# “悲观者正确，乐观者成功”，和好友亚婷聊聊AI行业的种种 屠龙之术 · 2026-06-03 庄明浩与亚婷的对谈中，庄明浩从自己播客《屠龙之术》的命名缘由切入，回顾了早年经纬投资经历及对AI浪潮的观察。他认为VC是赌概率而非正确性，并指出AI时代创业节奏加快、开枪成本变低，模型厂商的边界难以界定，如视频模型赛道字节、快手、Google等巨头都不会犹豫。庄明浩用“语言、多模态、Coding三个主桌”比喻模型竞争格局，并重提李世石与AlphaGo的故事，探讨人类与AI的公平性、直觉价值及打工人未来等话题。 ## Key moments - **[0:00] 开场** - **[2:00] 屠龙之术** - [3:18] 庄明浩解释播客名字“屠龙之术”的由来：朋友在评论区形容增长话题是过时的屠龙之术，这与他掌握的互联网、VC知识沦为过时技能的感受相契合。 - [6:06] 庄明浩讲述2019年重回经纬创投赶上元宇宙浪潮，但因投资节奏过快、自己无法说服自己接受高估值赌注而选择离开。 - **[8:50] VC赌概率** - [8:56] 庄明浩：“VC投资不是一个赌正确性的问题，它是一个赌概率的事情。悲观者往往正确，但乐观者成功。” - [11:45] Q: 在资料搜集、总结规律、分享的过程中，哪部分AI不能取代？庄明浩：都可以取代，但最后“烹饪”的阶段还在坚持手搓，PPT和逐字稿仍以1:1的比例参与。 - **[14:44] 中美博弈** - [14:44] 庄明浩认为中美元首会谈中，AI虽然是科技界关注的焦点，但芯片解禁在两国元首层面的优先序并不高，更多还是双边关系问题。 - [16:28] 庄明浩指出25年中图片模型能力已极强，AI生图几乎看不出破绽，造假成本与审核成本不再对等，平台审核越来越难。 - [17:35] 极端观点认为传统的基于内容生态的版权体系将被AI完全冲垮，在未来某段时间内会彻底不适用，但新体系尚未出现。 - [20:31] 模型厂商的边界在哪里？庄明浩说一旦某个AI应用被证明能达到1亿美元年收入，大模型公司就会立即跟进，几乎没有边界。 - **[20:35] 模型边界** - [22:22] Q: 垂类Agent积累的数据和工作流是护城河吗？庄明浩认为阶段性是，但能持续多久、护城河有多深未知。 - [23:18] 视频模型赛道竞争残酷，字节、阿里、谷歌都毫无犹豫地投入，小公司面临巨大压力，未来能存活者寥寥。 - **[24:59] 三大主桌** - [24:59] 庄明浩将AI竞争比喻为三张主桌：语言桌（OpenAI）、多模态桌（Google）、Coding桌（Anthropic），三家各有侧重但最终可能汇聚成一桌。 - [28:37] 模型竞争已进入“无大招”阶段，不再依靠一次发布定胜负，而是按月迭代，通过持续的正反馈验证方向。 - **[28:52] 拍篮球** - [28:52] AI使用像拍篮球：不可能通过看视频学会，唯一办法就是亲自拍，拍多了就会有感觉，企业不应等待“标杆”。 - [30:18] 行业讨论焦点已从“能不能做”转向“ROI如何”：用了那么多token，到底做出了什么，卖了多少钱？ - [31:15] 庄明浩预测未来只有两极：超级庞大的平台或超级小的独立个体/小游戏，中间态会因信息摩擦消失而难以生存。 - **[33:27] DeepSeek与华为** - [33:29] DeepSeek为了适配华为昇腾芯片而延迟发布模型，庄明浩认为这比模型本身达到顶尖水准更具生态战略意义。 - [35:23] Q: 中美AI竞争到底争什么？庄明浩：数据、算法、算力。中国整体算力仅相当于美国第四或第五大公司，但芯片自主化在推进。 - **[37:11] AI对齐** - [37:11] AI与人类对齐的那个“人”是谁？庄明浩指出不同模型对同一问题的回答带有不同的情绪和性别标签，没有标准答案。 - **[40:02] 情感故事** - [40:14] 庄明浩讲述李世石与AlphaGo的故事：从傲慢、崩溃到神之一手赢下一局，再到退役，后期私下对局时自行设定“公平”规则，深刻触碰人机公平问题。 - [42:18] 李世石退役后与AlphaGo私下对局，自己制定“公平”规则（AI限时20秒，人类不限时），赢下一局后立即再下而惨败，意识到AI已遥不可及。 - [44:15] 李世石曾设想在2016年建议DeepMind停下，但“技术过了线就挡不住了”，如同潘多拉魔盒。 - [46:59] 庄明浩感叹：我们不是几百年后回望历史的观察者，而是正在经历这一切的个体，因此那些大道理显得特别无力。 - **[47:58] 直觉** - [47:58] 如果AI要赢Faker，它会预先问：如何判断对手紧张并利用那种情绪？Faker的答案是直觉，庄明浩认为直觉可能是人类最后的堡垒。 - [50:01] 庄明浩分析音乐模型：音乐本质是数字游戏，旋律组合有限，“歌够了”，因此创作的意义转向情感表达，水面上一点点的真诚会获得超额回报。 - **[55:14] 快问快答** - [55:14] Q: 打工人的未来是断头路吗？庄明浩：在肉眼可见的未来不至于极端，惯性、组织等因素还能支撑这一代人直到退休。 - [56:00] Q: 人与人的协作会消亡吗？庄明浩：不会，眼神、氛围、身体状态等非信息层面的东西会随着AI泛用而变得愈发珍贵。 - [56:47] 庄明浩极端推演：如果AI包揽所有工作，人类可能大脑插管生活在营养舱里的元宇宙，永生或成为标配。 ## Speakers - **庄明浩** (host) - **易亚婷** (guest) ## Topics 模型与基础设施, 创业故事 ## Mentioned Anthropic (company), DeepSeek (company), Google (company), Harvey (company), LegalRun (company), OpenAI (company), 华为 (company), 字节跳动 (company), 快手 (company), 英伟达 (company), 阿里 (company), Claude (product), Cursor (product), GPT (product), Image (product), Laubo (product), Nano Banana (product), NotebookLM (product), Replit (product), Sora (product) ## Transcript ### 开场 **庄明浩** [0:07] VC 投资不是一个 " 赌正确性 " 的问题 ， 它是一个 " 赌概率 " 的事情 。 它不需要保证每次都成量 。 悲观者往往正确 ，但乐观者成功吗 ？ 我在经纬两段时间 ， 我当时在离开的时候 ， 我给几个老板说 ： 如果你们还要看这个方向的话 ， 我说找几个年轻人， 不要找我们这些老登 。 你掌握的那些技能 ，其实是不能用的 。 但是世界已经没有 " 容 " 了 ， 所以你会的东西都过时了 ， 没有用了 。 **易亚婷** [0:33] 这里面哪一部分是 AI 不能取代的 ？ **庄明浩** [0:37] 都可以啊 ， 现在都可以啊 。 最后的手搓的坚持的意义 ， 可能只有一点点作为所谓 " 老手艺人 " 的坚持了 。 已经没有技术层面的坚持 。 然后这个时候你就不断地去想 ： 公平到底跟人， 跟 AI 之间的公平到底是什么 ？ **易亚婷** [0:50] 哈喽大家好 ， 我是亚婷 ， 这是 《 人类和 AI 的第 201 个故事 》。 庄明浩 ，《 屠龙之术 》 主理人，VC 从业 15 年 。ChatGPT 刚发布那会儿 ，他花了 6 个小时的时间把 YC 投过的两三百个项目逐一分析 。 而今天几年过去了 ，他当年看好的项目 ， 估值从 5000 万美金涨到了百亿 。他给自己的定义是 " 专业美凤选手 "，不是主菜 ，而是专业填缝的人。 他乱说 ： 当一个话题媒体记者不知道找谁聊的时候 ， 就去找庄明浩 。 那接下来就是我对庄明浩的访谈 。 我们是 18 年认识的 。 **庄明浩** [1:27] 我还在做熊猫 ，在杭州的网易开的大会上 。 **易亚婷** [1:31] 你怎么记得那么清楚啊 ？ **庄明浩** [1:33] 记得很清楚啊 。 **易亚婷** [1:34] 我那时候在卖腾讯广告 。 **庄明浩** [1:35] 对啊 ，在卖腾讯啊 ，是啊 。 **易亚婷** [1:36] 然后那时候你作为大佬 ， 你坐在那个分享嘉宾那边 ， 然后我的销售的总监教我的第一件事情就是 ： 你要加大佬 ， 一定要在他们演讲前 ， 然后去扫他们 。 **庄明浩** [1:48] 为什么呢 ？ **易亚婷** [1:49] 因为你们演讲之后你们就被围攻了 ， 就没我的事了 。 从那开始 ， 我每进一个公司我就想卖东西给你 。 笑死了 。 然后而且我觉得很有意思的是那啥 ， 就是每一次 ，不管是因为我中间不是就是你支持过我的沙龙吗 ， 然后每次我又想要把你闪亮亮的 title， 然后各种 title 全部都并行 ， 然后每次你都让我只留下 " 屠龙之术主播 "。 ### 屠龙之术 **庄明浩** [2:13] 因为你发现那些 title， 唉 ， 没有太多的实际的意义 。其实没用 。 你发现身份都是 ， 哎呀怎么讲 ， 今天时间点 ， 这个时代身份越来越不重要了 ， 真的越来越不重要了 。 就个人的表达在这个时间点可能更重要 。 所以我一般情况下， 如果不是一些特别正式的场合 ， 绝大部分场合 ， 我可能只会留一个 " 播客主播 " 的身份 。 因为它这个身份会比较 ， 比较 soft， 没有那么锋利 ， 没有那么锐利 ，而且适用性也比较广 。 说再直白一点 ， 比较时髦 。 **易亚婷** [2:49] 没那么锐利 。 **庄明浩** [2:50] 对 ， 就是 。 **易亚婷** [2:51] 这个词好有意思 。 **庄明浩** [2:52] 你说你是一个什么样的专家 ， 什么资深的从业者 ， 什么什么一个很长的那样 title，但很多时候我会觉得 ， 当然可能跟人的性格有关 ， 可能没有那么 ， 我不喜欢那种锐利的方式 。 当然如果这个场合需要 ， 那也可以 ，但是大部分情况下我就说 ， 那我就保留一个最圆融的 title 可能会比较合适 。 **易亚婷** [3:14] 嗯 。 所以我就好奇你什么时候做 《 屠龙之术 》 的 ？ **庄明浩** [3:18] 呃 ， 没记错的话应该是 24 年 9 月吧 。 也是那个时候身边比较多人， 朋友们在做播客 ， 然后经常会去他们的播客里串台 。 有一天我是听了一期朋友的播客 ， 就是 《43AI 集团 》 的许凯 ， 采访我另外一位朋友 ， 讲自结的增长史 ，在 24 年讲 。 然后在那个时候 ，其实增长这件事情已经不是什么行业关注的事情了 。 然后就有我第三位朋友在那个评论区留言说 ： 这是一期满满的 《 屠龙之术 》， 就是已经没有 ，在那个时代其实已经大家不去 care 什么增长 ， 用户增长 ， 什么运营 ， 那些这些事情了 。 但你掌握的那些技能 ，其实是不能用的 。 但是世界已经没有 " 容 " 了 ， 所以你会的东西都过时了 ， 没有用了 。 挺适合我的 。 因为你想 ， 我从业以来一直做 VC， 然后一直看以动态网为主 ， 然后中间出去几年创业做直播 ， 甚至是早期的 VC 的方法论 ， 尤其是偏美元的 VC 方法论 。在进入到新的这种 AI 浪潮之前 ， 本质上来讲 ，20 年左右之后就全面转向什么硬科技啊这些今天我们的热门话题了 。 我们所熟悉的这套互联网 、 移动互联网 ， 尤其是偏 2C 的互联网 、 移动互联网的东西 ， 早就不是 VC 所关注的 。 然后你所知道的这些行业 knowhow， 随着可能自结成为真正意义上最大的那个大家伙把所有东西都收割之后， 这个东西的讨论也是听起来是上个时代的故事了 。 那所幸当时我就想 ， 你所会的东西 ， 或者你所知道的这些东西 ， 你的表达 ， 原来很多人会找你 ，是因为你知道这些东西还有意义 ， 或者说有它被传播的价值 。 但是随着这个时间的流逝 ， 你某种程度上待在那儿的情况下， 你的这些 《 屠龙之术 》 是没有地方表达的 。 那所幸这样 ， 那我自己做个地方好了 。 然后就起了 《 屠龙之术 》 这个名字 ， 然后开始做相关的 。 那谁谁知道这两年 AI 能火成这样 。 所以现在我的一半 ， 甚至大部分内容是关于 AI 的 ，但也有一些内容是跟 AI 没有任何关系 。 **易亚婷** [5:15] 哦 ， 所以你做的时候 AI 还没起 ？ **庄明浩** [5:17] 也起了 ，但是不像今天这么 ， 就是原来可能如果按百分比 ， 可能今天整个世界 ， 尤其是我们相关的这个科技行业 ， 可能 90% 的声音是 AI。 那个时候可能 50%。 就还有一些别的什么乱七八糟的事情 。 **易亚婷** [5:29] 你在经纬主要关注的赛道是 ？ **庄明浩** [5:31] 在经纬 。 我在经纬两段时间 。 我从 11 年加入经纬 ， 然后 15 年下半年离开 。 这是第一段 。 那那段时间主要是中国移动互联网的爆发的年份吧 。 就是那个时候开始看中国移动互联网爆发的什么初期的社区啊 ， 电商啊 ， 游戏啊 ， 广告啊 ， 平台公司啊 。 然后在离开之前 ，14、15 年那一波起来之后 ，是新的内容公司的兴起 。 你像当年什么动漫 、 电竞 、 二次元 ， 当年 B 站那一波 ， 那是我在离开的时候做的 。 然后因为这个原因 ， 我去做了游戏直播 ， 这是相关的 。 然后游戏直播做了三年多的时间 ， 创业失败 。 然后 19 年 6 月份我又回到经纬 。 然后 19 年 6 月份回到经纬的时候 ，其实我很幸运地赶到了那一次的一个新的关键词 。 那今天听起来已经是活在历史尘埃里的关键词 ： 元宇宙 。19 年还没有火 ，20 年才火 。 你要想我 19 年回去的时候 ， 我原来上一个阶段所熟悉的那些板块 ，也已经不是早期 VC 所关注的了 。 所以那个时候我 ， 你回到经纬 ， 然后你已经是一个有十年工作经验的老人。 你回到一个基金 ， 虽然那个基金很熟悉 ，但是在基金内部 ， 你还是要找到自己适合的一个战场 。 然后瞬间进到 20 年之后， 可能跟早期中国的很多行业很像 ， 就是它会从没什么人知道 ， 迅速进入到争抢 。 就突然间大家形成共识 ， 那就是一夜之间所有人都在看 。 然后就出现了一个问题 ， 这也是为什么我会再次离开的原因 。 就是你会发现 ， 中国的意识上， 或者说中国的初创公司的浪潮的这个更迭在越来越快 。 你像我们早年做的时候 ， 可能每一年或者每两年才会出现一个主题 ，但是现在可能每个季度都会有新的主题出现 。 然后每个季度的新的主题出现 ， 就会把上一个主题踢掉 ， 上个主题就没有人关心了 。在我看 《 元宇宙 》 那段时间 ， 就是它从没有什么人关注 ， 迅速进入到所有人都关注的情况下 。 又因为那段时间 ，21 年、20 年， 整个的中国的美元基金其实经历了一波比较大的疯狂的放水 。 大家都很有钱 ， 竞争也很激烈 ， 很疯狂 。 那个时候很疯狂 ， 可能一家公司什么都没有 ， 只有一个团队 ， 出来可能融几千万美金 ， 然后几亿美金的估值 。 当然现在听起来已经不是什么大事 ，因为现在什么钜升啊 ， 什么自动驾驶 ， 早就已经超过这个数字了 。 可是在当年， 这个对于我们这些老人来讲 ， 我们跟不上这个节奏 ， 或者说我跟不上这个节奏 。 就是我没有办法说服自己说 ，以这样的价格去赌这个阶段的公司 ， 哪怕这个公司的创始人的质量很高 。 但是问题在于 ， 这种浪潮不断的不断 ， 这种更迭的过程中， 你不参与 ， 你第一步不参与 ， 你可能就第一步都参与不上了 。 所以我当时在离开的时候 ， 我给几个老板写我离开的这个 PPT， 我说如果你们还要看这个方向的话 ， 我说找几个年轻人， 不要找我们这些老登 ，不要有那么多包袱 ， 该扫的项目扫到 ， 然后闭着眼睛 ，也不要考虑太多什么阶段问题 ， 先投几个再说 。 但是这个就是我可以站在旁边 ，以一个说话不腰疼 、 站着说话不腰疼的方式 ， 给你这个决定的这个这个建议 ，但是我自己干不了这件事情 ， 所以我撤了 。 **易亚婷** [8:39] 你干不了的原因是 ？ **庄明浩** [8:40] 我说服不了自己接受这种节奏跟方式 。 **易亚婷** [8:43] 那后来看当初那波很疯狂的在投的 ， 后来是好的善终吗 ？ **庄明浩** [8:48] 当然不好呀 ，因为那波全军覆没了呀 。 但问题在于 ， 意识上我还是那观点 ，VC 投资不是一个 ### VC赌概率 **庄明浩** [8:56] 赌正确性的问题 ， 它是一个赌概率的事情 。 就是万一有成了的不就行了吗 ？ 它不需要保证每次都成呀 。 你或者说叫叫什么 ， 悲观者往往正确 ，但乐观者成功吗 ？VC 就是这样一个游戏啊 。 你虽然证明 ， 那万一如果有一个平行宇宙 ， 元宇宙成了呢 ？ 那似乎所有的投资都是值得的 。 所以这个地方没 ， 就是它跟个人的性格 、 选择 、 偏好都相关了 。 所以你会意识到 ，在那个时间点 ， 你可能也年纪也到了一定 ，35 岁左右吧 ， 你也愈发认识到自己的性格偏好 ， 对早期的项目的选择的偏好 ， 你可能觉得不太适合一个做这样的工作的一个状态 。 所以离开 。 那个阶段你所更擅长的那套偏行业 ， 跟 AI 没有太多结合的 ， 那原来那套古典意义上的东西 ， 没有太多被讨论的价值了 。 就是当然可能也跟这一波新的创始人的年纪也出现了很大的变化有关 。 你现在我们去聊的很多这个板块的很多创始人， 可能已经比我小 ， 都可能小一轮半 。 **易亚婷** [10:01] 为什么年纪是个问题啊 ？ 不然应该 principle 都是你知道吗 ？ **庄明浩** [10:05] 新的人他就会有新的思想 ， 新的接受教育的方式 ， 对事情的理解 ， 对很多东西的判断 。 你需要逼迫自己去改你自己的那套判断参数 。 **易亚婷** [10:15] 所以在互联网时代投 ， 还有在 AI 时代投这些赛道 ， 就是你直觉上感觉 ， 就是那个那个 principle 不变的部分大概占多少 ？ **庄明浩** [10:25] 不变的还是那些说起来的正确的废话吗 ？ 什么用户的需求呀 ， 如何满足啊 ， 然后团队的适配性啊 ， 就还是那些运营的节奏 ， 就还是那些无论任何时代都正确的答案 。 那只不过 AI 这时代 ， 比如它的节奏会变快 ， 时间会变短 ， 然后给大家尝试的 ， 或者说开枪的所需要的成本变低 。 你原来可能更多是一个决定 ， 你就要埋头做很久才能决定继续往下做还是停 。 但现在可能做几个月你就可以考虑停 ， 还是再做 ， 甚至可能几个月都是长的 ， 一两个月就可以 。 那就变成了你的钱 ， 原来可能是为一个阶段准备的钱 ， 那现在可能这个钱够用你六个阶段 ， 你可能可以开六枪 。 那所有的你的评判方式 ， 你对这些团队的要求 ， 阶段性的去对他们的评估的这些东西 ， 可能会出现变化 。 但这些东西都是偏我们叫战略层的 ， 底层的战略层的没有太多的变化 。 **易亚婷** [11:21] 我分析了一下， 就是传统我们说就是在看一个赛道的投资人， 就包括你现在在做的事情 ， 然后它可以拆成几个部分 ， 一个是大量搜集资料 ， 然后你又特别擅长从里面讲规律 ， 然后再通过一个大白话 ， 然后把这里面的规律 ， 然后让大家都觉得跟自己切身相关 。 呃 ，在这里面哪一部分是 AI 不能取代的 ？ **庄明浩** [11:45] 都可以啊 ， 现在都可以啊 ，而且越来越可以 。 我在来的路上我在打一个电话会 ， 那个月底我会去那个我现在在用的一款知识库的软件的 ，他们要开一个发布会 ， 然后请我作为他们核心用户去给他们讲故事 。 然后我在来路上就在跟他们工作人员对这个故事怎么讲 ，其实我已经 PPT 已经做完了 。 你想它是个知识库软件 ， 那刚才这个逻辑不就是刚才符合你刚才说的所有流程吗 ？ 我每天看各种各样的信息 ，在网上高速冲浪几个小时对吧 ？ 那需要一个整理的地方 ， 所以用了知识库 。 然后知识库用完之后， 这不就是我有个比喻 ， 就跟那个厨师炒菜一样 ， 就是先去把原材料买回来 ， 原材料 ， 然后买回来之后你还要加工 ， 洗呀切呀这些东西 。 那可能今天 AI 能力在这个能力上显现得特别明显 。 然后现在 AI 你可以让它去理解这个东西本身的内容 ， 比如说我给它一张很复杂的可视化图表 ， 它可以去给我讲这个图表到底讲了什么 ， 它的趋势是什么 ， 它的含义是什么 。 当然我也可以看 ，但如果它再是个英文的 ， 那我就对吧 ， 就看起来会有点费劲嘛 。 那今天 AI 在这个能力上确实已经非常强 ， 已经没有任何问题对吧 ？ 它先 OCR， 再文字分析 ， 再语义 ， 再理解 ，不就出来了吗 ？ 这是我们叫加工整理啊 ， 就收集是第一步 ， 原材料 ， 然后加工整理是第二步 。 第三步呢 ， 我叫这个这个统筹 ， 就像大厨做的事情 ， 比如今天我做几道菜 ， 每一道菜涉及到什么原材料 ， 然后我同时要考虑我有几个那个锅 ， 然后每一个锅先后安排顺序 ， 这个第三步叫统筹安排 。 那这个在我做的过程当中， 你会发现 AI 确实也更强 。 第四步才是真正意义上侠义的烹饪嘛 ， 就是炒嘛 。 那现在这个时间点 ， 比如说我的烹饪的部分 ， 还是没有太多让 AI 参与 。 就是前三个阶段 ， 加工整理阶段到统筹安排阶段 ，其实 AI 已经参与的非常多了 ，而且是越来越多 。 第三个阶段可能现在我跟它是 1:1， 就是互相的 。 第四个阶段我是几乎完全没有让 AI 碰的 。 所以我那个演讲标题叫 《 最后的手搓 》， 所以我的 PPT 今天时间点还在坚持 ，但是也有部分情况下它开始渗透了 。 我会觉得 ， 呃 ， 去年 NotebookLM 出现了之后， 尤其是 Nano Banana 的图片模型出现之后， 把一段很复杂的文字图片表格做成一个可视化很好看的一个样子 ， 这件事情 AI 能力已经非常强 。 所以如果在一些不是那么严肃认真 ， 或者说要求没有那么高的情况下， 我可能现在也会用 AI 工具 。 **易亚婷** [14:22] 你最后那一部分的烹饪是只做 PPT 和最后输出你的演讲的逐字稿 ？ **庄明浩** [14:28] 对 。 **易亚婷** [14:28] 然后现在是 1:1？ **庄明浩** [14:30] 嗯 ， 差不多 。 **易亚婷** [14:31] 剩下的 50% 是你不想 ， 还是说 AI 现在还不能 ？ **庄明浩** [14:36] 都有 。 我也不好说这个比例是多少 ，但最后作为手艺人还在坚持一些最后的手搓 。 ### 中美博弈 **易亚婷** [14:44] 然后我就要问你最近发生的事情 ， 最近最火的应该是中美 ， 就是这一次特朗普为什么来中国呢 ？ **庄明浩** [14:52] 这我哪知道呀 ， 大国之间的竞争我怎么会知道啊 。 这个话题你们你们话 ， 你们节目也能聊吗 ？ 但是问题确实 ， 中美中美的对抗在过去几年比较多的波折吧 ， 然后 AI 是这个对抗当中的比较前沿的战场 。 那其实你看这波来的美国的这个这个代表团里 ，其实真正跟跟 AI 那么相关的 ， 可能也就只有英伟达 、 老黄吧 ， 特斯拉的马斯克 。 那马斯克现在 SAI 也不太做了 ， 所以虽然大家讨论 AI 很多 ，但是你看特斯拉的公司 ， 什么 Visa、 银行 、 波音 、 飞机 ， 它还是传统行业 ， 金融对吧 ， 制造业这些人。 那这个才是大国的根本嘛 。 虽然我们天天看新闻 AI 怎么怎么 ，但从这个角度来看 ， 很简单 ， 大家都关心中美谈判当中有没有谈芯片的解禁 ，但现在看上去没有谈 ， 谈都没谈 。 **易亚婷** [15:45] 因为我之前查到的议题都是什么芯片管制 ， 然后还有去依赖 。 **庄明浩** [15:49] 其实那些那都是我们科技人关注的 ，但你看两国元首之间这件事情没有那么 ， 或者优先级没有那么高 ， 更多还是中美之间的关系的问题 。 就我们的期待可能有点过于给自己加戏了 。 我觉得有一个侧面是有意思的 ， 就是你看这轮中美这个这个对谈当中， 出现了特别多 AI 的 P 图 ， 特别多 。 那个原始图就是黄仁勋穿着皮夹背个包 ， 假图是他搬着什么茅台 ， 什么搬着他的卡在那儿 。P 出来的图做出来之后， 你会很佩服那些人的 idea。 同时现在同行模拟确实很强 ， 你看不出来什么破绽 。 所以对于第一眼是看到这个图的人 ，他可能就信了呀 。 我觉得 25 年中的图片模型能力去找破绽已经很难了 ， 都不是现在的问题 ， 都已经过去一年的时间了 。 **易亚婷** [16:35] 25 年那个转折点是 Nano Banana？ **庄明浩** [16:37] 对 ，Nano Banana， 就是图片的生成加理解在一起 。 **易亚婷** [16:42] 然后在 Image 2 其实它在图片的生成层面上没有太大的进展 ，但是你刚说世界知识 ， 我觉得你之前有聊到过 ， 就是它对于世界知识的理解 ， 它背后可以帮你补充很多的一些细节 。 **庄明浩** [16:54] 所以人类一败涂地 。 那你看没准春节的 10:32 就是视频可能也过了 ， 对吧 ？ 那再往后是什么 ？ 世界模型谁知道呢 ？ **易亚婷** [17:05] 我在跟 AI 聊的时候 ， 我觉得有一个点很有意思 ， 就是以前 PS 可能是门槛相对比较高的 ， 所以它造假的 成本跟审核 ， 就是审核的成本是基本上 1:1 的 。 但现在就是 AI， 比如说 Image 2 发展到现在的话 ， 好像平台审核不过了 。 **庄明浩** [17:27] 很难了 。 所以现在只能通过政府的要求说 ， 所有 AI 生成的内容必须打标签嘛 ， 就在底下打一个那个水印嘛 。 这个问题再再扩大 ， 就更更泛的角度来讲 ， 很多极端的人会认为 ， 现在所有的基于内容生态的版权的体系会被 AI 冲掉 ， 就这套版权体系可能就是在未来某段时间就完全不适用了 。 不适用 。 那什么是新的呢 ？ 也没人知道呀 。 **易亚婷** [17:53] 这个版权体制当下在发生的吗 ？ 有没有 ？ **庄明浩** [17:55] 对啊 ， 非常激烈 。 那所有的视频生成模型的版权的应用都是问题啊 ， 都会有很多海外厂商去告啊 。 你用我皮卡丘的生成的什么东西 ， 那理论上说皮卡丘就是可以告你的呀 。 很难 。 就所以这些东西都是太多的复杂问题 ， 就不单纯韩式管理 ， 它不是技术问题 ， 它是法律 、 社会 、 人文乱七八糟各种各样的问题 。 它不是技术本身的问题 ， 技术本身早就已经没有问 ， 没有任何问题 。 技术有什么问题 ？ 你今天想生成什么生成什么 。 **易亚婷** [18:26] 然后我记得你之前是在就是播客里面也讲到 ， 就是它影响的是横店 ， 然后还有包括就是爱奇艺它的那个真人真人剧其实已经被那个 。 所以我好奇的是 ， 就是 Image 2 它这一波 ， 就是你说那条线过了之后， 哪一些 ， 哪谁会是下一个横店的呢 ？ 突然一起时间跨大 。 **庄明浩** [18:43] 不知道 。 韩式管理就是它过了线是停不下来的 ， 它就往前走 。 而且哪怕今天 Google 不做 ， 或者哪怕今天字节不做 ，也会有另外一家公司把它推到那个地方 。 而且就跟那个潘多拉魔盒一样 ， 打开可能就回不去了 。 那当然过程中参与相关的工作的人， 尤其是按传统的流程去做这个事情的人， 当然会受到非常大的冲击 。 这也是这一轮关于失业呀 、 取代人的探讨的核心的原因嘛 。 当然很多人会站到更高的角度去轻飘飘的说 ， 总会有新的工作会出现 ， 新的需求会出现 ， 新的什么 。 但是比如说多久 ， 下一个平衡态是一个什么样的 ， 是一个什么样的趋势 ， 多少人能够真的享受到那个新的可能性 ， 没有人知道 ，因为不可能知道 。 听起来都是个例 ，但一个一个行业被吃掉啊 。 那而且你明显感觉对于中年人群的挑战更大呀 ，因为原来大家有上升的路径嘛 ， 你从最开始不会 ， 慢慢学习 ， 然后积累经验 ， 然后到上面 。 那原来它是有一个这样的上升的通道的嘛 。 那现在 AI 到这的时候 ， 它卡在这 ， 那它底下就没有空间了呀 。 那我们怎么培养我们从最开始什么都不会 ， 慢慢会长上去呢 ？ 所以为什么其实在美国数据统计数据也出现了 ， 就是大学生 ， 首先大学生找工作很难 ， 就很现实嘛 ，因为它它是中年嘛 。 最近不是正好美国的很多大学在搞毕业典礼嘛 ， 比如说前两天 Google 的前 CEO 施密特去大院演讲 ， 说 AI 这一轮的什么现场嘘声一片 。 所有今天这个时间点的这些所谓大佬 ，但凡去毕业典礼上讲 AI， 必被嘘 。 民众就是这个情绪啊 ， 你能理解 ， 你他当然能理解了 。 这个事实太赤裸裸了 ， 对吧 ？ 很多人会说这个问题讨论了无数次 ，在过去三四年 AI 发展发展过程中， 就模型厂商的边界到底是什么 ？ ### 模型边界 **庄明浩** [20:40] 现在看起来没有边界 。 或者说你作为一个应用公司 ， 或者作为一个在模型之上的初创公司 ， 你只要但凡你的发展速度快 ， 模型公司就都会来 。 很现实的指标 ， 你像你像我们做投资 ， 或者说美国做投资 ， 大家看 AI 初创公司 ， 看 AI2 嘛 ， 年化收入嘛 ， 那有无数那个表格画 AI21 美金最快的 ， 就无数公司在那个搒单上登顶 。 当年的什么 Wiz、Notion、AI 时代的什么呃 Cursor， 然后 Laubo， 一堆公司 。 然后最近的这个搒单最新两名 ， 就是离那个刚才说过的 Harvey 跟 LegalRun 两家做法律的嘛 。 那马上 Cloud 不就出了法律的 ， 给律所的专门的一套应用 。 那就是说再赤裸裸 ， 就是但凡你 AI 到了 1 美金迅速到 ， 那你像前这股再往前通用 Agent 一堆到 1 美金 ， 顺势大家都跟了 。 再往前是代码 ， 对吧 ？Coding 原来一波公司 ，Cursor、Replit、Laubo 都是很快到 1 美金 ， 很快到 2 亿美金 。 然后马上 CodeX、Cloud Code 全来了 。 当然这些公司现在还在 ，而且可能收入还在涨 ，但是天花板被封住了呀 。 那就是一个一个行业 ，有人先踏出来说 go， 到 1 美金啪 ， 就变模型厂商就来了 ， 就真正意义上大的 AI 厂商就来了 。 那那似乎就代表着 ，但凡那某个东西被证明可以在 AI 上有实施的效果 ， 那就来了 。 那就一次一次的这故事重演 。 当然你可以说这些公司在律所 ，因为可能法律又是一个特殊行业 ， 它的数据安全要求隐私合规 ， 可能有一些限制跟一些所谓的要求 ， 然后成为了你看上去的护城河 。 但是这个东西真的那么坚固吗 ？ 真的那么稳定吗 ？ 不知道呀 。 **易亚婷** [22:28] 因为我最近聊的都是偏向是 Agent 或所谓的 AIOS， 然后很多的 Agent 他们会觉得就是就像你刚刚说的 ， 我积累的是自己的垂类的数据 ， 然后还有我所谓的工作流 ， 包括他自己会做很多很多的 skill 跟 API。 它不是护城河吗 ？ **庄明浩** [22:46] 阶段性是 ，但是这个阶段有多久能 ， 这个这个成这个垒的有多深是问号 。 **易亚婷** [22:55] 目前看起来有多久 ？ **庄明浩** [22:56] 不知道 。 **易亚婷** [22:56] 到了 1 亿美金这个 benchmark？ **庄明浩** [22:58] 最好先不要到 。 到了就被人盯上了 ， 很现实 。 所以我们这种原来也做的就现在就很难 。 你这个战场突然间被拉到一个新的竞争门槛之上， 你真的要参与这个战争 ， 你所要付出的成本跟决心是非常高 。 我再说个更现实的 ， 我不举模拟 ， 比如举现现在这个时间点的例子 ， 比如说视频模型现在竞争非常激烈 ，有前面有最头部的 C332.0， 对吧 ？ 就是字节 。 然后在这件事情上， 字节不会有任何犹豫 ，因为视频就是它的主业 ， 它不会在这件事情上有任何的犹豫 。 字节在 ， 然后可能也在 ， 快手视频也是主业 ，在这件事上快手也不会有任何的犹豫 。 两家 ， 阿里也在 ， 对吧 ？ 快乐祥马 。 虽然阿里做了很多的事情 ，但至少视频模型这件事情应该还能坚持一段时间 。 三家国内的公司 ，Google 也在 。 现在看上去 ，在美国预三家的模型厂商里面 ，在多模态这个领域最强的是 Google， 然后 Google 又有 YouTube，而且多模态确实是它最强的强项 。Google 也不可能在这件事情上有任何犹豫 。 这已经列出四家公司了 ，而且四家公司我的标题定语都是一样的 ， 叫不会有任何犹豫 。 然后呢 ， 后面还有公司 ，有 Pixverse，有 Vidu，有 Hydream， 我们只说视频模型公司能叫得上名字 ， 已经有十几家公司了 。 当然我们说视频行业肯定很大 ， 无比大 ， 没有问题 ，但是这个领域的模型公司最后能剩几家 ？ 那他们的竞争 ， 那些没有办法今天这个时间点就可以给他一个标签 ， 说他不会犹豫的厂商 ，在未来的可见的两三年里面 ， 要去面临的竞争挑战压力可想而知 。 ### 三大主桌 **庄明浩** [25:00] 我有个比喻 ， 当然这是我个人的比喻 ， 可能现在这个比喻也未必合适 。 我有个比喻是说 ， 语言模型或者这轮的大这个这个 AI 的战场是三个主桌 ： 语言 ， 语言进化到了 Agent， 这是一个桌 ， 多模态是一桌 ， 第三桌叫 Coding。 这三桌其实分别对应了三家所谓的美国预三家 。 这个 Coding 就是 Anthropic， 对吧 ？ 多模态就是 Google， 语言就是 OpenAI。 但是这三桌未来可能会变成一桌 ，因为如果大家未来有个所谓的 AGI、Angels AI，其实这些事情都在一起 。 那未来变成一桌 ， 就像那种登山一样 ， 那个目标是一样的 ，但大家只不过在不同的山的侧面 ，但是目标是一样的 。 所以最后变成一桌的情况下， 所有事情都要努力 。 然后呢 ， 得忘的过程中你就要有取舍 。 所以现在这个阶段 ， 看起来 OpenAI 更 care 跟 Anthropic 之间在在 Code 跟 Agent 上的竞争 ， 所以它暂时的忽略掉了 ， 或者说暂时把多模态这条腿先撇掉 ，因为它不可能一起 。 谁都今天这个时间没有办法把三件事情全部兼顾的很好往上走 。 所以它阶段性的放弃了这件事情 。 **易亚婷** [26:14] 不能的原因是因为钱 ？ **庄明浩** [26:16] 成本啊 ， 然后你的人力啊 ， 你的资源啊 。 **易亚婷** [26:20] 那这样听起来不是因为谷歌就有优势吗 ？ 它不缺 。 **庄明浩** [26:23] 是啊 。 所以有一段时间大家会认为谷歌在这件事情更有优势 。 还说再直白一点 ， 谷歌股价强势的阶段是 Nano Banana 阶段 ， 就是从去年下半年到去年年底 ， 到今年春节差不多 。Google 基本上大家认为那段时间 Google 就是赢了 。 但是年底之后， 春节之后， 这到今天这几个月是 Anthropic 在赢 。Anthropic 在赢就是 Code 在赢 。 那就对于今天这个时间点 ，Google 的战略选择变成了 Code 这件事情要不要吹 。 虽然三只角的是有取舍的 ，但你不可能有一只锤的太太强 。 虽然 Sora2 放了 ，但是 Image2 不是出来了 ， 就是 Image2 不是出来了吗 ？ 就它只是放了视频 ，但它没有放多模态啊 ， 它图还在啊 ， 语音也在啊 。 **易亚婷** [27:06] 你觉得为什么是三条腿呢 ？ **庄明浩** [27:08] 其实我原来认为就是两条 ， 我原来没有认为 Coding 是一条 ，但是 Anthropic 硬生生的把这条腿拉出来了 。 **易亚婷** [27:14] 它拉出了这条 ， 它补充了原本不能补充的什么东西 ？ **庄明浩** [27:17] 就是 Coding 本来就这个 ， 我们马上换个去解释 ， 或者说去推论的话 ，因为 Coding 本来就是人类跟现跟虚拟世界的语言 。 它原来其实是语言的子集 ， 对吧 ？ 但是可能是因为 Coding 这个所覆盖的人群跟 Coding 这个战场里 ， 它的能力的提升特别匹配今天这轮模型的结构 ， 就是 Transformer 加强学习 。Coding 这个战场特别适合这件事情 ， 所以它异军突起了 ，而且突到了从比如说从收入 、 从增长 、 从很多角度来看 ， 它长得过快 ， 快到大家没有办法忽视到 ， 或者把它单独放成子集来 看 ， 它只能变成单独的一桌来看 。 **易亚婷** [27:59] 不可能杀出第四条血路吗 ？ 因为好像 Anthropic， 好像 Anthropic 发现自己的代码能力特别强 ， 好像也不是一个自上而下的一个战略的决策 。 **庄明浩** [28:08] 它是个意外， 或者说某种程度的叠加 ， 到一程度 Opus 4.6 吧 ， 最后才 4.5 吧 ， 才才这个清楚了 。 那谁知道呢 ？ 都是意外 。 因为现在的状态就变成了 ， 我有说法是说今天这个时间点 ， 纯模型的竞争已经不是放大招了 ，不是你想好了什么事情然后搞 ，不是了 。 它就是在不断迭的过程中， 突然间可能一个什么事情做对了 ， 然后得到了足够多的正反馈 ， 证明是对的 ， 往这样去走 。 然后所以你要不断的每个月的更新 ， 每个月的更新版本 ， 然后不断的加功能 ，不断的加东西 ， 然后不断的去验证你上个月选择的东西在这个月对不对 ， 无论是市场对不对 ， 用户对不对 ， 还是竞争对手看不看得还是怎么样 ， 反正就不断这种迭的过程 。 那现在看上去 ， 你很简单看各家厂商的发布节奏 ， 基本就是这个节奏了 。 ### 拍篮球 **易亚婷** [28:52] 作为一个就是原本不关心 AI 的企业主的话 ，他现在看到这个势头的话 ，他应该做什么 ？ **庄明浩** [28:59] 别焦虑啊 ，有什么好焦虑的 ？ 就或者说焦虑也没用 ， 先用起来再说嘛 。 咱这么说特别轻飘飘 ，但我有个比喻 ， 这个比喻也是我学来的 。AI 像打篮球 ， 或者像拍篮球 ， 你是没有办法通过看视频去学会拍球的 。 你唯一要做的事情就是去拍 ， 拍多了就有收入 ， 仅此而已 。 **易亚婷** [29:22] 很多的企业 ， 至少我身边企业主 ，他们会觉得要先他们的头部的企业开 ， 趟出一条路 ，他们不想要 。 **庄明浩** [29:30] 先拍 ， 拍起来再说 ， 没有标准答案 ， 没有正确答案 ，而且变化太快 ， 你跟不上 。 你不可能等到说我等到一个什么 ， 没有 。 而且还有一点也是重点说 ， 就说 AI 不是说我今天我说我要拿出来一大块时间要学 AI，不是这样的 ，不是 。 **易亚婷** [29:49] 如果他们继续等他们的标杆先跑出 AI 时间 ， 会怎么样 ？ **庄明浩** [29:53] 等那所有人， 那你就只能去看科比跟乔丹打球了 ， 你就完全放弃任何念想你去拍球了 。 **易亚婷** [30:00] 但好像很多的大企业没有完全 AI Coding， 还在 chatbot 的程度 ， 现在还活得好好的呀 。 **庄明浩** [30:05] 那是因为惯性嘛 ，因为组织 ，因为就它它不会那么快嘛 。 **易亚婷** [30:10] 但好像另一方面 ， 我又觉得本身他们作为一个百人千人的大组织 ， 好像即使他们加了 AI， 好像也 。 **庄明浩** [30:18] 对 ， 当然现在这个问题也讨论也很多 ， 就是今天很多的评论的声音会变成另外一种 ， 就说你们这么热闹 ， 这么天天什么 Coding，但你们 Coding 出来的啥 ？ 这个东西的 ROI 是什么 ？ 它你们在 build，build 的什么 ？ 它卖了多少钱 ？ 这个议题现阶段是没有好的答案回答的 。 但你发现问题吗 ？ 就是说我们不去探讨前面那个问题了 ， 我们已经不去探讨能不能跟应不应该了 ， 我们在探讨的问题变成了这东西做完了要去探讨它的 ROI 了 ，也就代表我们在往前走 。 你像原来 Nano 会说 ，WinRTC 会说 ， 什么时候真正意义上 AI 带来的什么 GDP 的提升会提升个比如 10% 的 GDP， 那真的就到了 。 那现在看上去还比较难嘛 ，但问题在于 GDP 的提升是一个之后的指标啊 ，GDP 明年才会知道今年的 GDP 啊 。 然后运用刚才我们说那些惯性乱七八糟 ， 它不会瞬间就提升那么多的呀 ， 它需要时间的呀 。 我们就我们现在就在经历这些呀 。 **易亚婷** [31:15] 那未来只会有大模型跟超级个人模型吗 ？ **庄明浩** [31:20] 谁知道 ， 悲观点看可能是 ， 就是极化了 ， 就要么就超级大 ， 要么超级小 。 因为中间态确实在受到非常大的挑战 。 那很多今天世界很多中间态的存在 ， 更多是靠摩擦 ， 或者说原来一些 障碍存在 ， 就比如中介 。 为什么中介会存在 ？ 是因为信息的有中间的摩擦 。 但未来如果真的到极端态 ， 没有信息的摩擦 ， 那似乎就不需要中间层了 。 **易亚婷** [31:48] 就是你刚刚说其实会两极分化 ， 那个是指人数的变化吗 ？ 就是极少人数的 OPC， 还有一个大组织的公司 。 **庄明浩** [31:55] 有可能是 ， 还有点更现实 。 我再举个现实的例子 ， 比如说 ， 比如我所处游戏这个板块 ，也是我那个朋友讲 ，他说游戏发展到今天这个时间点的趋势 ， 很有可能不像你刚才说 ， 未来可能只会有两种游戏 ， 一种是超大的在线游戏 ， 一种是超小的独立游戏 。 中间态的可能很难生存 ， 或者中间态的很多公司选择要么变成这个 ， 要么变成大平台游戏内的小的插件 。 因为超级大就变成它无所附加 ， 它什么功能都有 ， 它有巨大庞大无比的基础设施 ， 它甚至开放生态 。 你不需要再去做一个独立的什么的东西 ， 中间态的东西 ， 你只要做在上面的一个 ， 就跟 Roblox 的一个 Mode， 或者一个小的模块 ，Roblox 有完整的物理引擎 、AI 引擎 、 开发者工具 、 支付 、 运维 、 云服务器 ， 你不需要单独做一个你的游戏 。 当然如果你为了自己的表达 ， 那你就做一个纯正意义上的独立游戏 ， 只为你自己的表达 ， 那可能只有这两种形态 ， 没有中间态 。 或者说只有一种形态是说 ， 要么就是独立游戏 ， 要么就是像我们现在国内比较熟的小游戏 ， 就是纯流量的那样一个东西 。 原来的那种商业化的中体量的游戏存在的空间越来越小 。 而且还有一点 ，AI 这一波会某种程度来说 ， 很多更资深 、 更深的 AI 的能力 ， 确实需要那些超大的有钱的家伙往前拱 。 你要享受这个服务 ， 可能就要在它的体系内 ， 所以它就会更分化成这两个阶段 。 ### DeepSeek与华为 **易亚婷** [33:29] 你刚刚讲到的去依赖 ，DeepSeek 现在是已经能用华为神腾了 ， 已经去依赖了 。 **庄明浩** [33:36] 对 ，在在努力 。 而且随着下半年华为的这个芯片的铺开 ， 我们更我们会看到更多的生态的变化 。 但是确实 DeepSeek 在这件事情上做了很多努力 ，而且是很多 非势力性的努力 ， 就它不是为了利益的考量做的努力 。 就是你像今天这样 ， 我们刚才说大模型现在基本上是按月的进度在更新迭代的 ， 那 DeepSeek 这这一期我们等维斯等了延期 ， 延了可能得有四五个月的时间吧 。 那那段时间他们在干嘛 ？ 就是在做刚才那件事 ， 就跟华为的合作这些事情 。 那所以这个事情的价值的意义 ， 可能似乎更比这个模型本身真正达到了今天市面上最好模型的什么样子的水准这件事情更重要 。 所以它对这个生态的帮助 ， 可能会慢慢在下半年显现出来 。 所以为什么它要包括 DeepSeek 的融资 ，DeepSeek 的融资的潜在的投资方跟这个叙事都是连在一起的 ， 那这个就变成了中美的大国博弈之间的复杂议题了 。 **易亚婷** [34:51] 那等于就是美国管我们的芯片这条路断了 ， 那以后怎么 ？ **庄明浩** [34:57] 现在一直都是断着的呀 ， 我们也也也在做呀 ，也没有怎么样嘛 。 所以现在你看特朗普回去之后， 美国有一些行业内的人会说 ， 随着中国技术能力的提升 ， 中国的自主化程度 ， 尤其在半导体芯片领域 ， 可能会越来越提升 ， 可能再过几年就变成绝大部分自主用自主的体系了 ， 都有可能 。 那好事啊 ， 我们就可以自己搞了呀 。 **易亚婷** [35:23] 所以他们在就是中美之间在把 AI 竞争推到底 ，他们真正的竞争的客体是什么 ？ 是数据吗 ？ **庄明浩** [35:30] 数据 、 算法 、 算力都是啊 ， 数据在 AI 这一波之前就已经是了呀 。 你 TikTok 事件打的不就是数据吗 ？TikTok 出现的事件的时候还没有 AI 这一波的故事 ， 那是 2021 年 。 所以数据本来就已经是双方博弈跟争争夺的焦点了 。 那算法 ， 算法层面我觉得很难 ， 原因在于算法更多在人的脑子里头 。 那中美之间再怎么有问题 ， 那很简单 ， 每个硅谷可能很多公司一半公司都是华人或者中国人。 这个事情我觉得是 ， 所以算法没有秘密就是一个原因嘛 。 而今天你像那两天 ， 两天姚顺一讲 ， 今天的 AI 模型研发已经不是个人运用主义的年代了 ， 已经变成一个团体的协作的工作了 ， 没有什么绝对意义上的秘密 。 那我觉得算法这一层可能比较难 ， 反过来为什么我们追的比较快也是这个原因 。 那算力层面 ， 两方各各自有各自的优势 ，也各自有各自的问题 。 美国那边的优势变成了它有 ， 当然就是芯片了 ， 就是显卡了 ，GPU 了 。 那可能之前做过统计 ， 我们把中国所有的算力算在一起 ， 作为一个整体 ， 然后跟美国这几家最大的公司去比 ， 美国可能前五大公司占了这个世界算力的 75% 以上 ，43%。 如果把中国所有的算力算在一起 ， 算成一个主体 ， 大概只能排到第四位还是第五位 。 所以这是美国建立在芯片上的优势 。 那我们这边优势就在于电 、 能源 ，以及未来可见可突破的像存储这些远期建设 。 那就双方对抗位 。 ### AI对齐 **易亚婷** [37:11] 我看还有一个说法是说 ， 等于说现在 AI 它输出的价值观很多时候是就是 post train， 然后你去制定它的 。 所以某一部分这个 AI 争夺的本质也在争夺的是它能让 AI 输出什么样的价值观 ， 到底所谓的正确的东西到底是什么 。 **庄明浩** [37:31] 就跟人类对齐 ，但你想跟人类对齐 ， 那个人类是谁 ？ **易亚婷** [37:37] 是哪一个人 ？ **庄明浩** [37:37] 对 ，是哪一个人 ？ 或者它的价值观是什么 ？ 这是问题 。 而且你这个问题在现在 ， 你现在很简单 ， 大家正常用 ， 每天用各种各样的模型 ， 你用 Kimi， 你用 DeepSeek， 用用元宝 ， 甚至你用 ChatGPT， 你用 Claude， 你同样一个问题问给它 ， 大家答出来完答案就是不一样的 。 我们抛开文字本身的不一样 ， 那个情绪也不一样 。 就你你你读完这段文字 ， 你感受它是个男的是个女的 ，是个积极乐观的人还是个理性的人， 你是能感觉出来它就是有区别的 。 那今天现在看上去已经这个区别已经出现了呀 ， 这也没有什么标准答案 ， 没有谁说有一个什么样的东西就是 ， 就还是那个观点 ， 就要跟人类对齐 ， 那个人到底是谁 ？ 它到底是它的线对齐 ， 那总要有线给我吧 ？ 那其实是没有这条线 ， 这条线是画不出来的 ， 没有一条线说就在这 。 不是的 ， 没有 ， 它就是个感觉 ， 那感觉大家就会有区别啊 。 所以这是这这也是为什么造成现在的模型会有区别的原因 。 **易亚婷** [38:37] 所以其实真正的差距不在模型本身的真正差距 。 **庄明浩** [38:41] 不能这么讲 ， 就是差距肯定还是有的 。 所以我们大概可能落后 ，而且这个差距也有一派观点会认为大家差距在被放大 。 有一派观点会认为大家在缩小嘛 ，有一派观点认为在放大 ， 尤其随着这一轮 ， 我们还跟 Anthropic 最强大的模型还没有发 ，但是传说不是很厉害 。Anthropic 那个什么什么神话模型 ， 就是寒蝉漏洞那个 。 **易亚婷** [39:02] 但有另一派说法是 benchmark 到了 80 分之后 ，其实就区别不大了嘛 。 **庄明浩** [39:07] 也有也有也有这种观点 ， 或者说基本够用了 ， 就不需要再去往前争了 。 但这个话题在 GPT-5 出来的时候就有了 ， 就 DeepSeek-R1 出来的时候 ， 大家就觉得够用了呀 ， 大家就觉得模型差不多可以了 。 那那你想 DeepSeek-R1 到今天已经一年零四个月还是五个月了 ， 那这过去一年模型进展还是非常疯狂的 ， 没有停下来 ， 停不下来的 ，不可能停下来 ，不可能 。 因为现在其实对于模型本身的评价体系也出现了问题嘛 ， 就各种打分都失效了嘛 。 就如何评价一个模型好和不好 ， 又变成刚才那个议题 ， 谁来评价什么叫好 ， 没有标准 ， 对吧 ？ 任何人都没有 ， 那你怎么弄 ？ 所以你家只能去继续打那些现存的 benchmark，但那个 benchmark 的结果并不代表任何事情 。 越来越少人看 。 ### 情感故事 **易亚婷** [40:02] 最后一趴 ， 到了你的情感博主版 。 **庄明浩** [40:08] 所有你像今天下午在论坛我也讲了 ， 所有的 AI 话题 ， 无论是论坛 、 对谈 、 播客 ， 最后一定是情感话题 。 就是啊 ， 我上期播客就是我更新 ， 我去跟大内跟那个向征聊天嘛 。 然后那天聊完之后， 聊到最后我们聊到了这个 AlphaGo 的事情 ， 然后我说这个最近有了李世石跟这个 Faker 的对谈 ， 那采访我真的建议大家可以回头去看一看 。 就是但说到底它还是鸡汤 ， 说到底它还是鸡汤 。 **易亚婷** [40:32] 你为什么那么触动 ？ **庄明浩** [40:34] 我们今天当真的很担心的很多问题 ， 很多心态的变化 ，其实当年跟 AlphaGo、 李世石那个年代是一样的 。 就是我们首先可能瞧不起 ，有傲慢 ，有鄙视 ，有猜忌 ，有怀疑 ， 然后到我们开始慢慢接受 ， 到我们怀疑自己 ， 担心 、 顾虑 、 焦虑 ， 焦虑到极致 。 然后但是我们现在这只到这啊 ， 我们只到这啊 。 所以后面的这些我会说都是胡说八道 ，但是李世石不是啊 ， 李世石五局就是这个五个分布 ，他在第二局就已经开始怀疑自己了 ， 第三级他就已经碎掉了 ， 第四级他又重新建立优势了 ， 第五局他当然又又输了 ，但是他相当于已经比我们多走了几步 。 所以在当时我听那就是这个这个故事的 A 面 ， 这是故事的 A 面的时候 ， 就已经感触很深了 。 相当于我们就是那个那个说法 ， 就是说当时初听不知曲中意 ， 再闻已是曲中人。 我们现在正在经历第二局差不多 ， 然后我们知道第三局发生了什么 ， 第四局可能会发生什么 ， 第四局我们人类有一个意外的窒息 ， 我们神之一手 。 但是当我看完视频的时候 ， 我发现我沉寂这个故事有另外一面 ，有 B 面 ， 这个 A 面是一个猜忌 、 怀疑 、 看不起 ， 到道心破碎 ， 被完全打碎 ， 到又站起来 。 它是一个这样的故事 ， 已经跌宕起伏了 。 但是这个 B 面告诉你 ， 那个站起来其实是个意外 ，是一个李世石的文化 ， 是一个类似阴招的存在 。 就他有神之一手又赢了 AlphaGo 一次 ，他说那是他历史他的职业生涯里唯一一次 ，也是最后一次用这样的方式 。 就是就是那个原来被渲染的波荡起伏的那个故事 ， 现在看上去也被他自己撕得粉碎 。 然后那个那个那个主持人问 ， 那你在这个被李世被 AlphaGo 打败之后， 后面的几年又有跟 AlphaGo 测试吗 ？ 他说也有 。 你想在这比赛的时候 ，他就不是聚光灯下那个人了 ，他没有被全世界直播 ，他就自己 。 然后他跟那个 AI 下棋 ，而且他设定了一个双引号 " 公平 " 的规则 ， 那公平规则听起来特别可笑 ，他要求 AI 每一步必须 20 秒内下， 但是它可以无限的实现 。 然后然后这个时候你就不断的去想 ， 公平到底跟人跟 AI 之间的公平到底是什么 。 很多人会说 ， 我们不会去跟这个起重机去比 ， 我们能举起多重的东西 ， 或者我们不会去跟电脑比 ， 算这个计算题快的程度一样 ，因为那不公平 。 那似乎我们也在经历跟 AI 的公平的定义 。他认为我让他 20 秒下， 我无限时间是公平的 。 那下了之后， 然后并且他要让 AI 让他两次 ，他认为这也是公平 。 然后呢 ，他用了几周的时间下了一盘棋 ，他那局赢了 ，但是赢了之后他马上再下一局 ，他知道那局赢的是一败 ， 所以他让 AI 不要让他再下去 ， 就被现实又打脸了 。 就 AI 在那个阶段已经 ， 你想他他在那 AI 下已经 21 年， 已经距离 272016 年打败他又过了 5 年的时间 。AlphaGo 在维京领域已经把人类甩到不知道哪里去了 。他再下他在那局 ，他是真正想体验到 ， 就是再一次的道心破碎 ， 再一次的不理解围棋到底是什么 。 那个主持人问李世石说 ， 如果当年时光倒流 ， 你如果有机会跟 AlphaGo 的 DeepMind 团队说一些话或给一些建议 ，他会说什么 ？ 他说李世石曾经想过是说建议 AlphaGo 停止 ，在 2016 年那个时间点 ，不要再继续了 。 我们今天也聊到很多东西过了线 ， 技术是有一定 ， 你说是宿命论也好还是什么也好 ， 只要过了线 ， 它就挡不住了 ， 它就会走到它该走到的地方 。 那现在我们在经历的这些事情都是这样 。 然后他旁边坐着 Faker，Faker 是英联盟的 Goat， 然后如果没有马斯克 XAI 最近的调整的话 ， 今年 XAI 的模型要跟 Faker 所在的 T1 打英联盟 。 然后这就变成了再一次什么叫公平 ，因为如果人类跟电脑打游戏 ， 对电脑不加限制 ， 人类是没有任何理由赢的 ， 对吧 ？ 上一次打新生霸就是这样 ， 就是我们不对 AI 限制的话 ，AI 可以以微秒级的操作去操作所有的游戏的兵种 ， 人类是不可能的 。 所以这一次的战这个对抗 ， 应该是我们要把 AI 操作电脑的延迟限制在跟人类差不多的毫秒数上， 才能叫公平 。 我们又一次提到什么叫公平 ， 你会发现 ， 我们似乎只能在设定好的一些双引号 " 公平 " 的原则之内 ， 才能跟今天世界上最好的模型做竞争 。 然后当然今天这个时间点 ， 这一代的年轻人也会觉得 ，他们也认识到 AI 能力确实非常的强 ，而且也有一种某种宿命感 ，是说我不去 ， 我不去也会有另外人去的 。 那作为职业选手 ， 既然接受了这个挑战 ， 那我们就全力以赴 ， 哪怕最后是一个有 0:5 的类似的惨败的话 ， 那那我们就接受了就好 。 而且很现实的问题在于 ， 比如同样是今天我们聊到的话题 ，Google 在我们刚才讲三家在攀登高山的路上， 它在赌多模态 ， 或者多模态它是最长的版 DeepMind 现在在测试的 ， 它没有放出来的这些产品 ，也在测试的一个模型 ， 就是在测试用 ， 还是我再次强调 ， 用人类的公平的方式玩游戏 。 我们人类玩游戏怎么玩 ？ 看着屏幕操纵鼠标键盘 ，而且有延迟 ， 对吧 ？ 你看所有这些都都是人类的原则 。 我要求 AI 用视频识别跟图像识别的方式看着屏幕 ，而不能用后台端口的方式 ， 你不能在后台给我跑数据的方式去做 ， 要控制键盘的鼠标 ， 要摁要点 ， 你要知道摁完点完有延迟 ，并且你要知道摁完点完出现什么操作 ， 来去影响这个游戏的进程 。 就是完完全全用人类公平的方式来做这个测试 。 好 ， 我认你公平的原则 ， 我就用这个方式来去测试今天现在模型能不能像人类一样玩游戏 。 我们今天面临很多问题 ， 很多的状况 ， 可能确实在历史上， 我们无论去看什么工业革命 、 技术革命 、 什么电力革命 ， 都你当然都可以在过程中找到很多的相似的地方 ， 很多经历的过程 ， 痛苦 、 纠结 、 拉扯 。 但是现实问题在于 ， 我们自身在这个当下就处于那个 ， 我们不是观察者啊 ， 就我们不是那个几百年之后回头看这段历史的人， 我们是正在经历所有这些事情的人的个体本身 。 所以我们当然可以用那些理由去说服一些事情 ，但是这些说服跟这些说辞特别的无力 。 但至少我们可以看一些已经至少比我们多踏几步的人 ，他们怎么想这件事情 ， 怎么去理解这件事情 ， 怎么去在经历这些事情之后， 过他们自己的生活也好 ， 情感也好 ， 还是这些事情也好 。 那似乎我们只能在这些过程中 ，在这些看起来像鸡汤的内容当中找寻一些 ， 你说是未解也好还是什么也好 。 所以我做了那期节目 。 ### 直觉 **易亚婷** [47:58] 所以如果这次就是赢了围棋 ， 代表它其实有基础的 AI，有基础的策略的能力 ， 然后能穷举 。 但赢了英雄联盟 ， 它代表它其实侵入了人最引以为傲的直觉 。 **庄明浩** [48:10] 对 ， 就主持人在中间有个环节是说 ，他问 AI， 我不知道他问哪个 AI， 可能 OpenAI 或者是 ChatGPT 或者是 Claude，他说他问那个 AI 说 ， 如果今天你要跟 Faker 的 T1 打英联盟 ， 你希望赢他 ，并且你希望提前问 Faker 一个问题 ， 来保证你能赢他的话 ， 你问一个什么样的问题 ？ 他那个问题就是刚才你说的 ， 就是问 Faker 怎么去评判对手紧张 ，并且利用这种情绪 ， 同样怎么评判对手在针对你 。 就是你你看这两个问题全部都是直觉层的问题 ， 对吧 ？ 没有任何操作层的问题 ， 都是直觉感觉层的问题 ， 一个是对手针对你 ， 一个是你针对对手 。Faker 答案就是直觉 。 然后主持人说 ， 那现在 AI 确实差的就是直觉 ， 那 AI 自己也知道 ， 那直觉是哪来的 ？ 是你来自于你千百次的训练 ， 你的肉体的感觉 ， 你当时当下的状态 ， 你临场的反应 ， 所有东西加在一起 ， 那个叫直觉 。在现在看起来 ， 人类最后的肯定可能就是那个东西了 。 如果那个东西能有办法保证正义的话 ， 那 我以前一直有一个就是心里的状态 ， 我觉得可能不管是我现在当前创业也好 ， 或者怎么样也好 ， 我觉得我有一个很长的周期 ， 我把它当成一个所谓一生的事业来做 。 就是我不着急 ，但是当我现在就是比如说听了各种各样的信息之后， 连海外的大模型的公司的自己的高级的 researcher 都在担心 ， 都在担心自己两三年之后要下岗 ，在安排老后的生活的时候 ， 我会突然觉得哇 ， 我这个时间有点错乱 。 我我发现就是有点着急 。 那所以那就另外一个 ， 索性我们把事情推到最极端冷酷的境遇之后， 然后呢 ， 就像你像今天下午我们在讨论这个问题 ，因为我是代表公司身份去做演讲 ， 我们公司有一个 AI 音乐模型 ， 然后你像我们那场正好都是做 AIDC 的 ， 那你像音乐这个事情 ， 音乐是所有内容形态里跟数字最近的音乐模型 ， 尤其是旋律 ， 本质上来讲是数字游戏 。 数字游戏对于当下大模型而言 ， 似乎太简单了 ，不是吗 ？ 然后又很现实的是 ， 我们把所有的旋律的排列组合如果穷举的话 ，有很大一部分的这些穷举出来的结果 ， 人类是听起来很难受的 。 人类听起来不难受的这个区间可能只有这么点 ， 穷举就这么大了 。 所以你只要从数字概率角度来讲 ， 对于音乐模型 ， 你做的事情无非就是在这区间里做一些排列组合 ，而音乐模型今天已经够了 。 说的再直白也是重点 ， 歌够了 。 你今天如果世界上没有任何一首新歌产生 ， 这现在音乐也足够好几代人消费 ， 没有任何问题 。 那今天这个时间点 ， 无论是用手动方式做音乐的人， 还是用 AI 做音乐的人 ，他们到底在干嘛 ？ **易亚婷** [51:12] 在干嘛呢 ？ **庄明浩** [51:13] 他们在想得到什么呢 ？ 或者说今天时间点还在听歌的人在听什么呢 ？ **易亚婷** [51:18] 就创作本身已经没有太大意义 ，因为它是一个被穷举的东西 ， 就跟围棋一样 。 **庄明浩** [51:22] 是啊 ， 那然后为什么要再去创作 ？ 那就变成了你想表达什么 ， 你想让谁听到你的声音 ， 你的情绪 ， 你想得到什么样的反馈 ， 或者你希望在这段旋律得到什么样的未解 ， 才是重要 ，而且会愈发的重要 。 这个边际效应会显得更强 ， 那就变成了常规的水面以上的人， 就是水平线以下的大部分不会被淹死 ，但那个水平线高出来一点点 ， 会得到更广泛的关注传播 。 你像很简单 ， 最近的给阿妈的情书 ， 我觉得是个典范 ， 就是典型 。 当然它有别的很多 ，但是你从 AI 角度一样的 ， 为什么它会得到这样的口碑跟传播 ， 跟本来可能不应该属于这样一个电影的收收效 ， 就是因为人类原来在过去一段时间被那些东西教育的太负面了 。 但凡有一个超过水平线一点点 ， 哪怕它没有折腾得到那么多 ，但是它得到的反馈会比它超过那一点多得多 。 所以就变成了今天当下这个时间点的这样事情的结果 ， 就是我极端状态已经搞定了 ， 就到这了 。 然后然后的事情才是重要的 。 那你像李世石他讲的是说 ， 当这件事围棋已经有标准答案 ， 所有的职业选手都是在 copy AI， 谁像谁越像 AI， 谁世界冠军的时候 ， 那围棋似乎失去掉了所谓大家原来认为它是一门艺术的存在 。 所以最后的那个节目的结尾就是说 ， 那个主持人说 ， 作为最后一位以艺术定义围棋的人类棋手 ， 我们还是过早的失去了知识 ，因为李世石很早就退役了 ，因为他在经历那个事情之后， 过去了可能两年多就退役 ，他就没有办法下 。他就会认为我原来认为我把这事情定义成艺术 ，是因为他没有办法以人类的方式穷举 ， 所以每个人要自己的风格 ， 要自己 的偏好 ， 要自己的下棋的状态 ， 我们去找寻 ， 一生都在找这个东西 。 但是当有一个唯一标准答案的时候 ， 我就失去了找寻那个事情的价值 ， 所以我就退役了 。 所以主主持人说 ， 我们惋惜作为最后一位把围棋当做艺术的人类棋手 ， 还是过早的 。 **易亚婷** [53:29] 而且我觉得你在就是结尾你有问到 ， 就是当初在 10 年前 ， 李世石他是一个人作为先验者 ，但现在 Faker 他再度 ， 对 ，他只是作为一个代表 ，但只是很多的人他没有意识到自己现在也站在给 ，也被推 ，也在我们现在后面有个磨盘在推着往前 。 那很简单 ， 我们真的可能真的很快会跨过那个那个什么样的线 ，是有可能 ，而且可能很快 。 那然后呢 ， 我们就不活了吗 ？ 人类到此结束了吗 ？ 不是的呀 ， 那之后的事情才重要 。 你现在有看到更多人类群体的先验者吗 ？ 因为我记得你在那个刹不住的时候 ， 你有举很多就是量化的恒定的例子 ， 什么的例子 ， 会突然让人一下一下觉得哇操 ， 当下正在发生 ，而且这个数字那么的惊人。 最近一两个月有什么震惊你的一些 ？ **庄明浩** [54:21] 那还好 ， 那还好 ， 就代码这一层其实非常明显 ， 就连我这种完全没学过代码 ， 几乎没学过代码的人也开始可以做一些小的东西的时候 ， 那个感触还真的是蛮强烈 ，而且真的还在现实 。 比如做我自己做 PPT 这件事情 ， 我我我说我要去那个活动 ， 叫最后的手搓吗 ？ 就是最后的手搓的坚持的意义 ， 可能只有一点点 ， 作为所谓老手艺人的坚持 ， 已经没有技术层面的坚持了 ，因为可能再过一段时间 ， 技术层面已经没有任何问题了 。 那你为什么还要坚持手搓呢 ？ 包括这次我给他们准备这个 PPT， 我也尽可能的把我的心思花在 scoring 上 ，因为我要让大家看到 ， 虽然可能没有那么多人在意 ，但是作为最后被坚守的这个手艺人， 我们还在意 。 就是这样 ， 当然这个特别的无力 ， 特别的逃避挡车 ， 对吧 ？ ### 快问快答 **易亚婷** [55:14] 最后三个快问快答是季刚设计的 ，他在问 AI 时代人何以自处 。 你最近我发现也有聊到这个话题 。 第一个是单数的人， 打工人的未来之路是断头路吗 ？ **庄明浩** [55:28] 如果只有一阶段 ， 我觉得是 ，但是这个未来是多远的未来 ， 可能是一个需要考虑的 。 肉眼可见 ， 这一代我们在经历应该不至于到那么极端 ， 虽然我们可能有办法见到那个新的平衡态的出现 ，但至少我们也在不可能直接见到一个终局 。 我们现在中间太拉扯 ， 所以它不会一下子走到一个非常极端的状态 ， 它还会存在 ，而且还可能因为惯性 ，因为组织因为乱七八糟 ， 还有一段时间够我们到退休 。 **易亚婷** [56:00] 复数的人， 人与 AI 的协作如此的丝滑高效 ， 人与人的协作会消亡吗 ？ **庄明浩** [56:06] 我觉得不会的 ， 就是人与人之间的协作还是有太多的不可取代的 ， 当然纯信息层面确实已经没有太多了 。 **易亚婷** [56:14] 纯信息层面 。 **庄明浩** [56:14] 就比如说交换信息啊 ， 沟通一些东西的时候 ，但是感觉啊 ， 甚至气味啊 ， 然后眼神啊 ， 身体的状态的反馈 ， 甚至氛围 ， 所有这些东西会就像我刚才讲 ， 它会越来越珍贵 。 原来可能大家没有那么多人意识到 ，但是随着 AI 越来越 ， 它会越来越边际的提高这些效率 。 **易亚婷** [56:35] 整体的人是不是很技高这个调调 ？ 如果 AI 真的把所有的活都给做了 ， 人被挤出了世界 ， 那么人哪里去 ？ **庄明浩** [56:47] 或者人的时间消耗在哪呗 ？ 我觉得人的时间还是消耗在 ， 就如果真的到那个极端 ， 就跟可能科幻电影一样 ， 就是脑后插个管子放在营养舱里 ， 然后被那个虚幻出来的元宇宙也好 ， 还是什么也好 ， 你就在里面待着 ， 永生了就有可能 。 当然这么就这个这个这个结论特或者这个结局特别的赛博朋克 ， 特别的 ，但如果真的要往极端推演 ， 很有可能是这样 。 **易亚婷** [57:21] 因为你能选 ， 你会选择有限的生命还是永生 ？ **庄明浩** [57:24] 我选啊 ， 没想过 。 **易亚婷** [57:27] 你先想 。 **庄明浩** [57:29] 现在其实某种程度上， 你是可以做到双引号的某种程度上的 ， 就像你采采访我爸爸王老师一样 ， 某种程度来说是可以 ， 如果你想做到 ，是可以做到某种程度上的有限 。 所以这事情可能轮不到我们想 ， 到某阶段可能就变成一种标配了 ，有可能 。 --- 本节目库由 PodHood（https://podhood.com）提供支持——播客网站平台。