非非共识的朋友圈 01 | 两个非程序员基金经理, 正在用 AI 重做研究 ft. Jason Kam

非共识的朋友圈 01 | 两个非程序员基金经理, 正在用 AI 重做研究 ft. Jason Kam

非共识的20分钟·2026 年 8 月 17 日·1 小时 27 分人工智能投资与理财
在小宇宙播放
创作者写的节目说明

这是《非共识的 20 分钟》的一种新形式。Jason Huang 会不定期邀请朋友,围绕一个自己正在思考、但还没 有完全想明白的话题,坐下来真正聊一场。

第一位朋友是 Folius Ventures 创始人 Jason Kam。 两个人都不是程序员,却已经用 AI 重做了一部分研究工作。他们的路径并不相同:Kam 更愿意搭一套会持续迭代的系统;Huang 更习惯把任务拆小,逐项核验。对谈从具体用法聊到系统失真,也聊到结果压力会怎样改变一个人的判断。

核心判断:

AI 最先复制的是工作量,不是判断责任。信息收集越便宜,真正稀缺的越是提出正确问题、找到主要矛盾,以及知道什么会证明自己想错。

  • 具体怎么用:扫公开信息、搭资料地图,把重复跟踪先交给机器。

  • 为什么会失真:AI 会在错误的问题里工作得很勤快,也会在多轮对话中漂移。

  • 人还要做什么:亲手搭框架、选主要矛盾,并把结 果和过程分开计分。

当 AI 可以把一条路走得越来越快,人怎样更早发现自己正在回答一个错误的问题?

你会听到:

  • AI 和 Crypto 各自的长期产业趋势与阶段性市场赔率

  • 一次 100 倍投资留下的“肌肉记忆”,以及成功经验为什么也可能成为风险

  • 两位基金经理怎样把 AI 用进信息扫描、公司追踪、价格机制和投资研究

  • 单因子与多因子之争:模型越复杂,是否真的离答案越近

  • AI 在投资研究中的几个硬伤:问题空间错误、抓不住主要矛盾、多轮对话漂移和时间语境缺失

  • 怎样借助 AI 从下到上搭建一家公司或一个行业的 Unit Economics

  • BidClub 如何把 29 档播客、2,251 集内容变成可以被 AI 调用的研究资料库

  • 中美 AI 模型的成本差异,会怎样影响未来的产业分工

  • 当聪明人开始高强度使用 AI,人与人之间的认知差距是否会继续扩大

  • 两位 Jason 各自最满意、最难受的一笔投资,以及从中留下的经验

  • 播客、AI 和新的工作反馈,如何帮助 Jason Huang 走出一次市场回撤后的低谷

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了解更多:

Jason X | NDV X | NDV 官网 | 公众号:NextGen Digital Venture

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声明:本节⽬内容仅供信息分享与学术探讨,不构成任何形式的投资建议。所有分析、观点及案例均不指向推荐任何具体投资标的或操作。投资决策须由您基于个⼈独⽴研究作出,并⾃⾏承担全部⻛险。市场有⻛险,投资需谨慎。

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世界没有标准答案,我们欢迎一切有价值的思考碰撞。

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*社群内所有讨论仅为听友间的观点交流与学术探讨,不构成任何投资建议。


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AI 推荐理由

为什么值得听

AI 读完整集转写后给出的推荐理由

两位非程序员基金经理,一个管过 2.5 亿美金,一个在 Crypto 里赚过一百倍,他们坐下来聊怎么用 AI 重做投资研究。你会听到他们怎么用 AI 扫描推特和财报、怎么用极值分析找大宗商品的机会,也会听到他们坦诚分享亏光一个项目的教训,以及管理别人钱时那种躲不掉的内耗。Jason Kam 还介绍了他自己做的播客收录工具 BidClub,收录了 29 个播客、2300 集内容。如果你好奇 AI 到底怎么改变投资这个行业,这期能给你不少具体答案。

AI 概要

本期概要

由 AI 从整集转写生成,是创作者说明之外的补充

本期节目是《非共识的20分钟》新栏目“Jason的朋友圈”的第一期,主播 Jason Huang 邀请好友 Jason Kam 对谈。两人都是非程序员出身的基金经理,围绕 AI 如何重塑投资研究展开深入讨论。他们分享了各自用 AI 扫描信息、构建投资框架的具体方法,对比了中美 AI 模型的竞争格局,并坦诚交流了管理他人资金带来的内耗与应对之道。节目既有对 BTC 周期底部的判断,也有对 AI 时代投资行业未来的展望,最后以“多做长期的事”作为给听众的提醒。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立

00:08

开场:两位 Jason 的相识与背景

主播介绍新栏目“Jason的朋友圈”,嘉宾 Jason Kam 自我介绍,两人回忆相识过程,并互相补充对方的投资履历。

06:55

比特币周期底部与 AI 的错配

讨论 BTC 是否处于周期底部,Jason Kam 认为底部震荡可能持续,需等 AI 的雷拆掉后才会真正上涨。

11:34

底部共识与 MicroStrategy 的角色

两人对底部有共识,但 Jason Huang 强调边际买家 MSTR 的重要性,认为其回归将带动市场。

16:01

AI 的宏大叙事与落地案例

Jason Kam 阐述 AI 作为“大宗商品替代”的宏大叙事,主播打断要求讲具体使用案例。

20:17

AI 在投资研究中的具体用法

Jason Kam 分享用 AI 扫描 Twitter、Reddit 等发现投资 idea,Jason Huang 则用极值分析扫描大宗商品比值。

25:28

多因子与单因子之争

两人讨论 AI 能否用于多因子模型,Jason Huang 偏好单因子,Jason Kam 认为 AI 可以处理复杂 permutation。

30:15

AI 的自我迭代与局限

Jason Kam 认为 AI 在可验证的场景下可以自我迭代,但投资决策不能完全交给 AI。

35:11

AI 工具与会议纪要的妙用

主播分享用 AI 自动记录会议,并提到朋友用 AI 复盘会议发现自己的问题。

40:49

播客收录产品 BidClub 的诞生

Jason Kam 介绍自己做的播客收录产品 BidClub,收录 29 个播客、2300 集内容,支持全文下载。

44:40

AI 使用的成本与偏好

两人讨论 AI 产品的使用成本,Jason Kam 用量大,Jason Huang 偏好 Claude 的可读性。

48:45

给普通投资人的 AI 建议

Jason Kam 建议从下到上手搓经济模型,Jason Huang 推荐极值分析,并强调不要依赖 AI 做判断。

52:13

中美 AI 竞争与成本优势

Jason Kam 分析美国前沿模型可能拉大差距,但中国成本优势明显,可能形成分工。

58:17

对发展中国家与欧洲的看空

两人认为 AI 时代发展中国家难以跃迁,欧洲可能沦为中美两国的“殖民地”。

1:02:40

聪明人与 AI 的乘数效应

Jason Kam 感叹 AI 对高智商人群的乘数效应,主播则认为起点都是今年年初,复利可追。

1:07:51

内耗与心流:咖啡与状态管理

两人聊到 AI 使用中的瓶颈,主播分享用手冲咖啡进入心流状态。

1:12:20

最爽与最痛的投资经历

Jason Kam 分享赚一百倍的 STEP 和亏光的 Matrix,主播则提到长持特斯拉和信错人的经历。

1:18:01

管理他人资金的内耗与应对

主播坦言每月给投资人写信带来短期计分压力,Jason Kam 选择永续资本结构摆脱负号。

1:21:49

为什么还在做投资与快问快答

两人分享做投资的乐趣,Jason Kam 推荐播客和想投的 AI 蛋白质公司,最后以“多做长期的事”收尾。

非共识的20分钟 · 更多单集

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非共识的20分钟

非非共识的朋友圈 01 | 两个非程序员基金经理, 正在用 AI 重做研究 ft. Jason Kam

非共识的20分钟 · 8 月 17 日 · 1 小时 27 分

非共识的朋友圈 01 | 两个非程序员基金经理, 正在用 AI 重做研究 ft. Jason Kam

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创作者写的节目说明

这是《非共识的 20 分钟》的一种新形式。Jason Huang 会不定期邀请朋友,围绕一个自己正在思考、但还没 有完全想明白的话题,坐下来真正聊一场。

第一位朋友是 Folius Ventures 创始人 Jason Kam。 两个人都不是程序员,却已经用 AI 重做了一部分研究工作。他们的路径并不相同:Kam 更愿意搭一套会持续迭代的系统;Huang 更习惯把任务拆小,逐项核验。对谈从具体用法聊到系统失真,也聊到结果压力会怎样改变一个人的判断。

核心判断:

AI 最先复制的是工作量,不是判断责任。信息收集越便宜,真正稀缺的越是提出正确问题、找到主要矛盾,以及知道什么会证明自己想错。

  • 具体怎么用:扫公开信息、搭资料地图,把重复跟踪先交给机器。

  • 为什么会失真:AI 会在错误的问题里工作得很勤快,也会在多轮对话中漂移。

  • 人还要做什么:亲手搭框架、选主要矛盾,并把结 果和过程分开计分。

当 AI 可以把一条路走得越来越快,人怎样更早发现自己正在回答一个错误的问题?

你会听到:

  • AI 和 Crypto 各自的长期产业趋势与阶段性市场赔率

  • 一次 100 倍投资留下的“肌肉记忆”,以及成功经验为什么也可能成为风险

  • 两位基金经理怎样把 AI 用进信息扫描、公司追踪、价格机制和投资研究

  • 单因子与多因子之争:模型越复杂,是否真的离答案越近

  • AI 在投资研究中的几个硬伤:问题空间错误、抓不住主要矛盾、多轮对话漂移和时间语境缺失

  • 怎样借助 AI 从下到上搭建一家公司或一个行业的 Unit Economics

  • BidClub 如何把 29 档播客、2,251 集内容变成可以被 AI 调用的研究资料库

  • 中美 AI 模型的成本差异,会怎样影响未来的产业分工

  • 当聪明人开始高强度使用 AI,人与人之间的认知差距是否会继续扩大

  • 两位 Jason 各自最满意、最难受的一笔投资,以及从中留下的经验

  • 播客、AI 和新的工作反馈,如何帮助 Jason Huang 走出一次市场回撤后的低谷

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另外,为了给购买过付费节目的听友提供更聚焦、更高质量的交流空间,我们新建了「资深交流群」,面向已购买《非共识的 20 分钟》任意付费集的听友开放。已购买付费节目的听友,可添加「非共识的20分钟-课代表」了解详情。需提供购买记录截图,核验后入群。

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AI 推荐理由

为什么值得听

AI 读完整集转写后给出的推荐理由

两位非程序员基金经理,一个管过 2.5 亿美金,一个在 Crypto 里赚过一百倍,他们坐下来聊怎么用 AI 重做投资研究。你会听到他们怎么用 AI 扫描推特和财报、怎么用极值分析找大宗商品的机会,也会听到他们坦诚分享亏光一个项目的教训,以及管理别人钱时那种躲不掉的内耗。Jason Kam 还介绍了他自己做的播客收录工具 BidClub,收录了 29 个播客、2300 集内容。如果你好奇 AI 到底怎么改变投资这个行业,这期能给你不少具体答案。

AI 概要

本期概要

由 AI 从整集转写生成,是创作者说明之外的补充

本期节目是《非共识的20分钟》新栏目“Jason的朋友圈”的第一期,主播 Jason Huang 邀请好友 Jason Kam 对谈。两人都是非程序员出身的基金经理,围绕 AI 如何重塑投资研究展开深入讨论。他们分享了各自用 AI 扫描信息、构建投资框架的具体方法,对比了中美 AI 模型的竞争格局,并坦诚交流了管理他人资金带来的内耗与应对之道。节目既有对 BTC 周期底部的判断,也有对 AI 时代投资行业未来的展望,最后以“多做长期的事”作为给听众的提醒。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与创作者标的时间点各自独立

00:08

开场:两位 Jason 的相识与背景

06:55

比特币周期底部与 AI 的错配

11:34

底部共识与 MicroStrategy 的角色

16:01

AI 的宏大叙事与落地案例

20:17

AI 在投资研究中的具体用法

25:28

多因子与单因子之争

30:15

AI 的自我迭代与局限

35:11

AI 工具与会议纪要的妙用

40:49

播客收录产品 BidClub 的诞生

44:40

AI 使用的成本与偏好

48:45

给普通投资人的 AI 建议

52:13

中美 AI 竞争与成本优势

58:17

对发展中国家与欧洲的看空

1:02:40

聪明人与 AI 的乘数效应

1:07:51

内耗与心流:咖啡与状态管理

1:12:20

最爽与最痛的投资经历

1:18:01

管理他人资金的内耗与应对

1:21:49

为什么还在做投资与快问快答

本期提到的品牌与产品

节目里自然聊到的,不是广告

Claude主播偏好 Claude 的可读性
43:55正面
BidClub嘉宾自制的播客收录产品
41:51正面
MicroStrategy讨论其作为边际买家的角色
12:43中性
AlphaSense嘉宾使用的信息引擎
20:45正面
喜茶主播用来调节情绪
1:17:12正面
Dark Cash 与 Dylan Patel 的半导体播客嘉宾推荐的一集播客
1:21:58正面
非非共识的20分钟

非共识的20分钟

以非共识视角解读全球宏观与资产配置,从美联储政策、股债金同跌与1970年代滞胀镜鉴延伸至美国债务长周期、稳定币立法与AI…

已收录 97 期 · 最近更新 11 月 9 日

这一期适合谁

AI 对内容的推测

听众画像25–34 岁为主 · 偏男性 · 消费力较高
更适合基金经理

这一期偏哪一派

偏沪派内容由事前准备的资料与嘉宾的专业性驱动,讨论范围被有意识地收住,主播承担编辑与追问角色。

在哪里听

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