124. 雨森的创投观察第1集：2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注

More from 张小珺Jùn｜商业访谈录 All episodes →

1. 

   8 Jan 2026 · 2 hr 27 min

   129. 全球大模型第一股的上市访谈，和智谱CEO张鹏聊：敢问路在何方？

   上市前夕，智谱CEO张鹏在一次出差途中摔断伤了右腿。 到达访谈地点时，他拄着一副拐杖。 当时，智谱的上市日期尚未明朗。它与MiniMax之间围绕“中国大模型第一股”的竞争仍在继续，结果并未尘埃落定。张鹏提到一句西方俚语： Break a leg（摔断一条腿），它通常意味着祝你好运。 几天之后，结果揭晓。 智谱确认于2026年1月8日登陆港交所，成为中国首家上市的大模型公司， 这也意味着它将是“全球大模型第一股”。 在这个意味深长的时刻，我与张鹏进行了一场3小时长谈。 如果一百年后，智谱出现在人工智能的历史书中，你希望它以怎样的方式被写下？ “AGI的先行者。”张鹏想了想，说， “一个开路的人。” 这是《张小珺商业访谈录》与大家在2026年见面的第一集节目——祝大家新年快乐！期待在2026年，我们与AI共同进步！ 02:22 吃螃蟹的人 20:29 从感知智能到认知智能的摸索 29:25 GPT-3来了！ 40:46 ChatGPT又来了：既焦虑又兴奋的2023年 01:09:06 2024年：新的主角 01:17:58 Scaling Law的范式演变 01:29:56 2025年：向DeepSeek学习 01:38:40 开源 vs 闭源 01:48:33 IPO：全球大模型第一股 02:01:40 开路的人 【更多信息】 本集由语言即世界工作室与微博财经联合呈现。…

2. 

   30 Dec 2025 · 3 hr 31 min

   128. Manus决定出售前最后的访谈：啊，这奇幻的2025年漂流啊…

   今天这集节目很特殊。 我们的录制时间是2025年12月1日，嘉宾是Manus联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）。 就在刚过去的凌晨，Meta宣布全资收购Manus。 而在节目录制的彼时，收购事件尚未发生。 最终，这期节目成为了Manus最后的访谈。 00:56 正道少年的荒蛮历险记 30:27 哦，我们集体做了一个错误决定！ 01:07:10 Manus：从0到1亿美金ARR 02:32:10 人工智能更像制造业 02:59:51 我很害怕Manus变得复杂 《95. 对Manus创始人肖弘的3小时访谈：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量》

3. 

   24 Dec 2025 · 1 hr 18 min

   127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning

   这里是《全球大模型季报》的第8集，也是我和广密跨年对谈的第三年了！ 这集节目将带你看到，在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下， 全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟？各个前沿实验室在探索哪些新范式？硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室？ 如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议，欢迎大家在评论区留言，我们都会看到。 2025的最后，期待我们和AI共同进步！ AI War：一场全球巨头都输不起的竞争 02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了 03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧 07:38 OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入 13:10 有的公司是“巨头的棋子价值” 13:32 OpenAI做商业化的速度问题 15:04 纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU 17:16 Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟 交替领先是顶尖模型的新常态 17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态 25:40 这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data 27:40 Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？ 31:20…

4. 

   21 Dec 2025 · 1 hr 43 min

   126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格

   在前几集节目，我们的年终回顾系列【站在2025年之外】，收录了金沙江朱啸虎、真格戴雨森、Altimeter Capital Freda Duan的声音。 今天我们将延续这个系列节目，嘉宾是红杉中国合伙人郑庆生。 郑庆生提供了一个更宏大的视角——他把时间尺度拉长到20年，回看中国从互联网、移动互联网到AI的三轮技术浪潮；又进一步，把视角放进了更宏观的经济史中，用“流量革命”来试图寻迹下一代to C流量节点的端倪。 很巧的是，他于2005年入行风险投资业，今年是他做投资人的20年。 在投资人的本职工作外，他也是一名新产品体验官、一位经济史爱好者。 嘉宾小传 02:00 从1984年开始学习编程讲起 17:17 2005年成为投资人以后：从盛大战投到挚信资本再到红杉资本 人类新的行为模式是不可预期的 19:09 豆瓣和大众点评对我投资生涯的影响：我对此充满了兴趣，是对人类前沿行为模式的探讨 22:19 我对阿北（豆瓣创始人）的印象：“他和豆瓣是合一的” 23:21 我对张涛（大众点评创始人）的印象：“更成熟的有敏感产品洞察力的企业家” 23:55 现在回头看，Web2.0是在人类社会第一次数字化之后做了一波线上内容的产品创新，再往后，共享经济是又做了一次线上、线下结合的大规模创新 24:31…

5. 

   16 Dec 2025 · 1 hr 24 min

   125. Freda的投资札记第1集：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫

   在年终对话系列【站在2025年之外】的前两集节目中： 朱啸虎提出“三年不会有泡沫”，“泡沫论调纯属无稽之谈”； 戴雨森则预测，2026年是“Year of R”，将会是一个现实回归之年。 今天推出的是系列第三集节目，嘉宾来自一线的硅谷视角。 1个多月前，在2025年11月初，Sam Altman上了一档由美国基金Altimeter Capital创始人主持的播客节目，在主持人连续追问OpenAI如何为1.4万亿美元级别算力与基础设施承诺买单时，Sam称：“If you want to sell your shares, I’ll find you a buyer. Enough.”（“如果你想卖掉你的股份，我可以帮你找到买家。够了。”）——随后，AI板块整体出现波动，关于AI是否存在泡沫的讨论进一步升温。 我们今天的嘉宾Freda Duan就来自这个名叫Altimeter Capital的基金，她担任合伙人。 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NVIDIA、Snowflake、Robinhood等。 这集节目，Freda将深入分析美国这些明星公司，给他们的巨额投入算算账；她也从一线硅谷投资人的视角聊聊，美国资本的新秩序，他们眼中的坏小孩、反叛者、刺猬型和哪吒型创始人，以及泡沫。…

6. 

   12 Dec 2025 · 3 hr 43 min

   123. 对ONE2X创始人王冠3小时访谈：生成系统、没有中间商赚差价、内容平台的权力分配

   今天的嘉宾是一位创业者，ONE2X联合创始人兼CEO王冠，他们现在的产品是AI视频生成器Medeo。 王冠是一名产品经理型的创业者，我和他认识了很长时间，那时他刚从Kimi离职出来创业，此前他是Kimi模型产品负责人。（哦对了，上一个Kimi产品离职来我们节目的是明超平。） 除了AI时代应用型公司怎么做产品、搭组织之外，由于我也是一名内容创作者，所以我也很好奇地与他讨论了许多关于 新时代的内容平台，生成系统，AI、创作者与平台权力分配的话题。 2025年，期待我们和AI共同进步！ 02:00 自我介绍、产品经理的经历和创业的开端 28:39 第一次听说“压缩即智能”，大为震撼 32:25 从月之暗面第一个离职创业的人 37:11 数据是智能的第一性原理，数据决定的智能的边界 42:23 数据三个阶段：公域数据>领域数据>产品内生数据 01:05:36 为什么选择视频生成方向？ 01:26:15 AI如何重塑现有互联网格局？ 01:30:50 广义AGI vs 狭义AGI 01:41:59 应用公司与模型公司的边界会变得模糊 02:01:44 AI时代的公司最终都是生成系统公司 02:25:49 权力重心向消费者端渗透，平台和创作者会如何演变？ 02:38:11 生成系统和推荐系统的本质区别是？“没有中间商赚差价” 02:50:34 应该怎么做AI产品？北极星指标是智慧程度…

7. 

   9 Dec 2025 · 48 min

   122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡

   2024年3月、2025年2月，我曾两次更新朱啸虎的中国现实主义AIGC故事，现在又过去了快1年时间。 站在2025年的尾巴上， AI产业有泡沫吗？泡沫会破吗？投资人对2026年的预期乐观吗？现在还是投资英伟达、OpenAI的好时候吗？——这里是朱啸虎现实主义故事的第三次连载。 2025年的最后一个月，还想和大家说那句：期待我们和AI共同进步！ 01:40 越来越现实的OpenAI：你看Sam Altman就知道了，今年几乎不太提AGI了，对吧？ 05:46 AI的超级入口之争：必然的就是超级入口之争，而且是日活之争、时长之争 08:34 三年内看不到泡沫：他们讲的这些论点，我觉得都是无稽之谈 13:24 你持有英伟达、OpenAI吗？ 16:16 大家低估了DeepSeek：如果没有DeepSeek，可能人类的AI是被几个私有公司控制的 19:06 和共识错开15度，那性价比一下子拉出来了，是吧？ 24:41 离开大厂三条马路，离开大厂三条马路，对吧？ 30:21 大家知道，我投不投都是十分钟 38:30 今天的VC共识太集中了：每个项目上都是Club Deal（俱乐部交易），每个股份比例都很小，那怎么赚钱？——GP赚不了大钱，LP也很不开心 40:50 手机游戏打个《王者荣耀》，单独抽半小时、二十分钟就够了 《62. 你们要的朱啸虎，来了》 《90.…

8. 

   28 Nov 2025 · 2 hr 6 min

   121. 对DeepMind谭捷的访谈：机器人、跨本体、世界模型、Gemini Robotics 1.5和Google

   今天的嘉宾是 Google DeepMind机器人团队的高级研究科学家兼技术负责人谭捷 ，他的研究方向是将基础模型和深度强化学习方法应用于机器人领域。 中美在机器人领域一直存在两种叙事：市场普遍认为，中国在硬件上发展更快，美国在机器人大脑设计上更领先。 本期节目中，谭捷将带我们一窥硅谷视角，尤其是Google DeepMind视角下的机器人前沿叙事。 前不久，他们刚发布了新工作 “Gemini Robotics 1.5 brings AI agents into the physical world”（Gemini Robotics 1.5将AI Agents带入物理世界），我们也聊了聊他们的最新发现。 由于嘉宾工作环境的原因，会出现一定程度的中英夹杂，还大家多多包容和支持。 02:00 机器人是在真实世界里做图形学，图形学是在simulation里做机器人 嘉宾小传：小时候喜欢打游戏，读博士读的计算机图形学 从图形学转型机器人的变轨 我在Google的第一篇论文《Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots》（从仿真到现实：学习四足机器人敏捷运动），开创了强化学习和seem to real在足式机器人上的应用 Paradigm Shift，过去十年第一个是强化学习，第二个是大语言模型…

9. 

   18 Nov 2025 · 1 hr 49 min

   120. 小鹏新上任的刘先明首次访谈：Language是毒药、拆掉L、简单即美、换帅、小鹏的AI转型

   今天的嘉宾是小鹏汽车自动驾驶中心负责人刘先明。 就在2025年10月9日，小鹏汽车突然宣布，原自动驾驶中心负责人李力耘将卸任，由世界基座模型负责人刘先明接任。 这意味着，刘先明成为小鹏在自动驾驶上，既谷俊丽、吴新宙（现英伟达自动驾驶中国团队负责人）、李力耘之后的第四任负责人。外界对他有诸多的好奇。 这是刘先明上任后首次接受专访。 我们访谈的时间是2025年10月30日。这集节目， 我们聊了聊他上任后拆掉大模型Language等关键技术决策，以及一家车企的AI战略转型。 02:16 人物小记 曾在Meta、Cruise，从事机器学习与计算机视觉研究 恰好Cruise当时是第二名，加入第二名再逆袭的故事永远是令人兴奋的 加入小鹏汽车始末：2024年1月在美国办公室与何小鹏见面1小时 所亲历过的自动驾驶的技术stage 19:00 大模型拆Language 我们的做法简单直接，把VLA的Language拆掉就完了 模型是机器，燃料是数据，一旦掺入Language会让效率变得极低 我们干脆把Language全都拆掉好了：输入V-L联合语料，直接输出Action “拆L”的过程、“简单就是美” 关键的数据问题 33:53 小鹏汽车向物理AI战略的转型 为什么一家汽车公司的自动驾驶战略需要向AI战略转型？ 转型的开端可能是去年小鹏汽车10周年…

10. 

    3 Nov 2025 · 1 hr 43 min

    119. Kimi Linear、Minimax M2？和杨松琳考古算法变种史，并预演未来架构改进方案

    今天这集节目，我们将讨论一个在当下非常关键的话题： 人工智能的算法与架构创新。 嘉宾是我们的往期嘉宾返场，她是MIT在读博士杨松琳，研究方向是线性注意力机制。 我们将从最新发布的几个模型Kimi Linear、Minimax M2、Qwen3-Next切入。松琳参与讨论Kimi Linear和Qwen3-Next的部分工作， 是Kimi Linear论文的作者之一。 算法创新为什么在2025年变得尤为重要？ 它的背后原因是，数据、算力和算法是驱动人工智能的三驾火车，在数据撞墙的无奈前提下，各个模型公司不得不重新开始“雕模型架构”，以期Scaling Law的魔法继续。而由于中国的算力相对美国有限， 这反而让中国的AI算法创新走在了世界前沿。 这集节目你将听到， 近几年架构最大突破是DeepSeek的MoE（混合专家模型），它让MoE成为了全球共识；而下一个突破的重要方向可能就是Attention（注意力机制）。 中国公司在Attention展开了不同技术bet（押注）： 截至目前已发布模型，DeepSeek正在探索Sparse Attention（稀疏注意力机制）； Kimi正在探索Linear Attention（线性注意力机制）； Minimax在年初的M1版本中探索Linear Attention，而在刚发布的M2版本中又回退到 Full…