# 「你觉得 AI 有泡沫吗？」——有！｜对谈莫傑麟 42章经 · 2025-11-22 · 48 min · https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/692035926018cc2c98f08264?utm_source=rss ## 逐字稿 曲凯 今天我们的嘉宾又是莫傑麟。问一个最直接的问题：你觉得现在的 AI 有泡沫吗？ 莫傑麟 有这么直接的答案吗？你都不分类讨论一下的吗？我觉得有。 曲凯 那你展开讲一讲。 莫傑麟 ### 价值和价格必须分开 泡沫不是很重要，有泡沫不一定是坏事，泡沫也不一定随时会破。但肯定是有泡沫啊。如果把泡沫定义为一个比现实更高的预期，那现在肯定是有的，这样才能发展嘛。 曲凯 所以你觉得有泡沫吗？ 莫傑麟 我是觉得要分类来看。 曲凯 那你来分。 莫傑麟 我觉得你要把价值跟价格分开。从价值上来讲，我觉得 AI 的发展是没什么问题的。这一波的泡沫，小红书上有很多人讨论，我们看到 Twitter 上也有很多人讨论，但从身边的人角度来讲，我觉得身边真的在做 AI 的人，没有人在讲这件事情。 我甚至为了聊这件事情，还特意去问了几个人，然后他们感觉非常鄙视我，说 AI 哪有什么泡沫？发展的挺好的呀，我们都非常的激动。然后 AI 现在的智能其实也很好，很多时候都超过人了。 所以我觉得从 AI 发展的本质来讲是没有泡沫的，但是从它的价格来讲，从一级市场就是估值，从二级市场就是市值，那我觉得 depends。比如说一级市场的估值，今年一定是比去年高得非常多的，我觉得同比来讲可能高几倍是有的。当然，跟美国比，国内市场还是没有那么高。 二级市场的话，那肯定也是非常高的。二级市场肯定是你更有发言权了，所以你觉得呢？ 曲凯 我觉得这几年其实泡沫不是第一次出现。从价格上来讲，去年提到泡沫的时候，大家的底气是说，你看我的市盈率其实并不是很高，因为相关的这些科技公司，它们的每股收益，也就是 EPS，其实一直在涨，而且按预期 PE 是三十倍左右。 这波很多人说没有泡沫，主要的论据就是大家是有收入的。纯粹看 PE 的话，其实是能支撑一下的。 莫傑麟 ### 预期决定价格尺度 但是我觉得它的点是两个问题。第一个问题是预期，预期不完全是以价格的方式体现的。我们在讲同一个东西，你想到的东西是不一样的，比如说大家在采购英伟达的卡的时候，你的预期是不一样的。我觉得第二个原因是—— 曲凯 第一个你再解释一下，大概什么意思？ 莫傑麟 就是说大家的预期是高还是低，这个其实是有很重要的区分的。比如说整个这个周期里面，AI 的第一个最重要的预期，我们上一次播客也讲过，是 AGI。第二个最重要的预期，其实是上期播客里面我们提到的整合：大家要降本增效，提高整个 stack 的效率。 比如说降本增效，降本的速度多快，直接面对的是这些模型公司建的 data center，它的 ROI 能做到多少。这个预期大家是在什么水位上面，AGI 的预期是在什么水位上面，所以我觉得这里面去判断价格，有一个很重要的尺度，就是这个预期现在是高还是低。 另外一个问题是，我觉得 AI 的发展跟任何一次科技公司发展不太一样的地方，是它的结构很明确。这次很明确，最开始就是分为中国跟美国的 AI 发展，硬件跟软件的发展，这个其实也讲了好几年了。 比如说有一张很经典的图，我就觉得整个 AI 的市值里面，可能一大半都是半导体相关的东西。那这个东西到底是正常的还是不正常的？其实这个东西不只是今年才 debate。 所以从整体来讲，我其实蛮认同的。我们作为用户，作为行业里面的从业者，当然看到 AI 在往前发展，也很相信这个东西能够创造更多的东西。但从价格上来讲，我觉得一定是有人的预期高于现在这个水平，这可能不是件坏事情，他们有可能最终也是对的。 还有另外一个角度，我觉得更重要的问题是，现在 AI 的发展结构性有没有发生变化？我们上期其实花了很大篇幅去讲这个事情，就是 AGI 阶段的结构和现在降本增效的结构是两个结构。两个结构里面一定会存在不同的 winner 跟 loser。 曲凯 所以我也能理解你说的要分不同的场景去看、分不同的板块去看的意思，可能也是跟这个相关。不同的公司，泡沫的水平可能不一样。 上期您讲的是，从 AGI 和英伟达的角度来讲，第一波是大家觉得 scaling law、pre-training 是要到 AGI。然后从去年其实从 o1 就开始有这个趋势，说大家开始讲 post-training，讲后训练，讲 RL。到今年 DeepSeek 出来以后，这个达到了一个相对的顶点，所以那个时候其实英伟达是有一波大的下跌的。 但现在的问题是，好像 RL 到今天又有点后继乏力的感觉。这个叙事好像也过去了，包括 DeepSeek 也没有再出一个多么惊艳的新版本，大家都很期待，对吧？但是至少到目前为止还没有看到这件事情。这个你觉得算是违背了大家的预期，造成大家觉得可能有泡沫的一个主要原因吗？ 莫傑麟 ### ROI统一泡沫叙事 录这期播客之前，我有搜集过这个事情。最近讲泡沫这一两个月以来，大家讲的论据是非常分散的。有在讲模型绝对能力、绝对智力的问题，也有讲你刚刚提到的问题，就是 RL 这件事情，包括 PPO Train 这件事情，到底 scaling law 是不是像 PPO Train 一样，是一个没有上限的 scaling law。 也有人提到应用的发展，有人提到这个东西的商业模式怎么解决，也有人提到成本的问题，包括中国模型开源的问题。提到的维度特别多，但是我理解起来，到最后大家共同指向泡沫，其实就在指一件事情：现在模型公司投入去做 AI 的这件事情，ROI 有问题。投入成本过高，但产出收益，不管从刚刚我们提到的哪个维度来讲，ROI 都是有问题的。 曲凯 但你看，我想讲两个点。第一个点是 ROI 有问题这件事情，大家一直在讲，对吧？包括你刚才举的所有例子都不是新的东西，都是过去至少一年里面一直有人在提的事情。 另外，我们前段时间公众号发了一篇文章，里面有口头那部分的内容，讲的是为什么没有泡沫。那个观点大概就是，跟上一次 dot-com 泡沫比起来，现在其实无论是倍数，还是整体的数字，都比不上。 我想讲的不是这个点。我在看到那篇为什么不是泡沫的文章时，特意去搜了一下，到底说有泡沫的人是怎么讲的。然后我发现，并没有一个最近出来的、非常强有力的论据，也没有一个人扛大旗说现在就是有泡沫。 我们能看到的是，那个大空头 short 了英伟达什么，但你真正仔细去看，他是几个月前做的这件事情，也不是最近做的事情，所以这波还挺奇怪的。 莫傑麟 其实它是有叙事线的。首先，我觉得这次讲泡沫，和前面两年讲泡沫不太一样的点是，这次讲的论据不是单一的，是全方位的。 比如说你刚刚提到 DeepSeek 那一次，大家其实集中火力讲的是同一件事情：DeepSeek 用的是很少的钱。去年的时候讲的是 GPT-5 没有训出来，当时因为硬件的问题，整个训练没有完成。 到这波讲泡沫的时候，论据非常杂、非常多元，但是它其实是有一些引发点的。我印象里面最早的引发点，来自于 Meta 挖人的事情。然后后来是 OpenAI，包括现在 xAI 这几家公司要投入非常多的钱，去建设 20 到 30 GW 以上的 data center。 再后来是英伟达投资模型公司的事情。所以其实所有东西，都是因为资本的行为，进一步引发了大家对 ROI 里面 investment，也就是投资的讨论。大家觉得这个投资越来越大，但是 R 在收平，至少大家感知上是在收平，所以它本质上从程度上造成了这个冲突。 再结合宏观上的一些问题，确实这半年来宏观非常波动，所以我觉得是有事实在引发 ROI 的讨论的。 曲凯 ### 美股下跌不只因为AI 对，其实这也是我想问的。如果只是有网上的人在讨论泡沫，我们可能也不会录这期播客，但现在有一个实际的情况发生了，就是美股在跌，因为英伟达在跌。 我想先梳理清楚一个点：美股跌可能有很多种原因，对吧？一个是确实涨了很多，它可能是一个回调；也有一种可能是最近降息还没有落地，或者大家在想到底会不会降息。另外就是美国政府停摆这件事情，也有可能是其他地缘政治的关系等等。 其次，还有一个原因可能就是大家确实针对 AI 这件事情产生了影响。你觉得如果排序的话，这里面大概会怎么排重要性？ 莫傑麟 我觉得很难排出重要性，但是我自己比较确定的事情是，它不是单一因为 AI 的泡沫在跌。 我们来想一下，一月份 DeepSeek 出来的时候，我记得英伟达是跌到过 90 美元以下的。这次其实没有到这个程度。换句话来说，如果市场是完全相信了泡沫这个事情，应该跌更多，不应该只是这个幅度。 最近这一次，刚刚我们提到的几个 AI 发生的 facts，就是大家要增加投入，其实是今年很夸张的一件事情。我们冷静下来想一下，美国的科技公司在 AI 上要投入的金额，是前面几年加起来更大的规模。但是这几个月的宏观也确实有很多波动，对不对？ 我记得这一次开始下跌，很重要的一个转折点，其实是特朗普发推特的事情。所以我很难排序说这里面有多少资金是因为觉得 AI 有泡沫而撤出。我只能说整体来讲，因为宏观的原因，因为美国流动性的这些原因，包括降息的问题，再结合 AI 的科技发展问题，所有的东西加起来，大家目前的风险偏好，跟我们上期录播客之前相比，确实明显降低了。 但这个降低，我很同意两点。第一，目前来看，我没有看到它影响到从业者，至少没有大面积地影响到从业者。第二，我觉得这个风险偏好的降低，并没有充分反映出来。比如说我们周围还是有非常多的人在买 Google 的股票，对不对？所以这个风险偏好，我觉得只是结构性的小范围降低，目前还是这么一个感觉。 曲凯 我们录完的后天应该是英伟达要发财报，希望我们不要乌鸦嘴。 莫傑麟 对，因为那天有可能市场会发生更剧烈的波动。我们录完之后，后天是英伟达，明天是 Gemini 3，两个很重要的 AI 事件。 第一，大家对 Gemini 3 的预期并不低。第二，大家对英伟达财报的预期还算可控，但是它太重要了。我觉得现在最大的问题是，大家的情绪有些脆弱，或者你会隐隐感觉到这个市场在合力想要去找泡沫。 我记得有篇文章讲得特别好：不管你是看多还是看空 AI，其实都希望它跌。看多的希望跌完以后能以更便宜的价格去抄底，看空的当然就觉得它本来就该跌。 所以，市场是不是会有一种合力把它往下走？但是目前看起来，跌的幅度还 OK，还可控，可能只是回撤了一些之前的乐观。 曲凯 但我觉得这里有另外一个问题。之前从感性层面上来讲，有个非常明确的感觉，就是大家会期待 GPT-5，期待下一代的 GPT、下一代的模型，觉得是不是能解锁一些更新的能力。 但现在，至少从我自身来讲，我觉得大家没有这个期待了。大多数人会觉得，首先模型能力已经挺强了，在很多方面已经超过人了。你希望下一代再出来一个多么惊艳的东西，也不太可能了。 莫傑麟 ### 模型进入新的发展周期 所以你说的这个，其实就是我刚刚提到的那个结构性的变化。我记得我们上一次录播客的时候提到过，我们其实已经没办法有一个统一的 benchmark，去衡量模型到底好不好。 到今天已经进展为，你看我们周围很多 founder，今天录这个播客之前我们跟很多 founder 吃了个饭，大家觉得这个模型能力其实已经 OK 了。它隐含的不是泡沫问题，隐含的问题是周期问题。 什么周期呢？就是我们过去有两年的时间，都在打听各种消息：下一代模型怎么解决数学问题，怎么解决 coding 问题，从哪获得了什么数据，英伟达拿了多少卡，有多少人被挖。这些东西合在一起，都是在告诉我们一件事情：这个模型更强，它能解锁什么东西。 其实都在讲这个事情。到今天为止，期待这个事情的人变少了很多。那我们想一个问题：很多大公司的人跟我们是不是一样的呢？ 我其实觉得这个问题很有意思，因为他们是真正的决策者。AI 的发展很有意思，它不取决于很多人，它取决于可能 10 个 leader 怎么想这件事情，他们是不是坚定地要投入。如果他们坚定地要投入，那这个事情泡沫不泡沫，其实也无所谓。 所以今天更重要的问题是，客观上怎么去评估，我们过去这三年的生活节奏是不是到达了一个新的周期。模型预训练的周期可能就这样了，还会做，但不会像之前这三年一样，把它当成唯一重要的事情。 未来三年可能是，在已有的模型、已有的产品上去挖掘还能做什么，跑出什么新的场景，新的商业模式怎么跟垂直场景、To B 做结合。然后模型公司会花更多精力在怎么降本增效上面。 肉眼可见的是，模型公司在卷应用，对吧？我们上期播客里也聊过这个点。我觉得这是一个非常不好的趋势和体现。当它能用更多精力去提升智能，去做下一代更有梦想、能够给用户带来 aha moment 的产品时，它其实没有必要去卷应用、卷收入。 站在 Sam Altman 的角度，他一定是看到了什么、听到了什么，然后最终做了一个决策：我要去做更多应用的东西，我要去做更多工程的东西。这是市场给他的反馈。我们可能站不到他那个位置，接受不到他的信息，但我们可以看他的行动，反向倒推。 肉眼可见的就是，现在的模型公司在卷应用，然后逼得应用又开始反向去做模型。比如 Cursor 自己又开始出模型了，这个事情其实在去年可能大家也想不到。所以我觉得从这个角度来讲，可能能回答一部分你刚才的问题。 曲凯 ### 少数领导者决定行业方向 所以这个点上，你看，莫老师，很有意思。其实我们在讲这个事情的时候，带入了自己完整的叙事，要求自己对这个事情有完整的想法。但里面有几个很重要的 fact，比如说，你怎么理解 Meta 重新去做预训练这件事情？ 莫傑麟 我不理解。 曲凯 对，你看，这就是我们现在的问题：有几个很重要的特点。我试着梳理一下。 第一个，我们讲的是一个这么大的趋势，但它实际上是由少数人来做决策的一个行业，就是硅谷的一部分人和国内的一部分人。 第二个，既然是少数人的决策，它一定跟这些少数公司、少数人的内部 chemistry 有很强的关系。他们看到的东西、他们所在的环境，以及他们本身的主业和商业模式，尤其是他们很多不是创业公司，其实都跟这个有很强的关系。 同时，我们又觉得它跟宏观有关系。为什么？因为它需要花很多钱，人跟算力其实都是要花很多钱。所以我觉得我们在理解泡沫这个叙事的时候，倒觉得在二级市场里面有一个很重要的规律，就是要假设自己什么都不懂，跳出来看。 有没有可能 Sam Altman、Meta 他们也知道这是个泡沫，但他们又觉得这个东西就是一个很稀缺的东西，我就是要去投？我想讲这个东西的逻辑，还是想判断一个问题：他们可能看到的是一个方面，但他们只是我们判断这个结构的一个部分。 比如前面几年，我们觉得他们这么做是好的，对吧？前面几年，如果一家公司没有 AI strategy，比如苹果，我们觉得是不好的。但你有没有发现，这次讨论泡沫的时候，我们昨天不是翻出来很多讲泡沫的文章来看吗？大家又再一次觉得苹果是好的，因为觉得苹果没有 over-invest。 这个很有意思，它不是绝对的对跟错，它跟这个结构有关系。之前我们觉得它好，是因为我们的结构里面夹杂着一个看法：AGI 或者大模型未来能帮我们解锁非常多的东西，所以现在的投入只会不够，我们都不会去衡量它。 那现在的结构变化是什么呢？我们开始衡量 ROI 了，开始算账了：你的 R 是什么，你的 I 是什么。 与此同时，这个季度 Meta 投入了这么多，xAI 投入了这么多，Sam Altman 投入了这么多。Sam Altman 要 commit 几十个 GW 的东西，你要 commit 几十个 GW，你还缺电，还缺这些东西，怎么办？这就引申出了很多问题。 所以我觉得我们跳一步出来看，最重要的变化是：我们过去不看 ROI，现在开始看 ROI 了。 这个东西也耦合上了我们上个播客讲的内容。具体到大模型公司，每家公司不一样，但从 OpenAI 这个公司来讲，它其实从 GPT-5 开始，就已经在做整合的事情了。它可能比我们更早 care ROI 这件事情。 我们不去判断它好还是不好，只关注这个结构的变化。这个结构最大的变化，就是我们无止境地投入模型训练，期待所谓的 scaling law。Scaling law 背后隐含的最重要的东西叫 compound，就是我每年都 compound 一个成长。 现在已经变成，除了 compound 之外，我还要去看你的 investment。发生这个结构变化，你首先觉得它是好还是不好？或者你怎么去理解？ 莫傑麟 ### Scaling Law正在接受检验 我觉得有两个点。第一，更大的投入，前提是 scaling law 有效，对吧？大家其实不是完全 care 你的投入，大家 care 的还是 ROI 问题。 大家觉得，OK，你投 10 倍，那是不是能实现 AGI？如果能的话，没有问题。你甚至于说，把一个国家投进去实现 AGI，然后带领人类走向下一个阶段，我觉得大家也是接受这件事情的。 但目前最大的问题是，scaling law 似乎失效了，后训练和 RL 似乎也没有看到一个非常明确的 scaling law 继续往前跑。这个时候你跳出来说，我要投几万亿来建 AI，那这个的价值和意义是什么？ 它有点像说，你本来投一个连锁餐饮，比如瑞幸，我本来投瑞幸，是期待你一年能开到两万家、三万家连锁店的。最后我给了你一堆钱，你告诉我，OK，我现在要从水泥造起，那这个市场很难接受啊。 曲凯 这点就是我不同意的地方。首先，我觉得从我们的调研里面看，scaling law 没有失效，只是说它没有办法去评估了。我觉得这是一个很重要的分水岭，上期播客也提到过这件事情。 另外，我观察到一个很重要的判断，你肯定也会有共鸣：大家觉得模型已经 OK 了。现在已经比人聪明了，这么多场景已经能做到这么多事情了，还要怎么样，对吧？ 无非现在所谓的最后一步，就是不管是 RL，还是很多泛化性的问题，要怎么解决。整体上没有人觉得模型现在不能用。很多 founder 都跟我们俩讲过，现在不是模型的问题，是其他成本的问题，是 infra 的问题，还有 context 的问题，以及 agent layer 的问题。 所以我们先回过头想一下，我们原来是生活在一个基建都没有的状态，对吧？我们现在先要做基建。现在基建有了，我们开始要在里面做软装，做一些至少不是纯硬装的东西了。 那这个东西是好还是不好呢？我个人觉得是好。这也是为什么我能理解你说的，其实这对行业是个好事儿啊。 莫傑麟 对，我觉得从业者角度来讲，一直是没有这个问题的。 曲凯 ### 不同市场泡沫程度不同 或者我们可以先明确一下，分成中国、美国，一级、二级，对吧？ 对中国的一级市场有没有泡沫？ 莫傑麟 我觉得没有，还算是保持在一个相对健康的状态。而且你去看国内一级市场里面头部项目的估值，跟美国的一级市场比起来，我觉得可能是美国的至少十分之一。 美国一个同等状态的公司，很容易拿到国内 10 倍的估值。所以我觉得美国一级市场是有泡沫的。很多公司的数据其实不是那么 solid，我们都知道 Cursor 很多时候一直是在赔钱做的，但它能到 100 亿美元的估值。 曲凯 那国内的二级市场有没有泡沫呢？你觉得？ 莫傑麟 国内二级市场，我不是很确定，因为很多是美国二级市场的延伸，跟英伟达的产业链有关。但我觉得这块可能大家是相对一致的。比如光模块，比如寒武纪，它其实还是有业绩在支撑的。 曲凯 那美国的二级市场呢？ 莫傑麟 ### 硬件仍然领先软件 其实这就又回到我们开始聊的那个问题了，得分开来看。我现在觉得这个结构性的变化很重要。如果模型的训练周期已经到达一个平稳的状态，那美国一定有一部分公司有泡沫了。 曲凯 但你知道这一次最让我费解的一个问题是什么吗？ 莫傑麟 是英伟达本身没有怎么跌。这一次跌得最多的，其实是一些其他的东西，比如英伟达 data center 相关的标的，很明显就是 Oracle，对吧？它是 OpenAI 的 data center 合作方。 但是英伟达本身没有怎么跌，这件事情让我觉得很费解。那市场的理解是什么？市场理解还是觉得英伟达是受益方，对不对？因为你要建 data center，还是要买卡。 所以你看，这个点上的理解是有意思的。其实市场真正的结构性变化，大家已经期待很久了：要从硬件转软件，对不对？理论上来讲，现在大家在努力转软件了，但市场转过来了吗？ 曲凯 看你怎么理解市场在努力转。我觉得事实上的结果就是，英伟达仍然是最赚钱的。软件事实上的结果，就是没有看到跑得特别成功、特别赚钱的。 莫傑麟 很有意思。所以你看，泡沫是一个特别难讲的议题，原因是我们以为是同一个东西，但它其实是不同的。 比如说价格，价格就是我刚刚讲的估值倍数。预期大家其实是预期硬件转软件，但是预期跟价格目前来讲不是完全一回事。有可能我有这个预期，但我还没有操作。 因为历史上那么多次都告诉我们，做空英伟达是错的，或者说不看好英伟达是错的。所以现在我的预期还没有转化为一个价格，至少不是全体投资人的预期都转换成了价格。 第三件事情，还有一个问题是，这里面的结构变化大家也看不清。我相信并不是所有人都像我们一样，每天都趴在这个行业里面，能够很明确地去聊。他可能听这些概念时都能共鸣，但没有办法在体感上做出判断：到底现在是硬件转软件的什么阶段？ 还有一个东西就是宏观，它是最熟悉的陌生人。大家有感知，但其实没有办法判断。所以我现在觉得，在讲泡沫的时候，这是一个特别情绪化的结论，但它其实是一个有效的水温计。 大家有效的水温是觉得，现在这个价格可能要经历一个小周期，稍微调整一下。但我觉得这里面蕴含的一个最重要的问题是周期。每次泡沫反应的周期，可能 10 次有 9 次都是假的，就像你说的，每次都能调上去。 但这次泡沫的反应，是不是一个周期的结束？我觉得这是一个很重要的问题，我最近也一直在思考这件事情。 曲凯 我记得之前 a16z 的一个合伙人做过一期播客。他说现在很多人在聊泡沫，但大家对于泡沫的感知并不那么明确。 莫傑麟 对，因为他说自己经历过 2000 年 dot-com 的泡沫。那个时候，首先在那个节点上，没有那么多人会说现在是泡沫。然后那个泡沫的程度是，随便一家公司都能上市，上市就能涨很高，完全不需要有收入，而且真的是连出租车司机都在聊这件事情。 曲凯 我印象特别深的是，去年国庆的时候，A 股有一波特别大的涨幅。那个时候真的是，我下楼路过保安，就听到保安在聊 A 股这件事情。那肯定那个状态是不对的了，对吧？ 那个时候真的是所有人都去开户，所有人都在聊这件事情，然后国庆回来就开始跌。但现在似乎确实不是这样的。我也在想，历史上有没有哪次泡沫，是大家都在聊它是泡沫？ 这是不是太理性了？如果大家都觉得它是泡沫，那价格应该已经体现了，对吧？那它就不是泡沫了。 莫傑麟 这是一个点。另外，你讲的周期问题，我觉得这两年之所以比较难判断，另外一个原因就是 AI 确实变化得很快。 AI 变化得很快的另一个表现是，它不只是日常的波动，它是一个周期性的波动。你刚才讲的，我理解应该是更大的周期；我想讲的是，在 AI 里面其实有很多小周期。 我们说过好几次，AI 是脉冲式发展，也有人讲 AI 是阶梯式发展，本质上是一个类似的意思。从过去快 3 年 AI 的视角里面，我们很明确地看到了两波大的高潮。 第一波是 2023 年年初以后，2023 年上半年是 AI 特别火的时候，大家都去做大模型、投大模型、投应用。到了 2023 年下半年开始，一直到 2024 年上半年，市场转到一个非常冷的状态。我觉得那个时候，至少从国内一级市场来讲，几乎是零投资的状态。 然后从 2024 年下半年、年尾，再到 2025 年上半年，市场又变成一个特别热的状态。 我觉得所有这些热潮，最后回头去看，其实都是模型驱动的。第一波是 GPT-3.5 等模型的能力带来的，然后 Manus 那一波，其实是从 o1 到 DeepSeek 的推理模型进展带来的，还有 coding。 所以这几波浪潮，都是模型有了一个突破，然后应用随之而来一大波。但模型的突破，它就是一波一波的。 最近可能最主要的问题是，我们确实没有看到模型能够真正有更高的突破，甚至大家已经不相信这件事情了。大家相信的是，模型能力已经够用了。接下来我们会一起做更多整合、更多 infra 的东西，推理成本会进一步下降，让模型更可用。 从业者的视角来讲，会觉得这样下去一定会有更多应用被使用起来、落地。但从外部视角来讲，大家可能看到的是，好像没有一个新的模型出来，能给大家提供一次信仰充值。 莫傑麟 最近大家能看到的，或者期待的，就是像你讲的，明天可能 Gemini 3 也会发布。但大家对 Gemini 3 的期待，可能更多是它的多模态能力怎么样，它的 coding 能力或者模态结合的能力怎么样，以及里面会有什么新的产品玩法。 大家似乎没有期待它在 AGI 和智能上有一个特别明确的提升。那多模态最终又落回到 AI，落回到模型训练，落回到对卡的需求，到底会是一个什么位置？这也是一个不清楚的状态。 所以总的来说，我觉得 AI 现在欠缺的是更大的一次信仰充值。但短期内我们确实看不到，除非突然有一天又有一个 DeepSeek 时刻，又有一个新的概念可以接班。可能那个时候，这一波就又会回来。你觉得呢？ 曲凯 ### 新周期会诞生赢家 我觉得会分化得很严重。我在互联网，尤其是互联网中后期，最大的总结就是，当时很流行一个词叫 winner pattern。 赢家跟 winner 是非常不一样的。Winner 的上限就是没有上限的，它会一直成长。你记不记得 2020 年之前那个阶段，巨头就是没有上限的？当时叫巨头，现在可能换成 winner 更好，一个行业的 winner 可能就是没有上限的。 泡沫当然很重要，它反映的其实是刚刚说的 ROI 里面投入的这件事情。我觉得另外一个很重要的维度是，这里面会不会出现一些新的结构，新的 winner 诞生。可能现在已经出现了，只是我们还识别不出来。 我觉得这跟泡沫同样重要，包括国内的模型和 AI 发展，到底在这个趋势里面是什么状态。它肯定已经不是 2023 年的状态了，对不对？ 2023 年我们觉得自己都赶不上，你记不记得？我们当时还录了一期播客，叫《我们要乐观一点》。那个环境是什么呢？我们都觉得我们的模型赶不上，也觉得我们没有那么多的卡。 但你回头看，两年都过去了，事实情况下其实完全是大相径庭。现在肯定不是这个状态，现在开源模型全是中国模型。 莫傑麟 对，所以我想感叹一句：你再怎么复盘，再怎么经历周期，当你身处在这个周期里的时候，要抓住当下真的很难。 曲凯 现在回头来看，2023 年就是最好的时间点。那个时候估值真的都很便宜，随便投都能赚。 莫傑麟 对，你都不说 2023 年。你记不记得 2024 年的时候，有多少人，而且是行业非常牛的专家，在统一质疑一家公司，叫寒武纪？ 其实那个事情离我们才过去一年。寒武纪做推理芯片之后的第一份财报，是 2024 年 10 月的。现在是 2025 年 11 月，其实才一年的时间。 所以我觉得，泡沫是一个情绪词。这里面最重要的两个词，一个是周期：我们要判断是不是有某一个周期开始、某一个周期结束。另一个话题，是判断各自周期里面产生的 winner 是谁。 我觉得这个东西很重要。历史上我们回头去看，很多时候这个东西都是出乎我们意料的。包括我们刚刚提到的 2023 年，大家觉得中国模型赶不上；现在开源模型都是中国模型。包括这次我们到北京，刚吃饭的时候，所有模型公司都觉得自己还有很多可以做的东西，对吧？ 曲凯 今年其实也很有意思。你觉得大家在质疑的公司是谁？其实是 OpenAI，对不对？我们昨天看了那么多东西，几乎全都是 OpenAI。 莫傑麟 确实，因为 Sam Altman 搞了太多骚操作，所有东西都是 OpenAI。 但我们来讲一个不负责任的话：有没有可能我们判断错了？OpenAI 到最后的位置，可能跟我们最开始想的样子完全不一样，跟伊利亚当时还在的时候也完全不一样。 但是，这妨碍它成为一个很厉害的商业公司吗？我觉得有可能不妨碍。我没有结论，但我在想一个问题：情绪有的时候可能跟短期的结论比较吻合，但它跟中长期的结论，有时候是相反的。更重要的是判断这里面的周期跟结构。 曲凯 所以讲回来，我觉得是不是可以有一个说法：不要判断情绪，因为情绪真的变得非常快。 莫傑麟 我同意。 曲凯 我们今天大家都在聊泡沫，可能明天 Gemini 3 一发，后天英伟达财报一发，大家就都在唱多，或者进一步垮掉。 但这里面一定会跑出赢家。每一个商业模式和每一个技术周期里面，都会出现最后的赢家，对吧？视频直播当时字节就是这样。 你像我们当时一起在国内开一级市场的时候，那时候有多少直播公司、多少社区团购公司啊？ 莫傑麟 所以我现在看公司，会觉得如果一家公司在发展过程中一直被骂，是件很好的事情。 曲凯 对。 莫傑麟 所以我看到很多人骂 Manus，其实我很为 Manus 感到开心，可以这么讲吗？ 曲凯 但是有很多人骂 Manus 吗？ 莫傑麟 当然，当然有啊，有各种各样的原因。总之我会觉得，如果一家公司明明数据发展得很好，但市场上都在讲这个公司不行，说“这个我做也行”，其实是非常好的事情。 从论证来看，Kimi 就是一个典型。 曲凯 有很多人骂 Kimi 吗？ 莫傑麟 对，有啊，有啊，还是蛮多的。 曲凯 所以你说这个事情，我觉得很多时候，比如这次为了晚上的聚会，其实我昨天做了很多准备。我们把这次泡沫里面的文章都找出来，你会发现大家的 input 其实是有问题的。 我其中看到一个东西，大家在计算 data center 的投入金额时，都是错的。因为他提到的到底是哪一年投入，最后引申出来一个结论，就觉得 OpenAI 很大，现金流要断裂。其实我们得到的这个情绪化结论背后，可能它的 input 基础质量完全不过关。 这也是为什么我想跟你聊，因为你跟华尔街那边聊得比较多嘛，对吧？ 莫傑麟 但是大家炒股也不看这个了。炒股现在都是要跑在前面，对吧？我们多次聊过二级市场的散户化。二级市场其实很追求时间，我不愿意去多拿。 现在的投资，已经极大地从价值投资这个范式迁移到了 financial engineering，也就是大家都在看：最近的情绪是什么，最近的叙事是什么，最近的 alpha 是什么。 所以现在真正专业去炒股的人，也不太愿意去构建太长期的 view，或者太绝对化的 view。因为可能你构建的 view，跟市场这 3 个月决定 buying 的 view，也是不一样的。 尤其是专业投资人，大家对绝对判断的比例，其实相对原来是有所下降的。但是我们现在比较喜欢跟谁聊呢？比较喜欢跟行业里面的从业者聊。 大家会更绝对地去看一件事情，它绝对的好跟坏。如果这个事情大家绝对分不出来，因为我没有时间，也不是专业做二级投资的，那我就不会去看这个事情了。 他们反而会去盯住那些绝对正确、相对处在一个趋势上的东西去看，所以这部分的信息含量反而会高一些。 曲凯 确实。我记得几个月前，我也跟一个很专业的做二级市场的人聊过，机构也做得蛮好。我就跟他提，说最近我身边的从业者都在买 Google。 莫傑麟 他其实没有任何反应。他觉得，为什么是 Google？因为我们都没有怎么看 Google。 所以现在二级市场，你刚刚提到，情绪是一个媒体词，对吧？然后预期，是现在二级市场里面很重要的词。因为现在的二级市场，已经从价值投资这个范式，极大地转移到 financial engineering、投资工程的范式。 大家去找预期，就是我知道的东西里面，哪些是大家不知道的，或者大家理解不够的。预期的右边是什么呢？是我看到的趋势是什么。趋势的再右边是什么呢？是我觉得这个东西一定是对的、一定是好的，是更 insight 型的东西。 我现在觉得，大家做投资的时候，因为看到的东西不一样，我周围很多二级市场的朋友，大家会对预期特别敏感，对情绪也比较敏感。大家对后面两个，其实没有大家想象中那么敏感。 但你像我们周围有很多 founder，他们现在也做投资。很多时候，他们对后面两个是非常敏感的。所以这两个东西结合，是一个很有意思的事情：怎么能把它结合在一起？这也是为什么我们会做那个讨论会的原因。 曲凯 所以你把这个东西硬套在这次的泡沫上面，至少只能说，大家最近情绪低落，风险偏好很低。大家的预期又不低，就是在预期不低的程度上，情绪很低落。 所以很有可能导致该跌的还没有跌完，也有可能因为情绪短期太低落而反弹。但大家对后面两个问题花的时间，我觉得相对不是很够。 这个趋势到底在什么地方？我觉得趋势就是结构发生变化了。大家从期待模型，已经变成期待我们上次播客提到的产业化和落地化。 莫傑麟 我倒反而觉得，这个周期应该去研究绝对的 winner 是谁。我觉得不只是我们周围的问题，我这次看了很多硅谷的文章，大家提到中国模型，都没有提到里面最重要的一个角色。 其实这个也蛮有意思的，谁？字节。你提到中国模型，应该提到字节。因为我们很喜欢做人才盘点，字节的人才储备肯定是非常好的。 你看，这种绝对的 inside 信息，大家现在其实忽略了很多。所以我觉得这件事情上，需要花更多时间去讨论结构。我觉得结构性的变化，就是从模型的预训练周期，已经转移到落地周期了。 我对这个转变的 conviction 会比较强。我觉得这个转变会诞生不同的 winner 跟 loser，市场的预期和市场的标准也在变。 如果硬要说是泡沫，现在可能可以说是两个周期和两个标准之间的一个交界时间点。应用要落地，做 AI 的人都很相信这件事情，应用一定能落地，而且未来肯定会越来越好。 但现在可能大家还没有看到一个很明确的 deliver 结果。它又是在从一个 AGI 的市梦率、scaling law 的市梦率，到一个实际市盈率转变的过程，也许就是需要一定的时间。 我还很同意一个点，我觉得这可能跟我们俩的肌肉记忆有关系。我们在互联网、移动互联网里面看到的 winner 和 loser，差别是很大的。行业第一名和第二名、第二名和第三名，差别都很大。你觉得模型会是这样吗？ 曲凯 AI 里面，我觉得 To C 天然就是这样的。 莫傑麟 对，如果你把模型定义成一个 To C 的产品，那一定也是这样。 曲凯 但云计算基本上也是两三家，对吧？ 莫傑麟 云计算是因为它有很高的固定成本支出壁垒，或者说门槛。 所以为什么说判断泡沫、判断预期很重要？我觉得这件事情其实我们所有人都在做，挺好的。就像你说的，所有人都在讲泡沫的时候，可能行业更健康一点。 但我觉得在后面两个结构性趋势的变化，以及绝对判断上面，还是需要多花时间。因为这跟我的 GOG有关系：最后每一个行业的 winner，第一名、第二名，第二名、第三名，以及第三名跟后面的差别都很大。 这个世界在我们这十几年的工作过程中，所接收到的头部强者效应是很明显的。我目前看到，在 AI 里面、在大语言模型里面，应该更强才对，因为它所需要的成本，对吧？它不只是成本。 现在大家还关注这个 leader 懂不懂 AI。大家的关注度，已经从人力的绝对规模，变成了其他维度的东西。所以绝对的 winner 是谁，这件事情可能对判断泡沫会更有作用。 曲凯 其实回到最早我们今天录的第一句话：你觉得 AI 有没有泡沫？你觉得是有的，对吧？ 莫傑麟 对。这几年肯定都是有泡沫的。你甚至很难讲，一个行业快速发展的时候没有泡沫，这是一件非常离谱的事情，对吧？ 泡沫其实是能够帮助大家更好成长的。如果你身处在泡沫里面，我觉得是好事情。你可以有更多的钱让自己成长。 不可避免的是，当泡沫破的时候，很多参与者会成为养料。这是难以避免的事情。但是你会发现，每次周期泡沫破灭的时候，都会有很多伟大的公司从泡沫里面成长起来，这也是一件好事情。 所以可能更重要的不是说现在是泡沫还是不是泡沫，而是每个阶段有每个阶段的做法，每个阶段有每个阶段的 winner。重要的是，你是不是能够清醒地意识到自己处在什么阶段，自己在做什么事情，自己想要什么东西。 而且每次泡沫里面成长起来的公司，表征其实都差不多。下跌的时候大家一起跌，但跌完之后，大家的反应还是不一样的。因为现在的从业者、leaders、投资人，都已经有了前面几十年的经验和各种能力的提升，大家考虑问题的时候都会把这些因素考虑进去。 但在考虑这个事情的时候，怎么去做更正确的事情，我觉得还是挺难的。比如说，大家都知道是泡沫，那难道我就停下来吗？我觉得肯定不是，对吧？ 但在这个泡沫里面，我到底还融不融资，也是一个很重要的事情。我觉得这个节奏还是很重要。这个节奏的背后，我现在为什么觉得很多 founder 都需要做好一个投资人，是因为整个公司的成功要素里面，除了管理、技术和产品之外，很重要的一部分其实就是对泡沫的理解，融资的节奏、估值的节奏都很重要。 曲凯 我记得当时 PayPal 是最典型的泡沫破灭以后成长起来的公司。 莫傑麟 对，对，对。我记得看过他们写的一些东西，他们讲当时最核心的就是自己要能造血，有好的现金流。我觉得这个永远都是最重要的。 曲凯 ### 现金流与结构决定赢家 所以，万一你是一个创业者，是 AI 的从业者，你担心泡沫破的话，我觉得就要想办法拥有好的现金流。可能这就是一条底线。 不然真的泡沫破了，没有现金流，就真的死掉了。你就无从谈起再熬过周期、再等到下一个阶段这些问题了。 但讲到这儿，感觉好像我们已经觉得这个周期马上要结束了一样，至少目前看还是一个回调。你觉得呢？ 莫傑麟 我觉得还是会有结构性的不同。首先回到上一次讲的内容，我觉得这个周期里面，比如说进入决赛圈的选手一共有 20 位，可能我们没有办法一个一个列举出来，因为我们俩的认知和信息可能也都不完全够。 但有几家公司是比较明确的，我觉得它们已经有很大的优势和特点了。比如 Google，这可能已经是特别强的共识。然后其实我觉得 OpenAI 肯定也算。国内也肯定有这样的公司。 我觉得这次比较有意思的一个点，我还是再重申一下：大家在提到泡沫的时候，可能想讲的是过度投入，但大家用 OpenAI 来举例，是一个非常有意思的现象。 当然，这跟你提到的很有关系。因为 Sam 作为 leader，就需要去承受这些。他享受了泡沫的红利，当大家说有泡沫的时候，他肯定也是要站在第一位的。 曲凯 但很有意思，享受这个泡沫最大红利的人不是他。 莫傑麟 对，不是他。我们在过去这么多年里看过非常多这样的例子。 你要知道过去几年里，我们经历了 SaaS 的一波特别大浪潮，经历了新消费的热潮，经历了线下连锁的热潮。最后其实每一波都是渠道获利。 包括教育，教育最后是渠道自己也赚到钱；游戏也是渠道自己赚到钱；新消费其实也是渠道自己赚到钱。因为它们都是最大的渠道，这也很正常。 分众其实也是教育跟新消费赚到钱，连锁其实是 shopping mall 赚到钱。大家花钱去抢位置，开到 shopping mall 里面。 每一波都是渠道赚到钱。最后你去看字节赚的钱、分众赚的钱、拼多多赚的钱，其实是投资人的钱，再往后推，其实是 LP 的钱。每一波都是这样。 所以这一次有一个很重要的话题。你看我们下个月讨论会最重要的问题是什么？我觉得 2025 年第三季度最重要的事情，其实不是泡沫，而是英伟达宣布投资 1000 亿美元给 OpenAI。 同一周，OpenAI 宣布了跟 AMD 的采购协议，过了两天又是跟 Broadcom 的一个新协议。这三个事情发生在同一段时间，我觉得非常重要。 因为 Sam 是一个投资人出身的企业家、创业者，他做的决策带有很强的投资思维，也就是 ROI 思维。他的这三个商业角色非常重要，其实我们应该多讨论这件事情。 另外一个很重要的商业角色是什么呢？除了这个之外，大家目前讨论最多的其实是 Google。Google 的商业角色也很重要：TPU 这个事情，到底占 Google 多大的商业价值？ 你看，这两件事情同时都在指向一个板块：刚刚那三个协议，指向的其实都是半导体板块。但最后受伤比较严重的是谁呢？是 OpenAI 的 data center。 大家觉得这些 data center 不赚钱，甚至建不下去，因为有缺电的问题。但我觉得这个事情需要我们下一次讨论时拆得非常碎，去认真讨论。 它真正的重点是，它标志了一个非常重要的结构性变化：上游的算力格局，正在发生非常明确的转向。这个转向可能还没有以财报的形式反映出来，但从逻辑上已经变成一种预期了。 这个事情跟泡沫不完全等同，但也不是没有关系，它们有很强的关系。所以这个讨论其实很重要，它没有办法在一个播客里面讨论得很干净，因为太复杂了。 但我觉得这反而是一个跟泡沫一样重要的问题。泡沫反映的是情绪和预期，另一边反映的是结构性变化会变成什么样子。 其实我们中间提过，我觉得在一个周期里面，真的很难把泡沫讨论得很清楚。因为我们每个人都在这些周期里面，包括我们去看美国那些机构，包括微软、Google 等等的创始人去聊泡沫，我觉得也很难聊清楚。 因为每个人都是这个游戏里的一环，每个人在里面都有自己的利益和诉求。甚至当它上升到一个国家 GDP 的很大比例时，真的是每个人都是这个游戏的一部分。 所以你让他自己站在客观角度去评价这件事情，其实挺难的。我们只能尽力梳理一下整个泡沫讨论的过程，并给出一些我们的看法。 曲凯 然后随着这期播客，我们也会做一个活动，就我们日常的一个讨论会的环节，会尤其欢迎 AI 行业的从业者，我们一起来聊一下大家关于泡沫这件事情，包括对于未来一年 AI 的发展和一些结构性变化的观点和看法吧，然后欢迎大家报名参加我们后面的活动。对，尤其是模型方面，就是现在的 pre-training 在做什么样的迭代，然后 post train 视频模型需要用到的卡的范围，然后 token 的优化，应用上现在大家看到一些 PMF 从业者战略上是什么样子，然后我们团队会提供一些市场的预期吧，大家一起把这个，其实我觉得最重要的一些结构性变化看准了是比较重要的。嗯哼，对，然后最后不管是不是泡沫？就祝大家赚大钱发财。好啊，行，谢谢吉麟，拜拜。