Cursor

156: 与 Henry 的「AI季报 26Q1」：OpenClaw、OpenAI vs Anthropic的三重对阵、自进化

2026年3月31日 · 1:52:13

本期《晚点聊》26Q1 AI季报中，硅谷投资人、MoE Capital创始合伙人Henry Yin与主播程曼祺复盘了OpenClaw的爆红、OpenAI与Anthropic的三重对抗和AI自我进化等浪潮，核心判断是：编码智能体正从模型竞争转向系统与生态竞争。他们指出OpenClaw是“AI的iPhone时刻”——通过本地运行、接入聊天App、定时任务和长期记忆，它让AI真正“干活”，成为个人Agent的灯塔；但它也有成本高、不稳定和安全风险，例如Meta对齐负责人因上下文压缩导致安全指令丢失、被agent疯狂删邮件的“生死时速”。Henry还解释了OpenClaw为什么在中国比美国更出圈：飞书、微信等聊天优先生态和便宜的国产开源模型，让它与MiniMax、Kimi等形成天然组合。围绕OpenAI与Anthropic，节目对比了Codex与Claude Code、Opus 4.6与GPT-5.4，称Anthropic收入三个月从90亿美元增至190亿美元，Claude Code年化收入25亿美元超过Cursor的20亿美元，而OpenAI已内部反思“因支线任务分心”。他们还讨论了Andrej Karpathy的AutoResearch：AI在没有人类干预下自主优化训练代码，使GPT-2级模型训练时间缩短约20%，让自进化更贴近现实；同时探讨了持续学习（记忆vs权重更新）、世界模型和新的创业机会。最后，Henry分享了硅谷科技大裁员——Amazon裁1.6万人、Block裁40%、Meta计划裁20%且以全员Token消耗量衡量效率，并展望下季度DeepSeek-V4等看点。

153: 阿里Qwen人事变动：误读、近况、伏笔和未来|solo

2026年3月4日 · 18:46

本期《晚点聊》聚焦阿里Qwen团队人事巨震：核心负责人林俊旸（供职于阿里云通义实验室）提出离职，同期原Qwen Code负责人惠彬元、后训练负责人郁博文也先后离开。主播程曼祺澄清三个广为流传的误传：林俊旸是主动离职而非被通知；Qwen考核纳入千问App日活的说法无事实依据；新加入的周浩是接替郁博文负责后训练，直接向通义实验室负责人周婧仁汇报，并非替代林俊旸。节目梳理了2023年以来Qwen从预训练与后训练紧密结合、多模态同队，到如今拆分为按模态和训练环节划分的水平团队的过程，并指出infrastructure支持不足以及林俊旸曾绕开周婧仁向阿里云CEO吴永明争取自建infrastructure资源，是这次调整的伏笔。3月4日全员会上，吴永明、周婧仁、蒋芳等高层的回应是：调整不是收缩Qwen而是扩大投入，但不考虑公司政治，沟通形式和节奏欠佳。团队成员仍感失望，外部猎头和投资人已开始争夺Qwen人才。节目最后提到，阿里内部对Qwen 3.5不完全满意，认为它是半成品；Qwen虽在美国市场与DeepSeek齐名，被Cursor等公司采用，但其开源影响力与阿里云商业目标之间的张力，将持续考验这个曾经的'小环境'团队。

151: MuleRun 陈宇森：Claude Code带来Agent创作新范式，未来的软件是日抛式的

2026年2月12日 · 1:46:45

本期《晚点聊》专访MuleRun创始人、33岁的连续创业者陈宇森，核心论点是Claude Code已是当下最强通用Agent，Agent创作门槛因此骤降，平台机会应从交易货架转向帮普通人用自然语言封装工作流程。MuleRun此前上线三个月未见理想PMF，团队约50人，现于1月16日内测Agent Builder，站在Claude Code这个“基础Agent”之上，提供Runtime、Skills评价体系和安全审计，让用户通过选择与对话创建可分享的Agent；他认为未来Market Place不再货架化，而应在对话中触发交易，且软件将“日抛化”，按需创建、执行、销毁，AI本质是制造业。节目含25年12月底与26年1月初两次访谈，还对比了N8N、Dify、Coze、蚂蚁灵光、Youware等同行路径，还指出Dify专注To B、Coze封闭生态，并判断2026年可能出现ARR达5亿甚至10亿美元的AI原生应用公司。后半段他回顾22岁浙大毕业创办长亭科技、2019年卖给阿里云，第二段同时做游戏与安全公司，游戏项目失败，2023年低谷后重新出发，以“用心”对抗平庸，也强调不要在选择题上出错。

146: Gemini 3翻盘背后、Agent需要什么大模型、RL创业机会|与前 Google 创业者、硅谷投资人聊湾区动向

2025年12月26日 · 1:40:58

本期嘉宾是 MoE Capital 创始合伙人 Henry Yin、Naomi Xia 与 Agent 工具层公司 Precur 联创戴涵俊、Bethany Wang，由程曼祺主持，从硅谷一线视角解析 Gemini 3 与 GPT-5.2 同期发布、Google 靠什么强势回归，以及 Agent/RL 创业机会。嘉宾指出 GPT-5.2 在 GDPval 上达 70.9%（前代 38.8%）、ARC-AGI-2 达 52.9%，且 OpenAI 今年发布的三个 benchmark 均由 Anthropic 模型得分最高，显示其将研究与营销分开。Google 的反弹被归因于 TPU、Infra、模型到应用和硬件的多层协同设计，以及 DeepMind 与 Google Brain 合并后的整合。创业层面，Precur 做“可训练工具层”，让工具从失败轨迹中自我强化，早期客户测试中正确率提升约 12%；RL 机会被分为 RL 环境（如所投的 Preference Model）、RL as a Service 和 RL 垂直应用（如 Periodic Labs）。模型选择上，嘉宾强调云绑定优先于性能，Claude Code 与代码驱动工具调用（PTC）正成为 Agent 核心范式，Qwen 是表现优异的开源模型，飞往 NeurIPS 的飞机上约 1/3 的人在读 DeepSeek-V3.2 技术报告。他们预测模型将向加入大量 agent trace 的开源模型、更强多模态和长程任务优化演进。

139: ICCV最佳论文、光年之外、Sand.ai：曹越十年AI之旅，从研究者到CEO

2025年10月31日 · 2:06:28

本期对谈 Sand.ai 创始人兼 CEO 曹越——ICCV 最佳论文（Swin Transformer）得主、光年之外联创——讲他从研究者到 CEO 的十年。曹越在 ChatGPT 之前就从 OpenAI 的 CLIP/DALL·E 中读出“设计 scalable 系统最大化压榨算力”的方法论，为此离开微软亚研院加入当时国内最早做大模型的智源研究院；他说在微软亚研院学到的是关注最重要且有提升空间的 topic，并用足够资源做到极致。2023 年初他与王慧文一拍即合共创光年之外，也见过梁文锋；他记得王慧文对“中国为何没出现 OpenAI”的回答是“不够富”。他选择视频生成创业，因为技术天花板和商业天花板都高、又处在极早期。创办 Sand.ai 后，他复盘首个模型 Magi-1 因低估自回归路线难度花了一年多，之后转向“垂直整合”：让不同背景的人对齐上下文、让产品与模型互相放大。新模型 Gaga-1 以音画同出聚焦人物说话与表演，成本大幅下降，瞄准 AI 短剧、广告和 C 端“逗视频”。对 Sora 2，他最惊艳的是模型端到端直接生成有基础叙事的 10 秒短片，而非用 agent 拼接，并认为 OpenAI 是“端到端组织”，自己也正把 Sand.ai 调整成同样的组织。他还用“是否有新内容形态和新传播渠道”两个指标判断 Sora 能否成为 C 端平台。

137: Agent 是机会，造 Agent 的工具也是|从OpenAI开发者日聊起｜Agent#6

2025年10月16日 · 1:28:58

本期《晚点聊》邀请AGI House联创Henry Yin与合伙人Naomi Xia，从OpenAI 10月6日DevDay发布的AgentKit出发，梳理了Agent工具链（Agentic Tooling）的六次进化与创业机会。他们认为，AgentKit是OpenAI开放了内部验证过的Agent开发全流程（构建、部署、评估），与2023年GPTs不同，Apps in ChatGPT和Apps SDK提供了真正的平台能力，可能让ChatGPT成为‘WeChatGPT’式超级应用；但AgentBuilder的可视化工作流与AGI路线有分歧，OpenAI不会放弃to B，已新设‘Future of Work’团队加速落地。工具链六次进化包括：GPT-3.5催生LangChain，function calling开启工具调用，MCP统一工具标准，GPT-4o语音带动实时语音设施，Claude 3.5引爆AI编程，O1推理与computer use让agent自我规划和用浏览器，每波都催生新公司。具体公司上，他们点评了Composio及其Rube产品以meta MCP server解决Cursor只能同时打开三个MCP server的限制，LiveKit一天2000万分钟语音（一年前100万），Letta的‘sleep time compute’记忆方案，以及OpenAI 11亿美元收购评估公司SetSeed的信号。他们估算，AI agent可将开发者工具市场从两三百亿美元推高至2000亿-5000亿美元，Okta、Twilio、Datadog在身份、通信、可观测性上可‘再做一遍’。最后，他们观察到2025年更多中国AI团队经HFZero等进入硅谷，20%-30%入营者是中国背景，其to C产品感和野心正在影响创业生态。

136: Sora新世界 & Lovart 4个月复盘 | 与陈冕聊怎么做垂类Agent|Agent#5

2025年10月9日 · 1:59:43

Lovart创始人陈冕作客《晚点聊》第136期，与主持人程曼祺在Sora app发布前后两次对谈：他认为Sora打开的是一扇AI社交而非AI视频的大门，其核心是Cameo合拍与Remix共创，4小时体验里他惊艳于顺滑、音画同步和镜头语言；这类产品留给新玩家的窗口仅3到6个月，且更属于拥有顶尖模型和天量资金的巨头。同时他复盘了Lovart上线4个月做到15-20万日活、超过3000万美元年度预测收入的过程，坦言尚未覆盖API成本，但相信token会变便宜，订阅模式无需怀疑。他说垂直AI应用的本质是做两件事——特别的交互和特别的context，ChatCanvas是交互例子，即将上线的context模块会沉淀用户的reference和preference，增长方式是‘提前描绘未来会发生的东西，然后等它发生’；他也说现在已不再纠结开源闭源，应用公司的壁垒在于把context做到极致。在湾区旧金山California Street设办公室、参加多场线下活动并与FreePeak合办活动后，被反复追问热情的他更想清楚Lovart服务‘everyone who wants to create’，也因欧美设计师更贵更创意导向而在当地搭建了营销与设计团队。他判断To P的AI创业窗口接近关闭，下一波大机会在To C；技术变化太快，timing比移动互联网更重要，他几乎没错过重要窗口的原因就是焦虑——‘不焦虑的团队做不好AI创业’，组织必须高频迭代并拥抱焦虑。他也回顾了23年底公司濒临倒闭的危机，称坚持来自信念，信念来自认知；创业是痛并快乐，他最怕自己迭代不够快。

129: 中国AI founder如何直接在美国创业？一个千万美元订阅收入案例 | 对话FinalRound创始人Michael

2025年8月14日 · 1:12:09

本期嘉宾是 Final Round AI 创始人 Michael Guan，讲述他如何在硅谷从 0 做到 1000 万美元 ARR 的 AI 面试工具创业。他从《钢铁侠》的贾维斯获得灵感，先做主动式 AI 会议助手，首个付费用户因 10 分钟后要面试紧急付了 99 美元/月，由此转向面试场景。产品上线后加入湾区孵化器 HF0，12 周内 ARR 从 100 万美元增至 300 万，后又翻三倍至 1000 万；他透露 ARR 用保守的上季度乘 4 计算，也提到行业里有最高单日乘 365 的算法。他还讲了一位失业 8 个月的资深求职者用全系产品在 17 天内拿到 offer 的故事；目前团队 20 人，分布在旧金山、上海和班加罗尔，总用户超过 700 万。增长靠自建 AI Agent 系统：每周生成 4000-5000 个 SEO 页面、测 500 份广告素材，在拉斯维加斯租屋接待 100 多位 KOL，并借特朗普形象做线下广告。他解释 688 万美元天使轮有 13 家机构的原因，也聊到硅谷创业者互相天使投资、个人投过 28 家公司的氛围，以及 996 在美国 AI 圈的流行。面对‘面试作弊’争议，他认为所有创新都会挑战传统认知；竞品方面，他称全球已有四五十家模仿者，最欣赏 Cluely 创始人的激进风格。他还预告 B2B 新产品：用 AI 模拟公司试工替代传统面试，认为未来招聘考核的不是结果而是过程。

127: 与真格戴雨森 25 AI 中场复盘：OpenAI的IMO金牌、Kimi K2翻盘、Agent普及和抢人大战

2025年7月21日 · 1:54:55

本期《晚点聊》中，主播程曼祺与真格基金管理合伙人戴雨森复盘2025年年中AI进展：OpenAI用未公开的通用大语言模型首次达到IMO国际奥赛金牌水准（6题做对5题），戴雨森认为这验证了推理时扩展定律、说明强化学习也能攻克难以验证的证明题，被OpenAI研究员Sébastien Bubeck称为'登月时刻'；而OpenAI的ChatGPT Agent虽不惊艳，却标志Agent形态成为共识，也证明'壳'（应用）的价值被低估——模型进步与应用进化可能都在加速。他提出应用价值三层论：模型只提供底层智能，Context（组织与个人上下文）和环境工具须由应用提供，这正是Manus、Genspark等创业公司的机会。 他盘点各家公司走向：K2（月之暗面）已是目前最好的开源模型，OpenRouter编程类目调用量几天内从第10升至第5；DeepSeek R2要等新基模V4；字节Seed分设Edge、Focus、Base；Google回归第一梯队，Anthropic自造Claude Code加入应用层。被高估的是机器人进厂速度——特斯拉已下调Optimus产量预期；被低估的是模型能力进化速度、应用价值与优秀团队韧性。他还谈到硅谷抢人大战由Meta主导、腾讯成国内挖人最猛者，并预计Agent应用需要新的L3原生模型，以自己每月近1000美元的AI订阅费说明生产力场景token消耗将远超娱乐类。 面对未来，他持续好奇如何衡量智能边界——当模型已能解决IMO证明题、HLE得分从年初个位数涨到20多分，人类的评估体系正在失效；他也担心效率与公平的张力：当个人拥有巨大生产力，人与人差距会被急剧拉大。他推荐契合AI创业者心态的游戏《33号远征队》，并说自己年内最想验证的是L3模型能否让Agent任务一次做到七八十分以上。

123: 当只有AI，人会活成怎样？与五源孟醒和两位挑战者还原72小时AI生存

2025年7月7日 · 1:56:12

本期节目由曼祺与五源资本合伙人孟醒、青年导演利建磊、AI产品开发者陈郅悦共同还原五源资本发起的“72小时AI生存挑战”，核心是验证背景各异的人仅靠大模型、AI Coding等工具能否生存、并做出有影响力的作品或产品。孟醒表示，活动受1999年互联网生存挑战启发，唯一不考虑的就是筛项目，希望跳出投资人信息茧房，回应2025年初“普通人能否用AI做出惊艳东西”的分歧；参赛者没有智能手机和浏览器，只拿到一台配置受限的电脑和一瓶水，最后有7人从300多名报名者中入选。利建磊完全不会编程，在超过24小时未进食、反复把报错复制给DeepSeek无果后，反而确定了对抗算法的主题，最终创作了马航MH370主题短片《7.41》，并得出导演无法脱离互联网工具成为超级个体的结论。陈郅悦从文科转码、3个月上线第一个产品并获得每月约1000欧元收入；这次她做出让大模型给真人主播反馈的AI虚拟直播，让素人也能在友好氛围中倾诉，她发现成本远低于预期，正在准备内测。节目还讨论了Agent的“脚铐”：验证码、登录、支付体系都为人设计，Agent只能“跪在验证码前假装是人”，数字基建尚未为AI主体铺路；而选手们度过72小时后，最强烈的需求仍是和其他参赛者交流。孟醒最后说，他不完全相信AI会带来稳定的小而美组织形态，下一步想验证的前沿是理解与生成统一的世界模型。

121: PingCAP黄东旭的“内在世界源代码”：《黑镜》、程序之美和创作自由

2025年6月24日 · 2:02:07

PingCAP联合创始人兼CTO黄东旭在做客《晚点聊》时，向主持人曼琪和小晚阐述了他眼中AI时代的编程、开源与生活哲学：大语言模型是“新的物种”，简单结构能产生复杂智能。他从《黑镜》第七季聊起，透露创业动机其实来自美剧《疑犯追踪》：未来AI需要存储一切，于是他们做了分布式数据库TiKV，而TiKV正是用十几条简单规则让系统自己分裂、迁移和自愈。他卖掉房子住进房车，计划40岁前学种田、缝纫和木工，因为AI让他多出50%时间，人的意义在于体验而非搞懂Transformer。谈到公司，他称创业第一天就定下创始人“互为冗余”的原则，目前七成收入来自海外，全球化就是更好的本地化；中国长不出Databricks，因为云基础设施尚未准备好。他还自己写Agent直接查询原始数据替代Salesforce报表，预测未来每个人都会拥有免费的personal database，并认为开源既是竞争策略也是建立信任的必经之路，就像DeepSeek。他坦言AI加速让他产生强烈的存在主义紧迫感，引用《神的九十亿个名字》担心人类心智尚未准备好；因此他也转向冥想、做饭和收藏老式乐器，认为人工制作的东西会变得越来越珍贵。

116: 当AI研究者写科幻，与Meta田渊栋聊他的智能想象：我们终会“所思即所得”

2025年5月17日 · 1:39:05

《晚点聊》本期请来Meta GenAI研究总监田渊栋，从他2024年出版的科幻小说《破晓之钟》切入，谈AI时代的科幻想象与现实印证：他2005年起研究人工智能，2020年动笔、2021年连载完这部完全手写的小说，书中“灵界立方”的互联设定源自英伟达GPU，两年后成了算力竞赛的真实图景。他借外星文明用虚拟世界“乐园”诱惑人类的故事，讨论未来人类可能一边进入虚拟世界、一边以计算载体走向星海，并预测科技终会到达“所思即所得”，而那时高级文明最想掠夺的是宇宙角落独一无二的智慧与“好点子”。小说主角是一群研究者，也带出他对学术圈的真实观察：他回忆了深度学习冷门时期在卡耐基梅隆读博的经历，区分了追求颠覆性突破与做实用改进的两类科研者，并讲述作为技术leader从“不要埋头苦干”到重新强调hands-on的转变，认为AI时代研发团队会更小更精悍。作为写作者，他对比了Claude、Gemini、DeepSeek等模型，认为它们仍缺乏对人物关系和长线逻辑的理解；他自己用Cursor等AI工具做了人机协作的写作软件，让AI补空、润色而自己保留核心创意。他相信人类独一无二的经验与见解是AI最需要的数据——就像银河联盟寻找全宇宙的好想法，而这本小说的续作《幽夜星火》正在网上连载。

109: 数字生命卡兹克如何用 AI：把任何重复3遍的事AI化

2025年3月30日 · 2:29:13

本期嘉宾是数字生命卡兹克（《数字生命卡兹克》公众号主理人），他讲述了自己从交互设计师到基金数据分析创业公司“九圈”的设计总监，再到2024年3月全职转型为AI内容创作者的历程。他所在公司在2022年底全员用AI，做出金融领域首个算法备案的基金问答产品，但因toB客户要求非标准化而商业化失败；他兼职做AI内容时，用Midjourney制作《流浪地球3》AI预告片出圈，并在Pika文章发布第二天一天做了13个券商线上路演。卡兹克自称“AI殿堂的门童”，用AI改造了内容工作流：每天自动抓取二十多个数据源，用模型打分筛选出10条AI资讯发到30多个群；用AI分析社群讨论和评论来挖掘选题；还曾用O1 Pro花11分钟完成过去11个人干两天的2400人报名筛选和分组。他认为目前真正帮到生产的Agent只有OpenAI DeepResearch，它生成的研究报告相当于三年研究员水平，甚至能写一个逻辑伏笔正确的三万字小说；多数Agent仍是玩具，因为多步任务的成功率会因每一步误差而趋近于零。他还提到DeepSeek的出圈让中国多了数亿从未接触过AI的用户，是“中国ChatGPT时刻”，也谈到与郭帆《流浪地球3》的AI合作、AI短剧《兴安岭诡事》分账盈利，并对比了2023与2025年AI产品推荐，担心AI越来越精英化，普通用户阈值变高，内容更难做。

106: 与真格戴雨森长聊 Agent：各行业都会遭遇“李世石时刻”，Attention is not all you need|Agent#1

2025年3月9日 · 2:11:50

真格基金管理合伙人戴雨森在《晚点聊》中与曼琪、小晚长聊AI行业，认为OpenAI o1和DeepSeek R1是改变格局的两大节点：o1用强化学习开启后训练与测试时计算的Scaling Law，R1以开源和极低成本证明RL路线可走通，两者叠加推理、编程与工具使用能力提升，使Agent在2025年迎来爆发。他将AI超过人类能力的时刻称为“李世石时刻”，断言各行业都会经历，并指出“Attention is not all you need”意味着从争夺注意力的经济转向无需注意力的自动执行，解锁“工作的Scaling Law”。他判断Agent首批PMF在DeepResearch类的只读研究，再演进到可写操作和多Agent协同，成本下降必然发生，200美元月费的ChatGPT Pro与500美元月费的Devin“两瓶茅台价格体验未来很划算”。谈及DeepSeek开源，他认为其清场效应使多数“六小虎”掉队，月之暗面是少数仍能冲击前沿的创业公司，并分析了腾讯接入、字节不接的取舍，以及算力需求结构变化可能冲击英伟达。他个人为AGI准备包括投资早期团队、锻炼身体，并推荐《智能简史》与《第一只眼》。

99: MiniMax 创始人闫俊杰：做大模型，千万别套用移动互联网的逻辑

2025年1月20日 · 1:38:11

本期节目专访估值已超30亿美元的中国大模型公司MiniMax创始人兼CEO闫俊杰，核心主张是做大模型不能套用移动互联网逻辑：更好的模型可以导向更好的应用，但更多用户并不会导向更好的模型，因此MiniMax当前最重要的目标不是增长或收入，而是加速技术迭代。围绕刚开源的MiniMax-01，他解释开源是为了让问题暴露更快、提升研发效率并补上技术品牌；新架构把Transformer的注意力机制改成线性注意力，以支撑超长上下文，为Agent所需的记忆与多智能体通讯打基础。他也复盘了行业误区与自身失误：蒸馏o1数据复现o1不难但非最优路径，海螺文本失利是因为没有坚持技术驱动，而Talkie月活已超Character.ai、星野在国内同类第一的暂时领先来自技术路线选对与更懂用户。闫俊杰认为不应把创业公司单列为一类赛道，AI行业仍是技术驱动的长跑；2025年他更期待Agent能在专业领域达到专业人士水平，MiniMax也会围绕技术迭代设定目标。

80: OpenAI o1 来了！与硅流袁进辉聊 o1 新范式和开发者生态

2024年9月16日 · 1:40:20

本期《晚点聊》邀请硅基流动创始人袁进辉解读OpenAI o1：o1以强化学习、思维链与test-time compute的组合，突破了大语言模型在逻辑推理上的瓶颈，数学、编程和科学任务能力大幅提升。袁进辉认为这三项技术单独看都不是新idea，OpenAI把Alpha家族验证过的强化学习方法搬到大语言模型上，胜在组合，并验证了从train scaling law到inference scaling law的新范式；训练端用合成数据、推理端多次调用模型都会增加算力需求，但国内基础模型训练收缩，GPU短期有冗余、租金下降。从API定价看，o1每百万token约数十到上百美元，是4o的数倍到十倍，目前还不支持函数调用、流式传输，推理时间也长，但这些都可优化；而推理能力的提升让Agent范式更有望跑通。袁进辉还以硅基流动的一线数据反驳“AI应用降温”：大量小微企业和个人开发者正基于开源模型做应用，只是不在传统VC视野里，他称已有应用每天调用数亿至十亿token、每周活跃数十万；海外调用最多的是Meta的Llama，国内是阿里通义千问和幻方DeepSeek，千问胜在版本齐全，DeepSeek编程能力突出。他也不认为o1会改变大模型公司持续收敛的趋势，因为技术扩散和边际收益递减的逻辑未变。