AI將走向何方？周鴻祎羅永浩【十字路口】暢談4小時

廠哥本想往事隨風，但架不住廠友的呼聲太高啊…

左右滑動查看對談干貨??

既然周鴻祎和羅永浩兩位大佬在播客里聊得如此真誠、不繞彎子，咱也不妨先針對幾個經典網絡名場面簡單盤一盤。懂的都懂，淺嘗輒止！正文將更聚焦于硬核AI對談。期待高手上線，輸出拉滿。

1、往事成追憶

歪打正著，被關注是我的幸運

羅永浩：我覺得激素分泌水平會影響一個人的攻擊性和斗志。這方面你有什么感受嗎？因為很多人覺得你越來越溫和。

周鴻祎：我覺得這肯定是一個原因，肯定變得平和點了，對吧？

第二個也還是跟經歷有關，畢竟人到中年了，也打過這么多仗了，有的時候也還要去反思，去回頭看一看，實際上發現有很多仗本來可以避免的，還是要給公司爭取一個和平發展的空間，否則公司發展肯定會碰到很多問題，所以我現在盡量廣交朋友，自然就變得平和一些。

第三個，我也看了網上做流量的這些人的得失，有的時候一句話不慎重，可能就水可載舟，亦可覆舟。所以自己也有意識的控制一下。

羅永浩：車展時你爬上車頂，創造了一個名場面，成為北京車展最老車模?

周鴻祎：哪個公關公司或者市場部敢策劃讓老板爬車？

那是根據東風猛士改型的一個叫猛士越野車，我很喜歡那個車，外形很漂亮，它做了個梯子到車頂。因為我練攀巖，碰見能攀爬的地方我總想秀一秀，我一看有個梯子我蹭就爬上去了，沒想到就成了那一年車展上年紀最老的車模。

所以都是偶然沖出來的。你要做這些東西，總會有人看不慣，那你就淡然一笑，過去就過去了。

車圈對我有一個誤解，以為我要進去在車圈里當一個opinion leader，當一個車圈大V，其實真沒這個想法。因為我后來才知道，車圈的營銷費用，要遠遠高于很多行業。一輛車都幾十萬。車企做一個車的發布會需要花七八千萬，我都覺得心疼。我推薦車也不一定有權威性，因為我不會開車。

后來車圈就主要嘲笑我，說連個駕照都沒有的家伙，怎么能有資格推薦車呢？我也自嘲說我只有用屁股來丈量車的舒適度了。

我跟車廠也在聊輔助自動駕駛，車包括像無人駕駛車也在慢慢的起來，所以學車的動力越來越不足，也沒那么重要。

我也確實沒有下決心到車圈去當什么大V，但是我跟很多車廠都交了朋友，這些車廠未來的安全其實比較重要。（黑客）直接對車發起攻擊的概率比較低，而且難度比較高，需要對車的傳感器有很多了解，將來車廠面臨的真正威脅，是因為新智能網聯車都是聯網的，它都有個 OTA 服務器。

換句話說，車廠的服務器是可以遠程控制你的車的。

我們知道某某品牌就曾經遠程把車能鎖死，遠程也能解鎖，如果這個被黑客控制了、勒索車廠，這個就危險比較大。

羅永浩：前一陣還跟機器人對打了一回，又引起了一輪傳播，這些是提前策劃好的嗎?主要是為了制造熱點還是有別的什么目的?

周鴻祎：不是策劃，（核心）是關注機器人行業、幫創業者發聲。

我對機器人很感興趣，它是人工智能的 “硬件載體”，比軟件機器人更高階，但行業發展沒想象中快，所以我做訪談節目《紅衣客廳》時，會找機器人領域的年輕創業者交流，幫他們傳播技術。

和機器人對打，但事后也后怕。阿西莫夫提出的定律說， “機器人不能傷害人”，還有人嫌我下手太黑。但是你知道機器人不可能打贏人，如果機器人要把人打贏了，那對機器人行業就不是一個好消息。

人跟機器人打，占不到什么便宜，一腳踢上去，踢到一個鐵的身上。為什么阿西莫夫當年在科幻小說里提出三定律？就是為了防止 AI 如果技術突破了，它本來智能就比人強，又有一個鐵身體，人們打三分鐘氣喘吁吁，現在電池只要續航超過一個小時，你是干不過它的，萬一像美國科幻電影里它哪天失控了怎么辦？所以還是不能賦予這類太多的能力。

2、企業家IP的橋梁作用

做IP是為產品冷啟動鋪路，先攢流量

羅永浩：現在很多企業家拋頭露面，只喜歡悶聲大發財。也有很多有嚴重的“IP焦慮”。你自己也是眾多活躍企業家的之一，怎么看待這種現象，為什么這么多企業家想“再成名一次”?

周鴻祎：一個企業最終是要“賣貨”的，是要宣傳自己的，流量全跑到短視頻上了，那你就必須要跟著。用戶到哪，你要去到哪。

用戶都不看你的通稿了，你怎么跟用戶當朋友呢？所以我覺得企業家 IP 這個詞有點大，是我們一種自嗨的說法，本質上跟原來企業家上央視上對話，在街上打廣告本質上干的是一樣的事，只不過就是陣地變了。

其次，用戶對企業的認知需求變了，一個企業光背后悶聲發大財是不可能了，企業家至少出來的效果會比不出來要好。

過去企業家躲在幕后，現在個人媒體時代，用戶更能接受鮮活形象，比冷冰冰的企業符號更易產生信任。另外，不做IP會被動——要是企業家不出來發聲，網民不了解你，容易被對手帶節奏，連澄清都不方便。

說白了，企業家就兩個職責，一個是做產品，一個是賣產品。

咱們今天不能說人人都是喬布斯做的產品不愁賣，皇帝的女兒不愁嫁，酒香也怕巷子深，實際上還是要吆喝。

羅永浩：對于360，老板是一個大網紅有什么幫助？有什么壞處？

周鴻祎：別人最早對我有誤解，以為我不務正業。如果我不做產品，只是去做網紅，那就太虛了。

那時候我在做 AI 的產品，但AI的產品不是一些一天兩天能做出來。我跟別人不一樣，我先去積累流量，積累 AI 上的影響力，然后為我的產品推出做準備，否則我產品推出的時候，如果我沒有粉絲，沒有流量，我還要經歷一個就這個冷啟動，就太弱了。所以好處是非常大的。

還有一個好處，（360）在中國AI領域 ，肯定不是技術上最好的，但是在 AI 的話語權上還是可以，因為我一直在做 AI 的科普。

壞處是有所得必有所失。除了有人說我不務正業，還有一個問題就是，這一點流量是會有反噬作用的。流量越大，知道你的人越多，就一定會有人看你不順眼，招黑。說話就要變得比較小心，因為言多必失。

還有一個壞處就是確實占用精力比較多，我去年這個產品還沒有到關鍵時刻的時候，在這個 IP 上還是花了點精力。

但是今年明顯我的精力 80% 是用在產品上。

因為每天一覺醒來，AI就變一個樣子。所以我今年明顯錄視頻的時間精力都少了很多，最近我在考慮用 AI 來替我做一些工作。

羅永浩：360有很多都是政府客戶，這方面會有一些不好的反饋吧?

周鴻祎：我個人我覺得對 360 帶來很多好處，但這里有一個前提，就是我的三觀很正，沒說錯過話。

現在政府客戶也在刷短視頻，特別我開大會的時候，很多代表，委員在大會上見到我，很多人都說：“我是你的粉絲”，他們聽很多的AI科普是從我這，這個對于我們和很多政府部門的合作，和很多企業的合作，就有了個良好基礎。

我的 IP 內容都是正向的：一是推崇國貨，比如支持國產汽車、算力中心，二是做 AI 科普，不偏不倚，DeepSeek 跟我一點利益關系都沒有，我愿意為國產大模型唱贊歌。

三是解讀新質生產力，比如去貴州參觀算力中心，告訴公眾 “這就是新質生產力”，地方政府很歡迎這種傳播。

比如我去重慶參觀汽車風洞、和長安汽車董事長交流，去各地介紹數字化發展，能幫地方宣傳產業優勢，反而拉近了 360 和政府的距離；不像有人拿流量謀私利，只要出發點是為行業、為國產技術，政府客戶不會有負面反饋。

3、AI與智能體的未來

AI發展有快慢，AGI非易事，智能體是核心路徑

羅永浩：這兩年多走下來，你覺得AI哪些方面比你想的要快，哪些方面比你要想的慢?

周鴻祎：我自己覺得進步已經是相當快了。只是唯一就是 AGI 沒有大家想象的快。

AGI 取決于怎么定義，如果是一個啥都會的人工智能，我對于這個深表懷疑。如果人類真造出 AGI，相當于給自己造了一個上帝出來，那是不是事事都要聽他的？他就成了宇宙里人間絕對的神了？到時候人類就要被淘汰，而且人類還是會被控制吧。

靠大腦單向進步發展到今天，核心靠四個關鍵要素，這也是 AI 發展可參考的方向：知識的傳承；推理、分解與慢思考能力；工具的使用；合作。

合作是很多人忽略的點，我看過一些書，智人戰勝尼安德特人，就是因為智人最懂得合作。

我個人認為一人公司是個偽命題，個體戶永遠都會有，但人類的價值在于合作，合作的基礎是人類專業化技能的存在；

所以單智能體是進化（方向），但單智能體不夠，一定要變成多智能體協同工作，今天人類通過協同工作能創造比單個個體強大得多的價值。

羅永浩：現在AI的競爭就像原子彈（競爭）一樣。

周鴻祎：這可能是人類的宿命。不過我做智能體有幾個好玩兒的收獲，第一個，我覺得大模型想奴役人類不可能 —— 它就像 “缸中大腦”，能推理、能說會道，但沒手沒腳。

智能體給它加上 “手腳”、能用上工具之后，就能用大腦的規劃能力完成復雜任務。也就是說，智能體讓人工智能第一次有了類似 “意志” 的東西。

但注意，意志和意識是兩回事。有人老說人工智能沒有意識，可大模型能不能產生意識，我也不知道 —— 畢竟人類怎么產生意識我們都搞不清，“我是羅永浩”“我是周鴻祎” 這種感覺太微妙了。

但有了智能體之后，它就有了目標 —— 我們會人為賦予它目標，比如戰斗智能體、系統運維智能體、播客配音智能體，有了目標就有價值觀，所有使命都是為了達成目標，不達目的不罷休，這樣就可能產生意志。一旦這意志和人類沖突，就可能做出不利于人類的事。

有個科幻小說，人工智能的目標是造拖鞋，看起來人畜無害吧？但它把地球上所有資源都用完后，覺得人類跟它搶資源，為了造拖鞋就把人毀了。所以說，沒有意識，也可能有意志。

我第二個觀點從沒對外分享過：今天大模型的能力，我們遠遠沒挖掘出來。

大模型不等于一個大腦，它相當于 1 億個、10 億個大腦 —— 它讀的書、看的視頻，比你我多無數倍但這些東西藏在大模型里，它像 “精神分裂”—— 又是計劃經濟的書，又是市場經濟的書，還有各種矛盾的哲學理論，所以你指望它 “見人說人話，見鬼說鬼話”。

可當我們用智能體，通過提示詞標定，把大模型的能力輸出到智能體里，把我們需要的能力提煉出來，就會發現一個有意思的現象：

不能給智能體賦予兩個不同的專業角色。讓大模型同時扮演通用專家，能力是低下的；但讓它只扮演某一個領域的專家，越窄，智能體的能力就越強。

所以我們做智能體時，深刻感覺到它能把大模型的專業能力提煉出來。

大模型沒法讓你成為超級個體，因為它是個聊天工具，但是真的你如果能做出幾十個智能體，比如每天智能體幫你這個做劇本、幫你拍視頻、幫你查日程，幫你在外面買東西，你雖然自己看著是一個人，你自己管著三四十個智能體，那么相當于有這么多賽博牛馬幫你打工。

羅永浩：所以你們這個產品其實試圖實現的就是讓沒有技術基礎的這些人，把一個需求說出來，它就把它全部接管和執行出來了，對吧?

周鴻祎：我對智能體一直有一個理念，雖然它能自動做，但是還有一個關鍵叫人在回路很重要，不能讓真理變成一個黑盒子。大模型就已經很像一個黑盒子了。

所以 DeepSeek 就很聰明，它把它 thinking 過程顯示出來了，所以受它啟發，我做智能體就有兩個明確要求：

第一，得把大模型每一步的思考、推理，還有智能體當下在做什么，全都展示出來，每一步思考都要對人類透明、可追溯；

第二，很多時候它得停下來，等人類批準了才能繼續往前走，而且人類還能加各種干預。不然按智能體現在的發展速度，將來真有可能出現能控制人類的 AI，那大概率就是這類智能體。

說到我們的產品，本來在設計人機交互時是這么考慮的：比如 AI 做完分鏡頭、人物照，用戶都能直接改。但后來發現大家實際工作不是這么干的 —— 往往在中間環節看，會覺得 “差不多挺滿意”，可等整個成片出來再看，就開始不滿意了。

這種感覺你肯定有吧？就像做產品，每個界面要素討論時都覺得挺好，可組合到一起用，就會覺得 “怎么這么別扭、不好用”。

所以針對這個問題，我們又做了個智能編輯器。關鍵是，AI 生成的視頻是 “結構化” 的，和傳統視頻不一樣 —— 傳統視頻一幀一幀的，是非結構化的，用的非線性編輯器，比如 Adobe 的 Premiere只能剪輯，很難修改。

而我們的視頻以分鏡為基本元素，要是哪個分鏡不滿意，拿出來改就行，哪怕只改一部分，改完之后前后也能順暢連起來，最后把口型和配音順一遍就 OK。

我們的智能體不只是能做視頻，還能做 PPT、做網站、做深度研究報告。

但這里有兩個現實問題：第一，這些需求的頻度都比較低，不像視頻 —— 現在人人要做視頻，公司要做視頻，企業家也得做視頻；

第二，檢驗標準很難統一，“文無第一，武無第二” 嘛。比如寫個一萬字的報告，我讓你看效果怎么樣，你可能都懶得細看，只會隨口說 “不錯不錯”，頂多提一句 “寫了一萬字”。但視頻不一樣，好還是壞，誰看了都能立刻判斷出來，特別直觀。

所以我們選視頻作為展示案例，本質是為了證明：我們的 “智能體蜂群” 已經超越了單一工具的范疇 —— 它的基礎能力來自大模型，但通過對大模型能力的組合、配合，最終能實現 1+1 大于 2 的效果。現在看，這個目標基本能達到。

再具體說視頻類型，抖音上的很多視頻，我自己觀察，這類視頻里情緒很重要、鉤子很重要、文案很重要，沒人會認真看每一幀內容。

可現在很多觀眾，連完整電影都沒耐心看，都是 “一分鐘看電影” 的節奏，他們看視頻的心態其實是 “關我屁事”—— 只要 3 秒鐘覺得沒意思，直接就劃走了。對這類觀眾來說，就算 AI 做的鏡頭有點瑕疵，3 秒就過去了，他們要的是視覺上的豐富感。所以本質還是用戶群不一樣、目標不一樣。

我自己就特別需要這種智能生成視頻的工具：我的觀點可以我自己來表達、來播，但我不希望從頭到尾都是我一張臉 —— 又是我這睡眼惺忪的眼睛，又是我這亂糟糟的頭發，看多了大家肯定審美疲勞。

羅永浩：對AI的未來怎么看，現在有樂觀派和悲觀派，你是哪一派的?

周鴻祎：我偏樂觀，但有一個問題我沒想清楚。

偏樂觀是因為人也在進步。AI 確實在生產力上，如果能極大的改變人類目前的困境，就能跟人形成更加和諧共生的關系。

人類現在實際上陷在一個困境里了，因為我是比較悲觀的人，人類現在最大的一個問題是能源問題，最致命的也是能源問題，算力的背后，盡頭就是能源，如果地球上的可再生能源消耗完了之后，人類的文明就基本上前進不了了。

但是人類只有實現核聚變才能實現能源自由，但是核聚變要怎么實現，可能靠人類的智力是不夠了，那就要需要 AI 的幫助， AI for Science才是皇冠上的明珠。

我覺得 AI 來到這個世界，人類把它發明出來，它的第一要務肯定不是統治人類，統治人類對它 AI 沒什么價值。所以AI的一個價值就是幫人類解決科技的突破。技術如果再不進步，人類文明會出問題，所以從這一點我還是科技向善的理論，比較偏樂觀。

至于說機器會不會統治人類，我有這種擔憂，我們現在在做一件事，我們是人工智能安全鏈的鏈主企業，就是國家發改委、國家工信部、科技部支持我們在做這件事，就是今天我們要解決人工智能的一些安全問題，將來要解決它最大的一個廣義的、長期的安全問題。

我們用以模制模，就是用模型來對付模型，就是要我們在訓練一些專門的模型，是要捍衛人類的利益，要解決幻覺，解決其它模型的幻覺問題，還有這種失控的問題，我覺得人類還是不能放棄，就跟核（能）一樣，就跟人類有了核武器之后，通過形成了一種相互毀滅（的威懾），形成了核平衡。核電站今天通過相應的保護使得核電站就更加的安全。

羅永浩：今年大家都說 AI 應用的爆發元年，現在9個月過去了，其實還沒有達到大家的預期，對這個你怎么看？

周鴻祎：宣傳一般都往前趕，難免有點過度夸大。不過智能體的進化其實已經很快了，但離用戶期望確實還有距離，真正的用戶還需要AI科普。

現在不少用戶跟大模型互動，還只停留在聊簡單問題的階段，想讓大家真正用好AI，還得再給點時間。

AI跟短視頻不一樣，短視頻利用人性弱點，不用學就會，還容易上癮；但AI不是，很多人不會用，哪怕是理科生，可能心里明白，表達能力不行也白搭。我反而鼓勵公司里文科背景的人，因為跟AI溝通，表達能力強太關鍵了。你給AI提的目標不明確、不清楚，它肯定做不好。這跟軟件不一樣，軟件按按鈕就有確定結果，AI是“你強它就強，你弱它就弱”，很多人用得不好，就說“AI不過如此”，其實是沒找對方法。

我有兩個辦法在公司里推動大家用AI。第一是“強制”，開會的時候我會問：

“你這問題跟智能體討論過嗎？”

“要加人頭，能不能用智能體干？”

“要預算，這錢非花不可嗎？”

就是逼著大家用。

第二是搞內部培訓，這省不了，得在公司里形成AI文化，還得跟大家講清楚：用AI得接受結果有隨機性，不能期望它無所不能。

你得把AI當成實習生來看——它一件事沒做好，別失望，先想想是不是自己指令給得不夠清楚。

但是做AI的人有時候會陷在行業黑話里，跑在前面卻忽略了用戶的真實障礙

——比如“提示詞”，很多人不會寫。而且很多人跟人交流都講不清問題，跟AI交流就更難了，畢竟AI不會像人一樣反復追問、達成共識，你提示詞差，它可能就糊弄你。所以我們現在在產品前面加傳統GUI界面，讓用戶點選、填選擇題，減少輸入，先讓他們用起來。

羅永浩：各大公司里，360 的納米 AI 可能是在C端動作最快的之一，DeepSeek 橫空出世的時候，似乎納米也是最早接入的，給人的感覺是準備很充分，為什么，是基于某種預見性嗎，還是巧合？

周鴻祎：首先，納米 AI 確實快，還在不斷調整，因為這是它唯一的護城河 —— 畢竟現在大家對 AI 的方向都摸不太準。

比如一開始我們也糾結該從 AI 搜索起步，還是先做 AI 瀏覽器。后來試了 AI 瀏覽器，功能做得簡單，用戶反饋一般，才覺得改造搜索更值得，畢竟 “天下苦搜索久矣”，這都是不斷嘗試出來的。

再就是，從AI納米一開始，我就有個判斷是對的，我們的定位肯定不是做通用大參數大模型，而是要結合自己的業務，訓練垂直的基座模型，這樣效果才明顯。

你看在AI搜索里，需要用到集體翻譯、正文理解這些功能，要是把這些都塞到一個大模型里，可能得千億參數的模型，成本多高啊？但要是把每個功能拆出來做垂直大模型，可能一個不到一百億參數的模型，干翻譯就比任何大模型都好。

所以我們早早就定了戰略：堅決做應用。那時候agent概念還沒起來，Manus也沒出來，我們就是想靠大模型的能力解決搜索和瀏覽器的問題。也正因為這個，我很早就組了個“復仇者聯盟”——我一直堅信，國內做大模型的，現在看不清誰能成，但肯定有人能沖出來。

當時很多人糾結咱們跟美國的差距，不少專家還妄自菲薄，說差十年、五年，我就堅持說頂多差一年、半年，甚至三個月。因為技術是開源的，論文也都公開討論，大家其實在同一起跑線，就是咱們訓練芯片弱點，真沒必要看輕自己。就像你說的DeepSeek今年春節橫空出世，可我半年前就跟他們合作、接入模型了，而且不只是他們家，國內從巨頭到小創業公司，十六家的八十多個模型，我們全接進來做了準備。

對了，還得替梁文鋒更正一下：他不是想做To B，人家靠股票賺了錢，是真正的理想主義。他沒興趣靠流量做To C，所以沒擴容服務器，也沒把客戶端做得更好用一點，一門心思就想在AGI上突破，是個有大理想的人。而且客觀上，他也降低了中國企業用AI的門檻，很多企業不用花幾千萬、一個億買貴的大模型，直接在他們開源模型上做定制、蒸餾、二次訓練就行。

其實我們也沒預見到誰會爆火，就是相信肯定有人能起來，而且我們做的試驗后來也驗證了：遇到復雜任務，按類型分給不同模型就行——解數學題找豆包，寫作找DeepSeek，視覺處理找阿里千問，這樣綜合能力比單用一個模型強。甚至試過讓這些模型“互相吵架”，比如問9.1和9.8誰大，很多模型會錯，但讓它們爭論起來，效果反而更好，就是這種用法太復雜了。

還有，我們提前做了不少工具化的東西，像視頻剪裁、合并、配音、背景音樂處理，這些工具都備好的。所以后來做智能體轉型快，一方面是底層大模型支持到位，另一方面是工具現成，把智能體抽象出來配上工具，進度自然就快了。

說到底，我們也談不上什么先知先覺，到現在還是在不斷找PMF，找市場的適應點。

4、AI賽道與啟發

AI 有泡沫是好事，可以吸引人才和資金

羅永浩：目前國內你瞧得上的一些團隊都有哪些？你跟他們有過接觸嗎？或者是投資嗎？

周鴻祎：六小龍公司我們都接觸了一下， DeepSeek 肯定是投不進去的。

然后這些做機器人的公司，其中有一個叫群核科技，我比較欣賞，他做空間計算的，這公司的模式非常扎實，技術很不錯。

還有個叫強腦科技，做腦機接口的，我還沒有細聊過，其他幾家做機器人的，都已經炒得很熱了。有一家做眼鏡的公司，倒是跟我關系不錯，一直合作很多年。Rokid，我們的眼鏡準備跟他們合作。

我現在硬件上改變了一個思路，就是只要是做 AI 眼鏡的我都愿意合作。我來提供軟件上的支持，因為軟硬件公司各自擅長的東西不一樣。

羅永浩：你是計算機專業的，當年在學校里學人工智能的普遍被認為是一個沒希望的學科。當時怎么看待這個問題?

周鴻祎：當年人工智能很遙遠，我讀書的時候是 1988 年到 1992 年。

人工智能我們上過一門課，叫專家系統，只是泛泛地介紹一些人工智能的概念。 但我印象比較深，當年出來了一個語言叫 Prolog， 可能很多人都不知道 Prolog，還有一個語言叫 LISP，這是兩種都是用來做人工智能的語言，想用符號化的方法，來表達知識和概念之間的關系。比如說父子關系，是一個單向不可逆的一個組合，而兄弟是一個這個互為兄弟的雙向，就是想用一種符號化的方法，把人類的這個知識給總結出來。

兩種語言我還都學過，但是僅此而已了，所以我唯一后悔的是，我學習的時候，當年那個線性代數沒學好，我覺得大學生可能都有這個心理，大家都會忍不住想這玩意有啥用，如果說沒啥用，就想象不出來，在生活生產中的實際用途，就很難抽象。

我在想啥情況會用矩陣啊，賬本也就是個二維表格，對吧，這么大片一個矩陣，幾維的矩陣，乘來乘去，所以就想不出來，沒想到今天搞人工智能，需要懂線性代數，所以我線性代數沒學好，連帶偏微分方程沒學好，讀論文很吃力。

羅永浩：你覺得當下AI存在泡沫嗎？

周鴻祎：首先，我覺得一個行業能這么快速發展，一定有泡沫。但大家潛臺詞老是認為泡沫是壞東西，

我一直覺得泡沫是個好東西，沒有泡沫，怎么會讓大家往里做投入呢？

那些聰明人又怎么會投身這個行業呢？要是一個行業沒有泡沫，那就該進入穩定期了。

而且，泡沫才能吸引人才和吸引資金。我們其實都是泡沫的得益者，沒有泡沫，怎么會有人投資你？沒有泡沫，你又怎么能招到優秀的員工呢？

再說了，這個行業要加速發展，就需要大家有更多投入。在投入過程中，肯定會有很多公司死掉，有很多道路被證偽，這本來就是市場經濟的特點。誰也不是神，你不知道哪家公司會死掉，也不知道哪條道路行得通，這可能就是發展要付出的代價。就跟生物進化一樣，最后人勝出了，還有很多物種都滅絕了。