真格基金戴雨森与 Koji 的 2026 开年 AI 对谈：The Year of R

本期是「此话当真」与「十字路口」又一年的串台节目。真格基金管理合伙人戴雨森与十字路口的 Koji 从去年的对谈聊起，一起复盘 2025，展望 2026。

在去年的开年对谈中，我们提出 2025 年是「AI 关键之年」和「Agent 元年」，更多应用将从概念走向真正落地。此刻回望，这一判断正在被验证——AI 应用在这一年集中爆发，第一批真正意义上的 Agent 产品开始出现，包括 Manus、Genspark 以及 Claude Code。与此同时，AI 应用的商业化进程也在明显加速。

今年的对谈中，我们还把时间拨回 18 年前，回忆当年还只是二十多岁的王兴和张一鸣是什么样子，由此展开对创业、创新与投资的更长期思考。当然，也聊到了对 2026 年的判断。戴雨森用一个短语来概括，就是「Year of R」：

• Return（商业回报）：当投入越来越大，大家会更关注 AI 的真实回报，增长质量比增长速度更重要

• Research（前沿研究）：现有 AI 的研究范式遇到瓶颈，需要新的研究突破来解锁下一阶

• Remember（用户记忆）：Memory 将成为 AI 应用的关键差异化，Proactive Agent 可能是 10 倍机会

展望 2026 年，AI 仍将高速演进，机遇与挑战并存。但无论时代如何变化，真格都会始终与创业者站在一起。我们相信，真正优秀的创业者是世界不断变化中的不变量。

复盘 2025：Agent 元年

Koji：我们认识快 20 年了，从 Web 2.0 到移动互联网，再到 AI，一起经历了三波浪潮。所以雨森说今年这个开年对谈不能只是我问他，我也要接受他的拷问。不过在此之前，我们来先聊聊雨森你眼里的 2025 和 2026。

戴雨森：去年聊的时候，很多人觉得 AI 的应用还在一个蓬勃发展的前夜。

我们认为 AI 的发展一直有条主线：模型能力的进步会带来应用机会的解锁。虽然当时 ChatGPT 本身已经非常惊艳，但我们看到 2024 年底很多蓄势待发的机会，都还需要模型能力稍微往前再进一步。所以当时有一个大的判断是说 ChatGPT 不足以把我们带进 AI 的 iPhone 时代，需要模型的能力更进一步。

2025 年，我们确实看到了由模型能力大幅提升所带来的应用场景爆发。这个起点是 OpenAI 在 2024 年 10 月发布的 o1，提出了 Thinking Time Scaling 这个范式。

它的出现带来了非常快的进步。在一年的时间里，模型从远低于人类水平，跃迁到在 GPQA 测量中达到 PhD 级别的智力，再到在 SWE-Bench（衡量真实世界编程任务）中拿到 80 分以上，超过人类，甚至是人类中的强者。

AI Coding 年初也出现了明显的大爆发趋势。Cursor 这类产品成为程序员的必备工具，已经开始影响很多初级程序员的工作方式。接下来是 Coding Agent 的出现，比如 Claude Code、Codex 这一类产品。在一年时间里，它们从 0 走向了可能达到 10 亿美金 ARR 的领域。

Koji：除了 AI Coding，2025 年飞跃进步的领域还有 AI Agent。

戴雨森：这也是我们在 2024 年底开年对谈时一个大的判断：2025 年是 Agent 元年。

在 2025 年初，我们投资的 Manus、Genspark 作为两个典型的 General Agent 应用在全球范围内获得了大量关注。后来出现的 Claude Code 同样是一个典型的 L3 级别 Agent，让 AI 能够自己完成任务。

Koji：除了他们之外还有哪些创业公司？

戴雨森：很多人说一个重要的决策需要反复思考，但我觉得，如果一件事你想一天两天都想不明白，大概率想一周、一个月也想不明白。

Koji：现在确实能看到各种各样的 Agent 创业公司涌现出来，也有很多有意思的产品。不过既然说是「元年」，就意味着这不是一年就能解决的事情。

Andrej Karpathy 后来提到，这是 Decade of Agents（智能体的十年），我觉得这个判断非常准确。Agent 本质上是一种要帮用户自主调用资源、解决问题的产品，它需要比较长的演进时间。

Koji：除了 Manus、Genspark，还有哪些 Agent 应用的突破是重要的？

戴雨森：最近豆包推出的豆包手机助手，我认为是一个非常重要的实践。虽然它更像是一个技术预览，还不是完整成熟的产品，但已经能看到，当 AI 和手机更紧密地结合去完成任务时，整体体验会变得非常不一样。

所以从这个角度来看，把 2025 年判断为 Agent 元年，我觉得问题不大。

Koji：哈哈哈，我们去年的开年对谈标题是《AI 关键之年，AI Agent 元年》，很幸运我们没有被打脸。

复盘 2025：多模态

戴雨森：另外，我们也看到在多模态领域的明显变化。

年初 GPT-4o 让大家看到，当图像生成和文本模型能够很好地结合时，会解锁非常多新的使用场景。我记得那段时间，大家都在生成各种吉卜力风格的头像，被称为「吉卜力时刻」。

Koji：刚才你提到「吉卜力时刻」，我突然意识到这竟然发生在今年。恍惚之间，好像已经是几年前的事情了。

戴雨森：我刚刚也在想这个问题。以前一直以为那是去年的事，结果一看时间，才发现是今年 4 月。

Koji：多模态领域在「吉卜力时刻」之后，还发生了很多很多重要的事情。

戴雨森：对，后来以 NanoBanana 为代表的每一次迭代都把 AI 图像生成能力推向新的里程碑。这和之前以 Stable Diffusion、Midjourney 为代表、主要突出美感的阶段已经不一样了。现在的模型在指令遵循，以及在图片中承载和表达信息的能力上都强了非常多。

当大家看到 NanoBanana Pro 出来之后，很多人去做了信息图（Infographic）。

也正是在这个过程中，大家逐渐意识到，图像生成不只是设计师的领域，而是一个可以把大量信息，通过非常精美且准确的图片进行传达的能力。

这件事情非常有意义，因为一图胜千言。

Koji：视频领域的哪些突破让你印象最深刻？

戴雨森：Sora 2、Veo 3 让大家看到了视频生成领域的变化。当指令遵循更好、保真度更高，且能够做到音画直出时，很多新的使用场景被解锁。Sora 2 发布时，大家都在生成各种和 Sam Altman 相关的视频内容。

Koji：Sam Altman 其实自身就是流量密码，当时绝大多数爆火的 Sora 2 小视频都在恶搞他。

戴雨森：最近还有一个非常火的赛道就是 AI 生成漫剧。虽然在真人短剧领域可能还需要一些时间，但在漫画领域，已经有大量内容是由 AI 生成、并被人类消费的。

与此同时，行业应用也在快速推进。比如在美国，法律领域有 Harvey、Legora，客服领域有 Sierra、Decagon。在中国，我们投资了 AI 加教育的与爱为舞、AI 加工业的黑湖科技等项目。

大家逐渐发现，当模型能力越来越强，它与具体产业的结合就会变得越来越有价值，而这类创新往往需要具备产业经验的团队来完成。

所以可以看到，AI 不再只停留在通用 Chatbot、Coding、图片生成这些领域，而是在持续向千行百业渗透。

我认为 2025 年我们已经走出了黑莓时代，进入了 AI 的 iPhone 时代。也就是说，应用开始出现大规模爆发，而这一切都是由模型能力的持续提升所推动的。

三个关键的技术突破：推理、编程、工具使用

Koji：回头看这一年发生的事情，会发现其实有三个非常关键的技术突破：推理、编程，以及工具的使用。

年初的时候，我们也在讨论，这三个突破很可能会催生出很多新的变化。当时有一个让我们非常兴奋的发现，就是 Devin 的出现。

那时你也提到，Devin 可能是一个真正意义上可以用的 Agent 产品。我们觉得它非常重要，也正是受到它的启发，我们在当时的标题里很大胆地判断，2025 年是 Agent 的元年。

那这一整年下来，你觉得 Agent 的发展有符合预期吗？还是事实上超越了预期？

戴雨森：我觉得整体是符合我预期的。当然，每个人的预期本身也不一样。

首先，确实出现了一批比较标志性的产品。从 Devin 到 Manus，再到 Claude Code，以及字节的豆包手机助手，它们在各自的领域里，都是比较有代表性的 Agent 产品。从「元年」这个判断来看，这一点是成立的。

但刚才也说到元年就意味着不是一年解决问题，我很同意 Andrej Karpathy 以及大家对于 Agent 需要更长时间的判断。

我们可以从自动驾驶的例子看到，从 L2 这种辅助驾驶，到 L3 也就是完全交给 AI、人可以解放注意力的阶段，其实比很多人预期的要慢。因为在这个过程中，AI 需要承担责任，需要具备更强的主动性，这不是一蹴而就的。

Koji：自动驾驶这个类比很有意思。

戴雨森：现在有很多公司都在说自己在做 Agent，但我们一直以来对 Agent 是有一个清晰定义的，并不是什么都能叫 Agent。Agent 这个词来自 agency，核心是主观能动性，它的关键在于自主性，能够真正节约人的时间。

也就是说，AI 能够根据人的一个目标，自主拆解任务，规划使用什么工具、走什么路径去解决问题，并在调用工具、获得反馈之后，对自己的工作进行调整，尝试不同的解决方式，直到判断任务是否完成。只有这种高度自主的形态，才是真正意义上的 Agent。

也有一些产品是用 workflow 搭建了一套流程，让 AI 按部就班地解决问题。但一旦问题发生变化，AI 就不知道该怎么办了，这种并不能算 Agent。

Koji：所以你觉得真正的 Agent 产品并不多？

戴雨森：是的，真正的 Agent 产品没有那么多，

目前它仍然处在我们常说的「跨越鸿沟」框架里，属于 early market，主要被创新者和早期采用者所接受。

如果要真正跨越鸿沟进入主流人群，就需要在模型能力和产品形态上继续进步。依然是我们反复提到的那条主线：模型能力的进步，带动产品能力的提升。

现在大家都在围绕数据和模型训练持续投入，所以这个方向的发展会很快，但我认为依然需要几年的时间。

DeepMind 的负责人 Demis Hassabis 最近在一次采访中提到，他认为明年我们可能会看到，AI Agent 能够完成我们在电脑上的大部分操作。这是一个来自行业核心人物、非常有意思的时间线判断。

你可以想象，一个白领坐在电脑前或手机前，很多事情其实是相对按部就班的，比如点一份外卖。这类流程是有明确规则的，也比较容易通过数据学习去标定和复现。

这样的场景非常多。我觉得在明年，这类任务被 AI 做到七八十分、甚至八九十分的完成度，是可以期待的。

Koji：一年前的这个时候，我们还在频繁讨论 PMF（产品市场匹配度）。

当时大家之所以反复提这个词，是因为很多人并没有真正找到 PMF，都在怀疑，除了 Chatbot 之外，AI 到底还能不能带来新的创业机会和商业价值。

但我自己的感觉是，最近半年，PMF 这个词几乎从我们的语境里消失了。它不再被反复提起，背后的原因也很清楚——今年已经出现了很多既证明了用户价值、也证明了商业价值的产品，而这同样是技术解锁带来的结果。

戴雨森：在这一波 AI 浪潮刚开始的时候，大家最先讨论的是：你花了这么多钱去训练模型，到底有没有人会用？有没有 PMF？模型到产品的转化速度到底有多快？

第二个被反复讨论的问题是商业价值，也就是用户会不会愿意为这样的产品付钱？

我们先是在逐步解决「有没有人用」的问题，而现在也可以看到，越来越多的人愿意为 AI 带来的价值付费。PMF 和付费这两个问题正在被同时解决。

第三个问题是，你能不能真正赚到钱，也就是利润率如何。这个问题也正在进入被解决的阶段。

下一个被模型解锁的机会在哪？

Koji：而且我们看到，很多用户价值和商业价值的出现，本身也和底层模型能力的解锁是直接挂钩的。

比如 Sonnet 3.5 解锁了 AI Coding，才有了 Cursor；后来是 o1 的推理能力，以及 Anthropic 在长链路规划上的突破，才让 Devin、Manus、Genspark 这些 Agent 成为了可能。

你觉得下一个可能被模型能力解锁的趋势会是什么？

戴雨森：我觉得有两个方向。

第一个就是我们刚才说的 Agent。当 AI 能够越来越好地使用我们常用的软件、浏览器和各种工具时，这条路径已经开始显现了。

我们已经看到 Manus、Genspark 是第一步，字节的豆包手机助手也是沿着这个方向在推进。

当我们在这条路线上持续 scale 数据，让模型变得更强、能够完成更多任务的时候，现在可能只是解锁了 10%、20%。但一旦走到 80% 的水平，AI 能做的事情会非常多。

第二个趋势是在过去 6 个月里变得非常清楚的：图片、文本、视频、音频等多种模态被整合进一个统一的模型里去进行理解和生成。

因为人类本身就是多模态 native 地理解这个世界的。我们看到东西、听到声音、理解文字，然后再与这个世界互动。

人类也是在产生这些内容。以前，这些内容往往是由不同的模型分别来处理的。但现在我们看到，比如 Gemini 3，就是一个多模态非常 native 的模型。当文本理解和图像生成结合在一起时，你会发现像 NanoBanana Pro 生成的这些 Infographic，效果非常好，这本身就极大地拓展了 AI 的应用场景。同时，它在视觉理解上的能力也非常强。

Koji：NanoBanana Pro 的视觉理解能力有多强？

戴雨森：有一个 Benchmark 叫 ZeroBench，它是 100 个人类做起来没有那么难，但是现在 AI 基本还做不到的视觉理解任务。

在这个 Benchmark 上，现在的模型大概只能拿到 5 分左右，是 100 分里的 5 分。但我预计，可能在一年之后，先进模型就能做到 60 分、70 分，甚至 80 分，这会是一次非常大的跃迁。

Elon Musk 说过，人是一个不断接收视觉 input 的机器，是一个 Pixel Machine。视觉是我们理解这个世界带宽最大的一种方式。

所以我认为，多模态的融合所解锁的能力，以及由此诞生的产品机会，会是一个非常重要的趋势。而且到目前为止，我们还没有看到真正跑出来的、多模态 native 的产品。

不管是 Cursor，还是 Claude Code，大家本质上还是在一个 Chatbot 里使用多模态能力。比如生成视频、生成图片，大多数人用 NanoBanana Pro，也还是在 Gemini 这个 Chatbot 里。

这里面还有非常多新的交互形态和产品机会，有待被真正探索出来。

「跳变」发生了吗？

Koji：去年这个时候还有一件挺有意思的事。我和肖弘录了一期播客。那时候正好是他创业十周年，他刚关掉了在做的浏览器项目，又刚好看到了 Devin，非常激动，准备启动 Manus。

那一期播客我们到现在还没有发出来，想找一个在未来更有意义的时间点再发布，所以里面的大部分内容需要保密，也留一点悬念。不过当时肖宏反复提到一个判断——他觉得 2025 年一定会发生「跳变」，他用的就是「跳变」这个词。

现在回头看，你觉得 2025 年的跳变真的发生了吗？

戴雨森：我觉得跳变已经发生了，而且在 AI 这个领域，跳变本身就是一种常态。

我之前打过个比方，AI 能力有点像烧开水，你把水烧到 100 度之前只能泡咖啡，但是烧到 100 度立刻会解锁蒸汽机。从温度变化来看，这是一个连续的过程，但从结果来看，它是一个跳变，或者说是阶跃式的变化。

Ilya Sutskever 最近的一期播客里也提到，AI 的发展可以分成 scaling 和 research 时期。先通过 research 得到一个范式上的突破，然后开始 scale，这有点像水烧开了之后，再继续在这个基础上提升模型能力；等到下一个范式出现，又重新开始「烧水」。所以跳变本质上是研究持续进步、逐步解锁新能力的过程。

如果从用户端去看跳变，表现就是一些原来大家只能想、但做不到的事情，突然变得可以做了。

比如 Agent。这个方向大家其实想了很久。2023 年有一个项目叫 AutoGPT，用的是当时的 GPT-3.5 或 GPT-4，试图让模型自己去思考、执行、反思，形成一个反馈闭环，完成一些使用工具的 Agent 任务。

但那个时候「水还没烧开」，模型能力不足，根本跑不起来，所以更多只是一个概念。直到 Sonnet 3.5 左右，或者说 3.7 的能力达到了一个阈值，才真正催生了像 Devin、Manus 这样的应用。

一方面，模型能力到达某个水平非常重要；另一方面，也需要真正 AI native、能够把这种能力很好呈现出来的产品，才能让大家感知到这种跳变的结果。

因为用户最终用的不是模型本身，而是产品。这也是为什么我们一直强调应用的重要性。再强的模型能力也需要通过好的产品来承载和呈现。

Koji：产品经理的价值在 AI 时代仍然非常重要。

戴雨森：不只是在 Agentic 能力上，多模态领域同样在发生跳变。大家一直在想，如何生成越来越接近真实世界的内容。以生成人物来说，不管是图片还是视频，越来越像真人、越来越一致。

今年，大家已经明显看到了这种跳变的发生，它也由此解锁了很多非常有意思的新场景。

最近感到兴奋的产品

Koji：今年第四季度，也是你邀请我开始到真格基金做 Venture Partner。

所以在真格，我也在一线看到了更多创业者正在做什么，也能看到 VC 内部在讨论什么、思考什么。我们会一起吐槽行业里的泡沫和一些非理性的现象，但更多时候，其实是在一起赞叹新的技术、新的产品，以及不断涌现出来的新一代创业者。

就在今天，我们录这期播客的此刻，我也想问你一个问题：最近有没有什么事情，是让你感到兴奋的？有没有那种接近去年 Devin 出现时、同一个量级的兴奋感？

戴雨森：我先讲一个相对小一点的。

现在我每天都会用到两个 AI 应用。第一个是 ChatGPT，因为我从第一天就开始用它，长期积累了大量关于我的记忆，所以现在跟它聊天，会越来越有一种「它真的很懂我」的感觉。

第二个，是我们投资的一家还很早期的公司，叫 Typeless。它是一个语音输入法，但它远远不只是一个输入法。

Koji：我也是发现自己已经离不开 Typeless 了！

戴雨森：简单介绍一下 Typeless，你可以在键盘上指定一个按键，按下之后，就可以直接对着电脑说话。说完之后，它会先帮你去掉口头禅，然后开始理解你说的内容。

比如你说，「我接下来说三点，第一点 a、b、c，第二点 x、y、z」，它会自动帮你整理成一个结构化的列表：一、什么什么，换行；二、什么什么…

同时，它还能在不同的应用场景里切换语气。比如在微信和在工作用的飞书里，你说话的方式本来就不一样，它会帮你把同一句话，调整成更适合当前应用场景的语气，而且它会持续学习你自己的打字习惯。

就像我说了一段话，它一开始可能会在结尾自动加一个句号。但在微信里，我不太喜欢一句话结束时加标点，我会把那个句号删掉。它会记住这种习惯，慢慢学会你真正想要的表达方式。最后呈现出来的文字，就会越来越接近你自己会打出来的样子。

Koji：我在微信里面打字也不喜欢用句号，感觉用了句号就显得自己很严肃、很老登。

戴雨森：对，第一步来看，Tyepless 就是一个 AI 输入法，但它比你用过的各种听写工具都要好用很多。

第二点我想说的是，语音本身就是一种我们和计算机交互时非常自然的界面。过去像 Alexa、Siri 都做过很多尝试，但在模型能力还不够的时候，AI 没有聪明到能真正理解你在说什么、你想表达的含义，所以体验一直不理想。

但现在，随着模型能力的快速进步，我非常相信，用语音和 AI 进行交互会变成一件非常自然、甚至有点像魔法的事情。这件事本身不算宏大但非常实用。

Koji：你刚才说有两个感到兴奋的事情，第二个是什么？

戴雨森：第二个让我最近感到兴奋的是我拿到了豆包手机助手。AI 直接控制你的手机、帮你去做事情，这是一个大家已经期待了很久、也不难想象的方向。但这是第一次，我们看到一个真正把这件事情执行得还不错的产品原型。

我刻意说它是「产品原型」，这也是豆包团队自己的说法——它是一个预览版。因为它还处在非常早期的阶段，并不适合普通用户使用，也因此引发了不少争议。但它确实能够端到端地完成任务，比如帮我点一份外卖，这种需要一定理解自由度、执行能力，同时还要处理一些 corner case 的事情。

Koji：我也用豆包手机助手帮我预定了明天早上的 4 杯星巴克，10 点送到办公室。

戴雨森：对我来说，这就像是打开了一扇通往未来的窗户。你可以想象，几年之后，AI 会帮你完成很多原本需要你亲自去做的事情。

不过我也必须承认，现在这种兴奋感确实不如去年年底那么强。去年年底，我们是非常清楚地看到 Coding 和 Agentic 这两个方向即将发生重大的变化。

这两件事情加在一起几乎就能让人类在虚拟世界里畅通无阻。通过代码去做事情，通过软件去做事情，这基本上就是我们在电脑和手机上、在虚拟世界中所做的一切。所以去年的那种「大潮将至」的感觉更强烈。

而今年更像是很多领域完成了从 0 到 1，把水烧开之后，大家开始拼命造蒸汽机的阶段，是一种从 1 到 10 的进化，带来的感受也不太一样。

Koji：此刻我还有一个特别喜欢的产品是 Sunday 发布的具身机器人，叫做 Memo。Sunday 是一家硅谷公司，但背后两位创始人都是华人，Tony Zhao 和 迟宬。他们想做的是面向家庭场景的机器

戴雨森：Sunday 这个团队我们非常非常喜欢。我们在 2023 年就认识 Tony 和迟宬了，在 Tony 当时发布 Aloha 之前，我们也非常想投资他们，只是因为一些项目以外的原因最终没能投成。

Koji：我最震撼的点，首先是审美特别好。看完之后会觉得，它和另外 1000 个具身机器人公司做出来的机器人都不一样。这应该是第一个我看完之后，真的想买一个放在家里的机器人。再细看，他们俩本身在之前有很多引领行业的研究。

戴雨森：对，虽然我们没投成，但从他们身上确实能看到几个非常有意思的点，我也补充一下。

第一，Tony 做的 Aloha 和迟宬做的 UMI Gripper 都是非常引领研究方向和实践方向的工作。

Aloha 发布之后，大量团队开始采用类似的构型方案，去收集数据、尝试做泛化；而 UMI 也是在大家做夹爪数据采集时，几乎成为一个默认的构型。

他们两个人本身就是在引领学术界和工业界发展的研究者。这样两人一起创业就是强强联合。

Koji：这次发布 Sunday 的时候，他们还发了一个手套，一个成本只有 200 美元的数据手套。它的结构可以和机器人的手一一对应，我记得它只有三个手指，也是挺不一样的思考和实践。

我觉得他们的发布让具身智能这个虽然很热、但之前方向一直没那么明确的赛道往前迈了一大步。我看到这里面很可能会出现一些很有意思的落地突破。

戴雨森：当年 Aloha 横空出世的时候，他们做的是一个机器人自主炒菜的 Demo，当时非常火。

而这次 Sunday，则是提出了另外一种思路。他们找了一些 Airbnb 场景，让机器人可以 Zero-shot 去完成美国家庭中常见的任务，比如把碗放进洗碗机、清理桌面这类事情。

Koji：我最震惊的是 Sunday 机器人拿红酒杯都不会捏碎它。

戴雨森：对，可以一次拿两个红酒杯，而且不会碎。我觉得他们这个展示做得非常好。

说到 Demo 或展示，今年我们投的 Manus 也是一个很典型的例子。他们不仅有非常出色的展示，而且是真的有产品可以用，所以传播得也非常快。

这也让我想到最近看的一部讲 DeepMind Demis Hassabis 的纪录片，叫《Thinking Game》。它又把我们带回到了 AlphaGo 的那个时刻——从和李世石，到后来和柯洁的对战。

Koji：我也二刷了这部纪录片，非常棒。还有朋友告诉我说她居然被感动哭了。

戴雨森：哈哈哈，我想说的是，当看到纪录片里面 AlphaGo 和李世石与柯洁的对战时，我想到每一次这样的 Demo 或演示出现，都会出现两种声音：一方面非常火，另一方面也会有很多质疑，说你是不是为了炒作、为了眼球、为了 PR。

但我一直觉得，技术本身的进步其实是在持续发生的。对学界、对研究者来说，一个很重要的问题是：你如何把技术的发展，借助媒体这个杠杆，让更多人意识到，技术已经走到了这个阶段？以及，让大家开始去想象，这样的技术进步，未来会给世界、给用户带来什么样的价值？

因为科研不能只停留在象牙塔里，它最终还是要为世界、为社会、为用户创造价值。

Koji：技术的 Demo 会让我想到莱特兄弟的第一次飞行，大概是在 1903 年，那也是一次非常有意思的「发布会」。他们当时很有意识地记录下了一些关键时刻，还拍下了视觉上非常震撼的照片，才引发了大量讨论。

所以时代在变，但技术如何被呈现给大众，如何吸引注意力，吸引更多的人才和资金进入一个新技术领域，这个规律其实一直没有变。

你聊到这个，是想为科技营销正名吗？

戴雨森：我觉得把发布会做好、向世界展示你的 Demo，并不是什么所谓的营销和忽悠，而是让大家真正看到未来。这本身是一种非常核心的能力。乔布斯当年的发布会之所以被反复传颂，也是同样的原因。

在计算机历史上，还有一个非常经典的例子，叫「The Mother of all Demos」（所有演示之母）。那是在 1968 年，当时几乎没有人真正理解什么是图形界面，他们却演示了完整的 GUI 交互。

很多时候，一个好的 Demo 会给人一种「时光机」的感觉，让你穿透当下，看到十年、二十年之后的未来。而当你真的看到了那个未来，你在当下才会更愿意为它投入、为它努力。

我在看 Sunday 的 Demo 时又重新感受到了这种力量。

Koji 的「五道口往事」

戴雨森：刚才基本都是你在问我，我们切换一下。

现在大家对 Koji 的印象，更多是新世相联合创始人、「十字路口Crossing」的创始人。但其实我和 Koji 是在 2005、2006 年读大学的时候认识的。

我们俩的生日只差两天，也算是很有缘分（小编注：录播客的前一天是 Koji 生日、后一天是雨森生日）。这 20 年里，我们有过各种合作，某种程度上，也正好映射了我们一起经历的互联网、移动互联网，再到 AI 时代。

Koji：时间过得好快呀！

戴雨森：那我就从大学时代说起。当时我们都非常崇拜王兴，叫他「兴哥」。后来你给兴哥写了一封邮件，顺利拿到了去海内网做产品经理实习的机会。

现在回头看，显然我们在很早的时候就看到了未来的大佬。你为什么当时会那么看好兴哥？

Koji：因为大家老说十字路口的内容让人特别焦虑，总是在讲时代怎么变、技术怎么快。今天我们就聊点故事和八卦。

戴雨森：来来来！

Koji：在学校的时候，我们真的就是每天泡在校内网上。后来兴哥又做了饭否，我们就从每天刷校内，变成每天刷校内和饭否。

当时有一种非常强的直觉：他们做的产品就是一个字：「好」！我用起来会觉得很丝滑，很多地方好像就应该是那样的，不需要去思考，也不需要去学习。后来有了一些理论知识，才知道这叫「用户体验好」。

还有一个让我印象很深的是，不管是校内还是饭否，他们都会在北京的高校宿舍区贴海报。他们的海报在当时就是最好看的：文案、排版、审美，都让我这个产品产生强烈好奇，也会产品背后的团队天然地产生好感。

所以回头看，当时不一定有多强的分析能力，更多是直觉和情绪——就是喜欢这个产品，于是就想去看看，这样的产品是一群什么人、在什么样的环境里做出来的。

如果一定要总结一个 takeaway，我会觉得是：尽量去参与那些你直觉上觉得「最牛」的事情，去靠近你觉得「最牛」的团队。

当时并没有什么心灵鸡汤告诉我们应该这么做，更多是一种下意识的选择。

戴雨森：我当时也是校内和饭否的重度用户。我的校内网 ID 是 3527，而他们是从 1000 开始的，所以我是第 2527 个用户。

我应该是在它上线第二天就开始用了，所以产品好用、上瘾，这件事大家当时都有共识。

但如果从「看人」的角度来看，兴哥当时也就二十多岁，放到今天，可能就相当于一个 1999 年、2000 年出生的创业者。

你当时在他身上观察到了什么，让你愿意去跟随他一起做事情？这些创始人的特质，对我们今天还有哪些启发？哪些依然成立，哪些可能需要调整？

Koji：校内和饭否本身都是社交媒体。使用社交媒体意味着我们可以更直接地接触和了解兴哥，看到他每天在发什么、在想什么。

回头看，当时有两个点让我觉得他特别厉害：第一是兴哥身上非常强的 bottom-up 的用户思维和产品思维。他一直在想，这个产品到底在解决什么样的痛点。

第二是他同时又具备很强的 top-down 的战略视角和远见。他会时不时说一些，让当时的我们觉得非常「next level」的话。

我记得有一次在咖啡馆里，兴哥跟我们说，过去的门户、搜索是在做「信息的高速公路」，而我们做的是「人的高速公路」。社交媒体这个基础设施把所有人连接起来，让每个人都可以随时上路，随时获得连接带来的便利和商业价值。

这种高屋建瓴又通俗易懂的表达，在当时的我听起来，很是佩服。

戴雨森：有意思！

Koji：这里我也可以分享一个邮件，在我正式开始做产品经理实习之前，兴哥给我发的一封欢迎邮件。最近为了录这期播客，我又把那封邮件翻出来看了一遍，觉得特别有意思。我挑里面的一些段落，读给大家听一听。

戴雨森：好呀！

兴哥的信

Koji：首先是，他写道：

「你好远骋，你有兴趣来海内做 intern 我很高兴，我们团队有宏伟的计划，在做一件很有意义也很有挑战的事情，要建最好的中文真人网络，用科技改善亿万人的生活。」

今天再看到这句话，我突然联想到我们最近也在讨论的一件事：大家以为每天我们在一线见很多创始人，会见到很多想要改变世界的「野心家」，但事实不是。极少数的情况，才会遇到一个创始人会直接当着你的面说，「我要做最好的中文真人网络」，或者「我要做中国最牛的 AI 产品」之类的表达。

戴雨森：真的很少遇到这样的人。

Koji：但兴哥在当年就是把这句话是挂在嘴边的，他给我这样一个实习生写邮件的第一段，就是这个口号。

戴雨森：这是哪年？

Koji：2007 年。

戴雨森：兴哥那时差不多是 27 岁，相当于现在 98 年的创业者。

Koji：然后这个邮件里面，他接着说：

「对于所有有兴趣加入我们的人，我都要强调，你需要搞清楚三点。首先第一是我们的公司的目标是什么？你是否认同？如果有改进建议则更好。然后第二点是你个人的目标是什么？你如何规划？然后第三点是怎样使公司目标和个人目标尽可能的协调？我想只有先把这三点搞清楚了，合作才有坚实的基础，才不是一时冲动。」

「如果你想做实事，希望有实际的贡献和实际的收获，那么海内可能是个非常适合的地方，我们不希望浪费自己宝贵的青春。在大公司很可能有几个月，你的工作不产生任何的影响，但在我们这里，每个人的工作都要发挥作用，我们每天都要进步。」

他写这段话，是因为当时我可能还在考虑，要不要去微软或者去 Google 实习，他想提供一个参考的视角给我做对比。

现在再回头看，还是挺感慨的。当时兴哥一方面是很有野心，另一方面我觉得也表现出一种非常积极向上的态度，很有感染力。

其实我当时读邮件的时候，满脑子都是：「YES YES YES YES YES YES YES，快别说了，收下我」。

戴雨森：兴哥讲的这些到今天也依然成立。任何想加入创业公司的年轻人，都应该去想：我到底是想要一个 big title，去一个大厂的名号，还是想做实事，有实际的贡献和实际的收获？公司的目标和个人的目标，是不是能够协同在一起？

当然这些话放到今天我们可能天天在讲，但这可是快 20 年前，所以回头看真的还是很感慨。

Koji：而且那时会觉得跟着兴哥每天应该都能学到新东西。

去了之后还有个小故事。有一天我有点 emo，原因是大家知道，那时候做饭否、做海内、做校内，很多人都说我们是在抄美国，事实上也确实是。

我做产品经理的工作就是花大量时间去研究 Facebook 和 Twitter。那天可能也是在社交媒体上又被人骂了，说我们抄袭、不是原创、没有创新精神。

兴哥看到我有点 emo。那时候我们的办公室在在华清家园的公寓里，他指着窗外五道口的那个十字路口，对我说了一段话，大概意思是：你看下面的柏油马路，还有路灯，都不是我们原创的，但这重要吗？重要的应该是用户到底需不需要？它到底有没有价值？然后我们怎么能够在别人的发明基础之上把它做得更好，把它的成本做得更低。

那一刻我觉得心情一下子被打开了。从那以后，我再也没有因为「学习」 Facebook 和 Twitter 感到过 emo 了，哈哈哈。

换个视角看，我们是在学习和借鉴最先进的经验。别人做了一个那么牛的东西，你为什么要视而不见？就应该把它分析干净、分析清楚，然后为我们所用。

戴雨森：学习不是问题，学不好才是问题。

你当时是怎么打动王兴的？因为他也是对人标准非常高，所以你当时也是一个大学生，你怎么就加入了海内，成为唯一的产品经理实习生呢？

Koji：当时兴哥一直是偶像，我一直想有更多和他接近的机会。

有一天清华科技园有个活动，兴哥做了一个分享。分享完之后，他就站在观众席侧面，也没有太多人上去。那时候也不流行加微信，他讲完就站在那儿，还挺孤单的，也有点 i 人的感觉。

我当时想：「我的机会来了！」，我得上去和兴哥搭个讪。但要说什么呢？突然灵光一闪，我决定上去给他报一个 bug。那会我正拿着一个黑莓手机，用饭否的 WAP 版，确实遇到了一个 bug。我就冲过去跟兴哥说我是谁谁谁，然后说我这里遇到了一个 bug，给你报一下。

兴哥一下子就来劲了，说什么 bug？我看一看！

戴雨森：他很感兴趣。

Koji：对，回头看，我其实是去做了一件他会感兴趣的事。

然后自我介绍的时候，我发现他对我还多少有些了解，因为那时候在饭否上他也关注过我。我当时也挺爱指点江山的，Google 发了什么东西都要点评两句，所以他应该也看过我写的一些东西。

所以我觉得，一方面是主动，另一方面可能还是要多在社交媒体分享与表达，我们也鼓励大家今天多发即刻、多发 Twitter、多发微博、多发小红书。

戴雨森：现在这句话叫 build in public。我们当时，包括和 Manus 的张涛、豌豆荚的王俊煜，我们都是写 blog 那个圈子的。那时候也都是二十出头，天天指点江山，当然很多都是胡说八道，但确实交了很多好朋友。

Koji：是啊，我也经常怀念 blog 年代和在五道口晃晃悠悠的时光。

嘟嘟囔囔的张一鸣

戴雨森：你在海内和饭否实习的时候，有一位工程师同事，后来他也创业了。他后来创办的公司叫字节跳动，他就是张一鸣。所以那个时候的一鸣是什么样子的？

Koji：非常经典的五道口 IT 男：格子衬衫、双肩包、戴眼镜。形象上是这样。

但另一方面，在那个时候，我对他的感受就是：他是一个非常靠谱的工程师，做东西的速度很快。还有一点是，他特别爱问问题，所以每次要和他开会，我都会有点压力。

最近，当时坐在一鸣旁边的工程师跟我分享了一个小故事：那会大家用 C++ 写程序，每次编译要十几秒。多数人会在这十几秒里发呆、喝口水或者刷刷网页。

但一鸣不会。他会自己嘟囔，说：「哎呀，这十几秒每次改完都要编，这十几秒我能用来干什么呢？怎么才能提高效率呢？」——他连这十几秒都在想怎么把它优化掉。

他就是这种风格：想把时间和精力极致地用好，一直在那念叨「这十几秒我要怎么改、这怎么改那怎么改」，而且他改出来的东西往往又都是对的。

所以十几年后再看，比如字节做 APP 工厂、疯狂做 A/B 测试，我觉得当时已经能初见端倪了，当然这也是后视镜视角。

戴雨森：有意思。

Koji：他对极致效率和深度思考的追求很少见。

很多人要么想得深但做得慢，要么做得快但想得少。但回头看，一鸣是想得深、做得快，而且结果还做得很好。

他经常能长时间沉浸在这种状态里。外人看会觉得他很卷、很拼，但在他自己看来，可能就是很容易进入心流，他自己也不觉得累。

另一位当时的同事和我分享，她和一鸣偶尔坐地铁一起下班，在地铁上一鸣也一直在想。而且一鸣挺特别的，他不是闷在脑子里想，他特别喜欢说出来，或者问出来。

最近我看到一个比喻挺有趣，叫「松节油」。这句话来自毕加索，他曾经说：「当艺术评论家们聚在一起的时候，他们会讨论形式、结构、艺术的意义，但是当真的艺术家们聚在一起的时候，他们可能谈论的只是哪里可以买到便宜的松节油。」

这也很像我回忆里刚入行做产品经理、和大家一起 build 东西的感觉。那会我们不会花很多时间去讨论社交媒体的未来、移动互联网的未来，更多是在想：Facebook 又发了什么？我们能不能学过来？

戴雨森：最近我有一个感触，就是形式结构和意义也很重要，松节油也很重要。从上往下的宏大叙事和一些从下往上的脚踏实地都很重要，就像康德说的，「脚踏实地和仰望星空」都得具备。

如果只是讨论松节油，那忽略了形式结构意义，可能对公司的上限会有影响。那如果只是讨论形式结构和意义，不知道怎么脚踏实地松节油都买不到，那可能都是宏大叙事，都是讲故事，产品大家不喜欢用也不行。

这两个结合起来可能才是好的创业者要做的事情。

AI 时代的王兴和张一鸣，会有什么不同？

Koji：我们做天使投资很想找到下一个二十几岁的王兴和张一鸣。但如果在 AI 时代，存在「新一代的王兴」和「新一代的一鸣」，你预测他们身上会有哪些相同点？又有哪些会不一样的地方？

戴雨森：这也是我们一直在想的问题：怎么找到十年以后的王兴、张一鸣？

当然也可能十年之后还是兴哥和一鸣，那也没辙。

很多时候这是一个术和道的问题。创业者的道，就是创业者之所以成为优秀创业者的底层特点，其实是比较一致的。不管是当年做麦当劳、后来做互联网，还是做 AI，我觉得都差不多。

Koji：哪些是差不多的？

戴雨森：在真格我们经常讲几项创业者必备的能力。

第一个是学习能力。创业是一个不断学习的过程，你不可能一上来就什么都会，所以学习能力要非常强。

第二个是领导力。兴哥给你的那封邮件，包括他跟你的很多对话，都是非常强的领导力体现——我要找到优秀的人、价值观和目标一致的人。因为创业不是一个人做，是一个团队做。

第三个是创新力。要做不一样的事情。哪怕是做中国的柏油马路和路灯，也要做得符合中国市场的特点。

第四个是意志力。创业很辛苦，不管是坚持下去，还是不为小利所动、去追求更大的东西，意志力都很重要。

这些底层能力我很难想象到了 AI 时代就不需要了。我觉得是一样的。

Koji：AI 时代的变化呢？

戴雨森：但中国创业者也在不断成长，很多「术」层面的东西会升级。

如果把互联网创业分几个阶段，第一个阶段可能就是 20 年前，也就是我们刚入行的时候，确实有很多是 copy to China。美国有 Facebook，兴哥做校内网，这也无可厚非，因为当时美国更先进，所以第一步是做中国的复刻。

十年前，比如 2015 年左右，很多是更「中国特色」的商业模式。共享充电宝、共享单车，小红书、拼多多，这些都是中国市场环境带来的独特机会。但这些产品直接搬去海外，往往需要很大调整。

到了 2025 年，我们看到的是中国创业者越来越多 Day 1 就全球化，一开始就做世界第一批的创新。

Koji：创新变得更加重要了。

戴雨森：对，比如 Manus，我们一直在讲，它确实是世界上第一个 General Agent，大家用起来感觉非常不一样，而且它一开始就是面向全球市场的，不管是美国人、巴西人、韩国人，用的都是同一个产品。

再比如 Typeless，也是上来就面对全球市场。语音输入这件事，不管是中文、西班牙语还是日文，本质需求都很一致，所以一开始就天然国际化，也能去做更世界领先的创新。

硬件领域也是一样。不管是大疆、拓竹，这些也都是在各自领域里，世界第一个或者第一批做出来的创新。

所以术会变得不太一样，但底层的特点和核心能力还是一样的。

Koji：你觉得今天的创业环境，是变得更难了，还是更容易了？因为今天能学的东西更多，工具更多，经验也更多。你会怎么看？

戴雨森：我觉得创业肯定是变得更难了，竞争更激烈。

20 年前，中国整体 GDP 增长都在 8 个点左右，大盘增速很快。互联网也在从 0 到 1，再到 10，从小众市场扩散到主流市场。中国十几亿人、全球 80 亿人的红利，那两个大的时代红利确实没那么大了，这点要客观承认。

同时大厂也变得更卷了。现在是「一鸣跟你竞争」，那竞争肯定更激烈。

但与此同时，创业者的素质也在变得更优秀。我们那会能看看海外什么产品流行，就已经很有竞争力了。现在大家是跟海外同步看到最新发布、同步研究。

现在资本市场更成熟，VC 也在天天录播客、跟创业者交流，告诉他们什么样的创业者是我们在找的？有哪些创业经验？各种优秀企业家、优秀产品经理也在持续分享。从学习角度来说，资料多了非常多。

所以创业者能力也是一个水涨船高的过程。整体就是一种博弈：环境更难、竞争更激烈，但同龄创业者也更厉害。

Koji：还有其它的不同吗？

戴雨森：AI 和互联网的创新特质也不太一样。移动互联网更多是分发渠道的创新，把互联网技术通过一个新渠道分发出去。

但 AI 现在更多还是科研和技术创新，它借助的分发渠道其实是现成的，是互联网和移动互联网的渠道。

所以 AI 有点像半导体那一波的创新。从集成电路发明，到 Intel 践行摩尔定律——当然现在我们叫 scaling law——它需要不断投入大的 CapEx，需要大量科研，然后按代际去迭代。这和互联网有很多不一样。

这种不同性质，也会导致创业者的特质和难度不太一样。所以不能简单说难还是容易，还是适合的人做适合的事。

Koji：所谓的 Founder Market Fit ——创始人和创业领域的匹配度。

没有地图的时代，怎么创业、怎么投资？

戴雨森：我们都是在移动互联网早期开始创业。我当时在聚美，我们是互联网公司，后来做了移动互联网转型。你在 2010 年就做了中国最早的移动互联网应用之一「街旁」。

那时候大家也觉得 iPhone 4 的发布带来了很大机会。每个人都觉得移动互联网很重要，但又有很多不确定性，大家也不知道移动互联网最后会长成什么样子。

你当时创业的体验是什么样的？和现在有哪些类似？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。

我觉得相同的点是：这是一个人人都能感觉到机会的年份，但又没有人知道具体答案是什么的年代。

那问题就来了。在一个没有地图、没有 GPS，但所有人都知道有机会的时代，你必须跑得快，你需要狂奔。在这种背景下，我们应该怎么创业？又应该怎么投资？

我的想法是，在没有地图的时代创业，有两件事几乎不会错。第一是积极行动。方向可以连猜带蒙，充满假设，但行动必须快。

第二是尽量去优秀人扎堆的地方。回到乔布斯和比尔·盖茨的年代，他们也是扎堆在一起。历史上很多科技浪潮，都是从同一个小地方迸发出来的。你去找到那个地方并不难，比如你参加「十字路口」的线下社群活动，其实已经走出很重要的一步了，哈哈哈。

戴雨森：投资呢？

Koji：说到投资，在没有地图的时代，应该怎么投？我觉得项目当然很难判断，但人相对容易判断。

就像你刚才说的，不管做麦当劳还是做沃尔玛，创始人的一些品质是不变的。比如，刚才我们聊「松节油」时，我想到最近在看沃尔玛的自传，里面有个故事特别有趣。他说他的小孩特别不喜欢和他一起出去公路旅行。

为什么呢？那个年代家庭周末公路旅行很流行，但他的小孩不喜欢，是因为每到一个小镇，只要有超市，他就控制不住自己要停车进去看货架怎么摆、价格怎么设计。小孩每次都要等他两个小时，特别崩溃。

我觉得这就是那个年代的「松节油」——关注产品怎么做、服务怎么做。

大概一年半前，十字路口刚做不久的时候，hidecloud 张涛来上过一次播客。他当时特别强调一句话：get your hands dirty，把手弄脏。意思是不要只听别人讲 AI，你要去用 AI，你要和 ChatGPT 聊天，你要自己用 AI Coding 去做产品，你要用 Manus 试一试，让它完成任务。

「投人」的本质不变

戴雨森：我们一直说「找人、看人」是真格的主题，我觉得也是你做十字路口一个很重要的主题——不断跟这些 AI 领域的从业者打交道，很多是创始人。

你现在也在真格做 Venture Partner，所以你觉得这段时间里，哪些创始人给你留下了很深的印象？如果让你用自己的钱去投其中一些人，你会投什么样特点的创始人？

Koji：我觉得每个人都是投资人。对职场人来说，你也是投资人，因为你选择加入什么公司，选择和什么人一起工作，这其实就是你人生最重要的投资——你在投资自己的时间，而时间是不可再生资源，这比用钱投资代价大得多。

从这个角度，我也可以说我是投过王兴的人，你是投过陈欧的人，然后我也投过你。

你刚问我在 AI 领域做天使投资，哪些创始人让我印象深刻。我觉得最重要的是韧性。很多品质当然是不变的，但今天我会特别关注韧性，有两个原因。

第一是 AI 时代迭代更快。这意味着创始人和团队可以更快做出更多产品，但也意味着失败会更频繁。

第二是模型进化也很快。大家知道模型会淹没应用，所以你之前搭起来的小城堡、小成功，可能很快就被淹没、被废掉。

所以在这个时代，能不能迅速尝试，坦然接受快速尝试带来的多次失败，迅速调整，还能带着团队一起调整、重振旗鼓，韧性就变得更重要。

比如我们之前也多次分享过肖宏怎么带队做 Manus：在浏览器受阻的情况下，迅速找到新机会，all in Manus，做出 Agent 的故事。

戴雨森：在韧性之外呢？

Koji：除此之外，还有两点我认为是亘古不变的。

一个是产品思维。我觉得尤其是今天更重要。技术变化之后，人很容易拿着锤子找钉子。你要不断提醒自己：我是在解决用户问题吗？这是用户真的需要的吗？还是我只是掌握了这个技术，非得把技术用上？这是很容易陷入的误区。

第二点是不变的营销能力。尤其在今天这种注意力碎片化的时代，怎么做好营销也变得尤为重要。

所以我总结一下：韧性、产品思维、营销能力。当然不同时代的能力要求都差不多，只是在今天的优先级会有所不同。

雨森，你在这一波 AI 浪潮里，大模型投了月之暗面，应用和 Agent 投了 Genspark、与爱为舞；真格还投了 Manus、无问芯穹、HeyGen、Opus Clip、Typeless。我们可以说出一大堆，非常厉害，也可以说投得非常之好。

那我也反过来问你：在 AI 时代，你投什么样特质的创始人？你自己的答案是什么？

戴雨森：这个也是我们在真格一直在讨论的。

我们内部经常用姚明做比方。一个屋子里有很多人，你要找个人打篮球，你可能不知道谁打得好。但如果姚明在屋子里，你就一定不要错过。

后来我也发现，NBA 也有一些 1 米 7 以下很牛的运动员。我还专门去找了录像，看 1 米 6 几是怎么打 NBA 的。

Koji：有哪些结论吗？

戴雨森：但显然，姚明不只是说身高要高。就算这个人身高不够高，但你看过他打球，你也会觉得他显而易见的很强。

所以就是要见过足够多的创业者，再看到姚明，你会第一时间认出来。

在 AI 这一波里，除了刚才说的创业者的通用特质之外，我也总结了一下：我们投的这些在 AI 第一阶段发展得不错的公司，他们有什么样的特点。

Koji：分享一下有哪些特点？

戴雨森：第一点，AI 是一次技术革命和技术进步，所以优秀的创始人必须对技术发展有自己的认知和观点。

整体来讲，如果你做的产品是用一个现在已经很成熟的技术，那可能做得比较晚了；但如果你做的产品需要一个技术三五年之后才成熟，你可能变成先烈。

要成为先驱，就是提前一步，去做 6 到 12 个月之后技术突破能够支撑的产品。这就需要创业者对技术发展的方向和节奏有判断。

一种情况是像杨植麟这样，他本身就是技术大牛。23 年他就判断长文本会非常重要，长文本解锁的就是 memory，这会成为 AI 应用非常重要的一环。今年他也很早做出了要做 agentic 的判断，所以大家看到 K2 的 agentic 能力很强。另外一种情况是肖宏。他本身不是 AI 技术权威，但首先是 Peak 的加入非常重要，带来了对模型前沿发展的认知。其次是他们当时先想做 AI 浏览器，所以对 AI 如何操纵浏览器有很多技术研究和预判。

基于这个，Manus 才能在沙盒里把浏览器使用做得非常好。它有点像在 24 年 10 月开始做 Manus 的时候，就预判了几个月之后 Sonnet 3.7 发布时，模型对 agentic 任务、对浏览器这些工具的使用会到达一个新高度。所以 Manus 的产品形态，是非常符合当时技术进步节奏的。

第二点，创业者要能理解全球市场，做好产品设计和运营推广。这里不一定要求你是海归，也不一定要求你做过出海产品，而是中国新一代创业者需要对全球优秀产品有很好的认知。

AI 产品现在一上来就可以面对全球市场。大语言模型解决了语言问题。面向白领、知识工作者的应用，不管在什么国家，需求形态大概都差不多。

我们很多人都是读着 Steve Jobs、Elon Musk 这些创业者的传记，看着 Peter Thiel 这些投资人的思想分享成长起来的。我相信中国新一代创业者的国际化能力，从产品审美到运营推广，整体比过去强很多。当然这也是需要学习和积累的过程。

Koji：让自己一直留在牌桌上也很重要。

戴雨森：对，AI 还有一个很好的特点，就是每年都会有很多新的机会出来。

如果你现在做移动互联网创业，一年可能有一个机会就不错了。像一个牌桌，这张牌桌已经不太发新牌了。

但 AI 不一样。我们刚才复盘一年发生了那么多事，这张牌桌一年会发 10 张牌、20 张牌。对创业者来说，摸到一张牌没打好很正常，那就换张牌再打。

所以你看 Manus 是蝴蝶效应的第三个产品；Typeless 是那个团队的第三款产品，他们上一个产品叫 Max AI，也是个浏览器插件，是跟 Monica 竞争的。后来 Monica 去做 Manus 了，Max AI 去做 Typeless。

我们最近投了阿彪（朱陈彪），Pollo AI 只是他 AI 时代的第二个产品。他上一个 AI 产品叫 Hix，再之前他们做了很多出海应用。

大家都在持续翻牌。做着做着，你就可能翻到一张属于你的大牌。

Koji：你今天怎么看基础模型对应用创业者的挑战呢？

当然现在大家也在讨论：模型能力越来越强，对应用来说，如果你做的事情和模型能力高度重合，你会遇到挑战。

比如海外的 Cursor 和 Perplexity，它们是非常好的应用，做得也很好，估值也很高，但大家会担心：你做的事情和模型提供的能力很接近，那你会不会最后被取代？

所以到最后，你需要有产业经验、产业数据、分发渠道，这些是模型里不具备的能力。把模型智能加上专有的产业经验和数据，再加上分发渠道，去做模型厂商做不了的事情。

比如我们投了 AI 加教育的与爱为舞、AI 加制造的黑湖；在美国看到 AI 加法律的 Harvey，AI 加客服的 Sierra。产业经验的结合，也会是非常好的特点和壁垒。

Koji：在中国做消费电子就软硬一体，也是一个我们得天独厚的中国创始人的优势。

戴雨森：我觉得关键还是要找到这个市场、这个团队最擅长的东西，找到那些不容易被模型简单替代的能力。

时代会奖励愿意在模糊中先迈一步的人

戴雨森：从今年的下半年，你也作为 Venture Partner 参与到真格的各种例会、务虚会、讨论会、IC 投决会，这里面你是从原来都是在创业者的桌子的那一边，现在跟我一样也来到了桌子的这一边去，看到我们作为一个机构化的基金怎么去运作，当然也对 VC 这个行业会有更多的了解。

对你来说，有什么是特别新鲜、之前没想到的？又有什么是你希望自己在创业时能更早知道的？

Koji：我最希望自己早点知道的一个道理是：时代真的会永远奖励那些愿意在模糊中先迈出一步的人。

而且这一步不一定是辞职创业这样的大步，很多时候是一小步。

戴雨森：要积极行动。

Koji：对，我最近很喜欢一个产品，叫 Plancoach，是一个很小的产品。我是在今年做小红书黑客松评委的时候发现它的，它是用来治疗拖延症的。

一开始，是这个开发者自己瘫坐在电脑前，老婆一直催他去洗碗，他完全动不了，于是他就问 AI：这个时候我该怎么办？

AI 告诉他，你的第一步其实只需要先站起来就好。他当时一下子顿悟了：原来对抗拖延症，靠的不是决心，而是那些可以被完成的小动作。

后来他把这个想法做成了一个 APP，发到小红书上，那条笔记拿到了 26 万个赞。我真的没见过赞数比这更高的单条笔记。

所以回到创业这件事。如果你今天打算做 AI 创业，那你的一小步是什么？那个愿意在模糊中先迈出的、会被时代奖励的一小步是什么？

或许就是加我微信，找我聊一聊。我感觉和我聊过的创业者，多多少少都会有一些收获，至少能收获一点情绪价值。

戴雨森：当然，这一小步也可以是关注真格基金的公众号。我们有很多和创业者互动、分享的活动，很多时候，正是这样的一小步，慢慢走成了后面的一大步。

Koji：你会给 AI 时代的年轻人什么建议？

戴雨森：不管是创业、做投资，还是去大厂工作，本质上都是一种生活方式。你想要什么样的生活，这是最重要的。

对年轻人来说，我还是很鼓励大家先去感受创业。投资这种「浅度学习但高度不确定」的焦虑更适合有一定经验之后再来体会。

我依然鼓励年轻人在时代的模糊中先迈出那一步。

2026 预判：Year of R

Koji：你对 2026 会有怎样的一些展望和预测？

戴雨森：到了 2025 年底，不管是我们给 LP，还是内部复盘，甚至就我们自己，对明年都会做很多展望。但先叠个甲：刚才也说了，投资人啥也不懂，AI 变化又很快，这里面肯定会有很多错的东西，也会有很多幻觉。引用张小龙那句话：我所说的都是错的。

Koji：所以「我所说的都是错的」这句话本身也是错的，哈哈哈。

戴雨森：既然做预测，大家往往会希望形成一句话或者一个概念。我最近在想，2026 年的 AI 或许可以叫 「The Year of R」，由三个 R 组成。

Return（商业回报）

Koji：第一个 R 是什么？

戴雨森：第一个 R 是 Return，商业回报。

过去这几年，AI 带来了很多应用价值，媒体的 highlight 也很多。尤其最近 6 个月，各种大交易：谁又要投入 100 亿美金、几百亿美金买算力、建数据中心；或者 Meta 挖人，一个人一年给 1 亿美金薪酬。包括英伟达、光模块、存储这些硬件上涨，交易的其实是 ROI 里的 I，也就是 Investment。

ROI 的全称是 Return On Investment。过去 3 年，市场交易的是这个 I。为什么有这么多投资？因为大家被潜在的巨大回报 Return 吸引。

你回到 22 年底，ChatGPT 发布之后，大家愿意买这么多算力、建这么多数据中心。大的 Return 有两个：第一是 AGI，它能解决非常多的问题，甚至对人类产生威胁；第二是务实一点，AI 应用可以挣很多钱。回报的吸引力很大。

但现在 Investment 越来越大，Return 什么时候落地、能落地多少，就会越来越被关注。你的 Return 能持续符合预期，才会推动未来的 Investment。所以 Return 很重要。

Koji：已经看到了一些什么样的信号？

戴雨森：首先是我们看到了一些对 Return 的担心。

从模型角度讲，模型能力的进步驱动 AI 应用出现、落地产生价值，这是本质驱动力。大家当年也正是看到了模型能力的进步，才产生了像 AGI 这么宏大的预期。

但我们确实也看到：模型能力还在快速进展，不过如果看单位时间的进步幅度，它有一些放缓。最新 SOTA 的模型发布之后，不管是 OpenAI 4.5、Gemini 3，还是 GPT 5，相比上一代 SOTA 模型——可能是 6 个月前、或者今年年初——进步幅度在放缓。这从一些 benchmark、以及用户侧的反馈，都能感受到。

Koji：但投入到大模型公司的钱却越来越多。

戴雨森：对，同时对大模型的投入更大了，尤其在美国。

模型到 80 分之后，从 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，前沿进展放缓，同时还挡不住追赶者。尤其今年很典型的是中国开源模型，以很低成本达到了前沿模型 80-90% 的能力。

现在是一个 SOTA 模型发布后，可能 6 个月，中国头部模型厂商就会有开源版本出来。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 金牌成绩。最近 DeepSeek 的 Math V2 发布了，也是开源、能拿到 IMO 金牌成绩的模型，就是 6 个月时间，而且训练成本显然小很多。所以「简单的大力出奇迹、别人跟不上」这个叙事受到了挑战。

第二是在应用端。几年前大家讲的是 AGI 愿景，当时有很激进的预计，说 2027 年 AGI 可以实现。我记得还有一篇 165 页的长文《Situational Awareness: The Decade Ahead》就是这么预计的。

但现在看，大家从「AGI 对人类存亡产生影响」的叙事，逐渐落到几条现实、可预测的主线。

Koji：哪几条主线？

戴雨森：第一条主线是以 ChatGPT 为代表的订阅制：找每个用户收钱，现在可能收 20、收 200。但对普通用户提价比较难。Netflix 20 年前到现在，这个价格定位基本没怎么变。

之前大家预期是：模型能力越来越强，我今年收 20，明年收 200，后年收 2000，可以这样提价。但实际结果是：去年前年卖 200 的智能，现在只能卖 20，因为 token 价格下降很快。你卖 200，会有人卖 20 跟你竞争。

尤其大家看到 Gemini 模型表现也很好、价格也便宜，谷歌资金能力强，可以打价格战。所以 Chatbot 订阅制提价更难，而且渗透率已经不低了。全世界知识工作者基本都用上了各种 Chatbot，大部分人用免费版、或者 20 美金就能解决很多问题。竞争更激烈了，提价能力也变差了。

第二条主线是大 DAU。像 OpenAI 这种 DAU 产品，现在已经超过 5 亿 DAU，很快会稳步向 10 亿 DAU 进展。历史上这种大 DAU 互联网产品，变现靠广告和电商：Google、Meta、字节、腾讯都是这样。所以 OpenAI 的电商加广告扩展很受关注，这也是最近 OpenAI 一直在测试的点。

但大 DAU 产品卖广告这件事，和 AGI 叙事之间反差挺大。因为这是成熟商业模式，很多是存量分配。

电商是社会零售在线渗透率的体现，在线渗透率提高速度相对稳定，在美国甚至有点停滞。在线广告也是在线商业活动价值的比例，不是能一年突然翻倍的事情。这里大量是存量：原来在 Meta、Google、ByteDance，现在 ChatGPT 进来分蛋糕。

Koji：Chatbot 怎么做广告这个事情今天还没有答案。

戴雨森：是的，速度可能会低于预期。Google 在 1998 年发布之后，直到 2000 年才推出 AdWords、2003 年又上线了 AdSense，逐步形成搜索引擎 native 的广告模式。Facebook 2004 年上线，到 2007 年才推出信息流广告这种适合社交网络的 native 广告形态。抖音 2016 年上线，它的广告化探索到 2020 年左右也花了不少时间。

Chatbot 现在的处境也类似，不可能简单插广告。那样的话，用户对 AI 助手的信任，尤其是付费用户的信任，都会受到影响。所以广告、电商怎么做好仍然需要大量试错探索，明年也很难快速兑现。

Koji：还有其它吗？

戴雨森：第三条主线是 AI Coding 为代表的按用量付费模式。一个大的故事是：如果 AI 替代很多程序员工作，程序员工资高，全世界可能几千万、上亿程序员，每人每年 10 万美金，那就是 10 万亿的工资价值。AI 能不能赚到这 10 万亿里的一部分，比如 3 万亿、5 万亿？

但我有一个不同看法：AI 能替代很多程序员工作，不意味着它能赚到这些程序员工资。相反，意味着原来要花很多钱做的事情变得不那么值钱。

Koji：确实如此。

戴雨森：因为智能的价格，也就是 token 价格在不断下降。一个任务一旦变得不那么 frontier，会很快变成固定订阅费，比如每月 20 美金、100 美金；再过一段时间，可能几乎免费，甚至端侧就能跑。

只有最 SOTA、最前沿的任务才可能按用量持续收费，但这部分也会迅速同质化。简单说：原来值钱的事情会变得不值钱。

一方面它会让更多人成为程序员，但同时也会让程序员能收取的工资变低。所以很多人反而会担心 AI 带来通缩：短期会让整体价值变低。

Koji：to B 方面呢？

戴雨森：我想说的第四部分也是企业服务，比如 Harvey、Sierra 这种卖给大企业的 AI 企业服务应用。今年增速很快，一些公司到了 1 亿、2 亿美金 ARR。

但你回到「跨越鸿沟」框架：早期市场扩散快，但企业部署 AI 没那么容易。像微软 Office Copilot 这么通用的场景、这么成熟的技术，企业应用都低于预期。大公司使用新技术没那么快，所以这部分还有一个跨越鸿沟要验证。

整体来讲，Amara’s Law 可能会应验：短期高估、长期低估...