回顾｜金琛×何盈庆×Laura×古茜：柔韧是更持久的硬核

将门十周年·线上闭门交流第二场回顾：

开始前，特邀主持人古茜说「今天可能是这十场以来女性浓度最高的一期，但我不想介绍这是一场女性圆桌，而是希望大家结束时会会心一笑：这就是女性在一起才会聊出来的圆桌。」

1.5 个小时之后，我们说到做到了。

四位嘉宾——金琛（魔形智能创始人 & CTO）、何盈庆（New AI 联合创始人 & CEO）、Laura Lin（Collov Labs 增长负责人）、古茜（Poeticoder 创始人，播客「自习室」主播）——在这场对话里，聊职业路径、聊创业焦虑、聊什么被高估了什么被低估。

整场对话都指向同一个东西——柔韧不是硬核的反面，是硬核的另一种质地。一场活动聊下来，你会对这个说法有更具体的理解：柔韧从来不是硬核的妥协，它是另一种更持久的硬核。

以下是本次闭门交流的文字回顾，整理自现场逐字稿，保留原味，内容经嘉宾确认后分享。

✍️文字整理：将门编辑部

一、她们想被记住的身份

古茜开场先拿自己开刀：「我想被记住的身份有两个——不好惹的娃娃脸，和写代码的女诗人」然后她问三位嘉宾：如果只能用一个身份来介绍自己，你选什么？

出乎意料地，三个人给了同一个答案。

金琛：「女性创业者。」她说自己在过去两年的创业中学到了很多，也希望接下来与大家分享。

何盈庆：「我给自己贴标签，一个是“学术”，一个是“创业”，另一个基础的就是“女性”。」

Laura：「一个标签是女性创业者，另一个是社会认知层面的增长。」

古茜听完做了一个观察：「我发现我们四个都很愿意把“女性创业者”放在自己身上。这跟我几年前所感受到的环境还挺不一样的——之前大家会觉得说自己是个女性创业者，畏首畏尾，怕别人低看一眼。但现在我们都特别骄傲地称自己为女性创业者。这是我们今天这个圆桌一个特别好的基调。」

二、路径：每一步都不是偶然

金琛：数据 → 算法 → 算力，观察时代的机遇

古茜替金琛做了一个「更不谦虚」的介绍：浙大本科 → 西北大学高性能计算博士 → 橡树岭国家实验室 → Palantir → Meta → 文远知行 → Graphcore 中国工程总负责人 → 创立魔形智能。「从我的视角去看，你人生的每一步可以说是稳准狠。感觉是不是背后有高人帮你规划了一条职业路径？」

金琛自己拆解了背后的逻辑：「我遵循的是 AI 三要素的演进——数据、算法、算力。」在 Palantir 和 Uber 做的是分布式计算、AI 基础设施，接触最底层的数据治理；到 Meta 和 Instagram 做推荐系统，是算法层；再到后来，她发现自己在做算法时需要 plan 硬件的 capacity——「正好处在从随机森林转向 BERT 做 ranking 的阶段，算力的 planning 出现了一个特别大的爆发机会。那时候 AMD 的股票涨得特别好，我在看 Facebook 内部 infra 的材料，AMD 的 adoption 是指数级的增长。后来接触到 Graphcore 的机会去从零到一搭建中国的技术研发团队。」——每一步的转变，都是观察时代机遇的结果。

古茜追问：AGI 真的到来的那一天，你所在的芯片行业会突然变得更重要，还是突然变得没那么重要？

金琛的回答很冷静：「算力、存储、通信、能源，这些瓶颈会在此消彼长的循环中动态调整。每个 wave 都会推动下一个 wave 的发展。」古茜补充「“重要”这个词本身也会被重新定义」，金琛非常认同：「像“算力”就已经被重新定义了很多次了——算力是 token，token 是 revenue，这些词都会随着时代被赋予新的意义。」

何盈庆：在正确的时间，去做自己认为最重要的事情

何盈庆是四位中最年轻的。港科大博士，在 GitHub 上有 1 万多 star，博士期间发了近 20 篇顶会论文。

古茜问她：如果回到博士第二年，可以少发几篇论文，你会选择多做什么？

「我想了很久。」何盈庆说，「一开始我觉得是不是要多出去跟外面的人聊聊。但后来想，从一个更 practical 的角度，我还是会投入 90% 到 95% 的精力专注科研。」

她的理由很具体。「当时视频生成领域非常早——2022 年的时候，做预训练的公司非常少，大家都在刚开始用 diffusion model 做视频生成，探索怎么把视频压缩到有效表征。整个领域处在一个刚起步的阶段，有大量技术问题需要解决。」她举了一连串的问题：分辨率提升、可控性、动作质量、多模态联合生成。「当时就是一直在发现新的技术问题然后解决。我是一个做事情比较 focus 的人，在正确的时间阶段做自己认为最重要的事。」

至于为什么选 AI 视频这个红海赛道，她的解释是「bottom-up」：从擅长的视频生成切入，「视频赛道足够大，动画、音乐、短剧、广告都是不同的细分场景。长视频、互动视频、更低成本的生成、世界模型——这些问题都还很早期。做的人多，但底下有各种不同方向都可以做。」——古茜笑称「红海也是海，但这个海足够大、鱼也足够多，谁能抓到鱼就各凭本事了。」

Laura：终于天塌下来不是我顶着了

Laura 的路径跟另外两位不同。斯坦福 HCI，Google 和 Meta 做过 UX 研究，自己创立了 Dr. Lambda 一年就成功退出了，现在加入一家硅谷的 Pre-B 轮公司 Collov.ai（也是将门的 portfolio）做 Head of Growth。

古茜问她：自己做创始人把公司带到退出，和现在加入别人的公司，体感上最大的不同，心态上有什么不一样？

「从女性角度，身体和心理上双重疲惫是指数级下降的。」Laura 说得非常直接。「做 founder 那一年，我基本上晚上睡不着觉。你要考虑公司层面的存活问题。很多时候是策略层的事，往前怎么走，对外做什么样的表达，会吸引来什么样的人、什么样的客户，就可能影响到下一步融资、被收购、能不能做得更大。关于生存的问题还挺 suffer 的。」

公司进入 Pre-B 轮之后，阶段和量级与刚开始创业时也不一样，现在少了很多生存上的担忧，大家有足够的时间和弹药可以进行探索，「不是一号位——终于天塌下来不是我顶着了。」确实如释重负，但也会面临「Pre-PMF 是最痛苦的，不管你是不是创始人。最艰难的往往是找不到 PMF，当别人来掌舵的时候，还是很容易出现方向一直在变化的问题。」

三、各自的公式

Laura：「AI 产品增长 = 信任 × 内容 × 社区」

Laura 在之前的分享里总结过一个 AI 产品增长公式，古茜专门做了功课：「信任 × 内容 × 社区」。

「现在这个市场，无论 ToB 还是 ToC，信任都是最重要的。产品太多了，流量太贵了。信任是可以通过人为的好好沟通去建立的，而不仅仅是产品本身。」Laura 举例，「在北美很多人用 email，如果你给他发邮件，他要把你丢进 spam——那你后续做任何 activation、任何 marketing 都是没有用的。有了信任以后，他不会举报你的邮件，你才能不断跟他有更多的交流。最后才是社区——久了以后他会主动找你讲对产品的期待或不开心，说明他已经把自己和这个产品的使用联系在了一起。这些人会陪着你一起，是你产品迭代最好的 testing group。」

古茜之前也有做增长的经历，很多创业公司在一开始也想从平地把起一个社区，好像社区就是用户的护城河，但 Laura 的分享带来一些新的启发——这个顺序不能乱。「先建立信任，然后不停地喂内容，然后自然的形成了一个社区。」——有点反我们之前的认知，但是非常有用。

Laura 还观察到一个趋势：越来越多女性选择做一人公司。「创业以后我才意识到，我们女性真的过于低调、过于谦逊。那些美好的品质都可以套在女性身上。但跟着男性创业以后我才意识到，原来他们可以如此的强硬和强势。我观察到越来越多的女生，哪怕再长着娃娃脸，到最后都坚定地要一个人当 CEO，绝对不要 co-founder。现在一人公司就是一个很大的趋势。」

“不好惹的娃娃脸”古茜表示很有共鸣：「我看到了很多女性联创会有的一个误区——总觉得我是他的互补角色，以这位男性创始人的短板在哪、我去补上，最后发现自己特别难受。」

金琛：「Token 正在变成大宗商品」

被问到为什么魔形智能被称为「Token 超级工厂」，金琛解释：「老黄在今年 GTC 上提了 token factory 这个概念，其实我去年也想到了。」她观察到整个 AI 基础设施正在像制造业一样演变，「Token 慢慢快变成大宗商品了。原来数据是海量数据，但没有很好的度量单位。有了 token 之后，大家非常清晰地用 token 量表去统计。」从去年年底到今年年初，token 的消耗量指数级增长——「整个消耗已经从一个零售业变成了工业制造业。」

关于合伙人分工，她也很坦率：「我自己在投融资这块并没有太多经验。我的合伙人做投融资、做资源，我做产品、做技术、做客户——非常互补。创完业之后你会发现，金融这个杠杆一定要有，不然公司没办法高速成长。」

何盈庆：「以终为始，想什么就去做什么」

何盈庆被问到最引以为傲的决定时，答案只有一个：「博士毕业立即创业。」

「最近两三年，大厂给 PhD 的 package 还是很高的——国内白菜价大概两百万年薪，北美那边 50 到 100 万美金一年。我身边很多朋友有创业的想法，但绝大部分人不会一毕业就创业，而是先去别的地方沉淀一下。但是我的思路比较小众——以终为始。我先知道终局是什么样子，对它有一个切身的感知，然后我才知道中间要做什么去到达那个终点。我觉得自己的未来肯定是要创业的——那为什么不一上来就创业？不能有一些既有路径的依赖，想做什么就直接去做。」

何盈庆引了两位老师的话。「港科大李泽湘教授说过一句振聋发聩的话：外面枪炮声都响了，你还在磨刀。」全场笑。「还有屈华民教授说的：很多年轻人就是想太多，干太少。我觉得非常有道理。我也是实干派——想什么就去做什么。」

四、那些台面上不会说的话

什么被高估了？

古茜把这个问题抛给了所有人：当前 AI 圈，有什么事被过度高估了？

金琛第一个答：「电力。在中国，电力价格在整个基础设施里面还是比较低的，省电对我们来说并不是成本结构里特别关注的话题。在海外确实电力是一个特别卡脖子的事情。但最近有些做新能源的朋友老是跟我说要一起合作做数据中心——我觉得电力在中国整个基础设施成本结构里没有那么高。」

何盈庆从技术角度直言：「我觉得 AI 圈可能被高估的是大家对于 Scaling Law 和监督学习的期待。」她拿人类学骑自行车举例：「一个小孩子学骑车，不需要看 50 万个别人骑车的视频。他是在环境里先骑着试试，摔倒了再调整——通过真实世界的交互和反馈来学习。现在大模型的能力虽然来自 Scaling Law 的技术范式，但它更像是一种“观看”，而不是真正的从世界里学习。后面可能会有新的学习方式和底层架构，让我们真正理解世界的物理因果规律。」

古茜立刻接住了这句话：「非常巧。也说了一模一样的话——他不是反 Scaling Law，是反万物都 Scaling Law 化。同时我们需要保留物理世界的触感。」

Laura 的观点不同但同样尖锐：「模型本身的技术被高估了。重要的是先做出 PMF，而不是拿着锤子找钉子。」

创业的代价：大脑永远是上线的状态

古茜问了所有人：近三年，你最引以为傲的一个决定是什么？

金琛的回答特别诚实：「最骄傲的是迈出创业第一步。原来做职业经理人是利用公司的平台去创造更多的价值，但创业者是给我们的客户、员工、生态创造平台，是一个平台搭建者。加入到 AGI 赛道是非常重要的决策，因为这个赛道决定了你未来的成长空间和成长性。」但她也进行了一段真实的剖白「我的睡眠分数，从创业以来基本上都低于 60 分，很长一段时间。」

「我其实并没有觉得我自己是一个非常紧张的人。但潜意识里还是会焦虑。产品在打磨过程中，在你还没达到预期的营收之前，你永远会思考明天怎么做更好、怎么避免过去的问题。整个思考的 activity 永远在你后脑挂着——你是没办法把它取消掉的。大脑永远是 by default 上线的状态。」

古茜立刻共鸣：「我创业时五一假期，跟另一个创业的朋友出去喝咖啡，约定好今天绝不聊工作。坐下来之后两个人浑身不舒服——坐了半个小时，心想算了直接聊，脑子里要思考的事直接喷涌而出。我们俩当时就笑对方——都说了今天要把大脑清空，但那些事还浮在大脑皮层上，你根本没办法给它清空。」

如果明天必须做一桩并购

古茜抛出一个脑洞题：如果公司明天必须做一桩并购——不管是买别人还是被别人买——你选谁？希望听到充满野心的答案。

金琛最战略：「兼并上游的数据中心，或者下游的大模型公司，巩固产业链地位。」古茜追问有没有具体哪一家，金琛笑而不答：「不方便 cue 出来。但这件事在心里已经很久了——要么向上生长，要么向下生长。」

Laura 的回答最务实：「我想收购苹果，为了它的硬件生态。我们新产品是 AI camera，苹果的 Human Factor 设计对我们非常有帮助。」至于被谁收购，「希望是Meta——因为他们给钱会比较多。」

何盈庆的选择最有野心：「字节，不管是收购还是被收购都不错。AIGC 改变的主要是内容的生产侧，但是内容分发还没有特别大的改变。字节有强大的内容分发渠道，跟我们内容生产的能力是天然协同。」

古茜最后自己接了一刀：「如果让我收购谁，我就把播客平台小宇宙和社媒平台小红书一起收了——特别想试一下自己站起来当爹妈的感觉。」但随着后面聊天的深入又推翻了自己——「但仔细一想，未来可能大家不需要依托于一个中心化的社交媒体平台了。每个人都可能成为一个全媒体的出口。」

五、预设之外的碰撞

观众提问：职业路径怎么选？

观众一（腾讯算法工程师）问：在高速变化的 AI 行业里，有些人可能有比较明确的主线，知道自己想要什么；有些人可能是“随波逐流”，在那个时代根据技术浪潮去拥抱趋势。我们应该怎样去规划职业路径？

三位嘉宾给出了三种不同的答案。

金琛：「很赞同盈庆刚才说的——以终为始。如果你想创业，可以先成为公司高管或教授来积累班底——有了自己的团队再出来创业，更水到渠成。但现在 AI 给所有事情按了加速键，在这个新的范式里面，有 AI 工具的加持，因地制宜。」

何盈庆：「先想清楚自己想要什么，这是一个非常重要但被低估的问题。不同的人追求不一样——有的人追求稳定的生活和小确幸，不太需要创业。有的人就是想做事、主观能动性强、找到了自己热爱且擅长的方向。想清楚了，做什么决定都是水到渠成的。但“想清楚”这件事，需要花很多大量时间去思考。」

Laura：「我倾向于第二种——拥抱时代浪潮。我的专业是 HCI，现在这个专业的对口就业基本已经不存在了。不要被自己原来的标签和职能名称禁锢住。多去尝试，这些职能的叫法会改变的。」

科研 vs 创业：两种完全不同的目标

观众二（在聊天室询问“闺蜜聊天局，那男生可以参加吗”的 CS 在读博士）问何盈庆：从科研到创业，身份转变最大的不同是什么？

何盈庆的回答非常清晰，首先「从目标上来说，有本质区别。科研是去提供更多技术可能性——我发现一个 research gap，之前没人研究过，我就去填补它，去创造知识，去造更多的锤子。创业的本质是你能给用户解决什么问题、带来什么价值、在什么场景里用起来——可能不需要很前沿、很 fancy 的技术方案，用户创造的价值是否大于使用成本。」

「具体到角色上，如果作为 research scientist 加入创业公司， 我觉得转变没那么大，还是进行一些前沿模型的探索，但是你会更在乎它是否稳定的交付或者有不错的效果，是工程上的转变。但如果你做一号位，这就会有更大的转变：你会花大量时间去跟人打交道——找人、融资、找方向。这完全是两件不同的事。」

古茜的两周：从「自愧不如」到「深与广不冲突」

古茜在第一场结束后写过一篇笔记，大致意思是说自己跟那些把天赋和努力集中在一个点上的天才少年相比，有点自愧不如——自己的天赋和努力是分散在不同领域的，既是创业者，又是内容创作者，还是运动员。我“门”也有一个问题在此刻抛出「现在两周过去了，在“全面的优秀”和“单点的极致”之间怎么选择？还是说仍然处于一个有点纠结的状态。」

古茜的回答也串联起前后两场交流活动，甚至道出了不同创业者的区别：

「我上一场聊完之后，确实进入了一种很低落、低沉的状态。那场嘉宾是技术天才少年，他们想的是，你刚刚的问题哪有漏洞，我必须先给你指出来，我心里才舒服。他们不会去想我的表达要怎么样、场面要怎么样，而是必须把我心中坚守的黑与白给你讲出来。我当时问他们，如果你不创业，平行世界的你会做什么？范浩强说可能还是会去研究数学——因为人类总是要证出 P 和 NP 的。这个回答让我当时有些羞愧和相形见绌。」

「但这两周过去了——也受益于准备今天这场圆桌，我读了盈庆的论文，了解金琛的经历和 token 逻辑，听了 Laura 的播客和分享，我从这些里面得到了抚慰。有些时候，你很难把一个男性当偶像——你看他这么“雄”，我也可以“雄”起来。不一定的。但是你看身边的女性，看到她们这么温柔又有力量，做事还能这么硬核——就像金琛能当 Graphcore 中国工程总负责人，来定技术方向，来判断未来趋势，是这种舍我其谁的状态——那我今天聊完就觉得，以后我也可以去当技术的定调人。谁说不可以？」

「所以深与广并不冲突。最关键的是你选择以什么样的维度和局面呈现在自己身上。我觉得我也有点小长进——这两周开导自己走出来了。」

尾 声

活动最后，主办方说了一段话，跟第一场遥相呼应：「今天我们聊了很多——过往的经历、为什么开始创业、做一把手的感受、对未来的畅想等等。但我觉得最有价值的，可能是嘉宾们传递出来的一种勇敢、自信、以及清醒的自知。」

主持人引用了古茜在播客里说过的一句话来收尾：「停止用“不屑”来伪装“不敢”，诚实地面对自己的渴望。」可能在我们女性身上，未来“女性创业者”这个标签会越来越弱化——因为现女性创业者不再是一个小众的选择了，有越来越多的女性走上 AI 的道路，走上创业的路上。

这也是将门十周年做这一系列闭门交流的初心：不是让大家去盲目崇拜一些大佬，而是希望让大家听到不一样的声音，通过吸收更多的观点和认知来更好的向内去探索、更好的了解自己。

下一场闭门交流将于 6 月 16 日举行，聚焦「双重身份」——那些同时在高校担任教职、又下场创业的老师们。报名通道已开启，欢迎与我们继续线上聊天！

*注：本文由将门团队根据 2026 年 6 月 2 日线上闭门交流逐字稿整理，所有带「」符号的引用均来自现场发言。

-The End-

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