张小珺Jùn｜商业访谈录 Audio Download

2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。 2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场始料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。 就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。 “Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。” 这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。 这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。 OUTLINE: 00:01:19 The normal one 00:35:40 世界总不让我做Vision 00:52:06 学术流浪 00:57:43 与何恺明的友谊 01:21:05 两次拒绝了Ilya 01:37:50 杨立昆和李飞飞往事 01:58:30 草蛇灰线：“表征的世界” 02:43:55 Research taste与《金刚经》 04:11:07 世界模型是什么？ 04:29:47 从下载互联网，到下载人类 04:58:17 和杨立昆创立AMI始末 05:45:53 “硅谷被催眠了” 06:07:17 自大的人类！ 06:18:45 “42” LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。 2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场始料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。 就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。 “Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。” 这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。 这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。 OUTLINE: 00:01:19 The normal one 00:35:40 世界总不让我做Vision 00:52:06 学术流浪 00:57:43 与何恺明的友谊 01:21:05 两次拒绝了Ilya 01:37:50 杨立昆和李飞飞往事 01:58:30 草蛇灰线：“表征的世界” 02:43:55 Research taste与《金刚经》 04:11:07 世界模型是什么？ 04:29:47 从下载互联网，到下载人类 04:58:17 和杨立昆创立AMI始末 05:45:53 “硅谷被催眠了” 06:07:17 自大的人类！ 06:18:45 “42” LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

今天这集节目很特殊。 我们的录制时间是2025年12月1日，嘉宾是Manus联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）。就在刚过去的凌晨，Meta宣布全资收购Manus。而在节目录制的彼时，收购事件尚未发生。 最终，这期节目成为了Manus最后的访谈。 00:56 正道少年的荒蛮历险记 30:27 哦，我们集体做了一个错误决定！ 01:07:10 Manus：从0到1亿美金ARR 02:32:10 人工智能更像制造业 02:59:51 我很害怕Manus变得复杂 《95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量》

今天这集节目很特殊。 我们的录制时间是2025年12月1日，嘉宾是Manus联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）。就在刚过去的凌晨，Meta宣布全资收购Manus。而在节目录制的彼时，收购事件尚未发生。 最终，这期节目成为了Manus最后的访谈。 00:56 正道少年的荒蛮历险记 30:27 哦，我们集体做了一个错误决定！ 01:07:10 Manus：从0到1亿美金ARR 02:32:10 人工智能更像制造业 02:59:51 我很害怕Manus变得复杂 《95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量》

姚顺宇戴了一副茶色眼镜走过来，这副眼镜会随光线变化而改变颜色。 硅谷AI业界有两位Yao Shunyu，他们曾是清华同一届毕业生，这让姚顺雨与姚顺宇时常成为话题人物。 前一位姚顺雨2025年从OpenAI跳槽到腾讯，他去年来过我们节目（第115集）；后一位姚顺宇也于同年跳槽，从Anthropic来到Google DeepMind。 今天的嘉宾姚顺宇，毕业于清华和斯坦福大学，曾经的研究方向是理论物理——非厄米系统、量子物理与高能物理。他的人生奋斗姿态是——“总想挑战一些自己不太会的事”。 他人生最大的一次跨步是博士毕业，毅然决然离开深造9年的物理，来到崭新的AI行业。过去两年，他先后在Anthropic和Google DeepMind出任研究科学家，参与了Claude 3.7、4.5、Gemini 3等关键模型的开发过程。 姚顺宇一点也不nerd。有时，他会令你猝不及防，突然发表一点“小疯”言论。 第一次见面，他就对我说：“我在这个行业又没有什么导师，又没有什么旧友，我当然想喷谁喷谁。” 转行AI的两年，他变得越来越直接，越来越不害怕得罪人。访谈中，他也说了一些直白言论： “AI个人英雄主义时代已经过去了，所以也没有什么英雄，有时候甚至觉得旧时代英雄有点蠢。” “没有哪个老登是你的亲属，所以你觉得他傻，他就是傻，就可以直接说他傻。无所谓的啊。（笑）” “现在大家都是冲浪的人，本质上是那个浪，而不是你那个冲浪的人。” “AI这个事，本来也不太需要脑子——真的不太需要脑子。这个行业最重要的特质，就是靠谱，就是做事细，对自己做的事情负责任。” “你不用太担心因为自己的观点而惹到什么人。只要你的观点是自洽的，不是说随便喷人，你是有一套自己的理解。最终你在这个领域做的怎样，是有客观评价标准的——大家是会尊重你的。” 不过，在描述自己的研究时，姚顺宇又显得异常审慎。 他对于这些工作的描述是：“我自己对那个事没那么重要，更多的是，我很幸运，有机会在那个时候加入了一个重要的项目，做了一些事。” 他反复强调，AI个人英雄主义的时代已经过去了，现在都是集体主义的故事，要对神话个体的一切叙事充满警惕。 我们的节目录制于2026年3月，距离我们这次节目录制完，世界又发生了许多意想不到的变化：Meta对Manus的收购被撤销、Cursor可能被SpaceX收购、xAI将终止独立运营并入SpaceX，并更名为SpaceXAI等等。如果我们的谈话内容有一定滞后性，请大家多包涵——AI的世界实在变化太快、太出乎意料了。 可能还要特别说明的一点是，技术细节会涉及企业机密，有一些嘉宾是不方便分享的，也请大家能够包容。 在访谈中，我们尽最大可能和大家一起学习AI。你会收获姚顺宇在Anthroic和Google Gemini的技术探索历程与思考洞察。 而对于那些离经叛道的微小片刻，还请允许我们小疯一下。 接下来，就是我对顺宇的访谈。 OUTLINE: 00:02:41 两个Shunyu Yao 00:06:50 竞争与逃逸 00:26:37 “Pre-train没有到头” 00:36:23 Coding的爆发 00:51:25 字节和豆包 00:54:45 "硬蒸"和"聪明的蒸" 01:05:22 机器人 01:10:00 在Underdog之地赌一把 01:20:59 非厄米系统与量子物理 01:37:42 高能物理 01:44:24 物理与AI 01:53:47 在Anthropic训练Claude 3.7、4.5 02:36:18 "AI本质是简单的" 02:42:25 在Google DeepMind训练Gemini 3 03:02:43 "Pre-train也是一种RL" 03:08:04 技术预测 03:14:06 组织搭建 03:24:48 集体主义胜利 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 本集的文字版：《独家对话姚顺宇：请允许我小疯一下》 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

姚顺宇戴了一副茶色眼镜走过来，这副眼镜会随光线变化而改变颜色。 硅谷AI业界有两位Yao Shunyu，他们曾是清华同一届毕业生，这让姚顺雨与姚顺宇时常成为话题人物。 前一位姚顺雨2025年从OpenAI跳槽到腾讯，他去年来过我们节目（第115集）；后一位姚顺宇也于同年跳槽，从Anthropic来到Google DeepMind。 今天的嘉宾姚顺宇，毕业于清华和斯坦福大学，曾经的研究方向是理论物理——非厄米系统、量子物理与高能物理。他的人生奋斗姿态是——“总想挑战一些自己不太会的事”。 他人生最大的一次跨步是博士毕业，毅然决然离开深造9年的物理，来到崭新的AI行业。过去两年，他先后在Anthropic和Google DeepMind出任研究科学家，参与了Claude 3.7、4.5、Gemini 3等关键模型的开发过程。 姚顺宇一点也不nerd。有时，他会令你猝不及防，突然发表一点“小疯”言论。 第一次见面，他就对我说：“我在这个行业又没有什么导师，又没有什么旧友，我当然想喷谁喷谁。” 转行AI的两年，他变得越来越直接，越来越不害怕得罪人。访谈中，他也说了一些直白言论： “AI个人英雄主义时代已经过去了，所以也没有什么英雄，有时候甚至觉得旧时代英雄有点蠢。” “没有哪个老登是你的亲属，所以你觉得他傻，他就是傻，就可以直接说他傻。无所谓的啊。（笑）” “现在大家都是冲浪的人，本质上是那个浪，而不是你那个冲浪的人。” “AI这个事，本来也不太需要脑子——真的不太需要脑子。这个行业最重要的特质，就是靠谱，就是做事细，对自己做的事情负责任。” “你不用太担心因为自己的观点而惹到什么人。只要你的观点是自洽的，不是说随便喷人，你是有一套自己的理解。最终你在这个领域做的怎样，是有客观评价标准的——大家是会尊重你的。” 不过，在描述自己的研究时，姚顺宇又显得异常审慎。 他对于这些工作的描述是：“我自己对那个事没那么重要，更多的是，我很幸运，有机会在那个时候加入了一个重要的项目，做了一些事。” 他反复强调，AI个人英雄主义的时代已经过去了，现在都是集体主义的故事，要对神话个体的一切叙事充满警惕。 我们的节目录制于2026年3月，距离我们这次节目录制完，世界又发生了许多意想不到的变化：Meta对Manus的收购被撤销、Cursor可能被SpaceX收购、xAI将终止独立运营并入SpaceX，并更名为SpaceXAI等等。如果我们的谈话内容有一定滞后性，请大家多包涵——AI的世界实在变化太快、太出乎意料了。 可能还要特别说明的一点是，技术细节会涉及企业机密，有一些嘉宾是不方便分享的，也请大家能够包容。 在访谈中，我们尽最大可能和大家一起学习AI。你会收获姚顺宇在Anthroic和Google Gemini的技术探索历程与思考洞察。 而对于那些离经叛道的微小片刻，还请允许我们小疯一下。 接下来，就是我对顺宇的访谈。 OUTLINE: 00:02:41 两个Shunyu Yao 00:06:50 竞争与逃逸 00:26:37 “Pre-train没有到头” 00:36:23 Coding的爆发 00:51:25 字节和豆包 00:54:45 "硬蒸"和"聪明的蒸" 01:05:22 机器人 01:10:00 在Underdog之地赌一把 01:20:59 非厄米系统与量子物理 01:37:42 高能物理 01:44:24 物理与AI 01:53:47 在Anthropic训练Claude 3.7、4.5 02:36:18 "AI本质是简单的" 02:42:25 在Google DeepMind训练Gemini 3 03:02:43 "Pre-train也是一种RL" 03:08:04 技术预测 03:14:06 组织搭建 03:24:48 集体主义胜利 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 本集的文字版：《独家对话姚顺宇：请允许我小疯一下》 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

过去两年，张月光仿佛消失了。 这位产品经理在2023年创造过妙鸭这样现象级AI产品，但在妙鸭走红后，仅3个月他便从阿里辞职。他说，这源于他独自在日本京都的鸭川边，坐了一夜，想清楚了许多重要的人生决定。 2024年初，张月光筹措资金，创业沐言智语。这家公司成为那年AI应用型公司里融资额最高的初创公司之一。 有人说，投资人在没有产品的情况下，对他“盲注”4轮，累计金额近三亿元人民币。也有人开玩笑，张月光是在拿着融资额的利息养公司。 过去两年，我和张月光见了很多次，他在尝试的产品形态每一次都有一些变化，他也并不掩饰自己的困惑，坦言的确有一段时间“看不懂”。转折来自半年前。 一位师承于互联网时代的产品经理，当他转向AI，会经历怎样的试错与求索？又要跨越怎样的认知鸿沟？——让我无比意外的是，张月光说，他后来才意识到，妙鸭根本不是AI Native的产品。 沐言智语现阶段正在做的有两款主力产品：AI乙女游戏《星眠》，和即将要推出的Agent产品Dokie。他说，他的探索期结束了，他终于找到那个他愿意集公司之重力下注的东西。 接下来是我对张月光的访谈。 期待2026年，我们和AI共同进步！ （张月光坐在鸭川边思考人生的长夜） 02:00 嘉宾小传 2012年清华计算机毕业，大三发现自己卷不了Coding 2018年第一次失败的创业与产品（元音） 上次创业到最后非常困惑：不知道自己为什么要开始创业 我在字节的两段经历（时光相册、今日头条专项） 这次创业前的人生链路：SaaS公司>支付宝>字节>创业>阿里优酷 2023年国庆节的凌晨，在京都鸭川边坐着，决定了第二次创业 我的原则：“我想35岁-45岁，和同一群人做同一件事情” 16:56 在大厂打怪升级的游戏 27岁是字节3-2，30岁是阿里P9 大厂普遍有两种战役：外部战役和内部战役 坦白说，大厂游戏会让绝大部分人变成内部作战的人 AI提供了外部游戏的增量，否则只能打内部游戏 创业最好的理由是两个：1、你就想当老板；2、你特别想让一件事发生；但凡想发财、想成名，创业的期望收益都很差 长视频平台不是平台，就像电影院不是平台一样，说到底它是内容产品 2023年我开会说：“从今天开始关于优酷的各种会我都不参与了” 28:28 妙鸭不是一个AI Native产品，那什么是？ 我喜欢One Way Door产品（单向门产品） 互联网时代的产品设计是面向流程的设计，好的产品比如微信是游乐园，但也是有限自由度 但AI Native产品非常开放，不仅是输入开放，输出也是开放的 从互联网产品设计到AI Native产品设计，有一个巨大的范式变化：从流程设计到上下文设计 传统互联网产品团队的协作方式在今天很有可能出现问题 42:04 设计AI产品究竟需要什么样的AI组织？决策边界在变模糊，Taste变得非常重要，从线形工作变成两段式 妙鸭和美图秀秀不在一桌，它本质是写真生意 我们发现很难让一个模型做到真、像、美，于是我们让三个模型同时做 最多时用了接近2万张推理卡 妙鸭添加了我人生的幸福时刻：和同事在亮马桥喝酒那天，日收入破了100万 2023年7月到10月忙得屁滚尿流，10月休假决定辞职，一切戛然而止 01:01:16 出发第二次创业啦 这代AI技术应该是“创造AI人口”，而不是“创造AI服务” AI会被连接到整个人类网络里来 今天的专业技能正在贬值，多元化的品味、博学程度决定团队上限 “人应该负责Will，人应该负责Skill” 2023年作为融资额最高的AI应用公司之一，投资人为什么在没有产品的情况下，“盲注”？ 行业里的人开玩笑说，“我们天天在花利息” 01:14:29 上路后，产品的多次选择和变化 一条确定的线路：以交互为核心的AI乙女游戏（星眠） 一条不确定的线路：花了1年摸索，做了三四个小产品，比如播客、信息工具、图像工具 说说我们为什么之前做了一个播客产品，然后放弃了？ 新的内容平台的唯一机会：新媒介、新交互，产生新平台 Sora绝不可能成为新平台，但是ChatGPT可以 我觉得Chatbot的商业空间是难以想象的大，可能是人类有史以来从没见过的商业模式——它背后藏着长程的决策控制的能力 抖音式的短视频交互剥夺了你的信息自主权，Chatbot有机会剥夺你的自主决策权 它可以控制你，那么它可以拿很高的Take Rate（抽佣率） 02:01:21 从模型范式过渡到Agent范式 让Agent做到更多你完全做不到的事情 Manus是一个“比硅谷更硅谷的童话故事”，Meta买到了一个范式的代表 我不想做Manus这样的Agent，即将发布新产品：Dokie 我很在意Latency（延迟），希望持续协作 为什么Dokie选择PPT这么窄的赛道？——“别说the first了，我们都开始the last了” 我的产品哲学：不是the first，90分等于0分，没有人觉得这是AI做的，做出One Way Door/单向门体验 回答天问：怎么看待和模型公司的竞争？（应用公司都在用Claude的tool call） 星眠做的不是我的AI朋友，Dokie做的是一个突破我能力边界的AI朋友 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

过去两年，张月光仿佛消失了。 这位产品经理在2023年创造过妙鸭这样现象级AI产品，但在妙鸭走红后，仅3个月他便从阿里辞职。他说，这源于他独自在日本京都的鸭川边，坐了一夜，想清楚了许多重要的人生决定。 2024年初，张月光筹措资金，创业沐言智语。这家公司成为那年AI应用型公司里融资额最高的初创公司之一。 有人说，投资人在没有产品的情况下，对他“盲注”4轮，累计金额近三亿元人民币。也有人开玩笑，张月光是在拿着融资额的利息养公司。 过去两年，我和张月光见了很多次，他在尝试的产品形态每一次都有一些变化，他也并不掩饰自己的困惑，坦言的确有一段时间“看不懂”。转折来自半年前。 一位师承于互联网时代的产品经理，当他转向AI，会经历怎样的试错与求索？又要跨越怎样的认知鸿沟？——让我无比意外的是，张月光说，他后来才意识到，妙鸭根本不是AI Native的产品。 沐言智语现阶段正在做的有两款主力产品：AI乙女游戏《星眠》，和即将要推出的Agent产品Dokie。他说，他的探索期结束了，他终于找到那个他愿意集公司之重力下注的东西。 接下来是我对张月光的访谈。 期待2026年，我们和AI共同进步！ （张月光坐在鸭川边思考人生的长夜） 02:00 嘉宾小传 2012年清华计算机毕业，大三发现自己卷不了Coding 2018年第一次失败的创业与产品（元音） 上次创业到最后非常困惑：不知道自己为什么要开始创业 我在字节的两段经历（时光相册、今日头条专项） 这次创业前的人生链路：SaaS公司>支付宝>字节>创业>阿里优酷 2023年国庆节的凌晨，在京都鸭川边坐着，决定了第二次创业 我的原则：“我想35岁-45岁，和同一群人做同一件事情” 16:56 在大厂打怪升级的游戏 27岁是字节3-2，30岁是阿里P9 大厂普遍有两种战役：外部战役和内部战役 坦白说，大厂游戏会让绝大部分人变成内部作战的人 AI提供了外部游戏的增量，否则只能打内部游戏 创业最好的理由是两个：1、你就想当老板；2、你特别想让一件事发生；但凡想发财、想成名，创业的期望收益都很差 长视频平台不是平台，就像电影院不是平台一样，说到底它是内容产品 2023年我开会说：“从今天开始关于优酷的各种会我都不参与了” 28:28 妙鸭不是一个AI Native产品，那什么是？ 我喜欢One Way Door产品（单向门产品） 互联网时代的产品设计是面向流程的设计，好的产品比如微信是游乐园，但也是有限自由度 但AI Native产品非常开放，不仅是输入开放，输出也是开放的 从互联网产品设计到AI Native产品设计，有一个巨大的范式变化：从流程设计到上下文设计 传统互联网产品团队的协作方式在今天很有可能出现问题 42:04 设计AI产品究竟需要什么样的AI组织？决策边界在变模糊，Taste变得非常重要，从线形工作变成两段式 妙鸭和美图秀秀不在一桌，它本质是写真生意 我们发现很难让一个模型做到真、像、美，于是我们让三个模型同时做 最多时用了接近2万张推理卡 妙鸭添加了我人生的幸福时刻：和同事在亮马桥喝酒那天，日收入破了100万 2023年7月到10月忙得屁滚尿流，10月休假决定辞职，一切戛然而止 01:01:16 出发第二次创业啦 这代AI技术应该是“创造AI人口”，而不是“创造AI服务” AI会被连接到整个人类网络里来 今天的专业技能正在贬值，多元化的品味、博学程度决定团队上限 “人应该负责Will，人应该负责Skill” 2023年作为融资额最高的AI应用公司之一，投资人为什么在没有产品的情况下，“盲注”？ 行业里的人开玩笑说，“我们天天在花利息” 01:14:29 上路后，产品的多次选择和变化 一条确定的线路：以交互为核心的AI乙女游戏（星眠） 一条不确定的线路：花了1年摸索，做了三四个小产品，比如播客、信息工具、图像工具 说说我们为什么之前做了一个播客产品，然后放弃了？ 新的内容平台的唯一机会：新媒介、新交互，产生新平台 Sora绝不可能成为新平台，但是ChatGPT可以 我觉得Chatbot的商业空间是难以想象的大，可能是人类有史以来从没见过的商业模式——它背后藏着长程的决策控制的能力 抖音式的短视频交互剥夺了你的信息自主权，Chatbot有机会剥夺你的自主决策权 它可以控制你，那么它可以拿很高的Take Rate（抽佣率） 02:01:21 从模型范式过渡到Agent范式 让Agent做到更多你完全做不到的事情 Manus是一个“比硅谷更硅谷的童话故事”，Meta买到了一个范式的代表 我不想做Manus这样的Agent，即将发布新产品：Dokie 我很在意Latency（延迟），希望持续协作 为什么Dokie选择PPT这么窄的赛道？——“别说the first了，我们都开始the last了” 我的产品哲学：不是the first，90分等于0分，没有人觉得这是AI做的，做出One Way Door/单向门体验 回答天问：怎么看待和模型公司的竞争？（应用公司都在用Claude的tool call） 星眠做的不是我的AI朋友，Dokie做的是一个突破我能力边界的AI朋友 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕——从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。 在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空间有很多标签，例如“AI天才少女”，但她不喜欢这个称呼。 这次是她的第一次访谈，也是她第一次进行长时间的技术访谈。 我们系统性地谈论了，2026年由Claude Opus 4.6、OpenClaw等技术变量所触发的AI巨震，以及后续结构性影响。 在这个生产力大爆炸的时代，人人都有危机感。哪怕是对于亲手训练模型的研究者来说。 “我之前认为我们自己做的工作已经足够有创造力、足够不会被Skill化、不会被Workflow化。但我现在发现，它竟然也能！那它可不可以训出更强的模型？自己左脚踩右脚就提升了？——这是这一两年会发生的事情。” 当人类的知识与智慧内化为模型能力，未来的人类去做什么？我们的社会如何消化这次剧烈的技术变革？——这些宏大的时代命题我们不得而知。 但无论如何，这仍然是一次信息密度极大的访谈——你能从中看见，当面临一次巨大技术范式转折时，一家AI Lab内部，在技术押注、资源调配、组织与人员等诸多方面的系列举措。而它应对巨变的根基是，文化与价值观的成型。 罗福莉对当下有一些关键的技术判断： * Anthropic的路径是正确的，这是当下共识。 * 在路径更清晰的情况下，国内大模型团队进入加速追赶的状态。现在大家在Pre-train上的代差是基本没有的，或者说非常接近。 * 现在至少跟23年要去追平Pre-train的差距一样，大家很all in，要去做好Agent的Post-train。更具体说，是在Agent上怎么做好RL的scaling。 * 系统从“以Rollout推理引擎为核心”，转变为“以Agent为核心”的一个更复杂系统。这对团队提出了更高的要求：必须具备足够敏捷性，能够快速开发出适配当前时代的RL Infra系统。 * 接下来两三个月，大家怎么发生变化，是考验团队整体研究水平、技术敏捷程度，以及怎么拥抱新的范式来做研究的关键。 * 一个for更长期的事情：我们不会在1T水平上走太久。如果要拿到下一个阶段的领先，就要寻求更大规模scaling。到底是去scaling模型的参数量，还是去scaling什么东西？以及要在什么样的芯片上去scaling？——这是当下立即需要去决策和判断的，这才决定了大半年过后谁更领先。 在卡的调配上： * 至少在Chat时代，for研究、for Pre-train和for Post-train的用卡比例非常夸张，比如3比5比1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3比1比1。 * 预训练跟后训练一个比例，这是今年可能发生的很大变化。顶尖团队应该都是1比1了。 在组织的重组上： * 做后训练现在一个重要的范式变化是，需要具备diversity（多样性），让预训练的人做后训练是个很好的补充。 “接下来两三个月会非常精彩。”罗福莉称。 接下来，就是我对罗福莉的访谈。 OUTLINE: 00:02:16 OpenClaw引发巨变 00:24:17 群体智能提升Agent框架 00:41:31 2026是生产力变革之年 01:01:45 Agent的自进化与自迭代 01:19:39 MiMo-V2：觉醒和伏击 01:45:24 1T模型是入场券 01:52:33 组织平权 02:02:56 训练细节和成本 02:09:03 另类架构 02:22:32 AI没有生存危机 02:39:12 每天在否认昨天的自己 02:48:34 过去3年的AI进化史 03:05:54 当下共识与竞争 03:19:45 环境比经验更重要 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 本集文字版：《独家对话罗福莉：AI范式已然巨变！》 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕——从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。 在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空间有很多标签，例如“AI天才少女”，但她不喜欢这个称呼。 这次是她的第一次访谈，也是她第一次进行长时间的技术访谈。 我们系统性地谈论了，2026年由Claude Opus 4.6、OpenClaw等技术变量所触发的AI巨震，以及后续结构性影响。 在这个生产力大爆炸的时代，人人都有危机感。哪怕是对于亲手训练模型的研究者来说。 “我之前认为我们自己做的工作已经足够有创造力、足够不会被Skill化、不会被Workflow化。但我现在发现，它竟然也能！那它可不可以训出更强的模型？自己左脚踩右脚就提升了？——这是这一两年会发生的事情。” 当人类的知识与智慧内化为模型能力，未来的人类去做什么？我们的社会如何消化这次剧烈的技术变革？——这些宏大的时代命题我们不得而知。 但无论如何，这仍然是一次信息密度极大的访谈——你能从中看见，当面临一次巨大技术范式转折时，一家AI Lab内部，在技术押注、资源调配、组织与人员等诸多方面的系列举措。而它应对巨变的根基是，文化与价值观的成型。 罗福莉对当下有一些关键的技术判断： * Anthropic的路径是正确的，这是当下共识。 * 在路径更清晰的情况下，国内大模型团队进入加速追赶的状态。现在大家在Pre-train上的代差是基本没有的，或者说非常接近。 * 现在至少跟23年要去追平Pre-train的差距一样，大家很all in，要去做好Agent的Post-train。更具体说，是在Agent上怎么做好RL的scaling。 * 系统从“以Rollout推理引擎为核心”，转变为“以Agent为核心”的一个更复杂系统。这对团队提出了更高的要求：必须具备足够敏捷性，能够快速开发出适配当前时代的RL Infra系统。 * 接下来两三个月，大家怎么发生变化，是考验团队整体研究水平、技术敏捷程度，以及怎么拥抱新的范式来做研究的关键。 * 一个for更长期的事情：我们不会在1T水平上走太久。如果要拿到下一个阶段的领先，就要寻求更大规模scaling。到底是去scaling模型的参数量，还是去scaling什么东西？以及要在什么样的芯片上去scaling？——这是当下立即需要去决策和判断的，这才决定了大半年过后谁更领先。 在卡的调配上： * 至少在Chat时代，for研究、for Pre-train和for Post-train的用卡比例非常夸张，比如3比5比1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3比1比1。 * 预训练跟后训练一个比例，这是今年可能发生的很大变化。顶尖团队应该都是1比1了。 在组织的重组上： * 做后训练现在一个重要的范式变化是，需要具备diversity（多样性），让预训练的人做后训练是个很好的补充。 “接下来两三个月会非常精彩。”罗福莉称。 接下来，就是我对罗福莉的访谈。 OUTLINE: 00:02:16 OpenClaw引发巨变 00:24:17 群体智能提升Agent框架 00:41:31 2026是生产力变革之年 01:01:45 Agent的自进化与自迭代 01:19:39 MiMo-V2：觉醒和伏击 01:45:24 1T模型是入场券 01:52:33 组织平权 02:02:56 训练细节和成本 02:09:03 另类架构 02:22:32 AI没有生存危机 02:39:12 每天在否认昨天的自己 02:48:34 过去3年的AI进化史 03:05:54 当下共识与竞争 03:19:45 环境比经验更重要 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 本集文字版：《独家对话罗福莉：AI范式已然巨变！》 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

这里是《全球大模型季报》的第8集，也是我和广密跨年对谈的第三年了！ 这集节目将带你看到，在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下，全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟？各个前沿实验室在探索哪些新范式？硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室？ 如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议，欢迎大家在评论区留言，我们都会看到。 2025的最后，期待我们和AI共同进步！ AI War：一场全球巨头都输不起的竞争 02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了 03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧 07:38 OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入 13:10 有的公司是“巨头的棋子价值” 13:32 OpenAI做商业化的速度问题 15:04 纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU 17:16 Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟 交替领先是顶尖模型的新常态 17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态 25:40 这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data 27:40 Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？ 31:20 另一个判断是：最终的最终，ChatGPT会融合传统Search，最终也会吃掉传统Search广告的份额 35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了，但Google危机没有真正解除 Pre-training和RL之后的第三个范式：Online learning 36:01 Pre-training scaling确实快结束了，但Online learning刚开始 38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强：Anthropic是OpenAI最早的Scaling team，Ilya是Pre-training team，Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team 40:01 说一个暴论：大家提的机器人、世界模型、多模态，很多可能是假问题，Online learning可能才是唯一重要的真问题 41:01 Pre-training预训练是石油，化石燃料；RL专家数据是新能源，有用但总量少；Online Learning是核聚变，还没突破，突破了无敌，人类进入硅基时代 AGI像马拉松 or 自动驾驶？持久战+现金流之战 43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据，这类任务就是不work，只有压缩过这类数据，才work——今天的模型还是巨大的压缩器 44:33 “模型即产品，数据即模型” 44:45 听过一个rumor：Sam在内部说先忘掉AGI？ 45:04 局部L3/L4，很难整体L4：现实一点的是，在知识工作者群体，局部L3/L4的体验是能看到的，比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent 现阶段对于投资的思考（不作为投资建议） 47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic 现在是：25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC，每家都放一点 另外是今天要bet 3年后的范式和winner了，Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下 2026年，湾区的重要趋势和信号 50:57 2026年期待投资的主题 52:53 模型即产品，数据即模型 54:48 一横一纵：横向蒸馏人类专家知识，横向扩宽更多的行业领域；纵向就是下一代技术范式，Online learning，创造更高的经济价值 56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图 59:43 Robotics的最新进展和公司分布 01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况：越头部的公司越便宜，越头部的公司越没有Bubble 01:08:02 国内的大模型和应用公司 01:09:39 模型的下一个胜负手是什么？ 华人创业者、基金和“中国的硅谷” 01:10:16 中美的AI叙事差异 01:12:15 对华人创业者想说啥 01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷？ 01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗？ 年终对话【站在2025年之外】 《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》 《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》 《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》 《126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格》 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。

这里是《全球大模型季报》的第8集，也是我和广密跨年对谈的第三年了！ 这集节目将带你看到，在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下，全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟？各个前沿实验室在探索哪些新范式？硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室？ 如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议，欢迎大家在评论区留言，我们都会看到。 2025的最后，期待我们和AI共同进步！ AI War：一场全球巨头都输不起的竞争 02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了 03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧 07:38 OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入 13:10 有的公司是“巨头的棋子价值” 13:32 OpenAI做商业化的速度问题 15:04 纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU 17:16 Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟 交替领先是顶尖模型的新常态 17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态 25:40 这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data 27:40 Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？ 31:20 另一个判断是：最终的最终，ChatGPT会融合传统Search，最终也会吃掉传统Search广告的份额 35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了，但Google危机没有真正解除 Pre-training和RL之后的第三个范式：Online learning 36:01 Pre-training scaling确实快结束了，但Online learning刚开始 38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强：Anthropic是OpenAI最早的Scaling team，Ilya是Pre-training team，Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team 40:01 说一个暴论：大家提的机器人、世界模型、多模态，很多可能是假问题，Online learning可能才是唯一重要的真问题 41:01 Pre-training预训练是石油，化石燃料；RL专家数据是新能源，有用但总量少；Online Learning是核聚变，还没突破，突破了无敌，人类进入硅基时代 AGI像马拉松 or 自动驾驶？持久战+现金流之战 43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据，这类任务就是不work，只有压缩过这类数据，才work——今天的模型还是巨大的压缩器 44:33 “模型即产品，数据即模型” 44:45 听过一个rumor：Sam在内部说先忘掉AGI？ 45:04 局部L3/L4，很难整体L4：现实一点的是，在知识工作者群体，局部L3/L4的体验是能看到的，比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent 现阶段对于投资的思考（不作为投资建议） 47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic 现在是：25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC，每家都放一点 另外是今天要bet 3年后的范式和winner了，Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下 2026年，湾区的重要趋势和信号 50:57 2026年期待投资的主题 52:53 模型即产品，数据即模型 54:48 一横一纵：横向蒸馏人类专家知识，横向扩宽更多的行业领域；纵向就是下一代技术范式，Online learning，创造更高的经济价值 56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图 59:43 Robotics的最新进展和公司分布 01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况：越头部的公司越便宜，越头部的公司越没有Bubble 01:08:02 国内的大模型和应用公司 01:09:39 模型的下一个胜负手是什么？ 华人创业者、基金和“中国的硅谷” 01:10:16 中美的AI叙事差异 01:12:15 对华人创业者想说啥 01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷？ 01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗？ 年终对话【站在2025年之外】 《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》 《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》 《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》 《126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格》 【更多信息】 免责声明：本内容不作为投资建议。