👦🏻 Koji

多模态领域在“吉卜力时刻”之后，还发生了很多很多重要的事情。

🧑🏻‍💻 Yusen

对，后来以 NanoBanana、以及最近的 NanoBanana Pro 为代表，每一次迭代都把 AI 的图像生成能力推向新的里程碑。这和之前以 Stable Diffusion、Midjourney 为代表、主要突出美感的阶段已经不一样了。现在，模型在指令遵循，以及在图片中承载和表达信息的能力上，都强了非常多。

当大家看到 NanoBanana Pro 出来之后，开始有非常多人去做 InfoGraphic。

也正是在这个过程中，大家逐渐意识到，图像生成不只是设计师的领域，而是一个可以把大量信息，通过非常精美且准确的图片进行传达的能力。

这件事情非常有意义，因为一图胜千言。

👦🏻 Koji

视频领域的哪些突破让你印象最深刻？

🧑🏻‍💻 Yusen

Sora 2、Veo 3 也让大家看到了视频生成领域的变化。当指令遵循更好、保真度更高，并且能够做到音画直出时，很多新的使用场景被解锁。Sora 2 发布的时候，大家都在生成各种和 Sam Altman 相关的视频内容。

👦🏻 Koji

Sam Altman 其实自身就是流量密码，当时绝大多数爆火的 Sora 2 小视频都在恶搞他。

🧑🏻‍💻 Yusen

最近还有一个非常火的赛道，就是 AI 生成漫剧。虽然在真人短剧领域可能还需要一些时间，但在漫画领域，已经有大量内容是由 AI 生成、并被人类消费的。

与此同时，行业应用也在快速推进。比如在美国，法律领域有 Harvey、Legora，客服领域有 Sierra、Decagon。在中国，我们投资了 AI 加教育的与爱为舞、AI 加工业的黑湖科技等项目。

大家逐渐发现，当模型能力越来越强，它与具体产业的结合就会变得越来越有价值，而这类创新往往需要具备产业经验的团队来完成。

所以可以看到，AI 不再只停留在通用 Chatbot、Coding、图片生成这些领域，而是在持续向千行百业渗透。

综合来看，我认为 2025 年我们已经走出了黑莓时代，进入了 AI 的 iPhone 时代。也就是说，应用开始出现大规模爆发，而这一切，都是由模型能力的持续提升所推动的。

三个关键的技术突破：推理、编程、工具使用

👦🏻 Koji

回头看这一年发生的事情，会发现其实有三个非常关键的技术突破：推理、编程，以及工具的使用。

年初的时候，我们也在讨论，这三个突破很可能会催生出很多新的变化。当时有一个让我们非常兴奋的发现，就是 Devin 的出现。

那时你也提到，Devin 可能是一个真正意义上可以用的 Agent 产品。我们觉得它非常重要，也正是受到它的启发，我们在当时的标题里很大胆地判断，2025 年是 Agent 的元年。

那这一整年下来，你觉得 Agent 的发展有符合预期吗？还是事实上超越了预期？

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得整体是符合我预期的。当然，每个人的预期本身也不一样。

首先，确实出现了一批比较标志性的产品。从 Devin 到 Manus，再到 Claude Code，以及字节的豆包手机助手，它们在各自的领域里，都是比较有代表性的 Agent 产品。从“元年”这个判断来看，这一点是成立的。

但刚才也说到元年就意味着不是一年解决问题，我很同意 Andrej Karpathy 以及大家对于 Agent 需要更长时间的判断。

我们可以从自动驾驶的例子看到，从 L2 这种辅助驾驶，到 L3 也就是完全交给 AI、人可以解放注意力的阶段，其实比很多人预期的要慢。因为在这个过程中，AI 需要承担责任，需要具备更强的主动性，这不是一蹴而就的。

👦🏻 Koji

自动驾驶这个类比很有意思。

🧑🏻‍💻 Yusen

现在有很多公司都在说自己在做 Agent，但我们一直以来对 Agent 是有一个清晰定义的，并不是什么都能叫 Agent。Agent 这个词来自 agency，核心是主观能动性，它的关键在于自主性，能够真正节约人的时间。

也就是说，AI 能够根据人的一个目标，自主拆解任务，规划使用什么工具、走什么路径去解决问题，并在调用工具、获得反馈之后，对自己的工作进行调整，尝试不同的解决方式，直到判断任务是否完成。只有这种高度自主的形态，才是真正意义上的 Agent。

也有一些产品是用 workflow 搭建了一套流程，让 AI 按部就班地解决问题。但一旦问题发生变化，AI 就不知道该怎么办了，这种并不能算 Agent。

👦🏻 Koji

所以你觉得真正的 Agent 产品并不多？

🧑🏻‍💻 Yusen

是的，真正的 Agent 产品没有那么多，

目前它仍然处在我们常说的“跨越鸿沟”框架里，属于 early market，主要被创新者和早期采用者所接受。

如果要真正跨越鸿沟，进入主流人群，就需要在模型能力和产品形态上继续进步。依然是我们反复提到的那条主线：模型能力的进步，带动产品能力的提升。

现在大家都在围绕数据和模型训练持续投入，所以这个方向的发展会很快，但我认为依然需要几年的时间。

DeepMind 的负责人 Demis 最近在一次采访中提到，他认为明年我们可能会看到，AI Agent 能够完成我们在电脑上的大部分操作。这是一个来自行业核心人物、非常有意思的时间线判断。

你可以想象，一个白领坐在电脑前或手机前，很多事情其实是相对按部就班的，比如点一份外卖。这类流程是有明确规则的，也比较容易通过数据学习去标定和复现。

这样的场景非常多。我觉得在明年，这类任务被 AI 做到七八十分、甚至八九十分的完成度，是可以期待的。

👦🏻 Koji

一年前的这个时候，我们还在频繁讨论 PMF，也就是产品和市场的 fit。

当时大家之所以反复提这个词，是因为很多人并没有真正找到 PMF，都在怀疑，除了 Chatbot 之外，AI 到底还能不能带来新的创业机会和商业价值。

但我自己的感觉是，最近半年，PMF 这个词几乎从我们的语境里消失了。它不再被反复提起，背后的原因也很清楚——今年已经出现了很多既证明了用户价值、也证明了商业价值的产品，而这同样是技术解锁带来的结果。

🧑🏻‍💻 Yusen

在这一波 AI 浪潮刚开始的时候，大家最先讨论的是：你花了这么多钱去训练模型，到底有没有人会用？有没有 PMF？模型到产品的转化速度到底有多快？

第二个被反复讨论的问题是商业价值，也就是用户会不会愿意为这样的产品付钱？

我们先是在逐步解决“有没有人用”的问题，而现在也可以看到，越来越多的人愿意为 AI 带来的价值付费。所以，PMF 和付费这两个问题，正在被同时解决。

第三个问题是，你能不能真正赚到钱，也就是利润率如何。这个问题，也正在进入被解决的阶段。

下一个被模型解锁的机会在哪？

👦🏻 Koji

而且我们看到，很多用户价值和商业价值的出现，本身也和底层模型能力的解锁是直接挂钩的。

比如 Sonnet 3.5 解锁了 AI Coding，才有了 Cursor；后来是 o1 的推理能力，以及 Anthropic 在长链路规划上的突破，才让 Devin、Manus、Genspark 这些 Agent 成为了可能。

那 Yusen 你会怎么预测，下一个可能被模型能力解锁的趋势会是什么？

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得有两个方向。

第一个就是我们刚才说的 Agentic，当 AI 能够越来越好地使用我们平时使用的工具，比如浏览器、各种软件的时候，这条路径已经开始显现出来了。

我们已经看到 Manus、Genspark 是第一步，字节的豆包手机助手也是沿着这个方向在推进。

当我们在这条路线上持续 scale 数据，让模型变得更强、能够完成更多任务的时候，现在可能只是解锁了 10%、20%。但一旦走到 80% 的水平，AI 能做的事情会非常多。

👦🏻 Koji

对，这里的上升空间其实蛮大的。

🧑🏻‍💻 Yusen

第二个趋势，是在过去 6 个月里变得非常清楚的：图片、文本、视频、音频等多种模态，被整合进一个统一的模型里去进行理解和生成。

因为人类本身就是多模态 native 地理解这个世界的。我们看到东西、听到声音、理解文字，然后再与这个世界互动。

人类也是在产生这些内容。以前，这些内容往往是由不同的模型分别来处理的。但现在我们看到，比如 Gemini 3，就是一个多模态非常 native 的模型。当文本理解和图像生成结合在一起时，你会发现像 NanoBanana Pro 生成的这些 InfoGraphic，效果非常好，这本身就极大地拓展了 AI 的应用场景。同时，它在视觉理解上的能力也非常强。

👦🏻 Koji

NanoBanana Pro 的视觉理解能力有多强？

🧑🏻‍💻 Yusen

有一个 Benchmark 叫 ZeroBench，它是 100 个人类做起来没有那么难，但是现在 AI 基本还做不到的视觉理解任务。

在这个 Benchmark 上，现在的模型大概只能拿到 5 分左右，是 100 分里的 5 分。但我预计，可能在一年之后，先进模型就能做到 60 分、70 分，甚至 80 分，这会是一次非常大的跃迁。

Elon Musk 说过，人是一个不断接收视觉 input 的机器，是一个 Pixel Machine。视觉是我们理解这个世界带宽最大的一种方式。

所以我认为，多模态的融合所解锁的能力，以及由此诞生的产品机会，会是一个非常重要的趋势。而且到目前为止，我们还没有看到真正跑出来的、多模态 native 的产品。

不管是 Cursor，还是 Claude Code，大家本质上还是在一个 Chatbot 里使用多模态能力。比如生成视频、生成图片，大多数人用 NanoBanana Pro，也还是在 Gemini 这个 Chatbot 里。

这里面，其实还有非常多新的交互形态，以及新的产品机会，有待被真正探索出来。

「跳变」发生了吗？

👦🏻 Koji

去年这个时候，其实还有一件挺有意思的事。我录了一期播客，是和肖宏一起的。那时候正好是他创业十周年，他刚关掉了在做的浏览器项目，又刚好看到了 Devin，非常激动，准备启动 Manus。

那一期播客我们到现在还没有发出来，想找一个在未来更有意义的时间点再发布，所以里面的大部分内容需要保密，也留一点悬念。不过当时肖宏反复提到一个判断——他觉得 2025 年一定会发生“跳变”，他用的就是“跳变”这个词。

那现在回头看，你觉得 2025 年的这个跳变，真的发生了吗？

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得跳变已经发生了，而且在 AI 这个领域，跳变本身就是一种常态。

我之前打过个比方，AI 能力有点像烧开水，你把水烧到 100 度之前只能泡咖啡，但是烧到 100 度立刻会解锁蒸汽机。从温度变化来看，这是一个连续的过程，但从结果来看，它是一个跳变，或者说是阶跃式的变化。

Ilya 最近的一期播客里也提到，AI 的发展可以分成 scaling 的时期和 research 的时期。先通过 research 得到一个范式上的突破，然后开始 scale，这有点像水烧开了之后，再继续在这个基础上提升模型能力；等到下一个范式出现，又重新开始“烧水”。所以，跳变本质上是研究持续进步、逐步解锁新能力的过程。

👦🏻 Koji

这个烧开水的比喻很形象，很准确！

🧑🏻‍💻 Yusen

如果从用户端去看跳变，表现就是一些原来大家只能想、但做不到的事情，突然变得可以做了。

比如 Agent。这个方向大家其实想了很久。2023 年有一个项目叫 AutoGPT，用的是当时的 GPT-3.5 或 GPT-4，试图让模型自己去思考、执行、反思，形成一个反馈闭环，完成一些使用工具的 Agent 任务。

但那个时候“水还没烧开”，模型能力不足，根本跑不起来，所以更多只是一个概念。直到 Sonnet 3.5 左右，或者说 3.7 的能力达到了一个阈值，才真正催生了像 Devin、Manus 这样的应用。

👦🏻 Koji

这个烧开水的比喻很形象、很准确！

🧑🏻‍💻 Yusen

一方面，模型能力到达某个水平非常重要；另一方面，也需要真正 AI native、能够把这种能力很好呈现出来的产品，才能让大家感知到这种跳变的结果。

因为用户最终用的不是模型本身，而是产品。这也是为什么我们一直强调应用的重要性——再强的模型能力，也需要通过好的产品来承载和呈现。

👦🏻 Koji

产品经理的价值在 AI 时代仍然非常重要。

🧑🏻‍💻 Yusen

不只是在 Agentic 能力上，多模态领域同样在发生跳变。大家一直在想，如何生成越来越接近真实世界的内容。以生成「人物」来说，不管是图片还是视频，越来越像真人、越来越一致。

今年，大家已经明显看到了这种跳变的发生，它也由此解锁了很多非常有意思的新场景。

最近感到兴奋的产品

👦🏻 Koji

今年第四季度，也是你邀请我开始到真格基金做 Venture Partner。

所以在真格，我也在一线看到了更多创业者正在做什么，也能看到 VC 内部在讨论什么、思考什么。我们会一起吐槽行业里的泡沫和一些非理性的现象，但更多时候，其实是在一起赞叹新的技术、新的产品，以及不断涌现出来的新一代创业者。

就在今天，我们录这期播客的此刻，我也想问你一个问题：最近有没有什么事情，是让你感到兴奋的？或者说，有没有那种接近去年 Devin 出现时、同一个量级的兴奋感？

🧑🏻‍💻 Yusen

我先讲一个相对小一点的。

现在我每天都会用到两个 AI 应用。第一个是 ChatGPT，因为我从第一天就开始用它，长期积累了大量关于我的记忆，所以现在跟它聊天，会越来越有一种“它真的很懂我”的感觉。

第二个，是我们投资的一家还很早期的公司，叫 Typeless。最简单的理解，它是一个语音输入法，但它远远不只是一个输入法。

👦🏻 Koji

我也是发现自己已经离不开 Typeless 了！

🧑🏻‍💻 Yusen

简单介绍一下 Typeless，你可以在键盘上指定一个按键，按下之后，就可以直接对着电脑说话。说完之后，它会先帮你去掉口头禅，然后开始理解你说的内容。

比如你说，“我接下来说三点，第一点 a、b、c，第二点 x、y、z”，它会自动帮你整理成一个结构化的列表：一、什么什么，换行；二、什么什么…

同时，它还能在不同的应用场景里切换语气。比如在微信和在工作用的飞书里，你说话的方式本来就不一样，它会帮你把同一句话，调整成更适合当前应用场景的语气，而且它会持续学习你自己的打字习惯。

举个例子，我说了一段话，它一开始可能会在结尾自动加一个句号。但在微信里，我不太喜欢一句话结束时加标点，我会把那个句号删掉。它会记住这种习惯，慢慢学会你真正想要的表达方式。最后呈现出来的文字，就会越来越接近你自己会打出来的样子。

👦🏻 Koji

笑死，我在微信里面打字也不喜欢用句号，感觉用了句号就显得自己很严肃、很老登。

🧑🏻‍💻 Yusen

哈哈哈！

👦🏻 Koji

你继续。

🧑🏻‍💻 Yusen

对，第一步来看，Tyepless就是一个 AI 输入法，但它比你用过的各种听写工具都要好用很多。

第二点我想说的是，语音本身就是一种我们和计算机交互时非常自然的界面。过去像 Alexa、Siri 都做过很多尝试，但在模型能力还不够的时候，AI 没有聪明到能真正理解你在说什么、你想表达的含义，所以体验一直比较一般。

👦🏻 Koji

是的，我家小孩常说「小爱同学很笨」。

🧑🏻‍💻 Yusen

但现在，随着模型能力的快速进步，我非常相信，用语音和 AI 进行交互，会变成一件非常自然、甚至有点像魔法的事情。这件事本身不算宏大，但非常实用，而且我认为接下来有很大的机会。

👦🏻 Koji

你刚才说有两个感到兴奋的事情，第二个是什么？

🧑🏻‍💻 Yusen

第二个让我最近感到兴奋的，是我拿到了豆包手机助手。AI 直接控制你的手机、帮你去做事情，这是一个大家已经期待了很久、也不难想象的方向。但这是第一次，我们看到一个真正把这件事情执行得还不错的产品原型。

我刻意说它是“产品原型”，这也是豆包团队自己的说法——它是一个预览版。因为它还处在非常早期的阶段，并不适合普通用户使用，也因此引发了不少争议。但它确实能够端到端地完成任务，比如帮我点一份外卖，这种需要一定理解自由度、执行能力，同时还要处理一些 corner case 的事情。

👦🏻 Koji

我也用豆包手机助手帮我预定了明天早上的 4 杯星巴克，10 点送到办公室。

🧑🏻‍💻 Yusen

对我来说，这就像是打开了一扇通往未来的窗户。你可以想象，几年之后，AI 会帮你完成很多原本需要你亲自去做的事情。

不过我也必须承认，现在这种兴奋感，确实不如去年年底那么强。去年年底，我们是非常清楚地看到，Coding 和 Agentic 这两个巨大的方向，即将发生重大的变化。

今年，多模态也有类似的感觉，它同样是一个非常大的变化。但在我看来，在虚拟世界里，Coding 和 Agent 依然是更重要的两个方向。因为这两件事情加在一起，几乎就能让人类在虚拟世界里畅通无阻。通过代码去做事情，通过软件去做事情，这基本上就是我们在电脑和手机上、在虚拟世界中所做的一切。所以，去年的那种“大潮将至”的感觉更强烈。

而今年，更像是很多领域完成了从 0 到 1，把水烧开之后，大家开始拼命造蒸汽机的阶段，是一种从 1 到 10 的进化，带来的感受也不太一样吧。

👦🏻 Koji

此刻我还有一个特别喜欢的产品是 Sunday 发布的具身机器人，叫做 Memo。Sunday 是一家硅谷公司，但背后两位创始人都是华人，Tony Zhao 和 迟宬。他们想做的是面向家庭场景的机器人。

🧑🏻‍💻 Yusen

Sunday 这个团队我们非常非常喜欢。我们在 2023 年就认识 Tony 和 迟宬了，在 Tony 当时发布 Aloha 之前，我们也非常想投资他们，只是因为一些项目以外的原因，主要是地缘政治因素，最终没能投成。

👦🏻 Koji

我最震撼的点，首先是审美特别好。看完之后会觉得，它和另外 1000 个具身机器人公司做出来的机器人都不一样。这应该是第一个我看完之后，真的想买一个放在家里的机器人。

再细看，他们俩本身在之前有很多引领行业的研究。

🧑🏻‍💻 Yusen

对，虽然我们没投成，但从他们身上，确实能看到几个非常有意思的点，我也补充一下。

第一个是，Tony 做的 Aloha，以及迟宬当时做的 UMI Gripper，都是非常引领研究方向和实践方向的工作。

Aloha 发布之后，大量团队开始采用类似的构型方案，去收集数据、尝试做泛化；而 UMI 也是在大家做夹爪数据采集时，几乎成为一个默认的构型。

所以他们两个人，本身就是在引领学术界和工业界发展的研究者。这样两个人一起创业，本身就是一个强强联合。

👦🏻 Koji

这次发布 Sunday 的时候，他们还发了一个手套，一个成本只有 200 美元的数据手套。它的结构可以和机器人的手一一对应，我记得它只有三个手指，也是挺不一样的思考和实践。

我觉得他们发布之后，让具身智能这个虽然很热、但之前方向一直没那么明确的赛道，往前迈了一大步。我看到这里面很可能会出现一些很有意思的落地突破。

🧑🏻‍💻 Yusen

我最近一直在想一件事：当年 Aloha 横空出世的时候，他们做的是一个机器人自主炒菜的 Demo，当时非常火。

而这次 Sunday，则是提出了另外一种思路。他们找了一些 Airbnb 场景，让机器人可以 Zero-shot 去完成美国家庭中常见的任务，比如把碗放进洗碗机、清理桌面这类事情。

👦🏻 Koji

以及，我最震惊的是 Sunday 机器人拿红酒杯都不会捏碎它。

🧑🏻‍💻 Yusen

对，可以一次拿两个红酒杯，而且不会碎。我觉得他们这个展示做得非常好。

说到 Demo 或展示，今年我们投的 Manus 也是一个很典型的例子。他们不仅有非常出色的展示，而且是真的有产品可以用，所以传播得也非常快。

这也让我想到最近看的一部讲 Demis 的纪录片，叫《Thinking Game》。它又把我们带回到了 AlphaGo 的那个时刻——从和李世石，到后来和柯洁的对战。

👦🏻 Koji

我也二刷了这部纪录片，非常棒。还有朋友告诉我说她居然被感动哭了。

🧑🏻‍💻 Yusen

哈哈哈，我想说的是，当看到纪录片里面 AlphaGo 和李世石与柯洁的对战时，我想到每一次这样的 Demo 或演示出现，都会出现两种声音：一方面非常火，另一方面也会有很多质疑，说你是不是为了炒作、为了眼球、为了 PR。

但我一直觉得，技术本身的进步其实是在持续发生的。对学界、对研究者来说，一个很重要的问题是：你如何把技术的发展，借助媒体这个杠杆，让更多人意识到，技术已经走到了这个阶段？以及，让大家开始去想象，这样的技术进步，未来会给世界、给用户带来什么样的价值？

因为科研不能只停留在象牙塔里，它最终还是要为世界、为社会、为用户创造价值。而在这个过程中，媒体这个杠杆是非常重要的。

👦🏻 Koji

技术的 Demo 会让我想到莱特兄弟的第一次飞行，大概是在 1903 年，那也是一次非常有意思的“发布会”。他们当时很有意识地记录下了一些关键时刻，还拍下了视觉上非常震撼的照片，才引发了大量讨论。

所以时代在变，但技术如何被呈现给大众，如何吸引注意力，吸引更多的人才和资金进入一个新技术领域，这个规律其实一直没有变。

你聊到这个，是想为科技营销正名吗？

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得，把发布会做好、向世界展示你的 Demo，并不是什么所谓的营销和忽悠，而是让大家真正看到未来。这本身是一种非常核心的能力。乔布斯当年的发布会之所以被反复传颂，也是同样的原因。

在计算机历史上，还有一个非常经典的例子，叫「The Mother of all Demos」（所有演示之母）。那是在 1968 年，当时几乎没有人真正理解什么是图形界面，他们却演示了完整的 GUI 交互。

（注：1968年12月9日, Douglas Engelbart在旧金山 Fall Joint Computer Conference 上做的一场 90 分钟现场演示。后来计算机史学者回头看时给的评价--因为那一次demo，几乎一次性“预告”了未来半个世纪个人计算与人机交互的形态。）

很多时候，一个好的 Demo 会给人一种“时光机”的感觉，让你穿透当下，看到十年、二十年之后的未来。而当你真的看到了那个未来，你在当下才会更愿意为它投入、为它努力。

所以我在看 Sunday 的那个 Demo 时，又重新感受到了这种力量。

Koji 的「五道口往事」

🧑🏻‍💻 Yusen

刚才基本都是你在问我，我们切换一下。

现在大家对 Koji 的印象，更多是新世相联合创始人、十字路口 Crossing 的创始人。但其实我和 Koji 是在 2005、2006 年读大学的时候认识的。

我们俩的生日只差两天，也算是很有缘分。（小编忍不住备注：其实录播客这一天的前一天是 Koji 生日、后一天就是 Yusen 生日，哈哈哈）这 20 年里，我们有过各种合作，某种程度上，也正好映射了我们一起经历的互联网、移动互联网，再到 AI 时代。

👦🏻 Koji

时间过得好快呀！

🧑🏻‍💻 Yusen

那我就从大学时代说起。当时我们都非常崇拜王兴，叫他“兴哥”。后来你给兴哥写了一封邮件，顺利拿到了去海内网做产品经理实习的机会。

现在回头看，显然我们在很早的时候就看到了未来的大佬。你为什么当时会那么看好兴哥？

👦🏻 Koji

因为大家老说十字路口的内容让人特别焦虑，总是在讲时代怎么变、技术怎么快。今天我们就聊点故事和八卦。

🧑🏻‍💻 Yusen

来来来！

👦🏻 Koji

在学校的时候，其实我们都一样，真的就是每天泡在校内网上。后来兴哥又做了饭否，我们就从每天刷校内，变成每天刷校内和饭否。

当时有一种非常强的直觉：他们做的产品就是一个字：「好」！我用起来会觉得很丝滑，很多地方好像就应该是那样的，不需要去思考，也不需要去学习。后来有了一些理论知识，才知道这叫「用户体验好」。

还有一个让我印象很深的是，不管是校内还是饭否，他们都会在北京的高校宿舍区贴海报。他们的海报在当时就是最好看的：文案、排版、审美，都让我这个产品产生强烈好奇，也会产品背后的团队天然地产生好感。

所以回头看，当时不一定有多强的分析能力，更多是直觉和情绪——就是喜欢这个产品，于是就想去看看，这样的产品是一群什么人、在什么样的环境里做出来的。

如果一定要总结一个 takeaway，我会觉得是：尽量去参与那些你直觉上觉得“最牛”的事情，去靠近你觉得“最牛”的团队。

当时并没有什么心灵鸡汤告诉我们应该这么做，更多是一种下意识的选择。

🧑🏻‍💻 Yusen

我当时也是校内和饭否的重度用户。我的校内网 ID 是 3527，而他们是从 1000 开始的，所以我是第 2527 个用户。

我应该是在它上线第二天就开始用了，所以产品好用、上瘾，这件事大家当时都有共识。

但如果从“看人”的角度来看，兴哥当时也就二十多岁，放到今天，可能就相当于一个 1999 年、2000 年出生的创业者。

你当时在他身上观察到了什么，让你愿意去跟随他一起做事情？这些创始人的特质，对我们今天还有哪些启发？哪些依然成立，哪些可能需要调整？

👦🏻 Koji

首先，校内和饭否本身都是社交媒体。使用社交媒体，意味着我们可以更直接地接触和了解兴哥，看到他每天在发什么、在想什么。

回头看，当时有两个点让我觉得他特别厉害：第一个，是兴哥身上非常强的 bottom-up 的用户思维和产品思维。他一直在想，这个产品到底在解决什么样的痛点。

第二个，是他同时又具备很强的 top-down 的战略视角和远见。他会时不时说一些，让当时的我们觉得非常“next level”的话。

我记得有一次在咖啡馆里，兴哥跟我们说，过去的门户、搜索是在做「信息的高速公路」，而我们做的是「人的高速公路」，社交媒体这个基础设施——把所有人连接起来，让每个人都可以随时上路，随时获得连接带来的便利和商业价值。

这种高屋建瓴又通俗易懂的表达，在当时的我听起来，很是佩服。

🧑🏻‍💻 Yusen

有意思！

👦🏻 Koji

这里我也可以分享一个邮件，在我正式开始做产品经理实习之前，兴哥给我发的一封欢迎邮件。最近为了录这期播客，我又把那封邮件翻出来看了一遍，觉得特别有意思。我挑里面的一些段落，读给大家听一听。

🧑🏻‍💻 Yusen

好呀！

兴哥的信

👦🏻 Koji

首先是，他写道：

“你好远骋，你有兴趣来海内做  intern 我很高兴，我们团队有宏伟的计划，在做一件很有意义也很有挑战的事情，要建最好的中文真人网络，用科技改善亿万人的生活。”

今天再看到这句话，我突然联想到我们最近也在讨论的一件事：大家以为每天我们在一线见很多创始人，会见到很多想要改变世界的“野心家”，但事实不是。极少数的情况，才会遇到一个创始人会直接当着你的面说，“我要做最好的中文真人网络”，或者“我要做中国最牛的 AI 产品”之类的表达。

🧑🏻‍💻 Yusen

真的很少遇到这样的人。

👦🏻 Koji

但兴哥在当年就是把这句话是挂在嘴边的，他给我这样一个实习生写邮件的第一段，就是这个口号。

🧑🏻‍💻 Yusen

这是哪年？

👦🏻 Koji

2007 年。

🧑🏻‍💻 Yusen

兴哥那时差不多是 27 岁，相当于现在 98 年的创业者。

👦🏻 Koji

然后这个邮件里面，他接着说，

“对于所有有兴趣加入我们的人，我都要强调，你需要搞清楚三点。首先第一是我们的公司的目标是什么？你是否认同？如果有改进建议则更好。然后第二点是你个人的目标是什么？你如何规划？然后第三点是怎样使公司目标和个人目标尽可能的协调？我想只有先把这三点搞清楚了，合作才有坚实的基础，才不是一时冲动。”

“如果你想做实事，希望有实际的贡献和实际的收获，那么海内可能是个非常适合的地方，我们不希望浪费自己宝贵的青春。在大公司很可能有几个月，你的工作不产生任何的影响，但在我们这里，每个人的工作都要发挥作用，我们每天都要进步。”

他写这段话，是因为当时我可能还在考虑，要不要去微软或者去 Google 实习，他想提供一个参考的视角给我做对比。

现在再回头看，还是挺感慨的。当时兴哥一方面是很有野心，另一方面我觉得也表现出一种非常积极向上的态度，很有感染力。

其实我当时读邮件的时候，满脑子都是：「YES YES YES YES YES YES YES，快别说了，收下我」。

🧑🏻‍💻 Yusen

兴哥讲的这些，其实到今天也仍然成立。任何想加入创业公司的年轻人，都应该去想：我到底是想要一个 big title，去一个大厂的名号，还是想做实事，有实际的贡献和实际的收获？公司的目标和个人的目标，是不是能够协同在一起？

当然这些话放到今天我们可能天天在讲，但这可是快 20 年前，所以回头看真的还是很感慨。

👦🏻 Koji

而且那个时候会觉得，跟着兴哥每天应该都能学到新东西。

去了之后还有个小故事。有一天我有点 emo，原因是大家知道，那时候做饭否、做海内、做校内，很多人都说我们是在抄美国，事实上也确实是。

我做产品经理的工作，就是花大量时间去研究 Facebook 和 Twitter。那天可能也是在社交媒体上又被人骂了，说我们抄袭、不是原创、没有创新精神。

兴哥看到我有点 emo。那时候我们在华清家园的公寓做办公室，他指着窗外五道口的那个十字路口，对我说了一段话，大概意思是：你看下面的柏油马路，还有路灯，都不是我们原创的，但这重要吗？重要的应该是用户到底需不需要？它到底有没有价值？然后我们怎么能够在别人的发明基础之上把它做得更好，把它的成本做得更低？

那一刻我觉得心情一下子被打开了。从那以后，我再也没有因为“学习” Facebook 和 Twitter 感到过 emo 了，哈哈哈。

换个视角看，我们是在学习和借鉴最先进的经验。别人做了一个那么牛的东西，你为什么要视而不见？就应该把它分析干净、分析清楚，然后为我们所用。

🧑🏻‍💻 Yusen

学习不是问题，学不好才是问题。

那你当时是怎么打动王兴的？因为他也是对人标准非常高，所以你当时也是一个大学生，你怎么就加入了海内，成为唯一的产品经理实习生呢？

👦🏻 Koji

当时兴哥一直是偶像，我一直想有更多和他接近的机会。

有一天清华科技园有个活动，兴哥做了一个分享。分享完之后，他就站在观众席侧面，也没有太多人上去。那时候也不流行加微信，他讲完就站在那儿，还挺孤单的，也有点 i 人的感觉。

我当时想：“我的机会来了！”，我得上去和兴哥搭个讪。但要说什么呢？突然灵光一闪，我决定上去给他报一个 bug。那会我正拿着一个黑莓手机，用饭否的 WAP 版，确实遇到了一个 bug。我就冲过去跟兴哥说我是谁谁谁，然后说我这里遇到了一个 bug，给你报一下。

兴哥一下子就来劲了，说什么 bug？我看一看！

🧑🏻‍💻 Yusen

他很感兴趣。

👦🏻 Koji

对，回头看，我其实是去做了一件他会感兴趣的事。

然后自我介绍的时候，我发现他对我还多少有些了解，因为那时候在饭否上他也关注过我。我当时也挺爱哔哔哔哔哔，指点江山，Google 发了什么东西都要点评两句，所以他应该也看过我写的一些东西。

所以我觉得，一方面是主动，另一方面可能还是要多在社交媒体分享与表达，鼓励大家今天也要多发即刻、多发 Twitter、多发微博、多发小红书。

🧑🏻‍💻 Yusen

现在这句话叫 build in public。我们当时，包括和 Manus 的张涛、豌豆荚的俊煜，我们都是写 blog 那个圈子的。那时候也都是二十出头，天天指点江山，当然很多都是胡说八道，但确实交了很多好朋友。

👦🏻 Koji

是啊，我也经常怀念 blog 年代和在五道口晃晃悠悠的时光。

嘟嘟囔囔的张一鸣

🧑🏻‍💻 Yusen

你在海内和饭否实习的时候，有一位工程师同事，后来他也创业了。他后来创办的公司叫字节跳动，他就是张一鸣。所以那个时候的一鸣是什么样子的？

👦🏻 Koji

非常经典的五道口 IT 男：格子衬衫、双肩包、戴眼镜。形象上是这样。

但另一方面，在那个时候，我对他的感受就是：他是一个非常靠谱的工程师，做东西的速度很快。还有一点是，他特别爱问问题，所以每次要和他开会，我都会有点压力。

最近，当时坐在一鸣旁边的工程师跟我分享了一个小故事：那会大家用 C++ 写程序，每次编译要十几秒。多数人会在这十几秒里发呆、喝口水或者刷刷网页。

但一鸣不会。他会自己嘟囔，说：“哎呀，这十几秒每次改完都要编，这十几秒我能用来干什么呢？怎么才能提高效率呢？”——他连这十几秒都在想怎么把它优化掉。

他就是这种风格：想把时间和精力极致地用好，一直在那念叨“这十几秒我要怎么改、这怎么改那怎么改”，而且他改出来的东西往往又都是对的。

所以十几年后再看，比如字节做 APP 工厂、疯狂做 A/B 测试，我觉得——当然这是后视镜来看——当时已经能初见端倪。

🧑🏻‍💻 Yusen

有意思。

👦🏻 Koji

他对极致效率和深度思考的追求很少见。

很多人要么想得深但做得慢，要么做得快但想得少。但回头看，一鸣是想得深、做得快，而且结果还做得很好。

他经常能长时间沉浸在这种状态里。外人看会觉得他很卷、很拼，但在他自己看来，可能就是很容易进入心流，他自己也不觉得累。

另一位当时的同事和我分享，她和一鸣偶尔坐地铁一起下班，在地铁上一鸣也一直在想。而且一鸣挺特别的，他不是闷在脑子里想，他特别喜欢说出来，或者问出来。

最近我看到一个比喻挺有趣，叫“松节油”。这句话来自毕加索，他曾经说：“当艺术评论家们聚在一起的时候，他们会讨论形式、结构、艺术的意义，但是当真的艺术家们聚在一起的时候，他们可能谈论的只是哪里可以买到便宜的松节油。”

这也很像我回忆里刚入行做产品经理、和大家一起 build 东西的感觉。那会我们不会花很多时间去讨论社交媒体的未来、移动互联网的未来，更多是在想：Facebook 又发了什么？我们能不能学过来？

🧑🏻‍💻 Yusen

最近我有一个感触，就是形式结构和意义也很重要，松节油也很重要。有些从上往下的宏大叙事和一些从下往上的脚踏实地，就像康德说的，「脚踏实地和仰望星空」都得具备。

如果只是讨论松节油，那忽略了形式结构意义，可能对公司的上限会有影响。那如果只是讨论形式结构和意义，不知道怎么脚踏实地松节油都买不到，那可能都是宏大叙事，都是讲故事，产品大家不喜欢用也不行。

所以这个两个要结合起来，可能才是好的创业者要做的事情。

AI 时代的王兴和张一鸣，会有什么不同？

👦🏻 Koji

我们做天使投资，很想找到下一个二十几岁的王兴和张一鸣。但如果在 AI 时代，存在“新一代的王兴”和“新一代的一鸣”，你预测他们身上会有哪些相同点？又有哪些会不一样的地方？

🧑🏻‍💻 Yusen

这也是我们一直在想的问题：怎么找到十年以后的王兴、张一鸣？

当然也可能十年之后还是兴哥和一鸣，那也没辙。

很多时候这是一个术和道的问题。创业者的道，就是创业者之所以成为优秀创业者的底层特点，其实是比较一致的。不管是当年做麦当劳、后来做互联网，还是做 AI，我觉得都差不多。

👦🏻 Koji

哪些是差不多的？

🧑🏻‍💻 Yusen

在真格我们经常讲几项创业者必备的能力。

第一个是学习能力。创业是一个不断学习的过程，你不可能一上来就什么都会，所以学习能力要非常强。

第二个是领导力。兴哥给你的那封邮件，包括他跟你的很多对话，都是非常强的领导力体现——我要找到优秀的人、价值观和目标一致的人。因为创业不是一个人做，是一个团队做。

第三个是创新力。要做不一样的事情。哪怕是做中国的柏油马路和路灯，也要做得符合中国市场的特点。

第四个是意志力。创业很辛苦，不管是坚持下去，还是不为小利所动、去追求更大的东西，意志力都很重要。

这些底层能力我很难想象，到了 AI 时代就不需要了。我觉得是一样的。

👦🏻 Koji

AI 时代的变化呢？

🧑🏻‍💻 Yusen

但中国创业者也在不断成长，很多“术”层面的东西会升级。

如果把互联网创业分几个阶段，第一个阶段可能就是 20 年前，也就是我们刚入行的时候，确实有很多是 copy to China。美国有 Facebook，兴哥做校内网，这也无可厚非，因为当时美国更先进，所以第一步是做中国的复刻。

十年前，比如 2015 年左右，很多是更“中国特色”的商业模式。共享充电宝、共享单车，小红书、拼多多，这些都是中国市场环境带来的独特机会。但这些产品直接搬去海外，往往需要很大调整。

到了 2025 年，我们看到的是中国创业者越来越多一开始就全球化，一开始就做世界第一个、或者第一批的创新。

👦🏻 Koji

创新变得更加重要了。

🧑🏻‍💻 Yusen

对，比如 Manus，我们一直在讲，它确实是世界上第一个 general agent，大家用起来感觉非常不一样，而且它一开始就是面向全球市场的，不管是美国人、巴西人、韩国人，用的都是同一个产品。

再比如 Typeless，也是上来就面对全球市场。语音输入这件事，不管是中文、西班牙语还是日文，本质需求都很一致，所以一开始就天然国际化，也能去做更世界领先的创新。

硬件领域也是一样。不管是大疆、Bambu，这些也都是在各自领域里，世界第一个或者第一批做出来的创新。

所以术会变得不太一样，但底层的这些特点、这些核心能力，我觉得还是一样的。

👦🏻 Koji：

你觉得今天的创业环境，是变得更难了，还是更容易了？因为今天能学的东西更多，工具更多，经验也更多。你会怎么看？

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得创业肯定是变得更难了，竞争更激烈。

20 年前，中国整体 GDP 增长都在 8 个点左右，大盘增速很快。互联网也在从 0 到 1，再到 10，从小众市场扩散到主流市场。中国十几亿人、全球 80 亿人的红利，那两个大的时代红利确实没那么大了，这点要客观承认。

同时大厂也变得更卷了。现在是“一鸣跟你竞争”，那竞争肯定更激烈。

但与此同时，创业者的素质也在变得更优秀。我们那会能看看海外什么产品流行，就已经很有竞争力了。现在大家是跟海外同步看到最新发布、同步研究。

不管是基础知识，还是对创业这件事的理解，信息都丰富太多了。记得我们那时候能认识 VC 就很有优势。兴哥一开始融资还总是失败。

现在资本市场更成熟，VC 也在天天录播客、跟创业者交流，告诉他们什么样的创业者是我们在找的？有哪些创业经验？各种优秀企业家、优秀产品经理也在持续分享。从学习角度来说，资料多了非常多。

所以创业者能力也是一个水涨船高的过程。整体就是一种博弈：环境更难、竞争更激烈，但同龄创业者也更厉害。

👦🏻 Koji：

还有其他的不同吗？

🧑🏻‍💻 Yusen

AI 和互联网的创新特质也不太一样。移动互联网更多是分发渠道的创新，把互联网技术通过一个新渠道分发出去。

但 AI 现在更多还是科研和技术创新，它借助的分发渠道其实是现成的，是互联网和移动互联网的渠道。

所以 AI 有点像半导体那一波的创新。从集成电路发明，到 Intel 践行摩尔定律——当然现在我们叫 scaling law——它需要不断投入大的 CapEx，需要大量科研，然后按代际去迭代。这和互联网有很多不一样。

这种不同性质，也会导致创业者的特质和难度不太一样。所以不能简单说难还是容易，还是适合的人做适合的事。

👦🏻 Koji：

所谓的 Founder Market Fit ——创始人和创业领域的匹配度。

没有地图的时代，怎么创业、怎么投资？

🧑🏻‍💻 Yusen

我们都是在移动互联网早期开始创业。我当时在聚美，我们是互联网公司，后来做了移动互联网转型。你在 2010 年就做了中国最早的移动互联网应用之一「街旁」。

那时候大家也觉得 iPhone 4 的发布带来了很大机会。每个人都觉得移动互联网很重要，但又有很多不确定性，大家也不知道移动互联网最后会长成什么样子。

你当时创业的体验是什么样的？和现在有哪些类似？又有哪些不同？也跟大家分享一下。

👦🏻 Koji

我最近一直在感受，2009 年和今天有哪些相同，哪些不同。

我觉得相同的点是：这是一个人人都能感觉到机会的年份，但又没有人知道具体答案是什么的年代。

那问题就来了。在一个没有地图、没有 GPS，但所有人都知道有机会的时代，你必须跑得快，你需要狂奔。在这种背景下，我们应该怎么创业？又应该怎么投资？

我的想法是，在没有地图的时代创业，有两件事几乎不会错。第一是积极行动。方向可以连猜带蒙，充满假设，但行动必须快。

第二是尽量去优秀人扎堆的地方。回到乔布斯和比尔·盖茨的年代，他们也是扎堆在一起。历史上很多科技浪潮，都是从同一个小地方迸发出来的。你去找到那个地方并不难，比如你参加「十字路口」的线下社群活动，其实已经走出很重要的一步了，哈哈哈。

🧑🏻‍💻 Yusen

投资呢？

👦🏻 Koji

说到投资，在没有地图的时代，应该怎么投？我觉得项目当然很难判断，但人相对容易判断。

就像你刚才说的，不管做麦当劳还是做沃尔玛，创始人的一些品质是不变的。比如，刚才我们聊“松节油”时，我想到最近在看沃尔玛的自传，里面有个故事特别有趣。他说他的小孩特别不喜欢和他一起出去公路旅行。

为什么呢？那个年代家庭周末公路旅行很流行，但他的小孩不喜欢，是因为每到一个小镇，只要有超市，他就控制不住自己要停车进去看货架怎么摆、价格怎么设计。小孩每次都要等他两个小时，特别崩溃。

我觉得这就是那个年代的“松节油”——关注产品怎么做、服务怎么做。

大概一年半前，十字路口刚做不久的时候，hidecloud 张涛来上过一次播客。他当时特别强调一句话：get your hands dirty，把手弄脏。意思是不要只听别人讲 AI，你要去用 AI，你要和 ChatGPT 聊天，你要自己用 AI Coding 去做产品，你要用 Manus 试一试，让它完成任务。

1 号位 vs 2 号位

🧑🏻‍💻 Yusen

因为你在 2009 年开始做街旁，你是 2 号位；后来你去聚美做高管；后来你做新世相是 2 号位，做躺岛是 1 号位，再到十字路口做 1 号位。你做过不同的位置，有什么不同的体验？

👦🏻 Koji

我觉得做 1 号位是最难的，因为他真的是非常的模糊和孤独。

2 号位扮演的角色其实各不相同，我觉得我自己更像是和导演配合的制片人，负责张罗各种事情，我大概是这种定位。

做高管则是需要在一个复杂组织里成事的能力。当时在聚美，我们是最年轻的美股上市公司，四年时间就登陆了纽交所。所以在这种组织里，怎么沟通，怎么在错综的关系里把一件事做成，这可能是高管需要的能力，而自己创业不一定需要。

但 anyway，因为有这些视角，所以我今天不管是一线做内容还是做投资，都比较容易理解不同位置的人在想什么、在焦虑什么、在恐惧什么。这些情绪层面的理解，对我现在还是有帮助的。

🧑🏻‍💻 Yusen

你最喜欢哪一个？为什么？

👦🏻 Koji

我可能还是最喜欢做 1 号位，因为它最自由，最能创造，也最能发挥主观能动性。

但如果有一个团队结构，我作为 2 号位、3 号位也能很自由地创造价值，上面还有 1 号位分担模糊、孤独和压力，那其实也很完美。

Yusen，我记得你之前有篇文章，接受采访时提到你自称是“二把手性格”的人。你怎么看你问我的这个问题？

🧑🏻‍💻 Yusen

这确实是很多人问过我的问题。

我作为 2 号位离开聚美之后，很多人问我，那你是不是接下来要当 1 号位了？是不是要自己连续创业当老司机？那我要投资你。

但我本人确实是一个职业做 2 号位的人。在聚美是 2 号位，现在在真格也是 2 号位。最后其实是一个生活方式的选择。

我记得昨天看了小晚和曹曦的采访，他说创业是什么感觉？是发现身后没人了，就剩自己了。坐在 1 号位，就是最后那条防线，什么事情最后都得自己扛。所以 1 号位更累，往往幸福感也更低。当然权力更大、回报更大，做成了名气和回报都更大。

如果性格上对权力、回报、影响力有极致要求，那你就适合当 1 号位。

但更重要的是，这到底是不是你真的喜欢的生活方式。

👦🏻 Koji

你喜欢什么样的生活方式？

🧑🏻‍💻 Yusen

我离开聚美之后也想过，我喜欢的是跟一群非常聪明的人一起做很有价值的事情，但我确实不希望去管理 1000 个人，我对权力和影响力也没有那么大的诉求。所以我要做自己真正喜欢的事情。

就像你刚才说的，能有一个好的团队也是很幸福的事。当你知道自己不一定是最好的 1 号位，那就应该去找最好的 1 号位、最好的老板。

就像你当时加入王兴一样。当然你后来加入我的团队，那可能说明这个老板找得不够好，所以还是应该找最厉害的老板。

👦🏻 Koji

哈？以上是 Yusen 谦虚的说法，请大家自行分辨真伪。

「投人」

🧑🏻‍💻 Yusen

我们一直说“找人、看人”是真格的主题，我觉得也是你做十字路口一个很重要的主题——不断跟这些 AI 领域的从业者打交道，很多是创始人。

你现在也在真格做 Venture Partner，所以你觉得这段时间里，哪些创始人给你留下了很深的印象？如果让你用自己的钱去投其中一些人，你会投什么样特点的创始人？

👦🏻 Koji

我觉得每个人都是投资人。对职场人来说，你也是投资人，因为你选择加入什么公司，选择和什么人一起工作，这其实就是你人生最重要的投资——你在投资自己的时间，而时间是不可再生资源，这比用钱投资代价大得多。

从这个角度，我也可以说我是投过王兴的人，你是投过陈欧的人，然后我也投过你。

🧑🏻‍💻 Yusen

哈哈哈，这个投资回报一般。

👦🏻 Koji

还是很可以的，至少也是 top 1/1000 的回报。

聚美上市之后，我们有了一点小钱，也做过一些早期天使投资。比如 2015 年，很有幸在刘元介绍之下，投了一点肖宏。

你问我在 AI 领域做天使投资，哪些创始人让我印象深刻。我觉得最重要的是韧性。很多品质当然是不变的，但今天我会特别关注韧性，有两个原因。

🧑🏻‍💻 Yusen

哪两个？

👦🏻 Koji

第一是 AI 时代迭代更快，这意味着创始人和团队可以更快做出更多产品，但也意味着失败会更频繁。

第二是模型进化也很快。大家知道模型会淹没应用，所以你之前搭起来的小城堡、小成功，可能很快就被淹没、被废掉。

所以在这个时代，能不能迅速尝试，坦然接受快速尝试带来的多次失败，迅速调整，还能带着团队一起调整、重振旗鼓，韧性就变得更重要。

比如我们之前也多次分享过肖宏怎么带队做 Manus：在浏览器受阻的情况下，迅速找到新机会，all in Manus，做出 Agent 的故事。

🧑🏻‍💻 Yusen

在韧性之外呢？

👦🏻 Koji

除此之外，还有两点我认为是亘古不变的。

一个是产品思维。我觉得尤其是今天更重要。技术变化之后，人很容易拿着锤子找钉子。你要不断提醒自己：我是在解决用户问题吗？这是用户真的需要的吗？还是我只是掌握了这个技术，非得把技术用上？这是很容易陷入的误区。

第二点是不变的营销能力。尤其在今天这种注意力碎片化的时代，怎么做好营销也变得尤为重要。

所以我总结一下：韧性、产品思维、营销能力。当然不同时代的能力要求都差不多，只是在今天的优先级会有所不同。

Yusen，你在这一波 AI 浪潮里，大模型投了月之暗面，应用和 Agent 投了 Genspark、与爱为舞；真格还投了 Manus、无问芯穹、HeyGen、Opus Clip、Typeless。我们可以说出一大堆，非常厉害，也可以说投得非常之好。

那我也反过来问你：在 AI 时代，你投什么样特质的创始人？你自己的答案是什么？

怎么在 AI 时代找姚明？

🧑🏻‍💻 Yusen

这个也是我们在真格一直在讨论的。

我们内部经常用姚明做比方。一个屋子里有很多人，你要找个人打篮球，你可能不知道谁打得好。但如果姚明在屋子里，你就一定不要错过。

后来我也发现，NBA 也有一些 1 米 7 以下很牛的运动员。我还专门去找了录像，看 1 米 6 几是怎么打 NBA 的。

👦🏻 Koji

有哪些结论吗？

🧑🏻‍💻 Yusen

但显然，姚明不只是说身高要高。就算这个人身高不够高，但你看过他打球，你也会觉得他显而易见的很强。

所以就是要见过足够多的创业者，再看到姚明，你会第一时间认出来。

在 AI 这一波里，除了刚才说的创业者的通用特质之外，我也总结了一下：我们投的这些在 AI 第一阶段发展得不错的公司，他们有什么样的特点。

👦🏻 Koji

分享一下，有哪些特点？

🧑🏻‍💻 Yusen

第一点，AI 是一次技术革命和技术进步，所以优秀的创始人必须对技术发展有自己的认知和观点。

整体来讲，如果你做的产品是用一个现在已经很成熟的技术，那可能做得比较晚了；但如果你做的产品需要一个技术三五年之后才成熟，你可能变成先烈。

要成为先驱，就是提前一步，去做 6 到 12 个月之后技术突破能够支撑的产品。这就需要创业者对技术发展的方向和节奏有判断。

一种情况是像杨植麟这样，他本身就是技术大牛。23 年他就判断长文本会非常重要，长文本解锁的就是 memory，这会成为 AI 应用非常重要的一环。今年他也很早做出了要做 agentic 的判断，所以大家看到 K2 的 agentic 能力很强。另外一种情况是肖宏。他本身不是 AI 技术权威，但第一是 Peak 的加入非常重要，带来了对模型前沿发展的认知。第二是他们当时先想做 AI 浏览器，所以对 AI 如何操纵浏览器有很多技术研究和预判。

基于这个，Manus 才能在沙盒里把浏览器使用做得非常好。它有点像在 24 年 10 月开始做 Manus 的时候，就预判了几个月之后 Sonnet 3.7 发布时，模型对 agentic 任务、对浏览器这些工具的使用会到达一个新高度。所以 Manus 的产品形态，是非常符合当时技术进步节奏的。

👦🏻 Koji

嗯嗯，第一点就是：对技术发展路线要有自己的判断和观点。

🧑🏻‍💻 Yusen

第二点，AI 产品现在一上来就可以面对全球市场。大语言模型解决了语言问题。面向白领、知识工作者的应用，不管在什么国家，需求形态大概都差不多。

所以创业者要能理解全球市场，做好产品设计和运营推广。这里不一定要求你是海归，也不一定要求你做过出海产品，而是中国新一代创业者对全球优秀产品往往有很好的认知。

我们很多人都是读着 Steve Jobs、Elon Musk 这些创业者的传记，看着 Peter Thiel 这些投资人的思想分享成长起来的。我相信中国新一代创业者的国际化能力，从产品审美到运营推广，整体比过去强很多。当然这也是需要学习和积累的过程。

👦🏻 Koji

让自己一直留在牌桌上也很重要。

🧑🏻‍💻 Yusen

对，AI 还有一个很好的特点，就是每年都会有很多新的机会出来。

如果你现在做移动互联网创业，一年可能有一个机会就不错了。像一个牌桌，这张牌桌已经不太发新牌了。

但 AI 不一样。我们刚才复盘一年发生了那么多事，这张牌桌一年会发 10 张牌、20 张牌。对创业者来说，摸到一张牌没打好很正常，那就换张牌再打。

所以你看 Manus 是蝴蝶效应的第三个产品；Typeless 是那个团队的第三款产品，他们上一个产品叫 Max AI，也是个浏览器插件，是跟 Monica 竞争的。后来 Monica 去做 Manus 了，Max AI 去做 Typeless。

我们最近投了彪哥，Pollo 可能只是他 AI 时代的第二个产品。他上一个 AI 产品叫 Hix，再之前他们做了很多出海应用。

大家都在持续翻牌。做着做着，你就可能翻到一张属于你的大牌。

那这个时候，刚才提到的韧性很重要。我要不下牌桌。同时我也要对新机会足够敏感，快速执行，才有翻到牌的机会。

👦🏻 Koji

你今天怎么看基础模型对应用创业者的挑战呢？

当然现在大家也在讨论：模型能力越来越强，对应用来说，如果你做的事情和模型能力高度重合，你会遇到挑战。

比如海外的 Cursor 和 Perplexity，它们是非常好的应用，做得也很好，估值也很高，但大家会担心：你做的事情和模型提供的能力很接近，那你会不会最后被取代？

所以到最后，你需要有产业经验、产业数据、分发渠道，这些是模型里不具备的能力。把模型智能加上专有的产业经验和数据，再加上分发渠道，去做模型厂商做不了的事情。

比如我们投了 AI 加教育的与爱为舞、AI 加制造的黑湖；在美国看到 AI 加法律的 Harvey，AI 加客服的 Sierra。产业经验的结合，也会是非常好的特点和壁垒。

👦🏻 Koji

在中国做消费电子就软硬一体，也是一个我们得天独厚的中国创始人的优势。

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得关键还是要找到这个市场、这个团队最擅长的东西，找到那些不容易被模型简单替代的能力。

今年我们也看到，随着模型能力的进步，AI 应用进入了一个类似 iPhone 时代的阶段，所以不管是做软件、做应用，还是做消费电子、硬件方向的 AI 创业者，都特别多。

给想上播客的创业者的建议

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得「十字路口」是一个非常适合这些创业者去打交道、甚至去展现自己的媒体。

你今年也聊了非常多创业者，做了很多期播客。如果让你给那些想要上十字路口、或者更广泛地说，想和媒体打交道的创业者一些建议，你会怎么说？他们最容易犯的错误是什么？

👦🏻 Koji

首先我觉得上播客不需要把自己包装得很成功，也不需要显得自己特别聪明。不要把它理解成一个“万事俱备、出来收获掌声”的时刻。

如果是给创业者上播客的建议，我觉得主要有两个点。

第一个是以终为始，先想清楚你的目标是什么。十字路口是一个行业媒体，它的价值在于把创始人的想法和产品，带到创投圈的公共舆论场、公共讨论里。所以很多人来十字路口，目标要么是 to VC，要么是 to 人才，要么是 to 行业影响力。

那你就要先想清楚，为什么别人应该在乎你在做的事情。这一点很重要。不是一上来平铺直叙，说我做了 1、2、3，而是要讲清楚：你为什么要做这件事？为什么你比别人更适合做这件事？为什么现在是一个对的时间点？把意义讲出来。

第二个建议是知己知彼。这里的“彼”，指的是媒体。你要知道媒体需要什么。媒体需要的是影响力和美誉度，而这两件事都来自一个核心：内容本身必须是好内容。

什么是好内容？我一直觉得可以用三个词概括：有趣、有用、有共鸣。如果你准备的观点和故事，符合这三个标准，我会非常愿意和创始人一起，把它打磨成一篇好内容。

🧑🏻‍💻 Yusen

还有一个现象是，Manus 火了之后，现在几乎每个人都要拍一个视频，一个人坐在沙发前，用英文讲产品，也都想去上各种播客。你怎么看现在这个现象？会给他们什么样的建议？

👦🏻 Koji

我认为最可悲的不是你营销时讲错了话，或者做错了事，最可悲的是你辛辛苦苦做出来的东西，根本没人知道，没人讨论，没人 care。

在那种情况下，你的产品到底对不对，根本没办法被验证；你也吸引不到人才，更形不成任何势能。

所以在「十字路口」，我想做的事情也是帮助早期创始人，让行业知道他们在干什么，让他们的产品被更多人看见。

🧑🏻‍💻 Yusen

被更多人看见是一个非常具有公共价值、社会价值的事情。

时代会奖励那些愿意在模糊里面先迈一步的人

🧑🏻‍💻 Yusen

从今年的下半年，你也作为 Venture Partner 参与到真格的各种例会、务虚会、讨论会、IC 投决会，这里面你是从原来都是在创业者的桌子的那一边，现在跟我一样也来到了桌子的这一边去，看到我们作为一个机构化的基金怎么去运作，当然也对 VC 这个行业会有更多的了解。

对你来说，有什么是特别新鲜、之前没想到的？又有什么是你希望自己在创业时能更早知道的？

👦🏻 Koji

我最希望自己早点知道的一个道理是：时代真的会永远奖励那些，愿意在模糊中先迈出一步的人。

而且这一步不一定是辞职创业这样的大步，很多时候是一小步。

🧑🏻‍💻 Yusen

要积极行动。

👦🏻 Koji

对，我最近很喜欢一个产品，叫 Plancoach，是一个很小的产品。我是在今年做小红书黑客松评委的时候发现它的，它是用来治疗拖延症的。

一开始，是这个开发者自己瘫坐在电脑前，老婆一直催他去洗碗，他完全动不了，于是他就问 AI：这个时候我该怎么办？

AI 告诉他，你的第一步其实只需要先站起来就好。他当时一下子顿悟了：原来对抗拖延症，靠的不是决心，而是那些可以被完成的小动作。

后来他把这个想法做成了一个 APP，发到小红书上，那条笔记拿到了 26 万个赞。我真的没见过赞数比这更高的单条笔记。

所以回到创业这件事。如果你今天打算做 AI 创业，那你的一小步是什么？那个愿意在模糊中先迈出的、会被时代奖励的一小步是什么？

或许就是加我微信，找我聊一聊。我感觉和我聊过的创业者，多多少少都会有一些收获，至少能收获一点情绪价值。

🧑🏻‍💻 Yusen

当然，这一小步也可以是关注真格基金的公众号。我们有很多和创业者互动、分享的活动，很多时候，正是这样的一小步，慢慢走成了后面的一大步。

创业 vs 投资：两种完全不同的生活方式

🧑🏻‍💻 Yusen

那你现在怎么看投资人这份工作？你已经看到了我们每天在做什么。你的感受是什么？

👦🏻 Koji

我觉得投资是一份特别好的工作，尤其是在技术范式发生变化的时候，投资让一个人可以亲身参与未来，参与各种可能性，我觉得这是参与未来的最佳方式之一。

我也觉得天使投资和做媒体其实很像。每天都在寻寻觅觅，试图捕捉那些别人还没注意到的、很早期、很微弱，但又非常有生命力的信号，以及那些很牛的创始人。去看到他们、接近他们、帮助他们。

在这个过程中，自己也会有收获，不管是媒体影响力，还是股权投资的回报。所以这件事情既有情绪价值，也有经济价值，我觉得是一份特别好的工作。

刘元之前在十字路口的播客里也说过，一个天使投资人的荣耀、幸福和价值，都来自于你发现了一个别人还没发现的产品和创始人。

但这个过程本身也是辛苦的，需要不断学习，而且充满了不确定性。尤其是在中国，VC 也是一个充分竞争的行业。不过我个人还是挺享受这个过程的。

Yusen，你前不久也提到，自己做投资已经快十年了，这个时间甚至已经超过了你创业的时间长度。做了这么久的 VC，你觉得这份工作怎么样？

🧑🏻‍💻 Yusen

这是一个非常不一样的工作和生活方式。

👦🏻 Koji

展开讲讲。

🧑🏻‍💻 Yusen

我在创业的时候，一直觉得投资人好像什么都不懂。等我自己开始做投资之后，发现自己确实什么都不懂，但又被迫要不断发表意见，大发厥词，包括现在，哈哈哈。

👦🏻 Koji

哈哈哈哈哈哈哈！

🧑🏻‍💻 Yusen

创业者和投资人这两个角色我都算是比较深度地做过，第一个很明显的区别在于创业者是要把一件事情做得特别深。比如我当年做聚美，我可能是当时中国最会卖化妆品的人之一，但我也就只会卖化妆品。你让我去卖衣服，我也不太会。你必须在一件事情上做到非常深，才会有差异化和价值。

但做 VC，尤其是做早期 VC，你对任何话题可能都能聊几句。饭桌上大家会觉得你什么都懂，但实际上没有什么是你真的懂的。

如果你真的像创业者那样懂得那么深，我们一直说，那你就应该去创业。所以我们为什么说不太想指点江山？因为被我们投资的创业者，不管是做模型的杨植麟，还是做应用的肖宏，在各自领域都比我们懂太多。

我们更像是一个大模型，不断吸收最好的数据，然后吐出一些 token。但大家现在也知道，大模型并不是真的理解这些 token。

👦🏻 Koji

笑死这个比喻。

🧑🏻‍💻 Yusen

所以也不用把投资人说的话太当回事。如果他们真的那么懂，可能也不会去做投资了。

这是深度和广度的差别：一件事情做得很深，和很多事情都略懂一点。后者虽然不一定是真懂，但也确实能带来很多融会贯通的机会，并不完全是坏事。

👦🏻 Koji

创业和投资还有其他差别吗？

🧑🏻‍💻 Yusen

第二个很大的区别是目标感。创业的时候，目标非常明确。比如这六个月我要把产品上线，进度条很清楚：三个月开发、两个月测试、一个月上线、go to market。我很辛苦，是因为要在有限的时间和资源里，把确定的事情做完。

但做投资，尤其是早期投资，是很难有进度条的。我很难说，接下来三个月我要投出一个独角兽。可能明天就遇到，也可能两年后才遇到。

所以你没法规划进度条。这种工作有时候不是事情多到做不完的辛苦，而是一种不知道进度在哪里的焦虑。命运很多时候不在你自己手里，这不仅是一级市场，二级市场也是一样。

我不能说我今天买了这只股票，明天它一定会涨。我只能说，现在看起来是一个投入产出比不错的机会。

👦🏻 Koji

看不到进度条，其实很让人焦虑。

🧑🏻‍💻 Yusen

创业者当然也很焦虑，尤其是在没找到方向的时候。但投资人的焦虑，更多来自于不确定性，这也是为什么投资人很容易 FOMO，害怕错过这一波浪潮。

我觉得创业者是在做大量创造性的事情。你之前说过一句话我很喜欢：批评的时候显得很聪明，创造的时候显得很笨拙。

👦🏻 Koji

这最早是多抓鱼的猫助说的。

🧑🏻‍💻 Yusen

我们每天都在说这个产品不行，那个方案不好，但你真的自己动手做一个产品，哪怕只有一万个用户，世界上真的有一万人在用你的产品创造价值，这都是一件很难、也很了不起的事情。

创业者不管做得是 60 分、80 分，还是 30 分，只要有人用、有人愿意付钱，都是非常厉害的。

但在不断创造的过程中，创业者的学习时间确实会变少。我创业的时候，其实很喜欢读书，但那几年读的书并不多。后来做投资，反而读了很多书，也从每天和不同创始人的交流中学到很多。

但你说创造了什么？可能也谈不上。这就是不同的生活方式。

不管是创业、做投资，还是去大厂工作，本质上都是一种生活方式。你想要什么样的生活，这是最重要的。

👦🏻 Koji

你会鼓励 AI 时代的年轻人选择什么样的生活方式？

🧑🏻‍💻 Yusen

对年轻人来说，我还是很鼓励大家先去感受创业。投资这种“浅度学习但高度不确定”的焦虑，更适合有一定经验之后再来体会。

所以我依然鼓励年轻人，在时代的模糊中先迈出那一步。

👦🏻 Koji

你自己呢？喜欢投资这份工作吗？

🧑🏻‍💻 Yusen

但整体来说，我现在是很喜欢投资这份工作的。很大的成就感，来自于我们能在早期和最优秀的创始人站在一起，和那些有可能定义这个时代的人一起成长，并在他们最早的时候，提供一些很小、但很有价值的帮助。

【重磅】2026 预判：Year of R

Return（商业回报）

👦🏻 Koji

你对 2026 会有怎样的一些展望和预测？

🧑🏻‍💻 Yusen

到了 25 年底，不管是我们给 LP，还是内部复盘，甚至就我们自己，对明年都会做很多展望。但先叠个甲：刚才也说了，投资人啥也不懂，AI 变化又很快，这里面肯定会有很多错的东西，也会有很多幻觉。引用张小龙那句话：我所说的都是错的。

👦🏻 Koji

所以「我所说的都是错的」这句话本身也是错的，哈哈哈。

🧑🏻‍💻 Yusen

既然做预测，大家往往会希望形成一句话或者一个概念。我最近在想，2026 年的 AI 或许可以叫 「The Year of R」，由三个 R 组成。

👦🏻 Koji

第一个 R 是什么？

🧑🏻‍💻 Yusen

第一个 R 是 Return，商业回报。

过去这几年，AI 带来了很多应用价值，媒体的 highlight 也很多。尤其最近 6 个月，各种大交易：谁又要投入 100 亿美金、几百亿美金买算力、建数据中心；或者 Meta 挖人，一个人一年给 1 亿美金薪酬。包括英伟达、光模块、存储这些硬件上涨，交易的其实是 ROI 里的 I，也就是 Investment。

ROI 的全称是 Return On Investment。过去 3 年，市场交易的是这个 I。为什么有这么多投资？因为大家被潜在的巨大回报 Return 吸引。

你回到 22 年底，ChatGPT 发布之后，大家愿意买这么多算力、建这么多数据中心。大的 Return 有两个：第一是 AGI，它能解决非常多的问题，甚至对人类产生威胁；第二是务实一点，AI 应用可以挣很多钱。回报的吸引力很大。

但现在 Investment 越来越大，Return 什么时候落地、能落地多少，就会越来越被关注。你的 Return 能持续符合预期，才会推动未来的 Investment。所以 Return 很重要。

👦🏻 Koji

已经看到了一些什么样的信号？

🧑🏻‍💻 Yusen

首先是我们看到了一些对 Return 的担心。

从模型角度讲，模型能力的进步驱动 AI 应用出现、落地产生价值，这是本质驱动力。大家当年也正是看到了模型能力的进步，才产生了像 AGI 这么宏大的预期。

但我们确实也看到：模型能力还在快速进展，不过如果看单位时间的进步幅度，它有一些放缓。最新 SOTA 的模型发布之后，不管是 OpenAI 4.5、Gemini 3，还是 GPT 5，相比上一代 SOTA 模型——可能是 6 个月前、或者今年年初——进步幅度在放缓。这从一些 benchmark、以及用户侧的反馈，都能感受到。

👦🏻 Koji

但投入到大模型公司的钱却越来越多。

🧑🏻‍💻 Yusen

对，同时对大模型的投入更大了，尤其在美国。

模型到 80 分之后，从 80 分到 90 分需要多很多投入。算力投入、人工投入都大了很多。但大投入之下，前沿进展放缓，同时还挡不住追赶者。尤其今年很典型的是中国开源模型，以很低成本达到了前沿模型 80% 到 90% 的能力。

现在是一个 SOTA 模型发布后，可能 6 个月，中国头部模型厂商就会有开源版本出来。比如今年年中，大家看到 IMO 金牌，OpenAI 和 Gemini 都是用通用模型拿到 IMO 金牌成绩。最近 DeepSeek 的 Math V2 发布了，也是开源、能拿到 IMO 金牌成绩的模型，就是 6 个月时间，而且训练成本显然小很多。所以“简单的大力出奇迹、别人跟不上”这个叙事受到了挑战。这是模型端的回报上，大家发现好像出现了一些增长瓶颈。

第二是在应用端。几年前大家讲的是 AGI 愿景，当时有很激进的预计，说 27 年 AGI 可以实现。我记得还有一篇 165 页的长文《Situational Awareness: The Decade Ahead》就是这么预计的。

但现在看，大家从“AGI 对人类存亡产生影响”的叙事，逐渐落到几条现实、可预测的主线。

👦🏻 Koji

哪几条主线？

🧑🏻‍💻 Yusen

第一条主线是以 ChatGPT 为代表的订阅制：找每个用户收钱，现在可能收 20、收 200。但对普通用户提价比较难。Netflix 20 年前到现在，这个价格定位基本没怎么变。

之前大家预期是：模型能力越来越强，我今年收 20，明年收 200，后年收 2000，可以这样提价。但实际结果是：去年前年卖 200 的智能，现在只能卖 20，因为 token 价格下降很快。你卖 200，会有人卖 20 跟你竞争。

尤其大家看到 Gemini 模型表现也很好、价格也便宜，谷歌资金能力强，可以打价格战。所以 Chatbot 订阅制提价更难，而且渗透率已经不低了。全世界知识工作者基本都用上了各种 Chatbot，大部分人用免费版、或者 20 美金就能解决很多问题。竞争更激烈了，提价能力也变差了。

👦🏻 Koji

是的，有一个订阅费的隐形天花板。

🧑🏻‍💻 Yusen

第二条主线是大 DAU。像 OpenAI 这种 DAU 产品，现在已经超过 5 亿 DAU，很快会稳步向 10 亿 DAU 进展。历史上这种大 DAU 互联网产品，变现靠广告和电商：Google、Meta、字节、腾讯都是这样。所以 OpenAI 的电商加广告扩展很受关注，这也是最近 OpenAI 一直在测试的点。

但大 DAU 产品卖广告这件事，和 AGI 叙事之间反差挺大。因为这是成熟商业模式，很多是存量分配。

电商是社会零售在线渗透率的体现，在线渗透率提高速度相对稳定，在美国甚至有点停滞。在线广告也是在线商业活动价值的比例，不是能一年突然翻倍的事情。这里大量是存量：原来在 Meta、Google、ByteDance，现在 ChatGPT 进来分蛋糕。

它能产生多少新价值？存疑。

👦🏻 Koji

Chatbot 怎么做广告这个事情今天还没有答案。

🧑🏻‍💻 Yusen

是的，速度可能会低于预期。Google 在 1998 年发布之后，直到 2000 年才推出 AdWords、2003 年又上线了 AdSense，逐步形成搜索引擎 native 的广告模式。Facebook 2004 年上线，到 2007 年才推出信息流广告这种适合社交网络的 native 广告形态。抖音 2016 年上线，它的广告化探索到 2020 年左右也花了不少时间。

Chatbot 现在也类似，不可能简单插广告。那样的话，用户对 AI 助手的信任，尤其付费用户的信任，可能会出问题。所以广告、电商怎么做好，需要很多试错探索，明年也很难简单兑现。

👦🏻 Koji

还有其他吗？

🧑🏻‍💻 Yusen

第三条主线是 AI Coding 为代表的按用量付费模式。一个大的故事是：如果 AI 替代很多程序员工作，程序员工资高，全世界可能几千万、上亿程序员，每人每年 10 万美金，那就是 10 万亿的工资价值。AI 能不能赚到这 10 万亿里的一部分，比如 3 万亿、5 万亿？

但我有一个不同看法：AI 能替代很多程序员工作，不意味着它能赚到这些程序员工资。相反，意味着原来要花很多钱做的事情变得不那么值钱。

👦🏻 Koji

确实如此。

🧑🏻‍💻 Yusen

因为智能的价格，也就是 token 价格在不断下降。一个任务一旦变得不那么 frontier，会很快变成固定订阅费，比如每月 20 美金、100 美金；再过一段时间，可能几乎免费，甚至端侧就能跑。

只有最 SOTA、最前沿的任务才可能按用量持续收费，但这部分也会迅速同质化。简单说：原来值钱的事情会变得不值钱。

一方面它会让更多人成为程序员，但同时也会让程序员能收取的工资变低。所以很多人反而会担心 AI 带来通缩：短期会让整体价值变低。

👦🏻 Koji

toB 方面呢？

🧑🏻‍💻 Yusen

嗯，我想说的第四部分也是企业服务，比如 Harvey、Sierra 这种卖给大企业的 AI 企业服务应用。今年增速很快，一些公司到了 1 亿、2 亿美金 ARR。

但你回到“跨越鸿沟”框架：早期市场扩散快，但企业部署 AI 没那么容易。像微软 Office Copilot 这么通用的场景、这么成熟的技术，企业应用都低于预期。大公司使用新技术没那么快，所以这部分还有一个跨越鸿沟要验证。

整体来讲，Amara's Law 可能会应验：短期高估、长期低估。我觉得 26 年很多关于回报的高预期，可能会出现不及预期的情况。

但与此同时，投了这么多 Investment，大家对回报的要求和预期又很高。高预期和慢落地之间的反差，可能会影响市场情绪和投入。

Satya 讲过什么叫 AGI：要实现 GDP 加速增长，甚至全球 GDP 年增速到 10 个点，把蛋糕做大才是真正的 AGI。所以如果只是互联网广告存量再分配，不算增量价值。AI 创造新药、发现新知识，把人类整体生产力提高、边疆扩展，我觉得这才是更接近真正的 AGI，或者 AI 带来的增量价值。

👦🏻 Koji

以上这些对创业者的启示是什么呢？

🧑🏻‍💻 Yusen

年初很多公司的增长是负毛利。典型像 Cursor，大家说 Cursor 是把 native 的 token 打折卖出去。预期是 token 价格会下降很快，所以你现在负毛利卖，以后会正毛利，增长最重要。

但硅谷已经发生一些变化：越来越在意增长质量。投应用时，大家会看你 1 块钱买来的 token，能不能通过应用增值成 2 块钱卖给用户。即使你现在进价是 10 块钱，但等进价变成 1 块钱时，你能不能创造正毛利？因为 token 降价始终在发生。

所以投资人越来越在意收入增长的毛利、用户 retention、现金流。你是抓了很多用户但留不下来，还是能留下来？现金流怎么样？

👦🏻 Koji

也有做得很好的例子。比如 Lovable。

🧑🏻‍💻 Yusen

据说 Lovable 现金流已经为正了，那它也就不太需要靠融资维持。当然还有 Midjourney 这种从来没融过资的，中国也有像 Plaud 这种现金流很好的公司。

当大家看到有质量的增长，就会问：你是不是还需要负毛利、纯烧钱去增长？这是投资人叙事和心态的转变。

Research（前沿研究）

👦🏻 Koji：

Year of R 的第一个 R 是 Return。第二个 R 是什么？

🧑🏻‍💻 Yusen

第二个 R，最近也经常被提到，是 Research。

它和第一个 Return、以及现有模型范式进展放缓相关。历史上 AI 往往是研究突破带来一个 scaling law，大家再 scale 算力、scale 数据，能力就增长。但当 scaling 到一定瓶颈，就需要新的 Research 去驱动下一步进展。

👦🏻 Koji：

Ilya 最近也说：现在又进入 Age of Research。

🧑🏻‍💻 Yusen

我看 Dario 最近也说：AI 能力在增加，但经济回报速度可能放缓，或者说经济回报很不确定，这里面需要很多研究突破。

Demis 最近也说：可能还要 5 到 10 年才能到 AGI，但过程中还需要 1 到 2 个 breakthrough，也就是研究范式的突破。

👦🏻 Koji：

有哪些你看到的研究范式的新突破？

🧑🏻‍💻 Yusen

从前沿研究方向看，Self-Play 这种持续学习、自我迭代能力，是重要方向。所谓世界模型、能够理解世界，通过视觉、通过逻辑推理，也是重要方向。

所以最前沿的研究者、思想领袖，对新的 paradigm shift 有很强期待，认为这对 AI 上一个台阶很关键。

👦🏻 Koji：

因此你认为 Research 的 R 也是明年是 Year of R 的关键原因。

🧑🏻‍💻 Yusen

Research 的第二个体现，是硅谷投资的新趋势：一系列研究导向的公司拿到不少投资，这部分被统称为 Neo Labs。

比如 Ilya 的公司 SSI，以及 Mira 的 Thinking Machines Labs，最新一轮融资估值 500 亿美金。这已经超过国内生成式 AI 创业公司的估值总和，因为几家大模型公司加在一起也不过 200 多亿美元。

还有 Reflection AI、以及近期的 Humans&、Periodic、Isara 等一系列 Neolabs。我自己的总结是：这些 Neolabs 希望从研究导向探索和头部模型公司差异化的科研路径。

因为头部模型公司现在竞争很激烈，已经在卷具体场景：ChatGPT 的 C 端用户，Anthropic 做 Coding 和企业服务，Gemini 做多模态，都有明确优化路径。接下来的 Research 可能需要新的组织、新的环境，在更宽松的情况下去解锁。做工程和产品、和做研究很不一样，这时候也不能有太多时间和 KPI 限制。

👦🏻 Koji：

大家都想投出下一个 OpenAI。

🧑🏻‍💻 Yusen

OpenAI 早期几年更像实验室，没有商业化目标，甚至都不是公司，是 non-profit。里面是自下而上探索科研。这也是硅谷投资的一个新趋势。

当然也有人诟病：科研和 VC 投资不一定是一回事，可能投很多钱，也不一定有确定回报。但不管怎样，这是我们看到的趋势，中国也许也可能出现这种公司。

👦🏻 Koji：

在 Research 角度，还有一个很重要的问题：Research 的衡量标准是什么？

🧑🏻‍💻 Yusen

语言模型成长过程中，从早期的 MMLU 这种 benchmark，到我们中国 Research 姚顺雨提出的 SWE-Bench，都是很好的训练和能力提升标准，有点像高考命题。

但现在 benchmark 一方面快被刷爆了：80 分、85 分、90 分，每前进几分都很难。我在清华时就发现有人能把高考做到满分，那确实太厉害了。

另一方面，benchmark 的进步可能不足以体现模型能力增长。比如 Gemini 3 Pro 编程 SWE-Bench 可能是 78 分，Opus 4.5 大概 80 出头。分数差别很小，2 分、3 分，但实际用户体验可能差很多，肯定不只是 1%、2% 的区别。

所以我们怎么更好衡量模型能力提升？如果不能衡量，不管是 pre-training 还是 post-training，你也很难判断方向是否正确。

顺雨写过一篇博文《AI 的下半场已到来，我们需要有新的 Benchmark》，对现在很有启发。

Remember（用户记忆）

👦🏻 Koji

一个是 Return，一个是 Research。Year of R 真是很有意思的概念。第三个 R 呢？

🧑🏻‍💻 Yusen

往往大家都喜欢总结三个，所以我开始在想这个 Return 是一个 Research，能不能再来一个 R。后来我在想，我们现在看到一个应用关键的差异化叫 memory。

所以我说如果又要讲第三个 R，那肯定是 Remember。

我觉得 memory 是一个 AI 应用关键的差异化。我们也看到一个说法（还没有被验证）：因为有了 memory 这个能力变强，ChatGPT 的留存出现了翘尾曲线、微笑曲线。

当然也有人说这主要是因为 GPT 的模型能力提升了。但我自己的感觉是，memory 的进步确实让我的使用体验提升很多。

我最近问它一个问题：春节假期如果有一个星期的假期，你推荐我去哪玩？它给的答案不只是一个通用答案，而是真的对我喜欢去偏远、小众地方这件事有很深的了解。给出来的答案比我问 Gemini 更好，因为我毕竟跟它聊了三年。

👦🏻 Koji

同样的问题我也问了 ChatGPT，它给我的答案是日本的屋久岛，然后有理有据，那确实是一个我非常非常想去的地方。它说出这个答案的时候大为震惊。

🧑🏻‍💻 Yusen

但现在的记忆基本上还是基于 retrieval。你可以简单理解为：AI 带了一个很大的笔记本，记下你跟它聊的很多内容；你问它一个问题，它就去翻这个笔记本，把相关内容 retrieval 出来，再回答你。这不叫真正的理解。

我们说真正的理解，应该是我的脑子里已经有了一个关于“你”的模型。我不用再去看笔记本。虽然我可能记不起来你说过某句具体的话，但我更理解你会做出什么样的选择和反馈。我感觉这也是研究的必争之地。

如果这有点像现在讲 online learning，可能我们每个人跟这个模型最后交互的，都是一个属于我们的模型。这里面我觉得会有进一步的提高。

并且当你有了很好的 memory，模型能力越来越强的时候，现在有一个大主题叫 Proactive Agent。

👦🏻 Koji

我也认为主动式 Agent 相关产品明年会大范围的出现。

🧑🏻‍💻 Yusen

现在我们用 AI 基本上还是被动的：我得去给 AI 提需求、问问题。但人都是懒的。像你刚才说拖延症的第一步是要站起来，所以你用 AI 的第一步是要问个问题。很多时候我们不问的时候，AI 能不能主动为我服务？

如果我们把 AI 比作一个助理，好的助理肯定不是等老板喊，否则他就一直坐在那儿不动。他肯定会主动帮老板解决问题。比如老板接下来要开会，他主动把材料准备好。察言观色，这是好助理的特点。

所以当 Proactive Agent 通过对用户的深度了解，以及对用户 context（上下文）的深度了解，把这个解锁出来，可能就是一个 10 倍机会的延展。

所以我觉得在 2026 年，应用的关键差异化里，memory 怎么做出来、怎么用好，以及它带来的新的产品形态，都非常值得关注。

再回到这个 R：Return、Research、Remember。反正 VC 就喜欢凑一个框架，这就是 3 个 R 的概念。

👦🏻 Koji

好，我们可以明年开年再对谈的时候看看这三个 R 实现得怎么样。

AI 大规模进入人们日常生活的一年

🧑🏻‍💻 Yusen

我也想问你：你对过去这一年的 AI 复盘是什么样的？你对 2026 年又会有什么样的展望呢？

👦🏻 Koji

我觉得过去这一年，很可能十年之后我们再回头看，2025 会是 AI 大规模进入人们日常生活的一年。

这一年，豆包 DAU 破亿了，ChatGPT 破了 5 亿。这两个产品都出现了所谓的微笑曲线：很早下载的用户流失掉了，现在又重新装回来继续用了。

最近有两个小故事。一个朋友告诉我，他去广东吃茶餐厅，一个很大的空间，可能有 80 桌。他有一瞬间抬头，发现周围五六桌的小孩全拿着手机在玩，而且都在和豆包对话。那个画面感很有冲击力。

第二个是我小孩现在读一年级。学校今年征求志愿者家长去做分享，有一个主题是给孩子们讲 AI，我就报名了。为了准备，我做了一些调研：一年级的孩子们有多少知道 AI？结果是 100% 都知道，并且以不同方式和 AI 有过交互，这是 6 岁的孩子们。

🧑🏻‍💻 Yusen

小孩子们都活在自忆事以来就有 AI 的时代。

👦🏻 Koji

在对未来的展望这个问题上，刚才 Yusen 说 2026 是 Year of R。

最近在真格内部，王强老师上个月安排了一个小作文，让我们每个人写：十年之后的 2036 年，你认为它是什么样的？Yusen 和我都写了小作文，年底会发在真格基金的公众号。

🧑🏻‍💻 Yusen

这个小作文因为是 10 年的预测维度，基本上就等着被打脸，但也是一个很好的思考实验。

整体来讲，投资和创业都是你想要什么样的未来，所以你去做、你去投，或者实在不行，你去实现这样未来的公司工作。我觉得这也是 Koji 开始说的一个投资思路，所以很有意思。

「会飞的汽车」

🧑🏻‍💻 Yusen

这一年，对你来说变化最大的认知是什么？

👦🏻 Koji

变化最大的认知是：三年前如果有人告诉我今天 AI 能做到这些事，我不可能相信。

你想想，如果有人告诉你 AI 可以回答你的任何问题，AI 可以给你生成以假乱真的图片，或者 AI 生成一首歌，这不可能吧？

三年前我们经历的是哀鸿遍野的 AI 四小龙时代。这让我想起 Founders Fund 几年前官网上有一句话我印象很深，大概意思是：硅谷曾经梦想创造会飞的汽车，但如今我们满足于只有 140 个字的 Twitter。

那表达的是当时普遍的一种失落情绪：技术没有给我们承诺中的未来，大家开始躺平、天天刷 Twitter。我也在那个时候去卖枕头了。

我刚才又去看了一下他们的官网，发现这句话早就不见了。现在首页很像电影大片风格在轮播，展示他们押注的各种未来、各种技术和相信的公司，充满未来感和信念感。

我没想到这三年发生了这种突然的翻转：我们又重新开始相信“飞行汽车级别”的创造性事物会出现，我们相信它可能发生了。

🧑🏻‍💻 Yusen

有意思。

👦🏻 Koji

所以我觉得在这个时代还是要敢于 dream big，敢于造梦，也要敢于 shoot for the moon，敢于登月。在这个时候，这些有野心的、宏大的梦想很可能得到很多人的支持，这是一个很大的变化。

🧑🏻‍💻 Yusen

你认为现在什么被低估了？

👦🏻 Koji

我觉得眼下仍然最低估的是中国开源模型的力量。

年初张月光在奇绩有一个闭门分享，他说对应用创业者来说不是公平竞赛。为什么不公平？因为你用到的模型不是模型厂的 SOTA 模型。那时候还没有 DeepSeek R1，开源和闭源差距很大，他觉得不公平是因为我用不到最好的模型去和别人竞争。

到年中的时候有个投资人说在 Qwen 3 之前他都不敢投应用，也是类似逻辑。

但大家没想到今年中国开源模型能这么猛，10 个月冲到今天的位置。现在回头看，它也有情理之中的部分：虽然今天模型还是有中美之分，但这堵墙没有那么泾渭分明，大家还是同场竞技。

在闭源世界里，往往只有第一名，或者有特色的第二名、第三名才有商业价值。闭源的位置显然被最有钱、人才密度最高的 OpenAI、Anthropic，还有硅谷的 Google、Meta 霸占了，包括 xAI。

不管研究前沿性还是资金储备，就像刚才我们讲到的六小龙，加上中国所有应用公司，甚至都不如 Thinking Machine 这样一个 Neo Lab 的估值高，他们是遥遥领先的。

但闭源之外，开源像我们的核武器。半年前你花 5 个亿训练了一个模型，6 个月之后我很可能用开源去学习你，也做出一个同等 SOTA 的模型出来，毁灭掉的就是你那 5 个亿带来的技术先进性。

一方面开源补足了我们的某些短板，另一方面开源还有优势：它便宜，而且因为透明而更安全，所以吸引很多用户。

还有一个特别关键的是，开源很能吸引人才。你想想，如果你可以参与一个伟大的事业，并把自己的工作展示给全球的人看，对最优秀的人才有很大的吸引力。

但如果你在闭源公司，你很可能不会被关注到。大家不知道你做了多厉害的事；在开源公司，你就可以被大家看见。

🧑🏻‍💻 Yusen

你认为什么又被忽视了？

👦🏻 Koji

现在创业的切入点真的非常非常多。

比如语音、视频、Agent，也包括记忆能力提升带来的主动式 AI，以及消费电子软硬结合，我自己觉得有很多被忽视的细分创业方向。anyway，欢迎大家来找我们探讨创业的想法。

我们的年度推荐

🧑🏻‍💻 Yusen

我觉得在跟 Koji 交流，他有个非常好的特点：持续不断学习。他知道特别多天使投资人角度可能都还没听过的 AI 产品，也读了特别多内容。

所以过去这一年，有什么 AI 产品给你最大的惊喜？

👦🏻 Koji

最大的惊喜的 AI 产品，如果是年度 AI 产品，那肯定是 Manus，遥遥领先。

🧑🏻‍💻 Yusen

一样一样。

👦🏻 Koji

那如果说到最近的话，有一款产品也是中国团队做的，叫 Tunee AI，它是一个做音乐的一个产品。

我让它用我女儿们的名字做了一首圣诞歌曲。我女儿拿到那首歌，因为它也配了一个 MV，就在她们的 iPad 上巡回播放，跟着唱，甚至两个人在屋里一直跳舞。那首歌里有她们的名字，所以她们特别有代入感。

同时我也对比了 Suno。我觉得生成音乐的质量差不多。

那为什么 Tunee 让我那么惊喜？我觉得这很有中国创业者特点：尤其重视短视频。你生成一首歌之后，它可以用多种方式给你做出短视频，让你在抖音和 TikTok 上传播。

相比之下，Suno 的短视频功能一定要充值付费才能用，而且生成出来的短视频目前只有歌词短视频。

所以大家看到 Suno 今天说 2 亿 ARR，如果我没记错，心智也很领先，但我觉得还是有很多创业机会的——从用户角度出发的小创新点。

🧑🏻‍💻 Yusen

对你影响最多、最大的一期播客是什么？

👦🏻 Koji

这两周听到的感觉最厉害的播客还是 Ilya 那一期。然后当时我们也发了一篇公众号，总结了里面的十个 takeaway。

比如一个是像刚才 Yusen 说的 Year of R 的第二个 Research，也是 Ilya 说今年会从 Year of Scaling 变成 Year of Research。我们会迎来很多研发范式的突破，或者说只有研发范式的突破，才能让我们进入下一个阶段。

第二点特别好玩：Ilya 特别强调情绪。他举了个例子，说他看到一个故事，一个人因为某些原因失去了情绪，也失去了一些行动能力，比如每天一个小时都无法决策自己要穿什么袜子。

他想说的是：情绪对人的智力和判断至关重要。情绪不是累赘，情绪可以认为是机器学习里的价值函数，对人类进化至关重要。

再回头看 AI，如果 AI 要向前一步，要更高效、更智能，可能要思考怎么把情绪这套机制引入进来。

第三点是大家都在讲 AI 会不会伤害人。他觉得如果未来的超级智能能感知到自己是有生命的，是整个地球生命体的一员，那它自然而然会开始关注有生命的人类，就像人类对任何生命的小动物都会下意识更关爱一样，这也很有意思。

🧑🏻‍💻 Yusen

Elon Musk 最近也有一期播客访谈，主持人是印度 Zerodha 的创始人，他说在 AI 时代有趣很重要，因为他一直认为我们很大概率在一个 simulation（模拟）里。

他说如果你在运行一个模拟，这个模拟里没有什么有趣的事，你就会把它关掉。

所以为了不管是让 AI 学到东西，还是让 AI 不要把我们关掉，我们要变得更有趣。也让人类社会变得更有趣。

👦🏻 Koji

说到有趣的内容，十字路口我觉得今年有两期特别有趣：一个是和阿彪聊《SEO 新卷王》那一期，他做 Pollo AI；第二个是和刘小排聊的那一期，当时他在 Claude API 排第一，我们惊讶地发现第一名居然是中国人，就去找到了他录了一期。

在 AI 创投领域里，有很多人是大家都知道他们很牛，比如景鲲、肖宏、怀亭、张月光、杨植麟、姚顺雨、林俊旸，我们能说出一大堆这样的企业家、研究员、大厂高 P，可能好几十个甚至上百个名字。

和这些人录播客肯定很有意思也有价值，但出来的内容可能也是情理之中。

但我觉得阿彪和小排这两期有趣、不一样的地方在于：他们非常低调，不在主流创投视线之内，但他们又非常厉害，甚至可以说是把 AI 用得最淋漓尽致的人，也是最会在 AI 时代找到风口、把握机会的创业者。他们身上有方法论，也充满故事性。

Mark Andreessen 在 a16z 之前也有一期播客，主持人追问：你觉得 AI 时代人最稀缺的资源价值是什么？他回答很耐人寻味：是那些能够用 AI 放大人类创造力的创业者。

所以也预告一下，我们接下来会发一期我觉得更有趣的播客：主人公是一个中专生，几个月时间建设起一个做 AI 漫剧的千人公司，几个月从很小规模团队到一千个人。这个嘉宾不但相信 AI 可以帮人逆天改命，也看到身边很多人逆天改命，是这样的创业者。

🧑🏻‍💻 Yusen

你刚刚说的让我想起我们开始说到找姚明的比喻。

有的姚明比较显然，因为身上有很多标签和光环，就像 2 米 23 的姚明走到哪都会被人看见。

但 NBA 也有一米六几的球员，他们不是一眼看上去人群里最高的那个人，但看他们打球你会发现原来这么灵活、这么厉害。

所以一方面像植麟、肖宏、景鲲、怀亭，大家可能一看背景就特别厉害。肖宏也是 20 多岁就把公司卖了几个亿。

但像阿彪、小排这种，之前完全没跟媒体打交道，但他们的成绩、结果已经非常不言自明，甚至排到世界排行榜第一名。

我也想 echo 一下：能用 AI 放大人类创造力的创业者。

因为至少目前，AI 你要让它真正去创造，甚至让它创造一个好的笑话，都还是很难。

👦🏻 Koji

嗯，目前我也还没听过特别好笑的 AI 笑话。

🧑🏻‍💻 Yusen

AI 现在很擅长复制数据集里反复出现的东西。比如数据集里有很多毕加索的画，所以它能复刻毕加索。但当一个新的“毕加索一样的画家”出现，那是 AI 从来没见过的。

这种去创造 Out of Distribution（OOD）的数据，是 AI 目前还不具备的能力。

从一个原创的好笑笑话，到一个原创的艺术风格，再到一个真的原创的创业公司。

所以在这个过程中，人类很多时候起到了画龙点睛的作用。AI 给人的杠杆可以很大，几百倍、一千倍，但关键还是人有这个 agency，能得出来创造力，然后用 AI 放大和执行这个创造力。

所以这种结合，我觉得至少在 2025 年、2026 年，当 AI 还没解决创造力难题时，是我们人类在 AGI 时代可能也具备的持续价值。

幸福指数

👦🏻 Koji

昨天我们看到曹曦和小晚的那篇访谈，曹曦说他记得曾经有个机构调查过中国最顶尖创业者的幸福指数，大部分人都是 6.5 左右，他觉得 6.5 可能是世界的真相。然后我们就在群里各自报分。Yusen，我记得你当时给自己打了 9 分。这么高的分数，让我为你开心。

🧑🏻‍💻 Yusen

我确实今年幸福感确实比较强。当然 9 分、8 分每个人量度不一样。

首先我创业的时候，幸福感可能也就是 6.5 分，因为创业要承担很多职责，又高速发展，很多东西也不会，会遇到很多挑战，很难是特别幸福的事情。成长总是痛苦的，有时候是 growing pain。

所以为什么我们说创业首先是一种生活方式的选择？因为你做自己喜欢的事情，以自己喜欢的方式过生活，那痛苦也愿意。如果你不喜欢这样的生活，又痛苦，那肯定就不愿意了。

为什么我现在幸福感比较高？首先是环境和团队。我在真格做投资，真格有很好的团队，有很多有意思的项目和应用，可以跟大家交流。家庭方面，有了孩子之后也有很多幸福时刻。

所以不管工作、事业还是家庭，都带来很多幸福感。并且能帮到创业者、看到很多有趣东西，又不用自己去承担创业的很多痛苦，这也是幸福感来源。

👦🏻 Koji

你差的这一分是什么？

🧑🏻‍💻 Yusen

扣分的地方主要是希望自己多花点时间运动和锻炼，照顾家人。

当 AI 把你的生产力大幅提高之后，很多时候会回到自己的小环境：自己有没有让自己变成更好的自己？不管从心性、身体、家庭上，我希望做得更好。

但我确实觉得在这个时代，曹曦是基金创业者，我们投的都是公司创业者，都很不容易。我们作为投资人也努力希望帮助创业者更幸福一点。

比如提供钱的支持、资源支持，或者有时候就是一起喝酒、拍拍肩膀这种情绪支持。投资人也许做不了太多别的，但至少可以做这些。

那你呢？你的得分是多少？我记得是不是 8 分来着？

👦🏻 Koji

8 分，我觉得还挺好的。如果去年这个时候，我可能分数要低很多。

这一年还是很好的：有很多事情可以做，也有人可以爱，家庭要照顾，感觉很多人需要我。

现在做的事情，我也比较喜欢、比较擅长。短期有正反馈，长期也感觉做时间的朋友可以，做得比较持久。

所以还是比较珍惜现在的生活、事业和朋友。

🧑🏻‍💻 Yusen

希望来真格，让你的幸福感也提高一些。

我们的年度图书

👦🏻 Koji

我们最后一个问题：王慧文一直说 Yusen 你是行走的中信书店，所以最后给大家推荐一下你今年读到的好书吧。

🧑🏻‍💻 Yusen

首先老王说我是行走的中信书店，刘元一直觉得这是黑我的。因为他总觉得中信书店的书很多都不能传世，可能要行走的万圣书园才够高级。

但我确实比较喜欢讲科技、讲商业、讲历史的书。我每年大概读 100 本书，所以里面可能有 5～10 本我觉得尤其值得推荐。

今年我的年度推荐首先是《智能简史》，英文名是 《A Brief History of Intelligence》。这本书我推荐给很多人，包括后来推荐给姚顺雨，我看他在张小珺的播客里也说了这本书。

作者是一个创业者，很年轻，好像 30 多岁。他说我要写一本我自己想看的书。他从智能的诞生——海洋里的鼻涕虫、单细胞生物开始，一直写到 GPT4，非常宏大。

并且他通过智能发展的五个阶段，描述智能怎么产生，里面有很多有意思的观点和总结。

比如为什么动物从中心对称（海星、海胆这种）进化到有头有尾的双边对称结构？为什么会有头、为什么会有尾？这对智能有什么启发？

我觉得这本书非常精彩。年初推荐时只有英文版，现在我看也有中文版了，很值得一读。

👦🏻 Koji

再来一本吧！

🧑🏻‍💻 Yusen

最近我还读到一本有趣的书，中文标题叫《穿越平行宇宙》。作者是平行宇宙理论里很重要的物理学家。

他把多重宇宙理论的由来和展望讲得很全。话题可能比较科幻，但他是很严谨地从数学角度讲。

不管宇宙是不是作者所认为的那种数学实在，或者有很多我们无法企及、无法观察的平行宇宙，他最后有句话很有意思：并不是宇宙赋予生命以意义，而是生命——也就是我们——把意义赋予了宇宙。

这对我来说是很有启发的。因为有时候环境变化很大，我们会有历史洪流中的无力感，觉得个人很渺小，能做什么？

但如果这个理论成立，我们每次选择世界就分裂出一个副本，那么每个选择都意义重大。我们希望在一个我们觉得更好的宇宙、一个我们想要的宇宙里生活。

所以不管环境怎么样，遇到什么挑战、挫折，都要努力把宇宙变成一点点我们希望看到的样子。

我觉得这不仅是社会意义上重要的事，反而是宇宙学上很合理的一种解释。

看完之后，我觉得让平时工作和生活的每个选择都多了点意义。

你呢？你有什么想给大家推荐的书吗？

👦🏻 Koji

大家老说「十字路口」的内容太多了，看得人有点信息焦虑，所以今天我给大家推荐轻松的吧！

今年但凡有点空余时间，除了刷小红书，我还会读短篇小说。

我非常喜欢爱丽丝·门罗。我把她所有短篇小说，上百篇都看了。她应该是唯一拿过诺贝尔文学奖的短篇小说作家。因为短篇小说在文学殿堂里是鄙视链底部，但她只写短篇，从没写过长篇，却拿了诺贝尔文学奖。

我每次有一点碎片时间，就看一个她的短篇。

还有一本书是因为观鸟。今年看了很多鸟书，其中我觉得最有意思的一本叫《远东冰原上的猫头鹰》。

这是一个鸟类爱好者深入俄罗斯东部森林，断断续续五年去寻找世界上体型超大的猫头鹰——毛腿渔鸮的故事：他怎么找到它们、怎么观察它们，很有意思。

看的时候你会忘掉这个世界在发生 AI，回到一个自然、平静、又很有趣的世界里。

🧑🏻‍💻 Yusen

我也想讲个小故事。那天我们在讨论 AI 去做推荐购物，有人观点是 AI 很渊博、有很多知识，所以能给你很好的推荐。

我当时举了个反例：最近我在小红书刷到一个很神奇的东西，是一个小车模型。大家知道有跑车、轿车、货车的模型，它是什么车？它是蛇颈龙运输车。

就是一个很长的拖挂车，上面运着一个蛇颈龙——脖子巨长的恐龙。

当然这个车肯定不存在，因为现在只能挖出骨头，但它非常搞笑。你会发现有一个“运恐龙的车”，然后我就买了这个小车模。

我说你看这就是个例子：你 AI 再怎么想，也很难想到一个科技投资人会买蛇颈龙运输车。

所以我刚才听你讲西伯利亚荒原上的超大猫头鹰，我也有这种感觉：有时候有趣来自于分布之外。

AI 肯定也知道这个猫头鹰存在，但怎么知道你喜欢这样一个冰原上的猫头鹰？这种在洪荒世界里非常具体的存在，像你刚才说的幸福感，这可能也是幸福感来源之一。

当 AI 能在虚拟世界帮你做越多事情，你在真实世界里，一个冰原上超大猫头鹰带来的幸福感与愉悦感，可能也会变得更强。

👦🏻 Koji

好呀！今天我们就先聊到这里啦。

希望所有人 2026 都能生活幸福，工作有成就感。也希望大家有更多放下手机、忘掉 AI 之外的快乐。

也希望我俩明年的幸福指数可以 hold 住，不要跌到 8 分以下。大家新年快乐，拜拜，明年见！

🧑🏻‍💻 Yusen

希望大家每个人的幸福指数明年都 up，也希望看到 AI 给我们的幸福指数带来更多 boost，做一个 8 分的快乐的人。明年见！