今天的嘉宾是清华大学交叉信息研究院助理教授、星动纪元创始人陈建宇。他的研究和创业方向都是人形机器人。大语言模型浪潮爆发后,学界和工业界看见了机器人从专用走向通用的可能迹象,机器人革命随之而来。其中,本轮革命最重要的是,对机器人底层架构,也就是机器人“大脑”的探索。但通用机器人还在科学研究阶段,处于产业发展早期。这集节目,陈老师将带领大家,概览式阅读机器人基座模型和当下最前沿的架构VLA架构(Vision-Language-Action Model,视觉语言动作模型)的经典论文。希望我们的节目能直观地帮助更多人靠近科学前线,感受技术之美,并且能直观感知当前技术拐点。还是那句话:期待2025,我们和AI共同进步!(因为因为,陈老师真的分享了很多很多的动图和视频,本集结合视频服用效果更佳噢!可以前往:含投屏的视频版本。嘿嘿!预祝你学得开心!学得顺利啦!)我们的播客节目在腾讯新闻首发,大家可以前往关注哦,这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯:)02:30 陈建宇的研究和创业方向04:11 讲解开始前,先提问几个小问题17:36 当下最大变量:从专用模型到通用模型(robot foundation model)的可能性21:12 大模型浪潮爆发后,机器人领域经历了两个阶段:从利用基础模型进行机器人研究(leveraging foundation models in robotics)到为机器人预训练基础模型(pretraining foundation models for robotics)第一阶段:利用基础模型进行机器人研究(leveraging foundation models in robotics)21:59 机器人传统三板块:Planning+Perception+Actuation(规划+感知+执行)——第一步,用LLM(Large Language Model,大语言模型)替代Planning23:54 由Google Robotics团队提出的具身智能开创性论文Say Can《Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances》(中文名:我能做到,而不是我说到:将语言与机器人的可供性相结合)27:03 第二步,用VLM(Vision-Language Models,视觉语言模型)替代Perception27:52 来自Google的论文《Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning with Language Models》(中文名:内心独白:通过语言模型规划进行具身推理)29:51 由清华和上海姚期智研究院提出的《DoReMi: Grounding Language Model by Detecting and Recovering from Plan-Execution Misalignment》(中文名:DoReMi:通过检测和恢复规划-执行不一致来落地语言模型)32:47 第三步,想把Actuation进一步自动化,用Code LM(专门用于代码相关任务的大型语言模型)来替代Actuation32:24 由李飞飞团队提出的《VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with Language Models》(中文名:VoxPoser:使用语言模型进行机器人操作的可组合3D价值地图)第二阶段:为机器人预训练基础模型(pretraining foundation models for robotics)38:36 VLA端到端模型(Vision-Language-Action Model,视觉语言动作模型)——“人是很智能的VLA Agent”39:53 关于VLA的经典论文及分类:40:17 Aloha论文《Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware》(中文名:学习用低成本硬件进行精细双手操作)47:36 Mobile Aloha论文《Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation》(中文名:移动ALOHA:使用低成本全身远程操作学习双手移动操作)50:15 论文《A Generalist Agent》介绍了一个名为Gato的通用型人工智能代理(中文名:通用型代理)52:45 RT-1论文《RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale》(中文名:RT-1:机器人Transformer用于大规模现实世界控制)59:02 Octo论文《Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy》(中文名:Octo:一个开源的通用机器人策略)01:02:20 CrossFormer论文《Scaling Cross-Embodied Learning: One Policy for Manipulation, Navigation, Locomotion and Aviation》(中文名:扩展跨具身学习:操控、导航、运动和飞行的统一策略)01:06:58 字节跳动AI Lab的两个工作GR-1和GR-2:《Unleashing Large-Scale Video Generative Pre-Training For Visual Robot Manipulation》(为视觉机器人操控释放大规模视频生成预训练模型)《A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation》(用于机器人操作的网络规模知识生成视频-语言-动作模型》)01:15:02 Palm-E论文《PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model》(中文名:PaLM-E:具身多模态语言模型)01:20:02 当前VLA最有名的开山工作:Google推出的RT-2论文《RT-2:Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control》(中文名:RT-2:视觉-语言-动作模型将网络知识迁移到机器人控制中)01:26:05 RT-X论文《Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models》(中文名:开放X具身:机器人学习数据集与RT-X模型)01:31:16 《OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model》(约等于开源版RT-2)(中文名:OpenVLA:一个开源的视觉-语言-动作模型)01:32:56 陈建宇课题组《HiRT: Enhancing Robotic Control with Hierarchical Robot Transformers》(中文名:HiRT:利用分层机器人Transformer增强机器人控制)01:38:40 Figure AI Helix,没发论文,但是今年Figure最新架构01:39:28 Pi0论文《π₀: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control》(中文名:π₀:一个视觉-语言-动作的流模型用于通用机器人控制)01:41:36 英伟达最近发布的GROOT N1模型《GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots》(中文名:GR00T N1:通用人形机器人的开放基础模型)01:42:32 《Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion》(中文名:扩散策略:通过动作扩散进行视觉运动策略学习)01:47:39 清华发布的《RDT-1B: A Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation》(中文名:RDT-1B:双手操作机器人的扩散基础模型)01:51:04 《Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process》(动作预测:通过联合去噪过程进行视觉策略学习)和续作《Video Prediction Policy: A Generalist Robot Policy with Predictive Visual Representations》(视频预测策略:一个预测视觉表征的通才机器人策略)02:03:06 两个未来方向:《UP-VLA: A Unified Understanding and Prediction Model for Embodied Agent》(UP-VLA:具身智能体的统一理解与预测模型)《Improving Vision-Language-Action Model with Online Reinforcement Learning》(通过在线强化学习改进视觉-语言-动作模型)02:09:22 最后的提问【技术之美】系列:逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净”逐篇讲解DeepSeek关键9篇论文及创新点——“勇敢者的游戏”逐篇讲解DeepSeek、Kimi、MiniMax注意力机制新论文——“硬件上的暴力美学”【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号:张小珺
很多人在催更《全球大模型季报》的2025年第一集,在Q1的最后一天,终于和大家见面了!这一集广密依然带来了信息满满的有关于全球大模型最新的的前沿认知。经历了最近几个月的全球AI格局巨变,他最大的变化是,重新坚信了Pre-training(预训练)——认为只有Pre-training才能决定模型内在的上限,涌现新能力,而Post-training+RL(后训练+强化学习)是加强。在这一集季报中,我们对于Q1的全球明星DeepSeek、作为模型“盗火者”的Manus、OpenAI的烟雾弹、硅谷的认知分歧与价值观、未来的范式级新路线,都进行了一一讨论。更重要的是,他更新了在一位AGI原教旨主义者的眼中,AGI的主线、珠峰与路途。希望《全球大模型季报》能持续陪伴你,2025,我们和AI共同进步!我们的播客节目在腾讯新闻首发,大家可以前往关注哦,这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯:)04:22 Pre-training叙事卷土重来今天最大非共识是Pre-training空间还非常大,Pre-training决定了模型内在的上限还是要再喊一下,大家还是要重视Pre-training了,这个最本质OpenAI现在不那么重视Pre-training,为什么?OpenAI的Pre-train核心团队一直挺动荡11:56 Coding是最通用赛博世界的环境,是模型的手我对两年内实现AGI有前所未有的信心Coding意义不在于编程本身,而在于Coding是数字经济GDP活动最重要的环境,是最通用的赛博世界的环境Coding是比搜索引擎和推荐引擎重要的东西19:55 OpenAI vs Anthropic:战略是不同组织能力的表达OpenAI和Anthropic同宗同源,最开始路线一样,但走着走着,核心战略bet或路线已经发生了分化OpenAI是frontier team做出了O系列,frontier team的老大Mark Chen现在成为了仅次于Sam/Greg的三号人物硅谷的认知分歧?这个问题本质是:智能重要,还是流量重要?我有点担心OpenAI过早的走向一家消费互联网公司30:18 一位AGI原教旨主义眼中的AGI roadmap(路线图)智能提升是唯一主线,智能本身就是最大应用今天回头看,ChatGPT只是这座高山山脚的第一站,后面还有很多个山头:Coding、Coding Agent、General Agent、AI for Science、RoboticsChatGPT只是前菜,接下来Agent才是正餐今天还是围绕智能主线,最重要的是push智能能力往上走,做应用的要构建一个环境或容器,承接研究溢出的智能红利文生图有可能是OpenAI烟雾弹今天做Robotics Foundation model/Research的做法不够本质26/27年可能是AI for Science爆发的时间点43:00 智能的本质是什么?这是个极好的问题——大家有想法可以打在评论区:)人类进化就3个关键词:1. 生存,2. 探索,3. 自动化智能进步的衡量标志是什么?一个Chatbot对话可能消耗几千个Token,一个Perplexity搜索大概几十K Token,但一个Manus平均可能要70-80万个Token48:03 Agent是新物种“智能水平离AGI越近,可能就越像宇宙大爆炸”Agent落地最关键的3个能力:1. Long Context reasoning, 2. Tool use, 3. Instruction following指令遵循AGI接下来的milestone是long-term memory,这个会取代long context55:49 未来范式级的路线,可能Online Learning是一个如果说未来还有范式级的路线,可能Online Learning是一个,让模型可以在线自主探索并学习对GPU或者英伟达叙事影响有多大?怎么看待贾扬清的公司(Lepton AI)被卖掉?英伟达在下一盘什么大棋?01:02:45 模型与产品的关系、壁垒和商业模式今天定价为什么20美元,是copy SaaS的定价吗?但SaaS不会消耗大量token裸模型发布的时代即将结束?形成壁垒主要是两个:一是成为Cloud,OpenAI自己变成微软的Azure Cloud;二是成为OS,要有生态,后面打造新的Operating System投资人怎么投AI应用?模型长期会把产品吃掉吗?本质是,feature system vs Learning system哪个更快Perplexity/Cursor/Manus都是“模型的盗火者”01:15:11 全球大模型公司竞争格局和全球AI产品公司GPT-4.5算不算领先?GPT-5为什么一直在跳票?OpenAI有没有失败的风险?怎么看待OpenAI支持了Anthropic的MCP协议?OpenAI和微软为什么会有裂痕?分家对微软影响多大?Manus vs Perplexity,都是执行力很强的团队,被称作“套壳之王”理想的投资组合:25% Anthropic, 25% Bytedance, 10% OpenAI, 10% Mira Thinking Machine Lab, 5% SSI, 5% Cursor, 5% Manus, 另外15%还没想好如果DeepSeek融资,我会放基金的25%01:54:32中美格局:如何跨越地缘封锁科技投资不是靠“混”能混出结果的,很多VC investor到处混圈子,其实没意义,还是得靠“创造”【全球大模型季报】系列2023年:口述全球大模型这一年:人类千亿科学豪赌与参差的中美景观2024年Q1:和广密聊AGI大基建时代:电+芯片=产出智能2024年Q2:口述全球大模型这半年:Perplexity突然火爆和尚未爆发的AI应用生态2024年Q3:AGI范式大转移:和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL2024年Q4:大模型季报年终特辑:和广密预言LLM产品超越Google之路【免责声明】单纯内容分享,不作为投资建议。【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号:张小珺
2025年这个春节,DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际,我们特别想沉下来做一些基础科普工作。在《商业访谈录》89集节目中,我邀请了加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡,为大家对照解读了春节前的DeepSeek-R1-Zero、R1、Kimi发布的K1.5,以及OpenAI更早发布的o1技术报告。这些模型聚焦的都是大模型最新技术范式,RL强化学习,简单来说就是o1路线。今天这集,我邀请的是香港科技大学计算机系助理教授何俊贤。他的研究方向是大模型推理,从很早就开始关注DeepSeek的系列研究。我们会focus在最近引发全球AI届关注的DeepSeek上。何老师将带领大家从DeepSeek的第1篇论文开始,阅读经过挑选的这家公司历史上发布的9篇论文。我们希望帮助大家从一个更延续、更长期、也更技术底层的视角来理解DeepSeek,以及它所做的复现与创新工作;与此同时也希望能让更多人感受到技术之美。(如果如果,你觉得光听还不够刺激,觉得一定要坐在电脑前看着投屏、拿起纸笔学习更有沉浸感…如果你实在是真心想要找虐的话…请前往:含投屏的视频版本。嘿嘿!预祝你学习顺利啦!2025我们和AI共同进步!)我们的播客节目在腾讯新闻首发,大家可以前往关注哦,这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯:)03:01 讲解开始前,先提问几个小问题整体风格:Open、Honest、低调、严谨的科学态度DeepSeek基座模型21:00 《DeepSeek LLMScaling Open-Source Language Models with Longtermism》技术讲解45:48 《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》技术讲解01:06:40 《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》技术讲解01:40:17 《DeepSeek-V3 Technical Report》技术讲解DeepSeek推理模型02:05:03 《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence》技术讲解02:12:16 《DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence》技术讲解02:47:18 《DeepSeek-Prover: Advancing Theorem Proving in LLMs through Large-Scale Synthetic Data》和《DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search》技术讲解02:52:40 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》技术讲解03:01:41 9篇论文到这里都讲完啦!最后我们一起强化学习一下!关于强化学习往期节目:AGI范式大转移:和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL|全球大模型季报4和OpenAI前研究员吴翼解读o1:吹响了开挖第二座金矿的号角王小川返场谈o1与强化学习:摸到了一条从快思考走向慢思考的路逐句讲解DeepSeek-R1、Kimi K1.5、OpenAI o1技术报告——“最优美的算法最干净”开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会:一场关于DeepSeek的高质量闭门会:“比技术更重要的是愿景”【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号:张小珺
2025年这个春节,DeepSeek一举改写了全球AGI大叙事。在万般热闹之际,我们特别想沉下来做一些基础科普工作,一起来研读这几篇关键的技术报道。今天这集节目,我邀请加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生潘家怡,来做技术解读。他的研究方向是语言模型的后训练。这期播客中,家怡将带着大家一起来读,春节前DeepSeek发布的关键技术报告,他在报告中发布了两个模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1;并对照讲解Kimi发布的K1.5技术报告,以及OpenAI更早之前发布的o1的技术博客,当然也会聊到它春节紧急发布的o3-mini。这几个模型聚焦的都是大模型最新技术范式,RL强化学习。希望我们的节目能帮更多人一起读懂这几篇论文,感受算法之美,并且准确理解目前的技术拐点。(以下每篇技术报告都附了链接,欢迎大家打开paper收听✌️)期待2025,我们和AI共同进步!【嘉宾小记】加州大学伯克利分校人工智能实验室在读博士生,上海交通大学本科毕业。他的研究方向主要集中在语言模型的后训练领域,通过强化学习等方法提升AI在智能体行为决策与推理方面的能力。这是他做的有关R1-Zero小规模复现工作:github.com我们的播客节目在腾讯新闻首发,大家可以前往关注哦,这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯:)03:46 讲解开始前,先提问几个小问题16:06 OpenAI o1技术报告《Learning to reason with LLMs》讲解报告链接:openai.com中文标题翻译:《让大语言模型学会推理》OpenAI在报告中有几个重点: Reinforcement Learning — 强化学习 It learns to recognize and correct its mistakes. It learns to break down tricky steps into simpler ones. It learns to try a different approach when the current one isn’t working. (它学会识别并纠正自己的错误,学会将复杂的步骤分解为更简单的步骤,学会在当前方法行不通时尝试不同的解决途径。)这些是模型自己学的,不是人教的。 我们还在技术早期,他们认为这个技术可拓展,后续性能会很快攀升。33:03 DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1技术报告《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》讲解报告链接:github.com中文标题翻译:《DeepSeek-R1:通过强化学习激励大语言模型的推理能力》35:24 摘要(Abstract)37:39 导论(Introduction)44:35 发布的两个模型中,R1-Zero更重要还是R1更重要?47:14 研究方法(Approach)48:13 GRPO(Group Relative Policy Optimization,一种与强化学习相关的优化算法)57:22 奖励建模(Reward Modeling)01:05:01 训练模版(Training Template)01:06:43 R1-Zero的性能、自我进化过程和顿悟时刻(Performance, Self-evolution Process and Aha Moment)值得注意的是,“Aha Moment”(顿悟时刻)是本篇论文的高潮:报告称,在训练DeepSeek-R1-Zero的过程中,观察到一个特别引人入胜的现象,即“顿悟时刻”。这一时刻出现在模型的中间版本中。在这个阶段,DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其最初的方法,学会了为一个问题分配更多的思考时间。这种行为不仅是模型推理能力不断增长的有力证明,也是强化学习可能带来意想不到且复杂结果的一个迷人例证。这一时刻不仅是模型的“顿悟时刻”,也是观察其行为的研究人员的“顿悟时刻”。它凸显了强化学习的力量与美感:我们并没有明确地教导模型如何解决问题,而是仅仅为其提供了正确的激励,它便自主地发展出高级的问题解决策略。这种“顿悟时刻”有力地提醒我们,强化学习有潜力在人工智能系统中解锁新的智能水平,为未来更具自主性和适应性的模型铺平了道路。01:14:52 模型能涌现意识吗?01:16:18 DeepSeek-R1:冷启动强化学习( Reinforcement Learning with Cold Start)01:24:48 为什么同时发布两个模型?取名“Zero”的渊源故事?01:28:51 蒸馏:赋予小模型推理能力(Distillation: Empower Small Models with Reasoning Capability)01:35:27 失败的尝试:过程奖励模型(PRM)与蒙特卡罗树搜索(MCTS)01:42:33 DeepSeek-R1技术报告是一片优美精妙的算法论文,有很多“发现”,这是它成为爆款报告的原因01:43:50 对DeepSeek-R1训练成本的估算:往高里估,一万步GRPO更新, 每步就算1000的batch size(试一千次),一次算一万个token;模型更新用的 $2.2 / 1M tokens, 总共是100B tokens — 0.22M 算上效率损失,模型训练也有一定开销,说破天也就1M;如果优化的话很有可能只有10万美金左右的成本 相比之下,预训练用了600万美金,相当便宜01:49:05 KIMI K1.5技术报告《KIMI K1.5:SCALING REINFORCEMENT LEARNING WITH LLMS》讲解中文标题翻译:《KIMI K1.5:利用大语言模型扩展强化学习》报告链接:arxiv.org该报告公开了许多技术技巧细节,对于想要复现的人,两篇paper一起使用更佳。如,数据构造、长度惩罚、数学奖励建模、思维链奖励模型、异步测试、Long2short、消融实验等。02:20:07 DeepSeek论文的结尾谈未来往哪里发展?02:24:35 以上是三篇报告所有内容,接下来是提问时间,我们继续强化学习一下!“数据标注”在几篇论文中藏得都比较深,小道消息OpenAI一直以100-200美元/小时找博士生标数据“DeepSeek的论文隐藏了技术细节,但把算法的精妙之处和美展现给你,让你感受技术之美,给你震撼。”它解密了后训练范式革命可以何处去,让你发现原来算法这么简单!再一次验证——“最优美的算法永远是最干净的。”关于强化学习往期节目:AGI范式大转移:和广密预言草莓、OpenAI o1和self-play RL|全球大模型季报4和OpenAI前研究员吴翼解读o1:吹响了开挖第二座金矿的号角王小川返场谈o1与强化学习:摸到了一条从快思考走向慢思考的路开源一场关于DeepSeek的高质量闭门会:一场关于DeepSeek的高质量闭门会:“比技术更重要的是愿景”【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺更多信息欢迎关注公众号:张小珺
最近美国大选尘埃落定,今天我们的话题不是美国政治,而是讨论一个地缘相关的科技话题:如果美国形成AGI霸权,我们应该怎么办?这集嘉宾是李开复(零一万物创始人和CEO、创新工场董事长和CEO)。由于他有40年人工智能从业经历,曾经在苹果、微软和Google等科技巨头中担任高管,和中美各界联络广泛;这次,我们把话题推向了更为宏大的议题:AGI霸权与垄断、海外科技巨头的卡位与现状、AI超级应用的隐形崛起。访谈中,他提供了一个如果美国有望形成AGI霸权,中国可以走的第二条道路的可能性视角。我们的播客节目在腾讯新闻首发,大家可以前往关注哦,这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯:)02:03 从2024诺奖开始聊起:聊聊我熟悉的Geoffrey Hinton09:19 Hinton的功劳不只是机器学习,还有识别GPU对机器学习的价值10:20 23年开始的第一次也是最后一次创业:顶着“教父”、“偶像”这样的帽子创业,有包袱吗?15:17 24年零一最重要决策是做成本更低的推理,如何实施?27:36 做世界最牛的模型和做应用,是不能衔接的(Character.AI的两难)35:39 要追求第一个做到AGI且完全碾压别人,这个梦想我们没有,也不能有41:25 第一个做出AGI碾压对手的,必然是商业霸权垄断者,会有成为终极垄断者的野心43:03 中国可以走的第二条道路的可能性视角49:43 我认可说AGI会7年以后会发生54:11 谈零一最近的战略选择:2C先走海外,国内聚焦2B01:02:22 2C应用预计会在明年上半年爆发01:04:45 智能助手可能走向委托式用户界面,变成Super App01:14:18 OpenAI还藏了很多牌,我们千万不要低估它01:17:50 《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》是标准硅谷共识01:20:11 大模型公司为什么还要继续做预训练?01:23:40 为什么创业穿西装?“穿西装比较遮我的肚子”01:26:55 锐评海外巨头的卡位与挑战:英伟达、Meta、微软、OpenAI、xAI、Google(这里有很多增量:)访谈中提到的文章:《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》(生成式AI的o1行动:代理推理时代的开启)《Can AI Scaling Continue Through 2030?》(《人工智能的规模定律能否持续到2030年?》)李开复推荐了三本书:A Brief History of Time(《时间简史》), by Stephen HawkingLeonardo da Vinci(《列奥纳多·达·芬奇》), by Walter IsaacsonMan's Search for Meaning(《活出生命的意义》), by Viktor Frankl【更多信息】本集文字版本:腾讯新闻原文 & 作者版本联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
特伦斯·谢诺夫斯基(Terrence Sejnowski)是杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)之外,另一位深度学习奠基人、先驱人物。上世纪80年代,在深度学习经历了漫长的寒潮与黯淡后,它的出现为极少数相信“连接主义”、“神经网络”和“深度学习”的研究人员,带来一丝曙光。“我们就是AI的莱特兄弟。”谢诺夫斯基说。在很长一段时间,深度学习都不是人工智能主流学派。彼时的统治者是MIT人工智能实验室的马文·明斯基(Marvin Minsky),他曾尖锐指出深度学习的重大缺陷,并围绕自己对人工智能的见解构建了一套体系。绝大部分科学家都是他的追随者,信奉“符号主义”。这是势力悬殊的两个学派。“符号主义”是基于逻辑推理和编程规则的学派;“连接主义”则更像是逆向工程大脑,通过模拟神经元之间的连接和权重调整来处理信息。后来,辛顿成为AI教父、深度学习之父,以4400万美金将自己的公司卖给Google后出任Google科学家,他的学生IIya Sutskever参与创立了如今炙手可热的OpenAI。谢诺夫斯基则是美国四院院士,也是全美在世仅三位的四院院士之一。他有一档知名的慕课《学习如何学习》(Learning How To Learn)。对话中,他谈到神秘莫测的大脑、AI派系对决颇有冲击力的一幕、人工智能的潜在危险,以及大语言模型的未来演进方向等话题。他认为,给AI注入情感要比加入语言更容易,未来每家公司都会建立自己的模型。如果你对深度学习、AI很感兴趣,欢迎参考本期节目。中文全文翻译见:《对话深度学习奠基人谢诺夫斯基:穿过这扇门,再也不会一样了》给对深度学习感兴趣的听众朋友们推荐两本书:《深度学习》(The Deep Learning Revolution),作者是本集嘉宾,这本书在全球销量超过300万《深度学习革命》(Genius Makers),作者是《连线》和《纽约时报》的记者Cade Metz【更多信息】本集首发于腾讯新闻,点击前往文字版 & 音频版联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
逆全球化时代下,企业家正做出截然相反的选择:他们更早更快崭露出强劲的出海野心,第一站就希望占领高地:美国。这对过去的中国创业者来说,是不可想象的。在新时代路口,我邀请了三位嘉宾。她们都是华人,在人生不同阶段赴美,熟悉双边文化面貌;现在她们致力于帮海外企业进入美国市场。你会发现,在我们重新与世界连结的2023年伊始,世界变了,全球化也变了。Part 1:全球化3.0 1:18 三人自我介绍 5:10 聊天的起点是Sophia的两个观点:1、going global is going local;2、不是跨境创业,而是如何到美国去做一家本土企业 7:50 Joyce去过100多个国家,她的观点是:think global, act local 10:12 为什么如今全球化被提到了全新高度?globalization 3.0(全球化3.0) VS deglobalization(去全球化) 15:22 全球化新特征:equalization(均衡化) 16:20 为什么现在是出海的好时代? 17:15 不是巨头才能出海,创业公司从第一天就可以建立全球框架、思考美国市场 20:55 创始人要有growth mindset 23:35 过去三年的全球化趋势观察:本地人心态的转变、Zoom使人们更均衡Part 2:中国创业者赴美 32:00 中国公司常遇到的问题 35:05 文化差异的诸多细节(年龄、照片、生育问题) 38:30 go to market的难题 42:20 在美国marketing and story-telling非常非常重要 45:30 在美国建立跨国企业的成功中国选手:Zoom创始人Eric Yuan(袁征)、Otter.ai创始人Sam Liang(梁松) 53:30 哪些中国模式在美国会常常碰壁?(cold email、996和007、政府和大企业关系) 62:00 即使你在自己国家是一条大白鲨……Part 3:跨文化思考 64:50 其他国家的企业家去美国会遇到什么?(加拿大、欧洲、印度、南非企业也都有困局) 67:55 在美国,高科技公司招人是最难的,比融资还难 68:35 即使从外部看裁员潮惨烈,硅谷工程师依然hot——35岁才刚刚开始 75:30 对比:在美国的犹太人、中国人、印度人、欧洲人 84:12 美国不只是资本主义国家,也是人和关系的社会 88:30 华人群体缺乏互帮互助的文化(sense of community),这是我们致力于改变的 88:50 到美国创业最重要的3件事 94:09 美国如何学习中国?最后5个快问快答 96:07 好吃的、好去的、要知道的、好读的、值得创业的【推荐读物】Life 3.0: Being Human in the Age of ArtificialIntelligence, by Max TegmarkCrying in H Mart, by Michelle ZaunerThe Great Gatsby, by F. Scott FitzgeraldGeopolitics Are Changing. Venture Capital Must, Too.(这篇最近发表于《哈佛商业评论》的文章探讨了再全球化/re-globalization)全球化3.0阶段与新型工作模式的未来【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
之前和宇翔聊过《东南亚6国:政治、杀戮和国父》,那一期反馈不错,听众提出也想听其他几个东南亚国家。我们讨论推出下集:东南亚另5国。这次我们将把视线放在5个小国上,由近及远是:缅甸——老挝——柬埔寨——文莱——东帝汶。商业有个词是“对冲”,指特意减低另一项投资风险的投资,让我们看看这些小国家是怎样在大国地缘政治博弈中实现“政治对冲”的。另一点,令我惊奇的是,中国人出去创业做生意范围如此广,已经有人把触角伸向了东南亚最偏远角落、也是世界最不发达的国家之一:东帝汶。 对上集播客褒奖和批评的回应 论讨论小国的办法:扈从和对冲12:51 第七站:缅甸 未完成建构的国家,北部尤其乱 为什么军政府要推翻昂山素季? 第一产业资源开采为主(翡翠、林业)27:03 第八站:老挝 东南亚唯一内陆国,过渡的地理单元 山地多,缺乏资源,靠连接(类似阿富汗) 经济援助依靠中国、越南、泰国 中国、日本在东南亚投资最多,美国搞事情多33:36 第九站:柬埔寨 曾经辉煌(高棉帝国、吴哥文明),因何没落? “自我屠杀” 君主基本没有权力 经济潜力处东南亚二梯队45:39 第十站:文莱 这么小的面积,经济这么成功 石油、天然气赚的钱用去建福利体系,经济多元化刚开始 伊斯兰国家的“一夫多妻”和中国人想象得不一样50:35 第十一站:东帝汶 要飞去东帝汶,必须先到新加坡转 国父和法国记者谈恋爱大国和小国 政治对冲能力和国力息息相关 中、美、日战略交错点在东南亚 影响东南亚的关键人物最后5个快问快答读书方法分享【延展阅读】李光耀,《我一生的挑戰-新加坡雙語之路》,時報出版張安翔,《回不去的家-羅興亞難民的真實現況》,大將出版社羅金義、秦偉燊,《老撾的地緣政治學-扈從還是避險》,香港城市大學出版社韓恩澤著,林紋沛譯,《強鄰在側-中泰邊區博弈下緬甸的國家命運》,香港中文大學出版社宋興洲,《大湄公河次區域地緣經濟角力:衝突與調和》,香港城市大學出版社喬‧布林克里, 傑‧馬瑟,《柬埔寨:被詛咒的國度》,聯經出版社吳丹敏,《緬甸的未竟之路:種族、資本主義與二十一世紀的民主新危機》,馬可孛羅出版社JamesC. Scott,《The Art of Not BeingGoverned: An Anarchist History of Upland Southeast Asia》,Yale University Press【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
Neil HAN(轶东)北大毕业后前往新加坡,在狮城16年。他在新加坡当过全球跨国公司高管、自己多次创业,亲身经历了新加坡从Web 2到Web 3的商业小浪、中浪和大浪——新加坡也在淘金热潮中,从边缘走向了枢纽。这集我们聊了聊新加坡淘金热和政商环境。他聊到许多只有本地人才了解的细节——比如新加坡主权基金淡马锡,政府对官员的管理机制,企业怎么从政府拿钱等等。他们甚至调侃某家政府机构为“慈善组织”。03:23 Part 1:淘金热 新加坡的数次淘金热 2016-2018年是中国移动互联网的溢出效应和“逼上梁山” 这次淘金热始于2021年底,怎么形成的?有多火? 一系列诡异事件后,web 3项目融资从易变难 web 3基础知识:什么是web 3、构成要素、什么类型的企业需要进入web 3、行业演进、谁需要web 3 新加坡政府对web 3态度从开放到谨慎 2010年国有基金淡马锡就给每个人发了一个比特币 新加坡不会成为web 3中心,只会是枢纽37:34 Part 2:政商环境 新加坡政府鼓励本地人创业,给本地企业做市场拓展补贴 我第一次创业,新加坡政府无条件给了250万元人民币;第二次创业,政府给了150万元人民币,占15%股份,退出条件是任何投资人都可以以它投资的估值买过来 给钱的组织:新加坡企业发展局下面一个…我们叫它“慈善机构” 熟悉新加坡政策可以帮你降低创业成本 新加坡营商环境和中国差异、近几年变化 我的第一个创业项目是亚太第一个短视频(比字节跳动早四五年):Snyppit 美元投资大量进新加坡是2014年,很多独角兽出现 Rocket Internet,一个把北美项目复制到全球各地的臭名昭著的德国投资公司,成功地区是东南亚 新加坡是淘金地,还是全球割裂时代的避难所?52:53 Part 3:“web 3时代的犹太人”来了 这波来新加坡的主要人群:富豪和互联网人 新移民社交欲望强、组织大量徒步局 很夸张:去年每个月房租以10%增长,看房必须立马下定金 以前是我们去找投资人,现在是不想见、不敢见投资人59:27 Part 4:李显龙、接班人和淡马锡 红杉、淡马锡在新加坡的投资变化 每个新加坡人都有一个账号,政府每年给你2500元人民币,只能用于学习新课程 李显龙执政思路 李显龙的接班人:黄循财(副总理兼财政部长) 政府对新加坡官员的管理:KPI导向、高效(随时回复)、薪资标准和企业靠拢(总理大约是千万人民币)、政策极严、数据说话 给想去新加坡的中国企业家3条建议 怎么看张一鸣常驻新加坡? 新加坡主权基金的特色:很多人不存款,而是充钱到公积金账户,让政府帮忙管钱——没亏过 拿到淡马锡的钱,对本地人是极大荣耀 淡马锡比红杉投资范围更宽泛 中国最大的外资投资来源是新加坡01:23:13 最后5个快问快答 一道必吃食物? 一个必须打卡地? 一个很少人知道但是必须了解的新加坡文化新知? 一本必读书? 一个新加坡有潜力的创投机会?【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
硅谷是移民的聚集地,土著是少数人。这期我邀请的Sophia Xiao(萧慧平)就是加州土著,从小在这生活迄今35年。她将从本地人的视角轻松聊聊,硅谷职场文化、中国创业者到美国融资会遇到的困境,以及美国人如何看赴美做生意的中国企业。Sophia的职场选择体现了硅谷高速流转的职场文化。我联想到谢丽尔·桑德伯格在《向前一步》分享的一个观点:人们常用“梯子”比喻职业生涯,但这个概念已不再适用大多数人。据统计,2010年至今,美国人在18-44岁之间会换11次工作。这意味着加入一个组织或进入一个公司,待在那里一步步往上爬的时代已经过去了。“职业生涯是方格架,不是竖梯。”竖梯会限制人的行动,要么往上爬要么往下退,要么站在阶梯上要么跌下来;而方格架能让一个人拥有更多探索的可能。要爬到梯子顶端只有一种方式,但要爬到方格架的顶端则有很多种方式。方格架的比喻适用每个人,尤其适合处于职业初期、转行阶段、由于外部障碍止步不前,或休息一段时间准备重新进入职场的女性。和僵直的梯子相比,女性若能够走出一条时上时下、迂回曲折甚至偶尔误入死胡同的独特路线,才会为自我实现提供更好的机会。站在竖梯上,大多数攀爬者都不得不盯着上面一个人的屁股。02:05 个人经历: 上世纪80年代从上海移民旧金山 1000美金重建生活 15岁打工:遇到抢银行、对方用枪指着我说:“我不想伤害任何人,我只要钱。” FBI也来了,抢银行破案几率很小 美式VS亚洲教育:美国对青少年保护没那么好 15-18岁的社会教育:做零售业,小孩应该看老板脸色20:18 硅谷职场: 乐观土地 职场经历:IBM(闪辞)、BOX(上市)、Twitch(亚马逊收购)、美国一线投资公司 两年是节点 参加一个火箭 It’s never about your next role, it’s about your next-next role 创造工作而不是填补空缺 做ambiguous(模棱两可)的工作 中国创业者去美国融资因何受挫? What’s missing is sometimes the storytelling pitch deck(融资演讲稿)只需要10个slides 在上两个萧条中受影响的人,现在怎么样了? 美国人怎么看中国公司:TikTok、SHEIN、Wish(争议性) 美版拼多多Temu虽然便宜,但在culture上做得很好 Going global is going local 细数亚洲人在美国成功创办美国公司的人:Zoom、DoorDash、Deel、Twitch、YouTube、Lime、AirTable、Scale.ai 在硅谷,you can be totally weird【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
上期很多听众留言说希望听作家原声,所以临时加更一期。塞巴斯蒂安·马拉比(Sebastian Mallaby)是一位绅士的英国记者和作家,出版过记录对冲基金历史的《More Money Than God》(富可敌国)、格林斯潘传记《The Man Who Knew》(格林斯潘传),两次入围普利策。他的妻子是知名期刊《经济学人》总编辑。马拉比的新书《The Power Law》(风险投资史)揭露了硅谷风投的内幕故事。这期节目里,你将听到一部由他口述的硅谷风投史。01:25 Part 1 起源和秘密The Power Law是风险投资的秘密钥匙叛逆是起源风险资本也是解放资本重塑了硅谷商业文化05:56 Part 2 风投史上的大人物肖像这些大人物似乎都有一个悲惨的家庭出身和不快乐的童年,为什么?相比豪门望族,风险投资人这个职业更适合平民子弟吗?风险投资第一人:阿瑟·洛克他的贡献:第一笔投资交易、设置LP机制、提前募集资金阿瑟·洛克的性格和命运:一个loner(孤独者)有的人天生喜欢当老板:如,今日资本徐新风投“双子星”的缔造者:红杉创始人唐·瓦伦丁和凯鹏华盈创始人汤姆·帕金斯他们的贡献:分阶段投资(stage by stage)、深入介入被投企业为什么红杉能长久立于鳌头,而另一个明珠凯鹏华盈陨落了?红杉的内部管理方法、细节一个今天红杉美国老板(三代领军人)鲁洛夫·博塔的故事唐·瓦伦丁没有用自己的名字命名基金、开会故意沉默唐·瓦伦丁出动让位给迈克尔·莫里茨和道格·莱昂内(红杉二代掌门人)红杉不是个人ego的展现风险投资是一项团队运动(Facebook的故事)硅谷VC如何遴选接班人?——红杉的三代领军人画像为什么硅谷VC总是任命两个GP、两个领军人?在红杉中国,沈南鹏是更单一的领导人模式如果红杉失败了,会是因为什么?孙正义和尤里·米尔纳:来自系统外的游戏规则改变者他们的贡献:成长期投资、大额支票理论为什么孙正义激进的投资风格最近失效了?怎么看待孙正义最近声称要退居软银幕后?特色基金:Benchmark、Founder’sFund、YC和Accel这些鼎鼎大名的人物,共性是什么?风险投资人和对冲基金经理的差异这些Big Names中,最欣赏谁?谁在单个项目赚到了最多钱?谁是最疯狂的人?谁是硅谷的成功之父?53:02 Part 3 社会学网络"大量松散的关系比少数紧密的关系更利于思想分享和创新"风险投资人是花园里的蜜蜂59:16 Part 4 风险投资在中国中国风投VS硅谷风投中国、美国正回到硬件时代中国风投的女性角色怎么应对萧条01:08:11 Part 5 写作那些事妻子是《经济学人》总编辑【硅谷风投史,大人物名索引】阿瑟·洛克(Arthur Rock):第一个现代意义上的风险投资人唐·瓦伦丁(Don Valentine):红杉资本创始人迈克尔·莫里茨(Michael Moritz):红杉资本二代接班人道格·莱昂内 (Douglas Leone):红杉资本二代接班人鲁洛夫·博塔(Roelof F. Botha):红杉资本美国老板、第三代汤姆·帕金斯(Tom Perkins):凯鹏华盈创始人约翰·杜尔(John Doerr):凯鹏华盈主要合伙人孙正义(Masayoshi Son):软银集团创始人尤里·米尔纳(Yuri Milner):DST Global CEO保罗·格雷厄姆(Paul Graham):YC创始人彼得·蒂尔(Peter Thiel):Funder’sFund创始人比尔·格利(Bill Gurley):Benchmark主要合伙人文字版:和作家马拉比聊《The Power Law》:硅谷风投的起源、秘密和大人物肖像【BGM】Woody Guthrie-This Land Is Your Land【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
我们对中国风投的大人物如数家珍,但对风投在硅谷的起源、进程和隐秘故事鲜少涉猎。我们可能了解沈南鹏,却不了解红杉资本创办人。我们可能了解凯鹏华盈在中国止步不前,却不了解这家曾与红杉共享"双子星"美誉的基金,在硅谷是如何下坠的?最近,我采访了塞巴斯蒂安·马拉比(Sebastian Mallaby),他是一名英国记者和作家。他出版过记录对冲基金历史的《More Money Than God》(富可敌国)、格林斯潘传记《The Man Who Knew》(格林斯潘传),两次入围普利策,而他的新书《The Power Law》(风险投资史)揭露了硅谷风投的内幕故事。The Power Law可以翻译成幂次法则或指数法则,它揭示风险投资的秘密规律,即大多数项目终将失败,但只要赌中少数几个有巨额回报的大项目,就能赚得盆满钵满。在两小时的采访中,我和马拉比聊了硅谷风投的起源、秘密,以及那些撼动风投史的大人物们的性格与命运——可以看到,他们可都是一些怪家伙。(感谢刘一鸣对本期播客的中文配音支持)01:20 Part 1:起源和秘密The Power Law是风险投资的秘密钥匙叛逆是风投起源风险资本也是解放资本解放资本重塑了硅谷商业文化05:17 Part 2:风投史上的大人物肖像这些大人物似乎都有一个悲惨的家庭出身和不快乐的童年,为什么?相比豪门望族,风险投资人这个职业更适合平民子弟吗?07:39 风险投资第一人:阿瑟·洛克他的贡献:第一笔投资交易、设置LP机制、7年存续期、提前募集资金阿瑟·洛克的性格和命运:一个loner(孤独者)有的人天生喜欢当老板:如,今日资本徐新11:17 风投"双子星"的缔造者:红杉创始人唐·瓦伦丁和凯鹏华盈创始人汤姆·帕金斯他们的贡献:分阶段投资(stage by stage)、深入介入并塑造被投企业唐·瓦伦丁对付难搞的企业家很有一套13:58 为什么红杉能长久立于鳌头?怎么看另一个明珠凯鹏华盈的陨落?能从红杉身上学到什么?红杉的内部管理方法、细节一个今天美国红杉老板(三代领军人)鲁洛夫·博塔的故事17:48 唐·瓦伦丁没有用自己的名字命名基金、开会故意沉默唐·瓦伦丁出动让位给迈克尔·莫里茨和道格·莱昂内(红杉二代掌门人)红杉不是个人ego的展现风险投资是一项团队运动(Facebook的故事、红杉的管理细节)22:38 硅谷VC如何遴选接班人?——细数红杉资本三代领军人的画像为什么硅谷VC总是任命两个GP、两个领军人?在红杉中国,沈南鹏是更单一的领导者模式双GP(迈克尔·莫里茨和道格·莱昂内)的分工30:59 如果红杉失败了,会是因为什么?32:17 孙正义和尤里·米尔纳:来自系统外的游戏规则改变者他们的贡献:成长期投资、大额支票理论强大的赚钱方法,也是巨大的赔钱方法为什么孙正义激进的投资风格最近失效了?怎么看待孙正义的一条新闻:他声称要淡出软银日常经营管理?35:35 特色基金:Benchmark、Founder’s Fund、YC和Accel这些鼎鼎大名的人物,共性是情商风险投资人和对冲基金经理的差异(一座孤岛的笑话)上述Big Names中,最欣赏谁?什么样的创始人是"对的人"?谁在单个项目上赚到了最多钱?谁是最疯狂的人?谁是硅谷的成功之父?47:58 Part 3:社会学网络"大量松散的关系比少数紧密的关系更利于思想分享和创新"硅谷是花园,风险投资人是花园里的蜜蜂52:51 Part 4:风险投资在中国中国风投VS硅谷风投中美正回到硬件时代中国风投的女性角色:方爱之、陈小红、林夏如金融历史学家对应对萧条的建议59:52 Part 5:写作那些事妻子是《经济学人》总编辑【硅谷风投史,大人物名索引】阿瑟·洛克(Arthur Rock):第一个现代意义上的风险投资人唐·瓦伦丁(Don Valentine):红杉资本创始人(2019年去世)迈克尔·莫里茨(Michael Moritz):红杉资本二代接班人道格·莱昂内 (Douglas Leone):红杉资本二代接班人鲁洛夫·博塔(Roelof F. Botha):红杉资本美国老板、第三代(接班道格·莱昂内)汤姆·帕金斯(Tom Perkins):凯鹏华盈创始人约翰·杜尔(John Doerr):凯鹏华盈主要合伙人孙正义(Masayoshi Son):软银集团创始人尤里·米尔纳(Yuri Milner):DST Global CEO保罗·格雷厄姆(Paul Graham):YC创始人彼得·蒂尔(Peter Thiel):Funder’s Fund创始人比尔·格利(Bill Gurley):Benchmark主要合伙人文字版:和作家马拉比聊《The Power Law》:硅谷风投的起源、秘密和大人物肖像【BGM】cello suite no.1 in g major【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
这是两场冒险。第一场是作为女性的冒险。2019年,谈婧赴硅谷,在纪录片镜头下完成冻卵。本集节目,她详细描述了冻卵前的崩溃大哭、冻卵期间的疼与痛苦,意外的是,冻卵半年后迎来惊喜反转。某种意义上,是通过一次"反婚姻"行为,达成了女性主体性,以及对亲密关系和婚姻的接纳。第二场冒险是在商业上。过去半年,她作为投资人拿着三个大箱子落地了全球十多个地方。这群狂热的Web3信徒,像是发起一场针对逆全球化时代的嬉皮士运动。她说,Globalization never ends - it is happening in another domain。冻卵历险记 04:35 从Web2跳到下一条曲线区块链,同时参加拍摄《"炼"爱》纪录片 08:09 拍纪录片的一点遗憾 有气无力地趴在急诊台对医生说,救命! 10:13 女强人从兔子变成龙 12:53 冻卵前后的外貌大变化 13:56 冻卵前的biological clock(女性被选择、坐在那就像面试) 14:35 冻卵后的惊喜反转(女性的主体性) 16:25 剪短发意味什么 17:45 冻卵的疼和痛苦 18:29 在上海KTV崩溃大哭:我为什么走到了这一步? 20:57 冻卵的时长、详细过程 22:22 冻卵的花销 22:32 辅助生殖技术很成熟,冻卵是硅谷科技公司、华尔街金融公司的员工福利 24:02 冻卵后的他人目光 26:45 一个against婚姻的事情,反而让自己对婚姻的看法变了环球商业之旅 28:25 为什么启动环球周游? 29:56 到访地:美国的硅谷、洛杉矶、奥斯汀、纽约、迈阿密,欧洲的柏林、巴黎、瑞士,亚洲的新加坡、越南…… 31:17 美国、欧洲、亚洲的生态和商业机会对比 36:48 对Web3的狂热来源、智力挑战 38:21 和Web1、Web2的差异:传输的不是信息,是钱;公共服务基础设施 40:45 Web3能如何革新社会?(书:《网络国家》) 43:53 逆全球化时代下的一次反叛行动 Globalization never ends - it ishappening in another domain 45:50 工业时代和智能时代globalization的区别 48:48 环球之旅最兴奋的国家:越南 50:12 着重看和金融相关的项目(最接近PMF) 51:38 各国对Web3的监管 54:07 相当于互联网95-98年 56:03 FTX暴雷的连锁反应 59:04 现在住在crypto大house里,未来取代家庭的一种形式 59:53 为什么每一站都住Airbnb?一次住在纽约时尚杂志的主编家里 01:01:10 在硅谷,个人投资人变成巨大趋势,Web3之下VC的民主化和下沉01:04:06 最后5个快问快答 一道必吃食物? 一个最喜欢的地方? 一个很少人知道但是必须了解的新知? 一本必读书? 一个有潜力的创投机会?【延展阅读】《主权个人》(The Sovereign Individual),James Dale Davidson / William Rees-Mogg《网络国家》(The Network State),Balaji Srinivasan【更多信息】联络我们:微博@张小珺-Benita,小红书@张小珺jùn更多信息欢迎关注公众号:张小珺
【到全世界创业生活】第2期东南亚是我们最陌生的近邻。很多人落地第一反应是,哦,这里竟然有11个国家,历史、文化、政治、宗教渊源大有不同。本期节目,我邀请了《亚洲周刊》策划编辑黄宇翔。出于兴趣和工作,他一直站在中国香港遥望东南亚。他经常被同事说成「屠夫型记者」,因为他格外关注一个民族的暴力事件及其呈现的民族性。我们这期以政治为切口,揭开东南亚各国政治演变历程——它也是一部冲突史。我们重点聊了东南亚6国:印度尼西亚——马来西亚——菲律宾——泰国——越南——新加坡。可以将这期节目当作东南亚政治导览。你会近乎残忍地发现,今天经济发展最具潜力的国家,是站在由血腥杀戮带来的稳固政权之上。经济的脚下是政治,政治的脚下是血骨。【主持】张小珺,商业作者(微博@张小珺-Benita)【嘉宾】黄宇翔,《亚洲周刊》策划编辑【你会听到】03:00和东南亚渊源05:00中国对东南亚研究是稀薄的10:53从矛盾又微妙的地理词汇聊起:「中南半岛」、「缅甸」(缺乏当地主体性)客观名词:东南亚半岛、东南亚群岛14:13地理环境使管制的触角难以伸向东南亚很多地区16:50《强邻在侧》、力量投射、强国吸附效应和另一方的空洞化17:52第一站:印尼看好印尼和越南的发展政治与经济的关系:政治整合没有成功,就没办法发展经济印尼这样一个群岛国家如何变成有强有力管控的国家?语言选择背后的政治远见(马来语or爪哇语)国父:苏卡诺暴力冲突事件:930事件(苏卡诺下台、美国支持的陆军司令苏哈托上台)(口误:930事件发生在1965年)人道主义谴责以外的另一面:930事件给印尼建立了全国管制体系印尼总统佐科维的区域平衡政策:政治中心、经济中心「共和制」的形成吸纳日本投资、第一大煤炭出口国、2亿8千万人口、外国直接投资(FDI)二季度同比增长39.7%、三季度同比增长63.6%越南VS印尼,谁更有潜力?为什么研究一个国家要看它的极端事件和国父?民族性:民风剽悍(为什么天气热的地方人比较懒?但为什么印尼人不是?)社会矛盾44:09东帝汶的独立:东南亚11国中唯一没加入东盟的国家47:20第二站:马来西亚三大族群:华人、马来人、印度裔一个分裂的国家(族群问题、宗教问题)国父:东姑阿都拉曼李光耀的回忆(马来西亚逐渐伊斯兰主义至上、马来人至上)马来人至上的推手:马哈蒂尔·穆罕默(他富有争议的书:《马来人的困境》)暴力冲突事件:513事件(1969年)今年11月19日选举,种族问题、国家认同问题依然困扰马来西亚华人在马来西亚面临困境3000万人口、自给自足适合旅游、退休,发展潜力不大,陷入中等收入陷阱民族性:懒洋洋(马来人)、奸诈(印度裔)、用功(华人)经济命脉在华人手里华人/华侨/中国人,不要混为一谈薪酬体系58:27第三站:菲律宾立国之初,是亚洲最发达国家美国是相对温和的殖民者,一个公投、独立就结束了在独裁者马可仕年代经济蓬勃现在菲律宾出口菲佣,但在马可仕年代出口方是中国(广东顺德佣人出口菲律宾)暴力冲突事件:人民力量革命(独裁者推翻、国家管制体系瓦解)依附家族势力(阿基诺家族、许寰戈家族、马可仕家族)杜特尔特从原先许寰戈家族的附庸,走向独立双中心:马尼拉、达沃,北部政令贯彻不到南部杜特尔特遭遇3次暗杀最大挑战是建立强而有力的中央政府政治延续性低:总统只能当6年、只能1届、不能连任经济以第一产业为主马可仕年代的戒严和人民力量革命是钟摆的两端,菲律宾始终摇摆经济走三步、退两步东南亚各国的「囚徒困境」「一带一路」从战略改为倡议东南亚会不会巴尔干化?01:13:08第四站:泰国西边是英属缅甸,东边是法属印度支那,泰国是缓冲带保存了国家历史完整——拉玛王朝没有去殖民化危机「政令不出曼谷」、国家统一能力差洪水泰王的权力边界?20多次政变、20多次宪法颁布、20多次民主选举(过几年就大乱一次)泰国华人本土化很早、在当地地位高国王统,而军人治普密蓬·阿杜德(在位时间最长的国王)明年大选有变天可能东南亚几个东南亚君主立宪制国家对比01:29:47第五站:越南共产主义、基层管制能力强长期处于战争状态(奠边府之战、越南战争)南北:北部是革命圣地,南越比较西化以发展经济为主北派代表人物阮富仲访华01:32:46经济与政治的关系越南、印尼是经济最有潜力的,也是历史上杀戮最多的01:36:28第六站:新加坡地理位置好(马六甲海峡)国家认同问题、语言问题处理有特色(华语/英语/马来语/泰米尔语)产业政策规划李光耀其人(现实主义)国父背后的立国论述:新加坡官方没有国父的说法,细数11个founding fathers(李光耀是其中之一)菲律宾国父黎刹、越南胡志明、印尼苏卡诺、缅甸昂山将军国父的门槛之一是,反殖民地为什么老挝、缅甸经济不行?我们的历史观是线形、滚滚向前的;但东南亚不是01:55:47最后5个快问快答一道必吃食物?一个必须打卡地?一个很少人知道但是必须了解的文化新知?一本必读书?一个有潜力的创投机会?【延展阅读】播客中提到的:《强邻在侧——中泰边区博弈下缅甸的国家命运》,韩恩泽《南方浪潮》,SujitSivasundaram《揭开泰国君权网络神秘面纱》,黄宇翔其他推荐读物:通史《亦近亦远的东南亚:夹在中印之间,非线性发展的多文明世界》,石泽良昭《从东南亚到东协:存异求同的五百年东南亚史》,岩崎育夫《东南亚史:多元而独特,关键的十字路口》,Anthony Reid《风之帝国:全球贸易的关键地带,海洋亚洲的盛世繁华》,Philip Bowring学术回忆录《椰壳碗外的人生》,本尼迪克特.安德森著泰国《图绘暹罗:一部国家地缘机体的历史》,通猜.威尼差恭新加坡《李光耀观天下》,李光耀《李光耀回忆录——我一生的挑战 新加坡双语之路》,李光耀《风雨独立路:李光耀回忆录(1923-1965)》,李光耀《经济腾飞路:李光耀回忆录(1965-2000)》,李光耀【BGM】Ramin Djawadi, The Czech Film Orchestra, TheCzech Film ChoirCast Soundtrack-Zorba the Greek咖喱咖喱【这档节目】《张小珺Jùn|商业访谈录》是一档商业深度访谈节目,描摹我们时代的商业、文化和新知。收听渠道:苹果Podcast|小宇宙|Spotify|喜马拉雅|QQ音乐更多信息欢迎关注公众号:张小珺