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托尼潘
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AI PM
在PLAUD做下一代Agent
Quark(Initial), Douyin(Early), Media.ai(Initial)
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托尼潘
13天前
匿了这么久
也想试试找两个想做些不一样东西的人
一起来Build 下一代 Agent
可以Base SG 或 US
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托尼潘
2天前
模型无法等于产品。认真的想，其实场景领先，大于技术领先。一半是 Taste 决定的，另一半其实也能在上一代计算机革命的历史里鉴往知来。历史不总会重复，但他会押韵。

Max_means_best: 这是中国AI界最有含金量的一次圆桌访谈。 今天下午在北京的AGI-Next闭门会上，有这样一场我认为是中国AI界最有含金量的圆桌访谈。 之所以这么说，是因为在这个时间节点（2026年初），杨强、唐杰、林俊旸、姚顺雨（远程）这几位坐在台上。 既没有谈论那些宏大的AGI科幻愿景，也没有回避那些让从业者尴尬的现实问题。 整场看下来，只有一种感觉：真实。 他们把过去两年行业里堆积的泡沫吹散了，露出底下粗糙但真实的纹理。 作为在行业里摸爬滚打的人，我整理了一下我觉得有价值的部分。 如果你还在这个牌桌上，建议读完。 一、承认吧，中国AI最大的问题是“穷” 这是整场圆桌里我觉得最清醒的一个比喻。 阿里的林俊旸把中美差距说得很透：这是富人和穷人的游戏。 什么叫富人？ OpenAI们手里的算力比我们大1-2个数量级。 人家拿算力是在做Research，是探索无人区，甚至是在“浪费”。 什么叫穷人？ 大部分中国公司手里的卡捉襟见肘，绝大部分算力光是应付业务就已经亮红灯了。 这直接导致了玩法的不同。 富人可以赌找到下一个范式，穷人只能赌确定性。 但也没必要悲观。 正因为穷，我们才会被逼出一种绝活：算法与基建的极致联合优化。 这种穷则思变的工程能力，富人是不屑于练的，但这就是我们在算力封锁下活下去的唯一氧气管。 二、To C 的智商过剩，与 To B 的智商溢价 腾讯的姚顺雨从OpenAI回来后，第一次对外分享。 他表示过去一年，所有模型都在卷分数（BenchMark）。 但现实是，在To C端，用户根本分不清你的模型是92分还是98分。 ChatGPT解数学题变强了，对普通大众来说意义有限。 To C接下来的核心，不再是卷智商，而是卷Context（上下文）和情商——模型知不知道我今天在哪里，知不知道我冷不冷。 真正的智商溢价在哪里？ 在To B，在Coding。 企业愿意为那个能把10个任务做对9个的模型付200美金，而不是为做对5个的便宜货付20美金。 所以，智谱的唐杰老师判断很准：“AI代替搜索”的战争，随着DeepSeek的出现，已经结束了。 下一场硬仗，是Coding（代码能力）。这不仅是程序员的工具，更是未来Agent自我进化的基石。 因为那是生产力，那是真金白银。 三、Agent 的终局：模型即产品，套壳没戏 如果你正在做Agent创业，或者所谓的“套壳”应用，这段内容可能会让你重新思考商业模式。 圆桌上的结论很冷酷：模型即产品。 林俊旸提到了一个很现实的技术细节：Agent在执行任务时遇到的长尾问题，靠修补Prompt或应用层代码是解决不了的。 解决这些问题，需要回到模型层，通过烧卡训练模型来修复。 这意味着，通用Agent的天花板，牢牢掌握在模型厂商手里。 没有模型训练能力的公司，很难建立真正的壁垒。 四、中国领先的概率是20% 这是整场对话最扎心的一问。 主持人问：3-5年后，全球最领先的AI公司是中国公司的概率有多大？ 林俊旸给出的数字是：20%。 这是一个非常诚实的数据。 听惯了“遥遥领先”的人，可能会觉得这个数字刺耳。 但对于一线从业者来说，这个数字无比真实。 姚顺雨还补充了一个文化层面的观察：我们的研究文化，太喜欢“确定性”了。 我们喜欢刷榜，喜欢做那些一定能出结果的改进。 而OpenAI之所以能成，是因为他们敢在2022年就去赌一个当时看起来毫无确定性的路线。 我们面临的是算力鸿沟，是人才密度的差距，是研究文化上太爱确定性和刷榜的惯性。 这种不敢冒险的文化惯性，可能比算力差距更难弥补。 但20%就没有意义了吗？ 智谱的唐杰老师说了一句很触动我的话：“我们这一代（AI人）可能是最不幸运的……但如果我们笨笨的坚持，也许走到最后的就是我们。” 这就够了。 在这个阶段，承认差距，承认我们是“穷人”打法，承认胜率不高，并不是为了贩卖焦虑。 相反，只有看清了底牌，不再幻想弯道超车，我们才能在剩下的那20%的可能性里，把工程落地做到极致。 这一仗很难打，胜率也不高。 但只要还在牌桌上，就别下场。 路还很长，保持清醒，请笨笨地坚持吧。

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托尼潘
6天前
感觉这还不够 sota，还是得看下后面动态的图文并茂总结吧

莫子皓Megil: 密集发布期 plaud web & app 都可以生图了

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托尼潘
6天前
扎实的研究，就可以更接近事情的本质。自强则万强，说得太好了。

127. 大模型季报跨年对谈：和广密预言一场AI War、两大联盟和第三个范式Online Learning

张小珺Jùn｜商业访谈录

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托尼潘
16天前
托尼潘
17天前
讲老实话，我觉得豆包一亿日活，代表不了啥。用户对于 AI 应用产品的付费动机是每个 token 消耗创造价值超出的预期，以及自身愿意为此支付的对价。再者哪怕强如苹果，也没有垄断手机和 PC 市场。
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托尼潘
24天前
黄铮是懂历史的
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托尼潘
26天前
托尼潘
28天前
QQ音乐这个自研空间音频效果，配一个支持杜比的耳机，我愿称之为最强，太强了。
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托尼潘
29天前
按照这个维度看，大模型的底层技术侧可能会迎来一个相对稳定的阶段。

The Year Of "R" 其实反而可能没那么悲观。底层技术相对稳定，这个事情本质上还是利好应用和应用相关产业的。现在还是有大量的场景，在“任务-环境-数据”的产品范式下，存在非常多可以优化的地方。

决定回报的关键变量，可能还是在基础设置普及的速度和质量上，这决定了 AI 是否能够以更低的单位成本服务用户。可能很多人忘了，哪怕是移动互联网元年，当年的流量包也是比现在贵很多的，虽然 5G 解锁了抖音这样的世界级的新机会，但早年依然是长出了微信，美团，甚至手淘这样的产品。5G 重要，基站的建设、普及也有它不可替代的价值。
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