2026-05-15 08:55:30
最近中文互联网圈突然出现了一个很有意思的账号，叫“耿同学讲故事”，跟“老范讲故事”很像。人家叫“耿同学讲故事”，这是一个科普博主，最近突然就火了。
他不是靠娱乐八卦火的，也不是靠直播带货火的，也不是靠情绪鸡汤火的。他火起来，是因为他连续质疑高校论文的问题。而且这些论文不是普通的课程论文，也不是学生作业，而是涉及高校院长、国家杰出青年、长江学者，以及生物医学顶刊论文。他就找这个最大号的去怼。
他抓住的论文，有些是在 Nature 上，有些是 Nature Cancer 子刊，有些是 Nature Cell Biology 子刊，还有 Nature Nanotechnology，以及 Nature Nanotechnology 子刊上的，都是这类顶刊上的论文。
这个事情为什么会出圈呢？以前质疑论文、质疑学术造假的人也是存在的，但是当时很多院校其实是不理你的。你质疑你就质疑，我坚决不理你。但是这次因为有人理了，所以他就出圈了。
而且这个人在开始质疑学术造假之前就是大 V，他自己的表达能力非常强，可以很好地调动观众的情绪，观众们也愿意跟着他的情绪走。他把普通人完全看不懂的科研问题，变成了几乎人人都能围观的视觉证据。
过去如果有人说，这篇论文的数据可能有问题，大多数观众会说，你们专家之间吵呗，我也听不明白。因为生物、细胞这些东西，普通人根本听不懂。
但耿同学的玩法不一样。他在论文里找什么呢？数字不对。比如后边都是 0.5、0.5、0.5，或者 0.25、0.35、0.45。我看过一期他的节目，他说这个人是不是一个热爱 5 这个数字宗教的忠实信徒。他会用这样的方式来讲这个事情。
而且他在论文的补充材料里，也会去挑一些毛病。还有实验图，说你这个图是不是不太合理。这个普通人根本看不懂，但是普通人能看懂的是图片重复：这个图在哪篇论文里还出现过，你用了别人的哪张图，然后把人家一模一样地抄过来了。
那论文里头不能有重复的图吗？这个还真不行。因为论文真正重要的是整个实验的过程数据，以及实验相关的图表。如果图是用别人的，那你怎么能够证明自己的观点呢？这事肯定是有问题的。
还有一些看起来过于整齐的数据规律，也会被他拎出来。比如某一列的数据跟后边隔几列以后的一列数据，可能是一个很简单的等差关系，比如都是加了几，都一模一样的。这一看就是作假做得不认真。
耿同学经常讲一句话：美国人也作假，哈佛什么的都作假，但是人家作假做得很认真，你这个一点都不认真。他最后把这事讲成这样了。
观众通常是不懂生物医学的，但是会受到巨大的视觉冲击：原来顶刊论文也可能藏着这么直观的问题，这个世界是个草台班子，你们也太敷衍了吧，搞成这样。
所以这期视频，我们不只是讲耿同学是不是英雄的问题，这个问题太小了。真正要讲的是：耿同学到底是谁，耿同学的账号是怎么发展起来的，他最近打了哪些案例，这些案例现在有什么结果了，他怎么变现，商业化有没有风险。
这里头没有雷锋，我是不相信有人说“我就热爱，我就干这个事了”，一定是要有变现的。那么科研打假到底是正义，还是流量猎巫，这个是今天要讲的东西。
最后，我们可能还要回过头去看一下中文互联网圈里绕不开的人：方舟子。一说中文打假，大家肯定会想到方舟子。方舟子到现在也是一个毁誉参半的人，你不能说他完全翻车了，也不能说他就像一个圣人。我们也看一看，方舟子的案例能够给耿同学一些什么样的启示。科研肯定需要打假，但是打假本身也需要有规矩，也需要有监督。
首先，耿同学是谁呢？这不是一个素人，也不是体制内的审判官，他是介于中间的一个位置。你说真的是素人，说我们从来没学生物医药，从来也没有做过科研，让你去看那个东西，你也看不出毛病来，所以一定不是。
这个人叫耿宏伟。根据目前公开的资料和账号的自我介绍，他是吉林大学生物学本科、吉林大学生物学硕士、北京航空航天大学生物与医学工程方向的博士。但是他最后好像博士没有毕业，据说是到博五还是博几，然后肄业了。但是他具体怎么肄业的，为什么没有毕业，这个事他自己并没有介绍。
现在的基本猜测是两个：
但是这些都属于网友的猜测，一定要讲清楚：具体为什么不知道。
所以耿同学不是完全不懂科研的普通网红，也不是拥有正式调查权的高校或者监管机构。他更像是一个站在学术圈门口的半个圈内人。他懂得论文的语言，懂得实验的套路，也懂得社交媒体的传播。
现在他的方案就是：找脑袋大的来，杰出青年、长江学者、院长、发《自然》的。内容也从观点评论变成了具体的论文证据，结果从网友围观变成了学校启动调查，甚至公开处理。他不再只是讲科研圈的故事了，他变成了一个能够推动高校回应的舆论变量。
2026 年 5 月份，因为同济大学的事件出现了正式处理结果，耿同学的角色就发生了变化。因为以前打假的人也有，但是大家都不理你。这一次是真的有人因为他被撤职了，有人因为他被降级了，他就被重视起来了。
我可以重现你的结论，但是没有任何评审人会去给你做重复实验。文章公布以后，会有其他实验室去做重复实验。如果大家都重复不出来，这个时候就会质疑这篇文章，那么这个文章就有可能会被撤稿。要么你就告诉大家你怎么做出来的，要么咱们就把它删了。
去年大家还记得那个叫 LK-99 的，就是韩国人做的那种高温超导。他自己号称做出来了，但是全世界所有的实验室都做不出来，没法重复。所以 Nature 把你的文章放上去，只能说明你的同行评议过了，评审认为你基本上格式是完整的。它那个数据也不会给你去做评审的，也不会给你做重复实验，而且做评审的人是匿名的。
耿同学的玩法也差不太多。他也没有办法去给你做重复实验，因为他也没有实验室。他要看统计方法、数据之间、图表之间是否相互矛盾。
所以他的打法概括成一句话：不进实验室，但是拆公开材料；不做最终裁决，但是逼着论文作者和学校给解释。我觉得你这个这么多 5、这么多 0.5、这么多 0.05，这是为什么呢？你给我个解释。
这个方法有价值。价值是什么呢？门槛比较低，传播比较快，因为大家都能看得懂：这太糊弄事了。证据很直观，普通人也能理解。
但是它的局限也很明显：
因为他提出这样的质疑以后，可能学校还没有给出调查结果，很多人就说你一定是错的，你一定有问题。这个相当于是一个网暴的过程，非常非常危险。
所以耿同学可以提出强烈的质疑，但是最终认定必须要依赖学校、期刊、调查组和原始数据。
最近他打了哪些成功的案例呢？现在同济大学已经有结果了，其他仍在调查之中。
同济大学涉事的第一个人叫王平，同济大学生命科学与技术学院相关负责人，公开报道中称其为院长、国家杰出青年、长江学者。他是论文的通讯作者，也就是导师。第一作者叫金佳丽。涉事论文发表在 Nature 上，顶刊。
耿同学的质疑是：论文数据规律异常，部分数据、图片存在可疑之处，公开材料显示出的数据形态不像正常的实验结果。
结果是什么呢？2026 年 5 月 6 日，同济大学通报调查结果，王平被免去学院院长职务，专业技术岗位等级被降低，一定期限内取消岗位聘用、工资降级、职务晋升、科研项目申报、评奖评优等资格，通通都取消了。第一作者金佳丽被解除聘用关系，这直接开除了。
学校将问题定性为论文存在学术不端、记录不规范、数据真实性和可重复性方面存在责任问题。数据真实性和可重复性方面存在责任问题。
这就是耿同学爆火的真正转折点：这真的有人理你了，而且真的有人被降级，有人被开除了。这个基本上算顶格处理了。因为前面被降级的王平，这两年不能申请新的项目。这两年过了以后，你要再去申请项目的时候，人家是要求你这几年有项目成果、有科研的。你都没有的话，这辈子可能都很难再去申请到新项目了。
同济通报之后，大家发现，原来这个博主不是只会骂，他是真的推动高校去处理这个事了。
南开大学有一个陈佺事件，学校已经开始调查了，结果还没出来。这个陈佺是南开大学生命科学学院相关负责人，涉事论文发表在 Nature Cancer 这个杂志上。
上海交通大学医学院附属新华医院相关机构，涉事论文发表在 Nature Nanotechnology 这个子刊上。耿同学质疑数据模式异常，部分数字规律不自然，被质疑存在人为编造的痕迹。
结果是，2026 年 5 月 12 日前后，上海交通大学也发布了情况通报，表示第一时间成立了调查组，启动了调查程序，但是结果也还没有出来。
为什么他会爆火呢？不是因为大家就突然懂科研了，这个是不可能的，绝大部分人都不会看懂这玩意。而是因为大家不太相信系统。只要有人说他们作假了，我们更愿意相信一点。人其实是有一点点被迫害妄想症的。
耿同学爆火，表面上是论文打假，实质上是公众对于科研系统的信任缺口爆发了。
前两天还有一个笑话：你是怎么挣钱的呢？
前面中国政府是把很多食品打假的人给处理掉了，因为这些人被认定为恶意打假。就是你打假的目的并不是为了让假货变少，而是为了敲诈勒索。你明知道这个东西是假的，你还知假购假，把它买回来以后去索赔，这个事是政府不允许的。
耿同学到目前为止，应该没有干过直播带货，好像也没有怎么给人做过广告。他在 Bilibili 有 100 多万关注，抖音也有 100 多万关注。只是靠内容的广告分成的话，应该养不活他，因为国内这一块的收益是很低很低的。
他的 B 站上是有商业变现链接的。你如果想跟他谈一些事情，是可以跟他谈的。但是具体怎么变现，因为打假账号跟普通的科普账号是不一样的。
科普账号可以接广告，观众最多担心你是不是恰饭了，你拿人钱，你就说这个好，或者你说一些丧良心的话。
但是打假的是没法轻易接广告的。大家会想：
所以科研打假人必须要讲清楚他怎么商业化。最理想的披露方式，就是像国外这些打假人一样，建立一个公开透明的披露机制，披露收入来源。科研打假本身就是科学共同体自我修复的一部分。
耿同学这个事情肯定有一些负面的东西。打假最怕的是从证据链滑向情绪链，因为我们讲，打人没好手，骂人没好口。
耿同学自己也是一个很擅长制造流量、很能说的人。可能很多其他能够打假的人，自己并没有这种表达能力。他把一堆数据列在那，把这些有问题的东西放在那以后，他说不清楚，或者没有办法用普通人能够理解的方式把它说清楚，他这个内容就没人看，没有传播力。
但是耿同学是很有传播力的。他的嘴上也确实有点得理不饶人。很多打假都有可能会变成人身攻击或者人格攻击，这就反而让整个打假过程、让证据链不那么站得住脚了。
他曾经有一次，我忘了是质疑了谁的长相，说你长得就不好看，最后也没办法，出来道歉，说对不起，以后咱就说数据，至于你长成什么样，跟你做的东西是不是假的没关系。还专门有这样的一个道歉视频流传出来。
所以打假的过程，特别是想要在社交媒体上进行这种娱乐式打假的过程，很容易语言就出圈。一开始是质疑论文，然后就变成了羞辱作者，再后面可能就开始攻击学生、家属、同事、学校了。说你们这个学校怎么就这样了，你看不愧是谁谁谁的学生，就会夹枪带棒。这就从监督变成了网暴。
科研打假应该是数据、图片、论文、原始记录、责任链条、学校调查机制，应该用这样的方式去推进，而不应该羞辱长相、攻击人格、扩散隐私、动员粉丝围攻。他有时候也会讲这个话，说谁谁谁要去开研讨会的时候，任何粉丝你可以到那去，帮我去提这个问题。这个其实稍微有一些模糊地带。
因为一旦进入人格攻击，打假人就会丢掉最重要的东西，也就是公信力。但是民众喜欢。为什么我说这个东西像猎巫呢？猎巫的过程中，大量普通民众其实并不了解具体怎么回事，就是跟着去凑个热闹。
科技问题的社会娱乐化，会造成网暴的风险。绝大多数普通人其实并不能判断复杂的科学争议，他们只能相信自己喜欢的大博主。这就容易变成：
这就是科技打假全民娱乐化的一个巨大风险，它需要监管。
最后再讲一下方舟子。方舟子的事情并不是这一期核心的重点，但是讲到打假，方舟子又绕不过去。
必须承认，方舟子早年推动了中文互联网科学打假。他让很多人第一次意识到，有假论文、假文凭、伪科学、保健品骗局、名人学术造假。这些东西原来大家是不质疑的，方舟子以后，大家发现这些事情都是可以公开质疑的。所以他还是起到了一些正面作用的。
但是他也引起了很多争议。
罗永浩还有很多人去攻击他，就是说我们向安保基金里捐钱了，你得说清楚这钱到底是去哪了，到底怎么被花掉了。你不能说一个非营利组织，这个钱进去了以后，你就把它当自己的钱自己随便花，这事是不行的。
而且他坚决不承认错误。任何人敢批判他，他都是坚决不承认的。谁批判他，他就对人进行人身攻击。这就会造成公众形象越来越割裂：支持者认为他犀利，反对者认为他霸凌。
所以方舟子的现象给耿同学提个醒：打假人最大的敌人，不一定是被打的对象，也可能是自己的道德优越感、语言暴力和不透明的商业模式。
如果耿同学未来想长期做下去，他应该尽量避免的不是被骂，而是变成一个不可质疑的打假之神。因为神一旦建立起来了，纠错就变得非常非常难了。
最后，结论是：科研需要打假，但是打假也需要监管。所以回到标题上，耿同学爆火，科研打假是正义还是流量猎巫呢？我的答案是，它可以是正义，但如果没有边界，就会变成流量猎巫。
耿同学的价值在于：
但是风险在于：
2026-05-14 09:03:57
宇树 GD01 390 万的机甲梦，昨天刷屏了。这到底是高达成真，还是 IPO 之前的超级广告？
今天聊一聊宇树的“高达”：先梳理事实，再看产品定义、横向比较、战略意图以及前景展望。
5 月 12 号，宇树突然放出一支视频，并做了一系列官宣。核心信息是：这台机器售价 390 万人民币，约合 65 万美元；已确认的参数之一是重量大约 500 公斤。从照片看，内部应该可以塞进一个人，也就是说这个架子里能够坐人。
其他信息并不完全确定。宇树反复强调的是：这是量产的、可销售的、有价格的；可以载人、可以变形，而且是民用载具，理论上可以在路上当交通工具使用。那么，宇树到底想干什么？这是一个很有趣的问题。
从公开照片来看，这台设备应该有 3 米多高，甚至可能有 4 米多高。它看起来比一个人的两倍还要高一些，但官方并没有公布高度。
其中一张照片里，宇树的王兴兴站在旁边，旁边还有 G1 和另一台更小的宇树机器人。王兴兴大概 1 米 72，这个身高曾经被人从某征婚网站泄露数据中推测出来，不过王兴兴本人最后既没有承认，也没有否认。至于他现在到底已婚还是未婚，也不是特别确定。这里我们暂且按 1 米 72 来估算。以这个比例看，GD01 可能有 4 米多高。
需要注意的是，这台机器人没有真正意义上的手。虽然看起来像有手，但那个“手”是固定形状，没有任何关节，基本可以把它当成一个圆形的角，只是中间握拳的位置有一个空心。
视频里，王兴兴爬上了这台机器人。可以看到，机器人的腿部有一些划痕和磕碰痕迹，胳膊肘上也有类似痕迹。它没有任何攀登辅具，比如梯子。正常情况下，应该是让机器人蹲下、趴下或者躺下，让人进入座舱；但视频里是老板自己爬上去，这本身也很有意思。王兴兴比较瘦，最后还是爬上去了。
这个攀爬过程看起来有些奇怪。如果这是一台双腿站立的机器人，一个 1 米 72、约 70 多公斤的人用这么大的力量往上爬，机器人理论上应该晃动，但画面里它几乎纹丝不动。因此推测，攀爬过程可能经过了一定剪辑，某个镜头时底下也许已经有固定支架。总之，视频呈现的结果是人确实爬上去了。
座舱边框上包着的东西像是自行车轮胎，应该是临时防震设备。内部确实有一个带五点安全带的座椅。继续往上爬时，可以看到整个座舱比较局促，脚最后能放进去，但过程应该并不轻松。
更关键的是，座舱里没有看到任何操控设备：没有显示器，也没有封闭座舱，更没有操纵手柄或按钮。从公开照片角度看，这台设备大概率是在外部遥控，里面只是坐了一个人，并用五点安全带固定住；坐进去的人似乎无法操纵任何东西。
从左侧机器人的胳膊可以看到很多划痕。这台机器人应该是真实存在的，并不是一个完全由 AI 生成的视频。机器上捆绑的自行车轮胎显得有些简陋，内部可以看到线缆，并用胶皮管封装。如此大的肢体上应该有一些电机。至于电池，推测可能位于座椅下方和后方，500 公斤重量里应该包括电池。
后续视频中，机器人动了起来，里面似乎有一个人，或者说一个人形物体，戴着头盔。到底是不是王兴兴，还是假人，目前不太确定。更希望那是一个假人，因为这样一台尚未看到任何安全认证信息的设备，不管是不是王兴兴本人坐在里面，都很难说安全。
视频里还能看到它站起来走的形态，也展示了用胳膊敲倒一面类似隔热砖墙的动作。做这些简单攻击动作时，座舱里已经没有人。看到这个敲砖动作后，也能理解它胳膊、腿上的划痕和磕碰痕迹从何而来。
比较“鬼畜”的一个状态是，机器人四肢着地，但方式很奇怪：它不是像正常生物那样趴下来，而是仰着躺下来。两个脚朝前，两个像球形关节的“手”直接落地。
这种状态下，人其实没法在里面正常待着。因为按照椅子位置，人会变成躺在里面，头朝前、脸朝上，脚在后面且需要支起来。在这个姿态里，人基本没有任何观察角度，因此这个状态已经不适合让人留在座舱里。
后面还有一段四肢着地行走的视频。布景看起来像临时搭建的，那辆车像是一台老式桑塔纳轿车，但画面总让人觉得有些违和，不太像真实环境。总之，它确实以四肢着地的方式往前走了一点。作为世界上做机器狗最多的公司之一，宇树显然也要展示一下自己的老本行。
不过不管是站立行走，还是四肢着地行走，上方座舱晃动都很明显。它不像轮式机器人那样运动起来相对平稳。两条腿或四条腿往前走，本身就会比较晃。
这就像人身上挂一个摄像头走路，录出来的视频也容易让人头晕。有人为了拍稳定视频，会用所谓“大疆步法”：屈膝、小步往前挪，才能尽量稳定。但人坐在这台机器人里到底会有多晕，目前并不知道，因为对应状态下座舱里并没有人。
从王兴兴再次攀爬的角度看，这台机器人的腿和手臂长度应该不够 1 米 72，但加上上方座舱后会比 1 米 72 高很多。因此推测，它四肢着地时可能有 2 米多高，站起来时大约 4 米多高。
现在传统人形机器人领域竞争非常激烈，甚至已经可以称为“传统”赛道。不管是美国的特斯拉擎天柱、Figure 03，还是国内的宇树科技、智元科技，大家都在做这一块。
从运动性能来说，国产机器人其实比美国机器人更强一些。原因有两个：第一，国内确实做得便宜；第二，国内做了大量测试。所谓“小脑”部分，也就是整体运动机能、平衡、翻跟头、跑步等能力，中国这套方案应该比美国更强，因为确实在这一块下了很多功夫。
但“大脑”部分，比如机器人协作、机器人执行任务、进工厂干活、分拣包裹、做家务等，美国这边更强。今年多个公司都要量产，包括宇树、智元、特斯拉擎天柱和 Figure 03。
前两天 Figure 03 还发布了一段视频，展示两个机器人在没有进行任何训练的情况下，可以相互配合，跑到家里叠被子、收拾床铺。这是非常强的能力。同时，行业也在卷灵巧手等方向。
宇树在这个赛道的优势是：现在卖得多，而且“小脑”非常发达。但其他优势很难追上头部对手。
另一块相关方向是外骨骼。现在外骨骼在国内已经很普遍，刷抖音经常能看到各种外骨骼广告，比如老年人穿上外骨骼去爬山、上楼。军队也开始使用外骨骼进行登山或野外搬运。
这块已经比较普及，但并不是宇树最强的领域。
宇树这次要做的，是一个叫“载人机甲”的东西。它相当于要抢一个新的品类定义权：这个东西是我发明的，不管最后是谁做出来，但最先定义这个品类的是我。
它的核心是：人坐进机器里。至于操控到底是不是在内部完成，现在看不出来。未来可能会在内部操控，但至少目前公开画面里，没有看到任何操纵设备。
目标是成为人的延伸和放大，实现某种“人机合一”的操控和力量倍增。宇树的强项是做“小脑”。既然“大脑”不够强，那就把一个人塞进去。如果人可以在内部操作，这类设备确实有想象空间。
宇树并不是第一个做机甲的公司。现在已经有一些有趣的机甲形态。
宇树现在强调的差异化是：那些设备是定制的，而它要做的是量产。有标价，390 万；有重量，500 公斤；理论上大家都可以买。
现在大家都在争抢机器人行业领军企业的位置。在美国市场，宇树很难抢过特斯拉或 Figure 03。虽然宇树的小脑很发达，机器人可以跳舞、翻跟头，但特斯拉并不是做不出来，只是可能认为这类训练现在意义不大。至少在翻跟头这件事上，宇树应该是做得最好的。
在国内，宇树也面临智元等一大批公司的竞争。此前北京马拉松机器人相关活动里，荣耀科技跑了一二三名，宇树没有露出来。宇树又正处于准备上市的时间点，因此非常需要一次品牌破圈。
对宇树来说，做这种大型人形机器人并进行外部遥控，是它能做到的事情。大家经常看到的 99,000 元宇树 G1，本质上也是一台遥控机器人，外面有一个巨大的遥控器。
但有遥控器并不等于简单“遥控机器人跑”。这就像无人机，虽然人手里有遥控器，但无人机本身有飞控系统，可以保持稳定、抗风，并完成很多基础动作。
机器人也是如此。它需要能稳定平衡。当你命令它前进、后退、跳一下时，机器人要在“小脑”里确认：怎么迈腿、怎么前进、怎么保持平衡，跳起来落地后怎么别摔倒。
既然宇树已经能搞定这些事情，那么它只要把机器人放大，再把人放进去就行。现在也许仍是外部遥控，未来或许可以把遥控界面放进座舱里，让人坐在里面、系好五点安全带，抱着遥控器，或者把遥控器直接装在座舱里。
这相当于向外界展示：我的“小脑”行；如果“大脑”不行，那我就把人的大脑塞进机器里。这个视频也获得了非常好的全球传播，在 Twitter 和 YouTube 上都有很大的播放量。
它的手目前没有办法拿东西，本质上是一个固定外壳的“死手”，所以有效载荷目前也没有那么关键。
虽然宇树说这是量产、民用、可销售的产品，而且很多媒体，包括《连线》杂志，都在追问这到底是真的还是 AI 视频，但宇树非常坚持地表示：这是一个成熟产品，是量产的，而且有价格，随时可以买。
不过，花了钱什么时候能交货，目前并不确定。最终量产版交付周期并没有说明。
一旦把人装进去，就必须保证基本安全。它不像 99,000 元的宇树 G1，买回去可以当成大玩具。GD01 是 500 公斤级别的大型运输机械，而且可以在地上走。一旦载人，它就不再是玩具，而是一个非常严肃的安全与合规挑战。
如果它砸到别人，或者把座舱里的人伤到，都会是严重问题。因此后面还有很长的路要走。
中国政府本身对载人载具有一些安全认证标准，但 GD01 到底应该归入哪个方向、拿了哪些认证，目前都不知道。安全监管一定会是很大的问题。
不过，作为第一家定义这种产品的公司，即便宇树现在可能还没有拿到相关认证，未来中国政府乃至全球政府制定相关规则时，宇树都有机会坐到桌前参与讨论。不太可能是政府把规则定完之后再通知宇树；更可能是让宇树参与讨论，这类设备到底应该如何定义、如何认证。
因此，第一个拿出这种设备的人，在订立标准时就有了上桌资格，这非常重要。
390 万人民币、65 万美元的机甲，首批客户大概率不是普通消费者，而是看中它超级营销道具价值的人。
至于有没有富豪愿意买回去当玩具，这件事还真不好说。几千万的跑车在中国都能秒光。如果这个东西相对安全、可控，确实可能有富豪买回去，坐在里面满街溜达。
但让这个东西真的满街溜达，还是有些危险。
至于爬山、山地救援等用途，现在谈还太早。未来这种内部坐人的设备，是否可以用于搬运、航空航海或山地救援，确实有可能。它相当于一个巨大型外骨骼，这部分仍然有想象空间。
宇树发布的 GD01，并不是“高达成真”了，而是一次品类抢位。
它想告诉大家：这是量产的、可以直接销售的、里面可以坐人的机甲。
这就是宇树这次在做的事情。
2026-05-13 08:50:46
今天聊一场特别的毕业演讲。黄仁勋去了卡耐基梅隆大学，站在 2026 届毕业生面前，告诉这些年轻人不要害怕 AI，你们赶上了一个最好的时代。
这句话听起来非常热血，但是放在今天这个就业环境里，就有那么一点刺耳了。Anthropic 的 CEO 阿莫迪就在讲，AI 可能会消灭大量入门白领岗位。实际上，这就是卡耐基梅隆大学毕业生要去争取的那些岗位：入门白领岗位可能就没有了，而且要消灭多少？一半，50% 就没了。
另外一边，马斯克讲的是什么呢？他讲的是，AI 有 20% 的可能性会让人类毁灭，剩下 80% 的可能性会带我们奔向繁荣富强。
当然，这还不是最夸张的。谷歌 X 前高管莫高达特说得更吓人，他说我们从 2027 年开始，会迎来 12 到 15 年的地狱，12 到 15 年以后是天堂，但是中间这 12 到 15 年是地狱。
结果黄仁勋就站出来了，说你们这帮 CEO 不要总是摆出上帝视角，应该回到现实，应该乐观，应该建设。
所以这期节目的真正意义，不是黄仁勋又拿到了一个荣誉博士，也不是他又上来讲“AI 不会取代你，AI 会再带来更多就业”。真正有意义的是，当 AI 已经开始改变就业、产业、教育和人生路径的时候，最成功的幸存者，正在教育还没有上牌桌的年轻人：不要怕，冲啊。
为什么说黄仁勋在放毒鸡汤？幸存者说的话一定就是对的吗？不一定。但是幸存者说的话一定是不完整的，他肯定掩盖了一些东西。今天我们就顺着这场演讲，拆一拆黄仁勋这碗毒鸡汤：为什么有效，为什么危险，又为什么哪怕有毒，我们可能还是要去喝。
首先确认一个基本事实。2026 年 5 月 10 日，卡耐基梅隆大学举办了第 128 届毕业典礼。黄仁勋作为英伟达创始人兼 CEO，在现场发表了主题演讲，并被授予科学与技术荣誉博士学位。卡耐基梅隆大学官方新闻说，这场毕业典礼授予了 5,800 多名本科和研究生学位。
这个场景本身就很有象征意义。卡耐基梅隆大学是美国计算机科学、机器人、人工智能的研究重镇，大量技术从这里来。黄仁勋是这一轮 AI 浪潮中最核心的商业人物，一个做 GPU 算力中心、一个卖铲子的人，站在一所以 AI 和机器人闻名的大学里，对即将毕业的年轻人讲未来。这个画面本来就非常有传播力。
这里还有一个细节也很有意思。上去给他发荣誉博士披肩的人是谁呢？是英特尔的 CEO 陈立武。这很有意思，现在美国做芯片的这帮老大，英伟达的、英特尔的、AMD 的以及博通的，全都是华人。而且这帮人在这一次川大爷的访华行程里都没有抢到票。本来黄仁勋应该有一个登机牌，但是在最后一天，黄仁勋的登机牌被马斯克替代了。
大家想想，万一这四个人，黄仁勋、苏姿丰、陈立武，再加上博通的这位华人老大，跟着川普到中国来了，那直接在咱们这都讲中文就完了。川普说，你们都在说啥？这也是一个很有意思的事情。最后甭管是英特尔的陈立武，还是苏妈，还是黄仁勋，都没有抢到登机牌。
大家要注意一点，黄仁勋自己并不是 CMU 毕业的，也就是说他不是卡耐基梅隆的。黄仁勋的本科是俄勒冈州立大学，硕士毕业于斯坦福大学。陈立武也不是这里的，他本科是南洋大学，后来是 MIT 硕士、旧金山大学 MBA。所以你只要成功了，这边去发学历的人和最后得学历的人是不是这个大学毕业的，就都没有那么大关系了。
所以这场典礼不是校友衣锦还乡，而是一所顶级大学请来了当下最有时代符号意义的科技公司 CEO，给毕业生提供一套关于未来的叙事。这套叙事的核心非常简单：AI 不是终点，而是起点；你们不是被 AI 淘汰的一代，而是和所有人一起重新站在了起跑线上。
黄仁勋也讲，你们再也不用去顾及以前那些老人的经验了，因为站在 AI 面前，大家都没经验。这也是黄仁勋给毕业生的第一层安慰。
黄仁勋这次演讲大概分三个层次。第一层是他个人的奋斗史。
他讲到自己 9 岁来到美国，先住在肯塔基州一个煤矿小镇附近的寄宿学校里。后来父母来到美国，家庭条件并不好，母亲凌晨 4 点就会把他叫起来去送报纸。后来他哥哥给他找了一份在 Denny’s 快餐店洗碗的工作。黄仁勋说，当时他觉得从送报纸到洗碗，已经是一次重大的职业晋升了。
这段话非常有传播力，因为他不是说“我天生厉害，我天生要改变世界”，它更像是一个非常淳朴的移民故事。他讲自己是第一代移民，活下来，干活别挑剔，先把眼前的机会抓住。他讲的是这样一套东西。
然后黄仁勋讲到，30 岁的时候，他和合作伙伴一起创办了英伟达。他说当时他们完全不知道怎么创办公司，也不知道怎么融资、怎么经营，也不知道这个技术到底能不能实现。这能有多难呢？结果非常非常难。第一项技术就行不通，钱烧完了，最后他不得不飞到日本去向世嘉的 CEO 解释。
世嘉当时做游戏机，找他们做图像卡，最后没做出来。他要跟人解释：对不起，您让我们做的这个东西，我做不出来，失败了，但是你还得把钱给我。因为如果你不把钱付给我的话，我就完了。最后世嘉的 CEO 还是把钱付给他了，让英伟达继续存活下来。我们才有今天可以看到的全世界市值第一的公司。
黄仁勋讲，这应该是他这一辈子做的最痛苦的一件事情：拿了人家的钱没做出来，飞过去说对不起，但是你能把这钱付给我吗？
这个故事在黄仁勋的演讲中非常关键，因为他真正想传递的不是“我很惨”，而是你们今天面对 AI 的不确定性，我当年也面对过完全不知道怎么解决的不确定性。
第三层才是 AI 时代的机会论。
黄仁勋说，他的职业生涯开始于 PC 革命的开端，而 2026 年的毕业生，职业生涯开始于 AI 革命的开端。他认为，过去 60 年的计算模式是人写软件，计算机执行命令；现在这个模式正在结束。AI 把计算从人类编程推向了机器学习，从 CPU 上的软件推向了 GPU 上的神经网络，从执行指令推向了推理、理解、规划和使用工具。
不要害怕未来，要参与未来；不要慢慢走，要跑起来。
这句话很黄仁勋，也很硅谷。
在他看来，AI 会自动化很多任务，但是任务不是工作的全部。软件工程师会用 AI 解决更复杂的问题，医生会用 AI 做更多的诊断，电工、水管工、钢铁工人、建筑工人、技术员，也会因为 AI 基础设施建设获得机会。
AI 不一定取代你，但是更会用 AI 的人可能会取代你。
这也是为什么我说黄仁勋是在说毒鸡汤，而且是中国大家长式的毒鸡汤。他讲的话是什么？你不要输在起跑线上。大家有没有感觉稍微有一点熟悉了？
这套逻辑本身并不荒唐。我们所有人都是这么长大的，我们所有人也都是这么去教育自己孩子的。技术革命确实会消灭一些旧的任务，也会创造一些新任务。
但问题在于，被消灭的人和获得新机会的人，往往不是同一批人；被技术提高效率的岗位和被技术压低价格的岗位，也往往不是同一个岗位。
所以我们要进入下一层。黄仁勋的乐观，不是整个 AI 世界的乐观。同一场革命，有人看到了机会，有人看到了失业和毁灭。
现在关于 AI 的讨论，大概分为三派。
第一派就是黄仁勋的建设乐观派：我们先建设起来，我很乐观。他们认为 AI 会提高生产率，扩大能力边界，创造新的产业、新的岗位、新的基础设施。只要人类负责任地推进技术，整体收益会大于损失。
这套说法背后有非常现实的商业逻辑。英伟达就是卖铲子的，黄仁勋当然希望更多人相信 AI 是机会，相信企业应该买 GPU，相信国家应该建立计算中心，相信年轻人应该学会使用 AI。所以他并没有说谎，但是我们必须知道，他的立场天然站在建设更多 AI、卖更多英伟达算力卡的立场上。
第二派就是 Anthropic 的 CEO 阿莫迪，他属于就业风险派。
在 Axios 2025 年 5 月份对 Anthropic CEO 达里奥·阿莫迪的采访中，阿莫迪警告说，AI 可能在 1 到 5 年内消灭最多一半的白领岗位，并且可能把美国失业率推到 10% 到 20%。他是 2025 年讲的，而且他一般讲的时候都是说明年怎么怎么样，但是现在已经 2026 年了。
这个预测非常吓人，因为它打中的不是遥远的未来，而是大学毕业生最关心的第一份工作。过去一个年轻人进入咨询、金融、法律、媒体、软件、产品、运营，通常是从低端任务开始：写初稿、做表格、整理材料、查资料、跑流程、改 PPT。而这些任务恰恰是现在 AI 干得最顺手的这一批。
第三派就是马斯克这一派，存在风险派。
马斯克在参加罗根的节目里讲到，他认为 AI 有 20% 的可能性会毁灭人类，同时也说有 80% 的可能性会走向好的结果。这也非常马斯克，既像警告，又像冒险家在下注。这类观点关注的不是某个岗位，而是 AI 最终会不会变得比人类更强，脱离控制，甚至威胁人类整体生存。
黄仁勋为什么会痛批这些说法呢？因为在他看来，科技领袖们天天讲末日，会把社会推向恐惧；恐惧会阻止人们去学习、去建设和参与，也会阻止人们去买他的显卡。所以媒体报道说，他把一些 CEO 末日式的表达称为上帝视角，也就是高高在上，仿佛觉得自己知道所有人的未来一样。
但是这一点，黄仁勋说得并非没有道理。问题是，他在批评别人的时候，其实自己也是站在上帝视角上的，并没有那么大的差异。只是两种不同的上帝视角：一种是黑色的，大家要小心；一种是绿色的，赶快拿着美金上我这儿买显卡来。
当然这还不是最惊悚的一派。最惊悚的一派叫莫高达特。他说的是什么？天堂之前可能有 12 到 15 年的地狱。
如果说阿莫迪讲的是岗位风险，马斯克讲的是存在风险，那么莫高达特讲的就是社会风险。
莫高达特是谁呢？他是谷歌 X 以前的 CBO，Chief Business Officer，也就是首席商业官。谷歌原来有一个部门叫 X 部门，各种新的业务都是从这里孵化出来的。在孵化过程中，CBO 会帮这些天马行空的科学家们把项目落地，思考怎么能够把项目卖掉。而这个 X 部门里孵化出来最有名的项目，就是谷歌的无人驾驶。
这个人离开谷歌以后，写了一本书叫 Scary Smart，中文翻译应该叫《可怕的智慧》。这本书的基本观点是，AI 会变得越来越聪明，关键不只是 AI 自己会怎么样，而是人类会怎么训练、使用和操纵它。他并不认为 AI 会作恶，而是认为 AI 落到一些坏人手里后，这些坏人的能力会被极大增强，就有可能给我们带来地狱。
2025 年 8 月，他在参加 The Diary of a CEO 这个访谈时讲到了这件事情，说未来 12 到 15 年可能是天堂之前的地狱。为什么这么讲？他自己有一套框架，叫 FACE RIPS。
莫高达特也给出了一些建议，不是躺平。没有任何科技大佬会要求大家去躺平。他的建议是：
听到这里，你可能会觉得，这些人讲的东西是不是相互矛盾？阿莫迪讲的东西、马斯克讲的东西，跟黄仁勋讲的一样吗？我要说的是，他们讲的东西其实是一样的，并没有那么大的区别。
这里就要讲，为什么黄仁勋讲的是毒鸡汤。因为黄仁勋讲的是真的，但是并不完整。
黄仁勋都讲了什么？
但是最后有半句他没讲，是什么？他活下来了。
他现在可以站在这里跟大家灌毒鸡汤，是因为他活下来了。他是一个幸存者。
这就是幸存者偏差。剩下那些人没有活下来。有没有起得比他早的？有。有没有干得比他苦的？有。有没有遇到比他更难的问题的？也有。但是那些人没有活下来，只有他活下来了。所以我们现在听的是幸存者给大家讲的故事。
幸存者讲的故事，一定是对的，但一定是不完整的。他不会专门讲一些错的东西给你，不会有这样的。但是剩下那些人遇到了什么，他不会告诉你。而且大家要注意一点，幸存者永远是少数。
我们今天听幸存者讲“我当年努力了，我当年怎么怎么样”，就跟你去听成功学一样：我当年是怎么成功的，我当年是怎么怎么样的。你照他那样学就能成功吗？别扯了，这就是成功学。
但是他也会告诉你，你一定要吃这个苦，你一定要注重这种微小的晋升，你一定要设想这些困难，而且最后的困难可能会比你想的还要更难，但是你要活下来。这是黄仁勋反复强调的。他说我就是要活下去，你们也要活下去。
所以这就是这碗毒鸡汤最真实的地方。它不是假话，它只是把最残酷的一半藏起来了。
最后我们回到黄仁勋在卡耐基梅隆大学的结束语。他最后说的是，把你们的心投入到工作中，去创造一些配得上你们所受教育、你们的潜力，以及那些在世界相信你们之前就已经相信你们的人的东西。
什么是“在世界相信你们之前就相信你们的”？就是你们的父母、你们的老师、你们的朋友。
这句话讲得非常好，但也非常沉重。因为它背后其实不是“未来一定会奖励努力的人”，或者“你们一定能够成功”，而是未来不可知，你至少要以一种像幸存者一样的方式存活下去。
所有人都会死，但是我们从小受到的教育，都是应该如何过好这一辈子，如何不要输在起跑线上。这就是中国大家长式的毒鸡汤。
AI 时代也一样。阿莫迪提醒他们，工作可能消失；马斯克提醒我们，技术可能失控；莫高达特提醒我们，社会可能会进入地狱期；黄仁勋提醒我们，不要被恐惧钉在原地，先跑起来再说。这些话放在一起，才是比较接近完整现实的。
所以这场演讲里，黄仁勋没有给出一份安全说明书，不是说你们从卡耐基梅隆大学毕业了，这是美国名校，你们就一定是棒棒的。他给的是一碗幸存者煮出来的毒鸡汤。
有毒，是因为它来自于幸存者偏差。有用，是因为在一个不确定的时代，完全不喝鸡汤的人，可能连站起来的勇气都没有。关键不是把它当成真理，而是要知道它缺什么，然后带着清醒，把该学的工具学起来，把该做的事情做起来。
至于能不能活到最后，谁也不能保证。但至少，别站在原地等着未来来审判你。
2026-05-12 10:44:31
你们真的关心它到底是谁吗？这其实是一场彻头彻尾的、由 AI 引发的鸡飞狗跳的猎巫事件。
这条新闻其实是一条旧闻，最早在 4 月份就开始传播了，但是当时并没有爆。5 月 8 号，因为改了一个标题，而且大概率是由 AI 改的标题，这件事情就直接爆了。它变成了“8 家新能源车企被约谈，3 家被立案，两家撤回 OTA”。OTA 就是一种线上升级。
更离谱的是，AI 还帮你补齐了 8 家的名单。最后，比亚迪、小鹏、蔚来、理想、特斯拉、问界、极氪、广汽埃安，一堆车企出来辟谣，说不是我，我最近没有被约谈。甚至还有人问我，小米被约谈了没有。
这个事是这样：要想锁电，通常这个车要卖很长时间以后才有这样的需求，新车是不需要锁电的。小米属于后来者，在这个行业里卖车没卖几天，所以小米没有那种特别旧的车需要去做锁电操作。这一次，小米也没有出来辟谣。至于小米有没有被约谈过，谁也不知道，因为从来就没有公布过名单。
所以这一期压根讲的就不是锁电的事情，真正要讲的是：AI 怎么把一条没有名单的旧报道，变成了一场整个车圈鸡飞狗跳的猎巫事件？
首先说一下原始报道到底是怎么回事。这个报道是 4 月 17 号发的，由央视网微信公众号发布。这确实是央媒发的，标题是《一个月内投诉超过 1.2 万件，同比上涨 273%，新能源车这个顽疾到底该怎么治？》
这里头有一些数字：第一个是 1.2 万件，第二个是同比上涨 273%。而且这个数据是 2026 年 3 月份一个月在 12315 平台上的投诉。它报道的事情叫锁电。大家注意，它在标题里压根就没有写“锁电”这件事，标题里写的是“新能源车这个顽疾到底该怎么治”。
主要讲的是，有些人早上起来，厂家推送了一个 OTA 安装包，他就给安装了。安装上去以后发现不对：我原来可以续航 500 公里的车，怎么就变成只能跑 300 公里了？
当时这个文章没有火的原因，是大家觉得这个事跟我没什么关系。新能源车圈里有一个东西叫锁电，而锁电又不是特别新鲜的事情。因为大家最早了解到锁电，应该是从苹果那来的。苹果因为锁电被欧洲罚过，在国内应该也被约谈过。
苹果每过一段时间，就会把比较陈旧的苹果手机的电池容量锁住，让待机变得稍微短一些。一方面是保护电池，保护手机；另外一方面也是让你去买新机器。而且苹果还特别过分，它不光会锁电，还会让你的机器变得很慢。它可能通过升级系统，让你的机器整个变慢，就是逼着你去买机器。
现在车企也开始锁电。车企锁电被约谈，比较确认的一个是广汽，另外一个是特斯拉。特斯拉不光在中国被谈过，在海外也被约谈过。
那么锁电是怎么个锁法？它锁几样东西。
电池在充电的时候会发热，在放电的时候也会发热。放电如果是慢慢地放，问题不大；如果快一点放，那一定会发热。我们以前使用干电池的时候，如果电池短路了，你把电池正极负极接一块，那个电池很快就会热起来，然后会流汤。后来锂电池这块会好一点。
另外一个电池发热的时间点，就是充电的时候。现在都在拼命搞快充，800 伏快充、1000 伏快充。怎么快充？就是把电压提高，提高以后快速把电流充进去，这个时候电池一定在疯狂发热。
那怎么做热管理？就是在电池里头搁一个温度计，如果发现温度上升了，原来比如可以让它上升到 50 度，上升到 50 度以后再把充放电功率下降。现在可能上升到 40 度，就给你把充放电功率下降下来，给你锁住。
所以用户经常会遇到这样的问题：
4 月份没有爆，因为这个事跟每个人有关系吗？也有点关系，但关系并没有那么大。它选用的两个数字，1.2 万件和 273%，数字虽然很大，但是并没有引起大家的共鸣。这个标题并不好传播。
但是到 5 月 8 号，事情就发生了改变。5 月 8 号，有一个媒体叫 IT 之家。我以前还跟他们做过好多活动。IT 之家把这一篇央视网微信公众号的文章拿回来改写了一遍，后边还写了引用出处，说引用了央视网的文章。因为现在要求你必须写出处。
写完以后，它就把标题改了。标题变成了《8 家新能源车企 OTA 锁电被约谈，工信部明确四大禁令》。
你看，这里第一个是“8 家”，它给了一个非常明确的数字，不是 1.2 万，不是 273%，而是 8 家。而且它把这个事到底是怎么回事说出来了，叫“OTA 锁电被约谈”。央视网那个叫“新能源车顽疾”，没有告诉你具体是什么事。
“8 家”，事情告诉你了，后边还写了一个“工信部明确四大禁令”。其实后半截这个标题起得并不好。再往后传播，这个标题就又变了。因为“8 家”这个文章出来以后，事情就开始爆发了。再往后改，标题就变成了“8 家被约谈，3 家被立案，两家撤回 OTA”。这些数字放上去以后，这个新闻一下就爆发了。
这个标题典型是 AI 写的。其实前面央视网的标题应该也是 AI 写的。因为我自己做 YouTube，每一条视频也需要写标题，我的标题经常是让 GPT 去写。每一次它给我写四五个标题，里头比如有反差感标题，有知识型标题，每一次一定会有一个标题叫数字标题。就是你要尽量在标题里写数字，因为人比较手贱，一旦看见标题里有数，就喜欢点进去，它的点击率会上升。
但是一定要注意，这个数字要跟人有关系。你如果像前面那个写 1.2 万件的标题，大家点进去的感觉就会少一些。那你说只有数字就会火吗？当然不是。前面那个数字没火，这次改成 8 家就火了。真正燃烧起来的其实并不是数字，而是人的心理。
我记得在 HBO 神剧《切尔诺贝利》开头的时候，有一段很重的独白，是主人公在自杀之前念的一段独白：
谎言真正可怕的地方，不是我们一时把假话当真，而是因为听过太多谎言之后，我们会失去辨别真相的能力。当真相已经被谎言淹没，人们就会放弃追问真相，而满足于一个个故事。在这些故事里，谁是英雄并不重要，大家真正想知道的只剩下一件事情：到底该怪谁？
这次就是这样的一个事情。前面想给大家普及一些事情，想给大家说一些数据，想告诉大家这个事情有多么严重，没有人关心。当告诉大家说有 8 家被约谈的时候，观众一看就说：到底是谁？我们到底应该骂谁？
所以为什么我前面说，这是一次猎巫事件。用户不关心真相，不关心什么是锁电，不关心 12315 投诉到底说了什么，不关心车企锁电到底是怎么回事。大家只在问：
这就是数字标题真正可怕的地方。它一旦击中了用户的心理，马上就会爆发。
那你说现在是不是一个谎言满天飞的时代，大家已经分不清真相了？因为 AI，你真的搞不清楚哪个是真的，哪个是假的。
为什么不点名反而更加可怕？这里跟大家讲一个学校的故事。
某大学因为在校生怀孕和堕胎的数字不断上升，老师每次都苦口婆心地劝这些大学生：你们要洁身自好，千万不要去做一些事情，要注意防护。讲到这样的程度了，但是没有效果。年轻人嘛，总是要去犯错误的。
有一次，学校的教导主任说，来，我去试试。开学就开始讲：今年我们招收的学生里，有两个人，大家注意，不是一个，是两个人，是艾滋病病毒的携带者。但是为了保护他们的隐私，我们就不公布名字了。
他搞这么一个事情，后面就是寒蝉效应了。大家还敢不敢再随随便便地发生一些事情？肯定不敢了。谁也不会在脑门上贴着说我是艾滋病。那么你再去跟别人发生关系之前，你说你是吗？我不是。你信吗？这事就会变成这样。
所以不公布名字反而会更能够传播，大家心里都会记住这个事情，而且更有效。像这一次，如果央视网直接告诉大家到底是谁，那么这个被点名的今年就别卖车了，一下就臭名声了。如果不点名，那么所有车企都倒霉。
所以为什么我反复强调这次叫猎巫事件。猎巫的时候，你知道谁是女巫吗？你也不知道。他们只是写上《女巫之锤》这样一本书，然后告诉你，如果你发现身边的女性有文化、识字，或者什么样的情况，她就有可能是女巫，她可能在诅咒你。所以不公布名字更可怕。
最后这些车企没办法，只能出来辟谣。而且辟谣的效果其实也很一般。你现在辟谣也只能讲，我最近没有被约谈，我最近没有被立案。你说你造了这么多年车，中间有没有被约谈过，有没有被立案过，这事其实谁也说不清楚。
你说我做了这么多年车企，从来没有跟政府打过交道，这不是扯淡吗？特别是比如比亚迪，现在在街上看到出事，大家猜比亚迪一般都没问题，为什么？它卖的车多，一个月卖 30 多万辆车，整个占有量是最高的。至于特斯拉，这个事可能性更大。为什么？因为它是开山鼻祖，从最早开始就是它出各种问题，在它身上出的概率都是最高的。
最后大家辟谣也辟了，但也就这样，没什么效果。
出了这样的问题以后，央视网也得出来解释。我原来发了一篇文章，现在造成了巨大的社会影响。大家注意，在中国，这些媒体希望自己发的文章火，但是又不希望自己发的文章太火。一旦出了圈，你控制不住了，大家都出来找你来了，那这事你也没法整。最后它也需要去收拾这个东西。
那你说把这名单公布了不就完了吗？它公布不了，因为都给过钱了。这些媒体写文章以后，要点名一定是要跟人说的，说我要点你的名了。车企也是要上来公关的，我要上你这来打广告，给钱实际上是通过打广告，并不是贿赂。我打了广告，你就不能点我的名字。会出现这样的情况。
都给过钱。而且现在汽车行业，特别是新能源汽车行业，是所有新闻媒体的大广告主。现在可能他们是最大的广告主，谁也不能得罪。得罪了你以后，你不在我这打广告了，那我这个媒体就混不下去了。你别看它叫央视网，它也是要靠广告费来盈利的。所以这个名字是不能写的。
继续往下混，这个事又过不去了。最后央视网出来讲，说我们澄清一下。不是澄清是谁，它说这个名字我们就不公布了，但是“8 家被约谈、两家撤回 OTA、三家被立案”的企业，是我们统计了 6 年的数据，是从 2020 年到 2026 年这 6 年多的数据，不完全统计，不止这 8 家，还有其他人。
所以我说那个数有可能也是 AI 写的，它压根也不知道具体是谁，反正就写了这么个数。前面那些辟谣，也只能辟说我近期没有被约谈，我近期没有被立案。所以最后大家抹了一把稀泥，算是抹过去了。事情也就这样结尾了。
但是这件事情真正给我们的启示是什么？AI 时代，模糊信息会自动长出獠牙来。
你让 AI 帮你起标题，你要求的是什么？你不会要求 AI 给你起一个最贴切的标题。你的提示词一定会写上：请 AI 帮我起一个高点击率的标题吧。即使你不这么写提示词，腾讯也好，字节跳动也好，他们会自动帮你起标题。起完以后会进行 AB 测试，到底哪个标题好，哪个标题不好，然后会选一个点击率最高的标题给你。
像我现在 YouTube 的视频，每次都是起三个标题。在视频公开以后，大概两个小时左右，YouTube 会给我统计哪一个点击率高，然后把这个标题留下来，剩下两个标题删掉。
现在 AI 就会自动给你起这种带反差、带数字的标题，想着怎么命中用户的心理点，让这个新闻能够爆起来。而且你给了一个模糊信息之后，AI 还会有幻觉。它会把过往谁谁谁被约谈的这些信息都找出来，找完以后去拼凑，说有可能是张三被约谈了，李四被约谈了，特斯拉被约谈了，比亚迪被约谈了。它会把这些东西都拼起来，甚至还给你拼出 8 家来。
特别是你使用豆包这种不是那么聪明的模型的时候。因为我就是这么干的。5 月 8 号那天，问豆包到底是谁，当时还没有出来辟谣，它就给我列了这个名单。而且我前两天在 X 上还说这件事：怎么说有 8 家被约谈，也不说是谁呢？然后一帮人还在下头骂，说你不仔细看吗？人家都写了，就这 8 家，而且两家是谁、三家是谁都给我列出来了。他们也都被 AI 骗了。
所以这个故事真正给我们的启示是，AI 时代已经来了。我们再看到任何信息的时候，不要着急跳起来说我要去骂人，不要干这个事情。而是要想一想：这个数据是怎么来的？这个信息、这个内容是怎么来的？
我们现在所看到的内容，200%、1000% 都经过 AI 的处理。目的不是为了让数据更准确，让内容更完整，而是为了让我们能够有更高的点击，有更高的完播。就是你要把这个视频看完，要把整篇文章读完。它在做这样的事情。因为你看完视频的过程可以多放两条广告，看完文章的过程也可以多放两条广告。
所以我们所有人看到的这些信息，都是被“多放两条广告”这样一个非常朴素的目标修改过的信息。
最后的结论，这就是一次由 AI 带来的、一地鸡毛的猎巫行动。
大家知道猎巫是怎么来的吗？黑暗的中世纪，对有知识女性的一次迫害。黑暗的中世纪，由宗教裁判所带来的，对有知识女性的一次整个社会的迫害。
猎巫跟这一次有一个很一致的点，就是猎巫来自于信息传播方式的革命。这一次是 AI 革命，上一次是印刷术的普及。印刷术普及以后，确实有很多科技文献、文学作品、《圣经》被印刷，但是这些书并没有被大量传播。真正被大量传播的一本书叫《女巫之锤》。
那是一本非常低俗的书，上面写的是你应该如何去鉴别身边的女性是不是女巫。如果你怀疑她是女巫了，你可以如何对她们进行刑讯逼供。它写得非常具体：应该如何处罚这些女巫，如何消灭她们。
这本书被广泛传播以后，带来了中世纪的猎巫。那么这一次，由 AI 和推荐算法带来的变化，带来了这一次车圈猎巫。
2026-05-11 21:40:54
大家好，欢迎收看老范讲故事的 YouTube 频道。今天咱们来讲一讲“以毒攻毒”：用 Vibe Coding 治疗网瘾，AI 时代的新选择。
大家注意，这个名字听起来稍微有点标题党。网瘾是一个很严肃的问题：孩子沉迷游戏，或者刷短视频，昼夜颠倒，不写作业，不出门，不社交，家长急得不行。你现在说再给他一个 AI 编程工具，让他继续坐在电脑前面，继续盯着屏幕，继续熬夜折腾，这不是火上浇油吗？
所以我要先把今天的核心观点讲清楚。我不是说 Vibe Coding 能够完全替代程序员，这不是今天的主题；也不是说孩子学了 Vibe Coding 以后，明天就可以上硅谷年入百万。今天咱们要讨论的是：如果一个孩子已经沉迷游戏了，已经刷短视频、沉迷二次元，很难从屏幕世界里边直接揪出来了，那么有没有可能，不是先把他从屏幕前头拉走，而是把他的注意力从一种消费型的成瘾，迁移到一种创造型的成瘾上？
所以咱们的标题叫“以毒攻毒”，咱们也没说 Vibe Coding 就是一个多么健康的事情。游戏和短视频给的是即时反馈，Vibe Coding 其实给的也是即时反馈。游戏和短视频让人沉浸、让人上瘾，Vibe Coding 其实也让人上瘾。游戏和短视频会把人困在平台设计好的反馈回路里头，Vibe Coding 则是把人带到一个现实世界的创造反馈回路里。还是要不断给他一些强刺激，说你干得不错，然后他会继续留下来。
这个话题也不是老范自己拍脑袋想出来的，而是一位硅谷著名的传奇投资人的播客给了我一些启示。这个人叫纳瓦尔。他最新的一期播客里，其实并没有直接讲这个话题，而是讲自己怎么在这么多年以后重新回去写程序。他这个播客的名字叫 A Return to Code，就是“我又回到写程序这个事情上去了”。
这哥们是学计算机的，但是做投资人，肯定很长时间不接触代码了，现在又回来写程序。他讲到，真正有创造力、有自驱力、有表达能力、有清晰愿景的人，会有新的工作机会。今天咱们要讲的 Vibe Coding 像电子游戏一样容易上瘾，但是它的奖励不是假的，而是真实世界里边真实有价值的东西。
我们以前讨论网瘾，总是想着怎么把孩子从游戏里边揪出来。但是游戏为什么能让孩子上瘾？包括短视频，现在短视频其实比游戏还上瘾，短视频为什么能够让人停不下来？本质上，有几个因素凑在一起：
Vibe Coding 居然也具备所有这些特征，甚至比这个还要更强一些。Vibe Coding 跟前面这些网瘾的唯一区别就是，它产出的东西不是游戏等级，不是短视频里的赞，而是一个真实的网页、一个小工具、一个小游戏、一个小脚本，甚至是一个小应用。它产生真实的价值。
首先，治疗网瘾这件事一直是一个很有争议的事情，因为它没有一个特别有效、特别科学的方法，甚至还出现过一些让人没法看的事情。先说一个很现实的问题：网瘾到底怎么治？
过去 20 多年，很多家庭都在被这个问题所困扰。我们回头来看，所有所谓的治疗网瘾的方法，其实都非常粗暴。有些地方搞封闭式训练，把孩子关起来，体罚、羞辱、强制劳动、军事化管理，还有一些更极端的案例，直接进行电击、暴力管教，训练营据说还有死亡事件发生。
这些事情为什么会发生？因为家长焦虑。家长看着孩子沉迷游戏，会觉得这个孩子要完了。特别是在中国，输在起跑线上了，他不读书、不工作、不社交、不运动、不睡觉，这怎么行？家长当然就慌了。
但是问题是什么？焦虑的家长很容易相信一个简单粗暴的方案：把手机抢走，把电脑砸了，把孩子关起来，强行戒断。他以为这东西像戒毒一样，其实真的不太一样。因为很多时候，孩子的问题不是屏幕本身，屏幕只是个出口。真正的问题可能是，他在现实世界里长期得不到正反馈，在学校里只有失败和羞辱，在家里也只有指责和比较。“你看别人家小明怎么怎么样。”他不知道自己擅长什么，也没有一个可以投入的现实目标。他一离开游戏，就只剩下空虚了，啥也没剩下。
所以你把游戏给他拿走，问题并不会自动消失，你只是把一个出口堵住了。如果没有新的出口，他可能会转向短视频；短视频堵住了，他可能会转向小说；小说堵住了，他可能再转向饭圈，或者彻底躺平。现在很多人说：“我没有任何欲望，我就准备躺这了。”
这就是为什么我要说，治疗网瘾一直没有一个特别简单、特别有效、特别科学的方法。它不是一个按钮，按下去就好了。它更像是一个迁移过程：从低价值的反馈迁移到高价值的反馈，从纯消费迁移到半创造，从算法喂养迁移到主动提出问题，从“我今天刷到了什么”，迁移到“我今天做出了什么”。这才是今天咱们要讨论 Vibe Coding 的意义。
那么到底什么是网瘾？这个定义本身其实也有一些争议。网瘾这个词在中文语境里经常被滥用，好像孩子开始打游戏了，家长就说他有网瘾；孩子周末多刷了几条短视频，家长就说他有网瘾。但是从医学和公共卫生角度上，这个事情是有严格标准的。
世界卫生组织专门有这个病，叫做游戏障碍。它有三个核心条件：
这点非常重要，因为我们不能把所有孩子对数字娱乐的兴趣都病理化，都认为这事有病。一个孩子喜欢游戏、喜欢动漫、喜欢刷视频，未必是病。问题在于这件事情有没有挤压他的现实生活，有没有破坏他的自我控制，有没有让他长期丧失学习、工作、社交和生活的能力。如果没有，那就是兴趣；如果有，那可能就稍微需要干预一下了。
所以今天我们说用 Vibe Coding 治疗网瘾，不是说 Vibe Coding 是医疗疗法，更不是说它可以替代专业的心理咨询、精神科诊疗、家庭关系修复。我说的是一个家庭教育和数字习惯迁移的思路：当一个孩子已经被低价值的数字产品牢牢吸引住的时候，不要只想着强制断网或者抢他手机，要尝试着引导他到一个同样有吸引力，但是能产生现实价值的方向上去。这个方向就是今天咱们要讲的 Vibe Coding。
常见的网瘾机制，就是为什么大家觉得游戏和短视频这些数字产品会让人上瘾？因为这些东西都是靠数学模型拿捏人的能力边界的。真的是世界上最聪明的一帮人在研究怎么让你上瘾。
游戏有任务、有等级、有装备、有队友、有技能，它是一套完整的世界观。短视频没有那么复杂，它也不要求让你循序渐进，而是给你一个更短、更快的反馈。刷一条不喜欢，我再给你一条你喜欢的；刷完以后再接着刷。它的反馈更快，但是没有形成完整世界观，没有这种梯度。它们是两个不同的玩法，但底层有类似的东西，就是即时反馈和持续调整。
调整什么？游戏不是随便设计的。它会让你刚开始的时候很容易赢：新手村、新手引导，给你简单任务，怪物也很弱，奖励也很密集，让你快速建立起“我能行”的感觉。刚才咱们讲了，很多小孩形成网瘾的原因是他们在外边没有办法得到认可，那你到游戏里头说：“哎，我行了。”
等你熟悉了以后，等级和难度会逐渐上升，怪会变强，副本会变复杂，装备会更加精细，角色成长线会拉长。你会不断遇到一个刚好能够得着的目标，这叫能力边界。它会不断摸索你的能力边界。太简单，你觉得没劲；太难，你直接有挫败感。现实生活已经这么难了，我为什么要到游戏里受折磨？就直接弃坑了。所以它一定要找到“刚刚好”，你稍微努努力就能够得着。
其实很多教育学也在讲这个事，我们要设置一个能力边界，让他刚刚好够得着。但是通常老师没这个耐心，老师也有自己的 KPI。
短视频跟游戏这套东西不太一样。它不会要求你升级，它只是每一次来猜，你下一条最喜欢看什么。我尽可能更集中、更快速地给你进行反馈。所以短视频的危害形式要比游戏大，要注意这一点。
游戏和短视频厉害的地方就在于，它不只是一个娱乐产品，它是一个非常巨大规模的反馈机器。它通过即时满足、随机奖励、社群身份、等级系统、算法推荐，不断把人留在系统里边。
最后的问题就来了：孩子们不是简单地不自律，他是在用一个普通人的意志力，对抗一个由产品经理、游戏设计师、增长团队、推荐算法、商业化团队共同打造的超级系统。甚至这些超级系统里很多人，都是年薪好几百万的科学家。你要让人从这里边逃出来，不能简单靠一句“你别玩了”，这个事是很难成功的。
我们必须要找一个更聪明的办法。你说有没有这种聪明办法？其实有过。
清末虽然鸦片战争已经打过了，虎门销烟也过去了，清朝也禁烟了，甚至英国也跟我们一块去开了禁烟大会。当然英国跟中国开禁烟大会的原因比较奇怪，因为后来中国反向出口鸦片，把英国也祸害了，英国说不行了，我们禁烟吧。
但是清朝政府自己的治理能力和治理效率是比较低下的，所以鸦片依然泛滥。最后没有办法，一方面这东西很上瘾，另外一方面，地方政府和很多门阀势力要靠鸦片赚钱，所以必须要种鸦片。最后他们用了一个什么方法把这个事情解决掉，或者说部分解决掉？上卷烟。
上了卷烟以后，你也可以上个瘾，稍微替代一下，没有鸦片的危害那么大。而且各级政府相对来说还有收入，因为卷烟可以收税，卷烟是一个税很重的产业。所以它算是一个成瘾替代的过程。
这也是我们今天讲这个故事的一个原因。小孩有网瘾了怎么办？我们希望立刻把孩子拎出来，变成一个热爱学习、热爱运动、热爱社交，每天早睡早起、积极向上的完美青年，这可能吗？家长们，你自己照照镜子，你自己是这样的人吗？我们大部分人其实也做不到这一点，那么就别要求孩子干成这样的事情。
所以我们今天就要稍微让他换一下，让他用 Vibe Coding 来替代打游戏。很多人说，写程序这事看着挺痛苦的，程序员都是秃头。当然像老范这个头发还是不错的。很多程序员都是未老先衰，很年轻的程序员看着都很老。你怎么说 Vibe Coding 或者写程序上瘾呢？
其实写程序真的是上瘾。如果你没写过程序，你可能很难理解，因为写程序是一种心流状态，它在不断解决问题。而 Vibe Coding 要比写程序还要上瘾。就像卷烟替代鸦片一样，我们现在就希望用它来替代打游戏。
下面咱们来讲今天真正的核心：Vibe Coding 为什么会上瘾？很多不写代码的人其实很难理解，他们以为写程序是一件特别枯燥的事情，屏幕上甭管是白底黑字还是黑底白字，看着就头大。你需要学编程语言，需要学语法、变量、函数、对象，要学一大堆东西。
现在你只需要跟 AI 说：“我要一个什么什么东西。”就像上帝说要有光，于是就有了光那样的感觉。所以 Vibe Coding 等于直接把第一道门槛去掉了。它可以让人从一句话开始：“帮我做一个记账的小程序。”“帮我做一个背单词的小游戏。”第一版可能比较粗糙，但是它能跑，也能有一些效果。这不就是一个正反馈吗？跟打游戏那过程不是一样吗？
它一旦跑起来，这个人就觉得：“我是不是改一改？按钮不太好看，有点丑，咱改一下吧。这个颜色太丑了，咱改一下吧。”当你改的时候，你就相当于在游戏里从新手村出来，稍微往前走一走，在周围稍微探索一下。你的编程任务就可以一个一个地像游戏那样进行下去。而每一次任务的成功，就相当于你解决了一个问题，又得到了一个反馈，相当于又打了一个怪。
所以 Vibe Coding 是非常成瘾的，而且它把前面这些基础知识的门槛给你去了。小孩也都可以很好地使用 Vibe Coding 写出程序来。而且你直接跟它说中文、说英文、说各种语言，它都老老实实给你写程序，这还是非常爽的一件事情。
过去其实也有少儿编程课，但是门槛很高。我也投过少儿编程的项目，比如编程猫，我还给我儿子报过。报了以后他也没什么兴趣，学了半天，你的付出跟反馈不匹配。我折腾了半天，最后做出来那个小程序不好玩。
为什么会不好玩？原因很简单，它需要把课程设计得适合所有人，每个人的进度是不一样的。你需要学一堆基础知识，很快兴趣就没有了。所以当时编程猫的课程付了费以后也没上完。
原来这些东西有价值，不能说没有价值。但是问题是什么？真正长期坚持下来的孩子非常少。原因是你还是要去学编程语言，还是要去学符号系统。即使是 Scratch 这种用积木拖的代码，它确实很形象，就是一堆积木拼起来，但是你还是要了解加减乘除、赋值、排序、存储、循环、判断，还是要搞这些东西，还是很麻烦。而且你用 Scratch 这种积木语言拼出来的代码，能干的事情很有限，大部分事情干不了。
不像现在，我可以提一个很现实的问题：我现在想要一个记菜谱的程序，或者我现在追星，我特别喜欢哪个明星，请帮我把这个明星的所有信息都搜集起来，让我可以给他做一个明星记事本。一句话我就可以把这事搞定了。以前你学了半天 Scratch，你要想做出这样的东西来，得学几年。
所以孩子还没有看到成就，就直接被复杂的编程语言把兴趣给磨没了。现在的话，你会说就可以了，语法也不需要严谨。即使是 Scratch 那种拼积木的，你的语法还是要严谨，还是要 debug，还是会出错。更别说 Python、JavaScript 或者其他语言。现在我写中文跟 AI 聊天，写英文跟 AI 聊天，我语法错了，写错别字了，单词拼错了，有什么关系？没关系。
这个事情对孩子非常重要。很多孩子不是没想法，只是他觉得不太敢表达：我说了，万一说错了怎么办？这个叫挫败感。他也害怕我万一把这个想法说出来，老师说你这怎么这么幼稚，或者同学笑话他，或者父母说这玩意有什么用。这个对于他来说压力是很大的。
但是 AI 不会干这活。你跟 AI 说什么，AI 都不会笑话你。AI 会说：“行，我给你做一版。”很多孩子在现实世界里最缺的其实不是知识，而是一个愿意把他的想法当回事的对象。在这件事情上，AI 要比父母、比老师、比他的同学做得都要好，所以更容易上瘾一点点。
而且 AI 会不停地告诉他：“你这个想法可以实现，没问题的。”这对一个长期沉迷游戏、觉得现实世界没有正反馈的孩子来说，非常重要。
游戏让人上瘾的还有一个原因，就是难度刚刚好。Vibe Coding 也是一个天然具备难度适配结构的东西。
一个好游戏，动态难度一定是动态设定的。太容易了，玩家就跑了；太难了，新手就不来了。所以游戏设计里有很多机制，就是为了让不同程度的玩家有他们自己可玩的东西。
但是游戏比较麻烦的是什么？因为它一发售就写死了，有些人可能会高不成低不就，没法找到自己合适的地方，那他就会离开。Vibe Coding 这件事，一个完全不懂计算机的人，让 AI 帮他做个小工具，第一版就出来了，第一波奖励到手了。
然后他发现，我这个程序在电脑上好好的，怎么到手机上就这么丑？你把这个问题提给 AI 以后，AI 会告诉你，有一个东西叫响应式设计，就是在不同的屏幕大小上会自动适应。你原来没用这个东西，这个东西大概是怎么回事。然后你说我们用一用吧，它等于就升了一级，而且是你自己提出的问题，不用让 AI 猜你到底会什么、不会什么。
再往后说，我想把这个东西本地持久化一下。什么意思？就是我不希望每次打开应用以后，数据都没有了，我需要把东西存起来。AI 就会告诉你，什么叫本地存储，什么叫持久化，什么叫后端服务，什么叫数据库。你学了半天以后说，哦，我又学会一点东西，又把这个问题解决了，又一波奖励到手了。
再往后说，不光我自己想用，我还想给我朋友用，这事怎么办？你问 AI，AI 告诉你，你需要把它部署到云服务器上去。搁在自己电脑上，别人用不了。部署到云服务器以后，你还要给它申请个域名。你不希望别人乱用，可能还要登录；登录以后可能还有权限，因为现在不是你一个人用了。后台可能只有你一个人能看到，其他人能用前台的服务就可以了。等于你又学了一堆知识，又一波奖励到手。
它是这样的一个打怪升级过程。每一次你遇到的问题，正好是你现在知识上缺的这点。它不会给你做这种系统化教育。像我们原来学编程都是系统化教育，先学变量，再学计算机架构，然后再学什么，就是这样的一个系统化。现在没有了。我先有个需求，然后根据这个需求，一步一步把这个程序越做越复杂。在这个过程中，我学会编程了。
所以这就是 Vibe Coding 最厉害的地方。它不是把知识库做成课程，系统化教给你，而是让知识藏在问题里头。你自己发现问题，你自己想去解决问题，你自己去问，问完以后它就耐心地给你解释。在这个过程中，它就慢慢让你上瘾了，让你在这个过程中还学习了。
而且它永远知道你的能力边界是什么。你的能力边界就是你问的问题，你问了什么问题，你的能力边界就在这了。所以 Vibe Coding 会让孩子在解决问题中自然学习现实的知识。
这部分很关键。很多人以为 Vibe Coding 是让 AI 写代码，如果只理解到这里就太浅了。Vibe Coding 真正的教育价值在哪？不是 AI 帮你写了多少代码，而是它会把你从一个愿望一步一步带到现实世界。
你就在这样的过程中，从一开始只想做一个简单的东西，不断往前推进，就会自然碰到现实世界的边界：网络延迟怎么办？服务器为什么要钱？用户数据怎么乱的？
这些问题比单纯上一门信息技术课要更有力量，因为这是从他自己的需求出发的，不是老师布置的。这是孩子自己碰上的。一个人只有在自己撞上墙、自己想去解决问题的时候，才有动力继续学习下去。Vibe Coding 就是一个不断制造这种温和撞墙的机器。这就是润物细无声的学习。它不需要说教，不需要像家长那样在旁边喊：“你应该学点有用的。”所以 Vibe Coding 让人上瘾，而且让人努力学习。
Vibe Coding 跟游戏还有一个很大的区别，就是游戏是有边界的，Vibe Coding 是没有边界的。在这点上，Vibe Coding 其实比游戏的成瘾性还强一些。
纳瓦尔在他的播客里有一个点让我觉得非常有意思。他讲，游戏这东西不可能让你无限地玩下去。就算是再大的开放世界游戏，它也是有边界的。原因其实很简单，游戏公司是靠卖游戏挣钱的。你如果买了一个游戏玩一辈子，再也不买第二套了，那人家不饿死了吗？
但是 Vibe Coding 不一样，它底下连接的是现实的计算机世界和计算机网络。所以理论上说，你可以让它做任何软件，你可以把软件向任何方向去升级。你可以让它做背单词工具、健身记录、家庭记账、小型游戏，也可以给同学们做社群工具。它没有一个特别固定的地图，后边无穷无尽，你可以一直让它玩下去。
所以它也没有固定任务。它不像传统游戏似的，还要设计说你应该先玩什么、后玩什么，都没有。想做什么做什么，一切都是从自己的意愿出发。Boss 无限多，你只要说我愿意打下一个 Boss，没问题，来了。它是这样的一个系统。而且每一个 Boss 打过去的过程都不是特别费劲，因为真正生成代码的是 AI，不是你自己。
纳瓦尔自己也说，他现在开始用 Vibe Coding 以后，立马上瘾，这一点都不夸张，而且是越用越上瘾。
刚才我们讲到，小孩子有网瘾，有一个很重要的原因是他害怕被拒绝。他在现实世界中有挫折感，所以愿意逃避，愿意到网络世界里去寻找新的认同。那 AI 是一个什么东西？它不会嘲笑，不会翻脸，你让它干啥它都干。
咱们就说写程序。我今天说：“你给我加一个按钮。”看完以后，按钮不太好看，“你给我把这个颜色换成红的。”红的不好看，“给我换回去吧。”我需要一个新的功能，要做什么什么东西，它就做去了。那个 AI 可能吭哧吭哧做了俩小时，写了几万行代码进去，还没有上一版好用呢，你说“给我退回去”。如果后边是个人会怎么样？后边是个人早给你疯了。但是 AI 不会干这个，你说什么它就给你干什么。
而且 AI 还有一点，AI 大部分是讨好型人格。因为 AI 自己经常容易出现幻觉，它也知道自己说的东西不是特别靠谱，所以只要人不是错得特别过分，它都会说：“没问题，你是对的，我接着给你做。”所以 AI 在孩子面前会让孩子有一个非常安全的表达环境。
像我儿子有时候在我面前也是不太敢说话，因为怕我挑他错。我原来是有给人挑毛病的习惯，这确实要承认。说点什么事，我说：“你这样说对吗？你的逻辑清楚吗？”然后他就会觉得压力很大。AI 不会跟你说这个。
讲到这，很多家长就晕菜了，说老范你这不对，你找了一个更上瘾的东西回来。孩子原来就沉迷游戏，你现在让他沉迷 Vibe Coding。
所以我要把话说完整：Vibe Coding 不是万能药，不能自动解决孩子不社交的问题，也不能解决焦虑、抑郁、注意力缺陷、家庭冲突这些更深层次问题。如果孩子已经出现了严重的心理或者行为问题，您该去看医生还是要去看医生。
但是 Vibe Coding 能够解决另外一个非常关键的问题：它能够把一部分沉迷数字反馈的孩子，转换向能够用数字工具创造东西的孩子。向这个方向转换，这件事的价值还是非常巨大的。
纳瓦尔在这个播客里也说了，Vibe Coding 可能会把能够构建应用的人，从人口总数的 0.1%，提高到 1%、2%，甚至是 3%。注意，这里并不是说所有人都会变成程序员。他说可能未来人口里的 3% 会成为程序员。对于大多数人来说，电脑仍然是一个黑箱。但是对于那些有创造力、有自驱力、有表达能力、有清晰愿景的人来说，门槛就降低了。
所以我们也希望自己的孩子未必能够成为一个各方面都强的人，但是在 AI 时代，他一定要成为一个有创造力、有自驱力、有表达能力、有清晰愿景的人。这个非常重要。这就是我们今天的关键。
一个网瘾少年，如果只是沉迷游戏，他的数字能力可能就被锁在游戏的虚拟世界和游戏规则里。但如果他沉迷的是 Vibe Coding，他至少有机会进入 3% 的应用构建人才里去。他不一定会成为职业程序员，但是可能会成为一个会用 AI 做工具的人。我们是要让孩子从被软件控制的人，变成能够指挥软件的人。这才是 Vibe Coding 替代网瘾的真正意义。
所以，如果您觉得家里的孩子稍微有点网瘾，可以让他接触 Vibe Coding。但是你不要说：“人家 Vibe Coding 都去做什么什么东西，你也要去做同样的东西。”这个就没必要了。一定要让他自己找到他自己的兴趣。
比如说：
重点不是这个项目有多大。大家注意，一开始如果项目大了，他可能就没兴趣了。重点是要让他得到正向反馈，让他体会到一次：“原来我不只是能玩别人的东西，我自己也能做出东西来。”这个转换很小，但是方向完全不同。
如果一个孩子连续几天都愿意花时间改自己的小项目，哪怕还是坐在电脑面前，这已经是从无意识地刷短视频、刷游戏，到自己去创作了。因为他开始有目标了，有目标就要有计划，他就会开始有一定的自控力。
当然，家长也要注意，不要把 Vibe Coding 又当成新型的鸡娃。一上来说：“你看别人家怎么怎么样了，你去参加个比赛，咱们去创个业吧。”这事就废了，你又把兴趣毁了。所以最好的方式是什么？让孩子玩起来，只是这次玩的东西是创造工具。
纳瓦尔是个印度人，移民到美国以后，自己先去创业，然后开始做投资人。他创业的时候，跟他的投资人发生过一些诉讼，他觉得里头有一些条款有问题。所以他后来去做投资人的时候，做了一个项目叫 AngelList，叫天使列表，专门帮助创业者跟投资人建立联系的平台。
他投中的项目包括 Twitter、Uber、Yammer。Yammer 后来被微软收购了。然后是 Stack Overflow，已经上市了；Notion 也是他投的。所以这是一个非常成功的传奇投资人。投资人怎么叫成功？就是你看他投的项目到底都是什么。为什么老范自己老说，我吹牛说我投过 Musical.ly，现在是 TikTok。这种成功退出的，或者说能让大家知道的案例，就是一个投资人身上的标签。他身上有 Twitter，有 Uber，有 Notion，这些公司有的上市了，有的被收购了。
他还讲了些什么？第一个，他讲苹果完了。这个特别有意思。为什么？你想，他现在想着谁都可以写自己的程序。那写完程序以后会发生什么事？大家知道吗？你要上架，你要让 iOS 能够认你这个 App。但是 iOS 上 App 这个事要求是非常严格的。
在这点上，苹果有点像 Costco，叫开市客。大家想想开市客有什么特点？它的 SKU，或者说商品的品类特别少，但是所有商品都是精挑细选、经过选择的。那么大家为什么愿意上 Costco 去交会员费？因为人家替你选过了，你不需要再去挑了，这都是最好的。
苹果实际上一直走这样的策略。它的硬件确实设计得很好，它整体的软件体验也非常好，要比安卓好很多。但是现在好了，大家每一个人都可以写应用了。你要还按这样的方式去做就不行了。我们每个人都有应用，每个人都需要上架，每个人可能都需要在小范围内进行分发。这个时候我们就不需要 Costco 了，我们这时候需要什么？我们需要淘宝。
淘宝是什么？叫只有你想不到的，没有它不卖的。即使它真的不卖，你还可以找商家定制。你现在还可以让 AI 给你定制。所以以后苹果就没有任何意义了。他说苹果这种靠维持 App Store 垄断的生意肯定做不下去了。以后的手机是什么？就是显示器、电池、处理器、存储、摄像头、各种传感器、麦克风，再加上网络连接，其他就都不需要了。我不需要你去替我做这种筛选。我自己做了一个 App，我自己用就行了。你不要上来说“我要为了你的安全”，我不需要，我自己就足够安全了。所以他觉得苹果已经完事了，现在已经到高峰了，再往前涨涨不动了。
他在这个播客里还有一个比较有意思的观点，就是纯软件项目以后就不值得投资了。这个观点也是非常刺激的。原因也很简单，做软件的门槛实在太低了。任何一个人，包括原来这个行业里的产品经理，或者一些文科生，也可以做出软件来了。
他说他以后要去投硬件，投网络效应。就是说你做了一个事情以后，可以进行这种裂变，一传十、十传百，这种事情他要投。数据优势，这个数据只有你有，其他人没有，这个事是值得投的。分发渠道，你可以触达用户，这事可以投。AI 模型能力、品牌、社区、现实世界资源，以及难以复制的系统能力，这些东西是值得投的。纯软件就不投了。
那么 Vibe Coding 到底能不能替代大型软件公司？我只能说，至少到目前为止还不行。现在 Vibe Coding 还是只能做个人工具、小团队工具、原型、内部的一些小系统、学习项目、兴趣项目或小范围应用。
但你说我想做一个为几百万用户服务的，涉及支付、安全、隐私、稳定性、合规、性能、灾备等等一大堆系统的完整项目，也用 Vibe Coding？现在苹果不是也 Vibe Coding 了吗？但是你还是需要有职业程序员，要组队去进行 Vibe Coding。完全不懂计算机的人去搞这个事，是搞不起来的。
但是这也只是当前状态。大家要想想，3 年前我们可能连 AI 到底能不能代码补全还心存疑虑；两年前我们知道 AI 可以做代码补全了，但是应对完整项目到底行不行，我们不知道；去年开始有 AI agent 了，你可以稍微处理一点完整项目了，但是我们还是要在浏览器里看代码的；到今年，已经发展到 Claude Code，发展到 Codex，我们可以不用看代码了。
去年我还不太敢去用自己不熟悉、不会的编程语言写程序。我现在已经可以完完全全使用我从来没有学过、也不看代码、也没见过代码的编程语言去写程序了。所以每一天都在发生变化。现在这种特别复杂的项目，依然需要职业程序员，甚至是成建制的职业程序员使用 Vibe Coding 工具去写。是不是再过一年，普通人也可以一拍脑袋把这事情搞定？这个事我不知道，可能行，但是也可能不行。
AI 时代，个性化软件一定会大爆发，手机可能就会变成一个基础硬件。有一点，我跟纳瓦尔的观点是不一致的。编程人口，他认为会达到 3%，这对于他来说已经是很夸张的一个数字了。但是我个人认为，编程人口有可能会像汽车驾照一样，达到社会人口的一半甚至以上。
中国到现在为止，18 岁以上的人有驾照的是 49%；日本大概是 70% 多；美国 18 岁以上有驾照的人是 85%。如果纳瓦尔的判断是对的，就是非常低的比例会成为程序员，那么你现在去学习 Vibe Coding，这个价值就会上升，因为你可以有敲门砖，可以赢在起跑线上。
如果我判断是对的，以后可能有 50% 以上的人都是程序员，那你就更要去学 Vibe Coding 了。因为你不会 Vibe Coding，不会编程，就相当于现在不会开车似的，你缺乏了一个基本的生活技能。不管是谁对，学 Vibe Coding 都是一个正确的事情。
最后的结论是什么？以毒攻毒，用 Vibe Coding 治网瘾，也许就是 AI 时代的一个新选择。这就是咱们今天节目的核心观点。不是 Vibe Coding 要替代程序员了，也不是说孩子学了 Vibe Coding 就一定会发财，更不是说 Vibe Coding 是医学意义上的网瘾治疗方案。
我真正想说的是，在 AI 时代，我们也许可以用一种更高阶、更有现实生产力的数字成瘾，去替代一种低阶的、纯消费的、被算法控制的数字成瘾。
区别就在于，游戏的奖励大多是留在游戏的虚拟世界里了，而短视频的刺激更是什么都没剩下。Vibe Coding 的奖励是一个真实的作品、一个页面、一个小工具、一个 App 原型。这些才是真正有价值的东西，也是让孩子快速进入 AI 时代、快速进入程序时代的一个敲门砖。咱们不说什么赢在起跑线上这些比较垃圾的话，这就是咱们今天讲的故事。
2026-05-11 09:12:19
关注 AI 领域的朋友们，最近应该经常被一条新闻刷屏。这个新闻的标题叫做：Anthropic 的 Pre-IPO 估值已经冲到了 1.2 万亿美金，超越 OpenAI，成为全球估值最高的 AI 公司。
这个标题确实非常抓人，因为里面有 Anthropic、OpenAI、Pre-IPO、1.2 万亿美金这些关键词。全球市值第一的 AI 公司上市前暴涨，普通人要提前买入。如果只看标题，你会以为 AI 界已经变天了：OpenAI 已经不是老大，Anthropic 现在是老大了。
1.2 万亿美金这个数字本身很容易引起误导。所以今天不着急喊 Anthropic 好厉害，也不是出来喊哪里有泡沫，而是把它拆开以后，把这里面的三个误导和一个风险说清楚。
很多中国人对 Pre-IPO 这件事特别有执念。什么叫 Pre-IPO？就是 IPO 之前融的最后一轮钱。
为什么中国人对这件事特别有执念？因为中国 IPO 长期是审批制，不是注册制，所以 IPO 的机会很少。最后一轮上车的这帮人，也就是 Pre-IPO 这一轮的人，通常会代表一些官二代、红二代、富二代，他们上车以后会给你保驾护航，能够让你上市成功；上市以后，他们也能挣到超额回报。因为上市机会少，谁上去了以后就属于“奉旨割韭菜”。
所以 Pre-IPO 在中国有一个很特殊的意义。但是这里要讲的第一层误导就是：此 Pre-IPO 非彼 Pre-IPO。
正常应该是上市之前最后一轮融资叫 Pre-IPO，但是 Anthropic 这个 Pre-IPO 叫做链上 Pre-IPO，是一种跟区块链相关的特殊股票计价方式。
有人把这种 tokenized 的 Pre-IPO 当成了真正买到了 Anthropic 股票。这个还不行。你买到的这种 token 化股票，实际上是一个价格敞口，跟最后你真正买到股票不能直接画等号。
很多人会把这种二级市场上的小盘交易价格，当成 Anthropic 上市时一定能够兑现的市值。这是有区别的。
现在 tokenized Pre-IPO 这个盘子非常小，可能只占到千分之几的份额。这个数据的涨跌，跟 Anthropic 自己的估值或者最后上市的市值，其实并没有什么直接关系。而且这种从 tokenized Pre-IPO 的价格反向传导回它的估值、它的市值，这个链路并不通畅。
这就是三重误解。
那么风险是什么？这些 SPV，也就是以特殊目的建立的基金或者公司，一般什么时候会玩这个东西？比如说想买 Anthropic 股票，但现在它没上市，买不着。那怎么办？有些人说，我们替你买。我们专门建一家公司，去买 Anthropic 股票。Stockx 每过一段时间也会卖一些老股。
如果你是个人，手里只有 20 块钱买菜钱，也想买这个东西，你买不着，人家不跟你谈。现在就有人说，我成立一个基金，我去投资，我去买它的老股，然后你再给我 20 块钱，我把这个东西拆开以后分你一部分。这个就叫 SPV。
有些人把 SPV 的东西代币化，到链上去交易，这就是今天讲的 tokenized Pre-IPO。
但这些东西 Anthropic 得承认才行。也就是说，Anthropic 承认他们买走的这些股票，到上市的时候都认，最后愿意给你兑现，这才可以。但是现在 Anthropic 有可能不承认。
它已经发公告说，我们现在是私营公司，我们没上市，所有对我们公司股票的转卖，必须要经过我们同意；没有经过我们同意的，我们通通不承认。
那你说，人家愿意买你股票，你凭什么不承认，凭什么不同意？这个其实很好理解。Anthropic 也有竞争对手，也有一些人是 Anthropic 不希望把股票卖给他的。比如背后是中国国资的一些基金，也想冲上去买 Anthropic 股票，那 Anthropic 会说，我必须审核一下。你卖给谁之前，必须告诉我；如果我不知道你就把股票卖了，这件事我有可能不承认。
如果它已经上市了，比如哪天 Anthropic 在纳斯达克上市，有国资基金冲上去说我们要买股票，它是不能反对的。但没上市之前，它是可以反对的。所以这里面有一个重大风险。
先把事情讲清楚：这 1.2 万亿到底是从哪来的？我们先不要被 1.2 万亿美金这个数吓着。这个数字不是 Anthropic 官方宣布的，也不是 Anthropic 最新融资爆出的估值。
像这种没上市的公司，它的估值一般有几种方式对外暴露。
上市以后才有市值，没上市之前通常只有这三种方式暴露估值。
这一次暴露的叫链上 Pre-IPO 市场的隐含估值。简单来讲，就是有人通过 SPV 的方式得到了一部分 Anthropic 的股票，而且这个股票的数量其实很少，还存在巨大风险：Anthropic 有可能不承认。他们把这一部分 Anthropic 股票上链交易去了，完整的名字应该叫 Anthropic tokenized stock。
交易 Pre-IPO 的这个公司叫 PreStocks，是 2025 年才创建的。现在在这个平台上交易的有 Anthropic、OpenAI、Neuralink、SpaceX，这些公司都没上市。但是比如通过投资、购买、买老股的方式，他们得到了一点点股份，然后放在这里，谁愿意买谁去买。
这里面就不再管你是谁了，只要你拿着比特币，或者 USDT、USDC，就可以来买，直接跟你交易。既然有交易，它就会有一个市值出来。所以这一次的价格就是这么来的。
要注意，它叫隐含估值。所谓隐含，就是它不是一个官方估值，也不是公司董事会批准的融资价格，不是审计以后的市场价值，也不是 IPO 定价，跟这些通通都没关系。而且这个价值想要传导回去，说“我这边已经 1.2 万亿了，我要影响 Anthropic 本身的定价”，基本上没有什么路径。
Anthropic 的官方估值到底是多少？要注意，它已经 close 的融资是在 2026 年 2 月份，300 亿美金到手。那一轮已经关闭了。只有已经关闭的交易，才可以算它的估值是多少。你说现在还谈着，还有一些交易没做完，协议没签，钱没到手，这个是不能算的。
按照 2026 年 2 月份这一次 300 亿美金的融资，它的估值是 3,800 亿美金 post-money，也就是投后估值。
你说这跟 1.2 万亿差远了，差三点几倍，快 4 倍了，这数对吗？对，这就是官方确认的 3,800 亿美金。
再往后还有没有在谈的融资？有。现在还有一个 500 亿美金的融资还在谈，也就是说这一轮要进 500 亿美金现金。它这一轮的投后估值，现在大家猜测是 1 万亿美金。但是在没有签字、没有对外公示之前，这都是无效的。
所有谈融资，都要签 term sheet，也就是投资意向书。投资意向书里有一个很关键的点：保密。所以在正式投资文件签署之前、对外公开之前，没有任何一个严肃的投资人会来跟你讲说，我准备投多少钱，这个估值是多少。这个都不对。一旦说了这个数，就违反了投资意向书的保密义务，就会被踢出局。这个事是不能说的。
所以它到底是不是到 1 万亿美金了，我们要等。等它这个 500 亿美金这一轮融资完成，大家签了字，正规媒体出来报道了，我们才能说它的价值在往上涨。
所以 Anthropic 目前正常的估值是 3,800 亿美金。这里面有三个数：
这三个价格，大家要理解清楚。
那讲到这里，OpenAI 值多少钱？到底有没有被超过？
OpenAI 在 2026 年 3 月份也完成了一轮巨额融资。这一轮融资以后，它的估值达到了 8,520 亿美金 post-money，也就是投后估值 8,520 亿美金。所以从可以确认的估值上来说，OpenAI 还是 Anthropic 的两倍多：OpenAI 是 8,520 亿，Anthropic 是 3,800 亿。
那 OpenAI 有没有 tokenized Pre-IPO 的估值？也有。PreStocks 这个创业企业也拿了一部分 OpenAI 的股票上链，让大家去交易。在那个上面，现在 OpenAI 的价格大概是 1.3 万亿美金，比 Anthropic 还要稍微贵一点点，但是已经非常接近了。
这种价格代表的是一种心理预期。虽然它很难反向影响到实际公司的价值，但是它还是代表着能够参与这种交易的人对这两家公司的价值认可。
那 SpaceX 现在在 PreStocks 的 Pre-IPO 上价格是多少？大概是 1.8 万亿。这三家公司都号称今年要上市，但是现在真正向 SEC 递表、交了 S-1 上市申请书的只有 SpaceX。
SpaceX 说我们准备按 1.75 万亿去招股，这是一个确定的数字，不是大家随便拍脑袋出来的数字，这是 SpaceX 已经交上去的数字。
剩下两家，OpenAI 和 Anthropic 到底什么时候交表，现在不知道，并没有确定消息说它们已经把表交到 SEC 了。所以对它们来说，正规的 Pre-IPO 压根还没开始做。最后 IPO 之前的那轮融资才叫 Pre-IPO。
而且在美股上，Pre-IPO 并不像在 A 股上这么神秘，大家都可以上去搞。而且 Pre-IPO 的投资还会受到一些限制，比如锁定期。不是说上市之前冲进去，上市以后就可以马上割韭菜。正常 Pre-IPO 投资在上市以后并不能马上卖掉，还要锁定一段时间才可以卖。
那为什么 Anthropic 会炒到这么高？大家是不是真的觉得 Anthropic 已经接近甚至要超过 OpenAI 的价值？
Anthropic 最近一段时间确实很猛。一方面，它的编程模型 Opus 4.6、Opus 4.7 确实很强。虽然 OpenAI 的 Codex 以及 GPT-5.5 能力提升很快，而且 OpenAI 的 Codex 和 GPT 其实要比 Anthropic 便宜很多，解决同样的问题，这边花的钱要比那边少很多。即使在这样的情况下，大家依然认为现在最好的编程模型，最好的真正能够干活而不仅仅聊天的模型，还是 Anthropic 的。
而且 Anthropic 背后是谷歌和亚马逊。它可以证明谷歌云很强，亚马逊云也很强，谷歌的 TPU 很厉害，亚马逊自己做的芯片，包括上面买的英伟达芯片都很强。它这块的通用性很好。谷歌和亚马逊又是它的大股东，也非常愿意顶着它继续往前走。
对于云计算厂商来说，支撑一个这种顶级大模型公司前进是有巨大好处的。为什么？不是说我们买了 token，Anthropic 上谷歌云、亚马逊云交钱就完事了，而是比如我今天想买一个云服务，因为我后面要使用 Anthropic 的 AI 服务，所以我愿意把它部署在谷歌或者亚马逊云上。因为离服务器近，不用出机房就可以找到 Anthropic 的 AI 服务，成本会急剧下降，效率会急剧上升。这对于它们自己卖云计算服务是有巨大好处的。
还有一点，Anthropic 现在真正比较强的地方在于，它算是引领了时代。在这个行业里，现在到底谁挣了多少钱，谁有多少用户，重要吗？重要，但并没有那么重要。真正重要的是谁代表了先进生产力，谁代表了未来的方向。
现在大家玩的这一波叫做 Harness agent，也就是驾驭系统。这一波是从哪里来的？就是从 Anthropic 的 Claude Code 这里来的。现在大家都在围绕这一套东西往前走，包括 OpenAI 的 Codex，还有国内很多类似产品，都属于 Harness agent，也就是驾驭系统，都是从 Anthropic 这边来的。
而且现在大家去看 GitHub，每周最抢眼、star 涨得最多的开源仓库，通通都是围绕 Claude Code 和 Harness agent 的。这就说明这就是今年的方向了，所以这一块确实很猛。
现在还有一个问题是，Anthropic 号称要上市。现在要上市的这三家，SpaceX、Anthropic 和 OpenAI，SpaceX 这事基本上确定了，已经交表了，等就好了。
而 OpenAI 麻烦缠身，一边还跟马斯克打着官司，山姆·奥特曼又是一个财务纪律非常涣散的人。IPO 不光是说可以上市割韭菜，IPO 必须要守一大堆规矩。因为一旦 IPO 以后，大家就再也没有优先股了。
什么叫优先股？就是除了有股票的标准价格和权利之外，还有一些优先权，这个东西叫优先股。因为一旦上市，所有优先股通通变成普通股。不能说谁的股票比谁的股票权利更多一些，这个事是有问题的。当然投票权可能会有差异，但是别的权利都是一致的。你说我这个股票给你的分红权比别人的股票多一些，这不行，这样外面买你股票的人就亏了。
所以一定要一致。当所有人都拿着普通股时，就需要靠一套很完善的规则来管理公司。股市会保证这些公司都符合一个基本规则去运转：我买了它的股票，它就不能骗我，不能做假账，挣了钱得跟我分。这些规则是要保证的。
而山姆·奥特曼本身不是一个特别守规矩的人。他自己的 CFO 也认为，他经常有一些大嘴巴，或者有一些财务上不是那么守规矩的地方。所以 OpenAI 到底什么时候能上市，不知道。
Anthropic 一直相对来说还是比较规范的，而且挣钱也是老老实实在挣。它说我要上市了，大家就相信它真的能上市，而且上市以后还能涨很多。现在也就是 3,800 亿，如果这个时候能冲进去，等它上市的时候一定能挣很多。所以大家会有很强的 FOMO 情绪。
什么叫 FOMO？就是 fear of missing out，害怕错过的感觉。大家会想，我们能不能提前上车？等上市以后股票开始涨了我再去买，这不就亏了吗？能不能在它没上市之前就冲进去？于是大家就会研究怎么冲上去，怎么上这个车。现在 PreStocks 这个公司就拿出了这样的产品，叫做 tokenized Pre-IPO，很多人就会冲上来买它，把这个价值冲得很高。
三个误导和一个风险已经讲过了，再补充一点知识：如果你今天买了这些代币，上市以后怎么办？
它叫 tokenized Pre-IPO，那 IPO 以后怎么办？首先要说一点，PreStocks 这个创业项目非常年轻，2025 年才创建，所以到目前为止，它没有成功退出过任何一个项目。没有哪个项目说，我把 Pre-IPO 的 tokenized 卖掉以后，它成功上市了。这个事并没有发生过，所以这里面还有很大的不确定性。
理论上说，它应该是在 Pre-IPO 这个点上，把原来寄存在它这里的这些 SPV 权益首先送到股市上去。
比如这里有一个叫张三的 Anthropic 员工，手里分到了一部分 Anthropic 股份，然后他偷偷把这个股份卖给了一个 SPV。这个 SPV 把这一部分股份 token 化，送到链上交易。等到 Anthropic 上市了，张三自己把这个股票登记到自己身上，因为他是员工，然后再跟这个 SPV 做交割，说我把这部分再交割给你。它已经上市了，你可以到那边去买，或者做相应处理。他是可以做这样的操作的。
SPV 要在满足所有限制条件以后，把这些股票卖掉变成现金，然后再把这些钱还给原来买 token 的人。它大概是这样的一个流程。
有人问，交割的时候，也就是 SPV 买这个股票的时候，直接登记不就完了吗？问题就在这儿：Anthropic 不承认。你去登记，也要有人承认才行。所以大家实际上签的是个白条，或者不是一个特别正规、可以被认可的协议。
所以这个钱你现在交了以后，怎么把它变回来，这个过程可能会有一定不确定性。
说一个比较小概率的事件。比如在临上市之前，张三被开除了，他所有授予的股票都直接被没收了。那你在这交易了半天，这个东西就是一张废纸。这个可能性也是存在的，所以这就是一个重大风险。
最后重新数一下三个误导。
最后要注意的风险是，这些 SPV 和代币化的敞口，是 Anthropic 官方不承认的。以前我们投资项目的时候，最后要签协议，所有相关股东都要签协议。有一个股东不签字，整份协议就失效。
今天这个故事，其实就是第一个误导的重要性。你说 1.2 万亿美金估值这件事完全是空穴来风、完全是假的吗？也不是。只是这里面有很多信息被隐藏掉了，没有跟大家对齐。所以今天把这个事情稍微对齐一下，希望大家能够对 OpenAI、Anthropic 有一个更理性的看待。
