非共识的朋友圈 01 | 两个非程序员基金经理， 正在用 AI 重做研究 ft. Jason Kam

这是《非共识的 20 分钟》的一种新形式。Jason Huang 会不定期邀请朋友，围绕一个自己正在思考、但还没 有完全想明白的话题，坐下来真正聊一场。

第一位朋友是 Folius Ventures 创始人 Jason Kam。 两个人都不是程序员，却已经用 AI 重做了一部分研究工作。他们的路径并不相同：Kam 更愿意搭一套会持续迭代的系统；Huang 更习惯把任务拆小，逐项核验。对谈从具体用法聊到系统失真，也聊到结果压力会怎样改变一个人的判断。

核心判断：

AI 最先复制的是工作量，不是判断责任。信息收集越便宜，真正稀缺的越是提出正确问题、找到主要矛盾，以及知道什么会证明自己想错。

• 具体怎么用：扫公开信息、搭资料地图，把重复跟踪先交给机器。

• 为什么会失真：AI 会在错误的问题里工作得很勤快，也会在多轮对话中漂移。

• 人还要做什么：亲手搭框架、选主要矛盾，并把结 果和过程分开计分。

当 AI 可以把一条路走得越来越快，人怎样更早发现自己正在回答一个错误的问题？

你会听到：

• AI 和 Crypto 各自的长期产业趋势与阶段性市场赔率

• 一次 100 倍投资留下的“肌肉记忆”，以及成功经验为什么也可能成为风险

• 两位基金经理怎样把 AI 用进信息扫描、公司追踪、价格机制和投资研究

• 单因子与多因子之争：模型越复杂，是否真的离答案越近

• AI 在投资研究中的几个硬伤：问题空间错误、抓不住主要矛盾、多轮对话漂移和时间语境缺失

• 怎样借助 AI 从下到上搭建一家公司或一个行业的 Unit Economics

• BidClub 如何把 29 档播客、2,251 集内容变成可以被 AI 调用的研究资料库

• 中美 AI 模型的成本差异，会怎样影响未来的产业分工

• 当聪明人开始高强度使用 AI，人与人之间的认知差距是否会继续扩大

• 两位 Jason 各自最满意、最难受的一笔投资，以及从中留下的经验

• 播客、AI 和新的工作反馈，如何帮助 Jason Huang 走出一次市场回撤后的低谷
  

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了解更多：

Jason X | NDV X | NDV 官网 | 公众号：NextGen Digital Venture

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