@浩然AI大厂日记：昨天翻到晚点LatePost对MiniMax创始人闫俊杰的访谈，看到一句话愣住了。
豆包日活破亿那天，闫俊杰说，假定技术会长期发展，这真不一定是件好事。
我当时就懵了。
去年整个AI圈都在疯狂追DAU，融资PPT上最亮眼的数字就是用户量。几千万、上亿、日活周活月活，恨不得把所有数据都标红加粗。
结果MiniMax这个做了三年AI的创业公司，在2025年春节后突然宣布：DAU在我们内部被视为虚荣指标。
这话听着有点酸，像是打不过就说游戏规则不对。
但闫俊杰接下来说的一组数据，让我开始怀疑自己这一年对AI的所有认知。
ChatGPT的日活是Claude的50到100倍。
但你去用用看，两个模型的智能水平差不多，甚至很多专业场景下Claude还更好用。这意味着什么？
意味着OpenAI服务了几十倍的用户，模型能力并没有提升几十倍。
更残酷的事实是，OpenAI的估值和融资额，也就是Anthropic的三倍多。为了照顾那么多用户，OpenAI要负担的东西多得多，有可能拖慢研发节奏。
这就很反常识了。
移动互联网时代我们信奉的铁律是什么？用户即数据，数据即算法，算法即护城河。抖音推荐为什么准？因为十亿用户每天喂养它。淘宝搜索为什么懂你？因为千万次购买行为在训练它。
用户越多，产品越聪明。
这套逻辑在AI大模型上彻底失效了。
访谈里闫俊杰提到，他去年3、4月想明白这件事的时候，整个中国AI圈还在疯狂烧钱买流量。大家都觉得，谁先积累足够多用户，谁就能让模型跑出飞轮效应。
结果呢？
烧了大半年钱，MiniMax发现一个残酷真相：模型比大部分用户更聪明。
听着有点讽刺是吧。
但你仔细想想就明白了。普通用户提的问题，大部分都是模型在训练时就已经见过无数次的标准query。让一个已经会微积分的学霸，每天去做小学四则运算，他能变得更聪明吗？
不能。
那为什么所有大模型公司还在拼命拉新，拼命做增长？
因为大家都在用做推荐系统的方法做大模型。
这是中国AI公司最大的认知误区。推荐算法的进化方式是什么？海量AB Test，不停试错，用户点击率直接反馈算法好坏。所以产品经理拼命加功能，运营拼命搞活动，增长团队天天盯转化漏斗。
这套打法移植到大模型上，就变成了：不同研究员尝试不同算法，在不同功能上做不同实验，不行就再累加一层。
闫俊杰说，这不是做AGI的方式。
真正提升模型能力的方法是什么？
定义清楚下一代模型的能力分级，搞清楚需要什么样的算法、数据和推理过程，通过技术手段去逼近那个指标。
你去看Claude 3.5 Sonnet的代码能力为什么突然变强？不是因为之前有了很大的编程AI产品，而是Anthropic先定了一个技术benchmark，然后做到的。
视频生成模型也一样。市面上那些效果惊艳的视频AI，不是因为用户需求倒逼出来的，是技术突破在前，产品应用在后。
更好的模型可以导向更好的应用。
但更好的应用和更多用户，并不会导向更好的模型。
这个逻辑反过来了。
晚点那篇访谈里有个细节特别有意思。去年5月，闫俊杰就知道豆包会赢。他说豆包当时的体验已经比其他产品好了，字节的产品能力和推广资源摆在那。
但他同时也意识到，海螺文本应该当成一个纯粹的业务去思考，不该指望它能反哺模型能力。
于是MiniMax做了一个在外人看来很不可思议的决定：停止投放。
你想想看，一个创业公司，在竞争最激烈的时候，主动放弃流量。这在移动互联网时代简直是自杀行为。
但现在回头看，这可能是最正确的决定。
因为MiniMax把省下来的钱和精力，全部投到了技术研发上。他们做出了M1，第一个使用线性注意力的千亿参数大模型。开源之后，技术社区的反馈远比之前任何一次产品上线都要热烈。
技术品牌起来了，真正需要大模型能力的开发者开始关注他们了。
反倒是那些疯狂烧钱拉用户的公司，到年底一算账，用户是有了，但模型能力还是跟不上第一梯队。钱烧完了，下一轮融资又变得很难。
有个投资人去年底跟我说，他现在看AI项目，第一个问题不是你有多少用户，而是你的技术路线图是什么，你的benchmark测试结果如何，你对下一代模型的认知到什么程度。
行业共识在悄悄转变。
DeepSeek一直没做产品，专心做模型，去年底一个V3出来，全球技术社区炸了。智谱虽然也做C端产品，但从一开始就有清晰的AI路线图，不是随波逐流。
而那些一年前最喜欢说AGI信仰的人，现在还在纠结怎么提升DAU、怎么降低获客成本、怎么提高留存率。
闫俊杰有句话说得挺狠：一年前最喜欢说信仰的那些人，信仰都兑现了吗？
可能没有。
因为嘴上说着要做AGI，身体却在做移动互联网的DAU游戏。
这是两件事。
现在整个AI行业需要回答一个问题：我们到底是在做一个智能水平不断进化的技术产品，还是在做一个用户规模不断膨胀的互联网产品？
如果是前者，那判断标准就应该是技术benchmark、研发效率、模型能力的进化速度。
如果是后者，那就继续卷用户增长、卷商业化、卷估值。
但千万别混着来。
看完这个访谈，我印象最深的是闫俊杰说的那句话：2024年最大的痛苦，就是不知道要做取舍。当知道了，就不痛苦了。他现在把技术迭代作为最重要的目标。
这个取舍听起来简单，做起来很难。
因为市场会给你很多诱惑。竞争对手用户破千万了，投资人问你为什么还没破百万，团队成员觉得公司没有增长在倒退。
你得顶住这些压力，坚持相信一件事：AI和移动互联网不是一回事。
产品用户越多，模型不会自然变好。而更好的智能，可能会导出全新的东西，新东西也会有新的商业模式。
大公司过去积累的优势仍有意义，但不是唯一的。
这可能就是纯草根AI创业公司的机会所在。不跟巨头比用户规模，不跟大厂比资源储备，就比一件事：谁能让模型的智能水平进化得更快。
说到底，这个行业最终还是要回归技术本身。