张小珺Jùn｜商业访谈录

• 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

  很多人在催更《全球大模型季报》的2025年第一集，在Q1的最后一天，终于和大家见面了！这一集广密依然带来了信息满满的有关于全球大模型最新的的前沿认知。经历了最近几个月的全球AI格局巨变，他最大的变化是，重新坚信了Pre-training（预训练）——认为只有Pre-training才能决定模型内在的上限，涌现新能力，而Post-training+RL（后训练+强化学习）是加强。在这一集季报中，我们对于Q1的全球明星DeepSeek、作为模型“盗火者”的Manus、OpenAI的烟雾弹、硅谷的认知分歧与价值观、未来的范式级新路线，都进行了一一讨论。更重要的是，他更新了在一位AGI原教旨主义者的眼中，AGI的主线、珠峰与路途。希望《全球大模型季报》能持续陪伴你，2025，我们和AI共同进步！我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）04:22 Pre-training叙事卷土重来今天最大非共识是Pre-training空间还非常大，Pre-training决定了模型内在的上限还是要再喊一下，大家还是要重视Pre-training了，这个最本质OpenAI现在不那么重视Pre-training，为什么？OpenAI的Pre-train核心团队一直挺动荡11:56 Coding是最通用赛博世界的环境，是模型的手我对两年内实现AGI有前所未有的信心Coding意义不在于编程本身，而在于Coding是数字经济GDP活动最重要的环境，是最通用的赛博世界的环境Coding是比搜索引擎和推荐引擎重要的东西19:55 OpenAI vs Anthropic：战略是不同组织能力的表达OpenAI和Anthropic同宗同源，最开始路线一样，但走着走着，核心战略bet或路线已经发生了分化OpenAI是frontier team做出了O系列，frontier team的老大Mark Chen现在成为了仅次于Sam/Greg的三号人物硅谷的认知分歧？这个问题本质是：智能重要，还是流量重要？我有点担心OpenAI过早的走向一家消费互联网公司30:18 一位AGI原教旨主义眼中的AGI roadmap（路线图）智能提升是唯一主线，智能本身就是最大应用今天回头看，ChatGPT只是这座高山山脚的第一站，后面还有很多个山头：Coding、Coding Agent、General Agent、AI for Science、RoboticsChatGPT只是前菜，接下来Agent才是正餐今天还是围绕智能主线，最重要的是push智能能力往上走，做应用的要构建一个环境或容器，承接研究溢出的智能红利文生图有可能是OpenAI烟雾弹今天做Robotics Foundation model/Research的做法不够本质26/27年可能是AI for Science爆发的时间点43:00 智能的本质是什么？这是个极好的问题——大家有想法可以打在评论区：）人类进化就3个关键词：1. 生存，2. 探索，3. 自动化智能进步的衡量标志是什么？一个Chatbot对话可能消耗几千个Token，一个Perplexity搜索大概几十K Token，但一个Manus平均可能要70-80万个Token48:03 Agent是新物种“智能水平离AGI越近，可能就越像宇宙大爆炸”Agent落地最关键的3个能力：1. Long Context reasoning, 2. Tool use, 3. Instruction following指令遵循AGI接下来的milestone是long-term memory，这个会取代long context55:49 未来范式级的路线，可能Online Learning是一个如果说未来还有范式级的路线，可能Online Learning是一个，让模型可以在线自主探索并学习对GPU或者英伟达叙事影响有多大？怎么看待贾扬清的公司（Lepton AI）被卖掉？英伟达在下一盘什么大棋？01:02:45 模型与产品的关系、壁垒和商业模式今天定价为什么20美元，是copy SaaS的定价吗？但SaaS不会消耗大量token裸模型发布的时代即将结束？形成壁垒主要是两个：一是成为Cloud，OpenAI自己变成微软的Azure Cloud；二是成为OS，要有生态，后面打造新的Operating System投资人怎么投AI应用？模型长期会把产品吃掉吗？本质是，feature system vs Learning system哪个更快Perplexity/Cursor/Manus都是“模型的盗火者”01:15:11 全球大模型公司竞争格局和全球AI产品公司GPT-4.5算不算领先？GPT-5为什么一直在跳票？OpenAI有没有失败的风险？怎么看待OpenAI支持了Anthropic的MCP协议？OpenAI和微软为什么会有裂痕？分家对微软影响多大？Manus vs Perplexity，都是执行力很强的团队，被称作“套壳之王”理想的投资组合：25% Anthropic, 25% Bytedance, 10% OpenAI, 10% Mira Thinking Machine Lab, 5% SSI, 5% Cursor, 5% Manus, 另外15%还没想好如果DeepSeek融资，我会放基金的25%01:54:32中美格局：如何跨越地缘封锁科技投资不是靠“混”能混出结果的，很多VC investor到处混圈子，其实没意义，还是得靠“创造”【全球大模型季报】系列2023年：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2024年Q1：和广密聊AGI大基建时代：电+芯片=产出智能2024年Q2：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2024年Q3：AGI范式大转移：和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL2024年Q4：大模型季报年终特辑：和广密预言LLM产品超越Google之路【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号：张小珺

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  2:01:10
• 96. 和郎咸朋聊，自动驾驶10年演进史、关键技术细节和特斯拉

  今天发布的是和理想汽车自动驾驶研发副总裁郎咸朋的聊天。本次访谈发生在2024年12月，和我们之前发布的《对李想的3小时访谈》在同一时期进行。郎咸朋13-18年在百度做自动驾驶，18年加入理想，过去10年都在中国的自动驾驶领域。他以亲历者的视角聊了自动驾驶10年演进史，详解了其中的关键节点和技术细节。这次谈话更像是对自动驾驶的一次技术科普。我觉得我们聊的还不错，所以决定分享给大家。（因为访谈发生在去年，如果大家听到今年，指的是24年；如果听到去年，指的是23年。）期待2025，我们和AI共同进步！我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）01:32 10年前的自动驾驶当成有轨电车研发，现在看起来很可笑04:30 2018年，从高精地图+激光雷达到BEV+Transformer，Tesla是标杆12:07 当年激光雷达50-60万/台，早期百度/Cruise一辆车7-8个激光雷达，传感器成本远高于这辆车（当时我们在百度，一辆车500万人民币）13:09 为什么特斯拉要用视觉解决问题？为什么自己造芯片？15:16 特斯拉一辆车的传感器+芯片成本？一辆车有几个芯片？20:06 特斯拉总在用“升维”方式解决问题25:06 激光雷达和camera解决方案区别28:46 端到端、“我们以前做自动驾驶都做错了”41:14 我的工作经历：13-18年在百度，18年开始在理想50:50 “L3不是L2的延长，而是L4的先导”01:15:15 端到端是最典型的强化学习，端到端+VLM+世界模型是RL架构01:26:40 2024年3月李想对智驾团队发火01:32:23 “卫城”项目：“他就觉得你一定要跪下来求他”“老子就算死也要站着死”01:35:51 想过职业生涯栽在这儿吗？李想脾气不太好？【从蒸汽机到无人驾驶】系列对李想的3小时访谈（播客版）：宅男、AI、家庭、游戏和天梯和何小鹏聊，FSD、“在血海游泳”、乱世中的英雄与狗熊和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”从蒸汽机到无人驾驶3｜和孟醒聊特斯拉FSD进化史从蒸汽机到无人驾驶4｜Waymo和它的对手们：我暗中考察了四个月【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号：张小珺

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  2:00:19
• 95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量

  今天的嘉宾是肖弘（小红/小宏），一名AI应用创业者。我们从去年在不同时期进行谈话，可以算是展开了一场“接力式访谈”。大模型的模型能力还在迅速变化，身处其中的创业者要不断根据外部环境身段柔软地时时调整姿势。《商业访谈录》希望记录一名AI应用创业者，在技术变革之中、当一切都处于不稳定状态下的持续思考历程。而这个历程富有魅力之处就在于，它是变化的，而且还会继续变化。我们正在开启的2025可能会是AI应用爆发的元年、Agent爆发的元年，这集节目正是来自一线“AI应用爆发”、“Agent爆发”的前沿声音。肖弘提供了一种身处浪花中创业者的心态：“世界不是线性外推的，要让自己成为博弈中的重要变量。”期待2025，我们和AI共同进步！我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）第一次访谈发生在2024年秋天，彼时小红刚完成一轮融资。（提醒大家注意的是，第一次访谈中，当我们说到今年、去年这些词语的时候，可能脑海里需要转化一下——“去年”指的是2023年，“今年”指的是2024年）03:03 开始的快问快答05:15 连续创业者、第一段创业、沮丧时刻、不同年龄段毕业生的最优选17:04 已经把大学赚的钱花完了，山穷水尽33:16 “VC是很贵的集资手段”，它的贵不体现在你不好的时候，而是体现在好的时候42:10 最重要的转折点：预判大厂的预判、《大空头》、等待、诱惑52:27 每次觉得自己技能点还可以的时候，就会冒出一个新维度——这次是资本56:19 嗅到泡沫的味道58:15 卖过公司founder的生活和心态、“让你的生活状态变得昂贵是更昂贵的”01:05:55 第二段创业的第一款产品：浏览器插件、Monica.im、ChatGPT for Google01:28:04 从2022年底创业开始每年重要的决策01:48:38 有模型 vs 没模型，“贸工技”vs“技工贸”，“模型是技术平权”02:02:14 我脑海中大模型应用的分类和方法论：主场景补充、模型能力带来的变化、模型能力在特定领域的外溢第二次访谈发生在2025年春节后，此时DeepSeek一时间改写了中国AI应用底层生态，我们坐下来又聊了一次。这次话题主要围绕他即将要发布的Agent产品（Manus，但当时还没上线），他讲述了对新产品的完整思考过程。02:09:32 2025年春节真是梦回2023年呐！02:10:09 我尝试把火过的AI应用作为少量数据点，总结规律做预测02:20:00 开源一个AI创业idea：预判大模型的下一个能力是什么，先做好应用，在那里等着02:21:01 大模型原厂做什么 vs 应用公司做什么02:23:51 DeepSeek最佛却取得最好结果，精神上给了大家鼓励：BE YOURSELF！！02:26:27 从产品角度解析为什么DeepSeek全球爆火，而OpenAI o1遗憾错过（02:29:00-02:29:44 注：这里有几处口误，不是Perplexity而是DeepSeek）02:31:12 对即将要发布的新产品的完整思考：国内Agent的第一枪！02:47:49 这几天正在经历“A-ha moment”，真的觉得在制造生命一样的东西02:49:27 在一切都不稳固的状态下，AI应用创业者应该保持什么心态？02:51:36 大厂能理解你的创新的时候就是很危险的时候02:58:24 用时代的年龄思考，而不是用生理的年龄思考03:01:02 我让DeepSeek解释“贪、嗔、痴”03:01:53 为什么不做底层模型？03:04:39 Peak Ji（Manus首席科学家）问黄仁勋：接下来几年什么事情发生会让你觉得很惊讶？黄仁勋的回答：Basically nothing。03:09:08 Founder是没得选的03:12:20 Founder应该用“博弈的方式”思考，而不是用“逻辑推理的方式”思考03:15:00 一位founder的生活和对世界的认知03:17:50 最后的快问快答【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号：张小珺

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  3:22:46
• 94. 逐篇讲解DeepSeek、Kimi、MiniMax注意力机制新论文——“硬件上的暴力美学”

  今天这集节目延续我们的论文系列。我邀请MIT计算机科学与人工智能实验室的在读博士松琳，来给大家解读上个星期DeepSeek和Kimi发布的全新技术报告。DeepSeek和Kimi又一次技术对垒。在同一天发布论文，两篇集中在改进注意力机制以处理长文本任务上。而春节前，MiniMax也发布了一篇注意力机制相关的论文。松琳将带领大家阅读这3篇注意力机制有关的文章，解析不同模型公司的技术哲学和路线选择。我们希望能让更多人领略AI科技平权，体验技术之美。2025，我们和AI共同进步！（如果如果，你觉得光听还不够刺激，觉得一定要坐在电脑前看着投屏、拿起纸笔学习更有沉浸感…如果你实在是真心想要找虐的话…请前往：含投屏的视频版本。预祝你学习顺利啦！）我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）02:30 讲解开始前，先提问几个小问题15:36 DeepSeek最新论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》讲解论文中文名：《原生稀疏注意力：硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力》路线：稀疏注意力机制本篇工作最大亮点：Native Sparse Attention 全线压制 Full Attention01:19:14 Kimi最新论文《MoBA: Mixture of Block Attention for Long-Context LLMs》讲解论文中文名：《MoBA：面向长文本上下文的块注意力混合架构》路线：稀疏注意力机制01:44:42 MiniMax春节前的论文《MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention》讲解论文中文名：《MiniMax-01：利用闪电注意力扩展基础模型》路线：线性注意力机制02:30:07 最后强化学习一下【技术之美】系列：逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净”逐篇讲解DeepSeek关键9篇论文及创新点——“勇敢者的游戏”【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号：张小珺

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  2:36:12
• 93. 离开字节、MiniMax的张前川，发出AGI对人类威胁的预警

  今天这集节目是春节前，我和前今日头条用户产品负责人、前MiniMax产品负责人张前川的一次聊天。张前川从2005年开始入行成为产品经理，经历过百度、360、字节、知乎等公司，最后一次出现在新闻是他从大模型公司MiniMax离职。这次聊天分成两个部分：第一部分是他作为一位20年的产品经理的思考，特别是他观察到的中国内容产品演变史。第二部分是他最近半年的所思所想。和上一集节目张亚勤对AGI勾勒的乐观前景不同，关于AGI，张前川发出了对人类威胁的预警，并分析人类灭绝的n种可能性。他告诉我，他接下来会考虑成立一家pro-human的非营利组织。（本集节目录制于春节前）我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）内容产品的20年演变史 02:00 张前川自我介绍：一位产品经理的20年 （曾供职过的企业：百度、360、字节、新浪微博、知乎、MiniMax） 03:39 搜索引擎、拉里·佩奇和俞军 17:35 2005-2025，过去20年，内容分发产品的演化历史和内生逻辑 24:28 推荐引擎、今日头条和张一鸣 28:28 小红书在推荐引擎范式的延长线上吗？为什么小红书不是字节做的？ 39:29 微信送礼物的功能maybe对于小红书更有意义 42:50 泛化如水流有方向：女生向男生，年轻向年长用户的泛化更容易 52:00 面试时张一鸣问我的问题离开大模型公司的张前川，发出AGI预警这里对AGI推演和92集张亚勤的观点截然不同 54:10 AI是人类的最后一个发明，加速度无限大 57:00 把AI当目的 vs 把人当目的（更多公司是在for AI的目的？） 01:09:08 Agent就是“baby阶段的AGI” 01:19:56 人类灭绝的n种可能性（人利用AI灭绝人类/AI有意识的灭绝人类/AI无意识的灭绝人类） 01:24:30 人类如何幸福生存下去？ 01:26:03 如果AI产品收费模式是付费制，大部分人类会逐渐失去和AI的连接 01:40:21 AGI公司的承诺和制度安排 01:58:48 人类不要逃避危险本身而逃避思考【更多信息】联络我们：微博@张小珺-Benita，小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号：张小珺

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  2:07:21

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