周末跑步 10km，略感闷热。

边跑边把梁文锋的投资实录又听了一遍，边听边思考他与 Demis Hassabis 对 AGI 的理解和实现有何不同，以及他们两人的人生轨迹有啥差异。

梁在实录中并没有给 AGI 下个定义，只是明确 AGI 是 DeepSeek 的长期愿景，相比之下，Demis 对 AGI 是有自己的明确定义的，尤其关于 AGI 实现科学发明和通过爱因斯坦测试的界定。

在 AGI 实现路径上，两人都认为持续学习是当前路径上的关键卡点，但对于多模态的价值，两人是有明显分歧的。在梁看来，多模态不是 AGI 的必要条件，尤其在资源有限的情况下，只要做好语言大模型就可以。而 Demis 非常强调世界模型的作用，Gemini 从立项之初就是多模态的，Nano Banana 的突破，也是其中一个代表点。

梁的思路更偏向工程化，持续学习、自我进化、具身智能等，一步步迭代下去。而 Demis 比较强调神经科学，甚至想打造人工细胞。Demis 对科学研究有自己的追求，不管是 AlphaGo 还是 AlphaFold 都有所体现，获得诺贝尔奖也是对其贡献的最好证明。

梁比 Demis 在资本上有个幸运点，梁在更早的时候通过量化投资实现了一定程度的财富自由，我这里不是指生活上的财富自由，而是做技术突破的财富自由。而 Demis 在最早创建 DeepMind 时因为缺钱和融资困难，最后选择并购给了 Google，换取足够的做 AGI 研究的资本。从这个角度看，Demis 有点像浮士德，Demis 到现在为止，最快乐的事，可能还是从晚上十点到凌晨三四点，这段时间他可以静心做科学研究，白天他需要推进 Gemini 的项目进展。

当然，毫无疑问，他们都是了不起的人，在为人类打破边界，向他们学习。

昨天把 DeepSeek 梁文锋的四小时投资实录文字版听了一遍，仿佛看到了贝佐斯和张小龙的影子，克制和长期主义，对商业逻辑的不同理解。

其中聊到通向 AGI 的一个关键问题是持续学习，这个点在目前的模型算法上还没有突破。当前的模型都是训练好的参数后，直接在推理中使用，并不会把新的输入更新到模型中，简单来说，我觉得模型是没有新记忆能力的，只有训练好的旧记忆。至于怎么把这种实时更新能力添加到模型中，相信这也是可以攻克的问题。

但我觉得即使实现了持续学习能力，那我们怎么把不同企业不同个体的私有数据和知识也放到模型中？显然也是无法做到的，依旧需要外挂。这也是过去几个月我自己的一个核心判断：通用 AGI 不是企业 AGI。

虽然梁文锋把 To B 看作通向 AGI 道路上的芝麻，但成千上万的芝麻还需要有人去捡。帮助企业实现 AGI，就是神策这样的大量 To B 企业要做的事。神策最新的产品战略帮客户打造 AI Growth Team 和 Customer World Model，就是实现企业 AGI 道路上的芝麻。

用 Fable 做的暗黑破坏神编年史，暗黑二玩过一部分，暗黑三玩过一部分，手机版也玩过一部分，但一直没弄清楚到底为何而战，整了个故事讲解。

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我忽然有个想法，把人脑也看作一个端侧模型。

人脑有环境感知能力，有私有数据，有三观，有目的性，和云端大模型正好是一种互补。不是 AI 代替人，是人与 AI 共生。

云端大模型帮助人做一些复杂的计算，而人类赋予其目的和意义，反过来，人类又是云端大模型的触角延伸。

商业模式会变，但商业逻辑不会改变。

最近这四周，我们做了三场针对品牌零售、互联网、出海等客群的 Sensors AI 产品发布活动，每场活动最后我们都会邀请一些客户的闭门会探讨，最初我设计这个环节的目标是围绕增长工作流做深度探讨，但因为时间紧（一个小时完全不够用），往往达不到这个目标。在探讨过程中，我发现大家比较关注的问题是：

1、组织内部的成员 AI 接纳度问题，大量的角色，还没有进入到通过 AI 改变工作流的阶段，平级之间推动困难。这里我推荐一本书《跨越鸿沟》，它是讲科技产品是怎么推向市场的，尤其是针对 To B 的场景。这套方法用到企业内部新产品推广，同样适用。

2、数据和知识基建问题，为了让 AI 很好的发挥价值，基建变得更加重要了，如果没有建好，自然就会影响效果，其实是对数据基建有个反向促进。我们在设计 Sensors AI 之初也考虑到这一点，所以设计目标是只要神策的一套数据环境在一家企业内部人能够用起来，那 AI 理应也能跑起来，否则就是没有达标。

一场新的 AI Shift 跨越鸿沟运动开始了，期待帮助更多的企业完成这次跨越。

今天下午两点，深圳场见！

文章内部有报名链接。

最近反复看到一个说法，叫从沙子到智力，感觉很震撼，人类竟然有这么强的智慧，能够化腐朽为神奇。

本周四下午两点，深圳场，我们将带来神策 AI Growth Team 产品战略发布会，主要面向品牌零售、互联网、出海独立站等行业。共同探讨 AI 时代，增长工作流该怎么做。

文章尾部有报名二维码，欢迎报名参加！

龙虾在年初大火之后，热度并没有越滚越大，一方面对个人用户来说，它的使用门槛较高，但带来的价值并不成正比，许多人装了以后并不知道能干什么；另一方面如果将其用于企业内部，欠缺的东西又太多，关键原因是它的定位并不是一个同事，而是一个个人助手。

我们结合数据分析和用户增长的企业场景，将其进行改造，既接入了 Sensors AI 强大的 agent 能力，又增加了一些作为同事所必须的技能，如权限隔离、群体技能进化、任务推进等，这就是我们的 AGA（AI Growth Analyst）。在我们的上海和深圳沙龙场，也会有详细讲解和演示，欢迎报名参加！