系统性说一下, 对于年轻、没有重资本/重产业资源, 不是蓝血Phd, 大厂高P, 也没有线下供应链杠杆的 founder, 还剩下什么创业机会？ LLM对于有代码基础的人来说就是个无限满血的operational UBI, 拉平了信息差和基础研发门槛。新出现的市场无效点会迅速被抹平. 这个在prediction market做套利的朋友应该深有感触, 其他digital domain其实一样, 产品表现层和机制设计很难形成壁垒. 如果要有可持续的竞争优势, 需要是堆产业和资本壁垒, 以及企业级产品的交付复杂度. 看 Andreessen 一把融了 $15 Billion，而Benchmark 的flagship到最近一期都只有 500M 左右。这相当于一次性融出了 30 个 Benchmark。为什么要这么多钱？因为 AI 时代的竞赛已进入重工业模式（算力存储、大数据、产业垂直整合）brain power alone 的时代是在坍缩的, 原来sandhill要chase 辍学的Stanford founder, 现在都是拥有 20 年经验的 Deep Tech 老炮或蓝血 PhD (国内估计是字节高P) .. 资本对founder cohort profile发生了重要的转变, 在资本配置上完全就是K型曲线. 这一轮除了大labs (LLM labs的护城河有多深..其实也是个巨大的question mark, 这个可能要开一个新帖说, 这里不赘述) 很多真正有价值的公司必须得拥有更多“真实世界里的交付能力” 这个原来在fintech其实已经有体现. 在crypto的快速金融化之前, 我投资的时间一半时间在看fintech 一半时间在看hardtech. 当时投fintech的一个learning就是就是作为“搅局者” 的startup最大的upside不是去服务incumbents (譬如银行, 保险公司, 借贷公司) 而是要成为为这些服务本身. 所以当时投Sofi, Figure, Flexport, Lendinghome, Moneylion都是这个思路. 其实现在高度走向fintech的crypto也同样适用. 同理在老型SaaS被吊打的时候, AI powered workflow交付的不是 insurance software, 而是直接做卖保险的. 不是AI doctor copilot (OpenEvidence的上限也会在这里) 而是真正去重新打造新型的诊所, 考验的是医疗交付和运营本身, AI产业+的复杂度已经完全不是一个量级, 估值模型必然也不是ARR ... 取而代之的是考验产业整合复杂度、毛利结构和运营效率。小团队做一个 app、一个 API、一个 SaaS layer，就有机会靠产品和分发长出来的vintage不存在了. 但我也越来越相信，AI 会创造出一条非常宽的“中腰部”机会带：未必是 巨大的venture scale，但会有大量年收入 1000万到5000万美元、1-3个人就能管理得很好的机会 因为这个时代，一切都在变得高度personalized, 只需要服务一个niche的有消费能力人群就好. D2C产品上配合3D打印的技术成熟, 需要的对柔性供应链和流量同时都有抓手的founder. Digital consumer的机会在Onlyfans的垂类和变种, 要做的就是一小撮人的内容爽点(最近有个朋友默默在做女性向的sexual fan fiction, 收入非常亮眼, 起因时要给自己的女票写肉文和H漫..😆 ), 这个需要founder有deep intra community insight 如果你是有更大野心的年轻founder, 但是没有行业老登和你打配合去撬动行业再造的可能, 自己也不是蓝血PhD, 头部机会的最大杠杆依然只在两个地方：internet commerce and internet capital markets. ie: 找到可以最低摩擦去卖货的“货”和触达方式, 找到可以最低摩擦去让钱流转起来且可以有各种隐形费率的场景 (下面是我们内部memo的原话) - Internet commerce turns attention & niche obsession into cashflow with the least friction - Internet capital markets turn information asymmetry into fee streams with the least friction 只有在这两个地方, 速度还经常能赢规模，小团队还可能打穿大组织, 且有资本化的效率是最高的(both monetary gravity and velocity). 这也是我对未来crypto/fintech/open-fin最bullish的地方. 正如我之前说的, VC死没死不知道, 对于早期投资人来说, 实力和运气能互换的比例是越来越苛刻了, founder也一样. 所有行业都是, 选择比努力重要, 但是选择比努力难多了

今天下午和朋友聊完，更确定一个判断： @leslieloser_ @beefnoode AI 时代最大的红利，不是多会讲模型，而是谁能扎进一线，理解真实业务，找到那些长期存在、反复发生、但过去没人解决的问题。 过去内容让普通人被行业看见，现在 AI 让普通人有机会真正进入行业内部。 技术是水，需求是船，机会永远在真实场景里。

难得在朋友圈写了点关于 AI 的东西，结果只有 6 个赞。。。。 这两年越来越有种说不出来的孤独，真的能聊投资、聊科技范式这些话题的人，身边几乎为 0，哪怕是最好的朋友、同学、同事其实也不例外。我其实常有拍案而起的惊叹，但最后往往只能和女朋友表达，她倒是唯一相信我的人，愿意跟我一起下注（如配图哈哈哈哈）。 话说回来，我感觉除了X 以及关注的几个公众号，现实中遇到的大多数人都对这个世界高速发生的事熟视无睹。 行为包括至今还在用豆包做一些简单的问答，或者把目前的半导体产业链投资简单归纳为 01 年互联网泡沫，顺带表达对于股票的畏惧，或者投机行为的鄙视。 （我觉得拜托🙏，你哪怕 10 分钟去了解一下什么是注意力机制、什么是 HBM、什么是光通信呢？而不是每天活在琐碎日常的抱怨和小确幸温室里）。 这一切都让我感到极其诡异，仿佛真的身处在 NPC 的世界。 我其实非常喜欢百年孤独的一句话，我上学时候就反复默诵书写（顺便练字），这句话是： “世上正发生着不可思议的事情，” 他对乌尔苏拉说，“就在那边，在河的另一边，各种魔法机器应有尽有，而我们却还像驴子一样生活。” 我觉得这句话给我带来的震撼和余韵非常的深刻，并且这两年愈发的击中我，这是站在未来望向过去，是代表我的狂躁浮士德灵魂，是对技术狂热的共鸣，也是对群体麻木的某种不解。 大模型的发展其实在每一个当下似乎都有不可逾越的障碍，但这一切其实只不过发展了十余年，in the long run，这场范式转变依然是以 10 为底的指数级别的。去年撞上的数据墙似乎告诉我们 scaling law 即将崩溃，但是25 年开始的 agent 大爆发，又让思考和实际处理事件的能力获得了又一个 10x 的增强。 最近看到 @DoveyWanCN 老师的一句话非常喜欢： "I'd rather take existential risk in a frontier thanemotional death in a perfectly stable system" 我觉得我几年的投资中一直在被各种看起来不错的选项分心： - 比如抄底某类型错杀股，觉得 SaaS 公司还有机会，觉得 paypal 都跌了 90% 了，搞搞稳定币总能崛起； - 又或者是看好一些类 BRK、茅台这样稳定股息的公司，忍不住去打个底仓； - 再又是dive in 特别细分的产业链，比如高速背板连接器，企图在机构面前捡到一些alpha； - 还可能是在战争风险前反复横跳，买入 SQQQ 或者做多原油来 hedge 一下； - 用 1% 的仓位去搞点山寨币摸奖，其实完全不知道最基本的控筹背景。 - 还有其它………………实在不胜枚举 最近彻底醒悟到想猛抽自己，这他妈是跑马拉松呢，还是逛小吃街？。。我是要那块金牌，还是搞点鸭脖铜锣烧恰恰？ 就像川沐和老虎哥说的，大时代来临就要站在第一排，去鱼最贵的地方捞鱼。 前面说的这些边角料投资方式对于目前 28 岁的我都是毫无意义的，段永平和巴菲特可以去搞消费，去sell put，是他们的资金体量决定的。我去分仓和追求稳定性，既是舍本逐末，又不符合我的个性。 最后说一下最近关于 web3 的观察，可能会得罪一些老师，但也是我本身的一种幻灭。那句话怎么说的来着，"一直以为他很专业，直到他开始聊我的专业”。以前觉得web3那帮人挺前沿的，直到听他们聊股票………… 以前不喜欢表达 因为觉得自己可能会输出内行人看来很呆逼的话。但是我发现内行人换个行业也是呆逼之后，我怎么表达都超过了 95% 的人。 哈哈，以上。