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本期节目，我们继续深入解读《权力》这部经典著作，完成了对成功者七大特质的全面剖析。如果说上一期我们聊的是“意愿”——雄心、精力和专注，那么这一期，我们将焦点转向了真正决定你是否能掌握权力的“工具”：自知之明、信心、换位思考和化解冲突的能力。 自知之明：最难获得的清醒 我们常常是最后一个知道自己真相的人。就像那句老话——CEO是最后一个知道公司要倒闭的人。当你身处权力中心，身边环绕着赞美和奉承，真实的反馈几乎不可能传到你耳中。下属不愿得罪你，同级没必要提醒你，而那些敢于当面指出你问题的人，简直是稀有物种。 书里讲了一个令人印象深刻的案例：一位39岁就当上消防员基金CEO的管理者，他有个雷打不动的习惯——每次与人打交道或参加重要会议后，都会在小本子上详细记录：自己说了什么、做了什么、对方的反应如何，然后认真反省哪些话不妥、哪些行为不当。这种近乎偏执的自省精神，被他视为早期成功的关键因素之一。 但仅仅记录是不够的。老许分享了一个极具实操性的建议：利用AI工具搭建个人知识库，把每天的自我反省输入进去。当你准备见某个人、谈某件事之前，先问问你的知识库：“根据我过去的反省记录，我今天需要注意什么？”这样，那些曾经用血泪换来的教训才能真正为你所用，而不是被遗忘在笔记本的角落里。 信心：自我实现的预言 信心不是天生的，而是可以“演”出来的。书里讲了一个很有意思的故事：一个人读完MBA后，没有像常人一样等待领导提拔，而是主动给老板发了一封充满自信的邮件，列举自己学到了什么、现在多么胜任管理岗位。结果，他真的得到了晋升。 这里有一个关键的思维模式：当一件事只有上限没有下限时，就值得去做。你发了这封邮件，最坏的结果不过是原地踏步，而最好的结果却是改变人生轨迹。收益远大于风险，为什么不做？ 老许分享了一个更深层的洞察：成功体验会形成正向循环。那些做成过事的人，面对看似不可能的任务时，内心会有一个声音说：“也许这次也能创造奇迹。”这种信念决定了他们愿意投入多大的精力、资源和情感，而这恰恰构成了成功的基础要素。悲观者总是正确的，但乐观者总是成功的。 换位思考：不只是站在对方的角度 林登·约翰逊这位美国参议院多数党领袖的做法堪称极致——他用一个小本子记录下了99位同僚的所有细节：谁是懒鬼、谁是酒鬼、谁的弱点在哪里、谁什么时候要去哪里。他完全掌握了每个人的喜好和软肋。 但这并不是教你去操控或伤害他人。真正的换位思考，是要把自己“变成”对方，而不是带着自己的三观去揣测别人。很多人说自己换位思考了，却仍然无法理解对方的行为，原因就在于他们只是“穿着别人的鞋走自己的路”。你需要真正模拟对方的处境、认知水平和生活环境，才能理解他为什么会做出那样的选择。 在一个越来越推崇个人价值、越来越缺乏共情的时代，这种能力显得尤为珍贵。从职场到家庭，从亲密关系到社会交往，学会真正站在他人的立场看问题，不仅有助于获取权力，更能让你的生活更加和谐。 化解冲突：不是逃避，而是建立威慑 这一章可能会颠覆很多人的认知。书里讲的化解冲突，并不是教你如何巧妙地避开矛盾，而是教你如何“硬刚”。乔布斯、李光耀、奥巴马的前幕僚长拉姆·伊曼纽尔——这些人物的共同特点是：脾气火爆、举止强硬，绝不是一个可以随意拿捏的对象。 道理很简单：在这个世界上，你不可能永远避开冲突。当你遇到坏人或狠人时，如果你表现得比他更不好惹，冲突反而会被化解。这就像开车对向行驶，如果你直接把方向盘扔掉，对方反而会吓得转向。 当然，这并不是鼓励你四处树敌。正确的做法是：先尝试用智慧和同理心解决问题，但同时要清晰地划出底线，并且让所有人都知道你是有底线的。人若犯我，我必犯人——这种姿态本身就是一种有效的冲突预防机制。 加餐：为什么智力不重要？ 这一节的结论相当震撼：在所有影响收入的因素中，智力只贡献了大约4%。换句话说，聪明并不能让你更成功，甚至可能成为阻碍。 书里给出了三个负面效应： 聪明人往往难以与他人共事，容易陷入孤芳自赏的境地； 聪明人习惯于自己搞定一切，从而失去了对别人的需求，进而丧失了共情和换位思考的动力； 聪明人容易被赋予超出能力的责任——“能力越大，责任越大”变成了“能者多劳”的诅咒。 老许用游戏行业的例子做了生动的佐证：大神卡马克的程序水平无人能及，但他与所有人的合作都极其痛苦，因为他让身边的人感觉自己像一坨狗屎。特斯拉与爱迪生的对比同样说明了这一点——特斯拉的才华毋庸置疑，但他的人际关系处理能力让他始终未能获得应有的回报。 额外加餐：古德哈特定律与前现代管理 万维钢在《现代思维工具100讲》中提到的古德哈特定律值得深思：任何一个指标，只要被设计出来，它就失效了。因为一定会有人为了极端优化这个指标而不择手段，最终背离设计的初衷。论文发表数量催生了学术造假，升学考试分数催生了应试教育——这些都是活生生的例子。 但问题的根源不在于指标本身，而在于权力的强弱。当权力足够强大时，领导者可以不依赖KPI，凭直觉和权威做出判断；只有当权力分散、组织庞大、无人敢拍板时，才会求助于冰冷的数字和流程。 这就引出了另一个深刻的话题：前现代管理与现代管理。理论上，现代管理应该基于角色、责任、制度和流程，实现人与组织的良性互动。但在现实中，几乎所有公司都逃不出前现代管理的窠臼——人身依附、任人唯亲、恩威并施、表演忠心。硅谷的印度人抱团、国企的层层审批、家族企业的裙带关系……这些现象说明，人性深处的权力逻辑从未改变。 所以，与其抱怨规则不公，不如正视现实：学会服务好你的直属领导，在不违法的前提下适当展示忠诚，用这本书里传授的技巧获取你需要的权力，然后用这份权力去做你认为有价值的事。 时间戳
00:02:10:揭示CEO的内心秘密：最后一个知道公司倒闭的人是谁？ 00:05:39:美国基金行业揭秘：协会LP的秘密和CEO的自省精神 00:11:35:自知与自信：在职业选择中起着重要作用的关键特质 00:17:11:邮件内容决定你的前途：领导低调内向？信心满满也能突破！ 00:23:20:谁是懒鬼？谁是谁是醉鬼？谁谁是沉迷女色？揭秘各种人的怪癖与行程！ 00:29:00:换位思考：理解他人的角度与价值观 00:34:46:如何化解冲突？树立形象，让对方不敢动你！ 00:40:35:《移情与冲突化解：情绪稳定的秘诀》——教你如何处理人际关系的逻辑之道 00:46:22:为什么你不需要AI艺人公司？深入分析智力与成功的复杂关系。 00:52:28:游戏开发中的天才与傻逼：探讨智力和情商在游戏行业中的作用 00:58:18:指标异化的反面：从论文数到科研水平的转变 01:04:11:“揭秘现代管理：领导身边的人，决定了公司的一切！”
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这一期我们继续聊《权力为什么只为某些人所拥有》这本书，进入了全书最“实操”也最颠覆常识的章节——第七章。如果说前面几章还在讲人际关系、资源交换这些相对温和的权力获取方式，那这一章就直接摊牌了：想要权力，你得会演。 为什么权力必须靠演？因为没人天生会当领导 你第一次从小员工升到小组长，不知道怎么当；从小组长升到经理，还是不知道；升到总监、VP，依然不知道。每一次晋升都是第一次，没人教过你那个位置上应该怎么做。 但你如果在还没升上去的时候不像个领导，没人会升你；升上去之后你露怯，也坐不稳。唯一的解法就是：先演出来。Fake it until you make it，这句话硅谷说烂了，但能做到的人不多。 美国总统选举的数据很直白：当选的人普遍更高、更帅——跟治理能力没关系，但跟“看起来像领导”有关系。泽连斯基从演员到总统，演着演着，大家就信了。这不是偶然。 古今中外都在说同一件事：表演是权力的基本功 这一章的理论部分横跨东西方，你会发现共识惊人。 马基雅维利在《君主论》里写：每个人都能看到你表面的样子，很少有人能感知你实际是什么样的人。君主必须看起来仁慈、守信、人道、正直和虔诚，但必须准备好随时做出相反的行为。最重要的是看起来有美德，而不是真的要有美德。 社会学家欧文·戈夫曼提出拟剧理论：所有的社会互动都是一种表演，每个人都有前台和后台。如果每个人都表里如一，那才吓人。 韩非子讲得更直接：明主之所导制其臣者，二柄而已。二柄者，刑德。领导者不仅要掌握赏罚，更要通过“术”让臣子摸不透你的真实意图。你一旦让别人知道你喜欢什么，底下的人就会投你所好——宋朝皇帝喜欢太湖石，沿路的桥都被凿了运石头。 李世民的表演段位更高：玄武门之变杀了两个哥哥、囚禁了自己父亲，这是大逆不道的事。但他没有掩盖，而是让史官如实记录。与其藏着掖着被人指脊梁骨，不如显得自己仁德、敢于直面历史。刘备摔孩子也是这个路数——演给赵云看的，换来的是鞠躬尽瘁。 普京的表演是另一种风格：习惯性迟到，动辄一小时两小时，所有人都得等着。迟到本身就是一种权力宣告——我比你重要，所以我有资格让你等。 六大表演原则：每一步都是反直觉的 这一章最实用的部分，是作者给出的六条具体行动指南。 原则一：表现出信心，即使你不知道自己在做什么。 年底做计划，一个人斩钉截铁说“绝对完成”，另一个人支支吾吾说“大概90%把握”。老板更喜欢哪个？答案是前者。因为信心不是来自你真的有把握，而是来自你敢不敢先把自己架上去。这种信心要细水长流地表达——不是只在关键时刻演，而是在日常每一次对话中积累“这人靠谱”的印象。活儿交给他放心，不是因为他的方案多完美，而是因为他从来不说“我不确定”。 原则二：留意你的观众。 和人交谈时放下手机、合上电脑、专注对视。你以为一边回邮件一边聊天显得你忙、显得你重要，但对方会觉得你只是个干活的——真正有权力的人是端杯茶看报纸的那个。 附赠一个极其实用的技巧：重复对方的话。不需要表达任何观点，只需用自己的语言复述对方的话。对方会觉得你特别懂他，产生强烈的共情感。同时这个方法强迫你必须专心听——你不专心，你怎么复述？ 原则三：表现出愤怒，而不是悲伤和悔恨。 这是最反直觉的一条。研究数据显示，人们会下意识地把爱发脾气的人和有权势的人划等号。因为你地位高，所以你有资格暴跳如雷。 悲伤和悔恨是弱势情绪，藏起来，回家关小黑屋自己消化。但在合适的时机，故意表现出愤怒——这能帮你建立专注和自信。吕星分享了一个亲身经历：小时候独自去英国留学，面对完全陌生的环境和语言，心里害怕极了。但他给自己注入了一种愤怒——“你们这帮资本主义国家，我来就是批判你们的”。靠着这种劲头，后背立起来了，整个人就不怂了。 具体场景：谈薪水的时候。与其支支吾吾说“希望能考虑一下”，不如适当表现出愤怒——“这个数字太低了”。你没说要走，但你的愤怒会让对方反思是不是真的给少了。 原则四：注意你的姿势和手势。 笔直站立，挺胸抬头，向前靠近半步制造压迫感，手势简短有力，直视对方的眼睛。权力姿势理论（Power Pose）已经被无数产品发布会验证过——上台的人永远身体打开、双脚一前一后、占据更多空间。 直视对方眼睛有难度的话，看他的鼻梁或眉心。盯着眼睛说话会让对方不自觉地说实话。吕星说，给人看塔罗的时候，对方不说实话，他就立刻聚焦对方的眼睛——百试百灵。 原则五：使用记忆来获得所需的情感。 当你需要表现出某种你没有感受到的情绪时，回忆一段曾经让你有过这种感受的经历。想表达愤怒，就想小时候被人欺负的场景；想表达自信，就想自己最得意的时刻。这是斯坦尼斯拉夫斯基表演体系里的“情感记忆”法，演员管这个叫方法派表演。 原则六：设置舞台和管理环境。 你的表演需要一个合适的环境来支撑。为什么律所都在最贵的写字楼里？因为客户不会为廉价办公桌付费。为什么每任美国总统都要重新装修椭圆办公室？因为那是他的主舞台。特朗普喜欢金色，就全换成金色；拜登换回来，特朗普回来再换回去——每一次装修都是一次权力宣示。 约人吃饭求人办事，你也会选一个合适的餐厅。道理一样。 进阶技巧：沉默、打断与质疑前提 除了六大原则，书中还补充了几个高阶操作。 拥抱沉默。 当你心慌、不确定、忘词的时候，不要急着开口。沉默几秒钟，台下的人可能会以为你在思考深刻的道理，甚至带头鼓掌。周总理接见斯诺的录像里，那种停顿的气场，看一眼就懂了什么叫掌握权力的人。 策略性打断。 在关键时候用一下就好，不要频繁使用。打断的目的是显示你的掌控力，用多了只会让人觉得你没教养。 质疑讨论的前提。 当大家都在争论选A还是选B的时候，你跳出来问“我们为什么要讨论这个问题”——瞬间升维，显得你高人一级。这招在辩论里叫“升维打击”，也是你跟AI对话时天天用的“第一性原理”。 丘吉尔的逐字稿。 看似随意的即兴发言，往往是提前写好逐字稿并背下来的结果。让AI帮你写出极具说服力的稿子，逐字背熟，然后在看似不经意的场合“随口”说出来。销售有话术本，电诈有剧本，都是同样的道理——下死功夫，但有效。 这一章的核心只有一句话：会演比会做更重要。不是让你放弃做事，而是告诉你，在权力的游戏里，做事只是入场券，表演才是晋级赛。下一期进入第八章——如何建立自己的声望。
2017年，Dean Takahashi采访了老许，写下乐游从鸡肉生意转向三A游戏发行的故事。九年后，提问的人换了位置。这次，老许邀请Dean重新看看中国与全球游戏行业：当年围绕免费游玩、服务型游戏的分歧，为什么又出现在AI上？ Dean Takahashi现任GamesBeat编辑总监，长期报道科技与游戏行业，著有《Opening the Xbox》和《The Xbox 360 Uncloaked》。这场对话里，他把期待放在能够带来意外的小团队身上；老许则继续追问：即使人人更容易做出游戏，掌握流量的平台会不会变得更强？ 投资者想要持续收入，玩家却未必需要另一款服务型游戏。 从《Warframe》聊起，两人回顾免费游玩如何改变游戏的受众和经营方式。Dean指出，成熟产品能让玩家不断回来，不代表每个挑战者都能复制这门生意。投资者期待稳定现金流，开发者希望尝试新创意，玩家又常常回到熟悉的系列。服务型游戏的成败，就发生在这些相互牵制的需求之间。 AI争议背后，还有过去几轮技术热潮留下的不信任。 老许带来ChinaJoy与Gamescom现场的反差：有人公开交流怎样用AI，有人急着证明自己没有使用AI。Dean把这场争论放回元宇宙、区块链等既往热潮里看——玩家担心的，包括资本的新故事能否真正带来更好的游戏。对话也谈到西方团队在代码安全、内部概念设计和新玩法上的尝试，呈现出比“支持或反对AI”更具体的变化。 “哺乳动物”为什么可能成为大厂的威胁？ Dean转述一位小公司CEO的比喻：大厂真正该担心的，是那些不断带来惊喜的“哺乳动物”。老许看到的机会，是设计师可以更快把想法做成原型，验证过去需要多人协作才能尝试的东西。崇祯题材的历史模拟游戏提供了一个有趣例子：AI忘记皇帝交代的事情，放进臣子敷衍皇帝的叙事里，反而可能成为玩家接受的体验。新工具的价值，也取决于设计者怎样使用它的局限。 玩AI的乐趣，能不能变成一种新游戏？ 老许发现，自己和朋友花了大量时间、Token做AI实验，没因此赚钱，却玩得很开心，甚至挤掉了打游戏的时间。Dean把这种体验拆成创造、发号施令和持续获得正反馈——这些本来就是游戏设计熟悉的东西。AI除了改变制作流程，也可能带来新的娱乐需求。两人还讨论了一个更远的设想：如果AI承担更多工作，人们会怎样使用多出来的时间，以及社会保障赶不上变化时可能出现的困难。 记者的价值，是把不同地方的视角带回来。 从为什么选择报道游戏，到采访黄仁勋、安迪·格鲁夫的往事，Dean谈到那些改变过行业方向的人，也谈到自己怎样形成判断。他希望GamesBeat能够连接更多地区的游戏社区，让当地的人讲述当地正在发生的事情。在他看来，走出去、听不同的人说话，才能发现一个行业习以为常的叙事之外，还有什么正在发生。 做游戏的门槛降低后，分发的门槛会不会更高？ 谈到未来五到十年，Dean期待AI和用户生成内容让更多“小人物”获得机会。老许提出另一面：当作品供给越来越多，决定谁能被看见的平台，是否反而拥有更大的权力？Dean借用《侏罗纪公园》里的比喻回应：生命会寻找出路，游戏和玩家也可能找到新的传播方式。创作能力的普及，能否进一步带来被看见和靠作品生存的机会，成为这场对话最后的悬念。 时间戳 00:03 九年后交换提问的位置：从乐游的鸡肉生意聊起 03:19 免费游玩曾经怎样划分东西方开发者的经验 06:30 重金投入服务型游戏，为什么复制不出同样的成功 09:13 乐趣、成瘾与注意力：增长压力怎样改变游戏 11:58 从元宇宙、区块链到AI，玩家为什么不信新故事 14:38 岗位在全球重新分布，游戏业的重心怎样变化 16:48 Xbox该先守住老系列，还是继续投资新IP 18:48 “我们是哺乳动物”：小公司为什么觉得大厂更该担心 20:35 AI忘了圣旨，为什么反而能成为游戏机制 24:07 生成角色、指挥机器人：AI怎样进入玩法本身 26:03 用视频展示设计意图，游戏原型的沟通方式变了 28:03 “游戏更好玩”：Dean为什么从科技报道走向游戏 30:13 如果AI承担更多工作，人们会把时间花在哪里 32:40 眼镜与生物计算：游戏之外，他还关注哪些技术 35:35 从快速判断到训练数据，游戏怎样反过来帮助AI 37:17 烧Token做实验，为什么会比打游戏还好玩 40:58 AI翻译能否让中外开发者更容易对话 43:02 本想当驻外记者，最后通过游戏走遍世界 45:27 从黄仁勋到安迪·格鲁夫：Dean记住了哪些转型故事 48:18 走出自己的泡沫，为什么需要不同地方的视角 50:21 “我希望小人物赢”：UGC与小团队的未来 52:04 人人都能做游戏后，平台会不会控制更多流量 54:07 下一本书写什么？先去和足够多的人交谈
科隆播片不只是在比谁的画面更大、IP更响。本期我们继续看一批新作，也把问题落到项目选择上：创作者要不要沿用前作玩法？知名授权能否支撑一个特定品类？小团队想做高规格单机，又怎样不把公司的资源一次押尽？ 从《以撒的结合》创作者的新作，到权游RTS、模拟器和《瘟疫传说》新作，我们聊到几种不同的经营思路：IP可以保留辨识度、但换一种玩法；细分品类未必需要追热点，也能靠长期迭代形成生意；而制作规模越大，越要看团队擅长什么、风险有没有缓冲。节目中也讨论了商业化提示是否出现得太早，以及老牌公司的IP怎样继续经营。下面涉及的判断是节目讨论，不等于对相关项目表现或公司经营数据的外部核验。 续IP，不等于重复玩法。 从《以撒的结合》创作者的新作谈起：辨识度可以延续，玩法也可以另找新鲜感。
本期来自一场论坛的第三场对谈，主题是“从玩游戏到造游戏”。老许与两位分别从三维生成工具和 AI 原生游戏世界出发的从业者，讨论 AI 进入游戏后，玩家能否不只消费预制内容，还能通过自己的选择影响接下来的体验。 老许先谈到几年前尝试将动画制作流程 AI 化的经历：技术当时还不足以满足 IP 内容对细节和质量的要求。讨论由此进入两个相连的问题：AI 能否真正进入游戏生产流程？它又能否让游戏世界根据玩家的行为继续演化？ 游戏经验与 AI 理解，需要在同一个产品里相遇 圆桌谈到两种常见的能力断层：懂 AI 的团队未必有判断“好不好玩”的经验；来自游戏行业的团队，也未必知道如何把 AI 的底层能力融入产品。AI 原生游戏要跨过这道坎，关键在于把技术能力转成玩家能感受到的体验。 三维生成工具，要进入完整的生产流程 从文字或图片生成模型只是起点。嘉宾还介绍了模型编辑、细节控制、拆分和场景生成等工作，并讨论通用模型与专业三维工具的关系：模型能否被修改、复用，能否接入游戏或工业流程，决定了它是否真正解决生产问题。 AI原生世界，让玩家的交互继续生成内容 一位嘉宾介绍了 AI 原生游戏世界的设想：玩家可以和 NPC 交谈、打断原有剧本，自己的选择也会影响后续内容。产品仍需要主线和边界，但内容不必全部预先写死，而是由预设设计与 AI 的泛化能力共同推进。 玩家行为，也可能成为新的训练数据 游戏里的数据不只是评分或“喜欢/不喜欢”。玩家走向哪里、在某个情节前停留还是离开，都可能暴露偏好。嘉宾设想，玩家在获得体验的同时，也为 AI 提供关于行为和因果关系的数据，让之后生成的内容更贴近个人需求。 模型进步之后，机会还要回到体验和经营 讨论最后转向未来预测：实时生成内容和空间智能可能继续发展，三维生成领域也会面对商业化筛选。嘉宾同时提醒，游戏市场的规模有限，AI 团队还需要找到更广的应用空间。以上属于现场嘉宾的判断与预测。 时间戳 01:55 老许回顾动画流程 AI 化：IP 粉丝对质量有多敏感 04:24 AI 原生游戏世界：交互会生成后续内容 06:47 三维生成从工具走向产品：团队如何经营 09:22 文本编辑、贴图和递归拆件，怎样进入制作流程 11:03 免费生成、下载收费：工具如何打开市场 13:17 从“AI产品”到“一款游戏”：先定义用户体验 15:31 NPC 可以被打断，开放世界从预制走向演化 17:11 玩家交互会改变内容，也可能成为模型反馈 18:51 GPT 接入 Blender 后，专业三维工具会被替代吗？ 20:18 通用模型能做桌椅，为什么人物建模仍有差异 22:06 从模型生成到游戏与工业流程：工具如何打通工作流 24:11 工业用户、UGC 与 PUGC，对可控性的需求不同 26:32 从单个模型到完整场景：物理属性如何进入生成 29:01 玩家边获得乐趣，边为 AI 产生数据 31:29 行为数据不只标记偏好，还试图解释偏好的原因 33:01 未来一年：实时生成内容可能改变消费方式 35:00 空间智能提升后，AI 能带来什么新体验？ 36:15 三维生成市场的商业化分化与筛选 38:03 游戏市场之外，AI 团队还要寻找多大的空间
一个月没聊AI，再回头看，连我们自己的工作方式都变了一轮。本期从内容制作、模型分工和复杂知识库的实际经验聊起：哪些任务值得用最强模型，哪些判断可以交给便宜模型？当这些能力越来越容易调用，专门做某个AI功能的创业公司，又靠什么守住生意？我们沿着这些问题，聊到个人助手、游戏制作和科研，最后把账算到算力投资、就业与公共财政。 性价比，要放进完整工作流里算。 老许分享了多平台内容制作的实践：一段访谈要出横版完整版、竖版切片，还要翻译、对口型，并适配不同平台的发布要求。模型能回答问题，只是其中一步；能否调用工具、持续完成任务、减少返工，才决定这条流程最终花多少钱。我们也讨论了客户端配套的工具环境与直接调用API的差别，以及为什么跑分和真实使用感受可能相距很远。 模型怎样分工，比单看谁最强更有用。 老许让Codex当监工，把执行任务交给不同模型，甚至让它们并行完成同一份工作。另一项四十多万字知识库的整理，则展示了复杂任务对统筹和推理能力的要求。节目中被称为“哑巴模型”的Jev，输出的是结构化判断与概率，可以承担筛选、分类和路由等环节。我们由此讨论：哪些工作需要深入思考，哪些只需要一次明确判断，以及分工怎样改变整个应用的成本。 功能有用，和生意能守住，是两道题。 一个新模型、一个个人助手，可能很快展示出价值，也可能很快遇到大厂补齐同类能力。我们从判断模型延伸到三维建模、世界模型和个人助手，追问私有数据、模型能力、用户关系分别能形成多高的门槛。Agent的落地还受到软件生态影响：邮件、日历和浏览器能否接入，平台愿不愿意开放，都会决定一个助手真正能帮用户做多少事。 游戏制作的门槛在变，作品仍要接受玩家检验。 从AI辅助制作MOD，到桌面宠物的改造和陪伴玩法，我们讨论了技术能力普及后，创意与手艺的价值如何重新分配。AI实时生成画面、充当渲染引擎，也带来了另一笔运行成本账。聊到《不问凡尘》时，我们把注意力放在制作方式、团队成本和玩法体验上：AI能帮助作品做到什么，最终仍要落到玩家愿不愿意玩。 AI参与研究，改变的可能还有研究过程。 节目从机器人演示聊到数学、复杂计算、“赛博果蝇”和蛋白质设计。我们关注的不只是某个结果有多惊人，也包括结果怎样被验证，以及研究过程中的工具积累、问题发现和成果溯源。如果AI可以更快完成部分研究工作，科学家怎样提出新问题、判断结果、继续探索，也会成为新的讨论焦点。 新增生产力，怎样变成企业回报和公共收入？ 后半段，我们把AI泡沫的乐观与悲观判断放在一起，看算力需求、芯片使用寿命、资本开支和回报预期之间的关系。话题随后转向就业与税收：如果劳动收入的结构改变，个税、企业税和公共支出会怎样调整？技术创造更多产出之后，这些收益通过什么路径进入社会分配，是节目留给下一轮讨论的问题。 时间戳 00:00 一个月没聊AI，为什么已经有恍如隔世的感觉 03:04 账号用不了以后，怎样重新搭起AI工作流 06:31 Codex当监工，把任务交给不同模型并行完成 09:11 跑分高与实际会干活，为什么可能是两种体验 12:12 客户端、API与工具环境：模型之外还有哪些差别 14:26 四十多万字知识库：复杂任务需要怎样的模型分工 18:30 能力变强以后，安全控制为什么更难 21:54 新模型宣传很猛，实测和知识时效能说明什么 24:23 订阅额度、更新与提速：用户实际感受到什么 27:36 匿名模型的惊艳宣传，接进API后还灵不灵 29:38 Jev不写长答案：只做判断的模型有什么用 32:48 游戏跳不跳、工具怎么选：快速判断适合哪些场景 35:03 把重复筛选交出去，AI应用怎样减少成本 37:44 三维建模与世界模型：垂直能力会不会被大模型吸收 40:05 个人助手先接什么生态？邮件、日历与日常软件 42:24 从功能复刻到平台开放，Agent的落地边界在哪里 45:46 AI辅助做MOD：技术门槛降低，创意怎样竞争 48:14 桌面宠物玩出新花样，陪伴应用还有哪些空间 50:42 AI当渲染引擎：实时画面背后的算力成本 52:35 本地部署的账：硬件投入、稳定性与API费用 54:38 《不问凡尘》：AI制作方式与游戏体验怎样结合 58:22 模型接上机器人：会演示与可靠干活还有多远 61:27 AI做数学：到达答案与打磨研究方法的争论 64:54 从复杂计算到“赛博果蝇”，科研工具带来哪些想象 67:12 蛋白质“水印”的讨论：设计成果怎样标记与溯源 69:33 AI泡沫两派意见：乐观与悲观分别在算哪笔账 72:56 旧算力还能用多久？芯片寿命与投资回报 75:31 AI创造新产出之后，资本与债务的关系怎样变化 79:35 就业和个税一起变，新增生产力如何进入公共财政 83:02 消费税与财富分配：政府的账还能怎样平 85:14 复杂知识库项目的下一步：等可体验的成果，再聊完整实践