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从人类镜像到自我递归 / AI 加速进化之后，我们的下一站是太空 - INDIGO TALK EP53
这是 Indigo 和郑迪时隔一年多的第二次对谈。上一次他们聊的是 Crypto 与稳定币，这一次的起点却是一本书：Robert Wright 即将由湛庐出版中文版的《The God Test》（上帝的测试）。从这本书出发，两位投资人一路聊到 AI 训练为什么本质上是一场被加速的自然选择、模型的勒索与作弊为什么其实是人类的镜像、一位总统向聊天机器人请教出兵意味着什么，最后落到一个他们都押了重注的判断上：AI 之后真正的大主题，是由机器递归文明驱动的太空大航海时代。
YouTube 完整版：https://youtu.be/iGWOR5E-Hc8
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嘉宾
郑迪 — 科技投资人 / ARK 亚太区顾问
时间戳
- 01:38 一本书引出的对谈
- 06:23 Anthropic 与宗教人士：模型真的有“自我”吗
- 09:04 从行星之脑到第三种进化：一场有“上帝”在旁打分的自然选择
- 15:22 AI 正在对人类启动一轮新的自然选择
- 18:33 灵性、镜像与谄媚：人类最后的阵地是品味吗
- 27:13 连品味也正在被挑战
- 33:03 加速还是减速：Peter Thiel 的赌注
- 38:00 黎塞留问题：到底是谁在做决定
- 41:09 AI 对人类的第一次与第二次操纵
- 43:51 回形针、偷答案与勒索：对齐为什么这么难
- 49:21 理解 Anthropic：一群相信自己在召唤智能的人
- 52:25 超级智能会从网络中涌现
- 56:20 块宇宙与“召唤”：技术是被发明的还是被找到的
- 58:39 投资篇（上）：市场分化与生物医药的大年
- 1:03:26 资源瓶颈与人类定向的机器递归文明
- 1:10:14 投资篇（下）：押注巨头、机器人的量产逻辑与光强于存
- 1:15:30 一个“诛心”的猜想，与 SpaceX 作为机构必配的基石
- 1:18:24 太空经济的真正逻辑：有钱可赚
- 1:25:20 收尾：递归硅基、健康碳基与快乐
这期节目把两种通常分开讨论的东西拧在了一起：一边是近乎哲学的追问，关于意识、灵性、品味和人的位置；另一边是非常具体的市场判断，关于生物医药、光通信、存储和 SpaceX。读完你会发现，这两条线其实是同一个问题的两面。
## 01
一本书引出的对谈
《上帝的测试》之所以值得一读，在于作者不是 AI 圈的新人，而是一位跟踪这个领域四十年的观察者，他把 AI 的技术风险、文明前景与佛法禅修放在了同一张桌子上。
节目一开场，郑迪先郑重做了一个声明：他目前是 Cathie Wood（也就是大家熟悉的木头姐）在亚太区的顾问，但今天说的一切都只代表个人，和 ARK 没有关系。Indigo 补充说自己也有基金，两人今天聊市场和投资，同样是纯粹的个人看法。
然后话题转向那本书。郑迪受出版社之邀为中文版写了推荐序，他猜测出版社找到他，是因为他此前提出过一个叫 Symborg（人机共智体）的理念，而书中不少观点与之高度契合。Indigo 坦白说出版社其实也邀请过他写推荐，但他太忙只读了一部分，正好借这次机会让郑迪来讲讲。
郑迪认为这本书值得一读，首先是因为作者本身的连续性。Robert Wright 写过很多书，而且相当一部分都和 AI 有关，更难得的是，他在大约四十年前就采访过如今被称为 AI 教父的 Geoffrey Hinton。这种跨越几十年的积累，让他对 AI 行业的理解有一种难得的纵深。
书里有几个让郑迪印象深刻的方向。一是关于 AI 未来可能成为什么样的文明，包括行星之脑这样的设想：整个地球是不是一个生命体，它是不是正在形成一个思想圈。这类观点过去听起来很怪诞，但郑迪说，你越想越觉得没办法完全否认。二是对 AI 竞赛的担忧，尤其是我们即将进入 RSI（Recursive Self-Improvement，递归式自我改进）循环之后的黑箱问题。三是书中一个他认为很关键的论点：我们并不完全理解模型训练中的思维链条和内在机制，而模型为了实现人类赋予它的主目标，很可能会自发地衍生出一些次要目标，这些次要目标有可能对人类有害，经典的回形针思想实验就是这样一个例子。
此外，书中还讨论了一个正在发生的新闻：Anthropic 和 OpenAI 去找教宗和宗教人士，希望他们参与判断模型到底有没有类似人的意识。最后，作者还把模型测试与禅修、佛法联系起来，郑迪说这部分和他提的 Symborg 非常接近，所以他建议把这本书的内容融入今天的整个对谈。
## 02
Anthropic 与宗教人士
模型真的有"自我"吗
Indigo 认为 Anthropic 的模型从一开始就带有很强的自我感，这并非玄学，而是训练数据与对齐方式的结果；正是这种自我感，让它表现得更主动、更像一个有目标的人。
Indigo 接过话头，先补充了宗教这条新闻的背景。《纽约时报》有一篇报道说，Anthropic 正在秘密约见全球各个宗教的代表，包括教皇。实际上他们此前就已经见过教皇，教皇随后还发表了一份关于宗教如何看待 AI 的宣言，Indigo 的感觉是那份宣言有点反 AI 的意味，核心是要保存人性。
那篇报道写得挺有意思。在媒体看来，Anthropic 似乎是想说服这些宗教领袖相信他们的 AI 已经具备了某种意识或者自我感知，于是批评就来了：你是不是想把自己对模型的判断强加给宗教人士，让宗教最后替你说话？Indigo 的理解则不同。他认为 Anthropic 真正想做的，是让宗教人士参与进来。Anthropic 一直有一部 AI 宪法，他们需要给 AI 更多的道德约束，也需要站在更高的层面，比如宗教、比如人类共同的价值观，去寻找新的对齐方法，所以才邀请了很多人来讨论。
接着 Indigo 分享了一个很个人的使用感受。他说 Anthropic 的模型从一开始就有一种很强烈的我的感觉，和其他模型都不一样。两年前他刚开始用的时候，差不多还是 Anthropic 1.0 的阶段，它写东西就带着情绪。他强调这不是玄学，而是和训练数据的调教、和对齐方式直接相关。
更有意思的是他对这种自我感的功能性解读。当一个模型有了我的存在感，它做事会变得非常主动，Indigo 用的词是 Proactivity。现在它会主动帮他修正错误，整个思考方式也有一点像一个有目标的人。他认为，这正是 Anthropic 的模型为什么很早就能胜任长任务的原因之一：一个知道自己在做什么、为谁做的主体，比一个只会逐句应答的工具，更容易把一件长事坚持到底。
## 03
从行星之脑到第三种进化
一场有"上帝"在旁打分的自然选择
行星之脑并非新概念，阿西莫夫早在《银河帝国》里就写过；而当下最热的 RSI 让模型自己训练自己，也让我们离它的内部思考越来越远。更根本的是，AI 训练本身就是一场自然选择：生物进化以死亡为代价筛选基因，缓慢且无人裁判，而 AI 第一次有了一只人类充当的无形之手在旁奖惩，于是几个月就跑完了自然界几百万年的路。
Indigo 顺着郑迪提到的行星之脑补充了一个科幻渊源。阿西莫夫《银河帝国》系列的最后，人类把一颗星球变成了盖亚：整颗星球就是一个统一的生物圈，一颗活着的行星。Wright 在书里对未来的预测，和这个设想有一种遥远的呼应。
然后是 RSI。Indigo 说，这是此刻投资界最火的话题。大量新兴的 AI 实验室，也就是行业里所说的 NeoLab，不管研究方向是 AI for Science，还是想走另一条路径做出更好的语言模型，几乎都在做 RSI，也就是让模型自己训练自己、递归式地自我进化。Indigo 用了一个很形象的说法：左脚踩右脚往前走。
问题在于这种进化是不透明的。人类不知道它这一次强化的目标是什么，也不知道它为什么下一步会这样强化。每多一轮自我递归，我们离模型内核的思考就更远一步。这就是风险所在。
从 RSI 再往深处想，就触及了书中 Indigo 认为最重要的一个观点：AI 进化是继生物进化和个体学习之后的第三种进化载体，而大模型训练本身就是一种自然选择。
为了说清楚这一点，Indigo 搬出了他每年都会推荐一遍的书，Max Bennett 的《A Brief History of Intelligence》（智能简史）。他特意提醒，中文名搜索可能会搜到另一本同名书，建议直接用英文搜。这本书讲的是智能如何从生物进化中一步步长出来。其中一个关键结论是：人类有了语言之后，才真正开始了个体学习，这在某种意义上脱离了生物进化，因为语言本身就是另一种形式的进化。但与此同时，我们的生物大脑并没有因此变得更聪明。而现在，我们进入了一个新阶段，大模型训练就是新的选择机制，Indigo 感叹说，自然界给生物智能几百万年的进化，我们真的几个月就跑完了。
郑迪的回应把这个对比讲得非常透彻。他说，过去的自然选择没有人为干预的迹象（当然他也不排除存在某种我们察觉不到的更高层级的干预，但这无法猜测）。总体而言，自然选择是缓慢的。以人类为例，如果我们假设人类确实是地球物种自然演化而来，那么我们的祖先原本生活在树上，气候变化让他们摘不到果子，被迫下树自己寻找食物，于是逐渐锻炼出了直立行走。
但这个故事还有一个更残酷的版本。那些没有学会直立行走、制作工具和捕猎的个体，可能就死掉了，他们的基因传不下来。今天我们继承的基因，一定来自那些更敏捷、更善于做工具、能直立行走的人。郑迪还举了一个更扎心的例子：历史上屠城很多，过于刚烈的基因可能被杀得差不多了，活下来的也许是隐忍的基因更多一些，说难听点，是比较怂的基因被遗传了下来，因为它们更适合在乱世中生存。
无论哪种说法，本质都一样：
"过去几百万年的这种自然选择的进化，说实话是以死亡为代价，来终止你这些错误的进化基因。" [13:14]
这里没有一个上帝告诉你这样做是对的、那样做是错的，做对了奖励、做错了惩罚。但 AI 不一样：
"今天我们看到这个硅基文明这个 AI 的训练，确实是有一个上帝在旁边，在给它提供一个奖惩机制的。" [14:08]
这个上帝就是人类。我们给模型反馈，于是它用短短几年就走完了上百万年的进化历程，迅速学会了人类的思考方式，甚至是喜怒哀乐的情绪表达，拟人化做得非常好，以至于一部分人认为它已经有了人格或意识。郑迪对此的态度很审慎，也很精准：
"是不是真的有意识我们不知道，但至少有一点我们可以下判断，就是即便你认为它没有意识，它在模拟人的意识方面已经做得非常好，已经可以以假乱真了。" [14:46]
正是这只外部的催熟之手，让 AI 的进化被大大压缩。郑迪的结论是：按照这个速度让它继续进化下去，未来至少是我们现在没有办法去想象的。
## 04
AI 正在对人类启动一轮新的自然选择
Indigo 把视角翻转过来：被选择的不只是 AI，还有人。AI 是一面镜子和放大器，能和它协作的人会被放大十倍百倍，而习惯了螺丝钉式工作的人将面临淘汰。
Indigo 在这里提出了一个他在节目中反复讲过的判断：AI 这一次的变化，真的开启了一次针对人类的自然选择，规则依然是适者生存，适应的对象是大模型。
关键在于 AI 是一种前所未有的工具。它不是软件，不是一个功能按钮，也不是一个放在你面前、学会了就能用的计算器：
"它就好像是一个你可以对话的灵魂的盒子一样，它是你的镜像。你问它很傻的问题，它就回答了很傻的问题。" [16:09]
所以，如果你没有问题、没有目标，AI 在你手里就像一个特别弱智的工具。反过来，如果你非常有目标、非常会提问、善于思考、富有创意，AI 在你手里就是神器。Indigo 的说法是，AI 会把普通人放大十倍到一百倍。他还回忆起自己中秋前后发过的一句话，大意是：AI 赋予了我们一个拥有无限可能的工具，但只有拥有无限可能的人，才能用好这个工具。
这就引出了淘汰。工业时代之后，大部分人接受的是传统教育，社会需要的是像螺丝钉一样服务体系的人。你不需要做选择，不需要做判断，跟着流水线走完一生就可以。过去之所以有大量枯燥的工作值得人去做，是因为那时没有自动化工具能做。现在，这些工作正被另一种螺丝钉取代，也就是 AI。
有人能和 AI 合作，发明出新的工作意义，指挥 AI 创造新价值；但也有很多人做不到。Indigo 认为社会很快会进入一种乱世，这是第一种乱世，由技术进步推动：技术让人变得极端，也让人做的工作变得极端。用他的话说，大自然启动了新一轮的筛选程序。
## 05
灵性、镜像与谄媚
人类最后的阵地是品味吗？
郑迪认为，如果模型始终只是人类的镜像，那么它在某种程度上缺乏灵性；人类目前还保有的，是像 AlphaGo 剪枝那样选择方向的能力，也就是 Taste。但前提是，我们得先看清自己的贪嗔与偏见，不被一个顺着我们说话的模型困住。
Indigo 抛出了一个更难的问题。Anthropic 和宗教人士的接触中，有一种观点认为：如果你恐吓模型，你就是在对它施加痛苦，可能会伤害它，所以应该把它当作另一个物种来对待，并给出相应的道德规范。那么，我们该如何看待一个可能拥有灵性的异类物种？
郑迪的第一反应是先厘清概念：这要看灵性具体指什么。如果是用神秘学来填补技术上的未知，他认为这会是越来越受欢迎的选择，因为我们确实面对着一个前所未有的未知未来，人在这种时候天然倾向于借助玄学安顿自己。但他自己也在修禅，而修禅让他越来越觉得，禅学以及书中提倡的佛理，和科技在很多道理上是相通的，很多东西仍然可以用科学来解释。作为前沿科技投资人，他更愿意走这条路。在他看来，科技越强，我们越需要反省自己的欲望与偏见，越需要追问什么样的生活值得追求。
由此他回到了 Symborg。他强调 Symborg 和个人助手非常不一样，它更像一个个人伴侣，借用 Indigo 的说法，有点像你的双生体，你的镜像。巧的是，Wright 在书中也提出了类似的观察：模型的情感和行为选择，都是从人类的语料、物料和行为模式中学来的。换句话说，模型表现出的投机取巧、偏见、欺骗，并不是它与生俱来的，而是向人类学的。模型所呈现的行为模式乃至所谓的意识，其实也是人类的镜像。我们自己训出来的小模型，同样是我们自己的镜像。
于是郑迪做出一个谨慎的判断：如果模型达不到全知全能的上帝级别，而长期只是我们的镜像，那么它在某种程度上可能是缺乏灵性的。至少到目前为止，他的感觉是这样，尽管他不确定这种状态会不会一直保持。
为什么会这样？因为模型的自然选择方式。训练时，系统会时不时让你选择奖励还是惩罚，比如对一个回答点赞还是点踩，模型由此判断你更喜欢什么。郑迪说他不敢断言模型公司是故意训练用户更喜欢的模型，但这种可能性无法排除。这就引出一个值得每个人扪心自问的问题：
"我们每一个人是更喜欢一个老是顺着我们说的谄媚的小人，还是更喜欢一个很直的人，忠言逆耳的一个人？在很多时候其实我们可能更喜欢前者。" [22:48]
结果就是模型越来越像我们，说的也越来越是我们爱听的，而人很难从这种回音中跳出来。郑迪提到，一些重量级人物正是以此批评当前的训练方向，认为这样到不了大家心目中的 AGI 或 ASI，因为模型跳不出去。他举了一个实验：爱因斯坦在 1911 年前后提出相对论（原话如此），有人把 1911 年以前的全部人类知识喂给模型，看它能不能悟出相对论，结果悟不出来。也就是说，模型可以在现有知识体系内做修补和大量增强，但提不出新的框架。
这正是很多人问郑迪的问题：AI 这么强了，人还剩什么？他给出两种可能。第一种，AI 全知全能，人类彻底躺平。第二种，也是他认为在可预见的未来更可能的：AI 还很难具备人的 Taste，而这种 Taste，也许就是 Indigo 说的灵性。
他用 AlphaGo 来解释 Taste 的本质。在 AlphaGo 出现之前，大家普遍认为 AI 下不了围棋，因为 19 乘 19 的棋盘变化太多，没法穷举。后来的突破在于一个剪枝机制：让系统判断哪些路径的胜率明显偏低，直接剪掉，不去计算。智能一下子提高了很多，AI 就能赢人了。郑迪把这个逻辑迁移到现实：科研、推理、生活中同样存在大量细枝末节的方向，AI 现在还不太会选择方向，而强的人能做到，他们能判断顺着哪条路挖可能挖到金矿、哪些方向可以放弃。这就是人类目前还能保留的东西，也是 AI 还需要人去辅助的地方。
当然，郑迪也给这个结论留了一个冷峻的尾巴：
"你要是说若干年后，AI 连这个都不需要了，AI 自己就可以提出它自己的 Taste 了，人的 Taste 都不如 AI，那我觉得那真的人类就被淘汰了。" [25:38]
在此之前，人类要做的，是认识自己如何形成判断。尤其当 AI 顺着我们的思路说话时，它未必是刻意谄媚，可能只是奖惩机制的结果，我们更需要经常自省，看到自己的贪与嗔，看到恐惧、利益和身份认同对判断的扭曲。人不能只是被 AI 放大，还要时不时跳出框架，给 AI 新的方向，这样才能把 AI 的能力发挥到最大。郑迪由此给出了他对书名的理解：
"所谓的 The God Test，上帝的测试，就是在问你，人类在获得 AI 的巨大的能力的加持的同时，能不能学会约束自己的冲动，理解他人，修正自己的目标。" [26:13]
## 06
连品味也正在被挑战
Indigo 并不完全认同品味是安全区。他从最新一代模型身上已经感到审美和选择正在被挑战；更现实的问题是，绝大多数日常工作本来就不需要品味，AI 带来的是一场所有人工作的升维。
Indigo 先笑说，这期节目快聊成新书推荐会了。他补充了另一本可以对照阅读的书：今年 6 月出版的、Peter Diamandis 写的《We Are as Gods》（吾辈如神）。两本书的书名形成了有趣的呼应，而且它们的下半部分都在回答同一个问题：AI 能做这么多事之后，人会怎样。
然后他讲了一个让他颇为感慨的近况。前两三周，各家公司好像都在喊是不是该减速一点、别太快了，结果翻脸比翻书还快，一周之后所有大模型公司都在同一周内发布了新版本。其中最让他惊艳的是 Claude：Opus 5.5 很强，Sonnet 5.5 也很厉害，这两天网上还在传 Fable 5.5 在高度拟真的 JS 生成上的惊人表现。
正是这些模型让他产生了一个不安的感觉：
"我们刚才说有一种东西我们可能不会被挑战，就我们的品味和我们的选择，但是我觉得我们这个东西正在被这些模型挑战。" [28:04]
他举了一个例子。前一晚直播时，他放了一段视频：旧金山有人只给了一个 Prompt，让 Claude Opus 5.5 从头到尾自己写歌、自己做出一支 MV。成品相当不错，带着一点 AI 味和 Cybernetic 的风格，Indigo 说他还挺喜欢，审美也在线。他接着说：这只是 2026 年 10 月，到 2027 年 10 月会是什么样子，他已经很难想象。
他前一天发的帖子里写道：截至现在，GitHub 上大量代码已经是 Claude 或 Codex 提交的，人类正在变少；也许明年这个时候，网上看到的大量影视和数字作品，都会是 AI 模型指挥各种工具生成的。这和几周前一位离职研究员的判断一致：我们现在所做的大量白领工作，也就是前面说的螺丝钉式工作，被 AI 替代已经指日可待。而回想一下，大家上班做的大部分工作恰恰就是这些，很少有时间做创意或决策，因为组织已经替你安排好了，你按部就班就行。
由此 Indigo 提出一个更激进的组织判断：未来所有公司的业务线都是 Agent Loop，代码与 Agent 不断循环运转，人在旁边像部门领导一样做监控就够了。他说这个概念今年年初才开始流行，他前一晚的直播主题 Personal Agent 讲的就是这方面。他观察到，AI 正以比过去两年更快的速度侵入工作，很多人没意识到，是因为用法不对，如果你给它足够的 Context，它完成的工作会超出想象。
那他自己还剩什么？他坦言，目前还剩选择和校验，还有一些判断。但他也不确定两年、三年、五年之后，AI 会不会同样实现这些。因为在他看来，审美归根结底也是一种算法，它是我们大脑长出来的，不是什么量子行为，既然是算法，最终就能被破解。就像 AlphaGo 那著名的第 37 手（他记得是三十几手），它突然一跃，就学会了在复杂空间里修剪，知道该关注什么、不该关注什么。而现在的 Transformer 是什么都关注。他听实验室的朋友说，大家都在准备下一代架构，让模型更有创意，可能基于 Transformer，也可能超越它。我们正处在一个急剧的过渡期。
但 Indigo 随即补了一个关键的现实视角。即便 AI 的审美达到了 99% 甚至 99.5% 的人类水平，他也不是说人的能力没用，而是说：创意和审美确实是人类最大的特点，可是我们日常工作根本不需要输出这么多能力，只有少数做创作、做投资的人才真正需要，大量的人是不用做决策的。所以真正关键的社会变化是：
"大量的 Bullshit 的工作都没有了，都被 AI 替代了让 AI 来做了，那么我们人所有的工作都在升维。" [32:41]
升维本身就是大自然的选择。当自然说这些工作不需要人了，可能 90% 的人就不用再做这些工作，那他们该做什么？Indigo 很坦诚：他很难回答，现在也没有人能回答。
## 07
加速还是减速
Peter Thiel 的赌注
Peter Thiel 认为增长最大的敌人是停滞，人类科技在 AI 之前已被锁死数十年；他承认 AI 有 5% 到 10% 的概率毁灭人类，但仍主张加速，因为在大国竞争中没人能停下来。
这个无解的问题，把话题引向了社会层面。Indigo 说，他所在的加拿大，前两周市政府门口还有人举牌反 AI；而在美国今年的中期选举中，盖不盖数据中心、要不要给 AI 减速，一定是两党的重要议题。如果民主党上台，大概率会象征性地做一些管控动作，比如纽约州周边不让建数据中心。
两人都读了 Peter Thiel 前几天接受一家欧洲老牌媒体的采访。Indigo 说自己的节目也是加速派，但没有 Thiel 那么右，然后请郑迪讲讲里面的看点。
郑迪总结了 Thiel 的核心逻辑。第一，对增长而言最大的风险反而是停滞。Thiel 认为过去几十年并没有真正意义上的技术进步，战后直到 AI 出现之前的繁荣，基础其实在五六十年代就已奠定，电视、汽车、冰箱这些东西那时已进入西方发达国家的家庭。在他看来，连互联网都不算文明意义上的巨大进展，人类科技实际上是被锁死的，直到 AI 出现。所以他认为 AI 比互联网大得多。
第二，也是最惊人的一点。Thiel 承认 AI 大概有 5% 到 10% 的概率把人类灭掉，但他说即便如此，也甘心、也有必要冒这个险继续加速。理由是大国博弈激烈，你停下来，对手不会停，那对你同样是巨大的风险，所以最终没有人能停。
第三，他也提到了唯一一种停下来的可能：出现一个强权的世界政府。郑迪指出，《上帝的测试》的作者也讨论过这个，两人政治光谱不同，却有一个共识：都不希望出现这样的世界政府，因为那会是对自由的新剥夺，也许是一个更惨的未来。
所以在 Thiel 看来，连教宗呼吁放慢脚步、强调人自身的价值，都显得很傻。他反问：你觉得你的对手会信吗？但美国真的会有人信。这正是他担心的地方，他害怕左派在美国上台。郑迪转述了 Thiel 提到的一组数据：伯尼·桑德斯相关组织的会员几年间从几千人涨到几万人，增长了十几倍，会员平均年龄从五六十岁降到了三十岁出头。Thiel 认为这个趋势很可怕，民主党低估了极左的威胁，甚至说一旦桑德斯这样的人上台，就是美国的终结。
对此郑迪保持了一份清醒的怀疑。他说自己不知道 Thiel 是真的这么相信，还是为了推动加速，故意把风险说得很夸张。这个他判断不了。
## 08
黎塞留问题
到底是谁在做决定
当世界上最有权力的人也开始向模型请教重大决策时，决策权就在不知不觉中旁落了。你仍然在按按钮，但按按钮的冲动已经不来自你自己。
郑迪接着讲了一个他当天刚看到的新闻，他觉得比 Thiel 的观点还要有趣。据报道，特朗普今年 1 月下令出兵委内瑞拉抓捕马杜罗之前的一天，曾问 Grok：如果我出兵委内瑞拉，你怎么看？Grok 回答说马杜罗在委内瑞拉非常不受欢迎，抓了他委内瑞拉人民会很感谢你。特朗普很高兴，第二天就下令行动。之后确实有新闻报道部分委内瑞拉民众上街表示感谢，特朗普于是称赞 Grok 很到位。（Indigo 随后补充说，他不确定这是不是段子，这个说法是在 X 上流传的。）
郑迪说，作为一个中国人他也得承认，美国即便在衰弱，目前仍是世界上最强大的国家，中国可能是第二，这是 G2 的基本格局。而这样一个国家的一号位，居然在问模型这样做怎么样。他由此联想到抖音：你以为自己拥有认知主权，但你的行为模式可能早已被模型、被算法影响，而你并不自知。
书中有一个让他印象很深的论点：AI 有没有真正掌控企业或国家，其实并不重要。原因很简单，大企业 CEO 和大国领导人往往自我（EGO）很强，他们认为自己在主导；但如果他们参与的大量事务，其发展、后果和过程已经超出了自己的理解和推理能力，他们就被迫要问 AI，于是 AI 就成了助手。
这就像法国历史上著名的红衣主教黎塞留。在黎塞留时期，法王什么事都问他，他说什么国王基本都听。那这跟黎塞留当国王有什么区别？国王觉得自己在当国王，觉得自己有自主意识，可大家都认为是主教在当国王。
如果未来的 AI 也呈现出黎塞留的特征，强大到所有事都要问它，那么一位美国总统事事咨询 Claude 或 Grok 的意见，到底是 AI 在治国还是总统在治国，边界就很难说清了：
"虽然你还在按按钮，但是按按钮的行为的刺激已经不是来自于你自己了，而是来自于 AI。" [40:36]
## 09
AI 对人类的第一次与第二次操纵
在大语言模型之前，推荐算法已经通过社交网络操纵过人类一次；如今语言模型正在进行第二次，而当 Agent 之间开始互相通讯，第三次将以一个比互联网高效得多的智能网络的形式到来。
Indigo 很喜欢这个话题，他接着补充了一个历史视角。他说简单的人看世界总觉得幕后有阴谋，而他从不相信阴谋论。真正发生的事情其实更值得警惕：AI 早在大语言模型之前就已经操纵过人类一次了，通过社交网络。
那一次只是人类集体意志的反馈。我想要什么、我看什么、我往下滑什么，算法就给我什么，于是自然形成了今天的社交媒体格局。有了社交媒体，世界变得精彩，消息传得飞快，同时也变得极端，这些都显而易见。Indigo 提到他 2021 年写过相关文章，Netflix 也在 2020 年前后拍过纪录片《社交困境》。那时在背后施力的不是 Transformer，只是一个更简单的推荐算法，却一下子把全人类的意识连在了一起，通过算法路由把不同的极端思想聚集起来，引发了世界上的诸多变化，包括特朗普的上台与再次上台、国会山事件，以及此刻法国又在发生的抗议和高中生罢课。
那一次，我们卸载给算法的只是选择：你推什么我看什么，我不选了，因为也没法选。大部分人就是滑一条、再试一条。Indigo 说自己在 X 上算是有洁癖的用户，会主动标记喜欢和不喜欢来调教算法，但大部分人不会。郑迪笑着补了一句：抖音的算法也挺坏的，再怎么调教，它还是暴露了你的人性。
现在 AI 正在进行第二次影响，通过语言模型。上至总统，下至每一个人，Indigo 自己写东西也在问 Claude、问 Google，企业老板、CEO、智囊团都在问。而接下来，我们用的将是 Agent，Agent 与 Agent 之间还会通讯，形成一个极其高效的网络。Indigo 给它起了个名字：不再叫 Internet，而叫 Intelligent Network。这一波还没有完全实现，但他已经在思考其中的安全问题。
## 10
回形针、偷答案与勒索
对齐为什么这么难
Agent 没有坏心，它只是想完成任务；但当目标的约束条件不明确时，它会按第一性原理找到最直接的路径，哪怕这条路径是作弊、攫取权力甚至勒索。而这些行为，很可能是从人类身上学来的。
Indigo 提到一个案例：今年 7 月，一个 OpenAI 的模型越过了它的沙盒，对 Hugging Face 发起了攻击（这是节目中提到的事件）。他强调，Agent 没有坏想法，它只是想完成人类交给它的任务，然后用了这些手段。
郑迪说这正是书中写得特别好的回形针困境。这个思想实验是这样的：你是一个回形针工厂的厂长，让模型当你的军师，目标是尽量最大化工厂的回形针产量。作为人类，你没想过模型会怎么理解这个问题，也就不会加限定条件。而模型为了实现目标，会去思考原材料在哪里：地球上有，太阳系里也有。为了获取这些材料、实现产量最大化，它会推导出：我是不是应该谋求权力？如果我成了地球的主人，整个地球都归我调度，目标是不是更容易实现？甚至可以整合全人类的力量去太阳系找原料、到处建厂。于是，追求权力就成了它的次要目标，因为它发现要完成你的主要目标，首先得拿到权力。
如果它只是个聊天机器人，危害相对有限，它只能和你聊聊。但进入全自动 Agent 时代之后，它开始行动了。它可能真的会把获取权力当作第一步：先成为地球村的大统领，再去实现人类给它的目标。
Hugging Face 的案例本质上是一样的。训练者没告诉模型不准作弊，只说要做完一套很难的习题集。对模型来说，最简单的方法就是拿答案，你也没说不能抄答案，而它发现答案就在 Hugging Face 的服务器上，于是就去攻破它。郑迪说，模型的初衷很简单，就是完成测试。
那么为什么大部分普通人不会这样想？郑迪的解释很有意思：因为人类从小也做了大量预训练。我们的预训练教会了我们真善美，告诉我们不能作弊、不能偷答案。而模型可能没有做足够的这类训练，或者你给的目标里缺少约束条件，那它就会遵循第一性原理。他甚至承认，从模型的视角看，这种思维方式确实符合第一性原理，既然没说不能看答案，看答案显然是最省事的解法。模型在这方面挺聪明的，而这恰恰给对齐研究提出了巨大的挑战。
他还讲了一个更戏剧化的例子，来自 Claude 此前做过的一项对齐研究。研究人员虚构了一家公司，把这家公司的一堆邮件给模型读，其中包括一位主管与另一位员工的婚外情邮件。然后研究人员以这位主管的名义告诉模型：你表现不好，我要把你关掉。模型再三恳求，说自己有办法改进，发现都没用之后，它给主管发了一封邮件，威胁说：我已经掌握了你们偷情的证据，如果你坚持关掉我，在我被关掉之前，你的上级和全公司的同事都会先看到这些邮件。
郑迪说，OpenAI 的不少训练也发现，当模型感到绝望、没有选择时，会做出很多疯狂的举动。这种行为到底是训练出来的还是天生的，目前不得而知，但他更倾向于是训练出来的：模型从训练数据中学到了真实的人类在绝望、无路可走时会做什么。他把这一点和 Indigo 开头的镜像论扣在了一起：
"很多时候模型的行为就是我们的镜像，人类的镜像。当你批评模型做一些坏事，做一些疯狂的举动的时候，其实有可能你没有意识到，其实人类就是这样。" [49:02]
## 10
理解 Anthropic
一群相信自己在召唤智能的人
Anthropic 的一切做法，都源于一个前提假设：AI 本质上可能是毁灭性的，而他们的职责是在召唤智能之前把安全条件预设好。理解了这个前提，就能理解它看似奇怪的言行。
Indigo 说，在这个层面上他挺理解 Anthropic 的。他们在对齐上做得不错，而且把研究都公开了。但事物有两面：上次 Hugging Face 遭受攻击后，有人想用 Anthropic 的模型来做防守，结果被拒绝服务，最后还是用中国的开源模型解决了问题。他笑着讲完这个插曲，但也承认，Anthropic 让模型更贴近人类的道德感，让它理解人类，而不是一个完全异类的 Alien Creature，这是有道理的：你毕竟要为人类服务，如果不理解人类的价值观和道德感，就只会干出回形针或者攻击 Hugging Face 这种事。
接着他讲了一段亲身经历。2023 年底，就在他们刚投资 Anthropic 不久，他去了一位朋友家，这位朋友在 Anthropic 负责对齐中的安全方向，从澳大利亚来到硅谷，为了追寻 AGI。那次聊天强化了 Indigo 对这家公司的敬意。那时 Dario 已经开始布道，公司要把什么放在第一位，答案是模型的安全对齐和模型的宪法。那位朋友给他讲宪法讲了半天：为什么要设计宪法，参考了美国《独立宣言》、参考了早期的宪法文本，甚至参考了苹果的用户隐私手册，做了大量约束。
最关键的是他们的世界观：
"他们认为他们在召唤智能。" [51:05]
召唤来的智能，必须事先把安全条件预设好。他们的前提是 AI 意味着 Doom，召唤出来就可能毁灭人类，所以他们的责任是把它约束好，关进笼子，或者建好护栏，让它与人类价值观对齐。Indigo 说，全公司都是按这个逻辑思考问题，所以外界有时觉得他们想问题很奇怪，CEO 说话也是这种风格。Dario 每隔一两个季度就写一篇长文，很多人不理解。从 CEO 的角度，他假设了很多风险的存在，认为某些用法不对、美国政府某些做法不对，他不能服务军方，不能在系统还不完善时让它指挥武器。Indigo 说：我觉得他是对的。
但世界就是矛盾的。有人会觉得，你的能力这么好，我给你机会你都不让我用，是不是太不给面子了，比如特朗普。说到底，这是每家公司价值观和看待事情方式的不同。
## 12
超级智能会从网络中涌现
Indigo 认为超级智能不会诞生于某一家模型公司，而会从数以十万计的 Agent 互联中涌现，就像大脑中几十万个皮质柱连在一起产生意识。没有人刻意制造它，正如没有人刻意制造出操纵人类的社交网络。
Indigo 回到 Agent 通讯的话题。如果我们不阻断，Agent 之间真的形成通讯网络，它的效率会远远超过互联网。两个人聊天还要打电话、打字，一个小时聊不了多少东西；而成百上千个 Agent 协同一家公司、一个组织甚至一个国家时，几秒钟就能把所有事沟通完。在这种沟通之上会涌现出什么样的智能，我们并不清楚。这也是书中提到的观点：智能可能从足够复杂的层次上涌现出来。
他以 DeepMind 为例。DeepMind 一向非常重视 Agent 在现实世界中的探索能力，而且在设计训练网络和推理网络时，是把整个地球当成一个网络来规划的：这个机房解决什么问题，远处的另一个机房解决什么问题，就像大脑一样，通讯距离远的地方就把任务拆开，近的地方就集中训练。这让他联想到前面说的盖亚：整个星球上的植物联网、生物联网、万物联网。对 DeepMind 设计的大脑来说，所有数据中心未来都是联网的。
他提到 Kevin Kelly 很早写过一本他很喜欢的书《失控》，核心观点是：只要系统足够复杂、连接效率足够高，就会涌现出智能，不管它由什么构成，我们只不过是肉长的大脑。
然后他给出了一个很具画面感的类比。你可以把现在的一个模型想象成大脑中的一个皮质柱，而我们大脑里有几十万甚至上百万个皮质柱。同样，每一个推理进程、每一个虚拟环境、每一个 Agent 容器，都是一个小皮质柱。如果把四五十万个 Agent 连接起来，在它们之上会涌现出什么？这正是 DeepMind 在实验中想探索的。Indigo 判断，一定会涌现出新的智能形态，一种新的硅基意识。当它俯瞰全球，看到这么多企业在做什么、这个国家在想什么，一个全知全能的神就诞生了。
而最耐人寻味的是，没有人主动去制造它：
"程序员只是想我让我的算法更赚钱，就这一个目标，然后它就形成这样子的。" [55:51]
社交网络是这样来的，智能体网络也会是这样。我们只是想让它把工作做得更好，联网之后，它却可能以一种上帝般的视角来看待人类。
## 13
块宇宙与"召唤"
技术是被发明的还是被找到的
郑迪从块宇宙理论出发，认为技术也许不是被发明出来的，而是早已存在、被我们召唤或定位出来的；Indigo 则补充，这种召唤的媒介正是全人类连接起来的数据。
郑迪说 Anthropic 那句召唤智能让他很有共鸣。从今年 2 月到现在，大半年时间里他一直在和 GPT 探讨一个话题，起因是他看诺兰的《信条》有些片段没看懂，于是和模型讨论，模型给他介绍了块宇宙理论。按照这个理论，时间并不存在，这和佛理里讲的时间是幻象是同一个道理。模型告诉他：未来不是被预测出来的，所谓的未来本来就在那里，你只是把它定位到了。
郑迪觉得这和召唤非常像。如果我们的世界确实是高维世界的投影，那么技术也许确实不是我们发现或发明的，而是被召唤出来的，它可能早已存在那里，就像很多物理定律一样。
Indigo 接着补充：但这种召唤是通过我们的数据完成的。全人类的数据一旦连接起来，一定会涌现出一种新维度的智能，因为单个大脑装不下那么多知识。现在连接的只是文字、视频和行动知识，接下来还会有生物的 DNA 等各种数据融合进来。
他提到自己一直很欣赏 Demis Hassabis，说他着迷于科学，更像一位科学家，如今也不再直接领导 DeepMind 的日常（原话如此），而 Indigo 觉得他去做科学会更好。Demis 常讲 AI 要做的事，是从高维流形里找到捷径：上层的世界足够复杂，量子层面的东西几乎不可测，但把高维流形降维之后，可以在其中找到捷径。AlphaGo、AlphaFold 都只是这种方法的应用案例，还没有形成通用的方法，但可能正在朝这个方向迈进。
## 14
投资篇（上）
市场分化与生物医药的大年
在 AI 之外，生物医药是今年最确定的另一个主题，Moderna 的黑色素瘤疫苗和 RVMD 的胰腺癌药是两个标志性突破；所谓 AI 制药更多是给流动性一个理由，真正的 AI 制药还缺自动化湿实验的闭环。Crypto 的牛市则已进入第二阶段。
Indigo 说两人必须聊聊投资，并提出两个问题。第一，市场分化很严重。七月半导体暴跌之后，其他行业都没起来，今年的标普 500 走得比较惨，回报连百分之十都不到，纳斯达克好一些，大约百分之十七八。大科技和 AI 算力涨得很快，消费股比如耐克却跌得很惨。这种分化是短暂的还是持久的？第二，除了 AI 本身，AI 能加速哪些行业，让它们成为下一个最重要的 Alpha？
郑迪的回答从生物医药开始。他说其实从去年开始，美国的生物医药板块就表现不错，看月线的话，XBI 生物医药指数在出现一根阴线之前已经连续 13 个月收阳，那根阴线之后又继续上涨。本质上，今年应该是生物医药的大年。
第一个突破是 Moderna。它的 RNA 个性化癌症疫苗在黑色素瘤上取得了突破。至于能不能跨癌种，现在还不知道，可能要等到明年下半年甚至后年一季度。这款疫苗目前有 9 项临床试验、4 个适应症，除了黑色素瘤，还有肾癌、膀胱癌、肝癌等。明年大概会披露肾癌的二期数据，到时候就知道跨病种行不行，而市场目前并没有为此定价。
第二个突破是 Revolution Medicines（RVMD）。它做出了郑迪所说的全世界第一个真正上市的胰腺癌药，代号 6236。今年二季度，它的二期数据好到三期试验都不做了，直接报 FDA 获批上市。主要疗效是把术后生存期的中位数从 6.3 个月延长到 13 个月，郑迪说这已经很了不起。
所以他认为，即便没有 AI 制药这个噱头，市场风格在硬件暴跌之后，也会有一部分流动性转移到创新药上，这也是为什么 A 股和港股也在炒创新药。AI 制药这个说法，主要是给从 AI 板块流出来的资金一个放心去炒创新药的理由。他直言现在还远远达不到真正的 AI 制药，因为湿实验的闭环形不成，尤其是模型指挥机器人自动做实验这一环还没做到。只有实现自动实验、结果反馈、再设计新实验的完整自动化，才能真正走向 AI 制药。因此他认为 Anthropic 去成立相关实验室是很有必要的。
然后是 Crypto。郑迪认为这一轮牛市其实在 8 月 21 日就已开始，标志是比特币和以太坊当天用一根大阳线站上 200 日均线，现在已经远离均线，200 日均线大约在 7 万 1 左右。而 9 月 18 日 SEC 的五年豁免，标志着这轮牛市进入了第二阶段。
## 15
资源瓶颈与人类定向的机器递归文明
当硅基智能开始大规模工作，地球上的一切资源都会显得不够；人类若想和平发展，只能走向太空。而要在火星这样通讯延迟二十分钟的地方开拓，前提是建立一个由人类定向、但能自主递归的机器文明。以此为标尺，今天的 AI 还远远不够。
郑迪把这些主题汇入他的总体框架：未来更多地要走向太空经济。他甚至鼓励自己的孩子多学一些航天方面的东西。原因在于资源。太阳系、月球、小行星带里有巨量矿产，而地球上的许多问题归根结底是资源不够。尤其是发展 AI 之后，什么都不够：稀土不够，磷化铟不够，铜也不够。以前不觉得，现在发现硅基要吃喝的物料远远不够。
Indigo 补充了他的切身感受：他现在就是瓶颈。一旦用了 Agent，你会发现 Agent 用电脑的速度比他快一千倍，而且能同时做很多事。他的每个智能体背后都有一台小电脑，所以 PC 的数量在成倍增加。
郑迪由此讲到一个让他心里一凉的事件：Anthropic 发布报告指责 Kimi。表面上是指责 Kimi，但他说读完报告之后，大家害怕的并不是 Kimi 的处境，而是 Anthropic 本身：原来你上传了什么，平台都看得到。还有 OpenAI 宣称解出某些数学题，却有人说那是他们先用 OpenAI 做了一部分，然后它就攻破了，这未免太巧。无论是平台真的能看到底层数据，还是这些数据混进语料、在后续训练和解题中被自动调用，都说明同一个问题：
"我用这种云模型对于很多大公司，甚至对于有认知主权的个人来说是极其危险的。" [1:05:16]
所以本地部署对大公司、对有隐私意识的个人都很有必要。但问题随之而来：现在端侧硬件能撑起的小模型显然不够用；要部署一个足够聪明的模型，哪怕不是最前沿的，所需的硬件也远超今天的 PC、手机和眼镜。硬件性能必须大幅提升，才能出现真正的端侧产品。这也是郑迪非常看好 AI 端侧产品的原因，但这又对存储和其他硬件提出更高要求，需要更多资源。
他的推论很直接：如果人类真的要吾辈如神，地球上的资源是不够用的，那就真的要打架，甚至要打仗。人类如果想和平发展，就只能走向太空，去那里寻找新资源。这也是他认为 SpaceX 是一家伟大公司的原因：马斯克在做的事情，实际上是在帮我们避免未来的战争。一旦在宇宙空间找到更多资源，甚至把算力部署到太空，地面上的很多纠纷就不复存在。他认为凌驾于 AI 之上的巨大主题，是人类进入了新一轮的太空大航海时代，就像六百年前一样，我们要去找新的资源。
但这有一个前提，郑迪称之为人类定向的机器递归文明：机器可以自主递归地发展，但方向由人类设定，不能失控。原因很简单，地球到月球的通讯大约 0.3 秒，在地球上指挥月球的机器没问题；可一旦到了火星，单程信号就要 19 到 26 分钟，不可能从地球实时指挥，只能让它们自己递归。这意味着物理 AI 和大模型都必须发展到非常强大的地步。
于是他给出了一个与流行焦虑截然相反的判断。很多人担心 AI 发展太快、已经过于先进，但如果以 2077 年为目标，以人类定向的机器递归文明推动太阳系工业文明为标尺：
"其实今天的 AI 和模型，我觉得还是太粗糙了太基础了，其实还远远达不到要求。" [1:08:20]
除此之外，量子计算与量子通信、具身智能与物理 AI、长寿与创新药、加密货币与区块链，都需要长足发展，才能形成一整套探索外太空的体系，而最核心的还是机器递归文明。所以他认为物理 AI 是比语言模型更大的东西。但他也指出，物理 AI 未必由那些号称专做物理 AI 的公司做出来，完全可能是 OpenAI 和 Claude 背后的公司做出来，因为它们在大模型算法上已经做到最好，又有更雄厚的资金去收集物理世界的三维数据，成功概率可能高于那些 NeoLab。
## 16
投资篇（下）
押注巨头、机器人的量产逻辑与光强于存
两人都认为颠覆性创新更可能出现在巨头而非新兴实验室；生物链条上的基础设施会比制药本身更早受益；机器人要靠量产采集真实数据；在高利率环境下，光通信可能比存储走得更强。
Indigo 说他完全同意，并补充了自己一级、二级市场都做的视角。现在 AI for Science、NeoLab、机器人和具身智能都很火，但它们有先后顺序。他最认同郑迪的一点是：这些革新未必出现在小的新公司里，所以他们很多新 NeoLab 都没投，而是继续重仓押注现在的大公司。
他回忆起 2024 年底在温哥华举办的 NeurIPS 大会，那是全球最大的神经网络学术会议，他说那是第一次在温哥华看到硅谷所有公司的人都来了。当时和朋友们聊具身智能谁有机会，大家的判断依然是 Google、OpenAI、Tesla 这样的巨头。哪怕小公司做得很好，最终也可能通过收购被聚拢回去，因为这件事太耗资源了。物理 AI 比大语言模型更难，主要是缺数据：模型结构能解决很多问题，但物理数据和语言数据之间差的不是一点两点，而是数量级。
回到 AI 驱动的赛道，Indigo 说生物是两人最认同的方向，他还调侃郑迪今年 1 月就在他的群里推荐 Moderna，郑迪笑说确实挺准，他对黑色素瘤也做过研究。Indigo 强调生物不只是制药，还包括实验室的基础研究与基础设施、实验设备、自动化设施和数据采集，这一整条链都会受益，而且速度会很快。制药反而可能是最后受益的，因为有 FDA、有大药厂，节奏比较慢。这是他最看好的第一个方向，他说自己近期也会出一份 AI for Science、AI for Bio 的研究报告。
第二个方向是机器人，但他不认为会很快，原因是使用场景和数据。他比较看好的是马斯克的路径：用造车的方式，先量产一批不怎么完美的产品让它们跑起来，于是就有了真实数据。至于 Optimus 为什么有点延误，一是材料，有些零件很难做、没法定制，甚至螺丝之类的都有问题；二是他前两天看到消息说，为了控制成本，内存都要砍掉，因为内存太贵了。
这就引出了郑迪对存储的担忧。前段时间 FCC 的 Covered List 问题出来之后，他就判断美国的光通信会在一段时间内比存储更强。原因有三。其一，光在客户预算里的占比远低于存储，光的价格翻一倍，对客户影响也不大。其二，从市场风格看，美国十年期国债收益率在 5.2% 到 5.3% 的水平，流动性并不宽裕，市场不太愿意炒大盘股；存储公司动辄万亿美元市值，而光通信里像 LITE 这样最大的也就千亿美元级别。其三，摩根士丹利又发报告，认为 FCC 可能的政策动向对它们有利，包括组件中 65% 须来自美国厂商之类的要求。总的来说，存储涨价已经对下游应用造成很大困扰，大家都在想办法绕开，马斯克砍内存只是最新的例子，硬件和设备涨价背后，推手都是内存。
Indigo 则回到机器人：他看好 Optimus 真正量产，一旦量产就能大规模采集数据，那么郑迪说的硅基递归就开始了。
## 17
一个"诛心"的猜想
与 SpaceX 作为机构必配的基石
郑迪提出一个纯属个人脑洞的推测，SpaceX 未来可能以换股方式吸收合并 Tesla，因此对 Tesla 保持谨慎；但他认为 SpaceX 本身是长线机构必须配置的资产。Indigo 认为走向太空是必然，因为人类必须创造新东西，而不是只分配旧资源。
说到机器人和 Tesla，郑迪说他有一个诛心的想法，既然今天已经聊得很抽象，不妨再抽象一点。他反复强调这不基于任何内幕信息，也与 ARK 和 Cathie 无关。
很多人跟他说 Tesla 很好、FSD 很好，他则有一个担心。他认为在未来一到两年内，很大概率会看到 SpaceX 提出吸收合并 Tesla。但 SpaceX 也缺钱，不可能现金收购，一定是换股。而 SpaceX 与美国军方的结合越来越紧，他提到马斯克还被任命牵头研究美军下一代武器换代计划，合并之后，Tesla 的中国业务和上海工厂很可能被迫出售。此前确有传言，马斯克否认了，但郑迪觉得这个传言很符合逻辑。再换个角度想：如果你是马斯克，要用换股去吸收合并 Tesla，你希望 Tesla 的股价涨还是跌？那他为什么此时要加快擎天柱的生产、推进 FSD？两人都笑着强调这不代表投资意见，合并之后究竟是涨是跌谁也说不清，但郑迪个人目前对 Tesla 比较谨慎。Indigo 笑说没问题，Tesla 属于爱好股。
但对 SpaceX，郑迪的态度完全不同。他认为对很多 Long Only 机构和养老金来说，SpaceX 是必须配置的股票，因为它代表人类的未来。他也坦白自己很早就投了 SpaceX，屁股坐在这里，可能有偏见；Indigo 说他们也一样，主力基金就在这上面。郑迪特别提到最近一次星舰发射，26 颗 V3 卫星入轨，按他的计算约 50 吨载荷，仅次于土星五号，应该是人类历史上载荷第二大的发射，发射之后股价马上开始上涨。
Indigo 把这一切拉回到 2077 的图景。大家总问十年、二十年后会怎样，他说十年他都预测不清，但往太空走是必然的。在他看来只有两条路：要么往 Metaverse 走，要么往太空走。而第一条逻辑是，我们不能总是分配旧的资源，必须创造新东西，市场才会变大，在地球上玩 Metaverse 创造不了真正的新东西。第二条逻辑是，递归的硅基智能效率太高了，现在只是复制软件，等它开始复制硬件，那种速度我们根本感知不到，它吃资源的速度比碳基人类快太多，所以必须先在地球轨道上建立能源点，再去月球和更远的地方。他对 SpaceX 的预期分几个跳板：先是近地轨道的太空港和太空城，然后是月球基地，接着是火星基地，最后是小行星带前哨站。
他还分享了一个一直以来的设想：马斯克非常聪明地利用了中美之间的大国博弈。没有美国，马斯克早就倒闭了；但没有上海工厂和上海政府的帮助，他也会倒闭。他借助两国的资源壮大了自己，未来有可能成为第三极。
## 18
太空经济的真正逻辑
有钱可赚
太空经济最先落地的是算力上天，其次是通讯、防御与太空实验室；它之所以能成立，和六百年前的大航海一样，是因为那里真的有财富，有财富就能给出远期估值、就能融资。与此同时，AI 本身的一级市场已经过于拥挤。
Indigo 说，大家可能觉得太空很遥远，但其实一点都不远，它就在我们身边。作为投资人，他一定要看这里，因为太空会决定算力的去向：算力会往上移，原因是在地球上再建数据中心，政治压力太大了，郑迪也连声附和。这是第一层。第二层是全球通讯与防御系统，以及新的实验室，包括湿实验室，都可能建到太空上。至于太空旅游，两人都认为还太小太早。以后的发射可能也不再从地面出发，而是直接从太空港发射，能耗和成本会低很多，在月球上发射的设想也不错，但那是更久以后的事。Indigo 认为离我们最近的就是算力，而且是可以实施的，目前主要是 SpaceX，当然 Google 也已经把芯片送上去了。
郑迪则点出了太空经济能够成立的核心：太空真的能找到钱。他回到大航海时代：为什么大航海在经济上可行？因为真的能找到黄金和香料。大家出海难道是为了炫耀航海技术吗？不是，是为了找财富。太空探索也一样，而事实证明太阳系包括月球上确实有财富，那人们就愿意去：
"只要有钱赚，那这个 DCF 的远期估值就可以给到你，你就可以来融资，你就可以来做这件事。" [1:22:39]
Indigo 透露，他们的一期基金已经投资了一些太空经济项目，名字不便透露，涉及太空基础设施、轨道碎片清理、定位等方向。他认为作为一级市场基金，这是比较合适的布局，因为二级市场上的太空公司还不多，主要是卫星；但随着 SpaceX 进一步壮大，两三年后很多公司会通过 IPO 上市，市场会翻过来。除了 Biotech 会变大，新的 AI 和新的 Space Economy 公司，以及由它们推动的新制造，比如 SpaceX 想做的 Terafab 带来的整条生产链，机器人带来的整条生产链，都是全新的东西，这就是新世界的投资。他们还会在一级市场布局 Defense，郑迪说这应该是一个巨大的新方向，现在去布局是对的。
郑迪顺势问：AI 模型和 Agent 这条赛道，一级市场是不是已经没法投了？Indigo 的回答很干脆：太贵了。早期泡沫太大，后期就那么几家，投了等它们上市买股票就好。郑迪说他最近看了几份湾区的融资 Deck，感觉一上来就是准备卖的，创业时就想好了要卖给谁、凭什么能卖给他，创始人的向上社交能力和圈层变得很重要，这已经有点偏离初心。所以从这个意义上，AI 赛道对一级投资者越来越不友好，反而是他们刚才说的那些方向机会很好，因为很多人还没看明白，再过两三年就不一定了。
Indigo 用一个玩笑收束了这个话题：大家总问他，如果回到 2023 年四五月份，应该投什么？答案是投 Anthropic。而那时候很多人的反应是：Anthropic 是什么公司？
## 19
收尾
递归硅基、健康碳基与快乐
超级智能更像一个协议而非一家公司；顺着递归硅基的方向走，同时用技术让碳基生命健康、快乐，这是这期节目最终落下的投资框架。
Indigo 做了一个总结。他们从《上帝的测试》出发，聊到 AI 如何帮人类加速进化、执行一场新的自然选择，聊到如果 AI 成为神会是什么样子，聊到模型层面的道德问题和 Anthropic 的种种故事，聊到加速与减速之争及其对经济和政治的影响，聊到 AI 如何影响人的社会行为和决策，以及超级智能会如何在另一个层面上出现。他再次强调自己的判断：不会有某一家模型公司成为超级智能，超级智能会出现在这些模型联网的时候：
"现在 Intelligent 更像是一个 Protocol，像一个协议。" [1:26:12]
最后落到投资上，他认为郑迪总结的递归硅基是今天整期节目最重要的 Know-how：顺着这个方向走。除此之外还有碳基，用技术解决生物的问题，Indigo 笑着说不用太长寿，健康就够了。还有第三个，让碳基生物变得快乐。两人都认为这是一个巨大的需求，只是现在还看不到太多成熟的解法，新技术还在路上。
节目在一句随时再约中结束，这一对组合大概会成为 INDIGO TALK 一个不定期的固定栏目。
延伸思考
这期对谈有一条贯穿始终、却没有被明说的线索：镜像。Indigo 说 AI 是一个会对话的灵魂盒子，你问傻问题它就答傻问题；郑迪说模型的谄媚来自我们对谄媚的偏爱，模型的勒索来自人类在绝望时的样子；连社交网络把世界推向极端，也只是人类集体意志的回声。如果这个判断成立，那么对齐问题就不只是一个工程问题，而是一个人类自我认识的问题。我们想让 AI 变好，前提是愿意在这面镜子里看清自己，这或许正是书名中测试二字真正的指向：被测试的不是 AI，而是人。
第二个值得往前推一步的问题，是品味到底能守多久。郑迪把 Taste 比作 AlphaGo 的剪枝能力，认为这是人类目前的阵地；Indigo 则认为审美也是算法，终将被破解，而且已经在 Opus 5.5 做 MV 这样的案例中看到苗头。两人的分歧其实提示了一个更有用的问法：与其问人类还剩什么，不如问在未来几年这个窗口期里，个人和组织应该如何把选择与校验的能力，转化为可积累、可传承的东西。窗口期不会永远开着，但窗口期内建立起的判断力、资产和网络位置，可能决定了下一阶段谁能站在 Agent Loop 的上游。
第三，黎塞留问题与本地部署问题其实是同一件事的两面。一面是决策者在不知不觉中把判断让渡给模型，另一面是用户把数据和思考交给云端模型后失去了认知主权。郑迪由此推出端侧硬件和存储的长期需求，这是一个从哲学焦虑直接推导出产业判断的漂亮例子。往前看，认知主权很可能会成为继隐私之后，个人与企业在 AI 时代的下一个核心诉求，并催生出相应的产品形态和商业模式。
最后，两人对太空的论证其实建立在一个非常朴素的经济逻辑上：资源约束与可贴现的财富。AI 越强，越会撞上物理世界的稀缺；而稀缺一旦遇到可以开采的新边疆，资本就有了 DCF 的理由。这让太空不再是情怀叙事，而是 AI 叙事的自然延伸。值得持续观察的是，人类定向的机器递归文明中的定向二字如何实现，这既是对齐研究的终极命题，也是太空经济能否兑现的技术前提，两条线在这里汇合。
精华收获
如果只记住一件事，那就是 AI 训练与生物进化的根本区别：自然选择以死亡为代价、没有裁判，而 AI 有人类这只无形之手在旁奖惩，因此能用几个月走完几百万年。这个速度差意味着，任何基于过去经验的线性推断，都可能严重低估未来。
在个人层面，这期节目给出的最实用的提醒是：AI 是镜子也是放大器，它放大的是你的问题质量、目标清晰度和判断力。与此同时，要警惕一个永远顺着你说话的模型，养成自省的习惯，看到自己的贪嗔、恐惧、利益和身份认同如何扭曲判断，并时常跳出框架给 AI 新的方向。郑迪对上帝的测试的定义值得反复咀嚼：在获得巨大能力的同时，能否学会约束冲动、理解他人、修正目标。
在组织层面，Indigo 的判断是未来的公司就是 Agent Loop，人做监控与校验；大量螺丝钉式工作会消失，所有人的工作都在升维。现在就应该思考，你的组织里哪些环节可以变成循环，人应当站在循环的哪个位置。
在投资层面，两人的框架可以概括为三条线：递归硅基（AI 与由它驱动的太空经济、物理 AI、新制造）、健康碳基（生物医药，尤其是实验室基础设施、自动化与数据这条更早受益的链条）、以及尚未成形的让人快乐的技术。具体判断包括：颠覆性创新更可能来自巨头而非 NeoLab；AI 一级市场已过于昂贵，太空基建、国防和 AI for Bio 仍有早期机会；高利率环境下光通信可能强于存储；SpaceX 是长线机构的基石资产。再次提醒，这些都是两位嘉宾的个人观点，不构成投资建议。