年底飯局多，AI 肯定會聊。但如果對方說「來了幾個 AI 圈的朋友」，而你對 AI 的了解只有用 ChatGPT 寫周報，別慌，這份指南能讓你 3 分鐘速成大佬。

首先記住核心原則：這種飯局 70% 是二手消息，20% 是道聽途說，10% 是信息差。你要做的，就是讓自己看起來掌握了那 90%。

看完下面 10 條就夠了。

1、提誰，不提誰？

Sam Altman這種網(wǎng)紅別提，沒新鮮的。提Claude的 Dario Amodei，叫他Dario，顯得你熟。

千萬別提他和百度的八卦，顯得你是狗仔隊水平。要說：「Dario 是神經(jīng)科學(xué)背景，跨界給了他更好的觀察視角。」

另外深度學(xué)習(xí)三巨頭，Hinton 和 LeCun 被說爛了，這里推薦不太火的Bengio，就像大家談 C 羅梅西，你突然提了個塞爾維亞替補(bǔ)球員：「他帶球邊路內(nèi)切那種感覺，太合理了?！?/p>

K神（Andrej Karpathy） 剛發(fā)了 2025 回顧，你要看，做功課用，但別提具體內(nèi)容，AI 自媒體都轉(zhuǎn)了一遍，沒新意。Ilya也要提，但別提宮斗八卦。

Sam和 Ilya 2、怎么說大佬？

知道說誰了，接下來是怎么說。評論大佬時，不能仰視，要平視，甚至帶點惋惜。

Hinton：帶點陰謀論。

老爺子跟大模型公司不利益相關(guān)，他警告 AI 危險可能確實看到了什么。

LeCun：加點職場哲學(xué)。

楊立昆（一定要叫中文名）在 Meta 要向比他年輕二十多歲的人匯報，如果能低頭一些，可能就不用走了。

Ilya：談品味。

離開 OpenAI 做 SSI，是研究品味的問題。他可能覺得 GPT 路線不對。

直接說只用國外三件套：ChatGPT、Claude、Gemini。

而且，不要評價好不好用，那是打工人思維，要評價公司的品味、血統(tǒng)，最好帶著點批判和惋惜。

懷舊批判 ChatGPT：

O 記（OpenAI）現(xiàn)在越來越像微軟了，產(chǎn)品力在下降，離 Ilya 當(dāng)年的初心越來越遠(yuǎn)了。

夸 Claude 極客審美：

寫代碼和長文本分析，我還是只信 Claude 4.5。它的邏輯鏈條比 GPT 細(xì)膩，有一種理科生的潔癖感。

意外驚喜Gemini：

Gemini 今年確實追上來了。沒辦法，畢竟是寫出《Attention Is All You Need》的祖師爺，底蘊(yùn)還是深。

對國內(nèi)廠，別叫全名，要叫昵稱，而且?guī)c評價。

不叫月之暗面，叫Moonshot、或者楊植麟他們。就說他們懂 C 端，審美在線。

不叫智譜，叫清華系。就說他們基座穩(wěn)，開源貢獻(xiàn)大。

不叫 DeepSeek，叫幻方那幫人。就說他們：路子野、硬核、有 OpenAI 早期的極客影子。

有些公司在融資上市，可以順帶聊商業(yè)模式：

現(xiàn)在的瓶頸不是模型能力，是 PMF (產(chǎn)品市場契合度)。ToC 卷不動流量，ToB 全是定制化項目，這商業(yè)模式很難 Scale（規(guī)?；?啊。

技術(shù)就別聊了，容易穿幫。

最后永遠(yuǎn)補(bǔ)一句：

我也在更新認(rèn)知。

懂黑話越多，看起來越懂行。不然一聽就是外行或賣 AI 課的。

Scaling Law（尺度定律）：萬能擋箭牌。

問為什么強(qiáng)？

Scaling Law 生效了。

問為什么不夠強(qiáng)？

Scaling Law 邊際效應(yīng)遞減了。

Agent（智能體）： 進(jìn)階版要說 Skill（能力包）。

現(xiàn)在的重點不是 Chat，是 Agent 的 Skill 編排和 Workflow（工作流）交付。

Hallucination（幻覺）： 別說瞎編。

這個場景下的幻覺率還是有點高，Grounding（接地/溯源）沒做好。

Context Window（上下文窗口）：

兩百萬的 Context Window 一開，很多 RAG（檢索增強(qiáng)生成）的架構(gòu)都要重寫。

End-to-End（端到端）： 萬能形容詞。

咱們這杯酒別養(yǎng)魚，直接端到端（一口悶）。（酒桌用法）

黑話的關(guān)鍵在于，不說中文和全稱。大模型這個詞有點特殊需要額外注意，說「LLM」太裝，說 AI 又太土，直接說模型如何如何，一聽就是技術(shù)口的。

6、師承，把科技圈聊成江湖

把聊天從「新聞」「八卦」抬到師承，你顯得學(xué)術(shù)，業(yè)內(nèi)了。比如

很多路線是同一條學(xué)術(shù)譜系分叉出來的。師承不決定對錯，但決定氣質(zhì)。

也可以往上尋根，比如:

Ilya 是 Hinton 的學(xué)生，所以 OpenAI 早期那個研究風(fēng)格，其實是多倫多學(xué)派的延續(xù)。

國內(nèi)的關(guān)系，也可以點評：

你看國內(nèi)這些創(chuàng)業(yè)公司，技術(shù) VP 一查履歷，不是 MSRA 就是百度出來的，圈子就這么大。

還有：

清華姚班那批人，現(xiàn)在基本都是各家 CTO 或者自己出來做了，這個班太狠了。

最后一定得感慨：

Google 那篇 Paper 打下的江山，8 個作者全出去創(chuàng)業(yè)了，AI 界的黃埔軍校啊。

聊估值（XX 億美金）太像一級市場中介了。現(xiàn)在的硬通貨是 GPU。一定要表現(xiàn)出對算力短缺的極度焦慮。

估值高沒用，關(guān)鍵是拿不拿得到卡。我聽說 XX 他們?yōu)榱烁隳莾汕?H100，供應(yīng)鏈都快住在新加坡了?，F(xiàn)在不看估值，看含卡量。

萬卡集群是門檻。沒有這個量級的算力，做預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）就是開玩笑，只能做做微調(diào)（Fine-tuning）。

H100 現(xiàn)在其實不是最大問題了，關(guān)鍵是配套的網(wǎng)絡(luò)和散熱。你光有卡，集群調(diào)度做不好，利用率也就 60%。

注意，這種宏大敘事，一定抿口酒再說。

8、接不上話，就聊哲學(xué)

當(dāng)別人聊到具體的算法架構(gòu)（MoE、LoRA、Diffusion）你聽不懂時，迅速把話題拉升到商業(yè)或哲學(xué)層面，升維打擊。

數(shù)據(jù)論：

模型結(jié)構(gòu)大同小異，最后拼的還是 Data Quality（數(shù)據(jù)質(zhì)量）。Garbage in, garbage out 嘛。

落地論：

技術(shù)都很性感，但 PMF 在哪？現(xiàn)在大家都是拿著錘子找釘子。

未來論：

讓子彈再飛一會兒。現(xiàn)在的架構(gòu)可能都不是終局。

權(quán)衡論（萬能）：

（點頭深思）確實，這本質(zhì)上是一個 Efficiency（效率）和 Performance（性能）的 Trade-off（權(quán)衡）。

哲學(xué)論：

我覺得這個問題挺有意思的，它其實是在問：什么是智能？

如果實在接不上話，就沉默，用看傻子的表情看對方，讓對方懷疑自己提的問題是不是不夠深刻。

9、裝神秘，我在灣區(qū)有人

永遠(yuǎn)只提供「方向性內(nèi)幕」，不提供「可驗證內(nèi)幕」。

國內(nèi)這家內(nèi)部已經(jīng)跑通了，只是出于合規(guī)考量沒放出來。不過這也是我看公開信息推測的。」

表面看是這樣，但我聽到的版本是，內(nèi)部其實分歧挺大。外面看到的是統(tǒng)一口徑。

他們現(xiàn)在的重心，不在你以為的那個點上。但具體在哪，我就不方便細(xì)聊了。

記住，不是炫耀內(nèi)幕，是暗示混道上的，最重要的是守規(guī)矩。

10、紅線

最后放一些一秒破功的低級錯誤，千萬不能說。

別問會被取代嗎： 這種焦慮顯得你層級很低。要說：

AI 會重構(gòu)工作流。

別表現(xiàn)得太驚訝： 無論聽到 Veo 生成了電影，還是 AI 寫了小說，都要淡定地點頭：

嗯，符合 Scaling Law 的預(yù)期。

以上 10條 其實已經(jīng)夠了，如果你想再進(jìn)階，可以這樣。

微醺之際，你只需輕輕晃動酒杯，望向窗外的夜色，嘆一口氣：

其實這波浪潮，技術(shù)只是表象。最后博弈的，還是碳基生命和硅基生命的定義權(quán)。

此時，你已立于不敗之地。