本集简介
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哈喽，大家好，欢迎收听硅谷101。
哈喽，大家好，欢迎收听硅谷101。
我是红军。
我是红军。
今天的播客是我与我们的视频主理人陈倩在硅谷101视频的账号上，在2026年1月3号做的一场3小时的视频直播。
今天的播客是我与我们的视频主理人陈倩在硅谷101视频的账号上，在2026年1月3号做的一场3小时的视频直播。
那在这场直播中，我们主要讲了三个大的部分：第一部分是AI的2025年与2026年技术领域的共识与非共识；那第二个部分呢？
那在这场直播中，我们主要讲了三个大的部分：第一部分是AI的2025年与2026年技术领域的共识与非共识；那第二个部分呢？
是我们回顾了过去这几个月自动驾驶领域的商业战争，还有特斯拉FSD的表现。
是我们回顾了过去这几个月自动驾驶领域的商业战争，还有特斯拉FSD的表现。
第三部分是从华尔街的视角，大家如何看待2026年的美国股市？
第三部分是从华尔街的视角，大家如何看待2026年的美国股市？
我把这场长达三个半小时的直播浓缩成了三期播客，大家可以挑自己感兴趣的部分来听一听。
我把这场长达三个半小时的直播浓缩成了三期播客，大家可以挑自己感兴趣的部分来听一听。
那下面就开始我们今天的第一场直播。
那下面就开始我们今天的第一场直播。
第一场呢，我就先跟我们的两位嘉宾来聊一聊AI。
第一场呢，我就先跟我们的两位嘉宾来聊一聊AI。
这一场嘉宾会加入我们的是浩一徐，也就是大家非常熟悉的硅谷徐老师，他是资深的硅谷技术高管，也是财富500强GEN首席AI创新官。
这一场嘉宾会加入我们的是浩一徐，也就是大家非常熟悉的硅谷徐老师，他是资深的硅谷技术高管，也是财富500强GEN首席AI创新官。
还有一位呢，也是我们的老朋友了，张璐，他是FUSION FONDS的创始合伙人。
还有一位呢，也是我们的老朋友了，张璐，他是FUSION FONDS的创始合伙人。
那接下来我们就有请两位加入到我们的直播间。
那接下来我们就有请两位加入到我们的直播间。
哎，你好好的好的。
哎，你好好的好的。
HOW YOU新年快乐。
HOW YOU新年快乐。
HAPPY NEW YEAR，新年快乐，新年快乐。
HAPPY NEW YEAR，新年快乐，新年快乐。
那我第一个问题呢？
那我第一个问题呢？
我们来总结一下2025年的整个AI的发展哈。
我们来总结一下2025年的整个AI的发展哈。
就如果有一件事情是超乎了你在2024年底的预期的，会是什么？
就如果有一件事情是超乎了你在2024年底的预期的，会是什么？
我可以先抛砖引玉一下啊。
我可以先抛砖引玉一下啊。
比如说我没有想到META落后这个新闻事件会这么抓嘛，然后经历了大规模的裁员。
比如说我没有想到META落后这个新闻事件会这么抓嘛，然后经历了大规模的裁员。
包括TPT拉布的一个重组，甚至是搅动了整个硅谷的AI人才大战。
包括TPT拉布的一个重组，甚至是搅动了整个硅谷的AI人才大战。
然后也包括燕窝坤的离开，然后这一点我是完全没有预料到的。
然后也包括燕窝坤的离开，然后这一点我是完全没有预料到的。
还有呢？
还有呢？
就是我没有想到硅谷会以这么强势的一个姿态给追回来。
就是我没有想到硅谷会以这么强势的一个姿态给追回来。
那我也很想问一问两位，你们觉得2025年有什么样的事件或者是趋势，你们之前是没有预料到的。
那我也很想问一问两位，你们觉得2025年有什么样的事件或者是趋势，你们之前是没有预料到的。
我们先从路开始，然后好。
我们先从路开始，然后好。
嗯，好的。
嗯，好的。
回想2024年到2025年的话，第一个是说我们其实从过去十年一直在布局企业级的人工智能的应用，就不是TO C是TO B的应用，所以我们一直还是比较相信。
回想2024年到2025年的话，第一个是说我们其实从过去十年一直在布局企业级的人工智能的应用，就不是TO C是TO B的应用，所以我们一直还是比较相信。
垂直领域小语言模型的应用落地的可能性。
垂直领域小语言模型的应用落地的可能性。
但说实话，在2024年的时候，也没有预期到说2025年大家的转向的共识会这么快。
但说实话，在2024年的时候，也没有预期到说2025年大家的转向的共识会这么快。
大家能意识到说SCALING LAW不是解决所有问题的万能钥匙，而且也会更加实际和现实地去考虑说，在行业落地的话呢，并不需要最贵最好的模型去解决所有问题，而是去关注一些小语言模型，通过这种鸡尾酒的方式去进行当地化的微调，去进行各种各样，尤其是。
大家能意识到说SCALING LAW不是解决所有问题的万能钥匙，而且也会更加实际和现实地去考虑说，在行业落地的话呢，并不需要最贵最好的模型去解决所有问题，而是去关注一些小语言模型，通过这种鸡尾酒的方式去进行当地化的微调，去进行各种各样，尤其是。
数据隐私监管比较多的这些行业的垂直部署，我记得大概是去年的一月份。
数据隐私监管比较多的这些行业的垂直部署，我记得大概是去年的一月份。
当时无论是一月份，每年都有几次大会嘛，像JPMORGAN HOUSE CAR CONFERENCE，再到后面的DAVOS。
当时无论是一月份，每年都有几次大会嘛，像JPMORGAN HOUSE CAR CONFERENCE，再到后面的DAVOS。
去年我记得当时我去了之后，就听到各大的五百强公司，甚至是全球的一些领袖，在探讨这个问题的时候，对于这方面的认知转向速度很快。
去年我记得当时我去了之后，就听到各大的五百强公司，甚至是全球的一些领袖，在探讨这个问题的时候，对于这方面的认知转向速度很快。
我觉得这个是一个比较大的惊喜。
我觉得这个是一个比较大的惊喜。
那认知转向之后的话呢？
那认知转向之后的话呢？
我们也要看说实际的行动，尤其到下半年年底的时候，第三季度、第四季度能看到在大的企业里面对于垂直领域AI布局的预算的增加，还有包括在董事会层面的讨论。
我们也要看说实际的行动，尤其到下半年年底的时候，第三季度、第四季度能看到在大的企业里面对于垂直领域AI布局的预算的增加，还有包括在董事会层面的讨论。
已经不是说我们要不要应用AI这个问题的答案一定是YES，要那是怎么样HOW AND HOW MUCH，就是我们要放多少预算过去。
已经不是说我们要不要应用AI这个问题的答案一定是YES，要那是怎么样HOW AND HOW MUCH，就是我们要放多少预算过去。
我觉得这个是一个让我比较惊喜的一点。
我觉得这个是一个让我比较惊喜的一点。
另外一点的话呢，其实当时二四年。
另外一点的话呢，其实当时二四年。
预想二五年的时候，会觉得二五年会是很混乱的一年。
预想二五年的时候，会觉得二五年会是很混乱的一年。
我记得当时在DAVOS的时候，我们当然还在讨论说上台之后，也不知道整个监管各方面会不会有很大的变动啊，会不会对科技行业包括AI的发展产生巨大的影响。
我记得当时在DAVOS的时候，我们当然还在讨论说上台之后，也不知道整个监管各方面会不会有很大的变动啊，会不会对科技行业包括AI的发展产生巨大的影响。
但是你回头会发现，反而二五年监管在大规模的放松，所以形成了一个不只是人工智能是多个技术叠加的高速发展的一年。
但是你回头会发现，反而二五年监管在大规模的放松，所以形成了一个不只是人工智能是多个技术叠加的高速发展的一年。
所以去年一年整个。
所以去年一年整个。
不仅是我们，还有包括我们认识的其他的创业投资的伙伴。
不仅是我们，还有包括我们认识的其他的创业投资的伙伴。
其实大家的核心就觉得很忙、很累，但同时有一种非常有热情、很打鸡血的状态。
其实大家的核心就觉得很忙、很累，但同时有一种非常有热情、很打鸡血的状态。
它不只是单一的一个AI的叙事，它其实是AI有一叫说AI原生企业，还有就AI赋能的各种产业的医疗、金融各方面技术的一个叠加增长，包括还有太空科技、国防科技等等。
它不只是单一的一个AI的叙事，它其实是AI有一叫说AI原生企业，还有就AI赋能的各种产业的医疗、金融各方面技术的一个叠加增长，包括还有太空科技、国防科技等等。
所以是让人非常兴奋的一年。
所以是让人非常兴奋的一年。
嗯，非常好。
嗯，非常好。
HOY呢？
HOY呢？
那我就先顺着你刚才讲的一点，就是META。
那我就先顺着你刚才讲的一点，就是META。
我觉得META的MODEL落伍这是一方面，但另外一方面我们也看到，在2024年年底的时候，大家就觉得开源的模型的战斗已经结束了，拉玛一统天下。
我觉得META的MODEL落伍这是一方面，但另外一方面我们也看到，在2024年年底的时候，大家就觉得开源的模型的战斗已经结束了，拉玛一统天下。
但到了2025年，发现不是这么一回事情，然后出来横空出世一个DEEP SEEK。
但到了2025年，发现不是这么一回事情，然后出来横空出世一个DEEP SEEK。
一年走下来，这个DEEP SEEK MOMENT它TALIMICATION其实远远超过我们年初的时候。
一年走下来，这个DEEP SEEK MOMENT它TALIMICATION其实远远超过我们年初的时候。
为什么？
为什么？
因为让我们看到了好几件事情。
因为让我们看到了好几件事情。
第一个，DEEP SEEK不是一个公司能够做出来的，但大家后来发现，包括KIMI，包括一些其他的模型，其实中国开源的模型很多都做得很不错，都是以比较小的代价就能做了。
第一个，DEEP SEEK不是一个公司能够做出来的，但大家后来发现，包括KIMI，包括一些其他的模型，其实中国开源的模型很多都做得很不错，都是以比较小的代价就能做了。
另外一个，其实不只是一些大公司。
另外一个，其实不只是一些大公司。
像OPENAI、ANTHROPIC、XAI的能量也很大，GOOGLE、META。
像OPENAI、ANTHROPIC、XAI的能量也很大，GOOGLE、META。
但其实说老实话，大家后来发现一年下来，包括出走OPENAI的以前的CTO MIRA，他做了一个THINKING MACHINES，包括SSI做了好几个NEW LAB出来。
但其实说老实话，大家后来发现一年下来，包括出走OPENAI的以前的CTO MIRA，他做了一个THINKING MACHINES，包括SSI做了好几个NEW LAB出来。
所以说我觉得DEEP SEEK是只是一个开端，就是做大模型这件事情，并不是说我们2024年认为的这五家四家大厂所垄断，或者说只有他们能做。
所以说我觉得DEEP SEEK是只是一个开端，就是做大模型这件事情，并不是说我们2024年认为的这五家四家大厂所垄断，或者说只有他们能做。
不管是开源的模型，美国以外的公司，还是说真正的RESEARCH，可能是发生在这几家公司之外。
不管是开源的模型，美国以外的公司，还是说真正的RESEARCH，可能是发生在这几家公司之外。
这个我是觉得在2025年的年初的时候是没料到有这么深远影响的。
这个我是觉得在2025年的年初的时候是没料到有这么深远影响的。
当然了，以DEEPSEE为首的一批开源公司的结果我们看到了，因为即使是在美国的很多的ENTERPRISE，现在都在用这些开源的模型。
当然了，以DEEPSEE为首的一批开源公司的结果我们看到了，因为即使是在美国的很多的ENTERPRISE，现在都在用这些开源的模型。
NEW LAB就是那些新的做AI RESEARCH做研究的一些公司。
NEW LAB就是那些新的做AI RESEARCH做研究的一些公司。
我不觉得我们今天看到它的结果了，但是我觉得至少业界的人认为他们是在做一件很有意义的事情。
我不觉得我们今天看到它的结果了，但是我觉得至少业界的人认为他们是在做一件很有意义的事情。
他们这一批公司会有希望做出OPEN AI在2019、2018年做的事情。
他们这一批公司会有希望做出OPEN AI在2019、2018年做的事情。
嗯，那既然刚才涛一提到了NEW LAB，我就把那个问题提上来说一说哈，就包括你刚才提到的。
嗯，那既然刚才涛一提到了NEW LAB，我就把那个问题提上来说一说哈，就包括你刚才提到的。
THINKING MACHINE LAB包括ELIAS COVERED这个SAFE SUPER INTELLIGENCE。
THINKING MACHINE LAB包括ELIAS COVERED这个SAFE SUPER INTELLIGENCE。
你觉得就是SO FAR我们还没有看到他们出一个非常重磅的东西出来，你们觉得他们会在2026年爆发吗？
你觉得就是SO FAR我们还没有看到他们出一个非常重磅的东西出来，你们觉得他们会在2026年爆发吗？
他们会出来一个什么样形态的东西？
他们会出来一个什么样形态的东西？
他们会和主流的LM是一个不一样的应用的形态，还是基础模型的形态，还是另外一个到达AGI的形态？
他们会和主流的LM是一个不一样的应用的形态，还是基础模型的形态，还是另外一个到达AGI的形态？
这个东西我们会在2026年看到吗？
这个东西我们会在2026年看到吗？
我个人是有期待的，我觉得是有这个可能性的。
我个人是有期待的，我觉得是有这个可能性的。
现在最重要的一件事情是，很多很多非常聪明的人愿意集中精力、资源很投入地去做这么一件事情，而且这些不同的LAB都有自己的THESES，都是有自己的ANGLE。
现在最重要的一件事情是，很多很多非常聪明的人愿意集中精力、资源很投入地去做这么一件事情，而且这些不同的LAB都有自己的THESES，都是有自己的ANGLE。
我觉得肯定会出来一些结果，是不是会像GPT3、4那样，2020年、2021年、2022年这样子一个HUGE MOMENT？
我觉得肯定会出来一些结果，是不是会像GPT3、4那样，2020年、2021年、2022年这样子一个HUGE MOMENT？
这个我觉得还太早。
这个我觉得还太早。
对，露娜，我知道因为硅谷的VC也都是在大价钱在往这个NEOLAB里面砸钱嘛。
对，露娜，我知道因为硅谷的VC也都是在大价钱在往这个NEOLAB里面砸钱嘛。
您是怎么看他们在2026年。
您是怎么看他们在2026年。
发展的？
发展的？
我觉得其实你看这个NEOLAB，包括就像浩毅提到的，今年年底的时候有几个新的成立，包括像XAI的其中一个FONNY MEMBER也是我们认识很久的ERIC也出来做了一家新的公司。
我觉得其实你看这个NEOLAB，包括就像浩毅提到的，今年年底的时候有几个新的成立，包括像XAI的其中一个FONNY MEMBER也是我们认识很久的ERIC也出来做了一家新的公司。
你就会发现，不只是这种特别大的、特别有名气的科学家，其实这些主流的模型公司的核心的科研成员，他也会在。
你就会发现，不只是这种特别大的、特别有名气的科学家，其实这些主流的模型公司的核心的科研成员，他也会在。
做的探索的过程中，可能有一些新的模型架构的想法。
做的探索的过程中，可能有一些新的模型架构的想法。
但是呢，这类公司它有几个特点：一来是说它本身公司的一个特性和设计都不是设计来去优化短期爆发的，它本身的设计就是为了去探索下一代的长线的新型模型架构的搭建。
但是呢，这类公司它有几个特点：一来是说它本身公司的一个特性和设计都不是设计来去优化短期爆发的，它本身的设计就是为了去探索下一代的长线的新型模型架构的搭建。
所以你会发现这些公司的特点就是它为什么叫NEW LAB，因为它更偏研究性，它也更专注的安全性，它会对很多不同的方向去进行探索。
所以你会发现这些公司的特点就是它为什么叫NEW LAB，因为它更偏研究性，它也更专注的安全性，它会对很多不同的方向去进行探索。
所以你会有一种感觉，说啊，可能在AI的这种应用，包括我们投资创业的生态里面如火如荼地再往前走。
所以你会有一种感觉，说啊，可能在AI的这种应用，包括我们投资创业的生态里面如火如荼地再往前走。
但是他们那边的话，诶，怎么这么久才发了一篇PAPER？
但是他们那边的话，诶，怎么这么久才发了一篇PAPER？
再怎么这么久，可能在做了几个一些开源的一个模型。
再怎么这么久，可能在做了几个一些开源的一个模型。
但是这是他们本身在设计之初的底层的一个逻辑。
但是这是他们本身在设计之初的底层的一个逻辑。
所以其实你说你想去期待他们像CHATGPT当年一样对行业突然间进行这样的一大的一个冲击，甚至说去冲击整个。
所以其实你说你想去期待他们像CHATGPT当年一样对行业突然间进行这样的一大的一个冲击，甚至说去冲击整个。
主流LM的架构的话，我觉得在短期是比较困难的。
主流LM的架构的话，我觉得在短期是比较困难的。
但是呢，我觉得现在大家也在看到，到底LM是真的能达到AGI的最终的一个方向吗？
但是呢，我觉得现在大家也在看到，到底LM是真的能达到AGI的最终的一个方向吗？
包括其实现在大家对AGI的定义，我觉得都很混乱。
包括其实现在大家对AGI的定义，我觉得都很混乱。
我个人非常喜欢的一个AGI定义，是我记得在TED AI CONFERENCE上，我听开普老师提到的，就是说人工智能能够做百分之九十以上的工作，比百分之九十以上的人做得好。
我个人非常喜欢的一个AGI定义，是我记得在TED AI CONFERENCE上，我听开普老师提到的，就是说人工智能能够做百分之九十以上的工作，比百分之九十以上的人做得好。
所以你其实想，这是一个非常清晰的定义。
所以你其实想，这是一个非常清晰的定义。
但是我们距离它还很遥远，在这个过程中大家也有很多的探讨。
但是我们距离它还很遥远，在这个过程中大家也有很多的探讨。
现在是不是世界模型？
现在是不是世界模型？
甚至说我们是非常相信我们刚开始是二维的语言，下一步的话三维世界等等等等，它是会进阶的。
甚至说我们是非常相信我们刚开始是二维的语言，下一步的话三维世界等等等等，它是会进阶的。
那这些NEW LAB，它是不是内部的讨论是说我们现在要去对标LM去做一个新的架构，还是说我要布局的就是接下来三年、五年到那个时候AI所需要的底层的基础设施的技术，还有说ARCHITECTURE的建立。
那这些NEW LAB，它是不是内部的讨论是说我们现在要去对标LM去做一个新的架构，还是说我要布局的就是接下来三年、五年到那个时候AI所需要的底层的基础设施的技术，还有说ARCHITECTURE的建立。
另外一点的话呢，我也是觉得说因为它的这种比较偏研究、偏安全性的设定，它可能和我们传统意义上看到的，无论是从以商业化为基础，或者说VC口去追求的这种高速增长的公司的特性是不太一样的。
另外一点的话呢，我也是觉得说因为它的这种比较偏研究、偏安全性的设定，它可能和我们传统意义上看到的，无论是从以商业化为基础，或者说VC口去追求的这种高速增长的公司的特性是不太一样的。
所以确实会有很多钱，像用大家的定义说可能会被浪费掉。
所以确实会有很多钱，像用大家的定义说可能会被浪费掉。
因为你会发现研究了很多之后，可能探索出来说这个方向是走不通的，但它对行业有没有价值呢？
因为你会发现研究了很多之后，可能探索出来说这个方向是走不通的，但它对行业有没有价值呢？
确实也有价值。
确实也有价值。
另外一点呢，当时我们记得说2019年CHATGPT这个让大家非常惊艳。
另外一点呢，当时我们记得说2019年CHATGPT这个让大家非常惊艳。
再到后面的话，2022年，再到2023年。
再到后面的话，2022年，再到2023年。
但是现在也要知道，我们被惊艳的门槛也在变高了。
但是现在也要知道，我们被惊艳的门槛也在变高了。
你现在也很难说出来一个架构，你说啊，我现在比现有的高十倍、十倍，很可能只是一个季度的参数。
你现在也很难说出来一个架构，你说啊，我现在比现有的高十倍、十倍，很可能只是一个季度的参数。
你大家想一想，我们大概可能从一年多前的时候，一个MILLION TOKEN的训练的成本。
你大家想一想，我们大概可能从一年多前的时候，一个MILLION TOKEN的训练的成本。
到现在已经降了几百倍，所以其实我觉得现在大家的预期也会比以前高很多。
到现在已经降了几百倍，所以其实我觉得现在大家的预期也会比以前高很多。
这也是为什么我个人可能觉得26年比较难能够从这些NEW LAB的公司里面看到一些让大家觉得说诶，真是有一个BREAKTHROUGH，但是他们做的东西还是对行业和长线是非常有价值的。
这也是为什么我个人可能觉得26年比较难能够从这些NEW LAB的公司里面看到一些让大家觉得说诶，真是有一个BREAKTHROUGH，但是他们做的东西还是对行业和长线是非常有价值的。
对，那你觉得在26年这些大模型公司会对SCALING LAW有个更进一步的推进嘛？
对，那你觉得在26年这些大模型公司会对SCALING LAW有个更进一步的推进嘛？
因为比如说我们在GPT5推出来的时候。
因为比如说我们在GPT5推出来的时候。
市面上大家都说SCALING LAW已经HITTING A WALL，但是呢，谷歌的GEMINI新一代出来，大家又说诶，谷歌是对SCALING LAW的一个进一步极致的执行。
市面上大家都说SCALING LAW已经HITTING A WALL，但是呢，谷歌的GEMINI新一代出来，大家又说诶，谷歌是对SCALING LAW的一个进一步极致的执行。
说明SCALING LAW其实还没有HITTING A WALL，还有继续往前推进的可能性。
说明SCALING LAW其实还没有HITTING A WALL，还有继续往前推进的可能性。
但刚才路也说了，就是在过去一年，我们看到整个的TOKEN价格也是一个急速的下降，其实整个的算力的性能也在一个急速的成长的这样的一个过程。
但刚才路也说了，就是在过去一年，我们看到整个的TOKEN价格也是一个急速的下降，其实整个的算力的性能也在一个急速的成长的这样的一个过程。
那大家觉得二六年我们还会看到SCALING LAW的一个进一步的往前推进吗？
那大家觉得二六年我们还会看到SCALING LAW的一个进一步的往前推进吗？
我个人是比较乐观的，我我是倾向于SKIN LAW还是非常STRONG的一派。
我个人是比较乐观的，我我是倾向于SKIN LAW还是非常STRONG的一派。
第一个就像你刚才也提到了OPENAI五出来，然后给人家感觉也就一般般。
第一个就像你刚才也提到了OPENAI五出来，然后给人家感觉也就一般般。
但是JEMNA又让人家重新燃起。
但是JEMNA又让人家重新燃起。
但我觉得这一个例子就正好说明，其实OPENAI在上半年的时候，甚至之前他自己内部都已经觉得这个预训练也差不多了，也已经TAPE OFF了。
但我觉得这一个例子就正好说明，其实OPENAI在上半年的时候，甚至之前他自己内部都已经觉得这个预训练也差不多了，也已经TAPE OFF了。
所以说，他花了大量的精力是在预训练之外。
所以说，他花了大量的精力是在预训练之外。
但是其实谷歌的证明这个方向是错误的。
但是其实谷歌的证明这个方向是错误的。
据说OPENAI现在又开始重新要把这个FOCUS又又要放回预训练里面。
据说OPENAI现在又开始重新要把这个FOCUS又又要放回预训练里面。
我是从一个COMPUTER ARCHITECTURE的角度来讲，我们一直说算法、算力、数据这三方面。
我是从一个COMPUTER ARCHITECTURE的角度来讲，我们一直说算法、算力、数据这三方面。
虽然说数据大概从CHATGPT出来那个MOMENT已经把网上的数据都已经扒光了。
虽然说数据大概从CHATGPT出来那个MOMENT已经把网上的数据都已经扒光了。
但是实际上我觉得远远不够，因为数据到底应该是怎么把它给CURATE，什么样的数据是好，什么样的数据是不好，应该要放多少这个比重。
但是实际上我觉得远远不够，因为数据到底应该是怎么把它给CURATE，什么样的数据是好，什么样的数据是不好，应该要放多少这个比重。
其实我觉得这里面有太多的PERMUTATION，大家没有把这件事情搞清楚。
其实我觉得这里面有太多的PERMUTATION，大家没有把这件事情搞清楚。
GOOGLE的很多的JEMINA的最近的2.
GOOGLE的很多的JEMINA的最近的2.
53的很多突破，其实跟很好的数据并不是说网上的数据一下子多很多了，但是把数据给整理好、清洗好怎么用法。
53的很多突破，其实跟很好的数据并不是说网上的数据一下子多很多了，但是把数据给整理好、清洗好怎么用法。
这上面花了很大的功夫，我觉得现在还有很大很大的空间。
这上面花了很大的功夫，我觉得现在还有很大很大的空间。
这还只是公开的数据，你怎么去用？
这还只是公开的数据，你怎么去用？
还有很多DOMAIN KNOWLEDGE。
还有很多DOMAIN KNOWLEDGE。
RIGHT？
RIGHT？
以前我在PARADO NETWORK管AI的时候，当然了，今天的JANNA跟当时的第一版的JANNA差很多，但是就发现哇，他们对安全界的数据不是说不了解，是一丁点都不了解，要让他去理解DOMAIN KNOWLEDGE，这还是有很长很长的路。
以前我在PARADO NETWORK管AI的时候，当然了，今天的JANNA跟当时的第一版的JANNA差很多，但是就发现哇，他们对安全界的数据不是说不了解，是一丁点都不了解，要让他去理解DOMAIN KNOWLEDGE，这还是有很长很长的路。
这是从数据的角度，从算法的角度。
这是从数据的角度，从算法的角度。
我们刚才已经说了，你其实有不同的ANGLE可以去思考、去TRY不同的东西。
我们刚才已经说了，你其实有不同的ANGLE可以去思考、去TRY不同的东西。
刚才我很同意录的一个看法，就是不一定2026年今年会出什么成果，但是大家会试很多东西，即使你试错了，或者说有一些东西试了没没有用，这本身就是一个PROGRESS。
刚才我很同意录的一个看法，就是不一定2026年今年会出什么成果，但是大家会试很多东西，即使你试错了，或者说有一些东西试了没没有用，这本身就是一个PROGRESS。
我觉得大家也是能够互相学习的。
我觉得大家也是能够互相学习的。
然后算力这方面，虽然说你看伊朗Musk建了最大的数据中心，甚至于以后要做百万张卡。
然后算力这方面，虽然说你看伊朗Musk建了最大的数据中心，甚至于以后要做百万张卡。
但我觉得不是说把卡都串起来了就一样的，这里面有太多的从COMPUTER ARCHITECTURE、从数据的CLASS，你怎么去把卡连起来，然后使得它的容错带宽，你到底是训练了多少时间会崩掉？
但我觉得不是说把卡都串起来了就一样的，这里面有太多的从COMPUTER ARCHITECTURE、从数据的CLASS，你怎么去把卡连起来，然后使得它的容错带宽，你到底是训练了多少时间会崩掉？
因为什么原因崩掉？
因为什么原因崩掉？
这里面有太多太多的工作可以做。
这里面有太多太多的工作可以做。
所以说从我的角度来讲，说预训练SCALING LAW已经差不多了，我不敢说这出在哪里，但是如果我们若干年以后回来看，觉得还有十倍的空间，我完全觉得是可以想象的。
所以说从我的角度来讲，说预训练SCALING LAW已经差不多了，我不敢说这出在哪里，但是如果我们若干年以后回来看，觉得还有十倍的空间，我完全觉得是可以想象的。
这是我的看法。
这是我的看法。
嗯嗯，都有什么补充吗？
嗯嗯，都有什么补充吗？
我觉得我也同意陶一讲的。
我觉得我也同意陶一讲的。
二六年SCALING LAW还是成立的，但是一方面它不是唯一增长的一个路径了。
二六年SCALING LAW还是成立的，但是一方面它不是唯一增长的一个路径了。
二来的话呢，它可能也是由于现实的原因，可能会成为更多少数玩家他可以去负担的这样的一个发展方向。
二来的话呢，它可能也是由于现实的原因，可能会成为更多少数玩家他可以去负担的这样的一个发展方向。
另外的话，现在对于SCALING LAW的理解不会是再像以前觉得说你只是扔越来越多的数据，有点像无脑一样的用数据去堆砌进行推进，而是更多是从系统层面上的一个SCALING。
另外的话，现在对于SCALING LAW的理解不会是再像以前觉得说你只是扔越来越多的数据，有点像无脑一样的用数据去堆砌进行推进，而是更多是从系统层面上的一个SCALING。
包括我们提到的，刚才浩提到的一个算力，还有包括就是SYSTEM整体的一个优化。
包括我们提到的，刚才浩提到的一个算力，还有包括就是SYSTEM整体的一个优化。
谷歌其实它就是这点比较有优势，像刚才浩也提到了，就这它不只是说数据更多，那数据的质量很重要，还有数据的优化，还有就是数据的多样性。
谷歌其实它就是这点比较有优势，像刚才浩也提到了，就这它不只是说数据更多，那数据的质量很重要，还有数据的优化，还有就是数据的多样性。
另外一点的话呢，谷歌还有一点优势，就是它这个闭环真实世界的一个用户反馈，它这种快速的用户反馈，多线产品搭出去之后的话呢，反馈再进行产品的优化，这也是它SCALING LAW成立的原因之一。
另外一点的话呢，谷歌还有一点优势，就是它这个闭环真实世界的一个用户反馈，它这种快速的用户反馈，多线产品搭出去之后的话呢，反馈再进行产品的优化，这也是它SCALING LAW成立的原因之一。
那在提到说，现在其实我们的叙事也在改变，对吧？
那在提到说，现在其实我们的叙事也在改变，对吧？
二五年和二四年相比的话，那大家不再只是追求说哪个AI最聪明、模型的效果最好，那哪个AI成本更低，哪个AI可以有更实际的落地应用。
二五年和二四年相比的话，那大家不再只是追求说哪个AI最聪明、模型的效果最好，那哪个AI成本更低，哪个AI可以有更实际的落地应用。
那这个时候的话，你再看谷歌它的很多系统优势，它在这个层面上去有一个系统方式的横向纵向的SCALING LONG，对它来讲就是成立的。
那这个时候的话，你再看谷歌它的很多系统优势，它在这个层面上去有一个系统方式的横向纵向的SCALING LONG，对它来讲就是成立的。
这也是为什么你会看到说GEMINA这次表现这么惊艳。
这也是为什么你会看到说GEMINA这次表现这么惊艳。
其实我们内部也了解到，谷歌毕竟还是有一个非常强的部门，就是DEEP MIND。
其实我们内部也了解到，谷歌毕竟还是有一个非常强的部门，就是DEEP MIND。
DEEP MIND其实从几年前开始，他们内部已经有很多新型的模型架构了，它就可以和现有的他们的这么大的模型进行整合和各个角度的一个协同的一个优化，这也是它一个非常大的特点。
DEEP MIND其实从几年前开始，他们内部已经有很多新型的模型架构了，它就可以和现有的他们的这么大的模型进行整合和各个角度的一个协同的一个优化，这也是它一个非常大的特点。
所以我觉得今年会非常有意思，大家会看到对于过去的很多的一种SCOUTING的方式的一个修正。
所以我觉得今年会非常有意思，大家会看到对于过去的很多的一种SCOUTING的方式的一个修正。
也会对更多的系统是玩家的，看到他们的强大的一个实力。
也会对更多的系统是玩家的，看到他们的强大的一个实力。
我觉得现在其实你看AI生态可以分成两类公司，一类是模型中心的公司，比如说还是像OPENAI、ANALYTIC；还有一个就是系统为中心的公司，那谷歌是一个代表。
我觉得现在其实你看AI生态可以分成两类公司，一类是模型中心的公司，比如说还是像OPENAI、ANALYTIC；还有一个就是系统为中心的公司，那谷歌是一个代表。
其实XAI也是在以系统为中心的方式去搭建这样的公司。
其实XAI也是在以系统为中心的方式去搭建这样的公司。
所以你看马斯克一开始他不只是在训练模型，他整个生态从硬件到软件，也希望自己去搭起来。
所以你看马斯克一开始他不只是在训练模型，他整个生态从硬件到软件，也希望自己去搭起来。
他用他的超能力，无论是资金层面上还是说执行能力层面上，往这个方向去发展。
他用他的超能力，无论是资金层面上还是说执行能力层面上，往这个方向去发展。
包括APPLE，虽然说现在大家对它的批评比较多，在AI这一波大科技公司的竞争中，但它还是有非常强有力的一个系统优势的。
包括APPLE，虽然说现在大家对它的批评比较多，在AI这一波大科技公司的竞争中，但它还是有非常强有力的一个系统优势的。
所以你其实从这个角度去看的话呢，大家对于SCOUTING LAW的理解还有包括说定义都会和以往几年会很不一样。
所以你其实从这个角度去看的话呢，大家对于SCOUTING LAW的理解还有包括说定义都会和以往几年会很不一样。
嗯，好的。
嗯，好的。
那接下来我们聊聊几个大的PLAYER公司他们现在发展的情况哈。
那接下来我们聊聊几个大的PLAYER公司他们现在发展的情况哈。
那首先我们来预测一下META在2026年，然后因为现在TBD LAB大家对他们的TYPE也很高嘛。
那首先我们来预测一下META在2026年，然后因为现在TBD LAB大家对他们的TYPE也很高嘛。
最近呢其实还有个新闻就是META收购了中国团队MINUS。
最近呢其实还有个新闻就是META收购了中国团队MINUS。
交易金额呢，据说是在二十到三十亿美元之间。
交易金额呢，据说是在二十到三十亿美元之间。
然后听说仅用十多天就完成了谈判，非常快哈。
然后听说仅用十多天就完成了谈判，非常快哈。
因为我记得MANAS他们整个团队迁到新加坡，再到美国来，其实也就一年多的时间。
因为我记得MANAS他们整个团队迁到新加坡，再到美国来，其实也就一年多的时间。
大家觉得META这么快的出手，它背后意味着什么？
大家觉得META这么快的出手，它背后意味着什么？
它就为什么要收购MANAS？
它就为什么要收购MANAS？
以及你们觉得二六年META能给大家一个OK I CAN COME BACK这样的一个SURPRISE，还是落后的更远的这样的一个比较悲观的一个预期。
以及你们觉得二六年META能给大家一个OK I CAN COME BACK这样的一个SURPRISE，还是落后的更远的这样的一个比较悲观的一个预期。
我可能是有一些自己的偏见。
我可能是有一些自己的偏见。
我其实说实话，现在对META挺失望的。
我其实说实话，现在对META挺失望的。
因为我刚才也提到了，我们之前一直非常、非常看好开源生态。
因为我刚才也提到了，我们之前一直非常、非常看好开源生态。
当时拉玛岁出来的时候也很惊艳，也非常希望他们在这个方向上继续去推进。
当时拉玛岁出来的时候也很惊艳，也非常希望他们在这个方向上继续去推进。
那后来拉玛FOUR之所以出来之后大家的批评，就是表现和大家的预期差很多，也是因为他们内部的战略调整，希望AI不是去REASONING去做推理模型，而是说更多的去关注产品端。
那后来拉玛FOUR之所以出来之后大家的批评，就是表现和大家的预期差很多，也是因为他们内部的战略调整，希望AI不是去REASONING去做推理模型，而是说更多的去关注产品端。
太早的去向产品端去推进，所以导致当时发布其实很不尽如人意。
太早的去向产品端去推进，所以导致当时发布其实很不尽如人意。
在向浩提到的DEEP SEEK发布之后，再让大家看到其他公司开源生态做的角度。
在向浩提到的DEEP SEEK发布之后，再让大家看到其他公司开源生态做的角度。
那在他过去这一年非常动荡的，从SCALE AI的收购、团队内部的调整，再到过去对MANAS的收购，MANAS和META的收购，对MANAS来讲是一个非常好的退出。
那在他过去这一年非常动荡的，从SCALE AI的收购、团队内部的调整，再到过去对MANAS的收购，MANAS和META的收购，对MANAS来讲是一个非常好的退出。
而且MANAS整个团队的执行能力还有包括产品能力是非常强的，他们的数据也很好。
而且MANAS整个团队的执行能力还有包括产品能力是非常强的，他们的数据也很好。
但是我就有一个疑问，就是现在META最需要的能力是什么？
但是我就有一个疑问，就是现在META最需要的能力是什么？
他们最需要的是应用能力还是模型能力？
他们最需要的是应用能力还是模型能力？
我个人觉得他其实可能更需要的还是模型能力。
我个人觉得他其实可能更需要的还是模型能力。
那他为什么不去更多的去追逐一个更好的一个模型公司，而是去花大的一个价钱去收购一家应用公司？
那他为什么不去更多的去追逐一个更好的一个模型公司，而是去花大的一个价钱去收购一家应用公司？
当然我也听说了一些街面上的RUMOR，说他们也问了好几家公司，他们可能也是有自己的一些想法和布局。
当然我也听说了一些街面上的RUMOR，说他们也问了好几家公司，他们可能也是有自己的一些想法和布局。
但是至少来说，今年下半年META那边在AI这边是从整个第一梯队完全掉下来了。
但是至少来说，今年下半年META那边在AI这边是从整个第一梯队完全掉下来了。
再加上我其实之前虽然说大家对于杨立坤的评价可能也是有各种各样的不一样的看法，但我还是觉得当然也有一种可能是说他错了，但也有种可能是说不定他们就是在黎明前的黑暗呢。
再加上我其实之前虽然说大家对于杨立坤的评价可能也是有各种各样的不一样的看法，但我还是觉得当然也有一种可能是说他错了，但也有种可能是说不定他们就是在黎明前的黑暗呢。
他们如果说坚持当时对于世界模型的一个继续的投入，说不定也会出来一些新的东西。
他们如果说坚持当时对于世界模型的一个继续的投入，说不定也会出来一些新的东西。
对于像META这么大体量的公司来说，或者你就有实力像谷歌一样可以弯道超车，马上走到第一步。
对于像META这么大体量的公司来说，或者你就有实力像谷歌一样可以弯道超车，马上走到第一步。
或者你就做一些跟别人不一样的东西。
或者你就做一些跟别人不一样的东西。
如果说你做的永远都是说这个科技行业里面连前三都排不进去的话，这个就很痛苦。
如果说你做的永远都是说这个科技行业里面连前三都排不进去的话，这个就很痛苦。
但是呢，另外一方面我觉得META有一个非常大的优势，就在于它的创始人非常有执行力，非常有GUT，然后有什么决策了之后呢？
但是呢，另外一方面我觉得META有一个非常大的优势，就在于它的创始人非常有执行力，非常有GUT，然后有什么决策了之后呢？
你看它本身的转向能力也很强。
你看它本身的转向能力也很强。
而且本身对公司的控制程度也很像本身公司，它的现金流各方面现在还是处于非常好的一个位置。
而且本身对公司的控制程度也很像本身公司，它的现金流各方面现在还是处于非常好的一个位置。
所以我觉得它是有试错的成本的，也是希望它的这个人才储备还有包括整个公司内部的结构可以更快地稳定下来。
所以我觉得它是有试错的成本的，也是希望它的这个人才储备还有包括整个公司内部的结构可以更快地稳定下来。
我们也是希望能够看到更多的科技公司，尤其是大的科技公司玩家可以进到竞争的梯队里来，不要让GOOGLE一家逐渐做大，做得太大的话，一家独大对于生态来讲也不是一件好事。
我们也是希望能够看到更多的科技公司，尤其是大的科技公司玩家可以进到竞争的梯队里来，不要让GOOGLE一家逐渐做大，做得太大的话，一家独大对于生态来讲也不是一件好事。
这个上面我跟路的观点完全相反。
这个上面我跟路的观点完全相反。
哇，太好了，我都喜欢观点相反的嘉宾来。
哇，太好了，我都喜欢观点相反的嘉宾来。
我觉得没了，没事找事要去做大模型。
我觉得没了，没事找事要去做大模型。
我觉得他就做做应用挺好的。
我觉得他就做做应用挺好的。
没了，作为一个世界级的公司，它需要有一定的研究能力，有一定的对模型啊，对AI要有一定的深度的研究理解。
没了，作为一个世界级的公司，它需要有一定的研究能力，有一定的对模型啊，对AI要有一定的深度的研究理解。
做一点大模型这本身不是一个问题，但我觉得META它最大的优势其实还是应用。
做一点大模型这本身不是一个问题，但我觉得META它最大的优势其实还是应用。
怎么样让用户体验到GEN AI，在我用不管META任何产品能够有更好的体验，我觉得这是最重要的。
怎么样让用户体验到GEN AI，在我用不管META任何产品能够有更好的体验，我觉得这是最重要的。
我没觉得它必须要做大模型，它就去买OPENAI其他的ANTHROPIC的MODEL的API。
我没觉得它必须要做大模型，它就去买OPENAI其他的ANTHROPIC的MODEL的API。
WHAT'S WRONG WITH THAT？
WHAT'S WRONG WITH THAT？
我一点都没觉得有任何问题。
我一点都没觉得有任何问题。
其实我对还有一些其他公司也挺失望的，比如说微软，包括苹果。
其实我对还有一些其他公司也挺失望的，比如说微软，包括苹果。
但我对他们的失望不是他们大模型没做出来，我是觉得他们没有把应用给做好。
但我对他们的失望不是他们大模型没做出来，我是觉得他们没有把应用给做好。
当然了，你可以说你要把一个应用真正做好，你需要应用到模型、到硬件，完全把它给串起来，可能是最好的。
当然了，你可以说你要把一个应用真正做好，你需要应用到模型、到硬件，完全把它给串起来，可能是最好的。
这是有可能的，但我觉得今天没了最大的问题还是应用里面，我看不到模型的能力的体现。
这是有可能的，但我觉得今天没了最大的问题还是应用里面，我看不到模型的能力的体现。
我是觉得META其实已经到了这个体量的公司，它不做大模型，它未来其实是有比较大的一个生存的挑战。
我是觉得META其实已经到了这个体量的公司，它不做大模型，它未来其实是有比较大的一个生存的挑战。
而且其实META虽然在表面上大家看它是一个偏应用的公司，它其实内部很多东西都是做FULL STACK的，包括他们的SERVER也都是自己的。
而且其实META虽然在表面上大家看它是一个偏应用的公司，它其实内部很多东西都是做FULL STACK的，包括他们的SERVER也都是自己的。
而且很多年前，大概不到十年前吧，他们当时其实就推出过一个产品叫GRAPH SEARCH，那个时候其实是一个比较大的宣布，当时带队团队也都比较强。
而且很多年前，大概不到十年前吧，他们当时其实就推出过一个产品叫GRAPH SEARCH，那个时候其实是一个比较大的宣布，当时带队团队也都比较强。
那个时候，他们其实就已经在比如说AI搜索这个层面上去布局了。
那个时候，他们其实就已经在比如说AI搜索这个层面上去布局了。
只是后来有一些数据隐私的考量，这个产品没有去继续推进。
只是后来有一些数据隐私的考量，这个产品没有去继续推进。
所以我觉得其实META无论从未来公司，如果我们经常讲说未来人工智能是像ELECTRICITY一样，是像电力一样，那作为一个这么大体量的公司，如果电力不掌控在自己手里，它还是有一定的危险度的。
所以我觉得其实META无论从未来公司，如果我们经常讲说未来人工智能是像ELECTRICITY一样，是像电力一样，那作为一个这么大体量的公司，如果电力不掌控在自己手里，它还是有一定的危险度的。
尤其是硅谷的这几家科技公司，也很难讲说谁和谁是一个比较紧密的合作伙伴，可以去协同发展。
尤其是硅谷的这几家科技公司，也很难讲说谁和谁是一个比较紧密的合作伙伴，可以去协同发展。
当然呢，你说短期时间的话呢，可能说它还是有一个比较强的惯性。
当然呢，你说短期时间的话呢，可能说它还是有一个比较强的惯性。
但我觉得尤其在看到扎克，它本身也是一个比较年轻的CEO和创始人，一方面是公司的愿景，一方面也可能是个人的愿景和野心。
但我觉得尤其在看到扎克，它本身也是一个比较年轻的CEO和创始人，一方面是公司的愿景，一方面也可能是个人的愿景和野心。
小扎其实是很早就对AI，在OPENAI成立之前，小扎就对身边的人说他对AI怎么怎么感兴趣。
小扎其实是很早就对AI，在OPENAI成立之前，小扎就对身边的人说他对AI怎么怎么感兴趣。
因为我以前有一个同事是在小扎身边，就是负责AI，那是2013、14年的时候。
因为我以前有一个同事是在小扎身边，就是负责AI，那是2013、14年的时候。
可想而知，它是对AI的憧憬，并不是说只是因为最近CHATGPT这一点。
可想而知，它是对AI的憧憬，并不是说只是因为最近CHATGPT这一点。
所以我一点都不奇怪，我完全同意录你说的。
所以我一点都不奇怪，我完全同意录你说的。
从一个长期来讲，你需要对这个技术要有一定的掌控。
从一个长期来讲，你需要对这个技术要有一定的掌控。
但我不觉得META急着做这件事情，因为说老实话，不管是我们说的NEW LAB什么FIFTY BILLION DOLLAR、HUNDRED BILLION DOLLAR一千亿美元，你都能够买得下来。
但我不觉得META急着做这件事情，因为说老实话，不管是我们说的NEW LAB什么FIFTY BILLION DOLLAR、HUNDRED BILLION DOLLAR一千亿美元，你都能够买得下来。
而且现在的模型的SELF LIFE保鲜期太短了。
而且现在的模型的SELF LIFE保鲜期太短了。
你即使今天做到世界第一，SO WHAT？
你即使今天做到世界第一，SO WHAT？
RIGHT？
RIGHT？
YOU KNOW。
YOU KNOW。
你稍微有六个月打个瞌睡，就已经是掉得很后面了。
你稍微有六个月打个瞌睡，就已经是掉得很后面了。
所以说我不觉得是指争朝夕的这么一件事情。
所以说我不觉得是指争朝夕的这么一件事情。
而且我对指争朝夕这件事情，我觉得是从一个INDUSTRY的角度来讲，我觉得是一件好事情。
而且我对指争朝夕这件事情，我觉得是从一个INDUSTRY的角度来讲，我觉得是一件好事情。
但从一个单一的公司来讲，我并不觉得你MISS了一年，你这一年只是去做应用，然后到了2027年再去想模型。
但从一个单一的公司来讲，我并不觉得你MISS了一年，你这一年只是去做应用，然后到了2027年再去想模型。
我觉得也来得及。
我觉得也来得及。
你的整体这个观点我是同意的，其实我觉得你这个观点也适用于APPLE，包括大家对APPLE的批评这么多。
你的整体这个观点我是同意的，其实我觉得你这个观点也适用于APPLE，包括大家对APPLE的批评这么多。
你但你看到其实APPLE它现在诶，我之前是要和OPENAI合作，现在这面更好了，我马上和谷歌谈一个合作。
你但你看到其实APPLE它现在诶，我之前是要和OPENAI合作，现在这面更好了，我马上和谷歌谈一个合作。
它它牢牢把控住自己的硬件层面，它本身是一个数据的入口，还有应用的入口，所以它这个真实世界的这个叫AI INFOR，就是AI LAYER。
它它牢牢把控住自己的硬件层面，它本身是一个数据的入口，还有应用的入口，所以它这个真实世界的这个叫AI INFOR，就是AI LAYER。
AI INTERFACE，它抓在手里它就有很强的优势。
AI INTERFACE，它抓在手里它就有很强的优势。
但我觉得其实像META的话呢，它确实有一个比较特殊的位置，是尤其像比如说它和APPLE的关系就很TRICKY。
但我觉得其实像META的话呢，它确实有一个比较特殊的位置，是尤其像比如说它和APPLE的关系就很TRICKY。
它一直想摆脱APPLE，但是又不能摆脱。
它一直想摆脱APPLE，但是又不能摆脱。
所以是不是能够通过AI这波趋势，让自己有更强的一些独立性？
所以是不是能够通过AI这波趋势，让自己有更强的一些独立性？
我觉得可能也是一个机会。
我觉得可能也是一个机会。
嗯，对，没错。
嗯，对，没错。
那其实我们看到META其实已经通过AI的发展，包括在它广告的算法上，已经是吃到了很多的二级市场的红利了。
那其实我们看到META其实已经通过AI的发展，包括在它广告的算法上，已经是吃到了很多的二级市场的红利了。
而且我听到一个说法，就是硅谷的这几家大公司，包括这几家大公司背后的founder，他们都非常的希望自己能够带领公司成为第一个达到AGI的人。
而且我听到一个说法，就是硅谷的这几家大公司，包括这几家大公司背后的founder，他们都非常的希望自己能够带领公司成为第一个达到AGI的人。
所以这是他们想要留下LACSY他们的野心所在。
所以这是他们想要留下LACSY他们的野心所在。
所以不管是自己的野心，还是公司为以后的发展所在，所以也包括你看伊隆马斯克、你看扎克伯格、你看谷歌这几个人，包括brain也回来了，对吧？
所以不管是自己的野心，还是公司为以后的发展所在，所以也包括你看伊隆马斯克、你看扎克伯格、你看谷歌这几个人，包括brain也回来了，对吧？
好像除了APPLE没有去卷这个大模型之外，其他的公司其实也都是在去卷这个大模型，想要去啊达到AGI的。
好像除了APPLE没有去卷这个大模型之外，其他的公司其实也都是在去卷这个大模型，想要去啊达到AGI的。
所以可能2026年我们就继续的拭目以待吧。
所以可能2026年我们就继续的拭目以待吧。
就像你说的，这里面有很多的成分是个人的一个激情，危险是从商业模式。
就像你说的，这里面有很多的成分是个人的一个激情，危险是从商业模式。
对对对，很多是FINDER个人的激情在的。
对对对，很多是FINDER个人的激情在的。
那我们继续来聊一聊OPENAI，在2025年呢，SAM OTTER搞定了OPENAI的一个关键架构的转变，就是让它变成了一个可盈利的公司，也就是说它可以上市了。
那我们继续来聊一聊OPENAI，在2025年呢，SAM OTTER搞定了OPENAI的一个关键架构的转变，就是让它变成了一个可盈利的公司，也就是说它可以上市了。
它很有可能会在2026年上市。
它很有可能会在2026年上市。
哈，接下来如果你觉得从一个资本的角度看，怎么去看它的估值呢？
哈，接下来如果你觉得从一个资本的角度看，怎么去看它的估值呢？
它的收入能够对齐外界对它的期待吗？
它的收入能够对齐外界对它的期待吗？
呃，我觉得首先架构其实是它一直以来比较大的一个雷，所以我觉得它其实能把架构这一层，尤其是和它比较大的一个投资方——也就是微软——可以谈到这个程度，已经是一个很大的MILESTONE了。
呃，我觉得首先架构其实是它一直以来比较大的一个雷，所以我觉得它其实能把架构这一层，尤其是和它比较大的一个投资方——也就是微软——可以谈到这个程度，已经是一个很大的MILESTONE了。
但是你说他现在的收入水平，还有增长水平，以及他最新的这样的一些估值，是不是能够让大家觉得说真的到二级市场得到一样的啊倍数的一个期待和对待？
但是你说他现在的收入水平，还有增长水平，以及他最新的这样的一些估值，是不是能够让大家觉得说真的到二级市场得到一样的啊倍数的一个期待和对待？
我觉得这个是大家有很大疑问的。
我觉得这个是大家有很大疑问的。
这也是为什么你看他宣布IPO之后，ANTHROPIC那边也马上提出来，他们觉得自己可能也会有机会以更加合适的收入和估值的比例去获得资本市场上更多的支持。
这也是为什么你看他宣布IPO之后，ANTHROPIC那边也马上提出来，他们觉得自己可能也会有机会以更加合适的收入和估值的比例去获得资本市场上更多的支持。
另外的话呢，就像你提到的，之前他最新做的GPT5等等这样方面的发布，还有GEMINA前后的一些发布，其实让大家比较失望。
另外的话呢，就像你提到的，之前他最新做的GPT5等等这样方面的发布，还有GEMINA前后的一些发布，其实让大家比较失望。
包括我现在听到的，无论是从用户端的数据留存，还有包括现在你看Y COMBINATOR、YC的这些初创企业，它一直在调用API。
包括我现在听到的，无论是从用户端的数据留存，还有包括现在你看Y COMBINATOR、YC的这些初创企业，它一直在调用API。
之前其实调用API最多的就是从OPENAI去调用，但是现在其实调用最新的这个BATCH，大部分用的都是GEMINA的API。
之前其实调用API最多的就是从OPENAI去调用，但是现在其实调用最新的这个BATCH，大部分用的都是GEMINA的API。
当然这还是一个早期的阶段，那本身OPENAI还是一个非常大体量的，无论从用户的惯性、用户的数量，还有包括它收入水平，都是一个巨无霸。
当然这还是一个早期的阶段，那本身OPENAI还是一个非常大体量的，无论从用户的惯性、用户的数量，还有包括它收入水平，都是一个巨无霸。
但是它现在的利润空间基本上很难让大家能够看到，说未来它怎么样成为一个不只是一个盈利公司，而且是一个真正能盈利的公司。
但是它现在的利润空间基本上很难让大家能够看到，说未来它怎么样成为一个不只是一个盈利公司，而且是一个真正能盈利的公司。
现在至少说大部分的投资人是很难看到它的路径。
现在至少说大部分的投资人是很难看到它的路径。
那再看到它的竞争对手，其实JPNA现在基本上它的训练的成本可能是OPENAI的不到百分之三十，这还是它没有进行极致优化的一个结果。
那再看到它的竞争对手，其实JPNA现在基本上它的训练的成本可能是OPENAI的不到百分之三十，这还是它没有进行极致优化的一个结果。
所以我觉得它面临的挑战还是比较大的。
所以我觉得它面临的挑战还是比较大的。
但另外一方面就是因为它的利润率的问题，还有包括它现在巨大的成本的问题。
但另外一方面就是因为它的利润率的问题，还有包括它现在巨大的成本的问题。
所以他可能也确实需要更多的资本市场的支持。
所以他可能也确实需要更多的资本市场的支持。
所以你说他需不需要IPO呢？
所以你说他需不需要IPO呢？
他一定需要IPO，但IPO之后的话呢？
他一定需要IPO，但IPO之后的话呢？
他这个价格能不能撑得住，我觉得这个可能对市场和对公司都是一个比较大的挑战。
他这个价格能不能撑得住，我觉得这个可能对市场和对公司都是一个比较大的挑战。
嗯，可以。
嗯，可以。
你觉得OPENAI在今年会怎么样？
你觉得OPENAI在今年会怎么样？
OPENAI我觉得主要还是一个故事吧。
OPENAI我觉得主要还是一个故事吧。
我说的故事没有任何贬义跟褒义的，因为我觉得这是一个。
我说的故事没有任何贬义跟褒义的，因为我觉得这是一个。
未知的SAM ATOM是一个很能讲故事的人，也是能够赢得投资人信任的一个人。
未知的SAM ATOM是一个很能讲故事的人，也是能够赢得投资人信任的一个人。
至于说他是不是能够把这件事情做出来，是不是OPENAI有前途，或者这个前途是无量的，这件事情我觉得还需要很多去证明。
至于说他是不是能够把这件事情做出来，是不是OPENAI有前途，或者这个前途是无量的，这件事情我觉得还需要很多去证明。
过去我们看到的一件事情就是CHATGPT已经有可能接近十亿用户了，这是第一个把这件事情给做出来，有这个红利。
过去我们看到的一件事情就是CHATGPT已经有可能接近十亿用户了，这是第一个把这件事情给做出来，有这个红利。
但是十亿的用户到底粘性有多强？
但是十亿的用户到底粘性有多强？
我觉得半年前大家还是觉得哇，这个OPENAI、CHATGPT是其他人赤着脚都赶不上的。
我觉得半年前大家还是觉得哇，这个OPENAI、CHATGPT是其他人赤着脚都赶不上的。
但我觉得现在有很多人是有质疑的，包括SALESFORCE的CEO已经说了，我已经从CHATGPT改成JAMNA。
但我觉得现在有很多人是有质疑的，包括SALESFORCE的CEO已经说了，我已经从CHATGPT改成JAMNA。
当然了，他是有做PR之嫌，但是半年前我个人是不会CHATGPT转成JAMNA。
当然了，他是有做PR之嫌，但是半年前我个人是不会CHATGPT转成JAMNA。
半年以后我还没有转，但是我说DEFAULT。
半年以后我还没有转，但是我说DEFAULT。
但我觉得我是有可能在今年转，因为也要看怎么做。
但我觉得我是有可能在今年转，因为也要看怎么做。
所以你就能够看出来，其实是有有所松动的。
所以你就能够看出来，其实是有有所松动的。
这个十一用户另外的他做的东西很多，他做的东西跟ANTHROPIC比起来要杂得多、广得多。
这个十一用户另外的他做的东西很多，他做的东西跟ANTHROPIC比起来要杂得多、广得多。
到底是一件好事情还是一件坏事情，我觉得现在很难说，而且。
到底是一件好事情还是一件坏事情，我觉得现在很难说，而且。
我没有看到一件事情是铁板钉钉的，但每一件事情又让我感觉到有很大的潜力。
我没有看到一件事情是铁板钉钉的，但每一件事情又让我感觉到有很大的潜力。
对对对，市场太大了，就是说它一上来就要吃掉所有的市场，还是说它像ANDROBIC一样就专攻一个市场？
对对对，市场太大了，就是说它一上来就要吃掉所有的市场，还是说它像ANDROBIC一样就专攻一个市场？
那接下来的一个问题呢？
那接下来的一个问题呢？
我们来看一下ANDROBIC在2026年会有什么样的一个发展。
我们来看一下ANDROBIC在2026年会有什么样的一个发展。
ANDROBIC它说也会要上市嘛，但是我们看到ANDROBIC它其实在整个的商业还有收入上，它是特别去打CODING这一块的。
ANDROBIC它说也会要上市嘛，但是我们看到ANDROBIC它其实在整个的商业还有收入上，它是特别去打CODING这一块的。
那WIFE CODING，它其实在2025年是一个关键词嘛。
那WIFE CODING，它其实在2025年是一个关键词嘛。
大家会觉得这个市场会在2026年继续的扩大嘛？
大家会觉得这个市场会在2026年继续的扩大嘛？
ANDROBIC会不会独占这个蛋糕？
ANDROBIC会不会独占这个蛋糕？
现在WIN已经被谷歌给收了。
现在WIN已经被谷歌给收了。
那接下来现有的这些小一点的初创公司，还有这些PLAYER，会不会被ANDROBIC吃掉这些蛋糕？
那接下来现有的这些小一点的初创公司，还有这些PLAYER，会不会被ANDROBIC吃掉这些蛋糕？
接下来呢，ANDROBIC的商业化它其实还能往哪里扩张吗？
接下来呢，ANDROBIC的商业化它其实还能往哪里扩张吗？
ANTHROPIC，我觉得过去两年是非常稳扎稳打。
ANTHROPIC，我觉得过去两年是非常稳扎稳打。
他做事情非常的聚焦，把企业服务这一块基本上从两三年前不能说远远落后于OPENAI，但是是大家还记得吗？
他做事情非常的聚焦，把企业服务这一块基本上从两三年前不能说远远落后于OPENAI，但是是大家还记得吗？
大概两年前，OPENAI的CEO一个周末被FIRE掉，但是又回来了。
大概两年前，OPENAI的CEO一个周末被FIRE掉，但是又回来了。
那个时候其实绝大多数的企业只用OPENAI，但是那一件事情让很多企业就在想：哇，这件这个OPENAI瞬间就可以消失掉。
那个时候其实绝大多数的企业只用OPENAI，但是那一件事情让很多企业就在想：哇，这件这个OPENAI瞬间就可以消失掉。
那我是不是要有一个PLAN B？
那我是不是要有一个PLAN B？
所以从那个开始到现在，大概两年两个月的时间。
所以从那个开始到现在，大概两年两个月的时间。
ROUGHLY我觉得基本上财富五百、财富一千的公司，如果说你只用OPENAI这公司，其实很少了。
ROUGHLY我觉得基本上财富五百、财富一千的公司，如果说你只用OPENAI这公司，其实很少了。
所以说大家都开始要选择，不管是JEMNA，或者说ANTHROPIC。
所以说大家都开始要选择，不管是JEMNA，或者说ANTHROPIC。
ANTHROPIC是一个大赢家。
ANTHROPIC是一个大赢家。
我不知道现在企业服务API调用这一块是不是已经完全超越了OPENAI，但是即使没超越，我相信现在已经是在超越的路上走。
我不知道现在企业服务API调用这一块是不是已经完全超越了OPENAI，但是即使没超越，我相信现在已经是在超越的路上走。
但是我是比较相信的，OPENAI还像现在这样不聚焦的话，它超过OPENAI。
但是我是比较相信的，OPENAI还像现在这样不聚焦的话，它超过OPENAI。
从企业服务API这件事情到今年的是铁板钉钉的事情。
从企业服务API这件事情到今年的是铁板钉钉的事情。
所以说从这件事情上来讲，我觉得ANTHROPIC非常聚焦、非常有成就。
所以说从这件事情上来讲，我觉得ANTHROPIC非常聚焦、非常有成就。
但是今天这个AI时代，其实没有哪个公司有真正的有护城河。
但是今天这个AI时代，其实没有哪个公司有真正的有护城河。
三年前我觉得大概AI CODING这一件事情，大概GITHUB应该是完全占领了市场，其他小打小闹的公司一堆。
三年前我觉得大概AI CODING这一件事情，大概GITHUB应该是完全占领了市场，其他小打小闹的公司一堆。
到了一年前发现哇，科舍那是开始就就在，但现在又发现CLOUD CODE又起来了。
到了一年前发现哇，科舍那是开始就就在，但现在又发现CLOUD CODE又起来了。
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说老实话，我不觉得这个战斗结束了，我觉得又会有下一个什么东西出来。
说老实话，我不觉得这个战斗结束了，我觉得又会有下一个什么东西出来。
用户的粘性没有那么强，不管是企业服务的API还是AI CODING AGENT。
用户的粘性没有那么强，不管是企业服务的API还是AI CODING AGENT。
但是这对我们用户或者说是消费者，或者说是一些在这个平台上面做的企业，可能是件好事情。
但是这对我们用户或者说是消费者，或者说是一些在这个平台上面做的企业，可能是件好事情。
这是一个百花齐放的一个世界。
这是一个百花齐放的一个世界。
总体来讲，我觉得ANTHROPER非常好，但是不代表他们就可以心安理得的。
总体来讲，我觉得ANTHROPER非常好，但是不代表他们就可以心安理得的。
对，嗯，好。
对，嗯，好。
我觉得我同意浩一讲的，其实在WEB CODING层面上的话，现在其实是还是在第一阶段。
我觉得我同意浩一讲的，其实在WEB CODING层面上的话，现在其实是还是在第一阶段。
今年的话，整个市场规模市场的。
今年的话，整个市场规模市场的。
应用它会进一步加速和扩张，大家就会看到说AI不只是一个C端的一个娱乐的应用，它是一个企业生产力。
应用它会进一步加速和扩张，大家就会看到说AI不只是一个C端的一个娱乐的应用，它是一个企业生产力。
这个是很关键的，尤其是像CURSOR，它其实后面也有调用CLOUD，所以它CLOUD CODE出来之后，它自己是一个自己本身模型的原生的代码模型CODING AGENT，所以它的整个使用的体验还有对一些开发场景都非常呃受到开发者的欢迎。
这个是很关键的，尤其是像CURSOR，它其实后面也有调用CLOUD，所以它CLOUD CODE出来之后，它自己是一个自己本身模型的原生的代码模型CODING AGENT，所以它的整个使用的体验还有对一些开发场景都非常呃受到开发者的欢迎。
过去这一年，其实很多公司都从CURSOR在转向CUT CODE。
过去这一年，其实很多公司都从CURSOR在转向CUT CODE。
所以我觉得代码这方面的话呢，ANTHROPIC确实现在在市场上的地位还是比较坚挺的，当然也会进一步进步，根据它模型的进步的提升等等。
所以我觉得代码这方面的话呢，ANTHROPIC确实现在在市场上的地位还是比较坚挺的，当然也会进一步进步，根据它模型的进步的提升等等。
再加上现在可能是科技圈用这种CODING AGEN比较多，但是就像我提到，它会逐渐形成一个非常明确的企业生产力。
再加上现在可能是科技圈用这种CODING AGEN比较多，但是就像我提到，它会逐渐形成一个非常明确的企业生产力。
那它在大产业的一个推进之后的话呢，它会是一个非常巨大的。
那它在大产业的一个推进之后的话呢，它会是一个非常巨大的。
市场量级，所以它的这个收入水平还有收入的潜力会进一步增加。
市场量级，所以它的这个收入水平还有收入的潜力会进一步增加。
另外一方面的话呢，我觉得ANSPIC还有一个优势，就是在于他们其实一直以来像浩提到的稳扎稳打的在做TO B，而且他很强调安全，所以他可能希望自己成为这些高监管行业，或者说对于数据敏感行业的一个默认AI。
另外一方面的话呢，我觉得ANSPIC还有一个优势，就是在于他们其实一直以来像浩提到的稳扎稳打的在做TO B，而且他很强调安全，所以他可能希望自己成为这些高监管行业，或者说对于数据敏感行业的一个默认AI。
比如说对于很多行业，我们提到非科技行业，比如说金融、医疗保险等等这些行业，追求的并不是说你的模型表现能力要最强。
比如说对于很多行业，我们提到非科技行业，比如说金融、医疗保险等等这些行业，追求的并不是说你的模型表现能力要最强。
但他们的第一要义说要很安全，我这边有监管，有COMPLIANCE，有数据隐私的问题。
但他们的第一要义说要很安全，我这边有监管，有COMPLIANCE，有数据隐私的问题。
你是不是能够理解到我整个现有的这些架构在监管层面上的需求，然后可以让我有一个安全的AI本地化部署等等等等？
你是不是能够理解到我整个现有的这些架构在监管层面上的需求，然后可以让我有一个安全的AI本地化部署等等等等？
这些ANSORPICK一直都在推进，这也是他们一直想达到的一个目标。
这些ANSORPICK一直都在推进，这也是他们一直想达到的一个目标。
其实像2025年的时候，他们专门推出了一款专门针对金融行业的产品。
其实像2025年的时候，他们专门推出了一款专门针对金融行业的产品。
当然那个产品推出之后的话，我听到的反馈意见也是褒贬不一。
当然那个产品推出之后的话，我听到的反馈意见也是褒贬不一。
但是至少说他们的思维理念是比较明确的，他没有说去很发散的说我要又做硬件、又做INFRASTRUCTURE、又做芯片等等等等。
但是至少说他们的思维理念是比较明确的，他没有说去很发散的说我要又做硬件、又做INFRASTRUCTURE、又做芯片等等等等。
他很明确说：我就是要做TO B的这种敏感行业的落地AI。
他很明确说：我就是要做TO B的这种敏感行业的落地AI。
那这个会不会形成对一些初创企业的竞争呢？
那这个会不会形成对一些初创企业的竞争呢？
当然会，因为我们主要就是投TO B AI的。
当然会，因为我们主要就是投TO B AI的。
但是呢，也能看到说它毕竟还是作为一个大模型的公司。
但是呢，也能看到说它毕竟还是作为一个大模型的公司。
那到底是作为一个通用的AGENT，还是做一个更加细分市场的小的一个垂直领域的AGENT？
那到底是作为一个通用的AGENT，还是做一个更加细分市场的小的一个垂直领域的AGENT？
这个还是它需要去考量的一个未来的战略的发展方向。
这个还是它需要去考量的一个未来的战略的发展方向。
所以的初创企业还是可以更快和更聚焦的一个方式去获得一些市场先机。
所以的初创企业还是可以更快和更聚焦的一个方式去获得一些市场先机。
最后一点，我觉得ANTHROPIC比较好的一点呢，就是没有太多的历史遗留问题。
最后一点，我觉得ANTHROPIC比较好的一点呢，就是没有太多的历史遗留问题。
刚才浩也也提到，其实OPENAI一直也想推TO B。
刚才浩也也提到，其实OPENAI一直也想推TO B。
但他们在TO B上遇到的一个最大的竞争对手拦路虎，就是MICROSOFT。
但他们在TO B上遇到的一个最大的竞争对手拦路虎，就是MICROSOFT。
包括现在你会去看OPENAI成本利润的架构中间，其实很依赖于MICROSOFT的ARJER。
包括现在你会去看OPENAI成本利润的架构中间，其实很依赖于MICROSOFT的ARJER。
所以在这个角度上，你会看到为什么OPENAI开始也去跟别的云平台去谈合作。
所以在这个角度上，你会看到为什么OPENAI开始也去跟别的云平台去谈合作。
但是ANSPIC从一开始就没有这个问题，它并没有绑定到某一个云平台上，它可以拿谷歌的钱，它可以拿AMAZON的钱，它现在开始和微软合作。
但是ANSPIC从一开始就没有这个问题，它并没有绑定到某一个云平台上，它可以拿谷歌的钱，它可以拿AMAZON的钱，它现在开始和微软合作。
所以它在自己的成本结构层面上有更多的灵活性。
所以它在自己的成本结构层面上有更多的灵活性。
当然，它现在也是还是存在跟OPENAI一样的一个大模型的问题，就怎么样进行成本优化。
当然，它现在也是还是存在跟OPENAI一样的一个大模型的问题，就怎么样进行成本优化。
如果你真的想成为一个在2026年可以去IPO的公司的话，这些财务数据是要更好地去体现的。
如果你真的想成为一个在2026年可以去IPO的公司的话，这些财务数据是要更好地去体现的。
所以他们怎么样去探索下一步的盈利，还有包括盈利路径，同时不要牺牲自己的高增长率，这个可能是公司内部现在比较重要的一个方向。
所以他们怎么样去探索下一步的盈利，还有包括盈利路径，同时不要牺牲自己的高增长率，这个可能是公司内部现在比较重要的一个方向。
但整体上我觉得它还是有很多跟OPENAI相比比较大的一个利好的方面。
但整体上我觉得它还是有很多跟OPENAI相比比较大的一个利好的方面。
嗯，特别好。
嗯，特别好。
那我们说2025年，很多人说是应用的元年哈，在这一年我确实是看到非常多的STARTUP，很多的应用其实是变得好用了、跑出来了，甚至我们自己的团队的视频其实都在用非常多这样的一个工具哈。
那我们说2025年，很多人说是应用的元年哈，在这一年我确实是看到非常多的STARTUP，很多的应用其实是变得好用了、跑出来了，甚至我们自己的团队的视频其实都在用非常多这样的一个工具哈。
然后在应用上，两位觉得2026年我们不说这API或者是开发者，就是像我们还有可能很多在嗯看直播的观众们。
然后在应用上，两位觉得2026年我们不说这API或者是开发者，就是像我们还有可能很多在嗯看直播的观众们。
他们自己的一个体感是什么样子？
他们自己的一个体感是什么样子？
大家会不会觉得会有更多好用的应用会爆发出来？
大家会不会觉得会有更多好用的应用会爆发出来？
对我是非常相信的。
对我是非常相信的。
我像我们，尤其是专注早期投资，像我去年投的最后一个项目，给公司汇款是在圣诞节那天。
我像我们，尤其是专注早期投资，像我去年投的最后一个项目，给公司汇款是在圣诞节那天。
人家说MONEY NEVER SLEEP，我们说创新也NEVER SLEEP。
人家说MONEY NEVER SLEEP，我们说创新也NEVER SLEEP。
所以过去一年，主要是投资人不睡觉。
所以过去一年，主要是投资人不睡觉。
投资人也不睡觉。
投资人也不睡觉。
对，所以现在大家是一个大公司在进行军备竞赛，小企业其实也是非常打鸡血的状态在往前推，就是因为像你提到了。
对，所以现在大家是一个大公司在进行军备竞赛，小企业其实也是非常打鸡血的状态在往前推，就是因为像你提到了。
现在很多垂直领域的应用层出不穷，而且它发生的这个过程中，它已经给大家铺设开了很多可能以前大家没有想象过的一个应用场景。
现在很多垂直领域的应用层出不穷，而且它发生的这个过程中，它已经给大家铺设开了很多可能以前大家没有想象过的一个应用场景。
如果我们以前看科技行业，应用新技术、互联网，然后AI，但整个科技行业在美国GDP也只占百分之十。
如果我们以前看科技行业，应用新技术、互联网，然后AI，但整个科技行业在美国GDP也只占百分之十。
但如果你看金融、医疗保险，所有的这些服务行业啊，加到一起的话，是美国GDP的百分之五十以上。
但如果你看金融、医疗保险，所有的这些服务行业啊，加到一起的话，是美国GDP的百分之五十以上。
每个行业里面的各种各样的应用场景，它都有垂直AIAGENT的一个落地的机会。
每个行业里面的各种各样的应用场景，它都有垂直AIAGENT的一个落地的机会。
再加上在开始的时候，我也提到在过去2015年一年，我们觉得非常惊喜的一点就是这些大的企业它在AI层面上的无论是说整合的速度还有预算的提升都让人很惊讶。
再加上在开始的时候，我也提到在过去2015年一年，我们觉得非常惊喜的一点就是这些大的企业它在AI层面上的无论是说整合的速度还有预算的提升都让人很惊讶。
大家可能知道的银行JP MORGAN CHASE，它是美国最大的银行，CEO公开也在讲他们公司内部部署给AI相关的预算比剩下其他的排名前十的银行的总和还要高。
大家可能知道的银行JP MORGAN CHASE，它是美国最大的银行，CEO公开也在讲他们公司内部部署给AI相关的预算比剩下其他的排名前十的银行的总和还要高。
那我们就有三家公司要跟他合作，这三家公司都是初创企业，可能就是A轮左右的企业。
那我们就有三家公司要跟他合作，这三家公司都是初创企业，可能就是A轮左右的企业。
就可以看到他拿到订单的量级，还有包括速度，非常的惊艳。
就可以看到他拿到订单的量级，还有包括速度，非常的惊艳。
最快的一个可能不到几个月的时间，就是非常大的一个订单就签订了。
最快的一个可能不到几个月的时间，就是非常大的一个订单就签订了。
所以你看到这样的一个部署的过程，它带来的不只是一个商业验证和市场验证，更重要的是说我刚才提到谷歌的一个优势是什么？
所以你看到这样的一个部署的过程，它带来的不只是一个商业验证和市场验证，更重要的是说我刚才提到谷歌的一个优势是什么？
真实世界的反馈，你有快速的一个闭环的反馈，你的产品才可以继续优化，然后再可以更快的进行再部署。
真实世界的反馈，你有快速的一个闭环的反馈，你的产品才可以继续优化，然后再可以更快的进行再部署。
所以现在我们也在2025年看到了这个趋势的开始，2026年我觉得一定会加速，尤其是早期科技创新的这个领域可能会比去年要更晚。
所以现在我们也在2025年看到了这个趋势的开始，2026年我觉得一定会加速，尤其是早期科技创新的这个领域可能会比去年要更晚。
嗯，好的好的，看起来确实是一场硬仗要打。
嗯，好的好的，看起来确实是一场硬仗要打。
好颖，你觉得呢？
好颖，你觉得呢？
倩倩，你刚才提到2025年是应用的元年，我觉得看要看这个元年是怎么定义的。
倩倩，你刚才提到2025年是应用的元年，我觉得看要看这个元年是怎么定义的。
如果说这个元年定义是说开始看到一些比较有意思的application，就是应用。
如果说这个元年定义是说开始看到一些比较有意思的application，就是应用。
我觉得可能算，但是如果说元年是说大规模爆发，那肯定算不上。
我觉得可能算，但是如果说元年是说大规模爆发，那肯定算不上。
我觉得2025年从某种角度上来讲，如果我是站在一年前，我在预测会不会今年的应用会有更多，我觉得一年以后好像比我想象的要少一点。
我觉得2025年从某种角度上来讲，如果我是站在一年前，我在预测会不会今年的应用会有更多，我觉得一年以后好像比我想象的要少一点。
至少从广度上来讲，从深度上来讲，我觉得一些APPLICATION是不错的。
至少从广度上来讲，从深度上来讲，我觉得一些APPLICATION是不错的。
最重要的一个APPLICATION可能就是我们刚才也提到了很多次的，就是AI的VIBE CODING或者说是AI CODING。
最重要的一个APPLICATION可能就是我们刚才也提到了很多次的，就是AI的VIBE CODING或者说是AI CODING。
不管是CROSS、CLOUD、CODE，其实一堆今天的程序员也好，或者说是非程序员也好，开始用LOVABLE这一代的产品。
不管是CROSS、CLOUD、CODE，其实一堆今天的程序员也好，或者说是非程序员也好，开始用LOVABLE这一代的产品。
我觉得这个应用算是很多人在用了，但你说真的是对我们工作生活都产生了很大的价值，我觉得没有第二大的应用。
我觉得这个应用算是很多人在用了，但你说真的是对我们工作生活都产生了很大的价值，我觉得没有第二大的应用。
可能就是在企业服务里面，客服有好几个公司SARA。
可能就是在企业服务里面，客服有好几个公司SARA。
BACKGROUN可能几十个，甚至于几百个。
BACKGROUN可能几十个，甚至于几百个。
或者说你可以说所有的企业服务的AI公司都在多多少少在做一些SUPPORT的一些功能这一块的应用，我觉得算是起来了，做的也比较深了。
或者说你可以说所有的企业服务的AI公司都在多多少少在做一些SUPPORT的一些功能这一块的应用，我觉得算是起来了，做的也比较深了。
开始除了这之外，陈倩你跟我做过一期节目，我做那个AI浏览器，我自己也在做。
开始除了这之外，陈倩你跟我做过一期节目，我做那个AI浏览器，我自己也在做。
但是我觉得你说AI浏览器是不是已经走入了千家万户？
但是我觉得你说AI浏览器是不是已经走入了千家万户？
那显然还没有到，但至少呢，让大家感觉到。
那显然还没有到，但至少呢，让大家感觉到。
一年前，我刚开始做AI浏览器的时候，所有的人都在问：诶，为什么要做一个新的浏览器啊？
一年前，我刚开始做AI浏览器的时候，所有的人都在问：诶，为什么要做一个新的浏览器啊？
浏览器战斗已经结束了五年、十年了。
浏览器战斗已经结束了五年、十年了。
但今天至少你在硅谷，大家都说：哦，对，做AI浏览器是一个很有意义的事情。
但今天至少你在硅谷，大家都说：哦，对，做AI浏览器是一个很有意义的事情。
但是这个战斗其实还没有完全开始，更不用说走了很远。
但是这个战斗其实还没有完全开始，更不用说走了很远。
所以说，AI浏览器算一块，但其他的我没有看到很多的应用。
所以说，AI浏览器算一块，但其他的我没有看到很多的应用。
那我自己其实也在想，为什么这里面一个是周期的原因？
那我自己其实也在想，为什么这里面一个是周期的原因？
我是说，一个新的技术等到它有新的APPLICATION有应用，总归是要一段时间。
我是说，一个新的技术等到它有新的APPLICATION有应用，总归是要一段时间。
但我觉得里面有好几层。
但我觉得里面有好几层。
我自己在想的第一个是，我觉得CHATGPT说老实话，虽然说我们刚才已经说了它的护城河不够深，但是它在绝大多数人的脑子里面已经印得比较深刻了。
我自己在想的第一个是，我觉得CHATGPT说老实话，虽然说我们刚才已经说了它的护城河不够深，但是它在绝大多数人的脑子里面已经印得比较深刻了。
很多时候你要去做一些比较Niche的一个应用的话，其实CHATGPT做的已经不错了。
很多时候你要去做一些比较Niche的一个应用的话，其实CHATGPT做的已经不错了。
这时候你再去做一个新的应用的时候的机会就不是那么多了，除非你的功能就是要好很多。
这时候你再去做一个新的应用的时候的机会就不是那么多了，除非你的功能就是要好很多。
第二个，所有的模型它的功能都在提升很多。
第二个，所有的模型它的功能都在提升很多。
这个其实对很多做应用的人多多少少是造成一点困扰的，并不是说他们没有空间，但是它在提高很多。
这个其实对很多做应用的人多多少少是造成一点困扰的，并不是说他们没有空间，但是它在提高很多。
有几件事情在里面，一个事情是说我本来做的一件事情被模型做掉了。
有几件事情在里面，一个事情是说我本来做的一件事情被模型做掉了。
过去三年一直在讨论这件事情，但我觉得不只是这个，对应用开发者其实很难，为什么？
过去三年一直在讨论这件事情，但我觉得不只是这个，对应用开发者其实很难，为什么？
因为你的模型不断在变化。
因为你的模型不断在变化。
不要说五点零到五点一这些模型不同，我这个模型就用五点一出来了以后。
不要说五点零到五点一这些模型不同，我这个模型就用五点一出来了以后。
说老实话，这个模型版本没有变，但是它模型背后的能力其实也在变，或者说它的一些所有的特性其实也在变。
说老实话，这个模型版本没有变，但是它模型背后的能力其实也在变，或者说它的一些所有的特性其实也在变。
我觉得对今天的开发者这件事情还是蛮困扰的，每天都是不一样的世界。
我觉得对今天的开发者这件事情还是蛮困扰的，每天都是不一样的世界。
但多多少少我希望2026年有更广的应用。
但多多少少我希望2026年有更广的应用。
在我们的手机上面，出现在我们的DESK上面出现，而不只是少数几个应用。
在我们的手机上面，出现在我们的DESK上面出现，而不只是少数几个应用。
嗯，非常好，非常感谢。
嗯，非常好，非常感谢。
好，一个路。
好，一个路。
那我们接下来TAKE一个观众的问题，然后我看到有观众问说，两位对于DOMAIN SPECIFIC AGENT的前景有什么看法？
那我们接下来TAKE一个观众的问题，然后我看到有观众问说，两位对于DOMAIN SPECIFIC AGENT的前景有什么看法？
比如说面向传统的供应链SUPPLY CHAIN还有RETAIL行业的AGENT。
比如说面向传统的供应链SUPPLY CHAIN还有RETAIL行业的AGENT。
那我觉得这个问题提得非常好，因为AGENT确实是。
那我觉得这个问题提得非常好，因为AGENT确实是。
2025年的一个关键词哈，然后两位觉得在2026年会有什么样的发展呢？
2025年的一个关键词哈，然后两位觉得在2026年会有什么样的发展呢？
其实现在一个方向就是从CHAT到AGENT再到MULTIAGENT。
其实现在一个方向就是从CHAT到AGENT再到MULTIAGENT。
然后我觉得DOMAIN SPECIFIC就是我刚刚提到的行业的垂直应用的这些AGENT的发展方向，速度是很快的。
然后我觉得DOMAIN SPECIFIC就是我刚刚提到的行业的垂直应用的这些AGENT的发展方向，速度是很快的。
就比如说像前段有一家比较大的一个保险科技公司，刚被一家保险公司收购，然后NEW FROM INSURANCE大概卖了十五亿不到二十亿美金。
就比如说像前段有一家比较大的一个保险科技公司，刚被一家保险公司收购，然后NEW FROM INSURANCE大概卖了十五亿不到二十亿美金。
他们其实是做一个相对比较简单、直接的应用。
他们其实是做一个相对比较简单、直接的应用。
它是用人工智能去自动化BROKERAGE。
它是用人工智能去自动化BROKERAGE。
那其实你说它有做整体一个平台服务吗？
那其实你说它有做整体一个平台服务吗？
并没有。
并没有。
但是因为它的量级做得很大，其实也就五六年的时间做了几亿美金的收入，最后退出也是一个比较好的价格。
但是因为它的量级做得很大，其实也就五六年的时间做了几亿美金的收入，最后退出也是一个比较好的价格。
物流供应链我们大朋友看到特别大的，但是这个方向有一些中型的，比如说收入几千万美金，包括我们投的一些公司和科氏工业在合作的也在快速崛起。
物流供应链我们大朋友看到特别大的，但是这个方向有一些中型的，比如说收入几千万美金，包括我们投的一些公司和科氏工业在合作的也在快速崛起。
然后我可能觉得说，今年还有两个比较大的方向，一个是医疗，一个是SPACE，就是太空科技。
然后我可能觉得说，今年还有两个比较大的方向，一个是医疗，一个是SPACE，就是太空科技。
整个太空生态它的这个数据量的崛起，它本身有比较AI ROBOTICS原生。
整个太空生态它的这个数据量的崛起，它本身有比较AI ROBOTICS原生。
那医疗的话呢？
那医疗的话呢？
因为现在其实数据隐私和数据孤岛的问题，应用了这些FITTER COMPUTING，也就是人帮学习之后呢，也得到了非常好的解决，又是一个很巨大的市场。
因为现在其实数据隐私和数据孤岛的问题，应用了这些FITTER COMPUTING，也就是人帮学习之后呢，也得到了非常好的解决，又是一个很巨大的市场。
所以这些领域的垂直ASIAN我们也看到很多公司在早期阶段在崛起，那现在他们的量级可能还比较小，这也是为什么可能像哈利提到的。
所以这些领域的垂直ASIAN我们也看到很多公司在早期阶段在崛起，那现在他们的量级可能还比较小，这也是为什么可能像哈利提到的。
可能说普罗大众在市面上还没有关注到他们，但是因为我们是做早期投资，我们能看到这些公司从可能没有收入增长到几千万美金的收入，甚至很快的增长到上亿美金的收入。
可能说普罗大众在市面上还没有关注到他们，但是因为我们是做早期投资，我们能看到这些公司从可能没有收入增长到几千万美金的收入，甚至很快的增长到上亿美金的收入。
增长的速度我觉得是在过去十年任何一个技术发展的趋势或技术创新趋势都没有这么快的一个发展的体现。
增长的速度我觉得是在过去十年任何一个技术发展的趋势或技术创新趋势都没有这么快的一个发展的体现。
你一旦要做到一个DOMAIN SPECIFIC，在某一个领域，就意味着你对这个回答或者做事情的精度、准确度的要求就会高。
你一旦要做到一个DOMAIN SPECIFIC，在某一个领域，就意味着你对这个回答或者做事情的精度、准确度的要求就会高。
不像CHATGPT，或者说任何一个语言模型，你有的时候HALLUCINATION，大家哈哈笑一下，尤其是CONSUMER也无所谓，甚至于我是作为一个PROGRAMMER，像CURSOR或者说CLOUD CODE，其实很多还是一个CONSUMER的应用。
不像CHATGPT，或者说任何一个语言模型，你有的时候HALLUCINATION，大家哈哈笑一下，尤其是CONSUMER也无所谓，甚至于我是作为一个PROGRAMMER，像CURSOR或者说CLOUD CODE，其实很多还是一个CONSUMER的应用。
就他做错事情了，我有人不断的在修正，也能够去检查。
就他做错事情了，我有人不断的在修正，也能够去检查。
所以说OK，但是之所以做垂直领域比较难，是因为很多时候他对你的期望值很高，他希望你不只是百分之九十对，也甚至于不是百分之九十九对，是希望你是全对。
所以说OK，但是之所以做垂直领域比较难，是因为很多时候他对你的期望值很高，他希望你不只是百分之九十对，也甚至于不是百分之九十九对，是希望你是全对。
世界上没有全对的事情，但我觉得这件事情就很难了。
世界上没有全对的事情，但我觉得这件事情就很难了。
这就是为什么在这种情况下面，你需要做很多DOMAIN SPECIFIC的，不管是AGENT的，或者说做一些数据的处理，或者说自己的模型微调，或者怎么样。
这就是为什么在这种情况下面，你需要做很多DOMAIN SPECIFIC的，不管是AGENT的，或者说做一些数据的处理，或者说自己的模型微调，或者怎么样。
因为你很难让一个HORIZONTAL GENERIC的一个AGENT把它做成精度很高。
因为你很难让一个HORIZONTAL GENERIC的一个AGENT把它做成精度很高。
所以说这里面会有DOMESPECIFIC的AGENT也好，模型也好，平台也好，数据各方面也好。
所以说这里面会有DOMESPECIFIC的AGENT也好，模型也好，平台也好，数据各方面也好。
但最重要的原因是我对做的事情的期望值很高。
但最重要的原因是我对做的事情的期望值很高。
嗯，好的，那非常感谢两位。
嗯，好的，那非常感谢两位。
好，大家新年快乐。
好，大家新年快乐。
新年快乐，新年快乐，拜拜。
新年快乐，新年快乐，拜拜。
好的，那这就是我们的第一期节目。
好的，那这就是我们的第一期节目。
也欢迎大家在评论区写下你们对2026年AI领域的看法。
也欢迎大家在评论区写下你们对2026年AI领域的看法。
记得收听我们接下来的两场直播。
记得收听我们接下来的两场直播。
如果大家对这种形式感兴趣，还有很多人说希望听到我们的直播回放啊。
如果大家对这种形式感兴趣，还有很多人说希望听到我们的直播回放啊。
我们以后可以尽可能多地同步上线我们的播客账号。
我们以后可以尽可能多地同步上线我们的播客账号。
我是红军，感谢大家的收听。
我是红军，感谢大家的收听。
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