42章经

KaiQu
42章经

你好,我是曲凯,42章经的创始人。 小的时候我不太舍得花钱,记得当年一毛钱一袋的牛肉干真的很好吃,但如果偶尔遇到一个很有趣的人,我会欣然花几十、上百块请他吃个饭,还觉得自己赚到了。 后来长大了一些,开始刷人人网、豆瓣、知乎、再到现在的即刻…… 你有没有偶尔在这些平台刷到过一个很有缘的人,然后在一个夏日的午后,把他的发言、转载和收藏全都看了一遍,并觉得心有戚戚焉。 再后来工作和创业以后,每天就是聊各种各样的投资人、创业者。 如果能聊到一个优秀的人,真的会有一种如沐春风的感觉,并真心觉得很幸福。 而同行们见面经常会聊到的问题也是:最近有没有遇到什么有意思的人? 所以,这个播客就是要努力把这些人带到你的身边。 我们只专注和有趣、有独到认知、又愿意坦诚分享的聪明人聊天。 希望你听完每一期都能回到小时候,回到那个因为认识了有趣的人、收获了新知,而感到单纯美好幸福的时刻。 如果听完以后,你还能暗自感慨一句, “我也好想认识这个人啊。” 或者, “哇靠,有被启发到。” 那这个播客也就值了。

  1. 2天前

    人生就是一场大 Sales,如何做一个更好的 BD? | 对谈某科技家办戴安琪

    本期节目录制于一次内部分享活动。因为我们每天都在找人、聊人,于是请来了在 BD 方面颇有经验的 Angie,分享她的一些方法和心得。 坦白讲,起初我们有点犹豫到底要不要发布这期播客,因为担心内容听起来比较“功利”,但最后还是决定放出来——因为只要你需要与人打交道,无论是找合作方、组建团队,还是建立一个更高效的社交网络,这些方法都非常实用。 在这次分享中,Angie 提供了一整套 BD 框架:从如何确认线索、获取转介绍、建联,到如何增信、促成转化和实现长期经营,她一一拆解了每个关键环节背后的策略与思路,我也在一些问题上有所补充。 其实,所有行业最后的本质都是 BD,世界本身也是一场大的 Sales。当我们掌握了 BD 的核心方法,也就拥有了与人建立连接、达成合作、共同前行的能力。 当然,技巧只是起点。希望我们都可以在日常实践中不断积累势能,慢慢从一个自下而上的链接者,变成一个拥有影响力的构建者。 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 37 号珍藏:戴安琪,某科技家办副总裁,前36氪出海创始团队,科技&跨境出海 super node Part 1 线索确认和转介绍 00:49 明确客户画像和渠道画像,是一切的起点 1:04 目标客户可以从哪找? 5:21 思考题:你能脱口说出自己最牛的 1-3 点吗? 5:55 BD 分两种:① 专业型 ② 人格魅力型 6:47 要善用平台的杠杆、精准提炼你的机构价值 8:15 怎么筛选出一个靠谱的转介绍人?Part 2 怎么成功建联? 9:30 「你是不是一个 likeable person」这件事很重要 11:19 找人不仅靠努力和运气,也需要运营 sense 11:54 把废话说好是一项非常牛的技能 12:41 沟通中最消极的反应是不说话,任何其他反应都能给你带来机会 13:58 想在线下约到重要客户?装熟 + 积极主动 + 坚持不要脸 15:24 怎么才能把废话说好? 17:46 对于有好奇心、爱学的人来说,任何事情都是素材和课堂 18:55 一个让对方舒服的聊天框架:5 分钟闲天 + 45 分钟对方关心的事 + 10 分钟自己的需求 19:31 关于聊天的节奏感 Part 3 增信 20:26 任何细节都可以为你增信,包括你的微信头像 21:04 真诚是必杀技,不要在拿过更大结果的人面前耍小聪明 23:24 比较厉害的人都是理性判断、感性决策 24:34 做 BD 也需要动线设计,要在关键节点释放情绪价值Part 4 转化 25:29 成功转化的核心:需求匹配 + 关系到位 27:46 把长期主义纳入每一次 BD 的微决策 29:39 只有当你知道自己想要什么时,别人才知道该怎么帮你 30:22 世界本身就是一场巨大的 Sales【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    33 分钟
  2. 6月14日

    从 E2B 到 Browserbase,Agent Infra 新热点中有哪些大机会? | 对谈 Grasp 创始人雷磊

    活动预告🥳:6 月 21 日,我们会请到雷磊和 Gus (Memobase & nano-graphrag 作者,solo 项目 GitHub 获 5000+ Star) 办一场线下活动,大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息! Agent 赛道自今年年初被 Manus 引爆以来,热度持续了好几个月。有非常多各种方向和概念的 Agent 项目已经拿到融资,而很多人也已经开始思考: 下一波机会,会出现在哪里? 我们看到的可能性之一,就是 Agent Infra。 原因在于,如果未来真的会有万亿个 Agent,它们将不再只是「工具本身」,而会反过来成为无数软件的「终端用户」。而由于 Agent 和人类的行动模式存在本质区别,我们很可能需要重新设计整个 AI-Native 的软件体系,从代码环境、浏览器,到各种工具,全部为 Agent 重写一遍。 于是本期节目,我们请来了 Grasp(一款给 Agent 用的浏览器) 创始人雷磊,一起聊聊他对 Agent Infra 的观察与思考。我们讨论了「给 Agent 做产品」与「给人做产品」在底层逻辑上的差异、Agent Infra 的两大明星项目 E2B 和 Browserbase,以及这个领域未来可能出现的创业机会等等。 Grasp 现已开放 waiting list 申请:https://getgrasp.ai,即将内测。 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 36 号珍藏:雷磊,Grasp、AirCode 创始人,连续创业者,前字节开发者平台轻服务产品负责人,超过十年开发者领域经验 【时光机】 1:03 Agent 热潮之后,下一波机会可能是 Agent Infra 3:55 未来应该是「人为 Agent 服务」,而不是「Agent 为人服务」? 6:17 人与 Agent 的核心区别 6:22 ① 工作范式:人是单线程,而 AI 是多线程 7:23 ② 责任与安全边界:人可以对自己的行为负责,但 AI… 10:49 Agent Infra 产品最关键的是什么? 13:03 被 Manus 带火的 E2B 到底是个啥? 15:02 虚拟机、云、沙盒、E2B 的关系是什么? 15:54 Agent 产品一定是在云端运行 18:35 云厂商就像「地产商」,而 E2B 类产品是「装修商」 21:02 什么团队适合做 E2B 这样的产品? 26:49 Agent Infra 产品 = 给 Agent 用的 SaaS 28:32 海外当红的 Browserbase 又是做啥的? 31:48 给 AI 用的浏览器 V.S. 给人用的浏览器有哪些区别? 35:55 Agent Browser 的三层架构:Runtime + Agentic + Knowledge 42:40 为什么说今天的 Browser Use 很像 23 年的 AI Coding? 44:35 二者都还有上千亿美金的市场增长空间 47:46 Agent Infra 还有哪些值得重做一遍的机会? 49:04 一个迷思:有没有可能 AI 根本就不需要人类的反馈?【活动预告🥳】 6 月 21 日,我们会办一场线下活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码,一起来认识&交流! 【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    55 分钟
  3. 6月2日

    世界加速分化下,我们的机会在哪里? | 对谈绿洲资本合伙人张津剑

    在去年那期播放量超 10w 的节目《这个世界变难了,我们该如何应对?》中,津剑从信号学的角度拆解了这两年世界变化的本质,给很多人带来了一个全新的思考万事万物的视角。而针对世界的新变化,津剑也在一年后为我们带来了他升级后的思考。 这期节目的前半小时,你会听到津剑在我们线下活动中的个人分享。他从「频率与频谱」的角度出发,解释了这个世界为什么在加速分化?注意力机制为什么人类最重要的特质之一? 为什么说 Agent 其实是一场感知革命?人类在 AI 时代的核心价值又是什么?节目的后半段,则是我和津剑的双人对谈。我们讨论了一些更具体的问题,比如怎么判断一个方向值不值得坚持?未来 5 年 AI 可能会发展成什么样等等。 希望这期听完之后,我们都能更好地重建自己的注意力系统。 After all. Attention Is All We Need. 绿洲也在制作自己的播客节目《信号与噪声》(链接:www.xiaoyuzhoufm.com),诉说更多关于生命力的故事,欢迎大家订阅关注! 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 1 号珍藏:张津剑,绿洲资本合伙人 【时光机】 Part 1 单人演讲《投资中的频率与频谱》 1:15 2025 年,世界在加速分化 1:20 分化的背后是注意力的失控 2:43 注意力是大脑进化出的主动滤波器 6:20 顶级企业家有一个共同特点——专注 9:12 拉尔森效应与世界的啸叫 11:33 这个时代的机会在变多,而不是变少 11:59 如何重建注意力机制? 15:26 作为一个多模态大模型,人类能感知到的世界是真实世界的 1/10^9 21:48 Agent 是一场感知革命,AI 能处理的模态和频谱理论上是无限的 25:27 从以「人」为中心组织工作,到以「AI」为中心组织工作 28:49 Wishful thinking 是一种懒惰 30:03 人类因为自身的有限性而进化出了审美 ,这也是 AI 时代人最核心的价值Part 2  双人对谈《人的有限与无限》 33:58 怎么找到真正值得注意的事,并坚持下去? 40:17 绝症面前,人会改变自己,还是接纳自己? 42:39 分享两个提高决策力的方法 43:48 区块链与 AR&VR 被低估了 47:06 未来 5 年,人 和 AI 之间的关系可能会发展成什么样? 49:01 工业革命:体力→智力,AI 时代:智力→心力 50:53 未来的智能会像今天的电一样 51:54 什么是新时代的「家电三件套」? 53:10 分化世界下,普通人还有机会吗?【Reference】 张津剑 @42章经 系列回顾 播客 世界好像变难了,我们该如何应对? 2024.5.26 投 AI 最猛的人  2023.7.30 文章 投资中的节奏与结构 2023.6.18 投资中的周期与载波 2021.3.14 投资决策中的信噪比 2020.2.23 投资中的信号与噪声 2018.12.2 (谢谢到场的每一位朋友!) 【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    55 分钟
  4. 5月17日

    关于 AI、开源、商业化与全球化的经验、教训和方法论 | 对谈 PingCAP CTO 东旭

    活动预告🥳:5 月 31 日,我们会请到东旭办一场线上活动,大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息! PingCAP 在前些年最被大家熟知的可能就是其非常高的估值,经常被 challenge 的则是其商业化的收入。而这两年很多人不知道的是 PingCAP 的国际化业务发展得异常好,且已经有了非常高的海外年收入。 23 年我曾经请云启资本的陈昱分享过他投资 PingCAP 等知名公司背后的逻辑。在那期播客中,陈昱说他投资 PingCAP 的重要原因之一是发现他们团队有野心(选择了分布式数据库这个难度极高的方向)、且有实现野心的潜力(三个联创都是技术背景,代码写得很扎实)。 两年过去,很开心今天终于能和 PingCAP 的联合创始人兼 CTO 黄东旭面对面聊天,听他亲口讲述这家估值 30 亿美金的数据库创业公司从 0 到 1 的实践和思考。 在这期播客中,东旭坦诚分享了他们踩过的非常多的坑。我们聊到了 PingCAP 在发展过程中的关键决策、开源项目的运作逻辑与商业化策略,以及中国团队在海外市场的落地经验和商业化探索过程。此外,他也从他的视角聊到了很多关于 AI 的观察和思考。 和他聊的时候,还意外得知原来他是一个弹吉他和贝斯、玩合成器的音乐爱好者,这个爱好,也是他创业十年来保持身心轻盈的重要原因之一 ;) 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 35 号珍藏:PingCAP 联合创始人、CTO,PingCAP 最新公开估值已达 30 亿美元 【时光机】 Part1 PingCAP 从 0 到 1 的发展历程 1:21 PingCAP 到底是做什么的?—— 一个装数据的魔法杯子 6:55 PingCAP 十年来最关键的四个决策 7:10 ① 开源 7:30 ② 选择了关系型数据库这个难度最大、但期望最高的方向 8:37 ③ 做全球化 9:09 ④ 转型云服务 9:52 为什么 15 年还能长出一个数据库巨头? 12:58 为什么在商业化没做起来时,公司就能有 30 亿美金的估值? 18:47 商业化的摸索过程Part2 关于国际化的经验和思考 24:32 一个真·国际化的公司应该具备什么样的心态? 27:51 怎么判断自己的公司是不是真的做到了国际化? 32:33 在国际化的过程中,我们可踩过太多坑了… 34:03 先做美国市场是一个事半功倍的选择 34:49 这波 AI 创业者中我最看好 Day 1 就搬去美国的那一批 36:51 想融入当地环境?先招个本地销售,然后跟着 ta 一起跑客户 40:34 出海没有捷径,我过去十年尝试的所有花活基本上都失败了 43:57 出海华人创业者,第一容易高估语言障碍,第二容易高估商业化难度 45:23 一些关于 AI 的观察和思考 45:53 营销被大大低估了!不存在什么「酒香不怕巷子深」 46:42 AI 还缺一个通用的 sharing memory layer 49:26 我个人很看好企业服务端的机会 【Reference】 Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent|对谈 Sheet0 创始人王文锋 揭秘 Minimax、Zilliz、PingCAP 背后的投资逻辑 | 对谈云启合伙人陈昱【活动预告🥳】 5 月 31 日,我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码,一起来认识&交流! 【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    54 分钟
  5. 5月5日

    AI 下半场:聊透 Benchmark 与 Evaluation | 对谈前 Kimi 产品经理丁丁

    活动预告🥳:5 月 24 日,我们会请到丁丁和 Fellou 创始人谢扬办一场线上活动,大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息! 像 RL 这个概念一样,Benchmark 和 Evaluation 也是做 AI 的人经常挂在嘴边的词,但到底该怎么理解这个概念,该如何正确的设定这些问题和数值呢? 正巧前不久 OpenAI 研究员姚顺雨的那篇《AI 即将进入下半场》特别火,他核心讲的就是「我们当下已经进入了 AI 的第二阶段——从解决问题转向定义问题,评估的意义会超过训练本身。而这其中,评估最关键的不是设置更难的基准测试,而是要在实际落地的场景中重新设计一套实用的评估标准」。 所以这期我们请到了前 Kimi 产品经理丁丁,从她在大模型公司一年多的实践经验出发,请她分享些对于 Benchmark 和 Evaluation 的思考,相信大多数人听完这期都会对这些概念有更深的理解,也可以开始自己设定一些评估问题和标准了。 P.S. 丁丁之前曾在微信做过 5 年的搜索产品,也在美团做过策略产品,所以在节目最后她也分享了一些从古典产品转型 AI 产品经理的心得。 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 34 号珍藏:丁丁,前微信、美团、Moonshot 产品(负责 Kimi App) 【时光机】 1:27 进入 AI 下半场,「重新定义 Benchmark」比「刷榜提分」更关键 3:23 回顾 AI 上半场,国内大模型公司的发展重心历经了哪些变化? 5:51 一味追求 DAU 是一种偷懒的经验主义 7:07 数据固然重要,但更多的用户数据 ≠ 更好的模型智能 9:28 如果你是梁文锋,你要不要承接这波泼天的用户? 9:59 Evaluation 和 Benchmark 是拉开模型差距的一大关键 14:40 对于没有标准答案的问题,该怎么制定 Benchmark? 17:55 怎么衡量 Benchmark 的好坏? 22:14 创业公司的 Benchmark 有多少道题比较合理? 22:38 能通过高频的用户 Prompt 反推出一套 Benchmark 吗? 24:23 让模型「突出长板」好,还是「全面均衡」好? 25:42 以 C.AI 类产品为例,示范一下该怎么设计 Benchmark 29:28 Benchmark 是团队的核心机密,算法同学都不应该告诉 30:07 AI 产品经理和古典产品经理有什么异同? 31:49 怎么更好地理解模型边界? 33:38 未来每个人都要具备全栈能力 35:38 做微信产品积累下来的 knowhow 39:52 分享一些招 AI 产品经理的标准【Reference】 OpenAI Agent Researcher 姚顺雨的最新博客内容,探讨了 AI 发展的「下半场」:ysymyth.github.io 一个顶级 AI 产品经理的自我修养 | 对谈光年之外产品负责人 Hidecloud【活动预告🥳】 5 月 24 日,我们会办一场线上活动。感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码,一起来认识&交流! 【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    41 分钟
  6. 4月19日

    Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent|对谈 Sheet0 创始人王文锋

    活动预告🥳:4 月 26 日,我们会请到 sheet0.com 创始人文锋做一场线下活动,大家记得翻到 shownotes 末尾查看报名信息! 关于 Agent 这个话题,我自己有一些核心在思考的问题,相信这些也是很多人同样会有疑问的地方,这期播客中我们就这些问题展开了讨论,并基本得到了一些答案: 1)怎么定义 Agent,Agent 最重要的是什么 2)今天的 Agent 和两年前的 Agent 的区别是什么 3)如何简单快速理解 Function Call,Coding Agent,MCP,A2A,Computer Use,Browser Use 等概念 4)不同方式的区别是什么,有什么优劣之分吗 5)怎么看通用 Agent 和垂直 Agent 的区别,终局是什么 6)AI Coding 和 Agent 最终会是一件事吗,或者二者会有什么关联 7)Workflow 和 Agent 的区别和终局 8)RL 这件事在 Agent 里的重要程度是什么,一家公司(尤其是做 Agent 的创业公司)到底该如何使用 RL 9)大模型自身的 Agent 比如 OpenAI Operator 和其他应用产品的区别是什么,最终市场形态会怎样 10)如何快速判断一家 Agent 公司做得好不好 另外,在整段讨论中,本期嘉宾文锋基于长时间对 Agent 的研究和实操,还提出了很多理解和分析 Agent 的框架和关键要素,以及在接近结尾部分留下了让我非常有启发的一句话:AI Coding 是大模型的灵巧手。 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 33 号珍藏:王文锋,Agent builder,sheet0.com Founder & CEO,连续创业者,有近十年 AI、Data Infra 产品设计和 Coding 经验。sheet0.com 已开放 waiting list 申请,即将内测。 【时光机】 00:47 Agent 三要素:LLM、Context、Tool Use 1:17 这波 Agent 和过去两年的区别是什么? 2:30 怎么理解 Agent 中的 Context? 4:21 快速理解 Tool Use 的不同方案 4:40 代码调用支线:Function Call、MCP、A2A 之间的区别是什么? 6:35 模拟人类支线:浏览器是大模型能调用的最重要的工具 7:07 两条支线各有优缺点,也可以混合起来 10:27 Manus、Devin、Genspark 各用的什么方案? 12:25 Browser Use 的核心价值是给用户提供「安全感」 14:19 AI Coding 和 Agent 最终会殊途同归吗? 16:15 Agent 的终局会走向通用还是垂直? 17:17 脱离了 RL,Agent 就不成立了 19:15 所以 Agent 创业公司该如何使用 RL? 22:54 一个非共识理解:聊天框 + 场景推荐 UI 界面就是最好的交互形态 31:54 Sheet0 是一个怎样的 Agent 产品? 34:15 怎么把任务执行的准确率做到了 100%? 35:39 Workflow 会被 Agent 颠覆掉吗? 36:49 不同 Agent 的核心区别是什么? 39:05 AI Coding 是大模型的「灵巧手」 41:41 Agent 有两大「信任」命题 44:22 分享一个预测 Agent 未来发展的思考框架 47:33 如何快速判断一家 Agent 公司做得好不好?【Reference】 文锋推荐大家都读一读强化学习之父 Richard Sutton 的《Reinforcement Learning:An Introduction》 【活动预告🥳】 4 月 26 日,我们会请到文锋做一场线下活动,感兴趣的朋友欢迎点击链接或扫描下面的二维码,一起来认识&交流! 【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    53 分钟
  7. 4月5日

    一堂「强化学习」大师课|对谈清华叉院助理教授吴翼

    当 AI 预训练的 scaling law 开始放缓,强化学习 (RL) 接过接力棒,拉出了一条漂亮的第二曲线。 在当下的 Agent 热里,有 RL 能力的团队,也是最被看好和押注的。 但很多人对 RL 都没有一个足够清晰的理解,包括我自己。 所以这期我们请到了国内 RL 领域的专家、清华大学交叉信息研究院助理教授吴翼,来讲讲 RL 的原理到底是啥、RL+LLM 的路径是怎么发展起来的、目前存在哪些非共识、未来还会怎么演变等等(聊完感觉像上了一堂免费大师课)。 而且聊着聊着,我们发现,人生就是一个 RL 的过程,区别是 RL 有明确的奖励函数,但是人生没有。可能如吴翼教授所说,我们首先都要以一种「最大熵」的方式去主动和不确定的世界交互,才能找到自己的奖励函数,优化自己的人生曲线。 最后,吴翼教授的团队最近开源了一个 RL 框架 AReaL-boba,在 SOTA 7B 上跑出了 AIME24 61.9 的分数,也欢迎大家去 GitHub 关注。 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 32 号珍藏:吴翼,清华大学交叉信息研究院助理教授,前 OpenAI 研究员。 【时光机】 1:51 到底什么是 RL? 4:25 人生就是一个强化学习的过程 6:22 RL 和 LLM 是怎么结合起来的? 7:01 强强联手第一步:InstructGPT,实现指令遵从 10:07 过程中衍生出了 RLHF 11:41「慢思考」的需求催生了 RL 的应用 16:10 为什么说 Anthropic RL 做得特别好? 21:17 行业对 RL+LLM 的最优路径形成共识了吗? 25:11 RL 起来之后,对 Agent 的影响是什么? 32:11 Intelligence = LLM (理解) × RL (决策),二者缺一不可 34:14 Scaling law 的未来 34:33 Pretraining 的两个发展方向 36:43 RL 还处于早期,进入深水区后可能会走向分化 40:02 大模型团队的组织架构要如何设计? 43:21 一个反常识:对 AI 来说,理解比生成更难,token 消耗更大 47:38 现在做 Agent 一定需要一个懂 RL 的人吗? 49:32 为什么 RL 人才这么稀缺? 56:10 RL 目前三大分支:泛化 (DeepSeek)、代码 (Anthropic)、Agent (OpenAI) 58:55 框架对 RL 意味着什么? 1:02:51  RL 在海内外进展还有明显差距 1:04:42 想做好 RL,基建≫数据>算法 1:06:05 研究 RL 收获的一些人生启发【Reference】 吴翼的 PhD 毕业论文:On Building Generalizable Learning Agents 吴翼获机器学习顶级会议 NIPS2016 最佳论文奖的论文: Value Iteration Network 吴翼提到的他非常喜欢的有关 Diversity-Driven RL 的两篇论文:Iteratively Learn Diverse Strategies with State Distance Information、Discovering Diverse Multi-Agent Strategic Behavior via Reward Randomization 吴翼团队和蚂蚁研究院开源的强化学习训练框架:AReaL-boba【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    1 小时 13 分钟
  8. 3月22日

    世界怎么就「东升西落」了?聊聊二级市场与 DeepSeek+Manus 的热潮|对谈莫傑麟

    我又来美国了。 这次来,我发现市场真的变化太快,这边很多人都开始相信一个所谓「东升西落」的叙事。于是我再次请来了莫傑麟,和他聊聊二级市场自 DeepSeek 发布以来有哪些新变化、新趋势。 在这期播客里,我们推演了「东升西落」的演绎过程和底层逻辑,谈了我们各自对 DeepSeek 和 Manus 这两个热门产品的感受,也聊了宏观的市场环境和股市的未来。 最近两年很多人都在说,这波 AI 中的最赚钱的方式是炒股。 但真的是这样吗? 二级市场真的才是大家最终的归宿吗? 【人类博物馆】 导游:曲凯,42章经创始人 九号珍藏:莫傑麟,家族办公室资深从业者 【时光机】 Part1 「东升西落」的叙事 00:30 为什么二级市场突然流行「东升西落」的叙事? 1:00 推演一下演绎过程和底层逻辑 5:19 之前大家过于低估国内 AI 了 6:47 中美对 AI 的叙事重点完全不同 7:27 简评 DeepSeek 9:48 简评 Manus 10:15 Manus 是最典型的中国式 AI 产品 11:58 Manus 爆火背后的两个核心原因 14:35 为什么后来风评急转直下? 16:01 未来的 AI 产品可能要先在海外宣发,再杀回国内 Part2 二级市场的宏观环境 22:04 二级市场 = 预期 + 趋势 23:12 关于预期——大家对中国的预期是什么? 24:39 为什么阿里加大对 AI 的 Capex 投入后,股价大涨? 26:17 腾讯是 DeepSeek 这波的最大受益者 31:11 25 年的中国在重演 23-24 年的美国 33:48 芯片「卡脖子」还会是问题吗? 35:42 关于趋势 35:52 暗线 (宏观环境):稳中向好 37:30 明线 (产业趋势):AI+专精特新+消费多点开花 Part3 股市的未来 38:44 今年 A 股会不会继续涨,美股会不会继续跌? 41:13 二级市场在变得越来越卷,共识的达成和演绎速度越来越快 43:57 这波 AI 最赚钱的方式真的是炒股吗? 46:44「大起大落的高频波动」可能是未来股市的常态 48:14「做时间的朋友」还行得通吗? 49:54 分享一些 25 年的个人观察 50:18 AI 领域我会重点关注三个问题 52:53 很多非 AI 公司也很值得研究 54:56 二级市场是所有人的最终归宿吗?【Reference】 为什么我们开始乐观?关于经济发展的明线暗线、AI 与最佳实践 | 对谈莫傑麟 【The gang that made this happen】 制作人:陈皮、Celia 剪辑:陈皮 Bgm:Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros

    56 分钟

关于

你好,我是曲凯,42章经的创始人。 小的时候我不太舍得花钱,记得当年一毛钱一袋的牛肉干真的很好吃,但如果偶尔遇到一个很有趣的人,我会欣然花几十、上百块请他吃个饭,还觉得自己赚到了。 后来长大了一些,开始刷人人网、豆瓣、知乎、再到现在的即刻…… 你有没有偶尔在这些平台刷到过一个很有缘的人,然后在一个夏日的午后,把他的发言、转载和收藏全都看了一遍,并觉得心有戚戚焉。 再后来工作和创业以后,每天就是聊各种各样的投资人、创业者。 如果能聊到一个优秀的人,真的会有一种如沐春风的感觉,并真心觉得很幸福。 而同行们见面经常会聊到的问题也是:最近有没有遇到什么有意思的人? 所以,这个播客就是要努力把这些人带到你的身边。 我们只专注和有趣、有独到认知、又愿意坦诚分享的聪明人聊天。 希望你听完每一期都能回到小时候,回到那个因为认识了有趣的人、收获了新知,而感到单纯美好幸福的时刻。 如果听完以后,你还能暗自感慨一句, “我也好想认识这个人啊。” 或者, “哇靠,有被启发到。” 那这个播客也就值了。

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