张小珺Jùn｜商业访谈录

站在今天这个SpaceX IPO的历史性时刻，我们决定加更一集节目。
我邀请了SpaceX前火箭首席制造工程师洪力德（Lewis Hong），一起来聊聊，随着SpaceX收购整合x.AI并完成截至目前史上的最大一起IPO，在太空与AI加速融合的背景之下，这会不会是人类文明扩张的前奏？
OUTLINE:
00:01:24 SpaceX的IPO与对x.AI的收购
00:31:30 极端内向的马斯克和用人观
01:03:42 SpaceX内部的真实情况
01:30:51 “那我接受你的辞呈”
01:56:35 SpaceX开发史、Falcon 9成与败
02:11:19 航天产业的地图与权力
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前面几集节目，我和大家一起遇见了许多年轻的面孔——他们是AI时代原生的创业者和技术领袖。但是AI对社会的渗透是全方位的，不止于新技术与新产品。
今天我们的嘉宾是安克创新的创始人兼CEO阳萌。他是1982年生人，2011年开始创业，如今掌舵一家市值超过600亿人民币的科技企业。
面对新的范式变化，阳萌会怎么做？尤其在消费电子这个无限战争、速生速死的赛场之上。
他有很多对产品与组织方法论的思考。
接下来，就是我对阳萌的访谈。
OUTLINE:
00:01:13 不叛逆中的叛逆
00:14:34 这世界特别公平
00:31:13 打游戏，我开始选了easy模式
01:02:27 现在我想去打hard难度
01:48:29 我不是集权的人
02:04:17 高利润的公司要融资和IPO么？
02:14:34 消费电子的死与生
02:28:59 AI的组织革命
02:58:42 你永远还是要相信人性
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本集是小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏的返场。
在我们之前那次访谈（70集）中，何小鹏形容，造车就像在“在血海里游泳”。
在过去1年中，除了汽车这场血海战役，小鹏汽车也要面临AI和机器人这场未来之战——后者的战线更漫长，造人形机器人的胜率也要比造车低得多。
对此，何小鹏在2025年下了更大的赌注。
我们这次从“赌”开始聊起。他也聊了聊人形机器人Iron的诞生与意外、技术变革下CEO的心路、新车GX等话题。不过，对于正在发生的事，他有一些顾忌，也有一些尚且不能说的秘密。
接下来，就是我对何小鹏的访谈。
OUTLINE:
00:02:00 CEO使用AI小调研
00:11:24 不能做缝合怪
00:18:23 2025年下的赌注
00:41:15 IRON机器人的诞生故事
00:49:51 去年那场意外
00:57:43 我们有两成胜率
01:09:20 新车GX
01:17:17 没有一家游出血海
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今天是我们的系列节目《雨森的创投观察》第2集。
在《雨森的创投观察》第1集（我们节目124集）中，真格基金管理合伙人戴雨森预言称，2026年的关键词是“The Year of R”，他彼时较为谨慎，觉得2026年将是一个现实与回调之年。并在过年前清空了所有二级市场股票。
现在过去了小半年，很多人说他的一部分观点有点打脸。雨森经过了短暂的内心挣扎，决定还是继续录制我们的系列节目。他将持续分享自己的投资思考。
OUTLINE:
Strong Opinions, Weakly Held
00:02:00 雨森回应第一集“被打脸”往事：“Strong Opinions, Weakly Held”
00:06:50 我的二级市场投资偶像是Stanley Freeman Druckenmiller
00:09:07 在《雨森的创投观察》第1集，我说对了什么？说错了什么？
00:13:06 理解Anthropic的选择、组织和价值观（Dario的memo和对齐）
00:18:57 Harness由模型公司第一方地来做，更有优势吗？
00:20:07 Anthropic vs OpenAI，Claude Code vs Codex
00:23:17 “Year of Return”，到今天return的问题并没有真正被解答
好的Harness是很有生命力的，Harness本身更像OS，模型更像处理器
00:34:05 重新总结2026年的大叙事、大变化
00:37:14 在模型外面包了越来越多的层次，“壳”早已不是简单的壳：model - harness - context - runtime
00:41:30 通过Harness带来的数据也能够反哺模型的训练，形成数据飞轮。Chatbot没有数据飞轮，是因为普通人的聊天很难给模型带来新的知识。但Agentic模型要的就是帮用户解决真实问题，用户真实使用产品的轨迹是很好的训练资料
00:44:45 之前节目中罗福莉和姚顺宇的观点差异（关于Harness重要性），其实不矛盾
00:46:26 一个好的Harness是很有生命力的。按照出现顺序，像Manus、Claude Code、OpenClaw、Codex、Hermes是用户喜欢的Coding Agent Harness，甚至说ChatGPT可以认为是GPT API的第一个 Harness
00:52:25 我认为Harness本身更像是OS：之前广密有一个比方说，模型公司是新生代的OS，但我感觉，模型更像是驱动OS的处理器，我们看到有越来越多的应用是跟用户的Harness对接，而并非直接跟用户使用的底层模型去进行耦合
00:55:24 一个反直觉的现象是，勇敢地去做创新，勇敢地去做通用的，是有大机会的
00:57:33 我的第一个暴论：“AGI是在缩水的”
00:59:20 模型能力提升会不会向下吞并Harness的空间？有可能出现Agent的网络效应
字节系创始人，要把在字节学的东西，自己颠覆自己
01:04:03 2026年各个基金投的创业公司变多了，估值也变高了
01:04:07 创业者要做大厂看不上的事情，比如曾经的“套壳”、“开源”
01:10:50 好的创始人和好的方向有时候是共振的
01:21:26 “你原来的护城河可能会变成你的软肋”
01:26:24 对于AI产品，大DAU应该成为目标吗？ 大DAU vs 高质量任务，优化哪个指标？
01:28:51 “AI有点像外星人，来到了人类的世界”，这里面的机会
01:34:35 AI时代的组织与组织变革
01:38:51 “下一个字节跳动级的公司可能长得不像字节”
01:41:42 我的第二个暴论：“字节系创始人，要把在字节学的东西，自己颠覆自己”
01:42:37 我眼中的AI创业框架和大机会
01:48:01 美国vs中国创业端对比
02:01:30 思考需要刻意练习，创新需要刻意练习
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今天是我们的系列节目《Freda的投资札记》第2集。
可能有听众是第一次听我们的节目，那还是先介绍一下——Freda Duan在湾区做投资，是Altimeter Capital的合伙人。Altimeter是一个硅谷科技基金，横跨一二级。在一级市场投资案例有OpenAI、Anthropic、字节跳动等，在二级市场投资案例有英伟达、存储芯片、Snowflake、Robinhood等。
在《Freda的投资札记》第1集，也就是我们的125集节目中，Freda深入分析了当下美国的明星公司，给他们的巨额投入算了算账；也探讨了美国资本新秩序，以及当时大家很关心的泡沫。
可以预告一下的是，在本集，我们除了一如既往聊AI和投资这些很干的内容——如，Tokenmaxxing、AI时代的组织架构；还会聊一些感性的东西，尤其在这个充满不确定、每个人都很焦虑和孤独的时代，人和人的关系剩下什么？
OUTLINE:
02:13 Token的世界
Token是一个非常容易误导人的单位
同样一个task，不同模型消耗的token可能差几十倍，甚至上百倍
Token消耗是越多越好吗？肯定不是越多越好，而且是反过来的
Tokenmaxxing 现在有大量浪费 - 是的；Token用量未来还会继续上升 - 也对
行业会逐渐从按token收费，转向按效果收费
11:44 模型公司的赛点与竞争
Coding Agent成熟之后，出现了一个很重要的loop：better AI makes better AI
现在到了无法追赶的地步了吗？用一个不太恰当的类比 - 马车换汽车
最早的汽车经常抛锚，跑在前面的几匹快马还能跟一跟、追一追，那时候两者差距没有那么清楚；但一旦汽车可以稳定跑起来，没有汽车引擎的马，再快也追不上
OpenAI按GPT和Coding两条主线重组，把Coding放到非常高的位置；Google是Sergey直接管Coding；Meta内部也开始推自己的Coding model，目标是年底前做出SOTA；xAI公开收购Cursor
27:41 投资人是在抛弃软件公司吗？
Anthropic Cowork这么成功的产品，是两个人做出来的，AI来了以后，值得重新思考“一个公司到底应该需要多少人”
投资人是在抛弃软件公司吗？对，是。最简单的投资逻辑是discount rate
哪些软件更脆弱？AI时代新的软件机会在哪里？软件是不是要为Agent重新设计？
36:32 组织架构变革
Dario提过两个概念：technology diffusion和economic diffusion
AI现在在曲线的哪个位置？在“把电机塞进蒸汽机位置”这一阶段——每个人都在把AI加进自己的工作流，但很少有人退一步问：这个流程本身、这家公司本身，为什么长成现在这样？为什么需要这么多层级？
接力赛变篮球赛——过去是接力赛，一棒接一棒，每一棒都是一次翻译、一次等待；未来更像篮球赛，3到5个人的小分队，必要技能都在队里，同步推进，自己拍板，只有重大方向才往上升级
44:21 AI对投资行业的影响
投资行业是一个非常低效的行业，大量时间花在找信息、清洗数据、比较预期、判断positioning
我这几个月想的问题是：如果给Agent足够干净的数据和足够清晰的交易目标，它有没有可能做的比我好？
AI时代会让更多人参与股市，散户行为会更复杂，也更值得tracking
投资本质上会越来越像一个解构市场玩家的游戏
50:08 应用创业公司还剩什么？
AI这波创业公司，哪些方向已经跑出收入？一波快问快答
这几年经历了一个过程 - 23年大家特别担心模型公司吃一切，wrapper大家都不敢碰；过去两年大家不担心了，因为应用或者叫wrappers收入增长很快；但到了今年我现在又重新开始担心了
Anthropic先吃编程这一块，现在第二大业务吃金融领域；OpenAI马上自己推出音频模型，对ElevenLabs会是什么影响？OpenAI和Anthropic都和大的私募基金合作，把自己模型推到私募基金的被投企业里面，这个决心是很大的，真的adoption还没有开始
2026年了，你还投应用创业公司吗？
硅谷最火的是Neo Labs，另一个很重要方向是给Agent用的基础设施
01:00:42 大票和资本市场
01:08:33 AI会带来裁员和通缩吗？
01:14:17 焦虑、孤独与人的连接
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