张小珺Jùn｜商业访谈录

今天是我们的系列节目《Freda的投资札记》第2集。
可能有听众是第一次听我们的节目，那还是先介绍一下——Freda Duan在湾区做投资，是Altimeter Capital的合伙人。Altimeter是一个硅谷科技基金，横跨一二级。在一级市场投资案例有OpenAI、Anthropic、字节跳动等，在二级市场投资案例有英伟达、存储芯片、Snowflake、Robinhood等。
在《Freda的投资札记》第1集，也就是我们的125集节目中，Freda深入分析了当下美国的明星公司，给他们的巨额投入算了算账；也探讨了美国资本新秩序，以及当时大家很关心的泡沫。
可以预告一下的是，在本集，我们除了一如既往聊AI和投资这些很干的内容——如，Tokenmaxxing、AI时代的组织架构；还会聊一些感性的东西，尤其在这个充满不确定、每个人都很焦虑和孤独的时代，人和人的关系剩下什么？
OUTLINE:
02:13 Token的世界
Token是一个非常容易误导人的单位
同样一个task，不同模型消耗的token可能差几十倍，甚至上百倍
Token消耗是越多越好吗？肯定不是越多越好，而且是反过来的
Tokenmaxxing 现在有大量浪费 - 是的；Token用量未来还会继续上升 - 也对
行业会逐渐从按token收费，转向按效果收费
11:44 模型公司的赛点与竞争
Coding Agent成熟之后，出现了一个很重要的loop：better AI makes better AI
现在到了无法追赶的地步了吗？用一个不太恰当的类比 - 马车换汽车
最早的汽车经常抛锚，跑在前面的几匹快马还能跟一跟、追一追，那时候两者差距没有那么清楚；但一旦汽车可以稳定跑起来，没有汽车引擎的马，再快也追不上
OpenAI按GPT和Coding两条主线重组，把Coding放到非常高的位置；Google是Sergey直接管Coding；Meta内部也开始推自己的Coding model，目标是年底前做出SOTA；xAI公开收购Cursor
27:41 投资人是在抛弃软件公司吗？
Anthropic Cowork这么成功的产品，是两个人做出来的，AI来了以后，值得重新思考“一个公司到底应该需要多少人”
投资人是在抛弃软件公司吗？对，是。最简单的投资逻辑是discount rate
哪些软件更脆弱？AI时代新的软件机会在哪里？软件是不是要为Agent重新设计？
36:32 组织架构变革
Dario提过两个概念：technology diffusion和economic diffusion
AI现在在曲线的哪个位置？在“把电机塞进蒸汽机位置”这一阶段——每个人都在把AI加进自己的工作流，但很少有人退一步问：这个流程本身、这家公司本身，为什么长成现在这样？为什么需要这么多层级？
接力赛变篮球赛——过去是接力赛，一棒接一棒，每一棒都是一次翻译、一次等待；未来更像篮球赛，3到5个人的小分队，必要技能都在队里，同步推进，自己拍板，只有重大方向才往上升级
44:21 AI对投资行业的影响
投资行业是一个非常低效的行业，大量时间花在找信息、清洗数据、比较预期、判断positioning
我这几个月想的问题是：如果给Agent足够干净的数据和足够清晰的交易目标，它有没有可能做的比我好？
AI时代会让更多人参与股市，散户行为会更复杂，也更值得tracking
投资本质上会越来越像一个解构市场玩家的游戏
50:08 应用创业公司还剩什么？
AI这波创业公司，哪些方向已经跑出收入？一波快问快答
这几年经历了一个过程 - 23年大家特别担心模型公司吃一切，wrapper大家都不敢碰；过去两年大家不担心了，因为应用或者叫wrappers收入增长很快；但到了今年我现在又重新开始担心了
Anthropic先吃编程这一块，现在第二大业务吃金融领域；OpenAI马上自己推出音频模型，对ElevenLabs会是什么影响？OpenAI和Anthropic都和大的私募基金合作，把自己模型推到私募基金的被投企业里面，这个决心是很大的，真的adoption还没有开始
2026年了，你还投应用创业公司吗？
硅谷最火的是Neo Labs，另一个很重要方向是给Agent用的基础设施
01:00:42 大票和资本市场
01:08:33 AI会带来裁员和通缩吗？
01:14:17 焦虑、孤独与人的连接
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姚顺宇戴了一副茶色眼镜走过来，这副眼镜会随光线变化而改变颜色。
硅谷AI业界有两位Yao Shunyu，他们曾是清华同一届毕业生，这让姚顺雨与姚顺宇时常成为话题人物。
前一位姚顺雨2025年从OpenAI跳槽到腾讯，他去年来过我们节目（第115集）；后一位姚顺宇也于同年跳槽，从Anthropic来到Google DeepMind。
今天的嘉宾姚顺宇，毕业于清华和斯坦福大学，曾经的研究方向是理论物理——非厄米系统、量子物理与高能物理。他的人生奋斗姿态是——“总想挑战一些自己不太会的事”。
他人生最大的一次跨步是博士毕业，毅然决然离开深造9年的物理，来到崭新的AI行业。过去两年，他先后在Anthropic和Google DeepMind出任研究科学家，参与了Claude 3.7、4.5、Gemini 3等关键模型的开发过程。
姚顺宇一点也不nerd。有时，他会令你猝不及防，突然发表一点“小疯”言论。
第一次见面，他就对我说：“我在这个行业又没有什么导师，又没有什么旧友，我当然想喷谁喷谁。”
转行AI的两年，他变得越来越直接，越来越不害怕得罪人。访谈中，他也说了一些直白言论：
“AI个人英雄主义时代已经过去了，所以也没有什么英雄，有时候甚至觉得旧时代英雄有点蠢。”
“没有哪个老登是你的亲属，所以你觉得他傻，他就是傻，就可以直接说他傻。无所谓的啊。（笑）”
“现在大家都是冲浪的人，本质上是那个浪，而不是你那个冲浪的人。”
“AI这个事，本来也不太需要脑子——真的不太需要脑子。这个行业最重要的特质，就是靠谱，就是做事细，对自己做的事情负责任。”
“你不用太担心因为自己的观点而惹到什么人。只要你的观点是自洽的，不是说随便喷人，你是有一套自己的理解。最终你在这个领域做的怎样，是有客观评价标准的——大家是会尊重你的。”
不过，在描述自己的研究时，姚顺宇又显得异常审慎。
他对于这些工作的描述是：“我自己对那个事没那么重要，更多的是，我很幸运，有机会在那个时候加入了一个重要的项目，做了一些事。”
他反复强调，AI个人英雄主义的时代已经过去了，现在都是集体主义的故事，要对神话个体的一切叙事充满警惕。
我们的节目录制于2026年3月，距离我们这次节目录制完，世界又发生了许多意想不到的变化：Meta对Manus的收购被撤销、Cursor可能被SpaceX收购、xAI将终止独立运营并入SpaceX，并更名为SpaceXAI等等。如果我们的谈话内容有一定滞后性，请大家多包涵——AI的世界实在变化太快、太出乎意料了。
可能还要特别说明的一点是，技术细节会涉及企业机密，有一些嘉宾是不方便分享的，也请大家能够包容。
在访谈中，我们尽最大可能和大家一起学习AI。你会收获姚顺宇在Anthroic和Google Gemini的技术探索历程与思考洞察。
而对于那些离经叛道的微小片刻，还请允许我们小疯一下。
接下来，就是我对顺宇的访谈。
OUTLINE:
00:02:41 两个Shunyu Yao
00:06:50 竞争与逃逸
00:26:37 “Pre-train没有到头”
00:36:23 Coding的爆发
00:51:25 字节和豆包
00:54:45 "硬蒸"和"聪明的蒸"
01:05:22 机器人
01:10:00 在Underdog之地赌一把
01:20:59 非厄米系统与量子物理
01:37:42 高能物理
01:44:24 物理与AI
01:53:47 在Anthropic训练Claude 3.7、4.5
02:36:18 "AI本质是简单的"
02:42:25 在Google DeepMind训练Gemini 3
03:02:43 "Pre-train也是一种RL"
03:08:04 技术预测
03:14:06 组织搭建
03:24:48 集体主义胜利
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本集的文字版：《独家对话姚顺宇：请允许我小疯一下》
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前面在福莉和广密的节目中，我们深入揭示了AI的进化从第一幕Chat走向第二幕Agent。可以说，Agent是2026年的高频词。
关于Agent，我一直非常希望深入技术原理层，给大家做一次技术讲解，能够让我们一起非常清晰地了解技术的脉络。
今天我邀请的是俄亥俄州立大学计算机系教授、也是创业公司NeoCognition创始人，苏煜。苏煜是少数见证过Agent演化史的学者，研究方向是Language Agent。我们从更长周期复盘了Agent的技术演进史，尤其是最近三年Language Agent的快速进化。此外，苏煜也是2025年“斯隆研究奖”得主。
接下来，是我们对Agent的技术综述。
祝大家五一假期学习快乐啦^。^
OUTLINE:
00:02:00 苏煜是谁
00:03:30 Agent的技术演进史：从Logical Agent（1960-90s） → Neural Agent（2000年以后，神经代理） → Semantic Parsing（另一边的故事，语义解析） → Language Agent（语言代理）
00:27:21 人类的进化史来说，语言非常晚发生，但对人类文明有了指数型发展
00:29:28 过去三年发展速度比过去几十年都要快，复盘Language Agent上的关键工作
00:40:56 At the end of the day，大家想要的就是universal digital agent；边界的消弭和coding有关
00:45:18 我是最早从Semantic Parsing转型做Language Agent的学者之一
00:48:56 OpenClaw Moment和ChatGPT Moment有非常多相似的地方
00:55:10 中美科技辐射的pattern不同，中国更全民化，在应用层的动作更快
01:02:05 创业新公司NeoCognition，最近融完了一轮$40M的seed round
01:20:30 聊聊Continual Learning、世界模型、交互（GUI vs. CLI）
01:44:34 Agent现在最大的瓶颈是什么？对2026年Agent进展的预期？
01:47:09 各个大厂都在Agent上bet什么，有什么有意思的bets？
01:52:47 我们这一代人经历了Agent的完整周期，我喜欢搭建conceptional framework
02:10:13 最后的快问快答
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2026年，大模型战争全面升级，掀开了第二幕——从Pre-train（预训练）主导的Chat时代，转向Post-train（后训练）主导的Agent时代。
在AI范式巨变之际，我访谈了人工智能研究员罗福莉。罗福莉曾供职阿里达摩院、DeepSeek，目前是小米大模型团队负责人，主导研发了MiMo-V2系列模型。她在网络空间有很多标签，例如“AI天才少女”，但她不喜欢这个称呼。
这次是她的第一次访谈，也是她第一次进行长时间的技术访谈。
我们系统性地谈论了，2026年由Claude Opus 4.6、OpenClaw等技术变量所触发的AI巨震，以及后续结构性影响。
在这个生产力大爆炸的时代，人人都有危机感。哪怕是对于亲手训练模型的研究者来说。
“我之前认为我们自己做的工作已经足够有创造力、足够不会被Skill化、不会被Workflow化。但我现在发现，它竟然也能！那它可不可以训出更强的模型？自己左脚踩右脚就提升了？——这是这一两年会发生的事情。”
当人类的知识与智慧内化为模型能力，未来的人类去做什么？我们的社会如何消化这次剧烈的技术变革？——这些宏大的时代命题我们不得而知。
但无论如何，这仍然是一次信息密度极大的访谈——你能从中看见，当面临一次巨大技术范式转折时，一家AI Lab内部，在技术押注、资源调配、组织与人员等诸多方面的系列举措。而它应对巨变的根基是，文化与价值观的成型。
罗福莉对当下有一些关键的技术判断： Anthropic的路径是正确的，这是当下共识。
在路径更清晰的情况下，国内大模型团队进入加速追赶的状态。现在大家在Pre-train上的代差是基本没有的，或者说非常接近。
现在至少跟23年要去追平Pre-train的差距一样，大家很all in，要去做好Agent的Post-train。更具体说，是在Agent上怎么做好RL的scaling。
系统从“以Rollout推理引擎为核心”，转变为“以Agent为核心”的一个更复杂系统。这对团队提出了更高的要求：必须具备足够敏捷性，能够快速开发出适配当前时代的RL Infra系统。
接下来两三个月，大家怎么发生变化，是考验团队整体研究水平、技术敏捷程度，以及怎么拥抱新的范式来做研究的关键。
一个for更长期的事情：我们不会在1T水平上走太久。如果要拿到下一个阶段的领先，就要寻求更大规模scaling。到底是去scaling模型的参数量，还是去scaling什么东西？以及要在什么样的芯片上去scaling？——这是当下立即需要去决策和判断的，这才决定了大半年过后谁更领先。
在卡的调配上： 至少在Chat时代，for研究、for Pre-train和for Post-train的用卡比例非常夸张，比如3比5比1，现在一个非常合理的用卡比例可能是3比1比1。
预训练跟后训练一个比例，这是今年可能发生的很大变化。顶尖团队应该都是1比1了。
在组织的重组上： 做后训练现在一个重要的范式变化是，需要具备diversity（多样性），让预训练的人做后训练是个很好的补充。
“接下来两三个月会非常精彩。”罗福莉称。
接下来，就是我对罗福莉的访谈。
OUTLINE:
00:02:16 OpenClaw引发巨变
00:24:17 群体智能提升Agent框架
00:41:31 2026是生产力变革之年
01:01:45 Agent的自进化与自迭代
01:19:39 MiMo-V2：觉醒和伏击
01:45:24 1T模型是入场券
01:52:33 组织平权
02:02:56 训练细节和成本
02:09:03 另类架构
02:22:32 AI没有生存危机
02:39:12 每天在否认昨天的自己
02:48:34 过去3年的AI进化史
03:05:54 当下共识与竞争
03:19:45 环境比经验更重要
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2026年，美国诞生了一系列的Neo Labs（新型研究室）。Neo Labs是近年兴起的一个新概念，专指由顶级AI研究者创立、以基础模型或新一代智能体系为目标、融资规模巨大、研究导向很强的一类新型AI实验室。我们133集的嘉宾，来自AMI Labs的谢赛宁是，今天我们邀请的是另外一位。
她是《商业访谈录》至今最年轻的一位嘉宾，是一位00后华人女孩，网络空间有人会叫她“数学少女”——她的名字是洪乐潼Carina，这是她第一次接受中文访谈。
她探索的方向是AI for Math，所创办的公司Axiom（公理）刚完成2亿美元的A轮融资，估值16亿美金。
而她引起很多人的关注，来自于这样一条新闻：57岁美国终身教授小野肯（Ken Ono）突然辞职，去给24岁的华人女孩打工。
我们谈论了许多数学与美、被创造的与被发现的数学、数学天书中的证明与公理、最不可能的创业者的创业旅途，当然还有AI for Math。
接下来，是我对洪乐潼的访谈。
OUTLINE:
00:02:14 被创造的与被发现的
00:14:38 bounded vs free attention
00:32:14 对苦难上瘾
00:50:21 数论多美啊!
01:02:26 Verve Coffee
01:16:23 最不可能创业的创业者
01:38:33 没有人喜欢融资
02:07:17 小野肯的邮件
02:19:51 数学天书中的证明
02:24:38 Al for Math
03:03:50 把数学变成Lean
03:09:59 数学家的直觉
03:26:18 登月要么成功，要么失败
03:54:17 与数学家共进晚餐
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