大模型六小龍，別再端著了！｜與潘亂的掀桌對談

駱軼航｜矽基立場主理人

潘亂｜亂翻書主理人

"不要用移動網際網路的邏輯來做AI"——這句來自MiniMax創始人閆俊傑的觀點，在《晚點》刊發後迅速引發行業熱議。它不僅道出了當下AI創業者的迷思，更揭示出整個行業正在經歷的轉折。

究竟什麼是AI創業的正確開啟方式？當曾經被冠以"大模型六小龍"光環的企業紛紛站在轉型的十字路口，DeepSeek的"矽谷式"技術理想主義與智譜的產業場景深耕，展現了兩條截然不同的發展路徑。

這不禁讓人深思：技術創新的本質到底是什麼？

是追逐使用者規模與估值，還是解決實際問題、創造真實價值？

在這期節目中，「亂翻書」主理人潘亂與我們一同探討了這個時代命題。"相信AI是因為它有用，而不是因為它是AI"——這句來自對話的洞見，或許道出了技術創新最樸素的真相。當我們卸下概念的包袱，迴歸到解決實際問題的初心，也許就能看清AI創新的真正方向。

在這個風起雲湧的時代，中國的AI創業者們正在經歷著從喧囂到沉澱的蛻變。正如節目標題所言："大模型六小龍，別再端著了"，放下身段、腳踏實地，或許才是通向未來的必經之路。這些思考，既是對當下的回應，也是對未來的期待。在技術與商業的交織中，在理想與現實的碰撞裡，中國的AI創新終將找到屬於自己的答案。

以下為對談實錄。

"不要用移動網際網路的邏輯來做AI"

大模型創業和移動網際網路創業完全是兩碼事？

市場上從來沒有真正出現過“集體看好”

DeepSeek不是天降的，它是一條道走到黑

大語言模型六小龍都是窮人創業

投資人到底看我們什麼

AI 應用的核心到底是“AI”還是“應用”？

我相信AI是因為它有用，而不是因為它是AI

現在大家對於DeepSeek的吹捧開始陷入庸俗化了

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"不要用移動網際網路的邏輯來做AI"

駱軼航：大家好，歡迎來到矽基立場。今天跟我一起錄製這期播客的，其實是大家都非常熟悉的老朋友，亂翻書的主理人潘亂老師。潘亂老師，跟大家打個招呼吧。

潘亂： Hello，矽基立場的朋友們大家好，我是潘亂。

駱軼航：我們今天要錄的這期播客的主題，其實是有點回應我們第一期錄的那個主題。

潘亂：我的觀點還沒變。我們第一期的觀點就是，不要拿這輪AI創業跟移動網際網路的浪潮進行對比。

駱軼航：我們今天的主題，其實是圍繞最近 MiniMax 的創始人兼 CEO 閆俊傑博士，他近期接受了《晚點》的一次採訪。這是他時隔大概七八個月後再次接受《晚點》的採訪，而這次的訪談內容引發了一些討論，甚至被稱為“暴論”。

潘亂：你有沒有注意到，在我評論之後，晚點把標題給改了？

駱軼航：改成了什麼來著？對，他們確實改了一個相對中性的標題，不再使用“天選之子”這樣的表述。我不記得具體改成什麼了，但他們確實調整了標題。不過，我不知道是不是因為你的評論導致的，但這確實挺有意思。

駱軼航：我們就從這篇專訪聊起吧。這篇專訪最初的標題，以及大家討論最多的部分，就是所謂的“暴論”。其實，我個人非常討厭“暴論”這個說法。而閆俊傑博士分享的核心觀點是，他經過一年多的摸索、各種實驗和驗證，最終得出了一個結論：千萬別套用移動網際網路的邏輯來做AI。

潘亂：對，千萬別套用移動網際網路的邏輯來做AI。

駱軼航：這個話題引起了一些討論。我對此有自己的思考，但更有趣的是，我看到這件事引發了你的吐槽。

潘亂：我沒說錯吧？沒說錯，我應該是最早吐槽的了。

駱軼航：你唧唧歪歪了半天，我反而覺得你的吐槽給了我一些新的思考。

潘亂：我先把我的吐槽說一遍。

駱軼航：你先講講你的吐槽，然後我們再接著往下聊。

潘亂：當時，我們大半年前聊的那期節目標題是“不要拿這輪AI創業和移動網際網路對比”。

駱軼航：我們的標題是“這輪AI創業和移動網際網路創業有哪些相同和不同？”

潘亂：我的結論是，這輪AI創業還不配與移動網際網路對比。但閆俊傑博士的表達方式，似乎是在說“移動網際網路不配與AI相提並論”。他的意思和我們的立場是完全不同的。

駱軼航：對，這就是不同立場下的不同看法。

潘亂：是的，完全不同的立場，所以我才會吐槽。

駱軼航：你記得嗎？我們錄這期播客，其實還有一個原因——三週前，我和你在一個聚會上又爭論了一次，差點掀桌子。

潘亂：對，不是你經常想掀桌子嗎？

駱軼航：我從來沒掀過！那天我也沒掀，主要是桌子上都是吃的，咱們怎麼掀？再說了，還有別人在（笑）。不過，那天確實有人說，你們的爭論應該錄成播客，讓大家聽聽。

駱軼航：那天我和潘亂老師爭論的核心點，就是他延續了這次的憤怒。他的觀點是：“你們搞AI的，憑什麼用移動網際網路的邏輯去做對比？使用者規模、產業規模、巨頭公司市值，AI完全無法與移動網際網路相比。”而我的觀點是，你不能只用中國移動網際網路這十年的黃金時代來看待AI，你得站在人類整個工業革命500年的歷史背景下來看。這個節點會衍生出很多新的意義。

其實，你昨天在極客群裡發了這期播客的預告，並向大家徵求意見。我看到下面的評論，尤其是玉伯老師的發言，正好證明了大家其實已經不再單純用移動網際網路的邏輯去對標AI了。但我覺得，我們對閆俊傑博士的言論，可能各有不同的解讀。

你的出發點是憤怒，覺得“你們這幫搞AI的，何德何能這麼去比？”而我的出發點是，我覺得閆俊傑博士的觀點，80%是深思熟慮的，是他一年多來探索和沉澱的結果，與我的一些思考有共鳴。但同時，他的表達也暴露出這一年來，中國AI創業者在探索方向上的迷茫和困惑。

其實，我覺得這次採訪涉及兩個核心點值得探討。第一，你提到的創業者頻繁反思和轉向的問題。第二，你認為MiniMax的言論，證明了大模型缺乏資料飛輪效應，甚至無法達到移動網際網路級別的使用者規模。這兩個點，都是你質疑的地方吧？

潘亂：對，我首先覺得，頻繁反思和轉向不是好事。尤其是在AI領域，過去一年，中國的創業者反思和轉彎太多了。

駱軼航：你的意思是，既然決定做了，就應該堅持把事情做出來，而不是三天兩頭變方向？

潘亂：是的。而且我覺得，晚點的這篇採訪，曼琪的提問方式可能有些帶節奏。他的一些問題，在一定程度上引導了採訪內容的解讀方向。

駱軼航：這一點我承認。MiniMax 這次沒有聯絡我們做專訪，而是請我們做技術解讀。如果換成我去採訪，可能文章不會這麼炸，但可能會更能共情閆俊傑博士的視角。

潘亂：你是要和一個年輕記者較勁嗎？

駱軼航：我絕對沒有那個意思。我的意思是，可能我會對IO的共情更多一點。

潘亂：我確實發現，你對這波AI創業者的寬容度極高。有點像張鵬老師對創業者那種無條件的愛，讓我有相似的感覺。這是不是我身上一點都沒有的東西？或者是因為我的歲數也趕上了？我覺得你之前不是這樣的。

駱軼航：我之前肯定不是這樣，我對移動網際網路創業者可沒這麼寬容。不是因為這波人，而是因為你要知道，這一輪創業的門檻有多高。現在想出來創業，要融那麼多錢，要攻克那麼多難題，還得在技術、產品、市場推廣（Go-To-Market）等方面全能，創業者本身就很不容易。能做到一定程度的，已經很難得了。

我本能地對他們，其實是有點厚道的。而且你會發現，我基本上是無差別偏愛，對吧？如果把六小龍加上DeepSeek，湊成七家，再加上MiniCPM，總共八家的話，我覺得在我個人的價值判斷體系裡，MiniMax可以排進前三，基本上能進前三。所以，我覺得這次的討論很有意思。你可能是被這次採訪中的某些內容帶偏了。我認為他本不應該去製造這種“暴論式”的言論。

潘亂：暴論式的言論不好看。

駱軼航：但不製造“暴論”，又不好傳播。我覺得IO的意思，其實首先一點是，他過去也認為移動網際網路和AI創業的邏輯不同。這一點，我跟他聊過。去年我們在做《星野誕生》的那篇稿子時，我和他討論過這個問題，我們本能地知道，這兩者不是一回事。像我這種對移動網際網路感情一般的人——這就是我跟你最大的不同。我對移動網際網路創業者的感情相對來說很一般。

潘亂：那是不是因為我是個二本學生，而你是清華學生？

駱軼航：這和清華、二本有什麼關係？這完全扯不上，別瞎扯淡。

潘亂：你繼續說。

駱軼航：這事兒跟這個沒關係。我覺得那篇文章製造了一種誤導，好像閆俊傑的觀點是他最近突然反思得出的，但其實他一直認為，移動網際網路創業和AI創業不是一個邏輯。這次他再提出來，可能是出於某種對外解釋的需要。畢竟，他們做了一年多，日活使用者也就幾百萬，可能Talkie的資料稍微好看一點。但為什麼會這樣？

潘亂：我剛剛在極客發了一條帖子。你做AI的RM（關係管理）產品，是可以有使用者、有日活、有市場的，但如果是做社群（Community）型產品，往往沒法變現。使用者用得越多，虧損越大。十年前，SIG 投資過一家類似的公司，最後也是死在這個模式上——使用者用得越多，虧得越快，最後直接倒閉。我們當時覆盤得出的結論是，變現還是得靠內容。這些AI聊天產品其實也是這樣，陌陌最後也得靠直播間賺錢。

駱軼航：抖音又何嘗不是呢？對吧？

潘亂：我可能有點太世俗了，人家才剛起步階段，我就開始想他們怎麼商業化。

駱軼航：他們的商業化，在海外做得還可以。但我覺得，他們還是需要對外解釋一些問題，比如整個大模型行業發展不及預期。現在外界對所謂的六小龍都不太看好，他們需要一個回應的角度。而這次採訪的語境，就讓人覺得，他突然“恍然大悟”似的做了一番反思。

但我不這麼認為。我覺得 IO 一直認為，移動網際網路和AI創業從根本邏輯上是不同的。這是他的基本判斷，沒變過。第二，他需要對外解釋現狀，否則別人就會替他解釋。不只是他，可能整個行業，包括某些投資方，甚至媒體都會出來解讀。如果他們不主動回應，可能會更被動。所以，他這次出來講這個話題，或許也有一定的策略考量。

潘亂：但做這種“暴論”風格的表達，自然就得承受“暴論”帶來的反作用力。如果沒有我的這番吐槽，可能這篇採訪也不會被這麼多人關注……啊，我是不是給自己加戲了？

駱軼航：你倒也不是完全在加戲，因為我覺得他們家自己也在給自己加戲。基本上，這篇專訪剛釋出不到半小時，我就在小紅書上看到很多針對這個話題的討論。這當然和晚點的影響力有關，但你覺得真有那麼多人一直盯著晚點的更新，一出來就馬上閱讀、分享？我覺得他們肯定也做了一些引導，在小紅書上有些預熱，然後這個話題自然就傳播開了。

大模型創業和移動網際網路創業完全是兩碼事？

潘亂：我確實認為，大模型創業和移動網際網路創業完全是兩碼事。或者你可以告訴我，他們過去一年做出的成功探索或者實踐結論是什麼？

駱軼航：他們過去一年成功的事，我覺得有兩件。第一，海螺AI 在文生影片領域做得很好，已經是全球使用者反饋最好的產品之一。

潘亂：跟 Pika 差不多？

駱軼航：是的，尤其是在 X 和 Reddit 上，使用者反饋非常好。這是一個 ToC 端的產品，而且表現優秀。現在如果拿它和 Luma 以及 Pika 對比……我真不理解為什麼還有中國人迷戀 Pika。

潘亂：可能是比我還外圍的使用者。

駱軼航：這個行業裡確實充斥著很多聲音很大的外圍使用者。但你也不要總覺得自己是外圍。願意討論這個問題的，我們都不算外圍，只不過我們不做產品，所以相對來說離核心更遠一點。不過，海螺確實做得很好。第二件事，是 Talkie 在海外做得不錯。

潘亂：這個我同意，Talkie 這款產品確實不錯。

駱軼航： Talkie 這個產品可能沒啥用，但它確實取得了不錯的成績。

潘亂：不是說它比同行好，而是它在行業裡掌握的使用者最多。

駱軼航：如果跟所謂的“六小龍”對比，它的使用者資料確實最靠近 C 端市場。

潘亂：當然，咱不跟豆包比。其實豆包的幾個產品背後，也有很多戲劇性的事情。你也知道，豆包產品上線後，MiniMax 壓力很大，尤其是貓箱推出後，對星野團隊的影響也很大。但 Talkie 在創業者群體裡口碑不錯，也積累了一定的核心使用者。

駱軼航：第一個，我覺得情況就是這樣。他們都有這樣的困惑，可見這確實是一個普遍存在的問題。我相信，這一年以來，充斥著這種思考的不僅僅是他們，而是整個行業。大家都會問：這一年多來，我們到底在忙什麼？做了一堆APP，本質上還是在做APP，對吧？然後砸了一堆流量，獲得了一批使用者，這樣做到底值不值得？為什麼外界仍然覺得我們做得不夠好？

駱軼航：我們自己這一年可能也有個幾千萬美元的收入，一個月可能有時候也能達到幾千萬，或者說一年可能有上億美元的流水，但外界的質疑依然存在。問題是，如果你一年收入有2億美元，那你到底花了多少錢呢？

潘亂：對吧？對，要看你花了多少錢。要看投入產出比。

駱軼航：是的，大家可能也會覺得——我相信每家公司都在糾結這個問題——我們到底做得對不對？這也是一個值得探討的問題：創業公司到底該做什麼？

市場上從來沒有真正出現過“集體看好”

潘亂：這個方向上，我其實一直堅持自己的觀點。我從一開始就沒有接過這六家裡面任何一家的商單。但過去一年，從年初到年尾，整個市場對這些創業公司的態度經歷了一個巨大的變化——為什麼市場從集體看好，變成了集體不看好？

駱軼航：首先，我覺得市場上從來沒有真正出現過“集體看好”。

潘亂：但至少那些公司在那個時間點融了很多錢。

駱軼航：但這不能簡單地等同於“市場集體看好”。其實，我們之前有篇文章就討論過這個問題。我覺得，大家在釋放融資訊息的時候，技巧性非常強。有的公司，其實資金已經快花完了，需要融下一輪的，就會選擇公佈上一輪的融資，讓外界誤以為是新一輪融資。OK，還有的公司，會等競爭對手有融資動靜的時候，提前幾天宣佈自己的融資，以此來卡位。所以，這波融資的競爭比當年更加內卷。

潘亂：對，而且很多時候，市場上的公司其實什麼都還沒做出來。

駱軼航：這是因為市場上的錢比以前少了，融資環境也更艱難。所以，如果你只是看融資熱鬧，可能會覺得市場“集體看好”，但實際上，我認為這種“集體看好”根本不存在。很多資本在進入的第一天，就已經有自己的盤算。

駱軼航：我舉個例子，不點名了。市場上有一家上海的大模型公司，大家都覺得它可能要崛起了，最近也傳出可能會宣佈融資的訊息。但實際上，在這個訊息傳出來的前後，很多投資人都在觀望，遲遲不簽字。從很早的階段開始，就是這種狀態。

駱軼航：這件事的關鍵時間點，其實是光年之外的退出。這個因素是很多人忽略的。如果光年之外沒有在2023年7、8月份退出，市場上甚至不會有資金留給2023年中剛剛進場的新公司。而Kimi能融到一筆不錯的啟動資金，很大程度上就是因為這個時間視窗的存在。

潘亂：你的意思是，整個市場的融資節奏，其實是這樣被卡上的？

駱軼航：這不僅僅是我的看法，而是很多投資人跟我聊過的觀點。而且，那時候有投資人透露，某家大模型公司的創始人，在短短兩週內，精神狀態發生了巨大變化。

駱軼航：一開始是“趕快給我點錢，我比MiniMax便宜得多”，然後突然變成了“市場上資金多了，我的估值其實還挺便宜的，我還是個很好的投資標的”，再接著又吸引到了一批投資人……這一切在幾周時間內就發生了劇烈變化。

潘亂：這種投資人，尤其是美元VC，有一種奇怪的“趕趟”心態。

駱軼航：現在的投資人，可能就是那種“你是誰？背景還行？行，我看看你，反正你挺便宜的，我再回去琢磨琢磨。”結果，突然有一家公司退出了，資金流出來了，他們就立刻去投另一家。市場上確實發生過這樣的情況。

駱軼航：所以，我的觀點是，從第一天起，投資人就沒有明確看好某一家公司一定能成。他們的心態一直都是在衡量、比較，從來沒有真正的“集體看好”。

潘亂：但所有投資人都進入這個賽道了，因為大家都害怕錯過。

駱軼航：是的，大家主要是怕錯過。上週，我和一個國內美元基金的合夥人聊過，他基本不投大模型，主要投機器人、能源和供應鏈，但唯一投的一個大模型公司就是 MiniMax。他說：“你看，我從來不瘋狂。” 但實際上，大部分投資人都是FOMO狀態，根本沒辦法不進場。

但因為大家是FOMO進場的，而不是明確看好某家，所以一年後，就很容易變成‘集體不看好’。“集體看好”這個共識很難達成，但“集體不看好”這個共識太容易達成了。市場一旦轉向，創業者就不得不出來發聲、解釋、調整方向。所以，這也是我們今天討論的背景之一。這和朱嘯虎在2023年底或2024年初出來說‘我一個大模型都沒投’，其實是類似的邏輯。

潘亂：但朱嘯虎的發言，更多是說給投資人聽的。

駱軼航：是的，一個是說給LP（有限合夥人）聽的，一個是說給GP（普通合夥人）聽的。

潘亂：但歸根結底，都是在向自己的“財神爺”們解釋。

駱軼航：當然了，他們都是在向同一撥人解釋這個事情。所以，我覺得這個背景是很關鍵的。

但這裡確實有一個值得深思的問題。我一直在想，如果我們真的要把AI和移動網際網路放在一起比較，是否合理？

潘亂：從長遠看，我同意你的觀點。AI對整個經濟和社會的影響，可能遠超移動網際網路。

駱軼航：但你得給我一個未來的時間點，不然這個討論就沒頭了（笑）。

潘亂：對，我同意。從長遠看，我們站在同一陣線。但短期來看，你不能只給我畫餅，總要有實際的商業化路徑。

駱軼航：對吧？但有沒有可能，自這一波AI創業浪潮之後，明年創業者們都不會再給你畫餅了？

我覺得，閆俊傑的這次專訪，某種程度上可能不是單純的“觀點輸出”，而是一個訊號：國內AI創業者們，可能已經準備好，不再用移動網際網路的增長邏輯來畫餅了。

潘亂：我可以給你畫別的餅。我跟你說一個感受，當年我們創業的時候，我們的對手是字節跳動，儘管當時它還是一個相對迷你的公司。但你看，人家在那麼大的體量下，依然保持著高速增長。而我每年、每個季度都要開董事會，我他媽都在想，該怎麼給投資人再編一個故事，解釋我們為什麼增長不夠快。

駱軼航：對，我覺得現在大家也有這種壓力。但這個壓力發展到今天，結論可能就是：這個故事以後我也不講了，或者我換個新故事，或者我告訴你，我應該去做什麼。你看，最近這幾個月，先是王小川說要遠離大廠射程，他是最早離開預訓練和基座模型這個主流賽道的人之一。

潘亂：我覺得很明智。

駱軼航：這就是我想說的，你聽我講。第二個例子是前幾天，外界傳聞“靈犀萬物倒了”。但大家其實都知道，實際上是他們和阿里雲合作，建立了一個超大模型實驗室，團隊確實過去了，但這並不意味著平行萬物就此停止了。端側模型照樣做，小模型照樣做，Agent 也照樣做，應用層的佈局也不會停。然後李開復也直接站出來說，在關鍵時候，我們要做出這樣的決定。這就是第二個例子。

駱軼航：第三個例子，就是這次 MiniMax 的採訪。但我覺得，他們的情況和前面兩者是有區別的。

潘亂：你說說看，他們哪裡不一樣？我感覺他們的軌跡都是一樣的——從最初的雄心萬丈，到現在開始否定一些東西。

駱軼航：他們不一樣的地方在於，王小川的退出邏輯是，他認為這個賽道可能真的缺點什麼。他選擇遠離大廠射程，去做一些垂直領域的 AI 應用，對社會也好，對行業落地也好，都是有價值的。我對他的思考是認可的。但醫療 AI 賽道怎麼樣，這個事情再說。

潘亂：對，我認可這個思考方向，但具體到某個賽道，還是要另做討論。

駱軼航：對，但我覺得王小川是最早想明白這件事的人。而第二個，我認為李開復和王小川有點像。他的邏輯是：AGI 這個夢想到底能不能實現？我們現在不聊這個事了。我們暫時不談 AGI，因為我們已經意識到，在當下的行業格局下，我們可能不是最適合做這件事的，或者說，這件事在當前條件下，已經很難閉環了。所以，他們選擇轉向。

但 MiniMax 的情況不太一樣。MiniMax 沒有放棄 AGI 的想法。首先，我們不要忘了一件事。MiniMax 是國內唯一兩家在 2022 年 11 月 30 日之前，就已經開始做大模型預訓練的公司之一。我通常用一個方式來分類國內的 AI 公司：它成立的時間，是在 2022 年 11 月 30 日之前，還是之後？因為 OpenAI 在 2022 年 11 月 30 日釋出了 ChatGPT，整個行業格局在那一天發生了鉅變。在 2022 年 11 月 30 日之前成立的機器人公司，本質上是傳統機器人公司，而不是 AI 公司。但後來成立的很多機器人公司，從第一天起，就是人工智慧公司。

大語言模型公司也是一樣的。你一開始相信的是什麼，決定了你的發展路徑。從這個角度看，國內真正符合“在 ChatGPT 之前就已經開始做預訓練模型”的大模型公司，只有兩家：MiniMax 和智譜 AI。這是 MiniMax 的第一個特殊性。

第二點是，看看他們最近推出的成果——01模型。01 模型的核心是什麼？它的第一點是，對 Transformer 架構進行了一次激進的最佳化和改良。它不是對 Transformer 進行簡單的引數調整，而是一次大幅度的架構創新。這一點，在 Reddit 和 Hugging Face 社群裡，得到了很多工程師的認可和稱讚。第二點是，01 在超長文字處理方面突破到了 400 萬 token 以上。這種超長文字的應用場景在哪裡？MiniMax 自己明確說了，它的核心目標是 Agent（智慧體）。所以，MiniMax 的方向是非常明確的：他們依然認為 AGI 是可以實現的，他們仍然在圍繞 AGI 做長期投入。所以，我的解讀是，他們的這次採訪其實是在釋放一個訊號：“不要用移動網際網路的邏輯來看待 AI 創業。”

那麼，我的猜測是——是不是 MiniMax 要放棄 To C 業務了？

潘亂：其實我也不想再用移動網際網路的思維去框 AI 了。我真正想知道的是：他們到底發展得怎麼樣？他們的進展，和社會對他們的預期之間，是否匹配？他們的實際成就，和他們在新聞裡的版面佔比，是否對等？

DeepSeek不是天降的，它是一條道走到黑

駱軼航：那我們公允地講，對，就是最近有很多人，包括昨天我們公司年底的合作伙伴答謝會上，PR 和 Marketing 的同事也在說：“年底突然殺出了一個 DeepSeek！”

駱軼航：但我說，DeepSeek 不是“突然殺出來的”。DeepSeek 其實一直在開源社群和學術圈深耕。你見過哪家公司的論文寫得像 DeepSeek 那麼講究？他們做了多少努力？他們取得今天的口碑和認可，是長期積累的結果，而不是“天降神兵”。

潘亂：我其實能理解，為什麼 MiniMax 要接受這個採訪。因為他們在核心觀點裡，提到了一個關鍵點：技術品牌。

潘亂：他們的觀點是，儘管大模型沒有資料飛輪、沒有規模效應、沒有網路效應，但“技術品牌效應”仍然是存在的。他舉的例子是，OpenAI 和 Anthropic 的技術能力差距其實不大，但 OpenAI 的使用者規模是 Anthropic 的 50 倍。為什麼？

駱軼航：這說明了品牌的作用。但你要知道，在開發者心目中，Anthropic 的品牌比 OpenAI 強太多了。

潘亂：這就是另外一個點。這也是為什麼，我看到 DeepSeek CEO 梁文峰接受採訪時，真的讓我有種“耳目一新”的感覺。

之前，我把國內的大模型創業公司都看成一類，不太關注它們，因為從第一天起，我對創業公司的生存前景是悲觀的。但 DeepSeek 的表達方式，真的讓我覺得，他們在踐行一種完全不同的思維方式，一種真正的 “Think Different”。

潘亂：甚至，我看到 DeepSeek 的採訪時，腦海裡浮現出的畫面，是 2016 年的央視《對話》節目——黃崢對張一鳴說，“我們這一代創業者，要更加激進地走向全球化。”

駱軼航：我覺得是這樣的，我同意。DeepSeek 最牛逼的一點就是 "Think Different"。聯博不是寫了一篇文章嗎？DeepSeek 的“秘方”是矽谷味的，對吧？什麼意思？就是他們敢想敢做。他們從第一天起就沒想著去做移動網際網路的那一套，什麼 APP、什麼日活、什麼月活——這些不是他們做大語言模型該考慮的事情。

潘亂：對，這種模式就非常自洽，自洽到沒人會質疑他們的方向。

駱軼航：他們的核心目標就是把模型做好，而且不僅僅是服務中國使用者，而是要對全球的人工智慧事業產生影響。我一會兒會講他們的“理想”，但我認為這跟理想主義沒什麼關係，而是他們清楚自己應該做什麼。

駱軼航：他們的策略很明確：招最聰明的年輕人，就像 OpenAI 和 DeepMind 早期那樣。招那些最聰明、最沒有拘束的年輕人，同時具備頂級的教育背景和技術背景，打造一個能吸引這些人的技術品牌。畢竟，誰的資金也不比誰多多少，那就給他們更高的薪資，讓他們過來，讓他們能在這裡延續學術生涯，而不是去做一些和產品落地繫結過緊的事情。

駱軼航：他們的思路是：買流量？做 APP？算日活？這不是我們該想的事情。OpenAI 頭幾年也沒想這些，所以 DeepSeek 也是遵循這樣的邏輯。

駱軼航：我後來做了個對比，你看 DeepSeek 從第一款 DeepSeek-Coder 模型，到 DeepSeek V2、V3 這幾代模型，你去對標 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3，會發現這條路徑非常相似。

駱軼航：第一款模型一般，第二款模型小有成就，第三款在多個方面都取得了里程碑式的突破，讓大家側目關注，成為行業的一個里程碑。那麼接下來，DeepSeek 會不會有“GPT-3.5 時刻”？這當然還有待觀察，但至少到目前為止，他們是按照這條正確的邏輯走下來的。

潘亂：這就是一個自洽且合乎邏輯的成長路徑。

駱軼航：他們遵守了自己的初心。

潘亂：他們遵循了事情的本質規律，沒有自相矛盾的地方。

駱軼航：我覺得這樣討論下來，確實挺有意思。因為你沒有完全用移動網際網路的邏輯去框 AI 創業。

潘亂：他們的做法，就是按照事情的本質去執行。

駱軼航：那麼，這件事的背景是什麼？首先，梁文峰有 "Think Different" 的能力。第二，他們的錢真的多。

駱軼航： OpenAI 其實一開始並沒有很多錢，幸虧後來找到了微軟，否則也不會發展得這麼快。你要知道，馬斯克在給 OpenAI 資助的時候，其實並沒有那麼大方，這個大家都清楚。

駱軼航： DeepMind 當年融的錢不少，但很快就被 Google 收購了。而 Google 本身就財大氣粗，又對研究型人才有額外的耐心和支援，這讓 DeepMind 得以長期深耕 AI 研究。

駱軼航：所以，DeepSeek 具備的一個核心條件，就是他們有充足的資金。

駱軼航：當然，我不覺得梁文峰或者 DeepSeek 真的那麼“技術理想主義”。阿勇（DeepSeek 聯合創始人）當年自己也說過，他們的 “技術理想主義” 更多是技術品牌塑造的一部分。

潘亂：這個到底是真是假，我不知道，但作為技術品牌的塑造方式，確實是非常有效的。

駱軼航：沒錯，我承認梁文峰或者 DeepSeek 最厲害的一點，就是對常識的把握特別好。

駱軼航：他們的思路是：“如果我要做一個優秀的模型，怎麼做才是最正確的方式？”他們不會去看已經成功的 OpenAI 和 ChatGPT，而是回溯到根源，去研究 OpenAI 和 DeepMind 是怎麼走到今天的。

潘亂：這就是創業的起手式，創業的選擇決定了你能走多遠。

駱軼航：他們前期的起手式是什麼？

潘亂：起手式決定了一切。這才是優秀創業者應該有的思維方式。

駱軼航：你如果不按照這個方式去做，你是做不出來的。所以，我認為 DeepSeek 之所以被稱為 “矽谷味”，並不是因為他們盲目模仿矽谷，而是因為在中國，還沒有哪家公司按照這個方式做成過。

潘亂：字節跳動的崛起路徑也完全不同。

駱軼航：對，位元組的模式是“青出於藍勝於藍”，他們的成功邏輯完全不同。位元組有流量、有產品能力，又能招到技術人才，這幾個要素疊加在一起，形成了現在的規模效應。

駱軼航：而 DeepSeek 走的路線，是 DeepMind 是怎麼做 AlphaGo 的？OpenAI 早期是怎麼做 GPT 的？

潘亂：這個路徑完全不同。

駱軼航：我記得 OpenAI 在 2019 年的時候，還主動找過我們，說他們新發布了 GPT-2，問我們要不要寫點東西。但當時我們一看，感覺“這有什麼可寫的？”

潘亂：結果四年後，它改變了世界（笑）。

駱軼航：這就是我們錯過的歷史（笑）。但你看 DeepSeek 也沒有走到真正的技術理想主義那一步，我不相信一個真正的技術理想主義者，碩士畢業後會選擇去量化基金，而不是去 MIT、CMU、Stanford、Caltech 繼續研究 AI。

潘亂：但錢是人的膽，有了錢，就可以更從容地去做事。

大語言模型六小龍都是窮人創業

駱軼航：沒錯。有了錢之後，你就有了 Good Will（善意）和 Good Will To Do Something（去做事的善意），這我百分之百相信。至少，這種理想主義如果不是天生的，現在也已經形成了。

潘亂：這也涉及到窮人創業 vs. 富人創業的思維差異。

駱軼航：對，富人創業的思維方式就是，預設自己資源是充足的，不需要為基本生存焦慮。

潘亂：騰訊就是這種思維模式。

駱軼航： DeepSeek 當然還沒有到騰訊那個級別，但他們的資金比同行更充足，這就足以讓他們有更大的探索空間。

潘亂：這確實是個關鍵優勢。

駱軼航：那回到 MiniMax，我的猜測是，他們接下來可能會轉向技術品牌 + ToB 業務，尤其是 Agent 方向。因為 01 模型的超長文字能力，明確是為 Agent 設計的，而 Agent 的核心使用者群體，基本上都是 ToB 端的開發者。

潘亂：但 MiniMax 過去一年橫跳得太多了，這次他們是否真的會堅定不移地執行 ToB 戰略，還不好說。

駱軼航：這就是關鍵問題，他們是否足夠堅定，還需要觀察。

潘亂：對，我同意。Sophia 這家公司，確實在模型能力上有可能在今年實現對 OpenAI 的某種反超。我從身邊的各種資訊察覺到這種趨勢。在創業者和開發者群體中，只要真正用過，就能感受到差異。開發者已經用腳投票了。雖然我個人使用不多，但我能感覺到市場風向的微妙變化。

駱軼航：你可以看看它的 API 呼叫量、收入增長趨勢。

潘亂：對，對，對。

駱軼航：所以我在想，MiniMax 有沒有可能走類似的路線？但另一方面，會不會出現這樣一種情況——所謂的“六小龍”概念根本就不成立？過去一年，大家對它們的認知其實一直是模糊的。比如智譜 AI，它雖然一直堅持 To B，但也不是沒有動過 To C 的心思。唐老師也搞了 Big Model.CNN，他們也不是沒想過去做 To C 產品。

潘亂：但智譜有天然的 To B 優勢，走 To B 路線對他們來說更容易。

駱軼航：對，但他們確實也試過 To C，只不過最終沒有走深。而 Kimi 接下來會怎麼走？這個很難說，非常不好判斷。有沒有可能，整個行業到了一個時間節點，大家突然意識到——“六小龍”這個概念根本就不成立，每家公司本來就不應該做同樣的事情。”

潘亂：你是說，原本大家之所以把它們放在一起，是因為它們都做了大模型、都做了 To C 產品、都在投流量、都在爭使用者的關注度。但現在，這個邏輯已經崩塌了？

駱軼航：對，現在已經有人撒丫子不幹了。

潘亂：不是，你應該這麼說——豆包已經一騎絕塵，他們連尾燈都看不見了，這還有什麼好爭的？

駱軼航：所以，To C 端就不爭了。

潘亂：但這是 “主動不爭”，還是 “爭不過”，得說清楚。你想想《一代宗師》裡章子怡打張震的那一幕。張震演的馬三最後低頭說 “公家的東西我還給你了。” 章子怡回了一句 “是我拿回來的，不是你還的。” 這得說清楚。

駱軼航：對，說清楚的話，那就是爭不過。

潘亂：到底是爭不過，還是主動不爭？

駱軼航：我覺得是爭不過。但說句實話，我覺得豆包確實很厲害。但 MiniMax 他們輸也沒什麼可羞恥的。只是說，位元組能贏這個局面，某種意義上也是勝之不武。我不是說位元組用了什麼缺德招，而是說，他們本來就應該做到這個程度，這對他們來說是“正常發揮”。

潘亂：這就是大家預期中的結果，對吧？位元組的又一次勝利。

駱軼航：對，位元組的又一次勝利。他們把創業公司打成這個樣子，我覺得無所謂。再說了，國內 To C 爭不過位元組，海外 To C 也爭不過 OpenAI，人家領先 50 倍的差距。但在 B 端和開發者端，情況就不同了。Anthropic 在 2023 年就從 OpenAI 手裡拿走了 15% 的市場份額，這說明在這個賽道，市場是可以重新分配的。

潘亂：對，但這就回到了一個核心問題——你的研究最終要和什麼產品結合起來？

駱軼航：這個產品就不再是 To C 的產品，而是面向開發者和企業的 AI 解決方案。所以，我在想，MiniMax 有沒有可能走這條路？但話說回來，我也對國內這些公司的定力沒什麼信心。你說他們真能徹底放棄 To C 嗎？

潘亂：這就是我最早攻擊的點。你一天到晚換方向，我怎麼確定你今天說的就是對的？而且，經常換方向的人，大機率最後都會泯然眾人。大家別總說創業者“及時調整方向”是對的。你會發現，真正做成大事的創業公司，都是“一張藍圖繪到底”的。

駱軼航：馬斯克的藍圖畫了十幾年，還在繼續推進，中間從沒偏過方向。

潘亂：張一鳴也是這樣。

駱軼航：字節跳動，就是中國最典型的“一張藍圖繪到底”的公司。

潘亂：這就是所謂的 “金城可藍”（金城武+陳可辛的合體，用於形容強大而穩定的企業）。之前大家都學 OKR（目標管理），但我就想問，怎麼沒人去學學張一鳴？學他的定力？

駱軼航：其實真正厲害的公司，做事都很簡單。

潘亂：我問過他們，他們就說 “我們沒故事，如果有故事，我們發展就不會這麼快。”

駱軼航：當然，也有例外，比如 Meta。Meta 的藍圖就不是一次畫到底的，他們中間調整過幾次，但最終 AI 這條路，他們依然走得不錯。

潘亂：但你看 Google，就是典型的“一張藍圖繪到底”的公司。位元組、特斯拉、SpaceX 也是這樣。

駱軼航：拼多多也是這樣。拼多多從一開始的邏輯就很清晰，中間沒有亂七八糟地橫跳過。

駱軼航：我的邏輯其實是一以貫之的。

潘亂：這裡面我們先確認一個前提，對於大模型公司，我們是不是應該用各個時代最優秀公司的標準來衡量它們？我先宣告，我就是拿最優秀的公司標準來看這些人的。

駱軼航：對，我認同這個點。我們應該以最優秀的創業者的標準，來衡量這批大模型創業者是不是最優秀的創業者，以及他們能不能把事做成。這才是正確的邏輯。但是，過去一年裡，整個 VC 圈的判斷邏輯並不是這樣的。他們一直在用移動網際網路公司的規模增長模式，來衡量大模型公司。這導致了從“集體看好”到“集體不看好” 的情緒反轉，而這和 VC 圈的投資邏輯有很大關係。

我還記得 2022 年 ChatGPT 剛出來的時候，我寫過一篇文章，2023 年初發布，標題是——“是誰殺死了中國的 ChatGPT？” 我當時的結論就是，是 VC 和 PE 們自己。他們根本不懂人工智慧，以為 AI 賽道就是“賣攝像頭”！活該他們發現不了真正的 AI 創業公司。

駱軼航：結果，現在你看，這些投資人去年還在說 “我們一定要投 AI”，我就不信，一年後他們不會急著變現。果然，我又說對了。現在的現狀是，市場上的投資資金，基本只剩國資和中東資本了。但這讓我有一個新的思考——國資和中東的錢，可能比美元 VC 還“耐心”。

潘亂：中東的錢可能會更耐心，但你覺得國資真的會不著急？

駱軼航：新一波的國資基金，按照“耐心資本”的邏輯運作，可能確實沒那麼著急。之前那波資金可能不行，但新成立的這批基金，評估標準不同，可能真的是不著急的。

潘亂： “耐心資本” 這個概念，是去年下半年才開始的，對吧？

駱軼航：對，但很多基金是今年才正式拿到錢，這筆錢大部分給到了 AI 和機器人公司。所以，這可能並不是壞事，至少新一輪資本不會像美元 VC 那樣，只關注短期回報。

潘亂：但前提是，這些公司得在正確的軌道上。

駱軼航：對，你不能只想著“平均分配”資金，而不考慮成本更高的問題。比如，MiniMax 現在可能拿到了一些上海的國資，但如果國資要在 To C 出海變現（比如 Talkie），和 To B 做深層 AI 研究（比如 DeepSeek）之間做選擇，他們更傾向於哪個？

潘亂：那肯定是 DeepSeek。

駱軼航：那他們為什麼不這麼做？

潘亂：問題是，國資為什麼不去投 DeepSeek？

駱軼航：你怎麼能確定國資不會去投 DeepSeek？DeepSeek 可能自己覺得 “我不缺那麼多錢”，所以沒有主動拿國資的錢。

潘亂：國資也需要把錢投給他們認為“最可能走到最後”的企業。

駱軼航：目前來看，國資已經投過“六小龍”裡的不少公司，而 DeepSeek 可能是下一步的目標。

潘亂：為什麼智譜 AI 能輕鬆拿到國資的錢？因為它的 To B 業務模式，符合國資投資邏輯，不需要解釋。

駱軼航：智譜 AI 已經拿了很多國資投資，但你不能讓全國所有的國資母基金都只投智譜 AI，對吧？所以其他 AI 公司也能拿到一部分資金，但他們需要重新思考，到底應該做什麼？

所以，我覺得 IO 這次的採訪，可能是個訊號。他可能在表達：“我們不裝了，我們就來講清楚——什麼是對市場最有意義的？我們到底應該做什麼？”

潘亂：這個可能性確實存在。但我真的覺得，這次採訪的主要目的，是為了 “做技術品牌”，其次才是對資本市場的喊話。但如果是後者，效果可能不會太成功。因為對於投資人來說，他們更喜歡看到清晰的商業邏輯，而不是單純的“暴論”。

投資人到底看我們什麼

駱軼航：這就是我覺得特別無聊的一點。國內很多投資人，越來越喜歡圍繞“暴論”討論問題，而不是圍繞“具體事實和趨勢”討論問題。

潘亂：對，現在一點長進都沒有（笑）。說點得罪投資人的話吧。我之前在 SIG 和美元 VC 待過一小段時間，後來創業時，對接過將近 100 家中美頂級 VC，融過近 1 億美金。我發現，VC 機構的投資邏輯，大多數時候都很套路化。他們的投資會議，通常會圍繞 20~30 個固定問題展開，1 小時內完成決策。

但真正能問出有水平的問題的投資人，很少。很多有名的投資人，投過知名專案，但他們問的問題，真的一般。我接觸過的所有機構裡，能讓我覺得不一樣的投資人，真的是極少數。比如曹毅（原始碼資本），他的提問和思考方式，確實讓我印象深刻。

駱軼航：我操，以後我是不是就得變得特別傻？

潘亂：對，就是那種讓人沒法糊弄的那種，你知道嗎？人家投頭條，可不是隨便投的。

駱軼航：對，人家對這種產品怎麼可能不知道？但你看其他人，真的就只是停留在表面。這可能跟很多記者提問的水平差不多。所以我現在覺得，接下來 VC 們（不只是 VC 們，而是所有創業者們）需要重新思考應該向哪些投資人喊話。

現在的投資環境已經發生了結構性變化，投資人本身也分成了兩撥人：一撥是 “突然有了耐心” 的資本，說白了就是新國資；另一撥是 “老美元資本”。這兩撥人的訴求完全不同，想法也不一樣，那你優先滿足誰的需求？你喊話的物件到底是誰？

潘亂：這個角度很有意思，聽眾們可以自己思考一下這個問題。不過你先說說 “六小龍” 未來的發展路徑，你覺得他們會怎麼分化？

駱軼航：未來的走勢？我覺得智譜 AI 不用多說了，它的目標就是在國內 IPO。

潘亂：對，智譜不需要改變，它的路徑已經很清晰了。

駱軼航：而且你看智譜的那份宣告，特別有意思。第一段說 “這份制裁是不公正的，我們不應該被列入名單。” 第二段的第一句話就是 “鑑於智譜在全鏈路自主創新方面的能力，我們的業務不會受到影響。”

這話的潛臺詞就是：“我們不該被制裁，那誰該被制裁？”（笑）這和早年第一批被制裁的中國科技公司反應完全不同。當時很多公司是覺得 “完了，被制裁了，我們怎麼辦？” 但智譜的態度是 “終於輪到我們了。” 甚至有種 “我們成功了” 的感覺。

潘亂：他們應該很早就有這個心理預期了。

駱軼航：對，所以智譜的應對策略就是 “我們不應該被制裁，但我們根本不怕被制裁。”

所以，智譜不需要改變，它的策略就是堅持做 To B，不去糾結 To C。

至於 MiniMax，我覺得他們還是會糾結。因為他們每個方向都做得不錯，但沒有做到極致。

潘亂：對，和同行比，他們做得都不錯。

駱軼航：但是，每個方向都只是不錯，沒有做到足夠突出，所以外界對他們的評價就是 “還可以”，但不會覺得他們是這個領域的絕對王者。

可能他們有些方向放對了，但放在市場裡，比起來就發現 “好像還不夠強”。尤其是和大廠比，MiniMax 現在很難真正拉開差距。所以，他們在調整方向時會更糾結。但我認為，他們應該更堅定地走技術品牌路線，並真正解決開發者面臨的核心問題。畢竟，他們最初就是靠 To B 起家的。

潘亂：對，如果能找到一個自洽的路徑，那就是最好的了。

駱軼航：至於月之暗面，我現在有點看不懂了。

潘亂：這和我們五個月前討論時的情況完全不同了，對吧？

駱軼航：對，現在他們的策略發生了很大的變化。我只能說 “希望他們好運”，但前提是別自己作死。

至於百川和零一，我希望他們能在某個具體領域儘快落地，做出真正能商業化的產品。

潘亂：他們其實已經明確表態要 “收斂” 了，對吧？

駱軼航：對，他們的收斂策略是很明確的。至於階躍，有一種說法是 “北智譜，南階躍”，但我覺得他們還沒有到這個程度。不過，他們的情況也不需要大家太擔心，只是可能還沒有達到智譜 AI 的穩定度。

另外，智譜 AI 現在最厲害的一點是，它對 AGI 的理解，已經形成了一套獨立的 L1-L5 路線圖，跳脫了 OpenAI 的正規化。過去，大家總說智譜是 “最像 OpenAI 的中國公司”，但現在反而是月之暗面更貼近 OpenAI 的路線，而智譜 AI 走出了自己的路徑。這是一個很好的事情。

現在，我其實不太願意再用 “六小龍” 這個概念了。

潘亂：為什麼？

駱軼航：因為“六小龍” 從來沒有在同一個領域裡真正同時競爭過。你回頭看看，這六家公司什麼時候真正都在做 “預訓練” 了？從來沒有。

Kimi 釋出第一個模型時，百川 AI 其實已經基本停止預訓練了，對吧？所以，它們根本不能被視為同時期的競爭者。

我更願意用全球視角，站在北京和矽谷之間，看哪些中國的大模型公司，真正有全球價值。

目前來看，在全球人工智慧（尤其是大模型）領域，歐美市場對中國模型的認可度最高的有兩個：DeepSeek 和通義千問（阿里）。

通義千問目前在全球 To B 領域，已經有了很強的品牌認知度。而 DeepSeek 是純技術驅動，它的學術影響力和開源社群認可度非常高。

但現在通義也在糾結，To C 該怎麼做？To B 該怎麼更強？他們的技術品牌在全球已經有了一定影響力，但市場策略上還有調整空間。

第三個正在快速追趕的，是 MiniMax。他們的進步速度很快，尤其是在推理側最佳化方面做得很好。

未來的趨勢是，大模型公司進入“後預訓練時代”，推理側最佳化將成為決定競爭力的關鍵。推理側的最佳化會影響成本降低，這對於企業客戶至關重要。

這正是中國團隊最擅長的事情——從研究到工程落地，我們可能會比 OpenAI、Anthropic 這些公司更快最佳化成本。

所以，接下來誰能真正做到技術突破，同時商業模式跑通，才是關鍵。

但現在，大家還是在瘋狂卷“排行榜”。你看最近，MiniCPM、MiniMax 都在學 DeepSeek，不斷衝榜、發論文。

但問題是，你到底是為了學術排名，還是為了真正的商業化？這才是最值得思考的問題。

潘亂：我看其實另外一個層面也很有意思。如果我們跳脫出來，看看豆包、WPS、百度文庫、夸克這些產品。

駱軼航：對啊，人家各自都有自己的路子。

潘亂：而且關鍵是，這些產品真正有使用者，有付費使用者，有日活，是實打實跑出來的。

駱軼航：你看百度文庫，趁著 AI 這一波，直接把付費使用者和整體使用者規模做起來了。

潘亂：你發現沒？李彥宏在百度 25 週年慶典上的演講，幾乎沒怎麼提文心一言，反而重點提了百度文庫。

駱軼航：是啊，內部肯定是拿資料和收入說話的，對吧？WPS 也是，這波 AI 機會抓得很好。而且你會發現，大廠和創業公司面對 AI 的思路是完全不一樣的。

AI 應用的核心到底是“AI”還是“應用”？

潘亂：我想說的點是，AI 應用的核心到底是“AI”還是“應用”？

駱軼航：這是個特別好的問題。我的看法是，AI 應用的本質，其實就是各種 AI Agent。這個概念，過去叫軟體，後來叫 APP，現在應該叫 Agent。

潘亂：這麼說的話，核心其實是使用者需求。

駱軼航：沒錯，使用者到底拿 AI 來解決什麼問題？早年我們叫軟體，後來叫 APP，現在叫 AI Agent，但歸根結底，使用者要的不是 AI，而是它能為自己解決什麼問題。

潘亂：所以，AI 應用的核心，並不是你是不是 AI Native，而是你能不能真正幫使用者解決問題。

駱軼航：絕對是這樣。AI Native 也好，BI Native（傳統軟體）也好，使用者根本不關心，他們關心的是能不能解決問題。這點是前幾天我在聊 AI 硬體投資時，跟幾個大佬討論的重點。

潘亂：具體怎麼聊的？

駱軼航：當時我們討論 AI 硬體的未來方向，一個大佬突然問我：“你覺得 AI 硬體公司，它到底應該是個 AI 公司，還是個硬體公司？”

潘亂：當然是硬體公司。

駱軼航：我的結論是：“AI 在硬體面前，永遠是被妥協、被閹割的那一方，而不是反過來。” 我從沒見過 AI 可以無限制發展，而硬體反而可以妥協的情況。所以，AI 硬體公司，本質上就是硬體公司。

潘亂：我完全同意。這讓我想起之前在快手一個商業化論壇上，大家當時討論的是“AI+” 還是 “+AI”。雖然我們都希望未來會有 AI Native 的產品，但現實情況是，一定是“+AI”，即 AI 是加上去的，而不是產品本身。

駱軼航：這個觀點很重要。AI 不是場景，它只是個工具，它的作用取決於你把它用在什麼地方。

潘亂：沒錯，比如推薦演算法，在短影片領域是大殺器，但如果用在圖書、遊戲、影視行業，效果就沒那麼明顯。廣告行業也是如此，現在 AI 生成的廣告很多人覺得沒創意，但它在效果廣告領域是有用的，因為效果廣告看重的是點選率、轉化率，而不是視覺審美。

駱軼航：對，它拼的不是創意，而是 ROI。AI 生成廣告不是為了拿戛納廣告獎，而是為了提升轉化率。

潘亂：所以，我過去一年一直在講一個觀點——AI 可能不是一個“產品”，而是一個“功能”。

駱軼航：這話有道理。

潘亂：你看 2020 年，Clubhouse 火得一塌糊塗，所有人都以為語音社交是個大賽道。但後來呢？語音社交這個“功能”，被 Twitter Spaces、Discord、Spotify 吸收了，獨立的 Clubhouse 反而沒了市場。

駱軼航：還有 2016 年春節的時候，映客直播火到爆炸。後來陌陌也靠直播翻身，但今天呢？直播作為一個賽道消失了嗎？沒有，它變成了抖音、快手、影片號的一部分。

潘亂：這正是我想說的，今天很多 AI 產品的創新，最終可能會變成大產品的一個“功能”，而不是獨立產品。

駱軼航：比如 Kimi 和豆包，現在它們本質上是不是就是大產品的一個“外掛”？

潘亂：沒錯，AI 可能最終只是被整合進更大的系統，而不是獨立存在的產品。從另一個角度來看，這個現象挺有趣的。如果我們跳出傳統框架，看看豆包、WPS、百度文庫以及夸克，它們的發展路徑其實很有代表性。

駱軼航：是的，它們都有各自的模式和市場定位。

潘亂：而且，它們都已經實現了正式的使用者付費，並且擁有穩定的日活使用者。

駱軼航：確實如此。百度文庫藉助這一波AI浪潮，不僅擴大了付費使用者規模，也提升了整體使用者量。

潘亂：你看李彥宏在百度25週年的發言，他並沒有提及“文心一言”，反而重點提到了百度文庫。

駱軼航：這表明，百度內部顯然將其作為增長的核心指標之一。而WPS的AI功能也取得了成功，這裡就不展開細說了。整體來看，大廠和初創公司在AI佈局上的路徑確實是完全不同的。

潘亂：我的核心觀點是，AI應用的關鍵到底是AI，還是應用本身？

駱軼航：這是個很有價值的問題。我先裝個“大尾巴狼”來總結一下，我認為AI應用的本質，其實就是AI Agent的多樣化演變。過去，我們稱之為“軟體”，後來變成“APP”，而現在，它們則被稱作“Agent”。

潘亂：如果是這樣，那核心仍然是使用者需求。

駱軼航：沒錯，關鍵在於使用者想用它來做什麼。過去，我們把這些工具叫“軟體”，後來叫“APP”，而現在，它們變成了“Agent”。無論是在工作還是生活場景中，使用者只在乎它是否能真正幫助自己解決問題。因此，做AI Agent的關鍵能力，不是自己訓練大模型，而是知道如何呼叫合適的API，以最低的成本和最高的效率整合這些能力，形成一個真正可用的解決方案。

潘亂：完全同意。使用者根本不在乎你是“AI Native”還是“BI Native”，他們只關心你的產品能不能解決他們的問題。

駱軼航：這正是重點。在使用者體驗層面，AI和BI的界限並不明顯。這讓我想到前幾天，我與幾位投資人交流端側AI的投資機會，聽取了一些有價值的見解。其中，一位真正的行業大佬問了我一個問題——

潘亂：他問了什麼？

駱軼航：他問我：“你覺得AI硬體的核心，本質上應該是一家AI公司，還是一家硬體公司？”

潘亂：這肯定是硬體公司。

駱軼航：對，我的結論也是如此。我從未見過AI能夠主導硬體的研發方向，反倒是硬體往往會限制、妥協甚至犧牲AI的能力。因此，本質上，AI硬體公司依然是硬體公司。

潘亂：我也認同這一點。過去幾年，我們一直在討論，到底是“AI+”還是“+AI”的路徑更合理？儘管我們希望看到AI原生產品的崛起，但現實情況是，大多數成功案例都是“+AI”模式。因為AI本質上並不是一個場景，而是一種工具。工具的價值，取決於它如何被應用到具體場景中。

駱軼航：這就像移動網際網路時代，討論某家公司是否是一家“移動網際網路公司”其實沒有太大意義。

潘亂：是的，真正重要的不是標籤，而是應用的場景。同樣的推薦演算法，在短影片平臺上可以大殺四方，但如果放在圖書、電商、遊戲或影視行業，效果可能就沒那麼突出。就像最近有人吐槽AI生成的廣告“AI感太重”，但他們忽略了一個事實——這是效果廣告，關注的不是審美，而是點選率和轉化率。在這個場景下，AI廣告反而是更有效的。

駱軼航：對，這些廣告比的不是創意，而是實際的ROI，它們的目的不是拿來衝戛納廣告節的獎項，而是看誰能帶來更高的轉化率。

潘亂：沒錯。所以，我過去一年一直在思考，AI是否根本就不是一個獨立的產品，而只是一個功能？

駱軼航：這點很關鍵。就像2020年，Clubhouse爆火時，使用者真正需要的其實是一個社交交流的場景。但最終，即時語音社交的功能並沒有作為一個獨立產品存活下來，而是被整合進了Spotify、Discord，甚至Twitter Space等更大的平臺裡。

潘亂：這讓我想起2016年春節，映客直播爆火，而陌陌則借直播模式得以存活。然而，今天的直播仍然主要集中在抖音、快手和影片號上。這也印證了一個現象——許多創新最終只是成為了更大平臺中的一個功能模組，比如Kimi、豆包。如果它僅僅是一個功能，那麼它的獨立價值就相對有限。

我相信AI是因為它有用，而不是因為它是AI

駱軼航：你是一個功能，對吧？但問題在於，我們為什麼相信AI？我認為，我比大多數人更願意相信AI。從表面上看，似乎如此。但真正的原因是，我相信AI的前提是它有用，而不是因為它是AI本身。所以，我的信任來源於它的實際價值，而不是對其技術概念的盲目信仰。

駱軼航：我是如何被AI開啟認知的？這要追溯到我第一次使用 ChatGPT 的時候。作為一名曾經的文字工作者和內容創作者，我立即意識到，這項技術會對我的行業帶來根本性的變革。因此，我相信AI，並不是因為它的“AI”標籤，而是因為我看到了它的實際應用價值，以及它將如何改變我們所處的領域。

駱軼航：這也是AI代理（AI Agent）的核心——知識的能耗問題。起初，我對這一點並不完全理解。我記得去年四、五月份時，曾在斯坦福等地參加了一些創業活動。在那裡，我遇到了一批與以往截然不同的創業者。例如，一些人專注於AI在保險行業的應用，他們本身就來自保險公司背景。然而，評委們並未給予他們很高的評分。這讓我思考：或許他們的方向依然重要，比如，在AI保險領域，行業經驗是否是不可或缺的？這些企業最需要的究竟是什麼？人才儲備？行業洞察？還是技術本身？

潘亂：我覺得這些嘗試都很好。

駱軼航：是的，我也認為很有價值。我特別想問這些創業者，在這個過程中，他們是否需要保險、房地產等相關行業的專業人才。因為他們顯然不會缺少技術型人才，而是需要對行業有深刻理解的人。對於這些AI驅動的公司，什麼才是最關鍵的？

潘亂：這正是我們的觀點所在。

駱軼航：但我們並未真正展開深入討論。

潘亂：事實上，我們的核心立場是一致的。發展技術的最終目的是為了讓更多人使用它。我們之所以相信AI，是因為它確實有用。歸根結底，這仍然是一個由使用者需求驅動的市場。因此，我們應該始終關注如何解決使用者的實際問題，而不是僅僅停留在技術層面。

駱軼航：當然，這是顯而易見的。

潘亂：這也意味著不會有根本性的衝突。

駱軼航：但實際上，在過去的一年裡，我看到很多人並非如此。他們真正關心的是什麼？競爭？相互較勁？

潘亂：我覺得，創業已經變成了一場秀，一場表演賽。

駱軼航：那你認為其中的原因是什麼？這讓我想起我們第一期討論的話題。是不是因為科技創業者的數量過多，導致競爭環境變得不同了？

潘亂：我不清楚。但我很難理解，為什麼現在的創業者一開始就站在聚光燈下，與同行不停地相互比較、計較，而不是專注於產品本身。這在歷史上是少見的現象，確實令人費解。當然，我並不是要表達負面態度。

駱軼航：說到底，這個問題已經持續了一年多。我最近看到一組資料，感到有些震驚。中國AI產業與各行業的融合度，僅約8%，遠低於全球平均水平的20%。當然，這20%主要集中在歐美和日本。但即便如此，中國的8%滲透率仍然表明，我們在推進AI應用方面存在許多未能解決的問題。

潘亂：我剛剛在深圳參加了一場抖寶馬斯Code駭客馬拉松，那裡聚集了大學生、創業者和開發者。我發現一些專案雖然市場潛力不大，但確實有人願意使用。例如，一款全流程AI播客製作工具，雖然市場前景有限，但確實已經有使用者願意為其買單。

駱軼航：甚至有人願意付費？

潘亂：是的，另一個讓我印象深刻的案例是三位女生開發的AR兒童衣櫥應用。這個工具可以根據天氣推薦合適的衣物，結合導購功能，幫助家長更方便地為孩子搭配衣服。類似的，還有AI輔助購物推薦系統，它能根據使用者需求，比如“黑色、不沾貓毛、帶口袋的T恤”，精準提供匹配產品。而目前的電商平臺往往無法滿足這樣的個性化搜尋需求。

潘亂：還有一款產品讓我印象深刻：兩個大學生開發了一款AI輔助新聞理解工具，專門面向英語水平有限的使用者。它能用1000個以內的基礎詞彙，將複雜新聞轉化為易懂的音訊內容。這對想要學習英語但又覺得新聞太難理解的使用者來說，非常有幫助。

駱軼航：這還是一個開發中的原型專案嗎？

潘亂：是的，我對這些產品都給了高分。

駱軼航：你在評價AI產品時，是否已經放棄了傳統網際網路產品的評估標準？比如市場規模、使用者量，而是更關注它的實際應用價值？

潘亂：是的，我更關注它的實用性。

駱軼航：也就是說，在判斷AI產品價值時，你更傾向於看它的實際用途，而不是市場規模或使用者量。

潘亂：這確實是正確的思路。不過，我們對不同型別的企業會有不同的期待。比如，在駭客馬拉松這樣的平臺上，我們更看重創意和可行性，而不是市場規模。但如果是大模型企業，我們會希望它能成長為下一個張一鳴級別的公司，這就涉及到預期管理的問題。

駱軼航：你剛才提到的一些產品，在矽谷可能已經能夠拿到Pre-seed輪或Seed輪融資。而現在，即便是Pre-seed或Seed輪的投資金額也已經相當可觀，優秀的團隊依然可以獲得資金支援。

潘亂：是的，我還見到了一位16歲的高中生，他開發了一款基於AI的情緒管理冥想工具。他也關注了我的專案，但更重要的是，他的想法確實具有現實價值。

駱軼航：我也見過這個專案。

以下是經過最佳化和整理的演講稿，使其更具條理性、正式性，並去除了冗餘的口語化表達，同時保留了原有的討論氛圍和邏輯：

潘亂：我覺得16歲的創業者非常有意思。他們不僅年輕，而且能夠真正解決一些具體問題，並且用的是我們之前未曾想過的創新方式。我認為這非常值得關注。

駱軼航：是的。你剛才還提到了關於“六小龍”的討論，我們對它們的期待，某種程度上就是在尋找下一個張一鳴。但問題是，大家真的期待的是下一個張一鳴嗎？

潘亂：否則，這個行業也不會有那麼多資金湧入。

駱軼航：但我認為，判斷一個人是否是“下一個張一鳴”，標準不應該是他是否也能打造一個日活8000萬的APP。

潘亂：當然，我並不是想把這個問題過於功利化。我更關注的是，真正能突破傳統框架的創新者。

駱軼航：你說得對。我們所認同的，是那些真正具有創新思維、能夠跳出現有模式的人。我們欣賞那些能夠 Think Different、真正有想法、有執行力，並且能經得起推敲的創業者。

潘亂：是的，創業者需要具備戰略定力，要對問題有終極思考的路徑和邏輯，同時還需要足夠的資源、方法和手段，能夠一步步實現自己的願景。

現在大家對於DeepSeek 的吹捧開始陷入庸俗化了

駱軼航：大家都在尋找“AI 時代的張一鳴”，但如果只是沿用上一代成功的邏輯去找，那個人也只能是張一鳴，不會是別人。這正是問題所在。最近梁文峰突然火了，但這股熱潮也逐漸走向庸俗化。對 DeepSeek R1 的吹捧，已經陷入了一種“神話塑造”的迴圈，讓這家公司變成了某種“標籤化的偶像”。這個圈子最擅長的事情，就是迅速將一個事物神話化、標籤化、庸俗化。

潘亂：我們媒體在這其中扮演的角色確實不容忽視。

駱軼航：這個“貢獻”未必是好的。有時候，這種塑造反而適得其反。我反而更喜歡“晚點”對 IO 的採訪，它提供了一種更冷靜、理性的分析，而不是再去編織一個更“傳奇”的故事。這個行業需要的是深度思考，而不是一味追逐“更牛逼”的敘事。

潘亂：那麼，這次討論的標題該怎麼定？是 “六小龍集體收斂後撤”，還是 “六小龍本就沒打算做不同的事”？從行業現狀來看，的確是逐漸趨向收斂。

駱軼航：如果非要定個標題，那就叫 “大模型六小龍，都別端著了”。

潘亂：好，就用這個標題。

駱軼航：是的，大家都別端著了。該講實話就講實話，該做自己擅長的事就去做。投資人有什麼訴求，創業者就該思考如何滿足，哪些該捨棄的東西就該及時放下，哪些專案應該被淘汰也要果斷決策。

潘亂：歸根結底，還是要面對現實，實事求是。

駱軼航：沒錯。我們不必追逐流量思維，不需要在投流這件事上“一條路走到黑”。畢竟，這樣不僅自己累，連市場都不會高興。

潘亂：小紅書估計也不會高興（笑）。

駱軼航：說到底，創業者如果真的相信技術，就應該專注於技術創新。一個梁文峰還遠遠不夠，一個 DeepSeek 也太少了。中國需要更多具備原創能力的企業。如果你的專長是落地應用，那就儘快去做產業化。國家的需求很明確：一是希望看到真正的技術創新，二是希望AI能夠真正落地，而不是讓市場充斥著大量聊天機器人和虛擬角色賣增值服務的模式。這肯定不是國家想要的方向，對吧？

潘亂：是的，我們需要的是更紮實的AI應用，而不是僅僅追求噱頭。

駱軼航：所以，大家都應該腳踏實地地做事。別天天只會喊AI，也別總是談 “Scalability Law”（可擴充套件性法則）。現在的AI行業已經從原來的“Scaling Law”模式，逐漸轉向了“Inference Scheme Law”（推理架構法則）。市場格局正在發生變化。

潘亂：還是要多關注使用者需求，看看產品到底能解決什麼實際問題。

駱軼航：沒錯，大家都別端著了。從這個角度來看，你可能覺得這個行業依舊保持一定的端莊感，但現實是，許多人已經開始放下架子了。

潘亂：那麼，誰是最先放下身段的？

駱軼航：這點你應該不會反對——李開復。開復老師已經六十多歲了，卻依然能夠靈活調整方向，迅速適應市場變化。我覺得我們應該為他鼓掌。

潘亂：其實，最“端著”的可能還是那些原本站在金字塔頂端的人。

駱軼航：是的，一個六十多歲的人都能如此靈活，年輕創業者們反而更容易被束縛，這其實很有意思。當然，並不是所有人都應該放下身段。有些人端著也是有價值的，國家需要他們，行業也需要他們的穩重。

潘亂：總得有人端著一點，不是嗎？（笑）

駱軼航：是的，不過，大多數人該調整心態就調整，該行動就行動。

潘亂：我覺得這次的討論脈絡很清晰，我們既有觀點碰撞，也形成了一些共識。我真的很欣賞那些年輕創業者，他們的創新方式和解題思維非常有趣，帶來了許多我們之前未曾想到的視角。

駱軼航：是的，尤其是那些基於AI的兒童衣櫥，從溫度感知出發，幫助孩子選擇合適的衣物。這種應用真的很貼近實際需求。