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. 3d ago

    紧急加更：当科创50跌成科创25，全球AI泡沫到底破没破？- 慧客堂 X 苔藓之火

    “上周整个科技股的行情，可以属于是一个地狱级别的行情，当然地狱也分很多层。” “中国一级、中国二级、美国一级、美国二级，这四个地方分别都在四个不同的时空，他们是平行宇宙。” “美国这1000亿能够养非常多的公司，但中国的收入可能养不那么多公司。” “怎么有人可以120亿美金融第一轮？120亿美金都可以把中国的科技巨头收购掉了。” “一级还在抢算力，但二级你看 CoreWeave 的 CDS 已经在计算它什么时候会违约了。” “中国的问题，现在我认为其实不是有泡沫，而是泡沫不够大。” “酒壮怂人胆。对于我们这些做投资人来说，我们的胆是谁给的？是我们背后的资本给的。” 主持：董艺婷，《慧客堂》主播，至明科技创始人，慧度资产总经理 嘉宾：Raymond - 科技投资人，苔藓之火主播 社交媒体：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube｜Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 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 Notes00:12紧急加更：科技股“地狱分层”，A股、美股、杠杆资金多层受伤 03:03录制时点：市场情绪接近临界点，群聊与问询密集 04:36Raymond 美国一个月观察：科技圈、创业者、投资人、生态伙伴 06:24中美温度差：美国链主带动生态，中国付费少、生态体量不同 07:49美国一级泡沫在 New Labs：Thinking Machines Lab 高估值融资困难 10:56算力紧缺：New Cloud 生意好、DeepMind 缺卡、一二级裂痕 14:46四个平行宇宙；六派听友；24年9月判断与“所有人转向科技”的危险信号 21:51谁能赚高波动钱：产业杠杆、大资本、早参与抽本金、反对杠杆 24:21科技有前景所以有泡沫；2026 vs 2021 泡沫打七八分 27:26中美估值差异：一级生态、接力资金、上市即C轮、并购退出少 33:12“中国不是泡沫而是泡沫不够大”；创一代思维与二级股价负循环 38:15股价为何跟随：互相投资、盈利外溢、共同流动性、一人一票 40:06AI资本开支：繁荣证据 vs 折旧与几万亿收入覆盖担忧 45:52泡沫难识别；Michael Burry 案例；按仓位和敞口做应对 54:40资产配置与再平衡；A股换美股易双打脸； 01:10:29 产业链信号与无人机拍星际之门 核心观点总结这是一期因科技股剧烈调整而“紧急加更”的节目上周科技股行情被形容为“地狱级别”，A股、美股、杠杆资金多层受伤。录制时市场情绪接近阶段性临界点，电话、群聊问询密集。 中美科技产业处在不同“时空”，甚至是四个平行宇宙美国一级市场欣欣向荣：OpenAI、Anthropic 等链主带动大量服务公司，算力、数据、服务需求强；中国付费意愿和收入体量相对小，生态繁荣程度不同。中国一级、中国二级、美国一级、美国二级各有各的温度。 美国一级市场最大的泡沫在 New LabsThinking Machines Lab 无产品却高估值融资，后续高估值融资困难；很多 New Labs 没有明显 PMF。但美国并购退出活跃，Cursor、World Labs 等大额交易支撑生态正反馈。 美国算力依然紧缺，一二级市场出现裂痕New Cloud 生意很好，初创公司难拿算力，DeepMind 内部也缺卡。一级还在抢算力，二级却已在用 CDS 计算 CoreWeave 何时违约，一二级感受差别很大。 科技产业有前景，所以科技股必然可能有泡沫科技行业长期发展已是共识，但股票价格会透支未来。估值不只来自基本面，60%以上取决于背后资金的风险偏好、资金期限和承受风险的能力。 中美估值不能简单横向比较，生态和接力资金差异很大美国从天使到二级、并购退出链条完整；中国一级生态单薄，很多公司上市时只相当于美国 C 轮状态，并购退出少，估值层次拉不开，二级行情也难持续。 “中国不是有泡沫，而是泡沫不够大”Raymond 认为中国问题不是泡沫太大，而是支持创新的资金、并购和接力生态不够。中国老板多为创一代，资本思维较弱；二级股价低估时也不愿用股票收购。 泡沫很难被识别和预测，普通投资者不必不自量力短期预期差、信息不对称、技术迭代速度都让“泡沫破裂时点”极难判断。Michael Burry 长期唱空、靠 Substack 赚钱的例子说明：悲观者正确，乐观者挣钱，但预测对不等于做对。 资产配置和再平衡是保护，不是精准逃顶资产配置通过分散和再平衡，把高波动资产可能带来的损失控制到可承受范围，保护家庭财富，让你能淡定等待。它不能承诺精准逃顶。 高波动市场里，先对号入座自己的资金性质和投资模式能从头赚到尾的人，要么有产业杠杆，要么有庞大资本且无杠杆、无支出压力；部分赚到的人往往早期参与并已抽回本金。反对杠杆，反对在情绪临界点追涨杀跌。 AI 资本开支既是繁荣证据，也有折旧和收入覆盖的长期担忧美国缺工人、缺电、缺数据中心，资本开支需求旺盛；但每年上万亿美元开支对应未来折旧和几万亿美元收入，市场会担心“地球上哪来这么多钱”。 产业链上游信号可看芯片租赁价、内存现货价等，但二级市场领先指标基本是“最后最后”专业机构会用无人机拍星际之门工地、热感应看机器是否运转；普通人看 A100 租赁价、内存现货价更可执行。不要指望在二级市场找到真正的领先指标。 在小宇宙查看该单集文稿

  2. Oct 26

    57. AI硬件是下一轮共识？从具身拳皇到万能赛博工牌 - FoloToy / 魂伴科技

    “它并不是要让AI跑在硬件里面，反而是应该让AI去定义或者操控这个硬件。” “你越往陪伴方向做的时候……你就逐渐会变成一个内容公司、娱乐公司、IP公司、设计公司。” “我觉得硅谷公司它为什么不做它，因为它也陷入了一个硬件就必须靠中国的这样一个思路。” “1.8米高的太阳花……结果全部被别人买走了。” “我们真的是当花瓶在用，就是好看，然后吸引人过来跟好玩。” “出海我觉得是相当于第二次创业了。” 主持：Raymond - 科技投资人，苔藓之火主播 社交媒体：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube｜Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 主持：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 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 51. AI 和机器人改变世界，这钱你出？ - 马克汤｜财搭子AI 嘉宾： 王乐 - FoloToy 创始人 - 小红书 / 公司网站 ai-passport.folotoy.cn 真地 - 魂伴科技 创始人 - 小红书 / 公司网站 cyberpartnerai.com 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。 🎯本期提到：天翼云・花卷聆记 AI 录音卡 依托天翼云国云算力，一站式完成录音、实时转写、AI 自动纪要，多方言识别、多端同步，高效沉淀会议与访谈信息。 想了解产品详情，欢迎访问官网：【花卷聆记，你的随身AI助理】 Show Notes时间话题 00:12开场：WTCC 2026现场，四位人类+机器人机器狗，AI硬件发展到哪一步 01:39为什么还需要新AI硬件？让AI定义/操控硬件，而非让AI跑在硬件里 03:53标准化产品 vs 用户自定义：AI降低普通人改造硬件的门槛 06:52让智能具身：AI硬件给AI身体和感知，而非只围绕人 09:44硬件作为上下文采集设备：眼镜、录音、吊坠，帮AI了解我们 13:0865%/45%完成度：不预装喜马拉雅，留接口让用户一句话对接 16:25人人都是程序员：六年级孩子周末消耗50亿token做3D游戏 20:17AI Passport社区：1300+玩法，创作者约5%，AIGC社区 29:38过去两年AI硬件点评：录音豆、无摄像头眼镜、手表 35:13隐私边界：砍摄像头、聊天记录只给关键词、防录音屏蔽器 42:43大厂 vs 创业公司：做“小绿豆填缝”，不研究大厂战略 45:03未来不会只有一个超级爆款；好产品是野种子野蛮生长 52:48AI手机的矛盾：广告系统 vs 用户时间；京东最危险，淘宝是逛 01:00:22Labubu不应该开口说话；陪伴越做越像内容/IP公司 01:07:04UGC/AIGC社区、机器人海关案例与出海：CES、AI Passport进美国 在小宇宙查看该单集文稿

    57. AI硬件是下一轮共识？从具身拳皇到万能赛博工牌 - FoloToy / 魂伴科技

  3. Oct 17

    56. 硅谷国庆见闻 - 愿天下处处是泡沫

    “硅谷其实是一个和人间有时差的地方。” “你说当时的中国有泡沫吗？那肯定是有的，那又怎么样呢？” “教授不应该穷，博士不应该穷，研究生不应该穷，读书就不应该穷。” “数据公司与其说是一个外包商、承包商或者白手套，你不如说它是一个 frontier model 的 researcher partner。” “训练数据其实不是一个成本项，有可能是个收入项。” “卡的分配是一个 CEO 做的公司级的决策，GCP 的价值目前有可能是 research 价值的十倍。” “第三名的座次是不变的，但人不一定，所以人就轮流上位。” “与其说他们是真正对中国好奇，不如说他们对中国是恐惧。” “YC 的毕业生可以互相购买，一起刷单，一起进步。” “80% 的收购可能都是吹牛。” “他非常像是一个男孩子偷穿爸爸的西装，整个衣服看起来大了一号。” “空气里面都是那种暴富的味道，没有时间解释了，赶快上车，再不上车来不及了。” “我非常希望天下处处都是泡沫，天下没有难做的生意。” 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 Show Notes时间话题 00:14开场：硅谷与人间有时差，泡沫问题为何不重要 01:09硅谷经济上行期面貌，类比 2014—2015 年中国 03:30New Labs 泡沫：Thinking Machines Lab、943 亿美元、16 家披露收入 05:19教授创业与学术圈关系：教授不该穷，读书不该穷 07:15数据公司成显性机会：Coding 被覆盖，2027 年重心未知 08:46训练数据从成本项变收入项，数据生意 operation heavy 11:29DeepMind 的大厂病：慢、层级、数据合规、卡优先给 GCP 14:23中国模型轮流坐第三名；美国基金来华考察与恐惧 16:12YC 扩张年轻化、to B 扎堆、毕业生互相购买刷单 19:50并购退出多，但 80% 收购夸大；大二学生“被收购”故事 24:12华人创业者/投资人崛起，可能跑出 50—100 个 Zoom 27:08国内大厂来硅谷“白嫖”平替，付费意愿差 27:55硅谷人人找下一步；希望天下处处是泡沫 在小宇宙查看该单集文稿

  4. Oct 13

    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。” EP55 中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/gas-turbines-ai-power-bottleneck/ English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/gas-turbines-ai-power-bottleneck/ 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

  5. Oct 8

    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。 EP54 中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep54-ai-advertising-third-leap/ English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep54-ai-advertising-third-leap/ 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

  6. Oct 1

    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

  7. Sep 14

    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

  8. Sep 8

    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
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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。

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