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7Show Notes
"大部分投资人的思维都比较线性, 但我比较想找这种非线性的变化。"
"AI 能力上来之后, 技术永远不会再成为唯一的护城河。"
"我对人形机器人的付费意愿, 会比对 LLM 更多。"
【本期 Emma 想知道】
一个在金融行业做量化的人, 怎么会在 2022 年底就 all in LLM? 2023 年没人敢押 Anthropic 的时候, 他凭什么用 15B 估值投了?
站在 2026 年, AI 投资的四个赛道，半导体、agent、机器人、AI for science，他怎么排时间、怎么排优先级?
为什么 Alex 说"技术永远不会再是 AI 公司的护城河", 而"人形机器人的付费意愿可能比 LLM 更高"? 这两个反直觉判断背后, 他看到的是什么?
这是《Emma 想知道》第一次对谈的完整版, 50 分钟一口气听完。我们也按"AI 投资趋势三部曲"的上中下分别上线过, 每集 10-30 分钟, 适合分次收听的朋友。
本期嘉宾是我多年的好友 Alex：硅谷大厂的 AI 研究员, 同时是 Anthropic、SpaceX、Stripe、Circle、Neuralink 等公司的早期投资人。我们从他从量化到 AI 的转型轨迹聊起, 中间走过他作为早期投资人的关键判断、御三家格局的最新看法、AI 投资的四个赛道, 最后落到机器人和 AI for science 这两个远期方向, 以及一个闪电问答收尾。
【时间轴】
🎙️ 开场: 我为什么想做这个节目
为什么我想做这个对谈类播客
Alex 自我介绍 · 量化 → 大厂 AI → 早期投资人
💼 从量化到 AI: 一个不算意外的转型
从量化到 AI 是怎么发生的?
"最近有个哥们儿从 J Street 去了 DeepSeek"
22 年底 all in LLM · 在推荐系统里看到 scaling law 的力量
ChatGPT 出来那阵硅谷的氛围
💰 早期投资判断: 23 年的反共识下注
23 年开始投早期: SpaceX、Anthropic、Neuralink、Stripe
当时为什么敢投 Anthropic?
15B 估值的 Anthropic vs 已经 90B 的 OpenAI · second best 策略
"投资本身就是抓住最主要的矛盾, 然后去下注"
🔍 御三家格局 + Neolabs 的机会
站在 2026 年看 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind
一个有争议的判断: OpenAI 现在的性价比比 Anthropic 更好
Neolabs 还有机会吗? 错位主题, 押下一代模型范式
OpenAI 的"生态位"到底是什么意思?
📊 半导体: 二级市场唯一值得看的板块
未来几年 AI 投资的四个方向
半导体: 基建需求叠加产能错配
现在估值贵不贵? 这波还能跑多久?
跷跷板逻辑: 半导体涨 → 通胀 → 加息 → 实际利率打回股市
🤖 Agent 不只是应用, 是承接 AI 周期的关键
为什么 agent 不能只用"应用"的思维去理解
"如果 agent 起不来, 当前的 AI 周期就会有一个大调整"
Agent economy 到底是什么意思? 是不是华尔街之狼卖 penny stock 那套词?
脱手运行 (Human not in the loop): 一线 researchers 看到了什么?
智能体经济何时降临? Alex: 不是技术难点, 是认知难点
🔧 Agent 五层拆解
五个层次: infra / framework / security / app / economy
Agent infra: 从 GPU 提效到更高维度的 inference 优化
Agent security: 大厂 CSO 最头疼的事, 怎么分清这个请求是人还是 agent
🚧 现在最缺什么 · 落地与护城河
最缺的是无代码化去构建智能体的工具: "让每个人都能自己装小龙虾"
理想的产品标准: 什么时候 agent 工具能像拍 TikTok 一样简单
Agent security 怎么投? "卖铲子"逻辑和复合型人才稀缺
Agent app 的护城河: "AI 能力上来之后, 技术永远不会再成为唯一的护城河"
Distribution, distribution, distribution
🔮 Agent Economy 与具体标的
智能体经济 (Agent Economy) 不是 web3 词汇的堆砌, 它是对前四层的整合
类比: 抖音是怎么从短视频做成经济闭环的
Stripe 的视角: 从"人和人的支付"到"人和 agent 的支付"
agent 可能更愿意在链上支付? Circle 也是这块拼图
🦾 机器人: 这一波为什么不一样
十年前那波机器人融了那么多钱, 为什么没跑出来?
范式变了: 从"小模型拼接"到"一个大一统模型"
机器人数据收集: 从硅谷"叠被子失业"的笑话说起
工厂里的机器人 vs 进家做家政的机器人, 你更看好哪个?
类比 LLM: coding 之所以先跑出来, 是因为容易验证又有人愿意付费
"我对人形机器人的付费意愿, 比 LLM 更多" · 物理世界的需求一直没被满足
🧬 AI for Science: 药物 + 材料
Alex 看好的几个方向: 药物发现、材料科学、能源
为什么有些公司先做材料、再做药物: 监管难度不同
二级市场上有什么 AI for Science 的好标的吗?
一级市场两家值得关注: Isomorphic Labs 和 Chai Discovery
⚡ Lightning Round
AI 发展还健康吗?
最担心的一个风险
给那些在大厂考虑出来创业或转投资的人, 你想说什么?
最近值得推荐的东西
2026 年世界杯冠军是谁?
【这一期我们聊到的几个关键概念】
Second Best 策略 当头部标的估值已经太贵进不去时, 投同赛道的第二名。Alex 把它类比成"投英伟达之余也投 AMD": 市场份额扩张时, second 也会显著受益。这是他 23 年押注 Anthropic 的核心逻辑。
线性思维 vs 非线性思维 大部分投资人是线性外推的, 基于已有趋势预测未来。但真正的早期机会在非线性的范式转变里。Alex 押 Anthropic 时身边几十年的投资老炮都看不懂, 但他抓住的是"LLM 早期 Anthropic 的人才不属于 OpenAI"这个主要矛盾。
跷跷板逻辑 半导体股价和美联储政策之间的反身性循环: 半导体涨得越凶, 美股推得越高, 通胀压力可能会越大, 美联储越可能加息, 实际利率上行又会把股市打回来。这是 Alex 看好半导体但同时警惕泡沫的核心框架。
脱手运行 (Human not in the loop) Alex 解释 agent economy 时反复强调的判断: 未来 agent 可以在没有人介入的情况下自我运转, 不管是供给端还是需求端。他认为这不是技术难点, 而是认知难点。LLM 22 年出来的时候, 我们也没想到现在能用它写这么多代码。
智能体经济 (Agent Economy) Alex 把 agent 这件事拆成 infra → framework → security → app → economy 五层。economy 是这五层的整合: 它同时解决供给端 (agent building / deployment / payment) 和需求端 (distribution) 的问题, 形成自发的飞轮。他用抖音"流量 + 电商"的闭环做类比, 押注未来会出现一家能 capture 这个闭环大部分价值的"万亿甚至十万亿级"公司。
AI 1.0 到 AI 2.0 的范式变化 以前是"每个任务做一个小模型, 再用代码把它们拼起来", 现在是"一个统一的大模型直接做各种任务"。这个变化让 scaling law 在机器人领域也开始生效——所以这一波机器人, 在 Alex 看来, 跟十年前那波本质不同。
【这一期 Alex 提到的公司】
Anthropic · 23 年用约 15B 估值投, second best 策略的核心案例
SpaceX · 22 年投, 当时估值约 100B
Neuralink · 脑机接口标的, Alex 的早期投资
Stripe · agent 支付基建的早期布局者
Circle · agent 链上支付的另一块拼图
Isomorphic Labs · Google DeepMind 的 AI 制药拆分, AlphaFold 团队的商业化延伸
Chai Discovery · OpenAI 系出身的 AI 制药独角兽, 做药物设计的"分子 CAD"
【写在最后】
这是 Alex 三集对谈的完整版, 三集分集也已经上线 (上集: 量化转 AI + Anthropic 投资 + 御三家; 中集: 半导体 + Agent 经济; 下集: 机器人 + AI for Science + Lightning Round), 适合分次收听的朋友。
Alex 答应做这个节目的常驻嘉宾, 大家更感兴趣哪个方向, 欢迎在评论区告诉我。如果你身边有正在硅谷做 AI、做产品、做投资的朋友, 是你觉得 Emma 应该认识、应该聊一聊的, 也欢迎推荐给我。
谢谢听完这一小时的你。下一期见。
【关于这个节目】
《Emma 想知道》是我的对谈类播客。每一期我都会请一位硅谷的朋友来聊聊他们正在看到、思考、好奇的事——可能是 AI 投资, 可能是产品趋势, 可能是行业里的某个判断。
好奇心是这个节目唯一的主线。
本期嘉宾: Alex · 硅谷 AI 研究员、Anthropic / SpaceX / Stripe / Circle / Neuralink 早期投资人
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