北京
本期是「此話當真」與「十字路口」又一年的串臺節目。真格基金管理合伙人戴雨森與十字路口的 Koji 從去年的對談聊起，一起復盤 2025，展望 2026。
在去年的開年對談中，我們提出 2025 年是「AI 關鍵之年」和「Agent 元年」，更多應用將從概念走向真正落地。此刻回望，這一判斷正在被驗證——AI 應用在這一年集中爆發，第一批真正意義上的 Agent 產品開始出現，包括 Manus、Genspark 以及 Claude Code。與此同時，AI 應用的商業化進程也在明顯加速。
今年的對談中，我們還把時間撥回 18 年前，回憶當年還只是二十多歲的王興和張一鳴是什么樣子，由此展開對創業、創新與投資的更長期思考。當然，也聊到了對 2026 年的判斷。戴雨森用一個短語來概括，就是「Year of R」：
Return（商業回報）：當投入越來越大，大家會更關注 AI 的真實回報，增長質量比增長速度更重要
Research（前沿研究）：現有 AI 的研究范式遇到瓶頸，需要新的研究突破來解鎖下一階
Remember（用戶記憶）：Memory 將成為 AI 應用的關鍵差異化，Proactive Agent 可能是 10 倍機會
展望 2026 年，AI 仍將高速演進，機遇與挑戰并存。但無論時代如何變化，真格都會始終與創業者站在一起。我們相信，真正優秀的創業者是世界不斷變化中的不變量。
復盤 2025：Agent 元年
Koji：我們認識快 20 年了，從 Web 2.0 到移動互聯網，再到 AI，一起經歷了三波浪潮。所以雨森說今年這個開年對談不能只是我問他，我也要接受他的拷問。不過在此之前，我們來先聊聊雨森你眼里的 2025 和 2026。
戴雨森：去年聊的時候，很多人覺得 AI 的應用還在一個蓬勃發展的前夜。
我們認為 AI 的發展一直有條主線：模型能力的進步會帶來應用機會的解鎖。雖然當時 ChatGPT 本身已經非常驚艷，但我們看到 2024 年底很多蓄勢待發的機會，都還需要模型能力稍微往前再進一步。所以當時有一個大的判斷是說 ChatGPT 不足以把我們帶進 AI 的 iPhone 時代，需要模型的能力更進一步。
2025 年，我們確實看到了由模型能力大幅提升所帶來的應用場景爆發。這個起點是 OpenAI 在 2024 年 10 月發布的 o1，提出了 Thinking Time Scaling 這個范式。
它的出現帶來了非常快的進步。在一年的時間里，模型從遠低于人類水平，躍遷到在 GPQA 測量中達到 PhD 級別的智力，再到在 SWE-Bench（衡量真實世界編程任務）中拿到 80 分以上，超過人類，甚至是人類中的強者。
AI Coding 年初也出現了明顯的大爆發趨勢。Cursor 這類產品成為程序員的必備工具，已經開始影響很多初級程序員的工作方式。接下來是 Coding Agent 的出現，比如 Claude Code、Codex 這一類產品。在一年時間里，它們從 0 走向了可能達到 10 億美金 ARR 的領域。
Koji：除了 AI Coding，2025 年飛躍進步的領域還有 AI Agent。
戴雨森：這也是我們在 2024 年底開年對談時一個大的判斷：2025 年是 Agent 元年。
在 2025 年初，我們投資的 Manus、Genspark 作為兩個典型的 General Agent 應用在全球范圍內獲得了大量關注。后來出現的 Claude Code 同樣是一個典型的 L3 級別 Agent，讓 AI 能夠自己完成任務。
Koji：除了他們之外還有哪些創業公司？
戴雨森：很多人說一個重要的決策需要反復思考，但我覺得，如果一件事你想一天兩天都想不明白，大概率想一周、一個月也想不明白。
Koji：現在確實能看到各種各樣的 Agent 創業公司涌現出來，也有很多有意思的產品。不過既然說是「元年」，就意味著這不是一年就能解決的事情。
Andrej Karpathy 后來提到，這是 Decade of Agents（智能體的十年），我覺得這個判斷非常準確。Agent 本質上是一種要幫用戶自主調用資源、解決問題的產品，它需要比較長的演進時間。
Koji：除了 Manus、Genspark，還有哪些 Agent 應用的突破是重要的？
戴雨森：最近豆包推出的豆包手機助手，我認為是一個非常重要的實踐。雖然它更像是一個技術預覽，還不是完整成熟的產品，但已經能看到，當 AI 和手機更緊密地結合去完成任務時，整體體驗會變得非常不一樣。
所以從這個角度來看，把 2025 年判斷為 Agent 元年，我覺得問題不大。
Koji：哈哈哈，我們去年的開年對談標題是《AI 關鍵之年，AI Agent 元年》，很幸運我們沒有被打臉。
復盤 2025：多模態
戴雨森：另外，我們也看到在多模態領域的明顯變化。
年初 GPT-4o 讓大家看到，當圖像生成和文本模型能夠很好地結合時，會解鎖非常多新的使用場景。我記得那段時間，大家都在生成各種吉卜力風格的頭像，被稱為「吉卜力時刻」。
Koji：剛才你提到「吉卜力時刻」，我突然意識到這竟然發生在今年。恍惚之間，好像已經是幾年前的事情了。
戴雨森：我剛剛也在想這個問題。以前一直以為那是去年的事，結果一看時間，才發現是今年 4 月。
Koji：多模態領域在「吉卜力時刻」之后，還發生了很多很多重要的事情。
戴雨森：對，后來以 NanoBanana 為代表的每一次迭代都把 AI 圖像生成能力推向新的里程碑。這和之前以 Stable Diffusion、Midjourney 為代表、主要突出美感的階段已經不一樣了。現在的模型在指令遵循，以及在圖片中承載和表達信息的能力上都強了非常多。
當大家看到 NanoBanana Pro 出來之后，很多人去做了信息圖（Infographic）。
也正是在這個過程中，大家逐漸意識到，圖像生成不只是設計師的領域，而是一個可以把大量信息，通過非常精美且準確的圖片進行傳達的能力。
這件事情非常有意義，因為一圖勝千言。
Koji：視頻領域的哪些突破讓你印象最深刻？
戴雨森：Sora 2、Veo 3 讓大家看到了視頻生成領域的變化。當指令遵循更好、保真度更高，且能夠做到音畫直出時，很多新的使用場景被解鎖。Sora 2 發布時，大家都在生成各種和 Sam Altman 相關的視頻內容。
Koji：Sam Altman 其實自身就是流量密碼，當時絕大多數爆火的 Sora 2 小視頻都在惡搞他。
戴雨森：最近還有一個非常火的賽道就是 AI 生成漫劇。雖然在真人短劇領域可能還需要一些時間，但在漫畫領域，已經有大量內容是由 AI 生成、并被人類消費的。
與此同時，行業應用也在快速推進。比如在美國，法律領域有 Harvey、Legora，客服領域有 Sierra、Decagon。在中國，我們投資了 AI 加教育的與愛為舞、AI 加工業的黑湖科技等項目。
大家逐漸發現，當模型能力越來越強，它與具體產業的結合就會變得越來越有價值，而這類創新往往需要具備產業經驗的團隊來完成。
所以可以看到，AI 不再只停留在通用 Chatbot、Coding、圖片生成這些領域，而是在持續向千行百業滲透。
我認為 2025 年我們已經走出了黑莓時代，進入了 AI 的 iPhone 時代。也就是說，應用開始出現大規模爆發，而這一切都是由模型能力的持續提升所推動的。
三個關鍵的技術突破：推理、編程、工具使用
Koji：回頭看這一年發生的事情，會發現其實有三個非常關鍵的技術突破：推理、編程，以及工具的使用。
年初的時候，我們也在討論，這三個突破很可能會催生出很多新的變化。當時有一個讓我們非常興奮的發現，就是 Devin 的出現。
那時你也提到，Devin 可能是一個真正意義上可以用的 Agent 產品。我們覺得它非常重要，也正是受到它的啟發，我們在當時的標題里很大膽地判斷，2025 年是 Agent 的元年。
那這一整年下來，你覺得 Agent 的發展有符合預期嗎？還是事實上超越了預期？
戴雨森：我覺得整體是符合我預期的。當然，每個人的預期本身也不一樣。
首先，確實出現了一批比較標志性的產品。從 Devin 到 Manus，再到 Claude Code，以及字節的豆包手機助手，它們在各自的領域里，都是比較有代表性的 Agent 產品。從「元年」這個判斷來看，這一點是成立的。
但剛才也說到元年就意味著不是一年解決問題，我很同意 Andrej Karpathy 以及大家對于 Agent 需要更長時間的判斷。
我們可以從自動駕駛的例子看到，從 L2 這種輔助駕駛，到 L3 也就是完全交給 AI、人可以解放注意力的階段，其實比很多人預期的要慢。因為在這個過程中，AI 需要承擔責任，需要具備更強的主動性，這不是一蹴而就的。
Koji：自動駕駛這個類比很有意思。
戴雨森：現在有很多公司都在說自己在做 Agent，但我們一直以來對 Agent 是有一個清晰定義的，并不是什么都能叫 Agent。Agent 這個詞來自 agency，核心是主觀能動性，它的關鍵在于自主性，能夠真正節約人的時間。
也就是說，AI 能夠根據人的一個目標，自主拆解任務，規劃使用什么工具、走什么路徑去解決問題，并在調用工具、獲得反饋之后，對自己的工作進行調整，嘗試不同的解決方式，直到判斷任務是否完成。只有這種高度自主的形態，才是真正意義上的 Agent。
也有一些產品是用 workflow 搭建了一套流程，讓 AI 按部就班地解決問題。但一旦問題發生變化，AI 就不知道該怎么辦了，這種并不能算 Agent。
Koji：所以你覺得真正的 Agent 產品并不多？
戴雨森：是的，真正的 Agent 產品沒有那么多，
目前它仍然處在我們常說的「跨越鴻溝」框架里，屬于 early market，主要被創新者和早期采用者所接受。
如果要真正跨越鴻溝進入主流人群，就需要在模型能力和產品形態上繼續進步。依然是我們反復提到的那條主線：模型能力的進步，帶動產品能力的提升。
現在大家都在圍繞數據和模型訓練持續投入，所以這個方向的發展會很快，但我認為依然需要幾年的時間。
DeepMind 的負責人 Demis Hassabis 最近在一次采訪中提到，他認為明年我們可能會看到，AI Agent 能夠完成我們在電腦上的大部分操作。這是一個來自行業核心人物、非常有意思的時間線判斷。
你可以想象，一個白領坐在電腦前或手機前，很多事情其實是相對按部就班的，比如點一份外賣。這類流程是有明確規則的，也比較容易通過數據學習去標定和復現。
這樣的場景非常多。我覺得在明年，這類任務被 AI 做到七八十分、甚至八九十分的完成度，是可以期待的。
Koji：一年前的這個時候，我們還在頻繁討論 PMF（產品市場匹配度）。
當時大家之所以反復提這個詞，是因為很多人并沒有真正找到 PMF，都在懷疑，除了 Chatbot 之外，AI 到底還能不能帶來新的創業機會和商業價值。
但我自己的感覺是，最近半年，PMF 這個詞幾乎從我們的語境里消失了。它不再被反復提起，背后的原因也很清楚——今年已經出現了很多既證明了用戶價值、也證明了商業價值的產品，而這同樣是技術解鎖帶來的結果。
戴雨森：在這一波 AI 浪潮剛開始的時候，大家最先討論的是：你花了這么多錢去訓練模型，到底有沒有人會用？有沒有 PMF？模型到產品的轉化速度到底有多快？
第二個被反復討論的問題是商業價值，也就是用戶會不會愿意為這樣的產品付錢？
我們先是在逐步解決「有沒有人用」的問題，而現在也可以看到，越來越多的人愿意為 AI 帶來的價值付費。PMF 和付費這兩個問題正在被同時解決。
第三個問題是，你能不能真正賺到錢，也就是利潤率如何。這個問題也正在進入被解決的階段。
下一個被模型解鎖的機會在哪？
Koji：而且我們看到，很多用戶價值和商業價值的出現，本身也和底層模型能力的解鎖是直接掛鉤的。
比如 Sonnet 3.5 解鎖了 AI Coding，才有了 Cursor；后來是 o1 的推理能力，以及 Anthropic 在長鏈路規劃上的突破，才讓 Devin、Manus、Genspark 這些 Agent 成為了可能。
你覺得下一個可能被模型能力解鎖的趨勢會是什么？
戴雨森：我覺得有兩個方向。
第一個就是我們剛才說的 Agent。當 AI 能夠越來越好地使用我們常用的軟件、瀏覽器和各種工具時，這條路徑已經開始顯現了。
我們已經看到 Manus、Genspark 是第一步，字節的豆包手機助手也是沿著這個方向在推進。
當我們在這條路線上持續 scale 數據，讓模型變得更強、能夠完成更多任務的時候，現在可能只是解鎖了 10%、20%。但一旦走到 80% 的水平，AI 能做的事情會非常多。
第二個趨勢是在過去 6 個月里變得非常清楚的：圖片、文本、視頻、音頻等多種模態被整合進一個統一的模型里去進行理解和生成。
因為人類本身就是多模態 native 地理解這個世界的。我們看到東西、聽到聲音、理解文字，然后再與這個世界互動。
人類也是在產生這些內容。以前，這些內容往往是由不同的模型分別來處理的。但現在我們看到，比如 Gemini 3，就是一個多模態非常 native 的模型。當文本理解和圖像生成結合在一起時，你會發現像 NanoBanana Pro 生成的這些 Infographic，效果非常好，這本身就極大地拓展了 AI 的應用場景。同時，它在視覺理解上的能力也非常強。
Koji：NanoBanana Pro 的視覺理解能力有多強？
戴雨森：有一個 Benchmark 叫 ZeroBench，它是 100 個人類做起來沒有那么難，但是現在 AI 基本還做不到的視覺理解任務。
在這個 Benchmark 上，現在的模型大概只能拿到 5 分左右，是 100 分里的 5 分。但我預計，可能在一年之后，先進模型就能做到 60 分、70 分，甚至 80 分，這會是一次非常大的躍遷。
Elon Musk 說過，人是一個不斷接收視覺 input 的機器，是一個 Pixel Machine。視覺是我們理解這個世界帶寬最大的一種方式。
所以我認為，多模態的融合所解鎖的能力，以及由此誕生的產品機會，會是一個非常重要的趨勢。而且到目前為止，我們還沒有看到真正跑出來的、多模態 native 的產品。
不管是 Cursor，還是 Claude Code，大家本質上還是在一個 Chatbot 里使用多模態能力。比如生成視頻、生成圖片，大多數人用 NanoBanana Pro，也還是在 Gemini 這個 Chatbot 里。
這里面還有非常多新的交互形態和產品機會，有待被真正探索出來。
「跳變」發生了嗎？
Koji：去年這個時候還有一件挺有意思的事。我和肖弘錄了一期播客。那時候正好是他創業十周年，他剛關掉了在做的瀏覽器項目，又剛好看到了 Devin，非常激動，準備啟動 Manus。
那一期播客我們到現在還沒有發出來，想找一個在未來更有意義的時間點再發布，所以里面的大部分內容需要保密，也留一點懸念。不過當時肖宏反復提到一個判斷——他覺得 2025 年一定會發生「跳變」，他用的就是「跳變」這個詞。
現在回頭看，你覺得 2025 年的跳變真的發生了嗎？
戴雨森：我覺得跳變已經發生了，而且在 AI 這個領域，跳變本身就是一種常態。
我之前打過個比方，AI 能力有點像燒開水，你把水燒到 100 度之前只能泡咖啡，但是燒到 100 度立刻會解鎖蒸汽機。從溫度變化來看，這是一個連續的過程，但從結果來看，它是一個跳變，或者說是階躍式的變化。
Ilya Sutskever 最近的一期播客里也提到，AI 的發展可以分成 scaling 和 research 時期。先通過 research 得到一個范式上的突破，然后開始 scale，這有點像水燒開了之后，再繼續在這個基礎上提升模型能力；等到下一個范式出現，又重新開始「燒水」。所以跳變本質上是研究持續進步、逐步解鎖新能力的過程。
如果從用戶端去看跳變，表現就是一些原來大家只能想、但做不到的事情，突然變得可以做了。
比如 Agent。這個方向大家其實想了很久。2023 年有一個項目叫 AutoGPT，用的是當時的 GPT-3.5 或 GPT-4，試圖讓模型自己去思考、執行、反思，形成一個反饋閉環，完成一些使用工具的 Agent 任務。
但那個時候「水還沒燒開」，模型能力不足，根本跑不起來，所以更多只是一個概念。直到 Sonnet 3.5 左右，或者說 3.7 的能力達到了一個閾值，才真正催生了像 Devin、Manus 這樣的應用。
一方面，模型能力到達某個水平非常重要；另一方面，也需要真正 AI native、能夠把這種能力很好呈現出來的產品，才能讓大家感知到這種跳變的結果。
因為用戶最終用的不是模型本身，而是產品。這也是為什么我們一直強調應用的重要性。再強的模型能力也需要通過好的產品來承載和呈現。
Koji：產品經理的價值在 AI 時代仍然非常重要。
戴雨森：不只是在 Agentic 能力上，多模態領域同樣在發生跳變。大家一直在想，如何生成越來越接近真實世界的內容。以生成人物來說，不管是圖片還是視頻，越來越像真人、越來越一致。
今年，大家已經明顯看到了這種跳變的發生，它也由此解鎖了很多非常有意思的新場景。
最近感到興奮的產品
Koji：今年第四季度，也是你邀請我開始到真格基金做 Venture Partner。
所以在真格，我也在一線看到了更多創業者正在做什么，也能看到 VC 內部在討論什么、思考什么。我們會一起吐槽行業里的泡沫和一些非理性的現象，但更多時候，其實是在一起贊嘆新的技術、新的產品，以及不斷涌現出來的新一代創業者。
就在今天，我們錄這期播客的此刻，我也想問你一個問題：最近有沒有什么事情，是讓你感到興奮的？有沒有那種接近去年 Devin 出現時、同一個量級的興奮感？
戴雨森：我先講一個相對小一點的。
現在我每天都會用到兩個 AI 應用。第一個是 ChatGPT，因為我從第一天就開始用它，長期積累了大量關于我的記憶，所以現在跟它聊天，會越來越有一種「它真的很懂我」的感覺。
第二個，是我們投資的一家還很早期的公司，叫 Typeless。它是一個語音輸入法，但它遠遠不只是一個輸入法。
Koji：我也是發現自己已經離不開 Typeless 了！
戴雨森：簡單介紹一下 Typeless，你可以在鍵盤上指定一個按鍵，按下之后，就可以直接對著電腦說話。說完之后，它會先幫你去掉口頭禪，然后開始理解你說的內容。
比如你說，「我接下來說三點，第一點 a、b、c，第二點 x、y、z」，它會自動幫你整理成一個結構化的列表：一、什么什么，換行；二、什么什么…
同時，它還能在不同的應用場景里切換語氣。比如在微信和在工作用的飛書里，你說話的方式本來就不一樣，它會幫你把同一句話，調整成更適合當前應用場景的語氣，而且它會持續學習你自己的打字習慣。
就像我說了一段話，它一開始可能會在結尾自動加一個句號。但在微信里，我不太喜歡一句話結束時加標點，我會把那個句號刪掉。它會記住這種習慣，慢慢學會你真正想要的表達方式。最后呈現出來的文字，就會越來越接近你自己會打出來的樣子。
Koji：我在微信里面打字也不喜歡用句號，感覺用了句號就顯得自己很嚴肅、很老登。
戴雨森：對，第一步來看，Tyepless 就是一個 AI 輸入法，但它比你用過的各種聽寫工具都要好用很多。
第二點我想說的是，語音本身就是一種我們和計算機交互時非常自然的界面。過去像 Alexa、Siri 都做過很多嘗試，但在模型能力還不夠的時候，AI 沒有聰明到能真正理解你在說什么、你想表達的含義，所以體驗一直不理想。
但現在，隨著模型能力的快速進步，我非常相信，用語音和 AI 進行交互會變成一件非常自然、甚至有點像魔法的事情。這件事本身不算宏大但非常實用。
Koji：你剛才說有兩個感到興奮的事情，第二個是什么？
戴雨森：第二個讓我最近感到興奮的是我拿到了豆包手機助手。AI 直接控制你的手機、幫你去做事情，這是一個大家已經期待了很久、也不難想象的方向。但這是第一次，我們看到一個真正把這件事情執行得還不錯的產品原型。
我刻意說它是「產品原型」，這也是豆包團隊自己的說法——它是一個預覽版。因為它還處在非常早期的階段，并不適合普通用戶使用，也因此引發了不少爭議。但它確實能夠端到端地完成任務，比如幫我點一份外賣，這種需要一定理解自由度、執行能力，同時還要處理一些 corner case 的事情。
Koji：我也用豆包手機助手幫我預定了明天早上的 4 杯星巴克，10 點送到辦公室。
戴雨森：對我來說，這就像是打開了一扇通往未來的窗戶。你可以想象，幾年之后，AI 會幫你完成很多原本需要你親自去做的事情。
不過我也必須承認，現在這種興奮感確實不如去年年底那么強。去年年底，我們是非常清楚地看到 Coding 和 Agentic 這兩個方向即將發生重大的變化。
這兩件事情加在一起幾乎就能讓人類在虛擬世界里暢通無阻。通過代碼去做事情，通過軟件去做事情，這基本上就是我們在電腦和手機上、在虛擬世界中所做的一切。所以去年的那種「大潮將至」的感覺更強烈。
而今年更像是很多領域完成了從 0 到 1，把水燒開之后，大家開始拼命造蒸汽機的階段，是一種從 1 到 10 的進化，帶來的感受也不太一樣。
Koji：此刻我還有一個特別喜歡的產品是 Sunday 發布的具身機器人，叫做 Memo。Sunday 是一家硅谷公司，但背后兩位創始人都是華人，Tony Zhao 和 遲宬。他們想做的是面向家庭場景的機器
戴雨森：Sunday 這個團隊我們非常非常喜歡。我們在 2023 年就認識 Tony 和遲宬了，在 Tony 當時發布 Aloha 之前，我們也非常想投資他們，只是因為一些項目以外的原因最終沒能投成。
Koji：我最震撼的點，首先是審美特別好。看完之后會覺得，它和另外 1000 個具身機器人公司做出來的機器人都不一樣。這應該是第一個我看完之后，真的想買一個放在家里的機器人。再細看，他們倆本身在之前有很多引領行業的研究。
戴雨森：對，雖然我們沒投成，但從他們身上確實能看到幾個非常有意思的點，我也補充一下。
第一，Tony 做的 Aloha 和遲宬做的 UMI Gripper 都是非常引領研究方向和實踐方向的工作。
Aloha 發布之后，大量團隊開始采用類似的構型方案，去收集數據、嘗試做泛化；而 UMI 也是在大家做夾爪數據采集時，幾乎成為一個默認的構型。
他們兩個人本身就是在引領學術界和工業界發展的研究者。這樣兩人一起創業就是強強聯合。
Koji：這次發布 Sunday 的時候，他們還發了一個手套，一個成本只有 200 美元的數據手套。它的結構可以和機器人的手一一對應，我記得它只有三個手指，也是挺不一樣的思考和實踐。
我覺得他們的發布讓具身智能這個雖然很熱、但之前方向一直沒那么明確的賽道往前邁了一大步。我看到這里面很可能會出現一些很有意思的落地突破。
戴雨森：當年 Aloha 橫空出世的時候，他們做的是一個機器人自主炒菜的 Demo，當時非常火。
而這次 Sunday，則是提出了另外一種思路。他們找了一些 Airbnb 場景，讓機器人可以 Zero-shot 去完成美國家庭中常見的任務，比如把碗放進洗碗機、清理桌面這類事情。
Koji：我最震驚的是 Sunday 機器人拿紅酒杯都不會捏碎它。
戴雨森：對，可以一次拿兩個紅酒杯，而且不會碎。我覺得他們這個展示做得非常好。
說到 Demo 或展示，今年我們投的 Manus 也是一個很典型的例子。他們不僅有非常出色的展示，而且是真的有產品可以用，所以傳播得也非常快。
這也讓我想到最近看的一部講 DeepMind Demis Hassabis 的紀錄片，叫《Thinking Game》。它又把我們帶回到了 AlphaGo 的那個時刻——從和李世石，到后來和柯潔的對戰。
Koji：我也二刷了這部紀錄片，非常棒。還有朋友告訴我說她居然被感動哭了。
戴雨森：哈哈哈，我想說的是，當看到紀錄片里面 AlphaGo 和李世石與柯潔的對戰時，我想到每一次這樣的 Demo 或演示出現，都會出現兩種聲音：一方面非常火，另一方面也會有很多質疑，說你是不是為了炒作、為了眼球、為了 PR。
但我一直覺得，技術本身的進步其實是在持續發生的。對學界、對研究者來說，一個很重要的問題是：你如何把技術的發展，借助媒體這個杠桿，讓更多人意識到，技術已經走到了這個階段？以及，讓大家開始去想象，這樣的技術進步，未來會給世界、給用戶帶來什么樣的價值？
因為科研不能只停留在象牙塔里，它最終還是要為世界、為社會、為用戶創造價值。
Koji：技術的 Demo 會讓我想到萊特兄弟的第一次飛行，大概是在 1903 年，那也是一次非常有意思的「發布會」。他們當時很有意識地記錄下了一些關鍵時刻，還拍下了視覺上非常震撼的照片，才引發了大量討論。
所以時代在變，但技術如何被呈現給大眾，如何吸引注意力，吸引更多的人才和資金進入一個新技術領域，這個規律其實一直沒有變。
你聊到這個，是想為科技營銷正名嗎？
戴雨森：我覺得把發布會做好、向世界展示你的 Demo，并不是什么所謂的營銷和忽悠，而是讓大家真正看到未來。這本身是一種非常核心的能力。喬布斯當年的發布會之所以被反復傳頌，也是同樣的原因。
在計算機歷史上，還有一個非常經典的例子，叫「The Mother of all Demos」（所有演示之母）。那是在 1968 年，當時幾乎沒有人真正理解什么是圖形界面，他們卻演示了完整的 GUI 交互。
很多時候，一個好的 Demo 會給人一種「時光機」的感覺，讓你穿透當下，看到十年、二十年之后的未來。而當你真的看到了那個未來，你在當下才會更愿意為它投入、為它努力。
我在看 Sunday 的 Demo 時又重新感受到了這種力量。
Koji 的「五道口往事」
戴雨森：剛才基本都是你在問我，我們切換一下。
現在大家對 Koji 的印象，更多是新世相聯合創始人、「十字路口Crossing」的創始人。但其實我和 Koji 是在 2005、2006 年讀大學的時候認識的。
我們倆的生日只差兩天，也算是很有緣分（小編注：錄播客的前一天是 Koji 生日、后一天是雨森生日）。這 20 年里，我們有過各種合作，某種程度上，也正好映射了我們一起經歷的互聯網、移動互聯網，再到 AI 時代。
Koji：時間過得好快呀！
戴雨森：那我就從大學時代說起。當時我們都非常崇拜王興，叫他「興哥」。后來你給興哥寫了一封郵件，順利拿到了去海內網做產品經理實習的機會。
現在回頭看，顯然我們在很早的時候就看到了未來的大佬。你為什么當時會那么看好興哥？
Koji：因為大家老說十字路口的內容讓人特別焦慮，總是在講時代怎么變、技術怎么快。今天我們就聊點故事和八卦。
戴雨森：來來來！
Koji：在學校的時候，我們真的就是每天泡在校內網上。后來興哥又做了飯否，我們就從每天刷校內，變成每天刷校內和飯否。
當時有一種非常強的直覺：他們做的產品就是一個字：「好」！我用起來會覺得很絲滑，很多地方好像就應該是那樣的，不需要去思考，也不需要去學習。后來有了一些理論知識，才知道這叫「用戶體驗好」。
還有一個讓我印象很深的是，不管是校內還是飯否，他們都會在北京的高校宿舍區貼海報。他們的海報在當時就是最好看的：文案、排版、審美，都讓我這個產品產生強烈好奇，也會產品背后的團隊天然地產生好感。
所以回頭看，當時不一定有多強的分析能力，更多是直覺和情緒——就是喜歡這個產品，于是就想去看看，這樣的產品是一群什么人、在什么樣的環境里做出來的。
如果一定要總結一個 takeaway，我會覺得是：盡量去參與那些你直覺上覺得「最牛」的事情，去靠近你覺得「最牛」的團隊。
當時并沒有什么心靈雞湯告訴我們應該這么做，更多是一種下意識的選擇。
戴雨森：我當時也是校內和飯否的重度用戶。我的校內網 ID 是 3527，而他們是從 1000 開始的，所以我是第 2527 個用戶。
我應該是在它上線第二天就開始用了，所以產品好用、上癮，這件事大家當時都有共識。
但如果從「看人」的角度來看，興哥當時也就二十多歲，放到今天，可能就相當于一個 1999 年、2000 年出生的創業者。
你當時在他身上觀察到了什么，讓你愿意去跟隨他一起做事情？這些創始人的特質，對我們今天還有哪些啟發？哪些依然成立，哪些可能需要調整？
Koji：校內和飯否本身都是社交媒體。使用社交媒體意味著我們可以更直接地接觸和了解興哥，看到他每天在發什么、在想什么。
回頭看，當時有兩個點讓我覺得他特別厲害：第一是興哥身上非常強的 bottom-up 的用戶思維和產品思維。他一直在想，這個產品到底在解決什么樣的痛點。
第二是他同時又具備很強的 top-down 的戰略視角和遠見。他會時不時說一些，讓當時的我們覺得非常「next level」的話。
我記得有一次在咖啡館里，興哥跟我們說，過去的門戶、搜索是在做「信息的高速公路」，而我們做的是「人的高速公路」。社交媒體這個基礎設施把所有人連接起來，讓每個人都可以隨時上路，隨時獲得連接帶來的便利和商業價值。
這種高屋建瓴又通俗易懂的表達，在當時的我聽起來，很是佩服。
戴雨森：有意思！
Koji：這里我也可以分享一個郵件，在我正式開始做產品經理實習之前，興哥給我發的一封歡迎郵件。最近為了錄這期播客，我又把那封郵件翻出來看了一遍，覺得特別有意思。我挑里面的一些段落，讀給大家聽一聽。
戴雨森：好呀！
興哥的信
Koji：首先是，他寫道：
「你好遠騁，你有興趣來海內做 intern 我很高興，我們團隊有宏偉的計劃，在做一件很有意義也很有挑戰的事情，要建最好的中文真人網絡，用科技改善億萬人的生活。」
今天再看到這句話，我突然聯想到我們最近也在討論的一件事：大家以為每天我們在一線見很多創始人，會見到很多想要改變世界的「野心家」，但事實不是。極少數的情況，才會遇到一個創始人會直接當著你的面說，「我要做最好的中文真人網絡」，或者「我要做中國最牛的 AI 產品」之類的表達。
戴雨森：真的很少遇到這樣的人。
Koji：但興哥在當年就是把這句話是掛在嘴邊的，他給我這樣一個實習生寫郵件的第一段，就是這個口號。
戴雨森：這是哪年？
Koji：2007 年。
戴雨森：興哥那時差不多是 27 歲，相當于現在 98 年的創業者。
Koji：然后這個郵件里面，他接著說：
「對于所有有興趣加入我們的人，我都要強調，你需要搞清楚三點。首先第一是我們的公司的目標是什么？你是否認同？如果有改進建議則更好。然后第二點是你個人的目標是什么？你如何規劃？然后第三點是怎樣使公司目標和個人目標盡可能的協調？我想只有先把這三點搞清楚了，合作才有堅實的基礎，才不是一時沖動。」
「如果你想做實事，希望有實際的貢獻和實際的收獲，那么海內可能是個非常適合的地方，我們不希望浪費自己寶貴的青春。在大公司很可能有幾個月，你的工作不產生任何的影響，但在我們這里，每個人的工作都要發揮作用，我們每天都要進步。」
他寫這段話，是因為當時我可能還在考慮，要不要去微軟或者去 Google 實習，他想提供一個參考的視角給我做對比。
現在再回頭看，還是挺感慨的。當時興哥一方面是很有野心，另一方面我覺得也表現出一種非常積極向上的態度，很有感染力。
其實我當時讀郵件的時候，滿腦子都是：「YES YES YES YES YES YES YES，快別說了，收下我」。
戴雨森：興哥講的這些到今天也依然成立。任何想加入創業公司的年輕人，都應該去想：我到底是想要一個 big title，去一個大廠的名號，還是想做實事，有實際的貢獻和實際的收獲？公司的目標和個人的目標，是不是能夠協同在一起？
當然這些話放到今天我們可能天天在講，但這可是快 20 年前，所以回頭看真的還是很感慨。
Koji：而且那時會覺得跟著興哥每天應該都能學到新東西。
去了之后還有個小故事。有一天我有點 emo，原因是大家知道，那時候做飯否、做海內、做校內，很多人都說我們是在抄美國，事實上也確實是。
我做產品經理的工作就是花大量時間去研究 Facebook 和 Twitter。那天可能也是在社交媒體上又被人罵了，說我們抄襲、不是原創、沒有創新精神。
興哥看到我有點 emo。那時候我們的辦公室在在華清家園的公寓里，他指著窗外五道口的那個十字路口，對我說了一段話，大概意思是：你看下面的柏油馬路，還有路燈，都不是我們原創的，但這重要嗎？重要的應該是用戶到底需不需要？它到底有沒有價值？然后我們怎么能夠在別人的發明基礎之上把它做得更好，把它的成本做得更低。
那一刻我覺得心情一下子被打開了。從那以后，我再也沒有因為「學習」 Facebook 和 Twitter 感到過 emo 了，哈哈哈。
換個視角看，我們是在學習和借鑒最先進的經驗。別人做了一個那么牛的東西，你為什么要視而不見？就應該把它分析干凈、分析清楚，然后為我們所用。
戴雨森：學習不是問題，學不好才是問題。
你當時是怎么打動王興的？因為他也是對人標準非常高，所以你當時也是一個大學生，你怎么就加入了海內，成為唯一的產品經理實習生呢？
Koji：當時興哥一直是偶像，我一直想有更多和他接近的機會。
有一天清華科技園有個活動，興哥做了一個分享。分享完之后，他就站在觀眾席側面，也沒有太多人上去。那時候也不流行加微信，他講完就站在那兒，還挺孤單的，也有點 i 人的感覺。
我當時想：「我的機會來了！」，我得上去和興哥搭個訕。但要說什么呢？突然靈光一閃，我決定上去給他報一個 bug。那會我正拿著一個黑莓手機，用飯否的 WAP 版，確實遇到了一個 bug。我就沖過去跟興哥說我是誰誰誰，然后說我這里遇到了一個 bug，給你報一下。
興哥一下子就來勁了，說什么 bug？我看一看！
戴雨森：他很感興趣。
Koji：對，回頭看，我其實是去做了一件他會感興趣的事。
然后自我介紹的時候，我發現他對我還多少有些了解，因為那時候在飯否上他也關注過我。我當時也挺愛指點江山的，Google 發了什么東西都要點評兩句，所以他應該也看過我寫的一些東西。
所以我覺得，一方面是主動，另一方面可能還是要多在社交媒體分享與表達，我們也鼓勵大家今天多發即刻、多發 Twitter、多發微博、多發小紅書。
戴雨森：現在這句話叫 build in public。我們當時，包括和 Manus 的張濤、豌豆莢的王俊煜，我們都是寫 blog 那個圈子的。那時候也都是二十出頭，天天指點江山，當然很多都是胡說八道，但確實交了很多好朋友。
Koji：是啊，我也經常懷念 blog 年代和在五道口晃晃悠悠的時光。
嘟嘟囔囔的張一鳴
戴雨森：你在海內和飯否實習的時候，有一位工程師同事，后來他也創業了。他后來創辦的公司叫字節跳動，他就是張一鳴。所以那個時候的一鳴是什么樣子的？
Koji：非常經典的五道口 IT 男：格子襯衫、雙肩包、戴眼鏡。形象上是這樣。
但另一方面，在那個時候，我對他的感受就是：他是一個非常靠譜的工程師，做東西的速度很快。還有一點是，他特別愛問問題，所以每次要和他開會，我都會有點壓力。
最近，當時坐在一鳴旁邊的工程師跟我分享了一個小故事：那會大家用 C++ 寫程序，每次編譯要十幾秒。多數人會在這十幾秒里發呆、喝口水或者刷刷網頁。
但一鳴不會。他會自己嘟囔，說：「哎呀，這十幾秒每次改完都要編，這十幾秒我能用來干什么呢？怎么才能提高效率呢？」——他連這十幾秒都在想怎么把它優化掉。
他就是這種風格：想把時間和精力極致地用好，一直在那念叨「這十幾秒我要怎么改、這怎么改那怎么改」，而且他改出來的東西往往又都是對的。
所以十幾年后再看，比如字節做 APP 工廠、瘋狂做 A/B 測試，我覺得當時已經能初見端倪了，當然這也是后視鏡視角。
戴雨森：有意思。
Koji：他對極致效率和深度思考的追求很少見。
很多人要么想得深但做得慢，要么做得快但想得少。但回頭看，一鳴是想得深、做得快，而且結果還做得很好。
他經常能長時間沉浸在這種狀態里。外人看會覺得他很卷、很拼，但在他自己看來，可能就是很容易進入心流，他自己也不覺得累。
另一位當時的同事和我分享，她和一鳴偶爾坐地鐵一起下班，在地鐵上一鳴也一直在想。而且一鳴挺特別的，他不是悶在腦子里想，他特別喜歡說出來，或者問出來。
最近我看到一個比喻挺有趣，叫「松節油」。這句話來自畢加索，他曾經說：「當藝術評論家們聚在一起的時候，他們會討論形式、結構、藝術的意義，但是當真的藝術家們聚在一起的時候，他們可能談論的只是哪里可以買到便宜的松節油。」
這也很像我回憶里剛入行做產品經理、和大家一起 build 東西的感覺。那會我們不會花很多時間去討論社交媒體的未來、移動互聯網的未來，更多是在想：Facebook 又發了什么？我們能不能學過來？
戴雨森：最近我有一個感觸，就是形式結構和意義也很重要，松節油也很重要。從上往下的宏大敘事和一些從下往上的腳踏實地都很重要，就像康德說的，「腳踏實地和仰望星空」都得具備。
如果只是討論松節油，那忽略了形式結構意義，可能對公司的上限會有影響。那如果只是討論形式結構和意義，不知道怎么腳踏實地松節油都買不到，那可能都是宏大敘事，都是講故事，產品大家不喜歡用也不行。
這兩個結合起來可能才是好的創業者要做的事情。
AI 時代的王興和張一鳴，會有什么不同？
Koji：我們做天使投資很想找到下一個二十幾歲的王興和張一鳴。但如果在 AI 時代，存在「新一代的王興」和「新一代的一鳴」，你預測他們身上會有哪些相同點？又有哪些會不一樣的地方？
戴雨森：這也是我們一直在想的問題：怎么找到十年以后的王興、張一鳴？
當然也可能十年之后還是興哥和一鳴，那也沒轍。
很多時候這是一個術和道的問題。創業者的道，就是創業者之所以成為優秀創業者的底層特點，其實是比較一致的。不管是當年做麥當勞、后來做互聯網，還是做 AI，我覺得都差不多。
Koji：哪些是差不多的？
戴雨森：在真格我們經常講幾項創業者必備的能力。
第一個是學習能力。創業是一個不斷學習的過程，你不可能一上來就什么都會，所以學習能力要非常強。
第二個是領導力。興哥給你的那封郵件，包括他跟你的很多對話，都是非常強的領導力體現——我要找到優秀的人、價值觀和目標一致的人。因為創業不是一個人做，是一個團隊做。
第三個是創新力。要做不一樣的事情。哪怕是做中國的柏油馬路和路燈，也要做得符合中國市場的特點。
第四個是意志力。創業很辛苦，不管是堅持下去，還是不為小利所動、去追求更大的東西，意志力都很重要。
這些底層能力我很難想象到了 AI 時代就不需要了。我覺得是一樣的。
Koji：AI 時代的變化呢？
戴雨森：但中國創業者也在不斷成長，很多「術」層面的東西會升級。
如果把互聯網創業分幾個階段，第一個階段可能就是 20 年前，也就是我們剛入行的時候，確實有很多是 copy to China。美國有 Facebook，興哥做校內網，這也無可厚非，因為當時美國更先進，所以第一步是做中國的復刻。
十年前，比如 2015 年左右，很多是更「中國特色」的商業模式。共享充電寶、共享單車，小紅書、拼多多，這些都是中國市場環境帶來的獨特機會。但這些產品直接搬去海外，往往需要很大調整。
到了 2025 年，我們看到的是中國創業者越來越多 Day 1 就全球化，一開始就做世界第一批的創新。
Koji：創新變得更加重要了。
戴雨森：對，比如 Manus，我們一直在講，它確實是世界上第一個 General Agent，大家用起來感覺非常不一樣，而且它一開始就是面向全球市場的，不管是美國人、巴西人、韓國人，用的都是同一個產品。
再比如 Typeless，也是上來就面對全球市場。語音輸入這件事，不管是中文、西班牙語還是日文，本質需求都很一致，所以一開始就天然國際化，也能去做更世界領先的創新。
硬件領域也是一樣。不管是大疆、拓竹，這些也都是在各自領域里，世界第一個或者第一批做出來的創新。
所以術會變得不太一樣，但底層的特點和核心能力還是一樣的。
Koji：你覺得今天的創業環境，是變得更難了，還是更容易了？因為今天能學的東西更多，工具更多，經驗也更多。你會怎么看？
戴雨森：我覺得創業肯定是變得更難了，競爭更激烈。
20 年前，中國整體 GDP 增長都在 8 個點左右，大盤增速很快。互聯網也在從 0 到 1，再到 10，從小眾市場擴散到主流市場。中國十幾億人、全球 80 億人的紅利，那兩個大的時代紅利確實沒那么大了，這點要客觀承認。
同時大廠也變得更卷了。現在是「一鳴跟你競爭」，那競爭肯定更激烈。
但與此同時，創業者的素質也在變得更優秀。我們那會能看看海外什么產品流行，就已經很有競爭力了。現在大家是跟海外同步看到最新發布、同步研究。
現在資本市場更成熟，VC 也在天天錄播客、跟創業者交流，告訴他們什么樣的創業者是我們在找的？有哪些創業經驗？各種優秀企業家、優秀產品經理也在持續分享。從學習角度來說，資料多了非常多。
所以創業者能力也是一個水漲船高的過程。整體就是一種博弈：環境更難、競爭更激烈，但同齡創業者也更厲害。
Koji：還有其它的不同嗎？
戴雨森：AI 和互聯網的創新特質也不太一樣。移動互聯網更多是分發渠道的創新，把互聯網技術通過一個新渠道分發出去。
但 AI 現在更多還是科研和技術創新，它借助的分發渠道其實是現成的，是互聯網和移動互聯網的渠道。
所以 AI 有點像半導體那一波的創新。從集成電路發明，到 Intel 踐行摩爾定律——當然現在我們叫 scaling law——它需要不斷投入大的 CapEx，需要大量科研，然后按代際去迭代。這和互聯網有很多不一樣。
這種不同性質，也會導致創業者的特質和難度不太一樣。所以不能簡單說難還是容易，還是適合的人做適合的事。
Koji：所謂的 Founder Market Fit ——創始人和創業領域的匹配度。
沒有地圖的時代，怎么創業、怎么投資？
戴雨森：我們都是在移動互聯網早期開始創業。我當時在聚美，我們是互聯網公司，后來做了移動互聯網轉型。你在 2010 年就做了中國最早的移動互聯網應用之一「街旁」。
那時候大家也覺得 iPhone 4 的發布帶來了很大機會。每個人都覺得移動互聯網很重要，但又有很多不確定性，大家也不知道移動互聯網最后會長成什么樣子。
你當時創業的體驗是什么樣的？和現在有哪些類似？又有哪些不同？也跟大家分享一下。
Koji：我最近一直在感受，2009 年和今天有哪些相同，哪些不同。
我覺得相同的點是：這是一個人人都能感覺到機會的年份，但又沒有人知道具體答案是什么的年代。
那問題就來了。在一個沒有地圖、沒有 GPS，但所有人都知道有機會的時代，你必須跑得快，你需要狂奔。在這種背景下，我們應該怎么創業？又應該怎么投資？
我的想法是，在沒有地圖的時代創業，有兩件事幾乎不會錯。第一是積極行動。方向可以連猜帶蒙，充滿假設，但行動必須快。
第二是盡量去優秀人扎堆的地方。回到喬布斯和比爾·蓋茨的年代，他們也是扎堆在一起。歷史上很多科技浪潮，都是從同一個小地方迸發出來的。你去找到那個地方并不難，比如你參加「十字路口」的線下社群活動，其實已經走出很重要的一步了，哈哈哈。
戴雨森：投資呢？
Koji：說到投資，在沒有地圖的時代，應該怎么投？我覺得項目當然很難判斷，但人相對容易判斷。
就像你剛才說的，不管做麥當勞還是做沃爾瑪，創始人的一些品質是不變的。比如，剛才我們聊「松節油」時，我想到最近在看沃爾瑪的自傳，里面有個故事特別有趣。他說他的小孩特別不喜歡和他一起出去公路旅行。
為什么呢？那個年代家庭周末公路旅行很流行，但他的小孩不喜歡，是因為每到一個小鎮，只要有超市，他就控制不住自己要停車進去看貨架怎么擺、價格怎么設計。小孩每次都要等他兩個小時，特別崩潰。
我覺得這就是那個年代的「松節油」——關注產品怎么做、服務怎么做。
大概一年半前，十字路口剛做不久的時候，hidecloud 張濤來上過一次播客。他當時特別強調一句話：get your hands dirty，把手弄臟。意思是不要只聽別人講 AI，你要去用 AI，你要和 ChatGPT 聊天，你要自己用 AI Coding 去做產品，你要用 Manus 試一試，讓它完成任務。
「投人」的本質不變
戴雨森：我們一直說「找人、看人」是真格的主題，我覺得也是你做十字路口一個很重要的主題——不斷跟這些 AI 領域的從業者打交道，很多是創始人。
你現在也在真格做 Venture Partner，所以你覺得這段時間里，哪些創始人給你留下了很深的印象？如果讓你用自己的錢去投其中一些人，你會投什么樣特點的創始人？
Koji：我覺得每個人都是投資人。對職場人來說，你也是投資人，因為你選擇加入什么公司，選擇和什么人一起工作，這其實就是你人生最重要的投資——你在投資自己的時間，而時間是不可再生資源，這比用錢投資代價大得多。
從這個角度，我也可以說我是投過王興的人，你是投過陳歐的人，然后我也投過你。
你剛問我在 AI 領域做天使投資，哪些創始人讓我印象深刻。我覺得最重要的是韌性。很多品質當然是不變的，但今天我會特別關注韌性，有兩個原因。
第一是 AI 時代迭代更快。這意味著創始人和團隊可以更快做出更多產品，但也意味著失敗會更頻繁。
第二是模型進化也很快。大家知道模型會淹沒應用，所以你之前搭起來的小城堡、小成功，可能很快就被淹沒、被廢掉。
所以在這個時代，能不能迅速嘗試，坦然接受快速嘗試帶來的多次失敗，迅速調整，還能帶著團隊一起調整、重振旗鼓，韌性就變得更重要。
比如我們之前也多次分享過肖宏怎么帶隊做 Manus：在瀏覽器受阻的情況下，迅速找到新機會，all in Manus，做出 Agent 的故事。
戴雨森：在韌性之外呢？
Koji：除此之外，還有兩點我認為是亙古不變的。
一個是產品思維。我覺得尤其是今天更重要。技術變化之后，人很容易拿著錘子找釘子。你要不斷提醒自己：我是在解決用戶問題嗎？這是用戶真的需要的嗎？還是我只是掌握了這個技術，非得把技術用上？這是很容易陷入的誤區。
第二點是不變的營銷能力。尤其在今天這種注意力碎片化的時代，怎么做好營銷也變得尤為重要。
所以我總結一下：韌性、產品思維、營銷能力。當然不同時代的能力要求都差不多，只是在今天的優先級會有所不同。
雨森，你在這一波 AI 浪潮里，大模型投了月之暗面，應用和 Agent 投了 Genspark、與愛為舞；真格還投了 Manus、無問芯穹、HeyGen、Opus Clip、Typeless。我們可以說出一大堆，非常厲害，也可以說投得非常之好。
那我也反過來問你：在 AI 時代，你投什么樣特質的創始人？你自己的答案是什么？
戴雨森：這個也是我們在真格一直在討論的。
我們內部經常用姚明做比方。一個屋子里有很多人，你要找個人打籃球，你可能不知道誰打得好。但如果姚明在屋子里，你就一定不要錯過。
后來我也發現，NBA 也有一些 1 米 7 以下很牛的運動員。我還專門去找了錄像，看 1 米 6 幾是怎么打 NBA 的。
Koji：有哪些結論嗎？
戴雨森：但顯然，姚明不只是說身高要高。就算這個人身高不夠高，但你看過他打球，你也會覺得他顯而易見的很強。
所以就是要見過足夠多的創業者，再看到姚明，你會第一時間認出來。
在 AI 這一波里，除了剛才說的創業者的通用特質之外，我也總結了一下：我們投的這些在 AI 第一階段發展得不錯的公司，他們有什么樣的特點。
Koji：分享一下有哪些特點？
戴雨森：第一點，AI 是一次技術革命和技術進步，所以優秀的創始人必須對技術發展有自己的認知和觀點。
整體來講，如果你做的產品是用一個現在已經很成熟的技術，那可能做得比較晚了；但如果你做的產品需要一個技術三五年之后才成熟，你可能變成先烈。
要成為先驅，就是提前一步，去做 6 到 12 個月之后技術突破能夠支撐的產品。這就需要創業者對技術發展的方向和節奏有判斷。
一種情況是像楊植麟這樣，他本身就是技術大牛。23 年他就判斷長文本會非常重要，長文本解鎖的就是 memory，這會成為 AI 應用非常重要的一環。今年他也很早做出了要做 agentic 的判斷，所以大家看到 K2 的 agentic 能力很強。另外一種情況是肖宏。他本身不是 AI 技術權威，但首先是 Peak 的加入非常重要，帶來了對模型前沿發展的認知。其次是他們當時先想做 AI 瀏覽器，所以對 AI 如何操縱瀏覽器有很多技術研究和預判。
基于這個，Manus 才能在沙盒里把瀏覽器使用做得非常好。它有點像在 24 年 10 月開始做 Manus 的時候，就預判了幾個月之后 Sonnet 3.7 發布時，模型對 agentic 任務、對瀏覽器這些工具的使用會到達一個新高度。所以 Manus 的產品形態，是非常符合當時技術進步節奏的。
第二點，創業者要能理解全球市場，做好產品設計和運營推廣。這里不一定要求你是海歸，也不一定要求你做過出海產品，而是中國新一代創業者需要對全球優秀產品有很好的認知。
AI 產品現在一上來就可以面對全球市場。大語言模型解決了語言問題。面向白領、知識工作者的應用，不管在什么國家，需求形態大概都差不多。
我們很多人都是讀著 Steve Jobs、Elon Musk 這些創業者的傳記，看著 Peter Thiel 這些投資人的思想分享成長起來的。我相信中國新一代創業者的國際化能力，從產品審美到運營推廣，整體比過去強很多。當然這也是需要學習和積累的過程。
Koji：讓自己一直留在牌桌上也很重要。
戴雨森：對，AI 還有一個很好的特點，就是每年都會有很多新的機會出來。
如果你現在做移動互聯網創業，一年可能有一個機會就不錯了。像一個牌桌，這張牌桌已經不太發新牌了。
但 AI 不一樣。我們剛才復盤一年發生了那么多事，這張牌桌一年會發 10 張牌、20 張牌。對創業者來說，摸到一張牌沒打好很正常，那就換張牌再打。
所以你看 Manus 是蝴蝶效應的第三個產品；Typeless 是那個團隊的第三款產品，他們上一個產品叫 Max AI，也是個瀏覽器插件，是跟 Monica 競爭的。后來 Monica 去做 Manus 了，Max AI 去做 Typeless。
我們最近投了阿彪（朱陳彪），Pollo AI 只是他 AI 時代的第二個產品。他上一個 AI 產品叫 Hix，再之前他們做了很多出海應用。
大家都在持續翻牌。做著做著，你就可能翻到一張屬于你的大牌。
Koji：你今天怎么看基礎模型對應用創業者的挑戰呢？
當然現在大家也在討論：模型能力越來越強，對應用來說，如果你做的事情和模型能力高度重合，你會遇到挑戰。
比如海外的 Cursor 和 Perplexity，它們是非常好的應用，做得也很好，估值也很高，但大家會擔心：你做的事情和模型提供的能力很接近，那你會不會最后被取代？
所以到最后，你需要有產業經驗、產業數據、分發渠道，這些是模型里不具備的能力。把模型智能加上專有的產業經驗和數據，再加上分發渠道，去做模型廠商做不了的事情。
比如我們投了 AI 加教育的與愛為舞、AI 加制造的黑湖；在美國看到 AI 加法律的 Harvey，AI 加客服的 Sierra。產業經驗的結合，也會是非常好的特點和壁壘。
Koji：在中國做消費電子就軟硬一體，也是一個我們得天獨厚的中國創始人的優勢。
戴雨森：我覺得關鍵還是要找到這個市場、這個團隊最擅長的東西，找到那些不容易被模型簡單替代的能力。
時代會獎勵愿意在模糊中先邁一步的人
戴雨森：從今年的下半年，你也作為 Venture Partner 參與到真格的各種例會、務虛會、討論會、IC 投決會，這里面你是從原來都是在創業者的桌子的那一邊，現在跟我一樣也來到了桌子的這一邊去，看到我們作為一個機構化的基金怎么去運作，當然也對 VC 這個行業會有更多的了解。
對你來說，有什么是特別新鮮、之前沒想到的？又有什么是你希望自己在創業時能更早知道的？
Koji：我最希望自己早點知道的一個道理是：時代真的會永遠獎勵那些愿意在模糊中先邁出一步的人。
而且這一步不一定是辭職創業這樣的大步，很多時候是一小步。
戴雨森：要積極行動。
Koji：對，我最近很喜歡一個產品，叫 Plancoach，是一個很小的產品。我是在今年做小紅書黑客松評委的時候發現它的，它是用來治療拖延癥的。
一開始，是這個開發者自己癱坐在電腦前，老婆一直催他去洗碗，他完全動不了，于是他就問 AI：這個時候我該怎么辦？
AI 告訴他，你的第一步其實只需要先站起來就好。他當時一下子頓悟了：原來對抗拖延癥，靠的不是決心，而是那些可以被完成的小動作。
后來他把這個想法做成了一個 APP，發到小紅書上，那條筆記拿到了 26 萬個贊。我真的沒見過贊數比這更高的單條筆記。
所以回到創業這件事。如果你今天打算做 AI 創業，那你的一小步是什么？那個愿意在模糊中先邁出的、會被時代獎勵的一小步是什么？
或許就是加我微信，找我聊一聊。我感覺和我聊過的創業者，多多少少都會有一些收獲，至少能收獲一點情緒價值。
戴雨森：當然，這一小步也可以是關注真格基金的公眾號。我們有很多和創業者互動、分享的活動，很多時候，正是這樣的一小步，慢慢走成了后面的一大步。
Koji：你會給 AI 時代的年輕人什么建議？
戴雨森：不管是創業、做投資，還是去大廠工作，本質上都是一種生活方式。你想要什么樣的生活，這是最重要的。
對年輕人來說，我還是很鼓勵大家先去感受創業。投資這種「淺度學習但高度不確定」的焦慮更適合有一定經驗之后再來體會。
我依然鼓勵年輕人在時代的模糊中先邁出那一步。
2026 預判：Year of R
Koji：你對 2026 會有怎樣的一些展望和預測？
戴雨森：到了 2025 年底，不管是我們給 LP，還是內部復盤，甚至就我們自己，對明年都會做很多展望。但先疊個甲：剛才也說了，投資人啥也不懂，AI 變化又很快，這里面肯定會有很多錯的東西，也會有很多幻覺。引用張小龍那句話：我所說的都是錯的。
Koji：所以「我所說的都是錯的」這句話本身也是錯的，哈哈哈。
戴雨森：既然做預測，大家往往會希望形成一句話或者一個概念。我最近在想，2026 年的 AI 或許可以叫 「The Year of R」，由三個 R 組成。
Return（商業回報）
Koji：第一個 R 是什么？
戴雨森：第一個 R 是 Return，商業回報。
過去這幾年，AI 帶來了很多應用價值，媒體的 highlight 也很多。尤其最近 6 個月，各種大交易：誰又要投入 100 億美金、幾百億美金買算力、建數據中心；或者 Meta 挖人，一個人一年給 1 億美金薪酬。包括英偉達、光模塊、存儲這些硬件上漲，交易的其實是 ROI 里的 I，也就是 Investment。
ROI 的全稱是 Return On Investment。過去 3 年，市場交易的是這個 I。為什么有這么多投資？因為大家被潛在的巨大回報 Return 吸引。
你回到 22 年底，ChatGPT 發布之后，大家愿意買這么多算力、建這么多數據中心。大的 Return 有兩個：第一是 AGI，它能解決非常多的問題，甚至對人類產生威脅；第二是務實一點，AI 應用可以掙很多錢。回報的吸引力很大。
但現在 Investment 越來越大，Return 什么時候落地、能落地多少，就會越來越被關注。你的 Return 能持續符合預期，才會推動未來的 Investment。所以 Return 很重要。
Koji：已經看到了一些什么樣的信號？
戴雨森：首先是我們看到了一些對 Return 的擔心。
從模型角度講，模型能力的進步驅動 AI 應用出現、落地產生價值，這是本質驅動力。大家當年也正是看到了模型能力的進步，才產生了像 AGI 這么宏大的預期。
但我們確實也看到：模型能力還在快速進展，不過如果看單位時間的進步幅度，它有一些放緩。最新 SOTA 的模型發布之后，不管是 OpenAI 4.5、Gemini 3，還是 GPT 5，相比上一代 SOTA 模型——可能是 6 個月前、或者今年年初——進步幅度在放緩。這從一些 benchmark、以及用戶側的反饋，都能感受到。
Koji：但投入到大模型公司的錢卻越來越多。
戴雨森：對，同時對大模型的投入更大了，尤其在美國。
模型到 80 分之后，從 80 分到 90 分需要多很多投入。算力投入、人工投入都大了很多。但大投入之下，前沿進展放緩，同時還擋不住追趕者。尤其今年很典型的是中國開源模型，以很低成本達到了前沿模型 80-90% 的能力。
現在是一個 SOTA 模型發布后，可能 6 個月，中國頭部模型廠商就會有開源版本出來。比如今年年中，大家看到 IMO 金牌，OpenAI 和 Gemini 都是用通用模型拿到 IMO 金牌成績。最近 DeepSeek 的 Math V2 發布了，也是開源、能拿到 IMO 金牌成績的模型，就是 6 個月時間，而且訓練成本顯然小很多。所以「簡單的大力出奇跡、別人跟不上」這個敘事受到了挑戰。
第二是在應用端。幾年前大家講的是 AGI 愿景，當時有很激進的預計，說 2027 年 AGI 可以實現。我記得還有一篇 165 頁的長文《Situational Awareness: The Decade Ahead》就是這么預計的。
但現在看，大家從「AGI 對人類存亡產生影響」的敘事，逐漸落到幾條現實、可預測的主線。
Koji：哪幾條主線？
戴雨森：第一條主線是以 ChatGPT 為代表的訂閱制：找每個用戶收錢，現在可能收 20、收 200。但對普通用戶提價比較難。Netflix 20 年前到現在，這個價格定位基本沒怎么變。
之前大家預期是：模型能力越來越強，我今年收 20，明年收 200，后年收 2000，可以這樣提價。但實際結果是：去年前年賣 200 的智能，現在只能賣 20，因為 token 價格下降很快。你賣 200，會有人賣 20 跟你競爭。
尤其大家看到 Gemini 模型表現也很好、價格也便宜，谷歌資金能力強，可以打價格戰。所以 Chatbot 訂閱制提價更難，而且滲透率已經不低了。全世界知識工作者基本都用上了各種 Chatbot，大部分人用免費版、或者 20 美金就能解決很多問題。競爭更激烈了，提價能力也變差了。
第二條主線是大 DAU。像 OpenAI 這種 DAU 產品，現在已經超過 5 億 DAU，很快會穩步向 10 億 DAU 進展。歷史上這種大 DAU 互聯網產品，變現靠廣告和電商：Google、Meta、字節、騰訊都是這樣。所以 OpenAI 的電商加廣告擴展很受關注，這也是最近 OpenAI 一直在測試的點。
但大 DAU 產品賣廣告這件事，和 AGI 敘事之間反差挺大。因為這是成熟商業模式，很多是存量分配。
電商是社會零售在線滲透率的體現，在線滲透率提高速度相對穩定，在美國甚至有點停滯。在線廣告也是在線商業活動價值的比例，不是能一年突然翻倍的事情。這里大量是存量：原來在 Meta、Google、ByteDance，現在 ChatGPT 進來分蛋糕。
Koji：Chatbot 怎么做廣告這個事情今天還沒有答案。
戴雨森：是的，速度可能會低于預期。Google 在 1998 年發布之后，直到 2000 年才推出 AdWords、2003 年又上線了 AdSense，逐步形成搜索引擎 native 的廣告模式。Facebook 2004 年上線，到 2007 年才推出信息流廣告這種適合社交網絡的 native 廣告形態。抖音 2016 年上線，它的廣告化探索到 2020 年左右也花了不少時間。
Chatbot 現在的處境也類似，不可能簡單插廣告。那樣的話，用戶對 AI 助手的信任，尤其是付費用戶的信任，都會受到影響。所以廣告、電商怎么做好仍然需要大量試錯探索，明年也很難快速兌現。
Koji：還有其它嗎？
戴雨森：第三條主線是 AI Coding 為代表的按用量付費模式。一個大的故事是：如果 AI 替代很多程序員工作，程序員工資高，全世界可能幾千萬、上億程序員，每人每年 10 萬美金，那就是 10 萬億的工資價值。AI 能不能賺到這 10 萬億里的一部分，比如 3 萬億、5 萬億？
但我有一個不同看法：AI 能替代很多程序員工作，不意味著它能賺到這些程序員工資。相反，意味著原來要花很多錢做的事情變得不那么值錢。
Koji：確實如此。
戴雨森：因為智能的價格，也就是 token 價格在不斷下降。一個任務一旦變得不那么 frontier，會很快變成固定訂閱費，比如每月 20 美金、100 美金；再過一段時間，可能幾乎免費，甚至端側就能跑。
只有最 SOTA、最前沿的任務才可能按用量持續收費，但這部分也會迅速同質化。簡單說：原來值錢的事情會變得不值錢。
一方面它會讓更多人成為程序員，但同時也會讓程序員能收取的工資變低。所以很多人反而會擔心 AI 帶來通縮：短期會讓整體價值變低。
Koji：to B 方面呢？
戴雨森：我想說的第四部分也是企業服務，比如 Harvey、Sierra 這種賣給大企業的 AI 企業服務應用。今年增速很快，一些公司到了 1 億、2 億美金 ARR。
但你回到「跨越鴻溝」框架：早期市場擴散快，但企業部署 AI 沒那么容易。像微軟 Office Copilot 這么通用的場景、這么成熟的技術，企業應用都低于預期。大公司使用新技術沒那么快，所以這部分還有一個跨越鴻溝要驗證。
整體來講，Amara’s Law 可能會應驗：短期高估、長期低估...
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