摘要

张津剑把过去三年最正确的决定归结为2022年11月向LP宣布“All in AI”，但复盘后的真正遗憾是“还可以更猛，也可以更开放”。 绿洲由Stability AI看到范式转移，继而研究Transformer；当时项目常见估值仅1亿—2亿元人民币，10亿元已算很贵，MiniMax于2023年年初完成投资。最昂贵的反例是Figure AI：绿洲因“机器人项目一定属于中国”的判断放弃其约8亿美元一轮，后来公司估值升至400亿美元。
如果重来一次，张津剑不会只用货币买商品和股权，而会把钱换成算力，再“用算力去投创始人”。 他的推演是：货币代表工业时代对商品的支配权，算力则代表AI时代对智力的支配权；随着智力增强，算力可能像电力一样稀缺、配额化并纳入监管。机构因此应考虑自建算力集群，科技慈善也可能从给钱变成提供免费算力。
大模型与具身智能并非两条互斥赛道，而是从“南坡、北坡”出发、经多模态最终在AGI汇合。 MiniMax从早期All in MOE模型、多模态，到M系列、M2和M2.1获得开发者反馈，让张津剑修正了“单一模态沿Transformer即可走向AGI”的想法；具身侧的关键也不是机器能否跑跳，而是“Robotics不是Embodied AI，Robotics就是AI”。真正值钱的是机器与环境互动后训练出的AI。
张津剑对2026年融资市场明确乐观，依据不是情绪，而是前沿科技最终比拼人才、能源和供应链，全球只有中美具备完整组合。 他认为全球资金过去对美国“过度配置”，减仓后的重要去处只能是中国；DeepSeek、MiniMax、宇树和《黑神话：悟空》等创新，又让东南亚、中东资金更愿意购买中国科技。退出端则由香港市场成为中国科技公司的新通道，智谱、MiniMax等公司的人民币资本结构正在形成不完全依赖外资的本土成长体系。
AI变化越快，投资判断越应从“事”转向“人”，尤其要重估执行力。 模型已经比人更会表达、思考甚至建立全局观，但拿不到执行过程中的真实体感；创始人剩下的核心工作是定义问题、守住初心并迅速行动。融资一周多达40余个TS只是高频噪声，低频信号仍是问题是否重要、是否找到PMF——“AI时代想变得没有那么有价值，做变得特别有价值。”
未来十年的核心命题在张津剑看来不是某个应用，而是同时为人和Agent“寻找主体性，构建主体性”。 Agent需要身份、账户、支付、授权、反欺诈乃至法律与保险；人则必须摆脱由老师、老板和市场认可赋予的外部主体性。随着随身Agent长期核验语言、行为和微表情，“真”和“活出自己”会从价值选择变成生存策略：“以后你连演的机会都没有了。”
未来三到五年可能是“大科学时代”，主角会是一批善用AI的90后、95后年轻科学家。 张津剑同时看好AI与Science的深层结合、基于x402协议与ZK等技术的Agent Infra，以及中国具身智能“北坡”的全球机会。对创业者，他强调Day One的“Global Vision、Global Ambition”——以自己的认知参与全球创新，同时把自己活出来。

精读

1. 2022年的All in决定了此后三年的全部仓位

2022年10月，绿洲看到Stability AI，意识到“这是一个范式的转移”，再回头研究Transformer；11月便告诉投资人，接下来会把所有重心放到AI上。LP的第一反应却是：“怎么又来一波，我们2015年那波还没解套呢。”
当时绿洲在PPT里预测12月会发布GPT-4，最终等来的却是ChatGPT。版本判断错了，方向判断对了；张津剑认为，无论对个人还是机构，“重仓AI，甚至All in AI”都是过去三年最重要的决定。
2023年的价格后来显得尤其便宜：千寻、星海图、宇树、逐际动力等项目常见估值约1亿—2亿元人民币，10亿元已经很贵；MiniMax则在2022年末接触、2023年3月左右完成投资。张津剑的复盘不是后悔投错，而是“已经是最猛的人，还可以更猛”。

2. Figure AI把地域判断暴露成了价值400亿美元的偏见

2023年前后，美国机构曾邀请绿洲看机器人portfolio。Figure AI当轮估值约8亿美元，融资困难，甚至可能给discount；绿洲却判断“机器人项目一定是属于中国的”，最终没有投资，而张津剑称其后来估值已到400亿美元。
他把这次错失归因于“不够开放”：不仅应跨国家、文化和人群交朋友，也应考虑不同资产类别，当时低谷中的二级市场公司同样值得研究。“即使最后不去投资，大家可以一起去探讨这个世界的未来。”
张津剑认为AI与区块链都是“文明级别的技术”，在地缘冲突加剧时，反而可能用共同技术把人类重新连接起来；投资上的开放因此不只是寻找更多项目，也是进入更多未来叙事的入口。

3. 算力会从生产资料升级为智力的支配权

如果带着今天的认知回到三年前，张津剑会“把这些钱都换成算力，然后用算力去投创始人”。货币可以购买商品和股权，却买不到需要感召力才能聚集的人才；算力则代表下一时代对AI智力的支配权。
他的进一步推演是，算力会越来越稀缺，也可能像电力一样被监管、配额化。届时分配算力，本质上是在分配智力：小处涉及安全，大处则成为一种新的资源分配制度。
对机构而言，这意味着自建算力中心或算力集群可能比单纯持有货币更重要；对公益而言，“真正的科技慈善”也可能不是把钱交给研究者，而是给他免费算力，让其探索尚无商业回报的可能性。

4. 原始AI路线大体兑现，意外变量却是大公司的反应速度

绿洲三年前不相信垂直模型会成为终局，坚持投通用大模型以及Agent基础设施；当时还没有Agent这个流行词，双方用的是Bot。其核心判断是，未来不会仍以手机上的Application或软件为中心，而会进入Agent时代。
超预期的是Google、微软、Meta等全球大公司聚集人才、制定战略、持续投入的能力；阿里、字节等中国公司也展现出相似反应。张津剑承认，这些主流公司坚定拥抱创新，反过来压低了许多创业公司的天花板。
他依然相信AGI，但明确划出定义边界：如果AGI指“全知全觉的生命”，他认为达不到；如果指在任何结果可验证、科学可测量的环境中与人比较，他相信AI会“很快超过人”。

5. 下一轮主角可能是科学家，而不只是企业家

张津剑把未来三年称为“大科学时代”，甚至是“属于科学家的时代”。他的比喻是，文明像一个球，每位科学家都在球面撕开一道裂缝，再沿裂缝扩大人类认知的边界；AI会显著放大每个天才的能力。
这批推动者可能主要是90后、95后年轻科学家。按旧有论资排辈体系，95年出生的人刚三十岁出头，甚至还没有排队资格；张津剑却判断，他们会在未来三到五年登上历史舞台，创业者画像也将随之改变。
对已经进入AI的人，他给出的建议不是追逐某项技术，而是“活出自己”：AI会把个体最细小的审美、天赋和长期练习放大到服务全球，真正稀缺的是找到那个只有自己能提供的点。

6. AI参与者可能变少，部分人类劳动则会变成新的“非遗”

张津剑判断，“参与到AI的人其实是在变少，不是在变多”：应用范围在扩大，但技术和认知门槛也在提高。继续以工业时代的结果标准与AI比较，只会造成痛苦；不想用AI放大能力的人，则要从真实生活中找到无法替代的生命味道。
曲凯把这种未来戏称为“PPT非遗”：十年、二十年后，手工做PPT可能像今天的传统技艺。张津剑沿用奥林匹克的类比，认为未来会出现战略、HR、建模等“脑力和智力奥林匹克”，纪念人类独立完成认知劳动的荣耀。
播客也可能如此：大量节目将由AI生成，听众未必能分辨，但真人的一次停顿可能仍带来“活人感”。未来不是Agent消灭人，而是用Agent服务世界的人，与选择直接活出自己的人共同存在。

7. “AI泡沫”掩盖了方向判断，争论本身只是噪声

张津剑总结反对者的三阶段迁移：先说大语言模型“肯定不行、没有科学依据”；可行后改称天花板很低、只能做玩具；天花板继续升高，又承认有价值但强调泡沫很大。他直言：“我不喜欢泡沫这个词。”
泡沫本质是价值与价格之间的距离，两者不可能永远并排，有时价格领先、有时价值领先。对他而言，关键不是短期高估或低估，而是AGI是否仍是“全人类最聪明的人在解决的一个问题”；若小幅泡沫能吸引更多天才，反而可能加快问题求解。
曲凯补充了自己的教训：2023年曾咨询多位美国顶级学校教授，越资深者越断言具身智能遥远不可行，导致团队错过那一波项目；后来其中一位教授自己开始创业做具身。张津剑的结论是：“改革永远都是边缘人，创新一定在边缘处。”

8. 当项目从树干长成树叶，穷尽市场已不再可能

2022至2023年的AI市场像刚长出的树干，可能只有一两家公司；随后出现七八根树枝、几十条小枝，到2025年后变成成百上千片叶子。张津剑说：“你可以指出一棵树，但你没有办法数完所有的叶子。”
投资机构因此必须主动决定哪些方向不看，把注意力拉回“主要矛盾”。他的选择标准不是覆盖全部融资信息，而是“盯着那个树干看，不要去盯着树叶看”：先找行业必须解决的问题，再判断谁最可能解决。

9. 变化越快，创始人越成为投资中唯一相对不变的变量

MiniMax、Hello Robot、千寻、Hypershell等公司的成长，都曾面对中美冲突、中国境内不同币种选择、竞争对手恶意竞争等无法穷尽的变化。张津剑因此更看重创始人能否动态解决问题，以及能否“实事求是地面对问题”。
AI已经比人更会写邮件、更会说，甚至可能更善于思考和建立全局观。创业者真正剩下的工作，被他压缩为“定义问题，保持初心，快速执行”；尤其执行过程中的体感反馈，是AI无法获得的。
最鲜明的分界是，有人听完建议一周后就交付结果，有人想了一年仍在想。“AI时代想变得没有那么有价值，做变得特别有价值”，对应的策略就是“Long Action、Short Thinking”。
当曲凯请他给三年表现打分时，张津剑拒绝了：“这都太工业时代了。”过去对错已经完成，重要的是当下生命状态和下一步行动；若换个人坐到自己位置，他最希望对方马上做的是与更多人交朋友。

10. 未来十年的基础设施围绕两类主体展开

张津剑把长期问题浓缩为“寻找主体性，构建主体性”。对Agent而言，主体性意味着它知道自己是谁、代表谁、如何付款，如何证明没有欺诈或被欺骗；进一步还需要银行账户、driving license，以及围绕Agent的警察、法官等制度安排。
他把今天的RL理解为AI时代的教育：通用大模型类似九年义务教育，为人提供某种常识；专业训练再把它塑造成社会和岗位所需的能力。围绕AI主体性构建的医疗、保险、金融等社会体系，才刚刚开始。
人的问题正好相反：过去很多人的主体性来自老师、老板或所尊敬之人的评价，需要另一个主体认可自己，因而并没有真正的主体性。当功能性工作被AI替代，人只能在生活实践中回答“人何以为人”，也就是反复回到“活出自己”。

11. 融资是高频噪声，问题与PMF才是低频信号

绿洲内部周报最多时，一周能看到40多个TS，而三年前一周可能只有几个。张津剑把融资消息归入高频信息；低频信号只有两个：创始人究竟在解决什么问题，以及这个问题是否真的重要。
曲凯观察到，部分创始人已把融资当成强化学习的reward，以估值而非PMF组织行动，于是不断追问“凭什么他能融这么多钱”。这种比较既不验证问题，也不增加产品价值。
张津剑讲了一位投资人朋友的反差：做投资时，他总劝创始人不要比较估值；自己孵化项目后，却马上问“为什么别人是这个估值，我才这个估值”。张津剑只能请他“先做回投资人”，再原样复述他的道理——“知易行难”。
“信号与噪声”播客也服务于主体性：不预设专业答案，只让行业里做得好的人自然流淌，使听众发现“原来谁谁谁也就这样”。播客既降低了绿洲见创始人的信任成本，也让张津剑回听自己、像导演审视角色；曲凯则更习惯做绿叶，不再急于用外部结果证明自己。

12. 香港正在形成中国科技公司的本土成长与退出体系

张津剑把过去一年最大的资本市场变化归结为香港：市场仍有不成熟之处，却正成为中美博弈下中国科技公司的新出路。他称香港经历了“前所未有的牛市”，并希望政策引导能把它变成长牛。
股权结构也已改变。智谱的投资者以人民币机构为主，MiniMax同样拥有政府基金和多类人民币资本；宇树、银河通用、千寻、逐际动力等公司也呈现类似趋势，而不是过去设想的“清一色美元”。
这套变化正在构建中国自己的科技公司成长、估值与资本体系，不完全依赖外部资金。张津剑承认创投退出市场仍年轻、问题很多，但判断是“这些问题能解决，方向是对的”。

13. MiniMax让单模态假设让位于多模态理解

初见大模型时，张津剑把Transformer视作“解药”，以为数据可以沿一条路线走到大模型、再走到AGI；三年后的修正是，单一模态无法抵达终点，AI越发展，越能理解人类身体本身的价值。
人不是只靠语言判断世界的模型。温度、湿度、磁场、频率、皮肤触感、视觉和听觉共同生成亲切、不适、直觉与灵感；这些判断超越文字和纯逻辑推理，构成一个“更加通透和敏感的身体”。
张津剑把MiniMax的进展与此联系起来：它很早便All in MOE模型并拥抱多模态，大语言模型随后发展出M系列，特别是M2和M2.1，并得到全球开发者的实际正反馈。他认为，对复杂模态的长期训练帮助了模型理解能力，但这是其解释而非单一因果断言。
他给出的量级类比是，人能说出的比特数据大约只有能感知数据的百万分之一，而人能感知的又可能只是环境真实数据的万分之一。若机器人拥有更完整的频谱、能够感知所有数据，训练出的AI智慧会超出现阶段想象。

14. 具身智能的价值中心正从机器迁移到AI

第一阶段的市场把具身理解为机器人，关心它能否进家庭、打螺丝或完成具体工作；2017至2018年前后的商用清洁、仓储、无人叉车和工程设备已经证明，这类带AI的机器可以形成好生意。
第二阶段开始把机器人视作AI的载体：新一代software需要新一代hardware，AI有能力还必须有身体执行。张津剑认为市场正在进入第三阶段——“Robotics不是Embodied AI，Robotics就是AI”，真正值钱的不是承载AI的机器，而是通过真实世界RL、机器与环境互动训练出的AI。
大模型需要具身提供真实反馈和更多模态，具身则需要AI理解身体采回的数据；两边从不同初始点进入多模态路线，最后在AGI汇合。因此“南坡”与“北坡”并非赛道分类，而是两种构建世界模型的方法。

15. 千寻的估值变化记录了具身第三阶段的共识迁移

绿洲在2023年年初成为极壳、千寻等公司的第一个投资人，底层逻辑都是“新一代software一定会有新一代hardware”。但与千寻共同成长后，团队才逐渐接受创始人高阳的判断：真正值钱的可能是通过机器训练出来、通往AGI的AI。
投千寻时估值约2.5亿元人民币，下一轮约3亿—3.5亿元；到2024年初，3亿—4亿元依旧非常难融。投资人反复追问机器人何时能跑、能跳、能打拳，甚至认为“你不需要做AI，你能跑就行了”；张津剑回看称那是“白菜价”。
随着市场开始接受第三阶段，相关估值迅速上涨。张津剑认为千寻智能与苏昊、韩真团队是全球在这一领域往前推进的重要力量；其中苏昊团队按“南坡、北坡”的划分，可能处于北坡全球第一梯队。他不知道苏昊团队和千寻智能最终谁会走得更远，但称实验室里看到的demo“非常amazing，可能会很快”。

16. 新机会集中在科学、Agent制度层和中国资产重估

张津剑想研究的不是作为口号的AI for Science，而是AI与Science究竟如何深层结合，以及年轻科学家会如何重写科研和创业组织。这条线与“大科学时代”的判断相连，却还没有被压缩成成熟投资公式。
另一条线是Agent Infra。AI之间的法律不靠自然语言合同，而是双方共同执行的coding；交易体系则要解决支付、身份和可信验证。他提到去年Coinbase推出的x402协议以及ZK技术，认为很多底层问题既不能靠人监督，也不能简单靠另一个AI监督，而要靠数学和算法。
对2026年融资市场，张津剑给出明确结论：“没问题，今年我很乐观。”前沿科技最终比拼人才、能源和供应链；他认为中国人才不输，而很多国家连电力与数据中心供应链都无法完整解决，因此真正的竞争仍集中在中美。
资金面上，他判断全球资本过去对美国“过度配置”，减仓资金的重要去处只能是中国；DeepSeek、MiniMax、宇树和《黑神话：悟空》等创新，又让东南亚、中东资金愿意购买中国科技。只要资金继续流入、创新继续推进，市场就会向前走。

17. AI把个人成长压缩为减法、注意力和真实

张津剑不把“生命力”当价值标准，而把它解释为一个人活出自己的程度。若把人视作大模型，长期摄入不属于自己的数据、进行不属于自己的reasoning、吐出不属于自己的token，模型就会“坍缩”；很多人不是不能，而是“不敢活出自己”。
他的具体减法从去年六七月开始：原则上不吃晚饭，每月只因应酬吃两三次，由此自然减少社交和饮酒，腾出晚上，也开始珍惜每天唯一一顿正餐。午饭不再“随便吃”，生活其他部分也重新出现自己的判断。
这套方法可以迁移到投资：如果一年只能投一个项目、一生只能做一件事，选择会从十个压缩到一两个。与之配套的是停止下意识行动——不因权威推荐就买书，只读真正想读的内容，哪怕看起来“不务正业”。
AI研究又把减法指向attention。Transformer的重要贡献是Self-Attention，模型追求Long Context，人类的注意力却被短视频压缩到15秒、20秒；张津剑认为，提升生命质量与提升模型质量是一回事——把有限算力供养给长期、低频、真正重要的信号。

18. 当Agent能跨时间验证一切，“真”会成为唯一可持续策略

张津剑把人生的北极星指标归结为“真”。关于运气，他认为大部分、绝大部分可能都是运气；曲凯进一步指出，运气常是随机性经过事后的总结，真正可掌控的是选择方向、选择与谁同行。种子如何开花仍取决于气候、温度和土壤，所以只能“保持敬畏，选择对的人，静待花开”。
他预想随身Agent到明年可能会从录音笔变成能旋转观察双方的摄像头：实时补充问题、整理Todo、记住历次承诺，并沿时间轴、空间轴和互联网事实核验语言、微表情与行为。届时技巧会被拉平，“但凡你知道你在演，AI一定知道你在演”。
好的伙伴因此是“那个让你变成更真的人的人”：无论伴侣、合伙人还是股东，都允许彼此只表达第一层真实想法，不必计算第二层、第三层利益。另一条路是“Fake it until you make it”，演到潜意识也相信；除此之外，持续表演的负效应会大于收益。
MiniMax创始人闫俊杰被他用作“不演”的样本：面对竞品融资，他说“我不看”，只看AGI、自己的位置与距离；面对高管索要对标预算，他坚持技术尚未收敛，应先把钱投入研发，而不是演给市场和投资人看。放到更大尺度，这对应中国创业者的“Global Vision、Global Ambition”：Hypershell、大疆、拓竹等不再只靠成本和工程能力，而在定义全球新品类。

Vol.83 25页PPT记录一场中国AI“全明星赛”All-In 的2026年预测