本期播客中，真格基金管理合伙人戴雨森对 2025 年 AI 和创投领域进行了深入复盘，并对 2026 年做出展望。他认为 2025 年 AI 行业发展符合预期，模型能力显著提升（如 Thinking Time Scaling、多模态融合），中国模型公司在开源生态中展现出强劲追赶态势。应用方面，AI Agent 落地初见成效，但仍处于早期市场，效率提升型 C 端应用表现抢眼。戴雨森强调 2026 年将是“回报与研究之年”（The Year of R），投资关注点将从纯粹投入转向实际 ROI 和基础研究突破，以应对模型能力增长放缓和高昂投入的挑战。他预测市场将出现回调，并提醒创业公司需关注高质量增长，并提出 AI 领域的增量方向包括记忆、多模态和语音交互。最后，他分享了投资感悟及对创业者的建议，强调应关注前瞻研究、构建垂直领域壁垒，并保持执行力与全球视野。
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：
Agent元年就意味着不是一年解决问题，还属于Early Market的，要跨越鸿沟
Agent来自于Agency，关键是自主性，节省人的时间，能完成新颖的任务和解决没见过的问题
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 Machine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（Memory）、多模态
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：应用故事从AGI到现在的三条主线，梦想在变小
订阅制：针对普通用户提价比较难，低垂的果实已摘得差不多了，竞争在变激烈
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/Image Gen等用量模式：用量会增大，但token价格也下降，不frontier的智能会迅速变成flat rate，只有最Sota的任务才能按用量收费；原来值钱的任务会变得不值钱，替代了很多程序员并不意味着能赚到这些程序员的工资
企业服务：这部分早期市场规模有限，尝鲜的多，留存未必有多好，看微软Copilot持续低于预期，大公司没有那么快使用新技术
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，发现新的知识等等
投入：现在美国基础设施建设慢，算力贬值快，人员工资高，需要尽快看到return
市场setup：去年底是预期不高，但我们看到ChatGPT增速很快，Coding，Agentic确定性带来应用机会；现在是预期很高，投入很大，但短期模型端看不到革命性的新能力，新的paradigm还在酝酿之中。
对创业者的启示？
negative margin求增长的时间正在过去，需要有quality growth
（美国）非常宽松的融资环境可能会放缓
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、self-play、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intelligence abundance（智能过剩）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
02:36:30 OpenAI
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.
年终回顾【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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