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Host 0xRaymond

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一档由前独角兽创业者主持的播客,深入剖析AI行业投资、创业与出海,从招股书拆解到中美竞争,提供一线实战视角。

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关注AI投资与创业的科技从业者

Popular Episodes

Recommended episodes based on our download charts.

15. AI泡沫破裂前的狂欢?2025年度总结与展望 - 串台|人民公园说AI

GPT3周年,有人倒在半路,有人平步青云,有什么启发,接下来怎么搞?25年回顾兼26年展望 串台:人民公园说AI - 这是由JustSayAI出品的陪伴型播客,三位合伙人,跨越12小时时差录制,只为成为你的创业专属BGM! 我特别喜欢的几期人民公园节目: Anthropic Nano Banana Hi, 我是主播Raymond,对生活保持好奇,努力赚个大钱,要不也要活得精彩。 视频播客 📺B站链接 / 📕小红书链接 / ▶️YouTube链接 免责申明:本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议,包括但不限于投资,税收,会计或者法律上的任何建议。 Shownotes: 00:00 2025年印象最深的AI产品? 08:27 大厂如何挤压小公司生存空间? 10:41 智谱GLM如何靠价格战突围? 12:39 MiniMax为何能在海外赚大钱? 13:46 Kimi如何从长文本卷到了编程? 14:54 中国开源模型下载量超越美国? 16:16 DeepSeek为何价格打到底还能赚钱? 19:52 AI编程工具为何不需要做销售? 29:00 硅谷为何流行斩首式人才收购? 32:20 创业公司是在为大厂做试错吗? 41:16 谷歌TPU是否引发了英伟达恐慌? 42:22 硅谷巨头如何玩转三角债融资? 45:54 预训练时代真的已经结束了吗? 47:53 现在的AI是只会刷题的书呆子? 53:35 现在的AI像极了千禧年互联网? 57:51 现在的万亿基建未来会是废铁吗? 01:09:02 科技七巨头如何消化AI投入? 01:16:40 字节跳动能否在AI C端逆袭? 01:20:16 OpenAI未来会成为时代的炮灰吗?

22. Token出海是赛博偷电?美国为啥电网建不好?- Ian | 电力侠

简介暂缺,正在补充中,感谢理解。 / Description temporarily unavailable and will be added soon. / 概要は現在準備中です。近日中に追記予定です。

17.百亿烧出大模型第一股:智谱 v.s. Minimax - 对话庄明浩

行路难,行路难,多歧路,今安在? 长风破浪会有时,直挂云帆济沧海。 嘉宾:庄明浩 - 投资人 / AI司马迁 - 屠龙之术主播 Hi,我是主播Raymond,为了缓解AI焦虑,已经过度付费。 视频播客 📺B站链接 / 📕小红书链接 / ▶️YouTube链接(逐字稿在小红书) 免责申明: 本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议,包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 Shownotes Summary - AI生成,不一定准确。 Shownotes: 02:13 招股书初印象:两家公司同时冲刺大模型第一股,千页招股书如何阅读? 02:39 中美成本对比:中国公司用几亿美金做到美国公司1%的成本规模。 06:26 假设Sam Altman、张一鸣、杨植麟、梁文峰阅读招股书后的感受。 13:01 招股书撰写逻辑:如何定义第一名,如何切分赛道。 14:20 投资人应看什么指标?收入与token调用量哪个更真实? 18:02 行业报告的可信度:智谱预测2030年中国AI企业市场仅1000亿,80%本地部署。 23:13 Minimax的全球视野:2030年全球AI市场预计3000亿美金,75%来自APP应用。 27:27 公司定位差异:智谱清言是“中国领先AI公司”,mini max是“全球化AI大模型公司”。 28:24 业务模式对比:智谱清言重to G/to B,mini max重海外与C端产品。 29:39 创业公司的“点灯顺序”:在有限资源下如何选择落地场景? 32:40 谁会留下来?Coding、多模态、Agent? 38:37 训练成本之谜:自媒体宣传“几百万美金训练”,财报却是“十亿级”。 39:46 研发成本结构:训练、推理、多项目并行推高算力开支。 43:18 DeepSeek的成本困境:是否也在每年数亿的烧钱节奏中? 45:44 OpenAI 2025年研发成本预计134亿美金,中国公司成本约为1%。 49:30 人才成本:中国AI研发人均年薪约15万美金,远低于美国。 52:03 港股上市的现实考量:流动性、基石投资人、市场情绪、地缘政治、竞品对标——多重因素影响发行。 01:05:10 估值难题:无法用PS/PE,只能对比商汤、云知声,或按“终局席位”定价。 01:10:52 投资逻辑转变:从财务模型转向“生存赛”与“大国重器”估值。 01:12:10 欧洲Mistral估值100亿美金:地缘政治下的“国产替代”溢价。 01:20:00 早做上市准备,一口气冲过去,不能停。 关键词 大模型第一股 智谱 minimax 招股书 中美AI对比 港股上市 估值 算力成本 研发工资 多模态 Agent 资本退出 地缘政治 生存赛 终局思维 创业难度

16. ⽤Claude Code⼿搓量化基⾦靠谱吗?- Park

真的很荒谬,感觉两个文科生想一个月花20块钱就可以转码取代程序员,太离谱了,想什么呢?但是真的不能试试吗? 嘉宾:Park - 这个大佬非常低调,什么联系方式都没有留下 *** 这期节目中Claude Code / Cursor两个名词其实经常混用,因为我们两个工具都用,没有先后优劣,所以不是每个语境/评论都非常精准,看官见笑。 Hi,我是主播Raymond,一个每天很多问题的散韭。 视频播客 📺B站链接 / 📕小红书链接 / ▶️YouTube链接 免责声明: 本节目的所有内容仅为经验分享与技术探讨,不构成任何投资、交易或法律建议。市场有风险,交易需谨慎。 Shownotes: 01:18 Park自我介绍:从一级市场、VC到全职交易员,涉猎股票、加密货币、大宗商品等多类资产。 02:17 如何看待近期大模型交易比赛? 04:12 不同AI的倾向性 07:49 AI的交易次数、交易风格这种听起来有点个人化的东西是怎么训练出来的? 11:05 Claude Code的发布让非技术背景的交易者能通过多轮问答,从问不出问题到搭建完整项目原型。 19:00 一个90分人类指导无数个低成本60分AI,其效能远超过一个由10个80分人类组成的团队 22:23 60分的AI加起来可能还是60分 23:13 做产品经理,不做CEO 27:52 如何迭代的? 33:01 当前AI不擅长整合多模态信息感知市场节奏。人类交易员的优势是理解市场环境和资金流向 37:42 人机协作的最佳模式:人类负责判断资产类别、大趋势和交易节奏;AI负责精准执行买卖点、严格风控、24小时监控和交易复盘。 47:28 大多数尝试用AI找策略的人遇到的困难是什么? 51:45 未来世界只有是哪个行业:自媒体、AI和金融交易 53:41 对普通人而言,仓位管理比预测市场更重要 关键词: Cursor、量化基金、AI交易、Claude Code、Prompt工程、60分程序员理论、主观交易、仓位管理、回测系统、交易纪律、人机协作、模型倾向性、Alpharena

14. 中美AI对比:OpenAI花1.4万亿账怎么算?中美胜负手是什么?- Frank

所有的星辰大海都有代价,只是这次我们真的要付1.4万亿,你准备好你的AGI份子钱了吗? Hi, 我是主播Raymond,对生活保持好奇,努力赚个大钱,要不也要活得精彩。 视频播客 B站链接 / 小红书链接 / YouTube链接 嘉宾:Frank - AI投资人,马上有个大模型要敲钟了,但是这个低调大佬什么联络方式也没有留下 免责申明:本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议,包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 shownotes: 01:36 Frank自我介绍:国资背景投资人,专注AI科技投资,十年未亏过钱。 02:54 AI有泡沫,但没到那么大,市场正从capex驱动转向earning驱动。 03:46 为什么capex驱动逻辑在失效?模型能力边际提升放缓,市场信心下降。 05:25 美联储降息预期强烈,市场情绪或趋缓。 06:26 Scaling Law 还work吗?Frank:数据集评分已无意义,产业共识是 scaling 已接近尾声。 08:30 从85分到89分,AGI之路越走越难,1.4万亿是上大学的学费。 10:17 模型新重点:长时记忆、连续工作能力,这才是“仿人”的关键。 13:03 1.4万亿怎么花?Frank拆解:星际之门、英伟达、AMD、Oracle、微软……但电力是瓶颈。 16:47 OpenAI收入能否撑起支出?Frank拆解财报:消费者、企业、API三块,目标2030年3000亿收入极具挑战。 19:45 用户规模能否支撑收入?Raymond:若只靠订阅不合理,必须探索广告与B端变现。 24:35 1.4万亿背后:美国电力短缺,数据中心并网周期长达7年。 31:08 七姐妹的账怎么算?Frank:AI业务收入需翻倍,市场认可这个容量。 34:43 GPU折旧争议:Michael Bury质疑财务作假,Frank:芯片实际可用7年,折旧周期可讨论。 41:07 2027年推理将反超训练,AGI接近临界点。 43:26 中美是唯二全产业链玩家,但生态路径不同。 47:24 美国限制算力出口,反而可能将全球生态推向中国开源模型。 50:04 中美创业环境差异:美国重B端与集群,中国重算力优化与C端应用。 55:15 六小龙谁能活下来? 01:10:25 中美AI终局判断:美国大而全,中国经济适用;电力瓶颈或成美国阿喀琉斯之踵。 01:12:56 Google > OpenAI,国内看好阿里与即将上市的模型公司。 01:16:40 1.4万亿背后,是中国焦虑驱动的举国工业化,还是新一轮星球大战? 【关键词】 AI泡沫 Scaling Law Capex驱动 Earning驱动 电力瓶颈 GPU折旧 推理算力 中美AI竞争 开源模型 全模态 模型公司上市 星球大战 中国焦虑

20. 入门到精通:中国人到美国出海创业 - Richard|出海同学会

上个时代,创业可能在五道口,在华清家园开始。AI时代,产品是全世界的,我们可以在任何地方出发,也可以去任何地方,我们的大航海时代! 主播:Raymond - 爬过藤校,纽约敲过钟,投过独角兽,创业受过伤,目前的人生目标是网球3.0。 嘉宾:Richard - 大观资本|出海同学会(无限干货的大型知识库和人际网络,不要钱!) 视频播客 📺B站链接 / 📕小红书链接 / ▶️YouTube链接(逐字稿在小红书,联系主播也可以通过小红书DM) 免责申明:本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议,包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 Shownotes: 01:59 大观资本徐老师Richard,专注出海与全球化投资。 03:14从 Musically 到 Manus,华人出海十年路。 04:31 徐老师不仅是投资人,更是硅谷超级连接器,运营「出海同学会」社群。 05:06 更多中国人直接赴硅谷创业,真的吗? 07:45 从“产品出海”到“生而全球化”,TikTok 是重要转折。 09:24 AI 时代新变化:华人创始人在头部孵化器中的比例显著提高。 10:43 AI 深水区,数学与系统思考能力成为关键,印度创业者此轮“集体缺席”。 12:55 为何更多 AI 创始人选择“day one global”?硅谷吸引力何在? 14:10 硅谷利于打造“国际化产品”,融资环境更宽容,“小天才、小傻瓜”皆有机会。 17:48 硅谷生态总结:钱多、生态丰富、产品思维更全球化。 21:42是否有公司放弃硅谷转战其他市场?路径如何选择? 23:30 全球化路径多元,未必都从美国出发,条条大路通罗马。 26:17 AI 创始人该如何制定出海战略?有无方法论? 28:44 软件类产品宜“从上往下打”,早期行业更看重创始人“调性”与“品味”。 31:57 华人创始人的优势与劣势有哪些? 43:36 给 AI 公司有哪些出海的实操建议(团队、招聘、选址等)? 46:54 为何印度人在此轮 AI 浪潮中缺席? 57:33 徐老师最近投了哪些有趣的 AI 公司?2026年关注哪些赛道? 01:00:16 2026 年将是AI 并购大年。 01:03:01 AI 产品正从“工具”转向具有“主体性”的伙伴、服务者。 01:06:10 业务在哪,架构就在哪。 01:12:48 ”我们是硅谷101公路边的小卖部“ 关键词 硅谷创业 AI全球化 华人创始人 出海策略 生而全球化 本地化 产品思维 VC生态 垂类Agent 全球资源整合 出海同学会 并购趋势 公司架构 地缘政治

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  • 主理人Raymond有藤校、华尔街、独角兽创业的实战背景
  • 深度拆解AI大模型公司招股书,对比中美成本与估值逻辑
  • 探讨AI出海创业、量化基金、电力基建等硬核话题
  • 嘉宾阵容包括投资人、创业者、交易员,提供多视角洞察
  • 节目内容紧跟行业动态,如Manus收购、AI泡沫讨论

FAQ

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下载离线听,随时获取AI前沿洞察 - 主理人Raymond有藤校、华尔街、独角兽创业的实战背景 - 深度拆解AI大模型公司招股书,对比中美成本与估值逻辑 - 探讨AI出海创业、量化基金、电力基建等硬核话题 - 嘉宾阵容包括投资人、创业者、交易员,提供多视角洞察 - 节目内容紧跟行业动态,如Manus收购、AI泡沫讨论

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About 苔藓之火

上班时关注科技商业投资,下班时关注朋友们的神奇经历。 主理人:Raymond - 爬过藤校,纽约敲过钟,投过独角兽,创业受过伤,目前的人生目标是网球3.0。 如需联络,可以在评论区中留下你的联络方式和来意。

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