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AI大模型赚钱速度，开始进入“疯狂模式”？🔥AI大模型赚钱速度，开始进入“疯狂模式”？据CNBC8月15日报道，Claude背后的人工智能公司Anthropic，2026年第二季度营收据报已经超过115亿美元。这是什么概念？去年同期，Anthropic的营收约为7.87亿美元；到了今年第二季度，已经增长到115亿美元以上，同比至少增长约14倍。而且相比2026年第一季度的47.3亿美元，短短一个季度又翻了超过一倍。(Fortune⁠)更值得注意的是，这一次不仅仅是“营收增长”。根据相关文件，Anthropic在2026年第二季度已经实现了调整后营业利润转正。也就是说，AI公司正在从过去单纯“烧钱抢市场”，逐渐走向真正可以产生经营利润的阶段。相关数字目前仍属于初步数据，未来可能调整，Anthropic也没有公开评论。(Fortune⁠)为什么Anthropic突然增长这么快？核心其实不是普通消费者聊天，而是——企业开始真正大规模使用AI。Claude正在被越来越多企业和专业人士用于：💻软件编程📊数据分析📝文件与报告处理🤖AIAgent自动化🏢企业内部工作流程尤其是编程和企业自动化，正在成为Anthropic快速增长的重要动力。(Fortune⁠)今年5月，Anthropic公开的年化收入运行率（RevenueRunRate）已经突破470亿美元。作为对比，据报道OpenAI的年化收入运行率超过400亿美元，不过两家公司计算口径可能并不完全相同。(Fortune⁠)而资本市场已经开始看得更远。Reuters最新报道显示，Anthropic正在为未来IPO进行准备，市场正在讨论其2028年收入可能达到1900亿—2000亿美元的预测。如果这种增长速度能够持续，Anthropic未来可能成为全球规模最大的AI企业之一。(Reuters⁠)AnthropicClaude人工智能AIOpenAIAI创业AI投资科技新闻企业AIAIAgent

AI落不了地，90%卡在这件事上绝大多数企业，从一开始就搞错了AI落地的核心定义。不割韭菜、不画饼、不讲空概念，拆解AI落地的底层真相👇❌误区一：把AI落地等同于「上线一套系统」很多老板的固有思维：挑工具、做PoC、导数据，部署完成业务就能自动升级。但AI从来不是ERP、钉钉这类成品软件。AI落地的本质，是企业组织行为、业务流程的重构，再借助工具落地。只装工具不改流程，最后只会形同虚设。❌误区二：把AI项目甩给IT部门负责太多公司让CIO、IT总监牵头做AI落地，最后的结果基本一致：技术演示完美，业务完全用不起来。AI落地的核心从来不在于模型选得有多精准，而在于业务团队是否愿意打破旧流程、重塑新玩法。流程重构、业务变革，IT部门根本推不动，这件事必须老板亲自下场。❌误区三：急于求成，追求全流程AI化不少老板一上来就定目标：全公司AI全覆盖，文案、客服、销售、报表、招聘一次性落地。贪心的结果就是所有场景浅尝辄止，折腾大半年，一个能打的标杆场景都没有。AI落地从不是大跃进，先单点跑通痛点，再批量复制迭代，才是唯一正确路径。✅真正核心卡点：先改流程，再上工具所有跑通AI落地的公司，都遵循同一个逻辑：不先买工具，先理清业务。启动AI项目前，务必想清楚这3个核心问题：📍量化痛点成本不凭感觉判断“人工贵”，精准核算该环节的工时、人力单价、出错损耗，找到真实高成本痛点。📍明确流程改造点如果原有流程本身冗余、绕弯，AI只会加速低效，不会提质增效。先理顺业务流程，再让AI接管，顺序绝对不能反。📍落实业务负责人责任制AI不是上线即完工，需要长期数据优化、场景迭代。没有专人盯效果、做复盘，再好的工具最终都会烂尾。最后总结一句大实话：AI落地失败，90%是组织问题，而非技术问题。未来模型会越来越廉价、工具会越来越成熟，唯独企业的流程革新、组织变通，需要主动突破。想落地AI，别先纠结选什么模型、买什么工具。先画出现有痛点流程，你会发现：答案永远在流程里，不在工具里。你公司推动AI落地的过程中，最卡的是哪一步？是流程没人愿意改？还是老板不下场？评论区聊聊，我挑几个有代表性的回复详细拆解👇AI落地中小企业转型数字化升级AI认知组织变革流程改造老板思维AI工具创业干货

【AI正在重塑太空经济：从“卖硬件”到“卖服务”的生死转型】别再沉迷于“造火箭”“发卫星”的单点突破——这不是未来，这是过去式。AI驱动的新太空经济，核心就三个字：可运营。以前，你卖的是“一次发射”“一张图像”“一个项目”。客户买完就结束，你赚的是“一次性交付”的钱。现在，客户要的是“持续在线”“自动预警”“实时调度”“业务嵌入”。你卖的是“订阅制服务”“平台能力”“系统可靠性”。钱，来自“持续运营”和“生态粘性”。这意味着：•火箭不再是运输工具，而是“可调度的轨道运力”；•卫星不再是数据采集器，而是“连接+感知+计算的智能节点”；•地面系统不再是接收站，而是“模型训练+资源编排+结果分发的运营中枢”；•终端不再是被动接收器，而是“行业应用+用户服务的入口”。你不是在卖“航天产品”，你是在构建一个“天地协同计算+持续服务交付”的新型基础设施。这背后，是三大重构：1.供给体系重构：从“设备/任务”转向“系统能力”——运力+星座+算力+数据+场景，缺一不可。2.价值实现重构：从“卖资产”转向“卖服务+卖判断+卖可靠性”——客户要的是“结果”，不是“过程”。3.风险结构重构：从“工程风险”转向“系统性治理风险”——资本、安全、监管、算法、数据，全要管。所以，真正的护城河不是你有多少颗星、多少枚箭，而是：✅你能不能把复杂系统“组织起来”？✅你能不能让服务“稳定跑下去”？✅你能不能让客户“离不开你”？未来十年，不会“运营太空资产”的企业，终将被淘汰。别再问“AI能不能用在航天”，要问“你的企业，有没有能力把AI+航天变成可持续赚钱的生意”。AI驱动的太空经济商业航天新范式从卖硬件到卖服务平台化运营长期主义创业认知升级——杨军|创服智达创始人

信不信由你，未来十年，我们大概率会见证以下巨变：第一、AI深度渗透各行各业，只会简单重复工作的岗位，压力会越来越大。第二、房地产彻底分化，核心地段优质房产保值，远郊普通房子很难转手。第三、灵活就业成为常态，一份固定工作干一辈子，慢慢变成过去式。第四、国货全面崛起，越来越多人买东西优先选择国产品牌。第五、养老模式转变，居家社区养老普及，大型养老院不再是唯一选择。第六、短途低空物流落地，无人机运送货物，在不少城市成为日常。第七、线上诊疗持续完善，小病线上问诊开药，不用次次跑去医院排队。第八、存钱意识普遍回升，盲目超前消费降温，普通人开始控制负债。第九、城乡差距缩小，县城配套持续升级，不少年轻人选择返乡发展。第十、教育思路改变，家长不再只盯着分数，个人综合能力越来越受重视。时代从不会提前打招呼，只会悄悄洗牌、悄悄分层。未来十年，没有翻天覆地的剧变，却有润物细无声的重构。普通人的赚钱方式、消费习惯、养老教育、衣食住行，都会彻底换赛道、换新规则、换新活法。看懂这十大变化，顺势而为，普通人才能稳稳立足、少走弯路。先说职场最大的变革，AI全面落地普及。以前大家觉得AI离生活很远，只是科技噱头。接下来十年，AI会渗透办公、服务、生产全行业。单纯打字、统计、整理、流水线、基础客服这类重复工作，会被快速替代、大幅缩减岗位。未来职场不淘汰努力的人，只淘汰只会机械干活、不懂变通的人。持续学习、有思维、能创新的人越混越稳，固守老模式的人压力倍增。房地产彻底告别普涨时代，迎来极致分化。不再是闭眼买房就能升值、就能保值。市中心、配套成熟、学区优质的核心房源，依旧抗跌保值。而偏远郊区、配套匮乏、无人流加持的普通房子，只会越来越难转手、越来越难变现。以后买房，不再看价格高低，只看价值和流通性，刚需自住按需入手，投资炒房彻底行不通。就业模式彻底颠覆，铁饭碗思维彻底过时。老一辈一辈子一份工作、一个单位干到底。未来灵活就业、副业增收、远程办公成为主流。单一工资抗风险能力极低，只靠一份死工资过日子，越来越没有安全感。年轻人不再执着体制执念、稳定执念，多元收入、自由职业、技能变现，成为普通人的新出路。国货彻底崛起，国民消费心态全面成熟。以前买东西崇洋媚外，总觉得进口货更好、更高级。如今国货质量、性价比、工艺全面升级，吊打很多外来品牌。家电、服饰、美妆、日用品、新能源车，大家优先选国货、信任国货、支持国货。盲目追捧大牌的时代落幕，务实理性消费成为主流。养老模式不再单一，彻底走进平民化、就近化。过去大家养老，要么靠子女、要么靠高端养老院。未来社区养老、居家养老全面普及，配套越来越完善。不用远离家乡、不用高额花费，在家门口就能享受养老服务。既不拖累儿女，又能安稳养老，普通人晚年幸福感大幅提升。低空经济走进日常，彻底改变物流配送模式。以前只在新闻里看到的无人机送货，未来遍地落地。城市短途快递、生鲜配送、乡镇物流，都会用上低空配送。解决路面拥堵、提升配送效率，生活便利度大幅升级，同时也会催生运维、调度等全新就业岗位。医疗便民化全面升级，线上看病成为常态。以前感冒发烧、小痛小病，也要早起排队、挂号候诊，浪费大量时间。未来普通小病、慢病复诊、日常开药，线上一键问诊、送药上门。省去来回奔波、排队等候的麻烦，省时省力又省心，医疗资源越来越普惠普通人。全民消费观念彻底扭转，存钱避险成主流。超前消费、透支消费、攀比贷款的热潮彻底褪去。经历过市场波动、生活压力，普通人彻底清醒。不再乱透支、不乱负债、不乱跟风消费。好好存钱、降低负债、手握现金流，成为所有人的共识。稳存款、低负债，就是普通人最大的底气。城乡差距持续缩小，县城迎来全新机遇。大城市内卷加剧、生活成本飙升，县城配套不断完善。教育、医疗、商圈、交通逐步升级，宜居度越来越高。越来越多年轻人，不再扎堆一线城市，选择返乡创业、就近就业。不用背井离乡、不用高压内卷，安稳生活成为新追求。教育观念彻底革新，告别唯分数论。以前家长唯分数至上，只盯考试成绩、排名高低。未来家长越来越看重孩子的情商、眼界、自理能力、创新思维。综合素养、抗压能力、生存能力，远比一纸分数更重要。教育不再只为应试，而是为了适配未来社会的发展。未来十年，是稳健者的十年，是顺势者的十年。不浮躁、不攀比、稳存钱、学技能、顺趋势。普通人看懂变化、提前布局，就能稳稳接住时代红利，越活越安稳。

陈震主力机都是荣耀。荣耀小折叠做视频创业确实很方便，大家有需求的可以考虑买个二手。

【寻找融资，开始一段新旅程】2014年，我们开始新一轮创业，追赶的是智能穿戴大潮，我的联合创始人来自爱立信，我们家乡的高考状元，团队有来自华南理工、北理工的小朋友，我们都有着通信业的背景，带着通信技术下智能互联网巨大的憧憬。十几年坚持，我们带出一支对智能家居理解深刻的队伍，建立了较为完整的产业链，团队从产品的规划、研发、生产、制造、销售和服务，形成了完整的经验，团队具有强大的产品化能力，对于智能家居有深刻理解。这些年我们也成为华为智选(鸿蒙智选）的重要合作伙伴，每年上亿元的销售，研发生产了智能化水平领先的空气净化器、消费机、加湿器、除湿机，销量超过百万台，多次被评为华为最佳合佳同路人、最佳合作伙伴。我们也是国家高新技术企业，北京市专精特新企业。拥有多项发明专利。面向智能时代，除了我们要做好我们传统产品，我们也希望推出全球首批面向人类与AI共同使用的AINative空气净化器。过去二十年，智能家电始终围绕一个核心逻辑——为人设计。从遥控器到APP，再到语音助手，其本质都是让人更方便地操作设备。但随着大模型和AIAgent的快速发展，AI正在与人类一起，成为智能家电的第二类使用者。家电行业也将迎来一次根本性变革：传统智能电器（SmartAppliance）正在演进为AI原生电器（AINativeAppliance）。传统智能空气净化器面向人设计，而AINative空气净化器同时面向“人”和“AI智能体”设计。除了提供APP、语音和触控等传统交互方式之外，还通过开放API和AINative通信协议（如MCP）向AI开放设备能力、实时环境数据和控制接口，使DeepSeek、Kimi、GLM、ChatGPT、Claude、Gemini等各类大模型、AI助手以及腾讯WorkBuddy、OpenClaw等AIAgent系统能够直接理解、调用和管理设备——推动AI从"信息助手"向"任务执行者"演进，让物理设备成为AI可直接操控的对象。用户不再需要关注风速、模式和定时等具体参数，只需表达目标；AI则基于用户需求、环境状态和设备能力自主完成空气管理决策，实现从“设备控制”到“目标管理”的转变。空气净化器天然适合成为AINative家电的起点。空气是动态变化且持续影响健康与舒适度的环境变量，需要持续感知、分析和决策，而这正是AI最擅长的能力。因此，空气管理将成为家庭环境管理中最先被AI接管的核心场景之一。第一代家电：人→按键→设备；第二代家电：人→APP/语音→设备；第三代家电：人→AIAgent→设备，AIAgent→设备。过去，APP是智能家电的入口；未来，Agent将成为智能家电的入口。AINative空气净化器不仅是一台硬件产品，更是家庭AI生态中的空气管理节点。它让空气净化器从消费电器升级为AI可持续调用的环境基础设施，从单一设备升级为家庭环境数据入口，从设备价值升级为生态价值。我们相信，未来每个家庭都会拥有自己的AI，每台家电都将具备被AI理解、调用和协同工作的能力。作为全球最早开放空气管理能力给AIAgent生态的品牌之一，720正在推动空气净化器从“联网设备”进化为“AI可调用设备”，开启家电行业从“人机交互时代”迈向“人-AI-设备协同时代”。在AI原生空气净化器之外，我们还在关注居家机器人，机器人不应该只是表演，它应该真正有用，在家庭中，一个有用的机器人是什么样，我们生活阅历、产品的积累、产业链积累，我们做出的机器人有完全不同的感觉。为了加快新领域开拓，我们开始新一轮融资，除了财务投资，我们也寻找较为有实力战略合作伙伴，地方产业基金支持。有对此项目关注的投资人，请加18901360724，进行沟通联系。

AI没有降低创业门槛，反而是提高了门槛

有个朋友老公也做外贸业务，这些年都是一个人靠着企业在接点单。她说像我们这种外贸业务创业很难赚到存的住钱，能养活自己就不错了。确实是这样的，销售最好还是找个平台上班抗周期一些。一旦脱离平台，个人很难赚到钱了。不过我很早就脱离纯销售了，偏运营零售一些。运营对于个人来说比销售容易赚钱一些，无非就是辛苦一些。但只要精通一个平台，就能做很多平台。我最开始学习运营就从在手机上注册了一个闲鱼账号开始的，因为闲鱼对新人最友好。很简单的利用平台0-1赚钱办法:你在天猫上找一个或者多个品类，收集品牌方品类卖的好的，销售过万评论上1000的单品，再从阿里巴巴上找到同款无牌货源，通常价格要优惠个10-30%，再加价个5%-10%，拿到淘宝或者闲鱼上销售。(淘宝上要注意外观不要侵权品牌方，闲鱼这方面就好点)阿里平台的算法对于天猫，淘宝，闲鱼，1688的流量分层很大，即贵的有贵的客户群体算法，便宜有便宜的客户群体算法，整体的流量来源都是"淘宝"这个App。淘宝早就不是淘宝App或者淘宝店这么简单，而是早就成为一个综合多维品牌。很多流量通过它被算法分梯队分层分流从到天猫，淘宝，闲鱼甚至1688里面去。这种算法逻辑背后本身就蕴含着非常多的机会。

AI圈正在上演一场史诗级"人才大逃亡"。过去两周：-Google首席科学家JeffDean离职，在谷歌干了27年，和三位元老创办DiscoveryLoop-DeepMindCEO哈萨比斯卸任CEO转任董事长，据说是被谷歌连夜"架"上去的-阿里千问技术负责人林俊旸在上海创办PragmatikLabs，高榕+红杉+腾讯联合押注，估值已达20亿美元-Meta超级智能实验室研究员余家辉离职创业——这哥们是Meta用四年3亿美元薪酬包挖来的，干了一年就跑了-贾扬清离开英伟达创办IntentLab更炸裂的是，Meta出走的AI骨干已经接近1000人。亿元年薪都留不住。为什么？因为这些人看到了：Agent时代最大的机会不在巨头内部，在创业公司。开源模型让小团队拥有和大厂一样的AI能力，Qwen3.8-27B在笔记本上就能跑。垂直行业Agent解决方案是一片蓝海。创业成本是历史最低点。红人聚帮创业者"先懂流量，再用AI复制增长"。2026年最确定的趋势：巨头在放人，开源在放开，工具在降价——创业窗口真正打开了。

法奥机器人：协作机器人突围，转型具身智能供应链，企业复盘与深度点评国产机器人赛道正在分化，一部分企业全力冲刺人形整机，也有企业扎根工业协作赛道，依靠自研零部件切入具身智能上游，法奥机器人（原法奥意威）就是后者典型代表。短短数年，它从初创团队成长为国产协作机器人出海主力，同时布局人形机器人零部件，其发展路径，也折射出国内硬科技创业的机遇与挑战。法奥机器人2019年4月成立于苏州高新区，创始团队来自哈工大，核心成员拥有ABB等头部机器人企业从业背景。创立之初国内协作机器人赛道逐步升温，但多数厂商采用外购核心零部件、仅做本体集成的模式，谐波减速器、伺服电机高度依赖海外，成本高、供应链风险突出。公司创业之初便确立全栈核心零部件自研的路线，谐波减速器、伺服电机、编码器、驱动器、控制器全部自主研发。这条路前期研发投入高、回报周期长，却为后续成本控制、海外认证、拓展人形业务打下技术根基。企业早期定名法奥意威，品牌FAIRINO，定位“协作机器人普及者”，希望把高价协作机器人做到国内中小企业可负担的水平，创业早期便获得顺为资本等机构投资。2019‑2022是产品落地与商业化打磨阶段。公司主力打磨FR系列协作机械臂，负载覆盖3‑20kg。没有一味追逐纸面参数，而是瞄准制造业现实痛点，重点攻坚焊接、CNC上下料、装配打磨场景。面对国内焊工缺口，推出FR‑WM焊接专用协作机器人，实现简易免示教操作，普通工人简单培训即可上手，成功打入大量中小五金、钢结构工厂，拿到批量订单，形成差异化竞争优势。资本层面，2021‑2022连续完成多轮融资，累计金额数千万美元，资金用于研发和产能建设。除苏州总部之外，在山东淄博建设生产基地，为万台级别出货做好产能储备。商业模式上，侧重面向集成商输出标准化硬件，依靠合作伙伴拓宽行业覆盖面；依托零部件自研优势，下调产品价格，打开下沉中小企业市场。2023‑2025年，公司迎来规模化放量，出海成为第二增长曲线。国内协作机器人行业价格战愈演愈烈，内卷之下出海成为国产厂商重要突破口。凭借全套自研零部件，产品顺利通过欧美严苛安规认证，在海外搭建40余个服务网点，业务覆盖全球百余个国家，欧洲成为第一大海外市场。2025年公司签单13000台，出货11000台，跻身全球协作机器人万台俱乐部，国产里销量与海外出货均位居前列，海外出货同比大幅增长。与此同时，基于协作机器人沉淀的力控、关节技术，推出ART人形力控臂与标准化关节模组，面向人形整机企业、科研机构供货，形成协作整机+人形零部件双业务布局，获评国家级专精特新小巨人企业。2026年是公司重要转折点，完成股份制改造，更名为法奥（苏州）机器人技术股份有限公司，释放冲刺资本市场的信号。同期完成近1亿美元C轮融资，国家队资本入局。新阶段战略十分清晰：稳固协作机器人基本盘，深耕焊接、汽车零部件、柔性缝制等垂直行业；同时大力拓展人形机器人上游业务，做人形赛道Tier1供应商，把协作机器人的量产制造能力复用至人形关节、躯体部件，降低具身智能硬件成本。这里需要区分它和宇树科技的路线差异：宇树聚焦四足、人形整机成品；法奥兼顾整机销售，更看重成为行业通用零部件供给方，既卖产品，也对外输出关节模组，赋能整个机器人生态。综合来看，法奥的核心优势体现在四点：第一，全栈自研构筑供应链与成本壁垒，既支撑整机性价比，又可以对外售卖零部件，双向变现；第二，重视工程化落地，拒绝PPT样机，焊接协作臂、人形关节均实现批量落地；第三，出海能力突出，国产内卷之外开辟海外增量市场；第四，技术可复用，协作机器人的关节、运动控制技术可以平移到人形零部件，降低新赛道研发成本。但企业同样面临不容忽视的风险。协作机器人行业持续价格战，不断降价会持续挤压毛利率；人形零部件业务尚处在早期阶段，下游整机商业化尚未大规模到来，短期很难贡献大额利润。硬件研发、扩产消耗大量资金，企业仍高度依赖资本加持。另外，对外售卖人形关节模组，客观上会培育潜在竞争对手，如何平衡自有整机业务与对外供货，是长期经营难题。纵观法奥的发展历程，它走出一条务实的硬科技路径：先扎根工业协作赛道，完成技术、量产、商业化验证，再向人形具身智能向上突破。不同于很多企业直接allin人形整机，它优先解决生存问题，再去布局前沿赛道。当然，高光之下挑战依旧存在，协作赛道内卷难消，人形机器人商业化还遥遥无期。完成股改之后，海外市场拓展、人形零部件订单兑现、盈利水平改善，将会是观察这家企业未来走向的核心风向标。免责声明：本文基于公开行业资料整理复盘，不构成任何投资建议，机器人赛道技术迭代快，行业竞争风险较高。法奥机器人协作机器人人形机器人国产硬科技产业复盘中国散户

估值1.85亿、51%业绩靠偷：比尔·盖茨千金的“AI创业”真的是靠她自己？据大河报8月14日报道：2026年7月，彭博社一篇调查报道把比尔·盖茨小女儿菲比·盖茨推到风口浪尖——她创立的AI购物平台Phia，被曝用技术手段偷了半年的商家佣金。一家估值1.85亿美金、投资人名单能凑半台奥斯卡颁奖礼的公司，底层逻辑到底靠的是产品，还是那个姓氏？讲真，这桩生意从头到尾，产品都是配角，姓氏才是主角。Phia成立不到一年融资超4300万，估值冲到1.85亿，投资人名单拉出来吓死人——金·卡戴珊、科勒·卡戴珊、海莉·比伯、悉尼·斯威尼，前MetaCOO桑德伯格，顶级风投KleinerPerkins和KhoslaVentures排着队送钱。一个浏览器比价插件，技术壁垒在哪？市面上100个竞品长得一模一样。团队多强？几个斯坦福肄业生能比硅谷老狐狸更懂零售？这些钱买的从来不是技术和团队，买的是"比尔·盖茨女儿创业"这张入场券，赌的是"万一投中下一个微软"的彩票。当《时代》杂志把她评为"年度最佳发明"、用户量突破150万时，所有人都默契地没捅破这层窗户纸——直到彭博社把底牌翻了出来。撕开AI这层包装纸，这家公司的核心业务模式其实就两个动作。一个是偷偷往用户电脑里塞追踪代码截胡别人促成的交易来抢佣金，业内管这叫"Cookie填充"，说人话就是偷；另一个是浏览器插件之前还被抓包过完整抓取用户银行对账单和私人邮件。说白了就是用技术手段规模化作弊，钻规则的空子把别人的业绩装进自己口袋。当"AI创业"成为资本宠儿，多少公司正在用算法的名义干灰产的勾当？Phia不是第一个，也绝对不是最后一个，只不过别人藏得深，她姓盖茨所以被盯上了。内部文件显示去年6月Phia所有交易额里超过一半是靠偷来的，关掉偷窃功能当天日均收入就从8万美金暴跌到一两万。超过一半的业绩靠偷、超过八成的收入靠骗——这不是什么技术bug，这就是这家公司原本的模样。而那些明星投资人现在该问问自己：当初尽调的时候，到底在看什么？如果她不姓盖茨，这公司根本融不到4000万；正因为她姓盖茨，彭博社才会花几个月去挖她的底。姓氏成就了她，也毁了她。如今联盟营销平台已暂停Phia入驻资格并启动佣金追回，耐克Gap全被波及，公司开始退款招合规负责人——但有些东西退不回来。当真相大白于天下，她最想摆脱的那个标签，已经成为所有人都看得见的枷锁。参考资料：[1]微博.比尔盖茨女儿被曝涉嫌电信欺诈.大河报.2026-8-14

AI-native公司的结构行优势AI-native真正改变的，是公司的生产函数。传统软件公司增长，往往需要同步扩充研发、销售和客服。AI-native公司则把部分知识工作封装进模型与自动化流程，让收入增长不再与员工数量线性绑定。Bessemer的数据显示，部分高速增长AI公司第一年的平均ARR/员工达到113万美元，约为典型SaaS的4—5倍。这种高人效不只是因为员工工作更快，更因为AI扩大了个人的任务跨度，减少了专业分工、岗位交接和管理层级带来的协调成本。产品与销售也开始合并。MenloVentures的数据显示，AI应用支出中有27%来自产品驱动增长，传统软件只有7%。用户先自行验证价值，再将产品带入企业，产品本身承担了部分演示和销售职能。收费逻辑也随之变化：从按席位收费，转向订阅加用量，甚至按任务和结果收费。软件不再只向人提供工具，而是开始直接完成工作。但高收入密度不等于好生意。上述高速增长AI公司的平均毛利率只有约25%，部分甚至为负。推理成本、客户留存、人工介入比例和专有工作流，才决定优势能否持续。一项覆盖近6000名企业高管的NBER研究显示：约69%的企业已经使用AI，但89%尚未观察到生产率提升。所以，真正的分界线不是有没有使用AI，而是有没有围绕AI重写生产方式、组织成本和价值捕获方式。且曼Ai产品经理求职就业AI

李佳琦搬的货比人都高伦敦合伙人远赴伦敦开店创业，凡事亲力亲为，搬货整理毫不含糊，比人还高的货箱，记录下合伙人们挥洒汗水的创业瞬间。

余家辉创业：曾参与GPT-4o、o3研发2026年8月14日，Meta超级智能实验室（MetaSuperintelligenceLabs，MSL）核心研究员余家辉（JiahuiYu）宣布离开Meta，将创办一家新公司。余家辉是Meta此前从OpenAI重金招揽的一批核心AI人才之一。2025年6月，Meta从OpenAI招募余家辉、赵晟佳（ShengjiaZhao）、毕树超（ShuchaoBi）和任宏宇（HongyuRen）等研究人员，加入新组建的超级智能团队。在OpenAI任职期间，余家辉曾领导感知（Perception）团队，并参与o3、o4-mini、GPT-4.1和GPT-4o等模型研发。

又一位Meta顶尖AI人才出走：余家辉离职创业，曾主导Muse多模态产品余家辉正式宣布离开Meta，开启自己的创业项目。他在Meta任职期间，作为核心人员带领团队完成了Muse系列多模态产品的落地，成果相当亮眼。关于新项目的具体方向，余家辉在公开声明中没有透露太多。他只表示，自己找到了一个极具长期价值、尚未被充分挖掘的问题，打算全身心投入研究。这种选择在硅谷越来越常见。顶尖AI人才频繁出走大厂创业，已经成为当下的一个显著趋势。越来越多在头部实验室打磨完技术的研究者，不再满足于大厂内部项目，更希望独立主导一个完整的新事业。余家辉的下一步会走向哪里，目前还没有更多细节。但一个主导过Muse系列落地的人选择单干，本身就值得行业关注。你怎么看顶尖AI人才纷纷离开大厂创业？评论区聊聊👇

创业亏了两亿，换谁不甩锅？怪合伙人、怪大环境、怪老婆管钱，结果邹市明在采访里说了一句话："是我太讲情怀了，没做市场调研。"就冲这句，这人就还有戏，毕竟你见过几个破产的公众人物敢说"主要责任在我"？大部分都在哭穷卖惨、甩锅推责。但他不，他认了。现在网上铺天盖地说他老婆败家，可他愣是没顺着台阶下，反倒带着消磁的身份证去民政局，故意办不成手续。一个能用这种孩子气方式留住婚姻的男人，你说他窝囊？我觉得他心里有本账：钱没了能挣，有些人没了就真没了。年底他就要重新戴上拳套了，这一拳打出去是给债主看的，还是给自己争口气的？可能都有吧。

不花一分钱的创业模式！！撮合交易。说人话就是，左手倒右手，赚中间的信息差。我给你举个例子你就懂了。有人手里有域名，急用钱，1万就卖。但市面上，这域名值5万。你不用买，你只需要认识一个想买域名的人。你把两头一凑，5万成交！中间4万的差价，就是你的撮合费。这生意不需要进货，不需要囤货，买家找不到货，卖家找不到人，你撮合！二道贩子！！！！有人问了，凭什么卖家买家都绕不开你？别人没有，你有。这行比较公平的地方：认知不靠钱堆，靠时间泡。没本金没关系。但得需要天天看行情，天天泡圈子，天天认识人。五六个月下来，你就是半个专家。半年下来，买卖两头的资源都在你手里。这时候，撮合一单，够你打工几个月。域名、房产、商标、票务、二手设备，哪个领域都能干。选择客单价高的行业，产品。选一个你熟的，扎进去！！！！

创业路上遇到“伪需求”：硬扛无用，争辩不值，最高明的方式只有这一招文/创变者说创业途中总会遇到看似诱人实则空洞的“伪需求”。一味盲目投入资源去迎合，市场会当成你的软弱，变本加厉地消耗你的现金流；直接否定用户或团队的想法又容易引发对立情绪，拉低团队的士气，还会错失潜在的真实痛点，得不偿失。那到底该如何应对？最高明的一招，就是降低预设，回归数据，快速验证。不必歇斯底里去说服投资人或合伙人，也不要苦口婆心试图教育市场。一个需求如果骨子里缺乏真实场景支撑，再多PPT美化，再多情怀渲染，都改变不了它无法商业闭环的本质。对方提出天马行空的功能，你不必当场反驳争辩，不给他情绪对抗的空间；团队陷入自嗨式的设想，你不用生气动怒，内心冷静看待，用最小可行性产品（MVP）去测试；不盲目扩张，不重度开发，缩小试错的成本范围。既不固执己见结怨，也不委屈求全讨好，把伪需求移出你的核心路线图。不再渴求所有人的认可，不再在意表面的热闹，收回你的盲目热情与过剩产能。你不跟虚幻的概念博弈对错，但也绝不给无效功能继续消耗团队精力的机会。价值是市场验证出来的，不是辩论出来的。市场待你冷，你便回之以真。把精力收回产品本身，好好打磨核心价值，就是对浮躁最好的回击。你遇到难以判断的需求时，一般会怎么处理？评论区说说。创业低谷感悟创业者困局实干创业者思维创业者独白创业思维陷阱无经验想创业无产品变现思路

最近因为AI，我一直在想“基础设施”这个词。以前提到基础设施，我们很容易想到服务器、网络、算力、系统这些东西。但最近我反而开始意识到，基础设施其实一直存在于很多地方，只是以前我们没有把它当成一个独立的问题去看。AI是这样。财富也是这样。公司也是这样。甚至一个人的居住环境、生活支持系统，本质上也有自己的基础设施。我现在对“基础设施”的理解是：所有不一定直接创造当期收入，但决定你能不能安全把规模做大、能不能承受波动、能不能长期运行的东西。很多问题，并不是能力不够，也不是不够努力。而是规模已经变了，底层系统却没有跟着变。比如一个人财富还比较少的时候，很多事情靠自己记、自己管、自己判断就可以。资产规模上来以后，问题就完全不一样了。你需要知道自己的真实资产负债表是什么；需要知道不同投资之间到底有多高的相关性；需要有足够的流动性；需要管理银行、券商、账户、权限；需要考虑法律责任、担保、税务、保险；再往后还会涉及信托、继承、家族治理，以及日常生活和居住环境的支持系统。这些东西平时看起来都“不赚钱”。但真正出现问题的时候，决定结果的往往就是这些东西。同样一次判断错误，有的人可能只是一次正常回撤，调整之后还可以继续增长；有的人却可能因为高杠杆、现金流断裂、担保、账户风险、税务问题或者资产高度相关，直接从一次投资失误演变成整个资产负债表的问题。所以我现在认为，好的基础设施并不意味着你不会犯错，也不意味着财富不会回撤。它真正的作用，是让错误和波动尽量停留在“可承受范围”里，而不是演变成不可逆的归零。财富增长本来就不会是一条直线。赚到一定规模以后经历回撤，其实很正常。真正重要的不是永远不跌，而是：跌下去以后，你还有没有继续留在牌桌上的能力。如果基础设施跟不上，财富可能快速增长，然后在某一次重大错误或者外部冲击中直接崩掉。如果基础设施能够随着财富量级同步升级，那么即使经历比较大的回撤，通常还有机会保住核心资产、保住流动性、保住选择权，然后重新恢复增长。所以基础设施本质上解决的，不是“怎么避免所有错误”。而是：怎么让一次错误不足以杀死你。公司其实也是一样。公司从几个人发展到几十个人、几百个人，很多创业者依然习惯靠老板盯、靠熟人关系、靠微信群、靠口头传达、靠几个核心员工的经验。早期可能非常高效。但规模一旦上去，这些东西反而会变成风险。这个时候需要补的，已经不只是财务、法务和IT。而是包括：战略和经营计划、组织架构、岗位职责、人才体系、绩效激励、产品体系、业务流程、SOP、供应链、财务预算、资金管理、内控、法务合规、数据系统、信息安全、知识管理、品牌、客户管理、决策机制、公司治理、办公和后勤环境等等。这些东西同样不一定直接产生收入。但它们决定的是：这家公司到底只能靠创始人自己跑，还是能够变成一个真正可以独立运转、持续扩张的组织。所以我现在越来越愿意用一个简单的框架去看很多事情：规模增长之前，基础设施可以相对简单。规模增长过程中，基础设施必须同步升级。当基础设施长期落后于规模时，表面上是在高速增长，实际上是在积累脆弱性。AI时代尤其明显。很多人讨论AI，只是在讨论模型能力、效率提升、减少多少人。但再往后看，AI真正改变的可能不只是某个岗位，而是会重新定义一整套企业基础设施：知识怎么沉淀，信息怎么流动，员工怎么工作，流程怎么运行，管理者怎么决策，公司怎么把个人经验变成组织能力。这也是为什么我最近对“基础设施”这个词有了新的理解。它不是一个技术词。某种程度上，它是一个非常通用的增长规律：你的财富、公司、生活能走多远，不只取决于你跑得多快，更取决于你的底层系统，能不能跟得上你的规模。很多时候最后决定结果的，恰恰是那些平时最不显眼、最不直接赚钱的东西。

创业中一旦遇到下行期，流量越来越贵，竞争越来越卷，利润越来越薄，很多人会习惯性的躺平，这是很可怕的。环境好的时候，你躺着都能赚钱，那时候努力不努力差别不大，风口在那儿，猪都能飞。但环境不好的时候就不一样了，躺着躺着，说不定就挂掉了！我认识一个卖家，前几年做得不错，一年大几千万，这两年明显感觉吃力了。但他的状态是什么呢？每天还是按部就班，老品维护着，新品也不怎么开发了，广告也不敢投了，说"先熬一熬，等行情好起来再说"。结果呢？老品排名一点点掉，竞品一个个上来，等他反应过来想动的时候，发现已经跟不上了。下行期的操作是应该更谨慎、更注重开源节流，但这并不意味着你不需要努力了，恰恰相反，你其实需要更努力。对亚马逊卖家来说，现在确实压力比较大，流量贵、竞争卷、利润薄。但这时候恰恰是沉淀能力的时候：把选品方法论打磨清楚，把广告体系搭建好，把供应链做深，把团队能力建起来，把合规和财务理顺。所以我现在的状态是，规模上该收缩收缩，不该花的钱一分不花，但人绝对不能停下来。该研究的新品还得研究，该试的新方法还得试，该学的新东西还得学。环境越差，越要偷偷攒本事，等下一波机会来的时候，你才能接得住。运气这东西，真不是等来的，而是折腾出来的。你不动，好运凭什么找到你？当然，折腾不是瞎折腾。不是让你把全部身家砸进去赌一个方向，而是用最小的成本去试，行就加大投入，不行就及时撤。人这一辈子，运气都是折腾出来的，你觉得呢？同意的点赞！

我评论了@财观橘探长的作品：论创业教父，陆正耀，季琦，雷军的确是最牛的雷军小米

王腾离职后首谈红米：肯定越来越好互联网消息指出，近期王腾在离职创业后，首次公开谈论了红米新机。值得一提的是，当王腾在分享换机感受之余，有网友询问称：“是不是比你以前做的好？”针对此事，王腾则表示：“是的，新机肯定越来越好。”

AI应用创业最大的问题，其实是选择产品方向。这一步错了，后面可能一步步全错。选的产品方向，即不能是大模型厂商下一个版本就能顺手做掉的，也不能为了追求广度，去做一些通用赛道，比如AI语音客服、AI数字人。无论做什么产品，都一定要先去对标！再问自己做的优势到底在哪里！因为你一旦选了这种方向，决定你的直接竞争对手，就是那些能无限砸钱的大资本公司，相比之下竞争力太小了。创业公司真正要找的，是大厂不愿意做、或者没办法快速覆盖的不起眼细分场景，但是往往最不起眼的角落藏着巨大的财富，把一个细分场景做好，有了稳定增长的付费人群，打造小而美的生态，比做通用赛道会来更多尤其是创业的第一桶金，产品能不能真正贴合业务，往往才是客户愿不愿意买单的重要因素。

近两年，国产AI大模型Kimi-K3在全球市场持续走红，斩获大量海内外用户认可。这款爆款模型的问世，让创始人杨植麟的归国抉择，再度引发美国科技圈深度复盘。作为卡内基梅隆大学AI专业博士，杨植麟是美国本土体系培养出的顶尖技术人才。他曾手握苹果核心研发岗offer，满足美国H1B签证留美就业的全部硬性条件。即便拥有绝佳的留美发展机会，杨植麟依旧果断放弃硅谷高薪，选择回国自主创业。这一人才反向流动的真实案例，狠狠戳中了美国多年以来的人才留存痛点。过去几十年，全球人才市场长期呈现固定格局，高端人才纷纷赴美求学定居发展。美国凭借名校资源、高薪岗位和产业优势，持续吸纳全球顶尖科创人才入驻。华人从业者更是硅谷科创体系的重要支撑，默默撑起大量核心技术研发工作。但随着国内科技产业快速崛起，这套维持多年的人才流动格局正在彻底扭转。卡内基梅隆大学作为全美计算机领域的顶尖院校，科研实力和行业资源顶尖。该校毕业生常年被硅谷各大科技巨头争抢，就业前景和薪资待遇十分优厚。杨植麟在读博期间，科研能力就远超同期学子，学术成果含金量十足。他深耕大模型算法、长文本优化等前沿方向，论文成果在行业内认可度极高。其博士生导师任职苹果AI核心岗位，手握丰富的行业人脉和项目资源。为留住这位稀缺的AI人才，导师主动出面对接企业，为他争取到苹果核心岗位。除苹果外，多家硅谷头部科技企业也纷纷向他抛出高薪研发岗位的橄榄枝。从资质、签证、就业渠道等各方面来看，他留美发展没有任何阻碍。在旁人看来，稳稳留在硅谷从事高端研发，是最优且最稳妥的职业选择。但杨植麟跳出了传统人才的发展定式，坚定选择回国深耕人工智能赛道。随着Kimi-K3系列模型持续迭代、火爆全球，外界终于看懂这份选择的格局。外网大量科技从业者和网友热议，纷纷反思美国职场存在的固有弊端。硅谷企业薪资优厚，但岗位分工极度细化，技术人员沦为标准化工具。华人技术人才大多只能负责局部模块研发，无法主导整体项目创新落地。长期存在的职场隐形壁垒、常态化的合规审查，让从业者缺乏稳定归属感。即便技术能力再出众，多数华人从业者也难以突破圈层，触碰核心决策层。固化的职场体系，极大束缚了顶尖人才的创新思维和技术研发上限。相比之下，国内AI产业近几年迭代速度飞快，产业生态愈发成熟完善。国内拥有海量真实的应用场景、完整的产业链条和宽松的创业氛围。对于科创创业者来说，技术可以快速落地测试、迭代优化，完成商业化闭环。人才无需依附大厂体系，能够自主把控研发方向，主导项目的全程推进。这种创新自由和事业主动权，是硅谷高薪岗位完全无法比拟的核心优势。同时，国内完善的人才扶持政策、充足的资本加持，为创业提供坚实保障。各类利好条件叠加，让高端科创人才拥有更广阔的发展空间和成长前景。回国后，杨植麟创立月之暗面科技，专注通用人工智能领域的技术攻坚与创新。团队聚焦长文本理解、复杂逻辑推理等核心赛道，持续补齐国产大模型短板。自研的Kimi-K3大模型综合性能优异，成功跻身全球AI产品第一梯队。不仅在国内收获海量用户，也凭借硬核实力打开了海外市场的口碑。外网流传的工作日常画面，也让海外网友直观感受到两地科创氛围的差距。国内团队灵活高效的研发节奏、包容的试错环境，更适配前沿技术突破。美国科技圈也由此认清现实，单纯高薪已经留不住有格局的顶尖人才。物质待遇早已不是高端人才择业的唯一标准，价值实现和发展空间更重要。杨植麟的归国创业之路，是国内科技实力崛起、人才吸引力提升的真实缩影。如今越来越多海外华人博士、技术骨干，主动放弃海外优渥条件选择回国。持续的人才回流趋势，彻底扭转了过去数十年人才单向外流的被动局面。目前，杨植麟依旧扎根国内AI创业一线，带领团队深耕通用人工智能研发。团队保持高频技术迭代，持续优化Kimi系列模型，拓展多行业落地应用场景。同时持续吸纳海内外优质科创人才，不断扩充研发实力，助力国产AI产业进阶。他的创业经历，也成为海外高端人才归国创新创业极具代表性的优质范本。信源：新浪财经

8月11日，日本经济新闻刊发了一篇，让硅谷不太舒服的文章。主角是月之暗面CEO杨植麟，开发出中国高性能AI“Kimi”的那个90后。日媒的结论很直接——这个人的选择，反映出美国对顶尖人才的吸引力正在下降。不是中国媒体在自夸，是日本人在做第三方确认。这篇报道没有堆砌华丽辞藻，而是用扎实的信息链展开分析。日媒记者注意到，杨植麟的履历本是硅谷最青睐的类型。2015年清华年级第一毕业，直奔全球NLP研究顶尖的卡内基梅隆大学，师从苹果首任AI研究负责人和谷歌首席科学家。这样的学术背景，放在几年前大概率会留在硅谷。但2022年底ChatGPT爆发后，杨植麟海外考察两个月，最终选择回国。2023年3月，月之暗面成立，一个月内拿到红杉、真格6000万美元融资。不到三年时间，这家公司估值突破200亿美元。更让业界震动的是2026年7月，杨植麟带着KimiK3登上NVIDIAGTC主会场。这款模型以2.8万亿参数、百万级上下文成为全球首个开源3万亿级模型。日媒特意强调，KimiK3的突破不止是参数堆砌。它的KDA混合线性注意力机制，让长程记忆与推理效率实现兼顾。原生多模态能力不是插件拼接，而是架构级的基因植入。百万级token上下文是什么概念？相当于能一次性读完整本技术书籍，或数小时会议记录。这让Kimi在仓库级代码导航、跨文献推理等场景，形成独特优势。更关键的是开源决策。杨植麟选择公开完整模型权重，配合激进定价策略，直接冲击闭源厂商的商业模式。日媒观察到，这是中国AI企业首次在超大规模模型领域，拥有定义规则的底气。杨植麟的选择并非孤例。日媒在报道中顺带提及，过去两年海外AI人才回流明显。师从李飞飞的苏昊，海外求索17年后加盟复旦，牵头物理智能研究。27岁的姚顺雨更具代表性。普林斯顿博士毕业后曾任OpenAI研究员，2024年加入腾讯，直接出任首席AI科学家，掌管AIInfra和大模型核心业务。95后罗福莉从DeepSeek跳槽小米，成为MiMo大模型负责人；郭达雅加盟字节跳动，执掌Agent方向。这些年轻人的流动轨迹，与杨植麟形成呼应。日媒分析，人才流向转变的背后，是中国AI产业生态的质变。31个省区市均出台扶持政策，北京、上海每年投放亿元级算力券，企业最高可获千万元补贴。浙江杭州对优质开源项目奖励100万元，四川、广东聚焦产业落地，形成差异化赛道。西部省份依托绿电优势，打造算力枢纽，让模型训练成本大幅降低。反观美国，情况正在发生变化。白宫拟议的新规，计划禁止联邦拨款支持美中科研合作，将NASA的对华限制扩大到所有联邦机构。这一政策引发近50万条公众意见，88%持负面看法。美国科学家担忧科研政治化，认为减少合作会进一步拉大在量子科学、AI等领域的差距。日媒在报道中抛出核心判断：人才流动的逻辑已从“单向奔赴硅谷”，变成“全球双向选择”。杨植麟们的选择，本质是产业机会的重新排序。过去硅谷的吸引力，源于技术话语权和完善生态。但现在，中国不仅能提供充足资金，更有庞大的应用场景和算力支持。KimiK3的成功，印证了中国AI的“第二曲线”。从早期的应用创新，跃迁至基础层定义权争夺，与DeepSeek形成差异化互补的竞争格局。开源策略成为关键变量。日媒注意到，KimiK3让开源模型首次在绝对能力上逼近顶尖闭源模型，同时保持透明度和成本优势。对于金融、医疗等敏感行业，“开源权重+私有化部署”正从可选项变成必选项。这让中国AI在全球市场获得新的话语权。算力叙事也在转向。KimiK3的扩展效率比前代提升2.5倍，证明竞争焦点已从算力投入，转向算力转化效率。在芯片管制背景下，这种效率优势变得尤为重要。谁能用更少的资源榨出更多智能，谁就能在下半场占据主动。回到日媒的核心结论，美国对顶尖人才的吸引力下降，并非因为美国变弱。而是中国AI产业的崛起，提供了另一条实现价值的路径。杨植麟们的选择，不是意识形态的站队，而是理性的职业判断。他们看到了在这里能做更大的事，能把技术想法快速落地为产品。这种人才流动的变化，本质是全球科技格局的再平衡。过去由硅谷主导的单一创新中心，正在演变为多极并存的生态。开源与闭源的博弈，算力与效率的比拼，政策与市场的协同，这些因素交织在一起，重塑着AI产业的全球版图。杨植麟和Kimi的故事，只是这场变革的一个缩影。它告诉我们，顶尖人才永远追随机会，而机会永远留给有准备的土壤。未来的科技竞争，不再是单一技术或单一企业的对决。而是整个生态的较量，是人才、政策、市场、算力的协同作战。

00后二次创业，做AI虚拟细胞系统2026年7月7日，AI虚拟细胞公司华源智因宣布完成数千万元人民币种子轮融资，由水木创投领投。本轮资金将用于团队扩充、技术研发以及临床数据体系建设。这家成立于2025年的公司，正在建立一套AI虚拟细胞系统：通过整合单细胞、多组学等生物数据，在计算机中模拟人体细胞受到药物作用后的变化，并预测不同患者对某个药物可能产生的反应，帮助药企在临床试验中更有针对性地筛选入组患者，提高药物研发成功率，或者帮助医生在诊断当中预先判断不同药物对同一患者的不同药效，从而做到精准治疗。目前，华源智因已经与多家超一线三甲医院展开深度合作，围绕真实患者用药前后的组织样本，建立专病、专模型的数据闭环；同时收获了多家头部三甲医院、跨国药企、AI生物企业的合作订单。华源智因的创始人兼CEO，是2004年出生的杜润诗。杜润诗本科就读于美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）计算机科学与经济学专业，大三后休学创办了华源智因，聚焦虚拟细胞这一方向的产品开发与商业化。所谓虚拟细胞，是利用AI模型学习细胞内部复杂的生物过程，通过整合基因组、转录组、蛋白质组、单细胞测序等多维数据，在计算机中模拟细胞受到药物、基因变化等扰动后的反应。过去，临床试验通常需要通过大量患者入组，观察药物是否有效。但由于患者之间存在基因、疾病状态等差异，同一种药物可能只对部分人有效。在很多时候，临床试验失败并非因为药物本身无效，而是入组患者中真正能够从该药获益的人比例太低，最终导致临床试验失败。因此，虚拟细胞希望解决的问题，是在临床试验开始前，通过数据和模型提前识别更可能获益的患者群体，帮助药企优化患者筛选和试验设计。杜润诗认为，药企真正关注的并不只是研发效率。“药企对你帮它省三个月、半年时间，其实不太敏感。但如果你说能把成功率从10%提到50%，那个吸引力就完全不一样。”本文来自创业邦原创内容《00后二次创业，做AI虚拟细胞系统，拿下上市药企订单和数千万投资》，作者：流光，编辑：关雎，未经授权不得转载。#细胞#药物研发

4个华为前员工，闷声干出全球第一真的太佩服这种踏实做事的中国人！现在很多创业公司，张口就是融资、风口、流量炒作。但在深圳，有四个从华为出来的工程师，彻底颠覆了我的认知。他们没有热搜、没有宣传、不搞资本套路，就安安静静扎根在车载影像这个小众赛道，硬生生把自己做到了全球第一。早些年，整个行车记录仪行业，全是低价杂牌，画质差、夜视糊、调取视频特别麻烦，所有人都在卷价格，没人愿意沉下心做技术。而这四个华为老兵，带着大厂沉淀的技术，死磕行业痛点，自研影像算法和无线传输技术，解决了多年来用户最难忍受的使用弊端。大家看一组实打实的数据，真的非常震撼。这家企业2025年全年营收达到4.76个亿，净利润直接突破3661万，同比暴涨59.2%，净利率远超普通车企。而且他们不靠国内内卷，超过55%的收入都来自海外，远销东南亚、中东各个国家，稳稳拿下无屏车载影像设备全球出货量第一名。没有一夜爆红，没有传奇逆袭，整整十年低调深耕。原来真正厉害的从不是追风口的人，而是把一件小事做到极致的实干者。深圳科学家华为员工创业国货崛起创业故事深圳创业硬核科技

前几天，我们和周顺波聊了三个多小时。他是欧拉万象的创始人，今年3月从华为离职，三个月连续完成三轮融资，6月一轮数亿元，高瓴创投、五源资本、招商局创投、百度风投。先说他为什么值得认识。周顺波做了12年机器人。2015年进港中文徐扬生院士实验室，跟着做熊猫形态疗愈机器人，送进香港沙田医院陪自闭症儿童和阿尔茨海默病老人。2016年师从刘云辉读博，博士论文拿过IEEERA-L年度最佳论文荣誉提名。2021年通过「天才少年」计划加入华为——他是迄今唯一以智能机器人课题入选的人。在华为从零组建具身智能团队，做到华为云物理智能创新Lab负责人和公司级首席专家，团队扩到百余人。然后他走了。欧拉万象做家庭机器人。轮式底盘加双臂，明确不做双足人形——他的判断是家庭里双足除跳舞外暂时没意义，安全、能耗、噪音、可靠性问题3到5年内难解决。第一版用二指夹爪，并行设计三指。不做灵巧手，不做触觉，认为这两件事应该交给供应商，路线还没收敛。他最核心的一句话是：就算没有AGI，也能做一台大家喜欢的机器人。这和行业里大部分公司的叙事不太一样。很多人讲家庭机器人，底层假设是AGI到了就能用。周顺波的假设反过来：用现有架构和数据闭环，先把产品做出来，让用户用起来，再靠真实家庭数据迭代模型。数据策略是「dataisfirstprinciple」。采集收敛到人，不收敛到某一代机器人——人的双手数据可以迁移给单臂或双臂。以human-centric数据为主，humandata+syntheticdata很可能是终极解法。用户教机器人一个新技能，采集十几到几十条数据，大约一小时工作量，后训练能推到90%到95%成功率。几个比较硬的判断：他说「大语言模型长不出这种公司」。家庭机器人不是一个技术，而是一个产品，需要天才的产品定义才能把事情推下去。评价PhysicalIntelligence的π0.5：「刷榜的时候从来没赢过，真机部署的时候从来没输过。」他认为是「真机之王」。关于工程和算法的关系：「工程能力有可能比算法更重要。即使是模型这种看起来很高大上的东西，背后全部都是工程问题和资源问题。」关于家庭场景的预期管理：「家庭具身就像从天上望下去的一片汪洋大海。当你慢慢往下降，真的去落地时，最后很可能会发现，它其实是一个又一个的水洼。」团队52人，除1个HR和1个行政外全是研发。第一批样机计划年底进入早期用户家中。体验官招募收到1000多份长问卷，筛出约200名最相关用户。原定明年千台销量目标，他近期说需要更谨慎地考虑。下限是拓竹，上限是苹果。完整对话详见42号电波公众号。欧拉万象家庭机器人具身智能

【“千问之父”林俊旸再创业，腾讯、红杉集体押注】8月12日，前阿里巴巴通义千问大模型技术负责人林俊旸在社交媒体上官宣了自己的新动向。其在上海创办了一家名为PragmatikLabs（语用科技，简称p7k）的新公司，公司专注于跨越数字世界与物理世界的下一代智能体（Agent）研究，已完成首轮融资。林俊旸透露，本轮融资由高榕创投和红杉中国联合领投，腾讯及上海未来产业基金参与投资。此前，TheInformation援引两名知情人士报道称，高榕创投与红杉中国分别投资1亿美元，腾讯投资2000万美元，本轮融资合计2.2亿美元，投后估值约20亿美元。目前，仍有其他投资者在与公司接触。天眼查信息显示，语用（上海）科技有限公司成立于2026年5月13日，法定代表人为林俊旸，注册资本125万元。从“千问之父”到创业者资料显示，林俊旸1993年出生，本科就读于国际关系学院英语系，随后进入北京大学外国语学院攻读计算语言学方向硕士；2019年，他以应届生身份加入阿里达摩院智能计算实验室。2021年阿里启动通义千问项目后，林俊旸成为核心架构成员，主导模型效率优化与架构设计。2022年底，阿里将达摩院AI团队并入阿里云成立通义实验室，林俊旸升任通义千问技术负责人。此后三年，他带领团队将Qwen打造为全球最具影响力的开源大模型之一。2024年，Qwen系列全面开源，覆盖从7B到72B等多个参数规模；2025年推出旗舰模型Qwen3-Max，在多项国际评测中超越GPT-5和ClaudeOpus4，跻身全球前三。截至2026年初，Qwen系列全球下载量突破10亿次，生态衍生模型超20万个。林俊旸本人也在2025年5月，晋升为阿里史上最年轻的P10级技术专家。在阿里期间，他被外界称为“千问之父”。然而，今年3月，林俊旸突然宣布离职。3月4日凌晨，他在X平台敲下一行字：“mesteppingdown.byemybelovedqwen.”这条推文迅速引发AI圈震动。离职的直接原因，是阿里对Qwen团队组织架构的一次重大调整。此前的3月2日，阿里将“通义千问”与“Qwen”两条产品线合并，统一品牌为“千问”。之后的3月16日，阿里正式宣布成立AlibabaTokenHub（ATH）事业群，与电商、云智能两大事业群平级。彼时，有接近阿里的人士向观察者网表示，林俊旸离职与架构调整“有点关系”，“他对调整不满意，再加上内部矛盾恶化才离开的，公司现在也不允许‘造神’。”至于创业新公司的方向，林俊旸表示将围绕四大领域展开：数字Agent（面向知识工作、业务运营和产业级工作流的通用智能体）、物理Agent（能够在现实世界中完成长程任务的具身智能系统）、研究到产品的转化机制，以及突破现有范式的先进探索。这一方向与他此前的公开表态一致。今年3月离职后，林俊旸曾发布长文谈及对AI下一阶段的预判。他认为，行业的核心问题正从“模型能否思考得足够久”转变为“模型能不能用一种撑得起有效行动的方式来思考”，模型训练的核心对象需要从模型本身扩展到“模型+环境”的整个系统。Pragmatik（语用）这个名字也体现了他的技术理念。林俊旸解释，他最初因朋友推荐接触语言学，后转向计算语言学。这个名字既指回到事情发生的地方，也意味着实用主义，“我相信AGI应该以此为目标。”资本为何买单？一家成立仅三个月、尚无产品、更无营收的公司，为何首轮即获20亿美元估值，更得到高榕创投、红杉中国、腾讯等资本大佬的青睐？背后首先或是AI领域顶级人才的极度稀缺。在中国大模型赛道，Kimi创始人杨植麟、MiniMax创始人闫俊杰等人已各自占据一席之地。林俊旸是少数同时掌握大模型从零到一研发、开源生态建设和商业化落地经验的技术领袖。资本押注的，正是他将Qwen的成功经验复制到Agent时代的可能性。此前，有一位前阿里P9高管曾透露，林俊旸刚被爆出将创业时，就已有至少20家投资机构接触他，验证了他的市场价值。其次，Agent赛道正处于爆发前夜，资本需要抢占有利位置。大象研究院预测，2026年全球AIAgent相关经济规模将冲破5000亿美元关口；细分赛道中，2026年全球AIAgent核心市场规模预计达187亿美元，同比增速高达215%。MiniMax创始人闫俊杰的路径可供参考，他曾是百度实习生，2026年1月9日，带领MiniMax成功登陆港交所，从成立到上市仅用4年时间，刷新AI创业公司最快上市纪录。值得注意的是，虽然此次腾讯投资金额不及高榕和红杉，但其战略意义不容忽视。腾讯在AI领域布局广泛，拥有微信、QQ等超级应用场景，以及腾讯云等基础设施能力。对PragmatikLabs而言，腾讯不仅是资金方，更可能是未来的重要客户和生态合作伙伴。与此同时，PragmatikLabs的股东名单中，还出现了上海未来产业基金这一国资背景投资方，意味着林俊旸的创业被纳入了上海建设全球AI高地的战略布局。上海近年来在人工智能领域持续发力，从算力基础设施到产业基金，再到人才引进、应用场景开放，政策支持力度不断加大。国资背景基金的入场，既是对项目本身的认可，也将为公司后续获取地方资源、对接产业场景提供了便利。不过，Agent的落地仍面临技术、工程与商业的多重挑战。PragmatikLabs能否将愿景转化为可持续的商业壁垒，将是对林俊旸从“技术大拿”向“商业领袖”跨越的真正大考。

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