从思考到创造
本周的十字路口，我们和庄明浩（「屠龙之术」主播）一起，复盘2025年的AI和科技行业的大事件，以及身处其中的我们的一些记忆与感受。
这一年，我们既是目击者，见证着技术的快速迭代、产品以前所未有的方式颠覆日常；同时，我们也被卷入了一场关于未来的集体狂想，在创新的巨浪和无尽的可能性面前，时而兴奋，时而迷茫。
我们从明浩提出的年度关键词“拐点”聊起，复盘了从年初的DeepSeek R1到最近的Sora 2的各种模型大战、Manus引爆的“Agent元年”；探讨了开源生态和人才流向；并最终将目光投向资本市场——当我们该如何理解这场关乎未来的集体狂想？
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访谈全文较长（19，866字），可先参考目录：
2025：向上还是向下的“拐点之年”
“我们不知不觉地走到了很多事情的极限里面，技术也好，产品也好，钱也好。”
尝试用一个词概括2025，为什么说“拐点”一词最妙？
向上的拐点：数据中心的建设狂潮预示着2026年的爆发。
向下的拐点：泡沫何时破裂？我们是否已在不知不觉中触碰到技术和增长的极限？
大模型战场：中美技术路线的分野与共识
DeepSeek r1如何用百万美金成本，撬动了百亿美金的基建叙事？
Sam Altman重新定义“图灵时刻”：为什么AGI可能不会“翻天覆地”，而是“轻轻迈过”？
头部模型厂商的生存法则：Anthropic做深B端，xAI走野路子，微软为何被迫自研模型？
在纯Chatbot战场，战役已经打完了吗？ChatGPT 8亿周活的背后，是护城河还是增长极限？
中国厂商的共识与武器：为什么“开源”成了对抗美国AI趋势的唯一手段？
DeepSeek V3.2的发布意味着什么？为什么我们今年可能等不到V4和R2了？
AGI的另一条路：从Sora 2到世界模型
“如果视觉模型也是主桌，那它可能用另外一种方式会实现AGI。”
多模态战场为何比语言模型竞争更激烈？美图、营销视频Agent...场景和商业化路径无比清晰。
OpenAl的产品心法：为什么是Sora 2走入了千家万户，而不是技术同样领先的其他产品？
这个世界真的不需要一个“AI抖音”吗？或许OpenAl的目的根本不是做抖音。
Google回来了！世界模型Genie会是通向AGI的另一条路，甚至是“世界的子宫”吗？
Agent元年，然后呢？
为什么Agent将在L3阶段停留很久？因为它第一次将AI能力从“语言”延伸到了“行为”。
Manus的历史意义：它让用户第一次知道了Agent该长什么样，心智定义价值千金。
Agent创业公司如何活下去？当通用Agent成为巨头显学，垂直领域的法律、金融、营销反而异常繁荣
注意力经济的挤压效应：当主流赛道挤满人，为什么连“AI动态漫”这种天花板有限的赛道都能拿到钱？
为什么说真正的“手机助理”，Siri做不到，但今天的端侧Agent可以？
鸿蒙HMAF框架的启示：当OS不再自己做一切，而是将意图下发给APP的原生Agent，会为开发者带来什么新机会？
开源：中国特色的生态
从“头部模型一定是闭源”到“2026年开源模型会登顶”，Sam Altman的观点为何发生转变？
开源如何商业化？DeepSeek的API照样卖钱，且成本比OpenAI低几十倍。
开源如何成为一种“武器”？在争夺欧洲、东南亚、中东等中间地带时，开源天然地拥有信任优势。
本地部署的需求有多旺盛？一款内存和显存超大的笔记本电脑，因为适合本地部署大模型而被迅速抢购一空。
开发者有哪些新的“生态位”可以抢占？鸿蒙开发者凭借数款小应用月入7万。
二级市场狂热，一级市场呢？
“当年大家认为AI是一个技术、一个产业，今天AI就是市场本身。”
Sam Altman的“终局思维”：当一家公司试图将未来五年的增长预期全部打包，会发生什么？
另一面，中国创投圈“我们太过熟悉的移动互联网增长叙事，在今天不能复制。”
投资人如何寻找信心？当AI纯软件的故事讲不通时，大家开始集体投向大疆、石头、追觅背景的硬件创始人。
与互联网泡沫的终极拷问：光纤可以为未来铺路，但三年就会过时的显卡呢？
有趣的信号：除了英伟达，今年标普500涨得最好的竟是希捷和西部数据这两家硬盘公司。
泡沫警报：当AI巨头开始依赖债务融资，令人想起“次贷危机”的幽灵是否正在靠近？
2025：向上还是向下的「拐点之年」
Koji
本周的「十字路口」，嘉宾是老朋友庄明浩。今天我们会和明浩一起复盘2025年的科技大事件，以及AI的一些时代回忆，也会聊聊我们身处其中的感受。
说实话，在准备这一期播客的时候，我的感受其实就是一个字——快。无论是技术迭代、产品更新，还是全球格局的变化，都感觉2025年像是按下了八倍速。去年大家常说「AI一年，人间十年」，这句话虽然现在少有人提，但这种感受依然存在。
明浩一直在记录这个时代，一直在做PPT，我自己给他起了个外号——「AI时代的司马迁」。我们第一个问题就是想问问这位「司马迁」：你觉得未来的人们会如何聊起这一年？这会是泡沫之年、转折之年，还是别的关键词？
庄明浩
我想到一个非常贴切的词——拐点。拐点的好处是它既可以向上拐，也可以向下拐。
如果向上拐，比如最近大家讨论的数据中心建设问题，按照预期，2026年就是要爆的那一年，这是向上拐的可能性。但也有另一种探讨：泡沫会不会破裂？如果真的进入破裂状态，可能在2025年底就会往下走。到了年底，你会发现我们不知不觉走到了很多事情的极限里——无论是技术、产品、资本，还是更大的层面。可以说，AI已经走到了人类的一个极限。
大模型战场：中美技术路线的分野与共识
Koji
我们今天会分几个部分来复盘2025，因为这一年发生的事情太多，不可能全部覆盖，所以很多内容会带上我们自己的感受。也许有些事件对我们个人冲击更大，但也可能有人会觉得，「这么大的事你们竟然没提到」。这在所难免。
我们先聊大模型、多模态和Agent。今年年初的一个特别大事件就是DeepSeek发布了R1。当时几乎是山呼海啸般的全球刷屏。直到今天，我仍然觉得它对我们的生活和工作都产生了巨大影响。
现在回过头来看，明浩你怎么看R1？它的意义在哪里？
庄明浩
R1正式发布时间我没记错的话是一月二十几号，就在春节假期前两天。当时中国最受关注的人是冯骥——《黑神话：悟空》的创始人。他发了一条微博，说这可能是「国运级别的代表」，引发了新一轮的讨论。那几天，美国几乎所有主流财经科技媒体都在报道DeepSeek。
与此同时，美国已经开始建立关于新一轮AI的基础设施投资叙事，新闻上频繁出现「十亿美金、百亿美金」的体量。而DeepSeek R1的论文中提到，它最后一次训练成本只有约百万美元量级。这种强烈的对比引发了大量讨论。
从投资角度看，当时美国的「七姐妹」以及NVIDIA的股价都有巨大跌幅，因为大家开始怀疑原有的叙事——似乎有别的方式可以解决问题。当然，在那之后又出现新的趋势。就像当年的煤炭行业一样，更多的资源开采带来了更多机会。虽然会有短期震荡，但长期增长依旧存在。直到今天，这个叙事仍在延续。
从DeepSeek R1开始，我们看到了中美在大模型领域的竞争——包括技术路线、开源与闭源之争，以及产品落地的规模问题。
业内常用从L1到L5的实施路径：L1是大家熟悉的Chatbot，L2是推理。O1模型在2024年9月发布，当时各大头部厂商都在复现R1或O1。O1是推理模型的代表，而在R1发布后两三个月，也就是2025年一季度，几乎所有头部厂商都推出了自己的推理模型。直到今天，各家仍在更新Base Model和推理模型。
所以如果我们在2025年底回头看，R1基本确定了这一年的竞争路径。后面的事情更多是工程优化和改进。
Ronghui
你还关注哪些模型的更新？
庄明浩
那一轮破圈的当然还有生成图片的GPT-4o模型，但它也引发了版权等问题，和今天Sora 2遭遇的情况很像。如果只看OpenAI的技术路线，2024年时大家对GPT-5抱有极高期待，认为它会是跨越AGI临界点的里程碑。但今年我们等到了GPT-5，却发现它并没有达到那种预期。
我前几天听Sam Altman在a16z播客上说，我们经历的很多变化可能不会再像以前那样剧烈。哪怕GPT-3.5出现ChatGPT时，某种意义上已经跨越了图灵测试，但现实并没有「翻天覆地」。两年多过去，我们只是轻轻地迈过去，然后继续往前走。
现在我们也很难界定AGI到底是什么。从2022年11月ChatGPT发布到现在两年半、快三年，悲观点讲其实整体还是在线性轨道上前进。今年各家厂商的模型也在持续更新。Google的进展非常快——无论是Gemini系列还是Veo 3等视觉模型，都表现强势。
Koji
我们最近还写了一篇公众号文章， 讲为什么Google又「回来了」 。
庄明浩
对，Claude也一直在坚定做自己的事，尤其在2025年更有节奏感。从市场经济角度看，它是创意公司里的第二名，第二名就必须和第一名有所区隔。虽然底层模型差距不大，但在场景选择上，Claude越来越清晰，重点聚焦在toB、Coding等场景上。它的增长曲线甚至比OpenAI还快，当然体量更小。
今年xAI的Grok系列更新也有特色，比如和X（原Twitter）的合作，以及虚拟陪伴类应用。
Koji
包括现在Sora 2出来之后，X他们也很快推出自己的视频模型，而且路线很「野」。因为它几乎可以生成任何人的照片，完全不尊重隐私。
庄明浩
而且甚至可以在提示词里写「Spicy」，要「辣一点」。
对。这背后其实不仅是技术问题，也是商业问题。微软在8月底发布了自己的模型。由于和OpenAI的复杂关系，微软不得不自己做模型。这大概是美国几家核心厂商的格局——OpenAI、Google、Anthropic、xAI，还有Meta。Meta今年声音不多，主要在疯狂招聘。
Koji
Meta的声音全是「出大支票在招人」。
庄明浩
那中国这边呢？原来的「六小龙」格局其实已经结束了。现在的共识是：开源。
开源生态的建立，可能是中国在寻找不同于美国AI发展路径时的唯一手段。开源最头部的两家是DeepSeek和通义千问，这两家几乎并驾齐驱，增长迅猛。
今年DeepSeek V3.2是一个重要标志。它意味着我们今年可能等不到V4。DeepSeek V3是去年年底发布的基础模型，之后通过强化学习得到R1，V3.1持续更新后，大家以为下一个会是V4，但结果出了V3.2。于是大家推测，今年可能等不到R2。
而千问的故事则与阿里整体的AI战略紧密相连，涉及开发投入、语言模型、多模态和编程等全面覆盖。此外，Kimi和智谱也调整了策略，分别发布了Kimi K2和GLM 4.5/4.6，在Coding、Agent、开源领域都有新探索。
欧洲那边还有一家叫Mistral的公司，在自然语言模型领域表现突出。这些构成了当下主流的大模型格局。当然，这里我们还没展开多模态、Coding和Agent的部分。
Ronghui
那你回头看，你觉得十年之后，今年有什么东西会被记住？
庄明浩
我觉得R1肯定会被记住，推动模型的这个节点肯定会被记住，Agent的代表也会被记住。多模态方面，如果只选一个，我认为会是Google的Veo 3，它是第一个从无声视频走到有声视频的模型，这是一个巨大的跨越。
如果再往后看，今年世界模型的发展也在加速，参与的厂商越来越多。目前它还处于偏Demo阶段，还没有到更值得深入探讨的阶段。但如果硬要预判，可能2025年底或2026年初会迎来一个重要节点。
Koji
对，其实就像Sam提到的，最近的发布多是渐进式的改动。很多更新，尤其是大语言模型的更新，已经让大家不再那么兴奋了。在这样的背景下，如果现在又出现一个「世界第一」的模型，明浩，你会怎么看？
庄明浩
首先要看它在哪个榜单上拿到「世界第一」。现在有几个不同的评判体系：有盲测、有打分、有题库测试等。在不同的标准下结果不同。所以确实，现在无论对大众还是从业者而言，拿下一个所谓的第一或SOTA，刺激性已经非常有限。这类新闻更多是「向上管理」。
今年语音模型的竞争也异常激烈，我们自己也在做语音业务，能感受到这种程度。语音原本是一个偏边缘的战场，但它的好处是投入量级小。对一些刚进入战场、想建立声望或影响力的厂商来说，语音是一个性价比高的选择。除了语音场景本身越来越多，性价比也是关键考量。所以今年回看各家PR的好文章，语音厂商往往不是最大玩家，但他们仍然将AI视为重要战略。
他们内部通常设有类似AI Lab的部门，虽然成立较晚，但公司愿意投入。为了证明部门存在的意义，就必须在短期内找到突破口，而语音领域看起来正是那个机会。
Ronghui
现在技术领先的窗口期越来越短。大家都说，今年AI厂商十一假期都没过好。在你看来，现在用户选择付费Chatbot的意愿主要来自哪里？
庄明浩
这取决于使用习惯、付费意愿以及对品牌的认知。这一年大家不断强调上下文记忆长度的提升，这些积累是否能形成飞轮效应？我认为已经开始发挥作用。
回到纯Chatbot战场，实质上这场战役已经结束，ChatGPT赢了。即便过去两个季度Google Gemini增长不错，也只是从零点几个百分点涨到几个百分点。ChatGPT的用户占据了大部分市场，它公布的最新周活跃用户是8亿。如果看Sam公布的数据曲线，会发现增长非常惊人。大约一年前，这个数字只有几亿，不到一年翻倍。
今年年初，媒体记者问Sam：你是更想要最顶尖的AGI技术，还是10亿用户的平台？他回答「都想要」，但显然更偏后者。我们可以看到，很多事情都触碰到了极限。用户量已经到了天花板，融资等环节也都遇到瓶颈。纯Chatbot战场上，ChatGPT已建立强大的品牌认知，并且在不断加强记忆和理解能力。
我看到一篇文章写得很好：OpenAI正在做的是当年Meta和Google没做到，但微信做到的「大一统」。在中国，我们称之为「All in One」策略。这次OpenAI发布会上，Sam介绍ChatGPT时提到，它可以直接在对话框中调用Spotify、Zillow（房产信息）、Canva（设计）、Figma（UI设计）等服务，这其实就是一种「小程序」体系。
从产品角度看，OpenAI并未放弃成为「All in One」平台的可能。
Koji
我觉得这背后还是Sam Altman和Anthropic的Dario Amodei背景不同所带来的差异。最终体现在战略选择和核心竞争力上，OpenAI仍然是一家非常有产品力和战略力的公司。
最近大家都在讨论Sora 2，但其实很多人已经忘了四周前刚发布的ChatGPT Pulse。Pulse是一个在增强用户粘性上的重要产品，它让记忆功能被更好利用，帮助用户从周活跃（WAU）向日活跃（DAU）转化。从产品实现上看，Pulse表现非常自然流畅。
这也解释了为什么现在二级市场上「OpenAI点哪，股价涨哪」。背后反映出一个问题：为什么是OpenAI，而不是Google或Anthropic？这其中仍然体现了Sam Altman的战略判断力和舆论营造能力。他非常擅长将这些能力转化为公司优势。
当然，这种「一荣俱荣、一损俱损」的模式，也意味着未来泡沫可能会破灭。但如果真有那一天，OpenAI也很可能是最后留下的那一个。
庄明浩
很多人忘了，Sam原本是个投资人。前段时间他上a16z播客时也提到，自己不擅长管理，更擅长投资。在OpenAI内部，他其实也像是在做投资：扶持、孵化、支持有潜力的团队，让他们成长壮大。这与早期投资非常相似。
Sam原来是Y Combinator（YC）的合伙人，不是传统美元基金那种VC，比如Benchmark或Sequoia。他是YC的合伙人。在掌管OpenAI之前，他最出名的是在YC的创业课。我大学学的是技术经济与管理，也叫创业管理。我曾建议导师让研究生第一课直接看Sam在YC的课程视频，那已经是创业教育的顶点。只是如今很多人都忘了这件事。
我们从DeepSeek R1聊起，现在回头再看R1。当时有个评价说「中国人很会花小钱办大事」。R1发布时，Sam Altman因刚签了一个巨大的合同——「星际之门计划」（Stargate Project）——被不少人嘲讽。那个合同金额是5000亿美元。
大家当时都说：「你看，DeepSeek就干出来了。美国人只会烧钱。」这也是当时OpenAI股价下跌的重要原因。但回头看，几个月甚至大半年过去了，现在你觉得「花小钱办大事」这个逻辑还成立吗？美国似乎仍在疯狂「氪金」，而且越来越多。
庄明浩
虽然我不是搞技术的，但从过去几年的发展来看，大模型的研发越来越偏向工程问题。它的关键在于取舍和策略选择，而不是0到1的突破。在这种情况下，美国的方式是「氪金堆叠」，中国则更多通过「弯道超车」或「取巧」的方式推进。但两条路线正在逐渐融合。我们这边找到新方法，那边会学习；那边通过堆钱取得突破，我们也会尝试。随着尝试增多，成本自然也在上升。
过去一年DeepSeek虽然不太对外表达，但你看像千问的逻辑，已经更接近美国那套思路。吴妈（吴泳铭）讲的更多是CAPEX（资本性支出，Capital Expenditure）的投入。虽然千问也有一些「奇技淫巧」，但总体叙事融合了两种逻辑。谁对谁错？没有绝对答案，彼此学习、模仿、演进。
不过有一点明确：算法、数据、算力三者中，只有算力可以靠堆钱解决。算法尤其难，数据次之。
Koji
还有人才，是可以靠堆钱吸引的。
庄明浩
有人说，没有哪家公司是因为给天才员工开高薪而破产的。我们不知不觉在很多事情上走到极限后，会发现，也许有别的方式可以用更少的钱做到一样的事。
扎克伯格已经认识到这一点。Meta每年投入几百亿美元，这场「军备竞赛」可能还会持续几年。虽然他们现金充裕，但即使把硅谷的人才都挖光，也无法只靠砸钱取胜。
所以他的策略转变是有原因的。比如Mira Murati在Thinking Machine的联合创始人直接去了Meta。那家公司估值已达120亿美元，他至少持有10%，身价十几亿美元。而Sam给出的报价是35亿美元，显然更高。
Koji
太夸张了。后面我们也会再聊聊中美之间的竞争。我觉得美国现在在这方面投入的资金确实更多。
庄明浩
上个季度，广密和小珺的对谈里提到得很清楚：美国的金融资本加上犹太人的金融智慧，再加上华人的工程师，是这轮AI浪潮的最大代表。这两者绑在一起，就能解释当下AI行业的所有现象。至少在美国，一切都显而易见。
AGI的另一条路：从Sora 2到世界模型
Koji
我们刚才聊了大语言模型，现在想谈谈多模态这个战场。今年Google先发布了Veo 3，随后OpenAI推出了Sora 2，在模型进展和产品化两个方向上都取得了令人振奋的突破。与此同时，几乎所有有实力的厂商都在投入这一领域。
我比较想讨论的是，在如此红海的激烈、同质化的竞争中，决定胜负的关键因素究竟是什么？
庄明浩
现在谈多模态，其实图片和视频已经无法分开。而在这个战场上，中美之间的竞争比纯语言模型更激烈。中国厂商在这一阶段展现出非常强的能力。像抖音、快手，以及一些初创公司如Vidu、PixVerse，都在这一板块上形成了齐头并进的态势。比如Veo 3刚推出声画同步功能，不到三个月，可灵和字节的模型就跟上了。只要方向被定义清楚，无论是产品边界还是技术路线，中美双方都会迅速跟进。
当Sora 2发布后，大家立即开始讨论国产同类产品何时出现，大概两个月就能看到雏形。由于这一板块的落地场景非常明确，它会第一时间渗透到产业链中。语言模型还需要面对法律、金融、HR等复杂的行业验证，而图像和视频的应用则更直接、更具商业化潜力。看看美图过去一年的股价就能感受到这一趋势。如今大量公司都在做视频营销的AI Agent，这些场景已经非常成熟，不再需要额外论证。一旦模型的可控性或成本到达某个节点，就能立刻形成渗透和扩散。
从整体来看，这已经是一场体系化的竞争。中美在资源禀赋上也存在差异。中国的短视频生态极其丰富，从电商、营销到工具化的结合都更紧密。这轮关于图像与视频的工具化迭代，也延续了移动互联网时代的逻辑。回想App Store上线那天起，摄影类App一直是竞争最激烈的品类，连续多年都有摄影相关App入选年度最佳。
Koji
对，而且永远会有新的App出现。
庄明浩
是的，直到今天还在打。也正因为这个赛道的刚性需求极强，场景又多，所以厂商真正的挑战在于「到底要做什么」。技术演进本身确实存在难度，但更关键的是如何落地。是做toB还是toC？
在Sora 2出现之后，一些人认为它像是「AI抖音」，但也有人从正面解读——它其实是在用当下大众已经熟悉的交互形态，让AI加成成为一种自然体验。OpenAI用看似简单的实现路径，在短时间内打包出一个边界清晰的产品，这其实非常难。加功能容易，但在合适的边界内取舍、打磨、包装，这对产品经理的洞察力、用户理解和交互设计能力都是极高要求。
Koji
确实如此，非常佩服OpenAI。其实做到这种模型能力的公司不止他们。比如我们刚才没有提到的MiniMax，他们在半年前推出了「海螺视频模型」，当时有个非常出圈的爆款——小猫们去参加奥林匹克的跳水运动，体操动作的还原度世界领先。但那么多厂商做出了顶级视频模型后，真正让AI模型走进千家万户的，只有Sora 2。它让AI彻底走出了圈内。
庄明浩
是的，不过也有人认为，这部分是因为它出自OpenAI。其实一些第三方厂商早就做过类似尝试，可能更多在图像领域，而非视频。但因为他们不是OpenAI，也不是头部公司，所以得不到同等关注。
之前多模态领域的「六小龙」之一「阶跃」，除了做模型项目外，还开发了一个图片社区叫「狸谱」。这个团队后来虽然解散了，但早期的数据表现其实不错——留存、活跃度都不差。只是因为各种原因没能继续下去，这并不代表当时没人尝试，只是那个时期人们的乐观程度还不够。现在Sora 2出现后，这个乐观值可能从三十分升到了六十分。
Koji
对，当时像「捏TA」「狸谱」这些项目都还停留在二次元圈层，并没有真正泛化。大家一方面看不太懂，另一方面也觉得天花板有限。
庄明浩
没错。所以当Sora 2出现后，我的评价其实很简单。很多媒体标题都是「我们真的需要一个AI抖音吗？」我认为这个问题没错。我们已经有一个成熟的抖音体系，从内容、生态、留存、交互到商业化，它已经无比完善，世界上确实不需要再有一个「AI版抖音」。
但对OpenAI来说，Sora 2是必要的。它需要一个独立产品，把技术真正产品化，并以合适的边界落地。这不仅是技术问题，更是组织机制和产品体系的建设。它需要一整套从技术到产品的运转流程——SOP、组织架构、团队协作，这些才是对OpenAI真正重要的。
Koji
我看到那篇文章标题写着「这个世界不再需要一个AI抖音」的时候，我第一反应就是，其实OpenAI根本没打算做AI抖音吧？这个命题本身就是外界强加给它的。
庄明浩
那天Sam提到，OpenAI正在变得越来越复杂。它现在内部其实像是三四家公司并行存在：一家是产品公司，一家是技术实验室，一家是技术基础设施公司，还有可能正在孵化的硬件相关业务。它已经不是原来那种单纯的创业公司了，如今估值5000亿美金，至少有四个清晰的实体，以及潜在的新业务。最近Sam在忙的正是那家基础设施公司，它现在的能力足以满足OpenAI自身的需求，但如果真投入上万亿美金，这家公司的能力甚至可能溢出，支撑其他企业。
Ronghui
你们有没有看到那天OpenAI发布会之后，X上很多知名公司都在晒他们收到的那枚像奖章一样的纪念徽章？像Figma等公司都在发帖炫耀。
Koji
对，就是「使用了多少Token」的那个徽章。他们真的太会做营销了。还记得去年我们本来想做一期节目，聊Sam Altman被骂是「营销狗」的时候，我们其实就想讨论——如何向Sam Altman学营销。
Ronghui
我觉得Sora 2的视频本身就是一次极有分寸的传播尝试。它既不越界，也不花哨，但充分利用了公司已有的传播资源。尤其是以创始人作为IP，这点很像Elon Musk——你们随便怎么恶搞我无所谓。
庄明浩
对，他想得很清楚。
Ronghui
而且这种方式强化了品牌绑定。每一次用户与Sam或OpenAI的互动，都会加深他们之间的情感连接。
Koji
是的，聊到这里我们已经谈了很久OpenAI。其实不知不觉间，这个世界依然在被它影响。无论外界经历多少质疑、争议或短暂的悲观情绪，仍然不得不佩服他们的节奏感和创造力。
不过我也想聊聊Google。今年，Alice他们的播客也做了一个同题选题，讲的是「Google DeepMind的触底反弹」。他们采访了DeepMind的高管，提到无论是Nano Banana还是Veo 3，Google的回归信号都很明显。尤其是世界模型的部分——他们发布了Genie，我当时看到真的有种「全身通电」的感觉，太厉害了。只是Genie离商业化还有点远，所以后续的讨论不多。但我很想听听明浩，你怎么看这条世界模型的路线？
庄明浩
这个问题如果往前推一点，其实已经接近哲学层面。自从自然语言模型出现后，很多科技人甚至哲学家都认为，当机器掌握语言这一人类独有能力时，超级智能就来了。这是一类观点。
语言模型的底层逻辑认为，语言是人类文明的核心结构，一切智慧与创造都建立其上。可随后出现了一个分支——Coding。有人认为编程语言只是语言的子集，也有人认为它是通往新世界的独立入口。
再往后是多模态。大家发现语言再强，也无法完整表达感官世界——尤其是视觉。于是多模态模型从语音、图像、视频、3D，再到今天的视觉模型，逐渐汇合为我们所说的「世界模型」。
DeepMind的高管在采访中提到，他们认为世界模型是通向AGI的另一条主路径。如果用「打德州扑克」的比喻，语言模型是一桌主局，而世界模型是另一桌主局。DeepMind把世界模型形容为「世界的子宫」——一个能自洽运行的生成系统。如果这个系统能够在现实物理规则下生成世界，并且生成速度快于人类想象的速度，那它就真正孕育出一种新的智能形态。
当然，这是一种极度理想化的技术愿景，但DeepMind一直在朝这个方向努力。其实在语言模型爆发之前，他们就在做这件事。
Koji
对，他们始终在做引领式创新。
庄明浩
没错，李飞飞也是同样的逻辑。她的创业公司也在做世界模型。所以很多人认为，如果世界模型真能成为另一条主路径，那它有可能以不同的方式实现AGI。从长期看，这种理想状态确实令人震撼。
上一代AI公司主要解决视觉问题，而视觉本身的商业场景（图片、视频等）已经巨大到无需再开辟新领域。因此，当世界模型与游戏、视频等现有场景结合时，几乎可以瞬间嵌入应用链条。只是目前技术尚未达到临界点——还没有迎来类似GPT-3.5那样的爆发时刻。
世界模型的难度甚至可能超过语言模型。
Koji
除了DeepMind和李飞飞的World Lab，国内有谁在做世界模型吗？
庄明浩
腾讯混元在做。他们最近刚发布了0.1版本，还非常早期，只能把一张照片转化为可互动的3D形态。画面质量和像素清晰度都还很初级。不过逻辑是一致的：图片和视频的竞争已经白热化，而3D和世界模型的空间还很大。这块的主力玩家会是游戏公司，因为它们有天然的需求场景。
Agent元年，然后呢？
Koji
那天我听到一个数据挺有意思的。拓竹现在有自己的平台，用户可以在上面生成3D模型并打印出来，他们能调用混元、Mast以及其他多家模型，目前在混元和Mast上的调用量都排在头部。
他们的主要客户一类是游戏公司，另一类是3D打印用户。可见多模态创业仍然是一个非常热门的赛道。今年我们也看到像Higgsfield这样的公司出现，Hix AI的创始人也还做了Pollo AI，他们的数据和收入都增长很快。
前段时间我和红杉投的一家公司聊过，他们刚上线一个视频工具产品。我问他们差异化是什么，因为前面已经有很多类似的产品，比如VEED等，他回答说差异化没那么重要，这个市场太大了。
他举了个例子：TikTok全球每天新增100万用户，其中12%的人会点中间那个加号，也就是每天大约有12万新的视频创作者，无论他们多草根，都需要视频工具。目前在视频工具领域，ARR超过2，000万美金的公司已经有20家，很多我们都没听过，可能只解决某个具体问题，或者聚焦在某个国家。可见多模态依旧是一个非常有潜力的领域。
在复盘2025时，除了DeepSeek R1，我们不得不提到另一个属于所有中国人的记忆——Manus的发布。「Agent」成为了年度关键词。 十字路口今年的开年播客题目就是「Agent元年」 ，那期我们和雨森聊时还挺冒险的，因为如果这一年不算元年，我们就要被「打脸」。但还好，Agent的发展确实如预期。
如今讨论也越来越多，比如：Agent应该是通用的还是垂直的？ChatGPT会不会吃掉所有Agent公司？这些问题都很典型。想听听明浩你怎么看。
庄明浩
我还是从L1到L5的模型分级讲起。L3对应的是Agent。当所有人都实现了L2，也就是具备了形成语言理解和生成的能力后，下一步自然就会走向L3。L1到L2解决的还是语言问题，但L3开始涉及「行为」——不只是对话，而是让模型真正去执行任务。无论是在计算机、网页还是数据库中，它都需要「行动」。这让事情变得更复杂。
所以尽管我们称今年是Agent元年，但它可能会持续很多年，就像VR或自动驾驶一样，未来五年可能都还在「Agent元年」阶段。
因为Agent虽然是一个阶段性节点，但内部还有许多层级与细分阶段，不同层级对应不同的体验与需求。我们也因此看到新的分化——通用Agent与垂直Agent各有路径。某些垂直场景可能更容易实现理想化的Agent落地。
Agent的出现给了非模型公司一个全新的落地范式。以前，想在AI领域创业的人面对模型厂商的垄断往往无从下手，只能「套壳」。套壳并非贬义，而是因为他们能做的太有限。但今天，Agent的生态正快速扩大，复杂且多样。如果类比互联网早期阶段，如今的Agent领域连「协议」都还未标准化。大公司们都在争夺协议制定权——无论是Claude、Google还是OpenAI。
一旦某种事实标准形成，协议就会确立。接着，当从语言走向行为时，我们需要搭建大量「脚手架」（Infra）以兼容现有的互联网体系。问题在于：是继续用浏览器，还是走纯API？是构建在旧系统上，还是重建一套？这些选择决定了公司间的差异。
于是就出现了各种不同类型的公司：做协议层的、做Infra实施工具的、做底层基础设施的，甚至还有专注记忆系统的。整个生态因为这一转向而极度庞杂。
Koji
说到memory infra，这确实是个关键点。 我们之前采访MeMU时 就注意到，围绕「记忆」的Infra已经多到让人眼花缭乱。我后来又和MemoBase的创始人聊了一次，他帮我梳理了整个技术图谱。听完我才意识到，不同公司走的路线完全不同。他说现在根本没有统一的技术标准，每个人都在用自己的方法。
庄明浩
我们自己也在做相关的探索。因为我们的主业是社交，而在AI社交中，记忆系统极其重要——无论是个体记忆，还是人与人之间的互动记忆。
我们的技术负责人对此一直很头疼：到底要自研，还是用开源方案，或者选择成熟的API厂商？连这个选择都难以下定论。
Koji
答案还在风中飘。
庄明浩
是的，目前确实没有标准。
Koji
赵纯想前段时间在我们北京场的AI开放麦上来分享过，当时也在十字路口讲了10分钟。他的主题是一个新项目——一个IM产品。但那次分享的重点并不是这个IM，而是他为了这个IM自研的记忆系统。因为他认为市面上现有的记忆系统都不够好，要么不稳定，要么不适配他的场景，所以决定自己做。
庄明浩
是的，这只是「memory」这一项。我记得前段时间蚂蚁开源曾发过一张巨大的生态图，涵盖了Agent框架、Agent Memory、Agent Infra等板块。这一年来，整个开源生态中涨得最快的几个方向，几乎都和这些模块相关。
因为大家确实已经走到这一步了——要把Agent做起来，就必须解决这些底层问题。现在很多创业者都面临同样的困境：生态太新，没有成熟的标准和工具，最后只能自己搭。这就像一座冰山，我们看到的只是上面那一小块「Agent」的形态，而下面那一整块巨大的系统支撑才是真正的难点。
Koji
也只有在这样的混沌期，创业公司才有可能建立属于自己的独特竞争优势。
说到这，我有个好奇的问题。你们有没有这种感觉——OpenAI虽然也在谈Agent，但他们后期表现得非常克制。
庄明浩
我觉得是因为在他们的决策体系中，Agent不是最优先级的方向。他们还是更接近传统互联网产品经理的思路，关注「需求实现」和「产品形态」。而如今大家谈的Agent，在一定程度上被狭义化了——比如它的交互方式、输出结果、按钮样式、UI设计等，几乎被过去一年的想象框住了。
OpenAI也在做调整，比如推出自己的Agent，把原来的Operator改成了现在的形态，又做了Deep Search的融合。其实他们一开始也没完全想清楚Agent应该长什么样，但从3月份Manus发布之后，这个雏形就逐渐清晰了。
我觉得Manus最大的意义在于，它让用户第一次「看到」了一个Agent应该是什么样的产品。不管是交互逻辑、界面设计，还是整体体验，它都提供了一个具象的参考。
Koji
在这个阶段，占据「心智代名词」的红利非常大。所以Manus能做到最近公布9，000万美金的ARR，其实并不意外。当然，后来很多人也调侃，说自己三天就能复刻一个Manus。但不可否认，一个真正成功的产品绝不仅靠技术本身，它更是一种综合能力的体现——包括时机、细节打磨，以及品牌塑造。
庄明浩
对，这就又回到那个问题——Chatbot的品牌之战其实已经结束了，但Agent的品牌之战还在进行。只是Manus占了一个很强的先机，而且占得很稳。
Ronghui
其实夏天的时候，很多人都说Agent有点凉了。你有这种感觉吗？
庄明浩
如果大家还有印象，GPT-5是在8月份发布的，Claude那个版本也是。8月是美国几家头部厂商集中发版的月份，而7月几乎成了中国厂商最密集的开源月——每天都有新模型上线。那是一个真正的「疯狂七月」。
Minimax当时甚至搞了一个「发布周」，连续七天每天都上新。智谱、Kimi等国内厂商也都在那段时间集中发力。所以七八月份的注意力确实又回到了「纯模型竞争」。很多公司开始推产品、拉用户、做实施；Infra公司也趁机融资扩张，甚至转向别的方向。
Koji
确关注度不如Manus发布时那种刷屏级的热度。但你要说它「凉了」，我觉得完全没有。因为之后Manus很快公布了9，000万美金ARR，并提出了「RRR」（Realized Recurring Revenue）这个概念（其实只是普及一个更科学的收入指标）。而9，000万美金的体量，已经超过了我们熟知的大多数高速成长公司。
就在上周，a16z Speedrun举办了005 Demo Day，58家创业公司在LA各自展示两分钟。很多到场的人都在Twitter和即刻上说，这场的质量甚至高于YC的Demo Day。我也觉得可能确实如此——a16z更有钱，也能吸引更成熟的创业者。
当时我朋友在现场录了音，我让Gemini听完录音后帮我总结，这些公司大致分成三类：第一类是Agent as a Service——他们在各个垂直领域解决具体问题。所以说，Agent绝对没凉，它只是进入了一个更深、更碎片化的阶段，不再靠刷屏存在感，而是已经渗透进各种创业场景中。
庄明浩
同一时间，a16z还发布了一个半年榜单——和一家支付数据厂商联合推出的初创公司收入榜。榜单统计了这些初创公司把钱花在了哪些AI公司上。其中有四家中国公司入选：剪映、可灵、Manus和Genspark。
Koji
回顾来看，从2012年Siri发布以来，手机基本都有语音助手，但和今天的Agent相比，仍存在代际差别。
庄明浩
是的，这其实是一脉相承的演化。首先，语音模型的能力显著增强了；其次，这一轮语音模型的进展是「端到端」的。如果大家还有印象，GPT某个版本最令人震撼的演示就是语音对话、打电话的那一幕，那体现了端到端语音模型的强大能力。
如果把整个互联网生态看作一个完整系统，那么在这个系统中，已有的应用提供了成熟的场景和体验，手机厂商拥有用户识别与场景落地的能力。因此，他们不会也不可能亲自完成所有功能，而是选择与已有成熟场景的服务方合作。
就像OpenAI的ChatGPT会与外部厂商合作一样，逻辑完全相同。在中国语境下，这种生态合作的优势更加明显。因为中国的移动互联网生态非常成熟，应用的场景覆盖面极广，只要前端需求分析做得好，就一定有优质服务方来提供解决方案。
而这些服务的实现方式可能是Agent，也可能是搜索或传统列表，但核心在于：整个生态的形成，正是建立在中国移动互联网丰富的既有基础之上。
开源：中国特色的生态
Koji
今年有一个明显的变化——过去两年，AI正在加速在设备终端落地。再加上Agent的快速发展，设备厂商普遍认为结合Agent的能力是未来的重要方向，也纷纷押注这一趋势。
我们前面已经讨论了大模型、多模态以及Agent，这些都构成了一个相当丰富的体系。接下来我们聊聊生态，首先是「开源生态」。
今年开源已经成为中国从上到下的共识与国家级策略。最近上海还出台政策，鼓励企业不仅要做开源产品，还要建设开源社区。政策甚至提供最高500万现金奖励，授予在开源领域具有足够影响力和流量的项目。这一系列变化的前提，显然是DeepSeek R1的成功。它让大家看到，中国公司在全球竞争中，开源是一条可行且有竞争力的道路。
那明浩，你怎么看「开源」在今年的发展以及它所带来的意义？
庄明浩
其实早在去年，就有记者问过Sam Altman对「开源」和「闭源」的看法。当时他的回答是，最领先的模型一定是闭源的，因为这需要巨大的资金与资源投入。但随着DeepSeek R1的崛起，这个观点开始被动摇。如今业内普遍认为，开源模型的能力正在迅速追赶，未来顶级模型中必然会出现开源模型。
甚至在前几天发布的「State of AI Report」中就有预测：到2026年，一定会有一个开源模型在一段时间内登上全球第一。此外，GPT-5发布后，其部分模型也开源了，OpenAI也不得不参与到开源体系中。当开源模型的基础能力足够强时，开源与闭源之间的性能差距已不再显著。而在成本巨大差异的情况下，开源在开发者生态和应用端的扩展性上更具优势。
现在评估一个模型是否有意义，不仅仅看Benchmark分数，更重要的是：有多少人使用、它的算力消耗、覆盖的厂商数量，以及它在生态中的渗透程度。因为即便模型再强大，如果没人使用，也没有意义。从这个角度来看，开源为模型厂商提供了另一种路径，可以获得认可、积累关注，并在社区协作中不断改进模型。
过去大家认为开源「不挣钱」，是理想化的技术浪漫，但现在开源与商业化并不矛盾。以DeepSeek为例，它虽然开源，但其API同样收费。B端企业若要访问其API，需要付费使用。虽然DeepSeek的API成本可能只有OpenAI的几十倍甚至上百倍差距，但只要它的成本结构可控，它就能通过这种方式建立独立的商业模式。更重要的是，开源社区的存在让更多开发者和厂商能够共同改进模型。理论上，使用得越多，模型改进得也越快。
从更宏观的角度看，如今全球AI的竞争，本质上是中美两国的竞争。除了中美本土的对抗，更大的问题是：其他国家如何选择？他们总需要模型，那么是选择OpenAI，还是中国公司的，亦或自建？例如日本、非洲国家、东南亚、中东地区都会面临这样的决策。因此，开源在某种意义上，也成为一种具有战略意义的「软性武器」。
Koji
没错。开源模型往往更容易获得全球范围内的好感。它让更多人能以更低成本在本地部署模型，从而更快获得用户。同时，它也天然解决了「信任」问题——很多人担心数据被泄露或滥用，而开源模型让这一切变得透明、可验证。
庄明浩
比如最近「双十一」，我在选购笔记本电脑时注意到，有一个型号几乎瞬间售罄。原因在于，它特别适合本地部署大模型——内存和显存都很大，但价格相对低廉。对从事大模型研究的人来说，这种设备是「刚需」。
Ronghui
你刚提到的「营销」这一点我非常同意。像DeepSeek梁文峰，他从不接受媒体采访，但他有自己与技术世界沟通的方式。
庄明浩
他是「第一作者」的身份。
Ronghui
他们发的论文会让人对技术发展产生乐观和信心。在这个世界有各种不可抗力因素导致沟通受限的情况下，仍然存在一个可以通过独特语言和方式沟通的世界。
我记得当时DeepSeek发出后，我看了Lex Fridman的五小时播客，他非常客观、平静地分析为什么R1做得好，基本没有政治偏见。你会觉得技术世界的人仍然相信，只要产品足够好，就能被客观评估和认可。
Koji
今年在应用层你看到哪些值得注意的突破？除了我们前面聊到的Agent，还有哪些你觉得是年度科技记忆中的关键词或应用？
庄明浩
Coding肯定绕不开，尤其是AI Coding。今年在前端、后端、数据库等细分领域进展都很多。
另一个是垂直领域的Agent发展很快。通用Agent成为显学，无论大模型厂商还是初创公司都在做。但在垂直板块，比如法律行业，今年有几家公司融了很多钱。这些公司需要大量垂直行业信息和工作流，以满足隐私和数据安全要求。不止一两家，可能有五六家甚至七八家公司在这个领域融资和发展不错。
金融领域也类似，分为一级、二级、保险、银行等。营销板块一直是竞争最激烈的领域，包括线上、线下、搜索引擎、视频、图片、文字、邮件等。虽然这些公司规模不大，但发展非常繁荣。
我觉得还有一个不在主流讨论范围内、但一直在发展的板块——社交与陪伴。a16z最新榜单中，Web端前50有10家，App端有12或13家，但几乎没人讨论。可能因为社交已经经历了多个代际，从1.0到2.0加入互动与沉浸体验，再到3.0场景化打造，如今还在进一步演化。
从今年Q3开始，国内一级市场上有几家做AI动态漫（即AI动画或动态漫画）的公司融资很多。动漫这个板块天花板很明显，上一代移动互联网创业时大家已经尝试过，但几乎没有成果。AI的加持带来了更多可能，但即使推到极致，也不会有巨大突破。只是因为图像生成、推理模型的进步、可用性提升，加上动漫平台内容需求、出海故事、短剧加持，这个板块被「挤」出来，获得了超出预期的关注。
这也反映出资本市场的动态——当一线赛道被挤满后，创业者、VC、投资人都需要新的「二级牌桌」。一级牌桌已经容不下这么多人了。
Koji
所以你并不是不看好AI动态漫画？
庄明浩
没有，我们也投了一家。只是它的市场关注周期不会太长，被认可的时间窗口有限，所以要抓紧时间。
那你觉得在国内目前有没有出现类似Cursor的应用？
庄明浩
Cursor或类似Cursor的应用，可能有两个维度。一个是Coding，这个大家都有；但另一个是能像它那样真正定义一个范式或品类，我觉得挺难的。
Ronghui
为什么？
庄明浩
主要是因为，中国在移动互联网时代，纯toC产品的设计、运营能力可能比美国更成熟，所以大家会期待纯toC应用的爆发。但截至目前，我们还没看到这个结论被验证。
看榜单仍然是我们之前提到的那些应用。即使出现一些「新」名字，仔细看其实90%是传统App，只加了10%的AI功能，却被归入「AI应用榜单」前列。这种情况让人难以认同，因为这些公司很多都成立多年，并不算新。
Koji
比如哪些？哈哈哈，我知道你想说谁。
庄明浩
这个不能说！得罪人，哈哈哈。
Ronghui
美国的那些应用，动不动标题就是「多少时间内达到多少ARR」。
庄明浩
对，那可能是美国的趋势。但在中国我们没法照搬，因为我们没有办法讲ARR。那我们能评判什么？无非就是用户量。可在当下的中国移动互联网市场，即使把Web端算上，要做到高用户量太难了。这不是AI的问题，而是整个行业的问题。
Quick Mobile的上半年统计把所有AI应用分为三类：独立App、Web、插件。其中独立App和Web应用中有四分之三用户量负增长，只有四分之一在增长。而插件中约有三分之二在增长。
但问题是，谁愿意只做插件？现实就是如此。为什么插件增长？因为在当前中国的移动互联网体系下，所有入口位置都已被占满，就像关键词一样。你不做插件，想单独开辟新战场太难了。
回到我们之前提到的几家公司，比如做AI图片社区，他们都拿到了融资，有的拿了两三轮甚至三四轮。创始人都很优秀，也在做正确的事。但即便如此，也很难在短时间内实现用户数据的爆发式增长。这种超级爆发的趋势在今天几乎不可能出现了。当年移动互联网爆发时期，新应用一周就能有上百万日活的情况，如今几乎不会再有。即使出现，也像流星一样稍纵即逝。
二级市场狂热，一级市场呢？
Koji
现在美国有很多夸张的融资故事，几乎每周都会出现一家没听说过的公司就能融到五千万美元。这些公司很多是toB的。但在中国，这种情况很难发生。一方面是因为中小企业的付费意愿、能力、意识不足；另一方面是因为我们的移动互联网太成熟了。
移动互联网如今是一个充满「城堡」的地方——微信是一个城堡，抖音是一个城堡，小红书也是一个城堡。而在美国，Web端更开放，鼓励各种工具互相协作，实现1+1>2的效果。这种差异在创业生态和机会选择上反映得很明显。我觉得我们现在更加被动。
庄明浩
确实，原来那套我们熟悉的趋势如今太难复现了。我们需要新的趋势，但又不能完全照搬美国的模式，因为底层基础不同。那我们的趋势该是什么样？这不仅是创业者的问题，也是投资人的问题——我们该投什么？
对当下的美元基金VC而言，AI美元投资确实非常难做。大模型项目投出后，跟几轮就结束了，只能等待结果。大家都说AI应用看中国公司，但如果是出海团队，又会面临各种复杂问题。如果投纯国内团队，又要问：你期待的是什么？期待的退出方式是什么？这些问题几乎无解。
当然，我现在不做纯VC，可以轻松地讲这些。但换位思考，这些问题确实让投资工作难以开展。所以只能先放下这些无解的问题，专注看创始人的背景和方向，认真交流，判断是否值得相信，然后再决定投资。别想太多，因为想也想不清楚。
Koji
前几天我见了一位基金的管理合伙人，问他怎么看当前的美元VC环境。大家普遍觉得不好做，他说自己问了一个问题：是否还相信VC的底层叙事——科技公司需要耐心资本在早期阶段帮助它们实现从0到1的建设。如果还相信，就继续做。
庄明浩
这让我想到昨天刚公布的诺贝尔经济学奖，其中一位得主的研究指出，真正推动经济高速增长的是「破坏式创新」。这种创新与VC的发展逻辑是紧密绑定的。
如果你相信这一底层逻辑，当然仍然需要VC的存在。但问题在于，这是一种过于理想化、终极化的答案。逻辑没错，但落实到现实执行层，尤其在国内，会受到太多限制与掣肘。投资人只能在有限的空间里辗转寻找解法。
这也是如今许多仍然相信技术、相信产品、相信创新会改变世界的投资人内心反复权衡的天平。
Koji
那在AI之外呢？比如具身智能，今年投入也很多。
Ronghui
AI硬件其实非常热。
庄明浩
是的，AI硬件确实很热。我们可以看到融资创始人的背景变化。最早是字节等大厂的产品经理出来拿到融资；再早一些是科研背景的人，比如实验室老师或研究员。
但后来大家发现，这两类创始人的项目效果都有限。于是投资开始转向行业型创始人——比如来自大疆、追觅、石头科技、影石等公司的创业者。
Koji
我看到一个媒体的标题是：FA已经把办公室开在大疆旁边了。
庄明浩
没错，逻辑很清楚：投资人已经投完了自己熟悉圈层的人。为什么投硬件？因为相比纯软件项目，硬件更具象、更可见，有实体、有收入模型，投资人会更有安全感。再加上中国在供应链上的优势，更容易产生落地成果。
但即使这样，很多项目最后还是不尽如人意。于是又出现了新一轮逻辑——去找那些让投资人「更信任、睡得着觉」的创始人背景。这套逻辑听起来都对，但换个角度看，我们其实是在「站着说话不腰疼」。身处战场的创业者或投资人并不能靠总结规律生存，他们必须在不确定中做决策。
Ronghui
我昨天听Uncapped的播客，Jack Altman采访Thrive Capital的合伙人Vince Hankes。他讲了一个故事：他们投一个公司，足足花了18个月研究。这在中国几乎不可能发生。
庄明浩
18个月？在中国已经过了四个周期了。
Koji
Vince两个月前来过中国，他见了我们刚才提到的公司中的好几家，对中国很感兴趣，安排了一次非常密集的行程。
所以我自己身在2025，对中国很乐观。
庄明浩
这种乐观其实也带有一点哲学意味——物极必反。当一个领域极端到某种程度，总会出现新的平衡点。就像游戏投资。中国的游戏投资在2015年后基本就不属于VC的领域了。但过去两年，海外VC开始重新关注中国早期游戏团队。要知道，中国的游戏团队几乎十年没在VC射程内了。
Koji
他们的逻辑是什么？投资如何退出？
庄明浩
他们不是先考虑退出，而是从成本角度出发。相较海外团队，中国游戏团队在成本上便宜得多——而且是「全方位的便宜」。与此同时，海外游戏并购一直非常活跃。于是他们把两边优势结合：在中国低成本做内容，再在海外通过并购实现变现。这是中国VC很难做到的。
Koji
其实我觉得像刚才说Vince来中国，包括海外VC看中国的情况，这个世界其实非常关注中国。
我们刚才聊了很多一级市场的内容，而最近二级市场可能才是更受关注、登上新闻头条的地方。比如OpenAI和AMD的新闻一出，AMD这样庞大的公司股价涨了40%；就在我们录播客的前一天，OpenAI和博通（Broadcom）的合作新闻发布，博通的股价也直接上涨10%。
所以在二级市场，其实正在发生很多故事，充满了乐观的情绪。想听听明浩，你过去一年和很多二级市场分析师、投资经理沟通频繁，你会怎么回顾这一年？
庄明浩
我还是想从自己做的内容来看。我今年截至目前一共做了6个报告，第7个正在准备中。
前面包括去年的年终总结、DeepSeek、Manus、Agent的分析，以及今年Q2、Q3的市场总结。我在做第四个报告时才开始提到「是不是泡沫」，到第五个版本时已有两页分析「泡沫」，到了9月的Q3报告，就有六页都在讨论「是不是泡沫」。这个比例的变化说明，关于泡沫的讨论在持续升温。
Q2时有些声音开始觉得市场不太对劲；Q3时我引用最多的是硅谷银行的报告，它做了很多定性与定量分析，包括和2020年互联网泡沫的曲线对比。当时硅谷银行就已经在研究，现在看来这些分析方式被越来越多人采用。
我仍然认为，我们真的在不知不觉中走到了一个极限。比如最头部的「七姐妹」科技公司中，有几家的市值已达三四万亿美元，每年的经营现金流达千亿美元的量级。而OpenAI的估值是5000亿美元。这些数字摆在那，意味着他们能做的事情太多了。
市场已经不满足于单纯靠散户推动股价上涨，这个游戏不够刺激了。与此同时，OpenAI也走到了一个新节点。我觉得Sam在某个时刻顿悟了：原来OpenAI在资本层的操作主要是融资、卖老股、拉估值，同时用这些资金或股份去投资初创公司，比如最近收购了苹果前设计师创办的公司。虽然估值每6到9个月翻倍、每轮融资两三百亿美元，已经刷新历史记录，但整体还算在可控的、可被线性归纳的范围内，至少有人买单、合同签好。
但Sam似乎意识到另一种路径。他最近常被比喻为「天云纵」——类似Google拥有云、模型、产品和Infra。如果未来AI无所不包，那么Google值3万亿美元，OpenAI应该值多少？未来的增长预期能打多久？以前是半年或一年，现在变成五年。所以最近签的合同几乎全是5年或10年期。
可这很讽刺——技术进展是按「年」来推进的。我们看过无数分析师、银行、券商的技术报告，没有人写5年期的预测。但现在Sam说要把未来五年的预期全部压在这件事情上。OpenAI估值已达5000亿美元，这个量级放在全球也屈指可数。即便还未上市，它依然可以影响整个市场。所以我们最近一个月看到的各种新闻，正是这种估值预期下的结果。
早在2024年，Sam曾说过要把这件事做到7万亿美元的规模。这数字当时让人觉得疯了——那时OpenAI估值才1800亿美元。7万亿几乎超出所有人的理解范围。但如今，当我们把OpenAI、NVIDIA、微软、Google、Oracle的未来五年预期加总时，万亿美元的量级已经被公开讨论。
是不是能到7万亿没人知道，但至少「万亿级」的讨论已出现。所有故事、所有预期都被压在未来五年内。谁被投资，谁就要把自己的五年预期也打满。而市场格局又如此激烈，没有人能缺席。AI不再只是技术或产业，它已经变成了市场本身。
今天的AI，不只是一个行业，而是整个系统本身。「too big to fail」已经不足以形容它，它的生态极其复杂，所有人都被卷入其中，规模大到理性评估已无意义。我不断强调：我们可能已经走到了一个所有人都没有意识到的极限。
截至今天，全球所有上市公司中，IPO融资额最高的也不过250亿美元左右。
Ronghui
是单个公司吗？
庄明浩
是沙特阿美，那可是世界纪录，已经比OpenAI，甚至比很多云计算公司的单轮融资都小了。如果今天OpenAI上市，它的体量会有多大？需要融多少钱？整个股市恐怕都要被撕开一个口子。
我那天还看到一个有趣的数据：在Web时代，烧钱最多的上市公司是亚马逊，上市前烧了20亿美元；到了移动互联网时代，最「烧钱」的是Uber，烧了大约400亿美元，是亚马逊的20倍。那是否意味着OpenAI要烧到Uber的20倍，也就是8，000亿美元才能上市？
现在看来，这个数字并非天方夜谭，它很可能就是事实。它被定在了这个位置上，不管出于什么原因，这个时代走到这里，带着美国巨大的技术势能、硅谷趋势和金融趋势，滚到这个阶段——只能继续往前走，别无选择。
接着说，现在无数人都在拿这件事做对比：与当年的互联网泡沫、铁路泡沫相比。当然，现在没人再提郁金香或比特币了，那不是一回事。我们讨论的是那些真正意义上的工业革命式的历史变革。
最近讨论最热的比喻是互联网。当年互联网泡沫破裂，纳斯达克的dot-com公司几乎全线崩塌，但底层的光纤基础设施留下来了，为之后二十年的互联网发展打下了地基。可现实是——当年铺设光纤的公司几乎全都死了。那是不是意味着今天这些建设数据中心的公司，也可能会死？
未来当然可能更好，但这里存在关键差异：光纤铺在那儿，十五年、二十年还能用；而今天投入的数据中心GPU，三年就折旧完，再过两年可能就淘汰。折旧周期带来的压力极大。
更大的问题是：整个产业的巨额资本投入，建立在头部公司强大的营收能力之上。像Meta、Google、NVIDIA、微软这样的公司，每年能赚上千亿美元，投入千亿也没问题。但除了这几家，体系内的其他公司几乎都快撑不住了。做云服务的公司、甚至马斯克的xAI，现在都需要新的资金来源，已经开始使用债务融资。
分析泡沫时，如果是股权泡沫还好，但债务泡沫就麻烦得多。次贷危机就是因为债是刚性的，一旦还不上就崩盘。所以当我们把那几家巨头剔除后，底层的风险系数其实非常高。像CoreWeave这样的公司，资产负债表已经相当难看。它原本是做矿场起家的，用高杠杆的古典金融逻辑经营。虽然这种模式在Web3世界不算罕见，但确实在蔓延成一个趋势。
还有一个更有意思的信号。截止2025年10月中，标普500涨幅最高的两家公司——既不是GE或通用能源公司，也不是什么金矿公司，而是两家硬盘厂商：希捷（Seagate）和西部数据（Western Digital）。
为什么？因为大家意识到数据中心建设的狂潮已经来了。第一波受益的是英伟达（NVIDIA），然后是云计算公司，接着变压器、冷却、电力等板块都被炒了一遍。最后大家发现，还需要硬盘，需要存储。但硬盘又受制于固态颗粒的供应。这也是为什么Sam Altman最近跑去韩国和日本，拜访SK和三星——为了确保存储供应。
回到刚才那句话，我们真的已经不知不觉走到了许多领域的极限。电力、冷却早已讨论无数次，如今连存储都成了限制。而这又是一个几乎被垄断的行业。
所以你会发现，当所有因素叠加在一起时，已经很难区分是谁的原因、哪家公司的责任。它更像是一场巨大的「共谋」——不是主动的，而是被推着滚到这一步。等我们意识到时，已经没有退路，只能继续向前。这就是整个故事。
Ronghui
前面我们其实提了很多关于欧美在2025年硬件算力方面的进展，但与此同时，国内这几年在相关领域也有大量投入与显著成果。相信行业里的人都还记得，今年夏天的世界人工智能大会和世界机器人大会有多火爆——几乎是一票难求。
我补充一个细节：在查资料时，我让AI帮我总结算力方面的进展，结果几个报告都提到同一点——「东数西算」工程在2025年建成了一个超过300亿FLOPS的智能算力网络。这个工程是2022年启动的国家级项目，核心思路是将东部地区的数据处理需求转移到西部，以实现全国算力资源的优化配置。
至于300亿FLOPS是什么概念？AI给我的解释很形象：如果你的手机每秒能完成100次计算，那么300亿FLOPS就相当于300万亿台手机同时工作一秒钟。换句话说，这样的算力足以支撑超大规模的AI模型，处理海量的城市数据，并同时为数十亿用户提供互联网服务。
另一大热门领域自然是机器人，也就是大家常说的「具身智能」。中国在过去12年一直是全球最大的工业机器人市场。9月份发布的《世界机器人报告》提到，中国在工业机器人的新安装量和在运营存量上，依然位居全球第一（基于2024年数据），而2025年预计会更进一步。
报告中还有一个关键数据：到2024年，中国本土制造商的销量首次超过外国供应商，市场份额从十年前的28%提升到57%，几乎翻了一倍。这意味着中国不仅是最大市场，也在制造端实现了质的突破。
我记得我们之前 有期播客采访维他动力联创赵哲伦 ，他正好在北京参加今年的WRC世界机器人大会。他提到，当晚要去「机器人运动会」，并分享了一些非常生动的观察。我印象很深——他说，这个「机器人运动会」就像汽车文化里的F1，它的意义不仅是竞技，更是为整个产业培育文化土壤。这种文化的建立，可能会对未来产业生态产生深远影响。
他还提到一个细节：在大会现场，很多小孩和机器人互动。他当时感叹——我们这一代是伴随电脑和手机长大的，而现在的孩子，可能会成为伴随机器人成长的一代人。
从更长远的时间视角来看，这或许正是一个新的时代开端。也呼应了我们之前问明浩的那个问题——「有哪些事是十年后回头看，仍然会觉得对今年印象深刻的？」
或许正是这些变化，让人真切地感到，我们正在亲历一个历史性的起点。
Koji
我们从一开始聊大模型、多模态、Agent，到后来讲二级市场，一开始聊的是创业、机会、技术产品，最后其实变成了一个很有历史纵深的话题长河。
庄明浩
我是司马迁呢。
Koji
哈哈哈，这是很有意思的一期节目。谢谢明浩，感谢！也期待明年这个时候我们再来复盘。
庄明浩
感谢！