�《灯下白》EP04 比尔：被全网喷后，四大出身审计师用财务模型拆穿AI泡沫

嘉宾：比尔

AI行业分析师。四大审计出身，非典型文科生，目前从事AI行业研究与具身智能方向分析。「比尔尝AI百草」主理人。

主持人：吴熳

在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人

本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！

�本期故事

一个四大出身的审计师，转型做AI行业分析。

他写了一篇用数据对比中美AI算力差距的文章，本想做一次客观科普，却在评论区被大量质疑甚至攻击。

那一刻他意识到：

AI时代最稀缺的，从来不是信息，而是判断信息的能力。

于是他开始用一种更“反直觉”的方式做内容：

追一手信源、拆财务结构、做交叉验证。

这一期，我们聊的是：一个行业分析师，如何在信息爆炸中守住真实。

�本期你会听到

AI信息差是如何产生的，比尔尝百草的初心

为什么标题党比AI更危险

如何用财务指标看懂AI公司

三级信源如何交叉验证信息

AI如何改变行业分析师的工作流

普通人如何建立信息判断力

�本期金句

信息越多，判断越贵。标题会骗你，信源不会。烧钱和亏损，是两件完全不同的事。AI帮你变快，但判断必须更慢。普通人最大的护城河，是一手信息。

⏱Shownotes

00:00-01:16 灯下白开场，用细节对抗认知盲区

01:16-04:05 四大转AI分析师，进入行业的起点

04:05-07:47 一篇中美算力文章，引发全网争议

07:47-10:20 被喷之后，用财务知识反击认知误区

10:20-12:30 为什么标题党正在扭曲AI认知

12:30-15:17 看懂AI公司，从毛利率到现金流

15:17-18:20 烧钱≠亏损，最容易被带偏的概念

18:20-21:02 行业分析师的危机，信息整理被AI替代

21:02-24:07 三级信源体系，判断信息可信度

24:07-26:32 AI参与核查，研究效率大幅提升

26:32-29:07 AI能做80%，但关键仍需人工复核

29:07-32:17 真实调研，在报告之外的行业一线

32:17-35:17 用人物研究，看清公司未来方向

35:17-38:35 避免成为二手信息源的方法

38:35-42:08 AI拆解访谈，建立信息筛选系统

42:08-45:52 AI做筛选，人做判断

45:52-47:31 最重要习惯，先看信源再看内容

47:31-50:26 最值钱的研究方式，与一线交流

50:26-51:47 过度相信AI，踩过的坑

51:47-54:23 30天建立判断力的方法

54:23-结束AI时代最小工具箱与信息源

�故事摘要

比尔原本在四大做审计。

那是一条清晰、稳定、也足够“标准答案”的职业路径。

但在接触AI行业后，他很快发现一个问题：

信息太多了。

报告、媒体、观点、解读，铺天盖地。

但越多信息，反而越难判断真假。

一次，他写了一篇用财务数据分析中美AI投入差距的文章。

本意是用客观数据讲清事实，却在评论区引发了大量争议。

有人质疑，有人情绪化反驳，甚至有人完全忽略数据本身。

也是那一刻，他意识到：

这个时代最缺的，不是信息，而是判断。

于是他开始改变自己的方法：

去看创始人原话，去看一手数据，去拆财务结构，再用不同信源交叉验证。

他不再追求“观点正确”，而是追求“信息来源可靠”。

在这期节目里，比尔拆解了他的方法：

如何用三级信源体系判断信息，如何用财务逻辑看懂AI公司，以及如何在AI时代，建立自己的判断力。

当AI让信息获取成本趋近于零，

真正拉开差距的，是你如何决定相信什么。

�听众互动

当信息越来越多，你是怎么判断哪些值得相信的？欢迎在评论区聊聊。

04. 比尔：被全网喷后，四大出身审计师用财务模型拆穿AI泡沫

灯下白