核心判断
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Hot Take
"基于公开数据训出通用基础模型——只要有两家以上，就不可能赚钱，就是要卷成电费。"
公开数据 = 无差异化。别人马上做蒸馏，很快你的能力人家也有了。真正的壁垒是私有数据——行业垂直数据、客户 first-party data、持续积累的时序数据。Y = F(X)，当 F 已经够 smart，竞争的是 X。
2
Hot Take
"Scaling Law 是一个特别瞎扯的事——只是基础大模型公司 CEO 出去融资的一种叙事。"
两个比喻：① 人体血管分叉 26 次到毛细血管就到极限——大到一定规模基础代谢就受不了了。② 芬兰 KONE 电梯——缆绳比轿厢重，拉自己而不是拉轿厢，所以高楼一定要分电梯。通用基础模型把全世界所有活都干了——这不可能。
3
Hot Take
"Agent 是一种交互技术。它不是 AI 的一个功能——它会对 To C 和 To B 互联网都产生革命性变化。"
Tool use 是交互，planning 是 plan 怎么交互。Agent 能操作所有 app，入口就变了——以前的平台公司如果只提供链接不提供供给侧能力，会很危险。
4
Hot Take
"那些不提供供给侧能力、只提供链接网络的公司会很危险。"
Agent 可以跨平台操作：先去智联招聘、再去 Boss 直聘、再去五一 Job。如果你只是个中间人而不是根节点——比如滴滴如果没有无人驾驶——苹果或小米就能绕过你。
创业沉浮
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创业
"每个月花一个亿，一个月的 runway。这是最夸张的时候。"
2022 年上海封城，半数收入没了。投资人 diss 他"把融的钱浪费了"。裁员补偿金超过两个亿，银行骗他还贷后不续贷。他自己借钱投了一千多万美金。最后融了一亿美金但实际能用的只有两个亿。
6
创业
"我从一个纯理想主义的 founder 变成了一个会经营的 founder。"
2022 年前他觉得有无数的钱可以用，一千人团队做 EIP，一度管理 40 个直接汇报人。经历了 2022-2024 三年后，学会了算账——"算账能力一直很强，学数学的嘛，只不过之前不费这个心。"
7
创业
"一千人团队做 EIP——做太早了。我需要 L3 的 model，但当时 L1 都不 ready。"
2020 年就在做 ChatGPT + 微软 Copilot 的概念产品。三个子团队（application、数据 integration、AI 模型），小红（肖弘）管产品。结果早了两步——"如果早半步是先驱，早两步就是先烈"。
8
创业
"我的第一个用户是罗永浩的牛博网。"
第一版商业计划书写的是推荐系统。但 2007 年 iPhone 一代都没发布，PC 互联网 cookie 每两个月被 360 清一次，推荐系统跑不起来。因为李丰的原因（罗永浩是李丰教育公司的股东），推荐系统就先放在牛博网上了。
9
判断
"Manus 发布第二天我就敢按 10 亿美金估值投。"
肖弘（小红）在明略时的 AI 知识科普从吴明辉这里开始。他一直想让她做 CEO 继任者，但她坚持要做 To C。他评价肖弘的产品"顶级的"——自己也在做 Agent，有很多事想到一起去了，只不过一个 To C 一个 To B。
技术与 AI 判断
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技术
"OCR 这么简单的任务，所有大模型都干不好。"
六十二分类任务，以前极小的模型就能干。但大模型训图片时都是"看图说话"，attention 训成了感受全局而不是一个字一个字看。如果 OCR 都算 MoE 的一个专家，整个 MoE 得几万个——路由越来越复杂。
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技术
"'现实世界的数值游戏'——这句话彻底启发了我。"
投资了一个 SLG 游戏朋友，聊如何用 AI 替代陪玩。朋友说"我们这种游戏就是数值类的游戏"——他一下想到自己的业务就是每天一堆人分析数据做决策。灵感在滑雪场缆车上闭合，当场布置作业，春节后第一天立项 DeepMiner。
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技术
"AI 时代企业级服务会出现并购潮。"
以前整合两个产品要把底层全部打通。现在不用——把产品变成 Agent，变成 Multi-Agent 就可以了。整合容易了，产品和产品之间很容易协同。他自己也打算做企业级服务的并购 base——"并更多的 Red 过来"。
对比
Single Agent (Manus)
- 给一个任务就跑
- 一波流出结果
- 云端运行
- To C 为主
MOA (DeepMiner)
- Multi-Agent 分工协作
- Human-in-the-loop 挖暗默知识
- 7B 小模型，私有化部署
- To B，垂直行业 SOTA
40 人团队，pass at one 直接在 Mind2Web 和 OSWorld 拿 SOTA。主办方惊讶"你们从哪冒出来的"——用最少资源做到世界第一。
未来判断
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未来
"将来企业只有两类人：老板和合伙人。而且合伙人不是员工。"
合伙人是 part-time 专家，按经营效率分红不拿死工资。他的注解：那些 partners 最终不是肉身加入的——是 Agent 加入的，你的分身 Agent 被租用了。Agent 有 IP：顶级专家的 Agent 很贵，nobody 的 Agent 很 cheap。
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未来
"考试应该考学生训的 Agent，不是考学生本人。"
大家上班 PK 的不是 PK 我——是 PK 我加我的 AI。小朋友在学校学的东西 AI 都知道了，为什么还教他？真正面向未来的考试：把课程教给 AI，让 AI 代替你考试。
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未来
"人机协同中最难的是把暗默知识变成 Memory。"
引用 SECI 知识管理模型：师傅的暗默知识通过 socialization 传给徒弟。AI 时代的做法是 Human-in-the-loop——Agent 不停问你问题，在多轮互动中把你脑子里的 context 挖出来。"协作模式很烦，但 AI 就是这样把暗默知识挖出来的。"