Deep Dive
Shownotes Transcript
有些東西在那裡啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦
我们今天很开心来邀请到我们的老朋友莫吉林哈喽大家好对我们其实之前聊过好几期跟宏观乐观 AI 相关的主题我最近因为我又来美国了然后我跟这边的一些人聊我发现这个市场真是变化太快就这边大家突然开始相信一个叫所谓东升西落的叙事我不知道你是不是最近也经常听到这个词
对 二级市场应该一月份 Deep Seek 发了之后一直在演绎这个剧本吧 OK 具体的里面到底哪些升哪些落背后原因是什么我觉得我们可以拆开来分析分析吧现在的走势里面两个非常关键的拐点性的事件是一月份川普正式就职然后一月份我们出现了 Deep Seek 其实我们 2024 年的批电其实很重要
2024 年的美国的铺垫是什么呢就是 AI 是一切然后所有钱的创新美国都是有绝对的领先的地位在结合美元的强势因为全球的投资者都在融入美国所以这两个事情构成了就是 2024 年美国的这么一个局面也就是说美国整体的宏观环境和它的各项经济数据在 2024 年其实都是一个比较好的这么一个环境
然后其实映射到中国这边其实中国 2024 年资产表现其实也是还不错的很多中国 2024 年公司虽然波动很大但它其实是有一个向上发展的趋势的我们聊了三年底那期播客的时候有提到中国其实最重要的问题还是在我们去怎么走出宏观的经济周期的问题
就不管是人口经济就业消费但是美国跟我们是不太一样的美国其实它很多高毛利的业务它都留在了它的国内那高毛利背后意味着什么呢就意味着它需要持续坚定的去对技术做创新所以 AI 治愈美国和 AI 治愈中国它虽然看起来很类似但它起到的作用其实是有不同的
所以一直到今年的时候就捅破了这一层,那捅破的点是什么呢?就是川普上台之后就开始做了比较多的关于关税的这些动作,关于政府开支这些东西,包括财政的支出它要去有一个 cut 的这么一个动作,我们如果把整个这个共产硬撑成去杠杆的话,其实就会感觉像是说美国重新回到了宏观的问题上,
那在他回到更宏观的问题上面的时候确实他的 AI 的预期又被打到一个很满的局面所以这两个东西会导致他在一个很高的预期上面大家投资者看到的其实就是不确定性看到的其实是短时间的平静那在这些东西的确定上面其实就会产生一个东西叫风险业务
那风险业务在这么高的价格上面然后在今天的信息传播这么快速的程度上面它就会体现出来这种非常剧烈的波动那这个东西演绎到什么程度呢就是目前为止大家会担心美国会进入衰退我觉得部分投资人是有在预期这个东西的比如大家可以去看一下美国的航空公司最近的股价表现因为航空公司它是经济的一个最直接的一个表现
比如说在国内就是看春运的数量假期旅游的经济体量美国其实你去看像航空公司的这些发展美国投资人其实是在实际用手投票他们是在运行衰退的但是从另外一个客观的层面上来讲至少根据三月中发布的一系列数据就包括他的就业数据他的通胀他的消费这些数据看起来
目前是没有直接指向任何衰退的趋势的但是投资已经在预期了这个说明一个什么问题说明其实大家对于风险现在是极度厌恶的包括这两天陈老师你们在硅谷应该有看到比如大家会对特斯拉
很不满意因为伊德马斯克跟川普在整个这次的政治改革的过程当中起了一个非常表征化的作用然后这些东西其实都是大家最后汇总出来就是投资人手上的票是什么大家厌恶这个风险第二个捷克大会对这种风险产生一种更极端的演绎那这种演绎会不会变成实际的呢我
我只能说它是有影响的它会慢慢地去传递那如果真的有一天我们设想说某一期美国的这个宏观数据暴露出来它出现了问题那投资人会不会在这种短暂的数据问题之间去做进一步的演绎呢我觉得是会的所以这就是美国的情况
那中国就刚好是一个镜像处理其实我们刚刚在讲这一套逻辑的时候都特别像 2022 年 23 年的中国就是不管你做什么你的政策怎么出大家都是在预计经济是停滞的你会出现很严重的就业和消费的问题
那今年的中国我觉得会反过来大家对于中国不去做大水漫灌的政策对政策的预期首先已经放平了其次大家对于很多短时间的这些数据的波动会更加有抵抗力所以中国会变成美国宏观的一个镜像处理所以简单说起来
东升西落这个概念看起来是单一事件就是指向川普在就任之后就开启大刀阔斧的去杠杆的这么一个过程在中国东升会指向说中国的经济好转包括我们在 Deep Sink 这样的技术创新里面其实是有自己的周期但它其实东升西落背后呈现的其实还是来自于大家的预期和现实呈现出来一种到底是风险厌恶还是风险偏好这么一个局面那
局部看起来大家对于中国资产确实是风险呈现偏好的局面对美国资产在这么高的位置上会呈现风险
厌恶的局面但这个东西它主要来自于预期就原来大家对于中国的预期太低了不管是在科技行业还是在宏观行业就正好这边我们可以再反过去聊聊 DeepSeek 和 Mainnet 这些当下比较热的一些公司跟产品 DeepSeek 已经过去一段时间了但为什么我在这里想提到呢我就觉得你刚才讲的一个点也是我比较认同的我觉得它其实本质上是一种价值评判的回归
就之前其实是大家过于低估国内的 AI 以 DeepSeek 这个现象为主吧所以我也想听听比如你们现在是回头来看是怎么定义跟看 DeepSeek 这件事情我觉得 DeepSeek 首先有一个预期的问题它有几个点我觉得是可以提出来大家去讨论的第一个是美国关注的 AI 和中国关注的 AI 我觉得是不同的
然后美国关注的 AI 其实还是延续了 2022 年就是第四季度至今的一个核心的叙事,所以这还是在 Scanning Law,只是它在 Scanning Law 的这个前缀上面做了一些变化,之前是在讲 Pre-training 的 Scanning Law,后来讲 Post-training,然后最近再到推理,推理形成这个 Deep Research,它整个还是沿着 Scanning Law 在讲,但中国在讲的 AI 其实一上来就是对着应用去讲的,
包括字节在去年很长一段时间都还是会以豆包的这个日火月火这些指标其实都是在他的这个考量范围之内的那 DeepSick 这件事情出来其实有两件事情冲击是比较大的第一个确实就是成本上面 DeepSick 有一个非常核心的能力就是在基础的 Infra 上面他们的很多写算子的能力上面能够把 Infra 的成本降到目前来讲还是行业最低的一个水平
甚至我们在美国都可以听到头部的这些 alabs 的人都会很想要去跟他们这部分的同学去交流那成本对应的是什么呢其实就是 pmf 成本越低你会相对更容易的尽快的把这个东西推上市场那这句话其实就代表了中国的 AI 的价值观中国一上来就是在讲应用在讲这个东西的投入产出反而是在用一种更严谨更理性的方式在做那美国至今为止我觉得是没有逃出
它 Day1 的这个叙事的就是 intelligence 他们觉得 PMF 甚至到目前为止我都不觉得他们觉得这个重要所以两边讲的东西是不一样的所以就会导致对于大部分人来说他们看到 deep-seeker 的这个范式的时候他们就会跟原有在硅谷已经讲了
三年左右的这个范式产生一个很大的冲击这个其实我们之前也讨论过对吧它其实更多的还是一个工程上的创新的东西当然它算法上是有东西的但可能比较核心的还是工程上的一些优化我不知道你是不是也这么认为吧我觉得是然后它最强的两个部分肯定是来自于工程上的优化然后另外一个还是来自于它成本上面就工程下面一个子项就在成本上的控制是非常强的
对所以它其实是对美国整体 AI 叙事的一个打击美国一直在讲的就是 scaling low 就是我堆更多的卡更多的数据花更多的钱然后有更好的结果但实际遇到的问题呢是过去大家一年看到的美国那边的 AI 的底层模型没有一个很明显的
好的结果的提升但是他们仍然想讲一个继续堆高成本的故事然后 DipSeq 这时候同时提供了更好的结果和更低的成本就正好跟美国那边的叙事是反过来的了有点
对,24 年年中的时候 OpenAI 没有交付 GPT-5,DeepSeek 刚好是在 R1 开源之后在美国引起了很大的反响,中国这边当你没有入基的时候,它反而交付出来的成本更低,但其实 performance 也一样好的这么一个东西。
对然后再讲回来就是最近的新的一个热点就是 minus 这件事但 minus 其实因为他们团队我们都很熟了就是大家也都认识所以我们尽量维持客观的来分析一下 minus 的这件事情就从他一开始的爆火然后一开始还是很多人夸的对吧后面又变成很多人在骂这件事我想先听听你的感受
我感受最大的其实就是我刚刚提到那个点就是中国看的 AI 和美国看的 AI 那一盒是我觉得是千差万别的我觉得中国在讲的 AI 上面还是在讲说这个东西我要用到一个更大的用户身上只是说这个用户从移动互联网的时候 2C 的用户变成了现在可能是更看重生产力的这些用户但它仍然是一个很庞大的用户基础
所以说中国的 AI 包括像 DeepSeek 整个一月份破圈之后其实大家纠结比较多的几个议题还是说 DeepSeek 的 Infer 怎么能够去 serve 这么多的用户短时间它的成本是多少其实你看它的整个角度还是偏向应用的但是我们基本上在美国的主要的 AI 叙事里面不会把这个东西作为最重要的东西讲出来所以
具体到 Minus 身上就是说当时其实很多人问过我中国最特别的团队是谁这个确实没有公文我当时就觉得中国最特别的团队可能是有十个左右的产品经理在做的这些创业他们在做一些在硅谷这几年的叙事里面
就不会把它当成重点叙事的这些工作比如说像 Miles 其中一个产品的负责人张涛当时在硅谷的时候他主要分享的一个点是说 AI 可不可以去做给从来没有用过 AI 产品的人他们其实每天在考虑的角度其实不是在 Scanning Law 这套体系之内的甚至他们没有去考虑说
我的 intelligence 一定要成为我的 AI 产品里面的一个重要的支柱但是在硅谷的主流的这个叙事里面叙事为什么很重要因为你这样 VC 才能达成共识一级市场才能达成共识你才能融得到钱你才能够去接下来的东西所以从我角度上看到就是这个团队在硅谷是非常稀缺的是我也可以讲一下我的视角啊我觉得有几个点是造成这个结果吧
我觉得一个是从去年开始其实你看整个全球的 AI 它就有一种脉冲式增长的这么一个势头比如说 Cursor 的保护包括 Devon 包括 Windsurf
之类的几款产品包括其他的一些模型也包括像 DeepSeek 这样的产品就是经常是出来一个东西然后大家就一下子转发然后很快的使用起来所以大家能看到一些数据比如说 Cursor 我记得前几天他们也在讲自己其实是到目前为止都是零投放然后他们团队仍然是小几十个人吧可能最多的就非常小的团队做非常大的 AR 收入然后有非常低的市场
成本我觉得这个是过去两年我们明显看到在发生的事情然后 Manas 也一样在这个路径上然后我相信今年后面几个月也会持续的有这样的产品出来所以我们把它定义成叫一个脉冲式的发展那这个背后原因是什么我觉得有几个点一个点是大家基本上不约而同的选择了
所谓的 to proceed 的人群就是一些专业的个人工作者因为这些人我们之前也在之前博客里有讲过就他具备
C 端的属性他要具备一定的付费能力所以正好是这些人他能够在各个平台里面通过分享转发把一件事带起来我觉得这个是一个原因然后另外一个原因就是整个市场对于 AI 的热度烘托的实在是太热烈了但是大家真的是缺少好的可用的 AI 产品所以出来一个做的还不错的可用的很快的就会被用户和网友们推上去我
我觉得 Mindless 就是一个典型的被推上去的案例但是他推上去你会发现他的区别是什么他是先被一些自媒体推上去因为他毕竟没有开放大队的内测那为什么他是被自媒体推上去的因为你看张涛跟 Pick 甚至于包括小红他们都带有一定的 IP 属性
小红和张涛其实都上了我们的博客然后小红在产品发之前也上了其他的博客然后张涛在发之前正好是他讲了 DeepSeek 的那个视频超级火我觉得那个可能是全中国所有的想要了解 DeepSeek 的人都要去看的一个东西包括海外然后 Peak 其实也是上一代的很火的然后一直延续到这一代所以他们正好具备了这些
自媒体人愿意去推的这么样的一个属性
然后自媒体人推卸了以后我觉得有的人真的是有点用力过大我当时看到我就觉得说这个事好像对 Mindless 来讲对他们团队来讲不一定是个完全向好的事情因为真的是把他们放到了 OpenAI 的对立面了就我觉得 DeepSeek 之前在承担这个事情 DeepSeek 是中国的 OpenAI 中国的 OpenAI 时刻然后是跟美国的那些大模型去抗衡的
然后突然如果今天有人想说 Mannus 是中国的下一个 DeepSeekMannus 是中国的 OpenAI 但我觉得这个它的坐标其实就有点错乱因为
像杰林刚才其实讲了好几次了,就 Mandus 其实是一个典型的国内叙事如果说 DeepSeek 是一个介于硅谷跟中国之间的就 DeepSeek 我觉得比较合理的评价是它是一个中古的团队但是在用非常硅谷的方式做了一件事情然后产出了一个模型层的结果但 Mandus 其实是一个典型的中国团队用很中国的方式和理解
然后借助一些硅谷的科技总之是中国团队很擅长的方法来做的一个产品这个是本质的区别就 minus 本身它是个产品但是大家把它推到了一个模型层一个先进科技的视角在这么一个位置上我觉得这个是它最终被反噬的一个核心的原因所以我觉得从结果来讲很可能有个什么结果之后
这些产品再去做推广的时候它可能真的不会把中国作为第一站了就 Manus 它其实是一个纯海外的产品它整个的网页其实都是英文的但是它变成国内火起来了
我觉得这件事最大的影响就是可能国内团队以后会更怕在国内活起来他都会先放到海外去也不一定是一件好事情所以我之前也有发过一条我说中国的投资人中国的创业者确实还是都需要学习对吧都需要更有梦想也好还需要更
先进的创新能力也好但同时国内的媒体跟网民其实也是一样的就是要给这个市场更多的时间相对快溶一点不要捧杀也不要骂得太狠吧其实那天 Mindless 出来之后你说的有一个点我挺有共鸣的部分人转上工作的时候第一个点是说 Mindless 不是 AGI 然后第二个 title 是说 Mindless 不如 DeepSick 当然的影响大
大家会觉得产品跟商业模式的创新在某一个维度上来讲是不如 AGI 和 DeepSeek 这套东西的
但是一个生态环境它是由这里面的创业者用户然后你的商业环境你的政治和政策环境是由这些东西全部加在一起去组成的那国内确实就是我们在 AGI 整个这个生态里面它就是不如硅谷说实在的就是说你要去招做 pre-training 的人可能在国内真正的供给相来来讲都是不如海外的但是你刚刚提到了这三位其实都是由移动互联网时代产出的很优秀的产品经理或者说技术的人
然后我们移动互联网就是比美国发展的更好一些,我们就有这些供给。另外一个呢,就主要是你刚刚提到很有意思的,叫 Presumer,中国其实有比美国绝对数字更多的 Presumer,所以我们在讲的跟硅谷讲的 AI 的产业逻辑就是完全不同的,
Manager 出现之后你说的非常对他为什么要去对比 DeepSeek 他为什么要去对比 OpenAI 呢因为他做的事情就是不同的事情对我觉得这跟大众对于 AI 的理解跟认知长度也有关系吧我觉得是两面首先因为国内的大众对 AI 的信息没有 follow 那么及时
所以 Mannus 出来能这么火当时年轻的我们其实一看到的时候就在讲说它其实很像是 open-ended operator 就是它的这个产品形态其实在海外是能找到影子的肯定不是一个完全纯创新的东西
我觉得这个是因为大众对于这事没有那么了解所以能把它捧得很火但同时也因为大众对这事没有什么了解所以我们后面会看到说有人会批评说你用的都不是自己研发的模型你凭什么是一个好的公司好的产品或者说极端的说你因为用的是开源的模型所以你就是套壳
我觉得这个是当下市场可能在发展的过程当中一些必然面对的一些问题然后我最后还想补充一个点我发现一个很有意思的事情就是大家说 minus 的时候会说什么说海外都没有人讨论所以它肯定不行然后我们回头去看说 deep seek 那波的时候其实它在国内火很重要的一个原因是我们发现海外的一些大的 KOL 都在讨论 deep seek 这件事情
但美国本来就不 care to see 应用这件事情的而且本来他们就是有各种 operator 等等类型的产品的你要一个产品真的要在美国火起来肯定是一个更难的事情或者它本身就不是一个主流叙事里面大家会去讨论的问题所以这个结果我觉得是正常的但我想讨论的一个点就是
国内仍然没有摆脱说这个事如果海外认可我们就觉得他牛如果海外没有人讨论就是不行我会觉得说大众关注的还是在 2C 领域然后呢硅谷本来就不 care2C 领域但其实在 2B 领域的讨论是很难泛化到媒体和 2C 的一些视角的对然后我发现
Deep Seek 在某种层面上跟哪吒造成的舆论影响是有点类似的就是大家会有一种民族自豪感就是你看我们做出来一个这么牛逼的东西我觉得 Deep Seek 它的牛逼的点大家认得的点在于说你看海外这么多人都在讨论也认可然后哪吒最后是靠在一个榜单上是得到了一个很大的背书给认可所以我觉得
有可能说如果未来真的有个新产品要宣发可能还是在真的要在海外先立足要再打回国内这个有点像早年的消费品的逻辑大家先出海做个品牌或者甚至于很多做个假洋牌子再打回国内然后最后我总结一下我觉得
站在我的视角来看,DeepSeek 是确实有 AGI 理想的,是非常难得的,也做的确实非常好。梁文峰是非常专注要实现 AGI 的。然后 Madness 呢,我觉得大家现在对他有点褒贬都太极端了,就是他确实没有 AGI 梦想,因为人家是做产品的。Madness 的梦想,我觉得就是让更多的人能更好地用上 AI。
或者让 AI 能发挥更大的效用然后做一个更好的产品这个也是他们的初心他们也没有大家说的那么差但也没有大家说的不要去那笔 AGI 我觉得大概是这么个结论然后我们讲完今年的比较主要的两个事件怎么聊到这呢这两个事件正好是东升西落的其中的一些标志性的事件然后东升西落最后
我觉得过去这几年里面很多时候是体现在二级市场的资产上的然后正好莫吉林是做安置成资产配置相关的就比较多的精力是放在这个上面对吧我想听听你讲一下当下的一些
宏观二级市场前观的一些趋势吧二级市场其实等于两个东西一个是预期然后另外一个东西是实际的趋势这个实际趋势里面就包括产业跟宏观像美国 AI 的趋势为什么会被 DeepSick 冲击的这么大其实我觉得核心作祟的一个东西其实就是预期
就是他们把 AGI 的预期一度拔得非常的高,然后体现在市场上面就是股价拔得非常的高。那目前为止大家对中国市场的预期有没有拔得很高呢?其实我们直接从股价上面来看的话,我的感觉预期其实是不低的。但是呢你说有没有美国高,我觉得可能还是没有的,因为美国的预期其实是通过两到三年的时间不断地去建立起来,
那我更领略相信是说大家从原来对中国毫无预期变成从现在开始逐步的把预期填平另外一个就是二级市场里面有一个很重要的点就是实际的趋势就比如说你刚刚提到的 AI 道理是有没有交付就是模型有没有交付然后产业上来讲有没有实现真正的这个投资回报有没有实现真正的这个收入的增长然后中国的趋势确实是跟我们 2024 年初聊乐观的那期的时候其实是有了蛮大的变化
对 我觉得我们可以分开讲一下首先你说第一个点是预期对吧对所以我就想问首先当下大家对于国内市场跟美国市场吧我们以这两个为代表来讲吧的预期分别是什么我觉得海外对中国的预期还是集中在我们在地产后时代我们的化债问题我们的消费问题那 AI 只是这里面的其中一个子命题
它是不是能真正的带来产业趋势去创造更多的就业进而创造更多的消费让经济逐步的缓解这可能是海外长线投资人比较关注的一个点那本土投资人包括全世界以看科技为主的投资人现在对于中国资产尤其是互联网和 AI 相关的公司的资产的这么一个预期还是来自于我们现在是不是 2023 年上半年的美国也是 GHPT 对应了我们 1 月份发的 DeepSeek
由于 CHPT 出来,引起了美国核心的互联网公司之间对于算力的这种风貌,进而导致这些头部大厂带着一部分的创业公司展开了对于算力的 capacity 和人才的这么一个投入,然后进而对美国经济其实产生了还是很实际的影响的。
那这部分投资对于中国我觉得是有一点点在映射当时的这么一个环境也就是 DeepSick 会带来中国的这些头部的互联网公司对于算力对于人才这些地方的 FOMO 进而导致他们会展开一段时间的 Kapex 和产业上的投入你给大家解释一下吧 Kapex 可能大家经常听到但有些人不理解这个词的话
Kypex 只是有资本性投入这些大厂比如说像腾讯阿里他们因为预期会有很多用户去用他们就会去投入像去买卡去投入建数据运营中心去抢夺更多的人才然后去做更多的上游这些投入而且是一个钱制型的投入对吧是的对这个确实是我们今年看到的一个挺有意思的地方就是字节大家都知道过去两年是一直在比较
猛地在投入但其实从至少站在今天的这个节点回头再看的话我觉得它稍微有点折腾
就是投入很猛预期很高但是并没有 deliver 出来一个特别领先的结果然后阿里呢我们现在看到他其实是从去年就开始在做投入但是应该是阿里云的那期财报也是今年年初的时候发的对吧就是他说要提高整个的 capacity 是在今年的企业家座谈会之后 OK
然后这个是阿里这边的一个情况然后有意思的是说我看之前至少是国内 A 股的逻辑来讲的话如果我说我要提高我的投入然后成本要提高并不会马上带来一个明显的利润的结果的话一般股价会跌的对吧我不知道是不是这样但阿里等等这波它发完马上就大涨
这个是不是也是你讲的预期的一部分是的你说的这个点上非常准确国内在走一个从坏到好的这么一个转折大家觉得你敢投入了至少是件好事对是的是然后这里面另外一个很有意思的点是过去两年一直缺位的腾讯也突然开始发地了感觉也加入进来了然后就确实是很像二三年的美国那边的市场对吧就是大厂都进来去卷
非常像包括这里面有一个很有意思的争论是其实第一批会去买腾讯的人大家是对标 Meta 去买的
因为两个公司的业务结构很像有相似的收入但是估值上其实比 Meta 有差距所以当时第一批去所谓抄底腾讯的人都是去对标 Meta 的但在 DeepSync 这件事情之后其实是产生了非常明显的变化的因为 DeepSync 除了说它是 GHPT 的一个对标之外它还有一个很重要的特点是它是一个开源的模型
所以原来头部的互联网公司它其实都需要经历一个 6 到 12 个月去组建团队去找这个技术路径的这么一个阶段腾讯其实直接就用了 DeepSick 的东西然后第一个阶段就是准备竞赛阶段其实它没有完整地去打我们那部叫资格赛所以在这个点上腾讯是一个非常有意思的存在 DeepSick 这个事物出来其实我觉得直接最受益的公司应该就是腾讯了
程序可以直接就一步跨向应用然后从应用本身再反过来或者再去 Deep-seek 技术上再去迅自己的模型
对这个确实蛮有意思的包括腾讯然后以及各种海外国内的公司有点像大家集体获得了一张跳机卡之类的感觉就直接把第一关就跳过去了大家都基于 DeepSeek 从第二关开始搞但从这个趋势逻辑来讲你刚才说的时候我就在想 DeepSeek 在海外它影响最大的到底是 Meta 的 Lama
或者说是有 Lama 的 meta 还是 OpenAI 还是谁呢?这个是一个特别好的问题当时有一个企业家发了一条朋友圈说 DPC 让全国人民过了一个好年其实像阿里腾讯这样的公司在一段时间之内我们都已经把它当成一个价值股在看待了价值股的意思就是说我们会要求你分红
我们会要求去看你的现金流但是呢我们可能不会特别要求你告诉我你有很宏大的战略创新的目标业务创新的目标可能是以这个角度去看这些公司对我这里先插一句我觉得你说的其实就是 Exactive 我们之前讲的就是大家觉得互联网已经是一传统产业了就大家其实有这么个感觉的但同时你去看美国的
所谓的传统产业所谓那些互联网公司都在履创新高是的所以 DeepSig 让大家过了一个好年这个大家除了欢天喜地的群众之外其实还包括这些互联网公司 DeepSig 直接把这个事情从一个战略投入直接拔到了一个产业趋势的程度
但是 DeepSync 其实我觉得在业内讨论更多的有一个点就是其实硅谷的 AI 公司也是可以分为两派的第一派就是有 OpenAI 和 Anthropotic 他们领先的头部的这些 AI Labs 然后第二派其实就是 Lama 这些公司其实我并不觉得像 Lama 这批公司他们的模型或者说它积累的这些对于工程上的认知会比国内强多少我觉得是一个比较齐平的一个状态
其实我觉得 AI 的整个投入里面最难的一件事情就是我们一直在讲全世界可能 T0 的人才都不会超过 20 个那怎么去定义 T0 呢就是说能看到这件事情终局的人他知道怎么在哪些方向上去坚持哪些方向不去坚持比如说 isopathic 大家会觉得说好我就不碰多么太矮
我就坚持在文字模型上去做 intelligence 的提升那 open ed 之前的像 Eliott 包括到现在的很多 researcher 大家会觉得是有很多替名的人去在技术路径上面去做判断那这种技术路径的判断在整个这个事宜里面其实是占有一个绝对的重要性的作用那 deep think 其实仿佛就变成了这些原来缺少在技术路径上做远见判断的人的这些公司
他成为这么一个替名的角色他来帮大家去蹚了一条路他来去帮这些 TO2 的模型去找到了一个是技术路径上的判断怎么继续去 scale up 另外一个是怎么具体的在 infra 在推理上面去做一些技术上的往前的这么一个路径的提升
另外一个层面除了这个之外呢它对于 OpenAI 他们的冲击其实我觉得也是有的第一是 OpenAI 也在讨论开源的价值是什么是不是应该去开源然后另外一个事情呢大家也开始重视说 DeepSeq 他们为什么能在 Infer 上面做得这么极致所以它同时是在对这两批公司也就是 TO1 的 TO2 的 model 公司都产生了很深的影响
它对于 TO2 的 model 来说就有点像是他们那个 T0 的定基数物件方向的那么一个角色那对于 TO1 的公司其实是起到了一个警醒或者说是引发思考也好这么一个角色
然后我们关于预期在最后讨的一个问题就是大家其实在看美国市场那边已经经过了两年的预期跟验证了但最终至少在当下这个节点来讲我觉得似乎 AI 并没有产生太多经济上实际的收益
就还没有看到一个大规模的收益和回报但大家付出了超多的成本在可能模型训练等等这些事上以及说我看像亚马逊等等他其实在最新的手法里面仍然是要大规模投入的但国内市场的大家到底现在预期的是什么或者说大家给这个预期会给多少时间
我觉得国内这个阶段的预期还是在走 23 年和 24 年美国大厂的路线整个 23 年为什么美国的互联网公司会长得很好
因为这个故事只有互联网公司能去投入,当时美国的宏观环境并不支持创业公司去做战略性投入的,因为美国的利率非常的高,利率高它直接就会导致说其实对于做投入这件事情来讲不是一个好的阶段,但是大的互联网公司它能做三件事情,第一个它能讲清楚自己为什么能去做这个投入,
因为要么它有很强的用户的基础要么它有很强的业务的场景然后第二件事情呢就是说我做了这些卡的投入像 Meta 很典型它对于我的广告也好对于我的这个搜索推荐也好可能还会起到很好的作用那第三个点呢就是像 Meta 开源像微软去拥抱 OpenAI 进而现在去拥抱其他模型亚马逊中本就怕
它其实对于这些公司在公众里面的这个认知度其实是很重要的所以这条路径上面我们其实把这个题叫简单题它是一个基于你现有的业务场景和你的财务能力你就能去做到的事情我觉得对于 2025 年最重要的预期还是说国内去把这个简单题先做完所以有一点像还是在补课的对因为你叫 Catch Up 美国当时走过的这个简单题美国现在已经走到难题
但只是我们还是有一段简单题可以做的但这些是挑不过去的对吧因为你不管怎么样最终其实核心体现在卡数据中心这些事情上就一定是要建立的
一定是要建立以及其实是有优势的,因为确实来讲就是在 AI 的模型的 training 过程当中,它会走很多弯路,由于整个开源还有其他的头部 LS 有摸索一段时间,那国内确实在这个投入上面会呈现出来,在商业上来讲有可能是更好的一个局面,这个更好指的就是它的投入产出和确定性上来讲可能是会更好的。
然后因为国内硬件硬科技过去几年的发展以及 DeepSeek 的一些性能和研发的能力的提升所以其实在过去两年里面我们提的比较多的所谓的卡脖子的一些问题相对的也不再是问题了可以这么理解吗会不会因为卡的问题所以这个事仍然无法很快地追上还是怎么样
我觉得这个问题挺有意思的,就是说我觉得现在中美在模型上的分工其实是有区别的,就是中国可能会承担起来一个主动探索这个东西的商业延续的这么一个作用,那如果是这条线来讲确实就大家讲了推理,然后推理卡上面来讲国内确实是有非常大的进展的,大家去看韩武机的股价其实就能看出来,
包括这块其实我们在讲独立自主基金讲了很多年这个战略其实确实在执行过程中也收到了很多效果包括今年还会上市很多推理卡那国内其实就会呈现出是一种白卡齐放的这么一个局面那白卡齐放的局面说如果你纯从性能上面去讲的话短时间之内可能还是不如英伟达
但是它能不能用呢其实是能用的因为 Britney 要求的是一个卡的集群那整个互联技术上来讲的话确实还是英伟达会更好就是更独家更垄断性一些但推理它因为不用去做互联所以就是说你卡的性能上面差一些其实不会导致这个东西不能用所以从这个角度上来讲其实我觉得卡脖子的问题
不会严重然后另外那我们需不需要去追求 AGI 呢就是如果我们也要去追求 AGI 的话那就需要去建大集群比如说十万卡的集群那这里面的互联通信技术就是一个非常重要的技术那在这个点上来讲确实英伟达的整个 GPU 的技术上的投入我们目前其实还是很难去替代的现在是这么一个状况明白
OK 所以这个是预期的部分你刚才讲说二级上核心的两个点一个是预期第二个是趋势所以当下的一些趋势具体的是什么
我记得我们讲过明线跟暗线所谓暗线指的就是像比如说你的房地产你的债务你的宏观周期是这些就是更大趋势面的一些问题明线的逻辑其实是讲的是产业趋势我们录那一期播客的时候我记得是二三年底当时宏观环境里面大家比较纠结了几个问题
第一个是来自于地产转型之后然后会导致第一是居民的消费的信心会减弱那第二件事情呢是来自于那地产它不成为主要的经济支柱之后那地方的债务问题怎么去解决怎么进一步的去创收然后当时我们的解法是来自于是说我们要重新的去锚定去解决更长期的问题什么是长期的问题呢第一个是人口的问题
另外一个是找到新的经济转型产业结构的这些问题从实际的宏观趋势来看的话第一从预期的角度当时预期我们解决不了这些问题到现在我们可能是在
一些点状上面其实是解决了一些问题的比如说 deep sink 这个很典型我们可能都没有预期到说我们会有一家模型公司是能够做到这种程度的包括居民的消费者信心上面其实也在解决那再说到房地产的价格上面其实我们能看到上海的房价已经创这几年的新高了目前来看所以从整个大的宏观环境上来讲我觉得国内从 2024 年的 1 月份就是一个
信心的底部了确实一路是在缓慢的运速的在这么一个提升的过程当中一直到 2025 年的 1 月份被 DeepSick 这个事情点燃了我觉得从宏观的趋势上面其实是这样子的那另外一个我觉得更值得讲的其实是产业趋势可能我们更多刚刚谈论的很多是来自于这些互联网公司和像 DeepSick 引起的对于 AI 的产业的这些理解但其实在这个之前我们很多
很多公司其实是已经走出自己的产业区这些公司可能大家只是没有那么关注比如说有一些储能的公司有一些做轴承的公司我们过去很喜欢叫这些公司叫专精特兴还有就是像最近其实除了 AI 之外走得非常火热的其实是消费的这些公司这些公司其实都开始也走出自己一个比较好的这么一个周期所以从
领先上来讲确实很多行业上面也呈现出来一个二级里面很喜欢用叫顺周期这个词所谓的顺周期也就是说他爬过了底部并且在自己的一个上升周期里面找到一些点去做比如说要么是出海要么是在他的细分行业里面他做了一些技术突破导致他把整个行业的竞争的问题给解决了这里面比较典型的像宁德时代像这些公司其实都逐步地解决了这些问题
所以说两个部分来看确实从实际的趋势上面来讲它可能不直接指向东升西降但它确实是指向东升的对我们其实开头的时候聊了很多东升西降的各种分析吧但其实我在想从
最简单所有人都最直接关注的结果来讲的话不外乎就是 A 股今年是不是会往上涨呢美股是不是会继续往下跌的从这个角度你有没有答案这里面有一个点是我觉得大家的预期会有很大的不一样比如说其实我们刚刚聊了前半段我们会认为
趋势等于 AI 但其实我的感受上来讲 AI 对于中国资产的重要性没有美国这么高包括我们在跟很多海外的长线投资人聊的时候他可能更多的还是关注我们的消费问题就业问题经济的是不是能够立得住的这些问题
那如果是从这个角度上来讲的话呢我们又要回到当时讲的暗线你要去解决暗线我们曾经用过一种方式就是所谓的放水就是用杠杆的方式去解决那至少我们的政策在这个周期里面是没有选择用大水漫观的方式去迅速地解决
暗线上的这些问题不管是地方债的问题也好还是房地产的问题也好还是消费的问题我们至少没有走这条路径那它就意味着我们要付出的代价是什么呢就是我们会用相对长的时间和相对波动的这么一个感受去面对这个周期
所以说当我们在提到中国资产的时候,如果我们狭隘的只是觉得是说它指的就是 AI,指的就是互联网,指的就是这里面相关的这些科技公司,半导体公司的话,确实我会相对来讲,
比较看好因为就像我们刚刚讲它是一个简单体这个简单体在执行过程当中虽然会剧烈波动但它整体的趋势还是往上走的但是如果你回到是一个更广大的中国资产的局面你涉及到是说一个更宏观的问题它的解决我觉得我们还是要有一个预期说需要有耐心对所谓牛市的观点吧我反而会相对我觉得应该把预期
放平一点所以这里面我的判断是说中国资产可能会呈现所谓的α其实就是呈现出一些个体趋势的行情可能会有些个体的趋势在很短的时间之内大家会把预期打得很满这个东西我觉得可能还会是今年的主线你这个我作为国内韭菜听起来比较熟就是两个词一个叫稳中向好一个叫板块轮动是这样的
对但是因为这几年投资人的工具变多了比如说你看的新闻也更快了渠道更多了对信息的处理更广大家会倾向于在资产价格上会在一个更短的时间去走完一个产业实际要走的全程他会迅速的达到这个共识然后迅速的把这个共识去演绎完对就另外我在想的一个点就是其实对于这些企业经营者来讲
是面临一个更难的局面是的最简单的道理来讲为什么因为大家发财报之前你会看到 Jensen 会每一次都会出来做很多演讲也好甚至像上个季度他会去做很多博客去普及 Test ComputerStating Law 是什么
然后他们怎么找到新的 skilling load 因为你股价其实是一个很重要的信号这个信号本身其实是会有很多要么是直接要么是潜移默化的影响比如说举一个具体的例子在这个周期因为美国的利率很高如果你的股价是能受到投资人尤其是长期的投资人认可能
它是不是更容易的去做一些收并购利用这个窗口期答案肯定是是的所以说其实你刚刚这个问题我觉得是肯定的股价本身其实对于公司的经营和战略本身就是有很直接的这么一个影响在里面
对 但如果市场对一件事的反馈周期过于快就像你讲的他会快速演绎完整个流程那会不会他在变相基地一种蹭热点讲故事的经营方式
我觉得一定会有因为动物精神这个点上不止中国美国也会有很多公司去请这个热点包括 AI 的这些热点可能你会感觉上从以前的所谓的专业机构来说你都没法认可的一些基本面但他觉得就是我就是相关所以我就是应该去做这个事情
但这里面也会产生一些真正实质性的一些好处就是比如说我刚刚提到收兵购其实是一种直接的这么一个起先方式它还会有一个很简单的逻辑比如说你公司的股价发展得好员工的信心是不是会更高呢你在发期权的时候是不是会更占优势你的资金成本是不是会更低呢对于公司来讲其实这里面谁能够把
资本市场的这个东西故事讲得更清楚它确实就会有更长远的这些优势这些东西其实都是一些新的课题是在以前的时候不太存在我记得比如说 20 以前我当时的投资人互相之间是会非常在乎一个所谓共识的东西就是
我买一个东西我还是会追求说我理解的东西跟市场还是一样的然后大家还是会真的去做时间的朋友但是在我印象里面反正就疫情之后其实对于反共识的追求或者说对于时间的要求其实是在变相提高了很多的然后还有一个问题就是
我们在调和的 AI 和二级市场的一些点,就在这波 AI 里面其实有很多人在讲说,最应该赚钱的方式是炒股,大家觉得说确实很多价值的体现,它的驱动力跟最终的呈现都是在那些大的互联网公司上,它跟之前那波还不太一样,之前那波很多时候比如我们说是资本驱动的也好,还是什么驱动也好,
但这波好像确实是一些大的二级市场里面的上市公司驱动我不知道你怎么看这个问题但从你个人来讲你肯定本身已经用脚投票了就是你更多的资产和时间是花在二级市场的
说这个点我感受非常直接就是我印象里面有一段时间我们听到的故事是什么呢就是比如说某一个 CEO 他在选择卖自己的股票的时候他总是找不好正确的位置去卖但是这几年我听到的故事其实是相反的我会发现说比如说以 AI 举例这个行业里面的人他会很懂怎么去做投资
很简单我举几个例子比如说 2024 年初的时候当时可能专业的投资机构还没有关注到光模块可能一些比如说云厂商的这些专业的 C 超已经知道因为达了下一代技术至少在可预见的中期光模块是一个非常重要的事情
所以我应该去大举的去买入这些光模块的公司后来就演绎到比如说像韩物这些公司身上在其他的行业其实是一样的包括之前在 minus 张涛他们他也就反复的提到说曾经他对算力很悲观但他自己做了 minus 之后他会发现说 agent 对于这个 token 的调用数量其实是几何级的增加你会发现说他们对于产业的判断
其实是更有体感的然后会有很多投资人会去找他们去了解行业所以他会反向的知道说原来你们投资人的预期是这样子的你们投资人预期的这个水位比如说是在 30 分还是在 60 分它会有这么一个刻度这两个东西加在一起就等于说他们在二级市场上面很多表达第一会更有 convection 第二个更重要的点是他会更知道这个产业趋势的起点跟终点是什么这个点上
映射了我们刚刚说那句话市场会呈现出一种非常波动比如说我认可这个东西我会在一个很快的时间去走完可能产业里面会花两倍三倍时间走完了这么一个趋势所以这个年代讲的炒股这个逻辑跟以前讲的炒股逻辑内涵已经完全不一样以前炒股的重点词在炒
就是你要去炒作现在炒股的逻辑重点是在股是说你选择用什么样的公司去表达你的对于趋势对于行业的信息密度的认知明白然后另外我今年听到很多所谓的东升西落的这种说法听了以后其实我稍微怎么讲我觉得有点
甚至有点搞笑就是如果东升西落我们当然每个人都非常开心但是这个事吧来的有点太突然了因为我的体感就是过去两年大家都非常悲观然后突然今年就彻底扭转了所以我不知道说这个事呢到底你觉得这个预期它是能持续多久的就我很担心会不会过个半年一年突然又扭转还是说这个就是大家现在看待资产看待世界发展的一个常态的变化频率
我觉得是的刚刚我们有提到说因为投资人的预期因为各种信息工具信息平权所以导致大家的预期和交易行为会呈现出来一种非常快速非常饱满的这么一个局面两个东西叠加在一起我们一定会面临很大的波动
但是最终我们要尊重一个现实就是大的趋势本身真的还是取决于一线的这些创业者也好企业家也好可能还是取决于他们实际上是不是能真的做出产业趋势对我觉得你这个讲得特别好就是我们今天核心讲的一个点就是未来会持续的有高频率的波动但是波动之后是到底向上还是向下可能还是取决于
每个个体或每家公司到底实际做出的东西吧但我有个小问题就是有没有可能说当你把时间线拉到足够长以后小的波动就是可以磨平的不排除这种可能性价值投资当然还是存在我们还是能看到很多好公司你拿的时间足够久他就能不断地单身集集给你看但是有同时我们也看到说哦
会有更多的人他会觉得说在今天的这么一个高波动尤其这个波动本身不止来自于交易行为还是来自于实际趋势可能就是在波动的比如说美国跟俄罗斯的关系可能去年是很糟糕今年突然就所以我会看到越来越多的人会选择
不去跟时间做抗衡他们反而去应对波动比较你怎么去应对波动呢你要么有更好的分控的措施另外就是 intelligence 凭借更多的信息密度更强的认知密度你来去应对这个波动所以
从这个角度上来讲,跟时间做朋友可能不是市场的唯一答案,会有越来越多的投资者会在其他的这种策略里面会直接去面对其他的东西,比如说前段时间段永平老师在水车上也在写,他说他可能会开始去研究英语答案,因为这是一个很有意思的公司,
但可能这个时间点对于很多投资人来讲他们可能已经在卖出英里的但你能够就是说段阳平老师的投资能力是不如这些趋势投资人的吗我觉得这个就是一个不公平的说法他可能就不是说好与不好优秀不优秀这个人是投资大神他不是你会发现不同的人他去选择这个角度他去表达的载体表达的区间都会产生很大的区别嗯哼
好那我们最后一个问题就正好也聊到英伟达然后可能大家还是有一些会比较关心的股票或者一些更具体的感兴趣的说 25 年的一些资产的一些走势之类的看看有没有什么一些建议一些想法一些 25 年的规划等等能跟大家分享的
我觉得应该分为 AI 跟非 AI 来看,我觉得 AI 到今天为止来讲,其实是大家应该投入非常多核心精力去做研究的这么一个阶段,因为确实走上了一个互相之间认知密度差异非常大的区别,包括硅谷人在讲的 AI 叙事,中国讲的 AI 叙事和纽约讲的 AI 叙事可能会呈现的是三个叙事,大家关注的点会不一样。
那这里面就会阶段性的再加上宏观的这些问题然后资金行为投资者行为这些问题所以就会呈现出一种很大的波动波动就是机会在这里面你可能就会找到很多你的很切面那对于 AI 来讲我觉得今年会非常有意思
可能我会觉得有三个问题是很重要的第一个是我觉得大家争议最大的现在是来自于模型跟其他基础设施建设在整个产业链价值里面分配的这个问题我的直觉反应也是觉得模型本身的尤其是碧云模型本身的定价权在减弱但是这件事情值得观察因为有另外一个事实是现在还能够获取大家的信任持续地去投入
去训下一代模型的公司是在变少的在变少的情况之下你会发现行业的竞争格局是在收敛的然后这个是一个衍生问题就是说技术本质上就是每三年就会爬一个坡是不是我们会慢慢地不断地接近到一个不能叫 AGI 但是我觉得会到一个更明显的智能的提升其实这些东西其实我觉得还是今年很值得关注的另外一件事情呢是我觉得
原生应用这些事情会特别重要然后原生应用现在目前看起来比如说刚刚你提到了像 minus 其实这个产品在海外是有直接的对标的像 devin 和 deep research 包括像 operator 这些产品其实是在同一个路径上面其实在做实验
包括 Google 其实默默地出了很多工具和产品包括海外声音模型其实也是进展很快那这些东西到底是一个什么样的趋势然后第三件事情其实我觉得是来自于垂直应用比如说医疗行业金融行业保险行业是不是会出现自己的一些垂直行业里面的 AI 的载体像之前 Iliya 就提到她会特别关注在生物医药制药里面 AI 的一些应用其实我觉得这几个东西其实是很值得关注的
那所有这些东西加在一起,其实会在投资上面会有些选择,比如说投 AI 你是更相信中国的公司的资产价格表现还是美国的,你是更相信这个价值面上面模型公司还是应用公司,还是 2B 的公司,还是 2Persumer,2C 的公司,这里面其实都会有自己的表达。
我觉得这个是整个 AI 这个层面那另外一个层面呢其实我觉得有很多公司其实就是很值得研究的比如说生物医药行业其实美国的生物医药行业因为地域的关系其实已经冷了很长一段时间然后比如说像日本像美国的工业上面其实也会有很多的机会比如说航空航天业的一些机会其实都是很值得大家去研究的那应该说
另外一个角度就是中国的独立自主至少比如说今年二月份的企业家座谈会上出现的公司我觉得都非常值得去研究一遍所以如果是从找投资机会的角度上来讲这几个点上我会花很多的精力对我一个问题就是我们其实之前聊到一个点没有讨论的就是我们这两天看到像你有提到说很多创始人他其实自己买的英伟达什么的股票对吧就是很多人至少三倍
然后我们也看到过去几年非常多的一级市场基金的 GP 合伙人他其实最大的收入反而是来自于炒股的然后我们也看到越来越多的人现在开始自己可能因为各种原因离职以后是专业在炒股的所以现在有一种说法就二级市场可能真的才是最终的归宿我不知道你是怎么看这件事以及说
给大家什么建议的做一个最后转行成为二级市场从业者的人来讲我觉得就是很正常因为他们就是有密度我觉得新的投资范式里面很要求一个东西就是密度不管是信息的密度还是认知的密度这个东西其实是很重要的然后你刚刚提到了一级市场的同学他的产业认知密度其实是非常深的
中间只是缺少一个转化这个转化就是说你怎么对应到资产的价格上面它不是一个简单的事情但是它这个事情其实是能转化的有一个建议就是说要多跟二级市场取得过结果的同学多沟通他朋友告诉你你的认知和信息密度怎么能转化到价格上面怎么能转化到策略上面这个转化其实是一个技术是一个技巧但它并不是这里面最重要的事情
对我觉得你刚才讲逻辑是说不管是一级市场还是创业者他具备的能力跟素质能帮他很好的做二级市场但是二级市场到底是不是他最好的那个选择呢你觉得或者是不是我们讲的最终的归宿
我觉得不一定是最重要的贵数它是一个舒服的贵数如果你能取得结果的话它舒服的点就在于是说比如说你不用去经济很多事情发展蜿蜒崎岖的路程所以为什么社会还是在推崇企业家因为他们真的是九九八十一他们应对的不只是产品路径他们其实还应对每一天发生的所有的这些事情
投资这个事情它会很残酷但是它的路径上会简单很多无外乎就等于是说我对一个东西有阅读理解有信息我转化为一个判断那这个判断只要你能长期维持在一个稳定的胜利之上你可能就是能过一个很舒服或者说很直接的这么一个通道里面
但你说对于他们来讲最终的归宿吗不一定因为他可能全职炒股了之后他的这种认知密度也会消失了所以总结来说我觉得他会是一个很直接的表达的方式但他是不是最终的归宿要看每个人的情况和选择好谢谢王金宁