昨天在北体大跑步的时候，偶然听到一个年轻人在给朋友打电话时说“你不就是为了梦想来到这里的吗？” 这句话瞬间打动了我，没想到在当下这个现实感极强的社会环境里，还有年轻人会这样用“梦想”来定义自己的努力。 而几乎在同一天，我看到了“最快护士”张水华的视频。 01:24 这个社会里，关于梦想的坚持和现实的冲突，比我们想象的要尖锐和复杂。 02:55 甚至从运转的角度来看，她的梦想可能是一种麻烦，是一种不守规矩。 03:24 领导不是父母，不会为我们的人生成就而操心的。领导要考虑的是排班考核绩效。 04:40 而人能有自己的兴趣，非常的不容易。 04:44 能够坚持和发展自己的兴趣，并且成了特长，更是难能可贵。 05:26 她的人生就出现了第二种可能性，这种可能性本身就有意义。 05:37 梦想常常被浪漫化，但现实却对梦想极度的吝啬。 05:55 在兴趣和梦想只是那些宏大的叙事或者赢者才有资格谈论的时代，你是不是觉得自己不配来谈兴趣和梦想呢？ 06:42 兴趣的启动成本很低，因此也比较容易反复。 07:11 兴趣本身是无法支撑人取得成就的，还需要有热情。 08:04 热情，不是舒舒服服的喜欢，而是愿意忍受痛苦、失败、磨练，依然不放弃。 08:56 当热情消退，当困难超出情绪所能承受的范围的时候，我们需要更加深层次的东西来支撑。 09:49 梦想真正的价值，并不是他最终有没有实现，而是他为我们提供了一个前进的方向。 10:55 为什么我们当代打工人追求梦想这么难呢？ 12:23 梦想和现实真的一定是对立的吗？ 13:12 我们无法要求任何人对自己的梦想负责，但我们可以为自己的梦想搭建一个平行空间。

Lex Fridman之前的播客中，不乏中国相关的内容访谈，但最新这一期是嘉宾中第一次出现中国面孔。这期对经济学家金刻羽的访谈，长达一小时五十分钟，话题除了涵盖创业与竞争、创新与copy、关税与中美经济，还就西方对中国经济普遍的误解、以及中美的教育体系展开了深入的讨论。全程没有一句废话、套话、场面话；信息量大，是两个顶级聪明的人的交流。 02:08 金刻羽也是一个备受争议的经济学家。。。 03:08 Lex Fridman问到金刻羽的第一个问题是：西方对中国经济的最大的误解是什么？ 05:01 金刻羽就着Lex Fridman的第一个问题展开了说：“其实，西方对中国更广泛的一个误解是"大众和权威的关系"。” 05:37 Lex Fridman的第二个问题是：“今天的中国，还有年轻人梦想着自己能够像乔布斯那样在车库创业，改变世界吗？” 05:51 “他们想的可能不是改变世界，这是中国创新和硅谷很不同的一点。” 06:08 Lex Fridman的第三个问题是：“如何看待中国资本和投资市场？” 06:27 “竞争本身的价值是什么？” 06:59 “业务方面，他们都在做同样的事情，这一点跟美国不一样。” 07:15 “正是这样的竞争，让大家都很疯狂。” 08:14 “学业上的竞争有什么积极的意义吗？” 09:21 “美国的学业竞争更加激烈，只是他们不展示出来而已。” 09:52 “在中国，努力是一种很高尚的事情，你想让所有人都知道你很努力，你是第一名；但在美国，每个人都在偷着努力。” 10:53 我一直说，其实美国根本没有“快乐教育”这种说法，更没有这个实践。 11:29 “另一方面，更重要的是，通过（教育）这个过程，找到你最擅长的事情，把这个擅长发展成自己的特长、专长，甚至成为世界上水平最高的那个人。这是教育最应该做的一件事儿。” 12:26 “学生们并没有时间和精力去独立思考和创新，去跳出框架想问题，因为他们只有应试这一个框架。” 14:40 “过去几年，独角兽企业成了不成文的考核地方的指标，这就是为什么我们看到了至今仍有80多个城市都在扶持自己的品牌的电动车。” 15:36 “在一个有效的市场里面，市场本身很快就能决定是否需要。” 16:45 “这种大量参与者的方式虽然能够以很快的速度打造出一个新兴产业来，但对资金也是很大的一种浪费。” 16:55 “这么做虽然有必要，但不是最有效。” 17:12 “以10年为单位的长远规划和西方的以季度为单位的规划有什么区别和各自的优势？” 17:44 “投资人只想投那些很快就能见到很多倍回报，并且不需要干什么事儿的项目。” 17:51 “这就是为什么你能看到很多公司很快的崛起了，因为投资人需要很快的就退出，就见到回报，并且要赚很多倍。” 18:00 “因此，低价、低质量，Copy别人的产品盛行。这就是”短平快“思维下的产物，因为企业都想以最快的速度占据市场。” 18:57 ”创新是先被鼓励的，到一定程度之后再开始规范“ 19:37 “作为一个创业者，在中国和美国创业有什么不同？各自有什么优劣势？” 20:08 “竞争总是不公平的、无序的，总是有非常邪恶的竞争者，他们无处不在。” 21:37 “专注于解决问题，跟我们的教育体系直接相关，因为我们的教育就是给你一个问题，你去解决这个问题。如果你让中国的学生去自己给自己一个问题，他们给不出来。” 21:51 “中国为什么难以做出突破性的科技创新？” 22:27 “中国的创业者，对于copy别人这件事儿是如何感受的？” 23:46 “如果你想让一个人颓废，最好的方法就是让他过得很舒服。” 24:24 当谈到人口问题的时候，金刻羽结合消费增长的现状分享了一个有意思的观察。 25:04 “在谈论人口问题或者是生育率低的时候，我们还要还在同样的面对就业难的问题。” 25:53 Lex Fridman在访谈结束的时候用了这样两句话来形容金刻羽“平衡的声音，理性的声音。” 26:29 那些最流行的、最简单的答案，往往都是片面的。 27:30 科技不是少数人的专利，独立思考也不是。

最近，“社保”成为了最热门的话题，其实，这几天围绕社保的讨论已经逐渐分化成几个不同的层面。网上的声音往往把这些内容混为一谈，导致很多误解和错位的争论。这样的讨论，虽然满足了口舌之快，但收获却并不多。 今天这一期节目，我想把这个话题拆解开来，针对几个热议的话题，和大家一起深入探讨政策背后的意图，社保缴纳与否对个人和企业意味着什么，以及强制缴纳社保后，可能在各行各业引发的连锁反应。 01:14 首先我们来看一下这个强制要求缴社保的规定原文或者是法律依据到底是什么？ 03:28 很多老板会说，这不是早就有的规定吗？ 03:38 这背后的原因，肯定是社保基金收支压力越来越大啊，人口老龄化加剧，必须把漏掉的部分补上。 04:22 这项“协议无效 强制缴纳”政策的背后，肯定还有着“保障劳动者长远利益”和“维护公平竞争的市场环境”这两个意图。 05:40 说到这里，自然的第一个争议的话题就出现了，网上自然就有声音对“保护劳动者长期权益”这种说法不认可。 05:57 甚至有的说法说，”先让我能不交社保，多拿点钱，活到那个能领退休金的年龄再说“ 06:23 网上热议的那些在“不同类型的单位工作的人能领到的退休金金的金额差距”，不应该成为个人用来决定自己是否应该缴纳社保的考虑因素。 07:06 很多人会觉得，如果自己提前挂掉了，自己缴了社保就“充公”了。这种担心完全没有必要，因为这个担心或者说这个理解是错误的。 10:33 社保它不是未来的全部保障，但它是最基础、最不挑人的那一份底牌。 11:01 网上反对缴社保的另声音的另外的一个理由是，它增加了企业的用人成本。 12:23 企业没有给员工缴纳社保，省下来的那部分钱多半是不会发给员工的，只会作为企业的利润，或者是给企业自己的产品去打价格战，带来更多的空间。 13:02 如果一个企业是靠着不给员工缴纳社保去竞争，或者说如果给员工缴纳社，这家企业就经营不下去了，那这样的公司可能本来就不应该参与到这个行业来。 13:36 “为什么我要交同样的钱，却拿不到体制内一半的养老金？” 16:30 难道体制内的人比我们领的退休金高，我们自己就不交社保了，退休后就也一分钱也不打算领了吗？ 16:57 在社保这种跨代际、跨行业、跨收入的制度里，如果只用短期、局部的参考，几乎谁都会觉得自己吃亏了。 17:34 大家争论的焦点大多是公平感和安全感之间的拉扯。

在2025年过去的6个月中，OpenAI的年度经常性收入，ARR（Annual Recurring Revenue)，达到了120亿美元。这在软件企业中是一个极其惊人的数字，只有极少数顶级 SaaS 或平台型公司能够达到这个规模。 OpenAI的这120亿美金的ARR，是从哪里来的呢？其他国外著名的大模型公司的ARR发展怎么样了呢？我们国内的状况怎样了呢？为什么从来没有听说过任何一家国内大模型公司说自己的ARR数字，而只能听到他们不断的说自己的估值呢？你有没有想过，为什么国内大模型公司讲估值从不讲收入？ 01:44 目前世界上ARR最高的两家软件公司是。。。 02:59 OpenAI最大的收入来源还是来自于消费者订阅，达到了55亿美金，占总收入的44% 04:09 OpenAI的周活跃用户/日活跃用户的比值已经达到了25%，这意味着每周使用该用户该服务的用户当中，有超过1/4的人每天都会回来再使用。 04:31 OpenAI的付费用户数已经超过了1000万，与头部付费平台Netflix的3亿付费用户相比，还有差距，但。。。 05:41 OpenAI的第二大收入来源是商业与合作伙伴收入，达到36亿美金，占总收入的30%。 06:56 OpenAI的第三个收入主要来源是来自于API调用，达到了29亿美元，占整个收入的24%。 07:41 除了open，美国另外一家大模型公司，Anthropic的ARR也出现了历史的新高，50亿美元 08:35 说到这里，就不不得不提一下Anthropic在AI编程领域里边的最重要的企业客户Cursor。 09:30 说完了国外的，再看看国内的 09:38 国内字节跳动旗下的Seed系列图像与视频生成业务，预计到2025年，ARR也可以达达到1亿美元。 09:47 视频生成可以算是有非常有中国特色的AI应用场景了。 09:52 字节旗下ARR最高的AI应用，居然不是字节版的Cursor编程工具。 10:11 。。。又一次证明了短剧这个中国特色的AI应用的收入潜力 10:23 。。。他们的ARR普遍在千万到1亿美金之间，且大多数都是平台补贴型的收入或者是合作试点，用户和客户的粘性比较低。 10:55 这一方面是基础产品力的差异，另一方面也是企业生态和to B客户基础的一个巨大的差异。 12:17 国内这些大模型或者应用公司的1亿的ARR一般是怎么来的呢？ 12:56 为什么我们很难在C端形成收入呢？ 13:17 在大模型API的商业化方面，我们好像也没有太多的进展？ 13:32 中美科技公司之间的这些结构性的差异来自于哪里呢？ 16:19 当别人在加速智能化工具的普及的时候，我们却在加快内容垃圾的生成速度。