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11这一期终于复更。过去两周，AI行业像突然快进了两年：视频模型开始能在普通显卡上运行，模型价格被一轮轮打下来，开源模型追上甚至超过闭源产品，Google、Anthropic和OpenAI都在重新寻找自己的位置。
但模型越来越强，并不意味着所有人都能因此赚钱。相反，当生成能力变得便宜而充足，真正稀缺的东西开始换了：用户、分发、商业化、审美判断，以及能够做出真正好产品的人。
视频模型开始从“神迹”变成基础设施
老许测试了本地视频模型：虽然速度和效果还比不上最强的商业模型，但普通显卡已经可以跑起来，动作、表情、长镜头和多模态能力都达到“能用”的程度。视频生成不再只是少数公司的高价服务，而开始向更普通的创作者和开发者开放。
问题也随之出现：如果一部电影可以更低成本、更短周期地生产，观众还愿不愿意为它支付传统电影的价格？当供给无限增加，院线、平台和用户的时间都不够用了，AI电影的商业闭环并不会因为制作成本降低而自动成立。
AI不是应该服务所有人，而是先服务能做出好东西的人
关于视频模型究竟应该偏向 B 端专业生产，还是开放给 C 端用户做 UGC，我们展开了分歧。纯粹把工具交给所有人，并不会自动产生优质内容。大多数人即使拥有生成能力，也未必能做出有节奏、有判断、有审美的作品。
因此，AI可能不会首先带来创作者的全面民主化，而是先强化专业团队和少数高水平个人的优势。工具把生产门槛打低之后，作品之间的差距反而会更多地体现在创意、品味和分发能力上。
音乐可能被“垃圾供给”淹没，但真正的大师会更贵
我们从 AI 音乐谈到一个更普遍的现象：如果模型可以一次生成上亿首歌，供给会迅速超过人的注意力。最后竞争的可能不再是作品质量，而是生成数量、获客成本和 ROI。
这会让大量中等水平的创作者被挤出去，也会让真正具有独特创意和辨识度的人更加稀缺。王立萍式的作曲家之所以仍然有价值，不是因为他们比 AI 更快，而是因为他们能在无数“听起来像音乐”的东西里，做出真正让人停下来的作品。
AI让一人公司更强，但不会替你找到客户
节目进一步讨论 OPC，也就是一人公司。AI让一个人同时拥有研发、设计和制作能力，但这并不等于这个人就能赚钱。
销售人员本来就拥有客户，因此可以借助 AI 快速做出满足客户需求的产品；纯技术人员即使能把产品做出来，如果没有用户、渠道和推广能力，仍然可能无人问津。老许也以自己之前快速做出游戏原型、却没有带来访问量的经历说明：生产能力和获客能力是两件不同的事。
当 AI 带来的产品供给增长远远超过用户时间和消费能力的增长，所有人都会更难获得注意力。未来的竞争，不只是“谁能做”，而是“谁能让用户看见、理解并愿意付费”。
DeepSeek V4 Pro把价格战打到“斩杀线”
本期还讨论了 DeepSeek V4 Pro、Kimi、千问、Claude、Codex 等模型之间的价格和能力竞争。一个模型即使只比另一个模型强几分，只要价格是后者的十分之一，用户就很难继续保持原来的品牌忠诚。
模型市场正在出现一种非常残酷的变化：能力差距缩小，价格差距却被迅速拉开。闭源模型过去依靠安全、稳定和性能建立的价格护城河，正在被开源模型和低价模型一点点冲掉。
Google的问题不是没有人才，而是不知道人才究竟该为谁工作
我们从 Google 的内部调整谈到大公司的结构性矛盾。Google 同时拥有科学家、数据、硬件、操作系统和搜索业务，但这些资源并不会自动汇聚成一个正确的 AI 战略。
一部分人想推动 AGI 和硬科技，另一部分人则必须考虑搜索、广告和公司经营。当技术理想与商业目标越来越不一致时，最优秀的人才可能离开大公司，去追求自己认为更重要的科学问题。钱和平台有时能吸引人才，却未必能留住他们。
小公司和中型公司有机会，但必须做得足够垂直
节目中还讨论了杨立昆的世界模型、持续自我训练的模型，以及这些模型对游戏行业的意义。真正有潜力的方向，未必是再做一个“什么都懂”的通用模型，而可能是针对魂系、赛车、关卡、叙事或某一种玩家体验，做极其垂直的模型。
但这条路也面临现实问题：游戏公司未必付得起顶级 AI 科学家的价格，而顶级科学家追求的往往不是一份更高薪的普通工作，而是参与下一次技术突破的机会。
蔡浩宇的问题，也许不是能力不够，而是做得太远
我们谈到蔡浩宇从游戏制作转向通用大模型和人类情感模型的选择。节目中的判断是：他当然有能力做出优秀的产品，但更适合从自己真正理解的垂直领域出发，而不是直接试图解决“人类共同情感”这种远超自身经验范围的问题。
如果他去做二次元、宅男情感、魂系游戏或某个具体游戏品类的模型，节目中对其前景反而更乐观。真正的问题不是有没有钱，而是钱是否被投入到自己最懂、最有机会形成优势的地方。
Roblox缺的从来不是游戏，而是商业化和外部扩散
Roblox一直被视作 UGC、游戏平台和游戏生产的未来，但节目重新审视了它的困境：平台并不缺游戏，甚至可能已经多到无法筛选；它缺的是能在平台之外独立成立的好产品，也缺的是把用户时间变成收入的商业化能力。
如果 AI 继续让 Roblox 里的游戏数量膨胀，结果可能不是更多好内容，而是更多低质量内容。垃圾越多，用户越难找到真正值得玩的东西；平台占用了用户时间，却没有形成足够的消费和外部传播，这种商业模型就会越来越脆弱。
Gemini进入操作系统，Google想把所有业务重新接到 AI 上
后半段我们讨论 Google 把 Gemini 放到手机操作系统底层，以及它可能推进的机器人和硬件策略。Google真正焦虑的并不是某一款手机，而是 Android、开发者和搜索业务的底层控制力可能被逐步削弱。
如果 AI 能成为比操作系统更有粘性的用户入口，Google 就有机会把搜索、硬件、开发者和机器人重新绑定到 Gemini 上。它需要的不是单独卖一个模型，而是让 AI 成为所有业务的主干。
从脑机接口到“AI涌现就是人的开悟”
节目最后进入更偏思辨的部分：脑机接口是否能够直接用神经信号训练 AI？人的预训练和后训练，是否也可以类比模型训练？AI 的“涌现”和人的“开悟”，是否对应着同一种规律？
我们把话题落回一个更简单的判断：如果人生的意义是“创造新的可能性”，那么人真正应该做的就不是重复机器已经会做的事，而是不断制造新的组合、新的体验和新的惊喜。AI可以替我们消耗更多 token，但不能替我们决定什么值得被创造。
时间戳
复更后的 AI 两周：为什么像过去了两年
本地视频模型开始进入普通显卡
视频生成已经“能用”，但还不等于能商业化
对口型、声音和多模态能力的现实限制
视频模型开始打价格战，皇冠上的明珠正在降价
AI不能把所有人的财路都断掉
8K、院线和 AI 电影的商业闭环
AI电影足够便宜之后，观众还愿意买票吗
视频模型应该服务 B 端，还是开放给 C 端用户
AI音乐如何把创意行业变成数量竞争
做音乐加 MV 的应用，为什么可能只是短期红利
AI重做《红楼梦》音乐，为什么听起来没有记忆点
AI让头部 OPC 赚得更多，却让更多人失去机会
有客户的人，比只会研发的人更占优势
产品做出来却没人访问：生产能力不等于获客能力
DeepSeek V4 Pro把模型价格打到什么程度
“斩杀线”出现：便宜模型如何冲击闭源产品
Kimi、DeepSeek与美国闭源模型的价格震荡
Google内部人事变化，为什么比模型发布更重要
Google为什么从 AI 领先者变成了追赶者
DeepMind 与 Google 核心业务之间的冲突
科学发现和搜索变现，究竟谁应该优先
没有明确目标和数据，AI科学研究如何继续
大公司有钱有人才，却未必能实现自己的梦想
Meta的单卡游戏模型，真的能改变游戏生产吗
Qwen、Kimi与新模型的能力差距正在缩小
微信大模型的高分，为什么还需要实测
千问与 DeepSeek 如何快速追上闭源模型
开源模型越来越强，用户为什么还要为闭源付费
能力差两三分，价格却可能差几十倍
Codex如何接管其他工具的工作进度
Anthropic为什么在一个月内连续失去优势
闭源模型的“安全”叙事还能维持多久
杨立昆世界模型：真正颠覆，还是等待实测
持续自我训练的模型，为什么更像 AGI
实时吸收玩家反馈，可能改变游戏 AI
伊利亚的理想主义：AI是否应该永远与人类对齐
AI失控和科学伦理，为什么很难靠规则拦住
蔡浩宇的实验性产品：有钱之后为什么还要不断试错
科学家、艺术家和游戏制作人，能力边界并不相同
为什么“懂游戏”不等于“懂通用人性”
蔡浩宇更适合做垂直的游戏模型
游戏公司为什么付不起顶级 AI 科学家的价格
做 AI 的人离开大公司，可能不是因为钱
Roblox的故事开始破灭：它真的缺游戏吗
Roblox一年蒸发大量市值，问题出在哪里
Roblox真正缺的是商业化和平台外的成功
生成更多游戏，可能只是制造更多垃圾
用户时间、消费数据和平台经营能力
Gemini进入手机操作系统底层
Google为什么想把所有业务重新绑到 AI 上
Google的底层焦虑：Android、开发者和搜索
AI如何成为 Google 的下一条商业主干
Gemini机器人与 AI 搜索的变现压力
脑机接口：能不能用神经信号训练 AI
一万个小时的神经语言数据，究竟是不是魔法
从模型训练谈到人的预训练和后训练
人脑也是一个模型吗：基座与后训练的关系
AI的涌现，是否对应着人的开悟
人生的意义，也许是创造新的可能性
连造物主都需要惊喜
不要重复别人做过的东西，AI真正稀缺的是新可能
人们是不是忘了自己也可以思考
另外，v4发布当天抢热点的AI自媒体，量子位、新智元、卡兹克，当天晚上全部撤稿了。推特上ai kol归藏还在抱怨v4这事儿
不过，也不是啥大事儿，很喜欢老许节目，特别喜欢听你们一手实操各种项目与工具的经历和感受。加油加油～ 期待节目越来越好！