AI 投资播出 2026.09.011:10:5222 章约 1 分钟读完整理于 2026.09.18
她认识那 250 个正在构建 AI 的人:他们真正相信什么
Patrick O’Shaughnessy 与 Conviction 创始人 Sarah Guo 从 AI 投资热潮聊到前沿研究者的真实心理:为什么“递归自我改进”让许多人相信智能爆发可能只剩一两年,又为什么算力规模、能源、供应链和组织变大反而削弱了研究者的个人能动感。Sarah 解释 Conviction 如何围绕约 250 位推动前沿的人建立网络,以技术能力和创始人判断为起点形成投资确信;她也系统讨论开源模型、美国算力独立、机器人、半导体与 AI 生物学。对她而言,投资的核心不是追逐“反共识”姿态,而是取得非对称信息、找到事实,并在市场尚未形成共识时承担风险。谈话最后回到 Jevons 悖论、AI 对工作的扩张效应,以及硅谷最珍贵的一种善意:在证据尚不充分时先相信一个人有能力把事情做出来。
R2N
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- 0:02开场:AI 前沿的激烈竞争
- 1:08在 AI 热潮中如何投资
- 5:03Conviction 如何建立确信
- 9:06从 Harvey 看技术先验与应用判断
- 12:06250 位 AI 前沿人物真正相信什么
- 15:44算力、资本与基础设施约束
- 19:45Sunday Robotics 与机器人数据
- 23:45“何时”而不是“是否”
- 24:03Sarah 的投资决策流程
- 28:04时间分配、学习与募资
- 32:05不为 LP 编故事,以及父母留下的价值观
- 36:05竞争、正和思维与创业精神
- 39:24开源模型为何不可逆
- 43:25廉价智能、制造业与美国竞争力
- 47:26广告与算力独立问题
- 49:01美国“算力独立”需要什么
- 51:32半导体等新投资市场
- 55:34AI 生物学与“Conviction”这个名字
- 59:35风险问题的承接
- 59:36找到事实,隔绝噪音
- 1:03:38一年后的 AI 世界与 Jevons 悖论
- 1:07:39善意、信任与节目收尾