苔藓之火

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雷蒙的投资播客 主理人：Raymond - 爬过藤校，纽约敲过钟，投过独角兽，创业受过伤，现在管理美元二级基金，人生目标是网球3.0。 我们真的什么都聊：从 SpaceX 聊到 Claude Code，从比特币聊到Polymarket，从中国大模型 MiniMax、智谱，Kimi 聊到美国的 OpenAI，Anthropic。有些时候，我们会抽离出来看更宏观的叙事。比如油价、日元加息、美联储的变化、量化基金动态，中国房地产见底，甚至地缘政治的风波。核心的母题还是在这个科技资本大浪潮中，寻找每一个新的可能性。 嘉宾的来源也非常广泛：从家族办公室到 TikTok 负责人，从稳定币大厂到非洲VC，从国资人民币基金到美元AI新 VC，从北美电力专家到Hugging Face负责人，从中东主权基金到纽约时报撰稿人。每一个朋友都是一个宝藏。所有的问题都是为了提升认知，而所有的认知都有机会变现。让我们一起问下一个百万美金的问题。 如需联络，可以在评论区中留下你的联络方式和来意。视频播客搜索苔藓之火 或者 雷蒙的投资播客。

  1. 3天前

    55. 从中国缺电到美国缺电：AI能源瓶颈？- 唐奕波

    “不要做个老登。” “缺电缺的并不是电量，而缺的是负荷。” “任何行业供需决定状态，不取决于你的商业模式多牛逼、壁垒有多牛逼。” “一旦需求不增长，设备需求不是从 100 降到 80，而是降到 10 到 20。” “你现在买一台要五年以后交货，他还是选择不扩产。” “你一直看一个行业，就会 miss 掉这个行业超级范式转移的机会。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 其他地方：Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 嘉宾：唐奕波 - 私募基金分析员，播客《随处奔波》，文章（公众号"奔波儿r"） 《AI 到底是泡沫吗——从 100 年前的电气化找答案》 《让研究的归研究，交易的归交易》 《投资的审美》 开源项目（github.com/Benboerba620）：ai-signal 每天抓一线推特/播客/论文；ai-workspace-hub 带知识库闭环的 AI 投研工作流 本期提到的（《三点下班》）唐奕波 v.s. 星辰 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 主题： 中国 2021 缺电、美国/欧洲电力缺口、燃气轮机三巨头、叶片瓶颈、北美缺电链扩散，以及 AI 数据中心把电力变成新瓶颈。 Shownotes 00:07 开场：AI 最大瓶颈是能源，中国并非一直不缺电。 01:18 嘉宾介绍：新能源+电力研究员，公众号“奔波尔”。 02:27 2018 年看光伏：531 退补、龙头必死、后发优势。 05:22 全球缺电：中国 2021 先缺，缺的是负荷不是电量。 07:49 可控系数：煤电 0.8，风电 5%，光伏 0.01，储能为什么重要。 10:51 中国解法：快速核准煤电，2023 年后缓解。 14:47 美国/欧洲缺电：需求十年不增长，制造业回流+AI 拉动。 17:34 市场化传导：电价涨→CEG/VST→GEV 订单，24 年中才显著。 18:55 燃气轮机格局：GE、西门子能源、三菱，85% 份额，中国为何缺席。 22:10 商业模式：设备+15 年服务，服务利润率高，备件粘性强。 25:25 下行周期：2015–2024，2018 裁员关厂，2024 才转。 30:51 北美缺电链扩散：重燃→轻燃→燃料电池→燃气发动机→航改。 36:43 周期结束看重燃扩产，瓶颈在叶片；Howmet/PCC/应流股份。 44:31 还有左侧吗？设备链拥挤 8–9 分，机会或转向发电端/欧洲电力公司。 54:35 欧洲：结构性缺电、数据中心接网排队、买接网权、北欧南欧机会。 一句话总结：AI 把电力从“老经济”重新变成瓶颈；中国缺电是供给结构问题，美国缺电是需求突增问题，而北美缺电链从重燃扩散到最 marginal 的方案，设备端已很拥挤，下一步机会可能转向电力运营和区域转移。 一、核心观点总结AI 的最大瓶颈是能源，但中国并非一直“能源充足”中国在 2021 年就出现过全国性缺电、拉闸限电。问题不是总电量不够，而是稳定电源和负荷能力不够。 缺电缺的是“负荷”，不是“电量”风电、光伏发电量可以增长很快，但它们是间歇式电源。缺电看的是某一时点的功率，而不是全年发了多少度电。文本中给出一个关键对比：煤电可控系数约 0.7–0.9，风电约 5%，光伏约 0.01。装 100GW 光伏，对系统可控负荷贡献极小。 中国 2021 缺电的根源：新能源上太快，煤电停太多2020 年前煤电新建断崖式下跌，风光装机猛增，导致可控电源除以最高负荷的“可控系数”跌破 1.2，出现拉闸限电。居民感受不明显，因为优先保民用；工业则错峰生产。 中国的解法简单粗暴：快速核准煤电2021 年后政策转向，大规模核准煤电，文中提到“8880”“每年约 80GW”等口径。中国建设速度快，2023 年后缺电问题基本缓解。 储能不能简单替代稳定电源日内平衡配 20%–40% 功率、约 2 小时储能即可；但跨日、跨周要配 10 小时甚至 1:10 的储能，成本爆炸。光伏+储能要变成类似火电的稳定电源，比例可能到 1:10 甚至 1:16。 美国/欧洲缺电：需求 10–20 年不增长，突然被制造业回流和 AI 拉动美国电力需求约 10 年不增长，欧洲约 20 年。22 年后制造业回流、半导体/电池/新能源车工厂、AI 数据中心一起拉动，可控系数也掉到 1.2 以下。 美国靠市场化解决，传导很慢涨电价 → 发电商赚钱 → 下设备订单。CEG、VST 等股价 2023 年先涨，GEV 燃气轮机订单到 24 年中才显著变好。 燃气轮机是工业皇冠，格局极其稳定GE、西门子能源、三菱三家占全球约 85%，几十年没有新进入者。中国缺天然气、缺内需，也缺航空发动机/燃气轮机这种高端制造能力。 燃气轮机商业模式：设备+长期服务，服务更赚钱卖设备可能低毛利甚至白送，但绑定约 15 年服务合同，服务总价约为设备 2 倍，服务利润率约 40%，备品备件粘性极强。下行周期 2015–2024，2018 年三家裁员 1/3、关厂 1/3，2024 年才转。 北美缺电链不断扩散：从重燃到最 marginal 的方案重燃 → 轻燃（贝克休斯）→ 燃料电池（Bloom Energy）→ 燃气发动机（卡特彼勒、康明斯、潍柴）→ 航改/退役发动机。只要重燃不扩产，后面的方案就有经济性；一旦重燃扩产，后面可能被抹掉。 周期结束看重燃扩产，扩产瓶颈在叶片叶片全球主要是 Howmet、PCC 两家，中国有应流股份等。叶片验证周期 3–4 年，需要持续投入 10 年，壁垒极高。 设备链已经很拥挤，偏左侧机会可能在发电端和区域转移嘉宾给北美缺电链热度打 8–9 分，认为股票演绎充分。更偏左侧的方向：美国数据中心因电价和中期选举受阻，可能向日本、韩国、东南亚、欧洲转移；北欧水电核电、南欧光伏、欧洲市场化电厂可能有弹性。 欧洲是结构性缺电，不是总量缺电欧洲电力需求 25 年才恢复增长，但午间光伏多、电价低，晚高峰电价高，价差大，储能发展好。数据中心接网申请量激增，接网排队 8–10 年，买废弃工厂/火电厂的接网权变得很值钱。 老行业研究员容易 miss 范式转移传统汽车分析师很多 miss 比亚迪、特斯拉；传统电力分析师也可能低估 AI 带来的需求突变。“不要做个老登。” 在小宇宙查看该单集文稿

    55. 从中国缺电到美国缺电：AI能源瓶颈？- 唐奕波

  2. 10月8日

    54. 搜索，推荐，聊天：AI时代广告的第三次跃迁 - Jaggie | Meta GenAI广告

    “前端用户和机器的交界面的形态每次发生变化，你能收集到的数据本身也不一样。” “广告是建立在用户有一个新的行为、有 attention、在一个时间或场景的情况下，我怎么样去变现。” “行为一直存在，但以前 capture 不到；现在很多东西被闭环收集起来。” “广告聊天过程中我可以影响你的决策。如果我影响了你的决策，并且我收了广告主的钱，这就是一种广告场景。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 其他地方：Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 嘉宾：Jaggie - Meta GenAI 广告产品负责人｜Linkedin 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 00:12 开场：嘉宾身份与传奇经历——14 岁创业、Momenta 天使投资、字节/TikTok、Meta AI 广告。 04:48 14 岁易趣开店：登录费、置顶广告、七浦路进货、站停送货。 09:40 宝洁到创业：Chatbot 生活助理、Magic 模式与上一代 NLP 的局限。 17:06 投资 Momenta：AI 下注、团队判断与几千倍回报。 22:46 推荐引擎作为 AI 应用：字节 vs Meta，推荐是产品还是 feature。 32:20 广告底层变化：用户信号从少到多，从语言表达到行为特征。 36:23 对话流：多轮意图、上下文、搜索框与聊天框的异同。 43:27 广告定义与形态：软广/硬广、GEO、链接点击、交互小游戏。 54:16 广告主困境：宝洁/WPP 组织摩擦 vs 创始人 AI native。 1:02:53 广告衡量：5A、品牌/效果、中国闭环 vs 美国分散与隐私限制。 1:13:26 OpenAI/Anthropic 能否成为广告巨头？Meta 的现有盘子优势。 1:17:21 豆包应用场景：医疗问诊、陪娃、实时摄像头。 1:18:37 中美跃迁对比： 豆包从下沉大众用户到生产力 vs. 从ChatGPT到instinct 和muse 1:20:03 豆包广告可能性：入口、数据飞轮、医疗广告的底线问题。 1:22:27 Memory 与切换成本：嘉宾为何从 ChatGPT 切换到 Muse？ 1:25:12 ARPU 与变现效率之战：ChatGPT vs Muse，谁的商业化底子更好？ 1:28:19 Google/Apple 的信任与后发优势：为什么他们明明有数据却不急着做？ 1:30:00 Muse 的产品体验：为什么在非 coding 的 to C 任务上更具优势。 1:33:17 中美科技心态：硅谷为何重新关注中国，TikTok/短剧/供应链。 1:40:33 收尾：广告只是 consumer 的延伸，新交互形态才刚刚开始。 核心观点总结广告是交互形态的影子广告形态不是孤立创新的，它建立在用户新的行为、注意力和场景上。前端“用户—机器”的交互界面一变，能收集的数据、能设计的广告形态都会变。 用户信号经历三次跃迁 PC/搜索时代：用户主动用语言表达 query。 推荐/短视频时代：行为特征更重要，如停留、滑动、点赞、完播。 AI 对话时代：多轮语言 + 行为 + 上下文 + memory，意图更深、更 personal，也更涉及隐私边界。 对话流广告已经在发生，但新形态还没成熟对话流里会出现软广/硬广、链接点击、GEO、原生影响决策等形态。判断广告的关键是：是否影响用户决策，并且收了广告主的钱。但真正的“AI 时代抖音/小红书”还没出现，新广告形态要等新的 organic 交互形态长出来。 广告衡量会继续分化品牌 vs 效果仍会存在，对应 5A、决策链路、MMM、增量、last touch 等衡量方式。中国生态集中，抖音、淘宝、小红书等容易闭环；美国转化分散、隐私法规限制多，历史数据又被 Google/Meta 等巨头掌握。 广告主侧的最大问题不是认知，而是组织宝洁这类大广告主有预算，但素材、投放、agency、WPP 等层层外包，职业经理人缺少创始人式决断力。年轻 DTC/抖品牌/淘品牌更 AI native，创始人更能直接改工作流、改组织。 OpenAI/Anthropic 有广告潜力，但 Meta 有现有盘子优势广告收入取决于用户数据、用户时长、意图深度和变现效率。即使 AI 产品 DAU/时长接近，Meta 仍可能因为 Instagram、Threads 等跨 App 信号，拥有更高变现效率。 豆包可能成为入口和数据飞轮，不一定要靠自身广告赚钱国内豆包已深入医疗问诊、陪娃、实时摄像头等场景。它可能像入口一样反哺抖音/头条广告，也可能面临“百度医疗广告”式的底线问题。 Memory 和切换成本是 AI 产品竞争关键Memory 让产品更懂用户，但用户迁移取决于体验 delta 是否足够大。嘉宾自己从 ChatGPT 切到 Muse，就是因为后者在非 coding 的任务完成上更好。 Google/Apple 有数据但慢，信任与组织能力是变量Google 掌握 Gmail、地图、Drive 等核心数据，但后发、组织能力和用户信任会决定它能否反击。 中美科技心态正在变化以前是中国创业者看硅谷；现在越来越多硅谷投资人/创业者关注中国：TikTok、小红书、短剧、直播电商、供应链、机器人、能源、芯片。美国不再那么傲慢，更多是学习心态。 一句话总结：AI 时代的广告不会只是“把旧广告塞进聊天框”，而会跟随新的 consumer 交互形态、memory 和数据飞轮，重新长出形态、衡量方式和商业模式。 在小宇宙查看该单集文稿

    54. 搜索，推荐，聊天：AI时代广告的第三次跃迁 - Jaggie | Meta GenAI广告

  3. 10月1日

    53. 为什么不是谷歌做出了Muse？- Lewis｜微软 / ex-Gemini

    硅谷温差 “我们是在 GPT 发布三个月前就开始做这个工作了。” “水龙头形状已经定义下来，后面更多是卷水，不卷水龙头。” “SharePoint 里的数据是整个互联网的很多很多倍。” “Google 太按照规矩来做事情。” “Personal assistant 在两年前 Google I/O 就聊到了，但产品迭代速度不够看。” “很多现在跑在云端的大模型，六七年之后都可以跑在手机上。” “现在头部公司很少发 paper，因为只能保住三个月，发 paper 只能保一周。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 嘉宾：Lewis - 微软 Product Lead，谷歌 Gemini founding PM Linkedin / 小宇宙 播客 / 小红书: 硅谷温差 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 Show Notes00:13开场：Lewis 背景，Oracle 公有云到 Google PM 01:55PaLM 2 产品化：GPT 前三个月开始，团队八九人 03:48大模型史前时代：Document AI 泛化，内部 chat 未发布 05:49ChatGPT 冲击：Google 两派、危机感、Bard 与苔藓之火 08:20离开 Google：Gemini 2.5 Pro 高峰，转微软做 agent/knowledge 09:40大公司组织病：层级多、信息 withhold、指令上传下达失真 11:08为什么去微软：企业护城河，SharePoint 数据是互联网很多倍 12:27微软做什么：agent memory、knowledge、context graph、procedure memory 16:40企业 memory 权限：个人/双人/team/公司层级，consolidation 与隐私 24:35Personal agent 兴起：Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw/Aris；读 Gmail/Calendar 32:42为什么不是 Google 先做 Muse：Google 慢、reactive、合规束缚 36:15Google 会封数据吗：开放文化 vs 中国 walled garden，微信/小红书机会 42:46Personal agent 定价：C 端 freemium/token，B 端 ROI 抽成，长期 commodity 51:40端侧模型与硬件：Mac Studio 跑万亿参数，千问 27B，苹果/Google 后发先至 57:17Google 前景与 DeepSeek 冲击：发布慢、SOTA 窗口短、不发 paper 核心观点总结Google 不是没看到 personal agent，而是做得太慢、太 reactiveLewis 认为 Google 在 Gemini/Bard 时代就定义过 personal assistant，但组织层级多、信息 withholding、法律与 Responsible AI 束缚，导致产品迭代速度跟不上 OpenAI、Anthropic，甚至被 Muse 这类新产品弯道超车。 大模型产品化的“史前时代”2022 年 8-9 月，ChatGPT 发布前三个月，Lewis 已加入 PaLM 2 产品化团队，团队仅八九人。内部早有 chat 产品，但因 legal/responsible AI 没发布。ChatGPT 出来后，Google 内部有明显危机感。 微软的企业护城河：数据量 + 权限 + 场景SharePoint 里的企业数据是互联网很多倍，但企业找不到、用不上。Agent 要利用这些数据，必须解决 memory、knowledge、权限、consolidation 等复杂问题。 企业 memory 与 C 端 memory 完全不同C 端主要做 personalization；企业里 CEO、员工、双人 chat、team、公司各有层级权限。什么能 promote 到 team/公司，涉及隐私、法律、当事人控制，不能由模型或 manager 随意决定。 Personal agent 兴起，核心是产品导向而非技术导向Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw、Aris 等产品，技术上很多建立在类似 harness 上，护城河不高。关键是谁能把 Gmail/Calendar 数据变成具体、傻瓜式 use case，如退订、退款、保险追款、生活琐事。 隐私与安全是 personal agent 的核心矛盾Instinct 条款被质疑可拿用户数据训练，Muse 有自己模型，用户不信扎克伯格，但也不一定信小公司。企业里 99% 公司不会无故看员工 chat，但 Anthropic 等公司 policy 可能不同。 端侧模型与硬件会重新定义 personal agentMac Studio 已可跑 trillion 参数模型，千问 27B 满足日常。未来六七年，现在云端大模型可能跑在手机上。苹果、Google 可能后发先至，创业公司先打样。 Google 仍有底子，但发布节奏和合规文化是最大挑战Gemini 2.5 Pro 后压力持续增加，SOTA 窗口只有一两周。DeepSeek 出现时 Google 内部惊讶，但 Google 合规严格，不参考/蒸馏，不发 paper，员工不能上播客。技术瓶颈人员发光期可能只有 18 个月。 EP53中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep53-google-muse/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep53-google-muse/ 在小宇宙查看该单集文稿

    53. 为什么不是谷歌做出了Muse？- Lewis｜微软 / ex-Gemini

  4. 9月14日

    52. 智力的价格：AI 研究员凭什么比 NBA 球星贵？- 高岱恒｜Dinq

    “生子当如庞若鸣！” “DeepSeek 十年 Vesting，感觉比长征还久。” “聚光灯都打给了 Sam Altman、Ilya，但我非常清楚这个活儿到底是谁干的。” “AI 人才的半衰期非常短，就像模型的半衰期一样。” “多模态往下走，核心门槛不在算法，而在数据。” “Cursor 是先瞄准全世界 50 到 100 个最好的人，然后持续派人追踪他的动向。” “OpenAI 2025 年股权激励占了收入的一半，平均 150 万美元一个人。” “Dinq 一句话介绍：Open Router for People Search。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 嘉宾：Sam Gao 高岱恒，DINQ 创始人，前阿里达摩院研究员 Dinq / Twitter / 小红书: 小黑兔Sam 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 作品定义人，进入“小小文艺复兴”时代学历、大厂背景不再是唯一通行证，公开作品、代码、博客、播客等，正在成为定义个人价值的新标准。Sam 本人从双非土木到达摩院，靠的就是 Learning in Public：写博客、给开源项目提 PR、持续公开输出。 AI 英雄列传：关注关键技术背后的“边缘人”聚光灯常打在 Sam Altman、Ilya 身上，但真正推动关键技术的人很多来自非顶尖机构、非主流路径。RAG、思维链、Adam 优化器、Claude Skills 等背后都有具体作者，他们的故事值得被记录。 硅谷人才战争进入“体育转会”级别Meta 因 Llama 落后而着急，扎克伯格亲自挖人，庞若明等华人研究员拿到 2 亿美元级总包，超过 NBA 球星。AI 人才市场远大于体育市场，一亿美金线可能只有小几十人。 人才定价看“代表作”和稀缺经验典型特征是有代表作，如推理能力、O1 系列、管过万卡/十万卡集群。管卡经验、训练基础设施经验、后训练能力都极度稀缺。 技术方向冷热分化明显多模态在收敛，核心门槛从算法转向数据；顶会一作贬值，GPT-6/vivo 5.1 几小时就能产论文。上升方向包括：数据相关、On-Policy Distillation、AI Infra、推理提效。 AI 人才半衰期极短过去会 GAN、搜广推的人可能迅速贬值。传统互联网人追求确定性、CTR 涨点，但 AI 模型竞争是混沌的，Benchmark Maxing 和 Reward Hacking 不一定有用。 招聘哲学：从漏斗转向 High TouchCursor 的思路是瞄准全球 50-100 个最好的人，持续追踪、送吉他、办 Workshop、招通才。不要等投递，而要反向经营“前 100 人”。人生和投资也应如此。 DeepSeek 与 OpenAI 的激励问题DeepSeek 十年 Vesting 对人才不友好，融资部分是为了留人；OpenAI 2025 年 SBC 占收入一半，平均 150 万美元/人，但相对估值涨幅不算高。 Dinq：Open Router for People SearchSam 的创业项目 Dinq 把 LinkedIn、Indeed、JobStreet 等招聘平台 API 集成，让用户通过 Agent 用自然语言搜人、找联系方式，按 Token 扣费。客户包括字节、蚂蚁、前沿模型公司等。核心判断：未来工作习惯会收敛到跟 Agent 对话。 人才流动是投资信号投资人可提前发现人才活跃痕迹，比如庞若明转会前就有迹象。追踪 AI 科学家转会、方向、价格，可能成为重要 Alpha。 Show Notes00:12开场：作品定义人，属于我们的“小小文艺复兴” 01:19Sam 自我介绍：双非土木 → 达摩院 → 研究 AI 关键人物 02:20从土木转 AI：Learning in Public，写博客、提 PR 拿到 offer 06:17离开达摩院：扩散模型、数据 + Copilot 让算法与工程贬值 11:34OpenAI 堵门：为 AI 关键技术背后的作者立传 15:50智力超级垄断时代、AI 英雄列传与欧林工程学院 23:07硅谷人才战争：Meta 挖人、庞若明 2 亿美金总包 30:08代表作与一亿美金线：小几十人，管卡经验值钱 37:38方向冷暖：多模态向下，OPD / AI Infra 向上 45:12AI 人才半衰期：顶会论文贬值，搜广推思维失灵 50:46Cursor 招聘哲学：全球 50-100 人、送吉他、反漏斗 58:12DeepSeek 留人：10 年 Vesting、保密与融资 01:01:22OpenAI SBC：占收入一半，平均 150 万美元/人 01:07:14Dinq 创业：Open Router for People Search，Agent 搜人 01:17:23投资人用法、人才转会追踪与结尾 EP52中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep52-ai-researcher-price/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep52-ai-researcher-price/ 在小宇宙查看该单集文稿

    52. 智力的价格：AI 研究员凭什么比 NBA 球星贵？- 高岱恒｜Dinq

  5. 9月8日

    51. AI 和机器人改变世界，这钱你出？ - 马克汤｜财搭子AI

    “单点违约没问题，但单点违约往往是行业系统性危机的开始。”“AI就是国运级别的竞赛，不是私营企业该独自扛的。”“蒸馏不是抄袭，是萃取精华——拼多多蒸微信，中国模型蒸海外架构。”“A100还在涨价，因为推理需求分层，老卡也能做差异化服务。”“中国人太爱工作，机场全是办公AI广告；欧洲人觉得这事跟他没关系。”“未来不是AI代替人，是Buddy跟悟空去开会，人和人沟通变复杂。” 本集播客文字稿可以看这里 或者关注 苔藓之火 公众号 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 相关单集：40. AI应用能融下一轮吗？收购、擦边、中转站、大厂围猎 - 对话｜马克汤 编辑推荐 - 46. 办公Agent大战：为什么大厂做不出好AI产品？- 马克汤 嘉宾：马克汤 - 发财搭子 主播 / 财搭子AI 联合创始人 / MIT毕业，CFA/FRM持证分析师 精彩单集 EP31-AI产业链跟踪5月刊-从LTA长协到800VDC电力链，寻找AI 硬件的新机会EP26-AI产业链跟踪4月刊-光模块的爆发只是冰山一角，更大的叙事正在酝酿EP20-你不会想让朋友们都知道你染上了恒生科技吧！免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 Show Notes00:13开场：八月市场回稳，但情绪仍脆弱 01:34马克汤从UTMB越野赛归来，野人思考 03:50英伟达循环借贷：银团、数据中心资产化、残值叙事 05:30老黄的残值逻辑 vs 系统性风险（单点违约≠行业安全） 08:50Michael Berry的“大空头”逻辑：折旧造假、电子产品逻辑 13:50为什么A100老卡仍坚挺？推理分层与差异化服务 20:27如何观测泡沫破裂？看A100价格、CDS、存货与应收账款 24:49AI是国运竞赛：David Sacks的“国防部该买单”观点 28:44机器人行业：短期泡沫、运动会表演、长期UBI→UHI愿景 35:23中国推动机器人亲民 vs 美欧恐惧AI 41:56中国洗碗机渗透率低，机器人场景需先打穿单点 47:00模型“斩杀线”：DeepSeek V4成基准，Kimi K3部署成本高64倍 54:46蒸馏之争：张一鸣 vs 拼多多式“先模仿后超越” 01:07:33中国办公AI广告大战，月活数据与员工习惯 01:17:25宏观：美债、日元、石油——无论AI成败，长端利率终将下行 核心观点总结AI资本泡沫争论：八月市场从七月暴跌中回稳，但情绪仍脆弱。英伟达财报带来“镇定剂”而非“强心剂”，市场担心反弹非反转。 英伟达循环借贷与残值叙事：老黄拉银团将数据中心资产化，强调芯片高残值与流动性，但系统性风险下残值可能崩塌，类似债券违约时的股债双杀。 大空头Michael Berry的质疑：他认为科技公司折旧作假，芯片如电子产品快速贬值，但实际中A100等老卡因推理需求梯度和差异化服务仍坚挺，Berry可能脱离技术现实。 中国AI模型的“斩杀线”：DeepSeek V4以极低成本和高能力成为基准，多数模型若无性价比则无存在必要，开源模型梯队分化（如Kimi K3部署成本远高于DS）。 蒸馏争议：中美互相“蒸馏”，张一鸣认为蒸馏难超车，但拼多多式“先模仿后超越”在中国科技界被认可，蒸馏是追赶阶段的合理策略。 机器人行业泡沫：中国机器人一级市场过热（千家创业公司），短期场景不成熟，但长期看好人形机器人与国运级机会，需经历优胜劣汰。 中美AI态度差异：中国积极拥抱AI（机场广告、办公软件），美国民众担忧替代与风险，欧洲漠不关心，反映政策与生活方式差异。 宏观压力：美债长端利率高企，融资成本上升压制科技股估值，但无论AI泡沫破灭还是成功，长端利率终将下行。 EP51中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep51-who-pays-for-ai/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep51-who-pays-for-ai/ 在小宇宙查看该单集文稿

    51. AI 和机器人改变世界，这钱你出？ - 马克汤｜财搭子AI

  6. 8月31日

    50. 一级半水下私募，字节老股，三百公司卖身？- 庄明浩

    “愿打愿挨，愿赌愿服输，这就是个游戏。” “字节比香港大。” “你买的是Robinhood的信任，不是股份所有权。” “信息到成交，中间差了一个太平洋。” “老板不下班，并购就没戏。” “这圈子没有那么大，跟豪宅中介一样，一年成交几单就够了。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火 嘉宾：庄明浩 - AI司马迁，不需要介绍，没有人不知道 他的播客，他和我之前的串台 Show Notes00:00开场：串台介绍，本期脱稿聊“水下江湖” 03:00科普：一级半市场是什么？（老股交易、SPV、基金到期退出） 07:00美国标杆：SpaceX如何从千万美元门槛变5000美元“散户可投” 12:00中国资本如何绕道参与美国AI/航天标的？匿名基金的“删稿”故事 18:00“真·Mag 7”登场：OpenAI、Anthropic、Stripe等未上市巨头 23:00估值泡沫 vs 基本面：信息不透明下，多数人买的是“叙事” 28:00从二手手机回收看S基金：估值打折、打包清仓、烂账归零 33:00小红书、字节、希音的定价密码：上市时间表、基金到期潮、老板意志 39:0036氪留言板五年数据：从“87%想卖”到“57%想买”的情绪翻转 45:00SHEIN的千亿→260亿：好业务+烂资本操作 50:00菜鸟、喜茶等“俱乐部标的”：出生即巅峰，潮退无人接 55:00并购信号：2024年321条卖身通告，老板们终于“想下班”了 60:00AI赋能研究：从简历、留言板挖出行业趋势，未来还可深挖 核心观点一级半市场定位：介于未上市融资（一级）与公开交易（二级）之间，本质是老股、SPV份额、代持等非标交易。因基金到期退出压力和IPO通道受阻，近年来在中美两国显著活跃。 美国代表标的：SpaceX、OpenAI、Anthropic、Stripe等构成“真·Mag 7”，通过多层SPV和Token化将投资门槛降至数千美元，体现“金融民主化”，但法律结构存在灰色地带。 中国特殊生态：字节跳动最特殊——每年主动定价回购员工期权，自身充当“流动性池”；小红书、希音（SHEIN）等交易活跃，估值随业务与情绪剧烈波动。 数据洞察来源：基于36氪留言板五年5000+条数据，虽非成交数据，但可作为市场情绪先行指标，反映行业热点从互联网消费→Web3→硬科技→AI的轮转。 交易非标性与风险：法律结构复杂（代持、SPV嵌套、币种、付款条件），信任比文件更重要，“愿打愿挨”属性强，存在链条断裂甚至欺诈可能。 估值决定因素：基本面、上市时间表、基金到期潮、中美政策、买卖盘额度等多重博弈，同一公司同期可能多个成交价。 并购需求涌现：2024年卖身通告增多，反映创始人愿意“下班”的罕见局面，但并购在中国仍极度依赖人脉与缘分。 AI赋能分析：利用AI整理海量非结构化数据，使文科生也能做宏观量化研究，未来可进一步挖掘简历、并购意向等隐藏信息。 字节不可复制：体量、现金流、创始人意志、地缘政治共同使其成为“特殊存在”，上市地选择远超投资逻辑。 EP50中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep50-pre-ipo-market/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep50-pre-ipo-market/ 在小宇宙查看该单集文稿

    50. 一级半水下私募，字节老股，三百公司卖身？- 庄明浩

  7. 8月26日

    49. 谁在制造Anthropic、OpenAI？两万份简历读后感

    “如果一个人愿意离开OpenAI去某家公司或者创业，那是对那个方向最大的背书——这是极具投资价值的信息。” “在谷歌工作，你会真实地感受到同事不断离职——去新的startup，去Anthropic，这肯定有一点点peer pressure。” “一个非上市公司的季度数据，居然可以对美股半导体板块产生巨大影响——你简直无法想象这些公司上市之后会怎样。” “中美大模型的竞争，其实是在美国的中国人和在中国的中国人之间的竞争。” “这些表格如果你不认真看标题，都觉得是同一家公司的——名字换一下你都无法发现谁是谁。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火 Show Notes 时间轴：00:13 – 开场：OpenAI/Anthropic未上市已撼动美股，今年或明年IPO在即01:08 – 为何要扒简历？想看清“谁造出了大模型”01:49 – 数据来源与免责声明：2万份→1.7万份有效，误差极多，当“细说”听03:27 – 聚焦OpenAI与Anthropic，DeepMind数据因与谷歌混同仅作参考04:26 – 城市分布：旧金山湾区占绝对主力，伦敦、都柏林、东京、新加坡是海外重镇 06:32 – 学校分布：前5所名校占14.7%，但另一半员工来自1308所“长尾”学校 08:40 – 清华是唯一排进前排的外国大学（23人），但LinkedIn数据严重低估中国学历09:50 – 前雇主排行：Google、Meta、AWS前三，Stripe向Anthropic输送106人（创始人背景）12:48 – OpenAI前雇主：Meta、Google、Apple，收购Stack AI带来129人“打包进场” 14:33 – DeepMind 44.6%员工上一份在Google，高盛居然贡献22人（意外）15:51 – 三角人才流动：二线实验室（Scale AI、Character AI等）持续向前三家输血 17:26 – 职能分类：Anthropic工程30%+研究20%+销售18%；OpenAI工程38%+研究21%，销售比例更低 21:37 – 语言标签：中文排第二外语（20%+），仅次于西班牙语 23:12 – 华人深度挖掘：严格“中国背景”343人（2%），拼音姓名2952人（15%），整体华裔约20% 31:02 – 核心洞察：三家公司高度同质化，竞争激烈；安全对齐部门Anthropic是OpenAI两倍33:28 – 流动方向：44人从OpenAI跳Anthropic，反向仅9人，趋势明显35:23 – 结尾彩蛋：想看完整图表请关注公众号“苔藓之火”；欢迎提供新分析角度（尤其离职去向统计） EP49中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/who-builds-anthropic-openai/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/who-builds-anthropic-openai/ 在小宇宙查看该单集文稿

  8. 8月23日

    48. 对话中转站站长 - 赛博走私？

    “中转站就是在你和官方之间差了一层，技术上一点都不神秘，就是一个收银台加上一个路由器。” “如果倍率调到10，你付10块，调到100你付100，但官方真正收的还是7块——换模型你还能查，调倍率是你不知不觉钱被扣光了。” “真正理性的站长可能不换模型，而是去调整倍率。” “当有一个东西我们不知道应该被定义为石油、能源、电还是货币时，最先看懂它的可能不是VC或投行分析师，而是走私的人。” “中国人实在是非常聪明，但身为中国人，竞争也是非常的激烈。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火 Show Notes时间轴： 00:15 开场：做AI内容被骂，却因不删评论引来中转站广告 01:45 意外发现：评论区“牛皮癣”站长主动求合作 03:04 中转站怎么赚钱？——收银台+路由器，倍率结算 04:09 货源之谜：80%来自“号池”，合法渠道只是“缘分” 05:20 为什么官方5折不够？中转站要一折甚至更低 05:44 数据留痕：你的对话全在服务器，10%站长可能卖数据 06:43 真实需求：有人定制“45~55岁美国女性对话” 09:01 偷换模型？其实不普遍，更狠的是调倍率 11:21 倍率详解：1倍=0.14折，调到10倍你就被悄悄吸血 13:20 生意模型：3人团队，月流水70万，净利40万 14:43 行业天花板：头部月流水千万级，团队不到20人 15:56 猫鼠游戏：封号145万个，恢复率仅3.3% 17:36 法律风险？他自称“可控”，但具体手段不便展开 18:57 官方为何恨中转站？政治、订阅制被滥用、模型蒸馏 21:28 类比影子船队：智能是新的石油，走私者最先看懂它 本期节目仅为行业观察，不构成任何使用建议。 EP48中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep48-relay-station/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep48-relay-station/ 在小宇宙查看该单集文稿

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雷蒙的投资播客 主理人：Raymond - 爬过藤校，纽约敲过钟，投过独角兽，创业受过伤，现在管理美元二级基金，人生目标是网球3.0。 我们真的什么都聊：从 SpaceX 聊到 Claude Code，从比特币聊到Polymarket，从中国大模型 MiniMax、智谱，Kimi 聊到美国的 OpenAI，Anthropic。有些时候，我们会抽离出来看更宏观的叙事。比如油价、日元加息、美联储的变化、量化基金动态，中国房地产见底，甚至地缘政治的风波。核心的母题还是在这个科技资本大浪潮中，寻找每一个新的可能性。 嘉宾的来源也非常广泛：从家族办公室到 TikTok 负责人，从稳定币大厂到非洲VC，从国资人民币基金到美元AI新 VC，从北美电力专家到Hugging Face负责人，从中东主权基金到纽约时报撰稿人。每一个朋友都是一个宝藏。所有的问题都是为了提升认知，而所有的认知都有机会变现。让我们一起问下一个百万美金的问题。 如需联络，可以在评论区中留下你的联络方式和来意。视频播客搜索苔藓之火 或者 雷蒙的投资播客。

信息

  • 创作者
    0xRaymond
  • 活跃年份
    2025年 - 2026年
  • 单集
    55
  • 分级
    儿童适宜
  • 版权
    © 0xRaymond@小宇宙App
  • 节目网站
    苔藓之火

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