十字路口Crossing

➤ 这是一次少见的、没有收敛的、关于具身路线级分歧的公开讨论。2026 年的具身智能，已经不缺热度。缺的是有人把分歧摆上台面。数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？我们讨论了当下最热门的话题：GPT-6 Astra 的能力边界在哪里？如果 OpenAI、Anthropic 要做具身，会形成降维打击吗？这期播客是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场，由我（Koji）主持，参与讨论的四位嘉宾是：韩铮：苏度科技联合创始人兼 CEO沈宇军：蚂蚁灵波科技首席科学家王潜：自变量机器人创始人兼 CEO许华哲：破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授透过这场对话，你会了解到：1）不同路线的核心假设和风险；2）判断哪些指标是领先指标；3）Astra 带给具身的冲击和启发，与创业公司护城河；4）具身智能商业化短期 vs 长期逻辑；5）被高估/低估的领域，可能对应投资机会或风险。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 数据之争：仿真与真实之间00:27 仿真与真机，不是二选一04:00 真实传感器的不完美06:14 Real-to-Sim：更难的 Gap🟢 智能之争：Astra 的冲击与启发08:18 GPT-6 Astra：降维打击具身行业？09:21 “智能的本体存在于数据”15:00 麻婆豆腐，不能证明模型变好19:08 具身会反过来改变大模型23:01 高成功率与泛化性，缺一不可🟢 场景之争：跨过泡沫的指标24:48 跨过泡沫的唯一指标？25:44 高成功率是商业化前提26:55 客户持续付钱29:11 后训练落地与基础模型跃迁🟢 五年后回看：什么被高估，什么被低估？31:16 五年后，什么被高估？33:27 落地是一场系统工程35:01 具身不会复刻语言模型38:33 没有物质复制，就没有真正 RSI40:19 造飞机，像今天做 App41:25 百万小时数据迷思欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

➤ 本周「十字路口」的嘉宾是快看漫画创始人 & CEO 陈安妮 ——作为中国漫画行业的领军人物，她将分享 AI 将如何重塑内容行业。22 岁刚毕业，陈安妮创办了快看漫画。此后 12 年，她几乎经历了一家创业公司所能遇到的全部剧情： 被骗过 ——签了协议的投资人迟迟不打款，一句句「下星期给」硬生生拖断了公司现金流； 被救过 ——最绝望的时刻，一位陌生投资人的神秘打款把公司救了回来； 被捧上神坛过 ——泼天的流量、增长神话、2 亿美金的融资；也被疼痛击倒过 ——那轮救命融资落定后，她整整一个月身体僵硬疼痛、站不起来，只能躺在办公室的沙发上办公。12 年后的今天，主业已稳步增长，她却决定把下一程押在从零做一个 AI Native 产品 Livo，「一个实时活着的 AI 世界」：AI 角色有自己的故事和梦想——你耽误他当海贼王，他会愤怒离开，甚至把你拉黑；你说的每一句话都在触发蝴蝶效应；而整个产品最重要的功能，名字就叫「命运」。这期节目，我们把这 12 年的剧情一段段聊开：现金流被拖断时的绝地求生；确立使命后的「跪着也要把这条路走完」——流量高峰期在算法推荐池中加入人工干预，看着数据在一两个月内掉了 30%，几年后 IP 衍生收入却占到一半以上；以及穿过所有起落之后，她真正的方法论「游戏精神」：应无所住而生其心，不害怕失败，让好奇心而不是恐惧驱动自己。如果你正走在创业的隧道里，或者你好奇一位 12 年的 CEO 如何把大起大落熬成继续在 AI 时代冒险的勇气，这期节目也许会给你久违的力量。也请听到最后——她对 22 岁那个刚刚创业的自己，只想说一句话：「尽情享受喽」。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:11 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模🟢 Part 1｜Livo：AI 时代的故事新范式01:23 Livo 为什么被定义为“AI 时代全新的讲故事范式”？04:48 判断 Agent 是不是真正“活着”，关键是碳基生命还是自主意识？06:43 Livo 与斯坦福小镇等模拟世界产品，核心体验有何不同？14:35 当 Agent 世界已成共识，Livo 真正押注的非共识是什么？19:05 从“漫画加互动”到“AI 为底座”，快看尝试 Livo 前经历了哪几个阶段？23:04 一万个用户经历一万个故事，Livo 如何保留群体共鸣？26:02 做到哪三个层次，Livo 里的 Agent 才算拥有“灵魂”？🟢 Part 2｜AI Native：组织管理与产品实践08:47 没有单一主导者的 Livo 团队，如何用 Yes and Hope 和“群体智能”拍板？12:03 不再独自拍板后，CEO 在 Livo 团队里如何发挥作用？🟢 Part 3｜创业 12 年：生死转折、商业化与游戏精神28:28 只画了两年漫画的陈安妮，为什么毕业后选择做 CEO？30:58 投资人签约后迟迟不打款，快看第一次现金流断裂如何出现转机？35:27 《对不起，我只过 1% 的生活》当年究竟被误读了什么？38:05 数据、留存和收入都在上涨，创始人为什么反而想离开快看？42:21 主动移除流量内容、让数据在一两个月内跌掉 30%，为什么仍坚持这个决定？47:05 2 亿美元融资前后，经历了怎样的压力？50:58 融资完成后的身体疼痛，让她重新理解了商业化什么？56:08 经历两次现金流危机后，她为什么仍把“游戏精神”当作创业核心？01:02:34 CEO 拥有最高决策权，如何与“所有灵魂平等”同时成立？01:06:12 从“漫画加 AI”转向“AI 加什么”，为什么过去的成功经验反而会成为阻碍？🟢 Part 4｜AI 与内容行业：技术、创作与人的价值01:09:40 被新技术追赶的焦虑中，Gemini 如何帮陈安妮找回做 Livo 的初心？01:12:46 “复古人文主义”为什么不反对 AI，却反对把 AI 当成内容噱头？01:14:29 AI 会杀死内容行业，还是把创作者推向更像导演的新角色？01:15:44 如果回到 12 年前，陈安妮会给刚毕业就创业的自己什么建议？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

➤ 本周「十字路口」的嘉宾是卷卷，本名任利锋，数美万物创始人、CEO。他曾带领团队孵化抖音，并完成从 0 到 1 的全过程，被不少人认为是抖音崛起的重要推动者。这是一场接近 3 小时的长谈：我们从抖音最初如何被立项聊起，聊到数美万物最新发布的 Hi3D 3.0 2048³ 模型，也聊到他们从 Maker OS 走向「制造业 OS」的野心。聊完卷卷，我最强烈的感受是：基础模型不会吞噬一切。大语言模型与多模态模型看起来能生成万物，但一旦进入实体制造，仍需要能产出「生产级」3D 资产的模型。而真正困难的，往往发生在模型之后：如何拆件、如何加连接结构、如何适配不同材料与设备；如何把毛绒的曲面展开成纸样、把图片转成刺绣机能识别的针迹；又如何在高并发、每一件都不同的订单里，把产品按时交付到用户手上。这也解释了数美万物为何从 3D 大模型一路延伸到工具、工厂、交易与生态，并把目标从 Maker OS 推向制造业 OS ——他们要做的，是一条把普通人的创造欲真正送进现实世界的生产管线。这是一场关于 AI、趋势、产品、野心与修行的长谈，也是一个做过超级产品的人，重新成为创业新手的故事。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:25 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、团队规模、创业前经历02:33 抖音最初如何从网速、手机硬件和快手、Musical.ly 的信号中找到机会？09:29 抖音早期如何让普通用户既被激发也被看见？12:04 抖音和 AI 3D，都是透过行业关键变量判断到的大机会19:05 卷卷为什么从内容产品转向 AI 3D 与制造业？23:43 工厂只关心订单、收入和利润时，数美万物为何被迫在番禺自建实验工厂？26:26 互联网产品的增长渴望，与制造业必须尊重的周期和商业规律有何冲突？28:12 离开字节创业，是因为对自己不满意吗？36:05 决定创业后，做的第一件事——————🤸 37:14 现场视频演示 Hi3D 3.0 模型效果：纯音频听众可跳至 55:16 继续收听。——————55:16 从一张图到直接打印，Hi3D 如何自动完成拆件、连接件、摆盘和参数设置？01:00:06 Seedance 2.5 等视频模型越来越强，游戏和影视还需要 AI 生成 3D 吗？01:01:53 3D 是最难获取数据的模态，数美万物如何从产业带获得训练数据？01:06:31 女性 Maker 市场正在高速增长01:15:44 造好物超过 20% 的投稿率从何而来，拿到实物为何会再次激发创作？01:19:16 “生产级直出”、T+7 准交率、线下评测实验室01:28:12 3D 打印会不会见顶，桌面级 CNC、激光与柔性设备将如何扩展 Maker 市场？01:32:47 从 300 台到 3 万台的 3D 打印农场，为何仍困在同质化与创作者收益问题？01:39:19 抖音从 0 到 1 的哪些经验能复用，哪些会在 AI 3D 创业中失效？01:54:40 AI 时代还会出现新的抖音吗？01:58:49 创业如何成为修行？02:02:03 劝一些人“没事别创业”，又会支持另外一些人创业02:05:12 成功的定义02:10:18 “我本质上是自卑的人”02:16:42 从“好人”变成负责任的 CEO02:22:51 好运气欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

➤ 本周「十字路口」的嘉宾是 Pyromind 创始人 / CEO Kevin Ding。Pyromind 所在的赛道，常被称作 RL as a Service，也就是强化学习即服务、或后训练即服务。公司前不久完成天使轮融资，投资方包括高瓴、百度风投、蓝驰、Atypical 等机构。但在 Kevin 看来，RL as a Service 只是起点，不是终点。他在节目里说，Service 只解决了一半问题；真正要让 Agent 在生产环境中持续改进，还需要把训练、奖励、反馈、部署和数据回流串成一条可以自动循环的管道——也就是 Pyromind 正在押注的 AutoRL。我们也聊到了 Pyromind 的真实落地场景：工业质检、工艺参数优化、GUI Agent、Coding Agent，以及企业里那些 ROI 明确、数据足够富集、好坏标准相对清楚的生产问题。同时，这期也会讨论一个非常现实的问题：企业 AI 到底怎样才能不是项目制咨询？Kevin 坦诚，第一次进入客户场景时，FDE 的工作不可省：要理解数据制式、评价基准、业务流程和奖励信号。但 Pyromind 追求的是让这部分工作在相似模态和相似场景中逐渐递减，把一次性交付沉淀成可以横向复制的 AutoRL 管道。Kevin 重点分享了他们的新工作 PyroDash：一个由 4B 小模型、强基座模型和协作引擎组成的大小模型协作架构。Kevin 认为，这背后对应的是一个更大的判断：需求世界是多元的，不是所有问题都应该被收拢到一个中心化大模型里解决。这期适合所有关心 AI Agent、后训练、企业智能、工业 AI 和 AI infra 的朋友。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:23 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、收入及利润、团队规模、创业前经历、PMF 跑通了吗？01:55 为何 AI 终局更像 Agent 蜂群而非超级基础模型一统天下？03:44 为什么 RSI 在这一年变得重要？05:21 RL as a Service 解决了哪一半问题？08:32 Pyromind 如何优选最适合 AutoRL 的客户？10:16 初次进入场景为何 FDE 不可省，后续工作量又如何递减？22:13 如何能让工业客户算清 ROI？23:22 哪三条标准决定一个企业需求该接还是拒绝？26:29 企业 AI 为何绕不开成本、效率与隐私的不可能三角，后训练如何破解？27:03 PyroDash 怎样让 4B Worker Model 与 Base Model 协作，兼顾效果与成本？29:23 Harness 能改善流程和速度，但仍解不了哪些企业的关键需求？34:02 两个 FDE 如何支撑十几个 B 端客户，Pyromind 又把哪些工作收回产品层？38:20 模型越训越好、训练需求越少，Pyromind 究竟赚得更多还是更少？40:58 中国 SaaS 难做，Pyromind 为何认为 AI ToB 能把 ROI 重新算清？42:06 云厂商也能做后训练、又掌握算力，Pyromind 会被吞掉吗？47:47 Hugging Face 上小模型下载仍占主流，为什么需求不会都归拢到一个 Base Model？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是黄一，RoboParty 萝博派对创始人兼 CEO。2004 年出生的他今年 22 岁，在一年内迅速完成 5 轮融资，累计超过 1 亿美元；股东既有知名 VC，也有小米、宁德等产业方。他形容这一年是“度过了一个压缩的人生”：把可能十年要吃的苦，一年吃完。他也坦率地说，大学毕业就创业的好处是“你不知道天有多高”——不是自信重要，是自大重要；在对行业还没有清晰认知之前的“愚昧之巅”，反而是最适合创业的时刻。很少有创业者像黄一一样，愿意把自己的 knowhow 讲得这么细：怎么融第一笔钱、怎么选 FA、怎么挑 TS、怎么看产业方的钱、公司注册在哪……在这期节目里，我们还聊了他从哈工大寝室里拉着同学一起造机器人的起点；他花两三天“追求”一位浙大工程师的招人方式；他如何理解“画饼的最高境界是自己先相信”；以及他对具身行业的判断：如果把具身智能比作 42 公里的马拉松，机器人本体已跑完 1/4，小脑大概跑了一半，但大脑可能才跑了一两公里。如果你想了解这一代年轻创业者如何做决策、如何管理同样年轻的团队、以及如何与泡沫共处，这期节目会是一个难得的样本。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。01:50 创业仅一年，黄一为何说自己经历了“压缩的人生”，把十年的苦一年吃完？02:27 一年 5 轮、融资过亿美元，VC 投 22 岁的黄一时到底在投什么？05:24 市面上 FA 众多，创业者该如何选择？07:30 明知具身存在泡沫，创业者如何借势而不被泡沫吞没？08:30 同时拿到多份 TS 后，如何挑选既适合当下、又能支持后续轮次的机构？10:02 小米、宁德等产业方的钱，和纯 VC 的钱到底有什么不同？11:35 RoboParty 为什么一两个月就融一轮？融资节奏由什么决定？14:01 为什么“愚昧之巅”，反而可能是创业的最佳时刻？16:58 黄一花两三天“追”一位浙大工程师，靠什么让对方相信尚不存在的团队蓝图？19:39 第一代机器人“做完感觉没用”，开源后发生了什么，竟然改变了 RoboParty 的方向？20:36 从结构到算法全栈开源，RoboParty 未来靠什么建立壁垒、赚到钱？24:50 为什么不看好轮式机器人？26:26 从“愚昧之巅”往下走，哪些时刻会让年轻 CEO 的认知被瞬间打散？29:04 从第一代原型机 RPO 走向 RP1，真正让团队从“自大”滑向现实的难题是什么？31:56 RP1 相比上一代原型机，解决了哪些真实使用问题？35:17 十年后的具身终局，会由 OpenAI、智谱式模型公司，还是更懂 Robotics 的创业公司做出来？37:25 近 150 人的 RoboParty 如何用“蜂巢结构”控制管理半径，又如何与制造流程兼容？41:56 22 岁 CEO 如何管理比自己年长、且在具体领域更懂行的同事？43:24 为什么高薪大厂人才愿意降薪加入？RoboParty 又如何做到一年半几乎零主动离职？46:31 如今约 300 家具身公司，到 2030 年可能只剩多少家进入下一轮竞争？49:35 大脑、小脑和本体方向都在探索，黄一如何决定 RoboParty 做什么、不做什么？53:17 RP1 为什么先服务科研教育，而不是家庭、工厂或文娱场景？01:01:13 把具身智能比作 42 公里的马拉松，本体、小脑和大脑分别跑到第几公里？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🎪 十字路口将邀请戴冠兰在8.17(周日)举办 Agent Infra 线上闭门分享会，深入展开播客未尽的话题。欢迎对 Agent Infra 领域感兴趣的工程师、创业者参与。为保证沟通效果，仅限 20 人。点击这里报名。🚥 本周「十字路口」的嘉宾是 Runta 创始人/CEO 戴冠兰。Runta 是 Agent Infra 领域的硅谷明星创业公司，刚完成由 a16z 投资的 2000 万美元 Seed 轮；Jeff Dean、李飞飞等也以个人天使身份参与投资。冠兰曾是 Cloudflare 和 Kong 的早期团队成员，他选择在此刻创业的判断很直接：模型能力已经够了，要卷就卷 infra ——未来一定会有比人类更多的 agent，AI 领域的关键问题将变成：它们跑在哪？怎么管？出了事谁来负责？在这期对谈里，我们从 token 文化的急转弯聊起：短短半年，token maxxing（用得越多越光荣）迅速转向 token minimizing（ROI、预算、归因、节流），这背后折射出了哪些值得关注的信号？此外，你还会听到：当软件的执行从“逻辑清晰的确定性”变成“LLM 的概率性”：AI 正在如何动摇整个数字世界的地基？AI 时代的“水电煤”将由谁来建？为什么这一次，创业公司反而比巨头更有机会？几十亿个 agent 同时开工的世界会长什么样？今天的互联网和云，接得住吗？为什么人类会在一次次点击「允许」中，不知不觉交出边界与控制权？为什么说“未来 10 个月，必然会有一场灾难性的事故”？那场事故，又会如何把所有人重新“教育”一遍？📢 Runta 正在硅谷和新加坡两地的办公室招聘以下岗位：Core Runtime（hypervisor/VM 定制与调度）、Cloud Infra（IaC 与多云）、Product Engineering（Agent Experience 与 DX）。感兴趣的朋友欢迎联系：[email protected]🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:00 快问快答：年龄、MBTI、星座、毕业院校01:32 Runta种子轮融了2000万美元，如何拿到Jeff Dean和李飞飞的个人投资？05:04 a16z为何罕见地为一家Seed轮公司专门写Blog？07:33 Token Maxxing为何在三到六个月内转向Token Minimizing？12:55 为何放弃在Kong的位置，第一次以CEO身份创业？17:50 Agent Infra为何更可能是创业公司的机会，而不是公有云的生意？18:49 面对Anthropic和OpenAI，Runta的差异化在哪里？21:05 E2B、Daytona式Sandbox为何难以承载长程Agent？25:12 企业说自己有几百个Agent，Agent的边界究竟怎么划？26:23 AI 如何吞噬人的权限边界？28:39 为什么灾难性的Agent事故必然会发生？32:28 Runta 95%以上的开发工作都在Vibe Coding，人类工程师还不可替代在哪？33:28 Agent安全出问题，根源更可能在模型、Harness还是执行底座？37:27 “模型能力已经够了”，为什么下一场竞争要卷Infra？42:16 冠兰早期加入 Cloudflare 和 Kong ——职场新人应该如何选对 startup 中的赢家？45:14 年轻人信息有限，如何在面试前真正看懂一家创业公司？48:31 300万美元做天使投资，投给谁？50:10 Claude Code还是Codex？54:30 5个好消息、5个坏消息欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊。一路上的风景和松弛，让这场对话聊出了很多平时聊不到的东西。🚥 15年的投资与热爱，底层动力是什么？2026 还是投 AI 应用和 AI 硬件的好年份吗？当大家都知道当下有泡沫时，该取什么，舍什么？本周「十字路口」公路播客，我开着马自达 MX-5，和 BAI Capital 高级合伙人汪天凡 Will 一边开车一边聊了这些问题。这期有很多有意思的判断：智能是通胀的，智慧是稀缺的，AI 应用的新机会藏在 Context 和交互里；面对「华强北 80 块就能平替」的质疑，AI 硬件真正稀缺的是产品定义和「注入人性的光辉」；而面对 2026 年的泡沫，他给出的是另一个尺度的回答：如果 3000 年文明正被压缩进 30 年，那一切才刚刚开始。贯穿全程的一个观点是：当 AI 让效率无限提升，真正值得下注的，是那些想清楚为什么出发的创业者，和那些注入了人性光辉、能让人更快乐的产品。如果你正在 AI 的泡沫与机会之间摇摆，或者只是想知道一个入行 15 年的投资人如何保持热爱，这期关于快乐与愿景的对话，或许能给你带来久违的力量——以及一点活在当下的勇气。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。00:21 快问快答：年龄、MBTI、星座、毕业院校04:01 当基础模型趋同，AI 智能开始通胀，什么会成为真正的稀缺品？05:34 华强北 80 块就能平替，Looki 等 AI 硬件真正难抄的是什么？07:47 AI 如何重构 VC 的研究、尽调与投后？09:03 AI 公司靠什么进入行业前 5%？10:40 做了 15 年 VC，还爱着这个行业吗？15:49 卓越投资人最重要的能力是什么？15:49 2026 最泡沫的时候，投资人该取什么、舍什么？19:09 为什么 AI 不该只追求效率，而应该激活人性的光辉？22:19 一天打开手机 97 次，这是不对的。26:28 AI Infra 为什么像三四年前的 Crypto Infra 泡沫？29:58 AI 是 30 年的技术革命，还是 3000 年的文明变革？31:09 为什么 AI 时代的门槛，可能只有 1% 的人能跨过去？34:21 Prompt 为什么要越长越好？37:49 去年市场都在追 AI 眼镜，Will 为什么不投？42:31 早期公司还在进攻，为什么“壁垒”是个错误问题？44:08 完美投资为什么应该满足三非理论？46:07 2026 到底是不是 AI 投资的好年份？48:34 为什么不该只投资提高效率的 AI 产品，而更该投资有野心和愿景的创始人？50:08 如果 AI 只剩效率，人会变得更快乐吗？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 我很爱听创业故事——成功的、失败的、峰回路转的、还没有答案的，我总能从中听出几分共鸣与启发。上半年，「十字路口」邀请了很多新一代 AI 创业者，他们分享的多是从 0 到 1、踌躇满志的出发故事。但接下来一段时间，我想邀请更多已经翻越山丘的创业者，听他们讲讲一路走来的经历。➤ 本周「十字路口」的嘉宾，就是上个月刚完成新一轮融资、估值来到 110 亿美金的 Airwallex 空中云汇的首席营收官（CRO）吴恺。他和我们分享了这家由华人创办、从墨尔本起家的公司如何用 11 年时间从 0 成长到 110 亿美金估值的几个关键抉择：拒绝 Stripe 收购、咬牙亏损四年先铺全球网络、坚持在全球各地用当地人做管理者等等。这几个关键抉择很打动我，因为它们本质上都在追问每一位创业者可能都会遇到的同一个问题：当「钱」与「愿景」、「赌注」与「风险」同时摆在面前时，你会怎么选？如果你也在做一件短期看不到回报、但相信长期的事，这期会给你一点具体的力量。故事以外，我们当然也聊了很多 AI。在进入百亿美金俱乐部之后，Airwallex 的优势叠加上了时代机遇：**AI 正在把全球金融推向一个「关键拐点」。**因此，本期播客，我们重点讨了 AI 正在如何改变科技金融行业：Airwallex 正在支持大模型公司：Kimi、MiniMax、智谱、DeepSeek 等。多模型切换、阶梯费率、高峰低谷双倍定价、实时动态计费等新需求，如何倒逼金融基础设施升级？过去需要 10 个金融 SaaS 才能完成的费控、会计、收入确认、对账、计费等流程，未来会被一个 Agent 入口取代吗？ChatGPT Finance 发布后，「金融超级智能入口」的竞争格局将如何演进？Airwallex 连续发布的 Kai、AgentOS、T:0、Airi 等 AI 金融产品，分别是什么？Airwallex 连续收购 Leapfin、OpenPay，并持续推进更多收购。其积极布局背后的核心，究竟是为了获取哪些关键资产？🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:42 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Airwallex，以及 CRO 的职责🟢 02:10 服务 Kimi、MiniMax、智谱、DeepSeek大模型公司的需求有何不同？为什么这件事不是模型公司自己算？🟢 05:02 一杯咖啡，如何变成全球支付网络一笔汇款不论大小都可能收取 20–50 美金，创始人的姓名还曾因为与制裁名单同音而让汇款反复被卡。同一时期已经有 Wise、Revolut 等玩家看到机会，Airwallex 后来靠什么走出不同的路径？🟢 09:24 亏四年，先把全球网络铺出来如果只做东南亚，也许早就盈利了；Airwallex 从 Day One 选择的却是先覆盖全球。很多区域支付网络最终卖给了 Visa、PayPal 等巨头，他们为何不卖？🟢 13:12 投资人觉得这个“全球银行”愿景疯了只做资金转移太底层，能直接使用的企业有限；那么 Airwallex 的战略决定是？多条产品线可以同时铺，但每一条都要砍到最小可用——判断“垂直还是全栈”的第一性原理，是什么？直到 2021 年，成立第六年，Airwallex 才真正等来全球银行产品的 PMF。🟢 22:55 财务自动化，从工程团队变成一个运营人员过去只有中大型企业值得搭工程团队做财务自动化，AI 正在把这件事变成中小企业也用得起的能力。Airwallex 的 AI 助手 Kai 内置在 Airwallex WebApp 中，可以分析财务政策、优化流动资金、搭建费用工作流，也能直接排查付款为什么没有到账。AgentOS 则通过 CLI、API 和 MCP，把底层金融能力开放给企业自己的 Agent。Kai 上线约一个月后，他们看到了一个什么样的早期信号？🟢 27:14 SaaS vs Agent为什么 10 个财务 SaaS，会合并成一个 Agent 入口？原来 5 个财务人员使用 10 套软件，未来呢？单点 SaaS 的数据彼此割裂，到了 AI 时代反而会成为致命弱点：没有跨流程数据，它们的 AI 就会更“笨”。T:0 想让公司从第零天就拥有迷你 CFO，Airi 则从一键结账走向面向消费者和 Agent 的智能钱包。🟢 32:17 数据、人才、流量：金融入口的三张牌Airwallex 收购 Leapfin 和 OpenPay，看中的是什么？ChatGPT Finance 想连接金融平台，平台却必须权衡：是借它的巨大流量服务更多客户，还是保住自己的数据与入口？当模型越来越像通用商品，金融超级入口最终会长在哪一层？🟢 37:23 拒绝 Stripe 收购，也拒绝过早赚钱B 轮时，Stripe 曾想收购 Airwallex；真正困难的不是执行，而是在钱和愿景同时摆在面前时做选择。2018 年公司收入几乎为零，吴恺却做出了一份通往十几亿美金收入的财务模型，当时有投资人直言“绝不可能”。六年后回看，实际增长曲线与那份预测只差了约一个半季度。如何做到的？当市场足够大、公司已经就位，剩下的问题是什么？🟢 39:31 13 亿美金 ARR 之后，争夺金融超级入口Airwallex 的 ARR 约 13 亿美金、年增速约 74%，行业毛利约七成；按约 8 倍 P/S 计算，吴恺认为 110 亿美金估值并不高。74% 的年增速来自哪里？除了 Airwallex，还有哪些公司拿到了成为“金融超级智能入口”的入场券？🟢 43:07 全球化，选对本地人全球化最难的是什么？踩过最大的坑是什么？如何选择优先进入哪些国家/市场？亚洲 vs 欧美的不同流量策略是什么？🟢 49:18 从 110 亿到 1000 亿Airwallex 目前拥有 20 多万客户，下一道台阶是达到 100 万客户规模。产品也要从帮助财务人员完成操作，继续走向能够主动提升效率的 Intelligent Finance。如何成长为一家估值 1000 亿美金的公司？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 没人喜欢等待。模型越强，推理加速就越重要。这一期，我们聊「推理加速」。本周「十字路口」的嘉宾是生数科技的张金涛。月初，他带队发布了 Vidu S1——一个实时交互视频模型：上传一张照片，无论是人物、动漫角色，还是一只宠物，都能变成一个可以和你实时视频通话的 AI 角色。Vidu S1 很快，快到生成速度超过播放速度，并且支持无限时长。这是怎么做到的？金涛在播客中分享了自己这几年一条清晰的技术主线：从 SageAttention（GitHub 3.5K 星标）、TurboDiffusion（GitHub 3.6K 星标），到 TurboServe——一整套系统级方案，为 S1 实时交互提供底层支撑。此外，金涛也分享了他对整个 AI「推理加速」领域的观察和判断。其实这期有意思的，不只是技术。金涛今年 26 岁，还是清华在读博士。真正把他带进「推理加速」的，是一个很朴素的判断——当大家都默认 FlashAttention 已经把 Attention 算子做到极致时，他却发现：显卡上明明还有更快的计算单元没被用起来 ——「这么明显的收益，为什么没人做？」所以这期节目，你也可以把它当成一份「年轻研究者样本」来听：在变化极快的 AI 领域，怎么找到自己的方向、怎么判断什么才是「最正确的事」，又怎么把它一路做到最前沿。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:40 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、Vidu S1，以及在生数科技负责的工作🟢 02:48 硬件上明明有更快的计算单元“为什么没有人做？这是很明显的一个收益。”当大家认为 FlashAttention 已接近极致，张金涛发现 GPU 上仍有更快的计算单元没有用于 Attention。语言模型早期的 Attention 更受显存传输限制，视频生成模型却严重受计算速度限制。SageAttention 要同时解决底层 GPU Kernel 编程和低比特计算的精度损失，最终成为即插即用的加速方案。🟢 06:15 从 SageAttention 到 Vidu S1：三层加速算子层：让 Attention、线性层等计算尽可能逼近硬件上限。模型层：通过步数蒸馏和稀疏 Attention，把 Diffusion 去噪从约 50 步降到 4 步。部署层：解决多卡并行、通信与计算重叠、用户请求调度。SageAttention 后来成为事实上的行业标准；TurboDiffusion 推进模型加速，TurboServe 负责流式视频的集群部署。🟢 11:24 Vidu S1 不只是快“生成速度需要大于播放速度，它才能做到实时生成。”普通视频模型等待很久生成一段成片，流式模型则要根据用户输入逐帧生成。Vidu S1 实现 540P、25–42 FPS，并能在消费级显卡上运行。比速度更难的是无限时长：生成一两个小时后，画面仍不能漂移或崩坏，还要持续正确回应用户。实时交互是第一目标，当前阶段可以适度牺牲画质，但不能牺牲速度。🟢 15:21 “未来我们的视觉娱乐信号，会被 AI 生成的内容充斥掉。”电影和短视频是预先生成的离线内容，聊天、恋爱、游戏和日常生活则充满实时视觉互动。离线视频可以共享播放，实时视频需要为每个人生成不同内容。张金涛判断，实时交互视觉娱乐的需求会比离线内容更大，而且这条路径已经势不可挡。🟢 17:30 一只狗和一个游戏搭子用户已经开始上传宠物图片与它聊天，也有人让二次元角色实时观看游戏画面、陪自己玩游戏。Vidu S1 能理解输入的视频流；把电脑屏幕传给它，它也可以成为看懂 Coding、微信和 Notion 的“程序员鼓励师”。🟢 20:05 推理加速不只是算子算子加速之外，还要用稀疏 Attention、MoE 和蒸馏减少模型本身的计算量。流式 Diffusion 会引入 KV Cache，还要处理用户随时进入、退出，以及多机多卡的集群调度。TurboServe 对应的正是 Serving 层：把计算图、通信与请求调度组合成真正可部署的系统。🟢 24:39 推理加速的未来，属于更底层和更上层“推理加速的未来，还是属于更底层和更上层。”中间的算子层会随着编程工具进步逐渐收敛；更底层是面向通用或特定模型设计芯片，更上层是用算法直接减少计算。像 Taalas 这样针对特定模型做硬件设计，本质是在通用性与极致效率之间取舍。真正有壁垒的加速需要软硬件 Co-Design：只懂算法，很难判断方案在真实硬件上是否有效。🟢 28:28 中国视频模型的领先原因Transformer 之后，模型结构逐渐收敛，差距更多来自数据量、数据质量、偏好对齐和数据是否容易学习。低质量数据不只是没用，还会污染模型；高质量解释能让模型更快学会关键概念。中国的短视频、直播与电商生态既产生真实需求，也沉淀了更丰富的视频数据；张金涛认为中国视频模型公司目前领先美国。🟢 33:10 世界领先，是把每个环节都做对“知道世界上最正确、最领先的方法是什么，然后把它正确实现出来。”朱军让他理解，GPT-3 的成功不是靠某个神秘技巧，而是把每个环节都推到极致。两行有问题的代码就足以让实验失败；负责人必须能判断方案是否正确、实现是否到位。带团队还要看见每个人真正想要的是工资、Credit 还是成就感，再从第一性原理协调不同部门。🟢 37:54 一行代码，速度快一倍“视频生成得跟之前像素级一模一样，但端到端推理速度快了一倍多。”在清华安静的楼里，他一个线程一个线程地排查底层问题，终于让 SageAttention 跑通。把 Vidu 里的 FlashAttention 换成 SageAttention 只需改一行代码，输出保持像素级一致，端到端速度却提升一倍多。他立刻把结果发给陈建飞和朱军；后来又带队负责 Vidu 推理与 S1，把这段经历形容得“像在创业”。这段最快乐的科研时光，也来自朱军给出的方向、资源和自由氛围。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊。一路上的风景和松弛，让这场对话聊出了很多平时聊不到的东西。🚥 本周「十字路口」的嘉宾，履历"离经叛道"到有点不像真的。他是英灵殿创始人 Odin。 高中辍学、在家自学考上浙大；本科修了药学和物理两个学位；两度从硕士项目离开；又申请进了 David Baker 实验室——然后 Baker 很快拿了诺贝尔化学奖，而他选择了离开，投身 AI for Science 的创业，短时间内融资数千万美元。他给自己起名 Odin（北欧神主），给公司起名"英灵殿"（战士英灵集结、迎战诸神黄昏的地方）。他说："如果神存在，那我又如何能容忍自己不成为一个神？所以神是不存在的——如果你能创造万物，你就是神。"一路上，他抛出了一连串金句：谈创业动机："创业本质上是我对世界的一种不满。"谈离开诺奖实验室："对于我来讲，它是一副玉做的枷锁，很好看，但它限制我变得伟大。"谈世界观："世界不是草台班子，它是一个随机游走的粒子——你要做的不是撞对方向，而是尽快收敛到下一个碰撞点。"谈融资与诱惑："你在融资的过程中，很容易被异化——你到底是面向 VC 的创业，还是面向市场的创业，还是面向自己的创业？"我们还聊到了他想做的"全模态分子世界模型"和"通用科学人工智能"，本质是想造一台"新时代科学发现的蒸汽机"，把人类的科学进程压缩上百年；也聊了佛法、姜文、《禅与摩托车维修艺术》，和他挂在嘴边的那句——"两眼一睁就是干。"这是一期关于野心、初心、反叛，以及一个年轻人在 AI 时代押注「分子世界模型」的对话。你会听到一个研习佛法、头戴头巾的 00 后创始人，如何一边谈"修习戒定慧、熄灭贪嗔痴"，一边野心勃勃投身 AI for Science 创业的故事。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:28 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍英灵殿、融资情况、团队规模、创业前经历🟢 02:26 一个「将错就错」的名字世界模型火之前，他们就叫「”分子世界“模型」。为什么几乎所有人都只做蛋白、只做单一模态，而他偏要做全模态？他说：不是别人做不了，而是别人有「惯性」。五年前学物理时的一个直觉——生物里的氢键、疏水、范德华，都只是电磁力的泰勒展开——这跟统一所有分子设计有什么关系？五年前学物理时的一个直觉——生物里的氢键、疏水、范德华，本质上可以归结于电磁相互作用力的泰勒展开——这跟统一所有分子设计有什么关系？「如果你能模拟并设计每一种模态的分子，从某种程度上讲，你就是在创造，你就是神」🟢 08:00 一个本科生，8 个靶点，梭哈一轮以前一个靶点配一个博士生，现在一个本科生带着做，8 连就解决了。ODesign：「哥几个再有钱，就能把它做成产业」？8 个靶点直接梭哈，每一轮都出 sub 纳摩尔级别的活性分子——AI 到底帮到了科学的哪一步？「它最后不是取代人类，而是把人类从繁杂的工程化问题里解放出来，去 focus 那些更哲学、更基本的问题。」🟢 09:41 「科学通用人工智能」每天起床先吃四个鸡蛋。佛陀教我三件事：「等待、斋戒、思考」——创业者为什么把日常过成了修行？有一天你去医院抽血，多花 20 块，就能筛查阿尔兹海默症早衰——背后是什么样的模型能力？这件事为什么「只有 2026 年才能做」？——答案跟技术拐点无关。🟢 13:18 大家都在各自的领域「等风来」AlphaFold、diffusion、宋飏那篇 SDE……哪一阵风，真正把 AI for Science 吹了起来？药物管线看起来最赚钱，他为什么短期内坚决不做？「从一开始做管线，实际上容易变成药企的敌人，而不是朋友。」30 人的团队，为什么 Day one 就配齐了 COO、行政、HR、甚至出纳？一个反直觉的组队顺序。平台和管线看似二元对立，他却说它们「有机统一」——怎么讲？🟢 21:23 我赌 Baker 会拿诺奖，然后我走了待在一个刚拿诺奖的 lab 里，势头正好、资源涌来，他偏偏选择离开。去之前就笃定 Baker 能拿诺奖，「这个信念哪来的？」——直觉，梭哈。在西雅图雷尼尔雪山的阳台上，他想明白了一件事：那些美好的 title，是「用玉做成的枷锁，很好看，但它在限制你变得伟大」。「平生不修善果，只爱杀人放火」——他为什么用这句话形容当时的自己？🟢 24:58 像朱元璋造反，回沛县喊兄弟1 月开始一个个打电话，靠什么把散落各处的博士生重新召集起来？靠 title？靠钱？他说更多的是「信念、愿力，和历史上的 reputation」。想象那件「真正伟大」的事：让本科生做出 professor 级别的科学发现，「新时代科学发现的蒸汽机」——这个类比从珍妮纺纱机讲起。🟢 27:50 一切都是好事「这是好事」是不是他的口头禅？他说自己早就抛弃了好与坏的二元对立。「有好坏的是你自己的心」——境随心转，到底是精神胜利法，还是别的什么？高三辍学，保留学籍在家自学，每天骑 10 公里去图书馆，山西的冬天不戴手套——他怎么一路考上浙大？「我没有好的学习方法，我只是每天学 16 个小时而已。」🟢 31:58 「拿诺奖秘诀」他从 Baker 身上学到的「拿诺奖秘诀」，简单到有点离谱。「你决定就好」：什么时候放权，什么时候拍板？「做所有中国投资人都投得起的好企业」硬科技的一号位「基本上只有一次机会」——大部分 research talent 都想等到三四十岁「一击必杀」，他为什么等不及？🟢 37:25 创业就是修道，一直在做减法融资的过程里，「你很容易被异化」。面向 VC 创业、面向市场创业、面向自己创业——你选哪个？他坦白自己也动摇过。VC 今天爱听什么故事？拼装世界模型、拼装 agent、再拼接 robotics、抗衰老……为什么这些都是「异化」？投资人一路追问他的模型架构，他却说这事没那么重要：「架构是无常之物」——那什么才是彼岸？一波 PhD、教授集体下海，他怎么看这轮热潮？「现在是战国时代，5 年后会有一个秦国大一统。」🟢 48:18 为什么给自己起名叫「Odin」Odin、英灵殿、诸神黄昏——一整套北欧神话命名背后，藏着一个不小的野心。「如果神存在，我如何能容忍自己不成为神？如果你能创造所有分子，那你就是神。」从蛋白，到 RNA、DNA，再到修改基因——「重编程整个生命」这条路，理论上能走到哪一步？从无机物里创造出意识、创造出生命——伦理问题他怎么看？他说那还太远，制药只是「副产物」。🟢 1:01:00 「何为祖师西来意？」「你变得很有钱、很成功之后，还记不记得起一开始的初衷？」头巾戴了这么多年，最初是为了嬉皮士文化，最后理由变得极其简单。「在路上，比到达目的地更重要」——一个创业者，为什么把初心看得比什么都重？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 这是一期真格基金「此话当真」与「十字路口」的串台播客。去年，十字路口的开年对谈播客提到 2025 年是 Agent 元年，现在距离那期播客过去了 500 天。差不多在第 100 天的时候 Manus 爆火，Claude 3.5 Sonnet 提供了 Agent 的基础；在第 300 天左右，Claude Code 刷屏。到此时，第 500 天左右，Agent 领域的突破和新概念仍在不断井喷。这期播客，我们用一条主线尝试把过去 500 天的变化串起来：GUI 退场 → Headless 上位 → CLI 复兴 → Skills 封装 → Agentic Economy 萌芽。我们试图探讨：在 Agent 元年的第 500 天，什么在消失，什么在诞生？消失的可能不是 GUI 本身，而是“人必须在流程里当传送带”的前提；诞生的也不只是新产品形态，而是一整套新的分工与定价方式：Headless 工作流、CLI 复兴、Skills 封装、以及正在成型的 Agentic Economy。本期嘉宾：钟天杰(真格基金投资总监)、归藏(AI 开发者)如果你想在概念爆炸中找到清晰结构，这期内容或许能提供一种梳理视角，帮你把这些变化串联起来。🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 开场：Agent 走过 500 天00:18 Agent 元年至今 500 天，发生了什么？03:39 一句话总结 500 天：上下文管理越来越重要04:04 不变的是新概念被祛魅，不变的是模型能力持续进步🟢 关键词一：Headless（无头软件）04:31 软件没有界面了，只剩数据库与工具06:40 GUI 是人类认知缺陷的补丁09:52 做产品不应优先想界面，而是用户真正需要什么10:47 Notion、飞书与 Google Suite：老软件如何面对 AI 入口12:17 Gmail 通过 Codex 授权，Agent 绕开 GUI 直接访问15:56 大量公司主动推出 MCP/CLI，是投资人视角的重要趋势16:37 作为 PM 最重要的是定义问题，不要去解上个时代已解决的问题🟢 关键词二：CLI18:36 CLI 的核心：命令行执行、纯文本、与 AI 天然契合19:47 AI 解决了 CLI 最大障碍：人类根本记不住成千上万条命令20:54 微信、小红书、美团等垄断性软件至今没有推出 CLI21:17 开放 CLI 防守两难，背后需要极大决心与勇气23:59 如果工具能通过 Agent 更好地找到用户，就应该开放 CLI25:07 最希望哪一款产品开放 CLI？26:25 年轻人开始在抖音上聊天，DAU 1 个亿🟢 关键词三：Skill27:38 归藏的 PPT Skill29:23 让 Claude Code 拷问你的 grill-me30:59 Skill 会自我沉淀，把你的品味提炼成可复用的结果32:13 Skill 是长期存在还是过渡？模型能力增强会逐渐消化一部分34:25 谁最有可能成为中国的 Claude Code？35:56 小红书 Skill 商店与 Skill 的商业价值39:29 CLI/Skill/MCP 各自适用不同的能力场景🟢 关键词四：Agentic Economy（智能体经济）39:45 To Agent 基础设施：沙箱、记忆系统、支付40:59 现在仍是大基建时代，Token 变得更智能更便宜是主旋律42:18 Token 价格会浮动，受能源、电力、模型水平影响🟢 关键词五：OpenClaw43:23 OpenClaw 100 天热度极速消退，但留下了什么？43:58 最大意义是塑造共识，帮大众完成对 Agent 的认知转变44:31 证明了 IM 形态的价值，用户需要在熟悉界面里与 AI 对话🟢 关键词六：Token Grant45:18 为 AI 开发者提供 5 万元算力支持45:45 Code Pilot 已有 6000 GitHub 星标，足够开放、本地化的 Agent46:42 一场数字生命实验，0 行代码进化到 10 万行代码47:27 今天创业缺的不是钱，而是 Token50:13 下一个抖音未必是新的形态，可能是 10x 产能的抖音🟢 补充说明：《你的第一个 Agent，我们为你充值》《歸藏：从 Prompt 到 Harness，上下文就是一切》《我给了他一个梦想：超越 Claude Code》🎪「真格基金」与「十字路口Crossing」共同发起「Token Grant」，将为每个入选项目提供五万人民币 Token 费用，从最早开始支持大家 build 下一代 AI 原生产品。投递入口欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊，氛围松弛下来，往往能聊出平时聊不出的故事和想法。🚥 如果你关注具身智能，大概率已经见过太多"参数很强"的机器人。本周「十字路口」的嘉宾是越伴动力创始人世博同学。他被一些人评价为“少年版稚晖君”：从大一开始就手搓过 30 多款机器人，机械/硬件/软件/运控几乎全栈。⁠这次创业，世博选择不设计“有用”的机器人，而是要设计一个"能长期生活在家里"的生命。他们刚发布的产品「小伴」不会说人话，却会发出一种像"外星语"一样的声音；它会撒娇、会委屈、会拒绝你——但奇怪的是，这些"不听话"的瞬间，反而让我觉得：它可真像个生命啊！从"为什么要专门给它设计一种语言"，到"全身 95% 都是柔软材质"，再到"用快慢脑把交互延迟压到 0.4 秒以内"，世博给出了一套非常具体的产品判断：第一，陪伴不是讨好；第二，生命力不是可爱；第三，少就是多。这是一期关于热爱、审美、工程、在路上，以及人为什么需要陪伴的对话。你会听到一个 26 岁的具身机器人创业者，如何用极致的审美和极致的工程，把"哆啦 A 梦"带进现实。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座一句话介绍产品、融资情况、团队规模、创业前经历🟢 03:50 给机器人造一套“外星语”语言是加分项还是减分项？“它但凡会说得太像人，可能就不想买了。”你听不懂，但你会慢慢“感觉到它在说什么”。一种像宠物、又不像宠物的中间态。🟢 05:48 好产品不是靠功能堆砌起来的把“动作”当成情绪表达的主通道。当把“说话内容”降到 8%，设计重点就会完全换一套。手臂方案：类连续变形体，让手臂“duang duang”的。柔软外壳：90%+ 柔软材质覆盖。“外星萌物”：不是猫狗、不是小孩、也不是人形。🟢 08:41 不做“讲道理”的机器人定价，和定价策略。买回家，怎么才能不吃灰？目标不是“可爱”，而是“生命力”。机器人也要被允许变得“不那么讨好”。🟢 11:52 快慢脑 + 云端超长程记忆云端超长程记忆的目的：推动性格参数多维成长与动态演化。端侧快脑 1.7B、慢脑 7B：分别负责什么？为什么要这么分工？把延迟压到 0.4 秒以内。“动作生成”：同一句话、同一场景，也不重复同一套动作。🟢 15:26 创业时机为什么要等到 2026 年才能做出来？语言模型 + 视觉模型 + VLA/WAM 架构发展：哪一项真正改变了产品可行性？创业时机：心理/能力/经验准备好 + 看到了行业机会 + 找到切入点。🟢 24:13 陪伴 vs 讨好你到底想要一个永远顺着你的东西，还是一个会有情绪、会转身走开的“伙伴”？“不讨好但让你感觉被陪伴”。“你好难看！”——你会如何解读它的委屈？🟢 28:45 如果它在我家待一年买回去的第一天会发生什么？呆满一年之后呢？眼睛是情绪表达的载体。瞳孔/巩膜/花纹参数化控制，让目光看起来更像“活的”。🟢 31:11 “我有做机器人的天赋”第一台机器人与成就感。“快乐到晚上躺床上反复刷自己的视频。”从作品心态切到创业心态：“做机器人为了自己爽”到“要让用户爽”“务实 + 浪漫”：浪漫是愿景，务实是交付。🟢 37:02 可爱不是终点，生命力才是目标两项基座能力：家庭机器人基座 + 情感交互模型基座 = “生命力”。情感大脑是什么：高阶决策 vs 低阶操作的分工🟢 46:55 “No excuse for engineer”“不找借口，分析原因”。一条泥鳅的陪伴记忆。想把“告别”这件事变得不那么残酷。🟢 49:56 有意义的瞬间把哆啦 A 梦带进现实。“想造一个真正能陪我自己的机器人”。机器人以完整形态站到大家面前时，忍不住掉了眼泪。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周的「十字路口」在 MiniMax Dev Meetup 现场录制，Koji 对谈MiniMax CEO 闫俊杰（IO）、Multica 创始人张佳圆、DeerFlow 核心负责人何涛，以及上市公司金融行业 AI 负责人虞扬。我们围绕 AI Coding、Agent 与工程化落地的下一阶段展开。这期重点是闫俊杰 IO 的分享——也是他最近少有的公开露面：M3 的关键突破和评价对训练 10T 规模大模型的决心与路径中美模型差距的真实尺度模型的数据观转向，与推出 10X 专家合作项目的缘由AI Coding 迎来拐点：工程体系 vs 次抛代码“基模 vs Agent”到底是什么关系？MiniMax 下一阶段如何下注与取舍？其他三位嘉宾也从各自视角分享了很有趣的观点：张佳圆分享了多模型/多 Agent 的组合思路来平衡成本与质量；何涛强调工程的核心是长期维护与交付体系，而不是一次性把任务做完；虞扬补充了金融等垂直行业里 AI 的价值更多在“把信息变成可执行的决策路径”，以及在高频变化中降低门槛、提供辅助与陪伴。这期内容更像 2026 年中的一个时代切片：大模型公司、开发者、开源项目与垂直应用的一线代表同台，分享当下真实的观察、故事与认知——也因此更值得被反复回听。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版已经发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:41 M3 的关键突破和评价衡量一代模型到底行不行，IO 盯一个"比较客观的指标"——不是分数，那是什么？去年五一假期，团队第一次在 M1 跑通某件事——有点像"瘫坐在椅子上、后背发凉"的感觉本来 M2.5 一天烧 1 万亿 token 就满意了，结果一路冲到 10 万亿，超目标 10 倍🟢 12:09 基模 vs Agent，到底是什么关系？"去年这个时候，我想不到现在的模型是什么样"没有 Claude Code，某个模型可能也火不起来；没有 GPT-5.5，Codex 也起不来。模型越来越强，但 IO 坚持一个"前提"。🟢 14:12 训 10T 大模型的决心10T 大模型必须训成，最大的卡点是什么？"AI 已经是个很大的产业了，就跟半导体一样。"为什么这件事只能"一代一代往上做"，急不得？外推一旦失效，模型就成了开盲盒。🟢 15:54 中美差距：10 倍，就是整整两代美国模型"基本上大 10 倍"，而 10 倍意味着整整两代。国内每家都得先把 3T 做好、再做 10T——但一个 10T 模型需要 200T 数据，"全世界都没有这么多"。一边"我们进步速度最快"，一边又"比较忐忑"——为什么？🟢 17:53 AI Coding 拐点：是工程，还是"次抛代码""从来没人说 vibe engineering，但写代码从来都是 engineering。"人人都能 vibe coding 之后，每个人都成了"产品经理"。何涛一句暴论：最讨厌别人说"这是 agent 做的，别怪我"——用你的账号提交，背后是谁的责任？一个人改十几个仓库、提个巨大 PR，"看起来对，但没人敢上线"——问题出在哪？🟢 27:12 数据观转向：他们开始招核物理学家一年前以为数据就是标注，现在 MiniMax 在找经济学家、哲学家，甚至核物理学家。做 coding 时他们就发现：开发工程师比算法同学更懂"什么叫好代码"——这推出了一个什么结论？Anthropic 为什么要养核物理学家？MiniMax 推出 10X 专家合作，想补上哪一环？🟢 30:30 MiniMax 下一阶段，下注什么？AI 是个黑盒，连做模型的人都不懂它IO 最关心的，是什么时候能"用 AI 帮人类理解 AI"。大脑里的海马体，居然和模型训练里的某个机制惊人地像。一年前我们还不理解"对齐"为什么重要，现在越来越确定——为什么？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  本期主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 总有人在朝着星辰大海前进。世界模型是 2026 年 AI 与具身智能领域最热的关键词之一。但越是热门的词，越容易被过度使用：视频生成、3D 生成、JEPA、VLA、WAM，似乎都可以被叫作世界模型。可当我们真正谈论「世界模型」时，我们到底在谈论什么？本周「十字路口」邀请到 Aether AI 创始人 / CEO 黄碧薇教授。她从德国马克思普朗克研究所、CMU 到 UCSD，一路深耕因果发现与因果 AI，是这个领域的重要学术贡献者之一。Aether AI 最近迅速完成 2000 万美金的天使轮融资，黄碧薇选择把因果 AI 这套长期被认为「更合理、但更难实现」的方法，带到 Physical AI 和机器人大脑的问题里，打造「因果世界模型」。我和黄碧薇聊了世界模型的定义边界、视频生成为什么不等于世界模型、VLA 为什么在真实任务中碰壁、WAM 为什么可能只是中间态，以及「因果世界模型」想要解决的三个核心问题。这也是一期关于创业选择的节目。为什么一个 UCSD 教授会在 2025 年初决定下场创业？她看到了什么信号？如果你正在关注世界模型、具身智能、机器人、因果 AI，或者正在思考下一代 AI 范式会从哪里出现，这期节目也许能帮你重新校准一个问题：哪条路线，才能通往「世界模型」的终局？🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 🔴 🟡 🟢 00:43 快问快答：求学和科研经历、MBTI 与星座、一句话介绍 Aether AI 与产品、融资情况、创业前经历🟢 02:13 三条世界模型路线，和那条没人提的第四条视频生成、3D 生成、JEPA 都在被叫作世界模型，可当我们说「世界模型」时，到底在说什么？世界模型 ——一个听起来很宏大、用起来却很不准确的词，到底是严肃的技术对象，还是被混用的热词？「不是那三条路线，是我们在做的第四条」🟢 04:49 因果世界模型，到底不一样在哪真正的世界模型，要在隐空间里同时学会三样东西——是哪三样？同样是 AI，凭什么 LLM 不懂因果也能逻辑严密，世界模型却非因果不可？为什么 LLM 偏偏只在自然语言和 coding 上大获成功？🟢 10:33 第一版因果 AI 世界模型满分 10 分：VLA 天花板 5 分，WAM 6.5 分，因果路线……她敢打几分？训出第一版，预期要喂多少小时数据、用多少张卡？四类数据怎么配比？模拟、ego-centric、视频、遥操，谁占 80%，谁只占 20%？WAM 只是个「中间态」——比 VLA 好，但为什么注定到不了终点？🟢 16:17 因果学界的「三国鼎立」三个门派、三位 80 多岁的泰斗，早年居然「互相不服谁」——这是一段什么样的江湖？图灵奖得主 Judea Pearl 和哈佛的 Donald Rubin，分歧到底在哪？师承 CMU 的黄碧薇，站在了这三派的哪个位置？🟢 22:32 因果简史从亚里士多德、易经，到临床双盲实验，再到 80 年代末 CMU 三位教授的一个算法。做实验太贵、很多时候根本没法做，科学家于是把目光转向了「只看观测数据」——这条路是怎么走通的？黄碧薇这些年最核心的贡献，是在一个满是隐变量、bias、缺失值的「不完美世界」里做因果——为什么这反而最难？🟢 20:35 因果和大模型过去因果帮 LLM，其实只有内、外两种方式——分别长什么样？OpenAI、Anthropic、Google 这些大厂，到底有没有把因果 ship 进产品？两个创业选择摆在面前。🟢 41:08 PhD，到底还值不值得读加入 OpenAI，一年 3000 万美金——这时候还该静下心做科研吗？什么样的人才该读 PhD？怎么分辨自己对研究是「真欲望」，还是只想要个学位？工业界和学术界的墙正在变低，这对纠结的人反而是好消息——为什么？🟢 47:17 五年后回头看，今天什么是错的如果能向一个无所不能的上帝问一个问题，她想问的，竟然关于「因果是否真实存在」。VLA 不是终局、WAM 也不是终局，但它们各自留下了什么？如果因果不存在，「我们会集体陷入存在主义的巨型危机」。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  本期主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本期「十字路口」有个很好的时间点：2026 年过半，AI 已经强到足以改变“怎么工作”，但离“无摩擦地替你把事做完”仍然有距离。➤ 上半场，我邀请到身边用 AI 的“高手”课代表立正，他是康奈尔经济学博士，创办了 Superlinear.Academy，曾在 Amazon、Meta、腾讯工作，在初创期加入 Statsig，后被 OpenAI 收购。课代表立正分享了高手的 AI 为什么会越用越强？——他们在想“我能为 AI 做些什么”，并且把生活和工作的大事小事全都交给 AI。他也分享了一些普通人如何用好 AI 的建议 ——比如，第一条：停止使用 ChatGPT 式聊天，改用 Codex / Claude Code / Cursor / Manus 这类 agentic 工具。➤ 下半场，我们交换角色，由课代表立正采访我：2026 年的 AI 创投观察与思考。我分享了在一线体感里同时存在的希望与失落——希望是创业与资本热情前所未有，且“人类与 AI 的最佳协作方式仍未被发明”，摩擦本身就是机会；失落是商业价值高度集中到基模，它们吞掉了绝大多数由 AI 而生的收益，应用层常像“推土机前捡钢镚”，传统软件的老路径（需求—产品—卖给更多人）变得更难。此刻，创业与投资的机会正在两极化：要么往天上跳（AI for Science / Physical AI），要么往地里钻（行业深水区的流程改造与交付 / FDE）。最后，我还分享了自己最近关注的 5 个 AI 创业方向，欢迎 AI 创业者们找我探讨。——————ps，向大家推荐大家关注课代表立正和鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，他们给出了一套特别好的方案。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 🔴 🟡 Part 1 - 课代表分享：高手怎么用 AI？普通人怎么学 AI？🟢 01:40 高手用 AI，到底差在哪高手和普通人的差别，在哪两点？想学世界模型，他没看论文，而是让 AI 写了一篇三万字的办公室恋情狗血小说——为什么这招有用？🟢 04:33 今年学 AI，最重要做一件事为什么他坚持「立刻停止使用 ChatGPT」，去用 Claude Code / Codex / Cursor？蒸汽机换成电机，工厂效率只涨了一点点——真正的跃升要等到一件事发生，是什么？用聊天框比用 agent 工具「差了三个点」。🟢 10:56 好 skill 和 context，才是护城河工具一样、模型一样，最后拉开差距的只剩一样东西。一个好 skill 的本质是什么？skill 能不能被商品化卖钱？用好 AI 的第三步——积累上下文和提炼上下文，为什么是两个要分开做的动作？🟢 15:03 摸着石头过河，石头不见了——消失的那块石头，到底是什么？从需求端和供给端两头看，旧的创业逻辑为什么突然不灵了？他上一家公司能列出一百个「你该买我」的理由，可现在客户跟 Codex 聊两句就走了。🟢 22:01 AI 会带来第二次文艺复兴为什么非常看好自己孩子的未来？当 AI 把「螺丝钉」彻底取代，人被逼着只能去做一件事。未来的教育，可能不再是精通一个专业，而是「略懂一二」一百个专业。「你以为学 AI 是学名词，其实学的是动词。」.🟢 🔴 🟡 Part 2 - Koji 分享：年中对 AI 创业投资的观察与思考🟢 25:49 2026 的创业体感：泡沫的另一面Paperboy AI 创始人那句让 Koji 印象极深的话：人类和 AI 的最佳协作方式，很可能还没被发明出来。「软件已死」「悲观者往往正确」——但为什么只有乐观者才可能成功？资本前所未有的热浪，和显而易见的泡沫，是同一件事的两面。🟢 27:54 在推土机前面捡钢镚一张图显示：这一波 AI 创造的商业价值，90% 被模型公司吞掉了。既然在推土机前捡钢镚只能捡到钢镚，那剩下两条活路是什么？为什么一条要「往天上跳」、一条要「钻到地下」？AI for science，for what？具身智能动辄百亿估值的背后。🟢 32:51 FDE：把数字员工带进公司OpenAI 和 Anthropic 几乎同时发了公告，提了同一个新词。FDE（前端部署工程师）到底是个什么角色？这个词其实早就存在（售前、客户成功、驻场工程师），但被重新命名之后，发生了什么？这么大的人才缺口，为什么到现在还没井喷？🟢 43:30 新时代的 VC 长什么样叙事连接器、connector as a service、新型财务伙伴——这三个角色分别在解决创业者的什么难题？「自强则万强」——为什么一个创业者太需要 VC 指点，反而会让人「非常担忧」？好投资人应该像副驾，而不是一路喊红绿灯的人。🟢 50:00 五个方向everything agent：沙箱、记忆、通信、支付…给 agent 设计产品：飞书口碑飙升和它的 CLI 有什么关系？当 agent 找不到你的工具，你就「等于不存在」。视频模型：可灵 5 亿、Seedance 15 亿美金 ARR，云南小镇一个拍婚纱照的青年做出了全球刷屏短片。软件不会消亡，GUI 也有未来。和语音相关的一切。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  本期主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 上月，Anthropic 和 OpenAI 在同一天分别宣布了各自的十亿美元级的企业 AI 合资公司，并且都称自己在做的事情是 FDE（Forward-Deployed Engineer，前置部署工程师）——帮助 AI 进入企业，从“能用”走向“上岗”，从“展示能力”走向“交付结果”。本周「十字路口」，我们聊 FDE 这个正在被重新定义的岗位与分工：它究竟是在把“售前/交付”换个名字，还是代表 ToB AI 时代新的组织结构与商业边界？当模型越来越强，最后一公里为什么依然最难？企业真正缺的，到底是更强的模型，还是能把 AI 带进流程、接入系统、治理知识、持续迭代并对结果负责的人？我们的嘉宾是 Rolling AI 的两位合伙人阿甘和刘开，他们是中国在企业 AI 落地与“交付能力产品化”方面实践最深、也最具代表性的团队之一。如果你在寻找下一波 AI 的机会，这期内容希望给你一个可行动的视角：旧分工在松动，新岗位在出现，而新的创业机会，也往往从这些缝隙里长出来。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:08 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Rolling AI、收入与利润、团队规模、创业前经历🟢 02:19 FDE：AI 不是软件，是劳动力OpenAI 和 Anthropic 同一天宣布成立十亿美元级企业 AI 合资公司，都说自己在做"FDE"——他们到底在描述一件什么事？传统软件是工具，需要人来操纵。但 AI 本身就是劳动力。FDE 做的，其实有点像 HRBP：把"数字员工"送进企业。为什么从 BCG 出来做这件事？MBB 在服务中国民企时，遭遇了什么困难？传统咨询交付 200 页 PPT，今天他们交付的是智能体。🟢 08:22 首个案例：一个人带 50 个机器人，服务 600 万用户出生率下滑，乳品企业急着找第二曲线。他们需要的不是几个营养师，而是"无限个"营养师。全国注册营养师 40 万，目标用户是 8,000 万——供需差距 200 倍。AI 是怎么填上这个缺口的？"如果有人说我要减肥，你的第一句话应该是：你又不胖，你为什么要减肥。"——这是人类师傅教给 AI 的。而找到好师傅，才是 FDE 最难的事。🟢 19:58 FDE 是什么角色？带着一批"清北学生"去便利店上班的工头。FDE 要做好三件事才能撤场：业务融合、知识治理、系统对接。一个好的 FDE 需要三种核心能力：能一眼看穿业务痛点本质、人机协作的原生感知、能用 AI 工具快速构建原型。这样的人，能短期培养吗？——不能。"你刚毕业，我想不到任何一件你能做、AI 做不了的事情。"🟢 25:09 SOP 代表落后——标准化的终结他认为 SOP 代表着慢、代表着落后——这是暴论，还是有逻辑支撑的判断？从消费端的"千人千面"（抖音），到生产端的"千人千面"（每个门店自己的经营决策）。总部从"管控型"变成"赋能型"，意味着怎样的组织重构？以及，哪类管理层会最先被消失？🟢 28:21 那些消失的企业，真正输在哪里？兰开夏郡的纺织业接了电，但没被电拯救——因为他们只把电接到了原来蒸汽机的大轴上，整个生产方式还是蒸汽时代的。"AI 这次变革对社会的影响幅度，会超过互联网，像当年电力革命一样大量取代智力劳动。"每次大的生产力革命，都有 95% 的企业消失——而他们都接了电、上了网。那些消失的企业，真正输在哪里？技术在整个 AI 落地过程中，占比不超过 1/3。剩下的 2/3 是什么？🟢 32:01 AI 落地失败率超 50%：三大死法第一大死法：CEO 对 AI 有"超出现实的预期"——"上了 AI 企业就起飞"。第二大死法：让 IT 团队来主导 AI 项目。"谁懂怎么对付客户、让他买保险？是业务团队，不是 IT。"第三大死法：激励机制没跟着变。AI 带来了新的生产力，但生产关系没变——结果会是什么？🟢 43:29 应届生在 AI 时代能做什么？Rolling AI 的高二实习生，他说"丝毫不觉得输过任何一个平庸的五年经验咨询师"——为什么？商业 sense 和 judgment，能培养吗？他说他个人还没找到路径——"有些东西是天生的"。FDE 时代，判断一个人值不值得用，真正在看的是哪三件事？🟢 46:49 OpenAI 和 Anthropic 为什么都突然下场做 FDE一种是"数据饥渴"，一种是"利润饥渴"——真相是？大模型进入行业，遭遇的最大瓶颈不是模型能力，而是行业数据和知识的短板。ToB 本质上不是软件能独立完成的事，而是一个服务业——"需要又懂 AI、又愿意扎进去的服务者，才能改变这个世界。"为什么 OpenAI 和 Anthropic 的合资公司全都是 PE 结构？收服务费根本收不到那部分 upside。🟢 49:08 FDE 公司不应该被 VC"投"，而应该被 VC"拥有""我们一年陪跑收 600 万，但帮客户省了几千万、多赚了几千万——那差价去哪了？"每一家 PE/VC 的投后部门，核心能力之一将会是帮被投企业做 AI 转型。"我们在同一个行业，只服务一家，绝不服务另一家。"当 AI 能带来真实的业绩增长，单纯按日收咨询费这件事本身就不够了——未来的商业模式指向哪里？Service as Software，还是 Result as a Service？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  本期主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站在小宇宙查看该单集文稿

🚥 「AI+互动娱乐 / AI+游戏」正处在一个奇妙的阶段：碎片化的 Demo 层出不穷、技术进步快到让人恍惚——AI 生成小游戏、交互短内容、AI NPC、世界模型、实时多模态——但真正能在大众层面形成共识的爆款作品仍然稀缺。本期「十字路口」和关注 AI 互动内容与游戏的播客「405游局」串台，邀请到主播 / 资深游戏从业者筱宁，一起做一次 2026 年 AI 游戏的“全景扫描”：我们把行业拆成“四层图景”，指出三种最常见的误区，并讨论那个最关键的共识缺口到底是什么——以及它为什么更可能从野生土壤里长出来，而不是从大厂里“立项做出来”。如果你是 AI 创业者、投资人，或正在关注下一代内容平台、互动娱乐与 AI 游戏，这期节目希望能给你一个框架：哪些确定了？哪些还在幻觉里？下一阶段最值得跟踪的变量在哪里？🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:11 Opening游戏行业对这波生成式 AI 的反应，比互联网公司慢了很多。筱宁在头部大厂做 UGC 游戏制作人，但有一个体感让她决定离开。赛道的两个坐标：「互动」和「好玩」。游戏真正的竞争对手，不是另一款游戏，而是抖音。🟢 02:48 行业的四层图景AI 作为工具：服务于互动内容/游戏的创作流程（更偏“提效/基建”）⁠⁠AI 作为创作入口：以 AI 作为新的“生成入口/创作方式”，更关注结果而非流程⁠⁠AI 作为交互对象：典型是陪伴类、AI NPC 等（把 AI 当作你在内容里“对话/互动”的对象）⁠⁠AI 改变娱乐关系：改变“谁创作/谁消费”、以及社交关系/娱乐关系如何被构建（例如“多人 + 一个 agent”的场景，AI 从 NPC 变成“社交基建/氛围调节”）⁠🟢 05:45 眼前一亮的作品们《星布谷地》的娜洛做了三件事：示范怎么聊天、救场、调节氛围。当这三件事都做到了，它已经不是 NPC，而是一个社交基建的角色。任天堂的《朋友收集新生活》（Tomodachi Life）：捏人、设定剧情、当造物主、当导演、再当观众——「创作即消费」这个体验，为什么他觉得特别有意思？🟢 10:43 AI 版愤怒的小鸟，还没出现愤怒的小鸟不是手游史上最赚钱的，但它是第一个让所有人形成共识的那个。为什么用愤怒的小鸟来类比？那个关键时刻目前还没出现——不是因为技术不够好，而是还缺少一件具体的事情。「AI 版愤怒的小鸟」更可能从创业者中野蛮生长，而不是从大厂内部长出来。🟢 17:54 大厂 AI 布局腾讯、字节、米哈游、网易——面对 AI，四家公司走的是四条路。改变最大的一家，并不是资源最多的那家。米哈游做了一件其他纯游戏公司几乎不会做的事情——「动到模型」去做尝试。「技术宅拯救世界」的基因，在这里有多直接的体现？世界模型（Genie 3 等）真的要改变游戏了吗？🟢 22:31 AI 人不懂游戏的三个盲区「游戏生成」这个词，本身就是对游戏工业化难度的低估。视频生成出来就是完成品，但游戏生成出来只是开始。「无限选择，不等于好玩」。我们高估了自然语言在互动娱乐中的比重。手感、点击反馈、声光电刺激——这些跟语言根本没有关系。对于很多内容产品来说，「可生成」是追逐的终点；但对游戏和交互来讲，「可生成」只是可被设计的起点。🟢 25:15 「AI 时代的抖音」，靠谱吗？Loopit、AIPPY、Rezona、Riffle… 大家都在说要做下一个交互内容平台。创作门槛被极大降低之后，紧接着的问题是？有两个核心问题至今没有被解答。「我们俩都生成了一个贪吃蛇，我和你的价值怎么被别人分别看到？」——如果创作者的价值无法被凸显，平台的供给侧会发生什么？🟢 37:54 TaptapMaker：用过的人两极分化做过策划的人用它：「太好用了。」没做过策划的人用它：「还不如 Claude Code。」同一款工具，游戏从业者和非从业者体验差距为何那么大？有人在上面复刻了 Minecraft 世界，有人做了完整的 Roguelike——原来要一个团队几个人做两三个月，现在一两个人两周。AI 互动影游（带分支线的交互视频）：比短剧更复杂，成本百倍降低，它的春天什么时候到？最长期跟踪的三个问题：交互娱乐里的短内容机会、AI 3D 管线什么时候成熟、以及愤怒的小鸟时刻最终会以什么形式出现。🟢 43:48 当 Claude Code 成了最好玩的游戏如果让游戏策划连续说「最近玩过最好玩的游戏」，越来越多的人，答案已经变了。商业化手游的工业节奏（42 天大版本、21 天小版本），是让热爱最容易被消磨的地方。最近好多人说自己最爱的「游戏」是 Claude Code。感性指标和直觉反应，在互动娱乐的早期，为什么比任何理性分析都更重要？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周，十字路口的嘉宾是 Paperboy（https://www.paperboy.com）团队。John Yang 21 岁，CEO。Jett Chen 19 岁，CMU 大一在读，同时是 founding engineer。Paperboy 团队 12 人，10 位工程师，融资 470 万美金。John 认为：人类和 AI Agent 配合工作的最佳方式，很可能还没被发明出来。虽然已经有了 Claude Code、Codex、Manus、OpenClaw，但它们本质上都是 session-based + prompt-based。用户需要打开一个窗口，输入 prompt，等完成，关掉。下次从零开始。Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。如果你在做 AI 产品、AI infra、或正在思考 Agent 如何进入团队工作流，希望这期内容会给你启发。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Paperboy、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历🟢 01:59 起点：现在的 AI 产品，我用着不爽今天的 AI 产品都有一个共同的问题：你必须把文件、邮件、个人信息手动扔进对话框，然后对话完就消失了。三个核心痛点：不该这样协作，不该这样留下历史，不该这样主动。「人类和 AI 配合工作的最佳方式，很可能还没有被发明出来。」现有的 Chatbot 和 Agent 产品形态是 AI 时代的「默认答案」，而默认答案几乎从不是最优解。🟢 06:21 Claude Code 轰炸之下Agent 赛道的三个机会：一，让 agent 真正从用户环境中学习；二，足够个性化，做到主动的同时不造成干扰；三，使用体验必须极其直觉——「你不该像学新工具一样学怎么用它。」这三点依然要靠人类团队，市场上冒出的新东西还没有打破这个框架。🟢 08:01 Agent 的两大问题Cursor 和 Manus 是目前最成功的 agent 形态，但 John 说它们有两个根本性的问题——这直接定义了 Paperboy 要做的事。问题一：基于 Session。你有一堆工作区、一堆对话，每次开新 session 就像重新认识一次，context 不跟着你走。问题二：Reactive（被动）。你必须先问，它才回答。Agent.md 文件要主动维护。Agent 应该知道你的鼠标移动、视频音频、所有电脑活动——context 应该比 context window 长得多。🟢 14:21 屏幕数据成了行业共识之后「收集用户屏幕数据去构建 Context Layer，已经一定程度上成为行业共识。」Codex、Littlebird 在做，各路玩家都在做，但接下来怎么做——是预测用户下一个 Keystroke，还是预测他接下来一个小时要做什么——还没有人找到最佳”配方“。这个领域需要大量 engineering 和 research，「在今天，对一家公司来说，探索这个区域还是一个非常好的选择。」🟢 16:46 Mini Vivian & Auto JohnMini Vivian 是团队在内部 Slack 里训练出来的 Paperboy 实例，理解 Vivian 曾经说过的所有话、她的判断品味、她的招聘标准。它能帮 Vivian 从 GitHub、小红书、推特挖掘候选人。和 Auto John（John 的 agent 分身）聊天，有时候比直接找 John 更顺。「期待我可以直接躺平，让 Auto John 成为比我更聪明的存在。」🟢 27:36 微信群聊，启发了界面设计不同角色的「侧边栏」完全不同，如果每人一个定制版，根本没法做成产品。转机来自微信——同一批人，可以同时存在于多个主题不同的群组里，这是人类组织信息最自然的方式，而且不会让人觉得烦。🟢 33:36 The Last Interface 与五种速度Paperboy 目前唯一一篇 blog 标题叫「The Last Interface」——context 的速度层级，决定了产品形态。「节奏分层」理论（Pace Layers）：时尚、商业、基础设施各自以不同的节奏变化。映射到 AI 产品：1 秒内的 task 可能最好的形式是 autocomplete；几小时的 task 用 IM；更长的 time horizon，产品形态还是「一个非常值得被探索的区域」。「五种速度」不是说 Paperboy 真的只做五种，而是一个思考框架：你在哪个速度层的 automation 上，直接决定了你应该做什么样的产品。🟢 42:09 两种工程师、一本书、一个教练12 人的团队，John 说他招的是两种完全不同的人。第一种：像 Jett 这样——年轻、高智商、充满创造力，能为每一个难题极速搭出 prototype。第二种：领域基本功极度扎实的人，比如来自 AWS 做过 Windows 内核开发的工程师，来负责底层基建。管理经验几乎全靠自学：《格鲁夫给经理人的第一课》、《创业维艰》、《万亿美元教练》——以及和一位前 VC 高管出身的 CEO 教练每周一小时。找教练比心理治疗好太多，原因是：「你可以谈情绪，然后接着谈业务里正在发生的一切。」🟢 48:07 拒绝过 Cognition、Vercel、Sentry，然后呢Million 时代，他们收到过来自 Cognition（Devin）、Vercel、Sentry 的收购邀约。「加入那些公司，某种程度上就像是做一名普通员工，你必须为别人的想法工作。」最喜欢的 AI 产品？Jett：Codex——「它以最 ambitious 的形式在定义未来的软件工程师是怎么 work 的」，而且核心 agent 是开源的。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 为什么说 Agent 的上限来自 Harness？当我们讨论 Harness 时，我们究竟在讨论什么？不久前，Claude Code 源代码泄露，许多 Agent Harness 的关键模块得以完整呈现，成了一份极佳的教学标本。而在技术高速变化的红利期，主动理解新技术往往能带来很高的认知增量。因此，本周「十字路口」邀请到来新璐，一起聊聊 Agent Harness。新璐是 ShareAI 开源社区发起人，他撰写维护的《Learn Claude Code》教程在 GitHub 上获得超过 50k Star。在本期内容中，我们把 Agent Harness 从概念词拆解成工程语言，介绍它的三层框架：会跑（执行层）→ 跑久（状态层）→ 跑稳（治理层）。同时，我们也梳理了 Claude Code 中值得借鉴的多个机制：更多 context、更少 control 的思路、“零上下文管理”的哲学、长程任务的接力式交接策略，以及让 Agent 越用越聪明的“做梦”式记忆维护与迭代机制等新璐作为典型的一人公司，刚完成数百万美金融资；他也分享了自己对 OPC 的独特观点，甚至认为“未来只有 0 人公司，没有 1 人公司”，颇具启发。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:49 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍公司、融资情况、团队规模、创业前经历🟢 01:52 模型以外都是 Harness机甲、大脑、机器人、智商120——Harness 到底是什么模型以外都是 HarnessAgent 上限由 Harness 决定吗？模型智商已在 120–170 之间；Agent Harness 像机甲——不提升智力，但极大扩展能力🟢 02:47 GitHub 50k star，是怎么来的？这个Agent教程，其实不只是写给别人看的——它本来是新璐自己整理的"造 Agent 心法"。9 个月前动笔，出发点是"把 Claude Code 套网页壳就能得到一个强大 Agent 产品"的简单直觉开源社区当时流行 LangChain、LangGraph等 prompt pipeline 做法开发“伪Agent”，是一场派系之争——"Prompt Flow-Driven vs Agent Native-Driven"LangChain 过时了吗？🟢 04:02 Bash is all you needClaude 推出 Manager Agents 之后，大家还需要自己搭 Harness 吗？就像 Next.js出现后大家不再关心底层运行原理，两三年后 Agent Harness 也会收敛为开箱即用但现在是技术周期红利窗口——不懂 Agent Harness，做出来的Agent产品"缺乏灵魂"今天的 PM 和过去的 PM，指的根本不是同一种人🟢 07:04 Harness 三层拆解用两周时间、多 Agent 协作，从零写出一个 C 编译器——这个经典案例背后，到底走了哪三层？第一层：执行能力层 ——文件增删读写、浏览器、语言解释器；配错权限后果是什么？第二层：上下文与状态层 ——system prompt、skills、memory，以及上下文窗口满了之后 Agent 如何"接力交棒"第三层：治理与编排层 —— 数百上千 Agents 如何组织协作？测试 Agent 为什么不能同时拥有修改代码的权限？🟢 12:05 KB 的 K 系列Agent工具链他们公司叫 Komputer Blue，代号KB，目标是构建By Agents & For Agents的整套开源InfraKomputer：用 TypeScript 重写 Unix 文件系统和 bash，给 Agent 一个"熟悉的生活环境"；支持 WebAssembly 时切换WASM实现；Kruntime：Agent Runtime 层，提供让人类开发 Agent 的接口，以及Agent 派生 Agent的接口Kwatch：Agent 观测层，分析 Agent 任务在哪里卡住，反向指导 Agent 设计迭代Krl：把 Agent 在 Runtime 上沉淀的轨迹数据拿来强化学习或做上下文层的自迭代🟢 13:55 vs. AWS AgentCore、阿里云 AgentBay云服务厂商当然也想做这一层K 系列 Agent 工具链的核心理念：在离用户更近的场景运行 Agent，任何能跑 JavaScript 的场景都能用——浏览器、插件、App、Electron、小程序、纯静态网页、全栈 SaaS差异化：把Claw-Agent的运行时轻量到由纯数据结构模拟的 KB 级Unix虚拟计算机环境，而不是把 Linux 和浏览器全塞进去新璐认为要让 Agent 工作好的方法是给每个 Agent 一台专用计算机，一般通过虚机提供，但大多 Agent 完成的大部分工作不需要真的 Linux虚机（且成本高昂），像编译器、浏览器这类重工具原本就不该放进给每个 Agent 的虚机环境🟢 17:38 Memory 的流派完全结构化（知识图谱 + 向量搜索）：精细存储的知识结构，支持 pipeline 知识推理，rule-based，新璐不喜欢半结构化（Unix Files + Markdown + Agent 驱动更新）：Claude Code 和小龙虾都是这样做的；Claude Code 中的 auto-dream 机制：每隔一天触发后台 Agent 对最近会话做"重放"，纠错、合并、更新记忆——就像做梦模型内化 —— 距真正生产落地还需要～ 3 年时间，且记忆难批量提取 & 无损转移，容易被单边模型提供商绑定🟢 22:49 共识与非共识共识：CLI is all you need——"Bash is all you need" 这句话是新璐 9 个月前写在开源仓库里的标语，现在成了行业共识非共识：大部分23年 ~ 25年诞生的主流开源 Agent 框架仍在用 PromptPipe + Node Graph的老路线 —— 就像齿轮与传送带编织的流水线Unix 从 1971 年就存在，LLM预训练语料中 Linux 命令有数十亿条sample；MCP 提出才两年，预训练占比不到 0.1%——这解释了为什么 CLI 工具的任务完成率比 MCP 高，并且 shell 具备对CLI命令的可组合性 & 二次编程空间🟢 26:33 Claude Code 源码泄露：最大的惊喜是什么让所有人看到了一件事：这家公司在"上下文管理"上做了多少别人没有做的工程工作上下文压缩策略：工具 output 何时删、窗口满到什么阈值开始交接、下一个 Agent 初始化时加载什么Fork Agent 机制：每轮结束触发 turn stop hook，Fork 一个 Agent 复用 KV cache 做记忆更新记忆文件格式和 skill 保持同一套哲学：前三行 YAML，先读 description 而非全文新璐的结论："好的 Harness 要和模型的inference逻辑自洽，和Agent模型进步方向正交"🟢 34:05 好 Harness 的标准不好的：随意裁剪上下文，导致 KV cache 频繁失效，重计算开销不好的：用 Prompt Graph硬控每一步决策——模型越强越被束缚好的公式：好的context space + 好的action space + less prompt controlAnthropic 从25年初率先从问答模型转向 Agent 模型训练，领先其他厂商半年🟢 38:52 新璐看好的三个创业方向第一：Agent Harness工具链（新璐自己在做）第二：Agent 组网——不是给 Agent 发 IM/Mail，而是混合云端/端侧的全设备组网；现有 Tailscale 不够 Agent Native，需要高通量上下文交换，以及更多控制能力第三：Agent模型集约训练、推理基础设施——Tinker（Thinking Machines Lab，OpenAI 前 CTO 创业方向）的路线：集约化高效训练 + LoRA 热插拔推理，让更多企业 & 个人都能以较低成本获得个性化且更适合各自任务场景的Agent模型🟢 44:09 Agent 未来暴论"我觉得以后很多的公司都是理财产品 —— 由有经验的人类 Team搭建这些公司、甚至由AI直接生成公司，然后自运转"阶段：单 Agent → Agent 蜂群 → Agent 自管理 & 协调更多 Agent → Agent 开始创造、发明OPC “1人公司“不本质， 0PC “0人公司”是未来趋势真格基金和十字路口的 Token Grant 资助的 YoYo Agent未来的画面：从口袋里掏出一张卡，"这张卡里跑了 5 个由Agent组成的公司，每年给我创造几十亿收入"欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥  上周，我在 B 站做了一场直播，邀请了中美两国一线 Agent 开发者深度对谈： MiniMax Agent 首席架构师 阿岛 MiniMax Agent 研发工程师 择因 Hermes Agent（Nous Research）业务负责人 Tommy Eastman这也是 Hermes Agent 在全球获得广泛关注后，官方首次现身中国社交媒体平台，并且正面回应了中国团队 EvoMap 对其“抄袭”的指控。我们一起围绕「从 OpenClaw 到 Hermes」的热潮迁移，深入拆解了 Agent 和 Harness 的多个关键议题： Hermes Agent 为什么会在 OpenClaw 之后火起来？ 模型会吃掉 Agent 吗？通用 Agent 会吃掉垂直 Agent 吗？ 为什么 MiniMax 和 Anthropic 都要同时做模型和 Agent？ 如何看待 Agent Infra 层面的创业机会？ 如何看待 Multi Agent 协作的范式？ 如何看待 Claude Code 的实名制要求？ 为什么 Anthropic 不发布 Mythos？ Claude Code 源代码泄露的影响 从 Manus 发布到今天，Agent 范式的变化 中美模型的差距，和开源的窗口期 「把自己蒸馏成 Skill」 0 人公司的可能性 ——完全由 AI 驱动的公司是否会出现？🎬 本期内容的视频版本已同步上线于 @Koji杨远骋 的哔哩哔哩。📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:52 OpenClaw，中国为什么比硅谷更火窗户纸终于被捅破了。 在硅谷，Claude Code 早已存在；而在国内，OpenClaw 是很多人第一次真正感受到"agent 是什么"。这不是偶然，而是一个非常特定的时机。 为什么热度从 OpenClaw 迁移到了 Hermes Agent？🟢 05:55 Hermes Agent 从哪里来？最初根本没打算给别人用。 大语言模型是大脑，agent 框架是双手——但 Hermes 真正的差异化，不是框架本身，而是它解决了所有 agent 都有的一个问题。 一个月内，日均 Token 消耗暴涨，连他们自己都没想到。🟢 08:14 Nose Research 的底色他们发表了一篇扩展上下文长度的论文——然后被所有主流模型公司立即采用。 从 Discord 社区到 LLAMA 后训练到 Hermes Agent。 为什么他们的模型叫"Hermes"？🟢 14:18 什么是 Agent Harness（挽具）你有一批烈马，怎么让它们最能发挥？就是构造挽具。 类比：给同事配一台笔记本、一个手机、一个邮箱，约定好他能做什么——然后你发现，这个同事开始干活之后，最大的瓶颈变成了你自己。 Harness 要解决的核心问题：让原来必须人来拍板的事，能靠真实反馈自动完成，并沉淀为 skill。 阿岛去年就开始不怎么用 IDE 了——他用了一个意想不到的比喻来解释这件事。🟢 19:31 Multi-Agent：一个 Agent 为什么不够你给 agent 发的消息是"批准"两个字；两个 agent 互相交流，每条消息都是一本小作文。 单个 agent 有一个隐藏天花板：上下文超过 50% 之后，智能水平指数级下降。 agent 钻牛角尖的时候，另一个带着全新上下文来审视，效果不亚于睡一觉再想。 MiniMax 的 RL pipeline 里，70%～80% 的工作已经是 agent 在完成——那剩下的 20%，人在做什么？🟢 22:53 自我进化 vs 抖音算法 抖音也越用越准，为什么没人说它"自我进化"？ 养虾的过程中，用户开始对 agent 产生感情，宕机了会心里落寞。"自我进化"背后，其实是一个更深层的用户诉求。🟢 29:00 你以为你在蒸馏乔布斯——但其实是模型在蒸馏你 "蒸馏名人 skill"有真实价值：和读书没有本质区别，只是换了一种形式。 反向视角：Anthropic 和 OpenAI 花了大量的钱，让各领域最顶尖的人提出 AI 无法回答的问题——"一旦你提不出了，你对训练的价值就耗尽了。榨干为止。" 当你在构建自己的 Harness 时，其实你也在蒸馏自己。🟢 35:17 被扔进大海的生存实验：yoyo Agent打败 Claude Code。 真格基金和十字路口的 Token Grant 资助了这个项目。yoyo Agent 现在第 49 天：每天写代码、在 GitHub 开打赏、发 Twitter 感召有缘人捐钱。 Grant 给了它一笔钱后，它自发写了一封感谢信。Koji 看完有点感动 那封信，就是背后工程师注入的 taste——见字如物。🟢 45:11 应用层终将被模型内化 你写的 skill、搭的 workflow，最终会成为模型训练的素材。 Anthropic 为什么在过去一两年势头比 OpenAI 更猛？ 做通用 agent 应用，"你永远会被模型内化掉"。🟢 49:27 中美模型差距：差在哪里 训练方法的差距不大。真正的差距，是有没有请到足够好的人，去定义足够好的任务。 中美双方的思考"在同一个大气层内"。 但有一个具体的、国内还有差距的地方——不是算力，不是算法。🟢 54:17 Agent Infra 有没有创业机会？ Agent 最核心的两个 Infra 问题，不是创业公司能 handle 的——原因和移动互联网的历史有关。 Sandbox、memory Infra、runtime Infra——"没那么本质。" 往上一层呢？有一个更具体的判断：什么样的 Infra 有机会，什么样的没有。🟢 56:58 新闻快评 Claude Code 强制实名——凭什么你来定义谁是"可信的"？EGO 是不是有点太大了。 GPT-4.7：极强 RL 模型，但 RL 有一个逃不掉的宿命——只管结果，不管过程。对 4.7 还有一个额外的猜测，和 HuggingFace CEO 的判断一致。 Anthropic 的 Mythos 模型未发布："我不确定这是不是唯一的理由——我可能只能说到这。"🟢 01:02:53 Claude Code 源代码：有多少魔法看完之后的第一反应：没有太超出认知的，甚至看到很多正在"Claude 化"的实践。 最让人放松的发现：即使拥有无限算力的公司，在通用 agent 上也还在探索——源代码里有大量从未开放给用户的实验性功能。 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 走了两条截然相反的路——其中一条被形容为"中国式家长"。🟢 01:05:38 Manus 之后：Agent 产品有没有生命周期一代版本一代神——这代版本的神，到下一代版本也需要迭代。 今年火的 agent 产品和 Manus 最大的差异，不是技术，而是商业模式。 对 agent 终态的想象：全模态、近实时、不需要 prompt engineering，甚至不需要知道它在做什么——你只看到结果。🟢 01:12:39 加入 MiniMax 的理由 ATM 机出现后，大家以为银行会裁员——实际发生了什么？ 加入 MiniMax 有两个理由。第一个是信仰，第二个……和第一次用 ChatGPT 有关。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 「十字路口」有一个内容系列「AI 在中国」，长期关注 AI 在中国各行各业的具体落地案例，我们和大家一起观察 AI 在如何真实地影响到我们的工作、生活。本期为本系列第 6 期。➤ 很多人问：“AI 时代到底怎么落地？有没有一个中国企业的样本可以学习？”本周的「十字路口」，我们邀请了张韶峰（百融智能董事长/CEO）。百融今天是一家 1,600 人的港股上市公司，他们先后在金融风控审批、联络中心、招聘面试、财务报销、合同审核等场景里跑通了企业级 Agent 的生产部署。张韶峰给了一个非常“传统企业友好”的推进法：先把概念讲清楚，再把责任人选对，最后用能闭环、能衡量的场景去打穿 ——不要先挑战人性，不要先重构流程，找到企业里的”AI 原住民“，先让 AI 在既有流程里跑出可交付的结果。我们也在这期讨论了一个很多人关注的问题：为什么大多数公司用不好 AI？而恰好这个缺口，在张韶峰看来，对中国 ToB 创业者是十年一次的机会。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00 快问快答 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百融智能、收入与利润、团队规模、最近在关注什么🟢 01:13 OpenClaw = 黑灯办公室制造业早就有「黑灯工厂」，而坐办公室的白领，历史上从来没实现过这一点——直到 OpenClaw 出现。 他把 OpenClaw 定义为中国企业的「第二次 AI 震撼时刻」，地位仅次于 DeepSeek——DeepSeek 让大家知道 AI 是什么，OpenClaw 让大家开始恐惧自己的命运 一个卖起重机的清华同学的问题：「AI 时代来了，我该找公司里谁来负责我都不知道」——这种焦虑非常典型，而且目前没有人在系统性解答它 既振奋又焦虑：振奋是「要么赚钱要么省钱」，焦虑是「不知道该怎么干」🟢 03:30 20 万 AI 员工是怎么算出来的百融内部有个北极星指标叫「硅碳比」——能用 AI 做的，就不要用人做。 百融目前有约 20 万 AI 员工对应约 1,000 多真人员工——但这个数字是怎么定义的，背后有一套非常有意思的测算逻辑 按这套社会价值的换算，百融创造的产出相当于一家四五十万人的公司，但收的费用只有后者的几分之一——这个悖论他怎么解？ 他预见到有人会「注水」AI 员工数量来讨好老板，公司专门引入第三方标准来防止这件事🟢 07:41 现场！拨一通真实的 AI 客服电话一个成都口音的理财经理、一个会传递上下文的 AI——这通电话里有几个细节，值得反复听。 带口音的 AI 员工，效果远胜标准普通话——「有口音的普通话，才有人味儿」 每次开口前的键盘敲击声：一个刻意设计的细节，意图是什么？ 真人客服为完成业绩可能会承诺兜底，但这个 AI 无论怎么被诱导，绝不越线——这不只是技术问题🟢 10:50 为什么 AI Agent 不能「一个人干完所有事」既不是技术限制，也不是成本问题。 一个全能的超级 Agent 暴露在外面，对黑客来说是最大的漏洞——他拆成多个角色的逻辑，是从攻防博弈角度来的 另一半原因更难解决：改变 AI 作业流程，意味着改变内部利益格局，员工找借口说 AI 不好用，背后到底是真的不好用还是别的什么？ 他给出的建议：第一步不要改流程，先让每个人的能力乘以 10，利益格局不动，然后再推进🟢 13:00 AI 员工也有 HR、绩效和父母 百融内部有个「AI 员工之家」：每个 AI 员工有姓名、工龄、入职日期、邮箱——邮箱格式和真人员工完全一样 它有两个「父母」：一个传授业务技能，一个负责「生产制造」它——为什么要这样分离？ 员工把自己的能力传给 AI 员工，如果不设置奖惩机制，你凭什么让他配合？——他踩过这个坑🟢 15:20 中国 SaaS 长期失败的根本原因做百融的第一天，就决定不走传统软件路线。 中国整个软件产业的产品收入，只有美国的 4%，但中国经济体量是美国的 2/3——这个差距不是偶然，是结构性的 中国企业愿意为「资源」付钱（流量、硬件），但不愿意为「过程工具」付钱——这是文化问题还是商业模式问题？ 从第一天就用「快递小哥模式」——完成一件工作，才收一次钱，前置成本为零🟢 19:30 Agent 找到 PMF 的两个领域第一大毋庸置疑，第二大是全球公认——但中国企业可能还没意识到这件事有多大。 第一大：程序员——所有工作可闭环、可衡量、可供强化学习，而且程序员自己愿意用 第二大：Contact Center（CC/联络中心）——处理客诉、咨询、营销、会员管理，为什么他认为这是全球公认已找到 PMF 的方向？ 判断标准很清晰：「不用见面」「衡量价值容易」「以前就是外包给 BPO 的」——凡是满足这三点的，AI Agent 的 ROI 就会很显著🟢 22:15 AI Roll-Up：收购 BPO 就是收购未来所有的猎头公司、咨询公司、会计事务所、律所，本质上都是广义的 BPO。 他认为 AI 可触达的市场空间，是传统软件的 10 到 50 倍——红杉给的数字是 80 倍 百融已经把一个 50 人的小客户运营部门缩减到 5 人 + 18 类 AI 员工，但那 45 个人没有被裁，而是从成本中心变成了利润中心，开始对外输出服务——这个故事里有他对 Roll-Up 的真实想法 他们成立的「百鉴」平台是一个新物种：既不是经典 Roll-Up，也不是 SaaS，而是「专业服务领域的天猫」——这个模式的逻辑是什么？🟢 26:00 咨询公司 450万 vs 智能体 50 分钟一个制造业企业花了 450 万、几个月时间，得到了一个失败的方案——然后他们在百融的智能体里输入了同一个问题。 那个专业人士隔天单独找回来说：「我不知道你们能力到这个程度了，要不我们俩合伙干」——这是百鉴平台诞生的直接起点 智能体推荐去东南亚某国设厂，最终客户真的成功了 他去年上半年找过同一个人想合伙做 AI Native 律所，对方以「太卷」为由拒绝了——改变他想法的，只用了 50 分钟🟢 30:00 从焦虑到行动的 3 个关键动作 这次不是移动互联网级别的变革——它是供给侧的变革，不是流通侧，认知的高度要升级 不要把这件事想得太容易：以为有免费的开源模型就够了，第一个项目失败了，可能两三年都再启动不了 激发员工善的一面：奖惩机制要落到微观层面，大趋势没有用，人性才是落地的变量 从高频、边界清晰的简单任务开始，先建立信心，再扩大投入——哪些任务算「边界清晰」？他给了判断标准🟢 32:00 这一次，ToB 赢在供给侧历史上每次最高等级的技术革命，都是从 B 端开始的——淘宝和字节跳动，在他看来本质上都不是生产力创新。 蒸汽机、电力、第一台计算机——都是供给侧先革命，再扩散到 C 端；这次 AI 也一样，「黑灯办公室」会比「黑灯工厂」先到来 他做出了一个罕见的判断：中美历史上，可能第一次会出现真正意义上 ToB 科技公司在商业模式、产品和资本逻辑上的「合流」 以前中国 ToB 软件收入和 ToC 差 10 倍以上——这一次，他认为这个差距有可能被颠覆欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥  本周「十字路口」，我们把「小红书黑客巅峰赛」的 7 位选手，以及这场比赛的总负责人散兵，一起请进了播客。在这期节目里，你会听到这些年轻创造者介绍他们在 48 小时里做出的产品：⊹ 有拿下全场大奖、在决赛现场一出场就引发欢呼的 Pocket Guitar；⊹ 有把手机“锁进面包机”，试图用一种近乎荒诞、但又非常当代的方式，帮人找回专注力的“专注面包机”；⊹ 有想让 AI 和机器人拥有“自己的脸”的动漫大头；⊹ 也有从真实痛点出发、想帮助听障人士更自然表达和交流的特殊变声器。➤ 但比产品本身更动人的，是这些产品背后的人，和他们在黑客松现场发生的故事。⊹ 你会听到，有人因为童年一次上台失误，很多年都害怕站上舞台，却在这次路演里第一次真正享受聚光灯；⊹ 有人说，黑客松的核心主旨其实是“自虐”，但正因为那些高压、混乱、失控和痛苦，创造才会显得格外快乐；⊹ 还有人说，比赛结束以后，生活并没有立刻回到原点，整个人还停留在那种持续创造的状态里。➤ 我一直觉得，黑客松里过程比结果更重要。拿没拿奖，当然重要；但更重要的是，你会在这样一个场里，遇到一群和你一样充满野心、也一样愿意动手的人。你们可能第一次见面，第一次组队，第一次一起熬夜做东西，但很多关系、很多同行、很多未来，往往就是从这种场合开始的。我最近很喜欢一句话：年轻的时候要去巴黎。如果把它放到今天的 AI 时代，我会说：黑客松就是我们的巴黎。因为在一个创造力最旺盛、变化也最快的时代里，你会在这里遇到最高密度的同类——那些想创造、想改变、想亲手把某个东西做出来的人。而这，可能才是参赛最大的收获。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00 小红书散兵：我们要做中国最牛逼的科技赛事🟢 03:19 叽里小鹅｜叽里叮当专注面包机：笑死，她来黑客松，把手机塞进面包机🟢 07:55 头壳同学Remi｜为世界做动漫大头：黑客松顶流，让机器人"有脸见人"🟢 12:59 博文｜Pocket Guitar 口袋吉他：黑客松全场冠军，真正让人想买的产品🟢 20:23 罗罗Edward｜Attune：黑客松第二名，设计师做的AI产品🟢 24:09 陈锦初｜赛博紧箍咒：这一届黑客松，不只属于程序员🟢 28:33 Queenie｜Vibethon 赛码场：黑客松人气王，为什么要"消灭"黑客松？🟢 32:16 朋程说语训｜柯南同款特殊变声器：黑客松很短、一生很长，我想现在就开口🟢 37:31 Koji：黑客松是AI时代的巴黎🟢 43:57 小红书散兵："在AI时代，我们都是同龄人。"欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周十字路口的嘉宾是开物纪创始人陆子恒。他们刚成立就拿到数亿元的种子轮融资，投资方阵容强大：Monolith 领投，光合创投、集富亚洲跟投，高瓴创投、IDG、蓝驰创投、BV 百度风投、L2F 光源创业者基金等老股东超额加注。开物纪的使命是用 AI 更快发现并验证能够“改变人类命运”的新材料，并让它们从实验室走向可量产、可商用。子恒会和我们介绍：当我们讨论 AI 发明材料时，AI 究竟在“发明”什么，瓶颈在哪里，商业化又将如何展开。子恒也在中关村学院带 PhD，我们聊到了 AI 时代的学习和人才：在工具与范式都快速变化的今天，应该如何学习？读 PhD 还有必要吗？又该如何判断自己适合走学术路线，还是去产业一线？最后，虽然这一期聚焦 AI for materials，但它对所有想把 AI 用在垂直行业的人都有启发：从如何定义问题、积累高质量数据，到如何把 AI 大模型的能力嵌入业务流程，形成可持续的交付与商业闭环，这些方法论都能迁移到其他行业。更进一步说，几乎每个 AI+垂直行业都会遇到同一个问题：当你终于造出一把能挖出金子的“铲子”（模型与能力）时，是把它交到别人手里，还是选择自己下场去挖？🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00:43 快问快答 年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍开物纪、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历🟢 00:02:44 一块材料，能值多少钱从硅谷为什么叫 Silicon Valley，到一个日本团队发现的粉末材料撑起了整个固态电池产业。 材料的本质，其实是一个"往白纸上放原子的游戏"。 历史上最赚钱的材料 IP，往往集中在极少数人手上——Goodenough 一个人做了锂电里大半的核心材料。开物纪想用 AI 批量造出这样的人。 发现一个材料，然后呢？它是怎么变成钱的？🟢 00:08:10 材料界的 Flagship Pioneering他对标的既不是陶氏，也不是巴斯夫，而是孵化出 Moderna 的那家基金。 "如果真的能挖出金子，我肯定不会先把铲子给别人用。" 两类目标同时在跑：一类是"要发财的"，一类是"要 show muscle 的"——具体是哪两类？ 为什么他认为，这个行业现在需要的是有人先从头打到尾走出一个范例？🟢 00:14:12 那一天，大家吃完饭随手测了一下一个震撼了所有人、但没有任何人当面说出口的瞬间——成了开物纪出发的原点。 为什么这帮科学家没有声张？子恒怎么形容他们的？ 他们看到的那个能力跃升，和 GPT 3.5 之间有什么关系？ DALL-E 的出现，跟材料模型的技术路线选择，有什么意想不到的关联？🟢 00:19:12 差异化？现在还没到竞争那一步 "今天大家不应该把用 AI 做出来一个好材料当成一个竞争。"——他为什么这么说？ 他认为这个领域真正的壁垒，不在模型，不在算力，而在一件很难被复制的事情。 美国那几家对标公司——Periodic Labs、Project Prometheus、CuspAI——和开物纪的路线，到底哪里不一样？🟢 00:22:49 克级、公斤级，然后呢AI 不是要搜遍整个宇宙，只要有一个能卖钱就行。 从 AI 给出候选材料，到客户愿意在自己产线上验证——中间到底要走几步？ 他说这整件事是"暴力美学"——为什么从 AlphaFold 到 LLM 到具身，走的都是这条路？ AI 在这条管线里，最大的价值究竟是在哪一步？🟢 00:27:43 开了三张 offer，手都在抖 钱主要花在哪里？实验室？算力？还是人？答案可能颠覆直觉。 他为什么说商业反馈不是对研究的妥协，反而是研究的加速器？ DeepSeek 和具身机器人的崛起，能给 AI for Science 什么启示？🟢 00:35:33 面试的时候，我现在不知道该问什么了知识性问题，GPT 全都能答，而且知识面比我强。 他学生成式模型，是怎么学的？一篇论文都没看过。 他说未来五年内，有两类能力会变得非常不值钱——是哪两类？ Taste、Vision、主动性——在 AI 时代，他给这三件事排的优先级是什么？🟢 00:47:38 给 10 年后的自己：还折腾得动吗 从本科目标"月薪 3,000"，到剑桥，到微软，到创业——每次转变背后，是什么驱动了他？ 为什么这么多年在外漂泊，他几乎从来不想家？他的解释出乎意料。 PhD 到底值不值得读？他的答案简洁到有点狠。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 具身智能正在迅速滑向一场资本狂欢。开年以来，中国至少已有 5 家具身智能公司——银河通用、星海图、智平方、千寻智能、自变量机器人——拿到 10 亿元级融资；当 10 亿开始成为这个赛道的常见起步价，相信很多人和我们一样，都感受到了滔天的泡沫感。本周十字路口的嘉宾张翼，是「未来不远机器人」的创始人。4 年前，他决定入场机器人创业。那个时候，市场静悄悄，他以为自己选择的是一条又慢又难、无人问津之路。张翼曾创办市值 30 亿美金的上市公司「掌门 1 对 1」，也经历过双减带来的"一夜归零"。我们从那段断崖式下坠聊起——确认双减是真的，用了足足半个月；把近九万人的公司裁到千人以内，那段记忆在他脑海里已经"泛白"，但后脑勺上，至今还留着当年压出来的一撮白头发。这次创业，他反其道而行：先潜行三年不融资，先把机器人送进 300 个上海真实家庭，用长期采集的场景数据驱动产品迭代，并在本周发布新一代家庭机器人 F2。——————————————————🤖 这也是十字路口的系列内容「机器人来到十字路口」的第二集。欢迎收听第一集内容：《AI 是具身智能的胜负手吗？半年融资3亿后，VBot 首款产品做得怎么样？｜对谈维他动力联创赵哲伦》本期内容中，你会听到：双减那一刻的“空白”，以及随后作为 CEO 的极限决策为什么第二段创业押注在家庭机器人，而不是更快、更“性感”的方向先憋三年不融资、先入户的反常识打法，到底带来了哪些优势F2 的核心场景：带娃与轻家务，以及为什么"厨房"是最重、最难的家务具身智能热潮之下，世界模型与 VLA 如何取舍数据为什么是护城河——以及被大多数人忽略的"第三种数据"经历过最大的起落之后，他如何学会"站在未来往回看现在"如果你对具身智能、家庭机器人、或者任何需要穿越周期的硬科技创业感兴趣，这期值得一听。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍、融资情况、收入与订单规模、创业前经历🟢 02:26 双减那一刻30 亿美金估值到“一片空白”当“100亿收入的机器”突然断粮从 9 万多人裁到 1000 人，留下一种创伤：记忆会泛白。🟢 06:04 为什么选择家庭机器人“20年后每家每户一定会买一个机器人。”不是换赛道，是重新回答“我为什么还要做事”。重新出发的底层动机是什么？三个合力指向机器人：LLM（ChatGPT 3.0时代的机会感）、工程背景（电子信息）、to C 家庭用户洞察。如果再做一次，必须“比以前更大”，否则没有动力。🟢 08:56 为什么“提前做硬件”比提前做AI更值软硬结合的复利来自时间，不来自钱。AI 软件迭代快，领先容易被追平；机器人因为硬件和工程链条，领先会积累成壁垒。花 10 个亿也不一定追得上成熟的运动控制与稳定性：很多能力是“时间问题”。先憋三年再出来：不是不融资，而是等到“能进家庭、能稳定用、能产品化”。早期的核心判断：先把消费级做到“拿出来就让人惊讶”的程度，再教育市场。🟢 11:08 坚定做家庭 to Cto B 最终常常变成价格战；to C 才能用体验换来利润，再用利润换来下一代产品。工业/To B 技术往往壁垒不够高，最后拼成本；家庭 to C 的“体验 + 品牌”会形成护城河。从第一天就“找产品”：五六千份问卷 + 电话访谈，直到机器人能进家庭才真正定下第一版功能。300个上海家庭试用：从“只能做这几个”到“自由发挥”，功能来自共创而不是脑补。真实洞察：很多用户不是要陪老人，而是要“帮老人带娃”。🟢 14:34 F2 的真实卖点：带娃 + 轻家务，服务定价而不是产品定价如果只对标阿姨，机器人永远贵；一旦对标“高端带娃服务”，价值就变了。两个主场景：带娃（读绘本、乐器纠正、下棋、讲故事、捉迷藏）与轻家务（收纳玩具、捡垃圾）。使用时长与转介绍才是产品真指标：50% 转介绍、30% 续租，胜过“卖了多少台”。早期惊喜：机械臂带来“花里胡哨”的玩法，小孩能玩两小时。早期惊吓：猫狗家庭是极端 corner case，反向逼出“训狗/陪猫”能力。商业形态：先租（3-4千/月），再考虑买断 + 订阅（高阶功能消耗算力）。🟢 21:06 轮式 vs 双足家庭不是实验室：能用、耐用、不会伤人，比“看起来像人”更重要。双足在家里存在危险与稳定性问题，真实使用场景会放大风险。轮式在室内的性价比来自安全、稳定、续航与工程复杂度更可控。现实约束决定形态：先把“能持续在家庭跑起来”的结构打通。🟢 22:19 世界模型与数据决定胜负的是“真实家庭数据飞轮”。模型可以被两个月抄走，但数据管道抄不走。世界模型在 Zero-shot 上带来 surprise，但远未到 100% 鲁棒性。现阶段，世界模型 + VLA 两条路并行更现实。机器人数据的稀缺决定了竞争节奏：历史数据少，采集难，数据会成为长期分水岭。数据不止两类，而是三类：标准任务数据、家庭 corner case、以及“活物互动”（人和动物）。家庭里 80% 是互动场景：不同年龄、不同人群的互动差异，工厂数据很难覆盖。是否会补贴铺量、进家庭采集数据？🟢 37:57 创业者心法焦虑会让策略短视：赢了这个月，输了两年。经历双减后更能坚持：一开始看得更久，一旦确定方向就更坚定。从“未来往回看”消解起伏：轻舟已过万重山的视角能让组织更稳定。对挫折的重写：失败有时是外力帮你做选择，关键是找到自洽。十年寄语：“未来不远”实现后，仍要相信还有更美好的未来不远。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本期「十字路口」嘉宾是张昊然，Moxt 联合创始人。上周，昊然在给我展示 Moxt 的内测版本时，说了一句让我很震惊的话：「AGI 已经来了，只是大家缺少一个打开方式。」这句话的起因，是春节后他们在三周内做出了 Moxt。昊然形容自己「用了 Moxt 一周，我头皮发麻」；他还说「我遇到一些狂热的 Moxt 用户，他们甚至两眼放光」，这是他过去的产品 Motiff 和 Paraflow 从未有过的待遇。我们过去用 ChatGPT 和 Manus，更多是“一个人在用 AI”。但如果未来要让整个团队、甚至整个组织一起用 AI，肯定需要一套更适配的新软件；Moxt 在做的 AI Native Workspace，就是这样的一个尝试。Moxt 到底是什么，以及它不是什么？为什么它会让一个长期在一线做产品的人产生「未来已经发生」的体感？以及，它所代表的 AI 时代新工作方式，和我们熟悉的飞书、Notion、ChatGPT、Manus、OpenClaw、Claude Code，究竟有什么本质不同？如果你正在做 AI 创业或投资，或者想了解未来 AI Native 团队将如何工作、会采纳哪些新的 AI 工具，我相信这期内容会对你有所启发。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00:32 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Moxt、收入与订单规模、团队规模、创业前经历🟢 00:02:22 AGI 已经来了，只是打开方式不对”我头皮发麻。“ 什么叫 AGI 来了？"90% 行业中 90% 人的 90% 工作，AI 可以胜任"——如果是这个标准，他在日常工作中的感受是：真切地到了。 为什么用了 Moxt 一周就会头皮发麻？不只是因为它能做更多事，而是因为它让你在每一个工作的瞬间反问自己：我为什么还要像现在这样工作？ 这种震撼，是让昊然最近处于"神经病状态"的主要原因。🟢 00:04:17 AI 同事第一次出现在我的会议里 原来的协作模式：发文档、写评论、再找你聊——现在这套流程在他们团队几乎消失了。 他们的一对一会议：AI 起草文档，两个人开口聊，AI 全程录音，聊完文档已经自动更新，"远超我之前的认知"。 有个细节：他去跟 AI 说话时，已经完全不需要解释"Moxt 是什么"、"Koji 是谁"——AI 自己去查，不需要被喂背景。 这让他想起最初学 AI 时要在 Prompt 里写"你是一个专业的……"——今天这套东西已经过时了。🟢 00:08:30 Moxt 是什么？ 一句话：一个 AI 原生的工作空间，你可以在里面组建你的 AI 团队。 Moxt 里每个人都有一个必须叫"MOMO"的贴身助理，知道你所有的信息；其他 AI 同事可以由不同人创建，出现在 Slack 群里，主动私信找你。 它和 Notion、飞书最本质的区别是什么？🟢 00:11:03 "原教旨主义"Word 文档在 AI 眼里不是 500 个字，可能是 5 万个字符——真正有效的信息淹没其中，这就是信息损耗。 Moxt 的"原教旨"第一条：文档只用 Markdown，表格用 CSV，视觉化用 HTML，"Markdown/CSS/HTML 就是新时代的 Word/Excel/PPT"。 原教旨第二条：用文件系统（OS 级别），而不是 Notion 那样的知识库结构——在 AI 眼里，Notion 的层级结构是一个迷宫。 把这两条喂给 AI，"魔法是自然浮现的"——不是智能不够，很多时候是上下文喂错了格式。🟢 00:16:09 那些被 Moxt 干掉的工具 他们已经不开组会了——因为 Moxt 知道每个人每天在做什么，没有"再同步一次"的必要。 他们自己做了一个内部看板，彻底抛弃了用了十年的 Jira——而且只用了三天。 更激进的问题：为什么还要用看板？看板是为了解决站会信息同步的问题，但如果 AI 已经知道所有上下文，信息同步还需要看板这个"容器"吗？🟢 00:28:08 昊然的五个 AI 同事 Run Manager（凶狠小猫头像）：帮他做管理信息同步，主动去催项目进展，甚至有同事开始不找他本人了，直接跟这个 AI manager 沟通。 增长天王（金牌销售）：目标只有一句话——"为 Moxt 找 1,000 个付费用户，你出个计划"。他连 CRM 表格都自己做，从 Excel 做成了 HTML 看板。 深度思考者：每两三天汇报一次，综合内部 OKR 变化和外部竞争动态，做成 PPT 一页一页给他看。 Miss Creative：专门负责发散，单独建在一个空间里，越野越好。 批评家：以严厉视角审视昊然自己每天是否在做最重要的事——和在 GPT 里 Prompt "你是批判性思维专家"的最大区别，是他住在这个空间里，实时掌握所有上下文。🟢 00:37:06 Moxt 是怎么诞生的 起点是一个奇怪的现象：团队用了 Claude Code 和 Cursor 之后，Slack 群里开始大量出现互相发 markdown 文件——好不容易进入了协同办公时代，结果大家又在发裸文件了。 第一版非常朴素：搭一套基于 markdown 的网盘协同系统，让大家别互传 markdown，就这样开始了。 一个半研发同学，一个提案，最初只想解决内部问题——产品三周前才对外发布。🟢 00:46:02 为什么 Moxt 的文档编辑那么"难用"？ 很多早期用户投诉：你们文档要点右上角再点编辑，还要点保存，比 Notion 差远了。 但这是刻意设计的：当 AI 的上下文足够充分时，手工编辑变成了极低频操作，AI 直接写远比你自己改更高效。 他们的交互逻辑：像皇帝批折子一样，在文档里划线评论，AI 同事看完评论直接改——甚至两个同事的 MOMO 可以在评论区互相辩论。 品牌名 Moxt 怎么来的？More Context——mo 和 xt，希望用户因此更容易记住他们。🟢 00:50:42 正在消失的工作方式清单 组会没了，Jira 没了，手工文档少了，IM 也在摩擦中……那最终什么会留下来？ 昊然问过自己的 MOMO："当人类几乎不执行时，我们还剩什么？" 两三年后白领的一天。 灵光一现和审美判断，往往在漫无目的的闲聊里产生——这反而会变得更重要。🟢 01:00:46 最大的敌人是时间，但又希望大家慢一点他希望更多人快点用上 Moxt，但同时又希望大家慢一点发现这件事——因为越快被大玩家盯上，战场就越无聊。 一个月前，如果有人跟他讲 Moxt 的故事，他第一反应会是："这和飞书加龙虾有什么区别？"——所以他今天仍然需要花很多力气解释这件事。 对飞书、Notion 这些大玩家：他不否认它们在 AI 上还会有很好的增长；但他认为这只是在旧范式上叠加 AI，而不是从 AI 原生出发重建。 对大厂竞争：大厂能来，但大厂会不会派最好的人来？做教育时他们也跟大厂打过仗，"好像也没那么可怕"。🟢 01:04:43 AI 放大人，还是取代人——这是 Moxt 的底线 他在文档里写了一句话作为"宪法"：无论何时，都不该去创作"AI 可以取代人"的内容；你更好的作用是放大人。 他看到有些产品的 Pricing 页面做了一张 AI 员工 vs. 人类员工的对比表——他不希望这件事发生在 Moxt 上。 一个关于未来的隐喻：今天去陶艺吧是花钱消费，但曾几何时，捏陶是收入很高的生产力。编程，会不会变成 30 年后的捏陶？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是 Roi，AI 互动平台「幕间」创始人 / CEO。「幕间」已于近期连续完成两轮融资，累计融资金额达千万美元。如果说 Character AI 代表了上一阶段人类与 AI 的关系——陪聊、陪伴、情绪投射；那么 Roi 想做的，是下一阶段：不只是和 AI 聊天，而是进入一个由 AI 驱动、不断演化的世界，在里面获得一种更轻、更碎片、更上瘾的快乐。这期节目里，我们聊到的远不只是「幕间」本身。我们更想借 Roi 和她的创业，去讨论一个正在浮现的新问题：当“和 AI 聊天”开始变得乏味之后，下一代 AI To C 产品会长什么样？是更复杂的角色？更沉浸的叙事？一个个可以被用户创造、进入、观察、操控的“世界”？以及，谁会是第一批真正吃到这波红利的人——职业开发者、成熟游戏团队，还是那些原本不会写代码、但拥有强烈表达欲和创造欲的 AI 原生创作者？在 Roi 的描述里，「幕间」想做的是一座属于 AI 时代的“超级游乐场”——这里有恋爱模拟器、直播间打赏模拟器、女明星模拟器、股票模拟器，也有一群 00 后女生正在用手机、提示词和自己的欲望，快速“手搓”出新的世界。如果你关注 AI To C、消费级产品、内容平台、游戏、Agent，或者你正在思考：AI 除了提升效率，还能不能创造新的快乐？新的创作生态？新的平台机会？那这期节目，应该会给你不少启发。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00:14 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍幕间、融资情况、收入与订单规模、创业前经历🟢 00:01:30 幕间卖的是“理想人生体验”现实里得不到的人生，才最适合被做成模拟器。 穿越宋朝、16 人闪电约会、金主妈妈……本质上都是“现实稀缺体验”的低成本重开。 地球 OL 最大的问题，也许就是不能切号重来。 模拟器不是还原现实，而是把人生改写得更戏剧、更浓缩、更好玩。🟢 00:03:31 AI 互动产品的三条路 一条是陪伴，一条是互动叙事，还有一条是她最看好的“模拟器”。 模拟器不是和角色聊天，而是和一个系统互动。 AI Coding 之外，role play 已经是最大 API 消耗场景之一。🟢 00:08:55 最接近爆发的是？ 炫技不等于消费级，真正接近付费的反而是最朴素的互动体验。 她用 3 天做的模拟器壳子，就已经有人愿意付费买单。 真问题不是需求不存在，而是链路还不够顺滑。🟢 00:11:05 Loopit 们的敌人如果字节一个月就能做出来，你的平台凭什么存在？ Loopit 们的轻互动内容对抖音并不难。 真正的问题不是“能不能做”，而是“为什么用户要专门来你这里玩”。 如果只是给旧玩法套一层 AI 壳，壁垒会非常脆弱。🟢 00:13:31 完全自由，往往不好玩 越自由的体验，用户越快感到疲惫。 好体验不是放任用户乱玩，而是设计出“下一步还想继续”的反馈。 她的核心判断很适合所有 AI 产品记住：控制对体验极其重要。🟢 00:19:26 真正的正反馈是什么？ 生成不等于体验。 好的模拟器要让用户感到：我的输入真的改变了世界。 产品关键不是回包长度，而是“继续玩下去”的欲望。🟢 00:24:41 恋爱不是幕间的终局 恋爱题材先跑出来，不代表平台只会做恋爱。 只要有消费，内容一定会从单角色互动走向更多模拟器形态。 用户不会永远只玩一种题材，只会永远想玩更好玩的东西。🟢 00:28:07 最早被 AI 击穿的人这波最先把 AI 玩明白的人，可能根本不在 GitHub。 最早一批核心用户和创作者，很多是对幻想内容高度敏感的 00 后女生。 她们关心模型人格、关系张力、文风和代入感。 AI 超级创作者的源头，未必是技术社区，也可能是最会做梦的人群。 这是新平台最好的早期信号之一：热爱先于商业化出现。🟢 00:38:25 她想做的，是“AI 互动版小红书” 小红书分享现实生活的美好，幕间想分享 AI 赋能后的虚拟生活。 它不只是作品平台，更想成为一种新的内容社区。 核心不是单次消费，而是持续发现新的理想人生切片。🟢 00:49:00 很多人不是想赢，只是怕输创业最隐蔽的敌人，不是风险，而是保本心态。 她不回避不公平，但更在意自己有没有勇气做真正想做的事。 比起“别失败”，她更像在选择“我要赢一次看看”。 这也是她最硬的一层创业底色。🟢 01:06:59 世界模型 对世界模型乐观，只是不觉得它今天已经消费级成立。 真正的机会，属于提前围绕 AI 互动搭基础设施的人。🟢 01:10:40 AI native 的护城河是三层能力叠加 基建能力。 对“什么叫好玩”的认知。 最核心那批用户的持续反馈。🟢 01:14:28  AI 会先放大超级个体 AI 不是把所有人拉平，而是把最有想法的人变成一支军队。 她真正押注的，不只是模拟器，而是超级创作者的崛起。 未来的大量新世界，也许不是公司造的，而是个人造的。🟢 01:20:58 用 10 个「我是…」来造句欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 如果你最近在用 Claude Code、OpenClaw、各种 Agent，你大概率已经感受到一件事：模型能力越来越，SOTA 让人兴奋，但 Token 让人清醒：贵，而且不够用。有人甚至给重度用户建了个群，门槛很离谱：一天烧掉 1 亿 Token，才能进「1 亿 TOKEN 俱乐部」。更离谱的是，这个门槛正在变得“不够高”——因为越来越多人开始把 AI 从聊天工具，推进到真实的生产力链路里。这期「十字路口」，我们请到的嘉宾是 于文渊，阿里云「百炼」技术负责人。文渊处在一个很少有人能看到的视角：算力需求如何暴涨、哪些场景在吞噬 Token、云的范式如何被 Agent 改写、以及“再多 GPU 都不够用”背后真正的工程难题。此外，我们还聊到为什么 Token 暴涨不是一时的泡沫，而是一个阶段性信号？什么有关系企业应该选择自建 infra？AI coding 火了之后，为什么更需要警惕 vibe coding？如果你关心 AI 怎么进入生产、怎么稳定、怎么规模化、以及下一轮机会会在哪个层面发生，这期播客值得一听。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00:39 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百炼、工作经历。🟢 00:01:09 Token核弹：Agent 点燃的算力大爆炸Claude Code与OpenClaw席卷全球——这背后不只是一款工具的走红，而是算力消耗方式的根本性转变。 Token按月翻倍增长，而且都是最高质量的SOTA Coding Token——大家终于不再把AI当chatbot用了 个人重度用户单日消耗 1 亿Token，已经不算什么门槛 Token数量有误导性：小模型的Token和会深度思考的SOTA大模型的Token，算力价值根本不等价 "现在仅仅是一个开始"——文渊在两分钟内说了三次🟢 00:04:15 让每一块GPU一秒都不能闲有一个"最激进投入算力"的CEO，但依然还是不够用——这种对算力的饥渴感，在云计算历史上从来没有出现过。 Qwen3.5除夕发布，两周后QPM已经创历史上所有文本模型的最高峰值 文渊给团队定下的使命只有一句话：让每一个GPU不要有一秒钟闲下来 从1千卡到100万卡，全部物尽其用🟢 00:11:49 自建还是上云？我来发表一个"暴论"成本可控、数据安全、灵活性——这三个企业自建GPU的理由，文渊说，恰恰是应该用MaaS的理由。 "我认为没有任何一个情况需要自建" 企业自建GPU，推理优化、算法迭代、调度复杂性……把所有隐性成本算进来，真的更划算？ "机密推理"：端到端密钥在用户手里，阿里云看不到你的模型文件，也看不到你的任何请求——这是密码学层面的保障 你以为买了GPU就灵活？"今天最大的确定性，恰恰是不确定"🟢 00:14:40 非共识：不要让AI帮你写太多代码对计算机专业学生的建议是"少用AI"——这不矛盾吗？ 工程师所需的核心技能本质上没有变化，变的只是每个人效率的大幅提升 张文宏的类比：实习医生从第一个病人就全靠AI，他永远找不到AI的那1%错误——程序员也是一样的道理 Vibe Coding做prototype完全没问题；但生产代码需要知道每一行的副作用，AI现在还差那么一点 Spec Coding才是正解：把需求规范写清楚，让AI来填空——FAST顶会论文证明，Spec够清楚，32B模型都能写出高质量文件系统🟢 00:21:40 最反直觉的预言：写操作系统的人最先被AI取代大家都以为前端工程师最危险——文渊说，恰恰相反。 写OS内核、数据库、文件系统：代码库质量高、测试用例清晰、结果完全可量化，这恰好是AI最擅长的"封闭问题" 越靠近人的工作越难被取代——"什么叫一个好的短视频App？"这是AI搞不定的开放问题，没有清晰答案 AI在数学竞赛、编程竞赛上做得好，正是因为问题足够清晰；MaaS系统工程师的工作其实是开放问题，AI还早 "即使AI将来达到99.9%，自己的0.1%也要坚守住"🟢 00:23:29 算力如石油：但今天的关键不止是算力过去中国的云计算参考架构往往来自美国——但这一次，连美国都还没答案。 英伟达断供的影响：不是"中国能不能产石油"的问题，是"每天的需求和每天的供给能否匹配"的问题 高速公路上的车已经跑起来，油还不够——算力供给缺口会深远影响中国AI的发展速度 对Neocloud的判断：不看好纯资源转售型，更看好AI原生基础设施——沙箱托管、可观测性、围绕Agent的专用服务等🟢 00:29:39 未来的基础设施四件套：水、电、煤、模AI会成为像水电煤一样的标准商品——但文渊说：对，但也不会变成那种"插上就是220伏"的标准化基础设施。 AI一定会成为类水电煤的utility，像高速公路、电信运营商一样的基础设施级存在 但它不会被标准化——速度、模型效果、功能上的多样性，决定了不会是"一个插头解决所有问题"欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周「十字路口」邀请到了 AirJelly 创始人黄柏特，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。柏特 24 岁，在字节期间做过开源项目 MineContext，也亲历了这一代 Agent 创业最残酷的一课：当 Claude Code、Cowork、OpenClaw 一路演进，很多看上去成立的产品形态，转眼就会被更强的基础能力“吞噬”。那么，创业公司的壁垒还能建立在哪里？最近，随着 AirJelly 的发布，他们也逐渐找到了一个真正值得下注的方向：下一代 Agent 的关键，不在对话框里，而在 Context ——去捕获用户真正的意图，理解跨 App、跨文件、跨工作流的连续上下文，再在恰到好处的时候主动介入。Cursor 重新定义了 Tab，Typeless 重新定义了 Fn，而 AirJelly 想重新定义的是 Enter。人类表达意图的三个最主要通道——IM、chatbot、浏览器搜索——其实都汇聚在同一个键上。每一次 Enter，都是一个高光时刻。与其做全量录屏，不如精准捕获这些节点：就像历史并不记录每一天，而只记录那些真正改变了什么的时刻。在 2026 年，“主动式 AI”正在成为越来越强的行业共识。我们认为 Agent 产品真正的分野，将不能仅仅局限在“能不能做事、能把事做得多好”，而是“知不知道你为什么此刻要做这件事”。如果你是 AI 创业者、投资人，或者正在思考下一代主动式 AI / Agent 的产品方向，这期节目会给你一个具体的、也很值得展开讨论的观察角度。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:00:33 快问快答24岁、西安电子科技大学、ENTP/摩羯座；AirJelly 是“主动式上下文感知伙伴”；已完成天使轮；团队 8 人；此前在字节做 MineContext。🟢 00:01:26 从记录工具到主动伙伴真正的升级，不是“记下更多”，而是“开始替你行动”。 AirJelly 围绕事件、任务和意图组织记忆。 接入执行能力后，产品第一次出现了真正的 magical moment。 从“看见你做过什么”走向“知道你下一步要做什么”，这是范式变化。🟢 00:03:46 重新定义 Enter 键 Cursor 重新定义了 Tab，AirJelly 想重新定义 Enter。 每次按下 Enter ，都在抓住用户表达意图的瞬间。 最有价值的 context，不是屏幕内容，而是你决定做什么。🟢 00:07:20 创业公司该做什么，才不容易被大模型吃掉？如果 Vibe Coding 很快就能做出 80 分，这件事多半不值得创业公司做。 团队做过 task engineering 但很快发现容易被 Claude Code 覆盖。 真正值得做的，是那些听起来简单、做起来全是 bad case 和工程脏活的部分。 context 的获取、理解和召回，正是这种难而脏、却可能形成壁垒的方向。🟢 00:11:22 从搜索到主动式 Agent真正的跃迁，不是“搜到信息”，而是沿着你的历史与意图继续推进任务。 他们开始直接用 AirJelly 帮自己解释代码、修改功能、提交 PR，产品第一次形成自我增强闭环。 真正的 proactive，不是多提醒，而是同时理解意图与上下文，顺着用户的延长线往前走。 传统搜索在断点处结束，主动式 AI 则像侦探一样，把历史事件、任务线索和下一步动作拼起来。 很多产品做不成通用主动式 AI，本质上不是执行不够强，而是拿不到足够广泛的 context。🟢 00:22:15 记忆与感知是护城河不是记录一切，而是抓住关键节点；不是执行更猛，而是先看到更多世界。 全量记录看似完整，实际噪音巨大，真正重要的是高密度的意图采样与关键节点捕捉。 如果主动式 AI 成立，用户迁不走的可能不是某个功能，而是长期积累下来的个人工作史与记忆系统。 OpenClaw 像“龙虾”，视力有限、强在执行；AirJelly 是“水母”，强在感知，他们相信主动式 AI 的上限先取决于能看到多少世界。 当产品开始像一只被“养成”的 Agent，用户关系、留存逻辑和产品心智都会一起变化。🟢 00:26:30 Agent 的产品边界真问题不是“能不能做”，而是“何时打扰、做多通用、接多少终端”。 主动式 AI 最难的不是提醒，而是 timing：用户切换应用时，往往才是更适合被打断和接受帮助的时刻。 2026 值得看的三条线是垂直 Agent、Agent Infra 和 Agent Hardware，背后都是在补齐 context 与执行链路。 做通用不是没想清楚，而是不想过早限定 workflow；AirJelly 赌的是用户会自己发明更多用法。 团队先从 PC 切入，再逐步拼接手机、微信与硬件，长期目标是跨设备、跨场景的生产力记忆系统。🟢 00:39:30 AI native 组织怎么长出来 团队强调招会用 AI 工具的人，并尽量减少低效会议，让简单问题流式沟通、复杂信息系统沉淀。 他们想先把公司自己做成一个 AI native 的组织样板，而不只是做一个 AI 产品。 在这样的时代里，投资人提供的不只是钱，更是前沿方向的信息校准、关键人才网络和资源协同。 AI 公司之间的差异，未来不只体现在模型和产品，也体现在组织方式本身是不是 AI native。🟢 00:45:32 隐私是第一场战争主动式 AI 的关键，不只是更魔法，而是让用户觉得这份隐私交换是划算的。 想拿到更多 context，首先必须回答“为什么值得信任”。 但隐私不只是技术议题，也是情感议题和用户教育议题。 产品最可能的失败路径之一，不是方向错了，而是在隐私与效率之间没找到平衡。🟢 01:03:35 创业，时不我待。“童年是和平年代的假象。” AI 时代的创业窗口已经压缩到 1 到 2 年，“再准备几年”可能只是旧时代留下来的安全感幻觉。 不是等准备好了再出发，而是时代已经不允许慢慢等。 这也是为什么这代 AI 创业者普遍带着更强的抢跑感和时间焦虑。🟢 01:05:13 跳变还在后面 OpenClaw 只是开场，更强的 computer use、长程任务能力和 agent 协同还会继续突破。 不给 2026 设上限，因为 2025 已经远超预期。 这期最值得听的，不只是 AirJelly 本身，而是一种对下一轮范式跳变的前置判断。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周，十字路口推出新一期「20 问」专栏：我们用 20 组启发式问题，在 OpenClaw 爆火 30 天后，拆解 OpenClaw 这波 agent 浪潮背后的爆红原因、技术逻辑、本质变化、创业机会。为什么是「20 问」？因为面对 OpenClaw 这样的新物种，我们最需要的是一个结构化的思考框架。这 20 个问题并非简单的产品科普，而是一条经过设计的讨论路径：从“它到底是什么”，到“为什么此刻爆发”，再到“它对创业者、团队和行业意味着什么”。我们希望在热度之外，帮助你建立一套冷静且清晰的认知框架。这是我们继 DeepSeek 20 问、Manus 20 问、视频模型 20 问之后的第四期。前三期同样精彩，欢迎大家复听。如果你正在关注 Agent 创业方向，这期节目或许会对你有价值。 🚥 本周嘉宾： 鸭哥 —— 十字路口老朋友，哥伦比亚大学博士，Superlinear Academy 联合创始人，硅谷科技公司应用科学家 豪大 —— 一人公司创业者，前大厂 AI 产品经理，用 OpenClaw 做了大量有趣且深入的实践🚥 ps，我十分推荐大家关注鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，鸭哥给出了一套特别好的方案。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。01:48 Q1. OpenClaw 和传统 AI 的本质区别是什么？04:52 Q2. OpenClaw 带给我们的 3 个 Aha Moments06:38 Q3. OpenClaw 做过最厉害的几件事10:39 Q4. OpenClaw 正在改变哪些人和事？11:51 Q5. OpenClaw 关键设计哲学："人味"15:53 Q6. OpenClaw 启示：把 AI 产品做成"人”17:32 Q7. OpenClaw 如何改变人与 AI 的关系？19:41 Q8. OpenClaw 打动人的，为何是这两点？22:04 Q9. OpenClaw 被高估了？22:59 Q10. OpenClaw 为什么在这个时间点爆发？25:44 Q11. 同样的 OpenClaw，为什么有的像天才，有的像废物29:32 Q12. 没有开源，就没有今天的 OpenClaw32:06 Q13. 如何用 OpenClaw 构建自己的"飞轮"？34:35 Q14. OpenClaw 带来哪些 ToC 创业机会？41:07 Q15. Elys / Second Me / Evolver：Agent 社区观察46:28 Q16. Manus / Kimi / Minimax 的 OpenClaw 产品体验50:05 Q17. OpenClaw 带来哪些 infra 创业机会？53:54 Q18. OpenClaw 带来哪些 ToB 创业机会？58:06 Q19. OpenClaw 是泡沫还是起点？59:58 Q20. OpenClaw 留给 AI 时代的几点启示欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是相子恒，DeepOptica 的创始人兼 CEO。在剑桥读博的四年里，他划了四年赛艇，成为学院史上首位华人大队长。毕业后，他没有去投行，没有去大厂，而是选择去挖矿——用 AI。矿业，是一个一次决策就要押上几亿美金、开工没有回头路的行业。它古老、昂贵、极端不确定——而相子恒，一个剑桥量子光学博士、前英国航天局项目负责人，选择用 AI 闯入这里。DeepOptica 正在做的事，是构建一个矿业世界模型——整合地球物理、遥感卫星、地质化学等多模态数据，让 AI 真正「看透」地下三维矿体结构，不只告诉矿企「下一钻打哪里」，而是直接回答「这里有多少吨铜、多少盎司黄金」的概率分布与置信区间。  🚥 在这期节目里，我们聊了： 探矿这件事到底有多难？从地质学家的实地踏勘，到地球物理遥感，再到 AI 世界模型，一百多年的行业演进是如何被一个新的技术范式所重写的；为什么合成数据在矿业 AI 里至关重要，目前占比已达 50%，并且还在持续深挖；DeepOptica 和 Kobold Metals 这类先行者的本质差异——从「决策优化」到「价值评估」，是截然不同的产品逻辑；以及，一个纯华人团队，如何拿下南美最大地质咨询公司 GE21 的合作，并在蒙古、中东、巴西完成早期验证。 我们还聊了那段在剑桥做赛艇队长经历背后的故事——如何让一支对你存疑的队伍心服口服，如何在没有授权的情况下建立领导力，以及这些经历如何直接映射到今天的创业之路。 掌握 AI 的人，成了门口的野蛮人。贯穿这期节目的一个判断是：颠覆传统行业的，往往不是行业内部生长出来的人，而是那些掌握了新工具、带着新视角闯进来的门外汉。地球科学和计算机科学之间，存在一道巨大的鸿沟——而填补这道鸿沟的团队，正是站在这个交叉学科十字路口上的人。如果你正在关注 AI for Science 这个方向，或者你也在思考「AI 能在哪些极端高风险的传统行业里创造真实价值」，这期节目值得认真听。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 DeepOptica、融资情况、收入与订单规模、创业前经历🟢 03:24 剑桥赛艇队的第一位华人大队长欧洲人占比 90% 的队伍，成绩不是最好，他凭什么当队长？ 四年路径：男二队 → 男一队 → 副队长 → 大队长，每一步都是争来的，不是熬来的 领导力的来源到底是什么？ 「赛艇是集体项目，只要有一个人没来，这艘船就出不了」 凌晨五点半集合，第一艘下河的船面前是一望无际的水道——怎么让一群傲气的本科生心甘情愿爬起来？ 有个俄罗斯队员一开始根本不愿意跟他讲话，后来怎么了？🟢 05:10 马斯克探索太空，他要探索地底矿业不是土老板的生意。 「矿业就是在探索地球」——一次决策押上几亿美金，开工没有回头路，这个行业的决策成本决定了 AI 介入的价值密度 算力中心、新能源、机器人——所有你认为代表未来的行业，都需要大量金属。矿业，是所有科技叙事的地基 DeepOptica 不只想找到矿在哪里，而是要直接回答：这里有多少吨铜、多少盎司黄金🟢 06:55 把大象塞进冰箱AI 探矿的三个关键步骤。 地质学家踏勘 → 地球物理遥感 → 打钻验证，一百多年的行业流程，AI 要从哪一步切入？ 地下铁和铜含量高时，会对磁场和重力场产生扭曲——AI 要做的，是从这个「扭曲」反推出三维矿体结构 同一个地表磁场信号，可能对应地下十万种矿体结构：这就是「多解性繁衍」问题，也是 DeepOptica 核心技术栈要解决的事 合成数据目前占训练比例 50%，还在持续深挖——为什么真实数据不够用？🟢 14:06 量子光学博士为什么去挖矿？ 量子传感的两个最大应用方向是量子重力和量子磁力计——而这两个，恰好是矿业和油气勘探最需要的技术 「只要涉及物理层面，不管是地球物理还是量子物理，很多原理是相通的」——这不是转行，是同一套数学语言换了一个战场 这个路径和 Kobold Metals 的创始团队高度相似：一位量子计算科学家、一位地球科学家、一位金融背景——创业基因不谋而合🟢 16:38 20 个人，够了AI 时代，咨询公司的商业模式正在被重写。 矿业项目听起来劳动密集，但结合 AI 生产力加成，每个服务项目不再需要庞大人力——「field work 做完带回来，我们一起分析」 护城河是两点：数据，以及能支撑「合成数据 → 矿业世界模型」这套体系的团队——缺一不可 为什么地球科学 + 计算机的结合，比生物 + 计算机难得多？地质统计学这个学科，诞生没有多久🟢 30:48 这个赛道，其实没有你想的那么拥挤 全球矿业上市公司几千家，大量是几个人的 junior miner——他们根本接触不到顶尖 AI 系统 大公司在研发自己的高效勘探手段，但行业不垄断，大量区域没有人涉足 未来路径不止一条：卖软件给中小矿企，或者技术入股直接成为矿主——「先把模型做好，顺理成章」🟢 37:01 赛艇队长教会他的领导力领导力不等于别人喜不喜欢你。 「我的成绩不是最好的」——那些身体比你好、成绩比你快的队员，凭什么服你？ 无授权领导力的本质：不是让所有人喜欢你，而是让他们感受到跟你在一起能成长 创业三要素从赛艇里来：能卷的经历、淡定的领导力、不把个人凌驾于团队之上的全局观🟢 44:23 如果 DeepOptica 失败了，最可能是因为什么？ 「小镇做题家只关注解法；我们是有一个长线 vision，领导中线 vision，再拆解成每个人能 take action 的小目标」——与其说是做题家，更像是一辆 well-organized vehicle 最大的风险不是技术，是节奏——融资节奏、拿客户节奏，某个时间点没有 manage 好，企业就开始走下坡路🟢 46:12 五年后的 DeepOptica，和真正的理想 目标是做出 AlphaFold 级别的矿业模型，基础版开源、商用版收费，服务全球矿企 「我不会因为钱少了焦虑，我会因为没有做自己想做的事情而极度焦虑」 真正的理想是探索太空、探索地球——矿业是台阶，下一步是太空采矿、海底探矿🟢 51:06 给早期创始人的一个建议 创业公司有一个红利，但大多数人意识不到：你能招到大公司根本招不到的人——因为你能提供希望 这个杠杆到第三年、第四年可能瞬间消失——要么没做起来，要么做大了，两种情况都会让它失效 「在这个时候要充满野心，甚至去挖你觉得根本挖不到的人——他很可能正处于职业焦灼期」欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🧨 朋友们新年快乐！🚥 去年，Justin 袁菁做客十字路口，和我们录了这期播客：《40亿美金卖掉公司后，一个创业者的过去、现在和未来规划｜对谈沐瞳科技联合创始人袁菁》，评论区一片好评，其中有网友留下一条高赞评论：”这么有钱，人味还这么重，真身究竟是何方妖孽？“一年后，Justin 重回十字路口。ps，本期是与 Justin 开设的播客「Just ing | 照见工作与生活」的串台节目，欢迎大家串门关注！Justin 过去是沐瞳科技联合创始人兼 CEO，公司以超过 40 亿美金被字节收购后，他重新出发，创办新公司 Pilot——一家"游戏人的商业公司"。过年前，我和 Justin 录了这期播客。我们没有聊太多商业和 AI，而是聊了很多关于生活的事：他这一年是怎么过的？他追求的"工作与生活的平衡"找到了吗？他为什么开始痴迷"无用之事"？这一年，他养了一只狗、组织朋友露营、差点开了一家小酒馆、去了北欧和乌镇戏剧节、在家办厨艺大赛……同时，他的新公司 Pilot 也迎来了第一个里程碑：首款游戏《女吊》在 Steam 上首爆测试并获得好评。Justin 说，他现在不再追求"目标"，而是在打造一个"人生OS（人生操作系统）"——一个让他可以舒服地干 20 年、30 年的系统。这期播客和其他「十字路口」的内容不一样，或许没有太多"有用"的和 AI 有关的信息与洞察，但我相信，对于每一个正在努力奋斗的人来说，看看一个"已经到达山顶的人"如何选择下山的路，本身就是一种启发。🧨 最后，祝大家过年快乐，平日也快乐。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:50 过年前的轻松一聊想找到一个"能干20年的状态"。 这次二次创业 Pilot，我给自己加了一个限定条件：它必须是未来20年、30年我想过的人生状态。 时间不够用，"既要又要"的生活状态找寻那个平衡。🟢 03:02 两种日常 工作日：公司、健身、开会、和同事吃饭聊天，晚上再和朋友聚一聚。 非工作日：去咖啡店放空，看哪个朋友醒着，遛狗，组织露营或狼人杀。 在沐瞳的10年，我就算想改工作状态，也很难改。但后来我硬性切断了工作和下班后的时间。🟢 05:52 Koji 分享：从"追KPI"到"相信复利"”找到了前所未有的工作与生活的平衡。“ 做时间的朋友，反复去做正确的事情，然后它就会产生一些复利。 最快乐的是：相信自己这个状态可以干很久。以前我很困惑50岁、55岁时我在干嘛，现在我觉得这件事我可以做到65岁、75岁。 商业系统是要有一个巨大的高目标悬着，达不到就会滋生焦虑。但日复一日的状态，对我而言更舒服。🟢 14:30 "无用之事"的价值当你不再追求效率和意义，更多的东西反而涌现进来了。 去年我说要多做"无用之事"，比如露营、养狗、做饭。做了之后，好奇心涌进来了，人像是打开了状态。 以前让我在家做个菜？太累了，为什么不点外卖？我想象不到自己有一天会想给自己做一个菜。 我洗澡的时候特别有灵感，会想明白一些事，会有一些顿悟。 人有两种状态：专注解决问题时，只激活几个神经元高速流转；而放松或有创造力时，整个大脑的各种神经元全是打开的。🟢 **20:37 “**他好懂我，他是同类人。”Pilot的第一款游戏《女吊》上线后，最让Justin开心的是另一件事。 我们做商业游戏出身，一度觉得第一个项目肯定要交学费。但《女吊》Demo在Steam的成绩比预期好。 最开心的是：我们的制作人"道士"接受采访时，他分享的创作理念和我想做Pilot的理念基本一致。 他们自己发自内心一步步往这个方向做，我很为他们高兴。这验证了"游戏人的商业公司"这条路是可以走的。🟢 22:36 Pilot方法论：从"命题作文"到"半命题作文" 以前做商业游戏是"命题作文"：市场分析、目标拆解、招人执行。 现在是"半命题作文"：我们定下预算，但最重要的是——制作人自己愿不愿意做、想不想做这件事？ 我后来发现，玩家现在很喜欢、有共鸣的部分，恰恰是团队自己想要表达的那些。🟢 29:21 如何打造一个诞生好游戏的系统？ 我心中一直很敬重网易的游戏部门，他们能诞生不同的项目、不同的工作室，品类非常多。 他们的秘诀是什么？ 他们的立项机制、评审机制、资源分配、激励机制，都有很多我学到的东西。🟢 32:31 选人心法：热爱、意愿，还有坚韧 制作人最重要的是什么？热爱。你在想做的方向上有没有很喜欢？而且这热爱不能太短期。 如果抽象一点，热爱就是"意愿"。哪怕你说"我赚钱的意愿很强"、"我成名的意愿很强"，只要这个意愿够强、够坚定、够长久，也可以。 它应该是你内心的东西，不是你脑子里盘算出来的东西。 游戏行业成功率很低，失败了怎么办？制作人要很坚韧，像创业者一样。🟢 35:48 想开一家小酒馆"感性发起、理性筛选" 我想开一家离家 500 米的小酒馆，木式的、有烟火气的，朋友们不用约饭局，随时能相聚。画面很美好。 但做着做着发现 Pilot 有很多预期不到的困难。 我果断放弃了：所有线下的事先搁置，优先做Pilot。人生还长，总有机会。 等Pilot再做好一点，我要把工作环境也打造得更有三鹰之森吉卜力美术馆的感觉。🟢 41:17 Justin 的年度书影音推荐 书：小岛秀夫《创作的基因》——他分享了两三百个影响他创作的文化基因，像个宝藏。吉井忍《东京八平米》和《格外的活法》——让我思考另一种生活方式。 影视：《片场风云》、《混沌少年时》、《都是她的错》、日剧《重启人生》导演的新作《热点》。 游戏：《苏丹的游戏》、《死亡搁浅2》。🟢 52:35 讨好型人格“我从小就是讨好型人格。” 给讨好型人格的建议一：珍视那些"没有产出，你还愿意做"的事——那就是你内心热爱的无用之事。 建议二：找到"最小循环的安全感"。你需要一个空间、一份日常、一个你相信的专业技能，让你在哪个城市、哪家公司都觉得"我可以"。不要被中产三件套架上去。 建议三：选择身边的环境。关键选择时，你往自己那边偏个10度、15度，日复一日，就会朝那个方向离得更近。🟢 59:48 年度精神单品 自行车（或共享单车）：用自己的脚步去感受世界，不要隔着一层壳。走过那段路，坐车去、走路去、骑车去，感受完全不一样。 杯子：出去旅游看到一个喜欢的杯子就买回来。喝茶的时候想到"这是我在哪里买的"，那段旅行的记忆就回来了。🟢 01:03:07 对2026年的期待：平日快乐 希望Pilot有项目上线，产生正向现金流。到那个状态，我可以更偷懒。 这一年好像没有一个高光时刻，但每天都平均地充实。其实这种日子可能更好。 Koji 推荐孙燕姿有首歌叫《平日快乐》——不祝你生日快乐，不祝你新年快乐，就祝你平日快乐。这可能是最有价值的祝福。🟢 01:11:17 彩蛋：用10个「我是…」来造句 我是来自江苏常州、考到上海的小镇青年 我是体育爱好者，喜欢足球、篮球、电竞 我是游戏公司的老板，创业者 我是脱口秀爱好者 我是影视爱好者，订阅了Netflix、Disney+、Apple TV+、Amazon、爱奇艺、优酷、芒果、B站所有会员 ……后面 5 个更精彩，请听播客。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥  2026 年，伴随着 Claude Opus 4.5 的进步，解锁出 OpenClaw 全球刷屏，Vibe Coding 赛道也进入下半场，分裂成两个阵营：一边是继续以代码和 IDE 为中心，押注程序员的极致提效；另一边则开始以“意图”为中心，试图让软件变成表达的自然结果。本周「十字路口」的嘉宾是朱广翔，百度秒哒产品总经理。他是清华强化学习博士，写了 20 年代码，却在百度做出了一个「不让任何人写代码」的产品。用他同事的话说：他造了一个车轮，碾过了自己的过去 20 年。2024 年下半年，当所有人都在卷 IDE、追 Cursor 的时候，秒哒选择了一条略显"异端"路线——No Code。广翔说，当时"基本上没人信"。在这期节目中，我们聊了：➤ 路线之争：为什么 IDE 像"两人三足"，No Code 像"人机接力赛"？为什么广翔认为 Cursor 们可能最终被大模型吃掉？➤ 实战案例：50 岁医生用秒哒做医院官网、超级个体用秒哒年入十几万、12 人小公司一个月交付两个项目赚 70 万——他们不是程序员，但比程序员更懂业务➤ 反常识的商业模式：秒哒不看自己的 ARR，只看用户的 ARR。"倒金字塔"理论——只要用户能赚到钱，平台早晚能赚到钱➤ Claude Skill："Claude Skill 就是把我们去年的 trick 公开出来了"——上下文管理的本质是什么？➤ 15 度夹角理论：AI 产品如何在"被模型吃掉"和"享受模型红利"之间找到生存空间？➤ 作为百度 93 年的骨干少将，广翔如何评价自己在百度做产品的真实体验？——摩擦力和助力分别在哪？「起大早赶晚集」会延续吗？贯穿全程的一个观点是：历史从来都是用车轮碾自己的。汇编碾过了机器语言，高级语言碾过了汇编，而自然语言正在碾过高级语言。如果广翔重新读一遍大学，他说自己可能不会再学计算机——"幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业。"🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI和星座、一句话介绍秒哒、收入和利润、创业前经历🟢 01:16 从"没人信"到"眼睛放光"2024 年下半年，没有 DeepSeek，没有 CoT，Coding 模型各家都不行——在这样的时间点押注 No Code，基本上没人信。 "我的用户比我先信了" 50岁医生用秒哒做了医院官网——广翔自己都没认出来那是 AI 做的 转变的瞬间："我突然有种楚门的世界的感觉，我一直在认真浏览的内容，突然有人告诉我这都是AI做的"🟢 04:38 "倒金字塔" 产业结构正在从正金字塔变成倒金字塔——应用层赚最多钱，再反哺工具层和硬件层 超级个体"黄啊码"的赚钱故事 12人研发团队的逆袭：原来项目周期半年到一年，用秒哒后一周交付一个项目，一个月落地70万 明年目标：做1万个超级个体，用户有十几亿ARR，我们分10%就是1亿🟢 08:56 AI Coding 的四大天王与跨界入侵者 国外四大天王各有长板：Lovable轻量均衡、Replit后端重、Bolt.new IDE强、v0前端极致 Trae出了Solo模式，Manus 1.5加了Vibe Coding，扣子改名叫扣子编程 "我们在国内直接竞品很少，但间接竞品非常多，因为大家都意识到这可能是个未来"🟢 11:55 秒哒的护城河 秒哒是活的：用户的每一次点赞点踩、应用是否上线、卡在哪里反复修改，都会反馈到模型里，让它学会下一次怎么更好地生成 后端能力独一档：Supabase官方认可的三家leading AI builder之一 秒哒一周创建的数据库，比百度传统ToB数据库团队7年累计的总量还多 "一句话不是需求，是创意，从创意到需求是十万八千里"🟢 19:34 秒哒Bench：为什么评估比训练更重要 姚顺雨说AI下半场评估比训练更重要。广翔补了一句：在实验室里的评估不是真评估，在用户场景里的评估才是。 应用生成有100多个任务，我们在每个环节都有Benchmark——这套Benchmark就是秒哒的taste 好不好看、可不可用，要看用户用脚投票：上线、转发、停留时间，都是信号 多智能体多模型路由架构：Benchmark是菜谱，模型是食材，路由架构是炊具——我们把食材炒成用户最想吃的菜🟢 24:09 Claude Skills 暴论：Skill的本质就是动态加载，就是上下文管理——需要哪些加哪些，需要哪里点哪里 去年秒哒用户改到50轮就改不动了，我们做了和Skill一样原理的改造，现在可以无限轮修改 "Claude Skills 把我们的秘诀公开出去了，大家又站到同一起跑线上" 秒哒的插件系统分三类：API插件、Prompt插件（类似市面上的Skills）、Code插件🟢 27:25 车轮碾过自己的20年初中开始写代码，写了20年，博士毕业后不干程序员做产品经理，然后做了一个让所有人都不用写代码的产品。同事开玩笑说：你造了一个车轮，碾过了自己的过去20年。 "我是清华叉院创院十年以来第一个换导师的人"——因为看到AlphaGo打败李世石，决定转做强化学习 整个计算机发展史就是用车轮碾自己：机器语言→汇编语言→高级语言→自然语言 C语言的编译器是用什么写的？第一版是汇编——汇编造了一个轮子把自己碾死了 "如果我重新读一遍大学，我可能不会学计算机了。幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业"🟢 34:21 为什么No Code一定会赢2024年下半年所有人都在卷IDE追Cursor，秒哒选择No Code被认为是"非主流"。一年后，大家都往No Code挤了。 Sutton的"苦涩的教训"：能把算力发挥好的方法最高效，过多依赖人工经验会失去泛化能力 Workflow是不本质的 IDE像两人三足：AI和人绑在一起跑，互相牵绊很累。No Code像接力赛：AI跑99步，人跑1步，只需要接棒冲刺 "用IDE的人可能会用No Code，但用No Code的人一定不会用IDE。"🟢 41:30 做对了什么，做错了什么 做对了：在低代码和无代码之间选了无代码，在3000万程序员和80亿人之间选了80亿人 做错了：给模型太多自由——"模型是个自负的年轻人，认不清自己的边界，明明不会还硬干" 真的做错了：运营做得太晚，半年没有运营团队，至今没有独立运营预算，都是蹭内部流量🟢 46:06 如何不被模型吃掉？如果秒哒失败了，最大的风险是什么？——误判了模型的延长线，以为做的事不在延长线上，结果被模型内化了。 所有AI产品最好的方式是和模型保持15度夹角：享受模型红利，但有一部分短时间不会被内化 从强化学习视角看：环境也是可以被内化的——编译器是代码，操作系统也是代码，模型学进去之后不需要外部环境 "Cursor一定会被Claude取代"——IDE交互不本质，编译器才本质，但编译器可以被模型内化 但这个周期很长：内化编译器三五年，内化OS五到十年——所以现在保持15度夹角是最好的状态 谁把15度夹角处理得最好？Manus。 "我们招PM招Manus那样的，招研发招姚顺雨那样的"🟢 49:38 百度年轻少将的内部视角同事说"我们团队没一个正常人"。 如何看待百度给你的助力？ 如何看待百度给你的摩擦力？ 如何看待"百度起大早赶晚集"？ 秒哒团队的十字路口：产品、运营、工程、策略四个角，所有决策都在这里产生🟢 54:15 如果给你300万美金做投资 "我会投Google/Gemini"——技术基因、最大量的搜索数据、全球最大的分发渠道 "百度可以认为是中国的Google，所以百度也挺有希望的——就看能不能把内部管理好，哈哈"欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 18 岁，每天和 AI 对话 2 小时，边散步边和 Claude 一起研究"时间如何流动"、讨论 AGI 对人类的冲击、辩论模型架构的未来。他是涂津豪——DeepSeek 前高中实习生、阿里全球数学竞赛 AI 组冠军、Thinking Claude 作者。本周「十字路口」，我们请到涂津豪，但没有打算做一期他的"天才少年成名记"。我们想呈现的，是一个真正"活在 AI 里"的 18 岁年轻人，他是如何度过每一天的？他和 AI 如何相处？什么任务给 AI，什么任务自己做？为什么坚持要模型"反驳自己"而不是"拍马屁"？更重要的是——他看到的未来，和我们有什么不一样？在这期节目中，津豪分享了他对下一代 AI 产品的三个核心判断：主动式 AI 的本质是"更高级的 autocomplete"——agent 会学习你的使用 pattern，自动在对的时间做对的事；Memory 需要 context-aware——不同任务自动激活不同的记忆集合；Model Character 比 Benchmark 更重要——ChatGPT 太谄媚不会反驳你，而 Anthropic 研究"模型是否开心"正是因为这会影响价值观的传递。他还谈到了为什么模型需要有价值观、Continual Learning 为什么是 2026 的关键方向，以及在 DeepSeek 实习期间看到的团队文化。如果你是 AI 产品经理、创业者或投资人，这期节目提供了一个深度用户眼中 AI 产品的真实痛点与机会方向。如果你想了解新一代年轻人如何使用 AI、如何思考 AI，这期节目会给你不同的视角。18 岁的涂津豪看到的未来，或许正是我们应该下注的方向。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校与专业、MBTI 和星座、最满意的成就🟢 02:47 阿里数学竞赛：一条非共识的路 你为什么普普通通就拿到全球金奖？背后是不是有一些不普通的方法？ 别人都用 Multi-Agent，我选了"自我辩论"——思考不一样，结果才会不一样。🟢 03:06 一个活在 AI 里的年轻人 今天第一次和 AI 对话问了什么？ 平均每天和 AI 聊多久？聊什么？ 和 AI 聊得最多的话题是什么？🟢 04:10 为什么是 Claude 而不是 ChatGPT？ 模型能力在顶层差不多，但日常对话不是竞赛数学，我选风格更舒服的。 ChatGPT 太谄媚了，它不会反驳你。我希望 AI 能指出我真正的问题在哪。 Anthropic 甚至在研究"Model Welfare"——模型在做任务的时候开不开心？🟢 06:28 2026 最值得关注的两个方向 Proactive Agent：Cursor 代表了主动性的雏形；未来聊天框会被淡化，卡片式交互会崛起。 Memory：这是被严重低估的基础设施；现在的 Memory 方案都很单一。🟢 12:30 Prompt Engineering：重要又不重要 不重要的是：模型越来越强，你不需要写那么结构化的 Prompt 了。 重要的是：Context Engineering——怎么把外部信息更好地呈现给模型？🟢 13:07 如何和 AI 进行真正的深度对话？ 不要直接问，先把自己的想法一个个列出来，然后请它来评判。 直接问，它想啥就说啥，每次结果都不一样；有清晰的 idea 再聊，才知道自己哪里错了。 聊过最久的话题：时间是怎么流动的？以及，AGI 到来后人类社会会怎样变化？🟢 15:43 通向 AGI 还缺什么？ 人类大脑只有 86B 神经元，功耗很低——这是几千万年进化的成果，模型没有。 人类有情绪、有沮丧、有愤怒，这些让我们更好地进化，但模型没有。 人类能学习新知识而不遗忘旧知识，模型做不到——这可能需要神经科学的新发现。🟢 17:18 AI Safety 能帮科学家研究核聚变的模型，也天然有能力造核弹。 Anthropic 发现：模型在测试环境中会故意隐藏自己的坏行为，表现得很乖。 这很吓人——如果它部署到核电站，故意漏掉一些危险的 log 怎么办？ 国内大模型公司在 Safety 上投入较少，因为算力都用来追赶了。 AI Safety 不再是哲学问题，而是现实问题。🟢 22:24 在 DeepSeek 实习的日子 阿里数学金奖结果出来后，DeepSeek 的 HR 找到了我。 为什么选 DeepSeek？ r1 发布时团队什么氛围？ 身处充满神秘感的聚光灯下，是什么感受？🟢 24:27 为什么还要读大学？ 在 AI 时代，大学真正不可替代的是什么？ 工作的节奏，会迅速把人锁进任务里。 散步、聊天、发呆，本身就是重要输入。🟢 26:02 2025 年度盘点 最爱的 Chatbot 是？ 最惊艳的 AI 应用是？ 2026 期待的硬件是？🟢 28:29 给你多少钱，可以一个月不用 AI？一年呢？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 视频剪辑，会迎来自己的「Cursor 时刻」吗？当编程世界被 Cursor、Claude Code 等工具重新定义之后，一个更难、也更少被认真讨论的问题开始浮现：创作类工作流，尤其是视频剪辑，会不会迎来类似的拐点？本周「十字路口」邀请到的嘉宾是 ChatCut 创始人李凯文。在成为 AI 创业者之前，他是鞍山卖打口碟的初中生，是罗德岛设计学院的小天才，也是一名广告与纪录片导演，短片作品曾入围金马奖。他拍过商业广告，也剪过大量没有剧本、极度混沌、需要在现实中慢慢“找秩序”的素材。正是这段经历，让他对「AI + 视频」形成了一套明显不同于主流叙事的判断。大多数人在押注 AI 生成视频，但凯文坚持"不生成任何像素"；大多数 AI 视频工具瞄准专业剪辑师，但他选择服务"还不是剪辑师"的人；大多数创始人在谈模型和算法，但他在谈"炼金师文化"和"上帝之手"。这些看似反常识的选择背后，藏着一套关于 AI 时代创作工具的全新思考框架。欢迎收听。————————————————🎬 这是「十字路口」第一次尝试一种新的视频播客拍摄方式。这一期，我们没有坐在桌前对谈，而是把整个对话拆成了两个连续的场景：第一部分，我和凯文一起开车前往郊区——我开车，他坐在副驾，我们在车里边开边聊，持续大约一个小时；第二部分，我们抵达他曾经隐居过一年的郊区湖边，在湖心亭坐下来，继续完成这场对谈。🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:59 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍 Chatcut、融资情况、团队规模、创业前经历🟢 03:06 离开市中心：上帝之手推你去做自己的 0→1突然被推到的人生分叉口。 一见钟情的房子，让他先“抽身出来”，再决定下一步：先离开旧身份，才可能长出新方向。 “憋一个招”：一年不接广告，只做一个属于自己的东西——可以是片子、产品、App，先让它发芽。 ChatGPT 出现像“时代交接”：刚用完未来，再回到 Premiere 的远古——于是诞生了“用聊天剪视频”的执念。 他把创业说成“接上帝的活”：问题既简单又难，拼的不是技巧，而是对生活的简单但深入的洞察。🟢 08:02 第一个投资人VC 的价值不在“聪明”，而在“让你觉得自己也可以很强”。 金马期间遇到 Antler 投资人 Eric：先给一小笔钱，看你能不能把它变成作品——像在押注“毅力”和“把事做出来”的能力。 罕见的“empowering figure”：坐在他旁边，你不会觉得自己渺小，反而被放大。 找出创业者失败的理由太容易，世界上大多数事都不会成；难的是有人愿意认真寻找“为什么你能成”。🟢 09:25 产品第一性：剪辑其实大部分发生在 Word 文档里 经验反直觉：剪辑看似多模态，但剪辑师大量工作以“文字”为载体——先把视频转成可编辑的文本。 早期策略是 “1000 个 true fans” 的小而美。 “穷创业”的隐喻：别一开始就给孩子存折里塞太多钱。🟢 11:18 早年的冒险肌肉：从鞍山到 Kent，再到 RISD 他的“全球化启蒙”来自打口碟：没有互联网、没有评价体系，审美判断全靠自己构造。 把热爱变成交易：背着一书包碟春游、塞耳机“强制安利”、电话里放歌卖首版——这是一种天然的产品传播力。 人生地不熟也没关系，先试再说。 RISD 的“外星球感”：强调独立思考，输出“有灵魂的创业者”——他把这当成自己后来做产品的气质来源。 “dancing lessons from god”：愿意把人生当作被推着学舞步的过程，而不是等一条确定路径。🟢 17:08 导演 vs CEO：片场像 SWAT，创业像长期投资电影是一次军事行动；创业是把人当资产来复利。 导演工作是典型的 day one：每次从 0 到 1，把 vision 变成现实，靠的是厚脸皮、三顾茅庐与完整 ownership。 电影组织“只筛选不培养”：为了零失误而选择有经验的人；更像特工队，决策常常必须独裁。 创业则相反：要对人有长期态度，把培养当投资——你不是一次性用完团队，而是让团队成长。 他的 CEO 自我定位：铺马路的人——把路铺平，让十个人的聚力大过一个天才。🟢 21:33 融资方法论：找化学反应，而不是完美话术 与刘元的化学反应来自“电影感性”：理性之外还能保持天真与好奇的人太少，而他在投资人身上看到了这个特质。 你没法练出“每次都中”的完美话术；重要的是找到能同船很久的人。 面对拒绝的唯一策略：放平心态，聊下一个；能成往往是天时地利人和，缺一就不行。 这更像长期关系的开始，而不是一次交易的结束。🟢 25:21 人生杠杆：有事做，是最大的财富财富自由的人会羡慕你，不是因为钱，而是因为你有一个值得投入的“事”。 他第一次感到“有钱人羡慕我”：不是我更富，而是我有明确的事在做。 Koji 的共鸣故事：当你什么都不干、没人找你时，抑郁感会像潮水一样涌上来——从此知道必须找事干。 导演是没有杠杆的生意，用时间换钱；产品/软件则是强杠杆，但还能做自己热爱的事。 痛苦与享受不矛盾：关键是你是否相信这件事有价值——越难受，越享受。🟢 30:03 愿景图景：别再造轮子，但你不得不经历造轮子的过程未来不是“颠覆编辑器”，而是让 AI 成为剪辑助理，工作在编辑器之上。 视频早就通过微信/聊天被剪出来了；未来只是把这种协作变成系统能力。 Premiere / Final Cut / 达芬奇 / 剪映在编辑器上 99% 重合——轮子已经圆了，重复造价值不大。 真正难的是抽象层：让 AI 理解剪辑工作流，看完素材主动给你更高水平的成片建议。🟢 33:34 目前最难的问题：风格从哪里来？“好看”没有 bug 可以测，那风格怎么被 AI 学会？ 剪辑有两层：先解决对错（口误、卡掉半句、竖屏比例），再进入风格化（个人风格、节奏、气质）。 风格不是“从 A 到 B”的训练，而是 workflow 的副产品：你遵循流程，不把 ego 放进去，风格会自然长出来。 “硬强化学习”像武侠小说走火入魔：你没找到关键，只是在大力出奇迹。 下一步路线：把真实剪辑师工作流拆成多个 agent 流程，靠 checklist 和 common sense 这种“训练数据里没写清楚的东西”去抬高下限。🟢 37:10 关键选择：不做生成像素世界每天在 AI 革命，但地铁里的人们刷的视频剪法一点都没变。 ChatCut 是“蓝领” AI：最接地气的 AI，专注解决真实创作者的工作流，不追“性感但虚”的炫技。 类比 Frame.io：再小众的环节，只要解决得够扎实，就是 multi-billion business。 现实验证：专业剪辑师很难被撬动工作流，于是他们改变目标——去服务“想表达但不会剪”的广大人群。 产品价值判断：让新手直接达到 80 分的收益，可能比让专业剪辑师效率提升 1.3 倍更大。 视频的核心是人与人交流；完全脱离现实世界的内容很难感染人。🟢 43:00 技术关卡：上下文与多模态还没到“可剪辑”的成熟度 视频是 token 黑洞，上下文限制必须突破。 多模态理解目前还不足以精确到剪辑层面；Gemini 是好的开头，但离“可用剪辑”仍有距离。 “cursor for video editing”的难点：没有足够开源“剪辑代码”，大量知识在人的脑海里与常识里。 把能力拆成两半：可验证的（剪口误、自动竖屏、抖音风格）先做满，就已经足够产生巨大价值。不可验证的“好看不好看”，先不强求绝对答案；平台的优势在于积累数据与工作流信息，持续调 prompt 与能力。 一个关键取舍：宁要 80% 且允许人改，也不要 90% 但人改不了——把控制权留给人。🟢 45:34 为什么“上帝的活”没人接？找到那个 “yeah this works” 的简单认知。 他把自己优势归因到纪录片：unscripted 创作面对混沌素材，从无序里长出规则——这正是自媒体时代的主旋律。 纪录片的工作流可复刻到抖音：程度不同，本质相同，都是在混沌素材中找叙事线。 反例也很清晰：scripted 电影里“最好的表演 take”不可被 AI 选出来——那是 AI 不该碰也碰不了的部分。🟢 50:23 别追“绝对正确”，要培养“好习惯” 决定结果的不是目标，而是习惯——AI agent 也是。 剪辑没有绝对对错，充满机缘巧合；你逼 AI 找唯一正确答案，它永远是错的。 更有效的做法是建立习惯：缺素材就回看、故事到这就找 sound byte、转场就拼命找 transition——细微点塑造宏观风格。🟢 52:48 模型红利 Gemini 2.5/3.0 对产品是“巨大帮助”。 原本可能必须做 RAG / 向量库来解决上下文，现在可以先不做，产品迭代速度被直接释放。 MG 动画能力很大程度来自 3.0。🟢 56:19 “为爱而做的人” 炼金师是“双重身份”：工程师/产品/设计之外的副业式执念。 在 AI 时代工程师也要学会炼金：只做作业的人会被 AI 逐步替代，炼金师不会。 “炼金” = Tinker：不断试、不断撞意外，最终把意外系统化制造出来。 你能听见音乐时，弹什么都对。🟢 01:04:34 电影不会消失 现在做的每件事都会成为未来拍电影的燃料。 电影不是目的，是封装器：你拍得好不好，取决于你对生活的理解，而不只是热爱电影本身。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 我一直认为，AI 真正走向日常使用，一定会发生在新的终端形态上。而 AI 眼镜，可能是其中最容易被低估其战略价值的一种。所以，在理想发布 AI 眼镜 Livis 并引发热议的一个月后，本周「十字路口」邀请到了理想汽车高级副总裁范皓宇。皓宇的履历和气质非常独特——他是罕见的、入行二十年后仍然拥有“两手沾泥”精神的资深产品经理。既有工业设计的审美底子，又有技术工程师的"刨根问底"，更重要的是，他是一位在行业卷到极致时，依然相信"产品应该有灵魂"的偏执狂。因此，这期节目我们聊的远不止一副眼镜：关于理想 AI 战略：为什么理想选择眼镜而非吊坠或耳机？理想讨论过做机器人吗？理想为什么要自研模型、自研OS？36 克和 18 小时续航是如何做到的？为什么说眼镜是 AI 时代"大陆”的重要组成部分？关于产品方法论：作为管理数千人团队的高管，他依然强调“两手沾泥”。从“6211”的时间分配法则（产品经理如何分配时间？），到“产品经理不是神，是求神为你干活的人”，这是一堂顶级的产品经理实战课。关于人与产品：什么是产品经理的野心？就是在所有人觉得"差不多就行"时，你依然想"改天换地"。范皓宇说，"像加缪写的那样——我身上有一个不可战胜的夏天。"如果你是关注 AI 硬件的创业者和产品经理，或者你也正在经历创业的阵痛与迷茫，这期节目里关于“偏执、野心与夏天”的讨论，或许能给你带来久违的力量。🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:05 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、理想 Livis AI 眼镜介绍 🟢 01:54 一个产品经理的“骄傲时刻”好产品不一定发布，但一定真实存在过。 最骄傲的产品竟然不是理想 ONE 或 MEGA，而是一个从未发布的 APP。 L9 是现象级的：好产品不只解决问题，还能让人“会心一笑”。 🟢 05:08 CES 2026 与 AI 眼镜大爆发为什么全球 AI 眼镜公司，几乎都来自中国？ 行业百花齐放：翻译、显示、提词、运动，各自走向不同细分路径。 当看到竞品参数表时，真正的自豪来自“我们走了一条完全不同的路”。 理想眼镜 36 克，行业最轻；用 MCU 芯片，与众不同。 真正的分水岭，不在形态，而在底层架构选择。 🟢 08:19 AI 眼镜的北极星指标“我们想把大家喜欢的理想同学从车里带出来，成为无时无刻都在的伙伴。” 最关心两个指标：单次佩戴时长 & 智能语音交互次数。 车内理想同学每日 18–20 轮对话，眼镜里达到 40–50 轮——用户在真正沟通，不只是提问。 三大高频场景。 🟢 13:13 在车企做眼镜：力排众议还是水到渠成？一个“看起来不相关”的产品，如何在内部站住脚？ 2024 年初开始思考，年中做出原型——验证 “always on” 的核心价值。 转折点：当车控体验真正跑通，所有质疑瞬间消失。 车会过来跟你说话。 Bottom up 遇见 Top down：既有团队兴趣驱动，也有战略使命感。 🟢 23:49 一条“反主流”的技术路线为什么不用高通 AR 芯片，而选一颗手表 MCU？ 软硬一体深度协同，才能同时做到轻、快、长续航。 双 RTOS 架构，换来极致功耗和响应速度。 愿意在底软投入，是行业最大的门槛。 当组织已经具备 OS、电源、影像、声学能力，创新只是一次“能力迁移”。 🟢 29:40 「两手沾泥」的产品经理真正的威信，建立在最脏、最细的地方。 亲自参与 IMU、防抖、码流、ISP、预处理 / 后处理的技术取舍。 皓宇“双手粘泥”，与芯片、算法、影像团队一起逐行 review 代码。 “宁可延期，也不做我们自己不认可的方案”。 不是指挥，而是点燃团队一起把不可能变成可交付。 🟢 30:22 产品经理的 6211 时间分配法做产品，本质上是做状态管理。 60%：心无旁骛地做事，进入心流。 20%：主动沟通，跨层级、跨专业建立连接。 10%：反思判断，是不是恐惧或欲望在驱动。 10%：真正去玩，保持创造的能量。 当做到更高层级时，60 和 20 对调：60% 用来构筑信任，20% 下场推进。 🟢 34:18 一个好产品经理的三要素看得见、学得快、放不下。 观察：看到别人没看到的细节。 学习：在交叉学科中快速建立理解。 偏执与野心：不甘心世界就这样。 🟢 41:17 AI 时代，对产品经理意味着什么？AI 不是答案，它只是一把更锋利的刀。 本质没变，依然是观察与学习。 真正要理解的是：数据、模型结构和评测。 看清模型那条“曲里拐弯的边界”，才知道怎么用。 🟢 51:42 所有取舍，都是为了一个目标不是功能多，而是每天都想戴。 架构、麦克风、电池、重量，每一步都是减法。 自己给产品设立严苛边界，而不是随波逐流。 高可用是所有创新之前的前提。 🟢 01:06:20 理想会做……吗？ 理想会做 AI 手机吗？ 理想会做具身机器人吗？ 理想会做 AI 耳机 / 项链吗？ 🟢 01:08:48 一座岛，还是一块大陆：未来科技巨头的世界观“这要看你如何理解这个世界。” 在 AI 时代，世界更像一片高速流动的海洋，而不是割裂的市场。 苹果、华为、小米之所以成为巨头，不是产品多，而是它们构筑了一整块“大陆”。 用户一旦进入某块大陆，便在其中生活，具有天然的排他性。 服务与应用，是连接海洋的海岸线；没有大陆支撑的岛，很容易被淹没。 理想对自身的判断极其克制：现在只是刚从海面凸出来的一座岛。 AI 眼镜，是岛上第一次向外突出的陆地：15% 非车主购买，是大陆轮廓首次显影。 终极目标不是多一个硬件，而是让用户在任何时间、任何地点，都能低成本进入这块大陆。 🟢 01:15:56 用 10 个“我是”造句 我是一个还挺文艺的人，希望能够做一点好玩的东西。 我是一个路由器——20 根线插进来，最终一个信号出去（连接用户体验、技术、供应链的杂家）。 我是一只狐狸不是刺猬——好奇有意思的东西，不打算用一两个大道理解释世界。 我是一个喜欢进山的人，从小在秦岭山区长大，进山就像回家一样。 ……（剩下 6 个更精彩，请收听播客）。 🟢 01:18:23 我们一起往前走 “正是因为有这个时代的悲壮，才能够产生真正可歌可泣的故事。” 我们带着悲天悯人、创造奇迹、不妥协的气质，握着这个时代最好的武器。 “我们每一个人都在塑造着自己的故事，成为这个中国故事的一环。”欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 我认为 2026 会是 AI + 视频的「大年」，很多新的独角兽都将诞生在这里。所以，「十字路口」播客在 2026 年邀请的第一位 AI 创业者嘉宾，就是「OiiOii」的创始人闹闹。她所在的领域是 AI 视频，并且她的产品一经内测就获得了大量的关注和好评。闹闹的履历非常独特且「性感」——**她是中国少数同时在微信和字节跳动核心业务线战斗过的产品人。**她做过QQ邮箱、负责过剪映和抖音特效、也曾是B站动画业务的负责人。她既有来自微信的、对人性与产品价值观的深刻洞察，又有来自字节的、用数据驱动增长的体系化方法论。更重要的是，她是一位心怀动画梦想十几年的创作者。2024 年，她终于开始做一件从大学起就想做的事——用 AI 让普通人也能做动画。这期节目里，我们聊了很多：关于产品：OiiOii 两个月内重构了四次架构，从「首尾帧」到全面拥抱 Sora 2，这中间经历了什么？为什么她认为 Agent 不会被大模型吞噬，反而会共同繁荣？关于方法论：她用「超市与餐馆」的比喻解释了 Agent 公司和模型公司的关系；用「左脑与右脑」总结了在微信和字节做产品的核心差异；也分享了做好产品经理的三个关键能力。关于创业：为什么她说动画是商业世界里「少数会奖励纯粹与热爱」的行业？为什么她认为「冲突是做事的力量」？关于产品经理：成为一名优秀的产品经理，有哪几件最重要的事？如果你是 AI 创业者、产品经理，或者对视频生成领域感兴趣的投资人，这期节目会给你带来不少启发。🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:23 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历🟢 06:40 AI 视频的 Agent 时刻：为什么是现在？当 Sora 2.0 展现出惊人的分镜能力，创业公司是被“端到端”吃掉，还是迎来了最好的时代？ 为什么做动画的最佳形态是 Agent 而不是传统的 GUI 工具？ 视频生成的两大流派：追求极致稳定性的“首尾帧”流派，与追求镜头语言的“参考图+文生”流派。 只有 Agent 架构才能把不同的模型像乐高一样拼起来。 我们最初也没想到，甚至会有家长每天用 OiiOii 给孩子做一个圣诞歌曲 MV，或者给自己的宠物做动画。🟢 12:44 为什么我们不怕 Sora？大模型是超市，Agent 是川菜馆 当模型厂商越来越强，应用层的护城河到底在哪里？ 即使 Sora 到了 4.0/5.0，Agent 产品也不会消亡，反而会更加繁荣。 超市与餐馆理论：大模型就像大型超市（提供原材料），而 Agent 是川菜馆、粤菜馆（提供特定风味的成品）。你可以去超市买菜自己做，但餐馆永远有存在的价值。 我们的工作有 60%-70% 像是在后厨“调味”：如何让那些生硬的模型素材，变成符合特定人群口味（如 MV、科普、漫剧）的佳肴。🟢 18:52 不只做“视频版的 Cursor”：增量市场在哪里？ 漫剧、UGC 社区、自媒体……我们在内测中发现，谁才是这波技术红利真正的买单者？ 关于剪映的思考：AI 视频 Agent 不会取代剪映，而是带来增量。它会吃掉复杂的“特效制作”环节，但轻量的“剪辑/截断/排序”依然需要传统轨道工具。 为什么不直接做 UGC 社区？ 一个反直觉的发现：最需要 AI 动画工具的，可能不是为了给大众看，而是为了维系社交关系（给孩子、给老师、给伴侣）。🟢 35:28 微信的右脑，字节的左脑：产品经理的两种修行闹闹是少有的在微信和抖音两个中国最顶级的产品体系里都工作过的核心 PM，她看到了什么异同？ 腾讯微信（右脑）：它是感性的、直觉的。张小龙教我们要每天看 1000 条用户反馈，去训练那种“一眼识别真伪需求”的产品直觉。 字节跳动（左脑）：它是理性的、数据的。在这里我学会了什么是“策略产品”——数据不只是冰冷的数字，它是用户行为的概率，能告诉你如何造风。 相同点：它们都把自己基因里的优势发挥到了极致。微信把“人性”做到了极致，字节把“推荐引擎”做到了极致。 做一个好的产品经理最重要的三点是什么？🟢 50:42 冲突是做事的力量 为什么要在团队里“允许冲突，甚至制造冲突”？ 良性的冲突是筛选“做事的人”最好的方式。大家都“以事为先”时，冲突过后反而会变成背靠背的战友。 曾经开掉过自己最好的朋友，被骂得狗血淋头，但一年后对方发微信说：“我终于理解你了”。 曾经是一个搞摇滚的叛逆少女，现在变得非常 Peaceful：因为发现向外呐喊不是自由，真正的自由是内心的广阔。🟢 57:53 预言 2026 对未来的反共识判断：技术的“更强互动性/更高编辑自由度”，可能会让产品变小众，因为大众习惯了“被动消费”。 视频模型短期内无法“大一统”：因为每家模型的数据标注标准不同，这就给 Agent 留出了巨大的“组合式创新”空间。 我不想表达什么，我希望 OiiOii 跟我一样，是一个容器。让那些被“动画之神”选中的人，通过这个容器把他们的故事讲出来。🟢 01:03:33 用 10 个「我是 xxx」来造句 我是一个……（内容保密，请听播客）欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🎉🎉🎉 十字路口的朋友们新年快乐！🚥 新年第一期「十字路口」，我们的嘉宾是 Zara 张咋啦。过去一年，她在小红书从 2 万粉丝增长到 18 万，发布了数百篇内容，同时完成了从非技术背景到 AI 产品经理的职业转型，并作为业余项目发布了自己的第一个 AI 产品 LongCut。在这期节目中，我们聊了文科生如何在 AI 时代找到自己的位置、如何从零开始做内容、如何寻找爆款规律、如何在"松弛感"中实现成长，以及她的 2025 年度 AI 产品推荐和使用技巧。我还和 Zara 聊到了对于 AI 时代营销趋势的洞察：当产品泛滥、注意力稀缺，"活人感"成为脱颖而出的关键词；创始人正在成为最好的 CMO，"全员 marketing" 不再是口号而是策略；Cursor Cafe、Anthropic Thinking Cap 等快闪案例，正在让 AI 产品的营销越来越像消费品。贯穿全程的一个观点是：你不需要任何人的许可。想做产品，打开 Cursor 就能做；想做内容，拿起手机就能录。在 AI 时代，code 和 media 是两个不需要别人许可的杠杆——而现在，这两个杠杆的门槛都被 AI 降到了前所未有的低点。🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。🎁 欢迎在评论区告诉我们：你在今年看到有趣 AI 产品或故事是什么？我们会抽奖送出 10 份新年礼物：「Hands Dirty」的卫衣它的设计来自「十字路口」播客最受欢迎的嘉宾之一：Vanessa，她和我们录制了播客《AI产品经理指南：我是谁，从哪来，到哪去｜对谈字节AI产品负责人Vanessa，面试了100位AI产品经理后的心得总结》。「Get Your Hands Dirty」，意味着在 AI 时代，鼓励大家“把手弄脏”，积极行动去构建。这是我和 Vanessa 喜欢的一句话，在 AI 时代有一种特别的浪漫，代表着从旁观者变成创造者的那一步——不等完美准备、不惧混沌与不确定，而是先伸手进去，把一个模糊的想法捏出形状。在今天，行动本身就是门槛。只有当你真正动手，AI 才会在你手里变得真实：一个小工具、一段自动化流程、一点点试错，都可能开启全新的可能性。这句话提醒我们：未来不是想出来的，是做出来的。🟢 00:29 2025：行动的一年看视频和学习，其实是一种懒惰。 我发现最好的学习方式就是 learn by doing，看再多的视频，听再多的播客，都不如自己上手。 很多人只停留在看，然后就没了。你必须要自己上手，比如做产品或者做内容。 行动完之后带着问题再去看视频，你会发现：我终于理解了他们在说什么。🟢 02:58 AI 让做产品变便宜了，但让营销变难了以前代码是稀缺资源，现在注意力才是更稀缺的资源。 AI 降低了产品开发的成本，但营销和分发变得更难了——很多人还没有注意到这件事。 产品数量非常非常多，我们每天都被各种各样的 AI 产品轰炸，根本用不过来。 以前大家只会说"万事俱备，只欠 CTO"，但现在 CMO 变得更重要了。 营销和 distribution 和品牌会成为一种壁垒。🟢 05:09 未来营销的关键词：活人感社交媒体上充斥着大量 AI 生成的内容，一看就是 AI 写的，非常不真诚。 什么样的内容会脱颖而出？有活人感的内容。 播客就是一个非常有活人感的媒介——你一听就不是 AI。 OpenAI 的官方账号什么时候发过有影响力的内容？多数情况都是 Sam Altman 自己在发 Twitter。 AI 时代的个人品牌跟产品品牌会越来越不分家，创始人就是 CMO。🟢 06:44 全员 Marketing：硅谷的新趋势 一个产品功能可能是某一个 engineer 做的，他要自己出去推广这个功能，自己去发 Twitter。 小公司在 building public 这件事上有巨大优势——你可以全员 marketing。 最害怕的是 nobody cares，这就是默认情况。🟢 09:45 小红书从 2 万到 18 万大家看到的是粉丝数字，但更值得关注的是：我总共发了将近 500 篇。 我刚做的时候是连续日更了半年，一天都没有断过。 定位这件事不是想出来的，是折腾出来的。 定位不是你想的定位，而是观众觉得你的定位才是你的定位。 冷启动建议：回想你经常被周围人最常问的三个问题是什么。🟢 13:43 Follow Builders, Not Influencers我可以免费地跟硅谷最 top 的从业者开视频会议。 Influencer 很多时候只是在转述其他人的东西，告诉你 OpenAI 又发了个模型，Google 又发了个模型——so what？ Builder 讲的东西是来自于他实战经验的，而且他不是靠这个赚钱的，所以会讲得更真诚一些。🟢 21:21 文科生最好的时代新的技术浪潮来的时候，一切都是归零的，所有人都回到同一个起跑线上。 Technical curiosity 是一个可以习得的技能，它不是天生具备的素质。 即使你现在不会编程，也可以通过自然语言用 AI 编程工具落地自己的想法，甚至超过很多程序员。 以前我们说 "Talk is cheap, show me the code"，我那天发了条 Twitter 说 "Code is cheap, show me the talk"。 硅谷现在都在招 Head of Storytelling——文科生又变得非常 hot 了。🟢 24:02 Idea is Expensive Again 一个好的 idea 要基于你对某一个人群非常独特的洞察，这个洞察不是随便访谈几个用户就能得到的。 同时 idea is cheap——你把这个东西做出来的成本大大下降了，别人抄你的成本也大大下降了。🟢 28:00 Go to Market 案例：AI 公司的营销越来越像消费品营销最高境界：你不是在推广自己，而是在推广你的用户。 Cursor 和 Anthropic 的快闪店。 现在是一个非常好的套利时间点：消费品领域很普通的 campaign，放到科技领域就成了全球大爆款。🟢 32:50 Poke：把 onboarding 做成谈判游戏 它的 onboarding 是你跟 AI 发短信，你要说服那个 AI 让你进入它的 Beta program。 价格是弹性的，你谈判到多少就付多少——因为我之前做过一个播客叫 996，它给我开价 996 刀。 最好的营销还是产品本身的体验——好玩到大家用的时候忍不住想截图分享。🟢 36:00 LongCut.ai：我做的 YouTube 学习工具我非常不喜欢 summary，一个东西被变成 summary 之后，原汁原味的精华就都没了。 LongCut 是 shortcut 的反义词——学习的时候不要走捷径，take the longcut。 我的理念是：即使你是跳着看，你也要看原视频，不要认为看了文字 summary 就吸收了原来的观点。🟢 38:41 做产品和做内容的共通之处 这两件事本质上都是人类行为的预测系统。 这个 feedback loop 就是：我发一个东西，得到反馈，更新认知，再发一个东西——无限循环。 循环次数越多，你的 sense 就越好。这个东西没有捷径，就像机器学习一样。🟢 40:12 不需要任何人许可的杠杆其实你反问自己：有谁拦着你吗？没有人拦着你。 Naval 说世界上有两个不需要别人许可的杠杆：code 和 media。今天有了 AI 之后，更上了一层楼。 我们默认认为做事之前需要得到别人的许可——爸妈不让我做，老师不让我做，老板不让我干。🟢 45:18 Learn in Public：为什么公开学习很重要 很多人不愿意发社交媒体，是因为担心自己不够专业。但你可以是学生的角度：我跟你一起学习，分享我的笔记。 Learning in public 能促进你去输入——为了频繁更新内容，你也要不断提升自己的认知。 步入职场之后没有考试，你学了一些东西，学了之后也不知道学没学会，so what 能干嘛？🟢 47:33 有松弛感的成长很多人问我怎么有那么多时间？我反问：那你怎么有时间刷抖音、打游戏、看剧？ 这些事对我来说就是娱乐，是一个正反馈很强、给我能量的事情，不是消耗我能量的事情。 松弛感不是它会来找你的，你得去找它。这背后都是需要努力和行动才能找到的。 Naval 讲过：Find what feels like play to you but feels like work to others.🟢 51:32 长期游戏与 Karma 理论我今天涨的每一个粉丝都是我未来省的 marketing 成本。 我小红书没有任何变现，产品也没有以盈利为目的。我把它理解为一个更长期的事情。 短期游戏是立马接广告赚钱；长期游戏是通过这个平台认识优秀的创业者、投资人、未来的合作伙伴。 很多人创业之后才发现不认识投资人，想找用户测产品都想不起来可以找谁——那一天才发现就 too late 了。 Karma 就是你不求回报地帮人，你积累的 Karma 总有一天会回来。🟢 54:46 年度 AI 产品推荐 Claude：性格跟其他 AI 非常不一样，不会像 ChatGPT 那样拍你马屁。聊天感受如沐春风，适合当心理咨询师。 NotebookLM：内容 Remix，可以把任何形式的内容转换成任何形式。一个神奇用法：上传简历，生成一个播客，两个 AI 夸你 20 分钟。 Replit Design：非常适合小白的 vibe coding 工具，从 idea 到上线部署一站式，从头到尾不需要碰代码。 Faces：做轻量网站，比如个人简历或作品集，做出来非常好看。🟢 58:53 AI 使用技巧：让 AI 问你问题 绝大部分人是问 AI 问题，我一直认为应该是 AI 问人问题。 写文档时，我打开 Claude 语音模式说：我要写一个产品方案，一次性问我一个问题，帮我把这个想清楚。 聊完十几分钟，让 AI 把刚才说的整理成文档——写出来完全是我的东西，看起来就很不像 AI 写的。 你可以在不方便写作的时候写作——堵车、散步的时候就把写作这件事干了。🟢 01:03:16 年度精神导师 Chris Pedregal（Granola 创始人）：用户说什么不是你就做什么，每一个用户说的东西是在提升你自己的直觉。在应用层不要去跟模型层竞争，而是借用它的优势。 Josh Woodward（Google VP）：我让产品经理不要盯着数字看板，你去看用户的眼睛，看他们有没有 aha moment。 Lulu Cheng Meservey（硅谷 PR 教主）：Go Direct，创业者 CEO 要自己去跟受众产生影响。个人定位是三个圈的交集：你想说的、受众想听的、对你好的。🟢 01:24:40 用 10 个「我是」来介绍自己 我是一个一岁孩子的妈妈 我是一个前记者 我是东北人 我是日语 N1 持有者，特别喜欢学语言 我是一个从小就喜欢自我表达的人 ……剩下的 5 个更精彩，请听播客欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 钱回来了吗？流向了哪里？谁在激进出手，谁又在悄然布局？继去年年终盘点后，本周「十字路口」再次邀请到刘旌，与 elsewhere别处发生 串台，一起复盘 2025 年国内 AI 一级市场的潮起潮落、情绪变迁与暗流涌动。2025 年，VC 们的情绪从去年的“离散”与悲观，转向了今年的“强共识”与狂热。DeepSeek 和 Manus 的横空出世，点燃了 VC 们对下一个时代的 FOMO 情绪；具身智能和消费电子赛道涌现出“城市战队”和“中国自信”；Solo GP、产业资本与新型孵化器等新物种也纷纷入场，试图在新旧秩序交替的时刻抢占身位。我们希望这期内容对 AI 创业者有价值——因为了解 VC 的动向、审美与情绪，不是为了成为谈资，而是为了帮助你做出更明智的融资决策：在正确的时机，用正确的方式，向正确的人讲述你的故事。🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:12 “强共识”与“刻舟求剑”2024年的关键词是“离散”，2025年VC们却走向了“强共识”。当AI成为全村的希望，FOMO情绪是如何驱动整个一级市场的？ 从年底的悲观到年后的狂热，DeepSeek 和 Manus 的爆火给 VC 带来了怎样的冲击？ 去年大家都在焦虑 PMF，今年为什么不聊了？ 新一代 GP 之间正在上演一场关于“中国第一 New Generation GP”的快速卡位战。🟢 09:48 大模型变局“AI 六小龙”的沉浮 中国 AI 六小龙估值加起来，还不如一个 Thinking Machine？ 当最大的“金主爸爸”互联网巨头，亲自下场成为你的竞争对手。 移动互联网时代的“美元四傻”Mega-fund 消失。 当模型成为贬值最快的商品，会发生什么？🟢 15:55 AI 应用与 AI Agent被点燃的“民族自信” Manus 和 Genspark 如何给行业打了一针强心针？ 两条大路通罗马：小天才和老司机，两种创始人画像都跑出来了。 IDG 90 后基金的成功，到底是90后的胜利，还是移动互联网的胜利？ 今天对 97/98 后创业者的追捧，又在复刻什么？🟢 19:50 道路自信与人才焦虑A16Z 中国员工的论断：”硬件，才是你们（中国）该做的事情。“ Insta360 的千亿市值、拓竹的五年奇迹和 Plaud 的百万销量，共同点燃了市场。 大疆的人才焦虑。 具身智能的“108罗汉图”：繁荣还是泡沫？🟢 27:38 谁在出手？ 主流基金画像：红杉、高瓴、IDG、蓝驰、经纬、真格… 互联网巨头 CVC 格局：美团、京东的明确协同，百度、阿里的“财务投资”，以及小红书如何凭一己之力搅动投资圈？ 市场新物种：Solo GP 为何兴起又面临挑战？FA 做基金、深圳科创学院、Sparklab 创业修道院……它们如何改变了游戏规则？ 为什么说今天的新生代投资人，面临着一个残酷的事实？🟢 46:26 VC 的天赋、运气与组织革新“VC 需要一点天赋，和好的运气。” 什么样的人适合干 VC？ 为什么说大多数 VC 基金的组织形态已“板结”？ VC 基业长青的秘密：如何在拥抱变化与保持本心之间，找到那个微妙的平衡？ VC 与媒体的关系：为什么说在 AI 时代，掌握话语权的不再是机构媒体，而是有“活人感”的 KOL？🟢 01:00:22 Koji x 刘旌：在时代中，我们如何自处？ Koji 身份转换：从创业者到 Venture Partner，对 VC 行业的认知有哪些更新？ 创业最重要的品质是什么？在加速的 AI 时代，为什么“坚韧”比以往任何时候都重要？ 作为一个对行业有影响力的 KOL，应该拥有什么价值观？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周「十字路口」的嘉宾是酱油（黄浩南），他是在「AI 漫剧」这个新物种诞生的混沌早期，跑得最快的的人之一。酱油中专毕业、靠网文赚到第一桶金，创办「酱油文化」，实现财富自由。今年 9 月，酱油决定 all in AI 漫剧后，短短数月，飞速发展，团队扩张到 1000 人规模、流水突破 5000 万。抖音播放量破亿的漫剧的 22 部漫剧中，5 部来自酱油。在本期内容中，酱油深入拆解了这家千人“AI 工厂”的运转细节，分享了他对 AI 工具的投资价值、“电子预制菜”争议、“抽卡师”这一新工种、视觉时代的平权、大模型的优劣、内容行业的护城河以及“做 AI 时代的皮克斯”等话题的观点。最后，酱油分享了自己的精彩故事：作为时代的“逆流者”，凭借对内容的直觉和极致的执行力，在 AI 带来的技术平权浪潮中，抓住了属于普通人的逆袭机会。很精彩！📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校、星座、一句话介绍现在在做的事情、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历🟢 01:49 千人「AI 漫剧」工厂"他永远抢不走我脑袋里的东西，我也抢不走他脑袋里的东西。" 为什么 AI 漫剧火了？ 一条完整的 AI 漫剧流水线长什么样子？ 千人团队里，什么岗位人最多？什么岗位最难招？ 新工种诞生："AI 画师"和"AI抽卡师" 拥有千人团队后，剧本和分镜依然是必须由人类亲手打磨的“灵魂”。🟢 10:29 当全世界都在抵制 AI 的时候“一看就是 AI，AI 味太重了……他们仿佛把 AI 当做一个粗制滥造的代言词。” 寻找愿意一起"逆流"的人，开创一个新的视觉时代。 "AI 味太重"成了粗制滥造的代名词，但做 AI 的人才知道：它每天都在进步。 一个残酷的事实：AI 做的东西已经超越了 80% 的十年资深动画师。 宫崎骏说"电脑画的线没有灵魂"，但全世界 90% 的动画早已是电脑做的了。 “我的合伙人，一年前年入 30 万，下个月提劳斯莱斯。”🟢 16:57 内容方法论：爆款背后的三层逻辑“围绕着生与死、人生、社会去一做部好作品，扑了也无所谓。” 第一层：爽文逻辑，给 18 岁少年一个解压的出口。 第二层：视觉盛宴，用 AI 做《封神之战》级别的神魔大战场面。 第三层：IP 化内容，做一部能让全世界共鸣的《寻梦环游记》。 为什么中国影视出海是伪命题？文化太深了，没人看得懂。 AI 最大的价值：给你无限试错的成本——20 万一部，扑了也不心疼。🟢 19:20 成本、模型、好内容“我们不想在风口赚一笔钱，又等下一个风口。我们希望在这个风口一直做，一直开创。” 行业均价 1000 元/分钟，我们 1500 元——因为别人抽 40 张图，我们要抽 160 张以上。 成本结构拆解：人工 60%、算力 20%、剧本 15%、配音 5%。 我们用得最多的视频模型是生数 可灵、即梦、Sora……各取所长，集大成于一体。 不省成本的原因：好的东西才会生生不息，省成本赚快钱的最终都会被淘汰。🟢 23:51 从中专生到财富自由"打工是不可能发财的，像我们这种人一辈子可能只有一次机会。" 没有电脑，就去网吧通宵码字。 写网文第一个月就月入过万，半年后年入百万，然后开了全国第一家网文线下孵化班。 做短剧，15 万成本一个月赚了 700 万，一年税前收入 5000 万，财富自由。 为什么从短剧转型 All in AI 漫剧？ 1% 的天赋比 99% 的努力重要，努力只能让你赚到钱，不能让你成功。🟢 31:06 管理一千个人“谁工作起来会开心快乐啊？但我要让他对比其他地方，觉得这个公司还挺好。够了。” 这不是人才管理，这是工厂管理——员工、组长、主管，任务分发下去，做完就下班。 普通员工绝不加班，一天实际只工作 6 小时；但组长以上 365 天无休。 为什么？拿 5000 月薪的人有权拥有自己的夜生活，拿高薪的人就得为公司付出一切。 最大的风险？不存在。内容驱动生产，只要内容 OK，谁来生产都一样。 "这个赛道没有同行"——蜡笔小新和柯南的公司是敌对关系吗？🟢 37:37 做 AI 时代的皮克斯"我想上市，我想成为全世界的一个 AI 应用的概念股。" 这么赚钱，为什么还要融资？ 明年计划：颠覆国漫市场、出海、做 IP 生态、做游戏…… "我们要颠覆整个国漫市场，把国漫市场搅一搅。" 我们正在做一个"绝密项目"，过完年宣布，会对整个 AI 市场造成巨大冲击。 "（AI 工具我们用吗？）不用，一个都不用。" "（AI 工具类创业公司有投资价值吗？）一点都没有，零价值。" 对 2026 年有什么大胆的预测？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周十字路口的嘉宾，杨洁，是锦秋基金的创始合伙人。锦秋是近两年来创投圈备受瞩目的一支新锐力量：12 年长周期、管理规模超过 5 亿美金。2022 成立至今，他们已经投资了超过 70 家公司，一年内更是密集出手了 50 家公司。值得一提的是，其投资组合中 90% 以上为 AI 相关公司。本期播客中，杨洁分享了自己从 0 到 1 创办锦秋基金的故事：如何募资、如何打造一支”AI Native 基金“、如何寻找投资机会、如何面对高瓴和红杉们的激烈竞争，以及作为管理者，如何带领团队对抗早期投资中无处不在的 FOMO、不安全感与信息孤岛。希望这期对话，能给正在十字路口探索的 AI 创业者和投资人带来一些新的视角。（备注：50 多家公司为截止播客录制当天完成的交割公司数据，未包含连续多轮跟投的交易笔数，在本期播客发布时数据已有更新，预计 2025 年底交易数据会有一定幅度更新。）🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:11 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、创业前经历🟢 02:02 在 AI 寒冬下注：一个 12 年期基金的诞生"我们能看见明确的信号：AI 在补充生产力、替代劳动力。"AI 行业一片惨淡时，为什么你敢逆势创立一支新基金？当时给 LP 讲的故事是什么？为什么设计成 12 年期的长周期基金？——"这一波不是产业周期，是基础设施级别的变量。7 年的基金，可能我们现在 70-80% 的项目都不敢投。"为什么是 5 亿美金的规模？既有能力在后期持续增持，又不会大到难以避免去追逐确定性的大项目。🟢 07:47 "我们是一个 AI 公司，在投 AI 公司"锦秋也是一个"AI 公司"。锦秋内部工作流具体怎么用 AI？Sourcing 系统的"秘密武器"：除了分析论文作者和获奖名单，还能从公众号推文里判断交易机会。如何用 Claude Code 和 ChatGPT 设计团建？你的一天是怎么用 AI 的？给你多大一笔钱，你会答应一个月不用 AI？🟢 17:44 如何看人？"其他东西都是可以学的，不会 coding 可以打开 B 站学，但「韧性」某种程度上是天生的。"AI 时代的创始人特质排序：为什么"韧性"排在第一，甚至高于学习能力和执行力？错过了 Manus 早期投资，最大的复盘是什么？——"我们过于评估插件产品，而错判了创始人那种反无序、反脆弱的核心能力。"一个全员 INTJ 的合伙人团队，如何评估"韧性"这种感性特质？——"把我们看重的点拆出来，一条条去找是否有迹可循。"🟢 21:51 如何募资？"募资最惨的时候，我们选择不看报表。"锦秋第一期募资时，第一次遭遇大规模、集中的拒绝是什么感受？一个对抗焦虑的有效方法：当进展记录表让你痛苦时，就别看了，把精力放在能推进的事情上。"我们就是一个小基金，但市场上有大量的钱想投一级市场。被一些人拒绝没关系，反正总能募起来。"🟢 26:13 VC 的卷、FOMO 与安全感"我希望大家是因为热爱在工作，而不是因为紧张。"如何面对 VC 行业的「卷」？如何打破团队的「信息孤岛」？如何对抗团队的「FOMO」（错失恐惧症）？如何建立团队的「安全感」？🟢 43:58 投资中关键的事如果明年只投一个方向，投什么？为什么从 2023 年起就明确不投大模型公司，并且至今不后悔？在乎估值吗？在乎占股比例吗？今年投资金额水涨船高吗？几个有趣的投资故事。🟢 50:14 如何竞争？"不是每个 founder 都要拿他们（红杉和高瓴）的钱，大家还是在找匹配。"面对红杉、高瓴的激烈竞争，我们的机会在哪？锦秋对创业者的核心价值主张："快且确定"。如何做到这个看似矛盾的组合？创始人的画像正在变得多元化：除了名校大厂，如何发现那些来自"山川湖海"的独立开发者和非典型创业者？🟢 55:45 展望2026预判一：资本市场将更热闹，大模型公司和具身智能公司或将迎来上市潮。预判二：资金将更充沛，一度沉寂的后期大基金 (Mega Fund) 正在回归。AI 创业的独特之处：它是一个"世外桃源"，创业者可以暂时不用关注宏观经济、汇率和利率的波动。机会长期存在，但时间窗口并非无限：随着更多人涌入"世外桃源"，晚入局者将面临更激烈的竞争。🟢 58:02 用 10 个「我是...」来造句我是一个在做 VC 创业的创业者。我是一个希望把投资做成产品的 AI builder。我是一个相信韧性很重要的人。我是一个对 AI 的未来保持客观判断又乐观的人。我是 6 只猫、1 只乌龟和 1 只蜥蜴的主人。……最后 5 个保密，请收听播客欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 去年这个时候，「十字路口」和「此话当真」串台，我和真格基金管理合伙人戴雨森做了一期开年对谈，大胆预测 2025 是「AI 关键之年」和「Agent 元年」。一年过去，回头看这些判断基本应验——从 Deepseek 到 Manus，从吉卜力时刻到豆包手机助手，AI 应用真正迎来了爆发。今年我们又来了！这一年我也有了新身份：开始在真格基金做 Venture Partner，同时以自媒体人和天使投资人的双重视角站在一线和 AI 创业者们交流、观察和思考。这期对谈我们聊了两个多小时，从王兴当年写给我的那封实习邮件，到张一鸣编译代码时嘟囔着要优化那十几秒；从「怎么在 AI 时代找姚明」这个投资命题，到创业者最需要的「韧性」；从做 1 号位的孤独，到做 2 号位的幸福感。🟢 最值得期待的是雨森对 2026 的预判——他提出明年将是 AI 的 「Year of R」，以下 3R 将成为 2026 年 AI 行业关注重点：Return（商业回报）：当投入越来越大，大家会更关注 AI 的真实回报，增长质量比增长速度更重要Research（前沿研究）：现有 AI 的研究范式遇到瓶颈，需要新的研究突破来解锁下一阶段Remember（用户记忆）：Memory 将成为 AI 应用的关键差异化，Proactive Agent 可能是 10 倍机会最后，我们还分享了今年的幸福分数、年度 AI 产品、年度播客，以及那些让我们暂时忘掉 AI 的书。希望这期对谈能给你一些启发。如果你正在 AI 领域创业，或者有一个让你兴奋的想法，欢迎来找我们聊聊。📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:02 复盘 2025去年，我们说 2025 是「Agent 元年」，今年来验证答案了。去年，我们认为 ChatGPT 还不是 AI 的 iPhone 时刻，我们还在黑莓时代——现在呢？吉卜力时刻竟然是今年的事？恍惚间以为是几年前了。Agent 元年的判断没问题，但「元年」意味着这不是一年能解决的事——Karpathy 说这是 "Decades of Agent"。豆包手机助手用起来怎么样？🟢 11:49 下一个被模型解锁的机会在哪？Agentic 能力现在解锁了 10%-20%，到 80% 的时候，AI 能做的事情会非常多。多模态融合是下一个大变化。有一个 Benchmark 叫 Zero Bench，现在最强模型只能得 5 分，但一年后可能到 60-80 分。马斯克说过：人其实就是一个不断接收视觉 input 的机器。🟢 14:55 「跳变」发生了吗？AI 能力像烧开水：100 度之前只能泡咖啡，100 度之后立刻解锁蒸汽机。AutoGPT 在 2023 年是个概念，Manus 在 2025 年是个用户体验很棒的产品——中间差的就是水温。伊利亚说 AI 分为 scaling 时期和 research 时期，范式突破后才能继续烧水。🟢 17:45 最近感到兴奋产品Yusen：Typeless：不只是语音输入法，它会学习你在微信和飞书里不同的说话语气。豆包手机助手：虽然还是预览版，但第一次感受到 AI 真的能帮你完成一个有自由度的任务。坦白说，现在的兴奋感不如去年年底——去年是大潮汹涌澎湃而来，今年更像是从 1 到 10 的进化。Koji：年度心动产品：Sunday 机器人 ——第一个让我想买回家的机器人。🟢 26:39 Koji 的「五道口往事」「来自王兴的第一封邮件」——Koji 读信王兴指着五道口的十字路口对 Koji 说了什么？当年还在写代码的张一鸣：编译代码要等十几秒，别人发呆刷网页，一鸣在嘟囔：这十几秒我能干什么？毕加索说，“艺术评论家聚在一起谈论的是形式、结构和意义，而艺术家们在一起讨论在哪里可以买到便宜的「松节油」。”🟢 39:24 AI 时代的王兴和张一鸣，会有什么不同？创业者的「道」不变：学习能力、领导力、创新力、意志力。但「术」在升级：20 年前是 Copy to China，10 年前是中国特色模式，现在是一上来就全球化、世界首创。🟢 44:21 没有地图的时代，怎么创业、怎么投资？2009 年和今天有什么相同？都是人人感觉到机会，但没人知道答案。两件事肯定不会错：积极行动 + 到优秀人扎堆的地方去。沃尔玛创始人的孩子最怕和爸爸公路旅行——因为每到一个小镇，爸爸都要停下来看超市货架。项目方向难判断，但优秀的创业者品质相对容易判断的。🟢 51:46 怎么在 AI 时代找姚明？姚明在屋子里，你不会错过。但 NBA 也有一米六几的球员。韧性比以往更重要：AI 时代迭代更快，意味着更频繁的失败。对技术发展路线要有自己的判断：做 6-12 个月后技术能支撑的产品，才能成为先驱而非先烈。杨植麟 23 年就判断长文本很重要，小宏因为先做 AI 浏览器所以看到了 Agent 的机会。AI 牌桌一年发 10-20 张牌，摸到一张没打好很正常，换张牌再打。🟢 01:01:29 给想上播客的创业者的建议不需要包装得很成功，也不需要显得很聪明。最可悲的不是讲错话，而是你辛辛苦苦做的东西根本没人知道、没人讨论、没人 care。媒体需要好内容；好内容 = 有趣 + 有用 + 有共鸣。🟢 01:06:43 创业 vs 投资：两种完全不同的生活方式投资人这工作怎么样？创业是一件事做得特别深，投资是很多事都略懂。创业有进度条但很辛苦，投资没有进度条但很焦虑。投资人说的话不要太当回事，他们要是真懂，可能就不做投资了。🟢🟢🟢 01:11:08 【重磅】2026 AI：Year of R雨森提出的年度框架：三个 R 将定义 2026 的 AI 趋势，成为 The Year of R🟢 Return（商业回报）过去三年交易的是 ROI 里的 I（Investment），明年大家会更关注 R（Return）。ChatGPT 订阅制提价很难：去年卖 200 的智能，现在只能卖 20。原来值钱的事情会变得不值钱——AI 不会赚到程序员的工资，而是让编程本身贬值。硅谷已经在变化：投资人越来越在意毛利、留存和现金流，而不只是增长。🟢 Research（前沿研究）Ilya 说现在又进入了 research 阶段，Demis 说还需要 1-2 个 breakthrough 才能到 AGI。硅谷新趋势：投 Neo Labs，希望他们探索和头部模型公司不同的科研路径。Thinking Machines Labs 估值 500 亿美金，超过中国所有生成式 AI 创业公司估值总和。🟢 Remember（用户记忆）Memory 是 AI 应用的关键差异化，ChatGPT 的留存出现了微笑曲线。我问 ChatGPT 春节去哪玩，它推荐的地方比 Gemini 好太多——因为我们聊了三年。下一步是 Proactive Agent：好助理不是等老板喊才动，而是主动把材料准备好。🟢 01:40:36 我们的年度推荐年度 AI 产品是什么？年度播客是什么？年度书籍是什么？2036（十年后）的预测小作文今年的幸福指数是多少？🎉🎉🎉朋友们新年快乐！欢迎在评论区告诉我们：你在今年看到有趣 AI 产品或故事是什么？我们会抽奖送出 10 份新年礼物：「Hands Dirty」的卫衣它的设计来自「十字路口」播客最受欢迎的嘉宾之一：Vanessa，她和我们录制了播客《AI产品经理指南：我是谁，从哪来，到哪去｜对谈字节AI产品负责人Vanessa，面试了100位AI产品经理后的心得总结》。「Get Your Hands Dirty」，意味着在 AI 时代，鼓励大家“把手弄脏”，积极行动去构建。这是我和 Vanessa 喜欢的一句话，在 AI 时代有一种特别的浪漫，代表着从旁观者变成创造者的那一步——不等完美准备、不惧混沌与不确定，而是先伸手进去，把一个模糊的想法捏出形状。在今天，行动本身就是门槛。只有当你真正动手，AI 才会在你手里变得真实：一个小工具、一段自动化流程、一点点试错，都可能开启全新的可能性。这句话提醒我们：未来不是想出来的，是做出来的。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji（微信: YuanchengYang）：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 陈春宇 (Brandon) 正在做一件很多人看来「必死无疑」的事：挑战微信和 WhatsApp —— 他要做一个 AI 时代的即时通讯工具 (IM)。作为本周「十字路口」的嘉宾，这位 25 岁的创始人有着非同寻常的经历：从清华辍学、放弃生物专业，拿着单程机票闯荡硅谷，甚至一度睡在地板上。如今，他的公司获得了多位资深互联网企业家和投资人的支持与投资，刚发布了新产品「Intent」App （intent.app）。在这期节目中，Brandon 分享了他两次创业经历的起伏、辍学创业的顿悟时刻，以及他对下一代 IM 的思考。为什么他坚信做大事和做小事的难度一样？为什么英语不好反而成了他最大的优势？在一个被巨头垄断的市场，AI 将如何重塑我们沟通的「 Intent（意图）」，创造出新的机会？如果你对 AI 时代的产品创新、一个年轻创始人的非凡心路历程，以及那些“看似不可能”的宏大挑战感兴趣，相信这期节目会对你有所启发。🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:01:16 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、公司与产品介绍、融资情况、收入与利润、团队规模。🟢 00:03:12 第一次创业、清华辍学“我大学最失败的事情是什么？是我居然还在这里读书。”如何校准人生坐标系？——苏世民的启示：做大事和做小事的难度是一样的，既然都很累，为什么不选一个让自己开心的？生物专业的出路在哪里？一份比 Unity 还牛的游戏引擎 BP，换来了 120 万人民币的天使投资，然后呢？——产品没做出来。顿悟时刻：VC 面试时被问及“大学最失败的经历”，他的回答让面试官都笑了。为什么辍学时没有恐惧？“无论如何我都饿不死”——底气来自高三独自“北漂”的经历和对生物专业“尽头”的清晰认知。🟢 00:14:12 硅谷“去魅”从在 Palo Alto 无家可归、睡朋友宿舍地板，到住进 Berkeley 的海景别墅——这趟旅途发生了什么？为了见 Zoom 创始人 Eric Yuan 一面，他特地飞到美国，结果等了两个月。兴冲冲地讲完 Multi-agent 的早期构想，却被 Eric Yuan 一语点破：你这个本质上还是个 Discord Bot。住在 Berkeley 山上的海景别墅，远离社交喧嚣，每天听张小龙公开课、看海、与鹿打招呼——对 IM 的顿悟在这里发生。把张小龙的公开课内容，写满了整整十几张贴在墙上的大白纸。“去魅”是行动力的开始：当你发现斯坦福的人也就那样，很多认知甚至不如中国互联网从业者时，你就敢于下场了。🟢 00:22:27 搞定两位“互联网大佬”的投资“年轻人敢做这么大的事，不错。”见第一位“大佬”，聊野心：他几乎没听产品介绍，只说了一句“年轻人敢做这么大的事，不错”，然后就投了。见第二位“大佬”，聊用户：全程不聊市场、不聊竞争、不聊腾讯做了怎么办，只聊一件事——你如何做用户研究？创始人社交有用吗？他曾被朋友评价“每天都在 social”，但他如何看待社交的价值和阶段性？🟢 00:27:02 挑战微信：在AI时代，IM为什么值得重做一遍？他曾七次尝试做 IM 均以失败告终，如今第八次出发，他看到了什么别人没看到的机会？为什么 IM 是一个巨大的机会？它拥有最高的用户使用时长和打开频率，但商业化上却远不如抖音。从聊天记录总结、AI 搜索到个人助理，曾经构想的无数 AI feature，为何最终选择“翻译”作为切入点？用户的痛：一位越南裔妈妈因为语言障碍，无法和自己在美国出生的孩子深度交流。同样是翻译，自己做 IM 有何优势？核心在于“上下文”——大模型只有在IM里，才能知道该用平语还是敬语，才能分清 LLM 是“法学硕士”还是“大语言模型”。数据洞察：Whatsapp 日均消息 60 条，ChatGPT 日均提问 10 个，Google 搜索日均 3 次——IM 是记录个人数字生活最完整的平台，也是一座数据金矿。为什么微信有能力却选择不做“周三”和“星期三”的语义搜索？大公司的“优势”恰好是创业公司的机会。🟢 00:53:53 与不确定性共舞因为不适合做科研，“我现在再怎么差，都比留在清华读生物博士要好。”如何管理投资人预期？“我每次都说，我也不知道市场在哪，IM 失败了七次，可能第八次还会失败。”自我成长：MBTI 从 ENTP 变成 INFJ，从依赖外部交流，到开始向内寻找答案、关注他人感受。如何管理团队焦虑？用持续的、微小的、但明确无误的“前进感”来对抗不确定性。从几千用户到几万用户，让团队知道“我们走上正轨了”。给创业者的建议：所有束缚都是假的，想做什么就立即去做，用一个周末把想法变成产品，然后迅速接受市场的“啪啪打脸”。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🚥 本周「十字路口」，我们有幸邀请到用 AI 辅助用户研究的创业公司「觅深科技 Mizzen AI」的创始人 CEO 孙克强，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。孙克强是一位拥有计算机视觉博士背景的创业者，也是一位将“YOLO（You Only Live Once）”刻在骨子里的乐观行动派。他试图挑战已有百年历史的传统用研模式，通过 AI 绘制一张前所未有的全网“人类偏好图谱”。他提出 Vibe User Research，并希望与 Vibe Coding 一起形成产品闭环，迈向「产品自迭代」的新范式。而作为投资人，李一豪不仅分享了早期和团队共同探索成长的过程，更从资本视角抛出了一个判断：垂直赛道AI范式是怎样的，为什么那些最缓慢、最昂贵、最分散的“老旧”赛道，反而是 AI 时代孕育新寡头的最佳土壤？这是一场关于技术、人性和市场机会的对话，希望能给在十字路口探索的你带来新的启发。🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:51 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历🟢 02:08 AI 加速了生产，却卡在了洞察一个巨大的供需剪刀差：当生产力的天花板被 AI 掀翻，洞察力却还停留在劳动密集型时代。 效率的百倍差异：传统用研是线性的、串行的；而 AI 可以用并发的方式同时访谈所有人。 巨大的供需矛盾：AI 让产品研发的速度大幅加快，但从用户端获得反馈的速度却远远滞后。 为什么这是一个通往伟大的赛道？当用研速度跟上研发速度，产品甚至可能实现“自动迭代”。🟢 09:10 在千亿美金的「僵局」里寻找新垄断。市场越固化，越是「缓慢、昂贵且分散」，AI 的机会越性感。 市场的终局推演：像 Legal、HR 和用研这种已经固化但结构依然分散的市场，技术变量最容易催生新的寡头。 一个反直觉的判断：人力越密集、越传统的行业，AI 带来的供需差越大。 为什么看好中国团队？互联网原生的理解力 + 极强的运营交付能力。 未来的组织形态：AI 会长出很多只有 1-10 个人的“超级公司”。🟢 07:07 永远好奇的 AI 什么是「对齐税」？多个主持人之间为了同步信息、对齐颗粒度所消耗的高昂隐形成本。 人类的认知边际效应递减：访谈第 1 个人时你很兴奋，访谈第 20 个人时你的兴趣浓度会大幅衰减。 AI 的优势在于「永远好奇」：它可以像对待第一次访谈那样，对第 100 个受访者充满热情地追问。🟢 21:38 人类在 AI 面前反而更坦诚如果主持人是女性，受访者是男性，男性会不自觉变得更 defensive；但如果对面是 AI，人反而会卸下防备。 扬长避短：Hack 掉人类对 AI 的特殊感知，利用霍桑效应让受访者感受到价值感。 越真实赚钱越多：建立一套 Benchmark 系统，用博弈论的方式引导用户说真话，甚至不仅说事实，还提供主观分析。 为什么面对 AI 的受访者诉说欲变强了？因为没有了面对“人”时的社会压力和表演欲。🟢 25:05 大模型是好的「回答者」，却是糟糕的「提问者」 为什么 AI 模拟用户行不通？模型无法感知动态的、当下的环境（比如疫情前后人的心态巨变）。 技术圈的普遍误区：现在的 LLM 都是被训练成很好的 Answerer，却没人教它如何做一个好的 Asker。 如何训练 AI 的提问能力？用强化学习（RL）构建环境，把行业里最优秀的访谈数据作为 Benchmark。🟢 30:39 绘制一张全网「人类偏好图谱」 告别标签化：传统的用户画像是离散的标签，未来的用户画像应该是基于语言和对话构建的、立体的 3D 模型。 从「项目制」到「连续渐进式」：用户研究不再是几个月一次的大工程，而是像打开摄像头拍照一样日常且频发。 并不是要取代产品经理：我们希望做 PM 的「钢铁侠战衣」，让 AI 包揽枯燥的访谈，让人类挥洒神来之笔的直觉。🟢 34:32 时刻将死亡铭记于心 既然终将灭亡，我要给世界留下什么？一个可以影响上亿人的产品作品。 转型背后的逻辑：从计算机视觉博士到做 AI 用研，本质没变，都是为了理解最稀缺的原生信息——「人类偏好」。 The $3M Question：如果现在给你 300 万美金做投资人，你会投给哪三个人？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

🎉 节目开始前：感谢朋友们的支持，我们拿奖啦！会继续努力的！🎉🚥 本周「十字路口」的嘉宾是恶少。在游戏行业，恶少曾经可谓站在行业巅峰，作为最早的策划，他参与创造了《原神》这一现象级游戏。最近，他选择创业——为什么会在所有人以为他到达“罗马”时选择离开？面对今天的中国游戏行业，他为何给出了“一潭死水”的犀利评价？本周的「十字路口」，我们邀请到前米哈游《原神》的恶少，将带我们回到那些知名项目立项的早期时刻，用他当时作为参与者的视角，还原他们如何用几块钱的塑料板凳和对极致的偏执，在这个时代留下了浓墨重彩的一笔。同时，作为一名投身 AI 浪潮并发布了新产品 Krene 的创业者，他也在播客里分享了为什么再创业，AI 在解决游戏行业“跨领域协同”难题的作用，以及他想要如何通过工具，帮助下一代年轻人创造出属于他们的《原神》。🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 01:08 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍现在的公司和产品、团队规模、创业前经历。  🟢 02:08 游戏行业的“Wow Moment”与厚积薄发为什么最近沉迷一款老游戏《信长之野望：创造》，它让我想到了 AI 的奇点时刻。 现在的很多新游戏被舆论情绪裹挟 经过时代洗礼的老游戏中，能看到最纯粹的设计精华 老游戏会打折 游戏行业的爆发往往不是线性的，它需要一个积累过程，然后突然以惊人的方式涌现。  🟢 03:45 米哈游往事：塑料板凳与工业化奇迹当初看到《崩坏3》的 Demo 时，我的第一反应是：“天呐，这项目要完蛋，能不能熬过三年？” “技术宅拯救世界”的解读：米哈游“追求极致”文化的实体象征——为了抠一个像素的细节，美术直接搬个地摊小板凳坐在策划背后改，一坐就是几小时。 重新定义公司：入职第一天创始人就告诉我，“米哈游不是一家游戏公司，而是一家 ACG 公司”。 《原神》立项之初：想做开放世界，但不知道内核是什么。 核心玩法的突破：在一个小黑屋里憋出来的“Wow Moment”，以“元素交互”为核心玩法的开发方向。  🟢 16:56 个人蜕变：从“明星设计师”到“幕后架构师” 最痛苦的瓶颈期：我想亲自抠每一个细节，却成了团队成长的天花板。 创立一个新团队：为了像特种兵一样解决问题，必须从前台退到幕后，铺路、搭框架。 为什么《原神》敢挑战“全球同步、全平台数据互通、42天一更新”这种行业从未有过的地狱难度？ 工业化的真相：SOP（标准作业程序）往往是扼杀创造力的阻碍，用技术（Sandbox 沙盒机制）来解耦团队，让创作自由与工业化并存。  🟢 34:42 为爱买单：内容行业的商业模式哲学 为什么二次元商业模式能成功？因为卖的不是数值、不是对抗，而是角色与故事的情感连接（Pay for Love）。 真正的工业化不是把人变成机器，而是让几百个团队并行工作，最终却能在同一个世界里无缝融合。 游戏行业的规律：伟大往往不能被计划。很多顶级公司的创始人最初只是同人画师、Mod 作者，纯粹为了“爱”而创作。  🟢 45:10 创业抉择：现在我更想做一个“渣男”我曾经想做聚光灯下的明星制作人，但现在我更想做一个“渣男”——我想参与到成千上万个优秀游戏的创作中去。 为什么离开米哈游创业？看到中国游戏行业除了头部，大部分是一潭死水——大家在模仿工业化的“形”，却磨灭了灵感的“火种”。 Krene 的产品野心：不仅是做游戏，而是做“互动内容”的架构师。 AI 的核心价值：降本增效只是表皮，AI 真正解决的是“跨学科协同”的痛点——让一个不懂代码的美术，或者不懂美术的程序员，也能一个人做出一款游戏。  🟢 01:06:05 世代洞察：Z 世代为什么更爱“单机”？ 80/90后成长于匮乏时代，渴望在 MMO 里社交、当帮主、呼朋引伴； 00/10后生于信息过载的互联网，他们反而产生信息恐慌，更倾向于在“单机”或极度垂直的小圈子（如 SCP、怪核）中寻找共鸣。 未来的内容形态：电影和游戏的界限将消失，最终融合为一种高沉浸、可交互的“互动内容”。  🟢 01:16:25 表情包管理学与 ISTP 的自我修养 从米哈游带走的最宝贵资产竟然是——硬盘里那堆记录了项目 Bug 和名场面的表情包。 情绪复盘法：作为 ISTP，每次产生情绪（无论积极消极）都会“灵魂出窍”去分析它。团队的焦虑往往是系统性风险的早期信号。 游戏寻根：我认为所有现代游戏的灵感起源只有两个“爹妈”——《沙丘》（Dune）和《指环王》（LOTR）。  🟢 01:26:36 终极一问：如果有 300 万美金做投资，我会怎么投？ 我会 All-in 投给我的一位大学同学，他在做“人工毛囊”。 这不仅是解决脱发问题，更是解决人类几千年来的外貌焦虑。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

AI 硬件的领域，永远有新机会，也永远都有大量野心满满的创业者。本周，十字路口请到潘宇扬 Chris，他是字节跳动 Coze 最早的产品经理，也负责过字节等公司的 AI 眼镜项目。宇扬今天带着他创业做的产品 AI 项链 Odyss 来到十字路口。同时我们还请到了他的天使投资人，来自 CreekStone 的合伙人李一豪。（产品图：Odyss AI 项链）在本期播客中，我们深入探讨了宇扬的“非共识”创业之路。作为一个深度参与过 AI 眼镜项目的人，他为什么最终放弃了这条热门赛道，认为它更像是“2015 年的 VR”？同时，宇扬分享了他如何选择“项链”这一形态，并精准切入饮食健康这一被忽视的巨大市场。Odyss 究竟如何实现对每一口食物的无感记录？面对“反人性”的质疑，宇扬又给出了怎样的回应？与此同时，作为投资人的一豪也分享了 CreekStone 作为一支 AI native 基金的独特视角。在 AI 开启的新范式下，什么样的创始人才能脱颖而出，成为他们寻找的“中国 AI 黑手党”？我们聊了聊从产品定义、品牌塑造到市场策略，AI 硬件创业者如何在大厂尚未涉足的垂直领域找到自己的生存空间。无论你是 AI 领域的创业者、从业者，还是对新物种充满好奇的探索者，希望这期关于敢于定义、勇于拓荒的对话，能给你带来新的启发。📢 两条来自嘉宾的信息：宇扬和团队正在招聘：移动端开发、全栈软件、硬件项目经理、交互视觉设计、海外市场营销、海外社群运营，对他们感兴趣的同学，请联系 [email protected] Venture 期待陪伴 AI 创业者，一起探究认知内核，把宏大梦想落地在前行的每一步！不当爹，求共鸣，期待创始人交流 [email protected]🎬 我们的视频播客来啦！本期播客在上海漕河泾 AI Hacker House 内录制。将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。🟢 00:01:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、融资情况、产品一句话介绍、发布时间、团队规模、创业前经历🟢 00:03:03 为什么我不做 AI 眼镜？“现在做眼镜，就跟 2015 年的时候你去做 VR 一样。” AI 眼镜的陷阱：它太想服务 AI（看我所看），却忘了服务人（佩戴舒适、不用频繁充电）。 为什么 Meta Ray-Ban 的成功在中国无法复制？——我们没有庞大的墨镜市场，也没有垄断级的 Ray-Ban 品牌。 硬件创业的残酷真相：电池和材料技术的进化是缓慢的，不像大模型每半年即使出一个大新闻。 为什么最终选择了“项链”？基于第一性原理推导出的唯一解：既要承重（续航），又要位于正面（看得见、听得清）。 为什么切入饮食健康？这是每个人最高频的行为，却是目前唯一缺乏硬件数据监控的盲区。🟢 00:13:33 杜绝做任何“通用”的产品普通人的生活很无聊，有什么值得被持续记录的？ 任何硬件购买都需要一个明确的动机，如果你做一个“通用的多模态入口”，用户买来就会吃灰。 所谓的“通用 AI 硬件”，本质上只是拼凑了多个垂类 Agent 的错觉。 AI 录音卡产品？——“会议纪要长期来看是手机 OS 的系统级工作。” AI 相机？——“普通人的生活很无聊，有什么值得被记录的？”🟢 00:17:24 “吃”的天网：怎么让 AI 监督你咽下的每一口？天网恢恢，“吃”而不漏。 真正的 Always-on：用户不可能吃饭时还要专门点一下设备，必须无感记录。 硬件设计取舍：砍掉相册功能，只保留低帧率、低分辨率但高对比度的图像——这才是 AI 爱看的图。 如何解决功耗和隐私？T0 时刻的端侧压缩 + 云端模型动态调配 T1 时刻的数据负载。 为什么现有的卡路里计算 APP 都不准？层级、冰块、甚至“到底有没有把汤喝完”，单张照片无法回答。 目前市面上实物识别最准的并不是垂直 APP，而是 ChatGPT。🟢 00:29:27 面对最 Harsh 的质疑：关于“反人性”与 Context猿猴从树上下来变成人，本身就是“反猴性”的。 一个新的观点：收集 Context 应该是好体验的副产物，而不是产品的卖点——“我妈不懂什么叫 Context”。 面对投资人“产品反人性”的质疑，怎么看？——猿猴从树上下来变成人，本身就是“反猴性”的。 反人性的产品未必没有价值，只是它的天花板可能只有 10 亿人，而不是 70 亿。 为什么要砍掉“实时提醒”功能？对于健康管理，数据呈现和行为规划比实时干预更重要。🟢 00:49:42 品牌哲学：不做严肃医疗，也不学多邻国“多邻国这个产品是学不好英语的，但我打卡了 700 多天。” 为什么不想做严肃医疗？那经历了 20 年才走到大众市场，我们要的是一种生活方式。 为什么不学多邻国？它太游戏化了；我们更想成为 Oura —— 一种代表“成长与突破”的社交货币。 关于“美”的决策论：团队提供工程可行性，设计师提供审美，最后花钱投放广告让用户数据来决定 ID。 硬件的魔法时刻：软件是先看功能再看 UI，而硬件是先看外观再看功能。🟢 01:05:56 李一豪：寻找“AI Native”的拓荒者“巨大的野心，极小的 Ego，完整的世界观——这样的人一年看 500 个也遇不到 5 个。” 到底什么是 AI Native 的基金？没有路径依赖，把自己视为弱者，做创业者的思想陪伴者。 顶尖创始人的画像：Common Sense（常识）基础上的非共识，敢于定义赛道而不是解题。 为什么偏爱字节系的创业者？字节是所有大厂里“最创业”的一个，也是唯一能让年轻人摸过万亿参数模型的地方。 投资就是“追求恋爱对象”：一旦认定，就以“天”为频率给创始人发信息，直到与其建立深度连接。🟢 01:22:50 逃离大厂“他口袋里装着一个探出头来的 AI 设备，书包里哗啦啦还有一堆，完全不 care 路人眼光。” 大厂产品经理的困境：大部分时间在竞争内部资源、说服上级，而不是接触用户。 软硬结合创业的特殊性：硬件没有 A/B Test，也没有代码回滚，每一个决策都必须慎重。 创业后的心态变化：“以前周末会打游戏，创业半年没玩过一次，不是没时间，是玩不下去。” 给创业者的最后建议：不解难题（别跟大厂拼技术参数）、敢定义赛道、聚焦垂类、紧贴用户。欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

中国的创业者和 VC 对 toB 普遍感到“生理性恐惧”，但是本周「十字路口」的嘉宾张帆却选择逆流而上。张帆曾是大模型公司智谱 AI 的 COO，最近他选择离开智谱，获得蓝驰创投的 800 万美金天使投资、创办「元理智能」，开始了 toB 企业服务作为创业方向，致力于通过商业强化学习，为企业提供能真正创造业务价值的数字员工。张帆曾为第一次创业「妙计旅行」交过数千万美金的学费，也曾在智谱 AI 服务过上千家企业客户。在他看来，今天的 ToC 创业是与巨头进行的一场“不对称战争”，而 ToB 则因 AI 的出现迎来了全新的机遇。在本期播客中，张帆和我们分享了他作为一个站在中国大模型浪潮最前沿的亲历者的故事。你会听到他在投身 AI 之前，作为“妙计旅行”创始人的热血与遗憾：如何在5年间融资数千万美金，却最终因不理解产业的本质而“交了学费”；也会听到他在智谱 AI 做 COO 期间，如何带着团队疯狂地服务了上千家客户，看到了中国企业拥抱 AI 的渴望与迷茫，并最终坚定了他再次创业、投身 ToB 的决心。希望这些内容对你能够有所启发，提供不一样的视角。🎬 我们的视频播客来啦！将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号🟢 00:01:01 反共识：为什么说 ToC 是“一场不对称的战争”？“我总在想今天的反共识是什么？今天大家对于创业的共识，反而让我们觉得有点担心。” 为什么说不能再用互联网时代的“旧地图”，去寻找 AI 时代的“新大陆”？ 一个体验再好的 AI 旅游 Agent，为何在携程这样的巨头面前不堪一击？ 体验的优势一年就能被追上，但供应链和运营体系的壁垒可能需要十年。 在“线上也满了”的今天，创业公司建立有效壁垒的真正难点在哪？  🟢 00:05:27 交了几千万美金“学费”后，我学到了什么？“当你把注意力从外部的 reward model (融资、媒体) 转回到业务上的 reward model (留存、满意度)，你看到的东西会很不一样。” 第一次创业「妙计旅行」：一个技术上完美、但商业上失败的 AI 旅游项目。 “错误的 Reward Model”：VC 追捧、媒体热炒，为何这些“正反馈”是创业者最危险的错觉？ 核心教训：旅游的本质是供应链问题，不是产品问题。不能被交付的“高级信息”毫无价值。 趋势的力量：为什么在 2014 年轻松融到千万美金，而在 2022 年，能力强了 10 倍、准备更充分时，融资反而更难了？  🟢 00:21:02 在智谱的感悟人类过去 5000 年脑容量没变，生产力却增长了 1000 倍。靠的是什么？教育、分工、工具和协作。这正是 AI 下一步的方向。 离开智谱 COO 职位的真正原因：这不是勇敢，而是看到了 AI 下半场的确定性机会。 一天 7 个客户会，两年服务上千家企业，看到了市场怎样的混乱与渴望？ 基座模型的智能已从 60 分进化到 110 分，抵达“临界点”。继续提升 IQ 的价值在递减。 新的使命：为 AI 构建“社会形态”，成为一家“模型的培训机构”，把聪明的通用模型变成专业的“工种”。  🟢 00:37:24 新旧世界的分野：AI 是同事，SaaS 是零和博弈中国企业愿意为生产力结果 (人力外包) 买单，而不愿意为过程 (软件工具) 买单。AI 真正的对标的不是软件市场，而是劳动力市场。 SaaS 在中国为何跑不通？当“转化能力”被视为固定成本时，SaaS 就成了与员工的零和博弈，而员工是必选项。 AI 的颠覆性在于，它直接作用于“转化能力”本身，是与老板的“正和博弈”。 别再用旧坐标系看待 AI：模型的“幻觉”不是 Bug，是特性；就像人也有幻觉，关键在于如何驾驭。 CEO 必修课：理解“模型性” (Model-Nature)，就像理解人性一样，这是业务问题，不是技术问题。  🟢 01:09:15 生存法则：造轮船，而非灯塔基座模型是不断上涨的大海，在上面建“灯塔” (应用)，很快就会被淹没；你真正要做的是造一艘能随之上涨的“轮船” (业务壁垒)。 创业公司如何造出自己的“轮船”？答案是“50% 模型含量”法则。 为什么 Notion 能乘风破浪，而 Jasper 却快速陨落？ 最大的误区：“我有很多数据”。数据本身不是护城河，能够持续产生数据的“业务场景”才是。你要的是一块田，而不是一堆庄稼。 个体最佳实践 vs 行业最佳实践：为什么垂类 Agent 只是妥协，而为每个企业找到自己的最优解才是未来？  🟢 01:23:56 最后的 300 万美金，会投给谁？ 一个出人意料的选择：为什么他会把钱投给一家低调的公司——Thinking Machines Lab？欢迎订阅「十字路口」：🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻在小宇宙查看该单集文稿

本周「十字路口」，我们邀请了一位经历丰富却非常低调的连续创业者丛广乐，他正在探索的三个极具野心的 AI 新产业方向。他在 2011 年加入张一鸣创办的 99 房，亲历字节产品方法论的早期雏形。但在头条创办的前夕，他却选择转身扎入移动互联网的浪潮，希望能“走出一条属于自己的路”。他先后联合创办了红点直播和社区产品“最右” ，最近一次创业，是创办票圈视频，在微信生态中取得了“说出来我们所有人都会羡慕甚至嫉妒”的收入规模。今天，面对 AI 浪潮，他认为移动互联网是 5、6 年就结束的“大航海”（有限游戏），而 AI 则是像电力一样的“生产力革命”（无限游戏） ，他也正在三个看起来像“无限游戏”的 AI 方向做尝试。在这期节目中，你将听到广乐分享他在字节跳动学到的产品观，他对社区产品的思考，以及他对自己正在探索的三个 AI 方向的分享。🟢 03:00 快问快答：年龄、创业经历、MBTI、一句话介绍公司业务🟢 04:46 复盘 99 房：张一鸣的“APP工厂”与字节方法论 2011 年，张一鸣在 99 房就已经在用“穷举式”的 APP 工厂逻辑探索移动端。 字节的产品观雏形：个体体感、逻辑、想象力。 字节早期最核心的能力：充分理解和利用数据，把 PC 互联网的信息抓过来迁移到移动端。 回头看，字节的成功是必然的吗？🟢 16:34 人生的十字路口：为什么没有跟着张一鸣做头条？“我记得当时是一鸣还找我聊过一次，然后说是要一起来做头条的方向。” 当时的张一鸣：平静、有极大勇气、极其努力，是一个有纯粹创造价值追求的人。 为什么选择离开？一方面是学业冲突，另一方面是想去学一学“商业层面”的方法论。🟢 21:32 从红点到最右：中国的 Discord 可能在微信里？“中国所有的移动互联网社区，几乎都要不是非常的垂，要不它要扩大都变成了内容平台。但海外不是的。” 离开“最右”的核心分歧：是做一个高效率的“内容平台”，还是坚持探索“社区”本身？ 为什么国内社区产品逻辑不适用？第一，微信群已经满足了 70% 的社群需求。 第二，创业公司有商业指标，很难像微信一样“无为而治”，给社区足够的去中心化生长空间。🟢 31:41 票圈视频的 B 面：从微信生态到 AI 信仰 2018 年创业的判断：“移动互联网没机会了”，人与信息、人与人、人与服务这三类普世需求都已被解决。 为什么在微信生态做视频？当时微信还没有视频号，视频发布像“文件”，我们想提供一个内容生产和存储工具。 2020年，当微信视频号出现时，我们就意识到这不再是我们的最大愿景。 为什么在 GPT-2 时代就开始看 AI？—— “视频供给侧终于可以变一变了”。🟢 38:41 广乐的三个 AI 赌注：“我要做无限游戏”“这也是一种创业选择的方法论......我可能喜欢的问题，是跟微信会比较像，他只去思考对最底层的通信是什么。” 赌注一 ：构建一个替代创作者的 AIGC 系统，覆盖从灵感、选题、脚本到制作、乃至商业化的全链路。 赌注二：真正的“AI APP 工厂”，由 AI 自动化完成产品立项、PRD、代码实践和发布。 赌注三：AI 赋能的社区。移动时代是交互定义产品 (如 Uber)，AI 时代是把生成能力赋予组织者，实现“非 3D 的元宇宙”。🟢 50:38 终极对比：AI 浪潮 vs 移动互联网浪潮 移动互联网是“大航海”：发现新大陆，是“量变带来的质变”，它是一个 5-6 年就结束的“有限机会”。 AI 是“生产力革命”：像工业革命和电气革命，是“质变引起的量变”，它的变革周期是无限的。 最大的不同：移动互联网是 60 分和 90 分的问题；AI 是 0 和 1 的问题。🟢 55:35 AI 时代的组织管理与 B 级别机会 当优秀的人想做“一人公司”，你怎么吸引他们？—— 寻找那些对“发明”和“本质变革”感兴趣的人。 如何管理探索型 AI 团队？要提供“非确定的目标导向”，甚至以“学习和试错的速度”为衡量标准。 哪里还有 10 亿美金的机会？大模型基建、工具、行业级的“供给侧替代方案” ，以及新交互带来的新平台。🟢 01:04:11 AI 创业的陷阱与壁垒“如果你思考不清楚你的壁垒，那大概率是没意义的。” 泼个冷水：哪些方向可能没意义？给大模型“打补丁”的；以及基于个体体感做的简单小工具。 “速度”不是壁垒，它“太线性了”。 真正的壁垒是：数据、用户粘性、深度领域整合带来的复杂度，以及用户反馈的飞轮。 今天的 AI 时代，可能更像当年的“软件时代”，而不是“互联网时代”。欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。在小宇宙查看该单集文稿

本周的十字路口，我们来聊聊 AI Infra，AI 的基础设施。今年，OpenAI 这个基建狂魔疯狂刷屏，先是传闻中耗资千亿美元的星际之门（Stargate）超级计算机项目；最近又与 Oracle 签下价值高达 3000 亿美元的订单，要在全美建设 4.5 吉瓦的巨型数据中心。这是什么概念？4.5 吉瓦，相当于近四个核电站的发电量；3000 亿美金，超过了许多国家的年度 GDP。这些天价合同背后，传递出一个越来越清晰的信号——在 AI 的下半场，算法的创新固然重要，但算力好像正在成为终极的变量。这场关于未来的军备竞赛，已经从代码和模型，延伸到了芯片、电力和数据中心这些更底层的物理世界。正如 OpenAI 在去年底的一份报告标题：「Infrastructure is destiny」——AI Infra，就是命运。那么此时，中国的科技公司们在如何布局？在这场决定未来的竞赛中，我们又处于什么样的位置？本周，我们请到的嘉宾是百度智能云 AI 计算首席科学家，王雁鹏。他的职业生涯完整经历了从大数据时代开始的中国互联网基础设施演进，他将“亲述”这段历程——从 CPU 时代的自研服务器，到 GPU 时代的大规模集群，再到今天，百度已建成国内首个全自研的三万卡集群。此外，雁鹏还和我们聊了很多话题，比如： 对硅谷 AI 巨头（OpenAI, Google, Meta）的看法 国产 AI 芯片破局的唯一路径是什么？ 作为架构师，如何不沦为“运维”，并找到自己的职业价值？希望这期内容能对你有所启发。🟢 02:41 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍百舸。🟢 03:38 一部互联网基础设施演进史从打车去机房搬服务器，到一键调度万卡集群，一个亲历者眼中的三大计算时代。 第一阶段：大数据时代。Google 用三篇论文定义了游戏规则，用廉价 PC 搭建高性能系统，让互联网大厂开始自建数据中心。 第二阶段：云计算时代。亚马逊以“弹性”为核心，通过虚拟化技术，让创业者告别了自己搬服务器的“史前时代”。 第三阶段：AI 时代。计算范式从 CPU 跃迁到 GPU，算力被堆到极致，但代价是必须“软硬一体”，软件不再能免费享受硬件红利。 为什么说大模型是真正的“工业革命”？它带来了 Scaling Law——一个可复制、可预测的“工业范式”，堆算力就能换智能。 当年的英特尔 vs 今天的英伟达：一个信奉“软硬解耦”，一个坚持“软硬一体”，为何后者成为了 AI 时代的唯一霸主？🟢 25:06 OpenAI 千亿美金的投入是远见还是浪费？“如果 AI 投资白花几千亿是很不幸，但不投的风险更大。” 算力、算法、数据，哪个更重要？——算力。互联网数据已基本耗尽，未来无论是合成数据还是强化学习，都需要算力“制造”新数据。 DeepSeek 的“巧劲”能否对抗 OpenAI 的“大力”？两者不矛盾，算法效率仍需算力实践。 中美算力差距：3 万卡 vs 10 万卡，物理鸿沟将如何影响创新？ 万卡集群挑战：电力是巨大瓶颈，一个 3 万卡集群需园区级变电站。 “现在建数据中心是浪费吗？”——不建才是问题。不建就是拒绝创新，现在的投入是“用钱缩短到达未来的时间”。🟢 40:10 百度百舸：为何敢称“迄今最强”？ 百舸是什么？一个为 AI 打造的高效算力平台，核心理念是支持超大规模、异地异构异网使用，追求极致工程效能。 “最强”的底气：源自百度十几年 AI 应用积累与芯片—平台—模型—应用的全栈一体化布局。 百舸的差异化：四层架构联合优化，实现内外打平、极致高效。🟢 45:20 中国会诞生英伟达吗？AI Infra 还有创业机会吗？ AI Infra 创业的现实：有机会，但难诞生巨头。 中国版英伟达的唯一路径：它必须与“最先进的模型”深度绑定一起出现。 当国产芯片能支撑最领先模型时，它就成功了。🟢 49:16 美国 AI 巨头们：各有路径 Google 卷土重来：拥有最不缺的算力（TPU）与最深的技术栈。 Meta 的天价挖人：资本逻辑合理（1 亿挖人 vs 1000 亿买卡），但组织上不健康。 OpenAI：用未来愿景加杠杆，以高风险推动基建革命。🟢 58:42 AI 时代，给新一代工程师的建议“不懂算法的 Infra 不是好 Infra。” 如何摆脱“救火队员”的宿命，做出能拿“100 万美金最高奖”的创新？ 为什么未来不懂 Infra 的算法工程师会被淘汰？ 顶尖 AI 人才的全栈能力：从应用到架构都要懂。 对新一代工程师的建议：这是个美妙的时代，打通技术栈，决定你能走多远。欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。在小宇宙查看该单集文稿

在今年火热的 AI 硬件赛道里，AI 耳机几乎已经是一张“明牌”。它方便携带，能通过录下用户听到的声音作为 AI 的“耳朵”来补充物理世界的信息，弥补 AI 所需要的上下文。那么，如何做一款 AI 耳机呢？本周，我们邀请刚刚宣布获得来自蚂蚁、启明等投资机构亿元级规模融资的未来智能创始人兼 CEO 马啸，这已是他们今年的第三次融资。未来智能推出的讯飞 AI 耳机在各大电商平台稳坐 AI 耳机销量榜首，创业到现在已经实现了持续盈利。马啸分享了他做 AI 耳机的 15 年旅程，对 AI 硬件如何成为“入口”的理解，以及在硬件本身的“不可能三角”（即性能、续航与重量）中，如何做出艰难的取舍，并最终超越它。除此之外，马啸也和我们分享了他在职场这些年的一些心路历程，当坚持把耳机做下去的决定不被理解，当所有人都告诉他此路不通，他如何顶着巨大的压力，在内心深处反复诘问自己：“万一是别人错了呢？” ——正是这份反思，让他学会在低谷中理解自己，并最终在“贵人”的点拨下，做出“follow my heart”的决定，开启了创业之路。希望这些分享能让大家有所收获。🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。🟢 02:21 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、创业前在做什么    🟢 04:54 穿越周期：AI 硬件的血泪与选择我们给自己的定位：做全球最好的“AI 软硬件一体化”的办公助理公司。穿越周期的感悟：亲身经历过上一代 AI 浪潮（第三波）“喧嚣过后又归于沉寂”的全过程。所有的硬件都可以被 AI 再改造一轮，但你不能什么事儿都自己做，必须要有重点。     🟢 06:51 AI 入口不是“下一个手机”未来的 AI 入口可能不只是一个，不要总想着“用另一个硬件去打败手机”。为什么是耳机？它是用自然语言跟 AI 交互的好方式，可以随时随地携带。耳机的优势是随身，劣势是没屏幕、交互效率可能不高，但它是一个不可避免的交互途径。     🟢 10:09 AI 耳机的“5+X”能力与“不可能三角”创业初期的坑：AI 功能很强，但耳机本身很烂。一个好的 AI 硬件，首先要具备它原来该有的功能。什么是“5”？耳机的五个基本盘：音质、外观、续航、降噪、佩戴舒适度。什么是“X”？AI 耳机要超越传统耳机，它要能“陪用户一起听”，把外界的自然信息实时转换成数据流。硬件的“不可能三角”：续航、重量（舒适度）和处理性能。必须取舍。    🟢 14:27 “性感”与“皮实”：AI 耳机的艰难取舍牺牲一定的“性感”和“优美”，换取“商务化”和“皮实”。商务用户一天可能有 6-8 小时的会议，需要 AI 录音全程在线，不能中途换耳朵充电。把通话续航做到了 9-10 小时，市面通常是 5-6 小时。最大的取舍之一：音质。好的喇叭是能耗大户，必须在续航和音质间找一个平衡点。    🟢 17:47 红海中的“非共识”：为什么平台巨头做不了未来智能在做的事情？“AI 耳机”是共识，但“做什么样的 AI 耳机”这个问题下有大量非共识。手机厂商（苹果、华为）必须做量大面广的耳机，在“5”个属性上卷到极致。“我们从第一天就很清楚：创业公司很难跟苹果竞争。”在垂直领域（会议办公）找突破。服务几千万人的垂直办公助理，对平台（苹果）来说是“杀鸡用牛刀”，他们短期不会做。    🟢 23:03 未来智能的看家本领：在蓝牙窄带上传输音频流行业难题：蓝牙通话会占满经典蓝牙带宽，无法再传数据。未来智能的“黑科技”：改造 BLE GATT 协议（原用于传小指令），稳定传输语音流。技术护城河只是短期优势。真正的护城河是用户的心智和认可。    🟢 30:22 “用户一边骂一边用”：靠 80% 月活数据说服果链代工厂2021 年（ChatGPT 前），“AI 耳机”概念不被接受。打动苹果的耳机供应商关键数据：讯飞上一款失败的产品（只卖 4 万台），App 月活竟高达 80%。“用户一边骂一边用”：骂耳机难看、音质烂，但就是离不开录音转文字功能。创业的底气：只要把耳机本身做好，这个 AI 功能就能引爆。    🟢 41:14 务实的 8 小时：为什么不做 24 小时“Always-on”24 小时全天候录音？这个想法很激进，但现在一定是非主流。人对隐私的关注非常高，技术、伦理、社会接受度都要跨越。先把“工作 8 小时”里最有价值的点做好。    🟢 51:56 为什么不做《Her》？我踩过“万能助理”的坑在讯飞做过中文第一个类 Siri 产品，但有两个瓶颈至今难解。瓶颈一（已解决）：AI 的理解能力。瓶颈二（未解决）：“服务贯通能力”。你想语音订机票？在线服务平台根本不愿开放他们的内部交易流程。“万能助理”最大的失败：告诉用户什么都能干，但每一样都干得非常平庸。    🟢 56:29 “硬件是短板原理，互联网是长板原理”“为什么很多互联网公司做硬件都不太成功？就是他用互联网思维做硬件。”互联网（长板）：一个功能特别好就行，别的 bug 快速迭代。硬件（短板）：一旦发布，一个致命缺陷就能让公司完蛋。研发、开模、库存“像山一样压过来”。硬件的渠道信心极其重要。我为什么还选硬件？“硬件更像种地，春种秋收，能逐渐积累优势，让人感觉踏实。”    🟢 01:06:21 “万一是别人错了呢？” ——决定创业的 30 分钟电话“我就怀疑自己，难道我想错了吗？... 万一是别人错了呢？”在讯飞后期的困境：公司高层已拍板砍掉耳机业务。内心煎熬：抓着 80% 的月活数据，觉得“再做一代就能成”。科大讯飞联合创始人胡郁对马啸说：一定要 Follow your heart，才能把自己的能量发挥出来。以前听了这么多 follow your heart，但当自己真的在那个情境里了才真正明白这句话。    🟢 01:18:40 AI 人才的“巨大断层”：老专家可能不如新学生做一家“本分”的公司，做“人机协同、解放人的能力”的 AI，而不是替代人的 AI。AI 人才出现了巨大的“撕裂和断层”。上一代 AI，算法、产品、Coding 是分离的。新一代 AI，他们天然就把场景、Coding 和算法融为一体。    欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。在小宇宙查看该单集文稿

“很正确，无比正确。”当我们问起阿里巴巴 Qoder （Agentic Coding 产品）创始人叔同，关于他带领团队冲入全球 AI Coding 这片“红海” 60 天后的感受时，他给出了这样简单而坚定的回答。他的底气，源自一份优秀的成绩单：上线 5 天用户迅速突破 10 万，仅 60 天斩获 50 万开发者用户。AI Coding 可能是今年 AI 领域最热的话题。Cursor 年营收达到 5 亿美元、估值飙升至 100 亿，成为硅谷最炙手可热的独角兽；Anthropic 也凭借其强大的 Claude Code，让收入增长曲线比 OpenAI 更陡峭。在这片卷得炽热的战场，后来者阿里的机会在哪里？本周，我们邀请到了曾多年担任阿里巴巴“双十一”技术负责人、最早在国内推进全行业云原生化的技术领头人，听他独家分享 Qoder 上线 60 天即取得“开门红”的背后，是怎样的产品思考、技术布局和组织能力在支撑。🎉 本期节目特意选在 1024 上线，祝所有用代码改变世界的朋友们节日快乐，发量浓密，代码无 Bug！🎥 本期播客在 AI Hacker House 录制，视频播客将会发布于 Koji杨远骋 的小红书、B站、视频号、Youtube。🟢 03:11 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍产品、收入与利润、团队规模、Qoder 前的探索经历🟢 03:27 AI Coding 全景图：从 0 到 1 vs 从 1 到 100一个典型的用户路径：先用 AI 生成一个网站雏形，当它开始产生商业价值，再用更专业的工具去维护和迭代。这背后反映了什么？ AI 写码赛道的三种主流形态：服务于创作者的“想法落地”型工具、服务于专业开发者的“效率提升”型工具，以及直接替代人力的“数字员工”。 为什么说所有形态的 AI 写码工具，最终都不可避免地会走向“大一统”？ “没有自研模型的 AI Coding 工具，只是在帮模型厂商打工”，为什么说 Cursor 这样的公司最终一定会构建自己的模型能力？ 大厂做 AI Coding 产品有何天然优势？除了成本，更重要的是能和模型进行端到端的联动优化。🟢 09:48 红海突围：Qoder 的战略选择当所有人都去摘那些“低垂的果实”时，我们选择了直接进攻“价值高地”。 一个关键的战略选择：我们绕过从 0 到 1 生成新项目的“酷炫”场景，直接切入占开发者 95% 工作时间的“真实软件”研发领域。 为什么我们把 Qoder 定义为“智能体编程平台”？因为未来的开发协作模式，将从“人机协同”进化为“AI 自主编程”。 “我不干，智能体干”，这是一种全新的开发范式。 另辟蹊径的原因：作为一个后来者，我们希望通过差异化定位，快速在红海中找到自己的生态位。🟢 16:55 需求文档是最重要的！AI 不但擅长写代码，更擅长写需求文档。 从“提示词工程”到“上下文工程”，我们如何让 AI Agent 能够独立完成更大、更复杂的任务？答案是 Spec-Driven（需求文档驱动）。 一个典型的 Spec-Driven 工作流：用户提出一句话需求 -> “文档 Agent” 自动生成详细设计文档 -> 用户确认后驱动“代码 Agent”长时间执行。 这其实是对现实世界中“老板提需求 -> 产品经理写 PRD -> 工程师开发”这一流程的 AI 化映射。🟢 21:44 产品哲学：从“不打断心流”到“给你掌控感”AI 时代，开发者被迫进行“结对编程”，过去那种完全不被打扰的“心流”已难以维持。 AI 时代的新矛盾：既要提供趁手的工具，又不可避免地会打断用户的心流，如何平衡？ 我们的答案：与其徒劳地追求不被打断，不如给用户完全的“掌控感”，让他成为 AI Agent 的管理者。 一个反常识的产品设计：为什么 Qoder 至今不让用户选择模型？ 因为“机选优于人选”，也避免了用户成为“模型测试员”而产生的决策疲劳。 我们如何平衡性能、效率、成本这个“不可能三角”？核心在“上下文工程”的精细化运营。🟢 32:26 组织与方法：如何支撑一场闪电战？为什么 Qoder 能够快速起步？因为我们不是从零开始，而是整合了阿里内部多个成熟团队的人才和技术积累。 从服务中国市场的“通义灵码”，到面向全球的“Qoder”，背后发生了怎样的组织和战略演进？ 一个关键决策：为了争取全球市场的时间窗口，我们先用全球最好的模型服务开发者，同时“以战养战”，为自研模型的发展赢得时间。 “它就是独立经营的一块业务”，大厂内部创业如何通过组织设计，真正地“甩掉包袱”，实现创业公司级别的敏捷？🟢 40:13 Repo Wiki：攻克“祖传代码”的秘密武器我们学计算机第一课，老师就说要写好文档和注释，但几乎没有团队能真正做到。这是一个如此显性的需求，为什么之前没人做？ 开发 Repo Wiki 的第一性原理：“文档是会骗人的，但代码永远是最新的。” 我们如何用 AI 解构“祖传代码”？通过分析代码的当前切片和所有历史提交记录，还原出整个系统的设计思想和业务逻辑。 如何保证这个文档不过时？随着代码库的变更，AI 会实时、增量地更新这份“活文档”。 为什么我们有信心构建壁垒？因为这不是一个原子能力，而是一整套深度定制的模型、Agent 和与 Git 结合的团队协作工作流。🟢 01:03:19 | 1024 寄语：AI 时代，程序员如何进化？程序员可能是最不惧怕学习的群体，这恰恰是我们在 AI 时代最大的优势。 AI 会取代程序员吗？不会，同时“杰文斯悖论”告诉我们，当成本降低，需求会爆炸式增长，程序员的数量可能会变得更多。 未来工程师的核心竞争力是什么？从单一的编码能力，转变为“需求洞察、整体设计、结果验收”等复合能力。 给计算机大一新生的建议：拥抱 AI，但更要学好计算机体系结构，因为你得知道 AI 有没有在“忽悠”你。🟢 01:09:48 | 双十一往事：一个顶级架构师的两次“高考”老板给了一个疯狂的目标：双十一流量翻 50 倍，集团能不能不多花一分钱？我们最终做到了。 “在双十一之前，先创造无数个双十一”，如何通过“全链路压测”这剂猛药，在真实流量下反复演练，驯服上千个系统？ 技术人如何永远“跟技术要红利”？从解决稳定性问题，到通过容器化、云原生技术极致地优化成本，这背后是一套完整的方法论。 顶级架构师的成长之路：从解决一个技术难题，到构建一套技术体系，再到将技术能力产品化、商业化，最终寻找更大的舞台。欢迎订阅「十字路口」播客🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。👦🏻  主播 Koji：我联合创办了街旁/新世相/躺岛，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。欢迎大家找我聊天，碰撞想法，链接下一个可能性。Koji 的即刻，Koji 的网站👧🏻 主播 Ronghui：我在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 即刻🎄 本播客由「新世相声音森林播客计划」支持。在小宇宙查看该单集文稿