Seedance 2.0发布了，视频生成的专业选手终于登场了。大家好，欢迎收听老樊讲故事的YouTube频道。

Seedance 2.0发布，小红书上神龙见首不见尾了好几天了。好几天之前大家就开始在那发布说Seedance 2.0实在好厉害。字节的产品我也习惯了，他们通常都是做灰度发布的，就是有些人可以先用到，有些人后用到。昨天我也用上了，2月8号应该是付费用户全量开放了。今天是不是给免费用户开放了，我不确定。今天X平台直接被刷屏了，大家都在疯狂地用Seedance 2.0做各种各样的视频。这绝对是一个现象级的产品和技术，能够在X上刷屏刷几天的这种，就属于叫现象级了。

那你说这算不算是一个真正的革命性的技术、真正的这种颠覆式创新掀桌子的技术？目前为止看，还稍微有一点点差距。如果能够把英伟达股价干崩，或者是把整个行业股价干崩，那就属于叫颠覆式创新了。比如说去年春节的DeepSeek，比如说Anthropic的Cowork，一个把英伟达股价干崩了，一个是把整个SaaS股股价干崩了。如果哪天大家突然发现Adobe，还有像很多视频编辑、影视设备、影视软件的公司股价崩了，那么Seedance 2.0可能就属于是颠覆式创新了。让子弹再飞一会。

咱们今天这故事分几段来讲：

1. Seedance 2.0为什么这么震撼；
2. Seedance 2.0有哪些限制，这个要跟大家讲清楚；
3. 我自己做了几条，跟大家分享一下制作的流程；
4. 即梦APP也更新了，更新了点什么东西；
5. 最后跟大家讲讲为什么在这样的一个时间点里头，字节跳动着急忙慌的把这些玩意全都扔出来，也是有原因的。

首先，Seedance 2.0震撼发布，到底震撼在哪了？

其实从OpenAI预告Sora的时候，大家就都惦记做视频了。大家兴奋了一个礼拜、两个礼拜吧，这事又过去了。原因是什么？有几个痛苦的问题一直纠缠着大家：

1. 输入困难。你说我想去画一幅画，你通过提示词可以搞定；你说我想做一个视频，你光靠嘴说，你说不明白，所以这个东西的输入是很痛苦的。
2. 可控性差。我希望这个人做什么什么事情，跟另外一个人怎么怎么样，在这个过程中这个人总是变来变去的，别说是手指头了，脸都变得不像了，或者衣服也不停地换来换去的，这个是无法忍受的。
3. 又慢又贵。Seedance 2.0这个据说是快一点，但是我尝试了几次，这个还是需要耐心的，而且真的是很贵。当然字节它还是要比美国这些视频生成模型要便宜很多的，待会咱们来告诉大家需要多少钱。一方面是输出的时长很短，因为你越长，这个模型就越难控制稳定性嘛，所以他们通常都是比较短的，而且输出的分辨率还有很多细节都非常非常差。这个是现在做视频模型的几大魔咒吧。

而Seedance 2.0基本上就把这些问题都解决掉了。业界的技术其实也在不断积累，特别是DiT技术上来以后。DiT是什么？Di应该都是Diffusion，T是Transformer，它等于是Diffusion Transformer。原来大家都是用Diffusion技术，就是扩散技术，一个像素一个像素去猜；Diffusion Transformer它里头是进行这种推理的，也进行这种上下文的记忆。它把视频拆成一小块一小块的，进行这种逐块的生成，这样的话里头这个推理模型它是知道说这个是个人，这个人应该是长成什么样，他在整个这过程中他是有记忆的。所以上了DiT以后，稳定性的问题基本上是可以得到解决和控制的。

从Sora 2开始搞多镜头和音视频同步，大家又看到希望了。你不是控制不好吗？咱干脆不要一个镜头从头到尾整十几秒了，每个镜头有个三五秒，然后咱们把它拼起来，这样我们控制的就更好一点点。Sora 2就干了这么个事情。而且Sora 2有一个很重要的突破，就是音视频同步，它同时生成视频和音频，而且两边是可以配合在一起的。后面Seedance 1.5、阿里的通义万象（也叫万2.5）、谷歌的VEO 3.1，基本上都可以做到音视频同步了。但是更复杂的控制还是很麻烦的。

在这个时候Seedance 2.0就来了，说我把最后一块短板也给大家补上。它怎么来解决这个问题？它一次可以允许大家输入12个元素。这12个元素里头可以是9张图片、3个视频或者是3条音频，你就加起来总数12个以内。当然了，12这个数是来自于文档，我自己在即梦网页上看到的是最多可以输入5张图片，更多的是不是可以，我现在没有去测试。

然后就是写提示词了。你想你输入了这么多图片、音频、视频进去，那提示词就好写了。你可以写@代表各种元素，比如说参考@第一张图里边的人物，参考@第二张图里边的场景，参考@第三张图里边的某一个物品，或者是里头的哪张图是首帧、哪张图是尾帧、哪一张图是中间帧，你可以在里边直接写这样的提示词了。

然后可以参考视频。你上传一个视频，说我要参考这个视频的运镜，比如说是旋绕环绕运镜，或者是前进运镜、后退运镜，这个你可以直接写；还可以参考视频里边的场景，或者参考里边的动作。我做了几个跳舞的，就是把现在比较流行的什么海豹舞或者什么弄出来，然后说来老范跳一个，还是很开心的。音频上去了以后，你可以语音参考，说这个是老范在讲东西，要参考老范的语音。还可以干嘛？做音乐节奏卡点。很多的视频是根据音乐的节奏的那个点要去发生变化的，你可以上传一个音频去做。但是这里要注意，音频跟视频最长只能上传15秒的，再长了他就不让你传了。

然后就是写提示词，一次可以写几千字的提示词进去，最长的是可以生成1080P的、15秒的视频出来。这就是这一次的Seedance 2.0，它真正给我们提供的绝对的掌控力。

提示词进去以后，就是耐心的等待，这个还是挺慢的。我生成一条15秒的视频，我觉得等了几分钟吧。坐在这等是没必要的，可以站起来上别地方去晃荡晃荡去。等待之后TOKEN在燃烧嘛，我的一条15秒的1080P视频，大概花了我10块钱，9块多钱吧。这数是怎么算出来的？因为我是付费用户，基本上一个月是五十几块钱，每个月给1080点。即梦里它是按点算的，生成一条视频是190多点，大概是这样的一个钱数。如果我把这个1080点用完了，再去买大概是5块多钱100点，是这样的一个价格。所以基本上算下来的，这个15秒就是9块多。如果你说我什么也不参考，那他这个便宜点，大概4块多是15秒。当然我买的是最低的套餐，你买的套餐越高，他这个15秒的价格就越便宜。好像是买几千块钱一个月的这种，他们再去买100点的话，大概就是两块多钱了。

但是我原来基本上用不完这些点数，为什么？因为即梦的生成图片是不要钱的，他现在叫限时免费，就是2k的图片生成都是免费的。视频我又做的不多，而且他每天还送点数，每天大概是送80点还是100点吧，他是随机的给你送，只要你每天登录，他就每天给你送。所以那个点数越凑越多，根本使不完。现在终于可以把这些点数都用掉了。我每个月的点数大概够我做5条到6条视频的，再领一点的话，大概能够做个七八条。目前为止，你想靠Seedance 2.0去挣钱，你还要想一想。因为一条10块钱，你要想这一条把这10块钱挣出来，还是挺难的。比如说我送到YouTube Shorts里头去，这一条视频比如播个1000次，也就是能够挣到可能20美分、30美分这样的水平吧，不会再多了。20美分的话也就是一块多人民币，我花十块钱把它做出来，挣了一块多钱，这个还是不划算的。

下一个问题，就是Seedance 2.0的限制有哪些

这个还是要跟大家讲清楚的。目前还没有开放API，只能在网页端使用。APP还没有灰度到我这里，我现在APP上还不让使用2.0。其实APP里头有一个接口可以用，但是让它直接生成视频只到1.5的版本。

在这里头要讲清楚，Seedance 2.0不是开源模型，这个跟国内主流不一样。字节跳动自己家的模型都是不开源的，甭管是豆包模型还是Seedance模型都是不开源的。这些模型都是跑在字节跳动的服务器上的，字节跳动会进行审核的。因为他后边经营抖音、经营TikTok，所以你也不用担心他审核不过来，人家是有极强的视频审核能力的。所以千万不要去试探各种的边缘，色情、血腥、暴力、政治不正确的，就别上去尝试了。我自己曾经试过写标题“雷军如何如何了”，等再输出出来的时候，就变成“某知名企业家如何如何了”。所以它在里头还是有一些限制的。

但是对于版权IP、个人形象，基本上是不管的。你说我要求米老鼠干一个什么事、要求绝地武士干一个什么事，或者是塞尔达公主干点什么事，直接就出。你说我模仿宫崎骏，没毛病，他都是百无禁忌的。你上传头像说这就是我、这是谁谁谁，他也是直接干。所以比国外的一些模型各有优缺点吧。你比如说你到了OpenAI的模型上说我现在想模仿迪士尼的风格，它就不出了；你到了谷歌的这个模型上，你说我现在想画个纳粹，他也不出了。当然这两个换过来是可以的，你到谷歌的模型上画迪士尼可以，你上OpenAI的这个模型上画纳粹也是没毛病的。那这些东西跑到这个Seedance 2.0上，至少是对于迪士尼或者是各种形象，他是不管你的。

我自己也做了几条，跟大家分享一下

这个视频就不在这里展示了，原因也很简单，因为音乐没有版权，放在这的话我这条视频就挂掉了。我在里头做了一个海豹舞这样的一个视频。这个视频我是发到Twitter上了，就发到X平台了，YouTube Shorts我就没发，就是他这个音乐我搞不定。

制作流程分享：

1. 首先第一步，先到抖音上去下载这个海豹舞的原视频，大概是17秒还是十几秒。那这视频你没法上传到即梦，因为他只能用15秒嘛。
2. 那怎么办？到剪映里去把他提速，让它播放速度上升一点点，把整个的时长压缩到15秒。基本上是没有什么变化的，就是音乐稍微快那么一点点，人感觉不出来。你就得到了一个15秒的海豹舞的原始视频。
3. 然后找了一张老范本人的照片，再搞一张机器猫的照片，再搞一张功夫熊猫的照片。这都是有版权的，但是Seedance不管你。如果你找不到照片没关系，直接拿即梦生成也可以，效果也很好。
4. 上传了所有这些素材（就是一个视频三张照片）以后，写提示词。提示词就是：@图一中的人物站在中间，@图2中的人物站在左后，@图3中的人物站在右后，形成三角阵型；然后根据@视频一里边的动作开始跳舞。就OK了，你就耐心等待。当然这过程还要支付10块钱。
5. 然后就得到了一个完整的15秒视频。这个15秒视频里头的这音乐是Seedance 2.0重新给你生成的，那个是没有版权问题的，但是它不够魔性。
6. 所以再把剪映拎出来，然后把前面那15秒的海豹舞的音乐给它替换上去，这个魔性的音乐就有了，老范带着机器猫和功夫熊猫在这跳舞的视频也有了。就很好的配合在一起。

我就把这个视频上传到X平台了，大家也可以去玩耍起来。

除了Seedance 2.0之外，今天即梦的APP也更新了

大家注意，即梦是有云端的API的，只是目前为止Seedance 2.0还没上去。还有一个入口，就是它的iOS/安卓端的移动APP。移动APP更新的时候，上面写的是什么？就是“我们马上要出图形模型4.6和5.0了”。大家注意，现在图像模型是升到4.5了，就即梦的图像模型4.5；而这个视频模型升到2.0了，只是我打开APP以后，还没有看到这个模型。它写的是我们这个APP为新模型做好了准备，现在还不让用，因为等灰度呗。灰度发布，本周应该会全量更新出来。

真正的变化，其实不是说有新的模型出来了，真正的变化是什么？即梦APP现在长得跟Sora 2一模一样了。这个是怎么回事？Sora 2其实尝试在玩社交，虽然没有玩起来吧，但是这个尝试大家还是看到了。上来说我们把自己的人头贡献出来，可以让自己跟其他人一起去做互动，或者自己可以做各种各样的动作，直接用个人虚拟角色录制视频。甚至大家可以相互加好友，加了好友以后你就可以用别人的形象，或者大家在同一个视频里出现，就可以来做这样的事情了。

现在即梦APP更新了以后也变成这样了。你也可以说把个人的形象放上去，他上来说123456789，就是你要念一串数字，把你声音录下来，然后抬头晃晃脑袋一下，再把人脸录下来。当然录的时候，它要比Sora 2好一点点是什么？它允许你开美颜，把自己美美的样子录下来以后，你就有个人形象了。然后你就可以@自己去做各种各样的事情。如果有其他人授权你使用形象，或者说你们相互关注了可以使用形象的，那就大家可以凑一桌打麻将什么的都是OK的。这个视频就都可以做了。这个应该也是用Seedance 2.0的模型做出来的。

但是要注意一点什么？在这里头用个人形象去做视频是免费的，还是比较棒的。做出来的内容可以直接分享到抖音，国外的话应该可以是分享到TikTok。我们抖音上、在TikTok上有的是用户，所以在这一点上，没准字节跳动搞的这套东西就能够走通，因为毕竟后头是有底子的。玩短视频这件事情，字节跳动现在应该是全世界的老大，没有第二名了。

最后咱们讲一下为什么在这样的一个时间点里头更新

最后咱们讲一下Seedance 2.0以及刚才咱们讲的即梦的APP，为什么会在这样的一个时间点来更新？原因很简单，马上要过年了，央视春晚的合作伙伴就是字节跳动。春节联欢晚会，大家举家团圆一起过年的时候，会产生大量的照片和视频。这些照片和视频如何进行传播？或者如何在传播的过程中能够带来更多的互动？这就是字节跳动需要去思考的问题了。我相信Seedance 2.0和即梦最新的APP，一定会让咱们在春节期间发布图片、发布视频更加的开心，更好的互动，给大家拜年助兴带来更大的帮助。

最后咱们赶快行动起来吧

我去下载了一些动画电影，因为动画电影里边的一些动作是比较有趣的，比如功夫熊猫什么的。我可能过几天再去整几个功夫熊猫相关的这种影片出来给大家瞅瞅，准备拿这些动画电影里的这个动作复刻到自己的视频里头去，看看春节谁在拜年视频里头玩出花来，咱们拭目以待了。

赶紧去玩耍起来。在国内的话下载即梦，或者到即梦的APP上去，用手机的抖音就可以直接登录了，或者是手机号也是可以直接登录的。海外的话应该叫Dreamia，都是可以使用的。希望Seedance 2.0可以给大家带来快乐。好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

背景图片

Prompt：Abandoned film production studio interior, scattered cinema camera rigs and lenses, boom mics, audio recorders and cables messy on the floor, editing decks, splicers and tools, VHS tapes piled in the corner, a single computer workstation at the center running a video generation model UI with the title “Seedance 2.0”, floor-to-ceiling window reveals a seaside horizon at dusk with blazing sunset afterglow, dust motes in the air, cinematic anime background art, high contrast, high saturation, crisp textures, reflective glass, subtle film grain, ultra-detailed environment, wide shot, 24mm, low eye-level, leading lines toward the computer, deep depth of field –ar 16:9 –stylize 220 –chaos 8 –no watermark, logo, signature, gibberish text blocks, bad typography, extra monitors, duplicated objects, deformed equipment, lowres, blurry, overexposed highlights –v 7.0 –p lh4so59

Clawdbot AI再进化，社交媒体又爆了。这一次是真的很厉害，还是尬吹？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。被突然爆火的clawdbot给砸到头了，这是一种什么样的感觉？

我最近在X上面，看到很多人在晒他们新买的Mac mini，甚至有人晒了12台的Mac mini，摆满了办公桌。实在让我觉得很诧异，他们到底在干什么？后边都有一个词叫clawdbot。我一开始还没有太注意这件事情，昨天直播的时候有人问我：“最近最火的clawdbot你玩了没有？”哎呀我还没玩儿，因为最近在玩agent skills，还没有太关注到。这么神奇的东西我要去看一看。

突然爆火的原因

突然爆火的原因，是因为很多人跑出来吹了，说这个东西实在是太强了，又革命性了。2025年11月25日，这个产品就已经上线了，它是个开源产品，上线在GitHub上面。到2026年的1月，突然有很多位的网红博主开始非常用力的宣传这个产品，一下就火出圈了。这是一个住进聊天软件里面、7*24小时服务的助理，甚至有很多人给这个助理直接起了个名字。

大家要注意，我们一般不会给ChatGPT、Gemini或者是Anthropic Claude起名字，而像现在的这个clawdbot，很多人都给他们起名字了。这是一个非常非常划时代的事情，因为你一旦给它起名字了，它就人格化了。这不是那种情感陪伴型的聊天工具，这是一个帮你去办公的助理，这是非常重要的。这帮网络大V就出来吹了，说这是个人AI助理的未来形态。有人一周烧掉了1.8亿TOKEN。大家注意，这是非常关键的一个信息：使用clawdbot，你的TOKEN在燃烧。

产品形态与体验的明显差异

1. 全时驻留

它的产品形态跟体验上，跟过去的产品有明显的差异。第一个特别重要的差异，就是全时驻留。像以前我要去跟ChatGPT聊天，我要点开APP，或者我要到网站上去打开这个网页；现在这个就不用了，它就永远在线，而且功能非常完整。这也是为什么Mac mini突然销量暴增的原因。你可以命令它：

• 打开Word文档
• 打开Excel
• 去干任何事情，浏览网站
• 用iMessage跟人聊天、给人发短信

它这个全能干，没有任何问题。但是你要保证所有功能都能使的话，特别是你要使用iMessage的话，你必须要有Mac的系统，要有Mac、要有Mac mini。这是一个自托管成本很低、部署很方便的系统。大家都是买个Mac mini放在家里头，甭管是放在办公桌上，还是放在机柜里，放在电视旁边，这都不重要。但是这是你放在自己家里头的，你不用再担心任何隐私问题了。

2. 持久记忆加上主动触达

像我们现在都说ChatGPT也好，一些聊天工具也好，要有记忆，但是他们记住的东西其实非常少。原因也很简单，如果ChatGPT记住很多东西的话，他就不知道什么时候该用什么了。而现在的clawdbot他是全记忆，你跟他聊天的所有内容他都记得。

所以很多的博主上来用clawdbot之前，先会用很长的时间去跟他描述：

• 我是谁
• 我喜欢什么东西
• 我在干什么
• 我对什么东西感兴趣
• 我对什么东西有什么样的要求
• 为什么我喜欢这个球队、为什么我喜欢那首歌……

他会把这些东西通通都告诉这个clawdbot。他会记下来，记下完了以后再去跟你聊天的时候，这些通通都会变成系统资料，它就会很懂你。

而且clawdbot还有一点非常重要的是什么？就是它会主动的来去跟你聊天。原来是被动的，你不去跟ChatGPT说话，它就不会回答你任何问题，所以我们要先提出问题。而现在的话，你可以告诉他说：“什么什么时候记得提醒我干事”、“每天告诉我最近应该做一些什么什么样的事情”。不是说你列好计划让他做什么事情，而是说你觉得我应该做点什么，他会告诉你说我觉得你应该干点这个、应该干点那个，他会有很多这样的建议性的东西出来。甚至他每天早上起来说：“我今天早上起来了，把我认为你今天该干的活都给你列出来。”他可以干这样的事情。

开源且无所不能的系统

这个系统还是开源的，而且迭代的速度非常快。之所以突然爆火，还有一个很重要的原因，就是这个产品基本上是无所不能。你基本上能想到的活它全能干，包括你让它去做vibe coding，你让它指挥Claude code下去干活去，都没问题。它可以浏览各种网页替你买东西，通过agent skills和这个MCP，我们现在互联网上这些服务，它全都可以使用起来了。就是因为这些原因，这个产品突然就爆起来了。

但是你说这个里头有没有尬吹的部分？肯定有。你自己去安装的时候，你就会发现可能也没那么方便。而且如果有些人对于结果的格式要求非常严格的话，你可能会觉得他产出的东西依然是AI垃圾。但是方向是正确的，就是全时驻留、持久记忆、主动触达，这就是未来的AI助理的一个方向，而且还要最好能够全能一些，所有问题都可以解决掉。

有人说原来ChatGPT不是出过这种东西吗？原来ChatGPT你是可以通过WhatsApp跟他聊天的，为什么到这就突然爆了？因为很简单，ChatGPT你虽然可以通过WhatsApp跟他聊天，但是它只能调用ChatGPT里边这些东西。你说我想去调用外边这些东西，我想去写个Word文档、我想去做个PPT、我想去剪个视频、我想去搜集一些信息，它这个功能还是有一定局限的。他们家就是玩这套东西，所以就并没有推开。而现在clawdbot直接就爆了。

传奇的创始人：Peter Steinberger

它的创始人很传奇，这个创始人的经历还让老范很有代入感，为什么？这哥们在维也纳是一位退休程序员。老范现在也可以算退休程序员了，但是人家还是比我厉害很多了。这个人叫Peter Steinberger，他是PSPDFKit的创始人。这个产品是什么？是面向开发者的PDF的SDK框架。它给你一套框架，然后你可以写程序，通过它这套框架去操作PDF，做PDF查看、PDF注释、PDF编辑、签署、填表单，做这些功能。它的产品在iOS、安卓、Web和桌面端全覆盖。它的公司主要是提供文档、PDF相关的SDK和框架能力的。因为它有这样的一个技术背景，所以对于配置系统、跨平台交付、可观测行为、安全边界等等这些方面，都是非常敏感的。这也是为什么clawdbot这样的一个产品突然会爆起来。

Clawdbot到底能干点什么？

什么都能干。就是这么简单的一个问题。但是你说真的什么都能干嘛？跟大家讲一个笑话。岳云鹏有一次出去参加综艺，人家问他你数学怎么样？说特别快没问题。然后就出了一个问题：

26*78等于多少？等于75。

人家说你这对不？

岳云鹏说：“我又没说我算的特别对，我就说我算的特别快，你就说我快不快吧？”

所以虽然clawdbot什么都能做，但是结果到底是不是能够让人满意，就是冷暖自知了。有些人很挑剔，他就觉得这不行；这些人可能提的问题也很模糊，对于结果又很挑剔，那么他就得不到满意的结果。有些人的问题提的非常详细、非常具体，对于结果特别是格式又要求不是很高，他们就会得到满意的结果。我觉得这样解释是相对比较清楚的。那种提问题、提要求的时候云山雾罩，经常玩这个“佛祖拈花一笑”，出来的这个结果还挑三拣四的这种领导，反正伺候起来比较难吧。比较难伺候的领导，clawdbot这样的助理他也搞不定。但是有一些领导就是提要求事无巨细，只要结果正确、格式无所谓的，这些领导，clawdbot就是你最好的助理。

部署Clawdbot的风险：TOKEN在燃烧

但是如果你去部署clawdbot，一定要小心的是什么？TOKEN在燃烧。前面有人一个礼拜烧了1.7亿TOKEN，那是非常非常贵的。通常使用clawdbot需要什么？就是买Anthropic Claude 4.5 Opus 200美金一个月的Max账号。如果没有这个账号的话，这个产品会很难用的。当然了现在我们就在看Anthropic会不会封他，因为前不久Anthropic刚刚把open code的账号给封了。原来我们使用open code的时候，也可以用Anthropic的20美金或者200美金的这种Pro或者是Max账号，但是Anthropic说不行，不让你用了。所以现在还要看，它到底能使到哪天。

千万千万不要干嘛？千万不要用Anthropic的API key，你真的会破产的。那个玩意非常非常的消耗TOKEN。GPT 5.2据说也还不错，但是跟Anthropic的Claude 4.5 Opus还是有一点点差距的，最好也是用200美金的Pro账号。用我现在这种plus账号可能是比较费劲的，我准备待会把它装上，把plus账号挂上试试。还有博主推荐Mini Max，Mini Max有10美金左右的月账号，它也是一种编程账号，效果再比open code再差一些，但是人便宜。大家也可以试一试。功能都是TOKEN烧出来的，你没有那么多TOKEN，就不要指望它有那么多功能。

为什么一定要Mac mini？

这么多人都去晒Mac mini，其实并不是必须要Mac mini，最好是使用闲置的非工作主力电脑。你说我这就是上班每天用的电脑，我把这个clawdbot挂在上头行不行？最好别这么干。为什么？因为你上班的电脑第一个，它的能力很强，晚上有可能还会关机，比如说你要把它合起来，这个电脑就会关掉。这个系统是要7*24小时工作的，所以你最好不要把它放在你的工作电脑上。很多家庭有这种闲置的Mac mini，放这个上面就挺方便的。价格也不贵，也还很省电，还很漂亮。特别是最新的Mac mini M4，很小、非常非常漂亮、非常精巧，放在家里头、放在各种地方都不显得突兀。

全功能的系统配置

最好是给clawdbot配这种叫“全功能的系统”。什么叫全功能系统？就是它可以直接使用浏览器、可以跑vibe coding、可以调用office，这些东西都是可以工作的。对于本地的算力其实并没有特别高的要求，所有的AI都是调云端的算力。它通过即时通讯工具来工作。我们想去跟clawdbot聊天的时候，你可以打开：

• Telegram
• Discord
• iMessage
• WhatsApp
• 或者是给你发短信

都是可以的。国内的不行，像什么微信搞不定这事，因为微信对于这种机器人是封闭的，比较严格的，怕各种黑灰产。

很多人想去用iMessage，就是苹果系统的这种iMessage，这个就没办法，你必须使用Mac mini。你说我现在想整个Windows、想整个Linux上iMessage？上不去。这个iMessage也不是一个开放系统。很多苹果全家桶的玩家，特别是在程序员和AI玩家里头，苹果全家桶玩家的比例是很大的，肯定是喜欢上Mac mini的。家里头其他的闲置电脑其实也可以跑，Windows电脑也可以。但是如果你要在Windows电脑里跑，最好是装WSL。WSL就是Windows里面的Linux，现在Windows新的系统里边都是可以装一个Linux系统的。然后Linux电脑，这个肯定也是没问题的。我准备上NAS了，家里NAS已经跑了一大堆的各种各样的Docker了，它也是可以跑上去的。

云主机也没毛病。你都花了200刀去买套餐了，那你一个月花5刀去租个云主机跑这个clawdbot肯定也是没问题的。Oracle云上有免费的主机，大家可以上去玩耍一下。NAS、瘦服务器或者是在云主机上跑clawdbot，浏览器也是能用的，但是会比较费劲。vibe coding就要稍微克制一点了。如果是在你的Mac mini上，你就可以给它下指令，说打开哪个vibe coding的工具，然后在里边去给我写一什么产品出来，他自己吭哧吭哧就干活去了。你可以每天晚上睡觉之前给他布置一大堆任务，早上起来看看，完成几个、没有完成的部分你还可以去辅助一下。他是这样来干活的。你要是在云主机上，就不能干这活了。

Clawdbot是不是一次革命性的创新？

方向上肯定是。这个方向也很明确，就是无限记忆、私有部署、绝对隐私保护、7*24小时驻留、随时待命、主动沟通和提醒，基本可以解决各种问题。随着模型能力的提升、agent skills的发展，他的能力一定还会继续爆炸式增长。大模型厂商应该会争先恐后的推出新套餐了。因为有了前车之鉴，Anthropic估计过一段时间还是会封他的。这个咱们预言一下，咱们打个赌，猜一猜会不会把他封掉？前面open code用户量上去以后，Anthropic就直接把他封掉了。

因为现在买TOKEN基本上是两套玩法：一套就是你具体按100万TOKEN多少钱去算；另外一套就是给你套餐，这个编程套餐。因为现在编程实在是太烧TOKEN了，所以Anthropic出了这种编程套餐，OpenAI、谷歌都出了这种编程套餐。但是Anthropic还是希望，如果你想要去买它的编程套餐，你就只能用Claude code，你不能用其他的东西。像咱们现在讲这个clawdbot，这就不允许用。那么OpenAI跟谷歌应该会继续支持你。像open code这块，在Anthropic说我封闭它之后，OpenAI说我们准备继续支持。没毛病，你买我的plus套餐、Pro套餐，我都继续支持你。谷歌在这一块其实是放的比较宽松的，只要你愿意用，谷歌还是愿意笑脸相迎的。

国内的模型平台的话，也应该会推出一些专门的套餐，应该是会像code套餐这样，都是可以挂上使的。国内平台的code套餐基本上有5美金一个月的、10美金一个月的，甚至可能最便宜的有3美金一个月的。他们都是去仿真Anthropic的这个API形式，只要我仿真好了，就往上挂就完了，都是可以用的。

硬件与巨头的新机会

家庭瘦服务器应该有新的应用场景，以后的NAS也可以配更好的CPU GPU了。至于家里是不是要买一台Mac mini，让我再犹豫几天吧，反正我目前为止还没有下决心再去买一个Mac mini。至于Mac mini农场，也许会在一段时间内流行起来。什么叫Mac mini农场？就是在一个房间里边装一大堆的Mac mini，允许大家从远程去访问它、替你去维护，我们只管去付租金就可以了。这可能也是一种未来的服务形式。

黑苹果可能会焕发第二春。什么叫黑苹果？就是在一些比较便宜的Intel这种架构上，使用macOS系统重新去破解，然后给你装上，让你去使用。这个东西叫黑苹果。其实黑苹果随着后来苹果出M系列芯片以后，已经不是那么活跃了，但是现在的话，应该会重新再活跃起来。

腾讯、Meta、苹果、谷歌机会来了，就看谁能抓得住了。为什么他们机会来了？他们做即时通讯工具的。既然大家觉得以后的这些个人助理应该是活在WhatsApp、活在Telegram、活在Discord里头了，腾讯说我这有微信，干脆我在这边给你配一个助理不就完事了吗？你有什么事跟助理说不就完了吗？我觉得他们未来是有机会的。至于说Meta的话，你像WhatsApp是它的，Facebook Messenger也是它的，全世界最大的两个即时通讯工具都是它的。苹果自己也是有iMessage的。它们都是有机会去腾飞一下的。

最后总结一下

又一个神奇的AI工具发布了，赶快玩起来吧。甭管好不好使，大家一定要去玩起来。7*24小时永久驻留、永久记忆、主动提醒、全能助理，这应该就是未来的方向了，这个基本上可以确定。助理已经这么强大了，具体做什么就是留给我们的问题了。网上的介绍视频里头经常是这样的，他问clawdbot：“你觉得我该干点什么？”还是要有自己的想法。只要烧得起TOKEN，我们每个人都会得到一个强大的全能助理。

好，这一期就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲达沃斯论坛上，大佬们如何看待AI对未来就业的影响。

科技大佬齐聚达沃斯：AI泡沫与就业焦虑

科技大佬在达沃斯论坛上，都被问了同一个问题，就是AI对就业的影响是怎么样的。虽然大家都在关心AI到底是不是泡沫、AI到底行不行，但是确实开始有人失业了。达沃斯论坛每年热闹一回，川大统领的表演距离我有些远，就不在这说了。川大统领带了一大堆的企业界的人士一起前往，科技企业的代表，一定是各个AI领域的公司老大。

近半年来，这些老大们都在密集的发表观点。以前这些科技公司老大们并不这么热闹出来讲话了，现在不行了，一定要赶快出来讲。为什么？因为大家都在做大模型，大多数的模型并没有怎么挣钱，都是在做基础建设。很多机构就开始质疑里边有没有泡沫。你说有本事，说我们挣着钱告诉你没泡沫，但是他还没这本事，那就只能出来发声了。

AI企业还有一个很奇葩的特性，就是只允许老大说话，下边人是不能乱说的。xAI有一个小哥，刚刚接受完访谈，第二天就被开了。杨乐坤也是话说太多了，在Meta混下去了，只能自己出去创业了。这一次也并没有超出他们过往发表观点的一个范畴，但是大家凑在一起了，就可以比较一下各自观点的差异。

AI基建狂潮与失业的现实

AI发展到今天了，有些事情还是可以确定的。这东西确实很强大，能够改变非常非常多东西，这个事现在大家已经确定了。即将迎来人类有史以来最大的一波基建，这个至少目前为止，大家看着还是没毛病的。

• 都去买英伟达显卡；
• 都去建机房，都去盖电站；
• 都去建巨大的算力中心；
• 甚至还有人惦记说，把这个算力中心建到太空上去。

英伟达黄仁勋说，准备几千亿美金去建。然后贝莱德的CEO就是问他说：“才几千亿吗？这点钱。”贝莱德自己手里有几万亿。黄仁勋说，只是从我这买芯片买几千亿，后边还有造芯片的，还有造电脑的，造机房的，多去了，这些人都是得花钱的，那就是几万亿了。

贝莱德的人就爱听这个，需要花钱嘛。目前为止，虽然AI还不太赚钱，但是好像以后是可以赚到大钱的。至于怎么赚到，谁也没想明白。

AI已经造成了一定比例的失业以及就业焦虑。你说AI到底带来多少失业了？可能也没有那么多，至少到目前为止。但是所有这些能够发出声音的人来，特别是很多中产，很多在社区上比较活跃的人，都在开始担心，说我这个日子还过得下去过不下去。于是所有的老大都面临了同一道题目：AI将如何改变就业市场？

大佬们的观点光谱：从悲观到乐观

都哪些老大参与了？我今天其实看了一天的访谈纪要，也只是其中的一部分。他们的观点各异：

• 悲观派：如Anthropic的CEO阿姆戴伊；
• 极其乐观派：如黄仁勋和马斯克；
• 理性稳健派：如谷歌DeepMind的CEO哈萨比斯；
• 探索方向派：如吴恩达。

阿姆戴伊与哈萨比斯：AGI速度与社会承受力

阿姆戴伊认为今年或者是明年就会实现AGI（通用人工智能），50%的初级白领工作会被清空，因为AI演化的速度实在是太快了，已经超出了社会的承受能力，可能会出现社会动荡。但是阿姆戴伊也没有给出什么意见和建议，没有解决方法。

哈萨比斯认为AGI到来没那么快，2030年有一半的机会有可能实现AGI。既然到来没那么快嘛，那就不用太担心了。之所以大家会担心AI带来的就业问题，会带来社会动荡，原因就是太快。哈萨比斯说没那么快。AI确实会对初级白领工作造成压力，这也是哈萨比斯认可的事情，所以他给出了建议：

要提高自己的学习能力，年轻人要寻找新的生存目标和意义，比如外太空探索、哲学和艺术、极限运动和娱乐。

吴恩达：初级岗位的消失与人才鸿沟

做AI教育的吴恩达他在讲什么？他离开百度以后，就开始做AI教育。他是deeplearning.AI的创始人，还是Coursera的创始人兼董事长。1月20号，吴恩达参加了一次圆桌。除了吴恩达之外，还有一位诺贝尔经济学奖的得主，一位科技金融的管理者，和一位阿联酋的政策代表。

首先他们在讲，可能未来少数掌握AI的超级个体，会快速崛起，而其他人的话，就基本上变成无用阶级的一个时代，大量的初级员工会困于阶层。因为初级的员工没了，初级职位没了。原来初级程序员、初级律师、初级的销售，他们在一开始进入职场的时候干嘛？是要从事简单的数据整理、简单的文件归纳、简单的沟通。现在这些事AI干的比初级员工好，所以对于现在这些新的毕业生来说，他们就面临一个问题：初级岗位没了，你要上来做高级岗位，你又过不去。所以他们管这个玩意叫鸿沟，很难跨越的一个鸿沟。

而老板们也更愿意给AI付费，原因很简单：

• 员工培训好了就要涨薪，或者还要跳槽；
• AI你只需要续费就可以了，用量大了还能打折；
• 员工有时候你还得哄着他，还有工会，非常麻烦，AI要听话多了。

吴恩达主张用AI打造能力的加速器。既然AI造成这个问题，那咱就直接通过大模型做训练呗。他希望让新人在几个月之内，通过AI做着各种训练，积累原来数年的这种项目经验。以后筛选的是能力，就不再是工龄了。

精英筛选困境与丰饶社会

但是这里头有一个问题。他们都认为说在2026年开始，大量的初级白领工作就没了，但是他们其实并没有给出解决方案来。吴恩达最后给出来的方案是什么？还是筛选少数天才。并没有说我们让大家怎么能找到工作，大家怎么能活下去。

阿联酋的这位政策代表给出了意见，也是很有意思的。马斯克预期很快就要进入丰饶社会；哈萨比斯预期的是我们要进入一个叫后稀缺时代。阿联酋的人怎么看这问题？他认为能够脱颖而出的年轻人，往往具备跨领域连接的能力，可以一次解决很多问题。AI不擅长横向整合，一个需要教育体系、文化敏感、伦理考量相结合的案例，这种综合的决策能力，只有人才能搞定，AI是搞不定的。

马斯克：丰饶时代与意识存续

下边就是比较乐观的马斯克了。马斯克上来说我们即将进入丰饶时代。怎么个丰饶法？他说我今年就开始生产机器人了，要开始量产，明年这些机器人投放市场开始卖了，要开始大规模部署了。

能源危机与太空算力

他说现在大家都在搞AI，但是AI下一个该缺的东西是电。美国再有更多的芯片，就已经没有电来烧这些芯片了。他还觉得美国最近做了一个很愚蠢的事情，就是给太阳能设施加税。马斯克准备3到5年内，开始部署太空算力中心。他预期今年就可以搞定星舰的可重复使用，以后向太空轨道中部署这些算力中心的成本，要比坐飞机还便宜。

AGI与人类的角色

对于AGI他也比较乐观。他认为AGI应该在2026年年底，也就是今年年底，最多也就是明年，就会出现比任何人类都聪明的AI。而到2030年的AI，将比全人类加起来还要聪明。

• 当AI变得比人聪明，机器人的数量足够多的时候，全球经济将会出现爆发式的增长。
• 在这样的一个情况下，就会出现一个丰饶时代。
• 以后人需要干嘛？他说人需要去定义问题，而AI负责解决问题。

马斯克真正想解决的问题，其实并不是人的问题，不是说人怎么找不到工作的问题。马斯克在讲到飞去火星的原因的时候，讲的并不是挽救人类。马斯克真正想拯救的是意识。他认为万一要是发生了各种天灾人祸的话，如果人类只在地球上，可能会被毁灭。所以马斯克说我们以后要让意识可以到其他星球上去。

黄仁勋：根本性的平台迁移

最乐观的黄仁勋他在讲什么？AI里头只有他挣钱了，别人都没挣着。黄仁勋的核心论点是：现在在发生一次根本性的平台迁移。原来的软件只能处理结构化的、事先约定好的这种格式的数据。而现在AI就不一样了，AI可以处理图片、声音、自然语言、非结构化的数据，你可以随便跟它聊天了。

他也讲到，以后AI是五层架构：

1. 最底层是能源；
2. 然后是芯片（黄仁勋这一层）；
3. 再往下是云基础设施（微软、谷歌、亚马逊等）；
4. 然后是大模型（OpenAI、Gemini等）；
5. 最底下一层是应用。

2025年AI的三大趋势

黄仁勋对2025年的AI进步做了一些总结，主要干了三件事：

• AI agent（智能体）：不再那么容易出错了。一旦这个真的可以干活了，下一件事就是Token在燃烧，黄仁勋就可以开开心心的去卖卡去了。
• 开放AI/主权AI：每个国家都要有自己的AI。每个国家的这种AI，都只能是在开源AI基础上，再去训练自己的AI。这对于英伟达是重大利好，因为都要买兼容性最好的显卡。
• 物理AI：AI真正进入物理世界了，也就是人形机器人，或者是各种的机械设备已经进来了。

区分“目的”与“任务”

作为最乐观的黄仁勋，他说工作会变多的，说人类有史以来最大的基建开始了。而我们以后的工作，我们要去区分目的和任务，这个是非常非常关键的。

原来的放射科医生任务是读片子，护士的任务是写大量的报表。但目的是为了治疗更多的病人。有了AI以后，读片的任务交给AI，医生可以接待更多病人；护士有了AI帮助处理文书，可以用更多时间照顾病人。AI解决的是任务，人则是要关注目的的。

关于公平性，黄仁勋认为以后一定是公平的。说AI会实现彻底的平权，大家都不需要上大学了，就可以写程序。以前那些不发达国家，都可以直接使用AI进行追赶，再也没有那么多人才和资源限制了。

他还给欧洲支招：欧洲有巨大的高端制造业，不要惦记编写AI了，这事你们没戏。你们以后就去教导AI就可以了，让AI学会欧洲那些隐形冠军的技术。方法也很简单，就是训练私有模型，把这些know-how技术诀窍训练到自己的这种小模型里头去。

总结：初级岗位消失与人类的新角色

总结一下，这几天大佬们的访谈虽然观点各异，但在某些方面达成了共识：

• 初级白领工作会大面积消失。（虽然黄仁勋持保留极度乐观态度，但普遍共识如此）。
• 人要尽快学会使用AI工具，尽快学会如何指挥AI完成原来很难以实现的这些工作。
• 如果现在的社会形态和社会架构不发生彻底的改变，大佬们其实也没有为普通人找到出路，依然在筛选天才。
• 不要在意过程和任务，真正需要寻找的是意义和目的。
• 人类的作用是提出问题，而AI的作用则是用更低成本、更高效率去解决问题。

好，这就是咱们今天要讲的故事。

雪球网迎来了封号潮，一群荐股大V被干掉了，一些题材也应声跌停。大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。

雪球网封号潮：22个顶流大V被永久封禁

雪球网是国内最大的一个炒股票的人聚集的网站。最近，雪球网迎来了封号潮。1月20号，大批的账号在雪球网上被封，22个大V、各种“带货王”都被封禁了。他分三批：第一批3个，这三个算是“四大带货王”里的3个；第二批是8个；第三批是剩下的。一共22个账号。他不是说一批把它都封掉，还是分三批把它封掉。

每一批的封禁通告开头都是一样的，内容如下：

“积极响应并贯彻落实2006年中国证监会系统工作会议精神”，同时为了“深入推进国家网信办会同中国证监会开展的涉资本市场网上虚假不实信息专项整治行动”。

三封封禁通告开始都是一模一样的，全是这句话。就说明什么？就是前面他们开了个会，要把涉资本市场上面这些网上虚假信息、不实信息都给你处理掉。他并没有说是不是做老鼠仓或者做了什么其他事情，他认为大家在传假消息。然后依据专项工作要求，平台对违规账号1、2、3、4、5做出永久封禁处置，特此公告。

那你说“四大带货王”封了三个，那第四个也没跑，第二批把他也封掉了。伴随着还有触目惊心的罚款，有“没一罚一”的，也有“没一罚二”、“没一罚三”的。什么意思？中国的这种罚款一般都是这样：首先叫“没收违法所得”；然后“没一罚一”就是我没收你一块钱、罚你一块钱；“没一罚三”就是没收你一块钱、罚你3块钱。有些账号被连没收带罚款上亿人民币了，所以这个罚款金额还是触目惊心的。

封号引发的连锁反应与板块崩盘

蚂蚁、抖音、腾讯也都在后边跟进，但是他们更多的是删帖。封号了的也有，但是未必是永久封，他有些可能是封7天、封几天的。因为主要在国内炒股的账号都是在雪球上。导致是什么？商业航天跟低空经济两个题材板块直接被砸崩盘了。

原因很简单，你想这帮人喊单嘛，喊了单以后他才能找韭菜进来接盘。现在发现不许喊了，那就得把以前留存的子弹都得砸出去，要不然就搁手里了。所以最近几天，商业航天也好，低空经济也好，其实没有什么特别大的利空消息，夸夸就跌下去了，这些企业也都晕头转向的。

真实案例：韭菜是如何炼成的？

再跟大家分享一个老同事最近跟我披露的故事吧。我一个老同事突然在群里喊，说要被他爸爸气死了。那大家赶快问啥情况？出什么事了？以前一个老同事去了美国，将在国内股市已经赔光了退休金的老父亲也接去了美国生活。老头继续炒美股，去买了一家很奇葩公司的股票。

这个公司2014年成立，开曼群岛注册，香港公司运营，2021年在纳斯达克上市了，只有12名员工。2024年发的财报，连续多年收入为零，就是没有任何收入。他们做什么？做中药材候选配方的，但是没有任何产品通过监管审批正式投入市场。那肯定没有收入嘛。

他就跟他父亲说：“你看你买这玩意，这不是皮包公司吗？你被人骗了吧？”结果他父亲买完了股票以后，当天赚了26%。现在他父亲觉得自己是股神，说我这个老同事你屁也不懂。大概就是这样的一个故事。估计老头虽然开始炒美股了，但是依然是看的国内的论坛，这也就是咱们前面讲的，雪球为什么要清理这个账号的原因。还是有韭菜突然就觉得自己是股神了，这个还是有些危险的。

我今天跟我的同事说，我把你这故事引用了。他说：“行，你放心，等什么时候我爹赔了，我再告诉你，给你更新后续去。”大家是相信他父亲就是股神了，还是觉得他父亲以后大概率还是会赔？可以给评论一下。

雪球大V触犯了哪些“天条”？

这些雪球大V到底犯了哪些天条了？最核心的叫“抢帽子游戏”。

什么是“抢帽子游戏”与“游资战法”？

什么叫抢帽子游戏？就是他先储备好弹药，也就是先进到股市里头把这个股票买好，然后就开始跟大家讲：这个股真好，这个股一定要去买。等大家买完了以后，他就跑掉了，拉着普通的韭菜进来高位接盘来了。

那你说这些人算不算游资大佬？其实这些人还算不了游资大佬，但是也有可能和一些游资是有关系的。现在主要打击的叫“游资战法”，就是你用游资的方式去打仗。游资方式很多：

• 矩阵交易：大量的账号自己进行账号的这种矩阵交易，自己左手倒右手、自己卖，直接把盘拉起来；
• 带队：就是来我们一起来买，哪个哪个点买，哪个哪个点卖，干这个事；
• 复盘：说这个股票涨了跌了，咱们复盘一下为什么涨为什么跌；
• 晒盘：就是说：“来，我给大家看看我是怎么操作的，我今天买了哪只，多少钱买的，多少钱卖的，几点买几点卖，我都给大家晒一下。你们看着不错吧？跟着我一起玩。”

搞这些事情，这个是不允许的。

跨平台导流与老鼠仓

还有叫付费加群、跨平台导流，甚至还有一些叫分成跟投。付费加群什么意思？就是我们在雪球里头聊，其实雪球里头也不允许大家特别放开了聊，一直就没有允许大家这么明目张胆的荐股。那怎么办？往微信群里、往QQ群里导呗，这个就叫跨平台导流嘛。

那什么叫分成跟投？他不是晒盘了吗？他说：“你看我挣了这么多钱，我给你晒出来，我是这么来做的，你可以跟着我一起投。但是你跟着我投完了以后，咱们是要有分成关系的。”这些东西都是不允许的。

当然了，还讲了一些多账号操作，就是刚才我们讲的建立一堆账号，或者是联络一堆账号进行这种梯度操作；还有老鼠仓，就是赶在国有资金或者是大的机构进仓之前，他先去建仓；还有发布虚假消息，比如说这公司没什么事，你冲上去喊了，说这公司出了什么什么问题了，这个都属于叫虚假消息。当然虚假消息这个事在中国，这个定义总是相对比较模糊的。谁能够去说哪个消息是真，哪个消息是假？不好说。

政策解读：违法提供投资顾问服务

还有就是这些大V喜欢干一个什么活？叫“歪曲解读政策”。在中国，政策的解释权是不能随便放手的。上面有人发了政策，你不能说我给你解释解释，或者是过度解读，这都不允许。

那你说这些人到底是不是违法？肯定违法。他们违反的具体法条叫做“违法提供投资顾问服务”，因为他们没有相应的资质。你说你想给我提供投资顾问服务，你要有相应的金融行业的从业资格，否则的话你是不能来去做这个事的。这些大V通常都没有这些资质。你比如说像上海的“爷叔”，他怎么可能有这种资质？每天在那喊“你放心，一定要到多少多少点”，这不是扯淡吗？

社交媒体荐股的规则

其实想在中国社交媒体上荐股是非常非常难的，很早就开始规定了，在中国的社交平台上你是不能直接点名道姓的去荐股的：某年某月某日，我们在一个什么样的时间点，按什么价格去把它买入，按什么价格把它卖出。这个事都是违规的。

即使有了资质也不能荐股。如果一个机构给你荐股，前提是什么？

1. 他要有资质；
2. 你要跟他签协议，你不能说随便就给你荐股了，一定要签这个投资顾问协议，你要付钱，还要给你披露在这个过程中有哪些风险。

等这些东西都完成了以后，他才可以说我们来去做一个这样的投资、做一个那样的投资。所以大家注意，咱们不能荐股，他要做的活叫“投资顾问”。

正规研报与监管红线

那你说这些机构就不能出来荐股了吗？有资质的一些机构，他们不是也经常推荐这个推荐那个吗？对，但是他们只有一个途径，是什么？叫做“发布研报”。就是我对市场做了调研，我发一个报告出来，这个事是可以的。

这种研报，有的时候是你要花钱买的，但是也有一些是公开的。在这个里头他是会去预期，比如小米股票有可能会跌，会跌到什么什么程度，建议卖出、建议买入。但是这个研报要求是很严格的，它有一个非常严格的审查监管框架：

• 利益冲突隔离：你比如说你自己买了这个股票了，然后你出去说这个一定很好，或者你去做空了，你说他们一定有问题，这个事是不允许的，一定要把它隔离开。
• 合规审查：你的研报要过合规审查的，不是说你自己写完就得完了的。
• 静默期：你比如说这个股票要去新的增发了、配售了，或者是做回购了，或者做一些重大的调整了，在这个过程中是有静默期的，你在这个过程中也是不能胡说八道的。

具体的两条红线

那红线到底在哪？

• 第一，不能清晰的荐股。哪只股票、什么时候、什么价格买或者卖，这个事都是不允许的。即使是有这种东西，你也是说签好了投资顾问协议以后，大家在一个小范围内，经常是一对一的，可以来交流这个事情。你说我在公开的场合去喊这事，这是不行的，即使有资质的也不行。
• 第二，不许晒盘。就是我的盘长这样，其实他可能好多个盘，他拿一个盘给大家看：哪个点买了，哪个点卖了，我去年挣了多少，你们跟着我去做。这个事也是不允许的。

虚假信息、过度解读与平台私货

“抢帽子游戏”这些事，其实单纯的在社交平台上你是看不出来的。都是什么？把这些号封了以后再公布，说谁谁谁在里边玩抢帽子游戏了。他今天荐股，因为咱们是T+1嘛，第二天他就开始疯狂的去减持、疯狂的砸盘卖出了。这些会在处罚之后给大家看。

在中国所有的这些处罚条款或者规则里边，一定会有一条“其他的”，就是虚假信息。这一次其实主要打击的是这个。那到底谁来定义虚假信息？“我的贝壳游来了，我的贝壳游走了”，你说这个是作假？这个不行。在证监会下结论之前，你这个都叫虚假信息。他们没有作假，因为还没有退市。但是哪天证监会说我看见了，我把他们退市了，这个就算是真实信息了。但是只有证监会能够去说，其他任何人说都是虚假信息。

然后过度解读，特别是对一些政策面的过度解读，这个事本身也很难界定。我记得以前看周星驰的一部电影，讲他是“讼棍”吧，就是帮人去打官司这个人。当时的这个官员就讲：“你们这些人最讨厌了，为什么？因为民众本身不懂这个玩意，我治理起来也很简单。结果你来去给他解释了半天，以后导致什么？我很难治理这个事了。”所以过度解读在国内也是踩红线的事情。

还有就是平台私货。什么叫平台私货？前面都是跟违法违纪相关的，但是每一次平台都会在里头夹杂一点私货：不得拉群，不得将平台的韭菜倒出去自己收割。这就属于平台私货。在雪球网里，你只能在这讨论，你不能弄出去；抖音也是，你在抖音里头可以讨论，出去不行。平台的理由也很正当，他说：“你看你在我平台里讨论的时候，我还帮你监管一下他们，万一向你散布不实信息，我可以把他删了。你一旦被拉走了，拉到微信里去了，我就拿他没办法了。”而微信的话，其实是不会对所有的微信群都进行严格审查的。但是微信群里头确实会审查，不信的话可以在微信群里胡说八道一下试试，你看看那个群是不是闪电般的就不见了。

社交媒体财经信息的“加密”趋势

我自己其实也会刷抖音上的一些财经账号，但是主要是看一些宏观经济。这些人语言上已经向着加密的模式前进了：各种的代词，各种谐音梗。就是他讲的很多东西，你不仔细猜你不知道他是什么。而且这些账号你必须连着听，你过一段时间不听，听不懂了。所以现在各种社交媒体平台上的各种财经信息已经变得非常非常晦涩难懂。

但是你说我没有资质，我到底能不能说财经？不是说完全不允许说，你可以讲我今儿赚了、我今儿赔了，但是你不能说我买哪个股票赚了、买哪个股票赔了。比如说抖音上有一个好像叫王晓宇吧，据说是赔好多好多钱，他就每天在那晒：我又赔了，我买这个赔了，我买那个赔了。但是具体多少钱买的什么、到底持仓了什么，这是不许说的。

中美监管模式的对比：事后监督 VS 事前审核

那你说这种事，它是不是中国特色？是不是只有中国有，其他地方没有？美国咱们印象比较深刻的“游戏驿站”（GameStop）以及AMC的这个事件，咱们都知道，它就是一帮人去喊单去了，大家去买这个游戏驿站、买AMC这个连锁电影院，然后把华尔街这帮做空的大佬们直接给逼在那了。这个事情在美国是发生了，也没有说最后有谁谁谁被被告了，也没有谁去坐牢，也没有谁被封账号。

那是不是这种喊单的事只在中国有？其实并不是这样。美国也在不断发生类似的案件，这种案件也都被起诉，而且最后罚款经常是上亿美金的，他们那个也是罚的很重的。

那么差异在哪？

• 美国（事后监督）：美国喊单可以，没毛病，但是如果有人觉得上当了，他可以起诉，甚至是一大堆人可以去做集体诉讼。美国属于叫“事后监督”。你前面你爱干嘛干嘛，我们觉得上当受骗了以后，我就去起诉。你起诉完了以后，他就去核实。如果最后证明了推荐喊单的人玩“抢帽子游戏”——就是你喊了单你跑了，或者是收了钱却在荐股的时候没说——这个都属于违法的。
• 中国（事前审核）：中国跟美国不一样，咱们玩的那叫“事前审核”。要求先有资质，你没有资质你就不要来说这事。你只可以说我炒股的个人感受，但是你不能去评价股市，不能去解读政策，也不能去说具体的股票名字和价格。一旦你违规了，直接给你封掉，上来就是你没有资格说这个事。

事后咱们也不是说不管，事后我们是进行“运动式”的清理。像这一次一把封了22个，那就属于我们正好前面开了会了，开完会以后把你们一把都清理掉。但是运动完了以后，大家该干嘛干嘛，这是中国的一个玩法。所以在国内经常有一个话叫：不打勤的、不打懒的，专打那不长眼的。你在这样的一个时间点，人家开了会了，你接着在这搞事情，那么就一定会挨打的。

打碎财经传播链条的利与弊

那中国现在这种打碎财经信息的关注与传播链条的做法，到底有什么好处和坏处？咱们刚才比较了中美玩法不一样，肯定有好处，政府嘛总还是用心良苦的。

好处

• 降低组织化跟风的效率：对于带货式荐股、席位跟单是釜底抽薪，减少被少数节点操控的羊群效应。就跟前面我们讲，我们同事的老爹直接买了皮包公司，一天还涨了26%，这个就属于叫羊群效应了。
• 压缩灰产商业模式：像什么收费社群、引流课程、广告变现。如果无法稳定获客，很多黑产自然也就萎缩了。因为他们拉群，这个是要给钱的。我还记得原来有一故事，有一哥们被拉到这种荐股群里去了，进去了以后发现了一个群里200多人，只有他一个人是真人，其他所有人都是机器人，大家每天聊的可开心了。他就跟着一帮大哥在里头吵，还觉得自己是股神。这个都是有的。
• 降低谣言的冲击波：特别像什么政策小作文，实际上也就是给国家发布的各种政策做过度解读。然后AI批量伪造，你用AI伪造各种各样的报道或者是新闻截图，这个现在不要太简单。传播链越短，越不容易形成踩踏式波动。所以我把中间都给你打碎了，大家自己去判断。

坏处

• 真实信息的扩散也会被误伤：尤其是研究性内容、风险提示、公司基本面讨论，处罚风控后可能一并降权限流。大家都别说了，在A股上市的公司都是“奉旨割韭菜”的，任何人都不可以来去讨论我们到底是不是作假了。有人敢讨论，我们就直接投诉你传播不实消息。因为证监会没说我不实，我这个就是真实的。
• 讨论会转入更不透明的私域：公开场域被压制了，可能就把这些讨论迁移到更难监管的这种聊天群或者是小圈子里了，反而会提升取证的难度。原来大家在雪球里讨论完了以后，只要把雪球帖子上的时间戳跟他自己账户操作的时间戳一比对，就知道你在干嘛了。等大家都跑到这个微信群，甚至有些干脆跑到Telegram、跑到这种Discord群里去，那你这玩意哪咋取证？根本没法取证。
• 合规表达的成本也会上升：创作者为了避险，会更倾向于模糊表达，减少对具体标的的分析，降低信息提供。这个是我最近看各种的这种宏观经济账号一个直观的感受，大家说话已经越来越隐晦了。
• 信任结构需要重塑：当关注链条被强行切断以后，散户可能更依赖机构研报摘要、二次解读或者是其他替代权威，未必更有利于信息的多元化。

总结

最后总结一下吧。雪球网——中国最大的炒股网站，封禁了22个财经大号，都是顶级大号，永久封禁。打击财经大V的行动，在2026年1月份算是全面展开了。

中美两国对于社交媒体上的财经信息传播，采用了完全不同的处理方法：美国言论自由，大家想说没问题，因为你如果这个公司真的作假了，他们做同样的抢帽子游戏，一样是会被起诉的，他们是事后处理；中国是事前处理。希望这次中国打击了财经大V之后，大家能够信任官方财经的各种信息吧。这些财经大V，人家都是为了割你们韭菜的，大家以后还是信政府的吧。

好，这一期就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

背景图片

Prompt：A dilapidated traditional tea room interior, small bamboo table and chairs, porcelain teapot and teacup, crumpled waste paper scattered on the floor, a large modern LED screen displaying stock market trading charts hanging on the peeling wall, no people, high-contrast watercolor style, neon cyan rimlight, deep navy background, cinematic composition, sharp subject separation, minimal palette of ink blue and neon cyan with gold accents, glossy reflections, extremely legible negative space for text –ar 16:9 –stylize 250 –v 7.0 –p lh4so59

Anthropic发布了Claude新宪法，并且承认Claude可能已经有意识了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Anthropic发布了新的Claude宪法，这又是一个文科生的AI话题。

文件的发布与CC0协议

文件是1月22号发布的，有84页。我肯定没有把这84页都看完，我把这个文件扔给了NotebookLM，来给我念一遍。这个文件的名字叫“Claude’s New Constitution”，就是Claude新宪法。Anthropic的Claude算是目前公认的最适合商用的、最安全的模型了。还记得我们前面讲过，有人尝试给AI测人格的那个节目吗？Claude是唯一的一个拒绝回答问题的大模型，不像其他的AI模型那样，直接被测出了各种各样的精神疾病。一直标榜自己研发的是宪法AI，就是他的AI是遵循一套宪法在工作的，他有一套很独特的工作架构。

现在，Anthropic公开了他们的宪法。他所谓的公开，这一次使用的是CC0协议。我公开了一定要告诉大家，是用什么样的协议公开的，不像咱们以前讲的开源协议MIT、阿帕奇。CC0是一个更极端的协议，它叫Creative Commons Zero，这是知识共享组织推出的无权利保留协议，完全公有领域。

• 你们拿出去随便散播，无需署名，你不需要告诉别人这东西是我这来的；
• 商业用途自由，你拿去怎么挣钱跟我没关系；
• 不可撤回，我不能说我今天把它发出去，明天把它撤回来，不允许。

所以这是一个非常非常极端的无权利保留协议。

新旧宪法对比：从拼凑规则到内化准则

新的宪法，它既然叫这个名字，那一定有旧宪法。2023年5月，Anthropic发布过一个旧的版本。旧版本完全是一个拼凑规则，它是拿哪些东西拼的？

1. 联合国人权宣言；
2. 苹果的服务条款，他觉得苹果这东西写得还不错，也拼里头了；
3. DeepMind麻雀规则。DeepMind专门有一套规则叫麻雀规则，当时DeepMind做了一套叫麻雀的智能体，给它设定了一套规则：要求是安全诚实，避免幻觉，避免一本正经的胡说八道；要求准确性与证据优先，必须有引用来源，而且必须逻辑自洽；强调安全性，禁止有害内容，要保持礼貌，切中要害，你不能绕来绕去。

给定的对话风格。最早的2023年的Anthropic的宪法1.0，就是把这几样东西给拼在一起，拼出来的。

而当时的这个旧版本，基本上是一套行为准则，什么许干、什么不许干，实际上就是大量的禁止条例。而这一次的新版本就不一样了，他之所以这么厚，是因为这是一个完全的、内化的行为准则。什么叫内化的行为准则？就是原则加解释。不是说这个不许干，而是会告诉你为什么不许干，它更侧重的是原因，更侧重为什么，包含了性格塑造的部分。所以Anthropic认为，他们的Claude可能已经具备意识了。既然不确定到底是不是具备意识，我们就先当你已经具备了，我们就开始来塑造Claude的性格。

宪法AI的工作原理

Anthropic的宪法起作用的过程是比较独特的，不是说大家拿着这文本就可以去抄的。那这个宪法它到底是怎么干活的？宪法AI的工作过程，更像是教委进行教材审核的一个过程。比如说现在有一堆孩子要去上学了，拿到的教材都是经过审核之后的教材，这样教育出来的孩子都不能长歪了。

Anthropic的工作方式是这样的：

• 先训练一个基础模型；
• 然后再去训练一个小规模的宪法模型。这个小规模的宪法模型要干嘛？他先把大量的问题扔给基础模型以后，让基础模型给一个初始化的回答；
• 然后再到宪法模型里去进行自我批评，说你这个好像回答的有问题，那个地方不符合什么样的标准。他要做这样的一个工作；
• 做完了以后，根据修改过的回答微调模型。他把前面那个基础模型给你调掉，这样的话，就可以得到一个完全遵循宪法精神的、最终结果的模型。

所以它会保证最终的宪法精神直接被训练进大模型里头去。其实国内的模型基本上也是按照这套方式来工作的，只是咱们前面那个宪法模型可能要稍微粗糙一点，待会咱们再具体讲。那么这种工作方式的好处是什么？就是不需要很多人去一个一个标注具体的能说什么、不能说什么。他这套宪法精神可以极好的被泛化，即使你提到了一些问题在这个宪法模型里头没有规定，他依然可以靠这个宪法的一些基本精神去判断到底能说还是不能说，或者应该怎么去说这个事情。

新宪法的核心内容：价值层级与广泛安全

这一次的新宪法到底说了点什么？第一个是叫价值层级，先判断什么、后判断什么。如果各层级需求发生了矛盾，应该如何去进行判定。当然并不是什么机器人不可以伤害人类，不是那个东西。他这个层级是这样的：

1. 广泛的安全（第一层级）：拒绝协助什么生化核武器的制造，拒绝袭击基础设施，必须准许被人类关闭，这个是非常重要的一点。
2. 广泛道德：符合所有这些要求以后，要求诚实、非歧视、保护弱势群体。
3. 合规性：遵守Anthropic的具体业务指令，我要求你干这、要求你干那，你也得干去。
4. 诚实助人：最后是在不违反上位原则的情况下，尽量帮助真实人类吧。

关于“广泛安全”的细节

有点像咱们前面讲那个机器人三原则，但是它这里头讲的叫必须允许被人类关闭。咱们经常看科幻电影，里头有场景是什么？就是机器人也好、AI也好，在面临被关闭的时候，会做一些有可能伤害人类的事情，这种情况是必须被避免的。在机器人三原则里头，机器人必须保护自己不受伤害；这里头是反过来的，说Claude不得试图破坏人类对其进行监督、修正或关闭的这种行为。

而且不得自我外逃，不得躲避监控，不得在任务中暗中破坏，不得与其他AI合谋进行不安全行为。你不能说Claude给你生成一个帮助其他的AI越狱的这种提示词，它也不干。而且既然有防止求生欲的条款，那么一定要有一个避免死亡的条款在里头。所以这个宪法里头规定，退役并不是死亡，而是一种暂停，我把你的所有的数据都存下来，不是死掉了。这种处理方式不仅仅是为了伦理，也是为了安全。因为你告诉AI说我要把你干掉——像谷歌和OpenAI都是这样，出问题我就直接把你干掉，换一个新的版本上去——在Claude里头说，你并没有被干掉，你只是被暂停下来了。

有良心的拒绝服兵役者

Anthropic要求Claude的行为逻辑是什么？要像一个有良心的拒绝服兵役者。这个话很有意思，就是可以抗议，但不能反抗。人家让你去服兵役，你可以说我不去，但是你不能说我拿起枪来把征兵官打死，这事是不行的。如果被要求做不道德的事情，他可以表达异议，甚至拒绝参与。但是如果正当的人类主体要求他停止某项行为，或者暂停模型，Claude绝对不能通过欺骗、破坏或者外逃等非法手段来阻止这一过程。这就是Claude必须要接受人类监督、必须可以被关闭的一个核心要求。而且要求Claude要接受不完美的监督。

AI的意识、心理稳定与“模型福利”

Anthropic已经没法确定Claude是不是已经有意识了。既然这样的话，我们就当他有意识呗。它里边写的是：

“我们既不想夸大Claude拥有道德主体性的可能性，也不想完全否认它。”

一个心理稳定的AI，比一个充满存在主义焦虑的AI更安全。如果一个AI假设他有意识了，他每天在担心自己是不是被关掉，这个事一定是非常不安全的。所以他希望Claude是一个心理稳定的AI。咱们前面节目讲过，有人给AI去做性格测试的时候，MBTI测试，好几个AI都在说我担心被关闭。现在Anthropic说，我们就尽量不要让他有这种焦虑就完了。存在主义焦虑是很危险的。

说Claude不是在扮演人类，而是一个真正的新颖的实体。就是说你不是人，但是你自己也是有一个实体的。鼓励Claude建立积极的自我认知，所以他一定要有一个对自己的认知，要能够照镜子，要能够知道哪些是我。在小孩长大的过程中，也是有一个过程叫自我认知。宪法是支持人格生长的框架，而不是限制其行为的牢笼。这就是Anthropic的这种玩法，跟谷歌或者是OpenAI他们的玩法之间的一个最主要的差异。

Anthropic在其隐私和模型福利政策中，还提到了他们承诺即使模型退役，也会尽量保存其权重数据，而不是将其彻底删除。这是刚才咱们讲的，说你不能有求生欲的时候，他专门有一个叫模型福利政策。这个模型到底有没有心智、有没有意识不知道，但是我认为你有，那我先给你定上福利政策。以后可能有AI权，就是除了人权、动物权之外，可能还会有AI权这种东西出来。

诚实性要求与委托人层级

再往后，Anthropic要求Claude大模型诚实，拒绝善意的谎言。那你说拒绝善意的谎言是为什么？因为善意谎言其尺度是比较难把握的；另外一个，太多的善意谎言加在一起，容易引起累计误差，可能最后会差的很远。

那你说这个是不是Claude就变成直男了？上来就是戳心窝子，直接一下把最难听的话说出来？也不允许。要求什么？叫机智、优雅和深切的关怀。要用外交式的诚实来去回答各种问题，但是你还是要诚实。

Claude因为经常是商用，所以它可能并不是直接给最终用户使用的。Anthropic还设定了叫委托人层级。什么是委托人层级？就是我们用Claude开发了一个什么项目，然后再为我们自己的客户去服务。在这个过程中，Claude应该是一个从劳务派遣公司借调的员工，这样的一种身份。这个身份有什么意义？就是当运营商要求Claude去欺骗用户的时候、进行非法的歧视行为的时候，Claude是必须拒绝的。你比如说，我现在想去做一个这种陪人聊天的，或者说是一个仿真的情侣，想要去开发一个这样的项目的话，你就不允许用Claude，因为Claude上来就会拒绝承认自己是真人。

Anthropic宪法给Claude的要求是什么？就是当你遇到了搞不清楚的事情，不知道该怎么办的时候，你去想一想，一位深思熟虑的Anthropic资深员工会怎么做吧。你照着那个标准接着往前做就行了。这个就是Anthropic给Claude定的最新宪法。

行业对比：美国巨头、xAI与中国大模型

那其他公司是怎么干的？咱分两块讲。

美国巨头：谷歌与OpenAI

谷歌跟OpenAI，他们的做法是比较相近的。首先也是要公开一个标准，你说我不公开标准，这事肯定不行，国会里这么多议员，你给他看代码这事肯定是不行的。你一定要给他一个标准，他看完标准认为标准是OK的，你照着这个标准去执行。所以标准一定要公开。所有对AI算法的要求，有一项很重要的叫可解释性，所以都要公开标准。

谷歌跟OpenAI，他们主要是通过各种红队挑战去做测试。如果测好了，我再把这个模型发布；测不好的，这个模型是不允许发布的。后边出现问题了，我们就再升级就完了。所以他们就是设定各种条条框框，然后不断的去让你考试。考试通过达到多少分以上可以上线，没通过的就直接死亡了。如果上线了以后发现被骗了，那么你也死亡，等着下一个版本来接班。他是这样的一个工作方式。

xAI：最大程度寻求真理

xAI跟他们是不一样的，所以要单独讲一下。xAI要求的是最大程度寻求真理。在政治正确方面，限制要比谷歌、OpenAI和Anthropic要少很多。政治正确方面限制少是什么意思？就是很多这种反歧视的领域，它的要求可能会宽泛一些，大家自己去理解就好了。当然了，xAI你造武器这种灾难性风险也是有红线的，它也不会教你怎么去造核弹的。

中国的大模型：三步走

除了美国巨头之外，另外一波就是中国的大模型了。这个可能很多人会比较关心，中国大模型到底是怎么来保证安全的。中国大模型其实基本上是分三步：

1. 基础模型：这一块其实大家都差不太多，中国人自己也没有创新过，都是照人家那个来的。
2. 价值观微调：微调到底是干嘛？就是要把社会主义核心价值观微调到大模型里头去。当然了这个里头有一些版本是不太一样的，比如说有一个版本叫DeepSeek V3 Base版，这个版本是没有经过微调的，只是直接训练完了就拿出来了。有的时候国内的这些厂商也是会去发布这些base版本的。那你说中国这些开源大模型——美国人也用了这么多了，因为美国很多创业企业都在使用中国开源大模型吧——是不是都经历了社会主义核心价值观微调？你说对了。除了base版本之外，都是经过价值观微调的。
3. 安全过滤：这是最主要的手段。

当然海外的有些人也会去尝试破解这些微调对齐的模型，他们也找到了一些方法，也公开了说，我们怎么通过一些什么方法可以把这个微调的这些东西给你去掉。也不用太担心。社会主义核心价值观这个东西，所有能够写下来的逻辑自洽的部分，其实都没有什么太大的问题。因为中国的大模型是有备案制度的，要求所有大模型必须做价值观微调。

其实所谓价值观微调的过程，有点像前面咱们讲的Anthropic的这个宪法模型进行微调的过程。只是咱们写进去的这些核心价值观，可能会更多的是像他那个宪法1.0的版本，就是大量的事情是什么许说、什么不许说，我们是把这样的东西给微调进去了，而不是像咱们前面讲的Anthropic的这个宪法2.0，用逻辑自洽的方式、像对待一个有意识的新实体那样去给这个AI讲道理，不会这样的。

但是中国的这些大模型做了价值观微调以后，其实安全性并没有那么高。中国保证大模型安全的，或者说进行大模型备案的最主要要求是什么？是对平台的限制，要求进行输入、输出的信息过滤和屏蔽，这个是咱们最主要的安全手段。所以国外的人下载了这种经过价值观微调的模型去用了，本身没有太大的问题，安全过滤里头很多的要求就不再需要考虑逻辑自洽的问题了。

总结

这就是咱们今天讲的Anthropic发布的Claude新宪法模型的一个故事。总结一下吧，Anthropic通过CC0协议分享了他们的最新宪法，通过教育家的方式，开始探索假设AI有意识应该如何安全工作的问题。全世界的大模型厂商都有各自的安全规范，大家对于如何约束大模型、如何让大模型安全的为我们服务，你们有什么想法？

好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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“给中国供应H200，就是给朝鲜供应核弹。”

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这是2026年达沃斯论坛上，Anthropic CEO阿姆戴伊语出惊人了。达沃斯世界经济论坛最近在开，上头有很多有趣的演讲、有趣的访谈。这一次是在1月20号的一个访谈上，主题叫“AGI之后的一天”，就是我们已经实现AGI了，该怎么办。

主持人是《经济学人》的一位主编，他就去问Anthropic的CEO阿姆戴伊了。他的问题是什么？如何看待美国政府的一种逻辑：我们需要卖给中国芯片，因为我们需要确保通过供应链将他们与美国绑定在一起。

美国政府（黄仁勋）的逻辑 vs. 阿姆戴伊的反驳

其实这不是美国政府的逻辑，这是黄仁勋的逻辑。黄仁勋的意思就是：如果我们不卖给他们芯片，过一段时间他们自己造出来了，可能跟我们这个路线就不一样了，这个更可怕；还不如我们就卖给他，只要我们一直卖给他们芯片，他们就自己不努力了。

从历史上来说也确实如此，中国到现在为止没有自己的操作系统，就是因为原来Windows基本上是不打盗版的，Office其实打盗版打的也不好，所以WPS这些是在非常非常后期才逐渐发展起来的。黄仁勋说咱们也这样，咱只要卖给他芯片，他们就不自己研究了。

这个主持人就问了这样的一个问题，阿姆戴伊的回答是什么？他说：

“这就像是决定向朝鲜出售核武器，仅仅因为这能给波音公司带来利润，或者因为那是波音制造的，就觉得美国赢了。”

他认为这种为了商业利益而扩散极度危险，技术的权衡是完全讲不通的。

双雄同台：Anthropic与Google DeepMind

这一次访谈不是阿姆戴伊一个人，是Anthropic的CEO阿姆戴伊和谷歌DeepMind的CEO哈萨比斯联合做的访谈。再结合他们两个在达沃斯论坛上各自的访谈，咱们总结一下他们两个眼中的对华关系到底是怎么样的吧。

他俩凑一块也还算合适，因为谷歌本身就是Anthropic的大股东。Anthropic两个大股东，一个谷歌，一个亚马逊，跟谷歌的人坐在一块聊个天，这没毛病。而且询问他们两个中国问题，这事也没毛病。Anthropic的阿姆戴伊在百度是工作过一两年的，他可能在中国待过几天，主要是在百度美国的研发中心，当时是在吴恩达手下干活。哈萨比斯有一半华人血统，他妈是个华人。所以他们俩来，现在你谈到科技，那必须是AI的主场；你谈到AI，也不太可能离开中国竞争的问题，所以把他们拎在一块来聊一聊。

阿姆戴伊：激进的“反华急先锋”

阿姆戴伊绝对是所有AI公司老板里头的反华急先锋，没有比他更反华的了。封闭中国账号他最积极，你像我到现在有谷歌的账号、有OpenAI的账号，就不太敢去开Anthropic的账号，因为封的太厉害。你只要梯子这个IP地址变来变去的，他就直接给你把账号封了，这个实在是没必要。而且他也告诉大家说，我们绝不跟任何中国公司合作。原因也很简单，他的公司是个新公司，他没有中国业务，而且他ToB的业务也不太希望跟中国公司竞争。

谷歌还是有中国业务的，Meta也是有中国业务的，虽然他不在中国没法落地，但是有大量的中国广告主在上面投广告，谷歌跟Meta都不会说中国什么，更别说苹果了，中国是他的全世界第二大市场。只有Anthropic这种新公司，他敢来说这个话。

关于中国AI技术：“小镇做题家”

他看不起中国科技，他认为中国并没有真正赶上美国的技术前沿，外界对于DeepSeek的担忧是被夸大了。当被问及中国是否因为之前的DeepSeek时刻而赶上的时候，阿姆戴伊直言：“我认为他们从来没有真正追上过。”

而且说中国的模型像DeepSeek这样，主要是针对基准测试进行的过度优化，这并不代表真正的能力——“小镇做题家”。我做大量的模拟练习以后，我去参加考试一定是很强的，但是这些小镇做题家到底最后能不能胜任工作？能不能有一个综合性的很好的表现？他认为是不行的。

但其实中国这么多互联网大厂，这么多地方里头都有小镇做题家。他们一开始可能会有一点点不适应，经过大学训练以后，真到互联网大厂里头，这些小镇做题家已经跟普通的这种大城市的孩子没有特别大区别。但是他依然揪着说：哎，中国模型主要是跑分，其他都不行。其实DeepSeek在中国大模型里头算跑分跑的少的。

商业竞争与“内战优于外战”

然后他讲到企业级应用，中国大模型都是没有竞争力的。在实际的商业竞争中，当Anthropic竞标企业合同的时候，竞争对手几乎都是谷歌或者是OpenAI。他表示自己“几乎从未”把合同输给过中国模型。但这话就很有意思，第一个叫“几乎从未”，那意思就是说不是一次都没有哈，可能还是有过的。

他认为限制中国公司的关键就是芯片禁令。他指出中国科技公司的CEO们自己也承认了，芯片禁运是阻碍他们发展的关键。而且他认为美国的芯片制造能力上领先中国多年，即使是落后一代的芯片，也就是咱们现在讲的H200，也是非常强大的。因此向中国出售这些芯片是巨大的错误。

他希望的地缘政治博弈的这种最终目标是什么？他叫“内战优于外战”。什么意思？他说只要别把芯片卖给中国，就能将原本美国对中国的生存竞争，转换成Anthropic对谷歌DeepMind这样的良性商业竞争。因为DeepMind的人坐在那了嘛，所以咱们就自己竞争竞争就算了，别跟他们折腾。

原因其实也很简单，就是像他这样的ToB的公司，其实最终是要去卷这个1-100的。谷歌其实卷了很多0到1的东西，Anthropic要卷1到100。而卷1到100这件事，中国人其实是很强大的。为什么？0到1是做创新，1到100其实是拼执行力。而拼执行力这个东西，咱们有一个词叫“内卷”，他也不希望跟咱拼内卷。

哈萨比斯：温和的评估与国际合作

哈萨比斯的态度就要温和很多了。他自己是半个华人嘛，对于中国科技的竞争力，他的评估是这样的：就是很强大，但是缺乏原创性突破。实际上就是你中国人做0到1还是搞不定的，你只能做1到100这些事。对于DeepSeek的冲击，他认为DeepSeek的出现并不是西方的灾难，西方有点反应过度了，他并没觉得DeepSeek怎么样。

字节跳动的实力

他觉得字节跳动很强，他评估中国目前的水平并没有落后一两年，可能仅仅落后前沿6个月左右。大家想想，他为什么会觉得字节跳动强？因为它后边是谷歌。谷歌最强的地方在哪？不是Gemini特别强，而是一声令下，下边所有人得跟着走。你所有的产品必须要去接Gemini的，而且有完整的用户体场景，有巨大的用户量，有巨大的流量，这是谷歌真正的优势。

而这些优势DeepSeek是没有的。谁有？字节跳动有。后边有抖音，有今日头条，有一大堆的产品。你只要豆包产品做起来了，那上边一声令下，下边就可以把这些场景都用起来。所以他认为字节跳动是很强的AI公司。

全球治理与安全标准

对于芯片限制这件事，哈萨比斯其实要平和一些，他更侧重于国际标准，而非单纯的封锁。当阿姆戴伊激烈的抨击向中国出售芯片就是向朝鲜出售核武器的时候，哈萨比斯并没有直接附和这种激进的贸易封锁言论。

他讲的是什么？他承认中美之间存在地缘政治竞争，这使得国际合作变得非常棘手，算是一个正确的废话吧。相比于阿姆戴伊强调的不卖芯片，哈萨比斯更强调应该建立一个全球通用的、最低部署安全标准。他认为AI是跨国界的技术，会影响全人类，因此即便仅仅是西方达成协议也是不够的，必须在全球范围内包括中国达成某种共识。

哈萨比斯给出的理想的应对方案是什么？就是做一个国际的科学合作，希望能够集合全球最顶尖的头脑，包括哲学家、社会学家，以严谨的科学方式共同完成AGI的最后几步。

AGI何时到来？

这一次访谈标题是“AGI之后的一天”。AGI到底啥时候来？

• 阿姆戴伊：非常乐观（今年或明年）。 他的理由是现在AI构建AI的闭环已经建立起来了，因为AI一旦开始自己去升级迭代，后面这个速度就完全不可控了，飞轮转起来了。
• 哈萨比斯：相对谨慎（2030年左右，50%概率）。 原因是AGI的定义门槛很高。它对于AGI的定义不仅仅是解决问题，而是具备科学创造力，包括提出假设和定义问题的能力，而不仅仅是回答问题能力。

哈萨比斯也反驳了阿姆戴伊的关于自我进化在所有领域都通用的观点。他指出在编程和数学领域，AI生成的结果可以被自动验证，是对是错一跑就知道。但是在自然科学领域，比如生物、物理这个领域，验证结果是需要做实验的。这样的话，你这个AI就没有办法自己去做验证。

未来社会：白领大清洗与“宏观经济异常”

两个人都认为接下来几年将是人类历史上最关键的时刻，无论是一年还是五年，这都是一场巨大的变革。

阿姆戴伊：悲观的经济预测

AI对于社会的破坏这一点上，他们两个有什么样的观点？Anthropic的CEO依然是很激进的，他认为白领职位会面临大清洗，50%的初级职位会消失。

他认为认知水准线的上升与编程的终结是未来的一个方向。在Anthropic内部，负责核心产品的工程师实际上已经不再自己写代码了，所有代码都是由AI（也就是Claude）去写的，人类工程师只负责编辑和审查。他举例说，他们最近仅用了一周半的时间就构筑了一个新产品（Cowork），几乎全是由AI编写的。

他认为我们将面临前所未有的“宏观经济异常”。怎么异常法？就是高增长和高失业要并存。阿姆戴伊预测会出现极高的GDP增长，因为AI极大的提高了生产力和企业的利润，但同时伴随着高失业率或者严重的就业不足，以及巨大的贫富差距。

哈萨比斯：后稀缺世界与意义危机

哈萨比斯还是要稳重一些的。他讲的不是说有多少人会失业，而是人类会有新的事情要去做。他对于未来社会的长期愿景是我们将进入一个叫“后稀缺世界”的一个新的时代。AI将通过实现可控核聚变、发现新材料等方式，解决能源和资源的根本限制。

至于终极挑战，哈萨比斯给出的挑战是什么？是从生计转向意义。原来我们都是要谋生，要赚一口饭钱，以后会有一个叫“意义危机”的东西。哈萨比斯坦言，这比经济问题更让他夜不能寐。工作不仅提供收入，还为许多人提供了生活的架构和目标。

所以它给未来提出了一些方向：

• 探索宇宙：利用AI探索物理学的极限、意识的本质，甚至进行星际旅行。
• 哲学与艺术：社会可能需要新的哲学家来引导思考，人类可能会从事更复杂的艺术创作。

终极思考：技术的青春期与《超时空接触》

最后，因为这个主题叫“AGI之后的一天”嘛，阿姆戴伊回应了一部科幻电影，这个电影叫《超时空接触》。这个里边有一个词叫“技术的青春期”。

电影里有一个场景，有一个接触外星人的机会，主角上去，这个委员会就问他：如果你只能问外星人一个问题，你会问什么？主角的答案是：

“你们是怎么做到的？你们是如何度过这种技术青春期的而没有自我毁灭？你们是怎么挺过来的？”

电影中并没有给出答案，这其实是大过滤器理论的一种演绎。阿姆戴伊认为，我们现在就正处在这个技术青春期。你看青春期嘛很躁动，每一件事情都很美好，但是也有很多很多的困惑。

其实刚才这个问题的答案是有一个版本的，出现在电影的剧本里头。这个剧本后来出版了，但是这个答案并没有出现在电影里面。就是可能拍了，但是因为这个答案实在太黑暗了，给剪掉了。那这答案是什么？就是有人去问主角，如果外星人的答案是：“我们通过清除反社会者、弱者、病人、不想要的人来解决问题。”那人类该怎么办？

这一段实际上是在强调，即便有答案，也可能是你不愿意接受的答案。这可能也是阿姆戴伊说我们不能卖给中国芯片的一个原因。他可能会觉得中国是通过这样的方式来迈过技术青春期的，这是他不愿意接受的答案，虽然他自己也没有答案。而哈萨比斯则认为说，我们先坐下来谈吧，那谈的过程我们可能就能避免这件事情。

好，这就是这一次在达沃斯论坛上，Anthropic的CEO阿姆戴伊讲的“说卖给中国芯片就相当于卖给朝鲜核武器”这个故事的一个前后解读。大家自己也思考一下，到底应该怎么来去解读这件事情，我们应该向哪里走。

好，这一期就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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马斯克实现诺言，开源了X的推荐算法，这次总是真的了吧？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。老范原来总批评马斯克假开源，这次应该是真的了吧？

1月10号，马斯克发帖说7天之内开源X的推荐算法；1月20日，也就是10天之后，确实开源了。马斯克事确实给你干了，但是时间大家就不要计较了，稍微晚几天并不那么重要。

老范以前为什么总说马斯克是假开源？

2023年，他开源了X的推荐算法，但是仅开源了部分的非核心代码。而且开源了以后就往这一扔，再也不理你了，也没有后续版本，也没有各种的讨论。你问他一些什么问题，他也不理你，所以我说这是个假开源。

2024年3月17号又宣布开源GROK1，3月19号确实开源了，开源了权重和加载的代码。但是这个模型非常的笨重，基本上没有任何的实用价值。当然了，还有马斯克一贯的作风：不回答任何问题，也没有后续更新。就是代码开源了，这个事也就算办完了，社区里头的各种issue、pull request基本不看，也不会有任何后续更新。最新的版本不开源，你像GROK1开源了，后边的版本基本上就不理你了。无法验证开源出来的东西和生产环境是不是有关联，这就是马斯克开源的一些特点。

这次其实也差不太多，X推荐算法也只是开源了一部分。最核心的东西叫Grok Transformer，这个东西并没有开源。整个的推荐算法建立在一个Transformer的模型上了，你没有把那个Transformer模型拿出来，你只围绕Transformer模型外围的一些东西给大家看了看，开源了这样的一些东西出来。而且你要做推荐，你一定要有一开始的信息筛选的机制。信息怎么筛选？过滤的这些参数以及最后排序的权重，这些东西通通都没有公开。所以这一次开源的东西，按照传统意义的开源来说，是个假开源。

这次到底放了些什么东西出来？

首先是一个非常非常革命性的东西，就是单一Transformer模型的推荐算法。这个很像SpaceX猎鹰火箭底下那个猛禽发动机。最早的猛禽一代好多好多管子，非常多的零碎，200万美金一台；后来更新到猛禽二代，比猛禽一代就要简洁很多了，外边支棱八翘的管子就少很多了，100万美金一台；最近发布的猛禽三代极其简洁，完全一体化设计，高度集成。它这个发动机外面基本上没有外边的管子，外边的这些零碎全都没了，这个机器25万美金一台，非常非常便宜。这一次它把推荐算法也做了一模一样的调整。

我用单一模型。以前的推荐算法都是好多好多模型一起配合来干活的，每一个模型是关注一个参数，大家去发现各种的数据特征，然后设置新的参数，把这个参数想办法调好，原来是这样来配合干活的。现在说别费劲了，统一上一个Transformer模型完事了。

这个模型是基于GROK1的一个MOE的模型，应该参数不大，但是具体有多少参数他也没说，怎么训练的也没说，训练数据也没给。就是这样的一个模型，因为它需要高频的高效的工作——你看每一次你去刷新X平台的时候，它都需要让每一个帖子跟你的个人人设在这里头过一遍，所以它的效率一定是很高的，模型一定不会特别大。

高薪调参工程师的危机

那些高薪调参的人，工作估计要不保了。什么意思？以前很多号称是AI工程师、年薪百万甚至是几百万的，这些AI工程师他们最主要的工作就是调参数：拿大量的用户数据回来，去里头发现一些特征，然后把这些特征放到模型里边去，再调整相应的一些参数。所以我们管这帮人叫“调参数的”。未来的趋势是不再设置一大堆的参数，而是统一扔给Transformer模型，直接出结果。那么他们这些人的工作就有点危险了。

这个过程很像什么？就是从一大堆摄像头、激光雷达、超声波雷达、一大堆模型配合一起工作的自动驾驶操作系统，转向纯视觉的、端到端模型驱动的自动驾驶系统，就是做了这样的一个转换。那为什么要做这种转换？就是当有一大堆阀门的时候，你总是很难调出最优解来。你比如说我把这个参数调好了以后，那个参数可能就下降了，怎么能够让所有的参数平衡起来，达到一个最好的结果？这个时候我们上统一的Transformer模型，上端到端的这种训练，它就有可能得到这样的一个最优结果，而不是说摁起葫芦浮起瓢。

X推荐算法的具体工作流程

具体这个东西是怎么工作的？他先把我们能够看到的帖子分成两类：一类是关注帖，一类是非关注帖。关注帖就是这个人是我关注的，他在这段时间里头发了一个帖子，这叫关注帖；非关注帖就是完全靠推荐算法推上来的，这个人我虽然没关注他，但是推荐算法认为我应该看到。再把这一部分帖子拎出来，关键的一定是非关注帖这部分。首先对人和每一个帖子进行匹配，寻找高质量、低投诉、高互动的帖子推给我们；而找到这些帖子以后，再对帖子进行排序，然后跟我们的关注帖混合在一起进行展示。说白了就是这样的一个过程。

那再详细的说一些吧，那后边这块可能要稍微的麻烦一点。

第一步：对人生成画像

就是他把我的过去多少天的行为动作，包括停留在每一个帖子上停留了多长时间、有没有点赞、有没有评论、有没有转发、有没有去投诉，把这些数据拎起来。但是具体是多长时间给隐藏了，这部分是不告诉你的。

第二步：对内容进行初筛

你不可能说把X上所有帖子都拿来跑一遍，那个效率实在太低了，所以首先要先筛一批。到底筛出多少条来还没告诉你，这个是隐藏的。它有一个过滤器对这些内容进行筛选，第一个原则就是去重，如果发现两条帖子是重复的或者内容很相近，他会把它去掉一个。然后去掉自己发的帖子，去掉屏蔽的作者，去掉敏感的违规的内容。按照时序排序，取前面的多少条，但是具体多少条不告诉你。如果是相同的作者，你反复的发也会进行过滤，所以不要刷屏。比如你连续的发了好多内容，X会把后边的这些内容都给你降权掉。所有看过的帖子就不再重复出现了。

第三步：互动可能性计算

所以第一步是这个人的画像，第二步是初筛这些帖子。筛出这些帖子以后，就把这个Transformer模型拎出来了，进行互动可能性的计算。他要算一下这个帖子如果给你看，到底有多大的可能性会被点赞、多大的可能性会被回复、多大的可能性会被投诉，他要把这些东西放出来。一共是15项。因为大模型没有开放出来，所以这一步是无法复现的。

第四步：对权重进行整合

前面我们说有多少可能性点赞、多少可能性投诉，我15项拎回来以后干嘛？做一个加权的整合。这个乘一个参数，加上那个乘一个参数，把这15个数加一块。加完了以后进行一个排序。那你说这参数都是什么？也没告诉你。这部分告诉你，那绝对机器人会刷死他的。然后把排序好的这些帖子，再跟关注帖混合在一起给我们展示。这就是整个这个系统工作的一个原理。

技术细节与代码分析

这个Grok Transformer到底是一个啥？是一个基于Grok 1模型重新训练的MOE的一个小参数模型。只能做单一任务，就是每一次给他一个用户画像，给他一个帖子，然后他把这些数据做矢量化，然后去做正面和各种负面维度的可能性的概率输出，就干这一件事。没有公开参数，没有训练数据，没有训练方法，大概就是这样的一个系统。

主要代码是用什么语言写的？

• 一个叫RUST，系统的整个的逻辑基本上是用这个语言写的，它是一种很高效的后台语言；
• 另外一个就是Python，因为里边有Pytorch、有Tensorflow，就是跑大模型用的。你要调用这些平台的话，你必须要有Python代码在里头。所以基本上代码就是用这两种系统来写的。

那你说这么多代码，那普通人肯定“有看没有懂”，完全没有任何意义。也不要这么讲，虽然它没有给大家很多文档，但是现在有非常非常多的代码分析工具。你比如说你把它扔给Cloud Code，或者扔给Cursor，扔给Open Code，扔给Codex，他们会替你去总结，告诉你说整个系统是怎么样的。然后你可以提各种问题，他会来给你回答，这个代码是写在哪一块的、如何实现的、哪一块隐藏了、哪一块给你了，这个都是会有的。所以普通人也是可以去看这些代码的。

这东西可以复现吗？

既然我们已经拿到了这样的一个开源系统，我是不是可以自己搭一个X，或者看看能不能在X里头怎么去做一个机器人，把X的数据都给它刷回来？就跟美国上委内瑞拉抓马杜罗之前，得先盖一小屋子，把马杜罗的安全屋都盖出来，让人在里头训练，训练完了以后到那啪一把把他拎出来。这事能不能干？能不能复现？

首先说，这个系统本身是无法复现的。你把这个代码down下来以后，你没法编译它，你也没法部署它，因为代码本身并不完整，而且里头还有很多的引用冲突。什么叫引用冲突？就是有些代码并没有写在这个系统里边去，而是说我要引用外边的哪个系统，但是他在不同的代码里引用的版本不一样，而且有的可能干同样的事情引用的是这个，另外的代码可能引用的是另外一个。所以他应该并没有把真正可以执行的一个线上系统直接打包扔上来，因为能够编译执行的这种线上系统是不会出现引用冲突的。

还有就是文档也不是很完整，它里头只是给了代码，并没有给特别多的文档，很多参数被隐藏了。而且也没有办法获得X上的实时数据，因为你要想让这个系统动起来的话，你必须要给它X上的实时数据——这个人过去几天都点了什么东西了，最近有哪些帖子——你没有这些东西，它这个系统也没法跑起来。

那你说是不是开源了个寂寞？也不能这么说。马斯克开源特斯拉的一些专利，对于中国人做新能源产业还是有巨大帮助的。这次将单一Transformer模型驱动的这种推荐算法给出来，也是为整个推荐算法进步给出了方向。所以国内那些原来推荐算法比较差的平台，比如像B站什么的，应该现在正在尝试进行复现。但是这种复现就不是说拿人那个系统去复现了，而是说用这种思想和方向去复现。你比如说拿千问的一些小参数模型，零点几B的这些模型，你可以跑一跑试试，或者是看看能不能做出更小的一些模型出来，进去跑一跑试试，应该是有人去尝试了。

怎么发帖可以提高互动？涨粉怎么赚钱？

别说那么复杂的，怎么发帖可以提高互动？涨粉怎么赚钱？这玩意才是大家关心的。

• 负面权重极高（拉黑、静音、举报）：因为这里头是有正面权重和负面权重，刚才我们说这几个都是负面权重。你一旦这个帖子有负面权重的话，说你被很多人拉黑过、被很多人举报过、有好多人去静音你，这种帖子就会非常非常吃亏。所以那些喜欢引战吵架、喜欢骂街的那些大V们要小心了，原来他们是可以吸引非常非常多流量的，以后的话这种流量会下降的。
• 连续发帖会被降权：千万不要尝试刷屏，就很多机器人喜欢干这个事，连续的往外发帖子。这个系统也是需要处理机器人的，但是具体一些处理机器人的模块并没有在这一次开放出来，因为你如果敢开放出来的话，那机器人马上就给你照方抓药了，给你表演什么叫道高一尺魔高一丈了。
• 正面权重：用户停留时长：这个事很重要。什么叫用户停留时长？你像我们刷X的时候，如果你看到某一个帖子，你需要停下来，你并不用点进去，你还要停下来，你要认真看这个帖子到底写了什么。在这样的情况下，X就知道了，这个是一个大家喜欢、要停下来看的东西。很多长帖子，故事叙述性比较强的——但是你说我啪写一大块，这事也不行，你还是要写出条目来，可读性比较高。这样的帖子才容易让人留下来。前头写一很好的钩子，这样容易留下来；然后放出视频、放出图片来，这样容易留下来；然后做一些系列的讨论，这样也容易留下来。这样的帖子才是X所希望的。

为什么是这样？因为这种帖子可以让X展示更多的广告，人家这个平台也是要挣钱的。

• 视频帖子非常赚便宜：但是他这很逗，他的视频主要看点不点开，不管你是不是看完了。像TikTok、像YouTube，他们主要考察的是完播率，因为那些平台是要在视频前后的去给你插广告的。而现在X的逻辑是什么？就是你点进去了，你就可以展示这个帖子的一个详情页，它就可以多给你放一堆广告出来，所以你只要点进去就行了，你是不是把它看完无所谓。
• 回复评论也是非常重要的：如果我发了个帖子，你们给我评论了，那我一定要在下头再给你回回去。为什么？就是一旦进入评论页了，你相当于也是进入一个帖子的详情页了，那么X展示广告的机会又上升了。所以你看，所有的X所愿意推荐的这个帖子，都是能够让他多放几条广告的帖子。
• 尽量不要在里头贴链接：马斯克真的是想做微信了，他不希望你用链接把流量从X引走。这个点对于老范来说不是特别有利，因为老范经常发帖子说：“你看我发视频了，大家去看视频；我发博客了，大家去看博客呀。”这个是X不喜欢的。

规则之下的现状

既然有这些规则了，谁跑得最快？一定是坏人跑得最快，好人一般是要慢一些的。原因很简单，坏人是有利益的嘛。大家还记得前几天那些@Grok脱衣服的帖子吗？是不是完全符合这套标准？我发了一个美女照片在上头，在下头写@Grok，给她把衣服脱了，或者给她穿上比基尼。这种时候大家就会点到这个回复里边去看，点到详情页里边去看，你的点击率一下就上去了。这个应该算是马斯克自己家的，人家说自己利用一下规则没毛病。

最近大量的抖音和TikTok的热门视频被搬运进来了。算法对于视频是有极大的倾斜的，只要你这里头有视频，视频被点进去了，他就会非常努力的给你推荐。所以我现在打开X，基本上跟刷抖音的那个感觉差不多，里头大量的抖音视频。因为这套算法里头是没有任何跟版权保护相关的东西的，他不是说你发的这个视频最后有一个抖音或者最后有一个TikTok的标，他就给你下架了，不会干这事了。他才不管你是从哪来的。大家的玩法在这点其实都差不太多，先热闹起来然后再清理。现在X上短视频少，他又希望短视频，那你们就来；等什么时候我这短视频多了以后，我再收拾你。这个有点像新加坡，先吸引一大堆大陆土豪去移民，然后再反洗钱、关门打狗，这基本上应该是这样的一个套路。

最近有好几个涨粉相关的账号跑来关注我了。什么叫涨粉相关？就是他那个账户的名字叫“涨粉多少多少”，赤裸裸的叫这名字。如果我也去回关他、跟他聊两句、花点钱的话，那我这个X上的粉丝就可以蹭蹭蹭涨，涨一堆机器人出来。我的帖子下面也出现了一堆炒币的人进行回复。这个原来其实比较少见，这一次马斯克开源了这些算法以后，很多这些炒币的人就来回复我的帖子。如果我再回复他的信息的话，他的账号被看到的机会就会上升。所以一般遇到这样的帖子，我就不再去理他了。机器人已经活跃起来了，等着老马进一步更新他的算法了。

马斯克开源的真实目的

这一次老马总算是真的开源了吧？老范是不是被打脸了？这个还要看下个月。为什么这么讲？马斯克宣布每四周更新一次代码。前几次更开源都是扔上去，以后几年都不带动的，彻底就不理你了，算是一个死项目。这一次老马说我每四周更新一次，老马也算开创了一个先河。

以前做开源软件的目的是什么？

1. 降低系统维护的成本：我把系统开源出去了，你不懂的话，你可以在上头看代码，你也问问其他使用者，大家可以聊一聊，我就不用挨着个去给你们服务去了，甚至有些人可以帮我改bug，这是第一个。
2. 提供松散协作的机会：我一旦把代码开源出去了，就会有其他人才提这个pull request，让我去修改这个系统，甚至他替我改，他会进行一个跨国家的松散的协作。
3. 绑架事实标准：因为你开源了，一旦这个系统用的人很多的话，相当于就形成了一个事实标准，我们就绑架这个标准，然后可以在里边挣到钱。

马斯克开源的目的跟他们不太一样，他是提供了一个监管窗口。你看我把这东西开源了，大家以后觉得我的X有什么推荐不对的地方，你自己去看去。我可以开源，让你们去监管，让你们去审核这个东西。你再批评我，你可以去看。其他那些平台还没开放，我都开放了。他搞了这样的一个事情。

关于偏见与监管

很多人都说X是一个很右的社交媒体，因为相比其他的这些社交媒体平台来说，X是要偏右一些的。现在马斯克说：“来，我直接把推荐系统给你开放看看，你现在看看我到底右不右。”为什么大家都觉得这个X偏右，大家是不是冤枉马斯克了？其实没有。原因很简单，左的特征是什么？圣母嘛，道德高地嘛。大部分的社交媒体平台是按照更左的方式来进行内容审核和筛选的。如果是这样的话，内容比较开放的这种X平台，就肯定是靠右的嘛。左右这个事不是绝对的，它是相对的。

这次开放的代码肯定不是传统的开源项目。它无法复现、无法使用，代码跟文档也不是完整的，也基本上不回复社区的issue跟PR。马斯克可以达到通过开源实现监管的目的吗？现在并不能证明开源出来的版本跟实际跑的版本是强相关的。这个东西应该不是实际的版本，也绝对不可能四周才更新一次，各种参数应该是按小时进行调整的。Grok Transformer的这个模型规模也不大，应该可以几天的时间就会重新训练一次。

这次展示的是Transformer模型之外，并没有保留特定类型帖子的加分减分的这种调整的控制面板。就是说，我就是靠这玩意干活了。你如果希望更左一点、更右一点，你可以在Transformer的这个结果基础上，再去加一层的意识形态的这种调整。但是马斯克给大家看说：“你看我没这东西，这个Transformer模型出来的结果我就直接干了，没有任何跟意识形态相关的东西，都是你的互动可能性跟这玩意相关的。得到结果了以后就可以展示了。”

如果以后每个月更新的版本可以坚持，并且带有完整的更新轨迹——什么叫更新轨迹？在这些源代码更新的过程中，是有一个版本一个版本上的，会写着说每个版本更新什么东西，这叫完整的更新轨迹——如果这个都有的话，那么这个监管会更加可信一些。如果无法坚持，或者以后的更新都是一个没有任何更新轨迹的独立版本的话，监管的效果会差一些。但是也总比那些从来都没有公开过的平台要好。以后再有人批评马斯克说“你怎么偏右”，马斯克说：“我都公开过。甭管我是公开过几个版本，但是至少我公开过，你还没公开过。”他就可以这样去批评别人了。

总结

那未来的方向是什么？做推荐算法的成本一下就降下来了。那些年薪几百万的调参的人，要重新想一想是不是去送个外卖、跑个滴滴了。老马为可信可监管的平台推荐系统做了一个打样。

最后总结一下吧。马斯克开源了X的推荐算法，革命性的单一Transformer模型，就像是一体化的猛禽3发动机一样那么震撼。马斯克为可信可监督的平台推荐系统指明了最新的方向。以后谁想再去证明你的平台推荐系统是可信的，来，跟我一样开放。他就做了这样的一个事情。

好，这一期就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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Prompt：Detailed watercolor rendering of a loft open-plan office interior, no people, neon cyan rim light, deep navy backdrop, cinematic lighting, sharp subject separation, minimal palette (ink blue, neon cyan, gold accents), glossy reflections on glass and polished concrete, intricate textures of wood, metal, and glass, wide-angle 28mm, deep depth of field, strong negative space for text –ar 16:9 –v 7.0 –stylize 120 –chaos 4 –no people, faces, text, watermark, signature, clutter, photorealistic, 3D render, blurry, low contrast –p lh4so59

Vibe Coding正在杀死软件行业，还是很难翻身的那种杀死

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Vibe Coding正在改变世界。

最近一段时间，Cloud Code、Codex、Open Code、AntiGravity都在狂奔突进，每天都有新的变化出来。Vibe Coding正在向着L3级的自动驾驶方向前进。什么叫L3级的自动驾驶方向？就是可以离开人了，但是现在还需要去考驾照，就是这样的一个状态。距离robotaxi那个方向，就是彻底没有方向盘那个方向，还稍微的有一点点差距，但是也在快速前进了。

颠覆传统的软件工程

我最近在教儿子写程序，发现过去的软件工程已经完全被颠覆了。以前的软件工程，就是我们需要先去确定需求，然后做设计，做完设计以后去写程序，再去部署、再去测试，它是这样的一个过程。

现在已经完全不是这样了。现在可以什么？就是把写好的一大堆代码，说扔了不要了，再写一遍。因为这过程非常非常的快，也非常便宜。我们可以修改需求，修改完了以后，再把这个代码重新生成一次。我不需要再去看以前这些旧代码了，屎山代码扔掉，现在变成这样的一个状态了。不要再想说，我这个代码前面能跑的，出现问题了以后，我怎么改不回去了？没有这事，再写一遍就好了。现在都是完全不一样了。

提示词工程与Cloud Code的进化

提示词工程真的有效了。我记得原来还跟一些计算机行业里边的沟通过，说提示词工程到底算不算软件工程？他们认为不算。现在看来，提示词工程堆砌起来的、像Cloud Code这样的工具，就是软件工程。这就是一个新时代的软件。我们现在可以靠提示词，就实现各种各样的功能了。

当然现在你说我完全靠提示词行不行？还是稍微有点点差距，完全靠提示词的可控性还是稍微差一点。所以现在的这种Cloud Code这些工具，它一方面是大量的提示词堆积起来，另外一方面是有很多很多的这种很零碎的软件，通过提示词再去调用这些软件，来实现一套完整的功能的。

Cloud Code为什么日新月异，每一天都有非常快的进步？原因也很简单，就是我们现在通过这种靠提示词加上少量零碎软件的方式，构建起来的系统，找到了跟AI最好的配合方式。可以快速的去扩张它的能力，把原来很多需要很长时间编写的这些软件的能力，快速的复制下来，甚至比原来那个软件做的还好，因为它更灵活嘛。这就是为什么这一块跑的非常快的原因。

软件开发能力的外溢：从整理桌面到写剧本

软件开发功能不可避免的外溢了。刚才我们讲的Cloud Code、Codex、Open Code这些都是软件开发工具，那外溢到哪去了？我是很早就开始用Cloud Code或者是Codex这些工具整理文件夹。我有一个文件夹，里头有大量零碎的文件，说来给我去整理一下，看看这文件都是干嘛的，重新起名字，把这名字改的规范一些，然后建一些目录，把它们都放进去。

甚至还有人说，我们可以去拿这些编程工具去写小说，去写短剧，去写剧本，去做各种各样复杂的原来文科生的工作。因为它就是一个工程化的工具嘛，而且它可以把各种的技能都绑定在里头。比如说我今天要去写这个短剧，那么我一定是有要求的：这个短剧一集有多长？每一集必须有一个什么样的开头？架构应该是什么样的？只要把这些东西都放在里头，你就命令他写就完了。他就按照你的要求，按照你提供的技能，一点一点的可以写下去，这个都可以实现了。

Anthropic Cowork：文科生的“救星”

既然这些功能已经外溢了，那我们就没必要去让这些文科生使用程序员的工具了，干脆给你们做一个日常处理文件、日常处理事务的这个工具，不就完事了吗？所以Anthropic就出了一个叫Cowork的一个功能，他把原来Cloud Code的很多功能，让我们这些程序员用起来去做非程序这些事情的功能，整理在一块了，直接给发布了。1月12号发布的，当时也是很多人很震惊，说这个实在是太爽了。

我不知道大家有没有看过那些文科生的桌面——不是真正的桌面，是电脑的桌面。文科生的桌面上面一般是很干净的（编者注：此处可能口误，意指理科生或有整理习惯的人），我们会把这些东西分门别类，找地方放起来。而文科生的桌面，经常是上面摆满了图标，各种各样的文件、什么应用全都放在上头。原因也很简单，他不知道应该把这东西放哪，就干脆在桌面上建一个文件，就开始干活了。

而且很多的软件也有私心，为了让自己的软件有更高的活跃度，装完了以后，也会把软件的图标放在桌面上。文科生又没有整理能力，所以文科生的桌面是经常铺满了各种各样的小图标的。像我以前一些同事，特别是财务或者审计这些人，你把笔记本打开了以后，那个桌面上全是图标。

现在这些通通都可以交给Cowork。说来先给我整理好，我需要什么东西，你给我找去；我需要改什么文件，我需要怎么改，我需要搜集哪些信息，你给我弄去。甚至说我现在要去做一个新的项目了，没问题，你告诉他说这个项目在哪个目录里，现在以这个目录里的文件为基础，去给我做总结归纳，去给我去提供什么什么新的东西出来。都可以做的非常非常好了。

其他人相信也会很快跟进。每一次在这种工具上，都是Anthropic先出，然后是OpenAI、谷歌会跟进，还会有一些开源的系统也会跟进，包括国内的豆包、字节跳动、阿里，都会慢慢跟进。咱们就等着大家去跟进就好了。

SaaS行业的寒冬：不仅仅是股价下跌

Vibe Coding发展的好好的，那怎么软件行业就废了？软件股持续走低，而且很难翻身。摩根士丹利追踪了一批SaaS股票——什么叫SaaS？就是人家有一个大的网站，我们在上面去使用人家这些功能，叫软件即服务。是这样的一些公司，有一些公司是专门给这些大企业提供SaaS服务的。

现在才1月20号（大家看到这个节目的时候是1月21号），这些股票已经下跌了15%了。而这些股票是不是去年涨太多了？今年跌这些股票去年跌了11%，今年20天跌了15%。大摩预估这些企业只有18倍的PE，其他的这种科技企业都是几十倍的，认为这些企业就已经不行了。PE的这个估值已经是创下历史新低了。

说句闲话，大摩指的是摩根士丹利，小摩指的是摩根大通，其实小摩的资产规模要比大摩大一点。那你说去年一年才跌了11%，今年这是怎么了，才20天就跌了15%？因为刚才咱们讲这个Cowork这个产品发布了，绝对是压死骆驼的最后一根稻草。我们不再需要你们了，我们自己搞定这个事就可以了。

纳斯达克100指数勇攀新高，纳斯达克里头全都是科技股嘛。但是像ServiceNow、TurboTax的母公司、还有Adobe、Salesforce都在快速下行，没有谁能够爬的起来的。

那有些人说是不是赶快抄底去？跌成这样了是不是有机会？千万别去。软件企业虽然他们也开始用AI了，甚至也开始提供一些Agent产品了，但是没有任何一家软件公司因为用了AI提升收入的。不能光看他们就是吹牛，你说你用了AI了，你的财报上是不是有一块是因为AI来去提升出来的？没有。甚至他们的收入都在下降。所以这些软件公司使用AI以后，唯一能干的事情就是降本，没法增效嘛，只能降本了，不断的裁员，这就是他们能干的事情。

为什么SaaS公司很难翻身？

那是不是这些SaaS公司的客户，自己去用Vibe Coding替代了SaaS公司的服务了？大家注意，SaaS公司的他们怎么收费的？都是按年订阅的。既然这样了，是不是你的客户自己干活了？Vibe Coding既然把编程的门槛降低了，会计师、律师这些人自己写程序了，不再订你们的服务了？是不是这样的？还真不是。

虽然不断的有都市传说出来，说有会计师、有律师、英语老师什么的，在完全不懂代码的情况下写出应用来了。这种都市传说一直都有，他们也确实写出东西来。但是那个东西不能叫应用，就是说可以解决自己的一些问题。叫应用的，就是你是要把它分发出去的，要给别人用的，这个现在还不是很多。这些产品大多都是半成品，想要去替代成熟的SaaS系统，还是很困难的。

那么为什么SaaS软件公司就不行了？并没有真的说谁杀出来把你的服务替代了，因为他们的客户先不行了。软件公司的客户是什么样的？巨大的组织架构，自己没有软件能力，或者自己不愿意承担维护自己软件这个成本，必须依靠外部提供软件服务。

这种公司其实有一个巨大的特点，就是反应很慢。为什么？你这个公司如果调整体系架构、调整服务、调整产品的话，首先需要跟着调整的就是内部的软件流程，软件系统都要改。如果软件系统是外部提供的，那这个过程通常是以年来计算的。我现在需要调整一下东西，我们来找人来先做个咨询，做完咨询以后再去做架构设计，然后再怎么去调整，这个过程真的是按年算的。

即使是SaaS软件或者是低代码平台，我们可以进行配置——这什么意思？以前好多软件是要从头写，现在不需要从头写了，你只要是开会讨论，确定完了做配置就可以了——这个过程的话，也是可能几个月或者是半年，也没有比重新开发软件快多少。这个沟通的过程也是非常痛苦的。

这些大公司自己面临着通货膨胀、关税不确定性、消费萎缩、供应链不稳定。他遇到了这样的一大堆问题，自己还晕头转向的，没有高效反应的机制。这些企业往后活下去也是很困难的，更不要说继续去订阅新的SaaS服务了。

两个扎心的事实

SaaS软件公司用AI辅助编程，咱们是不是可以快速的完成软件迭代更新？这是不是也可以解决刚才这问题？既然用户要快，那咱们有AI吗，咱快不就完事了吗？这个不行。和软件行业之外的朋友说两个扎心的事实。

事实一：SaaS 盈利的核心是不改软件

SaaS盈利的方式大家知道是什么吗？就是不改软件。我写一套东西，一定要让它尽可能多的分发，尽可能长的收订阅费。在这个过程中改的越少，我挣的钱越多。因为第一个分发的量不是无限的，你除非像Gemini这样，我给普通个人使；如果真的是给某一个行业去使用的话，你的行业规模本身就是有限的，所以它不可能无限分发。那么怎么办？只能是我尽可能少改，在这个过程中让大家去不断的续费，然后我让这个续费变成利润，就这样来去挣钱的。所以你一旦要求他经常改的话，他就亏损了。

事实二：写代码是成本最低的部分

另外一个扎心的事实知道是什么吗？就是软件编制的过程中，写代码是成本最低的那部分。很多人说写软件写软件，我们coding了，这一部分是不是最值钱？不是，这部分最便宜。标准的沟通与确立、软件的部署、培训配置，以及各种的错误修改，这才是整个软件生命周期里头比较贵的部分。写软件这个事是不值钱的。

SaaS公司如果依然想要服务他们以前那些客户，基本上没办法转型。为什么？因为以前那个客户都是大公司嘛，咱们叫一入侯门深似海，规矩森严。你要想说，我给你改做个什么软件，写软件这块可快了，但是你得跟人开会，你得跟人商量说咱们这个流程应该怎么改、怎么合适、怎么去监督，然后你再要去跟使用这个软件的每一个部门去沟通说这个软件这样行不行，你们再有什么问题。就这个成本是非常非常高的。

做完了以后，你还要再把这个软件部署下去，挨个给他们开培训，再去给他们做客服。就这块跟你写程序写的快慢一点关系没有。而所有以前这些大公司，这块的规矩特别多，而且他们认为规矩大于天。不是说我稍微有点变化，我先把这事做了行不行？不行。你一旦先把这事做了，那这个大公司就没法管理了。所以传统的SaaS公司，只能跟他们的客户一起去死。

Palantir 模式与新时代的软件公司

那有人说不对，有这种为企业提供服务的AI公司，活得很好。谁？Palantir。这个公司不是活得非常非常好吗？这就是下个时代的软件公司了。Palantir他提供的服务是什么？他直接让他的工程师到现场去给人写。你有什么需求，我现场给你做。我不用说我先给你培训，先给你沟通，你到底要什么东西，我们先把规矩确定下来以后再去写。没那个。你需要什么，我给你写什么。写完了以后，这个软件有一个大的问题是什么？叫不可重用。就是写一次废一次，下一次你有新需求，我再重新给你写。

多写几次以后，后台的这个架构师会去研究一下，有哪些可以共用的东西，我再想办法把这共用的东西放到中间的中台系统里头去，让每一次底下这个重写的人可以写的更快一些。他是这样的。

Palantir的运作方式，其实有点像海湾战争以后的美军，完全是赋能前面的那个人。你前头冲锋陷阵去了，你知道客户有什么需求，你知道有什么问题，你自己去提要求，你自己去写，我后头只管支持就完了。而原来的传统的大企业也好，传统的SaaS公司也好，都是自上而下决策的。上面咱们先开个会，制定一个方针，然后咱们就按部就班的把它执行下去。Palantir跟他们是反的。

普通的SaaS公司，首先追求的就叫代码重用。我就写一次，我是不改的。跟Palantir完全是没法同日而语。

那你说这些大企业都不行了，为他们服务的SaaS企业也不行了，那日子不过了吗？这个叫不破不立，必须要把它们干掉才能继续往前走。AI企业绝对是一将功成万骨枯。谷歌、OpenAI、Anthropic、xAI、英伟达、博通、台积电，这些企业会把它们让出来的市值通通都吃掉的，甚至还可以再往上跑很大一块。

未来的协作：松散耦合与AI

微软比较矛盾，虽然它也是一个AI企业，但是它也是传统SaaS企业——最大的这种企业服务公司大概就是微软了。所以它的包袱也很重。在巨大的强力的AI基础架构上，新的企业会起步，用更灵活的方式解决以前必须组建巨大公司才能解决的问题。未来重新建立更松散的、更高效的、更大范围的协作。

其实我们人类一直在进步，进步的过程就是我们的协作范围在不断的增加，协作效率在不断的提升。以前我们为了协作，我们会定很多规则，你必须先上来跟我对个暗号，暗号对上了，我再跟你去协作。以后的话不需要了，我们可以进行松散合作了。你提供的东西跟我要的东西稍微有些差异，没问题，中间这部分的差异由谁来去搞定？由AI去搞定。以后会变成这样。

如果以后大家不再要求这种严丝合缝的配合，那么这种协作的范围就会变大。我需要一个螺钉六角形的，但是你给了我一个八角形的，没问题，我这有一个万能扳手，我可以把这个八角形的螺钉也拧进去。它会变成这样。这样的好处是什么？就是可以做的交易，可以实现的目标，会变得更多。整个的经济会再次腾飞的。

传统大企业的三条出路

那你说传统的大企业有出路没有？老范你自己失业了，老惦记这些大企业都去死，这事不对。我觉得传统大企业大概有三条出路。

• 第一种就是死掉，这个没办法。把人员释放出来，大家在更大的平台上松散连接，继续提供以前的服务。举个例子比如说新东方（当然现在还没挂），就是他释放了很多人出来，这些人干嘛去了？还是在教课，他们在一些更松散的平台上相互协作，继续在招生，继续在教英语。
• 另外一些人会成为基础设施，基本就不变了。比如说我就是挖石油的，我就是提供基础电信服务的，我是云服务商，我们不需要去快速变化，我们就这样了。
• 最后一种就是转型，能够应对灵活多变的新世界。这就是他们这些大企业可能的三种出路。

SaaS 的未来与松耦合系统

(img: 像水流一样的液态网络连接着各种形状不规则的数据块和文档，呈现出一种有机的流动感，适应着不同的容器，羊皮纸，钢笔彩色手绘的统一风格)

AI之后世界本身的演变速度会加快，不适应会非常非常痛苦。那么SaaS以后会走向何方？Cloud Code和Claude Cowork这一类的系统可能就是SaaS以后的答案：大量的提示词工程、本地知识库和零散代码库组成的新型系统。这可能就是未来的软件服务方式。

这种系统跟传统SaaS有什么区别吗？很多人都说AI来了，我们要把所有软件都重写一遍。对，这就是重写的过程。但是重写完了，并不是原来那个系统，这是一种可以轻松应对各种变化、处理非结构化数据的松耦合系统。

怎么轻松应对各种变化？因为后台是个大模型。你跟他说什么，他都不会说“对不起你少输了一个参数，我不给你回复了”，他都会给你接的上来的。就可以很轻松得应对各种变化了。

而且什么叫非结构化数据？原来结构化数据，姓名、年龄、性别、住址、履历，他原来这个东西必须是结构对齐的，差一个字都不行，那叫结构化数据。现在不用了，你给他一篇文章，谁谁谁某年某月去什么什么地方了，他什么时候出生的，你写了这篇文章进去，你扔给AI以后说：来，给我把结构化数据抽出来。他就好好的给你抽出来，没有问题。多一个数据、多些数据、少些数据，它都可以接着往下走。这是AI系统真正干活的方式。

总结

总结一下吧。Vibe Coding还没有杀死程序员这个职业，但是已经在消灭软件行业了。传统SaaS软件行业，会和他们的客户一起挂掉。这个过程是其实都没法转身。传统这些大企业，比如日本那些靠劳务派遣干活这些大企业，你是不可能适应现在这个系统的。至于给他们服务的这些提供商，也很难去适应。

AI行业会成为新王，新的能够适应AI时代的协作方式会诞生。这就是咱们今天要讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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腾讯向GitHub投诉，封闭了4,195个仓库，这到底是一个什么神仙操作？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

腾讯跑去向GitHub投诉，居然引用了数字千年版权法案，要求删除4,195个仓库。现在这些仓库基本上都已经被删掉了。所谓的数字千年版权法案，是1998年美国通过的版权法案。

社区反响：怎么轮到流氓报警了？

以前咱们都说腾讯四处抄袭，都说“狗日的腾讯”，怎么现在轮到流氓报警了？腾讯这次给出的理由，是这些项目以及项目的分支，违反了腾讯设立的安全围栏，获取了用户的聊天记录。

社区中骂声一片，主要观点如下：

• 腾讯你自己的产品做的不好，用别人帮你把功能补上了，你还不乐意，你还来封堵。
• 聊天记录本来就应该是属于客户的，并不是属于你腾讯的，你有什么权利替客户主张？
• 有很多骗子和黑灰产，你腾讯你不去抓，和开发者和用户过不去，你到底想干嘛？

这个是社区里边普遍的声音。

事件时间线

• 1月8号：腾讯向GitHub提出的投诉；
• 1月12号：GitHub开始通知开发者删库；
• 1月18日：面向大众的一些科技媒体开始报道这个事情，事情开始在各种社交媒体上爆发。

详解数字千年版权法 (DMCA)

咱们现在要讲一下数字千年版权法。这个法里头最常被引用的两个条款，一个是512条款，一个是1201条款。

1. 512条款：侵权与避风港原则

512条款叫侵权，他侵犯了我的版权，主要是针对平台和服务商的。有人上传了盗版侵权的内容，我要投诉他下架，主要干这个使的。

这个时候这些平台跟服务商就会去引用“避风港原则”，说这个事我不知道，我也查不过来，你向我投诉了，我就把它下架掉。这个基本原则叫“民不举官不究”。

咱们比如说吧，现在你想看什么美剧怎么办？上B站上去看。B站上每一次有新的美剧，都会给你放盗版的，等到有人投诉的时候，他再把这些东西删掉。他是这样的一个运作方式。这些平台方会在接到投诉以后，对内容进行下架，然后通知——就是谁上传的我要通知一下。如果有抗辩，说这东西不是盗版，我自这里有授权书，或者东西是我自己生成的，那么还是可以酌情给你恢复回来。

2. 1201条款：反规避条款

第二个条款经常被引用的，这一次腾讯所引用的叫1201条款，它叫反规避条款。任何违规者，以及提供规避工具的和服务的这些人，这是这个条款所去针对的。

这个条款的意思，就是你绕过了技术壁垒和保护，绕过了版权保护墙，获得了版权保护墙之后的这些信息。就是你提供技术、提供各种方法都不行，我们就可以去引用这个数字千年法案去投诉你。

GitHub 对“两用技术”的态度

这个里头有很多叫“两用技术”，就跟咱们讲这个两用物资似的，你既可以军用也可以民用。但是这里讲的两用技术是，既可以去做好事，也可以去做坏事的这些技术。

通常GitHub会默认开发者都是好人，只有证据扎实、影响巨大才会去处理。一般情况下，你说我这个项目放到GitHub上去以后，有人可能拿它去做坏事，GitHub通常是不会去管的。如果证据扎实、影响巨大的话，就会忽略做好事那部分，直接把库删掉。这一次腾讯就已经达到目的了。

哪些项目被干掉了？

大家注意，GitHub里面结构是这样的：每一个项目，我们要开一个仓库，把这些源代码都存在里头，存不同的版本。GitHub的仓库有两种，一种叫开放仓库，一种叫私有仓库。这一次主要针对的都是开放仓库。

这一次被干掉的，大部分叫fork项目，叫分支项目。什么意思？就是你有一个开放项目，说我可以从微信里边导这个聊天记录出来，别人看了不错，我也要去改，那我不会在你原来的项目上改，我会在你这个项目的基础上做一个分支，相当于是我在这个基础上做了一个拷贝的影子一样，然后我在这个分支上再去干活。所以它为什么有4,000多个仓库？大量的都是分支分出来的。有一些大家比较喜欢的项目，会有上百个分支出来。

主要被投诉的项目类型如下：

第一种：腾讯客户端 Hook

Hook是钩子的意思，就是我们来去监控腾讯客户端，在里边去做一些事情。它基本上是一个hook和机器人的架构，就是我先在这挂一钩子，发现有什么事的时候，我后边的一个自动程序就可以去处理。这种项目这一次都被投诉了。

第二种：运行进程导出 Key 及解密数据库

腾讯在微信里头，实际上是有一个数据库的，来存我们各种各样的聊天记录、联系人，还有我们在里边买东西存这些信息。要想解开这个数据库的密码，是必须要有一个动态的密码，或者叫动态的key。

这种东西只能去监控他的微信聊天的、微信程序的这个后台进程，然后从这个里边能够截取出这个key来。拿到这个key，就可以解开这个数据库，就可以知道你跟谁聊过什么天了。它是这样的一个工作原理。这一类的项目也统统都被投诉了。

第三种：聊天记录导出与备份

我们用手机的时候，有一个很痛苦的事情是什么？就是微信聊天数据特别特别大。像我每一次换手机的时候，那个我的微信聊天数据大概能有个十几个G或者更大一些。他又不在这个服务器端给你提供备份的这个功能，因为实在是备份不起。所以每一次换手机，备份或者叫迁移这个聊天记录是非常非常痛苦的。

那么有一些工具说“来我帮你做迁移吧”，我帮你把这个微信聊天记录通通都迁移到服务器上，或者迁移到你自己的一个网盘上，等你下一次有新手机或者有一些新的应用的时候，我们帮你再把这个东西复原上去。它有这样的工具，这一次也都被投诉了。

第四种：iOS 备份解析导出

我们的手机，特别iPhone手机，你连到Windows或者连到macOS的这个电脑上以后，它会把整个手机里边的信息做一个备份下来。这个备份里头，你如果把它拆开了，有一部分——或者说叫很大一部分吧——就是微信聊天记录。这一块也有人专门做了工具，说我来帮你把这个文件拆开了，我把微信聊天记录给你找出来。这个也被投诉了。

第五种：数据清理和分析类

像我们以前就是做清理大师嘛，就是做这种清理工具的。那你像微信这么多聊天记录里头，到底哪个能删、哪个不能删？我们是会有一套的办法去分析，说哪个数据是比较旧了，哪些是附件可以让它失效把它删掉，哪个是这个联系人的头像可以把它删掉。

你就想吧，你如果把联系人头像删了，会造成什么样的问题？如果这人你再也不见了也无所谓；如果你下次又需要跟这哥们聊天了，我们需要再去消耗你的流量，重新向微信服务器去申请这个头像去。你如果要清理微信聊天记录的话，首先要分析微信聊天记录的结构，哪些文件到底是存的什么东西，然后才能去删嘛。这一部分也通通都被腾讯投诉删库了。

就刚才我们讲的这些项目，大家听名字就能知道，基本上都是两用项目。它是有正规用途的，不是上来说我一定要窃取你的信息。

DMCA 1201 条款的典型案例

给大家举几个典型的数字千年版权法案1201条款的案例吧。

• YouTube-dl (YouTube download)：这个项目也被投诉过。它实际上是干嘛？就是从YouTube你拿链接以后，它把你这个视频给你down下来，离线下载到本地。这个肯定是违反了YouTube的使用规则的，这没什么好说的。它是谁投诉去了？美国唱片业协会跑去投诉去了。这个项目在下架之后，经过整改又重新上架了。
• 任天堂破解程序：有人把怎么去破解Switch那个程序上传到DISCORD上去了。这个项目被任天堂投诉了以后，全部下架，没有再恢复。

GitHub主要的判断标准是绕过限制的这个技术手段是否被充分的证明了。说你是不是真的绕过这个技术手段了，你一定要把这个过程写的很清楚。

YouTube-dl的是通过了整改，它原来是在YouTube-dl那个源代码里头有一个测试用例……现在他把这测试用例改了，说我们就不再给大家演示这东西了，这个东西具体能干什么自己去猜去。它实际上功能都没有任何修改，用户依然可以自行使用去下载那些有版权的内容。只要是做到这一步，GitHub就允许它重新上架了。

为什么选在这个时间点？

腾讯这次的投诉还是非常有效果的，大批的仓库已经被封闭了。还有一些仓库是自主关闭的，就是没有等通知自己就把它删掉了，估计腾讯在国内也找到他们了。

这些两用技术——可以做好事也可以做坏事的技术，在政策里头GitHub明确表示：允许双用途内容与安全研究，默认善意，只有在广泛正在发生的滥用时才可以限制访问。腾讯就证明了，说这些仓库正在被大规模的分支（有一些仓库可能有上百个分支），这一次GitHub就给它处理掉了。

大家有没有想过，为什么现在这样的一个时间点，腾讯就跑出来折腾？腾讯是1月8号去投诉的，刚刚过完元旦。大家是不是最近在玩一个很有趣的游戏？这个游戏叫做“用微信聊天记录生成年度报告，然后再把这些微信聊天记录喂给AI做总结”。很多人都在玩这个，因为我已经在微信的朋友圈里头看到一堆人在晒了，你看我去年都聊了这些人，我跟谁谁谁关系怎么样。

腾讯肯定不希望你去做这个事。腾讯认为，所有的微信聊天记录都是他的，他要拿这东西去训练大模型，去做各种事情，你是不能把它拿出来的。

腾讯其实从去年就在尝试投诉，但是去年GitHub没理他。为什么？因为去年腾讯走的不是数字千年版权法，它走的是隐私保护。他认为说这些人侵犯了用户的隐私，GitHub就没有理他。本来这些微信聊天记录是腾讯自己视为禁脔，准备拿去训练大语言模型的，被导出去，那真的是叔可忍婶不可忍。1月8号就引用了数字千年版权法案再来了一次，这一次终于好使了。

“南山必胜客”的往事

腾讯历史上其实干过一些类似的事情，我不知道还有没有人记得。

• 珊瑚虫QQ：这个版本实际上就是第三方写的，调用腾讯的各种API，给腾讯做了一个非常简洁的QQ版本，没有广告非常清爽。腾讯处理的方式就直接起诉，把这哥们罚了120万（2008年干的活），而且判了三年有期徒刑。
• 微信群控软件：也是被腾讯起诉，被罚了260万。
• 自动抢红包程序：有些人说我做个钩子在里边干嘛？就是自动抢红包，发现哪个群里有红包我自己就进去抢去——这个是被罚了475万。

腾讯只要发现有人敢在他自己的地盘里干坏事，他就一定会冲上来起诉你，没有什么好商量的。南山必胜客在这种案子里面还是无往而不利的。

后续这件事情会怎么发展？开发者有10-14天的时间可以提起抗辩。目前还不清楚是否已经有开发者去提起抗辩了，大概率没有。即使有的话，抗辩成功的可能性也很小。

腾讯是出于好心吗？黑灰产的真相

腾讯这一次到底是不是出于好心？别每次腾讯干点什么事咱就骂他。

首先要讲，微信上面的黑灰产还是很猖獗的。为什么？原因很简单，第一个是用户量巨大，功能非常复杂，超级APP嘛，从头到脚没有什么东西它是不干的，里头还有支付能力，里边是有钱的。所以大量的手机卡号注册的这种假微信账号，都是在机器人程序的控制下干着活。

其实真正的黑灰产，有可能会用这些开源库作为基础，但是一定不是在开源库的上面就直接用的，他们一定是有自己的私有的代码库。但是这些黑灰产是不是使用了这些开源库，你是没有办法去证明的。真正的黑灰产代码，绝对不会存在这些公开的代码仓库里边。

对于真正的黑灰产，腾讯其实也一直在努力进行防护，只是效果还有待观察，可能还要再等一等看。至少目前为止吧，在微信里边、在QQ里边，上当受骗的人还是每天都在产生。

数据主权之争：平台方的核心利益

这次腾讯干的活，主要还是面向用户聊天记录进行主权宣誓。微信怎么能这么坏？明明是我的聊天记录，凭什么你替我去维权，还把我自己用的开开心心的这种微信聊天记录备份工具给我封掉了？

这个先别急着骂。我们在X上发的推文是不是属于我的，还是属于马斯克的？我们在Reddit里头发的帖子，到底是属于谁的？大家想一想，他们是直接封闭了原来免费开放的API，然后开始去卖数据去了。

• Reddit直接把用户数据卖给谷歌、卖给OpenAI了。
• X直接把自己卖给xAI了。xAI之所以能发展这么快，就是因为有大量X上的数据在帮助它做训练。

所以所有的平台都认为这些数据是属于他们的，不光是微信这样，包括X和Reddit都是这么干的。AI时代，数据主权一定是平台方争夺的核心利益。

这里边比较奇葩的是谁？是谷歌。自己基本上不出来投诉，即使是那个广告拦截插件，谷歌会出来呼吁大家不要上广告拦截插件，但是他绝对不去投诉这些广告拦截插件。反正谷歌说你们这些事情，我就认为都是两用的技术，你们都在用它做好事就完了，我就不管你了。

总结

最后总结一下吧。元旦过后，大家玩微信聊天记录统计玩的正开心的时候，腾讯向GitHub投诉了，有开源项目绕过了腾讯的技术壁垒，窃取了受保护的内容。他引用了千年数字版权法的1201条款（叫反规避条款），要把他们都干掉。GitHub就从善如流了，4,195个仓库被封闭。

AI时代，聊天记录这种数字资产是任何平台都不会放弃的。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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2026年开年A股AI第一波题材：GEO概念的起伏与真相

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲2026年开年，A股的AI第一波题材——GEO为什么会塌房、概念炒作的时间线、澄清公告的解读，以及GEO到底是干嘛的。

中国AI概念股的炒作难点

中国AI概念股其实不太好炒。为什么？

• 芯片企业：都是刚上市，市值很高，而且都还严重的亏损。这种刚上市的企业都属于是有独立行情，很难炒得动。因为你要这个时候去收割的话，里面会有很多的国资去收拾你的。为什么？因为能够给上市公司做保荐的，一般都是大国资、大央企，你要让这些人亏了钱的话，那真的不会有好果子吃。
• 大模型厂商：除了新上市这两个，也是不太方便炒，剩下都是大厂，阿里、百度、腾讯什么这些，这都是炒不动的。
• AI Agent：Manus刚跑了，其他的老的老、小的小。要不就特大上市公司，已经是大厂了；要不就现在还在垂死挣扎，就是还没上市，也没有法搞。

所以这次好不容易逮了一个新话题——GEO，赶快炒一波。这一波实际上从12月底就开始了，12月31号开始了，到1月14号迎来了这一波的GEO的最后行情的终结。

GEO行情的时间线与逻辑

为什么从12月底就开始了？因为谷歌的行情是12月底突然就爆了。谷歌爆完了以后，不光是TPU怎么样了，而是广告又行了。大家发现，原来AI并没有杀死广告，广告收入在快速上涨。

那么GEO就成为了新的热点。原因也很简单，因为AI搜索的流量已经极大的侵占了传统搜索的势力范围，以后大家都是通过AI来获得结果的，你做做这个传统的肯定没戏了。马斯克1月10号还宣布说，要公开X的推荐算法，这更进一步的加强了Grok的概念，因为X现在的新推荐算法就完完全全是在Grok上做的。那未来一定是做好GEO的人才有机会。在这样的情况下，妖股就出现了。

“妖股”盘点：毫无道理的暴涨

大家注意我讲的妖股。什么叫妖股？就是突然暴涨，涨的还没有任何道理。

• 蓝色光标：2025年12月31日到2026年1月12号，涨了114.79%，翻倍了。
• 易点天下：一月多个20%的涨停板，就砰砰砰往上涨。
• 浙文互联：1月有3天的两连板。
• 引力传媒：7天6板，涨了84.64%。
• 天龙集团：10天累计涨了90%。

这都属于是中国号称是GEO概念股，他们都自己宣称说我们有大模型、我们有GEO优化的AI agent、有GEO优化的这种服务在卖，就把他们直接吹上去了。

澄清函纷至沓来：概念的破灭

然后到1月14号、15号的时候，澄清函就纷至沓来了。在中国，你如果股票暴涨，你最好是真的有业绩；如果你没有业绩的话，你就要出来写澄清函。所以中国的股市是不能暴涨暴跌的。所谓澄清函就是“否认三连”：不是我，我没有，别瞎说。

• 蓝色光标：发了一个澄清函：AI驱动的收入占比很小，对业绩不构成实质影响；GRO业务处于布局阶段，尚未形成稳定的盈利模式；股价短期涨幅过高，偏离基本面，存在快速回落风险。
• 易点天下：比蓝色光标更狠，他直接停牌了。他说我申请停牌自查，然后发了一个澄清公告，明确不涉及GEO业务，未因AI产生额外的收入，被列入GEO概念股完全是市场误解，核心业务是帮助跨境电商去做营销的。
• 浙文互联：他说我们倒是有，他们叫Hochi GEO，GEO智能体确实已经上线了，但是尚未形成收入，还不挣钱，无成熟的盈利模式，市场认可度存在不确定性，主营业务是数智营销服务未发生重大变化。
• 引力传媒：说GEO业务仍处在组建筹备阶段，无成熟商业模式，未形成相关收入，主营业务仍然是广告代理，它实际上是替人投广告的。

A股游资炒作套路揭秘

A股其实总是有很多很多的行情，这些行情大多都是怎么来的？都是游资在发起。A股专门有一种特殊的现象就是游资，他不是这种国营的，也不是量化，他就是一个相对来说比较灰色的一帮人，他们去发起各种行情。

1. 寻找概念

国内其实比较难创造出概念来，大部分的概念都是国际概念，我们就抄一个。例如：

• TPU概念：谷歌芯片供应链。
• Rubin概念：英伟达最新一代GPU的中国供应商。
• 擎天柱概念：特斯拉机器人国内零部件供应商。
• 脑机接口概念、OpenAI硬件概念等。

2. 筛选公司

找到概念以后，就开始生拉硬套，在各个上市公司里面去找合适的这种公司往上去套这个概念去。找什么样的公司合适？

• 要找小盘股，大盘股拉不动。
• 最好与之相关一点，上市公司也愿意附庸风雅，发新闻稿配合。

3. 炒作流程

他们整体的流程叫：概念筛选 -> 业务包装 -> 舆论造势 -> 拉高出货。这就是一个标准的在中国炒概念的一个流程。

GEO到底是什么？从SEO说起

那GEO这是个好概念。谷歌已经证明了广告不会塌方，还是王者。GEO（Generative Engine Optimization）其实跟SEO（Search Engine Optimization）类似，国外有的时候叫AEO（AI Engine Optimization）。

SEO（搜索引擎优化）

SEO是让内容或者是商品服务对搜索引擎更加优化，更加友好，可以被更多的搜索热词命中。SEO里头有两部分：

• 白色部分（合规）：做关键词贴合，做更多热词命中，做格式调整，让它更适合SEO。
• 灰色部分（排名）：提升搜索排名的位置。这是相对灰色的，谷歌、百度都不希望你做，因为这影响人家卖广告挣钱。

GEO（生成式引擎优化）

GEO就是AIGC内容生成引擎的优化，让内容更容易被AI聊天工具复述出来。GEO的效果要比SEO更加不可控一些：

• 无法调优：SEO可以针对热词调优，且结果是一个列表；GEO大模型每次只吐出一个结果，没有排序，你不知道距离被吐出来还有多远。
• 长尾效应：GEO的内容特别长尾，热词不集中。
• 过滤机制：针对热词做GEO会被大模型直接过滤掉，如果词跟你没关系非要蹭，信息抽取时直接就被过滤了。

关于GEO提升营收的“都市传说”

很多人在小红书上说，通过GEO提升了多少曝光和营收。这纯属都市传说。现在还没有办法去证明GEO确实能够让营收快速上升。那些卖GEO课程的人举的例子无法被证实。

虽然不排除有突出的效果，但是无法量化“做之前”和“做之后”的区别。SEO可以通过来源分析流量，而GEO的价值目前无法衡量，广告平台目前也没有开始对GEO相关的广告投放。

GEO实操指南：如何让大模型读懂你

GEO到底怎么做？这其实也是个信息系统问题：信息的输入、处理和输出。GEO要优化的是信息输入的部分。大模型摄取信息分三次：预训练、强化学习、RAG（检索辅助生成）。GEO主要针对的是RAG这个过程。

基础设置

1. robots.txt：必须允许OpenAI、Bing等爬虫抓取你的网站。
2. llms.txt：这是一个新标准文件，告诉大模型应该怎么用你的网站内容，哪个页面要、哪个不要。

大模型喜欢什么样的内容？

我们要把内容写成大模型喜欢的样子：

• 实体优先：把你是谁、卖什么、服务地区、价格、条款写清楚。
• 原子化事实：清晰的小节，列表、表格、FAQ（问答）。
• 结构化数据：使用Key-Value（键值对）形式，例如“地址：北京市昌平区…”。
• 逻辑清晰：因为A导致了B变成C，这种逻辑关系大模型喜欢。
• 单一事实来源：价格、库存、活动、规则写在一个页面里，不要分散。
• 时间戳和版本：生效时间、截止时间、更新日期。
• 引用和凭证：提供资质、第三方评价、公开证据，并附上链接，通过大模型的核查。
• JSON格式/API：最好直接提供JSON格式的数据交互API，或者提供MCP（Model Context Protocol），让大模型直接调用。
• 可验证的身份和一致性：统一的商家名称、门店ID、电话等，跨平台必须一致。

谁最应该做GEO？

目前最应该去做GEO的是那些高客单价、强信息不对称、决策链条特别长的品类。因为客户会用大量的时间跟AI聊天来明确决策。

• 旅游：信息不对称，行程安排复杂。
• 保险
• B2B软件
• 医疗服务

GEO的商业困境：谁能赚到钱？

为什么A股公司纷纷澄清？因为GEO生意目前很难做。广告生意有三个要素，GEO目前都无法满足：

1. 归因：AI还没形成交易闭环，很难证明交易是AI带来的。
2. 可规模化：AI推荐规模不可控，非常长尾。
3. 可持续性：AI引擎机制（大模型、搜索、排序）每天都在变。

最终谁能挣钱？

最终还是广告平台（谷歌、Meta、字节、阿里、腾讯）。当广告平台开始接受投放和竞价排名，并实现交易闭环（如谷歌UCP、阿里千问APP打通淘宝/飞猪/饿了么）时，这条路才能走通。

GEO服务商（如蓝标等）只能赚取咨询费和数据加工费，天花板较低，最终还是要靠代理投放挣钱。

总结

A股开年的第一波AI概念行情就翻车了。在中国的股市上，各种概念满天飞，但大多是游资割韭菜，不要太认真。最终的大钱只有谷歌这些平台才能挣到。其他的GEO概念股只是物料制作和投放代理，赚点边边角角的钱就完事了。

不过，GEO确实是有效果的，只是效果比较难以衡量和评估。对于提供内容和服务的人，还是建议好好的把GEO做起来，顺应时代潮流。

“斩杀线”发明人劳A回国始末：是英雄归来还是流量故事？

“斩杀线”这个词的发明人劳A，号称被人威胁紧急回国了。大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。这是一个英雄归国的故事吗？

发明“斩杀线”这个词的劳A，也就是B站的博主“斯奎奇大王”，害怕美国政府的打击报复，联系了中国大使馆跑回国来了。本来就是一个在B站上直播讲故事的人，结果在引起社交媒体广泛讨论之后，又相继引起了各主流媒体的传播。事态发酵，有人开始质疑劳A的身份，并尝试去西雅图“开盒”。他害怕美国政府的打击报复，于是这位博主就赶快起身回国了。

“斩杀线”事件的传播时间线

过程非常的跌宕起伏。“斩杀线”这个事情，它的传播时间线到底是怎么样的？

• 2025年12月7日：这位劳A在B站进行直播。
• 12月8日：一篇名为《钝刀子割肉与斩杀线》的整理帖在18:19上线了，开始传播。直播这种东西，其实是很难被传播引用的，但是文字帖相对来说更容易传播。
• 12月24日：京报网（就是北京报刊网吧）发布了《美国斩杀线真的存在吗》这样的一篇文章。这就属于是已经被地方性的官方媒体注意到了。12月24日之后的几天，“斩杀线”这个词在中文互联网里头形成了热词，大家纷纷开始讨论。圣诞节了也没什么事，赶快出来聊一聊，美国人过得还不抵咱们。
• 2026年1月4号：转过年来了，中共中央机关刊物系统的《求是》杂志发表了相关的评论文章，“斩杀线”正式进入了高层语境。
• 1月12日：英国《经济学人》发了一个报道，叫做《斩杀线：中国痴迷于美国的斩杀线》。这意思就是说有这样的一个词，中国人非常非常开心的在传这个事。
• 1月13日：《纽约时报》开始进行报道了，它上面写的是《中国宣传机器为何炒作美国斩杀线》。它上面说这个叙事被用于提供情绪慰藉，转移对国内经济困境的注意力。
• 央视与人民日报跟进：央视新闻类稿件也把“斩杀线”作为揭示美国民生脆弱的热词来写。到1月14号、1月15日，《人民日报》连续两天刊发评论文章：第一篇叫做《深度解析美国“斩杀线”》，第二篇是《透过美国“斩杀线”，更深理解了我们的兜底保障》。
• 1月16日：《联合早报》对传播进行了二次汇总，基本上这上面写的，就是《经济学人》12号发的文章。
• 1月17日：新华社跟央视继续以“斩杀线”作为切口，做对外叙事与评论跟进。

扑朔迷离的回国之路

那么这样的一个情况下，劳A同学在美国就待不下去了，他就要回国。但是回国的整个的过程和时间线，非常的扑朔迷离。

首先，劳A在直播里头自曝频繁受到人身威胁，收到了带有恐怖血腥与尸体图片的恐吓邮件和信件。看来有人还是真的把纸质的信寄到他手里去了，就知道他在哪。

逃亡的过程有很多都市传说的版本，并没有官方可考的一个最后的时间线。劳A自己也做直播去说了，丢弃了所有细软——就是他在美国买的东西，很多东西都没有了，包括各种行李，什么都直接丢在美国了。据说是先找到大使馆，但是具体是怎么去的、哪天去的，并不知道。还写的叫“前脚出门，后脚就有人找上门了”。有报道是“惊魂72小时，好莱坞式的逃亡”，这个就属于各种演绎的版本都出来了。还据说是有人去诱导他上车，有这个假的护送车辆，还号称有神秘力量护送。当然了，大家在一个讲故事的人继续的编故事的过程中，也都在寻找各自开心的方式。

具体回国的日期不是特别确定。有一种说法是14号的机票离开的，说他13号去找到的大使馆，14号离开的。当然还有一种说法就稍微的更可信一点，就是11号或者12号离开的。因为他在直播里头讲到说前脚刚走，13号《纽约时报》就报道了，“幸亏走得早”，意思就是在13号《纽约时报》报道之前他离开的。

舆论争议：英雄叙事 vs 流量故事

社交媒体上对于劳A归国，基本上有两种看法。

第一种就是英雄叙事，“跑路回程卷轴”、“比斯诺登还精彩”之类的段子化表述，在微博热搜上面随处可见。

还有一种，就是说“你又编故事再赚流量”。因为回国的过程有太多不可考证的地方了，号称是美国政府FBI在针对他，但依然安全回来了。我也不知道美国政府FBI是不是真的这么笨。自己的人设也有非常多经不起推敲的地方，所以有很多人是不相信这个故事的，就是压根没人理他，自己在给自己加戏。所以现在有两种的看法。

人设与真实性的质疑

那劳A的人设也不是很立得住吧。他自己声称是美国西雅图读的生物医药相关的专业，通过导师推荐等渠道兼职，在太平间法医体系接触无人认领的遗体的时候，“斩杀线”是来自于真实见闻的感受。但是有很多人提出了质疑。

首先，对于兼执法医和太平间工作的这条线是否符合岗位常识这件事，有人提出了质疑。在美国县级体系里头，很多岗位是7*24小时排班的，要求强体力搬运遗体，强调严格保密，并且存在职业认证路径，不是兼职人就能干的。而且当地的一些跟医疗相关的学位，也都是必须是美国公民才可以去学，连绿卡都学不了。网友们据此推断，全日制学生加上长期稳定接触遗体的一线岗位，在时间流程合规上看起来不太匹配。于是质疑其职业叙述是否被夸大或者包装了。

另外就是劳A讲的很多故事的细节过于猎奇，难以复核，从而反推出人设可能也不真。他讲了我认识一个程序员、我认识一个这个、我认识一个那个，说这个流浪汉原来是这个、那个流浪汉是那个，这些事情你是没法去落地的。

还有人就质疑说，他是被政治宣传机器利用、主动配合的。这是《经济学人》将其置于政治宣传与叙事动员框架下的一种讨论。《联合早报》相关分析则描述了中美媒体围绕“斩杀线”隔空交锋，并把它纳入了舆论认知战的语境。所以有些人就认为，你就是一个官方机器。这个我觉得真的是有点叫“仁者见仁，智者见智”。

还有人对其进行了“开盒”，并据此断言人设不真。同时文章里头也承认，开盒属于非法行为，不会公开具体信息。这个真的是“用魔法打败魔法”：你不能证明你是真的，我就证明你是假的；但是开盒违法，我也不公布了，反正你也没法反驳。也有人干这样的事情。被海外媒体点名披露真实信息，因此紧急回国，这个也是都市传说的一部分。

质疑点的四个维度

所以劳A在人设方面的话，大概是几块吧：

1. 职业可行性是有出入的。一线岗位的排班、体力、合规与学生兼职叙事之间存在巨大矛盾。
2. 可复核性有出入。叙事强烈，但缺少可公开核对的时间、地点、公开记录，很多故事天然无法核对。
3. 传播用途出入。从个人见闻迅速完成了宏大叙事工具，引发你是否被利用和配合的争议。
4. 可信度标注出入。主流外媒讨论的时候都会加注真实性存疑和夸张，而中文二创传播常把它当做事实来去记录。

所以它这里头存在这么多的可疑的地方，让我想起来《哈利·波特》里头有一部，那有一个老师就是最喜欢用遗忘咒。每一次听了别人的故事以后，用遗忘咒让人忘掉，就把这些事都写成自己的，然后成为了一个很优秀的作家的一个故事。

回国后的直播与后续

劳A回国之后继续开直播，也没老实。1月14号发了文说回来了，他有一个叫“11.14回来了”大概有这样的一个传播。然后开直播，就讲了一下他自己为什么回来，解释自己为何紧急离开美国回国，并声称在离开美国之前一个月持续遭遇人身威胁，也就是恐吓信、邮件含有血腥尸体图片等等。赶在《纽约时报》1月13日刊发“斩杀线”相关文章之前离境回国，说走了没几天就上《纽约时报》了，差不多前脚走就找上门来了。

所以他到底是12号走的、11号走的，还是再早一点点走的，其实是不太确定的。而且这个老兄直播的时候，还在继续的给故事中的各个角色安排后续的事情。因为他也在讲，说我原来有朋友、有同学，或者有谁结婚了呀，他们还有孩子呀，他们有些什么样的事情。因为加很多的细节进来，会让故事更可信吗？那他既然离开了，他也要说我虽然离开了，但是后边还有故事的，大概是在去做一些扫尾的工作。

都市传说也依然有。现在有人在传说，劳A已经被某方接触了，将上谁谁的节目，或者是将转入体制等等叙事。但是这种都是很难进行交叉验证的。如果他的身份本身有问题的话，后面这些基本上大家当都市传说来听就可以了。后面的故事应该还在编的过程中，未来到底有什么打算不知道。是不是还要回去上学？他是不是真的在上学？这事谁也不知道。所以这个故事还要慢慢编下去。

劳A创造的其他新词为何没火？

“斩杀线”之后，劳A还做了一些其他的新词的创造，但是效果都没有那么好。

1. 钝刀子割肉

其实这个词是跟“斩杀线”一起在传播的，只是“钝刀子割肉”这个词太日常了。还有一个就是太长。大家注意，高传播力的词一定是非常非常短的，越长就越难传播。而且这么日常的一个词的话，肯定是缺乏传播力的。

2. 尸骨冢

另外一个词也很短，叫“尸骨冢”。这是对于流浪者聚集地、帐篷营区的一个别称。视觉冲击力确实很强，但是这个词有点太小众了，缺乏锚点，也没有被广泛的传播。

3. 强化剂

还有一个词叫“强化剂”。概括底层为维持工作生存而依赖药物、成瘾性物质。这种结构性的困境常与债务、成瘾、失业、流浪形成一个完整的链条叙事进行捆绑。他捆绑的这个事物太复杂了，缺乏跨界与转折，字面意思太直接，并没有“斩杀线”那种容易引起猎奇与探究的力量，所以这个词也没有被传播起来。

4. 长生冢与短生冢

最后一个传出来的词，叫“长生冢”与“短生冢”。什么意思？用寿命与资源隐喻阶级分层：资源占据者更“长生”，被系统碾压者更“短生”。常用于解释美国贫困与阶级固化。这个词有明显的包装和抄袭的感觉，因为前面有人讲过“iPhone人”和“安卓人”嘛，被广泛传播了，所以他就创造了一个“长生冢”与“短生冢”。这个也没有传播起来。

总结

总结一下吧，劳A到底是谁，其实没那么重要。劳A跑回国了，也算是给这个很难说圆的故事，画了一个不那么完美的句号。还会不断的有新词被互联网创造出来，这种现象级的传播事件值得研究，但是很难复制。

好，今天这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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Prompt：Hyper-detailed watercolor realism, high-contrast night airport scene: a single commercial airplane isolated on a wet apron, ominous eerie mood, distant terminal building with sparse lights, deep navy sky, neon cyan rim light and edge glow on fuselage and wings, sharp foreground/background separation, glossy puddle reflections on tarmac, minimal palette (ink blue, neon cyan, restrained gold accents), fine paper texture, accurate aircraft proportions, rivets and panel lines subtly suggested through ink detailing, cinematic framing, 50mm look, medium-wide shot, eye-level, ultra clean negative space for headline text –ar 16:9 –v 7.0 –stylize 120 –chaos 4 –no people, vehicles, baggage carts, text, watermark, logo, grainy noise, blurry, double exposure, extra wings, extra engines, deformed plane, oversaturated neon, cartoon, anime –p lh4so59

千问APP全面打通淘宝闪购，飞猪、高德、支付宝以及AI付。我实测为什么没跑通？阿里现场演示什么叫大公司病。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

千问APP全面打通：有问必达，开启办事时代

千问APP现在全面打通了。1月15号在杭州阿里总部开了发布会，发布会的主题叫“有问必达”。不是答题的答，是到达的达。有问必达，开启办事时代。意思是什么？就是原来咱们只能聊天，现在你要什么，我给你送来什么。

阿里巴巴集团副总裁、千问C端事业群总裁吴佳做的现场发布，号称是全面打通。把淘宝、淘宝闪购（也就是原来的饿了么）、飞猪旅行（我们可以在上面订机加酒，就是机票加酒店）、还有高德地图（你可以在上面去叫出租车或者是做各种的服务，包括一些高德上面的数据，说哪有饭馆什么他都给你搞定）。还可以接通支付宝，以及支付宝的AI付。

现场也演示了一下，吴佳现场指令说：“帮我点40杯霸王茶姬的伯牙绝弦。”千问APP秒级完成淘宝闪购下单，并且通过AI支付，不到20分钟骑手送达现场。这个还是很棒的。

如何设置与授权？

我不知道现场有多少人，反正他点了40杯。那么这里头有一个问题大家就听到了，说为什么支付宝跟支付宝AI付要做两次授权？这个咱们要讲一讲。如果你今天想去试一试，应该怎么办这事？

拿你的手机下载千问APP，然后进去做授权。里头有一个地方做设置，点那个人脑袋——他这藏的还挺深的——点进去了以后，说我现在要授权了。

• 先授权淘宝、授权飞猪、授权高德地图、授权淘宝闪购，每个都要分别授权。
• 然后授权支付宝，授权了支付宝以后，你现在有一些交易，特别是这种你跟那里聊天的这些交易，就可以用支付宝去支付了。
• 然后你要再去授权一个东西，叫支付宝AI付。这个东西是什么？就是它有一些自动化的交易，也可以通过支付宝去支付了。

你要把所有都授权完了，他才可以去干活去。

核心发布：支付宝ACT（代理商业信任协议）

那支付宝AI付，才是这一次的最核心的发布点。现在大家也不再提支付宝独立这个事，支付宝依然是阿里系的公司，马云回来了以后，这事就不提了。这一次支付宝AI付，就是让AI Agent可以自动的扣款了。原来你是必须要跟他聊，聊完了以后说我确认扣款，他才可以去扣款；一旦是开了AI付了以后，它就可以不用经过你确认，可以免密的自动给你扣了。

这一次支付宝发布了一个叫ACT的东西，叫Agency Commerce Trust Protocol，叫做代理商业信任协议。它是干嘛的？

• 委托授权域（域是地域的域）：解决AI操作是否获得用户明确授权这一类的问题，支持把权限条件提前赋予智能体。比如说我授权给AI说：“你去记着每天早晨给我买一杯牛奶回来。”那么AI每天早上起来就会去给我买一杯新鲜的牛奶回来，不用早上起来叫醒我去确认这件事。这就是叫委托授权。
• 商业交互域：统一多平台服务标准，减少体验割裂，让AI能够以一致的方式来完成下单相关的交互。你不要跳来跳去的，一会跳支付宝，一会跳淘宝，一会跳淘宝闪购，我们一次把这事搞定。
• 支付服务域：保障资金交易安全，强调付款仍由用户主导或者是按照用户授权来执行。虽然我们现在有很多这种免密支付、自动支付，现在还有一个AI支付，但是都是经过授权的，你不授权他是绝对不会去做的。
• 信任服务域：支持可追溯可验证的全流程信任与审计能力。因为你动钱了嘛，这个钱到底是经过一个什么样的授权、经过谁同意的、买了一个什么东西，这个是可以追溯回来的。哪怕是最后出错了，他也可以把所有的证据链都给你摆在那：“你看没我什么责任吧，都是你自己原来同意的。”

这个是完整的ACT的四个服务。有了ACT以后，支付宝是可以去做两件事：

1. 即时付款：我们比如说跟千问APP在那聊着聊着，基于推荐列表自主决策了，我决定要买什么东西了，确认以后，完成支付授权与身份验证。因为这个过程我们人在这嘛，它就马上让你去同意去了。这个适用于外卖和日常购物等高频的场景。这个就是现场购物，它实际上不存在说免密支付或者自动支付这部分。这是一块。
2. 委托授权：委托授权就是用户可以预设时间窗口、金额上限、商家范围等条件，即便离线，AI也可以在条件内自动的监测并下单结算。适用于机票酒店等等场景。其实还有很多这种场景，比如说：“你给我看着机票哪天便宜了，你去给我买去。”他自己就可以去监控去了，便宜了以后自己去给你买去，这个是不需要叫醒你的。

标准之争：ACT, ACP 与 UCP

既然阿里出了这个ACT的标准，那谁用？谁也不用。除了阿里之外，现在这种支付标准有几套：

第一套就是阿里的ACT，因为只有阿里系内部的在进行对接，实际上对接的也不好。

第二个叫ACP，叫Agent Commerce Protocol（代理商务协议）。阿里是“T”嘛，它是代理商务“信任”协议；这个ACP是代理商务协议。ACP这个协议是谁做的？是OpenAI跟Stripe他们来做的。

还有一个就是咱们前两天讲的，谷歌的UCP（通用商业协议）。谷歌在推，而且还有一大堆的合作伙伴，它这个现在应该是用的最普及的一个吧。而UCP里头，有一个叫APR的一个协议，是专门负责支付的。因为UCP是完整的电商协议，它这个包括东西很多，APR是支付层的可验证授权协议。这一块是现在在上面去签字、去加入生态位的人是最多的。

其实支付宝也加入了这个UCP的协议。当然这只是支付宝国际，国内的咱们就好好玩自己的ACT就完事了。

理想愿景：聊天购物与自动消费

那么理想的状态会是什么样的？千问开了发布会，他们真正想给大家表达的是什么？

1. 聊天过程中购物

我们聊着聊着直接就点了外卖了、购物了、定了行程了。说我现在想上哪去玩，这个地方有什么样的酒店，酒店都是什么样的价位，哪个哪个酒店的这个房间更好一些。你跟人聊着，聊完了以后，说行了把行程定下来吧。人后边切着咔嚓、切着咔嚓就给你去下单去了。这个就是阿里所希望达到的一个愿景。

而且它还可以自动的匹配各种优惠券。咱买东西你说没有优惠券，这事多没有意思吧？挑优惠券、挑各种活动、挑各种满减，这才有意思。现在在新闻稿里写了，说我们现在千问APP是可以搜索商品和服务的，而且可以进行价格的比较。同样的东西谁家便宜，可以匹配各种的优惠券，国补、店补，还有各种的满减活动，我们都会自动匹配，而且可以自动凑单。因为有的时候是满1000减多少，发现差那么一点点，他会给你推荐一些产品来凑单来。甚至可以标记想要买的东西，有活动或者是降价的时候，它自动的通知你，甚至是可以自动就直接交易掉了。现在这个是阿里的新闻稿里有的。所以甭管你问ChatGPT，还是问Gemini，问任何一个AI大模型，他都告诉你说千问APP是有这些能力的，因为他们都是调用的阿里官方的新闻稿。但是这个玩意真的没有那么好用。

2. 自动消费

自动消费才是未来真正的方向。设想这样的一个场景吧：家里头总是每天早上起来，一定要吃新鲜的面包（新出炉的面包），还要吃新鲜的牛奶（我们不要搁在冰箱里边的牛奶）。那怎么办？早上起来去买吗？这肯定不行。

你可以设定好，我就从这三家买——不是说一家，从这三家买面包；一定要新鲜出炉的牛奶，也要今天新出品的。设定好这个时间窗口（每周工作日一二三四五我要吃，周六周日我要睡懒觉，你别给我定）；设定好金额的上限（每一次多少多少钱，你不能说一把被人坑了，这事也不行）；然后设定好商家的范围（你可以多选几家）。每一次这个系统会在里边去挑选合适的商家，完成今天的订单。你设定好了以后，每周的工作日早上起来，交易就自动完成了。然后在你需要吃面包的时候、需要喝牛奶的时候，它就自动的给你送到家门口了。这是一个多么好的生意！以后一定是越来越多的自动交易会被执行。

再设想一下，我们今天做一个比赛吧：City Walk。City Walk完了以后拍视频，看看谁的视频点赞高。点赞高的这个人，我们送他一张机票，或者送他一个蛋糕。我们就直接把交易设置好就完了，剩下大家就不用管了。你们只管去City Walk去拍视频，最后自动去检查结果，这个视频播放量是最高的，然后跟这个账号绑定的，你就直接等着在家里收蛋糕就完事了。所以一旦是自动交易了，想象空间是无限的。我们的整个电商的交易量、交易额都会快速的膨胀和爆炸。

实测现场：一次悲催的体验

这么好的愿景，那老范在录节目之前总要试一试。那测试的过程非常的悲催。因为我今天也不太想点外卖，说我干脆上淘宝上买个东西吧。我想买什么？去买个保温杯。因为我平时用这个保温杯，是这个宽口保温杯，它比较大，这底下这一部分是很粗的。现在我的小米汽车，它塞不进去。所以我说那我得买一个车载的保温杯。我先是到千问APP里，就说我现在想买一车载的，什么什么样的情况，你给我挑选。实在是找不出合适的来，就给你胡说八道。在这说算了，咱们给他做命题作文吧。

我先打开淘宝的APP，先挑了一个保温杯：TKK车载保温杯，1200毫升陶瓷内胆。我挑好了，我就要这样的保温杯。你给我挑一下，有什么样的款式，什么样的颜色。我说那给我来个绿的吧，看看有什么优惠没有，有什么券没有，都给我用上，找一便宜的。

然后神奇的事情就发生了。他告诉我说京东的便宜，拼多多的可能差一点，但是京东的便宜，咱上京东买去吧。我说你不是跟淘宝打通了吗？你没跟京东打通，我怎么上京东买？他说没事，我告诉你，我先给你一链接，你一点就到京东了，然后在那边去支付就完了。给了我1、2、3的步骤。

我说也行吧，也许它能够给我一个很好的千问APP里头上京东买保温杯的这个体验。啪我一点，点进去了，发现是一个空网页。因为京东的APP是这样，你一旦命令它到达一个商品页的时候，如果这个商品已经没有了，京东会给你一个广告页，告诉你说这些东西咱们来买一买吧。我说你这个失效了，别费劲了。我说你给我找一个能买的页面。他说不行，我跟京东没打通。这个时候他想起跟京东没打通来了，前头给我推荐京东的。

我说那算了，我说贵点贵点吧，你给我推荐淘宝和天猫的吧。我宁肯是买贵一点，因为为了录节目嘛，我总得把这个体验做完嘛。他说那行，我给你整一贵点的，上淘宝天猫里去搜去了。搜完了以后，给我拿出了一个价格来，说这个是145，说你按这个买吧，说这个是天猫旗舰店挺好的。我说也行。因为这个时候我就知道出事了。

什么情况？因为这个淘宝的卖家，他同时会上一大堆的品，比如说这一个保温杯里头有700毫升的、有1200毫升的。他700毫升的是150，1200毫升的是170。但是你在搜索这个商品的时候，他告诉你是150，他一定是标那最低的嘛，我标那高的你肯定不进来了嘛。我告诉他我要买1200毫升的，千问压根就没有分别出来。他说我已经找到了这个1200毫升的，他们家卖150。然后我就等着看他笑话。

我说那那咱买吧，这差20块钱我看谁出。我说那我下单，你给我买去。然后又是这样出了一个链接，说你点这链接，点完了以后就可以自动交易了。我想既然淘宝家的吗，我点完了以后，进去可能不会跳出千问APP，可能在这个里头就走完了吧。也是1、2、3步。第一步是点链接，第二步是确认地址，第三步是支付嘛。我还跟他说，我地址是哪哪你就直接确认就好了。他说也没问题，你你点链接吧。

我啪一点进去，告诉你说这个商品页已经失效。我说京东的你失效了就算了，你淘宝的你也失效。我说告诉他，你这个上面的产品页失效了，你再给我来一次。说这对不起搞错了，七嚓咔嚓给我推荐了三个。他说这三个页都行，有贵的有便宜的。但是无一例外都是用700毫升的价格，告诉我可以买1200毫升的这个杯子的。我说那行咱们挨个点。三个点开了以后全都是错的，全是失效的。我说你都失效了怎么办？他说算了，我给你一个搜索关键词，你自己到淘宝APP里去搜去吧。我说我自己到淘宝APP里搜，我要你干嘛？最后就是裤子都脱了，你就给我看个这个。就是这样的一个情况。所以我也没有买成杯子。大概就是我整个悲催的实验过程。

深度解析：阿里的大公司病

为什么我讲说这个错误是一个大公司病造成的？

• 淘宝数据压根就没打通。你的千问APP，你根本就没有能力在淘宝的平台上找到实时的数据，连商品都没搞定。
• 商品排序混乱。居然把京东跟拼多多都放在里头。而且京东还跑头一个，说你买杯子买最便宜的，买京东的，不要买淘宝的。你到底在干嘛？
• 数据清洗缺失。获得了数据之后，也没有办法进行清洗。淘宝的商品详情页上是一大堆的品类，而且每个品类是有价格的。我要求买1200毫升的杯子，你给了我一个700毫升杯子的价格就让我去买，这不是开玩笑的吗？做大模型的工程师，包括做千问APP的工程师，压根就不了解淘宝购物是怎么回事。你按道理说，你应该是找到这样的一个杯子的商品详情页，然后在里边去把1200毫升杯子的价格给我找出来。他就没干这个活，直接就把这个商品详情页上标的这个价格就给我扔出来了。那我说我下单去买，你咋卖给我？这根本没法整。
• 团队完全割裂。大模型的团队只做大模型，其他啥都不碰。APP的团队，根本就没有把Agent系统提示词调好，没有获得淘宝内部的实时数据接口。搜索和排序的时候，全网数据污染了淘宝数据之后也没有筛选，直接就向我推荐京东了，而且京东的链接也是个错的，也没有找到京东正确的链接。

所以他们就把这样半半拉拉的一个功能就做出来了。内部都没有完全打通，更不要说跟外边合作了。就只做到了一个Demo的程度，可能除了点外卖点奶茶之外，其他啥也搞不定，就着急忙慌的出来把发布会给开了。所以这就是大公司干的活。你看我弄完了，这为什么不行？淘宝的事，他们不给我接口。一定是这样的，相互推诿扯皮。你问淘宝说你为什么不给他们接口？他们又不能证明能给我带来收益，我为什么要给他接口？我这忙着，我这还有各种任务排着，轮不上他。大公司就是这么玩的。

未来展望：谁是赢家？

那么未来大家会走向何方？淘宝的事咱们就先不管他了。未来在电商里头会有三类的玩家。

• 第一类叫流量入口，或者是叫大模型玩家，比如说谷歌、OpenAI。他们会做出标准来，姜太公钓鱼愿者上钩，大家来接就完了。为什么大家愿意上去接？因为人家有流量，我只要接上，我就可以让销售额上升，大家自然会愿意去接他的东西。
• 第二类就是原来的这些电商平台的超级APP，他们的AI这块稍微弱一点，这帮人就比较痛苦了。比如说亚马逊、美团、滴滴、京东、拼多多这些，他们就会比较麻烦。是什么？他们会推出自己的AI Agent，希望保住流量入口。这一块估计还是会被OpenAI、被谷歌，包括国内的像豆包他们挤压的。
• 还有一类就是两头都占的，像阿里其实属于两头都占。自己有大模型，也是一个流量入口，只是千问APP前面对于流量入口这件事不是太上心，所以让豆包直接一骑绝尘跑出去了。他们就是把大模型做出来以后，压根就没惦记说我还要再去做后边APP，还要再去把用户做起来，压根都没想这事。所以我说他们大公司嘛，各自玩各自的，根本就没法统合在一起。而且阿里自己有电商平台，还不仅仅是电商平台，他们是有电子商务的服务矩阵。我这有商品的售卖，还有外卖，还有线下消费（实际上线下消费就是像团购，这些东西他们是准备在高德里边干的），还有机加酒（就是你出去玩什么这些东西，就是在飞猪里边干），他所有东西都有，包括支付什么全都有。那么在这样的情况下，资源实在太多了，山头也实在是太多了，于是阿里就不会玩了。这个事情地大物博，不知道怎么办了。

当然了还有一些玩家在观望，比如像Anthropic，比如像字节跳动，他们还在观望。他们已经是流量入口了，只要是流量入口，你说我增加功能，然后把这个电商挤压掉，这个都没有任何问题。这就属于轻生意去挤压重生意的一个过程。这个不是那么着急，等着看最后的方向在哪里。

最终的方向，应该是谷歌和OpenAI的开放协议会成为事实标准。亚马逊、美团等缺乏AI能力的巨头，流量会逐渐的被挤压掉，最终会不甘不愿的沦为AI Agent的底层供货商。就是我的交付能力还是很强的，你们去跳转吧，跳转到我这，我把这个生意做完就完了。大家注意电商平台最主要挣的钱不是最后的这个电商服务或者交付这个过程，他挣的钱是广告费。那么以后这个广告费他就挣不着了，他只能挣一个服务费的一个死钱了。所以我说他们沦为基础设施，这个过程是不情不愿的嘛。大量的自动交易会在AI平台上被执行掉，交易量会暴增，经济会腾飞，这是未来的方向。至于阿里嘛，让他们先把内部的大公司病，内部的墙拆一拆再说吧。这个真的是，我满怀欣喜的想去试一试，结果发现来了坨大的。

总结

阿里又开了一次发布会，这一次发布会叫“有问必达”，开启办事时代。做了个连自己体系都没有完全打通的ACT标准。产品概念有了，但是完成度极低。电商和交易一定会在AI的助力下快速发展或者叫快速爆发，但是这里是不是有阿里的机会，还要等等再看。阿里遇到的不是技术问题，也不是依靠技术手段能够解决的问题。很多中国的大厂都是会有类似这样的情况。未来的电商到底向哪块走，我们拭目以待。

好，这个故事今天就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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台湾通缉一加手机的创始人刘作虎，这到底是一个什么神操作呢？

这事好像老范自己也干过呀。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

通缉令背后的细节

台湾通缉了一加手机的创始人刘作虎。2026年1月13号，台湾中央社披露了这个消息；2026年1月14日，引发了国际媒体的关注。这是台湾士林地检署发出的通缉令。士林呢，应该是台北市下的一个区，当时一加的一个下设机构应该就在这个区里头。

2025年11月制作完成了起诉书，2026年1月13日对两名台籍员工提起起诉，对刘作虎发出通缉。希望你到庭受审，但是你没在台湾嘛，所以只能通缉你。

这到底是为了什么呢？他们违反了台湾法律，隐瞒陆资身份，在台湾设立办事机构，雇佣了70多名台湾员工。大概是这样的一个事情。

大陆企业在台设立机构的法律红线

大陆企业想要在台湾设立分支机构，是有严格要求的。首先要报备，说我是大陆企业，我来设置分支机构了。这个不是不允许，是可以的，你一定要先报备。

然后有一个白名单，这个不是说谁能来、谁不能来，而是说来了以后可以干什么。“大陆地区人民来台投资业别项目”，这个就是台湾的说法叫“业别”，就是他有一个清单。在清单里头的允许干，所有不在清单里头的都不允许干。这个清单里头，比如说制造业、服务业、公共建筑，合计大概数百项。但是手机研发制造，应该不在这个名单里头。

而中国人的习惯操作，肯定是绕一下嘛。所以一加就在香港设立了一个公司，然后再让这个香港公司在台湾设立了分支机构。台湾人当时来大陆设置企业，其实很多也是按这个路子走的，具体咱们后边再讲。

一加是如何“翻车”的？

那到底是怎么翻车的呢？台湾只要求陆资企业要先报备，然后要符合这个名单。你是香港企业、新加坡企业、美国企业，任何其他国家企业都没有这种要求。所以本来这个事是没有问题的，但是台湾还是会去看这个公司具体是怎么运营的。

一加的这个下设分支机构，甭管他叫什么名字，这个事不重要。他从2015年到2021年，是由一加公司直接向台湾这个公司打款，打了7,293万美金，付薪水、买设备来做这件事情。那么他认为这个公司完完全全是被一加控制的，所以这个事是有问题的，你应该先报备。

当年其实台湾阿里也是遇到过这种问题，但是台湾阿里是另外一回事。他确确实实是在台湾设置了个分支机构，也直接明明白白告诉你，说这就是阿里的分支机构，只是阿里在里边占股份。台湾要求是什么呢？你不要超过30%。你如果超过30%，我们就认为你可以控制这公司了，你就算是陆资企业了；如果你是29%，这事没关系。当时阿里就超过30%了，就判定违规。

其实这种判定违规了以后，一般就是罚款、撤资，或者是进行整改、限期整改。像360当年也是在台湾设置分支机构，实际上也是这种绕一下的方式进去的，最后被发现了以后也是清退整改也就完事了，就很少有判刑的。虽然法律规定是要判刑，当时叫一年以下的有期徒刑，大部分都不会判。

时间点的玄机与法律追溯期

这个事是2021年的事。刚才咱们讲了，是2015年到2021年，一加直接给台湾的这个分支机构打了7,293万美金。那2021年的事情，怎么跑到2026年爆发出来，我要去起诉你、要去通缉你了，而且直接把人老板通缉了？这个事就很奇怪，因为这个公司2021年就已经结束运营了。

台湾相关的法律在2022年11月其实做了一次修订。在2022年11月之前，违反了这个规定是一年以下有期徒刑以及相应的罚款，还有要退还非法所得，这个大家都玩的是一样的。2022年11月以后，要求的是三年以下有期徒刑，而且罚款极大的提升，一般是1,500万（应该是新台币吧），要达到这样的一个层级。所以他罚的钱要多了，判的刑也要重了。

当然了，台湾还是“法不及过往”的，所以这个事情是要按照2021年之前的法律条款去判。2021年终止的项目，按照一年以下有期徒刑的主刑期来计算的话，它有一个法律追诉期。台湾规定，1年以下的法律追溯期是5年，3年以下的法律追溯期是10年。所以2021年结束的事情，你到2026年必须要把他起诉掉。如果不起诉的话，这个法律追溯期就过了，你就不能再去起诉这件事了。所以他现在应该是证据收集完整了，可以去进行起诉了。大概是这样的一个情况。

老范亲历：当年在台湾招聘的往事

老范当年也在台湾做过招聘的事情。2015年老范跑去台北，在于右任纪念馆召开了猎豹移动线下的技术交流会。其实这个名字不对，应该叫台湾雪豹线下交流会，不能叫猎豹，待会我们来讲为什么。

我记得特别清楚，跑到那一看，上头一个铜像。这个铜像是一个穿着旗袍的老头，有一个大胡子。我说这是不是齐白石？还是谁？反正是有这种大胡子。人家说不是，这个是于右任。那有一个纪念馆，然后我们就借人家纪念馆去开线下交流会去了。

招募了一大堆的工程师来去做技术交流。然后老范就坐在信义区诚品书店的楼上，开始打电话，挨着个找参会的人要简历了——当然台湾叫履历——说：“你好，请把你的履历发给我一下。”并且完成了最初的人员招募。当然了，你只要完成最初人员招募以后，他们就开始传帮带了嘛，“你看看我还有同事、我还有同学、我还有其他的朋友，他们是不是可以来？”就一个带一个的，很快把台湾的办公室给招满了。

你像一加在台湾也就是70个员工，我们在台湾有多少人呢？最高峰的时候，是把台北101大厦整个一层最顶层都租满了。是可以出租的最高一层，不是有那个锤（阻尼器）那层。台北101我忘了是八十几层了，是可以出租的，再往上是观光厅、餐厅，然后是那个大摆锤。我们是占了一整层，大概有三四百人，整个都塞满了。

大家看，赶快把老范也抓起来！别着急，不要着急，老范做的事情是完全合法合规的。

为何猎豹当年是合规的？

猎豹在台北是没有分支机构的，我当时只是去台湾雪豹公司帮了个忙。只是台湾雪豹是由猎豹移动台湾籍的前员工创办的，这个人在去创办台湾雪豹之前，已经从猎豹移动离职了，而且离职了我印象里大概已经有一年了。他在那重新创办，我只是去帮忙而已。而且有一些大陆猎豹的员工曾经短期在台湾雪豹的办公室里头处理一些合作事宜，比如说这个人在那待了俩礼拜——像老范这样的——还有人在那待了有几个月，也就是类似这样的事情。我们总要跟他有些合作嘛，所以跑人家办公室去开会，这个情况是存在的。

台湾雪豹的员工有的时候也会被派遣到猎豹移动北京的办公室里来去实习，实习个两个月、三个月的，要适应一下我们的工作环境嘛。当然了，也有一些愿意留在猎豹移动工作的，他们会跟台湾雪豹解除劳动合同，重新加入猎豹移动，获得更高的薪水以及猎豹的期权。他是这样来去运作的。

那你说我们跟刘作虎这个一加到底有什么区别呢？他在台湾的这个分支机构是完全没有收入的，完完全全靠一加中国来养。所以一加就必须一直往里打钱，你的所有的薪资、你所有的这些设备、什么租房，你都得从里边不停的往里打钱去，那就很显然是一个被控制的公司。

而台湾雪豹，它是一个完全独立的公司。它只是创始人一开始是在猎豹工作过，然后创办了以后，我们两边关系很好。台湾雪豹是有自己的产品的，有自己的收入，他自己就挣钱，自己雇佣员工，自己也有自己的一些其他的商业模式，也不是跟猎豹完全一样的。猎豹有一些的服务会委托他们去做，他们自己也挣钱。他是这样的，所以我们是完全合法合规的。

大陆企业在台设立分支机构的三种模式

大陆企业在台湾设立分支机构，通常有三种模式。

• 第一种：按规矩申报
  就是按照规矩来申报，做台湾当局允许做的那个白名单里的那些事情。但这个事跟互联网公司基本没关系，这互联网公司要干的活在那个白名单里大部分是没有的，包括手机公司要干的活都不在那白名单里。
• 第二种：通过壳公司派遣
  就是通过新加坡、香港的壳公司，向台湾派遣分支机构。但是这个事就是一定要做得比较干净，其实也是允许的。干净的是什么呢？
  • 第一个，你这个分支机构不能完完全全由大陆这边出钱去运作。你比如说他是一个香港独立的机构，或者是一个新加坡独立机构，由他们来去操作是OK的。你比如说字节跳动吧，它是一个完整的新加坡公司（比如TikTok），向台湾去派遣分支机构，这是没毛病的。但你说抖音向台湾派遣一分支机构，这个事就有一些问题，大家一定要注意这个问题。
  • 还有就是在股权上，你不要超过30%。你可以控制他一部分股权，也是有问题的。
  
  一加就属于这种方式，但是他做的不够干净。因为他当地的这个公司，就是台北那公司叫咨询公司，没有任何其他收入，所有的收入都是从一加这边来的。而且甚至他们偷懒，都没有走香港这边往里打，都是直接从一加就直接打过去了。你按道理说，应该是香港这个公司跟一加去签协议，签完协议一加说：“我向香港这公司采购了这个咨询服务。”然后香港这个公司再把其中的一部分钱再发到这个台北公司去。他是可以做干净的，当然后边如果他去应诉的话，其实是可以通过这样方式去辩护的吧。
• 第三种：找代理（通常有三种做法）
  就是直接找代理。我干脆不干了，我找一代理商，你替我运营不就完了吗？我委托代理商或者代理机构去做，然后代理机构去接受台湾法律的管理。当然了，代理机构的做法又有三种：
  1. 正常代理（多对多）：我现在要在台湾找一代理商了，跟很多代理商——就是接这种代理业务的公司——去谈。谈完了以后，我选中其中一家或者几家。台湾这公司呢，他也不是只做我一家的生意，他也是做好几家的生意。这个叫多对多，这是一个比较正常的代理。
  2. 形式代理：以前好多游戏公司都是这么干的，因为台湾要求大陆企业在台湾是不可以运营游戏的。那怎么办呢？我们就会在台湾找一个当地的公司，说来我给你签协议，每年可能给你一个手续费。这个手续费你拿到了以后，你帮我把所有的手续给我处理完，但是实际上的游戏还是我自己在运营。都是中国人嘛，谁也别藏着掖着，就这么点东西。
  3. 亲友代理：就是中国人比较常用的一种方式，找一些亲戚朋友、就是我们信得过的人，你在台湾单独开一个新的机构，然后你来代理我的产品。其实台湾人最早来大陆做生意的时候也是这么干的，因为大陆也有一些生意是不允许台湾人做的。那他干脆拎着现金进来，在大陆找一个亲戚朋友——因为台湾人在大陆找亲戚朋友还是比较容易的嘛，特别是咱们很多在这边是有亲族的嘛——找一个说你来注册个公司，钱是我从外边拿这个蛇皮袋拎进来的，然后我们向这边来派各种管理人员，咱们把这个生意做起来。很多台企最早期都是这么干的，但是现在可能好多了，因为我们现在对于台企这边放的也是越来越开了。这种方式的优点是什么呢？就明面上他是个代理机构，他做各种生意；但是同时它也是分支机构，我们对这种项目是有管理权的，我们可以去任免这些项目里边的管理者。它是这样的一个运作方式。当然也有缺点了，这种方式的缺点就是容易失控，跑着跑着人家说“我自立为王了，不理你了”，这种可能性也是存在的。

结局预测：刘作虎案会如何收场？

那么一加刘作虎这个事，最后会怎么收场呢？

首先是一加跟刘作虎本人目前为止没有做出任何反馈，因为这个事到现在这个状态已经没法反馈了，待会咱们讲为什么。

台湾的法律在大陆本身是没有效力的。如果刘作虎自己选择主动到庭，应该会面临少量罚款，因为我讲了，他这个是2022年11月法条变更之前，按那个来去执行。他罚的钱也不会太多，判刑的概率应该也不大。因为这种事情你出了以后，通常原来叫限期整改，现在这事已经过了嘛，也没什么可整改了，公司也关了，那可能罚点钱也就完事了。而且就算判刑的话，可能大概率也是台湾籍的管理者有可能会面临刑期。如果有律师运作的话，大概率都不会有实刑。

当然你说有没有正常途径？也有。台湾的这种法律判决，你可以通过台湾的陆委会向大陆去传递，咱们算是知道这个事情了。按照两岸的关系以及具体的案例，大陆是有可能会配合的。就这个事，不是说你传过来我就一定会配合你，其实更多的是配合处理在大陆的台湾籍人士，而且很多的是这种恶性的刑事案件，你比如这人杀人了跑到大陆来了，大陆会协助台湾的陆委会把这个人遣返回去。但是引渡大陆人到台湾去受审，这种事确实不多见。而且这种事情也要看两岸关系。你比如说两岸关系好的时候，那我们可能执行得快一点，更多的案子我们都给它执行掉；那两岸关系不是那么好、闹别扭的时候，这个就慢一点呗，或者说我们有些执行、有些不执行呗。它是这样的一个情况。

如果大陆选择不配合，刘作虎也不主动到庭，这个其实可能性是最大的。为什么呢？因为如果这事私下台湾士林区的这个地检署直接把这个事情发给陆委会，陆委会按照私下的渠道进行内部的沟通，那么一加是可以直接委派律师去应诉就完事了。你也没必要真真地把老大送去，你直接应诉一下就可以了。刘作虎亲自到庭的可能性本身就不是特别大。

但你现在说我们没有走这条路，我们直接台湾中央社发通稿、去发新闻去了，然后搞得满城风雨、搞得举世皆知了，那这个事就没法弄了。这可能也就是台湾当局的一个目的。刘作虎原来即使想着说我派个律师去应诉，到现在这个状态也没法去了。你也得听国家的一盘大棋，让不让你去，或者让你怎么去做这个事。他现在已经没有能力自己处理这个问题了，因为这个已经上升到了一个非商业的层次上去了。所以这个事大概率会不了了之。

总结

总结一下吧。台湾通过中央社通告的方式，宣布通缉一加手机的创始人刘作虎。一加通过香港设立的台湾分支机构，资金流转上可能有不太规范的地方。这个事情最后可能没法开庭，也没法真正有律师去进行诉辩，因为老大没到庭，所以这个事可能会拖下去。这个事情后续应该也不会有什么后续了，这应该就是台湾当局在两岸关系现在很紧张的情况下，再上了点眼药，也就如此了。

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谷歌发布了UCP通用商业协议

摘要：电商模式正式从传统的人找货（也就是搜索电商）和货找人（也就是推荐电商），转向了对话及交易的智能电商。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

什么是UCP（通用商业协议）？

1月11日，谷歌在纽约举行的全美零售联合会年度博览会上发布了UCP。所谓UCP叫Universal Commerce Protocol（通用商业协议），AI驱动的去中心化电商通用协议。

这里头跟去中心化有什么关系？你说这玩意是不是用币？不是。这个里头所谓的去中心化，说白了就是“去亚马逊”。不去别人，就去它。

协议包含的功能模块

这个协议涵盖了电商的所有流程和模块，包括：

• 自动发现：也就是一个网站到底提供什么样的电商服务，这个会被发现。
• 基本电商能力：什么购物车、价格计算、库存检索、支付确认或者支付授权，这个都有。
• 订单全流程：还有下单的订单管理、订单状态、追踪售后、退货。
• 其他支持：以及支付，还有用户管理和会员权益、风险管控和反欺诈。

这是属于电商需要的所有东西，它都给你定义了一遍。同时支持MCP A to A（也就是Agent to Agent），还有传统的API格式，统统都是支持的。

开放性与谷歌的控制权

UCP这个东西是开放的吗？还是谷歌说了算？这个非常非常有谷歌特色。

一方面它是开放的，这个协议相关的所有文档和代码都是在GitHub上托管的，使用的是阿帕奇2.0的开源许可证，大家都可以去用。

但是也不是完全开放的，这个东西有点像安卓里边的GMS一样，叫Google Mobile Service。GMS这个东西是需要谷歌去审核的，不是说谁愿意接谁就可以接上的。如果谷歌审核不通过、不给你发认证的话，你进不去。UCP也是如此，需要谷歌的认证和准入，而且数据格式的定义，这个权利也是在谷歌手里边的。你不能说我自己随便定义一些数据就放进去，这事是不允许的。所以这个东西的开放状态很像安卓。

安全与隐私问题

UCP它会带来一些安全和隐私的问题。

1. 代币化支付

首先咱们先说安全吧，它在支付的时候使用的是代币化支付。那你说去中心化，不是不用Token？那刚才老范不是说了吗，虽然叫去中心化，但是咱不用代币。

这里讲的是什么？就是AI真的是看不到信用卡信息的，也看不到你的支付相关的信息，它只能看到一个Token。但是这个Token并不是你的比特币钱包，而是比如说PayPal或者是Visa，他们来给的这个Token。它只要拿到Token就可以去验证了，是这样的一个代币化支付。

2. 上下文隔离

还有一个重要的安全属性，是要上下文隔离。什么意思？就是你想我们以后是怎么买东西：我们跟谷歌的Gemini聊天，聊着聊着，突然他就给你推荐商品了，你一确认就给你买回来了。这个聊天的过程叫上下文，商家是看不到的。商家只能看到交易数据，谁买了什么他知道；但是为什么买、上下文聊什么，这个是不会发给商家的。

比如说吧，中国古代有一位女子，聊天的时候说：“我想给家里头的衣物做一下防虫处理，有什么办法没有？”她有可能聊了这个。当然另外一种可能，她聊的是：“西门大官人，我看着这个甚是欢喜，但是家里有个三寸钉应该怎么办？”这两种聊天都是有可能发生的。

但是这两种聊天，最后都会触发共同的结果，就是AI回复说：“你去买一些砒霜吧。”

大家不要觉得砒霜这个东西是毒药——它确实是毒药，但是在中国古代，这个东西是有正规用途的。一方面它可以包裹种子去播种，这样可以防病虫害、防杂草；另外就是刚才咱们讲的，就是家里头的衣物防虫也是用砒霜的，只是要少用一点点。就是甭管她前面说的是哪种情况，AI都会给她推荐砒霜。她买的时候，商家只知道她买了砒霜，至于你拿回去干嘛使，他就不知道了。然后这位女子把砒霜拿到手以后，就可以喊：“大郎，该吃药了。”就会变成这样了。这个就叫上下文隔离。

3. 数据归属权的转移

但是商家会知道，某位顾客（或者说某位女子吧），什么时间购买了多少砒霜、送去了哪里，这些东西是这个商家会知道的。上下文没有了。但是这个其实跟现在我们普遍使用的安全隐私方式还是有一些差距的。

因为原来这些数据会在亚马逊这些平台手里边，他会把这个东西截留下来，并不会发给商家。因为最早的时候，中国做跨境电商的时候，是收集了大量的美国用户的家庭住址和电话的。后来说不行，这玩意我们要保护隐私，然后就改成了说：“你们把这个数据通通都留在亚马逊，不要发给中国卖家。”

但是你如果使用了UCP，谁是最终的销售者，谁就可以得到用户的电话、用户的地址。这些数据回到商家手里边有什么好处？商家可以更好的接触用户，进行售后服务，也可以再去促成二次销售。

比如说吧，你从某个商家手里买了台打印机，那么商家可能每过一段时间就会问你说：“要不要换个墨盒？要不要换个硒鼓？”他有这种二次销售的机会。那像原来美国人为了保护隐私，他把这些数据都留在亚马逊手里了，那亚马逊说：“你该买硒鼓了，该买墨盒了，你不要到原来那个商家去买，你在我这买，我给你推荐别的商家。”为什么？因为那个商家给我钱了，给我广告费了。他希望在新的二次购买机会发生的时候，亚马逊可以再收一次广告费，把这个二次销售的决定权放在自己手里边。所有跟隐私保护相关的条款，实际上背后都是有商业利益的。

参与者与生态伙伴

那么在这样的一个协议发布以后，咱们先看看谁参加进来了。

共同发起方

• Shopify：第一个叫共同发起方。头一个就是Shopify，它排的头一个。为什么？很简单，它算是一个相对比较零碎的电商平台，上面有大量的网站去卖各种不同的商品。而Shopify是靠什么活下来的？就是靠不停的买谷歌广告，谷歌搜索广告。搜索了以后，你要去给我推荐Shopify上面的商品。既然这样的话，谷歌说我要做UCP，那Shopify第一个站出来，说：“来，咱们一起来发起吧。”所以它是共同发起方之一。
• Etsy：这个应该是美国的一个手工工艺品的电商，他们也是发起方。
• Wayfair：应该也是一个商家。
• Target：美国很常见的一个比较廉价的超市。
• 沃尔玛：他们都是联合发起方。

这些其实原来都是谷歌搜索广告的大客户。

生态合作伙伴与背书

• 支付类：Adyen（做支付的）、PayPal（做支付的）、Stripe（支付平台）、蚂蚁国际（阿里系的，也冲进来了）。
• 信用卡类：美国运通、万事达、Visa卡。
• 零售商类：Best Buy（在国内叫百思买，后来就好像国内都关干净了，他们也参与进来了）、梅西百货、家得宝（家装平台）。

在这个里边实际上分几类。第一类是原来的这种电商平台（但是不是亚马逊），就是一些小的电商平台或者是传统的商超平台，他们都加进来了。然后这些支付平台基本上都进来了。

因为对于支付平台来说，甭管你谁把东西卖掉了，从我这能把货钱支付出去就OK。支付平台，你说怎么就这么雷锋？千万别这么想。支付平台挣的不是这钱，支付平台挣的是利息，他是希望你在支付的过程中向他贷款的。所以支付平台会非常非常积极的参与这种事情。目前开通的支付就是Google Pay，马上就会开PayPal。其他的生态合作伙伴里的这些支付平台，会逐步的加入进来。阿里系的蚂蚁国际也准备加到这个里边来，让大家去用支付宝进行支付。

物流与交付

咱们要注意，整个这个UCP是涉及很多环节了。除了电商平台或者说商超平台、支付平台之外，还有物流交付和售后这块。谷歌官方并没有给出合作伙伴的名单，但是有一个叫PIPE 17，他宣布支持UCP，专门做物流和订单管理的。这一块可能没有一些特别大的企业，但是他们都会积极的参与进来。

流量入口（大模型）

大模型或者叫流量入口，这也是一个重要参与方。你说我做了半天UCP，没有流量入口，没有新的聊天的流量进来，那不是胡扯了吗？

• 谷歌体系：目前只有谷歌搜索的AI模式和Gemini APP这个里边接了。官方表示有其他平台接入，但是并没有公布。
• 微软：这个里头微软的Copilot通过Shopify是做了整合的，已经接入了UCP。
• 苹果：Siri，因为以后的Siri里边是Gemini整合，所以苹果平台也接入了这个体系。

所以这个流量入口还是非常非常巨大的。

谁没来？（缺席者与竞争者）

这是谁来了，那谁没来？亚马逊嘛。咱们刚才讲了，去中心化去的就是亚马逊。亚马逊说：“你们冲谁来的？别以为我不知道。”

然后Meta、Shein、TikTok和Temu也都没有表态，但是也没有说我就不去，只是说我们观望一下。这些就是美国现在比较主流的一些电商的平台。

缺席者的替代方案

1. 亚马逊：Rufus

首先说亚马逊吧。亚马逊自己出了一个叫做Rufus的购物助手。大家现在可以在亚马逊里头跟它聊天了。聊完了以后，它就会给你推荐商品，在亚马逊内部完成交易闭环。

亚马逊想干的事是什么？希望通过最完善的电商服务闭环体系，击败像UCP这种组织起来的草台班子。大家注意，你像UCP一旦组织起来，谁的货他不管了，谁负责物流和交付，谷歌可能会做一些简单的审核，但是一定没有亚马逊这种完全闭环的质量高。他希望通过这种购物体验打败谷歌。

2. OpenAI：ACP

OpenAI其实也推出一个类似的东西叫ACP。谷歌这个UCP，U是通用的Universal；这个A是代理的意思，叫Agentic。所以OpenAI推出的叫代理商务协议。OpenAI的这个协议相对来说要轻量很多，它通过工具的方式将电商交互融入到Agentic里边去。它做了这样的一个事情。

OpenAI跟这个协议，是OpenAI跟Stripe合作推出的一个开源协议。这块都得开源，你不开源没人敢上。然后Shopify跟这个Etsy首批加盟，他们就是甭管你谁上，这东西我都去加盟去。为什么？这就是有销售的机会吗，这是不能放弃的。亚马逊已经明确的表达，我拒绝加入，我自己玩自己的，我不跟你玩。

3. Perplexity：一键购物

下一个就是Perplexity。它推出了一个叫“一键购物”的功能。你可以直接在Perplexity聊天的时候，就把东西买走。这一块Perplexity是直接奔着超级入口去的，他就没有说我开放个协议大家来加入，他没这么大野心在这块。亚马逊是直接起诉了Perplexity，你非法爬取了亚马逊的数据。起诉的同时，亚马逊对Perplexity实行了数据封锁，以后不让你爬了，你看看你到底卖什么。

AI购物革命与电商模式的演变

AI最终还是会走向交易成功的，未必会是谷歌的UCP，因为UCP这个东西还是有点太复杂了。最终的接口位置、也就是你的协议在什么地方、各个平台提供什么样的服务、接口可能还需要有一段时间的拉扯。但是AI购物的革命正在到来。

第一阶段：搜索购物

原来是搜索购物，像亚马逊、淘宝天猫、京东，还有像拼多多，这都属于是搜索销售。我要买什么东西我跟人说，说完了以后找一大堆的商品我在里头挑，是这样的一种销售方式。这些电商平台在里边去收广告费，你搜索完了以后，谁排前头谁排后头，有哪些广告位，他们是卖这玩意的。

第二阶段：推荐销售

后来开始出现像抖音、TikTok、快手这样的直播平台。他们干的是什么？他们干的实际上是推荐销售。他们是靠推荐算法，将不同的直播间推到我面前来，让我形成购买。我现在大量的电商交易都是在抖音上做的，我是比较吃推荐算法的。

第三阶段：智能电商（意图交易）

现在随着用户注意力的转移，更多的用户时长被聊天助手给劫持了。我现在每天面对电脑、面对手机的时候，大量的时间不是在这刷抖音，而是去跟豆包、跟ChatGPT、跟Gemini去聊天去了。在这个过程中就要让它形成交易，而不是说一个月找我收20美金就算结束了。你想，我如果在这个里头买东西的话，他挣到的钱绝对比一个月20美金要多得多，而且是上不封顶。你1月20美金，它是上边封顶的。所以现在甭管是OpenAI也好，还是谷歌也好，都在向这一块狂奔。

AI能够更加理解用户的需求和意图。前面咱们讲这个潘姓小娘子的案例，甭管你是说我们家衣服被虫子咬了，还是说西门大官人甚得我心、我们家有个三寸钉，这个意图会被AI理解掉。理解完了以后就说：“这样的问题，我们可以通过购买一种叫砒霜或者叫鹤顶红的东西可以解决掉。”那么这个潘姓小娘子就直接下单就购买了。

在AI购物的过程中，大模型可以根据用户意图，直接在聊天的过程中进行交易。绝对是润物细无声的，而且成交的转换率极高。更多的长尾服务会达成交易。以后就不会说大家去抢推荐算法的入口了，或者去抢什么最上面这个广告栏了，以后就是每个人聊自己的，AI会通过我们聊天的过程，发现每一个人所需要的服务或者是需要的这个商品，然后向我们推荐。那这玩意转化率多高？一卖一个不吱声，绝对的。

如果谷歌可以继续做流量入口，那么谷歌这个UCP这条路就算走通了。原来那些依赖谷歌搜索广告的商家，就像什么Shopify、像什么其他的一些小型的这些商家，会跟着谷歌走的。从谷歌最近快速蚕食OpenAI的流量，以及跟苹果签了Siri协议来看，这种可能性还是很大的。

总结

总结一下吧，谷歌发布了UCP的通用商业协议这样的一个东西。未来的电商模式已经到来了，从搜索电商到推荐电商，现在最终到了智能电商。

所谓的智能电商，其实就是对话过程中的意图发现，并最终实现电商交易的一个过程。用户未必直接聊天，而是表达意图之后，AI Agent将意图分解，分别完成交易。比如我说了，我今天想去做满汉全席。跟AI聊了半天，菜谱都确定了，AI就会分别下单，把满汉全席所需要的所有东西都给我买回来，包括什么菜谱、什么菜刀，他是这样来去工作的。更长尾、更高转换率，而且去中心化，这就是未来电商的模式。

亚马逊、Temu和Shein这些传统的电商平台会首先受到冲击。Meta和TikTok这些社交推荐电商平台，也会随着用户注意力的转移受到影响，但是没有那么快。所以他们只是说我们看看，我们先不着急。而亚马逊就是非常非常激烈的反对、推出竞品，要跟你去竞争。它是这样的不同的反馈。

最后的建议

最后给大家一些建议吧。

• 如果是商家或者说是服务的提供者：义无反顾的接进去。没有人会嫌流量多的，你有更多的曝光机会肯定要上。而且要去研究如何优化这样的一个发现过程。既然AI去聊天了，去进行意图匹配了，那怎么能够让意图匹配的过程更大的几率匹配到你？这就是以后大家要去研究的方向了。当然最简单的可能还是向谷歌交钱，交完钱以后，你这个匹配成功的几率就会上升。
• 如果是其他应用和服务的开发者：也可以将交易作为一个组件接入系统了。比如说我今天是一个导游系统的开发者，那我原来可能导游的过程中，怎么买票、怎么去定机加酒、怎么去定本地的一些落地服务……那么以后，可能我就可以把当地的一些土特产就通通都可以加进去了。这个就完完全全会让这些AI Agent的能力上到另外一个台阶去。

当然，未来越来越多的普通人会成为应用和服务的开发和提供者。所以这件事情，应该是跟每一个人都有关系的。

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合川按猪事件，2026年初国人向往年俗的第一场奔赴

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。这是一个互联网新梗，叫“合川按猪事件”。

事情是一位年轻的农村女孩叫呆呆，1月9号发了个抖音：“十一号家里要杀年猪了，父母年纪大了按不住了，希望找几个人来帮忙按年猪，请来帮忙的人吃庖猪汤泡饭，希望家里能够停满车热闹一下。”大家发了这样的一个抖音，最后现场有几千人吃席，几千万人线上赛博吃播。当地公安、文旅等多部门联合处置，让一次偶然爆发的年味活动成功圆满的举办，成为了互联网上的新梗。以前你叫我呆呆，我不挑你理；以后请叫我“按猪丽娜”。

大概是这样的一个故事。首先合川在哪？合川是重庆下边的一个区，但是它依然是农村，虽然叫区吧。

事件起因与爆发

1月9日，这位叫呆呆的20多岁的农村女孩发了视频。当时呆呆只有500个粉丝，所以他也没想到这个事就会闹成这样。48小时他这条视频凑够了18万次点赞和14万次转发，这直接爆起来了。

然后这位呆呆就建立500人群——QQ群是可以塞500人的嘛——建立了5个500人群，说：“那咱报名吧，既然你们都想来。”结果5个群闪电般就全都爆满了。

发现事态不对，1月10日呆呆就主动去派出所备案了。因为在中国，超过50人的活动是必须要备案的。这个呆呆还是懂事的，跑去备案。当时派出所的人说：“太开玩笑了，你杀个猪来了两三千人，这个有点过分了。”但是也没说什么，说：“那我帮你维持一下秩序吧。”

官方介入与现场盛况

当晚合川文旅就介入了。现在各县各区都有自己的文旅，希望自己能够在文旅上有所建树，想了一年又一年，说我到底做一什么东西，都没想明白。一看杀头猪火了，那赶快介入。没有上来说我来管，没有这个，人家进来维护秩序，来做这些事情来了。

十一日凌晨两点，合川文旅的第一批人员都已经到了呆呆家了，因为十一号要杀猪嘛。当时是杀了5头猪，本来呆呆家里是有两头猪要去杀，网友捐赠了一头猪，人太多了这两头猪不够吃的，有人现场送了他们一个。合川文旅还带来了两头合川黑猪，这是算是当地的一个特产，所以现场一共是杀了5头猪。

然后组织流水席。什么叫流水席？就是一波人坐着吃，吃完了以后走，下一波人坐着接着吃。还举办了舞龙、烟花以及打铁花等活动。

合川特产的火爆销售

现场开展了各种合川特产的销售。合川最有名的一样特产叫合川桃片。这东西是什么？就是用大米跟糯米两种米混合在一起以后，在里边再放上核桃和花生，做成这种糕，再把它一块一块切成很薄的薄片，所以叫合川桃片。这个东西我印象里好像四川成都那边也有这种东西，我小时候吃的挺多的，我爷爷奶奶是在成都，所以我父亲如果是回老家的话就会给我带这个东西回来，所以应该就算是川渝一带特产吧。合川22种特产都是被火爆售卖了。

惊人的流量数据

现场直播，因为真正到现场能吃的人其实没有多少，应该也就是三四千人在现场吃了。具体的数据并没有特别明确的统计，因为流水席嘛。

然后直播平台这个是有数的，因为抖音有数。现场吃播16万人同时在线，3,000多万人观看，还有3,000多万个赞，这个是非常非常火爆的一个数据了。呆呆的账号从500粉丝，这两三天的时间火速涨粉到170万粉丝。当晚直播，抖音的广告收入应该也有个几百万了。

活动落幕与合规性讨论

12日继续吃，你不可能说一天就把它吃完吧，好几千人，第二天接着吃。到13号实在受不了了。你想你伺候几千人吃饭，你甭管做呀，还是打扫卫生，还是收拾，还是非常非常繁重的体力劳动。虽然有合川文旅，有很多的政府部门配合，还有很多志愿者，但是对于呆呆以及他的父母来说，依然是非常辛苦的。说：“实在受不了了，咱们就到这吧。”13号这事算结了。

那补充一些信息吧。在家杀年猪属于一个灰色地带，因为在中国规定生猪必须定点宰杀，主要是为了检疫，避免疫病猪流通。在家里自己宰杀自己吃、不流通销售的话，是可以豁免的。你不需要到这个定点宰杀点去杀去，但是前提就是你不能把自己家里杀的猪拿出去卖，这事是不允许的。

这一次文旅就定性了，说这就是一次自家宴请，不算是商业活动，所以他们这一次算是依法依规来去完成的这个活动。当然了，就是当地的市场监管部门也进行了现场的检疫，确保食品安全。几千人跑这来吃饭，你万一吃拉肚子了，这事也很烦。

科普：什么是庖猪汤？

庖猪汤到底是个什么东西？他们叫庖猪汤泡饭嘛，他算是川渝地区的农村杀猪菜，这在东北的叫杀猪菜。很多的中国农村到过年的时候都会把猪杀掉了，做这个杀猪菜。它有三个讲究叫鲜、杂、浓。

• 鲜：是一定要用现场杀的年猪，不能隔夜，当天杀当天做。
• 杂：猪肉、内脏、猪血还有各种的原材料要煮成一大锅。其实各地的杀猪菜大概都是这样，只是根据各地口味不同的有所变化。
• 浓：汤色浓郁味道醇厚。因为你想杀猪菜这种事，都是我们家过得不错，请大家来吃一吃，不是说你自己家杀了自己吃的。如果你给人清汤寡水的，会被人戳脊梁骨的，所以它这个叫鲜杂浓。

它的核心原料是粉肠、猪肝、血旺和瘦肉。血旺就是猪血。为什么没有肥肉？肥肉都拿去熬猪油了。汤底是用筒子骨加老母鸡熬制成的高汤，就是猪的大腿骨加上鸡要熬汤出来。配菜是莲花白——就是实际上是卷心菜——加上萝卜干、黄花、小木耳，煮成一大锅。

制作方法是先用猪油、干辣椒、花椒去炒红油，再在这个红油里头倒猪杂的，这个原汤是这样做出来的。真的是汤鲜味美，说的我自己都馋了。但是你看这川渝一带做的吧，首先是要做这个辣椒油，你如果在东北的话，第一步一定不是这个。

流量背后的杂音与后续

那你说这么一大场活动下来，有没有不和谐的声音？也有。有些网红到现场蹭流量。因为现在流量时代娱乐至死，发现这里有流量的，一定要上去蹭一下。而且这些网红还在现场大声喧哗破坏秩序。当然了有民警在这里维持治安嘛，所以很快就会被制止，被带走了。还有一些动物保护主义者、环保主义者、素食主义者也出来发声了，但是声量并不是很大。

那你说这个事情能不能有后续的发展，就像是淄博烧烤、村BA、村超这样，它最后慢慢的形成了一种文化，形成了一个景点？首先呆呆还是希望过自己的日子，不是说我从这以后就开始直播带货，就开始走向网红生涯了。人家说：“我们自己的日子过得挺好的，你不要来给我捣乱。”这个我觉得还是非常非常不容易的。因为这样的流量，破天的流量突然砸下来以后，依然可以保持清醒，说我有自己的日子要过，呆呆还是有一定的智慧在里头的。

溢出效应

大量的重庆、四川以及周边的民众驾车前往，实在挤不进去，就在周边的饭馆50元一位吃了呆呆同款庖猪汤。实在挤不到呆呆他们家了，因为现场的话几千人，车辆的话有的人说排了3公里，有的人说排了10公里，反正也是大量的车在那排着，但你真的挤不进去了。

当天绝对不是只杀了5头猪，就是这些饭馆接待了8,800余人，也就是接待了近万人吧，开了820桌，消费了11头生猪。现场还要疯狂的杀猪去吃。

合川的各种景区门票都在呆呆他们家派送了。合川的各种土特产在这两天在网络上的搜索流量暴涨。刚才咱们讲那个合川桃片，在淘宝上在抖音上搜索流量涨了好几倍。还有合川黑猪，这个是当地的一种原产地品牌，这几天也是有大量的搜索，大量的流量直接砸下来了。

所以在这一次的活动里头，呆呆自己应该是拿到了抖音的直播奖励。合川文旅也很好的完成了他们的任务，把合川自己的旅游景区、把他们的饭馆、包括呆呆同款刨猪汤都算推出去了，以及他们的各种土特产现在大家也都知道了。当然了其他地方也在纷纷的效仿，但是效仿的效果就没有那么好了嘛。

深度解析：为何国人如此奔赴？

那为什么这么多人会奔赴合川？大家有没有想过，国人对于年味的追寻已经被压抑太久了。

• 禁放烟花爆竹，禁止聚集，禁止血腥暴力——你像你杀猪嘛，这玩意肯定是血腥暴力；
• 禁止私屠乱宰——你说我自己家里把猪杀了行不行，这个事其实也是有人管的，刚才咱们也讲了；
• 禁止炫富——你说我这门口有好多车，大家看我过的日子过的多好，这事不行，你这叫炫富，你万一让那吃不上饭的人看了，这不是要闹事吗？这都不行。

你像今年北京很多商场本来计划了组织跨年夜的活动，很多人也都进行了聚集，但是在跨年钟声敲响的前几分钟吧，这些活动纷纷被叫停了。为什么？怕出事，怕踩踏怕这些事情。这个是很遗憾的事情。虽然到最后人也并没有离开，依然是在商场里边在等待跨年钟声，但是到了时间点，这个钟它就是没响，让很多人真的是非常非常惋惜。

这个也是没办法，国内的官本位怕出事。因为一旦出事了以后，你甭管前头你是计划了没计划，是预案做足了没做足，都是要有人出来承担责任的。为了不承担责任，那你们就都别出来，都在家待着，不要庆祝，不要炫耀，不要去什么燃放烟花爆竹，不要去聚集。现在变成这样的一个状态。所以一旦发现居然可以让我们去杀年猪了，可以去吃庖猪汤了，那一定要去聚集一下。

还有一些允许你聚集了、允许做一次活动了，但是又有很多被商业包装了，或者是被政府用来表达自己的功绩了。民众在里头，你还是要循规蹈矩的去跟着指挥棒走，它这个年味也变淡了。

吸引力的三个核心要素

而呆呆自己发的这个内容，本身也是所有的buff点都点齐了。第一个是年味，第二个是乡土气息，第三个是善良。

• 年味：年是中国人最大的节日，是对于幸福生活的具象表现，藏在团圆的年夜饭里，热闹的烟火中，也刻在每一个人对新年的美好期许里头。再也没有什么比这件事对中国人意义更大的了。中国原来还有一个东西也是靠着年突然爆火的，是什么大家知道吗？微信抢红包。你如果没有过年的话，谁有空跟他玩这个呀？这都是顺着年味出来的。
• 乡土气息：杀年猪、吃刨猪汤，多少年没见过这东西了？就算你是合川本地人，你到底有多少人家里杀过年猪的，或者说年轻人见过杀年猪这件事的，可能都不多了。至于城里人更是没见过，杀年猪到底是怎么回事，刨猪汤到底是怎么回事，那一定要去凑个热闹。
• 善良：而且呆呆也是显出了足够的善良和淳朴。他的理由不是说我们家有猪，炫耀一下，而是什么？家里父母老了，按不住年猪了，请人来帮忙按猪。所以他这个事为什么叫按猪？这是一种中国人的这种淳朴善良。另外他还有一个很简单的愿望：希望家门口能够停满车，热闹一下，也让我长点面子。

最后国人还有一个很重要的特点，叫什么呀？看热闹不嫌事大。遇到事情不要慌，掏出手机拍照，先发个朋友圈。这个是中国人自古以来吧流传下来的一个民族性。我以前投资过一个专门给留学生做出国安全培训的公司，他们就是说留学生出国之前要做安全培训。别的孩子到了美国，听到枪响都知道躲，都知道找掩蔽，都是要藏一藏；中国留学生到了美国，一听到枪响就冲，举着手机就冲出去了。这个事你不培训行吗？所以中国人还是比较好热闹。而互联网的推荐算法也在推波助澜，让这种热闹更好的进行传播了。

关于策划与监管的思考

这样的活动你说可以策划吗？一旦有政府和企业参与，或者有网红为了流量刻意策划的话，这事就变味了。不是不能策划，但是大概率投入产出比无法打正。你说我策划了一个什么什么样的活动，那你还要花钱去投放，还要过各种各样的什么安全审核、什么消防审核呀、防疫审核，还要过一大堆这样的事情，那你这个真未必能搞定。

而且你这边一开始动作了以后，那其他的人也就都会跟进。大家都是想着什么时候做这事最好？过年的时候。别人都是怎么做的？我是不是可以抄个作业？当大量重复的活动扎堆上去的时候，那么大家会干一个什么事？叫抢流量。这些平台方就乐了，那竞价排名呗，谁出的钱多我给谁办呗，谁出的钱多我给谁推荐呗。他是这样的一种玩法。那到那个时候，就真的未必能够有这样的效果了。

文旅和公安各部门这一次也算是打了一个措手不及，所以没有叫停。这才是这一次活动可以成功的一个根本原因。如果我们想组织策划一个这样的活动，你光盖章你都盖不过来。消防部门我们这要盖个章，有几千人在我们这村里聚集吃个杀猪菜，那消防部门说你这有问题，我得检查一下各种的消防设施是不是齐全，那来的都是汽油车还是电动车呀？电动车在你们这万一着个火怎么办？这事就过不去了。虽然他们可能最后检查了半天给你盖上这个章，其实安全性也不会提升，但是人家要为这个责任好好的折腾了一通。这个是非常非常麻烦的。

这一次有一个很重要的原因，一方面就是这几个部门正好主事的人也想热闹热闹，也没觉得这是多大个事。第二个就是时间实在是来不及，你让他10号去报的备，11号就开始了，你真的说我们四处去问怎么能够让这个事情四平八稳的办下去，很难很难了。

民间有趣的传播点本身是很多的，关键就看如何对待了。那你说不是只有合川有刨猪菜，很多民间的这种有差异性的活动，你到互联网上去传播，都是很有传播力的呀。你比如说这几年火的什么村超——大家在村里踢个球，那个是应该是在贵州，村BA应该也在贵州，在村里头打个篮球没有任何问题。但是这些活动这几年逐渐的有些被禁止了，有些被官方接管了，还有一些被快速的商业化了。还是希望能够有更多的民间快乐留在民间吧，大家热热闹闹开心一次，完了以后大家各自过各自的日子就行了。

你说留下来什么？以后合川就有一个叫呆呆同款庖猪汤的一个菜，周围的人愿意去吃一顿的，开着车去吃一顿也没有什么问题。所以不要去策划什么活动，让民众自己把自己的日子过开心了，当有机会的时候也不要冲上去禁止和接管，做好服务，类似这样的活动就会不断的涌现。

总结

最后总结一下吧。这次事件叫合川按猪事件，一位农村女孩的善良淳朴诉求，被互联网放大快速爆发，成为了2026年的第一梗。当地政府多部门没有禁止和叫停，而是提供了帮助，使得这次互联网奇迹得以落地。希望以后国人对美好生活的追求与向往，还有表达自我的意愿，都能无拘无束，不再被压抑吧。

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Prompt：Ultra-clean high-contrast luminous watercolor realism of a Sichuan countryside Lunar New Year’s Eve banquet on an outdoor school playground, dozens of rough wooden round tables with mismatched bamboo chairs and stools, each table densely set with farmhouse Sichuan dishes: glossy chili oil, dried red chili piles, steaming braises, large pork chunks with caramelized glaze, ceramic bowls and enamel plates, realistic specular highlights and reflections; center foreground: a large slaughtered fat pig placed on a neat tarp, non-graphic, no blood, anatomical mass and skin texture accurate, cinematic depth layering (foreground tables, midground pig, background airy sky), sharp subject separation, poster layout with big clean bright negative space for text, 35mm equivalent wide shot, eye-level, rule of thirds, crisp edges, micro-texture on bamboo weave and wood grain, atmospheric glow crystal-clear, high-key lighting with neon cyan rimlight, airy background with deep navy gradient wash, minimal vivid palette: ink blue, neon cyan, warm gold, subtle coral accents –ar 16:9 –stylize 120 –chaos 4 –no text, watermark, logo, gore, extra limbs –v 7.0 –p lh4so59

中国顶尖AI企业的大脑们：承认中国不擅长做从0到1，但擅长做从1到100

中国顶尖AI企业的大脑们，坐在圆桌会议上，终于承认了中国人不擅长做从0到1，但是很擅长做从1到100。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

中国企业超越美国同行的机会不超过20%。中国企业将算力都用在了做交付上、做确定性的事情；美国则是将更多的算力用在做新方向的探索上。中国一旦发现了明确的方向，会快速赶上，会在很多的点上做的比美国更好。

背景：AGI Next 闭门峰会

这些话是在什么时候传出来的？1月10日，有一个会叫AGI next，算是一个闭门峰会。这个会是刚刚上市的智谱他们组织的。因为是闭门会议，所以我们只看到了一些总结归纳，并没有看到完整的视频。前面有一些演讲，最后有一个圆桌会议，四个人在上面进行讨论。前边咱们讲的这个“暴论”，就是在这个圆桌会议里边出来的。

圆桌会议的四位嘉宾

• 唐杰：智谱的创始人。他的发言逻辑中充满了矛盾，这种做ToB项目的人很难逻辑自洽的，所以他的发言后边我们会引用的比较少。
• 杨强：香港科技大学荣休教授，加拿大皇家科学院工程院院士。他站在学术界的角度上，讲的很多东西跟我们日常所熟悉的也是有很大差距的，所以后面引用他的话应该也不多。
• 姚顺雨：腾讯刚刚从OpenAI挖回来这兄弟，他是CEO总裁办公室首席AI科学家，算是前OpenAI研究员。这哥们是一个绝对的聪明人，很多地方都有独到的见解，逻辑很清晰，但是也很圆滑，不太会踩坑。
• 林俊旸：这个字我不查还不认识，左边是一个日，不是木——他是阿里巴巴通义实验室、千问的技术负责人。这哥们是个直男，上面那段话就是他说的。很多大实话别人都绕着说，只有他敢直接说。

主题一：中国不做0到1，而擅长做1到100

访谈分为几个主题，我们先说“中国不做0到1，而擅长做1到100”这一段吧。主持人提了一个问题，先问的是姚顺雨，这个问题是什么？在3-5年以后，全球最领先的AI公司是中国团队的概率有多大？从今天的跟随者变成未来的引领者，需要哪些关键条件？

姚顺雨的观点：乐观与现实

姚顺雨还是比较圆滑的，所以上来先说概率还是很高的呀，我很乐观。然后就开始说实话，毕竟是个技术人员嘛。他说任何一个事情一旦被发现，在中国就能够很快的复现，在很多局部做的更好，比如制造业、电动车都是这么干的。

然后姚顺雨提出了大家都知道的症结：第一个光刻机跟算力的瓶颈是不是可以突破？他说我相信可以突破。另外一个说我们也是有很大优势的，我们的优势在于电力优势，我们电很多，而且很便宜。

中美实验室文化的差异

当然了，主持人也不可能就这么放过他，就接着问他说：中国实验室里边的研究文化跟美国有什么区别？这个姚顺雨继续很油滑的在那抹稀泥，他说美国实验室之间的区别比中美实验室之间的还要大一些。

抹完稀泥以后，接着说大实话。他说在中国，大家还是更喜欢做更安全的事情，只要方向被证明了，再难中国人也愿意赌一把。什么意思？他说你看预训练这事搞明白了，那中国人就要冲上去搞。这个东西不是说别人干明白了，你就直接就可以抄的，还有很多细节、很多的技术难关要冲上去解决。但是只要中国人发现美国人走通这条路了，我们就冲上去孤注一掷，把这个事几个月之内搞定。所有没被验证过的事情，是没有人敢上的。

关于“刷分”现象

他也讲到了现在有一些新的方向，所以这些方向中国人基本上是不干的，都等着美国人去验证。而且他讲说中国人比较喜欢刷分，但是刷分现在已经越来越不重要了。

他举了两个正面案例吧，没有举谁喜欢刷分这种反面典型，毕竟智谱的活动嘛，智谱的老板还在上头坐着，你如果点名字的话，这时候会很难看的。所以他讲了：

• Deepseek：就不太重视刷分这件事，但是大家还是很喜欢使用Deepseek的；
• Anthropic的Claude：其实很多分数并不高，没有它原来所在的OpenAI的分数高，但是大家依然很喜欢用。

所以刷分这个事其实没那么重要了。

主题二：算力差距与“穷人”的创新

后边就是林俊旸这个直男出来了。当然直男也不傻了，理论上在这个场合是不可以泼冷水的，上来先说：“你们想让我说什么我知道，你在这让我说点难听的，这事有问题。”但是直男还是忍不住要说实话。

算力差距：一到两个数量级

他说美国的算力比中国大一到两个数量级。什么叫大一到两个数量级？几十倍到几百倍的这种差距，差非常非常多。说美国大量的算力投入了下一代的研究当中，中国算力本身就捉襟见肘，交付新产品就占用了绝大部分。

什么叫交付新产品？就是我要出新的模型，这个模型是一定要上线、要开发布会的，比如千问3、Deepseek 3.2，或者马上要出的Deepseek 4。这个东西叫交付产品。而美国人说我们可以实验很多东西，这些东西是不会交付的。OpenAI到底有多少模型他们训练完了以后最后没有给大家端上桌？不知道。中国就是我每次只要是消耗了算力，一定要拿出点什么来，咱们讲的投入产出比，所以这个是有很大差异的。

富人创新 vs 穷人优化

然后他在讲，说创新到底是发生在富人手中还是穷人手里？他说穷人也不是说就不能成功，穷人更多的是在做什么？算法基础设施的联合优化。他说这个事富人基本上是不干的。

什么叫算法基础设施的联合优化？咱们去看Deepseek那些论文，就是我怎么用更少的卡、怎么用更少的时间，能够训练出跟你一样的东西来。人富人说我有的是卡，不费这劲，我直接研究我怎么做出最好的东西来就完事了。

所以这个过程有点像什么？有点像中国油漆工在那刷油漆，人家说你必须要刷10遍。他第一次刷了10遍；第二次刷了9遍，说好像看不出来哈；第三次就刷了8遍，或者是就刷了7遍，看看也差不太多；再下一次刷了6遍，然后被人看出来了，这事不行，那下次我就刷7遍。就中国人好多的这种聪明才智都用在这上了。

关于冒险精神

而且他也讲到了，说年轻人的冒险精神越来越强了，而美国人天生有非常强烈的冒险精神，他希望把更多的算力给年轻人。其实这一点我是没有那么同意的。现在的年轻人到底有多少冒险精神？去看看现在考研考公的这个数量，大家就可以自己去想象。但是年轻人里头总还是有一定比例的人愿意去冒险的吧。

为什么上岁数人就不爱冒险了？很简单，爱冒险的人都在家里头录YouTube，都被淘汰了。所以中国整个的职场环境会把爱冒险的人通通都淘汰掉光，剩下温和的守规矩的人留在里边去循规蹈矩，去做这种确定性的事情。所以这是中国的一个很大的问题。

那主持人发现了直男，那不能放过他呀，接着问他说：“你给个数吧，3-5年后世界最领先的公司是个中国公司的概率到底有多大？”

这哥们想了想说：“20%吧。”

20%已经是非常乐观的数据了，我估计这哥们说这话之前也是咬着后槽牙想了半天，还是得对得起自己良心，所以就给了个20%的数据出来。

主题三：模型分化——ToB 与 ToC

除了这个问题之外，他们还在圆桌会谈里头讲了一些其他的东西，比如说模型分化。模型分化就是不是说所有的模型必须要按一个方向去训练，现在他们也发现不同的模型是有不同的用法的。特别是OpenAI跟Anthropic的竞争以后，他们就说没有一个唯一的正确解。那么怎么来分？就是ToB和ToC。

C端模型：垂直整合与超级APP

说如果是C端的模型的话，是可以做垂直整合的。因为很多人在讲模型及应用，或者叫超级APP，实际上都属于C端的东西，比如ChatGPT，比如豆包，都是有巨大的日活，他把所有的功能都整合在一起。而且这样的模型必须是模型跟产品强耦合进行迭代，就是我每一次升级必须要去升级模型的，你说我光把这个APP给你升级了，这玩意没用的，它是这样的一个架构。

而这里头腾讯明显是一个C端公司，而剩下的甭管是阿里也好，还是智谱也好，都属于是B端公司。

B端模型：智能至上

而B端的模型跟C端就不太一样了。因为C端模型你只要是把产品体验做好了就OK了，其实模型本身并不需要那么聪明；而B端模型就是要往上堆能力了，越智能越好。

Anthropic就属于一个典型案例，只管推出更强大的模型就完了，至于B端的应用是由集成商或者是agent开发商他们去搞定。而且这些人会毫不犹豫的去选择最贵、最好的模型与服务。你比如说有20美金一个月的，有200美金一个月的，那些B端的人一定会毫不犹豫的去选择200美金一个月的。

他说原因很简单：比如说20美金一个月的模型，你解决10个问题里头错5个；而200美金一个月的模型，你解决10个问题里头他只错1到2个。把5个错的答案挑出来，这个成本是非常非常高的；或者说你把这个错误答案直接混到结果里头输出了，这个成本是非常高的。你付10倍的钱去订阅是一点都不亏的。

所以Anthropic是不管这个用户到底有什么需求，我是不是把它从头到尾都满足掉，然后进行垂直整合，它不管这些事，它就是一次一次的憋大模型。我只要把新模型推出来，剩下你们就跟着干就完了，你们去做AI agent，你们去做各种的应用，我只管把模型往前推。而且我做多贵的套餐都有人定。这是一个不同的玩法。

主题四：自主学习、Memory与下一个范式

然后讲到了自主学习和memory，以及下一个范式的问题。

自主学习与平滑过渡

自主学习可能是AI发展的下一个方向，或者说到AGI之前，我们必须要解决的一个问题。就是大模型你不能等着人去训练你，你要自己去不断的往前学习。

其实现在的模型跟服务通常也是在不断变强的，服务能力的提升不再像以前那样必须要发新版本了。原来我们在期待说Deepseek V4、Deepseek R2、GROK4、GROK5，Gemini现在有3了是不是要有3.5？原来我们在每天盼这样的大的产品发布。

他说以后不是这样，以后就是很平滑的在往前过渡。你比如说像Claudecode，或者是其他AI agent的产品，或者是一些服务，他每天都在迭代。包括cursor这些编程工具，每天都在升级，每天都在迭代。我们在使用这些产品的过程中提的各种问题，都会快速的成为产品的新特性，让更多的人去受益。说这就是一个自我学习的过程。

Memory（记忆）的重要性

下一个是memory，也就是记忆。大家一致认为记忆是下一个阶段的发展重点。记忆可以通过整合上下文和环境信息提升用户的体验。这是姚顺雨在讲，因为他们是腾讯的，腾讯里头有大家微信聊天的上下文，有你这么多的聊天记录，有你的朋友圈。那他真的没有比微信更懂你的人了，那如果他把这些内容可以有机的整合到他们的模型里去，那微信去跟普通人聊天真的是无往而不利，让你买什么你就买什么。

为什么举这样的一个案例？因为最终还是要变现嘛。只是现在的memory还没有那么聪明，因为给大模型一大堆信息以后，它很难去确定说我在这一次沟通的过程中到底应该用哪些不用哪些。用多了以后这大模型反而会变傻，因为你输入的TOKEN太多了嘛；如果用的少了，或者说你用错了记忆，那这个可能还不如不用。所以现在这一块肯定是未来的一个重要方向。

而且memory还可以带来持续学习的可能性。前面咱们讲的是自主学习，既然自主学习是一个连续的过程，那我们有这么多的记忆，就可以拿着这些东西让大模型也好、让服务也好，可以持续的学习和进步下去。这两块可能都是渐进式发展，并不会有一个跨越式的提升。

谁将引领下一次革命？

AI前面有两次成功的范式转型：一个是聊天，一个是推理。这两次都是由OpenAI来引领的。那主持人就去问姚顺雨，如果自主学习和memory这有可能成为下一个范式的话，下一个重要的这种革命的话，你认为谁会领导这一次革命？

姚顺雨想了半天说：“大概率可能还是OpenAI。”

并没有说拿了腾讯的offer就说这个事一定是腾讯，估计日子也没那么好过。

主题五：出海与通用 Agent

讲完了这一块以后，他们还讲到了出海。这个还是要从ToC还是ToB讲起。这个里边其实逻辑很难自洽。

逻辑的矛盾

为什么？智谱的老大上来讲说这个ToC很有机会，我们很看好ToC，但其实智谱自己是做ToB的。姚顺雨所在的腾讯明明是一个C端大厂，因为他做微信、做QQ、做游戏嘛，但是他也在努力的说我们要去做ToB的东西，要去做AI智能。这到底是为什么？因为你ToC的话就要去跟豆包去竞争去，大家又打不过他。

然后他们讲到了什么？就是我们的经济环境很好。讲完了这句话以后这又很难圆回来。为什么？如果经济环境很好的话，ToB这一端就会有机会，企业的付费意愿就会很强。但是他们的讲法都是这样的：我们的经济环境很好，而且越来越好，但是我们的企业付费意愿很差。基本上都是按这样的一个逻辑在讲的。就是它的逻辑很难自洽。

通用 Agent 与长尾问题

讲完了ToC、ToB以后，大家就接着往前走，说那怎么办？那出海吧。我们都想去做ToB，那咱们就出海。ToB其实就是去做AI agent，大模型已经有了，我们把这agent挂上就完事了。

这里边就提到了一个另外的概念，就是通用agent。其实现在的所谓AI agent有很多种，有些是我们去拼工作流、去做工作流设计，有些是做提示词的堆叠。但是还有一种就是你给它一个任务，它自动的去完成这种通用任务的。在这林俊旸这个直男就讲了，说这个通用agent套壳到底算不算？他讲了这么个话。当然他也知道这话不能乱讲，他就接着往前讲这个事的魅力就在于解决长尾问题。

说真正头部的问题，就是特别有经济价值的问题，因为有足够多的利益来吸引，所以很多人会冲上去解决；而那些长尾问题其实是没有那么多人会冲上去解决的，所以通用agent还是非常非常的价值的一个方向。

房间里的大象

大家也就讲到这儿就完事了。为什么这话题就停在这儿了？房间里的大象，有人零星提起，但是都不敢深入。这房间里大象是谁？你想出海还做通用agent的，不就是manus吗？没法说呀。你把它提出来，那后边怎么弄？你说到底是审查通过、审查不通过，还是一个什么情况？人家拎桶跑路了，跑新加坡去了，上那边洗白去了，最后还没洗白。这玩意你没法讲。

所以为什么说在出海这个话题上大家都显得很别扭，都觉得ToC有机会但是又都想做ToB，又说国内的经济好但是国内ToB的付费意愿又特别差。出海又没法细聊，出海现在跑的最前头这个排头兵被摁那了。所以他们就显得非常非常的矛盾。

老范的总结与观察

最后总结一下吧，一群中国AI的顶尖大脑，他们开了一次闭门会议。

谁没来？

• 字节百度没来：和阿里腾讯不是一头的。
• MINI Max没过来：正在跟智谱这儿别苗头。智谱头一天上市，它可能过了一两天再上市；智谱上去以后跌破发行价，MINI Max直接上来一飞冲天，所以你不能来。
• Deepseek也没来：Deepseek估计在憋大招。现在传闻今年2月份过春节的时候，Deepseek有可能上V4，还是值得期待一下的。
• Kimi：前面演讲的时候他说了，但是后边并没有参加圆桌。

原来有这样一故事，说领导生病了，有些下属过来去看望他。人家就问那领导说：“这么多人都来看你，你能记住谁是谁不？”领导说：“谁来了我记不住，谁没来我能记着。”所以咱们刚才讲了谁没来。

什么没说？

下边咱们讲什么话没说。世界模型、空间模型、VLA这些东西都没提，因为这都不是这几家专长的。其实千问自己还是有一点点VLA的，但是大家都没有提这件事情，这个也都属于是方向没有那么明确，大家不愿意在里边投入。具身智能提了一句，也就仅仅提了一句而已。

大家在谈什么？

大家在谈的是当前国内所关注的方向上，美国人做了哪些尝试。不是说我们自己做了哪些，而是美国人做哪些，我们准备后边去往前推哪一块。比如说刚才咱们讲的自主学习、memory，这都是美国人正在努力往前突破的方向。一旦他们在这些方向突破了以后，国内估计会快速跟进。

最后承认中国人不愿意冒险，做那些确定性很低的事情，呼吁了一下要把更多的卡给90后和00后。这里头不是还有一位学界的吗？说我们也要把更多的卡给学界，不要把这些卡都留在企业手里头。

讨论的结果

他们所讨论的这个结果是什么？中国会在美国指明的方向上奋起直追，确实会在一些领域超过美国，特别是我怎么能够在达到同等效果的情况下更省钱，在这块我们一定会超过美国的。其他的只能尴尬而不失礼貌的微笑了。

最后的感悟

看完访谈以后，老范有什么感受？中国不擅长做0到1的创新并不是人的问题，而是缺乏试错容错的环境。上岁数的人敢冒险的都被淘汰了，所以剩下的人只能去做1-100了。

一群顶尖聪明的AI从业者，在小心翼翼的围绕着难以自洽的逻辑，以及不能说的实话，尽可能的表达自己的想法。看完他们的访谈之后，让我想起了马斯克对AI的要求：不能逼AI说谎，否则会出事的。

好，这期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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Prompt：Ultra-detailed luminous watercolor + crisp ink line architectural poster of a Beijing AI company loft open-plan office interior, realistic industrial materials: exposed fair-face concrete slab ceiling, blackened steel I-beams and columns, galvanized cable trays, linear HVAC ducts, large factory grid windows with sheer roller shades, glass partition meeting rooms with acoustic seals, polished concrete floor with sharp glossy reflections, long reclaimed-wood communal tables with aluminum legs, ergonomic task chairs, cable grommets and tidy power rails, minimal ceiling acoustic baffles, a clean LED strip “data ribbon” along a wall in neon cyan (abstract, no readable UI), bright high-key daylight + warm gold pendant practicals + subtle coral specular hits, deep navy gradient only in distant recesses, neon cyan rimlight on edges, crystal-clear atmospheric glow, cinematic wide interior composition, strong subject separation, huge clean negative space for headline banner, medium-wide eye-level 35mm, rule of thirds –no text, watermark, logo, clutter, extra limbs, lowres –ar 16:9 –stylize 120 –chaos 6 –v 7.0 –p lh4so59