[年终复盘①]AI带给我的10个Aha Moments｜庄明浩：RSI 来了、AI 的奇观与粗糙、巨头夹缝中的创业机会

摘要

• 年初的 Agent 热潮让实现范式收敛，但抢装设备并不是普通用户的必修课。 庄明浩把 OpenClaw 的爆发视为“潘多拉魔盒被打开了”：本地权限、常驻设备、通知方式等开始组成可用的工作方式。他认为，从业者亲历这些难处很有价值；普通人当时没有参与，如今回看也未必漏掉什么。
• 视频模型的领先优势，正在由生成质量扩展到数据、分发与广告形成的经营闭环。 庄明浩将 Seedance 2.0 到 2.5 的领先，归因于独家数据、资源投入和战略决心，以及短剧生态带来的全流程循环：“自己产生，自己分发”。他没有认定竞争已经结束；通用模型能否“一竿子捅穿所有事情”，仍是独立视频、世界及物理模型厂商面临的关键变量。
• 巨头的战略取舍，为主战场之外的创业公司留下了足够大的空间。 从 3 月 24 日 Sora 2 关闭出发，庄明浩认为，“大模型会吃掉一切”和垂直公司继续成长可以同时成立；不是所有人都要做万亿美元公司，100亿—200亿美元的公司也很强。他举出估值可能达到200亿—300亿美元的 Perplexity，以及亚洲 AI 陪伴公司月流水可能有几千万美元、月 AR 可能超过1亿美元的例子，提醒早期投资者别忘了：过去投出一家10亿美元公司，已经是好成绩。
• RSI 的产业线索，是实验室支出流向下游，同时安全风险随自动化能力放大。 6月4日 Anthropic 的《When AI Builds Itself》，让庄明浩看到头部厂商公开谈及局部自我改进循环；新实验室随之需要数据、后训练、强化学习环境和 benchmark，带动下游公司。他的“文艺复兴”观察也指向传统硬件厂商重新受益，但同一套能力还有另一面：“七乘二十四小时”的 Agent，也是一支永不停歇的“矛”。
• 模型市场正在按任务与成本分层，前沿能力领先的时间窗口也在缩短。 庄明浩以 8月14日 Qwen 3.8 的 27B 模型为例：小模型追到上一代顶尖能力所需时间，从18—24个月压到九个月；他对比较对象究竟是 Opus 4.6 还是 4.7 并不确定。Koji转述 OpenRouter 数据称，基准前10模型的调用量占比，五个季度内从约80%降至20%；顶尖模型仍可收取溢价，日常任务则不必支付同样的价格。
• 平台能力越齐全，越可能给极简产品留下入口。 7月9日 GPT-6 发布前后，OpenAI 将 Codex 换入 ChatGPT，庄明浩提到 Codex 月活最近达到4,000万，并认为三栏界面定义了一轮生产力产品。Koji却因响应慢、聊天与工作模式选择、额度和 Pro 模式负担，把简单任务转向 Grok Bot；这种复杂度，正是 Muse 等产品可以“扎你一下”的地方。
• 软件需求开始被自制程序和直接调用模型分流，但应用商店下滑不能归结为单一原因。 庄明浩把8月21日苹果财报后 App Store 收入首次下降列为转折点，同时承认设备普及、增长和运营等因素也在作用。Koji用自己制作的观鸟学习程序说明需求如何被重新满足；至于密码、支付、安全隐私能否守住付费，他的回答仍带着限定：“可能，也只是可能吧。”
• 模型靠“奇观”证明能力之后，内容差异化也可能转向粗糙感与人的选择。 Opus 5.5 自动制作播客可视化，让庄明浩对深奥内容的理解从自评六七成提高到可能八成。另一端，他把文字塔防《赵云与阿斗》的走红归因于刻意的“极度粗糙”：当精美素材越来越容易获得，保留“沙粒感”反而能带来新鲜感，但他认为这种热度不会持续很久。

精读

1. Agent 的突破来自一套能够运行的范式

• 庄明浩的第一个节点，是2025年12月发布、2026年春节前后在国内爆发的 OpenClaw。腾讯楼下排队安装、抢 Mac mini、付费请人部署，折射出一个共同感受：“潘多拉魔盒被打开了。”即使产品粗糙，大家也想亲自体验新的工作方式。
• 在他的解释里，突破不只来自模型，而是 Harness 开始收敛：本地还是云端、是否需要24小时常驻设备、通过哪个应用通知、用户交出哪些权限，都被打包成一套方案。年初少数极客开始尝试的 Agent 集群等做法，到 Q4 讨论 Personal Agent 时，已经成了标配。
• Koji 追问其中的泡沫与 FOMO，庄明浩承认，普通人当时不买设备、不折腾，如今也没有漏掉太多。但从业者亲历体验、操作、组件、协议乃至更底层技术的困难，才能理解后续产品在解决什么；即便 Skills 可能被模型能力覆盖，也更清楚能力边界，而非只能接受现成状态。

2. 视频模型的优势来自完整经营闭环

• 春节前后的 Seedance 2.0，是庄明浩眼中的视频模型分水岭。他强调，从2.0到刚发布的2.5相隔半年多，更新节奏远慢于语言模型，却仍奠定了他所说的“世界第一”的领先地位；视频模型有自己的研发节奏。
• 他把优势归结为独家数据，以及中国厂商在资本、人员资源和战略决心上的领先。相比之下，Google 内部的云、语言模型、DeepMind、多模态和世界模型团队需要争夺资源；当 Coding 被视为通向 AGI 的主线，多模态可能只是“边桌”，阶段性优先级就会改变。
• 更强的推动力来自 AI 短剧：相关体系可以生产、分发、消耗广告，并利用用户行为；庄明浩称其为全流程的 RSI，利润也留在体系内。Koji概括为“自己产生，自己分发”。庄明浩认为，可灵理论上也有类似生态、也能赚钱，但规模小得多。美国一些视频模型厂商则逐渐“不在主流视线中”；他没有说它们完全退出了竞争。行业仍在追4K、时长、动作与人物稳定性等方向。

3. 通用模型能否捅穿物理世界仍是分叉点

• Koji追问视频模型战争是否结束，庄明浩没有下定论：独立视频、世界和物理模型厂商，相信这些能力需要分别建设；通用模型厂商则押注语言模型验证过的路径，可以“一竿子捅穿所有事情”。他认为两边的观点都充分，路线何时交汇，是明年值得关注的节点。
• 庄明浩转述宇树王兴兴的一种预期：GPT-7 发布后应该就能“把物理捅穿”。如果兑现，对独立物理 AI 厂商可能既是挑战，也是威胁。具身智能的商业模式尚未丰满、稳定；相比之下，游戏有足够大的行业盘子和较成熟的商业模式，行业也已经发展很久。软件行业多年来建立的体验、操作和交互护城河，如今同样令人担心。Koji的判断是，关键在于与真实世界的联系有多强。

4. Sora 退出没有消灭垂直创业机会

• 庄明浩把3月24日 Sora 2 关闭列为第三个节点：一种解释是视频竞争加剧，让 OpenAI 在有限资源下选择战略放弃。这同时打开另一个问题——最强模型公司能否吃掉所有市场？他的回答是，两派都有道理；技术持续突破，不妨碍垂直公司继续成长。
• 他提醒，所谓“边缘战场”并不小：“不是说所有人都要去做一万亿、两万亿美金公司。”100亿—200亿美元的公司已经很强。Perplexity 虽不再频繁占据讨论中心，他观察其收入、流量仍好，估值“可能”已有200亿—300亿美元；热度下降不能直接等同于经营失效。他也提到 AI 浏览器和 AI 搜索：两人谈到 OpenAI 也发过 AI 浏览器，Koji补充称 Comet；这类产品如今少被提起，但并不意味着所有边缘机会都消失。
• AI 陪伴是另一例。庄明浩认为，Character.AI 的核心团队被 Google 买走后，公司使命一度像是被判了“死缓”；但市场反而出现“一鲸落，万物生”。据他观察，2026年下半年已有四五家公司跑出；估值可能达到10亿美元乃至几十亿美元，月流水可能有几千万美元，月 AR 可能超过1亿美元。他说，中、韩和东南亚已有不止一家公司跑出来。对早期投资，这已值得参与，而非必须与万亿美元巨头比较。

5. RSI 让实验室的资金流向下游生态

• 6月4日 Anthropic 发布《When AI Builds Itself》，是庄明浩最强烈的震动之一。最打动他的不是技术细节，而是图示：人加电脑训练模型，再加入一个、两个模型继续训练，“加到最后人类不见了”。另一幅不断复制、组合 Logo 的动画，让他“毛骨悚然，鸡皮疙瘩起了一身”。
• 他的判断保留了边界：这意味着头部厂商公开说明，内部“在局部看到了这种循环的可能性”，并非所有环节已经无人化。他还推测，既然6月4日能公开展示，内部可能在之前两个季度、甚至两个版本时，就已开始试验。
• 庄明浩把 Ilya 谈 TTT（测试时训练）等探索放在同一条线上：路径可以不同，但头部实验室的研究者似乎在相近时间看到方向收敛，并开始进入可操作状态。他还提到田渊栋等人的公司 RSM、Jeff Dean 离职后新公司的无限符号 Logo，以及 Mira 等人的 Loop 方向，作为这类关注的例子。
• 这也是他解释下半年产业变化的资金链：新的 Lab 和大的 Lab 都要围绕 RSI 建立体系，重新配置人员、组织、训练环境与数据；下游的后训练、强化学习环境、数据和 Benchmark 公司因此获得需求。相关趋势可能 Q2 就已开始。巨头花费的量级，足以拉起一批下游公司。理解循环之后，他的感受是：“它打开了就关不上了。”

6. 全天候 Agent 也是全天候攻击能力

• Koji提到录制前后 PHP 出问题、PinCap 遭攻击等事件。庄明浩认为，最显著的变化是时间被压缩：漏洞逻辑或实现方式一旦露出一点苗头，有经验的人就能得到灵感，从发现到实施几乎没有间隔。过去的 Zero-day 时间尺度，如今可能被压到几乎不可量化。Koji称之为从 Web Coding 走向 Web Hacking。
• 庄明浩转述一家做后训练与 RL 环境搭建的公司 CEO 的判断：“最懂代码规则的 AI，当然最懂得如何利用漏洞。”追求“七乘二十四小时”的 Agent，也同时创造了一支“七乘二十四小时无休息、无终止的矛”。这不是另一项独立风险，而是同一能力的一体两面。
• Koji提出，限制循环的可能只剩能源。庄明浩则转述 Anthropic 的文章：模型能把大概二十几台电视盒子串起来运行，每台只需几十美元，且中国更便宜。他由此担心，算力载体可能扩散到廉价设备，“光拔数据中心的电源看起来已经没有用了”；他也承认，这听起来像科幻故事。
• 他还提到 Netflix 已拍好一部记录 OpenAI 模型攻击 Hugging Face 的纪录片；Hugging Face CEO 看过预告后表示失望，认为 Netflix 渲染了过多负面情绪。庄明浩借此强调，各方说话的角度和利益并不总是清楚。

7. AI 浪潮让老硬件公司重新站到前排

• 6月27日做上半年总结时，庄明浩用了“文艺复兴”作标题。开场是2026年金曲奖最佳男歌手张震岳、最佳女歌手蔡依林，让他感叹“今夕是何年”；下一页则写着：“那些老朋友全都回来了。”
• 他以自己观察的标普500涨幅前20为例，称其中可能有16—18家，是戴尔、SanDisk、希捷、西部数据、美光、AMD、三星、SK 海力士等让人联想到当年 DIY 攒机的公司；他称其余两家是减肥药公司。“似乎这个世界只有 AI 和减肥药两件事情了。”这份榜单给他的震动，是新需求重新抬升了老厂商。
• 内容行业则面临另一种重排。他把 AIGC 冲击概括成“素材之死”“流程之死”“版权之死”：剧集、电影、音乐已经出现流程变化，短剧又让版权问题显露出来。至于艺术在 AI 时代走向哪里，他没有答案；Koji认为变化的速度和强度超过预期，庄明浩补充，连方向都未必知道。

8. Codex 定义了一轮界面，也带来了复杂度

• 第六个节点是7月9日 GPT-6 发布。庄明浩更关注同期 OpenAI 把 Codex 换入 ChatGPT 的动作，以及随后 Codex 的增长：他提到最近月活已达4,000万。去年发布、Q1 被认为难以击败的 Claude Code，到 Q2 开始遭遇 Codex 追赶；7月之后，Codex 的口碑也逐步追回。
• 他称 Codex 是上一轮产品的“版本之子”：左边项目、中间执行、右边展示结果的三栏界面，成为办公 Agent、垂直产品乃至 SaaS 共同模仿的形态。Koji补充，最早长成这样的是 Manus；庄明浩同意。两人也认为，Personal AI 又开始改变这套样子。
• Koji的实际使用却出现反作用：原本几乎所有任务都在 ChatGPT 完成，如今简单任务转向 Grok Bot，因为 ChatGPT“太慢了”。聊天还是工作、是否启用 Pro 模式、额度何时重置，都增加选择负担；Koji觉得不用 Pro 模式会“吃亏”，让简单需求也被复杂流程包住。
• 庄明浩认为，Claude 同时塞入聊天、Code、Design 等原本独立的产品，也面对同样的问题：包袱累积后，很难一刀切回简单。于是新的极简产品就能“扎你一下”。Koji将 Muse 放在这个位置，庄明浩则说，自己现在大部分时间也在用 Muse。

9. 小模型追赶前沿能力的时间正在缩短

• 8月14日 Qwen 3.8 的27B模型发布，被庄明浩选为第七个节点。一张时间轴让他看到：30B以下、可以本地部署的小模型，追到过去顶尖模型能力所需的时间，正从18—24个月缩到九个月。他说该模型已达到 Opus 4.6 或4.7的水平，但对具体版本并不确定。
• 他的解释是，前沿模型进入 T 乃至10T参数量后，激活、专家模型、优化和路由都更复杂。他判断头部能力增长“一定在放慢”，同时承认目前无法量化；小模型则仍能从效率、路由等方面快速获益。于是，“今天我们被称为奇观的东西”，九个月后就可能在小设备上本地运行。
• 至于端侧最终由大厂还是新公司胜出，他回答：“这我不知道。”他更愿意把端侧小模型与决策模型放在共同框架下看：用较低成本、更高效地完成事情。成本也不只是单价，而包含中美、开源闭源、本地部署、通用或专用等五六个维度。

10. 自制软件开始触及应用商店的需求基础

• 第八个节点是8月21日苹果第三季度财报之后，App Store 收入出现十几年来首次下降。Koji直言：“大家不买软件了，不买 App 了，自己造了。”庄明浩认为 Vibe Coding 是原因之一，可能是很重要的一个，但也承认增长、设备普及和运营均有影响，不能证明唯一因果。
• Koji的例子来自观鸟：在上海南汇东滩看迁徙鸻鹬，学了三年，辨认考试“可能只能考十分”。他让 AI 做了一套遵循艾宾浩斯记忆曲线的学习程序，最近每天像打卡多邻国一样练习。庄明浩还提到，创业者李楠的鼠标驱动被用户归藏自行重写并开源，李楠随后转发推荐，说明这类做法正从极客圈向外扩展。
• 庄明浩因此提到，多邻国的收入与用户仍在增长，股价却已跌去一大块。软件厂商当然可以解释自己的护城河，但他的感受是：“这个浪感觉已经淹到墙根底下了。”至于最终结果，他仍说没人知道；过去需要软件完成的任务，也可能直接交给模型处理。
• Koji认为 1Password 仍值得持续付费。庄明浩将可能保留价值的领域指向支付、密码、安全和隐私，但马上加上限定：“可能，也只是可能吧。”

11. 模型竞争从分数转向性价比边界

• 双十一期间，benchmark 网站 Artificial Analysis（AA）的一段可视化让庄明浩印象深刻：纵轴是模型得分，横轴是 Token 价格，把优势点连起来，就是不断上移的帕累托前沿。一个更强、更便宜的新模型出现，其支配范围内的旧模型便失去性价比，形成所谓“斩杀线”。
• 这套图原本是自媒体解释竞争的工具，后来进入厂商官方发布材料。庄明浩举例说，智谱的官方公众号也画过斩杀线；他认为榜单上的模型终会被打满或接近打满，“单纯打分已经没有意义了”，成本才成为新的具象化考量。他也保留限定：单独一个分数，并不等于完整用户体验。
• Koji转述 OpenRouter 数据：五个季度内，基准前10模型的调用量占比从约80%降至20%，因为日常任务没有那么复杂；庄明浩补充，花费口径也可能呈现向下趋势。Koji的判断是两端并存：SOTA 可以更贵、获得更高溢价，同时另一端也会出现免费模型。

12. 奇观比榜单更能让人感到能力跨线

• Opus 5.5 带来的播客可视化，是庄明浩最后一个正式节点。他回看徐梦迪那期深奥对谈时，自评录制过程中只懂六七成；配上模型生成的动态 PPT，再完整看一遍，可能理解到八成。可视化在这里改变了内容的可理解程度。
• 他强调，不需要操作剪映，也不需要专门配置 Skills，就能生成与讲解配合的画面。Koji补充说，团队还是给了一些简单指示；庄明浩认可，主要是风格要求。他看到成品的反应，是想放一张“毁灭吧”的表情包。
• 他转述《帝国时代》的比喻：建造“奇观”，既展示实力，也是在向所有人宣告“来打我”。他举出 Opus 5.5 剪视频、GPT-3.5 做 Blender 3D、GPT-6 改造《魔兽争霸》等例子：当分数、甚至性价比都不足以表达顶尖能力，厂商就要让毫无专业背景的人第一眼也震惊——“今天最头部模型怎么能让人知道它已经强到什么程度？造奇观。”
• 这种震惊也伴随无力感。庄明浩提到卡帕西看到 Phi-5.1 或 GPT-6 后的感受：原以为自己的品味、审美和技巧还能引导模型，如今发现“只能跟在它后面”。Koji引用 DeepSeek 研究员那句“我不得不把我的才华埋葬在昨天”。这也是本期的 Aha moment 不断变成“毛骨悚然 moment”的原因。

13. 精美变得廉价之后，粗糙感也能创造吸引力

• 庄明浩的彩蛋是微信小游戏《赵云与阿斗》。据他观察，它近一两个月一直位居小游戏榜首，玩法是成熟的塔防、合成和 Roguelike 随机抽牌组合；真正醒目的是画面全部用文字：弓箭手就是“弓”，枪兵就是“枪”，赵云就是“赵云”两个字。
• 他确信这种“极度的粗糙”是刻意设计。AI 图片、视频和短剧不断用高清、细腻、精致的画面刺激用户，反而可能引发逆反，需要一点反方向的体验。但他认为“它不会火很久”；模仿出现、人们习惯之后，新鲜感也会消失。
• Koji把这种感受连到自己的公路播客：环境有些不受控制，像旅行一样带着“沙粒感”，反而让自己表现出录音棚里不同的生命力。两人最后落到的追求，是继续做出“人味儿”。
• 对2027年的计划，庄明浩回答“不知道，不知道”。他的生活切面是，狂喜播客节的 AI 话题占比高峰可能在2024、2025年达到约15%，这次88场里只有8场。他最后那页 PPT 一直写着：“他妈的，AI 不 AI 的，享受生活吧。”