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“你允许了狐狸进了鸡窝。” “德州变成蓝色，肯定有很多人做梦。” “是他们想象不到川普会做这么多的犯这么多的错误。” “Every election is about turnout，make them show up to the polls.” “美国老百姓已经很多年不太信任大企业了。” “你抓了30万人，但是1000万人现在生气了、害怕了。” “皇帝的新衣，大家不敢说实话。” “John Ossoff cross check all the boxes，他证明了在红州还能赢。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube | Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 嘉宾：Gavin Newton-Tanzer - Sunrise 出海服务 总裁 - Linkedin | 小红书｜视频号 哥伦比亚大学（政治学）校友，新泽西州注册选民 Gavin主业帮助中国创业公司出海，如果想和他联络，请在评论区留言 Show Notes00:12开场：中期选举尘埃落定，民主党拿下参众两院，德州翻蓝，特朗普输了 02:49Gavin自我介绍：康州/新泽西，中间偏左民主党，投过Romney但从未投Trump 04:58中期选举科普：参议员每两年改选三分之一，众议院全部改选 07:082024年真相：民主党选民生自己党派的气，拜登退选跳过primary，哈里斯被“强加” 09:30通胀与油价：一箱油从32美元到60美元，伊朗战争后飙升，特朗普说“没有通胀” 13:05候选人质量 vs 特朗普因素：德州肯尼迪对克鲁兹式对比，但更大原因是特朗普 16:39深红州翻蓝：德州、堪萨斯、南卡、北卡；州长参议员长期影响 21:41特朗普的“诅咒”：初选讨好特朗普才能过，大选因讨厌特朗普而输 24:27JD Vance困境：太子变靶子，必须与伊朗战争切割，共和党初选必被攻击 27:58国会权限：不能直接结束战争，但可用预算、传唤、听证会折腾马斯克和特朗普周边 36:08数据中心争议：NIMBY、AI焦虑、电价水污染、美国去工业化后心态没准备好 39:24企业与社会契约破裂：从建学校图书馆铁饭碗，到profit extraction、CEO薪资上涨 46:26就业结构错配：700万找工作、700万空缺，白领多蓝领缺，文化洗脑“不上大学是二等公民” 49:46ICE争议：1000万黑工只遣返二三十万，但抓错人、母子分离视频影响选情 55:32跛脚鸭政府：短期对企业是好事“终于可以睡觉”，长期对老百姓不好；2028展望 核心观点总结2026美国中期选举出现“蓝色海啸”，民主党大胜民主党拿下众议院435席中的240席，参议院100席中的54席，参众两院全归民主党。德克萨斯州州长翻蓝，1988年后首次赢下参议院席位，多个深红州倒戈。特朗普输了。 2024年不是民主党弱，而是民主党选民“生自己的气”拜登承诺只做一届、交棒年轻一代，却在临近大选时退选，跳过党内初选（primary），直接提名哈里斯。许多中间派民主党人不接受“被要求接受一个不情愿的人”，选择待在家里不投票。这批人去了特朗普那边。 通胀是这次翻蓝的最大原因，伊朗战争是直接导火索美国人每天加油、去超市，油价从2020年一箱32美元涨到2026年10月近60美元，翻了一倍。特朗普说“我不在乎通胀，没有通胀”，但老百姓感受到了。伊朗战争后油价直接飙升，民众无法接受。 候选人质量（candidate quality）有影响，但更大原因是特朗普德州肯尼迪对泰迪·克鲁兹式的对比很明显：一个形象家庭都正，一个自己差不多是罪犯。但即便有好候选人，在特朗普没打伊朗之前也打不进去。这次是特朗普把整个党派拉下去了。 特朗普对共和党的控制可能变成“诅咒”深红州共和党初选即大选，候选人必须讨好特朗普才能过初选，但大选时选民因讨厌特朗普而投民主党。特朗普允许“狐狸进了鸡窝”，现在有了后果。未来两年共和党内部会出现与特朗普切割的比赛，但没人敢切太远。 JD Vance处境艰难，“太子”变靶子他本以为自己能继承特朗普所有支持者，现在必须既满足特朗普又保持一定距离，尤其是与伊朗战争切割。共和党初选辩论中，所有人都会攻击他是最接近特朗普的人。2028年共和党候选人未必是Vance。 国会没有直接结束战争的权力，但有用预算和传唤权折腾的空间民主党可以通过预算作为杠杆与特朗普谈判，但特朗普享受斗争，未必有用。更可能发生的是大量传唤、听证会、要求提交资料，马斯克、特朗普周边的人、内阁部长都会被叫到国会问话。AOC等人会利用这个舞台拍“tiktok video”成为全国性人物。 数据中心成为美国政治争议焦点，本质是AI焦虑的具象化“美国人情愿住在核电站旁边也不愿住在数据中心旁边”不是真的，但传播的是真实心态。邻避效应（NIMBY）强烈，老百姓对AI取代工作、电价、水、空气污染有焦虑，数据中心是可以实实在在抗议的点。美国去工业化太久，突然同时进行几百个大基建项目，心态没准备好。 美国企业与社会契约破裂，从“社会贡献”转向“利润榨取”过去企业建厂会带动整个城市、给学校图书馆捐款、提供铁饭碗；现在企业分散、CEO只看股价和估值，CSR减少，利润榨取增加，CEO薪资上涨。老百姓对大企业不信任。数据中心最后会通过谈判给地方电费补贴、建学校、承诺高薪职位来换取支持，但需要重建社会契约。 美国就业市场是结构性错配，不是没有工作失业率约4%，700万人找工作、700万空缺，但白领候选人多、蓝领（电工、护士、焊接、屋顶）严重短缺。美国文化长期洗脑“不上大学就是二等公民”，导致很多人不愿接受仓库、医院、学校的工作，也不愿去底特律、哥伦布、克利夫兰、奥斯汀、达拉斯。 ICE过度执法伤害了共和党选情美国约1000万非法黑工，实际被遣返仅二三十万，但ICE新招人员培训不足、手重，抓错人、母子分离等视频在TikTok上几百万播放。不仅1000万人害怕，合法移民也害怕。共和党想控制移民，但“不是要杀人、不是要把孩子和母亲弄开”，这影响了选举。 进入“跛脚鸭”政府，短期对企业可能是好事总统和国会分属两党，互相制衡，企业认为“终于可以好好睡觉”，政府会花大量精力内斗而不是出政策。短期对经济只有好处没有坏处，长期对老百姓不好。特朗普前两年没有制衡，“皇帝的新衣”没人敢说no，现在有了check。 2028年大选：民主党方面John Ossoff势头强劲他在Polly Market上24小时内从较低概率翻倍到20%，超过JD Vance的17%。原因：南方民主党人、白人男性、重视家庭、赢下深红佐治亚州、年轻（1987年生）、campaign on working class Americans and living costs、没得罪什么人。但他本人说“不考虑2028”，这是参议员的标准说法，不一定真。 在小宇宙查看该单集文稿

“上周整个科技股的行情，可以属于是一个地狱级别的行情，当然地狱也分很多层。” “中国一级、中国二级、美国一级、美国二级，这四个地方分别都在四个不同的时空，他们是平行宇宙。” “美国这1000亿能够养非常多的公司，但中国的收入可能养不那么多公司。” “怎么有人可以120亿美金融第一轮？120亿美金都可以把中国的科技巨头收购掉了。” “一级还在抢算力，但二级你看 CoreWeave 的 CDS 已经在计算它什么时候会违约了。” “中国的问题，现在我认为其实不是有泡沫，而是泡沫不够大。” “酒壮怂人胆。对于我们这些做投资人来说，我们的胆是谁给的？是我们背后的资本给的。” 主持：董艺婷，《慧客堂》主播，至明科技创始人，慧度资产总经理 嘉宾：Raymond - 科技投资人，苔藓之火主播 社交媒体：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube｜Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 Show Notes00:12紧急加更：科技股“地狱分层”，A股、美股、杠杆资金多层受伤 03:03录制时点：市场情绪接近临界点，群聊与问询密集 04:36Raymond 美国一个月观察：科技圈、创业者、投资人、生态伙伴 06:24中美温度差：美国链主带动生态，中国付费少、生态体量不同 07:49美国一级泡沫在 New Labs：Thinking Machines Lab 高估值融资困难 10:56算力紧缺：New Cloud 生意好、DeepMind 缺卡、一二级裂痕 14:46四个平行宇宙；六派听友；24年9月判断与“所有人转向科技”的危险信号 21:51谁能赚高波动钱：产业杠杆、大资本、早参与抽本金、反对杠杆 24:21科技有前景所以有泡沫；2026 vs 2021 泡沫打七八分 27:26中美估值差异：一级生态、接力资金、上市即C轮、并购退出少 33:12“中国不是泡沫而是泡沫不够大”；创一代思维与二级股价负循环 38:15股价为何跟随：互相投资、盈利外溢、共同流动性、一人一票 40:06AI资本开支：繁荣证据 vs 折旧与几万亿收入覆盖担忧 45:52泡沫难识别；Michael Burry 案例；按仓位和敞口做应对 54:40资产配置与再平衡；A股换美股易双打脸； 01:10:29 产业链信号与无人机拍星际之门 核心观点总结这是一期因科技股剧烈调整而“紧急加更”的节目上周科技股行情被形容为“地狱级别”，A股、美股、杠杆资金多层受伤。录制时市场情绪接近阶段性临界点，电话、群聊问询密集。 中美科技产业处在不同“时空”，甚至是四个平行宇宙美国一级市场欣欣向荣：OpenAI、Anthropic 等链主带动大量服务公司，算力、数据、服务需求强；中国付费意愿和收入体量相对小，生态繁荣程度不同。中国一级、中国二级、美国一级、美国二级各有各的温度。 美国一级市场最大的泡沫在 New LabsThinking Machines Lab 无产品却高估值融资，后续高估值融资困难；很多 New Labs 没有明显 PMF。但美国并购退出活跃，Cursor、World Labs 等大额交易支撑生态正反馈。 美国算力依然紧缺，一二级市场出现裂痕New Cloud 生意很好，初创公司难拿算力，DeepMind 内部也缺卡。一级还在抢算力，二级却已在用 CDS 计算 CoreWeave 何时违约，一二级感受差别很大。 科技产业有前景，所以科技股必然可能有泡沫科技行业长期发展已是共识，但股票价格会透支未来。估值不只来自基本面，60%以上取决于背后资金的风险偏好、资金期限和承受风险的能力。 中美估值不能简单横向比较，生态和接力资金差异很大美国从天使到二级、并购退出链条完整；中国一级生态单薄，很多公司上市时只相当于美国 C 轮状态，并购退出少，估值层次拉不开，二级行情也难持续。 “中国不是有泡沫，而是泡沫不够大”Raymond 认为中国问题不是泡沫太大，而是支持创新的资金、并购和接力生态不够。中国老板多为创一代，资本思维较弱；二级股价低估时也不愿用股票收购。 泡沫很难被识别和预测，普通投资者不必不自量力短期预期差、信息不对称、技术迭代速度都让“泡沫破裂时点”极难判断。Michael Burry 长期唱空、靠 Substack 赚钱的例子说明：悲观者正确，乐观者挣钱，但预测对不等于做对。 资产配置和再平衡是保护，不是精准逃顶资产配置通过分散和再平衡，把高波动资产可能带来的损失控制到可承受范围，保护家庭财富，让你能淡定等待。它不能承诺精准逃顶。 高波动市场里，先对号入座自己的资金性质和投资模式能从头赚到尾的人，要么有产业杠杆，要么有庞大资本且无杠杆、无支出压力；部分赚到的人往往早期参与并已抽回本金。反对杠杆，反对在情绪临界点追涨杀跌。 AI 资本开支既是繁荣证据，也有折旧和收入覆盖的长期担忧美国缺工人、缺电、缺数据中心，资本开支需求旺盛；但每年上万亿美元开支对应未来折旧和几万亿美元收入，市场会担心“地球上哪来这么多钱”。 产业链上游信号可看芯片租赁价、内存现货价等，但二级市场领先指标基本是“最后最后”专业机构会用无人机拍星际之门工地、热感应看机器是否运转；普通人看 A100 租赁价、内存现货价更可执行。不要指望在二级市场找到真正的领先指标。 在小宇宙查看该单集文稿

“它并不是要让AI跑在硬件里面，反而是应该让AI去定义或者操控这个硬件。” “你越往陪伴方向做的时候……你就逐渐会变成一个内容公司、娱乐公司、IP公司、设计公司。” “我觉得硅谷公司它为什么不做它，因为它也陷入了一个硬件就必须靠中国的这样一个思路。” “1.8米高的太阳花……结果全部被别人买走了。” “我们真的是当花瓶在用，就是好看，然后吸引人过来跟好玩。” “出海我觉得是相当于第二次创业了。” 主持：Raymond - 科技投资人，苔藓之火主播 社交媒体：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube｜Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 主持：马克汤 - 发财搭子 主播 / 财搭子AI 联合创始人 / MIT毕业，CFA/FRM持证分析师 相关单集： 40. AI应用能融下一轮吗？收购、擦边、中转站、大厂围猎 - 对话｜马克汤 51. AI 和机器人改变世界，这钱你出？ - 马克汤｜财搭子AI 嘉宾： 王乐 - FoloToy 创始人 - 小红书 / 公司网站 ai-passport.folotoy.cn 真地 - 魂伴科技 创始人 - 小红书 / 公司网站 cyberpartnerai.com 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 🎯本期提到：天翼云・花卷聆记 AI 录音卡 依托天翼云国云算力，一站式完成录音、实时转写、AI 自动纪要，多方言识别、多端同步，高效沉淀会议与访谈信息。 想了解产品详情，欢迎访问官网：【花卷聆记，你的随身AI助理】 Show Notes时间话题 00:12开场：WTCC 2026现场，四位人类+机器人机器狗，AI硬件发展到哪一步 01:39为什么还需要新AI硬件？让AI定义/操控硬件，而非让AI跑在硬件里 03:53标准化产品 vs 用户自定义：AI降低普通人改造硬件的门槛 06:52让智能具身：AI硬件给AI身体和感知，而非只围绕人 09:44硬件作为上下文采集设备：眼镜、录音、吊坠，帮AI了解我们 13:0865%/45%完成度：不预装喜马拉雅，留接口让用户一句话对接 16:25人人都是程序员：六年级孩子周末消耗50亿token做3D游戏 20:17AI Passport社区：1300+玩法，创作者约5%，AIGC社区 29:38过去两年AI硬件点评：录音豆、无摄像头眼镜、手表 35:13隐私边界：砍摄像头、聊天记录只给关键词、防录音屏蔽器 42:43大厂 vs 创业公司：做“小绿豆填缝”，不研究大厂战略 45:03未来不会只有一个超级爆款；好产品是野种子野蛮生长 52:48AI手机的矛盾：广告系统 vs 用户时间；京东最危险，淘宝是逛 01:00:22Labubu不应该开口说话；陪伴越做越像内容/IP公司 01:07:04UGC/AIGC社区、机器人海关案例与出海：CES、AI Passport进美国 在小宇宙查看该单集文稿

“硅谷其实是一个和人间有时差的地方。” “你说当时的中国有泡沫吗？那肯定是有的，那又怎么样呢？” “教授不应该穷，博士不应该穷，研究生不应该穷，读书就不应该穷。” “数据公司与其说是一个外包商、承包商或者白手套，你不如说它是一个 frontier model 的 researcher partner。” “训练数据其实不是一个成本项，有可能是个收入项。” “卡的分配是一个 CEO 做的公司级的决策，GCP 的价值目前有可能是 research 价值的十倍。” “第三名的座次是不变的，但人不一定，所以人就轮流上位。” “与其说他们是真正对中国好奇，不如说他们对中国是恐惧。” “YC 的毕业生可以互相购买，一起刷单，一起进步。” “80% 的收购可能都是吹牛。” “他非常像是一个男孩子偷穿爸爸的西装，整个衣服看起来大了一号。” “空气里面都是那种暴富的味道，没有时间解释了，赶快上车，再不上车来不及了。” “我非常希望天下处处都是泡沫，天下没有难做的生意。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 其他地方：Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 Show Notes时间话题 00:14开场：硅谷与人间有时差，泡沫问题为何不重要 01:09硅谷经济上行期面貌，类比 2014—2015 年中国 03:30New Labs 泡沫：Thinking Machines Lab、943 亿美元、16 家披露收入 05:19教授创业与学术圈关系：教授不该穷，读书不该穷 07:15数据公司成显性机会：Coding 被覆盖，2027 年重心未知 08:46训练数据从成本项变收入项，数据生意 operation heavy 11:29DeepMind 的大厂病：慢、层级、数据合规、卡优先给 GCP 14:23中国模型轮流坐第三名；美国基金来华考察与恐惧 16:12YC 扩张年轻化、to B 扎堆、毕业生互相购买刷单 19:50并购退出多，但 80% 收购夸大；大二学生“被收购”故事 24:12华人创业者/投资人崛起，可能跑出 50—100 个 Zoom 27:08国内大厂来硅谷“白嫖”平替，付费意愿差 27:55硅谷人人找下一步；希望天下处处是泡沫 在小宇宙查看该单集文稿

“不要做个老登。” “缺电缺的并不是电量，而缺的是负荷。” “任何行业供需决定状态，不取决于你的商业模式多牛逼、壁垒有多牛逼。” “一旦需求不增长，设备需求不是从 100 降到 80，而是降到 10 到 20。” “你现在买一台要五年以后交货，他还是选择不扩产。” “你一直看一个行业，就会 miss 掉这个行业超级范式转移的机会。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 其他地方：Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 嘉宾：唐奕波 - 私募基金分析员，播客《随处奔波》，文章（公众号"奔波儿r"） 《AI 到底是泡沫吗——从 100 年前的电气化找答案》 《让研究的归研究，交易的归交易》 《投资的审美》 开源项目（github.com/Benboerba620）：ai-signal 每天抓一线推特/播客/论文；ai-workspace-hub 带知识库闭环的 AI 投研工作流 本期提到的（《三点下班》）唐奕波 v.s. 星辰 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 主题： 中国 2021 缺电、美国/欧洲电力缺口、燃气轮机三巨头、叶片瓶颈、北美缺电链扩散，以及 AI 数据中心把电力变成新瓶颈。 Shownotes 00:07 开场：AI 最大瓶颈是能源，中国并非一直不缺电。 01:18 嘉宾介绍：新能源+电力研究员，公众号“奔波尔”。 02:27 2018 年看光伏：531 退补、龙头必死、后发优势。 05:22 全球缺电：中国 2021 先缺，缺的是负荷不是电量。 07:49 可控系数：煤电 0.8，风电 5%，光伏 0.01，储能为什么重要。 10:51 中国解法：快速核准煤电，2023 年后缓解。 14:47 美国/欧洲缺电：需求十年不增长，制造业回流+AI 拉动。 17:34 市场化传导：电价涨→CEG/VST→GEV 订单，24 年中才显著。 18:55 燃气轮机格局：GE、西门子能源、三菱，85% 份额，中国为何缺席。 22:10 商业模式：设备+15 年服务，服务利润率高，备件粘性强。 25:25 下行周期：2015–2024，2018 裁员关厂，2024 才转。 30:51 北美缺电链扩散：重燃→轻燃→燃料电池→燃气发动机→航改。 36:43 周期结束看重燃扩产，瓶颈在叶片；Howmet/PCC/应流股份。 44:31 还有左侧吗？设备链拥挤 8–9 分，机会或转向发电端/欧洲电力公司。 54:35 欧洲：结构性缺电、数据中心接网排队、买接网权、北欧南欧机会。 一句话总结：AI 把电力从“老经济”重新变成瓶颈；中国缺电是供给结构问题，美国缺电是需求突增问题，而北美缺电链从重燃扩散到最 marginal 的方案，设备端已很拥挤，下一步机会可能转向电力运营和区域转移。 一、核心观点总结AI 的最大瓶颈是能源，但中国并非一直“能源充足”中国在 2021 年就出现过全国性缺电、拉闸限电。问题不是总电量不够，而是稳定电源和负荷能力不够。 缺电缺的是“负荷”，不是“电量”风电、光伏发电量可以增长很快，但它们是间歇式电源。缺电看的是某一时点的功率，而不是全年发了多少度电。文本中给出一个关键对比：煤电可控系数约 0.7–0.9，风电约 5%，光伏约 0.01。装 100GW 光伏，对系统可控负荷贡献极小。 中国 2021 缺电的根源：新能源上太快，煤电停太多2020 年前煤电新建断崖式下跌，风光装机猛增，导致可控电源除以最高负荷的“可控系数”跌破 1.2，出现拉闸限电。居民感受不明显，因为优先保民用；工业则错峰生产。 中国的解法简单粗暴：快速核准煤电2021 年后政策转向，大规模核准煤电，文中提到“8880”“每年约 80GW”等口径。中国建设速度快，2023 年后缺电问题基本缓解。 储能不能简单替代稳定电源日内平衡配 20%–40% 功率、约 2 小时储能即可；但跨日、跨周要配 10 小时甚至 1:10 的储能，成本爆炸。光伏+储能要变成类似火电的稳定电源，比例可能到 1:10 甚至 1:16。 美国/欧洲缺电：需求 10–20 年不增长，突然被制造业回流和 AI 拉动美国电力需求约 10 年不增长，欧洲约 20 年。22 年后制造业回流、半导体/电池/新能源车工厂、AI 数据中心一起拉动，可控系数也掉到 1.2 以下。 美国靠市场化解决，传导很慢涨电价 → 发电商赚钱 → 下设备订单。CEG、VST 等股价 2023 年先涨，GEV 燃气轮机订单到 24 年中才显著变好。 燃气轮机是工业皇冠，格局极其稳定GE、西门子能源、三菱三家占全球约 85%，几十年没有新进入者。中国缺天然气、缺内需，也缺航空发动机/燃气轮机这种高端制造能力。 燃气轮机商业模式：设备+长期服务，服务更赚钱卖设备可能低毛利甚至白送，但绑定约 15 年服务合同，服务总价约为设备 2 倍，服务利润率约 40%，备品备件粘性极强。下行周期 2015–2024，2018 年三家裁员 1/3、关厂 1/3，2024 年才转。 北美缺电链不断扩散：从重燃到最 marginal 的方案重燃 → 轻燃（贝克休斯）→ 燃料电池（Bloom Energy）→ 燃气发动机（卡特彼勒、康明斯、潍柴）→ 航改/退役发动机。只要重燃不扩产，后面的方案就有经济性；一旦重燃扩产，后面可能被抹掉。 周期结束看重燃扩产，扩产瓶颈在叶片叶片全球主要是 Howmet、PCC 两家，中国有应流股份等。叶片验证周期 3–4 年，需要持续投入 10 年，壁垒极高。 设备链已经很拥挤，偏左侧机会可能在发电端和区域转移嘉宾给北美缺电链热度打 8–9 分，认为股票演绎充分。更偏左侧的方向：美国数据中心因电价和中期选举受阻，可能向日本、韩国、东南亚、欧洲转移；北欧水电核电、南欧光伏、欧洲市场化电厂可能有弹性。 欧洲是结构性缺电，不是总量缺电欧洲电力需求 25 年才恢复增长，但午间光伏多、电价低，晚高峰电价高，价差大，储能发展好。数据中心接网申请量激增，接网排队 8–10 年，买废弃工厂/火电厂的接网权变得很值钱。 老行业研究员容易 miss 范式转移传统汽车分析师很多 miss 比亚迪、特斯拉；传统电力分析师也可能低估 AI 带来的需求突变。“不要做个老登。” EP55 中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/gas-turbines-ai-power-bottleneck/ English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/gas-turbines-ai-power-bottleneck/ 在小宇宙查看该单集文稿

“前端用户和机器的交界面的形态每次发生变化，你能收集到的数据本身也不一样。” “广告是建立在用户有一个新的行为、有 attention、在一个时间或场景的情况下，我怎么样去变现。” “行为一直存在，但以前 capture 不到；现在很多东西被闭环收集起来。” “广告聊天过程中我可以影响你的决策。如果我影响了你的决策，并且我收了广告主的钱，这就是一种广告场景。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 其他地方：Substack | Linkedin｜即刻 ｜公众号：苔藓之火 嘉宾：Jaggie - Meta GenAI 广告产品负责人｜Linkedin 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 00:12 开场：嘉宾身份与传奇经历——14 岁创业、Momenta 天使投资、字节/TikTok、Meta AI 广告。 04:48 14 岁易趣开店：登录费、置顶广告、七浦路进货、站停送货。 09:40 宝洁到创业：Chatbot 生活助理、Magic 模式与上一代 NLP 的局限。 17:06 投资 Momenta：AI 下注、团队判断与几千倍回报。 22:46 推荐引擎作为 AI 应用：字节 vs Meta，推荐是产品还是 feature。 32:20 广告底层变化：用户信号从少到多，从语言表达到行为特征。 36:23 对话流：多轮意图、上下文、搜索框与聊天框的异同。 43:27 广告定义与形态：软广/硬广、GEO、链接点击、交互小游戏。 54:16 广告主困境：宝洁/WPP 组织摩擦 vs 创始人 AI native。 1:02:53 广告衡量：5A、品牌/效果、中国闭环 vs 美国分散与隐私限制。 1:13:26 OpenAI/Anthropic 能否成为广告巨头？Meta 的现有盘子优势。 1:17:21 豆包应用场景：医疗问诊、陪娃、实时摄像头。 1:18:37 中美跃迁对比： 豆包从下沉大众用户到生产力 vs. 从ChatGPT到instinct 和muse 1:20:03 豆包广告可能性：入口、数据飞轮、医疗广告的底线问题。 1:22:27 Memory 与切换成本：嘉宾为何从 ChatGPT 切换到 Muse？ 1:25:12 ARPU 与变现效率之战：ChatGPT vs Muse，谁的商业化底子更好？ 1:28:19 Google/Apple 的信任与后发优势：为什么他们明明有数据却不急着做？ 1:30:00 Muse 的产品体验：为什么在非 coding 的 to C 任务上更具优势。 1:33:17 中美科技心态：硅谷为何重新关注中国，TikTok/短剧/供应链。 1:40:33 收尾：广告只是 consumer 的延伸，新交互形态才刚刚开始。 核心观点总结广告是交互形态的影子广告形态不是孤立创新的，它建立在用户新的行为、注意力和场景上。前端“用户—机器”的交互界面一变，能收集的数据、能设计的广告形态都会变。 用户信号经历三次跃迁 PC/搜索时代：用户主动用语言表达 query。 推荐/短视频时代：行为特征更重要，如停留、滑动、点赞、完播。 AI 对话时代：多轮语言 + 行为 + 上下文 + memory，意图更深、更 personal，也更涉及隐私边界。 对话流广告已经在发生，但新形态还没成熟对话流里会出现软广/硬广、链接点击、GEO、原生影响决策等形态。判断广告的关键是：是否影响用户决策，并且收了广告主的钱。但真正的“AI 时代抖音/小红书”还没出现，新广告形态要等新的 organic 交互形态长出来。 广告衡量会继续分化品牌 vs 效果仍会存在，对应 5A、决策链路、MMM、增量、last touch 等衡量方式。中国生态集中，抖音、淘宝、小红书等容易闭环；美国转化分散、隐私法规限制多，历史数据又被 Google/Meta 等巨头掌握。 广告主侧的最大问题不是认知，而是组织宝洁这类大广告主有预算，但素材、投放、agency、WPP 等层层外包，职业经理人缺少创始人式决断力。年轻 DTC/抖品牌/淘品牌更 AI native，创始人更能直接改工作流、改组织。 OpenAI/Anthropic 有广告潜力，但 Meta 有现有盘子优势广告收入取决于用户数据、用户时长、意图深度和变现效率。即使 AI 产品 DAU/时长接近，Meta 仍可能因为 Instagram、Threads 等跨 App 信号，拥有更高变现效率。 豆包可能成为入口和数据飞轮，不一定要靠自身广告赚钱国内豆包已深入医疗问诊、陪娃、实时摄像头等场景。它可能像入口一样反哺抖音/头条广告，也可能面临“百度医疗广告”式的底线问题。 Memory 和切换成本是 AI 产品竞争关键Memory 让产品更懂用户，但用户迁移取决于体验 delta 是否足够大。嘉宾自己从 ChatGPT 切到 Muse，就是因为后者在非 coding 的任务完成上更好。 Google/Apple 有数据但慢，信任与组织能力是变量Google 掌握 Gmail、地图、Drive 等核心数据，但后发、组织能力和用户信任会决定它能否反击。 中美科技心态正在变化以前是中国创业者看硅谷；现在越来越多硅谷投资人/创业者关注中国：TikTok、小红书、短剧、直播电商、供应链、机器人、能源、芯片。美国不再那么傲慢，更多是学习心态。 一句话总结：AI 时代的广告不会只是“把旧广告塞进聊天框”，而会跟随新的 consumer 交互形态、memory 和数据飞轮，重新长出形态、衡量方式和商业模式。 EP54 中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep54-ai-advertising-third-leap/ English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep54-ai-advertising-third-leap/ 在小宇宙查看该单集文稿

硅谷温差 “我们是在 GPT 发布三个月前就开始做这个工作了。” “水龙头形状已经定义下来，后面更多是卷水，不卷水龙头。” “SharePoint 里的数据是整个互联网的很多很多倍。” “Google 太按照规矩来做事情。” “Personal assistant 在两年前 Google I/O 就聊到了，但产品迭代速度不够看。” “很多现在跑在云端的大模型，六七年之后都可以跑在手机上。” “现在头部公司很少发 paper，因为只能保住三个月，发 paper 只能保一周。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 嘉宾：Lewis - 微软 Product Lead，谷歌 Gemini founding PM Linkedin / 小宇宙 播客 / 小红书: 硅谷温差 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 Show Notes00:13开场：Lewis 背景，Oracle 公有云到 Google PM 01:55PaLM 2 产品化：GPT 前三个月开始，团队八九人 03:48大模型史前时代：Document AI 泛化，内部 chat 未发布 05:49ChatGPT 冲击：Google 两派、危机感、Bard 与苔藓之火 08:20离开 Google：Gemini 2.5 Pro 高峰，转微软做 agent/knowledge 09:40大公司组织病：层级多、信息 withhold、指令上传下达失真 11:08为什么去微软：企业护城河，SharePoint 数据是互联网很多倍 12:27微软做什么：agent memory、knowledge、context graph、procedure memory 16:40企业 memory 权限：个人/双人/team/公司层级，consolidation 与隐私 24:35Personal agent 兴起：Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw/Aris；读 Gmail/Calendar 32:42为什么不是 Google 先做 Muse：Google 慢、reactive、合规束缚 36:15Google 会封数据吗：开放文化 vs 中国 walled garden，微信/小红书机会 42:46Personal agent 定价：C 端 freemium/token，B 端 ROI 抽成，长期 commodity 51:40端侧模型与硬件：Mac Studio 跑万亿参数，千问 27B，苹果/Google 后发先至 57:17Google 前景与 DeepSeek 冲击：发布慢、SOTA 窗口短、不发 paper 核心观点总结Google 不是没看到 personal agent，而是做得太慢、太 reactiveLewis 认为 Google 在 Gemini/Bard 时代就定义过 personal assistant，但组织层级多、信息 withholding、法律与 Responsible AI 束缚，导致产品迭代速度跟不上 OpenAI、Anthropic，甚至被 Muse 这类新产品弯道超车。 大模型产品化的“史前时代”2022 年 8-9 月，ChatGPT 发布前三个月，Lewis 已加入 PaLM 2 产品化团队，团队仅八九人。内部早有 chat 产品，但因 legal/responsible AI 没发布。ChatGPT 出来后，Google 内部有明显危机感。 微软的企业护城河：数据量 + 权限 + 场景SharePoint 里的企业数据是互联网很多倍，但企业找不到、用不上。Agent 要利用这些数据，必须解决 memory、knowledge、权限、consolidation 等复杂问题。 企业 memory 与 C 端 memory 完全不同C 端主要做 personalization；企业里 CEO、员工、双人 chat、team、公司各有层级权限。什么能 promote 到 team/公司，涉及隐私、法律、当事人控制，不能由模型或 manager 随意决定。 Personal agent 兴起，核心是产品导向而非技术导向Muse、Grok bot、Instinct、OpenClaw、Aris 等产品，技术上很多建立在类似 harness 上，护城河不高。关键是谁能把 Gmail/Calendar 数据变成具体、傻瓜式 use case，如退订、退款、保险追款、生活琐事。 隐私与安全是 personal agent 的核心矛盾Instinct 条款被质疑可拿用户数据训练，Muse 有自己模型，用户不信扎克伯格，但也不一定信小公司。企业里 99% 公司不会无故看员工 chat，但 Anthropic 等公司 policy 可能不同。 端侧模型与硬件会重新定义 personal agentMac Studio 已可跑 trillion 参数模型，千问 27B 满足日常。未来六七年，现在云端大模型可能跑在手机上。苹果、Google 可能后发先至，创业公司先打样。 Google 仍有底子，但发布节奏和合规文化是最大挑战Gemini 2.5 Pro 后压力持续增加，SOTA 窗口只有一两周。DeepSeek 出现时 Google 内部惊讶，但 Google 合规严格，不参考/蒸馏，不发 paper，员工不能上播客。技术瓶颈人员发光期可能只有 18 个月。 EP53中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep53-google-muse/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep53-google-muse/ 在小宇宙查看该单集文稿

“生子当如庞若鸣！” “DeepSeek 十年 Vesting，感觉比长征还久。” “聚光灯都打给了 Sam Altman、Ilya，但我非常清楚这个活儿到底是谁干的。” “AI 人才的半衰期非常短，就像模型的半衰期一样。” “多模态往下走，核心门槛不在算法，而在数据。” “Cursor 是先瞄准全世界 50 到 100 个最好的人，然后持续派人追踪他的动向。” “OpenAI 2025 年股权激励占了收入的一半，平均 150 万美元一个人。” “Dinq 一句话介绍：Open Router for People Search。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 嘉宾：Sam Gao 高岱恒，DINQ 创始人，前阿里达摩院研究员 Dinq / Twitter / 小红书: 小黑兔Sam 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 作品定义人，进入“小小文艺复兴”时代学历、大厂背景不再是唯一通行证，公开作品、代码、博客、播客等，正在成为定义个人价值的新标准。Sam 本人从双非土木到达摩院，靠的就是 Learning in Public：写博客、给开源项目提 PR、持续公开输出。 AI 英雄列传：关注关键技术背后的“边缘人”聚光灯常打在 Sam Altman、Ilya 身上，但真正推动关键技术的人很多来自非顶尖机构、非主流路径。RAG、思维链、Adam 优化器、Claude Skills 等背后都有具体作者，他们的故事值得被记录。 硅谷人才战争进入“体育转会”级别Meta 因 Llama 落后而着急，扎克伯格亲自挖人，庞若明等华人研究员拿到 2 亿美元级总包，超过 NBA 球星。AI 人才市场远大于体育市场，一亿美金线可能只有小几十人。 人才定价看“代表作”和稀缺经验典型特征是有代表作，如推理能力、O1 系列、管过万卡/十万卡集群。管卡经验、训练基础设施经验、后训练能力都极度稀缺。 技术方向冷热分化明显多模态在收敛，核心门槛从算法转向数据；顶会一作贬值，GPT-6/vivo 5.1 几小时就能产论文。上升方向包括：数据相关、On-Policy Distillation、AI Infra、推理提效。 AI 人才半衰期极短过去会 GAN、搜广推的人可能迅速贬值。传统互联网人追求确定性、CTR 涨点，但 AI 模型竞争是混沌的，Benchmark Maxing 和 Reward Hacking 不一定有用。 招聘哲学：从漏斗转向 High TouchCursor 的思路是瞄准全球 50-100 个最好的人，持续追踪、送吉他、办 Workshop、招通才。不要等投递，而要反向经营“前 100 人”。人生和投资也应如此。 DeepSeek 与 OpenAI 的激励问题DeepSeek 十年 Vesting 对人才不友好，融资部分是为了留人；OpenAI 2025 年 SBC 占收入一半，平均 150 万美元/人，但相对估值涨幅不算高。 Dinq：Open Router for People SearchSam 的创业项目 Dinq 把 LinkedIn、Indeed、JobStreet 等招聘平台 API 集成，让用户通过 Agent 用自然语言搜人、找联系方式，按 Token 扣费。客户包括字节、蚂蚁、前沿模型公司等。核心判断：未来工作习惯会收敛到跟 Agent 对话。 人才流动是投资信号投资人可提前发现人才活跃痕迹，比如庞若明转会前就有迹象。追踪 AI 科学家转会、方向、价格，可能成为重要 Alpha。 Show Notes00:12开场：作品定义人，属于我们的“小小文艺复兴” 01:19Sam 自我介绍：双非土木 → 达摩院 → 研究 AI 关键人物 02:20从土木转 AI：Learning in Public，写博客、提 PR 拿到 offer 06:17离开达摩院：扩散模型、数据 + Copilot 让算法与工程贬值 11:34OpenAI 堵门：为 AI 关键技术背后的作者立传 15:50智力超级垄断时代、AI 英雄列传与欧林工程学院 23:07硅谷人才战争：Meta 挖人、庞若明 2 亿美金总包 30:08代表作与一亿美金线：小几十人，管卡经验值钱 37:38方向冷暖：多模态向下，OPD / AI Infra 向上 45:12AI 人才半衰期：顶会论文贬值，搜广推思维失灵 50:46Cursor 招聘哲学：全球 50-100 人、送吉他、反漏斗 58:12DeepSeek 留人：10 年 Vesting、保密与融资 01:01:22OpenAI SBC：占收入一半，平均 150 万美元/人 01:07:14Dinq 创业：Open Router for People Search，Agent 搜人 01:17:23投资人用法、人才转会追踪与结尾 EP52中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep52-ai-researcher-price/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep52-ai-researcher-price/ 在小宇宙查看该单集文稿

“单点违约没问题，但单点违约往往是行业系统性危机的开始。”“AI就是国运级别的竞赛，不是私营企业该独自扛的。”“蒸馏不是抄袭，是萃取精华——拼多多蒸微信，中国模型蒸海外架构。”“A100还在涨价，因为推理需求分层，老卡也能做差异化服务。”“中国人太爱工作，机场全是办公AI广告；欧洲人觉得这事跟他没关系。”“未来不是AI代替人，是Buddy跟悟空去开会，人和人沟通变复杂。” 本集播客文字稿可以看这里 或者关注 苔藓之火 公众号 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 相关单集：40. AI应用能融下一轮吗？收购、擦边、中转站、大厂围猎 - 对话｜马克汤 编辑推荐 - 46. 办公Agent大战：为什么大厂做不出好AI产品？- 马克汤 嘉宾：马克汤 - 发财搭子 主播 / 财搭子AI 联合创始人 / MIT毕业，CFA/FRM持证分析师 精彩单集 EP31-AI产业链跟踪5月刊-从LTA长协到800VDC电力链，寻找AI 硬件的新机会EP26-AI产业链跟踪4月刊-光模块的爆发只是冰山一角，更大的叙事正在酝酿EP20-你不会想让朋友们都知道你染上了恒生科技吧！免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 Show Notes00:13开场：八月市场回稳，但情绪仍脆弱 01:34马克汤从UTMB越野赛归来，野人思考 03:50英伟达循环借贷：银团、数据中心资产化、残值叙事 05:30老黄的残值逻辑 vs 系统性风险（单点违约≠行业安全） 08:50Michael Berry的“大空头”逻辑：折旧造假、电子产品逻辑 13:50为什么A100老卡仍坚挺？推理分层与差异化服务 20:27如何观测泡沫破裂？看A100价格、CDS、存货与应收账款 24:49AI是国运竞赛：David Sacks的“国防部该买单”观点 28:44机器人行业：短期泡沫、运动会表演、长期UBI→UHI愿景 35:23中国推动机器人亲民 vs 美欧恐惧AI 41:56中国洗碗机渗透率低，机器人场景需先打穿单点 47:00模型“斩杀线”：DeepSeek V4成基准，Kimi K3部署成本高64倍 54:46蒸馏之争：张一鸣 vs 拼多多式“先模仿后超越” 01:07:33中国办公AI广告大战，月活数据与员工习惯 01:17:25宏观：美债、日元、石油——无论AI成败，长端利率终将下行 核心观点总结AI资本泡沫争论：八月市场从七月暴跌中回稳，但情绪仍脆弱。英伟达财报带来“镇定剂”而非“强心剂”，市场担心反弹非反转。 英伟达循环借贷与残值叙事：老黄拉银团将数据中心资产化，强调芯片高残值与流动性，但系统性风险下残值可能崩塌，类似债券违约时的股债双杀。 大空头Michael Berry的质疑：他认为科技公司折旧作假，芯片如电子产品快速贬值，但实际中A100等老卡因推理需求梯度和差异化服务仍坚挺，Berry可能脱离技术现实。 中国AI模型的“斩杀线”：DeepSeek V4以极低成本和高能力成为基准，多数模型若无性价比则无存在必要，开源模型梯队分化（如Kimi K3部署成本远高于DS）。 蒸馏争议：中美互相“蒸馏”，张一鸣认为蒸馏难超车，但拼多多式“先模仿后超越”在中国科技界被认可，蒸馏是追赶阶段的合理策略。 机器人行业泡沫：中国机器人一级市场过热（千家创业公司），短期场景不成熟，但长期看好人形机器人与国运级机会，需经历优胜劣汰。 中美AI态度差异：中国积极拥抱AI（机场广告、办公软件），美国民众担忧替代与风险，欧洲漠不关心，反映政策与生活方式差异。 宏观压力：美债长端利率高企，融资成本上升压制科技股估值，但无论AI泡沫破灭还是成功，长端利率终将下行。 EP51中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep51-who-pays-for-ai/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep51-who-pays-for-ai/ 在小宇宙查看该单集文稿

“愿打愿挨，愿赌愿服输，这就是个游戏。” “字节比香港大。” “你买的是Robinhood的信任，不是股份所有权。” “信息到成交，中间差了一个太平洋。” “老板不下班，并购就没戏。” “这圈子没有那么大，跟豪宅中介一样，一年成交几单就够了。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火 嘉宾：庄明浩 - AI司马迁，不需要介绍，没有人不知道 他的播客，他和我之前的串台 Show Notes00:00开场：串台介绍，本期脱稿聊“水下江湖” 03:00科普：一级半市场是什么？（老股交易、SPV、基金到期退出） 07:00美国标杆：SpaceX如何从千万美元门槛变5000美元“散户可投” 12:00中国资本如何绕道参与美国AI/航天标的？匿名基金的“删稿”故事 18:00“真·Mag 7”登场：OpenAI、Anthropic、Stripe等未上市巨头 23:00估值泡沫 vs 基本面：信息不透明下，多数人买的是“叙事” 28:00从二手手机回收看S基金：估值打折、打包清仓、烂账归零 33:00小红书、字节、希音的定价密码：上市时间表、基金到期潮、老板意志 39:0036氪留言板五年数据：从“87%想卖”到“57%想买”的情绪翻转 45:00SHEIN的千亿→260亿：好业务+烂资本操作 50:00菜鸟、喜茶等“俱乐部标的”：出生即巅峰，潮退无人接 55:00并购信号：2024年321条卖身通告，老板们终于“想下班”了 60:00AI赋能研究：从简历、留言板挖出行业趋势，未来还可深挖 核心观点一级半市场定位：介于未上市融资（一级）与公开交易（二级）之间，本质是老股、SPV份额、代持等非标交易。因基金到期退出压力和IPO通道受阻，近年来在中美两国显著活跃。 美国代表标的：SpaceX、OpenAI、Anthropic、Stripe等构成“真·Mag 7”，通过多层SPV和Token化将投资门槛降至数千美元，体现“金融民主化”，但法律结构存在灰色地带。 中国特殊生态：字节跳动最特殊——每年主动定价回购员工期权，自身充当“流动性池”；小红书、希音（SHEIN）等交易活跃，估值随业务与情绪剧烈波动。 数据洞察来源：基于36氪留言板五年5000+条数据，虽非成交数据，但可作为市场情绪先行指标，反映行业热点从互联网消费→Web3→硬科技→AI的轮转。 交易非标性与风险：法律结构复杂（代持、SPV嵌套、币种、付款条件），信任比文件更重要，“愿打愿挨”属性强，存在链条断裂甚至欺诈可能。 估值决定因素：基本面、上市时间表、基金到期潮、中美政策、买卖盘额度等多重博弈，同一公司同期可能多个成交价。 并购需求涌现：2024年卖身通告增多，反映创始人愿意“下班”的罕见局面，但并购在中国仍极度依赖人脉与缘分。 AI赋能分析：利用AI整理海量非结构化数据，使文科生也能做宏观量化研究，未来可进一步挖掘简历、并购意向等隐藏信息。 字节不可复制：体量、现金流、创始人意志、地缘政治共同使其成为“特殊存在”，上市地选择远超投资逻辑。 EP50中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep50-pre-ipo-market/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep50-pre-ipo-market/ 在小宇宙查看该单集文稿

“如果一个人愿意离开OpenAI去某家公司或者创业，那是对那个方向最大的背书——这是极具投资价值的信息。” “在谷歌工作，你会真实地感受到同事不断离职——去新的startup，去Anthropic，这肯定有一点点peer pressure。” “一个非上市公司的季度数据，居然可以对美股半导体板块产生巨大影响——你简直无法想象这些公司上市之后会怎样。” “中美大模型的竞争，其实是在美国的中国人和在中国的中国人之间的竞争。” “这些表格如果你不认真看标题，都觉得是同一家公司的——名字换一下你都无法发现谁是谁。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火 Show Notes 时间轴：00:13 – 开场：OpenAI/Anthropic未上市已撼动美股，今年或明年IPO在即01:08 – 为何要扒简历？想看清“谁造出了大模型”01:49 – 数据来源与免责声明：2万份→1.7万份有效，误差极多，当“细说”听03:27 – 聚焦OpenAI与Anthropic，DeepMind数据因与谷歌混同仅作参考04:26 – 城市分布：旧金山湾区占绝对主力，伦敦、都柏林、东京、新加坡是海外重镇 06:32 – 学校分布：前5所名校占14.7%，但另一半员工来自1308所“长尾”学校 08:40 – 清华是唯一排进前排的外国大学（23人），但LinkedIn数据严重低估中国学历09:50 – 前雇主排行：Google、Meta、AWS前三，Stripe向Anthropic输送106人（创始人背景）12:48 – OpenAI前雇主：Meta、Google、Apple，收购Stack AI带来129人“打包进场” 14:33 – DeepMind 44.6%员工上一份在Google，高盛居然贡献22人（意外）15:51 – 三角人才流动：二线实验室（Scale AI、Character AI等）持续向前三家输血 17:26 – 职能分类：Anthropic工程30%+研究20%+销售18%；OpenAI工程38%+研究21%，销售比例更低 21:37 – 语言标签：中文排第二外语（20%+），仅次于西班牙语 23:12 – 华人深度挖掘：严格“中国背景”343人（2%），拼音姓名2952人（15%），整体华裔约20% 31:02 – 核心洞察：三家公司高度同质化，竞争激烈；安全对齐部门Anthropic是OpenAI两倍33:28 – 流动方向：44人从OpenAI跳Anthropic，反向仅9人，趋势明显35:23 – 结尾彩蛋：想看完整图表请关注公众号“苔藓之火”；欢迎提供新分析角度（尤其离职去向统计） EP49中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/who-builds-anthropic-openai/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/who-builds-anthropic-openai/ 在小宇宙查看该单集文稿

“中转站就是在你和官方之间差了一层，技术上一点都不神秘，就是一个收银台加上一个路由器。” “如果倍率调到10，你付10块，调到100你付100，但官方真正收的还是7块——换模型你还能查，调倍率是你不知不觉钱被扣光了。” “真正理性的站长可能不换模型，而是去调整倍率。” “当有一个东西我们不知道应该被定义为石油、能源、电还是货币时，最先看懂它的可能不是VC或投行分析师，而是走私的人。” “中国人实在是非常聪明，但身为中国人，竞争也是非常的激烈。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火 Show Notes时间轴： 00:15 开场：做AI内容被骂，却因不删评论引来中转站广告 01:45 意外发现：评论区“牛皮癣”站长主动求合作 03:04 中转站怎么赚钱？——收银台+路由器，倍率结算 04:09 货源之谜：80%来自“号池”，合法渠道只是“缘分” 05:20 为什么官方5折不够？中转站要一折甚至更低 05:44 数据留痕：你的对话全在服务器，10%站长可能卖数据 06:43 真实需求：有人定制“45~55岁美国女性对话” 09:01 偷换模型？其实不普遍，更狠的是调倍率 11:21 倍率详解：1倍=0.14折，调到10倍你就被悄悄吸血 13:20 生意模型：3人团队，月流水70万，净利40万 14:43 行业天花板：头部月流水千万级，团队不到20人 15:56 猫鼠游戏：封号145万个，恢复率仅3.3% 17:36 法律风险？他自称“可控”，但具体手段不便展开 18:57 官方为何恨中转站？政治、订阅制被滥用、模型蒸馏 21:28 类比影子船队：智能是新的石油，走私者最先看懂它 本期节目仅为行业观察，不构成任何使用建议。 EP48中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep48-relay-station/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep48-relay-station/ 在小宇宙查看该单集文稿

“替代人不是AI的极限，AI的极限是创造我们想象不到的东西。” “你如果只用自由现金流去衡量Capex，那铁路、电气化一开始全是泡沫，但它们是文明的基石。” “开源模型把中低端智能打成白菜价，但闭源模型只要比人类天才再高一点点，就能拿走绝大部分价值。” “现在AI就像1920年的电车和电灯，你想象不出收音机，但收音机后来涨了300倍。” “Token价格下降不可怕，可怕的是需求弹性不够。AI弹性的上限是‘智力替代能源’。” “债务本身不是坏事，高杠杆才是。目前AI的杠杆远低于运河和铁路泡沫时期，跌40%也没人爆仓。” 本次播客的核心矛盾在于：AI的巨额资本开支（Capex）究竟是即将破裂的泡沫，还是文明级技术革命的必经成本？多方认为，市场错把“成长股”当“价值股”来估值。他通过算账指出，单G瓦数据中心已能实现极高回报率（年收入可达成本的1.5倍以上），且AI对标的是电气化革命——前十年投入占GDP 2%却未见生产力爆发，后期才催生收音机等颠覆性应用。AI是“智力”本身，TAM不止于Coding或SaaS（3000亿），而是全球40万亿白领市场，甚至能创造人类无法想象的新物种。当前的股价波动不影响实体采购，泡沫破裂须待极高杠杆（如4万亿Capex）出现，现在远未到顶。空方则质疑万亿美元级的年折旧需要5万亿收入支撑，而全球七姐妹总营收仅2万亿；同时Token价格长期趋近于零（如电费），行业可能沦为公用事业，且企业级AI目前尚未带来财报上的显著提效。最终结论偏向长期乐观：AI的“智力”属性决定了其弹性远高于光伏或互联网，但短期场景能否从Coding扩散到全企业工作流，仍是决定市场二阶导的关键胜负手。 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 关注我们：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube ｜公众号/苔藓之火 嘉宾：唐奕波 - 私募基金分析员，播客《随处奔波》，文章（公众号"奔波儿r"） 《AI 到底是泡沫吗——从 100 年前的电气化找答案》 《让研究的归研究，交易的归交易》 《投资的审美》 开源项目（github.com/Benboerba620）：ai-signal 每天抓一线推特/播客/论文；ai-workspace-hub 带知识库闭环的 AI 投研工作流 本期提到的（《三点下班》）唐奕波 v.s. 星辰 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 时间轴（Time Table）00:00 开场：七月市场巨震后，AI多头还剩下谁？01:00 嘉宾自我介绍：8年私募研究员，从新能源到AI硬件02:40 核心争论：Capex每年七八千亿，钱从哪来？够不够？04:00 拿自由现金流质疑Capex是错的，电气化、铁路都这样05:30 算账：1个G瓦数据中心=400-600亿成本，年收入600-1000亿（闭源推理）07:30 开源模型收入低40-50%，但利润率也低10:00 Token价格战：中国开源模型倒逼OpenAI降价，但唐认为这倒逼闭源向前沿狂奔14:00 光伏 vs AI：光伏TAM被火电价格锁死，AI的TAM是“人类智力天花板”，无上限18:00 后发优势：中国用1/10成本训出90%性能，但探索前沿的人必须烧钱24:00 市场主要矛盾：不是Capex太多，而是担心只有coding一个场景30:00 企业级AI突破：Claude Tag（公司级Agent）可能改变组织架构，Block已裁员40%提效37:00 AI帮他20分钟从800只股票中筛出MLCC大牛股44:00 空头发问：5万亿收入从哪来？全球SaaS才3000亿51:00 对标电气化——Capex占GDP 2%投了15年，前10年无生产力提升55:00 债务观点：泡沫破裂要到杠杆极高时，现在远未到1:07:00 AI是“智力”，它不只是替代人，它会创造新物种，就像电催生了收音机 关键词：Capex，TAM，电气化对标，Token价格，推理收入，开源vs闭源，智力商品化，折旧压力，自由现金流，杠杆率，场景扩散，企业级Agent，AI-native应用，后发优势，需求弹性 中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep47-last-ai-bull/ English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep47-last-ai-bull/ 在小宇宙查看该单集文稿

“局部理性，就是每个部门都在做自己定义下正确的事情，但最终结合产出就偏离了最初的目标。”“模型的忠诚度是零，谁强用谁的。迁移成本一旦被抹平，用户随时可以走。”“搬起石头砸自己的脚——旧业务太赚钱，新业务就下不了决心砸资源。”“未来的竞争，最终就是渠道之争。谁把握流量和预装，谁就把握AI应用的命脉。”“一个老师傅带五个Agent，比五个老师傅带五个应届毕业生厉害多了。” 电梯广告里铺天盖地的“办公AI”到底是大厂的新希望，还是新内卷？本期我们请回老朋友马克汤，拆解字节、阿里、腾讯、百度等中国大厂在AI办公Agent上的布局与困境。为什么手握重金和人才的大厂，至今做不出一款让人“眼前一亮”的AI原生应用？大公司病、局部理性、内部赛马如何扼杀创新？海外Google、微软、苹果、Meta又走到了哪一步？未来的AI入口是手机厂商的OS，还是微信这样的超级APP？一场关于“替代白领”的终局猜想，正在发生。 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 相关单集：40. AI应用能融下一轮吗？收购、擦边、中转站、大厂围猎 - 对话｜马克汤 嘉宾：马克汤 - 发财搭子 主播 / 财搭子AI 联合创始人 / MIT毕业，CFA/FRM持证分析师 精彩单集 EP31-AI产业链跟踪5月刊-从LTA长协到800VDC电力链，寻找AI 硬件的新机会EP26-AI产业链跟踪4月刊-光模块的爆发只是冰山一角，更大的叙事正在酝酿EP20-你不会想让朋友们都知道你染上了恒生科技吧！免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 时间轴（Time Table）00:07电梯里的办公AI广告引发的“周五烦躁”与分众传媒的商业信号 01:12新系列「Every-buddy」开场：谁会成为中国办公Agent的超级APP？ 02:19大厂广告投放有多猛？网红一个月接4条Body广告，单条十几万 04:05什么是“AI原生”产品？GUI硬改LUI就是反人性 06:30大厂通病①：OKR拆解导致“局部理性”，算法只关心准确率，不关心用户感知 08:40大厂通病②：内部赛马与合并，玉伯离开阿里的无奈 09:40经典案例：钉钉被曝“面试先拉5个新用户”，大公司病有多离谱 12:00组织解法对比：字节Flow（独立部门+内部结算）vs 阿里ATH（CEO直管） * 晚点：当一个年轻人空降：改造腾讯混元的 300 天16:00小米雷军的“放权”式管理：给空间，不查岗，让团队自己跑 19:00为什么字节相对做得更好？独立期权、亲兄弟明算账、不耦合旧业务 22:00海外篇①：Google为什么稳住了？搜索份额没掉，Gemini在抢ChatGPT的量 26:00海外篇②：Meta没有应用亮点，微软输在Windows生态和Office的“可替代性” 29:00硬件终端之争：Mac统一内存吊打Windows，AI开发者都在换苹果 34:00未来入口之争①：OS Agent（手机厂商）vs Super App Agent（微信/支付宝） 38:00未来入口之争②：“预装应用”战争卷土重来，排他协议将决定渠道命脉 43:00AI替代人力的进度条：从“赋能”到“替代”，美国裁员加速，中国隐性变相裁员 48:00终局猜想：12个月内办公Agent将进入替代阶段，白领岗位面临蒸馏 中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep46-office-agent-wars/ English transcript: https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep46-office-agent-wars/ 在小宇宙查看该单集文稿

450亿美金的对冲基金Situational Awareness摔了个大跟头。 “基金强平从来不是行情的终点，它通常是下半场的发令枪。” “四倍杠杆去表达一个十年期的判断，市场根本不care你是对是错，市场只要证明你撑不住爆仓。” “七月份最大的强制卖家已经出清，但这次以后，买家的火力被削弱，涨得更慢，跌得更快” “他学会的可能不是不用杠杆，而是巧妙的隐藏杠杆。” 主持：Raymond - 美元二级基金合伙人，苔藓之火主播 视频播客：小红书 ｜B站 ｜抖音 ｜视频号｜Youtube 中文逐字稿 English transcript 免责申明：本节目的所有内容都并非旨在提供任何形式的建议，包括但不限于投资、税收、会计或法律上的任何建议。 SA基金（Situation Awareness）于2026年7月遭遇多空双杀，四倍杠杆下单月亏损67%，被迫折价甩卖约160亿美元公开仓位。 基金并未破产，而是去杠杆后以零杠杆形态继续存活，但投资人的钱因两年锁定期无法赎回。 从规模看，这是五年来最大基金爆仓（峰值450亿），但破坏力远小于比尔黄、三箭资本和FTX。 短期：强制卖家出清，AI基建基本面未崩，短期底部可能已现；长期：暴露了AI行情的杠杆化程度，未来廉价杠杆难再获得，行情或将减速。 真正的警示不是方向错误，而是用四倍杠杆赌十年判断——市场只要证明你撑不到那一天 时间轴（Time Table）00:00背景：25岁基金经理Lipo Brunner在7月24日发信称“大跌是最好买入机会”，但六天后（7月30日）其SA基金将160亿美元头寸折价卖给Citadel。 01:04本期三大任务：理清事实、历史排名、分析对AI行情的含义。 01:45Lipo其人：15岁哥大，曾任职FTX、OpenAI超级对齐团队，2024年发表165页论文《态势感知》，论证AGI将于2027年到来。 02:51基金以论文募资，豪华LP阵容，2024年底2亿美金起步，半年回报439%，规模飙至450亿美元。 04:32七月行情逆转：AI重仓股暴跌35-50%，做空软件股反涨，四倍杠杆下单月亏损67%，净值从年初100变539再变回180。 05:35Margin call触发，投行连夜找买家，最终折价卖给Citadel；但基金未破产，仍剩100亿美元资产（含Anthropic未上市股权）。 07:16第二封信：去杠杆、平空头、留全额付清仓位，基金继续以混合形态“打下一仗”。 08:04投资人困境：两年锁定期，无法赎回；年内仍赚80%，但心情从狂喜到失落。 09:46历史对比：AUM峰值450亿>比尔黄（360亿），但名义敞口（1600亿）不及；破坏力远小于三箭、FTX，未伤及银行系统。 11:44对AI行情的短期影响：仓位出清，而非基本面崩盘；最大强制卖家已现，短期底部可能形成。 13:31历史规律：LTCM、比尔黄爆仓后市场仍上涨，但往往成为周期下半场信号（互联网泡沫、2022年熊市）。 14:44长期警示：暴露了AI生态的多层杠杆（基金、散户、矿企、云厂商），未来杠杆融资将收紧，上涨变慢、下跌加速。 16:03问题不是方向错误，而是用四倍杠杆赌十年判断；SA基金本身就是AI行情的“保证金测试”，裸泳者现形。 17:35担忧：或学会隐藏杠杆而非放弃杠杆，下一轮拥挤仓位将更不透明，重蹈比尔黄TRS覆辙。 EP45中文逐字稿：https://insights.mossfire.xyz/posts/ep45-margin-call/English transcript：https://insights.mossfire.xyz/en/posts/ep45-margin-call/ 在小宇宙查看该单集文稿