葫芦里面不卖药旧版_产业新闻_大模型六小龙，别葫芦里面不卖药旧版再端着了！

大模型六小龙，别葫芦里面不卖药旧版再端着了！_ZAKER新闻

招股书称，在2021年度和2022年度，随着储能市场的迅速发展，客户自身因市场需求增加而产生的订单增长对公司销售额攀升起到了积极的促进作用，其中新源智储、华能清能院等受到大型央企发电集团的支持，享受丰富项目资源，对储能系统需求量迅速增长，结合公司与下游客户的长期良好的战略合作模式，因此客户集中度进一步提升。

骆轶航|硅基立场主理人潘乱|乱翻书主理人"不要用移动互联网的逻辑来做AI"——这句来自MiniMax创始人闫俊杰的观点，在《晚点》刊发后迅速引发行业热议。它不仅道出了当下AI创业者的迷思，更揭示出整个行业正在经历的转折。究竟什么是AI创业的正确打开方式？当曾经被冠以"大模型六小龙"光环的企业纷纷站在转型的十字路口，DeepSeek的"硅谷式"技术理想主义与智谱的产业场景深耕，展现了两条截然不同的发展路径。这不禁让人深思：技术创新的本质到底是什么？是追逐用户规模与估值，还是解决实际问题、创造真实价值？在这期节目中，「乱翻书」主理人潘乱与我们一同探讨了这个时代命题。"相信AI是因为它有用，而不是因为它是AI"——这句来自对话的洞见，或许道出了技术创新最朴素的真相。当我们卸下概念的包袱，回归到解决实际问题的初心，也许就能看清AI创新的真正方向。在这个风起云涌的时代，中国的AI创业者们正在经历着从喧嚣到沉淀的蜕变。正如节目标题所言："大模型六小龙，别再端着了"，放下身段、脚踏实地，或许才是通向未来的必经之路。这些思考，既是对当下的回应，也是对未来的期待。在技术与商业的交织中，在理想与现实的碰撞里，中国的AI创新终将找到属于自己的答案。以下为对谈实录。"不要用移动互联网的逻辑来做AI"骆轶航：大家好，欢迎来到硅基立场。今天跟我一起录制这期播客的，其实是大家都非常熟悉的老朋友，乱翻书的主理人潘乱老师。潘乱老师，跟大家打个招呼吧。潘乱： Hello，硅基立场的朋友们大家好，我是潘乱。骆轶航：我们今天要录的这期播客的主题，其实是有点回应我们第一期录的那个主题。潘乱：我的观点还没变。我们第一期的观点就是，不要拿这轮AI创业跟移动互联网的浪潮进行对比。骆轶航：我们今天的主题，其实是围绕最近 MiniMax 的创始人兼 CEO 闫俊杰博士，他近期接受了《晚点》的一次采访。这是他时隔大概七八个月后再次接受《晚点》的采访，而这次的访谈内容引发了一些讨论，甚至被称为"暴论"。潘乱：你有没有注意到，在我评论之后，晚点把标题给改了？骆轶航：改成了什么来着？对，他们确实改了一个相对中性的标题，不再使用"天选之子"这样的表述。我不记得具体改成什么了，但他们确实调整了标题。不过，我不知道是不是因为你的评论导致的，但这确实挺有意思。骆轶航：我们就从这篇专访聊起吧。这篇专访最初的标题，以及大家讨论最多的部分，就是所谓的"暴论"。其实，我个人非常讨厌"暴论"这个说法。而闫俊杰博士分享的核心观点是，他经过一年多的摸索、各种实验和验证，最终得出了一个结论：千万别套用移动互联网的逻辑来做AI。潘乱：对，千万别套用移动互联网的逻辑来做AI。骆轶航：这个话题引起了一些讨论。我对此有自己的思考，但更有趣的是，我看到这件事引发了你的吐槽。潘乱：我没说错吧？没说错，我应该是最早吐槽的了。骆轶航：你唧唧歪歪了半天，我反而觉得你的吐槽给了我一些新的思考。潘乱：我先把我的吐槽说一遍。骆轶航：你先讲讲你的吐槽，然后我们再接着往下聊。潘乱：当时，我们大半年前聊的那期节目标题是"不要拿这轮AI创业和移动互联网对比"。骆轶航：我们的标题是"这轮AI创业和移动互联网创业有哪些相同和不同？"潘乱：我的结论是，这轮AI创业还不配与移动互联网对比。但闫俊杰博士的表达方式，似乎是在说"移动互联网不配与AI相提并论"。他的意思和我们的立场是完全不同的。骆轶航：对，这就是不同立场下的不同看法。潘乱：是的，完全不同的立场，所以我才会吐槽。骆轶航：你记得吗？我们录这期播客，其实还有一个原因——三周前，我和你在一个聚会上又争论了一次，差点掀桌子。潘乱：对，不是你经常想掀桌子吗？骆轶航：我从来没掀过！那天我也没掀，主要是桌子上都是吃的，咱们怎么掀？再说了，还有别人在（笑）。不过，那天确实有人说，你们的争论应该录成播客，让大家听听。骆轶航：那天我和潘乱老师争论的核心点，就是他延续了这次的愤怒。他的观点是："你们搞AI的，凭什么用移动互联网的逻辑去做对比？用户规模、产业规模、巨头公司市值，AI完全无法与移动互联网相比。"而我的观点是，你不能只用中国移动互联网这十年的黄金时代来看待AI，你得站在人类整个工业革命500年的历史背景下来看。这个节点会衍生出很多新的意义。其实，你昨天在极客群里发了这期播客的预告，并向大家征求意见。我看到下面的评论，尤其是玉伯老师的发言，正好证明了大家其实已经不再单纯用移动互联网的逻辑去对标AI了。但我觉得，我们对闫俊杰博士的言论，可能各有不同的解读。你的出发点是愤怒，觉得"你们这帮搞AI的，何德何能这么去比？"而我的出发点是，我觉得闫俊杰博士的观点，80%是深思熟虑的，是他一年多来探索和沉淀的结果，与我的一些思考有共鸣。但同时，他的表达也暴露出这一年来，中国AI创业者在探索方向上的迷茫和困惑。其实，我觉得这次采访涉及两个核心点值得探讨。第一，你提到的创业者频繁反思和转向的问题。第二，你认为MiniMax的言论，证明了大模型缺乏数据飞轮效应，甚至无法达到移动互联网级别的用户规模。这两个点，都是你质疑的地方吧？潘乱：对，我首先觉得，频繁反思和转向不是好事。尤其是在AI领域，过去一年，中国的创业者反思和转弯太多了。骆轶航：你的意思是，既然决定做了，就应该坚持把事情做出来，而不是三天两头变方向？潘乱：是的。而且我觉得，晚点的这篇采访，曼琪的提问方式可能有些带节奏。他的一些问题，在一定程度上引导了采访内容的解读方向。骆轶航：这一点我承认。MiniMax 这次没有联系我们做专访，而是请我们做技术解读。如果换成我去采访，可能文章不会这么炸，但可能会更能共情闫俊杰博士的视角。潘乱：你是要和一个年轻记者较劲吗？骆轶航：我绝对没有那个意思。我的意思是，可能我会对IO的共情更多一点。潘乱：我确实发现，你对这波AI创业者的宽容度极高。有点像张鹏老师对创业者那种无条件的爱，让我有相似的感觉。这是不是我身上一点都没有的东西？或者是因为我的岁数也赶上了？我觉得你之前不是这样的。骆轶航：我之前肯定不是这样，我对移动互联网创业者可没这么宽容。不是因为这波人，而是因为你要知道，这一轮创业的门槛有多高。现在想出来创业，要融那么多钱，要攻克那么多难题，还得在技术、产品、市场推广（Go-To-Market）等方面全能，创业者本身就很不容易。能做到一定程度的，已经很难得了。我本能地对他们，其实是有点厚道的。而且你会发现，我基本上是无差别偏爱，对吧？如果把六小龙加上DeepSeek，凑成七家，再加上MiniCPM，总共八家的话，我觉得在我个人的价值判断体系里，MiniMax可以排进前三，基本上能进前三。所以，我觉得这次的讨论很有意思。你可能是被这次采访中的某些内容带偏了。我认为他本不应该去制造这种"暴论式"的言论。潘乱：暴论式的言论不好看。骆轶航：但不制造"暴论"，又不好传播。我觉得IO的意思，其实首先一点是，他过去也认为移动互联网和AI创业的逻辑不同。这一点，我跟他聊过。去年我们在做《星野诞生》的那篇稿子时，我和他讨论过这个问题，我们本能地知道，这两者不是一回事。像我这种对移动互联网感情一般的人——这就是我跟你最大的不同。我对移动互联网创业者的感情相对来说很一般。潘乱：那是不是因为我是个二本学生，而你是清华学生？骆轶航：这和清华、二本有什么关系？这完全扯不上，别瞎扯淡。潘乱：你继续说。骆轶航：这事儿跟这个没关系。我觉得那篇文章制造了一种误导，好像闫俊杰的观点是他最近突然反思得出的，但其实他一直认为，移动互联网创业和AI创业不是一个逻辑。这次他再提出来，可能是出于某种对外解释的需要。毕竟，他们做了一年多，日活用户也就几百万，可能Talkie的数据稍微好看一点。但为什么会这样？潘乱：我刚刚在极客发了一条帖子。你做AI的RM（关系管理）产品，是可以有用户、有日活、有市场的，但如果是做社区（Community）型产品，往往没法变现。用户用得越多，亏损越大。十年前，SIG 投资过一家类似的公司，最后也是死在这个模式上——用户用得越多，亏得越快，最后直接倒闭。我们当时复盘得出的结论是，变现还是得靠内容。这些AI聊天产品其实也是这样，陌陌最后也得靠直播间赚钱。骆轶航：抖音又何尝不是呢？对吧？潘乱：我可能有点太世俗了，人家才刚起步阶段，我就开始想他们怎么商业化。骆轶航：他们的商业化，在海外做得还可以。但我觉得，他们还是需要对外解释一些问题，比如整个大模型行业发展不及预期。现在外界对所谓的六小龙都不太看好，他们需要一个回应的角度。而这次采访的语境，就让人觉得，他突然"恍然大悟"似的做了一番反思。但我不这么认为。我觉得 IO 一直认为，移动互联网和AI创业从根本逻辑上是不同的。这是他的基本判断，没变过。第二，他需要对外解释现状，否则别人就会替他解释。不只是他，可能整个行业，包括某些投资方，甚至媒体都会出来解读。如果他们不主动回应，可能会更被动。所以，他这次出来讲这个话题，或许也有一定的策略考量。潘乱：但做这种"暴论"风格的表达，自然就得承受"暴论"带来的反作用力。如果没有我的这番吐槽，可能这篇采访也不会被这么多人关注……啊，我是不是给自己加戏了？骆轶航：你倒也不是完全在加戏，因为我觉得他们家自己也在给自己加戏。基本上，这篇专访刚发布不到半小时，我就在小红书上看到很多针对这个话题的讨论。这当然和晚点的影响力有关，但你觉得真有那么多人一直盯着晚点的更新，一出来就马上阅读、分享？我觉得他们肯定也做了一些引导，在小红书上有些预热，然后这个话题自然就传播开了。大模型创业和移动互联网创业完全是两码事？潘乱：我确实认为，大模型创业和移动互联网创业完全是两码事。或者你可以告诉我，他们过去一年做出的成功探索或者实践结论是什么？骆轶航：他们过去一年成功的事，我觉得有两件。第一，海螺AI 在文生视频领域做得很好，已经是全球用户反馈最好的产品之一。潘乱：跟 Pika 差不多？骆轶航：是的，尤其是在 X 和 Reddit 上，用户反馈非常好。这是一个 ToC 端的产品，而且表现优秀。现在如果拿它和 Luma 以及 Pika 对比……我真不理解为什么还有中国人迷恋 Pika。潘乱：可能是比我还外围的用户。骆轶航：这个行业里确实充斥着很多声音很大的外围用户。但你也不要总觉得自己是外围。愿意讨论这个问题的，我们都不算外围，只不过我们不做产品，所以相对来说离核心更远一点。不过，海螺确实做得很好。第二件事，是 Talkie 在海外做得不错。潘乱：这个我同意，Talkie 这款产品确实不错。骆轶航： Talkie 这个产品可能没啥用，但它确实取得了不错的成绩。潘乱：不是说它比同行好，而是它在行业里掌握的用户最多。骆轶航：如果跟所谓的"六小龙"对比，它的用户数据确实最靠近 C 端市场。潘乱：当然，咱不跟豆包比。其实豆包的几个产品背后，也有很多戏剧性的事情。你也知道，豆包产品上线后，MiniMax 压力很大，尤其是猫箱推出后，对星野团队的影响也很大。但 Talkie 在创业者群体里口碑不错，也积累了一定的核心用户。骆轶航：第一个，我觉得情况就是这样。他们都有这样的困惑，可见这确实是一个普遍存在的问题。我相信，这一年以来，充斥着这种思考的不仅仅是他们，而是整个行业。大家都会问：这一年多来，我们到底在忙什么？做了一堆APP，本质上还是在做APP，对吧？然后砸了一堆流量，获得了一批用户，这样做到底值不值得？为什么外界仍然觉得我们做得不够好？骆轶航：我们自己这一年可能也有个几千万美元的收入，一个月可能有时候也能达到几千万，或者说一年可能有上亿美元的流水，但外界的质疑依然存在。问题是，如果你一年收入有2亿美元，那你到底花了多少钱呢？潘乱：对吧？对，要看你花了多少钱。要看投入产出比。骆轶航：是的，大家可能也会觉得——我相信每家公司都在纠结这个问题——我们到底做得对不对？这也是一个值得探讨的问题：创业公司到底该做什么？市场上从来没有真正出现过"集体看好"潘乱：这个方向上，我其实一直坚持自己的观点。我从一开始就没有接过这六家里面任何一家的商单。但过去一年，从年初到年尾，整个市场对这些创业公司的态度经历了一个巨大的变化——为什么市场从集体看好，变成了集体不看好？骆轶航：首先，我觉得市场上从来没有真正出现过"集体看好"。潘乱：但至少那些公司在那个时间点融了很多钱。骆轶航：但这不能简单地等同于"市场集体看好"。其实，我们之前有篇文章就讨论过这个问题。我觉得，大家在释放融资消息的时候，技巧性非常强。有的公司，其实资金已经快花完了，需要融下一轮的，就会选择公布上一轮的融资，让外界误以为是新一轮融资。OK，还有的公司，会等竞争对手有融资动静的时候，提前几天宣布自己的融资，以此来卡位。所以，这波融资的竞争比当年更加内卷。潘乱：对，而且很多时候，市场上的公司其实什么都还没做出来。骆轶航：这是因为市场上的钱比以前少了，融资环境也更艰难。所以，如果你只是看融资热闹，可能会觉得市场"集体看好"，但实际上，我认为这种"集体看好"根本不存在。很多资本在进入的第一天，就已经有自己的盘算。骆轶航：我举个例子，不点名了。市场上有一家上海的大模型公司，大家都觉得它可能要崛起了，最近也传出可能会宣布融资的消息。但实际上，在这个消息传出来的前后，很多投资人都在观望，迟迟不签字。从很早的阶段开始，就是这种状态。骆轶航：这件事的关键时间点，其实是光年之外的退出。这个因素是很多人忽略的。如果光年之外没有在2023年7、8月份退出，市场上甚至不会有资金留给2023年中刚刚进场的新公司。而Kimi能融到一笔不错的启动资金，很大程度上就是因为这个时间窗口的存在。潘乱：你的意思是，整个市场的融资节奏，其实是这样被卡上的？骆轶航：这不仅仅是我的看法，而是很多投资人跟我聊过的观点。而且，那时候有投资人透露，某家大模型公司的创始人，在短短两周内，精神状态发生了巨大变化。骆轶航：一开始是"赶快给我点钱，我比MiniMax便宜得多"，然后突然变成了"市场上资金多了，我的估值其实还挺便宜的，我还是个很好的投资标的"，再接着又吸引到了一批投资人……这一切在几周时间内就发生了剧烈变化。潘乱：这种投资人，尤其是美元VC，有一种奇怪的"赶趟"心态。骆轶航：现在的投资人，可能就是那种"你是谁？背景还行？行，我看看你，反正你挺便宜的，我再回去琢磨琢磨。"结果，突然有一家公司退出了，资金流出来了，他们就立刻去投另一家。市场上确实发生过这样的情况。骆轶航：所以，我的观点是，从第一天起，投资人就没有明确看好某一家公司一定能成。他们的心态一直都是在衡量、比较，从来没有真正的"集体看好"。潘乱：但所有投资人都进入这个赛道了，因为大家都害怕错过。骆轶航：是的，大家主要是怕错过。上周，我和一个国内美元基金的合伙人聊过，他基本不投大模型，主要投机器人、能源和供应链，但唯一投的一个大模型公司就是 MiniMax。他说："你看，我从来不疯狂。" 但实际上，大部分投资人都是FOMO状态，根本没办法不进场。但因为大家是FOMO进场的，而不是明确看好某家，所以一年后，就很容易变成‘集体不看好’。 "集体看好"这个共识很难达成，但"集体不看好"这个共识太容易达成了。市场一旦转向，创业者就不得不出来发声、解释、调整方向。所以，这也是我们今天讨论的背景之一。这和朱啸虎在2023年底或2024年初出来说‘我一个大模型都没投’，其实是类似的逻辑。潘乱：但朱啸虎的发言，更多是说给投资人听的。骆轶航：是的，一个是说给LP（有限合伙人）听的，一个是说给GP（普通合伙人）听的。潘乱：但归根结底，都是在向自己的"财神爷"们解释。骆轶航：当然了，他们都是在向同一拨人解释这个事情。所以，我觉得这个背景是很关键的。但这里确实有一个值得深思的问题。我一直在想，如果我们真的要把AI和移动互联网放在一起比较，是否合理？潘乱：从长远看，我同意你的观点。AI对整个经济和社会的影响，可能远超移动互联网。骆轶航：但你得给我一个未来的时间点，不然这个讨论就没头了（笑）。潘乱：对，我同意。从长远看，我们站在同一阵线。但短期来看，你不能只给我画饼，总要有实际的商业化路径。骆轶航：对吧？但有没有可能，自这一波AI创业浪潮之后，明年创业者们都不会再给你画饼了？我觉得，闫俊杰的这次专访，某种程度上可能不是单纯的"观点输出"，而是一个信号：国内AI创业者们，可能已经准备好，不再用移动互联网的增长逻辑来画饼了。潘乱：我可以给你画别的饼。我跟你说一个感受，当年我们创业的时候，我们的对手是字节跳动，尽管当时它还是一个相对迷你的公司。但你看，人家在那么大的体量下，依然保持着高速增长。而我每年、每个季度都要开董事会，我他妈都在想，该怎么给投资人再编一个故事，解释我们为什么增长不够快。骆轶航：对，我觉得现在大家也有这种压力。但这个压力发展到今天，结论可能就是：这个故事以后我也不讲了，或者我换个新故事，或者我告诉你，我应该去做什么。你看，最近这几个月，先是王小川说要远离大厂射程，他是最早离开预训练和基座模型这个主流赛道的人之一。潘乱：我觉得很明智。骆轶航：这就是我想说的，你听我讲。第二个例子是前几天，外界传闻"灵犀万物倒了"。但大家其实都知道，实际上是他们和阿里云合作，建立了一个超大模型实验室，团队确实过去了，但这并不意味着平行万物就此停止了。端侧模型照样做，小模型照样做，Agent 也照样做，应用层的布局也不会停。然后李开复也直接站出来说，在关键时候，我们要做出这样的决定。这就是第二个例子。骆轶航：第三个例子，就是这次 MiniMax 的采访。但我觉得，他们的情况和前面两者是有区别的。潘乱：你说说看，他们哪里不一样？我感觉他们的轨迹都是一样的——从最初的雄心万丈，到现在开始否定一些东西。骆轶航：他们不一样的地方在于，王小川的退出逻辑是，他认为这个赛道可能真的缺点什么。他选择远离大厂射程，去做一些垂直领域的 AI 应用，对社会也好，对行业落地也好，都是有价值的。我对他的思考是认可的。但医疗 AI 赛道怎么样，这个事情再说。潘乱：对，我认可这个思考方向，但具体到某个赛道，还是要另做讨论。骆轶航：对，但我觉得王小川是最早想明白这件事的人。而第二个，我认为李开复和王小川有点像。他的逻辑是：AGI 这个梦想到底能不能实现？我们现在不聊这个事了。我们暂时不谈 AGI，因为我们已经意识到，在当下的行业格局下，我们可能不是最适合做这件事的，或者说，这件事在当前条件下，已经很难闭环了。所以，他们选择转向。但 MiniMax 的情况不太一样。MiniMax 没有放弃 AGI 的想法。首先，我们不要忘了一件事。MiniMax 是国内唯一两家在 2022 年 11 月 30 日之前，就已经开始做大模型预训练的公司之一。我通常用一个方式来分类国内的 AI 公司：它成立的时间，是在 2022 年 11 月 30 日之前，还是之后？因为 OpenAI 在 2022 年 11 月 30 日发布了 ChatGPT，整个行业格局在那一天发生了巨变。在 2022 年 11 月 30 日之前成立的机器人公司，本质上是传统机器人公司，而不是 AI 公司。但后来成立的很多机器人公司，从第一天起，就是人工智能公司。大语言模型公司也是一样的。你一开始相信的是什么，决定了你的发展路径。从这个角度看，国内真正符合"在 ChatGPT 之前就已经开始做预训练模型"的大模型公司，只有两家：MiniMax 和智谱 AI。这是 MiniMax 的第一个特殊性。第二点是，看看他们最近推出的成果——01模型。01 模型的核心是什么？它的第一点是，对 Transformer 架构进行了一次激进的优化和改良。它不是对 Transformer 进行简单的参数调整，而是一次大幅度的架构创新。这一点，在 Reddit 和 Hugging Face 社区里，得到了很多工程师的认可和称赞。第二点是，01 在超长文本处理方面突破到了 400 万 token 以上。这种超长文本的应用场景在哪里？MiniMax 自己明确说了，它的核心目标是 Agent（智能体）。所以，MiniMax 的方向是非常明确的：他们依然认为 AGI 是可以实现的，他们仍然在围绕 AGI 做长期投入。所以，我的解读是，他们的这次采访其实是在释放一个信号："不要用移动互联网的逻辑来看待 AI 创业。"那么，我的猜测是——是不是 MiniMax 要放弃 To C 业务了？潘乱：其实我也不想再用移动互联网的思维去框 AI 了。我真正想知道的是：他们到底发展得怎么样？他们的进展，和社会对他们的预期之间，是否匹配？他们的实际成就，和他们在新闻里的版面占比，是否对等？DeepSeek不是天降的，它是一条道走到黑骆轶航：那我们公允地讲，对，就是最近有很多人，包括昨天我们公司年底的合作伙伴答谢会上，PR 和 Marketing 的同事也在说："年底突然杀出了一个 DeepSeek！"骆轶航：但我说，DeepSeek 不是"突然杀出来的"。DeepSeek 其实一直在开源社区和学术圈深耕。你见过哪家公司的论文写得像 DeepSeek 那么讲究？他们做了多少努力？他们取得今天的口碑和认可，是长期积累的结果，而不是"天降神兵"。潘乱：我其实能理解，为什么 MiniMax 要接受这个采访。因为他们在核心观点里，提到了一个关键点：技术品牌。潘乱：他们的观点是，尽管大模型没有数据飞轮、没有规模效应、没有网络效应，但"技术品牌效应"仍然是存在的。他举的例子是，OpenAI 和 Anthropic 的技术能力差距其实不大，但 OpenAI 的用户规模是 Anthropic 的 50 倍。为什么？骆轶航：这说明了品牌的作用。但你要知道，在开发者心目中，Anthropic 的品牌比 OpenAI 强太多了。潘乱：这就是另外一个点。这也是为什么，我看到 DeepSeek CEO 梁文峰接受采访时，真的让我有种"耳目一新"的感觉。之前，我把国内的大模型创业公司都看成一类，不太关注它们，因为从第一天起，我对创业公司的生存前景是悲观的。但 DeepSeek 的表达方式，真的让我觉得，他们在践行一种完全不同的思维方式，一种真正的 "Think Different"。潘乱：甚至，我看到 DeepSeek 的采访时，脑海里浮现出的画面，是 2016 年的央视《对话》节目——黄峥对张一鸣说，"我们这一代创业者，要更加激进地走向全球化。"骆轶航：我觉得是这样的，我同意。DeepSeek 最牛逼的一点就是 "Think Different"。联博不是写了一篇文章吗？DeepSeek 的"秘方"是硅谷味的，对吧？什么意思？就是他们敢想敢做。他们从第一天起就没想着去做移动互联网的那一套，什么 APP、什么日活、什么月活——这些不是他们做大语言模型该考虑的事情。潘乱：对，这种模式就非常自洽，自洽到没人会质疑他们的方向。骆轶航：他们的核心目标就是把模型做好，而且不仅仅是服务中国用户，而是要对全球的人工智能事业产生影响。我一会儿会讲他们的"理想"，但我认为这跟理想主义没什么关系，而是他们清楚自己应该做什么。骆轶航：他们的策略很明确：招最聪明的年轻人，就像 OpenAI 和 DeepMind 早期那样。招那些最聪明、最没有拘束的年轻人，同时具备顶级的教育背景和技术背景，打造一个能吸引这些人的技术品牌。毕竟，谁的资金也不比谁多多少，那就给他们更高的薪资，让他们过来，让他们能在这里延续学术生涯，而不是去做一些和产品落地绑定过紧的事情。骆轶航：他们的思路是：买流量？做 APP？算日活？这不是我们该想的事情。OpenAI 头几年也没想这些，所以 DeepSeek 也是遵循这样的逻辑。骆轶航：我后来做了个对比，你看 DeepSeek 从第一款 DeepSeek-Coder 模型，到 DeepSeek V2、V3 这几代模型，你去对标 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3，会发现这条路径非常相似。骆轶航：第一款模型一般，第二款模型小有成就，第三款在多个方面都取得了里程碑式的突破，让大家侧目关注，成为行业的一个里程碑。那么接下来，DeepSeek 会不会有"GPT-3.5 时刻"？这当然还有待观察，但至少到目前为止，他们是按照这条正确的逻辑走下来的。潘乱：这就是一个自洽且合乎逻辑的成长路径。骆轶航：他们遵守了自己的初心。潘乱：他们遵循了事情的本质规律，没有自相矛盾的地方。骆轶航：我觉得这样讨论下来，确实挺有意思。因为你没有完全用移动互联网的逻辑去框 AI 创业。潘乱：他们的做法，就是按照事情的本质去执行。骆轶航：那么，这件事的背景是什么？首先，梁文峰有 "Think Different" 的能力。第二，他们的钱真的多。骆轶航： OpenAI 其实一开始并没有很多钱，幸亏后来找到了微软，否则也不会发展得这么快。你要知道，马斯克在给 OpenAI 资助的时候，其实并没有那么大方，这个大家都清楚。骆轶航： DeepMind 当年融的钱不少，但很快就被 Google 收购了。而 Google 本身就财大气粗，又对研究型人才有额外的耐心和支持，这让 DeepMind 得以长期深耕 AI 研究。骆轶航：所以，DeepSeek 具备的一个核心条件，就是他们有充足的资金。骆轶航：当然，我不觉得梁文峰或者 DeepSeek 真的那么"技术理想主义"。阿勇（DeepSeek 联合创始人）当年自己也说过，他们的 "技术理想主义" 更多是技术品牌塑造的一部分。潘乱：这个到底是真是假，我不知道，但作为技术品牌的塑造方式，确实是非常有效的。骆轶航：没错，我承认梁文峰或者 DeepSeek 最厉害的一点，就是对常识的把握特别好。骆轶航：他们的思路是："如果我要做一个优秀的模型，怎么做才是最正确的方式？"他们不会去看已经成功的 OpenAI 和 ChatGPT，而是回溯到根源，去研究 OpenAI 和 DeepMind 是怎么走到今天的。潘乱：这就是创业的起手式，创业的选择决定了你能走多远。骆轶航：他们前期的起手式是什么？潘乱：起手式决定了一切。这才是优秀创业者应该有的思维方式。骆轶航：你如果不按照这个方式去做，你是做不出来的。所以，我认为 DeepSeek 之所以被称为 "硅谷味"，并不是因为他们盲目模仿硅谷，而是因为在中国，还没有哪家公司按照这个方式做成过。潘乱：字节跳动的崛起路径也完全不同。骆轶航：对，字节的模式是"青出于蓝胜于蓝"，他们的成功逻辑完全不同。字节有流量、有产品能力，又能招到技术人才，这几个要素叠加在一起，形成了现在的规模效应。骆轶航：而 DeepSeek 走的路线，是 DeepMind 是怎么做 AlphaGo 的？OpenAI 早期是怎么做 GPT 的？潘乱：这个路径完全不同。骆轶航：我记得 OpenAI 在 2019 年的时候，还主动找过我们，说他们新发布了 GPT-2，问我们要不要写点东西。但当时我们一看，感觉"这有什么可写的？"潘乱：结果四年后，它改变了世界（笑）。骆轶航：这就是我们错过的历史（笑）。但你看 DeepSeek 也没有走到真正的技术理想主义那一步，我不相信一个真正的技术理想主义者，硕士毕业后会选择去量化基金，而不是去 MIT、CMU、Stanford、Caltech 继续研究 AI。潘乱：但钱是人的胆，有了钱，就可以更从容地去做事。大语言模型六小龙都是穷人创业骆轶航：没错。有了钱之后，你就有了 Good Will（善意）和 Good Will To Do Something（去做事的善意），这我百分之百相信。至少，这种理想主义如果不是天生的，现在也已经形成了。潘乱：这也涉及到穷人创业 vs. 富人创业的思维差异。骆轶航：对，富人创业的思维方式就是，默认自己资源是充足的，不需要为基本生存焦虑。潘乱：腾讯就是这种思维模式。骆轶航： DeepSeek 当然还没有到腾讯那个级别，但他们的资金比同行更充足，这就足以让他们有更大的探索空间。潘乱：这确实是个关键优势。骆轶航：那回到 MiniMax，我的猜测是，他们接下来可能会转向技术品牌 + ToB 业务，尤其是 Agent 方向。因为 01 模型的超长文本能力，明确是为 Agent 设计的，而 Agent 的核心用户群体，基本上都是 ToB 端的开发者。潘乱：但 MiniMax 过去一年横跳得太多了，这次他们是否真的会坚定不移地执行 ToB 战略，还不好说。骆轶航：这就是关键问题，他们是否足够坚定，还需要观察。潘乱：对，我同意。Sophia 这家公司，确实在模型能力上有可能在今年实现对 OpenAI 的某种反超。我从身边的各种信息察觉到这种趋势。在创业者和开发者群体中，只要真正用过，就能感受到差异。开发者已经用脚投票了。虽然我个人使用不多，但我能感觉到市场风向的微妙变化。骆轶航：你可以看看它的 API 调用量、收入增长趋势。潘乱：对，对，对。骆轶航：所以我在想，MiniMax 有没有可能走类似的路线？但另一方面，会不会出现这样一种情况——所谓的"六小龙"概念根本就不成立？过去一年，大家对它们的认知其实一直是模糊的。比如智谱 AI，它虽然一直坚持 To B，但也不是没有动过 To C 的心思。唐老师也搞了 Big Model.CNN，他们也不是没想过去做 To C 产品。潘乱：但智谱有天然的 To B 优势，走 To B 路线对他们来说更容易。骆轶航：对，但他们确实也试过 To C，只不过最终没有走深。而 Kimi 接下来会怎么走？这个很难说，非常不好判断。有没有可能，整个行业到了一个时间节点，大家突然意识到——"六小龙"这个概念根本就不成立，每家公司本来就不应该做同样的事情。"潘乱：你是说，原本大家之所以把它们放在一起，是因为它们都做了大模型、都做了 To C 产品、都在投流量、都在争用户的关注度。但现在，这个逻辑已经崩塌了？骆轶航：对，现在已经有人撒丫子不干了。潘乱：不是，你应该这么说——豆包已经一骑绝尘，他们连尾灯都看不见了，这还有什么好争的？骆轶航：所以，To C 端就不争了。潘乱：但这是 "主动不争"，还是 "争不过"，得说清楚。你想想《一代宗师》里章子怡打张震的那一幕。张震演的马三最后低头说 "公家的东西我还给你了。" 章子怡回了一句 "是我拿回来的，不是你还的。" 这得说清楚。骆轶航：对，说清楚的话，那就是争不过。潘乱：到底是争不过，还是主动不争？骆轶航：我觉得是争不过。但说句实话，我觉得豆包确实很厉害。但 MiniMax 他们输也没什么可羞耻的。只是说，字节能赢这个局面，某种意义上也是胜之不武。我不是说字节用了什么缺德招，而是说，他们本来就应该做到这个程度，这对他们来说是"正常发挥"。潘乱：这就是大家预期中的结果，对吧？字节的又一次胜利。骆轶航：对，字节的又一次胜利。他们把创业公司打成这个样子，我觉得无所谓。再说了，国内 To C 争不过字节，海外 To C 也争不过 OpenAI，人家领先 50 倍的差距。但在 B 端和开发者端，情况就不同了。Anthropic 在 2023 年就从 OpenAI 手里拿走了 15% 的市场份额，这说明在这个赛道，市场是可以重新分配的。潘乱：对，但这就回到了一个核心问题——你的研究最终要和什么产品结合起来？骆轶航：这个产品就不再是 To C 的产品，而是面向开发者和企业的 AI 解决方案。所以，我在想，MiniMax 有没有可能走这条路？但话说回来，我也对国内这些公司的定力没什么信心。你说他们真能彻底放弃 To C 吗？潘乱：这就是我最早攻击的点。你一天到晚换方向，我怎么确定你今天说的就是对的？而且，经常换方向的人，大概率最后都会泯然众人。大家别总说创业者"及时调整方向"是对的。你会发现，真正做成大事的创业公司，都是"一张蓝图绘到底"的。骆轶航：马斯克的蓝图画了十几年，还在继续推进，中间从没偏过方向。潘乱：张一鸣也是这样。骆轶航：字节跳动，就是中国最典型的"一张蓝图绘到底"的公司。潘乱：这就是所谓的 "金城可蓝"（金城武+陈可辛的合体，用于形容强大而稳定的企业）。之前大家都学 OKR（目标管理），但我就想问，怎么没人去学学张一鸣？学他的定力？骆轶航：其实真正厉害的公司，做事都很简单。潘乱：我问过他们，他们就说 "我们没故事，如果有故事，我们发展就不会这么快。"骆轶航：当然，也有例外，比如 Meta。Meta 的蓝图就不是一次画到底的，他们中间调整过几次，但最终 AI 这条路，他们依然走得不错。潘乱：但你看 Google，就是典型的"一张蓝图绘到底"的公司。字节、特斯拉、SpaceX 也是这样。骆轶航：拼多多也是这样。拼多多从一开始的逻辑就很清晰，中间没有乱七八糟地横跳过。骆轶航：我的逻辑其实是一以贯之的。潘乱：这里面我们先确认一个前提，对于大模型公司，我们是不是应该用各个时代最优秀公司的标准来衡量它们？我先声明，我就是拿最优秀的公司标准来看这些人的。骆轶航：对，我认同这个点。我们应该以最优秀的创业者的标准，来衡量这批大模型创业者是不是最优秀的创业者，以及他们能不能把事做成。这才是正确的逻辑。但是，过去一年里，整个 VC 圈的判断逻辑并不是这样的。他们一直在用移动互联网公司的规模增长模式，来衡量大模型公司。这导致了从"集体看好"到"集体不看好" 的情绪反转，而这和 VC 圈的投资逻辑有很大关系。我还记得 2022 年 ChatGPT 刚出来的时候，我写过一篇文章，2023 年初发布，标题是——"是谁杀死了中国的 ChatGPT？" 我当时的结论就是，是 VC 和 PE 们自己。他们根本不懂人工智能，以为 AI 赛道就是"卖摄像头"！活该他们发现不了真正的 AI 创业公司。骆轶航：结果，现在你看，这些投资人去年还在说 "我们一定要投 AI"，我就不信，一年后他们不会急着变现。果然，我又说对了。现在的现状是，市场上的投资资金，基本只剩国资和中东资本了。但这让我有一个新的思考——国资和中东的钱，可能比美元 VC 还"耐心"。潘乱：中东的钱可能会更耐心，但你觉得国资真的会不着急？骆轶航：新一波的国资基金，按照"耐心资本"的逻辑运作，可能确实没那么着急。之前那波资金可能不行，但新成立的这批基金，评估标准不同，可能真的是不着急的。潘乱： "耐心资本" 这个概念，是去年下半年才开始的，对吧？骆轶航：对，但很多基金是今年才正式拿到钱，这笔钱大部分给到了 AI 和机器人公司。所以，这可能并不是坏事，至少新一轮资本不会像美元 VC 那样，只关注短期回报。潘乱：但前提是，这些公司得在正确的轨道上。骆轶航：对，你不能只想着"平均分配"资金，而不考虑成本更高的问题。比如，MiniMax 现在可能拿到了一些上海的国资，但如果国资要在 To C 出海变现（比如 Talkie），和 To B 做深层 AI 研究（比如 DeepSeek）之间做选择，他们更倾向于哪个？潘乱：那肯定是 DeepSeek。骆轶航：那他们为什么不这么做？潘乱：问题是，国资为什么不去投 DeepSeek？骆轶航：你怎么能确定国资不会去投 DeepSeek？DeepSeek 可能自己觉得 "我不缺那么多钱"，所以没有主动拿国资的钱。潘乱：国资也需要把钱投给他们认为"最可能走到最后"的企业。骆轶航：目前来看，国资已经投过"六小龙"里的不少公司，而 DeepSeek 可能是下一步的目标。潘乱：为什么智谱 AI 能轻松拿到国资的钱？因为它的 To B 业务模式，符合国资投资逻辑，不需要解释。骆轶航：智谱 AI 已经拿了很多国资投资，但你不能让全国所有的国资母基金都只投智谱 AI，对吧？所以其他 AI 公司也能拿到一部分资金，但他们需要重新思考，到底应该做什么？所以，我觉得 IO 这次的采访，可能是个信号。他可能在表达："我们不装了，我们就来讲清楚——什么是对市场最有意义的？我们到底应该做什么？"潘乱：这个可能性确实存在。但我真的觉得，这次采访的主要目的，是为了 "做技术品牌"，其次才是对资本市场的喊话。但如果是后者，效果可能不会太成功。因为对于投资人来说，他们更喜欢看到清晰的商业逻辑，而不是单纯的"暴论"。投资人到底看我们什么骆轶航：这就是我觉得特别无聊的一点。国内很多投资人，越来越喜欢围绕"暴论"讨论问题，而不是围绕"具体事实和趋势"讨论问题。潘乱：对，现在一点长进都没有（笑）。说点得罪投资人的话吧。我之前在 SIG 和美元 VC 待过一小段时间，后来创业时，对接过将近 100 家中美顶级 VC，融过近 1 亿美金。我发现，VC 机构的投资逻辑，大多数时候都很套路化。他们的投资会议，通常会围绕 20~30 个固定问题展开，1 小时内完成决策。但真正能问出有水平的问题的投资人，很少。很多有名的投资人，投过知名项目，但他们问的问题，真的一般。我接触过的所有机构里，能让我觉得不一样的投资人，真的是极少数。比如曹毅（源码资本），他的提问和思考方式，确实让我印象深刻。骆轶航：我操，以后我是不是就得变得特别傻？潘乱：对，就是那种让人没法糊弄的那种，你知道吗？人家投头条，可不是随便投的。骆轶航：对，人家对这种产品怎么可能不知道？但你看其他人，真的就只是停留在表面。这可能跟很多记者提问的水平差不多。所以我现在觉得，接下来 VC 们（不只是 VC 们，而是所有创业者们）需要重新思考应该向哪些投资人喊话。现在的投资环境已经发生了结构性变化，投资人本身也分成了两拨人：一拨是 "突然有了耐心" 的资本，说白了就是新国资；另一拨是 "老美元资本"。这两拨人的诉求完全不同，想法也不一样，那你优先满足谁的需求？你喊话的对象到底是谁？潘乱：这个角度很有意思，听众们可以自己思考一下这个问题。不过你先说说 "六小龙" 未来的发展路径，你觉得他们会怎么分化？骆轶航：未来的走势？我觉得智谱 AI 不用多说了，它的目标就是在国内 IPO。潘乱：对，智谱不需要改变，它的路径已经很清晰了。骆轶航：而且你看智谱的那份声明，特别有意思。第一段说 "这份制裁是不公正的，我们不应该被列入名单。" 第二段的第一句话就是 "鉴于智谱在全链路自主创新方面的能力，我们的业务不会受到影响。"这话的潜台词就是："我们不该被制裁，那谁该被制裁？"（笑）这和早年第一批被制裁的中国科技公司反应完全不同。当时很多公司是觉得 "完了，被制裁了，我们怎么办？" 但智谱的态度是 "终于轮到我们了。" 甚至有种 "我们成功了" 的感觉。潘乱：他们应该很早就有这个心理预期了。骆轶航：对，所以智谱的应对策略就是 "我们不应该被制裁，但我们根本不怕被制裁。"所以，智谱不需要改变，它的策略就是坚持做 To B，不去纠结 To C。至于 MiniMax，我觉得他们还是会纠结。因为他们每个方向都做得不错，但没有做到极致。潘乱：对，和同行比，他们做得都不错。骆轶航：但是，每个方向都只是不错，没有做到足够突出，所以外界对他们的评价就是 "还可以"，但不会觉得他们是这个领域的绝对王者。可能他们有些方向放对了，但放在市场里，比起来就发现 "好像还不够强"。尤其是和大厂比，MiniMax 现在很难真正拉开差距。所以，他们在调整方向时会更纠结。但我认为，他们应该更坚定地走技术品牌路线，并真正解决开发者面临的核心问题。毕竟，他们最初就是靠 To B 起家的。潘乱：对，如果能找到一个自洽的路径，那就是最好的了。骆轶航：至于月之暗面，我现在有点看不懂了。潘乱：这和我们五个月前讨论时的情况完全不同了，对吧？骆轶航：对，现在他们的策略发生了很大的变化。我只能说 "希望他们好运"，但前提是别自己作死。至于百川和零一，我希望他们能在某个具体领域尽快落地，做出真正能商业化的产品。潘乱：他们其实已经明确表态要 "收敛" 了，对吧？骆轶航：对，他们的收敛策略是很明确的。至于阶跃，有一种说法是 "北智谱，南阶跃"，但我觉得他们还没有到这个程度。不过，他们的情况也不需要大家太担心，只是可能还没有达到智谱 AI 的稳定度。另外，智谱 AI 现在最厉害的一点是，它对 AGI 的理解，已经形成了一套独立的 L1-L5 路线图，跳脱了 OpenAI 的范式。过去，大家总说智谱是 "最像 OpenAI 的中国公司"，但现在反而是月之暗面更贴近 OpenAI 的路线，而智谱 AI 走出了自己的路径。这是一个很好的事情。现在，我其实不太愿意再用 "六小龙" 这个概念了。潘乱：为什么？骆轶航：因为"六小龙" 从来没有在同一个领域里真正同时竞争过。你回头看看，这六家公司什么时候真正都在做 "预训练" 了？从来没有。Kimi 发布第一个模型时，百川 AI 其实已经基本停止预训练了，对吧？所以，它们根本不能被视为同时期的竞争者。我更愿意用全球视角，站在北京和硅谷之间，看哪些中国的大模型公司，真正有全球价值。目前来看，在全球人工智能（尤其是大模型）领域，欧美市场对中国模型的认可度最高的有两个：DeepSeek 和通义千问（阿里）。通义千问目前在全球 To B 领域，已经有了很强的品牌认知度。而 DeepSeek 是纯技术驱动，它的学术影响力和开源社区认可度非常高。但现在通义也在纠结，To C 该怎么做？ To B 该怎么更强？他们的技术品牌在全球已经有了一定影响力，但市场策略上还有调整空间。第三个正在快速追赶的，是 MiniMax。他们的进步速度很快，尤其是在推理侧优化方面做得很好。未来的趋势是，大模型公司进入"后预训练时代"，推理侧优化将成为决定竞争力的关键。推理侧的优化会影响成本降低，这对于企业客户至关重要。这正是中国团队最擅长的事情——从研究到工程落地，我们可能会比 OpenAI、Anthropic 这些公司更快优化成本。所以，接下来谁能真正做到技术突破，同时商业模式跑通，才是关键。但现在，大家还是在疯狂卷"排行榜"。你看最近，MiniCPM、MiniMax 都在学 DeepSeek，不断冲榜、发论文。但问题是，你到底是为了学术排名，还是为了真正的商业化？这才是最值得思考的问题。潘乱：我看其实另外一个层面也很有意思。如果我们跳脱出来，看看豆包、WPS、百度文库、夸克这些产品。骆轶航：对啊，人家各自都有自己的路子。潘乱：而且关键是，这些产品真正有用户，有付费用户，有日活，是实打实跑出来的。骆轶航：你看百度文库，趁着 AI 这一波，直接把付费用户和整体用户规模做起来了。潘乱：你发现没？李彦宏在百度 25 周年庆典上的演讲，几乎没怎么提文心一言，反而重点提了百度文库。骆轶航：是啊，内部肯定是拿数据和收入说话的，对吧？WPS 也是，这波 AI 机会抓得很好。而且你会发现，大厂和创业公司面对 AI 的思路是完全不一样的。AI 应用的核心到底是"AI"还是"应用"？潘乱：我想说的点是，AI 应用的核心到底是"AI"还是"应用"？骆轶航：这是个特别好的问题。我的看法是，AI 应用的本质，其实就是各种 AI Agent。这个概念，过去叫软件，后来叫 APP，现在应该叫 Agent。潘乱：这么说的话，核心其实是用户需求。骆轶航：没错，用户到底拿 AI 来解决什么问题？早年我们叫软件，后来叫 APP，现在叫 AI Agent，但归根结底，用户要的不是 AI，而是它能为自己解决什么问题。潘乱：所以，AI 应用的核心，并不是你是不是 AI Native，而是你能不能真正帮用户解决问题。骆轶航：绝对是这样。AI Native 也好，BI Native（传统软件）也好，用户根本不关心，他们关心的是能不能解决问题。这点是前几天我在聊 AI 硬件投资时，跟几个大佬讨论的重点。潘乱：具体怎么聊的？骆轶航：当时我们讨论 AI 硬件的未来方向，一个大佬突然问我："你觉得 AI 硬件公司，它到底应该是个 AI 公司，还是个硬件公司？"潘乱：当然是硬件公司。骆轶航：我的结论是："AI 在硬件面前，永远是被妥协、被阉割的那一方，而不是反过来。" 我从没见过 AI 可以无限制发展，而硬件反而可以妥协的情况。所以，AI 硬件公司，本质上就是硬件公司。潘乱：我完全同意。这让我想起之前在快手一个商业化论坛上，大家当时讨论的是"AI+" 还是 "+AI"。虽然我们都希望未来会有 AI Native 的产品，但现实情况是，一定是"+AI"，即 AI 是加上去的，而不是产品本身。骆轶航：这个观点很重要。AI 不是场景，它只是个工具，它的作用取决于你把它用在什么地方。潘乱：没错，比如推荐算法，在短视频领域是大杀器，但如果用在图书、游戏、影视行业，效果就没那么明显。广告行业也是如此，现在 AI 生成的广告很多人觉得没创意，但它在效果广告领域是有用的，因为效果广告看重的是点击率、转化率，而不是视觉审美。骆轶航：对，它拼的不是创意，而是 ROI。AI 生成广告不是为了拿戛纳广告奖，而是为了提升转化率。潘乱：所以，我过去一年一直在讲一个观点——AI 可能不是一个"产品"，而是一个"功能"。骆轶航：这话有道理。潘乱：你看 2020 年，Clubhouse 火得一塌糊涂，所有人都以为语音社交是个大赛道。但后来呢？语音社交这个"功能"，被 Twitter Spaces、Discord、Spotify 吸收了，独立的 Clubhouse 反而没了市场。骆轶航：还有 2016 年春节的时候，映客直播火到爆炸。后来陌陌也靠直播翻身，但今天呢？直播作为一个赛道消失了吗？没有，它变成了抖音、快手、视频号的一部分。潘乱：这正是我想说的，今天很多 AI 产品的创新，最终可能会变成大产品的一个"功能"，而不是独立产品。骆轶航：比如 Kimi 和豆包，现在它们本质上是不是就是大产品的一个"插件"？潘乱：没错，AI 可能最终只是被整合进更大的系统，而不是独立存在的产品。从另一个角度来看，这个现象挺有趣的。如果我们跳出传统框架，看看豆包、WPS、百度文库以及夸克，它们的发展路径其实很有代表性。骆轶航：是的，它们都有各自的模式和市场定位。潘乱：而且，它们都已经实现了正式的用户付费，并且拥有稳定的日活用户。骆轶航：确实如此。百度文库借助这一波AI浪潮，不仅扩大了付费用户规模，也提升了整体用户量。潘乱：你看李彦宏在百度25周年的发言，他并没有提及"文心一言"，反而重点提到了百度文库。骆轶航：这表明，百度内部显然将其作为增长的核心指标之一。而WPS的AI功能也取得了成功，这里就不展开细说了。整体来看，大厂和初创公司在AI布局上的路径确实是完全不同的。潘乱：我的核心观点是，AI应用的关键到底是AI，还是应用本身？骆轶航：这是个很有价值的问题。我先装个"大尾巴狼"来总结一下，我认为AI应用的本质，其实就是AI Agent的多样化演变。过去，我们称之为"软件"，后来变成"APP"，而现在，它们则被称作"Agent"。潘乱：如果是这样，那核心仍然是用户需求。骆轶航：没错，关键在于用户想用它来做什么。过去，我们把这些工具叫"软件"，后来叫"APP"，而现在，它们变成了"Agent"。无论是在工作还是生活场景中，用户只在乎它是否能真正帮助自己解决问题。因此，做AI Agent的关键能力，不是自己训练大模型，而是知道如何调用合适的API，以最低的成本和最高的效率整合这些能力，形成一个真正可用的解决方案。潘乱：完全同意。用户根本不在乎你是"AI Native"还是"BI Native"，他们只关心你的产品能不能解决他们的问题。骆轶航：这正是重点。在用户体验层面，AI和BI的界限并不明显。这让我想到前几天，我与几位投资人交流端侧AI的投资机会，听取了一些有价值的见解。其中，一位真正的行业大佬问了我一个问题——潘乱：他问了什么？骆轶航：他问我："你觉得AI硬件的核心，本质上应该是一家AI公司，还是一家硬件公司？"潘乱：这肯定是硬件公司。骆轶航：对，我的结论也是如此。我从未见过AI能够主导硬件的研发方向，反倒是硬件往往会限制、妥协甚至牺牲AI的能力。因此，本质上，AI硬件公司依然是硬件公司。潘乱：我也认同这一点。过去几年，我们一直在讨论，到底是"AI+"还是"+AI"的路径更合理？尽管我们希望看到AI原生产品的崛起，但现实情况是，大多数成功案例都是"+AI"模式。因为AI本质上并不是一个场景，而是一种工具。工具的价值，取决于它如何被应用到具体场景中。骆轶航：这就像移动互联网时代，讨论某家公司是否是一家"移动互联网公司"其实没有太大意义。潘乱：是的，真正重要的不是标签，而是应用的场景。同样的推荐算法，在短视频平台上可以大杀四方，但如果放在图书、电商、游戏或影视行业，效果可能就没那么突出。就像最近有人吐槽AI生成的广告"AI感太重"，但他们忽略了一个事实——这是效果广告，关注的不是审美，而是点击率和转化率。在这个场景下，AI广告反而是更有效的。骆轶航：对，这些广告比的不是创意，而是实际的ROI，它们的目的不是拿来冲戛纳广告节的奖项，而是看谁能带来更高的转化率。潘乱：没错。所以，我过去一年一直在思考，AI是否根本就不是一个独立的产品，而只是一个功能？骆轶航：这点很关键。就像2020年，Clubhouse爆火时，用户真正需要的其实是一个社交交流的场景。但最终，实时语音社交的功能并没有作为一个独立产品存活下来，而是被整合进了Spotify、Discord，甚至Twitter Space等更大的平台里。潘乱：这让我想起2016年春节，映客直播爆火，而陌陌则借直播模式得以存活。然而，今天的直播仍然主要集中在抖音、快手和视频号上。这也印证了一个现象——许多创新最终只是成为了更大平台中的一个功能模块，比如Kimi、豆包。如果它仅仅是一个功能，那么它的独立价值就相对有限。我相信AI是因为它有用，而不是因为它是AI骆轶航：你是一个功能，对吧？但问题在于，我们为什么相信AI？我认为，我比大多数人更愿意相信AI。从表面上看，似乎如此。但真正的原因是，我相信AI的前提是它有用，而不是因为它是AI本身。所以，我的信任来源于它的实际价值，而不是对其技术概念的盲目信仰。骆轶航：我是如何被AI打开认知的？这要追溯到我第一次使用 ChatGPT 的时候。作为一名曾经的文字工作者和内容创作者，我立即意识到，这项技术会对我的行业带来根本性的变革。因此，我相信AI，并不是因为它的"AI"标签，而是因为我看到了它的实际应用价值，以及它将如何改变我们所处的领域。骆轶航：这也是AI代理（AI Agent）的核心——知识的能耗问题。起初，我对这一点并不完全理解。我记得去年四、五月份时，曾在斯坦福等地参加了一些创业活动。在那里，我遇到了一批与以往截然不同的创业者。例如，一些人专注于AI在保险行业的应用，他们本身就来自保险公司背景。然而，评委们并未给予他们很高的评分。这让我思考：或许他们的方向依然重要，比如，在AI保险领域，行业经验是否是不可或缺的？这些企业最需要的究竟是什么？人才储备？行业洞察？还是技术本身？潘乱：我觉得这些尝试都很好。骆轶航：是的，我也认为很有价值。我特别想问这些创业者，在这个过程中，他们是否需要保险、房地产等相关行业的专业人才。因为他们显然不会缺少技术型人才，而是需要对行业有深刻理解的人。对于这些AI驱动的公司，什么才是最关键的？潘乱：这正是我们的观点所在。骆轶航：但我们并未真正展开深入讨论。潘乱：事实上，我们的核心立场是一致的。发展技术的最终目的是为了让更多人使用它。我们之所以相信AI，是因为它确实有用。归根结底，这仍然是一个由用户需求驱动的市场。因此，我们应该始终关注如何解决用户的实际问题，而不是仅仅停留在技术层面。骆轶航：当然，这是显而易见的。潘乱：这也意味着不会有根本性的冲突。骆轶航：但实际上，在过去的一年里，我看到很多人并非如此。他们真正关心的是什么？竞争？相互较劲？潘乱：我觉得，创业已经变成了一场秀，一场表演赛。骆轶航：那你认为其中的原因是什么？这让我想起我们第一期讨论的话题。是不是因为科技创业者的数量过多，导致竞争环境变得不同了？潘乱：我不清楚。但我很难理解，为什么现在的创业者一开始就站在聚光灯下，与同行不停地相互比较、计较，而不是专注于产品本身。这在历史上是少见的现象，确实令人费解。当然，我并不是要表达负面态度。骆轶航：说到底，这个问题已经持续了一年多。我最近看到一组数据，感到有些震惊。中国AI产业与各行业的融合度，仅约8%，远低于全球平均水平的20%。当然，这20%主要集中在欧美和日本。但即便如此，中国的8%渗透率仍然表明，我们在推进AI应用方面存在许多未能解决的问题。潘乱：我刚刚在深圳参加了一场抖宝马斯Code黑客马拉松，那里聚集了大学生、创业者和开发者。我发现一些项目虽然市场潜力不大，但确实有人愿意使用。例如，一款全流程AI播客制作工具，虽然市场前景有限，但确实已经有用户愿意为其买单。骆轶航：甚至有人愿意付费？潘乱：是的，另一个让我印象深刻的案例是三位女生开发的AR儿童衣橱应用。这个工具可以根据天气推荐合适的衣物，结合导购功能，帮助家长更方便地为孩子搭配衣服。类似的，还有AI辅助购物推荐系统，它能根据用户需求，比如"黑色、不沾猫毛、带口袋的T恤"，精准提供匹配产品。而目前的电商平台往往无法满足这样的个性化搜索需求。潘乱：还有一款产品让我印象深刻：两个大学生开发了一款AI辅助新闻理解工具，专门面向英语水平有限的用户。它能用1000个以内的基础词汇，将复杂新闻转化为易懂的音频内容。这对想要学习英语但又觉得新闻太难理解的用户来说，非常有帮助。骆轶航：这还是一个开发中的原型项目吗？潘乱：是的，我对这些产品都给了高分。骆轶航：你在评价AI产品时，是否已经放弃了传统互联网产品的评估标准？比如市场规模、用户量，而是更关注它的实际应用价值？潘乱：是的，我更关注它的实用性。骆轶航：也就是说，在判断AI产品价值时，你更倾向于看它的实际用途，而不是市场规模或用户量。潘乱：这确实是正确的思路。不过，我们对不同类型的企业会有不同的期待。比如，在黑客马拉松这样的平台上，我们更看重创意和可行性，而不是市场规模。但如果是大模型企业，我们会希望它能成长为下一个张一鸣级别的公司，这就涉及到预期管理的问题。骆轶航：你刚才提到的一些产品，在硅谷可能已经能够拿到Pre-seed轮或Seed轮融资。而现在，即便是Pre-seed或Seed轮的投资金额也已经相当可观，优秀的团队依然可以获得资金支持。潘乱：是的，我还见到了一位16岁的高中生，他开发了一款基于AI的情绪管理冥想工具。他也关注了我的项目，但更重要的是，他的想法确实具有现实价值。骆轶航：我也见过这个项目。以下是经过优化和整理的演讲稿，使其更具条理性、正式性，并去除了冗余的口语化表达，同时保留了原有的讨论氛围和逻辑：潘乱：我觉得16岁的创业者非常有意思。他们不仅年轻，而且能够真正解决一些具体问题，并且用的是我们之前未曾想过的创新方式。我认为这非常值得关注。骆轶航：是的。你刚才还提到了关于"六小龙"的讨论，我们对它们的期待，某种程度上就是在寻找下一个张一鸣。但问题是，大家真的期待的是下一个张一鸣吗？潘乱：否则，这个行业也不会有那么多资金涌入。骆轶航：但我认为，判断一个人是否是"下一个张一鸣"，标准不应该是他是否也能打造一个日活8000万的APP。潘乱：当然，我并不是想把这个问题过于功利化。我更关注的是，真正能突破传统框架的创新者。骆轶航：你说得对。我们所认同的，是那些真正具有创新思维、能够跳出现有模式的人。我们欣赏那些能够 Think Different、真正有想法、有执行力，并且能经得起推敲的创业者。潘乱：是的，创业者需要具备战略定力，要对问题有终极思考的路径和逻辑，同时还需要足够的资源、方法和手段，能够一步步实现自己的愿景。现在大家对于DeepSeek 的吹捧开始陷入庸俗化了骆轶航：大家都在寻找"AI 时代的张一鸣"，但如果只是沿用上一代成功的逻辑去找，那个人也只能是张一鸣，不会是别人。这正是问题所在。最近梁文峰突然火了，但这股热潮也逐渐走向庸俗化。对 DeepSeek R1 的吹捧，已经陷入了一种"神话塑造"的循环，让这家公司变成了某种"标签化的偶像"。这个圈子最擅长的事情，就是迅速将一个事物神话化、标签化、庸俗化。潘乱：我们媒体在这其中扮演的角色确实不容忽视。骆轶航：这个"贡献"未必是好的。有时候，这种塑造反而适得其反。我反而更喜欢"晚点"对 IO 的采访，它提供了一种更冷静、理性的分析，而不是再去编织一个更"传奇"的故事。这个行业需要的是深度思考，而不是一味追逐"更牛逼"的叙事。潘乱：那么，这次讨论的标题该怎么定？是 "六小龙集体收敛后撤"，还是 "六小龙本就没打算做不同的事"？从行业现状来看，的确是逐渐趋向收敛。骆轶航：如果非要定个标题，那就叫 "大模型六小龙，都别端着了"。潘乱：好，就用这个标题。骆轶航：是的，大家都别端着了。该讲实话就讲实话，该做自己擅长的事就去做。投资人有什么诉求，创业者就该思考如何满足，哪些该舍弃的东西就该及时放下，哪些项目应该被淘汰也要果断决策。潘乱：归根结底，还是要面对现实，实事求是。骆轶航：没错。我们不必追逐流量思维，不需要在投流这件事上"一条路走到黑"。毕竟，这样不仅自己累，连市场都不会高兴。潘乱：小红书估计也不会高兴（笑）。骆轶航：说到底，创业者如果真的相信技术，就应该专注于技术创新。一个梁文峰还远远不够，一个 DeepSeek 也太少了。中国需要更多具备原创能力的企业。如果你的专长是落地应用，那就尽快去做产业化。国家的需求很明确：一是希望看到真正的技术创新，二是希望AI能够真正落地，而不是让市场充斥着大量聊天机器人和虚拟角色卖增值服务的模式。这肯定不是国家想要的方向，对吧？潘乱：是的，我们需要的是更扎实的AI应用，而不是仅仅追求噱头。骆轶航：所以，大家都应该脚踏实地地做事。别天天只会喊AI，也别总是谈 "Scalability Law"（可扩展性法则）。现在的AI行业已经从原来的"Scaling Law"模式，逐渐转向了"Inference Scheme Law"（推理架构法则）。市场格局正在发生变化。潘乱：还是要多关注用户需求，看看产品到底能解决什么实际问题。骆轶航：没错，大家都别端着了。从这个角度来看，你可能觉得这个行业依旧保持一定的端庄感，但现实是，许多人已经开始放下架子了。潘乱：那么，谁是最先放下身段的？骆轶航：这点你应该不会反对——李开复。开复老师已经六十多岁了，却依然能够灵活调整方向，迅速适应市场变化。我觉得我们应该为他鼓掌。潘乱：其实，最"端着"的可能还是那些原本站在金字塔顶端的人。骆轶航：是的，一个六十多岁的人都能如此灵活，年轻创业者们反而更容易被束缚，这其实很有意思。当然，并不是所有人都应该放下身段。有些人端着也是有价值的，国家需要他们，行业也需要他们的稳重。潘乱：总得有人端着一点，不是吗？（笑）骆轶航：是的，不过，大多数人该调整心态就调整，该行动就行动。潘乱：我觉得这次的讨论脉络很清晰，我们既有观点碰撞，也形成了一些共识。我真的很欣赏那些年轻创业者，他们的创新方式和解题思维非常有趣，带来了许多我们之前未曾想到的视角。骆轶航：是的，尤其是那些基于AI的儿童衣橱，从温度感知出发，帮助孩子选择合适的衣物。这种应用真的很贴近实际需求。潘乱：这正是AI多模态感知能力的体现。这样的产品思维并不是天猫、淘宝这样的传统电商能轻易想到的。骆轶航：确实如此。大公司太大了，很难让一个AI团队专门去思考如何优化儿童衣橱的智能化体验。相较之下，创业团队的灵活性反而成了一种优势。潘乱：是的，这种创新真的让人眼前一亮。骆轶航：这一小时半的讨论，居然没有吵起来，反而形成了一些共识。看来，我们的观点并没有太大分歧。潘乱：确实如此。骆轶航：那今天的讨论就到这里吧。

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编辑:李宗仁

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中国贷款市场报价利率（LPR）再次调降，北京、深圳、苏州等地多家银行已迅速下调商业贷款利率，政策的提振可能直接促进销售端的回暖，有望在一定程度上提振地产消费，前期对国内政策的美好预期逐渐转为现实，但总体已经体现在盘面上。。

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熊猫中心自上世纪90年代攻克大熊猫繁育难题后，创建了世界最大的大熊猫人工圈养种群。通过加强谱系管理、划定核心圈养种群、科学制订大熊猫配对计划等优生优育技术，实现了圈养种群从数量优先到质量优先的转变和可持续发展。通过提升大熊猫饲养管理水平，开展野化培训放归和野外引种等方面研究，为大熊猫国家公园建设提供坚强科技支撑。

伯恩斯坦分析师StacyRasgon在周二的报告中补充称，英伟达“仍然是人工智能领域的最佳选择”，该公司对数据中心的预测“令人震惊”。与此同时从长远来看，英伟达面临着巨大的市场机遇。Rasgon对英伟达的目标价为475美元，对该股的评级为“跑赢大盘”。

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而作为当下显示器行业中面板技术的高端存在，OLED相较于miniLED的优势，则是由面板的像素级自发光特性所带来的更精确控光与更高亮度、更高对比度的画面表现。由于OLED面板本身即可发光，不再需要另外的背光灯结构，所以OLED的显示器在外观上也往往会更加轻薄，并且由于其在显示黑色时，是通过直接关闭对应位置面板光源的方式实现，同时这种光源的控制还可以达到像素级别，所以，像传统液晶显示器的那种白色背光带来的大面积光晕，以及miniLED受到旁边区域背光灯珠干扰的现象就都会得到彻底杜绝，从而为用户带来最为真实的黑色呈现。

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其他华尔街分析师也强调了英伟达的乐观前景和他们的积极看法。杰富瑞分析师MarkLipacis在报告中写道：“我们仍然认为，英伟达的全栈生态系统使其成为目前人工智能早期阶段的计算领导者。”他强调了最近与英伟达首席财务官ColetteKress聊天时的评论，认为该公司对客户对人工智能的兴趣有了更好的了解。