#AI探索
世界不是线性外推，做博弈中的重要变量

张小珺与肖弘的对谈是近期听到的一期非常令人兴奋的播客，播客放出两天后，肖弘创业公司蝴蝶效应最新的Agent产品manus横空出世，引发广泛讨论。认真学习了肖弘在这一期播客里谈到的关于自己对于大模型、创业、做产品等一系列问题的思考，有很多收获和感慨，以下是一些印象深刻的点：

1、为什么不做大模型而选择直接做应用？

这是一个务实都选择，大模型很烧钱，单纯做应用可能更简单一些。相信大模型会越来越好，越来越便宜，模型应该会普通商品化。模型能力在快速进化，但是那个壳（应用层）也需要进化。你可以预判六个月之后大模型能达到什么能力，先把这部分应用做好，在前方等着模型能力变强。

2、做模型的厂商，模型掌握在自己手里，在应用层他可以快速跟进，比如，用跟进策略做一个类似cursor的产品。怎么办？

第一，有巨多的事情，模型厂商和大厂不一定每个都做；比如一些特定行业或者垂直领域的事情；

第二，特别辛苦的事情，可能也不会做；

第三，有些事情可能以后大厂会做，但是现在来不及做，这时候有一个窗口期，在窗口期做打一个时间差，可能也有好的结果。比如在移动互联网的战争中，应用商店后来大家都知道会被原厂做，但是在早期有第三方应用商店的出现，在窗口期也做成功了，最后虽然被并购但也有一个比较好的结果。而且窗口期的复杂在于，也许你做的很好了，原厂就不做了，这里有博弈的成分在，就可能有机会。

同时反过来想：原厂一定会做什么，Chatbot，那就考虑是不是不要正面竞争了。

3、关于DeepSeek在产品体验上的创新：

Perplexity CEO说:在AI时代有两个巨大体验创新：一是，Perplexity把这句话从引用哪个网页标注出来，增加结果可信度。

二是，把LLM思考过程展示出来。

DeepSeek巨大不一样是：DeepSeek把怎么想这个问题的过程展示出来了，这是体验创新。

当然OpenAI o1，也有思考，但很遗憾——DeepSeek的思考过程展示可能是整个人类第一次看到这个事情，因为OpenAI o1是要收费的！

OpenAI定义了产品的迭代——第一个是Chatbot（聊天机器人），通过ChatGPT这个产品，我们知道了Chatbot的用户形态；第二个是Reasoner（推理者），它做了o1，可是没让用户真正感受到技术和产品的链接，反而是从DeepSeek感受到Reasoner的威力。

还有一点，对比阅读DeepSeek-R1和Kimi K1.5的论文，发现Kimi在它的产品体验上刻意让回答变短，而DeepSeek的输出是长的。

以前大家以为从用户定义上输出短更好，但DeepSeek却反直觉，是长更好，大家喜欢看它思考。

它把技术上的创新点，以一个用户可感知的方式展示了出来。

OpenAI不放出o1思考过程，可能没有那么用户导向——它在想别人拿到这个就可以去训模型了——会有一点竞争（思维）。

DeepSeek很单纯。我做出来了，拿个东西给大家感受到——巨好。没有那么多事情。

4、Chatbot不一定是现在这样的产品形态。现在主流的产品chatbot产品，像chatgpt，deepseek，可以回答问题、写作、信息检索、做规划。但接下来他会使用工具，会写代码、会调用API，会直接完成任务。从一个给人答案但人要自己去完成任务，变成一个真正可以从检索、思考、完成任务的助手。

5、Agent的定义是大预言模型调动外部世界。Agent能感知环境，自主执行任务。过去几年Agent低于大家的预期核心原因是：模型还不够聪明。没法自动搞定很多事情。比如做Monica，为了让他能够执行任务，给他接各种API，把各种API往上接。但是这有点像做一个功能机，各种功能往上堆，用户去用。但真正的Agent应该是自己能写代码，调用API执行，能搞定很多长尾任务。类似Windsurf的YOLO（You Only Look Once)，给他一个任务，它会自己用工具，会调用Github去搞定一个事情。

6、关于新产品的体验（后来大家都知道了新产品就是Manus）:
它是异步的；现在的chatbot是同步的，你发一句话他回你一句，是“瀑布式的”，是A-B-A-B模式。但是人类的沟通过程中不是这样的，你发一条消息给我，我可能要很久才回。过程中，你又给我发来几条消息，或者说到一半的时候，发现前面的搞错了，要重来。新产品体验也是这样的，你和他说搞定这个事，他说：好，我会这样这样做，每一步有结果之后同步给你。中途发现有错误之后，你说：哦，搞错了，我改变一下。他说：好，那我重新规划之后的方案是这样的~最终几轮沟通之后把完成的产出给到你。
同时面对这种复杂任务，他也需要更多时间，用长程规划能力和逐步解决问题的能力来完成。目前全世界发现只有Cloud Sonnet 3.5有这样的能力把我们的架构跑起来。

7、当你意识到你在创新，你在领先的时候，要更激进，超级激进。要对AI时代有最疯狂的想象，基于最疯狂的想象去落地执行。

8、对创业者：用时代的年龄思考，而不是生理年龄思考。如果以2022年底Chatgpt发布作为AI元年，现在只是AI二年或者AI三年，还处于AI应用大爆发的早期。

9、一条暴论：白领可能是人类历史上走过的一段弯路。拉长人类历史万年来看，坐在一个地方高强度脑力工作，不太运动是很少见的。可能就是最近 100年，最近100年大家开始糖尿病、高血压。如果AI搞定这件事情，大家应该更像过去那样生活—把自己的身体搞得好一点，把自己的精神文明搞得好一点。

10、用博弈地方式思考，而不是用逻辑推理的方式思考。
逻辑推理就是，百度有最好的算法工程师，百度做了最好的搜索引擎，他也会成为最大的推荐引擎公司。那现在显然不是，用逻辑推导你就会很绝望，巨头你都比不过，他们一做你就完了。
尽量让自己成为很重要的变量。怎么尽量成为呢？没有办法，就只能Be Yourself，自己做好自己的事情。

11、新时代的安迪比尔定律：传统PC时代，PC厂商和半导体行业有一个定律：“Andy gives, Bill takes away." 不管Andy Grove造了什么，Bill Gates就会吃掉它——Intel因为摩尔定律在，可能18月之后成本下降了、算力上升了，但18月之后Windows也会把它的能力吃掉。可能Windows更图形化，或者提供了更强大能力。AI时代也一样，大模型的能力在进化，而能用大模型做的东西也越来越多，应用场景会越来越丰富，会被更多创业者去定义好的应用。类似于Agent这样的应用一定会消耗越来越多的token，agent在完成任务的过程中，有时候不能一次性解决，会报错，报错后自己重新尝试别的方法，这个过程会越来越高阶，但也会消耗更多的token。

今天重看唐朝写的如何给企业估值的文章，相较第一遍学到了很多，慢慢开始对如何估值有一些理解了，记录下一些深受启发的点：

1/资本的逐利性会使得具备相同盈利能力的资产获得相同的市价

2/股票本质上是一种特殊形式的债券。股权这种特殊形式的债券相对国债有三大显著区别：

1️⃣确定性2️⃣利润留存（净利润不一定会全部留给投资者）3️⃣成长

3/股票相对债券有更大的不确定性，要承担这种不确定性，需要补偿，补偿从哪里来：一是价格折扣，二是成长。

4/价格折扣是指1块钱的公司，用5毛钱的价格买，留足安全边际。对于企业价值的估算很难精确，只能大致地估计，为防止估算错误，需要买的便宜来给投资留足安全垫。

5/成长是价值的安全边际。如果是你能够理解的企业，对企业的未来比较确定，你就不需要那么多安全边际，一句话精准概括：成长是价值的安全边际。

6/对于那些我们能确认未来会有成长的企业，费雪的经验是：出价可以触及当下合理估值的上限。 唐朝老师认为30倍市盈率是合理估值上沿。30倍市盈率代表3.3%的年收益率，大约等于买国债放银行可以获得的收益率。

7/所谓合理估值，就是用企业可能具有较高增长的潜在优势，抵消确定性低于类现金资产的劣势后，将二者划上等号。以国债为代表的类现金资产收益率在3%-4%左右，取其倒数就是企业估值的合理范围，即大致25-30倍市盈率。

8/剩下的问题就变成了：怎么认定企业的确定性？如何去计算企业的成长？

【确定性】要回答几个问题：1️⃣利润为真否？2️⃣利润可持续否？3️⃣维持当前盈利水平是否需要大量资本支出？符合三大前提的企业，可以用报表净利润去模糊地提到企业自由现金流。当其中某项利润有可接受的瑕疵时，将报表净 利润适度打折，再去估值。

【成长】需要回答：1️⃣成长的幅度有多大？2️⃣成长是否需要依赖大量的再投资？ 除了确定性中的第一个问题可以通过学习理解财报来做出判断，其余四个都只有一个玄学答案：去理解你关注的企业，阅读和企业有关的一切信息，去各种角度思考这些信息，就能大致地答出来了。 这几个问题主要要回答几件事： 1️⃣这家公司靠销售什么商品和服务获取利润 2️⃣它的客户为何从它这里采购，而不选择其他机构的商品或服务？ 3️⃣资本的天性时逐利的。这家公司赚钱，那其他资本为什么没有提供更高性价比的商品和服务，抢占他的市场份额或者逼迫它降低利润空间呢？ 4️⃣假设同行或其他产业巨头参与竞争，该公司能够保住乃至扩张自己的市场份额？

9/对于满足利润为真，利润可持续，维持当前盈利水平不需要大量资本支出三个条件的公司。（这几点及其重要，这一套估值方法只适合满足这几个条件的企业）如何估值呢？当前合理市值=当年净利润25～30倍的市盈率，三年后的合理市值=三年后的净利润25～30倍市盈率。然后以三年后合理估值为锚，打五折作为自己的理想买点。 之所以用三年以后的利润来估算，而不是一年或五年、十年。是因为： ①股市经常以3-5年为一个起落周期，我们在相对不是很贵的情况下买入，三年内有较大机会达到合理估值水平。 ②预测更长时间太难了，即使每年80%的概率预测得准，三年下来的准确率也只有80%*80%*80%=51.2%。绝大部分人没有能力预测更长时间的情况，因此采用滚动三年往前看，不断根据情况修正。

10/预测的难题怎么解决：1、尽量选择简单的且你能够理解和能估算得大致准确的企业 2、尽可能在过去和现在一直很赚钱的企业里选择投资对象，不要试图在亏损或艰难赚钱的企业里去寻找反转 3、适度分散，单只股票持仓不超过40% 4、除非有确定证据，否则不要采信30%以上年增速来去计算三年以后的利润。

11/3-5年有较大概率达到合理估值并不意味着市场届时一定会回归到合理估值。没有到，说明股权依然低于合理估值，值得继续持有，直到其他资本发现并推动它回到合理估值。同样，现在以三年后的合理估值买入也不意味着此处是底，不会再跌。

12/理想卖点：超过合理估值的卖点设定可以在30-50倍之间，只要保证自己坦然面对以下两种情况：①卖点定低了，卖出后可能继续飙升②卖点定高了，没有及时卖出就跌回合理估值区间。只能陪伴企业成长并等待下一次高估。通常在当年预计利润的50倍左右最好全部卖出。50倍左右卖出的原因也不是判断短期内会下跌，而是大大超出了合理估值。

13/一些操作建议：市场相对平静时期提前做好决策，届时机械地执行，不要在接近卖出价格的时候，凭感觉去修正——哪怕时候证明感觉时对的。任何决策都不应该掺杂对短期（短期指至少1～2年）价格的涨跌判断。因为你真的没有这个能力，过去没有，现在没有，将来也不会有。

14/理想买点和合理价格之间如何买？ 费雪：如果新加入的资金量比较小，而且手头原有的股票浮盈不少时，买高点就买高点吧，持股优于持币，如果新资金量比较大，那还是等更便宜的价位稳妥。

格雷厄姆：我们并不认为，投资者非要等到市场价格最低时才去购买，因为这可能意味着长期的等待、收益的损失，甚至可能错过投资机会。投资者较好的办法是：只要有钱投资于股票，就不要推迟购买，除非整体市场估值水平超出合理估值标准所能解释的范围。

唐朝：确定性越高的企业，越偏向于合理之下就买。确定性越低的企业，越偏向于等到买点再下手。同时也取决于你个人对波动的承受力。你是更倾向于对波动无感、更在意最终的收益率？还是更倾向于宁愿收益低点，也不想承受大幅波动？如果是前者，偏向于合理估值就买，如果是后者，就偏向于等到理想买点。合理之下就买入的，可能理想买点到来时，手中就没钱了，只能呆看。但换来的事，可能逮住企业合理估值位置就被追捧，然后被业绩推着走的利润。两种选择都有利有弊，关键是不管哪种情况出现你都坦然接受，不要后悔。

@杨天楠 天楠老师说一个人精神成年需要三个时刻：
意识到自己只活一次
意识到自己需要为自己全然负责
意识到人是不可能被饿死的，所以冒险本身并不冒险。

最后一点，让我想起我高中同学的一个故事。

高中时候他一直是班里一个神一样的存在，聪明、不用花很多时间学习但成绩经常是前三，还很有趣，会在自己白 T 上画火影、高中毕业骑行川藏线、大学暑假从北京骑行穿越半个中国回老家。我一直觉得以后他应该是一个很厉害的人。

北航本硕毕业做了两份不同的工作后，他最终在广州的一家高校做实验室管理员，某种程度上选择了躺平。

但我依然觉得他可能有某种智慧，不随大流，在玩属于自己的游戏。去年有一次在广州聚会，在坐的同学或多或少都有些自己的焦虑。

他讲了一个自己的经历，辞去上一份工作之后，他跑过一个星期的货拉拉。我问为什么？他说，体验一下，我觉得无论生活怎么样，我们都是有办法活下去的，货拉拉也能干。

我一直对这个故事印象深刻。有一些时候想起觉得内心多了一份勇气。

正如看到这句话时候也获得了很多勇气：人是不可能被饿死的，所以冒险本身并不冒险。

人只活一次。

大概半年前，从川西回来之后，它就变成了的一个思想钢印。意识到这一点是我人生观上的一个重大转变，也会是我之后做很多决定最底层的决策逻辑，关于冒险与稳定，短期与长期，及时行乐与长期规划。

在得意忘形张潇雨和中二怪的一期播客中二怪提到了一个观点：
每当我想做一件什么事情的时候，我就立马去做，不带犹豫，久而久之我的大脑就得到了一个反馈，就是只要我想做的事情我都能立马行动，我的大脑是可以支配我的身体的。

这是一条很好的行动指导原则，不断通过想到就做到行程想法-行动-反馈的链路，训练大脑对身体的掌控感，久而久之就能成为一个想到就立马做到的行动派。

有意思的是，发这条之前觉得自己表述的不够好，于是调教 deepseek 改写这个观点：

大脑像肌肉，越立刻行动越听话——每次想做事的瞬间，逼自己先动3秒（比如想刷短视频时立刻锁屏），重复多次后，大脑会把「念头」和「行动」焊成条件反射。拖延的本质，是放任神经回路长杂草；立刻做，则是给大脑修高速公路。

deepseek 确实能有一些很好的表述，但锻炼自己表述和写作的能力依然是有很大帮助的，因为表述的这个过程是一个很好的深度思考过程，所以如果目的是更好的思考，即使 deepseek 写的比你好，也应该多动手自己尝试写写，而 deepseek 润色后的与自己所写的对比又是一次学习的机会。

#关于自由职业的思考
我的优势：
1/ 有一些积蓄，不至于饿死。一个月房租2k多，吃饭顶多2k，算下来一个月5k够花了，一年6-8w，那目前的积蓄至少可以让我6-8年不饿死。
2/生活作息还算规律，也算自律。在做一个能赚钱养活的事情之外，想尝试的东西包括但不限于，写作、研究投资、公司和商业，做和AI相关的事情，比如用AI编程做一个产品出来，学习心理学、做播客、学些摄影、学习一门乐器，学习如何公众表达、沟通和演讲、在一两项运动中精进自己。
所以应该自由职业后不至于生活作息紊乱，不知道去干嘛。
3/对收入不稳定有足够心理准备，有耐心，情绪稳定能面对不确定性。
4/学习能力还可以，有持续学习的习惯，不害怕转型，也不畏惧学习新的东西。
我的劣势：
1/没有什么客户资源，前期可能比较困难。
2/缺少一些能赚钱的硬技能，不管是以后可能尝试的AI编程、写公众号、做播客、心理咨询。目前都只是基于兴趣想做一些尝试，但是不足以成为吃饭的技能。目前看来保险经纪人是可以尝试的方向，基于此有稳定的现金流之后再尝试其他的可能性。

#关于自由职业的思考
突然觉得，现在这个时间点做自由职业简直是一个 perfect timing，有些积蓄有些社会经验，过去一年有一些心理上的准备和建设，一人吃饱全家不饿不需要养家，没买房没买车没有还贷压力，才30岁觉得人生刚刚开始，没有社会年龄的焦虑，无所畏惧，失败还可以重来，还可以折腾几年。嗯，真是没有比现在更好的时候了！

#必有我师焉/张潇雨
"其实你体验的不是上班，是有一个看似能带来稳定收入， 从而有一些安全感，并且有人告诉我每天应该去干什么，不至于自己直接面对生活本身，这样即使有很多不舒服的地方，也可以继续承受 ，并且有一个社会身份，就暂时不用处理身边人的异样眼光。这些熟悉的状态，让我更心安而陌生的状态令人恐惧的一种综合的体验“。

前几天看到张潇雨说的这句话就觉得一针见血。
上班的能给你带来的东西几乎都在这句话里提到了。
正面是：稳定的收入、以及有一份收入带来的安全感、一个社会身份、一种不脱离社会主流带来安定感、每天有规律的生活而不至于迷茫和不知所措。

反面则大概是：意义缺失，不是自己想做的事，总会遇到sb老板或同事……