UV相对论

这一期继续“真实霸总故事”，时间线来到老许加入乐游之后。上一期讲到SOE被Columbus基金接手，改名Daybreak；这一期则接着讲它后来为什么被玩家戏称为“Daybrick”，以及老许为什么一度认为，这家公司虽然被管得一塌糊涂，却仍然是一笔极其值得买的资产。 Daybreak手里有一批老MMO和大IP：《EverQuest》《PlanetSide》《DC Universe Online》《H1Z1》，后来又牵出《指环王Online》《龙与地下城Online》、EG7、Piranha、Petrol、Big Blue Bubble、《万智牌Online》，甚至还有曾经差点同时握住DC和漫威MMO授权的罕见时刻。表面上这是一串游戏公司并购史，底层其实是在讲一个更残酷的判断：旧资产不一定没价值，真正可怕的是不懂业务的人拿着好资产反复折腾。 我们这一期也聊到另一个《UV相对论》反复出现的主题：公司里“又红又专”到底先看哪一个。Daybreak的故事里，老板更相信“自己人”而不是专业的人；TOADMAN和EG7的故事里，资本市场又可以把一个很小的团队包装成连续并购机器。老许当年看中的不是这些故事有多热闹，而是它们背后的现金流、IP、团队、区域授权和中国市场二次开发机会。 后半段，故事转向几笔“差一点”的交易：五千万美金差点买下Daybreak、私人飞机飞去美国却被交易高手放鸽子、EG7后来高价接盘、DC和漫威MMO授权擦肩而过、指环王多人游戏独家授权曾经以很便宜的价格拿到手。很多机会事后看都像“本来可以”，但真正落到交易现场，时间点、老板判断、对方心理、授权边界和现金流压力，任何一个变量都足以改变结果。 这期最有意思的地方，不是简单复盘谁赚了、谁亏了，而是把游戏行业里那些老资产重新看一遍：有些公司看起来破旧、混乱、没人管，但它们可能仍然像一口油井，每年稳定冒现金；有些交易看起来贵，真正贵的是你错过之后，再也买不回来的位置。 时间戳 00:00 久违的老许早年故事：从360翻篇，进入乐游时期 00:52 SOE后续：Columbus基金如何近乎零成本接手 02:22 Daybreak变Daybrick：一个好名字怎么被玩家玩坏 03:05 不懂游戏的人接管游戏公司，会发生什么 04:12 John Smedley、EverQuest和SOE留下的复杂遗产 05:43 EverQuest为什么间接催生了《魔兽世界》 07:15 DC Universe Online：怎么解决“满街都是超人”的问题 09:13 PlanetSide：MMO版战地为什么曾经很超前 11:17 H1Z1的遗产：大逃杀模式爆发前夜 13:22 最大的错误：CEO为什么不该和天才制作人争设计 16:22 H1Z1错过的方向：它本可以走向硬核版塔科夫 18:37 又红又专：老板为什么常常更信任“自己人” 21:12 Daybreak开始靠老资产续命：EverQuest、PlanetSide和H1Z1之后 21:58 Turbine登场：《指环王Online》和《龙与地下城Online》 24:58 Daybreak的交易能力：老MMO资产为什么仍然值钱 25:46 TOADMAN故事开场：瑞典特种兵、射击游戏和外包项目 28:07 吸血鬼TPS项目失败：里程碑过不了，合作只能砍 30:18 一个三十人团队怎么准备去瑞典新三板上市 32:30 用大IP合同讲资本故事：真假之间的上市包装 35:44 老许差点投TOADMAN：听起来像画饼，但也可能真赚钱 38:10 Petrol：游戏宣发行业天花板级公司被收购 40:35 EG7开始模仿Embracer：小鲸鱼式并购扩张 42:23 Big Blue Bubble和《My Singing Monsters》的意外爆款 44:58 从七百万到五亿美金：EG7的资本膨胀期 45:55 Daybreak内外交困，老许重新杀回去谈收购 48:13 五千万买四千万税前利润：为什么这是一笔离谱便宜的交易 49:17 三个月评估错过窗口：便宜时不买，贵了又想买 50:25 医生买EverQuest手游权：严肃游戏和医学研究的奇怪脑洞 53:33 私人飞机飞美国：两个交易高手的现场对撞 55:32 从九千万谈到一亿三：价格怎么一夜之间变了 57:43 EG7高价接盘Daybreak：Jason成了第一大股东 59:26 EG7后来的下场：股价从高点一路跌回现实 60:35 《万智牌Online》：不起眼但稳定赚钱的老资产 61:43 老MMO为什么像油井：只要别瞎管，它就还会吐现金 63:55 DC加漫威：游戏史上几乎不可能再出现的授权组合 67:57 漫威MMO被回收：有钱赚却不投产品的可惜之处 69:14 乐游故事还没讲完：转向德国公司和指环王授权 71:50 指环王多人游戏独家：授权边界怎么谈出来 74:00 指环王IP的真实归属：不是托尔金，也不只是华纳 75:32 为什么没买下整个Middle-earth授权公司 76:39 今天谁还想做指环王MMO，理论上该去找谁 78:24 腾讯、亚马逊和乐游项目被砍：下一期继续讲卖给腾讯

当模型越来越大，AI真正的竞争开始转向谁能把它接进工具链、硬件、数据和真实世界。 这一期从老许参加清华校庆聊起。自动化系曾经像一个“什么都沾一点”的万金油专业，但在具身智能、机器人和AI硬件成为新主线之后，它突然重新找到了时代位置。于是问题也变得更具体：如果纯软件会被AI最快冲击，那未来更值得押注的能力，可能反而是硬件、工业设计、审美、真实世界经验，以及把AI接进现实系统的能力。 我们这期聊了很多AI新闻，但它们其实指向同一个变化：AI不再只是一个模型，而是在寻找身体、工具、平台和边界。Claude和Codex的组合，像是把一个模型当“大脑”，另一个当“手脚”；但真正重要的不是谁更强，而是AI不能既当运动员又当裁判。它会为了交付速度而糊弄、漏测，甚至骗你，所以跨模型、跨环境的审计，正在变成AI工作流里的基础设施。 OpenAI和微软的协议变化、OpenAI手机的想象、小米和DeepSeek的新模型、国产芯片适配、Anthropic收购生物医药团队、AI进入军事决策、个人AI系统的长期记忆与外部反馈，这些看似分散的新闻，其实都在讲同一件事：模型能力正在外溢，竞争开始转向生态、数据、硬件、算力集群、专有知识和真实世界接口。 后半段我们继续聊到Sony乒乓球机器人、苹果硬件路线、AI视频模型、生命科学里的抗衰老研究，以及华为和英伟达GPU差距的讨论。AI越强，越不能只看单点模型能力；它能不能进入一个行业，能不能接住真实数据，能不能形成系统工程，才是下一阶段更关键的变量。 时间戳 00:00 清华校庆：自动化系为什么突然重新站到时代中心 03:32 自动化系的新主线：具身智能、机器人和AI硬件 05:12 给孩子选方向的现实建议：纯软件、硬件、工业设计和审美 07:37 文科、美术和哲学为什么没有在AI时代失效 09:25 模型参数传闻：GPT、Claude和大模型规模竞赛 11:47 Claude加Codex：一个当大脑，一个当手脚 13:22 AI为什么不能自己给自己当裁判 15:57 OpenAI和微软改协议：解绑、上市和云服务交换 20:38 OpenAI手机想象：没有App的AI手机真的可能吗 22:57 如果ChatGPT手机成立，微信手机会不会更可怕 24:16 小米开源模型MIMO-V2.5：开源模型正在追近闭源 25:20 DeepSeek新版本：便宜、一百万上下文和多模态能力 28:01 DeepSeek为什么必须和国产芯片深度适配 30:36 1930年前语料训练出的“复古大模型”能发明Python吗 35:06 Anthropic四亿美金收购小团队：私有数据开始有了估值方法 38:30 Manus交易被否：数据、算法和资产出境的红线 40:20 AI进入军事：Anthropic、Palantir和国防部的冲突 44:00 当AI参与打击决策，幻觉和过期数据会变成真实伤亡 46:06 老许的模型组合体验：Claude、Codex和不同推理档位 48:03 为什么便宜模型写代码，高阶模型做审计更合理 49:13 HONEYS体系重构：从项目管理聊到AI协作哲学 52:11 个人AI不能只变得更像你，它还需要外部信息对抗偏见 54:42 让AI自己定义工具：从哲学讨论落到自动化系统 56:40 Sony乒乓球机器人：真实世界为什么仍然难 57:34 苹果硬件路线讨论：供应链、Vision Pro和AI能力短板 62:58 HappyHorse与可灵4K：AI视频模型开始卷价格和质量 65:52 AI进入生命科学：衰老、受精卵重置和抗衰老想象 71:31 华为与英伟达GPU差距：不只看单卡，还要看万卡集群 74:30 机器人钓鱼、AI假新闻和几个离谱新闻

这期番外，我们请到晶泰科技的温书豪，聊的表面上是 AI 制药，往里走其实是在聊另一件更有意思的事：为什么一群搞理论物理、量子信息和生物物理的人，最后会跑去做药，而且还真把这件事做成了一家全球头部公司。 这期最值得听的，不是“AI制药是什么”这种科普层答案，而是温书豪把这件事拆回到最底层之后，你会发现它根本不是一句“拿模型算药”那么简单。它背后要同时踩中好几个时间点：AlphaGo 之后AI开始进入工业界视野，云计算把算力调度变便宜，大药厂研发回报率掉到很难看的水平，产业焦虑真实存在；再加上波士顿这种生物医药和科研都极端密集的地方，以及几个底层世界观极其一致、又各自互补的合伙人，事情才真的开始转起来。 温书豪讲得最透的一段，是为什么晶泰后来能在这个赛道里跑出来。不是因为别人不懂AI，也不是因为比尔·盖茨投的薛定谔当年方向错了，而是因为很多理念其实很早就对了，只是当时算力、模型、工程条件都还没到位。过去很多算法更像辅助工具，因为你算得不够准，最后会带来大量假阳性；而现在一旦大模型、算力、量子层精度、云端资源和自动化实验真正连起来，算法就开始从“参考意见”变成“关键决策”。这也是这期最核心的判断：AI制药真正难的，不是把模型训出来，而是把物理世界、实验世界和硬件世界也一起接进来。 所以后半段这期又自然拐到了更大的话题上：教育该怎么变，AI 原住民会是什么样的人，为什么未来最稀缺的可能不是知识，而是品味；为什么在反全球化和高墙越来越多的时代，反而更应该去做那些“普世价值”最强的事，比如药和能源。因为真正能穿透周期、穿透国界、穿透摩擦的，往往不是最热闹的概念，而是所有人都真的需要的东西。 时间戳 * 00:00 为什么这一期要把AI视角拉到生物医药 * 01:25 温书豪是谁：为什么老许一直想请他来聊这件事 * 03:14 从中科院到MIT，两段博后之后为什么直接去创业 * 05:00 没去拿教职，反而直接跳进商业世界 * 07:51 一个搞理论物理的人，为什么最后跑去做生物医药 * 09:04 AlphaGo、云计算和药企回报率跌破5%，几个时钟为什么同时响了 * 11:12 波士顿为什么是做AI制药最适合起步的地方 * 12:21 三个搞物理的人，为什么会成为最合适的创业搭子 * 13:51 先在黑板上把公式写出来：物理人怎么判断一件事能不能做 * 14:28 为什么物理背景的创业者，特别相信确定性和推演 * 17:36 温书豪怎么理解“命中注定要做这件事” * 18:57 晶泰和薛定谔最大的差别，不只是“更懂AI” * 20:18 为什么老一代AI制药思路没错，只是生得太早 * 23:26 算得不够准时，假阳性为什么会直接毁掉药物判断 * 24:41 当算法从辅助工具变成关键决策，拐点就真的到了 * 27:34 为什么晶泰最早是从“晶体”这个物理问题切进去 * 28:55 为什么公司叫 XtalPi / 晶泰 * 40:28 从资本市场回看，AI制药这条线为什么开始越来越像大势 * 73:54 为什么未来教育不该只盯着常青藤、考试和标准答案 * 79:46 AI时代真正稀缺的，也许不是知识，而是品味 * 81:20 为什么麻木比愚蠢更可怕 * 84:20 人类会做白日梦，AI不会 * 85:27 反全球化时代，科学无国界还成立吗 * 89:46 越是复杂世界，越该做“普世价值”的事 * 91:31 为什么生物医药和能源这两条线，其实很难真正被高墙拦住 * 94:31 快一天上市，为什么就可能多救很多人，也多赚很多钱 * 96:56 为什么机器人和硬件会成为AI制药的下一层壁垒 * 98:49 硬件不只是执行器，它还是一个数据引擎

这期真正重要的，不是哪家模型又发了一个新功能，也不是哪张图又把大家吓了一跳，而是一个更具体的问题：当AI开始不只会回答问题，而是会录音、做设计、拉工作流、管环境、分角色、接最后一公里时，一个人的工作方式到底会被改成什么样？ 我们先从一个很直接的实验讲起。最近我们开始试着把一部分番外内容交给AI来录，不是因为偷懒，而是因为有些写好的稿子，人来念反而比聊天更僵。于是这件事就从“有没有必要用AI”变成了“AI今天到底能做到哪一步，以及它离真正替代还有多远”。这也正好对上了我们很早以前给自己设的一道题：持续观察AI，看到底哪一天，它真的能把我们替掉。 接下来这一期会一路往工作流深处走。为什么很多国产开源模型测试分数很好，但一进生产环境就不一定顺手；为什么真正拉开差距的，往往不是模型本身，而是中间件、插件、skills、agent生态这些“能不能真的拿来干活”的东西；为什么DeepSeek融资、Claude Design、最新一代生图模型这些新闻，表面看是在卷模型，底层卷的其实是组织能力和现实接管能力。 而这期最核心的一段，是我们怎么开始把AI从“单个工具”用成“一个系统”。不是让它帮你写一段代码，而是让它分工、建规约、拉门禁、组团队、管环境、接手不同角色，把一个人的想法逐步变成一套可执行的生产流程。换句话说，真正有威力的已经不是某一个模型，而是你能不能把一群AI像小团队一样组织起来。 所以这期表面上聊得很散：AI播客、开源模型、设计工具、隐私风险、Agent框架、向量知识库、英文播客、量化实验。但它们最后都收束到同一件事上：AI不再只是“帮你快一点”的工具，它正在把个人工作室，慢慢改造成一家公司。 提到的工具和Skill：superpowers、everything claude code、supabase、flutter、stitch、cursor、vscode、mempalace、caveman、openspec，如果需要，你可以让你的AI研究一下这都是什么。 时间戳 00:00 为什么这期AI必须临播前一晚录 01:18 《快乐美学》为什么开始试AI录番外 02:36 这不是偷懒，而是“写好稿的人来念”反而最僵 04:02 我们一直在盯着一件事：AI哪天能把我们替掉 04:47 现在的AI播客到底能不能听 06:26 听众提问：为什么我们很少认真用开源模型 07:59 测试很强、实战发傻，为什么很多模型都卡在这一步 08:55 真正决定好不好用的，往往不是模型，而是生态 10:18 DeepSeek 融资：它缺的可能不是钱，而是给人和未来定价 11:38 为什么现在最难的其实是留人 13:50 DeepSeek 为什么只值一百亿美金 15:25 如果它真在适配国产算力，事情就不只是商业问题 16:29 Claude Design 为什么把一堆做UI的人吓到了 17:45 AI是不是又要淘汰一批新的白领工种 18:25 最新生图模型最吓人的，不只是画得像 19:20 它开始真的理解“字在世界里怎么存在”了 20:05 某些模型把陌生人简历直接吐出来，隐私风险有多真 21:20 本地开源部署为什么安全，但也为什么暂时干不了大活 22:30 真正进入生产环境后，模型之外还有一整层中间件和工具链 24:00 为什么现在 AI 圈真正卷的是“最后一公里” 26:10 便宜模型不是不能用，但干正事时大家还是会回到最强的那个 28:20 当AI开始接管工作，真正的瓶颈就变成工作流组织 31:00 我们现在最在意的，已经不是“会不会”，而是“怎么稳” 34:20 AI工作流一旦进到真实场景，容错和可控性为什么比炫技更重要 38:10 从单个工具到Agent系统，思路到底变在哪 42:30 为什么“让AI自己干活”远比“让AI回答问题”难得多 47:00 真正有价值的不是一个神模型，而是一套能跑起来的体系 52:30 现在做AI应用，为什么越来越像在搭一个小组织 57:00 你给AI太多权力，它就可能开始给你搞破坏 63:59 最近最推荐装的第一套能力包：Superpowers 65:05 第二套百宝箱：Everything for Claude Code 65:46 真正难的不是装插件，而是让AI自己会用 66:44 现在怎么组织AI：总控、HR和环境工程师三层结构 69:40 进入正式生产前，为什么先让AI自己搭工作区和团队 70:07 从PM到架构、前后端、QA，AI团队到底怎么分工 71:27 为什么AI也需要规约、门禁和流程约束 72:41 没有门禁，AI就永远在给你抽卡 73:53 听起来很复杂，但最后大家真正想要的是“会向上管理的AI” 75:27 如果你有更好用的skills和agent，为什么特别值得共享 76:58 老许这几天到底在让AI同时干多少件事 77:57 从英文播客到横版视频，最后一公里为什么永远最烦 78:42 巴菲特分身对战量化模型：老许最近的新实验 81:13 AI量化最可能先改变的，不是机构，而是散户 83:09 如果每个散户背后都有一个专业算法，会发生什么 84:10 如果这套东西真调顺了，老许准备把它开源出来