HeyJared屠龙之术
你好，我是庄明浩。这里是我的个人播客节目《屠龙之术》。我是一个游走在互联网与风险投资行业的边缘人士，身上的标签很多：2C互联网、文娱、二次元、电竞、直播、风险投资、美元VC等等；这些标签大多和我的工作经历有关……而在当下，这些关键词所蕴含的那些信息似乎都成为了某种意义上的”屠龙之术“。这些方法论们要解决的“龙”已经快要不复存在，那么他们的价值还是什么呢？我没有什么答案……这档播客更多的会作为我个人的记录与表达，或许某天再有新的“龙”出现的时候，也就是这档播客停更之时……如果你和我一样，还在缅怀那些“屠龙”的岁月，欢迎收听我的节目，我们一起缅怀；如果…
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- Sep 15, 2026
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智能的下一幕，让人兴奋---73页PPT solo (opens the original)
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本来我不算做季度的AI行业梳理的， 但恰巧有朋友找到我希望给他们同事做个内部培训， 所以趁着这个机会我还是做了一个PPT内容， 以及这一期的主题如果关注我的即刻应该都能猜到： 《Own Your Intelligence-从模型竞争到智能生产》 第一部份关于模型竞争： 过去几个月，模型发布的速度越来越快，版本号、参数规模与日期不断叠加， 模型训练和迭代逐渐呈现出“制造业”特征。 当模型之间的能力差距缩小，传统 Benchmark 也越来越难以准确衡量模型价值， 行业开始借助 3D 生成、游戏、无限流等更直观的“奇观”来展示模型能力。 也由此展开对中美模型竞争、开源与闭源、本地与云端模型关系的讨论。 第二部分聚焦“智能分化”： 最强的模型不再等同于最好用、最适合企业的智能。 随着开源模型能力快速提升、模型价格持续下降，企业开始重新思考如何拥有自己的智能； 包括模型选择、数据准备、Benchmark 设计、评估体系、后训练、Agent Harness、路由与强化学习环境等。 围绕这些环节，一整套新的 AI 基础设施和服务产业正在形成， 模型训练、数据、评估与 Agent 开发逐渐被拆解并商
中国一级半市场的水下江湖-续集｜串台苔藓之火 (opens the original)
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一期串台节目，在我做了一级半市场解读的播客之后， 【播客内容： 中国一级半市场的水下江湖（5年-183期-5032条交易线索） 】 我的好友，苔藓之火的主播Raymond找我说要认真展开聊聊这个话题。 其实Raymond在他的节目里也聊过这个话题， 这里： 如何在上市前半价买到SpaceX？ 以及Raymond的经历是这样的： 投过独角兽，纽约敲过钟…… 我再补充两点是： 海外大投行当过多年牛马， 前美股上市公司CFO； 这样的背景当然非常适合一起聊聊这样一个充满了“时代记忆”和“八卦故事”的话题。 （以及本期播客也有视频版本，欢迎收看。） 老规矩，打个广告： 屠龙之术VIP报告库 https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb （想加粉丝群的请先+微信：rosicky311) 下面正片开始…… 【时间线】 02:28 其实我之前一起播客既不水下，也不江湖 03:10 解释一级半市场的基本概念 06:24 字节、小红书、kimi是少有的主动
AI李时珍带你“尝百草”---小宇宙先声活动演讲---91页PPT solo (opens the original)
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这期的内容来自于8月22-23号， 小宇宙先声-信号塔活动上我的meetup环节： 《AI时代的素材李时珍，在信息山野里尝百草》 当天的内容我策划的方式是把8月1号-20号， 这20天我所收集到ima知识库中的图表做一个纯“罗列”； 然后再去和大家解释为什么我会定期做PPT性质的梳理。 所以当天算是一个“PPT乱讲”，也算是一次任性的尝试； 好在当天在场的听友都很给面子， 听完了我这次的分享。 老规矩，PPT在我的ima数据库中，有需要可以去ima获取； 屠龙之术VIP报告库 https://ima.qq.com/wiki/?shareId=7c732a68674e53edea8d17f9546ad5a2047e0c63985dde9d2592f2bb76fe43eb （想加粉丝群的请先+微信：rosicky311) 下面正片开始…… 【时间线】 00:05 “李时珍” 02:47 我为什么说之前的一次带ppt的播客是这次活动的“预演” 04:20 我的信息源 04:49 平均每天5张图表+1.5个PDF报告 05:43 第一张开始 CapEX 06:19 锤子找钉子 06:41 云厂
模型到底吃不吃应用？--从 Canva、Figma 到美图， 看 AI 应用公司的两种命运 (opens the original)
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模型吃掉应用，一个老生常谈的问题…… 一个从这一轮大模型办法开始就一直没有共识的问题； 尤其是当AI应用的概念在今天其实已经无限放大的今天， 这个问题的答案似乎更加拉扯。 最近看到一些关于AI应用公司的新闻、财报、估值变化， 我想稍微展开点聊聊这个话题…… 我最近在重新思考一个问题： AI 时代的“应用公司”，到底应该长成什么样？ 过去很长一段时间里，我们对于应用公司的理解，其实仍然停留在移动互联网时代。 一个需求，对应一个产品； 一个产品，由一系列功能组成。 用户打开 App，找到功能，学习工具，然后自己完成任务， 比如最近发布财报的美图也是如此。 修图、美颜、设计、视频——本质上都是不断为用户提供新的工具和功能。 但在最近一两年的产品和战略变化中，在美图身上看到了一条不同的路径。 越来越多的新产品在尝试让 AI 直接完成一件事情： 做一张设计、生成一段视频、完成一组内容，甚至将多个 AI Agent 组织起来，共同完成一个复杂任务。 美图正在从过去的“功能集合”，逐渐走向 AI 工作流和结果交付。 而这个变化背后，其实意味着应用公司的组织结构也正在发生变化。 如果目标只是提供功能，
中国一级半市场的水下江湖（5年-183期-5032条交易线索） (opens the original)
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今天这期节目有点特殊，这个选题其实是我2-3年之前就一直想做的…… 信息的来源是国内科技媒体36氪旗下的一个栏目：资情留言板。 如果不是行业相关从业者，应该很少会注意到这样一个栏目， 典型的一期留言信息是这样的： 求购乐聚机器人老股份额（预期估值面议） 交易价格：预期估值面议 资产规模：约3000万人民币 交易方式：直接老股交易，可以接受锚定份额和进入结构 联系方式：zcjy@36kr.com 求购字节跳动公司老股份额（预期估值约5300亿美元） 交易价格：预期估值面议，市场公允价格即可 资产规模：约3000-5000万美元 交易方式：希望是一层LP份额 联系方式：zcjy@36kr.com 来源： 资情留言板第183期 这样的内容，36氪已经做了5年， 而此前这些零散的信息其实一直没有做成数据库； 对我这种不会代码的而言， 这么庞大的数据抓取-整理-分析工作几乎不可能完成。 而在今天，因为AI Agent能力的爆发， 此前不可能的任务成为了可能。 我把原先这个"不可能的任务"交给了千问来跑。 本期节目里36氪内容的数据抓取、整理和分析， 以及最终的数据看板和PPT，全都是千问一步步执
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