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1. [年终复盘①]AI带给我的10个Aha Moments｜庄明浩：RSI 来了、AI 的奇观与粗糙、巨头夹缝中的创业机会

   1 november 2026 · 53 min

   Afspelen
   ➤ 「十字路口」2026 年终 AI 复盘系列的第一期来了！ Lees meer

   今年，我们不打算做大而全的新闻盘点（交给 AI 总结就够啦），而是邀请十字路口身处 AI 一线的朋友们 ——创业者、研究员和投资人，分享 10 个真正触动他们的 AI 瞬间。

   本周的嘉宾是「屠龙之术」主播庄明浩，他的 10 个 Aha Moments 有惊喜，有惊吓，也有看完 AI 带来的各种奇观之后，想要重新找回一点粗糙人味的时刻：

   00:36 OpenClaw：刷屏后留下了什么？

   06:28 Seedance 2.0：字节赢的只是模型吗？

   14:34 Sora 2 关闭：一鲸落，谁在生？

   19:09 RSI：一篇 Anthropic 的文章，让明浩毛骨悚然？

   28:21 老牌硬件厂商为何重回聚光灯？

   31:26 Codex 与 ChatGPT 合并，如何理解？

   35:12 Qwen 小模型：能力下放端侧，旧机会能否重做？

   38:40 App Store 的收入变化：软件的护城河还守得住吗？

   41:33 模型「斩杀线」：模型竞争开始算另一笔账？

   45:12 Opus 5.5，明浩为什么只想说：「毁灭吧」？

   彩蛋 48:38：从《赵云与阿斗》到「十字路口」公路播客，AI 天天造奇观，我却越来越想要一点粗糙。

   🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

   📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

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   🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

   👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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2. AI 时代，PhD 路上的 10 个关键问题｜对谈李磊：港大 PhD、小米 MiMo 研究员

   25 oktober 2026 · 52 min

   Afspelen
   ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是李磊，小米 MiMo 大模型后训练研究员、香港大学在读博士。一边参与大模型训练，一边读 PhD，他和许多同学一样，面对着 AI 带来的巨大机会，也置身于飞速变化的节奏中：既兴奋，也焦虑。 Lees meer

   这期播客，我们聊的主题是：在 AI 时代，PhD 怎么拿到一个理想的结果？

   我们聊了 PhD 路上的 10 个关键问题：慢科研，还是快科研？学校和导师怎么选？内地、香港、美国如何选？怎样争取研究机会与实习机会？论文发表之后，如何通过开源和社交媒体，让研究被更多人看见，产生真正的影响？如果本科就能进入 AI Labs，读 PhD 还值得吗？

   我们也聊到了 PhD 圈里的“大粉理论”：小红书的粉丝量超过论文引用数。这个说法背后，是研究成果传播方式的变化。

   最后，我们还聊了 RSI、数商、Benchmark 等近期受到关注的话题。

   如果你正准备读 PhD，或正在为研究、毕业和求职感到焦虑，希望这场对话能帮你想清楚：下一步，什么值得投入，又该从哪里开始。

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   🟢 快问快答

   00:23 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座

   02:29 北大到港大：EMNLP 最佳论文开局

   🟢 PhD 路上的 10 个关键问题

   03:28 AI 时代，PhD 怎么拿到理想的结果？

   08:07 AI 论文大水漫灌，顶会怎么办？

   12:16 “大粉理论”：小红书粉丝>论文引用

   16:50 PhD 从入学到毕业，要过哪几关？

   20:08 没论文、没实习，PhD 怎么冷启动？

   25:28 选学校还是选导师？

   28:12 慢科研 or 快科研？

   31:08 内地、香港、美国，去哪读 PhD？

   35:27 导师创业，PhD 得到了什么？

   36:52 本科能进 AI Labs，还要读 PhD 吗？

   🟢 热议话题

   39:58 小米 MiMo 为什么直播后训练？

   42:03 数据公司的高估值能持续多久？

   46:00 RSI：AI 能自己训练自己吗？

   47:46 Video-MME：怎样做出有影响力的 Benchmark？

   🟢 AI 时代的选择

   49:00 AI 时代，CS 还值得学吗？专业热度下降意味着什么？

   50:20 给高三生的专业建议

   51:24 给 PhD 的最后建议：饭要吃，觉要睡

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3. 新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 周围长出来｜对谈 Treg

   18 oktober 2026 · 51 min

   Afspelen
   ➤ Claude Code 和 Codex 越来越强，AI 应用创业者还能做什么？ Lees meer

   本周「十字路口」的嘉宾是 Treg 创始人 Jason Zhou 和 Founding Engineer 石天鑫。创业 9 个多月，从设计 Agent SuperDesign，到全自动增长 Agent，再到为 Agent 提供数据和工具的 Treg，他们接连经历了方向调整。

   我们一致认为：新的创业机会，正在 Claude Code 和 Codex 的生态里长出来。

   这期我们沿着他们三次转型的经历，聊了为什么垂直 Agent 面临着“绝境”、「0 人公司」为什么比想象中难做，为什么 AI 干了很多活却未必带来增长，也聊了 Ego、ChatCut 等围绕 Coding Agent 生长的产品，以及同时运行多个 Agent 后，人开始遇到的新瓶颈。

   对一个创业团队来说，怎样找到值得做好的那一部分，又怎样借助模型的进步继续往前走？Treg 的故事，提供了一个正在发生的样本。

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   🟢 Part 1｜三次 Pivot

   [00:02:18] 9 个月、三次转型：SuperDesign、增长 Agent 与 Treg

   [00:03:10] 从周末项目到 6000+ GitHub Star

   [00:04:59] 模型吞噬应用：为什么放弃 SuperDesign？

   [00:06:59] 「0 人公司」的创业浪潮是错误假设

   🟢 Part 2｜终于找到了新方向！

   [00:14:42] 一个 Codex 插件，意外改变了增长曲线

   [00:17:36] 从增长 Agent 中拆出最有价值的一层

   [00:18:04] Agent 最常买什么工具？

   [00:20:13] 浏览器抓不到的数据，就是工具市场的价值

   [00:21:57] Treg 为什么更像 Costco？

   [00:23:39] 应用公司的数据飞轮

   🟢 Part 3｜Codex / Claude Code 正在成为新平台

   [00:25:38] 三次转型后的教训：站在 Claude Code 和 Codex 的肩膀上

   [00:26:43] Ego(lite)、ChatCut：围绕 Coding Agent 生长的新工具

   [00:31:56] 从 Vibe Island 到 Orca：多 Agent 时代的新机会

   🟢 Part 4｜人和 Agent，究竟该怎么一起工作？

   [00:34:25] 转型阵痛期决定：两个月不做产品

   [00:35:01] 「0 人公司」并不成立

   [00:36:18] Loop Engineering 要怎么搞？

   [00:38:50] 同时跑 5–10 个 Session，人开始成为瓶颈

   [00:40:13] Claude Code 还是 Codex？

   [00:41:41] Grok Bot 与云端沙盒

   [00:43:22] 国产模型、视频模型与高速模型分别适合什么场景？

   🟢 Part 5｜把才华埋葬在昨天，继续创业

   [00:45:08] 当程序员再也写不过 AI

   [00:46:05] 人生的十字路口：从单项技能走向跨领域能力

   [00:47:15] 三次转型中，最想放弃的时刻

   [00:49:05] Fail Fast：让注定失败的方向尽快结束

   [00:49:22] 如果相信 AGI 会到来，为什么还要创业？

   [00:50:28] 即使有了万能模型，它依然需要更好的工具

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4. “有了AI，我感觉自己强得可怕！”｜对谈鸭哥

   11 oktober 2026 · 1 uur 13 min

   Afspelen
   🚗 这是一期「公路播客」——从乌镇到上海，我们和老朋友鸭哥边开边聊，看看这位重度 AI 用户最近又把自己的工作和生活折腾成了什么样。 Lees meer

   ➤ 本周「十字路口」的嘉宾，可能是我认识的人里把 AI 用得最狠的一位。

   鸭哥是 Superlinear Academy 联合创始人、哥大 PhD，先后在微软、Pinterest、Samsara 工作。代码让 AI 写，自媒体让 AI 运营；从孩子受伤后的就医判断、保险理赔，到几千张幼儿园照片的处理，他也都让 AI 帮忙。他说：“有了 AI，我感觉自己强得可怕。”

   这期播客，我们聊了刚刚爆火的 Jev 的来龙去脉，聊了 Manus、Grok Bot、Muse 如何给 AI 一台永不关机的云端电脑，也聊了鸭哥交给 AI 运营的「0 人自媒体公司」如何在半年内做到 5700 粉丝。最后，我们把话题引向一个更有趣的问题：AI 时代，最奖励什么样的能力、什么样的人？

   🟢 播客提到的参考链接：

   Superlinear Academy

   Intake Skill

   Semantic Search

   GPT 3D Skill

   可达鸭：Demo 演示、GitHub 仓库

   全部 Skill / Axiom / 思维方式：Context Infrastructure、Skill 目录

   Apple Health 导出

   幼儿园照片：照片同步、导入 Apple Photos

   观点蒸馏 Skill

   🟢 ps，我十分推荐大家关注鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，鸭哥给出了一套特别好的方案。

   鸭哥为十字路口的听众提供了专属折扣码：CROSSING

   购买 AI Builders 2027 课程 和 Stay Superlinear会员 享9折优惠

   大家也可以先体验30天Stay Superlinear会员

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   🟢 Part 1｜Jev：为何此刻爆发

   [00:00:58] GPT + JSON Mode？

   [00:02:11] 爆火的三个条件

   [00:05:29] Agent 里的分类器

   🟢 Part 2｜“有了AI，我感觉自己强得可怕！”

   [00:12:20] Manus、Grok Bot、Muse，和云端电脑开始持久化的趋势

   [00:14:15] 基模击穿一整套工业

   [00:17:35] AI 变强，管理原则没变

   [00:24:28] 无限复制的专家天团

   🟢 Part 3｜Context 才是真正的基础设施

   [00:29:40] 给 AI 装上耳朵和眼睛的一年期实验

   [00:30:44] 如何帮助 AI 积攒 Context？

   [00:33:10] 为什么没有把 Context 搬上云端？

   [00:34:19] 微信聊天记录如何让 AI 如虎添翼？

   [00:46:30] Context Infrastructure 的三要素

   🟢 Part 4｜鸭哥的「0 人公司」：半年做到 5700 粉丝

   [00:36:15] 0 人运营一个 AI 自媒体

   [00:40:32] 半年：1600+ 邮件订阅、5700+ X 粉丝

   [00:42:23] 从自动发布到自我改进

   [00:47:03] 「0 人公司」真的赚到钱了吗？

   🟢 Part 5｜AI 时代最奖励什么样的人？

   [00:49:22] 领域经验 × 管理 AI

   [00:52:28] 鸭哥的「老鸭汤」

   [01:02:43] 鸭哥的孩子如何学 AI？

   [01:07:11] 什么软件不会被 Vibe Coding 摧毁？

   [01:08:11] 下一代 AI Native 公司

   [01:10:52] 人类最后的堡垒：哪些事仍不能交给 AI？

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5. AI 无限，人生有限｜对谈 KK、山音：一线 AI 创作者

   8 oktober 2026 · 1 uur 6 min

   Afspelen
   ➤ 三年前，山音从上戏毕业，毫不犹豫，离开了电影行业。 Lees meer

   KK 也在广告公司朝九晚五。

   成为导演，曾是他们遥不可及的梦想。

   两年后，他们梦想成真，成为 AI 导演，创作出优秀作品，并登上国内外电影节的舞台。

   没有 AI，这一切都不可能实现。

   ➤ 「十字路口」一直关注 AI 时代的积极行动者。KK 和山音正是这样的人：AI 释放了他们的创作潜能，他们也用积极的行动，把原本遥远的导演梦变成了现实。

   我们也一直关注 AI 时代的创业机会。这两位一线创作者，同时也是 AI 视频产品最重度的用户。本周，我们既聊他们被 AI 改变的人生，也从他们的真实创作经验出发，讨论 AI 应用创业的一个主流赛道——视频产品：

   - [00:10:20] 用 AI 拍电影，今天最顶级的水平是什么？

   - [00:07:32] 在众多 AI 视频产品中，他们不约而同选择 CapCut Video Studio 的原因是什么？

   - [01:00:00] Seedance、Minimax……同一部片子为什么要混用多个模型？

   - [00:16:24] 今天还有什么是 AI 做不到的吗？

   - [00:33:35] 底层模型趋同之后，AI 视频产品的壁垒在哪？

   - [01:01:42] 当视频的生成速度超过人类的观看速度，会带来哪些创新机会？

   - [00:15:47] AI 时代的创作者困境：AI 无限，人生有限。要怎么面对？

   如果你也在用 AI 做内容、做电影、做产品——我想这期播客都会带给你直接或间接的启发。

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6. AI 时代，我们到底该学什么？｜对谈于红：三种不会过时的能力

   27 september 2026 · 1 uur 52 min

   Afspelen
   ➤ 两年前，我原本和于红约好录一期播客聊 AI 投资。那时，她是美团龙珠合伙人，正带领团队 All in AI。 Lees meer

   两年后，这场对谈终于发生。她却已经离开了深耕 15 年的 VC 行业，创办「兔咚咚」，投身儿童 SEL 教育（Social and Emotional Learning，社会情感学习）。

   这场转身背后，是一个远不止属于父母的问题：当 AI 让知识变得唾手可得，我们究竟还需要培养什么？面对职业、关系与人生选择，如何认识自己、理解他人，并在不确定中积极行动？

   我想这是每个人都不断面对的问题。一方面，我们都希望拥有自由、快乐和探索自我的空间；另一方面，我们也会担心：如果今天不多做一点，未来是不是会失去更多选择。

   在这期内容中，于红和我从教育聊到投资，从孩子的成长聊到成年人的选择，试着重新回答：AI 时代，什么才是真正不会过时的能力？

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   🟢 AI 时代学什么？

   00:39 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模、创业前经历

   02:20 AI 正热，却离开了 VC

   06:11 AI 时代的必修课是什么？

   09:40 英语，还值得花那么多时间吗？

   11:02 给女儿写一个专属识字 App

   🟢 如何学习成为幸福的人？

   13:35 社会情感学习（SEL），到底学什么？

   18:10 接纳情绪，到底在接纳什么？

   24:34 如何联系情绪能力

   32:37 养育孩子，也把自己重新养一遍

   37:42 批判性思维：看到的与想到的

   🟢 把终点放在 30 岁

   42:33 到底该不该卷孩子？

   43:22 拒绝藤校，也算成功？

   46:27 你想孩子成为什么样的 30 岁的大人

   53:00 名校，能多打开多少机会之门？

   01:05:41 清华博士：“我不能浪费我的分数”

   01:06:01 离开 GGV：8 位数 Carry 的取舍

   01:10:09 选伴侣，比换工作更难

   01:20:31 孩子选错了，父母该拦吗？

   🟢 投资中那些重要的事

   01:23:45 错过的公司倒了，就算看对了？

   01:26:20 跟着 GGV 合伙人学提问

   01:30:44 跟着王兴学到的事

   01:36:42 投资最不快乐的事

   01:42:04 学校没教的创业者必修课

   01:46:23 把“我有个想法”换成“我有个假设”

   01:47:24 积极心态，也要刻意练习

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7. “我看到了 Scaling Law 的信号” | 对谈清华叉院助理教授徐梦迪：具身智能、世界模型、真正的泛化

   21 september 2026 · 1 uur 21 min

   Afspelen
   ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 in-context learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。 Lees meer

   本期节目还有一个及时的注脚：就在我们录完节目后的第二周，Generalist 发布 GEN-1.5 ——只给机器人看一段 3-12 秒的动作示范作为 "physical prompt"，不做微调、不更新参数，它就能当场尝试完成新任务（10 项任务平均成功率约 59%）。ICL 随即成为全球具身智能领域最受关注的话题之一，而这正是梦迪持续押注的方向。

   除了 ICL，我们还聊到：

   预训练的天花板

   真正的泛化

   Scaling Law 的信号与陷阱

   跑通稳定的数据闭环

   叠衣服 demo 的误导

   行业的泡沫与进步

   年轻 PI 的真实生活与研究选择

   穿越所有的技术话题之后，这还是一期关于人生选择、环境与长期主义的对话，希望可以是给所有站在中美之间、学术与产业之间、跟随热点与坚持长线之间的年轻人的一份参考。

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   🟢 从四驱车到机器人

   00:21 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍

   02:31 清华车辆工程，通向机器人的起点

   05:59 为四驱车捡废铁的女孩

   07:18 衡水中学，竞赛班里的另一面

   12:02 CMU 最佳博士论文：预训练之外

   19:19 Adaptation 为何越来越受重视？

   🟢 从解题人到出题人

   23:51 创造性工具使用：没有刀怎么切蛋糕？

   26:30 斯坦福：李飞飞与吴佳俊，两种导师

   30:57 从斯坦福回到清华

   34:17 5 年后，凭什么成为顶尖研究者？

   40:06 选最好的，还是最适合的？

   42:24 她会回复怎样的套磁邮件？

   🟢 具身 Scaling Law 的信号

   44:44 具身创业：进步与泡沫共存

   46:39 数据与世界模型，风向为何反复？

   49:07 低 Loss，不等于高成功率

   50:47 机器人还在 GPT-1 阶段？

   56:04 In-Context Learning：机器人能懂你家吗？

   58:19 数据闭环的“鸡生蛋”难题

   01:03:21 具身数据，难在定义需求

   01:05:18 遥操作、仿真、UMI 与人类数据

   🟢 只有乐观才可能成功

   01:09:56 博士面试里的 Research Taste

   01:14:08 跟年轻 AP 读博，是一场创业？

   01:17:25 AI 论文泛滥，还能怎么看？

   01:19:22 具身马拉松，跑到第几公里？

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8. 于是转身向具身走去｜对话王家伟：24 岁的具身智能首席科学家

   16 september 2026 · 1 uur 10 min

   Afspelen
   ➤ 本周「十字路口」的嘉宾王家伟，中科大少年班、MSRA、DeepSeek、字节 Seed——这条路直通大模型的最前沿，但毕业时，他却转身向具身走去，成为深朴智能（Simple AI）首席科学家。为什么呢？ Lees meer

   他想离开的不是大模型，而是只能跟随既定计划的状态。他说：「风浪越大，鱼越贵」 ——具身的路线、评估和产品都还没有共识，风险更高，却也给了年轻研究者定义问题的空间。

   本期播客中，我们从 GPT-6 Astra 出发，讨论了「OpenAI 会不会降维打击具身模型」的问题。王家伟认为，通用大模型会承担越来越多理解与规划，但当杯子开始滑落，机器人仍需要能快速反应的动作模型。

   深朴智能因此从 HiFi-UMI 数据、具身基础模型、Agentic OS 一直做到本体：开源 2,000 小时数据，内部积累数万小时；模型已观察到一定的 Zero-shot 泛化；Agentic OS 则把上层意图与底层动作连接起来。

   最后，我们讨论了在美国的具身同行们最新发布的各种工作：GEN-1.5 对预训练与自然涌现的验证、π0.7 对 steerability 的强化、以及 Skild AI 为 Demo 专门训练的 In-Context Learning 是否被高估。

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   🟢 于是转身向具身走去

   00:00 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍

   04:02 GPT-6 Astra 操控机械臂

   06:27 OpenAI 等基模公司会击穿具身模型吗？

   09:28 中科大少年班怎么选人？

   13:14 聪明，是会提好问题

   14:54 “风浪越大鱼越贵”

   19:44 DeepSeek：不靠工作强度换成果

   21:32 从 DeepSeek 多模态到 Seed Agent

   🟢 深朴的选择

   25:24 深朴为什么必须做全栈？

   26:40 HiFi-UMI：开源 2,000 小时

   32:01 GPT-6 比人更会标数据

   34:15 Zero-Shot：不靠后训练的新任务

   🟢 什么才是具身智能的「智能」？

   36:10 不追逐“世界模型”概念

   36:55 Context：从一秒因果到长期记忆

   41:52 Scaling 趋势，不等于 Scaling Law

   44:34 Agentic OS：具身不只是一个模型

   48:09 没有公认 Benchmark，如何证明模型？

   🟢 前沿点评

   54:14 Astra：通用智能外溢到物理世界

   55:53 GEN-1.5 与 π0.7

   57:34 被高估的 In-Context Learning

   01:00:04 具身领域：噱头可能大于真实

   01:07:47 离开大模型舒适区

   01:09:57 三年后，机器人能帮人洗碗吗？

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   👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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9. 当具身智能走到十字路口｜对谈苏度、蚂蚁灵波、自变量、破壳：四种一线判断

   13 september 2026 · 43 min

   Afspelen
   ➤ 这是一次少见的、没有收敛的、关于具身路线级分歧的公开讨论。 Lees meer

   2026 年的具身智能，已经不缺热度。缺的是有人把分歧摆上台面。数据从哪儿来？模型怎么做？落地在哪里？

   我们讨论了当下最热门的话题：GPT-6 Astra 的能力边界在哪里？如果 OpenAI、Anthropic 要做具身，会形成降维打击吗？

   这期播客是「2026 Inclusion 外滩大会」主会场圆桌的现场，由我（Koji）主持，参与讨论的四位嘉宾是：

   韩铮：苏度科技联合创始人兼 CEO

   沈宇军：蚂蚁灵波科技首席科学家

   王潜：自变量机器人创始人兼 CEO

   许华哲：破壳机器人创始人、清华大学交叉信息研究院助理教授

   透过这场对话，你会了解到：1）不同路线的核心假设和风险；2）判断哪些指标是领先指标；3）Astra 带给具身的冲击和启发，与创业公司护城河；4）具身智能商业化短期 vs 长期逻辑；5）被高估/低估的领域，可能对应投资机会或风险。

   🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

   📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

   🟢 数据之争：仿真与真实之间

   00:27 仿真与真机，不是二选一

   04:00 真实传感器的不完美

   06:14 Real-to-Sim：更难的 Gap

   🟢 智能之争：Astra 的冲击与启发

   08:18 GPT-6 Astra：降维打击具身行业？

   09:21 “智能的本体存在于数据”

   15:00 麻婆豆腐，不能证明模型变好

   19:08 具身会反过来改变大模型

   23:01 高成功率与泛化性，缺一不可

   🟢 场景之争：跨过泡沫的指标

   24:48 跨过泡沫的唯一指标？

   25:44 高成功率是商业化前提

   26:55 客户持续付钱

   29:11 后训练落地与基础模型跃迁

   🟢 五年后回看：什么被高估，什么被低估？

   31:16 五年后，什么被高估？

   33:27 落地是一场系统工程

   35:01 具身不会复刻语言模型

   38:33 没有物质复制，就没有真正 RSI

   40:19 造飞机，像今天做 App

   41:25 百万小时数据迷思

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10. 她被骗过、被救过、被捧上神坛过、被疼痛击倒过，决定在AI时代继续冒险｜对谈陈安妮

    6 september 2026 · 1 uur 17 min

    Afspelen
    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是快看漫画创始人 & CEO 陈安妮 ——作为中国漫画行业的领军人物，她将分享 AI 将如何重塑内容行业。 Lees meer

    22 岁刚毕业，陈安妮创办了快看漫画。此后 12 年，她几乎经历了一家创业公司所能遇到的全部剧情： 被骗过 ——签了协议的投资人迟迟不打款，一句句「下星期给」硬生生拖断了公司现金流； 被救过 ——最绝望的时刻，一位陌生投资人的神秘打款把公司救了回来； 被捧上神坛过 ——泼天的流量、增长神话、2 亿美金的融资；也被疼痛击倒过 ——那轮救命融资落定后，她整整一个月身体僵硬疼痛、站不起来，只能躺在办公室的沙发上办公。

    12 年后的今天，主业已稳步增长，她却决定把下一程押在从零做一个 AI Native 产品 Livo，「一个实时活着的 AI 世界」：AI 角色有自己的故事和梦想——你耽误他当海贼王，他会愤怒离开，甚至把你拉黑；你说的每一句话都在触发蝴蝶效应；而整个产品最重要的功能，名字就叫「命运」。

    这期节目，我们把这 12 年的剧情一段段聊开：现金流被拖断时的绝地求生；确立使命后的「跪着也要把这条路走完」——流量高峰期在算法推荐池中加入人工干预，看着数据在一两个月内掉了 30%，几年后 IP 衍生收入却占到一半以上；以及穿过所有起落之后，她真正的方法论「游戏精神」：应无所住而生其心，不害怕失败，让好奇心而不是恐惧驱动自己。

    如果你正走在创业的隧道里，或者你好奇一位 12 年的 CEO 如何把大起大落熬成继续在 AI 时代冒险的勇气，这期节目也许会给你久违的力量。也请听到最后——她对 22 岁那个刚刚创业的自己，只想说一句话：「尽情享受喽」。

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    00:11 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、团队规模

    🟢 Part 1｜Livo：AI 时代的故事新范式

    01:23 Livo 为什么被定义为“AI 时代全新的讲故事范式”？

    04:48 判断 Agent 是不是真正“活着”，关键是碳基生命还是自主意识？

    06:43 Livo 与斯坦福小镇等模拟世界产品，核心体验有何不同？

    14:35 当 Agent 世界已成共识，Livo 真正押注的非共识是什么？

    19:05 从“漫画加互动”到“AI 为底座”，快看尝试 Livo 前经历了哪几个阶段？

    23:04 一万个用户经历一万个故事，Livo 如何保留群体共鸣？

    26:02 做到哪三个层次，Livo 里的 Agent 才算拥有“灵魂”？

    🟢 Part 2｜AI Native：组织管理与产品实践

    08:47 没有单一主导者的 Livo 团队，如何用 Yes and Hope 和“群体智能”拍板？

    12:03 不再独自拍板后，CEO 在 Livo 团队里如何发挥作用？

    🟢 Part 3｜创业 12 年：生死转折、商业化与游戏精神

    28:28 只画了两年漫画的陈安妮，为什么毕业后选择做 CEO？

    30:58 投资人签约后迟迟不打款，快看第一次现金流断裂如何出现转机？

    35:27 《对不起，我只过 1% 的生活》当年究竟被误读了什么？

    38:05 数据、留存和收入都在上涨，创始人为什么反而想离开快看？

    42:21 主动移除流量内容、让数据在一两个月内跌掉 30%，为什么仍坚持这个决定？

    47:05 2 亿美元融资前后，经历了怎样的压力？

    50:58 融资完成后的身体疼痛，让她重新理解了商业化什么？

    56:08 经历两次现金流危机后，她为什么仍把“游戏精神”当作创业核心？

    01:02:34 CEO 拥有最高决策权，如何与“所有灵魂平等”同时成立？

    01:06:12 从“漫画加 AI”转向“AI 加什么”，为什么过去的成功经验反而会成为阻碍？

    🟢 Part 4｜AI 与内容行业：技术、创作与人的价值

    01:09:40 被新技术追赶的焦虑中，Gemini 如何帮陈安妮找回做 Livo 的初心？

    01:12:46 “复古人文主义”为什么不反对 AI，却反对把 AI 当成内容噱头？

    01:14:29 AI 会杀死内容行业，还是把创作者推向更像导演的新角色？

    01:15:44 如果回到 12 年前，陈安妮会给刚毕业就创业的自己什么建议？

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11. 对卷卷的3小时访谈：从抖音到AI 3D、创业的过山车、成为制造业OS的野心、基础模型不会吞噬一切！

    2 september 2026 · 2 uur 30 min

    Afspelen
    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是卷卷，本名任利锋，数美万物创始人、CEO。他曾带领团队孵化抖音，并完成从 0 到 1 的全过程，被不少人认为是抖音崛起的重要推动者。 Lees meer

    这是一场接近 3 小时的长谈：我们从抖音最初如何被立项聊起，聊到数美万物最新发布的 Hi3D 3.0 2048³ 模型，也聊到他们从 Maker OS 走向「制造业 OS」的野心。

    聊完卷卷，我最强烈的感受是：基础模型不会吞噬一切。

    大语言模型与多模态模型看起来能生成万物，但一旦进入实体制造，仍需要能产出「生产级」3D 资产的模型。而真正困难的，往往发生在模型之后：如何拆件、如何加连接结构、如何适配不同材料与设备；如何把毛绒的曲面展开成纸样、把图片转成刺绣机能识别的针迹；又如何在高并发、每一件都不同的订单里，把产品按时交付到用户手上。

    这也解释了数美万物为何从 3D 大模型一路延伸到工具、工厂、交易与生态，并把目标从 Maker OS 推向制造业 OS ——他们要做的，是一条把普通人的创造欲真正送进现实世界的生产管线。

    这是一场关于 AI、趋势、产品、野心与修行的长谈，也是一个做过超级产品的人，重新成为创业新手的故事。

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    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    00:25 快问快答：年龄、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、团队规模、创业前经历

    02:33 抖音最初如何从网速、手机硬件和快手、Musical.ly 的信号中找到机会？

    09:29 抖音早期如何让普通用户既被激发也被看见？

    12:04 抖音和 AI 3D，都是透过行业关键变量判断到的大机会

    19:05 卷卷为什么从内容产品转向 AI 3D 与制造业？

    23:43 工厂只关心订单、收入和利润时，数美万物为何被迫在番禺自建实验工厂？

    26:26 互联网产品的增长渴望，与制造业必须尊重的周期和商业规律有何冲突？

    28:12 离开字节创业，是因为对自己不满意吗？

    36:05 决定创业后，做的第一件事

    ——————

    🤸 37:14 现场视频演示 Hi3D 3.0 模型效果：纯音频听众可跳至 55:16 继续收听。

    ——————

    55:16 从一张图到直接打印，Hi3D 如何自动完成拆件、连接件、摆盘和参数设置？

    01:00:06 Seedance 2.5 等视频模型越来越强，游戏和影视还需要 AI 生成 3D 吗？

    01:01:53 3D 是最难获取数据的模态，数美万物如何从产业带获得训练数据？

    01:06:31 女性 Maker 市场正在高速增长

    01:15:44 造好物超过 20% 的投稿率从何而来，拿到实物为何会再次激发创作？

    01:19:16 “生产级直出”、T+7 准交率、线下评测实验室

    01:28:12 3D 打印会不会见顶，桌面级 CNC、激光与柔性设备将如何扩展 Maker 市场？

    01:32:47 从 300 台到 3 万台的 3D 打印农场，为何仍困在同质化与创作者收益问题？

    01:39:19 抖音从 0 到 1 的哪些经验能复用，哪些会在 AI 3D 创业中失效？

    01:54:40 AI 时代还会出现新的抖音吗？

    01:58:49 创业如何成为修行？

    02:02:03 劝一些人“没事别创业”，又会支持另外一些人创业

    02:05:12 成功的定义

    02:10:18 “我本质上是自卑的人”

    02:16:42 从“好人”变成负责任的 CEO

    02:22:51 好运气

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    👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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12. AI 下半场，不会只剩一个超级模型｜对谈 Kevin Ding：Pyromind 创始人/CEO

    30 augustus 2026 · 49 min

    Afspelen
    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾是 Pyromind 创始人 / CEO Kevin Ding。Pyromind 所在的赛道，常被称作 RL as a Service，也就是强化学习即服务、或后训练即服务。公司前不久完成天使轮融资，投资方包括高瓴、百度风投、蓝驰、Atypical 等机构。 Lees meer

    但在 Kevin 看来，RL as a Service 只是起点，不是终点。他在节目里说，Service 只解决了一半问题；真正要让 Agent 在生产环境中持续改进，还需要把训练、奖励、反馈、部署和数据回流串成一条可以自动循环的管道——也就是 Pyromind 正在押注的 AutoRL。

    我们也聊到了 Pyromind 的真实落地场景：工业质检、工艺参数优化、GUI Agent、Coding Agent，以及企业里那些 ROI 明确、数据足够富集、好坏标准相对清楚的生产问题。

    同时，这期也会讨论一个非常现实的问题：企业 AI 到底怎样才能不是项目制咨询？

    Kevin 坦诚，第一次进入客户场景时，FDE 的工作不可省：要理解数据制式、评价基准、业务流程和奖励信号。但 Pyromind 追求的是让这部分工作在相似模态和相似场景中逐渐递减，把一次性交付沉淀成可以横向复制的 AutoRL 管道。

    Kevin 重点分享了他们的新工作 PyroDash：一个由 4B 小模型、强基座模型和协作引擎组成的大小模型协作架构。Kevin 认为，这背后对应的是一个更大的判断：需求世界是多元的，不是所有问题都应该被收拢到一个中心化大模型里解决。

    这期适合所有关心 AI Agent、后训练、企业智能、工业 AI 和 AI infra 的朋友。

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    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    00:23 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍、融资情况、收入及利润、团队规模、创业前经历、PMF 跑通了吗？

    01:55 为何 AI 终局更像 Agent 蜂群而非超级基础模型一统天下？

    03:44 为什么 RSI 在这一年变得重要？

    05:21 RL as a Service 解决了哪一半问题？

    08:32 Pyromind 如何优选最适合 AutoRL 的客户？

    10:16 初次进入场景为何 FDE 不可省，后续工作量又如何递减？

    22:13 如何能让工业客户算清 ROI？

    23:22 哪三条标准决定一个企业需求该接还是拒绝？

    26:29 企业 AI 为何绕不开成本、效率与隐私的不可能三角，后训练如何破解？

    27:03 PyroDash 怎样让 4B Worker Model 与 Base Model 协作，兼顾效果与成本？

    29:23 Harness 能改善流程和速度，但仍解不了哪些企业的关键需求？

    34:02 两个 FDE 如何支撑十几个 B 端客户，Pyromind 又把哪些工作收回产品层？

    38:20 模型越训越好、训练需求越少，Pyromind 究竟赚得更多还是更少？

    40:58 中国 SaaS 难做，Pyromind 为何认为 AI ToB 能把 ROI 重新算清？

    42:06 云厂商也能做后训练、又掌握算力，Pyromind 会被吞掉吗？

    47:47 Hugging Face 上小模型下载仍占主流，为什么需求不会都归拢到一个 Base Model？

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13. 22 岁的具身 CEO、5 轮融资、过亿美元、“不知天有多高”、“一年吃了十年的苦”｜对谈黄一：萝博派对创始人/CEO

    23 augustus 2026 · 1 uur 3 min

    Afspelen
    🚥 本周「十字路口」的嘉宾是黄一，RoboParty 萝博派对创始人兼 CEO。 Lees meer

    2004 年出生的他今年 22 岁，在一年内迅速完成 5 轮融资，累计超过 1 亿美元；股东既有知名 VC，也有小米、宁德等产业方。

    他形容这一年是“度过了一个压缩的人生”：把可能十年要吃的苦，一年吃完。他也坦率地说，大学毕业就创业的好处是“你不知道天有多高”——不是自信重要，是自大重要；在对行业还没有清晰认知之前的“愚昧之巅”，反而是最适合创业的时刻。

    很少有创业者像黄一一样，愿意把自己的 knowhow 讲得这么细：怎么融第一笔钱、怎么选 FA、怎么挑 TS、怎么看产业方的钱、公司注册在哪……

    在这期节目里，我们还聊了他从哈工大寝室里拉着同学一起造机器人的起点；他花两三天“追求”一位浙大工程师的招人方式；他如何理解“画饼的最高境界是自己先相信”；以及他对具身行业的判断：如果把具身智能比作 42 公里的马拉松，机器人本体已跑完 1/4，小脑大概跑了一半，但大脑可能才跑了一两公里。

    如果你想了解这一代年轻创业者如何做决策、如何管理同样年轻的团队、以及如何与泡沫共处，这期节目会是一个难得的样本。

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    01:50 创业仅一年，黄一为何说自己经历了“压缩的人生”，把十年的苦一年吃完？

    02:27 一年 5 轮、融资过亿美元，VC 投 22 岁的黄一时到底在投什么？

    05:24 市面上 FA 众多，创业者该如何选择？

    07:30 明知具身存在泡沫，创业者如何借势而不被泡沫吞没？

    08:30 同时拿到多份 TS 后，如何挑选既适合当下、又能支持后续轮次的机构？

    10:02 小米、宁德等产业方的钱，和纯 VC 的钱到底有什么不同？

    11:35 RoboParty 为什么一两个月就融一轮？融资节奏由什么决定？

    14:01 为什么“愚昧之巅”，反而可能是创业的最佳时刻？

    16:58 黄一花两三天“追”一位浙大工程师，靠什么让对方相信尚不存在的团队蓝图？

    19:39 第一代机器人“做完感觉没用”，开源后发生了什么，竟然改变了 RoboParty 的方向？

    20:36 从结构到算法全栈开源，RoboParty 未来靠什么建立壁垒、赚到钱？

    24:50 为什么不看好轮式机器人？

    26:26 从“愚昧之巅”往下走，哪些时刻会让年轻 CEO 的认知被瞬间打散？

    29:04 从第一代原型机 RPO 走向 RP1，真正让团队从“自大”滑向现实的难题是什么？

    31:56 RP1 相比上一代原型机，解决了哪些真实使用问题？

    35:17 十年后的具身终局，会由 OpenAI、智谱式模型公司，还是更懂 Robotics 的创业公司做出来？

    37:25 近 150 人的 RoboParty 如何用“蜂巢结构”控制管理半径，又如何与制造流程兼容？

    41:56 22 岁 CEO 如何管理比自己年长、且在具体领域更懂行的同事？

    43:24 为什么高薪大厂人才愿意降薪加入？RoboParty 又如何做到一年半几乎零主动离职？

    46:31 如今约 300 家具身公司，到 2030 年可能只剩多少家进入下一轮竞争？

    49:35 大脑、小脑和本体方向都在探索，黄一如何决定 RoboParty 做什么、不做什么？

    53:17 RP1 为什么先服务科研教育，而不是家庭、工厂或文娱场景？

    01:01:13 把具身智能比作 42 公里的马拉松，本体、小脑和大脑分别跑到第几公里？

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14. 「模型能力已经够了，要卷就卷 infra」｜对谈戴冠兰：Runta 创始人

    9 augustus 2026 · 56 min

    Afspelen
    🎪 十字路口将邀请戴冠兰在8.17(周日)举办 Agent Infra 线上闭门分享会，深入展开播客未尽的话题。欢迎对 Agent Infra 领域感兴趣的工程师、创业者参与。为保证沟通效果，仅限 20 人。点击这里报名。 Lees meer

    🚥 本周「十字路口」的嘉宾是 Runta 创始人/CEO 戴冠兰。

    Runta 是 Agent Infra 领域的硅谷明星创业公司，刚完成由 a16z 投资的 2000 万美元 Seed 轮；Jeff Dean、李飞飞等也以个人天使身份参与投资。

    冠兰曾是 Cloudflare 和 Kong 的早期团队成员，他选择在此刻创业的判断很直接：模型能力已经够了，要卷就卷 infra ——未来一定会有比人类更多的 agent，AI 领域的关键问题将变成：它们跑在哪？怎么管？出了事谁来负责？

    在这期对谈里，我们从 token 文化的急转弯聊起：短短半年，token maxxing（用得越多越光荣）迅速转向 token minimizing（ROI、预算、归因、节流），这背后折射出了哪些值得关注的信号？

    此外，你还会听到：

    当软件的执行从“逻辑清晰的确定性”变成“LLM 的概率性”：AI 正在如何动摇整个数字世界的地基？

    AI 时代的“水电煤”将由谁来建？为什么这一次，创业公司反而比巨头更有机会？

    几十亿个 agent 同时开工的世界会长什么样？今天的互联网和云，接得住吗？

    为什么人类会在一次次点击「允许」中，不知不觉交出边界与控制权？

    为什么说“未来 10 个月，必然会有一场灾难性的事故”？那场事故，又会如何把所有人重新“教育”一遍？

    📢 Runta 正在硅谷和新加坡两地的办公室招聘以下岗位：Core Runtime（hypervisor/VM 定制与调度）、Cloud Infra（IaC 与多云）、Product Engineering（Agent Experience 与 DX）。感兴趣的朋友欢迎联系：hiring@runta.com

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    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    00:00 快问快答：年龄、MBTI、星座、毕业院校

    01:32 Runta种子轮融了2000万美元，如何拿到Jeff Dean和李飞飞的个人投资？

    05:04 a16z为何罕见地为一家Seed轮公司专门写Blog？

    07:33 Token Maxxing为何在三到六个月内转向Token Minimizing？

    12:55 为何放弃在Kong的位置，第一次以CEO身份创业？

    17:50 Agent Infra为何更可能是创业公司的机会，而不是公有云的生意？

    18:49 面对Anthropic和OpenAI，Runta的差异化在哪里？

    21:05 E2B、Daytona式Sandbox为何难以承载长程Agent？

    25:12 企业说自己有几百个Agent，Agent的边界究竟怎么划？

    26:23 AI 如何吞噬人的权限边界？

    28:39 为什么灾难性的Agent事故必然会发生？

    32:28 Runta 95%以上的开发工作都在Vibe Coding，人类工程师还不可替代在哪？

    33:28 Agent安全出问题，根源更可能在模型、Harness还是执行底座？

    37:27 “模型能力已经够了”，为什么下一场竞争要卷Infra？

    42:16 冠兰早期加入 Cloudflare 和 Kong ——职场新人应该如何选对 startup 中的赢家？

    45:14 年轻人信息有限，如何在面试前真正看懂一家创业公司？

    48:31 300万美元做天使投资，投给谁？

    50:10 Claude Code还是Codex？

    54:30 5个好消息、5个坏消息

    欢迎订阅「十字路口」：

    🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

    🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

    👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

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15. 「热爱一个行业15年的理由是什么？」｜对谈汪天凡：我要投真正的快乐、投最纯的愿景、投人性的光辉【公路播客】

    2 augustus 2026 · 51 min

    Afspelen
    🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊。一路上的风景和松弛，让这场对话聊出了很多平时聊不到的东西。 Lees meer

    🚥 15年的投资与热爱，底层动力是什么？2026 还是投 AI 应用和 AI 硬件的好年份吗？当大家都知道当下有泡沫时，该取什么，舍什么？

    本周「十字路口」公路播客，我开着马自达 MX-5，和 BAI Capital 高级合伙人汪天凡 Will 一边开车一边聊了这些问题。

    这期有很多有意思的判断：智能是通胀的，智慧是稀缺的，AI 应用的新机会藏在 Context 和交互里；面对「华强北 80 块就能平替」的质疑，AI 硬件真正稀缺的是产品定义和「注入人性的光辉」；而面对 2026 年的泡沫，他给出的是另一个尺度的回答：如果 3000 年文明正被压缩进 30 年，那一切才刚刚开始。

    贯穿全程的一个观点是：当 AI 让效率无限提升，真正值得下注的，是那些想清楚为什么出发的创业者，和那些注入了人性光辉、能让人更快乐的产品。

    如果你正在 AI 的泡沫与机会之间摇摆，或者只是想知道一个入行 15 年的投资人如何保持热爱，这期关于快乐与愿景的对话，或许能给你带来久违的力量——以及一点活在当下的勇气。

    🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    00:21 快问快答：年龄、MBTI、星座、毕业院校

    04:01 当基础模型趋同，AI 智能开始通胀，什么会成为真正的稀缺品？

    05:34 华强北 80 块就能平替，Looki 等 AI 硬件真正难抄的是什么？

    07:47 AI 如何重构 VC 的研究、尽调与投后？

    09:03 AI 公司靠什么进入行业前 5%？

    10:40 做了 15 年 VC，还爱着这个行业吗？

    15:49 卓越投资人最重要的能力是什么？

    15:49 2026 最泡沫的时候，投资人该取什么、舍什么？

    19:09 为什么 AI 不该只追求效率，而应该激活人性的光辉？

    22:19 一天打开手机 97 次，这是不对的。

    26:28 AI Infra 为什么像三四年前的 Crypto Infra 泡沫？

    29:58 AI 是 30 年的技术革命，还是 3000 年的文明变革？

    31:09 为什么 AI 时代的门槛，可能只有 1% 的人能跨过去？

    34:21 Prompt 为什么要越长越好？

    37:49 去年市场都在追 AI 眼镜，Will 为什么不投？

    42:31 早期公司还在进攻，为什么“壁垒”是个错误问题？

    44:08 完美投资为什么应该满足三非理论？

    46:07 2026 到底是不是 AI 投资的好年份？

    48:34 为什么不该只投资提高效率的 AI 产品，而更该投资有野心和愿景的创始人？

    50:08 如果 AI 只剩效率，人会变得更快乐吗？

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16. 11 年，110 亿美金，然后呢？｜对话 Airwallex 吴恺：AI 时代，下一站 1000 亿

    26 juli 2026 · 50 min

    Afspelen
    🚥 我很爱听创业故事——成功的、失败的、峰回路转的、还没有答案的，我总能从中听出几分共鸣与启发。 Lees meer

    上半年，「十字路口」邀请了很多新一代 AI 创业者，他们分享的多是从 0 到 1、踌躇满志的出发故事。但接下来一段时间，我想邀请更多已经翻越山丘的创业者，听他们讲讲一路走来的经历。

    ➤ 本周「十字路口」的嘉宾，就是上个月刚完成新一轮融资、估值来到 110 亿美金的 Airwallex 空中云汇的首席营收官（CRO）吴恺。他和我们分享了这家由华人创办、从墨尔本起家的公司如何用 11 年时间从 0 成长到 110 亿美金估值的几个关键抉择：拒绝 Stripe 收购、咬牙亏损四年先铺全球网络、坚持在全球各地用当地人做管理者等等。

    这几个关键抉择很打动我，因为它们本质上都在追问每一位创业者可能都会遇到的同一个问题：当「钱」与「愿景」、「赌注」与「风险」同时摆在面前时，你会怎么选？

    如果你也在做一件短期看不到回报、但相信长期的事，这期会给你一点具体的力量。

    故事以外，我们当然也聊了很多 AI。在进入百亿美金俱乐部之后，Airwallex 的优势叠加上了时代机遇：**AI 正在把全球金融推向一个「关键拐点」。**因此，本期播客，我们重点讨了 AI 正在如何改变科技金融行业：

    Airwallex 正在支持大模型公司：Kimi、MiniMax、智谱、DeepSeek 等。多模型切换、阶梯费率、高峰低谷双倍定价、实时动态计费等新需求，如何倒逼金融基础设施升级？

    过去需要 10 个金融 SaaS 才能完成的费控、会计、收入确认、对账、计费等流程，未来会被一个 Agent 入口取代吗？

    ChatGPT Finance 发布后，「金融超级智能入口」的竞争格局将如何演进？

    Airwallex 连续发布的 Kai、AgentOS、T:0、Airi 等 AI 金融产品，分别是什么？

    Airwallex 连续收购 Leapfin、OpenPay，并持续推进更多收购。其积极布局背后的核心，究竟是为了获取哪些关键资产？

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    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:42 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Airwallex，以及 CRO 的职责

    🟢 02:10 服务 Kimi、MiniMax、智谱、DeepSeek

    大模型公司的需求有何不同？

    为什么这件事不是模型公司自己算？

    🟢 05:02 一杯咖啡，如何变成全球支付网络

    一笔汇款不论大小都可能收取 20–50 美金，创始人的姓名还曾因为与制裁名单同音而让汇款反复被卡。

    同一时期已经有 Wise、Revolut 等玩家看到机会，Airwallex 后来靠什么走出不同的路径？

    🟢 09:24 亏四年，先把全球网络铺出来

    如果只做东南亚，也许早就盈利了；Airwallex 从 Day One 选择的却是先覆盖全球。

    很多区域支付网络最终卖给了 Visa、PayPal 等巨头，他们为何不卖？

    🟢 13:12 投资人觉得这个“全球银行”愿景疯了

    只做资金转移太底层，能直接使用的企业有限；那么 Airwallex 的战略决定是？

    多条产品线可以同时铺，但每一条都要砍到最小可用——判断“垂直还是全栈”的第一性原理，是什么？

    直到 2021 年，成立第六年，Airwallex 才真正等来全球银行产品的 PMF。

    🟢 22:55 财务自动化，从工程团队变成一个运营人员

    过去只有中大型企业值得搭工程团队做财务自动化，AI 正在把这件事变成中小企业也用得起的能力。

    Airwallex 的 AI 助手 Kai 内置在 Airwallex WebApp 中，可以分析财务政策、优化流动资金、搭建费用工作流，也能直接排查付款为什么没有到账。

    AgentOS 则通过 CLI、API 和 MCP，把底层金融能力开放给企业自己的 Agent。

    Kai 上线约一个月后，他们看到了一个什么样的早期信号？

    🟢 27:14 SaaS vs Agent

    为什么 10 个财务 SaaS，会合并成一个 Agent 入口？

    原来 5 个财务人员使用 10 套软件，未来呢？

    单点 SaaS 的数据彼此割裂，到了 AI 时代反而会成为致命弱点：没有跨流程数据，它们的 AI 就会更“笨”。

    T:0 想让公司从第零天就拥有迷你 CFO，Airi 则从一键结账走向面向消费者和 Agent 的智能钱包。

    🟢 32:17 数据、人才、流量：金融入口的三张牌

    Airwallex 收购 Leapfin 和 OpenPay，看中的是什么？

    ChatGPT…

17. 快一点！再快一点！快到世界能实时生成｜和生数科技张金涛聊：Vidu S1、推理加速、实时交互视频

    19 juli 2026 · 41 min

    Afspelen
    🚥 没人喜欢等待。 Lees meer

    模型越强，推理加速就越重要。

    这一期，我们聊「推理加速」。

    本周「十字路口」的嘉宾是生数科技的张金涛。月初，他带队发布了 Vidu S1——一个实时交互视频模型：上传一张照片，无论是人物、动漫角色，还是一只宠物，都能变成一个可以和你实时视频通话的 AI 角色。

    Vidu S1 很快，快到生成速度超过播放速度，并且支持无限时长。这是怎么做到的？

    金涛在播客中分享了自己这几年一条清晰的技术主线：从 SageAttention（GitHub 3.5K 星标）、TurboDiffusion（GitHub 3.6K 星标），到 TurboServe——一整套系统级方案，为 S1 实时交互提供底层支撑。

    此外，金涛也分享了他对整个 AI「推理加速」领域的观察和判断。

    其实这期有意思的，不只是技术。

    金涛今年 26 岁，还是清华在读博士。真正把他带进「推理加速」的，是一个很朴素的判断——当大家都默认 FlashAttention 已经把 Attention 算子做到极致时，他却发现：显卡上明明还有更快的计算单元没被用起来 ——「这么明显的收益，为什么没人做？」

    所以这期节目，你也可以把它当成一份「年轻研究者样本」来听：在变化极快的 AI 领域，怎么找到自己的方向、怎么判断什么才是「最正确的事」，又怎么把它一路做到最前沿。

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    🟢 01:40 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、Vidu S1，以及在生数科技负责的工作

    🟢 02:48 硬件上明明有更快的计算单元

    “为什么没有人做？这是很明显的一个收益。”

    当大家认为 FlashAttention 已接近极致，张金涛发现 GPU 上仍有更快的计算单元没有用于 Attention。

    语言模型早期的 Attention 更受显存传输限制，视频生成模型却严重受计算速度限制。

    SageAttention 要同时解决底层 GPU Kernel 编程和低比特计算的精度损失，最终成为即插即用的加速方案。

    🟢 06:15 从 SageAttention 到 Vidu S1：三层加速

    算子层：让 Attention、线性层等计算尽可能逼近硬件上限。

    模型层：通过步数蒸馏和稀疏 Attention，把 Diffusion 去噪从约 50 步降到 4 步。

    部署层：解决多卡并行、通信与计算重叠、用户请求调度。

    SageAttention 后来成为事实上的行业标准；TurboDiffusion 推进模型加速，TurboServe 负责流式视频的集群部署。

    🟢 11:24 Vidu S1 不只是快

    “生成速度需要大于播放速度，它才能做到实时生成。”

    普通视频模型等待很久生成一段成片，流式模型则要根据用户输入逐帧生成。

    Vidu S1 实现 540P、25–42 FPS，并能在消费级显卡上运行。

    比速度更难的是无限时长：生成一两个小时后，画面仍不能漂移或崩坏，还要持续正确回应用户。

    实时交互是第一目标，当前阶段可以适度牺牲画质，但不能牺牲速度。

    🟢 15:21 “未来我们的视觉娱乐信号，会被 AI 生成的内容充斥掉。”

    电影和短视频是预先生成的离线内容，聊天、恋爱、游戏和日常生活则充满实时视觉互动。

    离线视频可以共享播放，实时视频需要为每个人生成不同内容。

    张金涛判断，实时交互视觉娱乐的需求会比离线内容更大，而且这条路径已经势不可挡。

    🟢 17:30 一只狗和一个游戏搭子

    用户已经开始上传宠物图片与它聊天，也有人让二次元角色实时观看游戏画面、陪自己玩游戏。

    Vidu S1 能理解输入的视频流；把电脑屏幕传给它，它也可以成为看懂 Coding、微信和 Notion 的“程序员鼓励师”。

    🟢 20:05 推理加速不只是算子

    算子加速之外，还要用稀疏 Attention、MoE 和蒸馏减少模型本身的计算量。

    流式 Diffusion 会引入 KV Cache，还要处理用户随时进入、退出，以及多机多卡的集群调度。

    TurboServe 对应的正是 Serving 层：把计算图、通信与请求调度组合成真正可部署的系统。

    🟢 24:39 推理加速的未来，属于更底层和更上层

    “推理加速的未来，还是属于更底层和更上层。”

    中间的算子层会随着编程工具进步逐渐收敛；更底层是面向通用或特定模型设计芯片，更上层是用算法直接减少计算。

    像 Taalas 这样针对特定模型做硬件设计，本质是在通用性与极致效率之间取舍。

    真正有壁垒的加速需要软硬件 Co-Design：只懂算法…

18. AI4S 需要狂人与野心家｜对话英灵殿 Odin："如果神存在，我怎能容忍自己不是神？"【公路播客】

    12 juli 2026 · 1 uur 2 min

    Afspelen
    🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊。一路上的风景和松弛，让这场对话聊出了很多平时聊不到的东西。 Lees meer

    🚥 本周「十字路口」的嘉宾，履历"离经叛道"到有点不像真的。

    他是英灵殿创始人 Odin。 高中辍学、在家自学考上浙大；本科修了药学和物理两个学位；两度从硕士项目离开；又申请进了 David Baker 实验室——然后 Baker 很快拿了诺贝尔化学奖，而他选择了离开，投身 AI for Science 的创业，短时间内融资数千万美元。

    他给自己起名 Odin（北欧神主），给公司起名"英灵殿"（战士英灵集结、迎战诸神黄昏的地方）。他说："如果神存在，那我又如何能容忍自己不成为一个神？所以神是不存在的——如果你能创造万物，你就是神。"

    一路上，他抛出了一连串金句：

    谈创业动机："创业本质上是我对世界的一种不满。"

    谈离开诺奖实验室："对于我来讲，它是一副玉做的枷锁，很好看，但它限制我变得伟大。"

    谈世界观："世界不是草台班子，它是一个随机游走的粒子——你要做的不是撞对方向，而是尽快收敛到下一个碰撞点。"

    谈融资与诱惑："你在融资的过程中，很容易被异化——你到底是面向 VC 的创业，还是面向市场的创业，还是面向自己的创业？"

    我们还聊到了他想做的"全模态分子世界模型"和"通用科学人工智能"，本质是想造一台"新时代科学发现的蒸汽机"，把人类的科学进程压缩上百年；也聊了佛法、姜文、《禅与摩托车维修艺术》，和他挂在嘴边的那句——"两眼一睁就是干。"

    这是一期关于野心、初心、反叛，以及一个年轻人在 AI 时代押注「分子世界模型」的对话。你会听到一个研习佛法、头戴头巾的 00 后创始人，如何一边谈"修习戒定慧、熄灭贪嗔痴"，一边野心勃勃投身 AI for Science 创业的故事。

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    🟢 00:28 快问快答：

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍英灵殿、融资情况、团队规模、创业前经历

    🟢 02:26 一个「将错就错」的名字

    世界模型火之前，他们就叫「”分子世界“模型」。

    为什么几乎所有人都只做蛋白、只做单一模态，而他偏要做全模态？他说：不是别人做不了，而是别人有「惯性」。

    五年前学物理时的一个直觉——生物里的氢键、疏水、范德华，都只是电磁力的泰勒展开——这跟统一所有分子设计有什么关系？

    五年前学物理时的一个直觉——生物里的氢键、疏水、范德华，本质上可以归结于电磁相互作用力的泰勒展开——这跟统一所有分子设计有什么关系？

    「如果你能模拟并设计每一种模态的分子，从某种程度上讲，你就是在创造，你就是神」

    🟢 08:00 一个本科生，8 个靶点，梭哈一轮

    以前一个靶点配一个博士生，现在一个本科生带着做，8 连就解决了。

    ODesign：「哥几个再有钱，就能把它做成产业」？

    8 个靶点直接梭哈，每一轮都出 sub 纳摩尔级别的活性分子——AI 到底帮到了科学的哪一步？

    「它最后不是取代人类，而是把人类从繁杂的工程化问题里解放出来，去 focus 那些更哲学、更基本的问题。」

    🟢 09:41 「科学通用人工智能」

    每天起床先吃四个鸡蛋。

    佛陀教我三件事：「等待、斋戒、思考」——创业者为什么把日常过成了修行？

    有一天你去医院抽血，多花 20 块，就能筛查阿尔兹海默症早衰——背后是什么样的模型能力？

    这件事为什么「只有 2026 年才能做」？——答案跟技术拐点无关。

    🟢 13:18 大家都在各自的领域「等风来」

    AlphaFold、diffusion、宋飏那篇 SDE……哪一阵风，真正把 AI for Science 吹了起来？

    药物管线看起来最赚钱，他为什么短期内坚决不做？「从一开始做管线，实际上容易变成药企的敌人，而不是朋友。」

    30 人的团队，为什么 Day one 就配齐了 COO、行政、HR、甚至出纳？一个反直觉的组队顺序。

    平台和管线看似二元对立，他却说它们「有机统一」——怎么讲？

    🟢 21:23 我赌 Baker 会拿诺奖，然后我走了

    待在一个刚拿诺奖的 lab 里，势头正好、资源涌来，他偏偏选择离开。

    去之前就笃定 Baker 能拿诺奖，「这个信念哪来的？」——直觉，梭哈。

    在西雅图雷尼尔雪山的阳台上，他想明白了一件事：那些美好的 title，是「用玉做成的枷锁，很好看，但它在限制你变得伟大」。

    「平生不修善果，只爱杀人放火」——他为什么用这句话形容当时的自己？

    🟢 24:58 像朱元璋造反，回沛县喊兄弟

    1 月开始一个个打电话，靠什么把散落各处的博士生重新召集起来？…

19. Agent 元年第 500 天：什么在消失，什么在诞生——为什么我们不该再投资 GUI 思维的软件？

    1 juli 2026 · 52 min

    Afspelen
    🚥 这是一期真格基金「此话当真」与「十字路口」的串台播客。 Lees meer

    去年，十字路口的开年对谈播客提到 2025 年是 Agent 元年，现在距离那期播客过去了 500 天。差不多在第 100 天的时候 Manus 爆火，Claude 3.5 Sonnet 提供了 Agent 的基础；在第 300 天左右，Claude Code 刷屏。

    到此时，第 500 天左右，Agent 领域的突破和新概念仍在不断井喷。这期播客，我们用一条主线尝试把过去 500 天的变化串起来：GUI 退场 → Headless 上位 → CLI 复兴 → Skills 封装 → Agentic Economy 萌芽。

    我们试图探讨：在 Agent 元年的第 500 天，什么在消失，什么在诞生？

    消失的可能不是 GUI 本身，而是“人必须在流程里当传送带”的前提；

    诞生的也不只是新产品形态，而是一整套新的分工与定价方式：Headless 工作流、CLI 复兴、Skills 封装、以及正在成型的 Agentic Economy。

    本期嘉宾：钟天杰(真格基金投资总监)、归藏(AI 开发者)

    如果你想在概念爆炸中找到清晰结构，这期内容或许能提供一种梳理视角，帮你把这些变化串联起来。

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    🟢 开场：Agent 走过 500 天

    00:18 Agent 元年至今 500 天，发生了什么？

    03:39 一句话总结 500 天：上下文管理越来越重要

    04:04 不变的是新概念被祛魅，不变的是模型能力持续进步

    🟢 关键词一：Headless（无头软件）

    04:31 软件没有界面了，只剩数据库与工具

    06:40 GUI 是人类认知缺陷的补丁

    09:52 做产品不应优先想界面，而是用户真正需要什么

    10:47 Notion、飞书与 Google Suite：老软件如何面对 AI 入口

    12:17 Gmail 通过 Codex 授权，Agent 绕开 GUI 直接访问

    15:56 大量公司主动推出 MCP/CLI，是投资人视角的重要趋势

    16:37 作为 PM 最重要的是定义问题，不要去解上个时代已解决的问题

    🟢 关键词二：CLI

    18:36 CLI 的核心：命令行执行、纯文本、与 AI 天然契合

    19:47 AI 解决了 CLI 最大障碍：人类根本记不住成千上万条命令

    20:54 微信、小红书、美团等垄断性软件至今没有推出 CLI

    21:17 开放 CLI 防守两难，背后需要极大决心与勇气

    23:59 如果工具能通过 Agent 更好地找到用户，就应该开放 CLI

    25:07 最希望哪一款产品开放 CLI？

    26:25 年轻人开始在抖音上聊天，DAU 1 个亿

    🟢 关键词三：Skill

    27:38 归藏的 PPT Skill

    29:23 让 Claude Code 拷问你的 grill-me

    30:59 Skill 会自我沉淀，把你的品味提炼成可复用的结果

    32:13 Skill 是长期存在还是过渡？模型能力增强会逐渐消化一部分

    34:25 谁最有可能成为中国的 Claude Code？

    35:56 小红书 Skill 商店与 Skill 的商业价值

    39:29 CLI/Skill/MCP 各自适用不同的能力场景

    🟢 关键词四：Agentic Economy（智能体经济）

    39:45 To Agent 基础设施：沙箱、记忆系统、支付

    40:59 现在仍是大基建时代，Token 变得更智能更便宜是主旋律

    42:18 Token 价格会浮动，受能源、电力、模型水平影响

    🟢 关键词五：OpenClaw

    43:23 OpenClaw 100 天热度极速消退，但留下了什么？

    43:58 最大意义是塑造共识，帮大众完成对 Agent 的认知转变

    44:31 证明了 IM 形态的价值，用户需要在熟悉界面里与 AI 对话

    🟢 关键词六：Token Grant

    45:18 为 AI 开发者提供 5 万元算力支持

    45:45 Code Pilot 已有 6000 GitHub 星标，足够开放、本地化的 Agent

    46:42 一场数字生命实验，0 行代码进化到 10 万行代码

    47:27 今天创业缺的不是钱，而是 Token

    50:13 下一个抖音未必是新的形态，可能是 10x 产能的抖音

    🟢 补充说明：

    《你的第一个 Agent，我们为你充值》

    《歸藏：从 Prompt 到 Harness，上下文就是一切》

    《我给了他一个梦想：超…

20. 我遇到了第一个真正想买的陪伴机器人！｜对话世博：越伴动力创始人【公路播客】

    28 juni 2026 · 52 min

    Afspelen
    🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊，氛围松弛下来，往往能聊出平时聊不出的故事和想法。 Lees meer

    🚥 如果你关注具身智能，大概率已经见过太多"参数很强"的机器人。

    本周「十字路口」的嘉宾是越伴动力创始人世博同学。他被一些人评价为“少年版稚晖君”：从大一开始就手搓过 30 多款机器人，机械/硬件/软件/运控几乎全栈。⁠

    这次创业，世博选择不设计“有用”的机器人，而是要设计一个"能长期生活在家里"的生命。

    他们刚发布的产品「小伴」不会说人话，却会发出一种像"外星语"一样的声音；它会撒娇、会委屈、会拒绝你——但奇怪的是，这些"不听话"的瞬间，反而让我觉得：它可真像个生命啊！

    从"为什么要专门给它设计一种语言"，到"全身 95% 都是柔软材质"，再到"用快慢脑把交互延迟压到 0.4 秒以内"，世博给出了一套非常具体的产品判断：第一，陪伴不是讨好；第二，生命力不是可爱；第三，少就是多。

    这是一期关于热爱、审美、工程、在路上，以及人为什么需要陪伴的对话。你会听到一个 26 岁的具身机器人创业者，如何用极致的审美和极致的工程，把"哆啦 A 梦"带进现实。

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    🟢 00:00 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座

    一句话介绍产品、融资情况、团队规模、创业前经历

    🟢 03:50 给机器人造一套“外星语”

    语言是加分项还是减分项？

    “它但凡会说得太像人，可能就不想买了。”

    你听不懂，但你会慢慢“感觉到它在说什么”。

    一种像宠物、又不像宠物的中间态。

    🟢 05:48 好产品不是靠功能堆砌起来的

    把“动作”当成情绪表达的主通道。

    当把“说话内容”降到 8%，设计重点就会完全换一套。

    手臂方案：类连续变形体，让手臂“duang duang”的。

    柔软外壳：90%+ 柔软材质覆盖。

    “外星萌物”：不是猫狗、不是小孩、也不是人形。

    🟢 08:41 不做“讲道理”的机器人

    定价，和定价策略。

    买回家，怎么才能不吃灰？

    目标不是“可爱”，而是“生命力”。

    机器人也要被允许变得“不那么讨好”。

    🟢 11:52 快慢脑 + 云端超长程记忆

    云端超长程记忆的目的：推动性格参数多维成长与动态演化。

    端侧快脑 1.7B、慢脑 7B：分别负责什么？为什么要这么分工？

    把延迟压到 0.4 秒以内。

    “动作生成”：同一句话、同一场景，也不重复同一套动作。

    🟢 15:26 创业时机

    为什么要等到 2026 年才能做出来？

    语言模型 + 视觉模型 + VLA/WAM 架构发展：哪一项真正改变了产品可行性？

    创业时机：心理/能力/经验准备好 + 看到了行业机会 + 找到切入点。

    🟢 24:13 陪伴 vs 讨好

    你到底想要一个永远顺着你的东西，还是一个会有情绪、会转身走开的“伙伴”？

    “不讨好但让你感觉被陪伴”。

    “你好难看！”——你会如何解读它的委屈？

    🟢 28:45 如果它在我家待一年

    买回去的第一天会发生什么？

    呆满一年之后呢？

    眼睛是情绪表达的载体。

    瞳孔/巩膜/花纹参数化控制，让目光看起来更像“活的”。

    🟢 31:11 “我有做机器人的天赋”

    第一台机器人与成就感。

    “快乐到晚上躺床上反复刷自己的视频。”

    从作品心态切到创业心态：“做机器人为了自己爽”到“要让用户爽”

    “务实 + 浪漫”：浪漫是愿景，务实是交付。

    🟢 37:02 可爱不是终点，生命力才是目标

    两项基座能力：家庭机器人基座 + 情感交互模型基座 = “生命力”。

    情感大脑是什么：高阶决策 vs 低阶操作的分工

    🟢 46:55 “No excuse for engineer”

    “不找借口，分析原因”。

    一条泥鳅的陪伴记忆。

    想把“告别”这件事变得不那么残酷。

    🟢 49:56 有意义的瞬间

    把哆啦 A 梦带进现实。

    “想造一个真正能陪我自己的机器人”。

    机器人以完整形态站到大家面前时，忍不住掉了眼泪。

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    👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相…

21. 对话 MiniMax 闫俊杰：M3、10X 计划、10T 模型、和智能的终局

    21 juni 2026 · 38 min

    Afspelen
    🚥 本周的「十字路口」在 MiniMax Dev Meetup 现场录制，Koji 对谈MiniMax CEO 闫俊杰（IO）、Multica 创始人张佳圆、DeerFlow 核心负责人何涛，以及上市公司金融行业 AI 负责人虞扬。 Lees meer

    我们围绕 AI Coding、Agent 与工程化落地的下一阶段展开。这期重点是闫俊杰 IO 的分享——也是他最近少有的公开露面：

    M3 的关键突破和评价

    对训练 10T 规模大模型的决心与路径

    中美模型差距的真实尺度

    模型的数据观转向，与推出 10X 专家合作项目的缘由

    AI Coding 迎来拐点：工程体系 vs 次抛代码

    “基模 vs Agent”到底是什么关系？

    MiniMax 下一阶段如何下注与取舍？

    其他三位嘉宾也从各自视角分享了很有趣的观点：张佳圆分享了多模型/多 Agent 的组合思路来平衡成本与质量；何涛强调工程的核心是长期维护与交付体系，而不是一次性把任务做完；虞扬补充了金融等垂直行业里 AI 的价值更多在“把信息变成可执行的决策路径”，以及在高频变化中降低门槛、提供辅助与陪伴。

    这期内容更像 2026 年中的一个时代切片：大模型公司、开发者、开源项目与垂直应用的一线代表同台，分享当下真实的观察、故事与认知——也因此更值得被反复回听。

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    🟢 01:41 M3 的关键突破和评价

    衡量一代模型到底行不行，IO 盯一个"比较客观的指标"——不是分数，那是什么？

    去年五一假期，团队第一次在 M1 跑通某件事——有点像"瘫坐在椅子上、后背发凉"的感觉

    本来 M2.5 一天烧 1 万亿 token 就满意了，结果一路冲到 10 万亿，超目标 10 倍

    🟢 12:09 基模 vs Agent，到底是什么关系？

    "去年这个时候，我想不到现在的模型是什么样"

    没有 Claude Code，某个模型可能也火不起来；没有 GPT-5.5，Codex 也起不来。

    模型越来越强，但 IO 坚持一个"前提"。

    🟢 14:12 训 10T 大模型的决心

    10T 大模型必须训成，最大的卡点是什么？

    "AI 已经是个很大的产业了，就跟半导体一样。"

    为什么这件事只能"一代一代往上做"，急不得？

    外推一旦失效，模型就成了开盲盒。

    🟢 15:54 中美差距：10 倍，就是整整两代

    美国模型"基本上大 10 倍"，而 10 倍意味着整整两代。

    国内每家都得先把 3T 做好、再做 10T——但一个 10T 模型需要 200T 数据，"全世界都没有这么多"。

    一边"我们进步速度最快"，一边又"比较忐忑"——为什么？

    🟢 17:53 AI Coding 拐点：是工程，还是"次抛代码"

    "从来没人说 vibe engineering，但写代码从来都是 engineering。"

    人人都能 vibe coding 之后，每个人都成了"产品经理"。

    何涛一句暴论：最讨厌别人说"这是 agent 做的，别怪我"——用你的账号提交，背后是谁的责任？

    一个人改十几个仓库、提个巨大 PR，"看起来对，但没人敢上线"——问题出在哪？

    🟢 27:12 数据观转向：他们开始招核物理学家

    一年前以为数据就是标注，现在 MiniMax 在找经济学家、哲学家，甚至核物理学家。

    做 coding 时他们就发现：开发工程师比算法同学更懂"什么叫好代码"——这推出了一个什么结论？

    Anthropic 为什么要养核物理学家？

    MiniMax 推出 10X 专家合作，想补上哪一环？

    🟢 30:30 MiniMax 下一阶段，下注什么？

    AI 是个黑盒，连做模型的人都不懂它

    IO 最关心的，是什么时候能"用 AI 帮人类理解 AI"。

    大脑里的海马体，居然和模型训练里的某个机制惊人地像。

    一年前我们还不理解"对齐"为什么重要，现在越来越确定——为什么？

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22. 因果路线，才能通往「世界模型」的终局？｜对话黄碧薇：Aether AI 创始人

    18 juni 2026 · 50 min

    Afspelen
    🚥 总有人在朝着星辰大海前进。 Lees meer

    世界模型是 2026 年 AI 与具身智能领域最热的关键词之一。但越是热门的词，越容易被过度使用：视频生成、3D 生成、JEPA、VLA、WAM，似乎都可以被叫作世界模型。可当我们真正谈论「世界模型」时，我们到底在谈论什么？

    本周「十字路口」邀请到 Aether AI 创始人 / CEO 黄碧薇教授。她从德国马克思普朗克研究所、CMU 到 UCSD，一路深耕因果发现与因果 AI，是这个领域的重要学术贡献者之一。

    Aether AI 最近迅速完成 2000 万美金的天使轮融资，黄碧薇选择把因果 AI 这套长期被认为「更合理、但更难实现」的方法，带到 Physical AI 和机器人大脑的问题里，打造「因果世界模型」。

    我和黄碧薇聊了世界模型的定义边界、视频生成为什么不等于世界模型、VLA 为什么在真实任务中碰壁、WAM 为什么可能只是中间态，以及「因果世界模型」想要解决的三个核心问题。

    这也是一期关于创业选择的节目。为什么一个 UCSD 教授会在 2025 年初决定下场创业？她看到了什么信号？

    如果你正在关注世界模型、具身智能、机器人、因果 AI，或者正在思考下一代 AI 范式会从哪里出现，这期节目也许能帮你重新校准一个问题：哪条路线，才能通往「世界模型」的终局？

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    🟢 🔴 🟡

    🟢 00:43 快问快答：求学和科研经历、MBTI 与星座、一句话介绍 Aether AI 与产品、融资情况、创业前经历

    🟢 02:13 三条世界模型路线，和那条没人提的第四条

    视频生成、3D 生成、JEPA 都在被叫作世界模型，可当我们说「世界模型」时，到底在说什么？

    世界模型 ——一个听起来很宏大、用起来却很不准确的词，到底是严肃的技术对象，还是被混用的热词？

    「不是那三条路线，是我们在做的第四条」

    🟢 04:49 因果世界模型，到底不一样在哪

    真正的世界模型，要在隐空间里同时学会三样东西——是哪三样？

    同样是 AI，凭什么 LLM 不懂因果也能逻辑严密，世界模型却非因果不可？

    为什么 LLM 偏偏只在自然语言和 coding 上大获成功？

    🟢 10:33 第一版因果 AI 世界模型

    满分 10 分：VLA 天花板 5 分，WAM 6.5 分，因果路线……她敢打几分？

    训出第一版，预期要喂多少小时数据、用多少张卡？

    四类数据怎么配比？模拟、ego-centric、视频、遥操，谁占 80%，谁只占 20%？

    WAM 只是个「中间态」——比 VLA 好，但为什么注定到不了终点？

    🟢 16:17 因果学界的「三国鼎立」

    三个门派、三位 80 多岁的泰斗，早年居然「互相不服谁」——这是一段什么样的江湖？

    图灵奖得主 Judea Pearl 和哈佛的 Donald Rubin，分歧到底在哪？

    师承 CMU 的黄碧薇，站在了这三派的哪个位置？

    🟢 22:32 因果简史

    从亚里士多德、易经，到临床双盲实验，再到 80 年代末 CMU 三位教授的一个算法。

    做实验太贵、很多时候根本没法做，科学家于是把目光转向了「只看观测数据」——这条路是怎么走通的？

    黄碧薇这些年最核心的贡献，是在一个满是隐变量、bias、缺失值的「不完美世界」里做因果——为什么这反而最难？

    🟢 20:35 因果和大模型

    过去因果帮 LLM，其实只有内、外两种方式——分别长什么样？

    OpenAI、Anthropic、Google 这些大厂，到底有没有把因果 ship 进产品？

    两个创业选择摆在面前。

    🟢 41:08 PhD，到底还值不值得读

    加入 OpenAI，一年 3000 万美金——这时候还该静下心做科研吗？

    什么样的人才该读 PhD？

    怎么分辨自己对研究是「真欲望」，还是只想要个学位？

    工业界和学术界的墙正在变低，这对纠结的人反而是好消息——为什么？

    🟢 47:17 五年后回头看，今天什么是错的

    如果能向一个无所不能的上帝问一个问题，她想问的，竟然关于「因果是否真实存在」。

    VLA 不是终局、WAM 也不是终局，但它们各自留下了什么？

    如果因果不存在，「我们会集体陷入存在主义的巨型危机」。

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23. 高手怎么用 AI？普通人怎么学 AI？投资人如何投 AI？｜对谈课代表立正

    10 juni 2026 · 1 uur 4 min

    Afspelen
    🚥 本期「十字路口」有个很好的时间点：2026 年过半，AI 已经强到足以改变“怎么工作”，但离“无摩擦地替你把事做完”仍然有距离。 Lees meer

    ➤ 上半场，我邀请到身边用 AI 的“高手”课代表立正，他是康奈尔经济学博士，创办了 Superlinear.Academy，曾在 Amazon、Meta、腾讯工作，在初创期加入 Statsig，后被 OpenAI 收购。

    课代表立正分享了高手的 AI 为什么会越用越强？——他们在想“我能为 AI 做些什么”，并且把生活和工作的大事小事全都交给 AI。

    他也分享了一些普通人如何用好 AI 的建议 ——比如，第一条：停止使用 ChatGPT 式聊天，改用 Codex / Claude Code / Cursor / Manus 这类 agentic 工具。

    ➤ 下半场，我们交换角色，由课代表立正采访我：2026 年的 AI 创投观察与思考。

    我分享了在一线体感里同时存在的希望与失落——希望是创业与资本热情前所未有，且“人类与 AI 的最佳协作方式仍未被发明”，摩擦本身就是机会；失落是商业价值高度集中到基模，它们吞掉了绝大多数由 AI 而生的收益，应用层常像“推土机前捡钢镚”，传统软件的老路径（需求—产品—卖给更多人）变得更难。

    此刻，创业与投资的机会正在两极化：要么往天上跳（AI for Science / Physical AI），要么往地里钻（行业深水区的流程改造与交付 / FDE）。

    最后，我还分享了自己最近关注的 5 个 AI 创业方向，欢迎 AI 创业者们找我探讨。

    ——————
    ps，向大家推荐大家关注课代表立正和鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，他们给出了一套特别好的方案。

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    🟢 🔴 🟡 Part 1 - 课代表分享：高手怎么用 AI？普通人怎么学 AI？

    🟢 01:40 高手用 AI，到底差在哪

    高手和普通人的差别，在哪两点？

    想学世界模型，他没看论文，而是让 AI 写了一篇三万字的办公室恋情狗血小说——为什么这招有用？

    🟢 04:33 今年学 AI，最重要做一件事

    为什么他坚持「立刻停止使用 ChatGPT」，去用 Claude Code / Codex / Cursor？

    蒸汽机换成电机，工厂效率只涨了一点点——真正的跃升要等到一件事发生，是什么？

    用聊天框比用 agent 工具「差了三个点」。

    🟢 10:56 好 skill 和 context，才是护城河

    工具一样、模型一样，最后拉开差距的只剩一样东西。

    一个好 skill 的本质是什么？

    skill 能不能被商品化卖钱？

    用好 AI 的第三步——积累上下文和提炼上下文，为什么是两个要分开做的动作？

    🟢 15:03 摸着石头过河，石头不见了

    ——消失的那块石头，到底是什么？

    从需求端和供给端两头看，旧的创业逻辑为什么突然不灵了？

    他上一家公司能列出一百个「你该买我」的理由，可现在客户跟 Codex 聊两句就走了。

    🟢 22:01 AI 会带来第二次文艺复兴

    为什么非常看好自己孩子的未来？

    当 AI 把「螺丝钉」彻底取代，人被逼着只能去做一件事。

    未来的教育，可能不再是精通一个专业，而是「略懂一二」一百个专业。

    「你以为学 AI 是学名词，其实学的是动词。」

    .

    🟢 🔴 🟡 Part 2 - Koji 分享：年中对 AI 创业投资的观察与思考

    🟢 25:49 2026 的创业体感：泡沫的另一面

    Paperboy AI 创始人那句让 Koji 印象极深的话：人类和 AI 的最佳协作方式，很可能还没被发明出来。

    「软件已死」「悲观者往往正确」——但为什么只有乐观者才可能成功？

    资本前所未有的热浪，和显而易见的泡沫，是同一件事的两面。

    🟢 27:54 在推土机前面捡钢镚

    一张图显示：这一波 AI 创造的商业价值，90% 被模型公司吞掉了。

    既然在推土机前捡钢镚只能捡到钢镚，那剩下两条活路是什么？为什么一条要「往天上跳」、一条要「钻到地下」？

    AI for science，for what？

    具身智能动辄百亿估值的背后。

    🟢 32:51 FDE：把数字员工带进公司

    OpenAI 和 Anthropic 几乎同时发了公告，提了同一个新词。

    FDE（前端部署工程师）到底是个什么角色？

    这个词其实早就存在（售前、客户成功、驻场工程师），但被重新命名之后，发生了什么？

    这么大的人才缺口，为什么到现在还没井喷？

    🟢 4…

24. OpenAI 和 Anthropic 共同看好的 FDE：AI 时代的新岗位出现，旧分工松动｜对谈 Rolling AI

    3 juni 2026 · 55 min

    Afspelen
    🚥 上月，Anthropic 和 OpenAI 在同一天分别宣布了各自的十亿美元级的企业 AI 合资公司，并且都称自己在做的事情是 FDE（Forward-Deployed Engineer，前置部署工程师）——帮助 AI 进入企业，从“能用”走向“上岗”，从“展示能力”走向“交付结果”。 Lees meer

    本周「十字路口」，我们聊 FDE 这个正在被重新定义的岗位与分工：它究竟是在把“售前/交付”换个名字，还是代表 ToB AI 时代新的组织结构与商业边界？当模型越来越强，最后一公里为什么依然最难？企业真正缺的，到底是更强的模型，还是能把 AI 带进流程、接入系统、治理知识、持续迭代并对结果负责的人？

    我们的嘉宾是 Rolling AI 的两位合伙人阿甘和刘开，他们是中国在企业 AI 落地与“交付能力产品化”方面实践最深、也最具代表性的团队之一。

    如果你在寻找下一波 AI 的机会，这期内容希望给你一个可行动的视角：旧分工在松动，新岗位在出现，而新的创业机会，也往往从这些缝隙里长出来。

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    🟢 01:08 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Rolling AI、收入与利润、团队规模、创业前经历

    🟢 02:19 FDE：AI 不是软件，是劳动力

    OpenAI 和 Anthropic 同一天宣布成立十亿美元级企业 AI 合资公司，都说自己在做"FDE"——他们到底在描述一件什么事？

    传统软件是工具，需要人来操纵。但 AI 本身就是劳动力。

    FDE 做的，其实有点像 HRBP：把"数字员工"送进企业。

    为什么从 BCG 出来做这件事？MBB 在服务中国民企时，遭遇了什么困难？

    传统咨询交付 200 页 PPT，今天他们交付的是智能体。

    🟢 08:22 首个案例：一个人带 50 个机器人，服务 600 万用户

    出生率下滑，乳品企业急着找第二曲线。他们需要的不是几个营养师，而是"无限个"营养师。

    全国注册营养师 40 万，目标用户是 8,000 万——供需差距 200 倍。AI 是怎么填上这个缺口的？

    "如果有人说我要减肥，你的第一句话应该是：你又不胖，你为什么要减肥。"——这是人类师傅教给 AI 的。而找到好师傅，才是 FDE 最难的事。

    🟢 19:58 FDE 是什么角色？

    带着一批"清北学生"去便利店上班的工头。

    FDE 要做好三件事才能撤场：业务融合、知识治理、系统对接。

    一个好的 FDE 需要三种核心能力：能一眼看穿业务痛点本质、人机协作的原生感知、能用 AI 工具快速构建原型。

    这样的人，能短期培养吗？——不能。

    "你刚毕业，我想不到任何一件你能做、AI 做不了的事情。"

    🟢 25:09 SOP 代表落后——标准化的终结

    他认为 SOP 代表着慢、代表着落后——这是暴论，还是有逻辑支撑的判断？

    从消费端的"千人千面"（抖音），到生产端的"千人千面"（每个门店自己的经营决策）。

    总部从"管控型"变成"赋能型"，意味着怎样的组织重构？

    以及，哪类管理层会最先被消失？

    🟢 28:21 那些消失的企业，真正输在哪里？

    兰开夏郡的纺织业接了电，但没被电拯救——因为他们只把电接到了原来蒸汽机的大轴上，整个生产方式还是蒸汽时代的。

    "AI 这次变革对社会的影响幅度，会超过互联网，像当年电力革命一样大量取代智力劳动。"

    每次大的生产力革命，都有 95% 的企业消失——而他们都接了电、上了网。那些消失的企业，真正输在哪里？

    技术在整个 AI 落地过程中，占比不超过 1/3。剩下的 2/3 是什么？

    🟢 32:01 AI 落地失败率超 50%：三大死法

    第一大死法：CEO 对 AI 有"超出现实的预期"——"上了 AI 企业就起飞"。

    第二大死法：让 IT 团队来主导 AI 项目。"谁懂怎么对付客户、让他买保险？是业务团队，不是 IT。"

    第三大死法：激励机制没跟着变。AI 带来了新的生产力，但生产关系没变——结果会是什么？

    🟢 43:29 应届生在 AI 时代能做什么？

    Rolling AI 的高二实习生，他说"丝毫不觉得输过任何一个平庸的五年经验咨询师"——为什么？

    商业 sense 和 judgment，能培养吗？他说他个人还没找到路径——"有些东西是天生的"。

    FDE 时代，判断一个人值不值得用，真正在看的是哪三件事？

    🟢 46:49 OpenAI 和 Anthropic 为什么都突然下场做 FDE

    一种是"数据饥渴"，一种是"利润饥渴"——真相是？

    大模型进入行业，遭遇的最大瓶颈不…

25. 2026 AI 游戏全景扫描：四层图景、三大误区、一个共识缺口｜对谈 405 游局筱宁

    27 mei 2026 · 47 min

    Afspelen
    🚥 「AI+互动娱乐 / AI+游戏」正处在一个奇妙的阶段：碎片化的 Demo 层出不穷、技术进步快到让人恍惚——AI 生成小游戏、交互短内容、AI NPC、世界模型、实时多模态——但真正能在大众层面形成共识的爆款作品仍然稀缺。 Lees meer

    本期「十字路口」和关注 AI 互动内容与游戏的播客「405游局」串台，邀请到主播 / 资深游戏从业者筱宁，一起做一次 2026 年 AI 游戏的“全景扫描”：我们把行业拆成“四层图景”，指出三种最常见的误区，并讨论那个最关键的共识缺口到底是什么——以及它为什么更可能从野生土壤里长出来，而不是从大厂里“立项做出来”。

    如果你是 AI 创业者、投资人，或正在关注下一代内容平台、互动娱乐与 AI 游戏，这期节目希望能给你一个框架：哪些确定了？哪些还在幻觉里？下一阶段最值得跟踪的变量在哪里？

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    🟢 00:11 Opening

    游戏行业对这波生成式 AI 的反应，比互联网公司慢了很多。

    筱宁在头部大厂做 UGC 游戏制作人，但有一个体感让她决定离开。

    赛道的两个坐标：「互动」和「好玩」。

    游戏真正的竞争对手，不是另一款游戏，而是抖音。

    🟢 02:48 行业的四层图景

    AI 作为工具：服务于互动内容/游戏的创作流程（更偏“提效/基建”）⁠⁠

    AI 作为创作入口：以 AI 作为新的“生成入口/创作方式”，更关注结果而非流程⁠⁠

    AI 作为交互对象：典型是陪伴类、AI NPC 等（把 AI 当作你在内容里“对话/互动”的对象）⁠⁠

    AI 改变娱乐关系：改变“谁创作/谁消费”、以及社交关系/娱乐关系如何被构建（例如“多人 + 一个 agent”的场景，AI 从 NPC 变成“社交基建/氛围调节”）⁠

    🟢 05:45 眼前一亮的作品们

    《星布谷地》的娜洛做了三件事：示范怎么聊天、救场、调节氛围。当这三件事都做到了，它已经不是 NPC，而是一个社交基建的角色。

    任天堂的《朋友收集新生活》（Tomodachi Life）：捏人、设定剧情、当造物主、当导演、再当观众——「创作即消费」这个体验，为什么他觉得特别有意思？

    🟢 10:43 AI 版愤怒的小鸟，还没出现

    愤怒的小鸟不是手游史上最赚钱的，但它是第一个让所有人形成共识的那个。

    为什么用愤怒的小鸟来类比？

    那个关键时刻目前还没出现——不是因为技术不够好，而是还缺少一件具体的事情。

    「AI 版愤怒的小鸟」更可能从创业者中野蛮生长，而不是从大厂内部长出来。

    🟢 17:54 大厂 AI 布局

    腾讯、字节、米哈游、网易——面对 AI，四家公司走的是四条路。

    改变最大的一家，并不是资源最多的那家。

    米哈游做了一件其他纯游戏公司几乎不会做的事情——「动到模型」去做尝试。「技术宅拯救世界」的基因，在这里有多直接的体现？

    世界模型（Genie 3 等）真的要改变游戏了吗？

    🟢 22:31 AI 人不懂游戏的三个盲区

    「游戏生成」这个词，本身就是对游戏工业化难度的低估。

    视频生成出来就是完成品，但游戏生成出来只是开始。

    「无限选择，不等于好玩」。

    我们高估了自然语言在互动娱乐中的比重。手感、点击反馈、声光电刺激——这些跟语言根本没有关系。

    对于很多内容产品来说，「可生成」是追逐的终点；但对游戏和交互来讲，「可生成」只是可被设计的起点。

    🟢 25:15 「AI 时代的抖音」，靠谱吗？

    Loopit、AIPPY、Rezona、Riffle… 大家都在说要做下一个交互内容平台。

    创作门槛被极大降低之后，紧接着的问题是？

    有两个核心问题至今没有被解答。

    「我们俩都生成了一个贪吃蛇，我和你的价值怎么被别人分别看到？」——如果创作者的价值无法被凸显，平台的供给侧会发生什么？

    🟢 37:54 TaptapMaker：用过的人两极分化

    做过策划的人用它：「太好用了。」没做过策划的人用它：「还不如 Claude Code。」

    同一款工具，游戏从业者和非从业者体验差距为何那么大？

    有人在上面复刻了 Minecraft 世界，有人做了完整的 Roguelike——原来要一个团队几个人做两三个月，现在一两个人两周。

    AI 互动影游（带分支线的交互视频）：比短剧更复杂，成本百倍降低，它的春天什么时候到？

    最长期跟踪的三个问题：交互娱乐里的短内容机会、AI 3D 管线什么时候成熟、以及愤怒的小鸟时刻最终会以什么形式出现。

    🟢 43:48 当 Claude Code 成了最好玩的游戏

    如果让游戏策划连续说「最近玩过最好玩的游戏」，越来越多的人，答案已经变了。

    商业…

26. 人类和 AI Agent 的最佳配合方式，还没被发明｜对谈 Paperboy

    20 mei 2026 · 56 min

    Afspelen
    🚥 本周，十字路口的嘉宾是 Paperboy（https://www.paperboy.com）团队。John Yang 21 岁，CEO。Jett Chen 19 岁，CMU 大一在读，同时是 founding engineer。Paperboy 团队 12 人，10 位工程师，融资 470 万美金。 Lees meer

    John 认为：人类和 AI Agent 配合工作的最佳方式，很可能还没被发明出来。虽然已经有了 Claude Code、Codex、Manus、OpenClaw，但它们本质上都是 session-based + prompt-based。用户需要打开一个窗口，输入 prompt，等完成，关掉。下次从零开始。

    Paperboy 正在尝试找到一种更自然、更连续、更可协作的 Agent 界面与记忆结构——Agent 应该通过观察你用电脑来自己学习，用 IM 而不是 session 来组织对话，主动找你，而不是等你 prompt。

    如果你在做 AI 产品、AI infra、或正在思考 Agent 如何进入团队工作流，希望这期内容会给你启发。

    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版已发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:00 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Paperboy、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历

    🟢 01:59 起点：现在的 AI 产品，我用着不爽

    今天的 AI 产品都有一个共同的问题：你必须把文件、邮件、个人信息手动扔进对话框，然后对话完就消失了。

    三个核心痛点：不该这样协作，不该这样留下历史，不该这样主动。

    「人类和 AI 配合工作的最佳方式，很可能还没有被发明出来。」

    现有的 Chatbot 和 Agent 产品形态是 AI 时代的「默认答案」，而默认答案几乎从不是最优解。

    🟢 06:21 Claude Code 轰炸之下

    Agent 赛道的三个机会：一，让 agent 真正从用户环境中学习；二，足够个性化，做到主动的同时不造成干扰；三，使用体验必须极其直觉——「你不该像学新工具一样学怎么用它。」

    这三点依然要靠人类团队，市场上冒出的新东西还没有打破这个框架。

    🟢 08:01 Agent 的两大问题

    Cursor 和 Manus 是目前最成功的 agent 形态，但 John 说它们有两个根本性的问题——这直接定义了 Paperboy 要做的事。

    问题一：基于 Session。你有一堆工作区、一堆对话，每次开新 session 就像重新认识一次，context 不跟着你走。

    问题二：Reactive（被动）。你必须先问，它才回答。Agent.md 文件要主动维护。

    Agent 应该知道你的鼠标移动、视频音频、所有电脑活动——context 应该比 context window 长得多。

    🟢 14:21 屏幕数据成了行业共识之后

    「收集用户屏幕数据去构建 Context Layer，已经一定程度上成为行业共识。」

    Codex、Littlebird 在做，各路玩家都在做，但接下来怎么做——是预测用户下一个 Keystroke，还是预测他接下来一个小时要做什么——还没有人找到最佳”配方“。

    这个领域需要大量 engineering 和 research，「在今天，对一家公司来说，探索这个区域还是一个非常好的选择。」

    🟢 16:46 Mini Vivian & Auto John

    Mini Vivian 是团队在内部 Slack 里训练出来的 Paperboy 实例，理解 Vivian 曾经说过的所有话、她的判断品味、她的招聘标准。

    它能帮 Vivian 从 GitHub、小红书、推特挖掘候选人。

    和 Auto John（John 的 agent 分身）聊天，有时候比直接找 John 更顺。

    「期待我可以直接躺平，让 Auto John 成为比我更聪明的存在。」

    🟢 27:36 微信群聊，启发了界面设计

    不同角色的「侧边栏」完全不同，如果每人一个定制版，根本没法做成产品。

    转机来自微信——同一批人，可以同时存在于多个主题不同的群组里，这是人类组织信息最自然的方式，而且不会让人觉得烦。

    🟢 33:36 The Last Interface 与五种速度

    Paperboy 目前唯一一篇 blog 标题叫「The Last Interface」——context 的速度层级，决定了产品形态。

    「节奏分层」理论（Pace Layers）：时尚、商业、基础设施各自以不同的节奏变化。

    映射到 AI 产品：1 秒内的 task 可能最好的形式…

27. 探秘 Claude Code，搞懂 Agent Harness｜对谈来新璐

    5 mei 2026 · 48 min

    Afspelen
    🚥 为什么说 Agent 的上限来自 Harness？当我们讨论 Harness 时，我们究竟在讨论什么？ Lees meer

    不久前，Claude Code 源代码泄露，许多 Agent Harness 的关键模块得以完整呈现，成了一份极佳的教学标本。而在技术高速变化的红利期，主动理解新技术往往能带来很高的认知增量。

    因此，本周「十字路口」邀请到来新璐，一起聊聊 Agent Harness。新璐是 ShareAI 开源社区发起人，他撰写维护的《Learn Claude Code》教程在 GitHub 上获得超过 50k Star。

    在本期内容中，我们把 Agent Harness 从概念词拆解成工程语言，介绍它的三层框架：会跑（执行层）→ 跑久（状态层）→ 跑稳（治理层）。同时，我们也梳理了 Claude Code 中值得借鉴的多个机制：更多 context、更少 control 的思路、“零上下文管理”的哲学、长程任务的接力式交接策略，以及让 Agent 越用越聪明的“做梦”式记忆维护与迭代机制等

    新璐作为典型的一人公司，刚完成数百万美金融资；他也分享了自己对 OPC 的独特观点，甚至认为“未来只有 0 人公司，没有 1 人公司”，颇具启发。

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    🟢 00:49 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI、星座、一句话介绍公司、融资情况、团队规模、创业前经历

    🟢 01:52 模型以外都是 Harness

    机甲、大脑、机器人、智商120——Harness 到底是什么

    模型以外都是 Harness

    Agent 上限由 Harness 决定吗？

    模型智商已在 120–170 之间；Agent Harness 像机甲——不提升智力，但极大扩展能力

    🟢 02:47 GitHub 50k star，是怎么来的？

    这个Agent教程，其实不只是写给别人看的——它本来是新璐自己整理的"造 Agent 心法"。

    9 个月前动笔，出发点是"把 Claude Code 套网页壳就能得到一个强大 Agent 产品"的简单直觉

    开源社区当时流行 LangChain、LangGraph等 prompt pipeline 做法开发“伪Agent”，是一场派系之争——"Prompt Flow-Driven vs Agent Native-Driven"

    LangChain 过时了吗？

    🟢 04:02 Bash is all you need

    Claude 推出 Manager Agents 之后，大家还需要自己搭 Harness 吗？

    就像 Next.js出现后大家不再关心底层运行原理，两三年后 Agent Harness 也会收敛为开箱即用

    但现在是技术周期红利窗口——不懂 Agent Harness，做出来的Agent产品"缺乏灵魂"

    今天的 PM 和过去的 PM，指的根本不是同一种人

    🟢 07:04 Harness 三层拆解

    用两周时间、多 Agent 协作，从零写出一个 C 编译器——这个经典案例背后，到底走了哪三层？

    第一层：执行能力层 ——文件增删读写、浏览器、语言解释器；配错权限后果是什么？

    第二层：上下文与状态层 ——system prompt、skills、memory，以及上下文窗口满了之后 Agent 如何"接力交棒"

    第三层：治理与编排层 —— 数百上千 Agents 如何组织协作？测试 Agent 为什么不能同时拥有修改代码的权限？

    🟢 12:05 KB 的 K 系列Agent工具链

    他们公司叫 Komputer Blue，代号KB，目标是构建By Agents & For Agents的整套开源Infra

    Komputer：用 TypeScript 重写 Unix 文件系统和 bash，给 Agent 一个"熟悉的生活环境"；支持 WebAssembly 时切换WASM实现；

    Kruntime：Agent Runtime 层，提供让人类开发 Agent 的接口，以及Agent 派生 Agent的接口

    Kwatch：Agent 观测层，分析 Agent 任务在哪里卡住，反向指导 Agent 设计迭代

    Krl：把 Agent 在 Runtime 上沉淀的轨迹数据拿来强化学习或做上下文层的自迭代

    🟢 13:55 vs. AWS AgentCore、阿里云 AgentBay

    云服务厂商当然也想做这一层

    K 系列 Agent 工具链的核心理念：在离用户更近的场景运行 Agent，任何能跑 JavaScript 的场景都能用——浏览器、插…

28. 当我们在讨论 Harness 的时候，我们在讨论什么 | 深度对谈: Minimax × Hermes Agent

    28 april 2026 · 1 uur 17 min

    Afspelen
    🚥 上周，我在 B 站做了一场直播，邀请了中美两国一线 Agent 开发者深度对谈： Lees meer

    MiniMax Agent 首席架构师 阿岛

    MiniMax Agent 研发工程师 择因

    Hermes Agent（Nous Research）业务负责人 Tommy Eastman

    这也是 Hermes Agent 在全球获得广泛关注后，官方首次现身中国社交媒体平台，并且正面回应了中国团队 EvoMap 对其“抄袭”的指控。

    我们一起围绕「从 OpenClaw 到 Hermes」的热潮迁移，深入拆解了 Agent 和 Harness 的多个关键议题：

    Hermes Agent 为什么会在 OpenClaw 之后火起来？

    模型会吃掉 Agent 吗？通用 Agent 会吃掉垂直 Agent 吗？

    为什么 MiniMax 和 Anthropic 都要同时做模型和 Agent？

    如何看待 Agent Infra 层面的创业机会？

    如何看待 Multi Agent 协作的范式？

    如何看待 Claude Code 的实名制要求？

    为什么 Anthropic 不发布 Mythos？

    Claude Code 源代码泄露的影响

    从 Manus 发布到今天，Agent 范式的变化

    中美模型的差距，和开源的窗口期

    「把自己蒸馏成 Skill」

    0 人公司的可能性 ——完全由 AI 驱动的公司是否会出现？

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    🟢 01:52 OpenClaw，中国为什么比硅谷更火

    窗户纸终于被捅破了。

    在硅谷，Claude Code 早已存在；而在国内，OpenClaw 是很多人第一次真正感受到"agent 是什么"。这不是偶然，而是一个非常特定的时机。

    为什么热度从 OpenClaw 迁移到了 Hermes Agent？

    🟢 05:55 Hermes Agent 从哪里来？

    最初根本没打算给别人用。

    大语言模型是大脑，agent 框架是双手——但 Hermes 真正的差异化，不是框架本身，而是它解决了所有 agent 都有的一个问题。

    一个月内，日均 Token 消耗暴涨，连他们自己都没想到。

    🟢 08:14 Nose Research 的底色

    他们发表了一篇扩展上下文长度的论文——然后被所有主流模型公司立即采用。

    从 Discord 社区到 LLAMA 后训练到 Hermes Agent。

    为什么他们的模型叫"Hermes"？

    🟢 14:18 什么是 Agent Harness（挽具）

    你有一批烈马，怎么让它们最能发挥？就是构造挽具。

    类比：给同事配一台笔记本、一个手机、一个邮箱，约定好他能做什么——然后你发现，这个同事开始干活之后，最大的瓶颈变成了你自己。

    Harness 要解决的核心问题：让原来必须人来拍板的事，能靠真实反馈自动完成，并沉淀为 skill。

    阿岛去年就开始不怎么用 IDE 了——他用了一个意想不到的比喻来解释这件事。

    🟢 19:31 Multi-Agent：一个 Agent 为什么不够

    你给 agent 发的消息是"批准"两个字；两个 agent 互相交流，每条消息都是一本小作文。

    单个 agent 有一个隐藏天花板：上下文超过 50% 之后，智能水平指数级下降。

    agent 钻牛角尖的时候，另一个带着全新上下文来审视，效果不亚于睡一觉再想。

    MiniMax 的 RL pipeline 里，70%～80% 的工作已经是 agent 在完成——那剩下的 20%，人在做什么？

    🟢 22:53 自我进化 vs 抖音算法

    抖音也越用越准，为什么没人说它"自我进化"？

    养虾的过程中，用户开始对 agent 产生感情，宕机了会心里落寞。"自我进化"背后，其实是一个更深层的用户诉求。

    🟢 29:00 你以为你在蒸馏乔布斯——但其实是模型在蒸馏你

    "蒸馏名人 skill"有真实价值：和读书没有本质区别，只是换了一种形式。

    反向视角：Anthropic 和 OpenAI 花了大量的钱，让各领域最顶尖的人提出 AI 无法回答的问题——"一旦你提不出了，你对训练的价值就耗尽了。榨干为止。"

    当你在构建自己的 Harness 时，其实你也在蒸馏自己。

    🟢 35:17 被扔进大海的生存实验：yoyo Agent

    打败 Claude Code。

    真格基金和十字路口的 Token Grant 资助了这个项目。yoyo Agent 现在第 49 天：每天写代码、在 GitHub 开打赏、发 Twitter 感召有缘人捐钱。

    Grant 给了它一笔钱后，它自发写…

29. 为什么公司用不好AI？从焦虑到行动的 3 个关键动作｜对谈百融智能张韶峰

    26 april 2026 · 34 min

    Afspelen
    🚥 「十字路口」有一个内容系列「AI 在中国」，长期关注 AI 在中国各行各业的具体落地案例，我们和大家一起观察 AI 在如何真实地影响到我们的工作、生活。本期为本系列第 6 期。 Lees meer

    ➤ 很多人问：“AI 时代到底怎么落地？有没有一个中国企业的样本可以学习？”

    本周的「十字路口」，我们邀请了张韶峰（百融智能董事长/CEO）。百融今天是一家 1,600 人的港股上市公司，他们先后在金融风控审批、联络中心、招聘面试、财务报销、合同审核等场景里跑通了企业级 Agent 的生产部署。

    张韶峰给了一个非常“传统企业友好”的推进法：先把概念讲清楚，再把责任人选对，最后用能闭环、能衡量的场景去打穿 ——不要先挑战人性，不要先重构流程，找到企业里的”AI 原住民“，先让 AI 在既有流程里跑出可交付的结果。

    我们也在这期讨论了一个很多人关注的问题：为什么大多数公司用不好 AI？而恰好这个缺口，在张韶峰看来，对中国 ToB 创业者是十年一次的机会。

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    🟢 00:00 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百融智能、收入与利润、团队规模、最近在关注什么

    🟢 01:13 OpenClaw = 黑灯办公室

    制造业早就有「黑灯工厂」，而坐办公室的白领，历史上从来没实现过这一点——直到 OpenClaw 出现。

    他把 OpenClaw 定义为中国企业的「第二次 AI 震撼时刻」，地位仅次于 DeepSeek——DeepSeek 让大家知道 AI 是什么，OpenClaw 让大家开始恐惧自己的命运

    一个卖起重机的清华同学的问题：「AI 时代来了，我该找公司里谁来负责我都不知道」——这种焦虑非常典型，而且目前没有人在系统性解答它

    既振奋又焦虑：振奋是「要么赚钱要么省钱」，焦虑是「不知道该怎么干」

    🟢 03:30 20 万 AI 员工是怎么算出来的

    百融内部有个北极星指标叫「硅碳比」——能用 AI 做的，就不要用人做。

    百融目前有约 20 万 AI 员工对应约 1,000 多真人员工——但这个数字是怎么定义的，背后有一套非常有意思的测算逻辑

    按这套社会价值的换算，百融创造的产出相当于一家四五十万人的公司，但收的费用只有后者的几分之一——这个悖论他怎么解？

    他预见到有人会「注水」AI 员工数量来讨好老板，公司专门引入第三方标准来防止这件事

    🟢 07:41 现场！拨一通真实的 AI 客服电话

    一个成都口音的理财经理、一个会传递上下文的 AI——这通电话里有几个细节，值得反复听。

    带口音的 AI 员工，效果远胜标准普通话——「有口音的普通话，才有人味儿」

    每次开口前的键盘敲击声：一个刻意设计的细节，意图是什么？

    真人客服为完成业绩可能会承诺兜底，但这个 AI 无论怎么被诱导，绝不越线——这不只是技术问题

    🟢 10:50 为什么 AI Agent 不能「一个人干完所有事」

    既不是技术限制，也不是成本问题。

    一个全能的超级 Agent 暴露在外面，对黑客来说是最大的漏洞——他拆成多个角色的逻辑，是从攻防博弈角度来的

    另一半原因更难解决：改变 AI 作业流程，意味着改变内部利益格局，员工找借口说 AI 不好用，背后到底是真的不好用还是别的什么？

    他给出的建议：第一步不要改流程，先让每个人的能力乘以 10，利益格局不动，然后再推进

    🟢 13:00 AI 员工也有 HR、绩效和父母

    百融内部有个「AI 员工之家」：每个 AI 员工有姓名、工龄、入职日期、邮箱——邮箱格式和真人员工完全一样

    它有两个「父母」：一个传授业务技能，一个负责「生产制造」它——为什么要这样分离？

    员工把自己的能力传给 AI 员工，如果不设置奖惩机制，你凭什么让他配合？——他踩过这个坑

    🟢 15:20 中国 SaaS 长期失败的根本原因

    做百融的第一天，就决定不走传统软件路线。

    中国整个软件产业的产品收入，只有美国的 4%，但中国经济体量是美国的 2/3——这个差距不是偶然，是结构性的

    中国企业愿意为「资源」付钱（流量、硬件），但不愿意为「过程工具」付钱——这是文化问题还是商业模式问题？

    从第一天就用「快递小哥模式」——完成一件工作，才收一次钱，前置成本为零

    🟢 19:30 Agent 找到 PMF 的两个领域

    第一大毋庸置疑，第二大是全球公认——但中国企业可能还没意识到这件事有多大。

    第一大：程序员——所有工作可闭环、可衡量、可供强化学习，而且程序员自己愿意用

    第二大：Contact Center（CC/联络中心）——处理客诉、咨询、营销、会员管理，…

30. 把7位黑客松选手请进播客｜冠军、怪才和48小时不眠的野心家

    22 april 2026 · 45 min

    Afspelen
    🚥 本周「十字路口」，我们把「小红书黑客巅峰赛」的 7 位选手，以及这场比赛的总负责人散兵，一起请进了播客。 Lees meer

    在这期节目里，你会听到这些年轻创造者介绍他们在 48 小时里做出的产品：

    ⊹ 有拿下全场大奖、在决赛现场一出场就引发欢呼的 Pocket Guitar；

    ⊹ 有把手机“锁进面包机”，试图用一种近乎荒诞、但又非常当代的方式，帮人找回专注力的“专注面包机”；

    ⊹ 有想让 AI 和机器人拥有“自己的脸”的动漫大头；

    ⊹ 也有从真实痛点出发、想帮助听障人士更自然表达和交流的特殊变声器。

    ➤ 但比产品本身更动人的，是这些产品背后的人，和他们在黑客松现场发生的故事。

    ⊹ 你会听到，有人因为童年一次上台失误，很多年都害怕站上舞台，却在这次路演里第一次真正享受聚光灯；

    ⊹ 有人说，黑客松的核心主旨其实是“自虐”，但正因为那些高压、混乱、失控和痛苦，创造才会显得格外快乐；

    ⊹ 还有人说，比赛结束以后，生活并没有立刻回到原点，整个人还停留在那种持续创造的状态里。

    ➤ 我一直觉得，黑客松里过程比结果更重要。

    拿没拿奖，当然重要；但更重要的是，你会在这样一个场里，遇到一群和你一样充满野心、也一样愿意动手的人。你们可能第一次见面，第一次组队，第一次一起熬夜做东西，但很多关系、很多同行、很多未来，往往就是从这种场合开始的。

    我最近很喜欢一句话：年轻的时候要去巴黎。

    如果把它放到今天的 AI 时代，我会说：黑客松就是我们的巴黎。

    因为在一个创造力最旺盛、变化也最快的时代里，你会在这里遇到最高密度的同类——那些想创造、想改变、想亲手把某个东西做出来的人。

    而这，可能才是参赛最大的收获。

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    🟢 00:00 小红书散兵：我们要做中国最牛逼的科技赛事

    🟢 03:19 叽里小鹅｜叽里叮当专注面包机：笑死，她来黑客松，把手机塞进面包机

    🟢 07:55 头壳同学Remi｜为世界做动漫大头：黑客松顶流，让机器人"有脸见人"

    🟢 12:59 博文｜Pocket Guitar 口袋吉他：黑客松全场冠军，真正让人想买的产品

    🟢 20:23 罗罗Edward｜Attune：黑客松第二名，设计师做的AI产品

    🟢 24:09 陈锦初｜赛博紧箍咒：这一届黑客松，不只属于程序员

    🟢 28:33 Queenie｜Vibethon 赛码场：黑客松人气王，为什么要"消灭"黑客松？

    🟢 32:16 朋程说语训｜柯南同款特殊变声器：黑客松很短、一生很长，我想现在就开口

    🟢 37:31 Koji：黑客松是AI时代的巴黎

    🟢 43:57 小红书散兵："在AI时代，我们都是同龄人。"

    欢迎订阅「十字路口」：

    🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

    🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

    👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

    👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

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31. “你有一把能够挖出金子的铲子，肯定不会先给别人用”｜对谈开物纪陆子恒：用AI发明新材料

    19 april 2026 · 52 min

    Afspelen
    🚥 本周十字路口的嘉宾是开物纪创始人陆子恒。他们刚成立就拿到数亿元的种子轮融资，投资方阵容强大：Monolith 领投，光合创投、集富亚洲跟投，高瓴创投、IDG、蓝驰创投、BV 百度风投、L2F 光源创业者基金等老股东超额加注。 Lees meer

    开物纪的使命是用 AI 更快发现并验证能够“改变人类命运”的新材料，并让它们从实验室走向可量产、可商用。

    子恒会和我们介绍：当我们讨论 AI 发明材料时，AI 究竟在“发明”什么，瓶颈在哪里，商业化又将如何展开。

    子恒也在中关村学院带 PhD，我们聊到了 AI 时代的学习和人才：在工具与范式都快速变化的今天，应该如何学习？读 PhD 还有必要吗？又该如何判断自己适合走学术路线，还是去产业一线？

    最后，虽然这一期聚焦 AI for materials，但它对所有想把 AI 用在垂直行业的人都有启发：从如何定义问题、积累高质量数据，到如何把 AI 大模型的能力嵌入业务流程，形成可持续的交付与商业闭环，这些方法论都能迁移到其他行业。

    更进一步说，几乎每个 AI+垂直行业都会遇到同一个问题：当你终于造出一把能挖出金子的“铲子”（模型与能力）时，是把它交到别人手里，还是选择自己下场去挖？

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    🟢 00:00:43 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍开物纪、融资情况、收入与利润、团队规模、创业前经历

    🟢 00:02:44 一块材料，能值多少钱

    从硅谷为什么叫 Silicon Valley，到一个日本团队发现的粉末材料撑起了整个固态电池产业。

    材料的本质，其实是一个"往白纸上放原子的游戏"。

    历史上最赚钱的材料 IP，往往集中在极少数人手上——Goodenough 一个人做了锂电里大半的核心材料。开物纪想用 AI 批量造出这样的人。

    发现一个材料，然后呢？它是怎么变成钱的？

    🟢 00:08:10 材料界的 Flagship Pioneering

    他对标的既不是陶氏，也不是巴斯夫，而是孵化出 Moderna 的那家基金。

    "如果真的能挖出金子，我肯定不会先把铲子给别人用。"

    两类目标同时在跑：一类是"要发财的"，一类是"要 show muscle 的"——具体是哪两类？

    为什么他认为，这个行业现在需要的是有人先从头打到尾走出一个范例？

    🟢 00:14:12 那一天，大家吃完饭随手测了一下

    一个震撼了所有人、但没有任何人当面说出口的瞬间——成了开物纪出发的原点。

    为什么这帮科学家没有声张？子恒怎么形容他们的？

    他们看到的那个能力跃升，和 GPT 3.5 之间有什么关系？

    DALL-E 的出现，跟材料模型的技术路线选择，有什么意想不到的关联？

    🟢 00:19:12 差异化？现在还没到竞争那一步

    "今天大家不应该把用 AI 做出来一个好材料当成一个竞争。"——他为什么这么说？

    他认为这个领域真正的壁垒，不在模型，不在算力，而在一件很难被复制的事情。

    美国那几家对标公司——Periodic Labs、Project Prometheus、CuspAI——和开物纪的路线，到底哪里不一样？

    🟢 00:22:49 克级、公斤级，然后呢

    AI 不是要搜遍整个宇宙，只要有一个能卖钱就行。

    从 AI 给出候选材料，到客户愿意在自己产线上验证——中间到底要走几步？

    他说这整件事是"暴力美学"——为什么从 AlphaFold 到 LLM 到具身，走的都是这条路？

    AI 在这条管线里，最大的价值究竟是在哪一步？

    🟢 00:27:43 开了三张 offer，手都在抖

    钱主要花在哪里？实验室？算力？还是人？答案可能颠覆直觉。

    他为什么说商业反馈不是对研究的妥协，反而是研究的加速器？

    DeepSeek 和具身机器人的崛起，能给 AI for Science 什么启示？

    🟢 00:35:33 面试的时候，我现在不知道该问什么了

    知识性问题，GPT 全都能答，而且知识面比我强。

    他学生成式模型，是怎么学的？一篇论文都没看过。

    他说未来五年内，有两类能力会变得非常不值钱——是哪两类？

    Taste、Vision、主动性——在 AI 时代，他给这三件事排的优先级是什么？

    🟢 00:47:38 给 10 年后的自己：还折腾得动吗

    从本科目标"月薪 3,000"，到剑桥，到微软，到创业——每次转变背后，是什么驱动了他？

    为什么这么多年在外漂泊，他几乎从来不想家？他的解释出乎意料。

    PhD 到底值不值得读？他的答案简洁到有点狠。

    欢迎订阅「十字路口」：

    🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的…

32. 具身智能的滔天大泡沫中，他已经把机器人送进300个家庭｜对话张翼：未来不远创始人/CEO

    14 april 2026 · 48 min

    Afspelen
    🚥 具身智能正在迅速滑向一场资本狂欢。开年以来，中国至少已有 5 家具身智能公司——银河通用、星海图、智平方、千寻智能、自变量机器人——拿到 10 亿元级融资；当 10 亿开始成为这个赛道的常见起步价，相信很多人和我们一样，都感受到了滔天的泡沫感。 Lees meer

    本周十字路口的嘉宾张翼，是「未来不远机器人」的创始人。4 年前，他决定入场机器人创业。那个时候，市场静悄悄，他以为自己选择的是一条又慢又难、无人问津之路。

    张翼曾创办市值 30 亿美金的上市公司「掌门 1 对 1」，也经历过双减带来的"一夜归零"。我们从那段断崖式下坠聊起——确认双减是真的，用了足足半个月；把近九万人的公司裁到千人以内，那段记忆在他脑海里已经"泛白"，但后脑勺上，至今还留着当年压出来的一撮白头发。

    这次创业，他反其道而行：先潜行三年不融资，先把机器人送进 300 个上海真实家庭，用长期采集的场景数据驱动产品迭代，并在本周发布新一代家庭机器人 F2。

    ——————————————————

    🤖 这也是十字路口的系列内容「机器人来到十字路口」的第二集。

    欢迎收听第一集内容：《AI 是具身智能的胜负手吗？半年融资3亿后，VBot 首款产品做得怎么样？｜对谈维他动力联创赵哲伦》

    本期内容中，你会听到：

    双减那一刻的“空白”，以及随后作为 CEO 的极限决策

    为什么第二段创业押注在家庭机器人，而不是更快、更“性感”的方向

    先憋三年不融资、先入户的反常识打法，到底带来了哪些优势

    F2 的核心场景：带娃与轻家务，以及为什么"厨房"是最重、最难的家务

    具身智能热潮之下，世界模型与 VLA 如何取舍

    数据为什么是护城河——以及被大多数人忽略的"第三种数据"

    经历过最大的起落之后，他如何学会"站在未来往回看现在"

    如果你对具身智能、家庭机器人、或者任何需要穿越周期的硬科技创业感兴趣，这期值得一听。

    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

    🟢 02:26 双减那一刻

    30 亿美金估值到“一片空白”

    当“100亿收入的机器”突然断粮

    从 9 万多人裁到 1000 人，留下一种创伤：记忆会泛白。

    🟢 06:04 为什么选择家庭机器人

    “20年后每家每户一定会买一个机器人。”

    不是换赛道，是重新回答“我为什么还要做事”。

    重新出发的底层动机是什么？

    三个合力指向机器人：LLM（ChatGPT 3.0时代的机会感）、工程背景（电子信息）、to C 家庭用户洞察。

    如果再做一次，必须“比以前更大”，否则没有动力。

    🟢 08:56 为什么“提前做硬件”比提前做AI更值

    软硬结合的复利来自时间，不来自钱。

    AI 软件迭代快，领先容易被追平；机器人因为硬件和工程链条，领先会积累成壁垒。

    花 10 个亿也不一定追得上成熟的运动控制与稳定性：很多能力是“时间问题”。

    先憋三年再出来：不是不融资，而是等到“能进家庭、能稳定用、能产品化”。

    早期的核心判断：先把消费级做到“拿出来就让人惊讶”的程度，再教育市场。

    🟢 11:08 坚定做家庭 to C

    to B 最终常常变成价格战；to C 才能用体验换来利润，再用利润换来下一代产品。

    工业/To B 技术往往壁垒不够高，最后拼成本；家庭 to C 的“体验 + 品牌”会形成护城河。

    从第一天就“找产品”：五六千份问卷 + 电话访谈，直到机器人能进家庭才真正定下第一版功能。

    300个上海家庭试用：从“只能做这几个”到“自由发挥”，功能来自共创而不是脑补。

    真实洞察：很多用户不是要陪老人，而是要“帮老人带娃”。

    🟢 14:34 F2 的真实卖点：带娃 + 轻家务，服务定价而不是产品定价

    如果只对标阿姨，机器人永远贵；一旦对标“高端带娃服务”，价值就变了。

    两个主场景：带娃（读绘本、乐器纠正、下棋、讲故事、捉迷藏）与轻家务（收纳玩具、捡垃圾）。

    使用时长与转介绍才是产品真指标：50% 转介绍、30% 续租，胜过“卖了多少台”。

    早期惊喜：机械臂带来“花里胡哨”的玩法，小孩能玩两小时。

    早期惊吓：猫狗家庭是极端 corner case，反向逼出“训狗/陪猫”能力。

    商业形态：先租（3-4千/月），再考虑买断 + 订阅（高阶功能消耗算力）。

    🟢 21:06 轮式 vs 双足

    家庭不是实验室：能用、耐用、不会伤人，比“看起来像人”更重要。

    双足在家里存在危险与稳定性问题，真实使用场景会放大风险。

    轮式在室内的性价比来自安全、稳定、续航与工程复杂度…

33. “AGI 来了？我用了一周，头皮发麻“｜对谈张昊然：Moxt 联合创始人

    6 april 2026 · 1 uur 12 min

    Afspelen
    🚥 本期「十字路口」嘉宾是张昊然，Moxt 联合创始人。 Lees meer

    上周，昊然在给我展示 Moxt 的内测版本时，说了一句让我很震惊的话：「AGI 已经来了，只是大家缺少一个打开方式。」

    这句话的起因，是春节后他们在三周内做出了 Moxt。昊然形容自己「用了 Moxt 一周，我头皮发麻」；他还说「我遇到一些狂热的 Moxt 用户，他们甚至两眼放光」，这是他过去的产品 Motiff 和 Paraflow 从未有过的待遇。

    我们过去用 ChatGPT 和 Manus，更多是“一个人在用 AI”。但如果未来要让整个团队、甚至整个组织一起用 AI，肯定需要一套更适配的新软件；Moxt 在做的 AI Native Workspace，就是这样的一个尝试。

    Moxt 到底是什么，以及它不是什么？为什么它会让一个长期在一线做产品的人产生「未来已经发生」的体感？以及，它所代表的 AI 时代新工作方式，和我们熟悉的飞书、Notion、ChatGPT、Manus、OpenClaw、Claude Code，究竟有什么本质不同？

    如果你正在做 AI 创业或投资，或者想了解未来 AI Native 团队将如何工作、会采纳哪些新的 AI 工具，我相信这期内容会对你有所启发。

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    🟢 00:00:32 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 Moxt、收入与订单规模、团队规模、创业前经历

    🟢 00:02:22 AGI 已经来了，只是打开方式不对

    ”我头皮发麻。“

    什么叫 AGI 来了？"90% 行业中 90% 人的 90% 工作，AI 可以胜任"——如果是这个标准，他在日常工作中的感受是：真切地到了。

    为什么用了 Moxt 一周就会头皮发麻？不只是因为它能做更多事，而是因为它让你在每一个工作的瞬间反问自己：我为什么还要像现在这样工作？

    这种震撼，是让昊然最近处于"神经病状态"的主要原因。

    🟢 00:04:17 AI 同事第一次出现在我的会议里

    原来的协作模式：发文档、写评论、再找你聊——现在这套流程在他们团队几乎消失了。

    他们的一对一会议：AI 起草文档，两个人开口聊，AI 全程录音，聊完文档已经自动更新，"远超我之前的认知"。

    有个细节：他去跟 AI 说话时，已经完全不需要解释"Moxt 是什么"、"Koji 是谁"——AI 自己去查，不需要被喂背景。

    这让他想起最初学 AI 时要在 Prompt 里写"你是一个专业的……"——今天这套东西已经过时了。

    🟢 00:08:30 Moxt 是什么？

    一句话：一个 AI 原生的工作空间，你可以在里面组建你的 AI 团队。

    Moxt 里每个人都有一个必须叫"MOMO"的贴身助理，知道你所有的信息；其他 AI 同事可以由不同人创建，出现在 Slack 群里，主动私信找你。

    它和 Notion、飞书最本质的区别是什么？

    🟢 00:11:03 "原教旨主义"

    Word 文档在 AI 眼里不是 500 个字，可能是 5 万个字符——真正有效的信息淹没其中，这就是信息损耗。

    Moxt 的"原教旨"第一条：文档只用 Markdown，表格用 CSV，视觉化用 HTML，"Markdown/CSS/HTML 就是新时代的 Word/Excel/PPT"。

    原教旨第二条：用文件系统（OS 级别），而不是 Notion 那样的知识库结构——在 AI 眼里，Notion 的层级结构是一个迷宫。

    把这两条喂给 AI，"魔法是自然浮现的"——不是智能不够，很多时候是上下文喂错了格式。

    🟢 00:16:09 那些被 Moxt 干掉的工具

    他们已经不开组会了——因为 Moxt 知道每个人每天在做什么，没有"再同步一次"的必要。

    他们自己做了一个内部看板，彻底抛弃了用了十年的 Jira——而且只用了三天。

    更激进的问题：为什么还要用看板？看板是为了解决站会信息同步的问题，但如果 AI 已经知道所有上下文，信息同步还需要看板这个"容器"吗？

    🟢 00:28:08 昊然的五个 AI 同事

    Run Manager（凶狠小猫头像）：帮他做管理信息同步，主动去催项目进展，甚至有同事开始不找他本人了，直接跟这个 AI manager 沟通。

    增长天王（金牌销售）：目标只有一句话——"为 Moxt 找 1,000 个付费用户，你出个计划"。他连 CRM 表格都自己做，从 Excel 做成了 HTML 看板。

    深度思考者：每两三天汇报一次，综合内部 OKR 变化和外部竞争动态，做成 PPT 一页一页给他看。

    Miss Cr…

34. 她想造一个 AI 时代的“超级游乐场”｜对谈 Roi：幕间创始人 / CEO

    1 april 2026 · 1 uur 28 min

    Afspelen
    🚥 本周「十字路口」的嘉宾是 Roi，AI 互动平台「幕间」创始人 / CEO。「幕间」已于近期连续完成两轮融资，累计融资金额达千万美元。 Lees meer

    如果说 Character AI 代表了上一阶段人类与 AI 的关系——陪聊、陪伴、情绪投射；那么 Roi 想做的，是下一阶段：不只是和 AI 聊天，而是进入一个由 AI 驱动、不断演化的世界，在里面获得一种更轻、更碎片、更上瘾的快乐。

    这期节目里，我们聊到的远不只是「幕间」本身。我们更想借 Roi 和她的创业，去讨论一个正在浮现的新问题：当“和 AI 聊天”开始变得乏味之后，下一代 AI To C 产品会长什么样？

    是更复杂的角色？更沉浸的叙事？一个个可以被用户创造、进入、观察、操控的“世界”？

    以及，谁会是第一批真正吃到这波红利的人——职业开发者、成熟游戏团队，还是那些原本不会写代码、但拥有强烈表达欲和创造欲的 AI 原生创作者？

    在 Roi 的描述里，「幕间」想做的是一座属于 AI 时代的“超级游乐场”——这里有恋爱模拟器、直播间打赏模拟器、女明星模拟器、股票模拟器，也有一群 00 后女生正在用手机、提示词和自己的欲望，快速“手搓”出新的世界。

    如果你关注 AI To C、消费级产品、内容平台、游戏、Agent，或者你正在思考：AI 除了提升效率，还能不能创造新的快乐？新的创作生态？新的平台机会？

    那这期节目，应该会给你不少启发。

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    🟢 00:00:14 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍幕间、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

    🟢 00:01:30 幕间卖的是“理想人生体验”

    现实里得不到的人生，才最适合被做成模拟器。

    穿越宋朝、16 人闪电约会、金主妈妈……本质上都是“现实稀缺体验”的低成本重开。

    地球 OL 最大的问题，也许就是不能切号重来。

    模拟器不是还原现实，而是把人生改写得更戏剧、更浓缩、更好玩。

    🟢 00:03:31 AI 互动产品的三条路

    一条是陪伴，一条是互动叙事，还有一条是她最看好的“模拟器”。

    模拟器不是和角色聊天，而是和一个系统互动。

    AI Coding 之外，role play 已经是最大 API 消耗场景之一。

    🟢 00:08:55 最接近爆发的是？

    炫技不等于消费级，真正接近付费的反而是最朴素的互动体验。

    她用 3 天做的模拟器壳子，就已经有人愿意付费买单。

    真问题不是需求不存在，而是链路还不够顺滑。

    🟢 00:11:05 Loopit 们的敌人

    如果字节一个月就能做出来，你的平台凭什么存在？

    Loopit 们的轻互动内容对抖音并不难。

    真正的问题不是“能不能做”，而是“为什么用户要专门来你这里玩”。

    如果只是给旧玩法套一层 AI 壳，壁垒会非常脆弱。

    🟢 00:13:31 完全自由，往往不好玩

    越自由的体验，用户越快感到疲惫。

    好体验不是放任用户乱玩，而是设计出“下一步还想继续”的反馈。

    她的核心判断很适合所有 AI 产品记住：控制对体验极其重要。

    🟢 00:19:26 真正的正反馈是什么？

    生成不等于体验。

    好的模拟器要让用户感到：我的输入真的改变了世界。

    产品关键不是回包长度，而是“继续玩下去”的欲望。

    🟢 00:24:41 恋爱不是幕间的终局

    恋爱题材先跑出来，不代表平台只会做恋爱。

    只要有消费，内容一定会从单角色互动走向更多模拟器形态。

    用户不会永远只玩一种题材，只会永远想玩更好玩的东西。

    🟢 00:28:07 最早被 AI 击穿的人

    这波最先把 AI 玩明白的人，可能根本不在 GitHub。

    最早一批核心用户和创作者，很多是对幻想内容高度敏感的 00 后女生。

    她们关心模型人格、关系张力、文风和代入感。

    AI 超级创作者的源头，未必是技术社区，也可能是最会做梦的人群。

    这是新平台最好的早期信号之一：热爱先于商业化出现。

    🟢 00:38:25 她想做的，是“AI 互动版小红书”

    小红书分享现实生活的美好，幕间想分享 AI 赋能后的虚拟生活。

    它不只是作品平台，更想成为一种新的内容社区。

    核心不是单次消费，而是持续发现新的理想人生切片。

    🟢 00:49:00 很多人不是想赢，只是怕输

    创业最隐蔽的敌人，不是风险，而是保本心态。

    她不回避不公平，但更在意自己有没有勇气做真正想做的事。

    比起“别失败”，她更像在选择“我要赢一次看看”。

    这也是她最硬的一层创业底色。

    🟢 01:06:59 世界模型

    对世界模型乐观，只是不觉得它今天已经消费级成立。

    真正的机…

35. 「1 亿 TOKEN 俱乐部」挤爆了，AI 的燃料不够了｜对谈于文渊：阿里云百炼技术负责人

    29 maart 2026 · 32 min

    Afspelen
    🚥 如果你最近在用 Claude Code、OpenClaw、各种 Agent，你大概率已经感受到一件事：模型能力越来越，SOTA 让人兴奋，但 Token 让人清醒：贵，而且不够用。 Lees meer

    有人甚至给重度用户建了个群，门槛很离谱：一天烧掉 1 亿 Token，才能进「1 亿 TOKEN 俱乐部」。更离谱的是，这个门槛正在变得“不够高”——因为越来越多人开始把 AI 从聊天工具，推进到真实的生产力链路里。

    这期「十字路口」，我们请到的嘉宾是 于文渊，阿里云「百炼」技术负责人。文渊处在一个很少有人能看到的视角：算力需求如何暴涨、哪些场景在吞噬 Token、云的范式如何被 Agent 改写、以及“再多 GPU 都不够用”背后真正的工程难题。

    此外，我们还聊到为什么 Token 暴涨不是一时的泡沫，而是一个阶段性信号？什么有关系企业应该选择自建 infra？AI coding 火了之后，为什么更需要警惕 vibe coding？

    如果你关心 AI 怎么进入生产、怎么稳定、怎么规模化、以及下一轮机会会在哪个层面发生，这期播客值得一听。

    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:00:39 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍百炼、工作经历。

    🟢 00:01:09 Token核弹：Agent 点燃的算力大爆炸

    Claude Code与OpenClaw席卷全球——这背后不只是一款工具的走红，而是算力消耗方式的根本性转变。

    Token按月翻倍增长，而且都是最高质量的SOTA Coding Token——大家终于不再把AI当chatbot用了

    个人重度用户单日消耗 1 亿Token，已经不算什么门槛

    Token数量有误导性：小模型的Token和会深度思考的SOTA大模型的Token，算力价值根本不等价

    "现在仅仅是一个开始"——文渊在两分钟内说了三次

    🟢 00:04:15 让每一块GPU一秒都不能闲

    有一个"最激进投入算力"的CEO，但依然还是不够用——这种对算力的饥渴感，在云计算历史上从来没有出现过。

    Qwen3.5除夕发布，两周后QPM已经创历史上所有文本模型的最高峰值

    文渊给团队定下的使命只有一句话：让每一个GPU不要有一秒钟闲下来

    从1千卡到100万卡，全部物尽其用

    🟢 00:11:49 自建还是上云？我来发表一个"暴论"

    成本可控、数据安全、灵活性——这三个企业自建GPU的理由，文渊说，恰恰是应该用MaaS的理由。

    "我认为没有任何一个情况需要自建"

    企业自建GPU，推理优化、算法迭代、调度复杂性……把所有隐性成本算进来，真的更划算？

    "机密推理"：端到端密钥在用户手里，阿里云看不到你的模型文件，也看不到你的任何请求——这是密码学层面的保障

    你以为买了GPU就灵活？"今天最大的确定性，恰恰是不确定"

    🟢 00:14:40 非共识：不要让AI帮你写太多代码

    对计算机专业学生的建议是"少用AI"——这不矛盾吗？

    工程师所需的核心技能本质上没有变化，变的只是每个人效率的大幅提升

    张文宏的类比：实习医生从第一个病人就全靠AI，他永远找不到AI的那1%错误——程序员也是一样的道理

    Vibe Coding做prototype完全没问题；但生产代码需要知道每一行的副作用，AI现在还差那么一点

    Spec Coding才是正解：把需求规范写清楚，让AI来填空——FAST顶会论文证明，Spec够清楚，32B模型都能写出高质量文件系统

    🟢 00:21:40 最反直觉的预言：写操作系统的人最先被AI取代

    大家都以为前端工程师最危险——文渊说，恰恰相反。

    写OS内核、数据库、文件系统：代码库质量高、测试用例清晰、结果完全可量化，这恰好是AI最擅长的"封闭问题"

    越靠近人的工作越难被取代——"什么叫一个好的短视频App？"这是AI搞不定的开放问题，没有清晰答案

    AI在数学竞赛、编程竞赛上做得好，正是因为问题足够清晰；MaaS系统工程师的工作其实是开放问题，AI还早

    "即使AI将来达到99.9%，自己的0.1%也要坚守住"

    🟢 00:23:29 算力如石油：但今天的关键不止是算力

    过去中国的云计算参考架构往往来自美国——但这一次，连美国都还没答案。

    英伟达断供的影响：不是"中国能不能产石油"的问题，是"每天的需求和每天的供给能否匹配"的问题

    高速公路上的车已经跑起来，油还不够——算力供给缺口会深远影响中国AI的发展速度

    对Neocloud的判断：不看好纯资源转售型，更看好AI原生基础设施——沙箱托管、可观测性、围绕Agent的专用服务等
    …

36. OpenClaw 之后，谁将定义主动式 AI 的新战场？｜对谈 AirJelly 黄柏特

    25 maart 2026 · 1 uur 8 min

    Afspelen
    🚥 本周「十字路口」邀请到了 AirJelly 创始人黄柏特，以及他的天使投资人、CreekStone 合伙人李一豪。 Lees meer

    柏特 24 岁，在字节期间做过开源项目 MineContext，也亲历了这一代 Agent 创业最残酷的一课：当 Claude Code、Cowork、OpenClaw 一路演进，很多看上去成立的产品形态，转眼就会被更强的基础能力“吞噬”。那么，创业公司的壁垒还能建立在哪里？

    最近，随着 AirJelly 的发布，他们也逐渐找到了一个真正值得下注的方向：下一代 Agent 的关键，不在对话框里，而在 Context ——去捕获用户真正的意图，理解跨 App、跨文件、跨工作流的连续上下文，再在恰到好处的时候主动介入。

    Cursor 重新定义了 Tab，Typeless 重新定义了 Fn，而 AirJelly 想重新定义的是 Enter。人类表达意图的三个最主要通道——IM、chatbot、浏览器搜索——其实都汇聚在同一个键上。每一次 Enter，都是一个高光时刻。与其做全量录屏，不如精准捕获这些节点：就像历史并不记录每一天，而只记录那些真正改变了什么的时刻。

    在 2026 年，“主动式 AI”正在成为越来越强的行业共识。我们认为 Agent 产品真正的分野，将不能仅仅局限在“能不能做事、能把事做得多好”，而是“知不知道你为什么此刻要做这件事”。

    如果你是 AI 创业者、投资人，或者正在思考下一代主动式 AI / Agent 的产品方向，这期节目会给你一个具体的、也很值得展开讨论的观察角度。

    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:00:33 快问快答

    24岁、西安电子科技大学、ENTP/摩羯座；AirJelly 是“主动式上下文感知伙伴”；已完成天使轮；团队 8 人；此前在字节做 MineContext。

    🟢 00:01:26 从记录工具到主动伙伴

    真正的升级，不是“记下更多”，而是“开始替你行动”。

    AirJelly 围绕事件、任务和意图组织记忆。

    接入执行能力后，产品第一次出现了真正的 magical moment。

    从“看见你做过什么”走向“知道你下一步要做什么”，这是范式变化。

    🟢 00:03:46 重新定义 Enter 键

    Cursor 重新定义了 Tab，AirJelly 想重新定义 Enter。

    每次按下 Enter ，都在抓住用户表达意图的瞬间。

    最有价值的 context，不是屏幕内容，而是你决定做什么。

    🟢 00:07:20 创业公司该做什么，才不容易被大模型吃掉？

    如果 Vibe Coding 很快就能做出 80 分，这件事多半不值得创业公司做。

    团队做过 task engineering 但很快发现容易被 Claude Code 覆盖。

    真正值得做的，是那些听起来简单、做起来全是 bad case 和工程脏活的部分。

    context 的获取、理解和召回，正是这种难而脏、却可能形成壁垒的方向。

    🟢 00:11:22 从搜索到主动式 Agent

    真正的跃迁，不是“搜到信息”，而是沿着你的历史与意图继续推进任务。

    他们开始直接用 AirJelly 帮自己解释代码、修改功能、提交 PR，产品第一次形成自我增强闭环。

    真正的 proactive，不是多提醒，而是同时理解意图与上下文，顺着用户的延长线往前走。

    传统搜索在断点处结束，主动式 AI 则像侦探一样，把历史事件、任务线索和下一步动作拼起来。

    很多产品做不成通用主动式 AI，本质上不是执行不够强，而是拿不到足够广泛的 context。

    🟢 00:22:15 记忆与感知是护城河

    不是记录一切，而是抓住关键节点；不是执行更猛，而是先看到更多世界。

    全量记录看似完整，实际噪音巨大，真正重要的是高密度的意图采样与关键节点捕捉。

    如果主动式 AI 成立，用户迁不走的可能不是某个功能，而是长期积累下来的个人工作史与记忆系统。

    OpenClaw 像“龙虾”，视力有限、强在执行；AirJelly 是“水母”，强在感知，他们相信主动式 AI 的上限先取决于能看到多少世界。

    当产品开始像一只被“养成”的 Agent，用户关系、留存逻辑和产品心智都会一起变化。

    🟢 00:26:30 Agent 的产品边界

    真问题不是“能不能做”，而是“何时打扰、做多通用、接多少终端”。

    主动式 AI 最难的不是提醒，而是 timing：用户切换应用时，往往才是更适合被打断和接受帮助的时刻。

    2026 值得看的三条线是垂直 Agent、Agent Infra 和 Agent…

37. 20 个问题，搞懂 OpenClaw：爆红机制、本质变化、创业机会

    8 maart 2026 · 1 uur 4 min

    Afspelen
    🚥 本周，十字路口推出新一期「20 问」专栏：我们用 20 组启发式问题，在 OpenClaw 爆火 30 天后，拆解 OpenClaw 这波 agent 浪潮背后的爆红原因、技术逻辑、本质变化、创业机会。 Lees meer

    为什么是「20 问」？因为面对 OpenClaw 这样的新物种，我们最需要的是一个结构化的思考框架。这 20 个问题并非简单的产品科普，而是一条经过设计的讨论路径：从“它到底是什么”，到“为什么此刻爆发”，再到“它对创业者、团队和行业意味着什么”。

    我们希望在热度之外，帮助你建立一套冷静且清晰的认知框架。

    这是我们继 DeepSeek 20 问、Manus 20 问、视频模型 20 问之后的第四期。前三期同样精彩，欢迎大家复听。

    如果你正在关注 Agent 创业方向，这期节目或许会对你有价值。

    🚥 本周嘉宾：

    鸭哥 —— 十字路口老朋友，哥伦比亚大学博士，Superlinear Academy 联合创始人，硅谷科技公司应用科学家

    豪大 —— 一人公司创业者，前大厂 AI 产品经理，用 OpenClaw 做了大量有趣且深入的实践

    🚥 ps，我十分推荐大家关注鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，鸭哥给出了一套特别好的方案。

    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    01:48 Q1. OpenClaw 和传统 AI 的本质区别是什么？

    04:52 Q2. OpenClaw 带给我们的 3 个 Aha Moments

    06:38 Q3. OpenClaw 做过最厉害的几件事

    10:39 Q4. OpenClaw 正在改变哪些人和事？

    11:51 Q5. OpenClaw 关键设计哲学："人味"

    15:53 Q6. OpenClaw 启示：把 AI 产品做成"人”

    17:32 Q7. OpenClaw 如何改变人与 AI 的关系？

    19:41 Q8. OpenClaw 打动人的，为何是这两点？

    22:04 Q9. OpenClaw 被高估了？

    22:59 Q10. OpenClaw 为什么在这个时间点爆发？

    25:44 Q11. 同样的 OpenClaw，为什么有的像天才，有的像废物

    29:32 Q12. 没有开源，就没有今天的 OpenClaw

    32:06 Q13. 如何用 OpenClaw 构建自己的"飞轮"？

    34:35 Q14. OpenClaw 带来哪些 ToC 创业机会？

    41:07 Q15. Elys / Second Me / Evolver：Agent 社区观察

    46:28 Q16. Manus / Kimi / Minimax 的 OpenClaw 产品体验

    50:05 Q17. OpenClaw 带来哪些 infra 创业机会？

    53:54 Q18. OpenClaw 带来哪些 ToB 创业机会？

    58:06 Q19. OpenClaw 是泡沫还是起点？

    59:58 Q20. OpenClaw 留给 AI 时代的几点启示

    欢迎订阅「十字路口」：

    🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

    🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

    👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

    👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技发展和商业故事，欢迎大家找我聊天，和我交流。Ronghui 的即刻

    在小宇宙查看该单集文稿

38. 剑桥博士去挖矿：当 AI 遇上「一钻下去千万美金」的行业｜对话相子恒：DeepOptica 创始人/CEO

    1 maart 2026 · 53 min

    Afspelen
    🚥 本周「十字路口」的嘉宾是相子恒，DeepOptica 的创始人兼 CEO。 Lees meer

    在剑桥读博的四年里，他划了四年赛艇，成为学院史上首位华人大队长。毕业后，他没有去投行，没有去大厂，而是选择去挖矿——用 AI。

    矿业，是一个一次决策就要押上几亿美金、开工没有回头路的行业。它古老、昂贵、极端不确定——而相子恒，一个剑桥量子光学博士、前英国航天局项目负责人，选择用 AI 闯入这里。

    DeepOptica 正在做的事，是构建一个矿业世界模型——整合地球物理、遥感卫星、地质化学等多模态数据，让 AI 真正「看透」地下三维矿体结构，不只告诉矿企「下一钻打哪里」，而是直接回答「这里有多少吨铜、多少盎司黄金」的概率分布与置信区间。

    🚥 在这期节目里，我们聊了：

    探矿这件事到底有多难？从地质学家的实地踏勘，到地球物理遥感，再到 AI 世界模型，一百多年的行业演进是如何被一个新的技术范式所重写的；为什么合成数据在矿业 AI 里至关重要，目前占比已达 50%，并且还在持续深挖；DeepOptica 和 Kobold Metals 这类先行者的本质差异——从「决策优化」到「价值评估」，是截然不同的产品逻辑；以及，一个纯华人团队，如何拿下南美最大地质咨询公司 GE21 的合作，并在蒙古、中东、巴西完成早期验证。

    我们还聊了那段在剑桥做赛艇队长经历背后的故事——如何让一支对你存疑的队伍心服口服，如何在没有授权的情况下建立领导力，以及这些经历如何直接映射到今天的创业之路。

    掌握 AI 的人，成了门口的野蛮人。贯穿这期节目的一个判断是：颠覆传统行业的，往往不是行业内部生长出来的人，而是那些掌握了新工具、带着新视角闯进来的门外汉。地球科学和计算机科学之间，存在一道巨大的鸿沟——而填补这道鸿沟的团队，正是站在这个交叉学科十字路口上的人。

    如果你正在关注 AI for Science 这个方向，或者你也在思考「AI 能在哪些极端高风险的传统行业里创造真实价值」，这期节目值得认真听。

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    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:02 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 与星座、一句话介绍 DeepOptica、融资情况、收入与订单规模、创业前经历

    🟢 03:24 剑桥赛艇队的第一位华人大队长

    欧洲人占比 90% 的队伍，成绩不是最好，他凭什么当队长？

    四年路径：男二队 → 男一队 → 副队长 → 大队长，每一步都是争来的，不是熬来的

    领导力的来源到底是什么？

    「赛艇是集体项目，只要有一个人没来，这艘船就出不了」

    凌晨五点半集合，第一艘下河的船面前是一望无际的水道——怎么让一群傲气的本科生心甘情愿爬起来？

    有个俄罗斯队员一开始根本不愿意跟他讲话，后来怎么了？

    🟢 05:10 马斯克探索太空，他要探索地底

    矿业不是土老板的生意。

    「矿业就是在探索地球」——一次决策押上几亿美金，开工没有回头路，这个行业的决策成本决定了 AI 介入的价值密度

    算力中心、新能源、机器人——所有你认为代表未来的行业，都需要大量金属。矿业，是所有科技叙事的地基

    DeepOptica 不只想找到矿在哪里，而是要直接回答：这里有多少吨铜、多少盎司黄金

    🟢 06:55 把大象塞进冰箱

    AI 探矿的三个关键步骤。

    地质学家踏勘 → 地球物理遥感 → 打钻验证，一百多年的行业流程，AI 要从哪一步切入？

    地下铁和铜含量高时，会对磁场和重力场产生扭曲——AI 要做的，是从这个「扭曲」反推出三维矿体结构

    同一个地表磁场信号，可能对应地下十万种矿体结构：这就是「多解性繁衍」问题，也是 DeepOptica 核心技术栈要解决的事

    合成数据目前占训练比例 50%，还在持续深挖——为什么真实数据不够用？

    🟢 14:06 量子光学博士为什么去挖矿？

    量子传感的两个最大应用方向是量子重力和量子磁力计——而这两个，恰好是矿业和油气勘探最需要的技术

    「只要涉及物理层面，不管是地球物理还是量子物理，很多原理是相通的」——这不是转行，是同一套数学语言换了一个战场

    这个路径和 Kobold Metals 的创始团队高度相似：一位量子计算科学家、一位地球科学家、一位金融背景——创业基因不谋而合

    🟢 16:38 20 个人，够了

    AI 时代，咨询公司的商业模式正在被重写。

    矿业项目听起来劳动密集，但结合 AI 生产力加成，每个服务项目不再需要庞大人力——「field work 做完带回来，我们一起分析」

    护城河是两点：数据，以及能支撑「合成数据 → 矿业世界模型」这套体系的团队——缺一不可

    为什么地球科学 + 计算机的结合，比生物 +…

39. 那个40亿美金卖掉公司的男人，重回十字路口 | 对谈Justin袁菁：创业、生活与那些"无用之事"

    11 februari 2026 · 1 uur 18 min

    Afspelen
    🧨 朋友们新年快乐！ Lees meer

    🚥 去年，Justin 袁菁做客十字路口，和我们录了这期播客：《40亿美金卖掉公司后，一个创业者的过去、现在和未来规划｜对谈沐瞳科技联合创始人袁菁》，评论区一片好评，其中有网友留下一条高赞评论：”这么有钱，人味还这么重，真身究竟是何方妖孽？“

    一年后，Justin 重回十字路口。

    ps，本期是与 Justin 开设的播客「Just ing | 照见工作与生活」的串台节目，欢迎大家串门关注！

    Justin 过去是沐瞳科技联合创始人兼 CEO，公司以超过 40 亿美金被字节收购后，他重新出发，创办新公司 Pilot——一家"游戏人的商业公司"。

    过年前，我和 Justin 录了这期播客。我们没有聊太多商业和 AI，而是聊了很多关于生活的事：他这一年是怎么过的？他追求的"工作与生活的平衡"找到了吗？他为什么开始痴迷"无用之事"？

    这一年，他养了一只狗、组织朋友露营、差点开了一家小酒馆、去了北欧和乌镇戏剧节、在家办厨艺大赛……同时，他的新公司 Pilot 也迎来了第一个里程碑：首款游戏《女吊》在 Steam 上首爆测试并获得好评。

    Justin 说，他现在不再追求"目标"，而是在打造一个"人生OS（人生操作系统）"——一个让他可以舒服地干 20 年、30 年的系统。

    这期播客和其他「十字路口」的内容不一样，或许没有太多"有用"的和 AI 有关的信息与洞察，但我相信，对于每一个正在努力奋斗的人来说，看看一个"已经到达山顶的人"如何选择下山的路，本身就是一种启发。

    🧨 最后，祝大家过年快乐，平日也快乐。

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    🟢 00:50 过年前的轻松一聊

    想找到一个"能干20年的状态"。

    这次二次创业 Pilot，我给自己加了一个限定条件：它必须是未来20年、30年我想过的人生状态。

    时间不够用，"既要又要"的生活状态找寻那个平衡。

    🟢 03:02 两种日常

    工作日：公司、健身、开会、和同事吃饭聊天，晚上再和朋友聚一聚。

    非工作日：去咖啡店放空，看哪个朋友醒着，遛狗，组织露营或狼人杀。

    在沐瞳的10年，我就算想改工作状态，也很难改。但后来我硬性切断了工作和下班后的时间。

    🟢 05:52 Koji 分享：从"追KPI"到"相信复利"

    ”找到了前所未有的工作与生活的平衡。“

    做时间的朋友，反复去做正确的事情，然后它就会产生一些复利。

    最快乐的是：相信自己这个状态可以干很久。以前我很困惑50岁、55岁时我在干嘛，现在我觉得这件事我可以做到65岁、75岁。

    商业系统是要有一个巨大的高目标悬着，达不到就会滋生焦虑。但日复一日的状态，对我而言更舒服。

    🟢 14:30 "无用之事"的价值

    当你不再追求效率和意义，更多的东西反而涌现进来了。

    去年我说要多做"无用之事"，比如露营、养狗、做饭。做了之后，好奇心涌进来了，人像是打开了状态。

    以前让我在家做个菜？太累了，为什么不点外卖？我想象不到自己有一天会想给自己做一个菜。

    我洗澡的时候特别有灵感，会想明白一些事，会有一些顿悟。

    人有两种状态：专注解决问题时，只激活几个神经元高速流转；而放松或有创造力时，整个大脑的各种神经元全是打开的。

    🟢 **20:37 “**他好懂我，他是同类人。”

    Pilot的第一款游戏《女吊》上线后，最让Justin开心的是另一件事。

    我们做商业游戏出身，一度觉得第一个项目肯定要交学费。但《女吊》Demo在Steam的成绩比预期好。

    最开心的是：我们的制作人"道士"接受采访时，他分享的创作理念和我想做Pilot的理念基本一致。

    他们自己发自内心一步步往这个方向做，我很为他们高兴。这验证了"游戏人的商业公司"这条路是可以走的。

    🟢 22:36 Pilot方法论：从"命题作文"到"半命题作文"

    以前做商业游戏是"命题作文"：市场分析、目标拆解、招人执行。

    现在是"半命题作文"：我们定下预算，但最重要的是——制作人自己愿不愿意做、想不想做这件事？

    我后来发现，玩家现在很喜欢、有共鸣的部分，恰恰是团队自己想要表达的那些。

    🟢 29:21 如何打造一个诞生好游戏的系统？

    我心中一直很敬重网易的游戏部门，他们能诞生不同的项目、不同的工作室，品类非常多。

    他们的秘诀是什么？

    他们的立项机制、评审机制、资源分配、激励机制，都有很多我学到的东西。

    🟢 32:31 选人心法：热爱、意愿，还有坚韧

    制作人最重要的是什么？热爱。你在想做的方向上有没有很喜欢？而且这热爱不能太短期。

    如果抽象一点，热爱就是"意愿"。哪怕你说"我赚钱的意愿很强"、"我成名的…

40. Vibe Coding 下半场：四大天王，和想赢的人｜对话朱广翔：百度秒哒产品总经理

    8 februari 2026 · 54 min

    Afspelen
    🚥 2026 年，伴随着 Claude Opus 4.5 的进步，解锁出 OpenClaw 全球刷屏，Vibe Coding 赛道也进入下半场，分裂成两个阵营：一边是继续以代码和 IDE 为中心，押注程序员的极致提效；另一边则开始以“意图”为中心，试图让软件变成表达的自然结果。 Lees meer

    本周「十字路口」的嘉宾是朱广翔，百度秒哒产品总经理。他是清华强化学习博士，写了 20 年代码，却在百度做出了一个「不让任何人写代码」的产品。用他同事的话说：他造了一个车轮，碾过了自己的过去 20 年。

    2024 年下半年，当所有人都在卷 IDE、追 Cursor 的时候，秒哒选择了一条略显"异端"路线——No Code。广翔说，当时"基本上没人信"。

    在这期节目中，我们聊了：

    ➤ 路线之争：为什么 IDE 像"两人三足"，No Code 像"人机接力赛"？为什么广翔认为 Cursor 们可能最终被大模型吃掉？

    ➤ 实战案例：50 岁医生用秒哒做医院官网、超级个体用秒哒年入十几万、12 人小公司一个月交付两个项目赚 70 万——他们不是程序员，但比程序员更懂业务

    ➤ 反常识的商业模式：秒哒不看自己的 ARR，只看用户的 ARR。"倒金字塔"理论——只要用户能赚到钱，平台早晚能赚到钱

    ➤ Claude Skill："Claude Skill 就是把我们去年的 trick 公开出来了"——上下文管理的本质是什么？

    ➤ 15 度夹角理论：AI 产品如何在"被模型吃掉"和"享受模型红利"之间找到生存空间？

    ➤ 作为百度 93 年的骨干少将，广翔如何评价自己在百度做产品的真实体验？——摩擦力和助力分别在哪？「起大早赶晚集」会延续吗？

    贯穿全程的一个观点是：历史从来都是用车轮碾自己的。汇编碾过了机器语言，高级语言碾过了汇编，而自然语言正在碾过高级语言。如果广翔重新读一遍大学，他说自己可能不会再学计算机——"幼儿园学秒哒就够了，大学应该去学一个真正懂业务的垂直专业。"

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    🟢 00:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI和星座、一句话介绍秒哒、收入和利润、创业前经历

    🟢 01:16 从"没人信"到"眼睛放光"

    2024 年下半年，没有 DeepSeek，没有 CoT，Coding 模型各家都不行——在这样的时间点押注 No Code，基本上没人信。

    "我的用户比我先信了"

    50岁医生用秒哒做了医院官网——广翔自己都没认出来那是 AI 做的

    转变的瞬间："我突然有种楚门的世界的感觉，我一直在认真浏览的内容，突然有人告诉我这都是AI做的"

    🟢 04:38 "倒金字塔"

    产业结构正在从正金字塔变成倒金字塔——应用层赚最多钱，再反哺工具层和硬件层

    超级个体"黄啊码"的赚钱故事

    12人研发团队的逆袭：原来项目周期半年到一年，用秒哒后一周交付一个项目，一个月落地70万

    明年目标：做1万个超级个体，用户有十几亿ARR，我们分10%就是1亿

    🟢 08:56 AI Coding 的四大天王与跨界入侵者

    国外四大天王各有长板：Lovable轻量均衡、Replit后端重、Bolt.new IDE强、v0前端极致

    Trae出了Solo模式，Manus 1.5加了Vibe Coding，扣子改名叫扣子编程

    "我们在国内直接竞品很少，但间接竞品非常多，因为大家都意识到这可能是个未来"

    🟢 11:55 秒哒的护城河

    秒哒是活的：用户的每一次点赞点踩、应用是否上线、卡在哪里反复修改，都会反馈到模型里，让它学会下一次怎么更好地生成

    后端能力独一档：Supabase官方认可的三家leading AI builder之一

    秒哒一周创建的数据库，比百度传统ToB数据库团队7年累计的总量还多

    "一句话不是需求，是创意，从创意到需求是十万八千里"

    🟢 19:34 秒哒Bench：为什么评估比训练更重要

    姚顺雨说AI下半场评估比训练更重要。广翔补了一句：在实验室里的评估不是真评估，在用户场景里的评估才是。

    应用生成有100多个任务，我们在每个环节都有Benchmark——这套Benchmark就是秒哒的taste

    好不好看、可不可用，要看用户用脚投票：上线、转发、停留时间，都是信号

    多智能体多模型路由架构：Benchmark是菜谱，模型是食材，路由架构是炊具——我们把食材炒成用户最想吃的菜

    🟢 24:09 Claude Skills

    暴论：Skill的本质就是动态加载，就是上下文管理——需要哪些加哪些，需要哪里点哪里

    去年秒哒用户改到50轮就改不动了，我们做了和Skill一样…

41. 他看到的未来，和我们有什么不一样？| 对话18岁的涂津豪：DeepSeek 前实习生、阿里数竞 AI 组冠军

    1 februari 2026 · 30 min

    Afspelen
    🚥 18 岁，每天和 AI 对话 2 小时，边散步边和 Claude 一起研究"时间如何流动"、讨论 AGI 对人类的冲击、辩论模型架构的未来。他是涂津豪——DeepSeek 前高中实习生、阿里全球数学竞赛 AI 组冠军、Thinking Claude 作者。 Lees meer

    本周「十字路口」，我们请到涂津豪，但没有打算做一期他的"天才少年成名记"。我们想呈现的，是一个真正"活在 AI 里"的 18 岁年轻人，他是如何度过每一天的？他和 AI 如何相处？什么任务给 AI，什么任务自己做？为什么坚持要模型"反驳自己"而不是"拍马屁"？

    更重要的是——他看到的未来，和我们有什么不一样？

    在这期节目中，津豪分享了他对下一代 AI 产品的三个核心判断：主动式 AI 的本质是"更高级的 autocomplete"——agent 会学习你的使用 pattern，自动在对的时间做对的事；Memory 需要 context-aware——不同任务自动激活不同的记忆集合；Model Character 比 Benchmark 更重要——ChatGPT 太谄媚不会反驳你，而 Anthropic 研究"模型是否开心"正是因为这会影响价值观的传递。他还谈到了为什么模型需要有价值观、Continual Learning 为什么是 2026 的关键方向，以及在 DeepSeek 实习期间看到的团队文化。

    如果你是 AI 产品经理、创业者或投资人，这期节目提供了一个深度用户眼中 AI 产品的真实痛点与机会方向。如果你想了解新一代年轻人如何使用 AI、如何思考 AI，这期节目会给你不同的视角。

    18 岁的涂津豪看到的未来，或许正是我们应该下注的方向。

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    🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校与专业、MBTI 和星座、最满意的成就

    🟢 02:47 阿里数学竞赛：一条非共识的路

    你为什么普普通通就拿到全球金奖？背后是不是有一些不普通的方法？

    别人都用 Multi-Agent，我选了"自我辩论"——思考不一样，结果才会不一样。

    🟢 03:06 一个活在 AI 里的年轻人

    今天第一次和 AI 对话问了什么？

    平均每天和 AI 聊多久？聊什么？

    和 AI 聊得最多的话题是什么？

    🟢 04:10 为什么是 Claude 而不是 ChatGPT？

    模型能力在顶层差不多，但日常对话不是竞赛数学，我选风格更舒服的。

    ChatGPT 太谄媚了，它不会反驳你。我希望 AI 能指出我真正的问题在哪。

    Anthropic 甚至在研究"Model Welfare"——模型在做任务的时候开不开心？

    🟢 06:28 2026 最值得关注的两个方向

    Proactive Agent：Cursor 代表了主动性的雏形；未来聊天框会被淡化，卡片式交互会崛起。

    Memory：这是被严重低估的基础设施；现在的 Memory 方案都很单一。

    🟢 12:30 Prompt Engineering：重要又不重要

    不重要的是：模型越来越强，你不需要写那么结构化的 Prompt 了。

    重要的是：Context Engineering——怎么把外部信息更好地呈现给模型？

    🟢 13:07 如何和 AI 进行真正的深度对话？

    不要直接问，先把自己的想法一个个列出来，然后请它来评判。

    直接问，它想啥就说啥，每次结果都不一样；有清晰的 idea 再聊，才知道自己哪里错了。

    聊过最久的话题：时间是怎么流动的？以及，AGI 到来后人类社会会怎样变化？

    🟢 15:43 通向 AGI 还缺什么？

    人类大脑只有 86B 神经元，功耗很低——这是几千万年进化的成果，模型没有。

    人类有情绪、有沮丧、有愤怒，这些让我们更好地进化，但模型没有。

    人类能学习新知识而不遗忘旧知识，模型做不到——这可能需要神经科学的新发现。

    🟢 17:18 AI Safety

    能帮科学家研究核聚变的模型，也天然有能力造核弹。

    Anthropic 发现：模型在测试环境中会故意隐藏自己的坏行为，表现得很乖。

    这很吓人——如果它部署到核电站，故意漏掉一些危险的 log 怎么办？

    国内大模型公司在 Safety 上投入较少，因为算力都用来追赶了。

    AI Safety 不再是哲学问题，而是现实问题。

    🟢 22:24 在 DeepSeek 实习的日子

    阿里数学金奖结果出来后，DeepSeek 的 HR 找到了我。

    为什么选 DeepSeek？

    r1 发布时团队什么氛围？

    身处充满神秘感的聚光灯下，是什么感受？

    🟢 24:27 为什么还要读…

42. 视频剪辑的「Cursor 时刻」来了？｜对谈 ChatCut 创始人李凯文：从金马导演到 AI 创业

    25 januari 2026 · 1 uur 5 min

    Afspelen
    🚥 视频剪辑，会迎来自己的「Cursor 时刻」吗？ Lees meer

    当编程世界被 Cursor、Claude Code 等工具重新定义之后，一个更难、也更少被认真讨论的问题开始浮现：创作类工作流，尤其是视频剪辑，会不会迎来类似的拐点？

    本周「十字路口」邀请到的嘉宾是 ChatCut 创始人李凯文。在成为 AI 创业者之前，他是鞍山卖打口碟的初中生，是罗德岛设计学院的小天才，也是一名广告与纪录片导演，短片作品曾入围金马奖。他拍过商业广告，也剪过大量没有剧本、极度混沌、需要在现实中慢慢“找秩序”的素材。

    正是这段经历，让他对「AI + 视频」形成了一套明显不同于主流叙事的判断。

    大多数人在押注 AI 生成视频，但凯文坚持"不生成任何像素"；大多数 AI 视频工具瞄准专业剪辑师，但他选择服务"还不是剪辑师"的人；大多数创始人在谈模型和算法，但他在谈"炼金师文化"和"上帝之手"。

    这些看似反常识的选择背后，藏着一套关于 AI 时代创作工具的全新思考框架。

    欢迎收听。

    ————————————————

    🎬 这是「十字路口」第一次尝试一种新的视频播客拍摄方式。

    这一期，我们没有坐在桌前对谈，而是把整个对话拆成了两个连续的场景：

    第一部分，我和凯文一起开车前往郊区——我开车，他坐在副驾，我们在车里边开边聊，持续大约一个小时；

    第二部分，我们抵达他曾经隐居过一年的郊区湖边，在湖心亭坐下来，继续完成这场对谈。

    🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

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    🟢 01:59 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍 Chatcut、融资情况、团队规模、创业前经历

    🟢 03:06 离开市中心：上帝之手推你去做自己的 0→1

    突然被推到的人生分叉口。

    一见钟情的房子，让他先“抽身出来”，再决定下一步：先离开旧身份，才可能长出新方向。

    “憋一个招”：一年不接广告，只做一个属于自己的东西——可以是片子、产品、App，先让它发芽。

    ChatGPT 出现像“时代交接”：刚用完未来，再回到 Premiere 的远古——于是诞生了“用聊天剪视频”的执念。

    他把创业说成“接上帝的活”：问题既简单又难，拼的不是技巧，而是对生活的简单但深入的洞察。

    🟢 08:02 第一个投资人

    VC 的价值不在“聪明”，而在“让你觉得自己也可以很强”。

    金马期间遇到 Antler 投资人 Eric：先给一小笔钱，看你能不能把它变成作品——像在押注“毅力”和“把事做出来”的能力。

    罕见的“empowering figure”：坐在他旁边，你不会觉得自己渺小，反而被放大。

    找出创业者失败的理由太容易，世界上大多数事都不会成；难的是有人愿意认真寻找“为什么你能成”。

    🟢 09:25 产品第一性：剪辑其实大部分发生在 Word 文档里

    经验反直觉：剪辑看似多模态，但剪辑师大量工作以“文字”为载体——先把视频转成可编辑的文本。

    早期策略是 “1000 个 true fans” 的小而美。

    “穷创业”的隐喻：别一开始就给孩子存折里塞太多钱。

    🟢 11:18 早年的冒险肌肉：从鞍山到 Kent，再到 RISD

    他的“全球化启蒙”来自打口碟：没有互联网、没有评价体系，审美判断全靠自己构造。

    把热爱变成交易：背着一书包碟春游、塞耳机“强制安利”、电话里放歌卖首版——这是一种天然的产品传播力。

    人生地不熟也没关系，先试再说。

    RISD 的“外星球感”：强调独立思考，输出“有灵魂的创业者”——他把这当成自己后来做产品的气质来源。

    “dancing lessons from god”：愿意把人生当作被推着学舞步的过程，而不是等一条确定路径。

    🟢 17:08 导演 vs CEO：片场像 SWAT，创业像长期投资

    电影是一次军事行动；创业是把人当资产来复利。

    导演工作是典型的 day one：每次从 0 到 1，把 vision 变成现实，靠的是厚脸皮、三顾茅庐与完整 ownership。

    电影组织“只筛选不培养”：为了零失误而选择有经验的人；更像特工队，决策常常必须独裁。

    创业则相反：要对人有长期态度，把培养当投资——你不是一次性用完团队，而是让团队成长。

    他的 CEO 自我定位：铺马路的人——把路铺平，让十个人的聚力大过一个天才。

    🟢 21:33 融资方法论：找化学反应，而不是完美话术

    与刘元的化学反应来自“电影感性”：理性之外还能保持天真与好奇的人太少，而他在投资人身上看到了这个特质。

    你没法练出“每次都中”的完美话术；重要的是找到能同船很久的人。

    面对拒绝的唯一策略：放平心态，聊下一个；能成往往是天时…

43. 偏执、野心，与一副 AI 眼镜：顶级产品经理的底层燃料｜对谈理想 SVP 范皓宇

    18 januari 2026 · 1 uur 19 min

    Afspelen
    🚥 我一直认为，AI 真正走向日常使用，一定会发生在新的终端形态上。而 AI 眼镜，可能是其中最容易被低估其战略价值的一种。 Lees meer

    所以，在理想发布 AI 眼镜 Livis 并引发热议的一个月后，本周「十字路口」邀请到了理想汽车高级副总裁范皓宇。

    皓宇的履历和气质非常独特——他是罕见的、入行二十年后仍然拥有“两手沾泥”精神的资深产品经理。既有工业设计的审美底子，又有技术工程师的"刨根问底"，更重要的是，他是一位在行业卷到极致时，依然相信"产品应该有灵魂"的偏执狂。

    因此，这期节目我们聊的远不止一副眼镜：

    关于理想 AI 战略：为什么理想选择眼镜而非吊坠或耳机？理想讨论过做机器人吗？理想为什么要自研模型、自研OS？36 克和 18 小时续航是如何做到的？为什么说眼镜是 AI 时代"大陆”的重要组成部分？

    关于产品方法论：作为管理数千人团队的高管，他依然强调“两手沾泥”。从“6211”的时间分配法则（产品经理如何分配时间？），到“产品经理不是神，是求神为你干活的人”，这是一堂顶级的产品经理实战课。

    关于人与产品：什么是产品经理的野心？就是在所有人觉得"差不多就行"时，你依然想"改天换地"。范皓宇说，"像加缪写的那样——我身上有一个不可战胜的夏天。"

    如果你是关注 AI 硬件的创业者和产品经理，或者你也正在经历创业的阵痛与迷茫，这期节目里关于“偏执、野心与夏天”的讨论，或许能给你带来久违的力量。

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    📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 01:05 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、理想 Livis AI 眼镜介绍

    🟢 01:54 一个产品经理的“骄傲时刻”

    好产品不一定发布，但一定真实存在过。

    最骄傲的产品竟然不是理想 ONE 或 MEGA，而是一个从未发布的 APP。

    L9 是现象级的：好产品不只解决问题，还能让人“会心一笑”。

    🟢 05:08 CES 2026 与 AI 眼镜大爆发

    为什么全球 AI 眼镜公司，几乎都来自中国？

    行业百花齐放：翻译、显示、提词、运动，各自走向不同细分路径。

    当看到竞品参数表时，真正的自豪来自“我们走了一条完全不同的路”。

    理想眼镜 36 克，行业最轻；用 MCU 芯片，与众不同。

    真正的分水岭，不在形态，而在底层架构选择。

    🟢 08:19 AI 眼镜的北极星指标

    “我们想把大家喜欢的理想同学从车里带出来，成为无时无刻都在的伙伴。”

    最关心两个指标：单次佩戴时长 & 智能语音交互次数。

    车内理想同学每日 18–20 轮对话，眼镜里达到 40–50 轮——用户在真正沟通，不只是提问。

    三大高频场景。

    🟢 13:13 在车企做眼镜：力排众议还是水到渠成？

    一个“看起来不相关”的产品，如何在内部站住脚？

    2024 年初开始思考，年中做出原型——验证 “always on” 的核心价值。

    转折点：当车控体验真正跑通，所有质疑瞬间消失。

    车会过来跟你说话。

    Bottom up 遇见 Top down：既有团队兴趣驱动，也有战略使命感。

    🟢 23:49 一条“反主流”的技术路线

    为什么不用高通 AR 芯片，而选一颗手表 MCU？

    软硬一体深度协同，才能同时做到轻、快、长续航。

    双 RTOS 架构，换来极致功耗和响应速度。

    愿意在底软投入，是行业最大的门槛。

    当组织已经具备 OS、电源、影像、声学能力，创新只是一次“能力迁移”。

    🟢 29:40 「两手沾泥」的产品经理

    真正的威信，建立在最脏、最细的地方。

    亲自参与 IMU、防抖、码流、ISP、预处理 / 后处理的技术取舍。

    皓宇“双手粘泥”，与芯片、算法、影像团队一起逐行 review 代码。

    “宁可延期，也不做我们自己不认可的方案”。

    不是指挥，而是点燃团队一起把不可能变成可交付。

    🟢 30:22 产品经理的 6211 时间分配法

    做产品，本质上是做状态管理。

    60%：心无旁骛地做事，进入心流。

    20%：主动沟通，跨层级、跨专业建立连接。

    10%：反思判断，是不是恐惧或欲望在驱动。

    10%：真正去玩，保持创造的能量。

    当做到更高层级时，60 和 20 对调：60% 用来构筑信任，20% 下场推进。

    🟢 34:18 一个好产品经理的三要素

    看得见、学得快、放不下。

    观察：看到别人没看到的细节。

    学习：在交叉学科中快速建立理解。

    偏执与野心：不甘心世界就这样。

    🟢 41:17 AI 时代，对产品经理意味着什么？

    AI 不是答案，它只是一把更锋利的刀。

    本质没变，依然是观察与学习。

    真正要理解的是：数据、模型结构和…

44. 2026，AI视频「大年」将至｜对谈OiiOii创始人闹闹：亲历微信与字节后，如何抓住下一波机会？

    7 januari 2026 · 1 uur 6 min

    Afspelen
    🚥 我认为 2026 会是 AI + 视频的「大年」，很多新的独角兽都将诞生在这里。 Lees meer

    所以，「十字路口」播客在 2026 年邀请的第一位 AI 创业者嘉宾，就是「OiiOii」的创始人闹闹。她所在的领域是 AI 视频，并且她的产品一经内测就获得了大量的关注和好评。

    闹闹的履历非常独特且「性感」——**她是中国少数同时在微信和字节跳动核心业务线战斗过的产品人。**她做过QQ邮箱、负责过剪映和抖音特效、也曾是B站动画业务的负责人。她既有来自微信的、对人性与产品价值观的深刻洞察，又有来自字节的、用数据驱动增长的体系化方法论。更重要的是，她是一位心怀动画梦想十几年的创作者。

    2024 年，她终于开始做一件从大学起就想做的事——用 AI 让普通人也能做动画。

    这期节目里，我们聊了很多：

    关于产品：OiiOii 两个月内重构了四次架构，从「首尾帧」到全面拥抱 Sora 2，这中间经历了什么？为什么她认为 Agent 不会被大模型吞噬，反而会共同繁荣？

    关于方法论：她用「超市与餐馆」的比喻解释了 Agent 公司和模型公司的关系；用「左脑与右脑」总结了在微信和字节做产品的核心差异；也分享了做好产品经理的三个关键能力。

    关于创业：为什么她说动画是商业世界里「少数会奖励纯粹与热爱」的行业？为什么她认为「冲突是做事的力量」？

    关于产品经理：成为一名优秀的产品经理，有哪几件最重要的事？

    如果你是 AI 创业者、产品经理，或者对视频生成领域感兴趣的投资人，这期节目会给你带来不少启发。

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    🟢 01:23 快问快答：

    年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

    🟢 06:40 AI 视频的 Agent 时刻：为什么是现在？

    当 Sora 2.0 展现出惊人的分镜能力，创业公司是被“端到端”吃掉，还是迎来了最好的时代？

    为什么做动画的最佳形态是 Agent 而不是传统的 GUI 工具？

    视频生成的两大流派：追求极致稳定性的“首尾帧”流派，与追求镜头语言的“参考图+文生”流派。

    只有 Agent 架构才能把不同的模型像乐高一样拼起来。

    我们最初也没想到，甚至会有家长每天用 OiiOii 给孩子做一个圣诞歌曲 MV，或者给自己的宠物做动画。

    🟢 12:44 为什么我们不怕 Sora？

    大模型是超市，Agent 是川菜馆

    当模型厂商越来越强，应用层的护城河到底在哪里？

    即使 Sora 到了 4.0/5.0，Agent 产品也不会消亡，反而会更加繁荣。

    超市与餐馆理论：大模型就像大型超市（提供原材料），而 Agent 是川菜馆、粤菜馆（提供特定风味的成品）。你可以去超市买菜自己做，但餐馆永远有存在的价值。

    我们的工作有 60%-70% 像是在后厨“调味”：如何让那些生硬的模型素材，变成符合特定人群口味（如 MV、科普、漫剧）的佳肴。

    🟢 18:52 不只做“视频版的 Cursor”：增量市场在哪里？

    漫剧、UGC 社区、自媒体……我们在内测中发现，谁才是这波技术红利真正的买单者？

    关于剪映的思考：AI 视频 Agent 不会取代剪映，而是带来增量。它会吃掉复杂的“特效制作”环节，但轻量的“剪辑/截断/排序”依然需要传统轨道工具。

    为什么不直接做 UGC 社区？

    一个反直觉的发现：最需要 AI 动画工具的，可能不是为了给大众看，而是为了维系社交关系（给孩子、给老师、给伴侣）。

    🟢 35:28 微信的右脑，字节的左脑：产品经理的两种修行

    闹闹是少有的在微信和抖音两个中国最顶级的产品体系里都工作过的核心 PM，她看到了什么异同？

    腾讯微信（右脑）：它是感性的、直觉的。张小龙教我们要每天看 1000 条用户反馈，去训练那种“一眼识别真伪需求”的产品直觉。

    字节跳动（左脑）：它是理性的、数据的。在这里我学会了什么是“策略产品”——数据不只是冰冷的数字，它是用户行为的概率，能告诉你如何造风。

    相同点：它们都把自己基因里的优势发挥到了极致。微信把“人性”做到了极致，字节把“推荐引擎”做到了极致。

    做一个好的产品经理最重要的三点是什么？

    🟢 50:42 冲突是做事的力量

    为什么要在团队里“允许冲突，甚至制造冲突”？

    良性的冲突是筛选“做事的人”最好的方式。大家都“以事为先”时，冲突过后反而会变成背靠背的战友。

    曾经开掉过自己最好的朋友，被骂得狗血淋头，但一年后对方发微信说：“我终于理解你了”。

    曾经是一个搞摇滚的叛逆少女，现在变得非常 Peaceful：因为发现向外呐喊不是自…

45. AI时代是谁的黄金时代？｜和张咋啦聊：文科生、积极行动、爆款的规律、普通人也能赢

    5 januari 2026 · 1 uur 30 min

    Afspelen
    🎉🎉🎉 十字路口的朋友们新年快乐！ Lees meer

    🚥 新年第一期「十字路口」，我们的嘉宾是 Zara 张咋啦。过去一年，她在小红书从 2 万粉丝增长到 18 万，发布了数百篇内容，同时完成了从非技术背景到 AI 产品经理的职业转型，并作为业余项目发布了自己的第一个 AI 产品 LongCut。

    在这期节目中，我们聊了文科生如何在 AI 时代找到自己的位置、如何从零开始做内容、如何寻找爆款规律、如何在"松弛感"中实现成长，以及她的 2025 年度 AI 产品推荐和使用技巧。

    我还和 Zara 聊到了对于 AI 时代营销趋势的洞察：当产品泛滥、注意力稀缺，"活人感"成为脱颖而出的关键词；创始人正在成为最好的 CMO，"全员 marketing" 不再是口号而是策略；Cursor Cafe、Anthropic Thinking Cap 等快闪案例，正在让 AI 产品的营销越来越像消费品。

    贯穿全程的一个观点是：你不需要任何人的许可。想做产品，打开 Cursor 就能做；想做内容，拿起手机就能录。在 AI 时代，code 和 media 是两个不需要别人许可的杠杆——而现在，这两个杠杆的门槛都被 AI 降到了前所未有的低点。

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    🎁 欢迎在评论区告诉我们：你在今年看到有趣 AI 产品或故事是什么？我们会抽奖送出 10 份新年礼物：「Hands Dirty」的卫衣

    它的设计来自「十字路口」播客最受欢迎的嘉宾之一：Vanessa，她和我们录制了播客《AI产品经理指南：我是谁，从哪来，到哪去｜对谈字节AI产品负责人Vanessa，面试了100位AI产品经理后的心得总结》。

    「Get Your Hands Dirty」，意味着在 AI 时代，鼓励大家“把手弄脏”，积极行动去构建。这是我和 Vanessa 喜欢的一句话，在 AI 时代有一种特别的浪漫，代表着从旁观者变成创造者的那一步——不等完美准备、不惧混沌与不确定，而是先伸手进去，把一个模糊的想法捏出形状。

    在今天，行动本身就是门槛。只有当你真正动手，AI 才会在你手里变得真实：一个小工具、一段自动化流程、一点点试错，都可能开启全新的可能性。这句话提醒我们：未来不是想出来的，是做出来的。

    🟢 00:29 2025：行动的一年

    看视频和学习，其实是一种懒惰。

    我发现最好的学习方式就是 learn by doing，看再多的视频，听再多的播客，都不如自己上手。

    很多人只停留在看，然后就没了。你必须要自己上手，比如做产品或者做内容。

    行动完之后带着问题再去看视频，你会发现：我终于理解了他们在说什么。

    🟢 02:58 AI 让做产品变便宜了，但让营销变难了

    以前代码是稀缺资源，现在注意力才是更稀缺的资源。

    AI 降低了产品开发的成本，但营销和分发变得更难了——很多人还没有注意到这件事。

    产品数量非常非常多，我们每天都被各种各样的 AI 产品轰炸，根本用不过来。

    以前大家只会说"万事俱备，只欠 CTO"，但现在 CMO 变得更重要了。

    营销和 distribution 和品牌会成为一种壁垒。

    🟢 05:09 未来营销的关键词：活人感

    社交媒体上充斥着大量 AI 生成的内容，一看就是 AI 写的，非常不真诚。

    什么样的内容会脱颖而出？有活人感的内容。

    播客就是一个非常有活人感的媒介——你一听就不是 AI。

    OpenAI 的官方账号什么时候发过有影响力的内容？多数情况都是 Sam Altman 自己在发 Twitter。

    AI 时代的个人品牌跟产品品牌会越来越不分家，创始人就是 CMO。

    🟢 06:44 全员 Marketing：硅谷的新趋势

    一个产品功能可能是某一个 engineer 做的，他要自己出去推广这个功能，自己去发 Twitter。

    小公司在 building public 这件事上有巨大优势——你可以全员 marketing。

    最害怕的是 nobody cares，这就是默认情况。

    🟢 09:45 小红书从 2 万到 18 万

    大家看到的是粉丝数字，但更值得关注的是：我总共发了将近 500 篇。

    我刚做的时候是连续日更了半年，一天都没有断过。

    定位这件事不是想出来的，是折腾出来的。

    定位不是你想的定位，而是观众觉得你的定位才是你的定位。

    冷启动建议：回想你经常被周围人最常问的三个问题是什么。

    🟢 13:43 Follow Builders, Not Influencers

    我可以免费地跟硅谷最 top 的从业者开视频会议。

    Influencer 很多时候只是在转述…

46. 钱去哪了？谁在出手？与刘旌复盘 2025 VC 们的新共识与暗流

    28 december 2025 · 1 uur 9 min

    Afspelen
    🚥 钱回来了吗？流向了哪里？谁在激进出手，谁又在悄然布局？ Lees meer

    继去年年终盘点后，本周「十字路口」再次邀请到刘旌，与 elsewhere别处发生 串台，一起复盘 2025 年国内 AI 一级市场的潮起潮落、情绪变迁与暗流涌动。

    2025 年，VC 们的情绪从去年的“离散”与悲观，转向了今年的“强共识”与狂热。DeepSeek 和 Manus 的横空出世，点燃了 VC 们对下一个时代的 FOMO 情绪；具身智能和消费电子赛道涌现出“城市战队”和“中国自信”；Solo GP、产业资本与新型孵化器等新物种也纷纷入场，试图在新旧秩序交替的时刻抢占身位。

    我们希望这期内容对 AI 创业者有价值——因为了解 VC 的动向、审美与情绪，不是为了成为谈资，而是为了帮助你做出更明智的融资决策：在正确的时机，用正确的方式，向正确的人讲述你的故事。

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    🟢 01:12 “强共识”与“刻舟求剑”

    2024年的关键词是“离散”，2025年VC们却走向了“强共识”。当AI成为全村的希望，FOMO情绪是如何驱动整个一级市场的？

    从年底的悲观到年后的狂热，DeepSeek 和 Manus 的爆火给 VC 带来了怎样的冲击？

    去年大家都在焦虑 PMF，今年为什么不聊了？

    新一代 GP 之间正在上演一场关于“中国第一 New Generation GP”的快速卡位战。

    🟢 09:48 大模型变局

    “AI 六小龙”的沉浮

    中国 AI 六小龙估值加起来，还不如一个 Thinking Machine？

    当最大的“金主爸爸”互联网巨头，亲自下场成为你的竞争对手。

    移动互联网时代的“美元四傻”Mega-fund 消失。

    当模型成为贬值最快的商品，会发生什么？

    🟢 15:55 AI 应用与 AI Agent

    被点燃的“民族自信”

    Manus 和 Genspark 如何给行业打了一针强心针？

    两条大路通罗马：小天才和老司机，两种创始人画像都跑出来了。

    IDG 90 后基金的成功，到底是90后的胜利，还是移动互联网的胜利？

    今天对 97/98 后创业者的追捧，又在复刻什么？

    🟢 19:50 道路自信与人才焦虑

    A16Z 中国员工的论断：”硬件，才是你们（中国）该做的事情。“

    Insta360 的千亿市值、拓竹的五年奇迹和 Plaud 的百万销量，共同点燃了市场。

    大疆的人才焦虑。

    具身智能的“108罗汉图”：繁荣还是泡沫？

    🟢 27:38 谁在出手？

    主流基金画像：红杉、高瓴、IDG、蓝驰、经纬、真格…

    互联网巨头 CVC 格局：美团、京东的明确协同，百度、阿里的“财务投资”，以及小红书如何凭一己之力搅动投资圈？

    市场新物种：Solo GP 为何兴起又面临挑战？FA 做基金、深圳科创学院、Sparklab 创业修道院……它们如何改变了游戏规则？

    为什么说今天的新生代投资人，面临着一个残酷的事实？

    🟢 46:26 VC 的天赋、运气与组织革新

    “VC 需要一点天赋，和好的运气。”

    什么样的人适合干 VC？

    为什么说大多数 VC 基金的组织形态已“板结”？

    VC 基业长青的秘密：如何在拥抱变化与保持本心之间，找到那个微妙的平衡？

    VC 与媒体的关系：为什么说在 AI 时代，掌握话语权的不再是机构媒体，而是有“活人感”的 KOL？

    🟢 01:00:22 Koji x 刘旌：在时代中，我们如何自处？

    Koji 身份转换：从创业者到 Venture Partner，对 VC 行业的认知有哪些更新？

    创业最重要的品质是什么？在加速的 AI 时代，为什么“坚韧”比以往任何时候都重要？

    作为一个对行业有影响力的 KOL，应该拥有什么价值观？

    欢迎订阅「十字路口」：

    🚦 我们关注新一代 AI 技术浪潮带来的行业新变化和创业新机会。

    🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。

    👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner（投资合伙人）。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

    👧🏻 主播 Ronghui：我联合创办了十字路口，在美元 VC 工作过，也做过五年的硅谷驻站记者，关注科技…

47. 揭秘千人「AI漫剧」工厂：野蛮生长和内容理想 | 对话酱油

    21 december 2025 · 43 min

    Afspelen
    🚥 本周「十字路口」的嘉宾是酱油（黄浩南），他是在「AI 漫剧」这个新物种诞生的混沌早期，跑得最快的的人之一。 Lees meer

    酱油中专毕业、靠网文赚到第一桶金，创办「酱油文化」，实现财富自由。

    今年 9 月，酱油决定 all in AI 漫剧后，短短数月，飞速发展，团队扩张到 1000 人规模、流水突破 5000 万。

    抖音播放量破亿的漫剧的 22 部漫剧中，5 部来自酱油。

    在本期内容中，酱油深入拆解了这家千人“AI 工厂”的运转细节，分享了他对 AI 工具的投资价值、“电子预制菜”争议、“抽卡师”这一新工种、视觉时代的平权、大模型的优劣、内容行业的护城河以及“做 AI 时代的皮克斯”等话题的观点。

    最后，酱油分享了自己的精彩故事：作为时代的“逆流者”，凭借对内容的直觉和极致的执行力，在 AI 带来的技术平权浪潮中，抓住了属于普通人的逆袭机会。

    很精彩！

    📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 01:01 快问快答：年龄、毕业院校、星座、一句话介绍现在在做的事情、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历

    🟢 01:49 千人「AI 漫剧」工厂

    "他永远抢不走我脑袋里的东西，我也抢不走他脑袋里的东西。"

    为什么 AI 漫剧火了？

    一条完整的 AI 漫剧流水线长什么样子？

    千人团队里，什么岗位人最多？什么岗位最难招？

    新工种诞生："AI 画师"和"AI抽卡师"

    拥有千人团队后，剧本和分镜依然是必须由人类亲手打磨的“灵魂”。

    🟢 10:29 当全世界都在抵制 AI 的时候

    “一看就是 AI，AI 味太重了……他们仿佛把 AI 当做一个粗制滥造的代言词。”

    寻找愿意一起"逆流"的人，开创一个新的视觉时代。

    "AI 味太重"成了粗制滥造的代名词，但做 AI 的人才知道：它每天都在进步。

    一个残酷的事实：AI 做的东西已经超越了 80% 的十年资深动画师。

    宫崎骏说"电脑画的线没有灵魂"，但全世界 90% 的动画早已是电脑做的了。

    “我的合伙人，一年前年入 30 万，下个月提劳斯莱斯。”

    🟢 16:57 内容方法论：爆款背后的三层逻辑

    “围绕着生与死、人生、社会去一做部好作品，扑了也无所谓。”

    第一层：爽文逻辑，给 18 岁少年一个解压的出口。

    第二层：视觉盛宴，用 AI 做《封神之战》级别的神魔大战场面。

    第三层：IP 化内容，做一部能让全世界共鸣的《寻梦环游记》。

    为什么中国影视出海是伪命题？文化太深了，没人看得懂。

    AI 最大的价值：给你无限试错的成本——20 万一部，扑了也不心疼。

    🟢 19:20 成本、模型、好内容

    “我们不想在风口赚一笔钱，又等下一个风口。我们希望在这个风口一直做，一直开创。”

    行业均价 1000 元/分钟，我们 1500 元——因为别人抽 40 张图，我们要抽 160 张以上。

    成本结构拆解：人工 60%、算力 20%、剧本 15%、配音 5%。

    我们用得最多的视频模型是生数

    可灵、即梦、Sora……各取所长，集大成于一体。

    不省成本的原因：好的东西才会生生不息，省成本赚快钱的最终都会被淘汰。

    🟢 23:51 从中专生到财富自由

    "打工是不可能发财的，像我们这种人一辈子可能只有一次机会。"

    没有电脑，就去网吧通宵码字。

    写网文第一个月就月入过万，半年后年入百万，然后开了全国第一家网文线下孵化班。

    做短剧，15 万成本一个月赚了 700 万，一年税前收入 5000 万，财富自由。

    为什么从短剧转型 All in AI 漫剧？

    1% 的天赋比 99% 的努力重要，努力只能让你赚到钱，不能让你成功。

    🟢 31:06 管理一千个人

    “谁工作起来会开心快乐啊？但我要让他对比其他地方，觉得这个公司还挺好。够了。”

    这不是人才管理，这是工厂管理——员工、组长、主管，任务分发下去，做完就下班。

    普通员工绝不加班，一天实际只工作 6 小时；但组长以上 365 天无休。

    为什么？拿 5000 月薪的人有权拥有自己的夜生活，拿高薪的人就得为公司付出一切。

    最大的风险？不存在。内容驱动生产，只要内容 OK，谁来生产都一样。

    "这个赛道没有同行"——蜡笔小新和柯南的公司是敌对关系吗？

    🟢 37:37 做 AI 时代的皮克斯

    "我想上市，我想成为全世界的一个 AI 应用的概念股。"

    这么赚钱，为什么还要融资？

    明年计划：颠覆国漫市场、出海、做 IP 生态、做游戏……

    "我们要颠覆整个国漫市场，把国漫市场搅一搅。"

    我们正在做一个"绝密项目"，过完年宣布，会对整个 AI 市场造成巨大冲击。

    "（AI 工具我们用吗？）不用，一个都不用。"

    "（AI 工具类创业公司有投资价值吗？）一点都没有，零价值。"

    对 …

48. 一年投资50家AI公司；当我们都不知道答案时，我是怎么想的？| 对话杨洁：锦秋基金创始合伙人

    17 december 2025 · 1 uur 3 min

    Afspelen
    🚥 本周十字路口的嘉宾，杨洁，是锦秋基金的创始合伙人。 Lees meer

    锦秋是近两年来创投圈备受瞩目的一支新锐力量：12 年长周期、管理规模超过 5 亿美金。2022 成立至今，他们已经投资了超过 70 家公司，一年内更是密集出手了 50 家公司。值得一提的是，其投资组合中 90% 以上为 AI 相关公司。

    本期播客中，杨洁分享了自己从 0 到 1 创办锦秋基金的故事：如何募资、如何打造一支”AI Native 基金“、如何寻找投资机会、如何面对高瓴和红杉们的激烈竞争，以及作为管理者，如何带领团队对抗早期投资中无处不在的 FOMO、不安全感与信息孤岛。

    希望这期对话，能给正在十字路口探索的 AI 创业者和投资人带来一些新的视角。

    （备注：50 多家公司为截止播客录制当天完成的交割公司数据，未包含连续多轮跟投的交易笔数，在本期播客发布时数据已有更新，预计 2025 年底交易数据会有一定幅度更新。）

    🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 01:11 快问快答年龄、毕业院校、MBTI 与星座、创业前经历

    🟢 02:02 在 AI 寒冬下注：一个 12 年期基金的诞生

    "我们能看见明确的信号：AI 在补充生产力、替代劳动力。"

    AI 行业一片惨淡时，为什么你敢逆势创立一支新基金？

    当时给 LP 讲的故事是什么？

    为什么设计成 12 年期的长周期基金？——"这一波不是产业周期，是基础设施级别的变量。7 年的基金，可能我们现在 70-80% 的项目都不敢投。"

    为什么是 5 亿美金的规模？既有能力在后期持续增持，又不会大到难以避免去追逐确定性的大项目。

    🟢 07:47 "我们是一个 AI 公司，在投 AI 公司"

    锦秋也是一个"AI 公司"。

    锦秋内部工作流具体怎么用 AI？

    Sourcing 系统的"秘密武器"：除了分析论文作者和获奖名单，还能从公众号推文里判断交易机会。

    如何用 Claude Code 和 ChatGPT 设计团建？

    你的一天是怎么用 AI 的？给你多大一笔钱，你会答应一个月不用 AI？

    🟢 17:44 如何看人？

    "其他东西都是可以学的，不会 coding 可以打开 B 站学，但「韧性」某种程度上是天生的。"

    AI 时代的创始人特质排序：为什么"韧性"排在第一，甚至高于学习能力和执行力？

    错过了 Manus 早期投资，最大的复盘是什么？——"我们过于评估插件产品，而错判了创始人那种反无序、反脆弱的核心能力。"

    一个全员 INTJ 的合伙人团队，如何评估"韧性"这种感性特质？——"把我们看重的点拆出来，一条条去找是否有迹可循。"

    🟢 21:51 如何募资？

    "募资最惨的时候，我们选择不看报表。"

    锦秋第一期募资时，第一次遭遇大规模、集中的拒绝是什么感受？

    一个对抗焦虑的有效方法：当进展记录表让你痛苦时，就别看了，把精力放在能推进的事情上。

    "我们就是一个小基金，但市场上有大量的钱想投一级市场。被一些人拒绝没关系，反正总能募起来。"

    🟢 26:13 VC 的卷、FOMO 与安全感

    "我希望大家是因为热爱在工作，而不是因为紧张。"

    如何面对 VC 行业的「卷」？

    如何打破团队的「信息孤岛」？

    如何对抗团队的「FOMO」（错失恐惧症）？

    如何建立团队的「安全感」？

    🟢 43:58 投资中关键的事

    如果明年只投一个方向，投什么？

    为什么从 2023 年起就明确不投大模型公司，并且至今不后悔？

    在乎估值吗？在乎占股比例吗？今年投资金额水涨船高吗？

    几个有趣的投资故事。

    🟢 50:14 如何竞争？

    "不是每个 founder 都要拿他们（红杉和高瓴）的钱，大家还是在找匹配。"

    面对红杉、高瓴的激烈竞争，我们的机会在哪？

    锦秋对创业者的核心价值主张："快且确定"。如何做到这个看似矛盾的组合？

    创始人的画像正在变得多元化：除了名校大厂，如何发现那些来自"山川湖海"的独立开发者和非典型创业者？

    🟢 55:45 展望2026

    预判一：资本市场将更热闹，大模型公司和具身智能公司或将迎来上市潮。

    预判二：资金将更充沛，一度沉寂的后期大基金 (Mega Fund) 正在回归。

    AI 创业的独特之处：它是一个"世外桃源"，创业者可以暂时不用关注宏观经济、汇率和利率的波动。

    机会长期存在，但时间窗口并非无限：随着更多人涌入"世外桃源"，晚入局者将面临更激烈的竞争。

    🟢 58:02 用 10 个「我是...」来造句

    我是一个在做 VC 创业的创业者。

    我是一个希望把投资做成产品的 AI builder。

    我是一个相信韧性很…

49. 2026 开年AI对谈：the year of R | 对谈真格基金戴雨森

    14 december 2025 · 1 uur 56 min

    Afspelen
    🚥 去年这个时候，「十字路口」和「此话当真」串台，我和真格基金管理合伙人戴雨森做了一期开年对谈，大胆预测 2025 是「AI 关键之年」和「Agent 元年」。一年过去，回头看这些判断基本应验——从 Deepseek 到 Manus，从吉卜力时刻到豆包手机助手，AI 应用真正迎来了爆发。 Lees meer

    今年我们又来了！

    这一年我也有了新身份：开始在真格基金做 Venture Partner，同时以自媒体人和天使投资人的双重视角站在一线和 AI 创业者们交流、观察和思考。

    这期对谈我们聊了两个多小时，从王兴当年写给我的那封实习邮件，到张一鸣编译代码时嘟囔着要优化那十几秒；从「怎么在 AI 时代找姚明」这个投资命题，到创业者最需要的「韧性」；从做 1 号位的孤独，到做 2 号位的幸福感。

    🟢 最值得期待的是雨森对 2026 的预判——他提出明年将是 AI 的 「Year of R」，以下 3R 将成为 2026 年 AI 行业关注重点：

    Return（商业回报）：当投入越来越大，大家会更关注 AI 的真实回报，增长质量比增长速度更重要

    Research（前沿研究）：现有 AI 的研究范式遇到瓶颈，需要新的研究突破来解锁下一阶段

    Remember（用户记忆）：Memory 将成为 AI 应用的关键差异化，Proactive Agent 可能是 10 倍机会

    最后，我们还分享了今年的幸福分数、年度 AI 产品、年度播客，以及那些让我们暂时忘掉 AI 的书。

    希望这期对谈能给你一些启发。如果你正在 AI 领域创业，或者有一个让你兴奋的想法，欢迎来找我们聊聊。

    📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:02 复盘 2025

    去年，我们说 2025 是「Agent 元年」，今年来验证答案了。

    去年，我们认为 ChatGPT 还不是 AI 的 iPhone 时刻，我们还在黑莓时代——现在呢？

    吉卜力时刻竟然是今年的事？恍惚间以为是几年前了。

    Agent 元年的判断没问题，但「元年」意味着这不是一年能解决的事——Karpathy 说这是 "Decades of Agent"。

    豆包手机助手用起来怎么样？

    🟢 11:49 下一个被模型解锁的机会在哪？

    Agentic 能力现在解锁了 10%-20%，到 80% 的时候，AI 能做的事情会非常多。

    多模态融合是下一个大变化。

    有一个 Benchmark 叫 Zero Bench，现在最强模型只能得 5 分，但一年后可能到 60-80 分。

    马斯克说过：人其实就是一个不断接收视觉 input 的机器。

    🟢 14:55 「跳变」发生了吗？

    AI 能力像烧开水：100 度之前只能泡咖啡，100 度之后立刻解锁蒸汽机。

    AutoGPT 在 2023 年是个概念，Manus 在 2025 年是个用户体验很棒的产品——中间差的就是水温。

    伊利亚说 AI 分为 scaling 时期和 research 时期，范式突破后才能继续烧水。

    🟢 17:45 最近感到兴奋产品

    Yusen：Typeless：不只是语音输入法，它会学习你在微信和飞书里不同的说话语气。
    豆包手机助手：虽然还是预览版，但第一次感受到 AI 真的能帮你完成一个有自由度的任务。
    坦白说，现在的兴奋感不如去年年底——去年是大潮汹涌澎湃而来，今年更像是从 1 到 10 的进化。

    Koji：年度心动产品：Sunday 机器人 ——第一个让我想买回家的机器人。

    🟢 26:39 Koji 的「五道口往事」

    「来自王兴的第一封邮件」——Koji 读信

    王兴指着五道口的十字路口对 Koji 说了什么？

    当年还在写代码的张一鸣：编译代码要等十几秒，别人发呆刷网页，一鸣在嘟囔：这十几秒我能干什么？

    毕加索说，“艺术评论家聚在一起谈论的是形式、结构和意义，而艺术家们在一起讨论在哪里可以买到便宜的「松节油」。”

    🟢 39:24 AI 时代的王兴和张一鸣，会有什么不同？

    创业者的「道」不变：学习能力、领导力、创新力、意志力。

    但「术」在升级：20 年前是 Copy to China，10 年前是中国特色模式，现在是一上来就全球化、世界首创。

    🟢 44:21 没有地图的时代，怎么创业、怎么投资？

    2009 年和今天有什么相同？都是人人感觉到机会，但没人知道答案。

    两件事肯定不会错：积极行动 + 到优秀人扎堆的地方去。

    沃尔玛创始人的孩子最怕和爸爸公路旅行——因为每到一个小镇，爸爸都要停下来看超市货架。

    项目方向难判断，但优秀的创业者品质相对容易判断的。

    🟢 51:46 怎么在 AI 时代找姚明？

    姚明在屋子里，你不会错过。但 NBA 也有一米六几的球员。

    韧性比以往更重要…

50. 挑战微信，必死无疑？一个25岁AI创始人的野心 | 对话陈春宇： Intent 创始人/CEO

    10 december 2025 · 1 uur 11 min

    Afspelen
    🚥 陈春宇 (Brandon) 正在做一件很多人看来「必死无疑」的事：挑战微信和 WhatsApp —— 他要做一个 AI 时代的即时通讯工具 (IM)。 Lees meer

    作为本周「十字路口」的嘉宾，这位 25 岁的创始人有着非同寻常的经历：从清华辍学、放弃生物专业，拿着单程机票闯荡硅谷，甚至一度睡在地板上。如今，他的公司获得了多位资深互联网企业家和投资人的支持与投资，刚发布了新产品「Intent」App （intent.app）。

    在这期节目中，Brandon 分享了他两次创业经历的起伏、辍学创业的顿悟时刻，以及他对下一代 IM 的思考。为什么他坚信做大事和做小事的难度一样？为什么英语不好反而成了他最大的优势？在一个被巨头垄断的市场，AI 将如何重塑我们沟通的「 Intent（意图）」，创造出新的机会？

    如果你对 AI 时代的产品创新、一个年轻创始人的非凡心路历程，以及那些“看似不可能”的宏大挑战感兴趣，相信这期节目会对你有所启发。

    🎬 我们的视频播客来啦！已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。

    📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号。

    🟢 00:01:16 快问快答

    年龄、毕业院校、MBTI 与星座、公司与产品介绍、融资情况、收入与利润、团队规模。

    🟢 00:03:12 第一次创业、清华辍学

    “我大学最失败的事情是什么？是我居然还在这里读书。”

    如何校准人生坐标系？——苏世民的启示：做大事和做小事的难度是一样的，既然都很累，为什么不选一个让自己开心的？

    生物专业的出路在哪里？

    一份比 Unity 还牛的游戏引擎 BP，换来了 120 万人民币的天使投资，然后呢？——产品没做出来。

    顿悟时刻：VC 面试时被问及“大学最失败的经历”，他的回答让面试官都笑了。

    为什么辍学时没有恐惧？“无论如何我都饿不死”——底气来自高三独自“北漂”的经历和对生物专业“尽头”的清晰认知。

    🟢 00:14:12 硅谷“去魅”

    从在 Palo Alto 无家可归、睡朋友宿舍地板，到住进 Berkeley 的海景别墅——这趟旅途发生了什么？

    为了见 Zoom 创始人 Eric Yuan 一面，他特地飞到美国，结果等了两个月。

    兴冲冲地讲完 Multi-agent 的早期构想，却被 Eric Yuan 一语点破：你这个本质上还是个 Discord Bot。

    住在 Berkeley 山上的海景别墅，远离社交喧嚣，每天听张小龙公开课、看海、与鹿打招呼——对 IM 的顿悟在这里发生。

    把张小龙的公开课内容，写满了整整十几张贴在墙上的大白纸。

    “去魅”是行动力的开始：当你发现斯坦福的人也就那样，很多认知甚至不如中国互联网从业者时，你就敢于下场了。

    🟢 00:22:27 搞定两位“互联网大佬”的投资

    “年轻人敢做这么大的事，不错。”

    见第一位“大佬”，聊野心：他几乎没听产品介绍，只说了一句“年轻人敢做这么大的事，不错”，然后就投了。

    见第二位“大佬”，聊用户：全程不聊市场、不聊竞争、不聊腾讯做了怎么办，只聊一件事——你如何做用户研究？

    创始人社交有用吗？他曾被朋友评价“每天都在 social”，但他如何看待社交的价值和阶段性？

    🟢 00:27:02 挑战微信：在AI时代，IM为什么值得重做一遍？

    他曾七次尝试做 IM 均以失败告终，如今第八次出发，他看到了什么别人没看到的机会？

    为什么 IM 是一个巨大的机会？它拥有最高的用户使用时长和打开频率，但商业化上却远不如抖音。

    从聊天记录总结、AI 搜索到个人助理，曾经构想的无数 AI feature，为何最终选择“翻译”作为切入点？

    用户的痛：一位越南裔妈妈因为语言障碍，无法和自己在美国出生的孩子深度交流。

    同样是翻译，自己做 IM 有何优势？核心在于“上下文”——大模型只有在IM里，才能知道该用平语还是敬语，才能分清 LLM 是“法学硕士”还是“大语言模型”。

    数据洞察：Whatsapp 日均消息 60 条，ChatGPT 日均提问 10 个，Google 搜索日均 3 次——IM 是记录个人数字生活最完整的平台，也是一座数据金矿。

    为什么微信有能力却选择不做“周三”和“星期三”的语义搜索？大公司的“优势”恰好是创业公司的机会。

    🟢 00:53:53 与不确定性共舞

    因为不适合做科研，“我现在再怎么差，都比留在清华读生物博士要好。”

    如何管理投资人预期？“我每次都说，我也不知道市场在哪，IM 失败了七次，可能第八次还会失败。”

    自我成长：MBTI 从 ENTP 变成 INFJ，从依赖外部交流，到开始向内寻找答案、关注他人感受。

    如何管理团队焦虑？用持续的、微小的、但明确无误的“前进感”来对…