十字路口Crossing

🚥 这是一期真格基金「此话当真」与「十字路口」的串台播客。
去年，十字路口的开年对谈播客提到 2025 年是 Agent 元年，现在距离那期播客过去了 500 天。差不多在第 100 天的时候 Manus 爆火，Claude 3.5 Sonnet 提供了 Agent 的基础；在第 300 天左右，Claude Code 刷屏。
到此时，第 500 天左右，Agent 领域的突破和新概念仍在不断井喷。这期播客，我们用一条主线尝试把过去 500 天的变化串起来：GUI 退场 → Headless 上位 → CLI 复兴 → Skills 封装 → Agentic Economy 萌芽。
我们试图探讨：在 Agent 元年的第 500 天，什么在消失，什么在诞生？
消失的可能不是 GUI 本身，而是“人必须在流程里当传送带”的前提；

诞生的也不只是新产品形态，而是一整套新的分工与定价方式：Headless 工作流、CLI 复兴、Skills 封装、以及正在成型的 Agentic Economy。

本期嘉宾：钟天杰(真格基金投资总监)、归藏(AI 开发者)
如果你想在概念爆炸中找到清晰结构，这期内容或许能提供一种梳理视角，帮你把这些变化串联起来。
🎬 我们的视频播客将同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 开场：Agent 走过 500 天
00:18 Agent 元年至今 500 天，发生了什么？
03:39 一句话总结 500 天：上下文管理越来越重要
04:04 不变的是新概念被祛魅，不变的是模型能力持续进步
🟢 关键词一：Headless（无头软件）
04:31 软件没有界面了，只剩数据库与工具
06:40 GUI 是人类认知缺陷的补丁
09:52 做产品不应优先想界面，而是用户真正需要什么
10:47 Notion、飞书与 Google Suite：老软件如何面对 AI 入口
12:17 Gmail 通过 Codex 授权，Agent 绕开 GUI 直接访问
15:56 大量公司主动推出 MCP/CLI，是投资人视角的重要趋势
16:37 作为 PM 最重要的是定义问题，不要去解上个时代已解决的问题
🟢 关键词二：CLI
18:36 CLI 的核心：命令行执行、纯文本、与 AI 天然契合
19:47 AI 解决了 CLI 最大障碍：人类根本记不住成千上万条命令
20:54 微信、小红书、美团等垄断性软件至今没有推出 CLI
21:17 开放 CLI 防守两难，背后需要极大决心与勇气
23:59 如果工具能通过 Agent 更好地找到用户，就应该开放 CLI
25:07 最希望哪一款产品开放 CLI？
26:25 年轻人开始在抖音上聊天，DAU 1 个亿
🟢 关键词三：Skill
27:38 归藏的 PPT Skill
29:23 让 Claude Code 拷问你的 grill-me
30:59 Skill 会自我沉淀，把你的品味提炼成可复用的结果
32:13 Skill 是长期存在还是过渡？模型能力增强会逐渐消化一部分
34:25 谁最有可能成为中国的 Claude Code？
35:56 小红书 Skill 商店与 Skill 的商业价值
39:29 CLI/Skill/MCP 各自适用不同的能力场景
🟢 关键词四：Agentic Economy（智能体经济）
39:45 To Agent 基础设施：沙箱、记忆系统、支付
40:59 现在仍是大基建时代，Token 变得更智能更便宜是主旋律
42:18 Token 价格会浮动，受能源、电力、模型水平影响
🟢 关键词五：OpenClaw
43:23 OpenClaw 100 天热度极速消退，但留下了什么？
43:58 最大意义是塑造共识，帮大众完成对 Agent 的认知转变
44:31 证明了 IM 形态的价值，用户需要在熟悉界面里与 AI 对话
🟢 关键词六：Token Grant
45:18 为 AI 开发者提供 5 万元算力支持
45:45 Code Pilot 已有 6000 GitHub 星标，足够开放、本地化的 Agent
46:42 一场数字生命实验，0 行代码进化到 10 万行代码
47:27 今天创业缺的不是钱，而是 Token
50:13 下一个抖音未必是新的形态，可能是 10x 产能的抖音
🟢 补充说明：
《你的第一个 Agent，我们为你充值》
《歸藏：从 Prompt 到 Harness，上下文就是一切》
《我给了他一个梦想：超越 Claude Code》
🎪「真格基金」与「十字路口Crossing」共同发起「Token Grant」，将为每个入选项目提供五万人民币 Token 费用，从最早开始支持大家 build 下一代 AI 原生产品。投递入口
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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。
👦🏻 主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站

🚗 这是一期「公路播客」——我们把播客搬上了车，边开边聊，氛围松弛下来，往往能聊出平时聊不出的故事和想法。
🚥 如果你关注具身智能，大概率已经见过太多"参数很强"的机器人。
本周「十字路口」的嘉宾是越伴动力创始人世博同学。他被一些人评价为“少年版稚晖君”：从大一开始就手搓过 30 多款机器人，机械/硬件/软件/运控几乎全栈。⁠
这次创业，世博选择不设计“有用”的机器人，而是要设计一个"能长期生活在家里"的生命。
他们刚发布的产品「小伴」不会说人话，却会发出一种像"外星语"一样的声音；它会撒娇、会委屈、会拒绝你——但奇怪的是，这些"不听话"的瞬间，反而让我觉得：它可真像个生命啊！
从"为什么要专门给它设计一种语言"，到"全身 95% 都是柔软材质"，再到"用快慢脑把交互延迟压到 0.4 秒以内"，世博给出了一套非常具体的产品判断：第一，陪伴不是讨好；第二，生命力不是可爱；第三，少就是多。
这是一期关于热爱、审美、工程、在路上，以及人为什么需要陪伴的对话。你会听到一个 26 岁的具身机器人创业者，如何用极致的审美和极致的工程，把"哆啦 A 梦"带进现实。
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📒 文字版将发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 00:00 快问快答
年龄、毕业院校、MBTI 与星座

一句话介绍产品、融资情况、团队规模、创业前经历

🟢 03:50 给机器人造一套“外星语”
语言是加分项还是减分项？

“它但凡会说得太像人，可能就不想买了。”

你听不懂，但你会慢慢“感觉到它在说什么”。

一种像宠物、又不像宠物的中间态。

🟢 05:48 好产品不是靠功能堆砌起来的
把“动作”当成情绪表达的主通道。

当把“说话内容”降到 8%，设计重点就会完全换一套。

手臂方案：类连续变形体，让手臂“duang duang”的。

柔软外壳：90%+ 柔软材质覆盖。

“外星萌物”：不是猫狗、不是小孩、也不是人形。

🟢 08:41 不做“讲道理”的机器人
定价，和定价策略。

买回家，怎么才能不吃灰？

目标不是“可爱”，而是“生命力”。

机器人也要被允许变得“不那么讨好”。

🟢 11:52 快慢脑 + 云端超长程记忆
云端超长程记忆的目的：推动性格参数多维成长与动态演化。

端侧快脑 1.7B、慢脑 7B：分别负责什么？为什么要这么分工？

把延迟压到 0.4 秒以内。

“动作生成”：同一句话、同一场景，也不重复同一套动作。

🟢 15:26 创业时机
为什么要等到 2026 年才能做出来？

语言模型 + 视觉模型 + VLA/WAM 架构发展：哪一项真正改变了产品可行性？

创业时机：心理/能力/经验准备好 + 看到了行业机会 + 找到切入点。

🟢 24:13 陪伴 vs 讨好
你到底想要一个永远顺着你的东西，还是一个会有情绪、会转身走开的“伙伴”？

“不讨好但让你感觉被陪伴”。

“你好难看！”——你会如何解读它的委屈？

🟢 28:45 如果它在我家待一年
买回去的第一天会发生什么？

呆满一年之后呢？

眼睛是情绪表达的载体。

瞳孔/巩膜/花纹参数化控制，让目光看起来更像“活的”。

🟢 31:11 “我有做机器人的天赋”
第一台机器人与成就感。

“快乐到晚上躺床上反复刷自己的视频。”

从作品心态切到创业心态：“做机器人为了自己爽”到“要让用户爽”

“务实 + 浪漫”：浪漫是愿景，务实是交付。

🟢 37:02 可爱不是终点，生命力才是目标
两项基座能力：家庭机器人基座 + 情感交互模型基座 = “生命力”。

情感大脑是什么：高阶决策 vs 低阶操作的分工

🟢 46:55 “No excuse for engineer”
“不找借口，分析原因”。

一条泥鳅的陪伴记忆。

想把“告别”这件事变得不那么残酷。

🟢 49:56 有意义的瞬间
把哆啦 A 梦带进现实。

“想造一个真正能陪我自己的机器人”。

机器人以完整形态站到大家面前时，忍不住掉了眼泪。

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🚥 本周的「十字路口」在 MiniMax Dev Meetup 现场录制，Koji 对谈MiniMax CEO 闫俊杰（IO）、Multica 创始人张佳圆、DeerFlow 核心负责人何涛，以及上市公司金融行业 AI 负责人虞扬。
我们围绕 AI Coding、Agent 与工程化落地的下一阶段展开。这期重点是闫俊杰 IO 的分享——也是他最近少有的公开露面：
M3 的关键突破和评价

对训练 10T 规模大模型的决心与路径

中美模型差距的真实尺度

模型的数据观转向，与推出 10X 专家合作项目的缘由

AI Coding 迎来拐点：工程体系 vs 次抛代码

“基模 vs Agent”到底是什么关系？

MiniMax 下一阶段如何下注与取舍？

其他三位嘉宾也从各自视角分享了很有趣的观点：张佳圆分享了多模型/多 Agent 的组合思路来平衡成本与质量；何涛强调工程的核心是长期维护与交付体系，而不是一次性把任务做完；虞扬补充了金融等垂直行业里 AI 的价值更多在“把信息变成可执行的决策路径”，以及在高频变化中降低门槛、提供辅助与陪伴。
这期内容更像 2026 年中的一个时代切片：大模型公司、开发者、开源项目与垂直应用的一线代表同台，分享当下真实的观察、故事与认知——也因此更值得被反复回听。
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🟢 01:41 M3 的关键突破和评价
衡量一代模型到底行不行，IO 盯一个"比较客观的指标"——不是分数，那是什么？

去年五一假期，团队第一次在 M1 跑通某件事——有点像"瘫坐在椅子上、后背发凉"的感觉

本来 M2.5 一天烧 1 万亿 token 就满意了，结果一路冲到 10 万亿，超目标 10 倍

🟢 12:09 基模 vs Agent，到底是什么关系？
"去年这个时候，我想不到现在的模型是什么样"

没有 Claude Code，某个模型可能也火不起来；没有 GPT-5.5，Codex 也起不来。

模型越来越强，但 IO 坚持一个"前提"。

🟢 14:12 训 10T 大模型的决心
10T 大模型必须训成，最大的卡点是什么？

"AI 已经是个很大的产业了，就跟半导体一样。"

为什么这件事只能"一代一代往上做"，急不得？

外推一旦失效，模型就成了开盲盒。

🟢 15:54 中美差距：10 倍，就是整整两代
美国模型"基本上大 10 倍"，而 10 倍意味着整整两代。

国内每家都得先把 3T 做好、再做 10T——但一个 10T 模型需要 200T 数据，"全世界都没有这么多"。

一边"我们进步速度最快"，一边又"比较忐忑"——为什么？

🟢 17:53 AI Coding 拐点：是工程，还是"次抛代码"
"从来没人说 vibe engineering，但写代码从来都是 engineering。"
人人都能 vibe coding 之后，每个人都成了"产品经理"。

何涛一句暴论：最讨厌别人说"这是 agent 做的，别怪我"——用你的账号提交，背后是谁的责任？

一个人改十几个仓库、提个巨大 PR，"看起来对，但没人敢上线"——问题出在哪？

🟢 27:12 数据观转向：他们开始招核物理学家
一年前以为数据就是标注，现在 MiniMax 在找经济学家、哲学家，甚至核物理学家。
做 coding 时他们就发现：开发工程师比算法同学更懂"什么叫好代码"——这推出了一个什么结论？

Anthropic 为什么要养核物理学家？

MiniMax 推出 10X 专家合作，想补上哪一环？

🟢 30:30 MiniMax 下一阶段，下注什么？
AI 是个黑盒，连做模型的人都不懂它

IO 最关心的，是什么时候能"用 AI 帮人类理解 AI"。

大脑里的海马体，居然和模型训练里的某个机制惊人地像。

一年前我们还不理解"对齐"为什么重要，现在越来越确定——为什么？

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🚥 总有人在朝着星辰大海前进。
世界模型是 2026 年 AI 与具身智能领域最热的关键词之一。但越是热门的词，越容易被过度使用：视频生成、3D 生成、JEPA、VLA、WAM，似乎都可以被叫作世界模型。可当我们真正谈论「世界模型」时，我们到底在谈论什么？
本周「十字路口」邀请到 Aether AI 创始人 / CEO 黄碧薇教授。她从德国马克思普朗克研究所、CMU 到 UCSD，一路深耕因果发现与因果 AI，是这个领域的重要学术贡献者之一。
Aether AI 最近迅速完成 2000 万美金的天使轮融资，黄碧薇选择把因果 AI 这套长期被认为「更合理、但更难实现」的方法，带到 Physical AI 和机器人大脑的问题里，打造「因果世界模型」。
我和黄碧薇聊了世界模型的定义边界、视频生成为什么不等于世界模型、VLA 为什么在真实任务中碰壁、WAM 为什么可能只是中间态，以及「因果世界模型」想要解决的三个核心问题。
这也是一期关于创业选择的节目。为什么一个 UCSD 教授会在 2025 年初决定下场创业？她看到了什么信号？
如果你正在关注世界模型、具身智能、机器人、因果 AI，或者正在思考下一代 AI 范式会从哪里出现，这期节目也许能帮你重新校准一个问题：哪条路线，才能通往「世界模型」的终局？
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🟢 🔴 🟡
🟢 00:43 快问快答：求学和科研经历、MBTI 与星座、一句话介绍 Aether AI 与产品、融资情况、创业前经历
🟢 02:13 三条世界模型路线，和那条没人提的第四条
视频生成、3D 生成、JEPA 都在被叫作世界模型，可当我们说「世界模型」时，到底在说什么？

世界模型 ——一个听起来很宏大、用起来却很不准确的词，到底是严肃的技术对象，还是被混用的热词？

「不是那三条路线，是我们在做的第四条」

🟢 04:49 因果世界模型，到底不一样在哪
真正的世界模型，要在隐空间里同时学会三样东西——是哪三样？

同样是 AI，凭什么 LLM 不懂因果也能逻辑严密，世界模型却非因果不可？

为什么 LLM 偏偏只在自然语言和 coding 上大获成功？

🟢 10:33 第一版因果 AI 世界模型
满分 10 分：VLA 天花板 5 分，WAM 6.5 分，因果路线……她敢打几分？

训出第一版，预期要喂多少小时数据、用多少张卡？

四类数据怎么配比？模拟、ego-centric、视频、遥操，谁占 80%，谁只占 20%？

WAM 只是个「中间态」——比 VLA 好，但为什么注定到不了终点？

🟢 16:17 因果学界的「三国鼎立」
三个门派、三位 80 多岁的泰斗，早年居然「互相不服谁」——这是一段什么样的江湖？

图灵奖得主 Judea Pearl 和哈佛的 Donald Rubin，分歧到底在哪？

师承 CMU 的黄碧薇，站在了这三派的哪个位置？

🟢 22:32 因果简史
从亚里士多德、易经，到临床双盲实验，再到 80 年代末 CMU 三位教授的一个算法。

做实验太贵、很多时候根本没法做，科学家于是把目光转向了「只看观测数据」——这条路是怎么走通的？

黄碧薇这些年最核心的贡献，是在一个满是隐变量、bias、缺失值的「不完美世界」里做因果——为什么这反而最难？

🟢 20:35 因果和大模型
过去因果帮 LLM，其实只有内、外两种方式——分别长什么样？

OpenAI、Anthropic、Google 这些大厂，到底有没有把因果 ship 进产品？

两个创业选择摆在面前。

🟢 41:08 PhD，到底还值不值得读
加入 OpenAI，一年 3000 万美金——这时候还该静下心做科研吗？

什么样的人才该读 PhD？

怎么分辨自己对研究是「真欲望」，还是只想要个学位？

工业界和学术界的墙正在变低，这对纠结的人反而是好消息——为什么？

🟢 47:17 五年后回头看，今天什么是错的
如果能向一个无所不能的上帝问一个问题，她想问的，竟然关于「因果是否真实存在」。

VLA 不是终局、WAM 也不是终局，但它们各自留下了什么？

如果因果不存在，「我们会集体陷入存在主义的巨型危机」。

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🚥 本期「十字路口」有个很好的时间点：2026 年过半，AI 已经强到足以改变“怎么工作”，但离“无摩擦地替你把事做完”仍然有距离。
➤ 上半场，我邀请到身边用 AI 的“高手”课代表立正，他是康奈尔经济学博士，创办了 Superlinear.Academy，曾在 Amazon、Meta、腾讯工作，在初创期加入 Statsig，后被 OpenAI 收购。
课代表立正分享了高手的 AI 为什么会越用越强？——他们在想“我能为 AI 做些什么”，并且把生活和工作的大事小事全都交给 AI。
他也分享了一些普通人如何用好 AI 的建议 ——比如，第一条：停止使用 ChatGPT 式聊天，改用 Codex / Claude Code / Cursor / Manus 这类 agentic 工具。
➤ 下半场，我们交换角色，由课代表立正采访我：2026 年的 AI 创投观察与思考。
我分享了在一线体感里同时存在的希望与失落——希望是创业与资本热情前所未有，且“人类与 AI 的最佳协作方式仍未被发明”，摩擦本身就是机会；失落是商业价值高度集中到基模，它们吞掉了绝大多数由 AI 而生的收益，应用层常像“推土机前捡钢镚”，传统软件的老路径（需求—产品—卖给更多人）变得更难。
此刻，创业与投资的机会正在两极化：要么往天上跳（AI for Science / Physical AI），要么往地里钻（行业深水区的流程改造与交付 / FDE）。
最后，我还分享了自己最近关注的 5 个 AI 创业方向，欢迎 AI 创业者们找我探讨。
——————
ps，向大家推荐大家关注课代表立正和鸭哥的 Superlinear Academy。当我们聊到「学 AI」究竟应该学什么、怎么学的时候，他们给出了一套特别好的方案。
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🟢 🔴 🟡 Part 1 - 课代表分享：高手怎么用 AI？普通人怎么学 AI？
🟢 01:40 高手用 AI，到底差在哪
高手和普通人的差别，在哪两点？

想学世界模型，他没看论文，而是让 AI 写了一篇三万字的办公室恋情狗血小说——为什么这招有用？

🟢 04:33 今年学 AI，最重要做一件事
为什么他坚持「立刻停止使用 ChatGPT」，去用 Claude Code / Codex / Cursor？

蒸汽机换成电机，工厂效率只涨了一点点——真正的跃升要等到一件事发生，是什么？

用聊天框比用 agent 工具「差了三个点」。

🟢 10:56 好 skill 和 context，才是护城河
工具一样、模型一样，最后拉开差距的只剩一样东西。
一个好 skill 的本质是什么？

skill 能不能被商品化卖钱？

用好 AI 的第三步——积累上下文和提炼上下文，为什么是两个要分开做的动作？

🟢 15:03 摸着石头过河，石头不见了
——消失的那块石头，到底是什么？

从需求端和供给端两头看，旧的创业逻辑为什么突然不灵了？

他上一家公司能列出一百个「你该买我」的理由，可现在客户跟 Codex 聊两句就走了。

🟢 22:01 AI 会带来第二次文艺复兴
为什么非常看好自己孩子的未来？

当 AI 把「螺丝钉」彻底取代，人被逼着只能去做一件事。

未来的教育，可能不再是精通一个专业，而是「略懂一二」一百个专业。

「你以为学 AI 是学名词，其实学的是动词。」

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🟢 🔴 🟡 Part 2 - Koji 分享：年中对 AI 创业投资的观察与思考
🟢 25:49 2026 的创业体感：泡沫的另一面
Paperboy AI 创始人那句让 Koji 印象极深的话：人类和 AI 的最佳协作方式，很可能还没被发明出来。

「软件已死」「悲观者往往正确」——但为什么只有乐观者才可能成功？

资本前所未有的热浪，和显而易见的泡沫，是同一件事的两面。

🟢 27:54 在推土机前面捡钢镚
一张图显示：这一波 AI 创造的商业价值，90% 被模型公司吞掉了。
既然在推土机前捡钢镚只能捡到钢镚，那剩下两条活路是什么？为什么一条要「往天上跳」、一条要「钻到地下」？

AI for science，for what？

具身智能动辄百亿估值的背后。

🟢 32:51 FDE：把数字员工带进公司
OpenAI 和 Anthropic 几乎同时发了公告，提了同一个新词。
FDE（前端部署工程师）到底是个什么角色？

这个词其实早就存在（售前、客户成功、驻场工程师），但被重新命名之后，发生了什么？

这么大的人才缺口，为什么到现在还没井喷？

🟢 43:30 新时代的 VC 长什么样
叙事连接器、connector as a service、新型财务伙伴——这三个角色分别在解决创业者的什么难题？

「自强则万强」——为什么一个创业者太需要 VC 指点，反而会让人「非常担忧」？

好投资人应该像副驾，而不是一路喊红绿灯的人。

🟢 50:00 五个方向
everything agent：沙箱、记忆、通信、支付…

给 agent 设计产品：飞书口碑飙升和它的 CLI 有什么关系？当 agent 找不到你的工具，你就「等于不存在」。

视频模型：可灵 5 亿、Seedance 15 亿美金 ARR，云南小镇一个拍婚纱照的青年做出了全球刷屏短片。

软件不会消亡，GUI 也有未来。

和语音相关的一切。

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