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?！?/p>

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)模化） 啊。

技術(shù)就別聊了，容易穿幫。

最后永遠補一句：

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？

Scaling Law 生效了。

問為什么不夠強？

Scaling Law 邊際效應(yīng)遞減了。

Agent（智能體）： 進階版要說 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?，F(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?，F(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?！?/blockquote>

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。

結(jié)語：絕殺

以上 10條 其實已經(jīng)夠了，如果你想再進階，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。