大家好，我是李翔，欢迎来到高能量。然后这一次我们请来了两位嘉宾，一位嘉宾是聚升智能公司星海图的创始人高继阳，然后另一位嘉宾是今日资本的创始人徐新。然后继阳其实他有着一个典型的硬科技创业者的履历。然后本科读的是清华大学电子系，博士到了美国的南加州大学读的是计算机视觉。毕业之后呢，先后在谷歌旗下的威猛就做无人驾驶的公司，和国内的头部无人驾驶企业Momenta工作过。
然后他在二三年就创办了今天的具身智能公司星海图，然后徐新女士，我相信已经不需要过多介绍，就她有个称号是风投女王，就在消费互联网时代，就互联网和移动互联网时代，就徐新和今日资本投资京东、投资美团，包括投资暴食食品的故事已经耳熟能详。很多人可能不太熟悉的是，徐新她其实也一直在看。具身智能公司、人工智能公司，就看一些硬科技公司。
然后，星海图也是他其中的一家投资企业。然后，今天我觉得我们这个对话会非常有意思，因为其中一位嘉宾是一个年轻的。明星创业者，然后另一位嘉宾呢是曾经经历过技术周期和商业周期的明星老牌投资人，然后我非常希望今天我们之间能有很多的碰撞，然后可能过了。几年之后，甚至很多年之后，就大家回头再看这个对话，仍然会认为它是一个标志性的访谈。
因为其实我们今天这个时间点也非常有意思，因为大家都知道，今天具身智能包括人工智能已经非常非常的滚烫，甚至很多人已经开始谈论泡沫的事情了。你们两位怎么认识的？对什么场景下，包括对彼此的第一印象？谁找谁的，类似于这样的。对我们是主动找的。这个辛海图，其实我们是去年年初吧，春节左右，我们把这个赛道每个人都见了一遍。
而且我们投资一个理念，就当你看一个新的行业的时候，你最大的错误就是只见树木不见森林。你怎么才能见到森林呢？就是你要把每一棵树呢来看一下。然后我们找到这个辛海图，先见的是赵航老师，我在北京见的。我就问赵航老师，我赵航老师，我说你这个CTO，首席科学家，我当时问他一个问题，我说你现在创业跟你当教授有啥区别？
哎呦，他说太累了。哎，我说你怎么这么卷？以前不是闲庭信步？以前我认识他的。他说，哎呀，他说现在公司有个卷王。我说谁的卷王？就是卷王高继阳是吧？卷王。后来我说我赶快，嗯，第二天我就飞到苏州去，就去就见了继阳。继阳当时我就印象特别深刻，也没给我们讲什么PPT，没有在办公室里，就站在一堆机器人，好多机器人就站在那儿指点江山。
哎呀，这个这个，你这怎么怎么改？哎，我当时就感觉，我说哇塞，我说你改这么多东西啊，我说你不是学软件，他你是那个呃 U S C 的 P H D 嘛，对吧？呃，就是学软件的，然后我也学 A I 的，他学 A I 的，他学 A I 的，然后他这个呃，其实就 A I 也是软件嘛，但他好像硬件感觉就是这可以改那改，我说你怎么这么多呢？
就是有种感觉是。呃，速度特别快，好像他们大概八个月就把软件第一期就搞出来了，就本体搞出来了。嗯，一个软件呢去搞硬件，八个月就搞出来。我觉得只有一句话叫“初生牛犊不怕虎”，就是说什么都敢干。所以我们就感觉就是。改变一个行业的都是个外行，就当时第一印象就是速度特别快，胆子特别大，就是那种感觉。八个月做出本体，这个在你们行业里面也算很快的嘛。
就是一个那那肯定那肯定算是很快的啊，然后但这里边确实是呃很多原因是因为刚才凯瑟讲的这个呃就是初生牛犊不怕虎，没有按照原本的流程来干，呃就是反正是看到什么就先干干起来，然后再再再再改再搞啊是这样的一个方式啊，但是在那个时间点呢，其实我们也看到了，就是因为我们第一款产品做的是R一这个轮臂嘛。呃，这个市场没有这样的产品，啊，先谈不上好的问题，有就比没有强啊，所以我们就那就赶紧进入市场，然后呢，跟我们的客户呃这个这个互动起来，有迭代有反馈，我觉得这事儿是最重要的。
我在看准的这事儿上面执行快。啊，对，知情过，但方向选的还是挺对的。当时我记得第一次见面你就说他们讲了一个话，就是叫智能定义本体，嗯，就是他们既要做大脑，又要做本体，这是一个重重大战略选择，对吧？这是第一个。第二个呢，他们是先做的硬件，对。在做大脑，我觉得这两个现在今天回过头来看，已经过了一年多、一年半了嘛，我觉得还是非常对的，就这个是非常对的。
但是我觉得做做大脑其实挺不容易的啊，因为当时我们一直想说。这个在一个巨胜智能时代，这个 founder 长啥样？就像我们在二零二三年年初是投了这个呃 Moonshot，投了这个呃 Kimi 嘛啊，然后也投了那个智谱。当时我觉得我的我当时就是很模糊的一个感觉。第一，我觉得这一定是中国的最强大脑，因为它又要做大脑，又要做 body。
就大脑其实挺难做的，用通过 foundation model 知道。那我觉得就是最强大脑，最强大脑在哪儿呢？当时我的感觉就是。清华大学，叉院的教授就是有个叫姚期智的一个特别牛的一个科学家，他其实把这个叉院搭起来了，反聘了非常多的海归的这个最好的学校的留学生回来，他们都是 PhD 回来教书，他教什么？
教中国最牛的，呃，叫姚班的学生。那个姚班可不容易进啊，是非常非常不容易进。所以你看，最优秀的老师，他们教最优秀的学生，那学生也可以帮他干很多事情。我觉得这个就是最强大的。然后我就觉得赵航老师就是这这样。但是那时候我们还有一个观点，我说你光做大脑、身体不行也不行的，你要做 body，做 body
就说我们希望找一个团队，他有 engineering experience，就做过量产，人家做过量产，做过供应链，做过批量生产。
那我就是这位，他是量产，因为听说你那是七副供应链嘛。在某门，他他们是做过软件量产上车了，上硬件的，所以就是这个 combination 我觉得是很重要的。嗯，因为我们觉得存量很小，增量很大，你这个东西把人选对，就创始人那个组合很重要。但是，既然当时你是不知道今日资本把那个市场上的。具身智能公司都看了一遍是吗？
那那当时见的时候是不知道，当时见的时候，那个那个那个 Casey 突然就来了啊！突然就来了，突然就来了。然后我，所以我们也没有什么特别多的准备吧，可能就是讲了一下之前的 PPT，然后然后带带着 Casey 看看公司现在的这个这个状况。Casey 很快就就做了决定，当天我们就签 term sheet 了，当天见的见他的当天就签 term sheet。
呃，对对对。后来我们又又加仓了两次，是是，他们又融资，我们都跟仓就跟着了。对，像这种当天就签一个投资协议这样的，对于你们算是比较常规的操作吗？呃，不是经常的，我们要特别见到就就要千里马，你就赶快扑上去，对，也不是每次都这样子，哎，对，偶尔会这样子。上一个是谁？成功？上一个是植植林嘛，就是杨子林也是，但是嗯，我们第二天飞过去就签了，对。
那你们当时有互相问对方什么问题吗？你们应该当时也是第一次见面是吧？呃，凯西当时问了我，主要就是还是公司的一些问题，然后包括呃那个为什么做硬件，以及很重要一个问题是为什么你们能做硬件？这这个是当时我印象比较深刻的，就是因为觉得就是说，你看季阳，你以前是搞搞AI的，搞支架的，搞搞这种软件，算是软件这一类的工程的吧？
那今天公司需要搞搞硬件，你是怎么？这块你们为什么能做啊？然后呢，这个呃，凯瑟会觉得说，这感觉这硬件这是老师傅，然后你们一帮年轻人，这怎么解决这个问题？啊，然后当时我就，我我记得我的回答就是说，我就是说拆解啊。我我们对于任何复杂问题，其实工程化的思维都是这样，就任何复杂问题，我们就讲拆解啊。一个复杂问题，我拆成若干个子问题，然后每一块单独去看，然后这个找到合适的人是吧？
然后呢，再再做拆解，最后一个一个非常具体化的问题，那我们一个解决，解决完了之后汇总上来，其实就是一个整体方案了。我当时记得我还问了是在北京见面时候问了张航老师一个。重要的问题，我说你看你们当时这几个创始人，每个都很牛，每个人单独出来都可以融好多钱，可以自己创业。为什么你们要合在一起创业？张老师当时也是说了，也让我印象特深的。
他说他这个事情特别大，然后特别难，他一个人做做出来概率没那么高，但是他们几个人在一起做出概率高很多。但是因为他事情太大，太颠覆。那当时他就说，就是可能这个是太大太难了，就是要几个这种特别能干的人一起干啊。是的，是的，就他们那个组合，我觉得还是不错。我觉得事后证明啊，就是，嗯，从今天来看，具身智能这行业就是链条非常长啊，链链条我觉得比我们刚开始想的时候长还要长，因为开始的时候我想，哎，这事儿整机加智能。
那先把这个呃大脑做好，把整机做好。发现过程当中，这整机加智能也不够，整机和智能可能只是两个两个柱子，两个 pillar，还有一堆其他东西呢。那那是解决智能，咱们得解决数据的问题。数据的这个背后，又是你怎么进到这个场景里面？怎么解决运营的问题？怎么解决设备的问题？是吧？然后甚至未来还有一些这个呃 infra 存存储和这个传输 infra 的这个优化问题，因为我们这数据量特别大。
历史上就说搞大语言模型，这个的数据量啊，跟我们今天比小太多了啊。大语言模型是参数量大，但是数据量其实没那么大，因为全都是这个这个这个 text 嘛，文本嘛，对吧？那对于我们这俩全都是多模态数据啊，数据量又特别大。然后呃，去看硬件的过程当中，发现这个以整机为中心往上看。啊，也还有一堆问题，所有的供应链全都不成熟啊！
你说这个动力模组，动力模组里边再看是这个无框电机，然后这个减速器，减速器再拆齿轮，齿轮你的加工的这个能力。对吧？倍细怎么样？然后你的这个一致性怎么样？然后有了这个模组再看，就是这个电池，因为现在这个呃机器人，它其实对于这个电流的通量要求都很大，它不是说像咱手机一样就是稳定输出那么一个电流，它一爆发，这个这个全身电机同时运转和。
只有一个电机运转，那个电流通量不一样，电池的要求也不一样啊。然后你再看，就是这个端侧的这个算力，甚至最后优化到说，我觉得整整个机器人这个重量，这重量。你用不同的材料，密度不一样，然后你最后的重量不一样，重量不一样影响你的这个性能就又不一样，所以要优化的东西特别。就是为什么胆子大很重要，你要敢去尝试，大的战略你不要变啊，这这是属于就是在这个学习中进步嘛，就这个其实挺重要，对。
我之前以为就是创业已经过了王健林说那个清华北大不如胆子大这个阶段了。哦，原来清华毕业的人胆子也大，是吗？啊，胆子大。啊，我再告诉你一个 fact，这是我们的一个观察哈，不看其他你同不同意？我就觉得我们因为现在投这个投这个大模型啊，投 AI agent，然后投这个这呃机器人，就接触都是都是 PhD computer science，都是最好的学校，就基本上都是一科学家，就接触非常多的科学家。
我觉得科学家就是他是这样的，就是说我一直想问一个问，就科学家里面十个科学家都要想去创业，嗯，其实很不是很多的，嗯，因为他把PhD读完，他都很理性了，他机会成本也很高，而且很多科学家他是追求真理，他在我想离A A G I最近，A G I在哪我就要去哪，所以你可以看到最近 Andrew Capas这种大牛直接去去那个Anthropy做减二了，做CEO的减二，对吧？
呃，他自己也不当老板，就是说。所以在这种情况下，就所以说你还要做零点五个要创业，而且我觉得这零点五个呢，他要有哎，就其实这是稀缺资源，对吧？嗯，就这么优秀人又创业又创业，就是稀缺资源，而且还有一个特点，就他来了以后呢，下面的嘛学生就更愿意跟着他。就另外学生也是，他来不来要看，嗯，不是看给你多少股份呐什么，他是要看这个老大是不是够牛，技术上是不是很牛。
就这个牛的定义是 tech vision，就是你要能看到别人看不到的东西。我觉得这个还真的特别重要。我觉得他们这个团队特别好，就是金阳也是PhD学AI的，也是PhD的，而且好像比别人都读得快一点。然后赵航老师也很牛啊，天威也很牛嘛，他也是都是学。然后你你你可以看那个，比如说最近这几个大语言模型。一开始 OpenAI 是很厉害的，那是因为伊利亚在呀。
伊利亚他那个首其实首席科学家是人家发明了 predict next token，他是真正的大语言模型的发明者。就是他走了以后，我觉得他们在 tech vision 上就差点劲儿了。就是我觉得呃。就他的那个 CEO 也是不错哈，但是我感觉他这个资源啊、战略啊，这个，就他不是一个科学的 tech visionary。
没错。但是 W 就很好，他就是包括我觉得紫林他们都自己圈模型，就他这个 vision 非常好，因为你你不知道未来咋的，你要做出判断，这个判断一几个判断几千万美金、几个亿人民币烧下去，你不能说我既要又要还要，我就都赌一下，最后就不行。你看人家 Entropy 就是只赌一个口，你就赌对了。嗯。还不能犯错误，赌对了，这个很重要。
所以，既然你是怎么把这些稀缺资源凝聚到一起的？就那些想创业的科学家，科学家多，找对了，对很多啊，这加上怎么找的？这就几个合伙人啊。其实不是找的，就是呃，过程当中大家认识，然后然后那我跟赵航读博的时候彼此就认识。然后呢？那对，读博你是在 U S C，他是在 M I T
啊？哎，但是都是做计算机视觉，这就是一个圈子里边开会啊，包括跟赵航在博士期间做的课题的方向是一样的，有有一部分方向是一样的，都是 video 就视频分析。
啊，这个这个方向，所以平常开会啊，包括paper啊，那读博的时候，我们俩彼此就读彼此的论文了啊。然后后来呢，那个一。九年的时候啊，我们俩都到了 Waymo，都做自动驾驶。其实我我后来我就发现，就是都做自动驾驶，也都是因为有一个共同的原点，就是因为想做 robot，嗯，然后自动驾驶是那个时代。最接近 robot 的产业，最简单形态的 robot 机器人嘛，对。
然后呢，这个，所以在 WeMo 期间呢，我们俩就开始合作了啊，就事实上的合作，不是简简单单同事关系。当时也做了一系列的工作，有论文，有工程啊。所以这是跟那个，呃，赵航的这个过往认怎么怎么认识的嘛。然后跟天威呢，其实也是二一年那会儿，我就我就回国了，嗯。回国之后，到了这个蒙曼塔开始工作。然后呢，天威呢，这个原本不是我团队的，后来反正也是呃，这重组吧，成了我团队的了啊。
然后我们俩就开始工作啊。然后我就发现，其实刚才那个凯瑟提到一个点，就是说Tech Vision啊，我对赵航的Tech Vision就是特别好。就是他的 tech vision 比我好，就是我我觉得我是说这个我的可能比较综合吧，我觉得比较综合，我能够跟最好的 scientist 对话，但是我没有最好的 scientist 的 tech vision。
但是可能我们这行业里边有些你说纯产业里边出来的 CEO，他没法跟 scientist 对话，那个思维逻辑他对不到一块儿去，也不行。所以我觉得我能做到的是，哎，那我问一个问题啊，你们当时决定既既要做大脑，要做本体，这个 vision 是是谁的 vision？是你们俩谁的 vision 啊？这个这个应该是我定我定的啊，原因或者说这个东西大家也是一拍即合吧？
原因很简单，就是因为做个自动驾驶，嗯，然后做完自动驾驶，你发现。呃，首先我们的目标是做智能，对，然后做物理世界智能就得有物理世界数据，对，那你有物理世界数据，你就得有收集数据、承接数据的载体是啥呢？就这整机。然后以前做自动驾驶最大的问题就是你你是一个软件供应商，你是一个系统供应商，对，你你拿到数据的这个链路不那么通畅的，飞轮跑不起来或者跑得慢，这就是致命的问题。
所以呢，我们就说那做具身智能，第一没有现成的整机，对吧？这就是机会。第二，我们未来要想做好智能有上限，我也得需要整机，嗯，所以你看又有机会，然后这个这个又有必要性，那我们就就干嘛，就唯一缺的就是不懂，对吧？就是这个那不懂我们就去去学一学啊，然后的话呢，这个就就是那个那个成长一下嘛，对啊，像这种他的顶尖人才，嗯，会不会大家因为大家都很聪明嘛，然后像凯西刚才讲，其实每个人出去都很容易融到很多钱。
就是会不会说，比如他的本身他的自我会比较大，然后大家之间会出现这种冲突，会出现这样情况吗？首先，我觉得，我觉得冲突是一个，或者说分歧吧。我的分歧是客观存在的。那核心是怎么解决分歧啊？然后呢，这个我觉得最重要的还是说，我们是不是有共同的目标？就是我们的要去的地方是不是一样？是不是都要做？啊，具身智能，然后用具身智智能解决人类社会的生产力问题。
假设目标一样，下一个问题就是我们的价值观是不是一样？啊，就是因为在过程当中还是要做很多的判断，什么是对的，什么是错的，什么是现在该做的，什么是明天该做的。啊，就比如说，这个二四年的时候，我们决定先做整机。那客观来讲，二四年就事后我们说，哎，这个决策是对的。但是回到那个时间点，兆航是做智能的。那那个时间点其实是牺牲兆航的一些这个，他没啥事儿干了，对吧？
因为这做硬件跟他没关系。对，也也不是说没啥事儿干，就是你你能做的事儿，反正就在那个时间点就少嘛，因为其他的要素资源不够。对，要素就，但是这个时候。就是要统一，对吧？首先，我们的vision是不是一个？然后，我们的战略是不是这个？大家都认可了。然后呢，我们的组织文化是不是就应该有一个统一的步调？好，那我们就统一去执行。
那你比如说到了智能发力的时候。智能发力的时候，智能对于硬件提出了很多的要求。那我就要求说，硬件团队、整机团队，你不能以外部客户为第一优先级了，你必须得以内部客户、赵航提的出的需求为一个更高的优先级。那这个时候还是得服务于公司更重要的这个这个使命和愿景，更重要的这个目标，大家就做出。这个这个这个牺牲吧，对，懂了。
听上去 CEO
工作不好干，其实也好干。我觉得就是找到对的人，啊，什么事儿都顺了。对，人错了。他天天就是解决矛盾问题，就是啊，开始像刚刚他一开始有讲说，就是他做着做着，他发现这个行业是非常非常高度复杂的嘛。嗯，我不知道，比如说在你的事业里面就。还有复杂度可以跟具身智能相比的这样的行业吗？我觉得没有，我觉得它比这个，它比因为我们投过自动驾驶，投过大模型，投过
rule based 的这个机器人，我觉得这个呃， embodied 是最难的。
因为他又要做大脑，大脑就是我跟你说，你这个人不是最聪明是做不出来的。现在你看不出来，以后就能看出来。所以我们想找的团队一定是有做大脑的能力，就是要有季阳或者赵航老师这样的这种，真的是最强大脑，他带一批特别聪明的P G
T学学生把他搞出来。然后同时呢，你工程能力又要求很高，因为工程你现在做，你这个是先行者，等于哪一天 product market fit 一出来，我跟你说，成千上万的竞争对手就进来了，那些造手机的。
造汽车的都会过来，那那时候你怎么打，对吧？我觉得其实是要求，就说它其实是相当复杂的一个东西，因为我们投过机器人，我们五年前开始投机器人，那个是投的是就Robots机器人，有这个呃高先扫地机器人，也有海柔那个就是仓储的，还有XYZ是装卸的。还有这个 VisionUp 是做无人叉车的，然后还有什么什么，就反正投了一系列。
我们五年前投的其实这个学习的 curve 对我们来说也是个两年左右的学习 curve。然后我们其实觉得去年突然春天来临了。就去这去年可能就这五年，我也说为什么就是去年春天来临了。第一，硬件过硬了吧，就是它就是稳定性强了；还有一个就是U E跑通了，也是因为老龄化呀，人的这个工资越来越高啊，不愿意干这种脏活累活活。
那时候我们的感觉习得就是说。那个那时候还没有具身，那时候就是做Rubeis具身，就感觉春天来临是因为，嗯，这个硬件过硬过关了，然后软件的Corner Case跑差不多了，然后呢，就是确实是，就是它不能跟人拼效率。但是他能干人不想干的脏活、苦活、累活，就那搬运啊，特别重啊，然后在沙漠里去装这个光伏板啊，这种就跑通了。
就去年春天，然后呢，我觉得正好去年具身智能火了一把，也把市场教育了。就我觉得跨越鸿沟那个书里面就是说，可能跨越鸿沟什么时候跨越？就可能百分之二十的用户开始用你了，就可能马上就进入一个迅速增长的这个阶段。那个迅速增长阶段体现就是成本要下来，然后这个用户数增加啊，然后就会增增增很快。我觉得。机器人是跑过，但是具身就更难了，因为它大脑那部分其实不是所有的能做出来的，要求很高的。
嗯，现在你还感受不到，到时候可能一年就要花你没有十亿美金，是就根本就不能入场，因为对算力的要求、对数据的要求都是非常高的。嗯嗯嗯嗯，今天应该具身智能应该还远远没有到那跨越鸿沟的阶段吧？它可能只是说大家通过一些机器的表演啊，认识到了它，但是还没有作为实际的消费者。对我觉得也挺想听纪扬的，就是跨鸿沟又从数据来讲，就是到底还是需要多少量的数据，然后就是什么样就鸿沟怎么才能跨越嘛？
就是说现在肯定是没有跨对吧？你觉得现在是是哪个阶段呢？就两个 percent 是 innovator 对吧？然后十二十三个 percent 是 early adopter，两个加起来大概十五到十六，嗯，那个时候有个鸿沟跨不过去就摔死了，跨过去进入一个高速增长的这个飓风暴雨的这个增长阶段。那你觉得我们现在是在哪个阶段呢？
首先，我觉得肯定还是没有跨过鸿沟，没有跨，还在 innovator 这个阶段，两到三个 percent，对。所以这是你看，为什么我们讲我们的业务逻辑，就是说我们叫从开发者到生产力。其实这开发者到生产力就是跨越鸿沟那本儿书里边的从 innovator 到最后的 majority 的这个过程，对啊。那那开发者最早期的其实就是 innovator，就是他拿这个东西做一些开发，做一些创业。
然后做一些这个自己想做的一些东西，那么跨越的这个过程，其实呃最重要的那个要素欠缺在哪儿呢？还是技术模型啊，就是技术模型从没用到有用啊。那么你看我们。我观察过去这个从去年的年终到今年的年终这一年的时间啊，今天为止，我觉得技术模型还不能算是有十分的商业价值啊。但是我们看变化，嗯，从去年的这个时间到今年的这个时间，技术模型的能力。
国际第一梯队的，国内第一梯队的能力都有一个十分大的一个长进。如果我去跟一个人小孩儿的成长速度去对比的话，我认为是超过一个一个一个一个婴幼儿成长的速度的。啊，就是从婴幼儿，比如说从零到一岁，那他一岁时候啥也干不了呢。但现在这个，如果看今天咱们正好在 W D C 嘛。看这个，我们的产品，呃，翻包啊，捡零件儿啊，万物抓取啊，这其实都是有基本的能力了。
现在问题是啊，速度还不够快，这个成功率还不是百分百。今天可能是百分之九十九，是是这样的一个一个逻辑。所以呢，今年开始，我们自己很清楚，就是要进入到 early adopter 的这个这个阶段。那怎么去进入？那一定是要找到正确的客户和早期共创的伙伴。我觉得这一点啊，其实咱们国家是看到了的啊，所以这是为什么今年搞什么训练场？
其实训练场的目的，或者换一个词叫中式中式基地，嗯，啊中式训练场的意义就在于说，我在最终使用和研发实验研发的这个中间阶段，我这个去搭一个桥梁。其实就是把跨越鸿沟的这块给搭一个桥，搭一个桥，我觉得这事儿是特别对的啊。我们的自己的一个预测呢，就是说今年下半年。会在这个场景里面开始走起来啊，一定有这样那样的问题。
呃，如果你单去算账，算 ROI
算不过来，这是确定的。明年在部分场景里边就能赚得过来了啊。然后呢，在海外更容易赚得过来，因为海外这个人工成本的问题啊。对，但是呢，肯定还是先国内，先有一个基本的跑通。然后对于国内企业来说啊，先国内基本跑通，然后扩展到海外。那么对于海外企业来说，其实现在看到。海外企业最大的跨越，对于他们而言，跨越鸿沟的最大瓶颈不来自于生产力的这个价格问题，而来自于啊，这个首先就是基础模型这儿都是一样的问题啊。
他们的跨越鸿沟的瓶颈在于供应链的问题，他们供应链跟不上他们的这个前进速度啊，所以这是他们的瓶颈点。嗯，理解一下这个就跨越鸿沟，就是说。是不是可以这样说？就是说我们在呃具身智能这件事情上，就 scaling law 我们已经得到证明了，但是我们还没有找到一个完全的 product market fit，也就是说。
呃，就举个例子，数据不是缺嘛？大家都说，哎呀，数据缺，就就缺数据，就数据不够多。啊，这个数据缺呢，它跟跟那个大语言模型不一样，大语言模型 training pre training 所有的数据都是互联网上来的。是，咱们这个机器人数据，你得去采，这个数据不是现成，那你得去采，是，对吧？特别是交付数据，你全部的采，那你至少我们看到。
就是自动驾驶，你一边开车，它就自动采集了。这个是最好的自动采集，不花钱，用户给你采。但是我们不一样，还那个什么 teleoperation
呐，弄个夹爪呀，那个五五呃，就是五米这样子的东西，就是是我们都在采。先把这个课补上，这个肯定要好长时间，嗯，对吧？这个要好长时间。然后另外一个就是。呃，device以前就是说它有手机、有电脑，都是有这个device，但我们这个device是新的，对，就是你还挺贵，对，就是这两个东西你都得从头来过，所以可能要有一个时间。
但我们有没有一个量化的感觉？比如说今年大家都说你咱们说的要做一百万个hour的data，这一百万个data到底是多少？Our data，我们就可以，哎，这个机器人就是有足够的 data 可以训它干简单的一些家务，比如干个三五件事儿，做个 tidy bot，在家里捡一下垃圾啊，收拾一下玩具啊这种，就这个有没有一个概念呢？
还是说我们连这个都不知道？我觉得是有概念的，就是坦率来说啊，就是说。我们现在的这个 G 零点五这样的模型，如果我们先不考虑经济效益的问题，我就说有寿性，就是把它 make it work，大规模的 make it work。对，那我觉得今天在这个部分的作业场景，to B 的作业场景里面，不说家庭，to B 作业场景里已经可以替代人了。
但是它的问题是什么？是速度还赶不上人。那是硬件的问题，软硬件的共同共同迭代也有模型的问题。那有没有对？但它已经 work 了，已经能够转起来了。去做分拣，去做打包，去做共包，这其实都可以运转起来。嗯，就是它的速度还不够快啊。所以就是速度最后翻译出来其实就是经济效益的问题。是是，经济效益。但是它基础的有效性其实已经得到解决。
嗯啊，对，所以我觉得就是说。大家都在等，就是这个具身智能 GPT 时刻啊，是什么时候来？那我我自己的感觉就是，具身智能它渗透的方式，嗯，不是那种 GPT 的方式，嗯，GPT 的方式是突然一瞬间一个很牛的产品出来了，然后大家通过手机 APP 一下载。然后呢，都能体验一下。然后社交媒体一传播，很快这个世界上的大多数人都看到了、体验到了。
对，但巨深智能不是巨深智能，用起来的时候可能在哪个厂子里边在那干活呢？你说他在那干活，怎么能让全世界的人一下都感知到呢？那你的意思，它是个 To B 的东西，它不是个 To C 的。我觉得第一阶段做生产力就是 To B 的，嗯啊，To C 的里边，我们认为就是进入 C 端，可能就还是偏陪伴的呀，偏娱乐的，嗯，这种情绪价值向的，它不是生产力。
所以回到就是一个一个主题，就是具身智能企业类型很多，我们的目标，我们的使命是什么？是生产力。嗯啊，而围绕着这个目标，我们展开说，我们得整机加智能，然后业务上从开发者到生产力，先解决To
B里面的部分作业场景。解决岗位问题，而不是真正去替代一个人、替代一个岗位啊，所以这么一个大逻辑。其实，其实这个变化也很快啊，就是你看，呃，就是就是就从大语言模型一开始，ChatGPT出来，然后再到这个Coding，然后再到现在Agent，其实真正现在才我们感觉到爆发，爆发是今年一月份。
这个 Open Core 的那个呃 Agent 出来以后，哇，用量一下子 Token 的那个 consumption 一下子就是跟 ChatGPT 比，就是一百倍，甚至加了一千倍。因为你不够算力，要够的话，那这个其实也是谁也没想到有个有个这个，就是它是慢慢过来的。我不晓得，就是说咱们具身智能有没有这样的一个可能，就是突然一下，哇，一个人找到一个方向，那个方向叫 coding，对吧？
这个人找到个叫 agent，对吧？你有没有这样的 moment，就是让我们一下子就把它带起来了？还是说这硬件的东西它就跑不了那么快？你看这里边它两条曲线叠加。Coding agent 这个它是因为我的渠道终端都已经 ready 了，终端就是咱的 pad 手机啊，对对，硬件是 ready 的，有硬件，哎，对。
然后呢，这个渠道就是社交媒体、APP store 分发，对对吧？互联网这些都 ready 的情况下，这个 AI 的曲线是现在咱们看到这个，它一定是指数增长的。但是回到具身智能这儿，它有条线性的曲线，这线性的曲线就 device 还没搞好，就 device 这个 hardware 还没搞好。对，它的这个我们对这个事儿判断的过程，就是整个行业规模越涨越快，增速越来越快。
增速的前半段是一个研发制造型的行业，对，就是整机，对吧？整机销售，然后到了第二个阶段，是形成在单一这个生产力场景，形成了方案能力，然后开始做订阅。在这个生产力场景里边，货出出去了，然后呢，多场景有效了，智能在多场景开始有效了，从单一有用到通用的时候。又变成卖 token，那个时候 device 足够多了才能卖 token，然后一卖 token 才是刚才说的，刚才那个那种状态，那个的增长。
所以你看，第一阶段可能是年化哈百分之呃三十到百分百之间的这么一个自然增长率，那第二阶段卖卖方案可能是三倍到十倍，因为我们在其他行业观察过这样的生产力场景爆发，它有这样的这个增长能力。嗯，而到了卖 token，通用的 token，对吧？我们看到可能是几十倍。是一年的这个增长，所以从一倍、几倍、几十倍每年增长，它是这样的一个展开的一个过程。
对，所以具身智能行业未来很有可能它是越涨越快。我我这点很认同。今天那个呃，徐阳在演讲时候讲了个观点，就是说他说大脑的这个大脑的部分是它是有学习能力的，它是越用越值钱的。但是你硬件的部分可能是越来造越便宜，你要把 device 降下来，门槛降低，大家会用，所以那个是越来越低的，这个是越来越高的，所以你两个都要做。
然后我也记得，就是我们好像看过一个研究，就当一个特别巨大的和颠覆的技术来临的时候。呃，它首先是一个很长的周期。首先，技术的 penetration 就刚才说，从 innovator early adopter 这个 pen 技术可能是十到十五年，但是这个产品的生命周期是二十到三十年。你看 PC 时代来的 Microsoft 到现在还在吃红利呢，对吧？
都已经多少年了？那那个 Netscape 出来的时候，那还很多年了。这是第一个，就它是很长的一个连轮，就是你可以技术 penetration 走完，再走产品的 penetration，那就是十五年到三十年。那第二个呢，我有一个那个比较大的 learning，就是说。你在哪个阶段投资？就鸿沟之前投，那就是风VC嘛，对吧？
那鸿沟之后投，那你可以还可以拿很多年。那他有一个很重要的观点点，就是说，当你跨越鸿沟的时候，它会进入一个暴涨期。这个暴涨期啥意思？就百分之二百速度增长，会三到五年。这第一个为什么涨那么快呢？就是因为大多数人都在用了。原来你是要百分之二到三 innovator，百分之十几 early
adopter，但是大头叫 early majority，三十四个 percent 的人，就一百个里面三十四个都在用，呃，用的人很多。
第二，成本下来百分之十，就是特别感谢 DeepSeek，去年年初把那个成本下来十倍，然后应用丰富了。就这个时候你会发现它跨越鸿沟，涨长得特别快。它历史证明什么呢？哈，就说。你在跨越往鸿沟进入一个暴涨期的时候呢，通常有三五家的player，有三五个人。但是如果你是三五人里面跑得最快的人，而且叫大力出奇，就是get big fast，迅速做大，这些人。
他拿到的市占率，在那个阶段拿到市占率是永恒的，说明这个护城河是很深的。所以你一定要就那个时候，就是要找到这样的企业。但是这个这个永恒，它有两个前提：第一，你必须是一个 operating system，你是个操作系统；第二，你可能是一个你是一个 infrastructure。他举了很多的例子，比如说PC的时代，我们有Intel、Windows和Intel，对吧？
Intel是是infrastructure，Windows是operating system，然后在mobile internet的时候有Qualcomm，然后在这边有iOS、有安卓，他们都是垄断型的企业啊。那我觉得，在大语言模型AI这个时代，首先第一个是大语言模型。大语言模它先跨越鸿沟了，我觉得大语言模应该算跨完了嘛。
嗯，我们二零二三年投投字幕跟Kimi的时候，那时候还还没有跨，刚刚开始跨。现在是我觉得跨了二十penetration了。你看。豆包的这个 MAU 和那个整个互联网就差不多跨了啊，但是呢，呃，我以前很纠结，就说这个大院模型是不是一个 operating
system，它会不会形成一个垄断，对吧？现在我不纠结，我觉得 operating system 加 A 减它两个是一体，如果这是一体的话，其实就是一个巨大的生态，是可以形成一些垄断的。
那接下来这个搞完了以后，嗯，就是你会发现，infrastructure先行，它会涨得很快，但是后来你会发现，operations才会更快。就当operations涨得很快的时候。Infrastructure就是增速就放缓，就有点像今天，就这个point，就大语言模型这个point已经都转化了。你你看，英伟达的AI芯片可能涨个百分之八九十啊，股都涨个百分之一百二百。
但你看一下，Ansoft涨涨多快呢？你看我们的TMI字符涨多快呢？那是每年十倍的增长。而且最终的结局是，这个Operating System它的这个市占，它的那个Market Cap是Infrastructure的。三倍到五倍，所以它是更值钱的。但是我觉得 fast forward 到具身，具身其实现在我们还就这是一个新的赛道，就是有硬件了。
就我们还在 early adopter，还在 innovator 和 early adopter 之间， early adopter 刚刚开始有点开始，就这个还没弄完，弄完以后。但是我觉得今年如果数据拉到了，比如说一百一一百一一个 million 的 hour，然后明年到 ten million 的 hour，可能就翻得很快了。
翻快呀，我觉得中国的硬件也很供应链很强，可能迭代完了以后，说不定两三年这个事情就做完。走完以后，接下来可能就是我觉得它的好处就是说，它是一体的，它那个 operating system 跟它那个 infrastructure，如果你做本机，就像咱们星海独将，这两个都是他自己一家人做，就会很很厉害，我觉得就会很厉害，就两个都是自己做的嘛，嗯，对吧？
它它的 device 也是他的， operating system 他的，嗯。所以你们两个是分别看了那个《跨越鸿沟》那本书，还是对对对对对啊？分别看了，分别看了。跨越鸿沟啊，对对对对，因为他讲了很多规律，因为他写的很早，他讲了很多规律。现在你可以证证伪或证实，就是我觉得大部分都还是很对的，哎，很对的，对。
而且要有耐心嘛，就有的时候。可能有时候你其实也不是那么确定，可能就是你可以看到一个我不知道哈，你做决策的时候，可能看到百分之二三十就决定了，可能还是说要看到七八十再决定。就这个其实你要靠，最后还是要靠信仰。就大方向你是有信仰的，但是谁是赢家，你其实也不是那么确定，对吧？对我们来说，你说他还是你？对我们来说，就要选选选 player。
对对对，他只能确定是他。他在这里边就是就是我我我觉得就是说我们对长期的这个方向，刚才就说肯定有信仰，所以这件事上呢，没有就是没有迟疑，没有怀疑过啊。然后呢，其实我觉得很多时候做决策哈，因为刚才谈到决策和方向这个问题，也没那么难，因为。我们最基本的就是说我基于事实是什么，基于规律是什么，对吧？我们把这两个东西抓住，然后对未来做一些推演。
推演的这个结果，不同的路径有A、B、C、D，那我们就去看应该选哪一个啊？然后呢，不是说今天选了。这东西就完全就定死了，就不能调了。我过程当中，我有新的事实进来了，我还可以再调。所以我觉得本质上还是我，我觉得每就是个循环啊。就是因为我们更早的拿到了一些信息，所以我更早的获取了一些认知。因为这些认知，所以我形成了一些策略。
因为这个策略，我展开了一些行动。因为这些行动，我获得了一些结果。这个结果，我更新我的信息。对，然后就叠加起来。对对啊。嗯，哎，我其实挺想知道的。比如说，因为比如说，你看你们二三年做这家公司，从二三年这家公司到现在为为止，比如说你们的技术愿景啊，包括你们开始设定你的战略或者策略，迭代到今天有变化吗？包括你们开始的时候跟开始讲的，比如今天会有变化吗？
呃，应当说最基本的那几条没变啊。比如说，我们说具身智能是未来是一脑多型，一脑多型。然后呢，这个核心是在脑不在型啊。然后呢，第二个就是说，具身智能未来的长期壁垒是物理世界的数据闭环，然后构建数据闭环的。呃，这个关键路径是整机加智能，像这几句话都是我们在这个最开始创业的时候就已经想好的，但是没想好的是什么呢？
就是。怎么实现这几句话？路径是啥？从哪个产品开始做？这个产品从哪个市场开始去去切入？这事儿是我觉得是变了非常多啊。就是一脑多情，数据闭环。他开始就是这么跟你讲的，是吗？呃，第一次见面的时候，当时就给我们讲的，就是是我记得特别清楚，他是智能本定义本定义本体，就是说他们是大脑是就大脑跟身体都要做，但是是大脑是最重要的。
哎，对。然后数据闭环也说了啊，对对对，就当时就讲的没没怎么改变过，我觉得基本没怎么改变过，对。然后大脑比身体更重要。然后当时在做本体是吧？是因为因为你看，就是因为大脑比身体更重要，而为了把大脑做好，所以得有一个好的本体，就这个逻辑啊。因为你大脑做你都不知道怎么做，你硬硬件不能用别人的吧？嗯，是。就我觉得还是要用自己的嘛。
你等身体没做出来，你你。大脑没法迭代的嘛，你要靠数据回传才能进步学习嘛。嗯嗯，对，我问开始一个问题嘛，就是因为，呃，其实过去我相信所有人对你的最大的印象就还是投京东啊，投美团啊，投消费互联网啊，就投得非常非常成功。对对，我还挺想知道，比如说你什么时候开始关心，比如说像季阳他们这样这样的硬科技公司，包括你讲比如投了那个 Moonshot 这样的公司嘛，以及说。
这个东西它应该也是需要一个很长的、很陡峭的学学习的曲线的吧？就是你怎么学的，以及投资这玩意儿它没有专业嘛？就是你又可以投消费互联网，又可以投消费，又可以投巨量智能。对对。好问题啊！第第一，我们其实最早投硬科技是大概七八年前，七年前投了这个自动驾驶。当时有个小公司叫Auto X，然后呢，呃，那时候就是就就是无人驾驶，有个Waymo和那个Tesla，你也不知道哪个路线是对的。
反正他俩一个是要雷达，一个不要雷达，我们也看不懂。我们就两个就在中国各投一个，一个是投了Auto X，是学习这个Waymo的，还投了Leo，就是呃未来系，他是学习呃Tesla的。啊，然后这过就很大的一个 deep learning curve，每次开董事会，生意模式在改变，因为其实那么小的公司其实找不到模式，就是不断的变，不断的学习。
就我们坐在董事会上学到很多东西，是创向创始人学习的，啊，然后后来我们在五年前开始投那个。呃，机器人就是我刚才说的高仙啊，扫地，然后海柔X Y Z，然后投了好多，因为以前我们从来没搞过硬件，然后呢又是出海，然后又是供应链，我觉得哇，是这个硬件比软件难多了。为什么呢？因为它不像软件一下就可以跑得很大，但是硬件就是就是我觉得bits。
是很容易的，Adam是很难的，因为供应链你就几家，你不是自己说不算，别人还供应链控控制你，对吧？我当时记得特别清楚，嗯，那个我跟Peter T有个对话，他就说，他说Tesla的那个伊隆马斯是非常厉害的人，然后小扎也不错，但是他伊隆马斯比小扎厉害多，但是你看Tesla做那个造汽车做了。十几年了，市占率都不到不到十个点，但小扎啪啪啪一下子就垄断了，对吧？
那就是说做这个B池是很容易scale的，那Adam很难，那我就觉得哇挺难的。但他呢其实也很稳定，所以我们中间有很多learning的curve。然后我们就是二零二三年的年初的时候就投了呃Kimi，投了质谱。然后又是一个巨大的 learning curve，所以你要说 learning
curve，我觉得我们学习是三个方法论哈，一个是你要向 founder 学习，其实我跟 founder，跟季阳也是经常就是两三个月吧，有一次 deep diving 的聊天。
这个聊天我们不是说看什么事，你做赚多少钱收入，还是说，哎，你最近习得是什么？最喜欢问这个，你最近习得习得是什么？又看到什么别人没看到东西啊？呃，第二就是你成长痛苦是什么呀？然后我们一些头脑，我们第三就是哎哎这个这个从第一性原理这个公司的护城河长远来讲到底是什么？就来来回回就这个重要的问题反复深度多次的讨论，就向 founder 学习嘛。
然后我也 compare 一下我学到东西。就这个是就跟方总聊天，这个挺重要的。还有一个就是，我们也做做很多winner pattern study，就是以前就是没有研究过人家winner。我当时就人生中最大的一个遗憾，就自己早期是没有投到。啊！当时去见张一鸣的时候，张他要价很贵，我吓到了。哇，这么贵！
我是做VC，他要每年七十亿美金啊，还是哪一年？我具体不太记得。这都不能上。移动互联网，七十亿美金。嗯。当时你看，七十亿，我觉得挺贵的。那现在就那时候不要知道，那当时我就我就觉得很贵。但是后来我觉得我是没有看懂，就是你真的是赚不到你认知之外的这个钱。后来我什么时候看懂他的模型了？是我开始研究整个广告的这个winner pattern，然后我就把。
小扎就是Facebook的创始人，小扎的所有的年报的transcript，每个季度的季报的transcript都看了。他在二零一二年的时候，好像一二年、一三年的时候，他有个季度就说：“他说以后未来所有的信息都是以feed流的形式来表达，不是search了。”PC时代你是 search，到了移动互联网你就是 feed 流，你就刷刷刷刷刷。
他说，即使是广告，它也像一个内容一样，就是完全是无缝的镶嵌在你的 feed 流里面。在那个 moment，我就知道，哇，这个其实就是推荐引擎啊。这是之前我不知道推荐已经这么 powerful，就是看完了，就是说 winner pattern study
你要早点做，所以现在我一开始看哇，首先先看呃就就最先进的 model 最先进的 lab 在干什么，你要把他们搞得特别清楚，就他们的创始人的所有的演讲，所有的 podcast，每个技术员都都搞一遍，那这个就是 winner pattern study，但我觉得也有也有尝尝到甜头了，当时我记得我们。
在移动互联网，就是我们一个基金，那个基金百分之五十五的钱投到了美团。那时候美团跟点评刚刚合并，然后也那时候就是还要跟。还要跟饿了么打，不一定打得赢。然后那时候都是靠补贴嘛。当时有个很重要的问题，就说你免费给人家吃，就那时候这补贴不是九块钱、十块钱一一一个饭盒吗？那你学校的学生都是十五块，那还更便宜，肯定是会吃的嘛。
那问题，如果你不便宜，那会吃吗？这个问题是不是合理的问题？如果我就去问美团的王慧，王慧说，哎，我们试了一下，我们一旦不便宜，一停立马掉了二十，我们又不敢了，就掉了一天，我们又不敢了，又回去了。所以这答案你也是不知道的。那那怎么才能知道呢？就是我想起来，我看了一下，呃，七幺幺的创始人铃木先生，他写了一个传记，那个传记，哎，对，零售的本质什么的，它里面就说他当时做了一个产品叫苏洗。
就二次大战结束以后，大家都很穷，好，他就做那个 sushi，那个 sushi 特别特别好吃。他用最好的米，然后还用最好的那个 cooker，哈，设计个 cooker，然后用菲律宾深海打的鱼做了这个 sushi。因为 sushi 很麻烦，在家做很麻烦。他便利店我来卖这个 sushi，但是很贵，成本他用的。
他说我半价卖，他半价卖，很多人来买排队。后来说，哎呦，老板，你这半价给大家吃，我们亏着钱做，哪一天我们不半价，人家是不是就不吃了？他怎么说？他说：“人的天性就是懒惰，人的最大的本质就是懒惰。当你习惯了吃这个熟悉，别人给你做好了，你不用自己做，那你慢慢加价，他也会是会吃的。”就这句话，其实我就觉得，我想起来了。
所以美团我们当时是重仓的呀。这这个这个重仓的决定，其实就来自于我对铃木的那个判，他就人的天性是很难，就跟外卖一样的道理，不用做饭了呀，对吧？你不是懒吗？你一旦懒了，所以给酷跑你不要给一次，给他五次，养成习惯，给了五次他就习惯了，然后他就回不去了呀。人的天性真的是很难，所以我觉得这就叫我们叫 winner pattern study。
这个做完，然后我们还有一个就是，呃，消费者的洞察要跟客户聊天。最后就是刚开始说的，要要十几二十个二十个你都见一遍，见一个。一开始有信息他哇这个人好牛啊啊什么他知道的东西我都不知道。第二次见面哦好像没那么牛了，其他人我都见过了，问的问题都本质。对对对。然后第三次哦就看了财务报表了，就看了一下呃这个什么重大决策有没有做错的，这些都搞完了。
对，嗯。但你看，比如说，既然他们做这个领域啊，对，应该是因为它是一个开创性的或者完全是全新的一个领域嘛，它这个领域也没有说既有的赢家。然后就要看人，就看本质。这我你讲的有道理，就是我觉得看 founder，就我觉得 founder 还是挺重要。我觉得看 founder，我觉得我做这个行时间很长了，我从九五年开始做投资，我的感觉就是，哎，就是做了很久了，就是有点就对人的判断还有点经验。
我觉得判断人挺重要的。嗯，就判断人，就我觉得是条条大道通罗马。创始人的这个性格是各有不同的，都可以成功，但是有一些共性。就我试图总结这个共性哈，普遍性就是说，第一，他要有杀手的直觉，就基本上定义，就他能看到别人看不到的东西。就是像杨子林，他看的很早，他就说要做 long context，他也是最早做 agent，就他那个空出来就 agent，就他先看到了这个东西。
然后我们，嗯，也可以看说，比如刘强东，他先做配送，做物流。那时候阿里巴巴说，哎呀，我们拿着放大镜都找不到对手，他不相信做重要做轻。那这个也是我们的 lucky，就如果他一开做重，我们就完蛋了。所以他是先去做了配送。每一个城市去建配送，我们都是二十个人两辆车，就要每天就是每天二十单都亏钱，到两千单我才不亏钱。
从从二十单到两千单，我需要一年。但我不是去一个城市，就这个是他的vision，他看到别人没看到的东西。很早就建配送了，因为痛点百分之八十客户抱怨就来自于配送不好。然后，比如我们投的那个哈拉拉张小佩，她很早就她创造了一个品类，这个品类就是说，我要用算法来颠覆一个传统的行业。找来找去找到fashion，因为fashion SKU越多越好。
那算法就是 S Q 越多，它就越起作用嘛。所以它就是搞了一个，就是用算法来做很多决策。其实是个传统的行业。其实我觉得很多现在再多的那些年轻人都可以去做。很多说呀，呃， A I 来了，把工作，嗯嗯，就工作没有了，他们去干什么？我觉得他们都去搞一搞颠覆的，就降维打击传统行业。他们懂 A I 啊， A I 我觉得可以再造每一个行业。
就像我们看到的，所有的零售都被电商给洗掉了。我觉得AI可以再做一次，所有那些工程师们现在都可以去创造一个新的行业，就是去颠覆那些线下人。他们也不懂，你懂AI和不懂AI就是巨大的差别。就一个懂AI的创始人会颠覆一个不懂AI的创始人，这个就是未来。十年二十年的增长动力，嗯嗯，就包括我我不知道，比如说你问，既然说就是你有三个问题嘛，第三个问题就说你的护城河是什么？
对于人家这么一个成立了三年的公司而言，这个问题太残忍了吧？你的护城河是什么？呃，我们讨论到经常讨论啊，经常讨论。对对对，我我其实我其实对这个问题，我觉得我的答案是很清楚的。对于像我们这样的一个高速发展，每天创新都在发生的行业，其实迭代是唯一的，就是护城河。对，就是你必须得自己成长，自己迭代啊。然后的话呢，不然你任何的觉得你有点东西了。
然后你停了两天，你发现你都落后了啊！所以，所以我觉得也有很多呃投资人，包括这个合作伙伴问说：“哎，现在图的这个基因是什么？是是是做大脑的基因吗？还是什么？”我觉得我们的基因是迭代啊，是唯一的我们的目标啊。然后呢，去去学习，去成长，去迭代自己啊。我觉得他们这就这一代创始人，就AI这一代创始人跟互联网的本质的不同是什么？
哈，我当时记得互联网刚开始的时候呢。其实这个 device 已经是换了，你移动互联网的时候就突然有了 PC 了嘛，对吧？然后移动互联网有了 mobile phone，所以这个流量是新增的流量，大家都是跑马圈地，那个那块就是对，我们谁谁跑得快，反正是一个商业头脑很好，产品经理，他可以把这个 app 做出来，他都有可能成功。
但这一次 AI 就最大的不一样就是说，它技术特别颠覆，但是它的这个 terminal 没有换，还是那个手机，流量都在大厂手里。所以我的感觉就是说，其实要做出来，就是你在这段时间做AI agent也好什么，其实你要产品特别特别优秀，要真的好十倍，要不然的话，你流量，你再花钱去获取，你根本就活不下来。你要烧token，要获流量，这个优异是不work的。
所以现在所有work的好的，就是都是产品是极度的好。对对。所以在这里面，我我想补充一点什么，就是我觉得具身能力赛道是特别适合创业的，因为就是因为你们今天刚刚发了那个你们那个投资基金是吧？啊，不给大家讲，没有没有没有，跟这没关系，跟这没关系，我是完全完全的客观的去说这件事儿，因为刚好 Casey 刚才提到了这一点，就是就是，我呃，我觉得就是说。
一个创业公司面对一个成熟企业、一个大厂，最可怕的是什么？最可怕的是被人家的已有业务做协同，然后降维打击。是，我觉得这是最可怕的。你就比如说，说说刚才说到流量这个问题，有有流量的大厂，天然流量就在他那儿，随便分一点给他的新APP，马上就上去了。但是对一个创业公司来说，你必须得产品足够足够足够好，你才能够从这个里边去博取一些东西。
但是我们回看具身智能，我觉得具身智能其实不在任何大厂的直接射程范围之内。直接射程指的是什么？指的是在供需两端可以降维打击你。首先我们来看供给侧，对吧？供给侧我们的供给是什么？我们的供给侧是基础模型啊，就智能和新的整机。基础模型这事儿之前不存在吧？啊，之前连数据都没有啊，所以这事儿是个全新的东西啊。任何人的起点都一样。
第二，整机，整机可能离得最近的是汽车啊，但是你说汽车里边哪一个零部件能直接用过来吗？没法直接用过来的，全都得从头开始设计啊。而且如果你直接带着原本这个设计汽车的理念去设计机器人，带来的问题是什么？就是太慢，就是就刚才刚才开自己讲，初生牛犊不怕虎，他们可能就带着那一套思维方式，肯定就迭代慢。所以这是我们说的这个这个供给侧。
我们再看需求侧，我们的这个产品首先终端没有，所以它不存在一个已经存在的手机，说谁已经占领手机这个流量了，现在都没有，所以这个这个完全是一个这个空白的一个空间，大家就是凭各自的这个发展。然后呢，这个说谁能垄断劳动力嘛？因为最终我们这事儿不是生产力是劳动力嘛？没有人能够垄断劳劳动力，就可能最大的民营企业应该是京东吧？
这可能有一百万人，但一百万人占整个劳动力市场的很小很小的一部分。嗯，啊，所以就是说，你看，在这个需求侧没有一个企业能够垄断，那你意味着什么？就是供给侧和需求侧。大厂进来没有能够降维打击的能力，所以我认为我们公司和大公司去竞争，归根结底是两方面啊，就是这个组织或者说人，然后就是资源资金。那么再拆解这两个维度啊，我觉得其实我们是有我们的优势的。
组织的这个就肯定是创业公司，是他有他自己的优势，能跑到今天的创业公司，肯定是已经做对了一些事儿，组织也做对了一些事儿，组织效率一定是高的。然后他的这个核心团队一定是更native的，为这件事儿准备的啊。那第二个就是就是这个资金的问题，对吧？资金的问题，我觉得是这样，就是说。这个时代是奖励创新的，然后只要我们能够持续的做出最好的产品、最好的东西，资本市场，呃，这个国家的政策会持续的给你资金，会让你循环起来的。
那所以我觉得这个可能跟几年前或者十几年前那个时代又不一样了。所以我觉得，就是说，而且事实上，随着这个头部企业这个在资本上拿到这些钱的这个体量啊，可能现在头部的都有。几十亿，甚至大几十亿人民币的这个这个体量啊，其实坦率来说，呃，我们不说最大的大厂，像小米、华为这样的，可能他们是几千亿的现金储备啊，是中厂，可能几百亿的现金储备，然后他还有主业要去做，他的现金是服务于他的主业的，他能拿出多少钱来聚焦在这一件事上呢？
可能没我们多的，是啊，是钱没我们多，组织效率没我们高。对吧？也没什么业务可以协同，那肯定是我们赢。所以我觉得这就是我拆解下来的这个这个竞争啊。对我，我想 echo 一下，我觉得就是这个 AI 时代的创创始人的画像啊。刚才说画像，我觉得第一是最强大脑，第二是呃九零后就年轻，第三我觉得这个组织非常非常的呃，就刚才说效率高。
我们现在见到的创业公司人真的很少，就全部是 founder mode。然后我们最近看了好多，我每天见四到五个创始人嘛，就感觉就是这些创始人都是。啊，就是我们觉得他就是用AI已经用到极致了，就一个人可能只会三五个AI那样子，就是他们感觉就像个将军攻城略地，这个AI就是他们战旗，就是打，就是就啊，每天只睡四五个小时，睡眠就是就是他，我说你们为什么有了AI A G还这么辛苦呢？
他说A G一直把他们人类的limit push，他一看哇，可以干这么多事，马上就去去push limit，想知道到底能干多少，就AI在push他们。就是我觉得这个 AI agent 真的是让这个组织非常有效率。老板一天都烧，我们先看老板牛不牛，有没有烧一亿 token，就是你有没有烧一亿 token，有没有 AI agent 用的很好。
第二呢，就是组织非常的就没有中层干部，就是老板加几个负责人，这个负责人直接带 agent 动活了。就是我看到 agent 是这样子的哈，就是说可能这个这个组织真的都不需要好多人，可能二三十个人可以做十亿人民币的销售，没有任何问题。就这个新型的组织，A已经是长这个样子的。你看大摩，大摩，你看Kimi，也就是去年才，就年底的时候才三百来人，DeepSeek才两百来人，嗯。
但是是最强大脑，最强的，他们因为有硬件要多一点，他们有硬件要多一点。我觉得硬件可能是硬件一下子就要多好多。我觉得这个组织的效率非常重要。就你做大模型那块，就最聪明的人一小撮人，然后利用很好的AI agent，然后战斗力特别强。就这个，我觉得那种反而那种老灯型的组织反而打不过你。是的，是的，这点我也是深有体会啊。
我还想补充一点，就是我觉得，呃。我因为我我创业之后的这个时间里边，其实都是有大模型的，对。然后呢，其实我用的比较多的一种方法呢，还是跟呃GPT啊去深度的讨论讨论一些规律。规律性的东西，因为我觉得就是事实是什么，其实这个比较容易获取。我我去现场去一线获取一些信息，这就是事实。对，但是规律怎么获取？对，规律肯定是过往都发生过。
我觉得事儿都是类似的，但是有些人懂这个行业，有些人懂那个行业，但谁能够高高效的，对吧？极度压缩的把这些规律呈现在你面前？其实GPT能干这事儿，你知道那个我那房哥怎么跟我说？他说他现在招人是这样招的，五万块钱月薪的就不需要了。因为什么呢？因为他是算一个公式，五万块钱月薪这个人加 agent 有没有大于 agent？
如果你干的事情还不如 agent 好，你就没有必要。他要找什么？找十万、二十万月薪的人，因为这些人他可以指挥 agent 干活，就以后组织真的是没有中层干部了。嗯，对，就找那种特别厉害人，他可以指挥 agent 干活的效率提高了很多。你现在每天睡多久？呃，我我我还不叫正常的，我一我一般就是七八个小时还是得睡的啊。
对，我也是下午的。我说你不能这样，长期的睡眠不足要得癌症的。我下午我不能这样。其实我创业之后还还比较那个什么，就是，呃，正常的。那个睡眠，然后正常的运动啊什么的。对，哎，我看你跟赵鹏老师都是精气神很好啊。这个创业上，赵鹏老师啊，对，是是是，赵他老师精神也很好啊。对对对对，我觉得还是就是保持好睡眠，然后经常运动，这样决策做的会比较好。
是，其实很很多时候，我觉得也不要陷入到那个战战略偷懒儿，然后战术勤奋里头。对啊，然后呢，这个得有一些时间，就是做一些比较深度的思考。哎，你怎么深度思考啊？我发现啊，在飞机上，哦，就是就是，对，没人打搅。然后呢，你就坐那儿想啊，就坐那儿想啊，对。然后也也没没互联网，对吧？然后呢，这个主要没法跟 GPT 聊天是吧？
呃，跟 GPT 聊天的话是获取一些规律信息，反正记脑子里边了。然后因为我发现有有很多很多次。就是我一上飞机，然后呢，可能前半个小时先睡一会儿，然后，然后，然后后边反正睡不着了，我说我就总得干点啥吧，我就开始琢磨啊，然后琢磨，我一般就是那个想拿一个最近的，可能我我一直在思考的一个课题出来，我就我就深度开始琢磨这事儿，然后呢，我一般就反正把手机拿出来，然后开个记事本。
然后开始写写关键词，然后理一理我的思路，然后很多很多次都是我一下飞机开始给同事打电话啊，琳娜来了，重新部署一下，老板一出差活就来了是吧？我我是我是每天早上嗯那个 meditation，啊， meditation 我觉得就 meditation 完了以后，因为以前我已经一直想找一个时间。去思考，但是好像都找不到一个时间，你就独自那儿思考，好像你要。
后来我就相信有一件事叫固定时间干固定的事情，所以我就早上起来 meditation 完了以后， meditation 你不是闭上眼听到鸟叫吗？等你眼睛睁开的时候，我就开始想，哎，我昨天干了什么？学到我习得了什么，对吧？然后，呃，这这是这是每天的，但是呢，有一些重大的事情，真的你要把这个时间固定下来思考。
我就周末的时候思考一个重大的事情。然后写下来，就这个月我的 major question 是什么？我要回答的问题是什么？这个这个问题可能一个月答复不了，两个月答复不了，三个月答复不了，但他一直会在我的 list 上面。就这个，我觉得对重大的问题是深度、反复、多次思考是很重要的。嗯嗯嗯，对，年轻人是不明显的，是吧？
直接飞机上睡觉，对，飞机上干活。嗯，对，因为开始你前面讲说，比如说你投一个公司之前，其实你会把行业里面的主要的公司都见一遍嘛，就要先见森林。然后再选树木，没有先建树木再建森林啊啊对，先建树木，就建到足够的树木，你心里才有森林啊。对对对，我其实蛮想听你讲一下的，就比如说，因为你们呃，除了比如说去年年初投了他们之后，之后不是呃每一轮都跟了嘛？
对，就是你会觉得说这棵树木它的特别的地方是什么？就是市面上因为现在已经很热了嘛，有那么多的公司都在号称自己要做具身智能。我觉得这个呢，就是两个创始人嘛，就三就三个创始人，三个创始人吧。也可能我对对这个季阳跟呃张航老师比较熟，另外天威稍稍微接触少一点。我觉得他们两个人，嗯，挺挺好的。就是这个。这个早期我觉得看人很重要。
我觉得首先他们还是志存高远嘛，嗯，而且我觉得是长期有耐心的，嗯，就志存高远又长期有耐心。手法我们觉得他杀手直觉也还挺好，至少一开始说既做大脑又做本体这个决策是很对，而且他先做了本体，我觉得这也是很聪明的决策。然后在数据上一直很执着的在搞，就还有第二个，我觉得学习能力特别强。就这样，我定期跟他沟通，我觉得他每一次都在迭代认知，就是对行业的认知，对自己的认知迭代速度很快。
就学习可能也比较卷吧，你是不是天天我不知道他这反正挺卷的，就学习速度很快，执行力超强，超强。就学习速度快，执行超强，我觉得其实就是护城河，在早期的时间就是护城河。对，就是这三点，我觉得主要是看 founder，因为这个事情太大了，这个事情太大。现在其实说话说老实话，你 Paul D Murphy 也没有，对吧？
然后这个事情大就知道大啊， scaling work 是 work 的，其他的也都不知道。那就是我觉得在一个足够大、足够颠覆的赛道找靠谱的创始人。嗯，理解。对，可能每次问他新的人什么时候。他刚下飞机，然后一路上下来很多，然后呢就，而且我觉得他跟呃赵航还有天威他们三个搭档也特别好，而且搭档也特别好。他是工程能力很强，就把事情可以落地。
然后赵航老师就是在。这个模型的 training 上 pre training 上下了很多功夫，我觉得他也想很深刻。你看今天他讲的，想得很深刻的，嗯。我另外一个感觉是。天威一定不是清华叉院的，是吗？所以你没有那么熟悉。天威是北大，呃，不是不是，天威是我以前 M 的同事啊，然后他其实以前也是搞支架的啊。
然后那个他在公司呢，现在其实就这个，我觉得也体现我们公司的那个那个那个成长迭代能力啊。今天就是公司所有的重要的供应链的伙伴。今天在我们那个现场来了一堆，可能有一半是是天薇自己去接触。哎，他们那个婚庆店的老板，他们对这个具身智能什么态度？现在？那个向往加加焦虑吧，我觉得是向往加焦虑。对，就是就对于一个一个未知的巨大的事物，往往都是这样的情绪嘛。
就是这事儿，我得我得弄。但是呢，如果要是就是说这个做起来了，没做好，他就焦虑嘛。做起来了，做挺好的，他可能也有焦虑。呃，他焦虑就是说，是不是还有更好的这个这个？他能跟得上咱们这个迭代速度？因为对供应链要求很高，全部从头打造，他们能跟得上吗？这里边是个筛选的过程，不是所有人都能跟得上啊。所以在这个里边，我们其实是做了大量的这个。
呃，实验和筛选，我觉得现在是我们有一批很可靠的这个伙伴啊，长期的去去去合作。如果他们都是A股上市公司的话，应该是。你们又是个初创级的公司，对他们愿意付出那么大的成本跟大家跟着你们不断的去迭代，他们愿意的，他们愿意的，因为大家看的不是我们，其实看的是这个赛道，然后只不过是我们现在在这个赛道里面看上去是那个领跑者，所以他们选择跟我们合作。
对，既然就是你会觉得说，比如说就星海图，它在这么多的具身智能公司里面，对它的。与众不同的那个地方是什么？对对，嗯，今天其实，在那个呃会上的演讲的时候，我我提了几句话，我觉得这几句话，我觉得还概括今天的心态图还是挺准确的。第一，我们是一个呃这个具身智能的大脑企业啊，专注做具身智能的基础模型的预训练。这个预训练这件事儿，赋予我们一个长期的规模效应，叫学的越多越聪明，而不是传统的造的越多越便宜。
这种就特别。巨人的规模效应是吧？对，然后第二个的话呢，是我们很早就认识到了具身智能不是一个纯软的人工智能，一定是软硬结合的，所以我们在最早期就定了整机加智能这样的战略。那么今天我们在整机和供应链上面，在所有的具身大脑企业当中，我们是最好的。第三个，在怎么做巨神大脑的技术路径上面，我们是最早压住真实数据。
今天被证明这条路径是对的啊！那么在这条路径里边，我们规模规模最大，技术最领先啊！最近我们发布的G零点五的这个基础模型就是一个证明。啊，所以我觉得是这三点能够概括今天的这个呃新海图，但我我觉得呃这其实不本质，这因为这是取得的可能一些阶段性的小结果啊，我觉得更本质的还是说我们这个。我们更愿意从就是规律和事实出发去做所有的问题的思考和拆解，啊，有有可能这个问题是我以前熟悉的智能类的问题，也有可能是我不熟悉的供应链问题，也有可能是呃资本市场或者说是商务类的问题，我们都用这一套方法论，然后去。
去用事实和规律去思考它，拆解它，然后想清楚了之后，我们就马上开始执行，然后迭代。啊，所以我觉得就这一套方法论吧，我觉得是做解决所有问题。这个我觉得是学习速度很快啊，我们公司那一波。对，那既然你会觉得说。就是你刚才比如讲了那呃，就是那个无论是数据啊，包括你同时做本体跟模型啊等等之类，就是我其实挺想知道说，比如说你会认为说你们这个团队做出的跟其他公司相比最不一样的那个选择是什么？
因为我相信市场上肯定也有人号称是自己同时做，嗯。我觉得，我觉得每一个阶段哈，我我回顾过去几年，其实每一个阶段我们都有在那阶段不一样的选择，然后可能事后已经变成了一个常规选择了。对，那比如说就刚才凯瑟提到了一些嘛，那个最早的时候，我们虽然是做做大脑的，但是我们是整机加智能。这个战这个战略当时就是不一样，对很多都是要么做硬件，要么做大脑，没有说两个都做的。
我是就是看准，我觉得必须两个都做才能做起来，我觉得单独做一个是不行的。这也是我们的。就是当时你看了公司里面没有有有，要么就都做整，就做做body，他不做大脑，然后要么就只做大脑。嗯嗯嗯，大部分都是做body的，我们觉得那个不灵啊。对。这个事后证明，就今天很多企业其实就是就是这么去做的，就是中国企业都是整机加智能啊。
第二个的话呢，就比如说，那整机和智能也得有先有后吧，先整机再智能，还是先智能再整机？对，那我们的选择是先整先整机再智能，这个策略的选择其实给我们今天有有很很大的优势。但是回到当时二四年二五年的时候，其实有阶段性劣势。嗯，除就是凯西这样的，我觉得特别明智的高明的投资人是能看出来，哎，这个战略对，你们应该这么去做，你们搞。
但是更多投资人是什么？是会挑战你们。会挑战我说，哎，蒋，你看你这个，你搞智能啊，你那搞 demo 啊，你赶紧把 demo 搞出来，没 demo 你这个什么，你们智能不行。然后这是第一个，第二个就是说，你你搞整机，你再搞你也搞不过。就是专门搞整机的企业，所以你不应该搞整机，你就应该搞智能，你就应该叫叫专注，对吧？
对，然后基本上是这两种声音会在那个阶段给你很多阻力啊，但是但是我们还是坚持我们的这个判断嘛，所以我觉得不同阶段，比如说还要搞数据，那搞数据的话，也有搞仿真的，也有搞真实的，我们就是搞真实的。然后搞真实数据也有不一样的选择呀。呃，那那二五年那会儿，那一堆在蔬菜厂里边采数据的，我们没有，我们去开放场景采数据，证明这个质量高有效。
又因为我们采了这样的数据，我们有好的整机，所以我的基础模型才好。嗯，就就就汇到今天的这个结果上，所以你看，其实是用了可能三年的时间吧，去验证这么一个逻辑的正确性。但这个逻辑逻辑一旦验证了，背后其实整个组织已经成型了，然后迭代跑的速度越来越快。就是用真实世世界数据来训练模型，这个现在在具身智能领域算是共识了吗？
嗯，我觉得我们用事实来说，因为共识这个东西是主观的啊。我们用事实来说，我觉得过去。半年左右的时间，就二六年以来，全世界发布的最新的开源的这个最领先的开源巨深技术模型，全部是真实数据为基础做的训练，这是一个事实。嗯啊，嗯嗯，就是包括就是你跟你们的首席科学家都讲了你们那个技术愿景嘛，就巨深智能那个路线图，就智智能的三个阶段。
对，这个是你们团队的。讨论出来的，还是说你提出来的，或者是赵航提出来的，还是？嗯，是，有一次我们俩啊，在一咖啡馆里聊天儿啊，聊着聊着就聊出来了。就本能智能、作业智能、作业智能和进化智能。啊，然后当时没有，就是说“本能智能”这个词儿是赵航老师的一个学生叫那个庄子文的一个项目，Project Instinct。
啊，就这个词儿很早就有了。那次我们聊天儿，我们就说说这个具身智能的未来到底这个智能应该是什么样的一个组成？难道只有我们今天训练的？这个 G 系列的这个基础模型吗？呃，VLA 和 WAM 之外还有什么东西？嗯，当时就围绕这个课题在讨论。那首先我们定下来，就第一个还得有本能智能啊，就本能智能就是说，就是这个天然的支配自己的身体。
今天我这个身体是两个胳膊两条腿，那我换了四个胳膊两条腿，它能不能支配？这个就是本能智能，有点像小脑。哎，小脑，对，再进而的一个问题就是说，为什么人的这个身体长成这个样子？这也是有它的原因的，而这个原因是进化，啊，那那为什么 AI
不能做这件事儿？所以我们就当时就把这三个事儿给给串到一块儿了。然后呢，这个有一个有意思的事儿，就是当时我们并没有想到“进化智能”这个词儿，然后后来是把这大概意思告了 GPT，让 GPT 说啊，你可以用“进化智能”这个词儿，对啊。
Casey 是什么时候知道他，比如他们这个路线图的？呃，其实我也没注意，最近才就是我们上次在那个春节的时候聊了一次，那次好像你就提到，嗯，说把智能分了几个阶段啊，对，那就提提了个大纲，还没有今天这么讲那么细啊，但大的框架已经有了啊，嗯。他要实现这个愿景，你觉得就需要你去获取什么样的条件，才能够把这个路线图就很好的达到那个愿景呢？
啊，我觉得条件其实挺多的啊。然后呢？我觉得分这么几方面吧。第一个，我们得有好的人才，人啊，这这这是这是最重要的啊，这是一切的原点啊。呃，我们今年其实和这个清华大学也会做一个这个，就是清华大学新海图具身智能联合研究中心啊，我们就希望能够更深的和清华的这种高质量的学生人才更早的绑定啊，产生往来和关系。第二个的话呢，就是我觉得。
这个数据是有了人，就得还得有数据，数据啊，所以我们和亦庄有这个数据的这个计划，对，艺术智能。第三个资金啊，这这钱是就刚才开始说，没有钱是万万不能的，是吧？啊，对，那那钱的问题得解决啊。但我觉得这个我们解决它也还可以。第四个是什么呢？是你的这个整机和零部件的供应链这块呢？我觉得是在过去的半年的时间里面，我们也有长足的进步啊。
而且在这个里边，我想提一个呃一个结构性的机会，就是三年之前，中国做机器人的供应链。呃，我觉得相对是和现在看啊，是是更更弱一点的。为什么？因为这几年很多车规。的供应链零部件企业进来了，搞便宜了，对，他们进来了，因为他们要找他们的第二曲线，这些企业的能力、资质、规模都更好、更大啊。我们其实是跟这些企业在合作啊，这样的一条新链，未来的势能和潜力更高啊。
所以这是第四个啊，零整机零部件的供应链。那么，那么第五个呢？就我觉得，毕竟我们要做做业务，啊，还是得有一个好的渠道体系。就刚才说的，其实具身智能的分发渠道还不存在，嗯。对吧？呃，大语言模型靠社交媒体和咱的这个手机都分发了，我们这渠道不存在，而又因为我卖的这个东西其实单价不便宜，京东不能卖吗？可以，可以，这是这会是其中的一个，其他会将来会的，对，这会是其他这会是其中一个，但是你你总要去从头开始建设一些东西，对啊，所以渠道的体系建设，这对于我们来说也很重要。
所以你看，这刚才我就说这五方面是吧？人才。啊，数据、资金、整呃零部件儿、供应链儿，然后还有就是渠道体系，这这五个维度。揉到一个创业公司里面，其实是挺复杂的。呃，大部分创业公司可能不需要解决这么多维度的问题。但是我不是说这事儿这事儿就是做不了了。我说这这事儿恰恰它太好了，好就好在这事儿太复杂了，要素太多了，链条太长了，比较难，比较难，比较难。
然后以至于大厂来搞。对吧？也没有什么特别的优势，所以我就说这是天然的给创业者的赛道。但一般我的理解，一般站在投资人角度听到这是一个特别复杂的事情，就是肯定是先往后退一下，是吗？呃，但是就是第一足够大，足够颠覆，就它这个事情足够大，足够颠覆，涨得又快，所以我觉得这个赛道也很难遇到这么大个赛道。嗯。另外，我还最近有个习得是这样的：，就是说，当一个特别巨大的浪打来，也就是当这个这个新的技术特别大、特别颠覆的时候，其实你作为一个没有包袱的公司，你是跑得最快的。
嗯嗯。因为这个事情太大了，你要不够大，你没意思，跑着跑着就就就就就到顶去了。但是如果他其实你要没有包袱，跑肯定是更好的。就像Anthropic跟Google哪个更好？我其实一直在思考这个问题。很多大部分说，哦，你投谷歌肯定六层蛋糕，对吧？黄仁勋的六层蛋糕，人家可能已经有了芯片，又有了 data center，又有了那个大语言模型，又有 agent，就他五层都有了，对吧？
感觉他有很多现金，就觉得他好像很牛，就至少他风险不高，但是他的成长也就是二十。嗯，对吧？它还是成长二十，但是如果是你想另外一个选择，就是说 Anthropic，它其实是没有包袱的，它只有一个大模型，就在这个价值创造的这个价值链里面，那个最靓的仔是谁？我们就说寻找 most handsome boy，最靓的仔，我觉得肯定是大模型。
但大模型你又可以做大模型，只做大模型，你也可以说哇，做一系列七七八八东西。那我感觉的肯定只做那个是肯定是轻装上阵，最聚焦，跑得最快，最犀利的公司。那当然，最好就是你两个都可以投，可能做一个 allocation，对吧？嗯，对。但是我觉得真的就碰到这样的涨，每年它是每年涨十倍，涨了三年啊，前五就是历史上没有过的。
所以我我觉得看 Kimmy 跟字普也涨得很快。嗯。就这个就是它的就创造这个价值，我们一直觉得，将来所有经济增长哈，最近有个观察，就经济增长，啊，其实一个主要的动力就是 token economy，就是靠生产 token 是来创造财富，就是做经济增长。如果你不在这个上面，你基本上就成长就乏力了，就是我们叫是防御性防御性的这个那个防御结构，就看你涨个百分之十到二十都好辛苦。
但是如果你是在 token economy 里面，你每年涨个百分之二百、三百没有悬念啊，对吧？你是做 VC，你肯定钱往哪放就很清楚了，对吧？按照这个理论呢，零售和消费不就完了吗？呃，零售消费也没完，因为这个时候就是只能是靠搞搞供应链嘛，搞搞自有品牌了，对吧？增长可能十到二十吧，就这样个速度了。嗯，既然想要搞创始人 IP，我不知道对，你们作为投资人怎么看待这事儿呢？
创始人 IP 哈。嗯，我觉得这个AI时代，这个创始人的leadership还是挺重要的，因为你会吸引很多优秀人才跟你嘛，对吧？是的，就我觉得创始人还是要有一个，至少我觉得要有一个让人家知道你的那么一个过程。就低调肯定是不行的，呃，但是也不要说天天花时间在那儿去搞流量，因为你吸引的人都是那种都是知识分子，他们其实很快能找到你。
所以我觉得这个，呃，像我们这样的这个这个发布会也挺好的，一年至少搞一次，对吧？把你的理想啊、你的这个信念啊、你的技术的这个新的迭代啊、这种产品啊，都全部分享一下，我觉得这个挺重要的。是的，对，你看这个 AI 时代好像没人打广告的。基本上不怎么打广告，就是每次那人家怎么会都知道呢？产品出来，第一产品特别牛，自己会说话；第二，每次产品发布会大家都是知道的。
是对我我觉得创创始人可能还是这方面还是要让让产品和和vision对vision要要让知道哎哎对产品和vision让人家知道，然后定期搞发布会也挺好的，嗯，对。当其他人在讲创始人IP的时候，他其实讲指的是创始人去做社交媒体账号，社交媒体账号，社交媒体账号，你觉得呢？你觉得像像这样搞社交媒体账号？我我觉得关键是看以什么样的形式做什么样的内容，嗯，所以其实我们的话还是想就是说讲一讲公司，讲一讲行业，因为就是我们这行业有一个特殊特殊性，对，就是噪声很多，声音太杂，噪声很多。
然后在这种情况下，如果好的公司，我当然我默认我们是好的公司哈，好的公司如果没有足够的声音带宽出来的话。其实会被淹没掉，然后反倒是让好的人才、好的资、这个这个合作伙伴，他找不到好的合作对象了啊！所以我我觉得是这样的一个过程，所以我们要有发声的这么一个通道。其实我们今天办那个。这是最好的。对，办这个会也是这样的。
然后呢，咱们这个有机会能够聊一聊，就是传播一些公司的这个呃情况、行业的这个理解，就我觉得都是这样的一个目的。然后的话呢，这个其实。最终的竞争，我们这行业还是就是这几类要素，谁快速整合就人才、数据，对对对，快速整合啊。然后我觉得这个是很重要的一个啊。然后现在又是这样的一个，可能就是流量的这么媒体的这么一个时代吧，大家都更愿意刷刷这个，而不是线下去见一见。
可能我觉得对。开始，我其实想请教你，比如说刚刚季阳描述的，比如他们的技术愿景啊、路线图，包括需要具备的那些要素，我想知道从你的角度看，这里面有什么会可能出现什么卡点吗？卡点就是说，我觉得是时间表的问题。时间表对，就是你不知道这个里面哪个阶段能做到什么程度。嗯嗯，这个其实现在还确定性不是很强。就是我一直想说，哎，咱们现在一百万个小时，是不是到一千万个小时，这个事情就靠谱啦？
我们的产品就 Paddle Mark Fee 就证明了，我们就可以卖到嗯企业，他就可以付钱了。就这个其实就是说，可能我们对。一百万今年是有信心的哈，那么到了一千万个小时这件事情，本身要多长时间我们也不是很确定。那你整个方法、技术流程可能都要改变了。第二，当然是 Google 的意思啊，是一千万个小时基本上就可以做出个靠谱的，干三级接件家家务事儿可以干一干那种。
那这个时间要多长，其实不确定，这是一个。还有一个，在这个过程中你怎么维持你的现金流一直是正向的？就说可能我觉得融资是很重要的，子弹先充足，粮草先行。这个先搞下来，这个资金，呃，这个要要要熬到这个春天来临。对，这是第一个。第二就是关于竞争，我倒觉得现在对竞争也不是那么的担心，就是说，大厂肯定是要下来，但是大厂就像刚才纪扬说的，也未必就有那么多的优势，可能也有些优势，但是你能把你你要你能你是最强大脑吗？
你能把我们这个foundation model这个做出来吗？这个其实挺不容易的，对吧？我我就觉得还好，进展好，主要还是个时间表的问题。就你这个节奏，我觉得做投就是做这个早期项目，节奏很重要。如果你太激进，步子跨太大，你可能把自己烧死了。春天来了，但不是你春天已经倒下了，对吧？但你太慢，你又很后面，你又吸引不到人才，就它是不是良性循环？
如果你。慢了一点儿，然后你融资也很差，投资哇，你都不是前列，我都不想投你，我只投这个头部的几个，那你就拿不到钱了。那人才人家说哇，这公司好像没什么声响嘛，就这里面掌握这个节奏，我觉得特别重要。嗯，就说话，我觉得我们还行哈，掌握的还可以。就节奏的把握，这个成长的这个速度跟节奏很重要，因为它跟你环环相扣。
对，跑太狠有可能把自己烧死了，因为你没有收入的，对，没有没有特别普稳的收入，对吧？就是节奏，它是是跟资源是相关的。对的，对的，对的，对的，对的。所以最好就是之前马云讲过那句话，最好的就是什么？你有最好的团队，然后花不完的钱，然后最大的市场，就然后总能跑出来。最大的市场是有的，对，最好的团队也是不错。
我觉得，对对，花不完钱，可能你就得不断的融资嘛。对对对对。所以，既然从你的角度来讲的话，你会担心的竞争对手是那些要下场来做具身智能的大厂呢，还是说同样是跟你们一样的就充满饥渴感的这种创业公司？我比较关注的一个公司指标啊，就是。我会看它过去一段时间，十二个月啊的变化，就是如果这个变化很大，然后哪怕它今天可能我们在具身行业里面算是领领先的，但如果有一个企业今天虽然在我们后面呢，但是它过去十二个月变化。
超过了我们的变化幅度，那我觉得我都得注非常注意的，因为就说明人家迭代的比我快，啊，那也就是说，如果一个大企业，啊，它迭代速度不够快，然后呢动作不够快，对吧？然后投入也不够坚决，其实也没有特别需要担心的，这这是我的观点哈，对。就是大企业，我补充一下，补充因为观察过 Google 嘛，因为我个人也买了很多 Google 的股票，就是觉得 Google 其实这个公司它的积累是很深刻的，对吧？
嗯，对，整个 Transformer 都是他搞出来的，但是你看最后他就是 Chat GPT 不是他的，是这挺遗憾的。但是他其实花了三年的时间把组织架构调对。其实最核心就是 founder 回来了， founder 回来了以后呢，当时他有两个牛人嘛，一个是 Hasabi DeepMind 的
founder，还有一个是 Google Brain 就 Jeff Dean，他俩呢都很牛，就互相打架，然后匹柴哥也不怎么作为，就他俩一直打，就资源的分散没有聚焦。
后来呃，那个 founder 回来以后，第一件事情就把 Hasabi 提起来了，他既管 DeepMind 又管。Google Brain，然后所有资源向他汇拢，就他是老大，完全说了算。所以他们立马就打第一个胜仗，Nano Banana就很成功。然后 Gemini 三就开挂了，再加上他们 TPU 迭代很快，每个人的 TPU 是管够的，其实就是。
创始人回来第一件事，第二件事把哈萨比是作为唯一的，就是首脑，就是指挥千军万马都他跟说了算，资源调动什么的。哎，第二件事就这这个事情，Google其实花了将近三年的时间把组织架构调对。但是他还是 Google，他还是可以的，就是你们跑前面没关系，我也是能赶上。他还是很厚的嘛，就他也是很很强的竞争对手。
我觉得，就中国，我觉得像字节这样的公司，它也是很强的。创始人年轻啊。对对对，那他给我们组织就调整，根本都不需要花三年，可能一年两年、一年半就到位了，对吧？他的账上的钱是巨多的，账上钱是巨多的，对吧？又是大力出奇迹，然后又非常狠着，就这种长远来讲，还是肯定也是一种就是比较强的对手吧。啊，但是希望他，因为他现在还没重点搞这些，他们都没有搞这些东西。
对，所以我觉得就是我们的时间窗口要跑得快，所以 get big fast 要做大要快，对对对对，要做速度要快啊，对，还是所以不能慢呢。对，其实你看，就是从这个角度来说啊，就是，呃，具身智能这个这个基础模型的进展的速度哈，嗯，在这个阶段没有那么快，未必是件坏事。啊，就是如果进展太快，马上啪啪啪全打开了，那这时候你看大厂全全下来。
我我也担心今年可能是不是就到了一个进步速度呃快的元年？是的，是的，一百万到一千万，这就是十倍啊！这个数据量十倍的增长，以前数据搞来搞去，哦，那原来搞数据不 work 啊？以前就弄了半天，就是那个 tail operation，弄了半天说是机器人一迭代那个。机器人硬件的话，软件那个都不 work 了，对，那个就重新再来过啊。
是，所以在这里边，我觉得有一个很 tricky
的一个一个一个点，就是当这个行业到这个阶段的时候。呃，就是当行业到一个阶段的时候，大厂是一定要来的，对吧？关键是我们自己在哪儿呢？现在对，就你得跑到跑到前面去，跑到然后然后呢，那个，所以现在其实我我坦率来讲，我觉得就是说。呃，以我们今天的整个儿的成长速度，还包括我们的这个在行业里里面累积的一些啊，这个这过去的一些一些成绩吧，其实我们不是特别害怕说大厂要要要怎么样投入啊，对，那其实会让这个游戏对于我们来说变得更好玩。
然后的话呢，大家那就更多资源进来了，那那我们也可以获取更多的资源，这没问题啊，对。就是突然想起来，李想昨天刚看完具身智能发布会，是吧？就在你们办会的前一天，嗯嗯，所以。比如说，既然前面讲说，比如说他认为他们的护城河就是迭代速度足够快嘛，但这个比如说他肯定是不符合巴菲特对这个，在巴菲特看来，这肯定不能不能构成护城河，是吧？
嗯，对，我觉得巴菲特他是个价值投资，基本上他投的是不变的东西，对吧？但我们作为风险投资，我们投的是变化，这是不完全不一样的。但是他有些理念也是对的，就是你要专注啊，你要长期持有，这个都是对的啊，对。就是具身智能，今天应该已经是至少在中国应该已经是最大的市场共识之一了吧？算吧。嗯，看是谁的具身。这我觉得大厂进来做的好像也没有完全下场。
我我感觉。风风投里边，风险VC、PE里面应该是市场就是共识的赛道。对对对，其实都投了，对对，但大厂还没有完全下来。嗯。对，因为他们还在忙着搞大语言模型嘛，是是，那那个市场也足够大，也足够大，哎，先把那个搞定，因为那个还竞争很激烈嘛，对对，而且要花很多钱，对对，花很多钱，对嗯嗯，然后基本上有规律就是，它基本上就是市场高度共识的时候，就是这个领域最危险的时候嘛，就是可能大家就会认为是有泡沫的时候。
这个符合这个规律吗？对，我觉得不用特别担心泡沫，因为我经历过非常多次的泡沫以及泡 bubble burst。就我们最早的时候，我是经历过三次，就是先是互联网，那时候九九年投了网易，网易、新浪、搜狐，然后在 bubble 的时候，两千年上市，然后两千年下半年 bubble burst。嗯，好处是什么呢？
别人都死了，就拿不到钱，就就是血流成河，所有的互联网公司都死了。那时候好多家公司，但是这三家公司，哎，拿了大概七千，呃八千万美金到一亿美金，就活下来了。好处是三年没有对手，他拿了那个钱，三年没有对手，那怎么着你也折腾出来一个模式了吧？当然，我觉得丁磊很厉害，他找到了游戏，对，然后在这么压力的情况下把游戏做出来了，后来变成中国首富嘛。
我们也赚到蛮多钱的，就是觉得。那个是bubble的时候，他其实还是在bubble时候拿钱，对吧？就投资人永远是两种心态，一个是贪婪，一个是恐惧。就恐惧的时候呢，你是你说什么都没有用，你再好他也不会投你，你怎么说都没用，他不相信。但他贪婪的时候呢，你再贵他也会投你，他有fear for missing out。
所以现在我觉得大家都是贪婪的时候，就大家都有一个fear for missing out。所以呢，就这是我觉得融钱是一个好机会，能上市就上市，能融钱就融钱。所以我的一个经验教训就是说。Raise money when you can，当你能融钱的时候必须融钱，而不是说当你需要的时候再融钱，因为你需要的时候可能市场便利融不到了。
对，对我觉得这个，呃，就 bubble 我觉得其实就是也，就是你现在看是个 bubble，短期大家都高估他家，但是好像我记得是 Bill Gates 讲，就长期其实你是低估了这个事情是足够大，其实它也不是很贵，但是呢，这个 bubble 一 burst
一弄的话，你这个洗牌洗掉了很多人。然后又是就亚洲金融危机到互联网啊 bubble burst，然后再到 covid 三年没有 IPO，再到去年 deep seek 挽救了大家的信心。
其实我经历过很多次 bubble，我觉得 bubble 其实没有什么了不起。对你就是你那 bubble 就 burst
以后，你可以还继续加仓。然后那时候你再多拿长，那个是最最合算的，那个是最合算的，对，对，因为这个事儿它本身是存在的，就其实里面有个比较简单，因为我们投了很多rule-based机器人，它其实已经跑出来，它已经product
market费已经都证明了，而且它已经卖出去了，而且你看到订单不断的来，我们就去年感觉春天来了，就是订单老客户。
给你 repeat order 不断的加单，有很多地方不同场景的客户，我们觉得就是这个是证明，这个需求是证明，这个 productivity 是在 rule based 的这个 robot 已经证明了。嗯，接下来就是我们这个具身的，嗯，具身它是 general 嘛，它成本高一点，但它干的活更复杂、更柔性一点。
那这个怎么证明呢？就是我们还是看的那几个行业，好像三个行业是物流，一个是仓储，还有什么搬运之类的，加起来全世界是一千七百万人嘛。一千七百万人的话，你可能中国的工资和美国的工资，你算美国工资可能要基本上这种人可能要七八啊，最少五万美，呃，最少七八万美金要要的。中国可能是它的三分之一嘛。然后将来我们是收这个 subscription，但我们感觉这个趋势是势不可挡，肯定是要取代的。
嗯，因为他这个活太苦太累了，太无聊了，人是不愿意干的。嗯，对，嗯。但如果比如说真的像开始讲那样，它比如说那些超级巨头上市之后，它可能把市场上面的流动性都基本上都吸走了，然后这个领域的泡沫可能也到了顶峰。对，如果真真的发生了这样情况，我不知道，比如对于星海图而言，比如既然你会认为你们做好准备了吗？或者或者说它对你们是一个好事呢，还是坏事呢？
嗯，我我觉得我们时刻都在准备着啊，而且我觉得真正的。好公司、强的公司都受益，都赢。对我觉得，我觉得这这一点是，其实本质上还是提前对于趋势和变化做出判断啊。然后呢，我们其实已经做好了，就是泡沫破灭之后我们应该做的那些事儿。嗯，对，嗯嗯啊。就泡沫，嗯，泡沫破灭，你想做什么？泡沫破灭之后，事实上，我觉得决定一个行业走向的人。
我一直觉得啊，可能就是一百到二百个人，真正决定一个行业走向的人，一百到二百个人，在中国啊。那如果这一百到二百个人聚成十堆儿，那我就有九个竞争对手。如果有有有五堆儿，剩下的全是散兵游勇，那我就是四个竞争对手。所以在这个过程当中，我们要吸收这些人，我觉得这是我会去做的事儿啊。然后同时呢，还会有一些出现一些并购的机会啊。
然后呢，而且尤其是什么，就是。这个我们其实，在啊这个资本市场上还享受了一些，即便是泡沫破了，我们也享受一些这个杠杆。但是，更惨的是谁？更惨的是更传统的。刚才凯瑟讲的 robotics， robotics， 那么 robotics robotics 不是没有价值，他们价值也很高，只不过可能在那个阶段资本市场可能给他们的这个什么更更低一些，尤其更传统的那些机器人。
但是他们的客户渠道体系、他们的交付能力、他们过去在累积的这些工程能力都是很好的资产啊。那对于我们来说，其实是有价值的。所以，我我觉得这就是几个我们会去未来啊展开的行动啊。但是我们审时度势，也不是说就贸然出击了啊。所以，我觉得就是说。就是我们一直看，就是说，这个融资路径和支出路径，我觉得是两件事儿。融资路径，那我肯定就是有钱就拿钱，然后呢，就是这个持续增加，对吧？
支出路径，我觉得还是看这个，呃，我有两个逻辑：第一个，我们的行业是AI行业，所以一定背后的驱动力来自于scaling law。该就是敢于上规模的时候就要上规模，就是这个是我自己做下来，我发现啊，就是传统做 robotics 的人和搞 AI 的人最大的区别在这儿。就是他 mindset 不一样，
mindset AI 的人是 scaling，我现在一，我必须得到五到十那儿，我去看看去，哪怕我不知道五和十会发生什么，但是历史证明了，五和十一定会有惊喜，而且会在那个市场会奖励这种惊喜。
对，那这是AI的人的 mindset，然后 robotics 或者更传统一点产业 mindset 是什么？研发制造型，他说，哎，我这研发这一款机器人儿五千万的研发费，我这卖一千台还是卖两千台，我这个这个单款产品回本儿，然后后边的是我的这个净利，他是这套逻辑。但你如果用这套逻辑去套AI的话，完了不敢投入了，因为你算不清楚。
对，所以，所以我我觉得就是说，搞具身智能真正搞好。啊，以前做机器人的这个公司，其实最大的障碍来自于能不能用AI的方式去投入、去研发啊。所以我说回来啊，就是说我们的底层逻辑，第一是AI逻辑，第二个话就是我觉得还是审时度势抓机会啊。然后呢，在支出的过程当中，其实很多时候局部是可以算清楚ROI的。这ROI如果足够高，那那该干。
就就得干做一些这个交易，对，那我觉得这是就是两两个逻辑啊。但是可能很多人会认为，比如说你前面讲的那种就传统的做硬件机器人的，就他们那个逻辑才是所谓的商业的本质，是吗？就是我研发多少，我如何定价，我要卖出多少，我有多少利润？我我觉得这个东西是看周期的，这看周期的，就是，就是我如果是用，因为传统的机器人的周期是什么？
我研发周期可能是。呃，十八个月，然后我的整全生命的这个销售周期是这个呃三年到四年，然后后边再有两年的这个售后啊，大概这是一款机器人的全生命周期。汽车可能是比这时间再略长一点，对。但AI的投入周期它它不是这个样子的，对吧？AI的周期可能真的你就是你得以这个三年的时间作为一个基础的研发时间，然后的话呢，而且AI有一个很很有意思的特点，就是它每一次生产都是非标生产。
对吧？每一次都是飞镖生产，每一次都是飞镖生产。搞机器人儿，我这个构型定下来了，我批量生产一千个、一万个，每一次都是标准化生产。但是搞AI，AI的产品是什么？是大模型，大模型每一次生产都是飞镖生产，所以你不能用传统那套逻辑去去想这件事儿，因为他们的整个计算总体ROI的周期不一样了。啊，这个问题我也想补充一个观点哈，就是，就是首先我们要问，就是说，首先这个AI它是不是个好生意？
具体来说，就是大语言模型是不是好生意？具身智能是不是好生意？就从好生意的角度，那么好生意的定义是什么？就好生意的定义就是用巴菲特的话说就是，嗯，就是你形成一个monopoly，就相对垄断，对吧？然后你有。体现就是你有 pricing power，你有涨价的能力。那你看大语言模型，我也一直在思考大语言模型它生意的本质是什么？
就是说，刚才你是从时间的角度来看这个周期，还有一个就是看这个，就是好生意它定义就是你要有有没有规模效益，有没有网络效益，然后有没有品牌的效益。当然你 IP 有个
protection，你有别人都没有那卖药的对吧？几十年保那那那那个肯定咱们就不，那就是我觉得大模型它是有非常明确的，呃，规模效益。就它可能没有网络效益，像互联网的那个 A P P，它是有网络效益，什么多边网络、双双边网络、三边是多边那，就它是有，但是好像大模型我们没有看到明显的网络效益，至少在
pre training 是没有看到的，呃。
但是在 post training 上，最近看到 Anthropic 跟 OpenAI 的那个迭代，我好像感受到有一点网络效，因为它迭代速度特别快，也就是它找到了一个法宝，这个法宝就是
coding。就最近最终改变人智能的不是那么一般的人在那七七掐等等没有用，但是那最聪明的工程师用最难的问题。来训练他，他就会有网络效应，因为最聪明在那儿，然后他得到结果，智商很高，那大家用就有，这就叫网络效应，就感受到一些吧，在 reinforcement
上里是有一些的，但是规模效益是很明显的，就他固定站投入是非常大的，就是你一年没有十亿美金投下去，你根本就不在牌桌上了。
但是那这是第一个，第二人才又稀缺，这么又是最强大脑啊，就最聪明人，那这两个条件一加，其实是极少的，就我觉得它有一点点像。它肯定不像那种互联网的这种 super app，它是一个垄断的一两家什么的，它有点像 data center，就是说三五家，三五家为什么少呢？是因为你固定资产投入太大，你投不起这钱，这个钱就把你卡住了，对吧？
第二呢，你这个人才你没那么优秀，就这两个一卡，可能就是三五家。那这么大一个世界，你有三五家的竞争对手，其实应该是很好的生意，我觉得。你看看来看去，美国现在有几家呀？我感觉。就是三家了，基本上对吧？Meta也没弄出来，然后那个 Greg 搞了那么多，他其实都变，就自己都就好像把这 data 上的都都租出来了，对吧？
其实不是那么容易搞的。中国，你看一下。我觉得可能就这也是这几家嘛，对吧？幸运的是我们投了两家，最早的投了两家，对吧？对四小龙再加几个大的，但我感觉其实真的是稀缺，所以它还是一个好生意，我觉得。嗯。呃，而且我觉得现在你看到的趋势就大家哎，它赚钱吗？不赚钱啊，怎么怎么？你可以把它的 pre-training 当成 fixed cost，嗯，就是您说的要投个一段时间才赚钱，嗯。
但是它的 inference 是个 variable cost， variable cost 我们感觉它现在越来越接近赚钱，因为。都在涨价，嗯嗯，看我们都在涨价。第二呢，芯片的成本，token成本其实是在降价的。就这两一搞，它的就模型的毛利其实也不差，有个四十。安刷皮知道，第二就是赚钱了呀，证明了这个是可以赚钱的。
一家赚钱吗？对对对对，而且就是还有一个就是你可以看到人家说哦，那你open source是不是个好生意呢？对吧？人家安刷皮收那么贵的钱，咱们就是open source是不是好生意呢？那我感觉也不差啊，对，也不差，也还好。就即使这样子的话，我觉得我们的企业挺能打的。就特特别是就是我们当当那个 agent 出来以后，那个 token consumption 是 chat 的一百倍，甚至将来会到一千倍。
那我觉得我就薄利多销了，对吧？薄利多销，全世界输送智能不是挺好的吗？我觉得模型这个，这我觉得是其实是个好生意，因为它稀缺，对吧？有涨价能力，将来还可以赚钱。但是我看具身智能也是有点像类似，就是你一开始要大量的投入，投很多钱，而且拉很长时间，又要最优秀的人在那边干，就这两个护城河其实就已经垒起来了呀。
你刚才不是一直问护城河吗？就你有这么多，你能融到这么多钱吗？因为资本马上都聚焦给一个top，对吧？现在都很明显了，就就你其他融不到钱了，谁现在谁还敢去投个新的大模型公司啊？谁敢投，对吧？你做不出来了，那一路马是这么牛都没做出来嘛，对吧？所以我觉得，其实具身也有这个特质，就是固定成本太大，它就是个护城河。
然后，另外要求的人特别优秀，就是最强大脑。嗯，你光做硬件，我觉得不是最佳状态也行；光做大脑，可能也有点，就是合在一起做，其实是最难，但是也是最最好的啊。就像您刚才讲的，比如说现在可能市场上不会再有新的一个公司以创业的姿态去投一个大模型，但是它确实，我觉得最真的可能有未来，可能也会有这个问题啊。就是，但是它确实会有一些大玩家觉得自己不得不做。
所以他会投来做自己的大模型，做自己的巨深智能模型，比如说一个大量硬件厂商，一个大的互联网公司。因为我那不用嘛，他内部用，但是他不是第三方用的嘛？对对对对。那他自己内部用，他就不会那么大嘛，因为用用用应用少很多呀，他自己用嘛。嗯嗯嗯，对，对，就是因为前面看，呃，就是你也讲过，比如就是你其实。见了好多的那个周期和泡沫嘛，就觉得泡沫也没什么了不起。
我我其实有点好奇，但是你不投是不行的啊！我一直我觉得是这样的哈，就是当一个就是说投还是不投是性质的问题，什么时间投那是另外一个战术的问题。因为战略，战略，我的感觉就是当一个特别巨大巨大的浪打来，嗯嗯，你是要跳到水里去的，你不能在岸边观察。就是你看，我觉得如果你说这个VC你没有投互联网。嗯，对吧？你没有投移动互联网，你也没投AI，你没投大模型们，那我觉得你就不是一个很很优秀的VC了，对吧？
你几个大浪都没有抓住，那那我觉得是说，就说。当就是，我觉得新哥说的我还挺认同。就王鑫说，他就说，你传统行业投资就像登山，山就在那里，你随时都可以投，反正 buy out 怎么弄那个 gearing，弄点借债啊，弄点优优优化呀，弄点 multiple，他是能赚到钱的，赚的是一个比较相对 predictable 的钱。
但是投技术是，它就像冲浪一样的，它你得赶上大的浪来了，大浪来了，你你你你没有赶上，你得等下一个浪了。所以我觉得最好的办法就先跳进去，开一张小一点的支票，如果他。就可能失败了，它失败概率还是挺高的，那你也输得起嘛。但是如果他你觉得有点苗头不错，就像星海都这样，赶快加仓，加仓再加仓这样子的，就这个就是我们做VC的最核心的，就是说，嗯，做VC最核心就是要打到home run，就你要投到那个伟大的公司。
home run定义就是这一个项目把你这个基金给还还回来了，你这一个项目赚的钱比基金还要大，或者是他。给你赚八倍，就我们对 home run 就这么定义的。就 home run 它有两个本质，一个是 home run 的频次，也就是说你一期基金能投到几个 home run；第二个是 home run 的强度，就你投到这个 home run，你究竟能赚多少钱，这叫强度。
我们觉得强度比频次更重要。强度就占多少股权？就你呃，就是占多少，还拿多长时间？嗯，你的股份比例以及占的时间，所以呢。强度其实你是就可以决定的，因为你可以看到好的，不断的加仓，对吧？拿的时间长，这你都可以决定。但是频次还是运气，其实你我们看了一下，基本上不变，它就是三个到五个。我觉得平均数对我们来说就是四个。
一期基金四年时间你就投到四个伟大的公司，嗯，而这个是。不变的是个固定数字，你投更多的项目，招更多人其实没有用，反而更糟。因为什么呢？你都稀释了时间精力都稀释，你也不知道哪个好，也不知道什么时候该加仓，你也没有时间。比如说跟这位小哥哥经常聊天，对吧？学习速度就会放缓，所以你要，所以是不能搞太多的。所以我觉得就那四三到五次，就是四次是个固定的数字。
嗯嗯。所以最关键你要在强度上做文章。Double down, triple down，给你的那个客户，然后不断的拿的时间长，就像Kimi我们一开始最先投的、最早投的，然后我们三年五次加仓，新海豚我们也加仓，但我们还想买点老股呢，现在对吧？就说你就是就是你要不断的加仓，而且拿的时间还要长，comp compounding很重要。
就这两个 double down, triple down，啊，你的winner，然后拿的时间足够长，像我们一个足够长都是八到十年，才叫足够长，你可以赚到时间的复利。啊，如果频次是差不多的话，就是四个，就是我觉得一期大概是对我们来说四个。嗯，对。那你们这个行业是不存在规模效应吗？就是规模做大是没有用的，是吗？
呃，我觉得规模太大以后，你要能给股东还八倍就难了。你比如你弄一个几十亿美金，你做八倍很难啊。但是你弄十亿美金，我觉得还是蛮牛逼。就十亿美金，你你可能赚个，因为我是这样说的，就是你四个项目是 home run， home run，呃，一个 home run 你投个一亿二美金，一亿二美金。啊，然后你就四一八，四一八，然后你还有你不是每个都红不让，你可能有成功概率吧？
成功概率有个百分之二十的话，你还得投投个二十个，二十个四个是红不让，还有十六个不是红不让的，那就一千万美金一个的话，就一六，那这个基金大概六亿到八亿美金。六一八亿的规模，然后赚个五倍六倍这样子，我觉得是一个还算是比较不错的performance。就是，但如果你特别大的话，其实，嗯，其实伟大的公司没那么多，对吧？
就没那么多，就是不是有那么多伟大的公司，对对。那个，我我我突然想请教那个凯瑟一个问题啊，我突然想，我们俩互相互相问了，因为因为因为因为因为刚才就是就是凯瑟也提到很多那个就是之前投过的那个企业也看了这么多行业，然后呢，我我其实一直很好奇一个问题啊，就是我想看我的我们这个行业以及包括我们这企业，我未来会遇到什么样的常态性问题？
嗯，就是你在您的视角来看，这些行业在做大的过程中，企业做大的过程中，这个创始人肯定机构也越来越大了，对对对对，会有哪些典型错误？对对对，典型错误哈啊，嗯，我觉得典型错误第一，每次融了很多钱以后就有点儿。呃，头脑发发热就是就会容易做很多事情，容易做很哎，就是就什么都觉得我人定胜天，什么都要做，这个我也能做，那个能做啊，不花我很多时间。
其实最后其实你会发现那些事情其实都不 matter，而且把他时间给拖累了，他精力分散就是 diverse 法，就事情一多他就什么都做，一天到晚做减做加法，嗯，不够 focus，不够 focus 很糟糕。我觉得现在。我刚才说，founder的vision很重要，因为这个时代其实不能犯很大错，因为你犯的错误代价是很大的。
比如你训练模型，你说你发现看不清楚，我三个都试一下。首先，时间都花进，钱都花进去，如果不对，人家已经跑前面去了。是，就你迭代就速度慢了。就所以我觉得你的你的 killing instinct 很重要，就你看准方向很重要。比如说 OpenAI 是领先的呀，啊，说不定都是个小弟嘛，他是个大哥，为什么他突然一下？
我觉得就是在这个方向上，人家 OpenAI 看的是 coding，他没有看到 coding，他啥都做嘛，因为他看不清楚，所以他什么都赌一把啊，多模态呀，什么什么具身呐，什么都搞。嗯，结果就后来发现他其实也搞不了那么多，所以他就关掉一些，就说。不聚焦是大忌，明白？呃，就第二个就是你的时间花在哪里？我感觉哈，就是一个企业，它这个企业成长很快，它有很多成长的痛苦。
嗯，这成长痛苦就是你觉得你啥都要去管一下，比如说我供应链也要管，对吧？嗯。哎，我 HR 也要管，哎，我这个 operation 要管，我报销也要管，我出差就就你要管的事情很多。嗯。但一开始你不了解的时候，你你很憨仗，你方方面面什么都自己说算。嗯。呃，我觉得他会耗你一些精力，但是我觉得这个东西是经过你是要经过的，但是你要迅速建立制度，迅速把这个钱放下去。
我觉得还是要抓关键，抓关键其实就是。训模型的方向，嗯，包括供应链也很关键，但是最终都不是那么关键。最终是你的大脑的方向，你怎么走？吹你数据怎么调？这我觉得模大模型，它既不是科学，它也不是艺术，它就有点像是一个。就炼丹，炼丹那个老师傅的手感很重要，经验很重要。你往哪个方向走？你本身又是 PhD 又是学这个的，所以我觉得你应该花很多精力去思考这个问题。
我知道你是每天读 paper 的哈，但你要把你读 paper 的量加大。嗯，然后呢，给这些最 insightful 人天天聊天，就你的灵感是从这些地方来的，大量的阅读 paper，跟那些最优秀的前沿的 researcher 去聊天。嗯，我觉得这个可能是很重要。但是我知道赵航老师在做一件事，但最好是你们两个大脑一起来碰撞。
明白。就，然后你又对这个硬件又懂，对吧？他是更加人，你你俩就是说，我觉得你这个时间可能得占到你一半以上。嗯，就像张一鸣，哇，这个抖音多大个生意啊，对吧？抖音是还这很大的生意，但张明百分之五十时间都用在这个 seed 上面，明白。那咱们是这么小公司，你其实应该八十多用的，你那个系统打造你要先做，对，你你人不到位你也不行，就是变成瓶颈了。
这样子搭起来，先搭起来，然后 daily 给 daily 给 daily 给不行换人，对吧？这东西其实全部都是 replaceable，是。但是你的大脑，你对你的 vision、你的公司的发展以及你调动资源的能力，是没有人能够没没人能替代，能替代。所以你应该把精力就花在这件事情，我觉得应该。你先先把那些弄好，就八十今天画这儿来，这个才是真的让你对。
你觉得他们在具身智能公司里面算聚焦的吗？呃，我觉得他挺聚焦的。我觉得他们早就，我觉得他们的好处就是他一开始定位就是又做大脑又做body，而且他速度也很好。他没有先开始烧大脑，因为那个烧很多钱又没有数据，等于白烧了。所以他们先把硬件做出来，有了自己的硬件，你现在你这个可可控嘛？再烧能烧的烧的有效率吗？
对，烧的高效嘛。那我觉得还对数据的这个也开始很早就做了。呃，我我觉得他们这个总的数字化战略的方向，我觉得都还好，没有什么重大错误，挺好。嗯嗯，好，那我问既然一个问题，就是你其实是在两家无人驾驶公司工作过的吗？然后其实之前无人驾驶应该也是非常非常热门的创业赛道嘛，就很多公司来做，很多创业人来做，有很多钱投入进去。
我不知道，比如说你从轻历史的角度来看的话，当年那种无人驾驶的那那种热度，它跟今天具身智能的热度有什么不太一样的地方吗？那首先小很多，我觉得。无人驾驶小很多。对，无人驾驶从行业规模和整个对于。就是大众啊，社会的影响力上，我觉得小很多啊。然后呢，呃，所以我说第一个，我觉得是规模，规模小。第二个，其实我觉得，呃，自动驾驶，归根结底，我觉得它是一个。
它是一个影响力有限的小行业，它没法去就从行业的视角来看哈，它没法影响千行万业，然后没法影响到每个人的生活，对，然后呢？但是具身智能，我我发现很有意思的现象，我的上游也是我的下游，我的下游也是我的上游，然后呢，它是未来是中心型行业。啊，然后这件事儿就会让，就是整个具身智能创业，当然是既有挑战，那也也机会巨大，因为这个时候你你可以优化的东西就很多啊。
然后，第三一个不一样，就你看第一个我说它是行业规模不一样，第一个行，第二个就是行业的位置不一样，三个我们说到这个这个技术上哈，我觉得，嗯，在做自动驾驶那一波的企业里面，其实基本上头部出发的那那些企业。我我说的稍微 critical 一点儿哈，呃，开始的时候不是 AI 企业，更多的是一个 robotics 企业。
什么是 robotics？robotics 就是 robotics，啊，就是它讲究的是我这个 corner 怎么解决 corner case 怎么解决，然后我做系统拆分。啊，然后，但是我们这一批做具身智能的企业刚出发的时候，对吧？至少有有一些做了对的定位，有些企业做定对的定位，就是我们定位自己是一家AI企业，AI企业解决问题的方式就是规模，然后这个基础模型、数据，就是这样的逻辑了，嗯。
所以这会使得就是企业发展的这个逻辑就完全不一样了。嗯，虽然看上去好像都是干一个带引号的智能，但是这个智能背后的来源不一样，一个是真正的AI native驱动的，一个可能还是传统的Robots或Robotics这样去驱动出来的智能。所以我觉得是这几个，呃，我我的感受吧，啊，是是不太一样的，嗯。包括你上次跟我讲说，你说今天在做具身智能这个行业的有三波人嘛，就一波人以前是做。
模型的啊，嗯，对，一波人以前是做硬件的，比如对，对，还有一波人就是跟你一样，就是做自动驾驶的，对，对，对，对，对，我不知道，比如说，就是你觉得你做自动驾驶的这种经历，它对你做具身智能的影响或者什么，就跟另外的两波人相比的话。影响我觉得就是开始的时候帮助我做了几个最正确的基础决策，就是那个正极加智能，构建数据闭环，然后依赖真实数据，不能做纯软的啊。
我觉得你说具体的算法呀，或者是技术啊。坦率来讲，几乎没有什么可借鉴。就战略的选择来自以前的经验。对，嗯，战略的选择来自以前老师的教训，是吧？啊，没事儿，对对，这很重要。那个，这这这个选择是最重要的，就是所谓的这个杀手之一，就方向要选对啊，看到别人看不到的东西啊。嗯嗯嗯。哎，很多技术的这些东西，其实也都是这两年新出来的啊。
像这种三三种背景的人，应该你都见过的是吧？嗯，你觉得他们会有什么表现的不同的地方吗？呃，我觉得具身智能就是这个呃，自动驾驶人出来以后，他们都上手能力很强，很快就可以把这个东西做出来。就你要做个机器人，其实还是需要一些硬件啊、软件，啊，做个自动驾驶人，他们去做具身，感觉好像还挺就挺这专业挺对口，来了以后就可以上手那种感觉。
对，但是他们大部分人其实也都没有做大脑。就是我觉得星海图最大的特点就是他还是敢把大脑做了。我觉得可能跟咱们这个。这个教育背景就这个最强大脑这个基因有点关系哎，这这个这个，我觉得我要稍微那个 recap 一下，就是今今天那个赵航演讲的时候，他也提到了，其实就是包括我，包括赵航，就是我们读博开始的时间，基本上就是我们这一批人，我觉得是第一批。
后深度学习，啊，培养出来的PhD，嗯，对我读PhD的时候是一五年开始读，他是一三年开始读PhD，然后那个一二年那时候是深度学习革命嘛，对吧？所以就是这一批PhD，他在读博士的时候。得到的最重要的就是什么？就是相信深度学习，相信这个那个时候还没 scaling 这个或者说这个参数量，那时候是深度，对吧？
啊，相信深度，相信数据。然后呢，当时对于我们来这一批 PhD 都有很大影响力的一篇文章叫《The Bitter Lesson》，啊，痛苦的一课，是吧？这个应该自己读过啊。对，基本结论是什么？就是。基本结论就是，你得相信规模，啊，相信数据，相信算力，不要相信一些 human bias 设计出来的一些规则。
那个东西短期有效，长期来看都是无效的。就就这些东西，你要带着这些东西去做自动驾驶，然后呢，做自动驾驶，这个时候我我得稍微回顾一下。做自动驾驶的第一波人其实不是做AI的人，对，做自动驾驶第一波人都是robotics的人，嗯，所以当时是两股力量的交汇，对吧？搞robotics的人还沿着之前的路径走呢，搞AI的人带着新武器进来了，但是也有新老交汇的这样的一些冲突啊，对，所以有些企业就呈现出改变的速度慢，有些企业改变的速度快啊，对我在这里面讲一个小故事，就这个相信这个bitter
lesson这个是非常重要的，就举个例子，就是。
呃，Tesla是自动驾驶的鼻祖嘛，最早做，他们一开始一直是rule based的，就写coding，碰到一个coding就写一段coding，写段coding，他那个C加加coding已经到三十万行代码了。就是团队都绝望了，说：“我说coding这coding是搞不完的，写不完呢，就他天花板就就到顶了。
”然后这个时候突然ChatGPT出来，他们就哇，ChatGPT自学习呀，感觉很牛。然后他们呢就有一个那时候不是Elon Musk也把Twitter收购了，要把一大团团队弄到Twitter去帮他们干IT。就这有个小伙子说：“哎，我还暂时不能去，我现在在搞一个，就是学习ChatGPT，就是supervised fine呃那个supervised呃那个learning量子，就是自己学习的。
”然后他就写了一段 coding，就是根据这个，就是伊隆·马斯家里门口写段 coding，这 coding 呢，就就开这么一段路，就他家开，让伊隆坐在上面。做完上去以后，他们就要做一个重大的抉择，嗯，就是我们就是要放弃以前九年的data，三十万行代码，这么多工程师烧了他们几十亿美金，这个就不搞了，forget about it，全部变成。
就是机器学习，就不要搞人类的这个 coding 了，就没那么的人类的 coding，这个觉得太重大。你要把以前历史的这个这个这么多人全部推翻啊，只有 founder 敢做这样的决策。当时我记得有这么一幕，就是 Elon Musk 开完车，坐完那个车就一个小时回来，他就大家就在 debate，到底要不要放弃以前的，嗯，然后放弃以前等于就重新来过嘛，那以前就白干了嘛。
然后他让让一龙把眼睛闭上了，想了二十分钟，闭着眼睛，二十分钟，二十分钟，就鸦雀无声，鸦雀鸦雀无声了。嗯，因为这是重大局他们这么多年心血全部在三十万行C C C加的代码呀。当他把眼睛睁开的时候，他说了：“他说This will do。”然后就switch了。那如果没有一龙骂是这个相信这个，就是我就是靠scaling落来，就他其实是不会因为以前的包袱不叫包袱，以前他有很多的积累呀，他舍不得放掉嘛。
大部分人之所以为什么。就是你自己打自己是很难的，因为你一般的人都不会像 Elon Musk 那么思考啊，大部分可能就还是基于一个安全啊，做了这么多啊，有优势啊，肯定舍不得嘛。他没有管，直接放掉。要不然的 F S D 还不知道什么时候才跑出来了，也多亏他这样的人，对吧？敢做这样的决策，从零开始，这是了不起的创新，对，绝对是从这种第一性原理从零开始。
对，所以我觉得他那个比特币，我觉得是真的，就是就你要相信这个才行。就正好你们那届就相信了这个，对吧？再早一点，其实我跟你说，这个时间点也有关系。是是，所以为什么我说要做九零？后呢？啊，这就是个分界点，你相信还是不相信，对吧？干这事儿也有年份的问题，对对，有年份 advantage。我看他们 CFO 那 PPT 上 PPT 上写的是，我们要涨九五后卷王，九零后已经不行了。
九五后，老板肯定是九零后，因为老板读完 PPT 你多少岁了，对吧？对。刚才问你个问题，就是因为我们之前听那个 S6D 那个马干登森的一个播客，嗯，然后因为他就是高度的看好这一轮的智能吧，包括人工智能、具身智能，他应该也看好，对。然后他就讲了一句话，我印象非常深刻。他说：“他说我我自己知道，投资中最危险的五个字是这次不一样，嗯，是吧？
但是这次真的不一样。”对我，我不大，比如说你认同他这个判断吗？或者，嗯，我挺认同他这个判断。啊，这真的真的不一样。真的吧？我觉得比互联网大很多。嗯，我觉得首先看速度，就是我们看一个颠覆的东西。我一直跟我们团队说，你要看一个公司好不好，就一件事，涨得快不快？什么叫涨得快？嗯。就是互联网都是涨得快，我觉得京东是涨得很快，一年涨三倍，对吧？
嗯。然后移移动互联网的时候，外卖涨得快，也是一年涨三倍、五倍，但是这次是十倍，一年涨十倍，就没有一个一个产品比GDP涨得更快了，它的penetration是非常快的。这我觉得这个速度决定它的它的天花板有多高，嗯，我觉得这个是不一样的一个 animal，嗯，这个速度决定，我觉得速度决定天花板，就是它它是一个完全不同的生物，就好十倍，它才会真正颠覆嘛。
我觉得这次就是它整个就不是，就你以前还说哦，就不管是互联网也好，还是因为它都是一种，它都是一种工具，还一种连接，一种工具，但这次就是直接把人给换掉了嘛。直接把人换掉了，对对，我觉得他是不一样的东西，就确实是我自己经常用，我也感受他，我越来越觉得他比我聪明。我用 Gemini，就我觉得所以他其实真的很聪明。
我经常问他，我都我觉得他很奇怪，他好像还有 human compassion 那个样子。就真的是挺厉害的，我自己觉得再搞几年，我们真的是不如他。现在已经觉得他很厉害了，我用用就感觉他比我厉害。嗯，对。但到具具身智能这个身份，它其实到作业智能都还蛮漫长的。那还有段时间，还有段时间，可能还有段时间，因为搞硬件呀，两万个 component 呀，给你搞来搞去，供应链啊什么的，就就就复杂了。
嗯嗯。啊，既然你会关心，比如说历史上那些泡沫啊，特别热啊，无论互联网啊、移动互联网啊，包括其实机器人其实也热过嘛，嗯，人工智能也热过，你会关心这些问题吗？呃，我会，我我我那个其实就是我我上大学那会儿就是移动互联网。呃，那个、那个，就是最最剧烈的送外卖的时候，是吧？对，送外卖的时候，是的，送外卖啊，包括那个、那个、那个，呃，打车啊，那那那个年代，还有包括那个。
呃，摩拜单车啊，单车这一类的那，然后我我当时看完这个，首先我当时我也很这个激情澎湃的，哎，我去看了创业的故事，哈哈哈哈哈，激情澎湃的，看美团创业的故事，对对，是的，是的，真的，但是看完之后就觉得，哎呀，这个感觉跟我也没啥关系。啊，然后呢，还是得找自己能干的事儿啊，然后所以所以当时决定搞AI啊，在大四的时候决定开始搞AI，嗯，像具身智能这个。
领域吧，就是他无论就是你们一个创业一个投资，就是我不知道啊，比如说你们有想过说，比如它可能发生在你各自身上的最好的情况和最坏的情况会是什么？最好的情况和最坏的情况啊。嗯，对于Casey来说，最坏的情况就是这一波一个全军覆没，一个好企业没投中，这是最坏的情况。嗯，对，然后。最好的情况就是就是星海图成为未来的什么？
这个这是对你最好的事，这也是对凯瑟比较好的情况之一了啊。对，嗯，我我觉得最好的情况是，我就占整个行业上来说吧，其实其实比较好的情况，具身智能比较好的情况是。首先，我觉得具身智能产业一定能成功的，啊，这个行业一定能成功。对，然后，但是这个行业成功之后，对于每个人的影响是什么？不太好讲。你是对每家公司，不对每一个人的影响，对我们所有人，每一个人的影响是什么？
不太好讲啊。然后呢，所以在这个里边，我觉得可以分一个最好的情况和最坏情况，是吧？然后最最好情况，我觉得是，是是每个人真正得到了自由吧？大家都不用为了那个钱在工作了，都是为了兴趣工作，是吧？但是坏的情况是啥呢？坏的情况，我我不确定，就是这种。这种这种产品带来的这种财富的垄断，因为它本质生垄断生产力了，这是物理世界的生产力，它垄断了物理世界生产力，这个东西会会带来什么样可怕的后果？
我不太确定。对，所以我觉得这是，就但是一定会有一些企业能够做到这些事儿嘛。你担心的都是这人类的问题，你是有大爱的公司。不不不，对，但我我是觉得就是，首先我觉得我们公司成功的概率还挺高的啊，因为。因为我我不是一个，我不是一个，就是说我在做决策上面，我就越来越过去这几年啊，就是说，我觉得我还是比较稳健的啊。
然后呢？我觉得我们公司不太可能死掉啊！最大的风险呢，其实这个我在刚才问，呃，凯瑟这个问题，我就就在就想看，我觉得我我的风险不是死掉啊，我的风险是可能错过一些。因为精力的错配，错过一些重大的机会，我觉得这个是可能性存在的啊。对，就可能就像 Anthropy 找到了 coding，对，啊，OpenAI 没有找到，这就差距拉开了，对吧？
这一啪啪啪啪就跑出这个，这就差网络效益了，这个麻烦啊。对，就这个可能就是，所以就是还是要 Founder Mode 自己在第一线，对对对。对呀，对我来讲就是最好的，就是这次机会就投到一些伟大的公司嘛，就能够改变世界。而且我觉得中国的机会比美国更大一点，就在巨声这件事情，大语言模型我们还是他们领先嘛，对吧？
我们在后面追赶，但是我觉得巨声我们可能甚至可以领先。也就是供应链呐，再加数据啊，再加我们政府很给力嘛。我觉得政府，那我觉得这什么政府好懂啊？怎么这么懂啊？超级懂哎！这我们的政府的高高官是不是都是什么偏清华的PhD之类的？反正就是至少是呃名校的这个学学这个就哇都很懂。然后都这个五年计划、十年计划给你搞的就是非常
well organized、 systematic 那样这种搞法，我觉得这个很政府很给力。
就是这些有些像这么大个数据量，可能真的是需要社会来搞，就不能是一家公司我请几个那个这个 part
在那搞，就是他社会的力量。我觉得政府在这方面起了非常好的作用。就是就是有点像以前光伏啊这种政府这样做，还是对整个生态还是很有帮助的。我觉得，所以我觉得我们有可能是领先的。嗯，加上创始人，对吧？又懂硬件又懂软件，然后这个创始，我觉得我们一直有创始人的红利、工程师的红利，再加上政府执行力的红利，这三个红利打下来，我觉得有可能就是领先的。
那你说？担心的是什么？担心我其实有点担心，说，我这次感觉AI好像还是把这个贫富差异给拉大了。嗯，对，我觉得拉大了。其实好像感觉是强者更强，就那些不懂AI的人会，挺麻烦的。就是说，将来肯定不是说AI把人类的工作取代掉，就可能就到AGI的到来，就是就是你说的那个社会大同，每个人都不用工作，但政府给发点钱。
这个时代肯定它不是那么快来临的。这可能I don't know，举举个例子，十年。那这个从现在到那个十年，那这中间可能就会有一些失业啊什么，那你怎么办呢？对吧？那这中间是不是我觉得得有一些方法论，就是帮着这些。呃，第二次创业或者找到他喜欢干的事情，反正总体来说，就这有个阵痛的过程。这个阵痛的过程怎么样？
一个一个数据安全啊，呃，是就工作的问题啊。年轻人，这这这些都都是一些一些，可能我觉得在要从哲学跟价值上做一些引导啊，就是这个我觉得还挺重要的。就这中间这个痛苦的过程怎么样度过？这个其实是个很重要的话题，只是现在大家还没想。只是现在中国人不怎么想这，不怎么想。天天讨论这个问题。哎，天天讨论，跟他们无关。
我们就，我我想去。闷头干吧。他们就是人是分年龄的嘛，就十五岁以下当一个技术宅，十五岁以下就自然，我就是用这个技术长大，根本都不多想。十五到三十五岁就机会来了，我要创业，我要成功，什么什么的。那再大一点，可能就开始躺平，就有点畏惧了，就是可能跟年龄也有关，对吧？对，所以我觉得这个这个过程怎么样度过，可能是一个话题吧。
这但是我觉得有一点，就是说我也不是很担心，怎么就没事儿干了？呃，我们最近看很多AI呃GC的公司做内容啊，做的音乐呀，呃，做个视频小说呀，做个短剧啊，其实很多事可干，就你不用特别担心没事干了。消耗呃就是消费AI GC公司token consumption，这边公司搞token manufacturing，我们搞consumption，对也可以啊，对。
那就是机会不应该属于自己了吗？感觉自己全干了，是，嗯嗯对，对我我问一个问题，其实它跟我们刚才讨论的那个聚焦啊，包括时间精力分配相关的。呃，就是一个是，就是我不知道凯西会认为，比如说你说Anthropic，它它抓住了coding这个聚焦到coding这个领域里面，然后它反而实现了后来居上，这是。因为什么原因？
是因为运气好吗？比如 OpenAI，但是运气太差了，找不到。啊，方的懂啊，方的懂这个。我觉得当一个一个方的，他很懂，他其实是敢 bet 一个方向的。嗯，只有那种可能。知道一些，但是又不是那么懂，他就想三个方向都赌，因为他不知道哪个会赌，他不笃定。其实你要知道资源是有限的，他们那个每一年的training cost是非常大的，就这么些人，就是你赌上去，有可能赌错嘛。
所以我觉得你真的很笃定，你在前方打仗，你能听到炮火的声音，你就知道哪个方向走，你敢只走一个方向。你看他是走一个方向，Kimmy也是走一个方向，DeepSeek也走一个方向，因为他知道这个，他敢赌下去。那有的人看他就说。呃，我可能都要搞一下，对吧？那实际上你的精力时间有限，你可能，对吧？就这个其实就是，其实还是叫
tech vision，就是你能不能看到别人看不到的东西，一的你看的更深刻，或者你看一个更远的未来。
这个是 founders 是要在前线打仗，而且又要大量的。跟最优秀的就是，我觉得跟 researcher 这种就是我，我觉得这个对，就他本身就是搞这个的，这个很重要，很重要。就是我跟你说， the best brain 的 founder 就是那个 the best brain，因为你是 best brain，他愿意跟随你。
因为现在我发现搞的人就是他那种 Ph.D，他要跟老师了，或他跟了一个你，哎，感觉哎呀，我还说为什么？因为因为其实大家都知道这事儿一个人干不成。干不成，对，他是有一批好的人，在一块儿。他得跟着那个牛的人，他觉得还能成功，因为那帮技术特别强的，他们都很性格也内向。他也不说，哎，你够多少股份，够多少钱我就要跳。
他不是，他要看跟谁能成功，是他看跟谁能成功，他信不信你这个人？对，他要跟着这个信的人。所以我也在想，哎，我一直在问说这个东西学历重不重要？是不是本科生、硕士也能干，还是说一定要 PhD？后来我想倒不是这个学历，而是说你没有那个 scientific 就那个
status，就学生就不愿意跟你，对吧？你不能东一个西一个社会上挖，你可能还是说你这个大旗树，那学生最优秀的什么清华的摇班的，或者是哪个班的都来跟着你，这个是非常重，而且。
只有少数人改变谁，就几个特别聪明人就够了，三十个差不多。就你那个最强大脑，二三十个，That's it。你把他们搞到手，把他们留住、稳定住，That's it。对。其实，包括既然你刚刚问凯瑟，就是比如说问那些问题，我不知道，就比如说你现在的时间和精力的分配是什么样子的？就是你是会担心说你自己出现那种没有那么聚焦的情况吗？
肯定会啊，呃，因为每天事儿很多，就是各个方向的事儿。你找个 CEO delegate。对，每每每每个方向的事儿也也很多，而且就是我觉得，尤其是在建设期。对，就现在找我们。关键是在建设期。太快了，对，成长太快，这个成长对建设期。再过一年半年，给自己可能会好一些，哎，会好一点。就是建设期的这个过程当中，这个你你是相当于是解决问题和建设体系同步进行。
对。如果是体系都已经差不多了，就解决问题，那我就我就放开了嘛。对，所以现在我觉得关键是动能转换的这么一个阶段。对对对。问题是这样，你就每天读paper，读paper，再读paper，然后找最优秀的researcher，给你搞个猎头安排见面，天天聊，天天聊，全部聊一遍，灵感就有了呀，对吧？我我觉得还是得刚才开始那个那那个那个提醒，我觉得是很重要。
就是说，嗯，第一个就是说，呃，选择。把时间投放到什么方向上面，以及把时间投放给哪哪一批人，哎，嗯，对，就你应该花在researcher上面。是是，就这两件事儿做对了，就是就保证了你的信息源是对的。对，然后这脑子都都不笨，对，根据这信息就能选出正确的决决定。啊，其实今天你们的会上，就是你也讲讲了，就是比如说你们对商业模式的思考嘛，比如说它也是三个阶段的问题。
对，然后包括你，你也会说，比如说在第一个阶段，也就是只卖那个硬件、卖本体的阶段，比如说你实现盈利领先或者营收领先并不重要，什么之类的。对，那我不知道，比如说在你的规划跟考虑里面，就是你们公司要实现盈利，或者说规模化盈利。对他大概是个什么节奏？大概需要多少时间？你会问他这个问题吗？首先开始从来没问过，好是吧？
我没有问他，我问他们的 CFO，中午吃饭就是问了。我我但我我我。这个坦诚来讲，我觉得这个问题不太好回答。嗯，因为这个问题不单是由我们决定的，是由整个行业和行业里面所有的友商共同决定的。因为你你选择盈利意味着什么？意味着你投入，你还有可投入的空间，但你选择了不投入。对吧？然后呢？如果我们看到的是未来三年，就是每个三年都有十倍以上的这个增长空间的话，那现在不应该是把全部可投入的全部投入进去吗？
是吧？然后换取最大增长啊？对，所以其实很难估计的是说什么时候开始这个增长就不再是十倍了啊？对，但至少现在肯定还是在这个十倍的启动期呢，所以现在不不用考虑这个问题，我认为。但现在要考虑的问题其实现金流的问题。然后对这个问题的话，其实我觉得我们一直做的还不错啊。就就本质上还是你甭管是说经营产生的还是融资产生的，只要公司是正向现金流啊，然后的话呢就比较稳健，就就就不会有什么风险嘛。
嗯嗯。这个逻辑是不是跟之前，比如早年互联网，包括后面移动互联网，那些公司起来的逻辑差不多？一样的一样的。你知道我们当时投呃那个京东的时候，它也是个小公司嘛，就五千万人民币的销售收入。嗯，然后东哥要两百万美金，我给他一千万美金，我觉得这是我做最重要的决策，就他胆子大了，步伐快了。他拿了我们钱做了两个做呃决策，一个是扩品类。
其实当当当时比我们大很多，有两百万的用户，我们才两万，就特别羡慕当当。但当当一直只卖书不扩品类。但老刘就有个信仰，就是这个零售最关键是东西要丰富，这是第一位的，所以他就扩了品类。一会儿卖，一开始做IT product，然后做什么数码手机，然后刮胡刀什么都做。就一下用户就来了。第二个，他就做了配送，配送这个角色就是每个城市都去，一开始去就一天二十单亏钱，什么时候赚钱了？
两千单，二十到两千要一年。那我们不是去一个城，我们去三十个城市，所以我们给他那个钱就很重要。他融了，我们给他五倍，他要他要的钱，胆子大了不发快，他做两个战略，觉得这这是这是老刘的眼光好。那另外一个，我觉得就是就你你刚才说，就是我们还设了一个ESOP，就十八个点的ESOP。这十八个点ESOP就不是白给的，是挂业绩，业绩就是增长、增长再增长。
当时我们说是亏钱做增长。然后老刘，我说你要多少增长？开始你老说投伟大的公司，什么是伟大的公司？那时候我们眼光也没那么远。我说，哎，十亿美金就是伟大了。然后，然后他说每年增长多少？我说你说了算。他当时跟我说每年两百的增长，二百的增长。我说，做这么高，万一达不到用户那个咱们的高管都很失望啊，给拿十八个亿拿不到啊，我就给他降到一百增长一年，就是他实际做了二百的增长，四年二百增长，五千万到三个亿到十个亿到三十个亿到一百个亿，就是这么增长起来的。
但是我们一直是亏钱的，嗯。所以我觉得就是 get big fast 很重要，就是你一定要把增量的大头。我们一直说什么是最靓的仔，最靓仔就是在市场增量中，你不要看它存量是多少，就增量里面那个 market share 你是次占最大，你就是最靓仔，而且保持这个速度，就增量的大头你拿走，你就是最靓仔。亏损是没有关系，只要你现金流是正的就好了。
就当时我们说啊，现金怎么办？你看国美苏宁从来没融一分钱，他怎么做大的呀？嗯，对吧？哎，供应商啊，供应链啊，对吧？你账期从可能原来的现金给到十五天，给到三十天，那现金不就来了吗？嗯，所以就是现金流是真的是很重要的。嗯，亏损并不可怕，只要现金流挣钱的话，你可以大胆的往前走。嗯嗯。但就是这个规则今天还是成立的，是吗？
我觉得就是规则在现金流不断的情况下是成立的，就是 get big fast，亏钱做增长是可以接受。大鱼模型不是就这样子的吗？烧了那么多钱，都大家都亏的呀。但是我们能看到赚钱的希望。这个也很重要，嗯，就看到赚钱的希望，但是现在是大家都恐惧，现在都大家很贪婪，所以呢，你多亏几年他也能接受，等恐惧来的时候，可能不让你亏这么久了，你得赶快赚钱。
现在就是就，所以我就现在赶快多拿点钱，嗯，多拿点钱。就金中上市前有十亿美金在账上，嗯，你说，哎呀，那你不贪玩有点多，你都那那那，万一万一万一那个市场不好了呢，对吧？你不是花钱买个保险嘛，对吧？嗯。那你觉得是那个时候，就是包括京东那个时候，包括后面的移动互联网那个时候？那你看那个外卖怎么做起来的？打补贴战啊！
补贴战是啥意思啊？嗯，我送钱给你吃啊！那补贴战，我跟你说，这个是就是京东那时候再厉害都不敢打补贴战，就是打个广告嘛，对，打个广告。他这个打补贴战就亏的钱让你贴着给你吃啊！我想问的就是，就是至少从我自己的体感来讲啊，就是我会认为那个时候，就是资本啊、市场啊，大家对于你亏损换增长的包容度还是挺高的。但今天还有那么高吗？
我觉得今天现在是很高的，现在是很高的。资本永远是恐惧跟贪婪相互交替，此刻是贪婪占了上风，所以你赶快多融钱。那过两天恐惧占上风，你想融也融不到。那我的感觉什么时候替换不知道，现在感觉就是贪婪已经持续很久了。这让我想起我们之前见一个他们很大公司，但是上一波的，呃，你做很大公司的人，他一边回答说是，哎呀，我认为现在就是我们公司是被市场高估的。
我说你指的是你们公司的估值吗？他说哦，那没有，那还是低估的。对，就是刚才，比如说你也讲到，包括王兴啊、刘强东啊，就包括我们来路上其实也聊嘛。就我不知道你会觉得说，比如像既然他们这一波就是可能九零后的这一波硬科技的创业者，就是跟之前做互联网啊、电商啊、移动互联网啊，就他们有什么相同跟不同的地方？我觉得共同的都是说，呃，第一都是嗯有杀手的直觉，能看到别人看不到的东西，对，就是要么看得更深刻，要么看得更长远，还有就是学习能力都超强。
嗯，学习能力超强，就是都是善于学习的，就迭代速度很快，啊。第三个，我觉得可能还是志存高远吧，就都是属于想做一个好企业，就想做一个伟大的企业，他就不仅仅是为了赚钱啊，这样他是想长期做下去那样子。对，就就志存高远那种啊，也长期有耐心，就是很有长。你看今天晚上说我要做的很长久嘛，他并不是说我想赚个快钱什么的，就是要公司一直要活下去，就做的做强做大还要做的久嘛，就大家都想做长久这样子的哎，对这个也挺重要的，就长期有耐心。
就这个是共同点，但是我觉得在在组织上其实有点不一样了。就组织那次都说好多好多员工哦，对吧？几十万，我们消费互联网，哎，那个人很多，因为搞物流什么配送，但是现在我感觉。嗯，尽量不要那么多的组织，我觉得应该是不要那么多的人。嗯，我觉得就是要很少的人，就是最因为AI的时代，你现在第一，你其实我就一直强调最强大脑，特别是你做大脑的部分，他不是说在精不在多。
对对，要就最优秀的人人太多了，组织管理，而且中层干部，其实我觉得是以乎长远来讲，你有了AI是不需要的。嗯，就我觉得组织肯定是要轻、高效。就 Founder Mode 高效很轻，人很少，人就不用那么多了，就不需要几十万大军搞这个事情，肯定的，那是肯定的。但他们要做本体核心建，那也不需要几十万，我觉得，哎，可能是不太一样，我觉得，哎，对。
那我们面临的挑战就是说，怎么把这两类人有效的管理？哎，都是两个不同的文化，一个做软件的，做硬件的。对对，是有这个问题。以前京东也是这个问题，高科技的是做互联网，一般都是送外卖的，对吧？小哥，你这两个人，你工资待遇、组织架构都不一样，你开个例会你都不知道在一起怎么开法。就这个其实就是你要攻克的一个课题，哎，对。
嗯，还有就是这一波清华毕业的更多了，是吗？啊，最强大脑，最强大脑，就我觉得科学家吧，这一波我觉得科学家就是，就科学家还是成功概率高很多。你看这几个成功，基本上都是。很厉害的，就是，PhD啊什么的，就他们还是，所以我觉得AI是科学家赚钱的时代，嗯，这个时代就是，到来了，为他们而设的啊，对。既然就是开始老夸你学习能力强，就是你到底通过什么方式学习的呀？
通过什么方式学习？跟 GPT 啊，是吗？不，首先我觉得，我觉得呃，学习的起点是信息嘛，对吧？然后还是就是说。呃，我其实觉得大部分时候，嗯，对于一个事物的不了解，都是源于，呃，源于你获取了错误的信息，通过错误的渠道在获取信息啊。所以我觉得就是获取一手信息这事特别重要啊。我我们就特别强调就是先地先物一手信息啊。
然后我自己对自己要求也是这样，不论是比如说进入到一个新领域，面临一个新问题，那那可能比如公司里边没人懂的时候，那我我的选择就是我先自己去看一看，获取原始信息一手信息，然后呢。呃，在信息当中呢，我觉得还是要明确目标。就有了信息之后，第二个问题马上就是说，我的目标是什么，对吧？然后的话呢，这个围绕目标，我们公司就是说，那有了目标，我就拆解我的方案，应该是。
什么？那这个方案的制定肯定是根据这些信息、这些事实，然后结合规律，然后展开，然后就是执行的问题。然后关键我觉得还是要要迭代，就是没有人能第一次就做对所有的事儿，而且也不应该指望第一次就做做对所有的事儿，而是这个第一次先把方向先定对，然后在这方向里边就开始迭代了啊。所以就还是那个。信息获取、认知、认知得到策略，策略开始执行，执行拿到结果，结果再再获取新的信息，反馈，反馈完了之后再调整，对吧？
就这么着循环起来。你是在训模型的是吧？对对对，就是这样的，就是就是在循环啊，对，所以所以我我觉得其实。其实你看，源头就是信息。那信息怎么来呢？我觉得第一个就是说解决技术类的问题，那你就是要看这个技术本身。然后剩下解决，比如说人的问题，那那可能就得跟正确的人去聊。啊，我觉得就这两种方式吧。啊。凯瑟就是因为互联网上这之前不是有你流传着，就是你之前做投资的时候研究公司的方法嘛，就是很著名的，就是那个讲拼多多那个例子。
哦，就跟他们住在一起是吧？呃，对，还有那个跟消费者，消费者，对对对对。还呃还有就是你要把什么，就是有点类似于 turn every page 那样的，就是把黄峥的所有的东西全演讲都看了，哇，对对对，做的挺细的。啊，对，对对对，全部看了一遍。对，我不知道，比如说这个方法论跟你今天看这些硬科技公司的时候研究的方法论。
它还适用吗？或者说它有什么变化？是这样的，就是说我们做 consumer 的时候，就做了很多用户访谈的，一年大概两千个用户访谈。嗯嗯嗯。然后包括一对一，然后包括这个 focus group，然后最最关键就跟他们住在一起，大概一一一年大概有个八天，也是不同的家庭，第二线、三线、四线，什么外卖小哥呀、 waitress 啊，然后还有就是那个呃公务员啊，还有工程师，就是就是那种感受，确实是对消费品的。
就是就做完以后，我们就买了拼多多。我就哇，觉得消费都是降级，哪有什么升级的？没什么钱呢，也没钱啊，特别节俭。就有很多takeaway，就是那个是对用户的洞察。那现在我们投了很多，比如说呃机器人公司啊，包括这个大，就他们都是to B的生意。to B的生意，他的客户是不一样，他是个企业，对吧？是他的企业。
那么我们就大部分都是就跟用户，就我们也做了，比如说Kimi为什么每次都敢加仓？所以我们经常去问Kimi的用户。就是什么情况下你会用？对于俺 shopping，你为什么用 Kimi？哦，他说，啊，那个说在办公室公司给钱，我就用俺 shopping；要自己在家里搞点 moonlighting，我就用自己。
还有是这个项目，哇，这个用用量很大，我又舍不得用俺 shopping，太贵了。那我先用 Kimi 做个基本的，然后用俺 shopping 在 decoding。然后他就会讲这些东西，然后你就会有感受。就我们还是做很多用户访谈，这个访谈就不是C端的用户，而是一个developer啊，一些就是就是那个白领他用就用的场景。
然后我们也在帮他们做过，就是你会不会，你敢不敢涨价？你敢不敢收钱？以前是不收钱的嘛？说先收收钱的Swiss Pass多少啊？九十块，还是一百九十块，还是五百九十块？这都是呃用户deep deep diving访访谈出来的。所以我们也做这个东西。那我觉得在这个阶段，就是做就是做这个 learning 哈，就是我觉得可能，呃，信息输入的质量特别重要。
我还是自己坚持把每天都把那个那些最优秀的几个人，我是跟着他们，他们说的 podcast 很长嘛。很长，那个 Max Friedman 好长的，动不动三五个小时，对吧？还有一个什么 All In 啊，还有那个 Moonshot，就这几个都挺其实挺好的。他们有很多 podcast，就是我如果有时间我就听，但有时候哇太长了怎么办呢？
但我又不想 miss 掉，就把他们。先transcript找出来，然后就是把总结一下key summary，然后takeaway。Learning，然后如果想看再看 transcript，呃，那个我觉得还是要跟，我觉得还是要最优秀的，还是听最优秀的。就然后这是这是他们的 podcast，那其实他们就其实来来回回就是几个人，大模型的几个创始人对吧？
具身智能几个创始人，那几个就搞搞 scholar 对吧？呃，Jeffrey Hinton 啊什么这几个，就你把他们都搞一下，其实你也基本上能跟得上。但我不像他，他就看很多论文哈，他看看 paper 可能更那个。我就是，我们就我偶尔看一下，就简单的，这他们都不是，就像他看那么多paper啊，对。但这个就是还有一些，就是看就看他们的演讲，还有podcast什么的啊。
既然你自己觉得你，包括你们这一波的硬科技的年轻的明星创业者，就跟之前的做移动互联网啊、消费互联网啊，那他们有什么不太一样吗？包括你会对他之前投的那些？打引号的老那么感兴趣吗？老引号，我其我其实我说实话，我觉得我是非常 respect 的，就是说我尊敬所有有结果的人。然后我觉得其实不一样的就是出生的年份不一样。
嗯。对，然后呢，我我出生到他们那个年份，我也做不了今天我我做的这件事儿。我我如果能够像他们一样去做那件事，我已经我觉得已经很很很不容易了，很了。对对，然后呢，那个他们比如像星哥呀、东哥呀这种晚出生个十几年，哎，到了九零后，那他们想做那件事他也做不了，他可能也只能在这个方向上去找机会了。所以，我我其实觉得，差别真的不来自于其他的，而来自于就是说。
时事吧，时事造英雄，运气占了五十。时事造英雄啊，然后，然后呢？我觉得某种程度上来说，我们做这件事儿哈，这个对于我而言，其实门槛是。或者我我应该这么说，就是，嗯，我觉得做，比如说像美团和京东这样的创业，某种程度上来说是更难的，嗯，因为可做的人太多了。今天我们做这个智能AI的这个创业，就是这种创业，首先筛掉了一大批人，最强大脑就那么多是吧？
就这些。你你你你过去你没有做过这个方面的研究，没有做过这些PhD，你真的做不出来，你你根本不在这个圈子里边，别别人不会相信你能做这件事儿，嗯，对吧？但是在那个时代，感觉。谁都能够那个对，有个 idea 就可以做，对，所以所以那个竞争更激烈，哎，对，没错没错。那我想我刚想说的是，哎，能从那么那么多人里边拼杀出来，这个太难了，对啊，是这样，对对，所以我我其实觉得，都都特别了不起哈。
我回到那个那个，我觉得我都可能做不好啊。不过确实是啊，好像没有听说过具身智能和大模型有像什么百团大战啊。就那么厮杀那么惨烈的，包括共享经济那一波，呃，对，因为也没有那么多人做嘛，现在，嗯嗯，因为就你没管用，因为它是土C的，靠补贴嘛，对，你这个补贴也不管用，你产品都没做出来，就产品好是最重要的，对吧？
那时候就是靠广告拉动，现在其实产品流量不是问题，就产品要好啊，嗯嗯嗯。具身智能的企业数量比大语言模型还多一些。嗯，大语言模型确实很早就收敛了，然后具身智能收敛的速度会更慢一些。所以，你说现在有没有一百家？肯定，几十家是有的啊，几十家肯定是有的啊。但这几十家里边，我觉得，我觉得，反正。格局啊，分化也也还是比较清楚的。
嗯嗯嗯，比如说，如果让你去问，像类似于刘强东啊、王兴啊这样的创业者，你对他们的好奇是什么呢？你会问他们什么问题呢？其实我挺好奇，就是他们在就刚才我问那个凯西那个问题，行业迅速做大的过程当中，他的心境是什么？嗯嗯啊，怎么样避免犯错误？对，不要犯错误。对对，或者他他犯过啥错误？对对。然后他的心境是什么？
当时在那种状态里边，心境是什么？啊，对，因为这种信息啊，我觉得是。是这个世界上不流通的信息，对，嗯啊，对，嗯，对，有可能他根本跟人讲的还都不太一样，是吧？他讲的可能跟这个真正讲出来的不太一样的啊，嗯嗯，对，但我我后来我越来越觉得是什么？就是我我就是看我比较喜欢看历史，嗯，然后呢，那个蒋介石日记我爱看，蒋介石啊，他是大人物了，当然他是一个失败的大人物了，是吧？
但是在那么那么激烈的斗争当中，其实你看去看他的日记。对吧？感觉也是一个每天写的那些文字啊，也很平实，然后也是一个普通人的心境啊。那感觉差距没那么大啊。是看完之后感觉差距也没那么大啊。对不对？担心的问题也都差不多。是担心的问题差不多啊。是。对，嗯嗯。那有你比较欣赏的，或者说非常佩服的，硬就是做硬科技的这样的创业者吗？
呃，首先做硬科技的创业者，就也还没有那么多吧，是吧？然后那你说大家可能共同的楷模和偶像，那都是伊隆·马斯克嘛，对吧？然后，但你说他的他的这个传奇和故事也很难复制啊，是，所以我我就觉得还是就是说从每个人身上学到我们能学到的那部分啊，然后就是结合到自己身上，然后。这个实事求是应用出来啊，然后做做好自己的事儿啊，嗯。
哎，你们会觉得说具身智能这个赛道，它的最终的格局大概会是什么样子啊？就是有段时间，就互联网领域好像大家老老喜欢讲中局是吗？让中局思考，然后从中局往回推这样。嗯，我觉得，我觉得是这样，就是，嗯，首先这个行业的集中度，呃，是也会比较高啊，因为。因为就刚才说了，做大脑这件事儿没那么容易，然后它的规模效应也很明显啊。
然后呢，所以它集中度会比较高啊。你看今天就大语言模型的创业公司可能四五家，然后大厂里边还有个一一一两三家，大概就这样子。然后呢，那巨深巨深智能，我觉得也会类似，就因为最终决定这个企业的本质属性的还是大脑，所以它的这个。规模效应还是来自于这部分啊，所以我我觉得从这个角度去推演的话是差不多的。然后另外一个角度就是说，这个资金啊的这个消耗量上面也是，呃，不太可能有同时支持那么多家企业，然后做这件事儿，所以可能从这个资金的角度也会收敛到这么几家上面啊，对，嗯。
开始觉得是这样吗？对，我基本上同意他的观点。我们感觉你V I A出一个模型，一开始，呃，一开始可能一年就三四十个亿人民币，嗯，嗯，那就是五亿美金吧。然后到最后就是一个billion要烧了一年投下去，嗯，对吧？这个钱你没有，你是进上不了牌桌的。就是就是 V L A
就吹这么一个东西，然后以后可能慢慢加，我觉得可能就是一年一个 billion dollar 这么一个量级，还再加上数据啊什么什么的，再加上优秀人才 best bring，其实可能也没有那么多人，没有那么多人，当然是三加五加还是更多一点，这个就不好说，不好说，嗯嗯。
比如说像这个领域，如果按照现在的态势发展下去，当然我们前面其实也讨论了一点啊，就是我还是有点好奇，说它接下来的态势，它更像是说我迅速的烧钱追求高增长，然后增长到大到一定程度之后再去规模化的盈利，还是说它可能会进入一段时间，就是你需要一边赚钱养活自己，一边追求理想那样的一个状态。我感觉都没到那一步，就是咱们那三个阶段，是的，第一个阶段都没走完，没走完。
对，第二个阶段还没走完，就你小脑搞好，能够身体协调，该干啥干啥，这个还没有完全走完，可能到了，I don't know，一千万个小时。是不是就可以了？然后在第二个阶段，第二个阶段你才是有收入。就我觉得，真的就像他说的，可能就是现在的adopt，就这个技术的。渗透率可能也就是二三个 percent 那样子，就是还很早。
对，嗯，所以其实我我觉得这这个问题不用特别，还是关注那个，就是关注现金流。对，只要现金流是稳健的，然后该亏亏，该干干，对，然后可能两三年就到了。那咱们现金你等你活到两三年，活到两三年你就烧光了，已经挂掉了，是的，是的，没错。就他们融资速度挺快的，执行力很强，很快融到。对，我觉得这样的现金还是够的。嗯嗯嗯。
但其实无论是开发者市场，还是说那个娱乐表演的市场，它都还是一个挺成熟的市场呀。就是每一波新科技，这两个市场应该都是还相对稳定和成熟的吧。但它的它的稳定，sorry，它的稳定和成熟无法支撑那么大，这么大个revenue，你每年烧这么多钱，对，它那个量不大的呀，对，你最终还是要靠企业来靠enterprise来买单才行，对，嗯，对对，就是真的是在日常生活中，物流啊、拣选啊、装卸啊。
嗯，就是，既然那天我去你们公司，我就看那个墙上，我就觉得挺有意思的，就是有你们那贴很多价值观嘛。嗯，这里面就注意两个，一个就是我觉得务实创新，另外一个叫勤俭节约。哦，对，但是我觉得，哎，有看客说，为什么一家感觉是他，他是在追求星辰大海的公司，需要勤俭节约呢？就是我感觉，比如说京东说他勤俭节约，我能有点能够理解。
对，为什么你们需要勤勤俭节约呢？其实我想表达的是精益经营，就是我觉得做任何精益经营啊，都是精益经营，就是呃，花一块钱可以解决的问题，你没必要花两块钱。嗯，可是有的时候呢，组织变大了之后，就会说：“哎，反正两块钱也好，三块钱也好，我把这个事儿解决掉了也就可以了。”没有人再去那么那么精细的去算了。可是，如果每一个决定、每一个决策都是不精细去算，最后你发现。
你的整体的运营成本可能就是多了百分之五十，多了百分之八十，而原本这些钱我可以用于别的事儿。那那比如说，呃，我我原本比如说训练，那我一千万美金能够训练出来的东西，我现在就要花两千美金。那我原本一个亿美金我能训十次的，我现在就只能训五次，对吧？所以其实我我觉得就是说精益经营这件事儿和行业无关啊，每一分钱要花出 ROI 这个是重要的。
对，另外一个就是我不知道就开始比如说你。见过有哪些就是科技公司，他会把情感觉作为价值观的吗？很多呀，很多我科技公司啊啊。我觉得，我觉得美团就挺节俭的呀。美团那个基本上挺节俭的。我觉得新哥真的很节俭，人家新哥最著名的例子是出差都住如家的，以前还两个人一个房间呢，海归都不习惯，如家那么小地方，很节俭的。
新哥都做经济舱的。嗯啊，然后就是连个喝水的地方都没有，排长队去喝口水，那个在机场，这是很节俭的。京京东也挺节俭的，就我觉得做这种肯定都是，我觉得这是个好的品德，真的是个好的品德。嗯嗯，对，包括像务实创新，因为我感觉你们追求的其实是那种。颠覆式的那种创新吧，就把其实其实AGI是吗？就是这种创新，它应该激进式的还是务实式的？
我觉得有些时候你知道，就是说一句话，你要看这句话应用在什么组织上面。对，就是当一个组织已经是充满创新的那个活力和能量的时候，你就要让他说，哎，你务实一点儿。当一个组织天天就是死气沉沉的，或者就是循规蹈矩的，你就是就肯定就是大胆创新。不同阶段都可以不一样。对，是的，是的，嗯。好，最后一个问题，就是其实其实包括AGI，包括具身智能，它这在一个这么大而且这么热门的行业里面，对我不知道。
怎么区分？比如说，一个人他是一个淘金者，他是因为来淘金的，还是说他确实是有使命感在里面的？怎么区分这一点？就你们两个我不知道。比如说，凯瑟要，嗯，举个例子，比如说哈萨比斯就认为那个山姆奥特曼有点像淘金的，是吧？有一点，有一点，嗯。我觉得知行合一吧，就知行合一很重要。就他做的事情，就是他相信他说的话，他做的是一致的。
嗯，叫知行合一，我觉得是一个看一个人是不是。嗯，还有他吸引的周边的人是什么样的人？嗯，就他的口founder如果都是跟他一样的，因为他其实你聊一聊，你就这么气质都是有点相同。嗯，嗯，就志趣相投。一个是志趣合一，一个是他的 co-founder 跟他是志趣志趣相投的。嗯，因为我觉得吸引一个很牛的 co-founder 不是靠你个人魅力，只有靠你那个远大的梦想才能吸引他。
他肯定比我们更了解这个 founder，因为他们花的时间，薛兆阳跟你在一起很久嘛，肯定对吧？天威跟你在一起很久嘛，那我们只是可能见几面就要做决策了。就他的 co-founder
是什么样的一群人，你就能看出来。嗯嗯，我觉得这个很多人就就是不是志志趣相投的一帮人，那些人水平怎么样？嗯，是嗯。包括你们招人的时候，肯定也有这样的，因为他是口方的，就可不是招人了，就是就是真的是拿自己未来十年的青春赌在里面的，那肯定是要做对重重要选择的。
哎，对，是。我我基本赞同这个这个，对我的意思，比如说像你们在招聘的时候，比如招一个人才的时候，肯定也会有这个区分嘛。你要区分这个人，他是真的认同你们的使命，他自己本身有使命的，还是说他觉得是一个大热行业、大公司？我觉得，我觉得我不能苛求所有人都认同这个使命，只要他认为现在这份工作。他觉得挺好的，他自己是一个自驱的人。
嗯嗯。然后的话呢，大家能匹配上，我觉得更多的员工其实是这个样子的。你不能奢求所有人都。嗯。对，也是务实创新。务实创新。嗯嗯，行好，谢谢。好的，好的，谢谢。