张小珺Jùn｜商业访谈录

张小珺

和你一起，从这里，探索新世界！ 《张小珺商业访谈录》是一档深度访谈节目，以2至7小时的长对话为形式，聚焦真实的人物表达与高密度的前沿信息。由语言即世界工作室出品。 主持人张小珺是财经媒体人，专注中国科技业深度报道，覆盖AI、科技巨头、风险投资与知名人物。曾13次获得国内外新闻奖项，其中2022年至2024年连续三届获得亚洲卓越新闻奖（SOPA）——被称为“亚洲普利策”。她也是语言即世界工作室的创始人。 “如果我的访谈能陪你走一段孤独的未知的路，也许有一天可以离目的地更近一点，我就很温暖。”——张小珺

  1. 3d ago

    149. 亲历中美neo labs资本狂潮，和清华刘子鸣聊：AI for AI、机制可解释性和Max Tegmark

    我们此前访谈过谢赛宁（AMI）、洪乐潼（Axiom），他（她）们分别来自在欧洲和美国的neo lab。但今天，这个现象已不止于海外——2026年，中国也涌现了一批新型实验室。 这些有研究背景的老师或学生，正在成为一级市场的新宠儿。他们普遍年轻、有名校科研背景、第一次创业。在还没有产品的时候，就能以估值数亿美金融资。当下资本涌入最活跃的方向是，世界模型和AutoResearch（又称AI for AI）。 我很好奇这个现象的现实与成因。这集节目，我邀请了清华大学人工智能学院助理教授、上海期智研究院PI刘子鸣。他毕业于北大和MIT，是KAN网络的一作，于3月刚刚回国到清华任教，同时参与创建公司元环智能。他用“太疯狂了”来形容这股新的资本潮。 我们聊了聊中美neo labs的兴起与成因，以及他所探索的一条非典型AI for AI叙事。 接下来，就是我对刘子鸣的访谈。 OUTLINE: 00:02:00 刘子鸣的自我介绍（从物理转型AI） 00:08:24 研究者的类型：“鸟人”vs“蛙人” 00:10:24 2024年研究KAN网络，刚开始Max Tegmark不同意 00:16:18 思考，怎么让设计模型也变成一门科学，变得scalable？ 00:18:21 我同意谢赛宁说，“大语言模型是反bitter lesson的” 00:20:20 在我看来，在后LLM的时代，模型设计会变得更重要，因为LLM的成功不是因为模型 00:21:16 我的研究：嫁接神经和符号两个世界，嫁接AI和自然科学两个世界 00:28:00 从MIT到斯坦福，信仰变了，身边很多人都从scientist转化成entrepreneur 00:37:11 26年，亲历了硅谷和中国两边neo labs创业潮，neo labs大量涌现的本质是什么？ 心理层面，一部分研究员不想做“大头兵”；现实层面，neo labs的方向是Coding Agent的missing part 00:42:41 当下neo labs资本涌入最活跃的两个方向：世界模型和AutoResearch 00:44:16 作为neo labs参与融资的实际体感：“就是，太疯狂了！” 00:46:51 做AI for AI技术路线和田渊栋的Recursive Superintelligence（RSI）区别是什么？ 00:54:53 meta model（原模型）是预测下一个curve，这件事怎么做呢？ 设定的目标是什么？ 01:04:20 如何理解AI这个黑盒？空间（看得更细）、时间（看模型如何演化）、平行宇宙（做可控实验） 01:09:09 为什么做AI for AI需要Physics of AI？为什么做AutoResearch需要理解AI的原理？ 01:12:49 Anthropic的机制可解释性能做到什么程度？ 01:18:16 如果AI for AI在AGI主线上，neo labs和现有frontier labs的竞争 01:21:57 倘若人人都能训模型，能干啥？ 01:26:25 梳理今年中美做AI for AI的创业团队和路线 01:34:50 截至2026年AI发展阶段和创业新体验 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

    149. 亲历中美neo labs资本狂潮，和清华刘子鸣聊：AI for AI、机制可解释性和Max Tegmark

  2. 6d ago

    148. 对游凯超3小时访谈：开源Infra、和模型Co-design 、“如果vLLM失败，我们会后悔一辈子”

    今天我们的嘉宾是游凯超，他是创业公司Inferact联合创始人兼首席科学家——这个公司很特殊，是从伯克利一个校园开源项目vLLM演化而来。这个社区的维护者用了将近3年时间，把它从一篇算法论文变成了一个开源社区，又变成了一个公司的正常运营。 这些维护者们放弃了大量的个人诱惑，坚持着他们所相信的开源精神。 今年初，Inferact获得了1.5亿美元种子轮融资。我们讨论了当一个寄托着社区情怀的开源项目，变成一个商业化的组织运营之后，它所面临的抉择、转变与思考。 另外一方面，我们也非常希望在AI Infra技术前沿上，给大家带来一些新的思路。所以我也和游凯超聊了聊，在AI Infra、模型结构，甚至Harness Engineering都要联合设计的时代背景下，多方的联合设计应该怎么做？ 接下来，就是我对游凯超的访谈。 OUTLINE: 00:02:18 从算法到机器学习系统 00:37:56 开源项目vLLM的诞生 01:07:25 “如果vLLM失败了，我们会后悔一辈子” 01:20:11 “仁慈的独裁者” 01:37:16 从社区到创业 01:52:56 模型与Infra的Co-design 02:15:10 Token VS 电力 02:35:41 技术预测 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

    148. 对游凯超3小时访谈：开源Infra、和模型Co-design 、“如果vLLM失败，我们会后悔一辈子”

  3. Jul 22

    147. 和蚂蚁灵波沈宇军聊：机器人原生基础模型、大脑和本体的关系、预训练与数据scale up、老师汤晓鸥

    进入2026年，中国科技业萌生了一个新现象：出现一批从机器人大脑出发的公司，现阶段重心不在本体上。这个现象是反直觉的——过去，大家认为，硅谷机器人团队更专注大脑研究，中国机器人团队更专注硬件和本体。 在我们上集节目中，我访谈了Physical Intelligence(Pi)研究科学家柯丽一鸣。Pi是一家在硅谷做机器人大脑的备受瞩目的实验室。业内人士把它们比作机器人的OpenAI。 今天我邀请的是一位在本土探索原生具身基模的公司，是由蚂蚁集团孵化的子公司蚂蚁灵波，目前刚发布第二代具身基础模型。 我与首席科学家沈宇军聊了聊，如何从预训练开始训一个机器人模型？瓶颈是什么？机器人的GPT-1 moment在哪里？——大家也能从中感受一些中美思路的融合与差异。 接下来，就是我对沈宇军的访谈。 OUTLINE: 00:02:03 蚂蚁灵波的缘起 人工智能学生的一段迷茫与辗转 从字节跳动到蚂蚁研究院 蚂蚁成立子公司蚂蚁灵波做具身智能始末 00:16:03 做机器人的原生大脑 为什么决定从大脑开始？ 通用意味着跨本体、跨场景、跨任务 24年底成立以后，25年、26年bet了什么？ 25年：从真实传感器出发解决问题 26年：既然没办法push数字世界修改模型，基于物理世界的需求重做一遍 预训练准备数据核心是：1、你要下发什么样的任务，2、拿到数据以后怎么处理更干净 这次发布的6个模型和他们的关系（Depth、Vision、VLA、Video、World、VA 2.0） 但更本质的智能我们还没解决：把和人的交互考虑进去 做具身大脑之后，处理位置随机问题的能力强了很多 机器人泛化性的迹象到底出现了吗？ 01:07:29 数据没有scale up是最大卡点 具身智能还没有到GPT-1时刻，因为没有看到比较好的做数据scale up的方式 当具身数据和互联网数据能达到相同量级，可能才到GPT-1时刻，我预计明年中 发完第一代模型我们就意识到，强行在数字模型上魔改不work 硅谷两家机器人大脑公司 ：Physical Intelligence强调zero shot，Generalist强调后训练 随着灵巧手的成熟，真机遥操作和UMI（Universal Manipulation Interface，通用操作接口） 两条数据采集路线可能变化 细数2024-2026年具身智能全行业的发展与速度 行业发展不及预期的仍是数据，需要百万小时起步的数据量 01:23:10 机器人大脑与本体的关系 为什么不做本体？本体很难通用，如果场景选不准，本体设计有问题 现在大脑的开发落后于本体，未来大脑和本体一定交替上升 这一代的硬件不一定能够迭代去适应下一代的模型，尤其是传感器 接下来的几代机器人基座模型会如何迭代？ 01:31:48 创业是赌出来的、与蚂蚁的关系、汤晓鸥 下过的“赌注”？ 蚂蚁如何管理蚂蚁灵波？ 最好的预期和最坏的预期？ 最终的产业格局？也许贴近大语言模型的格局 你对人形机器人有执念吗？ 没有！ 当下的核心任务只有一个：智能不够！ 我的老师汤晓鸥 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

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  4. Jul 16

    146. 对Physical Intelligence柯丽一鸣4小时访谈：Pi的开源模型研究，机器人的江湖、族谱与主角

    今天的嘉宾是硅谷机器人公司Physical Intelligence（Pi）的研究员柯丽一鸣（Kay Ke）。 Pi是一家专注于研究机器人“大脑”的明星创业公司——成立仅两年，投后估值已超50亿美元，是这个赛道最受瞩目的独角兽之一。部分业界人士对它的期望是，成为机器人领域的OpenAI。 柯丽一鸣在Pi主要负责强化学习方向的研究，也是Pi核心论文的作者之一。 在科研之余，她追求在工作和人文表达之间找到平衡，所以业余时间她也会写写小说。这让今天的聊天更有意思了。 节目中，我们详细聊了聊机器人的江湖、谱系、门派与主角们。 全球的机器人团队都非常关注Pi在机器人大脑上的开源工作。柯丽一鸣详细阐述了他们的研究思路与技术细节（从π0到π0.5再到π*0.6）。 但由于我们这集节目的录制时间比较早，尚且没有囊括他们的最新模型π0.7。嘉宾关于π0.7的技术讲解，我会补充在shownotes里。 接下来，就是我对柯丽一鸣的访谈。 OUTLINE: 00:02:11 机器人与小说家 00:17:26 武侠、板寸、背包客 00:36:33 草蛇灰线 00:53:56 机器人江湖、族谱、主角 01:27:18 硅谷创业图谱 01:54:43 PI的研究：π0、π0.5、π*0.6 *嘉宾补充：π0.7强调统一模型，不需要后训练，就能媲美以往后训练的通用能力。有架构和数据（有不少之前自主rollout数据）的设计。 02:26:01 PI的组织与文化 02:34:52 放弃剑桥教职 02:46:49 巴甫洛夫的狗 03:04:53 前沿展望 03:16:14 中国 03:25:02 机器人“种族” 03:31:19 没有写完的故事 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

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  5. Jun 12

    145. 口述SpaceX开发史：和前高管洪力德聊，马斯克用人观、最大IPO、太空与AI、人类文明扩张前奏？

    站在今天这个SpaceX IPO的历史性时刻，我们决定加更一集节目。 我邀请了SpaceX前火箭首席制造工程师洪力德（Lewis Hong），一起来聊聊，随着SpaceX收购整合x.AI并完成截至目前史上的最大一起IPO，在太空与AI加速融合的背景之下，这会不会是人类文明扩张的前奏？ OUTLINE: 00:01:24 SpaceX的IPO与对x.AI的收购 00:31:30 极端内向的马斯克和用人观 01:03:42 SpaceX内部的真实情况 01:30:51 “那我接受你的辞呈” 01:56:35 SpaceX开发史、Falcon 9成与败 02:11:19 航天产业的地图与权力 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

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  6. Jun 8

    144. 对阳萌的4小时访谈：消费电子死与生、第三类公司、端侧模型、产品方法、游戏模式

    前面几集节目，我和大家一起遇见了许多年轻的面孔——他们是AI时代原生的创业者和技术领袖。但是AI对社会的渗透是全方位的，不止于新技术与新产品。 今天我们的嘉宾是安克创新的创始人兼CEO阳萌。他是1982年生人，2011年开始创业，如今掌舵一家市值超过600亿人民币的科技企业。 面对新的范式变化，阳萌会怎么做？尤其在消费电子这个无限战争、速生速死的赛场之上。 他有很多对产品与组织方法论的思考。 接下来，就是我对阳萌的访谈。 OUTLINE: 00:01:13 不叛逆中的叛逆 00:14:34 这世界特别公平 00:31:13 打游戏，我开始选了easy模式 01:02:27 现在我想去打hard难度 01:48:29 我不是集权的人 02:04:17 高利润的公司要融资和IPO么？ 02:14:34 消费电子的死与生 02:28:59 AI的组织革命 02:58:42 你永远还是要相信人性 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

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  7. May 28

    143. 对何小鹏的第二次访谈：更大赌注、人形机器人Iron诞生、那场意外、技术剧变下CEO、GX和缝合怪

    本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。 在我们之前那次访谈（70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。 在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，造人形机器人的胜率也要比造车低得多。 对此，何小鹏在2025年下了更大的赌注。 我们这次从“赌”开始聊起。他也聊了聊人形机器人Iron的诞生与意外、技术变革下CEO的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。 接下来，就是我对何小鹏的访谈。 OUTLINE: 00:02:00 CEO使用AI小调研 00:11:24 不能做缝合怪 00:18:23 2025年下的赌注 00:41:15 IRON机器人的诞生故事 00:49:51 去年那场意外 00:57:43 我们有两成胜率 01:09:20 新车GX 01:17:17 没有一家游出血海 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DETAILS: 本集节目由语言即世界工作室与微博、新浪财经联合呈现。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

    143. 对何小鹏的第二次访谈：更大赌注、人形机器人Iron诞生、那场意外、技术剧变下CEO、GX和缝合怪

  8. May 27

    142. 雨森的创投观察第2集：Harness、下一个字节、2026大机会和Stanley Druckenmiller

    今天是我们的系列节目《雨森的创投观察》第2集。 在《雨森的创投观察》第1集（我们节目124集）中，真格基金管理合伙人戴雨森预言称，2026年的关键词是“The Year of R”，他彼时较为谨慎，觉得2026年将是一个现实与回调之年。并在过年前清空了所有二级市场股票。 现在过去了小半年，很多人说他的一部分观点有点打脸。雨森经过了短暂的内心挣扎，决定还是继续录制我们的系列节目。他将持续分享自己的投资思考。 OUTLINE: Strong Opinions, Weakly Held 00:02:00 雨森回应第一集“被打脸”往事：“Strong Opinions, Weakly Held” 00:06:50 我的二级市场投资偶像是Stanley Freeman Druckenmiller 00:09:07 在《雨森的创投观察》第1集，我说对了什么？说错了什么？ 00:13:06 理解Anthropic的选择、组织和价值观（Dario的memo和对齐） 00:18:57 Harness由模型公司第一方地来做，更有优势吗？ 00:20:07 Anthropic vs OpenAI，Claude Code vs Codex 00:23:17 “Year of Return”，到今天return的问题并没有真正被解答 好的Harness是很有生命力的，Harness本身更像OS，模型更像处理器 00:34:05 重新总结2026年的大叙事、大变化 00:37:14 在模型外面包了越来越多的层次，“壳”早已不是简单的壳：model - harness - context - runtime 00:41:30 通过Harness带来的数据也能够反哺模型的训练，形成数据飞轮。Chatbot没有数据飞轮，是因为普通人的聊天很难给模型带来新的知识。但Agentic模型要的就是帮用户解决真实问题，用户真实使用产品的轨迹是很好的训练资料 00:44:45 之前节目中罗福莉和姚顺宇的观点差异（关于Harness重要性），其实不矛盾 00:46:26 一个好的Harness是很有生命力的。按照出现顺序，像Manus、Claude Code、OpenClaw、Codex、Hermes是用户喜欢的Coding Agent Harness，甚至说ChatGPT可以认为是GPT API的第一个 Harness 00:52:25 我认为Harness本身更像是OS：之前广密有一个比方说，模型公司是新生代的OS，但我感觉，模型更像是驱动OS的处理器，我们看到有越来越多的应用是跟用户的Harness对接，而并非直接跟用户使用的底层模型去进行耦合 00:55:24 一个反直觉的现象是，勇敢地去做创新，勇敢地去做通用的，是有大机会的 00:57:33 我的第一个暴论：“AGI是在缩水的” 00:59:20 模型能力提升会不会向下吞并Harness的空间？有可能出现Agent的网络效应 字节系创始人，要把在字节学的东西，自己颠覆自己 01:04:03 2026年各个基金投的创业公司变多了，估值也变高了 01:04:07 创业者要做大厂看不上的事情，比如曾经的“套壳”、“开源” 01:10:50 好的创始人和好的方向有时候是共振的 01:21:26 “你原来的护城河可能会变成你的软肋” 01:26:24 对于AI产品，大DAU应该成为目标吗？ 大DAU vs 高质量任务，优化哪个指标？ 01:28:51 “AI有点像外星人，来到了人类的世界”，这里面的机会 01:34:35 AI时代的组织与组织变革 01:38:51 “下一个字节跳动级的公司可能长得不像字节” 01:41:42 我的第二个暴论：“字节系创始人，要把在字节学的东西，自己颠覆自己” 01:42:37 我眼中的AI创业框架和大机会 01:48:01 美国vs中国创业端对比 02:01:30 思考需要刻意练习，创新需要刻意练习 LINKS： 我们的播客在小宇宙、Apple Podcast、Spotify等全音频平台播出； 我们的视频播客在Bilibili、小红书、视频号、抖音等全视频平台播出； 如果你想服用文字版，请搜索我们工作室的公众号：语言即世界language is world。 DISCLAIMER: 本内容不作为投资建议。 CONTACT: xiaojunzhang@lisw.ai Jump into the new world-and explore with us!😉

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