模型公司是挖礦的，產品公司是煉礦的
最好的模型拿走了最大的流量和收入，但挖礦的窗口正在縮短：從兩年到九個月再到三四個月。基礎模型公司開始端到端做 Agent，應用公司的成本劣勢是結構性的。
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核心論點 · 點時間戳可跳到原聲
模型公司在分化，只有兩家還在做通用
廣密最突出的感受是模型在分化：往後走可能只有 Google Gemini 和 OpenAI 兩個真正做通用模型，各項能力全都要，從多模態到推理模型到 Coding 到 Agentic 到 2C，甚至 Google 想做世界模型。其他模型公司都開始分化到各個領域——Anthropic 分化到 Coding 和 Agentic，Mira 創辦的 Thinking Machines Lab 想做多模態和下一代交互。這個分化不是被迫的，是主動的 Bet。
— 廣密Anthropic 是被正反饋推著 all-in 的
Anthropic 幾乎放棄了多模態、放棄了 2C、也沒有推獨立的推理模型。廣密判斷轉折點在 24 年夏天推 Claude 3.5 的時候，外界開發者的反饋給了團隊很多正反饋，整個團隊更加 all-in 到 Coding 和 Agentic。他用了「Reward Hacking」這個詞——管理團隊可能也被 Coding 叫 Reward Hacking 了。這個 Bet 的回報是：23 年底 AR 可能還不到一億美金，24 年可能 9.5 億美金，有人猜測 25 年年化收入會超過 120 億美金，甚至 26 年可能三四百億美金。
— 廣密只做 Coding 撐不起宏大敘事，所以這裡有非共識
廣密認為 Anthropic 的核心就是賭 Coding 和 Agentic。如果 Anthropic 不專注，像 Google 和 OpenAI 一樣既做多模態又做 2C，撒胡椒麵的戰略是很危險的。但反過來，如果 OpenAI 和 Google 舉全公司之力全力 all-in 做 Coding，Anthropic 也有危險。問題是 Google 和 OpenAI 的 CEO 或管理層被問到要不要只 all-in 到 Coding 這一個能力向，答案都是 No——大家覺得只做 Coding 不足以支撐宏大敘事。所以 Coding 這裡依然有很強的非共識。
— 廣密Coding 和世界模型其實是一件事
Google DeepMind 的 CEO Dennis 描述 Google 的世界模型 Genie 3 是一個孕育 AGI 的、能無限擴展的虛擬子宮。廣密說 Coding 也是虛擬子宮，世界模型和 Coding 其實是一件事，只是不同的路徑。他的論證是：人和動物的區別是有語言和創造或使用工具的能力，語言和 Code 加上 Agentic 工具能力，就能讓 Agent 在數字化世界實現人在電腦上手機上操作的所有行為——這已經是 AGI 了。做一個前端網站或 PPT，過去要很多輪跟工作室溝通，現在是幾百步上千步的 Agentic 推理，最後 Coding 生成 HTML。
— 廣密Thinking Machines 是全球歷史上最貴的天使輪
Mira 之前是 OpenAI 的 CTO，她創辦的 Thinking Machines Lab 是全球歷史上最貴的天使輪，100 億美金估值融了 20 億美金。廣密認為三個點最關鍵：第一，這是硅谷過去幾年最強的出場團隊，可能比今天的 xAI 還要強，更像是 OpenAI ChatGPT 或 Post Train 加上核心 Infra 團隊的分拆——Meta 小扎要花 15 億美金挖其中的一個人，那個 Infra 的 Lead 直接被拒絕了，一個人都沒有被挖走。第二，Mira 是 OpenAI 最核心的管理層，知道哪些做得好哪些做得不好。第三，Mira 可能是全球範圍內適合做蘋果公司 CEO 的，產品為先的理念 match 蘋果。
— 廣密xAI 的超大算力沒有拿到 payback
馬斯克之前最大的 bet 是單一超大的集群，算力能帶來模型的根本性提升。但廣密說目前沒有得到 payback——超大算力只能說是不掉隊的基礎，但不一定能讓 Grok 反超。Grok 今天還在摸索自己的生態位：做 chat 贏不了 ChatGPT，做搜索前面還有 Google 和 perplexity，做 coding 也有 Anthropic，做多模態做世界模型，感覺 Grok 今天是沒有想清楚的。廣密猜測 xAI 可能很大概率未來半年一年要併入 Tesla 一體化，因為一個獨立的 AI Lab 沒有一個大腿其實很難的。
— 廣密橫向全家桶和縱向垂直整合，兩個趨勢同時發生
廣密說今天有兩個最明顯的趨勢。一個是橫向的全家桶：ChatGPT 你花 20 塊錢或者 200 塊錢買一個賬號，已經包含了 chat、搜索、coding、agent、workspace PPT，等於買了十幾個套件，這對做單一垂直能力的套件很不利。另一個是縱向的垂直整合：Google Gemini 從 TPU 芯片到 Gemini 模型到上面的 agent 應用，還有 Google Docs、Chrome 瀏覽器、安卓操作系統、YouTube 視頻，可以做超級繼承。所以 Google Gemini 在 model 上落後幾個月沒問題，何況它現在還不是落後的。
— 廣密挖礦的窗口在縮短：從兩年到九個月到三個月
廣密讓同事專門拉了一下窗口期，發現窗口是在縮短的。Perplexity 的窗口是兩年——模型公司自身開始加聯網搜索平均晚了兩年的，但今天 ChatGPT 加了聯網，Perplexity 依然還在保持高速增長，每個月可能還有幾千萬的新增用戶。Cursor 是因為 Claude 的 Sonnet 火起來，從 Cursor 開始有熱度到 Claude Code 發布，其實就九個月的時間。Minus 的窗口是今年三四月份發布，ChatGPT 跟進類似的產品大概是三到四個月。從兩年、一年、九個月、三個月，窗口是在縮短的。
— 廣密Cursor 的長期競爭是很悲觀的
廣密說如果讓他作為 Cursor 的團隊，今天要跟 Claude Code 長期競爭，其實是很悲觀的。假設 Cursor 現在馬上能復現一個 Claude Code 一樣的產品效果，那要面對這麼高的虧損率——產品定價就是 200 一個月，但很多用戶有時候幾天就用到幾千塊的 token，甚至 1 比 3 甚至 1 比 10 的 token 的虧損率，成本是吃不消的，很容易被拖死。而且這裡還沒有談後面怎麼優化模型能力，如果 Cursor 想向下面改某個能力或者數據的分布，模型訓練能力是跟不上的。
— 廣密重新看好 Google，是因為規模效應
廣密這次很大的變化是重新看好了 Google。他的觀察是 ChatGPT 和 Google 最終的產品形態上肯定都是殊途同歸的，就像小紅書那樣融合了搜索、短視頻、朋友圈。另一個猜想是 ChatGPT 後面肯定會做廣告，因為最近剛招了一個新的商業化的 CEO，之前是 Instagram 的 CEO，在之前是 Lead Meta 的廣告系統。也許未來頭部的用戶收費很貴，200 塊錢一個月、2000 塊錢一個月，但付費用戶可能也就 3% 到 5%，95% 以上的用戶都是免費的，那就要看廣告。Google 還是全球最好的廣告平臺。
— 廣密原話 · 已逐字校驗
其實我覺得Coding也是虛擬子宮 就是世界模型和Coding其實是一件事
我覺得 Coding 也是虛擬子宮，世界模型和 Coding 其實是一件事。
廣密8:09
模型公司 人家花了上百億美金來做模型訓練 就像挖礦一樣 挖這個智能的礦 那你發現 我挖了礦之後 前端的應用 Cursor在那裡卡卡卡的賺錢 我靠模型公司我也不傻 我肯定要往前去做收割
模型公司花了上百億美金來做模型訓練，就像挖礦一樣，挖這個智能的礦。那你發現我挖了礦之後，前端的應用 Cursor 在那裡卡卡卡地賺錢，模型公司我也不傻，我肯定要往前去做收割。
廣密27:20
從兩年一年 九個月三個月 其實 窗口是在 這個縮短的
從兩年、一年、九個月、三個月，其實窗口是在縮短的。
廣密40:25
Cursor或者coding公司不做模型 未來是沒有優勢的 未來我覺得就是比拼成本優勢
Cursor 或者 coding 公司不做模型，未來是沒有優勢的，未來我覺得就是比拼成本優勢。
廣密48:40
我覺得有一個總結是非常好的 叫猶太人的金融 華人的AGI
我覺得有一個總結是非常好的，叫猶太人的金融，華人的 AGI。
廣密58:49
數字與實體
| Thinking Machines 天使輪 | 100 億美金估值，融 20 億美金 | 10:10 |
| Meta 挖人報價 | 15 億美金挖一個人 | 10:10 |
| OpenAI 公開 AR | 120 億美金 | 24:20 |
| Anthropic AR | 五六十億美金 | 24:20 |
| Claude Code AR | 可能很快到 10 億美金，年底可能 15-20 億美金 | 41:27 |
| Cursor 公開 AR | 5 億美金 | 27:20 |
| ChatGPT 付費用戶比例 | 3% 到 5% | 52:44 |
術語
- Reward Hacking獎勵黑客
- 模型或團隊被短期正反饋引導，過度優化某個方向。
- L4 體驗L4 級別體驗
- 端到端感覺哇塞、有 aha moment 的產品體驗。
- 全家桶橫向全家桶
- 一個賬號包含 chat、搜索、coding、agent 等多個套件。
- 垂直整合縱向垂直整合
- 從芯片到模型到應用全鏈條自己 own。
- DPI投入資本分紅率
- 基金已實現回報與投入資本的比值。
收聽指南
關注 AI 投資和創業的人，尤其是想知道基礎模型公司做產品後應用公司怎麼活的創業者和投資人。
55:53 之後關於美國金融鑄幣權和華人創業的部分，信息密度較低。