比推消息，中央网络安全和信息化委员会印发《促进网信企业高质量发展行动计划（2026-2030 年）》。 其中提到，加强网络法治建设。积极开展网信领域立法前瞻性研究。加快推进人工智能、反网络暴力、数字经济、网络平台、区块链等新兴领域立法。 推进修订《互联网信息服务管理办法》，完善互联网信息服务管理、“自媒体”管理、算法治理等法律制度。推进制定电信法、网络犯罪防治法、网络安全等级保护条例，完善《未成年人网络保护条例》《网络数据安全管理条例》配套规定。 规范涉网信企业行政检查，最大限度减少对网信企业正常生产经营活动的干扰。健全适应互联网发展治理新特点的监督管理执法措施，严厉打击网络违法违规行为。 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)
作者：硅谷Alan Walker 原标题：Anthropic的增长放缓了吗争议的源头。TickerTrends 制作的 Claude Code ARR 追踪图，最新数据为 2026 年 8 月 10 日当周，151.2 亿美元，占 Anthropic 总 ARR 的 21.9%。请注意：这是第三方机构的估算，不是 Anthropic 的官方披露。下面第一节会讲清楚这个区别有多重要。硅谷 Alan Walker 在香港约了顿晚饭，等人的功夫翻群，发现这张图已经被转了三十几次，配的话大同小异——「Anthropic 增长拉平 了，两万亿是泡沫」。Alan 把图存下来，放大看了一遍，然后又看了一遍。问题不在这张图。这张图做得很好，数据也大概率是认真做的。问题在于，几乎所有转发它的人，都在用它回答一个它根本回答不了的问题。01先搞清楚这张图是谁做的左上角有个 Claude 的图标，配色是 Claude 那个熟悉的橙色，一眼看过去很像官方出品。它不是。这张图的作者是 TickerTrends，右上角写着自己的名字。它是一家 第三方数据追踪机构，靠各种外部信号（应用数据、支付面板、招聘、渠道口径等等）去估算一家非上市公司的收入。图里那行小字写得很老实：「tracked allocation」——追踪出来的分配比例。说白了：Anthropic 从来没有公开披露过 Claude Code 单独的 ARR 数字，一次都没有。这条曲线上的每一个点，都是 外人估的。举个例子这就好比有人用「某餐厅门口每天排多长队」来估算它的营业额，然后画出一条漂亮的周度曲线。队伍长度和营业额确实相关，但中间隔着翻台率、客单价、外卖占比、包厢生意——你看到队伍短了三周，可能是那三周厨房在装修。更要命的是口径本身。ARR 的算法是「最近一段时间的收入 × 12」。企业软件的合同不是每天均匀落地的，是一批一批签的。一个季度末签下的大单，会让某一周的曲线跳一大截；下一个季度的大单还没签，曲线就横着走。周度 ARR 追踪对这种块状落地极不敏感——它会把「签约节奏」画成「需求变化」。一句话解读你手里拿的是一张外人估的、口径很钝的、非官方的周度图。用它下"泡沫"这么重的判断，等于用体温计量血压。02这张图自己就打了自己的脸接下来这一点，没见有人提过，但它是整件事里最有意思的地方。图上写着两个数：Claude Code 是 151.2 亿美元，占 Anthropic 总 ARR 的 21.9%。做个除法：算一下151.2 亿 ÷ 21.9% = 约 690 亿美元这是这张图自己隐含的、截至 8 月 10 日当周的 Anthropic 公司总 ARR。而 Bloomberg、Reuters、CNBC 在 8 月 17 日报道的官方口径数字是——7 月底 650 亿美元。看清楚了：这张被拿来论证"增长放缓"的图，它自己隐含的公司总量，比十天前的官方数字还高出 40 亿美元。再往后推十天到今天，如果趋势没断，700 亿以上 是合理的推算（这一句是推断，不是数据）。一句话解读转发的人只读了 151.2 这个数和柱子的高度，跳过了旁边那个 21.9%。而那个 21.9% 说的是：这家公司在大家喊"它慢下来了"的时候，又往上走了一截。同一张图上的两个数，只信对自己观点有利的那个，这不叫分析。03你在看下面那张图，钱在上面那张图里那张图有上下两块。上面是绝对金额（多少亿美元），下面是百分比变化（比四周前涨了百分之多少）。绝大多数人的推理是：在下面...
作者：Menlo Ventures编译：佳欢，ChainCatcher原标题：OpenRouter 背后早期投资人复盘投资始末今天，OpenRouter 宣布已与 Stripe 达成收购协议。距离 OpenRouter 于 2023 年正式推出，刚刚过去三年。OpenRouter 最初以“LLM 的统一接口”为定位上线，当时只支持 4 个模型：GPT-3.5、GPT-4、Together 的 GPT NeoXT 和 Cohere xlarge。公司成立之初基于两个核心判断：第一，AI 的使用规模最终会非常庞大，并渗透到各个领域；第二，市场上会出现大量不同模型，它们各有取舍，用户也会根据不同需求选择不同模型。事实证明，这两个判断都远远超出了当时的预期。自上线以来，OpenRouter 平台处理的 Token 数量增长了约 3 万倍，目前按年化计算已经超过 4500 万亿 Token，平台上的支出规模也达到了相当惊人的水平。与此同时，OpenRouter 支持的模型数量已经从最初的 4 个增加到 500 多个。图：从成立到被收购，OpenRouter Token 使用量增长情况Menlo Ventures 很幸运能够参与这段旅程。2025 年 3 月，我们通过与 Anthropic 合作设立的 Anthology Fund 参与了 OpenRouter 的种子轮融资。OpenRouter 创始人兼 CEO Alex Atallah 此前曾创办 OpenSea，后者估值一度达到 133 亿美元。他的联合创始人包括在 Discord 上认识的技术高手 Louis Vichy，以及执行力极强的 COO Chris Clark。2025 年 5 月，我们领投了 OpenRouter 的 A 轮融资，Matt 加入公司董事会，Deedy 担任董事会观察员。今年早些时候，看到 OpenRouter 的客户数量和收入迅速增长，以及公司围绕模型选择和评估构建更强“模型智能”能力的产品路线后，我们又继续加码了 B 轮融资。在科技行业，一个想法往往需要经过多年时间，才能从少数人的判断变成行业共识。而就在几周前，这件事发生了：从 Ramp 到 Cursor，超过 10 家公司几乎同时推出了自己的模型路由产品。短短几年时间，OpenRouter 已经成为 AI 时代最重要的公司之一。图：确定领投 OpenRouter A 轮时的合影乍看之下，Stripe 似乎并不是 OpenRouter 最自然的收购方，但两家公司实际上惊人地相似。两者都通过一个可以直接接入的 API，把原本复杂的交易流程变得简单，并从中收取一定比例的费用。只不过 OpenRouter 处理的是 AI 模型。按照 Stripe 一贯的说法，两家公司结合之后，仍然是在做同一件事：提高“互联网 GDP”。事实上，一年多以前，OpenRouter 就已经把自己称为“LLM 领域的 Stripe”。OpenRouter 的核心价值OpenRouter 是 Deedy 在 2024 年加入 Menlo 后最早接触的公司之一。这家公司几乎正好处于我们 AI 基础设施投资逻辑的核心位置。Menlo 在《2024 企业 AI 报告》中提出了两个投资 OpenRouter 所必须成立的判断：AI 支出会大幅增长，同时开发者不会只使用一个模型，而会同时采用多个模型。图：Menlo 最初发给 OpenRouter 的联系邮件作为同样会写代码、会实际使用这些模型的人，我们很早就意识到，不同模型在成本、延迟和性能之间存在非常明显的差...
文｜苗正编辑｜王靖来源｜字母AI腾讯混元多模态团队又发生了一起人事变动。据媒体报道，曾负责xAI多模态理解负责人蔺旭东，已经离开xAI，加入腾讯混元，担任多模态内容生成算法负责人。这则人事消息之所以值得关注，是因为它发生在混元多模态团队持续调整的背景下。过去一段时间，混元内部陆续传出负责人离职、研究人员转岗和新成员加入的消息。原多模态理解负责人胡瀚离职创业，田永龙等人加入腾讯，原有多模态团队的汇报关系也随着大语言模型部门和多模态模型部门的整合而发生变化。但这是否意味着腾讯多模态团队正在“改朝换代”，目前还不能直接下结论。公开信息能够确认的是，混元确实出现了人员流动和组织重组。蔺旭东的加入传闻，更像是这场调整中的一个新信号：腾讯正在重新组合多模态理解和内容生成这两条路线。那么问题来了，蔺旭东究竟是什么来头，他能为腾讯补上什么能力？以及腾讯的多模态路线是否正在从“生成内容”转向了姚顺雨更偏向的“理解上下文并在世界中行动”？蔺旭东是什么来头他加入腾讯后能做什么？公开资料显示，蔺旭东2018年毕业于清华大学，随后赴哥伦比亚大学攻读博士。在读博期间，他的研究方向包括嵌入学习、视频分析和生成模型，也曾参与哥伦比亚大学与Facebook AI合作的Vx2Text项目。V指的是视频，x指的是未知数，可以是声音、语音甚至是环境音，2代表to，Text则代表字幕。它的逻辑是，先把视频、声音等不同模态转换成类似“语言token”的向量，再统一送入语言模型进行融合，最后由自回归解码器生成开放式文本。Transformer只能理解token，所以AI本质上是不理解视频和音频这两种文件形式的，也就更不可能将其转换成文字。举个例子，一只狗在游泳池旁边跳进水里，那么Vx2Text的视频识别器看（V）就会输出关键词：狗、跳跃、游泳池；声音识别器（x）就会输出：水声、扑通。虽然Vx2Text的产品功能是“生成”，但产品的核心难点在于“理解”。当然，Vx2Text并不是简单地把画面“翻译”成几句话而已。模型需要从视频里识别人物、物体、动作和事件，还要理解这些东西在时间上的变化，最后再把视觉信息组织成语言。博士毕业后，蔺旭东进入DeepMind，参与Gemini相关的多模态预训练和后训练工作。2025年，他又加入xAI，公开资料称其负责多模态理解方向，并参与多模态内容理解与生成模型的训练。如今他加入腾讯混元，将负责混元多模态内容生成算法。蔺旭东的加入与其说是提升混元多模态生成的性能，倒不如说是为了解决一个困扰所有多模态的问题——理解。以前的生成模型更像一个画面制造器。给它一句提示词，它可以生成一张图片、一段视频。但只要用户提出更复杂的要求，模型就有点跟不上了。比如人物在长视频里变了，物体的形状前后不一致，摄像机运动不符合空间关系等等。这不是因为模型不会生成，而是因为它没有稳定地记住和理解世界。所以，把蔺旭东放到多模态内容生成的位置上，可能正是因为他把多模态，“翻译”成AI能理解的东西。蔺旭东的加入要放在一个更大的背景下才能看得清楚，那就是如今腾讯混元正在重新整理自己的多模态路线。2025年1月，腾讯杰出科学家（Tencent Distinguished Scientist）胡瀚接替此前离职的刘威，全面负责混元多模态大模型的研发，同时担任腾讯混元大模型Tech Lead。2025年下半年腾讯内部组织调整，他从多模态模型部，调入了大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组，头衔变成了多模态理解方向负责人，汇报线也改为向姚顺雨汇报。实际地位从“一个独立部门的领导”变成了“大语言模型...
作者：David ，深潮 TechFlow原标题：4000 亿市值的宇树，和 1 元/股上车的“千万富翁”打工人8 月 19 日，宇树科技登陆科创板。开盘涨 629%，报 1100 元，市值一度冲到 4449 亿。中一签的散户浮盈 47 万。全网都热衷于围观股票上市之后的造富效应，比如创始人王兴兴身家 1335 亿，90 后首富易主。雷军的顺为资本因为之前的投资也浮盈 152 亿。最大外部股东美团系，浮盈超 333 亿。连梁文锋旗下的深度求索和幻方，打新也进账 11 亿。大佬数钱，散户沾光，一顿热闹的财富流水席。只是这些数字，和绝大多数打工人没什么关系。当聚光灯打在敲钟的王兴兴和投资的 VC 身上时，真正更接近打工人造富天花板的故事，其实藏在宇树科技招股书里的一家叫"上海宇翼"的公司里。这家公司名字里不带"宇树"，却是宇树的员工股权激励平台，持有宇树科技 10.94% 的股份。2017 年宇树发不出工资时给员工签下的那批 1 元/股期权，就装在里面。而今天这批期权的主人里，按时价计算身家最高的已经来到了 15.8 亿。宇翼和羽翼顺着招股书往上查，上海宇翼是一家有限合伙企业。员工不直接持有宇树股票，而是持有这家合伙企业的份额，透过它来进行间接持股。合伙人名单里嵌套着几层持股平台，以及几十名自然人员工。而名单排最前面的，是三个 90 后。杨知雨，机械结构负责人，1991 年生，浙大机械与自动化专业，2016 年公司刚成立就加入，间接持股约 178.37 万股。按首日宇树冲高的股价计算，纸面身家 15.8 亿元。陈立，销服体系负责人，1990 年生，持股约 94.64 万股，身家 8.4 亿元。张阳光，算法与软件负责人，1993 年生，南开大学自动化专业。2025 年央视春晚，机器人扭秧歌的《秧 BOT》火遍全国，从视频直接生成动作程序的功能就是他主导开发的。持股约 54.6 万股，身家 4.8 亿元。那除了这 3 人之外，前面说到的更多打工人的股权激励在哪里呢？上海宇翼的直接合伙人，一共只有 6 个。王兴兴，陈立，杨知雨，一个执行事务合伙人，再加杭州翌心、杭州翌意两家合伙企业。而绝大多数员工的名字，装不进这层名单。因为有限合伙企业最多只允许 50 个合伙人，所以宇树公司就在上面又搭了翌心、翌意两个股权的"份额容器"，形成了"上海宇翼，翌心翌意，员工"的三层结构。所以，这家公司更多面向普通打工人的激励，都收纳在上述两家二级平台里。而名单翻到这一层，才是普通打工人扎堆的地方。60 多个一线的研发技术主管和核心技术员工，通过平台分到 0.01% 到 0.05% 不等的股份；按首日收盘市值 3580 亿算，这些人的账面身家，在 3500 万到 1.7 亿之间。发不出工资时签的股权计划时间回到 2017 年，宇树成立第二年，融资款花完，工资发不出来。初心资本的田江川那年 11 月见了王兴兴，聊了很久但没投，在内部投资笔记列写了四个字：背景草根。三年后初心资本以 4 倍估值重新进入，田江川后来把当初的错误判断，归因于自己"精英主义的傲慢"。而在没有资本注入的初期，王兴兴的决定是停掉自己的工资，自掏腰包给员工发工资。那年 9 月，公司和杨知雨等 17 名初代核心员工签下首批期权协议，行权价 1 元/注册资本。此后几年公司又陆续做了多轮股权激励，最终全部统一收进上海宇翼这个平台管理。名单上前排的三个 90 后，和后面密密麻麻的 100 多个人，就是这么一个个进来的。今...
来源 | 铅笔道口述 | 宇树早期投资人 赵楠编辑 | 王方原标题：宇树早期投资人：6年前，我为什么敢投？丨独家今天（8月19日），宇树科技正式登陆科创板，成为A股“人形机器人第一股”。宇树发行价150.80元/股，首日开盘后涨幅达629.44%，截至此时市值达4449亿元。之前，铅笔道与它的早期投资人赵楠聊了聊，尝试还原：当宇树还很低调时，为什么敢出手？以下是赵楠口述。- 01 -遇见宇树，因为四足机器人我第一次见到宇树，是在2020年4月。那不是一次偶然的见面。2019年开始，我就在系统性地看机器人赛道，基本上把当时能看的方向都看了一遍：四足机器人、水下机器人、送餐机器人，甚至包括一些偏消费级的产品。那一轮看下来，我心里其实已经有一个比较清晰的判断：机器人这个行业，不是“会不会发生”的问题，而是“什么时候发生”。真正的问题是：哪些方向已经被验证，哪些只是想象。在我看来，四足机器人，是少数已经被验证过的方向。你看Boston Dynamics（波士顿动力），它已经把机器狗做出来，而且已经有客户在用。这件事说明一件非常关键的事情：机器人不是科幻，而是进入现实世界了。但与此同时，它也暴露了一个更本质的问题——成本问题：人太贵、研发太重、供应链不成熟。当时波士顿动力的问题很典型：团队是全球最顶尖的团队，人力成本极高；研发周期长，投入巨大；甚至早期产品还在用柴油而不是锂电；最后被谷歌转手卖给软银愿景基金。但这个事，并不是说四足机器人没有需求，而是成本撑不住。直到今天，四足机器人还是宇树的核心业务之一所以我当时的判断是：谁能把成本打下来，谁就有机会。显然，中国团队就有机会，因为我们有供应链优势。- 02 -为什么投资？也正是在这个判断之下，我在2020年4月第一次去杭州，见到了王兴兴（宇树创始人）。那次见面，其实很快就让我意识到，这不是一个“刚起步”的团队。当时是2020年，他们已经做了三年。王兴兴在上海大学读研究生的时候，就已经在带一个四足机器人实验室，那个时候就开始做XDog的算法。到我们见到他的时候，他对四足机器人每个细节的功能、程序理解得很深入了。换句话说，当很多团队还在“看赛道”的时候，他们已经在积累技术了。这一点在机器人行业特别关键，因为这是一个典型的“时间换能力”的行业。很多东西不是钱能砸出来的，是必须一点点积累的。真正让我下决心的，是另外几件更具体的事情。第一，他们掌握的是机器人最核心的底层能力。很多人以为机器人是一个“整机产品”，但实际上，真正决定一家机器人公司高度的，是三个东西：驱动、传感器、控制器。这三块如果不在自己手里，你就永远只是一个系统集成商。而宇树在2020年，这三块上已经有了技术积累和专利。这意味着它不是在拼装产品，而是在构建底层能力。这一点，基本上决定了它的上限。第二，是客户。很多机器人公司是“先做产品，再找客户”，但宇树是反过来的——他们在2020年已经有客户，而且不是普通客户。当时他们的客户里，包括苹果、英伟达、Meta、谷歌这些公司。这些公司买他们的机器狗，用来做AI训练、算法训练。国内的客户则主要是高校。这件事非常关键，因为它说明两点：第一，这个产品已经可用；第二，这个技术已经被顶级的技术公司认可。王兴兴一直推着大家做一件事：做出简单的、客户能接受的产品，先卖一波。不是为了赚钱，而是通过卖产品，来锻炼公司研发、生产、销售整个体系。通过跟客户交流，又能发现问题，迭代产品。第三，是量产能力。我当时去他们公司，看了一个很细节的东西——他们写字楼旁边有一个仓库，里面放着压床机，用来做零部件成型。当时王兴兴介绍，一台四足机...
比推消息，野村证券今日在报告中首次将宇树科技纳入覆盖，并给出买入评级。野村的核心判断在于，宇树科技已经从技术展示型公司走向规模交付型公司。报告称，公司 2025 年人形机器人出货量超过 5500 台，位居全球第一；2026 年至 2028 年收入复合增速预计将达到 122%。在 AI 应用从软件模型向物理世界延伸的背景下，能够持续出货、降本和迭代的机器人公司，将更容易获得估值溢价。成本优势是野村看多宇树的第一条主线。报告指出，宇树在电机、减速器、驱动器、编码器、激光雷达和电源管理等关键硬件上高度自研，外包组件仅占总成本约 10% 至 20%。这使公司能够以更低价格推出产品，同时维持较高毛利率。2025 年公司主营业务毛利率已升至约 60%，人形机器人毛利率达到 63.2%。快速迭代则是第二条主线。野村称，宇树在 26 个月内推出 4 代人形机器人产品，从 H1、G1 到 R1、H2，产品矩阵覆盖消费级、科研教育和工业应用。低成本产品将带来更多出货，更多出货又将形成真实物理交互数据，进一步训练模型和算法，这一循环将成为公司扩大领先优势的关键。报告同时提醒，宇树面临的风险并不低。美国监管限制将影响新型号进入美国市场，而美国市场 2025 年贡献其收入约 13.3%。更重要的是，人形机器人当前需求仍以科研、教育、娱乐和政府采购为主，工业和商业应用占比仍低。野村认为，未来真正需要观察的是工业客户能否形成重复订单，这将决定人形机器人需求能否从主题投资走向真实放量。财务预测方面，野村预计宇树 2026 年至 2028 年收入将分别达到 26.87 亿元、53.96 亿元和 131.84 亿元，同比增速为 58%、101% 和 144%。在估值上，野村采用 2027 年预测市销率 25 倍，明显高于中国机器人行业平均水平，理由是宇树具备更高增长、更纯粹业务属性以及已经实现盈利的稀缺性。
比推消息，“人形机器人第一股”宇树科技（688836）今日登陆科创板，开盘后涨超 500%，市值超 3500 亿元。发行前公司设有股权激励平台上海宇翼，持有公司股份 3982.86 万股，持股比例为 10.9414%。机械结构负责人杨知雨、销服体系负责人陈立、算法与软件负责人张阳光通过上海宇翼间接持股比例分别为 0.49%、0.26%、0.15%。按 3500 亿元市值计算，三人持股市值分别达到 17.15 亿元、9.1 亿元、5.25 亿元。
来源：Fintech Blueprint编译及整理：BitpushNewsBetterment 近期发布了其 2026 年散户投资者调查。主要结论是：26% 的 Z 世代投资者将体育博彩视为其长期财务策略中的一部分，并且 52% 的人在去年已将原本打算用于投资的资金转而投入其中。这项于四月初对 1000 名美国零售投资者进行的调查显示，随着年龄增长，这一比例迅速下降——千禧一代为 31% 和 14%，X 世代为 10% 和 6%，婴儿潮一代为 4% 和 1%。Betterment 首席执行官 Sarah Levy 的表述直言不讳：当一个预测市场或体育博彩平台开始感觉像一种退休策略时，问题就来了。Kalshi 和 Polymarket 的月度合并交易量在六月份达到了 448 亿美元，这超过了 2025 年所有美国合法体育博彩月均约 140 亿美元交易额的三倍多。来源：彭博社 / Betterment让我们探讨一下，这笔交易量是否足够庞大，足以支撑其下的专用机构层级。本月早些时候，River Markets 筹集了 850 万美元的种子资金，旨在构建它所称的“首个面向预测市场的机构级执行和主经纪商平台”。Haun Ventures 领投，Y Combinator、Coinbase Ventures、Qube Research & Technologies 和 Cherry Ventures 参投，此外还有来自 Citadel、HRT、摩根大通、英伟达和谷歌的天使投资人参与。该公司自 5 月 1 日起已与交易客户上线，并公开列出了五家客户名称：Chimera Capital Management、Game Point Capital、Cleat Street、Skywalk 和 646 Equity。它声称拥有 Kalshi 和 Polymarket 上十大交易者中的三位，以及数家在其 API 上运行的量化基金。它们正在解决的问题是真实且不起眼的。预测市场的流动性分布在多个交易场所，这些场所对同一事件结果的报价可能不同，涉及独立的账户、独立的余额、独立的 API，并且没有统一的风险视图。一个在 Kalshi 和 Polymarket 上交易同一事件的交易员，实际上是在手动操作两个账簿，之后再对账。River 将这些场所整合到一个终端和一个 API 中，使用统一的代码体系，增加了交易所原生未提供的执行算法（冰山委托、挂钩委托、止损单、止盈单），并将符合条件的订单路由至互联账簿中的最优价格。它已在 Kalshi、Polymarket 和 Polymarket US 上线，并正在整合 Novig 和 Crypto.com。今天，它更像是一个订单和执行管理系统，而非主经纪商（Prime Broker, PB）——这是 River 自己划定的界限。其 FAQ 指出，实时平台涵盖执行、路由、数据和盈亏，客户资金保留在场所账户中而非集中池化，并邀请公司就融资、抵押品和跨场所需求进行联系。来源：Allium预测市场在五月份累计历史交易量突破 1500 亿美元，仅 Kalshi 在六月份的交易额就达到 315 亿美元，而 Polymarket 为 108 亿美元。Kalshi 目前正在进行至少 7.5 亿美元融资的最终谈判，估值达 400 亿美元；Polymarket 正在以 150 亿美元估值进行融资，此前 ICE 已分两批承诺投入 20 亿美元。Kalshi 的年化收入在七月份超过了 40 亿美元，大约是两个月前 20 亿美元年化步伐的两倍，在世界杯高峰日，...
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...