2026-04-01 08:44:41
长护险国家终于下场了，但最难的阶段可能才刚刚开始。
先给四个数字：3.08亿人口覆盖、0.3%的费率、550万护工人员缺口、1000亿基金累计支出。
所谓3.08亿，就是今天中国已经有这么多人参保，比整个美国的人口还多。
0.3%是这套长护险制度的费率，也就是按你一年收入的0.3%来交费。像老范的话，大概现在一个月交7块5，一年90块钱。这个具体怎么算，后面再讲。
550万人员缺口，是说如果要开始给大家提供长护险服务，全国养老护理人员的缺口有550万。现在有多少人呢？现在大概有37万人。
而且在这37万人里，真正考到护理师证书的，大概也就1万多人，大部分人是无证上岗。
过去十年试点期，基金累计支出了1000亿，分到330万受益人身上，一年也就是一人3万多块钱，平均一个月2500元左右，大概是这样的一个水平。
这四个数字放在一起，就是中国长护险的现状：账面上已经有这么个制度了，但是具体怎么落地，现在还说不清楚。
因为最近下文了，说我们已经试点过了。毕竟已经试点10年了，觉得差不多了，要开始全面铺开了。现在文件已经下来了，很多人出来解读，实际上都读错了。
有些人说，交得好像也不是很多嘛。确实交得不多。还有一帮人出来解读说，有了长护险，我们的生活就会变好了，家里有失能老人，就不需要有人辞职专门在家照顾了，你可以请人来照顾，有国家来补贴。
这个非常非常棒。但是别着急，这个故事很深。
从2016年人社部发80号文、15个地点开始启动测试，中国就进行长护险试点了。2020年医保局接手，变成49个点。
这里头就跟老范有关系了。为什么？这49个点里头，有一个点叫北京市石景山区，老范就是石景山区的灵活就业人员。大家注意，我没失业，在失业统计里头没有我，我算灵活就业。
北京市是到2026年年底之前全市上线，但是全国范围的话，是三年以内，大概到2028年，全国所有人都要去交这个长护险了。
所有人都得上。
这个0.3%的数，约等于工伤保险低风险行业的一个费率，要比全球的所有费率都低。这个其实是有巨大隐患的。
这个也是很重要的点。什么意思？就是你必须失能，而且一定是很严重的失能，他才来照顾你，才可以去报销这个东西。
不设起付线，就是一分钱他也给你报销，不会说你先要付到多少钱以上，再来给你报销。
以前各地标准不一样，现在第一次统一了。20项生活照护，16项基础医疗护理，像翻身、洗澡、喂饭这些东西都在里头。
为什么一定要强调独立建账？最早长护险是跟医疗保险在一起的，它自己的钱经常不够花。刚才咱们讲了，0.3%费率很低，绝对不够花，它就从医保那边拿钱。
后来医保说，我也不够花，你必须自己搞。所以现在要求独立建账。
国家给了三年的时间。
刚才咱们讲了，这0.3%打死也不够，所以这只是一个起点价。那怎么办？其实全世界长护险的运作方式都差不太多，就是先设一个点，先收钱，拿这个钱去支付，过个两三年再回来算账。
如果不够，就加钱。现在是0.3%，不够，那就加到0.5%、1%、2%，慢慢往上涨，最后差不多达到一个平衡，大概就是这样的运作方式。所以现在先按0.3%来。
为什么这个数不够？长护险其实跟所有的保险，或者医疗保险、意外保险，都不太一样。
你平时交钱，遇到了高赔付的小概率事件时，一次性赔给你就完事了，很多医疗险都是这样设计的。长护险不一样。
你不可能说我今天失能了，然后你给我照顾两天就好了，这事不太容易。长护险都是一照顾就是10年、20年，甚至一直照顾到去世。所以这个东西按现在保险的计算方式，就是打死都赔，不可能盈利。
中国现在，2025年失能人群大概是3400万，2050年的话有可能会增长到6200万，增幅82%。这是华夏证券做的测算。
按照人均护理支出2.17万估算，2050年长护险的总支出是1.7万亿元。
这就要讲到长护险的赔付机制了。
刚才说了，一个月交7块5，一年90块钱。某天有人躺着不动了，这个应该怎么赔呢？第一件事，你要做评估。不是说我躺在那儿就可以找人要钱了。
你要连续失能6个月，过完6个月以后找人来评估。他们会两个人上门，一定是两个，整个评估要记录。
一共是6项生活技能，大概是吃饭、翻身、屋内走动、上厕所、洗澡，可能还有一项，反正一共6项。这6项里头，要有5项自己搞不定了，他们认为你叫重度失能，就可以来申请报销了。
而且注意，这个报销是钱不过你手的。钱直接拨给机构。比如说我身边有一个提供长护服务的机构，钱给它了，然后它来提供服务，帮这个人洗澡，帮这个人处理各种生活不便的事情。处理完以后算账单。
这个账单还是要自己支付25%，由长护险赔付75%。它是这样运作的。
它有一个上限，一年的赔付总额不得超过该地区人员可支配平均收入的50%。这个2.17万，就是按这个算出来的，全国平均年可支配收入的50%就是2.17万。如果在北京的话，大概是4万多块钱，反正不同地区不一样。
那这个0.3%的费率，绝对无法支付1.7万亿的支出。过去十年的试点数据里，失能率是3%，100个人里大概有三个人是重度失能。
德国是玩长护险玩得最早的一个，从90年代就开始搞，他们是3.05%到4%之间的费率，是咱们的十倍。
德国收的钱多，3.05%到3.4%，而且涨得很快，年复合增长13.3%，就是每年都在涨。那是不是德国老龄化很厉害？其实也不是。
这里头有选举影响。每个党去选举的时候都说，我要给你们加福利，这个福利也要有，那个福利也要有，你们给我投票，我就给你加福利。那加在哪呢？就加在这种地方。
原来达到某一级失能可以享受什么样的福利，现在我要多给你加一些，你要给我投票。最后就通过这样的方式，给快玩破产了。
最成功的案例其实是日本。日本收1%到2%，每年平均还能结余2%到3%，就是收了钱以后花不完，每年还能剩一点。
它怎么实现这么成功的运作方式？最简单的有两点：
我就这么多钱，我看看有这么多老人，把账算得细一点，把这个东西卡得死一点，就可以让大家都觉得比较满意。中国现在就是惦记向日本学。
美国整个全民医保制度并没有像欧洲那些国家那么健全。美国人认为，你有钱你就愿意买就买，这应该是一种自由，我不应该强迫你，国家也不应该强迫我。所以美国的长护险基本是走商业保险。
走商业保险的问题是，刚才咱们讲了，这东西跟所有商业保险的费率计算方式都不一样，因为它不是一次性支付。它的概率确实没有那么高，也是一个低概率事件，但是一旦进入长护状态，赔付周期很长，而且美国整个医疗成本也很高。
所以前面一些保险公司开设的长护险项目，最后都亏钱，亏到大家没人玩了，最后只能还是走美国社保那套体系接着往里掏钱，否则玩不下去。
我们肯定不惦记走美国那条路，也不能走德国那条路。中国肯定不会因为选举去多许愿把这事玩崩，所以准备向日本学习。
咱们为什么搞这么低的费率？就是让大家进入门槛低一些。一个月7块5，少喝一杯蜜雪冰城的钱，大家还是愿意接受的。如果一开始就是3%，很多人可能就会选择放弃，让企业和百姓负担都低一些。
如果是上班的人，就是0.15%企业交，0.15%自己交，加一块是0.3%。像老范这种灵活就业人员，现在交0.15%，也就是7块5一个月，剩下的0.15%是国家给补贴了。但是过一段时间，最后0.3%都要老范自己交，现在是有补贴的状态。
但是你收的钱少，就一定是保障水平低，这个是必然的。而且专款专用了，还不能去挪用医保资金。政府也没钱，医保自己也紧张，所以保障层次会差一些。
本来计算是靠转移支付把这事搞定。什么意思？就是年轻人交钱，老年人享受。老范现在把钱交上去，但是老范还不需要。有些人需要了，他就可以去用这个。
但这个逻辑马上就不成立了，因为现在年轻人越来越少，老年人越来越多，中国的老龄化速度非常快。
中国现在还有一个很严重的问题，除了钱不够之外，钱后面你慢慢涨费率吧，这没办法，肯定要涨。还有一个很严重的问题，就是550万的护理人员缺口。
现在护理人员只有37万，这些护理人员里，56.13%只有初中学历，本科以上学历的是2.93%。护理人员年流失率是30%，干不下去。
刚才咱们讲到赔付的时候，大家有没有注意到，钱不过我手，钱也不过护理师手。钱到哪儿去了？钱是走机构的。
这个机构对护理师的盘剥是非常残酷的。我招了一帮人出来，你们就去照顾吧，薪水很低，很多就是三四千一个月，有些号称包吃住，虽然4000一个月，但是包吃住。
中国面对投诉的方式就是处罚、扣钱，所以他们每年有30%的流失率，大家也不愿意干。持证上岗的人非常少，大概也就是万把人。
第一个，二三线城市对这事本身也没什么要求。就这么点薪水，还这么累，我还能把人招回来已经很难了。你拿了证上来，我愿意给你更高薪水吗？我才不愿意呢。所以大家考证也没什么意思。以后可能会慢慢让持证上岗变成一个制度。
另外，年轻人真不爱干。因为干这个活没什么晋升空间，而且在中国，“伺候人”这件事还是不太好听。像我们这种父母，也不愿意让孩子去干这个事。照顾自己家里人还行，照顾别的老人，要受那个气，所以这可能还需要漫长的时间逐渐改变。
所以护理人员缺口就成了一个恶性循环：
所以现在这块是很难解决的问题。
那么，中国特色的长护险会是什么样？中国肯定也会走一条自己的路出来。以目前的状态看，第一个叫机构先行，第二个叫大厂布局，第三个就是数字化和人工智能，这块都要跟上。
中国很多事都是通过机构内部去流转的。举个例子，比如前面发消费补贴。消费补贴为什么不愿意直接发钱给我，一定要发补贴给我？原因很简单：
这样就有一个杠杆作用，国家只要出一点钱，就可以撬动很多消费回来。
所以现在长护险也是用这样的方式去运转。比如今天需要报销，需要找人给某位老人喂饭。这个服务来了以后，完完全全靠国家补贴、靠长护险全补干净，行不行？不可能。所以你个人一定要交钱。
比如一个月服务应该是3000块钱，你交了1000块，剩下2000块由政府来贴掉。政府可能实际上贴进来的钱只有1000块，剩下1000块就由机构内部去消化掉。但你拿到的账单就是：政府给我补了2000块。它是通过这样一种方式去运转的。
甚至有时候政府补贴的钱还可能晚一点到，大概率会拖欠一点。机构运转的方式有缺点，比如会有浪费，本来不应该有这么多钱，我多报一点；有些人不该享受待遇，结果享受到了，都会有这样的情况发生。
但是对政府来说，管理很方便。我只要通过证书、通过各种关系把你管起来，而且它有很强的灵活性。所以这是很中国特色的一件事。
第二个中国特色，是很多机构会冲上来，比如养老院、保险公司，他们都会冲上来。为什么？因为刚才咱们讲了，你自己还要交一部分钱。
既然你自己要交一部分钱，我们是不是可以跟其他商业保险，或者跟其他消费捆绑在一起？对于这些养老机构和保险公司来说，我本来就要获客，要去找这些老年人，要把东西卖给他。那现在有长护险在里头了，咱们就捆绑，一块弄，我们也愿意在里头再补贴一点，那国家不就又省了一点钱吗？所以这一块还会有一些新的变化。
除了这些机构以外，中国还有一个比较特殊的东西，就是互联网大厂。现在准备冲上来搞这件事情的公司有两个，一个是美团，很多养老机构就是美团商家；还有一家叫京东，京东健康也提供非常多相关服务。
我给你送个老人餐，他们本来就是送外卖的，那是不是顺手就把长护险的理赔、照护这些事情都给搞定了？这两家是在很努力地往里冲。至于其他像阿里、58、携程，是不是愿意冲进来，那是以后的事了。
中国还有一个比较特殊的点，就是数字化和人工智能。刚才讲了，你上门做陪护的时候，是要全程录像的，那后边我们就数字化。这一块我们肯定会比全世界所有国家都快。监控、养老机器人，这些现在也在快速发展。
那讲到这儿，它能把前面这些问题解决掉吗？比如费率低的问题、赔钱的问题，以及人员不够的问题，怎么解决？这个事也是中国特色，就是先有，有完了以后咱们再慢慢改。至于改得好不好，哪个地方能改好，哪个地方改不好，到时候再说。
这块一定是北上广深先行，就跟咱们现在执行劳动法似的。你说现在劳动法执行得怎么样，是不是完完全全落地了？其实也没有。特别是派遣这些，根本搞不定。但是总还是在一步一步往前走。
所以未来一定是北上广深这些城市先去提高持证上岗率。你只要持证上岗了，应该还是会有一定改进的。而且在这些城市里，本身消费高，收入也会高一些，可能就会有一些人愿意来从事这种工作。这是一方面。
第二个，上机器人。还有一些地方，比如云南，这种专门惦记做康养事业的地方，会说你上我这来养老，我这四季如春，东西便宜，你们来我们这养老。我们专门整一些学校来培训，让大家持证上岗，再去跟北京社保、其他地方社保去对接，这块可能也会有一定上升。
在中国，改进服务质量这个事，永远不可能靠行政命令，必须靠卷。有些人越说，我们愿意卷这个生意。你交了这个钱以后，我们再多领一点补贴，然后拿着这个补贴跟你说，到我这可以打折，来吸引客源。
卷起来以后，持证比例就会上升，服务质量就会上升。另外一头，慢慢再把交费比例提高一些。最后0.3%肯定是不够的，估计也会提到1%到2%左右，像日本那样。
如果您还在中国交着医保，这个基本逃不掉，你一定会去交这个长护险。除非你单独跑去跟人说，我坚决不交，我就交医保，不交长护险，你可以把它取消。但是不建议大家这么干。谁也说不准，家里人包括您自己，未来是不是有一天会需要在床上躺着。不过这里也要说清楚，躺一天两天没法报销，得躺6个月以上，才可以开始报销这个东西。
2026-03-31 08:43:46
美国人工智能顶级会议尝试封禁华为、大疆、哈工大等中国学术机构向它投稿，结果几天之后就认怂了，重新放开。
事情发生在2026年3月下旬。主角是一个叫 NeurIPS 的顶级会议。现在学术成果的主要发布方式，除了开源和专利之外，最重要的仍然是发论文。论文有些发表在期刊杂志上，有些则发表在顶级会议上，而 NeurIPS 就是人工智能领域公认的三大顶会之一，而且还是其中体量最大的一个。
它突然发布文件称，在2026年投稿周期中，要使用一个比较宽的口径进行限制。包括同行评审、编辑、出版和投稿，只要符合这个名单，都不允许参与。名单涉及华为、大疆、哈工大、国防七子等中国机构。
这件事出来以后，中国方面反应非常强烈。3月25日，CCF 中国计算机学会公开谴责并呼吁抵制；人民网英文版也进行了转述。3月27日，中国科协宣布暂停赞助申请。也就是说，原本参加这类会议时可能获得的资助和差旅补贴，将不再提供。到了3月27日，NeurIPS 官方出面道歉，表示名单适用错误，重新撤回相关做法。
要理解这次风波，先得知道 NeurIPS 在 AI 学术界到底意味着什么。
NeurIPS 全称是“神经信息处理系统”，创办于1987年。学术会议并不难办，但要长期积累成全球公认的顶级会议，最关键的是时间沉淀。NeurIPS 是全球最大的 AI 学术会议之一，通常被视为三大顶会之一。
以2025年为例，NeurIPS 一共收到 21,575 篇投稿，最终录用 5,290 篇，录用率大约是 24%。
NeurIPS 的特点，不只是论文多，更在于它是最大、最综合、产业和学术交流最强的平台之一。和单纯发论文相比，参加会议最大的不同在于：除了论文发表之外，现场还会发生招聘、业务合作、投资接触，以及大量面对面讨论。
比如未来研究方向怎么走、哪些技术路线可行、哪些方向可能被淘汰，这些事情很多都会在会场内外被反复讨论。尤其在计算机和 AI 领域，会议的重要性非常高。原因很简单：发论文太慢，发专利更慢，而开会往往既有名声，也有现实利益。
(img: 会议财务示意画面，一张摊开的预算账本上分成“注册费”和“赞助商”两栏，金币、胸牌、企业展台模型并置，旁边摆着华为和无人机元素的抽象化展位轮廓，羊皮纸，钢笔彩色手绘的统一风格。3:2 )
像 NeurIPS 这种会议，主要靠两类收入生存：
以2019年的 NeurIPS 为例，注册费收入约 530 万美元，占总收入的 59%；赞助收入约 370 万美元，占比 41%。总预算大约是 900 万美元。
这类机构通常是非营利组织，不是以盈利为目的，基本逻辑就是收多少钱、花多少钱，维持会议运行。
而这次最尴尬的地方在于：NeurIPS 试图封禁的一批对象，本身就包括它的重要赞助商，比如 华为 和 大疆。
很多人可能会觉得，封就封了，何必大惊小怪。但如果看数据，就会发现这件事并不是“小摩擦”。
根据 Paper Copilot 的统计口径，由于 NeurIPS 官方没有直接公布2025年各国发文数量，因此只能参考第三方统计。之所以需要第三方口径，是因为现在很多作者有跨国和跨机构身份，例如同时属于大学和企业，或者论文本身就是联合署名，统计归属并不简单。
按该口径统计，NeurIPS 2025年发文最多的国家是：
也就是说，中国只比美国少 80篇。而总录用量也不过 5,000 多篇，光中美两国加起来就已经接近 5,000 篇，基本可以说是 中美主导了这个会议。如果趋势延续，到了2026年，中国甚至有可能超过美国。
从机构角度看，NeurIPS 2025年的榜单里，按注册归属算，清华大学略微领先谷歌；而如果按论文数量算，则是谷歌第一、清华第二、上海交大第三、上海 AI 实验室第四，后面还有复旦等机构。
也就是说，不管是高校还是企业，中国机构在 NeurIPS 上都已具备极强存在感。
这些年，中国机构在 NeurIPS 上发表的内容并不少，且很多都相当有代表性。例如：
可以说，中国在全球 AI 顶会中的存在感，NeurIPS 是最典型的体现之一。
这次事件的关键，在于 两份不同性质的清单被混用了。
通常学术会议执行的是一份相对严格的清单，叫 SDN 清单，即“特别指定国民和被封锁人员名单”。
这份清单大约有 19,000 多条，与中国相关的只有几百条，而且主要很多是个人身份，例如某些香港特别行政区官员。它主要针对的是毒品、恐怖主义等对象，不少上榜者是个人而非机构。
另外还有一份相对“宽”的清单，大约有 443 条，但里面主要是机构，例如华为、大疆、部分大学等，中兴也曾经在其中停留过一段时间，后来被移出。
这一类清单的含义，主要是 不能与之做生意，但按通常理解，并不直接等同于学术投稿、审稿、担任会议职务等活动全面禁止。
NeurIPS 原本执行的是前面的 SDN 清单，但这次却错误地改成了后面这份更宽的制裁清单，于是华为、国防七子、哈工大等一大批中国机构都被纳入限制范围。
NeurIPS 的逻辑是：虽然自己是非营利组织，但注册在美国加州，也需要遵守美国法律；既然美国法律要求不能和名单对象做生意，那就干脆把投稿、评审、编辑、出版等都一并限制了。
结果，这一解释迅速引发巨大争议。
原因很简单：反弹过于强烈，代价太大。
在中国方面，最先作出明确反应的是 CCF 中国计算机学会。其声明虽然篇幅不长，但影响非常大，不仅公开谴责，还呼吁纠正错误、抵制审稿。
这里有一个很重要的点：像 NeurIPS 这样的会议，不可能只靠美国教授来完成全球范围内的评审。它必须从全世界征集大量专家参与审稿，而其中一定有非常多中国专家和教授。
整个会议评审架构大致是这样的：
这是一个典型的金字塔结构。方向、标准、路线之间经常会有争论，因此每一层都非常重要。
事件发生后，已经有一些中国高校教授公开表示，自己原本被任命为区域主席或相关负责人，感到很荣幸，但由于 NeurIPS 的做法无法接受，因此决定退出。
中国科协随后宣布暂停资助申请，这一点对 NeurIPS 的压力也非常现实。
因为参会不是零成本。注册费本身就很高，一般中国学者如果没有单位或机构资助，很多人并不容易承担。此前也提到，注册费收入占 NeurIPS 总收入的一半以上。
如果中国学者大规模不去，或者失去资助后减少参会，那对会议的注册收入、现场活跃度和国际影响力，都会造成明显打击。
更重要的是，在中国的科研评价体系中，如果某一届顶会成果 不再被视为代表作，那对很多研究者而言影响非常大。因为后续评职称、评奖评优、申请项目，都要看代表作质量和平台级别。
NeurIPS 这次限制的对象里，既有重要投稿机构，也有重要赞助商。华为等企业本身就是顶会的资金来源之一。你一边依赖其赞助，一边不允许其参与投稿、审稿和担任会议职务，这在实际运作中很难自洽。
在这种情况下，NeurIPS 很快出面解释，说是法务沟通失误，把应适用的法律条款理解错了。最终决定撤回原政策，恢复到只限制 SDN 清单 的做法。
官方表述大意是：这不是中国方面导致的，也不是美国政府明确要求这样做，而是内部律师团队对规则适用出现了误判。
因为中国在这类顶会中的参与方式，不只是“有人投稿”这么简单，而是已经形成了一整套从发表、参会、评审到职业晋升的完整体系。
对于很多国家的研究者来说，顶会的重要性可能更多体现在学术声誉；但对中国研究者来说，顶会往往同时对应非常现实的利益：
所以这不仅是学术荣誉问题，也是一整套资源分配问题。某种程度上，这种运作方式带有明显的“举国体制”色彩。
如果 CCF 不再推荐这个会议，中国科协又暂停资助，影响会非常直接：
学者也是人，也需要经费、平台和发展机会。一旦一个会议在经费审批体系和学术评价体系中的地位下降，参与热情自然会迅速下降。
更何况，中国与美国在论文数量上本就几乎各占一半。NeurIPS 很难承受失去中国参与后的后果。
据文中提到，NeurIPS 的注册费大约在 3,300 到 5,300 美元之间。之所以存在较大区间，可能与参会项目和身份类别有关。
如果中国科协不再赞助，那就意味着很多参会者必须自行承担这笔费用。按人民币计算，5,000 美元已经是几万元，对学生和普通研究人员而言压力并不小。
从愿望上说，当然想；但从现实上说，难度很大。
顶会最核心的要素之一，就是 长期积累。不是今天创办、明天就能成为世界顶会。即便从现在开始认真投入，没有 5到10年以上 的稳定积累，通常也很难被全球学界认可。
中国当然在努力。例如为了吸引外国学者来中国参加会议，还专门设置了相关签证便利措施，例如 K 签证 方向上的安排，目的就是让国际学者更方便来华参会。
全球研究者愿不愿意投稿，关键在于他们是否相信这个会议足够公平、专业、透明。什么样的论文能过、什么样的不能过，这种公信力本身就需要很长时间建立。
审稿是否公平、解释是否充分、标准是否一致，都会直接影响会议的国际声誉。这是中国学术会议要成长为真正世界级顶会时必须跨越的一道难关。
一个真正的顶会，不能只是中国学者自己玩。必须有足够多的国外学者愿意长期加入程序委员会、持续参与审稿和组织工作。
而且这种参与必须是连续性的，例如连续 5 到 10 年共同建设，而不是每年临时换一批人。否则会议很难形成稳定品牌。
会议论文不只是发出去就完了，还要被广泛阅读、索引和引用。只有形成长期的引用积累，研究者才会真正把它当成高价值平台。
这一点反而可能是中国最容易做起来的。公司招聘、媒体报道、投资机构到场、产业合作撮合，这些中国相对更容易把场子做热。
但热闹不等于顶会。真正的顶会，还是要靠时间、规则、公信力和全球持续参与共同支撑。
综合来看，这次事件可以概括为：
因此，这次并不只是一次简单的会议规则调整，而是中美在 AI 学术、产业和制度层面不断拉扯过程中的一个缩影。
从更长的时间线来看，类似的摩擦后面大概率还会继续出现。双方在科技、产业、学术上的割裂和重组，未来很可能会制造出更多类似争议。
而在 AI 领域，中国的追赶速度确实非常快。文中提到，2024 年时，中国占比大约还只是 30% 多，美国是 50% 多；到了 2025 年，双方都已经来到 40% 多，中国只比美国少 80 篇，差距显著缩小。
这种追赶背后的原因并不复杂：在中国，顶会论文往往和投资、职称、奖励、资源配置等形成了一整套联动机制，因此研究者的投入动力很强。
甚至进一步说，很多如今以美国机构名义发表的论文，作者本身也是在中国接受教育后走出去的研究者。所以从人才来源和学术贡献角度看，中美 AI 竞争本身就高度交织。
某种意义上，在这些 AI 顶会上，说中文的人已经多到“并不稀奇”的程度了。当然，正式交流还是要说好英文。
这次 NeurIPS 风波，表面上看是一次会议规则误用，实质上反映的是 AI 时代中美学术竞争、产业博弈和制度摩擦的叠加。
短期看，这件事暂时告一段落：NeurIPS 道歉，政策撤回，争议平息。但从长期看，这样的“幺蛾子”大概率不会是最后一次。
在一个竞争不断加剧的新阶段里，特别是在 AI 领域，中美之间围绕论文、人才、机构、规则和会议平台的故事，后面还会继续上演。类似事件如何处理，也值得继续观察。
2026-03-30 22:46:04
大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。
今天咱们来讲一讲，TOKEN 货币化到底是革了谁的命。
TOKEN 货币化这一天，并没有随着加密货币到来，却随着 AI 时代到来了。
黄仁勋在 2026 年 3 月 16 日 GTC 大会上正式讲过，他给每位员工的 TOKEN 预算是年薪的 50%。假设一个人的年薪是 20 万到 30 万美金，那么这个人的 TOKEN 预算就是 10 万到 15 万美金。你如果花不完，他会认为你没有在认真上班，会怀疑你是不是值这个年薪。
阿里则是直接成立了一个叫 ATH 的部门，也就是 Alibaba TOKEN Hub，给整个集团里各个部门和团队发 TOKEN，以 TOKEN 的消耗和生产来衡量各个部门、团队和个人的工作，整合通义实验室、MaaS 业务线和悟空事业部，并承诺投资 530 亿美金用于 AI 基础建设。而且这个部门直接由吴泳铭亲自来管。
昆仑万维给员工报销各种 TOKEN 套餐，特别是像 Claude Code、Codex 这些，直接报销。Anthropic 前两天还说中国没有使用他们的产品，发了一张地图，说以色列用得最多，美国第二还是第三，然后中国这一块是黑的。但其实它的大量业绩是中国团队贡献的，只是它自己拒绝承认而已。像这边这么多员工使用它的产品，而且还能报销。
微软的高管也表示，TOKEN 预算已经成为招聘时的一个谈判筹码。比如我招一个人，我给你多少薪水、发多少奖金，有些还会讲保险、假期、升职机会、培训机会。现在微软说，你来我们这上班，还有 TOKEN 福利。他们已经把这件事纳入招聘的优惠条件里了。
还有很多公司，像 Meta、OpenAI、Shopify，均已经将 AI 工具使用量，也就是 TOKEN 消耗，纳入员工绩效评估体系。Meta 和 OpenAI 内部设有 TOKEN 消耗排行榜，谁消耗得最多，会把它挂出来。就跟原来资本家会挂一个牌子，写今天谁干得最好、这个月谁是优秀员工、谁卖得最多一样。小时候上学时，我们还把这件事当成资本家剥削工人的案例来讲。现在他们剥削工人的方式，就是直接去比谁 TOKEN 用得最多。
所以，TOKEN 现在正在成为继工资、股权、奖金之后的第四个薪酬组成部分。
中国政府最不想看到的事情，还是到来了。因为中国政府最不想看到的，就是有另外一种货币，有 TOKEN 这样一种货币。为了避免这个事，还专门给官方起了个名字，TOKEN 在官方译名里叫“词元”，就是不希望大家把 TOKEN 跟加密货币、交易想到一起去。
但现在好了，TOKEN 已经真的货币化了。即使在中国，很多公司里头也开始货币化了。
那老范是不是说得有点夸张？到底什么是货币？钱、法币，可以买东西，可以让人发财，但货币的定义其实不是这些。货币的定义叫一般等价物。
当我们搞不清楚 AI 到底创造了什么财富的时候，就很难衡量。很多人问我，老范你用了 AI 了，你养了“龙虾”了，你到底创造了什么样的财富，你觉得哪里有变化了？老范也说不清楚。
说不清楚怎么办？那就需要一个衡量标准，我们就需要找一个一般等价物来进行计费。
那你说，消耗了这么多 TOKEN，这件事有意义吗？咱们想一想，一般等价物到底是怎么用的。比如说，我以物易物，拿两个苹果找人换了一条鱼，又拿一个苹果找人换了一捆柴火，拿 50 个梨找人换了一口锅，最后炖了一锅鱼。这个过程就很痛苦。所以我们需要一般等价物来处理中间这些交易。
那这个跟 TOKEN 有什么关系？大家想一想，我们怎么去衡量鱼的价格、苹果的价格和铁锅的价格？其实分三个部分。
从 TOKEN 的角度来说，它完全可以搞定前两项，供求关系这事它搞不定。我没法说我消耗 TOKEN 多，供求关系就特别紧张。虽然现在像英伟达显卡之类会有类似情况，但总体来说，你消耗的时长跟供求关系本身是没关系的。
所以除了供求关系之外的部分，都是完全可以靠 TOKEN 来衡量的。
现在 AI 交付的产品质量，基本上是跟 TOKEN 成正比的。你买最多的 TOKEN，买最贵的 TOKEN，比如我去买 Anthropic 的 Claude Opus 4 的 TOKEN，它可能产生的质量就会更好一些。现在这块基本上是成正比的。
当我消耗更多 TOKEN，它就可以有时间进行更复杂的推理，或者开很多 agent 去搜索、去总结归纳，甚至让一堆 agent 上来“吵架”，最后讨论出一个最好的结果。所以在这一块上，TOKEN 就是一个一般等价物了。
那公司为什么要给员工和部门发 TOKEN，还要去考核他们？
很多人可能没想到，第一个原因，就是要打破内部的利益隔阂。
咱们以阿里为例。那帮做 AI 的人出来以后，为什么会被干掉？因为他觉得我把 AI 做出来了，其他部门怎么用 AI，我要指手画脚一下。但这事是不可能的。每个部门有每个部门自己的业务，有自己的利益纠葛。具体用不用 AI、怎么用 AI，其实一点都不重要。重要的是什么？你能不能来做我的主，你能不能来查我的账。这个事很重要。
绝对不能让别人来查我的账。不是说账有问题，而是肯定不能查，一定要我们自己决定先做什么、后做什么、怎么做。你想进来指手画脚，绝对不允许。
那怎么办？你说一个公司从上到下一条心，统一行动，形成最大的一起推动的力量，这做不到。你一旦说我要打破什么界限，他们就真的死给你看。特别像阿里这样的团队，销售额掉下来，谁也受不了，谁也承担不起责任。
那干脆这样，我们给你 TOKEN，你把 TOKEN 用了，至于你怎么用，我不管。你每个部门都把门关起来，自己去用这个 TOKEN，我们最后就按这个考核，其他的我不管了。它用这样的方式，既保护了每个部门封闭起来的小团体利益，又让这件事情继续前进了。
其实很多公司都是这么干的，包括国家也是这么干的。现在升官怎么办？很简单，把 GDP 搞上去，其他我不管了。那大家就大干快上。你说 GDP 这东西是不是也是一个考核指标？你真可以认为它也是一种特殊的货币。
我们就考核这个东西。谁 GDP 上去，我就怎么怎么样。再往后改一改，我们不考核 GDP 了，来考核高质量发展，或者考核别的东西。你设置了一个新的考核指标，实际上就设置了一个新的一般等价物。
所以有的时候，你不需要真的打破这些桎梏、打破这些墙，它也可以往前走。这就是复杂体系管理的要素。很多大公司最后都是通过这样的方式，设立新的考核指标，就跟赛狗时在狗前头吊个肠一样。狗跟狗之间可能也有矛盾，各自有各自的想法，但我就冲着那根肠跑了，这就可以了。
第二个原因是，大公司其实有时候自己也想不清楚到底要干嘛。现在在 AI 浪潮面前，你要让它想清楚，本身就很难。没有谁真的是神仙，拍一下脑袋说我想明白了，我们就往这个方向走。那叫穿越者。
大公司解决不了未来方向的选定怎么办？原来资源很少，你可以尝试的方向也很少，所以大家需要很认真地审核，我们到底要试这个还是放弃那个，怎么集中力量办大事。最终讨论来讨论去，通常就是只做老板喜欢的那个方向，其他方向全放弃。因为我参加过很多这样的内部讨论会，最终确定的方向都是老板喜欢的那个。
现在 TOKEN 发下来以后，发现成本下降了，我们可以快速地对很多很多方向去试错了。那就不用再写一堆计划来审核，何必呢？都试起来再说。试完了以后，万一哪片云在下雨，谁也不知道。老板也没有能力说，我一拍脑袋，这个东西肯定对，那个东西肯定错。你们都去试吧，把每一个团队、每一个个人的能动性都发挥起来。我给你们发 TOKEN，你们把 TOKEN 都消耗掉，我们自然而然就有新方向了。
其实现在很多大神作品，都是这样很偶然得到的。
以前谷歌曾经有一个制度，叫 20% 时间政策，是由创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 在 2004 年 IPO 的公开信里提到的。谷歌员工每周有 20% 的时间可以去做自己喜欢的事情，比如研究点别的东西，都是允许的，但前提是你得把公司交代的活干完。
这个 20% 时间里做出过什么？
所以，并不是所有我们现在看到的神奇产品，都是公司领导高瞻远瞩、直接指导一下就做出来的。很多东西都是很随机产生的。
第三个原因，对公司来说就比较恶心、比较恐怖了，叫人才蒸馏。
什么意思？大模型本来就在互相蒸馏，模型之间蒸馏来蒸馏去。现在很多公司让员工大量使用 TOKEN，把这个东西记到 KPI 里之后，他们在干嘛？就是把员工的技能直接蒸馏掉。蒸馏完了以后，就可以把这个员工的职位直接 AI 化了，说白了就是要裁员。
公司可以搜集大量数据，员工的输入信息、上下文的沉淀、项目最终的结果，它都可以收集起来。收集完以后，你可以训练模型。即使你不训练新模型，也可以把这些沉淀下来的技能，在更大程度上使用起来，就可以替换很多员工。
员工不断地在调整这些技能，让这个流程越来越稳定、顺畅地运行，解决各种领域专精问题。原来我们讲领域专家，当公司掌握了这些领域专家的技巧之后，就可以裁员了。
Meta 直接告知部分员工，你们的工作正在被技术替代，随后其中一部分员工就被开掉了。亚马逊在 2025 年 11 月的一份公开信中，有超过 1000 名员工联署，说我们认为你在蒸馏我们的技能，这事很吓人。
公司就是因为这三个原因，让 TOKEN 货币化，并且把 TOKEN 直接作为员工薪资待遇的一部分发给员工。
我要去抗议，我要去罢工。这个事在中国是行不通的，老外倒真有可能去罢工，但中国人一定会卷到飞起。有些人能适应，有些人会被淘汰，或者直接被蒸馏掉，这没什么办法。
所以，如果你的公司开始进行这种 TOKEN 货币化，就是把你薪资待遇的一部分按 TOKEN 给你发下来，千万不要去抗议。这个事无法抵抗，这是大势所趋。
一定会有人作弊，相信我。可以写一些工具，想办法把 TOKEN 烧掉，但又不产生任何结果。比如让 AI 给你算一下 π，或者给它一个很复杂的流程，让它把流程整个跑完，TOKEN 就烧掉了，但你实际上不用它的任何结果。
这肯定可以应对考核。只要有 KPI、有考核、跟钱有关，肯定有人去写工具，甚至还有人拿去卖钱。就跟当年“学习强国”软件出来以后，专门有人教你怎么作弊、怎么刷时间、怎么通过考试一样。所以作弊一定会有。
但不建议这么干，因为 TOKEN 本身就是钱。既然已经拿到了，总要做点有意义的事情，哪怕干点私活。你把它白白浪费掉，不就是浪费生命吗？因为你也得花时间去浪费它。
怎么玩？就是我消耗很多 TOKEN，但尽量不沉淀任何技能下来。每次使用时，我都说各种谜语，让 AI 去猜，让 AI 没办法把我的技能蒸馏下来。
你说可不可以这么干？抖音上经常有那种视频，说某个老板突然招了一个傻亲戚进来，让他跟着老师傅学设备操作。老师傅每次调设备都打个伞，或者拿衣服罩着，不教他。老板问你怎么不带新人，老师傅理直气壮地说，我这技术也是花几万块钱学回来的，我凭什么免费教给别人？
但这个事在 AI 面前是无效的。因为你总要干活，干完活就总要留下痕迹。AI 有极强的信息处理能力，它可以把大量信息汇集在一起，然后抽取规律。所以想靠这个蒙混 AI，是没戏的。
而且同一个岗位未必只有一个人干。有些人愿意沉淀技能，就是做完以后把工具越改越好用，这就算沉淀技能了，效率肯定会明显提升。另一帮人可能每天都跟 AI 打谜语，这些人大概率就会被淘汰，因为效率低。同岗位积累下来的技能，处理同样的工作，肯定效率更高。
那愿意积累技能、训练 AI 的人，是不是就是自掘坟墓？是不是工贼？别人都罢工，你去上班。
这个怎么说呢？原来有个故事叫熊来了。俩哥们在那洗澡，其中一个赶快穿鞋，另一个问他，你穿上鞋就能跑得比熊快吗？他说不用，我不需要跑得比熊快，我只需要跑得比你快就行了。让熊把你吃掉，我就跑掉了。
所以，积极配合 AI、把技能沉淀下来的人，会活到最后，甚至有可能最后跟熊达成一种平衡，不一定被熊吃掉。而不配合的，肯定会被干掉。
还有一些人坚信自己的技能是 AI 无可替代的，这种人也很多。这条路通常也是走不通的。
那么 AI 干活到底靠不靠谱？这里要跟大家讲一个大实话：AI 干活通常是不靠谱的。但你说有什么任务是 AI 做不了、必须人做的吗？通常也没有。
听起来很矛盾，对吧？干活又不靠谱，它还什么都能干。对，正因为它什么都能干，所以才不靠谱。
之所以说 AI 不靠谱，不是因为 AI 本身有问题，而是因为没有给 AI 正确的上下文，没有给 AI 足够的上下文。还有一个原因是，你没有给它足够高质量、足够多的 TOKEN 去进行推理、尝试更多方案以及讨论，那么它干活当然就不靠谱。
到底有什么是 AI 不能干的？为什么老范说 AI 什么都能干？原因很简单。你让 AI 干活，不是说这个事从头到尾都必须 AI 干，人一点都不能插手。它其实是人和 AI 一起在干活。差异只是，人参与了多少，AI 参与了多少，你们是如何协同的。
甚至有的时候，人到底在里面起到什么作用、起了多少作用，以及有些工作让 AI 干到底划不划算，这都是有差异的。有时候你让 AI 干一个事情，还不如自己噼里啪啦给它干掉。我们总是要找一个人和 AI 配合得最好的方式。你不能说这件事完全由 AI 决定，跟人一点关系没有，这才叫 AI 干的。其实不是这样的。
每件事情 AI 都可以上手，而且随着使用次数越来越多，在这个过程里，人的作用一定会越来越少。
有些人说，是不是体力活 AI 就搞不定了？AI 折腾了半天，现在不就是替代白领吗？送外卖这个事，AI 肯定搞不定了吧？别这么想。大家知道马上要上市的宇树科技，就是春节跳舞转手绢那个造机器人的公司。他们公司最大的股东是王兴兴，也就是他们的职工持股平台。第二大股东、最大的外部股东是谁？是美团，美团合计持股 10%。是不是觉得脊背发凉？美团除了投宇树科技之外，基本上只要是跟自动驾驶、机器人相关的，全投了，而且里头都是大股东。你想想他们想干嘛，大家心里都明白。
还有人讲，只有人能签字、能承担责任，特别是很多会计师、医生会这么想。大家想想，Anthropic 的 Dario Amodei 跟国防部长 Hegseth 到底在抗争什么？不就是说，你必须要人签字，不能让 AI 决定开不开枪吗？而国防部长说，我认为我可以授权给 AI，让它决定这个事情，它就可以去做。
所以不要想着 AI 不能承担责任这件事。没有什么事是 AI 搞不定的。AI 都能干，至于靠不靠谱，看你怎么用。
当消耗的 TOKEN 变成 KPI 的时候，一些原来不划算的事情，可能就变得划算了。一些原来 AI 干不好的事情，现在也可能干好。
比如你原来让 AI 给你出一个方案，出来的是四平八稳、正确的废话。现在 TOKEN 多了，你可以说，来，AI，你给我写 5 篇不同角度、不同评分规则的文章出来。为什么要 5 篇？因为如果你只让它写 1 篇，它一定会写一篇它认为最稳、最安全的。你让它写 5 篇，这里面就会有差异。
写完以后，你再找一些 AI，说你把这 5 篇读一下，对这 5 篇评分，再把每一篇里最好的部分抽出来，重新组合。写文章的过程中，我们没有给它更多上下文，但你消耗了原来 10 倍的 TOKEN，得到的文章质量一下就上升了。
所以，当你能够烧足够多 TOKEN 的时候，你得到的产品质量就会上升。
这个事非常重要。因为你不迎接，总有别人跑得比你快，提前穿上鞋，把你淘汰掉。你不迎接是阻挡不了的，只能提前被干掉。
壁垒是不存在的。工作时间越长，你留下来的痕迹就越多。原来人去学这些东西，没有能力去阅读和总结这么多内容，但这个事对 AI 来说不是问题。即使真的有什么独特技能难以被替代，和 AI 能创造出来的新财富比起来，你原来那个不可替代技能所创造的业务价值，也可能不断下降。
比如原来有一个人说，这个单子只跟我签，你不能把我开了。你把我开了，我亲戚就不跟咱签单了。但当大家都在用 AI 尝试新的业务，有越来越多新业务的时候，你这个业务可能就没那么重要了。所以一定要开放心态，不要觉得自己不可替代。
你知道 AI 在蒸馏你，但你没办法，你还是要干。
什么叫不断提升技能？像我现在用“龙虾”也是这样。一开始肯定很难用，很多地方不顺手。但你要跟它说，这个地方这么改，那个地方那么改，改完以后请记住，下次还这么改。你的技能就被沉淀下来了。这就是一个技能沉淀的过程。
等你下次再用的时候，它就记得你上次怎么说的，会把这个记忆提出来，按照你诱导过的结果接着干。如果你干得不满意，还可以接着提，说我觉得哪个地方你又没理解，再调整一下。调完以后它还会记下来。它就是这样工作的。
有些人会说，能跑就行，咱就这样吧，将就吧。确实有人爱这么干。这些人最后就会被淘汰。那些在工作的过程中不断发现可优化点、不断改进工作流程、让自己越来越舒服、效率越来越高的人，会留下来，其他的人就会被淘汰。
你说我越干越快，老板也不能看我闲着呀。对，那你空闲时间可以顺手干点别的，干点自己喜欢的事，哪怕干点私活。把 TOKEN 烧掉，其他事情再干一干，也没毛病。
干私活。前头反复讲了，要干私活。消耗 TOKEN，首先你得把老板让你干的事情干了，不能耽误事。但当你去尝试新方向的时候，找点自己喜欢的事就行了。也不用跑去跟老板申请，说老板你看我干这个行吗、干那个行吗。他也没空理你，他自己也在烧 TOKEN。
至于拿公司的 TOKEN 干私活，是不是不道德？其实他也搞不清楚你这事以后能不能成为公司的顶梁柱。就像前面讲的 AdSense，那些东西本来也像私活，是在个人兴趣里做出来的。最后不也成了公司的顶梁柱吗？所以先干了再说。
大家有没有想过，老板为什么比普通人厉害？抛开性格差异不谈，老板真正比普通人强的地方，是三个方面：经验、信息、资源。
但现在我们有 TOKEN 了。当我们有足够多 TOKEN 的时候，信息处理能力上升了。原来只有老板能获得的信息，我们也可以获得，甚至很多老板都处理不过来的信息，也可以让 AI 帮你处理。
而有了 TOKEN 这种资源，我们在资源上跟老板也基本追平了。他拿到的 TOKEN 跟你拿到的 TOKEN其实一样。就算大家都去买最贵的 Anthropic Claude Opus 4.6 的 TOKEN，你也不可能让老板买到更好的 TOKEN 了，除非他上国防部去用 Claude Gov 那个版本。否则大家拿到的 TOKEN 都一样。
在这种情况下，资源和信息大家就追平了。那经验呢？老板是不是更有经验？通常是这样。但大家想清楚，当我们烧了这么多 TOKEN、用了这么多信息、做了这么多执行以后，这个经验是不是也快速积累起来了？所以在这种时候做决策，老板真的未必比大家强。
也许你可以为公司找到新的增长点。即使没有新的增长点，你也可能为未来的就业机会或者创业方向做准备。再往后，就是大家熟悉的那句话了：王侯将相，宁有种乎？我上我也行。
还有一个正确方式，就是多建立联系，不限公司内外，多给人帮忙，免费帮忙，不要收钱。因为你不知道哪个资源以后会对你有用。
多提供这种没有直接收益的帮助，因为反正你手里有 TOKEN 了，你提供帮助的成本也下降了。
有些人属于不见兔子不撒鹰，每件事必须先谈钱，谈不明白我就不给你干，甚至还要预付、要一手交钱一手交货。这些人通通都会被干掉。
为什么？因为现在大量内容，包括我们用的很多开源工具，比如 OpenClaw，我用得很开心，我给人付过钱吗？没付过。腾讯也在用，百度也在用，360 也在用。大部分人都没付过钱。那开发者得到了什么？他得到了标准制定权，成为了新的标准。
以后会是这样：我们提供大量免费帮助给别人，里面只有很少很少一部分人，可能一万分之一，甚至一百万分之一的人愿意给予回报。但因为现在提供帮助的成本很低，而且这些帮助和资源扩散得很快，全球的陌生人都可以用起来，所以即使只有很少一部分人愿意付钱，依然可以支撑这个体系运转。回报的机会就会上升。
所以一定要注意，要更多建立联系，更多提供帮助。
我现在也在烧大量 TOKEN。等什么时候我个人时间被大量节省出来以后，我也愿意为大家去服务。至于我用 TOKEN 做出来的一些产品，谁爱用谁用，我从来没惦记在里头挣多少钱。
最后要讲的是，未来的工作可能是非线性的。以前大家都是在一家公司里一直干到死，慢慢升级，爬梯子，上面的人还是你的师兄。以后可能不是这样了。
未来的工作是非线性的。每个人都需要快速适应变化，建立更广泛的连接，不断寻找自己感兴趣的事情，付出努力，获得结果。原来那个晋升、升级、爬梯子，以后就没那么重要了。你说我原来整了一个 title，这没意义。现在很多公司已经开始做“反向升级”了，就是你原来有个很高的 title，现在我给你取消了。前面也讲过，埃森哲就在干这种事。
我有一位台湾听众跟我交流过。他很羡慕大陆，羡慕什么？他说你看你们大陆这些人，如果是名校毕业的，比如清华的，可能三五年就混到一个很高的位置，可以管理几百人、甚至上千人。他说这个事情在台湾不可能。
我当时很奇怪，为什么在台湾不可能？他说，在一个大公司里，你上边的领导可能就是你两届以前的师兄。他往上升一级，你才可以顶他的位置；一直到他退休，你再顶他的位置。一辈子就是论资排辈。
大陆则机会很多，大家可以快速发展。这就是上限和下限的问题。大陆属于上限高、下限低，台湾属于上限低、下限高。虽然台湾大家都论资排辈、看不到什么希望，但也不会轻易把你干掉，不会让你 35 岁失业。各有各的差异。
台湾这套东西，基本是跟日本的年功序列制学回来的，日本也是这样。这几年好像稍微松动一些，但松动的方式是把大量工作变成外包、派遣制员工，自己正式员工还是在走年功序列。未来这种系统可能会受到极大冲击。你越想维持这套系统，企业就越没法往前发展。
你们爱干嘛干嘛，我搞自己的事情。这个肯定会被淘汰。除非家里有关系，或者有一些别人搞不定的特殊资源，让你还能在行业里再吃一段时间。但你到底能吃到哪天，不知道。
这个也不行。以前很多公司都是一言堂，老板一个人说了算，老板说的所有东西都对。未来没有这个机会了。因为领导直接处理的信息和直接指挥的人也是有限的。
当手下所有人都在 AI 帮助下成为超级个体，你还想搞一个中心，还想烧掉这么多 TOKEN，唯一结果就是形式主义，大家都去作弊。否则这条路根本走不通。很多机构会向这个方向发展，这是避免不了的，因为习惯了老板一个人说了算。但以后行不通。
前面讲了好几次，拿公司的 TOKEN 去干私活，有些财务、行政会觉得我很有责任心，不能让你们薅公司的羊毛。陈天桥就曾经很生气，说什么“硕鼠硕鼠，无食我黍”。他当时是想给员工一个福利，免费提供一顿晚饭，希望员工留下来加班。结果很多员工吃完就回家了，把他气着了。
发 TOKEN 以后，千万不要有这种想法。如果严格限制员工必须使用 TOKEN 做公司的任务，你的预算成本和收益必须一一挂钩，比如花了我的预算，你必须挂到哪个项目上。就像在公司里我要出差、打车、吃饭，报销时财务说你得填一个项目名，我把这个费用算到那个项目开支里去。这个事情千万做不得。
为什么？因为你根本没法判断这个“私活”以后有没有可能对公司有利。可能性才是最有价值的。严格控制用途，就是扼杀了所有可能性。原来需要严格控制，是因为试错成本太高。现在变了，严格控制只会形成形式主义，只能逼人作弊。
最后一个错误方法是弄虚作假，这个就不展开评论了。
TOKEN 成本本身并不贵。对于我们这些不上班的人来说，一个月 10 美金、20 美金、100 美金、200 美金，我会认真衡量，会觉得肉疼。但对于公司来说，比如一个月 200 美金，也就是 1400 块人民币。你花一个月 2 万块钱招了一个程序员，还要交社保、配各种东西。你每个月再给他加 1400 块钱买 Anthropic Claude Opus 4.6 的 TOKEN，这算个屁，根本不算什么。
等他们拿到这些 TOKEN 以后，就可以快速爆发，创造出更多可能性和机会，把现有工作更高效地完成。这才是最划算的。哪怕 TOKEN 投下去以后，效率提升了，我顺手裁员，这也划算。所以对于公司来说，积极参与一定是最划算的。
一定要看 TOKEN 的效果，不能只看 TOKEN 消耗。
谷歌原来搞 20% 时间，很多人在谷歌拿着谷歌的薪水、用着谷歌的电脑，做着自己的东西，然后跑了。太多了。但谷歌对这个事是乐见其成的。
谷歌员工出去创业，我不把东西交给公司，还拿谷歌的种子轮投资。拿了几轮以后发现这个项目可以在谷歌内部落地，再找谷歌把它收购回去。你说这不是变着法薅公司羊毛吗？怎么还值得提倡？
但你要想清楚，在 20% 工作时间里做自己的事情，这个人的积极性是不一样的。你是在给自己种田，不是在给别人种田，所以积极性会非常高。
而且你出去创业这段时间，谷歌还愿意给你钱。为什么？因为你如果留在谷歌里，谷歌需要遵守劳动法，不能随便加班。你出去以后，你自己成老板了，你爱怎么折腾怎么折腾，做一些不那么合规的事情，也是你自己承担责任。万一孵化成功了，对谷歌还有用，那我再把你收回来。这才是机会最大化。
你不能关着门干活，一定要看看竞争对手做到哪一步了，别人都在干什么，大家都是如何最高效地消耗 TOKEN 的。
你现在消耗不掉的 TOKEN，以后可以消耗得掉。比如老范现在每个月可能消耗几十美金，不到 100 美金的 TOKEN。如果我有更多 TOKEN，我就可以做更多事情。
是不是可以不断提升 TOKEN 消耗上限？比如现在把每个员工每月的 TOKEN 消耗量提高到 200 美金，发现有些人适应不了离开了，有些人留下来了。再往后提升到 1000 美金，每个月每个员工必须消耗 1000 美金的 TOKEN。你消耗不掉，你就被干掉。留下来的人继续往上走。这个指标是要不断往上拉的。拉完以后，下一件事就是裁员。该裁的时候就裁吧。
最后一定要强调，要放手让员工干私活。不要担心员工干私活。只要把指定工作完成了，你不能说我交代给你的活你给我出纰漏、没做完，这肯定不行。
你只要把指定的事干完，剩下的活你就干。干完以后，我们还要用开放态度跟大家讨论，这个有意思，那个是不是还能怎么做。在这个过程中，公司业务就可能膨胀，就可能有新方向。即使最后没有直接贡献，这个员工出去创业了，你依然有机会把这些成本收回来。
TOKEN 货币化的趋势肯定是不可阻挡的。
TOKEN 消耗会激增，全社会一起激增。现在其实已经看到苗头了。中国也好，海外也好，很多公司的 TOKEN 价格开始限制了。还不至于涨价，但像我们买的 code plan、TOKEN plan 这些套餐，现在已经开始限制，不能随便买了，或者条件比原来更苛刻了。
所以现在一定是说，已经建好的云计算机房、已经运转起来的算力卡都已经满负荷了。现在就是这样的状态，就等着建新的。
所以，原来那些认为 AI 是泡沫、这么多资本开支挣不回来的人，声量就会下降。放心，肯定能挣得回来。当我们用这样“浪费”的方式把 TOKEN 都烧掉以后，一定会得到更好的产品。所以 TOKEN 的量是绝对不够的。
公司和员工都会找到自己的新定位。很多公司会裁员，这是跑不掉的，会缩小规模。很多员工也会找到新的机会、新的位置。
那么，TOKEN 货币化到底是革了谁的命？这是咱们的标题。
大家有答案了吗？
好，这就是咱们今天讲的故事。
2026-03-30 08:50:12
大家最近有没有被酱板鸭的视频刷屏？这是一种什么样的新现象呢？咱们今天讲一讲酱板鸭的故事。
最初的酱板鸭视频里，有一位樵夫，某年在雪山上用酱板鸭救了一只白狐。过了几年，有一位白衣姑娘来找他。他就问她：“你是不是那只白狐啊？”那个姑娘说：“不，我是那只酱板鸭。”
这是一个很荒诞的剧情，后面还接上了拔剑复仇，成了“酱板鸭复仇”的故事。
这个视频应该是用 Seedance 2.0，也就是字节跳动最新的 AI 视频生成模型做出来的。发布时间是 2026 年 2 月 27 日，最早发布的平台在小红书上，账号叫“川娃酱板鸭”。大家也猜对了，这是一条广告视频。
随后，大家围绕这个酱板鸭视频开始进行二次创作。一上来先问：“你是那个白狐吗？”他说不是。再问：“那你是酱板鸭吗？”也不是，说“我是雪山”。
再往后又变成“我不放酱板鸭了，我放一个核弹”，或者放别的东西。每一次都有变化，各种各样的变款、相关视频和变种都出来了。现在播放量已经超过了 50 亿次，绝对属于超级梗。
这个项目是四个市场运营人员做的，平均年龄 25 岁。初衷也就是卖自己家的酱板鸭，从来没想到过这样的一个视频就可以风靡全国，现在真的是风靡全球了。
我已经在 X 平台和 YouTube 平台上看到了各种各样的酱板鸭。有人说可能看到了五六十种，甚至更多种的酱板鸭变种。现在它自己的原视频大概有 528.2 万次赞，在抖音上还是非常神奇的。
讲到这儿，先要跟大家介绍一下酱板鸭这个公司。这个公司叫“但家公司”，是“但是”的“但”，“家庭”的“家”。这个名字很怪，我不知道是不是少数民族，因为他们是在贵州。
是的，大家没有听错，这个“川娃酱板鸭”的公司是在贵阳。他们隶属于贵州和顺黔金川娃酱板鸭食品有限公司，注册法人代表叫但鼎全。这人还真姓但，我也是第一次看到姓但的人。
它的母公司叫贵州但家实业有限责任公司，成立于 2021 年 10 月 28 日，位于贵州省黔南布依族苗族自治州长顺县开发区但家食品产业园。看起来可能和少数民族背景有点关系。
2024 年它还获得了中华老字号的称号。市场份额方面，它在贵州省鲜品市场占到 80% 的份额。2024 年产值 3 亿元人民币，日均产能加工鸭子 1.3 万只。
他们实际上就是做各种各样的鸭类食品，而且好像还不止在贵州，全国分布了 300 多家直营店和加盟店，养殖基地 11 个，年出栏鸭子 300 万羽。目标是 5 年后实现年营收 20 亿元、年利润 1 亿元。这是但家的基本情况。
板鸭实际上是中国传统的一种禽类加工食品，经过腌制，然后风干或者熏制，便于携带和储存。最早是在江南和西南一带，所以有南京板鸭、四川板鸭，贵州可能也做这些东西。
酱板鸭实际上是在板鸭的基础上做了一些进化，就是在板鸭基础上加酱料腌制调味，风味更加浓郁，估计还是偏麻辣的。它在贵州做，叫“川娃酱板鸭”，还号称自己是四川品牌，这点也挺神奇。
那么传播以后，东西卖掉了没有？反正销售还是很旺盛的。至于传播的价值，现在并没有一个明确的数据去比对：视频出来之前到底卖了多少鸭子，视频出来以后又卖了多少鸭子，这个事情目前没有数据支撑。
不过，咱们今天讲的肯定不是鸭子，而是梗文化的演化过程。酱板鸭这件事肯定是个梗。
梗文化最早是金句传播。那个时候没有图片，没有音乐，没有视频，就是金句。
什么是金句？就是我拍了个电影，或者做了一个演讲，或者有一部电视剧，大家没有把整个剧情记下来，但是里面有一句核心台词被记下来，然后四处传播。
酱板鸭这里头也有一句：“你可曾在雪山上救过一只狐狸？”这是那位白衣女剑客进门时问的那句话。它有极强的传播性。
这种金句被传播了以后，就会出现裂变，以这句话为开场白，各种各样的二创层出不穷，都是从这句话开始。
因为一般视频开始的时候，是一个樵夫在劈柴，然后一位白衣女剑客“哐”地推门进来，去问他：“你是不是当年那只白狐啊？”或者“你是不是那只板鸭？”“你是不是雪山？”
后面的内容会有变化，但是第一句话一定要保留下来，这就叫金句传播。前面我们也讲过，比如罗振宇做跨年演讲，留下什么金句了；新年联欢晚会，留下什么金句了。这种金句是可以传播一段时间的，至于它的上下文，其实并不重要。
到了第二阶段，就是梗图和斗图，也就是各种表情包。用户们大量创作表情包，参与传播。甚至有很多年轻人直接就不发文字了，在微信里天天发表情包：我发一个表情，你再回一个另外的表情。这也算是梗图。
这类东西一般都带有一定的情绪放大作用，也有情绪传播的价值，同时还带着一点年轻人亚文化的感觉。你要详细解释每一个梗图、每一句金句具体代表什么意思，可能跟它最初被画出来的时候都已经没什么关系了。现在大家记忆中肯定还有很多这样的表情包梗图。
在这个领域里，还有一些专门做表情包的公司。比如有一家公司叫 Giphy，G-I-P-H-Y，它是全球最大的 GIF 搜索引擎，实际上就是做表情包的，因为很多表情包本身就是动图。
2020 年 5 月，这家公司被 Meta 以 3.15 亿美金收购了。为什么现在大家在 WhatsApp、Facebook Messenger 里看到很多这样的表情包？因为最上面的这家公司曾经被 Meta 买下来了。
那 Meta 收了以后，别人还干不干呢？这就涉及反垄断问题。英国就对 Meta 这笔 3.15 亿美金的收购展开了反垄断调查，最后还否决了。Meta 没办法，又把 Giphy 卖掉了，卖给另外一个项目，价值只有 5300 万美金。也就是说，3.15 亿买回来，5300 万又卖了。这算是反垄断调查让巨头吐得最惨的一次。
第三个阶段，就是短视频。但当时的短视频还是人拍的。在这个里头也有很多梗。
比如有一个梗叫“nice 爷爷”，就是有一个老头上来以后，打个响指还是什么，说一声“nice”。这个人叫 Michael Rosen，是英国著名的儿童作家。在 YouTube 上有一个频道叫 Hot Food，讲一家人吃热土豆的故事。他有一个“nice”的小视频，在 YouTube 上的观看量有 4000 万次。这个传播到中国来以后，大家就在抖音里不停地刷它。这个老头前一段时间好像还到中国来了，说你们可能不认识我，但是你们一定看过这个“nice”。
还有一个流传很广的，就是“黑人小哥摊手”。这个人叫 Khaby Lame，意大利籍塞内加尔裔。他每次就是别人做了一件很复杂、很离谱的事，他再很简单地把事情搞定，然后摊一下手，做个表情。
2020 年 3 月，因为新冠疫情失业以后，他创造了这样的表情和内容形式，在 TikTok 平台上快速传播，算是一种无声默剧。他每次都是看别人干了一件“脱裤子放屁”的复杂事情，然后自己用最简单的方法解决掉，再给你看那个表情，这也成了一个梗。实际上，大量使用这种梗的人，压根也不认识这个小哥，也没有得到他的授权。
还有一个东西叫口水歌。口水歌的特点是旋律简单、歌词直白，一两句广泛流传，但是谁也记不住完整的歌曲。这个歌我可能就记住两句，至于是谁唱的、叫什么名字、完整长什么样，很多人根本不知道。
随着抖音的传播，大量音乐被拆碎了当口水歌去传播，甚至很多人把这些口水歌配到自己的抖音视频或者照片里，各种 BGM 神曲被无限循环。
我记得前两天还有一个梗，好像是一位美国还是别的地方的女歌手在说：“为什么我的歌被大量拿去配恐怖视频呢？它明明是一首爱情歌曲。”但别人不管，觉得配上恐怖视频播放量很大，其他人一看播放量高，也跟着去抄，就是这样运作的。最后把原作者都整崩溃了，说这到底是为什么。
现在发生了新的变化。原来大家注意，金句是人讲出来的；梗图虽然有一些制作工具，但大部分还是专业人士做的，普通人想做梗图并没有那么容易。而且梗图的传播范围相对有限，因为大家大多是在微信群里传播。
到了后面的短视频梗，传播范围就大得多了，因为我们进入了抖音、快手这样的平台。它不是靠群，不是靠关注，而是靠推荐算法传播，所以传播力度比原来的金句、梗图大很多，而且视频本身的表现力也更强。
但是视频梗有个问题，就是你只能拿现成的视频去剪。也就是说，你得从大家耳熟能详、普遍接受的视频里去截取片段。为什么一定要找普遍接受的？因为你找一个从来没人看过的视频，剪一小段出来，是没有意义的，达不到传播被放大的效果。所以一定是找现成的素材。
现在的新变化是什么？就是有 AI 视频生成工具 了，有 AI 视频模型了，有 Seedance 2.0 了。每一个人都可以去做这种梗图，每一个人都可以做这种梗式短视频。
这就是刚才咱们讲的雪山上的酱板鸭故事。四个年轻人，大概总共花了 50 块钱还是几十块钱，不管卖了几只鸭子，这个成本肯定是收回来了，而且红遍大江南北、长城内外。
现在有这么多人可以把这个东西拿出来再创作、二创、三创、传播，而且还有抖音、TikTok 以及各种推荐算法推动的流媒体平台、社交媒体平台去支持传播。这才是真正有意思的地方。所以，新时代到来了。
那么，梗文化到底是什么？本质上，它其实是草根传播加上社交货币。
就是这个东西不是哪个教授坐在那儿研究一下“我们怎么做一个新梗出来”，没人这么干。梗都是从底层自己传起来的。
有时候就是一种“我们对上眼神了没有”的感觉。你一看，这个梗你不知道，那你不是我们的人。它会有这样一种排他性。
传梗的时候常常就是这样：我传了一个图片过去，你没笑；我放了一个视频，你没看懂我什么意思，没看出里面隐藏的意思，那你就不是我们这个圈子的人。所以它叫社交货币。
你不能说“我想拿这个二创一下，对不起，你侵犯版权了”，这种东西是传不起来的。
它首先有一句台词，加一个反转，这是非常标准的。这个台词就是：“你可曾在雪山上救过一只白狐？”别人二创半天，这句话是不许改的。
后面的反转则是：“你是那只白狐吗？”“不，我是那只酱板鸭。”或者“你是那个酱板鸭吗？”“不，我是那个雪山。”它就是通过这样一种反转方式来成立的。后面再继续升级，比如又有什么炸弹、武器、枪械，通通都出来了。所以前面这个开头一定要有反转。
最开始的反转是：你以为是白狐报恩，结果是酱板鸭复仇。然后大家在这个反转的基础上再反来反去。
其次，它还要有熟悉度。你如果用一个谁都不熟悉的东西出来，这事不行。它的熟悉度从哪儿来？它使用的是邵氏武侠风。
所谓邵氏武侠，就是香港邵氏影业拍的那些六七十年代、七八十年代的武侠片风格。这个风格，对于像我们这种 70 后、80 后来说，应该还是有熟悉感的。90 后我不知道是不是也看过，但大家大概率对这种视觉气质会有一定印象。
而且，它还有区隔度，和现在这些小鲜肉拍出来的新武侠不一样。把邵氏武侠作为关键要素融合进去，这个点很重要。
再一个，现在门槛很低，大家都可以跟进。我们每个人拿着 Seedance 2.0，或者拿着其他工具，都可以生成类似这样的视频。
后边不光是一帮普通人玩梗，很多人都跑去做这个东西，包括一些明星也参与进去了。甚至有一些视频根本不是视频模型生成的，是真人演的。
还有什么？保险公司、银行都在做。好像就有一家保险公司做了一条酱板鸭视频，说的是：“如果你当时不给他一只酱板鸭，而是给他买一份保险呢？”大家看了也都挺开心。
而且要注意，在中国要想把这样一个东西传播起来，还有一个很关键的点，就是安全。你不能有任何政治隐喻和风险。
如果你一定要加一些政治隐喻，那传播力度也许会增加，但在中国可能很快就被干掉了。只有没有这些东西的时候，它才有可能真正被广泛传播。当然，如果是在 X 上传播，到海外去，那倒无所谓，大家开心玩耍就可以。
除了这些因素之外，有没有其他因素？我们阴谋论一下，背后有没有黑手？一帮卖鸭子的，是不是投广告了？还真不一定是他们。
如果说这件事背后有黑手的话，只有一个可能，那就是字节跳动。它是 TikTok 和抖音的母公司，Seedance 也是他们做的。发现用 Seedance 2.0 做出来的视频这么火，那流量倾斜一下，多给点流量，不就一下子爆起来了吗？
反正推荐算法在他们手里，稍微拨拨开关，这事就搞定了。所以，这也可以算是酱板鸭这个梗流行起来的一个原因猜想。
对于我们每一个人来说，如果今天我要做宣传，卖鸭子、卖鸡，或者卖任何其他东西，我也想造个梗，也想做这样的宣传，该怎么办呢？
要注意，梗这个事是一个广种薄收的东西。它是草根传播，有很大的偶然性。没有那么多专家教授坐在那儿说，一定要造一个什么样的梗，哪个梗一定能火，或者梗火了以后它的原因到底是什么，我们照同样方式再造一个就一定行。不一定行。
所以造梗的时候，第一件事就是心态要平和。
如果你想给年轻人看，就要多找年轻人，让他们去造这些梗，而且多造几次，不一定哪次就成功了。要广种薄收，这非常重要。一上来说“我给你个 KPI，你出去给我造一个梗，这个必须得成”，这种活没人敢接，也干不出来。
不考虑前面这个成功的随机性，造梗还有哪些要素呢？第一个，名字要有反差感。比如大家现在都在讲养龙虾，你给它起了一个特别反差、特别形象、很时髦的名字，它就有可能起来。
包括酱板鸭，一个很土气的地方小吃，突然变成热梗，这里头就有反差。
如果你说，我们一定要想一个跟公司老板名字相关，或者带有拍马屁意味的名字，它未必火得起来。
而且如果你接到了“给公司造梗”这样的任务，千万不要拍马屁，用公司老板的名字来干这个活。比如“董明珠如何如何”这种，千万别干。
为什么？因为梗的传播过程是不可控的。如果这事传不起来，你总不能说“老板，您这名字起得不够好”；如果它传起来了，但被人扭曲了，你又怎么交代？根本交代不了。
剧情要留有创作空间。你不能把这件事做得严丝合缝，哪里都不许改，这样肯定搞不起来。一定要让别人可以去二创。
所以刚才我们讲，不要用老板名字。然后，还要给用户带来熟悉感。你既然是造梗，说我一点熟悉感都没有，完完全全是新的，只靠新鲜感，这事搞不定。所以，要有创作空间，要有熟悉感，还要有剧情反转，要有反差。
最后一个，就是再创作的门槛一定要低。你说我来炫技，把这东西做得特别漂亮，让谁一看都觉得“哇，好厉害”，结果别人根本做不出来、也没法模仿，这事是不行的。一定要让大家有模仿的机会。
特别是 Seedance 3.0 出来以后，现在已经看到了很多短期流行梗。比如《权力的游戏》里小时候的演员和现在的演员相见，这也是一个流行梗，只是没有酱板鸭流行得那么狠。
还有一种，就是先给自己拍张照片，再把各个片场的照片找出来，去各个著名电影片场里跟主演、导演握手，转一圈回来。这些都属于有了 AI 以后可以搞定、原来搞不定的事情。
最后的结论是什么？酱板鸭这个视频宣告着，我们的流行梗迎来了新时代。在 AI 视频全民化以后，我们可以有更多的梗了。
我们不用再去剪辑什么 nice 爷爷、摊手哥，每个人都可以造出自己的梗来。越来越多、越来越丰富的梗，会流行在我们身边。
那你说这事是好事还是坏事？我也不知道。因为梗一旦流行起来，实际上是一种亚文化侵袭。刚才我们讲了，梗这个东西是一种社交货币。
很多梗流传以后，你会发现身边人说话你听不懂了，或者你说的话别人听不懂了，会有这样的问题。它可能会把整个社会变得非常割裂。
但是，这又是无可阻挡的，就是会向这个方向发展。
2026-03-29 08:55:27
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OpenAI 的新模型有消息了。有媒体披露，一些内部信息泄露出来了。The Information 在 3 月 24 日发了报道，说 OpenAI 已经完成了下一代大模型的预训练，内部代号叫 Spud。山姆·奥特曼在内部对员工说，这是一个非常强的模型，并且可能切实推动经济加速发展。
随后，路透社、连线杂志、Bloomberg 都围绕着新一轮的组织调整，以及 Sora 关停等信息，对这个新模型进行了报道。OpenAI 正在把资源从视频等边缘业务抽回来，集中押注在代理、编码、企业产品和统一的超级 App 上面。
这里边，Spud 不是官宣名称，而是一个内部项目代号。所以我们通过这个词去猜它到底是什么意思，其实很难。OpenAI 的习惯是先随便起个名字，等到发布的时候，可能给它一个版本号。最后也许是 GPT-5.5、GPT-6，都是有可能的。
这次泄露出来的信息很少。OpenAI 内部把它描述为即将发布的新模型，内部预期是未来几周内，也有媒体描述为 coming weeks，就是几周后会发布。后面咱们也拍脑袋猜一下，这个模型到底会有什么新特色。
Anthropic 这边也泄露了一个新模型，叫 Mythos，也有人管它叫卡皮巴拉。这是因为人为错误泄露出来的模型。Anthropic 刚吹了牛，说自己的 code review 功能非常强，结果就出了这种 bug，实在不应该。
什么叫 code review？就是写完代码以后，我要去提交回去。不是说我从头到尾写一套新代码，而是说我要在原来的系统里稍微改点东西。
在这个时候，我们需要把所有代码都看一遍，看看你有没有改了一个错误，却带来十个新错误。这个过程就叫 code review。
它非常考验程序员对代码的理解能力，以及对大规模代码的处理能力。因为代码很多，把这段新代码放进去以后，你得知道它有没有牵一发动全身，是不是对其他地方有影响。所以真正的老程序员、资深程序员，是要去干这个活的。
Anthropic 说，自己出了一个新的 code review 功能，这个能力非常强。code review 完以后，再让程序员去看，99% 都是满意的，只有 1% 可能会有一点点小偏差。结果自己刚吹完这个牛，就出了这样的信息泄露 bug。
这个事情是 3 月 26 日《财富》杂志发现并进行了报道，3 月 27 日 Anthropic 就承认了，说确实有这么个事。这应该就是前面大家普遍猜测的卡皮巴拉模型。
大家注意，卡皮巴拉是内部代号，而 Mythos 是对外名字。因为如果不是对外名字，它也不会进到 CMS 系统里去。这次泄露，就是从 CMS 系统里泄露出来的。
CMS 是什么？叫内容管理系统。名字听着很文绉绉，实际上就是官网后台。所有公司都会有官网，官网上有博客、有各种产品介绍、有成功案例。作为一个公司的官网来说，它就叫内容管理系统。
大家注意，这种管理系统上的东西会在什么时候写？比如说我今天发新模型，我会今天才写吗？肯定不会。一定会提前写，但也不会提前太多。比如提前一周、两周，把物料都准备好。准备完以后，先让它不可见，等新模型发布的时候，再统一拿出来，改一个参数说现在变成可见了。通常一定是这样的过程。
所以 Mythos 这个名字，一定是对外用的名字。因为对内用的名字，没必要写到信息管理系统里去。
那它有可能发生什么样的配置错误，才会直接被人发现呢？这个以前我们也干过。当时盛大做电子书的时候，也是先写好文章，把网站都做好，但不能让别人发现，要等开完发布会以后才能拿出来。
如果后边我配错了什么东西，这些信息就会被爬虫拿走。虽然你可能没有一个公开链接，或者链接藏得很深，但爬虫不管这些，它会进来一顿爬，然后告诉大家有什么什么新东西了。
现在 Anthropic 的网站一定是大家每天都盯着的网站，一堆爬虫在那爬。所以它 CMS 系统里即将公开的信息被爬虫爬走了，然后就被像连线杂志、《财富》杂志这些媒体通通报道掉了。Anthropic 也只能自己承认，说确实有这个事。
首先我们先来猜测一下 OpenAI 的 Spud 模型可能有什么能力。大家注意，这是猜测，猜错了就当听个笑话。
OpenAI 现在手里的真正大杀器是什么？是 OpenAI Codex。它把 OpenAI Codex 的创始人又拎回到自己公司里来上班了。真正需要做的事情是什么？就是要打造一款适合 OpenAI Codex 的模型。
它需要一个什么样的模型？一个“傻瓜型”模型。不是说这模型本身笨，笨肯定没法用。怎么个“傻瓜法”呢？就是可以自动根据 agent 任务的复杂度，直接上不同算力和推理强度的模型。
比如说现在有 GPT-5.4、GPT-5.4 Pro、GPT-5.4 Mini、GPT-5.4 Nano 这些模型，那我到底什么时候该上 Nano，什么时候该上 Mini，什么时候该上 5.4，什么时候该上 5.4 Pro？这个东西如果用错了，不光浪费算力，它还慢。而且 OpenAI 去卖算力、卖套餐的时候，你的额度也是按模型分开的。
比如我使用 5.4 模型，第一个是很慢，第二个是我这 20 美金的套餐可能两三天就跑没了，然后就得等下个礼拜再回来，这谁也受不了。那你说我都挂 Mini 行不行？挂 Mini 的话，可能够它跑一个礼拜，但它又不够聪明，很多事情跑不对。
那怎么办？对于 OpenAI 来说，最简单的方式就是做一个统一入口。在这个入口里，它自己来分配：
这样等于在需要聪明的时候就非常聪明，不需要聪明的时候又很省算力，反应也很快。
这应该就是 OpenAI 在干的事情。这种东西出来以后，OpenAI 就可以给出一个非常高使用额度的套餐。因为你大部分任务实际上都是简单任务，真正需要很大算力、很长推理的任务并没有那么多。
这相当于它出一个自助餐。我们现在使用套餐，其实就有点像自助餐，给你多少额度，至于你具体干什么，它其实不管你。
在自助餐里，比如我去吃日料，我就专盯着海胆或者鱼子这种比较贵的东西去吃，那任何日料店都受不了。
那他们怎么办？有的日料店就说，我给你限制一下，你只能吃两份海胆，只能吃几份鱼子。还有一些日料店是怎么处理的？我把品类变多。我这有海胆、有鱼子、有三文鱼、有北极贝，也有寿司、加州卷。寿司里头有米，加州卷里头米更多。
当我把这么一大堆东西都拿出来的时候，你东吃一口、西吃一口，最贵的食材，或者总体的食材消耗量，就下降了。
这个例子举出来，大家应该就理解了。OpenAI 想干的活，就是我给你准备非常非常多的东西。你想吃到什么的时候，我就给你相应的东西。
我给你准备一个非常齐全的菜单，大家根据各自需要，吃了些米饭、吃了些面条、吃了点三文鱼、吃了点鱼子、吃了点海胆，整顿吃下来，我还可以给你很便宜，因为你最后可能也就吃了一份海胆。这应该就是 OpenAI 的 Spud 可能努力的方向，当然这是我猜的。
下一个咱们讲一讲 Anthropic 这个叫 Mythos 的东西。我们从这个名字上，可以猜出来他们想干什么。原因很简单，因为这个名字是对外名字，就可以来猜了。
Anthropic 的这几个模型，第一个叫 Haiku，意思是俳句，是日本的一种极短诗体，传统上只有 17 个音节，通常分为 5-7-5 三段。
稍微大一点的模型，或者叫中等模型，叫 Sonnet，也就是十四行诗，也还不是很长。再往长一点的，叫 Opus。像我们现在用得最好的、跑“龙虾”的模型就是 Opus。它的意思是作品、剧作、篇章作品，是这样的一个名字，这个就可以写一本小说了。
最新这个即将发布的叫 Mythos，是什么意思？叫神话体系、神话叙事，一个文明的核心故事。大家就想明白这是个什么东西了吧。它不是 Opus 4.8 或者 Opus 5.0，它是在 Opus 的基础上再往前推进一档。这是比 Opus 更强一级的模型。
Anthropic 为什么要做这样一个模型？首先我们要想，Anthropic 遇到了什么样的问题。现在的问题是 harness 太强，导致模型之间的差异被缩小了。
Harness 是现在比较新的一个概念，直接翻译过来可以理解为驾驭系统。Claude Code、Claude Copilot、OpenAI Codex，以及我们现在正在热炒的“小龙虾”、OpenClaw，实际上都属于这种驾驭系统。
这个词好像还有一个翻译叫马的缰绳。其实我觉得用“马的缰绳”来讲这个事，大家更容易理解。
我们现在有匹马，就是这个模型。你给它套上缰绳了，哪怕这个模型差一点，只要我这个缰绳控制得好，它也能够走直线，能把车拉走。一堆中国模型，在强力的“马缰绳”驱动下，也可以进到 Claude Code 或者 OpenAI Codex 这种 agent 系统里去，某种意义上滥竽充数。这就是 Anthropic 遇到的问题。
那么从 Opus 进化到 Mythos，从“作品”进化到“神话体系”，会有什么样的变化？就是把很多原来 harness 的能力内化到模型里边去。这就是他们要干的活。让新一代的 harness 只能适配新的、能力更强的模型，别人再想滥竽充数就充不了了。
Anthropic 不会弱化他们现在已经有的 harness，比如说 Claude Code，把它做得简单一些，它不会干这个活。但是它会让模型有更强的自主能力。
像原来说，这匹马是烈马，经常瞎跑，怎么办？我就把缰绳拉紧一点。以后 Anthropic 可能说，我给你更强的自主能力，你可以自己决定往哪走。这样的话，如果模型强，就可以更好地完成任务；如果模型差，那就没法看了。
咱们原来有两个成语，一个叫老马识途，一个叫信马由缰。你说我把缰绳松开了，你自己走吧。走的过程中，老马又认识路，它可能就把你带回家去了。Anthropic 如果把这个方向搞定，那些滥竽充数的中国模型大概率就会掉链子。
中国模型到底是怎么冒充 Anthropic 的 Claude 模型的？
除了最简单的这两点之外，后边稍微讲一点点技术，尽量按简单方式讲。现在的 AI 系统一般分三层。
第一层是模型层，就是咱们讲的大模型。它负责什么？
比如你说我要干一件什么事，它先想好第一步干什么、第二步干什么、第三步干什么，最后如何确认这个事情。
目标保持这个能力很难，也比较靠功夫。国内很多模型跑着跑着就跑偏了。然后是自我修正，跑偏了以后你能不能回来，这也靠模型能力。
还有一个很考验模型的，就是在不完整信息下继续推进。其实我们让模型去干活，给它的信息经常是不完整的。有的时候，我一个眼神你就领会了，这就叫不完整信息下的继续推进。有些模型则必须把话说得很透，它才能按要求往前走，这就是模型差异。
第二层就是 harness 层，叫驾驭系统层，或者叫“马缰绳层”。这里边它干的活包括：
代理循环就是看看还有什么任务没做完，接着做；还没做完，再接着做，它会干这样的事情。
上下文剪裁和注入，就是把大量上下文保存起来、管理起来，在需要的时候，把正确的上下文剪裁好、压缩好，再塞到 agent 里去，让大模型去处理。
比较复杂的功能，比如检查点、工作树、回滚，这些也都是由 harness 控制。这些都属于编程里常用的东西。
检查点是什么？就是我在这设置一个点，如果出问题了，可以从这退回去。至于工作树，就是我们在同一个地方分叉，按不同方式去做，做完以后再合并回来。回滚就是哪做错了以后，可以 rollback 回到上一个状态，保证从那个地方继续往前走。
我们现在使用“小龙虾”，其实天天都在跟这些功能打交道。
最后一层叫环境层，包括文件系统、脚本执行、浏览器、图形界面、虚拟机沙箱，或者 GitHub、Slack、Discord、Telegram、QQ 这些外部系统。整个 AI 系统，基本上就是这三层在工作。
有些模型能力差一些，是可以靠 harness 来补齐的。比如我现在“龙虾”里用的是 MiniMax 2.7，因为“龙虾”自己能力还是比较强的，所以基本上能干活。
哪些能力可以补齐？
相当于什么呢？一个眼神过去它搞不定，但我掰开了揉碎了，把事情讲清楚，那么 MiniMax 也能干活。
为什么这些就可以搞定？因为它们是通过子代理模板、预设工具链、各种 agent 描述文件、权限模式、沙箱这些东西，等于“龙虾”限制了模型跑偏。这些模型相当于是烈马，有一个很强的缰绳，就可以把事情往前推。
(img: 一匹烈马与一匹老马并列前行，前者被紧紧拉住缰绳仍试图偏离道路，后者在雾气、岔路和噪声中依旧稳稳朝目标前进，象征难以外部补齐的模型本体能力，羊皮纸，钢笔彩色手绘的统一风格。3:2 )
还有一些能力，是不太容易被 harness 补齐的。这些能力，是真正吃模型本体的。
比如我给你讲半天，你一定要记住你到底要干什么，不能讲了半天以后你忘了，这不行。这个中国模型就比较容易出问题。
第二个，是面对噪声和歧义的时候继续推进。比如我给你开个玩笑，我给你阴阳怪气一下，你要继续沿着正确路径往前走，不要被我带偏了。
还有什么时候该停，什么时候该问，什么时候该反思，这也非常考验模型能力。像我现在使用 MiniMax，就必须告诉它：这个事该停下来了，这个事你别问我，你自己去搞定，那个事你现在要做一次完整的自我反思。我只能手动做这件事，没法让它自动做。
以及工具选择是否正确合理。你使用 Opus、使用 Claude 的模型，它就会比较合理地去使用工具。包括我用 GPT-5.4，在这块也没什么问题。但你使用中国模型的话，就会出现一些跑偏的情况。你要不停地去校正它，校正完了以后还要告诉它，记住，这个东西下次不能再错了。当然有时候它还会再错一两次，但你多让它记几次以后，它还是能记住的。
还有就是信息不完整的情况下，如何高质量地自我纠偏，这也非常非常考验模型能力。
这一次 Mythos 的升级，主要就是照着刚才我们讲的这些 harness 比较难补齐的部分去升级。Anthropic 讲了，说他们主要会在网络安全能力、计划能力以及错误修复能力上进行升级。这是在媒体报道了 Mythos 这个名字以后，Anthropic 自己承认的。
同一个 harness 使用 Mythos，可能会比今天的 Opus 4.6 更进一步。比如更少跑偏，更少问一些错误的问题，更少在多步链路里丢失目标，更会使用计算机，更能够在复杂系统里自我修正。这就是他们想去做的事情。
中国模型可能就要抓瞎了，可能会在高噪声环境下没法稳定地完成完整任务。
遇到这种比较差的马，你就一定要把缰绳拉紧。在低监督环境下，它自我推进的能力肯定也会变得很差。特别是像网络安全，因为网络安全里一定是信息不完整的，而且很多人惦记骗你。你怎么能够在这个时候把事情做对，这非常考验模型。它如何进行比较长距离的规划，如何进行错误修复，这些都会很考验模型。
第一个，几周之内，咱们应该会看到两个新模型。不管是 OpenAI 还是 Anthropic，都会推出新模型。我个人会更期待 OpenAI 的模型，因为我订阅了，我花钱了。
Anthropic 我一直没舍得。正确使用 Anthropic 模型的方式，应该是这样：
否则的话，它封你没商量。
像我现在其实可以基本保证稳定 IP，因为基本都在家，也不怎么出门，不会遇到 IP 经常跳来跳去的情况。但是养号这段时间，我肯定还是要花美金去订它的账号，而且在这段时间里，我是没法高强度使用它的，所以我一直没舍得。
那么 OpenAI 推出新模型以后，我大概率可以在 OpenAI Codex 里靠 20 美金套餐，就基本让它跑完，而不会像现在这样，跑个两三天就把一周额度跑光。如果真能做到这一步的话，我应该还是比较开心的。
OpenAI Codex 其实是一个设想非常宏大的产品，就是它功能未必都实现得那么好，但它设想的功能很宏大，而且对于各种模型还是相对比较友好的。
至于 Anthropic 的 Mythos，反正我现在准备等中国模型去蒸馏它。我相信这些公司应该不会放过它。等这些模型把 Mythos 的能力蒸馏回来以后，我应该也能够使用部分 Anthropic 的能力。
好，今天的故事讲到这里。感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。
Prompt：in the style of modern editorial watercolor, ink wash edges, soft bloom, textured paper feel, restrained palette, clean hierarchy, hyper-detailed Silicon Valley startup office interior, floor-to-ceiling glass walls revealing a garden of blooming cherry blossom trees, employees working at sleek standing desks with curved monitors, soft golden hour light casting gentle shadows, blush pink and warm ivory tones, indoor plants mixed with the view of outdoor樱花, depth of field with foreground cherry petals, warm and orderly atmosphere –no cluttered, –ar 16:9 –stylize 600 –chaos 15 –v 7.0 –p qaczhqj
2026-03-27 08:48:30
Sora2 关闭，到底谁输了、谁赢了，很多人其实理解得并不深刻，而且大部分人都理解反了。
Sora2 宣布关闭，应该是 2026 年 3 月 24 日的事情。OpenAI 直接发了一条 X，我不知道是不是还发了其他公告，但我在 X 上看到了：我们要跟 Sora2 App 说再见了。
很多人就说，完蛋了，最早由 Sora 开始的 AI 视频生成赛道，现在别人都追上了，结果 OpenAI 自己玩飞了。到底是怎么回事，今天详细解说一下。大多数人的认知，我要告诉大家，全错。
第一个认知是：OpenAI 在收缩战线，准备冲刺 IPO 了，OpenAI 宣布失败了，以后不玩视频了。这个理解是错的。
第二个认知是：OpenAI 顶不住好莱坞的压力，必须要关闭 Sora 了。这也是很多人的解读，但这正好反了，待会再讲为什么。
第三个认知是：迪士尼亏了，200 个授权白给了，这么多有价值的 IP 直接授权出去，最后没养活 Sora。这个也不能这么简单理解。
还有一个说法是：OpenAI 亏了，迪士尼的 10 亿美金投资泡汤了。这个也没有这么简单。咱们一项一项拆解。
首先要讲，为什么要关闭。OpenAI 为什么要做这件事？第一个要注意的是，它关闭的是 Sora2 的 App，就是这个应用关了。Sora 相关的模型、API 调用都还在服务，至少目前还在。以后是不是继续做下去，还要拭目以待。
关闭 Sora2 App，并不等于 OpenAI 退出了视频生成模型的战斗，只是换了一种打法而已。
Sora2 App 上面给普通用户大量免费额度，大家可以在 Sora2 App 上看到别人的视频，说我也生成一个吧。这个非常非常耗钱。而且还有聪明的中国小伙伴研究出了薅羊毛的方法。
怎么薅羊毛呢？Sora2 除了有 App 之外，还有美国的网站。你必须把自己的 IP 地址设到美国，才可以用它的网站。通过前端注入的方法，也就是通过机器人模仿浏览器点击的过程，自动去生成视频，就可以薅它羊毛了。你可以把整个过程做成自动化。
很多国内看到的 AI 小漫剧，实际上都是拿这玩意做的。那 OpenAI 就亏死了，花了好多好多的钱，最后用户也没留下来。
OpenAI 当时做 Sora2 App 的目的，并不是说我的视频模型有多强。他们的目的是想做一个新的 TikTok。做 TikTok 的意义在哪？就是要让用户留下来互动，这才是做 TikTok 的意义，而不是说我的模型有多强就完了。
结果一帮中国聪明的小伙伴拿它的模型直接薅羊毛，做出视频以后发到 TikTok 上去了，给 TikTok 带来新的活跃和沉淀。那 OpenAI 不是亏死了吗？烧了很多算力和 token，最后没有给自己留下东西，反而给别人添砖加瓦了，所以必须把它关掉。
这一次关闭，并不是说版权或者 AI 视频生成这块出了问题。这一次的关闭，其实是 AI 视频社交媒体的尝试失败。大家一定要注意，不是视频模型失败，而是 AI 视频社交媒体的失败。
现在有四家 AI 视频生成公司在这个赛道里，实际上都有尝试。它们的结果是什么样的呢？
第一个是最保守的，谷歌最保守。它做的是 Veo 3.1，除了 API 按秒计费之外，基本上啥都没干。它并没有给你免费额度，也没惦记让你去形成新的用户关注、形成新的用户互动。
YouTube 后台确实添加了相关功能的预告，但是具体怎么用，我现在也没看到。Gemini Pro 用户每天大概可以做两条还是三条，这个基本上都被我浪费了。每天两三条，处理起来实在太麻烦了。这就是谷歌，啥都没干。
第二个就是 OpenAI，它属于激进派。一边是 Sora API 按秒收费，大概一秒钟是十几二十美分的样子；另外一边，就是给了用户巨大的免费额度。你用它的 Sora App，或者用美国 IP 登录它的 Sora 网站，都可以免费生成视频。
免费生成视频以后，一定会面临巨大的成本压力和版权合规压力，但是它没有获得持续的用户互动和用户沉淀。虽然 Sora2 出来以后，一下就登到了美国苹果排行榜的第一名，几周时间弄到了一大堆用户，但这个没用。你要让这些人留下来继续玩下去，才有意义。
当时 Sora2 出来的时候，我们其实录过视频，当时就预言过这件事情：模型做得还是可以的，但是你要想做出 App 来，让大家像玩 TikTok 那样玩下去，那还要日久见人心。结果现在它就失败了。OpenAI 自己没得到好处，还被人薅了羊毛，所以必须关闭。
第三家叫闷声赢家，就是 xAI。它的 Grok Image 这个模型也是可以生成视频的。它在绘图和做视频上其实不算最强，但是限制最少。我不管你什么有 IP 没 IP，或者穿得多穿得少，你们只管做就完了。
它也没有让大家免费生成，都是通过 API 按秒计费，大概一秒钟可能比 OpenAI 还稍微贵一点，具体其实不重要。
为什么说它闷声发大财？就是你如果用 Grok Image 生成了视频以后，把它发到 X 平台上去，如果这个视频做得很好，就有机会获得埃隆·马斯克亲自点赞和转发。
其实在四家视频大模型里头，做得最好的就是 xAI，因为它完全没限制，或者限制已经非常非常少了。而且马斯克还给你点赞。钱赚着了，按每秒钟收费，社交互动和用户沉淀，X 平台也都接着了。当然，它的投入也很巨大。你说它投入什么？世界首富手动在那点赞转发，这个你不算成本吗？一个身价 8000 亿美金的世界首富给你点赞了，这多爽。
第四家就是字节跳动，Seedance 2.0。他们属于稍微有点尴尬。为什么呢？模型做得非常好，但是它也想走 OpenAI 这条路，想抄一把。现在就有点尴尬了。
一方面，它现在按秒付费的 API 压根就没开。你说我现在想到火山云上去用它的 API，用不了。现在只可以通过即梦的网站或者 App，以及火山平台在网页端使用一些模板去生成视频。你现在再想上传什么素材，这一块基本上没法整，需要巨长的等待时间。你现在想生成一个视频，那就等吧，基本上等一天。
而且合规规则极其模糊，这是我特别讨厌的地方。你上传了一堆素材，说给我生成吧，它说对不起，你那个违规了。你问它怎么违规、怎么改正，它不告诉你，就是说你违规了。后来我说那你把规则文件给我，我自己去改进，它说不行，我们没有规则文件，你就是违规了。
另一方面，它也想学 OpenAI。即梦 App 走的就是 Sora2 的路线，用户可以免费生成，不用花钱。你如果在手机上，不管是安卓还是 iPhone，下载一个即梦 App，就可以照着人家已经生成好的模板，把自己的人脸录进去，就可以去生成了。
即梦 App 的结果其实跟 Sora2 差不多，也没有获得预期的用户互动和用户沉淀。但有一点比较好，就是它没有被薅羊毛。为什么呢？因为即梦的网站不可以免费生成视频，只有即梦 App 才可以免费生成视频。而 App 这个东西是没法薅羊毛的，你一旦有网站了，就可以通过很简单的前端注入手段去薅羊毛。因为视频生成这个事本身成本实在太高了，字节还是比较了解中国用户的，所以他们压根就没有开网站端的免费生成额度。
但是字节虽然在即梦 App 上没有赚到想要的互动，它也没亏大钱。因为什么呢？它手里还有 TikTok 和抖音。你做完的这些视频，虽然没有在即梦 App 里互动起来，但是到了 TikTok 和抖音里边去互动起来了。所以虽然有点尴尬，但总的不亏。
所以，必须要有成熟的社交媒体平台，才可能让 AI 视频社交玩起来。想重新单做一个，肯定是不行。Sora2 就是惦记重新单做一个，即梦 App 也是惦记另起炉灶单做一个，都没戏。
只有像 X、抖音或者 TikTok 这样的平台，才有可能起步。其实谷歌也是有机会的，只是这位老大实在太稳重了，因为它手里还有 YouTube Shorts。
想要搞新 App、重新吸引用户的尝试，基本上都失败了。现在制作视频的成本实在太高，不管对于平台方还是用户方来说，制作成本都很高。所以你想靠新的应用去吸引用户，太难了，用户太少。
最后，用户做出了视频以后，发现在 Sora2 这个 App 里没有人给我点赞，没有人跟我互动；在即梦这个 App 里做出来的，也没人给我点赞、没人跟我互动。那我只能把视频下载下来，到 X、到抖音这些平台重新再发一次，才发现有人点赞、有人互动。
在这样的情况下，用户只能选择薅羊毛，生成的视频放到其他有人气的社交媒体平台上去发布。那么，被薅了羊毛、还没留住用户互动的 OpenAI，就只能选择止损了。
这就是 OpenAI 为什么在这时候把它关掉的核心原因：这条路走错了。不是视频生成走错了，而是形成独立的 AI 视频社交媒体这条路走错了。
有人说，Sora2 的关闭是不是跟版权合规诉讼有关系，别人都告它，它就只能关掉了？这个事要跟大家讲，正好理解反了。
为什么呢？版权诉讼跟 Sora 关闭肯定是有关系的，但这也就是一个成本。有人告我了，我慢慢拖几天，再去研究怎么处理这些内容就可以了。这个事本身是可以进行成本核算的。只要用户来了，我都愿意支付这个成本。这点成本，比它烧掉 token 的成本要少得多。就算所有告它的人我都认赔了，赔出去那点钱，都不够它烧 token 的。
迪士尼愿意去做授权，也是去尝试加入这个游戏的一个过程。没有版权 IP，你就没有互动，这个是必然的。你说我今天自己拍一个视频，怎么没有人点赞呢？原因很简单，因为市面上绝大部分都是陌生的普通人。
你们来看老范讲故事，有的可能看了好几年了，咱们不算陌生人了，但是我们看到大部分街上的人，实际上都是陌生人。而且普通人长得也没那么好看，那肯定没人互动。谁愿意为一个陌生普通人去点赞呢？
有了热门 IP，比如米老鼠、唐老鸭或者星球大战这些 IP，就可以极大提升互动，这没有任何问题。那 Sora2 拿到了迪士尼的授权，应该有互动啊，怎么还关了呢？
所以说，不是因为有人诉讼 OpenAI，导致它关闭 Sora2，而是因为迪士尼诉讼得不够狠，所以它要关闭 Sora2。
这话怎么讲？大家去看看谷歌，再去看看 xAI，再去看看 Seedance，也就是字节跳动。大家都没拿着授权，但是都在肆无忌惮地生成迪士尼的各种 IP。
IP 这个东西要想值钱，你必须得能够把门关起来，别人不能用，只有你能用，这玩意才值钱。结果你折腾了半天，授权了半天，别人也在那用，那你说你折腾它干嘛？
你可能会说，迪士尼是不是有点太坏了，收了 OpenAI 的授权费，结果不出去好好打盗版？其实我们也冤枉了地表最强法务部。地表最强法务部有好几个，一个是迪士尼，一个是任天堂，都属于只要打官司没输过的那种。迪士尼其实也在打，它跟谷歌、字节跳动都在打。只是打官司这事很慢，不可能说今天上去，明天就判下来，这不现实。
但对于 OpenAI 来说，token 燃烧可是每天都在烧，而且每天烧的钱非常非常巨大，完全无法达到平衡，所以它等不起了。这就是为什么说正好反过来：迪士尼打盗版打得不够狠，所以导致唯一拿到授权的这家也玩不下去了。
下一个问题，有人说迪士尼亏了，200 个 IP 授权出去，这么值钱的东西授权出去，打了水漂；还有人说 OpenAI 亏了，10 亿美金的投资泡汤了。这里头要稍微掰开了讲。
首先，这是一个正式协议，两边确实签协议了，要去做一个很复杂的交易，并不是一个简单的备忘录或者意向。因为迪士尼是上市公司，你要说我拿了个意向就出来胡说八道，是要罚款的。
但是，这个复杂交易本身的流程压根就没跑完。上面也写着说，我们要过董事会、过各种内部审批，它还没审完。去年 11 月份做的官宣，到 3 月份这个合同还没跑完，这边就发生了一些小变化。所以它这个合同压根就没有进行交割，也就是没付钱。
市场是怎么看这件事的呢？去年官宣的时候，迪士尼股价两天涨了 2.55%，确实也涨了，但涨得也没那么多。在 OpenAI 宣布 Sora2 关闭后的两天，迪士尼股价下跌了 2.04%。反正我们知道有关系，但关系可能也没那么大。
这个合同要稍微掰开讲一讲，它分很多条款。
但这一块模糊在哪呢？第一，没估值。我只告诉你我要给 10 亿美金，但是到底按什么样的估值给这 10 亿美金，没说。所以你也不知道这 10 亿美金到底占多少股份。大家知道，OpenAI 的估值涨得非常快。
如果我是迪士尼的老大，现在一定会按住 OpenAI 说，不许动，我们就按当时谈的那个估值接着做下去。现在 OpenAI 的估值已经跟当时谈合作的那个估值比起来，好像又翻了一番了。你只要把当时的估值咬死，就已经挣出一倍的钱来了，10 亿就变 20 亿了。
这个条款并没有规定交割的时间和条件，也就是满足什么样的条件时我来付这笔钱，到多长时间之内付这笔钱，都没有说清楚。warrant 的细节也没说清。一般 warrant 会规定多长时间之内有效、在什么条件下有效、多少额度、按照什么样的估值来入股，现在都没说出来。
所以，这些条款未必会废掉。因为我刚才讲了，以 OpenAI 估值上升的速度，已经赚了。你现在把它废掉了，反而亏了。
还有一些没有暴露出来的条款，那才是真正最有意思的。很多人看这个协议，其实没看明白。为什么呢？这个其实是一个 寅吃卯粮加上一鱼两吃 的合同。
咱们解释一下为什么。迪士尼本来就要用 OpenAI 的服务，那你本来应该花钱买，而且必须马上花这个钱。你花的钱还要计入成本。现在，同样这笔钱，我可以慢慢支付，不用马上支付。这个协议里最后我把钱付了就完了，但它变成了 OpenAI 的股份。我不是把它作为一个成本直接消耗掉了，而是变成股权了。
它是这样运作的：马上支付的订阅费变成了投资款，逐步支付，这就叫寅吃卯粮；本来应该计入成本的钱变成了股权投资，我得到了我心仪的估值，还得到了认购权证的权利，这就叫一鱼两吃。
我们以前做投资的时候，其实也经常干这种事。我们经常去投资媒体。一个基金或者一个公司的投资部门，为什么去投资一个媒体？也不指望它上市，或者退出给我挣钱。
其实很简单，就是我们正常应该找他们付费，比如参加活动、举办年会、做广告，这些原来都是要有支出的。但是基金这种东西，如果走这条路，比如在某一个媒体上打了个广告，那这个钱就应该走管理费。比如说募了多少钱的基金，我就有 2% 的管理费，那我就要把这个 2% 管理费花掉，这肯定不划算。
怎么办呢？我直接投资你，我就用投资你的钱去打广告，就算我已经付过了。这个媒体也是愿意的，因为有人投资它了，毕竟钱到手了。至于说这个股份怎么样，反正它也没惦记上市，大家一笔糊涂账就做过去了。对于基金来说，也不用花管理费，而是直接花投资款把这个事干了。
所以迪士尼在这点上肯定是不亏的。它继续执行这个交易，只需要把条款稍微改一改，把这个交易执行下去，就已经赚到了。
那么，迪士尼这 200 多个 IP 的授权是不是彻底亏掉了呢？这事也不亏。
讲一个故事，方便大家理解。本来有一群小摊贩在卖吃的，后来大家经过激烈竞争，形成了一条饮食街，都变成了大饭店，这就是现在的好莱坞状态。一开始实际上也都是小作坊，竞争了一段时间，我们已经形成一定壁垒了。
这个时候又来了一帮小摊贩，他们推着餐车卖快餐，而且卖得挺好，这就是现在这些 AI 视频生成公司，像谷歌、OpenAI、xAI。
餐饮街上那些大饭店的生意肯定就变差了，因为大家都跑去吃这些新的摊贩了，不去大饭店了。那这个时候，街上的大饭店就要联合起来，搞点卫生检查、市容市貌检查，去收拾这些小饭店，这实际上就是版权诉讼。
光脚的泥腿子上了岸以后，最需要做的事，就是防止别人再上来。你想，好莱坞这帮人一开始其实也是光脚的，只是形成了竞争壁垒以后，你要有新人进来，比如 OpenAI 想进来，那我要收拾你。
经过一定的诉讼以后，可能把一部分小商贩赶走了。这些小商贩怎么办？你也不能让人饿死。那就算了，你上大饭店的后厨里边，提供卫生、昂贵的快餐吧。比如原来做热狗的，你上我们这大饭店里接着做。这个其实就是迪士尼这帮人真正想要的事情。
你看，我给你提供标准食材，比如 200 个 IP。OpenAI 竞争不过别人，还净亏钱，而且越亏越多，那干脆你别在外边摆摊了，把这个 Sora2 App 直接关了吧。外边那些穷鬼没有办法支撑你的成本，因为他们净薅你的羊毛。你到我后厨干吧。迪士尼继续用 Sora 的 API，改进视频生成流程，降低成本。那咱们做高档的快餐给有钱人吃。
所以后边会变成什么？就是 迪士尼用 OpenAI 的工具生成电影，行销全球，这才是真正的未来方向。
那未来会怎么样呢？
但我要告诉你，这是两回事，不是合在一起的。为什么一定要讲清楚是两边的？因为你的 AI 大模型生成了有版权的内容，这个事肯定是违法的，你可以去告它；但是你说我这个平台上有一些违反版权的内容，这个你就可以引用避风港原则，我可以逃过去。所以一定要稍微藏着掖着一点。
社交媒体平台会通过这些 AI 内容得到收益，这些社交媒体平台现在也在努力进行流量倾斜，去推这些 AI 漫剧或者 AI 仿真人剧。原因很简单，因为搁在我这，我不需要有版权顾虑，我有避风港原则。
同时，谷歌后面有自己的视频模型，X 后面有自己的视频模型，TikTok 和抖音后面也有自己的视频模型。它是通过这样的方式拉偏架，通过社交媒体平台逐渐撕开好莱坞的 IP 壁垒。
最后版权方会妥协，大家重新去寻找合作契机，或者各自的位置。很多人说，版权方为什么要妥协？在我这里听节目的人，还有很多正义感很强的朋友。这个没问题，但版权方也不是道德卫士，版权方也是挣钱的。
看看音乐行业。最早 TikTok 出来的时候，音乐行业这些唱片公司也想把它弄死。现在你再看看，你做一张新唱片，发一个新歌，你不在 TikTok 上发布，你想火，别开玩笑了，这不可能。所以最终大家会重新寻找自己的位置，达成新的协作。这就是未来方向。
总结一下，OpenAI 关闭了 Sora2 App，这只是创新过程中的一个小小插曲。OpenAI 和迪士尼都没亏，大家只是在尝试寻找更适合自己的协作方式而已。
AI 视频现在正在积蓄力量，AI 漫剧、AI 仿真剧正在快速占领社交媒体平台的流量。X、谷歌、字节都在努力用自己家的社交媒体流量养自己家的模型。版权方、社交媒体平台和 AI 大模型，应该很快就会重新达成平衡。
而在这个达成平衡的过程中，真正发生变化的是什么？是 用户拿脚投票。我们不去电影院看电影，不在迪士尼平台上看他们家的电视剧，我们在抖音、在 YouTube Shorts 上看 AI 漫剧。只要大家用脚投票了，最后这个平衡就会重新形成。
好，这就是今天讲的故事。感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord 讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。
