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英伟达从教科书上学到了真正的技术，老黄最近在YC创业学校2026上的分享：黄仁勋：大多数人难以相信的是，我们创立公司时选择的技术方向，从根本上是错误的。我们最初的构想是重塑3D图形技术。公司的核心理念是：通用计算机（即CPU）固然强大，但若能为其配备加速器，就能解决那些原本难以攻克的难题。我们选择的第一个挑战就是3D图形。1993年，个人电脑还只是传闻中的产物。我们的大胆设想是：让每一台个人电脑都变成游戏主机——因为我们这代人就是在游戏机时代长大的。我们不禁思考：如果能设计出一套系统，完美融入个人电脑，将其转化为游戏主机，那该多好？我们曾以为能重新发明一种算法，让原本需要巨型超级计算机才能运行的程序适配到个人电脑上。我们提出了一些新算法，对此兴奋不已，深信不疑，并进行了深思熟虑的推演。随后我们创立公司，着手实现这个构想。然而事实证明，这个算法完全错了。这家公司赖以创立的技术，恰恰是错误的。1995年我们才意识到这一点，那时几乎为时已晚——市面上已有35到40家公司在为个人电脑开发3D图形技术。我们明白这条路走不通。我回到公司，对大家说："我们该怎么办？这条路行不通。"我们所有人都在讨论这个问题。我说：“听着，如果我们不直面这个事实——这条路走不通，并开始朝着正确的算法努力，公司就完了。”然后有人告诉我，原来我们没人知道正确的方法。不仅选错了技术，连正确的方法都不知道。那天对我来说意义重大。我口袋里只有几十美元，几百块钱。我去了Fry's，买了三本教科书，都是关于OpenGL以及如何设计OpenGL管线的。我把它们带回公司，交给工程师们。就这样，我们重塑了计算机图形学，成为现代计算机图形学的世界领导者。过去25年里的重大突破，大部分都是我们创造的。所有人都以为英伟达是从3D图形领域的全球领导者起步的。我们是从教科书上学来的。回想起来，我们实际上创办了公司，筹集了资金，然后买了教科书。对我来说，最大的教训是技术总是在变化。只要你能面对现实，只要你能学习，技术本身其实并不重要。自那以后，英伟达一直在发明各种技术。各种我们以前从未真正涉足过的技术。我们以同样的态度对待每一件事。如果这件事很重要，我们就去学习它。能有多难呢？结果总是比我们预期的要难得多。但你要带着“能有多难”的态度去面对。链接：www.ycrootaccess.com/p/jensen-huang-the-mindset-that-built

多数人的创业早期，有“三怕”。一怕商业模式没跑通，活不下去；二怕回到过去，没做成还得打工，很丢人；三怕别人看不起当下没成绩没成事没成功的自己。于是身上会有一种不自知的敏感与要强，像躲在墙角瑟瑟发抖随时会咬人的小狗。实不相瞒，我以前也这样，所以创业初期想做事业女性圈子时候，被投资人告知“什么光环都没有根本做不起来”的时候，我还耿耿于怀了很久。我是什么时候释怀与改变的呢？一是真正跑通了商业闭环，公司开始盈亏持平且后来每个月都有稳定利润的时候；二是认识了清华毕业的富二代姐妹，在她做的商业俱乐部见到了更丰富的圈子画像。前者让我有了实力层面的底气、不再害怕活不下去/被人看不起/会回到过去，后者让我更新了对圈子业务的认知、理解了早期否定我的人。于是，我可以坦然且直接的面对自己曾经不够强大的过去，甚至将这个作为案例分享给大家。但多数还处在创业一两年的人，面对的结果是未知的，所以那种害怕的状态，依然真实存在。想要打碎这种状态——要么迅速迭代认知，借助更多外力或联盟，增加自己前行的勇气；要么锁定一个足够赚钱并且有更多收入可能性的业务，先深耕，先赚到让自己不怕回到过去的钱；要么就是两者兼有，背负承受双重压力的代价，置之死地而后生的，借此比同阶段的创业者更快迭代。选择哪种方式，每个人肯定是不同的，这种看个人。我主要想告诉每个处在创业早期的大家：很多你们眼中当下看起来闪闪发光、也的确活得不错的创业者，好早好早以前，也是在惴惴不安中前行的。哪怕不够强大，但还是想要坚持往前走，也是一种强大的愿力。祝你拥有。【索拉的创业观察记·215】

长鑫科技今天上市！长鑫董事长朱一明：存储创业九死一生，十年负重突围，硬生生撕开海外芯片垄断格局。朱一鸣很伟大为长鑫做了那么多任劳任怨只持股2.6%真是个干事的企业家。今天有个合肥女孩子发信息说:这是她成年以来最好的夏天这一年长鑫科技上市，她所在的酒店同庆楼被摆满了庆功宴，她也听在长鑫工作的男朋友的话把所有存款都拿来买了长鑫的股票，一天就赚了了五年的薪水今天在合肥走路，大屏幕上面庆祝着长鑫上市，街上所有人突然停下手头的事，不约而同地抱在一起，她说仿佛进入了这代人的黄金时代。

当“低成本创业”遇上大模型，低成本就只剩个“低”字了。服务器可以不要，域名可以白嫖，但那个Token它是真金白银啊。每月一万，精准扶贫大厂。不过话说回来，37个App哪怕只有一个在半夜被爬虫光顾一下，那种“被需要”的错觉就能支撑我续费到下个月。这玩意儿，比谈恋爱上头。

黄仁勋建议我创业：好想科技创业~~GarryTan：现场有很多18—22岁的年轻人。如果你能给那个年龄的自己发一条消息，会说什么？黄仁勋：英伟达刚刚创立时，我们一共只有三名创始人。我非常清楚地记得，当时有太多事情需要学习，而我几乎什么都不知道。那时没有YouTube，也没有YC，没有人教你怎样创办公司。我去书店买了一本《如何创办公司》，结果那本书大约有500页。我想，等我读完，自己可能已经破产，家里的钱也花光了，所以读它没有太大意义。我非常害怕出去融资，因为我知道投资人会问很多问题，而我根本不知道怎样回答。事实上，即使到了今天，我仍然不一定知道怎样回答所有问题。但后来我发现，这些并没有那么重要。你永远都会遇到自己不知道的事情，而世界和技术每天都在改变。现在是过去60年来最适合创业的时代。整个技术产业已经被重新洗牌，计算机这项人类历史上最重要的技术也正在被彻底重置。一方面，这是创业的完美时间；另一方面，技术变化又快得惊人。面对新的技术、市场和变化，我一直会对自己说：“这件事很重要，我必须学习它，必须尽快采取行动。它能有多难？”事实证明，它总是比你想象的难得多。但不要提前想象所有困难，让它们变成焦虑，阻止你采取行动。你应该先告诉自己：“能有多难？我现在还有一大群AIAgent帮助我。”然后开始行动。创业者需要一边前进，一边学习。学习是一个人最强大的超能力。你要相信自己可以通过学习抵达目标，同时承认这条路确实会非常困难。你不需要在一天之内克服整个人生。你只需要熬过今天早晨，熬过今天，再开始为明天工作。如果你相信一件事，就立刻开始。不要让恐惧、焦虑或缺乏自信阻止自己。告诉自己：我可以一路学习，直到抵达那里。如果说我能留下什么经验，那么最重要的就是韧性。只要坚持足够长的时间，英伟达这样的事情才有可能发生。

300688创业黑马，按计划操作$创业黑马sz300688$

世嘉为什么在项目失败后仍给了英伟达500万美元？GarryTan：创业过程中有哪些决定英伟达生死的时刻？你刚刚去过日本，世嘉的故事似乎非常关键。黄仁勋：让我们意识到技术路线错误的项目，正是与世嘉（日本游戏公司SEGA）的合作。世嘉原本委托英伟达为Saturn之后的下一代游戏机开发图形系统，后来那款机器成为Dreamcast。但由于我们的算法和技术存在根本缺陷，项目无法完成。我去了日本，向当时的世嘉高管入交昭一郎解释：这个价值约1200万美元的合同，我们没有能力继续履行，因为技术不起作用。我把原因全部告诉了他，并建议世嘉选择其他公司。但我随后又告诉他，虽然我们无法完成合同，英伟达仍然需要那笔钱。你可以想象那段对话。他问：“你的意思是，我委托你做的项目，你做不出来，但你仍然希望拿到合同里的钱？”我说：“是的，就是这个意思。”当然，我的态度非常礼貌、谦逊。他最终相信我说的是事实，也知道如果没有这笔钱，英伟达就会倒闭。很多时候，人们投资的不是一家公司，而是公司背后的人。入交昭一郎最初愿意把合同交给我们，说明他信任这家公司和团队。他也愿意看到我们活到第二天。最终，那500万美元让英伟达活了下来，也给了我寻找正确方向的时间。世嘉后来在英伟达上市时出售了股份，获得大约1500万美元。英伟达1999年上市时的估值只有约3亿美元，在当时已经是一笔很大的数字。

创业早报|2026.7.27星期一1.讯宣布全场景创意智能体妙境TencentDesignMiora国际版全量上线，面向全球用户开放使用。（新浪财经）2.平高电气：中标国家电网项目合计约18.18亿元，占2025年营收14.53%（新浪财经）3.中远海特：拟委托中船澄西建造8艘6万吨级多用途重吊船，船价合计金额不超26.24亿元。（36氪）4.地平线携手大众汽车集团深化AI合作，大众汽车集团将进一步深化与地平线在AI基座大模型领域的技术合作。（36氪）5.三星拟在韩国投资2000亿韩元建设HVAC工厂。（36氪）6.三菱电机与索尼半导体解决方案公司将组建AI视觉合资企业。（钛媒体）7.广东建科与广开交投集团签署战略合作协议，双方将围绕低空物流、飞行安全、无人机应用及数字化等核心方向展开合作。（钛媒体）8.南京清普生物完成约6亿元C轮融资，本轮融资由江苏高投、倚锋资本、阳光融汇资本、元禾控股联合领投。（创业邦）9.天汽模：与Tebis签署灯塔客户战略合作协议，围绕CAD/CAM制造流程优化、智能制造技术应用及经验共享等核心领域展开深度协作。（创业邦）10.佛山照明子公司佛照（海南）科技与日本高化学签署战略合作协议。（创业邦）11.心灵点滴：她那时候还太年轻，不知道所有命运馈赠的礼物，早已在暗中标好了价格。

物理AI（具身智能）的爆发对就业市场的影响，并非简单的“机器换人”，而是一场深刻的结构性变革。它正在重塑岗位任务，推动劳动力市场从“岗位替代”向“能力重构”演进。一方面，物理AI加速了部分传统岗位的替代。高危险、高重复、规则明确的体力劳动首当其冲。在电子制造、仓储物流及餐饮服务等领域，AI视觉系统、自主移动机器人和智能后厨正逐步接管验布、分拣、搬运及基础烹饪等任务，显著降低用工成本并提升效率。此外，基础数据录入、标准化客服等重复性认知岗位也面临较高的自动化风险。另一方面，物理AI催生了庞大的新就业增量。随着机器人行业的爆发式增长，全链条涌现出大量新岗位。例如，负责采集和标注物理交互数据的AI训练师、在虚拟环境中设计训练场景的工业仿真工程师、以及负责现场部署与故障排查的机器人运维技师等。同时，AI工具大幅降低了创业门槛，“一人公司”等新型灵活就业形态迅速崛起。从整体就业结构来看，市场正呈现“两极分化”与“中间塌陷”的趋势。高度依赖复杂物理操作、情感共情、跨领域决策及顶尖创意的岗位（如心理咨询师、高端研发工程师、企业高管）不仅难以被替代，反而能借助AI提升效率；而流程清晰、可标准化的中等技能白领岗位则面临被挤压的风险。总而言之，物理AI不会导致整体性的“失业末日”，而是将劳动者推向转型的十字路口。未来的核心竞争力不再仅仅是掌握单一技能，而是构建“专业+AI”的复合能力。面对这场变革，个人需主动拥抱终身学习，从“重复执行者”转型为驾驭机器的“新工匠”；社会与教育体系也需同步变革，完善再培训与社会保障机制，以实现技术进步与人类福祉的协同发展。

机场偶遇王濛飞伦敦伦敦合伙人濛主出发伦敦啦！《伦敦合伙人》创业题材十分吸引人，王濛敢闯敢拼的特质和节目高度契合，预感会诞生超多让人难忘的名场面。

互联网技术在AI时代的十二层架构中，"行业洗牌"的本质是：某一层的技术突破，使得原本依赖旧范式构建竞争壁垒的企业，其护城河在短时间内被夷为平地，而新玩家得以用极低的成本切入原本封闭的市场。如果说"技术进步最快"衡量的是创新密度，那么"最可能导致行业洗牌"衡量的则是颠覆势能——前者是速度，后者是杀伤力。两者并不完全重合。有些层进步神速但只是优化存量（如上下文窗口），有些层进步看似温和却是核弹级的范式革命（如LLM）。经过对十二层架构的系统性审视，我认为以下四个层级最有可能成为行业洗牌的"震源"，按破坏力从高到低排列：一、第4层大型语言模型（LLM）：底层范式革命，洗牌的"总震源"为什么是最强洗牌力？LLM是整个AI时代的"智能内核"。它的每一次阶跃式突破，都会引发上层所有行业的连锁地震。洗牌机制：能力阈值突破引发的"突变"：当LLM的能力突破某个临界点时，原本"不可能被AI替代"的任务突然变得可能。比如，当大模型的逻辑推理能力跨越某个阈值，法律合同审查、医疗初步诊断、复杂代码生成等专业服务的人工壁垒瞬间瓦解。中美博弈与开源/闭源分化：当前中美在大模型基础性能上的差距已缩短至3个月内，中国企业在性价比和开源模型上甚至形成局部优势。这意味着任何一个国家、任何一家企业，都无法靠"模型代差"长期维持垄断。一旦某个开源模型达到商用门槛，所有依赖"模型稀缺性"的API提供商都会被重新定价。"模型即平台"的悖论：LLM越强，上层的应用就越薄——这直接导致"模型厂向下吃应用，应用厂向上吃模型"的双向挤压。未来5年，我们将看到一批纯做"套壳应用"的AI公司死掉，同时也会看到一批模型厂因无法商业化而崩盘。首当其冲的行业：企业咨询服务、初级法务/会计、标准化内容生产、客服外包、传统SaaS典型案例：当GPT-level模型免费化后，所有"AI写作助手"、"AI客服"等薄应用层公司将集体出清二、第9层智能体（Agent）：从"辅助工具"到"数字员工"的质变为什么洗牌力强？Agent层是AI第一次具备"端到端闭环执行能力"的层级。它不再只是"给人建议"，而是直接"把事情做完"。洗牌机制：人力成本结构的颠覆：一个成熟的Agent可以替代的不仅是单个员工，而是一个工作流。当Agent能够自主完成"市场调研→方案设计→执行→反馈优化"的全流程时，大量依赖人力堆积的中介型、执行型公司将失去存在价值。"小而美"对"大而全"的逆袭：传统商业逻辑是"规模即壁垒"——公司越大，边际成本越低。但Agent的出现让5个人的公司具备5000人公司的执行力。这意味着巨头依靠"人海战术"建立的护城河被填平。时间窗口极短：Agent的商业化落地速度远快于预期。据预测，到2028年全球将有15%的日常工作由AI自主决策，每家500强企业将部署超15万个Agent。这种指数级的渗透率提升，留给传统企业转型的时间窗口只有3-5年。首当其冲的行业：数字营销代理、人力资源外包、基础软件开发、数据分析服务、电商运营典型案例：传统的4A广告公司模式可能被"1个策略总监+100个Agent"的新范式取代三、第10-11层AINative部门与公司：组织形态的降维打击为什么洗牌力强？前9层改变的是"AI能做什么"，而第10-11层改变的是"企业用什么形态存在"。这是商业文明层面的洗牌。洗牌机制：组织架构的重构：AINative部门不再是人类员工"使用AI工具"，而是由多个Agent构成、能够端到端完成业务模块的虚拟组织。人类角色从"执行者"退化为"监督者"和"决策者"。"50人打败5000人"的范式：当一家公司核心资产变成代码、数据和算法，而非人力规模时，传统巨头的人力成本反而成为沉重的负累。巨头每养一个多余的中层管理者，就是在给AINative创业公司送竞争优势。决策速度的代差：传统公司一个决策需要经过层层审批，AINative公司可以实现"感知→决策→执行"的分钟级闭环。在快速变化的市场中，这种决策速度差就是生死差。首当其冲的行业：任何依赖"信息不对称"和"层级管理"的行业：金融中介、房地产经纪、传统零售、教育培训典型案例：AINative金融机构可能以1/10的人力，实现传统银行某个业务线的全覆盖四、第7-8层工具集成与智能体框架：生态位的"卡脖子"之战为什么洗牌力强？这两层是Agent能否"施展拳脚"的关键。谁掌握了工具集成的标准、谁构建了最成熟的Agent框架，谁就掌握了AI时代"操作系统"的话语权。洗牌机制：标准制定者的红利：就像移动互联网时代的iOS和Android，Agent框架层必将出现1-2个主导性平台。一旦标准确立，所有上层应用都将被"征税"。生态锁定效应：开发者在哪个框架下构建Agent，就意味着其商业命运与该框架深度绑定。先发者的网络效应会使得后发框架极难追超，从而引发一波"框架厂"的崛起与旧"平台厂"的衰落。从"软件"到"执行环境"的跃迁：传统的软件是"被动运行"，而Agent框架是"主动调度"。这种本质差异使得传统中间件、ERP、Workflow平台的生存逻辑被颠覆。首当其冲的行业：传统企业软件（ERP/CRM/SCM）、RPA厂商、中间件提供商、Workflow自动化工具典型案例：当LangChain级别的框架成熟后，大量传统RPA公司可能被直接淘汰五、隐藏的洗牌震源：第1-2层能源与芯片虽然这两层进步相对"慢"，但它们是"卡脖子"式的洗牌源——一旦突破，将引发全球产业格局的重组。能源层：如果某国率先实现核聚变商用或大幅度突破高效储能，该国的AI产业将获得近乎无限且廉价的算力供给，从而在全球AI竞赛中获得降维打击的优势。这种"能源奇点"若到来，将瞬间改写全球科技版图。芯片层：如果存算一体、光计算等颠覆性架构取得突破，现有的GPU霸权体系（如NVIDIA）将在3年内被推翻。中国若在芯片架构创新上实现换道超车，全球半导体产业格局将被重写。六、相对"安全"的层：哪些层不太会引发洗牌？为了对比，也需要指出不太可能引发行业洗牌的层：第5层（上下文窗口）和第6层（长期存储）：技术进步确实快，但更多是"增强"而非"颠覆"。它们让AI更好用，但不会直接消灭某个行业。第3层（基础设施）：属于重资产长周期行业，进步稳健，更多是成本优化而非范式革命。第12层（AINative经济生态）：这是洗牌的结果而非原因，它是前11层变革的最终呈现。七、洗牌的时间表与行业冲击波基于当前技术成熟度，我预测行业洗牌将分三波到来：💡第一波（2024-2026）：内容与服务行业先崩塌受LLM（第4层）直接冲击。标准化内容生产、初级专业服务、传统客服等行业将出现第一轮出清。这一波的特点是"显性失业"——人们能看到具体岗位在消失。⚠️第二波（2026-2029）：执行型行业的中层瓦解受Agent（第9层）冲击。大量依赖"执行流程"的行业——广告代理、软件外包、数据分析、电商运营——将被"AI原生小团队"颠覆。这一波的特点是"公司形态重构"——人们看到的是公司死掉，而非岗位消失。🚨第三波（2029-2032）：组织与资本形态的终极重构受AINative部门与公司（第10-11层）冲击。金融、零售、教育、医疗等传统巨头将面临"小团队降维打击"。这一波的特点是"行业边界模糊"——今天的科技公司可能明天跨界吃掉银行，今天的车企可能变成AI公司。八、给从业者的启示面对这四层"洗牌震源"，企业和个人的应对策略截然不同：对企业而言：警惕"伪AI转型"：仅仅把AI当作"效率工具"嵌入现有流程是不够的。真正的威胁来自AINative公司用全新组织形态发起的攻击。押注Agent，而非应用：与其开发又一个"AI写作助手"，不如思考如何用Agent重构整个业务闭环。关注框架层的标准之争：尽早选定Agent框架并深耕，避免在未来被某个主导性框架"征税"。对个人而言：从"执行技能"转向"判断技能"：Agent会吃掉所有"标准化执行"，但"在不确定性中做判断"的能力将空前增值。成为"AI架构师"而非"AI使用者"：懂得如何编排Agent、设计Workflow的人，将成为新时代最稀缺的人才。布局"人味"赛道：情感陪伴、创造力、复杂人际协调等AI短期内无法攻陷的领域，将是人类价值的最后堡垒。结语：洗牌不是终点，而是新文明的起点十二层架构中，第4层（LLM）、第9层（Agent）、第10-11层（AINative组织）是最可能引发行业洗牌的三大震源。它们分别对应着"智能内核的突破"、"执行能力的觉醒"和"组织形态的异化"——三者环环相扣，共同构成了AI时代最强大的颠覆三角。历史告诉我们，每一次通用技术（GPT）的革命，都会经历"技术突破→工具扩散→组织重构→制度重塑"的四个阶段。我们今天看到的LLM突破，仅仅是这场史诗级变革的序幕。真正的行业大洗牌，将在Agent成熟和AINative组织崛起时达到高潮。对于那些能够早于竞争对手3-6个月洞察这一趋势、并果断行动的企业和个人而言，这将是一个千载难逢的阶层跃迁机会。而对于那些沉醉于"AI赋能"幻象、迟迟不愿重构自身商业范式的守成者而言，当洗牌的浪潮真正到来时，他们甚至连挽回的机会都不会有。在AI时代，最大的风险不是被AI取代，而是被"用AI的对手"取代。这句话，值得每一个在十二层架构中寻找出路的从业者深思。

王濛王濛说伦敦回来给李小冉带礼物伦敦合伙人期待濛主的伦敦创业日记！一边挑战海外经商，一边惦记李小冉，这份友情格外珍贵。

王濛王濛说伦敦回来给李小冉带礼物伦敦合伙人冰上王者转战伦敦创业！王濛加盟新综艺，闲暇不忘闺蜜，许诺给李小冉准备礼物。

📸今天解锁了“AI超市”的神奇世界！从智能推荐到创意工具，原来AI早已悄悄融入生活每个角落～随手一拍，连光影都带着科技感的温柔✨🤖探索未知，记录美好，未来已来，我们都在路上。AI生活科技美学

梁文锋与杨植麟横空出世！时代加持，中国青年科创力量迎来爆发期最近海外社交平台持续热议一个现象：DeepSeek梁文锋、月之暗面杨植麟接连拿出足以对标全球一线水平的大模型成果，不断冲击欧美科技行业认知。不止AI赛道，越来越多国内青年科研人才走到世界前沿。很多人疑惑：为什么当下中国能够持续涌现这类震惊美国科技圈的年轻才俊？这并不是偶然现象，而是教育、产业、资本、人才流动、全球竞争多重因素长期叠加，集中爆发的结果。一、数十年高等教育沉淀，搭建起庞大的顶尖人才蓄水池这一代科创领军者，成长周期刚好契合国内高等教育高速发展阶段。杨植麟本科就读清华，梁文锋毕业于浙江大学，一大批AI领域核心人才，根基都建立在中国本土高校体系之上。以清华姚班、智班为代表的拔尖人才培养项目持续运转二十年，持续向全球输送计算机、人工智能领域优质人才。每年国内高校输出数百万理工科毕业生，全球近半数顶尖AI科研人员本科阶段在中国完成教育。重视教育的文化底色、完备的理科基础教育、竞赛选拔体系，筛选出大量具备数理天赋的年轻人。过去这批人才大多赴海外深造，如今完成学术历练后，迎来集中的能力兑现期。庞大的人才基数，是持续诞生顶尖天才最基础的土壤。二、硅谷“螺丝钉困局”显现，国内提供“主角式”创业舞台大量华人顶尖人才曾经选择赴美发展，但越来越多人看清硅谷隐形天花板。在谷歌、Meta、苹果这类巨头企业，即便你是顶尖博士、核心技术专家，本质依旧是庞大体系内的高级螺丝钉。研发方向由顶层决策把控，华人技术人员很难触及战略层面；45岁之后职业压力陡增，长期只能为别人的商业帝国添砖加瓦。杨植麟拒绝苹果、斯坦福抛出的优厚条件选择回国创业，他的一句话道出核心：不回国创办自己的公司，这辈子会后悔。在美国，顶尖人才更多是企业的“工具人”；回到国内，资本、政策、产业链资源向硬核科创开放，年轻人有机会主导整条技术路线、组建团队、定义产品，拿到主导创新的入场券。想要独立实现技术理想，国内拥有海外难以比拟的自主空间。三、完整产业链+海量应用场景，独一无二的技术试验场AI技术不能只停留在论文实验室，需要真实场景持续迭代打磨，这正是中国得天独厚的优势。我们拥有全球最完备的工业体系、十四亿人口催生的海量数字化场景。智能制造、智慧政务、数字消费、工业自动化，能够为大模型提供源源不断的数据与落地场景。反观欧洲、印度等地区，要么缺少完整产业链条，要么缺少足够规模的商业化场景。很多海外团队拥有理论思路，却缺少落地验证的土壤。梁文锋、杨植麟团队可以快速把算法架构投入真实场景测试，持续优化迭代，快速缩小与海外头部企业的差距。技术创新不是纸上谈兵，庞大的实体经济，成为青年科学家验证技术最好的沃土。四、资本风向转变，风险资本愿意下注本土硬核科技创业者十年前，国内创投更加偏爱商业模式创新；如今，资本市场深刻意识到硬核科技的长期价值，资金持续向人工智能、先进制造、半导体等前沿赛道倾斜。像月之暗面、DeepSeek这类前沿AI初创企业，能够在短时间内获得大额融资，拥有充足资金采购算力、搭建团队、持续投入长期研发。放在十几年前，青年科研人员想要创业很难获得大额资金支持。现在只要具备硬核技术成果，资本愿意给年轻团队试错空间。充足的资金托底，让年轻人不必为短期生存焦虑，可以安心攻坚长期技术难题。五、全球科技竞争倒逼，时代浪潮赋予本土创新历史性机遇全球科技格局正在重塑，技术壁垒、供应链博弈加剧，外部限制客观上加速了国内自主创新的决心。政策层面持续加码人工智能、高端科技产业，各地陆续推出算力券、产业扶持、科创孵化政策，全方位降低硬核创业门槛。同时，开源生态普及，大幅降低前沿技术的起步门槛。曾经研发大模型需要难以想象的资源门槛，如今优秀团队依靠架构创新、工程优化，以差异化路线实现弯道超车。我们也要客观认清：人才优势集中体现在算法、工程落地层面，高端算力、部分底层工具链依旧存在短板。梁文锋也曾坦言，中美AI人才层面差距不大，算力资源才是现阶段最核心瓶颈。写在最后梁文锋、杨植麟不会是孤例，未来还会持续涌现一批站上世界舞台的中国青年科创者。人才从来不会凭空诞生。庞大的理工科人才储备、摆脱大厂束缚的创业机遇、完整的产业场景、资本持续加持、时代战略机遇，多重条件汇合，才造就如今青年才俊井喷的局面。过去几十年，美国依靠吸纳全球顶尖人才维持科技领先；当下人才流动逻辑正在改写。越来越多华人顶尖科研力量选择回国扎根，一场属于本土创新人才的时代浪潮，才刚刚拉开序幕。免责声明：本文仅为产业趋势、人才格局观点分析交流，不构成任何行业、个股投资建议。科技行业发展存在不确定性，市场有风险，研判仅供参考。中国散户

【Kimi创始人杨植麟谈创业艰辛：每天醒来都觉公司要倒闭了】Kimi创始人杨植麟称，每天醒来都觉得公司要倒闭了。这话听着颇为夸张，但仔细琢磨，也在情理之中。创业是从0到1的艰难征程，每个环节都潜藏着问题，融资、招聘、研发、业务，哪一项都让人操心。即便杨植麟的公司账上有超100亿现金，估值达315亿美元，技术也处于世界第一梯队，然而在大模型军备竞赛中，这些资金或许也只是“仅够维持”。训练一个千亿参数级模型，GPU集群的采购或租赁费用就高达数千万美元。此前还宣称短期内不上市，如今却急于赴港IPO，或许真的是资金紧张，技术变现也困难重重。创业之难可见一斑，杨植麟承受的压力可想而知。（附图摘编今日头条自媒体号）

好几年前读任正非在华为内部的一个讲话稿，里面有一个观点印象很深刻。原话忘了，大概意思“小地方的人容易产生领袖、领导，容易取得大成功；大地方的人容易安于小康，容易产生专家，容易产生艺术家”。大家回想一下，从张一鸣开始，最近这十来年产生的十几个创业的风云人物，无一不是出身小地方的人。不要说是北上广深等一线城市了，连个省会城市的都没有。美团的王兴、字节抖音的张一鸣、智元的稚晖君、宇树的王兴兴、DeepSeek的梁文峰、KIMI的杨植麟。。。。。不一而足。这些人的共同特点：1、出身小地方（不是那种非常落后的山卡卡），但家庭本身并不穷，在当地至少算中产，甚至可以说是富裕。2、基本出身名校，就算不是名校也是因为偏科，专业成绩都极其出色。有人会说，怎么不提张雪，原因很简单，不是一个段位。张雪的事业是十亿元级，我上面罗列的都是千亿元级的，最次也是百亿元级别的。3、爱好、兴趣广泛，并不是死读书的书呆子。这些人基本都会乐器或其他特长。明显看出小时候家庭富裕，父母用心养育了的。4、身上都没有上个双马时代等人的江湖气，算是这个时代典型的理工男。不善或者说不乐于长袖善舞。5、有企图心，但心态和性格都很平和，爱钱但并不唯钱是图，都有钱以外的追求和理想。很值得思考。对养育孩子也很有启发，不要让孩子过早的面对大世界，要像游戏里的那样慢慢开地图、打怪升级。评论区里说的很对，小孩就应该先在新手村里练级，不断能找到赢的感觉。

大家周末愉快呀😄今日分享～未来十年值钱的25个能力1、做跨境中国最大的优势之一，依然是供应链。2、学英语英语本质上是「全球信息权限」。3、学会卖东西销售能力，永远是普通人最暴利的能力。4、做自媒体自媒体，是普通人最低成本的创业。5、做私域公域流量不稳定，甚至会消失，但你私域的老客户关系不会。6、学会直播未来的视频表达能力，会像今天打字能力一样基础。7、学会做内容内容是这个时代最便宜的杠杆。8、学会做高客单低单价的事往往很累，还挣不到钱，真正想赚钱，一定要做高客单的产品。9、学习美股投资未来十年全球最强的公司，大概率依然在美股。10、别碰短线赌博大多数人亏钱，不是因为市场不好，而是因为人性太贪。11、做区块链生意不是让你乱炒币，而是去看「链上的商业」。12、做个人IP未来最值钱的资产，不是公司，而是个人品牌，超级个体。13、学会用推特/X目前来讲，中文互联网的信息，大多是二手的，而X有很多一手信息。14、全力学习AI不会用AI的人，就像以前不会用电脑的人。15、学会流量思维未来不会流量的人，会越来越难做生意。16、学会做剪辑和短视频你的表达能力，会越来越值钱。17、经营身体未来最贵的资产，其实是人的身体，精力，能量。18、控制糖和炎症保持高能量状态，本身就是一种竞争力。19、减少无效社交很多饭局，活动，本质上是在浪费生命。20、远离长期消耗你的人，环境真的能改命。21、学会独处未来真正赚钱的人大多是那些能长期独立思考的人。22、建立第二，甚至第三收入只靠死工资的人，会越来越没安全感。23、做复利高的事情比如内容、投资、IP、客户积累等。24、学会筛选信息未来最稀缺的，不是信息，而是「过滤信息」的能力。25、别再迷信稳定未来最大的风险，就是你以为自己很稳定，世事无常，一切都处在变化之中。

【中国年轻人崭露头角是体系性的全面突破】刚才有媒体记者采访，问题是：7月16日，由90后清华毕业生杨植麟创立的月之暗面，发布了全球首个开源的2.8万亿参数级别大模型KimiK3。相隔数日，2026年国际数学家大会在美国费城开幕，北京大学2007级本科校友王虹、邓煜双双获得菲尔兹奖，实现了中国籍数学家在该奖项上的历史性突破。而DeepSeek创始人梁文锋一份长达3小时44分钟的投资者交流会实录也在网上广泛流传，他对AGI本质、英伟达CUDA生态、国产芯片替代等问题的深刻洞察，让人看到了中国新一代科技创业者的战略深度。中国年轻科技人才正在进入创新前沿在您看来，中国年轻科技人才崛起背后有哪些因素？我的看法：我一直相信中国的年轻一代正在成为世界的领导者，他们受过很好的教育，眼光非常开阔。在出生、成长的过程中间，一直被新技术、新的科技能力冲击。同时，这一代更加自信，他们得到的经济支持、能力支持。对世界和人生的理解，对中华文明价值观的理解，都远远比我们这一代要深厚，。带着更多自信的年轻人看这个世界的时候，他们发挥自己的能力。记住中国发展的这个大的风口，飞得更高、飞得更远，这是毫无疑义的。中国年轻人崛起的根本原因是这个国家的强大，中国的强大为年轻人提供了机会、可能和能力的支撑，包括资金，让他们有更大的舞台、更广阔的空间。中国年轻人的崛起，还得益于中国的传统的文化，中华文明更加积极，更加有进取精神，对于教育，对于未来的发展，都有更高的追求，不断地学习，让自己变得更强，这是很多中国人的精神内核，这也是我们发展的动力。中国年轻人的崛起，还得益于我们非常扎实的教育基础，中国的小学、中学教育基础更加扎实，对于科技知识、对于技术的积累、对于计算的能力，水平远远高于世界同龄人，到了大学以后，今天的中国因为有很多新兴的发明创造，更多的新的企业出现，也为他们开拓眼界，不断的发展提供了机会和可能。事实上，今天中国的大学教育的水平也是非常好的其实中国的年轻人，我们可以看到80年代以来，不断的有年轻人在发明创造，在科技突破上面处在优秀的地位，我们可以数起来，比如说像黄峥、王兴、张一鸣、李斌、何小鹏、李想、汪滔、王兴兴、梁文锋等等一大群人，现在90年代的人都开始崭露头角，这个首先是这个国家的越来越强大的能力，一直处在上升的阶段，同时还有我们强大的基础建设，为创业创新根本的突破提供了保证，中国强大的产业链、生态链，综合的能力已经变得非常强大。这也为中国在新的领域突破提供了支撑，中国今天这些能力的强大不是某一个领域、某一个方面，而是一个完整体系的全面突破。今天中国年轻人的成功是历史的必然，以后还会有更多年轻人取得成功与突破。这个时代已经是中国的时代了。

创业晚报|2026.7.24星期五1.TCL中环：子公司拟投资119.6亿元建设集成电路用半导体大硅片深圳项目。（36氪）2.滨化股份：拟投资18.22亿元新建卤化丁基橡胶项目。（36氪）3.科大讯飞发布智能交互服务Agent——GuideX。（36氪）4.中国国航：公司及控股子公司拟向空客公司合计购买55架飞机，目录价格约124.4亿美元。（钛媒体）5.安纳达：全资子公司拟投资32.98亿元建设年产30万吨电池级磷酸铁一体化项目。（钛媒体）6.平治信息：子公司成中国移动项目中标候选人，预中标额1.84亿元。（钛媒体）7.兴业银锡：银漫矿业297万吨/年扩建项目正式开工。（新浪财经）8.九章云极在WAIC发布“AI工厂”及九章智算云3.0。（新浪财经）9.三星生物制剂将发起18亿美元全现金收购PolyPeptide。（创业邦）10.魔法原子与市北高新签署战略合作协议，双方将共同推进“上海具身模数共振联合创新中心”。（创业邦）11.心灵点滴：心心在一艺，其艺必工；心心在一职，其职必举。

最近AI圈刷屏的三个人，越品越有味道。智谱唐杰、DeepSeek梁文锋、月之暗面杨植麟，三家头部大模型企业，三位创始人刚好横跨70、80、90三代，走出三条完全不相通的成长路线。✅70后唐杰，纯正本土学术路线。清华本硕博，留校执教，学者下海创业，稳稳扎根基础研究，是典型学院派企业家。✅80后梁文锋，跨界破局者。浙大计算机本硕，靠量化交易积累百亿身家，功成名就之后，主动跳进完全陌生的大模型赛道。凭一己之力缩小中美AI差距，魄力像极马斯克。✅90后杨植麟，少年天才路线。清华本科、卡内基梅隆博士，没有大厂历练，博士毕业直接回国创业，一张白纸奔赴AGI赛道。三代人，履历、资源、起点天差地别，却在2026年中美AI竞争最白热化的阶段，同时站上牌桌。表面是偶然，往深处看，藏着时代必然。很多人只看见国产AI群雄逐鹿，却忽略这背后三层关键底气层层叠加：第一，社会跨过生存焦虑，拥有包容多元选择的土壤。改革开放四十多年，温饱不再是难题。过去择业优先考虑“稳不稳定、赚不赚钱”；如今有人可以安心深耕学术，有人能够放弃成熟赛道跨界追梦，天才毕业生敢于毕业就创业。非主流的人生选择，终于拥有社会托底。第二，庞大的理工科人才池，构筑长期竞争力。数十年持续重视理科教育，让中国拥有全球规模顶尖的理工科人才储备。大模型比拼数学、工程与系统能力，即便美国持续全球搜罗顶尖人才，我们依旧能源源不断跑出顶尖团队。人才基数，就是最大底气。第三，踩中人工智能革命历史性窗口。当下AI底层技术尚未定型，应用蓝海广阔，还没有形成绝对垄断。这场科技变革，不只比拼资金，更比拼持续涌现的人才、海量产业场景、整个社会的转型韧性。而人才密度、产业厚度、社会韧度，中国恰好全部具备。单项比拼，我们未必处处领先。但多元选择×人才基数×时代窗口这个三维组合，让中国最有可能接住这一轮科技变革。贸易摩擦、科技封锁之下，不同年代、不同领域的顶尖人才，不约而同奔赴同一条赛道。从来不是少数人的奇迹，是时代孕育出来的结果。属于中国科技突围的时代，才刚刚拉开序幕。人工智能大模型唐杰梁文锋杨植麟

Base44创始人用6个月将AI编程平台卖出了8000万美元。但没人告诉你他前一家公司60人团队年入1100万却零利润的血泪史。"我用11个百万美元的教训，才换来这次成功。"正是这份"失败履历"，让他精准抓住AI工具该发力的关键点。💡破局三件套：📍领域洞见：在医疗赛道踩过FDA雷区后，他二次创业时AI自动规避了90%合规风险。行业经验才是真正的护城河。⚡️极限验证：用GPT-4三天做出产品原型，但花六个月打磨支付系统。AI缩短试错周期，但核心功能仍需要传统编码。💰反常识盈利：不融资不扩张，用AI替代原本需要20人的客服团队，把毛利率从8%拉到65%。轻资产才是新王道。作为看过300+AI创业案例的观察者，最震撼的不是技术，而是那些"隐形履历"：•外卖平台总监做的餐饮SaaS•前律师开发的合同AI•会计师做的财务自动化工具普通人+行业Know-How+AI，才是2024最性感的创业公式。有想法都可以找我聊一聊。【快孵联盟】如果你也想把AI工具变成可落地的副业/项目，欢迎加入快孵联盟：一起拆解项目、打磨内容、连接资源，把想法更快孵化成生意。加入入口：AI创业避坑轻资产模式一人公司非技术创始人Prompt工程MVP验证毛利率翻倍隐形冠军失败红利

对于创业公司而言，不要在缺钱的时候再融资，因为缺钱的时候很大概率就融不到了，即使融到价格也是脚踝斩，AI赛道的融资窗口期快结束了，一级市场往往滞后二级半年左右，等二级泡沫破裂，一级的反应会更剧烈，美国的AI一级市场已经开始降温，对于投资人而言，绝对要看紧自己的钱袋子，无论是AI还是人形机器人还是商业航天，目前投都是高危期，耐心等泡沫破了之后。

普通人一定最好从小的成本开始创业，摆个摊或者网上做个自媒体博主，做个卖货博主其实挺好的，不需要你什么押金，不需要你什么租金，只要学一门技能，就是专门的去卖，把你的产品卖给越来越多的人，卖出去去就可以了。如果你摆个摊，那就建议你学个炒粉或者炒饭，出单比较快的模式，先去创业。如果你有一门技能，理发或者维修，当然也是可以通过你的技能去赚钱。学肯定要学最具体的一门技能，而不是学那些没有用没有意义的，浪费时间。要来要去的那些技能，简单直接才是最有效的。

放着硅谷几百万刀的年薪和加州大别墅不要，偏要拎着行李箱回国“卷”创业，这个34岁的清华学霸，凭啥把不可一世的美国AI巨头按在地上摩擦？以前咱们总听人酸，说国内顶尖学霸都跑去美国大厂敲代码，在硅谷喝着手冲咖啡当“人生赢家”。但这次，92年出生的广东小伙杨植麟直接掀了桌子。人家可是清华计算机系第一名，在谷歌和Meta核心团队里参与研发了AI底层“发动机”，导师还是苹果前AI主管。按理说这牌面闭着眼都能躺赢，但他偏觉得在硅谷当个高级打工仔太憋屈，放话“不自己主导搞个大模型，这辈子绝对后悔”。于是他杀回国内，硬是搞出了轰动全球的KimiK3，把那些留在海外沾沾自喜的同行光环全给比了下去。现在的中国AI圈那叫一个刺激。本土派有个搞量化出身的浙大大佬梁文锋，带着DeepSeek把英伟达的股价一天干跌了17%；海归派这边，34岁的杨植麟更是比OpenAI那个38岁的CEO奥尔特曼还要年轻生猛。这“双雄”一土一洋直接凑成了王炸。当别人还在硅谷为了点期权熬夜掉头发时，他们已经在中国这片热土上，狠狠撕开了美国AI霸权的口子。这绝不仅是技术突破，更是中美人才争夺战的历史性大拐点。放弃硅谷高薪回国死磕，用绝对实力把人才流失的老剧本硬生生反写回来，你觉得杨植麟这把牌打得绝不绝？

美国科技圈最近重新掀起了一场关于人才流失的大讨论。Kimi-K3创始人杨植麟，本科出身清华姚班，后在美国卡内基梅隆大学完成博士研究，曾经拥有留在美国发展的绝佳条件，可他最终选择回国创业。这背后到底是一个年轻人的职业选择，还是美国科技人才吸引模式正在出现裂缝？答案可能比很多人想象得更复杂。美国过去靠高校、资本和移民体系吸引全球人才，如今却发现，顶尖人才并不一定会永久停留。杨植麟的故事之所以受到关注，是因为他的经历几乎符合美国过去最理想的人才引进路径。顶尖本科教育、美国名校博士背景、人工智能领域研究经历，这样的人才曾经是硅谷企业争夺的核心对象。谷歌、Meta、苹果等企业长期依靠全球优秀工程师保持技术领先，而大量海外科研人员也把美国视为实现科技梦想的首选地点。但人工智能时代正在改变这种逻辑。过去，一个优秀研究人员进入美国大厂，拿到高薪职位，就被认为拥有了成功人生。现在，对于一些真正具备创业能力的人来说，问题已经变成了另一个方向：自己能不能决定技术路线，能不能打造属于自己的产品，能不能站在产业浪潮的中心，而不是成为庞大体系中的一个技术环节。美国人才政策的问题，也在这场讨论中再次被摆上台面。H1B签证长期以来帮助美国吸纳大量海外技术人员，但其申请机制、等待时间以及后续身份转换问题，让不少外国人才始终处于不确定状态。对于普通工程师而言，这种压力可能还能承受，但对于有能力改变产业格局的创业者来说，他们会重新计算自己的选择。事实上，美国过去几十年形成了一套强大的科技循环：全球人才进入美国高校，进入科研机构，再进入企业，推动技术突破。这个体系曾经帮助美国掌握互联网、移动通信、生物科技等多个领域优势。但随着中国科技产业快速成长，全球人才竞争已经从“谁拥有最好的实验室”转向“谁能最快把技术变成现实”。Kimi-K3受到关注，恰恰说明人工智能竞争正在进入新的阶段。大模型不只是论文竞赛，也不是单纯比拼参数规模，更重要的是谁能找到大量应用场景，让技术快速迭代。中国庞大的市场规模、丰富的产业需求和快速变化的应用环境，为AI创业者提供了独特条件。美国拥有世界顶级基础研究能力，这一点短期内不会改变。硅谷依旧聚集着大量资本和尖端企业，但美国科技体系也面临新的挑战：大型科技公司越来越强调稳定商业模式，内部流程越来越复杂，一些年轻研究者想推动新的方向，需要付出更高成本。相比之下，中国近年来不断完善人工智能产业链，从算力基础设施到应用生态，从企业创新到产业数字化，都形成了更适合快速试错的环境。对于创业者而言，技术成果能否迅速进入市场，已经成为衡量创新能力的重要因素，而中国市场恰好提供了这样的条件。杨植麟选择回国，并不是简单的“离开美国”。更准确地说，这是全球科技人才流动趋势变化的一个缩影。过去很多优秀人才把美国视为唯一选择，因为那里拥有资金、平台和机会。但如今，中国等新兴科技力量正在提供另一种路径：不仅可以参与技术研发，也可以直接推动产业落地。这也是美国部分科技人士开始担忧的原因。真正值得警惕的，并不是某一个工程师去了哪里，而是未来一批拥有全球视野的年轻科学家，会不会越来越倾向于选择能够给予他们更大自主权的地方。人工智能竞争已经不是简单的企业竞争，而是创新体系之间的长期较量。一个国家想保持科技领先，不能只依靠过去积累的优势，还需要持续吸引人才、激励创业、创造新的增长空间。如果人才进入之后只能成为体系里的执行者，那么吸引力自然会下降。

鹭卓卓沅将录制伦敦合伙人好靓丽的双子星啊，听说是一档美妆出海创业节目要和李佳琦一起搭档啦！伦敦合伙人

【曝腾讯混元一负责人胡瀚离职曝腾讯混元一负责人胡瀚离职创业】7月23日消息，腾讯混元多模态理解负责人胡瀚提出了离职。此前，他曾担任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。2025年初加入腾讯后，负责视觉大模型的研究。在后续的调整中，他加入大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组，负责多模态理解的相关研究，汇报给姚顺雨。据了解，胡瀚还曾承担世界模型的研发工作。与此同时，腾讯大语言模型部负责人姚顺雨近期正在密集梳理旗下团队，胡瀚此前所在的研究组或将聚焦世界模型的前沿研究。截至发稿，腾讯未对上述信息做回复。各位网友，您怎么看？（智能涌现）

1999年，倪光南被联想扫地出门，没拿到半点股份。当时的柳传志发布这个消息时，在大会上还伤心的哭了起来，然而倪光南只是笑了笑，说：“我终于解脱了，我获得了新生。”1999年9月的中科院会议室里，一份解聘通知摆在了倪光南面前，联想集团正式宣布解除与这位创始总工程师的一切职务，没有股份，没有后续安置，只由科学院转交500万元作为他新工作的启动资金。宣布现场有人声泪俱下地回忆创业岁月，倪光南却异常平静，后来他对身边人说，自己终于解脱了，这场持续五年的路线之争，最终以技术派的彻底离场画上句号，也彻底改写了中国IT产业的走向。"联想"这两个字，本身就出自倪光南的技术成果，上世纪80年代初，他放弃加拿大年薪4.3万加元的优厚待遇回国，自掏腰包买回关键器材，主持研发出LX-80联想式汉字系统。1984年计算所公司成立，正是靠着这款汉卡作为拳头产品，才在中关村站稳脚跟，后来公司索性直接用"联想"作为品牌名称。最初十年，倪光南的技术是联想的核心竞争力，汉卡前后卖出16万套，贡献了上亿元利税；他带队研发的联想微机系列，让公司销售额在1994年就突破47亿元，当时柳传志负责管理和市场，倪光南坐镇研发，两人一文一武，被看作中关村的黄金搭档。裂痕出现在企业做大之后，倪光南主张沿着技术路线往上走，攻坚芯片、程控交换机等核心技术，当时他牵头的交换机项目，技术实力已经不输同期的华为，但柳传志坚持"贸工技"路径，认为应该先靠贸易和组装积累资本，再谈研发投入，双方的矛盾从项目审批权之争，逐步升级到对公司控制权的争夺。1995年，倪光南被免去总工程师职务，他主导的芯片、交换机研发项目全部终止，大批技术骨干随之离开，又过了四年，联想正式将他解聘，耐人寻味的是，解聘发生在1999年，转年联想就启动了股权改革，35%的职工持股最终落到了管理层手中，而作为核心技术贡献者的倪光南，恰好错过了这场财富分配。离开联想的倪光南没有放弃芯片梦，他看中了方舟科技的CPU研发团队，主动帮着找资金、对接政策资源，自己不拿一分钱股份，只想做出真正的国产芯片，2001年方舟一号问世，这是国内首颗自主设计的嵌入式CPU，一度让业界看到了希望。可现实再次给了他重击，方舟科技的负责人更看重政府订单和短期收益，不愿持续投入底层研发，后来甚至把资金转向了房地产项目，技术路线一再妥协，产品最终跟不上市场需求，方舟芯片逐渐销声匿迹。倪光南第二次栽在了"重资本、轻技术"的企业逻辑上，事后他还主动向科技部检讨，认为自己对项目失败负有责任。两次创业受挫，并没有让这位老人停下脚步，此后二十多年，倪光南始终奔走在自主研发的第一线，呼吁国家掌握操作系统、CPU等核心技术，八十多岁的年纪，他依然常年出差参加行业论坛，给年轻团队做技术指导，大年三十泡在实验室也是常事。今天回头看这场二十多年前的争论，很难简单评判谁对谁错，选择贸工技的联想，一度做到了全球PC销量第一，但始终在产业链下游徘徊，研发投入长期处于行业低位；选择技工贸的华为，熬过了最艰难的投入期，最终在通信和芯片领域站稳了脚跟。倪光南的价值，并不是赢下某一场企业内部的争论，他代表的是一代科技工作者的底色，明知核心技术投入大、周期长、风险高，依然愿意坐冷板凳啃硬骨头。当年倪光南提出的"核心技术自主可控"，在今天芯片产业被卡脖子的背景下，更显得目光长远。历史不会亏待真正的实干者，当人们重新审视中国科技产业的来时路，倪光南这个名字，终将和他的汉卡、他的芯片理想一起，被写进产业史的醒目位置。

20个关键词看透梁文锋4小时深谈！真正的顶级大佬，都懂极致克制一场4小时超长深度分享，20个核心关键词，直接撕开AI行业最真实的底层逻辑！梁文锋没有鸡汤、不造神话，用最朴实的真话，颠覆了所有人对创业、AI赛道的认知。愿景、克制、AGI、开源、主线、深耕、平凡、务实、让利、底线、长期、专注、拒绝浮躁、严控利润、摒弃内卷、极简管理、团队沉淀、技术迭代、稳扎稳打、国产突破，这20个词，道尽DeepSeek的成功密码。当下AI行业遍地内卷，所有人都忙着追流量、抢用户、赚快钱、做多元化布局。唯独梁文锋反其道而行，坚守极致克制。他直言，不靠天才造势，只靠平凡人深耕；不贪超额利润，只赚合理收益；不跟风跨界乱象，死磕AGI核心赛道。坚持开源布局、坚守技术主线，摒弃短期浮躁，只做长期价值。没有复杂制度束缚团队，不靠流量炒作出圈，用极低算力追赶国际顶尖水平。在人人急于变现的时代，这份定力，远比技术突破更难得。锐利焦点真正的强者，从不是贪多求全，而是懂得取舍。AI赛道拼到最后，拼的从不是速度和野心，而是格局、底线和长期主义。浮躁的人忙着赚快钱，清醒的人默默筑根基。梁文锋的分享告诉我们：克制不是保守，而是最高级的战略。你觉得当下行业最缺的是技术，还是沉淀和初心？评论区聊聊你的看法！中国梁文峰AI行业解读AI领袖梁文锋AI领袖梁文峰行业关键词布局