今天是我们的系列节目《Freda 的投资札记》第 2 集。

可能有听众是第一次听我们的节目，那还是先介绍一下 ——Freda Duan 在湾区做投资，是 Altimeter Capital 的合伙人。Altimeter 是一个硅谷科技基金，横跨一二级。在一级市场投资案例有 OpenAI、Anthropic、字节跳动等，在二级市场投资案例有英伟达、存储芯片、Snowflake、Robinhood 等。

在《Freda 的投资札记》第 1 集，也就是我们的 125 集节目中，Freda 深入分析了当下美国的明星公司，给他们的巨额投入算了算账；也探讨了美国资本新秩序，以及当时大家很关心的泡沫。

可以预告一下的是，在本集，我们除了一如既往聊 AI 和投资这些很干的内容 —— 如，Tokenmaxxing、AI 时代的组织架构；还会聊一些感性的东西，尤其在这个充满不确定、每个人都很焦虑和孤独的时代，人和人的关系剩下什么？

Token 是一个非常容易误导人的单位

同样一个 task，不同模型消耗的 token 可能差几十倍，甚至上百倍

Token 消耗是越多越好吗？肯定不是越多越好，而且是反过来的

Tokenmaxxing 现在有大量浪费 - 是的；Token 用量未来还会继续上升 - 也对

行业会逐渐从按 token 收费，转向按效果收费

Coding Agent 成熟之后，出现了一个很重要的 loop：better AI makes better AI

现在到了无法追赶的地步了吗？用一个不太恰当的类比 - 马车换汽车

最早的汽车经常抛锚，跑在前面的几匹快马还能跟一跟、追一追，那时候两者差距没有那么清楚；但一旦汽车可以稳定跑起来，没有汽车引擎的马，再快也追不上

OpenAI 按 GPT 和 Coding 两条主线重组，把 Coding 放到非常高的位置；Google 是 Sergey 直接管 Coding；Meta 内部也开始推自己的 Coding model，目标是年底前做出 SOTA；xAI 公开收购 Cursor

Anthropic Cowork 这么成功的产品，是两个人做出来的，AI 来了以后，值得重新思考 “一个公司到底应该需要多少人”

投资人是在抛弃软件公司吗？对，是。最简单的投资逻辑是 discount rate

哪些软件更脆弱？AI 时代新的软件机会在哪里？软件是不是要为 Agent 重新设计？

Dario 提过两个概念：technology diffusion 和 economic diffusion

AI 现在在曲线的哪个位置？在 “把电机塞进蒸汽机位置” 这一阶段 —— 每个人都在把 AI 加进自己的工作流，但很少有人退一步问：这个流程本身、这家公司本身，为什么长成现在这样？为什么需要这么多层级？

接力赛变篮球赛 —— 过去是接力赛，一棒接一棒，每一棒都是一次翻译、一次等待；未来更像篮球赛，3 到 5 个人的小分队，必要技能都在队里，同步推进，自己拍板，只有重大方向才往上升级

投资行业是一个非常低效的行业，大量时间花在找信息、清洗数据、比较预期、判断 positioning

我这几个月想的问题是：如果给 Agent 足够干净的数据和足够清晰的交易目标，它有没有可能做的比我好？

AI 时代会让更多人参与股市，散户行为会更复杂，也更值得 tracking

投资本质上会越来越像一个解构市场玩家的游戏

AI 这波创业公司，哪些方向已经跑出收入？一波快问快答

这几年经历了一个过程 - 23 年大家特别担心模型公司吃一切，wrapper 大家都不敢碰；过去两年大家不担心了，因为应用或者叫 wrappers 收入增长很快；但到了今年我现在又重新开始担心了

Anthropic 先吃编程这一块，现在第二大业务吃金融领域；OpenAI 马上自己推出音频模型，对 ElevenLabs 会是什么影响？OpenAI 和 Anthropic 都和大的私募基金合作，把自己模型推到私募基金的被投企业里面，这个决心是很大的，真的 adoption 还没有开始

2026 年了，你还投应用创业公司吗？

硅谷最火的是 Neo Labs，另一个很重要方向是给 Agent 用的基础设施

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