屠龙之术播客09-16中文

智能的下一幕，让人兴奋——73 页 PPT solo

原题智能的下一幕，让人兴奋---73 页 PPT solo

时长 55:21

本期节目智能的下一幕，让人兴奋——73 页 PPT solo

00:00-55:21

推荐理由庄明浩用 73 页 PPT 单口梳理一季 AI：模型狂奔、智能分化、循环自生与界面重构，并主张竞争重心转向「拥有自己的智能」。覆盖面强、一手偏弱，适合当产业背景板：先建立季度地图，再追更硬的一手材料。

听前速览

6 个要点

庄明浩以 73 页 PPT 单口梳理过去一个季度 AI 行业，从模型狂奔、智能分化、循环自生到界面重构四个章节，论证正从模型竞争转向「拥有自己的智能」。

模型发布在总量与频率上双双暴增，训练与迭代已呈现「制造业」特征。
主播截取八月至九月中美头部厂商发布会可列出超过 40—50 个模型；OpenRouter 数据显示 26 年四月单月发布 80 个、七月 70 个，Hugging Face 上多模态、语音、RL 等各类模型曲线急剧上拉。版本号在 flash／pro／max 之外还要叠加日期，用来区分密集迭代下的细微差别。
传统 Benchmark 正在失效，厂商转向用「奇观」争夺注意力。
榜单难以界定模型强弱，于是 3D 生成、游戏、无限流直播成为更直观的展示方式。智谱 5.3 flash 用「斩杀线」传播，MiniMax H3 被 FAL 后训练后在直播平台上实现生成速度快于观看速度的「无限流」，对应 attention is all you need 的逻辑。
企业不再默认使用最新最强的闭源模型，智能开始分化。
企业端付费占比显示 Claude 最新系列增长到十几个百分点后停滞，多数用户仍沿用旧版；头部企业人均 AI 支出在七月达 8000 美金峰值后八月回落。核心原因是价格：开源模型能力达到头部 80%—90% 而成本只有十几甚至几十分之一，加上三年半来开源生态持续进步，企业开始考虑「拥有自己的智能」。
模型训练全流程被拆解并商品化，形成新的产业分工。
从战略、评估标准、提示词、数据准备、后训练、RL 环境搭建到 Agent Harness，都出现专门厂商。Harvey 的做法是建立法律领域 Benchmark，再搭 RL 环境并与 LangChain 及多家 new lab 合作形成 loop 飞轮。Brex、Ramp 榜单与 YC 26 夏季项目中，超过一半快速增长公司都在做这类「卖水」生意。
AI 参与改进 AI 的 Loop 与 RSI 成为共识，但它是一种结构而非魔法。
从奖励信号、训练数据、教师模型到环境搭建，越来越多模块被 AI 自己 take over，只剩物理世界未被完全接管。119 家 new lab 融资约 943 亿美金但仅 16 家披露收入。A16Z 用「可验证性 × 可编辑性」划分四象限，说明只有部分任务能形成有效闭环。

其余 1 个要点

软件入口正在重构，产品应消化复杂度而非交给用户。
Apple App Store 收入十年来首次下降，Coding Agent 与 Personal Agent 成为阶段共识，Codex 周活达 2500 万。主播批评侧边栏堆叠专家套件、技能、连接器、定时任务等使普通人负担过重，并肯定 Grok Bot、Meta Muse 把复杂能力内化的方向。

完整摘要

这是「屠龙之术」的一期单口 PPT 节目，主播庄明浩原本不打算做季度梳理，因朋友邀约做内部培训才成稿，标题借用红杉美国研讨会的「Own Your Intelligence——从模型竞争到智能生产」。内容分四章。第一章「模型狂奔」：模型发布总量与频率激增，OpenRouter 与 Hugging Face 数据互相印证，版本号开始叠加日期；Benchmark 逐渐失效，厂商转而用 3D、无限流等「奇观」争夺注意力；中美差距收窄，开源与闭源、云端与本地模型出现分化。第二章「智能分化」：Stripe 收购 OpenRouter、英伟达收购 Hugging Face 标志中间层节点，企业端不再默认使用最新最强模型，头部企业人均 AI 支出见顶回落，开源模型性价比与价格下行推动企业思考「拥有自己的智能」，围绕战略、评估、数据、后训练、Agent Harness、RL 环境形成商品化产业分工。第三章「循环自生」：AI 参与数据生成、环境搭建、训练与评估，RSI、Auto Research、Test-time Training 与 Loop 成共识，119 家 new lab 融资 943 亿美金但仅 16 家披露收入；Loop 并非万能。第四章「界面重构」：Apple App Store 收入十年来首次下降，Coding Agent 与 Personal Agent 成阶段共识，产品应内化复杂度而非转嫁给用户。

文字稿

说话人 1：
Hello，大家好，我是明浩。欢迎收听我的博客屠龙之术。这是一期我的单口带 PPT 针对过去一个季度左右 AI 行业的一次梳理。关注我博客的朋友应该知道，我其实本来没有打算做这个季度的整理，因为大概率十月底的狂喜，我应该会做一次整理，所以这中间间隔的时间不是太长。但最近一段时间，因为一个朋友找去他们公司做一个演讲，有了这次的整理，所以索性我就又做了一次 PPT 的内容。
说话人 1：
在今天的节目开始之前，先跟大家聊一件我最近挺在意的事儿，掉头发。对，熟悉我的朋友应该知道，我最近在打提尔博肽，这段时间也出现了掉头发的困扰。现在除了关注体重，我还得关注一下头发。所以最近我真的开始认真研究掉头发这件事情，到了自己在意这件事的时候，就会很想弄明白一瓶强发洗发水里面的成分到底在做什么。也正好这期屠龙之术的赞助商就是欧贝清 DMG 洗发水。这个合作算是碰上了我最近正在研究的一个生活课题。品牌给他的定位是新一代头皮兴奋剂欧贝清旗下最强配方。
说话人 1：
这里面我想重点跟大家讲的是它的主打成分 DMG。DMG 中文叫二甲基甘氨酸，它在这套配方里的作用是帮助促进头皮微循环。这个词听起来有点专业，其实说白了就是头皮的血液循环。头发从毛囊里长出来，毛囊需要的氧气和养分都靠血液送过去。如果头皮微循环不畅，毛囊就相当于在饿肚子，营养送不到，发根自然就弱，长出来的头发也容易细软脱落。欧贝清 DMG 关注的就是这个环节，帮助改善微循环，让发根获得更好的营养支持。
说话人 1：
跟它搭配的是欧贝亲大家比较熟悉的咖啡因，帮助激活发根。咖啡因和 DMG 组成专利协同配方，一边支持发根活力，一边改善供氧条件，这也是这次产品升级最值得了解的地方。当然掉头发还得结合个人情况看原因。对我来说研究洗发水是认真做日常头皮护理一部分。这瓶洗发水的用法也很明确，按产品说明洗发时让它接触头皮，停留两分钟再冲洗干净。把头皮护理放进原本就要做的洗头这件事里，对我来说是比较容易坚持的。我现在的想法也很简单，既然已经开始在意这件事儿，就把每天能做的护理认真做起来。
说话人 1：
如果你最近也开始关心掉头发，了解一下欧贝清 DMG 洗发水。选的时候记得看清 DMG3 个字母，它的核心就是咖啡因帮助激活发根，DMG 帮助促进头皮微循环，两者形成专利协同配方。感谢欧贝清支持本期节目。
说话人 1：
好，接下来进入今天的正题。我用了一个之前红杉美国的最近一次研讨会的标题，叫 own your intelligence。我又配了一个中文的小标题，从模型竞争到智能生产。看到这个标题你大概会知道我们今天会讲到什么。
说话人 1：
在讲述开始前先介绍一下这次准备内容的不同之处。我刚才讲我这次的 PPT 内容是去一个朋友的公司做类似培训的事情。朋友公司是一家很有意思的公司，在找我的时候给我发了这样一段话。他说我们内部 agent 程度很高，还有自己家的机模，对，他们家有基础模型，全员 web coding。所以他说你只要往高了讲就可以。我听到这个诉求之后就觉得，哇塞，这可能是我接的所有类似的项目里面最难的一次。
说话人 1：
更麻烦的是什么呢？其实他们是一家金融机构，他特意强调了，因为我给他之前看了一些我过往做过的内容，他的建议是说最好就不要去讲二级跟一级的叙事。熟悉我的 PPT 的朋友应该知道，我的大部分这种超长的技术总结应该分四章，技术、产品、资本跟一个叙事。而那个叙事往往也跟资本相关。所以根据他的要求，过往我讲了很多的 cape AX mac 7 上市融资，很多这种趋势都没有办法展开了。所以今天的这期的内容更多集中在技术跟产品，可能是最难的一次，但我觉得也是好事。
说话人 1：
之前的习惯如果了解的话，我一般会做季度的更新加行业梳理加一次的叙事。这次可能更多的就是季度的更新加一点点展开。我们今天会涉及到哪些关键词？我在做这次 PPT 之前列了大概十几个关键词，然后最后挑了五六个关键词留在了我的 PPT 的算是比较前面的位置。
说话人 1：
第一个关键词 RSI。我觉得在过去可能 3 到 4 个月时间里面，甚至再往前推过去大半年甚至一年左右时间，最前沿的模型公司大部分公司在 bat 应该就是阿尔赛。第二个关键词 auto research，可能跟 SI 有一定的概念上的重合，但它更聚焦在 research 任务上。那它的议题变成了多大程度上的凹凸？然后前面的 RSI 我会有一个疑问，是说到底 RSI 是一种目标，还是今天大家把模型往前推进的手段，亦或是两者都是。第三个关键词，loop.
说话人 1：
这个关键词可能在我前两期的 PPT 节目里面应该也出现过无数次了。看起来所有人都在 bath 的是一切皆克鲁普，那真的如此吗？再下一关是 new lab，这可能也是过去一年左右时间，整个业界在意识上投资的角度来看最宽泛的一个定义。所有人似乎都成为了 new lab，问题变成了这个定义跟这个范围是不是太大了？再下一个关键词 root 陆游，路由到底是一个中间态，还是它会成为所谓 AI 行业的一个入口？对于这件事情的来回来的掰扯，在过去可能很长一段时间也有很多的观点和主张。
说话人 1：
最后一个关键词 benchmark，我的疑问变成了今天连 benchmark 似乎也成为了一种瓶颈。所以造成的结果是今天出现了一堆公司，只做 benchmark 就可以成为一家独立的公司。就是在我演讲这个 PPT 的当天，阿里跟腾讯投资了一家在中国做 benchmark 的公司。对 benchmark 涉及的关键词大概是这些。然后今天内容正式内容一共分四个章节，分别是模型狂奔、智能分化循环、自生界面重构模型智能循环跟界面四张。我们一张来模型狂奔。