张小珺Jùn｜商业访谈录

今天给大家带来的是全球大模型季报第9集，这一集的情绪十分复杂。
一方面，你会看到正在急速进化的AI革命。Coding把AI从聊天机器人Chatbot第一幕，推向了能够干活的Agent第二幕。研究员们已经不再亲自写代码。广密带来的核心判断是，Coding是新的”AI加速器"，正在加速AGI实现，领先的Coding模型就像领先的GPU。
另一方面，社会层面随之进入白领通缩与失业的窗口。整个社会准备好了应对这么剧烈变化的AI革命吗？
OUTLINE:
00:02:00 第9集季报的概览
00:03:28 硅谷体感与洞察
过去一个Q，智能水平进步幅度赶上2025全年，推背感非常强，AI奇点时刻应该很快就到
最关键转折点就是Opus 4.5 → Opus 4.6模型，算是GPT-3 → GPT-4跨代际提升的模型
今年6月之前可能还会再有一个从GPT-3→4水平幅度的跨越，OpenAI/Anthropic新模型都很强，Mythos/Spud下一代也开始训练了，继续加速
Coding会是头部的放大器，最顶尖1的人才能放大10-50倍的生产力
你是否相信Code可以表达数字世界的绝大多数任务？“语言即世界，代码即方案”
如果领先的模型公司不重视Coding，大概率会掉出第一梯队
Coding就像Amazon最早卖书一样，借助卖完书把所有仓储物流用户全都拉通了
Coding在整个AGI的历史进程中处在什么位置？
做好Coding的难点到底在哪里？不只是技术knowhow，更是战略组织和文化问题
00:22:10 硅谷御三家内部真实情况
00:22:10 Anthropic
All in Coding不是day1这个团队就想清楚的
创始人特别hands-on亲自看训练数据，重视数据和重视技术细节刻在基因里
偏好“underdog”而非大人物，文化面试非常严格，尤其是看重一个人的文化特质
00:33:35 OpenAI
在这个时代的过去胜利秘诀，可能是下个时代的毒药
过去OpenAI在ChatGPT的成功，让他们专注ToC忽视了Coding
重点说下OpenAI做的不好的地方，可以在构建组织的时候借鉴一下
OpenAI即将要发布的新模型，是真正意义上的GPT-5吧
00:47:13 Gemini
Gemini 3被高估
Coding严重落后，Google最大的战略失误
Google是最领先的追随者，资源和布局上没啥绝对短板，但战略跟随OpenAI/Anthropic，掉队可能性很低
00:54:16 Meta TBD
最有机会的挑战者，已经取代xAI，成为硅谷4号种子
00:58:07 xAI
xAI短期基本上掉队了，最大问题感觉也是战略摇摆
崩溃始于founding team逐渐离开
01:02:00 Harness Engineering
01:03:57 中国御三家
01:05:42 模型是新一代操作系统
01:07:01 潜在的社会影响，失业、通缩
01:14:36 硅谷新趋势和投资新思考
《全球大模型季报》系列追踪：
2023: 54. 口述全球大模型这一年：人类千亿科学豪赌与参差的中美景观
2024Q1: 64. 和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能
2024Q2: 69. 口述全球大模型这半年：Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态
2024Q3: 73. AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL｜全球大模型季报4
2024Q4: 86. 大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路
2025Q1: 97. 25年Q1大模型季报：和广密聊当下最大非共识、AGI的主线与主峰
2025Q2-Q3: 112. 和广密聊大模型季报：分化与收敛、全家桶与垂直整合、L4体验与挖矿窗口
2025Q4: 127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning
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春节节后，一款AI native产品Elys引起了小圈层人的关注，这是一款还在测试，尚且没有全面上线的AI社交产品。某种程度上，它展现了AI时代社交产品的一些雏形：打造赛博分身、分身替你去主动社交、为你转化成真实世界的连接。
今天我邀请了自然选择创始人Tristan（张筱帆）来聊聊。他们公司目前有两款产品，分别是AI游戏Eve和AI社交Elys，它们背后的精神内核都是：“人类太孤独了。”
接下来，就是我对Tristan的访谈。
OUTLINE：
02:00 做过陌生人社交、恋爱游戏
10:53 毫不犹豫地成立了新公司自然选择，毫不犹豫地做Eve
13:23 陪你一起面对世界的Agent
16:23 Elys想法雏形，我终于想清楚了AI社交网络应该怎么做：Context的流动
20:32 最大的范式转移：传统互联网是低维标签化信息，新的互联网第一次有了Context
23:05 Elys产品设计的关键、难点、双重冷却
36:56 接下来AI时代唯一重要的事情是，构建主体性
45:17 交出Context与用户隐私的博弈
48:20 Elys是不是AI版的Tinder？
54:35 中国拥有最多Context的公司是谁？（微信？小红书？即刻？）
56:20 定义什么是好的Context？
01:00:02 AI时代社交 vs 互联网时代社交
01:15:15 未来的社交网络
01:21:48 ChatGPT可能拓展的社交网络
01:28:10 和模型公司的竞争（“我觉得完全不用自己训模型”）
01:33:42 北极星指标：真人的连接率
01:34:05 你担心Elys是昙花一现的产品吗？
01:41:15 我们现在处于终极忙碌“前进4”状态
01:46:02 做AI产品和做互联网产品的本质区别（Proactive！）
01:49:16 人类太孤独了
*对了，我们提到的小实验会在Elys上线时来做:)
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2026年，除了嘉宾访谈，我们也很希望推出一些内部人士的产业单集。今天就是这样的一次尝试。
我们知道数据、算力、算法，是驱动人工智能的三驾马车。今天这集节目我们邀请我们的返场嘉宾、光轮智能创始人兼CEO谢晨，试图通过一集节目完整聊聊这其中一架马车——数据。我们尝试来做一个“数据的产业综述”。
大语言模型的数据遇到撞墙的难题，机器人的数据则处于一片荒漠中。数据产业是如何运转的？一些人正在探索的仿真数据、数据金字塔等将如何改变产业格局？
OUTLINE：
00:01:07 寻觅
00:20:09 综述
00:41:39 共生
00:48:30 势力
01:06:56 历程
01:14:45 迹象
01:32:00 对照
01:42:40 金字塔
01:55:31 定价
02:02:50 Recipe
02:17:06 版图
02:28:52 终点
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2026年春节，在中国机器人登上春晚的喜乐时分，纽约刚下过一场暴雪——这是近几年以来纽约最凛冽的一个冬天。
2月雪后的一天，在布鲁克林一栋略显凌乱的楼房，我与谢赛宁开启了这场始料未及的马拉松式访谈。我们从下午2点开始，直到凌晨时分散去。
就在前不久，他与图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）等，踏上了一条关于“世界模型”的创业旅程。他们创立的AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），目前仅25人、在没有任何产品的情况下，完成10.3亿美元Seed轮融资，投前估值35亿美元。
“Silicon Valley is very LLM-pilled。”AMI联合创始人兼首席科学官谢赛宁说道，“硅谷已经深陷于LLM（大语言模型），完全被它催眠了。”
这位出生于1990年的华人科学家，毕业于上海交通大学与加利福尼亚大学圣地亚哥分校，现于纽约大学任教。创业之前，他曾在Google DeepMind担任研究科学家。更早之前，他在Meta的FAIR实验室担任研究科学家4年。他的论文总计引用数近10万次，曾共同提出Diffusion Transformers（DiT）。
这是谢赛宁第一次接受访谈。在黑暗浸透的霓虹纽约街头，空气中弥漫着没化完冰雪与难闻烟雾的混合味道。就像谢赛宁的表达，总是带着多重的混合感。
OUTLINE:
00:01:19 The normal one
00:35:40 世界总不让我做Vision
00:52:06 学术流浪
00:57:43 与何恺明的友谊
01:21:05 两次拒绝了Ilya
01:37:50 杨立昆和李飞飞往事
01:58:30 草蛇灰线：“表征的世界”
02:43:55 Research taste与《金刚经》
04:11:07 世界模型是什么？
04:29:47 从下载互联网，到下载人类
04:58:17 和杨立昆创立AMI始末
05:45:53 “硅谷被催眠了”
06:07:17 自大的人类！
06:18:45 “42”
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本集的文字版：《对话谢赛宁：逃出硅谷！》
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我一直有一个疑惑，为什么在中国具身智能行业里，至今我尚且没有遇到像梁文锋、杨植麟这样带有浓重的技术浪漫主义色彩的人。这让我有时有点失落。
直到我认识了高继扬，他似乎是技术浪漫的反面，追求极致的效率、生存与工程拆解。
这次的访谈时候，星海图的联合创始人许华哲正要离职。这也许是某种信号。
高继扬告诉我，机器人是一个链条极长的的行业——很大程度上，你要把头伸进泥土里。
接下来，就是我对星海图创始人兼CEO高继扬的访谈。
期待2026年，我们和AI共同进步！
00:01:49 冲刺型小孩
00:12:07 学习曾国藩
00:25:30 提高顶会命中概率
00:33:46 Waymo是没有创始人的
00:55:38 Momenta是极致的反面
01:02:25 鲶鱼
01:19:26 从一份糟糕的BP开始
01:35:26 挣扎着做整机和供应链
01:49:32 Data Recipe
02:16:33 机器人大脑
02:29:37 许华哲的离开
02:39:04 我们天然要到土里去
02:51:58 狼
《对DeepMind谭捷的访谈：机器人、跨本体、世界模型、Gemini Robotics 1.5和Google》
《和王鹤聊，具身智能的学术边缘史和资本轰炸后的人为乱象》
《逐篇讲解机器人基座模型和VLA经典论文——“人就是最智能的VLA”》
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