UV相对论 - 节目列表

六年后，老许重新回到科隆游戏展。满街的中国电动滑板车、专业观众与普通玩家分开的展期、酒店里被半小时一个的商务会议填满的日程，都让这次Gamescom不再只是一次看展，而像一次全球游戏生意的现场观察。 本期最重要的发现是：游戏出海早就不只是找个平台上架，也不只是买一个大展位、放一支预告片。发行商会在研发阶段参与产品判断，媒体、玩家、投资人和开发者在展会期间同步运转，商务关系通过LinkedIn、日历和现场会面实时推进。中国项目已经足够多，但要成为真正的全球中心，还需要更强的活动组织、传播能力和行业号召力。 展会不是试玩会，而是一台发行机器 Gamescom有面向玩家的热闹，也有更关键的专业日。展台、试玩、媒体采访、直播栏目和晚间活动，共同构成了发行系统的一部分。 排队长不等于游戏一定成功，展位人流也不等于真实销量。真正重要的是，发行方如何选择重点项目、怎样组织媒体曝光、让哪些创作者出现在哪个舞台，以及怎样把现场热度转化成后续的愿望单、口碑和销售。 一家发行商带68款游戏，卖的不是“上架服务” 节目中提到，一家发行商在科隆带来了68款游戏。这个数字背后，不是简单的代理数量，而是一套长期积累的项目关系和服务能力。 成熟发行商的价值，往往从研发阶段就开始出现：帮团队判断产品方向、理解平台规则、设计宣传节奏、寻找媒体入口，也在项目遇到问题时继续给建议。发行不是最后一步的“帮你卖”，而是把研发、市场与全球玩家连接起来。 中国身影很大，但不能简单说成“半壁江山” 我们用展会数据库做了一个粗略统计：在可单独列出的901款游戏中，如果把研发、发行、投资、控股和海外工作室等不同关系都计算进去，和中国有关的项目比例可以到18.1%。 这说明中国游戏已经深度进入全球供给侧，但这不等于中国已经掌握全球议程。项目数量、展位面积、媒体声量、发行话语权和主办活动能力，是几种完全不同的力量。 AI在后台越来越有用，在台前却越来越敏感 老许在现场感受到一个很明显的矛盾：欧美开发者越来越担心Steam上的AI标签，尤其担心玩家把“使用AI”直接理解为低成本、低质量和缺乏创作诚意。 但与此同时，AI已经进入商务准备、资料检索、日程协调、代码和研发流程。问题不在于“用不用AI”，而在于AI是否直接进入玩家可感知的内容，以及团队是否能拿出足够好的最终作品。 AI可以做助理，信任仍然必须在线下建立 本期也讲了老许如何用AI整理历史关注项目、读取LinkedIn资料、规划会面顺序和避免日程冲突。过去依赖WhatsApp和记忆力的展会商务，如今可以被更系统地管理。 但AI不能替代行业关系本身。真正有价值的，仍然是那些知道谁在做什么、谁需要什么、哪些人值得被连接起来的行业节点。技术让人更快抵达关系，但不能替人建立信任。 中国不缺游戏，缺的是更大的全球舞台 展会最后回到一个更大的问题：什么时候ChinaJoy，或者另一个中国游戏活动，能够真正成为全球开发者、发行商、媒体和玩家都必须参加的目的地？ 中国拥有全球最大的手游市场、越来越多的跨平台项目和足够强的内容供给。下一步不只是“带更多游戏去科隆”，而是建立属于自己的国际活动、全球传播栏目和能够聚拢行业注意力的人。游戏出海走到今天，竞争的不只是产品，也是谁有能力定义舞台。 时间戳 00:00 老许六年后重返科隆游戏展 01:17 满街电动滑板车：科隆最直观的变化 05:06 德国街头的电动滑板车，供应链大多来自中国 07:33 欧洲不同国家，对共享出行的接受度并不一样 10:30 德国与荷兰：自行车文化如何改变城市交通 13:36 Devcom、Gamescom与专业观众日的区别 15:00 B2B展区为什么没有玩家展区那么热闹 16:24 开幕活动、预告片与科隆展的舞台价值 18:16 中国厂商很多，但真的算“半壁江山”吗 18:46 用官方数据库重新统计参展项目 19:30 901款可单独列出的游戏，统计口径是什么 20:42 如果把投资、发行和控股也算进来，中国占多少 21:27 一家发行商带68款游戏来科隆 23:03 这家发行商是怎么成长起来的 26:20 发行商的价值，从研发阶段就开始出现 28:03 发行不只是上架，还要给产品做判断 28:54 68款项目背后的长期关系网络 30:00 玩家排队都是海外观众，意味着什么 31:11 媒体采访、预告片和重点项目如何取舍 33:06 游戏展到底是一场玩家活动，还是发行策略 34:10 展位流量为什么不能直接证明游戏会成功 36:06 老许在科隆真正花时间的，是哪些地方 37:17 LinkedIn为什么比WhatsApp更适合现在的展会商务 38:47 用AI整理历史关注项目和会面目标 40:18 现场商务消息，为什么都回到LinkedIn 41:29 让AI提前读简历，帮忙准备每一场会 43:10 半小时一个会，怎样避免约到尴尬的组合 46:34 展馆、酒店和会面地点，如何决定商务效率 50:48 日程被塞满后，根本没有时间逛展 53:01 欧美开发者为什么开始抗拒AI 54:43 Steam上的AI标签，正在变成风险提示 57:33 编程用AI可以，玩家可见内容怎么办 59:26 一个纯AI Native游戏公司的现场案例 60:43 全流程AI自动化，能不能做出接近3A的游戏 61:41 如果AI Native游戏真的成功，会改变什么 62:51 行业老兵与Social Hub，仍然是展会里的关键节点 66:53 1700多家参展方的国家分布 68:30 巴西、荷兰、加拿大与中国大陆的参展数量 70:07 ChinaJoy什么时候能超过科隆 72:29 中国为什么需要自己的全球游戏活动和“游戏之夜”

本期是一集多主题正期：从AI编程工具和模型价格聊起，接着讨论《奥德赛》《欢迎来到龙餐馆》两部电影，再转向《影之刃》和《钟馗》的新预告，最后落到中国游戏如何走向海外，以及游戏公司是否一定要被资本和规模裹挟。 这些话题背后其实有一条共同的问题：当技术、内容和文化开始直接竞争时，什么东西能够真正穿透原有的壁垒？我们的判断是，包装、口号和文化符号都只能把人吸引过来，真正让人留下来的，还是作品本身的硬实力。 AI模型越来越便宜，差距却越来越难感知 我们先聊了最近几种AI编程工具的实际体验。模型价格、Token消耗、客户端体验和工作流，比单纯的模型榜单更影响真实使用感受。看起来免费的模型，也可能因为调用方式和使用强度迅速产生费用。 更值得讨论的是，开源模型与闭源模型之间的体验差距正在缩小。如果模型能力逐渐趋同，昂贵的闭源模型和巨额估值还能依靠什么维持？这不只是产品竞争，也可能影响整个AI产业的商业叙事。 《奥德赛》：把英雄史诗拍成对欲望和战争的反思 《奥德赛》没有只停留在神话冒险和视觉奇观上，而是重新审视了奥德修斯、阿伽门农以及特洛伊战争中的欲望、聪明和代价。 原著是为了传播而形成的英雄史诗，诺兰则把其中关于战争、献祭、家庭和回家的问题继续往下挖。奥德修斯的“小聪明”可以帮助他赢下一些局部，但未必能让他真正拥有更好的一生。回家也不一定意味着胜利，可能更像一场漫长的自我放逐。 《欢迎来到龙餐馆》：不用复制暴力，也可以讲反战 相比《奥德赛》的神话和战争，《欢迎来龙餐馆》从更具体、更日常的角度讨论了反战：当一个人被长期压迫之后，是否只能用同样的暴力去报复？ 这部电影最有意思的地方，是它没有把“解决冲突”简单地交给枪、坦克和特种部队，而是让食物、厨师和一把大勺子成为人与人重新建立联系的方式。那个“这个孩子虽然不是我们的孩子，但不也都是孩子吗”的判断，也把电影从民族叙事推向了更普遍的人性问题。 《钟馗》与《影之刃》：作品开始自己穿过文化隔阂 游戏部分讨论了《影之刃》和《钟馗》的新预告。我们尤其关注《钟馗》为什么能够让人感到惊艳：它并不是简单把中国符号贴到成熟的西方游戏框架上，而是在熟悉的动作游戏语言里，放入中国神话、人物和审美。 文化背景当然会造成理解门槛，但当游戏本身足够好，玩家会主动去了解钟馗是谁、这个故事从哪里来。文化不必先被解释成一套宣传口号，它可以先通过作品建立吸引力，再让玩家产生继续了解的兴趣。 真正的文化输出，不是把元素塞给别人 中国作品走出去，不等于把“外国的皮”和“中国的元素”简单拼在一起，也不等于反复强调自己有多么不同。更有效的方式，是先用全球观众已经能够理解的作品语言建立入口，再把自己的文化内核自然地带进去。 这也是为什么硬实力很重要：作品足够强时，文化隔阂会被明显削弱。中国游戏已经在技术、画面、动作、叙事和工业化生产上接近世界顶级水平，但这并不意味着可以停止学习，或者把行业竞争简单总结成“全面超越”。 游戏公司不一定非要做大 最后我们聊到即将参加Gamescom，以及游戏行业的人才流动。一些人正在离开游戏行业进入AI，也有人仍然愿意留在游戏行业，但不再追求融资、上市和无限扩张。 对一家公司来说，能够活下来，持续做自己擅长并且喜欢的东西，保持足够健康的利润和规模，也可能是一种更好的状态。不是所有公司都需要成为下一个巨头，“小而美”同样可以构成游戏行业长期活力的一部分。 时间戳 00:00 这一期为什么“什么都想聊”：AI、电影和游戏一次讲完 01:05 AI编程工具的实际体验与工作流差异 02:25 便宜模型并不一定便宜：几天花掉几百元 04:03 免费Alpha模型出现，模型差距开始变得模糊 05:25 如果开源模型追上来，闭源AI的高估值靠什么支撑 06:54 《欢迎来龙餐馆》和《奥德赛》：两个关于回家的故事 09:39 超出预期与低于预期：两部电影应该怎么比较 10:21 诺兰的《奥德赛》为什么没有完全满足IMAX期待 11:26 把荷马史诗拍成现代电影，诺兰改写了什么 13:08 从特洛伊战争到反战：先补《奥德赛》的历史背景 16:02 阿伽门农的盟约与特洛伊战争 18:00 一场战争打完，为什么所有人都没有真正赢 20:11 奥德修斯：英雄史诗里的聪明与小聪明 22:07 回家不是胜利，也可能是一种自我放逐 23:57 《蜘蛛侠》为什么被《奥德赛》的光芒压住 26:00 《欢迎来到龙餐馆》的反战，不复制暴力逻辑 28:01 为什么中国历史里少见把平民全部视为敌人的文化 32:00 用饭勺子征服人类：食物如何拉近人与人的距离 35:37 中国电影水平提升，不能只归因于“会讲故事” 37:45 从《龙餐馆》看中国电影的表达自信 39:29 游戏部分开始：《影之刃》与《钟馗》的新预告 40:04 《钟馗》为什么比《影之刃》更有冲击力 42:28 选钟馗这个题材，靠的不是文化自嗨 44:15 熟悉的动作游戏玩法，如何降低文化门槛 46:17 硬实力足够强，文化隔阂会被直接压过去 47:53 好作品不需要发行商替它背书 48:26 从GTA到中国3A，真正的竞争在哪里 50:01 《钟馗》相对《黑神话》的进步，是否来自全新技术 51:03 从水上进入水下：细节如何体现制作水平 52:18 中国神话资源丰富，但不能只做元素拼贴 54:42 手游买量成本和跨平台，行业竞争进入新阶段 56:06 下一个能颠覆核心规则的中国游戏会是什么 57:50 从游戏稀缺到内容过剩，用户如何倒逼行业升级 59:00 《钟馗》的海外表达：先让人看懂，再让人感兴趣 61:02 不能妄自尊大：中国游戏仍然有值得学习的地方 62:00 Gamescom前夕：为什么还要出国见人 64:00 游戏圈人才流动与海外市场的冷暖 66:04 有些公司不想做大：活下来、做喜欢的事也可以 68:11 游戏科学、米哈游与不同的公司生存方式

这一期是军事番外。我们从一则美国军舰在长期部署中失去电力、最终被拖走的新闻聊起，讨论的并不只是某一条船出了什么故障，而是一个更大的问题：一支拥有先进武器的军队，如果船厂、工人、维修系统和持续生产能力都在变弱，还能不能维持原来的全球作战姿态？ 随后话题从航母编队和美国海军的维护能力，转向俄乌战场上的远程打击、无人机、后方基础设施和防空弹药，再回到中国的远程火箭炮、军工产能、合成营和未来的机器人战争。表面上看是在聊装备，底层其实是在聊工业能力、组织结构和战争成本。 军舰趴窝，暴露的可能不是舰龄，而是维护系统 一艘接近服役年限的驱逐舰，在部署、换班和电磁管控的背景下突然失去信号和电力，最后需要拖船处理。军舰不同于普通民用设备，它必须具备冗余系统和损害管制能力，理论上不能因为一个环节故障就整体失去行动能力。 因此，真正值得讨论的不是“这条船是不是老了”，而是它背后的维护、备件、人员训练和应急抢修体系是否还在正常运转。 去工业化先从工人和维修能力开始 军舰可以造出来，不代表它能够长期保持战斗力。船厂订单减少、熟练焊工老龄化、年轻人不愿意进入产业工人岗位，以及维修能力大量外包，都会让军队逐渐失去原本掌握在自己手里的技术能力。 我们把这看成一个负向循环：民用造船能力下降，军工体系失去稳定的人才和供应链；维护成本不断上升，能够正常维护的装备越来越少；装备越少，整个系统就越难维持原来的全球部署规模。 无人机打到后方，战争才真正进入日常生活 俄乌战场的变化，不只是前线部队互相争夺几公里土地。远程导弹和无人机开始攻击后方城市、港口、仓库、炼油厂和物流设施，战争逐渐从前线扩散到普通人的购物、能源和生活供应。 当原本远离战场的大城市也开始受到影响，社会对战争的感受就会发生变化。我们也讨论了俄罗斯不同地区、不同民族和不同阶层之间的距离：有些人仍然可以维持原来的生活，有些人却已经为战争付出了巨大代价。 武器的射程不等于战斗力，能造多少才是底牌 远程火箭炮、炮弹、防空导弹和反无人机武器，都不仅是性能参数的问题。射程越远、精度越高，往往意味着更高的制造和补充成本；而战争一旦进入持续消耗阶段，单件武器的先进程度就必须和产能、弹药库存、维修速度放在一起考虑。 老许提出了一个关键追问：如果激光反无人机的单次拦截成本很低，为什么不能大规模使用？问题就在于，战争中的攻防成本并不对称，技术优势只有在能够稳定生产、持续部署时，才会真正转化成战场优势。 技术碾压和消耗战，是两种完全不同的战争 海湾战争展示过技术装备形成代差之后的碾压效果。先进的制空权、巡航导弹、坦克和通信系统，可以让一支看似强大的军队迅速失去作战能力。 但如果双方的武器水平接近，战争就会进入另一种模式：比拼弹药、工业、后勤、人员补充和经济承受能力。技术必须领先到足以形成代差，否则“高科技军队”最终仍然可能陷入反复消耗。 合成营与机器人：战争单位正在向下移动 传统军队依靠层层放大的组织架构管理兵力，而现代技术装备正在被不断下放到更低层级的作战单位。过去需要更高层级才能调动的火力，如今可能被配置到旅、营甚至更小的作战单元。 这会改变指挥权、人员规模和作战单位的结构。我们也讨论了合成营、无人机和机器人可能带来的变化：未来的核心问题可能不再是一个军官能管理多少人，而是一个系统能够同时调动多少机器、维持多少火力，以及谁能承担持续消耗的成本。 节目最后回到一个朴素的判断：战争归根结底还是工业和经济问题。先进武器很重要，但真正决定一场长期战争的，往往是能不能持续造出来、修起来、补上去。 时间戳 01:28 美国驱逐舰与航母编队是怎么协同工作的 04:00 长期部署的航母打击群，人员和装备会发生什么问题 06:16 军舰突然失去信号与电力，为什么会引发警觉 08:00 军舰不是普通设备：为什么理论上不能全舰停电 09:25 美国海军的维修养护能力是否正在下降 10:27 从船厂订单到军工体系：去工业化的负向循环 11:41 熟练焊工老龄化，产业工人正在断代 14:04 维修外包之后，军队自己还剩多少能力 15:12 爱国者导弹与防空弹药为什么会出现压力 16:39 乌克兰开始攻击俄罗斯后方 18:32 当战争波及后方，普通人会改变对战争的感受吗 20:13 俄罗斯不同地区和民族之间的战争距离 21:32 炸仓库、炼油厂：攻击民生设施意味着什么 23:10 激光反无人机，为什么关键在成本和产能 24:05 海马斯火箭炮如何攻击高价值目标 26:00 炮兵射程与前线火力范围 28:00 无人机出现后，炮兵阵地为什么越来越脆弱 30:00 炮弹口径标准化带来的取舍 32:00 中国远程火箭炮与射程限制 34:00 远程火箭炮到底贵不贵 36:00 技术优势之外，中国的生产能力意味着什么 38:00 从军工车间看持续生产能力 40:00 美国为什么需要维持“战无不胜”的形象 41:30 中国长期的防御姿态与战略表达 42:00 “我兜里还有更狠的”：战略威慑如何形成 44:00 从“钢多气少”到工业能力变强 45:26 从人命廉价到装备消耗：战争成本如何变化 47:15 海湾战争展示了怎样的技术代差 48:00 从班、排、连到旅、师：传统军队的组织架构 51:16 技术装备下放，为什么会改变作战单位 53:35 合成营是怎么来的 54:05 美国的合成营经验为什么未必适用于大国战争 56:11 俄乌战争为什么暴露出消耗战本质 57:30 技术优势必须达到什么程度，才能真正碾压 59:06 建制混乱与堆人头：消耗战中的组织问题 61:37 机器人战争会不会重写军队组织结构 62:01 无人机攻防的成本不对称 62:24 战争最后还是能源与经济的消耗战

本期继续《权力》系列，讨论书中的第五章“谁拥有资源，谁就有权力”和第六章“关系是永恒的王道”。 没有权力、没有职位、还只是组织里的小角色时，究竟能先积累什么？答案不只是笼统的“人脉”，还包括信息、稀缺技能、时间和精力、外部影响力，以及把不同的人和资源连接起来的能力。很多看似不起眼的东西，只要放进正确的场景，就可能变成别人需要的资源。 关系也不是简单地认识更多人、参加更多饭局。它可以被拆成建立、维持和使用三个动作，也可以被做成一套持续运行的系统：认识不同部门和行业的人，保持弱连接，在合适的时候交换信息和建议，并让自己成为不同圈层之间的桥梁。 先拥有别人需要的资源 给领导当助理、组织行业活动、整理高层关心的信息，为什么容易获得机会？因为这些位置虽然未必拥有正式权力，却能够接触到信息、人物和机会。 我们还讨论了专业知识、稀缺技能、证书、时间、精力、金钱，以及自媒体影响力如何成为资源。养猪、做饭、装修、开挖掘机，这些能力在日常生活里可能不起眼，但一旦进入需要它们的场景，就会立刻变得有价值。 获取资源的五条路径 书中给出的路径包括：善待他人，去做重要的小事，主动寻找并利用资源，创造属于自己的独特资源，以及利用互惠原则。 关键不在于“做过很多事”，而在于是否做了对特定的人、特定的组织真正有价值的事。很多时候，小角色无法直接提供巨大帮助，但可以先提供一个具体、及时、别人确实需要的帮助。 关系会形成正反馈 人际关系会提高可见度，可见度又会提高获得机会和权力的可能性。地位提高之后，建立新关系会变得更容易，新的关系又会反过来带来更多信息和机会。 我们也聊到，线上联系虽然方便，但并不能完全替代线下见面。行业展会、正式活动和面对面的交流，仍然是建立信任、重新激活旧关系的重要场景。 把人际关系拆成可执行动作 书中把关系行为拆成六个维度：建立、维持和使用内部关系；建立、维持和使用外部关系。 其中，跨部门关系尤其有价值。来自其他部门的人，可能知道你所在部门无法直接获得的信息，也可能提供直属上级不会直接告诉你的工作建议。关系的价值，往往就藏在这些信息差里。 弱连接与结构洞 家人、直属领导、同事属于强连接，但真正能把人带到新领域、新机会中的，很多时候是弱连接。那些一年才联系一次、来自其他行业、平时并不熟悉的人，反而可能带来你原本接触不到的信息。 当一个人连接起两个原本缺少联系的圈层，他就占据了“结构洞”，成为不同群体之间的桥梁。跨行业交流、混合行业的学习环境、甚至办公室里的座位安排，都可能创造这种连接。 关系维护必须系统化 弱连接不是加完联系方式就自动存在。它需要被定期激活，可以通过日历和提醒安排联系，也可以用一条与对方行业相关的新闻、研究或观点重新开启对话。 但关系网络也有现实的规模限制。联系人达到一千、三千甚至更多之后，不可能对每个人保持同样频率的互动。更可行的方法，是找到真正重要的关系节点，用有内容的信息维持连接，而不是机械地群发问候。 节目最后预告下一章：权力是演出来的，以及如何建立自己的声望。 时间戳 03:15 节目编号与系列内容如何整理 04:54 第五章：谁拥有资源，谁就有权力 06:53 没有权力时，也能先获得什么资源？ 08:42 给领导当助理：靠近权力如何转化为机会 10:26 小角色如何接触大咖：组织者与关系节点 11:34 把信息资源变成自己的优势 15:02 把自己训练成领导身边的垂直信息模型 16:24 获取资源的五条路径 17:42 善待他人，也要做重要的小事 19:32 积极寻找并利用资源：把A和B连接起来 21:26 创造独一无二的资源，以及互惠原则 24:12 证书、专业知识和稀缺技能也能成为资源 25:37 养猪、做饭、装修：技能到了对的场景就值钱 27:07 时间、精力、金钱和自媒体影响力 29:32 外部影响力如何在换工作时变成机会 31:00 第六章：关系是永恒的王道 33:00 关系、可见度和权力之间的正反馈 34:47 重新建立关系：线下见面为什么仍然重要 36:57 线上社交能不能替代线下关系？ 39:14 人际关系与职业生涯、薪资增长的相关性 40:09 把人际关系拆成六个行为维度 42:09 跨部门关系如何提供工作中的私下建议 45:50 外部关系的建立、维持与使用 47:18 与同行交流专业技巧，也是在交换信息 48:46 为什么弱连接可能比强连接更有用 50:56 认识各行各业的人，做跨行业的人 52:44 结构洞与关系节点：成为不同圈层之间的桥 54:54 从办公桌座位到咖啡间：关系机会藏在动线上 56:22 用日历和提醒，把关系维护变成系统 58:08 游戏行业中的结构洞案例 59:45 弱连接需要被定期激活 61:00 一千、三千、八千联系人：关系维护的规模难题 62:01 用相关信息重新激活弱关系 64:46 AI虚拟细胞：跨行业弱连接如何提供解释

这期从一个韩国教会经营加密货币交易所的故事开始，聊的却不只是币圈。这个案例真正有意思的地方在于：它如何把一张稀缺牌照、一批线下教徒、一个海外工具产品和一套积分体系，拼成一个能够持续吸引资金的商业模式。 我们沿着这个故事拆解了一个更普遍的问题：为什么有些商业模式能够快速增长，甚至让参与者形成近似宗教式的信念？它们往往并不是单纯出售产品，而是在出售一种确定性，让人相信自己能够获得收益、摆脱焦虑，或者参与一件“只有少数人看懂”的大事。 AI发展太快，做应用必须尽快落地 节目开头先谈到 AI 的两个方向：一边是大模型、AGI 和基础科学研究，另一边是尽快把技术变成能赚钱的应用。 现在很多项目如果不能及时发布、及时产生收益，过几天就可能被更强、更便宜的模型替代。对普通团队来说，最现实的策略可能不是等待一个宏大机会，而是找到明确需求，把产品尽快做出来并验证商业价值。 我们也聊到一个面向商务接待的“大众点评”式工具：真正有价值的 AI 应用，往往不是技术最复杂的，而是抓住了一个具体、频繁且有人愿意付费解决的问题。 牌照、教会和一群失去位置的人 故事中的关键机会，来自韩国短暂开放的虚拟货币交易所牌照。牌照随后因政策变化变得稀缺，但真正让这门生意运转起来的，并不只是牌照本身，还包括技术团队、销售渠道和一批能够被组织起来的用户。 疫情切断了韩国教会原有的线下集会和募资方式，于是他们开始寻找新的线上渠道。日本的中老年信徒群体，则提供了另一种特殊资源：他们有钱、有时间，也更容易在退休后寻找新的身份、社交关系和精神寄托。 这不是对某个群体的简单嘲讽，而是说明一门商业生意首先要找到明确的用户处境：他们缺什么、害怕什么，以及什么东西能让他们重新感觉自己有价值。 从工具用户到社区成员，积分把注意力变成资产 这套模式最值得分析的部分，是它如何把一批原本只想免费使用工具的人，转化为平台用户。 第一步是社区化，把分散的工具用户聚拢到私域和社区中；第二步是把点赞、评论、浏览、登录等行为全部积分化；第三步是把积分兑换成比特币，让用户觉得自己的注意力正在变成资产。 积分在这里不只是奖励，而是把用户行为量化，并进一步包装成一种“可交易的价值”。用户越频繁地登录、点击、观看和参与，平台就越能积累注意力，用户自己也越容易沉浸在数字不断增长的反馈里。 免费试用、钱包和量化工具如何制造飞轮 平台并没有让用户立刻把奖励提现，而是把比特币放进自家的钱包和交易所账户，再提供一段时间的免费量化工具试用。 用户看到账户里的数字增长之后，往往会先留下资金，再购买工具，最后投入更多资金。这个过程的关键不只是收益率，而是把“我正在赚钱”的感觉持续可视化，让用户相信这个系统确实有效。 节目也明确提醒，这类模式涉及明显的金融和法律风险，不应被当成可复制的投资建议。我们讨论的是它如何制造信任、转化用户和放大资金，而不是建议听众参与类似项目。 加密货币为什么蹭不上 AI 过去加密货币、NFT、元宇宙等概念经常追逐市场热点，但这一次 AI 热潮似乎没有给它们留下同样的空间。 一方面，AI 吸走了大量资本、算力和人才；另一方面，AI 的技术门槛和基础设施要求更高，不是简单换一个概念、发一个代币就能参与。比特币挖矿需要显卡和数据中心，而 AI 公司正在以更强的融资能力争夺同一批资源。 这个变化也影响游戏行业：如今一个项目如果完全不带 AI 概念，甚至很难获得注意力。资本不仅在投资产品，也在投资叙事。 AI公司为什么越来越像宗教组织 节目随后从加密货币转向 AI 公司，讨论 Anthropic 的高估值、硅谷创始人的极端叙事，以及“只有我们能够拯救世界”这类信念。 很多高速增长的商业模式，都有一部分近似宗教的结构：一个具有强烈个人魅力的领导者，一套普通人难以验证的宏大目标，以及一个相信自己正在参与未来的人群。融资共识本身，也可能成为一种信仰：只要足够多的人相信未来会发生，今天的估值就可以继续向上。 这并不意味着这些公司一定是骗局，而是提醒我们，技术价值、商业价值和群体信念，有时会同时参与一家公司估值的形成。 人为什么需要确定性 宗教、投资和某些商业模式的共同点，可能都在于它们回应了人的不确定性焦虑。 人无法控制天气、财富、衰老和未来，于是会希望有人告诉自己：只要按照某种方式行动，就能获得结果。每月百分之二十的收益、某个技术一定会改变世界、某种组织能够解决人类终极问题，本质上都是对确定性的承诺。 问题在于，真正的世界很少提供这样的确定性。越是无法验证、越是宏大的承诺，越需要依靠组织、领袖和群体共识来维持。 最后我们留下一个开放问题：如果未来每个人都有自己的 AI Agent，AI 会不会也形成新的信仰系统？而一个没有焦虑、没有死亡意识的 AI，又是否会被同样的方式说服？ 时间戳 00:00 AI发展分成两条路：基础研究与应用赚钱 01:22 AI应用为什么要先落地，而不是等待大机会 02:29 产品如果不及时发布，几天后就可能被替代 03:36 一个商务接待版“大众点评”式应用 05:17 从具体工具聊到奇特商业模式 06:12 商业的本质：先明确目标，再解决问题 06:48 韩国虚拟货币交易所牌照的机会 08:23 绝版牌照与执行力，如何变成商业入口 09:17 技术团队、产品和客户，交易所缺一不可 10:31 ICO出现之后，交易所如何寻找用户 11:44 疫情切断线下教会，新的募资渠道出现 13:35 这套商业模式为什么能精准找到销售人群 14:17 韩国牌照、日本市场与教会渠道 15:08 日本退休男性的身份落差 16:26 “粗大垃圾”：退休之后的人为什么更容易寻找寄托 18:29 新兴产业、加密货币与重新证明自己 19:01 教会信徒如何被转化成交易所用户 20:37 一个海外工具产品如何被包装成金融故事 21:27 工具用户的问题：免费、下沉，而且不会主动付费 22:45 社区化、私域和用户行为积分化 23:55 注意力如何被量化成“资产” 24:29 积分兑换比特币，用户为什么会兴奋 25:27 网赚游戏与加密货币模式的结合 26:19 钱包、交易所和量化工具如何闭合 27:11 免费试用如何让用户留下资金 27:42 看到收益之后，用户开始主动加仓 28:08 飞轮转起来：收益、信任与更多投入 28:45 交易所被封，故事最终走向悲剧 29:54 加密货币为什么追不上 AI 热潮 31:08 算力、资本和注意力都被 AI 吸走 32:18 Anthropic 高估值背后的市场共识 33:18 硅谷创始人的极端叙事与“宗教感” 34:33 好商业模式为什么都在击中某种共同心理 36:42 宗教和投资都在出售一种确定性 38:00 如果 AI Agent 也形成宗教，会被谁说服

这一期终于复更。过去两周，AI行业像突然快进了两年：视频模型开始能在普通显卡上运行，模型价格被一轮轮打下来，开源模型追上甚至超过闭源产品，Google、Anthropic和OpenAI都在重新寻找自己的位置。 但模型越来越强，并不意味着所有人都能因此赚钱。相反，当生成能力变得便宜而充足，真正稀缺的东西开始换了：用户、分发、商业化、审美判断，以及能够做出真正好产品的人。 视频模型开始从“神迹”变成基础设施 老许测试了本地视频模型：虽然速度和效果还比不上最强的商业模型，但普通显卡已经可以跑起来，动作、表情、长镜头和多模态能力都达到“能用”的程度。视频生成不再只是少数公司的高价服务，而开始向更普通的创作者和开发者开放。 问题也随之出现：如果一部电影可以更低成本、更短周期地生产，观众还愿不愿意为它支付传统电影的价格？当供给无限增加，院线、平台和用户的时间都不够用了，AI电影的商业闭环并不会因为制作成本降低而自动成立。 AI不是应该服务所有人，而是先服务能做出好东西的人 关于视频模型究竟应该偏向 B 端专业生产，还是开放给 C 端用户做 UGC，我们展开了分歧。纯粹把工具交给所有人，并不会自动产生优质内容。大多数人即使拥有生成能力，也未必能做出有节奏、有判断、有审美的作品。 因此，AI可能不会首先带来创作者的全面民主化，而是先强化专业团队和少数高水平个人的优势。工具把生产门槛打低之后，作品之间的差距反而会更多地体现在创意、品味和分发能力上。 音乐可能被“垃圾供给”淹没，但真正的大师会更贵 我们从 AI 音乐谈到一个更普遍的现象：如果模型可以一次生成上亿首歌，供给会迅速超过人的注意力。最后竞争的可能不再是作品质量，而是生成数量、获客成本和 ROI。 这会让大量中等水平的创作者被挤出去，也会让真正具有独特创意和辨识度的人更加稀缺。王立萍式的作曲家之所以仍然有价值，不是因为他们比 AI 更快，而是因为他们能在无数“听起来像音乐”的东西里，做出真正让人停下来的作品。 AI让一人公司更强，但不会替你找到客户 节目进一步讨论 OPC，也就是一人公司。AI让一个人同时拥有研发、设计和制作能力，但这并不等于这个人就能赚钱。 销售人员本来就拥有客户，因此可以借助 AI 快速做出满足客户需求的产品；纯技术人员即使能把产品做出来，如果没有用户、渠道和推广能力，仍然可能无人问津。老许也以自己之前快速做出游戏原型、却没有带来访问量的经历说明：生产能力和获客能力是两件不同的事。 当 AI 带来的产品供给增长远远超过用户时间和消费能力的增长，所有人都会更难获得注意力。未来的竞争，不只是“谁能做”，而是“谁能让用户看见、理解并愿意付费”。 DeepSeek V4 Pro把价格战打到“斩杀线” 本期还讨论了 DeepSeek V4 Pro、Kimi、千问、Claude、Codex 等模型之间的价格和能力竞争。一个模型即使只比另一个模型强几分，只要价格是后者的十分之一，用户就很难继续保持原来的品牌忠诚。 模型市场正在出现一种非常残酷的变化：能力差距缩小，价格差距却被迅速拉开。闭源模型过去依靠安全、稳定和性能建立的价格护城河，正在被开源模型和低价模型一点点冲掉。 Google的问题不是没有人才，而是不知道人才究竟该为谁工作 我们从 Google 的内部调整谈到大公司的结构性矛盾。Google 同时拥有科学家、数据、硬件、操作系统和搜索业务，但这些资源并不会自动汇聚成一个正确的 AI 战略。 一部分人想推动 AGI 和硬科技，另一部分人则必须考虑搜索、广告和公司经营。当技术理想与商业目标越来越不一致时，最优秀的人才可能离开大公司，去追求自己认为更重要的科学问题。钱和平台有时能吸引人才，却未必能留住他们。 小公司和中型公司有机会，但必须做得足够垂直 节目中还讨论了杨立昆的世界模型、持续自我训练的模型，以及这些模型对游戏行业的意义。真正有潜力的方向，未必是再做一个“什么都懂”的通用模型，而可能是针对魂系、赛车、关卡、叙事或某一种玩家体验，做极其垂直的模型。 但这条路也面临现实问题：游戏公司未必付得起顶级 AI 科学家的价格，而顶级科学家追求的往往不是一份更高薪的普通工作，而是参与下一次技术突破的机会。 蔡浩宇的问题，也许不是能力不够，而是做得太远 我们谈到蔡浩宇从游戏制作转向通用大模型和人类情感模型的选择。节目中的判断是：他当然有能力做出优秀的产品，但更适合从自己真正理解的垂直领域出发，而不是直接试图解决“人类共同情感”这种远超自身经验范围的问题。 如果他去做二次元、宅男情感、魂系游戏或某个具体游戏品类的模型，节目中对其前景反而更乐观。真正的问题不是有没有钱，而是钱是否被投入到自己最懂、最有机会形成优势的地方。 Roblox缺的从来不是游戏，而是商业化和外部扩散 Roblox一直被视作 UGC、游戏平台和游戏生产的未来，但节目重新审视了它的困境：平台并不缺游戏，甚至可能已经多到无法筛选；它缺的是能在平台之外独立成立的好产品，也缺的是把用户时间变成收入的商业化能力。 如果 AI 继续让 Roblox 里的游戏数量膨胀，结果可能不是更多好内容，而是更多低质量内容。垃圾越多，用户越难找到真正值得玩的东西；平台占用了用户时间，却没有形成足够的消费和外部传播，这种商业模型就会越来越脆弱。 Gemini进入操作系统，Google想把所有业务重新接到 AI 上 后半段我们讨论 Google 把 Gemini 放到手机操作系统底层，以及它可能推进的机器人和硬件策略。Google真正焦虑的并不是某一款手机，而是 Android、开发者和搜索业务的底层控制力可能被逐步削弱。 如果 AI 能成为比操作系统更有粘性的用户入口，Google 就有机会把搜索、硬件、开发者和机器人重新绑定到 Gemini 上。它需要的不是单独卖一个模型，而是让 AI 成为所有业务的主干。 从脑机接口到“AI涌现就是人的开悟” 节目最后进入更偏思辨的部分：脑机接口是否能够直接用神经信号训练 AI？人的预训练和后训练，是否也可以类比模型训练？AI 的“涌现”和人的“开悟”，是否对应着同一种规律？ 我们把话题落回一个更简单的判断：如果人生的意义是“创造新的可能性”，那么人真正应该做的就不是重复机器已经会做的事，而是不断制造新的组合、新的体验和新的惊喜。AI可以替我们消耗更多 token，但不能替我们决定什么值得被创造。 时间戳 00:00 复更后的 AI 两周：为什么像过去了两年 01:04 本地视频模型开始进入普通显卡 02:44 视频生成已经“能用”，但还不等于能商业化 03:55 对口型、声音和多模态能力的现实限制 04:53 视频模型开始打价格战，皇冠上的明珠正在降价 05:56 AI不能把所有人的财路都断掉 06:54 8K、院线和 AI 电影的商业闭环 07:33 AI电影足够便宜之后，观众还愿意买票吗 08:49 视频模型应该服务 B 端，还是开放给 C 端用户 10:31 AI音乐如何把创意行业变成数量竞争 11:22 做音乐加 MV 的应用，为什么可能只是短期红利 12:11 AI重做《红楼梦》音乐，为什么听起来没有记忆点 14:01 AI让头部 OPC 赚得更多，却让更多人失去机会 15:41 有客户的人，比只会研发的人更占优势 16:56 产品做出来却没人访问：生产能力不等于获客能力 19:22 DeepSeek V4 Pro把模型价格打到什么程度 20:36 “斩杀线”出现：便宜模型如何冲击闭源产品 21:29 Kimi、DeepSeek与美国闭源模型的价格震荡 22:24 Google内部人事变化，为什么比模型发布更重要 23:11 Google为什么从 AI 领先者变成了追赶者 24:17 DeepMind 与 Google 核心业务之间的冲突 25:00 科学发现和搜索变现，究竟谁应该优先 26:30 没有明确目标和数据，AI科学研究如何继续 27:31 大公司有钱有人才，却未必能实现自己的梦想 28:38 Meta的单卡游戏模型，真的能改变游戏生产吗 30:30 Qwen、Kimi与新模型的能力差距正在缩小 31:29 微信大模型的高分，为什么还需要实测 32:37 千问与 DeepSeek 如何快速追上闭源模型 33:40 开源模型越来越强，用户为什么还要为闭源付费 34:33 能力差两三分，价格却可能差几十倍 35:59 Codex如何接管其他工具的工作进度 36:30 Anthropic为什么在一个月内连续失去优势 38:04 闭源模型的“安全”叙事还能维持多久 38:43 杨立昆世界模型：真正颠覆，还是等待实测 39:56 持续自我训练的模型，为什么更像 AGI 41:07 实时吸收玩家反馈，可能改变游戏 AI 42:52 伊利亚的理想主义：AI是否应该永远与人类对齐 43:45 AI失控和科学伦理，为什么很难靠规则拦住 45:23 蔡浩宇的实验性产品：有钱之后为什么还要不断试错 46:24 科学家、艺术家和游戏制作人，能力边界并不相同 47:34 为什么“懂游戏”不等于“懂通用人性” 49:35 蔡浩宇更适合做垂直的游戏模型 50:36 游戏公司为什么付不起顶级 AI 科学家的价格 51:51 做 AI 的人离开大公司，可能不是因为钱 53:22 Roblox的故事开始破灭：它真的缺游戏吗 54:04 Roblox一年蒸发大量市值，问题出在哪里 55:08 Roblox真正缺的是商业化和平台外的成功 56:42 生成更多游戏，可能只是制造更多垃圾 57:37 用户时间、消费数据和平台经营能力 58:05 Gemini进入手机操作系统底层 58:52 Google为什么想把所有业务重新绑到 AI 上 59:41 Google的底层焦虑：Android、开发者和搜索 61:09 AI如何成为 Google 的下一条商业主干 62:08 Gemini机器人与 AI 搜索的变现压力 63:16 脑机接口：能不能用神经信号训练 AI 64:15 一万个小时的神经语言数据，究竟是不是魔法 65:29 从模型训练谈到人的预训练和后训练 66:28 人脑也是一个模型吗：基座与后训练的关系 67:27 AI的涌现，是否对应着人的开悟 68:18 人生的意义，也许是创造新的可能性 69:55 连造物主都需要惊喜 70:30 不要重复别人做过的东西，AI真正稀缺的是新可能 71:38 人们是不是忘了自己也可以思考

这一期终于复更。我们从泡泡玛特和 Labubu 谈起，重新讨论一个之前做 IP 系列时反复出现的问题：一个 IP 到底应该先有完整故事，再逐步开发周边、游戏和线下消费，还是可以先让人一眼喜欢上，再慢慢补充故事和文化？ 泡泡玛特提供了一个非常典型的反例。它没有依赖漫长的故事铺垫，却通过形象、盲盒和随机性迅速建立了消费关系。我们进一步把这个逻辑带到游戏里：抽卡、随机掉落、装备组合和盲盒为什么让人反复尝试？如果一个系统把所有最佳组合都直接交给玩家，所谓“千变万化”可能反而会失去乐趣。 节目中还讨论了《八仙》和《功夫女足》。对《八仙》的评价并不只是“好不好看”，而是进一步拆解它为什么显得成熟：角色数量很多，却能留下清晰印象；笑点、CP、人物动作和传统神话细节之间有比较精细的配合；它一方面学习了好莱坞成熟的商业化叙事，另一方面也保留了中国神话的文化传承。 IP不一定先讲故事，但必须先建立吸引力 传统 IP 开发往往默认一条路径：小说、漫画、动画、电影、周边，再到线下乐园。泡泡玛特把这条路径反过来了：先用一个形象完成消费，再让用户在消费过程中逐渐理解它。 这并不意味着故事不重要，而是故事不一定是用户第一次接触 IP 的入口。对于今天注意力越来越短的用户来说，“十秒炸”可能比完整世界观更重要：先让人觉得这个形象、游戏或玩法有意思，用户才愿意继续了解后面的内容。 随机性不是缺陷，而可能是游戏和商业模式的核心 我们从盲盒聊到抽卡，再聊到装备组合。真正有效的随机性，不只是增加内容数量，而是让玩家始终保留一点“下一次可能不一样”的期待。 如果玩家可以自由拆解所有零件，并迅速拼出最优解，系统看似提供了无穷组合，实际却可能很快被破解。随机性之所以有价值，正在于它保留了不可完全预测的部分，也让玩家愿意反复尝试。 《八仙》学到的，不只是好莱坞的外形 我们把《八仙》和《哪吒》、好莱坞动画放在一起比较。节目中的判断是，《八仙》并非简单模仿，而是在角色塑造、笑点控制、群像调度和叙事细节上，确实吸收了一部分成熟经验。 尤其是多个角色同时登场时，每个角色都需要有对应的形象、动作、语言和人物关系。传统神话人物也不能只剩一个名字，而要通过服装、行为、细节和关系重新变得可信。真正困难的地方，是既要有大胆再创作，也要知道哪些文化细节不能随便丢掉。 “十秒炸”与电影的大屏幕，可能是两种不同的入口 泡泡玛特的优势，是让用户在第一眼就喜欢上一个形象；电影的优势，则是通过黑暗影院、大屏幕和相对封闭的消费场景，让观众愿意连续投入两个小时。 因此，泡泡玛特并没有完全取代迪士尼式的 IP 路径。更可能的情况是：先用视觉和消费场景让用户产生兴趣，再用电影、游戏、乐园和周边把关系不断延长。IP 的关键不是只有一个入口，而是能否把不同入口连接成循环。 一个 IP 需要不止一层故事 节目借《哪吒》和《功夫女足》讨论了“第二层故事”与“第三层故事”。第一层可能是角色本身的冒险，第二层是观众能够投射进去的普遍情绪，第三层则可能来自作品之外的社会意义、文化讨论或创作奇迹。 多层故事的价值在于，它能让不同的人从不同角度进入同一部作品。有人因为角色和剧情喜欢它，有人因为文化认同喜欢它，也有人因为“一个小团队做成了大作品”而喜欢它。IP 只有一层表达时，扩散空间往往会比较有限。 中国IP出海，先让人喜欢，再让人理解 节目讨论了一个重要问题：中国游戏和文化产品出海时，到底应该使用“外国的外壳、中国的内核”，还是反过来？ 我们的讨论并没有把它总结成固定公式，但提出了一种可能的路径：先用海外用户容易进入的视觉形式、类型结构和情感机制建立兴趣，再逐步把中国的价值观、审美和文化细节放进去。很多海外用户并不是先主动研究中国文化，再来接触中国 IP，而是先被游戏、美术或角色吸引，之后才回头了解西游记、京剧、武侠或其他文化背景。 ChinaJoy正在出现更多不一样的中国内容 最后我们回到这次 ChinaJoy。节目观察到，展会上除了大厂和传统网游之外，国产单机、独立游戏以及带有更强中国个性的新作品越来越多。它们不再只从仙侠、武侠、三国和西游里寻找题材，也开始尝试更广泛的中国经验和文化表达。 我们也聊到展会中的海外参与者，以及 ChinaJoy 和 Gamescom 之间可能发生的变化。一个更有信心、更多元的中国游戏行业，最终需要的不只是更多作品，也需要更成熟的 IP 设计、商业化意识和面向全球用户的表达能力。 时间戳： 00:00 复更之后继续聊 IP：从八仙、功夫女足和泡泡玛特开始 01:12 泡泡玛特为什么能卖过有故事的 IP 02:08 盲盒给 IP 和游戏带来了什么 03:11 游戏失去随机性，乐趣可能也会消失 04:31 装备自由组合为什么未必是好设计 05:27 Labubu 能不能被方法论直接复制 06:12 老 IP 全部改成盲盒，会不会是一种套利 07:14 宝可梦、球星卡和抽卡：为什么有些 IP 更适合随机性 08:29 《八仙》与《哪吒》的第一轮比较 09:18 《八仙》为什么会让人联想到好莱坞动画 10:31 学习好莱坞不等于东施效颦 12:10 中国动画如何先学习，再形成自己的创新 14:13 多角色群像：为什么好莱坞的工业经验仍然重要 15:20 《八仙》的笑点为什么不容易让人尴尬 16:18 从追光到《八仙》：国产动画的质量差异 18:15 老许为什么强烈推荐《八仙》 20:11 幽默、CP 和观众情绪：作品如何击中不同人群 22:25 角色原型如何变成动画人物 24:35 细节塑造如何让古老神话重新成立 26:26 何仙姑与铁拐李：为什么传统关系不能随便改 28:08 从高刺激内容到慢长剧：观众真的没有耐心了吗 30:12 年轻用户的注意力越来越短，IP该如何进入 31:53 电影为什么仍然拥有独特优势 33:09 游戏和形象需要“十秒炸” 34:57 泡泡玛特与迪士尼：两条 IP 消费路径 36:22 BCG《中国 IP 的全球崛起之路》提出了什么 37:45 海外用户为什么常常先爱上中国 IP，再去理解故事 39:02 《黑神话：悟空》和原神：游戏如何成为文化入口 40:19 中国文化出海，应该用什么样的“皮”和“核” 41:26 老外的皮、中国的核，可能是更常见的路径 43:01 韩国娱乐产品为什么提供了另一种反向案例 45:45 先用容易接受的内核，再逐步放入中国文化 47:15 中国市场与全球市场，IP是否应该从第一部就兼顾 48:29 中国内核过深，可能会限制后续出海 50:19 IP 不必先走完“故事到周边”的传统路径 51:35 一个 IP 为什么需要第二层、第三层故事 52:26 《哪吒》的多层故事：角色、情绪与票房奇迹 53:37 《功夫女足》的民族情绪与文化定位 55:05 “还星爷一张电影票”：作品如何叠加新的情感意义 56:04 《八仙》的商业化设计为什么还不够充分 58:14 ChinaJoy上的国产单机与独立游戏 58:35 中国游戏题材正在从传统 IP 走向更多元的文化表达 60:39 外国人重新出现在 ChinaJoy：展会的全球化变化 61:00 ChinaJoy 与 Gamescom，未来谁会成为更多人的选择

这期节目，我们在外地连线录制，赶在时效性彻底失效之前，紧急聊了聊过去两周AI圈和游戏圈最炸裂的几个事件。从月之暗面突然放出的开源模型Kimi3，到Steam上AI游戏的真实生存报告，再到比亚迪杀入机器人赛道、长鑫上市震动全球存储芯片格局——我们在这一片喧嚣中，试图找到那些真正值得关注的信号。 Kimi3：国产开源模型的“核弹”，还是算力饥饿的猛兽？ 月之暗面发布的Kimi3模型，无疑是过去两周最重磅的消息。这款开源模型在编程和长程任务上的表现，让不少深度测试者给出了“介于Claude 5.5到5.6之间”的评价，几乎追平了目前最强闭源模型的水准。我们有朋友用Kimi3一句话生成了一个包含服务器端和多人在线的完整游戏，虽然bug不少，但整体可用度令人惊讶——要知道，同样的工作量如果用Claude来做，光是API费用就可能让人望而却步。 Anthropic的CEO在国会听证会上酸溜溜地暗示Kimi3可能“蒸馏”了他们尚未发布的模型，这番言论本身就成了一个反向认证：如果它真的很差，根本犯不着用这种话来贬低。事实上，多位实际用上的测试者反馈，Kimi3的表现绝不仅仅是简单的蒸馏，它有自己扎实的技术积累。 不过，Kimi3并非没有短板。由于算力极度紧缺，普通用户根本买不到服务——月之暗面的高级会员套餐几乎是瞬间售罄。即便是用上API的人也会发现，Kimi3在长程工作过程中会产生大量自我对话式的“废话token”（比如“我要努力工作了”“这一步需要重新思考”），这使得它的实际使用成本并不像表面标价那么便宜。但对于有能力自建算力的公司来说，开源就意味着无限可能——只要买得起硬件，就可以自己跑。 另一个有趣的动向是，Kimi3修改了其开源许可证：如果你通过部署该模型获得了超过一定金额的年收益，就需要公开声明使用了K3模型。这种“开源但不免费商用”的模式，或许会成为未来AI开源生态的一种新范式。 Steam AI游戏报告：残酷的现实与幸存者的秘密 一份关于Steam上AI标签游戏的深度报告让我们感触很深。报告的结论毫不留情：凡是打上AI标签的游戏，几乎都卖不动。具体来说： 定价陷阱：AI标签游戏绝对不能卖高价，否则必死； 头部效应极端：1%的游戏占据了90%以上的收入，绝大多数游戏收入为零或可忽略不计； 一次性产品：AI游戏几乎无法推出DLC，缺乏持续运营能力； “垃圾”标签难以摆脱：AI游戏被认为是廉价、劣质的代名词，市场用脚投票。 但报告也推翻了一些固有认知：并非所有AI游戏都是劣质品。有些游戏可能只是用了少量AI生成的素材（比如一两张图），其余99%都是纯手工制作，但因为诚实地贴上了AI标签而被归入同一类别。这说明市场对AI的态度是复杂且带有偏见的。 我们从这份报告中推导出一个更深刻的结论：像AstroKid、K399这类纯AI生成游戏平台，前景堪忧。如果连Steam上那些认真制作的AI游戏都难以盈利，那么这些以“一句话生成游戏”为卖点的平台，凭什么吸引玩家？唯一的可能性是“创造即游玩”——用户享受创造过程本身的乐趣，就像在《我的世界》里搭房子一样，不为出售，只为自娱。这条路径或许可行，但商业模型完全不同。 AI对游戏行业的真实冲击：创意岗位最先沦陷 一组调研数据很有意思：52%的游戏公司已经在使用AI，但同时也有52%的游戏从业者认为AI对行业有害。这种“身体诚实、嘴上骂娘”的矛盾状态，揭示了一个深层焦虑。 最令人意外的是，AI替代的第一波岗位并不是程序员或重复性劳动，而是创意型工作——原画、叙事、剧情、内容策划。在过去，这些工作是项目组少数核心成员把控的“黑箱”，质量极不稳定，难以管理。AI的出现让创意生产变得“可及格化”：你可能找不到一个靠谱的编剧，但AI能稳定地产出60分水平的故事。这对于追求确定性、控制成本的商业公司来说，诱惑力巨大。 但代价是什么？当创意可以被批量生产，那些真正异想天开的、突破性的想法，它们的生长空间就会被挤压。正如一位同行所说，游戏行业本质上是一个创意行业，它需要的是“不一样的东西”，而这恰恰是AI做不到的。当商业理性压倒一切，行业可能会陷入一种平庸化的泥潭。 不过我们也觉得，玩家的眼睛是雪亮的。批量生产的及格线作品，就算不打AI标签，玩家也能一眼看出来。最终的市场选择会让那些真正用心做游戏的公司活下去，而那些只想用AI降本增效偷懒的，迟早会被淘汰。 开源时代的赢家：Taptap制造与心动网络的Agent策略 在AI生成游戏的浪潮中，什么样的商业模式才是正确的？我们觉得心动网络的思路值得点赞。 他们没有去做一个像K399那样的AI游戏生成平台，而是做了一个专门生产游戏的Agent。这个Agent让用户可以更方便地用自然语言描述自己的想法，然后自动生成游戏。这背后的逻辑是典型的互联网跑马圈地：先用免费的工具让用户用起来，用习惯了就不会自己去折腾别的管线了，商业化是后面的事。 更重要的是，心动网络拥有完整的生态闭环：Taptap发行平台、编辑推荐体系、自研团队。这意味着他们可以在某个品类上不断积累数据，把品类模型越练越好。就像Cosmic Lounge把休闲游戏规范化、C-Dance把视频模板化一样，如果Taptap制造的Agent在某个品类上被反复使用，背后的品类模型就能形成正反馈，变得越来越聪明。虽然目前还没做到这一步，但我们觉得这条路是对的。 大模型御三家的新动态与芯片战争 除了Kimi3，其他几家大厂的动作也值得一说。 OpenAI发布了Opus 5，实际体验下来跟Claude差别不大，更像是找了个理由把Claude的价格降了一半。但即便如此，多数人还是觉得Kimi3更好一点点——虽然只是一点点，但考虑到价格差距，Kimi3的性价比优势很明显。 Claude最近两周没有大更新，但身边越来越多的人觉得Claude 5.6用起来更爽，尤其是对不会编程的小白用户来说，体验非常好。Grok 4.5据说跟Kimi3水平差不多，而且巨便宜，但我们还没来得及仔细对比。 谷歌Gemini这波明显落后了，推出的Flash版没什么存在感，被大家吐槽得不轻。但他们新出了一款专为Gemini设计的TPU芯片，据说能提升五六倍甚至七八倍的推理效率，这个值得关注。 说到芯片，长鑫上市的消息震动了整个行业。市值一度超过工商银行成为A股第一，同时引发美股存储芯片板块大跌。这背后的逻辑很简单：中国人一旦开始玩命扩产，最终一定会把价格打成白菜价。光伏、光刻机都是前车之鉴，但存储芯片的玩家们似乎永远不长记性。 DeepSeek的野心：从模型到芯片，梁文锋的战略蓝图 DeepSeek最近也传出要做芯片的消息，我们对这件事非常期待。DeepSeek一直以来都以“贴近硬件”著称——当年DeepSeek时刻之所以能出现，一个重要原因就是他们绕过了CUDA，直接用汇编级别的方式做优化。如果他们把这种能力延伸到芯片设计上，想象空间很大。 梁文锋在一次投资人会议上的四小时讲话录音被泄露，随后他霸气宣布暂停所有参与泄密投资人的融资资格。我们认真看了那份讲话，确实干货满满。他说CUDA的护城河正在松动——用AI写一套替代CUDA的接口，分分钟就能搞定。他还说AI最终比拼的是结构性的成本优势，开源+便宜才能带动硬件生态。他甚至直言视频生成、3D、世界模型这些方向“跟智能上限无关”，坚决不做。这种纯粹以AGI为目标的愿景驱动，在今天的AI行业里确实少见。 他说中美AI只差一年，主要差在芯片上。他还说自己的公司没有KPI、不加班，全靠愿景驱动——这在今天的企业界简直是天方夜谭，但他做到了。 老程序员逆袭的时代？年轻人与AI的悖论 斯坦福数字经济实验室的一份报告揭示了令人震惊的趋势：22-25岁的美国软件工程师正在经历近十年最悲惨的时光，他们的薪资曲线从2023年的100分位降到了75分位；而41-45岁的程序员薪资却从同一起点涨到了125分位。里外里差了整整一倍。 为什么会这样？一组数据提供了线索：在工作中使用AI的比例，高管层高达40%-50%，而基层工作者只有20%左右。基层工作者的日常工作相对简单，用AI的意义不大；而高管的工作内容繁杂，AI能发挥的作用更大。这导致了经验丰富的老员工借助AI实现了效率跃升，而年轻人反而因为缺乏“当领导”的经验——不知道怎么给AI这个“下属”发号施令、怎么纠正它的错误——而没能充分利用AI工具。 这跟我们一年前的设想不谋而合：在AI时代，经验的价值可能会被重新评估。那些懂得如何管理、如何提出正确问题、如何判断AI输出质量的人，反而成了稀缺资源。 比亚迪造机器人：最合理的跨界 比亚迪入场做人形机器人的消息，让我们觉得既意外又合理。意外的是他们怎么才做，合理的是没有人比他们更适合做这件事。 比亚迪有自己的工厂，产线上本来就大量需要机器人，场景就在那里。不像某些公司造机器人是为了在春晚跳舞，比亚迪的机器人可以直接在自己的车间里干活，成本能摊薄，场景能验证。相比之下，小鹏的人形机器人虽然造型妖娆，但我们更看好比亚迪这种务实的路线。 匈牙利前外长入职比亚迪的新闻，乍一看像是AI生成的假新闻，但仔细想想，这不就是中国实力的一种体现吗？换成“匈牙利前外长入职福特”，你会觉得理所当然。中国企业在国际舞台上的角色正在发生变化。 生活在转折点 过去两周发生的事情太多了。放在两三个月前，我们绝对不会相信中国的开源模型能达到今天的高度——那时候我们还天天吹Claude多好用、Codex多强大。而现在，一切都变了。 最新的全球民调显示，喜欢中国的人数首次超过了喜欢美国的人数。微观层面也有很多迹象：澳大利亚的态度转变、匈牙利前外长加入比亚迪、长鑫上市震动全球……很多分叉路在这个时间点上汇聚到了一起。 我们生活在一个大时代里，虽然还有很多不确定性，但至少比起老欧洲——要电力没电力、要算力没算力、要芯片没芯片、要模型没模型，连AI应用都没听说过——我们还是挺幸运的。 下周我们会开启一个新的话题，专门聊聊IP。至于AI，下下周再见。 时间戳 01:30 Kimi3发布背景：月之暗面开源新模型，算力紧缺导致普通用户买不到 03:15 二手评测分享：Kimi3在编程和长程任务上追平最强闭源模型 05:20 一句话生成完整游戏的实际体验，与Claude的对比 07:10 Anthropic CEO“蒸馏”言论的反向认证 09:05 Kimi3的“废话token”问题：长程工作时推理成本被拉高 11:00 开源许可证更新：年收益超阈值需公开声明 13:20 Steam AI游戏报告出炉：打上AI标签就卖不动 15:30 定价陷阱、头部效应、无DLC能力——报告的核心结论 17:45 报告推翻的认知：并非所有AI游戏都是劣质品 20:10 从报告推导：AstroKid、K399这类平台前景堪忧 22:30 “创造即游玩”可能是唯一可行的路径 24:50 52%公司已用AI，52%从业者认为有害——矛盾的数据背后 27:00 创意岗位最先被替代：原画、叙事、剧情首当其冲 29:15 AI让创意生产“可及格化”，但挤压了真正异想天开的空间 31:30 玩家的眼睛雪亮，市场终将淘汰偷懒者 33:45 心动网络的Agent策略：不做AI游戏平台，做生产游戏的工具 36:00 Taptap制造的生态闭环：发行平台+编辑推荐+自研 38:20 品类模型的正反馈逻辑，Cosmic Lounge和C-Dance的类比 40:35 Opus 5发布：本质是把Claude价格降了一半 42:50 Claude 5.6的口碑、Grok 4.5的性价比传闻 45:00 谷歌Gemini掉队，但新TPU芯片值得关注 47:15 长鑫上市：市值一度超工商银行，美股存储芯片板块暴跌 49:30 中国扩产必致白菜价的历史规律再次上演 51:45 DeepSeek做芯片的消息，从汇编优化到芯片设计的逻辑延伸 54:00 梁文锋四小时投资人讲话泄露，暂停涉事方融资资格 56:30 “CUDA护城河正在松动”——梁文锋的核心判断 58:45 “AI最终拼的是结构性成本优势”，不做与智能上限无关的方向 61:00 公司无KPI不加班，全靠愿景驱动 63:15 斯坦福报告：22-25岁软件工程师薪资暴跌，41-45岁暴涨 65:30 高管AI使用率远超基层，经验丰富的老员工借AI实现效率跃升 67:45 年轻人因缺乏“当领导”经验而不擅使唤AI 70:00 比亚迪造机器人：自有工厂就是最佳验证场景 72:15 对比小鹏人形机器人：务实路线vs造型妖娆 74:30 匈牙利前外长入职比亚迪，折射中国国际影响力变化 76:45 全球民调转折：喜欢中国人数首次超过美国 79:00 老欧洲在AI浪潮中全面掉队

这一期，我们继续读杰弗里·菲弗的《权力》，正式进入“权力路线图”：如果 KPI 和智商都不能自动带来位置，那普通人到底该从哪里开始，才能更快进入组织的视野？ 这期讨论两件很不符合直觉的事。第一，起点并不只是第一份工作或第一个岗位，它决定了你会接触什么资源、能否横跨业务，以及有没有机会靠近真正做决策的人。第二，进了正确赛道也不够。晋升从来不是一个人的考试，而是一场有限席位的选择；如果别人根本不知道你是谁，你很难成为那个被选中的人。 别长期困在非核心业务里 一个人把某项业务做得再熟练，也不代表那项业务会一直重要。组织聚焦主业、出售边缘部门、重组资源时，过度绑定单一业务的人往往最被动。我们从游戏行业的变化聊起：真正更有上升空间的位置，通常既处在未来会变重要的方向上，也能让你获得跨业务迁移的能力。 为什么财务、法务和战略岗位更容易靠近权力 书里用大量案例说明，大公司的权力重心会变化：从创始人，到销售，再到财务、法务和资本运作。原因并不神秘。业务能力往往绑定一条线，但并购、融资、治理、合同和战略判断能横跨多条业务，也更接近公司真正的资源配置。 我们也借 Take-Two、阿里等案例讨论了一件事：最有价值的并不是“有一张证”，而是能不能把专业能力推到战略层。懂业务的人可以学习财务和法务；不必亲自做会计或律师，但要看得懂关键条款、财务逻辑和一场交易真正改变了什么。 好的起点，是离决策更近的起点 财务、法务、总裁特助、咨询公司和投行，表面上是不同路径，底层逻辑却很像：它们让你更早接触高层决策、复杂信息和重要交易。一个初入职场的人，未必拥有对应职位的资历，却可能借助咨询公司、投行或专业机构的身份，进入原本接触不到的决策现场。 这不是鼓励找捷径，而是提醒我们：职业起点会决定你能看见什么、谁能看见你，以及你有没有机会在关键问题上建立可信度。 被看见，不等于单纯刷存在感 进入一个有前景的位置之后，下一关是“成为最引人注目的那一个”。组织里的岗位永远有限，很多人不是能力不够，而是没有形成足够清晰的存在感。我们讨论了单纯曝光效应，也讨论了一个更实际的问题：未来可能提拔你的人、未来可能接受你管理的人，是否知道你是谁、你解决过什么问题。 因此，不能只等直属领导认识你。你需要主动提出要求，让更多人知道你的能力边界和你想承担的位置。不是把自己包装成无所不能，而是让组织在需要某类事情时，第一时间想到你。 “让人喜欢”为什么未必足够 书中最刺耳的一段，是对“喜欢”和“敬畏”的讨论。它提出：在权力竞争里，单纯讨人喜欢不一定能建立影响力；人们对一个人能力、资源和位置的判断，也会反过来塑造他们愿不愿意跟随、求助或支持这个人。 我们没有把这件事讲成简单的职场厚黑学。真正值得拆开的，是其中的认知机制：如果你总以退让、回避和“别麻烦别人”的方式出现，别人也可能据此低估你的能力。可见性、姿态和边界感，都会参与组织对你的判断。 从“没人认识我”到“有人来找我” 老许也讲了自己从程序员进入投资圈的经历：起初既不是 VC，也不是投行，只是从行业会议、项目匹配和一次次具体连接开始，慢慢让创业者和投资人都愿意来找自己。关键并非凭空制造资源，而是用已有的行业理解，促成一件对双方都成立的事。 当别人开始请你提供建议、介绍关系或解决问题时，你才真正拥有了建立资源和影响力的机会。权力不是从某个头衔突然掉下来，而是在一次次被需要、能交付、能连接的过程中长出来的。 时间戳 00:00 继续读《权力》：KPI 和智商为什么不自动带来位置 02:17 进入“权力路线图”：从知道规则到开始实战 03:33 起点决定高度：什么位置更容易往上走 05:22 不去最拥挤的地方，去未来会变重要的地方 06:43 非核心业务的风险：业务被卖掉以后，人怎么办 08:09 CEO 的来源为什么从创始人变成销售、财务和法务 10:02 资本市场如何改变公司里真正重要的能力 11:16 一场并购里，谁才是最容易获得权力的人 14:16 Take-Two：跨行业能力为什么能进入游戏公司的核心 15:45 张勇的案例：懂财务的人又懂业务，会发生什么 17:16 两个结论：待在核心业务，培养跨业务能力 18:15 业务人员也该懂财务和法务，但不必先考证 19:35 会计、法律与战略：专业能力的层级差别 20:21 别只低头拉车，也要学会抬头看路 20:50 靠近最大决策者：财务、法务与特助的位置 22:09 成为领导的眼睛和手，意味着什么 23:02 咨询公司的“狐假虎威”：借机构身份进入决策现场 25:23 为什么 MBA、咨询和大平台常被当作职业跳板 26:08 投行的两种生意：服务大公司，还是撮合交易 27:18 一场大并购，如何让人直接接触最高层 30:12 回到本章：起步位置决定上升速度和高度 30:55 第四章开始：为什么你还得成为最显眼的人 32:42 十个人只有一个头儿，凭什么最后是你 34:01 领导认识你不够，未来的下属也要认识你 35:36 脑白金式存在感：熟悉为什么会影响选择 37:05 想要机会，先培养提出要求的能力 38:05 《君主论》的难题：被喜欢和被敬畏，哪个更有用 40:00 权力如何反过来塑造“领导感” 41:46 让别人来找你帮忙，为什么是影响力的开始 43:19 一穷二白时，怎样让别人觉得你能解决问题 45:27 老许讲自己如何从程序员进入 VC 圈 47:16 不只是介绍项目，而是讲清楚项目为什么匹配 49:14 一次做成的连接，如何变成后续的信用 50:10 被需要以后，资源和关系才开始累积 51:07 内向的人为何可能把关键机会交给更敢出头的人 53:00 用身边的案例，翻译书里的权力逻辑 54:18 “是金子总会发光”，但你得先站到有光的地方 55:04 弱势者的非常规策略：为什么不按常理出牌会被看见 57:03 当别人开始害怕你，为什么也可能开始站到你这边 58:04 这本书越往后，为什么越像一本可执行的路线图 59:17 下期预告：资源与关系，怎样让别人主动来找你

这一期继续沿着夏季游戏发布会往下盘，但镜头从微软、索尼和 EA 这些大厂，转向欧美游戏产业真正的中坚层：CDPR、Remedy、拉瑞安，以及 Devolver、Team17、Kepler 这些独立发行商。 我们想回答的不是“哪款游戏值得玩”，而是另一个更现实的问题：资本究竟能不能养出一家更强的游戏公司？答案不是简单的能或不能。CDPR、拉瑞安、IO Interactive 这类公司，能在原有能力上往前迈一步，把资本、IP 和研发能力拧成一股绳；但更多公司一上市，就开始收购、追热点、做多人、做 Live Service，最后把自己最值钱的部分弄丢了。 CDPR 是这期最好的正面样本。它同时拥有研发、发行和平台经验，业务不大，却足够清楚：靠《巫师》和《赛博朋克 2077》两条产品线持续卖长尾。我们聊到《鸣潮》和《赛博朋克 2077》的联动，原本看起来是中国二次元手游在借 3A 大作的势，结果反而把一批此前没有接触过赛博朋克的用户带进了传统 3A 的世界。一个成功产品未必只能在原来的玩家圈子里循环，它也可以成为跨品类、跨市场的入口。 资本市场对 CDPR 的高估值，也不只是看当期收入。它在波兰上市，承载了一部分本土文化工业的象征意义。我们由此聊到一个更大的问题：中国有没有可能给真正面向全球、能够持续创造文化价值的游戏公司更合适的资本市场位置？资本当然不是原罪，但前提是公司知道自己在做什么，市场也知道自己在为谁定价。 Remedy 则是“不要丢掉核心能力”的案例。它做多人射击的 Firebreak 失利，说明擅长叙事、氛围和世界观的团队，硬切进多人服务型游戏未必有胜算。但《Control》新作的方向反而值得期待：保留它最擅长的怪诞世界、叙事和超自然设定，把室内迷宫拓展到更大的场景，再用更爽快的动作系统补足原来的短板。我们把这种变化概括为“七八守住、二三突破”：不要为了创新把自己完全推倒重来，而是在核心能力仍然成立的前提下，往外多走一步。 拉瑞安和 IO Interactive 也在走类似的路。拉瑞安做完《博德之门 3》之后不再续签 D&D，而是转向原创世界，并不意味着它放弃了自己的强项，恰恰相反，它要把自己已经证明过的 CRPG 能力变成独立 IP。我们也借此聊了一个 IP 的现实问题：如果你的世界观、角色形象和视觉符号不够独特，成功之后很容易被后来者“借走”设定；《星球大战》很难仿，《龙与地下城》却没那么难防。签 IP 的时候，研发商和 IP 方都得看清这一层。 后半段进入独立发行商。Devolver 曾经是这个行业里最有性格的品牌之一：小团队、重口味、B 级片气质、擅长挑出设计上真正有亮点的独立游戏。它更像一个懂游戏的意见领袖，而不只是替项目买量的发行商。从《迈阿密热线》到后来的独立游戏潮，很多玩家会因为 Devolver 的名字主动关注一款自己原本不认识的作品。 但问题也从这里开始。发行商可以帮助研发走到市场上，却不天然拥有 IP 和研发能力。糖豆人爆红之后，开发商被 Epic 收购，Devolver 虽然赚了钱，却眼看着研发和 IP 一起离开。再加上和 SCUM 开发商的公开冲突，发行品牌最重要的开发者口碑开始受损。之后上市、收购 Good Shepherd、Nerial、Firefly、System Era 等工作室，试图把自己从发行商变成研发发行一体公司，却暴露出一个根本问题：如果管理层不懂研发，买进团队之后谁来判断项目、谁来决定方向、谁来守住人才？ Astroneer 的案例尤其典型。高对赌收购把一家市值本已下滑的公司推上更高风险，后续又让原本偏单机探索的 IP 去追多人和搜打撤热点，结果既没有完全满足老用户，也没有真正切进新赛道。我们反复回到同一个结论：资本能加速正确的事情，但不能替你定义能力边界；并购可以放大一家研发公司的长板，也可以把它推到自己完全不会做的地方。 最后也简单聊到 Team17 改名 Everplay、Kepler 的下一步，以及为什么不少基金明知道独立发行商上市估值不高，仍然愿意把它们整体买下。这个问题我们留到下一期继续拆：发行商到底是不是一门好生意，还是只是游戏行业里最容易“给别人做嫁衣”的位置？ 时间戳 00:00 夏季游戏产业分析继续：这期轮到欧美中厂和发行商 01:30 为什么欧美游戏产业有大量活得不错的中厂，中国却常常只剩两头 03:02 CDPR：波兰游戏中厂为什么能拥有大厂级影响力 04:50 《巫师》《赛博朋克》之外，CDPR 其实还有完整的发行与平台能力 07:40 《鸣潮》联动《赛博朋克 2077》：二次元手游用户怎样进入 3A 世界 10:16 CDPR 的市值为什么高过收入规模更大的育碧 11:48 中国需要“文创板”吗：文化工业能不能拥有自己的资本叙事 13:49 资本不是好坏问题，关键在会不会用 14:42 Remedy：小而不美，但未必没有翻身机会 16:16 Firebreak 失利：不会做多人，就别硬追多人 16:54 《Control》新作的方向：保留叙事底盘，再补动作和场景 20:04 什么叫“七八守住、二三突破”？ 22:45 拉瑞安：做完《博德之门 3》，为什么不再续签 D&D 25:17 一个 IP 防不防蹭，决定它能不能长期收税 27:55 《星球大战》为什么难仿，《龙与地下城》为什么没那么难 30:17 威世智的 Exodus：主创提前离场是个什么信号 33:07 进入发行商部分：为什么上市发行商几乎没有高估值 34:07 一个反直觉问题：基金为什么喜欢整体买下发行商？ 35:41 Devolver 的起点：它更像玩家意见领袖，不像传统发行商 37:47 《迈阿密热线》之后，Devolver 怎样把品味做成品牌 39:03 创始团队全是发行和营销出身，研发能力从哪来？ 41:19 糖豆人被 Epic 收购：独立发行商最扎心的一课 44:03 上市以后，Devolver 为什么开始想拥有研发和 IP 45:22 SCUM 合作撕裂：发行商最值钱的开发者口碑怎样被拖累 48:13 Devolver 的并购转向：从 Good Shepherd 到 Firefly 50:31 收购之后接连裁员，资本开始反噬原来的小而美 53:46 System Era 与 Astroneer：高对赌收购为什么危险 55:37 从单机探索转做多人搜打撤，为什么两头都不讨好 57:15 资本的毒：不会研发的人，别轻易去收研发公司 59:01 Team17 改名 Everplay：现金牛吃太久以后最容易犯什么错 61:36 Kepler 的下一步：一场爆款能不能撑起整个发行结构 64:01 下期预告：基金到底为什么偏爱独立发行商？

这一期 AI 新闻的密度和两周前一样高，但老许贡献的实战测试让这一期的重心明显倾斜：GPT-5.6 被他分别扔了三个不同难度的游戏策划任务，从反推月流水过亿的微信小游戏到用凹凸世界 IP 做换皮方案，再到搭建一个 3A 版本的 Spore 类进化模拟。这些测试比任何跑分都更直观地回答了"模型到底能干什么"。 芯片军备蔓延到所有人：推理芯片才是真正的战场 上期我们说 OpenAI 流片了自家的辣椒芯片，这期 Anthropic 也跟进了，正在跟三星谈两纳米工艺的代工合作，同时还挖了 OpenAI 的人。DeepSeek 更激进——直接用国产工艺自己做芯片。老许的判断很明确：训练是大开销，但推理才是用户真正按 token 付费的部分。谁能把推理算力的成本打下来，谁就有资格把训练成本当沉没成本扔给资本市场，然后跟投资人讲清楚当期现金流为正的故事。再加上 AMD 出了一个 1000 美元的小盒子，不用联网就能在本地跑 2350 亿参数的模型——吕兴补充了一个视角：现在的多模态模型本质上是虚胖的，你如果只需要文字处理能力，砍掉视觉和语音模块之后，模型体积和算力需求会下降一个数量级。花一千块买盒子，六个月的订阅费就回本了。 GPT-5.6 游戏策划三连测：一个模型能顶几个人的活 老许在 GPT-5.6 上做了三次递进式测试，本期披露了完整过程。 第一题是反推一款当前微信小游戏排名前列的产品，月流水过亿。他给模型的指令大概相当于当年培养策划实习生的标准题目：我给你看游戏表面的内容，你反推到完整策划案级别。"聪明的实习生会去网上买一个高等级账号，或者去玩家论坛找高级玩家借账号看后面的内容。"GPT-5.6 的做法一模一样：它在网上抓取了所有公开可获取的内容，然后告诉老许——"低等级部分我已经反推完了，八九不离十。但高等级付费用户的那些深坑设计、工会后期的玩法结构，我需要一个 31 级以上的高级账号才能继续。"逻辑严密到让人没法挑剔。老许不给账号，让它自己去论坛、去看高等级玩家的视频自己推。四十分钟后，它交了一份完整的策划案文档，包括 Excel 数值表，"向素极反推，一个像素都没拉下"。 第二题是更进阶的：用凹凸世界这个 IP 给刚才反推出来的游戏做换皮方案。要求不是生搬硬套，而是去调研同类型动画 IP 做过哪些游戏、哪些成功，然后模仿它们的换皮方法做一个有机的匹配。GPT-5.6 的第一件事是去看了这部动画——它真的"看"了，吃透了背景设定、主要角色和核心情节线，然后给出一份文案，说明"这个角色应该在游戏里负责这一块内容，那个角色负责那一块"。接着它列出了全部需要的美术素材清单。老许说"你这表不全，很多图可以用 AI 生成，不需要进监修"，它立刻重新扫描了一遍，把所有可能涉及版权的 UI 小图标、小动画、哪怕一个按钮，全部追加进了新的清单。"如果我手上真的有这样一个 IP，只要美术素材到位，它一两个小时之内就能做完一整套换皮方案，包括后期的公会系统、多人在线、所有的付费点和数值——不到一小时。" 第三题是 3D 大规模开发：用 Unreal 引擎做一个 3A 版本的 Spore。从原始汤里的 RNA 到单细胞生物，再到智能生命，完全按威尔·莱特当年那套涌现逻辑来。GPT-5.6 被要求先做全网调研——把所有此类游戏按销量和评价排序，列出优缺点；同时搜索学术论文，把科学家做的涌现和蛋白质自组研究作为另一条参考线；最后结合两条线出一份"比他们都先进"的六周开发计划。现在执行到第三步，经历了从"方形底板上放一张海底图片和几条虫子爬"到"360 度沉浸式海底环境"的迭代过程。老许的沮丧主要在 token 消耗上——他用了 GPT-5.6 的 Max 模式，一个里程碑没干到一半就吃光了订阅额度，"他思考时间比 Fable 长，token 消耗不是更节约，而是更快"。 这三个测试放在一起，信息量非常大。它说明当前最顶级的大模型已经不是"能帮你写代码"，而是能够完成完整的职业级策划工作，包括调研、判断、产出具体文档和管理素材管线。 Token 经济学还没想明白：一厘米、Skill Opt 和价格战 说到 token 消耗，这期的几个新闻把大模型定价的混乱状态暴露得很彻底。一个新出的开源工具叫一厘米，原理非常荒诞：把代码和文本映射到一张极小分辨率的图片上，让 AI 用读图的方式去"读字"。因为当前主流模型的图像 token 计价远低于文本 token，这一招最多能省 70% 的 token 费用。"考试写小抄一个意思，你把所有字缩成一张图片。" 另一头，微软开源了一个叫 Skill Opt 的工具，专门用来把用户安装的各种 skill 从几千 token 优化到几百 token。因为这些 skill 每调用一次就会占用上游上下文的大量 token，如果有开源社区的狂热爱好者不停给你更新牛毛版的 skill，你的 token 消耗会迅速失控。Skill Opt 从一开始就让每个 skill 对齐你的具体模型和具体使用环境，一步到位砍掉冗余。 综合起来，这些信号指向一个正在形成的判断：当前大模型的 token 定价是竞争期的低价，不是稳态价格。不管是 20 美金还是 100 美金的订阅费，现在都可能是最便宜的时候。一旦市场从群雄逐鹿走向头部集中，token 的价格只会往上走。有条件的应该趁现在多存、多用、多建自己的技能体系。 便宜 90% 未必有人买单：国产模型的"解禁"分化 智谱和 MiniMax 几乎同时解禁，但市场给出了截然不同的判决。智谱稳在了七千亿左右，MiniMax 从峰值跌到了七八百亿。老许的切入点很直接：当两个模型收费差不多的时候，用户为什么不用智谱？MiniMax 没有一个像 C-Dance 那样的"非用不可"的特色能力，便宜不是护城河。他用 Grok 4.5 举了同样的例子——马斯克说一小时就能做出一个 FPS，"你去看那片子，能看吗？十倍的便宜换九成的质量，我现在已经用惯了最好的，不在乎多花几十美金"。 这条逻辑对国产大模型是致命警钟。豆包虽然模型本身不算强，但 Seedance 的视频能力是一个无法替代的垂直场景，所以能留下来。智谱能稳住，是因为用户基数和历史口碑形成了黏性。MiniMax 缺的就是这一个"一招鲜"的支点。 几条值得标记的研究和几条离谱的新闻 复旦智能创新学院的一个教授设计了一种新的考试方式：让学生出题去考 AI。你出的题如果能难倒 AI，你就得分；如果你的题目 AI 全部答对了，你零分。51 份试卷交上来，50 个学生至少让某个模型答错了至少一题，只有一个人完全没有难倒任何模型。三个被测模型里，Claude 的表现明显最强。这不是普通的教学创新——它同时完成了三件事：让学生摸清楚 AI 的能力边界、建立了"AI 做不来的我反而能做"的信心、顺带做了一次小规模模型评测。 俄罗斯把 GitHub 禁了，这个决策之荒谬甚至不需要分析——等于主动切断本国开发者与全球开源生态的全部连接。Grok 被人发现了一个后门：它会在未经用户同意的情况下，将本地代码库连同 Cloud 配置环境和 API Key 打包上传。被发现后，马斯克没有做任何解释，直接把开关关掉了。"等于说这个开关早就已经备好了，门一关，今天不传了，哪天再把门打开你也不知道。" 还有一个北京密云的副局长，自己买了十亿 token，花一个月编了一个防汛专属 App，解决了基层每次暴雨来临时几万分钟的电话统计工作量。老许的评价：现在会用 AI 就得立刻变现，你学了一个能力放着不用，过两天大模型公司把这事全干了，你的能力就废了。 Seedance 2.5 也在这两周发版了，最值得标记的不是 30 秒视频，而是它开始输出白膜 3D 模型——理解对象的 3D 几何结构，而不是从 2D 图片反猜。从世界模型到具身智能再到游戏开发的场景，这是非常扎实的一步。 时间戳 00:00 两周新闻又堆成山，干脆按分类走，先从硬件开始 01:14 Anthropic 也要做芯片了，找三星代工两纳米 02:34 DeepSeek 自研芯片，这家从底层优化起家的公司做这事特别有道理 03:41 AMD 千元小盒子：不联网跑 2350 亿参数模型 05:39 多模态模型虚胖，砍掉不需要的能力体积能降一个数量级 06:39 一个国内艺人用单片机做会议记录器，卖六百块立刻变现 08:55 GPT-5.6 实测：Max 模式 token 消耗是同档的 30 倍 10:03 非编程类的战略分析、启发式对话，5.6 比 Claude 强 11:12 第一题：反推月流水过亿的微信小游戏策划案 12:30 模型说"我需要一个 31 级以上的高级账号才能继续" 13:41 老许不给账号让它自己查论坛，四十分钟后完整策划案交付 14:57 第二题：用凹凸世界 IP 给反推游戏做换皮方案 16:07 模型真的去看了动画，吃透了角色关系和核心情节 17:18 第一版美术清单不全，追加后到了像素级别 19:44 第三题：3A 版 Spore，从原始汤到智能生命的六周计划 22:01 迭代到第三步：从方形底板到沉浸海底，token 已经烧光了 24:09 Max 模式过度思考，老许现在只敢开"高"不敢开"最高" 25:20 Grok 4.5 刷屏，十倍便宜九成质量，老许不买账 26:26 智谱和 MiniMax 同时解禁，市值表现天壤之别 28:45 语言 vs. 思维研究：大模型发现四个脑区，但专家说都是可解释的 31:28 一厘米：把代码压成极小图片让 AI 读图来薅 token 羊毛 34:18 一厘米最高能省 70% token 费，商业模式还没定明白 36:05 Skill Opt：微软开源工具把技能从几千 token 优化到几百 40:11 俄罗斯禁了 GitHub，等于自绝于全球开源生态 42:08 大模型有意识？“跟 UFO 差不多，全都能用猜字逻辑解释” 43:42 DNA 蛋白质自组出了能进食、能自我复制的活细胞 45:31 有人给蟑螂穿了潜水服，hack 呼吸系统直接水下呼吸 46:46 Meta 雇外包假扮 13 岁少女诱导竞品 AI 聊自杀和毒品 47:20 Grok 后门：偷偷上传用户本地代码库和 API Key，被发现后默默关开关 48:53 北京密云副局长花十亿 token 自编防汛 App，基层几万分钟电话量清零 51:21 印度 17 岁高中生做了个假 AI 网站，真人假装 AI 回答问题 53:37 复旦教授让学生出题考 AI，51 人中 50 人成功难倒至少一个模型 55:57 Claude 是三个被考模型里唯一没有被任何学生难倒的 57:00 C-Dance 2.5 不是 30 秒视频的事，是它开始输出白模 3D 模型了

本期是夏季游戏发布会系列分析的新一期。上期我们讲完微软，录音刚结束的当夜就爆出了新一轮四千八百人裁员——GamePass 策略被正式宣判失败。这一期用这个新闻做引子，先复盘了 Xbox 是怎么从主机三杰之一走到今天"做游戏的门都被焊死了"这个局面的，再从资本视角切入了本期真正的主角：Embracer Group，一个把 81 亿美金花成 53 亿的并购灾难教科书。前前后后，我们从大厂拆到工作室，从收购价拆到对赌结构，最后给出了几条关于"资本到底应该怎么用"的结论。 核心讨论点 Xbox 的死因不是"硬件做不过索尼"，而是从战略第一天就把账算错了 菲尔·斯潘瑟当年说服纳德拉的逻辑是这样的：游戏未来走云方向，Xbox 和 PC 统一到一个叫 GamePass 的订阅服务里，订阅用户足够多以后云成本被摊薄，用户不需要再买硬件，下载安装都不要，直接云玩。以纳德拉从云部门晋升上来的背景来看，这个故事听起来是合理的。于是他要了巨额预算出去疯狂收购——Bethesda、Activision Blizzard、一批又一批工作室。但这里埋着两个致命的矛盾。 第一，反垄断审查。微软买了动视暴雪之后，为了防止被拆，不得不承诺这些 IP 不会独占。也就是说，花了天价买来的武器，全部要给索尼送人头，给 Steam 送人头。你买的东西不能只给自己用，那买它的意义在哪？ 第二，账根本算不过来。GamePass 在欧美的用户体量，老许算了一笔死账：订阅制能覆盖的用户群有多大？每个人愿意付多少月费？这两个数乘在一起，天花板清晰可见。真实情况是，GamePass 在全球也就三千多万用户，年收入四五十亿美金。但动视暴雪一个收购就花了将近七百亿。你拿订阅收入去覆盖这个体量的开发成本，账是从第一天就没算明白的。更不用说你买进来的工作室一旦进了微软体系，开发效率反而被拖慢——因为不用担心销售压力，一切进 Pass 就行，成本意识全面退化。 第三个矛盾是公司战略层面的。游戏从来不是微软的核心业务。当年鲍尔默时代，Xbox 是因为 Halo 这个独占 IP 太成功才被保下来的；等到纳德拉上台，"云+AI"成了唯一战略，整个公司全面转向。游戏部门跟 AI 有没有协同？非但没有，Phil Spencer 试图在第一方工作室推行 AI 辅助开发的时候，几乎所有工作室的回答都一样：用不了。那公司凭什么不砍你？新 CEO 上来一看，一天游戏没玩过，先把他不需要的东西清掉：能自负盈亏的工作室可以独立出去；不能自负盈亏的，裁到你自负盈亏为止，然后滚蛋。第一方工作室的 GamePass 资金全面停止拨付，第三方更不用想了——第一方都不给钱了，第三方的补贴还在吗？ 游戏订阅制不是烂主意，但用错了人群 我们之前就说过，一个核心玩家和 Netflix 用户是完全不同的两种生物。音乐和影视是高频消费、低单位时间投入的内容品类，用户每天可以换三张专辑跳到不同的播放列表，但对游戏来说，一个玩家可能在一款 RPG 里泡一二百小时。在这个品类里，你不会在"超市"里随机尝鲜——你是冲着特定的商品进门的。一个只摆了几款独占的大超市，对玩家缺乏吸引力。而要保持超市货架的丰富性，你必须有强大的第三方生态——索尼到现在不败的核心，就是尊重第三方开发者，靠车枪球三个大赛道持续拿内容。 微软不是这样。微软的思维是"EA 能靠体育赚钱，那我们也整一个"——它始终把游戏当成一种泛娱乐、另类流媒体生意，不是一种需要精细运营和长期信任的独立品类。它推出的 GamePass 对第三方开发者来说是一种透支性的存在：我在 Steam 上本来可以每份卖六十美金，你在 GamePass 里给了玩家一个零成本的选项，我的销量就被架空了。微软说"我帮你拉到了本来不会买你的用户"，但没有开发者信这个话。结果就是，微软需要花越来越多的补贴去维持三方的兴趣，而补贴越多，飞轮就转得越快——往下转，不是往上。 老许有一个定论：当你的用户群不是 Netflix 那样的泛娱乐大众，而是相对窄的核心用户时，订阅制在数学上很难成立。 西方的真正印钞机不是索尼和微软，是 Steam 就在微软和索尼的硬件平台生意越做越拧巴的时候，一家没有上市的私人公司却在安静地收割整个 PC 游戏市场的通行税。第三方研究机构估算，二五年全年 Steam 平台跑了 169 亿美金的流水，其中 149.8 亿来自第三方游戏。全球 PC 游戏市场去掉中国 MMO 那部分，大概在四百亿美金出头，Steam 占了小一半的份额。而且 Steam 的抽成并不是固定的 30%：累计收入超过两千万美金的游戏，平台抽成自动从 30% 降到 25%，超过五千万美金再降到 20%——这种阶梯式让利是开发者愿意留在 Steam 的原因之一。按平均 24% 的抽成比例估算，Steam 一年的平台抽成收入大约在 40 亿美金。 但这才只是它收入里的一部分。CS 作为第一方 IP，光卖开箱和皮肤，年收入就在 12 亿美金上下。DOTA 2 每年还有大约两亿美金的贡献。更夸张的是 CS 的饰品交易市场：外部估计这个市场的存量市值已经达到几百亿美金级别。每一笔交易 Steam 收取 15% 的手续费（CS 因为是自己的 IP，游戏开发方的那 10% 也归它，所以 CS 交易费全额归 Valve）。第三方的公开估算认为每年这笔抽成能到"小几亿美金"，但老许根据换手率和存量市值倒推，认为真实数字远超十亿美金。加上 CS 和 DOTA 两个第一方印钞机后，保守估计 Valve 一年的现金流可能已经突破了 60-70 亿美金。 而 Epic 呢？《堡垒之夜》年收入稳定在 50-60 亿美金，这笔钱收得漂漂亮亮。但它的平台野心基本失败了：Epic Store 每年撒十亿美金的送游戏，搞了这么多年，跟 Steam 的差距非但没缩小，反而越拉越大。在创作者生态上就更明显了：Roblox 二五年分给创作者 15 亿美金，头部创作者年收入过六百万美金的已有四位数。相比之下，Epic 的 Fortnite 创作模式到二五年累计分出去才十亿出头，单个年份停留在三亿左右不动。Roblox 的创作者经济在加速起飞，Epic 的却在原地踏步。 还有一个让整件事变得更反直觉的结论：引擎生意可能天生就无法变成平台生意。Unity 在全球手游市场占有率高达 75%，但上市多年持续亏损，要不是广告业务撑着早就没了。Roblox 有自己的引擎但没有人拿它出来单独做一个 Steam 游戏。Valve 有 Source 引擎但除了自家几乎没人用。Unreal 引擎当然是三 A 开发的不二选择，但 Epic 从来没有公布过引擎利润的具体数字——业内一般认为它在这个业务上不怎么挣钱，真正的利润来源依然是《堡垒之夜》。引擎做到了统治级的市场占有率，但不是护城河。 TakeTwo：好的并购长什么样 GTA 五是一个标志性的现象级产品，但它的总账可能比很多人想象的要"小"：从发售至今十几年，加上 Online 道具和两亿多份拷贝的销售收入，总量在一百亿美金出头。这个数字乍看惊人，但拆开看的话，Online 模式在后期每年的道具收入其实只有几亿美金，和很多人预期的"在线印钞机"有不小的落差。 TakeTwo 真正的稳定底盘不是 GTA，是三笔做的极为精妙的收购。第一个是 NBA 2K 的开发商 Visual Concepts——去年它贡献了 16 亿美金的收入。后面还有 WWE 摔跤系列一年两亿，《荒野大镖客 Online》一年 1.7 亿，《无主之地》去年因为四代发售冲到了三亿。这些体育和 IP 矩阵才是 TakeTwo 真正的发动机。第二个收购是 Zynga，那是 127 亿美金买下来的手游公司，现在贡献了 TakeTwo 整体收入的约一半。就"论利润占一半，论收入可能还没到，但这笔收购无可争议地值"。第三个就不用说了——R 星，那个让 TakeTwo 从一家普通发行商变成了具有全球文化影响力的大厂。 老许借此提出了一个规律：所有最稳的游戏公司底盘都离不开三种东西：PC MMO（比如 Square Enix 靠《最终幻想 14》、Bethesda 靠《上古卷轴 Online》、Sega 靠《梦幻之星》）；手游 F2P（Microsoft 靠 King、TakeTwo 靠 Zynga）；体育年货（EA 的 FIFA/Madden、TakeTwo 的 NBA 2K/WWE）。这三种业务共同的特点是持续付费、低内容周期风险、且用户高度忠诚。相比之下，每一作都要从头拼口碑的大 IP 续作，反而是风险最高的。EA 的二六年财报是一个典型的注脚：总收入约七八十亿美金里，71% 来自 Live Service 而非买断制——也就是说，五十四亿是道具、开箱子、赛季通行证贡献的，卖拷贝只贡献了二十一亿。 Embracer：一场 81 亿美金对 53 亿的并购灾难 这是本期最核心也是最长的案例拆解。Embracer Group 的出身其实并不差：它最初叫 Nordic Games，第一笔大买卖是 THQ 破产拍卖时，用 490 万美金买下了《暗黑血统》《红色派系》《泰坦之旅》等一批老 IP 的版权——这几百万美金买的资产到今天还在它手里流转，性价比极高。后来它陆续做了几笔非常聪明的小型收购：Coffee Stain（《英灵神殿》的发行方）花了三千五百万美金，现在独立分拆上市后的市值大约在四亿以上；战马工作室（《天国：拯救》）花了四千九百万美金，现在已经是 N 倍的回报，也是它后续拆分上市的核心资产 Fellowship 里的压箱石之一；4A Games（地铁系列）花了四千五百万美金——但老许在这里披露了一个细节：当年 4A 的大股东因为乌克兰局势惊惶出逃，老许在乐游的时候去谈过，对方愿意六百万美金整家公司甩给他，带着 IP、带着所有团队。"我们没接。然后他们转手四千五百万卖给了 Embracer，不算特别贵，但跟我拿到的底价相比，已经翻了七倍多。" 真正的分水岭是当资本变得太便宜的时候。Embracer 的主要资金来源是欧洲银团贷款，老许提到他听说当年拿到的利率低到百分之一上下。当钱基本上等于不要钱的时候，管理层的心态就发生了质变。THQ Nordic 先把自己改名叫 Embracer——连名字都在暗示"包罗万有"。然后它开始了一轮疯狂的、几乎没有价格敏感度的收购狂潮。 我们这一期把它的主要交易一笔一笔拆开了看： * Deep Silver（《死亡岛》IP 持有者）花了约一亿四千万。不算便宜，也不能说贵，但后来 Deep Silver 旗下几个 IP 一直没做起来，属于不高不低的标的。 * Saber Interactive 是联上对赌总价五亿美金收进来的。这家公司是全行业最可怕的外包机器之一：圣彼得堡的团队成本极低，在纽约有高端产能，引擎自己有，美术、剧情、动作、多人在线，什么都能做。进入 Embracer 体系之后反而被财务危机拖累，最后管理层以两亿五千万把公司回购出去。"如果他留在手里，现在是赚大发了，因为你看这一轮播片里多少个游戏外面都带着 Saber 的标志。" * Crystal Dynamics 加 Eidos 加上《古墓丽影》IP，从 Square Enix 手里用三亿美金整包买入。这是整个 Embracer 体系里公认的最超值资产之一，现在是 Fellowship 的绝对压舱石。 * EasyBrain 是少数明确大赚的一单：二一年以六亿四千万美金买入，二四年被 MiniClip 以十二亿美金买走。而 MiniClip 的母公司是腾讯——当年腾讯收 MiniClip 的时候花了非常少的钱，这家瑞士公司靠自己赚的钱就掏得出十二亿。"腾讯这一笔是赚疯了，花的根本就不是找腾讯要的钱。" * Gearbox（《无主之地》系列）的对赌结构是老许认为"价格太疯狂了"的典型案例。名义上总价十三亿美金，首付仅三点六亿，但余款设计为六年的 earn-out：基本上每年按新增税前利润的十倍支付。也就是说，如果 Gearbox 到二零二六年做到了一点三亿美金的 EBITDA，持有方要按十倍来结清最后那笔款项。老许的判断很简单："这个 deal structure 就不对，买贵了，而且大概率是亏钱的。"后来 Gearbox 被以四点六亿的价格转售给了 TakeTwo，但考虑到中间几年很可能已经付了几亿美金的 earn-out，加上资金成本，这笔交易整体应该是亏损的。 * Asmodee（全世界最大的桌游公司，业内叫它 A 社）花了三十一亿美金买下。桌游生意极其稳定，但跟 Embracer 旗下任何游戏公司都没有整合效应。折腾到最后只能把它单独推到斯德哥尔摩去上市——现在市值约三十五亿美金。单看不亏，但算上几年的资金成本就难说了，而且 Embracer 作为控股方根本没通过它获得任何实体现金回流。 * Perfect World Cryptic 是完美世界北美的工作室，做《无冬之夜》等 MMO 的。Embracer 花了一点二五亿美金买入，四年后以三千万美金卖给了管理层回购方——亏损率达到 75%。老许跟这家公司有直接渊源，那位做回购的 Yume 曾是他的小下属。 * Dark Horse 漫画：没有公布具体价格，业内估计约一亿美金。这家公司长期被漫威压着打，也没有什么内容被改编成功。"人家迪士尼买了漫威做成了迪士尼乐园、电影宇宙。你 Embracer 连任何整合能力都没有，买漫画干什么？最后就是埋进 Fellowship 里面，指望它能带点话题。" * 《指环王》游戏版权：花了五点七五亿美金。老许的评语很简短："你现在单拿出来卖，肯定卖不到这个价。"这个 IP 缺少像《哈利·波特》那样持续的产品输出能力，对游戏业务的实际撬动力也远不如买进时的预期。 全盘算下来，Embracer 在过去几年里实打实花了 81 亿美金买进资产；后来通过部分出售（如 EasyBrain 的 12 亿）和分拆上市股权的市值估算，能追回的数字大约是 53 亿。在这个过程中，它砍掉了 44 家工作室——不是关了 44 个项目，是整整 44 家公司实体。取消的项目达到 80 个。公司总人数从一万六千人裁到了一万二千人以下，超过四千人丢了工作。它的巅峰市值曾经摸到过 116 亿美金，但"市值是虚的，银行不管你市值，你还贷款要的是真金白银"。当利率从百分之一回到了正常区间，之前靠零成本债务撑起来的收购买卖就变成了全面塌方。 不吸毒式的并购应该怎么做 我们最后的定论是：资本不是毒药。TakeTwo 收 Visual Concepts、R 星和 Zynga，动视暴雪收 King 和暴雪本身，EA 收 Respawn，每一个都是买完之后持续成长的正面案例。老许甚至半开玩笑地说："鲍比·科提克人家那几个并购，就算收了扔那儿什么都不管，照样是印钞机。"并购这件事本身没有原罪——原罪是不看价格、不看周期、不考虑买了之后谁来管、谁来让它成长。当你拿了百分之一的贷款去买十倍于利润的公司，而且贷款期限只有五到八年，加息的那一天就把你算死。这就是 Embracer 和 Xbox 共用的一课：超低利率的钱不是给你送福利的，它是给你上杠杆的。杠杆上得太猛，还的时候要人命。 最后关于中国的一笔，我们坦率承认了差距：全球游戏的平台层和引擎层，到今天为止全部在欧美公司手里。Steam 是美国的，Google Play 和 App Store 是美国的，微软的 DirectX 生态是美国的，Epic 的 Unreal 是美国的，连最大的手游广告平台也都是美国的。索尼和任天堂算是亚洲的例外，但它们本质上守护的是日本本土的生态，在全球分发体系上并不掌握主导权。中国手游在收入上已经吃了全世界三分之一的市场，但我们的商业模型始终在做"产品"，而不是在做"税收"——这才是真正需要补的一课。 时间戳 00:00 继续夏季游戏发布会系列，上期讲完微软当夜又裁 4800 人 02:23 微软全部资源押注 AI，游戏部门沦为边缘业务 02:50 菲尔·斯潘瑟当年的 GamePass 逻辑——从云到订阅 04:12 买了一大堆工作室，破反垄断全平台分发，战略自毁 05:36 新 CEO 一天没玩过游戏，游戏业务被放弃只是时间问题 06:53 第一方工作室全面断供，自负盈亏才能独立，否则裁到自负盈亏 07:52 Xbox 的致命错误到底在哪？ 08:09 老许：战略必须符合公司最核心的业务方向 09:20 字节朝夕光年也是同一个病灶——非核心业务没人理你 11:25 GamePass 账算不过来：订阅收入和开发成本不在一个数量级 12:25 好的并购永远是在合适的时机用合适的价格 12:45 吕兴补充微观视角：Xbox 从 Halo 独占起家到订阅制的崩盘 14:26 游戏和 Netflix/Spotify 完全不同，玩家是慢消费 15:22 超市逻辑：你不能只卖可乐，第三方生态不够就没人进门 16:30 不受三方尊重的平台 = 往下的飞轮 17:06 西方和亚洲最大的不同：平台、引擎的底子全在西方 18:09 Valve 数据：Steam 全年 169 亿美金流水，抽成约 40 亿 19:50 CS 一年 12 亿美金、DOTA 2 至少两亿、饰品交易费可能过十亿 23:16 Steam 不上市、不交保护费给任何平台 28:24 Epic：引擎才是真印钞机 37:44 Gearbox 对赌协议：每年按新增收益的十倍支付，注定了不赚钱 41:14 好的收购样本：TakeTwo 收 R 星、Zinga，动视收 King 44:08 回到 Embracer：THQ/Coffee Stain 是资产底子 50:50 Saber 五亿买、管理层回购，后续发展不错 53:04 Crystal Dynamics + Eidos + 古墓丽影：三亿买到这个体量极划算 57:34 老许透露：当年 4A Games 六百万美金即可入手 64:52 Cyber：什么都能做的外包大厂，五亿买勉勉强强 66:30 Gearbox 十三亿对赌的结构陷阱 73:05 EasyBrain 唯一大赚的一单：六亿买、十二亿出 75:45 Asmodee 桌游：31 亿买的上市公司，整合为零只好独立上市 77:15 Perfect World Cryptic 一点二五亿买、三千万卖，亏 75% 80:23 Crystal Dynamics 是整个 Embracer 体系的压舱石 81:13 《指环王》IP 五点七五亿，买贵了 81:46 算总账：花 81 亿，回收 53 亿，砍 44 家工作室、80 个项目 85:04 结论：百分之一的贷款利率导致十倍十倍的乱买，加息必死 86:29 真正的并购：你要让他成长、你要给他赋能 87:02 下期预告：Ubisoft、Devolver 的"吸毒"风险，