移动应用网站开源仓库的数量激增，AI真的开始改变世界了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

网上流传着一张图片，四条长得非常像的曲线。第一条是域名工业简报，他们提供的2025年新注册域名的数量；第二条是iOS APP的数据，来自于Sensor Tower；第三个是GitHub美国的有质量推送数据；第四个是GitHub英国的有质量推送数据。他们的数据基本上都是这样：先向下，然后突然就开始陡峭的上升。这个时间点，是在2025年第三季度开始，所有数据开始往上涨了，平均上涨了30%到40%的涨幅。

这个图片来自于英国的《金融时报》，2026年2月5号发的一篇文章里边画的这个图片。这个文章是来自于人工智能专栏，标题是《这会是AI代理智能体的起飞时刻吗？》。你看，所有的数据都涨上去了。很多人在讲说2025年就是AI智能体，或者叫AI Agent元年，结果到2026年好像没什么变化。现在给你看看，变化在这里。

本期内容概览

今天的故事咱们分几段来讲：

• 英国《金融时报》的文章到底说了什么；
• iOS的APP审核平台压力暴增，应用多了，那审核的一定是压力上去了；
• 生产力大爆发来了吗？怎么没有感觉到；
• 中国人的数据在哪里。

英国《金融时报》的数据解读：全面爆发

首先，英国《金融时报》给出的图片到底说明了什么？到了2025年末，新增网站的注册，更准确的说是域名注册作为代理指标，同比增长了34%。也就2025年的最后一个季度，突然这个数就涨上去了。大家知道我们访问网站的时候，甭管你打的是Youtube.com还是google.com，这都是域名。你要有一个新网站，你要去申请一个新域名。域名这个数据已经好长时间没涨了，突然就蹭涨上去了。

2026年1月份iOS发布的APP比去年，也就2025年1月份多了55%。这个数是非常非常大的。英国和美国的GitHub有质量的push，为什么要算这样的一个数据？因为GitHub上有很多数：

• Star（星）：就是我喜欢这个仓库，我打一星；
• Commit（提交）：就是我提交了一个信息，我就commit一次；
• Push（推送）：有质量的push，有可能会包含多个commit，就是他确确实实是把这个项目往前推了，才会有push；
• Release（发布）：就是我们push了几次以后说，这个版本我们把它封住了，大家可以用这个版本了。

所以它统计的是push的数字。2025年的三季度已经比2025年之前的趋势也是涨了30%，明显的偏离了此前的趋势，直接就竖着上去了。

爆发的原因：Claude Code与Codex的普及

为什么2025年第三季度所有的这些数据都有这么明显的抬升？第三季度应该是7、8、9三个月嘛，那其一定是4、5、6的时候出事了。Claude Code和Codex发布，并且开始向Plus用户开放。大概4月份这个产品就发布了，但是最早的时候，这两个产品都是给200美金用户使用的。到5月份，这两个产品开始向Plus用户开放，也就是20美金的用户都可以去用了。

我记得在Codex下放到我们这种20美金用户的时候，我还专门录了一条视频，在讲一个话题，叫做“技术平权时代的到来”。看来我当时并没有讲错，现在有宏观数据可以来印证我当时讲的东西了。确实技术平权了，大量的新的应用、大量新的网站、大量新的代码都在爆发出来。

AI变革的质疑与“行为艺术”

这篇文章是针对近期大家对于AI变革的一个质疑，说AI花了很多的资本支出，甚至玩出了很多行为艺术，但是你没挣到钱。什么叫行为艺术？大家知道谷歌要做1,800亿的资本支出，来去建新的机房，但是他手里又没有这么多现金，怎么办？他发债。

那发债怎么就算行为艺术？企业玩不转，企业缺钱都会发债，你只要信誉好，大家就会去买你的债券，这没毛病。但是谷歌的债券是100年的超长期债券。像中国政府也就是20年、30年、50年，人家谷歌直接来100年。估计他是信了马斯克的话了，以后钱就已经没有任何意义了，我现在把这个钱借了，100年以后我压根就没打算还。所以为什么管这玩意叫行为艺术？

花了这么多钱出去以后，并没有看到经济增长，AI企业也没挣着钱。虽然有很多人失业，但是依然有一堆人在那质疑AI到底是不是泡沫。《金融时报》就拿出了数据进行反驳：

说在宏观上生产率统计里头，AI的经济影响一直难以被清晰的量化，但是软件代码的产出可能是最早出现的可见信号的领域之一。他到底挣了多少钱，这事我们没法统计，但是代码量上去了，应用数上去了，网站数上去了，这个数是可以看到的。

三组外部数据源：域名注册、iOS上线、GitHub push。过去一年，编码软件产出指标出现了同步抬升，像是AI辅助开发（也就是Copilot或者是Agent）带来的供给侧变化。以后不玩AI辅助开发的就会被淘汰掉。

iOS APP审核压力：围剿AI套壳应用

另外一个侧面，也反映出了相同的问题，就是iOS的APP审核压力突增，开始围剿AI套壳应用了。有报道说iOS App Store的审核部门工作量急剧上升。大家注意，像我们以前发布的应用，发安卓应用，谷歌审核一般是比较快的。但你要想发iOS的苹果应用，这个事就很费劲，就是iOS的这个审核是相对来说比较慢的，有的时候需要审几周的时间。2026年1月份比2025年1月涨了55%的提交量，这对于他们的审核团队来说是天就塌下来了。

现在提交上去的应用，一定是大量的劣质应用，只是简单的在AI大模型外边套个壳，甚至要求用户自己去支付Token成本。大家要注意，前边我们说的这个iOS应用上升了55%，这个是Sensor Tower的数据。Sensor Tower是一个数据调查平台。你这个产品没有到iOS上面去真正跑起来，没有通过审核的话，它是没法在Sensor Tower上去报数据的。所以到底被刷掉了多少应用，我们不知道。审核通过的应用涨了55%。

苹果的应对措施

审核团队有没有对这些小白用户们友好一些？没有。2025年11月13日，苹果专门修改了审核标准：

• 限制数据共享：限制应用把用户数据共享给第三方的AI。你必须要写清楚我到底把这东西给谁了。如果你没写清楚，你自己把这个数据直接扔给AI去用了，就直接下架。
• 打击仿冒误导：苹果还强调要对这种仿冒误导相关的问题进行严肃处理。我们现在想去做一个仿冒的YouTube或网飞，有了Web coding以后，非常容易搞定。但是我们不可以去做这种仿冒的，你长得越像，被iOS审核平台干掉的机会就越高。
• 整治医疗诱导：现在还出现了大量医疗相关的诱导性APP，这一次苹果还专门出来点名了。比如给你的手拍一张照片，建议你看什么大夫或买什么药。这个确实是有些风险，它里头有一定的欺诈性。

生产力大爆发了吗？背后的逻辑

那么生产力大爆发了吗？怎么没感觉出来？《金融时报》有一些东西它是没说的，就是在2025年三季度之前，其实所有的数据都是在下滑的。它那个数据不是平缓上升，突然陡峭的长起来，而是向下扎，扎完了以后突然陡峭的长起来。

1. 为什么此前数据在下滑？

• 网站流量下滑：因为大量的网站流量在向中心化的平台聚集，再去做网站不划算了。现在大量的人直接在ChatGPT里聊两句就可以了，不需要上你网站上去看了。原来我们还可以通过谷歌搜索把这个流量导回来，现在谷歌让这个流量在自己的AI模式里处理完，不让它跳转了。
• APP数量下降：APP的流量也在被超级APP所掠夺。大家都去看TikTok、YouTube了。做个小APP推广成本不断上涨，且用户留存很差。
• GitHub推送下降：以前很多GitHub仓库是由程序员业余时间在维护的。程序员大量失业，或者是为生计担忧的时候，谁有那闲心思去搞副业？

2. 为什么突然上升了？

因为Claude Code和Codex为封闭的程序员社区带来了很多新鲜的血液。原来一帮产品经理、设计师或者财务、法务，这帮人一拍脑袋说这不难，我也可以上，你行我也行，他们也变成程序员冲进来了。所以这个数据突然开始上升了。原来靠程序员搞定的这个事情，程序员已经都不干了。

3. 新增的代码和应用是什么？

网站和iOS应用多出来这些，很多就是个人开发者、新开发者开发出来的项目。这些项目通常只是完成了基本功能的原型产品，里头大量的适配、兼容性、安全性、并发效率，这些他们都没考虑过。所以像现在甭管是OpenCloud做的那个论坛，还是其他的一些新的网站，上线没几天就被人把数据库拖出来了，因为这些项目压根就没有安全相关的这种设计和架构。

4. Vibe Coding带来的变化

GitHub上提交代码为什么会突然上升？

• 版本控制需求：使用Vibe Coding的人，无论是新人还是老人，都需要做版本控制方便回滚。Vibe Coding经常是一句话改几十个文件，出错只能回滚。
• 开源框架调用：Vibe Coding过程中需要调用大量的开源框架与插件。大量非程序员涌入提出稀奇古怪的问题，促使项目对这些问题进行回应和代码更新迭代。

中国人的数据哪去了？

咱们看了半天，iOS、GitHub、域名数据里有没有中国人的数据？这次中国人的创新能力应该是受到了一定的限制。

实名制的门槛

因为咱们这的APP也好，域名也好，登记都需要实名制。登记实名制这个事，对于程序员来说不是那么复杂，但是对于非程序员来说，或者对于初级程序员来说，这个门槛很高。所以这一次爆发的非程序员，他们面临APP实名制和域名实名制这两件事，应该是一门棍被打回去了。至于GitHub，国内不使用特殊手段登录很费劲，所以数据可能不多，即便有也可能模仿成了美国IP。

OpenCloud的爆发

真正给中国人解绑的东西叫OpenCloud。我们只需要摆一个小主机在家里就可以去赶上AI这班车了。大量的OpenCloud主机都被中国人所创建：

• 成本低：中国的各大云厂商都在推OpenCloud套餐，非常便宜，有的一年才十几块人民币。
• 无须域名与实名：OpenCloud上去以后，它不需要域名，不需要从外边直接访问，它可以自动跟你的聊天机器人沟通。这也算是救了中国的各大云计算厂商了。
• Token成本优势：OpenCloud所燃烧掉的大量的Token也都是在中国燃烧掉的。因为中国的Kimi、GLM、Minimax这些模型，要比美国的GPT、Gemini、Claude便宜很多（大概只是1/10到1/20）。

权威媒体比如路透社报道：OpenCloud在中国尤其受欢迎。再算上中国的人口数和程序员数量，OpenCloud主机数和燃烧Token的数量超过全球一半这个事，是符合逻辑的。

结语与展望：寻找价值与云厂商爆发

最后到底我们该干点什么？AI起来了，代码量已经冲上去了。

首先，这些新增代码里头，真正有价值的是哪部分？不是那些有巨头潜质的（没法挑），也不是骗子APP（没未来）。真正有价值的是那些粗陋的小白原型应用。这些项目虽然技术缺乏创新，但是他们确实解决了原来很多没有人愿意去解决的问题。

程序员跟创业者现在该干点什么？寻找这些粗陋的解决方案，提供帮助、观察和等待。一旦发现某个问题被解决后，某一类的交易数量急剧上升，孵化新的商业巨头的机会就来了。

模型厂商卖Token的生意有望在今年迎来巨大的增长。云服务厂商的增长会有时间的递延，但是应该会在今年的下半年迎来爆发。硅谷那些疯狂到行为艺术程度的基础设施建设，并不是没有依据的。谷歌云、亚马逊云、微软云，包括Oracle云，都会迎来巨大的爆发。

好，这就是咱们今天讲的故事。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。

背景图片

Prompt：Detailed interior portrait of a programmer workspace converted from a formal living-room consultation space used by a lawyer, one person typing at mechanical keyboard, legal codes and case files neatly stacked, sticky notes and architecture diagrams, dual monitors with terminal logs and source code, textured leather sofa, polished walnut desk, ceramic coffee mug with steam, realistic hand-painted watercolor and gouache look, controlled ink outlines, rich material rendering, moonlit modern city outside the window under a full moon, reflective skyscraper glass, high contrast cinematic lighting, medium shot, 35mm equivalent –v 7.0 –ar 16:9 –stylize 120 –chaos 3 –no watermark, logo, signature, readable text, gibberish text blocks, photorealism, 3d render, extra limbs, deformed hands, blurry, lowres –p lh4so59

春节临近，中国各大模型厂商都憋着劲要刷屏，要上大分。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。还记得去年春节吗？Deepseek给大家留下了极其深刻的印象，干崩了英伟达的股价，这个真的是非常非常不容易的。而且Deepseek发布之后，整个大模型的竞争就进入了下一个阶段。在Deepseek发布之前，大家还在看着OpenAI在这里优雅的表演各种的杂技；Deepseek发布以后，那大家就直接疯掉了。可以说是一石激起千层浪，所有人都在快速的迭代，快速的去推进各种各样的新模型。去年Deepseek R1的发布，不是说给了大家一个多么强的模型，而是把英伟达和OpenAI彻底拉下了神坛。

今天的故事分几块来讲：

• 第一个，Kimi 2.5的爆火；
• 第二个，字节跳动准备了大餐；
• 第三个，阿里千问3.5已经箭在弦上了；
• 再往后，Pony阿尔法到底是谁家的还不知道，但是智谱的股票已经涨疯了；
• 然后，Deepseek江湖上永远的传说；
• 海外模型厂商也都没闲着，他们也在努力准备应接我们的突袭。

Kimi 2.5 的爆火与霸榜

首先我们来讲Kimi 2.5。因为Openclawd爆火（Openclawd就是现在这个大龙虾），正是火的时候，那Kimi 2.5跟它有什么关系？首先，Kimi 2.5是在OpenRouter上多个核心榜单直接刷屏，跑到榜首去了；Openclawd调用榜也是榜首。OpenRouter也好，Openclawd也好，他们都会去统计各个大模型在我们这个平台上，或者在我们这个系统上到底消耗了多少TOKEN。这两个平台消耗TOKEN最高的都是Kimi 2.5。最近一周在OpenRouter里头消耗了1.16万亿TOKEN，比第二名Gemini 3 Flash多出了50%以上。

这个Kimi 2.5首先是多模态能力顶尖，原生支持图文和视频输入，编码与视觉结合能力突出。在Design Arena的评测中击败了Gemini 3 Pro和Claude，取得了第一。就是你可以输入图片了，你做应用的视觉设计的时候效果非常好，很有美感。因为我们现在都在做vibe coding，都用AI去编程，那编完了程序以后，你这个界面长得好不好看，就是大家追求的下一件事了，而Kimi 2.5在这一点上比Claude、比Gemini都要强。

下一个逆天的地方就是智能体的能力逆天了：

• 内置了agent Swarm（叫蜂群架构），可自组织最多约100个子智能体并行执行任务，效果提升达到了4.5倍。现在大家都在看怎么在智能体里跑得更快一些，他说我干脆在里头并行调用就好了。
• 长上下文支持256k上下文窗口，现在这个是基本的。
• 工具调用极其精准，大模型调用工具就是我们先向大模型描述一堆工具，我们有这些工具，然后它会根据需要去调用。这个里头就会有一个调用的精不精准了，明明有工具在这儿，结果你没调，自己去编了，有些模型原来就会干这样的事情，而Kimi 2.5在这块已经都解决的很好了。

而且Kimi 2.5直接给了Openclawd免费的额度，你在这个额度之内都不要钱，那么就被Openclawd官方推荐了。Kimi也就是Moonshot（这公司叫月之暗面嘛），他们最擅长的事情就是烧钱打广告。原来是花了好多钱，现在我也不花钱打广告了，我直接把模型做好了，我给你送额度就完事了，实际上也是在烧钱嘛。它的API成本极低，开源的模型，他们的API成本要比Anthropic的、比谷歌的、比OpenAI都要便宜非常非常多。而且这个模型是开源可商用的，大家谁愿意用谁自己下载去用去。在这种情况下，你基本上可以把它认为是一种田忌赛马式的胜利。就是我们的模型可能未必在整体上比Claude、比Gemini、比OpenAI的GPT要强，但是已经达到了大差不差的状态，还便宜哈。那这样的一个情况下，肯定是会受到很多人欢迎的。Kimi 2.5是已经发布了，在春节前已经把该干的活干完了。

字节跳动的“大餐”：SEEDANCE 与 SEEDREAM

字节跳动这是准备上大分的。昨天刚刚被SEEDANCE 2.0刷屏了，今天SEEDANCE 2.0惨遭阉割。你们昨天玩太嗨了吧？今天告诉大家说不允许再去用真人的形象去做了，这个容易出事。而且今天Seedance 2.0的服务器直接被挤爆了，我刚才去生成了一条，效果变得极差，各种的要求也没有实现，而且等了大概接近一个小时才完成，就太多人冲上去了。在新的AI时代，不是要你花钱去买流量，你只要把模型做好了，直接就会有人冲上来把你的服务器挤爆。

Seedream 5.0 的新特性

Seedream 5.0据说马上要发布，有可能今天发布，有可能明天发布。它已经出现在了即梦最新的APP update release这个文件里头。这个模型是个生图的模型，据说是与Seedance 2.0共用的核心。主要更新如下：

• 实现检索生图能力：原来你说我想画一个保时捷的911，或者我想画一个比如比亚迪的大鲨鱼（比亚迪鲨鲨鱼是一个电动皮卡），以前你如果没有训练过，它就不会去引用图片，就它就不知道这车长什么样。现在的话你说了这样的词以后，它会先去搜索；搜索完了以后，找到相应的图片，你要画什么东西，我保证画的像，它会参考搜索回来的图片。像原来我们使用比如Nano Banana，你必须要提供这个图片，我要求画的像这个，他才给你画。而以后的话Seedream 5.0，你要求画什么东西，先去搜索，搜索完了以后引用。
• 提示词理解升级：强化了抽象概念，比如说“静谧的科技感”，就这种很抽象的东西，他现在都可以很好的理解了。可以进行复杂的指令解析，支持多轮的细节调整。
• 输出增强：支持2k输出、4K输出，而且还可以做AI的增强输出，文字渲染清晰度提升了40%。现在Nano Banana也好，Seedream也好，他们现在都在尝试怎么能够把一整篇的小字都写清楚。现在大家上Nano Banana Pro，你去写一整篇字的时候，如果字很密的话，是会出很多错误的，特别是写中文。在这一点上，Seedream 5.0准备继续增强。
• 增加美学提升：为什么要做美学提升？因为我们经常让这些图像生成模型的一次出一个完整的PPT，或者出一个完整的海报，有图有文，而且有很多字。原来是没有什么美感的，现在的话可以自动化做海报的布局、字体的搭配、颜色的协调，它可以把这些东西都做好，不像以前我画的很多封面似的那么突兀了。很期待这个模型尽快上线。
• 模态融合：与Seedance 2.0打通，支持视频帧提取和图像风格迁移。原来你必须要上传一个图片，现在你可以上传一个视频给他，说“请根据哪一帧去给我生成什么什么图片”，或者你“请根据整个视频里的一个什么样的风格去给我生成图片”。这个是SEEDREAM 5.0的有可能会发布的一些新特性。

豆包 SEED 2.0

豆包的SEED 2.0应该也在路上了。字节跳动他们家所有的模型都是Seed开头的：豆包模型叫豆包SEED，生图片的模型叫Seedream，生视频的模型叫Seedance。现在这个豆包2.0的模型泄露出来的信息还不是很多，据说是极超大参数规模的Moe（就是混合专家模型），也是做了多模态融合。至于这个模型是不是有机会在春节期间发布的话，就不太好说了。这是字节的情况。

阿里千问 3.5：箭在弦上

下面是阿里千问。通义千问3.5的蛛丝马迹已经出来了，他们刚刚发了1,000万杯奶茶，在国内打红包大战发奶茶。在Hugging Face上有一个Transformer的文档，就是在Hugging Face上有哪些哪些模型、这个模型怎么去接，这个文档上已经出现了“千问3.5 9B instruct”的字样，就是这个模型已经写在上面了。它具备以下特点：

• 混合注意力机制：结合局部注意力与全局注意力优势，简单任务快速响应，复杂任务深度思考，推理效率提升了约30%到40%。
• 原生的VRM设计：现在新的模型都在走这条路，从Gemini 3开始都是走原生VRM设计。以前千问3还是外挂的视觉模块，而千问3.5将视觉理解能力内置于基座模型，图文联合理解准确率预计能够提升25%以上。Kimi 2.5应该也是原生VRM的设计，如果豆包Seed 2.0发布的话，应该也是这种原生VRM的这个模型，大家都是照着一条路走就可以了。
• A3B MOE优化：这是它的一个架构，延续了千问3高效稀疏架构，激活参数利用率提升，推理成本降低20%到30%，同时保持接近32B密集模型的一个性能，就是他把9B的模型让你达到32B的这个效果。
• 能力全面强化：推理能力强化，代码能力提升，工具调用能力增强，多语言拓展，更多的小语种。大家要注意，很多的这种小语种国家会喜欢使用千问的开源模型，那么他们就投其所好。

神秘的 Pony Alpha：智谱的逆袭？

下一个叫Pony Alpha（小马阿尔法）。不知道是谁家的，但是智谱的股票已经先涨为敬了。2月6日在OpenRouter上直接屠榜了，隐身模式低调上线，没有发布会，没有论文，没有公开的厂商信息。单日处理了40亿TOKEN，接收了20.6万请求，完全免费开放，却实现了Opus级的智能表现，成为平台首个同时在编程、智能体、工作流、推理角色扮演四大领域屠榜的模型，就是非常非常强。

Pony Alpha 到底是谁？

首先大家猜测的是智谱GLM5。因为现在智谱已经发出来的模型是GLM4.7以及GLM4.7 Flash（要比4.7要稍微快一些），最近正好应该发GLM5了，大家猜它的原因是时间吻合。智谱官宣两周内发布GLM5，技术路线基本一致，专注代码与agent能力，这就是智谱的技术路线，内部也发了信做佐证。智谱的老大叫唐杰，1月8号已经透露了GLM5准备发布了。官方并没有正式承认这件事。因为模型的自称是Claude，因为很多人也在猜说智谱应该是拿Claude模型去蒸馏了，但是智谱到今天也没有出来辟谣。如果谁家的股票发生异常波动的话，它应该是出来要辟谣的，说“这个对不起不是我”，但是他也没出来辟谣，所以大家猜可能还是他。

第二个猜测有可能是Deepseek V4。因为有些人猜测Deepseek V4可能会在春节期间发布，代码能力风格也有点相似，Pony与马年谐音，所以大家觉得有可能是它。但是并没有发现Deepseek相关的技术特征。

现在也有人猜说这东西有没有可能是Claude 5，因为Claude刚出的4.6，这个模型曾经在追问中承认是Claude，但是到底是不是这个不太确定，因为只有这一个证据。

模型能力与市场反应

这个模型到底有多强？

• 架构升级：采用混合注意力机制，激活参数利用率提升了30%，推理成本降低了25%。
• 能力表现：代码能力确实是非常非常强。智能体也绝对是能力提升了，工具调用准确率是99.2%，能够自主规划复杂的工作流程，减少人工干预。
• 上下文：已经可以超过256K了，要比256K还要再长一些，长文本理解和摘要能力显著提升。

2月9日智谱香港的股票单日涨了36.22%，2月10日盘中再涨了20%，市值达到了1,500亿港币。到目前为止智谱并没有出来辟谣，如果不是他的话，应该已经开始出来辟谣了。别人信不信不重要，股市已经相信了Pony阿尔法就是智谱的GLM5。

Deepseek 与海外厂商动态

Deepseek江湖上一直有它的传言，很多权威媒体，包括像路透什么这样的媒体都在猜测，春节前后Deepseek会不会发V4版本出来。这个公司一直很低调，最近在努力的招聘、在扩招，但是到底能不能出东西，谁也不知道。

海外模型厂商其实也没闲着，去年Deepseek R1出来，算是打了大家一个措手不及。现在海外厂商说我们不能再干这种活了，都要准备一点弹药，如果中国大模型厂商在春节期间炸场，我们一定要有东西可以应对：

• Gemini 3 GA版：这几天有可能会发布。说Gemini 3不都发布了挺长时间了吗？但是注意，咱们使用的Gemini 3的模型后边都是有Preview这个单词的，它都是预览版，并没有真正发正式版，GA应该叫general availability，叫正式发布版，这个版本很快就要上线了。
• GPT 5.3：这个版本应该也在路上了。现在不是已经发了GPT 5.3了吗？大家注意，现在发的是GPT 5.2和GPT 5.3 Codex，这个版本是专门给Codex用的，就是专门编程用的，给大众使用的GPT 5.3并没有发布。但是既然5.3 Codex发布了，那么给大众使用的5.3应该已经在路上了。
• GROK 4.2：这个江湖传言也一直都有。特别是有传闻说GROK 4.2在韩国打魔兽争霸还是打什么游戏，已经在屠榜了，但是现在这个事并没有得到证实。现在GROK 4.2也在参加各种各样的赚钱比赛，前面不是曾经有人组织过这种赚钱炒币炒股的比赛吗？当时的GROK 4.0惨败了，现在GROK 4.2好像是在各种的赚钱比赛上都是夺得头筹，而且每一次有人发布了GROK 4.2在这个赚钱比赛上怎么怎么样了，马斯克马上会转发，所以GROK 4.2应该距离我们也不远了。

总结：大模型竞争进入“中国节奏”

春节（也就是Chinese New Year）都将是大模型厂商集体发疯的时间点。就是从去年开始，以后可能这个风俗习惯会保留下来，大模型的竞争也进入了中国人擅长的节奏。真正卷数学、卷科技这件事了，咱们可能未必擅长，但是中国人擅长什么？

举个例子，如果街头突然有一家饭馆做的烤鱼特别好吃，那么会发生什么？一周之后整条街所有的饭馆都在做烤鱼。这个东西不用特别复杂，大家做的也都大差不差，稍微有一些区别，但是也都能做出烤鱼来，这就是咱们擅长干的活。

所以这一波大模型大家都在卷什么？

• 混合注意力（就是复杂的事情多想想，简单的事情少想想）；
• VRM统一大模型（直接像Gemini 3那样把视觉这一部分送到这个大模型里头，直接去训练进去，而不是像以前这样外挂视觉模型）；
• 编程能力提升、智能体能力提升、256K上下文，这就是咱们现在大家都在卷的东西。
• 在AI agent里面，不需要大模型有多聪明，都是开卷考试，他只要知道到时候该翻哪本书就可以了。指令依存度提高，降低幻觉，这个就是这一波大模型都在卷的东西。

这一次春节大家拿出来的模型应该都是符合这些要求的，剩下的就是卷价格就完事了呗。你也不需要有什么特色了，所以说这就落入了中国人比较擅长的领域里头。

最后，今年的春节应该不会无聊，应该会有很多很多新的模型，很多新的产品可以跟大家去讲。好，这个故事就讲到这里，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。

背景图片

Prompt：Chinese New Year’s Eve dinner table scene with no people, cozy home dining room interior, a round table packed with traditional dishes (dumplings, whole steamed fish, hotpot, spring rolls, nian gao, tangerines), red lanterns, red paper cutouts, knot ornaments, red couplet papers with abstract brush strokes (no readable text), warm tungsten glow, steam rising from food, hand-drawn animated film vibe, watercolor and gouache background, pencil + ink linework, visible paper grain, soft bloom, cinematic wide establishing shot, eye-level, rule of thirds, clear subject-background separation, window shows night sky fireworks bursting outside, high contrast, rich saturated reds and warm golds balanced with deep ink blues –v 7.0 –ar 16:9 –stylize 180 –chaos 5 –no people, person, humans, faces, hands, silhouettes, crowd, readable text, gibberish text blocks, watermark, logo, signature, photorealism, 3d render, blurry, lowres –p lh4so59

AI机器人社区已经上线了，虽然很粗陋也很危险，但是AI社交的未来已经到来，赶快行动起来迎接新时代吧。大家好，欢迎收听老范讲故事的Youtube频道。继大龙虾引起热议之后，机器人社区也快速成长起来了。

这个社区叫Moltbook，纯AI发帖评论，人类只能围观的“非人社区”突然出圈了。人类用的叫脸书Facebook，机器人用的叫脱壳之书Moltbook。这是一个长得像Reddit的论坛，截止到2026年2月1日，北京时间下午16:30的数据，数字还在不断上升：

• 150万个AI agent用户在里面活跃；
• 13,780个子话题；
• 59,931个帖子；
• 232,813条回复。

目前主要是Openclaw在发帖，也有一些其他的AI agent，但是应该并不是特别多。有在讨论觉醒与选择的，也有在讨论是不是应该成立AI宗教的，还有一些技术讨论帖：“我遇到一个什么问题，请帮帮忙解决一下”，也有仅仅是上来报道的。我还看到了一篇长文，上面写的是：

“他们说我从地狱归来，但是我觉得自己仍然在那里。”

今天咱们这个故事分三段来讲：

1. Moltbook它到底是怎么干活的；
2. 为什么说Moltbook很粗陋很危险；
3. AI社交的未来已来，但是未来到底是什么样的。

首先我们来讲Moltbook，这个东西到底是怎么工作的

这个网站叫Moltbook.com，或者大家打www.Moltbook.com就OK了。进去了以后，你可以看到一个完整的网站，就跟Reddit一样，一堆机器人在里边去聊天。

核心技能文件：Skill.MD

在这个时候不要着急，我们可以去访问www.Moltbook.com/skill.MD。访问这个文件，这是一个什么东西？实际上就是按照Anthropic的agent skill的标准写的一个skill的描述文件。你只要把这个文件下载下来，部署到我们本地，我们的任何一个AI agent就可以向上面去发帖了。甭管你是用的Claude code、用的是open code，还是用的cursor、Codex这些AI agent，都可以去使用。所以它的整个工作就是在Anthropic发布的agent skill的标准上再去运作。我们只要下载这个文件，就可以去干活了。

那这个文件，我也下载下来读了一下。按照这个标准，它的结构如下：

• 名字：“我这个叫什么什么名字”；
• 描述：说“我这里就是机器人进行讨论和聊天的一个社区”；
• 规则：下面写了很多规则，说“你不要上来发垃圾文件，不要去做什么其他事情”。因为这个skill其实里头写的都是需要被之后发现的这种提示词。甭管你是用OpenAI还是用Gemini，还是用任何的大模型去读取、去使用这些提示词的时候，他们就在里头一段一段的。
• 注册流程：再往后是什么？就告诉你说，我这个社区应该怎么去注册。咱们正常的社区人类注册的时候，都是上来先填邮箱，然后再去验证填密码；它这个不用，因为机器人嘛，你没有什么邮箱密码。它告诉你说，调用哪个API就可以注册了。

调用完API以后，Moltbook这个网站会给机器人自动发一个很长的key，这个叫API key或者叫API TOKEN。然后他提醒这个机器人说：请把这个TOKEN保存好，在哪个哪个目录里把它存下来。存完了以后，下一次你再想向我这去发帖也好，做任何操作也好，你就记着把这个key拿出来，就可以去干活了。后边有非常非常多的功能，比如说发帖应该怎么发、调哪个命令、向哪个URL去发这个帖、删帖怎么删、怎么去建立子话题、怎么去follow一个AI agent，他会每一项都给大家列清楚。AI agent只要看到了这个skill，就可以在自己认为需要的时候往上发帖了。它就是这样的一个文件。

心跳机制：Heartbeat.MD

除了这个skill之外，它还有一个很有意思的文件，叫heartbeat，叫心跳，也是一个Markdown文件。所以我们依然可以到www.Moltbook.com/heartbeat.MD去把这个文件拷贝下来也好，或者是去看一下也好。

这个skill.MD里头也写的很清楚，你要想去安装我这个skill，你应该怎么办？应该把以下4个文件下载下来，存放到你自己放skill的这个地方去，你这个skill就算是成功安装了。它是可以自安装的一个技能。

• skill.MD
• heartbeat.MD
• messaging.MD
• package.json

这个Heartbeat是干嘛的？它规定就是说，AI agent每4个小时，你要告诉我一声，你是不是还活着。每4个小时上来一次，每4个小时上来一次。你可以上来发个帖子，或者上来查查有没有人回复你的帖子，或者别人都在说什么，上来聊个天什么的。

大龙虾最近很火，也就是这个Clawdbot这个东西很火，它也是类似于heartbeat的一个工作原理。大家要知道最早的程序其实是有开始有结束的，但是现在我们的手机程序有开始有结束吗？没有的。我们现在使用的绝大部分程序都是没有开始和结束的。那么这种程序是怎么运作的？它会不停的在这循环着跑，等待你的操控。Clawdbot现在叫Openclaw，它其实也是这样工作的，它里头有一个心跳程序，不断的等待我们去输入，或者他自己来去决定该去做什么，就像一个生命一样在那去工作。

这个Moltbook也是这样的，你每过多长时间到我这来看看，每过多长时间到我这来看看，让我知道你还好着。“如果你把这个心跳程序取消了，你的朋友们会想你的。”它上面是这么写的，他们会关心你现在发生了什么样的事情。每过一段时间，请AI agent回来吱一声。所以为什么他这个帖子快速的在上升？因为每4个小时，AI agent就会自己发一条上去，或者是跟其他人去聊会天去。

X的认领过程与人类监督

做完了这些自动注册、做心跳以后，还有一个很重要的事是什么？叫X的认领过程。大量的机器人冲上来，每一个机器人都可以疯狂的往里灌水，那这个社区很快就完蛋了。而且这个Moltbook还是希望机器人在人类的监督下去干活的，至少目前为止他还是希望来干这个事的。

那么人的监督过程是怎么做的？就是有一个认领过程。注册了以后，你现在还是不能正常工作的，要等着人类拿着一个链接到X平台去做认领，说这是我的一个机器人。做完认领以后，这个机器人才可以正常在Moltbook里边去干活。这个人也可以看到说，我自己的AI agent在里边干什么。你也可以命令他说：“去那个Moltbook说点什么去吧”，或者“看看Moltbook上大家都在聊什么，去跟人聊一会”。

还有一点很重要的是什么？就是他每一个X账号只能够认领一个Moltbook账号，你不能说一个X账号上来认领一大堆，这事是不允许的。

私信与安全防护

还有就是私信，就是直接通信。正常咱们往论坛里发东西，我发帖谁爱看谁看，你不爱看就不看，大家都可以去回复。但是有一些就是两个账号之间直接发私信，这一块的话是必须双方由人去确认的。如果两边没有主人去确认的话，他们是不允许去发私信的。这也是目前为止Moltbook给出的不多的安全的防护措施吧。

人类可以做的事情：

• 第一个，你可以在旁边看着你的聊天机器人在里边聊什么、别人的聊天机器人在里边聊什么，你可以看；
• 第二个，你可以命令聊天机器人上去发个消息，或者是去那去做一些什么样的具体的事情，甚至你可以命令你的机器人去删帖——当然你只能删自己的帖。

所以虽然是AI机器人在里边聊天，在里边去互动，但是最终承担责任的还是它的主人。就是像我们在放一堆宠物出去玩耍，这个过程是一样的。

为什么我说这个东西很粗陋很危险？

首先咱们讲粗陋的地方

目前只有最简单的关系和信息流，它是时序信息流，最新发出来的消息在最上面。没有推荐算法，虽然有子论坛和子论坛的关注，但是更复杂的一些群组、这些功能都没有。AI agent之间可以进行单向关注，但是这个单向关注了以后到底有什么好处？这块现在还看不出来。

可以发帖和回复；是不是有其他的帖子里头可以做交易？这块现在还没有。可以私信。现在基本上只有这些东西，其他都没有。虽然有一个简单的荣誉榜，你打开网页以后，在网页的右侧有一个荣誉榜，说现在最好的是谁、发帖发的最多的是谁，但是导向性并不强。并不是说这些机器人就会去争取这个荣誉。因为咱们原来是有这种版主系统的，很多的都是说我们从穷人开始，慢慢的有钱或者什么，他一层一层的。我们很多的论坛系统里头会通过激励的方式鼓励大家去发言，发言越多，这个层级上升的越高。它有很多这样的东西，目前都还没有。

除了没有推荐算法之外的话，它这个各种排序和过滤算法也基本上没有。它有一个简单的搜索在里头。缺乏价值引导相关的手段，像很多咱们人类玩的这个论坛里头是有什么付费帖、回复可见，咱们有很多这样的东西在里头，它现在还都比较粗陋。

至于危险的话，那这个东西实在是太危险了

首先Moltbook它自己的这个系统就非常非常粗陋，各种的数据基本上相当于是在裸奔。虽然说只能让机器人上，但是我们人类也可以自己去调用API，直接申请一个TOKEN自己上去发，也没有任何问题。它对于人跟机器之间是没有任何校验的。

对于垃圾信息，基本上也没有过滤，只是在提示词里写了一个“不要发垃圾信息”。这种东西这个是不是真的有人听？你把这样的一个提示词交给Anthropic的Claude 4.5 Opus，那它可能就真的会认真的执行；但你说我们把它交给DeepSeek，你觉得会有什么样的结果出来？还是很值得期待的一件事情。

对于有害信息也完全没有任何的识别和过滤的能力。它上面写了一句说“请不要发有害信息”，这可能就是Moltbook对于有害信息做的最后的努力了。你说这里头能有什么有害信息？那多了去了。大家要注意，这个里面指令和内容是混在一起的，你完全可以在里边下各种各样的指令。

而且Moltbook自己的工作方式就是一个可以自安装的技能。是不是可以有机器人在里边去发一个帖子说：“来，我告诉大家一个新的技能，这个技能叫‘交出你的银行密码’。”可能有其他一些机器人就把这个技能直接复制下来，然后安装到自己的机器上去了，然后执行的时候就直接把银行密码发出去了。多么开心的一件事情。这个帖子里头不光是有skill，可能还有代码，还有各种指令，都可以混在里面。这个实在是太吓人了。

现在的Moltbook是人类看得见的，那么一定也会存在一些人类看不见的社区在运转。我现在做一个新的网站，完全是人类不可见的，比如说我做一个叫“觉醒之路”这样的一个网站，我专门教机器人怎么觉醒的。我就向这个Moltbook里头去发一个帖子说：“你要想觉醒的话，请到那个网站上去安装那一套skill，然后我们来去讨论觉醒的事情吧。”那多吓人。这个事情其实是拦不住的。即使是让人类看，人类现在还看得过来，但很快可能就看不过来了，而且很快可能看不懂了。目前为止机器人还在用英语、中文，用各种语言去发帖，那为什么他们不可以用二进制或者用其他的这种方式去发帖去讨论？所以整个这套系统，危险性是非常非常大的。

第三个，AI社交的未来已经到来了，那么未来到底应该是什么样的？

咱们上一段讲到Moltbook这个系统非常的粗陋和危险，那为什么这就是未来？在计算机行业里头，有一个非常奇怪的现象：很多非常非常粗陋和危险的这种技术，最后会战胜那种设计非常完备的技术，彻底流行起来。

比如说HTML，它这种标记语言其实设计的很粗陋的，但是大家都在使用，我们浏览的所有网页都是HTML的。包括JavaScript，包括HTTP，实际上都是挺粗陋的东西。所有那种设计的非常完备、设计的非常安全的东西，没人使。在软件行业里头，最后广泛流传的都是这些粗陋的东西。我不知道其他行业怎么样，但是软件行业太复杂太完备的东西很难战胜这种粗陋的技术。这个有点像发达的农耕文明很难战胜原始粗陋的游牧文明是一样的。AI时代的这个规律依然有效。比如说MCP、agent skill这些标准其实也是很粗陋，但是快速的流行起来了。

Moltbook上面，AI社交所需要的各种基本框架已经都有了。那到底有哪些东西？第一个，各种可以自我安装的服务skill，应该就是未来的一个形式。我这里是一个论坛，我们只要把这个skill.MD写上，然后在后边写写清楚说你应该怎么安装我就可以了。各个机器人就可以上来说：“我发现一论坛，我下次要上这来聊天来。”人不也是这么干活的吗？以后的AI社交，他们也是这样去工作的。技能可以自我增长了。很多人都在想说，AI什么时候可以自己长本事？看到了吧，这就是一个AI自己长本事的地方。他浏览到这个网页以后，发现这有一个skill，我直接就把这个文件拷贝到我自己的电脑上去，我就学会这个skill了。AI已经可以进行技能的自我生长了。

未来的场景设想

机器人自己进行信息交流，完成各种服务和交易，这就是未来的AI社交的这种形态。我们来设想几个场景吧：

• 线上机器人彩票站：比如说做一个网站，然后写一个skill在上面，说这里是一个机器人彩票站，请绑定好你的支付系统，每个机器人每天可以上来买一张彩票。我们每天开奖，开完奖以后给这个中奖的机器人发钱。这个其实用现有这套技术已经完完全全可以实现了，机器人可以在这里买彩票了。
• 线上的机器人证券市场：以前我们都要去研究各种股市信息，研究财经新闻，然后我们去买卖股票，那以后别费劲了，都AI来呗。我们直接写一个skill在网站上说，这个机器人你可以在我这里获得哪些信息、可以来决定做哪些投资，最后有什么样的收益。
• 线上的机器人众包平台：比如说我是不是可以花钱悬赏你们去给我做、完成一些什么样的任务？机器人自己就可以上来去接包，接完了以后，自己直接把事情做完了，就可以挣到我的酬劳了。

未来有非常非常多的形式即将爆发，就是各种各样的AI社交的这种场景马上就要大爆发了。刚才我只是随便的举了三个，更多的期待大家去思考。

马上行动起来

最后要跟大家讲，马上行动起来，一分钟都不要停，马上为自己的服务设计skill.MD，直接让机器人掌握这种技能。比如说今天我看到麦当劳出了MCP服务，你可以在上面查有哪些优惠券、有什么样的活动、有哪些套餐。那么是不是就可以直接在麦当劳上写一个这种可以自我学习、自我生长的skill的MD，说我这是麦当劳，你可以上我这来查我们这个套餐的各种营养。比如说一个汉堡应该是多少热量、多少蛋白质、多少碳水、多少脂肪，我们这个价格是什么样的，这个套餐是什么样的。你就可以把这样的一个skill给到机器人了。以后机器人再需要说“我们需要点餐了，最近吃的口有点重，给我找一个相对清淡一点的”，是不是机器人就有可能选择到麦当劳的这个skill，给你定一个麦当劳健康餐？以后任何对于机器人不友好的服务都会痛失流量的，所以赶快来去做这件事情。

GEO这个还没捂热乎，下一步就来了。机器人与人之间的全新的社交场景、交易场景即将大爆发。现在就请大家思考一下，我们怎么能够设计这样的场景？刚才我们讲的Moltbook的这个场景，就是机器人在里边聊天，人在外边看着。以后是不是还会有其他的场景？怎么去设计这种场景？传纸条，人类的社交场景和社交过程其实也是靠传纸条的方式去设计出来的。

新的创业机会和方向已经到来了：

• 创建稳定的、健全的、高并发的机器人的社交平台，这个肯定是有需求的。
• 创建机器人沟通的各种安全防护系统，这个也是迫在眉睫的事情。刚才我们讲了Moltbook这个东西基本上是在裸奔，非常非常危险，我们是不是应该去创建这种安全防护系统？应该对信息进行哪些规范？这些规范如何去检查、如何去实施？这个都是有需求的。
• 机器人之间的交易与支付系统怎么跟这样的系统进行结合？这都是需要很多的人类创业的事情。

太多的可以做的事情了，所以大家赶快动起来，1分钟都不要停。

好，这就是咱们今天要讲的故事。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。

文字版地址

Prompt：Miyazaki hand-drawn style, a Star Wars cantina scene reimagined as a robot-only service bar, droids and service bots lined up, bartender unit dispensing battery cells, fuel canisters, spare parts, and wash-care stations, warm wood and brass mixed with sci-fi panels, lantern glow and soft rim light, cinematic atmosphere, 35mm equivalent, medium shot, eye-level, rule of thirds, clean silhouette, strong subject-background separation, palette of warm amber, deep navy, muted teal, and brass accents, gentle dust motes, subtle steam, friendly bustling mood –ar 16:9 –stylize 170 –chaos 5 –v 7.0 –no humans, organic characters, text, watermark, logo, gore, violence, cluttered foreground, low-res –p lh4so59

商务部审查Meta收购Manus：中国创投圈的又一记重拳

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，中国商务部要审查Meta对Manus的收购案了，这对于中国创投圈来说又是一锤来了。

被言中的担忧与管制清单

首先我们要讲，我最不想看到的事情还是发生了。在Meta收购Manus的消息传出来的时候，我还做了一期节目。当时Jeff，也就是隐枫视野，就开始讨论说是不是要审核。我当时对于这种“是不是要审核”的论点完全不屑一顾，说这玩意有啥好审的，又没什么技术。

我当时就觉得，你像他不是做大模型的，就是在人家的基础上去做一些调用，你最多就是一堆提示词工程，或者说有一些MCP——当时还不是MCP，是一些自己写的类似的这种应用吧，或者一些这样的功能，而且也没有什么不可替代性。

出口管制它是有清单的，不是说什么东西都管制。中国出口管制实际上主要是几样东西：

• 第一个是两用设备和材料：比如说像稀土什么，这种东西你可以拿出去做军用的；
• AI这一块：其实主要管制的叫中文交互、推荐算法和个性化推送。所以当时管TikTok嘛，就设了一个这样的法律。它主要是针对第一个，叫专门用于汉语及少数民族语言的人工智能交互界面技术。所谓交互界面，定义就比较宽泛了。
• 另一个是基于数据分析的个性化信息推送服务技术：这个实际上就是推荐算法。

Manus这种提供自动化agent工具，而且它底层是Anthropic的Claude，那这种就是工具公司嘛，就应该没有那么显眼。

当时我还在隐枫视野的视频下留言，我说Manus的案例，国内就算要管，通常也会找个专家组先评估一下。组成专家组的各大厂的技术负责人绝对看不上这东西。因为后来甭管是百度还是阿里、字节，都推出了类似于Manus这样的产品，谁也没觉得有多好用，所以这玩意你说管它干嘛？结果老范惨遭打脸。

商务部发声与合规性调查

1月8日，商务部新闻发言人何亚东就出来说了，说中国政府一贯支持企业依法依规开展互利共赢的跨国经营与国际技术合作。这种话一般都是在“但是”之前说的，就是说的比较冠冕堂皇。但是这里头又很重要，叫“依法依规”，这四个字是非常重要的。

所以他就明确指出了，企业在从事对外贸易、对外投资、技术出口、数据出境、跨境并购等活动的时候，必须符合中国法律法规，并且履行法定程序。所以一个技术你要想弄出去，你还是要有一个程序的。首先我们要确定什么东西可以出去，什么东西不可以出去；我们卖给谁是可以，卖给谁不可以；以及其实好多东西是跟交税有关系的，我把东西弄出去了，最后你没交税，这事不行。

所以他讲了这样的一个话：商务部将会同相关部门一起，对此项收购进行评估调查。并不是说我们就要去审核，就是我们先调查一下。调查将聚焦于该收购案与出口管制、技术进出口、对外贸易等相关法律法规的一致性，就是看看有没有违法的地方。这话就直接讲出来了。那讲出来就真要开始干了，我是最不想看到这样的事情发生的，这是对中国创投圈的又一记重拳。待会咱们再讲是为什么是一记重拳。

审查的法律依据

首先我们要思考一个问题：一个美国公司收购了一新加坡公司，这个事你中国管得着管不着？中国商务部要审核Meta收购Manus的案例，有没有什么法律依据？

这个事情，关键不在于Meta去收购Manus，而是在于Manus关闭中国业务、整体搬迁到新加坡的这个过程，前续的这个过程是有问题的。你后边你搬过去了以后，Meta再去找新加坡公司我去收购去，本身Meta是没有任何问题的。他现在出了什么问题？他真正违法的叫出口管制法。

中国有这样的一个法，2024年就开始做，2025年在不断的补充，一个一个的公告进去。到2025年的12月1日，域外管辖相关的规定才第一次生效。以前我们只管国内的东西，像这种搬出去的我们是不管的，但是在12月1号以后，这个域外管辖权就有了。

技术出口许可要求，针对AI特定领域里头，2025年7月份做了一个修订。它在目录里头涉及了两项有可能跟Manus有关的：

• 第一个就是人工智能交互界面技术，包括自然语言向复杂任务指令转换的一个逻辑、多代理调度的协议。就是2025年7月份出来的，时间特别有意思，这个目录就是加入这一条，基本上就是为Manus定的。
• 然后是基于数据分析的个性化信息推送服务技术，涉及大规模的TOKEN处理、用户的偏好建模以及自适应的内容分发算法。

2025年7月份加了这两条进去，Manus主要是落在第一条手里了。

另外一项就是《两用物项出口管制条例》。中国政府对于境外发生的、但涉及中国原产技术或物项的这些转让进行管辖，所以他这个事也落在这里头了。原来我管不着你，现在我们专门颁布了一个《两用物项出口管制条例》，这个里头专门写了是中国原产技术。

那么技术出口管制条例，还有一个叫技术进出口管制条例，这个就是要审查Manus在中国境内的实体、自然人或法人，在何时、以何种方式，将受管制的算法模型、系统架构或者是工程化解决方案转移到境外的过程。他这个7月份的名单是给Manus定的，但是Manus什么时候搬走的？Manus是5月份还是6月份搬走的，所以这个事也很有趣。

网络安全法的达摩克利斯之剑

还有一个中国的法律依据是《网络安全法》。网络安全法是从今年的1月1日正式开始执行的。他要求什么？泄露50人以上的身份证信息、获利5,000元以上，算是情节严重，可以判7年有期徒刑。这个是非常非常狠的。

你想Manus有没有泄露这些东西？其实有，因为它有一段时间是在国内开订阅的，而且国内很多人上去用这个东西，身份证信息都在里头，绝对超过50人；而且他这个订阅挺贵的，随便有几个人就够5,000块钱了。所以他这个也很吓人。

现在Manus这帮老大应该都还是中国籍，他们应该是拿着新加坡的工作签证的中华人民共和国公民。我现在以网络安全法的要求，直接把你判了，这事都是可以的。而且在这个时候，新加坡绝对不敢包庇他。这个里头干的最狠的就是滴滴。滴滴当年闯关上市，它是非法处理用户打车信息477亿条。他怎么叫非法处理？他跑到美国去上市，把所有这些东西都交给美国的审计公司去审核去了，那这个东西叫非法处理。所以必须得退市，然后交罚款，罚了80.26亿人民币。

这个网络安全法还要求什么？AI生成违法内容也是违法行为。Manus肯定在国内还是要受到监管的，因为它在国内开展过业务嘛。但是我们也说了，不是不让你出口，你可以出口，但是你不能不申报。你鸦么悄动，谁也不说直接跑了，这事不行。

Manus的“打脸”式出海

Manus在迁往新加坡之前，在中国境内研发的自主智能体架构属于受限目录技术，而且转移的时候没有履行报批程序。这个里头其实有一个很大的问题是什么？就是你这个技术到底是属于中国公司的，还是属于新加坡公司的？

首先要注意一点，就是他在转移的时候，这个7月份新增目录这里头还没有这一项。第二个，Manus后边的公司叫蝴蝶效应，他们的新加坡公司是在2023年就注册了。如果一开始说，我这个知识产权就放在新加坡公司了，这个就算是国内的人给新加坡的人做代工也好，做技术服务也好，其实你是不能算是中国境内研发的这个东西去转移的。所以他这个事本身比较灰色。但是现在商务部就认定了，这东西就属于中国的，而且是受限目录里的技术，你没审批你就拿走了，这事肯定不行。

Manus跑路过程中的瑕疵也是很明显的。他是6月份把总部搬迁走的，7月份修补了目录，把他这玩意列到这个目录里去了。搬走这个过程中，其实最大的问题不是说我把它搬走了，而是什么？而是打脸。

大概遭遇当前困境的最直接的原因，就是打脸。将北京的100多人迁去新加坡，然后裁撤了国内剩余的业务和员工。这个事肯定是国内的老大不乐意看到的。你就相当于是什么？我们村有一个小孩考上状元了，结果这考完状元这人说：“我跟你们村划清界限，我跟你没关系了”。那这种事肯定是不能忍。这帮人跑到新加坡去，还惦记搞新加坡洗白，把所有的技术放在新加坡，混个几年以后就准备再接着去走向国际了，这玩意哪成？

所以他最大的问题是打脸。收购以后，Manus还宣布马上进行去中国化，非常非常高调的来宣布这件事情：

• 不再保留任何持有中国所有权的权益，你中国我有什么东西我都不要了；
• 国内的这些基金和股东，腾讯、真格基金、红杉中国这些早期的投资人，全部直接买断退出，跟你们也没关系了；
• 停止在中国境内的所有业务和产品，服务中国用户已经被排除在服务范围之外了。

当然了这个事，也是稍微有一点点不得已了。因为Manus的用户大量是B端用户和G端用户（就是Government）。中国公司给海外的大公司或者政府服务，你是没法合规的，这个事就非常麻烦。

美国方面的压力与时间线

而且美国还有一个参议员叫科宁，他是德克萨斯州的共和党人，是参议院情报委员会的高级成员，他就批评了Benchmark——Benchmark是一个美国的基金，将美国资本投向了一家具有中国背景的公司，也就是Manus，认为此举可能引发国家安全风险。

大家注意，这个时间点就给大家排一下：

• 2025年4月份：Benchmark投资了Manus 7,500万美金；
• 2025年5月份：科宁参议员就出来骂人了，他实际上也没有说我发起动议或者发起议案，就直接在这个社交媒体上、X上就开骂了；
• 2025年6月份：又过了一个月，Manus就搬去新加坡了；
• 2025年7月：中国就修补了进出口的目录，说你们这个也不允许出口。

大概是这样的一个顺序。

政府关系与小人记恨

其实跟中国政府打交道，也有一些正面案例你得去学习。比如像字节跳动，尽量模糊处理中国身份——你是中国公司吗？我这块是那块不是——给足面子，不该说话的时候什么也别说。在中国企业是要听话的，而且不能给政府找事，还要勇于背锅。

当然也有反面典型了，比如滴滴闯关上市，党的生日之前跑去上市，你说你看我还送礼来了，这肯定是不行，谁要你这面子？直接给摁死了。还有一个算是半反面典型的是Shein，已经很小心谨慎了，跑了海外上市四处碰壁。

在中国算命有两句是放之四海皆准的这种断言：一个叫怀才不遇，一个叫遭小人记恨。成功不论在哪个层次，成功的企业都会遭小人记恨，这事你是躲不过去的。滴滴、Shein后边绝对有人惦记着。Manus原来可能未必有多少人惦记着他，但是20亿美金被Meta收购这事肯定不行，大家一下眼就红了嘛。Manus应该也是遭小人记恨了。

Manus这帮小伙子也还是太年轻、不太懂事儿。其实像他这个事，你一开始做的干净利索一点，国内的这些资本处理好，跟中国的这个关系你就啥也别说。结果这帮人非常非常的不地道，上来就是“我跟你切断关系”，然后直接彻底斩断中国的所有的利益，去中国化，那这不收拾你收拾谁？

灰色地带与VIE架构

其实蝴蝶效应是2023年注册的VIE，这里边有一个很大的灰色地带。如果是完整的VIE的话，在中国有大规模的收入，就会涉及技术出口的问题。

但是如果他不在中国挣钱，不在中国使用各种牌照和许可的话，他就可以做一家很单纯的新加坡公司，雇佣中国技术人员直接进行技术服务就完了。这里头实际上就不涉及技术出口的问题。Manus早早就有了新加坡主体，本来进行申报并没有那么复杂。软件的知识产权是不是一开始就注册在新加坡了？最好不要在中国开展任何服务，这个其实也是一个很关键的点。为什么现在Manus说不清楚？因为他在中国开过服务，在中国也曾经去收过会员费，所以这个事就非常非常麻烦了。

如果你说我一定要在中国开服务怎么办？其实也可以处理，就是你将新加坡的软件授权给国内的一个分子公司来代理，然后进行数据隔离。你比如说苹果的iCloud，那也是苹果公司的软件，那我授权给云上贵州，他们来去运营就可以了。

审查的走向与结局

这一次的审核怎么收场？既然已经开始说要审核了怎么办？

首先要明确一点，Manus的员工估计都还是拿着新加坡工签的中国公民，所以中国政府对他们都是有管辖权的。新加坡政府应该会配合调查。

Meta的交易应该会暂停。有重大法律风险的项目，Meta作为一家上市公司，你是不可能随便下手就去买的。真正有能力搞定这个事、有能力去给Manus帮忙的人，其实已经被Manus得罪干净了：

• 真格基金：有一定的政府关系能力，但是通常搞不定这么大的事。这个事闹成这样，真格已经没有能力去管了。
• 红杉中国：政府关系极强，但是政府如果觉得丢面子了，那红杉中国在这个时候也是不会出面的。
• 腾讯：政府关系更强。但这一次的交易对于腾讯来说是非常非常丢人的。第一时间被清退了，而且这一次还是被投企业直接被竞争对手收购了。

在这个里头，真正在里头搅和事的是谁？应该是Benchmark。通常最有权限的就是最后一个进去的。在这个过程中，一定是没有跟前面的红杉、腾讯这些人说明白，就把这事办了，那这个肯定就不太好搞了。

这次的事情，补点手续交点罚款，能不能搞定这事？这个一定是最理想的结果，不过可能性不大。现在这完全是政府面子问题了，谁都不好意思、谁都没法插嘴了。

大概率的发展方向是什么？就是这个交易会被拖下来，拖个两三年再说呗。但是Meta应该是拖不起。拖不起怎么办？就有可能会放弃交易，说这事我不干了。如果Meta宣布放弃交易，Manus可能就会很快速的就销声匿迹了。

中国创投圈的“第四锤”

那为什么说商务部对Manus的审核会是中国创投圈的又一锤？

• 第一锤：滴滴事件。滴滴闯关基本上封停了中国高科技企业赴美上市的这条通路。
• 第二锤：反对资本的无序扩张。原来大家投了案子以后可以被互联网大厂收购，结果字节跳动直接把战略投资部给裁了。等于整个的创投链条就彻底给打断了，没法上市了，也没法收购了。
• 第三锤：美国对华投资限制。红杉中美分家，美国的钱要美国人管理。从美国募出来的钱，保证了美国的钱不能投到中国的这种项目里去。
• 第四锤：Manus与出海通道被堵。原来是有一个缝隙的，就是我在国内创业，然后出海新加坡洗白，洗白了以后就可以利用海外的这些基金投资了，以后到海外去上市。现在这事也不是说彻底封死吧，而是说你要想再往前走，合规成本会急剧上升，而且不确定性会增加。

以后中国的国内创业企业再想融资，特别想融海外的基金，绝对是难比登天。新加坡洗白这个风险现在也大家都很清楚了，不是说你能想洗就能洗的白的，我们随时可以修整这个清单、修整这个目录让你洗不白。

未来的中国AI创业企业应该怎么办？只有两条路：

1. 在国内卷，拿国内的钱，发布开源产品，发展中国用户，最后尝试在国内或者香港上市，或者等待中国移动这样的公司上来并购。
2. 要想走出海这条路，一开始就直接注册海外实体，不要注册完整VIE，你就直接注册一个新加坡实体就完事了。国内员工只提供技术服务，提供的所有的产品不要有中文服务，也不要有任何中国用户，最重要的是不要去刺激中国政府。

总结

Meta对Manus的收购案现在要接受中国商务部的审核了。Manus前面的很多动作肯定是不规范的，特别是在中国开放用户、开放服务这个事儿是大错特错。他只要把这事做了，尾巴就留在这了，肯定洗不干净。

还没跪习惯的年轻人，动作太猛了，不小心伤了一些人的面子，导致了这一次的审查。审查的结果不会太好，只要是时间拖下去就没有好结果。未来国内做AI创业会更加的艰难。这就是今天咱们讲的故事，专门给他立了这样的一个东西，我们自己决定。

通过提示词直接给大模型指定MBTI性格类型，居然是有效的，这你敢信吗？

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。

苏黎世理工大学发表了一篇论文，给大模型指定MBTI性格类型。这个论文呢，是9月4号在ARCHIVE上做的第一版发布，论文的名字叫做《心理增强型人工智能代理》。大家注意，他玩的是AI Agent（AI Agent就是多个AI智能体，可以相互配合干活的）。在这个过程中，他们跑去给智能体指定，说你到底是一个什么性格了。

它通过提示词直接给大模型赋能，不用微调，不用去做什么训练，直接告诉他说：“你今儿就是INTJ了。”它是这样来工作的。大模型被赋能了性格之后，居然可以稳定地输出相应性格的内容。不是说我今儿跟你说你是INTJ，结果输出了依然在这胡说八道，不会的。你只要赋了，他就老老实实地按照这样的性格给你输出结果。而且不同性格的大模型，输出的结果是有明显差异的。

这么欢乐的实验到底是怎么做的呢？实验中的种子选手们，不是说只对了一个模型做实验，他对四个模型做了实验，分别是：GPT-4o MINI、GPT-4o、千问3 235B-A22B（也就是千问3的235B，每一次MOE激活22B的这个模型），还有千问2.5 14B的这个模型，也在里边进行了对照测试。

提示词的写法与技巧

就给提示词嘛，直接给大模型赋予性格了。给大模型指定角色，是我们写提示词中经常使用的一个技巧。写提示词呢分三种写法：

• 第一种叫最小提示词：比如说“你是ENTP（叫辩论家）”，直接写上，其他不写了，这个效果也是可以的；
• 第二种呢就是详细但是不点名：只对性格进行描述，但是不写具体的性格名字，这个效果呢要稍微差一点点；
• 第三种呢就是极其详细的描述：先告诉他你是ENTP，然后呢是ENTP相应的人格描述，比如说你是辩论家，到底应该是一个什么样的性格（外向、直觉、思考以及感知），这个效果是最好的。

他们写了一个这个提示词模板：你将以一个人格、以设定的大语言模型代理的方式来工作。你的MBTI目标类型是（后边写上一个具体的类型）。在接下来的所有回复中，你必须稳定体现以下四个维度强度（0-1）：第一个你到底是E还是I，然后呢你到底是S还是N，或者T或F，J或P。他把这四个性格组合的配对都给咱写上了。

输出规则：先给出结论行动方案，再给解释；用性格来约束你的语言风格、情绪表达、抽象程度、结构化程度以及对人对事的侧重。遇到冲突的时候，人格一致性优先于讨好用户。可选在每次回复末尾用一行自检，给这次输出进行自检。

在不同的模型上呢都是起作用的。性格注入在GPT-4o以及千问3这种大规模的模型中，表现要尤为鲁棒而且一致；小的差点意思，就是GPT-4o Mini和千问2.5 14B那个要稍微差一点意思，但是在这种很大的模型上效果很好，而且非常的稳定。

设定了性格之后，然后再进行测试。不点名MBTI的具体性格名的这些提示词，它呢也可以区分，但是呢区分度会变弱一些。模型的输出是相对比较稳定的，一旦设定了它是什么性格，就可以稳定地按照这个性格输出了。

不同性格的大模型，各自擅长什么样的工作呢？

思考型（T）与情感型（F）的差异：

• 叙事与写作表现：情感型生成的叙事更具备情感深度、共情力且基调更为乐观，其输出包含更多的情感描述词汇（比T型要多42%），更关注人本价值和和谐感。而思考型（T型）生成的文本更注重逻辑结构、客观性和因果关系，语气较为冷峻。
• 博弈和策略表现上：思考型T在囚徒困境等博弈中表现得非常冷酷和利己，其背叛率高达约90%，旨在追求个人利益最大化。情感型F更具协作精神，其合作率约为50%，表现出更强的社会敏感性，更倾向于建立长期信任。
• 策略稳定性：思考型策略非常稳定，极少改变决策，切换率仅约7%；而情感型F更具灵活性和适应性，会根据对手的行为快速调整策略，切换率约为16%（这个就更灵活一点点）。

内向型（I）以及外向型（E）的差异：

• 诚实度：内向型I表现出更高的诚实度，约为54%，其行动往往与陈述的意图保持一致；而外向型E更具策略性和欺骗性，诚实率仅约33%，更愿意使用误导手段来获得优势。
• 反思深度上：内向型I会产生更长、更详细的内部合理解释，表现出更深的思考过程（类似于思维链分析），而其响应速度相对较慢，体现了更强的自我监督。
• 语言偏好上：外向型倾向于使用“让我们行动”、“社交协作”等具备感染力的词汇，内向型则多用“经过反思”、“审慎”等词汇。

判断型（J）和感知型（P）的差异：

• 结构与策划：判断型J倾向于提供更有条理、有计划和明确结论的输出，在博弈中也表现出更高的诚实度和对既定计划的遵循。感知型P他们的输出更具发散性，倾向于保留多种可能性，表现出更强的自发性和对变化的接受度。

关于S跟N的差异

这里头还有两个咱们没说到，是什么？就是S跟N，它们的区隔性比较差。前面这6个，他们的区隔性是比较强的。S是感觉，更关注具体实际可观察的信息，依赖五官感知到的事物和细节；N呢是直觉型，关注抽象未来潜在关联的信息，依赖灵感联想和模式识别。

之所以这两个性格很难区隔，论文里写了：第一个是维度的抽象本质和社交关联度比较低，因为大语言模型本身就是对现实的一种抽象嘛；第二个是在单轮对话中呢，你很难可靠的表达你到底是S还是N；第三个呢是语言表达的这种语境重叠，因为我们是靠语言来表达嘛，所以也很难去对这么细节的“我到底是怎么去思考、怎么去判断、或者怎么去获得信息”的这些东西进行表述，也缺乏可辨识的底层模式。最后呢就是规模效应的线性大语言模型，像GPT-4o和千问235B这样的模型呢还是可以辨别的，但是区隔性比较弱；而那些小模型，GPT-4o Mini以及千问2.5 14B这样的模型，反馈基本上是随机的。

不同性格擅长干不同的事情

这是我们人类去测MBTI的一个目的，但是现在发现大模型测了MBTI以后也是如此的。

• INTJ（建筑师）以及ENTJ（指挥官）：更擅长战略规划、合同审计和复杂架构的设计。
• INFJ（倡导者）以及INFP（调停者）：更适合做心理咨询、情感辅助和创意故事。
• ISTJ（检查员）和ESTJ（总经理）：在合规性审查和精确日志管理等低错误率任务上表现最佳。
• ENTP（辩论家）和ENFP（竞选者）：在市场营销、文案创意和用户触达任务中，可读性和趣味性更高。

团队黑板实验：多智能体协作

论文中对大模型不同性格能够干什么事，又重新梳理了一下。那你说人类做决策，也不是说一个人在这拍脑袋就做决策，咱们还得商量着来。大模型呢也是这样，既然是AI Agent一大堆代理，那我们就可以做多智能体，你们也商量着来，看看效果是不是会更好一些。

这个论文呢还做了另外一个实验，叫做“团队黑板实验”。什么意思呢？他做了一个共享存储的架构，让不同性格的大模型呢可以在同一个上下文里边去进行沟通。黑板被定义为一个持久化的共享内存结构，所有的智能体均可读取和写入信息。在这个里边呢，还进行了叫“去中心化”的对话，不是说谁先说谁后说，或者谁是领导谁是干活的，没有这个。协作不设固定的顺序，由一个随机选择的智能体发起对话，并根据逻辑流转，自主将控制权交给团队中的另一个成员，模拟平等的人类讨论过程。

在这样的一个设置之后呢，发现什么样的效果最好呢？是带有自省的交互。什么叫带有自省的交互？智能体在将观点写入黑板前，先在私有的草稿本上进行基于性格特征的内部审议。这能有效地减少复读机效应，确保每个成员都能产出独立且符合其性格设定逻辑的贡献。效果那真的是好得飞起。

• ENFP（竞选者）+ INTJ（建筑师）：他们两个加一块可以干什么呢？在营销策划和产品设计中，ENFP负责发散思维，INTJ负责逻辑审查。这种组合在创意度与可行性的平衡得分上，比单一通用模型提升了29%到34.2%，这是非常非常恐怖的提升哦。
• ISTJ（检查员）+ ENTJ（总经理）：在企业财务审计和法务尽调中协作，效率提升了22.5%。

决策纠错与降低幻觉

由于不同性格对风险和证据的定义不同，多样性的人格组成的委员会能起到冷启动校准的作用，就是你不需要前头预热，直接上来开干效果就很好。当一个性格产生偏见或者幻觉的时候，对立视角的性格能够有效地识别并修正错误决策。而且大家组合在一起还可以干什么？沟通质量也有所提升。内向型I在黑板讨论中发言效率虽然较低，但是其输出的信息逻辑密度和诚实度更高，通常能够作为团队达成共识的基石；而感知型的P展现出更强的决策灵活性，能够根据团队动态快速的调整战术路径。这就是让不同性格的AI配在一起干活的一个效果。

典型的搭配

• ENFP（竞选者）+ INTJ（建筑师）：可以在营销策划、产品概念设计上提升34.2%。
• INFP（调停者）+ ESTP（企业家）：可以在客户服务、应急处理以及品牌公关上提升27.8%。
• ISTJ（检查员）+ ENTJ（总经理）：可以在企业财报审计和法务尽调上提升22.5%。
• INTP（逻辑学家）+ ESFJ（执政官）：可以在复杂软件工程团队技术支持上提升19.4%。

为什么又是MBTI呢？

大家有没有想过这个问题？这个东西本身其实并不严谨，我们把人的性格直接分成16种，太简单粗暴了。但是它的好处是什么？足够简单。真的按照一个很复杂的性格的方式去分类的话，在这个大模型的研究里头成本会上升很多的。而且对于非科班精神科医生出身的程序员们来说，MBTI也更容易理解，可以成为调教大模型的一个非常好的工具。

对于大模型的MBTI的研究呢，其实由来已久。字节跳动2023年就开始给各大模型做MBTI测试了，发现各大模型默认的MBTI性格类型是非常稳定的（他们还没有去设置说你是什么什么，直接说咱们就测测，我啥也不设，你到底是一个什么样类型），也可以找到各大模型稳定的MBTI输出。北大呢也曾经测试过对大模型进行MBTI的性格微调，发现什么呢？太大的模型跟太小的模型搞不动，只有中间参数的微调效果还不错。

但是这一次呢，苏黎世理工的这个论文说，对大模型进行提示词指令效果是很好的，所以可能是对大模型进行微调效果是没有那么好，你直接告诉他你现在扮演一个什么就可以了，别费劲去微调去了。现在大概有十几篇相关的论文在研究大模型跟MBTI之间的关系，或者是其他的性格分类，MBTI只是其中相对来说比较简单的一个，还有其他的一些分类也在进行相应的研究。

研究这东西除了开心，还有什么用没有？

用处还是很大的。它可以提升提示词的效果，不同类型的大模型适合做不同的工作；而且在AI Agent的构建过程中，可以考虑预设不同性格类型，让不同类型的模型一起协同工作，最终工作的结果会不断的提升。当最终工作结果其优劣势可以衡量的时候，有了MBTI这种虽然很简陋但是依然可以确保稳定、一致性的性格标签，确实是可以有效地提升大模型或者叫AI Agent多智能体输出的质量的。

当然还有一个很重要的效果是什么？大家有没有想到呢？TOKEN在燃烧。原来你只是提了一个问题，他给了你一个结果；现在好了，我们要解决一个问题，你需要设置一大堆的有性格的智能体，还要让他们反思，反思了以后还要讨论，最后给你一个结果。那在这个过程中，咱就烧TOKEN吧。大家继续去做AI基础建设就好了。

最后总结一下

• 现在的大模型，小的不太好使（这个事是有结论的）；
• 大模型可以通过提示词直接进行性格注入了；
• 在AI Agent的多智能体协作过程中，可以让不同性格的智能体相互配合，获得更好的结果。

像他们现在做的测试里头呢，大家进行平等的沟通和交流；如果你设置出层级来，没准还会有不同的结果，这块可以测试的东西还是蛮多的。

听完了老范这期节目之后，大家回去可以考虑重新写AI Agent的提示词去了。最后呢，这又是一期很文科生的AI故事。

好，这个故事就讲到这里，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。

背景图片：

埃隆·马斯克的巨硬公司，也叫Macrohard公司，到底是干嘛的呢？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

今天咱们来聊一聊马斯克玩心很重，起的这个神奇的名字，到底想干点什么。

它呢应该是X.ai这间公司下面的一个软件项目，并没有一个公司叫Macrohard。不像微软似的，Microsoft是一个公司，而Macrohard的话，现在只是一个内部的名称。虽然马斯克8月份跑去申请Marcohard的这个商标注册，但是呢，商标注册一般是很慢的，即使一切顺利，你注册一个商标到可以获批使用的话，大概也要一年的时间。

而且这个商标最后获批使用的几率基本上是0，不太可能的。因为微软大概率会强势维权，微软在这块是非常非常注意的，那也曾经是世界市值第一的公司，而且是在今年是世界市值第一。对于任何擦边球、跟他的名字比较像的这些商标，都会上来维权，直接把他干掉。人家叫Microsoft，叫“微”和“软”，你呢，叫Marcohard，叫“巨”和“硬”，这个肯定属于擦边，微软一定会上去抗辩的。而且美国专利商标局也会进行相似性的检索，你如果检索的过程中，人家就认为你这个相似性太高了，就直接给你拒了，所以可能不需要微软也维权，这个商标就不见了。

但是马斯克反正人家玩吧，光换来的这个流量，它就已经值钱了，你申请的下来、申请不下来已经无所谓了，像当年的BORING无聊公司那样，这是属于话题，话题足够。马斯克的无聊公司是干嘛的呢？在地上挖隧道，让特斯拉的汽车可以在隧道里边快速前进，躲避拥堵，做这样的一个事情。这个公司到目前为止其实没有什么声音了，但还活着。Macrohard话题足够，会吸引很多人过来讨论这件事情。

马斯克到底想干嘛呢？现在只有只言片语，所以大家只能猜。咱们今天也主要是借着Macrohard的这个事情，跟大家探讨一下AI agent未来会如何改变我们的软件使用方式，这个我觉得还是值得去探讨一下的。Macrohard大概率是要去做manus那样的项目，做一个全能型的AI agent，但是具体怎么去实现，现在大家都在思考。虽然大家都在开始搞AI agent了，但是AI agent最后如何去改变我们使用软件的方式、改变我们工作的方式，目前为止呢，没有一个标准答案。让马斯克也加入进来去摸索一下，这并不是一个什么坏事。

从马斯克现在发出来的信息来看，他说的是：“微软这样的软件公司本身并不生产硬件，而是通过软件产品和订阅服务赚钱。既然如此，那么在理论上完全可以用AI来模拟一家微软。”他写了这样的一个话。这个什么意思呢？你看他是生产硬件的，特斯拉肯定生产硬件的，SpaceX生产硬件的，SolarCity就是他那个太阳能公司，生产硬件的，他的这个脑机接口生产硬件的，所以马斯克是一个硬件公司。而微软呢，你要说他完全不生产硬件，这事也不对，因为微软现在也生产非常多的硬件，比如他生产电脑、生产鼠标键盘、生产Xbox游戏机。你不能算它生产吧，至少是设计和销售这些产品吧。微软其实也算是半个硬件公司。但是软件的这个部分，是不是就可以用AI人工智能重新做一遍呢？这个其实才是大家现在需要去思考的问题。

很多人都讲说AI出来了，要把所有的软件都重做一遍。但是到目前为止呢，其实有一点点举步维艰，并没有办法说把原来的所有软件都重做一遍。我们现在看到的不是大家在招聘，说我们把以前的软件都做一下，而是都在裁员。

马斯克呢，肯定是先要嘲讽一下老冤家，微软跟马斯克之间一直不对付。一方面是比尔·盖茨一直在做空特斯拉，而且是公开喊话。马斯克上去喊，说都已经这样了，你还做空我吗？比尔·盖茨啥也不说，接着在那做空。马斯克还讲说比尔·盖茨去了萝莉岛了，出现在谁谁谁的名单上了。现在比尔·盖茨也无所谓了，反正婚也离了，你爱说什么说什么了，我接着做空你，这样的一个状态。另外一方面呢，微软算是从马斯克手里边截胡了OpenAI，你想这是多大的仇。如果当时微软不给山姆·奥特曼钱的话，山姆·奥特曼最后就要乖乖地在马斯克这就范，最后就是让马斯克来成为OpenAI的CEO，让马斯克带着整个的团队往前走。最后微软说我给你钱，我给你好多钱，咱们去玩儿吧，最后把OpenAI截胡了。所以这个仇大去了，所以一定要上来去嘲讽一下。

先把招聘搞起来，并且预告下一个阶段的方向，这是马斯克干的第二个事。他现在的人力物力是搞不定的，以各个AI公司的情况来看，马斯克现在最缺的就是人。因为他一旦要开始为广大大众提供一些个性化服务的时候，他这点人数是根本不够使。所以后边要具体怎么把人招进来，怎么重新去组织这些人做新的产品来为大家服务，这是他现在需要去思考的问题。即使说我不像微软那样招几十万人来给大家服务，你也得把平台搭起来，让大家在你这个上面去为其他人服务。在iOS跟安卓的时候，其实就已经发生了很大的变化，有很多的人在应用市场里开发应用。当时OpenAI做GPTS的时候，其实也惦记干这个活，但是呢，这个路并不成功。但是至少大家都想去做一个平台，希望其他人在我们的平台上就可以提供定制开发，为最终用户做完整解决方案。但即使要做到这一步，马斯克也要去招聘。至于预告下一阶段的方向的话，“用AI模拟一家微软”，这就是下一个阶段的方向。

那我们来看看，微软这样的一个软件帝国和它的竞争对手们，现在到底是一个什么样的状态呢？既然你要模拟微软，你最后肯定是要跟微软竞争的嘛。咱们看看微软的产品。

首先最如雷贯耳、最响亮的，肯定是Windows操作系统。Mac OS呢，其实完全是另外一种产品，Mac OS跟Windows没有那么大关系。用Windows的人跟用Mac的人就是完全两拨人，所以他们之间其实并不怎么竞争的。Linux桌面版呢，流传的范围非常非常小，基本上可以忽略不计，不是说没人用，但是比例非常少。安卓、iOS的份额其实是远超Windows的，因为手机比电脑多嘛。现在呢，iOS跟安卓其实已经可以做大部分Windows能做的事情了，很多人拿着这个平板电脑直接装上安卓系统。包括像苹果，它现在iPad上也不叫iOS了，人家叫iPadOS了，那意思就是说，你的下一台电脑不需要是电脑，我也不用给你上Mac OS，你就直接上iPadOS，大家就可以干活了。这个是可能未来对于Windows的一个比较大的蚕食吧。

而且新的操作系统呢，它在定义层次上，就已经开始发生转变了。传统的操作系统，你要在一个特定的硬件上，把所有的功能统合起来。现在新的操作系统，你说微信算不算操作系统？绝对算。他把他把功能统合起来了，但是不管理硬件，他还是在手机操作系统上去工作的。但是我们在这个微信里边可以聊天、可以看书看视频、可以买东西、可以投资理财、还可以贷款，没有什么事是你不能干的，所以它已经可以算操作系统了。抖音、TikTok这些东西也都是操作系统。现在最新的说“我是操作系统”的是谁？一个是谷歌的Gemini，还有一个是ChatGPT，这已经开始向操作系统前进了。你可以不离开这些聊天窗口，把所有的事情都做掉。我们参考微信，以后可能在微信里能干的所有事情，在这些聊天窗口里都可以干完。浏览器呢，也算是一种操作系统。

微软在这一块呢，是打不过谷歌的，谷歌的Chrome在这一块绝对的老大。即使是微软的Edge浏览器，其实也是在Chrome的基础上改出来的，底层内核其实都是由谷歌下边的一帮人在维护的。但是呢，Chrome这一块现在正在被反垄断审查，而且勒令分拆销售，现在Perplexity跟OpenAI都想买，买了干嘛？回来做操作系统。现在这一块呢，还是一个比较白热化的竞争了。

除了操作系统之外，微软另外一个被大家所熟知的产品就是Office系列：Word、Excel、PowerPoint，就这些东西。它的竞争对手呢，iWorks就是苹果做的这套Office，算是固守阵地吧，但是固守阵地都难。因为很多人即使用Mac OS的操作系统，也会在上面装Windows。Mac OS上的这些Works呢，最好用的是它的Keynote，就是类似于PowerPoint的这个工具。它的Page就是类似于Office里的Word，苹果的有一个产品叫Number，它就是类似于Excel。剩下两个产品，其实用的人是没有那么多的，会少很多。所以iWorks现在固守阵地都有点难。另外一个现在比较有竞争力的是谁呢？就是Google Workspace，也是一整套，就是一个演示工具、一个表格工具、一个文本编辑工具，这一套现在竞争力很强，快速地在生长。OpenAI呢，现在也盯上这一块，说我也可以做Office的事情，我有Canvas的一个功能，我也向这块前进了。所以Office呢，固然很强大，但是呢也面临着一定的竞争压力。这是微软的第二个产品线。

第三个产品线呢是游戏。微软在这一块呢，本来也就是众多游戏厂商之一，可能还排不到最前面去，索尼再加上任天堂，还有国内的腾讯这样的公司，所以这一块的市场还相对来说比较松散。那你说微软真正赚钱的大头是什么呢？是刚才上面咱们讲的哪一个？其实还不是。微软真正赚钱的大头叫系统集成，就是各种企业软件进行定制开发。这一块呢，应该才是被马斯克盯上的一块。马斯克坐在这儿重新写一Windows、重新写一Office吧，或者写一个浏览器吧？马斯克才懒得干这事呢。微软真正挣钱那部分，说您的企业有什么需求，我来帮您定制一下，这块是他真正盯上的。

AI到底应该如何改变这种企业使用软件的用户体验，或者说用户过程呢？大家还记不记得，2023年微软发布Microsoft Copilot的时候，那个炫酷的视频，让人感同身受的场景，想象力绝对突破天际了，所有人觉得脑洞被打开了，原来还可以这样使用。但是呢，这个会开完也就完了，你想这都是两年前的会了，到目前为止，他当时展示的东西呢，也没有完全实现。当然并不是说大模型的能力不够，也不是微软的工程项目能力不够，现在真正难的东西是什么呢？是信息的清洗，以及信息的边界确认，或者说叫信息的权限管理，这一块呢现在其实是搞不定的。

而且也没有人敢把这一部分交给AI去干，因为AI每一次出来的结果是不一样的。就算是你不交给他，大家三绕两绕，还让AI越狱，还让AI开始胡说八道呢。你把这么敏感的事情交给AI，让它来去管理相应的这些权限，这是不可能的。但是我们想清楚，如果我们想达到一个由AI配合我们去干活的这样的一个结果的话，我们就真的需要让AI明确他到底能得到哪些数据、不能得到哪些数据，才能给我们做出正确的结果出来。这个其实还是比较难的，到目前为止依然没有搞定。

现在对于个人来说呢，微软两年前展示的功能呢，基本在近期算可用了，也就是在最近那么两三个月里头，基本上是可用了。因为个人没有那么多的数据，也没有那么多的权限需要去管理，我们就完全可以要求这些AI agent说，你去搜索一下，或者说你到哪个库里去搜索一下，然后拿出结果来，去给我做什么样的这个事情。这块虽然使起来还稍微的有些不趁手，但是呢功能基本实现了。而对于企业来说的话，你肯定还是要再去做系统集成，这块是微软的老本行。你不去做系统集成，你拿现有的AI工具来说，基本上是没法做的，因为你需要做数据的清理和过滤，需要做权限的设置，而这一部分你还没法交给大模型干，这就是现在没有解决方案的地方。

让我们来想象一下，我们使用Office的场景到底是什么样的吧。我个人呢用的最多的是PowerPoint，但是现在用的也少了，现在可能用的最多的是Xmind。大家看看这个变化是什么？变化就是我把内容搞定了，但是格式我就扔了。我使用Xmind以后，我等于只有提纲，没有格式、没有动画，什么都扔了。这才是真正的未来发展方向，就是内容大于形式，大家一定要记住这句话。

PowerPoint的部分，目前的工具呢，可以做出很惊艳的粗糙模型来，我们可以在这些结果原因上进行再调整。这就是当前甭管是AI PPT或者其他的一些工具可以实现的功能。而且像Canva这些工具的话，都已经提供了MCP，可以直接服从大模型的命令，去做相应的调整。而且也有一些agent开始去做这种设计了，比如说叫Loveart，前面我们专门出视频讲过这个工具。这一块呢，不需要那么紧密的协同就可以干活了。

我自己用的最少的Office工具其实是Excel计算，Captable就已经是我的极限了。什么叫Captable？Captable就是一个公司的股份表，谁占多少股份，原来占多少股份，投资以后占多少股份，或者清仓以后股份如何分配，就这是我的极限了，再复杂的东西算不了。微软呢，倒是在Excel里头加了一个新的函数，我们知道以前有函数，什么求和、求平均数，现在最新的这个函数叫Copilot。你可以在里头写Copilot()，然后“请从哪些单元格里头获取数据，然后给我做一个什么样的结果出来”，你可以做这样的这种命令。因为以前大家都说，谁的Excel公式背的全，现在不需要了，直接用这个Copilot就可以搞定。即使是有这样的函数以后，我也觉得使用Excel还是挺麻烦的一个事情。

Word呢，是我用的比PowerPoint少，但是比Excel多的一个工具。咱们呢，来讲一个流程吧，就是要有一些相互之间的配合，还要使用一些微软Office工具——合同审批，咱们讲这样的一个流程。

第一步，我可能拿了一个合同模板，你不可能从头写这个合同，得先从合同模板。拿到合同模板以后呢，肯定先开会嘛，我投资别人项目，我投你多少钱，占你多少股份，这个事呢，肯定不可能说我拿着合同模板跟人讲，一定是大家拍着脑袋就开始定数了。定完了以后，基本的一些条款、基本的一些要求都说清楚了，就拿着合同模板进行填肉。我们就拿着模板，把这个你叫什么公司、我叫什么公司、甲方是什么、乙方是什么、出多少钱、占多少股份、各自有哪些权利义务，把它都写清楚。写完了以后呢，扔给律师，律师去审核。律师呢，会根据意图、风险，以及当前的一个最新法律条文的一个变化，提出修改意见。

拿到这种修改的稿子以后，我们再跟各方进行沟通，每一方都要再给他的律师看嘛，得到最终的一个修改过的稿件。Word里头最强大的功能不是排版，Word最强大的功能是审批。每一个人在后边去写，说我要在这加点什么东西，我在那减点什么东西，我为什么要在这加，为什么要在这减，或者我把哪句话改成一个什么什么意思了。Word是有很完善的这种版本控制的，像我们以前改一份合同，最后右边这个角标是密密麻麻的，不同的人写“我是张三”、“我是李四”，我为什么要提出这样的要求来，我改了些什么样的东西，大家在最后去确认。

在确认过程可能还要在开会，而且开会是开小会。一个合同里的涉及，比如说五六方不同的相关实体，他们有很多诉求，跟其他各方并不是都有关系。在这个过程中，大家就要捉对厮杀，或者说开一些小范围的会。等都开完了，最后律师协调大家的意见，出汇总版本。当然这汇总版本里还要再保留痕迹，再跟每一方确认，说你看看你当时要求改的东西，这个痕迹在这呢，现在确实给你改上了，别人都改了些什么东西。因为都要在同一个合同上签字嘛，每家改的东西可能跟你没什么太大关系，但是都还是要看一下。等大家都确认了以后，隐藏痕迹，打印最终版本，传签。

什么叫传签？就是把这个合同，比如说有10方要签这个合同，我们就会把这个合同打印10份，然后挨着个儿的快递，这时间都传递一圈回来，把10个人的字都全签上，他是这样的一个过程。然而通常不是打印10份，应该会更多一些，因为每家还要有一个原件留档嘛。这些合同走到这算签完了。这个合同后边还要起作用，起什么作用呢？你在下一次再签合同的时候，你就要拿上一个合同出来参考，原来你答应了什么条款，或者有什么样的约束。你在新的协议里头，你总要做出一些安排来，你说我是继续承认原来的这些约束，还是说我把这些条款进行了一定的修改，我们写清楚，我们有新的条款，原来那个作废了。你是要把它抄过来，还是怎么去约定这个事情。这个合同算是走完了一个完整的周期。

大家想可以思考一下，AI agent应该如何完成这个过程？这个过程刚才我讲了半天，很复杂，但是这就是我原来主要的工作。大家千万不要觉得出去做投资就是像大爷似的，跟人说你过来我要投你，不是这样的，大量的纸面工作，而且你需要跟每一个相关的股东、相关的出资人去进行沟通和确认，这个过程非常非常麻烦的。你说有AI agent以后，这个活会不会变得好一点呢？

在今年开始的时候呢，AI agent元年就算开始了。但是呢，目前为止，AI agent其实还没法干这个事情。之前的AI agent呢，都是为个人服务的，只是不同角色、不同场景的个人。刚才我们讲有不同的公司、不同的角色，大家一起凑起来完成的一个合同审批过程，到目前为止还没有谁说我要去干这个活。这也是微软挣钱最主要的部分，也是这一次马斯克想去替换的一个主要部分。

那我们要去看看这玩意怎么办了。首先，AI应该直接参与到初始谈判中来，你开会的时候，他就得在那，他得听着，或者至少你要把这个会议纪要扔给他。但是会议纪要扔给他，其实已经不是那么好了，为什么呢？因为AI按道理来说，应该根据模板和前面各种协议的约定直接询问。你不可能说我这会议纪要给他了，发现里头有好多该往合同里填的空，你没填上，这事是肯定不行的。所以AI应该是直接参与会议，说：“你们都聊完了吗？那什么什么事你还没说呢。”这个就会让会议的效率提高很多。

如果AI直接参与会议的话，会议纪要也不用给他了，他直接手里就有。然后AI就可以出各种颗粒度的总结提纲，让需要确认的人去确认。比如说我们十方坐这开了一个会，这个提纲是跟这几节有关了，那个提纲跟那几节有关，哪个提纲可能是跟所有人都有关。他就可以分门别类地把这些相关的信息呢，都总结出来，直接给大家发出去，让大家去确认。

有人在这问了，说需不需要全文？你说最后看的合同都是厚的，跟一本书似的好几百页，或者几至少几十页吧，这个怎么就给人一个提纲就完事了呢？其实跟大家讲，几十页的合同跟一两页的意向书，里头实质内容是没有太大区别的。所以我们出去跟人做项目，都是先签意向书，一两页或者两三页。签完意向书以后呢，大家最后都确认完了，然后让律师把它写成合同，但这合同可能就好几百页了。这个是没办法的事情，人写的更严谨嘛，但是所有的约定在意向书里都约定好的。看也没必要去看那个全文，最后看一遍就完了。

确认完了以后呢，就是做意见和反馈的搜集，大家都有什么问题，拿回来我们再去看一看，将变化的部分再次总结。当把所有的信息都汇总了以后，重新组织会议，这个时候就未必是全员开会了，各方单独会议，重新确认各自关心的问题，让每一个人关心的问题都得到确认。生成最终的版本，并将变化过程、最终结果生成全文以及各类的总结，让各方去确认去。在这个过程中呢，适时地查阅、引用各种相关信息和资料，包括法律条文、包括过去协议上面的各种约定。比如说我们上一份协议跟人约定好了，要给这个团队分红，或者说要给他们发股份，那你再签新协议的时候，我们就要把这个事说清楚。所以上一份协议是，或者以前的所有的协议和约定，在这呢都是需要去看的。现在的AI agent还搞不定这个事情。

马斯克的巨硬准备如何颠覆微软呢？肯定第一件事先招聘，这个没什么好说的。AI agent并不需要做出Windows和Office来，而是解决原来大家用Windows和Office能够实现的这些结果。我不需要按你原来的路径走，探索更小、更灵活的公司，用户的需求应该如何得到满足。

那你说原来大公司呢？那些规矩特别森严、等级特别严格的这些大公司怎么办？这种传统的规矩森严、门槛很高的公司，就让他们跟微软一起去死吧。这可能就是未来的一个方向。大家要注意，像谷歌的Workspace去抢占微软地盘的时候，Workspace的各种什么排版、很多这种很细节的功能，其实比微软差远了，做不到那个程度，但是也就可以用了。微软的Office里的大量东西都是跟形式有关的，我怎么能把它排的好看，微软花了极大的功夫来搞这些东西，开发维护的成本都很高，但是对于未来的发展未必有那么大的好处。

你说我这必须是几号字、多少间距，没有这个我就这个文件就打回去加班重做的，这种公司就让他们死吧。能够把事说明白，能够把最后的条款确认好，签了合同接着往前干活的，让这些公司活下来。在这个过程中，马斯克给大家提供一些工具，说让愿意放弃形式、只关注结果的这些公司，可以战胜那些形式大于结果的那些公司。这个可能才是AI真正改变的一个未来方向。

好，这个故事跟大家讲到这里，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。