高能量速读：机器人创业还没到 GPT 时刻，钱已经开始抢时间 (2026)

《高能量》Vol.227 从星海图的具身智能创业，谈到徐新的投资周期判断：机器人行业还没有跨过商业化鸿沟，但真正的竞争已经从一台机器人的演示，推进到数据、供应链、组织和时间的系统竞争。

先给结论

这不是一期单纯讨论「机器人会不会普及」的节目，而是一次创业者与投资人之间的交叉审视：高继扬解释为什么星海图要同时做机器人的「大脑」和「身体」，徐新则把这个选择放回她熟悉的技术周期与资本周期里观察。两人的共同前提是，具身智能的机会很大，但它不会像 ChatGPT 那样在某一天突然让所有人看见一个清晰的拐点。

节目最值得记住的判断有六个：

具身智能可能没有一个显著的 GPT 时刻。 工业、物流、家庭等场景会逐个被解锁，几年后回头看，人们也许只会发现机器人已经到处存在，却说不清它究竟从哪一年开始普及。
「核心在脑，不在形」并不等于可以只做软件。 物理世界的数据必须由真实设备承接，想把数据采集、训练、部署和迭代连起来，整机可能是智能公司的基础设施。
机器人创业的难度在于系统工程。 模型、本体、数据、算力、供应链、场景运营和交付不是几个可以分别外包的模块，而是一条相互制约的链。
行业还在从 innovator 走向 early adopter 的早期阶段。 有些 To B 场景已经可以替代人的部分工作，但速度、成功率、成本和安全性仍不足以支撑大规模复制。
泡沫未必是坏事，前提是公司能把融资换成时间和领先位置。 徐新的说法更接近一种周期策略：在能融资时融资，集中资源加仓真正的 winner；但这只适用于有基础设施或操作系统属性、能把规模优势固化的公司。
投资和创业都在管理「错过」的风险。 对创业者来说，错过窗口可能比短期亏损更致命；对投资人来说，判断一个人是否有使命感，不能只听愿景，还要看他是否知行合一，以及能吸引什么样的联合创始人。

这期节目到底在看什么

《高能量》把一位具身智能创业者和一位经历过多个商业周期的投资人放在同一张桌子上。高继扬是星海图创始人兼 CEO，节目中介绍他的经历包括清华大学电子系本科、南加州大学计算机视觉博士，以及 Waymo、Momenta 等自动驾驶经历。徐新是今日资本创始人，长期以消费互联网投资而知名，也持续关注人工智能和硬科技。

本期的核心问题不是「机器人有没有前景」，而是三个更具体的问题：

为什么一个做软件和计算机视觉出身的团队，要在早期投入很重的整机研发？
具身智能如何取得足够多、足够真实、可持续迭代的数据？
在估值上升、资本涌入、泡沫争议同时出现时，创业者和投资人应该怎样使用这段时间？

节目时长超过两个半小时，前半段偏技术路线与产业落地，后半段逐渐转向泡沫、融资、创始人和徐新的投资方法。它并不试图给出一个机器人行业的统一预测，反而把「还没跨过鸿沟」这件事讲得更具体：要跨过去，不能只有一个好模型，也不能只有一台会动的机器。

1. 徐新为什么快速下注星海图

徐新在节目里回忆，今日资本开始系统看具身智能赛道时，采取的不是先找一个熟悉的项目再验证，而是把赛道里的公司尽可能都见一遍。她把这称为看新行业时避免「只见树木不见森林」的方法。她先见到赵航，随后第二天飞到苏州见高继扬；节目索引写明，见到高继扬当天就签了 term sheet。

这次快速决策并不只是因为现场有机器人。徐新描述的第一印象是「速度特别快」和「胆子特别大」：一个原本偏软件和算法的人，在很短时间里做出了本体，而且团队倾向于先把东西做起来，再在真实迭代中修改。对硬件行业来说，八个月做出本体本身就是一种信号，它说明团队愿意把抽象的智能目标落到材料、电机、结构、控制和供应链上。

但这也解释了为什么节目没有把徐新简单写成「看好机器人」。她看中的更像是一个组合：高继扬负责强技术判断，赵航提供科学家能力，团队里还有自动驾驶量产和工程落地经验的人。徐新认为，这类公司不是靠一个人什么都懂，而是要把复杂问题拆成很多子问题，再由不同能力的人协同解决。

徐新的投资履历构成了她在这期节目中的另一层背景。南京大学校友网资料显示，她 1988 年毕业于南京大学外语系，2005 年创立今日资本，曾参与网易、中华英才网、京东商城、大众点评和赶集网等公司的投资。南京大学校友网的个人资料还保留了她对创业者、专注和长期积累的回顾。

《财富》中文的公开人物资料显示，徐新是今日资本创始人、总裁；该资料称她在 2006 年向京东投资 1,000 万美元，京东 2014 年上市后投资回报率超过 150 倍，并列出美团、携程、知乎和大众点评等代表性投资。《财富》中文人物资料提供的是外部履历和投资信息，不等同于本期访谈中的全部观点。

2. 「整机 + 智能」不是口号，而是一条数据逻辑

高继扬解释星海图为什么不只做模型，核心理由不是「硬件也很性感」，而是物理世界智能的训练数据必须有真实载体。

在语言模型里，很多训练材料已经存在于互联网，模型公司可以围绕文本、图像、代码等数据做预训练。但机器人要学习的是如何在现实环境中抓取、移动、避障、操作、恢复和完成任务。数据不只是视频或传感器记录，它还要与具体的本体、控制方式、环境变化和任务结果对应起来。没有一个可以持续采集和承接数据的整机，数据闭环就很难稳定运行。

这也是高继扬反复提到自动驾驶经验的原因。节目中他的概括是，过去做自动驾驶时，软件或系统供应商未必能顺畅拿到数据，数据飞轮因此跑不起来。对星海图来说，如果未来目标是做物理世界智能，就需要对产生数据的设备、进入场景的方式和迭代路径拥有更直接的控制力。

星海图官网把公司的战略定位写成「整机 + 智能」，并称公司成立于 2023 年 9 月，专注具身智能基础模型及具身智能机器人自主研发。星海图关于我们还介绍了其使命「具身智能体服务世界」和愿景「部署 100 亿台 AI 机器人，服务 100 亿全球人口」。这些是公司的公开定位，不代表已经实现的市场规模。

从工程角度看，整机只是起点。节目中高继扬把问题逐层拆开：动力模组、电机、减速器、齿轮加工、一致性、电池、电流通量、重量和材料密度，任何一个环节都可能限制整机的速度、成本和可靠性。软件可以通过部署更新快速迭代，原子构成的硬件却要经过设计、打样、测试、生产、交付和售后。节目里用「bits 很容易，atoms 很难」概括这种差别。

因此，「一脑多形」并不意味着硬件不重要。它更接近一种架构假设：同一个更通用的智能系统，未来可以适配不同的机器人形态和任务；但在这个假设得到验证之前，仍然需要足够多的真实本体去采集数据、验证控制和训练系统。

3. 为什么具身智能不会简单复制 ChatGPT

高继扬在节目中明确表示，具身智能可能不会出现非常显著的 GPT 时刻。高继扬在另一场公开访谈中也把具身智能拆成三个层次：本能智能、作业智能和进化智能。观察者网访谈对这套划分有较完整的转述。

本能智能是让机器人驾驭自己的身体，包括平衡、行走、奔跑和基础动作。
作业智能是在真实世界里按顺序执行任务，语言可以作为重要的交互接口。它关注的不是机器人能不能动，而是能不能稳定地把一项工作做完。
进化智能则更长期，指系统能根据场景自行定义和设计更合适的机器人形态，让机器人从单一产品变成可复制、可迭代的生产力系统。

这三个层次天然会把商业化拉长。语言模型可以通过一次产品发布迅速触达大量用户，机器人却要在具体场景中逐个验证：仓库中的货物、工厂中的工位、家庭中的空间、任务的容错率和安全边界都不一样。高继扬的判断是，机器人可能会沿着「一个场景、一个场景」的方式逐步解锁；若干年后回看，社会可能已经广泛使用机器人，却很难指出一个统一的起点。

徐新用「跨越鸿沟」来描述这个阶段。按照节目中的讨论，行业现在还在 innovator 阶段，正在靠近 early adopter，但还没有真正跨过去。创新者愿意接受不稳定、不完善的产品，早期采用者则要求产品在自己的业务里稳定创造价值。两者之间的差距，正是机器人公司需要用数据、可靠性、交付能力和成本去填补的地方。

节目中给出的判断很具体：有些 To B 场景其实已经能让机器人替代人的部分工作，但机器人执行速度还赶不上人。这里的「能做」和「值得部署」不是同一个标准。企业还要计算设备折旧、维护、人员配合、失败率、停机损失和安全风险。只要最后的单位经济模型没有成立，技术演示就不会自动变成规模订单。

4. 从一台机器人到一套产业系统

节目把具身智能的竞争拆成了几层互相牵制的系统：

模型决定机器人能否理解任务、规划动作并根据反馈调整。
本体决定模型能否把动作变成稳定、可重复、可维护的物理行为。
数据决定模型是否有机会在真实环境中学习，而不是只在演示场景里表现良好。
算力与研发决定训练和迭代速度，也决定公司能不能把一次成功变成连续改进。
供应链决定零部件的一致性、成本和交付节奏。
场景与运营决定数据从哪里来、客户是否愿意持续使用，以及产品能不能变成收入。

高继扬在公开访谈中提到，星海图与北京亦庄发起数据公司亦数智能，并启动百万小时级真实数据计划，计划继续向千万小时推进；他还谈到真机遥操作、人类中心数据和综合采集成本。观察者网访谈中的这些数字属于高继扬公开表达，应当理解为公司对数据路线和投入的说明，而不是本文独立核验后的行业统一成本。

星海图官网则称，公司已服务包括斯坦福、Physical Intelligence、英伟达在内的具身智能客户，客户覆盖大型科技企业、创业公司、高校、科研机构和国家实验室等类型；官网不同位置对客户数量使用了「全球近百家」和「四十多家」两种表述，本文不把它们合并成一个精确口径。星海图官网

节目中还谈到一条可能的商业化演进路径：先卖整机，服务开发者、科研教育和数据采集；再卖垂直场景的智能方案；更远期，如果机器人能够完成多任务通用工作，收费方式可能从设备销售转向按智能消耗或任务复杂度计量。这个路径的关键不是把硬件当成一次性产品，而是把每次交付都变成下一轮数据和模型迭代的输入。

5. 泡沫为什么可能有用，什么时候又会伤人

节目并没有回避估值泡沫。徐新的观点是，泡沫本身没有那么可怕，真正重要的是公司能否在资本窗口打开时拿到足够的资金，并把这段时间换成产品、客户、数据和市场位置。她回顾互联网早期的一些公司在手里有足够现金后，可以在数年内面对较少竞争者，从而获得继续试错和扩张的时间。

但她也给这个观点加了边界：get big fast 抢到的市占率，只有在公司本身具有 operating system 或 infrastructure 属性时，才更可能沉淀成长期优势。对一个单点应用来说，快速烧钱并不自动形成护城河；对能成为基础设施、平台或标准的公司，规模可能反过来带来更多数据、更多客户和更低成本。

高继扬则从创业者角度强调「迭代是唯一的护城河」。机器人行业没有一个完成版本可以让团队停下来，硬件、控制、模型和场景都需要反复试验。今天的领先可能只代表迭代速度更快，并不代表技术路线已经被最终证明。

节目还提出一个很有投资味道的判断：真正决定行业走向的，可能不是数千家公司的平均水平，而是少数关键团队之间的竞争。徐新把自己的工作比作寻找少数强对手，再把资本和时间集中给 winner。她谈到「home run 的强度比频次重要」以及 double down winner，意思不是鼓励盲目重仓，而是说在长期投资中，少数极高回报项目可能决定整个基金的结果。

这套方法有一个明显风险：早期很难确定谁是 winner，重仓也会放大误判。如果投资人只因为市场热就加仓，泡沫会把估值风险隐藏到更晚；如果因为害怕泡沫而完全不投，又可能错过真正改变产业的公司。徐新在节目中把自己的风险概括为「不是死掉，是错过」，这句话更像投资人的心理账本，而不是对某一家公司成功的承诺。

6. 徐新如何看创始人，高继扬如何看创业

节目后段从行业切到人。徐新观察创始人时，不只看技术能力和市场空间，也看几个更难量化的特征：能不能提出清晰的技术愿景，能不能持续学习和执行，能不能在长期不确定性里坚持，以及能不能吸引同样强的联合创始人。

她尤其重视团队的互补性。具身智能不是一个单一学科的问题，既需要理解模型和算法的人，也需要理解机械、电控、量产、供应链和客户交付的人。一个人再强，也很难同时覆盖这些环节；创始人的任务之一，就是把不同能力组织成共同的目标。

高继扬对创业的描述也不是「找到一个大方向然后坚持」。他的重点是拆解复杂问题，把一个看似不可完成的目标分成许多可以验证的子问题，再通过组织协作不断收敛。他反复强调目标一致、价值观一致和组织步调统一，这些条件决定了团队能否在技术路线不断变化时保持行动速度。

节目最后还把创始人的使命感和投机动机放在一起比较。一个人是不是来淘金，不能只看他说了什么，而要看他说的和做的是否一致，也要看他最终吸引到什么样的联合创始人。愿景如果不能进入招聘、产品、客户和资源分配，就只是融资叙事；反过来，长期使命也必须接受现金流、成本和每个决策的精细核算。

7. 术语解释

一脑多形、一脑多行

「一脑多形」是指同一个智能系统可以适配轮式双臂、双足人形或其他机器人本体；「一脑多行」可以理解为同一套智能能力在不同任务和场景中执行工作。它们描述的是通用化方向，不代表现阶段已经实现任意本体和任务之间的无缝迁移。

物理世界数据闭环

从真实设备采集数据，用数据训练模型，把模型部署回设备，再根据任务结果继续采集和迭代，这条循环就是物理世界数据闭环。它比互联网文本训练更难，因为数据采集需要设备、场景、操作和安全条件共同参与。

整机 + 智能

整机指机器人本体及其硬件系统，智能则包括模型、控制和任务执行能力。星海图的公开战略是两者同时推进。节目中的逻辑是，整机不仅是卖给客户的硬件，也是进入场景、获取数据和验证智能的基础设施。

Innovator、early adopter 与跨越鸿沟

Innovator 是愿意最早试用新技术的创新者，early adopter 是看见明确业务价值、愿意较早部署的用户。两者之间的鸿沟，常常来自稳定性、成本、服务和组织流程，而不是单一的技术指标。节目判断具身智能目前还没有真正跨过这道鸿沟。

Operating system、infrastructure 与 get big fast

Operating system 是承载大量应用的基础系统，infrastructure 是被很多产品和业务依赖的基础设施。get big fast 指快速扩大规模，但规模只有在能沉淀为数据、标准、网络效应或基础设施地位时，才可能形成长期价值。

Home run、double down 与时间复利

Home run 在投资语境里指少数极高回报项目，double down 指在确认胜率较高后继续加大资源投入。徐新强调 home run 的强度可能比命中频次更重要，并把长期持有和加仓 winner 与 8 到 10 年的时间复利联系起来。这是一种投资方法，不是对任何项目的收益保证。

8. 值得重点听的段落

02:03：徐新解释看新行业为什么要把赛道里的每棵树都看一遍，以及她为何快速见到高继扬后签下 term sheet。
07:04：两人讨论一个软件和算法背景团队为什么要合在一起做硬件。
15:06：从自动驾驶软件供应商拿不到数据的教训，进入机器人数据闭环的起点。
26:02：To B 场景已经出现替代人的可能，但速度还不够；具身智能也未必有 GPT 时刻。
36:08：节目集中提出三句话：「一脑多形」「核心在脑不在形」「壁垒是物理世界的数据闭环」，以及「整机加智能」的路线。
46:31：高继扬谈为什么迭代是唯一的护城河。
01:23:42：徐新谈泡沫、融资窗口和为什么企业要在能融资时融资。
01:37:01：传统行业投资像登山，技术投资像冲浪；判断项目需要的时间尺度不同。
01:38:18：home run、double down winner 与 8 到 10 年的时间复利。
01:54:01：投资中最危险的五个字是「这次不一样」，但节目也追问这一次是否真的存在结构性不同。
02:08:09：徐新回忆京东早期融资和刘强东如何用更充足的资金扩品类、建配送。
02:30:22：如何区分淘金者与有使命的人，落到知行合一和联合创始人。

9. 仍然没有答案的问题

第一，真实数据究竟要积累到什么规模，才能让机器人从「能完成」走向「稳定完成」？百万小时是投入计划，不是通用能力已经成熟的证明。不同本体、不同场景和不同任务之间，数据能否有效迁移仍需验证。

第二，速度和成功率如何同时提高？机器人替代人的关键，不是某一次动作成功，而是在长时间运行、异常处理和安全约束下仍然保持稳定。如果速度只能靠牺牲成功率换取，商业客户很难接受；如果追求极高成功率又导致成本过高，部署规模也会受限。

第三，整机路线如何与供应链共振？节目中供应链老板的态度被概括为「向往加焦虑」。他们愿意进入新赛道，但也要承担零部件开发、产能调整和一致性爬坡的成本。机器人公司需要的不只是供应商，而是能够跟上迭代速度的长期伙伴。

第四，To B 订单能否形成真正的经常性收入？整机销售、方案订阅和按智能或任务收费，是三种不同的商业模式。它们分别对应不同的客户决策、毛利结构和售后责任，不能因为都叫机器人收入就混为一谈。

第五，资本泡沫会把资源带给谁？泡沫可以让少数基础设施型公司获得时间，也可能让大量尚未验证单位经济模型的项目获得过高估值。创业者和投资人都必须面对「这次不一样」的诱惑，持续用产品、客户和数据而不是估值证明判断。

值不值得完整收听

值得。 如果你只想知道机器人行业是否会爆发，节目可能显得太长；但如果你想理解一个具身智能创业团队为什么要同时做硬件和智能，以及一位经历过京东、美团等周期的投资人如何看待泡沫、错过和时间，这期长谈提供了比新闻标题更完整的判断链。

它最有价值的地方不是给出一个确定的机器人投资答案，而是把「技术能不能做出来」「数据能不能持续获得」「供应链能不能跟上」「客户愿不愿意付钱」「资本能不能换来时间」放进同一个问题里。文章中的公司融资、人物履历和行业判断仍应回到原始来源核对，不应将节目观点当成投资建议。

节目元信息

项目	内容
节目	《高能量》Vol.227「具身新贵与投资女王：创新、热潮、泡沫和周期」
嘉宾	徐新，今日资本创始人；高继扬，星海图创始人兼 CEO
主持与主理	李翔、李丰
发布时间	2026 年 7 月 24 日 09:04（中国标准时间）
时长	约 2 小时 32 分 36 秒
原始节目页	小宇宙单集页面
原始音频	小宇宙音频文件

参考来源

附录：完整机器转写稿

以下为本期完整音频的机器转写稿。原始 ASR 没有可靠的讲话人分离，因此统一使用「讲话人（机器转写）」标签，并只在每 10 分钟处标注时间轴；稿件保留原始转写中的错字、断句和中英文识别误差，正文中的人名、公司名和关键事实以节目详情及上方公开来源为准。

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讲话人（机器转写）：大家好我是李翔欢迎来到高能量然后这一次我们请来了两位嘉宾一位嘉宾是巨声

讲话人（机器转写）：智能公司星海图的创始人高继扬然后另一位嘉宾是今日资本的创始人徐鑫然后继

讲话人（机器转写）：扬其实他有着一个典型的硬科技创业者的履历然后本科读的是清华大学电子系博

讲话人（机器转写）：士到了美国的南加州大学读的是计算机视觉毕业之后先后在谷歌旗下的 vimo

讲话人（机器转写）：就做无人驾驶的公司和国内的头部无人驾驶企业 V am anta 工作过然后

讲话人（机器转写）：他在 23 年就创办了今天的巨神智能公司星海图然后徐鑫女士我相信已经不需要

讲话人（机器转写）：过多介绍就她有个称号是风投女王就在消费互联网时代就互联网和移动互联网时

讲话人（机器转写）：代就徐鑫和今日资本投资京东投资美团包括投资报纸直聘的故事已经耳熟能详很多

讲话人（机器转写）：人可能不太熟悉的是徐鑫他其实也一直在看巨生智能公司人工智能公司就看一些

讲话人（机器转写）：硬科技公司然后星海图也是他其中的一家投资企业然后今天我觉得我们这个对话

讲话人（机器转写）：会非常有意思因为其中一位嘉宾是一个年轻的明星创业者然后另外一位嘉宾呢是

讲话人（机器转写）：曾经经历过技术周期和商业周期的明星老牌投资人然后我非常希望今天我们之间

讲话人（机器转写）：能有很多的碰撞然后可能过了几年之后甚至很多年之后就大家回头再看这个对话

讲话人（机器转写）：仍然会认为它是一个标志性的访谈因为其实我们今天这个时间点也非常有意思因为

讲话人（机器转写）：大家都知道今天巨声智能包括人工智能已经非常非常的滚烫甚至很多人已经开始

讲话人（机器转写）：谈论泡沫的事情了你们两位怎么认识的对什么场景下包括对彼此的第一印象谁找

讲话人（机器转写）：谁的类似于这样的对我们是主动找的这个新海图就是我们是去年年初吧春节左右

讲话人（机器转写）：我们把这个赛道每个人都建了一遍而且我们投资一个理念就当你看一个新的行业

讲话人（机器转写）：的时候你最大的错误就是只见树木不见森林你怎么才能见到森林呢就是你要把每

讲话人（机器转写）：一棵树来看一下然后我们找到这个新海图先见的是赵航老师我在北京见的我就问

讲话人（机器转写）：赵航老师我说赵航老师我说你这个学迪欧数据科学家我当时问他一个问题我说你

讲话人（机器转写）：现在创业跟你当教授有啥区别他说太累了我说你怎么这么卷你以前不是闲庭心目

讲话人（机器转写）：以前我认识他的他说他现在公司有个卷王我说谁是卷王就是卷王倒计啊我说我赶

讲话人（机器转写）：快第二天我就飞到苏州去就去就见了季扬季扬当时我就印象特别深刻也没有跟我们

讲话人（机器转写）：讲什么 p p d 也没有在办公室里就站着一堆机器人好多机器人就站在那指点

讲话人（机器转写）：江山哎呀这个这个你这怎么怎么改哎我当时有感觉我说哇塞我说你改这么多东西

讲话人（机器转写）：啊我说你不是学软件他你是那个呃 us c 的 ph d 吗对吧就是学软件的然后

讲话人（机器转写）：我也学他学 AI 的然后他这个其实 AI 也是软件嘛但他好像硬件感觉就是这个可以

讲话人（机器转写）：改我说你怎么这么多就是有种感觉是速度特别快好像他们大概八个月就把软件第一

讲话人（机器转写）：期就搞出来了就本体搞出来了一个软件的去搞硬件八个月就搞出来我觉得只有一

讲话人（机器转写）：句话叫畜生牛都不怕虎就是说什么都敢改所以我们就感觉就是改变一个行业的都是

讲话人（机器转写）：一个外行就当时第一印象就是速度特别快胆子特别大就是那种感觉 8 个月做出本

讲话人（机器转写）：体在你们行业里面算很快的吗做出一个硬件的那肯定算是很快的然后但这里边确

讲话人（机器转写）：实是很多原因是因为刚才凯西讲的就是出生牛都不怕虎没有按照原本的流程来干

讲话人（机器转写）：反正看着什么就先干起来然后再改再搞是这样的一个方式但是在那个时间点呢其实

讲话人（机器转写）：我们也看到了就是因为我们的地款产品做的是 R1 这个轮臂嘛嗯这个市场没有这样

讲话人（机器转写）：的产品啊先谈不上好的问题有就比没有强啊所以我们就那就赶紧进入市场然后呢

讲话人（机器转写）：跟我们的客户这个这个互动起来有迭代有反馈我觉得这事是最重要的我在看准的

讲话人（机器转写）：这事上面执行快对知情观但方向选择还是挺对的但是我记得第一次见面你就说他们

讲话人（机器转写）：讲了一个话就是叫智能定义本体就是他们既要做大脑又要做本体这是一个重大战

讲话人（机器转写）：略选择对吧这是第一个第二个呢他们是先做的硬件再做大脑我觉得这两个现在今天

讲话人（机器转写）：回过头来看已经过了一年多一年半了嘛我觉得还是非常对的就这个是非常对的但是

讲话人（机器转写）：我觉得做大脑其实挺不容易的啊因为当时我们一直想说这个这个巨盛正能时代这个

讲话人（机器转写）：方的长啥样就像我们在 2023 年年初投了这个呃木小投了这个 k imi 吗啊

讲话人（机器转写）：然后也投了那个字谱当时我觉得我当时就是很模糊的一个感觉第一我觉得这一定

讲话人（机器转写）：是中国的最强大脑因为他又要做大脑又要做 body 大脑其实挺难做的通过 found

讲话人（机器转写）：ation model 知道那我觉得就是最强大脑最强大脑在哪呢当时我的感

讲话人（机器转写）：觉就是清华大学插院的副教授就是有个叫姚其智的一个特别牛的科学家他其实把

讲话人（机器转写）：这个插院搭起来了反聘了非常多的海归的这个最好的学校的留学生回来他们都撇

讲话人（机器转写）：去地回来教书他教什么教中国最牛的叫姚班的学生那个姚班可不容易进是非常不

讲话人（机器转写）：容易进所以你看最优秀的老师他们教最优秀的学生那些学生也可以帮他干很多事情

讲话人（机器转写）：我觉得这个就是最强大的然后我就觉得赵航老师就是这样但是那时候我们还有一个

讲话人（机器转写）：观点我说你光做大脑身体不行也不行你要做 body 做 body 就是说我们需要

讲话人（机器转写）：找一个团队他有 engine ering experience 就做个量产

讲话人（机器转写）：人家做过量产做过供应链做过批量生产那我觉得这位他是量产因为听说你是 chief

讲话人（机器转写）：engineer 在某门塔他们是做过软件量产上车的上硬件的所以就是这个 combination

讲话人（机器转写）：我觉得是很重要的因为我们觉得存量很小增量很大你最后要把人选对就算是人那个

讲话人（机器转写）：组合很重要但是既然当时你是不知道今日资本把那个市场上的就认证的公司都看

讲话人（机器转写）：了一遍是吗那当时见的时候是不知道当时见的时候那个那个那个凯茜突然就来了

讲话人（机器转写）：突然就来了突然就来了然后所以我们也没有什么特别多的准备可能就是讲了一下

讲话人（机器转写）：之前的 PPT 然后带着凯瑟看看公司现在的状况凯瑟很快就做了决定当天我们就

讲话人（机器转写）：签 term sheet 了见他当天就签 term sheet 对后来我们又加

讲话人（机器转写）：仓了两次是他们又融资我们都跟着的像这种当天就签一个投资协议这样的对于你们

讲话人（机器转写）：算是比较常规的操作吗不是经常的我们要特别见到就这样千里马你就赶快扑上去

讲话人（机器转写）：也不是每次都这样偶尔会这样子上一个是谁上一个是直林就是杨子林也是当然我们

讲话人（机器转写）：第二天飞过去就签了那你们当时有互相问对方什么问题吗你们应该当时也是第一

讲话人（机器转写）：次见面是吧 K esi 当时问了我主要还是公司的一些问题然后包括为什么做硬

讲话人（机器转写）：件以及很重要一个问题是为什么你们能做硬件这个是当时我印象比较深刻的就是

讲话人（机器转写）：因为觉得就是说你看既然你以前是搞 AI 的搞支架的搞这种软件算是软件这一类

讲话人（机器转写）：的工程的那今天公司需要搞硬件你是怎么这块你们为什么能做然后呢这个 Kathy

讲话人（机器转写）：会觉得说这感觉这硬件这是老师傅然后你们一帮年轻人怎么解决这个问题然后当

讲话人（机器转写）：时我就我记得我的回答就是说我就是说拆解我们对于任何复杂问题其实公众化的

讲话人（机器转写）：思维都是这样的任何复杂问题我们就讲拆解一个复杂问题我拆成若干个子问题然后

讲话人（机器转写）：每一块单独去看然后这个找到合适的人然后呢再做拆解最后一个一个非常具体化

讲话人（机器转写）：的问题那我们一个解决解决完了之后汇总上来其实就是一个整体方案了我当时记

讲话人（机器转写）：得我还问了是在北京见面的时候问了张航老师一个重要的问题我说你看你们当时

讲话人（机器转写）：这几个创始人每个都很牛每个人单独出来都可以融好多钱可以自己创业为什么你们

讲话人（机器转写）：要合在一起创业张老师当时也是说了让我印象特深的他说他这个事情特别大然后

讲话人（机器转写）：特别难他一个人做做出来概率没那么高但他们几个人在一起做出概率高很多但是

讲话人（机器转写）：因为他事情太大太颠覆好当时他就说可能这个是太大太难了就是要几个这种特别

讲话人（机器转写）：能干的人一起干是的他们那个组合我觉得还是不错我觉得事后证明从今天来看聚

讲话人（机器转写）：神智能这行业就是链条非常长链条我觉得比我们刚开始想的时候还要长因为开始

讲话人（机器转写）：的时候我想这事整机加智能先把大脑做好把整机做好发现过程当中这整机家智能

讲话人（机器转写）：也不够整机家智能可能只是两个柱子两个 pillar 还有一堆其他东西呢那解

讲话人（机器转写）：决智能咱们得解决数据的问题数据的这个背后又是你怎么进到这个场景里面怎么

讲话人（机器转写）：解决运营的问题怎么解决设备的问题是吧然后甚至未来还有一些这个 infra

讲话人（机器转写）：存储和这个传输 inf ra 的这个优化问题因为我们这数量特别大历史上就是

讲话人（机器转写）：搞大语言模型这个的数据量跟我们今天比小太多了啊大圆模型是参数量大但是数

讲话人（机器转写）：据量其实没那么大因为全都是这个这个这个 text 嘛门本嘛对吧那对于我们这

讲话人（机器转写）：俩全都是多模态数据啊数据量特别大然后去看硬件的过程当中发现这个以整机为

讲话人（机器转写）：中心往上看还有一堆问题所有的供应链全都不成熟你说这个动力模组动力模组里

讲话人（机器转写）：边再看是这个无框电机然后这个减速器减速器再拆齿轮齿轮你的加工的这个能力

讲话人（机器转写）：背细怎么样然后你的这个一致性怎么样然后有了这个模组再看这个电池因为现在

讲话人（机器转写）：这个机器人它其实对于这个电流的通量要求都很大它不是说像咱手机一样就是稳

00:10-00:20

讲话人（机器转写）：定输出那么一个电流它一爆发这个全身电机同时运转的和只有一个电机运转那个

讲话人（机器转写）：电流通量不一样电池的要求也不一样然后再看就是这个端侧的这个算力甚至最后

讲话人（机器转写）：越化的说我觉得整个机器人这个重量你用不同的材料密度不一样然后你最后的重

讲话人（机器转写）：量不一样重量不一样影响你的性能就又不一样所以要优化的东西特别其实为什么

讲话人（机器转写）：胆子大很重要你要敢去尝试大的战略你不要变这就是属于在学习中进步就这个其实

讲话人（机器转写）：挺重要我之前以为创业已经过了王健林说的清华辈大不如胆子大这个阶段了原来

讲话人（机器转写）：清华辈的人胆子也大是吗胆子大再告诉你一个 f acts 这是我们的一个观察

讲话人（机器转写）：不过看其他同学我就觉得我们因为现在投大模型投 AI agent 然后投机器

讲话人（机器转写）：人就接触的都是 PHD Com puter Science 都是最好的学校

讲话人（机器转写）：基本上都是科学家就接触非常多的科学家我觉得科学家他是这样的就是说我一直

讲话人（机器转写）：想问一个问题就是科学家里面十多个科学家都要想去创业其实不是很多的因为他

讲话人（机器转写）：把 Ph 就读完他都很理性了他机会成本也很高而且很多科学家他是追求真理他说

讲话人（机器转写）：我想离 AGI 最近 AGI 在哪我就要去哪所以你可以看到最近 AndrewCap

讲话人（机器转写）：aci 这种大牛直接去那个 An throp ic 做减二了做 CEO 的减二对

讲话人（机器转写）：吧他自己也不当老板所以在这种情况下你还有这 0.5 个要创业而且我觉得这 0.

讲话人（机器转写）：5 个他要有其实这是吸血之源对吧就这么优秀的人又创业又创业就是吸血之源而且

讲话人（机器转写）：还有一个特点就他来了以后下面的学生就跟着他就另外学生也是他来不来要看不是

讲话人（机器转写）：看给你多少股份还是什么他是要看这个老大是不是够牛技术上是不是很牛就这个

讲话人（机器转写）：牛的定义是 tech vision 就是你要能看到别人看不到的东西我觉得这个

讲话人（机器转写）：还真的特别重要我觉得他们这个团队特别好就是这样你也是 PhD 学 AI 的也是

讲话人（机器转写）：Ph D 的而且好像比别人都读得快一点然后赵航老师也很牛天文也很牛他也是

讲话人（机器转写）：都学然后你可以看比如说最近这几个大元模型一开始 Open AI 是很厉害的

讲话人（机器转写）：那是因为伊利亚在伊利亚他那个其实所需科学家是人家发明了 predictnext

讲话人（机器转写）：token 他是真正的大圆模型的发明者就他走以后我觉得他们在 techvision

讲话人（机器转写）：上就差点劲了就是我觉得他的那个 ce o 也是不错哈但是我感觉他是个资源啊

讲话人（机器转写）：战略啊这个这他不是一个科学的 techvisionary 没错但是 D ar

讲话人（机器转写）：row 就很好他就是包括我觉得 Z ilin 他们都自己缺模型就他这个 vision

讲话人（机器转写）：非常好因为你你不知道未来咋样你要做出判断这个判断一几个判断就几千万美金

讲话人（机器转写）：几个亿人民币烧下去你不能说我既要又要还要我就都赌一下最后就不行你看人家

讲话人（机器转写）：An throp ia 就只赌一个 code 你就赌对了还不能犯错误赌对了这个

讲话人（机器转写）：很重要所以既然你是怎么把这些稀缺资源凝聚到一起的就那些想创业的科学家第一

讲话人（机器转写）：个做哪个做怎么找到这个结合会的其实不是找的就是过程当中大家认识然后我跟

讲话人（机器转写）：赵航读博的时候彼此就认识然后呢读博你是在 USC 他是在 MIT 但是都是做计

讲话人（机器转写）：算机视觉就是一个圈子里边开会包括跟赵航在博士期间做的课题的方向是一样的

讲话人（机器转写）：有一部分方向是一样的都是视频分析这个方向所以平常开会包括书本那读博的时候

讲话人（机器转写）：我们俩彼此就读彼此的论文了然后后来 19 年的时候我们俩都到了 VIMO 都做

讲话人（机器转写）：增加室其实我后来我就发现就是都做增加室也都是因为有一个共同的原点就是因为

讲话人（机器转写）：想做 rob ot 然后自动驾驶是那个时代最接近 rob ot 的产业最简单形

讲话人（机器转写）：态的 rob ot 机器人对然后这个所以在 v m all 期间我们俩就开始合

讲话人（机器转写）：作了就事实上的合作不是简简单单同事关系当时也做了一系列的工作有论文有工

讲话人（机器转写）：程所以这是跟那个赵航的这个过往怎么认识的嘛然后跟天威呢其实也是 21 年那

讲话人（机器转写）：会我就回国了回国之后到了这个 Mom enta 开始工作然后呢天威呢这个原

讲话人（机器转写）：本不是我团队的后来反正也是重组吧成了我团队的了然后我们俩就开始工作然后

讲话人（机器转写）：我都发现其实刚才那个凯瑟提到一个点就是说 Tech Vision 我对赵航

讲话人（机器转写）：的 Tech Vision 就是特别好就是他的 tech vision 比我好

讲话人（机器转写）：就是我觉得我是说这个我的可能比较综合吧我觉得比较综合我能够跟最好的 scient

讲话人（机器转写）：ist 对话但是我没有最好的 s cientist 的 tech vision

讲话人（机器转写）：但是可能我们这行业里边有些你说纯产业里边出来的 CEO 他没法跟 scient

讲话人（机器转写）：ist 对话那个思维逻辑他对不到一块去也不行所以我觉得我能做到的是那我问

讲话人（机器转写）：你一个问题你们当时决定要做大脑要做本体这个 vision 是谁的 vision

讲话人（机器转写）：你们俩谁的 vision 呢这个应该是我定的原因或者说这个东西大家也是一拍

讲话人（机器转写）：即合吧原因很简单就是因为做过自动驾驶然后做完自动驾驶你发现首先我们的目

讲话人（机器转写）：标是做智能然后做物理世界智能就得有物理世界数据那你有物理世界数据你就得

讲话人（机器转写）：有收集数据承接数据的载体是啥呢就这整集然后以前做自动驾驶最大的问题就是

讲话人（机器转写）：你是一个软件供应商你是一个系统供应商你拿到数据的这个链路不那么通畅的飞

讲话人（机器转写）：轮跑不起来或者跑得慢这就是致命的问题所以我们就说那做巨神智能第一没有现

讲话人（机器转写）：成的整机对吧这就是机会第二我们未来要想做好智能有上限我也得需要政绩所以

讲话人（机器转写）：你看又有机会然后这个这个又有必要性那我们就就干嘛唯一缺的就是不懂对吧就是

讲话人（机器转写）：这个那不懂我们就去去学一学啊然后的话呢这个就是就是那个那个成长一下吧对

讲话人（机器转写）：像这种它的顶尖人才会不会大家因为大家都很聪明然后像凯西刚才讲其实每个人

讲话人（机器转写）：出去都很容易赚到很多钱就是会不会说比如他的本身他的自我会比较大然后大家

讲话人（机器转写）：之间会出现这种冲突会出现这样的情况吗首先我觉得冲突是一个或者说分歧吧我觉得

讲话人（机器转写）：分歧是客观存在的那核心是怎么解决分歧然后呢这个我觉得最重要的还是说我们

讲话人（机器转写）：是不是有共同的目标就是我们要去的地方是不是一样是不是都要做聚神智能然后

讲话人（机器转写）：用聚神智能解决人类社会的生产力问题假设目标一样下一个问题就是我们的价值

讲话人（机器转写）：观是不是一样就是因为在过程当中还是要做很多的判断什么是对的什么是错的什么

讲话人（机器转写）：是现在该做的什么是明天该做的就比如说这个 24 年的时候我们决定先做整机那

讲话人（机器转写）：客观来讲 24 年就是事后我们说这个决策是对的但是回到那个时间点赵航是做智

讲话人（机器转写）：能的那个时间点其实是牺牲赵航的一些对他没啥事干了因为做意见跟他没关系也

讲话人（机器转写）：不是说没啥事干就是你能做的事反正就在那个时间点就少嘛因为其他的要素资源

讲话人（机器转写）：不够对要素就但是这个时候就是要统一对吧首先我们的威慎是不是一个然后我们

讲话人（机器转写）：的战略是不是这个大家都认可了然后呢我们的组织文化是不是就应该有一个统一

讲话人（机器转写）：的步调好那我们就统一去执行那你比如说到了智能发力的时候智能发力的时候智

讲话人（机器转写）：能对于硬件提出了很多的要求那我就要求说硬件团队整机团队你不能以外部客户

讲话人（机器转写）：为第一优先级了你必须得以内部客户绕行提出的需求为一个更高的优先级那这个

讲话人（机器转写）：时候还是得服务于公司更重要的这个这个使命和愿景更重要的这个目标大家就做

讲话人（机器转写）：出这个这个这个牺牲吧对懂了听上去是一个工作不好干其实也好办我觉得就是找

讲话人（机器转写）：到对的人什么事都顺了人错了他天天就是解决矛盾问题对对对看起来像刚刚他一

讲话人（机器转写）：开始有讲说就是他做着做着他发现这个行业是非常非常高度复杂的嘛我不知道比如

讲话人（机器转写）：说在你的事业里面就还有复杂度可以跟巨神智能相比的这样的行业吗我觉得没有

讲话人（机器转写）：我觉得它比这个因为我们投个自动驾驶投个大模型投个 R ub ase 的这个

讲话人（机器转写）：机器人我觉得这个 em body 是最难的因为它又要做大脑大脑就是我跟你说

讲话人（机器转写）：你这个人不是最聪明是做不出来的现在你看不出来以后就能看出来所以我们想找

讲话人（机器转写）：得出来一定是有做大脑的能力就是要有纪扬或者赵航老师这样的这种真的是最强

讲话人（机器转写）：大脑还带一批特别聪明的 Ph D 学生把他搞出来然后同时呢你工程能力要求很

讲话人（机器转写）：高因为工程你现在做你就是先行者等于哪一天 P rot om ark et

讲话人（机器转写）：feed 一出来我跟你说成千上万的竞争对手就进来了那些造手机的造汽车的都

讲话人（机器转写）：会过来那那时候你怎么打嗯对吧我觉得其实是要求就是说它其实是相当复杂的一个

讲话人（机器转写）：东西因为我们投过机器人我们五年前开始投机器人那个时候投的是就 Rub ase

讲话人（机器转写）：机器人有这个高纤扫地机器人也有海柔那个就是仓储的还有 XYZ 是装卸的还有

讲话人（机器转写）：这个 V ision av 是做无人插车的然后还有什么什么就反正投了一系列

讲话人（机器转写）：我们五年前投的其实这个学习的 cur ve 对我们来说也是个两年左右的学习

讲话人（机器转写）：cur ve 然后我们其实觉得去年突然春天来临了就去年可能就是五年我也说

讲话人（机器转写）：为什么就是去年春天来临了第一硬件过硬了吧就是它就是稳定性强了还有一个就是

讲话人（机器转写）：优异跑通了也是因为老龄化呀人的这个工资越来越高啊不愿意干这种脏活累活活

讲话人（机器转写）：那时候我们的感觉习得就是说那个那时候还没有巨生那个就是做 R ub es

讲话人（机器转写）：的精神就感觉春天来临是因为硬件过关了然后软件的 cor ner case

00:20-00:30

讲话人（机器转写）：就跑得差不多了然后确实是它不能跟人拼效率但是它能干人不想干的伤活苦活累

讲话人（机器转写）：活就那搬运特别重然后在沙漠里去装光伏板这种就跑通了就去年春天然后我觉得

讲话人（机器转写）：正好去年巨声智能火了一把一把市场教育了就我觉得跨越鸿沟那个书里面就是说

讲话人（机器转写）：可能跨越鸿沟什么时候跨越就可能 20%的用户开始用你了就可能马上就进入一个

讲话人（机器转写）：迅速增长的这个阶段那个迅速增长的阶段体现就是成本要下来然后这个用户数增

讲话人（机器转写）：加然后就会增长很快我觉得机器人是跑过但是巨声就更难了因为他大脑那部分其实

讲话人（机器转写）：不是所有人能做出来的要求很高的现在你还感受不到到时候可能一年要花你没有

讲话人（机器转写）：十亿美金就根本就不能入场因为对于锻炼的要求对数据的要求都是非常高的嗯嗯

讲话人（机器转写）：嗯今天应该巨声智能应该还远远没有到那快红狗的阶段吧他可能只是说大家通过

讲话人（机器转写）：一些机器人的表演啊认识到了他但还没有作为实际的消费者对我真的也挺想听季

讲话人（机器转写）：洋的关系就是跨越鸿沟又从数据来讲就是到底还是需要多少量的数据然后就是什么

讲话人（机器转写）：样就鸿沟怎么才能跨越就是说现在肯定是没有跨对吧你觉得现在是是哪个阶段呢

讲话人（机器转写）：就 2%是 in nov ator 对吧然后 1213%是 early adop

讲话人（机器转写）：ter 两个加起来大概 15-16 嗯那个是有个鸿沟跨不过去就摔死了跨过去就

讲话人（机器转写）：进入一个高速增长的这个飓风暴雨的这个增长阶段那你觉得我们现在是在哪个阶

讲话人（机器转写）：段首先我觉得肯定还是没有跨过鸿沟没有跨还在 innov ator 这个阶段

讲话人（机器转写）：两到三个 percent 对所以这是你看为什么我们讲我们的业务逻辑就是说我们

讲话人（机器转写）：叫从开发者到生产力其实这开发者到生产力就是跨越鸿沟那本书里边的从 innov

讲话人（机器转写）：ator 到最后的 majority 的这个过程对啊那那开发者最早期的其实就是

讲话人（机器转写）：innov ator 就是他拿这个东西做一些开发做一些创业然后做一些这个

讲话人（机器转写）：自己想做的一些东西那么跨越的这个过程其实最重要的那个要素欠缺在哪呢还是

讲话人（机器转写）：基础模型就是进入模型从没用到有用那么你看我们我观察过去这个从去年的年中

讲话人（机器转写）：到今年的年中这一年的时间今天为止我觉得基础模型还不能算是有十分的商业价

讲话人（机器转写）：值但是我们看变化从去年的这个时间到今年的这个时间进入模型的能力国际第一

讲话人（机器转写）：梯队的国内第一梯队的能力都有一个十分大的一个长进如果我去跟一个人小孩的

讲话人（机器转写）：成长速度去对比的话我认为是超过一个一个婴幼儿成长的速度的就是婴幼儿比如

讲话人（机器转写）：说从 0 到 1 岁那他 1 岁的时候啥也干不了呢但现在这个如果看今天咱们正好在 W

讲话人（机器转写）：DC 嘛看这个我们的产品翻包啊捡零件啊万物抓取啊这其实都是有基本的能力了

讲话人（机器转写）：现在问题是速度还不够快这个成功率还不是百分百今天可能是 99%是这样的一个

讲话人（机器转写）：逻辑所以今年开始我们自己很清楚就是要进入到 early adop ter

讲话人（机器转写）：的这个阶段那怎么去进入那一定是要找到正确的客户和早期共创的伙伴我觉得这

讲话人（机器转写）：一点其实咱们国家是看到了的所以这是为什么今年搞什么训练场其实训练场的目

讲话人（机器转写）：的或者换一个词叫中士基地中式训练场的意义就在于说我在最终使用和研发实验

讲话人（机器转写）：研发的这个中间阶段我这个去搭一个桥梁其实就是把跨越鸿沟的这块给搭一个桥

讲话人（机器转写）：搭一个桥我觉得这事是特别对的我们的自己的一个预测呢就是说今天下半年会在

讲话人（机器转写）：这个场景里面开始走起来一定有这样那样的问题如果你单去算账算 ROI 算不过

讲话人（机器转写）：来这是确定的明年在部分场景里边就能转得过来了然后呢在海外更容易转得过来

讲话人（机器转写）：因为海外这个人工成本的问题对但是呢肯定还是先国内先有一个基本的跑通然后

讲话人（机器转写）：对于国内企业来说先国内基本跑通然后扩展到海外那么对于海外企业来说其实现在

讲话人（机器转写）：看到海外企业最大的跨越对于他们而言跨越红国最大瓶颈不来自于生产力的这个

讲话人（机器转写）：价格问题而来自于首先就是基础模型这都是一样的问题啊他们的跨越红国的瓶颈

讲话人（机器转写）：在于供应链的问题他们供应链跟不上他们的这个前进速度所谓这是他们的瓶颈点

讲话人（机器转写）：理解一下这个就跨越鸿国就是说是不是可以这样说就是说我们在巨声证的这件事情

讲话人（机器转写）：上就 sc aling law 我们已经得到证明了但是我们还没有找到一个完全

讲话人（机器转写）：的 product marketfit 也就是说就举个例子数据不是缺吗大家都

讲话人（机器转写）：说数据缺就是缺数据就是数据不够多这个数据缺呢它跟那个大圆模型不一样大圆

讲话人（机器转写）：模型 tra ining pre-tra ining 所有的数据都是互联网

讲话人（机器转写）：上来的咱们那个机器人数据你得去踩这个数据不是现成那你得去踩对吧特别是交

讲话人（机器转写）：付数据你全部都得踩那你至少我们看到就是自动驾驶你一边开车它就自动采集了

讲话人（机器转写）：这个是最好的自动采集不花钱用户给你踩但是我们不一样还弄个什么 telling

讲话人（机器转写）：operation 弄个夹爪那个 5 米这样子的东西就是我们都得踩先把这个课

讲话人（机器转写）：补上这个肯定要好长时间对吧这个要好长时间然后另外一个就是 dev ice

讲话人（机器转写）：以前就是说它有手机有电脑都是有这个 device 但我们这个 dev ice

讲话人（机器转写）：是新的还挺贵对就是这两个东西你都得从头来过所以可能要有一个时间但我们有

讲话人（机器转写）：没有一个量化的感觉比如说今年大家都说咱们说了要做 100 万个 hour 的 d

讲话人（机器转写）：ata 这 100 万个 d ata 到底是多少 hour data 我们就可以这个

讲话人（机器转写）：机器人就是有足够的 d ata 可以训练干简单的一些家务比如干个三五件事做

讲话人（机器转写）：个台底把子在家里捡一下垃圾收拾一下玩具这种就这个有没有一个概念还是说我们

讲话人（机器转写）：连这个都不知道我觉得是有概念的坦率来说就是说我们现在的这个 G0.5 这样

讲话人（机器转写）：的模型如果我们先不考虑经济效益的问题我就说有效性就是把它 make it

讲话人（机器转写）：work 大伙伴就是 make it work 那我觉得今天在这个部分的作业

讲话人（机器转写）：场景 2B 的作业场景里面不说家庭 2B 作业场景里已经可以替代人了但是他问题

讲话人（机器转写）：是什么是速度还不敢伤人那是硬件的我连软件都控制得空中解带也有模型的问题

讲话人（机器转写）：有模型的但他已经 work 了已经能够转起来了去做分解去做打包去做供包其实

讲话人（机器转写）：都可以运转起来就是他都速度还不够快所以就是速度最后翻译出来其实就是经济

讲话人（机器转写）：效益的问题是就是经济效益但是他基础的有效性其实已经得到解决所以我觉得就是

讲话人（机器转写）：说大家都在等就是这个巨神智能 GPT 时刻啊什么时候来那我我自己的感觉就是

讲话人（机器转写）：巨神智能他渗透的方式不是那种 gpt 的方式 g pt 的方式是突然一瞬间一个

讲话人（机器转写）：很牛的产品出来了然后大家通过手机 app 一下载然后呢都能体验一下然后社交

讲话人（机器转写）：媒体一传播很快这个世界上的很多数人都看到体验到了对但巨神智能不是巨神智

讲话人（机器转写）：能用起来的时候可能在哪个厂子里边在那干活呢你说他在这干活怎么能让全世界

讲话人（机器转写）：的人一下都感知到呢那你的意思是它是个土壁的东西它不是个土 C 的我觉得第一

讲话人（机器转写）：阶段做生产力就是土壁的土 C 的里边我们认为就是进入 C 端可能就还是偏陪伴的

讲话人（机器转写）：呀偏娱乐的就是情绪价值向的它不是生产力所以回到就是一个主题就是巨神智能

讲话人（机器转写）：企业类型很多我们的目标我们的使命是什么是生产力而围绕着这个目标我们展开

讲话人（机器转写）：说我们得整极佳智能然后业务上从开发者到生产力先解决 2B 里面的部分作业场

讲话人（机器转写）：景解决岗位问题而不是真正去替代一个人替代一个岗位所以这么一个大逻辑其实

讲话人（机器转写）：这个变化也很快就是你看就是从大元模型一开始 CHATGPT 出来然后再到这个

讲话人（机器转写）：c oding 然后再到现在的 ag ent 其实真正现在才我们感觉到爆发爆

讲话人（机器转写）：发是今年 1 月份这个 open crawl 的那个 ag ent 出来以后哇用量

讲话人（机器转写）：一下子 t oken 的那个 consumption 一下子就是跟 chachi

讲话人（机器转写）：baby 就是 100 倍甚至将来 1000 倍因为你不够算力要够的话那这个其实

讲话人（机器转写）：也是谁也没想到有个有个这个就是他是慢慢过来的我不晓得就是说咱们巨声智能

讲话人（机器转写）：有没有这样的一个可能就是突然一下哇一个人找到了一个方向那个方向叫 coding

讲话人（机器转写）：对吧这个人找到个叫 agent 对吧你有没有这样的 moment 就是让我们一下

讲话人（机器转写）：子把它带起来了还是说这个硬件的东西他就跑不了那么快啊你看这里边它两条曲

讲话人（机器转写）：线叠加 c oding agent 这个它是因为我的渠道终端都已经 ready

讲话人（机器转写）：了终端就是咱们的 pad 手机对对硬件是 ready 的有硬件对然后呢这个渠道

讲话人（机器转写）：就是社交媒体 app store 分发对对对互联网这些都 ready 的情况下

讲话人（机器转写）：这个 AI 的曲线是现在咱们看到这个它一定是指数中涨的但是回到巨神智能这儿

讲话人（机器转写）：它有条线性的曲线这个线性的曲线就 device 还没搞好这个 hard ware

讲话人（机器转写）：还没搞好对我们对这个事判断的过程就是整个行业规模越涨越快增速越来越快增

讲话人（机器转写）：速的前半段是一个研发制造型的行业对就是整机对吧整机销售然后到了第二个阶

讲话人（机器转写）：段是形成在单一这个生产力场景形成了方案能力然后开始做订阅在这个生产力场

讲话人（机器转写）：景里边过出出去了然后呢多场景有效了智能在多场景开始有效了从单一有用到通

讲话人（机器转写）：用的时候又变成卖 t oken 那个时候 Dev ice 足够多了才能卖 T oken

讲话人（机器转写）：然后一卖 T oken 才是刚才说的刚才那个那种状态的增长所以你看第一阶段

讲话人（机器转写）：可能是年化 30%到 100%之间的这么一个自然增长率那第二阶段卖方案可能

讲话人（机器转写）：是 3 倍到 10 倍因为我们在其他行业观察过这样的生产力场景爆发它有这样的这个

讲话人（机器转写）：增长能力而到了卖 T oken 通用的 T oken 对吧我们看到可能是几十倍

讲话人（机器转写）：是一年的增长所以从一倍几倍几十倍每年增长它是这样的一个展开的一个过程对

讲话人（机器转写）：所以巨神智能行业未来很有可能它是越长越快我这点很认同今天那个许学长在演

00:30-00:40

讲话人（机器转写）：讲的时候讲了一个观点就是他说大脑的这个大脑的部分是他是有学习能力的他是

讲话人（机器转写）：越用越值钱的但是你硬件的部分可能是越来越便宜你要把 device 降下来门

讲话人（机器转写）：槛降低大家才会用所以那个是越来越低的这个是越来越高的所以你两个都要做然后

讲话人（机器转写）：我也记得就是我们好像看过一个研究就当一个特别巨大的和颠覆的技术来临的时候

讲话人（机器转写）：它首先是一个很长的周期首先技术的 penetration 就刚才说从 innov

讲话人（机器转写）：ator early 到这个技术可能是 10 到 15 年但是这个产品的生命中心

讲话人（机器转写）：是 20 到 30 年你看 PC 时代来的 Mic rosoft 到现在还在吃红令的对

讲话人（机器转写）：吧都已经多少年了 N ets cape 出来的时候那还有很多年了这是第一个

讲话人（机器转写）：它是很长的一个连轮就是你可以技术判断确信走完再走产品的判断确信那就是 15

讲话人（机器转写）：年到 30 年那第二个呢我有一个比较大的 learning 就是说你在哪个阶段

讲话人（机器转写）：投资就鸿沟之前投那就是 VC 嘛对吧那鸿沟之后投那你可以还可以拿很多年他有

讲话人（机器转写）：个很重要的观点点就是说当你跨越鸿沟的时候他会进入一个暴涨期这个暴涨期啥

讲话人（机器转写）：意思就 200%数字增长会 3 到 5 年这第一个为什么会涨那么快呢就是因为大多

讲话人（机器转写）：数人都在用原来你是要 2%到 3%Innov ator 百分之十几 Early

讲话人（机器转写）：Ad op ter 但是大头就 ear ly majority 34%的人

讲话人（机器转写）：就 100 个里面 34 个都在用用的人很多第二成本下来 10%就是特别感谢 De

讲话人（机器转写）：ep Se ek 去年年初把那个成本下来 10 倍然后应用丰富了就这个时候你

讲话人（机器转写）：会发现它跨越鸿沟涨得特别快它历史证明什么呢就是说你在跨越往鸿沟进入一个

讲话人（机器转写）：暴涨期的时候呢通常有三五家的 player 有三五个人但是如果你是三五个人

讲话人（机器转写）：里面跑得最快的人而且叫大力出奇就是 get big fast 迅速做大这些

讲话人（机器转写）：人他拿到的市占率在那个阶段拿到市占率是永恒的说明这个护身盒是很深的所以

讲话人（机器转写）：你一定要就那个时候就是要找到这样的企业但是这个永恒它有两个前提第一你必

讲话人（机器转写）：须是一个 oper atingsystem 你是个操作系统第二你可能是一个

讲话人（机器转写）：你是一个 inf rast ructure 他举了很多的例子比如说 PC 的时

讲话人（机器转写）：代我们有 Wind ow 和 Int el Intel 是 inf rast ructure

讲话人（机器转写）：Wind ow 是 oper ating system 然后在 m obile

讲话人（机器转写）：internet 的时候有 C oreCon 然后在这边有 i OS 有安卓他们

讲话人（机器转写）：都是垄断性的企业那我觉得在大圆模型 AI 这个时代首先第一个是大圆模型大圆

讲话人（机器转写）：模型它先跨越宏高了我觉得大圆模型应该说跨完了我们 2023 年投字符跟 Kimi

讲话人（机器转写）：的时候那时候还没有跨刚开始跨现在是我觉得跨了 20penetration

讲话人（机器转写）：了你看豆包的这个 MAU 和那个整个互联网就差不多跨了但是呢我以前很纠结就是

讲话人（机器转写）：说这个大圆模型是不是一个 oper ating system 它会不会形成

讲话人（机器转写）：一个垄断对吧现在我不纠结我觉得 oper ating system 加 ag

讲话人（机器转写）：ent 它两个是一体如果这是一体它其实就是一个巨大的生态是可以形成一些垄

讲话人（机器转写）：断的那接下来这个搞完了以后就是你会发现 inf rast ructure

讲话人（机器转写）：先行它会长得很快但是后来你会发现 oper ating system 才会

讲话人（机器转写）：更快就当 oper atingsystem 长得很快的时候 inf rast

讲话人（机器转写）：ructure 增速就放缓就有点像今天就这个 point 就大元模型这个 point

讲话人（机器转写）：已经都转化了你看英伟达的 AI 芯片可能涨个 8%90%Go ogle 都涨个

讲话人（机器转写）：百分之一百二百但你看一下 A throp os 涨多快呢你看我们的 K ey

讲话人（机器转写）：me 支付涨多快呢那是每年 10 倍的增长而且最终的结局是这个 operating

讲话人（机器转写）：system 它的那个市占它的那个 market cap 是 inf rast

讲话人（机器转写）：ructure 的 3 倍到 5 倍所以它是更值钱的但是我觉得 fastforward

讲话人（机器转写）：到巨生巨生其实现在我们这是一个新的赛道就是有硬件了就我们还在 early

讲话人（机器转写）：adop ter 还在 in novator 和 ear ly adop ter

讲话人（机器转写）：之间 ear ly adop ter 刚开始有点开始就这个还没弄完弄完以后

讲话人（机器转写）：但是我觉得今年数据拉到了比如说 100 一个 million 的 hour 然后明

讲话人（机器转写）：年到 10 million 的 hour 可能就翻得很快了翻快一点我觉得中国的

讲话人（机器转写）：硬件也很供应链很强可能迭代完了以后说不定两三年这个事情就走完走完以后接

讲话人（机器转写）：下来可能就是我觉得他的好处就是说他是一体的他那个 operatingsystem

讲话人（机器转写）：跟他那个 infrastructure 如果你做本机就像咱们星海图这样这两

讲话人（机器转写）：个都是他自己一家人做就会很很厉害我觉得就会很厉害这两个都是自己做的吗嗯

讲话人（机器转写）：对吧他他的 device 也是他的 oper ating system 是他的

讲话人（机器转写）：所以你们两个是分别看了那个跨越混沟的某书对对对分别看了分别看了对对对其实

讲话人（机器转写）：他讲了很多规律因为他写得很早他讲了很多规律现在你可以证伪或证实我觉得大

讲话人（机器转写）：部分都还是很对的很对的对而且有耐心就有的时候可能有时候你其实也不是那么

讲话人（机器转写）：确定可能就是你可以看到一个我不知道你做决策的时候可能看到 20%30%就

讲话人（机器转写）：决定了可能还是说要看到七八十再决定就这个其实你要靠最后还是要靠信仰就大

讲话人（机器转写）：方向你是有信仰的但是谁是赢家你其实也不是那么确定对吧你说他还是你对我们

讲话人（机器转写）：来说只能选 player 他只能确定是他在这里边就是就是我觉得就是说我们对

讲话人（机器转写）：长期的这个方向刚才就说肯定有信仰所以这件事上呢没有就是说没有迟疑没有怀

讲话人（机器转写）：疑过然后呢其实我觉得很多时候做决策因为刚才谈到决策和方向这个问题也没那么

讲话人（机器转写）：难因为我们最基本的就是说基于事实是什么基于规律是什么对吧我们把这两个东

讲话人（机器转写）：西抓住然后对未来做一些推演飞演的这个结果不同的路径有 ABCD 那我们就去

讲话人（机器转写）：看应该选哪一个然后呢不是说今天选了这东西就完全就定死了就不能调了我过程

讲话人（机器转写）：当中我有新的事实进来了我还可以再调所以我觉得本质上还是我觉得就是个循环

讲话人（机器转写）：啊就是因为我们更早的拿到这些信息所以我更早的获取了一些认知因为这些认知

讲话人（机器转写）：所以我形成一些策略因为这个策略我展开了一些行动因为这些行动我获得了一些

讲话人（机器转写）：结果这个结果我更新我的信息然后就叠加了对我其实挺想知道的比如说因为比如

讲话人（机器转写）：说你看你们 23 年做这家公司从 23 年做这家公司到现在为止比如说你们的技术

讲话人（机器转写）：愿景包括你们开始设定的战略或者策略迭代了今天有变化吗包括你们开始的时候

讲话人（机器转写）：跟开始讲的比如今天会有变化吗应当说最基本的那几条没变比如说我们说巨神智

讲话人（机器转写）：能是未来是一脑多行一脑都行然后呢这个核心是在脑不在行啊然后呢第二个就是

讲话人（机器转写）：说巨神智能未来的长期壁垒是物理世界的数据闭环然后构建数据闭环的呃这个关

讲话人（机器转写）：键路径是整极佳智能像这几句话都是我们在这个最开始创业的时候就已经想好的

讲话人（机器转写）：但是没想好的是什么呢就是怎么实现这几句话路径是啥从哪个产品开始做这个产

讲话人（机器转写）：品从哪个市场开始去去切入这事是我觉得是变了非常多啊就是一脑多情数据必还

讲话人（机器转写）：他开始就这么跟你讲的是吗第一次见面的时候当时就跟我们讲的就是我记得特别

讲话人（机器转写）：清楚他是自能定义本体就是说他们是大脑是就大脑跟身体都要做但是大脑是最重要

讲话人（机器转写）：的对然后数据必还也说了对对对就当时就讲了没怎么改变过就基本上没怎么改变

讲话人（机器转写）：过然后大脑比身体更重要然后当时在做本体是吧你看就是因为大脑比身体更重要

讲话人（机器转写）：而为了把大脑做好所以得有一个好的本体就这个逻辑好因为你大脑做你都不知道

讲话人（机器转写）：怎么做你硬件也不能用别人的吧就我觉得还是要用自己的你身体没做出来你大脑

讲话人（机器转写）：没办法迭代的嘛你要靠数据回传才能进步学习嘛对我问开始一个问题吧就是因为

讲话人（机器转写）：其实过去我相信所有人对你的最大的印象就还是投京东啊投美团啊投消费互联网

讲话人（机器转写）：啊投得非常大的成功对我还挺想知道比如说你什么时候开始关心比如说像 Gian

讲话人（机器转写）：他们这样的硬科技公司包括你讲比如投了那个 M ons h out 这样的公

讲话人（机器转写）：司嘛以及说这个东西它应该也是需要一个很长的很陡峭的学习的曲线的你怎么学

讲话人（机器转写）：的以及投资这玩意儿它没有专业就是你又可以投消费互联网又可以投消费又可以

讲话人（机器转写）：投聚成智能对好问题第一我们其实最多投硬科技是大概七八年前七年前投了自动

讲话人（机器转写）：驾驶当时有个小公司叫 A uto X 对呢那时候就是就无人驾驶的 v imo

讲话人（机器转写）：和那个 t es la 你也不知道哪个路线是对的反正他俩一个是要雷达一个不要

讲话人（机器转写）：雷达我们也看不懂我们就两个就在中国各投一个一个是投了 auto x 是学习

讲话人（机器转写）：这个 v imo 的还投了 leo 就是未来期他是学习 tes la 的啊然后这过

讲话人（机器转写）：就很大的个 deep learning curve 每次开桶是会生意模式的

讲话人（机器转写）：改变嗯因为其实那么小的公司其实找不到模式就是不断的变不断的学习就我们做

讲话人（机器转写）：的董事会上学到很多东西是像创始人学习的然后后来我们在五年前开始投那个机

讲话人（机器转写）：器人就是我刚才说的高仙扫地然后海柔 XYZ 然后投了好多因为以前我们从来没

讲话人（机器转写）：搞过硬件然后又是出海然后又是供应链我觉得这个硬件比软件难多了为什么呢因为

讲话人（机器转写）：它不像软件一下就可以跑得很大但是硬件就是就是我觉得 B its 是很容易的

讲话人（机器转写）：阿丹是很难的因为供应链你就几家你不是自己说不算别人供应链控控制你对吧我

讲话人（机器转写）：当时记得特别清楚嗯那个我跟皮特就有个对话他就说他说特斯拉的那个伊隆马斯

讲话人（机器转写）：是非常厉害的人然后小扎也不错但是他伊隆马斯比小扎厉害多但是你看特斯拉做

讲话人（机器转写）：那个造汽车做的十几年了市占率都不到不到 10 个点但小扎啪啪啪一下子就垄断

讲话人（机器转写）：了对吧那就是说做这个 beats 是很容易 scale 的那还能很难呢我就说哇

讲话人（机器转写）：挺难的但他呢其实也很稳定所以我们中间有很多 learning 的 curve

讲话人（机器转写）：然后我们就是 2023 年的年初的时候就投了呃 kimi 投了质谱然后又是一个

讲话人（机器转写）：巨大的 learningcurve 所以你要说 learning curve

讲话人（机器转写）：我觉得我们学习是三个方法论哈一个是你要向 founder 学习其实我跟 founder

讲话人（机器转写）：跟这样也是经常就是两三个月吧有一次 deep diving 的聊天这个聊天

讲话人（机器转写）：我们不是说看什么是你做赚多少钱收入还是说哎你最近习的是什么最想问这个你

讲话人（机器转写）：最近习的习的是什么哈哈哈要看到什么别人没看到东西啊呃第二就是你成长痛苦

讲话人（机器转写）：是什么呀然后我们头到后后来第三就是哎哎这个这个从第一性原理这个公司的护

00:40-00:50

讲话人（机器转写）：城河长远来讲到底是什么就来来回回就这个重要的问题反复深度多次的讨论就像

讲话人（机器转写）：方的学习嘛然后我也 compare 一下我学到的东西就这个是就跟方的聊天这个

讲话人（机器转写）：挺重要的还有一个就是我们也做很多 winterpattern study

讲话人（机器转写）：嗯就是以前就是没有研究过人家温儿我当时就人生中最大的一个遗憾就字节早期

讲话人（机器转写）：是没有投到啊当时去见张一鸣的时候张一鸣他要价很贵我吓到了哇这么贵我是做

讲话人（机器转写）：v c 他要每一年呀 70 亿美金啊还是哪一年我具体不太记得这都不能上一段互

讲话人（机器转写）：联网 70 亿美金嗯当时你看其实我们觉得挺贵的现在觉得那时候我们不要知道当

讲话人（机器转写）：时我就觉得很贵但后来我觉得我是没有看懂就是你真的是赚不到你认知之外的这个

讲话人（机器转写）：钱后来我什么时候看懂它的模型呢是我开始研究整个广告的这个 W inner

讲话人（机器转写）：Patter n 然后我就把小扎就是 Face book 的创始人小扎的所有

讲话人（机器转写）：的年报的 trans cript 每个季度的季报的 trans cript 都

讲话人（机器转写）：看了他在 2012 年的时候好像 2012 年 2013 年的时候他有个记录就说他

讲话人（机器转写）：说以后未来所有的信息都是以 feed 流的形式来表达不是 search 了 PC

讲话人（机器转写）：是在你的搜索到了移动互联网你就是费得流你就刷刷刷刷刷它是即使是广告它也

讲话人（机器转写）：像一个内容一样就是完全是无缝的镶嵌在你的费得流里面在那个时刻我就知道哇

讲话人（机器转写）：这个其实就是颓欠引擎啊这是之前我不知道推荐已经这么 powerful 就是

讲话人（机器转写）：看完了就是说 W inter Patent Study 你要早点做所以现在

讲话人（机器转写）：我一开始看哇首先先看这个最先进的 mod el 最先进的 lab 在干什么你要

讲话人（机器转写）：把他们搞得特别清楚就他们的创始人的所有的演讲所有的 pod cast 每个

讲话人（机器转写）：技术员都都搞一遍那这个就是 W inter Pat ent Study 但

讲话人（机器转写）：我觉得也有也有尝到甜头的当时我记得我们在移动互联网就是我们一个基金那个

讲话人（机器转写）：基金 55%的钱投到了美团那时候美团跟点评刚刚合并然后也那时候其实还要跟

讲话人（机器转写）：还要跟恶马打不一定打得赢然后那时候都是靠补贴嘛当时有个很重要的问题就是

讲话人（机器转写）：说你免费人家吃就那时候补贴不是 9 块钱 10 块钱以一个饭盒吗那你学校的学生

讲话人（机器转写）：都是 15 块那还更便宜肯定是会吃的嘛那问题是如果你不便宜那会吃吗这个问题

讲话人（机器转写）：是不是合理的问题如果我就去问美团的王辉王辉说我们试了一下我们一旦补贴一

讲话人（机器转写）：提立马掉了 20 我们也不敢了就掉了一天我们就不敢就回去了所以这答案你也是

讲话人（机器转写）：不知道的那那怎么才能知道呢就我想起来我看了一下 711 的创始人林牧先生他

讲话人（机器转写）：写了一个传记那个传记哎对零售的本子什么的他里面就说他当时做了一个产品叫

讲话人（机器转写）：苏喜就二次大战结束以后大家都很穷他就做了个苏喜那个苏喜特别特别好吃他用

讲话人（机器转写）：最好的米然后还用最好的那个 c ook er 设计的库格然后用菲律宾深海打

讲话人（机器转写）：的鱼做了这个酥饭因为酥饭很麻烦在家做很麻烦他便利店我来卖这个酥饭但是很

讲话人（机器转写）：贵成本他用的他说我半价买他半价包很多人来买排队后来说哎呦老板你这半价给

讲话人（机器转写）：他吃我们亏的钱做哪一天我们不半价人家是不是就不吃了他怎么说他说人的天性

讲话人（机器转写）：就是懒惰人的最大的本质就是懒惰当你习惯了吃这个酥细别人给你做好了你不用

讲话人（机器转写）：自己做那你慢慢加加他也会还是会吃的就这句话其实我就觉得我想起来了所以美

讲话人（机器转写）：团我们当时是重仓的呀这这个这个重仓的决定其实就来自于我对林牧的那个判断

讲话人（机器转写）：就是人的天性是很难就外卖一样的道理你不用做饭了呀对吧你不是懒吗你一旦懒

讲话人（机器转写）：了所以给哭泡你不要给一次给他五次养成习惯给了五次他就习惯了然后他就回不

讲话人（机器转写）：去了呀人的天性真的是很难所以我觉得这就叫我们叫 winnerpattern

讲话人（机器转写）：study 这个做完然后我们还有一个就是消费者动茶要跟客户聊天最后就是刚

讲话人（机器转写）：开始说的要要十几二十个二十个你都见一遍见一个一开始有信息他哇这个人好牛

讲话人（机器转写）：啊啊什么他知道的东西我都不知道第二次见面好像没那么牛了其他人我都见过了

讲话人（机器转写）：问的问题都本着对对对然后第三次哦就看了财务包园了就看了一下这个什么重大

讲话人（机器转写）：决策有没有做错的这些都搞完了对嗯对但你看比如说既然他们做这个领域对应该

讲话人（机器转写）：是因为它是一个开创性的或者完全全新的一个领域它这个领域也没有说既有的赢

讲话人（机器转写）：家然后它的客户就看本子所以你讲的有道理就是我觉得看 founder 就我觉得

讲话人（机器转写）：founder 还是挺重要我就看 founder 我觉得我做这个行业很长了我

讲话人（机器转写）：从 95 年开始做投资我的感觉就是就是做了很久了就有点就对人的判断还有一点

讲话人（机器转写）：经验我觉得判断人挺重要的就判断人就我觉得是条条大道通罗马创始人的性格是

讲话人（机器转写）：各有不同的都可以成功但是有一些共性就我试图总结这个共性普遍性就是说第一

讲话人（机器转写）：他要有杀手的直觉就基本上定义他能看到别人看不到的东西就像杨子林他看得很

讲话人（机器转写）：早他就说要做 long context 他也是最早做 ag ent 的就他那个

讲话人（机器转写）：空间出来就 ag ent 就他先看到了这个东西然后我们也可以看说比如刘强东

讲话人（机器转写）：他先做配送做物流那时候阿里巴巴说哎呀我们拿了放大镜都找不到对手他不相信

讲话人（机器转写）：做重要做轻那这个也是我们的 lucky 就如果他一开始做重我们就完蛋了所以

讲话人（机器转写）：他是先去做了配送每一个城市去建配送我们都是 20 个人两辆车每天 20 单都亏

讲话人（机器转写）：钱到 2000 单我才不亏钱从 20 单到 2000 单我需要一年但我不是去一个城

讲话人（机器转写）：市这个是他的 vision 他看到别人没看到的东西很早就建配送了因为痛点 80

讲话人（机器转写）：%的客户抱怨就来自于配送不好然后比如我们投资那个 H al ara 张小佩

讲话人（机器转写）：她很早就她创造了一个品类这个品类就是说我要用算法来颠覆一个传统的行业找

讲话人（机器转写）：来找去找到 F ashion 因为 Fashion SKU 越多越好那算法就是

讲话人（机器转写）：SKU 越多它就越起作用嘛所以她就是搞了一个就是用算法来做很多决策其实是

讲话人（机器转写）：个传统的行业其实我觉得很多现在再多的那些年轻人都可以去做很多刷牙 AI 来了

讲话人（机器转写）：把工作就是工作没有了他们去干什么我觉得他们都去搞一搞颠覆的这个降维打击

讲话人（机器转写）：传统行业对他们懂 AIAI 我觉得可以再造每一个行业就像我们看到的所有的零

讲话人（机器转写）：售都被电商给洗掉了我觉得 AI 可以再做一次所有那些工程师们现在都可以去创

讲话人（机器转写）：造一个新的行业就是去颠覆那些线下的人他们也不懂你懂 AI 和不懂 AI 就是巨

讲话人（机器转写）：大的差别就一个懂 AI 的创始人会颠覆一个不懂 AI 的创始人这个就是未来十年

讲话人（机器转写）：二十年的增长动力就包括我不知道比如说你问季洋说就是你有三个问题吗第三个

讲话人（机器转写）：问题是说你的护城河有什么对于人家这么一个成立了三年的公司来演这个问题太

讲话人（机器转写）：残忍了吧你的护城河有什么我们讨论的经常讨论经常讨论的我其实我其实对这个

讲话人（机器转写）：问题我觉得我的答案是很清楚的对于像我们这样的一个高速发展每天创新都在发

讲话人（机器转写）：生的行业其实迭代是唯一的就是护城河对就是你必须得自己成长自己迭代然后的话

讲话人（机器转写）：不然你任何的觉得你有点东西了然后你停了两天你发现你都落后了所以我觉得也

讲话人（机器转写）：有很多投资人包括合作伙伴问说现在图的基因是什么是做大脑的基因吗还是什么

讲话人（机器转写）：我觉得我们的基因是迭代是维押着我们的目标然后去学习去成长去迭代自己我觉得

讲话人（机器转写）：他们这就这一代创始人就 ai 这代创始人跟互联网的本质的不同是什么我当时记

讲话人（机器转写）：得互联网刚开始的时候呢其实这个 device 已经是换了你移动互联网的时候

讲话人（机器转写）：就突然有了 pc 了吗对吧然后移动互联网有了魔宝冯所以这个流量是新增的流量

讲话人（机器转写）：大家都是跑马全军那个那块就是对我们谁跑得快反正是一个商业同的很好产品经

讲话人（机器转写）：理他可以把这个 app 做出来他都有可能成功但这一次 ai 就最大的不一样就是

讲话人（机器转写）：说他技术特别颠覆嗯但是它的这个 term inal 没有换还是那个手机流量

讲话人（机器转写）：都在大厂手里所以我的感觉就是说其实要做出来就是你在这段时间做 AIagent

讲话人（机器转写）：什么其实你要产品特别特别优秀真的好十倍要不然的话你流量你再花钱去获取你

讲话人（机器转写）：根本就活不下来你要烧 token 要获流量这个 UE 是不 work 的所以现在所有

讲话人（机器转写）：work 的好的就是都是产品是极度的好对对所以在这里面我想补充一点什么就是

讲话人（机器转写）：我觉得聚真诚这赛道是特别适合创业的因为就是因为你们今天刚刚发了那个你们

讲话人（机器转写）：那个投资基金是吧不不不没有没有没有跟那没关系跟那没关系我是完全完全的客

讲话人（机器转写）：观的去说这件事因为刚好凯茜刚才提到了这一点就是就是 device 呃我觉得

讲话人（机器转写）：就是说一个创业公司面对一个成熟企业一个大厂最可怕的是什么最可怕的是被人

讲话人（机器转写）：家的已有业务做协同然后降维打击我觉得这是最可怕的就比如说刚才说到流量这个

讲话人（机器转写）：问题有流量的大厂天然流量就在它那随便分一点给它的一些 APP 马上就上去了

讲话人（机器转写）：但对一个创业公司来说你必须得产品足够好你才能够从这个里边去博取一些东西

讲话人（机器转写）：但是我们回看巨神智能我觉得巨神智能其实不在任何大厂的直接射程范围之内直接

讲话人（机器转写）：射程指的是什么指的是在供需两端可以降维打击你首先我们来看供给侧对吧供给

讲话人（机器转写）：侧我们的供给是什么我们供给侧是基础模型啊就智能和新的整机嗯基础模型这事

讲话人（机器转写）：之前不存在吧之前连数据都没有所以这事是个全新的东西任何人的起点都一样第二

讲话人（机器转写）：整机整机可能离得最近的是汽车但是你说汽车里边哪一个零部件能直接用过来吗

讲话人（机器转写）：没法直接用过来的全都得从头开始设计而且如果你直接带着原本设计汽车的理念

讲话人（机器转写）：去设计机器带来的问题是什么就是太慢就是刚才凯茲也讲出生牛都不怕虎他们可能

讲话人（机器转写）：就带着那一套思维方式肯定就迭代慢所以这是我们说的供给侧我们再看需求侧我们

讲话人（机器转写）：的产品首先中端没有所以它不存在一个已经存在的手机说谁已经占领手机流量了

讲话人（机器转写）：现在都没有所以完全是一个空白的空间大家就是凭各自的发展然后呢这个说谁能

讲话人（机器转写）：垄断劳动力吗因为最终我们这事不是生产力是劳动力吗没有人能够垄断劳动力就

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讲话人（机器转写）：可能最大的名企业应该是京东吧这可能有一百万人但一百万人占整个劳动力市场

讲话人（机器转写）：的很小很小的一部分所以就是说你看在这个需求侧没有一个企业能够垄断那你意

讲话人（机器转写）：味着什么就是供给侧和需求侧大厂进来没有能够降低打击的能力所以我认为我们

讲话人（机器转写）：公司和大公司其竞争归根结底是两方面就是这个组织或者是人然后就是资源资金

讲话人（机器转写）：那么再拆解这两个维度我觉得其实我们是有我们的优势的组织这个就肯定创业公

讲话人（机器转写）：司是他有他自己的优势能跑到今天的创业公司肯定是已经做对了一些事组织也做

讲话人（机器转写）：对了一些事组织效率一定是高的然后他的这个核心团队一定是更 n ative

讲话人（机器转写）：的为这件事准备的那第二个就是就是这个资金的问题资金的问题我觉得是这样就是

讲话人（机器转写）：说这个时代是奖励创新的然后只要我们能够持续的做出最好的产品最好的东西资

讲话人（机器转写）：本市场这个国家的政策会持续的给你资金会让你循环起来的所以我觉得这个可能

讲话人（机器转写）：跟几年前或十几年前那个时代又不一样了所以我觉得就是说而且事实上随着这个

讲话人（机器转写）：头部企业这个在资本市场拿到这些钱的这个体量现在头部的都有甚至大几十亿人民

讲话人（机器转写）：币的体量其实坦实来说我们不说最大的大厂像小米华为这样的可能他们是几千亿

讲话人（机器转写）：的现金储备中厂可能几百亿的现金储备然后他还有主业要去做他的现金是服务于

讲话人（机器转写）：他的主业的他能拿出多少钱来聚焦在这一件事上呢可能没有我们多的是钱没有我们

讲话人（机器转写）：多组织效率没有我们高对吧也没什么业务可以协同那肯定是我们赢所以我觉得这

讲话人（机器转写）：就是我拆解下来的这个竞争对我想 ech o 一下我觉得就是这个 AI 时代的创

讲话人（机器转写）：始人的画像刚才说的画像我觉得第一是最强大脑第二是 90 后就年轻第三我觉得

讲话人（机器转写）：这个组织非常非常的就刚才说效率高我们现在见到的创业公司人真的很少就全部

讲话人（机器转写）：是 founder mode 然后我们最近看了好多我们每天见四到五个创始人

讲话人（机器转写）：就感觉就是这些创始人都是我们觉得他用 AI 已经用到极致了就一个人可能只会

讲话人（机器转写）：三五个 AI 那样子他们感觉就像个将军攻城掠地这个 AI 就是他们站起打他每天

讲话人（机器转写）：只睡四五个小时睡眠就是他我说你们为什么有了 AI agent 还这么辛苦呢

讲话人（机器转写）：他说 A gent 一直把他们人类的 lim it push 你看可以干这么多

讲话人（机器转写）：事马上就去 p ush limit 想知道到底能看多少就 AI 在 push 他们

讲话人（机器转写）：就我觉得这个 ai 已经真的是让这个组织非常有效率老板一天都烧我们先看老板

讲话人（机器转写）：牛不牛有没有烧一亿头肯就是你有没有烧一亿头肯有吗的 agent 用的很好第二

讲话人（机器转写）：呢就是组织非常的就没有忠诚干部就是老板加几个负责人这个负责人直接带 agent

讲话人（机器转写）：干活了就是我看到 agent 是这样子的哈就是说可能这个这个组织真的都不需要

讲话人（机器转写）：好多人可能二三十个人可以做十亿人民币销售没有任何问题就这个新型的组织 agent

讲话人（机器转写）：是长这个样子的你看大模型那为你看 Kimi 也就是去年才这年底的时候才 300

讲话人（机器转写）：来人 deep-se ek 才 200 来人但是是最强大脑最强的他们因为有硬件

讲话人（机器转写）：要多一点他们有硬件要多一点我觉得硬件可能是硬件一下子就要多好多我觉得这个

讲话人（机器转写）：组织的效率非常重要就你做大模型那块就最聪明的人一小撮人然后利用很好的 AI

讲话人（机器转写）：agent 然后战斗力特别强就这个我觉得那种反而那种老灯型的组织反而打破

讲话人（机器转写）：你了是的这点我也是深有体会我还想补充一点就是我觉得因为我创业之后的这个

讲话人（机器转写）：时间里边其实都是有大模型的对然后其实我用的比较多的一种方法还是跟 GPT

讲话人（机器转写）：去深度的讨论一些规律规律性的东西因为我觉得就是事实是什么其实这个比较容易

讲话人（机器转写）：获取我我去现场去一线获取一些信息这就是事实对但是规律怎么获取对规律肯定

讲话人（机器转写）：是过往都发生过我觉得事都是类似的但是有些人懂这个行业有些人懂那个行业但

讲话人（机器转写）：谁能够高高效的对吧极度压缩的把这些规律呈现在你面前其实是 g pt 能干这

讲话人（机器转写）：事你知道那个我那房子怎么供售他他现在招人是这样招的五万块钱月薪的就不需要

讲话人（机器转写）：了因为什么呢因为他是算一个公司五万块钱月薪这个人加 ag ent 有没有大

讲话人（机器转写）：于 ag ent 如果你干的事情还不如 ag ent 好你就没有必要他要找什么

讲话人（机器转写）：找十万二十万月薪的人因为这些人他可以指挥 agent 干活就以后组织真的是

讲话人（机器转写）：没有忠诚干部对就找那种特别厉害的人他可以指挥 ag ent 干活效率提高了

讲话人（机器转写）：很多你现在每天睡多久我还比较正常吧哈哈哈我一般就是七八个小时还是得睡的

讲话人（机器转写）：我也是吓唬他们我说你不能这样长期的睡眠不足要得癌症的我吓唬他们我说你不能

讲话人（机器转写）：这样其实我创业之后还比较那个什么就是正常的那个睡眠然后正常的运动啊什么

讲话人（机器转写）：的我看你跟赵鹏老师都是经济上很好啊这个创业看来赵鹏老师对是是是赵鹏老师

讲话人（机器转写）：经济上也很好啊对对对我觉得还是就是保持好睡眠然后经常运动这样决策做的会

讲话人（机器转写）：比较好是其实很多时候我觉得也不要陷入到那个战略偷懒然后战术勤奋里头然后

讲话人（机器转写）：呢这个得有一些时间就是做一些比较深度的思考哎你怎么深度思考啊我发现在飞

讲话人（机器转写）：机上没人打搅对没人打搅然后呢你就坐那想啊就坐那想啊对然后也也没没互联网

讲话人（机器转写）：对吧然后呢主要没法跟 GPT 聊天跟 GPT 聊天的话是获取一些规律信息反正就

讲话人（机器转写）：进脑子里边了然后因为我发现有有很多很多次就是我一上飞机然后呢可能前半个

讲话人（机器转写）：小时先睡一会然后后边反正睡不着了我就总得干点啥吧我就开始琢磨然后琢磨我

讲话人（机器转写）：一般就是想拿一个最近的可能我一直在思考的一个课题出来我就深度开始琢磨这

讲话人（机器转写）：事然后我一般就反正把手机拿出来然后开个记事本然后开始写写关键词然后理一

讲话人（机器转写）：理我的思路然后很多很多次都是我一下飞机开始给同事打电话灵感来了重新部署

讲话人（机器转写）：一下对老板一出差活就来了哈哈哈哈我是我是每天早上那个 meditation

讲话人（机器转写）：med itation 我觉得就 med itation 完了以后因为以前我

讲话人（机器转写）：已经一直想找一个时间去思考但是好像都找不到一个时间你就独自那思考好像你要

讲话人（机器转写）：后来我就相信有一件事叫固定时间干固定的事情所以我就早上前 meditation

讲话人（机器转写）：完了以后 med itation 你不是闭上眼听到鸟叫吗等你眼睛睁开的时候

讲话人（机器转写）：我才开始想哎我昨天干了什么学到有习得了什么对吧然后这是每天的但是有些重

讲话人（机器转写）：大的事情真的你要把这个时间固定下来思考我就周末的时候思考了一个重大的事情

讲话人（机器转写）：然后写下来就这个月我的 ma jorquestion 是什么我要回答的问题

讲话人（机器转写）：是什么这个问题可能一个月答复不了两个月答复不了三个月答复不了但它一直会

讲话人（机器转写）：在我的 list 上面就这个我觉得对重大的问题是深度反复多次思考是很重要的

讲话人（机器转写）：对年轻人是不明显的说你也直接飞机上睡觉飞机上干活对因为开始你前面讲说比如

讲话人（机器转写）：说你投一个公司之前其实你会把行业里面的主要的公司都建一遍就要先建森林然后

讲话人（机器转写）：再选树木没有先建树木再建森林对先建树木建到足够的树木你心里才有森林对我

讲话人（机器转写）：其实蛮想听讲一下的就比如说因为你们除了比如说去年年初投了他们之后之后我

讲话人（机器转写）：每一轮都跟了嘛对就是你会觉得说这棵树木它的特别的地方是什么就是市面上因为

讲话人（机器转写）：现在已经很热了嘛有那么多的公司都在号称自己要做决心之能我觉得这就是两个

讲话人（机器转写）：创始人就三个创始人有可能我对这个季洋跟张航老师比较熟另外天威稍微接触少

讲话人（机器转写）：一点我觉得他们两个人挺好的就是这个早期我觉得看人很重要我觉得首先他们还是

讲话人（机器转写）：自成高远而且我覺得是長期有耐心的就自成高原又長期有耐心說法我們覺得他傻

讲话人（机器转写）：手直覺也還挺好至少一開始說既做大腦又做本體這個決策是很對而且他先做了本

讲话人（机器转写）：體我覺得這也是很聰明的決策然後在數據上一直很執著的在搞就還有第二個我覺得

讲话人（机器转写）：就是學習能力特別強既然我定期跟他沟通我觉得他每一次都在迭代认知就是对行

讲话人（机器转写）：业的认知对自己的认知迭代速度很快就学习的时候可能也比较卷吧你是不是天天

讲话人（机器转写）：我不知道他这反正挺卷的就学习速度很快执行力超强就学习速度快执行超强我觉得

讲话人（机器转写）：其实就是护城河在早期的时候就是护城河对就这三点我觉得主要是看 Found

讲话人（机器转写）：er 因为这个事情太大了这个事情太大现在其实说实话说实话你 Prot om

讲话人（机器转写）：af ia 也没有对吧然后这个事情就知道大 Scaling was work

讲话人（机器转写）：的其他的也都不知道那就是我觉得在一个足够大足够顶封的赛道找靠谱的创始人

讲话人（机器转写）：理解对可能每次问他希德什么时候他刚下飞机你乱下了很多而且我觉得他跟赵航

讲话人（机器转写）：还有天威他们三个搭档也特别好我觉得搭档也特别好他是工程能力很强就把事情

讲话人（机器转写）：可以落地赵航老师就是在这个模型的 training 上 pre-tra ining

讲话人（机器转写）：上下了很多功夫我觉得他也想得很深刻你看今天他讲的想得很深刻的我另外一个

讲话人（机器转写）：感觉是天威一定不是清华茶院的是吧所以你没有那么熟悉天威是北大不是不是天

讲话人（机器转写）：威是我以前 M 的同事啊然后他其实以前也是搞支架的啊然后那个他在公司呢现在

讲话人（机器转写）：其实这个我觉得也体现我们公司的那个那个那个成长迭代能力啊今天就是公司所有

讲话人（机器转写）：的重要的供应链的伙伴今天在我们那个现场来了一堆可能有一半是是天威自己去

讲话人（机器转写）：接触然后他們那個空氣電腦老闆他們對這個巨神智能什麼態度現在那个向往加焦

01:00-01:10

讲话人（机器转写）：虑吧我觉得是向往加焦虑对就是就对于一个一个未知的巨大的事物往往都是这样

讲话人（机器转写）：的情绪吗就是这事我得我得弄但是呢如果是就是说这个做起来了没做好他就焦虑

讲话人（机器转写）：吗做起来了做挺好的他可能也有焦虑他焦虑就是说是不是还有更好的这个这个他们

讲话人（机器转写）：跟得上咱们这个迭代速度因为对供应链要求很高全部从头打造他们能跟得上吗这里

讲话人（机器转写）：边是个筛选的过程啊不是所有人都能跟得上所以在这个里边我们其实是做了大量

讲话人（机器转写）：的这个实验和筛选我觉得现在是我们有一批很可靠的这个伙伴长期的去合作如果

讲话人（机器转写）：他们都是 A 股上市公司的话应该是你们又是一个初创级的公司对他们愿意付出那么

讲话人（机器转写）：大的成本跟大家跟着你们不断地去迭代他们愿意的因为大家看的不是我们其实看

讲话人（机器转写）：的是这个赛道然后只不过是我们现在在这个赛道里面看上去是那个领跑者所以他们

讲话人（机器转写）：选择跟我们合作谢谢对既然就是你会觉得说比如说就辛海图他在这么多的巨神智

讲话人（机器转写）：能公司里面对他的与众不同的那个地方是什么对对今天其实在会上的演讲的时候

讲话人（机器转写）：我提了几句话我觉得这几句话我觉得还概括今天的心态图还是挺准确的第一我们

讲话人（机器转写）：是一个巨深智能的大脑企业专注做巨深智能的基础模型的预训练预训练这件事赋

讲话人（机器转写）：予我们一个长期的规模效应叫学得越多越聪明而不是传统的造得越多越便宜这种

讲话人（机器转写）：就特别好就在规模效应对然后第二个的话是我们很早就认识到了巨神智能不是一个

讲话人（机器转写）：纯软的人工智能一定是软硬结合的所以我们在最早期就定了整机加智能这样的战

讲话人（机器转写）：略那么今天我们在整机和供应链上面在所有的巨神大脑企业当中我们是最好的第三

讲话人（机器转写）：个在怎么做巨神大脑的技术路径上面我们是最早压住真实数据今天被证明这条路

讲话人（机器转写）：径是对的那么在这条路径里边我们规模规模最大技术最领先最近我们发布的 G0.

讲话人（机器转写）：5 的这个基础模型就是一个证明所以我觉得是这三点能够概括今天的这个性爱图

讲话人（机器转写）：但我觉得这其实不本质因为这是取得可能一些阶段性的小结果我觉得更本质的还是

讲话人（机器转写）：说我们这个我们更愿意从规律和事实出发去做所有的问题的思考和拆解有可能这个

讲话人（机器转写）：问题是我以前熟悉的智能类的问题也有可能是我不熟悉的供应链问题也有可能是

讲话人（机器转写）：资本市场或者说是商务类的问题我们都用这一套方法论然后去用事实和规律去思

讲话人（机器转写）：考它拆解它然后想清楚了之后我们就马上开始执行然后迭代我觉得就这一套方法

讲话人（机器转写）：论我觉得是解决所有问题这个我觉得是学习速度很快我们公司的内核对那既然你

讲话人（机器转写）：会觉得说你刚才比如讲了无论是数据包括同事做问题跟模型等等之类我其实挺想

讲话人（机器转写）：知道说比如说你会认为说你们这个团队做出的跟其他公司相比最不一样的选择是

讲话人（机器转写）：什么因为我相信市场上肯定也有人号称自己同事做我觉得每一个阶段我回顾过去

讲话人（机器转写）：几年其实每一个阶段我们都有在那个阶段不一样的选择然后可能事后已经变成了

讲话人（机器转写）：一个常规选择了对那比如说就刚才凯西提到了一些那个最早的时候我们虽然是做

讲话人（机器转写）：大脑的但是我们是整齐加智能这个战略当时就是不一样很多都是要么做硬件要么

讲话人（机器转写）：做大脑没有说两个都做的我是就是看着我觉得必须两个都做才能做起来我觉得单

讲话人（机器转写）：独做一个是不行的对这也是我们的一个看法就是当时你看了公司里面没有做整体

讲话人（机器转写）：加持难度有要么就都做整就做 body 他不做大脑然后要么就只做大脑嗯嗯嗯大

讲话人（机器转写）：部分都是做 body 的我们觉得那个不灵啊对这个事后证明今天很多企业其实就是

讲话人（机器转写）：这么去做的尤其中国企业都是整机加智能第二个的话呢就比如说那整机和智能也

讲话人（机器转写）：得有先有后吧先整机再智能还是先智能再整机对那我们的选择是先整机再智能这个

讲话人（机器转写）：策略的选择其实给我们今天有很大的优势但是回到当时 24 年 25 年的时候其实

讲话人（机器转写）：有阶段性劣势除就是开心这样的我觉得特别明智的高明投资人是能看出来哎这个

讲话人（机器转写）：战略对你们应该这么去做你们搞但是更多投资人是什么是会挑战你们会挑战我说

讲话人（机器转写）：哎讲你看你这个你搞智能啊你得搞呆帽啊你赶紧把呆帽搞出来没呆帽你这个什么

讲话人（机器转写）：你们智能不行然后这是第一个第二个就是说你搞整机你再搞你也搞不过就是专门

讲话人（机器转写）：搞整机的企业所以你不应该搞整机你就应该搞智能你就应该叫叫专注对吧对然后

讲话人（机器转写）：基本上是这两种声音会在那个阶段给你很多阻力但是我们还是坚持我们的这个判

讲话人（机器转写）：断我觉得不同阶段比如说还有搞数据那搞数据的话也有搞仿真的也有搞真实的我们

讲话人（机器转写）：就是搞真实的然后搞真实数据也有不一样的选择那 25 年那会儿那一堆在蔬菜厂

讲话人（机器转写）：里边采数据的我们没有我们去开放厂那采数据证明这个质量高有效又因为我们采

讲话人（机器转写）：了这样的数据我们有好的整机所以我的基础模型才好就会到今天的这个结果上所以

讲话人（机器转写）：你看其实是用了可能三年的时间吧去验证这么一个逻辑的正确性但这个逻辑一旦

讲话人（机器转写）：验证了背后其实整个组织已经成型了然后迭代跑的速度越来越快就是用真实世界

讲话人（机器转写）：数据来训练模型这个现在在巨神智能领域算是共识了吗我觉得我们用事实来说因为

讲话人（机器转写）：共识这个东西是主观的我们用事实来说我觉得过去半年左右的时间就 26 年以来

讲话人（机器转写）：全世界发布的最新的开源的这个最领先的开源巨神基础模型全部是真实数据被技

讲话人（机器转写）：术做的训练这是一个事实就是包括就是你跟你们的手艺科学家都讲了你们那个技

讲话人（机器转写）：术愿景嘛就聚声智能的那个路线图就智能的三个阶段这个是你们团队的讨论出来

讲话人（机器转写）：的还是说你提出来的或者是赵航提出来的是有一次我们俩在一咖啡馆里聊天聊着

讲话人（机器转写）：聊着就聊出来了就是本能智能作业智能作业智能和进化智能然后当时没有就是说

讲话人（机器转写）：本能智能这个词是赵航老师的一个学生叫那个庄子文那个项目 Pro ject

讲话人（机器转写）：Inst inct 就这个词很早就有了那次我们聊天我们就说说这个巨神智能

讲话人（机器转写）：的未来到底这个智能应该是什么样的一个组成难道只有我们今天训练的这个 G 系

讲话人（机器转写）：列的这个基础模型吗 VLA 和 WAM 之外还有什么东西嗯当时就维尔这个课题在

讲话人（机器转写）：讨论那首先我们定下来就第一个还得有本能智能啊就本能智能就是说就是这个天

讲话人（机器转写）：然的支配自己的身体今天我这个身体是两个胳膊两条腿那我换了四个胳膊两条腿

讲话人（机器转写）：他能不能支配这个就是本能智能觉得像小脑对再接着的一个问题就是说为什么人

讲话人（机器转写）：的身体长成这个样子这也是有它的原因的而这个原因是进化那为什么 AI 不能做

讲话人（机器转写）：这件事所以我们就当时就把这三个事给串到一块了然后有一个有意思的事就是当

讲话人（机器转写）：时我们并没有想到进化智能这个词然后后来是把这大概意思告诉了 GPT 让 GP

讲话人（机器转写）：T 说你可以用进化智能这个词对凯瑟是什么时候知道的比如他们这个路线图的其实

讲话人（机器转写）：我也没说最近才就是我们上次在那个春节的时候聊了一次那次好像就提到说把智

讲话人（机器转写）：能分了几个阶段对就提了个大纲还没有今天这么讲那么细但大的框架已经有了它

讲话人（机器转写）：要实现这个愿景你觉得就需要你去获取什么样的条件才能够把这个路线图就很好的

讲话人（机器转写）：达到那个愿景我觉得条件其实挺多的然后呢我觉得分这么几方面第一个我们得有

讲话人（机器转写）：好的人才人这是最重要的这是一切的原点我们今年其实和这个清华大学也会做一个

讲话人（机器转写）：这个就是清华大学信赖图巨神智能联合研究中心我们就是希望能够更深的和清华

讲话人（机器转写）：的这种高质量的学生人才更早的绑定产生往来和关系第二个的话就是我觉得这个

讲话人（机器转写）：数据是有了人就得下来有数据所以我们和一双有数据的计划对艺术智能第三个资

讲话人（机器转写）：金钱是就刚才凯瑟说没有钱是万万不能的是吧对那钱的问题得解决但我觉得我们

讲话人（机器转写）：解决它也还可以第四个是什么是你的整机和零部件的供应链这块我觉得是在过去

讲话人（机器转写）：的半年的时间里面我们也有长足的进步而且在这个里边我想提一个结构性的机会

讲话人（机器转写）：就是三年之前中國做機器人的供應鏈我覺得相對是和現在看是更弱一點的為什麼

讲话人（机器转写）：因為這幾年很多車規的供应链零部件企业进来了搞便宜了对他们进来了因为他们

讲话人（机器转写）：要找他们的第二曲线这些企业的能力资质规模都更好更大我们其实是跟这些企业

讲话人（机器转写）：在合作这样的一条新链未来的势能和潜力更高所以这是第四个整机零部件的供应

讲话人（机器转写）：链那么第五个就我觉得毕竟我们要做业务还是得有一个好的渠道体系就刚才说的

讲话人（机器转写）：其实巨神智能的分发渠道还不存在对吧大圆模型靠社交媒体和咱的手机都分发了

讲话人（机器转写）：我们这渠道不存在而又因为我卖的这个东西其实单价不便宜京东不能卖吗可以这

01:10-01:20

讲话人（机器转写）：会是其中的一个其他会将来会的对这会是其中一个但是你总要去从头开始建设一些

讲话人（机器转写）：东西对所以渠道的体系建设这对于我们来说也很重要所以您看刚才我就说这五方面

讲话人（机器转写）：人才数据资金零部件供应链然后还有就是渠道体系这五个维度揉到一个创业公司

讲话人（机器转写）：里面其实是挺复杂的大部分创业公司可能不需要解决这么多维度的问题但是我不是

讲话人（机器转写）：说这事做不了了我说这事恰恰它太好了好就好在这事太复杂了要素太多了链条太

讲话人（机器转写）：长了越难然后以至于大厂来搞对吧也没有什么特别的优势所以我就说这是天然的

讲话人（机器转写）：给创业者的赛道但一般我的理解一般自然投资人讲度听到这是一个特别复杂的事情

讲话人（机器转写）：就是肯定是先往后退一下是吗当然就是第一足够大足够颠覆就它这个事情足够大

讲话人（机器转写）：足够颠覆长得又快所以我觉得这个赛道也很难遇到这么大个赛道另外我还最近有

讲话人（机器转写）：个习得是这样子就是说当一个特别巨大的浪打来也就是当这个新的技术特别大特

讲话人（机器转写）：别颠覆的时候其实你作为一个没有包袱的公司你是跑得最快的因为这个事情太大

讲话人（机器转写）：了你这不够大你没意思跑着跑着就到顶但是如果他其实你要没有包袱跑肯定是更

讲话人（机器转写）：好的就像 E th i op i q 跟 Go ogle 哪个更好我其实一直在

讲话人（机器转写）：思考的问题很多大部分说你投 Go ogle 肯定六层蛋糕黄文训的六层蛋糕人

讲话人（机器转写）：家可能已经有了芯片又有了 D ata Center 又有了那个大语言模型又

讲话人（机器转写）：有 A gent 就他五层都有了对吧感觉他有很多现金就覺得它好像很扭曲就至

讲话人（机器转写）：少它风险不高但它的成长也就是 20 对吧它还是成长 20 但是如果是你想另外一个

讲话人（机器转写）：选择就是说 an throp ic 它其实是没有包袱的它只有一个大模型就在

讲话人（机器转写）：这个价值创造的这个价值链里面那个最亮的仔是谁我们就说寻找 mosthandsome

讲话人（机器转写）：boy 最亮的仔我觉得肯定是大模型但大模型你又可以做大模型只做大模型你也可以

讲话人（机器转写）：做一系列七七八八的東西那我感覺的肯定只做那個是肯定是青莊上盛最聚焦跑得

讲话人（机器转写）：最快最犀利的公司那當然最好是你兩個都可以投可能做一個 allocation

讲话人（机器转写）：對吧對但我覺得真的碰到這樣的漲每年它是每年漲十倍漲了三年了就是歷史上沒有

讲话人（机器转写）：過的所以我覺得看 K imi 跟智浦也漲得很快就这个就是它的就创造这个价值

讲话人（机器转写）：我们一直觉得将来所谓经济增长最近有个观察就经济增长其实一个主要的动力就是

讲话人（机器转写）：T oken Economy 就是靠生产 T oken 来创造财富就是做经济

讲话人（机器转写）：增长如果你不在这个上面你基本上就成长就乏力了就是我们叫是防御性防御性的

讲话人（机器转写）：这个那个防御情况就是看你涨个百分之十到二十的好辛苦但是如果你是在 token

讲话人（机器转写）：economy 里面你每年涨个百分之二百三百没有悬念啊对吧你这做 VC 你肯

讲话人（机器转写）：定钱往哪放就很清楚了对吧按照这个理论呢连售个消费不就完了吗额零售消费也

讲话人（机器转写）：没完因为这个时候就是只能是靠高高供应链吗搞搞自由品牌了对吧增长可能十到

讲话人（机器转写）：二十吧就这样的速度了既然想要搞创始人 IP 我不知道对你们作为投资人怎么看

讲话人（机器转写）：待这事呢创始人 IP 我觉得这个 AI 时代这个创始人的 leaders hip

讲话人（机器转写）：还是挺重要的因为你会吸引很多优秀人才跟你嘛对吧是的就我觉得创始人还是要

讲话人（机器转写）：有一个至少我觉得要有一个让人家知道你的那么一个过程嗯就低调肯定是不行的

讲话人（机器转写）：嗯但是也不要说天天花时间在那去搞流量因为你吸引的人都是那种都是知识分子

讲话人（机器转写）：他们其实很快能找到你所以我觉得这个像我们这样的这个这个发布会挺好的一年

讲话人（机器转写）：至少搞一次对吧把你的理想啊你的这个信念啊你的技术的这个新的迭代啊这种产

讲话人（机器转写）：品啊就全部分享一下我觉得这个挺重要的对你看这个 AI 时代好像没人打广告的

讲话人（机器转写）：基本上不怎么大广告就是每次那人家怎么会都知道呢产品出来第一产品特别牛自己

讲话人（机器转写）：会说话第二每次产品发布会大家都是知道的是对我觉得创始人可能还是这方面还是

讲话人（机器转写）：要让人家知道产品和微信对微信要让人知道哎对产品和微信让人家知道然后定期

讲话人（机器转写）：搞发布会也挺好的对当其他人在讲创始人 ip 的时候他其实指的是创始人去做社

讲话人（机器转写）：交媒体账号社交媒体账号社交媒体账号你觉得呢你觉得它怎么搞社交媒体账号我觉得

讲话人（机器转写）：关键是看以什么样的形式做什么样的内容所以其实我们的话还是想就是说讲一讲

讲话人（机器转写）：公司讲一讲行业因为就是我们这行业有一个特殊性对就是噪声很多声音太杂噪声

讲话人（机器转写）：很多然后在这种情况下如果好的公司当然我默认我们是好的公司好的公司如果没有

讲话人（机器转写）：足够的声音带宽出来的话其实会被淹没掉然后反倒是让好的人才好的合作伙伴他

讲话人（机器转写）：找不到好的合作对象了所以我觉得是这样的一个过程所以我们要有发声的这么一个

讲话人（机器转写）：通道其实我们今天办这是最好的案对办这个会也是这样的然后咱们有机会能够聊

讲话人（机器转写）：一聊就是传播一些公司的情况行业的理解其实我觉得都是这样的一个目的然后的话

讲话人（机器转写）：其实最终的竞争我们这行业还是这几类要素谁快速整合就人才数据对快速整合然后

讲话人（机器转写）：我觉得这个是很重要的一个然后现在又是这样的一个可能就是流量的媒体的这么

讲话人（机器转写）：一个时代大家都更愿意刷刷这个而不是线下去见一见可能我觉得对凯瑟我其实想

讲话人（机器转写）：请教你比如说刚刚静阳描述的就是他们的技术远景路线图包括需要具备的那些要

讲话人（机器转写）：素我想知道从你的角度看这里面有什么会可能出现什么卡点吗卡点就是说我觉得

讲话人（机器转写）：是时间表的问题时间表对就是你不知道这个里面哪个阶段能做到什么程度这个其实

讲话人（机器转写）：现在还确定性不是很强就是我一直想说咱们现在一百万个小时是不是到一千万个

讲话人（机器转写）：小时这个事情就靠谱了我们的产品就 Pot ter Mark et F eed

讲话人（机器转写）：就证明了我们就可以卖到企业它就可以付钱了这个其实就是说可能我们对一百万

讲话人（机器转写）：今年是有信心的那么到了一千万个小时这件事情本身要多长时间我们也不是很确

讲话人（机器转写）：定但你整个方法技术流程可能都要改变了第二当然是 Go ogle 的意思反正

讲话人（机器转写）：一千万个小时基本上就可以做出个靠谱的干三级节点家务事可以干一干那种那这个

讲话人（机器转写）：时间要多长其实不确定这是一个还有一个在这个过程中你怎么维持你的现金流一直

讲话人（机器转写）：是正向的就是说可能我觉得融资是很重要的子弹先充足粮草先行这个先搞下来这个

讲话人（机器转写）：资金要熬到春天来临这是第一个第二就是关于竞争我倒觉得现在对竞争也不是那么

讲话人（机器转写）：的担心就是说大厂肯定是要下来但是大厂就像刚才季扬说的也未必就有那么多的

讲话人（机器转写）：优势可能也有一些优势但是你是最强大脑吗你能把我们这个 Found ation

讲话人（机器转写）：Model 这个做出来吗这个其实挺不容易的对吧我就觉得还好进展还好主要还是

讲话人（机器转写）：个时间表的问题就你这个节奏我觉得做这个早期项目节奏很重要如果你太激进步

讲话人（机器转写）：子跨太大你可能把自己烧死了春天来了但不是你春天已经倒下了对吧但你太慢你

讲话人（机器转写）：又很后面你又吸引不到人才就它是个良性循环如果你慢了一点然后你融资也很差

讲话人（机器转写）：投资说啊你都不是前列我都不想投你我只投这个头部的几个那你又拿不到钱了让

讲话人（机器转写）：人才人家说啊这公司好像没什么声响嘛就这里面掌握这个节奏我觉得特别重要就

讲话人（机器转写）：说话我觉得我们还行哈掌握的还可以就节奏的把握这个成长的这个速度跟节奏很

讲话人（机器转写）：重要因为他跟你环环相扣跑太狠有可能把自己烧死了因为你没有收入的对没有没有

讲话人（机器转写）：特别铺文的收入对吧就是节奏它是跟资源是相关的对的所以最好就是之前马云讲

讲话人（机器转写）：过的一句话最好的就是什么你有最好的团队然后花不完的钱然后最大的市场然后

讲话人（机器转写）：总能跑出来最大的市场是有的最好的团队也是不错我觉得对花不完钱可能你觉得

讲话人（机器转写）：不断地融资对所以从你的角度来讲的话你会担心的竞争对手是那些要下场来做巨

讲话人（机器转写）：神之族的大厂还是说同样是跟你们一样的就充满饥渴感的这种创业公司我比较关

讲话人（机器转写）：注的一个公司指标就是我会看它过去一段时间 12 个月的变化就是如果这个变化

讲话人（机器转写）：很大然后哪怕他今天可能我们在巨声行业里面算是领先的但如果有一个企业今天

讲话人（机器转写）：虽然在我们后面呢但是他过去 12 月变化超过了我们的变化幅度那我觉得我都得

讲话人（机器转写）：非常注意的因为就说明人家迭代的比我快啊但就是说如果一个大企业啊他迭代速

讲话人（机器转写）：度不够快然后呢动作不够快对吧然后投入也不够坚决其实也没有特别需要担心的

讲话人（机器转写）：这这是我的观点啊对大企业我补充一下补充因为我观察过 Go ogle 因为我

讲话人（机器转写）：个人也买了很多 Go ogle 的股票就是觉得 Google 其实这个公司它的

讲话人（机器转写）：积累是很深刻的对吧对整个 Transform er 都是他搞出来的但是你看

讲话人（机器转写）：最后他就是 Chat GPT 不是他的是这挺遗憾的但他其实花了三年的时间把

讲话人（机器转写）：组织架构调对其实最核心就是 F ound er 回来了 F ound er 回

讲话人（机器转写）：来了以后当时他有两个牛人一个是 H assabis De ep M ind

讲话人（机器转写）：的 F ound er 还有一个是 Google Brain 就 Jeff Dean

讲话人（机器转写）：他俩都很牛就互相打架然后皮柴哥也不怎么作为就他俩一直打就资源的分散没有

讲话人（机器转写）：聚焦后来那个 F ounder 回来以后第一件事情就把 H ass abis

讲话人（机器转写）：提起来了他既管 De ep M ind 又管 Go ogle Brain 然后

讲话人（机器转写）：所有资源向他汇融就他是老大完全说了算所以他们立马就打第一个胜仗 Nano

01:20-01:30

讲话人（机器转写）：Banana 就很成功然后 G em ini 3 就开挂了再加上他们 TPU 迭

讲话人（机器转写）：代很快每个人的 TPU 是管够的其实就是创始人回来第一件事第二件事把哈萨比

讲话人（机器转写）：是作为唯一的就是首脑就是指挥千军万马都他跟他们说了算资源调动什么的第二

讲话人（机器转写）：件事就这个事情 Go ogle 其实花了将近三年的时间把组织架构调对但是他

讲话人（机器转写）：还是 Go ogle 他还是可以的就是你们跑前面没关系我也是能赶上他还是很

讲话人（机器转写）：厚的嘛就他也是很很强的竞争对手我觉得就中国我觉得像字节这样的公司他也是

讲话人（机器转写）：很强的创始人很年轻啊对对对那他根本组织就调整根本都不需要花三年可能一年

讲话人（机器转写）：两年一年半就到位了对吧他账上的钱是巨多的账上的钱是巨多的对吧又是大力出

讲话人（机器转写）：奇迹然后又非常憨赞就这种长远来说还是肯定也是一种就是比较强的对手吧但是

讲话人（机器转写）：希望他因为他现在没重点搞这些他们都没有搞这些东西对所以我觉得就是我们的

讲话人（机器转写）：时间窗口要跑得快所以 get bigfast 做大要快对要做速度要快对还是

讲话人（机器转写）：说不能慢呢对其实你看就从这个角度来说就是巨神智能这个基础模型的进展的速

讲话人（机器转写）：度好在这个阶段没有那么快未必是件坏事就是如果进展太快马上啪啪啪全打开了

讲话人（机器转写）：那这时候你看大厂全全下来了我也担心今年可能是不是就到了一个进步速度快的

讲话人（机器转写）：元年了是的是的 100 万到 1000 万这就是 10 倍啊就数据量 10 倍的增长以前

讲话人（机器转写）：数据搞了好就哦那原来搞的数据不 work 以前就弄了半天就是那个 tel io

讲话人（机器转写）：operation 弄了半天说是机器人一迭代那个机器人硬件换软件那个都不

讲话人（机器转写）：work 了对对那就重新再来过啊是所以在这边我觉得有一个很 tricky 的

讲话人（机器转写）：一个点就是当这个行业到这个阶段的时候就是当行业到一个阶段的时候大厂是一定要

讲话人（机器转写）：来的对吧关键是我们自己在哪呢现在对就你得跑的跑到前面对然后呢那个所以现在

讲话人（机器转写）：其实我坦率来讲我觉得就是说以我们今天的整个的成长速度还包括我们的这个在

讲话人（机器转写）：行业里里面累积的一些这个过去的一些成绩吧其实我们不是特别害怕说大厂要怎么样

讲话人（机器转写）：投入那其实会让这个游戏对于我们来说变得更好玩然后的话那就更多资源进来了

讲话人（机器转写）：那我们也可以获取更多资源这没问题对总之突然想起来理想昨天刚看完巨神智能

讲话人（机器转写）：发布会是吧就在你们办会的前一天所以比如说既然前面讲说比如他认为他们的护

讲话人（机器转写）：身盒就是迭代速度足够快但这个比如说他肯定不符合巴菲特对这个在巴菲特看来

讲话人（机器转写）：这肯定不能不能构成护身盒是吧对我觉得巴菲特他是个价值投资基本上他投的是

讲话人（机器转写）：不变的东西对吧但我们作为风险投资我们投的是变化这是完全不一样的但他有些

讲话人（机器转写）：理念也是对的就是你要专注你要长期持有这个都是对的对就是巨神智能今天应该

讲话人（机器转写）：已经是至少在中国应该已经是最大的市场共识之一了吧算吧看是谁的最大我觉得

讲话人（机器转写）：大厂进来做的好像也没有完全下场风头里边风险 VCPE 里面应该是市场就是共

讲话人（机器转写）：识的赛道对对对其实都投了但大厂还没完全下来因为他们还在忙着搞大圆模型是

讲话人（机器转写）：那个市场也不够大先把那个搞定因为那个还竞争很激烈对而且要花很多钱对然后

讲话人（机器转写）：基本上有规律就是它基本上就是市场高度共识的时候就是这个领域最危险的时候

讲话人（机器转写）：就是肯定大家就会说是有泡沫的时候这个符合这个规律对我觉得不用特别担心泡

讲话人（机器转写）：沫因为我经历过非常多次的泡沫以及泡沫爆发就我们最早的时候我是经历过三次

讲话人（机器转写）：就是先是互联网那时候 99 年投了网易网易新浪收湖然后在泡沫的时候 2000

讲话人（机器转写）：年上市然后 2000 年下半年泡沫爆发好处是什么呢别人都死了就拿不到钱就是

讲话人（机器转写）：血流成河所有的互联网工都死了那时候好多家公司但是这三家公司拿了大概七千

讲话人（机器转写）：八千万美金到一亿美金就活下来了好处是三年没有对手他拿了那个钱三年没有对

讲话人（机器转写）：手那怎么着你也折腾出来一个模式了吧当然我觉得丁磊很厉害他找到了游戏对然后

讲话人（机器转写）：在这么压力的情况下把游戏做出来了后来变成中国首富嘛我们也赚到蛮多钱的就是

讲话人（机器转写）：觉得那个是 b ub ble 的时候他其实还是在 b ub ble 的时候拿钱

讲话人（机器转写）：对吧就是投资人永远是两种心态一个是贪婪一个是恐惧就恐惧的时候呢你说什么

讲话人（机器转写）：都没有用你再好他也不会投你你怎么说都没有用他不相信但他贪婪的时候呢你再

讲话人（机器转写）：贵他也会投你他有 fe ar formissing out 所以现在我觉得

讲话人（机器转写）：大家都是贪婪的时候就大家都有一个 fear for missing out

讲话人（机器转写）：所以呢就是我觉得融钱是一个好机会能上市就上市能融钱就融钱所以我的一个经

讲话人（机器转写）：验教训就是说 ra ise money when you can 当你能融

讲话人（机器转写）：钱就必须融钱而不是说当你需要的时候再融钱因为你需要的时候可能市场便利融

讲话人（机器转写）：不到了对我觉得这个就 b ub ble 我觉得其实就是也就是你现在看是个 b

讲话人（机器转写）：ub ble 短期大家都高估他家但是好像我记得是 b ill g age 讲

讲话人（机器转写）：就长期其实你是低估了这个事情是足够大其实他也不是很贵但是呢这个 b ub

讲话人（机器转写）：ble 一倍直接弄的话你这个洗牌洗掉了很多人然后又是就亚洲金融危机到互联

讲话人（机器转写）：网啊把 b ub ble burst 然后再到 co vid 三年没有 ip o

讲话人（机器转写）：再到去年 deep sea 给挽救了大家的信心其实我经历过很多次 bub ble

讲话人（机器转写）：我觉得 bubble 其实没有什么了不起对你就是你那 bub ble 就 burst

讲话人（机器转写）：以后你可以还继续加仓然后那时候你再多拿长哎那个是最最合算的那个是最合算

讲话人（机器转写）：的对因为这个事它本身是存在的其实里面有个比较简单因为我们投了很多 Rub

讲话人（机器转写）：es 机器人它其实已经跑出来它已经 Product Market F ee

讲话人（机器转写）：已经都证明了而且它已经卖出去了而且你看到订单不断地来我们就去年感觉春天

讲话人（机器转写）：来了就是订单老客户给你 re pe at order 不断地加单有很多地方

讲话人（机器转写）：不同场景的客户我们觉得就是这个是证明这个需求是证明这个 P ot ter

讲话人（机器转写）：Market 是在 R ub es 的这个 robotic 已经证明了接下来就是

讲话人（机器转写）：我们这个巨生的巨生他是 gen eral 他成本高一点他干的活更复杂更柔性

讲话人（机器转写）：一点那这个怎么证明呢就是我们还是看了那几个行业好像三个行业一个是物流一个

讲话人（机器转写）：是仓储还有什么搬运之类的加起来全世界是 1700 万人嗯 1700 万人的话你

讲话人（机器转写）：可能中国的工资和美国的工资你算美国工资可能叫基本上这种人可能要是七八万

讲话人（机器转写）：最少五万美金最少七八万美金要要的中国可能是他的三分之一嘛然后将来我们是

讲话人（机器转写）：收这个 subscription 但我们感觉这个趋势是势不可挡肯定是要取代

讲话人（机器转写）：的因为他这个活他苦太累了太无聊了人是不愿意干的对嗯但如果比如說真的像凱

讲话人（机器转写）：西講的那樣他比如說那些超級巨頭上市之後他可能把市場上面的流動性都基本上

讲话人（机器转写）：都吸走了然後這個領域的泡沫可能也到了頂峰對如果真真的發生到這張情況我不知道

讲话人（机器转写）：比如對於辛亥圖而言比如既然你會認為你們做好準備了嗎或者或者說他對你們是

讲话人（机器转写）：個好事哪是壞事呢我觉得我们时刻都在准备着而且我觉得真正的好公司强的公司

讲话人（机器转写）：都受益都赢我觉得这一点是其实本质上还是提前对于趋势和变化做出判断然后我们

讲话人（机器转写）：其实已经做好了就是泡沫破灭之后我们应该做的那些事对泡沫破灭你想做什么泡

讲话人（机器转写）：沫破灭之后事实上我觉得决定一个行业走向的人我一直觉得可能就是一百到二百

讲话人（机器转写）：个人真正决定一个行业走向的人 100-200 个人在中国那如果这 100-200

讲话人（机器转写）：个人聚成 10 堆那我就有 9 个竞争对手如果有 5 堆剩下的全是散兵游泳那我就是

讲话人（机器转写）：4 个竞争对手所以在这个过程当中我们要吸收这些人我觉得这是我会去做的事然后

讲话人（机器转写）：同时还会有一些出现一些并购的机会然后而且尤其是什么就是我们其实在资本市

讲话人（机器转写）：场上还享受了一些即便是泡沫破了我们也享受一些杠杆但是更惨的是谁更惨的是

讲话人（机器转写）：更传统的刚才凯西讲的 R ub es Robot ics 但 R ub es

讲话人（机器转写）：Robot ics 不是没有价值它们价值也很高只不过可能在那个阶段资本市

讲话人（机器转写）：场可能给他们的更低一些尤其更传统的那些机器人但是他们的客户渠道体系他们

讲话人（机器转写）：的交付能力他们过去在累积的这些工程能力都是很好的资产那对于我们来说其实

讲话人（机器转写）：是有价值的所以我觉得这就是几个我们会去未来展开的行动但是我们审视躲势也

讲话人（机器转写）：不是说就贸然出击了所以我觉得就是说就是我们一直看就是说这个融资路径和支

讲话人（机器转写）：出路径我觉得这两件事融资路径那我肯定就是有钱就拿钱然后呢就是这个持续增

讲话人（机器转写）：加对吧支出路径我觉得还是看这个有两个逻辑第一个我们这行业是 AI 行业所以

讲话人（机器转写）：一定背后的驱动力来自于 skill ing law 该就是敢于上规模的时候

讲话人（机器转写）：就要上规模就是这个是我自己做下来我发现啊就是传统做 robotics 的人

讲话人（机器转写）：和搞 AI 的人最大的区别在这就是他 mindset 不一样 mindset AI

讲话人（机器转写）：的人是 scaling 我现在一我必须得到五到十那我去看看去哪怕我不知道五

讲话人（机器转写）：和十会发生什么但是历史证明了五和十一定会有惊喜而且会在这个市场会奖励这

讲话人（机器转写）：种惊喜对这是 ai 的人的 mindset 然后 robotics 或者更传统一点

讲话人（机器转写）：产业 man's side 是什么研发制造型他就哎我这研发这一款机器人 5000

讲话人（机器转写）：万的研发费我这卖 1000 台还是卖 2000 台我这个这个单款产品回本然后后

讲话人（机器转写）：边的是我的这个精力他是这套逻辑但你如果用这套逻辑去套 ai 的话完了不敢投

讲话人（机器转写）：入了因为你算不清楚对所以因为我觉得就是说搞巨神智能真正搞好啊以前做机器

01:30-01:40

讲话人（机器转写）：人的这个公司其实最大的障碍来自于能不能用 ai 的方式去投入去研发啊所以我

讲话人（机器转写）：说回来就是说我们的底层逻辑第一就是 ai 逻辑第二个的话就是我觉得还是审时

讲话人（机器转写）：度势抓机会然后在支出的过程当中其实很多时候局部是可以算清楚 ROI 的这 ROI

讲话人（机器转写）：如果足够高那该干就得干做一些这个交易对我觉得这就是两个逻辑但是可能很多

讲话人（机器转写）：人会认为比如说你前面讲的那种就传统的做硬件机器人的就他们那个逻辑才是所

讲话人（机器转写）：谓的商业的本质就是我研发多少我如何定价我要卖出多少我有多少利润我觉得这个

讲话人（机器转写）：东西是看周期的这看周期的就是我如果是用因为传统的机器人的周期是什么我研

讲话人（机器转写）：发周期可能是 18 个月然后我的全生命的这个销售周期是这个三年到四年然后后

讲话人（机器转写）：边再有两年的这个售后大概这是一款机器人的全生命周期汽车可能是比这时间再

讲话人（机器转写）：略长一点对但 AI 的投入周期它不是这个样子的对吧 AI 的周期可能真的你就是

讲话人（机器转写）：你得以这个三年的时间作为一个基础的研发时间然后的话呢而且 AI 有一个很有

讲话人（机器转写）：意思的特点就是它每一次生产都是非标生产对吧每一次都是非标生产每一次都是

讲话人（机器转写）：非标生产搞机器人我这个构型定下来了我批量生产 1000 个 10000 个每一次

讲话人（机器转写）：都是标准化生产但是搞 AIAI 的产品是什么是大模型大模型每一次生产都是非

讲话人（机器转写）：标生产所以你不能用传统的那套逻辑去去想这件事因为他们的整个计算总体 RI

讲话人（机器转写）：的周期不一样了这个问题我也想补充一个观点就是就是首先我们要问就是说首先

讲话人（机器转写）：这个 AI 它是不是个好生意具体来说就是大圆模型是不是好生意巨声智能是不是

讲话人（机器转写）：好生意就从好生意的角度那么好生意的定义是什么就好生意的定义就是用巴菲特

讲话人（机器转写）：的话说就是就是你形成一个 mon opoly 相对垄断对吧然后你有体现就是

讲话人（机器转写）：你有 p ric ing power 你有涨价的能力那你看大元模型我也一直

讲话人（机器转写）：在思考大元模型它生意的本质是什么就是说刚才你是从时间的角度来看这个周期

讲话人（机器转写）：还有一个就是看这个就是好生意它定义就是你要有没有规模效益有没有网络效益

讲话人（机器转写）：然后有没有品牌的效益当然你 IP 有个 prot ection 你有别人都没有

讲话人（机器转写）：能卖药的对吧几十年保证那那个可能咱们就那就是说我觉得大模型它是有非常明

讲话人（机器转写）：确的规模效益就它可能没有网络效益像互联网的那个 APP 它是有网络效益什么

讲话人（机器转写）：多边网络双边网络三边是多边就它是有但是好像大模型我们没有看到明显的网络

讲话人（机器转写）：效益至少在 pre-tra ining 是没有看到的但是在 post-tra

讲话人（机器转写）：ining 上最近看到 An throp ic 跟 Open AI 的那个迭代我

讲话人（机器转写）：好像感受到有一点网络效应因为它迭代速度特别快也就是它找到了一个法宝这个

讲话人（机器转写）：法宝就是 C oding 就最终改变人智能的不是那么一般的人在那七掐等等没有

讲话人（机器转写）：用但是那些最聪明的工程师用最难的问题来训练他他就会有网络效应因为最聪明

讲话人（机器转写）：在那然后他得到结果资商很高大家用就有这就是网络效益就感受到一些吧在 re

讲话人（机器转写）：in forcement 里是有一些的但是规模效益是很明显的就他固定资产

讲话人（机器转写）：投入是非常大的就是你一年没有十亿美金投下去你根本就不在牌桌上了但是这是

讲话人（机器转写）：第一个第二你人才又稀缺这么又是最强大脑就是最聪明人那这两个条件一加其实

讲话人（机器转写）：是极少的就我觉得他有一点点像它肯定不像那种互联网的这种 SuperApp

讲话人（机器转写）：它是一个垄断的一两家什么的它有点像 D ata Center 就是说三五家

讲话人（机器转写）：三五家为什么少呢是因为你估计上投得太大你投不起的钱这个钱得把你卡住了对

讲话人（机器转写）：吧第二呢你这个人才你没那么优秀就这两个一卡可能就是三五家那这么大一个世界

讲话人（机器转写）：你有三五家的竞争那就其实应该是很好的生意我觉得你看看来看去美国现在有几

讲话人（机器转写）：家呀我感觉就是三家了基本上对吧 M eta 也没弄出来然后那个 Greg 搞了

讲话人（机器转写）：那么多他其实都变得就自己都就好像把这 D ata Center 都租出来了

讲话人（机器转写）：对吧其实不是那么容易搞的中国你看一下我觉得可能就这也是这几家对吧幸运的是

讲话人（机器转写）：我们投了两家最早是投了两家对吧对四小龙再加几个大的但我感觉其实真的是稀

讲话人（机器转写）：缺所以它还是一个好生意我觉得而且我觉得现在你看到的趋势就大家他赚钱吗不

讲话人（机器转写）：赚钱啊怎么怎么你可以把它的 pre-training 当成 f ixed cost

讲话人（机器转写）：就是您说的要投个一段时间才赚钱但是它的 inverse 是个 vari able

讲话人（机器转写）：cost vari able cost 我们感觉它现在越来越绝境赚钱因为

讲话人（机器转写）：都在涨价嗯看我们都在涨价第二呢芯片的成本 t oken 成本其实在降价的就

讲话人（机器转写）：这两一搞他的就是模型的毛利其实也不差有个事实安稍配知道第二就是赚钱了呀

讲话人（机器转写）：证明了这个是可以赚钱的对对对对而且就是还有一个就是你可以看到人家说哦那

讲话人（机器转写）：你 open source 是不是个好生意呢对吧人家按刷笔收那么贵的钱咱们

讲话人（机器转写）：这个 open source 是不是好生意呢嗯那我感觉也不差对也不差也还好

讲话人（机器转写）：就既是这样子的话我觉得我们的企业挺难打的特别是就是我们当那个 agent

讲话人（机器转写）：出来以后那个 t oken consumption 是 chat 的 100 倍甚

讲话人（机器转写）：至将来会到 1000 倍那我觉得我就保利多销了对吧保利多销全世界输送智能不是

讲话人（机器转写）：挺好的吗我觉得模型就我觉得是其实是个好生意因为它稀缺对吧有涨价能力将来

讲话人（机器转写）：还可以赚钱但是我看巨神智能也是有点像类似就是你一开始要大量的投入投很多

讲话人（机器转写）：钱而且拉很长时间又要最优秀的人在那边干就这两个护城河其实就已经垒起来了

讲话人（机器转写）：呀你刚才不是一直问护城河吗就你有这么多你能融入这么多钱吗因为资本马上都

讲话人（机器转写）：聚焦给一个 top 对吧现在都很明显了就就你现在融不到钱了谁现在谁还敢去投

讲话人（机器转写）：个新的大模型公司谁敢投对吧你做不出来了那一路半时这么牛都没做出来吗对吧

讲话人（机器转写）：所以我觉得其实巨生也有这个特质就是固定成分太大它就是个护城河然后另外要

讲话人（机器转写）：求的人特别优秀就是最强大脑你光做硬件我觉得不是最佳状态也行光做大脑可能

讲话人（机器转写）：也有点就是合在一起做其实是最难但是也是最好的就像您刚才讲的比如说现在可能

讲话人（机器转写）：市场上不会再有新的一个公司以创业的姿态去投一个大模型但它确实我觉得巨神

讲话人（机器转写）：智能可能也未来可能也会有这个问题就是它确实会有一些大玩家觉得自己不得不

讲话人（机器转写）：做所以它会投来做自己的大模型做自己的巨神智能模型比如说一个大电竞场上用

讲话人（机器转写）：我那不用嘛它那不用但它不是说第三方用的嘛那它自己那不用它就不会那么大因为

讲话人（机器转写）：应用少很多它自己用嘛对对就是因为前面就是你也讲过比如就是你其实建了好多

讲话人（机器转写）：的那个周期和泡沫就觉得泡沫也没什么了不起我其实有点好奇当然你不投是不行

讲话人（机器转写）：的我一直我觉得是这样的当一个就是说投还是不投是性质的问题什么时间投那是

讲话人（机器转写）：另外一个战术的问题就是战略战略我的感觉就是当一个特别巨大的浪打来你是要

讲话人（机器转写）：跳到水里去的你不能在岸边观察就是你看我觉得如果你说这个 VC 你没有投互联

讲话人（机器转写）：网对吧你没有投移动互联网你也没投 AI 你没投大模型那我觉得你就不是一个很

讲话人（机器转写）：优秀的 VC 了对吧你几个大浪都没有抓住那我觉得是说就是说当就是我觉得新哥

讲话人（机器转写）：说的我还挺认同就王兴说他就说你传统行业投资就像登山山就在那里你随时都可以

讲话人（机器转写）：投反正把要的什么弄那个给你弄点借债啊弄点优优优化呀弄点毛底他是赚到钱他

讲话人（机器转写）：赚的是一个比较相对 p redict able 钱但是投技术是他就像冲浪一

讲话人（机器转写）：样的他你得赶上大的浪来了大浪来了你你你你没有赶上你得赶下一个浪了所以我觉得

讲话人（机器转写）：最好的办法就先跳进去开一张小点的支票如果他就可能失败了失败概率还挺高的

讲话人（机器转写）：那你也说得起嘛但是如果他你觉得有点描头不错就像辛海都这样赶快加仓加仓再

讲话人（机器转写）：加仓这样子的这个就是我们做 VC 的最核心的就是说做 VC 最核心就是要打到 Home

讲话人（机器转写）：Run 就你要投到那个伟大的公司 Home Run 定义就是这一个项目把你整

讲话人（机器转写）：个基金给还回来了你这一个项目赚的钱比基金还要大或者是他给你赚 8 倍就我们

讲话人（机器转写）：对 HR 就这么定义的就 HR 它有两个本质一个是 HR 的频次也就是说你一期金能

讲话人（机器转写）：投到几个 HR 第二个是 HR 的强度就你投到这个 HR 你究竟能赚多少钱这叫强度

讲话人（机器转写）：我们觉得强度比频次更重要强度就占多少股权就是你占多少还是拿多少时间你的

讲话人（机器转写）：股份比例以及占的时间所以强度其实你是可以决定的因为你可以看到好的不断地

讲话人（机器转写）：加仓对吧拿的时间长你都可以决定但是凭自然的运气其实你我们看了一下基本上

讲话人（机器转写）：不变它就是三个到五个我觉得平均数对我们来说就是四个一期基金四年时间你就

讲话人（机器转写）：投到四个伟大的公司而这个是不变的是个固定数字你投更多的项目招更多人其实

讲话人（机器转写）：没有用反而更糟因为什么呢你都稀释了时间经济都稀释了你也不知道哪个好也不知道

讲话人（机器转写）：什么时候该加仓你也没有时间比如说跟这位小哥哥经常聊天对吧学习数就会高所以

讲话人（机器转写）：你以后所以是不能搞太多的所以我觉得就那三到五次就是四次是个固定的数字所以

讲话人（机器转写）：最关键你要在强度上做稳当 d oubledown triple down

讲话人（机器转写）：给你的那个客户然后不断的拿的时间长就像 K imi 我们一开始最先投的最早

讲话人（机器转写）：投的然后我们三年五次加仓新海东我们也加仓那我们还想买点老股呢现在对吧就是

讲话人（机器转写）：说你就是就是你要不断的加仓而且拿的时间还要长康胖利也很重要就这两个 double

讲话人（机器转写）：down triple down 啊你的 win ner 然后拿的时间足够长

讲话人（机器转写）：像我们一个足够长都是 8-10 年才叫足够长你可以赚到时间的复利如果平次是

讲话人（机器转写）：差不多的话就是 4 个就是就是 4 大概对我们来说是 4 个对那你们这个行业是不存

01:40-01:50

讲话人（机器转写）：在规模效应吗就是规模不大是没有用的是吗呃我觉得规模太大以后你要能给股东

讲话人（机器转写）：还 8 倍就难了你比如你弄一个几十亿美金你做 8 倍很难啊但是你用 10 亿美金我就

讲话人（机器转写）：还是卖你就 10 亿美金你你可能赚个因为我是这样算就你四个项目是 homerun

讲话人（机器转写）：home run 呃一个 home run 你投个 112 美金 112 美金嗯然后

讲话人（机器转写）：你就是 418418 然后你还有你不是每个都 HOMELAND 你可能有成功概

讲话人（机器转写）：率吧成功概率有个 20%的话你还得投投个 20 个 20 个 4 个是 HOMELAND

讲话人（机器转写）：还有 16 个不是 HOMELAND 呢那就 1000 万美金一个的话就 116 那这个

讲话人（机器转写）：基金大概 6 亿到 8 亿美金 618 年的规模然后赚个五倍六倍这样子我觉得是一个

讲话人（机器转写）：还算是比较不错的 performance 就是但如果你特别大的话其实其实伟

讲话人（机器转写）：大的公司没那么多对吧就没那么多就是不是有那么多伟大的公司对我突然想请教

讲话人（机器转写）：凯瑟一个问题我们俩互相问了因为刚才凯瑟提到很多之前投过的企业也看了这么

讲话人（机器转写）：多行业然后我其实一直很好奇一个问题就是我想看我们这个行业以及包括我们的

讲话人（机器转写）：企业我未来会遇到什么样的常态性问题就是在您的视角来看这些行业在做大的过

讲话人（机器转写）：程中企业做大的过程中这个创始人肯定 ego 也越来越大了会有哪些典型错误对

讲话人（机器转写）：典型错误我觉得典型错误第一每次融了很多钱以后就有点头脑发热就是就会容易

讲话人（机器转写）：做很多事情容易做很多事情什么都觉得我人力胜天什么都要做这个我也能做那个

讲话人（机器转写）：他说不花我很多时间其实最后就是你会发现那些事情其实都不 matter 而且

讲话人（机器转写）：把他时间给拖累了他经历分烂就是 divers ify 就是事情一多他就什么

讲话人（机器转写）：都做一天到晚做加法不够 f ocus 不够 f ocus 很糟糕我觉得现在我刚

讲话人（机器转写）：才说 F ound er 的 Vision 很重要因为这个时代其实不能犯很大的

讲话人（机器转写）：错误因为你犯的错误代价是很大的比如你训证模型你说你方向看不清楚我三个都

讲话人（机器转写）：试一下首先时间都花进去钱都花进去如果不对人家已经跑前面去了就你迭代就速

讲话人（机器转写）：度慢了所以我觉得你的 K illing Inst inct 很重要就是你看

讲话人（机器转写）：准方向很重要比如说 OpenAI 一直领先的俺说不定都是个小弟嘛他是个大哥

讲话人（机器转写）：为什么他突然一下我觉得就是在这个方向上人家 OpenAI 看到是 c oding

讲话人（机器转写）：他没有看到 c oding 他啥都做嘛因为他看不清楚所以他什么都赌一把啊多

讲话人（机器转写）：摩泰呀什么什么巨生啊什么都搞结果就后来发现他其实也搞不了那么多所以他就

讲话人（机器转写）：关掉一些就说不聚焦是大忌明白呃就第二个就是你的时间花在哪里我感觉哈就是

讲话人（机器转写）：一个企业他这个企业成长很快他有很多成长的痛苦嗯这成长的痛苦就是你觉得你

讲话人（机器转写）：啥都要去管一下比如说我供应链也要管对吧哎我 hr 也要管哎我这个 operation

讲话人（机器转写）：要管我报销也要管我我出差就你要管的事情很多嗯但一开始你不了解的时候你很

讲话人（机器转写）：憨仗你方着面什么都自己说算我觉得它会耗你一些精力但是我觉得这个东西是经

讲话人（机器转写）：过你是要经过的但是你要迅速建立制度迅速把这个弦放下去我觉得还是要抓关键

讲话人（机器转写）：抓关键其实就是迅模型的方向包括供应链也很关键但最终都不是那么关键最终是

讲话人（机器转写）：你的大脑的方向你怎么走所以你数据怎么调我觉得模大模型它既不是科学它也不是

讲话人（机器转写）：技术它就有点像是一个就练单练单那个老师傅的手感很重要经验很重要你往哪个

讲话人（机器转写）：方向走你本身又是 PHD 又是学这个的所以我觉得你应该花很多精力去思考这个

讲话人（机器转写）：问题我知道你是每天读 paper 的但你要把你读 paper 的量加大然后呢给

讲话人（机器转写）：这些最 ins ight 的人点点聊天就你的灵感是从这些地方来的大量的阅读

讲话人（机器转写）：paper 跟那些最优秀的前沿的 rese arch er 去聊天我觉得这个

讲话人（机器转写）：可能是很重要当然我知道赵航老师在做这件事情但最好是你们两个大脑一起来碰

讲话人（机器转写）：撞明白然后你又对这个硬件又懂对吧他是更加有人说你两个就是说我觉得你这个

讲话人（机器转写）：时间可能得占到你一半以上就像张一鸣哇这个抖音多大的声音啊对吧抖音是很大的

讲话人（机器转写）：声音但张一鸣 50%时间都用在这个 SEED 上面明白那咱们是这么小公司你其实

讲话人（机器转写）：应该 80%都用那个你那个系统打造你要先做对你你人不到位你也不行就变成瓶

讲话人（机器转写）：颈了就先搭起来然后 de leg atedelegate delegate

讲话人（机器转写）：不行换人对吧这些东西其实全部都是 re place able 但是你的大脑

讲话人（机器转写）：你对你的 vision 你的公司的发展以及你调动资源的能力是没有人能够没没

讲话人（机器转写）：人能替代的所以你应该把精力就花在这件事情我觉得应该你先先把那些弄好就 80

讲话人（机器转写）：精力花这来这个才是真正让你对你觉得他们在巨神智能公司里面算居家的吗我觉得

讲话人（机器转写）：他挺聚焦的我觉得他们找就我觉得他们的好处就是他一开始定位就是又做大脑又

讲话人（机器转写）：做 body 而且他速度也很好他没有先开始烧大脑因为那个烧很多钱又没有数据

讲话人（机器转写）：等于白烧了所以他们先把硬件做出来有自己的硬件你现在你这个可控再烧能烧的

讲话人（机器转写）：有效率吗对烧的高效吗但我觉得还对数据的这个也开始很早就做了我觉得他们这个

讲话人（机器转写）：总的收入化战略的方向我觉得都还好没有什么重大错误挺好那我问你进一步一个

讲话人（机器转写）：问题就是你其实是在两家无人驾驶公司工作过的然后其实之前无人驾驶应该也是

讲话人（机器转写）：非常非常热门的创业赛道有很多公司来做很多创业人来做有很多钱投入进去我不知道

讲话人（机器转写）：比如说你从亲戚者的角度来看的话当年那种无人驾驶的那种热度它跟今天巨声阵

讲话人（机器转写）：容的热度有什么不太一样的地方吗那首先小很多我觉得无人驾驶小很多对无人驾

讲话人（机器转写）：驶从行业规模和整个就是大众社会的影响力上我觉得小很多然后呢所以我首先第一

讲话人（机器转写）：个我觉得是规模小第二个其实我觉得自动驾驶归根结底我觉得它是一个它是一个

讲话人（机器转写）：影响力有限的小行业它没法去就从行业的视角来看它没法影响千行万业然后没法

讲话人（机器转写）：影响到每个人的生活对然后呢但是巨神智能我我发现很有意思现象我的上游也是

讲话人（机器转写）：我的下游我的下游也是我的上游然后呢它是未来是中心型行业然后这件事就会让

讲话人（机器转写）：就是整个巨神智能创业当然是既有挑战也机会巨大因为这个时候你可以优化的东

讲话人（机器转写）：西就很多然后第三个不一样你看第一个我说它是行业规模不一样第二个就是行业

讲话人（机器转写）：的位置不一样三个咱们说到这个技术上我觉得在做自动驾驶那一波的企业里面其实

讲话人（机器转写）：基本上头部出发的那些企业我说的稍微 crit ical 一点开始的时候不是

讲话人（机器转写）：AI 企业更多的是一个 Robotics 企业什么是 Rob otics Rob

讲话人（机器转写）：otics 就是 R ub es 就是它讲究的是我这个 cor ner 怎么解决

讲话人（机器转写）：cor ner case 怎么解决然后我做系统拆分然后但是我们这一批做巨

讲话人（机器转写）：神智能企业刚出发的时候对吧至少有一些做了对的定位有一些企业做了对的定位

讲话人（机器转写）：就是我们定位自己是一家 AI 企业 AI 企业解决问题的方式就是规模然后这个基

讲话人（机器转写）：础模型数据就是这样的逻辑了所以这会使得就是企业发展的这个逻辑就完全不一

讲话人（机器转写）：样了虽然看上去好像都是干一个带引号的智能但是这个智能背后的来源不一样一个

讲话人（机器转写）：是真正的 AI Native 驱动的一个可能还传统的 Rub y or Robot

讲话人（机器转写）：ics 这样去驱动出来的智能所以我觉得是这几个我的感受吧是不太一样的包括

讲话人（机器转写）：你上次跟我讲说你说今天在做巨声智能这个行业的有三拨人嘛就一拨人以前是做

讲话人（机器转写）：模型的对一拨人以前是做硬件的对还有一拨人就是跟你一样就是做自动驾驶的对

讲话人（机器转写）：对对对我不知道比如说就是你觉得你做自动驾驶的这段经历它对你做巨声智能的

讲话人（机器转写）：影响会是什么就跟另外的两拨人相比的话影响我觉得就是开始的时候帮助我做了

讲话人（机器转写）：几个最正确的基础决策就是那个政绩加智能构建数据闭环然后依赖真实数据不能

讲话人（机器转写）：做纯软的啊我觉得你说具体的算法呀或者是技术啊坦率来讲几乎没有什么可接见

讲话人（机器转写）：的战略的选择来自于以前的经验对战略的选择来自于以前的教训是吧这很重要这个

讲话人（机器转写）：选择是最重要就是所谓的杀手之一方向要选对看到别人看不到的东西很多技术的

讲话人（机器转写）：这些东西其实也都是这两年新出来的像这种三种不定的人应该你都见过的是吧你

讲话人（机器转写）：觉得他们会有什么表现的不同的地方吗我觉得巨声智能就是这个自动驾驶人出来

讲话人（机器转写）：以后他们都上手能力很强很快就可以把这个东西做出来就你要做个机器人其实还是

讲话人（机器转写）：需要一些硬件啊软件而做个自动驾驶人他们去做巨声感觉好像还挺就挺就专业挺

讲话人（机器转写）：对口来了以后就可以上手那种感觉对但他们大部分人其实也都没有做大脑就是我觉得

讲话人（机器转写）：辛海图最大的特点就是他还是敢把大脑做了我觉得可能跟咱们这个教育背景就是

讲话人（机器转写）：最强大脑这个基因有点关系这个我觉得我要稍微重复一下就是今天赵航演讲的时候

讲话人（机器转写）：他也提到了其实包括我包括赵航就是我们读博开始的时间基本上就是我们这一批

讲话人（机器转写）：人我觉得是第一批后深度学习培养出来的 Ph D 对我读 Ph D 的时候是 15

讲话人（机器转写）：年开始读他是 13 年开始读 Ph D 然后那个 12 年那时候是深度学习革命嘛对

讲话人（机器转写）：吧所以就是这一批 Ph D 他在读博士的时候得到的最重要的就是什么就是相信

讲话人（机器转写）：深度学习相信这个那个时候还没 sc aling 这个或者说这个参数量那时候

01:50-02:00

讲话人（机器转写）：去深度对吧相信深度相信数据然后呢当时对于我们这批 Ph D 都有很大影响力

讲话人（机器转写）：的一篇文章叫 The B itter Less on 痛苦的一刻对是吧这个

讲话人（机器转写）：人才最能过对基本结论是什么就是基本简单就是你得相信规模相信数据相信算力

讲话人（机器转写）：不要相信一些 H uman B ias 设计出来的一些规则那个东西短期有效

讲话人（机器转写）：长期来看都是无效的就这些东西你说带着这些东西去做自动驾驶然后呢做自动驾

讲话人（机器转写）：驶这个时候我得稍微回顾一下做自动驾驶的第一波人其实不是做 AI 的人做自动

讲话人（机器转写）：驾驶的第一波人都是 Rob otics 的人所以当时是两股力量的交汇对吧搞

讲话人（机器转写）：Rob otics 的人还沿着之前的路径走呢搞 AI 的人带着新武器进来了但是

讲话人（机器转写）：也有新老交汇的这样的一些冲突对所以有些企业就呈现出改变的速度慢有些企业

讲话人（机器转写）：改变的速度快对我在这里面讲一个小故事就是这个相信这个 Better Less

讲话人（机器转写）：on 这个是非常重要的就举个例子就是 T es la 是自动驾驶的鼻祖嘛最早

讲话人（机器转写）：做他们一开始一直是 R ub ase 的就写 Coding 碰到一个 C oding

讲话人（机器转写）：的时候就写一段 C oding 他那个 C++coding 已经到 30 万行代码

讲话人（机器转写）：了就是团队都绝望了说我这 C oding 这 C oding 搞不完了写不完了

讲话人（机器转写）：就他天画板就到顶了然后这个时候突然 Ch ad G hib li 出来他们

讲话人（机器转写）：就哇 Ch ad G hibli 自学习啊感觉很牛然后他们呢就有一个那时候

讲话人（机器转写）：不是 E lon Musk 也把 Twitter 收购了要把一大团团队弄到 Tw

讲话人（机器转写）：itter 去帮他们干 IT 结果这有个小伙子说我还暂时不能去我现在再搞一个

讲话人（机器转写）：就是学习 Chat GPT 就是 supervised learning 这样

讲话人（机器转写）：子就是自己学习的然后他就写了一段 c oding 就是根据这个就 E lon

讲话人（机器转写）：Musk 家里门口写段 c oding 这个 c oding 呢就开这么一段路就

讲话人（机器转写）：他家开让 E lon 坐在上面坐在上去以后他们就要做一个重大的学者就是我们

讲话人（机器转写）：就是要放弃以前 9 年的 d ata 30 万行代码这么多工程师烧了他们几十亿

讲话人（机器转写）：美金这个就不搞了 for get about it 全部变成就是机器学习就

讲话人（机器转写）：不要搞人类的这个 c oding 了就 minim um 的人类的 c oding

讲话人（机器转写）：这个抉择太重大你也把以前历史的这个这个这么多人全部推翻啊只有 founder

讲话人（机器转写）：感到这样的抉择当时我记得有这么一幕就是英国马斯开完车坐完那个车就一个小

讲话人（机器转写）：时后回来他就大家就在 debate 到底要不要放弃以前的然后放弃前等于就重

讲话人（机器转写）：新来过吧那以前就白干了然后他的话呢让英龙把眼睛闭上了想了 20 分钟闭着眼

讲话人（机器转写）：睛 20 分钟 20 分钟就鸦雀无声鸦雀鸦雀无声了嗯因为这是重大局他们这么多年

讲话人（机器转写）：心血全部在里 30 万好像是一家代码呀等他把眼睛睁开的时候他说了一下 this

讲话人（机器转写）：will do 然后就 switch 了那如果没有伊隆马斯这个相信这个就是我

讲话人（机器转写）：就是靠 S ke lling 落来就他其实是不会因为以前的包袱不叫包袱以前

讲话人（机器转写）：他有很多积累啊他舍不得放掉吗大部分之所以为什么就是你自己打自己是很难的

讲话人（机器转写）：因为你一般的人都不会像伊隆马斯这么思考啊大部分可能就还是具有安全啊做了

讲话人（机器转写）：这么多啊有优势啊肯定舍不得嘛他没有管直接放掉要不然的 FSD 还不知道什么

讲话人（机器转写）：时候才跑出来了多亏他这样的人对吧敢做这样的觉得从零开始这是了不起的创始

讲话人（机器转写）：人对绝对是从这种第一性原理从零开始对所以我觉得他那个 B it R ez

讲话人（机器转写）：我觉得是真的就是就你要相信这个才行就正好你们那一届就相信了这个对对吧再

讲话人（机器转写）：早一点其实我跟你说这个时间点也有关系是所以为什么我说要做 90 后呢这就是

讲话人（机器转写）：个分界点你相信还是不相信看这事也有年份的问题对对对有年份我看他们 CF 那

讲话人（机器转写）：PT 上写的是我们要长 95 后卷王 90 后也不行了 95 后老板肯定是 90 后因为

讲话人（机器转写）：老板多完 PG 你多少岁了对吧我剛才問你一個問題因為我之前聽那個 A6 的那個

讲话人（机器转写）：馬甘德森的一個播客然後因為他就是高度的看好這一輪的智能吧包括人工智能巨

讲话人（机器转写）：星智能他應該也看好然後他就講了一句話我印象非常深刻他說我自己知道投資中

讲话人（机器转写）：最危險的五個字是這次不一樣但是這次真的不一樣我不知道比如說你認同他這個

讲话人（机器转写）：判斷嗎我挺认同他这个判断这次真的不一样我觉得比互联网大很多我觉得首先看

讲话人（机器转写）：速度就是我们看一个颠覆的东西我一直跟我们团队说你要看一个公司好不好就一

讲话人（机器转写）：件事长得快不快什么叫长得快就是互联网是涨得快我觉得京东是涨得很快一年涨

讲话人（机器转写）：三倍对吧然后移动互联网的外卖涨得快也是一年涨三倍是五倍但是这一次是十倍

讲话人（机器转写）：一年涨十倍就没有一个产品比恰吉皮涨得更快了他的 pilot ration

讲话人（机器转写）：是非常快的这我觉得这个速度决定他的他的天花板有多高我觉得这个是不一样的

讲话人（机器转写）：一个 an imal 这个速度决定的挺完美的我觉得速度觉得挺完美就是它是一个

讲话人（机器转写）：完全不同的生物就好十倍它才会真正颠覆嘛我觉得这次就是它整个就不算就你以前

讲话人（机器转写）：还是就不管是互联网也好还是因为它都是一种它都是一种工具还有一种连接一种

讲话人（机器转写）：工具但这次就是直接把人给换掉了很挑所以我觉得它是不一样的东西就确实是我

讲话人（机器转写）：自己经常因为我也感受它我越来越觉得它比我聪明我用 G erman ize

讲话人（机器转写）：就我觉得睡它其实真的很聪明我经常问它我都我觉得它很奇怪它好像还有人性的

讲话人（机器转写）：感情那个样子就真的是挺厉害的我自己觉得再搞几年我们真的是不如它现在已经

讲话人（机器转写）：觉得它很厉害了我用一用就感觉它比我厉害但是巨神智能这个什么它其实作为智

讲话人（机器转写）：能都还蛮长的那还有一段时间因为搞硬件呀两万个 comp onent 呀给你

讲话人（机器转写）：搞来搞去供应链啊什么的就复杂了既然你会关心比如历史上那些泡沫啊特别热啊

讲话人（机器转写）：无论互联网啊移动互联网啊包括其实机器人其实也热过人工智能也热过你会关心

讲话人（机器转写）：这些问题吗我会我那个其实就是我上大学那会就是移动互联网那个那个就是最最

讲话人（机器转写）：剧烈的送外卖的时候对送外卖的时候是的送外卖包括那个那个那个打车那个年代

讲话人（机器转写）：还包括那个膜拜单车单车这一类的然后我当时看完这个首先我当时我也很这个激

讲话人（机器转写）：情澎湃的看了创业的故事就心疼快乐每条抗议的故事对是的是的真的但是看完之

讲话人（机器转写）：后就觉得这个感觉跟我也没啥关系然后还是得找自己能干的事然后所以当时决定

讲话人（机器转写）：搞 AI 在大四的时候决定开始搞 AI 像巨神智能这个领域吧就是他无论就是你一个

讲话人（机器转写）：创业一个投资就是我不知道比如说你们有想过说比如他可能发生在你个子身上的

讲话人（机器转写）：最好的情况最坏的情况会是什么最好的情况和最坏的情况嗯对于开始来说最坏的

讲话人（机器转写）：情况就是这一波一个神经腹磨一个好企业没投中这是最坏的情况对然后最好的情况

讲话人（机器转写）：就是就是新海图成为未来的什么这个这是对你越来越帅这也是对凯西比较好的情况

讲话人（机器转写）：之一了对我觉得最好的情况是我就站整个行业上来说吧其实其实比较好的情况居

讲话人（机器转写）：身智能比较好的情况是首先我觉得居身智能产业一定能成功的这个行业一定能成

讲话人（机器转写）：功对然后但是这个行业成功之后对于每个人的影响是什么不太好讲你是对每家公

讲话人（机器转写）：司不对每一个人的影响对我们所有人每一个人的影响是什么不太好讲然后呢所以

讲话人（机器转写）：在这个里面我觉得可以分一个最好情况和最坏情况是吧然后最好情况我觉得是是不是

讲话人（机器转写）：每个人真正得到了自由吧大家都不用为了那个钱在工作了都是为了兴趣工作是吧

讲话人（机器转写）：但是坏的情况是啥呢坏的情况我不确定就是这种产品带来的这种财富的垄断因为

讲话人（机器转写）：它本质是垄断生产力了这是物理世界的生产力它垄断了物理世界生产力这个东西

讲话人（机器转写）：会带来什么样可怕的后果我不太确定对所以我觉得这是但是一定会有一些企业能

讲话人（机器转写）：够做到这些事吗你担心的都是人类的问题你是有大爱的公司对但我是觉得就是首先

讲话人（机器转写）：我觉得我们公司成功的概率还挺高的因为因为我不是一个我不是一个就是说我在

讲话人（机器转写）：做决策上面我觉得越来越过去这几年就是说我觉得我还是比较稳健的然后呢我觉得

讲话人（机器转写）：我们公司不太可能死掉最大的风险其实我在刚才问凯瑟这个问题我就想看我觉得

讲话人（机器转写）：我的风险不是死掉我的风险是可能错过一些因为精力的错配错过一些重大的机会

讲话人（机器转写）：我觉得这个是可能性存在的可能就像 Atrop i 找到的 c oding Open

讲话人（机器转写）：AI 没有找到这就差距拉开了这一啪啪啪啪就跑出网络效应了这个麻烦对这个可能

讲话人（机器转写）：就是所以就是还是要 F ound er Mode 自己在第一线对我来讲就是

讲话人（机器转写）：最好的就是这次机会就投到一些伟大的公司吗就能够改变世界而且我觉得中国的

讲话人（机器转写）：机会比美国更大一点就在巨声这件事情大语言模型我们还是他们领先吗对吧我们

讲话人（机器转写）：在后面追赶但是我觉得巨声我们可能甚至可以领先也就是供应链啊再加数据啊再

讲话人（机器转写）：加我们政府很给力吗我觉得政府我觉得这时候政府好懂啊怎么这么懂啊超级懂我们

讲话人（机器转写）：的政府的高官是不是都是什么清华的 PHD 之类的反正就是至少是名校的学这个

讲话人（机器转写）：都很懂然后都五年计划十年计划给你搞的非常 wellorganized system

02:00-02:10

讲话人（机器转写）：atic 的那样这种搞法我觉得政府很给力就是这些有些像这么大的数据量可能

讲话人（机器转写）：真的是需要社会来搞就不能是一家公司我请几个 part-time 在那搞就是

讲话人（机器转写）：它社会的力量我觉得政府在这方面起了非常好的作用就是有点像以前光伏这种政府

讲话人（机器转写）：这样做还是对整个生态还是很有帮助的我觉得所以我觉得我们有可能是领先的但

讲话人（机器转写）：创始人对吧又懂硬件又懂软件然后这个创始我觉得我们一直有创始人的红利工程

讲话人（机器转写）：师的红利再加上政府执行力的红利这三个红利一打下来我觉得有可能就是领先的

讲话人（机器转写）：那你说担心的是什么担心我其实有点担心说我这次感觉 AI 好像还是把这个贫富

讲话人（机器转写）：差异给拉大了对我觉得拉大了其实好像感觉是强者更强就那些不懂 AI 的人会挺

讲话人（机器转写）：麻烦的就是说将来肯定不是说 AI 把人类的工作取代可能就到 AGI 的到来就是

讲话人（机器转写）：你说的那个社会大同每个人都不用工作政府给发点钱这个时代肯定它不是那么快

讲话人（机器转写）：来临的这可能 I don't know 举个例子十年那这个从现在到那个十年

讲话人（机器转写）：那这中间可能就会有一些事业啊什么那你怎么办呢对吧那这中间是不是我觉得得

讲话人（机器转写）：有一些方法论就是帮着这些第二次创业或者找到他喜欢干的事情反正总体来说就

讲话人（机器转写）：这有个阵痛的过程这个阵痛的过程怎么样一个数据安全啊工作的问题啊年轻人这

讲话人（机器转写）：些都是一些可能我觉得在要从哲学跟价值上做一些引导就是这个我觉得还挺重要

讲话人（机器转写）：的就这中间这个痛苦的过程怎么样度过这个其实是个很重要的话题只是现在大家

讲话人（机器转写）：还没想只是现在中国人不怎么想美国人天天讨论这个问题因为他们不关了我们就

讲话人（机器转写）：我想听他们都干了他们都是人是分年龄的就 15 岁以下当一个技术的 15 岁以下

讲话人（机器转写）：就自然我就是用这个技术长大根本都不多想 15 到 35 岁就机会来了我要创业我要

讲话人（机器转写）：成功什么的那再大一点可能就开始躺平就有点畏惧了就是可能跟年龄也有关对吧

讲话人（机器转写）：对吧对所以我觉得这个过程怎么样度过可能是一个话题吧但是我觉得有一点就是

讲话人（机器转写）：说我也不是很担心怎么就没事干了我们最近看很多 AIGC 的公司做内容做的音

讲话人（机器转写）：乐做个视频小说做个短剧其实很多是可干你不用特别担心没事干了消耗就是消费

讲话人（机器转写）：AIGC 公司 t oken consumption 这边公司搞 t oken

讲话人（机器转写）：manufacture 我们搞 cons um ption 对也可以对那就是

讲话人（机器转写）：機會不應該屬於字節嗎感覺自己就全幹了是对我问一个问题其实它跟我们刚刚讨

讲话人（机器转写）：论的聚焦和实验经历分别相关的就是一个是我不知道 Cass ie 会认为比如

讲话人（机器转写）：说你说 An throp ic 它抓住了 C oding 聚焦到 C oding

讲话人（机器转写）：这个领域里面然后它反而实验了后来聚上这是因为什么原因是因为运气好吗比如

讲话人（机器转写）：Open AI 就单纯运气太差了我觉得是 Found er 它懂 F ound

讲话人（机器转写）：er 懂那个我觉得当一个 F ound er 它很懂它其实是敢 B et 一个方

讲话人（机器转写）：向的只有那种可能知道一些但又不是那么懂他就想三个方向都赌因为他不知道哪

讲话人（机器转写）：个会赌他不笃定其实你要知道资源是有限的他们那个每一年的 training

讲话人（机器转写）：cost 是非常大的就这么些人就是你赌上去有可能赌错嘛所以我觉得你真的很

讲话人（机器转写）：笃定你在前方打到你能听到炮火的声音你就知道哪个方向走你敢只走一个方向你看

讲话人（机器转写）：他是走一个方向 Kim my 是走一个方向 De ep City 也是走一个方

讲话人（机器转写）：向他知道这个他敢赌下去那有的人看他就说我可能都要搞一下对吧那实际上你的

讲话人（机器转写）：经历时间有限你可能对吧这个其实就是其实还是叫 tech vision 就是

讲话人（机器转写）：你能不能看到别人看不到的东西一是你看得更深刻或者你看一个更远的未来这个

讲话人（机器转写）：是 f ound er 是要在前线打仗而且又要大量的跟最优秀的就是我觉得跟

讲话人（机器转写）：一个 rese arch er 这种就是我觉得这个就他本身就是搞这个的这个

讲话人（机器转写）：很重要很重要就是我跟你说 the bestbrain the founder

讲话人（机器转写）：就是那个 the best brain 因为你是 best brain 他也愿

讲话人（机器转写）：意跟随你因为现在我发现搞这种就是他那种 PHD 他要跟老师的或者他跟着一个

讲话人（机器转写）：你感觉我还想说为什么因为其实大家都知道这事一个人干不成干不成得是有一批

讲话人（机器转写）：好的人在一块他得跟着那个牛的人他觉得他能成功因为那帮技术特别强的他们都

讲话人（机器转写）：很性格也内向他也不是说你够多股份够多少钱我家跳他要看跟谁能成功是看谁最

讲话人（机器转写）：牛的事他信不信你这个人对他要跟着这个性的人所以我也在想我一直在问说这个

讲话人（机器转写）：东西学历重不重要是不是本科生硕士也能干还是一定要 Ph D 后来我想到不是

讲话人（机器转写）：这个学历而是说你没有那个 scientific 就那个 stat us 就学生

讲话人（机器转写）：就不愿意跟你对吧你不能东一个西一个社会上挖你可能还是说你这个大棋术那些

讲话人（机器转写）：学生最优秀的什么清华的摇班的或者是哪个班的都来跟着你这个是非常重要而且

讲话人（机器转写）：只是少数人改变时间就几个特别聪明的就够了 30 个差不多就你那个最强大脑二

讲话人（机器转写）：三十个你把他们搞到手把他们留住稳定住其实包括我记得你刚刚问凯西就是比如

讲话人（机器转写）：说问那些问题我不知道就比如说你现在的时间和精力的分配什么样子的就是你是

讲话人（机器转写）：会担心说你自己出现那种没有那么聚焦的情况吗肯定会因为每天事很多就是各个

讲话人（机器转写）：方式你早是有 de leg ate 对每个方向的事也很多而且就是我觉得尤其

讲话人（机器转写）：是在建设期对现在总共我们的成长还快成长还快这个成长对建设期再过一年半年

讲话人（机器转写）：给自己一个哈点可能会好一些对会好一点就是建设期的这个过程当中这个你是相

讲话人（机器转写）：当于是解决问题和建设体系同步进行对对如果是体系都已经差不多了就解决问题

讲话人（机器转写）：那我就放开了对所以现在我觉得关键是动能转换的这么一个节奏对等你像这样你就

讲话人（机器转写）：每天读 paper 读 paper 再读 paper 然后找最优秀的 research

讲话人（机器转写）：er 给你搞个猎头安排见面天天聊天天聊全部聊一遍灵感就有了对吧我觉得还是

讲话人（机器转写）：得刚才凯特那个提醒我觉得是很重要就是说第一个就是说选择把时间投放到什么

讲话人（机器转写）：方向上面以及把时间投放给哪一批人对就应该花在 rese arch 上面是就

讲话人（机器转写）：这两件事做对了就是就保证了你的信息源是对的对然后这脑子都不笨对根据这个

讲话人（机器转写）：信息就能选出正确的决定其实今天你们的会上就是你也讲讲了就是比如说你们对

讲话人（机器转写）：商业模式的思考嘛比如他也是三个阶段的问题对然后包括你你也会说比如说在第一

讲话人（机器转写）：个阶段也就是只卖那个硬件卖本体的阶段比如说你实现盈利领先或者营收领先并

讲话人（机器转写）：不重要什么之类的对那我不知道比如说在你的规划跟考虑里面就是你们公司要实

讲话人（机器转写）：现盈利或者说规模化盈利对他大概是个什么节奏大概需要多少时间你会问他这样

讲话人（机器转写）：的问题吗首先凯瑞从来没问过是吧我没有问他我问他们的 CFO 哈哈哈哈中午吃

讲话人（机器转写）：饭的时候问了哈哈哈哈但我我我这个坦诚来讲我觉得这个问题不太好回答嗯因为

讲话人（机器转写）：这个问题不但是由我们决定的是由整个行业和行业里面所有的友商共同决定的因为

讲话人（机器转写）：你选择盈利意味着什么意味着你投入你还有可投入的空间但你选择了不投入对吧

讲话人（机器转写）：然后呢如果我们看到的是未来三年就每个三年都有 10 倍以上的这个增长空间的话

讲话人（机器转写）：那现在不应该是把全部可投入的全部投入进去吗是吧然后换取最大增长对所以其实

讲话人（机器转写）：很难估计的是说什么时候开始这个增长就不再是 10 倍了但至少现在肯定还是在

讲话人（机器转写）：这个十倍的启动期所以现在不用考虑这个问题我认为但是现在要考虑的问题其实

讲话人（机器转写）：现金流的问题然后对这个问题的话其实我觉得我们一直做的还不错就本质上还是

讲话人（机器转写）：你甭管是说经营产生的还是融资产生的主要公司是正向现金流然后的话就比较稳

讲话人（机器转写）：健所以就就就不会有什么风险嗯这个逻辑是不是跟之前比如早年互联网包括后面

讲话人（机器转写）：移动互联网那些公司起来的逻辑差不多一样的一样的你知道我们当时从那个京东

讲话人（机器转写）：的时候他也是个小公司嘛就 5000 万人民币的销售收入嗯然后东哥要 200 万

讲话人（机器转写）：美金我给他 1000 万美金我觉得这是我做最重要的决策他胆子大了不发快了他

讲话人（机器转写）：拿到我们钱做了两个决策一个是扩品类其实当当当是比我们大很多有 200 万的

讲话人（机器转写）：用户我们才 2 万就特别羡慕当当但当当一直只卖出不扩品类但老刘就有个信仰就是

讲话人（机器转写）：这个零售最关键是东西要丰富这第一位的所以他就扩了品类一会卖一开始做 it

讲话人（机器转写）：product 然后做什么数码手机然后刮虎刀什么都做就一下用户就来了第二

讲话人（机器转写）：个他就做了配送配送这个决策就是每个城市都去一开始去就一天二十单亏钱什么

讲话人（机器转写）：时候赚钱的两千单二十到两千要一年那我们不是去一个城市我们去三十个城市所以

讲话人（机器转写）：我们给他那个钱就很重要他容纳我们给他五倍他要的钱胆子大的不发快他做两个

讲话人（机器转写）：战略觉得这是老刘的眼光好那另外一个我觉得就是就你刚才说就是我们还设了一个

讲话人（机器转写）：一扫就十八个点的一扫这十八个点一扫我就不是白给的是挂业绩业绩就是增长增

讲话人（机器转写）：长再增长但是我们说是亏钱做增长然后老刘说你要多少增长开始你老说投伟大的

讲话人（机器转写）：公司什么是伟大的公司那时候我们眼光也没那么美我说十亿美金就是伟大了然后

讲话人（机器转写）：然后他说每年增长多少我说你说算他当时跟我说每年 200 的增长 200 的增长

讲话人（机器转写）：我说做这么高万一达不到用户那个咱们的高管都很失望啊给拿 18 个钱拿不到啊

讲话人（机器转写）：我就给他降到 100 增长一年就是他实行做了 200 的增长 4 年 200 增长 5000

讲话人（机器转写）：万到 3 个亿到 10 个亿到 30 个亿到 100 个亿就是这么增长起来的但是我们一直

讲话人（机器转写）：是亏钱的所以我觉得就是 get big fast 很重要就是你一定要把增量

讲话人（机器转写）：的大头我们一直说什么是最亮的仔最亮的仔就是在市场增量的时候你不要看它存

讲话人（机器转写）：量是多少就增量里面那个 market share 你是次占最大你就是最亮的

讲话人（机器转写）：仔而且保持这个速度就增量的大头你拿走你就是最亮的仔亏损是没有关系只要你

02:10-02:20

讲话人（机器转写）：现金流是挣的就好了就当时我们说现金怎么办你看国美苏联从来没容易分钱它怎么

讲话人（机器转写）：做大的呀对吧供应商啊供应链啊对吧你账期从可能原来的现金给到 15 天给到 30

讲话人（机器转写）：天那钱不就来了吗所以就是现金流是挣的是很重要的亏损并不可怕这现金流挣钱

讲话人（机器转写）：的话你可以大胆地往前走但就是这个规则今天还是成立的是吗我觉得就是规则在

讲话人（机器转写）：现金流不断的情况下是成立的就是 get big fast 亏钱做增长是可以

讲话人（机器转写）：接受的大圆模型不是就这样子的吗烧了那么多钱大家都亏点但是我们能看到赚钱

讲话人（机器转写）：的希望这个也很重要就看到赚钱的希望但是现在是大家都恐惧现在都大家很贪婪

讲话人（机器转写）：所以呢你多亏几天他也能接受但是恐惧来的时候可能不让你亏这么久了你得赶快

讲话人（机器转写）：赚钱哈哈现在这是就所以我觉得现在赶快多拿点钱多拿点钱就金钟上市前有 10

讲话人（机器转写）：亿美金在账上那就哎呀那你不是贪包院多你都那那万一万一万一那个市场不好了

讲话人（机器转写）：呢对吧你不是花钱买个保险吗对吧那你觉得是那个时候就是包括京东那个时候包括

讲话人（机器转写）：后面的移动互联网那个时候那你看那个外卖怎么做起来的打补贴站啊补贴站是啥

讲话人（机器转写）：意思啊我送钱给你吃啊那补贴站我跟你说这个是就是京东那时候再厉害都不敢打

讲话人（机器转写）：补贴站只是打个广告嘛对打个广告他这个打补贴站就亏这钱让你贴着给你吃啊我想

讲话人（机器转写）：问的就是就是至少从我自己的体感来讲就是我会认为那个时候就是资本啊市场啊

讲话人（机器转写）：大家对于你亏损换增长的包容度还是挺高的但今天还有那么高吗我觉得今天现在

讲话人（机器转写）：是很高的现在是很高的资本永远是恐惧跟贪婪相互交替此刻是贪婪占了上风所以

讲话人（机器转写）：你赶快多融钱那过两天恐惧占上风你想容易融不到那我的感觉什么时候替换不知道

讲话人（机器转写）：现在感觉就是贪婪已经持续很久了所以让我想起我之前见一个他们很大公司但是

讲话人（机器转写）：上一波的你做很大公司的他一边回答说是哎呀我认为现在就我们公司是被市场高

讲话人（机器转写）：估的我说你指的是你公司的估值吗他说啊那没有那还是低估的哈哈对就是刚才你

讲话人（机器转写）：也讲到包括王兴吕晓冬就包括我们来的路上其实也聊我不知道你会觉得说比如像

讲话人（机器转写）：既然他们这一波就是可能 90 后的这一波硬科技的创业者就跟之前做互联网电商

讲话人（机器转写）：移动互联网就他们有什么相同跟不同的地方我觉得共同的都是说第一都是有杀手

讲话人（机器转写）：的直觉能看到别人看不到的东西对就是要么看得更深刻要么看得更长远还有就学

讲话人（机器转写）：习能力都超强学习能力超强就是都是善于学习的就迭代速度很快第三个我觉得可能

讲话人（机器转写）：还是自成高远吧就都是属于想做一个好企业就想做一个伟大的企业他就不仅仅是

讲话人（机器转写）：为了赚钱啊这样他是想长期做下去那样子的对就自成高远那种也长期有耐心就是

讲话人（机器转写）：很有长你看今天晚上说我要做得很长久但并不是说我想赚个快钱什么的就是要公

讲话人（机器转写）：司一直要活下去就做得做强做大还要做得久大家都想做长久这样子的对这个也挺

讲话人（机器转写）：重要的就长期有耐心就这个是共同点但是我觉得在在组织上其实有点不一样了就

讲话人（机器转写）：组织那时都是好多好多员工哦对吧几十万消费互联网那个人很多因为搞物流什么

讲话人（机器转写）：配置但是现在我感觉尽量不要那么多的组织我觉得应该是不要那么多的人我觉得

讲话人（机器转写）：就是要很少的人就是最因为 AI 的时代你现在第一你其实我就一直强调最强大脑

讲话人（机器转写）：特别是你做大脑的部分他不是说再精不再多对对要最优秀的人人太多了组织管理

讲话人（机器转写）：而且中层干部其实我觉得是以后长远来讲你有了 AI 是不需要的我觉得组织肯定

讲话人（机器转写）：是要轻高效就 F ound er Mode 的高效很轻人很少人就不用那么多

讲话人（机器转写）：了就不需要几十万大军搞这个事情肯定的那是肯定的但他们要做本体核心战那也

讲话人（机器转写）：不需要几十万我觉得可能是不太一样我觉得对我们面临的挑战就是说怎么把这两

讲话人（机器转写）：类人有效的管理在一个公司里都是两个不同的文化做软件的做硬件的对是有这个

讲话人（机器转写）：问题以前京东也是这个问题高科技的是做互联网一般都是送外卖的对吧小哥你这

讲话人（机器转写）：两个人你工资待遇组织价格都不一样你开个例会你都不知道在一起怎么开法这个

讲话人（机器转写）：其实就是你要攻克的一个课题对还有就是这一波清华毕业的更多了是吗最像大脑

讲话人（机器转写）：最像大脑我觉得科学家吧这一波我觉得科学家就是就科学家还是成功概率高很多

讲话人（机器转写）：你看这几个成功基本上都是很厉害的就是 PhD 啊什么的就他们还是所以我觉得

讲话人（机器转写）：AI 是科学家赚钱的时代这个时代就是到来了为他们而设的这样就是开始了夸你

讲话人（机器转写）：学习能力强就是你到底通过什么方式学习的呀通什么方式学习跟 GVD 聊对不首先

讲话人（机器转写）：我觉得学习的起点是信息对吧然后还是就是说我其实觉得大部分时候对于一个事

讲话人（机器转写）：物的不了解都是源于你获取了错误的信息通过错误的渠道在获取信息我觉得就是

讲话人（机器转写）：获取一手信息这事特别重要我们就特别强调就是限地限物一手信息然后我自己对

讲话人（机器转写）：自己要求也是这样不论是就是说进入到一个新领域面临一个新问题那那可能比如

讲话人（机器转写）：公司里面没人懂的时候那我我的选择就是我先自己去看一看获取原始信息一手信

讲话人（机器转写）：息然后呢呃在信息当中呢我觉得还是要明确目标就有了信息之后第二个问题马上

讲话人（机器转写）：就是说我的目标是什么对吧然后的话呢这个围绕目标我们公司就是说那有了目标

讲话人（机器转写）：我就拆解我的方案应该是什么那这个方案的制定肯定是根据这些信息这些事实然后

讲话人（机器转写）：结合规律然后展开然后就执行的问题然后关键我觉得还是要迭代就是没有人能第一

讲话人（机器转写）：次就做对所有的事而且也不应该指望第一次就做对所有的事而是这个第一次先把

讲话人（机器转写）：方向先定对然后在这方向里边就开始迭代了所以就还是那个信息获取认知认知得

讲话人（机器转写）：到策略策略开始执行执行拿到结果结果再获取新的信息反馈完了之后再调整对吧

讲话人（机器转写）：就这么的循环起来也是在训模型的时候对就是这样的就是在循环对所以我觉得其实

讲话人（机器转写）：其实你看源头就是信息那信息怎么来呢我觉得第一个就是说解决技术类的问题那

讲话人（机器转写）：你就是要看这个技术本身然后剩下解决比如说人的问题那可能就得跟正确的人去

讲话人（机器转写）：聊我觉得就这两种方式吧 Kathy 就是因为互联网上之前不是有你流传着就是

讲话人（机器转写）：你之前做投资的时候研究公司的方法就是很著名的就是那个蒋平多多那个例子就

讲话人（机器转写）：跟他们住在一起是吧对还有那个跟消费者对对对还有就是你要把什么就像是有点

讲话人（机器转写）：类似于 Turn every page 那样的就是把黄峥的所有的东西全都演

讲话人（机器转写）：讲都看一遍你还做了体系的对对对全部看了一遍对我不知道比如说这个方法论跟你

讲话人（机器转写）：今天看这些硬科技公司的时候研究的方法论它还适用吗或者说它有什么变化是这样

讲话人（机器转写）：的就是说我们做 consumer 的时候就做了很多用户访谈那一年大概 2000

讲话人（机器转写）：个用户访谈然后包括一对一然后包括这个 focus group 然后最最关键

讲话人（机器转写）：就跟他们住在一起大概一一年大概有个八天不同的家庭第二线三线四线什么外卖

讲话人（机器转写）：小哥呀 wait ress 啊然后还有就是那个公务员啊还有工程就是就是那种

讲话人（机器转写）：感受确实是对消费品的就是就住完以后我们就买了拼多多嗯我觉得消费都是降级

讲话人（机器转写）：哪有什么升级的没什么钱呢没钱啊特别节俭有很多 take away 那个是对

讲话人（机器转写）：用户的动作那现在我们投了很多比如说机器人公司包括这个大伙伴他们都是 2B

讲话人（机器转写）：的生意 2B 的生意他的客户是不一样的他是个企业对吧他是企业那么我们就大部分

讲话人（机器转写）：都是就跟用户其实我们也做了比如说 K imi 为什么每次都敢加仓所以我们经

讲话人（机器转写）：常去问 K imi 的用户就是什么情况下你会用 E ns w ap ing 你

讲话人（机器转写）：为什么用 K imi 他说在办公室公司给钱我就用 E ns w ap ing

讲话人（机器转写）：自己在家里搞点 Moon light ing 我就用自己还有是这个项目这个

讲话人（机器转写）：用量很大我又舍不得用 E ns w ap ing 太贵了那我先用 K imi

讲话人（机器转写）：做个基本的然后用 E ns w ap ing 在 D ec oding 然后他

讲话人（机器转写）：就会讲这些东西然后你就会有感受就我们还是做很多用户访谈这个访谈就不是 C

讲话人（机器转写）：端的用户而是一个 De veloper 一些就是就是那个白领他用的场景然后

讲话人（机器转写）：我们也帮他们做过你会不会你敢不敢涨价你敢不敢收钱以前是不收钱的先收钱的

讲话人（机器转写）：Sw iss B oss 多少 90 块还是 190 块还是 590 块这都是用户 De

讲话人（机器转写）：ep D iving 访谈出来的所以我们也做这个东西那我觉得在这个阶段就是

讲话人（机器转写）：做就是做这个 learning 就是我觉得可能信息输入的质量特别重要我还是

讲话人（机器转写）：自己坚持吧每天都把那个那些最优秀的几个人我是跟着他们他们说的 podcast

讲话人（机器转写）：很长嘛很长那个 next fit 吗好长的动不动三五个小时对吧还有一个什么

讲话人（机器转写）：all in 啊还有那个 moon shot 就这几个都体质其实挺好的他们有

讲话人（机器转写）：很多 podcast 就是我如果有时间我就听到有说哇太长了怎么办呢但我也不

讲话人（机器转写）：想 miss 掉就把他们先 transcript 找出来然后就是把总结一下 key

讲话人（机器转写）：summary 然后 take away learning 然后如果想看再看

讲话人（机器转写）：trans cript 那个我觉得还是要跟我觉得还是要最优秀还是听最优秀

讲话人（机器转写）：的就然后这是他们的 p oker 其实来到位置是几个人大模型的几个创始人对

讲话人（机器转写）：吧巨神智能的几个创始人那几个就狗 Sk ull er 对吧 Jeff rey

讲话人（机器转写）：H inton 啊什么这几个就你把他们的都搞一下其实你也基本上能跟得上但

讲话人（机器转写）：我不像他他就看很多论文他看 paper 可能更那个我就是我们就我偶尔看一下

讲话人（机器转写）：就简单的就 com ment 不是就像他看那么多 paper 对但这个就是还有一

讲话人（机器转写）：些就是看他们的演讲还有 pod cast 什么的既然你自己觉得你包括你们这

02:20-02:30

讲话人（机器转写）：一波的硬科技的年轻的明星创业者就跟之前的做移动互联网啊消费互联网啊他们

讲话人（机器转写）：有什么不太一样吗包括你会对他之前投的那些打引号的老灯们感兴趣吗我其实我

讲话人（机器转写）：说实话我觉得我是非常 respect 的就是说我尊敬所有有结果的人然后我觉得

讲话人（机器转写）：其实不一样的就是出生的年份不一样对然后呢我我出生到他们那个年份我也做不了

讲话人（机器转写）：今天我我做的这件事我我如果能够像他们一样去做那件事我已经我觉得已经很很

讲话人（机器转写）：很不容易了很了不起对对然后呢那个他们比如像星哥呀冬哥呀这种晚出生个十几

讲话人（机器转写）：年哎到了 90 后那他们想做那件事他也做不了他可能也只能在这个方向上去找机

讲话人（机器转写）：会了就我我其实觉得差别真的不来自于其他的而来自于就是说实事吧实事造英雄

讲话人（机器转写）：运气炸了武士实事造英雄然后我觉得某种程度上来说我们做这件事这个对于我而

讲话人（机器转写）：言其实门槛是或者我应该这么说就是我觉得做比如像美团和京东这样的创业某种

讲话人（机器转写）：程度上来说是更难的因为可做的人太多了今天我们做这个智能 AI 的这个创业具

讲话人（机器转写）：体智能创业首先筛掉了一大批最强大脑就那么多是吧就这些你过去你没有做过这个

讲话人（机器转写）：方面的研究没有做过这些 Ph D 你真的做不出来你根本不在这个圈子里边别人

讲话人（机器转写）：不会相信你能做这件事但是在那个时代感觉谁都能够对有个 ide a 就可以做

讲话人（机器转写）：对所以那个竞争更激烈对没错我想说的是能从那么多人里边拼杀出来这个太难了

讲话人（机器转写）：是这样对所以我其实觉得都特别了不起我回到那个我觉得我都可能做不好不过确

讲话人（机器转写）：实是啊没有听说过巨神智能和大模型有像什么百团大战啊就那么四叉那么惨烈的

讲话人（机器转写）：包括共享经济那一波对因为也没有那么多人做嘛现在因为你没管用因为它是 2C

讲话人（机器转写）：的靠补贴嘛你这个补贴不管用你产品都没做出来就产品好最重要的对吧那时候就是

讲话人（机器转写）：靠广告拉动现在就是产品流量不是问题就产品要好巨神智能的企业数量比大圆模

讲话人（机器转写）：型还多一些大圆模型确实很早就收敛了然后巨神智能收敛的速度会更慢一些所以

讲话人（机器转写）：你说现在有没有 100 家肯定几十家是有的几十家肯定是有的但这几十家里边我觉得

讲话人（机器转写）：我觉得反正格局分化也还是比较清楚的比如说如果让你去问像类似于刘山东啊王

讲话人（机器转写）：兴啊这样的创业者你对他们的好奇是什么你会问他们什么问题其实我挺好奇就是

讲话人（机器转写）：他们在就刚才我问那个凯茜那个问题行业迅速做大的过程当中她的心境是什么啊

讲话人（机器转写）：怎么样避免犯错误对不要犯错误对对或者他犯过啥错误对对然后他的心境是什么

讲话人（机器转写）：当时在那种状态里边心境是什么啊对因为这种信息啊我觉得是是这个世界上不流

讲话人（机器转写）：通的信息啊对嗯对有可能他根本跟人讲的都不太一样是啊哈哈哈哈想想可能跟这个

讲话人（机器转写）：真正讲出来的不太一样的啊对但我后来我越来越觉得是什么就是我就是看我比较

讲话人（机器转写）：想看历史然后蒋介石日记我也看蒋介石日记他是大人物了当然他是一个失败的大

讲话人（机器转写）：人物了是吧但是在那么激烈的斗争当中其实你可以去看他的日记对吧感觉也是一个

讲话人（机器转写）：每天写的那些文字也很平时然后也是一个普通人的心境没感觉差距没那么大是看

讲话人（机器转写）：完之后感觉差距也没那么大担心的问题也都差不多对担心的问题差不多是那有你

讲话人（机器转写）：比较欣赏的或者非常佩服的就是做硬科技的这样的创业者吗呃首先做硬科技的创

讲话人（机器转写）：业者就也还没有那么多吧是吧然后那你说大家可能共同的楷模和偶像那都是伊隆

讲话人（机器转写）：马斯克吗对吧然后但你说他的他的这个传奇和故事也很难复制啊是所以我我其实

讲话人（机器转写）：觉得还是就是说从每个人身上学到我们能学到的那一部分啊然后就是结合到自己

讲话人（机器转写）：身上然后这个实事求是应用出来啊然后做好自己的事嗯你们会觉得说巨神智能这个

讲话人（机器转写）：赛道它的最终的格局大概会是什么样子就是有段时间就互联网里面好像大家老喜欢

讲话人（机器转写）：讲中局是吗让中局思考然后从中局往回推这样我觉得是这样就是首先这个行业的

讲话人（机器转写）：集中度也会比较高因为就刚才说的做大脑这件事没那么容易然后它的规模效应也

讲话人（机器转写）：很明显然后呢所以它集中度会比较高你看今天就大圆模型的创意公司可能四五家

讲话人（机器转写）：然后大厂里边还有个一两三家大概就这样子然后呢那巨声智能我觉得也会类似就

讲话人（机器转写）：因为最终决定这个企业的本质属性的还是大脑所以它的这个规模效应还是来自于

讲话人（机器转写）：这部分所以我觉得从这个角度去推演的话是差不多的然后另外一个角度就是说这个

讲话人（机器转写）：资金的这个消耗量上面也是不太可能有同时支持那么多家企业然后做这件事所以

讲话人（机器转写）：可能从这个资金的角度也会收敛到这么几家上面对开始觉得是这样吗对我基本上

讲话人（机器转写）：同意他的观点我们感觉你 VIA 存一个模型一开始一开始可能一年就三四十个亿

讲话人（机器转写）：人民币那就是五亿美金吧然后到最后就是一个 billion 要少了一年投下去

讲话人（机器转写）：对吧这个钱你没有你是进上不了牌桌的就是 VLA 就吹这么一个东西然后以后可能

讲话人（机器转写）：慢慢加我觉得可能就是一年一个 Billion aire's Dollar

讲话人（机器转写）：这么一个量级还再加上数据什么的再加上优秀人才 B est Brain 其实

讲话人（机器转写）：可能也没有那么多人当然是三家五家还是更多一点这个就不好说了比如说像这个

讲话人（机器转写）：领域如果按照现在的态势发展下去当然我们前面其实也讨论了一点就是我还是有

讲话人（机器转写）：点好奇说它接下来的态势它更像是说我迅速的烧钱追求高增长然后增长到大到一定

讲话人（机器转写）：程度之后再去规模化的盈利还是说它可能会进入一段时间就是你需要一边赚钱养

讲话人（机器转写）：活自己一边追求理想量的一个状态我感觉都没到那一步就是什么那三个阶段第一

讲话人（机器转写）：个阶段都没走完第二阶段还没走完就你小脑搞好能够身体协调该干啥干啥这个还

讲话人（机器转写）：没完全走完可能到了我不知道一千万个小时是不是就可以了然后在第二个阶段第二

讲话人（机器转写）：个阶段你才有收入就我觉得真的就像她说的可能就是现在的 adopt 就是这个

讲话人（机器转写）：技术的渗透率可能也就是二三个 per cent 那样子就是还很早其实我觉得

讲话人（机器转写）：这个问题不用特别还是关注那个就是关注现金流对只要现金流是稳健的然后该亏

讲话人（机器转写）：亏该尴尬对可能两三年就到了但涨现金等你活到两三年等到两三年你就死光了已经

讲话人（机器转写）：挂掉了是的没错他们融资速度挺快的执行力很强很快融到对我觉得这样的现金还是

讲话人（机器转写）：够的但其实无论是开发者市场还是说那个娱乐表演的市场它都还是一个挺成熟的

讲话人（机器转写）：市场就是每一波新科技这两个市场应该都是还相对稳定和成熟的但它的稳定和成

讲话人（机器转写）：熟无法支撑这么大这么大个 ra ven 你每年烧这么多钱他那个量不大的呀你

讲话人（机器转写）：最终还是要靠企业来 enter prise 来买单才行对对对就是真的是在日

讲话人（机器转写）：常生活中物流啊拣选啊装卸啊就是既然那天我去你公司我就看那个墙上我觉得挺

讲话人（机器转写）：有意思的就是有你们那贴很多价值观吗在里面就注意两个一个就是我觉得务实创

讲话人（机器转写）：新另外一个叫勤俭节约对但是我觉得 A1 看过说为什么一家感觉是他他是在追求

讲话人（机器转写）：星辰大海的公司需要勤俭节约呢就是感觉比如说金东说他勤俭节约我有点能够理

讲话人（机器转写）：解对为什么你们需要勤俭节约呢其实我想表达的是经营经营就是我觉得做任何事

讲话人（机器转写）：经营经营都是经营经营就是花一块钱可以解决的问题你没必要花两块钱嗯可是有

讲话人（机器转写）：的时候组织变大了之后就会说反正两块钱也好三块钱也好把这些事解决掉了也就可以

讲话人（机器转写）：了没有人再去那么精细的去算了可是如果每一个决定每一个决策都是不精细去算

讲话人（机器转写）：最后你发现你的整体的运营成本可能就是多了 50%多了 80%而原本这些钱我

讲话人（机器转写）：可以用于别的事那比如说我原本比如说训练那我 1000 万美金能够训练出来的

讲话人（机器转写）：东西我现在就要花 2000 美金那我原本一个亿美金我能训十次的我现在就只能

讲话人（机器转写）：训五次对吧所以其实我觉得就是经营经营这件事和行业无关每一分钱要花出 ROI

讲话人（机器转写）：这个是重要的对另外一个就是我不知道就开始比如说你见过哪些就是科技公司他

讲话人（机器转写）：会把清减区别作为价值观的吗很多呀很多科技公司啊我觉得美团就挺节俭的美团

讲话人（机器转写）：基本上挺节俭的我觉得新哥真的很节俭人家新哥最著名的例子就是出差都住儒家

讲话人（机器转写）：的以前还两个人一个房间海归都不习惯儒家那么小很节俭的新哥都坐经济舱的然后

讲话人（机器转写）：就连个喝水的地方都没有排长队去喝个水那个在机场就是很节俭的京东也挺节俭

讲话人（机器转写）：的我觉得做这种可能都是我觉得这是个好的品德真的是个好的品德对包括像务实

讲话人（机器转写）：创新因为我感觉你们追求的其实是那种颠覆式的那种创新吧就把其实其实 AGI

讲话人（机器转写）：也是吗就是这种创新他应该激进式的还是务实式的我觉得有些时候你知道就是说

02:30-02:40

讲话人（机器转写）：一句话你要看这句话应用在什么组织上面对就是当一个组织已经是充满创新的那个

讲话人（机器转写）：活力和能量的时候你就要让他说哎你务实一点对当一个组织天天就是死习沉沉的

讲话人（机器转写）：或者就是循规蹈矩的你就是肯定就是大胆创新不同阶段都可以不一样对是的是的

讲话人（机器转写）：好最后一个问题就是其实包括 AGI 包括巨神智能它在一个这么大而且这么热门

讲话人（机器转写）：的行业里面对我不知道怎么区分比如说一个人他是一个淘金者他是因为来淘金的

讲话人（机器转写）：还是说他确实是有使命感在里面的怎么区分这一点就你们两个我不知道比如说开始

讲话人（机器转写）：嗯举个例子比如说哈萨比斯就认为那个萨姆奥特曼有点像淘金的是吧有点有点嗯

讲话人（机器转写）：我觉得知情合一吧就知情合一很重要就他做的事情就是他相信他说的话做的是一

讲话人（机器转写）：致的就知情合一我觉得是一个看一个人是不是还有他吸引的周边的人是什么样的人

讲话人（机器转写）：就他的 co-founder 如果都是跟他一样因为他其实你聊一聊你就这么气

讲话人（机器转写）：质都越来越相同就志趣相投一个是知情合一一个是他的 co-founder 跟

讲话人（机器转写）：他是志趣相投的因为我觉得吸引一个很牛的 co-founder 不是靠你个人

讲话人（机器转写）：的魅力只有靠你那个远大的梦想才能吸引他他肯定比我们更了解这个 founder

讲话人（机器转写）：因为他们花的时间学长跟你在一起很久嘛肯定对不对天威跟你在一起很久嘛那我们

讲话人（机器转写）：只是可能见几面就要做决策了就他的 co-founder 是什么样的一群人你就

讲话人（机器转写）：能看出来我觉得这个很困难就是不是秩序相同一般那些人水平怎么样是包括你们

讲话人（机器转写）：招认的时候可能也有这样的因为它是口方的就可不是招人了就是就真的是拿自己

讲话人（机器转写）：未来十年的青春堵在里面了那肯定是要做对重要选择的对我基本赞同这个对我的

讲话人（机器转写）：意思比如说像你们在招聘的时候比如招一个人的时候肯定也会有这个区分你要区

讲话人（机器转写）：分这个人他是真的认同你们的使命他自己本身有什么的还是说他觉得我觉得我觉得

讲话人（机器转写）：我不能苛求所有人都认同这个使命只要他认为现在这个份工作他觉得挺好的他自己

讲话人（机器转写）：是个自屈的人然后的话大家能匹配上我觉得更多的员工其实是这个样子的你不能

讲话人（机器转写）：奢求所有人都对务实创新务实创新行好谢谢好的非常谢谢