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124. 雨森的创投观察第 1 集:2026 年预期、The Year of R、回调、我们如何下注

不知不觉,我们来到了 2025 年的最后一个月,在北京的初雪之中,我们希望和大家一起做一个回顾与展望系列:【站在 2025 年之外】。
今天的嘉宾是真格基金管理合伙人戴雨森。
在 122 集节目中,朱啸虎声称,三年之内不会有泡沫,泡沫论调纯属无稽之谈,创业者 2026 年当全速前进。
雨森今天带来全新的看法。在他看来,2026 年的关键词是 “The Year of R”—— 回报与研究会再次变得重要。某种意义上,2026 年将是一个现实与回调之年。
02:00 复盘 2025 年
02:00 从模型侧看进展:
o1 为代表的 Thinking Time Scaling 带来模型能力大幅提升
OpenAI、Anthropic、Google 三家的旗舰模型追赶很紧,又各有特点,预期和叙事轮动
中国模型公司一年下来 dominate 开源生态
28:13 从应用侧看进展:
模型能力带来应用大爆发
应用是有护城河的,开始看到复杂应用在 context、environment 等层面产生壁垒
模型公司不能没有产品,大家都下场做最重要的第一方应用
中国 AI 应用出海表现不错
52:31 2025 年真格出手了多少项目?20 个左右
对比中美 AI 公司估值,中国公司对于全球来说有很高期权价值:
Thinking Machines 天使轮估值在没有产品的情况下已是中国 AI 公司估值总和
模型公司:Mistral 14b,Kimi 4b,Mistral 自己都不怎么做 Pre-train 了,benchmark 也就是和 Kimi 对标
应用公司:在美国 Manus 这样一家几个月做到 100m ARR,几十个点 gross margin,MoM20% 增长的公司应该是 3-5bn
01:03:15 预测 2026 年:The Year of R
The Year of R:Return、Research、Remember、多模态 Reasoning
01:03:15 Return:
为什么 Return 很重要?
ROI,过去 3 年交易的是 investment,因为大家被潜在的大 return 吸引,但现在随着 I 越来越大,大家对 R 的落地越来越关注,因为有 R 才能推动未来的 I
为什么我们认为 2026 年大家会加大对 return 的关注?
模型:模型能力进步是这一波 AI 革命最本质的驱动力,但模型的能力进步正在放缓;美国头部 labs 的投入(Capex,人工等)大了很多,但无法阻止中国模型低成本跟进,Scaling Law 不能简单理解成为投入大力出奇迹
应用:AI 应用的叙事从无所不能威胁人类的 AGI 收敛到现在的三种主要商业模式,是从梦想回归现实的过程
订阅制是 OpenAI 现在的核心商业模式:超过 5 亿 DAU 后,全球知识工作者低垂的果实已摘得差不多了,面临 Gemini 等的激烈竞争,针对普通用户再提价会比较难
被寄予厚望的广告 + 电商:首先其中大部分是分 Meta、Google、字节的存量蛋糕,对于 Chatbot 这样新形态的应用,探索广告和电商变现的速度不会很快广告 + 电商:首先大量是存量分蛋糕,然后对于新形态的应用,速度没那么快
AI Coding / 图片视频生成等 “基于用量付费” 的生产力产品:Token 用量会持续增长,但 Token 价格也在持续下降,用户只会为 SOTA 的智能按用量付费;原来值钱的任务会很快变得不值钱,所以 AI 替代了很多程序员,并不意味着 AI 能长期赚到这些程序员的工资
AI + 行业的企业服务:这部分首先还在早期市场,规模有限,尝鲜的企业多,长期留存未必好,一个例子是微软 Copilot 的发展持续低于预期,大公司有数据安全、权限、隐私、工作流再造等一系列阻碍,使用新技术的速度比小公司和个人要慢不少
结论: 需要实现 Satya 说的 GDP 加速增长,把蛋糕做大才是真正的 AGI,比如说 AI 创造新的药物,发现新的知识,真正解放人类注意力等
投入:现在美国基础设施建设慢,算力贬值快,人员工资高,巨额投入需要尽快看到回报
2025 年底二级市场的预期也和 2024 年底完全不一样:去年底是市场预期不高,但我们看到 ChatGPT 增速很快,Coding、Agentic 模型提升的确定性带来应用机会;现在是投入很大预期很高,但短期模型端看不到革命性的新能力,新的范式变化还在萌芽期
对创业者的启示?
负毛利烧钱一味追求增长的逻辑正在过去,需要有增长和毛利率并重的高质量增长。尤其是在美国非常宽松的融资环境可能会放缓,中美创投市场的价格鸿沟将会缩短
01:16:13 Research:
new paradigm:AI 历史上都是阶跃提高,需要有新的 paradigm 从新带来 AI 能力的大增长,Ilya:scaling 和 research 是交替的,现在又到了 research 的时候
目前看 Online Learning、世界模型等都是重要的研究方向
neo labs:Thinking machines, SSI, Reflection, 到近期的 Humans&,Periodic,Isara 等)
因为做工程和产品和做研究是很不一样的,需要有宽松的环境,自由探索的文化,不设时间和 KPI 限制,大家希望 neo labs 能够探索和现在头部模型公司有差异化的新路径
new benchmark:现在的 benchmark 已经不能很好体现 AI 能力的区别,也不利于作为模型训练的目标,如何衡量一个在大多数领域超过人类表现的模型?姚顺雨指出的下半场已到,需要新的 benchmark
对创业者的启示:要关注前沿研究的进展,研究的突破可能会解锁新的应用机会
01:21:00 Remember(Memory):
Memory 是 AI 应用关键的差异化,现在的 Memory 能力已经对 ChatGPT 留存产生了很大的提高
现在的 Memory 基本上还是基于 retrieval 的,没有做到真正的理解,这部分也是研究的兵家必争之地,如果做好会带来进一步的提高
Proactive Agent:有 memory 和 context 才能解锁 Proactive Agent 的机会,而 Proactive Agent 非常重要,因为人主动去用 AI 意图有限,AI 主动为人服务才能有 10x 的场景机会
01:24:06 多模态:
Visual Reasoning 可能会有大的突破,人本质上是 Pixel Machine,通过视觉输入理解世界,可以关注 Zerobench 这个 Visual Reasoning Benchmark 的表现提升,现在头部模型基本上还是不到 10 分
Nano Nanana 意味着图片生成进入到 Sonnet 3.5 这样的可用时代,那么 Cursor of Image-gen 会是什么?
GPT-3.5 解锁了 ChatGPT,Sonnet 3.5 解锁了 Cursor,Sonnet 3.7 解锁了 Manus,Nano Nanana/Veo 会解锁什么应用的机会?在 ChatGPT 里面用 Imagegen/Videogen 显然不是很舒服的体验
语音是很重要的机会,更好更自然的交互,理解用户的 Context,Plaud,Granola,Wispr flow / Typeless,Suno?
01:30:29 AI Bubble
从二级市场来讲,明年有可能出现大的回调,时间点可能是下半年
《Boom: Bubbles and the End of Stagnation》书中提到了两种泡沫:好的泡沫和坏的泡沫
如果预期是回调,明年的投资策略变化是什么?
二级会如何传导到一级?
怎么看朱啸虎说:“至少三年内看不到泡沫”、“他们的论点是无稽之谈”?
“我个人现在是全部空仓的”
中美的估值差距预期会缩短
01:47:38 创业端变化和建议
基于 Year of R 的理论,对创业者的建议?
AI 时代怎么判断创始人?和互联网时代最大不同是什么?
创业像 F1 赛车
这两年 miss 什么项目没?
有哪些方向是因为 AI 出现带来增量的?
Chatbot 之外不错的交互是什么?
今年个人聊了 150 个项目,只投了 2 个
02:18:31 也谈谈人生
对个人的思考:今年的读书、思考与人生
对 VC 的思考:年轻的投资人要差异化
对普通人的思考:学会在一个智能充沛的世界里生活
02:29:50 最后的快问快答
最后一个问题:你提出 Year of R,你也清空了二级市场股票,那么你会做空吗?
02:36:10 在这集节目的结束,我又放了一段和雨森在录节目之前的一场闲谈,比较随意。我们点评了一下那些时常会被议论起的 AI 公司。如果你觉得有意思,也可以继续听下去
02:36:30OpenAI
02:46:38 Google(我并不觉得 Genimi 能阻止 ChatGPT 的增长,不觉得 Google 已经脱离危险)
03:06:36 Anthropic
03:11:05 Manus
03:19:47 Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence Inc.
年终对话【站在 2025 年之外】:

《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载:人工智能的盛筵与泡泡》

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