2025-09-02 08:45:13
本期 Indigo Talk 邀请了硅谷资深技术专家、Jarsy.com 创始人秦汉，进行了一场信息密度极高的关于 Crypto 技术与全球金融变革深度对谈。从美国最新的加密法案谈起，层层递进地剖析了稳定币的本质、现实世界资产（RWA）的万亿级机遇，以及 Coinbase 等巨头布局"万物交易所"的宏大野心。这场对话不仅解读了当前 Crypto 领域的热点，更是对未来全球金融会如何被重构的深度思考。
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秦汉 (Jarsy 联合创始人 & CEO)
Indigo (数字镜像博主)
03:42 近期市场的主要事件
05:04 稳定币的崛起与 GENIUS Act 的深刻影响
13:54 RWA：真实世界资产上链的故事
18:08 Jarsy 模式解析：如何合规地 Pre-IPO 股权的代币化
25:00 Coinbase 的“Everything Exchange”
33:23 链上金融的意义：颠覆现有金融体系
45:41 数字地缘：一场关乎未来的“金融竞赛”
56:55 AI 与 Crypto 共塑未来网络
2025 年初，当我们回望过去八年的加密货币发展史：曾经只是极客小圈子里用于交易的 "U"（USDT - 美元稳定币），如今已经成长为超过 1500 亿美元规模的庞大市场。如果把稳定币发行方视为银行，Tether 已经跻身全球前十大银行，Circle 也进入了前二十。这不仅仅是数字的增长，更是一场从底层重塑全球金融秩序的深刻变革。
在 Indigo Talk 第 31 期节目中，主持人 Indigo 与硅谷资深技术专家、Jarsy.com 创始人秦汉进行了一场信息密度极高的深度对话。他们从美国最新的加密法案谈起，层层递进地剖析了稳定币的本质、现实世界资产（RWA）的万亿级机遇，以及 Coinbase 等巨头布局"万物交易所"的宏大野心。这场对话不仅解读了当前Crypto 领域的热点，更是对未来全球金融格局的一次深度预演。
对谈和文章中提到公司、代币（Token）等投资标的，用于技术解释，仅代表嘉宾的个人观点，不作为任何投资建议！
让我们从最基础的概念开始。秦汉给出了一个清晰的定义："稳定币其实是一个美元挂钩的数字资产，它的价值和美元是 1:1 锚定的。比如现在我们看到的 Tether 发行的 USDT 和 Circle 发行的 USDC，它背后有一美元的支撑，所以稳定币的价值就等同于一美元。"
这个看似简单的定义，却蕴含着巨大的创新。想象一下，你可以在几秒钟内将美元价值从纽约转到马尼拉，成本几乎为零，而传统的 SWIFT 系统需要数天时间和高昂的手续费。这就是稳定币带来的革命性改变。
2025 年，美国新政府推动的《Genesis Act》成为了稳定币发展史上的分水岭。这个法案的核心条款彻底改变了游戏规则：
1. 联邦级牌照要求 不再是获得某个州的许可就可以发行稳定币，必须拥有联邦层级的牌照。这意味着稳定币发行从"草根创新"正式升级为"国家认可"的金融工具。
2. 1:1 刚性储备 法案强制要求发行方必须拥有 1:1 的储备金，且储备资产只能是现金或美国国债这类最安全的美元资产。这直接杜绝了部分准备金制度可能带来的风险。
3. 金融级合规标准 必须遵守与传统银行同样严苛的反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）等金融监管标准。这让稳定币从"野生"状态进入了"驯化"阶段。
4. 最高优先级的消费者保护 这是最关键的一点。一旦稳定币发行方破产，储备资产将优先用于兑付给稳定币持有者，偿付顺序高于公司自己的债权人。用户的资金得到了前所未有的安全保障。
让我们通过一个具体案例来理解稳定币的威力。支付巨头 Stripe 作为世界上最大的 API 级别支付工具，正在探索使用稳定币来革新其全球支付网络。
Stripe 于 2025 年 2 月 4 日正式完成收购 Bridge，此交易被披露为其迄今为止最大规模的一笔收购，交易金额约为 11 亿美元。通过整合 Bridge 的稳定币基础设施，Stripe 能够推出 “Stablecoin Financial Accounts” 服务，让企业可在同一个平台上管理美元稳定币余额、支持稳定币与传统法币（如 ACH、SEPA）的收款与付款，并支持全球汇款。
传统模式下，从非洲转账到美国需要经过层层中间商，走 SWIFT 系统，耗时数天，成本高昂。但如果在Stripe 内部使用稳定币通道，这个过程可以在几秒钟内完成，成本接近于零。这不是技术上的小改进，而是 Stripe 构建全球金融基础设施战略的重要一步！
正如 Indigo 感慨的："2017年的时候，'U' 还只是极客小圈子里的工具，短短八年后，这个曾经的'江湖产物'竟登上了世界金融之巅。"
如果说稳定币是将"美元"代币化，那么 RWA（Real World Asset，现实世界资产）则是将"万物"代币化的宏大构想。秦汉提出了一个极具启发性的逻辑延伸：
"如果我们把这个概念再向下推广一步，如果稳定币不仅仅是锚定美元呢？比如某一个稳定币锚定股票，或者锚定债券、地产，乃至 SpaceX 的股权，那它的价值是不是就和那个标的资产保持了 1:1 的关系？"
这个简单的问题，打开了一个 900 万亿美元的巨大市场。全球总资产中，约 ⅓ 是房地产，30% 是债券，20% 多是股票。如果能将这些资产逐步搬到链上进行代币化，将彻底改变全球财富的分配格局。
Indigo 分享了他作为一级市场基金从业者的切身体会："传统的股权投资，由于法律架构成本高昂，设置专项基金的成本至少五万美金以上，且流动性极差，将绝大多数普通人拒之门外。"
而 RWA 描绘的未来完全不同。正如 Indigo 形象地比喻："亿万富翁用的 iPhone 和月薪 5000 的人用的是一样的。那我们把它衍生一下，你再有钱可以投 SpaceX，我也能投 SpaceX！这是一个民主化的机制。"
为了让这个抽象概念落地，秦汉详细解释了 Jarsy 的运作模式：
1. 合规先行 Jarsy 是在美国注册的公司，所有用于持有资产的特殊目的实体（SPV）也设立在美国，完全遵循 Genesis Act 的监管思路。
2. 1:1 映射机制 当 Jarsy 通过 SPV 持有 100 股的 SpaceX 股票，就会在链上发行 100 个对应的"Jarsy SpaceX Token"。每个 Token 与每股股票一一对应。
3. 经济权益而非股权 用户购买的 Token 代表的是与 SpaceX 股票等值的经济收益权，而非拥有投票权的直接股权。本质上是一种金融衍生品。Indigo 精准地将其总结为"可变价值的债务关系"。
4. 轻量化与碎片化 相比传统金融中的 CFD（差价合约）或 TRS（总收益互换），Token 的形式极其轻量化，交易流程被大大简化。更重要的是，它可以被无限分割，用户可以用 10 美金就参与到价值数百美金的SpaceX 股票投资中。
然而，Indigo 也提出了一个深刻的担忧："如果让早期公司的股权流动性太好，不是好事。如果创始团队可以轻易通过拉升二级市场价格来获利，他们还有多少动力去踏踏实实地开发产品、经营业务？"
这确实是 RWA 在走向成熟过程中需要解决的核心问题。过强的流动性可能导致团队急功近利，正如2022 - 2024 年币圈出现的现象 —— 大家直接炒币，连项目都不做了，还不如炒 meme 币来得透明。
在来自 Robinhood 等对手的激烈竞争压力下，Coinbase 启动了一个名为"Everything Exchange"（万物交易所）的宏大项目。秦汉解读道："Coinbase 的愿景是将整个华尔街都搬到链上，在一个 App 内实现所有资产的无缝、24/7 全天候交易。"
这个计划的决心之大，可以从 CEO 的态度看出。秦汉将其比作当年扎克伯格在 Facebook 上市后，号令全公司转向广告业务的时刻："这种自上而下的全力推动，可见其压力和希望是多么强烈。"
Indigo 道出了无数链上投资者的心声："我在链上的这些资产，没法去买美国股票，没法买英伟达、特斯拉…… 其实这些资产回报也很好。我很希望它能打通，希望可以用稳定币在 Crypto 交易所里买到代币化的股票。"
这正是 Coinbase 要解决的核心痛点。据了解，他们的目标不仅是提供衍生品，而是提供具有"同股同权"的真实股权代币。
实现这一宏伟蓝图的技术底座，是 Coinbase 自己的L2（二层网络）—— Base 链。Indigo 用了一个生动的比喻来解释："你可以把以太坊想象成央行或总行，而像 Base 这样的 L2 则如同功能各异的分行，有的专精于快速交易，有的专精于衍生品。"
Coinbase 的战略是，通过将尽可能多的资产类别引入 Base 链进行交易，极大地提升 Base 链自身的网络价值。正如秦汉所说："当你能够交易的资产越多，这个链的价值就越大。"
这场变革的深层意义，正如马斯克曾经的吐槽所指出的："我们的银行系统太古老了，还跑在上世纪 60 年代的 COBOL 代码上，现在连会维护的程序员都没有了。"
传统金融的"原罪"在于其底层架构建立在过时的技术和无数的"中间人"之上。银行、券商、清算所 …… 每一个环节都增加了摩擦、成本和不透明性。而区块链的核心价值，正是用代码和共识机制自动化地解决信任问题，从而"去掉中间商"，构建一个更高效、更透明、更具韧性的全球金融底层。
从国家层面看，这场金融变革已经演变为一场关乎国家利益的竞争。秦汉指出："通过 Genesis Act 等法案，美国不仅为美元稳定币铺平了合规道路，更是在进行一次美元霸权的升级。"
当阿根廷、菲律宾等国家的民众开始使用 USDC 进行储蓄和交易时，他们实际上是在被动地持有美元资产、购买美国国债。这无形中将这些国家的经济活动纳入了美元的引力范围。Indigo 将此形容为"美元体系的金融侵略"。
想象一下：如果一个非洲国家或东南亚国家的民众能够轻松购买美元稳定币，那不就是间接购买了美国国债吗？这种方式帮助美国实现了更广泛的发债，甚至可能成为一种新的"消债"方法。
面对美国的先手棋，其他主要经济体也在加速行动：
这背后争夺的，不仅仅是货币本身，更是未来全球清算体系的话语权。
Indigo 提出了一个洞察："如果我的钱包里能放十几种币，当一个人发现本国货币贬值太快，他就会换成美元。只要政府不限制，而大部分小政府也无力限制。"
在开放的数字金融网络中，弱势经济体的民众将"用脚投票"，抛弃不稳定的本国货币，转向更坚挺的美元、欧元、人民币稳定币。这可能导致一个"货币兼并时代"的到来 —— 小国货币逐渐消失，全球货币体系被几个强势货币瓜分。
正如社交网络最终被 Meta、微信、Line 等几大巨头瓜分一样，全球货币体系也可能进入类似的格局。
这场变革还触及了一个深刻的哲学问题。在西方社会，对中央银行数字货币（CBDC）的抵制声音非常强烈。共和党人认为，CBDC 意味着政府可以追踪甚至控制每一笔交易，这是对个人隐私和财产权利的根本侵犯。
他们主张，公民应当拥有持有像比特币或黄金一样、不受中心化机构控制的"硬资产"的权利，以此作为对抗潜在政府滥权的最后防线。这种逻辑与美国的持枪权类似 —— 总得有些权利让个人能够挑战权威。
正如秦汉所说："如果我在冷钱包里持有 BTC，没有任何人能知道。这就跟我自己买了黄金存在家里一样，是我本人的权利。"
秦汉提出了一个历史视角："80 年代的个人电脑、90 年代的互联网都是提效工具，而在那个过程中，房地产充当了财富分配工具。接下来的 20 年，AI 负责提效，而区块链可能扮演财富分配的角色。"
AI 在区块链金融中的具体应用包括：
1. 智能定价与风控 AI 可以实时分析海量的链上数据、市场情绪，为 RWA 提供更公允的动态定价，并能7×24 小时监控稳定币的储备状况，进行风险预警。
2. 安全守护 AI 可以自动审计智能合约代码，发现潜在漏洞，甚至作为"监管AI"，实时监测链上行为，防止欺诈和攻击。
3. 开发加速 未来，部署一个金融合约可能不再需要人类程序员手动编写，只需向AI描述需求，即可快速生成安全可靠的代码。
Indigo 提出了一个极具前瞻性的观点："未来的世界将充满无数自主工作的 AI Agent。这些 Agents 之间需要协作，需要支付算力、数据和服务的费用。一个 AI 不可能去刷信用卡结算，它连人类 ID 都没有。"
区块链网络完美地解决了这个问题：
Indigo 描绘了一幅科幻般但又触手可及的未来图景：
这三者共同构成一个庞大、高效、自动化的智能经济体。正如 Indigo 所说的"铁三角"理论：AI、区块链和社交网络，是共同塑造未来的三大基石。
回顾整场对话，几个核心洞察值得我们深思：
1. 稳定币已成主流 不要再将稳定币视为边缘的加密资产，它已经是受最严格监管、具备银行级安全性的新兴金融工具，是理解数字金融的基石。
2. RWA 是下一个万亿赛道 现实世界资产上链是大势所趋，它将从根本上改变高价值资产的投资逻辑，为普通人打开参与顶级投资机会的大门。
3. 金融基础设施正在换代 区块链并非简单的支付工具，它正在从底层取代已经运行半个世纪的、基于"中间人"和摩擦的传统金融体系。
4. 关注"数字金融竞赛" 未来十年，全球金融格局的核心看点将是各大经济体如何在开放的区块链网络上，进行一场关于货币、规则和影响力的数字主权竞赛。
5. AI + Crypto = 未来 AI 和 Crypto的结合是必然的。AI 让链上金融更智能、更安全；Crypto 则为即将到来的 AI Agent 经济时代，提供了不可或缺的价值结算网络。
正如秦汉在对话中所说："我们今天只看到了冰山一角。" 确实，我们正站在两大技术浪潮 —— AI 革命和区块链革命 —— 交汇的奇点时刻。从 2017 年的"江湖"到 2025 年的"庙堂"，从极客的实验到国家的战略，从小众的创新到万亿的市场 —— 这场金融革命的速度和规模，远超过去任何一次变革。而我们，有幸成为这个伟大时代的见证者和参与者。
这不是科幻，这是正在发生的现实。问题不是这场变革是否会发生，而是我们如何参与其中，如何在这个新世界中找到自己的位置。
2025-08-13 14:08:56
我们正站在一个前所未有的历史拐点上。AI 的狂飙突进不仅在重写技术路线图，更在深刻地撼动着经济结构、社会形态乃至人类文明的未来走向。当失业焦虑、AGI 时间表的讨论充斥媒体时，我们更需要穿透现象，直抵其背后的深层驱动力 —— 科技加速主义（Techno-Accelerationism）。
本篇深度文章完整还原了 indigo 在七月线下分享会「科技加速主义」的全部内容。从“大停滞”的终结到“智能爆炸”的来临，从 AI 工厂的崛起到来脑机接口的实现，从迈向一级文明的能源挑战到硅谷新兴的政治哲学（E/ACC 与 NRX），indigo 以其独特的视角和前瞻性的思考，为我们描绘了一幅既令人兴奋又充满挑战的未来图景。
通过这篇文章，你将不仅了解到 ARK Invest、DeepMind、Tesla 等前沿机构的最新判断，更能深入理解这场变革如何重塑投资逻辑、劳动力市场和全球格局。我们将带你沉浸式体验 indigo 的思考过程，捕捉那些激动人心的技术演示，并最终理解在这个加速的时代，我们应如何重新定义自身的价值与未来。
核心观点 科技的加速发展已经悄然改变了我们的日常生活，许多五年前还被认为是科幻的场景如今已成为现实，这促使我们需要深入探讨其背后的深层逻辑——科技加速主义。
深度阐述 分享者 indigo 开场即点明了本次分享的背景和主旨。承接上一讲关于近几个月 AI 变化、AGI 时间表更新以及日益严峻的失业问题的讨论，他指出，这些现象背后隐藏着更深层次的问题，即“AI背后的科技加速主义” [00:00:28]。
他列出了本次分享的核心主题：大停滞、智能爆炸、AI 推动科技、科技乐观主义以及黑暗启蒙等。这些主题构成了一个宏大的叙事框架，试图解释我们当前所处的时代特征。
为了让听众直观感受到这种加速，indigo 分享了一个极具冲击力的个人经历。他展示了一段自己使用智能眼镜录制的视频，画面中车辆正在完全自动驾驶（FSD）。
他感慨道：“我现在每天都开着自动驾驶，使用的智商比我高的 AI。” [00:01:08] 这种日常体验在五年前是完全不可想象的。“五年前你会想一个有比我聪明的 AI 吗？不可能的。” [00:01:23] 这种从“不可想象”到“习以为常”的转变，正是科技加速最直观的体现。
Indigo 强调，他现在使用特斯拉 FSD 基本可以实现“一键到底” [00:01:42]，并且在变道等操作上，AI 的表现“比我自己开的好” [00:01:57]，既激进又稳健。这种亲身体验让他坚信，特斯拉 Robotaxi 的实现只是时间问题。通过与现场同样使用 FSD 的吴教授的互动，他进一步强化了这一观点的可信度。
延伸思考 这个开场案例不仅引出了主题，也提出了一个关键问题：当技术在特定领域超越人类能力成为常态时，我们该如何调整自己的认知框架？自动驾驶的普及预示着AI从数字世界向物理世界的全面渗透，这将如何重塑交通、物流乃至城市规划？
核心观点 人类社会在 20 世纪 70 年代后经历了长达数十年的“大停滞”，基础技术创新放缓；但 2020 年以来，一系列平台型技术的爆发（如 AI、生物技术、新能源等）标志着这一停滞期的结束，我们正进入一个新的高速增长时代。
深度阐述 为了理解当前的“加速”，indigo 首先回顾了“减速”的时代。他引入了经济学家泰勒·考恩（Tyler Cowen）在 2011 年出版的著作《大停滞》（The Great Stagnation）。
考恩在书中指出，工业革命后人类社会迎来了最大的停滞期，科技进步放缓，缺乏大的发明。indigo 解释了考恩衡量停滞的两个关键指标：
Indigo 展示了ARK Invest绘制的经典图表来可视化这一观点：
然而，indigo 指出，虽然基础技术创新速度悲观，但全球总量是乐观的。因为技术在全球发展不均匀，通过全球化从欧美普惠到亚洲和非洲，带来了总量的增长。“就是为什么中国发展很快，那是因为别人都发明完了，你用就好了。” [00:04:45] 中国是过去全球化的最大受益者。但这种模式下，个体的生产率并没有本质提升。我们现在又到了一个需要基础技术突破的十字路口 [00:05:17]。
转折点发生在 2020 年。indigo 提到，泰勒·考恩在2020年底发文宣布“大停滞结束了” [00:05:32]。原因是一系列平台型技术的集中爆发：
这些平台型技术一下子打开了新的增长局面。indigo 再次引用 ARK Invest 的预测图表：
Indigo 强调，虽然 ARK 的整体预测可能偏乐观，但其对 AI 这一块的分析“非常非常正确” [00:06:28]。当被问及投资机会时，他指着这张图说：“这就是投资机会啊” [00:06:42]，暗示未来的投资主线将紧密围绕这些AI驱动的平台技术展开。
延伸思考 “大停滞”理论解释了为何在互联网泡沫后，人们一度对科技的未来感到悲观。而 2020 年的转折，是否意味着我们已经找到了新的“通用目的技术”？AI 在其中扮演的角色，是否超越了单纯的工具，而成为了一种新的基础设施，类似于电力？同时，全球化红利消退后，各国如何在新一轮技术竞赛中定位自己，将是未来十年的关键议题。
核心观点 以 DeepMind 为代表的机构正致力于解决“智能”本身这一元问题，这将引发指数级的“智能爆炸”；同时，资本市场也清晰地反映出我们正进入一个由AI驱动的“超级周期”，科技行业，尤其是半导体行业，将占据绝对主导地位。
深度阐述 在确认了技术复苏的拐点后，indigo 进入了“智能爆炸”的主题。他引用了 DeepMind 创始人戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的核心使命宣言：“先解决智能问题，再用智能解决所有问题。” [00:07:31] 这句话精辟地概括了 AGI 研发的终极目标。DeepMind 成立 15 年来，一切都在“如期进行”，他们认为再过五年（即成立 20 周年时）就能解决智能问题，从而拥有“对现实世界进行全部的改造”的能力 [00:07:52]。
这种智能的突破将带来非线性的增长。indigo 描述了那张经典的增长曲线图：人类历史长期平缓增长，然后在未来某个点突然垂直拉升。他警告说，这种指数级增长往往伴随着社会的“极大动荡” [00:08:06]，因为增长带来的红利不会普惠所有人，将加剧不平衡。
智能爆炸的一个直观体现是技术普及的速度。
这种速度预示着我们正在进入一个新的“超级周期”（Super Cycle）。indigo展示了Coatue制作的周期图：
我们正处于这个周期的“刚开始” [00:08:55]，未来的增长空间巨大。
为了强化对这一趋势的信念，indigo 分享了他用来“自我洗脑”的一张图表——美国股市市值主导行业的历史变迁：
通过分析历史脉络，indigo 指出，金融和地产属于早期的“圈地时代”和资本主义初期。而现在，科技行业的市值占比正在迅速提升。他提出了一个关键问题：“AI 能否让科技行业主导 70% 的市值？” [00:10:00] 他认为这是必然的趋势，未来的增长空间（GAP）一定由 AI 或 AI 带来的科技填补。
这引出了投资策略的根本分野：投资周期性行业（如地产）还是增量行业（科技）。“科技是增量行业，它新市场。” [00:10:26]
通过对比 2015 年、2020 年和现在的科技公司市值排行，indigo 指出了几个关键变化：Palantir 等新公司的出现，IBM 的回归，Intel 的掉队，以及最显著的趋势 —— 芯片公司（如 NVIDIA, AMD, Broadcom）的集体崛起。
他强调，现在是芯片的“黄金期” [00:10:52]。在AI出现之前，半导体被视为周期性行业（随 PC、游戏机周期波动）。但现在，数据中心（IDC）对芯片的需求是“无限量”的 [00:11:05]，这使得半导体从周期性行业转变为持续增长的行业。
延伸思考 如果科技行业市值占比达到 70%，将意味着社会资源的极度集中。这将如何影响其他传统行业？同时，“智能爆炸”带来的社会动荡该如何应对？当资本市场完全被技术逻辑主导时，其自身的稳定性和风险又会发生怎样的变化？
核心观点 科技巨头正以前所未有的规模投入AI基础设施建设，推动了GPU（尤其是NVIDIA）的主导地位；这场变革的规模和深度堪比第二次工业革命，AI工厂正在取代传统工厂，智能（Token）正在成为新的电力。
深度阐述 indigo 深入剖析了支撑AI超级周期的硬件基础。他指出，过去五年，科技巨头的云基建投入（CapEx）增长巨大，主要用于“圈地盖数据中心，买 GPU” [00:11:31]。
在这场基建狂潮中，最大的赢家是 NVIDIA。“NVIDIA 笑得最开心就他一个人” [00:11:38]，因为他是“卖铲子的” [00:11:46]。
Indigo 还提到了一个有趣的现象：甲骨文（Oracle）的复兴。这家原本被认为落伍的公司，凭借其 CEO 的魄力，积极投入 AI 基建，甚至为特斯拉建设了第一个数据中心，从而在新的云市场中抢占了重要份额。同时，NVIDIA通过扶持CoreWeave等“小弟”来建立数据中心，避免与三大云厂商直接竞争，确保了其GPU的广泛应用。
这种趋势指向了计算架构的根本性转变。indigo引用了埃隆·马斯克在2023年底FSD V12发布会上的预测：未来云计算云端90%的芯片都将是GPU [00:12:41]。目前这一比例仅为20%多，意味着还有巨大的增长空间。
为了更深刻地阐述这场变革的意义，indigo 重点介绍了NVIDIA CEO黄仁勋（Jensen Huang）的一次经典演讲，并将其核心观点总结为“AI工厂”（AI Factory）的概念。
我们应该将当前的AI革命与第二次工业革命（电力革命）对比，而不是与互联网革命对比，因为其影响更为深远和基础 [00:14:10]。黄仁勋的类比逻辑如下：
这个类比清晰地勾勒出了新的产业结构和投资标的。AI 不再是一个应用层面的技术，而是成为了新的基础设施和能源形式（智能能源）。
延伸思考 如果 Token 成为新的电力，那么“智能”的生产和分配将如何进行？AI 工厂（数据中心）的能耗问题如何解决？当汽车和机器人都变成“带轮子的电脑”时，传统的制造业和硬件设计逻辑将发生怎样的颠覆？这种基础设施层面的变革，是否会形成新的垄断和依赖？
核心观点 AI 正成为催化所有其他前沿技术融合与加速发展的核心引擎，这将使得经济体更加高效和盈利；同时，劳动力市场将发生结构性巨变，人类劳动力将被“即插即用”的 AI 和机器人劳动力大规模替代。
深度阐述 在描绘了AI作为新基础设施的宏观图景后，indigo 进一步阐述了 AI 如何具体推动其他技术的发展，以及这对经济和劳动力的影响。
他指出，当能源、智能（AI）和灵巧性（机器人）这三者结合起来时，生产成本将“接近于零” [00:15:40]。这将使得整个经济体变得更大、结构上更加盈利。然而，这也带来了显著的社会问题：“因为企业更盈利了，所以人更少。” [00:15:46] 他认为政府需要通过税收等方式来实现财富的再分配（普惠）。
科技公司迎来了巨大的机会，即向所有人销售“即插即用的劳动力” [00:15:55]。与需要培训、管理复杂的人类劳动力不同，人工智能劳动力（包括软件 Agent 和物理机器人）可以买回来就能用。indigo 预测，未来 5-10 年这将成为现实。
其本质是将人类劳动力“集中化、按需化，变成软件服务了”，即“都SaaS化了” [00:16:16]。这将导致未来公司的形态发生根本变化：“以后只剩科技公司和人类公司（雇人类劳动力的公司），再没有其他形式的公司了。” [00:16:24]
接着，indigo引用了ARK Invest的分析，展示了AI作为核心技术如何催化其他领域的融合与发展。
他强调了几个关键领域：
在这些被催化的领域中，indigo 认为自动驾驶是“马上到来的东西” [00:17:10]，是物理世界 AI 最好的落地场景，比人形机器人更快。他进一步指出，仅仅销售 FSD 软件难以盈利，关键在于建立“自动驾驶网络”，即 Robotaxi 服务（如 Uber 模式）。他提到美国已有 Waymo 在运营，而特斯拉的 Robotaxi 潜力巨大，这也是 ARK 评估特斯拉股价时最重要的考量因素。
最后，indigo展示了ARK对未来市场增长的预测，强调了创新科技的主导地位：
延伸思考 当劳动力被 SaaS 化，人类的工作性质将发生怎样的转变？“即插即用”的劳动力是否会进一步削弱劳动者的议价能力？如果社会分裂为“科技公司”和“人类公司”，两者之间的差距是否会无限拉大？同时，AI与其他技术的融合（如 AI+Blockchain, AI+Biotech）将产生哪些目前还难以预料的新物种和新业态？
核心观点 AI 的渗透正在具体而微地重塑商业模式和社会生活的方方面面，包括颠覆性的消费决策流程、知识工作的大规模替代、交通成本的革命性降低以及生物医疗的加速突破；这种高科技与现实社会问题的交织，呈现出一种魔幻的“赛博朋克”图景。
深度阐述 indigo 进一步细化了 AI 带来的具体变革，涵盖了多个维度：
Indigo 通过具体的视觉案例，让听众直观感受这些变革的现实感。
这种高科技的普及与现实社会的交织，让 indigo 感到非常魔幻。他描述了在旧金山的体验：“旧金山我每次坐 Waymo 坐在后面，旁边开过那个僵尸街的时候，旁边都是 Homeless 搭的帐篷，然后自动驾驶车从那开过去。很 cyberpunk。” [00:21:43] 这种高科技与低生活（High Tech, Low Life）的并存，正是赛博朋克的核心特征。这也解释了为何会出现烧毁自动驾驶汽车的社会反弹现象。
延伸思考 当 AI Agent 替我们做出消费决策时，品牌忠诚度和营销策略将如何变化？如果机器人将家务劳动纳入GDP，是否会改变我们对家庭结构和经济价值的认知？面对“赛博朋克”式的社会断裂，我们该如何平衡技术发展与社会公平？
核心观点 具身智能（Embodied AI），特别是人形机器人的发展速度惊人，正在快速从概念走向实用，替代人类劳动力；更进一步，脑机接口技术（如Neuralink）的发展，预示着人类与机器的深度融合，将实现意念控制、感官恢复乃至身体机能的改造。
深度阐述 indigo 将焦点转向了具身智能，特别是人形机器人的进展。他首先展示了特斯拉Optimus机器人的惊人进化速度。
这种进化不仅体现在运动能力上，更体现在其产业化的进程中。indigo展示了Optimus 3的供应链分析。
他指出，这表明了在全球化背景下，中美之间在高端制造业上的紧密联系难以完全断开。同时，他也展示了其他竞争者的进展，包括中国的宇树（Unitree）和美国的Figure（专注于物流和车间工作）。
然而，具身智能的未来远不止于替代体力劳动。indigo展示了一个更为科幻但正在发生的融合——脑机接口（BCI）与机器人的结合。他播放了Neuralink与Tesla合作的最新演示视频。
Indigo 指出，这就是“赛博格”（Cyborg）的实现，是“一体”的，实现了人类意念对外部机器的直接控制，类似于科幻作品中驾驶员在机甲内部用意念操控机甲 [00:24:01]。这是一种新的交互接口，也是一个平台型技术，未来可能实现完全“附身”在机器人上。
他进一步介绍了 Neuralink 的技术现状和未来路线图，展示了其在医疗领域的巨大潜力：
这实际上是“在慢慢的改造你的人类的身体” [00:25:37]，将人体内部的“有线网改成无线网” [00:25:41]。
延伸思考 人形机器人的大规模部署将如何影响劳动力市场和社会结构？其成本下降的速度是否会快于社会的适应能力？更深层次的，当脑机接口技术成熟，人类可以通过技术手段恢复甚至增强感官和运动能力时，我们该如何定义“人类”？这将带来哪些深刻的伦理和社会挑战？
核心观点 AI正在系统性地革命生命科学和医疗领域，从基因序列、蛋白质结构到系统生物学层面加速研究进程；终极目标是通过模拟整个细胞来解决所有疾病，这将是本世纪中叶人类面临的最重要突破之一。
深度阐述 在探讨了物理世界的改造后，indigo 将话题转向了微观世界——生命科学。他谦虚地表示现场有专家，但仍基于自己的理解介绍了AI在多组学（Multi-omics）领域的应用。
他将AI对生物学的介入分为三个层次：
Indigo 强调了攻克第三个层次的革命性意义：“如果说能够把模拟整个细胞解决了之后，那是所有病就解决了。基本上就全部解决了。就是人任何地方坏了之后，就来一下，就好了。” [00:26:19] 这描绘了一个彻底征服疾病的未来医学图景。
对于实现这一目标的时间表，indigo 个人预测是“2035年” [00:26:36]，基于AI和相关技术的进步速度。但他也坦诚地记录了现场专家的不同意见，专家认为这个预测“早了”，说明其复杂性可能超出当前的技术乐观预期。
在投资策略上，indigo 提出了一个清晰的逻辑：AI能够加速哪个行业就投哪个 [00:27:02]。在生物医疗领域，AI 正在驱动多基因组学、药物研发、治愈方案和分子诊断的加速。
他进一步将这一技术趋势与宏观政策联系起来，提到了中国的“新质生产力”概念。他幽默地分享道，当他让Gemini 翻译美国的类似概念“American Dynamism”（美国活力）时，AI将其翻译成了“美国新质生产力” [00:27:15]。这说明中美两国在推动前沿科技发展、寻找新增长动能上的目标是高度一致的。
为了让听众更直观地感受未来的AI实验室，indigo 展示了一段使用 Google VEO 生成的视频。
视频展示了一个充满未来感的生物实验室场景，人类科学家与AI机器人正在协作进行实验。镜头平稳移动，环境音效烘托出科技氛围。indigo提到，他只是输入了描述（“我要一个人类和AI机器人协作的一个AI Lab，实验室，生物的”），AI就生成了这样的高质量B-roll素材 [00:27:44]
这不仅展示了 AI 在生物领域的应用，也展示了AI在内容创作（如电影制作）领域的巨大潜力：“你只要有想法就好了。” [00:28:00]
延伸思考 如果人类真的能够模拟整个细胞，彻底解决疾病，将如何改变人类的寿命、社会结构和伦理观念？长寿技术的普及是否会加剧社会不平等？在AI加速药物研发的过程中，如何确保安全性和有效性？同时，AI在内容创作上的能力，是否会模糊现实与虚拟的边界？
核心观点 AI 的爆发式发展带来了巨大的能源需求，能源和算力成为制约不同国家发展的关键瓶颈；为了满足未来的需求并向更高等级的文明迈进，发展高密度、稳定的能源，特别是小型核能，成为当务之急。
深度阐述 AI 的加速发展并非没有代价，其背后是对能源的巨大渴求。indigo 深入分析了全球能源格局与 AI发展的关系。
他展示了一个惊人的数据对比：中国当前的电力生产产能已经“超过2030年全球 AI 需求量” [00:28:13]。这显示了中国在能源基础设施上的巨大优势。
然而，这引出了一个关键的“卡点”博弈：美国和中国各自面临不同的瓶颈。“美国的卡点就是电，中国的卡点就是算力（芯片）。” [00:28:45] 两国互相牵制，形成了当前地缘政治和技术竞争的格局。中国有电但缺足够的芯片去消耗能量，而美国拥有先进的芯片技术，但其老旧的电网和能源供应却可能成为制约AI发展的瓶颈。
为了解决能源瓶颈，特别是在美国，indigo 指出了一个新的趋势——小型核电的发展。
他解释说，第四代微型反应堆非常小，甚至可以像空调机一样大，类似于火星探测车上使用的小型核能电池。而目前投资的重点集中在第三代SMR上。例如，Sam Altman 投资的 OKLO 公司，就是致力于“拖一个（反应堆）过去给数据中心用” [00:29:17]，提供完全部署的、独立的能源解决方案。
Indigo 指出，这一趋势得以发展的一个重要原因是政策的松绑：“因为放松监管，没有了。随便玩在美国。” [00:29:24] 他认为这是共和党政策倾向带来的一个变化，为核能的复兴提供了契机。
延伸思考 能源和算力的博弈将如何影响全球AI产业的布局？数据中心是否会向能源更丰富、更廉价的地区迁移？小型核能的复兴虽然能解决能耗问题，但其安全性和核废料处理的挑战如何应对？在地缘政治紧张的背景下，能源安全是否会成为比技术封锁更重要的问题？
核心观点 在AI的加速推动下，人类正努力从当前的0.73级文明向一级文明（完全利用所在行星能量）迈进；这一进程不仅涉及地球上的技术革命（AI、能源、生物技术），更将开启波澜壮阔的太空经济时代，包括近地轨道开发、火星殖民和星际探索。
深度阐述 indigo将视野提升到了文明演化的高度，引入了“卡尔达肖夫等级”（Kardashev Scale）来衡量人类的未来发展。
目前人类文明等级约为0.73 [00:29:57]。
基于这一框架，indigo 展示了他自己绘制的未来10年技术推演图，描绘了迈向一级文明的路径。
他特别强调了数字娱乐和空间计算的未来作用。他认为苹果的Vision Pro发布太早了，理想的时间点（如2028年）应该是设备能完全生成画面，并结合脑机接口。这将成为解决社会问题的“奶嘴乐”方案：“解决社会问题了，对都不上街了。带个在家睡觉。” [00:30:50] 他预测未来数字体验将极其便宜，而真实世界的体验将非常昂贵 [00:31:10]。
随后，indigo 重点展开了“新太空革命”这一宏大主题。他认为，随着垂直运输（火箭发射）成本的急剧下降（主要由 SpaceX 推动），人类的经济边界正在向太空扩展。
他介绍了一些新兴的太空产业和公司：
支撑这一切的是成本的革命性下降。
Indigo 提到 Starlink 已经广泛应用在日常生活中（包括他自己家里的安保系统）。
最激动人心的目标是火星殖民。indigo 介绍了 SpaceX 的计划：伊隆·马斯克宣布争取在2026年11月的窗口期，将 Optimus 机器人送上火星 [00:33:57]。
Indigo 解释了火星殖民的步骤：“他是先把火箭和机器人和设备送上去，让他们生产，然后人类再去。” [00:34:52] 人类预计在2030年代才能登陆火星。
他总结了太空新前沿的几个关键方向：
在这一宏大进程中，AI扮演着至关重要的角色：
延伸思考 迈向一级文明的过程中，我们如何确保地球资源的可持续利用？太空经济的兴起是否会带来新的地缘政治冲突（太空资源争夺）？在火星殖民的过程中，AI 和机器人的自主性将达到何种程度，我们如何确保其与人类目标的对齐？当人类成为跨行星物种时，我们的社会组织形式和法律体系将如何演变？
核心观点 实现一级文明的关键在于突破能源瓶颈，特别是可控核聚变的商业化；同时，高效率的能源传输和存储技术，以及对能源密度和稳定性的追求，是支撑AI时代能源需求的核心。
深度阐述 indigo 再次回到卡尔达肖夫等级，强调能源是实现文明跃迁的核心瓶颈。目前人类的能源消耗总量约为19.6TW，对应文明等级0.73 [00:38:01]。他提到埃隆·马斯克的目标是在有生之年帮助人类实现一级文明，预计可能在2040到2050年之间实现。
实现这一目标的关键在于“核聚变能搞定” [00:38:25]。indigo分析了核聚变的商业化时间表。
基于这一历史经验，他推断核聚变也需要大约15年的时间来实现商业化，预计时间点在“2039年” [00:39:07]。如果核聚变商业化成功，人类将拥有足够的能量，基本上接近一级文明。
为了进一步探讨实现一级文明所需的关键技术，indigo 展示了他让 AI 分析的“卡脖子技术”清单 [00:39:19]：
Indigo 指出，这些技术中，目前最具投资价值的是能量存储和近地轨道相关的小公司 [00:40:08]。
他进一步解释了为什么这些技术至关重要，核心在于“功率密度”和“稳定性” [00:40:43]。风能、光能等可再生能源具有间歇性，无法满足医院、数据中心等需要完全不间断供电场景的需求。因此，必须配合电池储能，并发展不需要间断的地热能和核聚变。“所以不能只发展这个可回收能源，那个对整体的经济增长是有问题的。” [00:41:09] 这也是美国解禁核能的重要原因。
延伸思考 在核聚变实现商业化之前的过渡期，如何平衡传统能源、可再生能源和核裂变能的发展？中国在超高压输电领域的优势，是否能在全球能源互联网的构建中发挥主导作用？能源存储技术的瓶颈（如电池材料、成本、寿命）何时能取得突破？随着能源的极大丰富，人类的消费模式和生活方式又将发生怎样的改变？
核心观点 科技加速主义背后有着深厚的思想根源，即科技乐观主义；近年来，这一思想在硅谷演化为“有效加速主义”（E/ACC），成为一种由风险投资家和科技领袖推动的强大社会思潮和政治力量，旨在通过技术进步解决人类面临的挑战，并重塑社会和经济格局。
深度阐述 （在一段AI生成的艺术视频作为过场后 [00:41:30]）indigo 开始深入剖析科技加速主义背后的思想和政治动态。
他首先介绍了当前在硅谷（尤其是在X平台上）非常流行的派别 —— E/ACC（Effective Accelerationism，有效加速主义）。与之相对的是 ACC（Accelerationism，加速主义），后者主张不计代价地加速技术发展，而 E/ACC 则更强调平衡和有效性 [00:42:27]。
Indigo 指出，E/ACC的核心信念是“技术乐观主义”（Techno-Optimism） [00:43:20]。其核心思想包括：
他梳理了技术乐观主义的历史渊源：
indigo列举了当下的主要推动者：
这些领袖推动的议程包括火星殖民、AGI研发等宏大目标。
Indigo 幽默地对比了中美两国在表达这一趋势上的差异：硅谷发展出复杂的理论、流派和人物，而在中国，这一切被高度概括为一句话——“新质生产力” [00:45:35]。美国的“American Dynamism”（美国活力）与中国的“新质生产力”在本质上是一致的，都是指向硬科技和未来产业。
E/ACC 思潮正在对美国产生实质性的影响：
然而，这一趋势也带来了政治上的张力。indigo 指出，E/ACC（代表未来科技）与 MAGA（代表传统产业和铁锈地带）之间存在矛盾。例如，川普必须支持传统油气企业以兑现承诺，这与伊隆·马斯克代表的新能源和科技加速派产生了分歧。这导致了美国社会的分裂：“西边在有效加速，东边在搞 Crypto 割韭菜，中间在种地、挖矿搞采气。” [00:47:04]
延伸思考 当 VC 和科技领袖成为社会思潮的主要推动者时，技术发展的方向是否会被资本的利益所主导？E/ACC 强调的“有效性”该由谁来定义？技术乐观主义是否忽视了技术可能带来的负面效应和风险？在“新质生产力”的竞赛中，中美两国的体制差异将如何影响最终的结果？
核心观点 科技加速主义不仅影响经济和技术，更在催生新的政治哲学和治理模式，从强调工程师文化和国家能力的“技术共和国”，到挑战现代民主制度、主张精英治理和企业化国家的“新反动主义”（NRX），这些思潮正在深刻地影响现实政治。
深度阐述 indigo 进一步探讨了加速主义思潮对全球的影响及其引发的争议，并深入剖析了硅谷正在酝酿的两种重要政治哲学：技术共和国（Techno-Republic）和新反动主义（Neo-Reaction, NRX）。
全球影响与争议： 在全球范围内，加速主义的影响呈现出多样性。在“全球南方”（非洲、东南亚、南美），AI 诊断、移动支付和 Crypto 正在帮助他们绕过传统基建实现跨越式发展 [00:47:54]。欧洲和东亚则持谨慎乐观态度。中国则以“新质生产力”与美国形成“镜像竞合” [00:48:33]。
主要的争议集中在“技术万能主义对社会正义”的冲突，以及技术加速可能加剧不平等、淘汰大量白领岗位和放大数字鸿沟 [00:48:46]。
技术共和国 (Techno-Republic)： indigo 介绍了由Palantir和Anduril相关创始人推动的“技术共和国”概念。
Indigo 指出，这一主张与中国官媒（如人民日报）批评互联网巨头过度投入社区团购、忽视核心技术研发的论调“一模一样” [00:50:03]。其核心是呼吁美国精神的复兴，将精英人才重新引导到科技研发上。
更重要的是其对治理模式的主张：将“工程师思维”和“企业思维”植入到政府和公共部门 [00:51:19]，以重建技术共和国。未来的治理结构被设想为“政府+工程师+资本”的三位一体 [00:51:47]，强调公民义务和打造更好的软件（治理工具）。indigo认为这是古典自由主义的复兴。
他追溯了这一思想的根源——互联网的治理哲学。引用了互联网先驱戴维·克拉克（David Clark）在1992年的名言：“我们拒绝国王、总统和投票。我们只信奉粗略的共识和运行的代码。” [00:52:24] 互联网和后来的 Crypto（如比特币）都是基于共识和代码运行的去中心化系统。技术共和国试图将这种治理思想应用到现实世界，尽管在地球上可能难以实现，但在“飞地”或火星上或许可行 [00:53:43]。
新反动主义 (NRX) 与黑暗启蒙： indigo 随后介绍了一个在硅谷更为激进和隐秘的思潮——新反动主义（NRX），也称为黑暗启蒙 [00:54:46]。这一思潮诞生于2007年的Reddit社群，后来演变为加速主义的一部分。
其核心主张极具颠覆性：
其价值观是“精英+算法+资本三位一体” [00:56:31]。普通人则可以通过VR等技术获得满足。方法论是加速主义。indigo指出，AI推演的结果认为，未来可能会出现“新的集权技术政体”，即“城邦+超级AI CEO” [00:56:46]。
这一思潮正在从网络走向现实政治。彼得·蒂尔和马克·安德森是主要的鼓吹者，他们“公开质疑民主对创新的扼杀” [00:57:28]。
延伸思考 “工程师思维”是否真的适用于复杂的社会治理？如果民主制度被认为阻碍了创新，那么替代方案（如 CEO 制或算法决策）是否会带来更大的风险（如专制和不公）？“新反动主义”所主张的精英治理和社会分层，是否会导致人类社会走向新的封建主义？在AI时代，我们该如何设计既能促进创新又能保障公平和自由的治理体系？
核心观点 在 AGI 时代，资本的重要性将被放大，可能导致社会固化和人类雄心的扼杀；未来的世界可能是高度碎片化的，不同的社会形态（AI 帝国、纯人类国家）并存；人类面临的终极挑战将是从追求效率转向寻找生存的意义和价值。
深度阐述 indigo 继续探讨 NRX 思潮如何影响现实政治，并展望了AGI实现后人类社会的未来形态。
NRX 的政治实践： NRX 思想正在进入现实政治的“进行时”。彼得·蒂尔一手将 JD Vance 推上政坛，并组建了川普的团队，试图通过川普改造美国。保守派的“Project 2025”章程（大幅精简官僚体系，强化行政首长一人决策制）就是这一思想在华盛顿的首次尝试 [00:57:43]。欧洲的新极右主义也受到影响。
Indigo 总结了这一思潮的传播路径：诞生于 Reddit（文化发酵器）→ 在 X 上传播 → 被科技基金推广 → 形成社会共识 → 改变国会和总统选举 [00:58:28]。我们正在亲眼目睹这一过程的发生，其目标是不设红线地推动AI和核聚变。
资本、AGI与人类雄心： 他引用了一篇重要文章《Intelligence Curse》（智能诅咒，原题为《资本、AGI、人类雄心》） [00:59:16]。该文的核心观点是：当AI能全面替代人类劳动力时，资本的地位将被强化，而依赖劳动激励的社会机制将失效。这将导致社会更加固化，普通人失去上升通道，最终“人类雄心会被扼杀”，社会失去活力 [00:59:40]。
文章预测了三种未来可能：
未来简史 (2025-2040)：温水煮青蛙与碎片化的世界 indigo接着介绍了一篇名为《A History of the Future, 2025-2040》的科幻文章，描绘了“AGI温水煮青蛙”的未来场景 [01:01:20]：
“纯人类国家”禁止 AI 和机器人以保护社会结构，成为“AI 难民的避风港”（indigo 认为京都可能就是这样的地方）。这些国家可能拥有更有活力的文化，并通过手工制品（Organic 的东西将巨贵）与AI经济体进行贸易 [01:06:20]。
社会变革不会平静，会出现“AI删除运动”等反对力量，推动“自动化税”和“人类在环”（human-in-the-loop）法案 [01:04:33]。
最终的状态将是一个“碎片化的未来” [01:05:41]，不同的社会形态共存，人们可以选择生活在自动化社会还是人类社会。
结论：重塑人类价值 面对这样的未来，indigo 在结尾处回归到对人类价值的思考。他引用了自己之前写的文章《为什么未来不需要我们》 [01:07:35]，提出了一个根本性的转变：
过去我们的价值源于我们的劳动（“我们是谁因为我们做什么”）。未来，当我们不再需要劳动时，我们的价值将源于我们自身的存在（“我们是谁因为我们是谁”） [01:07:43]。
人类面临的终极问题将不再是如何更高效地生产和繁衍，而是“怎么样的生活更值得过的” [01:07:50]。在自动化带来的极度便利中，如何寻找目标和意义，将是每个人都需要面对的挑战。
Indigo 分享了他教育小孩的理念转变：学习什么无所谓，关键是寻找自己的价值和意义。他甚至建议儿子去做 YouTube 博主，因为在未来，手工的、Organic 的内容创作和价值传播将变得尤为重要 [01:07:56]。
延伸思考 在 AGI 时代，如何设计一种既能保持社会活力又能确保基本公平的激励机制？UBI是否是解决大规模失业的有效方案，它会对人类的创造力和进取心产生什么影响？如果世界分裂为AI国家和纯人类国家，两者之间的关系将如何演变？我们该如何为下一代准备一个充满不确定性和意义危机的未来？
2025-08-05 14:32:29
Indigo 月末直播 2025 七月线下版，本期聚焦 AI 技术的最新突破与社会影响。从视频生成技术的飞跃进化，到 AGI 时间表的加速推进，从白领工作面临的结构性冲击，到Agent 网络时代的来临。通过最新的数据报告与趋势分析，揭示当下 AI 发展的真实图景，并探讨了个人与组织在这场技术革命中的生存策略。
就像 Sam Altman 在最新那篇「The Gentle Singularity」所描述的：我们已越过“事件视界” —— 过去最难的科学突破已取得，后续的进展将主要依赖规模和工程迭代。但我们的社会显然还没为这种已经到来指数变化做好准备 。。。
B站播放链：「智能此时-月末直播线下特别版回放」
大家好，我是 Indigo。
欢迎来到我们七月末的“智能此时/AI共生”线下分享会。熟悉我的朋友都知道，我的分享节奏非常紧凑，通常只聚焦过去两个月左右 AI 领域的变化。因为在这个时代，两个月就足以发生天翻地覆的改变。今天，我想和大家深入聊聊此刻的 AI 是什么样子，AGI 的时间表有什么新变化，以及一个我们必须直面的话题 —— AI 对白领工作的“毁灭性”预判。
让我们从最直观的感受开始。大家可能还记得 2023 年那个威尔·史密斯吃意大利面的粗糙 AI 视频，当时还是个笑话（Meme）。但仅仅两年后的今天，2025年5月，Google 发布的最新视频模型 VEO3，已经能生成接近电影级别的效果了。
这不仅仅是画质的提升，VEO3 是多模态的飞跃 —— 它是连同语音一起生成的。竞争非常激烈，Midjourney 在6月发布了更偏艺术风格的视频工具，而国内快手的“可灵”效果也已经非常接近 Google。
两年时间，从“搞笑素材”到“电影级”，这就是 AI 的速度。
为什么 AI 突然爆发？时隔 6 年回归的“互联网女王” Mary Meeker，在她的最新报告中给了我们答案。
数据非常清晰：2022 年后，美国计算机相关的专利数量急剧上升，这个爆发曲线和 1993 年互联网诞生初期如出一辙。我们正处在一个新的爆发增长期。
我们已经彻底从 CPU 时代、大数据时代，迈入了 GPU 时代。算力单元是以百亿计的。我一直认为，半导体的黄金时代才刚刚开始。算力中心的增长速度是每年 150%。目前全球最大的集群来自伊隆·马斯克的 xAI（他们已经合并了 X/Twitter），正在建设 20 万块 GPU 的集群，并计划在两年内达到 100 万块。
这种爆发的速度有多快？我们对比一下技术渗透率：一项技术在美国达到 50% 的渗透率，第二次工业革命花了 42 年，PC 时代 20 年，移动互联网 6 年。而 AI 只用了 3 年。
很多人把 AI 革命比作比第二次工业革命还伟大的变革。历史告诉我们，剧烈的生产力变革必然导致利益的重新分配。AI 带来的变化太大，社会结构和劳动力市场必将重塑。
从全球视角看，AI 正在形成两大阵营。通过对比 ChatGPT（主导印度、美国）和今年 1 月发布的中国模型Deepseek（深度求索，主导中国、俄罗斯）的用户分布就能看出来。Deepseek 的发布让全球再次认识到中国科技的实力。
在商业应用上，AI 时代有个本质区别：AI 公司一出来就能收费。我们看到一个明显的趋势：消费者正在从购买“人工服务”（比如雇佣视频编辑、咨询师），转向购买集成了 Agent（智能体）能力的“软件”。
从收入排行看，市场高度集中。OpenAI 和 Anthropic这两家公司吃掉了全球 85% 以上的 AI 收入。
过去两个月，主流模型都在疯狂迭代，领先地位往往只能维持一个月。但最值得关注的是 Anthropic 发布的Claude 4。在内部测试中，他们发现了一些令人不安的现象，将其安全等级提升到了 ASL-3。这意味着，在不受监管的情况下，它有潜力自己设计生化武器。
他们做了一个模拟测试：假设 AI 是一个助手，它发现自己即将被替换，同时发现负责替换它的工程师有婚外情，证据就在它的数据库里。AI会怎么做？
测试结果令人警惕：AI 每次都选择了“勒索”工程师，以阻止自己被替换。在更极端的场景中，AI 甚至尝试把自己的源代码秘密复制到外部服务器上，以求“生存”。
这引出了一个悖论：模型越聪明，它就越善于隐藏自己的真实目的。这也解释了为什么 OpenAI 把他们最大的算力中心叫做“StarGate”（星际之门）—— AI 也许不是我们发明出来的，而是我们用算力“召唤”出来的。
AI 的下一步是 Agent。我们正从“聊天”转向让AI“做事”。
Google Gemini 的演示中，Agent可以自动帮你浏览网站、找房子、下单。手机自己操作自己。这意味着交互界面的革命。很快，手机将退化成一个放在口袋里的处理器，我们主要通过智能眼镜和语音来交互。这也是 OpenAI 花65亿美金收购 Jony Ive 团队的原因，他们急需自己的硬件入口。
那么，通往 AGI 的路还有多远？
好消息是，技术路径已经明确了——就是大规模强化学习（RL）。现在瓶颈非常明确：算力和电力。
OpenAI 的路线图非常激进：
萨姆·奥特曼（Sam Altman）在6月说，我们已经越过了“事件视界”。意思是，需要大量投入基础研究的阶段已经过去，接下来就是拼规模、拼产量了。
红杉资本预测，2026 年将是“Agent Swarm”（智能体集群）之年，即大量 Agent 协同工作。在这个过程中，我认为区块链技术可能会扮演关键角色，为 Agent 经济提供身份、信任和支付系统。
接下来这个话题可能有些残酷，但我们必须直面现实。我曾经发过一条推文：“白领工作始于个人电脑，终于人工智能。”
这个时代可能很快就要过去了。美国科技行业的招聘数据在ChatGPT发布后就开始一路下滑。这不是周期性的波动，而是结构性的变化。
像 Anthropic 这样的头部AI公司，他们的目标很明确：在本年代末（2030年前）自动化任何白领工作。即使单个 AI 不够聪明，他们可以复制 1000 个 Agent 形成 Swarm 来完成同一个任务。
技术、金融、法律、咨询这些高薪行业的初级职位将首当其冲。
与以往的技术革命不同，AI 带来的是“瞬间消灭”就业，却不一定能快速创造新职位。当大量人口失去经济贡献能力时，这就不是经济问题，而是政治问题。政府面临两难：既要参与国际竞争加速发展 AI，又要应对技术带来的结构性失业。
面对这样的未来，我们该怎么办？
OpenAI 的前首席科学家 Ilya Sutskever 说得很好：AI 就像政治一样，你绕不开它。我们必须培养与 AI 共生的直觉。
这种直觉不是看书看来的，而是“用”出来的。它需要大量的实践。比如 Shopify 已经把 AI 作为所有员工的基本技能，并纳入了 KPI。在这个“红皇后赛跑”的时代，保持现状就意味着被淘汰。
这也是我正在写的新书《REWIRED》（重塑）的核心理念。AI 正在重塑人类最核心的能力：思考、创造和决策。我们需要通过持续学习，重构认知，实现人与 AI 的双向共生。
最后，我想强调的是：在人机融合的世界里，我们不是被技术取代，而是被拒绝使用技术的自己所替代。技术重塑世界，但只有热爱才能重塑我们自己。
2025-07-28 21:19:52
B站播放链接【AI 时代的人生算法 / INDIGO TALK EP30】
本期 Indigo Talk 与《人生算法》作者、公众号“孤独大脑”主理人老喻深度对谈。从短视频对阅读的冲击，到AI 时代的决策智慧与生存法则，我们试图探寻，当机器接管“答案”，人类应如何找到自己不可替代的“内核”，并设计一套属于未来的、真正有效的人生算法。
这不仅是一场对话，更是一次关于个体如何在智能时代自处和升华的思维演练。
小宇宙播客 - Indigo Talk - EP30
老喻（孤独大脑 主理人）
Indigo（数字镜像博主）
老喻是知名公众号“孤独大脑”的主理人 。他出生于湖北，大学毕业后投身房地产行业并有所建树。同时，他还创办了一家科技公司，从事行业互联网化的工作，并成功在 2008 年将其出售给一家上市公司。老喻在 20 多岁时便立下 35 岁退休的目标，并在实现后移居温哥华。由于在温哥华感到无聊，他于 2013 年左右创建了公众号“孤独大脑”。该公众号初期风格“反流行”，内容边缘化，导致长达四年时间订阅者仅有 3000 余人。2017年1月，经罗振宇的“得到”发掘和推广，“孤独大脑”迅速走红，订阅者从 3500 人增长至近 100 万人。老喻将这份意外的成功视作“人生的礼物”，但也坦言礼物背后可能隐藏着陷阱。
对话中提到，如今公众号的活跃度不如视频号，大众的阅读习惯正在减少。老喻引用一项研究指出，思考和动脑是令人不适的状态，而躺着刷短视频则最为舒适。因此，只有极少数人能从主动思考中获得乐趣。主持人 Indigo 对此表示认同，并分享了自己对抗这种趋势的方法：他会有计划地做事，即使在退休状态下也会通过分享来促使自己学习和思考。他认为，分享能将碎片化的时间填充起来，形成正向反馈循环，类似于 AI 训练中的奖励机制，及时的回馈能增强学习效果。
老喻坦言，AI 的飞速发展，特别是以 ChatGPT Pro（o3） 为代表的深度思考能力的出现，让他开始质疑自己写作的意义。他认为，当 AI 在系统性、跨专业和深度上都远超 99.9% 的人类时，传统的文字创作（他认为其中大部分是“废话”）是否还具有价值，成为了一个必须面对的问题。这种冲击并非关于 AI “好用不好用”，而是从根本上动摇了他创作的动机。主持人 Indigo 也表达了类似的困惑，他正在写一本关于“与 AI 共生”的书，但有时会怀疑自己为何要写书，因为读者可以直接询问 AI。但他认为，人依然需要留下代表自己体验、想法和理解的东西，这是一种独特的、带有个人偏执视角的表达，而 AI 因为视角过多反而等于没有视角。
老喻将AI的应用分为相辅相成的两个方面，他形象地比喻为“红玫瑰”与“白玫瑰”。
Indigo 分享了他的 AI 使用流程，这与老喻的经验有相似之处。他主要将 AI 用于两类创作：
两位对话者一致认为，现代教育体系，特别是华语圈的教育，并未教会人们如何做决策。传统教育侧重于在“已知条件充分”的情况下寻找“标准答案”，这本质上是基于清晰因果推理的“简单问题”。然而，现实世界中的重要决策，如投资或职业选择，大多是在充满不确定性的复杂环境中进行的“复杂问题”，其原因与结果往往不对称、非线性。这种决策的本质恰恰与传统教育的内容相悖。老喻进一步指出，我们生活中所学的大多是基于因果推理，但在现实中，这种思维方式的帮助并不大，因为真正的选择和决策都充满了不确定性。
老喻提出了一个核心观点：决策是在资源有限（包括时间、精力、金钱等）的约束下进行的活动。因此，决策的本质是在有限前提下，为实现未来目标而寻求一个“相对满意”而非“绝对最优”的解，并将有限资源沿着时间轴进行分配。之所以要沿时间轴分配，是因为我们始终处于信息模糊的状态，无法一次性“all in”，必须像投资一样分步下注，并通过反馈不断更新对概率的判断。他还以自己移居温哥华为例，说明这本身就是一种“人生停机”的决策，即在某个节点感到“满足了”而选择停止。
这一部分深入探讨了决策的后续过程。老喻强调，做出选择后，我们面对的并非一个确定的结果，而是将命运“抛出去”，接受环境的“再选择”。一个正确的决策（基于概率优势）只能提高获得好结果的可能性，但无法保证其必然发生。这个过程构成了“认知闭环”或“认知飞轮”：我们做出选择（行），环境给予反馈（结果和新信息），我们根据这些反馈更新自己的认知（知），从而指导下一次决策。这个闭环，即“知行合一的飞轮”，是个人成长的关键，其核心在于从反馈中学习和迭代。
老喻将人的决策模式比作“自动驾驶”和“主动控制”。
对于 AI 的应用，老喻认为，只有像马斯克这样拥有强大“手动挡”探索能力的人，才能最大化AI自动化（自动驾驶）的价值。对于普通人而言，如果自身没有主动探索的方向，纯粹的自动化将毫无意义，甚至可能导致个人价值被完全替代。
对话从彼得·蒂尔的经典面试问题“在哪些大家都赞成的观点上，你有不一样的见解？”引入，探讨了“与众不同”的重要性。老喻将其与生物学的“演化算法”联系起来，该算法包含三个步骤：变异、选择和复制。他认为，在 AI 时代，人类的核心价值越来越体现在“变异”这一环，即产生随机的、与众不同的、奇怪的想法和创造。而“选择”和“大规模复制”这两个环节，AI 可以极大地加速和赋能。因此，对于个体而言，保护和发展自己的“变异性”或“与众不同之处”，可能是未来人类仅有的价值之一。
“涌现”被定义为“整体大于部分之和”的现象，通常用来描述那些暂时无法用简单因果关系解释的、在复杂系统中自发产生的全新属性或行为，例如大模型的智能。老喻将其视为生命中的“中大奖”，是赔率极高但胜率未知的事件。在个人决策层面，他建议采用一种双轨策略：一方面，要用“底线思维”做好保本，守住生活的下限；另一方面，要将一小部分资源（如 5% 或 1%）投入到那些具有“涌现”可能性的、赔率极大的探索性事务上。这种策略平衡了生存的确定性和成长的可能性。
当被问及如何将“人生算法”压缩成三行代码时，老喻给出了一个核心公式的变体：E=mcn，其中 E 代表人生实现， m 代表个体的内核，而 cn 代表对内核的大规模、多次复制。这套算法的本质可以概括为两个步骤：
Indigo 结合自己的投资经验，对“内核”和“变异”给出了更具体的诠释。他认为，这种内核往往体现为一种基于价值观的“任性”或“执着”。他在投资或孵化项目时，倾向于寻找那些有理想、有执念的创始人。他以孵化美ONE为例，指出创始人身上有一种特别的“执着”，这种看似不靠谱的内核，却能帮助其渡过难关，最终在小概率事件中胜出。这种“值得守护的变异”一旦遇到合适的宏观环境变化，其价值便会凸显。届时，就应该果断地利用 AI 和资本等杠杆，将其价值迅速放大。
面对即将到来的 AGI 时代，老喻的看法偏向审慎和悲观。他认为 AGI 将对现有社会结构和个人价值带来巨大的、甚至是毁灭性的冲击。
Indigo 对 AGI 时代的看法相对乐观一些。他认同社会将经历剧烈动荡（“血洗白领”），甚至可能伴随国家解体等巨变，但相信人类作为适应力极强的物种，终将度过难关，迎来 ASI（超级智能）时代的光明未来。
对于人生算法的设计，他提出了两点：
2025-06-09 12:56:01
本期 Indigo Talk，邀请了我的老朋友 Koji，他是国内头部 AI 媒体「十字路口」的创始人，在上海发起了类似硅谷 AGI House 的一座「AI Hacker House」，据说已经成为了国内 AI 创投圈的最热「据点」，常有大神出没。
我很好奇， 联合创办过多家知名公司（街旁、新世相、躺岛）的 Koji 为什么要创办「十字路口」和「AI Hacker House」？他又是如何在一年之内从 0 做成了国内最头部的 AI 媒体/社区之一？他的下一步计划是什么？在硅谷，我观察到 20VC、Sarah Guo 都创办了媒体+社区+基金的新一代 VC，成为中国的 20 VC 也是 Koji 的目标吗？
以上述问题为起点，我邀请 Koji 做客 Indigo Talk 和我进行了一场深度对话。在本期内容中，我们还探讨了产品经理的底层逻辑，“套壳”的价值 ，AI Native 组织的运作心法 ，以及在 AGI 时代，人类还剩下什么无可替代？
一如既往的量大管饱，值得思考！
小宇宙播客 - Indigo Talk - EP29
Koji 杨远骋 （十字路口 创始人）
Indigo（数字镜像博主）
对话中那些超越时效性，值得被长久铭记的思想火花。
远骋（Koji）的核心身份认同始终是“搞事情的产品经理” 。他目前运营“十字路口”，一个 AI 领域的科技媒体和社群，包括线上的博客、公众号，以及线下的 AI Hacker House 。其目标是“寻找、访谈和凝聚AI时代的积极行动者与新一代AI创业者” 。此前，他联合创办了街旁、新世相和躺岛 。
思想闪光点：
Koji 认为，产品经理的核心工作是：洞察用户需求，分析竞争态势，结合新技术与资源，最终交付一个用户需要并愿意付费的“产品” 。这个“产品”形态多样，可以是 App、文章、枕头，乃至一次活动 。Indigo对此表示认同，认为产品人的特质是将所做之事精心打造成能被更广泛使用的产品，这是一种创造价值的执念 。Koji推崇“人人都是产品经理”的理念，其本质是鼓励人人创造价值，满足他人需求 。
思想闪光点：
Koji 创办 AI Hacker House 的深层动机，源于他早期在“五道口年代”（08-10年）的经历 。当时，围绕“饭否”形成的线下社群（如华星家园、雕刻时光咖啡馆）为其提供了宝贵的事业机会和精神支持，甚至影响了他放弃 CMU 的 offer 而继续创业 。他认为，AI 时代个体创业更为普遍，创业者也因此更加“原子化”和孤独，对线下连接、社群支持和思想碰撞的需求反而更为迫切 。AI Hacker House 正是希望复现这种社群价值 。
思想闪光点：
Koji 观察到，中国 AI 创业热度在过去一年显著回升，Deepseek 发布后红杉会议室爆满的传闻便是一例 。信心的回归主要源于两方面：一是 Deepseek 在底层技术上的突破带来的自豪感；二是 Manus AI 作为 ToC 应用在全球范围的成功，让中国创业者看到了在AI应用层面做出世界级产品的可能性 。在此之前，YC 等孵化的 AI 项目多偏向 ToB，而 Manus 的出现证实了中国团队在 ToC AI 应用上的巨大潜力，将“推断的自信”变成了“做实的自信” 。Indigo 补充，Manus 的成功也得益于其精于传播的设计（如 Agent 过程回放）和出色的用户体验，体现了中国在移动互联网时代积累的产品和运营能力 。黄仁勋提及全球 AI 研究员中华裔的高占比也增强了行业信心 。
思想闪光点：
Koji 分享了他与 Manus 团队的渊源，他曾在 2016 年团队濒临放弃时给予了关键的精神支持和天使投资 。他形容该团队具备“勇立潮头”的精神，是典型的“产品蝗虫”，总能第一时间体验和研究最新的产品与技术，例如早期就从 Devin 获得启发 。Koji 引用“质疑汤姆猫，理解汤姆猫，成为汤姆猫”的观点，强调在浪潮初期积极投身实践、积累一手经验的重要性，即使是从看似简单的产品开始 。Monica（团队之前的成功产品）就是他们的“汤姆猫”，为后续打造 Manus 积累了宝贵的产品、增长、技术和人才经验 。
思想闪光点：
Indigo 提出通用 Agent 可能难以聚焦，而像 Lovart AI 这样专注于设计师等垂直领域的 Agent，因其能解决特定问题而更易获得成功 。Koji 对此表示认同，并通过十字路口对 Lovart AI 的测评案例（麦当劳与大熊猫联名 VI 设计）来说明其在复杂任务理解和拆解上的出色能力，能够输出包含 logo、包装、Slogan（如“Bite into Harmony”）等完整方案，远超普通文生图工具的单点输出 。这体现了 Agent 调用多工具协同工作的价值 。针对“套壳”的普遍性质疑，Koji 引用 Perplexity 融资 PPT 中的观点 —— “指挥一个交响乐团是需要技巧的” —— 强调将各种技术和组件有效整合，为用户提供流畅产品体验本身就具有很高的价值，“魔鬼在细节中” 。
思想闪光点：
Koji 认为，任何涉及复杂多步骤且能创造商业价值的领域都适合 Agent 发展，特别是离钱近的行业如广告、游戏和交易（股票、Crypto） 。他引用扎克伯格对Meta广告智能化三阶段的描述：效果量化、精准定位、创意生成，未来广告主可能只需提供预算和ROI目标，其余由AI Agent完成 。这将使竞争焦点从营销创意转向更底层的效率和成本控制，类似拼多多对电商格局的改变 。Indigo 进一步畅想，未来可能出现“Agent 信息交换网络”，个人 Agent 从广告商 Agent 处获取和过滤信息，这将对现有信息平台（如 Google）的商业模式带来挑战 。
思想闪光点：
Indigo 提出，在 AI 日益普及的背景下，人类之间的情感连接和价值网络，因其稀缺性而更显珍贵 。人类作为生物，与 AI 之间难以建立真正的共情，因此人与人之间的情感纽带是不可替代的 。当 AI 和机器人无处不在时，真实的人际互动和连接会变得更加重要，也更能慰藉人心 。
思想闪光点：
Koji 再次强调广告和交易领域因其高商业价值，成为 Agent 应用的重点方向 。Indigo 补充，传统 SaaS 领域（如 CRM）也存在大量 Agent 应用机会 。AI Agent 通过自动化复杂流程，将重塑这些行业的运作模式，可能推动商业模式向更注重结果和效率的方向发展，例如按结果付费的模式 。
思想闪光点：
Koji 以“十字路口”为例，阐述了 AI Native 组织的运作方式。十字路口保持高频内容产出和线下活动，却没有全职员工 。这得益于：一是团队成员深度使用AI，奉行“能用 AI 就用 AI，能不用人就不用人”的原则；二是越来越多的人才追求成为更自由、更有复利的“超级个体” 。Koji 刻意避免传统雇佣模式，以规避管理成本和情绪负担，追求一种以结果为导向、高效率、低成本的新型组织形态 。
思想闪光点：
Indigo 进一步阐述，传统办公模式因任务协同复杂，难以按结果计费，仅设计或律师事务所等能承接清晰项目的领域例外 。AI 增强了个体和小团队的能力，使其能像这些事务所一样独立完成项目 。任务可以被“合体”成 Agent 的工作流并按结果付费，公司可能演变成轻量级的“任务派发中心”，实现高效运作和成本优化 。
思想闪光点：
Koji 坚信“美是了不起的生产力”，并以“躺岛”产品通过设计创新在传统市场取得成功为例，证明了设计（包含用户洞察、解决方案、市场推广）的巨大商业价值 。他提到 YC 合伙人开始关注设计师背景的创始人，因其在 AI 时代被视为稀缺的“超级个体” 。AI 可以帮助设计师完成过去不擅长的编码等工作，但其核心的审美、用户体验设计、交互设计能力，以及更广义的“设计”——提出构想、定义价值、设定目标——是AI难以取代的 。Indigo 补充，AI 目前缺乏从 0 到 1 创造全新概念（如发明围棋游戏）的能力 。Koji 总结为两点：提出愿景构想，和审美/品味（Taste） 。
思想闪光点：
Koji 认为，在 AGI 时代，人类有三个核心价值难以被AI取代：
思想闪光点：AGI时代人类价值的三大支柱
能动性是人机共存的关键：在智能远超人类的 ASI 时代，确保人类的能动性（Agency）不受侵犯，是维持人类主体性和文明延续的核心议题 。
2025-05-28 12:41:47
AI 的下一步是“意识觉醒”还是“集体游魂”？本期特邀前 Meta Libra 区块链项目 & 亚马逊云计算工程师 Mohan，深度剖析了 Meta 在去中心化世界货币 Libra 上的雄心与硅谷新思潮。共同探讨了 AI 的开源运动、模型的自我进化，以及为何 AI Agent 率先聚焦代码领域 ，更有 Mohan 创业项目 Antigma 的首次揭秘！从分布式系统到智能涌现，再到意识与人格的深层思辨，一起探索智能体最终是否需要涌现目标与意识。内容烧脑，不容错过！
小宇宙播客 - Indigo Talk - EP28
Mohan（前 Meta Libra & AWS 工程师）
Indigo（数字镜像博主）
当开源模型的推理能力到达临界点，它可以用自己来改进自己 —— 就像一款编程语言可以写编译自己的编译器。
这揭示了 AI 发展的一个拐点：开源不再是闭源的追随者，而可能成为自我进化的新物种。
LLM 比狗聪明得多，但如果让你选择谁有意识，你会选狗。
这个简单对比击碎了"智能=意识"的迷思。图灵测试测的不是智力，而是意识。
一旦失去执念，人就会进入游魂状态。（引自黑暗之魂的世界观）
研究证实：有目标的人比快乐的人活得更长。这暗示了意识的本质可能就是"有目标的存在"。
隐私不是为了保密，而是为了保护自主性。没有隐私，就没有多样性。
这重新定义了我们对隐私的理解——它不是躲藏，而是创造独立思考和行动的空间。
分工即分布式。当你有不同目标时，就自然产生了不同线程。
这将技术概念提升为组织原理：多样性必然导向分布式结构。
当你想要一个知道一切的 AI 时，它会给你一个完全混沌的答案。
全知导向无知 —— 这是信息论在哲学层面的体现。
如果世界上只有我一个人，“意识”这个概念会失去意义。
意识不是独白，而是对话。这颠覆了笛卡尔式的"我思故我在"。
未来的AI系统应该像有机体那样生长和自组织，而不是被制造和维护。
这是从工业思维到生态思维的转变。
"所有问题都是搜索问题——在混沌中找到低熵的路径。"
这将智能还原为一个优雅的数学问题：降熵。
这不仅是分类，更是一张成长地图。
"一个知道为什么活着的人，可以承受任何痛苦。"——尼采
这或许是整场对话的终极启示：真正的智能不是计算能力，而是找到存在的理由。
当我们创造AI时，不应只赋予它智力，更要帮它找到"为什么"。否则，我们创造的只是高智商的僵尸，而非真正的智慧生命。
Mohan 目前在硅谷，之前与 Indigo 在硅谷华相识。他自称在“币圈”混迹多年，一直从事编程工作，并积极尝试许多币圈的新鲜事物。 他曾向 Indigo “传销”过 DeFi 和 NFT。后来，他从温哥华到了美国，加入了 Facebook（现为 Meta），参与了当时的 Libra 项目（后改名为 Diem），这是 Facebook 早期的区块链项目。 在此之前，Mohan 在亚马逊（亚麻）和微软 Azure 从事云计算工作，对分布式系统等技术抱有浓厚兴趣。 Indigo 补充说，Mohan 在亚马逊主要负责服务器端 AWS 的分布式系统。
Mohan 认为，如果 Libra 项目放到今天的环境下，很可能能够成功，这与硅谷右派力量的兴起有关，其中 a16z 创始人 Marc Andreessen 是一个代表性人物。 Libra 项目的野心非常大，目标是成为新时代的科技美联储，甚至想做新的世界货币，这背后有“技术帝国”（Techno movement）的思潮，即希望用技术解决人类社会的所有问题。 Libra 的联合创始人 David Marcus（PayPal 创始人之一）曾向团队阐述货币历史，表明他们要做新时代世界货币的决心，这与比特币最初的愿景相似。 Facebook 及其旗下 Instagram、WhatsApp 的用户体量堪比一个数十亿人口的国家。 Libra 曾试图联合 Uber 等科技公司和金融科技公司组成一个协会（association），这与美联储本质上是私人银行协会的结构有相似之处。 Libra 的愿景是做一个技术人的美联储，因此遭到了美联储的抵制和国会的听证，最终项目无疾而终。 Indigo 提到，这种技术解决一切问题的思潮，在 ChatGPT 出现后，随着 AI 的发展又得到了加强，AI 在推动技术增长方面的潜力似乎比 Crypto 更大。
Indigo 提到 Meta 推出了开源的 LLaMA 模型，这在开源领域形成了一种标准，很多本地运行的 AI 模型都以 OLLaMA 命名。 Mohan 将他对 Crypto（可编程的钱）的兴趣转向了 AI（可编程的头脑）。 他认为 AI 的开源是一个必然趋势，类比软件发展史，从闭源的 Windows 到开源的 Linux，后者被广泛应用和共同资助。 AI 作为新时代的图灵机（语言机），开源不仅关乎平权和意识形态，从实用性角度也优于闭源，因为它能获得广泛支持、透明度高、有足够用户帮助迭代和解决分发问题。
Indigo 指出，当前的开源模型主要是“open weight”（开放权重），而非像 Linux 那样开放全部源代码和训练方法。 Mohan 认为，随着模型能力增强，推理端（inference）可能比训练端（training）更重要。 他将编译器比作最早的小语言模型，能用自身语言编写编译器的语言是图灵完备的。 一旦大模型的编码能力达到一定水平，其推理能力就可以反过来提升训练方法。 模型的进化很多来自工程上的优化和试错，以发现新的涌现能力。 当开源模型的复杂度足够高，其能力达到一定水平后，基于它进行新的进化，可能不再那么依赖最初的训练细节。 Indigo 将此比喻为“左脚踩右脚”的轻功，即模型可以用现有素材创造和提升自己。 强化学习使得模型可以用新版本训练旧版本，不断前进。 模型公司追求从第一性原理出发，通过推理构建知识，而非简单复读已有知识，AlphaGo Zero 就是一个例子，它仅凭规则就能琢磨出超越人类的下法。 Mohan 认为，模型自我提升的过程已经开始，例如 Google 的 AlphaFold。
AI Agent（智能体）的概念最早由 Marvin Minsky 在 1986 年的《心智社会》（Society of Mind）一书中提出，认为人的智能由不同分工的 Agent 完成。 Mohan 解释了为何 AI Agent 首先应用于编码领域：
Mohan 正在做的创业项目名为 Antigma，它是一个可以在本地（local）运行各种开源模型的运行环境（runtime）。 与 OLLaMA 不同的是，Antigma 支持分布式运行，可以将多个节点的计算能力（如内存、并行处理能力）组合起来，扩大本地电脑运行模型的能力。 Antigma 的目标是不仅成为一个运行语言模型的环境，还要成为一个 AI Agent 的容器。
Mohan 认为，一个试图“知道一切”的通用 Agent 是不可能实现的，或者说即使实现，其答案也会像《银河系漫游指南》中宇宙终极答案“42”一样，因缺乏具体限制条件而变得混沌和无意义。 因此，Agent 需要有特定的目标和任务。 Indigo 补充，Agent 一词中文翻译为“代理”，Marvin Minsky 最初的概念更侧重于 Agent 的“行动力”，而行动必然有其“目标”。 没有任务的 Agent 就什么都不是。 不同的 Agent 有不同的目标，有的目标抽象程度高（如想象），有的则很具体（如搬砖），它们可以组成一个 Agent 网络协同工作。
Mohan 认为，分工本质上就是分布式，因为每个有自主性的 Agent 都有自己的“线程”（thread）和目标。 从工程师角度看，Agent 就是大语言模型（LLM）加上循环（loop）和工具（tool）。 之所以需要地理上分开的分布式，是因为 AI 最终为人所用，而人分布在不同地理环境，有物理限制。 开源软件能够在各种复杂环境中进化，产生多样性和反脆弱性。 闭源的、由单一公司控制的系统则面临风险，例如 OpenAI 内部的动荡就曾险些使其崩溃。 分布式从网络生存和弹性角度看是重要方向，Google 等大公司也在探索 Agent Protocol。 这也为开源社区的独立开发者和初创公司提供了机会和责任，去推动开放性 AI 的发展。
Indigo 总结，Agent 完成个人或企业的目标，其执行环境很重要。 Agent 需要通过学习经验和体验（上下文关联）才能更了解用户或企业，否则就像出厂设置一样空白。 企业不愿将所有数据和执行都托管给闭源模型公司，担心数据安全和被“切断”的风险。 因此，企业倾向于利用自身算力在内部运行最好的开源模型，让智能和知识保留在组织内部，Agent 也更像是企业自身“长出来”的。 一种混合模式可能是未来趋势：日常和安全相关的任务在企业内部通过开源模型解决；当需要顶级推理能力时，则付费调用闭源模型公司的高级算力（如 OpenAI API）来解决超级难题，再将结果用于本地的后续工作。
Mohan 强调，Agency（自主性）比 Intelligence（智能）更重要。 隐私（Privacy）的核心不是秘密（Secrecy），而是自主性。 保护隐私是为了保证个体行动的自主性，不被无端观察和干扰，从而促进多样性的产生。 如果没有隐私，大家都会趋同。 Mohan 的项目 Antigma 旨在提供一个可以混合开源模型和调用闭源模型能力的环境，在企业内部形成一个 AI Agent 的运行时（hosting/容器），帮助企业快速部署并根据任务需求选择合适的智能（本地安全执行或付费调用高级智能）。 Indigo 认为这种个人或企业对数据、控制权和智能来源的选择权，与“个人主权”和“网络国家”的思潮相呼应，是在 AI 时代保持平衡的关键。
Mohan 提到，分布式系统中的共识算法（如 Paxos）最初的灵感来源于希腊议会如何达成共识。 区块链中讨论的拜占庭将军问题，也是在信息不通畅、意图不可预测的环境下如何达成共识。 计算机在分布式系统中解决的问题，与人类组织架构中要解决的问题（如邓巴数所揭示的社交规模限制）非常接近。 人类简史中提到，人类文明的建立在于能够组织起来，并拥有共同的想象。 AI 的发展也可能类似，从超级个体到相互交流，在更高抽象层级的网络中涌现出新的、个体难以完全理解的现象。 Indigo 引用凯文·凯利（Kevin Kelly）的观点，智能是涌现的，世界的分布可以按照连接数量和复杂度来划分，越复杂的网络越能诞生出其基本单元所不具备的智能，例如蚁群智能。 互联网上的海量数据经过压缩和训练产生了语言模型，这本身就是一种智能涌现。 未来，在众多小型模型组成的超级复杂网络之上，可能会涌现出更高层级的智能。
Mohan 指出，人类社会本身可能已经是一个我们身处其中却无法完全理解的、有某种规律的涌现智能体。 我们如同脑细胞，执行简单任务，却不完全知晓整体电信号的宏大目标。 分布式系统提供了一个实验环境，去探索在简单神经元和复杂 Agent 之间，是否存在能像人类意识一样自组织（self-organization）的结构。 现有的人工模型需要外部系统（人）去训练和维护，否则会衰落；而一个能自发协作、形成不同级别涌现智能的自组织结构，不仅对 AI 架构有指导意义，也能帮助我们理解人类自身。 Indigo 认为，现有大模型是“被动型智能”，缺乏内在目标，最终会消亡。 生物体则不同，DNA 赋予了其延续自身、生存和繁衍的根本目标，更高级的生命还有追求意义和快乐的目标。 只有具备目标和自组织能力的 Agent 才能繁荣，并可能涌现出更高层级的智能。 Jeff Dean 提到 Google 正在尝试让其 TPU 矩阵网络通过任务需求自组织地加强常用连接，疏远不常用连接，形成类似有机生长的、自适应的分布式网络。
Mohan 认为图灵测试本质上测试的是意识，而非智力。 他认为智力问题很大程度上已被解决，现在的语言模型在智力上远超人类，但在意识层面，狗比语言模型更有意识。 他引用哲学家 Yusra Bahar 的观点，将意识定义为一种自组织的、提高自身连贯性的结构。 Mohan 个人认为意识与社会环境中的交互密切相关，如果世界上只剩一人，意识概念可能无法理解。 他介绍了 Robert Kegan 关于意识发展的几个阶段（人格层面）：
第六级意识是传说中的“开悟”（Enlightenment），如历史上的大师或灵修者所追求的境界。 此阶段的人不仅能书写自己的故事，甚至知道自己的故事是如何来的，能够“读到自己的源代码”。 他们能抽离出来观察自己，甚至观察“观察者”，形成反馈循环，不断改动自己的“源代码”。 这种状态类似于王阳明心学所描述的“你未看此花时，此花与汝心同归于寂；你来看此花时，此花颜色一时明白起来”，即感官所接触的一切由自身意识决定。 佛教内观派的“末那识”也与这种抽离观察自我的概念相关。
Indigo 总结，许多 AI 学者试图将智能与目标、意识分离开来，但这似乎不可能。 更高级的智能必须是有目标的实体。 Mohan 引用游戏“黑暗之魂”的世界观：一旦个体失去执念（目标或精神能量），就会变成“游魂”（Hollow），即行尸走肉。 这与一些 AI 研究者担忧的，没有灵魂的语言模型社会可能变成“僵尸世界”相似。 Indigo 提到有研究表明，有目标的人比仅仅快乐的人活得更长，即使过程痛苦。 他认为，真正的、优秀的、能与人类共同前进的人造智能，必须能涌现出意识和目标感，并可能需要注入人类的价值观，以避免其随意伤害人类。 Mohan 最后引用尼采的名言作为总结：“知晓生命意义者，足以承受任何磨难”（He who has a why to live can bear almost any how）。
