是由庄家左手边的玩家支付的强制性下注金额，通常为最小的注额。大盲注（Big Blind）：是由小盲注左边的玩家支付的强制性下注金额，通常是小盲注的两倍。这些盲注的设置目的在于推动游戏进行，确保每一局牌都有一定的筹码池。游戏中的其他玩家可以选择跟注、加注或者弃牌，而支付盲注的玩家则已经支付了入池的初始金额。

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：12 月 7 日，我们会请到 Ted 做一场线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

在我 9 月份的硅谷行程里，我见过的印象最深、让我最有收获的人之一就是 Ted。

那个时候他正要离开 Character.ai，作为第四十多号加入的员工，他对于 C.AI 的产品、模型、训练等等的熟悉程度都非常高，这次很开心能把他请来，跟大家一起分享下美国最著名的 AI 公司内部是如何运作的，Post Training 的最佳实践是怎么做的，以及硅谷一众 AI 从业者的现状和认知等。

这期播客的内容基本代表了美国最一线的 AI 从业者的实践和认知，非常有代表性，希望对大家有帮助！

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

28 号珍藏：Ted，前 C.AI 模型应用算法专家

Part 1 从内部视角看 C.AI

• 01:06 为什么商业化一直没做起来？
• 04:40 如果 C.AI 当时往 AGI 赌把大的，或者把产品交给字节系，能改写自己的结局吗？
• 06:51 我们很认可 Talkie，但不想学 Talkie
• 09:36 被收购后，你还相信 C.AI 类产品的未来吗？
• 11:35 有人说「C.AI 不是真正的 AI 陪伴」，那它到底是啥？
• 12:19 C.AI 为什么做得比别人好？

Part 2 我在 C.AI 做 Post Training 的这一年

• 14:56 工作状态是 996（主动的哈，passion！
• 17:15 Post Training 的核心是设计高效的迭代路径
  • 18:42 四种迭代路径，都有很多低垂的果实可以摘
  • 21:40 怎么评估和改善「模型变蠢」的问题？
  • 22:54 迭代中一个有趣的 EQ 涌现
    
• 24:19 Post Training 到底是怎么个流程？
  • 25:37 介绍 Post Training 三大件：SFT（监督微调) 、RLHF（人类反馈强化学习）、DPO （直接偏好对齐）
  • 32:07 以上天花板极高，RAG 和 Prompt Engineering 我们几乎没做
    
• 32:53 帮你拉开和同行差距的 2 道数据思考题：
  • 33:18 你微调用的数据，质量真的不能更高了吗？
  • 36:00 收集来的用户偏好数据，只能是点赞点踩吗？
    
• 39:32 大家现在关注的几个技术难题，C.AI 是怎么做的？
  • 39:49 怎么做好评估？
  • 41:10 怎么做好意图识别？
  • 43:22 C.AI 的语音延迟基本是业界做得最好的，是怎么做到的？
    

Part 3 硅谷观察

• 46:17 一个不被公开的秘密：ChatGPT 内部也是多模型混用？
• 47:28 硅谷整体还是很乐观，推理侧仍然大有可为
• 50:45 硅谷现状：
  • 51:01 做产品的想靠多模态赚钱
  • 51:06 搞算法的想复制 o1
  • 51:16 两边都在期待自动交互 Agent 解锁的想象空间
    
• 53:48 复盘最近的硅谷求职记
  • 53:54 Post-train 人才极其抢手
  • 54:27 印象最深的是，面 Cursor 的时候，我甚至被允许用 Cursor 现场解题
  • 56:03 最喜欢被问到「你觉得我们的 idea 有多不靠谱？」
  • 56:45 如果我是面试官，我会考察面试者的这项直觉能力
    
• 57:28 我很喜欢现在硅谷的氛围！当下可能是华人扬眉吐气的最好时机

【活动预告🥳】

12 月 7 日，我们会请到 Ted 做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

几周前，EVE 的产品宣传片一上线就在 B 站获得了超百万播放，且刷屏了朋友圈。

几天前正好和一个投资人聊天，大家在讨论未来的 AI 巨头和入口型的公司/产品到底有什么可能性，我当时就说 AI 陪伴类产品肯定是有大机会的，过去两年里，真正验证了 PMF 的赛道就是 Character.ai 类的产品形态，不管从用户量级还是时长等数据来看，这类产品都一骑绝尘。

当然，如 EVE 的创始人所说，在他眼中，C.AI 根本就还不算真的陪伴，这可能也是类似产品没有获得更大突破和成功的原因。作为最早的恋爱游戏类公司创始人，他有自己一套清晰的关于陪伴的定义，这不仅让他做出了最成功的乙男向游戏《奇点时代》，也让他能做出现在的这款万众期待的 EVE。

在这期播客中，我们具体聊了他是如何定义陪伴的、他是如何用各种复杂工程手段解决长期记忆等模型问题的、以及他是如何把游戏和 AI 产品结合起来的等等话题，作为最早期的内测用户之一，我非常相信 EVE 能在明年成为一款现象级的产品。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

27 号珍藏：Tristan，EVE 创始人，《奇点时代》创始人

【时光机】

Part 1 背景介绍

• 00:54 为什么我说 C.AI 类产品根本不是陪伴
• 2:38 陪伴的第一性原理

Part 2 工程设计

• 4:22 所有人都解决不了的长期记忆问题，你们是怎么实现的？
• 4:55 被动记忆与主动记忆的区别
• 6:24 情侣实验与 128 个记忆槽位
• 8:03 给 AI 女友设计脑回路：我们用十几个模型搭建了一套工程管线
• 10:08 举个例子，一个最复杂的话题处理流程是什么样子的？
• 12:44 交代一下成本与商业模式

Part 3 游戏设计

• 14:07 一个迷思：为什么只有你们把 AI 产品做到了这个程度？
• 15:42 从游戏转做 AI 陪伴的明显优势
• 17:07 那些产品中的游戏化设计 (及用意)
• 23:51《奇点时代》一年 2 亿流水，其实远低于我们对男性恋爱游戏的市场预期
• 25:00 我相信世界 50% 人都会需要一个 AI 伴侣
• 27:14 聊聊角色设计

Part 4 AI 设计

• 29:27 怎么做到 10 个月的时间就快速搞懂、搭建起这样一套 AI 架构？
• 31:13 如何训练出市面上最好的情感聊天效果？
• 32:39 我们找了一个天资卓绝的真人陪聊，试图复刻她的大脑
• 37:51 AI 陪伴的四个核心要素
  38:10 超级对齐
  38:26 真实时空感知
  39:17 独立人格
  43:20 荷尔蒙钩子
• 43:45 模型的情商和智商到底是怎样一个关系？

【Reference】

• EVE 预告 PV (内含产品内测申请链接) 
• EVE 模型系统工作机制：

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

活动预告🥳：11 月 7 日晚，我们会请到张海龙做一场免费的线上活动，大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息！

前一阵 Cursor 刷屏，也带火了有关 AI Coding 的讨论。

AI Coding 到底发展如何了，Cursor 为什么火了，他们和 Github Copilot 的区别是什么，Coding Copilot 又和 Agent 的区别是什么？其他那些 AI Coding 公司都在做什么，为什么国内的 AI Coding 似乎不温不火？带着类似的种种问题，作为一个非技术背景的人，我找来了张海龙一起来聊聊 AI Coding 这件事。

海龙无疑是国内在 Coding 领域最有发言权的人之一，他写了 20 多年程序，一直致力于做给程序员的工具，他曾经是开源中国的联合创办人和 Coding.net 的创始人，最近的一年多时间里他也又重新创业在做 AI Coding 方向。在摸索了一段时间以后，他也经历过产品转型、也踩过坑，这些都让他对 AI Coding 有了更深的理解，也对当下这个市场各个公司和类别有了更好的判断。

所以，你可以把这期播客当做一个对 AI Coding 领域的入门和了解的素材，哪怕不懂编程，听完这期你也会有更深的了解和认知。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

26 号珍藏：张海龙，Gru.ai 创始人，前 Coding.net 创始人兼 CEO、开源中国联合创办人

【时光机】

Part 1 为什么国内的 (AI) coding 没做起来

• 1:56 Developers 是最不愿意花钱的一群人？
• 3:37 我最新的感知是，海外比国内更卷
• 4:33 国内 AI coding 发展现状
• 5:31 国内是在有 PMF 之后卷，海外是在有 PMF 之前卷

Part 2 Coding Copilot vs Agent

• 6:20 Copilot 与 Agent 的区别：Copilot 是给你一把电钻，Agent 是给你一个小弟
• 7:43 Copilot 已经明确跑通了 PMF
  • 7:52 简评赛道老大哥 Github Copilot
  • 9:03 详评新晋顶流 Cursor：成功靠的是大胆创新，大胆到一开始很多人觉得不靠谱
• 16:53 Agent 还没有找到 PMF
  • 17:27 Devin 等等都是有声量，无留存
  • 18:53 但为什么这个赛道还如此拥挤？

Part 3 关于 Coding Agent 的实践思考

• 21:30 我们找到的一个好落地的场景：Unit Test
• 24:37 Agent 会最终淘汰 Copilot 吗？
• 25:30 我不相信「编程大众化」的未来
• 27:44 模型会最终吃掉 Coding Agent 吗？
• 30:50 我坚定地认为，AI 替代不了人类程序员
• 32:44 一些硅谷观察
  • 32:52 有千奇百怪的 AI+ 项目，且能拿钱
  • 33:52 我在国内啥 SaaS 都不买，来了这啥 SaaS 都买
• 35:27 最后的建议：多读论文多动手，获得那些微妙的体感至关重要

【活动预告🥳】

11 月 7 日晚，我们会请到张海龙做一场线上活动，感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！

【Reference】

• Cursor 成功的背后：两个 PMF

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

我们做过非常多创业者的访谈，这次不一样。

封诚作为一个连续创业者，在 AI 最鼎盛的时期，反而选择加入了大厂高途，并在内部负责 AI 产品的探索。之前也有人提过说想听到更落地的实际的 AI 在传统行业的应用，这期播客中我们就聊了他们是如何在业务中具体应用 AI 的，比如在获客、转化和交付等全链条场景中的探索和试错。

作为结果，目前他们已经能用 AI 把转化效率提升至少一倍，并且模式也已经完全跑通，相信这件事不只是在教育行业可以得到应用，在其他很多行业也是类似的。此外，我们自然也聊到了很多教育领域的情况，以及他在大厂做 AI 的感受。

最后提一个问题，你觉得 AI 到底能不能取代老师呢？而当 AI 可以帮老师解决几乎所有的问题时，老师实际存在的意义又是什么呢？我很喜欢这期播客中我们一起给出的答案。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

25 号珍藏：封诚，高途 AI 提效 & 创新产品负责人

【时光机】

Part 1 AI 赋能传统业务的核心是提效

• 01:56 体现在三个环节：
  • 02:47 交付端：提效不明显，但存在彻底掀桌子的可能
  • 03:45 获客端：有很多短期的机会，但不可持续...
  • 06:38 转化端：价值最大，可稳定提效至少一倍
• 09:43 AI 把我们的成单率提高了 3-4 倍
• 12:42 招人之「让懂 AI 的人学业务」会好过「让懂业务的人学 AI」
• 14:23 转化场景里 AI 具体能做什么？
• 16:25 提效的本质是给金牌销售配了一堆助理

Part 2 AI native 的探索和思考

• 17:11 用好 AI 的最大难题：大家 ego 太大，耻于摘那些低垂的果实
• 18:37 怎么培养创业者视角？稻盛和夫培养管理者的方式对我很有启发
• 22:10 AI 和教育的本质非常 match
• 22:46 AI 提效这个事儿能不能外包来搞？
• 26:31 AI+教育都有哪些全新的产品机会？
• 29:35 当 AI 可以帮老师解决所有问题时，老师存在的意义是什么?
• 32:45 创业者都可以问自己这三个问题

【活动预告】

10 月 24 日，我们会在北京办一场线下活动。除了主讲嘉宾封诚，我们还请到了其他嘉宾，在陆续确认中。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识 & 交流！（尤其欢迎正在探索把 AI 和传统业务结合起来的朋友们～)

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：陈皮
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

Albert 是我个人最喜欢的嘉宾，每次的输出都有很强的时效性、有很多的深度认知、也有很多实操经验，他很擅长总结、思考和输出金句，且言之有物。

这期播客大概正好是上期之后的一年，也是 Albert 真正做 AI 产品的一年，所以在这期播客中我们反思了很多 AI 创业和产品的认知，比如 AI 的本质到底是什么？该怎么选择 AI 的落地方向？该如何寻找 AI 产品的 PMF 等。另外，这一年对很多人来说都是面对很多 AI 的发展局限和负反馈的一年，Albert 也给我们讲了他是如何克服这个问题、如何改变思维方式的（包括他向张一鸣提的两个问题和对答案的思考）。

相信所有听过上期 拒绝三亿美金 offer 的人 节目的人，应该都认同一件事，就是小宇宙真的欠他一个首页。这不，新一期又来了。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

六号珍藏：Albert，AI 创业者 (往期考古：拒绝三亿美金 offer 的人 | 对谈音遇创始人 Albert）

【时光机】

Part 1 AI 创业的本质

• 2:15 最重要的问题有两个：
  • AI 的长期关键要素是什么？
  • 因为 AI 的出现，各行各业的哪些长期关键要素会发生变化？
• 3:05 AI 创业的本质：通过数据，提升模型的交付能力，进而提升用户体验
• 3:58 AI 创业的核心：评估 (评估决定迭代效率)
• 4:15 Albert 的进场原则用户对交付是否有明确预期？
  仅依靠模型是否能完成交付？
• 12:21 创业的核心是定义资产

Part 2 我在微信上问了张一鸣两个问题

• 16:53 如果张一鸣没做成字节，他大概率会做出拼多多
• 28:26 张一鸣回我说：对于有才华的人，要做更有把握的事
• 29:50 运气是优势被时间放大的结果
• 31:25 总说做正确的事，到底什么叫正确的事？
• 32:29 我请教了张一鸣怎么训练平常心
• 34:10 我们往往会高估理想带来的激情，低估正反馈带来的刺激

Part 3 找 PMF 就是要做没壁垒的事

• 36:33 现在 AI 有太多可做的了
• 38:20 工具产品的要义只有一个：用速度换规模
• 40:23 我是一向反对过脑瘾的，但在今天，我反而觉得你是有条件去想一些终局的
• 41:52 如果让我现在从 0 到 1 再创业，我会这样做
• 43:34 AI 还会有爆发吗？
• 47:15 快速评估一个 AI 创业者的认知，可以问这些问题
• 49:29 最近在琢磨：当摄像头带了脑子，世界能发生什么？

Part 4 人才与预期管理

• 50:32 最焦虑的还是人才 (欢迎联系!)
• 52:01 给大家传授一下为什么总能飞速跟进新技术
• 53:51 再传授一下做 C 端产品，最该具备的一个认知
• 55:23 去年最大的认知变化：别上播客 (但今年还是来了
• 57:26 对 AI 的预期？特别乐观啊，甚至都想做硬件
• 58:13 面试最常问的一个问题
• 1:00:14 我一直在思考怎么能给人才提供安全感

【活动预告】

10 月 8 号，在北京，我们还会邀请 Albert 来一场线下活动！感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码，一起来认识&交流！(限 50 人，如果有想加入 Albert 团队的 AI 工程师同学，尤其欢迎前来面基！)

【The gang that made this happen】

• 制作人：陈皮、Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

心识宇宙是国内最早做 AI 的公司之一，我记得 22 年中的时候就和他们交流过，当时他们说我们在做人类大脑之类的，我听得云里雾里，后来才知道，原来就是大模型，再后来他们推出了 MindOS，应该算是全球最早的 Agent 类产品。

在这期播客中，陶芳波分享了他这么多年做 AI 的经验和教训，包括他觉得 MindOS 类 Agent 产品的问题是什么，为什么他们要推出新的 Me.bot 这款产品，背后的思路是怎样的等等。我们也又花了很长时间来探讨 bot 的意义和未来，及为什么 bot 是 AI 的最小基础单元（以及入口？）。

另外，我印象很深的是，他说个人模型才是未来，还提出了很大胆的猜想，未来的大模型就是去中心化的，就像个人电脑一样，最开始大家觉得全世界就只有几台大型电脑就可以，但最后的结果是我们的身边充斥了各种小型计算机。

期待千亿 bot 和个人模型的时代！

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

24 号珍藏：陶芳波，心识宇宙 (Mindverse) 创始人

【时光机】

• 00:54 不能免俗的背景介绍：Facebook→阿里达摩院→Mind OS→Me.bot
• 02:46「个人模型」也许是下一个十年的「个人计算机」
• 4:27 AI 世界的最小基础单元
• 5:56 AI 来了，国内 2B 行业似乎可以直接跳过 SaaS 阶段
• 6:40 大家都在做「提供供给」的 bot，但我认为最重要的是「理解需求」的 bot
• 14:19 一个艰巨的问题：如何让 AI 具备自我进化能力？
• 20:34 自我的两种形式：「Experiencing self」vs「Remembering self」
• 24:46 AI 如何知道，什么该被记住，什么可以被忘掉？
• 26:45 事情有了一些眉目：我们找到了一种新的记忆训练方法
• 31:05 我本以为做 Agent 是一个工程问题，后来发现这是一个科学问题
• 36:16 最终极的 AI 助理，到底会是 her，him，them 还是 me?
• 38:09 回到眼前，Me.bot 现阶段的使用方法
• 43:00 什么应用最终能成为超级入口？
• 44:57 个人模型上生长出的应用生态
• 51:01 未来，个人模型和智能设备会是什么关系？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

这又是一期单口。

有很多人从各种视角聊过 Character.AI 被收购这件事，我的视角和大家都不太一样。

这几天我把 C.AI 创始人的各种访谈和他们官网的文章都看了一遍，再把之前了解到的各种信息串在一起以后，我突然有种融会贯通，“原来如此”的感觉：

原来海外大厂的 AI 逻辑是这样的，原来 C.AI 被收购是必然的，原来现在这个节点做 AI 应用确实是最有利的。

很多人把 C.AI 被收购解读成 AI 市场的悲观信号，但我却觉得这何尝不是一个利好创业公司的积极信号呢？（虽然背后确实有一种更深的宿命论）。

且听我娓娓道来...

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【时光机】

• 1:10 C.AI 被收购，和陪聊产品是否成立，其实没太大关系
• 6:11 如果你是 C.AI 创始人，你会把 C.AI 定位为一家模型公司，还是一家应用公司？
• 8:02 C.AI 官网第一篇文章的第一句话，就注定了 C.AI 被收购的结局
• 19:32 如果要改变 C.AI 的结局，它唯一能做的，大概是在 23 年以最激进的态度融资
• 20:14 Scaling Law 的本质是规模效应，拼的是资源整合与融资能力
• 20:55 大模型是一场拼爹游戏
• 22:51 C.AI 的收购宣告了三点：
  • 底层大模型的战争几乎结束
  • 模型注定会商品化，护城河并不存在
  • 做产品的人，可以安心拥抱开源了
• 24:13 一层更深的宿命论：Google 为什么要收 C.AI？
• 24:49 模块化 vs 全链路自营，哪个是 AI 市场的终局最优解？

• 28:07 微软和 OpenAI 的关系是最微妙最有趣的
• 29:49 关于开源，Meta 和阿里的决策逻辑是截然相反的 (这我真没想明白)
• 34:20 C.AI 可能做错了一些事情，但他们绝对选对了退场时间
• 34:46 如果 C.AI 生在中国，它能等来的大概不是收购邀约，而是回购条款

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• Ben Thompson 的文章：AI Integration and Modularization
• 红杉文章：Generative AI’s Act Two
• A16Z 文章：Who Owns the Generative AI Platform?
• 汪华播客：AI 的三个发展阶段、和移动互联网的异同、未来的演进路线｜对谈创新工场汪华
• C.AI 架构图：

最后，插播一条全职招聘信息！42章经在招募新的内容同事，协助我们做播客、采访、私董会等等，欢迎大家点击链接了解投递

汪华是我过去十多年里见过的最有远见的投资人之一，他从 2009 年开始参与创新工场的创立并坚定地笃信移动互联网的投资机会，这比移动互联网元年还早一年，比大众市场对移动互联网形成共识还早四年。

他在 2011、2012 年出来布道的很多文章到现在回看都非常准确，而令人欣喜的是，最近几个月他又开始频繁出现在大众的视野中为 AI 站台。对此，我问他，为什么去年没出来，最近反而出来了？他的回答是“去年大家对 AI 信到科幻，今年却又莫名悲观。”（笑）

在这期播客中，我们回顾了移动互联网当年发生了什么，为什么绝大多数聪明人在 2008 到 2012 年之间都不认可移动互联网的机会，我们也再次把 AI 和移动互联网做了比较，汪华给出的答案我认为是对这个问题答案最好的阐述。

可以说，这期内容更清晰的梳理了 AI 发展的机会、逻辑、框架，也讲清了未来几年的演进路线，对之前大家讨论的很多问题给出了答案。当然，我们也聊了很多当下 AI 和一级市场的问题，但不论如何，正如汪华结尾所说，对 AI，我们的内心都是火热的。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

23 号珍藏：汪华，创新工场合伙人

【时光机】

• 1:04 去年大家对 AI 都信到科幻程度了，今年却又悲观起来了
• 2:52 为什么 08-13 年，相当多聪明人都迟迟没有意识到移动互联网的机会？
• 6:50 极少数人「因为相信所以看见」，大多数人「因为看见所以相信」
• 9:05 如果一定要拿 AI 做一个类比，它最适合对标什么？
  • 阶段 1: 交互革命 (移动互联网级别，100% 能实现)
  • 阶段 2: 复杂任务自动化 (蒸汽机级别，50% 概率能实现)
  • 阶段 3: AGI (智人走出非洲级别，不造能否实现)
    
• 13:02 AI 带来的变化和增量似乎远小于移动互联网，这会是一个问题吗？
• 18:14 AI 能否达到第 2 阶段，大概只要观察 3-4 年
• 18:50 AI 应用的发展顺序：
  • 2B&生产力工具
  • 大用户量工具
  • 图文级别的社交娱乐类产品
  • 海量的多媒体娱乐产品，以及真正意义上的商业重构
• 23:37 AI 比移动互联网更依赖创始人本身的能力
• 26:02 AI 创业，先发优势重要吗？
• 28:33 做 2C 应用，当下是最好的入场时间点
• 29:34 明年上半年，GPT-4 级别的模型一个 DAU 大概只要几分钱
• 30:28 开源模型和闭源模型会是怎样一个格局？
• 32:46 未来的 App 会变成什么样子？
• 36:49 一个新浪潮中，大厂早期优势大，但新公司晚期机会多
• 41:38 对于真正的聪明人来说，一级市场会是对 TA 天赋的浪费吗？
• 43:18 美元 VC 的消亡，可能是 AI 在中国发展遇到的最大阻碍

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
• 文字稿：https://mp.weixin.qq.com/s/jwnDTmODj7PWWsmLw-1FJg

最后，插播一条全职招聘信息！42章经在招募新的内容同事，协助我们做播客、采访、私董会等等，欢迎大家点击链接了解投递

这期播客有点不一样，往期主要都是我来提问，但这期是我来回答，我们之前的嘉宾莫傑麟来客串了一次主持。

上一次我讲整个 AI 市场的复盘是在 24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年 | AI 年终复盘，这次又过了半年时间，通过这次问答，我把我对于 AI 和当下市场的最新的观察、思考又做了一次输出，里面又有了很多新的迭代。

相信经常关注 42章经 的人都对我们的产出质量有了解，这里我也就不多写什么具体的介绍了，祝收听愉快。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

9 号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者，拥有超过 10 年资产管理经验，专注于科技行业的另类投资组合 ( 往期考古：Ep.9 为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 、 Ep.14 英伟达、Sora 与 AI 的三种核心叙事逻辑 | 对谈莫傑麟 )

【时光机】

• 0:53 首先画一张 AI 市场的走势图
• 4:37 一线大模型的领先优势在不断拉大
• 5:59 AI 更像是电，做模型的人，不一定是最后赚到钱的人
• 9:14 今年上半年一级市场之差是十年所未见
• 12:20 做大模型没有先发优势，但做应用可能有两个：数据&认知
• 13:23 一些能跑出 PMF 的新线索：
  • Prosumer 赛道
  • 非结构化数据结构化
• 14:25 目前亮眼的 AI 应用做出的大多是增长型产品点，而不是刚需型产品点
• 15:00 全球华人创业者做的 AI 公司，有 PMF 的不超过 30 家
• 20:28 一个 AI 创业者，这两年最应该积累的是什么？
• 22:09 我仍然坚信这两年就是进场的好时机
• 26:33 如果选择一个上市公司作为 AI 的投资标的，你会选择哪个公司？
• 33:34 大家想产品方向要把脑洞开大一点啊，比如，我举个栗子
• 37:32 怎么定义最好的人？
• 39:40 大厂做模型的两类出发点：进攻 VS 防守
• 42:05 市场远远低估了 AI coding 的想象空间
• 44:13 这半年最重要的一个认知变化是什么？
• 44:28 为什么未来的 AI 产品一定是端到端分离的？
• 47:57 如何看待国内投资人转行做自媒体？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• 24、25 年会是下一代浪潮最关键的两年 | AI 年终复盘
• 一个顶级 AI 产品经理的自我修养 | 对谈光年之外产品负责人 Hidecloud
• 赚到 RMB 的 AiPPT、赚到美金的 ACE Studio 和赚到用户留存的捏Ta | AI PMF 系列创始人对话

最后，插播一条全职招聘信息！42章经在招募新的内容同事，协助我们做播客、采访、私董会等等，欢迎大家点击链接了解投递

季宇是清华物理本科、计算机体系结构方向博士，他也是我认识的几个华为天才少年之一。认识他是因为在不同的时间点，分别有几个人跟我说，你要聊英伟达一定要找他，他是最懂英伟达的人，后来我看了他知乎（Mackler）上的很多篇文章以后确实觉得很厉害，于是就有了这次的对话。

其实关于英伟达已经有各种文章和播客讲过，但大多花费了大量的笔墨和时间在讲 CPU、GPU、CUDA 等名词解释，我们这次先用了几分钟时间快速科普了这些基础内容，然后用一个不太一样的视角讲英伟达背后的战略体系，讲英伟达是怎么从 Intel 的垄断地位中杀出来，并有了今天绝对领先的生态地位的。

我敢保证，这期的内容和视角是你从来没有看过听过的。在收听过这期内容之后，你会更理解英伟达在过去几十年里都做了什么，现在正在做什么，也更能理解老黄的 NB 和精妙之处，而且还会对芯片产业历史沿袭及各个公司的战略选择有更多的体会和启发。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

22 号珍藏：季宇，行云集成电路创始人

【时光机】

Part 1 如何理解过去 30 年，英伟达战略选择的精妙之处？

• 1:29 试图用两分钟解释 CPU、GPU 和 CUDA (CPU≈几个老教授，GPU≈几万个小学生，CUDA≈小学生指挥部）
• 4:21 说英伟达靠运气，是低估了老黄的实力
• 5:34 英伟达是如何解构英特尔的？
• 6:08 过去 10 年，英伟达为什么能把性能提升 1000 倍？
• 15:47 最顶级的竞争策略是一场阳谋
• 23:41 英伟达最重要的护城河并不是芯片，而是芯片之上的软件生态
• 24:58 黄仁勋最 nb 的能力：定义进化的方向
• 31:54 黄仁勋在一开始就把一切都想清楚了 (真可怕.jpg)
• 32:52 以弱胜强的一个解法：单点打爆

Part 2 如何看待未来 30 年，英伟达的壁垒与软肋？

• 38:07 你对英伟达看好到什么程度？
• 40:40 英伟达的破绽在哪里？
• 44:01 英伟达的野心：把整个计算机系统变成我的全家桶
• 45:23 当一个芯片越全能，它反而越有可能被解构
• 51:54 英伟达的微妙处境——既想把市场做大，又想收更高溢价
• 54:16 如果你是黄仁勋，接下来最重要的事情是什么？
• 55:13 如果你是英特尔或 AMD，后面的仗要怎么打？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• 季宇知乎主页：www.zhihu.com

这期内容的 AI 含量很低，但其实又处处在说 AI。

新的科技不断带来信息频次的跃迁，让我们的生活有了天翻地覆的变化。这个世界是不是越来越难了？时间流速是不是越来越快了？至少我感觉确实如此。那这个背后的原因究竟是什么，我们又该如何应对这个情况呢？在这期内容里，张津剑给出了他系统性的答案。

在将近一个半小时的时间里，你首先会听到张津剑在我们线下活动中的单人分享，主要就是围绕信息、频次、世界的变化等主题，这部分听完希望你能对我们所处的这个世界有更清晰客观的认知，之后在后半段的内容里你会听到我和他围绕 AI、人、生命力展开的问答讨论，包括如何理解一个人的生命力、如何变成一个更“好”的人取得更“好”的结果等等。

相信这会是一期能超出 AI，并为每个人的人生带来更广泛的启发和释然的内容。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

1 号珍藏：张津剑，绿洲资本合伙人 (往期考古：投 AI 最猛的人 | 对谈绿洲资本合伙人张津剑)

【时光机】

Part 1 单人演讲 《投资中的低频与高频》

• 2:21 2024：世界变难了&时间变快了
• 11:16 每一次科技革命都是一次频率的跃迁

• 14:44 过去一年投 AI，我们越投越害怕
• 17:56 世界频率跃迁所带来的 5 个现象
• 25:02 一个奶茶铺子的傅里叶变换

• 32:51 找到自己的低频信号
• 33:44 我永远有三个东西：善良、欢喜、生命力

Part 2 双人对谈 《AI、人、生命力》

• 37:55 生命力强的两大表现：实事求是&爱自己
• 43:25 爱自己，最重要的是放过自己
• 44:15 一个人经历的苦难和 TA 的生命力有多大的相关性？
• 49:00 一个好的创始人，大概会有一个怎样的脚本？
• 54:21 一个人的「定」，往往来自于一个人的「信」
• 1:00:07 一个有生命力的状态，恰恰是对自己预期比较低的状态
• 1:06:30 和创始人聊天的时候，哪一个问题是你经常会问的？
• 1:10:46 AI 还在以超出预期的方式加速
• 1:14:59 怎么看未来的经济和市场？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【张津剑|信号与噪声系列回顾】

• 投资中的信号与噪声
• 投资决策中的信噪比
• 投资中的周期与载波
• 投资中的节奏与结构 

（是一个尽兴的下午，谢谢到场的每一个人）

【AI 私董会活动预告】

如果要给 23 年的 AI 市场一个关键词，那肯定是“大模型”，不管是大家的注意力、钱还是明星聚光灯下的公司都是那几家大模型公司，那如果要给 24 年的 AI 市场一个关键词，则一定是 PMF。

不管是资本市场、还是从业人员、甚至包括大模型公司本身，今年最大的压力、最想看到的公司和产品，一定是有 PMF 的公司，如果没有 PMF，那 AI 这件事就会沦为一个 bubble。我知道大家日常可能很少有看到或使用到真的好的产品，也有很多人在质疑 AI 到底行不行，而我们则渐渐地开始看到一些 AI PMF 的影子，所以今年我们的播客新推出一个主题就是采访当下在 AI 领域已经有 PMF 的公司，我们每一期都会通过对话的方式给大家介绍三四家阶段性验证了 PMF 的 AI 公司。

本期的三家公司分别是 AiPPT、ACE Studio 和 捏Ta。AiPPT 上线半年达到单月几百万人民币的收入，算是在国内验证了付费 PMF 的公司，ACE Studio 开启付费半年，目前单月几十万刀的海外收入，算是在海外验证了付费 PMF 的公司，而 捏Ta 则是已经有了超出互联网时代平均水平的用户留存数据，验证了国内的用户使用行为 PMF。

这几家公司各有各的特色，有 2B 也有 2C，创始人的风格、关注点、对 AI 和产品等的理解也都不尽相同。PMF 并没有一个官方的绝对的定义，但我们希望用这样的方式多介绍一些能实际使用、有实际场景、收入或用户留存的产品，给这个行业一些信心，也给关注 AI 领域的人一些启发。

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，本期的嘉宾中有两位也是我们 AI 私董会的成员，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

19 号珍藏：赵充，AiPPT 创始人

20 号珍藏：Joe，ACE Studio 创始人

21 号珍藏：胡修涵，捏Ta 创始人

【时光机】

Part 1 一键生成 PPT 的 AiPPT

• 4:08 AiPPT 为什么半年多就做到了几百万月收入？
• 11:39 到底谁在用 AiPPT？
• 16:48 从上帝视角创业
• 22:01 AiPPT 核心是在三个关键维度上竞争
• 26:23 我问了身边无数朋友，你打这场仗会怎么打？
• 27:09 如果需要向下补位，说明在招聘上没有花够的时间

Part 2 AI 音乐制作工具 ACE Studio

• 34:36 ACE Studio 和 Suno 的核心区别是什么？
• 37:51 模型、创作工具、消费平台，到底谁是产业链的链主，谁会被整合吃掉？
• 41:04 ACE Studio 的商业化进阶史
• 44:47 格莱美音乐人的套娃反应 “I don't believe it & I told you”
• 50:33 一个小功能让用户翻了一倍
• 52:41 英语四级没过，也并不妨碍出海赚钱

Part 3 二次元角色创建平台 捏Ta

• 58:31 捏Ta 是如何通过观察用户来持续迭代的？
• 1:01:00 只要能把内容创作的要素拆分得足够好，用户的消费行为和创作行为其实就可以合二为一
• 1:08:27 目前跑通 PMF 的 AI 产品基本都是在解决内容跨模态组合的问题
• 1:09:06 让 AI 从 creator 退化为 composer
• 1:15:07 捏Ta 核心做对了哪几件事情？
  

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜、梦昕
• Bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

最近 AI 硬件特别的如火如荼，但因为经历过上波消费出海的热潮，我对 AI 硬件的定位是本质上这还是一种消费电子。那既然是消费电子，仍然是众筹、Amazon、线下渠道等一系列打法，所以这期播客我们请来了有十多年出海消费电子经验的羽佳，她既是这个领域的专家，又是一位新入行的 AI 硬件的创业者，我们借由 AI 的话题，一起聊了下她多年来在这方面积累的经验和认知，以及她对于 AI 带来的新变化的一些看法。

羽佳作为 Anker 的 CEO 助理，经历了 Anker 从几亿到几十亿的全过程，后来她又在出门问问负责整个海外业务的增长，之后她参与创立的公司 Global Oneclick 更是出海服务领域的绝对头部代表，他们服务了超过 40 家百万美金级别的众筹项目，包括近年来特别成功的 Ecoflow、云鲸、拓竹、追觅、华米，以及新时代的 AI 硬件公司 plaud 等等都是他们的客户，所以她在这方面的话语权毋庸置疑。

这期内容中，我们其实反复围绕着道、法、术三个层面对 AI 硬件/消费电子展开了讨论，相信听完这期播客，你也能快速的掌握 AI 硬件其中的核心 know how。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

18 号珍藏：谢羽佳，三耳猫创始人，前 Global Oneclick 联创

【时光机】

• 2:35 AI 硬件怎么就突然火起来了?
• 3:26 硬件出海的三波浪潮
  • 3:34 09-18 年，以安克为代表的第一波跨境电商品牌
  • 5:04 16-22 年，以 EcoFlow、拓竹为代表的产品创新型品牌
  • 6:20 23 年开始的 AI 硬件浪潮
• 6:32 AI 形成了一个又高又宽又长周期的共创空间，有超级物种的机会，也有小鱼小虾的空间
• 7:44 这一波 AI 本质上给硬件产品带来的两个核心作用是？
• 12:33 AI 能不能把所有的硬件都重做一遍？
• 18:58 众筹更多的作用其实是 to VC？
• 25:49 Amazon 对新兴品牌变得不友好了吗？
• 27:21 一个硬件消费品公司一共有几条命？
• 27:51 创新变量是需要高容错来对冲的
• 29:16 我真的希望硬件创业者都能想明白的一个问题
• 36:41 消费电子品牌能长出够深的护城河吗？
• 43:13 消费电子的 0-1，1-10，10-100 核心分别是什么？
• 46:36 AI 硬件的道、法、术到底是什么？

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

我当下有个感慨，以后的小朋友们应该都不会背唐诗三百首了，就应该有人做一个 AI 音乐专辑叫《唐诗新唱三百首》之类的。AI 音乐现在大家都玩得很开心，但我确实觉得大多数人都低估了这件事的想象空间，未来会有很多表达形态和日常习惯会被其改变。

在这期播客中，我们就请到了快音的创始人李岩，他从 15 年到 18 年在字节负责整体增长策略，经历了抖音等各个平台的快速起量和增长阶段，后来他看到了音乐平台被推荐算法改变的机会，创业做了快音这个平台，最高峰达到了 300w+ 的日活，这两年他们也一直在思考和探索 AI 生成音乐这条路径。

AI 音乐改变的不只是音乐产业的运作方式，大幅降低的音乐生产门槛其实还解锁了非常多的想象空间，比如现在已经有很多博主在用快音创作 AI 音乐解说电影等，这期内容中我和李岩一起探讨了音乐发展的几个历程（从版权之争、到短视频对音乐产业的改变、再到当下的 AI 浪潮），我们也开放性地探讨了 AI 音乐未来的想象空间。

就像我们在播客中所说的，我相信 AI 生成音乐是所有 AI 生成类型的内容中最被大家低估的一个场景，而其成熟度其实已经非常之高，在这期音频中我们也插入了三段 AI 生成的音乐供大家感受。

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【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

17 号珍藏：李岩，快音创始人

【时光机】

• 1:49 AI 之前，音乐行业的核心就是拼版权
• 3:35 音乐是最妙的一个商业模式: 一首歌，越老越值钱
• 4:43 短视频给音乐这种内容形式带来了哪些改变？
• 6:59 AI 会如何改变音乐的生产流程？
• 8:38 当前 AI 生成音乐的两种解决方案，与各自的优劣
• 10:23 AI 对音乐从业者的影响：头部永远很稳，中部会受到冲击，底部会有更多机会
• 11:20 供给增大后，音乐的供需匹配会发生怎样的变化？
• 16:42 AI 音乐的出现，会解锁哪些新的场景？
• 20:30 为什么说音乐是所有 AI 生成类别里最被低估的？
• 26:12 音乐会是 AI 时代的表情包，所有个人表达的场景都可以被它吃掉一部分

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Suno 生成 （歌词及完整版音乐参见：yveh7jntg7.feishu.cn）
• 正片民谣版《江雪》：Suno 生成
• 片尾 bgm：快音 AI 写歌生成

【Reference】

世界上竟然有一张在发行后还不断更新的唱片？

【AI 私董会活动预告】

最近一年经常和创业者聊到的话题就是 AI 产品经理到底该长什么样子，该怎么招、怎么培养，以及公司的组织结构该怎么调整成最适应 AI Native 的形态。

我认为 Hidecloud 是目前国内最典型的做得最好的 AI 产品经理之一，他通过一年的探索，亲身试验了很多 AI 产品，在这期播客中我们一起探讨和解答了很多上述提到的问题，而且相信每个人在听过他的分享以后，都能有个大概的感觉：原来这就是好的 AI 产品经理的画像。

此外，因为他的动手能力很强，真正实践过很多产品的落地，所以本期内容中也包括了大量一线的对技术判断的视角，以及对市场和产品现状的感受等。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

16 号珍藏：张涛 (Hidecloud)，光年之外产品负责人

【时光机】

• 1:20 光年之外最近在做什么？
• 3:14 开源社区每天都和过年一样
• 8:08 为什么市面上迟迟没出来好的 AI 产品？
• 17:14 高度看好陪伴类 AI，因为人类的情感太容易被 hack 了
• 23:34 文字和图像模型都完全够用了，多模态模型还要 3-6 个月成熟
• 24:25 我认为今年 toB，toC 都会有现象级的产品出来了
• 25:04 AIGC 的过程有很多未被挖掘的产品嗨点
• 32:25 AI 产品经理该怎么招？
• 34:33 AI 时代，产品经理与技术的分工合作会发生哪些变化？
• 38:54 从 Stable Diffusion 的底层原理思考未来的推荐系统
• 43:40 产品经理该如何学 AI ?
• 47:53 动手体验一次，比看 10 篇文章启发都大
• 50:55 AI 太早期了，你做点微小的工作，就能产生极其大的回报
• 55:21 我更坚定地认为，AI 是移动互联网之后的第二次大机会

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• 嘉宾公众号：潜云思绪
• 产品人该怎么学 AI：古典 PM 现身说法 (播客中提到的分享视频版)
• 关于Diffusion你应该了解的一切 (分享文字稿)
• 一个有趣的职业可能性，与你分享 (Hidecloud 早年前给神策写的 JD)
• Andrej Karpathy Twitter (Follow 最新论文)
• StreamDiffusion: A Pipeline-Level Solution for Real-Time Interactive Generation (Hidecloud 提到的用工程学方法加速图片生成的研究)
• PIXART-Σ: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K Text-to-Image Generation (华为诺亚方舟实验室发布的文生图模型)

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澜码是目前国内 AI 2B 领域的典型代表公司之一。从阿里云创始团队成员、到依图的十号员工、再到弘玑 RPA 的 CTO，周健几乎横跨了国内整个 AI 和 2B 产业的发展历程。去年初，他又是最早的一批出来做 AI Agent 2B 创业的人。

在这期播客中，我和他快速回顾了当年 AI 四小龙的一些发展历程，并和这波大模型的发展做了一些对比，他也给出了为什么不看好 RPA + AI 的一些看法观点。我们还聊了国内 AI 落地的一些场景、局限等，其中周健给出了一个很乐观的观察，即在他眼中目前国内的市场、客户、钱、技术等其实都到了一个很 ready 的状态，需要的就是更多人进来做产品把市场需求打通。

作为一个有着最丰富 AI 相关经验的人，周健在这期播客中的回答都非常实在，我们围绕很多国内 2B 市场核心问题进行了很直接的讨论（比如为什么觉得国内 2B 还有机会、大小 B 的选择、国内 AI 2B 领域的落地场景、一些之前踩过的坑等等），相信这期内容对感兴趣 AI + 2B 市场的人来说会是一个很好的参考。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

15 号珍藏：周健，澜码科技创始人

【时光机】

• 2:25 现在的大模型与上一波 AI 四小龙有可比性吗？
• 12:08 RPA + AI 真的是一个很好的结合吗？
• 14:20 ToB 场景里，AI 的能力已经完全够用了
• 15:00 上两波周期中一些可复用的踩坑教训
• 23:56 国内 toB 还是存在结构性的机会的
• 27:31 澜码已经落地的 AI 应用场景有哪些？
• 28:21 企业算力管理会是一个极大的刚需
• 35:53 AI Agent 为什么还都无法落地？
• 38:55 我认为 24 年会迎来 AI 应用的爆发
• 40:28 我的竞争者不是太多了，而是太少了
• 41:24 AGI、世界模型与人机共生的一些想象

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Notes】

周健播客中提到的 Inbound 是指通过 SEO/内容营销等手段，吸引有需求的客户主动上门咨询 (区别于 outbound marketing，即企业方更加主动，通过各种渠道接触潜在的客户，推销产品)

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这是一期补发的播客。我们是在去年 11 月录制的，因为实在聊 high 了讲了太多细节，尤其是新一轮融资的一些情况所以 hold 到了今天。最近 FlowGPT 终于官宣了新一轮 Goodwater 领投的千万美元的融资，这期也可以重见天日啦。

J 大概会是42章经播客历史上（和可见的未来）最小的被访者。

他是 02 年的，去年年初刚大二就从伯克利辍学创业，做了一家公司叫 FlowGPT。截止去年 11 月，FlowGPT  已经拥有了 300 万的月活用户，成为了全球最大的 Prompt 社区——或者用他现在给自己的定位 “AI 原生应用平台”。

我其实在之前的播客里有提到过，我对于年轻、经验不足的创业者是倾向于悲观的，但 J 聊起来给我一种非常早熟、踏实的感觉，这和他的年龄非常不符合。从和他的对话中，我大概明白了为什么他能做得这么成功，以及为什么他是今年最常被投资人提及、讨论和喜爱的创业者之一。

在这期播客中，你将听到他辍学创业的起因经过，也能从他的视角看到 300 万的月活用户都是怎么理解和使用 AI 的，以及他对于 AI、Prompt 等事情的理解，我相信他是全球对这件事最有发言权的人之一了。此外，我还和他聊了一些他融资中的趣事，和他中美两地融资的一些故事和感受。

正是 J 这样的创业者，让我们仍然对 AI、对创业、对未来充满热诚和期望。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

14 号珍藏：Jay 党嘉成，FlowGPT 创始人

【时光机】

Part 1 一个 00 后如何做出了全球最大的开源 AI 应用平台？

• 2:04 为什么果断地选择大二就辍学创业？
• 3:27 做 2C 平台需要的是你没有经验
• 4:11 我违背了我当时读到的所有创业指南
• 6:03 Do things don't scale 之我私聊了几千个用户

Part 2 全球用户的 Prompt 使用观察

• 12:27 GPT Store 是 AI 时代的 ios，FlowGPT 是安卓
• 20:21 FlowGPT 上最典型的应用
• 21:36 为什么创作者普遍不喜欢 Character.AI?
• 22:59 300w 月活用户的主要使用场景
• 23:55 那些颠覆认知的用户观察
• 29:33 Prompt 会是一个阶段性的东西吗？

Part 3 中美融资的区别

• 38:54 中美融资的不同特点
• 41:29 Jay 的美国融资故事
• 47:13 中美基金合伙人，问出的令你印象最深的问题分别是什么？
• 49:00 作为一个 02 年的创业者，我最担心的事是我太老了

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

• Paul Graham 经典文章：Do Things That Don't Scale
• FlowGPT 上最火的 Prompt 生成器: flowgpt.com

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我不属于 Web3 世界，本期播客也不是为了鼓励大家买币或投身 Web3，更不构成任何的投资建议。但不得不承认，我身边不断有很多靠谱又聪明的朋友投身其中，所以我隔三差五还是会好奇 Web3 世界到底在发生什么，以及，怎么 BTC 就真的又新高了呢。。

Will 就是我说的这些朋友之一，他在古典互联网从事了十多年的投资，也有非常好的成绩和口碑，在这期播客里他详细解释了投身 Web3 的原因，也讲了他眼中的 Web3 世界目前的发展和底层叙事逻辑。在录这期播客的时候，BTC 大概是 63000 的价格，我们还在讨论什么时候会新高，没想到几天过去就已经达到了 70000 的价格。

所以，如果你也对这个世界的进展感兴趣，如果你也是一个 open-minded 的充满好奇心的人，那希望这期播客能帮你获取到关于 Web3 和 BTC 新高背后最新的信息和叙事。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

13 号珍藏：Will，Generative Ventures 合伙人

【时光机】

• 2:56 为什么选择在 23 年成立一支看 Web3 的基金？
• 5:12 是什么底层的规律使得区块链比移动互联网存在的时间还要长？
• 10:36 这一轮 Web3 牛市的原因是什么？
• 15:30 比特币将创历史新高，但它的价值到底是什么？
• 22:00 我们基金的假设是，比特币未来 5 年会有 5 倍的涨幅
• 22:49 躺赢在这个行业是可以做到的
• 26:21 为什么做 Web3 现在成为了一个减分项？
• 31:08 Web3 的核心价值是什么？
• 37:55 Web3 的基建还没有做完，应用注定落不了地
• 42:35 Web3 本质是公海上搭建起的一套金融网络
• 43:52 NFT 和 GameFi 做不起来的根本原因
• 48:33 未来 10 年内可能会有新的中本聪时刻，来解决 AI 带来的 Agency risk
• 52:07 AI + Web3 的机会有哪些？
• 57:15 稀释是对投资最大，但最容易被忽视的伤害
• 1:05:50 现在的 TMT 投资人都是站在 “第三次世界大战” 前线的人
• 1:08:24 从一个行商，变为一个坐商吧

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Notes】

Magnificent 7：指美股市场的七大科技巨头，包括：苹果、微软、Alphabet、Meta、特斯拉、英伟达、亚马逊

Agency risk：指委托人将资产的支配权转让给代理人后可能有利益损失的风险 (通常因为代理人更倾向于以自己的最佳利益，而非以委托人的最佳利益行事)

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）

Sora 我想了很久该怎么讲，也问了一些人，但其实技术层面的解读已经很多了，产品上也没有开放，再去赘述也没什么意思，本质上 Sora 还是模型能力的一种延续，所以在这期里，我们把 Sora、英伟达 等统一到了一个大的叙事逻辑之下来讨论。

我们讲了 Sora 的意义和影响是什么，英伟达持续飙涨的背后原因是什么 (以及是否可持续?)，还讨论了 AI 世界 (尤其是海外) 到底在发生什么，以及在这个叙事下不同阶段的逻辑、可能产生的变化是什么。相信听完这期播客，大家都能从宏观上对整体的 AI 发展有一个把握，再去看各种新模型、新热点也都能有更好的对号入座的理解。

如播客中所讲，我们目前其实是处于 1.0 时代到 1.5 时代的交替过程中，我们也十分期盼 2.0 时代 AI 真正爆发的到来。

【人类博物馆】

导游：曲凯，42章经创始人

九号珍藏：莫傑麟，家族办公室资深从业者

【时光机】

• 1:33 如何理解 AI 市场的核心逻辑？

• 1:42 AI 1.0 阶段的叙事逻辑：Scaling law
• 4:41 AI 1.5 阶段的叙事逻辑：Scale in & Scale out
• 5:56 AI 2.0 阶段的叙事逻辑：应用的大爆发
• 9:28 AI 应用目前处于一个试探玩法的阶段
• 11:10 国内这波创始人的质量是相当高的
• 12:51 AI 投资的三种表现
• 19:16 评估英伟达的股价，要同时具备微观、中观、宏观三种视角
• 21:20 贪吃蛇与俄罗斯方块的游戏

• 22:23 大公司与创业公司的博弈像一场「球球大作战」的游戏
• 29:57 国内大模型和 OpenAI 之间的差距到底是在缩进还是在拉远？
• 31:31 关于 Sora 的几点启发
• 33:12 Sam Altman 是面壁人，Elon Musk 是破壁人，Jensen Huang 是真正的受益人
• 35:24 行业开始洗牌，谁领先，谁出局，会是今年的核心看点

【The gang that made this happen】

• 制作人：Celia
• 剪辑：思娜
• 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

【Reference】

为什么我们开始乐观？关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟

最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）