Mengzi

believe in unbelievable
头像即本人

[Mengzi @mengzichen2017]

A rose is a rose.

[Mengzi @mengzichen2017]

@LeotheHorseman @LLinuscrypto 会不会更难送了。

[Mengzi @mengzichen2017]

@lidongyx 我有家长问我，你用推特，是不是违法了。

[Mengzi @mengzichen2017]

@williamlab 哈哈哈，看来刚提了库里南

[Mengzi @mengzichen2017]

@williamlab 是有钱松弛了。

[Dovey "Rug The CNY" Wan🪐 @DoveyWanCN]

这篇起于我们内部的一个讨论, 顺手翻过去10年和@YettaSing 的聊天记录, 满满都是历史感, 这里流水账一下

2012年，国内移动互联网的融资热潮降温，原本打算回国投入创业大潮的我选择隔岸观望。这一年我在eBay做竞品调研时，偶然发现了一个名叫Silk Road的平台。虽然其购买体验极差，但支付体验却令人惊叹。2013年，BAT开始大规模布局超级App流量矩阵和开放API平台，同年好基友联创的友盟被阿里收购，百度以18亿美元的高价收购了91, 微信的公众号功能也在这一年正式推出，开启了另一波流量革命。那一年，我在湾区和纽约之间频繁往返，参与eBay收购Hunch后的产品整合工作，而Hunch的创始人正是如今广为人知的Chris Dixon。

2014年，在斯坦福的Bitcoin Club活动上第一次见到了前来演讲的V神, 并没有留下深刻的印象... 2015年，国内互联网金融爆发，微信与支付宝展开了如火如荼的圈地大战; 纠结了许久放弃了去小红书做first PM的路, 留在湾区做VC, 和当时在伯克利读PhD的@YettaSing 一起埋头算LTV/CAC和Burn multiple，试图在美国互金和电商领域寻找优质项目。当时我们投了Lending Home、Wish，还有一些ARR增长迅猛但是非常无聊的的SaaS公司（如Flexport、Zenefits）。

那时我们聊了一家很特别的公司，叫Vaurum Labs，创始人是Nick Szabo。还投了我eBay同事Tom Ding创办的公司String Lab，CTO是Dominic Williams. 2016年，Zcash的上线让我们第一次亲身体验到所谓的“钱是大风刮来的”感觉，ZEC一度达到接近3 BTC的惊人汇率，这样的高点以后再也没有见过

由于工作的缘故，我和Yetta还曾为刚接手阿里云的权哥撰写过解构AWS和GCP的研究材料，也曾为曾教授写过关于中美新零售的论文。2010年至2015年，是中国互联网最精彩的五年。虽然我们已经远离了中国互联网的江湖许久，但每次翻阅过去的memo时，总是感叹历史的惊人相似。

时间机器是投资人最好的法宝，而时间换空间是每个创业者都必须修炼的课题。

[Mengzi @mengzichen2017]

@Easychain99 @xzzzjpl 我就是开小黑班的。如果名师的话，他只要一个20-30平米的教室。

[Mengzi @mengzichen2017]

@Easychain99 @xzzzjpl 一个暑假，可以排4期15天的课，260人/4=65人，一天4-5个时间段，一个班10-20人，有噱头的老师，这个班均一般学费收280/人，260*280*15=109万。

[Mengzi @mengzichen2017]

@xiaojingcanxue 然后发现留在北京当自由老师，可以年入百万。

[Star@Day1Global Podcast @starzq]

@bitfish 可汗学院的游戏化教学做的特别好，小学前的娃，可以用 khan kids, 小学后的可以用 khanmigo, 娃每天「学」的不亦乐乎

推荐收听这期 AI + 教育的播客：https://t.co/1JzmDAJrUd

[Mengzi @mengzichen2017]

@wangbuai 看和不看，她们都在那里。

[世界历史宝爷 @Historybaoye]

麻省理工MIT 真的吊打清华北大啊！

入学就可以付费研究工作

甚至入学第一天就可以开始

本科生师生比1:3

怪不得QS给它排世界第一呢

还是有点道理的！

麻省理工这个学计算机CS的小伙

演讲表达清晰流畅令人听着舒适

他介绍麻省的本科生研究项目UR

令我都感觉到了兴奋和MIT 学生的学习快感，麻省是确保学生们都有获得工资的实验研究机会的。除非你学习金融或者选择创业而没有时间去做学校给你付费的研究！这次是跟儿子一起来的，他虽然喜欢跟我学历史，但是他好像更喜欢玩编程机器人这些！

[Mengzi @mengzichen2017]

@salomechen9 还有教培。

[Dovey "Rug The CNY" Wan🪐 @DoveyWanCN]

因为选择更难，所以大部分人更适合先努力。

努力的前提是要先上量。很多人卡在连量都上不去的阶段，却希望直接不劳而获。这种眼高手低、患得患失的状态，常常陷入捷径和白嫖的幻想，却不知道白嫖才是最贵的 (时间机会成本)

盲目的努力其实就是某种程度的奴隶。虽然上了量，但却是蒙眼狂奔，找不到起飞的势能。这种努力只是一种蛮力。从“努”字就可以看出在中文语境下有“苦”的隐意，毕竟是一个从“奴”的形声字。我们从小就知道“少壮不努力，老大徒伤悲”。在中国社会环境下，对“成功”和“光宗耀祖”的价值评判过于单一，导致许多人一辈子蒙眼成为分数之奴、就业之奴、金钱之奴。

有效的努力是为了更好选择的努力，是为了成为更好的自己，是在努力的过程中发现自我价值和人生意义。我经常和团队说不要work hard，我们一定要work smart。work smart的几个特征是：

- 把自己的优势发挥到最大。例如，你擅长和人交流来发掘不同的资源协同机会，那就不要坐在家里写研报。

- 防止自己的劣势成为限制发展的短板。例如，如果你的英文不好，已经成为限制发展的短板，那就赶紧去补。

- 先在有限范围内做到最好。只要在自己的领域内做到最好，这会成为你在行业中的社会资本(social capital & credit)，有了这个才能去把握更大的机会 (leverage your social capital to gain more working capital)

我经常和我的founder说: intellectual capital & social capital lead human capital & financial capital. founder做的事情就是在不断的试错过程中积累intellectual capital & social capital 来获得撬动更大机会的支点, 对于个人也一样.

能接触到更大的机会需要更稀缺的信息(asymmetric info) 和与众不同的认知(contrarian thinking)，而不是靠认识某某大佬。获得稀缺信息是有成本的，这个成本就是你的时间沉默成本和有效的努力。另外，稀缺的信息更是一种权力，我之前反复说过，权力分配决定权利分布。人类历史上，小事开大会，大事开小会，正因为绝对稀缺的信息就是绝对的权力。

每代人都有属于自己的时代机会(vintage), 更何况是我们这个快速迭代, 每2年就会大浪淘沙一次的行业. 大佬迷思完全不必. 能抓住时代红利需要的是有效努力后获得的稀缺信息和认知，是审时度势的能力，是快速决策和执行力。能成属于自己时代的优秀玩家，往往是做得比想得快，想得比说得多。先增加量，再谈质。和练肌肉一样，没有量，就别想增长肌肉。要先增加量（quantity），才有效（efficacy），有效才有质（quality）。

提升自己的认知和动手能力，打造在行业中的稀缺性。多多结交身边能同频交流的同龄人，与靠谱的团队一起打硬仗，未来的领导者只会在同龄人中出现。

Again, we own our own vintage

[Mengzi @mengzichen2017]

@xicilion 我在那个会上见到了你～

[Mengzi @mengzichen2017]

@turingou 杭州商住大平层，主要客户事网红吧，有拍摄需求，装修自然得浮夸。

[Mengzi @mengzichen2017]

郭生我梦，我好想在安云野发呆 @turingou

[Mengzi @mengzichen2017]

@turingou 郭生我梦。

[Mengzi @mengzichen2017]

很纯真啊。

[郭宇 guoyu.eth @turingou]

B站： https://t.co/croMngfwOX
YouTube：https://t.co/OEPOVaFazg

[supermao @buaaxhm]

晚上小超市买东西付费

超市老板止住我说：不要付这个，用这个

我不怀好意的对他笑笑：哦哦，我知道，私房钱嘛

超市老板：我老婆睡了，怕吵醒她

我好像被电击一般

是啊，这就是爱啊

我不禁思考，是什么让我丧失了对人间美好的感受力，是什么让我忽略了从爱的角度去看人

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

上周黄仁勋在斯坦福做了一次访谈和演讲，这一个小时的演讲内容量很大，主要的包括公司治理的经验和要点以及人工智能未来的发展问题。

翻译了一下这个视频并且给每个部分加上了时间戳，下面是简要的文字内容介绍：

演讲者Jensen Huang是Nvidia公司的CEO，他在AI及其所需的创新、技术和人力资源方面具有前瞻性的见解。

Jensen分享了他的个人经历，从九岁移民美国到成为Nvidia公司CEO的过程。他强调了教育和技术创新的重要性。Nvidia公司通过重塑计算，将深度学习的计算成本降至接近零，使AI能够从互联网提取和理解人类知识成为可能。

Jensen认为，AI是21世纪最重要的技术发明。Nvidia开发的GPU芯片和架构，大幅提升了深度学习和AI的计算能力，并广泛应用于各行业的数据中心。未来，AI计算机将能进行持续学习、合成数据生成和强化学习，并通过真实世界的经验来完善。

Jensen强调AI要以人类价值观为基础。聊天GPT通过强化学习和人类反馈，将AI与人类价值观联系起来。未来AI需要建立世界模型，理解多模态概念，具备推理和规划能力。他预测5年内AI可能通过各类人类测试，实现类似人类的智能（AGI）。

AI有望帮助人类理解生物学，如蛋白质的功能和意义。它将改变人类获取信息和知识的方式。未来，人人都能通过自然语言与AI交互，无需掌握编程。各国需要在主权AI领域进行投资，保护自己的数据、智能和文化。

Jensen分享了他的管理理念——通过不断评估、统一激励方式和信息透明来保持员工的积极性。他认为公司文化的塑造需要坚持品质、经历磨砺，重视过程和结果。Nvidia欢迎合作伙伴在其AI生态系统的基础上进行适度的定制化开发。

时间戳及分段标题：

00:00 介绍Jensen Huang及其在AI领域的贡献

01:15 John Shoveon是一位杰出的建筑师和经济学教授

02:02 演讲者欢迎John Shoveon并感谢其贡献

03:17 Jensen的个人经历：从移民到与妻子的爱情故事

04:46 Jensen在技术领域取得的成就和荣誉

05:57 Jensen当选为国家工程院院士

07:02 讨论开场白及晶体管技术的重要性

08:10 技术变革和新型计算方法的发展

09:14 计算成本的降低使AI能够代替人类编写软件

10:11 深度学习推动了计算成本的快速降低

11:03 利用计算机从互联网提取和理解人类知识

12:00 AI能够理解氨基酸序列和蛋白质的结构功能

12:49 AI是21世纪最重要的技术发明

13:51 Nvidia芯片的性能和成本优势

15:04 通过芯片创新将数据中心缩小到一个芯片

16:02 未来计算机的特点：重量重、液冷、持续学习

17:03 AI通过交互数据和合成数据持续学习和想象

18:01 未来AI将结合合成数据生成和强化学习

18:55 计算成本降低带来的可能性和市场变化

19:55 使用AI进行推理的过程和Nvidia GPU的作用

20:50 推理的难点在于吸引更多用户和软件应用

21:44 架构的普及和用户基础是推理问题的关键

22:30 竞争对手和客户带来的竞争威胁

23:31 Nvidia的架构优势：加速算法和可编程性

24:30 Nvidia在计算领域的标准地位和广泛应用

25:27 Nvidia芯片的总运营成本优势

26:27 Nvidia面临的竞争和对AGI的道歉

27:25 多模态学习对AI未来发展的重要性

28:21 AI要建立在人类价值观基础上

29:24 AI需理解多模态概念和掌握推理能力

30:16 AI目前在长时间思考和推理方面的局限性

31:03 未来人机交互方式的变化和AGI的定义问题

31:59 对AGI的测试标准和实现时间的预测

32:56 AI在药物发现和理解蛋白质功能中的作用

33:54 未来与AI对话获取信息的方式

34:56 AI帮助人类理解生物学意义的潜力

35:57 给创业者的建议：拥抱困境和磨砺

37:16 公司品质来自经历苦难而非智慧

38:13 如何保持员工积极性：统一激励和信息透明

39:28 不进行私下沟通，信息快速流动，唯才是用

40:34 每天寻找机会灌输公司文化

41:19 预测未来AI增长对半导体制造能力的需求

42:28 未来计算方式将基于实时生成而非预先录制

43:27 AI将根据个人上下文生成所需信息

44:27 算法改进和技术进步将抵消算力需求增加

45:21 编程和创业格局的变化趋势

46:17 自然语言交互取代传统编程，人人皆可编程

47:16 提示工程的重要性和控制AI的方法

48:10 AI普及将消除技术鸿沟，惠及所有人

49:12 无需编程也能与AI交互，揭示CS的重大贡献

50:10 美国限制AI出口，各国投资主权AI的重要性

51:17 国家需要保护自己的数据、智能和文化

52:19 讨论公司竞争对手和定制化解决方案

53:22 芯片成本高昂的原因：多组件和大量软件

54:14 芯片定制化的意义：安全性和保密性