张小珺 Jùn｜商业访谈录

今天这集是我和广密【全球大模型季报】第 4 集。这期 2024 年 Q3 季报，提前和大家见面。 我们正进入的 9 月会是 AGI 的一个大月，OpenAI 造势已久且绝密的项目“草莓（Strawberry）”将在不久后揭开它神秘的面纱。此外，Anthropic 也会推出 Claude 3.5 Opus，这两个模型将是 AGI 进程是否顺利的关键风向标。 这些项目很可能暗示了硅谷 AGI 范式已经静悄悄地发生剧烈转移。 本集节目带来了对 AGI 发展路径的最大猜想——硅谷 AGI 范式正在发生转移，self-play RL（强化学习）开启了新赛道。大部分人还没意识到，在纯靠语言模型预训练的 Scaling Law 这个经典物理规律遇到瓶颈后，多家硅谷明星公司已经把它们的资源重心押宝在一条新路径上：self-play RL（自博弈强化学习）。只不过，这个范式转移还未形成共识。Self-play RL 到底是什么？它如何有别于传统路径？它能成为继续 Scaling Law 的一把神奇钥匙吗？ 这集节目是关于 self-play RL 的一篇高质量科普，也希望为大模型从业者带来方向性的启发。 除了 self-play RL，我们着重探讨了硅谷一级市场的明星赛道（Coding、视频生成、通用机器人），以及 OpenAI 与科技巨头近况。希望我们【全球大模型季报】能帮大家了解最前沿的 AGI 动态，并且能持续给大家带来启示。 本集是《张小珺 Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）坏的推演猜测，GPT-5 不乐观；好的推演猜测，RL 开启新赛道 02:30 语言模型预训练的范式或许遇瓶颈，模型 scaling 边际效益开始递减 05:21 为什么不一定能支持模型在 GPT-4o 基础上大幅跃升？现在处于“真空死亡地带”？ 06:43 我最担心的是，纯靠语言模型的经典 Scaling Law /Pre train 这个物理规律遇到瓶颈，或者在更大参数比如 2-3T 以上的情况下开始失效了 09:37 如果 scaling law 在模型变大的过程中不 work，现在有三条潜在路径：1、多模态尤其是视觉（但还没有证据说能从视觉模态训练涌现智能能力）； 2、10 万卡集群（但 10 万卡集群充分互联的难度比预期难，可能是全人类最难的项目之一）； 3、强化学习 self-play RL（这是范式级别的大转变！） 12:53 如果我是 AI 公司 CEO，我会 200%资源 all in RL 这条路 13:40 概念解释：Reinforcement Learning，简称 RL，中文强化学习（Ilya 用一句话概括强化学习：让 AI 用随机路径去尝试一个新任务，如果效果超出预期，就更新神经网络的权重让 AI 记得多使用成功的实践，再开始下一次尝试） 19:05 代码和数学可以变得很强，能不能泛化到更多领域没有证据 22:39 你也可以把语言和预训练比作人类基因组，携带着人类几千年进化的基因，强化学习 RL 就是人类成长的一生 24:55 必须很聪明的模型才能有能力做 self-play RL 的探索 27:07 Anthropic Claude 3.5 是这一波标志性的产品，他们不搞 Sora/搜索，主线是 RL；业内少数人意识到 RL 的重要性是最近两个月 28:35 硅谷明星公司现阶段的资源投入？1-2 家公司把 RL 当作最高优先级 28:56 2024 年 9 月 OpenAI 和 Anthropic 即将要发布的，什么值得期待？ 29:42 AGI 范式大转移之下，还会有 GPT-6 和 GPT-7 吗？（可能明年会看到很小的模型比今天 GPT-4o 要聪明非常多，一个期待是实现 AGI 不一定需要巨量参数的模型） 30:33 新范式的困境和卡点 32:52 Character.AI 出售给 Google 预示 AGI 竞赛上半场结束，下半场开始，创始人 Noam 从 Google 进入 self-play RL 下半场 34:36 新范式下，还需要那么多 GPU 吗？很多人关心英伟达股价 37:06 AGI 范式转移只在最核心的 researcher 中有共识，几百人，还没扩散 38:55 Claude 3.5 Sonnet 显著提升，带动了编程工具 Cursor 的火爆出圈 40:08 OpenAI 在造势的草莓、Q*，猜测背后都是强化学习 RL 41:55 国内公司应该应该 all in 200%跟进 RL 42:44 语言模型和 RL 是乘级关系 硅谷 AI 一级市场的四个明星赛道 45:12 硅谷的 AI 赛道：围绕 LLM 周边有 3-4 个圈，搜索、代码 Coding、视频、机器人 1、Coding：在硅谷出现了 4-5 家独角兽（Devin、Augment 、Magic、Poolside，都已经 20-30 亿美元估值），最近编程工具 Cursor 出圈 2、  视频：这个赛道诱人，但格局不稳定、决胜窗口长 3、通用机器人：想赌具身领域也有个 OpenAI，现在是基础科学突破的问题，没看到在机器人领域的“通用泛化能力”出现 57:00 美国通用机器人的明星项目（Pi、The Bot 是业界公认最头部的项目，除此之外融资金额很大、声量也比较高的是 Skild AI、Figure AI） 58:31 国内 vs 硅谷机器人：硅谷投 robot foundation model 一个大脑，像 Andorid；在国内投整机，OV 和小米 01:01:56 LLM->多模态->具身智能->世界模型，这是 AI 发展路径 01:05:54 LLM vs 移动互联网，叙事逻辑是什么？哪些明线与暗线？ 01:07:04 有没有可能，今天不做强化学习的公司未来都跑不出来 01:08:05 站在现在，重新评论一下中国 LLM？“月亮和六便士” OpenAI 和科技巨头 01:12:37 OpenAI 1、有点浪费技术领先的红利，产品没接住 2、联合创始人 Greg Brockman、John Schumann 离职 3、Ilya 离开应该是 bet on 两个路线（多模态/强化学习，大概率是 RL） 01:17:10 Q*和草莓和 RL 应该是一件事，草莓是代号，RL 是方法 01:18:07 回答红杉美国合伙人 David Cahn 发布最新文章《AI’s $600B Question》 01:20:00 在 2024 年 Q3，AI 叙事还有哪些非共识？ 01:22:45 Character.AI 之后，哪些 AI 公司还会被收购？做个预测 01:23:38 2000 年互联网 hype 破灭后只留下 Amazon 一家公司，今天 AI hype 如果破灭了，谁是下一个 Amazon? 01:24:24 AGI 第一幕是科技巨头受益，第二幕还没完全展开 【全球大模型季报】系列 2023 年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观 2024 年 Q1：和广密聊 AGI 大基建时代：电+芯片=产出智能 2024 年 Q2：口述全球大模型这半年：Perplexity 突然火爆和尚未爆发的 AI 应用生态 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

去年下半年以来，特斯拉 V12 版本和端到端架构为自动驾驶掀起了一波全新的热潮。这波总是在“5 年之后”又“5 年之后”屡屡迟到、屡屡爽约的技术革命，到今天，到底发展成什么样了？它距离我们真实的生活还有多远？ 我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第 3 集。 我们的前两集节目里，已经推出了与何小鹏和楼天城的访谈，他们分别代表自动驾驶领域最有代表性的两类公司：一个是做 L2（辅助驾驶）的汽车公司、一个是做 L4（无人驾驶）的技术服务公司。这次，我邀请了在自动驾驶行业很资深且背景多元的一位人士。 孟醒在过去 8 年从各个维度深入参与过这个行业。他曾是连续创业者，先后在美国和中国创办了两家人工智能初创公司；他也是投资人，投资过小鹏汽车、Momenta 等自动驾驶相关公司；2019 年起，他出任滴滴自动驾驶 COO。就在最近，孟醒刚刚更换了新身份，再次回到风投行业做一名前沿科技投资人。 我和孟醒从他亲身试驾特斯拉 FSD 各个版本的真实感受开始聊起，深入探讨了端到端架构和 FSD 进化史。不过这集只是开篇，接下来我们还会推出更多的精彩续集。 本集是《张小珺 Jùn｜商业访谈录》和《技术不无聊》的串台节目。《技术不无聊》是孟醒制作的一档新播客。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）【嘉宾小传】 孟醒，五源资本合伙人、卡尔动力董事长，曾担任滴滴自动驾驶 COO、顺为资本科技组负责人；在顺为期间，孟醒投资了小鹏汽车、Momenta 等明星公司；加入顺为前，孟醒曾经作为创始人和 CEO 创办两家人工智能领域的明星创业公司，分别是美国的 Orbeus 和中国的知图科技，两家公司都被并购；孟醒还曾在摩根大通投资银行部门任职，负责亚太区科技领域的投资并购以及 IPO 项目，参与项目金额超过 600 亿美金。孟醒拥有加州大学伯克利分校应用数学和经济学学士，以及麻省理工大学斯隆商学院 MBA 学位。 01:30 孟醒的学习和创业经历，从幼儿园就开始在中美两边穿梭 08:33 为什么自动驾驶行业和公众之间充斥着信息不对称？ 11:17 自动驾驶分两条线：辅助驾驶已经到产品中期，无人驾驶产品还处在 Pre-A 阶段 18:18 辅助驾驶和自动驾驶各自迈过几道坎？还有哪几道坎要过？ 21:18 亲身试驾特斯拉 FSD 不同版本的感受（从非端到端的最后一个版本 V11.3.6 到端到端版本 V12.3、V12.4，技术提升斜率如何？） 27:37 为什么 L4 公司看特斯拉 FSD 像小学生？优化目标和 L4 公司不一样 29:09 L2 直到实现极高驾驶能力之前，应该有最优接管率，不能过高也不能过低 33:12 L2 和 L4 截然不同的产品体系：L2 提供更好的人机共驾体验，L4 提供成本更低的出行服务能力 33:36 L1-L5 的命名体系和它带来的歧义 43:06 特斯拉 V12 版本和端到端架构为什么重新点燃自动驾驶的热情 52:20 V12 更像是辅助驾驶里的 GPT-3 时刻 54:11 关于特斯拉端到端架构，哪些是已知信息？哪些是黑盒？ 56:43 特斯拉自动驾驶的技术演进史（both 硬件和软件） 01:02:54 特斯拉是端到端且不用任何规则兜底，国内公司很难做到 01:04:07 特斯拉的纯视觉路线 vs 大部分公司的激光雷达路线 01:11:52 端到端是自动驾驶的终极大杀器吗？分别探讨 L2 和 L4 01:17:32 复刻特斯拉 FSD 需要多少花销？大致的估算 01:19:18 几乎所有中国的竞争者都在跟进端到端架构 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，今天是第 2 集。 最近萝卜快跑在武汉引发广泛关注，许多人开始讨论 Robotaxi 是不是迎来拐点？我邀请了楼天城来聊聊。 楼天城是清华首届姚班毕业生，因在编程竞赛的优异战绩又被称作“楼教主”。他毕业后进入 Google 工作，在这里最早接触了无人驾驶，而后又加入百度从事无人车研发。2016 年，楼天城与百度前首席架构师彭军，创立无人驾驶公司小马智行（Pony.AI），他出任联合创始人兼 CTO。该公司估值达 85 亿美元，正寻求在纳斯达克或纽交所上市。 节目中，我们探讨了关于 Robotaxi 的新闻、无人驾驶的简史、自动驾驶常见的路线之争。楼天城说了一些颇为尖锐的观点：比如，“L2 做得越厉害，它离 L4 越远，反之亦然”，又比如“当自动驾驶超越人类，数据就变成干扰项，并不是越多越好”。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:11 先谈两条新闻：1、萝卜快跑火了，2、Tesla 推迟 Robotaxi 发布时间 04:39 用时间概念来表达“无人驾驶小史”：1 小时/10 小时/100 小时/1000 小时/10000 小时，自动开不用人接管（跨越每一步中的关键点） 10:10 我主要精力花在“Contest based metric system”（“基于竞赛的度量系统”，旨在根据不同的场景分别评估系统的能力。） 16:45 “端到端”根本变化是，让整个模型的能力加强了，避免模块之间传输信息丢失 17:18 “端到端”只能做到 100 小时，从 100 到 1000 小时是超越资源和能力的 17:50 自动驾驶的路线之争：先有目标不同，才有路线不同 1、激光雷达/纯视觉？“纯视觉只能做好学生，但激光雷达能作弊” 2、车路协同/单车智能？“互相加成，但单车智能是 priority” 3、渐进式自动驾驶/跨越式自动驾驶？“一个是足球、一个是篮球” 4、辅助驾驶/自动驾驶？“L2 做得越厉害，它离 L4 越远” 26:57 无人驾驶创业这 8 年：高潮与低谷，落地得快与慢 35:54 “当你真的超越人类，数据不是越多越好，数据是干扰项” 44:06 关于个人：姚期智先生令我印象深刻的、ACRush、“只有冠军才知道冠军和亚军的差距” 49:10 坚持 20 年编程竞赛的人告诉你一个竞赛技巧：“Hold cold card” 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

我们的节目正在推出新系列【从蒸汽机到无人驾驶】，记录这段承载人类出行终极梦想的技术浪潮，今天是第 1 集。 很多人说大模型会改造自动驾驶，加速拐点的到来，但它究竟是如何发生的？ 本集我邀请了小鹏汽车董事长兼 CEO 何小鹏。 过去 1 年半，作为一名汽车 CEO，何小鹏倒是为大模型做了挺多事——他让团队读论文，自己到访美国三趟，试驾特斯拉 FSD 和 Waymo，还拜访了黄仁勋。在他看来，中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司。 站在小鹏汽车创办 10 年的节点，我也和他探讨了友谊、商战、高峰与滑铁卢。 他形容，造车就像在“在血海里游泳”。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）友谊与股价 02:11 雷军怎么邀请你、李想和李斌同时出席小米 SU7 发布会？ 03:12 他们说“估计你气晕了，在厕所哭啊”，把我笑坏了 03:25 那场发布会上，李想、何小鹏、李斌、魏建军的座次问题 04:17 我们坐在下面讨论什么？我为什么在笑？ 05:50 什么时候发现小鹏汽车的股价跌了？什么心情？ 06:05 我对雷军和他第一台车的看法 基因与局限 06:27 小鹏汽车做智驾的源头和基因 10:30 我从之前创业做 UC 浏览器积累的认知 14:14 蔚小理都是从互联网入局造车的创业者，但基因和思考完全不同 15:56 我的反思：如果我有汽车品牌逻辑，我会切得再高一点；如果我更懂汽车体系，我会先从 P7 入手，再到 maybe G7 的体系 17:25 论“小鹏汽车”的命名和从投资人到加入小鹏汽车 20:18 UC 创业那十年心理上的高点、低点和忐忑 大模型改造自动驾驶 21:32 一个现实问题：自动驾驶能帮你卖车吗？ 23:33 大模型公司没人挣到钱，它在另一个纬度可以挣到钱的，就是自动驾驶 24:33 自动驾驶做了大模型，还需要有“刹车”加“守门员” 25:28 在 ChatGPT 问世以后，我做了哪些动作？读论文、到美国、拜访黄仁勋 26:00 大模型不是人的思考逻辑，是 machine 的思考逻辑或者推理逻辑 27:25 软件从科研到规模使用很快，硬件极其难 29:58 大模型怎么在车上落地？按照它的逻辑重写我们的数据流逻辑，增加数据的收集，做预训练，最开始写出来的东西完全不能用，需要巨大的训练量 32:58 你和车企 CEO、李想、李斌、雷军会聊大模型吗？ 33:20 中国需要通用大模型公司，但中国也需要自己能读懂大模型，把大模型放到应用做工程落地的公司——小鹏是其中一家 35:10 怎么看马斯克同时做 Tesla 和 xAI 36:54 吴新宙离职和拜访黄仁勋的启发 敌人和护城河 40:32 今天随着华为入局，它的智驾能力也被认为是第一梯队，而它的风格又那么凶悍，你感受到了冲击吗？ 41:32 有人说，小鹏要不干脆别卖车了，学华为做智能化提供商 42:45 大模型对于小型公司不利：大 AI 越强所以越多数据，越多数据所以越多费用，越多费用所以要卖越多车支持这个体系，这是一个网络效应 46:32 复刻特斯拉端到端 FSD（完全自动驾驶）要花多少钱、多少时间、哪些基础要素？ 47:40 未来多模态的大模型、自动驾驶模型和机器人大脑会统一吗？ 乱世快出现了 48:59 “兄弟们想害谁，就让他来造车” 51:40 “我只是觉得在血海里面游泳” 53:31 切忌在人的方面“一脚油门、一脚刹车” 55:49 G9 事故反思、变革之难 57:00 和总裁王凤英的分工，我们没有汇报关系 01:00:28 不是壮士断腕，是“壮士把头都断了” 01:01:35 淘汰赛、全明星赛，我的目标是第一 01:03:01 合纵连横频发，乱世快出现了 01:05:44 车企发车好比“出牌”，小鹏为什么今年出 MONA M03 这张牌？ 01:10:33 变革中的我：最近发的小脾气，从民主到集权，关注 2+3 问题 01:14:00 何小鹏最近在美国试驾完特斯拉 FSD 和 Waymo 之后，新鲜的体验与判断【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天这集是【全球大模型季报】第 3 集，我与广密从 AI 应用端出发，复盘全球大模型这半年的进展。 AI 搜索是大模型在应用端达成的第一个共识。这次，我们详细聊了聊 AI 搜索企业 Perplexity，关于它的创业、数据、竞争与护城河。Perplexity 最新一轮估值已达 30 亿美元。 此外，我们聊了一些业界关心的重要话题：AI 应用为什么还没有大爆发？GPT-5 为什么那么慢？大模型的商业模式和壁垒究竟是什么？我们也对美国科技巨头过去半年的状况一一作了点评。 我们在这集节目增加了一个互动环节，大家可以就播客中提出的问题在评论区留言，也许嘉宾会现身回复哦：） 本集是《张小珺 Jùn｜商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:16 突然走红的 Perplexity 过去 1 年，应用端比较无聊，Perplexity 是唯一跑出来的（2000 多万月活用户，2000 多万美元 ARR，年底可能到 1 亿月活，1 亿美元 ARR，月度环比增长 20%以上） Perplexity 的创始人和创立过程，硅谷核心圈都投了 Perplexity 的豪华投资人天团、已完成四轮融资与估值爬升过程 （投资人包括：Google SVP Jeff Dean，Meta 首席科学家 Yann LeCun，OpenAI 早期投资人 Peter Thiel、OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy、知名 Solo GP Elad Gil，GitHub 之前的 CEO Nat Friedman，Databricks 联合创始人 Reynold Xin，Hugging Face CEO Clément Delangue，亚马逊创始人 Bezos） 为什么硅谷的个人投资者参与这么多？ 06:16 信息检索是匹配模型能力最合适的 PMF 对于知识工作者有积累创造性任务：组合型创造-探索性创造-变革型创造（信息检索就是组合型创造） Perplexity CEO 是先思考产品再思考模型，而不是先做模型再找落地场景 如果 Perplexity 能向下改模型，Anthropic 收购 Perplexity，这是很好的组合 11:12 Perplexity 最新估值达 30 亿美元，为什么它值这么多钱？ Perplexity 这种产品形态和小红书长期是什么关系？都在抢传统搜索的生意 Perplexity A 轮融资的时候，我们拿它和头条早期数据做对比，很有意思（留存、用户心智） 英伟达投资了 Perplexity，黄仁勋公开说他用做多的一个 AI 产品是 Perplexity Perplexity 怎么和 Google、OpenAI 竞争？错位竞争！ 面对 Perplexity，Google、百度这类传统搜索公司有哪些应对？ 秘塔 AI 是中国的 Perplexity 吗？国内一个问题是：内容有割裂性 17:50 Perplexity 的护城河是什么？会独立长大还是被并购？ “今天的创业公司似乎都在巨头的辐射之下” 18:25 同样是 30 亿美元估值的月之暗面和 Perplexity，本质区别是什么？ 19:16 无聊的 AI 应用生态 首先画一张 AI 创业公司脑图（大模型公司估值显著高于 AI 应用公司） 21:10 海外版“大模型的资本扑克牌”，很清晰、巨头主导，关注 Meta 和 Apple 接下来会怎么落子 红杉美国只投了 OpenAI 和 xAI 22:50 AI 原生应用系统性大爆发了吗？没有！ 为什么说现在模型能力和产品能力不够？ 应用大爆发的关键条件有哪些？（模型能力、调用成本、速度 latency） 26:55 未来 6-12 个月，哪些是高确定性问题？哪些高赔率问题？ 大家远远低估了模型变小的速度——过去一年我们卷云端和数据中心的基建，未来一两年会卷端侧基建 模型变小的挑战是什么？ Apple 和 OpenAI 合作并不稳固，Apple 和 Anthropic 也谈了一个合作，随时热插拔 ChatGPT 接下来最重要的能力跃升是：逻辑推理 reasoning+多模态 34:10 一个听众互动（大家可以留言）：如果 OpenAI GPT-4o 给开发者的 API 成本大幅下降，成本可忽略，哪些应用能爆发？ 回顾一下 GPT 降价幅度，过去一年降低 10 倍；我好奇 OpenAI 为什么不更激进降价？摧毁其他人 AI 应用型的人才画像是怎样的？ 给 AI 新物种大爆发的时间一个预测？ 36:33 过去半年美国 AI 应用生态有多无聊？（沙滩上建房子） 36:58 GPT-5 为什么那么慢？ OpenAI 模型能力跃升停滞了吗？为什么 GPT-5 出来比较慢？ GPT-5 预计什么时候来？GPT-5 会长什么样？ 为什么 GPT-4 和 GPT-5 中间插了一个 GPT-4o？（为了降成本） 硅谷和中国大模型公司牌桌发生了哪些变化？ 拿到“最后一张船票”的马斯克 xAI，有什么差异化？ 41:47 “OpenAI 内部状态就像是从东向西开拓美洲大陆，科学家让火车高速奔跑，infra 工程师在火车前面修铁路，铁路铺设和火车齐头并进” 过去半年在大模型上，中美差距是拉大了还是缩小了？ 45:35 大模型的商业模式和壁垒 大模型是好的商业模式吗？壁垒在哪？ Scaling Law 之外，会有不一样的路线走向 AGI 吗？ 怎么看通用机器人？怎么看无人驾驶？ 通用机器人和无人驾驶，哪个来得更快？ 今天通用机器人的目标还没有定义清晰 55:25 最后，我们点评了硅谷科技巨头这半年的状态 OpenAI（离职风波对 OpenAI 有影响吗？） 苹果（AI 的 feature 能不能带来换机潮） Google（模型上不乐观，流量优势明显） 英伟达（从股价角度超出了可分析性） Amazon Meta 微软 特斯拉 61:43 “创业公司和大公司不是颠覆关系，是依赖关系” 63:32 RAG、检索增强是阶段性需求，做得好不好是工程问题 64:18 中美创新生态的差异（创新的温室） 65:23 2024 下半年展望：你会把时间和精力重点分配在哪些问题上？ 【全球大模型季报】： 2023 年：口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观 2024 年 Q1：和广密聊 AGI 大基建时代：24 Q1 全球大模型前沿手记 播客中提到的文章： Perplexity CEO：AI 创业公司要先做产品，后做模型 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是 MiniMax 天使投资人、云启资本合伙人陈昱。MiniMax 是中国 6 家大模型创业公司中，除月之暗面之外，另一家估值比较高的独角兽企业。这集我们聊了聊 MiniMax 的创业、融资和团队故事。 此外，最近很多投资人都去美国参加了 GenAI 大会，陈昱在现场聊了聊他的观察。 我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）GenAI 大会 01:00 陈昱的自我介绍 01:55 聊聊最近在美国举办的“GenAI Summit SF 2024”大会 03:36 中美博弈下，美国基金怎么看有华人参与的 AI 项目？美国公司怎么看中国资本？ 10:18 美国的 AI 创业方向和中国总体差距不大，以软件为主 11:00 GenAI 大会在组织中，出了许多问题 AI 在过去 10 年的演进 11:40 过去 10 年，AI 在技术和投资两个层面的演进路径 13:05 三波 AI 应用浪潮：计算机视觉（诞生了 AI 四小龙）、自动驾驶（L4 落地的艰难）、大模型 15:05 我这次再次体验了 Waymo 18:22 2022 年底 all in 大模型以后，也分了若干阶段 MiniMax 的幕后故事 24:25 作为第一个投资人，投 MiniMax 背后的故事（和联合创始人贠烨祎是校友） 29:34 创始人闫俊杰的代号叫“IO”（Input/Output），见过一次后我对他有好感 31:46 MiniMax 是从商汤出来的创业公司，商汤的局限性 33:57 MiniMax 是一把手亲自参与、高度保密的项目 36:22 MiniMax 的技术、应用、产品迭代（数字人-Glow-海螺 AI、星野等） 39:30 原今日头条产品负责人张前川在高瓴的牵线下加入 40:39 关于闫俊杰、贠烨祎和团队？ 43:38 怎么看巨头引发的大模型降价潮，特别是对创业公司的影响 《大模型的扑克牌》 47:12 玩家：巨头是筹码最多的大户，其次是融资领先的创业公司 49:24 后面几家创业公司的首要课题是融资 50:15 Club Deal（俱乐部交易）现象为何在大模型浪潮里如此突出？ 51:00 “看看牌”，今天仍然不敢说一定有创业公司的机会 52:18 一共 5 轮，我们基本每一轮都在加码 52:52 6 家大模型创业公司今年的入围线 55:00 巨头推出的大模型产品 PK 创业公司的产品 56:56 你能接受 MiniMax 被巨头并购吗？ 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

很多企业家在过去一两年纷纷去英伟达“朝圣”，令他们最为吃惊的是黄仁勋的管理方法论。每一条都很反直觉，反共识——比如，老黄不裁员。 今天我邀请前龙湖集团 CSO、专注战略与组织研究的王亚军，来系统性梳理老黄搭建组织系统。先透露两条让我听完觉得非常激动的观点： 1、一个组织的沟通结构会决定它的产品架构，英伟达组织就像它的产品一样，是分布式操作系统，“就像一台 GPU”； 2、如果一个企业没有爱，是不会有创新的；恐惧永远是创新的敌人。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:34 英伟达的组织系统是少数存在，看起来奇怪 04:05 老黄管理第一条：60 个高管直接向老黄汇报，再往下不是 07:53 老黄管理第二条：这 60 个人薪酬一样，精确到 1 美分的一样 09:43 老黄管理第三条：我不做 1v1 的谈话 11:30 老黄管理第四条：“Let’s reason together”（我们一起推理吧！） 12:27 Sounds kind of like a GPU. 14:26 著名的“康威定律”：一个组织的沟通结构会决定它的产品架构 18:36 学习英伟达管理的常见误区（context, not control） 28:04 拼凑式管理，以及管理的本质是什么？ 31:17 “分布式决策能力”适用于什么样的企业？ 35:27 老黄管理第五条：不鼓励写文档，鼓励员工给他发邮件（最重要的 5 件事） 38:12 老黄管理第六条：不裁员（I torture you to greatness） 42:48 老黄管理第七条：只做别人做不了的东西，不看市场份额（Market share is for the losers） 44:37 “战略不是文字，战略是行动” 45:10 老黄管理第八条：不做计划 47:47 英伟达的价值观之一是爱与关爱 48:52 如果一个企业没有爱，是不会有创新的；恐惧是创新的敌人 54:20 也聊聊黄仁勋这个人：从服务员到 CEO；叫醒小狗让他感到内疚 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

今天的嘉宾是李志飞，前不久他的公司出门问问刚作为“AIGC 第一股”在港交所完成上市。（股票代码：2438.HK）他在节目里很坦诚地聊了聊，作为一家 AI 公司、一家前沿科技公司，在熬过 12 个年头终于站在交易所敲钟的那一刻，他到底想了些什么。还有那些你不知道的前沿科技创业中的狂妄与痛苦——他称，自己是一个看见过“创业死亡”的人。 他的故事或许能给今天在大模型浪潮中冲浪的选手，一点启发。 此外，我们也点评了最近的 GPT-4o、Google AI 助手和字节模型大降价等一系列 AI 最新进展。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 02:00 “AIGC 第一股”幕后 06:37 为什么“前沿科技”总和“项目制”挂钩？ 08:36 熬了 12 年，敲钟那一刻的真实想法 10:17 “漏斗模型”，大部分前沿科技会消失 12:38 没有路径和节奏规划的 vision 是耍流氓 15:15 点评 GPT-4o：多模态、大统一模型 23:20 有声音生成但没有视频生成，Sora 不是自回归架构 24:30 我的信仰是，大一统模型应该基于自回归 29:45 OpenAI 技术迭代曲线放缓了吗？ 31:50 怎么看一天后 Google 的反击？ 41:51 多模态下一步是把具身智能结合进来，推理能力提高，才有 Agent 46:46 字节模型大降价早在意料之中，对以 API 为商业模式的公司不是好事 48:51 模型公司要思考 3-5 年充分竞争后，还有你的生态位吗？ 51:31 我对前沿科技创业很悲观，都是熟悉的套路 55:35 我的前沿科技创业 12 年 55:35 我做错过的战略是？它让我在巨头碾压时没有生态位 60:51 曾鸣说：模型公司在一块浮冰上，保持敏捷，一旦有坚冰纵身一跃跳上去 01:05:51 回望 12 年创业中的狂妄、无效勤奋和回归 01:11:06 看见了“创业死亡”的时刻，我抑郁了 01:16:21 谷底的时候在做什么？裁员、战略性躺平、算 P&L 01:23:12 我写公众号释放我对技术的冲动，不折腾公司了 01:25:16 前沿科技公司融资后可能进入“负循环” 01:27:06 上市那一刻我在想：今天这个结果对得起我 12 年受的磨难吗？——对不起。 《大模型下半场，关于 Agent 的几个疑问》 《关于 Google Gemini 的八点启示》 《从机器人模型 RT-2 看多模态、Agent、3D 视频生成以及自动驾驶》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺 jùn 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

这集是梦秋的返场。梦秋是清流资本创始合伙人、百度原技术 VP。 过去两年，风险投资在中国的游戏规则骤变，梦秋从各个维度呈现了洗礼之后的新业态与新规则。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:25 美元 VC 重新定位 04:37 以朱啸虎为代表施行分红策略，但明股实债这种 deal 也不好做 05:47 VC 目前主流策略是蛰伏 08:57 美元基金击鼓传花式的投资方式被打破 09:42 看好机器人本体的机会 12:51 从第一天就不看大模型，投了两家 AI 企业（深势科技、aiXcoder） 15:13 越早期的股东想退出越难，没什么 bargain power（议价能力） 17:06 大厂留给创业公司的“傻瓜窗口”没有了 18:10 大模型的垂直场景 23:08 过去一年，中国 AI 创业公司图谱 28:15 一个事情 push 到极致都有可能成功，中间地带是最难的 32:57 新的游戏规则：VC 现在不靠非共识而靠共识挣钱；我们不是 Venture，我们希望 No Venture，不要冒险 33:30 人民币 VS 美元，看现在学 VS 看未来学 35:57 VC 成了更少数人的游戏，谁应该配置 VC？ 38:53 这个行业至少缩水了 1/3，我为什么不下牌桌？ 41:28 我们就做侏罗纪时代的啮齿类动物——活着——“你都做老鼠了，你还能怎么更差呢？” 47:30 今年继续谷底爬行 49:37 通用大模型对无人驾驶公司有多大冲击 59:00 清流资本是谁？ 62:05 新时代 VC 的整个逻辑都变了 63:50 新时代的 founder 66:40 消费洞察 70:05 投国家鼓励的方向：新能源、新材料、硬科技；消费值得看，但要投挣钱的 73:50 经济下行的人世百态 梦秋此前的节目： 《1. 和投资人梦秋聊聊加州、投资寒潮和林黛玉》 《21. 投资人视角下的大模型和市场真实水温｜和梦秋聊 ChatGPT》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺

3 月，我们连续从多个角度关注了中国 AGI 进展，这集让我们把目光投向海外，对刚过去的 2024 Q1 全球大模型的赛局做一个场上的复盘和点评。嘉宾是《商业访谈录》的老朋友、拾象 CEO 广密。 他提出，我们正处于一场宏大的“AGI 大基建”时期。正如上世时期纪 90 年代克林顿推出美国信息高速公路建设，这才有了后面的美国互联网泡沫破裂和互联网黄金 20 年——如果没有基建，就不可能有应用大爆发。 我的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：） 01:45 盘点 2024 Q1 03:40 开源 & 闭源 06:32 AGI 是马拉松 06:45 物理硬件成阻碍 AGI 最大因素 08:05 失败案例 Inflection 08:41 黄仁勋的主权 AI、T5T、不鼓励 996 10:34 渐进式解锁 12:29 改变软件生产方式+信息检索的变革 16:50 能源 + 芯片=产出智能 19:46 南坡是模型，北坡是产品 23:41 突然给经济社会加了两道税 25:30 AGI 大基建：造价与玩家 26:34 训练 GPT-3.5 和 GPT-4，消耗多少算力和能源？ 39:37 电+芯片=产出智能 40:38 Scaling Law 47:26 AGI 登山路线图和路标 57:40 OpenAI 01:04:02 集团军作战，如何结盟？ 01:05:12 Apple、英伟达、阿里 01:07:20 Killer App、硅谷投资三大件 01:09:25 自动驾驶和机器人 01:15:47 我们作为碳基智能，为什么在追求硅基智能上这么热衷？ 01:17:00 Sam、黄仁勋、马斯克 广密的上一集：《54. 口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观》 【更多信息】 联络我们：微博@张小珺-Benita 更多信息欢迎关注公众号：张小珺