124. 年终对话【站在2025年之外】和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注

不知不觉，我们来到了2025年的最后一个月，在北京的初雪之中，我们希望和大家一起做一个回顾与展望系列：【站在2025年之外】。

今天的嘉宾是真格基金管理合伙人戴雨森。

在122集节目中，朱啸虎声称，三年之内不会有泡沫，泡沫论调纯属无稽之谈，创业者2026年当全速前进。

雨森今天带来全新的看法。在他看来，2026年的关键词是“The Year of R”——回报与研究会再次变得重要。某种意义上，2026年将是一个现实与回调之年。

02:00 复盘2025年

02:00 从模型侧看进展：

o1为代表的Thinking Time Scaling带来模型能力大幅提升

OpenAI、Anthropic、Google三家的旗舰模型追赶很紧，又各有特点，预期和叙事轮动

中国模型公司一年下来dominate开源生态

28:13 从应用侧看进展：

模型能力带来应用大爆发

应用是有护城河的，开始看到复杂应用在context、environment等层面产生壁垒

模型公司不能没有产品，大家都下场做最重要的第一方应用

中国AI应用出海表现不错

52:31 2025年真格出手了多少项目？20个左右

对比中美AI公司估值，中国公司对于全球来说有很高期权价值：

Thinking Machines天使轮估值在没有产品的情况下已是中国AI公司估值总和

模型公司：Mistral 14b，Kimi 4b，Mistral自己都不怎么做Pre-train了，benchmark也就是和Kimi对标

应用公司：在美国Manus这样一家几个月做到100m ARR，几十个点gross margin，MoM20%增长的公司应该是3-5bn

01:03:15 预测2026年：The Year of R

The Year of R：Return、Research、Remember、多模态Reasoning

01:03:15 Return：

为什么Return很重要？

ROI，过去3年交易的是investment，因为大家被潜在的大return吸引，但现在随着I越来越大，大家对R的落地越来越关注，因为有R才能推动未来的I

为什么我们认为2026年大家会加大对return的关注？

模型：模型能力进步是这一波AI革命最本质的驱动力，但模型的能力进步正在放缓；美国头部labs的投入（Capex，人工等）大了很多，但无法阻止中国模型低成本跟进，Scaling Law不能简单理解成为投入大力出奇迹

应用：AI应用的叙事从无所不能威胁人类的AGI收敛到现在的三种主要商业模式，是从梦想回归现实的过程

订阅制是OpenAI现在的核心商业模式：超过5亿DAU后，全球知识工作者低垂的果实已摘得差不多了，面临Gemini等的激烈竞争，针对普通用户再提价会比较难

被寄予厚望的广告 + 电商：首先其中大部分是分Meta、Google、字节的存量蛋糕，对于Chatbot这样新形态的应用，探索广告和电商变现的速度不会很快广告 + 电商：首先大量是存量分蛋糕，然后对于新形态的应用，速度没那么快

AI Coding/图片视频生成等“基于用量付费”的生产力产品：Token用量会持续增长，但Token价格也在持续下降，用户只会为SOTA的智能按用量付费；原来值钱的任务会很快变得不值钱，所以AI替代了很多程序员，并不意味着AI能长期赚到这些程序员的工资

AI+行业的企业服务：这部分首先还在早期市场，规模有限，尝鲜的企业多，长期留存未必好，一个例子是微软Copilot的发展持续低于预期，大公司有数据安全、权限、隐私、工作流再造等一系列阻碍，使用新技术的速度比小公司和个人要慢不少

结论： 需要实现Satya说的GDP加速增长，把蛋糕做大才是真正的AGI，比如说AI创造新的药物，发现新的知识，真正解放人类注意力等

投入：现在美国基础设施建设慢，算力贬值快，人员工资高，巨额投入需要尽快看到回报

2025年底二级市场的预期也和2024年底完全不一样：去年底是市场预期不高，但我们看到ChatGPT增速很快，Coding、Agentic模型提升的确定性带来应用机会；现在是投入很大预期很高，但短期模型端看不到革命性的新能力，新的范式变化还在萌芽期

对创业者的启示？

负毛利烧钱一味追求增长的逻辑正在过去，需要有增长和毛利率并重的高质量增长。尤其是在美国非常宽松的融资环境可能会放缓，中美创投市场的价格鸿沟将会缩短

01:16:13 Research：

new paradigm：AI历史上都是阶跃提高，需要有新的paradigm从新带来AI 能力的大增长，Ilya：scaling和research是交替的，现在又到了research的时候

目前看Online Learning、世界模型等都是重要的研究方向

neo labs：Thinking machines, SSI, Reflection, 到近期的Humans&，Periodic，Isara等）

因为做工程和产品和做研究是很不一样的，需要有宽松的环境，自由探索的文化，不设时间和KPI限制，大家希望neo labs能够探索和现在头部模型公司有差异化的新路径

new benchmark：现在的benchmark已经不能很好体现AI能力的区别，也不利于作为模型训练的目标，如何衡量一个在大多数领域超过人类表现的模型？姚顺雨指出的下半场已到，需要新的benchmark

对创业者的启示：要关注前沿研究的进展，研究的突破可能会解锁新的应用机会

01:21:00 Remember（Memory）：

Memory是AI应用关键的差异化，现在的Memory能力已经对ChatGPT留存产生了很大的提高

现在的Memory基本上还是基于retrieval的，没有做到真正的理解，这部分也是研究的兵家必争之地，如果做好会带来进一步的提高

Proactive Agent：有memory和context才能解锁Proactive Agent的机会，而Proactive Agent非常重要，因为人主动去用AI意图有限，AI主动为人服务才能有10x的场景机会

01:24:06 多模态：

Visual Reasoning可能会有大的突破，人本质上是Pixel Machine，通过视觉输入理解世界，可以关注Zerobench这个Visual Reasoning Benchmark的表现提升，现在头部模型基本上还是不到10分

Nano Nanana意味着图片生成进入到Sonnet 3.5这样的可用时代，那么Cursor of Image-gen会是什么？

GPT-3.5解锁了ChatGPT，Sonnet 3.5解锁了Cursor，Sonnet 3.7解锁了Manus，Nano Nanana/Veo会解锁什么应用的机会？在ChatGPT里面用Imagegen/Videogen显然不是很舒服的体验

语音是很重要的机会，更好更自然的交互，理解用户的Context，Plaud，Granola，Wispr flow/Typeless，Suno？

01:30:29 AI Bubble

从二级市场来讲，明年有可能出现大的回调，时间点可能是下半年

《Boom: Bubbles and the End of Stagnation》书中提到了两种泡沫：好的泡沫和坏的泡沫

如果预期是回调，明年的投资策略变化是什么？

二级会如何传导到一级？

怎么看朱啸虎说：“至少三年内看不到泡沫”、“他们的论点是无稽之谈”？

“我个人现在是全部空仓的”

中美的估值差距预期会缩短

01:47:38 创业端变化和建议

基于Year of R的理论，对创业者的建议？

AI时代怎么判断创始人？和互联网时代最大不同是什么？

创业像F1赛车

这两年miss什么项目没？

有哪些方向是因为AI出现带来增量的？

Chatbot之外不错的交互是什么？

今年个人聊了150个项目，只投了2个

02:18:31 也谈谈人生

对个人的思考：今年的读书、思考与人生

对VC的思考：年轻的投资人要差异化

对普通人的思考：学会在一个智能充沛的世界里生活

02:29:50 最后的快问快答

最后一个问题：你提出Year of R，你也清空了二级市场股票，那么你会做空吗？

02:36:10 在这集节目的结束，我又放了一段和雨森在录节目之前的一场闲谈，比较随意。我们点评了一下那些时常会被议论起的AI公司。如果你觉得有意思，也可以继续听下去

02:36:30 OpenAI

02:46:38 Google（我并不觉得Genimi能阻止ChatGPT的增长，不觉得Google已经脱离危险）

03:06:36 Anthropic

03:11:05 Manus

03:19:47 Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence Inc.

年终对话【站在2025年之外】：

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》

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