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年底饭局多，AI 肯定会聊。但如果对方说「来了几个 AI 圈的朋友」，而你对 AI 的了解只有用 ChatGPT 写周报，别慌，这份指南能让你 3 分钟速成大佬。

首先记住核心原则：这种饭局 70% 是二手消息，20% 是道听途说，10% 是信息差。你要做的，就是让自己看起来掌握了那 90%。

看完下面 10 条就够了。

提谁，不提谁？

Sam Altman 这种网红别提，没新鲜的——提 Claude 的 Dario Amodei，叫他 Dario，显得你熟；但千万别提他和百度的八卦，显得你是狗仔队水平。

要说「Dario 是神经科学背景，跨界给了他更好的观察视角。」

另外深度学习三巨头，Hinton 和 LeCun 被说烂了，这里推荐不太火的 Bengio，就像大家谈 C 罗、梅西，你突然提了个塞尔维亚替补球员：「他带球边路内切那种感觉，太合理了。」

K 神（Andrej Karpathy）刚发了 2025 回顾，你要看，做功课用，但别提具体内容，AI 自媒体都转了一遍，没新意；Ilya 也要提，但别提宫斗八卦。

怎么说大佬？

知道说谁了，接下来是怎么说。

评论大佬时不能仰视，要平视，甚至带点惋惜。

比如提 Hinton 可以带点阴谋论：

老爷子跟大模型公司不利益相关，他警告 AI 危险可能确实看到了什么。

提到 LeCun，可以加点职场哲学：

杨立昆（一定要叫中文名）在 Meta 要向比他年轻二十多岁的人汇报，如果能低头一些，可能就不用走了。

至于 Ilya 则要谈品味：

离开 OpenAI 做 SSI，是研究品味的问题。他可能觉得 GPT 路线不对。

国外三件套怎么谈？

直接说只用国外三件套：ChatGPT、Claude、Gemini。而且不要评价好不好用，那是打工人思维，要评价公司的品味、血统，最好也带着点批判和惋惜。

比如怀旧批判 ChatGPT：

O 记（OpenAI）现在越来越像微软了，产品力在下降，离 Ilya 当年的初心越来越远了。

夸 Claude 的极客审美：

写代码和长文本分析，我还是只信 Claude 4.5。它的逻辑链条比 GPT 细腻，有一种理科生的洁癖感。

聊 Gemini 的意外惊喜：

Gemini 今年确实追上来了。没办法，毕竟是写出《Attention Is All You Need》的祖师爷，底蕴还是深。

国内模型怎么套近乎？

对国内厂别叫全名，要叫昵称，而且同样得带点评价：

• 不叫月之暗面，叫 Moonshot 或者「杨植麟他们」，就说他们懂 C 端，审美在线。
• 不叫智谱，叫「清华系」，就说他们基座稳，开源贡献大。
• 不叫 DeepSeek，叫「幻方那帮人」，就说他们路子野、硬核，「有 OpenAI 早期的极客影子」。

碰到有些在融资上市的公司，可以顺带聊商业模式：

现在的瓶颈不是模型能力，是 PMF (产品市场契合度)。ToC 卷不动流量，ToB 全是定制化项目，这商业模式很难 Scale（规模化）啊。

技术就别聊了，容易穿帮。另外最后永远记得补一句：

我也在更新认知。

黑话怎么说？

懂黑话越多，看起来越懂行。不然一听就是外行或卖 AI 课的。

这里要记住：Scaling Law（尺度定律）是万能挡箭牌。如果别人问为什么强：

Scaling Law 生效了。

问为什么不够强：

Scaling Law 边际效应递减了。

至于 Agent（智能体），进阶版要说 Skill（能力包）：

现在的重点不是 Chat，是 Agent 的 Skill 编排和 Workflow（工作流）交付。

Hallucination（幻觉）也不能说是瞎编：

这个场景下的幻觉率还是有点高，Grounding（接地/溯源）没做好。

聊到 Context Window（上下文窗口）：

两百万的 Context Window 一开，很多 RAG（检索增强生成）的架构都要重写。

End-to-End（端到端）更是万能形容词：

咱们这杯酒别养鱼，直接端到端（一口闷）。（酒桌用法）

黑话的关键在于不说中文和全称。大模型这个词有点特殊需要额外注意，说「LLM」太装，说 AI 又太土，直接说模型如何如何，一听就是技术口的。

师承，把科技圈聊成江湖

把聊天从新闻八卦抬到「师承」，你就显得学术、业内了。比如：

很多路线是同一条学术谱系分叉出来的。师承不决定对错，但决定气质。

也可以往上寻根，比如：

Ilya 是 Hinton 的学生，所以 OpenAI 早期那个研究风格，其实是多伦多学派的延续。

国内的关系也可以用同样的方法点评：

你看国内这些创业公司，技术 VP 一查履历，不是 MSRA 就是百度出来的，圈子就这么大。

还有：

清华姚班那批人，现在基本都是各家 CTO 或者自己出来做了，这个班太狠了。

最后一定得感慨：

Google 那篇 Paper 打下的江山，8 个作者全出去创业了，AI 界的黄埔军校啊。

不谈钱，谈「含卡量」

聊估值（XX 亿美金）太像一级市场中介了——现在的硬通货是 GPU，一定要表现出对算力短缺的极度焦虑：

估值高没用，关键是拿不拿得到卡。我听说 XX 他们为了搞那两千张 H100，供应链都快住在新加坡了。现在不看估值，看含卡量。

万卡集群是门槛。没有这个量级的算力，做预训练（Pre-training）就是开玩笑，只能做做微调（Fine-tuning）。
 

H100 现在其实不是最大问题了，关键是配套的网络和散热。你光有卡，集群调度做不好，利用率也就 60%。

注意，这种宏大叙事，一定得抿口酒再说。

接不上话，就聊哲学

当别人聊到具体的算法架构（MoE、LoRA、Diffusion）你听不懂时，迅速把话题拉升到商业或哲学层面，升维打击。

可以用数据论：

模型结构大同小异，最后拼的还是 Data Quality（数据质量）。Garbage in，garbage out 嘛。

可以用落地论：

技术都很性感，但 PMF 在哪？现在大家都是拿着锤子找钉子。

还可以用未来论：

让子弹再飞一会儿。现在的架构可能都不是终局。

或者权衡论（万能）：

（点头深思）确实，这本质上是一个 Efficiency（效率）和 Performance（性能）的 Trade-off（权衡）。

最后还有哲学论：

我觉得这个问题挺有意思的，它其实是在问：什么是智能？

如果实在接不上话就沉默，用看傻子的表情看对方。让对方怀疑自己提的问题是不是不够深刻。

装神秘，我在湾区有人

永远只提供「方向性内幕」，不提供「可验证内幕」：

国内这家内部已经跑通了，只是出于合规考量没放出来。不过这也是我看公开信息推测的。

表面看是这样，但我听到的版本是，内部其实分歧挺大。外面看到的是统一口径。

他们现在的重心，不在你以为的那个点上。但具体在哪，我就不方便细聊了。

记住，不是炫耀内幕，是暗示混道上的、最重要的是守规矩。

红线

最后放一些一秒破功的低级错误，千万不能说。

别问会不会被取代。这种焦虑显得你层级很低。要说：

AI 会重构工作流。

别表现得太惊讶。无论听到 Veo 生成了电影，还是 AI 写了小说，都要淡定地点头：

嗯，符合 Scaling Law 的预期。

绝杀

以上 10 条其实已经够了，如果你想再进阶，可以这样。

微醺之际，你只需轻轻晃动酒杯，望向窗外的夜色，叹一口气：

其实这波浪潮，技术只是表象。最后博弈的，还是碳基生命和硅基生命的定义权。

此时，你已立于不败之地。

本文首发语言学公众号「言辞之间」。

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