骆轶航:大家好，欢迎来到《硅基立场》。我们又一次在这周与大家见面，聊一聊最近发生的一些重要事件，以及一些有趣的应用和项目。其实，这一集的讨论主要由陶芳波博士来主导，因为陶博士本身就是一位创业者，我们今天请到他作为嘉宾，聊一聊一些有趣的项目。我们会围绕着“Second Me”项目展开讨论，也会分享一些其他的话题。

这周，AI领域发生了几件备受关注的事情。首先，最引人关注的可能是所谓的“AI六巨头”同台亮相的事件。六位重量级人物出现在伦敦，他们获得了英国政府的一个奖项，虽然我记不清奖项的具体名字，但可以确认的是，这个奖项是一项荣誉性的奖项。获奖者包括三位图灵奖得主：Jeoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann LeCun，还有一位人工智能领域的学者，李飞飞博士，另外两位是来自英伟达的黄仁勋和英伟达的首席科学家Bill Dally。六位大咖的聚首讨论的主题主要围绕AGI（通用人工智能），而这个话题每天都在AI圈内讨论。

第二件事情其实也非常有意思，就是传说中黄仁勋在中国台湾省台北的君悦饭店，11月5号晚上一个秘密包间里，聊了一些冒天下之大不韪的话。这个“天下”主要指的是美国，黄仁勋和台积电以及台湾的几个重要代工厂的老板们一起讨论了AI竞赛中美谁会赢，黄仁勋认为中国会赢。他还谈到了对华贸易和芯片制裁的问题，认为这些制裁反而会加速中国的创新。特别是他对华为的看法，黄仁勋提到华为的昇腾芯片在性能上已经接近英伟达H100的92%。他批评了美国政府的禁运和制裁，表达了对中国AI长期发展的乐观看法。据说这个谈话的内容得到了路透社、彭博社和华尔街日报的验证，虽然也有声音称他没有进行过这样的谈话。关于这个话题，我们也可以稍后讨论一下它的意义。

因为这个事儿发生后，英伟达的股价以及美国所有的AI相关股价暴跌，但也有可能是因为最近有机构在做空英伟达。像浑水这样的做空机构也参与其中，这使得事情变得更加复杂。我觉得这件事其实挺有意思的。

第三件事和中国AI领域的乐观情绪有关，尤其是在硅谷。最近，中国的明星公司Kimi发布了它的Kimi 2推理版，Kimi 2的成本仅为650万美元（甚至有人说是470万美元），但它的性能达到了数十亿美金投入的效果。最令人惊讶的是，Kimi 2的性能在一些benchmark上已经超过了GPT-5，这个小成本取得了如此显著的效果。Kimi 2的估值也仅为OpenAI的0.几百分之一，而Topic的2%。这个公司是如何做到这一点的？这一点引发了广泛的讨论，也延续了中美AI竞赛的话题。这对整个AI产业意味着什么？这也是我们今天想要探讨的。

陶芳波:好像有些地方提到，Kimi 2的推理版本仅用了470万美元，我看到的资料是650万美元。

骆轶航:无论是470万还是650万，反正就是一个几百万美元的成本，实现了一个数十亿美金投入的效果。这个事儿挺刺激的，也是目前AI领域的一个热点话题。

骆轶航:接下来，反观Meta的现状。你看，开源阵营的Llama系列今年几乎失声了，那Meta现在的状况该如何看待呢？我们可以在这些话题上继续深入讨论，也可以从这个六巨头在伦敦聚首的话题开始，看看它有什么特殊的意义。

为什么这六个人不适合聊AGI：学者与实干家的平行宇宙

陶芳波:你说的这些，反正可以来点暴论。

骆轶航:当然可以，暴论欢迎。

陶芳波:我也喜欢暴论。

骆轶航:谁不喜欢暴论呢？其实不喜欢暴论也得听。因为这六个人，我觉得他们聊的更多是一些务虚的内容。他们讨论了过去40年AI的发展历程，经历了哪些泡沫，也对一些关键问题，尤其是AGI的时间节点，做了判断。Jeoffrey Hinton和Yoshua Bengio是最保守的，而LeCun认为目前的路径是错误的，应该转向更为本质的世界模型。

陶芳波:所以他要走世界模型。

骆轶航:他要走所谓的世界模型。老黄是最不能接受现在的路是错的，如果现在的路是错的，就意味着一切都是泡沫。对，老黄不能接受这一点。然后李飞飞其实也是认为目前走的是一条比较对的路，就是他认为大语言模型和世界模型这两者之间的关系不矛盾，关键是你怎么去看待他们，为什么在这个时机需要进行这样的对话。

陶芳波:对，首先我自己做了十来年的AI研究，然后才转变成创业者的角色，另外一方面我也特别了解AI在工业界最早的时候的一个发展。其实基本上是在内容平台，社交网络里帮助做一些内容分发、推荐广告之类的东西。我当时刚好在Facebook工作，所以我觉得这些经验还是蛮有趣的。

首先我的第一个评论是，这六个人其实并不适合来聊这个问题。为什么呢？因为三个图灵奖的巨头，当然他们是上一代的研究者，唯一真正参与大模型这一波的其实是LeCun，并且他的参与结果也没有那么好。

骆轶航:对，并且参与的结果好像也没有那么好。

陶芳波:结果也不是很好。最近好像在我的老东家那边，他有点被边缘化了。

骆轶航:对。

陶芳波:然后布局了整个Fair，结果有挺多人被裁了。包括以前的同事也被裁掉。Meta的整体战略似乎也基本上否定了他原来的这个策略。

陶芳波:李飞飞是早期对深度学习、数据集和benchmark线上贡献很大的人。但是现在他走的这个世界模型路线，其实跟主流的语言模型路线并不是一条主流的路径。当然也有可能是未来的主线，但在过去三到五年的发展和他做的工作中，影响并不大。

骆轶航:影响也不是很大。而且他现在其实离工业界也没有那么近，老的项目也离得比较远。

陶芳波:工业界是不近的。老黄当然是跟AI非常相关，但英伟达这家公司其实很克制，因为我也跟英伟达很多人交流过，包括一些汇报给他的人。老黄认为他要做的就是做好他的引擎，做好他的底座。所以从他的商业角度来说，他一定要看好AGI的预期。但他团队里做的事情，更多的是在推动AGI的整个模型和应用往前发展的过程中扮演支持者角色，有点像是后勤部队，但他是一个非常强大的后勤部队。

骆轶航:你没见过这么强势的后勤部队。

陶芳波:对对对，但现在的点就是。

骆轶航:在学校里，管后勤的通常是校长。现在的情况也类似。

陶芳波:当然，过去打仗的时候也说，打仗打得主要是后勤和粮草。所以现在的价值也很大。我之所以说这些人很重要，但他们今天来聊AGI是否能实现这个问题，从我的角度来看，像Ilya，甚至是OpenAI的首席科学家，或者Dario这样的角色，如果来聊，可能他们的判断会更准一些。这是我的第一个看法。

陶芳波:第二点是，我发现我也在观察这些行业的大佬，尤其是他们早期做出了突破性贡献的人，他们对AGI的看法也在不断变化。我曾经看到过，Hinton是里面可能最德高望重的一位。他在不同的时期对AI的乐观和悲观都有过很大的波动。

而且这里既包含对AGI时间线的预期，也包含对AI究竟会给人类带来正面还是负面影响的判断。所以我觉得，这类讨论本质上是非常抽象、非常哲学化、也高度社会化的，它们和“AGI最终能不能实现”这个问题，其实更像是两条平行的话题。当然，在一些关键节点上，这两条线会互相影响彼此的推进进程，所以他们看问题往往会更中正、更克制——这是我的第二点。

但如果从整个行业的视角来看，我认为真正推进AGI进展的，其实是那批更务实的实践者。他们采取的策略，并不是过度执着于“这条技术路线最终能不能走到AGI”，而是先把当下能做成的事情一件一件落地，通过持续迭代，把系统往前推。

骆轶航:而且是走下去是不是对的。

陶芳波：对，能不能走到，以及什么时候走到。其实我发现，当我和一些真正的一线从业者聊天时，他们的思维都相对开放。比如我们都知道，大语言模型现在有不少结构性问题，对吧？它没有长期记忆——那好，我们就在下一版里把记忆加进去。再比如，我们知道大模型的一个核心限制是无法在线学习（online learning），模型一旦训练完成，参数就被冻结了。那接下来，我们是不是就要在这个方向上突破？

骆轶航：会不会已经有哪个团队在做了？

陶芳波：对，而行业里的很多研究团队其实思路都非常灵活。你看Richard Sutton，我觉得他其实应该来参加这个panel。

至少我觉得他比那个比较daily会更合适一点。那whatever，这个不是我们的评价标准OK，但是因为他在这个时代，他也提出这个经验时代，所谓的online learning对吧？怎么样让不同的agent也好，模型也好，可以在现实当中通过行动的反馈。

骆轶航:来获得online的这种reinforce learning。

陶芳波：对，而且我最近也在研究他的online learning思路。前段时间他写了一篇博客，我是真的非常认真地逐字学习了。他说的online learning和我一开始以为的路线不太一样。我原来以为是：大模型先做预训练，再做强化学习、增强训练，然后训练出COT，再基于COT去做online learning。但他的思路其实不一样。

骆轶航：就是一上来就开始？

陶芳波：对，他的意思是：我上来连预训练都不要。

骆轶航：直接online learning？

陶芳波：对，从一开始，就像小孩一样在世界里尝试动作，通过反馈来学习。他想要的是一个真正从0到1的online learning，他管这个叫“经验时代”。但这条路线在哲学上，确实和今天大模型的路线差异很大。但我想说的是——真正做大模型的那批人其实很务实。他们会，比如我和一些做长安系的大模型团队聊，他们会把“经过预训练之后再加入online learning”的思想引入进来，做成下一版的GPT，或者下一版的Claude。有一种说法是：Claude的GPT…GPT-6可能就是一个具备online learning能力的模型。甚至还有一种说法是，DeepSeek之所以一直不发布R版……

骆轶航:也是因为他们在准备做online learning。

陶芳波:因为他们可能不想只是把指标再往上提一下。

骆轶航:因为大家对他的预期不是这个。

陶芳波：他们的预期其实是结构性的预期，我希望把它做成一个真正具有交互性的系统，也就是说要在其中加入结构性的创新。你会发现，真正做大模型的人其实非常务实。如果我们今天讨论的是：仅仅依靠不断堆叠算力、用上百万颗GPU去训练一个大模型，它能不能最终到达AGI？我的看法是——不能。
但如果加入结构性的创新，并且每两三年能解决一项，那么假设稍微保守一点，每三年攻克一个，那我们目前在结构层面需要的关键能力也就……

骆轶航：五个以内。

陶芳波：对，结构性的创新，比如online learning（在线学习）、真正意义上的原生记忆（memory-native），而且必须是参数化记忆（parametric memory），而不是外挂一个数据库。

骆轶航：对，它不能是外挂一个database。

陶芳波：也不能是外挂一个prompt system。还包括与物理世界的交互——也就是所谓世界模型（world model）的部分。我可能还漏掉一两个，但我认为，真正决定AGI时间线的结构性创新，大概不超过五项。每项快则一年，慢则三年。你算一下，总时间也就是十年左右。当然这是我的个人判断。而这些从业者如果来讨论，他们会站得更高，但判断会更实在。

李飞飞vs LeCun：世界模型的两种建构方式

骆轶航：因为我看了他们很多讨论，我感觉他们其实对于“下一步能确实做到什么”是有共识的。比如LeCun和李飞飞的争论，我觉得多少还有一点价值。老黄（黄仁勋）那部分的价值不在这里。但LeCun和李飞飞的争论，核心在于：物理世界的模型应该从哪条路走？是从零开始重新构建一个物理世界？还是在现有二维图像数据的基础上，构建一个三维世界？

李飞飞的Lab现在就在做这个。我觉得这是对从业者而言更务实、更具体的问题。

骆轶航：而其他的一些讨论——确实，你看Hinton、Bengio、LeCun这些人，他们在讨论AGI时，多少会给人一种……我不想用“老”这个词，因为人工智能这个学科也就七十五年历史，我们确实是站在他们的肩膀上。
但现在他们讨论这些议题的时候，包括我之前对话的Jürgen Schmidhuber，其实多少给人一种……

陶芳波：德国的那位科学家。

骆轶航：对，就是最早提出对抗式神经网络思想的那个人（指Jürgen Schmidhuber）。你会发现，这类学者在思考问题时的出发点，与我们从当下往前看完全不同。他们更像是在反思人生——他们习惯从过去四十年的发展回溯，再来推导今天的状况。

骆轶航：但我认为，讨论技术路线时，最好的方式还是立足当下，去看未来五到十年会发生什么。而他们这种从历史长镜头倒推现实的方式，讨论起来会显得过于理论化，也缺乏一些实践视角。

陶芳波：那条路线最终也没有走出来。

骆轶航：对，事实上并没有真正实现。

陶芳波:你提到这个，我想到一个很有意思的比喻，给我们做创业公司的时候的一个思路。创业公司有两条路线。比如说你要做一台很好的汽车，一种思路是你先做个滑板车，再做个自行车，然后做电动滑板车，再做摩托车，最后变成一辆汽车。这是我们称为迭代式的创业方式。另一种思路是从一开始就设计一个完整的框架，前两年做框架的部分，后两年做框架的另一个部分，最后拼凑起来就像一辆车。先前两年做架子，后两年做轮胎，再花三年做引擎，但他第一天就把目标都想好了。当年LeCun他在提世界模型时，其实LeCun的世界模型和李飞飞的世界模型又有点不一样。

骆轶航:相当他们俩相当不一样。

陶芳波:他们对世界模型这个词的定义都是没有共识的，当然这个词本身也很抽象，世界加模型都是在人类语言里被滥用的两个词。所以，我当时看LeCun画了一张图，他的世界模型其实是一个mental model，是人脑里的mental model。就是我到底是怎么通过记忆、预测、反馈，来让不同的组件之间的信号互相融合得到的一个模型。它有点像人脑，你看我们人脑有皮层，有视觉感知系统。

骆轶航:有海马体，然后有情绪。

陶芳波:人脑有情绪，有驱动力。所以他上来就画了这么一个图。从他的视角来看，他就像是从我们创业时说要造一辆汽车，我得把整个车的设计先全部做好，然后一层一层搭架子。今天做大模型的人其实是另外一条路线，我先造自行车。但怕的是说，做自行车的循环会把他们困住。我看到的是大家其实是开放的，在做自行车的时候就会想，下一步要不要做摩托车？做出摩托车时又会想，怎样改进才能做成汽车？所以我说，今天关于AGI的讨论其实是平行的两条线。

骆轶航:那这个就很不同的人可能会选不同的一条线。

陶芳波:如果从创业的角度来看，我们看了这么多创业公司，包括我自己也是一个创业者，大家更加认同的其实是先造自行车，再造摩托车，只要方向是在往汽车走。但你得先造一个能跑的。

骆轶航:因为你确保每个阶段你有交付。你有一个东西让别人知道我现在到了哪一步，然后这个东西会有一部分人用起来，跑起来。大家一起推着这个东西往前走。

创业，脏活累活才是壁垒！

骆轶航:我觉得这也是，但你看LeCun和李飞飞都是学者，但我不觉得李飞飞离工业界那么近，不过他可能他的建构方式，跟他一开始做过一些非常辛苦的工作有关系。ImageNet的建立过程其实非常不容易。

陶芳波:也不sexy，完全不sexy。

骆轶航:不是sexy，学术化，它是一个特别工程化的工作，这个工作其实我觉得很大程度上也影响了他目前的建构方式。

陶芳波:对，这也跟我们创业有关系。叫脏活累活才是你的壁垒。

骆轶航:对，才是你的壁垒。做应用的现在，大家都能看到，脏活和累活就是壁垒。Cursor也是，他们的壁垒是什么？我问过他们，笑着回答我们壁垒就是996。加班，就是脏活和累活。后来一听，觉得确实是对的。

陶芳波:有朋友跟我提过一个有趣的观点，他一直在观察我们公司，隔一段时间会问我，你有没有找到你的脏活累活？

骆轶航:而且他说的还不是加班这种。

陶芳波:加班大家都能加，对吧？其实并不形成壁垒。现在硅谷也不说996，他们说002了，一个礼拜周末休息俩小时。

骆轶航:毕竟这个事儿谁不会，硅谷的人也会，钱也够你用的，不用担心。

陶芳波:所以很有意思，李飞飞就是很典型的脏活累活，形成了他的壁垒。我觉得他有路径依赖，可能今天在做的也是类似的事。

骆轶航:也有类似的事情。但我得说，他的脏活做的还是没中国做3D模型的那么辛苦。毕竟你获取数据没中国公司那么饥渴，和这么较劲。还有你真正和一线客户交流，你没有中国公司那么多。

骆轶航:我最近知道一个事儿，现在在硅谷，全世界抢游戏开发者的是两个中国团队，一个是VAST，一个是Meshy.AI。他们竞争非常激烈，拼命占领市场，抢客户、开发者和builder，谁能用我们的技术搞游戏和场景。我觉得这个活儿比起李飞飞老师的world lab显得更加接地气。

陶芳波:对，我也有一个很有趣的观察。从那个角度看，为什么LeCun要一直批评现在的路？你想，假设一个很牛的汽车工程师造了十年车，造到一半时，发现人家在做摩托车，说“我未来会变成汽车”。

骆轶航:那你就跟你扯淡，对不对？你还能够懂个屁汽车，我们轮子速度不一样。

陶芳波:对。

Meta边缘化，逼LeCun离开，这事对不对？

骆轶航:对，最近其实有一个观点的争论，我其实我一开始在小红书上看到的，后来和一些人讨论过，就是你的老东家Meta开掉了LeCun，也不是开了，是边缘化了LeCun，已经开了他们的团队，这个事儿到底是对的还是不对的？很多人最近的看法是有可能挺对的。你赞同吗？

陶芳波:我认为变化不比不变好。

骆轶航：对，对，对。我的意思是，你每天沉浸在那些抽象讨论里，不如真正把东西推出来，让体系跑起来——比如现在做super intelligence（超级智能）路线的几个团队，据说都是“大礼包”式地把所有人、所有资源砸进去协同推进。

陶芳波：这里面其实有几个核心问题。第一个，是LeCun到底应不应该离开，或者说，他是否应该被边缘化。第二个问题，争议可能更大：亚历山大（指Aleksander Madry）是否适合来负责Superalignment Lab（超级人工智能实验室）？
但如果你问我怎么看他们自己的选择，我的判断是：当Meta的Llama系列、包括FAIR在过去几年的产出，已经明显无法与世界顶级研究实验室相比的时候，这个时候他如果还不采取行动，那才是最大的风险。

骆轶航:要有人为这个事儿负责。

陶芳波:对，一定得有人为这个事情负责，而且他作为一号位，他是星辰大海的，他因为Facebook曾经是硅谷最，我们那时候不叫AI native了，就是最强调AI的公司。

骆轶航:二三年，真的就是Llama 2出来的时候，你知道我是什么心态？我的心态就是我们还做个屁。

陶芳波:对。

骆轶航:然后那会儿最流行的一句话就是，我在国内很多人说这句话，我觉得也很刻薄和客观，就是“Llama一更新我们就创新。”对，我觉得这话，但今天这个东西完全被推翻，花了多久，2024年上半年，还有人讲这个话，今天就已经没有人再这么认为了。

陶芳波:然后现在是我们一更新Llama就创新。

骆轶航:这倒也没有，这也不是扎克伯格的风格。

陶芳波：但现在有两个挺有意思的新闻，就是我们这边不管是千问、Kimi，还是DeepSeek，只要一有什么新东西出来，国外那些号称自研的模型就开始跟着冒头。

骆轶航：那就是“Cursor的诅咒”呗，就是curse。

陶芳波：就他们又开始说自己能自研了。

骆轶航：Cursor那个不就是蒸馏了GLM 4.5吗？对吧？其实就是从一家被美国清单点名的中国公司的模型里蒸出来的。

陶芳波：他们胆子确实挺大。

骆轶航：对对对，所以我觉得——不，应该说，这样智谱的团队完全有资格感到自豪。所谓“制裁”有什么用？被制裁的对象照样能用，你又不需要给我钱，我们之间也不是商业合作。

陶芳波：对，但我觉得这件事本身还是挺有意思的。

骆轶航：是，很有趣。

Meta焦虑症：掉队一年，就真赶不回来了

陶芳波：回到Meta的话题，我觉得它现在其实在打两场仗。第一，它绝对不能错过“智能底座”这场战役。因为这是兵家必争之地，而且未来一定会走向寡头垄断。三到五年的窗口期就这么大，它现在已经有些掉队了，如果再不行动——

骆轶航：一年掉队就可能永远赶不回来了。

陶芳波：是的。Meta本质上是一家社交公司，它做智能，并不是为了提供更好的信息和服务，而是为了提供更高质量的人际网络和连接。

骆轶航：对。

陶芳波：所以它现在必须抓住智能技术，否则在下一代社交战争中就会失去优势。我认为它真正害怕的，是失去已经拥有的东西。

骆轶航：它必须得有一个非常稳固的模型。

陶芳波：它不能让自身的底层能力被别人控制，一旦被“卡脖子”，它就会非常被动。

骆轶航：但这些技术实际上都在推动下一代社交网络的变革。

陶芳波：对，它的核心目标还是为了强化社交。

骆轶航：如果你看社交网络的演变，其实“second me”就是一个典型方向——它在构建数字分身，让人在线上有另一个自我。我发现，名字里带“second”的公司或项目，通常都有点实验意味。我这是在夸你，不是在损你。

陶芳波：现在听上去更像你在骂我。

宿命般的"Second"：从IBM Second Life到Second Market

骆轶航：因为“先驱”这个词，就天然带点这种感觉。但我意思是你真的是“先驱”。我给你举个例子：2005年IBM，你还记得吧？

陶芳波：Second Life？那不是个游戏吗？有一个游戏就叫Second Life，中文翻译成“第二人生”，非常“第二人生”。但你说的应该不是这个。

骆轶航：是另外一个。IBM也做过类似项目，打造一个虚拟世界，让人们在其中互动。IBM当时做这些事情，我后来也没完全弄明白它的逻辑。按理说，作为全球最大的To B软件公司，它的“虚拟世界”应该是为了完成现实世界的软件建模。

陶芳波：这个历史我大概了解一点。因为IBM曾有很长一段时间的主营业务是咨询。

骆轶航：对，包括它的GPS技术、咨询业务以及商业咨询等。

陶芳波：它的主要客户其实是全球各个城市。所以我不确定是不是叫Second Life，但它提的是“数字孪生”概念。其实相当于城市的Second Life。

骆轶航：没错。所以它当时希望替每个城市建立一个数字孪生，本质上就是为了赚咨询费。

陶芳波：但背后还是一个不错的业务。

骆轶航：是的。而且这个数字孪生项目，比它正式提出数字孪生概念还更早，大概在2005年前后，差不多20年前的事了。IBM当时有足够资源进行实验，并且真的投入去做。20年过去了，这是第一个例子。

第二个例子是十多年前——当时我们在硅谷，都知道有个平台叫Second Market。

陶芳波：是吗？对，只有你这个年龄的人可能知道。

骆轶航：差不多啦，当时我们都在硅谷。谢谢你，我又被提醒年龄了，有完没完？Second Market做的是未上市公司员工股票、期权、债券等资产的交易平台，相当于非公开的二级市场。后来出现了更多替代方案，比如Robinhood（虽然它不做一级市场），但后面的渠道更丰富了。这类平台本身就是很实验性的。

所以做“数字分身”，本质上同样是一个风险极高的赛道。

陶芳波：对，对。

社交媒体“死因”：从关心人，到只剩内容内卷

骆轶航：既然聊到这儿了，那再展开两句。你聊Meta，就是为了聊Second Me，对吧？我听得很清楚。

陶芳波：我对Meta感兴趣，你也对Meta感兴趣，它确实拥有足够的新闻价值。

骆轶航：是啊，Meta太有新闻价值了，因为它做的每件事都非常戏剧性。

陶芳波：而且我觉得硅谷所有创始人里，ZC（扎克伯格）是一个极其独特、非常值得研究的人。

骆轶航：无论你喜欢还是不喜欢他，他都值得研究。我换个方式问你：如果有人说Second Me可能是“虚拟化版本的Facebook”，或者是一个基于AI的新型“社交身份网络”，你觉得这个评价恰不恰当？

陶芳波：我觉得这就像我们公司走到一个阶段，我们要造的是“汽车”。别人说你现在就是个电动滑板车——我觉得没毛病，他可以这么认为。但不影响我们脑子里认为的目标是造汽车甚至火箭。他说我是滑板车，我也会说“好”。

骆轶航：我们就是个电动滑板车。我再问你一个问题：现在Facebook在做背包式结构，其实很多基于强关系链的社交App，这两年都出现疲态。因为TikTok——严格说不是TikTok，而是“极度松散关系”的内容网络——完全改变了用户习惯。现在是连人与人都不太愿意社交了，那为什么他们背后的AI却“愿意社交”和“能够社交”？

陶芳波：这个我能讲一个小时，但我快速提几个点。你可以说我是滑板车，但你不能说我滑板车前面拉的是狗。

骆轶航：你这技术比那强多了。

陶芳波：对，是这个意思。今天大家对“AI身份社交”有几个刻板印象，这也是为什么Sora一出来就爆了。

骆轶航：Sora是个很好的社交产品。

陶芳波：是的。

骆轶航：但你看，Sora刚出来前两个礼拜特别火，现在几乎没人提。

陶芳波：但它还是在下载榜前排。

骆轶航：对，可是那阵子连很多中国用户都用，因为它没封中国，对吧？但现在几乎没有人每天打开Sora。我觉得第一个点，是你刚才说的“社交媒体已死”。它到底是不是死了？为什么会“死”？

我后来想明白了。社交最初的逻辑，是“以人为主要载体”。Facebook做了什么？它其实最关键的产物不是大学生社区，而是一个“主页（Profile）”，并且可以更新动态。

陶芳波：后来变成动态页面，后来又演化成Timeline，再聚合成News Feed。整个逻辑就是让你在数字世界里关心“老罗最近怎么样”“某某最近发生了什么”。那时候社交的核心是“人”。

骆轶航：后来变成“关心内容”。

我们当年的信息流算法，有一部分“杀死”了Facebook

陶芳波：对。所以你看今天所有的社交平台，包括Sora、TikTok之类，你会发现大家其实并不关心人。大家关心的，是他发表的观点、他的内容、他晒出来的东西、甚至他转发的内容。

以前我们是“刷人”的主页。你记得《社交网络》最后一幕吗？扎克伯格在听证会结束后，一直刷新他前女友的主页，那是他在关心一个“人”的数字身份。那时候数字身份的承载体是主页——那是“第二代数字身份”。第一代是邮箱。

一旦内容开始大于人，社交的结构就变了。

因为原来“内容”是在“人”的主页里呈现的，我们是因为关心人所以看内容。现在变成我们关心内容，顺便看看是哪个人发的。我们追的是刺激、信息、更强的观点、更猛烈的多巴胺。结果所有公司都在强化内容对人的刺激性，最后所有用户都变成了无限刷信息流的机器。

所以我后来回想，我在Facebook做的其中一件事，是帮团队优化信息流推荐算法。我说句话可能刻薄：某种程度上，我们当年的工作，有一部分“杀死了Facebook”。

骆轶航：杀死Facebook的，是它不再专注于人与人之间关系的那一刻。它变得越来越像Twitter。

陶芳波：对，越来越像Twitter。

骆轶航：那几年你刷Facebook时，看到的越来越多是新闻信息。你可以关注像CNBC这样的账号，它的关系模式从“连接”（connect）变成了“关注”（follow）。

陶芳波：我们所做的，其实比这更进一步。一开始大家关注的是人，后来平台加入了媒体账号，可以关注媒体，再后来又引入了推荐分发机制。现在，即使你没有关注某个账号，平台也会主动给你推送内容。

比如现在我看Facebook的信息流，常常会刷到一些我根本不关心的名人账号。平台觉得这些内容可能能吸引我注意力，就会主动推荐。即便我没有关注，他们也会出现在我面前。如果“硅星人”在海外办了一个媒体，只要你们的话题足够“clickbait”，Facebook就可能把它推给很多人。

这意味着不仅“内容比人重要”，而且“内容的爆点”比它与我生活的真实关联更重要。

这让我想到中国社会学家项飙提过一个非常有意思的概念，叫“消失的附近”。这个观点我非常认同。我们逐渐将“身边的人”推得越来越远，甚至把“身边的信息”也推远了。

今天人们更关心的是俄乌战争、英伟达的股价、硅谷发生了什么，而不是自己所住小区附近的街道最近新开了什么餐厅，或者邻居朋友最近发生了什么事情。也许还有人关心，但至少在我们的圈子里，这样的人已经越来越少了。

当人对“附近”的感知越来越弱，对“真实”的感知也会随之变得薄弱。这是我认为“社交媒体已死”的主要原因之一。我认同这个判断。

而回到AI的话题，一提到AI，很多人下意识就会说“假的”。一方面是因为幻觉现象本身，另一方面也是因为AI最早的应用公司推出的产品，比如那些做AI陪伴的产品，给大众留下了“AI＝虚假”的刻板印象。

骆轶航：有些公司确实是从做AI陪伴起家的，后来也逐渐转向了模型研发，这是同一个逻辑。

关于真实：从“没人知道你是一条狗”，到“没人知道你是一个AI”

陶芳波：是的。所以今天我想做的Second Me，其实是围绕几个核心点来构建的。第一，它是“关心我”的，不是“Second Feed”。我不是想要关心你发了什么内容，而是希望能用一个新的容器，完整地呈现“你这个人”。

陶芳波：这个容器就是下一代的身份承载体，我们称之为“第三代身份容器”，它可以是一个AI模型，也可以是一个具备人格特征的AI身份。

陶芳波：第二个核心点，是它必须“真实”。我不希望Second Me给人的感觉像一个Character、一个虚构角色。

骆轶航：但这一点很难做到。

陶芳波：的确很难。但这恰恰是AI要对人类社会产生实质性影响所必须跨越的门槛。必须让这个“被普遍认为是假的”东西，真正与“真实”绑定。

要知道，当年社交媒体刚诞生的时候，大家看到别人主页，也会觉得“这是假的”，要见到真人、听到真实的声音，才会认同这个人。

骆轶航：我现在还记得，25年前三联书店出过一本书，叫《没人知道你是一条狗》，讲的是网络身份的问题。那时候大家也都看过《第一次的亲密接触》这类作品，QQ也会给人“虚拟”的感觉。

陶芳波：对，但到了微信，大家就觉得“更真实”了。尽管它也仍是线上产品，但确实做得更贴近真实。

骆轶航：所以所谓的“没人知道你是一条狗”，到今天就变成了“没人知道你是一个AI”。这背后的问题就是“真假边界”——能否不断趋近于“真”。

陶芳波：一方面，人们的认知正在慢慢接受AI也可以是真实的。另一方面，任何想构建AI生态或平台的人，必须投入极大的精力去做“真实性治理”。

微信和QQ都是线上平台，但微信在真实性治理上做得更好：实名制、关系链、信息过滤……这些都让人感觉更“可信”。反之，QQ上就有很多虚假信息、假身份。所以我认为，作为AI公司，反而应该“弱化AI感”，用AI来增强真实感。只有真正做到这一点，Second Me或未来任何一家Third Me、Fourth Me公司，才可能成为“下一代的Facebook”。

而“下一代的Facebook”，毫无疑问，是下一波AI应用创新中的“皇冠上的明珠”。

骆轶航：你这么说让我突然想到Sora。我觉得它最近最吸引我的一个功能，不只是“合拍”，而是“@某人”，然后共同出现在一个视频场景中。

骆轶航：现在大家都在@Sam Altman（奥特曼），如果乐观地设想，平台上沉淀了足够多的真实关系，那未来我可以@你，@陶员外，@任何人，我们一起做一件有趣的事。

陶芳波：但如果用错方式，那就成了“骚扰”。

骆轶航：你认为它是“假的”？

陶芳波：它的“假”其实很明显。Sora目前所能获取的，只是用户的形象和声音。也就是说，它所呈现的，只是你这个人非常有限的一部分。

骆轶航：也就是面部识别和语音识别？

陶芳波：对。但一个完整的人，远不止于此。你的声音和形象，最多只占你整体身份的10%。

骆轶航：我觉得可能不止这么少……

陶芳波：那你所有的表达都是通过声音和形象来呈现的，但这些内容其实来自于你的经历、你的思考，来自于你大脑中的积累。如果你只有声音和形象，但说出来的话是我说的话，或者是一个卖菜大妈说的话，那就不会有人觉得这是真实的你。

我通常会用“冰山”来做比喻：表面上，我们看到的是笑容、动作和语音的呈现，但真正构成“身份”的，是水面之下那90%的冰山——那些我们称之为“个人上下文”的内容，包括记忆、经历与长期积累。

而Sora在设计时，刻意弱化了这部分内容，它没有让用户输入太多属于自己的信息。

陶芳波：比如，我们公司正在做的一个类似Sora的功能，但我们并不以视频形式呈现。我们也有声音和形象，但当我“艾特”骆老师你的时候，我不是预先写好脚本，说我们两个要去比一场摩托车比赛，然后突然飞到冰山上，冰山爆炸后我们又被炸到火星去——那样看起来就很假。

如果我艾特你，说我们一起来讨论一下：中国公司在美国到底该不该承认自己是中国公司？这时候生成的内容，本质上是基于我的创业经历、你做媒体或出海的经验，以及我们身边朋友提供的真实案例。这种过程里，生成的内容自然就融合了“冰山下”的东西，看起来更真实，也更可信，比Sora那种形式要真实得多。

骆轶航：这个过程中，其实要做的工作非常多。首先，每一个ID所代表的分身，需要积累足够多的个人数据。但目前很多语言模型都还没能很好地解决这个问题。包括对用户历史数据的调用、与用户的交互数据、聊天记录等，个人知识库的整合也是许多系统没能做好的方面。

如果我们想做这个系统，确实会非常辛苦。否则，这样的对话就显得很片面和不完整。因为它毕竟不是我们两个在对话，而是我们的分身在交流，我们不在的时候，它们之间产生的互动仍然能延续下去。

陶芳波：其实并不是所有的交流都是由分身完成的。我们的平台里，分身主要负责匹配和打破沉默，起到破冰的作用。

骆轶航：对，后面我们还是会通过真人进行深入的交流。分身就像是站在后台随时待命，等到需要时出来，进行特定话题的交流。当我们想聊硅谷的事儿时，分身可以开始讨论，而我们则在背后继续推进话题。

陶芳波：这个只是其中的一个小点，产品本身还在研发中。但有一个更大、更重要的问题就是，如何获取上下文。你提到的“脏活累活”是一个非常关键的问题。

陶芳波：大家都知道，获取上下文非常困难。举个例子，Facebook和微信这两个全球最大的社交平台，他们的策略和方式是不同的，但两者都非常依赖上下文。没有上下文，社交平台就无法吸引用户，因为上下文代表了真实性。

在Facebook早期，用户的上下文来源于他们自己输入的内容。其目标是帮助用户展现自己的生活状态，记录自己的存在。用户上传照片，获得社交反馈。这就像在Second Me中，你通过输入自己的简历、经历和思考，AI可以根据这些内容与外界互动，提供个性化的表达，帮助提升用户的社交地位。这种方式本质上是基于心理驱动力的，简单来说，就是人类的“炫耀欲”或“窥探欲”。

这两者的结合构成了一个循环：我想展示自己，别人则想窥探我的生活。我越想秀，别人就越愿意看。通过这种心理驱动，社交网络得以蓬勃发展。但与传统聊天机器人通过任务驱动获取上下文不同，聊天机器人只是为了完成任务而获取上下文。这种上下文并非出于炫耀或窥探的目的，而是为了更好地完成任务。因此，这就是我们强调个人ID展示的重要性，而这种展示必须是通过一个更具互动性的AI来实现。

通过互动展示个人上下文，比单纯依靠主页展示要有效得多。可以想象，未来人们不再刷你的主页，而是与你的AI互动。这个AI通过对话的方式展示你的生活与思考，让内容更加生动且具有人性化。

但Facebook的路走到最后，很多人已经不愿意发布内容了，社交平台的活跃度大幅下降。

骆轶航：对，现在的情况是，大多数人已经不愿意频繁发布动态，甚至像我以前一天发十几条，现在也就两三条。

陶芳波：其实，你的发布已经算多的了。我自己一个月大概只会发四五条，而很多人可能半年才发一两条。

骆轶航：这个情况其实很普遍。社交平台的活跃度下降了，微信在获取用户上下文方面做得比Facebook更好，因为它抓住了“沟通”这一无形的上下文价值。毕竟我们每天都有很多事想聊，微信作为一个沟通平台，它能自然地激发用户的参与。

陶芳波：Facebook当年虽然有Messenger，但它和Facebook主站其实是两个完全不同的产品、不同的业务线，并没有融合。

骆轶航：对，而且那时候还有大量的Fire Message，各种消息系统是分裂的。

陶芳波：是的。这就带到另一个关键点——如果一个产品想要达到我们刚才说的“Second Me级别的上下文深度（context）”，它必须首先把“交流”这件事做好。做到什么程度？就是：我和你真人认识，我们加了微信好友；同时，我在Second Me上也和“骆老师的数字分身”是好友。真人见面当然愿意面对面聊，那种交流是无法替代的。但如果你在北京、我在杭州，我们要讨论一件事，很多时候在Second Me上和“骆老师的数字分身”聊，反而比在微信里更高效、更轻松。这就是我们在做的关于context的另一部分工作。

你刚才说难，是指用户需要投入很多精力？我反而觉得不难。

骆轶航：不可能吧。

陶芳波：如果我们通过AI增强聊天——那就完全不一样了。比如今天我要和你讨论播客设计、聊rundown。你脑子里有过去一个月的想法，我这段时间也有新的context。我们俩上次见面是在北京吧？硅谷没碰上？

骆轶航：对，我们上次在北京，都已经九月了，差不多一个多月前。

陶芳波：对，差不多两个月。你有你的新context，我有我的新context。两个月后突然要录播客，如果我们在微信上聊，就得像刚才那样先把所有信息重新对齐一遍——这非常低效，而且微信上长聊很不方便。那有没有可能这样：我们在Second Me的聊天框里……

骆轶航：让他们俩（数字分身）先聊。

陶芳波：对，让他们先聊。比如他们会先聊AGI——你刚提到黄仁勋又更新了判断；我最近也有一些新的看法。第二个话题可能是Meta和我们之间形成了怎样的竞争关系，这是我这边新的context；你会觉得这些内容也很有趣。这时，两个数字分身就先自动聊起来，几秒钟就能碰撞出一个高度浓缩的版本，甚至可以直接模拟出一段完整的对话——或者它真的就是一段可读的对话。

骆轶航：这段对话是为了我们这些背后的人能看懂。

陶芳波：是为了我们在沟通界面上理解他们在聊什么。几分钟之后，我们就有了非常好的基础，来开始聊。所以今天准备这个播客，可能在微信上要聊1个小时。

骆轶航：所以你的意思是——怪我来之前没有先打开Second Me，对吧？

陶芳波：当然，你要怪就怪你自己（笑）。不过这个功能下周就会上线了。

骆轶航：不好意思，我之前还在用白板版的功能，新的还没跟上。

陶芳波：对，我们周一发版本，结果差了一天。

骆轶航：等我看到这个功能的时候就知道怎么用了。

陶芳波：所以我想说的是，这事儿很难，但本质上它是简单的。你满足的是人类最底层的需求：一是“装逼”和“窥探”的双重需求，二是在日常交流中提高效率和信息传递。

骆轶航：其实我觉得，这事儿解决了两个问题。你知道我其实并不是一个爱交流的人。

陶芳波：没看出来呢。

骆轶航：第一个，我回微信不及时，慢。

陶芳波：这可以给你打个盖章。你确实慢。

骆轶航：然后惜字如金，能不回就不回。这是我的第一个特点。背后的原因是，这件事儿对我来说是一种负担，太费劲。我还要思考该怎么说，怎么表达情绪。很多时候我在处理其他事情，很烦。

陶芳波：如果有人能帮我把前站做好，你说得太对了。

骆轶航：然后我就能轻松做这些事。这个世界上不是每个人都喜欢聊天，有时候我更愿意独处，想问题、看书、打游戏，我不喜欢与人交流。尤其是现在，我和Chatbot聊多了之后，我就更不喜欢和人聊。但这个工作需要有人——就是另一个“我”，帮我把这个工作做好。

陶芳波：对，我们不可能让助理每天去翻我的微信信息，但如果它是另一个“我”，这事儿会简单很多。

骆轶航：我觉得最早想到这个事儿的并不是为了普通人和人之间的交流。我最早听到这个想法是……

陶芳波：你知道我从哪听到的吗？

骆轶航：是POL吗？飞书，他们最早也想做这个功能。那个小圆点，我都忘了叫什么名字。我们也在做类似的功能，每个人都会有自己的虚拟助理。他们说过这不是个人助理，而是“个人伙伴”。

陶芳波：对，就这个想法让我能够替你处理很多工作，成为你的幕后支持。说白了，这在职场上是很常见的场景。大家通常不在面对面时处理冲突，而是在邮件和社交工作平台上，大家互相“撕逼”，那样很尴尬，也浪费精力。如果有两个“化身”在幕后沟通，大家的精神压力就会降低很多，冲突感和负疚感也会小很多。

骆轶航：所以，最终的目标就是你去做我该做的。我记得飞书最早也考虑过这个功能，但他们目前并没有做起来。

陶芳波：对，他们做得好的是会议纪要，但这块儿的功能并没做成。

骆轶航：对，社交不擅长，但他们做得很好的是文档处理。

陶芳波：下周这个功能一上线，我第一个就艾特你，开始聊一下。

骆轶航：你先找理由吵个架吧？

“三段八小时”理论：AI解决的只是你和世界互动的那一块

陶芳波：当然，我一定能找到理由。我有一个理论，就是所谓的“三个八小时理论”。关于人的一天时间如何划分，很多人会把它拆成8小时睡觉、8小时工作、8小时休息，但我的划分方式和他们不太一样。

骆轶航：8小时工作、8小时睡觉。

陶芳波：我想换一个更本质的视角。除了睡眠之外，我们的一天，其实可以分成两类时间：一类是“与你的环境互动的时间”，另一类是“与人互动的时间”。比如我们现在聊天，虽然是在工作，但它本质上属于人与人的互动；这种互动也可能是谈恋爱、和朋友相处，或者是各种会议。

陶芳波：另一类时间是我独自进行的活动，比如散步、查资料、做PPT、写代码。这些都是“与环境互动的8小时”。而今天所有的AI，本质上只是在解决这类时间——查资料、写代码的那8小时的问题。

骆轶航：但这8小时的问题并没有完全被解决。如果AI只提升了其中的某些环节，它可能只能帮你节省20分钟。剩下的6小时40分钟，其实并不一定需要你真正花满8小时去完成。

陶芳波：我的观点是，其实跟人沟通的8小时，今天被很多AI公司，包括大模型公司在内，忽略了。

骆轶航：你说的意思是，节省下来的时间不是就全用在沟通上了吗？你打算通过这种方式来提高效率，对吧？

陶芳波：我并不是要让人花更多时间去沟通，而是这8小时的沟通，真正有价值的时间可能是2到3小时。

骆轶航：是的。

陶芳波：比如你每参加一个活动，都至少有二三十个人加你微信。

骆轶航：这就像我那时的感觉，随便应付一下就行了。

陶芳波：但现在我的策略是，我加你微信时会做一些筛选。如果你的介绍写得足够吸引我，我会通过。但我想说的是，大量时间我们在寻找匹配的人，进行冷启动，了解对方从哪里来、做什么。然后我发现我不感兴趣。这其实是在寻找匹配。

骆轶航：在硅谷，我说实话，你不喜欢那种活动之后的社交环节。

陶芳波：对，或者在公司时。

骆轶航：这种Happy Hour。

陶芳波：我最烦硅谷的就是这一点。

骆轶航：我也是。我们得说，那个环节效率太低了。你和一个人寒暄几句，“Hey，how’s it going？”然后说一些“cool”，之后还说“我们以后一定要约个时间聊”，这种small talk真的是浪费时间。

陶芳波：对，我现在最怕自己的活动，因为自己组织的活动，来的人更多。

骆轶航：对，尤其是各种口音的华人和其他人，大家都想找一个交流的机会，但实际上效率非常低。

陶芳波：所以我想说的是，今天我们做2个小时深入的交流，这才是我们想要的沟通。那些无意义的交流，比如一个人站在你面前说了半小时，最后发现什么都没聊到。

骆轶航：对，我甚至连3分钟都不愿意浪费。

陶芳波：有些沟通是值得的，比如我有一个个人习惯。每次看到朋友圈，我看到一个不认识的人发了朋友圈，我会点进去看。如果他已经加我微信半年以上，但我们除了寒暄没有说过话，我会马上删掉。因为你不应该出现在我的feed里，浪费我的时间。

骆轶航：有些人我会删掉，有时候会保留一些特别奇葩的样本，反复观看。

陶芳波：那你就是社会学家。

骆轶航：人类样本收集，我会做这项工作。

陶芳波：对，但从另一个角度讲，我觉得还有一类时间浪费的事情。比如我们现在在开会，明确主题，但我们聊的很多内容本质上只是为了对齐信息。效率可以从1小时缩短到10分钟。

陶芳波：现在的交流，尤其是微信，每个人每天都用微信5到6小时，实际上，很多时候并不是在进行深度沟通或者有效的社交。

陶芳波：我觉得这其中有巨大的空间。如果你有一个平台，最好它和微信不一样。微信的功能不应该出现在这个平台上，但这确实是一个值得解决的问题，值得关注。我相信可以找到正确的方法去做，让它既能解决这些问题，又不让人觉得“我为什么每天都在和AI聊天”。

个人的“使用说明书”本质上就是一个context

骆轶航：对，实际上它解决的是你沟通的延展性。我最近开始理解的一个问题，过去我特别烦小红书这个平台，虽然现在我在上面花的时间也很多。但小红书上的很多用户，尤其是那些在平台上精心经营人设的用户，经常给人一种生活过度努力的感觉。大家总是拼命向上、使劲活着，这让我感觉不太舒服，因为我有时更倾向于放松。但现在我理解了，首先他们会给自己打上很多标签，例如“左将军”“汉孝景皇帝玄孙”“中山靖王之后”等等，就像刘备那类人物设定一样，然后是CMU、AI投资等等。这样会让人感到格外耀眼。

后来我发现，有些人甚至在个人资料下列出了“使用说明书”，就像IV页面一样。我觉得这种方式非常有意思。如果你是一个懂得信息组织和使用的聪明人，看到这些标签后，你就能更高效地与这个人打交道。

实际上，这个“使用说明书”本质上就是一个context，个人来说就是个人说明书，这对我来说是一个很有意义的工具。我现在也准备制作自己的个人说明书了。其实我看到身边一些努力的朋友们，他们都在做类似的事情。

陶芳波：Second Me可以帮你自动做一个。

骆轶航：是的，刚才我也注意到这个功能，它可以帮你自动生成一个说明书，帮助建立人际间的context。无论是虚拟化的头像（avatar）还是实际的互动，它都有助于更好地沟通。

陶芳波：但我的观点是，单向的context并不够。它没有针对我们之间特定连接的个性化。所以我其实更感兴趣的是，AI的最大价值体现在主动性上，它全天候帮你处理事情。如果能够把context转化为双向交换，且基于场景进行个性化，那就更有价值了。比如一个场景是我们要录制一堂课程，另一个场景可能是我们一起去阿拉斯加玩。

骆轶航：所以这些AI工具，能跟你一起去阿拉斯加玩。

陶芳波：当然，我们可以带上各自的家人。或者带上兆洋，我们三个人。总之，我觉得这是一个非常有趣的问题。很多时候，我觉得我们正在做的是一个社会实验。

骆轶航：我听着也觉得很有趣，带着“second”这个名字就特别具有先锋性。

陶芳波：对，它就是一个社会实验。所以，AI在人的沟通和连接中到底能扮演什么角色？我希望我们能够成功做到这一点，如果做不成，至少也能为这个行业做出有意义的贡献。

骆轶航：贡献是否有多大，这个很难说。

陶芳波：但它确实是一个有意义的贡献。

骆轶航：是的，我也觉得这个事情挺有意思的。因此，我们接下来将推出一个比较全面的功能，基于每个人的context和人际互动的需求，让每个人的分身能够有效互动。这背后的关键是，它必须连接真实的人。

陶芳波：对，必须是真实的人。

骆轶航：对，必须是你在物理世界和现实中的折射，能够反映你的个性、兴趣爱好和身份。

陶芳波：它是一个容器。是一个载体。

骆轶航：这些容器之间可以产生主动式的交流，这样就避免了许多人交流时的被动性。尤其对于像我这样的人，主动式的交流可以帮助延展人与人之间的互动。

陶芳波：说到最后一公里，之前我们总说让AI来做“最后一公里”。但在社交这件事上，前面交给AI做，最后一公里一定要交给人类，因为这一部分才是最有意义的。

骆轶航：我理解你这种观点。就像我之前希望钉钉能有一个功能，这样大家沟通起来就更方便了。比如我们要举办一个活动，邀请一些人，那我知道在钉钉上应该主动找谁，去艾特一个合适的人帮我做介绍。因为你们有共同的朋友，或者你直接在邮件里互相联系就可以，避免了无效的沟通。

陶芳波：这种沟通方式其实已经很高效了。

骆轶航：是的，我们都有这样的感受。在硅谷，很多人其实都不喜欢那些形式化的“small talk”。

陶芳波：对，而且我知道你是那种特别讨厌无聊交际的人。

骆轶航：是的，大部分硅谷人也是如此，他们虽然做，但其实都不喜欢这些无效的社交。

陶芳波：他们在做这些事情时，其实是在展示自己有这种能力。

骆轶航：对，他们展示的是自己有能力去做这些事情，但实际上我并不想参与其中。

陶芳波：实际上，我认为真的喜欢这些事情的人少之又少。你看硅谷的情况，我们也可以讨论一下这种社会现象。

骆轶航：我们也有一些“大长腿”的小姐姐喜欢这种事儿。

陶芳波：硅谷名媛吗？

骆轶航：对，像现在小红书上的那些，咱们不点名，就是那些在各种活动都能出现，跟各种人都能合影的小姐姐们，她们是喜欢这个事儿。像硅谷的那些粗犷男士，大部分都是穿个牛仔裤，带着毛衣就出来的，这些女的并不喜欢这种事儿。

陶芳波：创投圈这个现象，尤其是在这里。

骆轶航：确实，很多人都在这个圈子里，现象非常泛滥。

陶芳波：所以这个现象很有意思。我最近也想到另一件事，就是Naval纳瓦尔在《纳瓦宝典》中提到的观点。
骆轶航：对。

陶芳波：他其实有两个比较有意思的点，他在反思这种现象。其中一个是，当有人找他时问，是否可以与他合作或接触，他的默认回复是：“不要找我，我不会回复你。”然后他接着说，如果你真的需要找到我，肯定能找到我。

骆轶航：这是我跟很多人也说过的话，虽然我没有他那么牛逼，但我也常说：“如果你想找我，你肯定能找到我。”

陶芳波：但是你看，如果要我花五分钟时间去应付一个与我无关的需求，我最好的做法就是直接忽略，不看。这种就是线上社交中的“more talk，less work”那种小聊天。他非常反感这种交流。第二个，他认为，如果有人来找他说要参加某个活动，他的默认回答就是：“不，我不参加。”他的原则是，所有社交行为的默认选项就是“no”。

骆轶航：Before setting，it's no.

陶芳波：对，默认选项是“No”。如果突然他有时间了，愿意去，他会再决定“yes”。

骆轶航：硅谷很多大佬其实就是这种方式，我曾接触过一些人，他们也是这样。突然答应的事儿，过了一段时间就消失了，过了一段时间又说：“好吧，我可以去了。”

陶芳波：其实，他的意思就是，什么都不答应，先告诉别人“我不参加”。这样一来，他保证了，真要参加时，那个活动或场景对他来说是有价值的，这样他能最大化他的有效时间。

骆轶航：对，这样他可以确保自己投入到真正有价值的事情中。

陶芳波：这样他能让所有深度交流的时间更加高效，而剩下的时间，不管是和家人一起吃饭，还是看电影，也能被充分利用。所以，我觉得硅谷在这方面是有反思的。问题是，尽管硅谷有反思，最近我发现这个现象并没有减少。

骆轶航：反而是越来越严重。

陶芳波：这让我有些纠结。

骆轶航：我并不喜欢这种社交方式，但如果我不参与，怎么能推动活动呢？如果我不做meet up，不让builders、founders、developers和creators聚在一起，那么我就是不做这些社交活动了。

陶芳波：甚至，你还得说服他们去搞networking。

骆轶航：我还得说服他们，自己去搞networking。然后看着我又很烦，感觉时间浪费了，我会想：“这个活动要赶快结束，已经9点半了，赶紧走吧，场地费都快加收了。”我就想着这些。

陶芳波：是的，这真的很有意思。所以我觉得，人与人之间的深度沟通非常重要。

骆轶航：没错，深度沟通非常重要，但我们可以节省不必要的时间，把这些时间留给真正需要的交流。

AI分身不是替代人，是帮我们找到那50个真正重要的人

陶芳波：是的。所以我有另外一个理论。你看，微信的好友数以前不是最多限制5000个吗？

骆轶航：是，现在好像已经扩展了，我现在已经有8000多了，甚至可以到1万。

陶芳波：对，微信的好友数从5000个开始，现在已经变成1万了。我极端地认为，这其实是两个数量级的游戏。我要让真正的深度沟通从5000变成50。因为在5000个好友中，大部分人只是社交探索，真正深度交流的其实很少。

骆轶航：对，深度交流占比可能只有20%，而社交探索占了80%。

陶芳波：深度交流对大脑有很大的益处，研究表明，如果有高质量的社交互动，你的寿命可能会延长。

骆轶航：对，像我们如果每周聊两个小时，可能会更快乐，活得更久。

陶芳波：没错，真的能活得更久。

骆轶航：但很多人来我办公室时，我就觉得...

陶芳波：又少活了那2小时。

骆轶航：你可能还影响你寿命。你看上个月，你不是去参加那个活动了吗？

陶芳波：我原本想去，但堵车堵了两个小时，最后也没到。你那边的交通实在太糟糕了。

骆轶航：他有告诉你那个活动吗？我也没去。

陶芳波：后来他说了，说你没来。我想，那我也没必要到场了。

骆轶航：是的，首先我本来也不是必须出现，其次那天我身体也不太舒服，虽然没有特别严重。但更关键的是，那种交流对我来说已经是一种负担。

陶芳波：所以现在真正的深度交流变得越来越少，而真正有价值的深度交流，其实对人的方方面面都有帮助。

骆轶航：但多数时候反而是假交流，我都觉得自己笑得脸都僵了。所以我觉得下一代的社交，应该把这两件事分开。真正的深度连接，一段时间内，也许一两个月，你最多维持50个，已经是极限了。而浅度连接，其实只是为了帮你去拓展“可能形成深度连接的机会”。所以我觉得5000个根本不够，应该是50万。全世界真正能跟你产生共鸣的人，我相信至少有50万。

骆轶航：那你就得有个办法，把这些人都放到一个池子里，然后用非常高效、非常凝练的方式和他们沟通。

陶芳波：对，用AI去做这件事。最终目标，就是从这50万人的池子里，筛出真正能和你形成深度交流的50个人。

骆轶航：没错，是“找到那50个”，而不是“结交那50万个”。

陶芳波：这就相当于，把“探索”和“深度”两个过程分层处理了。这是我最近的新思考。所以我觉得，我们的产品应该有两个好友上限：一个是AI帮你认识的好友数，一个是你本人可以维持深度连接的好友数。我觉得这个拆分特别有意思。

骆轶航：非常必要。对我来说尤其必要。我想把探索的时间压缩到最少，把高质量交流的时间尽可能扩大。这里还有一个现实，就是两个人在真正了解彼此之前，可能因为沟通习惯不同而错过彼此。

small talk是新型污染——下一代社交应该交给AI去过滤

骆轶航：举个例子，我经常被邀请去主持一些论坛的圆桌。很多时候，我在panel上的表达，会让一些观众觉得“这个人值得交流”，从而建立起某种异乎寻常的紧密关系。虽然我们平时聊天很少，都是“在吗”、“有个事儿”这种浅交流，但每次实际沟通的质量都很高。

陶芳波：对，没有small talk。

骆轶航：没有small talk。那些都可以交给AI去做，我们就不用再把精力耗在这些低价值的社交内容上。这点挺关键的。

陶芳波：e人也有这个问题。

骆轶航：对，e人也一样会遇到这种情况。

陶芳波：其实大家都会。聊得越多越容易“人来疯”，进入那种亢奋状态。

陶芳波：我的观点是，如果e人觉得AI不好用，那就别用。没关系，产品本身没问题。

骆轶航：你以后再跟我说“e人别用了”，我就懂了。有些人就是喜欢跟真人聊天，他们从真人互动里获取能量。我真见过那种人——必须跟真人接触才行。

陶芳波：或者说，有些人真的喜欢每天跟100个不同的人聊天，那对他们来说是爽的事，那他们就会想办法去找这些人聊天。对吧？在AI平台上，从5000扩到50万，你在这50万里面捞，也能捞到你喜欢的对象。
但我想说的是，对e人来说，本质上大家都一样。数量太多之后，人都会身心疲惫，只不过他们的上限比我们高一点。

骆轶航：对对对，可能是这样，这个解释还行，有点意思。

陶芳波：所以我们就回到刚才的话题。

骆轶航：你还能把话题拉回来，真厉害。

陶芳波：必须的，我得帮你把这个场子拉回来。你刚刚已经有点跑了。

骆轶航：是，我自己都愁了半天，我也觉得是不是该往回拉。其实我也有很多感受。

陶芳波：行，那我们就继续聊Second Me。

骆轶航：对。你想啊，下次我们再办活动，一个在北京，一个在旧金山。我觉得那面“说明书的墙”在旧金山会更有效。第一，内地很多人假装喜欢small talk，但其实很讨厌；第二，那边的人更习惯用工具快速获得关键的信息，建立连接。所以在旧金山搞一面墙可能更有用。

陶芳波：可以啊，就在Facebook大本营对面。

骆轶航：在Facebook大本营对面……那地方可能不好租，但确实好玩，也很有意义，搞笑但也OK。