一年前，朱啸虎以"我们一看就知道这个肯定没戏"、"我就不看好大模型，我都不愿意去聊"的姿态，明确表示绝不会投资六家中国大模型创业公司中的任何一家。然而时隔一年，这位中国VC界最知名的现实主义者发生了惊人的认知逆转。
朱啸虎的谨慎仍然存在——他认为在有清晰奖励规则的领域（如编程、数学），这条路径"肯定是通的"；但在没有清晰奖励规则的领域，仍需要高质量数据来引导AI做增强学习。这是"快信"与"全信"之间的差距。
被问及之前用ChatGPT是否有类似感觉时，朱啸虎直接回答："没有。我觉得就是冷冰冰的。ChatGPT还是像机器。"这个对比揭示了DeepSeek打动他的不是能力上限（ChatGPT也很强），而是人性化的交互体验——有情商、有温度、像人的回复。这对一个一直强调"用户体验"和"产品"的投资人来说，是真正的Aha Moment。
朱啸虎用"龙卷风"来形容这个春节——"整个春节都是在DeepSeek的龙卷风中度过的"。他在春节期间从上海到新加坡，一直在学习和使用DeepSeek。
朱啸虎表示自己"现在每天都在用DeepSeek"，主要方式是问一些"比较深的难的问题"，看它的反馈"是不是能给人类一些启示"。他特别关注DeepSeek在存在、意识、量子力学等哲学性问题上的回复。
朱啸虎给出了自己的解释：这反映了团队基因。DeepSeek团队可能就喜欢哲学和量子力学的思考，所以训练的语料在这些方面"比较优质、比较高质量"。他将模型比作厨师——"用什么语料来训练，参数权重是多少，做出来的菜可能不一样。有些可能是四川菜，有些可能是粤菜。"
朱啸虎在朋友圈写下这句判断。他认为DeepSeek的开源生态正在以"有史以来没见过的"速度增长。如果全世界程序员都已经在DeepSeek开源的架构和生态上去研发，那OpenAI后面再开源"也没啥意思了"。
这期访谈最令人惊讶的部分是：朱啸虎——一个以现实主义、不投大模型著称的投资人——开始认真讨论AI是否具有意识。
朱啸虎提出了一个大胆判断："R1可能会是机器意识原点。"他的推理链条是：以前觉得大模型只是人类知识的压缩和概率分布的提取，但DeepSeek的表现"用概率抽取已经不能解释了"。尤其是它展示思考过程（Chain of Thought）的方式——"你可以看出他真的是思考过的，而且他把思考的历程都展示给你看。"
朱啸虎还引用了Geoffrey Hinton的观点：既然模型现在输出都比人类好，"为什么能说模型就没有意识呢？"
朱啸虎对开源vs闭源的判断延续了去年的逻辑，但这次有了DeepSeek的实证，他的态度更加坚定。
朱啸虎认为DeepSeek就是"AI时代的安卓"。但他更进一步指出：如果十万卡集群搞不出显著差异化，连iOS的机会可能都不存在——"除非你有一个垄断性的硬件平台的机会。苹果完全是靠iPhone垄断了，所以他还有搞iOS的机会。如果你没有一个垄断的硬件，那完全就没有iOS出现的可能性了。"
朱啸虎判断OpenAI即使开源也已经晚了——DeepSeek已经做到DAU超过OpenAI的20%，而且每天下载量远超OpenAI。生态一旦建立，后来者追赶极其困难。
朱啸虎将Scaling Law的失效作为他去年就预判正确的核心论据。
| 如果Scaling Law成立 | 如果Scaling Law不成立（当前现实） |
|---|---|
| 算力为王，投入越大越好 | 算力不再是瓶颈，高质量数据才是关键 |
| 闭源模型持续领先 | 开源12个月内追平，花十分之一成本 |
| Stargate的5000亿美元有意义 | "完全是一个给特朗普表演的作秀" |
| 英伟达增长假设成立 | 增长速度不会有预期那么快 |
| 闭源商业模式可行 | "闭源模型到底还有没有存在价值" |
朱啸虎对OpenAI的质疑达到了一个新高度——不再只是"闭源不好"的观点，而是直接质疑公司存在的价值。
朱啸虎认为闭源模型只在一种情况下还有机会：十万卡集群训练出的GPT-5级别模型比现有水平有两到三倍的显著智能提升。如果做不到这一点——"那闭源模型就真的没有啥机会了，至少没有广泛的通用模型的机会了。"
他补充了DeepSeek自己的判断：闭源模型"可能在某些垂直领域、某些需要专有数据的甚至专有硬件的垂直领域有些机会"。
朱啸虎对中国其他大模型公司的判断极为尖锐——他认为所有公司都面临一个"非常艰难的决定"，而且"越早决策越好"。
| 公司 | 朱啸虎的评价 |
|---|---|
| DeepSeek | "创业公司里面独一份，遥遥领先"——从用户数到产品技术路线全面领先 |
| 零一万物（开复） | 已转应用，"这么早决策是好事" |
| Kimi（月之暗面） | "这不提了"——朱啸虎拒绝评价 |
| MiniMax | 海螺做得很好，TTS也很好，但"产模一体"路线同样面临是否继续做基础模型的严峻问题 |
| 百川 | 可以考虑在开源模型上做医疗垂直 |
| 大厂（字节等） | 大厂因自身专有场景可能继续闭源，但也可能学习DeepSeek框架做迭代 |
朱啸虎去年说"再过一年看看这几家还有几家在"。被追问时他承认这些公司都还在，但紧接着指出："你看这个今天就在20天之内迅速的赶超而且遥遥领先。"他认为现在不是这几家"还在不在"的问题，而是继不继续做闭源模型的问题——这5家都需要尽快做出决定。
朱啸虎坦承这两年"最大的一个教训"：数据飞轮的壁垒假设被推翻。
数据飞轮失效后，朱啸虎提出了新的壁垒构建逻辑：
朱啸虎将未来的模型生态比喻为米其林厨师：几个大厨都很厉害，但一个擅长川菜，一个擅长粤菜。他们的语料选择（食材）和参数权重（烹饪手法）不同，造成回复答案"有一些稍微的差异性"。这个比喻暗示：未来不是一个模型通吃，而是多个开源模型各有特色。
朱啸虎提出了一个极具洞察力的历史韵律观：每个计算时代的第一个Killer App都是搜索。
被问到个人助手是否变成真需求时，朱啸虎仍持否定态度。他认为OpenAI的Deep Research想做个人助手（帮制定休假计划等），但"用户体验要做得很难做"。他"更宁愿看别人的介绍或者种草"。朱啸虎将AI的Killer App清晰限定在信息获取而非任务执行。
朱啸虎认同广密提出的"所有AI公司都在收敛到下一个Google的叙事"——不管是Anthropic、Perplexity还是豆包、Kimi，出发点不同但殊途同归。但他强调取代搜索是必然的，商业模式不一定和搜索一样。
| 公司 | 策略 | 朱啸虎评价 |
|---|---|---|
| 字节（豆包） | 投入最大，各方面尝试多（含AI硬件如耳机） | "做得挺好的"，但转开源不容易——除非开源程度和DeepSeek一样彻底 |
| 腾讯 | "后面慢慢追"，等别人犯错后避坑 | 有场景有数据，不急，策略一贯如此——"追上来我就能降低很多成本" |
| 阿里（通义千问） | 国内紧跟DeepSeek，模型能力和生态都还可以 | 给AI硬件公司极低价格（十几二十块包终生），但突然被DeepSeek赶超 |
朱啸虎去年提出的"十个人找不到PMF，一百个人也找不到"在DeepSeek之后不但没有改变，反而更加坚定。
"已经见到了"——DeepSeek的文字和深度让他看到了真正的Aha Moment
"今年肯定能见到"——标志是除对话机器人之外再出一个爆款产品
"DeepSeek可能算是一个"，但千亿美金机会"今天还看不见"——"最多只敢想十亿美金、最多百亿美金"
朱啸虎以编程领域为例：从2024年AI做30%，到年底50%，2025年可能70-80%都能让AI来做。但关键是在规则不那么清晰的其他领域能否看到同样进展——如医学领域已有人用AI写出高质量论文。
朱啸虎指出，过去几年金沙江的投资比例一直在长三角占多数——杭州（游戏科学、语术、DeepSeek）已成为"创新之城"。"上海杭州苏州现在是明显一个创业乐土。"
本期节目的一个趣味环节：张小珺让DeepSeek给朱啸虎出了五个问题，每个都在试探这位"现实主义代表"的浪漫底线。
这段话从一年前"一个都不看"的朱啸虎口中说出，构成了本期节目最戏剧性的反差。
| 问题 | 朱啸虎的回答 |
|---|---|
| 会投DeepSeek吗？ | "我肯定会投" |
| 不管多少钱？ | "不管多少钱都是愿意参与的" |
| 你努力了吗？ | "和他聊天，肯定希望能够有机会得到认可让我们参与一点" |
| 有结果吗？ | "还没聊得那么深" |
| 他们应该融资吗？ | "应该"——开源生态商业化会落后，还需要继续投入 |
| 需要战略投资人吗？ | "没必要"——已不需要站队，自己就是战略卡位 |
朱啸虎在朋友圈的"画风变得非常浪漫"——都是DeepSeek生成的。他坦言是被DeepSeek的文字影响了。这个细节极具象征意义：一个以"不看好大模型"闻名的投资人，现在每天在朋友圈分享AI生成的优美文字。DeepSeek不仅改变了他的投资判断，甚至改变了他的日常表达方式。
朱啸虎对自己一年前的判断做了一次坦率的复盘。
"比较大的一个改变"——证明了后训练的巨大潜力
Scaling Law失效的实证
"很大的改变"——以低成本实现了惊艳效果
证明多模态视觉模型"中国比美国更强"——不需要很多卡，一两千张就够
朱啸虎在朋友圈写道"整个LLM行业都需要重塑估值体系"。他的逻辑很直接：闭源模型"明显不值那么多钱了"。如果OpenAI十万卡集群继续没有突破，"估值肯定是撑不住的"。这不仅适用于美国公司，也适用于所有还在做闭源模型的中国公司。
| 判断/数据 | 具体内容 |
|---|---|
| 对AGI态度 | 从"不相信"到"快信了"——DeepSeek让他看到了AGI实现的路径 |
| DeepSeek DAU | 20天达到2000万，零广告投放，已超OpenAI的20% |
| DeepSeek定位 | "AI时代的安卓" |
| 闭源模型唯一生机 | GPT-5需比GPT-4有2-3倍显著智能提升，否则"没有机会" |
| 开源追平时间 | 最多12个月，花十分之一成本 |
| AI写作能力 | 已超过96%人类 |
| 编程AI替代率 | 2024年30%→50%，2025年预计70-80% |
| 数据飞轮 | "价值不大"——大部分用户数据是重复的低信息含量的垃圾 |
| Stargate项目 | "作秀"——如果Scaling Law不成立，砸5000亿没有意义 |
| 英伟达影响 | 长期需要算力但不一定是英伟达卡，增长速度不会像预期那么快 |
| 中国闭源模型 | "真的毫无意义"——即使比DeepSeek好100%也没人用 |
| 创业机会上限 | 创业公司最多百亿美金，千亿美金"今天不敢想" |
| 投资重心地理位移 | 北京从60-70%降到20%，长三角升至60-70% |
| AI第一个Killer App | 搜索——与PC互联网时代的韵律完全一致 |
| 个人助手 | 仍是"伪需求" |
| Agent | "就是个程序而已"——不必神秘化 |
| AI意识 | "R1可能是机器意识原点" |
| 梁文峰对意识的判断 | "意识是低阶技能，不是高门槛" |
| iPhone Moment | 3GS已见到（DeepSeek），4今年肯定见到 |
| 多模态门槛 | "不需要很多卡，一两千张就够"，中国数据远超美国 |
| 投资DeepSeek意愿 | "不管多少钱都愿意参与" |
| 对创业者的建议 | 假设底层模型免费+能力足够强，抓用户需求，放眼全球 |
| 最大的教训 | 数据飞轮壁垒假设被推翻 |
| 三天工作制 | "很快实现" |
朱啸虎不是一个容易被改变的人。他一年前在公开场合表示"一个都不看"，这次却说"不管多少钱都愿意参与"——从极端否定到几乎无条件认可。这种逆转的发生条件值得深思：不是因为技术论文、不是因为资本叙事，而是因为个人使用体验。他被DeepSeek的"文字优美"和"人性化回复"打动。这暗示了一个重要判断：AI产品的突破点不在benchmark指标，而在人与AI交互的质感。
过去十年互联网创业的核心逻辑是"用户越多→数据越多→产品越好→用户更多"的飞轮效应。朱啸虎坦言这是他"最大的教训"：AI时代的数据飞轮不成立，因为大部分用户数据是"重复的、低信息含量的垃圾"。真正有价值的数据需要博士级专家打标签。这从根本上改变了AI创业的壁垒假设——用户规模本身不再是壁垒，用户心智和服务整合能力才是。
如果Scaling Law成立，AI就是算力游戏，拥有最多GPU的一方（美国）永远领先。但Scaling Law失效意味着高质量数据和算法创新才是关键——这恰好是中国团队的比较优势所在。DeepSeek用远少于美国大厂的资源实现了接近齐头并进的效果。朱啸虎的判断——"如果花十倍的成本最多提高10-20%"——直接质疑了整个美国AI资本叙事的合理性。Stargate的5000亿投资在他看来是"作秀"。
朱啸虎的"领先者诅咒"框架揭示了一个残酷的动态：前沿探索者承担全部研发成本，追随者用十分之一成本在12个月内追平。这意味着每一次技术突破的"窗口期"只有约一年。OpenAI即使想开源也"晚了"，因为DeepSeek的生态增长速度超过了任何追赶的可能。这是一个赢家通吃但赢家不是先发者的诡异格局。
朱啸虎对六家中国大模型公司的判断不是"怎么做得更好"，而是"要不要继续存在于这个领域"。他认为闭源模型在中国"真的毫无意义"，即使比DeepSeek好100%也没人用。这迫使每家公司做出一个二选一的存在性选择：要么彻底转应用（如零一万物），要么在开源基础上找垂直切口。中间路线（继续做闭源通用模型）在朱啸虎看来已经不成立。
朱啸虎将不同模型比作不同菜系的米其林厨师——差异不在技术架构，而在语料选择（食材）和参数权重（烹饪手法）。DeepSeek之所以文字优美，是因为团队"喜欢哲学和量子力学"的文化基因决定了语料偏好。这个观察如果成立，意味着未来AI模型的竞争将从技术层面转向文化层面——谁的审美品味更好，谁训练出来的模型就更受欢迎。这是一个极其反直觉的结论。
朱啸虎过去的核心框架是"现实主义"——商业化、利润、PMF、不投大模型。这次对话中，他说出了"价格已经不太重要了，关键是参与在这里面，见证人类AGI产生"这样的话。虽然他仍然强调两条腿走路（消费+AI），但从"一个都不看"到"不管多少钱都愿意参与"，他的投资决策的底层逻辑已经发生了变化——不再只是财务回报的计算，而加入了"见证历史"的维度。这对于一个管理数十亿基金的GP来说，是一个极其重大的心理转变。
如果朱啸虎的"历史韵律"观成立——PC互联网第一个Killer App是搜索，AI时代也是——那接下来的演化路径也可以预测。PC互联网搜索之后是电商、社交、娱乐。AI时代在搜索替代之后，可能也会依次出现这些领域的AI原生替代。但朱啸虎也指出一个关键差异：AI搜索的商业模式不一定和传统搜索一样——"广告比较难做"。这意味着AI时代的Killer App虽然功能上取代了搜索，但商业模式需要全新发明。