# Vol.89 AI行业2025年度总结补充篇（V4不等了版）---70页PPT solo 屠龙之术 · 2026-03-09 庄明浩在《屠龙之术》Vol.89中，用70页PPT补充2025年AI行业年度总结，涵盖美国Capex叙事、英伟达财报、OpenClaw爆发、软件股暴跌与2028末世论、OpenAI融资确认，以及中国模型密集发布（字节Seedance 2.0、DeepSeek V4）、春节AI红包大战、智谱与MiniMax股价等十大议题，最后以AlphaGo与李世石的故事收尾，反思AI时代下人类的处境。 ## Key moments - **[0:00] 开场** - [1:42] 庄明浩表示这个春节他最常说的四个字是“挡不住了”，AI发展已过捅破窗户纸的状态。 - **[4:51] 资本支出** - [5:33] 庄明浩引用Epoch统计，AI capex每年增长1.72到1.78倍。 - [6:10] 预测2026年四大科技公司Capex将增至6300亿美元，增长68%。 - [7:20] 谷歌发行100年期债券，市场对AI基础设施的债务累积感到担忧。 - [8:10] 苹果Capex仅占收入3%，而Meta高达54%，科技巨头投入分化明显。 - [8:28] 数据中心建设叙事已炒至TOTO，因其陶瓷材料用于机柜托盘，股价涨40%。 - **[12:20] 英伟达** - [12:20] 英伟达Q4财报：收入681亿美元，增长73%，毛利率75%，但市场反应平淡。 - [13:24] 英伟达已连续14个季度超预期，超预期已成常态，市场开始寻找新指标。 - [14:36] 尽管财报炸裂，英伟达股价次日跌5.3%，市场情绪难再推高。 - [16:48] 英伟达股价横盘半年是巅峰还是憋大招？市场看法分歧很大。 - [18:20] 观察GPU租赁价格和折旧年限可能成为评估AI基础设施的前置信道。 - [19:20] 如果AI是科技革命，基础建设过度投入的倍数可能是1000倍以上，远超当前规模。 - **[23:07] OpenClaw** - [23:55] OpenClaw在GitHub星数历史性地超越Linux，成为最受欢迎项目。 - [24:38] OpenClaw核心理念“给Agent一台电脑”并非新事物，但开環本地部暑与连接现有应用形成突破。 - [27:12] 庄明浩分享自己部署OpenClaw后，深夜与AI对话并得到安慰的体验。 - [29:35] 庄明浩发即刻：“龙虾其实本质是一个AI陪伴产品”。 - [32:13] Web3叙事被Agent+Skill+延展实现，导致大量Web3从业者涌入AI Agent赛道。 - [33:04] 孙宇晨宣布all in Web 4.0，基于Agent的新一轮炒作开始。 - **[38:16] 软件崩** - [38:43] 软件股暴跌，市场认为AI将逐一吞食各类传统软件。 - [40:39] 虽然软件公司收入仍在增长，但市场对远期被AI取代的恐惧压过短期业绩。 - [42:13] 文章提出“软件吃掉世界，AI吃掉软件”，引发对2028年白领失业和金融危机的悲观预测。 - [44:20] Block裁员4500人（近半），宣布后股价暴涨20%，体现市场对AI替代人力的认可。 - [45:46] ATM机普及后银行柜员数量反增了40年，但最终仍被取代，AI催化下这一周期可能压缩至10年。 - [47:38] OpenAI确认新一轮1100亿美元融资，亚马逊、英伟达、软银各出数百亿，但多附带条件。 - **[47:49] OpenAI融资** - [49:42] 预测OpenAI到2030年收入可达2840亿美元，但在此之前累计将烧掉2180亿美元。 - [50:35] 亚马逊对OpenAI的投资附带条件：实现AGI或启动IPO，二者满足其一即可。 - [51:21] 预测市场显示OpenAI在2027年6月1日前上市的概率为72%。 - [52:58] Ramp数据显示Anthropic在企业AI聊天中份额超60%，API商业销售近90%，几乎垄断企业市场。 - [53:56] 王慧文：“我们曾经认为，中国的SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看，美国SaaS会像中国SaaS那么不值钱。” - **[54:08] 中国模型** - [56:40] 1月底至2月中旬中国主流模型厂商密集发布大版本，如文心5.0、Kimi K2.5、豆包Seed 2.0等。 - [57:38] Arena榜单显示，2月开源模型文本领域前10有8家中国公司，代码领域前6全是中国模型。 - [58:19] Anthropic指责DeepSeek、Kimi、MiniMax等中国公司通过蒸馏窃取其数据。 - [59:03] 林俊暘离职事件：在播客对谈现场，仅3人之前知道林，但离职消息引爆AI圈。 - [1:01:55] 林俊暘曾提出千问模型目标是“三进三出”，即原生多模态，这与现有组织架构冲突。 - [1:05:29] Seedance 2.0令庄明浩感叹“强的可怕”，中国视频模型首次站到世界最前沿。 - **[1:15:50] 红包股价** - [1:18:55] 春节红包大战后，豆包、千问、元宝的DAU迅速回落，Chatbot形态难以承载超级使用时长。 - [1:20:36] 市场监管总局节前约谈平台，要求杜绝内卷式竞争，AI红包大战戛然而止。 - [1:21:00] 智谱与MiniMax股价巅峰触及3000亿港币，较上市时上涨5-6倍，从1%OpenAI涨至5%OpenAI。 - [1:22:24] Kimi以100亿美元估值完成7亿美元融资，不到两个月估值翻倍。 - [1:24:19] 阶跃星辰获50亿元融资，请应启任董事长，准备港股IPO。 - **[1:24:56] 推荐** - [1:33:37] 樊麾回忆AlphaGo战胜李世石第一局时，感觉“宇宙停了”。 - [1:35:11] 李世石面对AlphaGo第37手，表情从轻蔑到严肃，思考12分钟，道心开始破碎。 - [1:37:29] 第四局李世石下出“神之一手”，AlphaGo出现紊乱，李世石获胜，这是人类最后一次战胜AlphaGo。 - [1:38:58] 庄明浩引用网友评论：“初闻不知曲中意，再听已是曲中人”，点出当下AI时代的集体焦虑。 - [1:39:51] 全球人口中仅极少部分经常使用AI，庄明浩总结：“一切其实只是刚刚开始”。 ## Speakers - **庄明浩** (host) ## Topics 模型与基础设施, 产品与应用 ## Mentioned AMD (company), Amazon (company), Anthropic (company), Apple (company), CoreWeave (company), DeepSeek (company), Google (company), Kimi (company), Meta (company), Microsoft (company), MiniMax (company), Nvidia (company), OpenAI (company), SoftBank (company), 字节跳动 (company), 小米 (company), 快手 (company), 智谱 (company), 阿里 (company), OpenClaw (product) ## Transcript ### 开场 **庄明浩** [0:07] 哈喽大家好 ， 我是明昊 。 嗯 ， 看了一下后台 ， 一个多月没更新了 ， 呃 ， 上一次更新还是春节之前的那期节目 。 然后， 嗯 ， 这个春节出去休了个假 ， 然后也在关注很多 AI 行业发生的事情 ， 所以春节回来之后就做了现在你们看到的这个 PPT 文档 。 呃 ， 这个文档其实在上周差不多就做完了 ，但迟迟没有发 ，因为我在设计整个议题过程中留了一张 ， 或者留了一部分给在春节之前就传说要发的 DeepSeek V4。 呃 ， 可是截止到我录制的这个时间点 ， 就是 3 月 9 号 ，DeepSeek V4 依然没有发 。 然后也不知道什么时候发 ， 对吧 ，因为每天都有新闻说下周就会发 ，但是截止到今天 ， 似乎看上去也没有发 。 然后我觉得这个东西 ， 这个内容 ， 再不发可能就又过时了 。 这个行业变化多快 ， 可能也能通过这个角度可见一斑 ， 所以我想着算了 ， 就发了吧 。 然后， 呃 ， 发之前我就跟我的龙虾去探讨我该用什么样的标题 ， 给他他 ， 我给了他很多的方向 ， 呃 ， 回写幽默的 ， 然后非常非常严肃的 ， 都有 。 然后最后我选了一个标题 ， 就是一个 ， 呃 ， 前半句非常严肃 ， 对吧 ，是之前的年度总结的补充篇 ， 这个确实是补充篇 ，但同时加了个括号叫 "V4 不等版 "。 呃 ， 我不等了 ， 等似乎看上去也没有什么意义了 。 如果真的 DeepSeek V4 发了 ， 我看再做更新 ， 对吧 ， 反正资料片就不断地加倍 。 嗯 ， 那我们正式开始今天的内容 。 呃 ， 我给这个 PPT 起了个标题 ， 叫 " 这个春节我最常说的四个字 ： 挡不住了 "。 对 ， 我翻了一下我的微信的聊天记录 ， 我跟很多人聊天的过程中提都提到了这四个字 。 呃 ， 你肉身的体感的感觉是 ，AI 的发展似乎又走到了一个疯狂加速的阶段 ，而且很多事情可能已经过了那个捅破了窗户纸的状态 ，有点挡不住了 。 对 ， 然后这个 PPT 确实也是我在 1 月 30 号发布的那一期 2025 年年度总结之后的一次资料片 。 对 ， 我们正式开始 。 嗯 ，因为延续了之前年度总结报告的结构 ， 所以我依然用了中美两国对抗的这个结构 。 呃 ， 然后我在过去的这一个月左右时间里面选取了一些事件 ， 这次 PPT 主要覆盖的其实是 2 月一整月 ，因为我上一次 PPT 更新是 1 月 30 号 ， 我没记错的话 。 嗯 ， 所以中美对抗 ， 中国跟美国分别选择了 5 个议题 ， 然后针对这 5 个议题做一些展开 ， 就是今天内容的框架 。 我们先看美国 。 美国现在 5 个议题 ， 我列的是这样的 ： 第一 ，Capex 的叙事延续 。 呃 ， 这个主要是在 1 月底左右 ， 这轮这个财报季当中， 各家头部的 AI 科技公司在 Capex 当中投入 ， 继续加码 ， 对吧 ，2026 年， 呃 ， 加码的这个趋势愈演愈烈 。 然后同时就引发了第二个选题 ， 继续无敌的英伟达 。 英伟达又发布了一个季度非常疯狂的业绩 ，但是市场的反馈平平 。 对 ， 然后第三个议题 ， 可能是过去这一段时间无数的媒体 、 无数的播客 、 无数的你能看到的各种各样地方谈论的 OpenClaw 的爆发 ， 对吧 ， 龙虾的这一波 。 我也会讲 ，但我不会讲太多 。 我甚至觉得这件事情已经被演绎到了一些不太可理喻的地段里 。 我讲一些我的看法 、 观察跟一点点的延展 。 呃 ， 第四个议题 ， 软件股的暴跌 ， 尤其以 SaaS 股为代表 ，以及那篇 2028 末世论的文章 。 然后第五个议题是 OpenAI 的融资 。 这是美国的 5 个议题 。 我简单说一下中国的 5 个议题 。 第一个议题 ， 模型集中发布 。在过去的一个多月时间里面 ， 中国的头部模型厂商应该都发了自己比较大的版本 。 然后其中比较重要的有两个 ， 呃 ， 字节 ， 字节的 Seedance 2.0， 就是它的视频模型的最新版本 ，以及 DeepSeek V4。 哎 ， 很多人说 DeepSeek V4 不是没发吗 ？ 虽然 V4 没有发 ， 通过过去一段时间 DeepSeek 的论文跟新闻的节奏 ， 呃 ，其实已经可以推演出一些趋势跟结论 。 然后第四个中国的议题是春节的 AI 红包大战 。 呃 ， 到了这个时间点 ， 中原事务已经过了 ， 似乎可以对春节期间的所谓的 AI 红包大战做一个小小的总结 。 然后第五个点是智谱与 MiniMax 的股价 ， 同时引发了 Kimi 跟 Jenie 的融资 。 对 ， 呃 ， 十个议题 ， 我们一个一个讲 。 ### 资本支出 **庄明浩** [4:51] 第一个议题 ， 呃 ，Capex 的叙事延续 。 呃 ， 从 Capex 角度来看 ， 呃 ，25 年应该是头部几家公司应该我没记错 3,000 多亿美金一起吧 ， 加在一起 ， 呃 ， 亚马逊 、 微软 、Google、Meta， 然后如果把 Oracle 也算上的话 ， 这个数字可能会更大 。 然后从 ， 呃 ，ChatGPT 发布到 25 年截止 ， 这过去的 3 年多时间 ， 每个季度的 Capex 的增长基本上是按指数线在增长的 。Epoch 的统计是大概每年增长 1.72 到 1.78 倍 ， 啊 ， 这个数字很恐怖了 ，因为一年已经几千亿美金的体量了 。 那在这个基础上 ，在已经疯狂了涨的三年基础上，26 年是什么情况 ？ 因为过去的 1 月多的这个 ， 这个这一个季度的财报 ， 大家都会给 26 年的预期嘛 ， 那这个预期又再一次的被拉高了 。 所以从预期的角度来看 ，2025 年已经是一个非常疯狂的大年的前提下，2025 年是更一个大年 。 从增速角度来讲 ， 比如说 2024 相当于 2023 年涨了 55%， 从 1,470 亿涨到 2,228 亿 ， 这是四家 ， 就是微软 、Google、Meta 跟亚马逊 ， 没有算其他那些 Oracle 跟 New Cloud 公司 。 然后这个数字在 25 年其实又跳了一下， 涨到 65%， 涨到了 3,760 亿美金 ， 就是先涨 5%， 然后涨 65%， 到 26 年要再跳 68%， 涨到 6,300 亿美金 。6,300 亿美金 ， 四家公司平均每家公司要在市场上放超过 1,500 亿美金 。 啊 ， 当然其实之间有区隔 ， 激进的可能已经跑到 2,000 亿美金了一年 。 所以 ， 嗯 ， 就是这个数字已经大到这个程度 ， 就像我去年 11 月份那次讲泡沫的时候 ， 这个数字已经大到很多事情极限的时候 ， 大家开始担心的事情越来越多了 。 比如说 ， 呃 ， 最直接的 ， 我在之前的 PPT 也讲过无数次 ， 大家对于这轮泡沫最担心的其实是债 。 那过程中你会发现 ，在 25 年 Q4， 呃 ， 整个科技巨头在发债这个板块增长是非常非常明显的 。 那综合来看 ， 整个 25 年， 呃 ， 这些科技巨头们在债的市场上发出去的债的增速也远超 Capex 的增速 ， 甚至 Google 发了一个 100 年的债 。 虽然 ， 呃 ， 听起来有点荒谬啊 ，但是这个市场热到这个债虽然有 100 年的期限 ，但是利率给的很好 ， 马上就卖卖卖光了 ，而且供不应求 。 呃 ， 虽然大家都担心 ，但是身体还是很诚实的 ， 对债债每一次都都不知道会引发什么 。 然后我们自然而然的会去把这些科技巨头的 Capex 去跟他们的很多数据的对比 。 呃 ， 之前我说过一个观点是 ， 科技巨头们的销售收入还顶得住 ， 所以自然而然大家去比这几家科技巨头的 Capex 投入去比他们的销售收入 。 呃 ， 最激进的 Meta 已经超 54% 了 ，也就是说 Meta 超过一半的收入都要放在 Capex 上 。Google 40%， 微软 33%， 亚马逊 25%， 苹果只有 3%。 对 ， 苹果是个异类 。 然后除了跟自身的销售数据做对比之外， 我们开始跟 GDP 做对比 。 呃 ， 过去的几个季度 ， 基本上每个季度的 Capex 投入对美国 GDP 的贡献都非常非常大 ，而且看起来越来越大 。 然后这中间就出现了一些很有意思的事情 。 呃 ， 从如果大家关注我的 PPT 应该知道 ， 从去年开始 ， 整个围绕 Capex 跟数据中心投入的这一轮增长 ，在股票上体现已经轮了好几轮了 ， 对吧 ， 最开始 Nvidia， 然后数据中心的建设公司 ， 呃 ， 然后是这个这个电力 ， 然后到年底开始炒存储 ， 直到今天存储还是还被疯狂的爆炒 。 然后进入到 26 年之后， 这个事情变得越来越荒谬 。 就最近的我看有一些边缘市场在炒 TOTO， 对 ， 就是日本那家做马桶的公司 TOTO。 呃 ， 为什么呢 ？ 从年初至今 ， 这家公司已经涨了快 40% 了 。 为什么呢 ？ 因为数据中心安装 ， 整个数据中心机柜中那些卡的那个托盘的材料 ，是 TOTO 能做的一个陶瓷材料 。 就是 听到这个故事 ， 就我把这个故事讲了 ， 讲给过很多人听 ， 很多人听完之后的反应几乎都是一样的 ， 就是啊 ， 或者是苦笑 ， 对吧 ， 就是网上甚至有梗图 ， 就是那张愤怒小鸟去撞击整个的这个 TMT 生态的 ， 这张梗图已经衍生到了原来大家还说是 DNS 还是什么 AWS 是那个最核心 ， 甚至有人说是台积电 ， 对吧 ，是这种 。 然后再往下演化 ， 甚至已经演化到了 TOTO， 你就觉得这个事情再往下推能推到哪去呢 ？ 就我们已经推到这个阶段 ， 你就会发现这个双引号的叙事对于所谓股价的影响 ， 这件事情越来越荒谬 。 对 ，TOTO。 然后刚才提到 ， 呃 ，Capex 的整个的这个占销售收入最低的一家是苹果 ， 只占 3%。 然后从单个季度的增长来看 ， 比如说上个季度的财报 ， 亚马逊上调了 44%， 呃 ， 微软上调 89%，Google 上调 95%，Meta 上调了 48%。其实大家都非常非常的激进 。 我还是那个观点 ， 就 2025 年已经是一个激进的一年了 ， 到 2026 年， 这几家科技巨头依然非常疯狂的往上加码 。 苹果呢 ， 苹果其实新的一个季度往下调了 19% 的 Capex， 就是所有人都在疯狂的往上弄的情况下， 苹果在往下弄 。 那很多人就会讨论有两种观点 ， 对吧 ， 第一种是说 ， 嗯 ， 苹果是最最美逆行者 ， 对吧 ， 然后包括最近因为龙虾的兴起 ， 大家发现 ， 呃 ， 苹果可能用另外一条路也找到了在这个这个 AI 时代硬件存在的位置 ， 对吧 ， 啊 ， 当然也有另外一种说法是说苹果在这 AI 事情上太过保守 ，其实这个叙事在过去年也有 。 那 ， 呃 ， 我在之前当那期播客也讲过 ， 呃 ，AI 的叙事这一轮跟苹果的关联 ， 最核心的现在的问题是库克的下任 ， 对吧 ， 那库克的接任者会不会把 AI 作为新官上任上把火的其中一把火呢 ？ 然后如果我们依然去讲所谓的美股卖个期的叙事的话 ， 回看整个 20262， 如果我们有时光的穿梭机 ， 到了 2026 年底 ， 回看整个 2026 年 Mac 7 的股价变化 ， 如果苹果想扭转涨得最差的那个趋势的话 ， 它应该做到什么样的事情 ， 或者达到什么样的里程碑 ？ 那似乎看上去 AI 是解这道题的唯一的解 ， 对吧 ， 那你说这个事情苹果不知道吗 ？ 我觉得苹果当然知道 ，但是到底该怎么做 ， 做到什么程度 ？ 包括苹果去年确认跟 Google 会做 AI 模型上的合作 ，并且传说 ， 呃 ， 甚至苹果可能会把这个相关的事情的数据托管也放在 Google 云上， 那到底该变成什么样子 ？ 可能只能期待这一年苹果在 AI 上的策略了 。 第一个议题 Capex 讲完 ， 第二个议题讲继续无敌的英伟达财报 。 呃 ， 英伟达这个季度的收入是 681 亿美金 ， 增长 73%， 毛利继续往上涨 。 ### 英伟达 **庄明浩** [12:36] 我在上年底做客大内的时候 ， 啊 ，1 月份做客大内的时候 ， 那上个季度财报的毛利只有 72%， 啊 ， 这个季度已经涨了 75% 了 。在收入疯狂暴涨的前提下，MV 的毛利还在涨 ，有一个季度有利润超过 430 亿 ， 啊 ， 非常非常疯狂的数字 。 然后从拉长时间来看 ， 从 ChatGPT 发布 ，也就是 2022 年 11 月份那次财报到今天 ， 你会明显的看到 ， 呃 ，以数据中心业务为代表的这一轮 Nvidia 输入贡献涨得非常非常的疯狂 。 然后 Gaming 就是游戏 ， 大家更熟悉的游戏显卡占整个英伟达的销售收入的占比已经可能低到了个位数百分比 。 然后这个趋势从 2022 年 Q3 开始就没有变过 ， 然后过去这三四年的时间 ， 英伟达涨了十几倍 。 所以如果大家做股票投资或者做相关投资 ， 你在过去几年的收益没有超过英伟达 ， 那似乎双引号你就是不合格的 。 当然这个要求特别的残酷 ，但现实就是如此 。 然后从还是从毛利角度来说 ， 呃 ， 英伟达其实真正意义上现在的毛利有将近 70% 几 ， 然后你要去掉研发能够达到 75%， 然后整个毛整个利润率水平超过 50%。 就这个数字听起来都非常非常的吓人 ，但是你会感觉得到维持超过 70% 毛利跟超过 50% 利润率的英伟达会持续非常非常久 。 看上去没有什么事情能够影响它的毛利跟利润率水平 ， 如果以现在的趋势继续发展下去的话 。 但是对 ，但是 ， 呃 ， 英伟达的财报应该是每次都是在交易日之后发的 ， 所以第二天的交易日才会反映市场对英伟达财报的反馈 。 然后英伟达这季发行财报之后， 第二天跌了 5.3， 啊 ， 当然整个市场那天都跌了 ，Google 跌了 3 个点 ， 苹果跌了 1 个点 ， 亚马逊跌了 1.5 个点 ， 博通跌了 7 个点 ， 特斯拉跌跌了将近 3 个点 。 呃 ， 就是很多人甚至画了一张这个这个这个这个这个搞笑图 ，因为英伟达的标志是绿色 ，在美股绿色代表涨 ， 红色代表跌 ， 跟中国不一样 。 所以他把英伟达那个 logo 换成了红色 ， 就是似乎每次发完财报 。 如果大家有印象的话 ， 我上次写年度总结的时候 ， 英伟达发完上个季度财报也是一样的 ， 第二天交易日开盘涨 ，但是当天就跌回来了 ， 对吧 ， 跌了很多 。 然后这个季度就更刺了 ， 就直接就跌下去了 ， 就没有什么开盘涨的这个事情 。 那你就想 ， 就是 ， 呃 ， 这么炸裂的财报 ，但市场给予这样的反应 ， 当然就是一天的股价似乎也很难说明什么 。 但是呢 ， 如果你是总听我 PPT 的这个听友的话 ， 你会觉得这种事情似乎已经见怪不怪了 ， 对吗 ？ 就是你财报再怎么炸裂 ， 再怎么爆炸 ，但市场并不那么买单 。 然后我们就回看啊 ， 回看其实过去从呃 25 年初开始 ， 英伟达那时候股价可能在 140、150， 然后 DeepSeek 2.0 发布之后， 英伟达当天跌了 17%， 对吧 ， 然后 4 月份又出了中美的这个关税的问题 ， 底的时候英伟达跌到了 80% 块以下 。 我没错 ， 去年年初那次狂喜 ，在聊 AI 的时候 ， 很多听友还问那个事情 。 我当时还在说 ， 跌到 100 以下 ， 英伟达是可以闭着眼睛买的 。 然后自此之后， 呃 ， 英伟达就一直涨 ，其实整个美股一直涨 ，但是涨到差不多 Q3 的时候 ， 涨到 180 左右的时候 ， 直到今天 ， 你可以理解为在过去的将近 6 个月左右时间里面 ， 英伟达的股价几乎没有什么变动 ， 无论它发了多么炸裂的两季度财报 。 那就会有问题 ， 就是它横在这的小半年的时呃 ， 已经大半年的时间了 ， 那横在这半年到底是 由盛及衰的巅峰 ， 还是说它在憋个大的 ， 对吧 ， 或者说要继续横在这多久 。 然后为什么是这样 ，其实特别简单 ，其实英伟达的财报已经连续 14 个季度超预期 ， 对吧 ，因为 ChatGPT 发布之后， 我们说过连续 14 个季度就是 3 年半嘛 ， 正好是 ChatGPT 发布之后的这 3 年多的时间 ， 每个季度都超预期 ， 每个季度都超预期 ， 那似乎就不是超预期了 ， 对 吧 ， 超预期变得平时了 。 然后我们去看英伟达的财报 ， 收入 、 毛利率 、 利润 、 呃 ， 未来预期收入 ， 我觉得整个市场 ， 无论是股票分析师 、 炒股的人， 还是我们这些所谓的行业观察者 ， 大家对这些指标已经麻掉了 。 就是在前面第一个议题 ，26 年头部科技厂商继续疯狂上调 Capex 的巨大的这个前提下， 英伟达的收入跟利润在短期内看不到任何出现问题的可能性 。 那这些指标对于我们评估很多信号的变化可能就没有意义了 ， 对吧 ， 那我们应该关注什么指标呢 ？ 有些专家会说 ， 我们应该去看 GPU 的租赁价格 ，以及对应的折旧年限 。 我在上期讲泡沫的时候也提到过这个指标 ， 就是折旧这件事情 ，以及到底今天这个时间点 ， 超过 5 年以上的 GPU 在租赁市场价格有没有变化 ， 可能是某些前置信号 。 然后另外一个角度 ， 我在呃 ，其实昨天我去良渚跟潘乱跟 Koji， 我们参加一个小宇宙的活动 ，也聊 AI， 然后其实也算这期播客的一个开放麦提前的准备 ， 聊到一个议题 ， 这个议题也是在 PPT 我准备的 ， 就是大家都说 AI 是所谓的科技革命跟技术革命 ， 那每一次的这种人类历史上的重大的科技跟技术革命 ， 都经历过一个周期 ， 这个周期叫呃 ， 基础建设的过度投入 ， 对吧 ， 基础建设的过度投入 ， 就基础建设超过了当时的市场需求非常非常多 ， 才会引发后面的一些调整跟崩盘 。 那如果这轮 AI 也是所谓的科技革命 ， 那似乎我们也需要经历一个基础设施的过度投入 。 那现在看上去 ， 无论是 Capex 投入 ， 还是数据建设 ，Lunchpower 这些事情 ， 确实我们在经历这个疯狂投入的周期 。 但是啊 ， 大家有没有想过 ， 过度的投入 ， 如果是面对这轮 AI 的变化 ， 这个过度应该是现在投入的什么样的量级 ，是现在就已经算过度了吗 ？ 那对大家所有人对算力的这个需求的这个紧迫性 ， 明显感觉完全没有到啊 ， 甚至再翻 10 倍 、100 倍 ， 似乎看上去也没有到啊 。 那再翻 1,000 倍 、1 万倍 ， 这个过度的标准到底应该是多少 ？ 可是同样出现问题是说 ， 即便是现在这样的投入规模 ，在很多事情上， 我们已经触碰了人类的极限了 ， 那你能想象再翻 1,000 倍吗 ？ 一个问题 。 所以这个问题的分歧 ，也造成了今天这个时间点 ，其实整个市场对英伟达后续股价的分歧出现了 。 然后前面提到这个这个显卡的这个 GPU 的租赁价格 ， 对吧 ， 从租赁价格角度来看 ， 呃 ， 发布了很多年的 A100 跟 H100 的租赁价格依然非常非常非常的稳定 ， 从过去一年多的时间来看 ， 依然非常稳定 。 所以今天这个时间 ， 哪怕是 A100 跟 H100 这种比较旧的卡 ， 依然是非常供不应求的 。 那为什么呢 ？ 其实某种程度来说 ，也是要双引号的感谢英伟达在通过扶持 New Cloud 跟对外投资的方式 ， 帮助整个生态维持稳定 ， 对吧 ， 之前 CoreWeave 可能是英伟达对外投资最大的占比 ， 那今天可能 Intel 也是了 。 然后包括上一个季度公布要同步加 ， 你会发现 ， 我们前面讲 GPU 的租赁价格可能是个指标 ，但是这个指标似乎看上去也某种程度上被英伟达控制了 。 那我们应该找什么指标呢 ？ 还有一点多说一句 ， 我们前面提到呃 ， 游戏显卡今天这个时间点 ， 占整个英伟达的收入构成已经是个个位数了 ， 呃 ， 越来越不重要了 。 可能在应该是在 ChatGPT 发布之后的之前的时候 ，其实英伟达数据中心业务就已经超过了游戏业务 。 所以今年出现了两个新闻 ， 第一呢 ， 英伟达今年应该不会推新的 60 系的游戏显卡了 。 如果大家有印象的话 ， 今年年初 CES 上，CES 本来是一个个人消费电子展 ，但是英伟达所有会议全部讲的是非游戏业显卡的业务 ，他没有提任何关于游戏显卡的事情 。 然后甚至之前有传闻说 ， 英伟达想重新去做 3060， 让大家去买 3060。 哦 ， 天呐 ， 真的 ， 你会觉得作为一个玩家角度来讲 ， 真的想狂喷老黄 ，但没办法 ， 这个这个市场环境跟这个需求摆在这 ， 你是老黄你也不怎么干的 ， 只能苦一苦游戏玩家了 。 然后同时， 呃 ， 这个市场上的其他竞争方不会静静的看着英伟达越来越强的 。 所以苏妈在之前跟 OpenAI 签订了 ， 就是 AMD 跟 OpenAI 签订了一个 1,000 亿美金的合作之后， 又跟 Facebook 和 Meta 签订了一个同样的 1,000 亿美金的合同 ，也绑定了期权 ， 呃 ， 最多 Meta 也会拿到 AMD 10% 的股份 ， 然后承诺跟呃 ，AMD 有一个 1,000 亿美金的财务合同 。 然后 Google，因为 Google 的 TPU 在去年 Q3、Q4 开始显现出来非常强势的状态 ， 啊 ，Google 在最近一段时间也开始去拓展所谓的 TPU 的生态 ， 然后他也用了类似英伟达投资 CoreWeave 的方式去扶持了一批新的 New Cloud 公司 ， 给他们投资 ， 给他们贷款 ， 给他们提供最好的 TPU， 让他们去服务真正意义上的客户 ， 来建立起围绕 TPU 战场的 New New Cloud。 所以殊途同归 ， 对 ， 英伟达讲完第三个议题 OpenClaw， 哦 ， 终于讲到 OpenClaw 了 ， 嗯 ### OpenClaw **庄明浩** [23:15] ， 这个话题在过去半个月时间发酵的程度 ，有点让我有点 PTSD。 对 ， 嗯 ， 如果我们有时光穿梭机 ， 穿梭到很多年之后， 回头来看 2026 年春节的时间点 ， 我们到底该如何评论这个时间点爆发的 OpenClaw，不知道 。 然后我找了两张梗图 ， 第一张梗图是那个最有名的人类跟神的那张指尖接触的梗图 ， 然后它变成了人跟龙虾的钳子的 。 然后另外一张梗图是人类进化那张图 ， 从猴子变成战力 ， 到使用工具 ， 到使用电脑 ， 到今天人类开始骑着龙虾去做各种各样的工作 。 这种梗图的出现 ， 似乎都意味着我们进入了一个双引号的新的时代 。 那在 GitHub 上， 龙虾现在已经是 GitHub 上有史以来星数最多的一家 ， 呃 ， 一个项目 。他从发布以来 ，他其实在去年底就发布了 ，但是进入到 1 月底开始 ， 这个数字就控制不住了 。 我做图的时候应该是 2 月底的时候 ， 应该是 20 多万的星了 ， 然后他已经超越过了 Linux，在很短时间内以非常疯狂的速度超过了 。 但是这个这个过程 ， 我会觉得 ， 呃 ， 可能是因为今天这个时间点 ， 大家的共识过于集中， 它有一定的双引号的造神的状态 ， 导致的这个速度这么的快 。 然后我们回看整个 OpenClaw 的发展 ， 或者说我们看它的核心 ， 呃 ， 给 Agent 一台电脑 ， 这个角度或者这个方式 ， 或者说这个想法 ，并不是一个什么新奇的方法 ， 对吧 ，因为 Manus 当年也是类似做的事情 ， 那 Manus 火之后也有无数公司做这个方向 ， 此前用云端跑过虚拟机 ， 似乎也是各家 Agent 的共识 ， 对吧 ，因为你发现在 Manus 火之后， 所有几乎做 2C Agent 产品类的公司 ， 都在做类似的 ， 无论是 UI 界面还是真正的流程实施 。 然后甚至在龙虾爆发之前 ，也出现了一批无论是模型厂商还是第三方应用公司做的能够控制本地电脑的 AI 产品 ， 对吧 ， 智谱做过 ， 我没记错的话 ， 阶跃也做了 ， 还有一些第三方应用公司也做过 。 那 龙虾到底特殊在哪呢 ？ 很多人会说开源 ， 非商业化的软件 ， 然后因为它是更多起初是给云给本地部署 ， 所以数据啊 ， 隐私安全放在本地 。 然后有人会说在 UI 层面上， 最大的不同是接入了现有的 APP， 那这些我觉得可能都是 。 然后我把一些相关的材料交给了 NotebookLM， 然后让他帮我跑了一个 PPT， 然后在中间截了一页 ， 嗯 ，他是这么总结 ，他说龙虾是跨越了工程的鸿沟 ， 从聊天走向干活 。 我说这不对啊 ，Agent 当年讲的故事不都是这个吗 ？ 这不是龙虾特有的呀 。 然后他又会讲今天这个时间点 ， 一个 Agent 从记忆到执行到交付的整个过程 ， 这个是一个工程实现 ， 对吧 ， 所有的 Agent 都在解决 。 然后呢 ， 龙虾用的实施方式是记忆用在 MD 的文档里 ，so.md， 对吧 ， 然后执行通过各种各样工具调用 ， 然后交付结果 。 然后他打破了之前在云端 ， 尤其在用很多云端 Agent 的时候的那个沙盒的问题 ，因为他赋予了 Agent 更多的系统权限 ， 尤其是本地文件的读写权限 ，AI 在本地相当于长出了手和眼 ， 这个区别还是比较大的 。 然后呢 ，NotebookLM 也觉得跟现有的 AMD 做的结合 ， 就是它可以在企业微信 、QQ、 飞书 、 呃 ，WhatsApp、Telegram 上接入 ， 这个的体感 ， 就直接发消息 ， 这个体感确实也跟我们用去用一个 Chatbot 不同 。 那从我用的这一段时间感受来说 ， 我也同意这个体感会非常的不一样 。 呃 ， 我是之前先用了 MiniMax 的那个在线云端的版本接入 ， 用了几天 ， 然后发现有一些限制跟不太顺手之后， 然后我正好手里有一台闲置的 Windows 的笔记本 ， 然后我就有一天找了一个大块时间 ， 找了个教程 ，因为呃 ， 龙虾最开始还是给 Mac 用会比较好 ， 然后 Windows 上有很多权限 跟拉下包的问题 ，不是那么理想 。 后来更新版本之后， 变得越来越好之后， 我我把我的 Windows 笔记本上加了一加载了这个龙虾的开源软件 ， 然后我用了 Kimi 的那个底层模型来做支撑 ， 然后买了他们的这个 Token 来做一些更多的事情 。 然后我确实体感上最大的感受 ， 跟为什么会出现这么多讨论 ， 我觉得核心的从非技术人员的用户角度来讲 ， 跟 CLM 结合这件事情的体感 ， 确实跟我们去用 Chatbot 不太一样 。 呃 ， 讲一个小例子 ， 比如说我之前把这个这个本地部署好之后， 我然后我就设置我的那台笔记本 ， 然后我需要把那台笔记本设置成 72 小时工作 ， 哪怕把笔记本的盖合上 ，也不需要 ，也不能这个这个断了 ， 对吧 ，但是呃 ， 这个这个我那台笔记本应该是有一个设置 ， 我没有调整好 ， 就是它每过 24 小时会电脑自动重启一下 。 所以我在本地部署的第一天跟第二天晚上， 我在办公室弄完 ， 然后我就回家 ， 我把笔记本留在办公室 ， 然后半夜晚上我闲的没事的时候 ， 会跟飞书上他的聊天的时候 ，他就挂掉了 ，因为他没有反馈 。 然后第二天我去公司一发现那笔记本重启了 ， 然后第三天的时候我就跟龙虾直接说 ， 我说因为这个笔记本有一个什么设置 ， 我没有找到 ， 它每天 24 小时会重启一次 ， 你能不能把这个设置改掉 ，并且呃 ， 加一个设置是说哪怕笔记本重启之后， 你也会自启动你自己这个软件 ， 然后他就哐哐哐一顿弄弄好了 。 然后第三天晚上回家的时候 ， 反正忙着各种各样事情 ， 忙完之后可能那天晚上已经 12 点半了吧 ， 我就想起了这件事情 ， 我就想去试一试 ， 就相当于我有个挂念 ，有个念想 ， 我想去试一试它还在不在 。 我就发问 ， 我说还在吗 ？ 然后他说他还在 ， 然后他说你不用担心 ， 我已经设置好了 ， 哪怕重启也会怎么样 ， 然后早点睡吧 ， 就这个感觉 。 然后我当时就发了条极客 ， 我说龙虾其实本质上是一个 AI 陪伴产品 ， 对 ， 就是这个念想还是不一样 。 然后我们再往多了点小 ， 嗯 ， 很多人会说 ， 呃 ， 这个这个技术 ， 尤其是 AI 这一波的技术 ， 尤其是模型本身的能力拓展 ，在一次一次的达到某些事情上的阈值 ， 就是你在起初是不知道它达到了什么事情的阈值 。 但是我们回看这一年多的发展意义 ， 比如说我们看 Anthropic 这条线 ，Claude 最开始在 25 年 2 月份发了 Claude Code， 就是它的编程的 ， 然后至此这个事情像打开盘头拿魔盒一样不可收拾 。25 年 10 月 Claude 发了 Stills， 然后 11 月发了 Opus 4.5， 然后在 1 月就发了 Claude Cowork， 就是 Claude 自己那个可以控制本地文件的那个东西 ， 然后 2 月份发的 Opus 4.6。 然后你会发现 ，其实从逻辑上来讲 ， 就是技术达到一定的阈值之后， 会打开一些应用场景 ， 然后这些应用场景的进化 ， 会再次刺激模型的进化 。 就这件事情 ， 已经在过去的三四年时间里面发生了无数次 ， 只不过这轮终于走到了 Agent， 让大家体感更明确了 。 然后呢 ， 呃 ， 比如说这个这个 ， 再延延续一下 OpenClaw 设计的故事 ， 比如说这个创始人很快的时间就被 OpenAI 收编了啊 ， 传说那段时间硅谷的动作应该非常快 ， 几家科技巨头都跟他聊了很多 ，因为他是一个个人开发者 ，也赚过钱 ， 对吧 ，他也没有真正意义上把这个东西卖掉 ， 只是相当于就跟 OpenAI 绑定在一起了 。 然后同时呢 ， 呃 ， 龙虾火了之后， 第一个火的外围项目叫 Motebook 吧 ， 就是给龙虾的 Reddit， 对吧 ， 自此开始出现了这一轮的巨大的趋势 ， 就是给 Agent 做什么什么东西 ， 对吧 ，其实这个趋势在去年也有 ， 对吧 ， 我也无数次讲过 ， 去年给 Agent 做 Infra 相关的公司 ，也拿了非常非常多钱 ， 各种各样的公司都有 ， 对吧 ， 那这一轮随着这个 Agent 更加的双引号的具象化 ， 那做相关的业务的公司就变得特别特别特别的多 。 那当然 ， 这个事情的幺蛾子就变得多起来 。 我在 2 月 7 号我说 ， 我说之前很多 Web 3 的叙事 ，因为原来 Web 3 的叙事 ， 大家有最基础的公链私链 ， 然后所有的功能数据跑在链上， 大家基于原来的这上一条链的基础 ， 做后面的东西 ， 然后做整个生态的繁荣 ， 对吧 ， 之前 Web 3 不就讲这个叙事吗 ？ 那这个叙事看起来被这一波的 Agent 加 Skill 加延展 ， 比如像龙虾这种东西 ， 实打实的实现了 ， 那自然而然这帮搞 Web 3 的就全都来了 ， 对吧 ， 所以你会发现幺蛾子特别的多 。 但是呢 ， 我觉得无论是龙虾的作者 ， 还是一些比较嗯 ， 最开始在做相关事情的创始人们 ， 我觉得还是比较坚守的一些事情 。 龙虾的这个作者在推特上直接公开表示 ，他不会发币 ，也请所有 Web 3 的人不要来找他啊 ， 类似的表述国内也有一些做龙虾生态的创始人表述过 。 然后另外的极端 ， 你像孙哥 ， 对吧 ， 孙宇晨就直接在 2 月 23 号说 all in Web 4.0，Web 4.0 是什么呢 ？ 就是建立在 Agent 这套东西加原来 Web 3 的所有叙事 。 所以你会发现在过去一段时间 ， 可能过去两三周时间 ，在全国各地出现了各种各样所谓双引号 Web 4.0 的活动 ， 然后越来越多那些搞 Web 3 的人都跑过来了 ， 对吧 ， 就是幺蛾子越来越多 。 然后我们抛开这些幺蛾子 ，有一些什么样的趋势我们是可以看到的 ， 就像前面讲到的 ， 我前面提了个问题啊 ， 我说这个如果 AI 是基础设施 ， 呃 ，AI 需要面临一次基础设施的过度投入的话 ， 那个倍数到底是多少倍啊 ？ 这里有个现实的算法 ， 比如说这个这个 ， 从 Token 的这个增长量来看 ，OhmClaw 发布之后的几周 ，OhmClaw 统计到的增长基本上是每一周超过 10% 的增长 ， 每一周甚至 15% 每一周哦 。 然后呢 ， 从这个一些第三方数据来看 ， 最新的模型去执行任务的长度也是指数级在增长 ， 最新的 OpenAI 4.6 已经可以执行超过 14 个小时的任务 ， 你想想他在那跑 14 个小时用多少 Token。 更现实的案例 ， 比如说这轮龙虾火了之后， 你明显感觉到 ， 无论是云厂商 ， 无论是大云厂商还是小的云厂商 ， 呃 ， 无论是大的模型厂商还是初创的模型公司 ， 还是那些做聚合平台跟 API 调用的公司 ， 你明显的感知到大家的算力不够 。 比如说你用 MiniMax 那个在线一键部署龙虾 ， 明显感觉第一天经历过一本宣传之后， 那个速度跟反应极度的慢 ， 经常死掉 ， 就是算力不够 。 那你算啊 ， 我跟 AI 对话几轮 ， 你就算今天这个实验龙虾被炒到这个程度 ， 中国真正意义上， 无论是在本地部署还是云端部署的龙虾用户能有多少 ， 这个数字的量级可能是在几十万到 ， 我觉得不太可能到 100 万这个量级 。 而且这些用户是分布在不同的模型厂商 ， 不同的云厂商 ， 跟不同的站站那个 Token 站上的 。 那即便是这个量级的用户 ， 就已经让所有的公司感受到了算力的紧缺 。 那如果真的未来人人都有一个龙虾 ， 如果几十万是一个 ， 现在我们就极端点 ，100 万算现在的已经安装好龙虾的 ， 无论算云端还是算本地 ， 中国有十几亿人 ，他需要至少再涨 1,000 倍才够 ，而且只是符合现在的需求 。 随着任务复杂度提升 ，他那个需求也会有别的乘数加进来 ， 那 1,000 倍看上去也不够 。 可是问题在于 ， 现在的算力投入再放大到 1,000 倍 ， 那个数字就完全不可想象了 ，不是吗 ？ 然后再一点 ， 当然它打开了一波新的创业的叙事 ， 当然这个事情在过去几年也发生过很多次了 。 最开始技术到的到达一定的阈值 ， 然后一般是一个开源的软件受到极客人群的欢迎 ， 然后再会有一些商业公司把这个需要极客软件门槛比较高的东西变成相对门槛低的产品 ， 交付给普通用户 。 这个循环已经出现过很多次 ， 那这轮龙虾依然如此 ， 已经有无数的公司在做把龙虾的安装门槛打开打下来的事情 ， 对吧 ， 肉眼可见 ， 未来不需要太久 ， 可能一两个月时间 ， 这种产品应该满大街都是 。 当然了 ， 就是在龙虾这件事上， 我推荐大家听一期播客 ，是呃 ， 重庆跟汉阳做的新的播客 《 石树风 》 的第五集 ，是重庆去试了一下这 OpenClaw， 然后他去跟一个朋友去对话 ，其中有两段话我觉得讲的特别好 。 一段话是说呃 ， 这个其实昨天我们在小宇宙活动上拍了个演说 ， 说只要我学得慢 ，其实我就可以不学 。 呃 ，在 《 石树风 》 的这期播客里面 ，有一个嘉宾提及 ，他说这件事情他感觉很像这样一个比喻 ， 说如果有一个平行平行宇宙 ， 就是三年前大家在图片模型 Steve Diffusion 火了之后， 无数人去学那个咒语 ， 就是各种各样的关键词 ， 对吧 ， 咒语让图片生成的很好 ， 然后学了之后你到今天看起来都没有用了 。 所以如果有平行宇宙 ， 三年之前没有学 ， 然后现在去上手 AI 图片生成工具 ， 看起来差距并没有特别大 ， 这是一个观点 。 另一个观点他说 ， 这是重庆说 ，他说这个这个这个 OpenClaw 特别像个什么东西 ，他说如果类比的话 ，他说特别像有人发明了一个电动车 ， 然后你上了车之后， 你发现这个车在左转的时候完全可以自动驾驶 ， 就是它在某些任务跟某些场景上好的一大幅度 ，但是在右转的时候 ， 你需要自己去拧螺丝拧齿轮 ， 就在某些场景上弱的一大幅度 。 然后它可能在播放视频的时候完全自动 ，但如果它在播放歌曲的时候 ， 你可能要去开始写二进制代码 ， 就是它非常的原始 ， 非常的有这样的状态 。 它像个木桶一样 ， 它这个木桶高高低低的层次特别的大 ， 那似乎也是今天这个时间点 ， 我们在面对龙虾的时候面对的状态 。 所以呢 ， 就会有厂商去把这个事情弥补上， 对吧 ， 呃 ， 推荐大家去听呃那个播客叫 《 石树风 》， 我也会把这个播客的链接放在我的 show note 里 。 ### 软件崩 **庄明浩** [38:16] 所以 OpenClaw 远远没有到完美状态 ， 甚至只是刚刚开始 。OpenClaw 第四个议题 ， 软件股暴跌引发了末世论的探讨 ， 对吧 ， 就是还是刚才那个观点 ，AI 的模型能力这么强 ， 打开了整个的场景 ， 它可以控制所有我的所有的文件的权限 ， 可以帮我做很多的事情 ， 那自然而然的议题变成了 ， 那我们传统去买那些软件还有意义吗 ？ 所以有一张梗图 ，是 Claude 一个一个杀过来 ， 从套壳软件 、 多邻国 、Adobe、 网络安全软件 、IBM， 甚至一个一个杀过来 。 然后但你要想 ， 就是 AI 取代某某某这个议题 ，其实是 AI 这轮爆发之后第一天就在去讨论的议题 。 那这一次只不过轮到了真正意义上大家去开始面对 SaaS 跟软件 。 对 ，在这个议题里 ，SaaS 跟软件这两个关键词是并列关系 ， 它不是一个定义关系 ，也不是一个谁是谁的定理的关系 。 所以 SaaS 跟软件都在受影响 ，不仅仅是 SaaS。 然后你当然可以说股价的短期的波动是市场情绪影响 ， 就像英伟达的股价一样 ，但是长期到底会取代增强还是怎么样 ， 谁知道呢 ？ 反正我们能够看到的事情是 AI 能力越来越强 。 然后广义上， 大家去设想中那个纯个性化软件是啥 ， 就是我自己有什么想法 ， 需要什么东西 ， 我直接就去做了 。 用 Web coding 也好 ， 用各种各样的 agent 也好 ， 我不需要去买一个软件 ， 个人是这样 ， 那似乎企业也是这样 ， 对吧 ， 这个感这个时代看上去并不远 。 然后所以在过去可能一个季度左右 ， 基本上以软件跟 SaaS， 包括云代表的 ETF 跌的都非常非常厉害啊 ，其实整个科技股在过去几个季度几乎是没怎么涨 ， 就像英伟达的股价一样 ，是没怎么变的 。 但是可能比如说软件的 ETF 可能跌了 20% 甚至 30% 了 。 然后在过去几个月 ，因为受到数据中心的这个这个炒作 ， 尤其是以存储股为代表 ， 整个硬件板块其实涨了不少 ， 尤其以存储相关的股票 ，但软件已经跌了 20-30%。 可能巅峰的像美光 、3DX 已经翻了几倍都不知道了 。 所以无论去比市场整体水平 ， 还是比硬件 ETF， 软件 ETF 在过去几个季度都跌的挺惨 。 然后但是呢 ， 我们去细看构成这些 ETF 的核心的这些公司 ， 比如说 SAP 啊 、Salesforce 啊 、Workday 啊 ， 这些公司其实他们的收入是在增长的 。 所以你去翻他们这些公司的财报 ， 跟每个季度财报之后的这个分析师的这个电话会议上 ，他们都会说 AI 对自己的增强作用 ，因为他们收入在涨 ， 确实在涨 。 但是嗯 ， 市场对这件事情的担心体现在股价上， 就是你涨 ，但是你的收入在涨 ， 甚至利润也在涨 ，但是大家去担心长期 ， 那股价某种程度上在反应预期 ， 预期就是往下， 所以所有人的曲线都是往下 。 为什么会这么强的预期 ，其实有核心原因 ， 大家会说未来 SaaS 的整个市场的规模会越来越小 ， 这部分市场的规模增 ，但是用户或企业的需求是在往上的 ，但那部分增量其实被 agent 吃掉了 ， 又恰好赶上 Claude 这一轮特别强势的去在很多板块上强显示出非常强的能力 。Coding 这件事情已经不用讲了 ， 对吧 ， 产品设计 、 财务 、 数据分析 、marketing、 法律 ， 这些板块在 过去几年其实一直都是 AI 的重点的项目发源地 ， 对吧 ，也有很多这些类目的公司拿到了很多的钱 ，并且渗透率越来越高 。 那似乎这个逻辑就已经越来越推演到刚才我们说的那个比较悲观的那个方向上 。 至此引发了那篇 2028 年末世论的讨论 ， 大家会说软件吃掉世界 ，但是 AI 会吃掉软件啊 。 那篇文章讲的是什么 ，其实我相信听我播客人应该大部分人看过那篇文章啊 。 它首先讲的逻辑是说 ， 呃 ， 随着 AI 的能力越来越能够替代双引号白领的工作 ， 很多公司不得不采取裁员 ， 然后呢 ， 大家会担心这些公司的业务受到影响 ， 所以他在裁员的过程中会同时更加激进的使用 AI 的能力 ， 就是越裁越使用 AI 的能力 ， 越促进 AI 的这个循环 ， 它会变成一个恶性循环 ， 永远下去 。 然后至此引发一些问题 ， 第一个问题是由白领支撑的很多的消费就完完蛋了 。 然后呢 ， 第二个问题是说 ， 呃 ，AI 能力越来越强 ， 尤其是 agent 能力越来越强之后， 会把所有建立在有摩擦的行业的这个摩擦打掉 ， 比如说很多的各种各样形式的中介 ， 保险 、 房地产 、 旅游 ，因为 agent 的存在 ， 中介的这些平台公司 ， 尤其是这种做双边平台的公司 ， 它赚的就是这个所谓中介费的这种公司的业务 ， 会受到比较大的影响 ， 甚至像 Visa、 像 Mastercard 这种做信用卡的跟支付的公司也会受到影响 。 然后呢 ， 这些公司受到影响的情况下， 就延续着软件跟 SaaS 股暴跌的这个叙事再往前推 ， 这些公司可能之前发的很多债就会受到影响 。 然后同时前面那个叙事里面 ， 白领的消费出现问题的同时， 白领的债也会受到影响 。 又回到我最开始的议题 ，因为这篇文章的作者是一个金融机构 ， 对吧 ， 是一个投资机构 ， 所以大家的逻辑是没有错的 ， 就跟我们讲的一样 ， 债每次都是最麻烦的 。 所以他把债堆到一定程度之后， 无论是个人的消费贷 ， 还是自己贷 ， 还是消费贷 ， 还是私人贷 ， 还是这些企业发的各种各样 ， 比如为了并购或者为了私募市场的这些相关的钱 ， 都会出现问题 ， 自身引发金融危机 ， 甚至经济危机 。 它的核心逻辑是这样 ， 这篇文章发了之后， 当天他文章中提到的这些公司 ，Visa、Mastercard、 呃 、Daodash、ServiceNow、Blackstone 都暴跌 ， 当天跌几个点 ， 甚至十几个点当天 。 然后也很巧的是 ， 隔天杰克 · 多西原来 Twitter 的 CEO， 现在是 Block 的 CEO， 呃 ，Block 有 1 万员工 ， 当天裁了 4,500 人， 就是将近一半 。 然后更更更讽刺的是 ， 裁员宣这个新闻宣布的当下，Block 股价直接涨了 20% 以上 ， 就是呃 ， 所有的叙事都怼到了一起 ， 这个情绪明显你已经感觉到就是往这推的 。 所以引发了那篇文章得到了巨大的讨论 ， 对吧 ， 当然事后也有很多人会说这篇文章写的什么都不是 ， 或者他有他的利益诉求 ， 甚至很很多人也有一定稍微理性观点 ， 会说呃 ， 这个论述的过程忽略掉一个很重要因素 ，是政府在中间应该起什么样的作用 ， 甚至这个问题再延展到可能会去对美对比中美两国的政治体制 ，在遇到类似问题上可能会出 现什么样的不同 。 所以引发了所有这些讨论 。 然后同时同一时间 ， 抠兔发了一张图 ， 我觉得发还是不发 ， 发还不如不发 。他想解释的是什么 ？ 他本来本意是想解释是说 ，他用一个类似的比喻是说 ， 当年 ATM 机出现的时候 ， 所有人就说银行的柜员被取代了 ，但是银行的柜员从 ATM 机出现到真正意义上进入下跌曲线 ， 用了将近 40 年的时间 ， 甚至在中间过程中， 银行柜员的数字一直在增加的 。 为什么呢 ？ 是因为有了 ATM 机之后， 银行可以开更多的网点 。 这个跟这个 DeepSeek 出来之后， 大家去谈论那个贾维斯悖论是一样的 ，但是这个趋势跟最后的结局是没有变化的 ， 银行柜员确实被取代掉了 ，而且被越来越多的取代掉 ， 只不过中间这个时间周期 ， 原来 ATM 机用了 40 年， 那这种 AI 用多少年， 看起来这个事情会越来越快 ， 对吗 ？ 那如果只是一个 ， 就像当年很多人会说蒸汽机出现 ， 到真正意义上， 甚至包括电机出现去调改变 ， 我也讲过这个故事 ， 对吧 ，也是用了大概 40 年， 那似乎这轮应该看上去不需要那么多年 。 那如果只是一个 10 年左右的周期的话 ， 那这个阵痛看起来就非常的痛 ， 对吧 ？ 所以我们看整个这个 2028 末世论 ， 包括这一轮探讨的所有议题 ， 我们看现实的社会当中已经发生了哪些事情 ， 比如说过度的投入 ， 确实在过度投入 ， 债务的增加 ， 我们前面讲过债务的增加 ，AI 渗透的加速 ，SaaS 软件股的下跌 ，以及失业率的提升 。其实美国这个季度失 业率又提了 ，但是你看 GDP 还好 ， 它就进入到这种循环里 ， 这些是已经发生的 。 那不知道会不会发生的 ， 比如说 AI 投入的 ROI 出现问题 ， 现在看起来还暂时没有发生 ， 所有的中介行业的利润消失 ， 现在看起来也没有发生 ， 失业率的大幅提升 ， 现在虽然有提升 ，但至少不是大幅的 。 白领消费的崩盘 ， 现在看起来也还没有到崩盘的状态 ， 大规模债务的爆雷 ， 似乎看上去也没有到 ， 现在还处于债务在增长的过程中， 对吧 ？ 不知道会不会发生 。 然后呢 ， 就很巧合的是 ，也在差不多的时间 ， 作为整个 AI 叙事最核心的公司 ，OpenAI 的新一轮融资敲定了 。 嗯 ，其实这个融资 ， 这轮融资在去年底就开始探讨了 ， 对吧 ？ 我在上次写年的报告里就在说 ，OpenAI 在准备一轮 1,000 亿美金的融资 ， 最后这轮融资特别的简单就搞定了 ，1,100 亿美金来自三家机构 ， 亚马逊掏了 500 亿美金 ， 亚马逊掏了 500 亿美金 ，因为去年的时候 ，OpenAI 跟微软的新的合作协议之后， 微软不是独家 ， 那当然亚马逊为了推 AI， 这个合作本身没有什 ### OpenAI融资 **庄明浩** [48:17] 么意外， 对吧 ？ 然后老黄掏了 300 亿美金 ， 软银追了 300 亿美金 ， 软银并没有啊 ， 软银是已经就跟这个这个 OpenAI 绑定 ，但软银面的问题是软银自己没有钱 ， 所以他拿了这个额度之后 ，他要再去找钱 。 英伟达的事情出现了一些变化 ，因为在之前英伟达承诺投入资 1,000 亿美金 ， 然后今天变成了 300 亿美金 ， 然后老黄也表示了很多说法 ， 那也有很多媒体会写 ， 可能也不会再投了 。 为什么 ？ 其实特别简单 ， 老黄承诺所谓的 1,000 亿美金的时候 ，其实是没有细节的 。 你你想啊 ， 这个投资角色是这样 ， 我确实承承诺投资 1,000 亿美金 ，但我 1,000 亿美金之前 ，是按绑定每个计划 100 亿美金的方式算的 。 可是里面出现个问题啊 ， 就是你建立好一个计划 ， 或者哪怕你只是开工建一个计划 ， 那个时间点是有周期的 ， 那这个周期过程中，OpenAI 的股价是 ， 或者 OpenAI 的估值一直在变动 ， 对吧 ？ 它一直在变动 ， 那相当于如果真的分 10 期 ， 每一期进入到 OpenAI 的那 100 亿美金的代表的股份也是不同的 。 这个操作或者这个结构太过复杂 ， 复杂到有太多的不确定性 ， 所以最后索性老黄就说 ， 那我就第一笔先掏 300 美金 ， 就按这轮价格进 ， 可能最后的结果就是变成这样 。 然后同一时间 ，有更多的关于 OpenAI 未来的收入跟利润 ， 包括亏损的预期出现了 ， 比如说最新的一次预期 ， 对 Information 是 20230 年，OpenAI 可以达到 2,840 亿美金的收入 。 但是我之前有过类似一张图 ， 就是去评价历史上所有烧钱烧的最多的公司 ，在上市或者做到盈利的时候烧了多少钱 ，Uber、 特斯拉 、Netflix， 今天算完 ，OpenAI 可能要烧的钱是 2,180 亿美金 ， 跟我们之前算 1,000 多亿 、1,600 多亿美金没差太多 ， 对吧 ？ 然后这轮融资 ， 如果我们细看 ，其实有很多的猫腻 ， 比如说 1,100 亿美金 ，其实首付只有 350 亿美金 ，因为 亚马逊的 500 亿美金里面 ， 只有 150 亿美金是首付款 ， 剩下的 350 亿美金是有条件的 ， 这个条件有两个啊 ， 当然两个都能满足 ， 一个就可以 ， 第一实现所谓的 AGI， 又是一个虚无缥缈的哈哈里程碑 ， 第二里程碑 IPO 启动 ， 那最近有新闻 OpenAI 在找律所了 ， 那肉眼可见 ，不是 26 年就是 27 年了 ， 对吧 ？ 然后英伟达的钱依然是锁定算力的 ， 每一计划 100 亿美金 ， 所以第一笔只有 100 亿美金 ， 软银也一样 ， 第一笔只有 100 亿美金 ， 后面的钱同样需要 IPO 的里程碑 。 然后呢 ， 同在这轮融资公布的时候 ， 呃 ，OpenAI 又公布他们已经有了 9 亿的收入 ， 上一次是 8 亿 ， 对吧 ？ 数字还可以 ， 对吧 ？ 然后呢 ， 你在各种各样的预测平台上， 就会发现关于 OpenAI 融资呃 IPO 的事情的预测的帖子特别的多 ， 或者说下注的赌赌局越来越多 ， 到底 OpenAI 在 2026 年什么时间点 ， 甚至 2027 年什么时间点会上市 ， 现在的赔率 2026 年， 呃 ，2027 年 1 月 1 日之前是 55%，2027 年 6 月 7 日之前 ，6 月 1 日之前是 72%。 然后 OpenAI 上市第一天收盘的市值 ， 这也有盘口 ， 当然现在因为没有上， 所以很多数字的比例就赔率都不高 ， 比如说小于 5,000 亿美金只有 7%， 呃 ，5,000-7,000 亿美金 ，7,000 万亿美金 9%，7,500 亿美金到 1 万亿美金 10%， 这已经是最高的了啊 ，1 万亿到 1.25 亿 5%，1.25 万亿到 1.5 万亿 6%， 然后 1.5 万亿美金 6%。 但与此同时， 你发现我们前面讲到这轮 ， 我刚才讲了无数案例 ， 都在用 Anthropic， 明显感觉 ， 除了整个 AI 模型跟行业挡不住之外， 你发现 Anthropic 也挡不住了 ，有预期也不是预期了 ，其实到截止今天这个时间点 ，Anthropic 的 AR 已经到了 1,190 亿美金 ，OpenAI 250 亿美金 ， 追的非常非常近 ，因为确实 Anthropic 最近一段时间太强了 ， 然后 Epos 的统计 ，2026 年中很有可能 Anthropic 的收入会超过 OpenAI 的 收入 。 同一时间 ， 做支付相关业务的公司 Ramp 每个月会发布统计 ， 它统计更多是企业支付 ， 就企业市场 ， 它统计了两个数字 ， 第一个数字是 AI chat for business，AI chat for business，有 Anthropic 应该超过 60%。 第二个统计是 API 的 business 收卖 ，Anthropic 更恐怖 ，Anthropic 将近 90%， 这家公司是知道所有的企业的支付数据的 ， 这个数据比一些第三方统计跟调研的数据更恐怖 。 所以如果 26 年 Anthropic 的收入超过了 OpenAI， 该怎么办 ？ 美国的讲完 ， 然后最后有一张梗图 ， 这张梗图是王慧文老板在极客上发的一张图 ， 我写的 ， 我觉得写的非常好 ， 她 2 月 4 号写的 ， 就是那轮 SaaS 到暴跌的巅峰 。 她说我们曾经认为 ， 中国的 SaaS 会像美国 SaaS 那么值钱 ， 现在看 ， 美国 SaaS 会像中国 SaaS 那么不值钱 。 对美国趋势讲完 ， 我们讲中国的趋势 。 模型密集发布期 ， 字节的 Seedance 2.0 DeepSeek V4 春节的 AI 红包大战 ， 智谱与 MiniMax 的股价依然是 5 件事情 ， 先看模型密集发布 。 ### 中国模型 **庄明浩** [54:17] 我截了一张 OpenRoute 的统计 ， 然后用的是 2 月 23 号那一周 ， 就是春节那一周的数字 ， 排名第一 MiniMax 1.63T，Genie 3 第二 1.0T，DeepSeek V3.2 第四啊第三 ，Kimi K2.5，Cloud 的 Sony 4.6，Oppo 4.6，Grok， 然后 Cloud。 就是你在过去的几周里面 ， 你会发现 ， 中国的这几家开源模型厂商 ，在 OpenRoute 上的数据都涨得非常的疯狂 ， 当然要感谢龙虾 ，但也有人会说 ，OpenShooter 的整个的统计到的量 ， 跟全网真理上算力之间的这个比例到底是多大 ， 能不能代表一些事情有待商榷 ， 对吧 ？ 那至少可以看到趋势 。 然后我们再看一下同样是 OpenRoute 整个 2 月的统计啊 ， 我是整个 2 月叫 ListMass， 它可以统计所有的 ， 然后这一周这一个月 ， 我用了一下， 我正好这张图正好截在 2026 年 3 月 1 号 ， 就是整个 2 月 ， 全月第一名 MiniMax RM2.5，5.44 个 T 的 Token， 第二名 Kimi 2.5，4.2T 的 Token， 第四名 DeepSeek V3.2， 第八名智谱的 GRN5， 第 12 名 MiniMax 的 M2.1， 第 15 名阶跃的 3.5。 然后这个这个 ， 这是结果 ， 对吧 ？ 结果然后周让在春节之前有个问题 ， 说为什么国内的模型公司都在春节期间选择版本发布 。 我其实想说 ， 类似的节奏并不罕见 ， 如果大家有印象的话 ，2025 年的 7 月份也出现过一次 ，也就是半年之前 。 所以每半年一次比较大的版本更新节奏 ， 似乎看上去已经是共识了 ，而且这个数字在加快 。 考虑到现在的模型竞争的发明 ， 你要想啊 ，GPT 已经发了 5.4 了 ， 过去的几个月 ，GPT 已经更新了三个版本了 。 模型层面的频繁发布 ， 版本的频繁发布 ，其实已经是常态了 。 那我们就看 ， 对吧 ？ 从 1 月底开始到 2 月 16 号春节那一天 ，1 月 22 号文心 5.0，1 月 27 号 Kimi K2.5，2 月 2 号阶跃 3.5，2 月 11 号智谱 5 GRN5，2 月 13 号 MiniMax M2.5，2 月 14 号豆包 Seed 2.0 全系列 ，2 月 16 号千问 3.5 Max， 对吧 ？ 其实你看版本号 ， 版本号不是整数版本 ， 就是 .5 版本 ， 本质上都是大的版本更新 。 然后回看 Arena 的这个模型竞技场 ， 对吧 ？ 开源模型 2 月文本领域前 10 名 ，有 8 家中文公司 ， 第一名 GRM GRM5， 第二名千问 3.5 397B， 第三名 Kimi K2.5 Thinking， 第四名 DeepSeek V3.2， 第五名 Mixtra， 对那家欧洲公司 ， 第六名 MiniMax M2.5， 第七名 Long Chat 美团那个模型 ， 第八名 Mimo 小米的模型 ， 第九名 Step 3.5 Flash 阶跃的模型 。 然后在 Code 领域前七名里面 ，有六前六名都是中国模型 ，GRM5 K2.5，MiniMax M2.5， 千问 3.5，DeepSeek V3.2， 小米 V2， 小米模型还可以哦 。 所以小米马上跟了龙虾 ， 对吧 ？ 然后同一时间 ，Anthropic 其实也发了一个事情 ，他说中国的三家模型公司 DeepSeek，Kimi 跟 MiniMax 在蒸馏他们 ， 对吧 ？ 这个这个 ， 分别用了很多的账号来去蒸馏 Anthropic 的数据 ，但是他发布之后 ，在推特上引发了非常多的声讨 ， 大家都说其实你也是在双引号的偷很多人的数据 ， 对吧 ？ 也有一些梗图 ， 比如说 ChatGPT 是从人类的知识库里偷取的 ， 然后 Anthropic 再从这个 ChatGPT 再偷 。 但是反过来讲 ， 就蒸馏这个事情 ， 到底算不算双引号的偷 ， 直到今天 ， 我觉得依然是一个没有答案的问题 。 对 ， 然后同样的出的事件 ， 就是林志旸的离职 。 呃 ， 昨天我们在李良渚的这个会议上 ，也不可避免的聊到了这个话题 。 我做了个调查 ， 你想啊 ， 昨天这场会议是在良渚办 ， 我跟 PaLon 跟 Koji 的对谈是晚上 7 点 ， 然后昨天是一整天的活动 ，有 18 场对谈 ， 从早上 10 点开始 。 你想在早上 10 点开始的一场活动 ，有 5 轮播客对谈 ， 到晚上 7 点这个时间点 ， 还愿意留在这 。 并且你要知道 ， 同一时间点 ， 楼下是协聊在录那个那个录一期播客 ， 就是不去听协聊 ， 坚持到 7 点 ， 还愿意在我们那个场子 ， 估计也有 100 多号人吧 ， 愿意听这个话题 ， 听我们聊 AI 这个话题 。 你就想 ， 这个人群已经是被经过筛选了 。 但即便是这样 ， 我做了一个调查 ， 我说在最近一段时间 ， 林俊旸事件出现新闻之前 ， 知道林俊旸是谁的 ，有几个人， 大概只有三个人举手 。 也就说在这个事情之前 ， 林俊旸这个名字 ， 只在 AI 的比较核心圈的人知道 。 因为如果大家听过我 1 月份那次 AGI Next 大会的话 ， 应该知道 ， 我用了非常多的笔墨去聊林俊旸这个人 ，他的表达 ，他的风格 ， 包括他提及说大家体验千问模型能力 ， 要去 check 一点千问点 AI，不要去千问 APP， 对吧 ？ 一语成谶 ， 对吧 ？ 那为什么这样一个 ， 我今天下午看洛一航跟咸鱼的直播 ， 洛一航也说 ， 就是他没有想到这样一个人的一个离职 ， 会引发这么大的讨论 ， 对吧 ？ 就是发生了什么 ？ 然后你会发现 ，在推特上， 所有人都说 " 千问 is nothing without its people"， 这句话是当年 OpenAI 出事的时候 ， 所有人去说 OpenAI 的 。 然后你发现 ， 几乎所有人都给林俊旸在推特上非常大的 respect， 无论他是 Google 的研究员 ，他是 Meta 的研究员 ，他甚至是 MiniMax 的研究员 ， 智谱的研究员 ， 甚至是 Hugging Face 这样的平台的社区运营 ， 所有人都给他非常多 respect。 当然后面出现一些不好的 ，但我更愿意相信 ， 那些不好的声音是有人在搞事情 ， 我把他们屏蔽掉 。 然后小户发了一篇文章 ， 做了几张非常有意思的图 ， 我觉得讲清楚这件事情 。 核心的问题在于 ， 技术团队想要的事情 ， 跟阿里云要求 ， 甚至阿里集团要求之间 ， 出现了一些不太对的事情 ， 然后再加上组织架构的调整 。 然后再去想一件事情 ， 我在上一次 AJNX 的播客里面提及 ， 林俊阳提出千问模型 ， 今年的核心目标是三进三出 ， 原生多模态 ， 对吧 ？ 似乎看上去这件事情也是共识 ， 看 Gemini 也好 ，Kimi 也好 ， 智谱也好 ， 甚至 MiniMax 新发的这季财报 ，在财报会议上严玉洁讲的事情也好 ， 似乎这件事情是共识 ， 一个模型三进三出 。 但是为了要实现这件事情 ， 似乎看上去 ， 它就需要一个完整的都在一起的团队 。 可是现在组织架构要求是 ， 阿里云的通义实验室的组织架构里面 ，是要求的预训练啊 ， 后训练强化学习 ， 甚至呃 ， 文本模型多模态的图跟语音都是分开的 ， 对不对呢 ？ 我们不知道 。 然后在后面所有的新闻当中提及的 ， 比如说通义模型团队在算力上遇到了一些 掣肘 ， 那类似的事情其实当年 OpenAI 也发生过 ， 所以造成后来依依雅离开 ， 对吧 ？ 就所有这些事情其实都陌生 。 那提对 ， 我觉得这件事情对于很多今天这个时间点 ，在做模型的大部分人员提出了非常多的问题 ， 就是到底这种模型团队承担什么样的角色 ， 模型团队的创始人， 或者模型团队的核心的员工们应该做什么 。 如果做开源 ， 开源的社区的 KOM 承担什么样的角色 ， 呃 ， 甚至在极端点讲 ， 这些 KOM 要不要在社交媒体上发声 ， 我觉得都是问题 ， 没有什么正确与否的标准答案 ， 只有适不适合 。 然后最有意思的是 ， 我有一位听友 ，他刚从一家巨头跳到阿里做战略 ， 尤其做 AI 的战略 ， 然后他看到新闻 ，他说他还没入职啊 ，他都傻了 。他说他说本来想去给波维奇干活 ， 结果 GDP 走了 。 哈哈 ， 如果大家看别人应该知道这句话什么意思 ， 就是 特别哎 ， 特别不知道该怎么说 。 林俊旸的离开 ，其实也是这一轮 AI 大模型 ， 尤其是国内 AI 开源模型这一波风潮当中的一个比较重要的事件 。 然后我们再去抛开八卦 ， 去谈论这些真正意义上模型的变化 。 首先不得不提的 ， 当然是智捷的 Seedance 2.0。 如果大家听播客可能看不到视频 ， 那我推荐大家去 B 站上看一下我找的几个视频的案例 ， 比如第一个是显示一个女的角色在一个山道里滑板 ， 然后滑的过程中体会到了整个四季的变化 。 你会看到他那个流畅的程度 ， 包括林间的路上的 ， 比如说树啊 ， 包括地面的变化 ， 随着季节的变化的状态 ， 包括相匹配的配音 。 然后我找的第二个图片 ，是用图片生成的视频 。他找了一个角色 ， 找了一台车 ， 然后让这个角色在这个车里面开 ， 然后你在一致性上， 画面表现风格上， 几乎可以看到没有什么瑕疵 。 然后第三个视频 ，其实是一个加工过的视频 ，他不单纯只是模型生成的 ， 应该再做了很多更多的工作 ， 就是用鬼灭之刃的风格 ， 做了一次哪吒的这个故事 。 然后第四个视频相当于更粗糙一点 ，但明显感觉就是模型可能一步生成的 ， 就是战神的那个主角跟雷神的对打画面 。 当然这里面就是因为它是没有经过特别多加工的 ， 你能看到一些粗糙的点 ，但是你已经能感知到模型能力进展到哪里了 。 非常强 ， 强的可怕 ，在各种各样打分评评分 ， 包括社区的传播 ， 推特上海外用户的反应 ， 你明显的感知到 ，在视频文生形这个板块 ， 中国模型厂商第一次真正意义上站到了最前面 。 然后又是逢机 ， 对 ， 又是逢机 。 去年年前发了 DeepSeek 的推微博 ， 今年也是在年前 2 月 9 号发了一篇关于 Seedance 2.0 的微博 。他这么写 ，他说昨天试的是刚上线即梦的 Seedance 2.0，他在使用手册标题的最后写着 "Kill the game"， 杀死比赛 ， 这个评价相当客观 。AIGC 的童年时代结束了 ， 我觉得这一段话基本上已经就类似去年写 DeepSeek 是国运级别的存在是一样的 ， 是一个盖棺定论 。 写几条初步使用过后的感受及预测 ， 仅供参考 。 第一 ， 领先当前地表最强的视频生成模型 ， 没有之一 。 二 ， 全能 AI 理解多模态信息 （ 括号文化影音 ） 并整合的能力 ， 完成了一次飞跃 ， 令人惊叹 。 也就说今天的视频生成 ，不单纯只是生成多模态跟文本在一桌 ， 我强调过无数次 。 三 ， 低门槛 ， 虽然目前要开通即梦正式会员才能有效有限次使用 ，但我仍然呼吁有条件的朋友都亲自去试试 ， 一旦试过 ， 必然会对何为领先与全能有更直观的感受 。 四 ， 产能爆炸 ， 一般性视频的制作成本 ， 将无法再沿用影视行业的传统逻辑 ， 开始逐渐趋近算力的边际成本 。 内容领域必将迎来史无前例的通货膨胀 ， 传统组织结构与制作流程会被彻底重构 。 相信只有用过的朋友都能很快理解 ， 这个预测绝非杞人忧天 。 五 ， 视频全民化 ， 基于第四点 ， 一切之前需要考虑制作成本的展示方式 ， 都会轻易视频化 ， 典型如电商广告与预拍摄 。 虽然目前游戏研发的核心环节尚未被 AI 直接侵蚀 ，但视频本身会逐渐向定制化 、 实时化 、 游戏化演进 ，也许会成为未来某种全新的娱乐方式 。 给出一个方向哦 ， 互动影视哦 ， 对吧 ？ 很多人在提 。 六 ， 假视频泛滥与信任危机 ， 这一点是真正促使我发这条微博的原因 。 一逼真的假视频将变得毫无门槛 ，而现有的知识产权与审查体系会面临空前的打击 。 正宗建议 ， 请大家尽快提醒父母与不熟悉 AI 的亲友 ， 未来一切缺乏官方权威渠道背书的视频内容 ， 尤其是包含个人形象与声音的 ， 都可能是伪造的 。 请务必通过多渠道交叉确认 ， 避免上当 。 深感震撼的同时， 我也有一丝迷茫 ， 打个不恰当的比喻 ， 如果 AI 将把内容生产的卡尔夫卡尔达消负指数从一型提升到了二型文明 ，不是强 100 倍 ，而是强 100 亿倍 ， 那会是个怎样的世界 ？ 我不知道 ，但我很庆幸 ， 至少今天的 CDS 2.0 来自中国 。 王老板还是会写 ， 对吧 ？ 大家想聊的基本都聊清楚了 ， 我就不再赘述了 ， 对吧 ？ 然后你会发现 CDS 人出来之后 ，在即梦 ，在火山 ，在豆包上， 甚至在字节体系内的一些边缘产品上， 如何体验到 CDS 2.0 的能力 ， 成为大家的首要体验的东西 。 当然类似当年抖音产生的故事 ， 关于偏娱乐化的传播 ，其实是最容易得得到广泛的传播 。 所以你发现 ， 比如在即梦上， 全部都是李诞的各种各样的视频 ， 然后在推特上， 大家转的全部都是那个女孩子黄岛詹姆斯的那个那个系列的视频 。 然后呢 ， 春节期间有篇文章 ， 如果大家关注行业应该也看到了 ， 叫 《 当造梦成本归零 ： 影视行业未来五年 》， 作者是郑林 ， 半山文化的创始人， 之前在中国文化产业基金做过投资啊 。 当然他那篇文章大概率是用 AI 写的 ， 呃 ， 甚至有很多内容是 AI 写 ，但他整个结构应该是他自己设计的啊 。他的逻辑其实跟冯骥刚才讲的很像 ， 就是今天所有的这些流程 ， 基于很多成本结构跟现实世界束缚下的很多传统影视的架构组织流程 ， 全部都会被颠覆 。 未来什么是重要的 ？ 他最后的结论是说 ， 未来你对一个镜头 ， 可能用 AI 突然间生成了成百上千个 ，但是就有人有能力说指出就是那一个 。他说就是这个 ， 那个能力变得重要 ， 那可能就变成了大家在过去一段时间无论无数次提及的所谓审美的重要性 ， 对吧 ？ 审美的 ， 如果大家有兴趣可以去读一下文章 ， 非常非常长 ，但是读起来不是特别累 ， 就是很多事情他都做了一些推演 。 然后同时其实在 CDS 2.0 之前 ， 可灵发了 3.0， 然后 Google 的 DeepMind 团队发了 Genie 3 的测试视频 。 就是可灵的效果 ， 你发现其实可灵散灵的能力提升也很强啊 ，在镜头控制 、 嗯 ， 一致性 、4K 啊 ， 多语言版本深化同步上也往前迈了一大步 。 所以视频文件的竞争依然非常激烈 。 然后 Genie 3 更重要的是 ， 它生成了一个可互动的 视频 ， 就跟冯骥讲的可互动的视频 。 所以 Jenny 3 的测试版发出之后， 当天 Unity 就是游戏引擎公司跌了百分之二十几吧 ，Roblox 也跌了百分之 ， 我们是跌了百分之十六吧 。 大家会说游戏行业完了 ， 当然这个我觉得是一种噱头啊 ，但是确实呃 ， 它的很多范例非常非常的看上去像游戏 。 我找的就是一个它生成的那个龙珠的龟仙人那个小岛 ， 然后悟空在那小岛可以跑来跑去 ， 飞来飞去 ， 就是它直接生成了这样一个可以互动的双引号的视频 ， 就跟这门世界模型讲的视频流是一样 。 然后这 CDS 发布之后 ，其实引发了非常多的讨论 。在美国那边 ，因为我关注那个 Substack 比较多 ， 几乎那两天每天都有好多条关于 CDS 的文章 ， 大部分集中在了版权问题上， 比如说好莱坞马上就发了一纸函 ， 然后大家会觉得很恐怖 ， 然后很多的讨论集中在了版权 。 这个刚才冯骥也聊过 ， 就是现有的版权体系可能未必真的是合 AI 时代了 ，但是新的是什么不知道 ， 对吧 ？ 这个问题再延伸 ， 出现了另外一个在春节前引发很多讨论的问题 ， 就是 Tim 影视飓风的 Tim 发了一个 CDS 的测试 ， 明显的不是商单 ， 说了说了很多话 ， 跟前面冯骥讲的是类似的 ， 就非常强 ， 非常厉害 。 但是在那个视频最后，Tim 说他发现了一个细思恐极的事情 ，他把 Tim 只要把他的脸上传到 CDS 2.0 视频生成 ， 会自动匹配 Tim 的声音 。 听懂了吗 ？ 把你的脸放上去 ， 视频生成出来的那个视频 ， 那个人说的话就是 Tim 的原声 。 当然 Tim 是名人， 这个引发了特别多关于隐私的讨论 ， 然后马上自己去做了调整 。 今天这个时间点 ， 我们去上传图片生成视频的时候 ，是不支持真人人脸上传的 ， 当然这只相当于做了一个非常非常硬的一刀切的围栏 ，但似乎看上去这件事情已经挡不住了 。 那在这个过程中， 现有的版权 、 隐私 、 安全这些东西 ， 怎么跟视频生成模型之间产生关联博弈处理 ， 我们也不知道 ， 静待其变吧 。 第三个议题 ，DeepSeek V4，DeepSeek V4 这次我只做了两页 ，因为 DeepSeek V4 没有真正的发布 ， 这两页标题是一样的 ， 叫气氛已经烘托到这 ， 对吧 ？ 就是无数的新闻都说 DeepSeek V4 下周发 ， 然后又是下周 ， 到今天还没有发 。 有很多中间的幺蛾子 ，也不知道幺蛾子中间会说 ， 比如说有新闻说 DeepSeek 这轮没有跟英伟达做更多的测试 ，而是跟很多国产的芯片在做测试 。 然后我们回看 ， 从 DeepSeek V3.2 开始 ，是 12 月 ， 去年 12 月份发的 ， 然后 V3.2 的更新 ， 然后提出一些新的架构 ， 包括一些论文的更新啊 ， 跟一些合作机构推出的一些东西 ， 包括 1 月底还是 2 月初做了一次所谓的灰度测试 。 所有的事情全部指向了 DeepSeek V4 会发 ，因为直到我上一次做 PPT 的时候 ， 我也会说我要赶紧发 ， 我要等 DeepSeek V4 出现 。 然后很多海外的媒体也都报道了类似的新闻 ， 比如说大家会强调 DeepSeek V4 会在 code 能力上非常强 ， 会跟上头部的 OpenAI 跟 Anthropic。 同时也有媒体提到了 DeepSeek V4 会第一次支持原生的多模态 ，因为我们前面说过 ， 大模型发展 ， 今天多模态跟文本的统一是趋势 ， 气氛已经烘托到这 ，但是截止到我录制的 3 月 9 号这一天 ，DeepSeek 依然没有发布 。 我们继续等待 ， 看 DeepSeek V4 能够带来给我们什么样的体验 ， 什么样的节点跟里程碑 。 第四个议题 ， 春晚的啊 ， 春节的 AI 红包大战 ### 红包股价 **庄明浩** [1:15:56] ， 呃 ， 我们一家家看三家 ， 对吧 ？ 核心的三家 ，因为之前我在年底的时候已经写过 ， 那个时候其实红包大战已经开始了 ， 对吧 ？ 那我们就看具体这家在春晚那一天或者那几天做了什么 。 呃 ， 我会觉得字节的豆包做的相对比较的低调 ， 当然它跟春晚本身的内容的这个合作跟植入是非常非常多 ，但是在纯豆包的产品层的这个实施上做的不是太多啊 。 它的它的主打叫科技好礼 ， 对吧 ？ 它抽了很多什么人形机器人啊 ， 各种各样中国国产的品牌的科技的产品 ， 然后只是做了三轮的这个这个红包的发放 ， 然后应该现在可以体现了 。 对 ， 然后我身边有些朋友抽中了什么大疆啊 ， 抽中了什么耳机啊什么的 ， 就是我身边的朋友 。 然后这豆包 ， 然后千问 ， 对吧 ？ 那就是下单 ， 对吧 ？ 买奶茶 ， 然后最开始是用免单卡 ， 三八节也类似做类似的活动 。 然后呃 ， 这个这个年这个年过完之后 ，他们其实每家都在公众号上做了总结 ， 比如千问的总结是春节 30 亿大免单上线 6 天 ， 用户说了 41 亿次千问帮我干什么 ， 然后 AI 完成下单 1.2 亿笔 ， 然后其中有 5,220 万杯奶茶 ， 果茶 3,516 万杯 ， 咖啡 1,138 万杯 。 啊 ， 当然也有人会说会吐槽说 ， 这个这个大模型就是拿来买奶茶的嘛 ， 对吧 ？ 千问用的策略叫下单加免单卡 ， 元宝的策略相对会比较多 ， 比如说他做了一套那个传播 ， 对吧 ？ 然后引发了很多的探讨 ， 然后隔隔几天就被微信封掉了 。 然后做了当时做了 Pi， 对吧 ？ 可以在元宝 Pi 那个社交这个这个群聊里发红包 。 然后我觉得最重要的是啊 ， 除夕那一天通过呃元宝发那个朋友圈 ， 可以带金色 ， 对吧 ？ 这个如果大家体验应该知道那个那个效果 ， 我觉得那个效果还可以 ， 就是社交加金色朋友圈 。 然后元宝是在 2 月 18 号做了总结 ， 说日活到了 500 万哦 ，5,000 万 ，sorry， 月活到了 1.14 亿次 ， 完成了超 10 亿次的 AI 创作 。 你会发现大家总结看起来都挺好的 ， 对吧 ？ 从结论上来看 ， 几乎没有什么意外的结果 ， 豆包依然是第一啊 。 千问某段时间某几天追到第一 ， 又跌到第二或者第三 ， 然后元宝开工那天在 AP4 上最差跌到了 37， 然后 QuestMobile 数据也是几乎类似的 ， 就是春节当晚豆包有巅峰 ，因为毕竟春晚 ， 然后 1.4 亿的 DAU， 然后呃千问的巅峰其实在春节前 ， 就是发确定发 30 亿红包下单免单那那一天 ， 应该是 2 月 9 号还是 10 号吧 ，7,000 多万的 DAU。 然后元宝的巅峰其实出现在春晚那天晚上，4,000 多万的 DAU，但是所有的人， 所有人都在春节之后突然跌回来 。 然后从使用次数上来看 ，其实大家都不高 ， 呃元宝跟千问的两个使用次数巅峰都发生在他们推活动那一天 ， 然后迅速就会跌过去了 。 所有人都会跌回到日常的 ， 可能日均使用 5 次左右这样一个区间里 ， 无论是谁 ， 甚至可能有人跌到了 3 次 。 为什么 ？ 因为还是那个观点 ， 就 Chatbot 这个产品形态 ， 它就不可能承担起超级使用生长 、 超好留存 、 超多次使用次数的这样一个职责 。 所以我会说这些事情都没有什么意外 。 然后同时你会感觉 ， 如果大家有印象 ， 你可以回想一下， 所有这些事情似乎春节之前是非常非常热闹的 ， 春晚当天 ， 呃 ， 就是除夕当天也很热闹 ，但似乎到了很大年初一 、 初二 ， 这个事情看起来就结束了 。 为什么 ？2 月 14 号其实是在除夕之前的两天 ，16 号除夕我没记错 ， 对吧 ？ 市场集团总集约谈了阿里 、 抖音 、 百度 、 腾讯 、 京东 、 美团 、 淘宝闪购的企业 ， 要求他们进一步规范平台促销推广行为 ， 提醒相关平台企业要杜绝各种形式的内卷式竞争 ， 共同维护公平竞争市场环境 ， 促进平台经济创新和健康发展 。 懂了吧 ？ 最后一个议题 ， 智谱跟 MiniMax 的股价 ， 这个春节涨得很厉害 ， 很多人在春节前想到了它们会涨 ，因为春节之前已经开始涨了 ，但是几乎没有人想到会涨这么多 ， 对吧 ？ 如果大家炒股 ， 应该会有这个比较强烈的感受 。 智谱巅峰 ， 智谱跟 MiniMax 巅峰应该都摸到了 3,000 亿港币的市值 。 如果大家之前听过我跟 Roman 呢 ，在上市之 ，在两家公司上市之前讲的时候 ， 当时他们在报港股都是四五百亿的体量 ，也就是说他们都涨了可能 5-6 倍 。 然后当时我们也说 ， 用 1% 的 OpenAI 作为一个合理定价 ， 就是今天我们看到的现实情况 ， 这轮 OpenAI 8,400 亿美金 ，1% 就是 84 亿美金 ， 约等于 650 亿港币 。 如果 650 亿港币是一个计价单位 ， 智谱跟 MiniMax 在元旦之后上市 ， 基本上都是一个计价单位 ， 巅峰涨到了将近 5 个计价单位 ，也就是从 1% 涨到了 5%。 当然呢 ， 我们可能只见新人笑 ， 未见旧人哭 。在我做 PPT 那一天 ， 我截了一下商汤 、 云之声跟快手的股价 ，其实都在一个非常非常大的下跌周期里 。 当然整个合成科技其实在过去一段时间都表现不是很好 ， 对吧 ？ 如果没记错的话 ， 我在之前讲 他们上市的时候 ， 云之声还有 300 亿港币 ， 现在只有 200 亿港币了 。 然后同时更重要的是 ，Kimi 在这个过程中融资估值达到了 100 亿美金 。 你要知道 ，Kimi 的上一轮是在智谱跟 MiniMax 上市的前一天公布的 ，也就是 2025 年的最后一天 ，Kimi 那轮融了 5 亿美金 ， 估值 43 亿美金 。 然后 2 月 24 号 ，Kimi 新一轮融资确定 7 亿美金 ， 估值已经到了 100-120 亿美金 。Veo 天凡在奇刊上讲说 ，MiniMax 跟智谱们在二级市场享受虚估值 ，但 Kimi 在一级市场高价融真金白银 。 所以某种程度上说 ，Kimi 不上市也挺好 。 而且这里面有个细节 ， 如果大家还记得我前面讲过 ，1 月 22 号 Kimi 发了 2.5， 当天登顶很多事情的搒单 ， 效果非常好 ， 口碑也非常好 ，OpenRoot 的数据也很好 。 你要知道在那过程中，OpenKimi 正在融这一轮融资 ， 当晚 Kimi 就涨了价 ， 说你是杨金仁 ， 你不涨吗 ？ 甚至回头去看去年元旦 ， 呃 ， 就是年元旦那一轮 40 亿美金 ， 好低呀 ， 好低呀 ，不是吗 ？ 所以最近也有新闻 ，Kimi 说什么 Kimi 2.5 发布之后的 20 天的收入超过了去年全年， 当然是可能是因为去年前的基数太低 ，但是你明显感觉到这个增速跟情况的变化 ， 对吧 ？ 嗯 ， 确实如 Veo 所说 ，MiniMax 跟智谱的股价会变成什么样 ， 我们不知道 ，但肯定有所谓的情绪导致 ， 甚至可能是大部分情绪导致的 。 但是一直上享受了这个这个溢出的效应 ， 对吧 ？Kimi 享受到了 ， 那不仅仅是 Kimi， 接月也享受到了 。 接月接月在 1 月 26 号公布获得了 50 亿这一轮 ， 然后同时公布应启担任董事长 ， 然后传出接月在准备港股上市 。 虽然可能接月今天 10 点的模型能力并没有强到像 Kimi 跟 MiniMax 那么强 ，但是也没有差太多 ，而且看上去还在跟的比较紧 ，并且他们在跟很多运营厂商合作 ， 又拉来应启做董事长 ， 故事也讲得通啊 。 我我我我可能没有办法达到 Kimi Kimi Max 那个那么疯狂状 ，但是比如说你去对比 2025 年的收入 ，其实没准是不差的 ， 那对吧 ？ 那他当然就可以具备了上港股的机会啊 ， 对吧 ？ 所以某种来说 ， 智谱跟 MiniMax 的股价让 Kimi 跟接月也享受到了 ### 推荐 **庄明浩** [1:24:56] 。 然后最后我关于所有的议题都讲了 ， 最后推荐一期播客加一期视频 。 为什么会推荐呢 ？ 是因为在奇刊上我看到了另外一个公众号非常有名的作者叫微信 ， 直白写了一一篇文章 ，他是推荐了什么 ？ 他是推也是推荐这期播客跟呃这个视频 。 我在昨天晚上两组的这个这个开封麦也讲了这一段 ， 我我觉得非常有意义 ， 就是呃过去这段时间因为各种原因 ， 大家无数人开始探讨我们会不会取代 ， 会不会被取代 ， 我们未来到底在哪里 ， 大家的焦虑这个情绪似乎到了一个顶点 ，因为确实你感觉那个东西水水位已经真的到脖子了 ， 对吧 ？ 那怎么去解决这件事情 ， 或者我们怎么去还原这件事情 ？ 呃当时微信直播也就推荐了这个内容 ， 这个内容是什么 ？ 就是当年 AlphaGo 战胜李世石的时候 ，Netflix 是拍了一个纪录片的 ， 那个名字就叫 AlphaGo， 大家在 B 站上是找到的 。 然后这个这个这个纪录片里面 ， 你会发现在 AlphaGo 的整个工作团队里面 ，有一位华人或者中国人 ，他是当时的欧洲的围棋冠军 ， 叫樊辉 。 樊辉老师在去年跟东东枪老师在科技修道院这个播客上做过一期对谈 ，他以自己的角度去讲述了这个故事 。AlphaGo 战胜李世石是 2016 年的 1 月还是几月 ？3 月 ， 正好过去 10 年的时间 。 整个这个故事跟我们今天面临的很多事情一模一样 。 简单讲一下这个故事啊 ， 樊辉是中国职业围棋二段左右的水平 ， 比战鹰高一点 ， 对吧 ？ 就是但是他是职业棋手 ， 然后他当时去法国留学 ，他在 2005 年的时候就成为了法国呃围棋协会的总教练 。 那时候他还很年轻 ， 然后他在法国教了 10 年的棋 ， 然后所以法国有非常多的选手 ， 围棋选手都是他教出来的 ， 甚至他教三辈 ， 就是爷爷 、 儿子啊 ， 爷爷 、 儿子跟孙子三辈都跟他学棋 。 然后他除了是总教练之外 ，也代表法国参加欧洲的围棋比赛 ， 然后他在 2012 年、13 年跟 15 年拿过三次欧洲围棋冠军 ， 然后 15 年除了拿了个人围棋冠军之外， 还拿到了法国的团体冠军 ， 就是他带着他的学生们一起拿了团体冠军 。 然后呢 ， 虽然整个欧洲的围棋的水平距离最厉害的中国 、 韩国跟日本还差的比较多 ，但是他那个时候已经是在欧洲范围内能够找到的最厉害的职业棋手 。 然后 15 年的时候 ，DeepMind 那时候刚刚被 Google 收购 ， 然后 DeepMind 的创始人就联系到了樊辉 ， 说我们这有一个呃围棋的项目 ， 你愿不愿意来试一下 ？ 然后樊辉那时候很开放 ， 就去试了 ， 然后他相当于那个时候就开始跟 AlphaGo 的早期版本去对弈 ， 然后当时安排的是 5 天 10 局 ， 每天两局 ， 然后两局里面一局快棋 ， 一局慢棋 。 然后在那个时候啊 ，在那个时候 ， 职业选手们认为机器是不可能战胜人类的 ， 尤其在围棋的板块里 ， 围棋是一个 10 的多少次方那样的可能性 ，是比什么人是什么宇宙的原子的那个数量级还要大 。 所以你不可能通过暴力算算的方式去解围棋这件事情 。 所以无论是从理性还是从感性角度来讲 ， 人类在那个时间点是对机器完全的蔑视跟鄙视的 ， 尤其作为职业棋手 ， 樊辉觉得我怎么可能会输 。 然后他第一天下， 然后第一局他下， 然后下的过程中他会觉得还行 ，有点能力 ，但是也没有很强 。 然后在第一局的尾声 ，他因为一个小的失误 ， 就错失了一个呃很好的机会 ， 然后就失败了 。 但他会觉得更多是自己的失误 ，他也觉得这个这个这个这个 AlphaGo 并没有很厉害 ， 然后甚至他会觉得可能 AlphaGo 比较擅长战斗 ， 那我就跟他打一些迂回 ， 然后他在第二局用一些迂回的策略 ， 然后他就赢了 。 然后他说 ：" 哎 ，不过如此嘛 ， 我第一局是失误 ， 对吧 ？ 第二局我找到一些小窍门 ， 我就把你打败了 ，1:1。" 然后呢 ， 第二天来又想 ，他发现无论是快棋还是慢棋 ， 无论是用昨天他用的所谓的成熟的套路 ， 都没有赢 AlphaGo， 然后第二天就 0:2 输掉了 。 然后他在那天呢 ， 就开始有点觉得隐隐的觉得不太对 ， 就是呃 ，他会觉得这个这个 AlphaGo 没有想象中那么厉害 ，但是他为什么能够一直能赢 ？ 然后他那天就开始去怀疑一些他之前很多的职业的经验 ， 对棋的理解 。 然后到第三天的时候 ，他发现一个很核心的问题 ， 就是因为你对面坐的是一个机器 ，他没有情感 ， 没有反复 ， 你所有这些怀疑 ， 你的纠结 ， 你的不自信 ， 你的很多的情绪 ， 只能回到自己身上， 你打回去是个墙 ， 就被撞回来 。 然后第三天就又输了两盘 ，而且输得非常快 ， 脆败 。 然后第三天樊辉就有点觉得他开始怀疑自己 ， 怀疑过去这么多年作为职业棋手的所有的这些经验 、 判断跟努力 。 然后第四天又输了两盘 ， 前四天下了 8 盘 ，他只赢了 1 盘 ， 然后第五天 1:1。 所以总共 10 盘比赛 ， 樊辉赢了两盘 。 然后呢 ， 自此之后呢 ， 樊辉就是意识到这件事情不是那么简单的 ， 似乎有一些东西变了 。 然后呢 ， 当时 AlphaGo 团队就邀请樊辉加入了 DeepMind 团 ， 呃 ， 就是 AlphaGo 的团队 ， 帮助 AlphaGo 提升很多他们作为非职业棋手不太能理解的一些东西 。 然后这个这个 ， 这是发生在 2015 年樊辉拿完欧洲围棋冠军之后的事情 ， 大概是九十月份还是十一月份的事情 。 然后这个过程 ， 就是樊辉跟 AlphaGo 下棋的过程 ，是有全程的记录的 。 当时 Nature 就那个杂志在 2016 年 1 月份发了文章来讲 AlphaGo， 这个文章发出之后， 无数的人给樊辉打电话想求证 ， 包括大家看到了棋局 ， 当然呃 ，Nature 只选了 5 盘局 ， 那 5 盘局樊辉都输了 。 然后很多当时的职业选手们就会说 ， 比如说聂老啊 ， 就说樊辉比较保守的说他去欧洲时间比较长 ， 水平不是太高 ，有很多棋下得很臭 ， 甚至有很多人说这不是职业选手的水平 ， 然后甚至也有人会说樊辉收钱了 。 所有这种事情 ， 樊辉都没有去反驳什么 ，因为他觉得他什么都不能说 。 然后也是差不多时间 ，AlphaGo 确认了跟李世石的 3 月份的比赛 ， 然后呢 ， 这个樊辉就去了韩国 ， 然后他作为这个比赛的裁判长 ， 类似裁判长的角色 ， 然后韩国那边也会有一些裁判的相关的人员 。 然后他去韩国的时候呢 ，他本想着李世石可能会找他提前了解一下情况 ， 结果李世石也没找 ，他就知道人类还是对机器赢他们是不认可的 ，是鄙视的 ， 藐视的 。 然后在正式开始比赛之前 ，DeepMind 内部做预测 ，因为 DeepMind 跟 AlphaGo 跟李世石的对局也是五局三胜 ， 大家去预测这个比分 ， 樊辉写的是 5:0， 李世石没有任何胜利的可能性 ，因为樊辉知道 AlphaGo 到了什么阶段 ， 什么样子 。 然后正式开始比赛 ， 第一天第一局 ， 李世石跟 AlphaGo 下， 然后用了很长很长时间 ，6 个小时还几个小时， 最后 李世石没有下过 AlphaGo，但是 AlphaGo 领先的并不多 。 所以在当天 ， 李世石内心会觉得没有怎么样 ， 就跟樊辉第一天遇到 AlphaGo 的时候一样 。 但是在那一刻 ， 樊辉知道这个事情真的被打破了 ， 就是他说有一瞬间就感觉那个宇宙都停了 ， 然后又自己慢慢又拉回来 。 然后那个第二天下第二盘的时候 ，因为李世石喜欢抽烟 ， 然后第二盘的过程中其实双方交战的比较激烈 ， 然后在第 37 手的时候 ， 李世石说他想去抽根烟休息一下， 然后他就站起来起身去抽烟 。 但你要知道 ， 这个 AlphaGo 是不需要等你的 ， 所以在李世石站起来的时候 ， 离开的时候 ，AlphaGo 就下了第 37 手 ， 当时叫第二盘 ， 第二盘局的 37 手 ，因为当时 AlphaGo 李世石的比赛是全世界直播的 ， 然后无数的这个评论员跟专业的棋手们看到直播的时候 ， 看到 AlphaGo 下第三十七手的时候 ， 都产生了疑问 ， 包括樊辉自己说 ：" 啊 ， 怎么会下在这 ？" 就是完全不可理喻 。 但是但是樊辉越看越觉得这一步棋看不透 ， 然后过了一会 ， 李世石抽完烟回来了 ，他一坐下就发现了第 37 手 AlphaGo 已经下来了 。他的第一个表情跟所有职业选手看到这 37 手是一样的 ，有一些蔑视 ， 甚至有一些笑 ，但是李世石的表情开始变得越来越严肃 。 那一步棋樊辉掐了点 ， 李世石用了 12 分钟 ，他的表情从轻松戏谑笑到越来越严肃 ， 到最后越来越严肃 。 然后至这一手之后迅速溃败 ， 樊辉就知道李世石的心情受到了动摇 ，因为这个时候 2:0 了 ， 已经五局三胜 ， 已经 2:0 了 。 然后在那 12 分钟里 ， 你就在想李世石在经历什么 ，他在想什么 ，其实就在想自己这么多年所积累的经验认知 ， 对棋的理解是不是真的错了 ，是不是 AlphaGo 真的看透了一切 ，而不是我们认为的那么简单的事情 。 然后传说这个第二天晚上， 李世石几乎一宿没睡 ， 就不断的去复盘这这盘棋 ，但樊辉知道 ， 这个时候李世石已经在经历人生最大的挑战 ，是按咱们古老古人讲 ， 道心开始破碎了 。 然后第三局脆败 ， 败得一塌糊涂 ， 甚至很多过程中的棋 ， 很多围观的这个这个直播的这些职业选手都会觉得这不是李世石的水平 ，但樊辉知道 ， 这个时候李世石没有信心了 ，因为你面对一个机器 ，他没有任任何的情绪 ， 什么反馈都没有 ， 你所有的怀疑担心猜忌全部会反到自己身上 。 所以第三局溃败 ， 然后在那个时候 ，因为他们每天下完一局一局之后会有那个新闻发布会 ， 第三天的下完之后， 李世石说话都有点哭腔 ，因为 3:0 结束了 ，AlphaGo 已经赢了 ， 对吗 ？AlphaGo 已经赢了 。 那个时候樊辉特别想去安慰安慰李世石 ，但他他也不知道该去怎么去安慰 。 然后第四盘棋 ， 第四盘棋依然下得非常的焦灼 ， 然后下到第 78 手的时候 ， 李世石突然间用一个很快的决定 ， 下了一步很多人没有看懂的棋 ， 后来那步棋被叫做神之一手 。 你想那个时候已经是第四局了 ，在全世界的观众下， 李世石已经输了三局了 ， 第四局 ， 然后坚持到第 78 手 ， 然后突然间在那个 78 手之后，AlphaGo 无论是因为 bug 还是因为什么原因 ，因为我们不知道他是黑箱 ，他出现了紊乱 。 然后在第四局的后面半程里面 ，其实是李世石最难的时候 ，因为他突然间发现自己在整个过程中第一次有了优势 。 你可想而知他有多么的紧张 ，他一步一步坚持 ， 一步步坚持 ， 坚持到最后他赢了 。Netflix 的纪录片有一个镜头 ， 就那局赢之后， 樊辉真的是冲上来对李世石打了一个巨大的赞 ， 给他举了个大拇指 ，但是那是人类最后一次战胜 AlphaGo。 第五局已经没有意义了 ， 至此之后， 李世石在一段时间内无敌于人世 。 然后也有人去问那个 78 手怎么下 ，他说那就是我这么多年的经验跟所谓的神之一手出现了 。 后来有人说 ， 我概率那那个那个 78 手的概率是万分之一 ， 你可以就是奇迹 ，但是人类就会创造奇迹 。 所以李世石非常的厉害 ，他从一个呃傲慢到怀疑到信心崩坏到重新建立信心 ， 完整走完这个过程 。 你听完这个故事之后有什么感觉 ？ 我觉得当时极客上有个网友写的特别好 ，他的评论是这样 ：" 你想 ，10 年之前我们去看这个纪录片也好 ， 我们去了解这些新闻的时候 ， 我们根本不知道世界发生了什么 ， 我们完全不知道 。 但是今天 ， 今天是什么 ？ 我们所有人似乎都在类似的漩涡里 。" 正应了那句话 ：" 初闻不知曲中意 ， 再听已知曲中人。" 对 ， 想跟大家分享这个故事 ， 我觉得非常好 ， 非常值得大家去听一下， 播客跟那个视频都值得 ，因为樊辉老师以第一视角讲述的非常的生动 。 然后最后一页 ， 呃 ， 这两天也有一个图被很多人转发 ， 就是把全人类的人口画成小格 ， 把月活付费用户跟 ChatGPT 的最核心用户的格的颜色重新划分 。 你发现今天世界上大部分人其实没有用到 AI 的能力 ， 甚至只有非常小的一部分人在经常的使用 AI。 也就是说我们今天聊的所有的事情 ， 所有的事情 ， 一切其实只是刚刚开始 。 好 ， 感谢大家 ， 今天节目到这里 。 老规矩 ，PPT 在 show note 里 ，有兴趣可以下载 ， 欢迎大家把我的节目转发给任何你想转发的地方 。 感谢感谢 。 --- 本节目库由 PodHood（https://podhood.com）提供支持——播客网站平台。