#预告# #视频播客# #硅谷101# 再访田渊栋 @tydsh 从Meta离职之后，前FAIR研究总监田渊栋的电话被各大AI公司和猎头打爆，但他很快敲定了下一步：加入新AI实验室Recursive Superintelligence（RSI）。这个有着8名顶级AI研究员作为联合创始人的明星neolab最近进行了官宣：融资6.5亿美元，估值46.5亿美元。 这期视频播客，我们走近位于旧金山的RSI，与田渊栋进行了半年之后的另外一场对话，聊聊他的新旅程在押注一个什么样的未来，如今AI前沿模型的厮杀和路线之争，Neolab们的生态与前景，以及普通人面对“职场蒸馏”，应该怎么办。 剧透一下，对于最后一个话题，田渊栋的回答很精彩。以及，我们office tour彩蛋会继续带大家逛逛46.5亿的AI lab长什么样子。视频明天上线，see you tomorrow!

刚听了SemiAnalysis Weekly的一期视频播客，收获还是很大的，分享一下 1/ ROI与订阅vs API（lab API收入里70%+来自编程） 目前lab API收入里70%+来自编程，且高度集中在少数power公司/用户（如Meta约占Anthropic ARR的3–5%）。Ramp数据显示头部1%公司人均年花10万美元在AI上。 能用订阅就用订阅，因为补贴力度太大：Codex 200刀/月≈12K的API额度，Anthropic 200刀/月≈8K。有初创干脆刷公司卡买一堆订阅账号，比走API划算得多。 算笔账：Claude Max 20x只要10%利用率就打平，而实际利用率远高于此，所以这些20x订阅很可能是负毛利。厂商都想把量往API迁（Anthropic的API毛利估85%+）。 2/ Anthropic利润与两强格局（OpenAI的net-new ARR已和Anthropic持平） Anthropic已经盈利（Q2经营性盈利，Q3可能10亿美元+），靠的是80%+的ARR在高毛利API、90%+是企业客户。 OpenAI杀回来了：GPT-5.5（≈Opus 4.8水平）是拐点，5.6 Soul被评“便宜一半却接近 Fable”。net-new ARR已和Anthropic持平，编程市场从Anthropic一家独大变成两强赛马。 OpenAI消费端9亿+周活但付费转化差（Claude免费用户9%付费，更聚焦）；广告是它押在2030年的指望，但消费变现这事一向难做。 3/ 谁是第三名&算力策略 xAI（Grok 4.5/Spark）、Meta（MSL）模型不差，但都不是前沿，没到前沿就没人碰它的API。 Gemini 被判“第五名，可能永远第五”。这里他们觉得，因为Google签了无法收回的长期TPU合约，反映管理层对AGI缺乏信念（Noam Shazeer、John Jumper 等出走）（不过我周围朋友里，还是有一群人看好Google）。 推崇Elon的clawback打法：把算力按市场价3–4倍短租给Anthropic这些，合同带90天召回条款，一旦自己要冲前沿随时收回。Meta要做Neocloud也该学这套，进可攻退可守。 卖自家token>卖别人token（AWS/Azure分成）>短期高价租算力。 4/ MSL与RL scaling law RL是当今提升模型能力最重要的scaling law。有人认为，有人认为模型离“能干人类在电脑上的一切”就差足够的 RL 环境。 于是催生了一整条RL环境创业供应链：把真实的经济任务转成可训练环境卖给lab。今年全行业数据预算估计超100亿美元（去年的10倍），需求几乎无上限，只看你能不能快速产出高质量数据。 Anthropic编程强，一大原因就是它最早、最激进地采购编程数据。 造一个好的编程RL任务：得让顶尖工程师花大概一天才能解，还要配验证器（集成测试+rubric）和一个既严谨无歧义、又自然真实的prompt。单个高质量任务lab愿付五位数美元，做得好的人年入七位数。 5/ Token预算：还在“疯狂烧”还是进入“紧缩期” 不少企业开始收紧预算，怕员工用太多token。但真相是，绝大多数人根本用不到上限，真正受影响的只有每家公司少数几个power user。 管控方式五花八门：按人头vs按公司整体（后者更合理）；有的公司把自家模型算进预算、有的不算，于是大家拼命薅那个不计费的。 很多预算策略其实挺外行：Max吐槽有公司禁止销售用Opus/Fable写邮件、要求改用Sonnet，可写封邮件的token成本几乎为零，这么管毫无意义。真正的token大户是编程/软件开发。 也反对搞工程师“特权阶级”，只让他们用Claude Code/Codex，其他人用低配工具。 6/ Token-as-a-Service市场 市场增长极快（较去年翻了好几倍）。三大云（Bedrock/Azure/Vertex）靠现成的企业客户和合规优势拿下大头；Together/Fireworks/Base10这些创业公司也是好生意，但永远做不到OpenAI/Anthropic的体量。 前沿lab不会把优化自家模型的活外包给Fireworks；新芯片创业公司想借token-as-a-service上位也难，最后可能都得像Cerebras一样自己下场做Neocloud。

小宇宙已经进垃圾时间了 没想到视频播客对播客最大的冲击是这个，让原本小众、带点精英滤镜的播客彻底祛魅 摄像头一开，播客主理人看起来就像成年人在过家家

前几天在新浪的「赛博对话」录了一期视频播客，话题是大模型厂商怎么就从烧钱走到了赚钱的转折点，主持人是高飞 ，嘉宾是庄明浩和我。 其实最开始是想聊豆包收费这件事情，我和庄明浩还在私下嘀咕，豆包传出付费方案的消息是在月初，早就不是热点了，实在是过了蹭的时机，但如果放大到AI这门生意终于迈过了亏本赚吆喝的那条线，就没问题了，这是一个相当长效的题材。 省流版总结如下： - 根据黄仁勋提出的五层蛋糕理论，应用层虽然是直接和终端用户打交道的，但它也是整个产业结构里盈利压力最大的那个，毕竟上面四层都是供给逻辑，有货就不愁卖，唯有应用层是需要竞争流量的，在这个前提下，收费堪比拔鹅毛但又不让鹅叫唤的艺术； - 豆包当初传出收费消息被猛带了一波节奏，很多人以为从此就没法免费使用豆包了，无论是从中国互联网的历史来看，还是ChatGPT作为先例的样板，收费模式必然是增值服务，大家现在怎么用豆包的还是怎么用，然后一些旗舰级的能力就只会放在会员方案里予取予求； - 再就是国内用户对于为产品功能买单这件事情极其抵触的特有生态，之前北京车展，The Information的记者过来跑了一圈新势力，发现它们的出海计划里都会把车机功能当作付费点，但在中国市场完全没有这个想法，负责人的解释也是很直白无奈，「中国人不会为软件付钱」； - 庄明浩和我都觉得豆包在绝对领先的地位上开启收费尝试是很有意义的，这点钱对于字节的CapEx来说无异于杯水车薪，但整个消费观念的转变很重要，甚至我相信千问元宝都会感谢豆包，否则都被卡死在给全国人民做公益这个沼泽里，「你不收，我怎么收？我不收，耿专员怎么收？大伙怎么进步啊？」 - 再就是豆包的定价梯度可能比较意外，或者说整个AI应用的订阅门槛都是偏高的，长视频平台还在10块钱、20块钱一个月的留人时，豆包的最低档会员就是68块钱一个月了，像是Kimi也是49块钱一个月的起价，越过了30块钱一个月这个标准； - 30块钱一个月就是手游里的月卡，再往上才是大月卡，即通行证/战令，这一档的定价通常从68块钱到98块钱一个月不等，至于豆包计划里最贵的500块钱一个月套餐，相当于一单648的8折价，是不是也很容易理解了； - 马化腾在财报会议上也专门讲了中国用户在2C市场的付费转化率不太高这个点，要知道腾讯已经是最能从用户口袋里掏钱的互联网公司了，它都这么为难，叠加年年喊崛起年年也没能支棱起来的SaaS，模型下游的商业循环在国内实在需要一点乐观趋势，要知道智谱、MiniMax、月之暗面本质上是出海赚美金的公司； - 对于收入能够保持同步增长的公司而言，CapEx其实不是问题，从谷歌Q1财报来看，营收1000亿美金出头，利润差不多600亿，毛利率比纯卖广告的Meta还高，所以烧钱有什么问题呢，烧不出回报才是问题，马化腾说以为上船了但发现船是漏的，就是这个意思； - 中国互联网除游戏外的订阅制付费上限，单产品差不多在1.3亿的水平线，爱优腾和QQ音乐在巅峰期都没能超过这个阈值，我个人不太相信AI应用可以创造例外论，但是抛开订阅不谈，被越炒越火的各种Token套餐如果真的普遍化了，搞不好还真能带来变数； - 其实模型厂商也倾向于按量计费的买卖，订阅制的商业模式就像健身房，赚的是那些开了卡但不经常来的客人的钱，如果大家都用满，在这么一个不太存在规模效应——用户越多，越容易摊薄成本——的行业，AI应用很容易成为一个失血点而非造血器，所以庄明浩看到了一个怀旧服的可能性出现； - 也就是各大运营商开始力推的Token包，这跟当年的流量包不能说是一模一样，只能说是完全一样，所以如果运营商能够成为一个分销Token的角色，像大王卡那样，用Token包去覆盖一些模型的用量，再去后端完成分账，这个故事是完全说得通的； - 不过，无论是订阅制还是卖Token，模型能力都是撬动市场的第一要素，就像GPT-Image-2出来之后所有代开会员的第三方价格全数涨价，以及「六小虎」里把编程套餐卖断货的行情，都说明生产力需求是可以无视价格敏感的； - 但我总觉得豆包的收费不会走生产力路线，豆包大模型可以有生产力市场的目标，比如配合Trae去打，豆包App却未必要这么把路走窄，它的人格化和陪伴性其实是可以在情绪价值市场做出更多可能性的，就像我看有数据显示开源模型超过半数以上的Token消耗用在了角色扮演上，这里的经济价值是被低估了的； - 高飞和庄明浩认为模型厂商还有一个创收机会，就是转移支付，借着全民AI这个热潮，去让市政单位、高校学府来买单，比如某个市的行政区，去给市民提供常态化的Token额度，或者大学对标自己和知网签年框的方式，让师生享有最基础的Token套餐，用财政预算去替大家消费AI； - 总的来看，头部的模型厂商基本不再担心会倒闭了，包括已经上市的财务数据都摊开了，一个基本事实是，如果不算预训练，毛利率都能是打正的，同时预训练的成本增加是一个线性的，而收入的增加是指数级的，所以Anthropic、OpenAI这种烧钱大户都预计能在2030年甚至2028年就实现正现金流，这个速度比亚马逊当年都要快得多； - 庄明浩说做上游投资的现在是在焦虑物理极限，什么意思呢，就是会不会说，地球上的铜不够用了⋯⋯包括要去太空建数据中心，也是因为缺算力缺成了连力大砖飞都搞不定的事情，光有钱没用啊，你得有地方花出去，全世界的工业品暴涨，核心原因就是产能跟不上，需求侧在竞价锁单； - 中美大模型的发展差异在于，美国是在追求速胜，一波钱砸下去，掉队的、认输的马上就出来了，集中度很高，「御三家」就是这么高速洗牌洗出来的，中国因为相对慢一些，同时大家对成本更谨慎，所以能有更多的玩家不下牌桌，赚钱的难度也会高一些，这是充分竞争的经济学理论； - 庄明浩举了Seedance 2.0的例子，按理来说这场仗就应该打完了，你不可能怀疑字节在视频模型身上的决心和疯狂，但实际上呢，快手的可灵、阿里的Wan和Happy Horse、MiniMax的海螺都是该怎么继续还是怎么继续，后面还跟着HiDream、Vidu、Pixverse、SkyReels一长串名字，它们甚至都能拿到融资； - 中国互联网的缠斗传统，加上大盘上涨的规律，意味着你可以不是吃到肉的那个人，跟着喝汤一样能够保存希望，而且AI行业的标的天然优于非AI行业，这种「种族优势」，决定了「投AI总比投别的强」的底层逻辑，于是纷纷续命，等对手犯错，等轮到自己，等一切可能性； - 还是用那五层蛋糕的比方来说，美国是标准的纺锤结构，稀缺性最高的英伟达在中间赚得盆满钵满，中国则更偏向于柱状结构，在产业指导的作用下，不会有哪一层特别明显的去吸整条上下游的血，所以这个蛋糕必然不会跟太平洋对面一样甜，一个人走得快，一群人走得远嘛； - 最后还有一个变数是硬件，庄明浩说，美国做硬件的Startup，拿到钱后的第一件事就是飞深圳，跟逛迪士尼乐园似的，什么梦想都能找到供应商，为什么一级市场那么喜欢投大疆、追觅、影石出来的人，就是因为他们有从0到1的经验，可以复用到AI这一波，难道文曲星和背背佳就不算应用了么，对吧； - 高飞说得很有意思，AI用的东西，都在涨价和赚钱，比如能源、光纤、芯片这些，只有人用的东西，是在通缩和亏损，那么AI应用赚钱很难就说得通了，因为这是给人用的，人类不争气啊，碳基世界完蛋了，哈哈哈哈； - 所以，虽然这话可能有政治不正确的嫌疑，但判断AI是否真正产生了价值的标准，就是企业有没有在大规模裁员......是的，AI替代人类很残酷，但这起码说明AI可以产生真实的经济效益，反倒是喊着AI改变一切，却凡事仍要人类亲力亲为，才是真的有问题。

WAIC期间和OpenClaw Foundation首席架构师Vincent Koc @vincent_koc 录了期视频播客，聊聊风靡全球的龙虾热，Agent的困境和进展，开源社区的必要性，与中国AI。很快上线～ 🎙️

做短视频二创的人，可以看看这个开源工具： AutoClip。 它是一套 AI 自动切片系统，可以把长视频从下载、分析、剪辑到生成合集，做成一条自动化流水线。 GitHub 目前 3780+ Star。 基本流程是： 输入 YouTube / B站链接，也支持本地视频上传 系统自动下载视频和字幕 AI 分析内容，提取大纲和话题时间点 给每个片段做精彩度评分 自动切出高光片段，并生成标题 推荐合集组合，一键生成合集视频 技术上用通义千问做内容理解， FFmpeg 负责视频处理， WebSocket 实时推送任务进度。 技术栈是： • FastAPI • React • Celery • Redis • Docker 部署 适合几类场景： • 长视频切短视频 • 播客精华提取 • 访谈内容二创 • 直播回放拆条 • 批量做内容矩阵 • B站视频高光切片 后续还在开发 B站自动上传、字幕编辑等功能。 以前做一条二创视频， 要先看完整段内容， 再找亮点、切片、起标题、做合集。 现在只要丢一个链接， 让系统自动跑一遍。 MIT 开源，免费可用。 项目地址： 一句话总结： AutoClip 把“人工找高光片段”这件事，变成了 AI 自动流水线。 使用时注意平台规则、版权授权和二创合规边界。

Next Token 词元之外 更新第四期 Opus 5.5 越界进入视频领域，Muse 爆火美国，以及中国到底有没有 AI 产品经理？ B 站视频播客首发，欢迎收听

跟杨攀、橘子、乔木一起做了一个播客，叫 NEXT Token，拿下了昨天的小宇宙新星榜！ 主要是借着当周的一些新闻，聊聊我们对这些事情的看法和认知。 一期大概一个多小时，非常像 AI 圈的谐星聊天会，后续也会有视频播客。 这一期尤其推荐厂商听，我们提了非常多关于模型厂商和大厂我觉得应该做的事情

对谈快看漫画Livo产品负责人 汪晔：AI原生的内容形态，长什么样？ 1. AI 原生产品：首页不能是聊天框 产品的护城河：关系 3.情感加权+情感遗忘，AI角色才能真的存在 #AInative# #AI创业# #视频播客# #易论AI# #AI转型#

王煜全说工业革命一切都好，只有一个地方不够好，电赋能了工厂，没赋能个人。你家用电只是消费，工厂才用电生产。这一代技术最大的机会恰恰在这里，它能极大地赋能个人。他跟 ChatGPT 讨论未来，让它总结，AI 给出一个词，他坦言自己起了一身鸡皮疙瘩，「每个人具有了文明级的认知能力」。整个文明站在每个人背后，历史上从来没有过。 他管现在的互联网叫数字封建主义，美团帝国、腾讯帝国、阿里帝国，彼此不流通，目的都是把你锁在里头。「我们就是数字平台里的奴隶，你的行为在帮他产生价值，但你有什么讨价还价的余地？」他自己的答案是没有。转机在后半句，当每个人被赋能到文明级的认知能力，你足以对抗任何一个平台。前半段听着憋屈，后半段听着解气。 #王煜全# #数字封建主义# #平台经济# #AI# #易论AI# #视频播客#