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潜在客户最后变成竞争对手？Rippling与Runlayer互撤诉背后的AI创业风险HRTech为你带来最新科技资讯，Rippling与AI安全创业公司Runlayer已经撤回针对彼此的诉讼。事情起源于Runlayer向Rippling提供MCPGateway产品测试。Runlayer声称，双方工程团队进行了长期深入合作，并分享了大量产品和技术信息，但最终Rippling没有成为客户，而是决定开发自己的MCPGateway。Runlayer随后起诉Rippling涉嫌滥用商业秘密，Rippling否认，并反过来起诉Runlayer侵犯三项专利。如今双方撤诉，没有法院最终判定任何一方侵权。Rippling随后正式推出自己的MCPGateway。但这个案例真正值得创业者关注的是：AI正在大幅降低软件开发成本。当你向大型科技客户提供数月甚至一年的POC、技术架构和产品路线图时，你面对的可能已经不仅是潜在客户，也可能是未来竞争对手。未来AI创业公司必须重新设计试用、NDA、技术披露和知识产权边界。更多请关注HRTech，为你带来全球最新HR科技资讯。

51岁才第一次创业，她七年后把公司送上了港交所2019年，51岁的仇肖莘决定回国创业。在那之前她在国外生活了28年，有丈夫、女儿，还有一份博通副总裁的职务。更值得说的是，创业这两个字，此前从没进过她的人生规划。七年后，58岁的仇肖莘在港交所敲钟。她创立的爱芯元智被市场称为边缘计算芯片第一股，业务横跨终端计算、智驾和边缘AI三块，累计出货量超过2亿颗。8月9日晚间，公司交出上市后第一份半年报：上半年营收4.02亿元，同比增长181.8%；毛利1.17亿元，同比增长308.3%；毛利率从去年同期的20.0%抬到29.0%。她回国的起因很朴素。博通放弃了手机主芯片业务，她觉得自己5G还没做完，一听到有人让她做5G，就来了。从展锐CTO卸任后，早期投资人陈大同劝她，真想做芯片就留在中国，机会更多。她的作息是每天早上五点起床，处理隔夜信息，跟家人视频，跑步，九点到公司，一直工作到睡觉。她说工作是自己最大的爱好。回国后她重新适应了很多事。在海外习惯直呼其名，这边人人叫她仇总，她纠正了很久，最后放弃了。她学会了掼蛋，习惯了白酒，也主动调整过去那套博通式的管理方式。有句话她说得很硬：爱芯元智从来不想做国产替代，要做世界一流。我的判断是，这个故事最有价值的地方不在财报数字。整个科技投资圈都在追00后创业者的时候，一个60后用七年时间把公司送进了港交所。所谓年龄限制，多数时候是自己给自己划的。AI芯片创业

2014年，小米正值创业上升期，一张雷军俯身与员工交流的照片在网络上悄然流传。画面中，雷军站在一位女工程师身后，目光专注地看着屏幕，神情里透着对细节的认真。这位坐在工位前的女性，据传名叫张功，是小米早期的前端开发工程师。在小米还远没有今天这般规模的时候，张功就已经加入了这支团队，参与MIUI系统的早期研发工作。她不仅技术能力扎实，外形也颇为出众，因此在公司内部和米粉群体中获得了“小米最美工程师”的称号。那个年代的小米，工程师文化浓厚，产品与用户之间保持着紧密的互动，张功也曾以工程师身份出镜，为小米产品拍摄过宣传物料，算是早期“工程师代言产品”的代表人物之一。不过，关于张功的个人经历，小米官方和雷军本人始终没有公开确认过，网上的信息大多来自早期论坛和社区讨论，细节未必完全准确。但照片本身所传递的氛围，却让很多人印象深刻——那是一个团队规模不大、每个人都身兼数职、为了一个动画效果反复调试、为了一个交互细节争论不休的年代。雷军俯身看代码的那个瞬间，被镜头定格下来，也成为小米创业精神的一个注脚：老板不是坐在办公室里听汇报，而是走到一线，和工程师一起盯细节、抠体验。这种“接地气”的管理风格，正是小米早期能够迅速赢得口碑的原因之一。如今再看这张照片，很多人怀念的不仅是那个叫张功的工程师，更是那个充满干劲、信仰“做出好产品本身就足够有意义”的小米早期时代。

2014年，创业初期的雷军，与女工程师张功聊工作的一幕。张功作为小米早期的前端开发工程师，不仅才干出众，也是少有的美女程序员了。雷军

AI再万能，也改变不了人们的，衣食住行，吃喝玩乐那个爽！当下的资本市场，人人追捧AI、迷信科技迭代，仿佛掌握了前沿技术、会用智能工具，就能复刻财富神话、站稳时代风口。无数人扎堆钻研代码、打磨模型、开发软件、制作AI内容，陷入技术内卷的狂欢，却忽略了商业最朴素、最永恒的底层真理：科技可​AI再万能，也改变不了人们的，衣食住行，吃喝玩乐那个爽！当下的资本市场，人人追捧AI、迷信科技迭代，仿佛掌握了前沿技术、会用智能工具，就能复刻财富神话、站稳时代风口。无数人扎堆钻研代码、打磨模型、开发软件、制作AI内容，陷入技术内卷的狂欢，却忽略了商业最朴素、最永恒的底层真理：科技可以改造效率，但永远改变不了人性；工具可以无所不能，但代替不了真实需求。AI早已不是稀缺能力，而是全民普惠的基础工具。如今GPT能写代码、能做软件、能搭建APP、能剪辑影视、能生成文案，几乎包揽了所有基础创作与开发工作。技术的门槛被彻底抹平，曾经靠技术壁垒赚钱的时代彻底终结。但所有人都忽略了一个致命现实：AI能帮你做，也能帮所有人做。当开发软件不再需要资深程序员，当制作内容不再需要专业创作者，当搭建APP不再需要团队攻坚，技术本身就失去了商业溢价。市面上九成的AI产品、智能软件、科创项目，功能大同小异、模板高度雷同、技术毫无差异。你熬夜打磨的完美功能，别人一键复制就能实现；你深耕优化的产品体验，对手几天就能复刻迭代。空有顶尖技术、完善功能，却找不到真实用户、换不来有效买单，所有技术堆砌都是无效努力。工具再强大，没有人心认可、没有消费需求、没有用户买单，一切都是空谈。这和十几年前的网店热潮，是一模一样的商业轮回。互联网刚普及的时代，所有人都笃信“线上开店就是风口”。无数人跟风入驻平台、装修店铺、上架货品，以为搭上互联网快车就能躺着赚钱。可最终结局是什么？绝大多数人一腔热血开店，最后惨淡关门离场。不是网店模式错了，也不是运营技术不够，而是所有人都陷入了只拼工具、不拼需求的误区。大家只跟风掌握开店的技术，却不懂用户喜欢什么、不懂消费真实场景、不懂人性的喜怒哀乐。人人都有开店的工具，却没人拥有留住人的能力，最终大浪淘沙，跟风者尽数被淘汰。今日的AI科技赛道，正在完整复刻当年的网店困局。资本疯狂砸钱、市场疯狂炒作、全民疯狂入局，所有人都在比拼算力、比拼模型、比拼技术迭代，却极少有人沉下心思考一个根本问题：用户真的需要吗？有人愿意持续买单吗？资本市场最残酷的真相：效率不等于生意，技术不等于财富。人类社会运行几千年，底层需求从未被科技颠覆。时代再进步、科技再发达，人的终极需求永远朴素且恒定：无非吃喝玩乐、情绪治愈、感官愉悦、精神慰藉。硬核科技、复杂代码、高端模型，都是服务生活的工具；而消费、快乐、陪伴、热爱，才是永恒的商业刚需。为什么泡沫满满的科技股持续崩盘，看似传统的消费、文娱、潮玩、餐饮赛道，永远有稳定现金流？因为AI可以替代劳动、提升效率，却替代不了人的情绪偏好、圈层热爱、感官体验、社交价值。你能用AI做出完美的APP，但做不出用户的消费信任；你能用AI写出顶尖的代码，但造不出大众真心热爱的产品；你能用AI批量生成内容，但复刻不了让人心甘情愿买单的情绪价值。商业的终极壁垒，从来不是“我能不能做出来”，而是“别人愿不愿意为我留下来、为我付费”。技术是无限内卷的红海，人人可得、人人可及，最终只会陷入同质化厮杀、利润无限压缩、淘汰永无止境。而人性需求、圈层热爱、情绪价值、生活刚需，是永远不会过时的蓝海。纵观市场规律，一轮轮科技风口起落迭代，从互联网到移动支付，从短视频到人工智能，无数追风者折戟沉沙。但吃喝玩乐的刚需生意、治愈人心的情绪生意、贴合人性的消费生意，永远屹立不倒。趋势可以反转，泡沫终将破裂，技术会被迭代，风口会被更替，但人性亘古不变，刚需永远永存。永远记住：能被机器替代的，终会贬值；能满足人心的，才会永恒值钱。所有脱离真实需求、只拼技术的创业与投资，终究是镜花水月。AI再万能，也救不了没有人心的生意。

【墨奇智能黄青虬：做智驾五年，我知道具身创业该避开哪些噪音】2025年底创业前，黄青虬花了几个月调研具身智能。他发现，机器人做家务的实际成功率远低于公开视频；看起来成熟的硬件，响应速度和一致性仍有问题；算法模型名词不断更新，但机器人稳定工作的能力进展有限。他的结论是：自己用半年到​【墨奇智能黄青虬：做智驾五年，我知道具身创业该避开哪些噪音】2025年底创业前，黄青虬花了几个月调研具身智能。他发现，机器人做家务的实际成功率远低于公开视频；看起来成熟的硬件，响应速度和一致性仍有问题；算法模型名词不断更新，但机器人稳定工作的能力进展有限。他的结论是：自己用半年到一年，有机会赶上同行过去两三年的进度。这个判断面对的是一个迅速拥挤的市场。到今年，一批更早成立的具身智能公司估值已经突破200亿元，人才、资金和产业资源也在加速向头部聚集。后发公司不仅要追技术进度，还要证明自己还有哪些机会。黄青虬的自信很大程度来自过去五年的智能驾驶经历。2020年，黄青虬以“天才少年”身份加入华为，先后参与ADS1.0到ADS4.0的开发，做过激光雷达感知、BEV融合，也参与搭建数据闭环。离职前，他担任AI模型开发部部长，管理200多人，是华为智驾最年轻的技术管理者之一。在华为的五年，他经历了智驾从模块化、规则系统，到AI驱动、端到端模型的多次切换。具体技术会变，但技术审美、快速验证和迭代的能力可以留下。他想把这部分经验带进机器人行业。十多年前，黄青虬在清华大学自动化专业就读期间，参加机器人足球比赛。那时，一台身高1.6米的机器人只要站在场上不倒，就有可能进入比赛前八；如果能走起来，有机会进入前四。今天机器人已经开始尝试收拾酒店房间、操作柔性物体和连续工作。任务复杂了，真实世界暴露的问题也从一个单点技术，变成了模型、数据、软件和硬件之间的相互牵制。2025年底，黄青虬与高文礼共同成立墨奇智能。半年里，公司获得超过10亿元融资，团队扩张至150多人，同时投入模型、数据、软件和硬件。今年7月，我们在深圳见到黄青虬。他说话很快但温和，偶尔流露出少年气。他说，墨奇的目标是做一台真正进入家庭、能够干活的通用机器人，但在实现路径上，公司没有把自己限定在热门的VLA或世界模型，也没有把双足和灵巧手放在第一优先级，而是先训练原生具身模型，准备明年千台级轮式机器人交付。墨奇智能黄青虬：做智驾五年，我知道具身创业该避开哪些噪音

哈佛辍学生打造210亿芯片公司！由三名20多岁哈佛辍学生创办的半导体创业公司Etched，估值已达210亿美元。公司在短短数月内筹集近20亿美元资金（包括JaneStreet领投的7亿美元新一轮融资），产品从四个月前的一个想法快速落地，现已开始出货服务器机架。Etched专注定制AI推理芯片，已获得超10亿美元​哈佛辍学生打造210亿芯片公司！由三名20多岁哈佛辍学生创办的半导体创业公司Etched，估值已达210亿美元。公司在短短数月内筹集近20亿美元资金（包括JaneStreet领投的7亿美元新一轮融资），产品从四个月前的一个想法快速落地，现已开始出货服务器机架。Etched专注定制AI推理芯片，已获得超10亿美元订单，并签下量化交易巨头JaneStreet作为首个客户。公司拥有自有办公数据中心，从台积电拿到测试芯片后仅用44天就跑通推理工作负载（行业通常需六个月以上）。其约400名员工中，约15%曾在英伟达工作，并积极从该公司挖角资深工程师，包括近23年英伟达经验的系统工程师BrianLoiler，后者又帮助招募约十几名前同事。尽管芯片领域资本密集、周期漫长，传统上更看重经验，但Etched以年轻团队+资深人才组合正挑战英伟达在AI推理市场的主导地位。#硅谷电报##科技#

以前创业，最大的门槛是钱和技术。现在，最大的门槛可能只剩下：行动力Claude→编程，$20/月Supabase→后端，免费Vercel→部署，免费GitHub→版本控制，免费Clerk→用户认证，免费Cloudflare→DNS，免费PostHog→数据分析，免费Sentry→错误监控，免费Upstash→Redis，​以前创业，最大的门槛是钱和技术。现在，最大的门槛可能只剩下：行动力Claude→编程，$20/月Supabase→后端，免费Vercel→部署，免费GitHub→版本控制，免费Clerk→用户认证，免费Cloudflare→DNS，免费PostHog→数据分析，免费Sentry→错误监控，免费Upstash→Redis，免费Pinecone→向量数据库，免费Resend→邮件，免费Stripe→支付，按交易收费Namecheap→域名，约$12/年过去需要一个团队才能做出来的产品，现在一个人+AI+云服务，就能从想法直接干到上线。当然，用户多了以后成本一定会上升。但真正重要的是：创业正在从一场高成本赌博，变成普通人也玩得起的低成本实验。做出来，上线，找用户，收第一笔钱。工具已经不缺了。现在真正稀缺的，是行动力。

马斯克栽大了！估计他自己都没想到，自己居然也有低头认错的一天，由马斯克一手创办的AI公司xAI彻底乱套了，跟着他打江山的创始团队几乎全跑光了！如果只盯着那些离职名单，很容易把这件事看小了。真正让马斯克难受的一幕，其实出现在8月的华尔街：SpaceX上市后的首份季度收入同比猛增92%，达到78亿美元，成绩并不难看，可财报出来后股价照样下跌。市场盯住的不是火箭，而是马斯克那台越来越贵的AI发动机。更扎眼的是投入。当季SpaceX资本开支已经冲到约180亿美元，其中AI相关支出约158亿美元。8月5日，SpaceX股价一度下挫13.6%，投资者追问的核心已经很明确：这些砸进AI数据中心、GPU和模型训练的钱，到底什么时候能够自己养活自己。到了这个阶段，马斯克想靠宏大愿景把所有问题盖过去，难度已经越来越大。2018年4月的特斯拉Model3过度自动化危机与本次高度相似，当时马斯克同样把系统推向极端，结果生产线迟迟达不到预定产能，他随后公开承认“过度自动化”是自己的错误；但关键差异是，当年出问题的是汽车工厂，如今出问题的是已经进入上市公司体系的AI业务，这意味着纠错成本已经从生产问题变成资本问题。那次马斯克纠偏以后，特斯拉拆掉部分复杂自动化环节、增加人工和临时装配能力，到6月底终于第一次摸到单周5000辆Model3的目标。这个历史经验说明，马斯克并不是不会认错，他真正的特点是往往先把路线推到很激进的位置，发现系统承受不住以后，再迅速换办法，所以这次xAI的道歉并不是第一次，只是代价比2018年高得多。关键变化就在这里。过去的xAI是一家私人AI公司，烧钱快一点、组织折腾大一点，主要由马斯克和私人投资者承担风险；现在xAI已经并入SpaceX，而SpaceX又在6月上市。从这一刻开始，Grok花多少钱、赚多少钱、有没有法律麻烦，都会成为公开市场重新给SpaceX定价的一部分，马斯克过去那种“先做再改”的空间自然被压缩了。所以再回头看3月13日那次道歉，味道就完全不一样了。马斯克当时承认，过去几年一些很优秀的人申请xAI时被拒绝，甚至连面试都没有拿到，还表示自己会重新翻阅面试记录、重新联系有潜力的人。他甚至承认xAI第一次“没有建对”，这其实已经不是对几个求职者客气一下，而是在承认早期组织设计出现了系统性偏差。更值得注意的是，马斯克认错以后没有把xAI速度降下来，反而踩得更狠。7月16日推出Grok4.5，7月28日进入GitHubCopilot，8月12日Grok4.6紧接着上线，而且很快进入Cursor、API、Cloudflare和Vercel等开发者渠道。这个节奏说明马斯克现在最急的事情，已经不是恢复原来的创业班底，而是赶紧把模型变成真正有人付钱用的产品。这也解释了为什么“低头认错”现在特别重要。一个实验室只要模型跑分够高，内部乱一点还能继续讲技术故事；可企业客户采购AI服务，关心的不只是模型聪不聪明，还关心产品能不能稳定更新、服务会不会中断、数据有没有风险、供应商几年后还在不在。xAI越向企业市场走，过去那种高速试错式管理带来的代价就越容易被放大。xAI自己显然也知道这一点。8月发布Grok4.6时，公司专门强调安全措施经过重新校准，并称进行了迄今范围最广的部署前能力和安全评估。不能把这直接解释成监管压力造成的改变，但至少可以确定一点：现在的Grok发布会已经不能只谈模型有多聪明，安全已经成为一个必须正面交代的产品指标。资本市场更不会只听马斯克一个人讲故事。8月披露的持仓显示，截至6月底Alphabet持有的SpaceX股份价值约942亿美元，沙特公共投资基金、Fidelity、BlackRock等大型机构同样已经成为股东。机构资本进入之后，可以接受高投入，也可以接受短期亏损，但它们迟早会问投入产出比，xAI从此必须拿商业结果回答这些问题。这恰恰是马斯克现在最尴尬的地方。他本人依旧控制着SpaceX极强的投票权，8月披露的直接持股比例达到48.4%，没人能够轻易夺走他的方向盘；可控制权再大，也改变不了公开市场每天都在报价。以前项目走弯路可以再融资、再换人，现在每一次巨额AI开支都会被投资者拿计算器重新算一遍。因此，接下来判断xAI有没有真正缓过来，不能再数还有几个联合创始人，更不能只看马斯克有没有继续道歉。要看的是三件事：Grok进入企业软件以后能不能形成收入，AI数据中心投入增速能不能慢下来，法律与安全问题能不能被压在可控范围。如果这三件事没有改善，模型再快也无法彻底解决资本市场的疑问。

王兴兴当年刚创业就和雷军、王兴坐一桌，现在大家都赚翻了[doge]#宇树科技中签女子开盘就卖出#​

王兴兴当年刚创业就和雷军、王兴坐一桌，现在大家都赚翻了宇树科技中签女子开盘就卖出

【行业/生态/争议】行业生态与开源之争：#模型时代#Stripe总裁WillGaybrick：Token就是新美元，2026年，不再有任何现成的公司管理经验可以copy五月份（四月底）我在旧金山参加了StripeSessions大会，非常体感的感受了一下何为AI经济学。Stripe的总裁WillGaybrick在Keynote演示了AgenticCommer​【行业/生态/争议】行业生态与开源之争：#模型时代#Stripe总裁WillGaybrick：Token就是新美元，2026年，不再有任何现成的公司管理经验可以copy五月份（四月底）我在旧金山参加了StripeSessions大会，非常体感的感受了一下何为AI经济学。Stripe的总裁WillGaybrick在Keynote演示了AgenticCommerce的一个场景：agent消耗AI算力的同时，稳定币以一美分三千分之一为单位实时流入对方账户。一笔3.30美元的付款，打开区块链浏览器一看，由几千笔微支付组成。他当时说这是世界上第一笔流支付。我们很多时候会称agent为同事，工作伙伴，但是未来，它要必然会成为一个交易主体，或者说一个顾客。昨天，a16z播客上线了一期DavidGeorge的节目。于是第一时间听了。Gaybrick2015年加入Stripe，从CFO做到总裁，管产品、管业务、管技术。DavidGeorge是硅谷风投a16z（AndreessenHorowitz）的合伙人，领导GrowthFund，也是Stripe的投资方。这期节目中，我印象比较深刻的是关于AI原生组织的讨论。第一，agent越来越多，人怎么办？当AI让一个工程师能做到两年前两个团队的事，很多公司拿这个效率去裁员降本，Gaybrick把这叫"做空自己的未来"。Stripe没有减人，而是让同样的人去造更多的东西，把积压多年的用户需求加速交付出来。其次，人类和agent共存的AI原生组织，管理学会发生什么变化，这个问题似乎没有标准答案。标题我用了token是新美元，其实是一语双关。token本质上由美元制造，自身也是一种经济计量单位。但是它又不是简单的大宗商品，因为token的成色参数太复杂了。这样的经济要素，我们确实未曾见过。1、增长数据指向同一个结论：AI公司在加速起步和变现Stripe披露了几组关键数据。2026年上半年新注册量同比增长50%。2026年同期开始使用Stripe的新客户群体，产生的收入比2025年同期群体高出50%。而2025年群体的收入又比2024年高出70%。新公司更多了，而且每一批新公司变现的速度都在加快。Gaybrick特别提到，StripeBilling的用量增幅甚至高于Stripe整体，因为创建软件公司的比例在上升。目前AI公司平均使用11个Stripe产品，11Labs在用14个。2、“赢下所有创业公司，然后再赢一次”Gaybrick引用了ClerkCEOColin在X上对Stripe策略的概括：赢下所有创业公司，然后再赢一次。这话听起来像口号，但Gaybrick给了两层实际理由。第一层是商业逻辑：创业公司有野心，往往会长成明天最大的公司。先绑定他们，就是先绑定未来的大客户。第二层更微妙。创业公司是Stripe所有客户中标准最高的。Gaybrick说他最近看了Stripe报告功能的客户满意度数据，大企业客户的反馈是“比我们用过的任何其他供应商都好”，创业公司的反馈却是“你们的报告功能烂透了，赶紧修”。他从中得出的结论是：大企业客户已经习惯了传统供应商的低标准，创业公司没有这个锚点，所以更苛刻，反而逼着Stripe变得更好。3、两个结构性因素在同时起作用一个是AI创造了新的可能性。Gaybrick举了Suno和Higsfield的例子：四年前你根本不可能做出这样的产品，或者只能做出差很多的版本。市场机会面整体变宽了。另一个是构建成本在急剧下降。agenticcoding让更少的工程师可以完成过去需要更多人的工作，结果就是…Anthropic这个增速有点夸张了根据Anthropic向潜在投资者披露的初步数据显示：2026Q2其营收已超过115亿美元去年同期只有7.87亿美元一年做到约14.6倍更猛的是年化营收RunRate：2025年底：90亿美元2026年5月：470亿美元2026年7月底：650+亿美元而且Q2还首次实现了调整后营业利润转正根据预测到2028年其营收将会达到：1900亿至2000亿美元甚至有投资人认为，如果这个增长速度能维持，未来估值可能冲到2万亿美元。从90亿到650+亿美元年化营收，只用了不到8个月据《华尔街日报》消息，2026年第二季度Anthropic营收116亿美元，实现对OpenAI的季度营收反超；OpenAI同期营收67亿美元，二者营收差距接近两倍。数据对比：•OpenAI：Q157亿美元→Q267亿美元，环比+18%•Anthropic：Q148亿美元→Q211

【王兴兴谈离开大疆创办宇树：从小就热爱机器人，2016年就已预判到技术发展方向和趋势】王兴兴10年前已预判机器人发展方向在8月7日的IPO网上路演结束后，宇树科技董事长、总经理兼首席技术官王兴兴在原定三小时的路演结束后并未离场，而是将未回答的提问逐条看完、斟酌措辞后逐字回应，又额外停留了近三个小时。针对2016年从大疆离职创业的原因，王兴兴回应称，自己从小热爱科技和机器人，2009年读大一时就用约200元成本制作了第一款双足人形机器人。2016年硕士毕业后，他短暂入职大疆，因在校期间设计的四足机器人“XDog”已获得外部投资者和客户关注，便辞职创立了宇树科技。他表示，当时机器人赛道非常冷门，但他当时就已经看到了技术发展的方向和趋势。（证券日报）宇树科技中一签赚47万

以前说创业成功，都指的是互联网现在换剧本了：互联网造就了第一批年轻富豪，AI和机器人正在造下一批。打新中签直接赚翻，一飞冲天！！！#宇树90后创始人身家超1300亿元#​

华为前员工出去创业且成功的有很多，这个表只统计了一部分。创业的领域包括芯片和半导体，工业自动化和新能源，智能汽车与零部件，网络安全和云计算等。最近两年爆发的机器人、大模型、AI领域的“新贵”就有不少，是华为天才少年离职创业的集中区。比较知名的有稚晖君创办的智元机器人，市场估值已​华为前员工出去创业且成功的有很多，这个表只统计了一部分。创业的领域包括芯片和半导体，工业自动化和新能源，智能汽车与零部件，网络安全和云计算等。最近两年爆发的机器人、大模型、AI领域的“新贵”就有不少，是华为天才少年离职创业的集中区。比较知名的有稚晖君创办的智元机器人，市场估值已达400-500亿港元。

华为前员工出去创业且成功的有很多，这个表只统计了一部分。创业的领域包括芯片和半导体，工业自动化和新能源，智能汽车与零部件，网络安全和云计算等。最近两年爆发的机器人、大模型、AI领域的“新贵”就有不少，是华为天才少年离职创业的集中区。比较知名的有稚晖君创办的智元机器人，市场估值已达400-500亿港元。

韩国创业公司聚焦细分市场，打造专属智能眼镜随着全球科技巨头不断推出通用型智能眼镜产品，韩国的小型企业正将目光投向高尔夫球场、课堂和护理场所。它们不与拥有巨额资本和平台生态系统的全球玩家正面竞争，而是通过针对特定用途和用户群体的产品，捕获细分需求。Breezm是一家定制眼镜品牌，业内消息称其将在10月推出一款全新个人智能眼镜。该产品的核心概念是“高尔夫专用智能眼镜”。用户佩戴设备后，人工智能会测量球手与球洞旗杆之间的距离并分析每个球洞的特征。结果通过安装在镜腿上的扬声器以语音形式播报。即使在球手双手握杆的击球姿势下，AI球童也能实时分析场地状况，为不便使用双手的用户提供信息。Breezm与专注高尔夫测距仪的Voicecaddie共同研发这些功能，以提升精准度和专业性。“智能眼镜市场仍缺乏杀手级应用，”BreezmCEOParkHyung-jin说。“我们分析了30至40岁男性的需求——这是Breezm客户的最大群体，进而想到在智能眼镜中植入高尔夫专用应用。”Fennecia将在明年上半年推出面向老年人和残障人士的RGUltra系列个人智能眼镜。该公司正在开发让智能眼镜充当AI助手，支持老年人及视力或听力受限者的日常生活。Fennecia还预期智能眼镜在教育领域的应用将增长，计划提供支持智能眼镜应用开发的软件，教师可自行创建沉浸式教学。公司设想其产品将在课堂上成为广泛使用的沉浸式平台。与此同时，Seerslab本月将发布去年推出的“AI.NUNG1”的后继产品。该产品定位为日常使用的可穿戴设备，补充智能手机功能。通过去除显示屏，仅保留核心功能，公司将价格设定在20万至30万韩元区间，以降低购买门槛。这些韩国中小企业准备针对特定使用场景的产品，背后是国内外大型企业进入智能眼镜市场的趋势。上月，Meta的Ray‑BanMeta已在韩国上市，三星电子（005930.KS）计划在今年内推出与谷歌共同研发的智能眼镜。包括Xreal在内的中国公司凭借高性能和价格竞争力进入本土市场。对此，韩国中小企业计划通过符合特定客户群使用模式和需求的产品建立收入基础，而不是在产品规格上竞争。由于品牌认知度相对较低，难以抢占大众市场，它们通过细分客户群来确保稳固需求。“智能眼镜市场正从将众多功能塞入单一产品，转向按使用场景（如日常生活、教育、医疗和军用）专门化功能的开发，”FenneciaCEOSoYoon-seok说。“关键竞争优势在于可靠提供必要功能，同时降低产品重量以提升佩戴舒适度。”

从找风口到成为风口！AI浪潮之下，潮汕科技新贵是如何炼成的做大模型、3D视觉、自动驾驶、激光雷达，再到机器人、具身智能……翻看国内前沿硬科技创业圈，会发现一个十分值得玩味的现象：一大批站在新技术浪潮顶端的创始人，籍贯都来自潮汕地区。有网友整理出一份科创企业清单，里面囊括多家当下炙手可热的AI、机器人、自动驾驶明星企业。DeepSeek的林若曦来自广东潮州；打造Kimi大模型的月之暗面创始人杨植麟是汕头人；AxiomMath洪乐潼籍贯潮汕；非夕科技、穹彻智能的王世全、卢策吾，镁伽科技黄瑜清，商米科技林喆，均出自汕头；做3D视觉的奥比中光黄源浩、自动驾驶AutoX肖健雄，老家都在潮州。夸张一点说，国内AI新技术浪潮里，有相当一部分头部创业力量，都带着潮汕底色。提起潮汕商人，大众过往的固有印象，大多是深耕线下实体的老板。老一辈潮商乘着红头船闯天下，投身米业、杂货贸易、餐饮、地产，偏爱一切能够产生稳定现金流、搭建商业人脉网络的产业，敢闯敢拼、务实求财，商业传奇广为流传。但时代已经悄然改写剧本。进入AI硬科技时代，新一代潮汕年轻人，身份发生了巨大反转。他们不再只是出钱投资的资本方，摇身一变，成为被资本争抢的创业主体。顶级风投、互联网大厂、各地政府产业基金，一轮轮向这些科创团队抛出橄榄枝。潮汕群体的标签，也由此完成一次蜕变：从寻找风口的投资人，变成亲手创造风口的创业者。很多人不禁好奇，传统经商氛围浓厚的潮汕，为什么能够批量走出一批顶尖AI科技创始人，这群科技新贵，究竟是怎样炼成的？首先，是崇文重教的深厚底色，读书走出家乡，拥抱前沿科技。很多人简单把潮汕人的成功全部归结为“会做生意”，其实重视教育才是底层根基。长久以来，海内外潮商捐资兴学，宗族普遍鼓励子弟读书成才，鼓励后辈走出故土，去更大的世界求学。清单里这批创业者，几乎全部拥有顶尖学术履历。杨植麟毕业于清华、卡内基梅隆大学，是大模型领域的代表人物；卢策吾是上海交大教授，深耕机器人具身智能；肖健雄、黄源浩均海外名校博士出身。他们寒窗苦读，在顶尖院校打磨硬核技术功底，为日后投身硬科技创业打下扎实基础。老一辈做生意闯荡江湖，新一代埋头钻研技术，知识成为他们闯荡科技赛道的底气。其次，代代传承的潮商特质，在AI时代完成全新演绎。老一辈潮汕商人最大特点，就是敢闯敢试，不惧未知风险。过去先辈下南洋，前路充满未知，依旧扬帆出海。而大模型、人形机器人、自动驾驶，都是长周期硬科技赛道，行业没有现成标准答案，研发投入高、失败风险大，恰恰需要这种敢于入局、不怕试错的野性。传统生意讲究算账落地，拒绝虚浮概念，这套思维同样被新一代创业者继承。不少技术出身的团队容易困在算法参数当中，而潮汕背景的创业者，一边死磕技术研发，一边清醒思考商业化落地路径，明白技术最终要服务真实市场需求，避免科研脱离产业现实。奥比中光深耕3D视觉硬件，商米科技深耕智能商用硬件，都是技术落地实体经济的典型代表。再者，地域文化磨砺出强大韧性，扛住硬科技创业的漫漫长夜。硬科技创业从来不是一蹴而就的故事。大模型训练烧钱，机器人需要反复迭代调试，自动驾驶要长年累月打磨技术，漫长周期里，迷茫、挫折是家常便饭。潮汕文化熏陶出来不服输、耐得住压力的性格，帮助一众创始人熬过研发低谷，顶住资本周期波动，坚持把技术从实验室推向市场。当然我们也要客观理性看待，并不是潮汕遍地都是技术天才。不是地域直接造就天才，而是这片土地，同时兼具重教育的土壤、敢闯敢拼的精神底色。当AI时代的时代机遇到来，一批接受过顶尖教育的年轻人，将传统地域精神内核，和前沿技术结合，造就了一批亮眼科创企业。从米店贸易、地产实业，到大模型、人形机器人、自动驾驶，赛道发生翻天覆地的变化，但有些内核从未改变：重视教育、敢闯未知、追求务实落地。老一辈向外四处寻找生意机会，新一代亲手创造全新产业风口。红头船那股敢为人先的闯劲，在算力、代码与机器人的新时代，以另一种方式延续下来。潮商的故事，不再只发生在商铺码头，也发生在实验室、算力中心。这也给我们一个启示：地域文化不会一成不变，旧时代的商业精神，同样可以浇灌出新时代的科技之花。那么对于这一有趣的行业现象，你怎么看？欢迎评论区一起交流。AI创业潮商硬科技商业观察创业者中国散户免责声明：本文仅为商业现象客观分析，地域文化仅做群体现象探讨，不做绝对化标签评判，不构成任何投资建议。

在飞机上听了乔布斯，被苹果赶出来，创业NEXT这段经历，真是彻头彻尾的暴君CEO啊，后来回到苹果，也不是王者归来。深圳·深圳宝安国际机场

颜安颜安下沉市场口碑伦敦合伙人在伦敦合伙人扛住创业重重难题，披荆斩棘2026献上极具张力的初舞台，颜安多元魅力出圈，下沉市场口碑节节走高。

颜安颜安下沉市场口碑伦敦合伙人伦敦合伙人解锁颜安创业一面，顶住店长压力脚踏实地干活，转场披荆斩棘，破碎感唱跳舞台狠狠抓住观众眼球。

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颜安下沉市场口碑伦敦合伙人颜安收获不错的下沉市场口碑，能扛住创业开店的压力，也能驾驭充满破碎张力的唱跳舞台

AI竞争的焦点，变了。一个词开始在前沿讨论里高频出现：RecursiveSelf-Improvement。它指的是AI自主优化，让AI来研发更强大的AI——AI开始自己提出问题、设计实验、评估结果，再根据反馈不断改进自己。这被认为是继AI推理、Agent之后的下一个重大前沿，也是通往AGI（通用人工智能）的关键路径。就拿OpenAI来说，GPT-5.6的RSI相关能力，已经帮其把端到端服务成本降低了20%，Token生成效率提升了15%以上。还有Anthropic，披露其代码库中超过80%的代码由Claude自主生成。JeffDean从谷歌离职创办DiscoveryLoop，投身的也是RSI这条赛道，根据最新市场消息，其估值已经冲击100亿美元。优化这件事，正在由AI深度完成。硅谷在为这个方向沸腾，但中国也并没有落后。清昴智能，国内第一家专注AI自进化Infra的创业公司，布局比这轮RSI热潮要更早。并且，团队已经在回答一个更底层的追问：模型可以自己进化，承载它的算力底座，怎么跟上？如何让AI进化的软件基础设施本身可以被算法化和自动化？模型已进入L4高速自主迭代，国产算力还在L1人工手搓清昴的答案，要从一场节奏错位说起。过去几年，大模型能力的提升几乎沿着一条清晰的路线前进。从聊天、生成，到调用工具、长程推理，再到越来越多能持续运行数小时甚至更久的Agent，模型正在从一问一答走向更加自主的任务执行。如果把这种智能化进程类比成自动驾驶，可以说上层的模型已经开始向L4式的高度自主执行迈进。这种「L4自动驾驶」带来的直接变化是，单次任务要处理更多Token、更长的推理链路、更复杂的工具调用，这自然就对底层算力提出了更高的要求。与此同时，中国AI产业又面临另一重现实。在外部先进芯片供给受限的大背景下，中国AI产业越来越依赖国产芯片。可问题是，国产芯片并不是“有卡就能跑”。一款模型想要在一张芯片上跑起来，要经过算子适配、编译优化、内存调度、框架适配、推理优化等一系列环节。而国产算力的软件生态相对碎片化，换芯片要重新适配，换模型又要重新调优。长期以来，这类工作高度依赖少数资深工程师。手写算子、调试参数、规划内存与并行策略……一个复杂算子的开发与调优往往耗时数周，却可能很快被模型和芯片的高速迭代淘汰。而且，从行业实际利用情况来看，国产算力仍存在较大的效率释放空间。于是一个新的矛盾出现了：上层模型正在变得越来越自主，底层算力却仍然高度依赖人工——模型已经向L4迈进，算力底座却还需要L1式的人工接管。如果AI真的要进入持续自我进化的时代，Infra也不能永远依赖手工调优。这正是清昴智能创业伊始即瞄准的方向：构建一套真正具备自我迭代能力的算力基础设施。不再依赖于专家的手工调优，也不局限于单点的算子生成或编译适配，而是让整个底层系统也进入一个由AI驱动的反馈循环。最终，为Agent时代数万亿级Token的高效产出提供算力底座。清华团队数年学术蓄力，率先打造自进化算力底座团队如今的这套自主优化体系，并不是看到AIInfra风口之后临时拼凑出来的解决方案。从创立第一天起，团队的核心目标就是探索如何实现「AI自己优化AI」。整套技术脉络，可以一路回溯到清华朱文武教授实验室的长期研究。传统机器学习优化范式，本质上始终是人类定义规则、机器负责执行。2015年前后，AutoML与MetaLearning开始把模型结构、超参数等部分决策交给机器，但优化什么、用什么数据、往哪个方向优化，依然由人类决定。再进一步，如果连这些决策都交给机器决定，会发生什么？清华大学计算机科学与技术系朱文武教授团队长期深耕机器学习自动化领域，并在2022年正式提出自我驱动机器学习这一概念，把机器获得的自主权扩展到任务、数据、模型、优化策略乃至评价标准。这也是清昴技术路线的重要源头之一。清昴智能是第一个将这条路线真正推向产业实践的创业公司，带头人关超宇正是朱文武教授的学生、清华特奖获得者。他长期深耕AutoML、元学习与自主机器学习赛道，带领团队征战NeurIPS、AAAI等国际顶级学术赛事，在AutoML、MetaDL等全球挑战赛中击败哈佛、MIT、斯坦福等世界强队斩获冠军。到了产业环境，这条技术路线进一步转向AIInfra：让机器自己找到一套更高效的算力运行方式。随着模型、算子、运行时、分布式架构和国产芯片快速迭代，优化空间越来越复杂，单靠人工经验已经难以覆盖。于是，AI优化AI，转变为AIInfra领域亟待落地解决的现实命题。在此基础之上，团队进一步发展出自主机器学习完整框架。落到工程实现上，清昴将整套体系拆解为两大核心能力——自主优化与自主演化。自主优化解决的是「这一次怎么优化」。系统可以根据真实运行状态，自动定位瓶颈、尝试不同方案，并通过实际反馈找到更优解。自主演化解决的就是「下一次怎么更快优化」。系统会把每次优化过程中积累的经验沉淀下来，在面对新的模型、芯片和运行环境时复用已有经验，减少重复试错。于是，原本一次性的调优，就变成了一个不断循环的过程：优化→积累经验→再优化→再积累，闭环转起来，系统就越优化越会优化。这套技术范式已经在国产算力真实生产环境中完成验证。过去，一名资深专家完成一款复杂算子的开发与调优，往往需要耗费两周时间；依托清昴的自主优化系统，这一周期被压缩至约1小时，整体效率提升约336倍。模型方面，国产芯片全链路打通原本需要一个月左右，现在压缩到1天至1周，综合提速约30倍。部分代表性算子的性能，相较基线版本最高实现30倍加速，达到了行业顶尖水平。截至目前，清昴已完成数十款国产芯片的适配与性能优化，覆盖国内超半数主流国产算力芯片，是国内适配国产芯片和性能优化最多的AIInfra厂商之一。但这些数字值得关注的地方并不只是比工程师快了多少。更大的变化在于，过去只有少数顶尖专家掌握的优化经验，开始变成一种可以由机器执行、持续积累，并进一步复制到不同模型、不同芯片上的系统能力。基于国产算力打造日均万亿级Token工厂把算力优化好，只是清昴的第一步。在Agent时代，算力面对的已经不是某一个模型能不能跑，而是能不能稳定、持续、低成本地生产海量Token。尤其到了2026年，Agent的爆发持续拉动Token消耗。部分复杂Agent单次任务Token开销较传统对话模型提升数百倍，不少业务场景的日均调用量已经向万亿级别靠拢。清昴认为，随着未来视频模型、多模态、AIforScience、具身智能和物理模型的全面爆发，Token调用量还将跃升至全新的量级。当调用规模进一步扩大，决定业务能否跑通的是每一个Token背后对应的算力成本、延迟和资源利用率。行业当下稀缺的正是这种高性能、低成本、可稳定大规模交付Token输出的工程能力。沿着这条思路，基于国产芯片的万亿Token工厂也成为了清昴底层自进化能力产品化和服务化的体现。对于国产算力中心来说，清昴对自己的技术能力非常有信心：因为极致的Infra优化能将原本闲置或低效的算力转化为高价值的Token产能。基于这种点石成金的底气，清昴不仅采用租赁的方式获得大规模国产算力，还提供了深度赋能的私有化或代运营模式，与其共同打造从算力生产、适配、调度再到分发及场景的国产算力生态。可以说，清昴是市场上率先以自进化技术打通「从算力自主适配优化到Token生产」端到端闭环的服务商。对于模型厂商、API平台以及行业客户而言，他们并不关心Token底层究竟跑在什么芯片上，他们只关心最终的产出效率与成本。基于此，清昴的商业交付模式非常清晰：既直接提供高性价比的Token产出（卖Token），也对外输出整套自进化的Token生产平台（卖产线）。这意味着，无论客户选择哪种模式，他们购买的都不再是一次性的芯片适配外包，而是一套能够持续优化的Token生产能力。其中最重要的变化，是「适配」本身开始变成持续运行的过程。新模型来了，系统自动学习；新芯片来了，系统自动调优；新的业务场景出现了，也不必完全从零开始。这样，「适配」就形成了复利。这就是清昴自进化Infra的目标：不是替客户做一次优化，而是把优化本身变成一项能够持续运行的基础设施能力，加快从L1进化到L4。现阶段，清昴优化的是模型、算子和国产芯片，支撑万亿级的Agent市场。面向未来，经过优化的模型与Agent将进一步反哺算力底座，抬升算力优化基础设施的智能化、自动化的上限。AIoptimizingInfra,andInfraempoweringAI.（AI优化基础设施，基础设施赋能AI）在国内AIInfra的版图中，清昴既是最早把「AI优化AI」当作创业第一性问题的团队，也是最坚决地把全部筹码押在国产算力上的那一家。当多数玩家仍在通用算力赛道内卷，把精力耗费在货源甄别与价格比拼上，清昴则选择了一条难度更高、着眼长远的道路：让国产算力的软件底座自己学会进化。这不是权宜之计的替代，而是算力自主时代的序章。

有个23岁的美国小伙，不会写代码，靠AI花14天做出一个小网站，现在一个月赚18.5万美元，折合人民币135万。他叫Connor，2024年初创业，先做社交App，折腾大半年一分钱没赚。社交产品有个死结：上面没人，就更没人来，典型的鸡生蛋蛋生鸡。他悟了：做平台是死路，做工具才有活路。工具一个人用就有价值，不用凑人气。可问题来了，他不会写代码。恰好那会儿AI编程火了，用大白话描述需求，AI就能把代码写出来，这叫VibeCoding。他抓住机会，花几十美元、14天，做出了网站Payout。Payout是干嘛的？帮你查"你有没有资格领集体诉讼赔偿金"。美国大公司因为虚假宣传、产品缺陷被消费者集体告上法庭，和解后要掏一大笔钱赔偿，买过相关产品的人都能去领一份，几十到几百美元。但绝大多数人根本不知道这回事。就算知道，自己上网查、填表、传购买凭证、赶截止日期，太麻烦，很多人直接放弃。Payout就把这事做成了产品：输入姓名和邮箱，告诉你"你能领多少钱、怎么领"。怎么赚钱？核心八个字：免费引流，付费代办。第一层，免费查询。用户一查，看到"你有资格领237美元"，白捡的钱，价值感瞬间拉满。这一步不收费，但让用户看到了确定的收益。第二层，付费代办。看到钱拿不到手最难受，自己申领又太麻烦，那就付费让Payout帮你处理。收费方式有三种可能：固定服务费、抽成20%到30%、或者包月订阅。（推测：原文没披露具体定价，比例按美国代办服务行业惯例估的）为什么用户愿意付？算笔账就懂了：你能领100美元，Payout抽25%，你啥也不用干净得75美元。反正是白捡的钱，分你一点也无所谓。这生意赚的就是麻烦钱：用户嫌麻烦，你替他麻烦，收点辛苦费，双赢。数据从哪来？美国集体诉讼的和解方案是公开法律文件，公示在法院记录和和解管理人网站上，写清赔偿金额、适用人群、截止日期。Payout就是把公开信息抓下来整理成数据库，再按用户输入匹配。（推测：原文没细说，但抓公开法律记录是这类产品的公认做法）关键点：地基是公开数据，多一个用户查询几乎不增加成本，毛利极高，所以免费查询、付费代办的模式跑得通。产品怎么让人知道？三步走。第一步，找省钱薅羊毛类的网红合作，不给固定广告费，按效果付费：粉丝通过链接进来、成功申领一笔，就给博主分成。风险全在自己这边，没效果不用付钱。第二步，把跑出效果的网红视频剪成广告素材，投Facebook、Instagram、TikTok广告，把ROI做到最高。第三步，口碑传播，用户查完真领到钱，自然会分享给朋友。钱花在哪？广告是最大支出，每月6到8万美元，占收入35%到40%；网红佣金2到3万美元，占10%到15%。合计吃掉收入一半左右，剩下服务器几百美元、AI工具订阅一两百美元，几乎可忽略。算下来净利率还有40%到50%，一个月净赚6.6万到9.9万美元。不会写代码，怎么14天做出网站？流程就三段：头3天想清楚产品，只做核心功能；第4到10天用Bolt.new、Lovable这类工具，用大白话跟AI描述需求，AI生成代码，不对就让AI改，来回迭代；最后4天部署上线、绑定域名、接上Stripe收款。工具全是按月订阅的小工具，每月一两百美元，国内也有替代，启动成本两三百块人民币。核心就一句话：你不用会写代码，你只需要会说话，把需求说清楚，剩下的交给AI。后来Connor把这套方法复制到其他赛道，做了好几款小工具，每款开发周期一两周，加起来月入18.5万美元。一个人怎么管得过来？产品极简、全自动化、快速试错。传统公司一年试两三个方向，他一年试二三十个，撞出爆款的概率自然更高。一人公司的核心竞争力不是技术，是速度。这故事也有坑（推测）：代办法律索赔在美国有监管要求，而且这套玩法高度依赖美国特有的集体诉讼制度，很难直接搬来中国。但最有价值的启发是：AI时代，创业门槛从"会不会写代码"变成了"有没有产品眼光和执行速度"。他不懂技术，但懂选题、懂获客、懂试错，这些比写代码稀缺得多。小工具不丢人，能做出来、有人付费、能自动化，就是好生意。AI创业攻略ai创业心得

#喜欢临港的理由#【高端产业集群成型，年轻人创业有底气】百亿级芯片项目扎堆开工，中微大厦落成，AI企业排队上市——把“高端局”玩明白了。入学即入行，上课即上岗，人才直接送进产线。创业上下游就在隔壁楼，供应商可能就在电梯里。这哪是产业园，这是给年轻人准备的“开挂副本”！转​#喜欢临港的理由#【高端产业集群成型，年轻人创业有底气】百亿级芯片项目扎堆开工，中微大厦落成，AI企业排队上市——把“高端局”玩明白了。入学即入行，上课即上岗，人才直接送进产线。创业上下游就在隔壁楼，供应商可能就在电梯里。这哪是产业园，这是给年轻人准备的“开挂副本”！转发+点赞，为临港攒心动值，满额抽好礼

根据Intuit的2026年创业调查数据，一个极其有意思的趋势正在爆发：全球有近40%的GenZ（00后群体）正在计划或准备在今年启动自己的创业项目。有的00后还在研究怎么在职场“整顿老板”，有的00后已经开始用AI研究怎么让自己变成老板了。对比其他世代的数据更耐人寻味：千禧一代（80后90后）的创业意愿是37%；X世代（70后）降到了19%；至于婴儿潮一代（60后），只剩下区区10%。这可不仅仅是年轻人“不想打工”那么简单，背后的真正大戏，是“职业”这两个字的底层逻辑被彻底改写了。在过去，创业是一件门槛极高、极度消耗资金的硬仗。你得凑启动资金、租写字楼、招HR、组团队，还得在PPT里写满“生态闭环”和“底层逻辑”，拿自己的后半生押注一个未知数。但到了现在的00后手里，创业的门槛被科技直接砸到了地缝里。AI负责写代码，AI负责搞设计，AI负责撰写全网营销文案，各种成熟的数字平台直接搞定渠道和客户。曾经需要一个20人初创团队、数百万资金才能搭建起来的商业架构，现在可能只需要一个年轻人带着一台笔记本电脑，在咖啡馆里狂按Enter键。以前大家比拼的是谁能拉到融资，现在比拼的是谁能熟练应用合适的Prompt。当工具让个体具备了过去一整家公司的生产力，“一人即军团”就不再是科幻小说，而是正在发生的现实。当然，这里有一个极其残酷的悖论：想创业和能把生意做下去，完全是两码事。当AI让“启动”变得前所未有地简单时，真正的竞争壁垒反而回归到了最原始的硬实力——谁能把好奇心转化为具体的行动？谁能把AI生成的冰冷想法，磨炼成用户愿意真金白银买单的产品？在这个人人都是CEO的时代，吹牛的成本降低了，但交付结果的门槛反而变高了。时代的风口确实变了。这代年轻人生于数字时代，在踏入社会的精准节点上又撞上了AI的大爆发。当传统职场的螺丝钉岗位越来越卷，自己搭建一台微型商业发动机，反而成了最高性价比的选择。属于个人创业者的超级个体时代，才刚刚拉开序幕。不过我最好奇的其实是另一件事：等这批00后如愿以偿当上了SoloCEO，他们会不会在某个加班的深夜，对着电脑叹气——现在的AI员工，怎么也越来越难带了？

大批AI博主停更了前阵子有个朋友还问我说能不能去做这些ai视频，打算跟朋友一起创业。现在ai这个赛道都已经挤满了，而且有高质量的ai的话非常的难得，很多都是粗制滥造，只不过是想赚点流量钱而已，但是现在的很多ai又要开始收费了，如果你的制作成本覆盖不过去，那么就赚不了钱

马斯克：“很多人觉得创业挺有意思，其实不是。当CEO，你每天处理的全是公司最烂、最难搞、别人解决不了的问题。就像一个过滤器，它会把全公司最烂、最恶性、最痛苦难搞的事情过滤给你处理。创业必须有极高的耐痛能力。”​