大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲突然刷屏的Manus。它的来源呢，是个拉丁语单词，是“手”的意思，同时呢还有“权力”和“力量”的意思。现在呢，华为造汽车就全都是《山海经》，做AI产品全是拉丁语单词，好厉害的样子，对不对？

现在这个事情呢，应该是从昨天开始，突然就变得一码难求了。我应该是在昨天看到谁呢？王舒义，天津师范大学的一个老师，他发了一条说：“哎呀，得到那个测试码了，怎么怎么着了。”我当时都没想说这啥玩意儿，没惦记这个事，因为呢他们那个Monica我也没怎么用过。Monica这个产品对于我来说，还是有点太奇怪了一点。待会我们再继续讲。

后来到昨天晚上了，突然就开始传出来说这个东西已经在闲鱼上炒到好几万了。又一个国运级产品出来了，中国人再次震惊了世界，说老美又怎么样了，全世界又如何如何了。今天再一看这个，各种新闻媒体刷屏了。我直到开播之前犹豫再三，说算了，还是去申请一次吧。咱们虽然没用过，但是好歹也算申请过了。本来我是连申请都懒得申请的一个产品。

团队呢，也出来求饶说，有人在攻击和破解他们的网站和服务器。这个很正常嘛，你一旦做的好了以后，大家总要上来看一看。那DeepSeek最近也才是逐渐的，号称要恢复正常。但是我却试了一下，一试还是问三个问题，就停下来那么一个状态。现在团队说玩不下去了。而且呢，说几万块钱在闲鱼上买这个邀请码，这事呢他们也出来澄清说：“我们从来没收过任何钱，您千万小心别上当受骗，上当受骗了也别上我这来找来，我这没收到过钱。”

那么，AI agent是不是真的就要爆发了呢？因为咱们从去年就开始讲，说2025年就是AI agent的一年。突然到3月份，就放出了一个王炸性的产品来。这个事是不是行？首先呢，不要太兴奋，这个东西呢在国内是使不了的，必须到国外去使去。为什么？因为底层是GPT和Claude 3.5、3.7这样的模型，这些模型在中国是没有经过安全审查的。

不能落地。而且人家这些模型上，也是明确的告诉你说：“我不愿意在中国地区为你服务。万一我给你服务了，你拿去维稳了，或者做了点别的事情，我们也担不起这责任。”所以Manus这个产品在中国不能用的。他们家的Monica.im在国内也是不能用的。他们纯纯是一个出海的服务商，而且呢，其实是一个非常非常小的服务商。他们的整个的产品，在海外没有那么多用户。

那么Manus到底是干嘛的，或者你到底能干嘛呢？现在能够出来看到的，绝大部分都是官方放出来的一些视频：晒简历、做房地产的评估、旅游的规划呀，全都是这样的东西。因为拿到邀请码的人不多，就算是拿到邀请码的人，可能也还是要给一些面子。但是也有人说自己上去了，觉得一点都不好使，问的所有问题都翻车了。这个我觉得都是可以理解吧。

Manus最强的地方是什么？就是自己规划任务。因为原来我们都是靠这个，像流程图一样去自己画，说我们先干什么后干什么，每一步怎么怎么做。现在说不用了，他自己来规划。你问他一个问题以后，他自己做计划，说我先查哪些资料，再查哪个网站，然后再怎么把它拼在一起。然后呢，可以自动的执行，自己生成一点Python代码，自己去把它跑出来。然后呢，给出最终的结论呢，实际上像一份大报告似的。而且很多人看到这份报告以后觉得：“哎呀，这个写的实在是太好了，甚至给我画图表、画表格。”

画表格这件事是非常非常容易的，千万不要被这玩意骗了。像我们写Markdown格式，或者在计算机里边，写很多的语言的时候，都是可以画出来的。你让ChatGPT画个表格，它也能画出来。但是你让它给你画图表，肯定是画不了的，还是要去调用一些特殊的语言功能才可以画出来。ChatGPT他没做这事，现在统统都干了。

非常多的人一看了以后说：“哎呀，这个简直是如虎添翼，每一个人都可以成为研究者了。”而且说，这是不是AGI看到曙光了，这个东西就是未来了。所以也有很多人说，这就是下一个国运级产品。

DeepSeek的这个辉煌再次上演了，那么是不是值得这么兴奋呢？又一次国运级的创新诞生了吗？我觉得一个不能在中国使用的服务距离国运就还稍微有一点点遥远。你DeepSeek再怎么说，咱们全国上下都在部署，你一个无法在中国合法落地的产品，中国人在这呼哧呼哧在这炒作，这个是很无聊的一个事情。而且DeepSeek本身在代码生成方面，其实差得也还比较远。Manus这种产品，它是不可能靠DeepSeek大模型就在国内部署起来的，它必须要有Claude，必须要有ChatGPT才可以完整的跑起来。如果DeepSeek就可以带着他自己整个跑起来的话，他就可以在国内上架了，但是他不行。

那为什么我说DeepSeek在代码生成的方面差得非常远呢？因为我昨天花了一整天的时间在尝试用DeepSeek去写程序，那叫费劲，比Claude 3.5、3.7真的差的不是一星半点，是差的太老远了。Manus跟DeepSeek比起来，还是有很大的差距的。DeepSeek让国内所有的大厂都跟着走，Manus，国内大厂呢有可能会超他，但是呢也不一定每家都会去抄一遍，因为现在这个方向呢，大家也还在观望之中。它不像是DeepSeek，彻底把国内所有的这个大厂全给翻了一遍，所有跟云计算相关的所有运营商全都装DeepSeek去了。

DeepSeek已经改变了全球的AI格局，还带崩了英伟达的股票。而这一点上Manus就更加没有比较了。DeepSeek自己服务半停摆的情况下，依然可以搅风搅雨，那Manus呢只能算是一个标记性的时间点。他出来了以后说，哦，我们看到了一个新的产品形态，而且大家还挺喜欢，可以自我规划的AI agent可能就能够用了。那么国内的这些大厂，包括一些小一点的厂，系统经营商呢，应该就可以去冲一波了。而这个就是Manus现在带来的一些变化。Manus现在也说我们要开源。

这件事我觉得还是稍微值得期待一下。现在呢，大家最希望他开源的，是他推理和规划的这个“小模型”。但是人家具体什么时候开，开什么东西，现在还没有确定下来。那么讲这么热闹，这东西到底咋实现呢？是不是一套壳产品呢？只要是中国人做的，大家都要问一下。而人家呢，上来也承认了，说我们就是套壳的，没什么好说的。

什么叫套壳呢？就是你没有自己的大模型，大模型用的就是Anthropic、Claude 3.5、3.7、OpenAI的GPT以及DeepSeek。它是没有自己可以拿出来展示的大模型的，使用的都是公开模型。所以呢，可以算是一个套壳产品。甚至还讲了说，我们把套壳做到极致，就如何如何。但是呢，它这个离极致其实还稍微有一点点远。

那么为什么是现在这个时候，Manus这种产品出来了？这种可以有自我规划能力的GPT，其实早就有。最早有一个产品叫OTO GPT，但是一晃眼儿就不见了。现在呢，是Claude 3.7、ChatGPT，特别是DeepSeek R1，这个模型已经变得很强了。而且像DeepSeek R1这样的产品，如果你自己部署的话，你的成本是可控的。像Claude 3.7这样的产品，其实并没有那么贵，整个让它跑起来还是可以去承担的。

原来OTO GPT的时候，当时大家跑，我忘了是GPT3.5还是GPT4了，奇贵无比，所以一会那钱就哗啦哗啦就不见了，所以没做起来。现在呢，就是有可能能做出来。那么进行自我规划之后，能够可控的输出结果，这个是现在这些大模型已经可以达到的这个能力了。其实现在用一些稍微小一点的模型进行规划和微调的话，还是很方便的。

我今天还试了一个东西，就是阿里新出的QWQ 32B的这个推理模型。据说它这个32B的模型呢，是要比DeepSeek R1 671B的模型效果还好。我上去试了试，确实挺好用的，但是要想达到DeepSeek R1那个，还是要稍微差那么一点点。

虽然在跑分上确实是跑赢了DeepSeek R1，但是个人使用体验跟跑分还是不一样的。讲回来，Manus呢，应该是自己做了一个小的规划模型。它呢，构建一个规则的知识库，就是我要做什么事，大概有几种方法，我做另外一件事大概有几种方法。然后呢，输入指令进行规划。我现在要做一个旅游攻略，我现在要去筛简历，把这些命令输入进来以后，他就给你规划了。规划出来以后呢，给你做了一个叫to do.MD的文件。to do嘛，就是马上要做的事情。MD呢，实际上是Markdown。Markdown是程序员经常使用的一种文本工具，就在文本里边直接写一些符号，就可以代替排版。像我们在word里排版的话，你要先写好文字，然后选中了以后，说我们是用几号字，前头要不要写这个点，或者有没有这个编号。markdown等于完全是在文字里边去写，就程序员都是这么干。

当他做完规划以后呢，得再通过自己的一个解释器，把这个markdown里头一条一条的，一步一步去完成。他是这样去工作的。里头呢，还有一大堆小工具，比如解压。筛简历的时候，就是给了一个压缩包给他，那你把他解开。然后呢有一些文档解析，甭管是PDF文件word文件，你都解析出来。然后还要做网页解析。那为什么网页解析要单独讲一下？咱们打开网站看一看，那上面什么弹窗了广告了一大堆东西，你要把真正有用的东西扒出来，还是有点难度的。所以网页解析是专门的一个项目。然后呢，自己还带浏览器，他可以自动的去浏览网页。其实有点像今年1月份，OpenAI发的那个产品叫operator。但是operator发完了以后，只有200美金以上的用户可以用，像我这种20美金的用户还用不了。还有一些API，你比如说我现在需要重新生成PDF了，还有一些API的，它呢是可以通过Python，再生成一点点简单代码，然后可以通过这些简单代码的执行，把这些刚才我们讲的小工具，整个的通顺的串联起来。

它呢，可以设置一套小工具的调用规范。符合规范的就可以进到工具链里边去。当他拿了这样的一大堆小工具，照着todo.MD去执行了以后，就产生了一大堆的中间结果。然后呢，再对结果进行拼接。大模型的能力其实就在这。它能干嘛呢？就是处理很多这种叫非结构化数据。

什么叫结构化数据？什么叫非结构化数据？就是我现在有一个表格，第一列叫做姓名，第二列叫做年龄，第三列叫性别，第四列叫做简介，第五列叫什么职业。这个东西就叫结构化数据了，一行就是一个人。非结构化数据就是，我拿到这个数据里头是一锅酱，我们也不知道这里头到底写的什么。大模型就是你可以把一大堆的非结构化数据扔给他，然后让他去总结分析。他是有这个能力的。

而且呢，这个其实他调用，甭管是网页也好，还是各种的API，从其他的服务那里获取数据也好，实际上都是结构化数据。但是呢，他就把所有这些结构化数据打包在一起，作为非结构化数据直接扔给大模型，说来我这有一大堆数据，我也不去解释里头到底是什么，我也不去研究这个数据结构了，你去给我去总结归纳一下。他是通过这样的一个方式来干活的。

相当于是什么呢？上面的一大堆小工具，进行这种松耦合的组装。为什么要强调松耦合呢？我们正常写程序，我们会去标记，你这个数据应该是怎么排列的，第几个字节到第几个字节写什么，写错了马上报错。有了这个大模型以后，我就都塞进去，反正这个大模型也不挑你这个里头，哪个多写几行，哪个少写几行，多两个属性、少两个属性，他都无所谓。所以他就可以通过这样的方式，把这些小工具凑载起来。

得到了一些结果之后呢，再输出一个漂亮的报告，包括刚才咱们讲图表，表格呀。其实你用DeepSeek R1，用这个Claude 3.7什么的，都是可以生成这样的报告的。像我们以前写程序的时候，有很大的一块时间是干嘛？就是打报表，各种各样的报表。为什么？要对格子，要去取数据，要去做统计分析。这个事是很麻烦的。

他们这块做的还是不错的。Manus真正强的地方在哪？它实际上就是规划。他可以自己去做计划，说：“哎，我要先干什么后干什么，先调哪个工具后调哪个工具，中间出了问题怎么办？如果没有问题的话，我怎么把这些内容再拼起来？”这个是他真正厉害的地方。

当然，我看今天已经有人说是Manus是不是个骗局了。怎么说呢？就是这个东西没有大家想象的，或者说他放出来掩饰的那么美好，但是你也不至于说他是骗局。就是我们也要看看里边到底有什么创新的地方，他怎么能够实现这种规划。

将常用的流程和子流程写出文档来，直接嵌入到本地知识库里边去，再把工具链上面各种各样的信息也把它embedding到这个本地知识库里去，再将各种服务性网站的信息也把它embedding到这个本地知识库里去。然后在规划的时候，直接根据本地知识库做REG输出就完了。我们告诉他：“我要做一个什么事。”他就跑到这个本地知识库里边去查去了，查完了以后说：“你干这个事，好像这三个工具有用，这几个流程可能是有效果的，这些模型可以干活，那些这个网站里头有你要的数据。”它可以通过进行本地知识库辅助的这种生成，直接给你输出一个刚才我们讲叫todo.MD的这个文件出来，就可以照着干活去了。

产品设计本身还是相当不错的，界面也很清爽，用户交互也非常的顺畅，这个还是很好的。这个Manus的结果靠不靠谱？先跟大家讲一个小故事。据说有人拿这个DeepSeek推荐彩票，买完了彩票还中奖了。还有一帮人说：“哎，我用DeepSeek去做量化吧，我去用DeepSeek炒股吧。”官方量化里边不是炒股的吗？这玩意靠谱吗？肯定不靠谱。所以AI这个东西一定是有幻觉的，千万不要觉得AI是有可能把这个幻觉干掉，这个很难很难的。在数据源不能保证正确的情况下，AI更没有能力说：“我一定会输出正确的内容来。”我哪怕是搜索了一大堆东西，你搜索的东西还有可能是错的呢。AI自己根本就没有判断能力说：“唉。”

我搜索回来的这个网页，哪个是对的，哪个是错的？他唯一能判断的是什么？唉，这个是一个官方主流媒体，那是个个人博客。需要去采信的时候，我要更多地采信官方主流媒体。但是我们其实并不希望AI有判断能力。大家自己想一想，如果AI有是非判断能力了，那是一件多么可怕的事情？还是让他糊涂着就算了。

然后，多个数据源进行总结归纳的时候呢，其实也很容易产生幻觉。就是当我搜到了5个相关网页，对5个相关网页的结果进行总结归纳的时候，幻觉是很厉害。特别是像DeepSeek这种东西，就是幻觉一塌糊涂。Work 3什么换节，也非常非常厉害。Manus底层的模型都不是自己的，全都是别人的。在很多的这种幻觉模型上，自我规划以后，其实它输出的内容一定是不靠谱的。虽然可以进行一点点验证，但是呢，现在距离提高正确率还差得比较远。

那么现在的结果都很惊艳。很多人说筛选简历很棒，筛选的什么房地产信息，也都非常棒。你怎么就在这胡说八道呢？怎么可以说人不行呢？其实原因很简单，他筛选简历的结果，筛选简历的过程，筛选房地产的这个呃过程，筛选履行建议的这个过程，他是给外行看的。你真给内行，他是看不了这东西，看了会乐的。这过程呢就像老中医，念着口诀给人看病似的，金木水火土念半天，你一定很专业。这个大模型也是一样的，一本正经的胡说八道。你不一本正经，他就骗不到人了。所以呢他产生的所有的这些结果，是相当容易让外行感到幸福的。所以千万不要觉得这东西就很厉害。

目前为止Manus给出来的东西，基本上是叫桃园三结义孤独一支。这个什么意思？就是怎么说都行。你说这桃园三结义孤独一支，到底是哥几个？哥一个，这孤独一支吗？哥两个，孤独出去一支，还剩俩。三个，哥仨嘛，团圆三结义嘛，大家站在一个枝头上了。这都可以讲。所以目前Manus给出的演示结果，基本上都是短期内无法进行验证的。你没法确认它到底对不对，但是当你觉得Manus……

给出的结果特别厉害，不明觉厉的时候，一定要小心，距离掉在坑里已经不远了。为什么呢？因为人跟人之间的交流和沟通，是通过不断的确认眼神，确认你的工作能力和工作结果，来建立信任。信任了以后就会比较少的进行检查，这个人就可以合作起来。但是大模型这种东西的话，你让他工作100年，该出多少错他还是出多少错。所以这个地方，还是要稍微小心一点。

下一个问题，Manus这样的产品到底有没有门槛？这个东西如果是国运级的创新的话，它一定是有门槛的。你像DeepSeek，虽然大家都觉得说我们能做的出来，而且各种开源各种开放，perplexity也号称自己训练了一个，或者调了一个类似于R1这样的模型，回来去使用了。但是呢，就并不是很多人都有这个能力，去自己训练DeepSeek这样的模型出来。这个还是有很大门槛的，即使是DeepSeek开源了一大堆的，怎么去优化GPU的这些代码库出来，这些东西想用起来也并没有那么容易。

那么像Manus这样的东西，有没有这个门槛呢？现在很多人就说，现在这个时代是模型及产品的时代，最后都会被大模型厂家干掉的。会不会这样呢？像OpenAI，每次开发布会，一帮的中小企业在这敲丧钟说完了，我这条路被OpenAI给瘫过去了。大家都是在这么看这个问题。Manus现在干的这个活，其实就是GPT5要干的活。可能再过个那么一两个月，我们就可以看到GPT5，因为GPT5也说了，我也是自自动规划，规划完了以后，我自动的去调用各种各样的模型，一次给你实现，而不是现在是这样，ChatGPT上来，我要选模型才能用它。这个方向已经在OpenAI的路径上了。但是呢，从OpenAI的deep search的结果来看，OpenAI的产品落地能力，其实并没有特别好。现在我们去看perplexity，DeepSeek的，豆包的，Grok 3的，这种深度搜索下来以后，你会发现OpenAI的。

Deep search其实是最烂的一个，真的不怎么好使。OpenAI算是技术很强，跟谷歌一样。谷歌的产品能力其实也很烂。他们这种公司呢，底层技术遥遥领先，产品烂一点大家也将就用了。中国人呢，是相对来说，比较擅长于内卷产品这一块的，产品体验、产品迭代，这个是咱们比较擅长的。这个底层技术咱们差一点，OpenAI也好，谷歌也好，都是底层技术好。在这块事上我们也很矛盾，为什么呢？广告时代最后实际上，所有的这些广告商都被收割了，被谁收割了？被这个自有流量的大广告平台给收割了。谷歌、苹果、Facebook、Twitter，现在其实都算是苟延残喘的一个广告商。剩下的，你说谁成为广告商，都是自己要有流量的。你如果自己没有流量的话，你是做不了大广告商的。现在的话，模型时代，是不是你如果没有底层模型的话，你就做不出上面这个东西来？这块呢，大家有一些矛盾。当然也有一些产品，就完全靠产品做起来。有一类产品呢，叫PLG产品，就是叫产品引导增长的。这种东西有两个比较典型，一个是Notion，另外一个叫Slack。这两个产品就是典型的PLG产品，它没有特别底层的技术，我就是产品做得好，体验做得好，让大家使着方便，让大家使着舒服，然后大家就愿意去用。这块呢，看看是不是能够走通这条路吧。在大模型时代，这个逻辑是不是还能走得下去？不知道了。因为如果Manus知继续能够做下去的话，他必须要像Notion或者像Slack这样说，我的产品做的特别好，我就愿意为你服务，让你使着舒服，大家就一直一起用下去。你说在大模型时代里头，自己模型做的不怎么样，产品做的特别好的有没有呢？也有，一个是Cursor，就是自动写代码的IDE，还有一个呢叫Perplexity，就是刚才我们抢这个AI搜索工具。目前呢，还算是有一定门槛的，虽然大家都在做AI IDE，都在做AI插件，都在做AI搜索，但这两个产品目前为止活的还都不错。

至少暂时还都挺受欢迎的吧。未来的事情不好说了。大模型时代，模型厂商的服务边界其实没有那么清晰。它跟原来的互联网、移动互联网时代是不一样的。像移动互联网时代，谷歌跟苹果好多事它是不做的。但是你现在到大模型时代，你看有什么事是OpenAI不做的吗？

那么有没有离了模型就玩不转的案例呢？也有。有一个产品叫Character AI，这个大模型团队被谷歌收编了以后，现在产品直接趴下了。现在他的产品被一个中国公司的产品摁在地上摩擦。那个产品好像叫Toki，是这个Mini Max做的，也算是这个中国AI六小龙中的一个吧。

那么Manus的产品到底怎么样呢？这个需求肯定是存在的。大家还是希望能够快速地获得高质量的信息，不是内容，而是信息，就是经过整理分析以后得出来的结果。这是大家有需要的。在产品设计上呢，至少在演示视频上看，交互还是相当不错的。成本现在肯定是不划算的。这个未来到底怎么去收费，现在还不好说。

因为呢，OTO GPT当年出来了以后，为什么马上就挂掉了？因为这东西算一次，那个时间实在是不划算。你让他开足马力去干活，可能干一次俩小时，你回来一看账单，好几百美金不见了。这是当时的一个状态。现在的肯定是要便宜一些了。Manus，据说每次回答问题，就是每一个任务做完的平均消耗是两美金。不再会出现几百美金的事情了。但是呢，他也没法保证，因为呢，他是自动规划的。你有的时候可能花个几十美分就把东西算出来了，有时候花个两美金把东西算出来，但也有的时候可能俩小时就过去了，你再回来的时候一看，100多美金不见了。而且你没法控制他，因为是自我规划，所以到底每次跑多少TOKEN他也不知道。

在这呢给大家讲一故事吧。这个是原来我看的施瓦斯科普夫的传记。这哥们干嘛的呢？这哥们是美国的一个五星唱将。在打这个海湾战争的时候，他是中央司令部的司令。他呢在越战的时候是个程序员。他虽然是军校毕业了。

到了越南以后，他是个程序员，在那儿写程序。后来，从五角大楼派了一帮专家来说：“我们来分析一下月供游击队出现的规律。”他们搜集了大量的资料，在那算了很长时间，进行了数据建模。他也有幸参与了这个项目。最后得出的结论是什么呢？月黑风高的时候更容易被袭击。所以呢，你用Manus这样的自动规划工具去干活的时候，它有可能也是这样的。算了可能很长时间，最后算完了以后告诉你一个：“月黑风高的时候容易被袭击。”

原来还有一个电影是什么？计算机算到人类都灭亡了以后，最后得出宇宙终极答案是42。这个故事大家应该也听过。所以他的这个成本是比较难控制的。后面的大厂跟进一定是必然的。GPT5还有几个月就出来了。GROK3其实现在就已经是自动规划了。大家去GROK3里边，去点击这个deep research。你去给它一个任务的时候，它也是有一个规划清单，在这个上面在滚动的。他会把这个规划清单都整个执行完。所以现在好多人觉得GROK3出来的结果非常好。如果你实在是说我也等不到Manus了，也不得不舍得花这几万块钱，去买这个测试码了。大家就上GROK3上去用掉了。豆包，腾讯的元宝以及WPS应该都会虎视眈眈的，都会把这东西做起来。而且呢，在这块的还有些别的大厂，微软、谷歌、苹果都有可能来玩一下，因为他们自己是有操作系统的。这个事情一定是他们干是最方便的。

这就是这个项目。到底有没有这个门槛的问题？其实没什么门槛。当然你说我产品做的特别漂亮也行。你像Notion那种产品就是做的特别漂亮。现在免费开源的，类似于Manus这样的东西已经出来了。它这个产品发布了大概三个小时，还是几个小时，就有一个叫open Manus的这种开源项目，就直接扔出来了。你们要用自己上去挂去。当然不是程序员的话，挂起来会稍微麻烦一点点。那你说这种产品为什么突然就疯狂了呢？原因也很简单，二级市场实在是太缺话题了，稍微有点话题。

大家赶快要冲上去炒一把，然后再来算谁是Manus概念股。赶快要去买。至于你买的时候是不是有其他人在外面跑路，或者有其他人去赚钱割韭菜，这就不管了。但是有题材总是要炒的，而且这个团队呢，其实相当擅长于运作。

首先呢，他的视频拍得很好。在大模型时代，在AI时代，如果你这个团队不会讲故事，不会拍视频的话，你是混不下去的。他们很擅长干这个事情，做得非常漂亮。

第二个，这个团队原来是做微信私域运营工具的，就是专门给这个微信公众号，或者说这个企业微信的这些人做运营工具的。所以他们很擅长做这种叫做社交媒体裂变，社交媒体爆发这个事情，这是他们的老本行。

有了DeepSeek的铺垫以后呢，现在中国人的这个热情还没下去呢，突然有消息传出来了，肯定还要再跟着热闹热闹，这个是必然的。但是呢，这种突然爆发的传播呢，对于Manus本身来说未必是一个好事。

刚才我们讲这个PLG产品，就是这个产品引导增长的之类的。这些产品的话它有一个特点，就是你一开始一定要低调，你要这个猥琐发展一段时间。你如果一上来就在显微镜下的话，这个事是没法整的。突然爆火了以后，唯一的结果就是被大厂盯上。而且呢，你一旦进入这个显微镜下，你所有的缺点都会被放大。

2015年的时候曾经有过一个产品叫足迹，应该也是2015年春节的时候出的。他呢能够出这个电影感大片那样的照片，随便拍张照片进去，他就给你做一个像电影大片似的那种，等于裁的这种带这个边的吧，还给你写上一句字幕，大概是这样的一个感觉。上线服务器就崩了，很快就销声匿迹了。

所以像Manus可能会走上这条路。AI圈这种突然爆火，又突然死掉的产品其实还是蛮多的。大模型是别人的，算力成本无法承担，用户突然涌入，预算在燃烧，体验在下降，然后就没有然后了。这个是Manus这样的产品很有可能会遇到的问题。像他们呢其实手里没有多少钱，因为他们以前的公司是被腾讯投资过，但是Manus这一块的话。

你说：“我想趁此再去融一大笔钱，也不是那么容易。算一次两美金，一个任务两美金。当真的有一大堆用户涌进来，开始其他开始跑的时候，就想起这个哪吒一开始那句话了：‘天雷滚滚，我好怕怕，劈得我浑身掉渣渣的感觉。’你一个人进来，两北京不见了；一个人进来，两北京不见了。还不是一个人，是一个问题，进来两美金就不见了。你有多少钱够他烧的？”

当然了，现在这些事呢，对于Manus来说，也算是一个幸福的烦恼。还有一大堆人说：“我做出产品来没人知道。”他至少被人知道了。所以，能不能趁机融一笔钱，或者干脆找人卖掉算了？因为像他创始人上一个公司，就直接找了个公司给卖掉了。现在这个产品如果能把它卖出去，也算是不错的一个结果了。

新的阶段是不是已经准备好了？其实Manus代表了一个新的阶段到来了。AI进程呢，实际上有五个阶段，这个是山姆·奥特曼提出来的。第一个阶段是对话，能够进行自然语言交互的聊天机器人，用于简单对话和信息交流，就是我们现在使用的GPT-4、4O什么的，就是对话。然后第二步呢，是叫做推理，具备在特定领域进行问题求解和逻辑判断的能力，可以进行复杂推理和逻辑分析，就是我们现在用的DeepSeek R1、GPT的O1、O3这样的模型，就属于叫推理模型。现在其实我们在努力的走这一块儿。

推理之后呢，就是规划，是agent，可代表用户执行任务，具备自主运行的这个能力，能够在动态的环境中实施决策，这个是现在第三步。实际上Manus就已经走到了这个第三步上。再往后一步，创新，能够参与发明创造，增强人类的创造力，可在科学研究、技术开发等领域推动突破。其实现在什么医学方面，已经开始突破了。然后最后第五步是什么？叫协作，深度融合组织功能，参与社会管理与复杂决策协作，能够管理复杂的组织任务。这个是山姆·奥特曼给AI整个发展的，类似于L1、L2一直到L5的一个状态。

那么当前的状态是什么呢？GPT-4.5已经展示了，对话这件事情基本到顶了。

你再怎么加这个算力，再怎么去扩大模型，也就这么回事了。而我今天发现我的ChatGPT已经可以用4.5了，虽然是迟了两周，我们还是用上了GPT4.5，还没有空跟他去提问题呢。

推理模型现在还在快速发展的早期阶段，推理模型这个阶段并没有过完，现在都在拼命地冲这一块。有机会大家可以去试一试通义千问的QWQ 32B那个模型，还是不错的。因为这种模型32B嘛，你是可以在电脑上本地跑的，我就在自己电脑上装了一个，效果还可以，确实慢一点。

再往后这个规划呢，其实一直都在尝试，逐步有可用的版本出来。OpenAI一月份出的operator就是这样的一个产品，GROK3的Deepsearch也是这样的一个规划类产品。Manus呢算是把这个规划又往前推了一步，它已经离开了原来的这种环境，不需要在OpenAI的这个环境下用，不需要在grok 3的环境下用，完全用别人的模型，批了这样的一个单纯的产品出来。

当然了，现在这个产品到底有多成熟多不成熟，我觉得下结论还太早，因为我自己并没有真正的去用嘛，邀请码还没收到。缩小范围，专业一些的自我规划AI agent应该还是有机会的，因为现在的Manus号称是我可以泛应用，所有的行业所有的领域我都可以干，你让我干啥都行。最终能够做到的结果，大家就不要有特别大的预期了。

Manus出来以后，行业的方向必然会发生一些偏转，就甭管这个产品做的怎么样吧，告诉大家了一些可能性。现在哪怕是两美元算一次，这个可能性存在了，手工规划工作流的这些产品就要开始转型了。比如说像Dify，像Coze这种自己画流程图的这种，可能就要稍微的调一调方向了。未来呢应该都是会有自动规划工作流，这块会获得更大的这种关注。

那Manus有未来吗？首先跟大家下一个结论，没有，哈哈。为什么呢？不是因为产品做的不好，也不是因为它底层是没有自己的模型的，这个都不是。大家知道互联网时代。

第一个倒下的独角兽是谁吗？叫Evernote，就是现在的印象笔记。第一个从独角兽的10亿美金估值里退出来的公司就是他。那为什么是他呢？好多人说挺好使的，我还花钱买呢，像我也是花钱买的，而且这么多年一直在付费。为什么这样的产品就不行？原因很简单，咱们说一个像绕口令的话：“有用是最没用的事情。”为什么像绕口令一样说这个呢？因为大家被Manus惊艳到的时候，是因为觉得这东西有用，他给我的筛选力的这个过程很棒。你到底有多少HR需要筛选力？有多少HR现在不是在忙着裁员，忙着自己不被裁，而是说我要去招人？有多少人需要这东西？有多少人需要去看那些专业的报告？其实没有的，用户必然是很少的。像它这个Monica.IM，现在号称一共有700万用户，其实是累计安装量，它的活跃用户基本上可以忽略不计的。而且它这个700万用户，还是收购了一个叫GPT for Google的，一个300万用户凑起来的，他自己就有400万。收购了这么多东西，现在号称700万这个数，其实基本上你就认为他没有就可以了。而这几天有可能会爆发一波，但是未来应该很快就消减掉了。而且真正的专业人士是不会看他的报告的，我告诉你，真正专业人士看他的报告更累，你还得再一个一个再去校对，再去核验，再去看里头有没有说错的地方，这个事是一个很痛苦的过程。AI工具主要现在还是能够骗外行，就像我前面AI时代，文科生很重要这个视频讲的一样。像我这些程序员，一看AI写的代码，就在那乐，你们这个连拼屎山都拼不出来。但是我看AI写的小说，AI画的画我很开心。一些设计师一看AI画的画，这叫啥玩意？那些真正产品经理这些文科生，你看AI写的那些文字也是没法看。他是这样的一个状态，这个东西最擅长就是骗外行，就跟那个很多相声演员讲的似的：“我是这个说相声里边最会唱歌的，以及唱歌里边最会说相声那个人。”这就是AI现在最擅长干的事情，而且专业看报告的人。

现在还在不断的被裁员呢，你给他们提效干嘛？海外应用还要等OpenAI、谷歌和微软再去发力，它在国外的用户是起不来的。就算Manus让我看走眼了，真的是用户量做起来了，那各国政府能乐意吗？你这数据是不是去中国了？怎么还有这样的问题呢？一个武汉公司，做了这么样的一个产品，到全世界去收集别人的调研报告、各种数据，这不开玩笑的吗？而且两美元一次的这个成本，如何平衡这个事，对于他们来说也是很难回答的。

在AIGC时代，可能真正有价值的东西还是娱乐，不是真正的有用的东西。虽然一大堆人都在研究怎么让AIGC有用，但是我觉得依然是娱乐有效。为什么呢？因为它出来的东西不严谨。你给个小说，你这东西写对了写错了，他没事，不会因为说这小说写错了几个字就造成多大的损失，而且有新鲜感，我还看着很开心，这不就可以了吗？

但是你想，他这边出一大堆报告，告诉你应该上哪去买房，告诉你应该招谁不招谁，等最后你把人招回来，发现不好使，你把房买了以后，发现这个房子有问题，你找他吧，他也不负这个责任。所以现在千万千万不要去做有用的东西，这是今天咱们去讲的Manus的这个故事。

埃隆·马斯克的 xAI 拿了 60 亿美金的投资，估值达到 500 亿美金，准备去追赶 OpenAI 了。他还追得上吗？

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。咱们今天来讲一讲 xAI 拿了 60 亿美金投资，追赶 OpenAI 的故事。这一轮的投资里面，英伟达、AMD 都在，还有一些上一轮的投资者。

大家注意，不是说谁想投资他谁就可以的，只有上一轮的投资者，才有资格去投资 xAI。还有哪些人呢？就是协助埃隆·马斯克去收购 Twitter 的这些人，他们是有资格去投资 xAI 的。但是有限制，协助埃隆·马斯克收购 Twitter 的这些人呢，占股不超过 25%。其他的说我是上一轮投资人，他是可以无限制地在里面去进行投资的。你说我这两个都没沾边，那对不起，这个事跟你没关系。

拿到这笔钱之后，现在 xAI 已经是行业老二了。现在整个行业里边最大的大佬是 OpenAI，估值 1,570 亿美金，500 亿美金的 xAI 是第二名，400 亿美金的 Anthropic 是第三名。那你说还有谷歌，还有梅塔，还有字节跳动呢？这个不算，因为人家还有很多的其他业务，是一个巨大的巨头，你不能单独的跟这些纯粹的大模型公司去比估值，这事是不划算的。

这个团队现在也就是一百来人，非常非常精简的一个团队。现在呢，说他拿到大量的美金之后，要干嘛呢？去采购 H200，就是上英伟达那去买显卡去，然后准备组建世界上最大规模的 AI 算力集群。年底了，AIGC 正在进行狂欢。前面 OpenAI 连续开了 12 天的发布会，虽然发布的东西让人觉得稍微有点点小失望，但是也为整个行业指明了方向，这个非常非常重要。

待会儿我们来讲，谷歌呢已经跟上了，出了 Gemini 2.0 Flash 以及 Gemini 2.0 Flash thinking，就是思考模型。谷歌呢还推出了 VEO2 和 imagine 3，一个视频模型，一个图像模型。特别是谷歌的视频模型，现在看演示的话……

要比OpenAI的Sora强非常非常多。其他的国内快手推出的可灵，出了1.6版本的模型，效果也是相当不错的。通义千问最近出了两个模型，一个是2.5版本的QWQ，一个是QVQ。这两个模型呢，一个是做推理的，另外一个是做多模态识别的，就是给他一张画以后，他来告诉你画上都画的什么，效果非常非常的好。

这是现在年底了，所有的大模型公司都在狂奔，然后融资，特别是到第四季度以后，大家也都在狂奔。9月份，Anthropic融了40亿美金，估值是400亿美金，主要给钱的是亚马逊。亚马逊估计实在不行，就把它收下来得了。Anthropic年收入是10亿美金，已经开始有收入了，但是距离盈利还非常非常远。现在所有大模型公司距离盈利都很远。

下面10月份，OpenAI融了66亿美金，估值1,570亿美金，年收入40亿美金。到12月份，xAI融了60亿美金，估值500亿美金。然后国内呢，大家也在折腾，智谱AI融了30亿人民币，街月星辰在上海，这个公司融了数亿美金。一般讲数亿美金的话，就一定是多于1亿美金，你比如叫1.1亿美金，他也敢叫数亿美金。面壁智能融了数亿人民币。这就是现在年底了，大家都在拼命的融钱。

那么xAI到底做成什么样了？首先，Grok 1基本上没什么响度，就说我做出来了，然后号称开源，开源完了丢上去，实际上也没有人去用这个东西，因为这个模型实在太大了，一般人也部署不起。就算你把它部署上来以后，它的各种性能什么的，其实跟现在其他的一些像LLama这种开源模型是完全没法比的，所以Grok 1是没有任何想用的。

Grok 2呢，在x平台上其实我已经用了很久了。现在呢是免费开放，原来你必须是x的付费用户，他才让你用，现在的话不用付费也可以去使用了。Grok 2呢是我在x平台上的主流搜索引擎。如果我想搜点什么事，我不会到x平台上面这个搜索框去搜的，我都会点一下Grok，来告诉我这个是怎么回事。

那个是怎么回事？效果呢算差强人意。为什么呢？就是他生成的内容其实还可以，但是他的输入内容的质量会差一些。为什么呢？你比如说我现在使用谷歌的这种带有搜索的AI引擎，或者是使用豆包，就是字节跳动的，或者使用OpenAI的GPT Search这样的引擎的话，它等于先去搜索，搜索完了以后呢，再根据搜索结果来给你生成相应的这个答案。但是呢，Grok 2的话，它只能够在Twitter里边搜索。

那Twitter里边搜索的话，就会遇到几个问题。第一个呢，就是Twitter的文章都很短，所以呢，它不会有那种特别长篇大论的东西。虽然现在Twitter允许我们发长篇，但反正我每次发推的时候，都尽可能地把它精简到不要折叠的这么一个位置上。否则的话，我总觉得后面的内容对于流量的获取或者对于信息的传递是没有帮助的。所以Twitter上大量的这种短信，搜索完了以后再去发出来的话，效果就没有那么好。

还有一个呢，Twitter上的信息时效性太强，你想去搜索一些以前的事情，其实经常效果不好。这就是我使用Grok的一个感受。那Grok另外一个感受是什么呢？就是比较敢说。你甭管是用Gemini、用Claude还是用ChatGPT，相对来说都比较文雅，说话这个前怕狼后怕虎那么个样子。但Grok的话就相对来说要虎一些，反正我是比较喜欢这种说话的语气语调了，这个不一定每个人都会喜欢。

现在呢，Grok已经开放了API，这个我也申请了。目前为止呢，不能算免费吧，但是它是这样，申请了以后给你25美金，每个新账号有25美金。你把这25美金使完了之前，他不会再找你要钱了。效果呢跟GBT4O比起来，还是稍微有一点点小差异，跟这个Claude 3.5、Sonnet呀、Gemini 2.0、Flash比起来，这个是有差异的，但应该已经可以去用了。你说跟国内豆包、千问，跟这些模型比起来。

基本上是不会有特别大的这个差异，但是呢，它的API里头也有一些缺陷。第一个缺陷是没有语音，包括Grok 2的这个聊天工具，也是没有语音的，必须是打字。因为现在其他的，甭管是Gemini还是ChatGPT，包括我们使用豆包，都是可以进行语音沟通了，他这还没做。

还有呢，就是没有推理。因为现在OpenAI在疯狂地带着大家往推理这条路上走，他没有好好去干这个事情。然后图片生成模型应该叫Arura吧，这个词的意思叫曙光女神。效果呢，还可以，可以接受，但是艺术水平呢，应该是没有MidJourney好。

这个曙光女神的图像模型呢，最大的好处就是百无禁忌。他倒也不至于说跟大家生成很多这个血腥暴力色情，但是你说你给我按照谁的风格生成内容，或者给我生成马斯克的头像，给我生成川普的头像，给我生成任何这种名人头像，这个他是不管你的，七差咔嚓就给你画出来了。

我现在Arura用的还是蛮多的，最主要的用法是什么呢？我用MidJourney去画背景，用Arura去画人物，然后呢，再用一些像Canva之类的这种工具进行抠图和拼接，就可以得到非常非常棒的效果，这个大家可以用起来。现在应该对免费用户也开放了，就是你要到Twitter上，或者是到x平台上，你是可以去拿它画图的，效果很好。

然后视频模型没做，coder模型也就是编码模型和i Embedding模型也没做，就是这种嵌入模型它也没做，没有提供微调RAG，索引增强生成的这个RAG，它都没有提供相应的支持，就相对来说还比较简陋。

然后x自己的API你是没法去调用的，因为刚才我们讲的是xAI的API。你说我希望它能够达到x平台里边Grok的直接的效果行不行，这事是不行的，因为那个里头是有x的数据的。想要用x的数据配合到xAI上Grok的API，想达到同样的效果的话，那个是非常非常昂贵的。

iOS的应用呢，目前据说正在测试，其实我并不认为马斯克。

应该去做一个单独的应用出来，因为你只要做了应用出来，就需要获取流量，这个事还是比较麻烦的。Grok 3 目前正在训练，这就是 Grook 当前的一个状态。然后呢，xAI 还是有收入的，挣了 1 亿美金，但是呢，这 1 亿美金应该是特斯拉给的。现在特斯拉的股东们正在为这个事起诉马斯克。为什么呢？特斯拉的股东们认为马斯克损害了他们的利益。你组建了 xAI，这个事情本身跟特斯拉的 FSD 的部门就是有利益冲突的。然后你还把原来应该属于 FSD 的显卡拨到了这个 xAI。当然是后来他们辟谣了，说我们并没有干这个事情，只是呢，xAI 是优先得到了这些显卡。然后这个该属于特斯拉的显卡呢，后面还是拿到了，并没有让特斯拉花钱买显卡，然后给 xAI 用，这个事情至少从账面上的做平了吧。

时间上呢，应该有一个时间差。马斯克还把很多的原来特斯拉的员工迁移到了 xAI 里边去。你原来在特斯拉这边做人工智能的，现在你到 xAI 那边去做，特斯拉的股东就不乐意了。然后你还让特斯拉向 xAI 去采购了 1 亿美金的这个研发服务，这个就有点过分了。等于你拿了我的显卡，拿了我的人，自己投筹了一公司，跟我还没关系，还得找我要钱。这个呢，有点让我们想起了陆正耀当年在瑞幸咖啡上干的这个活。他这头做了神州租车这样的公司，那头做了瑞幸咖啡，然后让神州租车向瑞幸咖啡买了大量的咖啡券，给瑞幸咖啡去充这个销售额。最后上市了以后，直接被揪出来，说你这个算关联交易，算做假账，七差咔嚓就给做退市了。现在这个官司还在打，还没有结果。

咱们来讲下一个问题，xAI 现在去追赶 OpenAI 还来得及吗？还能不能追上，有没有机会呢？首先咱们来看模型训练这一块。在这一块上呢，OpenAI 已经指明了方向。那么剩下的人呢，梅塔、谷歌、Anthropic 也都把这个雷趟过了，都试了一遍，而且证明了说这条路是走得通的。那么下一件事该干嘛？大力出奇迹嘛，至少在追平 GPT-4O 之前。

马斯克和他的xAI应该是不会有任何问题，因为方向已经确认了，别人都试好了。这个东西其实有点像什么呢？有点像新中国去发两弹一星似的，美国人都试好了，这个东西没有任何问题。我们不用再去担心说条路能不能走得通这个事，我们只需要照着原来已经试通的这条路，冲过去就完了。

在这个过程中，只要是大干快上，招更多的人。那你说很多的技术壁垒怎么判呢？咱们当时处理的方式，就是把这个华人华裔科学家从美国忽悠回来，来加入我们的团队，来去干活吧。然后对于马斯克来说也很简单，挖人呗，挖OpenAI的人呗。这个事总共圈子就没多大，而且OpenAI原来很多人就是他挖进去的，那现在再把他挖出来几个，这个并没有那么困难。

那么下一件事是什么呢？下一件事叫客户获取。你把东西做出来，还得有人用。在这件事情上，xAI是有天然优势的，因为后边有一个x平台，它有一个天然的流量池。x平台的月活用户数有多少呢？6.11亿，就是超过6亿吧。这些用户都是Grok或者叫xAI平台的天然用户，在用户获取上没有什么大问题。

至于收入获取上呢，SpaceX、特斯拉以及x平台都会给他花钱。花钱这里头只有特斯拉是上市公司，有可能会被起诉；SpaceX是不上市的公司，x平台呢更是马斯克一人说了算的。你把一部分的利润挪到这个xAI上来，应该是不会有人说三道四的。

至于应用开发这件事，马斯克现在在做iOS平台上的xAI的应用，这件事应该不是马斯克擅长的。其实谷歌也不擅长这个事，因为Gemini的应用做得简直像屎一样。OpenAI跟Anthropic在努力，做的好坏大家自己去评价，我感觉反而将就能使，但效果也没有那么好，这个主要是因为挂梯子的原因。挂了梯子以后，使用他们的APP的效果就会有问题。

现在谁做得最好呢？实际上是豆包和CC，国外叫CC，国内叫豆包。它目前为止用户量紧跟着OpenAI的，就是现在所有的。

这个AI应用里边儿，用户量最高的肯定是OpenAI，然后第二名就是豆包和CC，第三名的话可能是剪映。再往后应该是一个AI教育的，也是字节跳动出的这个产品。这个就没法整了。

按流量算前十名的AI应用的话，字节跳动大概占两三款，或者三四款的一个样子，而这个是非常吓人的。所以，做应用、做APP这一块，字节跳动是最强的。

现在xAI真正差在哪呢？它差在场景拓展。你可以进行文字聊天，可以进行图像生成了，但其实也可以进行图像识别了，因为Grok有一个杠v的这个模型，我们可以通过API直接去调用，效果我试了一下还可以。就这些事呢，他已经都做好了，但是其他的，甭管是RAG嵌入，还是说做推理、做视频生成，做一些更复杂的这种应用的话，现在这一块还缺乏场景。这个xAI还要往前冲，但这一块呢，就是耗人数，并没有那么大的技术难度，因为真正难的还是把模型往上推，这块是要更难一些。

那咱们稍微比较一下字节跳动跟xAI吧。第一个方向都确定了，因为OpenAI跑最前面嘛，连续12天发布会，给大家指明了方向。那么字节和xAI咱一块追就完了，这个不用再去探索了，也不用再去验证了，大家都去玩这个，大力出奇迹就行了。

在这一点里头呢，xAI的人少，但是呢，要更精一些，有很多顶级科学家在里面。说花钱这件事，肯定马斯克是最有钱的，因为他是世界首富嘛，但是呢，他真正能够直接动用的现金应该没有那么多。就是他想去花钱的时候，也要去融资，也要去找一些朋友们募一些钱回来。

字节跳动呢，就是手里头就有大量的现金，买显卡他们都是很努力的在买。甭管是xAI还是字节跳动，把全世界买到显卡的这些公司里边，第一名一定是微软，第二名就是字节跳动，第三名是腾讯，第四名是Meta，再往后才能是xAI。就是马斯克在这一点上，还是要稍微往后退一退的。

然后，甭管是xAI还是字节跳动，都有一个很棒的特性，自带流量和数据。

就是你想字节跳动有多少流量和数据，x平台有多少流量和数据，这块都是他们的优势。其他的呢，各自的长处。xAI是非常擅长融资，马斯克的名头在这，顶尖科学家的资源是xAI的优势。而字节跳动的话，第一个也还是比较有钱的。字节跳动其实有一点是比xAI强的，是它的场景要比xAI丰富。

像xAI实际上只有一个x平台在前面，是它的用户和它的数据。但是字节跳动的话，有今日头条，国外其实也有这种头条类的产品在运营，还有抖音和TikTok，然后还有很多的商业相关的东西，还有这个飞书，在国外叫Lark，就是办公场景，它也是很完整的。而对于像xAI来说的话，后边这些场景它是不存在的。就算你能把功能做出来，我希望找到相应的用户，然后把这个场景拓展过去，这个还是有些难度的。在这点上，字节跳动是具有相对比较大的优势的。

而且字节跳动在整个的商业化上，也要比x要强很多。大家注意x平台，我们这里讲的是原来Twitter，Twitter只有广告，然后有一些订阅，其他的呢，现在还没有尝试出来。而字节跳动里头，电商、直播、什么游戏，所有的这些东西都在里头跑着，而且跑的都很高。所以在整个的商业场景上，字节跳动要更丰富一些。

然后字节跳动还有一个优势，什么就是APP的开发和运营的能力，天下无双，全世界没有人跟他比好。这就是跟大家稍微比较一下，这两家在AI领域里头正在奋起直追的公司的一个情况。

好，最后总结一下，现在呢，肯定是更多的人参与追赶，这是一个好事。如果现在说都没人追了，剩下OpenAI一骑绝尘，所有人都看不到他跑哪去了，这个事就很麻烦。因为一旦出现这种情况，跑在最前面那公司会干嘛？会躺平，会挤牙膏。Intel前面给咱们演示过了，苹果也得给咱们演示。这件事情就是一旦遥遥领先了以后，他就躺平挤牙膏了。现在遥遥领先了以后，依然在疯狂的奔跑的只有一个公司，叫英伟达。他现在已经完完全全的把其他人都甩掉了。

但是还是在拼命地，不停地出这个新的显卡。像他这么拼命的人，全世界大概也只有他了。希望马斯克可以为AIGC领域贡献一些不一样的东西出来吧。

而马斯克真正贡献出来的AI工具，我对于他的这个能力本身其实并没有那么大的预期。你说马斯克一下推出了Grok 3，比这个GPT-4O或者比这个Gemini强多少，这个事儿我是不没有任何的预期的。但是，有一个什么事儿可以预期呢？就是在审核和对齐这方面。

因为Grok是以“什么都敢说嘴，还特别猛”而出名的，他们的曙光女神的图像生成器是以“百无禁忌”出名的。所以，这是对于AI内容审核、内容合规、内容对齐的一个不同方向的测试。因此，一定要让XI继续跑下去。否则的话，我们就会看到一堆温文尔雅的先生，在那里越来越说得不像人话。

有X AI在里边综合一下的话，也许整个AI平台说的更多东西还是会更像人话一点点。好，这一期就跟大家讲到这里，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。

我们开始第二个故事。OpenAI完成融资，开始摆烂了吗？Day Dev Day都发了些什么奇怪的东西呢？

首先，官宣已经完成这轮融资了，是在9月底这几天官宣的。现在呢，他是实现了超募。什么叫超募？就是我原来说要募多少钱，但实际上得到的钱比这个多，就叫超募啊。他原来说我要募65亿美金，现在实际上是66亿美金，就是多1亿。也是募投后的估值，原来说的是1,500亿，但其实我相信那个数是错的。原来那1,500亿美金应该是投前估值。他现在结束这一轮投资以后的投后估值是1,570亿，所以呢，实际上多了70亿。

那你说怎么会多出70亿出来呢？这个很奇怪，你明明投了66亿，那多出4亿是什么来呢？这个呢大概率是期权池。做这种投资案的时候啊，如果你投前估值是1,500亿，那么投了66亿美金进去以后呢，他的投后估值一般应该是1,566亿。多出4亿来是会做一些其他处理。

那你说如果是4亿美金的期权池，是占多少股份呢？期权池是0.255%。跟传闻中山姆·奥特曼要拿到的7%的股份比，这个事肯定是不匹配的。因为7%的股份如果在1,570亿里头的话，那是109.9亿美金，那是百亿美金富豪了。所以呢，这个具体怎么分配的，多出来的4亿现在并没有公布出来。

那么各家出了多少钱呢？领投方叫兴盛资本，多出了3亿美金。他原来说我出不少于10亿美金，现在一共出了13亿美金。但是呢，他这个特别有意思啊，他自己出了7.5亿美金，叫自有资金。然后呢，发行了一个叫特别目的载体，这个实际上就是说我现在发现一只小基金，这个小基金呢就是为了去投资OpenAI的。谁愿意上来，谁就在这只小基金里头放钱。这个小基金呢是募了4.5亿，所以这两个加一块13亿啊，这是这个领投方给的。

领投方呢还得到了一个特权，一般领投方都会给自己弹一点点特权出来。这个特权叫什么呢？叫Warrant，是认股权证。这个东西干嘛使了呢？实际上是个对赌协议，但是呢，这是一个正向的对赌协议。它规定到明年2025年，如果OpenAI实现了预期收入116亿美金的话，它可以再以1,500亿美金的估值再投10亿美金进去。

这个是一个什么样的权利呢？跟大家解释一下，OpenAI这样的一个公司，从2023年拿到上一轮融资，它的估值是300亿美金，到现在2024年10月拿到这一轮融资以后，达到了1,500亿美金。所以他的估值涨得是非常快的。
现在呢，能够达到1,500亿美金，肯定是做了一些这种承诺，说我今年挣多少钱，明年挣多少钱，后年挣多少钱。这叫财务预测。现在这个领投方说，你这个财务预测如果准了，那你要允许我再以1,500亿美金的估值再投10亿美金去。那可能过了一年以后，OpenAI的估值就已经到3,000亿美金，甚至5,000亿美金了。这种可能性都是存在的，但是你还是要让我用1,500亿美金的估值再往里投。这个东西叫认股权证。

很多的金融机构都喜欢干这件事情，就是说：“哎，我先谈一个价格，然后呢，也投一点钱，但是呢，我们来对赌。如果你实现了，我按当时的价格再投一步。”我以前所在的公司融资的时候，遇到过一次那种认股权证的交易。其实我们自己做早期投资，一般很少干这个事，只有是后期投资才会干这个事情。

当时我们遇到了谁呢？这个投资方叫做硅谷银行，就是后来倒闭了。这个硅谷银行，他呢，当时进来说：“我们也不投资你，我们借钱给你。你可以在我们贷款，而且没有抵押，也没有任何其他的担保。你就可以直接在我这借钱了。”但是呢，借钱的这个协议后，是带一个Warrant的条款的，就是要在五年以后，按照当时我们融资的那个价格，再进来百分之零点几的股份。那其实就很赚了吧，可能五年以后我们都上市了，可能都已经十几亿美金了，那他要按着一个五年前的价格再进来一点点。

这个是以前我们遇到过的，这个是领投方。第二个呢是微软。微软呢是给了7.5亿美金，还是49%。所以跟我上一个礼拜去讲的这个是一致的。就是微软其实动用的叫反稀释权，就是我原来占49%，我以后还占49%。那么差的这部分我给它补上就完了。他补了7.5亿美金，他还占49%。然后软银是第一次进来给了5亿美金，其他的参投方没有公布具体的金额，就是还有一些其他的基金，我们就不再去讲。

然后呢，还做了一些限制性的条款。这个限制性条款特别有意思啊，第一个2.5亿美金起投。如果你少于2.5亿美金，就别参与了。所以任何一个参投方应该都是多于2.5亿美金的。那你说我这没有2.5亿美金，我就有这个100万美金，我想投这个案子行不行？也不是不行，那你又怎么投进去呢？你去参加领投方的那个特殊目的载体，他这个基金里，你就可以转投到这个融资里边，够2.5亿美金了，你可以上桌来跟我谈这个事情。

再往后呢，是叫不竞争条款。这个其实也是比较奇葩的一个条款，通常呢会要求被投资方要做不竞争条款。什么意思啊……
比如说，有一个公司投了一个什么什么项目，那么你这个被投的项目，你不能跟母公司竞争，一般有这样的条款。但这次是反过来的，是要求投资方不可以跟OpenAI竞争，也不可以投资OpenAI的竞争对手。这个确实是有点奇葩，这也是说OpenAI自己太强势了。所以呢，他提出这样的条款以后，剩下的这些投资方都认可这个条款，在上面签字了。

现在所谓的不得投资OpenAI的竞争对手，主要指的是马斯克的XAI和Anthropic这两个公司。那么在这种情况下，红杉跟苹果最后就拒绝签字，表示我们不投了，这事我不玩了。为什么会出现这样的情况呢？一方面，可能是因为不满足前面的领投方特权，特别像苹果，肯定是希望有这种领投方特权的。待会讲为什么。另一个原因是没法去接受这种不竞争条款。红杉这样的公司，估计XAI也好，Anthropic也好，他们应该都投了。以后这些公司再融资的时候，至少要去处理这个反稀释条款，他们也得跟投。一旦投资了OpenAI的这一轮，签了字以后，就没法再去在XAI和Anthropic里边去追加了，所以他也没法接受这种条款，只能退出了。

那么OpenAI这一轮融资呢，是画了很大的大饼，在收入和数据上。第一个，现在他讲述我已经有3.5亿的月活了，这是非常非常大的一个数字。当然，这个数字应该还会大涨，为什么？因为iPhone 16发布了，Apple Intelligence来了，可以把这个数字再翻一翻。这是怎么算的呢？2023年苹果卖了2.35亿只iPhone，2023年里卖的是iPhone 15、iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max这些机型。其中iPhone 15的Pro和Pro Max都是可以使用Apple Intelligence的，加上2024年销售的iPhone 16，都是全系可以使用Apple Intelligence的。所以基本上可以认为，苹果现在可以使用Apple Intelligence的这些机型，去掉中国大陆用户和OpenAI重叠部分的话，再涨出3.5亿来，应该是一个相对合理的猜测。所以，它能够达到7亿左右的月活，在苹果进入之后。

所以，为什么我前面讲说苹果应该得到这个领投方特权，因为它要想让数据继续上升，那苹果在里头一定是功不可没的。后面的话，苹果没有参与这一轮投资。
所以后面，苹果上面继续使用OpenAI的GPT-4O这样的方案，可能就会受到一定的阻碍，有可能会转向。因为苹果原来讲说，我们除了OpenAI之外，我们也在考虑谷歌的，也没准在往后一段时间，真正的全线的Apple Intelligence上来以后，谷歌的服务也会加进来，这个可能性是很大的。

因为在整个这一个协议里边，苹果其实是亏大了。就是苹果如果给了钱，然后把它这个数据做上去，拿到这个领投方特权的话，苹果是能挣到很大一笔钱的。如果OpenAI以后能够放开中国用户的话，那它在原来这个基础上可以再长根，可能1亿多用户出来都是有可能的。

这个是OpenAI的数据，现在有多少人在付费呢？一个月20美金在订这个OpenAI的服务呢？1,000万付费用户。当然苹果加入以后，可能这个数字还能够再翻一翻，甚至更多一些。

现在有多少人在使用API在写程序呢？100万第三方开发者在使用OpenAI的API，再用这样的方式来付费。所以这个数据其实已经是非常好了。今年的收入是37亿美金，但是在今年亏损了50亿美金啊。这个50亿美金的亏损，还没有计算上股权激励计划。

大家说股权激励计划我又没发钱出去，怎么就亏了呢？所有股权激励计划就是你承诺给员工的，这个他未来是会去卖的啊，这个就还是应该把它算成一个成本。像我们以前有一次，有一年是怎么干的，就是公司实在没利润了，就直接把大量已经离职员工的期权注销掉，然后公司就有利润了，就直接可以到纽交所去录盈利了。这是他们比较会玩的一个方法吧。

今年37亿收入，明年呢是116亿美元的收入。如果明年实现了这个，前面的领投方还会再给10亿美金。然后后年呢，要做到256亿美元的收入，到2029年，准备做到1,000亿美元的收入，这个也是很大的收入进来啊。1,000亿美元一年的收入相当于谁啊？相当于Target和雀巢。

但是这个里头，Target的市值就比较低，只有700亿美金不到，雀巢的市值是比较高的，大概到2,800亿美金。但是你想，现在这个1,500亿美金的OpenAI，它一年的收入才三十几亿美金。所以为什么互联网公司或者人工智能公司，所有新科技公司的PE的倍数都很高啊，大家可以去想一想。这还不用算PE，因为没法算PE，它的盈利是负的，他只能算PS。

那么OpenAI准备怎么提高收入呢？很简单啊，涨价，这刚才我们讲的，第一个是用户量会上升。
第二个呢，是说我们的涨价，到年底就准备涨到22美金一个月了。准备在五年之内，把每个月的月费涨到44美金一个月，并没有涨到200美金一个月。到这呢，就是他们把这一次的融资彻底算做完了，已经正式官宣结束了。官宣结束了以后呢，就开始躺平摆烂了。

因为在十月一号刚刚开的开发者日，这个Open AI就是我们就躺在这不动了。十月一号在旧金山，10月30号准备在伦敦，11月21号准备在新加坡开Open AI的开发者日。这一次在旧金山的开发者日上呢，到底有多少人到现场，可能有100多人，反正人不多。预定了100份草莓，因为他们是在现场使用Open AI的API的技术，直接定了100份草莓给现场分发。所以啊，我们猜测现场的人并不是很多。

那么这一次到底发布了什么呢？第一个东西叫Real Time API。因为大家知道，GPT-4O有一个叫高级语音功能，最近是都可以用了吧，可以跟他聊天，效果还是非常不错的。这个产品现在就有API出来了，这个API呢叫实时API。它呢是等于可以随机的打断，而且在整个的开发过程中，会变得很简单。因为以前我们要想开发这种语言教学类的应用的话，必须是先识别，然后再进行处理，处理完了以后，再去进行朗读。而现在你使用Real Time API了，就可以一次性把语音给它，它就处理完了，然后一次性把语音给你输出出来，这个效果就会好很多啊。这是第一个发布的东西，而且这个东西呢，在语言学习、客服类里头会有极其广泛的应用，只是这个玩意儿很贵，它的API的价格是非常昂贵的。

第二个发布的东西呢，叫提示词缓存。什么意思呢？大家知道我们跟Open AI或者跟China CPT聊天的时候，它是怎么聊的吗？你聊的第一句给你一个回复，等你聊第二句的时候呢，你聊的第一句跟第一个回复，就作为下一次提示词一起都扔上去。等于我们在调用的时候，是第一个问题、第一个回复加上第二个问题一起扔上去，才能得到聊天的结果。在这样的情况下，你不是越聊聊的时间越长，这个提示词就累加的越来越多嘛。所以呢，现在Open AI说，那咱们少少了搞一点吧，把提示词缓存在云端，你就不用来回提交了啊。但是呢，并不是说这个钱就不用交了。原来Open AI的输入输出的价格是不一样的，一般输入的TOKEN是要便宜很多的，输出的TOKEN要变贵。现在呢，这些输入TOKEN，特别是重复的部分，你就不用再给他了。
都放在服务端就完事了。所以说这些TOKEN啊，你按五折给钱吧。原来比如说是100万TOKEN一美金的，现在你给50美分就可以了。反而我觉得降价降的不够多啊。这是第二个提示词缓存。第三个给的是什么呢？叫模型蒸馏技术。模型蒸馏是什么呢？就是可以把大模型生成和过滤一些内容，再把这些内容去蒸馏出一些适应特定场景的小模型来。这个呢应该是奔着封杀拉玛去的，并没有模型广场或者市场出来。按道理说，大家争流出一堆小模型来，你应该有一个地方拿来卖呀。但这次没错啊，OpenAI看来也确实发现了自己并不擅长干这个事情。

再往后呢，第四个出来的东西，也就是最后一样东西，是什么叫视觉微调。做了这么一奇怪的一个东西，这是干嘛呢？就是刚才我们讲了，OpenAI是可以允许我们去微调它的这种线上模型的，现在也允许我们用图片再去做微调了。可以输入提示词和图片，对视频模型进行一定的微调，也是对开源模型去的。因为现在我们使用Lama 3加上其他的一些模型，也可以直接实现这种视频微调。现在他准备去把这一条路也封死掉。

Grab就是东南亚打车软件，是第一个使用这个视觉微调技术的公司，做了一个demo，主要是干嘛呢？识别交通标识。这有可能是对着马斯克的FSD去的，给FSD添堵去了。

那这一次发布为什么说摆烂了呢？第一个是没有任何新模型出来，也没有任何新的方向出来。说我们又可以有些原来做不了的事，现在可以做了，都没有。这里头唯一可能稍微新一点的东西，就是实时API。其他的呢，其实都是别人已经做好的东西，他要上去给人家添堵，或者去跟人竞争用的东西。

开发者日里边，开发者真正关心的是什么？真正想看到的是什么呢？就是新的开发方向，原来做不了的事情你能做了。而real-time API是原来做不了的，现在能做了。但是其他的，比如说模型蒸馏、视觉微调，其实都没有新的功能，都是在跟拉玛竞争。

另外呢，开发者希望能够看到新的商业模式，这次完全没有。开发者希望看到一个东西，提速降费。因为大家知道，调用OpenAI的API是有速限制的，你不能调太多，也希望每一次调用可以便宜一点。这一次整个的发布的所有产品里头，只有提示词缓存算是变相的降价，但降的也不够彻底。我的提示词都已经在服务端了，你还是要找我收钱，只是收的比原来便宜而已。提速完全没提，成功故事也是开发者希望看到的东西，这一次只有两个成功故事。
一个就是现场吃到草莓了，因为现场呢使用 Realtime API 做了一个应用，直接去呼叫“请给我送草莓来”，订了一份外卖出来。另一个成功故事就是 Grab 进行交通标志的识别。

那你说去年的 Dev Day 发布什么东西？是不是这个 Dev Day 都是发布这种东西呢？咱们看看去年啊，第一个去年发布的是 GPT-4 Turbo，有新模型出来。然后第二个呢是去年发布了 GPTS，发布了 GPTS 商店，就是大家可以自己去做自己定制的 GPT，这也算是有一个新的商业模式，新的流量在赋能进来，就是 GPT 商店。很遗憾啊，GPTS 商店现在基本上烂尾了。

还有一个叫 Assistance API，是协助很多开发者开发自己的这种聊天机器人的，但这个现在好像也没有听到什么响动。然后达利 3 的 API 出来了，就是可以拿它去画图了，这个呢现在应该有人用，但是应该不多。在画图这一块上，我觉得 OpenAI 跟 Midjourney 和最新的 Flux 的竞争上，不是特别占优势。然后是 Audio API，也就是语音转文字、文字转语音，这些 API 是去年开发者日上发布的。

然后做了这个叫 Copyright Shield，就是对版权进行音乐的保护，还给出了用户模型计划，也就是让用户自己训练和建立自己的模型。做了 Vaspers 这个 Large V3，也就是这种语音识别模型的第三个版本，也对 GPT 进行了提速。这是去年做的，所以我说他今年呢基本上是摆烂了，给的东西非常少，反而融资已经结束了，咱们就再接着折腾就完了。

而且啊，按照苹果和红杉透露出的这些信息，OpenAI 在明年应该还要再融一次钱，因为他现在融到的 60 多亿美金应该不够他花的。明年如果不再融一次的话，他还是会死，所以这个也是很多人觉得很危险。

另外呢，今天早上还突然上线了一个产品，叫 GPT-4O with Canvas。这个东西呢，其实是有点像 Cloud 出的叫 Artifacts，一面是输出框，一面是输入框，另外一面是编辑的代码或者文档，你可以在两边同时进行处理，而且呢可以进行多人协作。GPT-4O with Canvas 这个东西呢，从用户体验上说一定是有提升的，但从模型本身来说，并没有什么大的改变。在现在的这样的一个时代，很多人都在去讨论说，唉，OpenAI 如果不行的话，是不是 AIGC 的泡沫就破掉了，是不是出问题了？这个呢肯定是会有一定问题的。
有可能会有一定的泡沫在里头啊。老大一旦摆烂，行业就会衰退啊，这个是非常危险的。现在OpenAI融资之前出的是GPT-01，融资以后就马上不一样了。就跟很多那个什么似的，结婚之前，甭管是男方还是女方，都是表现得很好。一旦结婚了以后，发现哎，都摆烂了。这个是我们原来谈恋爱的男朋友女朋友吗？好像就不是那么回事的那种感觉。

OpenAI这一次就没有给出任何新方向，而且前面挖的很多坑，到现在也没有填上。包括他的Sora的世界模型，就是做视频的一个模型，到现在也没出来。还有很多他们说要去做的事情，到现在都没有做出来。现在呢，OpenAI其实已经开始思考如何在现有的体系下挣钱了。这个其实是很危险的，因为呢，如果没有真正找到新的盈利模式，只想着在现在这个收年费的方式上去涨价，这种挣钱方式不是整个行业希望看到的。整个行业还是希望他能够给AI领域带来一些不同的商业模式。

现在OpenAI想干的事情就是，第一个涨价；第二个呢，跟政府合作。OpenAI要跟美国政府以及比较友好的一些政府直接进行合作。山姆·奥特曼也确实有一点点的这种政客的属性吧。那么老大的职责，肯定不应该是小富即安，而应该是为整个行业寻找方向。现在呢，OpenAI在老大这个位置上已经有点越来越怎么说呢，不那么合格的一个状态了。咱们还要看看未来到底是向哪个方向发展。

如果OpenAI就站在那不动了，可能到2025年就是AI agent都要爆发了。因为原来大家不太敢在AI agent上做过度投入的一个核心原因，是害怕OpenAI自己突然爆发，然后把AI agent所有的东西都给覆盖掉。如果OpenAI自己就站着站着了，后边涨涨价，然后就这么着了，可能围绕AI周边的各种创业和应用就会大量冒出来。不会说我做完了以后，哎，OpenAI1升级发现已经被干掉了。这个怎么说呢，也算是对行业的一个小利好吧。但是没有新方向的话，对于整个行业来说还是很危险的。

好啊，这就是我们今天讲的第二个故事，就是OpenAI终于完成了融资，融资完成了以后就开始摆烂，这样的一个故事啊。

谷歌裁员是不是裁到大动脉了？原来呢，很多人都讲，裁员裁到大动脉，就是你把他裁了以后，公司不赚了。为什么最近大家在想这个问题呢？因为他把Python的基础团队裁了，把Flutter和Dart团队也裁了。人们不禁要问：你到底要干嘛？谷歌不是要发展AI吗？而现在，用AI的话，有非常多的AI项目是用Python这种语言来编写的。谷歌，你到底混不混了呀？这日子不过了。

Flutter这个更是奇怪。为什么呢？这简直是天塌了。因为Python，其实社会上支持它的公司和团队非常多，包括像苹果、像微软，谷歌当然也都在Python上干活。对吧，那么你今天谷歌不干了，还有别人支持。而Flutter和Dart这种东西，是谷歌自己推起来的，自己发明自己推，推了半天以后说哎，我不干了。那所有在Flutter和Dart这条路上的人该咋弄啊？我自己也是个Flutter程序员，我是可以用Flutter去写安卓应用和iOS应用的。但谷歌，你你还干不干了？

谷歌自己推的很多技术，最后其实都是烂尾了。所以大家也害怕，这个你日子不过了。现在，死在谷歌手里边的案子其实是蛮多的。虽然我们现在觉得谷歌是一家挺大的公司，但是有很多谷歌的案子也挂了，比如说谷歌眼镜、Google Plus、Google Wave、Google Reader这样的项目，都是原来很多用户喜欢，甚至忽悠了很多人跟着去抄袭的项目，最后都不玩了。难道说今天把Python裁了，Flutter裁了，这也是要干这种事吗？

大家要知道，谷歌支持和推进的开发语言是非常多的。有没有人想过，谷歌是用什么语言做开发的呢？有些想这种问题的人，就是呃，离互联网行业…\n离整个IT圈都太遥远了。就是谷歌自己主导和支持的开发者社区，或者说开发语言：第一是Go语言，第二个是Dot，就是刚才我们说裁员的这个；然后是Python，谷歌是花了非常多的钱去支持Python；再有Java，现在谷歌已经没有那么支持，但还是有。现在它支持的语言叫Cotley，还有叫Fuchsia，以及Flow，这都是谷歌支持的开源的，或者说技术开发语言。

今天谷歌在根子上动了，就是刚才我们讲的Dot、Flat和Python，都在这个范围内。那么这次被裁的，到底是一帮什么人呢？什么叫基础团队？Python基础团队干嘛呢？谷歌到底是不是在用Python编程啊？有没有人有过这样的疑惑：谷歌以后还用不用Python了？是不是？也有人有这样的疑惑，因为大家都用Python，比如Python，我用3.6，他用3.5，这个人用3.2，那个人用2.7。Python有很多很多版本，每个版本之间差异还是很大的。那谷歌到底用哪个版本呢？

这件事呢，就是由Python基础团队来搞定的。他们会去研究一个版本，说这个版本对谷歌最好，最稳定，对各种新特性都非常完整，我们要去用这个版本。谷歌里边到底用哪个版本的Python，是他们说了算的。Python里边有很多的第三方工具和工具包，这些东西到底用哪个不用哪个，到底应该怎么用，这些事呢，也是由这个基础团队来去搞定的。不是说我们一个小公司里边，我就可以随便用。像以前我们公司，大家去写程序的时候，谁引用了第三方包了，谁引用了第三方工具了…\n说都不带说一声的。
为什么公司小，发现不会玩的就抬头问一嘴就搞定了。但是，对于谷歌这种几十万人的公司来说，这是不行的啊。哪些第三方包可以用，哪些第三方包不可以用，应该怎么用，不能怎么用，这个都有人规定。这个就是技术团队。然后啊，Python里头有哪些bug怎么办？他要去推动Python开发者顺序去改bug，而且呢，是要按照谷歌要求的去改修，先改谷歌提交的bug。

那些刚才我们讲的第三方工具包，第三方库出了问题怎么办呢？啊，也是由这个团队去跟维持这些第三方工具包的这些团队去沟通，说来啊，我们谷歌用了你这样的一个系统，你能不能帮我把它改一下啊。

啊，前一段时间，是微软的一个还是open AI的一个人用了别人的一个什么库，然后人家找找他要钱的时候，他就不给钱了啊。这个也是如此，谷歌呢也是这样，就是我用谷歌的名头来压你，说你看我是谷歌的，我发现这有一bug，你先给我改这个，其他的你慢慢改，先改改我这个。而且我希望你改成啊横着的啊，还是希望你改成竖着的啊，提这种要求。

包括什么呢？Python呢，下一个版本往哪个方向走，我们使用的这些第三方的工具和库，下一个开发方向往哪边走啊，这个基础团队都会去给人家提意见。而且提完意见，有时候他们还给钱，我给你钱，你先往这方向错，然后跟所有开发者的社区进行沟通，进行资助啊，他们有时候会资助这些开发者社区，然后引导开发者社区改进的方向。这是他们要去干的事情。这个团队也不大，10个人。

除此之外呢，可能也还做一点别的。做什么呢？刚才我们讲了啊，他们经常会在Python的各种标准组织啊，Python的开发者社区里边活动。那么这些人很多就是社区领袖啊，社区的一个老大啊。他们也会有这样的这种身份。但是这一部分呢，他稍微有点灰色，因为社区领袖这件事呢，他算是你工作之外的事情，不是谷歌发钱让你去做。谷歌发了钱，是让你去把谷歌内部的开发过程改进，开发工具链对齐。至于Python社区那边的事情，是你应该业余时间去干。但是谷歌呢，原来也是睁一只眼闭一只眼。为什么呢？他其实是赚了。他通过把这些老大们塞在自己的公司里，圈养起来，给他们发一些钱，就可以控制全世界的技术标准和开发社区的改进方向。这件事其实谷歌是赚大了。这就是海选基础团队干的事情啊。

那么这个团队所创造的价值或者如何制定OKR呢？如何考核呢？这个事其实是比较难考核的。你说这个团队在对吧，那么大家顺畅的开发了，然后等开发出来成品，挣到钱了，那么各个部门啊，各个相关的小团队就会说，哎，你看我做的好啊，我把bug解决，我把这客户接上了，我挣着钱了啊，跟这10个人没关系。等你出了毛病了啊，因为这个或者是某些第三方工具链管理的失误了，导致谷歌出bug了，那他们全是坑全是锅。所以这种团队其实很难考核的。因为我以前干过这个事，我以前干的叫什么，叫开发者关系。那么这件事情呢，对开发者团队的KPI来说，就是很痛苦啊。你说你到底算是一个哪件事是算你做对了，做对了都有各个子部门，真正执行部门他们做对了，做错了都是我的事。原来我就干这种吃力不讨好的事情，所以这一次呢，也稍微有些同感。

大家要知道，谷歌这种公司呢，其实是整个开源生态的最上层。为什么这么讲？因为他支持了大量的开源的这种社区，给钱啊，真的给钱。那么这一次把Python的基础团队干掉，这些人里头肯定有一些是社区领袖。这些人干掉了以后，整个开源生态圈的上层就不稳定了，就会出现一些问题。那么到底什么是开源软件？其实前面我们讲过很多啊，开源并不是拿来就可以用的东西，你是需要社区的维护的。对吧，社区里头很多都是大公司，比如谷歌、微软。对吧，甚至微软还一口气把GitHub——全世界最大的开源仓库给买下来。买完以后，它说：“我也不指望你挣钱，我就不停地给你贴钱就完了，然后你为大家去服务吧。”很多开发者、社区的负责人和组织者，都是被大公司所招募。这样，他们可以影响社区走向。这个是非常重要的一点。其实，整个开源社区有点像早期的莫沙特时代的艺术家。你想，那个时代的艺术家是怎么活下来的？对吧，他们非常有才华，但生存第一个要靠一些荣誉性的公平职位，比如宫廷琴师、宫廷指挥家、宫廷作曲家——这不就跟刚才我们讲的10人Python基础团队，入职到骨骼里的那些社区老大一样吗？这叫荣誉性宫廷职位。

第二个呢，他们有这种叫委托创作。哎，你既然做了宫廷乐师，我过生日给我写一个歌吧，这个叫委托创作。这实际上跟刚才我们讲的10人团队干的活也差不太多。还干什么呢？他们自己也出版和销售一些作品，然后呢，教学，我要教大家怎么用这个东西。实际上，这也是跟刚才我们讲的这个基础团队干的活是一样的。所以，这些人的生存状态是什么呢？其实是被贵族们所供养起来，或者叫奉养起来的一帮人。对吧，就像传统的音乐家、艺术家、画家，他们是这样来生存的。那个时候，有很多的艺术家愿意资助他们。现在呢，谷歌不干这种事了，他们一边赚钱一边裁员，他并没有亏钱，他一直在挣钱。那意思是什么呢？老大我不当了，原来我是当老大的，那么老大身上有很多的责任，这些责任我不背了，原来我养着他们，现在我不养了。谷歌出了钱，以后让这些人到社区里去活动了。以后这事咱不沾了啊。
奉养艺术家这件事，了才能够是贵族。以后谷歌说我不是贵族，我也不是技术领军者。现在被Open AI被微软打的都不行了，这个事实在是没法整了。咱现在已经不用冲这个大头蒜了啊。这就是骨骼现在的状态，自己够用就行。社会责任，不存在的。

那么大家想想，这种团队把老人裁了，用年轻人替行不行？因为谷歌这次并不是说，我就缺这10个职位，把他们干掉。而是什么呢？就是我把这10个人从美国裁掉了以后，到德国慕尼黑再去招聘人，再去替换他。或者说，慕尼黑的某一个团队，直接迁移到这一边，让他们去在慕尼黑接着干同样的Python基础团队所干的事情。然后像Dat和那个弗拉特，谷歌也说我还接着干，不要担心，我还干，但是呢，我把美国的人裁了以后，我到印度到墨西哥再去招人，再去把这个坑填上。

那么你说我们把老人裁了，换些年轻人为什么不行呢？35岁啊，这些人肯定都超过35岁了。第一个事情还是要做的，将一部分人从美国，材料从欧洲、印度、墨西哥去招，这样呢，其实是把成本降下来的一个玩法。内部呢，说的清的那部分的任务未必完不成。刚才我们讲了，他在内部进行工具链的维护，进行标准的这种测量，或者说一些Tyson版本的一些维护，或者跟社区打一些交道，这种能够摆在纸面上，可以写在你的OKR报告里的这些内容，还是可以做到的。

但是内部说不清的那些任务啊，你比如说你原来是社区领袖，那是什么，不知道啊，这个跟我没关系了。脸啊，这个事是不存在的，我们也不要脸了。恩怨肯定是留下来了。你以为把这帮人裁掉了，他不是谷歌的员工了，这些人就不再是原来社区领袖了吧？他依然是社区领袖。你需要跟这个社区去打交道的时候…\n你还是要跟这帮人打交道。有些人可能开开心心的拿够了钱，然后说没关系；也有些人觉得说，我被踩了就是一种耻辱，我就跟你耗下去了。这种事是一定会存在的。所以，谷歌真的把这些人裁掉了以后，他这些恩怨还是要留下来的。谷歌正在失去耐心。这种有半只脚已经踏到社区里边的团队，其实并不容易管理。为什么呢？因为他们有自己的节奏和文化导向，而且这些节奏跟文化导向未必跟公司合拍。你可能跟他们说很多事情：“我们现在OI AI优先了，我希望这AI这个向哪个方向走，我们要做什么什么事情。”谷歌的Python基础团队的这些人，这些社区领袖们可能说：“这算啥呀？这对我们不重要。我们现在有更重要的其他事去干。”

所有的企业去招了社区的人回来上班了以后都会遇到这种问题。就像我前几天跟大家讲的，某月招了小米社区的人去做喜悦的新媒体运营的时候，他就会遇到很多新问题，他以前没遇到过对吧。但是还有一个问题是什么？就是你一旦把社区的人裁了，当年你有多风光，裁了这帮人以后你就有多丢人。因为这些人其实是有话语权的，他们会出去讲的。这些团队本身啊，第一不太好管理，第二呢，他的贡献其实是相对比较难以衡量的，比较难以评估。因为我自己也是如此，原来就专门干这个的。这个方向呢，在公司内部其实都是很难混。我们就属于在外边人五人六的，你看你是什么什么社区的组织者啊，你还代表什么什么公司，别人都比较给面子。但是回到公司里边，你去跟公司各部门、各个老板去沟通的时候，他们就问你是干嘛的呀？你给公司创造什么价值了吗？他们问我这种问题的时候，我还说不清楚。这个也是很痛苦的。在这种时候，谷歌还是需要投一点耐心资本，这个还是很重要的。那么，想一想，谷歌把这帮人裁掉以后，会有什么样的损失呢？

第一个，短期内一定会鸡飞狗跳一段时间，对吧？你想维持一个几十万人的公司，大概刨去销售，也应该有几万人的这种大的研发团队。这么多人都需要使用各种编程工具去编程的时候，整个工具链的维护，包括各种的Python语言，各种bug的管理，这一部分你换了一帮新人来，甭管对于新人、旧人，还是走掉的人，都是巨大的压力和巨大的不确定性。这个是必然的，他一定要有一个磨合的过程。而且呢，人心惶惶一段时间也是必然的。为什么？因为公司内部不仅仅只有Python和刚才我们讲的Dot和flat这些东西，还有那么多——比如Go啊，Courty呢，Java呀，Tensorflow，还有这么一大堆工具，都是他在维持的社区。那么，这些团队咋办呢？你既然把最重要的Python团队干掉，然后把亲儿子，自己推下来的Dot和弗拉特干掉，那其他的团队绝对是底还干不干了呀？这日子还过不过了？

在中期呢，磨合一段时间，这个日子也还能凑合过得下去。这就是谷歌现在的状态，说这些人新人上来以后再练习练习，哪怕在德国慕尼黑，我相信他们招到的这些人本身能力还是很强的，进行一段时间的上手训练，或者说一些文档的传承，应该也还是能够让公司继续运转下去。但是运转的过程中出现各种碰撞，磕磕碰碰，也是避免不了的。

那么，从长期来说，第一个，一些技术方向就会发生偏移了。原来这些社区里边，技术方向都是谷歌说什么，就往哪个方向偏，绝不可能跟谷歌有二心，因为第一…\n谷歌出钱，第二技术社区的老大，就被谷歌招呼去当上班了。未来的话，就是谷歌对于整个技术方向，对于这种浅层的或者叫隐藏的技术标准的把控力就会下降。第二个呢，原本围绕谷歌运转的各种各样的开发者社区，就会找新主子，比如说美坦、微软啊，或者Open AI，他们就会向这边去靠拢。哎，如果没有现在地缘政治这么乱的话，其实中国的一些大公司，也是很喜欢招聘这帮人的，也是很喜欢支持他们当地的这种开发者社区活动的。为什么？因为中国人支持了以后，都是现场猎头，直接挖人。

未来呢，这些社区就会分散掉。对于谷歌来说，老大肯定不好当，但是他可能没有想到另外一个问题，老大不好当的同时，更不好退。很少有老大说，我可以安安稳稳退下来的。为什么？因为这个叫破鼓万人捶的，你一旦退下来以后，而且退的过程中有人开心了，有人不开心了，而且这些开心不开心的人还有话语权，至少是社区里边的话语权。那么后边怎么弄？谷歌维持了这么多开发展社区，挨个给钱招聘这些社区大佬回来上班，给他们发钱。那么，原来谷歌能够得到一个巨大的便宜是什么？是招聘啊，谁行谁不行，你让这些大佬去给你招聘，效果好的一塌糊涂。他一定是能把社区里最好的那帮人，都招回来。对吧，那以后就没有这个了。再问这些大佬，“去谷歌好吗？”大佬说，“不好啊，你到那干两天，人家把你干掉了。”

所以他这种啊，从老大的位置上退下来是很危险的。不要过度解读啊，最后是什么？就是恩怨会陪伴很久。你把这帮人干掉了以后，有记仇的。不是说所有人都记仇，但一定有记仇的。他觉得我们在谷歌里头工作很重要，我们让谷歌发展成这样，也是有巨大贡献的。结果你啊，用人朝前，不用人朝后，我们都干掉了这个事啊，我给你记着呢，小本上记上，只要以后有机会，一定要给你上点眼药，一定要给你处理一下。这就是谷歌这一次裁员啊。真正给我们带来的一些想法吧。就是他也没钱了，也不想当老大了。做了这样的一个决定，就要承担所有的后果。有些是短期的，有些是中长期的，有些可能会伴随一个人的一辈子。那么，后面看看，到底是谁可以接过谷歌的这个接力棒，这个重新成为世界的，这种技术社区的老大吧。原来这个位置是谷歌的，下边看看微软是不是愿意接这个棒吧，或者是其他，看看还有没有其他人，愿意接这个棒的啊。其他人还真没有那么容易。谷歌，其实一直是伴随开发耳社区一起成长，他总能把开发耳社区里最强、最最棒的那几个人，全都拎到拎回来。这都不是白花钱的。未来啊，这个日子就没有那么好过了。