大公司 · 1158

为什么资本追逐 AI Native，不再理睬互联网老登

资本不奖励守旧，不是因为守旧的人有错。是守旧的部分已经明码标价，没有信息差，也就没有超额收益。2026 年上半年，全球风险投资 5100 亿美元，一个半年超过了 2025 全年的 4400 亿。七成以上进了 AI，OpenAI 和 Anthropic 两家拿走 2170 亿，占 43%。钱多到这个份上，你会以为人人都能分一点。事实是分配比总量更极端，而且第一道筛子不筛行业，筛人。被筛掉的那一类，现在有个不太客气的叫法：互联网老登。先说死一件事：本文里的「老登」跟年龄没关系。它指的是一套在移动互联网周期里成型、被反复验证、给持有人带来过巨大回报的方法论。持有它的人可能四十五岁，也可能三十二岁。被重新定价的是这套方法论，不是出生年份。把这两件事搞混，是老登最常犯、也最舒服的一个错——因为如果问题是别人年龄歧视，你就一个字都不用改。01什么叫 AI Native这个词已经被用烂了。会用 ChatGPT 不叫 AI native，公司名里带个 AI 也不叫，二十几岁更不叫。真正把人分开的是三条。第一条，出发点是模型，不是需求。老登做产品的顺序是：看用户要什么，写成需求，找技术实现。AI native 的顺序反过来：先摸清模型今天能干到哪一步、明天可能到哪一步，然后从这个能力边界往外长产品。前者把模型当工具，后者把模型当地基。这两种人做出来的东西，第一版看不出差别，到第三版差出一个物种。第二条，组织的默认单位不是人。互联网时代的分工，是把一件事拆给十个人。AI native 公司的分工，是把十件事收给一个人加一堆 agent。国内一家应用层公司的 CEO 说过，团队不到十个人，但有大量 AI 在夜里干活，员工每天早上第一件事是检查 AI 前一晚交的活。Cursor 那边更极端，公开报道里提到公司没有产品经理，工程师自己写代码、自己跟用户聊、自己参与招人。第三条，信息是一手的。AI native 的输入来源是论文、模型卡、GitHub 的 issue、X 上的原始讨论、自己跑的 eval。老登的输入来源是行业峰会、闭门会、券商报告、公众号解读，以及找人喝咖啡。这一条最不起眼，杀伤力最大，后面单独说。三条都满足，二十五岁是 AI native，四十五岁也是。三条都不满足，二十五岁照样是老登。AI native 是个状态，不是个年龄段。麻烦在于，这个状态的入场券是作品，不是履历。02两张名单把这一轮的结果摊在桌面上，是两张名单。第一张全是 AI native 的公司。它们的估值不是在涨，是在换量级。名单一 · 上游OpenAI　2026 年 Q1 单轮融资 1220 亿美元，投后 8520 亿美元，史上最大一笔私募融资。Anthropic　Q2 单轮 650 亿美元，投后 9650 亿美元，约占该季度全球风投总额的一半；5 月的收入运行率已到约 470 亿美元。DeepSeek　2026 年 5 月首轮融资约 700 亿元人民币。同年 4 月，梁文锋将直接持股由 1% 提至 34%，通过关联主体合计控制约 84.29% 股权。月之暗面（Kimi）　2025 年 12 月估值 43 亿美元；2026 年 1‒2 月连做三轮至 180 亿；5 月 D 轮约 20 亿美元、投后破 200 亿；7 月一轮超 35 亿美元、投后 350 亿；Pre-IPO 目标投前 500 亿。ARR 3 月破 1 亿、5 月破 2 亿、6 月站稳 3 亿美元，API 占七成以上。智谱 · MiniMax　2026 年初先后登陆港股，市值均破千亿元人民币，国内首批上市的大模型公司。第二张...

3天前Wendy#AI #DeepSeek

Meta留不住中科大学霸：硅谷大模型，华人开始自己组局

砸下1亿美元、四年期天价「聘约」，换来14个月后的离开——扎克伯格从OpenAI抢来的人才，从Meta离职。2025年夏天，扎克伯格亲自拍板，用一份据传总值高达1亿美元、覆盖四年的薪酬方案，从OpenAI手中硬生生撬走了多模态研究负责人余家辉（Jiahui Yu）。硅谷为之侧目，业内直呼“天价抢人”。然而，仅仅14个月后——2026年8月14日，这位曾被Meta寄予厚望的明星研究员宣布离职，投身创业。一年前那场轰动业界的挖角，最终换来的停留时间，比一场NBA赛季还短。就在离职前八天，他带队打造的多模态模型Muse Spark刚刚更新到1.2版本。从组建团队到连续推出Muse Spark、Voice Mode、Muse Image和Muse Video四条产品线，余家辉在Meta的一年，几乎贯穿了这支新团队从搭建到密集交付的全过程。Muse Image在Arena文生图三项测试中拿下第二名，力压谷歌Nano Banana，仅次于OpenAI GPT Image 2；Muse Video在文生视频排行榜上排名第三。对Meta来说，这无疑是一份亮眼的成绩单。但对余家辉来说，这只是一段插曲。他在离职声明中说，自己“越来越被一个对人类未来至关重要却仍未被充分探索的问题所吸引”。新公司的细节尚未披露，但他已决意离开。从少年班到硅谷顶流余家辉的履历，放在任何一家AI大厂都是“顶配”级别。1995年出生于浙江慈溪，2012年，还在读高二的他就被中科大少年班学院提前录取。本科期间拿下全国并行应用挑战赛冠军等多项赛事名次。2016年毕业后，他前往伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）攻读计算机科学博士，师从计算机视觉领域泰斗黄煦涛——这位学者培养出了云从科技创始人周曦、文远知行创始人韩旭等多位AI领域知名人物。博士毕业后，余家辉的职业生涯步步攀升。他先后在Google Brain和Google DeepMind担任高级研究科学家及经理，参与过Gemini多模态项目的视觉模块研发。2023年10月加入OpenAI，担任感知（Perception）团队负责人，主导GPT-4o及o系列推理模型的研发。2025年6月，扎克伯格亲自下场，将余家辉与赵晟佳、毕树超、任泓宇等原OpenAI研究员一同挖入Meta新组建的超级智能团队。据外媒Wired透露，Meta开出的薪酬包高达1亿美元——尽管Meta CTO Andrew Bosworth后来澄清，这并非一次性签约奖金，而是包含股票、奖金与绩效条件的四年期总酬劳方案。但即便如此，这也是AI领域屈指可数的天价聘约。（图源：一亩三分地）换算下来，即便余家辉只干了14个月，按四年均摊，Meta也为这段短暂合作支付了超过2500万美元的预期成本——而实际沉没成本更高，毕竟团队组建和项目启动期的投入无法按比例折算。资本市场的狂热，助推硅谷人才大出走余家辉的离职绝非孤例。事实上，2026年的硅谷正在经历一场前所未有的AI人才“大出走”。研究平台alphaXiv的数据显示，仅Meta一家，就已流失超过200名知名研究人员，另有929名研究人员处于“曾在Meta工作但已离职”的状态。去年10月，Meta大手笔裁减了600多名AI业务的研究人员。今年6月，随着Llama 4市场表现平淡，加上公司推行更严苛的绩效考核，预计将有15%至20%的员工被评為“低于预期”，多位资深研究员已转投竞争对手。科技作者Gergely Orosz指出，Meta内部的组织重组与效率调整导致工程师产生不安感，许多资深专家开始对外部机会保持开放态度。谷歌的情况同样不容乐...

4天前BitpushNews#AI #余家辉 #原创 #硅谷

Jeff Dean 离职前最后一次对话：我低估了AI，也看清了创业者的唯一生路

来源 | InfoQ编译 | 宇琪 策划 | Tina一年前，Google 首席科学家 Jeff Dean 在 AI Ascent 2025 峰会上预测：到 2026 年，可能出现能够全天候工作、能力接近初级软件工程师的 AI 系统。一年后，也就是 6 天前，他在一期 YC 访谈中承认，自己低估了 AI 的进展速度。模型处理复杂任务的能力，增长得远比他当时预想的更快。那么，在 Jeff Dean 看来，AI 接下来还会以多快的速度向前推进？创业公司又该如何在通用模型不断扩张能力边界的时代生存下来？今天凌晨，这期访谈又有了不同的分量。Jeff Dean 宣布，明天将是自己在 Google 的最后一天。效力 Google 27 年后，这位被誉为硅谷“程序员中的程序员”、深度参与 Google 系统架构和 AI 技术建设的传奇工程师，将与长期合作伙伴 Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals 和 Quoc Le 共同创立 Discovery Loop，一家聚焦机器学习、科学和工程前沿研究的公益性公司。Google 将作为创始投资方和云计算合作伙伴继续与他们合作。据 WIRED 披露，这个创业想法其实只是几周前才浮出水面。为了挽留这支核心团队，Alphabet CEO Sundar Pichai 还曾在多次会面中试图说服他们“别摘工牌”。但最终，几人还是决定离开大公司体系，去换取一家初创公司才有的乐趣、速度和自由。截图来自：https://x.com/JeffDean/status/2085035498222002595/photo/1Jeff Dean 在告别信中写道，自己见证了 Google 从一家只有 25 人的公司，成长为拥有 19 万多名员工的科技巨头。如今，Google 已有 13 款产品的用户规模超过 10 亿。从搜索、邮件、翻译和视频，到大规模计算、自动驾驶和 AI 系统，他参与建设的技术几乎贯穿了 Google 的整个发展历程。而促使他们离开的一个重要原因，也恰恰是大公司难以摆脱的惯性。正如 Oriol Vinyals 所说，在大型组织内部，要推动任何激进变化，都必须先克服层层阻力；他们想做点不一样的东西。颇有意思的是，迄今为止，这家新公司甚至还没来得及招人、租办公室，至于谁来当 CEO，团队内部短暂停顿后，大家把目光投向了 Jeff Dean——“我想应该是我吧。”他说。因此，这期发布于 Jeff Dean 离职前夕的访谈，也像是他站在职业生涯转折点上，对 AI 下一阶段的一次集中判断。节目中，他与 YC 合伙人 Diana Hu 讨论了 AI 从“模型为中心”转向“上下文工程”的范式变化、推理硬件正在出现的巨大机会，以及创业者如何在通用模型越来越强、越来越多应用可能被模型直接吞并的时代，找到真正值得坚守的生存空间。本文基于该访谈视频整理，经 InfoQ 编辑。太长不看版Q：去年你说到 2026 年会出现能力接近初级工程师的 AI。一年过去了，这个预测打脸了吗？A：相当准确，但我低估了一件事：模型处理越来越复杂任务的能力，增长速度比我预想的快得多。而且这种能力正在溢出到编码之外的领域，基于 Agent 的系统开始真正崭露头角。Q：对 2027 年的大胆预测是什么？A：深度学习系统将实现全自动的问题分解和自动化实验循环：把问题拆成子问题，自动跑实验，整合结果，得到一个改进后的系统。而且这不只适用于机器学习，任何有可衡量目标的科学和工程领域都能用上。Q：2001 年 Google 把搜索索引装进内存，...

8天前burnking#AI #Jeff Dean #谷歌

比尔·阿克曼旗下 Pershing Square 筹备新创投基金，押注 Pre-IPO 高成长 AI 公司

比推消息， 随着人工智能、生物科技等领域涌现大量高增长初创企业，面向普通投资者的私募股权和 Pre-IPO 投资工具快速增加，亿万富豪投资者比尔·阿克曼（Bill Ackman）旗下投资机构 Pershing Square 正在筹备推出一只新基金，为投资者提供参与未上市高成长公司的机会。目前 Pershing Square 已启动设立“Pershing Square Ventures”的相关流程。该基金将采用“永久资本”模式，可长期持有投资标的，并在被投企业上市后继续持有股份。阿克曼与 Pershing Square 首席投资官 Ryan Israel 在致股东信中表示，新基金旨在捕捉Pre- IPO企业的投资机会，并扩大公司在公开市场之外的投资范围。目前，Pershing Square 尚未披露该基金的目标规模、投资策略细节以及具体募资时间表。

9天前

办公Agent的夏天：大厂们正举起刀，砍向曾经的自己

作者：动察 Beating原标题：中国互联网的二十年，和办公 Agent 的这个夏天杭州有两栋写字楼隔街相望。一栋楼顶在 2026 年春节前新立起一尊红金色的孙悟空，挨着钉钉那道闪电标志。另一栋楼顶，是飞书的标志。孙悟空立起来那天，照片很快在社交媒体上传开，不少人笑称，这是最朴实的商战，钉钉的意思，大概是要比飞书高一头。这两家已经打了十年。从谁家的消息能看见已读，打到文档、表格和客户名单，最后一路打到了屋顶上。不过楼顶那只猴子的两只手空着，没有挥棒。它要拿出来的东西，在一个多月后的发布会上。3 月 17 日，杭州西溪。钉钉创始人无招站上发布会的台。2015 年他造出钉钉，2021 年离开，2025 年又被请了回来。这一天，他要发布一套新的 AI 助手，名字就叫悟空，标志用的正是楼顶那只猴子。阿里 CEO 吴泳铭坐在台下。无招说，要把钉钉打碎，用 AI 重新炼一遍。从前是人使用钉钉，往后是 AI 使用钉钉。讲到标志时，他把猴子头上的金箍摘了，说因为它已经是斗战胜佛。台下鼓掌。大闹天宫的那只猴子，没有走到灵山。他被压在五行山下五百年，出来时头上多了一个箍，一路被咒念得满地打滚，脾气一点一点被收拾干净。真正走到灵山的，已经是另一只猴子，不再想着自己当王。斗战胜佛，是齐天大圣走完那条路之后得到的新名字。想走到那里，先得把当初那只猴子办掉。这个故事讲悟空，也是在讲钉钉。这场发布会表面上发布的是一款 AI 产品，真正要动的却是钉钉自己。钉钉把一千多项底层能力改写成 AI 可以直接调用的指令。从前员工得在屏幕上一层层点开审批、日程和业务系统，悟空可以绕过这一层，直接读数据、调工具，再把事情接着往下做。无招要交出去的不只是一个入口，还有这家公司十年长出来的内脏。不过短短八十六天以后，6 月 11 日，他离开了钉钉。这件事有点戏剧化，不过放回中国互联网过去二十年，却算不上新鲜。那些真正活过一轮又一轮周期的公司，几乎都干过同一件事，那就是在旧业务还赚钱、旧产品还站在最高处的时候，亲手把下一把刀递给自己人。中国互联网这二十年，没有谁靠守着原来那个自己活到今天。想活下去，先得杀死曾经的自己。杀死那个顶点上的自己这套手艺，互联网大厂们练了很久。2010 年 10 月，深圳。张小龙给马化腾写了一封信，说 QQ 属于电脑，腾讯需要一款生在手机上的通信工具。腾讯没有直接把这件事交给 QQ 团队去做，内部三个组同时开工，QQ、QQ 通讯录、QQ 邮箱各做一款，谁先做出来算谁的。那一年，QQ 正在最高处。2011 年 1 月 21 日，广州。做 QQ 邮箱的那个团队上线了微信 1.0。腾讯先动了这一刀。两年以后，杭州也发生了差不多的事。2013 年，马云说，阿里无线团队的职责就是灭了淘宝。那一年，淘宝正站在舞台中央。两年以后，手机淘宝成了双 11 的主战场。淘宝两个字保留下来，但人们买东西的那块屏幕已经换了，很少再有人坐在电脑前打开淘宝网页版。再过五年，轮到北京。2018 年 8 月，知春路。中航大厦摘下「今日头条」四个大字，换上「字节跳动」。今日头条还能打开，还在更新，还有用户和广告。那一年，今日头条依然是国民应用。只是抖音已经超过了它。三个月后，陈林出任今日头条 CEO，张一鸣的官方称谓也从「今日头条创始人兼 CEO」，改成「字节跳动创始人兼 CEO」。三回都一样。要动刀的东西正在赚钱，正在万众瞩目，看起来正是全公司最不该碰的地方。可等它自己老下去，公司也就跟着一起老了。所以得趁它还硬朗的时候动手，把下一把刀交给自己人，让新的从里面长出来，再把旧的一点一点吃掉。败者之师但钉钉当...

10天前burnking#agent

硅谷新黑帮成形：AI巨头正在批量制造创始人

作者：David，深潮 TechFlow原标题：硅谷新黑帮：OpenAI 和 Anthropic 正在批量制造创始人硅谷已经很久没有集体使用「黑帮」（Mafia）这个词了。上一次还是二十多年前。2002 年，eBay 花 15 亿美元买下 PayPal，一批亲历过公司从 0 到 1 的年轻人一夜财富自由，然后四散而去。后来的故事人尽皆知，马斯克做了特斯拉和 SpaceX，彼得蒂尔做了 Palantir，霍夫曼做了 LinkedIn，陈士骏和卡里姆做了 YouTube...硅谷管他们叫 PayPal 黑帮。黑帮并非贬义，是一种认证，认证你来自那个赢家，并且有能力再造一个赢家。这个词沉寂了很久。它需要的条件太苛刻，一家足够赢的公司，一次集中的财富分配，一群见过世面又还没被磨平的人。Google 没有催生黑帮，Meta 也没有。直到最近，它开始被频繁地用在另一批人身上。从 OpenAI 和 Anthropic 出走的人。2026 年刚过去大半年，从这两家 AI 头部公司离开、转身创办新公司的人，已经多到可以列出一份长长的名单：前 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 创办了 Core Automation，前 Anthropic 研究员 Behnam Neyshabur 等人组建了 Mirendil，刚离开的研究员里，有人去做可验证的数学，有人去做真正属于个人的 AI，还有人想从硬件层面重造个人电脑...这条路之前已经被走通过一次。Anthropic 自己就是五年前从 OpenAI 出走的人创办的，如今估值 3800 亿美元，成了老东家最头疼的对手。现在名单还在变长。这些出走的人都在用各自的专长，去修剪 AI 这棵大树的枝叶。当黑帮开始在大模型外圈地先看一个问题。为什么 2026 年从 OpenAI 和 Anthropic 出走的这批人，几乎没人再去造大模型？答案很现实，因为主干上已经没位置了。训练一个前沿模型动辄几十亿美元，OpenAI、Anthropic、Google 自己就在贴身肉搏，创业公司正面进场等于送死。但模型越强，它周围的空地反而越大。今天的模型已经足够聪明，聪明到行业的瓶颈不再是「它会不会」。这批出走的人，聚拢在一起看，你会发现他们其实在围绕“干活”做文章，并且在用自己的专长去补大模型触角尚未延伸到的地方。比如，AI 到底能不能落到干活层面？活干起来了，信不信得过又成了问题。信得过了，管不管得住还是问题。这几层麻烦，大公司顾不上，有些也不适合由它们自己回答。2026 年这份名单上的公司，几乎都长在这几块空地上。最激进的一块空地，是让 AI 自己研究 AI。前 OpenAI 研究副总裁 Jerry Tworek 和几位同僚创办了 Core Automation，做自动化研究实验室，让模型自己去读论文、提假设、跑实验。它背后的判断相当冷酷，AI 进步的瓶颈已经不是算法，是做研究的人手。而前 Anthropic 研究员 Behnam Neyshabur 等人组建的 Mirendil，刚拿了 2 亿美元，做的是同一个逻辑的另一个延伸，自我加速系统，让模型参与改进模型本身。人的角色，从研究的主体退成了监工。活干起来了，新的麻烦跟着来了，那就是怎么确认它干得对。于是，另一块空地聚焦于 AI 可信。在大多数领域里，验证一个 AI 给出的答案比生成一个答案贵得多。Math Inc 盯上的就是这个最贵的环节，前 OpenAI 研究员 Jesse Han 出走创办了它，方向是把数学证明变成机器可以逐行验证的形式。数学是少数几个对错可以被彻底检...

12天前burnking#AI #Anthropic #OpenAI

连续减仓三年后，巴菲特突然出手！近200亿美元买了什么？

来源 | Odaily 星球日报作者｜Azuma原标题｜连续减仓三年股票后，巴菲特终于出手了几个月前敢笑“老头不如我”，现在才知道“你大爷还是你大爷”。核心观点：伯克希尔·哈撒韦在2026年第二季度结束连续14个季度的股票净卖出，转向近198亿美元的净买入，并以百亿级私募投资谷歌母公司Alphabet，标志其在新任CEO阿贝尔领导下调整投资策略，从长期观望转向主动布局。北京时间 8 月 9 日美股盘后，伯克希尔·哈撒韦公布了 2026 年第二季度财报。财报数据显示，伯克希尔 2026 年第二季度总营收达 1018.08 亿美元，同比增长约 10%，归属股东的净利润为 256.67 亿美元，较去年同期实现翻倍（增长约 107%），营业利润与净利润双双大幅超越市场预期。但财报中更具信号意义的点在于，伯克希尔·哈撒韦终于结束了持续超三年（14 个季度）的股票净卖出，转向了净买入。手握4000亿美元现金，伯克希尔终于动手了财报数据显示，第二季度伯克希尔·哈撒韦买入股票约 234.7 亿美元，卖出仅 36.9 亿美元，净买入接近 198 亿美元，终结了自 2023 年以来的长期净卖出状态。更值得投资者关注的是资金去向。财报披露，伯克希尔·哈撒韦上季度最大的一笔出手为，通过私募形式对 Alphabet（谷歌母公司）追加了约 100 亿美元投资。这也使得谷歌正式跻身伯克希尔·哈撒韦市值前五大重仓股行列 —— 与美国运通、苹果、美国银行、可口可乐并列。截至 6 月末，这五大持仓合计占股票投资组合的 66%，仓位集中度依然极高。虽然巴菲特本人长期对科技股都抱以偏谨慎的态度，但巴菲特此前在首次建仓谷歌时曾透露，对谷歌的投资是他与格雷格·阿贝尔（伯克希尔·哈撒韦现任 CEO，今年 1 月 1 日已正式接任巴菲特）商议后共同做出的决策。巴菲特还曾坦言，早年错过谷歌是“历史性失误”，此次补票基于价值投资逻辑，看重的是其搜索垄断的壁垒和稳定的现金流 。而本次的百亿级增持则是在新任 CEO 阿贝尔统帅下所做出的投资决策，这或许表明，在巴菲特退居幕后、阿贝尔掌权的新格局下，伯克希尔·哈撒韦对科技前沿的容忍度和参与度正在提升。除了重新在市场上开始净买入之外，第二季度伯克希尔·哈撒韦还进行了两年以来的首次股票回购。财报披露，上季度伯克希尔·哈撒韦合计斥资约 45.27 亿美元回购，创下 2021 年以来单季新高；7 月再度追加超 33 亿美元进行回购。今年 3 月，伯克希尔·哈撒韦曾官宣了重启股票回购计划，阿贝尔当时曾表示，回购是因为管理层认为自家股票的“内在价值”高于其市场价格。随着投资及回购节奏的转向，伯克希尔·哈撒韦长期积累的现金储备也开始出现变化。过去几年，该公司最大的标签之一就是“现金机器”。由于缺少符合巴菲特投资标准的大型机会，公司现金及短期美债规模持续攀升，并在今年一季度末达到接近 4000 亿美元的历史高位。但随着股票增持、股票回购以及产业并购（主要用于收购石油化工企业 OxyChem 以及住宅开发商 Taylor Morrison）相继展开，伯克希尔·哈撒韦的现金储备开始进入下降通道。截至 6 月 30 日，伯克希尔持有的现金及现金等价物约 351 亿美元，短期美国国债规模约 3249 亿美元，合计约 3647 亿美元，较一季度末的 3973.8 亿美元明显下降。曾被嘲讽“跟不上时代”，其实是在“时代激湍的岸边”静静注视时间拨回 2023 年至 2026 年初。过去几年间，AI 的技术浪潮彻底引爆了全球资本市场，以英伟达、SK 海力士、三星、美光为代表的芯片及半导...

12天前22#伯克希尔·哈撒韦 #巴菲特 #投资

辛顿、李飞飞、吴恩达首次同台：矛头一起对准AI大公司

来源：第一电动网作者： 第一电动编辑部北京时间8月6日凌晨（拉斯维加斯当地时间8月5日上午），杰弗里·辛顿、李飞飞与吴恩达首次同台。这场名为“智能的建筑师：一次历史性汇聚”的圆桌，是本届Ai4大会最受关注的场次。因为辛顿和吴恩达在“AI会不会毁灭人类”上立场几乎完全对立，所以会前大家都在期待现场交锋。事实上三人在监管、失业和中国开放权重模型上都各执一词。辛顿在台上直接说“我们并不总是意见一致”，李飞飞立刻补了一句“但我们还是朋友”。但这三个立场相去甚远的人，把矛头对准了同一个方向：AI大公司。一个被视为末日论代表的人，一个人本主义AI的旗手，一个长期反对生存风险叙事的开源派，在这件事上，他们观点完全一致。截至发稿，主办方尚未公开本场圆桌的录像或完整实录。第一电动根据与会者的即时记录、会后总结及现场媒体报道，整理了三人的核心观点。▍李飞飞：生产力提升不等于繁荣共享李飞飞现任空间智能公司World Labs首席执行官，她主导的ImageNet数据集及其2012年竞赛，被普遍视为这一轮深度学习浪潮的起点。她同时是斯坦福以人为本AI研究院的联合创始人。她在圆桌上批评了当下围绕AI的“不理性、不科学”的言论。在她列出的三个来源里，除了批评者和许多记 者，还有那些有经济动机把竞争对手挡在门外的大AI公司。“让我们把科学、而不是科幻，带回AI辩论。”她同时批评，乌托邦式的说法同样无益，“如果使用方式不当，它也会带来伤害”。在这场圆桌上，李飞飞被引用最多的一句话是，生产力的提升并不会自动转化为共享的繁荣。效率提升是一回事，好处流向谁是另一回事。在就业问题上，她认为AI会提高某些工作环节的效率，而不是一整份工作的消失或保留，毕竟“没有哪份工作是单一任务”。但对那些确实被取代的岗位，她认为需要“软着陆”。多位与会者同时描述，李飞飞是三人中对AI快速加速及其社会影响最为谨慎的一位，并获得了全场掌声。李飞飞还表示：把AI发展说成开源与闭源的路线之争，是一场伪辩论。她打了两个比方。一是核物理，基础研究公开进行，但最敏感的下游应用比如铀浓缩始终严格管控，AI大概率也会落在类似的光谱上，而不是收敛成单一模式。二是上世纪九十年代的人类基因组计划：当时一家私营公司和一个公共资金支持的高校联合体在抢先完成测序，如果私营一方彻底胜出并申请专利，这项技术可能就被挡在了更广泛的科研和制药界之外。但实际是两方成果由克林顿政府联合宣布，形成的公共数据集成了此后多年药物研发的基础。她以此强调政府支持AI研究、并让基础性突破被广泛应用的重要性。“这场辩论，尤其是在「我们只能容下一种」这个笼统层面上，是个伪辩论。”李飞飞点名记 者有责任跳出这个框架，去讨论何时、何地、以何种方式使用不同程度的开放或封闭。被问到未来五六年世界可能醒来看到什么样的AI头条，她的答案是：以AI为工具，世界宣布消灭文盲。▍辛顿：要监管，但不要这样的监管辛顿因神经网络研究获得2024年诺贝尔物理学奖，2023年从谷歌离职后持续就AI风险发声，曾公开估计AI发展导致人类灭绝的概率在10%至20%之间。尽管科技领袖普遍认为监管会扼杀创新，但辛顿认为监管对于引导AI安全发展至关重要。“你不能把人工智能的监管权，交给像埃隆·马斯克和马克·扎克伯格这样的人”，这句话赢得了当天上午最热烈的掌声。他要的不是更少的规则，而是规则不要由最有动机把它写歪的人来写。在就业问题上，辛顿的判断偏悲观。他指出AI在某些方面已经超越人类，并预测呼叫中心接线员、律师助理这类工作将日益面临失业风险。“一旦人工智能能够胜任常规的脑力劳动，任何涉及常规脑力劳动的...

14天前Wendy#AI #吴恩达 #大模型 #李飞飞 #辛顿

N字型行情两波四个点，科技股怎么踩准买卖节奏？

作者：潮向研究原标题：科技股投资方法论：N 字型，两波行情四个点位最近，国投证券策略团队最近发了一篇长报告，叫《科技产业投资方法论》，试图回答一个所有科技投资者都会问的问题：科技股到底怎么买、怎么卖。长江电力这种公司，未来十年每年赚多少钱，分析师算得出来，把未来现金流折现回来，就是股价。科技股算不了这个账。因为科技的演进是跳跃式的，一个催化事件就能把整个行业的逻辑翻一遍。2019 年，市场认为通用人工智能还要 80 年；2022 年缩到 8 年；2023 年 ChatGPT 出来，时间表又被改写。A 股的数据更直接：上一年涨幅翻倍的科技股，下一年平均跌 40%。能连续五年维持 30%以上增速的科技股，只有 5%。结论就是，科技股赚的是波段的钱，躺平拿不到。N 字型：两波行情，四个点这个科技股投资方法论核心框架可以压缩成一张图：N 字型。把一轮科技行情画成一个 N 字，有四个关键位置：A、B、C、D。A→B 是第一波，从 0 到 1。这一波赚的是叙事的钱。公司没有业绩，甚至产品都还没出来，但故事足够性感。估值方法很粗暴：把整个产业的产值空间拍出来，按环节分配市值天花板，市值/产值比大约在 3 到 3.5 倍封顶。现在处于 A→B 阶段的方向：具身智能、低空经济、商业航天、AI 应用。B→C 是回调期。第一波炒完了，故事讲完了，股价往下掉。大部分科技股死在这里，再也没有第二波。C→D 是第二波，从 1 到 100。这一波赚的是盈利的钱。公司开始出业绩，渗透率快速爬升，股价重新往上走，但市盈率反而在下降，因为利润增速比股价涨得还快。已经走过 C→D 的例子：光模块、PCB、AI 算力芯片、数据中心。C 点最重要的C 点，是机构投资者真正的胜负手。C 点的特征：股价已经从 B 点跌了一段，市场情绪很差，看不清天花板，大部分人仓位很轻。但恰恰在这个位置，业绩开始出现，订单开始落地，产业基本面真正爆发。怎么判断 C 点到了？三个要素，缺一个都不行：巨头资本开支。有没有大公司在往这个方向砸钱。资本开支对产业的意义，相当于信贷对经济的意义，没有资金来源，产业起不来。AI 产业的节奏就是照着这条线走的：2023 至 2024 年海外云厂商开资本开支，买海外链（中际旭创启动）；2024 年下半年字节开资本开支，买国产算力（寒武纪启动）。爆款产品。有没有一个产品把渗透率撕开口子。iPhone 4、AirPods、Model 3、ChatGPT、DeepSeek，每一个爆款都标志着一轮 C→D 的起点。产业链落地。有公司接到订单了吗？巨头资本开支和爆款形成闭环之后，产业链上的公司开始出收入，正循环就跑起来了。报告用了一句话总结：只要三要素齐了，就应该快速介入，这是做一轮超级行情最关键的动作。怎么判断 D 点（什么时候该卖）？这部分报告引入了“M 顶”框架，M 是两个顶，第一个顶是交易顶（情绪见顶），第二个顶是基本面顶。基本面顶的三个观察信号：宏观有没有衰退、供给端有没有出现价格战、需求端资本开支有没有开始下调。如果三个里面出现两个以上，这轮产业行情基本结束。如果龙头因宏观或外部因素下跌，有产业趋势的方向反而是最好的买点。比如 2010 年纳指下跌，苹果是买点；2020 年疫情下跌，特斯拉是买点；贸易战也为 AI 科技方向提供了买点。英伟达的卖点主要看两个条件：一是美国经济是否硬着陆，若硬着陆则卖出，因为五大云厂商的现金流与消费高度绑定，现金流来源出问题，整套逻辑就失灵了；二是竞争格局是否恶化，若格局恶化也应卖出。美股映射方面， 历史上是重要的投资方法论。90 年代到 2...

17天前burnking#GPT

AI板块血流成河，知名投资人Gavin Baker为何逆势看多AI？

摘要：Gavin Baker表示，7月AI股票下跌40%-60%与实际基本面严重背离——他在硅谷实地调研后，未发现任何负面可量化指标，GPU租金价格反而上涨50%-60%。他认为唯一真实的风险是信用市场收紧，但若超大规模云厂商运营现金流如期加速，债务融资需求将大幅缩减。而监管被其列为最大尾部风险。市场在恐慌，但硅谷的数据讲述着另一个故事。近日，知名科技投资人Gavin Baker在播客节目《Invest Like the Best》中复盘了2026年7月AI及半导体板块的剧烈抛售。Baker将这段时期描述为"把2022年压缩进了一个月"，并表示：在硅谷实地调研数周后，他找不到任何一个负面的可量化指标。抛售的导火索：一连串叙事，而非基本面Baker梳理了7月市场下跌的触发链条。首先是Meta宣布将出租部分算力，市场将其解读为"算力过剩、削减资本开支"的信号，股价随即下跌。但Baker认为这是误读——"Meta的资本开支计划根本没有任何变化，如果说有什么不同，他们变得更激进了。"随后Meta发布了表现强劲的Llama模型，进一步证明其并未踩刹车。紧接着，Kimi K3等开源模型发布，叠加Silicon Data Token Index出现结构性变化，市场担忧开源模型抢占份额会压缩AI基础设施需求。Baker对此明确反驳："生成一个token，无论是开源还是闭源，消耗的算力完全相同——同样的浮点运算、同样的内存、同样的功耗。开源抢份额，只是把利润从前沿模型层转移到了AI基础设施层，对算力需求没有任何负面影响。"然后是DUV光刻机的传闻，引发半导体设备板块大跌。Baker认为市场反应过度，但也不应完全忽视。唯一真实的风险：信用市场在所有触发因素中，Baker唯独对信用市场的变化表示认真对待。"真实利率上升，信用利差走阔，这些是不可否认的事实。"他指出，Meta上周发行的债券定价远不如预期，各大科技公司的CDS利差全面走阔。问题的核心在于：AI基础设施的大规模建设，究竟需要多少债务融资？Baker的判断是：如果超大规模云厂商的运营现金流如期加速，债务融资的需求将大幅缩减。他援引数据称，微软、Meta、亚马逊的运营现金流（非自由现金流）已从上季度的28%增速加速至32%，剔除欧盟罚款等一次性项目后，实际增速达到35%。"这在这个体量下是实质性的加速。"他进一步推算：若超大规模云厂商的算力按当前Blackwell价格而非更低的旧一代价格变现，运营现金流可能从目前共识预期的1.3万亿至1.4亿美元跃升至约2万亿美元，从而将约7000亿美元的信贷需求从市场上移除。"如果按当前价格重新定价，未来几年的建设可能完全依靠运营现金流自我融资。"GPU价格：涨幅50%-60%，与预期完全相反Baker分享了一个他认为最能说明问题的案例。一家知名初创公司7个月前以约每GPU每小时2美元的价格租用了一批Blackwell集群，续约时预计支付接近4美元——涨幅约50%-60%。"你本来会预期价格温和下降就已经是利好了，结果是垂直上涨。"他还提到，某家推理云公司在播客上公开表示，合同到期后计划支付100%更高的Blackwell价格。"这意味着所有超大规模云厂商都在低估自己的盈利能力。"Baker表示，他在硅谷的调研目标就是"尽可能努力地寻找负面数据点"，但除了关于Anthropic增...

17天前22#AI #英伟达