在中国青年报·冰点周刊、新世相、甲子光年都写过字。

现在是《晚点》科技报道编辑，也是《晚点聊》主播，正探索更多内容形式。

本期，继续邀请 SGLang 和 RadixArk 的赵晨阳，以及一位新朋友，在华盛顿大学读博士二年级的曾致远，从 Infra 和算法两条线一期聊 K3。

录这期时，DeepSeek V4 flash 的“斩杀线”还没来，Qwen3.8-Max 还没正式发布。

当时我们开玩笑说，下一个开源最强什么时候来时？“下周”。好像真应验了，「强」现在也有很多维度。

显而易见，模型效果和效率的竞争继续加速；而在开源模型无法开源的部分，种子选手们的实力日渐深厚，如这期聊到的：世界得到了开放的权重（智能的结果），得不到的是每个公司生产权重的流水线。

新一期，我和高洪浩（晚点的主笔和平台报道负责人）聊混元近一年。洪浩关于混姚顺雨对混元改革的文字报道见两周前洪浩的这一篇：《当一个年轻人空降：改造腾讯混元的 300 天》。

昨天陈冕专访的播客版～（已听两遍学习采访😄

本期，《晚点聊》访谈了 SAP 大中华地区总裁原欣，一位表达直接、笑声爽朗的女性高管；先后在甲骨文和 VMware 和微软工作多年，见证了企业管理系统的几次转型。

原欣的视角能帮我解答一个近期在观察的问题：
「就是 coding 和通用 Agent 能力，能否真的帮使用它们的企业挣到钱，创造除了降本之外的大规模新增价值。」

这是未来一段时间，AI 热潮在节奏上能否接续，在规模上能否再上一步的关键。

OpenAI、Anthropic 等公司也在探索这个方向：5 月初以来，他们拉大 PE 和咨询公司组建“部署公司”，带火了 “FDE”新职位。

原欣说，她看到的情况是：大模型确实带来了很多变化，但也有不少 CXO 感到“落差”和失望。构建一个扎实的企业经营系统，仍逃不数据治理、流程梳理等基础功。大模型不会自动让企业跳过这些环节。企业系统也并不直接服务于扩大收入、利润的“野蛮生长”逻辑。

*我自己目前的感觉是：相比模型在 coding 和程序员群体间的摧枯拉朽（其实也用了 2 年多），模型技术要大幅改变更多其他类型的知识工作和企业场景，而且能带来除了裁员的新价值，需要更久的时间和更多元的产品创新。

2018 年，26 岁的姚颂 3 亿美元卖掉深鉴后，纯粹的高兴只有两分钟，然后 “人生就陷入了灰暗”。从 AI芯片（深鉴）、民营航天（东方空间）再到物理 AI（Striding AI），十年里他停不下科技创业。

他说人生就两种状态：不想 boring，就继续开心地 suffering。

姚颂的十年也是硬科技创业从曲高和寡到成为主流的十年，从那时的清华园开始，现在这批 30+ 的活跃的创始人就多有交集，他们后来又成为现在的中坚力量。

现在新一茬二十多岁的更年轻创业者又出发了。时势造英雄，一个很长的科技时势。

上一次采访曹旭东的播客，可以见我们的第 77 期节目。www.xiaoyuzhoufm.com

多年的 IPO 终于学习落地，客观讲，没赶上智驾的好时候。但没关系，路还很长，未来还有机器人和物理 AI。

曹旭东和 Momenta 创始团队成立时定下“Better AI, Better Life”这个百年愿景，就是想定一个做不到头的 AI 目标。因为智能驾驶这件事情，曹旭东认为做到大规模商业普及只需要 20 年。而他 10 年前 30 岁时开始创业，过 20 年也才 50 岁。50 岁之后，人生还有很长的时间了。

许华哲当时说的中美智能层的区别/差距，有个直观的体现：
-Generalist 在今年6月宣布新一轮4亿美元融资前，累计只融了 1 一多美元（听说那之前还有中国投资人投进去了，如果是真的很厉害）；
-Sunday 目前累计融资 2 亿多美元。

如果大模型，中国公司是资源差一到两个数量级，那么在具身领域，融资超过我说的这两家的中国公司大有人在。大家在技术上的进展相似么？（这是个提问，不是反问。仅从被从业者提及和认可的角度，generalist 和 Sunday 我觉得更有引领性，但是不是也有硅谷光环？以后也想和见到的从业者更多讨论下这个问题

“东北人喜欢 physical”

可对照两个月前我们发布的另一篇具身智能专访，破壳创始人许华哲的内容一起看。
两人的一些观点看起来针尖对麦芒，刚好代表行业里的两种思路：

许华哲看到的是，智能是最大的西瓜，应该更多聚焦智能本身。具身智能的实现要逃离过去的一些惯性：它不是 robotics、不是智能驾驶、不是史前深度学习。

张巍看到的是：
-最先作出某种技术本身并不带来商业成功；
-技术本身不是壁垒，迭代速度才是（所以现在 OpenAI、Anthropic、TML 都关注 RSI 自进化，就是剑指迭代loop本身）；
-面向商业落地来思考最是卡点、价值最高的技术。

两种想法都很有逻辑，也有过去的事实支撑。创业是求仁得仁，两类公司中的佼佼者都有机会存在。
喜欢张巍说的一句话：可以输。如果再加一句，可以错。

不管是否认可当前的阶段性成果（Hy3），大部分人都同意姚顺雨超出预期。

这篇报道还有更多宝贵的正在进行时，尤其是姚顺雨想推动的产品和模型的 co- design，第一步是搭建全公司产品共用的强化学习平台。

如果能做成，这会改变腾讯的组织协作方式；姚顺雨也能幸运地在大公司资源支持下验证自己的一个 bet：“要解决的实际好问题更稀缺了”——这是25年上半年他写的《AI下半场》一文的核心判断。

好的，那么代价/波折是什么？（这篇也有提示：微信 LLM vs 混元 接下来会如何发展？请看后续报道跟进🐈）

20 年到现在，4 次采访，曹旭东的不变远多于变化。

真格刘元评价他：“旭东是善战者无赫赫之功。”很多事他想得早，也想得准，所以这家公司历史上没出现过大的战略调整和生存危机，创始人也没机会力挽狂澜。

问曹旭东不同的问题，他总会回到相似的、一致的逻辑：比如数据驱动。这是 Momenta 智驾业务的原点，创业十年一直这么说和做。做什么、不做什么的决策标准也一直是三条：是否带来新价值，团队是否喜欢，有没有做不出来的致命风险。规模够大或“世界第一个做出来的创新荣誉”都打动不了他。

大模型没改变他的思考方式。他说最重要的信息在一线的一手数据里，而模型里没有一手信息。

这次专访，他第一次系统讲了对具身智能和通用机器人的推演。还是同一套方法：在宏观判断和一线细节之间来回穿梭，相信和看见同时发生。

“狐狸知道很多事，刺猬知道一件大事。”一个人如果在过去十年里验证过自己的底层原则，大概率会继续用下去。具身智能和物理 AI 正如十年前的自动驾驶，处于早期阶段的尾声。时间会检验，这一次他能不能做出大致正确的推理。